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KAIST데이터 마이닝· 머신러닝

이재길Jae-Gil Lee

Data Mining Lab

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

논문 주제가 비슷한 연구실

칸 하나가 연구실 하나예요. 이 연구실과 논문 주제가 비슷할수록 밝고, 테두리 친 칸이 이 연구실이에요.
2023–2026 논문
39
T1 논문
28
구성원
17
박사 7 · 석사 10
졸업생
54

KAIST 이재길 교수 연구실은 데이터 마이닝 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 39편(T1 28편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 7명, 석사과정 10명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 54명입니다.

논문 실적

2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준

연평균 · T1 비율

9.8 · 72%

7
2023
7
2024
13
2025
12
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 39편

20268편

  • Accelerating Diffusion via Hybrid Data-Pipeline Parallelism Based on Conditional Guidance Scheduling

    Jung, E., Kim, B., Kim, H., Cho, S., and Lee, J.

  • Breaking the Reference Bottleneck via Learning to Rewrite Conversational Queries without Gold Reference Passages

    Kim, D., Lee, Y., Kim, J., Bang, J., Song, H., Yoon, S., and Lee, J.

  • Clustering-Based Balanced Sampling and Allocation with Data Parallelism for High-Performance Fine-Tuning

    Kim, H., Nam, Y., Han, J., Choi, W., and Lee, J.

  • Completing Missing Annotation: Multi-Agent Debate for Accurate and Scalable Relevant Assessment for IR Benchmarks

    Ban, M., Choi, J., Min, H., Kim, N. H., Kim, M., Lee, J., and Song, H.

  • Compositional Spectral Prompts for LLM-based Online Time Series Forecasting

    Choi, S., Kim, H., Lee, J., and Park, C.

  • CURE: Cumulative Knowledge Reuse for Efficient Device-Server Hybrid Inference in Vision-Language Models

    Lee, Y., Kim, D., Kang, J., Song, H., and Lee, J.

  • ACLT1

    QuDAR: Query-Wise Dual-Perspective Adaptive Retrieval

    Kim, J., Yoon, S., Le, X., Nam, Y., Kim, D., Song, H., and Lee, J.

  • See and Fix the Flaws: Enabling VLMs and Diffusion Models to Comprehend Visual Artifacts via Agentic Data Synthesis

    Park, J., Ahn, M., Kim, M., Lee, J., Lee, J., and Park, D.

비슷한 주제의 연구실

논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.

  • SNU데이터 마이닝

    강필성Pilsung Kang

    DSBA Lab

    산업 데이터 애널리틱스, 멀티모달(시계열/자연어/비전) 인공지능

    논문
    41
    구성원
    19
    졸업생
    62
  • KAIST데이터 마이닝

    박노성Noseong Park

    BigDyL

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

    논문
    71
    구성원
    17
    졸업생
    22
  • KAIST머신러닝

    최재식Jaesik Choi

    SAIL Lab

    추론 및 예측, 설명 가능한 AI

    논문
    46
    구성원
    27
    졸업생
    32
  • KAIST데이터 마이닝

    황의종Steven Euijong Whang

    Data Intelligence Lab

    데이터 중심 AI, 책임감 있는 AI, 빅데이터-AI 융합, LLM

    논문
    24
    구성원
    10
    졸업생
    16