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연구실 소개
우리는 그래프 및 하이퍼그래프 데이터, 시계열 데이터, 이종 데이터, 스트리밍 데이터 및 다중 모드 데이터를 포함한 다양한 데이터 소스에 대한 이해를 심화하고 고유한 속성을 활용하여 사회에 이익이 되는 데이터 과학(DS), 머신러닝(ML) 및 인공지능(AI) 기술을 발전시키는 것을 목표로 합니다.
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연구실 논문 목록
MoE-based Automatic Thresholding for Multivariate Tim-Series Anomaly Detection
2026 venue에 대한 데이터가 없습니다
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How Sharp and Bias-Robust is a Model? Dual Perspectives on Knowledge Graph Completion
2026 venue에 대한 데이터가 없습니다
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Accelerating Storage-Based Training for Graph Neural Networks
2026 venue에 대한 데이터가 없습니다
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연구실 보유 특허
최근 3년간 연구실적 높은 연구실
