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Seoul National University데이터 마이닝· 자연어처리·LLM

강필성Pilsung Kang

DSBA Lab

산업 데이터 애널리틱스, 멀티모달(시계열/자연어/비전) 인공지능

논문 주제가 비슷한 연구실

칸 하나가 연구실 하나예요. 이 연구실과 논문 주제가 비슷할수록 밝고, 테두리 친 칸이 이 연구실이에요.
2023–2026 논문
41
T1 논문
6
구성원
19
박사 10 · 석사 9
졸업생
62

서울대학교 강필성 교수 연구실은 데이터 마이닝 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 41편(T1 6편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 10명, 석사과정 9명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 62명입니다.

논문 실적

2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준

연평균 · T1 비율

10.3 · 15%

12
2023
10
2024
8
2025
11
2026
T1T2워크숍기타등급은 학회·저널 분류이며 연구실 순위가 아닙니다.

논문으로 본 연구 주제

논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.

최근 논문

논문 41편

20268편

  • AlienLM: Alienization of Language for API-Boundary Privacy in Black-Box LLMs

    Jaehee Kim, Pilsung Kang*

  • Avoid Wasted Annotation Costs in Open-set Active Learning with Pre-trained Vision-Language Model

    Jaehyuk Heo, Pilsung Kang*

  • Multimedia Tools and ApplicationsT2

    CEREAL: Personality-Driven LLM-based Conversational Recommendation Dataset with Contextually-Enriched and Realistic User Interactions

    Jiyoon Lee, Joonghoon Kim, Pilsung Kang*

  • COMET: Codebook-based Online-adaptive Multi-scale Embedding for Time-series Anomaly Detection

    Jinwoo Park, Hyeongwon Kang, Seung Hun Han, Pilsung Kang*

  • DeCoFlow: Structural Decomposition of Normalizing Flows for Continual Anomaly Detection

    Hun Im, Jungi Lee, Subeen Cha Pilsung Kang*

  • Domain Adaptation of Attention Heads for Zero-shot Anomaly Detection

    Kiyoon Jeong+, Jaehyuk Heo+, Junyeong Son, Pilsung Kang*

  • Journal of Retailing and Consumer ServicesT2

    GETUSP : Goal-Oriented Topic Modeling Framework for Unique Selling Point Discovery

    Saeran Park, Sangmin Lee, Jiyoon Lee, Minjeong Ma, Joonghoon Kim, Pilsung Kang*

  • Memory Bank-Guided Diffusion Model for Lightweight Anomaly Detection

    Woojun Lee, Pilsung Kang

비슷한 주제의 연구실

논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.

  • KAIST데이터 마이닝

    이재길Jae-Gil Lee

    Data Mining Lab

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

    논문
    39
    구성원
    17
    졸업생
    54
  • Yonsei머신러닝

    이기복Kibok Lee

    Machine Learning Lab

    분포 변화에 강건한 딥러닝, 파운데이션 모델의 신뢰성·일반화, 표현학습, 지속학습, 테스트타임 적응 및 모델 평가 연구

    논문
    19
    구성원
    9
    졸업생
    7
  • KU머신러닝

    이창희Changhee Lee

    AIX

    인과추론, 의료AI, 시계열분석, 설명가능한 AI 연구

    논문
    40
    구성원
    11
    졸업생
    6
  • KU컴퓨터 비전

    김동현Donghyun Kim

    UTL Lab

    전이학습, 도메인 적응/일반화, 기반모델 적응, 멀티모달 표현 학습 연구

    논문
    45
    구성원
    15
    졸업생
    1