김박사넷

이문용 교수

KAIST 산업및시스템공학과 / 전산학부

http://kirc.kaist.ac.kr/

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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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  • 할말하않

  • 실전 AI 프로젝트 경험 가능. 자유로운 랩 생활과 연구주제. 인건비 높음. 외국인 비율 높음. 특정인에게 일감 몰림. 연구와 논문은 미루어야하는 분위기. 일 열심히 할수록....... / 휴학과 자퇴 많은 편. 논문 리뷰 기간 아주 긴편

  • 논문 지도를 많이 안해준다는 평도 많지만, 저는 개인적으로 제가 주도적으로 자율 연구를 할 수 있어서 그 점이 오히려 좋았습니다. 교수님과 프로젝트 미팅할 때, 새로운 분야도 빠르게 파악하시는 걸 보고 놀란 적이 기억에 남습니다.

  • 균형의 수호자...말 그대로 대체적으로 무난하지만 무난한걸 원치 않는 사람도 있으니 잘 알아보고 선택하시길 연구실 분위기는 주변 사람들이 많이 노력하고 개선해서 좋아지는 듯 하고 싶은 연구 주제가 응용쪽이 아니면 벅찰 수도

  • 미국에서 교수님으로 계시다가 오셨습니다. 장점이자 단점일 수도 있지만, 연구 주제가 자유롭고, 대학원 생활자체도 교수님께서 크게 터치하는 부분없이 최대한 학생편의를 봐주시려고 노력하는 모습이 보입니다. 전반적으로 만족!

  • 인품은 매우 좋으십니다. 학생 입장에서 많이 생각해 주십니다. 다만 워낙 바쁘셔서.... 박사 졸업은 알아서 하는 분위기입니다....

  • 훌륭하고 좋은 구성원들

  • 인품 좋으십니다. 김박사넷이 다가 아니에요! 이문용교수님 연구실에 온 이후로 좋은 일이 많이 일어나네요.

  • 이 한줄평은 해당 교수의 요청으로 블락처리 되었습니다

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  • 최근 학생 지도를 위해 시스템 개선을 하고 계시는 듯./ 프로젝트 비중이 낮지는 않지만, 학과 특성상 응용연구가 주를 이루니 연구 스트림이 변하지만 않으면 연구환경은 괜찮은 편. / 급여는 학과 랩들의 평균 업무량에 비해서는 높지는 않은 듯함

  • 학생들의 연구 스펙트럼이 다양하며, 교수님께서도 그에 맞게 최대한 지원해주려 노력하십니다. 학문적 지식도 폭넓으십니다!

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  • 학생에게 경어를 해주시는 인자하신 교수님. 응용 랩으로, 교수님께서 실제로 연구미팅을 강화하여 19년에만 학생들이 주저자로써 많은 SCI 실적이 나오고 있습니다. 자유로운 랩 환경이므로 연구에대한 셀프 모티베이션이 강한 학생들에게 추천합니다.

  • 학생들의 연구 스펙트럼이 다양하며, 교수님께서도 그에 맞게 최대한 지원해주려 노력하십니다. 학문적 지식도 폭넓으십니다.

  • S..t..a...y

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  • 여러가지 학문을 다루는 (HCI, ML 등등) 랩입니다. 논문지도는 살짝 받기가 힘듭니다. 그래도 연구실 분위기가 괜찮으며 교수님 인품이 매우 좋으십니다.

  • HCI, AI를 아우르는 넓은 스펙트럼의 연구 및 과제를 통해 여러가지 데이터를 접해볼 수 있음, 자율 출퇴근, 취업 잘됨 본인이 스스로 연구주제를 찾고 공부하는 것을 선호하는 학생에게 추천

  • .....

  • 응용 및 적용 기술을 주로 다룸. 제안서 작업 많고 과제 수주를 중요시함. 외부 강연 및 과제관련 업무로 개인미팅 잡기 어려움.

  • 훌륭함

  • 인품이 굉장히 좋으시다. 인건비는 추가 수당 등 최대한 잘 주려고 하시며 명절 상여금과 휴가에 대해선 관대하시다. 일이 많으시고 바쁘셔서 뵙기 힘들다.

  • /

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  • 아버지 같으신 분. 미국에서 교수하시다 오셔서 그런지 지도 방식도 미국스타일. 본인이 연구 주제를 찾고 연구를 해나가야 함. "교수가 학생들 연구 주제를 정해주는 연구실 =연구 잘하는 랩" 라고 생각한다면 어려울 수 있음. 졸업생 취업이 잘됨.

  • 교수님 자주 보고 싶어여

  • .....

  • 아아.........

  • .....

  • 착합니다....착하신데 논문지도 잘 안해주십니다...

SCIE 논문정보

2015년 이후 기준

동일계열 연구실과 비교 (컴퓨터공학)

SCIE논문 수

상위6%

TOP

100%

SCIE논문의 피인용 횟수

상위17%

TOP

100%

평균 Impact Factor

상위16%

TOP

100%

동일계열 연구실과 비교 (산업공학)

SCIE논문 수

상위16%

TOP

100%

SCIE논문의 피인용 횟수

상위36%

TOP

100%

평균 Impact Factor

상위31%

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

    #Computer science
    #Biology
    #Engineering
    #Artificial intelligence
    #World Wide Web
    #Knowledge management
    #Multimedia
    #Machine learning
    #Advertising
    #Information retrieval

이문용 교수가 저자인 논문목록

  • Building a Business Knowledge Base by a Supervised Learning and Rule-Based Method

    2015/01 KSII TRANSACTIONS ON INTERNET AND INFORMATION SYSTEMS

    0.4 Impact Factor

    0 citations

    Sungho Shin, Hanmin Jung, Mun Y. Yi

    DOI : 10.3837/tiis.2015.01.025

  • A framework for the targeted selection of herbs with similar efficacy by exploiting drug repositioning technique and curated biomedical knowledge

    2017/09 JOURNAL OF ETHNOPHARMACOLOGY

    3.1 Impact Factor

    0 citations

    Sang-Jun Yea, Bu-Yeo Kim, Chul Kim, Mun Y. Yi

    DOI : 10.1016/j.jep.2017.06.048

  • A New Biomedical Passage Retrieval Framework for Laboratory Medicine: Leveraging Domain-specific Ontology, Multilevel PRF, and Negation Differential Weighting

    2018/01 JOURNAL OF HEALTHCARE ENGINEERING

    1.3 Impact Factor

    0 citations

    Keejun Han, Hyoeun Shim, Mun Y. Yi

    DOI : 10.1155/2018/3943417

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