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POSTECH머신러닝

이남훈Namhoon Lee

Computational Optimization Lab

대규모 머신러닝을 위한 계산 최적화 연구

논문 주제가 비슷한 연구실

칸 하나가 연구실 하나예요. 이 연구실과 논문 주제가 비슷할수록 밝고, 테두리 친 칸이 이 연구실이에요.
2023–2026 논문
26
T1 논문
15
구성원
12
박사 5 · 석사 7
졸업생
4

포항공과대학교 이남훈 교수 연구실은 머신러닝 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 26편(T1 15편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 5명, 석사과정 7명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 4명입니다.

논문 실적

2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준

연평균 · T1 비율

6.5 · 58%

6
2023
3
2024
7
2025
10
2026
T1T2워크숍기타등급은 학회·저널 분류이며 연구실 순위가 아닙니다.

논문으로 본 연구 주제

논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.

최근 논문

논문 26편

20268편

  • Advancing Semiconductor Inspection: A New Dataset and Approach for Robust Anomaly Detection with Large Vision Language Models

    Jaehyeon Jeong, Hyeondo Jang, Donghyun Oh, Seongeun Kim, Namhoon Lee

  • Dynamic Network Compression via Probabilistic Channel Pruning

    Kwanhee Lee, Hyang Won Lee

  • Exploiting Local Flatness for Efficient Out-of-Distribution Detection

    Seonghwan Park, Hyunji Jung, Dongyeop Lee, Namhoon Lee

  • FRESCO: A Novel Consistency Control for Asynchronous Pipeline Parallel Training

    Dongyeop Lee, Namhoon Lee

  • Hidden in Plain Sight: The Overlooked Significance of Canonical Elements for Extreme LLM Sparsity

    Hyeondo Jang, Kwanhee Lee, Dongyeop Lee, Namhoon Lee

  • Mitigating Staleness in Asynchronous Pipeline Parallelism via Basis Rotation

    Hyunji Jung, Sungbin Shin, Namhoon Lee

  • ICMLWorkshop

    On-Policy Adaptation Mitigates Hyperparameter-Sensitive Forgetting in Vision-Language Models

    Doyoon Kim, Ziyang Wu, Jingfeng Yang, Yi Ma

  • ACLT1

    Quantifying Aleatoric Uncertainty of In-Context Learning for Robust Measure of LLM Prediction Confidence

    Jinseok Chung, Minkyoung Song, Hyunji Jung, Namhoon Lee

비슷한 주제의 연구실

논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.

  • POSTECH머신러닝

    이재호Jaeho Lee

    EffL Lab

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

    논문
    38
    구성원
    14
    졸업생
    9
  • SNUAI 시스템

    유승주Sungjoo Yoo

    CMA Lab

    인공지능 알고리즘/하드웨어 통합 최적화

    논문
    18
    구성원
    19
    졸업생
    31
  • SNUAI 시스템

    이재욱Jae W. Lee

    ARC Lab

    컴퓨터 아키텍처, 병렬 컴퓨팅, 소프트웨어 최적화, HW-SW 코디자인

    논문
    32
    구성원
    20
    졸업생
    55
  • 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