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연구실 소개
저희의 임무는 그래프, 텐서, 시계열과 같은 복잡하고 고차원적인 데이터셋을 탐색하고 이해하는 것입니다. 이를 위해 현대 머신러닝 및 AI 기술을 기반으로 하는 고급 데이터 기반 방법을 개발합니다. 이러한 방법은 스마트 제조에서의 이상 감지, 금융 예측, 전자상거래 추천, 생체 의학 분야의 신약 발견과 같은 다양한 응용 분야를 지원합니다. 이러한 발전은 연구 혁신을 주도하고 산업 생산성을 향상시키며 사회적 영향을 제공합니다.
연구실 키워드
하이 임팩트 태그
PLOS ONE
연구 키워드
알럼나이가 간 회사
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연구실 논문 목록
DuET: Dual-View Tensor-to-Topology Spectral Adapter for Enhancing Sparse Tensor Factorization
2026 KDD
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ProgNet: Program-Grounded Evidence Composition for Interpretable Graph Classification
2026 KDD
Citation0
Fast and Accurate Domain Adaptation for Irregular and Regular Tensor Decomposition
2026 IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE)
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연구실 보유 특허
최근 3년간 연구실적 높은 연구실
