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
MLAI Lab
생성모델과 파운데이션 모델, 에이전틱 AI, 신뢰할 수 있는 AI, 인과 표현학습, 베이지안 학습과 메커니스틱 해석 연구
논문 주제가 비슷한 연구실
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.
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
21.3 · 28%
논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.
논문 85편
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
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
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
논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.
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.
AIDAS Lab
생성형 AI, 머신 러닝, 자연어/비전 처리, 빅데이터/AI 시스템
MLAI Lab
기계학습, 인공지능
ML Lab
기하학적 머신러닝, 그래프 신경망, 신뢰할 수 있는 AI, 생성모델, LLM 연구