김박사넷

곽수하 조교수

POSTECH 인공지능대학원 / 컴퓨터공학과

http://cvlab.postech.ac.kr/~suhakwak/

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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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  • 교수님도 선배들이나 동기들도 모든 면에서 너무나도 좋은 정말 완벽한 연구실입니다. 이렇게 좋은 연구실에 있을 수 있다는게 너무너무 행복합니다!!!

  • 연구적으로도 인성적으로도 너무나도 훌륭하신 교수님, 본받고 싶은 선배님과 동료들 그리고 365일 언제나 화목한 랩 분위기를 갖고 있는 연구실입니다. 이 연구실에 들어올 수 있게 되어 정말 행복하고 감사합니다.

  • 너무나 겸손하고 성실하신 교수님을 보면 '삶이 나를 속이는 것은 용서해도, 혹시나 저런 사람이 보답 받지 못하는 세상이 온다면 그건 좀 용서가 안된다.' 같은 생각이 들곤 합니다.

  • 그저 갓. 꼼꼼한 연구지도는 물론이고 항상 학생들을 배려해주시고 학생들의 생활도 관심가져주시는 교수님

  • 여기는 연구 외에 다른 고민을 하지 않아도 됩니다. 구성원들 모두 정이 많은 스타일이며 교수님 주도로 위계없는 문화를 정착시켰습니다. 연구든 일이든 교수님께서 자기희생적으로 진행하시는 스타일이라 학생들이 오히려 죄송스러운 마음을 가지게 됩니다.

  • 항상 올바르시고 정도만 걷는 교수님. 학생들을 먼저 생각해주시고 배려해주시는 교수님. 교수님을 만나 이 연구실을 다닌 것은 제 일생일대 행운입니다. 항상 좋은 지도 감사합니다!

  • 제가 살면서 운이 좋았다고 생각한 적은 없습니다. 그동안 없던 운 다 끌어모아 썼다면 그것은 이 연구실에 들어오게 된 것입니다. 뛰어나고 좋은 동료 그리고 교수님을 만나 이 연구실 소속이라는 것에 자부심을 느끼고 행복합니다.

SCIE 논문정보

2015년 이후 기준

동일계열 연구실과 비교 (컴퓨터공학)

SCIE논문 수

상위19%

TOP

100%

SCIE논문의 피인용 횟수

상위14%

TOP

100%

평균 Impact Factor

상위1%

TOP

100%

동일계열 연구실과 비교 (뇌과학)

SCIE논문 수

상위38%

TOP

100%

SCIE논문의 피인용 횟수

상위29%

TOP

100%

평균 Impact Factor

상위3%

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
    #Artificial intelligence
    #Algorithm
    #Data mining
    #Machine learning
    #Segmentation
    #Probabilistic logic
    #Optimization problem
    #Stochastic process
    #Data set

곽수하 교수가 저자인 논문목록

  • Weakly Supervised Learning with Deep Convolutional Neural Networks for Semantic Segmentation Understanding semantic layout of images with minimum human supervision

    2017/11 IEEE SIGNAL PROCESSING MAGAZINE

    7.5 Impact Factor

    10 citations

    Seunghoon Hong, Suha Kwak, Bohyung Han

    DOI : 10.1109/MSP.2017.2742558

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