Yonsei머신러닝
조성배Sung-Bae Cho
SCLAB
신경망, 패턴인식, 진화연산, 딥러닝, 지속학습, 신경-기호 AI
- 논문
- 71
- 구성원
- 12
- 졸업생
- 112
문태섭Taesup Moon
M.IN.D Lab
머신 러닝 (연속학습, 디노이징, 설명가능/공정한 AI 등) 및 데이터 응용
논문 주제가 비슷한 연구실
- 2023–2026 논문
- 43
- T1 논문
- 23
- 구성원
- 20
- 박사 16 · 석사 4
- 졸업생
- 16
서울대학교 문태섭 교수 연구실은 머신러닝 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 43편(T1 23편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 16명, 석사과정 4명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 16명입니다.
논문 실적
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
10.8 · 53%
72023
112024
152025
102026
T1T2워크숍기타등급은 학회·저널 분류이며 연구실 순위가 아닙니다.
논문으로 본 연구 주제
논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.
최근 논문
논문 43편
20268편
- ICMLT1
Action-Sufficient Goal Representations
Jinu Hyeon, Woobin Park, Hongjoon Ahn, and Taesup Moon
- EMNLPT1
Axis-LoRA: Probing and Adapting Embedding Models for Personal-Memory Retrieval
Dohoon Kim, Junho Park, Hyungwoong Bae, Seyoon Kim, Taesup Moon
- CVPRT1
Can Natural Image Autoencoders Compactly Tokenize fMRI Volumes for Long-Range Dynamics Modeling?
Peter Yongho Kim, Juhyeon Park, Jungwoo Park, Jubin Choi, Jungwoo Seo, Jiook Cha, and Taesup Moon
- ICLRT1
Forget Forgetting: Continual Learning in a World of Abundant Memory
Dongkyu Cho, Taesup Moon, Rumi Chunara, Kyunghyun Cho, and Sungmin Cha
- EMNLPT1
PopResume: Causal Fairness Evaluation of LLM/VLM Resume Screeners with Population-Representative Dataset
Sumin Yu, Juhyeon Park, Taesup Moon
PPIE-Net: Physics-inspired parametric input embedding for data-efficient surrogate modeling of parametric simulations
Yong Jin Jeong and Taesup Moon
- ACLT1
PRISP: Privacy-Safe Few-Shot Personalization via Lightweight Adaptation
Junho Park, Dohoon Kim, and Taesup Moon
- ICLRT1
SEED: Towards More Accurate Semantic Evaluation for Visual Brain Decoding
Juhyeon Park, Peter Yongho Kim, Jiook Cha, Shinjae Yoo, and Taesup Moon
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