이재길Jae-Gil Lee
Data Mining Lab
데이터 중심 AI, 딥러닝 기반 빅데이터 분석, 시계열 분석, 분산 딥러닝
- 논문
- 39
- 구성원
- 17
- 졸업생
- 54
DSBA Lab
산업 데이터 애널리틱스, 멀티모달(시계열/자연어/비전) 인공지능
논문 주제가 비슷한 연구실
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.
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
10.3 · 15%
논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.
논문 41편
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*
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*
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
논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.
Data Mining Lab
데이터 중심 AI, 딥러닝 기반 빅데이터 분석, 시계열 분석, 분산 딥러닝
Machine Learning Lab
분포 변화에 강건한 딥러닝, 파운데이션 모델의 신뢰성·일반화, 표현학습, 지속학습, 테스트타임 적응 및 모델 평가 연구
AIX
인과추론, 의료AI, 시계열분석, 설명가능한 AI 연구
UTL Lab
전이학습, 도메인 적응/일반화, 기반모델 적응, 멀티모달 표현 학습 연구