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Browse "Kim Jaechul Graduate School of AI(김재철AI대학원)" by Author 윤세영

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1	Automated augmentation for knowledge distillation = 지식 증류를 위한 자동화된 데이터 증강 기법 link Choi, Jinhwan; Yun, Se-Young; et al, 한국과학기술원, 2022
2	Calibration of few-shot classification tasks : mitigating misconfidence from distribution mismatch = 퓨샷 분류 태스크 교정: 분포 불일치에 의한 확신도 오류 완화 link Kim, Sungnyun; Yun, Se-Young; et al, 한국과학기술원, 2021
3	CoEM: 청각-시각 잠재 표현형을 위한 대조적 임베딩 변환자 이기훈; 이경채; 정민찬; 이명진; 윤세영; 윤찬현, 정보과학회논문지, v.50, no.1, pp.80 - 86, 2023-01
4	Cross-modal retrieval meets inference: improving zero-shot classification with cross-modal retrieval = 교차 모달 검색과 추론의 만남: 교차 모달 검색으로 제로샷 분류 개선 link Eom, Seong-Ha; 엄성하; et al, 한국과학기술원, 2024
5	Distillation of chain-of-thought reasoning using large language models = 대형 언어 모델을 활용한 사고 사슬 추론 증류 link Ho, Namgyu; 허남규; et al, 한국과학기술원, 2023
6	Distort, distract, decode: instruction-tuned model can refine its response from noisy instructions = 지시적 디코딩: 지시어 튜닝 모델은 잡음 지시어로부터 응답을 세밀하게 조정할 수 있다 link Kim, Joonkee; 김준기; et al, 한국과학기술원, 2024
7	Early learning regularization for federated learning with label noise = 라벨 노이즈 환경에서의 연합학습을 위한 조기 학습 정규화 link Kim, Donggyu; Yun, Se-Young; et al, 한국과학기술원, 2023
8	ENLAS : robust learning via ensemble framework for handling noisy labels = 라벨 노이즈 상황에서 앙상블 구조를 활용한 강건 학습 방법론 link Cho, Sangwook; Yun, Se-Young; et al, 한국과학기술원, 2022
9	Ensemble distillation in federated learning with dataset condensation = 연합학습에서 데이터 합성을 이용한 앙상블 증류 link Kim, Nakyil; Yun, Seyoung; et al, 한국과학기술원, 2022
10	Feature augmentation via mutual information in graph neural networks = 그래프 신경망에서의 상호정보량을 통한 특징 증강에 관한 연구 link Kim, Gahee; Yun, Seyoung; et al, 한국과학기술원, 2023
11	Meta-learning amidst heterogeneity and ambiguity = 이질성과 모호성 가운데 설명가능한 메타 학습 link Go, Kyeong-Ryeol; Yun, Se-Young; et al, 한국과학기술원, 2021
12	Mitigating dataset bias for robust deep learning: from clean dataset to the practical noisy dataset = 강건한 심층 신경망 학습을 위한 데이터세트 편향 완화 방법 link Ahn, Sumyeong; 안수명; et al, 한국과학기술원, 2023
13	Molding into graph : efficient employment of Bayesian optimization over mixed spaces = 혼합 변수 공간을 위한 그래프 기반 베이지안 최적화 방법론 link Ahn, Jaeyeon; Yun, Seyoung; et al, 한국과학기술원, 2022
14	NASH: on structured pruning for encoder-decoder language models = 인코더 디코더 언어모델 경량화를 위한 구조적 가지치기 link Park, Seungjoon; 박승준; et al, 한국과학기술원, 2023
15	Near-optimal clustering in block Markov decision processes = 블락 마르코프 결정 과정에서의 거의 최적의 군집화 알고리즘 link Lee, Junghyun; Yun, Se-Young; 윤세영; Yun, Chulhee; et al, 한국과학기술원, 2023
16	Practical data selection strategies for incomplete supervised federated learning = 현실 세계의 불완전한 감독 연합 학습을 위한 실용적인 데이터 선택 전략 link Kim, SangMook; 김상묵; et al, 한국과학기술원, 2023
17	Should we use the same activation function for federated image classification? = 연합 이미지 분류를 위해 동일한 활성화 함수를 사용해야할까?link Shin, Jaewoo; Yun, Se-Young; et al, 한국과학기술원, 2023
18	Toward risk-based optimistic exploration for cooperative multi-agent reinforcement learning = 협력적 다중 에이전트 강화학습을 위한 위험도 기반의 낙천적 탐색방법 link Oh, Jihwan; Yun, Seyoung; et al, 한국과학기술원, 2023
19	보조인자를 활용한 그래프 신경망 기반의 결측치 복원 방법 연구 김가희; 유나래; 윤세영, 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지, v.29, no.7, pp.344 - 349, 2023-07
20	분산 딥러닝 환경에서 데이터 압축 장치 및 방법 윤세영; 김상묵; 김성윤
21	분포 강화학습을 위한 위험도 스케줄링 기반의 낙천적 탐색 방법 오지환; 김준기; 윤세영, 정보과학회논문지, v.50, no.2, pp.172 - 178, 2023-02
22	아군훈련 정보로 훈련한 생성모델을 사용하여 적군의 초기 부대 전개에 따른 전투 방책을 예측하는 방법 및 장치 윤세영; 김민규
23	전장 상황에서의 방책 추천을 위한 강화학습 방법 및 시스템, 이를 위한 컴퓨팅 장치 윤세영; 이용식; 오지환; 김준기
24	최적의 초소 위치 선정을 위한 시뮬레이션 방법 및 이를 위한 시뮬레이션장치 윤세영; 정송; 이용식; 오지환
25	클라이언트의 개별 데이터 맞춤형 연합 학습 시스템, 방법, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 및 컴퓨터 프로그램 윤세영; 배상민; 오재훈; 김상묵; 신재우; 김성윤; 정우진

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