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KAIST데이터 마이닝· 머신러닝

박노성Noseong Park

BigDyL

데이터 마이닝, 딥 생성 모델, 시공간 데이터, 시계열 분석, 추천 시스템 등 연구

논문 주제가 비슷한 연구실

칸 하나가 연구실 하나예요. 이 연구실과 논문 주제가 비슷할수록 밝고, 테두리 친 칸이 이 연구실이에요.
2023–2026 논문
71
T1 논문
49
구성원
17
박사 7 · 석사 10
졸업생
22

KAIST 박노성 교수 연구실은 데이터 마이닝 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 71편(T1 49편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 7명, 석사과정 10명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 22명입니다.

논문 실적

2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준

연평균 · T1 비율

17.8 · 69%

14
2023
18
2024
19
2025
20
2026
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 71편

20268편

  • Adversarial Robustness of Implicit Neural Representation-Based Classifiers

    Jayoung Kim, Kookjin Lee, Noseong Park, and Sanghyun Hong

  • Are Graph Transformers Necessary? Efficient Long-Range Message Passing with Fractal Nodes in MPNNs

    Jeongwhan Choi, Seungjun Park, Sumin Park, Sung-Bae Cho, and Noseong Park

  • Attention Sinks as Spectral Spikes: A Mechanism Analysis of Gated Attention

    Seojin Kim, Yehjin Shin, and Noseong Park

  • ACLT1

    Can Spectral-Clipping Enable Better Learning While Forgetting Less for Low-Rank Adaptation?

    Hyowon Wi, and Noseong Park

  • ICMLWorkshop

    Efficient Algorithms for Contextual Apple Tasting with Log-Loss

    Byeongwoo An, Kapilan Balagopalan, Sehwa Jeong, Jiun Jeong, Kyoungseok Jang, Hyowon Wi, Noseong Park, Gi-Soo Kim, and Kwang-Sung Jun

  • ICLRWorkshop

    Efficient Cell Painting Image Representation Learning via Cross-Well Aligned Masked Siamese Network

    Pin-Jui Huang, Yu-Hsuan Liao, Soo Heon Kim, Noseong Park, Jong Bae Park, and Dongmyung Shin

  • Global Importance Estimation for KV Cache Eviction

    Seojin Kim, and Noseong Park

  • Graph Signal Processing Meets Mamba2: Adaptive Filter Bank via Delta Modulation

    Yehjin Shin, Seojin Kim, and Noseong Park

비슷한 주제의 연구실

논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.

  • SNU데이터 마이닝

    강유U Kang

    Data Mining Lab

    데이터 마이닝, 기계 학습, 추천 시스템, 금융 AI

    논문
    66
    구성원
    31
    졸업생
    36
  • KAIST데이터 마이닝

    이재길Jae-Gil Lee

    Data Mining Lab

    데이터 중심 AI, 딥러닝 기반 빅데이터 분석, 시계열 분석, 분산 딥러닝

    논문
    39
    구성원
    17
    졸업생
    54
  • Yonsei머신러닝

    권도현Dohyun Kwon

    PDE & AI Lab

    편미분방정식과 최적수송·경사흐름 이론을 바탕으로 머신러닝 문제의 수학적 기초를 연구하며, 생성모델 분석과 이층·최소최대 최적화 등 학습 알고리즘 개선에 응용합니다.

    논문
    15
    구성원
    2
    졸업생
    0
  • SNU컴퓨터 비전

    이준석Joonseok Lee

    VIP Lab

    Machine Learning, Computer Vision, Video Understanding, Recommendation Systems

    논문
    57
    구성원
    32
    졸업생
    21