최윤재Edward Choi
기계학습, 헬스케어 AI, 자연어 처리
- 논문
- 62
- 구성원
- 17
- 졸업생
- 22
논문 주제가 비슷한 연구실
서울대학교 김경수 교수 연구실은 AI for Science 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 35편(T1 17편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 13명, 석사과정 0명이 소속되어 있습니다.
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
8.8 · 49%
논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.
논문 35편
Engineering IL-21 secretion in T cells using druggable ligand-responsive stabilized domains
Dong Hyun Kim, Seo Jin Lee, Taeyoung Ahn, Hyung-Young Kim, Kyungsu Kim, Hyungseok Seo
Enhancing Generative Networks for Chest Anomaly Localization through Automatic Registration-Based Unpaired-to-Pseudo-Paired Training Data Translation
Seong Je Oh, Kyungsu Kim, Chae Yeon Lim, Ju Hwan Lee, Tae Uk Kim, Jugang Nam, Myung Jin Chung
EraseLoRA: MLLM-Driven Foreground Exclusion and Background Subtype Aggregation for Dataset-Free Object Removal
Sanghyun Jo, Donghwan Lee, Eunji Jung, Seong Je Oh, Kyungsu Kim
GeneRAG: A Retrieval-Augmented Framework for Spatially Resolved Gene Expression Prediction
Hyeongsub Kim, Sihyun Kim, Minyoung Cho, Sanghyun Jo, Minhyeong Lee, Kyungsu Kim
GH-NAF: Grid-Adaptive Hash-Level–Attended Neural Attenuation Fields for Discrepancy-Aware CBCT
Seongje Oh, Ju Hwan Lee, Chae Yeon Lim, Donghwan Lee, Myungjin Chung, Kyungsu Kim
ISAC: Training-Free Instance-to-Semantic Attention Control for Multi-Instance Generation
Sanghyun Jo, Wooyeol Lee, Ziseok Lee, Jonghyun Choi, Jaesik Park, Kyungsu Kim
On the Collapse of Generative Paths: A Criterion and Correction for Diffusion Steering
Ziseok Lee, Minyeong Hwang, Sanghyun Jo, Wooyeol Lee, Jihyung Ko, Young Bin Park, Jae-Mun Choi, Eunho Yang, Kyungsu Kim
TRACE: Your Diffusion Model is Secretly an Instance Edge Detector
Sanghyun Jo, Ziseok Lee, Wooyeol Lee, Jonghyun Choi, Jaesik Park, Kyungsu Kim
논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.
기계학습, 헬스케어 AI, 자연어 처리
LESSON Lab
방사선치료를 위한 의료영상 처리, 자동 분할, 치료계획 최적화, 치료 결과 예측과 학습 기반 의료물리 연구
BiLab
의료인공지능, 의료영상처리
LIST
MRI 중심의 영상과학 연구실로, 물리 기반 딥러닝 영상 재구성, 의료영상 파운데이션 모델, 뇌의 생물물리적 특성 영상화를 연구합니다.