강필성Pilsung Kang
DSBA Lab
산업 데이터 애널리틱스, 멀티모달(시계열/자연어/비전) 인공지능
- 논문
- 41
- 구성원
- 19
- 졸업생
- 62
Data Mining Lab
데이터 중심 AI, 딥러닝 기반 빅데이터 분석, 시계열 분석, 분산 딥러닝
논문 주제가 비슷한 연구실
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.
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
9.8 · 72%
논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.
논문 39편
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.
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.
논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.
DSBA Lab
산업 데이터 애널리틱스, 멀티모달(시계열/자연어/비전) 인공지능
BigDyL
데이터 마이닝, 딥 생성 모델, 시공간 데이터, 시계열 분석, 추천 시스템 등 연구
SAIL Lab
추론 및 예측, 설명 가능한 AI
Data Intelligence Lab
데이터 중심 AI, 책임감 있는 AI, 빅데이터-AI 융합, LLM