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Korea University머신러닝· AI for Science

이창희Changhee Lee

AIX

인과추론, 의료AI, 시계열분석, 설명가능한 AI 연구

논문 주제가 비슷한 연구실

칸 하나가 연구실 하나예요. 이 연구실과 논문 주제가 비슷할수록 밝고, 테두리 친 칸이 이 연구실이에요.
2023–2026 논문
40
T1 논문
15
구성원
11
박사 10 · 석사 1
졸업생
6

고려대학교 이창희 교수 연구실은 머신러닝 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 40편(T1 15편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 10명, 석사과정 1명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 6명입니다.

논문 실적

2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준

연평균 · T1 비율

10.0 · 38%

5
2023
15
2024
7
2025
13
2026
T1T2워크숍기타등급은 학회·저널 분류이며 연구실 순위가 아닙니다.

논문으로 본 연구 주제

논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.

최근 논문

논문 40편

20268편

  • npj Digital MedicineT1

    Deep Language Model-based Early Recognition of Out-of-Hospital Cardiac Arrest from Real-Time Emergency Calls

    Hong-Jae Choi, Minyoung Hwang, Sangyeon Cho, Hyunsoo Kim, Junyeong Kim, Woori Bae, Changhee Lee

  • BMC Emergency Medicine

    Deep Learning-based Natural Language Processing for Critical Care Identification in Pediatric Emergency Department

    Jiyoung Agatha Kim, Sangyeon Cho, Minyoung Hwang, Dongjoon Lee, Jangyeong Jeon, Rhoan Lee, Changhee Lee, Junyeong Kim, Woori Bae

  • Heart & Lung

    Development of a Long-term Survival Prediction Model for Patients Undergoing Invasive Coronary Angiography using Ensemble-based Machine Learning in Time-to-event Analysis

    Hong-Jae Choi, Hyeryn Park, Dongjoon Lee, Changhee Lee, Hack-Lyoung Kim

  • Children and Youth Services Review

    Development of a Machine Learning-based Prediction Model: Identifying High-risk Households and Child Maltreatment Risk

    Jane Jiyoun Lee, Changhee Lee

  • KDDT1

    Explaining Black-Box Language Models: Learning to Optimize Linguistically-Structured Word Subsets

    Minyoung Hwang, Seokhyun Lee, Changhee Lee

  • FA-DeepMSM: A Few-shot Adapted Interpretable Multimodal Survival Model for Improved Prognostic Prediction in Glioblastoma

    Minyoung Hwang, Junhyeok Lee, Sihyun Kim, Minchul Kim, Seung Hong Choi, Sung Soo Ahn, Changhee Lee, Kyu Sung Choi

  • INSHAPE: Instance-Level Shapelets for Interpretable Time-Series Classification

    Seongjun Lee, Seokhyun Lee, Changhee Lee

  • Localizing Input Uncertainty Quantification for Large Language Models via Shapley Values

    Seongjun Lee, Suwan Yoon, Changhee Lee

비슷한 주제의 연구실

논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.

  • KAIST머신러닝

    최재식Jaesik Choi

    SAIL Lab

    추론 및 예측, 설명 가능한 AI

    논문
    46
    구성원
    27
    졸업생
    32
  • KAISTAI for Science

    최윤재Edward Choi

    기계학습, 헬스케어 AI, 자연어 처리

    논문
    62
    구성원
    17
    졸업생
    22
  • KUAI for Science

    석흥일Heung-Il Suk

    Machine Intelligence Lab

    의료영상분석, 뇌영상, 딥러닝, 신경퇴행성 질환 예측 연구

    논문
    52
    구성원
    21
    졸업생
    24
  • YonseiAI for Science

    김호진Hojin Kim

    LESSON Lab

    방사선치료를 위한 의료영상 처리, 자동 분할, 치료계획 최적화, 치료 결과 예측과 학습 기반 의료물리 연구

    논문
    31
    구성원
    5
    졸업생
    1