김박사넷

이의진 부교수

KAIST 산업및시스템공학과 / 전산학부

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한줄평

KAIST 재학생/졸업생의 평가

평가인원이 일정인원 이상 모이면 공개됩니다.

연구실 분위기 강의 전달력 논문 지도력 실질 인건비 인품

* 표시 항목은 평가가 부족하여 그래프에 나타나지 않음.

연구실 장점에 대한 한줄평

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  • 장점: 인품, 연구력, 열정, 인내, 끈기 등등 모든 게 최고; 단점: KAIST 교수로 살려면 저 정도는 해야 되는구나...

  • ....

  • 교수님 본인의 실력, 학생에 대한 엄청난 관심, 논문 지도에 전력을 다하시는 점을 생각했을 때 저는 이 연구실로 들어온 것이 저의 인생 선택이었다고 확신합니다! 늘 공부하고 준비하는 교수님을 보며 지도받는 학생으로서 자연스럽게 더 열심히 하게 됩니다.

  • ...

  • 연구 열정이 대단하십니다. 학생들도 교수님을 따라 공부와 연구에 집중하는 분위기입니다. 그래서 연구 실적도 매우 우수한 편입니다.

  • 교수님 본인의 스탠다드가 높은 편입니다. 학생이 연구하다가 돈 쓰지 않도록 많이 지원해 줍니다. 가끔씩 성격이 급하신데, 급하신 만큼 학생이 의욕이 있으면 빨리 빨리 논문 진행도 가능합니다.

  • ...

  • 저 다섯가지 항목만 보자면 점수가 높을 수 있지만... 읍읍

  • 타 연구실 소속으로 교수님과의 co-work 으로 논문을 쓴 경험이 있습니다. 인품, 실력, 지도력 모든 면에서 매우 훌륭하신 교수님으로 기억합니다.

  • 최고의 인품과 열정을 가지고 계십니다. 이런 교수님과 같이 연구를 할 수 있다는 것은 큰 행운이라고 생각됩니다.

  • 이 교수님을 보면 "1만 시간의 법칙" - 1만시간 동안의 학습과 경험을 하면 한 분야의 전문가가 될 수 있다는 말이 사실이라는 것을 알 수 있다.

  • 할말은 많지만

  • ...

  • 세계적 대가라도 인품이 좋지 않으면, 학생들이 배울 수 있는 환경 조성이 안됩니다.논문지도 꼼꼼히 해주시고, 정말 학생들의 미래를 위해서 커리어 지도까지 해주셔서 감사했습니다.독대로 편하게 커피 먹을 수 있는 몇 안되는 교수님이라 생각합니다

  • 학생들에게 친근하게 대해주시고, 논문지도도 정말 꼼꼼하게 해주신다. 학문적으로 성장하기에 최고의 교수님같다. 엄청난 하드워커신데 학생들도 어느새 다들 하드워커가 되어있음..여튼 되게 좋으심

  • 선배나 형같이 학생들에게 친근한 교수님이십니다. 전문성도 있으시고 유머러스하며 학생의 입장을 늘 생각해주십니다.

  • 연구실 홈페이지 들어가서 publication 목록 보면 답 나온다. 하드워커. 사람도 좋음. 일단은 꽉 막힌 노교수들과는 달리, 뭔가 대화가 된다.

  • 평소 학생들에게 관심을 많이 가져주심

  • 친근하게 다가오심. 모르는 부분은 적극적으로 배우려고 하시는 열정. 아이디어도 많으셔서 연구주제를 잘 주시는 편. 학회 발표 전날까지 방에서 꼼꼼하게 봐주시는 분. 같이 앉아서 디스커션하길 좋아하심.

  • 학생들 동기부여를 잘 시키시는 스타일. 약간 빽빽하게 돌아가도 좋은 결과물을 많이 얻어갈 수 있다고 봄. 교수님이 끊임없이 공부하는 스타일이라서 학생들도 (어쨌든) 따라가게 됨

  • 수업만 들어본 타 연구실 학생의 눈으로 바라봤을 때, 교수님 인성갓...

  • 장점: 형 같이 격없이 학생을 대하심. 열심히 하게 만드는 신기한 마력이 존재하심. 랩 가면 석사/박사 할 거 없이 신기하게 하드워커가 되어 있음. 교수님이 넓고 은근히 깊게 아심. 단점: 데이터를 모으는 유저 스터디 단계에 시간을 너무 많이 씀.

  • 인간적으로 좋으심... :)

SCIE 논문정보

2015년 이후 기준

동일계열 연구실과 비교 (컴퓨터공학)

SCIE논문 수

상위3%

TOP

100%

SCIE논문의 피인용 횟수

상위7%

TOP

100%

평균 Impact Factor

상위9%

TOP

100%

동일계열 연구실과 비교 (산업공학)

SCIE논문 수

상위9%

TOP

100%

SCIE논문의 피인용 횟수

상위18%

TOP

100%

평균 Impact Factor

상위18%

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
    #Engineering
    #Psychology
    #Computer network
    #Algorithm
    #World Wide Web
    #Simulation
    #Real-time computing
    #Multimedia
    #Computer security

이의진 교수가 저자인 논문목록

  • What Makes Sports Fans Interactive? Identifying Factors Affecting Chat Interactions in Online Sports Viewing

    2016/02 PLOS ONE

    2.8 Impact Factor

    5 citations

    Minsam Ko, Jaeryong Yeo, Juyeong Lee, Uichin Lee, Young Jae Jang

    DOI : 10.1371/journal.pone.0148377

  • Understanding Mass Interactions in Online Sports Viewing: Chatting Motives and Usage Patterns

    2016/02 ACM TRANSACTIONS ON COMPUTER-HUMAN INTERACTION

    2.2 Impact Factor

    4 citations

    Minsam Ko, Seungwoo Choi, Joonwon Lee, Uichin Lee, Aviv Segev

    DOI : 10.1145/2843941

  • Understanding mobile document capture and correcting orientation errors

    2017/08 INTERNATIONAL JOURNAL OF HUMAN-COMPUTER STUDIES

    2.3 Impact Factor

    0 citations

    Jeungmin Oh, Joohyun Kim, Myungjoon Kim, Woohyeok Choi, SangJeong Lee, Uichin Lee

    DOI : 10.1016/j.ijhcs.2017.03.004

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