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Yonsei University머신러닝· 자연어처리·LLM· AI for Science

송경우Kyungwoo Song

MLAI Lab

생성모델과 파운데이션 모델, 에이전틱 AI, 신뢰할 수 있는 AI, 인과 표현학습, 베이지안 학습과 메커니스틱 해석 연구

논문 주제가 비슷한 연구실

칸 하나가 연구실 하나예요. 이 연구실과 논문 주제가 비슷할수록 밝고, 테두리 친 칸이 이 연구실이에요.
2023–2026 논문
85
T1 논문
24
구성원
20
박사 11 · 석사 9
졸업생
18

연세대학교 송경우 교수 연구실은 머신러닝 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 85편(T1 24편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 11명, 석사과정 9명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 18명입니다.

논문 실적

2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준

연평균 · T1 비율

21.3 · 28%

9
2023
22
2024
27
2025
27
2026
T1T2워크숍기타등급은 학회·저널 분류이며 연구실 순위가 아닙니다.

논문으로 본 연구 주제

논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.

최근 논문

논문 85편

20268편

  • ICMLWorkshop

    BaRA: BFS-and-Reflection Web Data Collection Agent

    Soojeong Lee, Joseph Lee, Yongseong Cho, Sunjae Kim, Youngwoo Moon, Kyungwoo Song

  • Bounded Hyperbolic Tangent: A Stable and Efficient Alternative to Pre-Layer Normalization in Large Language Models

    Hoyoon Byun, Youngjun Choi, Taero Kim, Sungrae Park, Kyungwoo Song

  • CBPE: Causal-aware Blood Pressure Estimation with Multimodal Data

    Hoyoon Byun, Sumin Park, Jinho Kang, Hyeonjeong Lee, Minseong Kim, Doosik Kim, Kwang-Young Kim, Kyungwoo Song

  • International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology

    Compact and Efficient Data Strategies for LLMs (Large Language Models)-Based Bearing Fault Diagnosis

    Pan-Gyun Jeong, Yuehua Hu, Jiyeong Kong, Kyungwoo Song, Bongyoung Yoo, Kyung-Tae Kang

  • ICMLWorkshop

    CURVE: Dynamic Cost-Accuracy Control for LLM Reasoning via Online Constrained Optimization

    Sunggeun La, Jinhyeon Kim, Sangmin Lee, Kyungwoo Song

  • DART: Diffusion-based Approach for Predicting Trajectories of Ballistic Missiles

    Joonseong Kang, Seonggyun Lee, Jeyoon Yeom, Dongwg Hong, Youngmin Kim, Kyungwoo Song

  • Data Adaptive Stochastic Ensemble Net: Optimizing Infection Predictions for COVID-19 Cluster Analysis

    Sungjun Lim, Yongtaek Lim, Hojun Park, Junggu Lee, Jaehun Jung, Kyungwoo Song

  • Dissecting Causal Mechanism Shifts via FANS: Function And Noise Separation

    Gyeongdeok Seo, Jaeyoon Shim, Mingyu Kim, Hoyoon Byun, Yonghan Jung, Kyungwoo Song

비슷한 주제의 연구실

논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.

  • KAIST머신러닝

    오성준Seong Joon Oh

    STAI Lab

    AI 안전성과 신뢰할 수 있는 AI(설명가능성·강건성·불확실성)를 연구하며, LLM 에이전트 평가, 메모리·검색 기반 지속 적응, 인간의 감독·통제 가능성을 다룹니다.

    논문
    45
    구성원
    14
    졸업생
    10
  • SNU자연어처리·LLM

    도재영Jaeyoung Do

    AIDAS Lab

    생성형 AI, 머신 러닝, 자연어/비전 처리, 빅데이터/AI 시스템

    논문
    32
    구성원
    21
    졸업생
    0
  • KAIST머신러닝

    황성주Sung Ju Hwang

    MLAI Lab

    기계학습, 인공지능

    논문
    103
    구성원
    32
    졸업생
    35
  • POSTECH머신러닝

    김동우, 옥정슬, 박상돈, 박은혁Dongwoo Kim, Jungseul Ok, Sangdon Park, Eunhyeok Park

    ML Lab

    기하학적 머신러닝, 그래프 신경망, 신뢰할 수 있는 AI, 생성모델, LLM 연구

    논문
    119
    구성원
    54
    졸업생
    28