신유진 조교수
YoujinShin
- 02-2164-5524
- yj.shinn@catholic.ac.kr
- 미카엘관(교수동) T405
연구분야
의료 인공지능, 시계열 데이터 분석, 이상탐지, 머신 언러닝
연구키워드
의료 인공지능
시계열 데이터 분석
이상탐지
머신 언러닝
교수소개
신유진 교수는 인공지능 및 머신러닝 알고리즘을 개발하여 다양한 application에 적용하고 있다. 특히, MRI, EHR 등 의료 도메인의 Image나 tablet데이터를 통해 medical features를 발굴하거나, 딥러닝 모델을 개발하여 질병의 진단 및 예후를 예측하는 연구를 활발히 진행중이다. 그 외, 주로 센서를 통해 수집된 시계열 데이터 가운데 이상치를 탐지하는 연구나 병변가운데 악성을 찾아내는 연구등을 수행중에 있으며, 머신 언러닝 분야에도 새롭게 기여하고 있다. SCIE 및 컴퓨터공학분야 Top conference인 KDD, CIKM, WWW 등에 매해 논문을 게재하고 있으며, CIKM의 ANSD국제학회를 의장으로써 개최한 바 있다. 최근에는 대검찰청과 함께 검찰의 업무에 AI적용하는 과제를 수주하는 등 다양한 산업분야에서 AI의 적용방법론을 개발하는데 기여하고 있다. *Research lab URL: https://sites.google.com/view/adslab0
Professor Youjin Shin is at the forefront of developing artificial intelligence and machine learning algorithms, applying them to a wide range of applications. Her research is particularly focused on the medical AI field, where she actively works on discovering critical features from medical data such as MRI images and EHRs, and on developing deep learning models to predict disease diagnosis and prognosis. Additionally, she is heavily involved in research on detecting anomalies in time series data collected through sensors and identifying malignancies in lesions. She is also contributing to the emerging field of machine unlearning. Professor Shin regularly publishes her work in top-tier conferences such as KDD, CIKM, and WWW, which are among the leading venues in the SCIE and computer engineering fields. She has also served as the chair of the ANSD international conference at CIKM. Recently, she has made significant contributions to the development of AI application methodologies across various industries, including leading a project with the Supreme Prosecutors' Office to apply AI to their work. *Research lab URL: https://sites.google.com/view/adslab0
최종학력
2022.05.20 | 뉴욕주립대 | 컴퓨터공학 | 박사
연구실적
-
2024.11
| 교신저자
| APPLIED SCIENCES-BASEL, 제13권 22호, pp.10294-10294
Enhancing Skin Lesion Classification Performance with the ABC Ensemble Model -
2024.11
| 교신저자
| ELECTRONICS, 제13권 22호, pp.4371-4371
LTE: Lightweight Transformer Encoder for Orbit Prediction