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Korea AI Labs
KAIST머신러닝

정혜원Hye Won Chung

IIDS Lab

기계학습, 수학적 데이터과학, 정보이론, 통계적 추론

연구실 홈페이지 hwchung@kaist.ac.kr

논문 주제가 비슷한 연구실

POSTECH3/15
KU4/23
Yonsei5/37
KAIST14/57
SNU8/84
칸 하나가 연구실 하나예요. 이 연구실과 논문 주제가 비슷할수록 밝고, 테두리 친 칸이 이 연구실이에요.
2023–2026 논문
23
T1 논문
20
구성원
10
박사 6 · 석사 4
졸업생
20

KAIST 정혜원 교수 연구실은 머신러닝 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 23편(T1 20편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 6명, 석사과정 4명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 20명입니다.

논문 실적

2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준

연평균 · T1 비율

5.8 · 87%

6
2023
6
2024
8
2025
3
2026
T1T2워크숍기타등급은 학회·저널 분류이며 연구실 순위가 아닙니다.

자주 발표한 학회·저널

NeurIPSICMLTMLRIEEE Transactions on Information TheoryICLR

논문으로 본 연구 주제

논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.

연도별 주요 주제

  1. 2023그래프 신경망
  2. 2024모델 경량화
  3. 2025모델 경량화도메인 적응·일반화
  4. 2026적대적 강건성

최근 논문

논문 23편

20263편

  • NeurIPST1

    InfCLIP: Unified Data Valuation for CLIP Pretraining via Influence-Inspired Scoring

    Nohyun Ki and Hye Won Chung

  • TMLRT1

    Sample-wise Adaptive Weighting for Transfer Consistency in Adversarial Distillation

    Hongsin Lee and Hye Won Chung

  • ICMLT1

    Towards Understanding Adversarial Distllation: Why Robust Teachers Fail

    Hongsin Lee and Hye Won Chung

20255편

  • BernoulliT1

    Asymptotic Normality of Log-Likelihood Ratio and Fundamental Limit of the Weak Detection for Spiked Wigner Matrices

    Hye Won Chung, Jiho Lee and Ji Oon Lee

  • NeurIPST1

    CovMatch: Cross-Covariance Guided Multimodal Dataset Distillation with Trainable Text Encoder

    Yongmin Lee and Hye Won Chung

  • IEEE Transactions on Information TheoryT1

    Exact Matching in Correlated Networks with Node Attributes for Improved Community Recovery

    Joonhyuk Yang and Hye Won Chung

  • ISIT

    Improving Community Recovery via Exact Matching in Correlated Contextual Stochastic Block Models

    Joonhyuk Yang and Hye Won Chung

  • TMLRT1

    Label Distribution Shift-Aware Prediction Refinement for Test Time Adaptation

    Minguk Jang and Hye Won Chung

전체 목록은 연구실 홈페이지에서 확인하세요

비슷한 주제의 연구실

논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.

  • KU머신러닝

    박세준Sejun Park

    Efficient Inference and Learning Lab

    실제 컴퓨터가 사용하는 유한 정밀도(부동소수점·고정소수점) 연산 환경에서 신경망의 표현력, 최적화 수렴성, 일반화 성질을 수학적으로 분석하는 딥러닝 이론을 연구합니다.

    논문
    13
    구성원
    2
    졸업생
    2
  • KAIST머신러닝

    윤세영Se-Young Yun

    OSI Lab

    기계학습, 통계적 추론

    논문
    145
    구성원
    33
    졸업생
    33
  • KAIST자연어처리·LLM

    김현우Hyunwoo Kim

    COCO Lab

    인간의 인지·발달에서 영감을 받아 언어모델의 추론·인지 능력을 연구하며, 합성 데이터·증류·자기개선을 통한 기계의 사회적 학습과 사람·에이전트를 이해하는 사회적 세계 모델링을 다룹니다.

    논문
    19
    구성원
    5
    졸업생
    0
  • POSTECH머신러닝

    이재호Jaeho Lee

    EffL Lab

    효율적인 머신러닝 이론, 알고리즘, 시스템 개발을 통한 접근성 높은 AI 연구

    논문
    38
    구성원
    14
    졸업생
    9