김박사넷

유창동 교수

KAIST 전기및전자공학부

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연구실 분위기 강의 전달력 논문 지도력 실질 인건비 인품

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연구실 장점에 대한 한줄평

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  • 연구실 사람들과 같이 일하면서 많이 배울 수있었어요. 교수님도 학생들의 출퇴근 시간에 대해 존중해주셔 본인이 집중할 수 있는 시간에 연구를 할 수 있습니다.

  • 출퇴근 자유롭고 연구실 사람들과 같이 일하면서 본인의 실력을 쌓기 매우 좋다.

  • 강의는 좀 어려운 편이지만 학점은 후함. 학부생이든 원생이든 대하는게 똑같고 인생 상담도 잘해주심. 다닐 때 연구실 분위기는 매우 자유로웠던 편... 자유 출근, 자유 퇴근

  • 논문을 정말 한 줄 한 줄 봐주십니다. 이렇게 자세한 논문지도를 1대1로 받을 수 있는 연구실은 결코 흔하지 않을 것 같습니다. 밑에 한 줄 평들처럼 진짜 똑똑하신 분이시고, 학생에 대한 애정도 깊으신 분입니다.

  • 당신의 자식도 본인과 같은 인간을 지도교수로 만나기를 기도합니다.

  • 추천 대상: 어느 빡센 환경에 가더라도 "그래도 랩보다 낫네"하며 남은 인생 소확행 하고 싶으신 분, 나는 이것까지 해봤다 경험담 뽐내고 싶으신 분, 다양한 인생 경험 원하시는 분 비추천 대상: 교수님의 유익한 지도 기대하시는 분, 멘탈 약하신 분

  • your life is important...

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SCIE 논문정보

2015년 이후 기준

동일계열 연구실과 비교 (전기/전자공학)

SCIE논문 수

상위26%

TOP

100%

SCIE논문의 피인용 횟수

상위22%

TOP

100%

평균 Impact Factor

상위1%

TOP

100%

도움말

동일계열 연구실을 비교하는 이유는 연구 분야마다 논문의 수와 피인용 횟수가 상이하기 때문입니다. 상대적으로 논문이 잘 나오는 분야가 있는 반면, 졸업 때까지 한 편의 논문을 쓰기도 힘든 분야도 있습니다.

따라서 단순히 논문 수나 피인용 횟수만 비교하는 것보다 동일계열 연구실과의 상대적인 실적을 비교하는 것이 해당 연구실의 실적을 파악하는 데 좀 더 용이할 것입니다.

* 피인용 횟수는 bing.com기준으로 산정하였습니다.
SCIE 논문이란 Science Citation Index Extended의 약자로, Clarivate 회사가 선정하는 논문 데이터베이스를 뜻합니다. (2020년부터 SCI, SCIE의 구분이 사라지고 'SCIE'로 통합되었습니다.) 논문에도 급이 있다고 가정한다면, 위와 같은 공신력 있는 기관에서 인정한 학술지에 게재된 논문들이 SCIE 논문입니다. (이 기준에 대한 논란도 있어 SCIE '급' 이라는 이름으로 SCIE, SSCI, A&HCL, SCOPUS 등의 분류체계도 있는데, 대동소이합니다. 어떤 학술지가 SCIE인지 확인하기 위해, http://mjl.clarivate.com/ 에서 검색해 볼 수 있습니다.)

피인용 횟수는 해당 논문을 다른 논문에서 얼마나 인용하였는 지를 나타냅니다. 인용이 많이 되었다는 것은 그만큼 다른 연구자들도 관심을 많이 가지는 연구분야의 논문이라는 뜻으로, 피인용 횟수가 높을수록 좋은 논문이라고 여겨집니다. (피인용 횟수는 분야별로 차이가 크기 때문에 동일분야 논문끼리 비교해야 합니다.)
좋은 논문을 판별하는 기준 중 하나로 쓰이는 방법은, 어떤 학술지에 게재되었는 지를 살펴보는 것입니다. 학술지의 게재논문이 한 해 동안 평균적으로 얼마나 인용되고 있는 지를 알려주는 지표가 impact factor이며, 보통 이 수치가 높을수록 좋은 학술지로 평가 받습니다.

논문기반 연구실 키워드

    #Materials science
    #Computer science
    #Mathematics
    #Artificial intelligence
    #Algorithm
    #Pattern recognition
    #Data mining
    #Machine learning
    #Speech recognition
    #Signal processing

유창동 교수가 저자인 논문목록

  • Complex Video Scene Analysis Using Kernelized-Collaborative Behavior Pattern Learning Based on Hierarchical Representative Object Behaviors

    2017/06 IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY

    3.6 Impact Factor

    1 citations

    Sanghyuk Park, Hyunsin Park, Chang D. Yoo

    DOI : 10.1109/TCSVT.2016.2539540

  • Machine learning-based self-powered acoustic sensor for speaker recognition

    2018/11 NANO ENERGY

    15.5 Impact Factor

    23 citations

    Jae Hyun Han, Kang Min Bae, Seong Kwang Hong, Hyunsin Park, Jun-Hyuk Kwak, Hee Seung Wang, Daniel J. Joe, Jung Hwan Park, Young Hoon Jung, Shin Hur, Chang D. Yoo, Keon Jae Lee

    DOI : 10.1016/j.nanoen.2018.09.030

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