게시자: 배홍균, 2017. 6. 11. 오후 7:54
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2017. 6. 11. 오후 8:07에 업데이트됨
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연구실 졸업생인 오현교 박사 (삼성전자 메모리사업부) 가 삼성전자 메모리 사업부에서 주최하는 '창조전문가' 대회에 S/W 개발팀 대표로 참가 (제목: 지능형 산포분석과 ML 기반의 방어코드) 하여 최우수상 (1등) 을 수상하였다고 합니다.
축하합니다. |
게시자: 배홍균, 2017. 5. 22. 오전 12:28
김상욱 교수님께서 CIKM 2017 Demonstration track 에 Program Committee Member 로 초청되셨습니다. |
게시자: 배홍균, 2017. 5. 2. 오전 6:59
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2017. 5. 2. 오전 7:02에 업데이트됨
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한국정보과학회 제 36회 학생논문경진대회에서 우리 연구실의 연구원들이 아래와 같이 우수한 실적을 거두었습니다. 이영남 연구원 (최우수상, 1등, 상금 200만원): 이용 전 선호도를 이용해 사용자가 평가하지 않은 상품의 평점 추론 고윤용/조경재 연구원 (장려상, 상금 50만원): 미시적/거시적 측면의 성능 문제를 해소하는 하이브리드 방식의 영향력 최대화 기법
아래는 전체 입상자 명단입니다.
축하합니다. * 저자 가나다순으로 정렬 [시상식 : 2017년 6월 19일(월), KCC2017] 시상명 | 성명 | 소속 | 분야 | 지도교수 | 논문제목 | 상금 | 최우수상 | 이영남 | 한양대 | 데이타베이스 | 김상욱 | 이용 전 선호도를 이용해 사용자가 평가하지 않은 상품의 평점 추론 | 200만원 | 우수상 | 김석원
홍성우
진정찬 | 아주대 | 소프트웨어 및 응용 | 김영진 | 계산 속도와 왜곡 강인성을 동시 고려한 이미지 품질 평가 | 100만원 | 홍호탁 | 서강대 | 시스템 및 이론 | 낭종호 | 다중 카메라로 관심선수를 중심으로 촬영한 농구 경기 동영상에서 베스트 뷰 추출방법 | 장려상 | 고윤용
조경재 | 한양대 | 데이타베이스 | 김상욱 | 미시적, 거시적 측면의 성능 문제를 해소하는 하이브리드 방식의 영향력 최대화 기법 | 50만원 | 김창민 | 상지대 | 소프트웨어 및 응용 | 이규웅 | 빛의 불규칙성을 기반으로 한 동작영역 검출 알고리즘 | 한창희
신형준 | 고려대 | 정보통신 | 허준범 | 클라우드 환경에서 검색 효율성 개선과 프라이버시를 보장하는 유사 중복 검출 기법에 관한 연구 | 네이버
특별상
(인공지능) | 이준엽
이영완 | 인하대 | 소프트웨어 및 응용 | 최학남 | 임베디드 보드에서 실시간 의미론적 분할을 위한 심층 신경망 구조 | 네이버
특별상
(검색) | 유한묵 | 서울시립대 | 소프트웨어 및 응용 | 김한준 | 클러스터 기반 키워드 연관망의 자동 구축 | 대학생
논문상 | 구성민 | 숭실대 | 소프트웨어 및 응용 | 손영성 | 청각장애인을 위한 오픈 소스 하드웨어 기반의 수화통역 장갑 & 상황 인지 보조 IoT 장치 | 20만원 | 박경희 | KAIST | 소프트웨어 및 응용 | 최건호 | 초대용량 소프트웨어 저장소에 대한 정적 프로그램 분석 | 박영근
이성동
김재민 | 금오공대 | 소프트웨어 및 응용 | 이현아 | 외국인 학습자를 위한 문맥 기반 실시간 국어 문장 교정 |
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게시자: 배홍균, 2017. 4. 13. 오후 8:13
김상욱 교수님께서 IEEE BigComp 2018 (IEEE International Conference on Big Data and Smart Computing) 에 Program Committee Member로 초청되셨습니다. |
게시자: 배홍균, 2017. 3. 16. 오전 1:21
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2017. 3. 16. 오전 1:28에 업데이트됨
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한국연구재단 주관 2017년 하반기 중견연구자지원사업(유형3:(구)국가지정연구실) 과제에 본 연구실에서 제안한 "데이터/기술 융합을 통한 무관심 상품의 도출 및 이를 활용한 추천 시스템 기술 개발" 과제가 선정되었습니다.
본 연구의 최종 목표는 다음과 같습니다.
- 데이터/기술 융합을 통한 무관심 상품의 도출 및 이를 활용한 추천 시스템 기술 개발
- 상품들에 대한 무관심 정도 예측 기술 개발
- 무관심 상품 모델링 기술 개발
- 무관심 상품을 이용하는 추천 기술 개발
- 무관심 상품을 이용하는 추천 기술 고도화
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본 연구를 통하여 다음과 같은 성과를 기대할 수 있습니다.
- 무관심 상품 개념을 통해 데이터 희소성 문제를 해결하여, 현존 추천 시스템의 정확도를 총체적으로 향상
- 추천 시스템 분야의 새로운 연구 방향을 제시하여 이 분야에 대한 연구를 더욱 활성화
- 개발된 기술을 관련 업체들에 기술 이전함으로써 관련 국내 산업이 핵심 기술을 보유하도록 지원
- 다양한 산업 분야에 추천 시스템 기술을 적용함으로써, 산업의 부가가치를 향상
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게시자: 배홍균, 2017. 3. 7. 오후 4:55
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2017. 3. 7. 오후 8:40에 업데이트됨
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본 연구실의 박사과정 조용연, 이연창이 BK 사업팀 연구실적 우수대학원생으로 선정 되었습니다. |
게시자: 배홍균, 2017. 3. 7. 오전 12:16
김상욱 교수님께서 EDB 2017 (Emerging Database 2017) 에 Program Committee Member 로 초청되셨습니다. |
게시자: 송준호, 2017. 2. 20. 오후 5:47
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2017. 2. 20. 오후 5:54에 업데이트됨
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컴퓨터공학부 김상욱 교수 연구팀(참여 대학원생: 김나영, 홍지원)에서 Analyzing Suicide-Ideation Survey to identify High-Risk Groups: A Data Mining Approach 논문으로
International Conference on Green and Human Information Technology 2017 컨퍼런스에서 Best Paper Award를 수상하였습니다.
축하합니다. |
게시자: 송준호, 2017. 2. 15. 오후 9:04
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2017. 2. 15. 오후 9:07에 업데이트됨
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본 연구실에서 학부생 김진욱, 조현령, 김보겸, 김승호가 함께 졸업 프로젝트로 진행한 학부생 논문 2편이 정보과학회 학부생 논문 경진대회에서 우수상을 수상하였습니다.
제목: 추천 시스템에서 사용자와 비선호 아이템 간의 이분 그래프 분석
저자: 김진욱·조현령·이연창·김상욱
제목: 동적 그래프 Bag 분류 기법
저자: 김보겸·김승호·채동규·김상욱 |
게시자: 송준호, 2017. 1. 20. 오후 5:32
김상욱 교수님께서 DEXA 2017에 Program Committee Member로 초청되셨습니다.
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