Hwan-Jun Song
KAIST 산업및시스템공학과
Data-centric AI, Data Robust and Efficient AI Modeling
Data Intelligence System Lab.
songhwanjun@kaist.ac.kr
Welcome to DISLab! We are dedicated to building trustworthy Agentic AI systems grounded in data-centric intelligence. We believe that intelligence does not emerge from model scale alone, but from how data is perceived, structured, remembered, and used throughout an agent's lifecycle.
고품질 데이터 및 자동 품질 평가를 통한 언어 모델 신뢰성 향상 시스템 (A System for Enhancing Language Model Reliability with High-Quality Data and Automated Quality Assessment)
도메인 특화 자동 가치 연계 평가를 통한 AI 모델 신뢰성 향상 (Enhancing AI Model Reliability Through Domain-Specific Automated Value Alignment Assessment)
튜링 테스트 그 너머: 확장하고 적응하는 인간 수준 게임 플레잉 에이전트 연구 (Beyond the Turing Test: Human-Level Game-Playing Agents with Generalization and Adaptation)
AI가 그려내는 화합의 세계: 공정성과 투명성을 갖춘 갈등 중재용 멀티모달 에이전틱 플랫폼 (AI's Vision of Harmony: A Fair and Transparent Multimodal Agentic Platform for Conflict Mediation)
독자 파운데이션 모델 (with Upstage AI Consortium)
개인화 비디오 에이전트 (Personalized Video Agent)
리테일 특화 RAG 프레임워크 (Retrieval-augmented Generation for Retail)
과학기술정보 특화 LLM을 위한 RAG 지원 데이터 구축 (RAG-Supported Data Building for Scientific Information Specialized LLMs)
과학기술정보에 대한 RAG 시스템의 출력 품질 향상 기술 연구 (Improving the Output Quality of the Scientific Information Specialized RAG System)
VLM 기반 PDF 문서 이해 및 도로 노선 좌표 자동화 기술 개발 (Development of VLM-based PDF Document Understanding and Automated Road Alignment Coordinate Extraction Technology)
네이버 클라우드 컨소시엄: 옴니 파운데이션 모델 (Omni Foundation Model)
출처: 연구실 홈페이지
현재 재학생
18명
최근 5년 졸업
5명
졸업생 진로 분포: 학계 4명
재학생 출신대학 분포: Unknown 18명
본 페이지는 연구실 규모 파악을 위한 집계 통계(구성원 수, 진로 카테고리, 출신대학 카테고리)만 제공하며, 개별 학생의 이름·전적·취업처 등은 표시하지 않습니다. 분포는 k≥5 익명성 조건을 충족할 때만 공개됩니다 (PIPA §58-2·§28-2 + 대법원 2014다235080).
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Top 100%
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벤치마킹: 평균 Impact Factor 수집 중
2026 · 학생 규모 변화 · 보통 영향
2025년 대비 2026년에 연구원 수가 33.3% 감소했습니다 (30명 → 20명).
2025 · 학생 규모 변화 · 높은 영향
2024년 대비 2025년에 연구원 수가 200.0% 증가했습니다 (10명 → 30명).
2024 · 학생 규모 변화 · 높은 영향
2023년 대비 2024년에 연구원 수가 100.0% 증가했습니다 (5명 → 10명).