KU머신러닝
이창희Changhee Lee
AIX
인과추론, 의료AI, 시계열분석, 설명가능한 AI 연구
- 논문
- 40
- 구성원
- 11
- 졸업생
- 6
논문 주제가 비슷한 연구실
- 2023–2026 논문
- 46
- T1 논문
- 30
- 구성원
- 27
- 박사 23 · 석사 4
- 졸업생
- 32
- 교수 2명 배출
KAIST 최재식 교수 연구실은 머신러닝 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 46편(T1 30편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 23명, 석사과정 4명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 32명입니다.
논문 실적
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
11.5 · 65%
102023
72024
192025
102026
T1T2워크숍기타등급은 학회·저널 분류이며 연구실 순위가 아닙니다.
자주 발표한 학회·저널
논문으로 본 연구 주제
논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.
최근 논문
논문 46편
20268편
Beyond Paraphrases: Generalization Across Task Formats in Parametric Knowledge Editing
Cheongwoong Kang, Jongeun Baek, Yeonjea Kim, Jaesik Choi
- ICMLT1
Breaking the Lock-in: Diversifying Text-to-Image Generation via Representation Modulation
Dahee Kwon, Ha-Eun Lee, Jaesik Choi
- ECCVT1
Diffusion Integrated Gradients: Controllable Path Generation for Flexible Feature Attribution
Soyeon Kim, Kyowoon Lee, Jaesik Choi
- ICMLT1
DistMatch: Adaptive Binning via Distribution Matching for Robust Sequential Conformal Prediction
Enver Menadjiev, Jihyeon Seong, Jisu Yeo, Jaesik Choi
Incomplete Prompt Jailbreaks in Large Language Models
Yeonjea Kim, Bumjin Park, Jaesik Choi
K-MetBench: A Multi-Dimensional Benchmark for Fine-Grained Evaluation of Expert Reasoning, Locality, and Multimodality in Meteorology
Soyeon Kim, Cheongwoong Kang, Myeongjin Lee, Eun-Chul Chang, Jaedeok Lee, Jaesik Choi
- ICMLT1
Manifold-Aligned Guided Integrated Gradients for Reliable Feature Attribution
Soyeon Kim, Seongwoo Lim, Kyowoon Lee, Jaesik Choi
- KDDT1
Spectral Integrated Gradients for Coarse-to-Fine Feature Attribution
Soyeon Kim, Seongwoo Lim, Kyowoon Lee, Jaesik Choi
비슷한 주제의 연구실
논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.