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Seoul National UniversityAI for Science

김경수Kyungsu Kim

AIBL

의료 인공지능, 인공지능 신호처리

논문 주제가 비슷한 연구실

칸 하나가 연구실 하나예요. 이 연구실과 논문 주제가 비슷할수록 밝고, 테두리 친 칸이 이 연구실이에요.
2023–2026 논문
35
T1 논문
17
구성원
13
박사 13 · 석사 0
졸업생
0

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.

논문 실적

2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준

연평균 · T1 비율

8.8 · 49%

9
2023
9
2024
9
2025
8
2026
T1T2워크숍기타등급은 학회·저널 분류이며 연구실 순위가 아닙니다.

논문으로 본 연구 주제

논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.

최근 논문

논문 35편

20268편

  • 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

비슷한 주제의 연구실

논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.

  • KAISTAI for Science

    최윤재Edward Choi

    기계학습, 헬스케어 AI, 자연어 처리

    논문
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    구성원
    17
    졸업생
    22
  • YonseiAI for Science

    김호진Hojin Kim

    LESSON Lab

    방사선치료를 위한 의료영상 처리, 자동 분할, 치료계획 최적화, 치료 결과 예측과 학습 기반 의료물리 연구

    논문
    31
    구성원
    5
    졸업생
    1
  • SNUAI for Science

    이동헌Dongheon Lee

    BiLab

    의료인공지능, 의료영상처리

    논문
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    구성원
    17
    졸업생
    5
  • SNUAI for Science

    이종호Jongho Lee

    LIST

    MRI 중심의 영상과학 연구실로, 물리 기반 딥러닝 영상 재구성, 의료영상 파운데이션 모델, 뇌의 생물물리적 특성 영상화를 연구합니다.

    논문
    31
    구성원
    8
    졸업생
    19