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교수소개

전임교수

  • 부교수 데이터지능, 자연어처리
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기계학습

학력

  • (2006.03 - 2012.03) 포항공과대학교 컴퓨터공학 박사
  • (1999.03 - 2006.02) 성균관대학교 컴퓨터공학 학사

약력/경력

  • (2025.08 – 현재) 성균관대학교 소프트웨어학과 학과장
  • (2020.09 – 현재) 성균관대학교 소프트웨어학과 부교수
  • (2016.09 – 2020.08) 성균관대학교 소프트웨어학과 조교수
  • (2014.09 – 2016.08) 한국외국어대학교 컴퓨터공학과 조교수
  • (2012.12 – 2014.08) The Pensylvania State University, College of Information Sciences and Technology, 박사 후 연구원
  • (2012.03 – 2012.11) 포항공과대학교 컴퓨터공학과 박사 후 연구원

학술지 논문

  • (2024)  SASRec vs. BERT4Rec: 트랜스포머 기반 순차적 추천 모델의 성능 분석.  정보과학회논문지.  51,  4
  • (2024)  사전 학습된 언어 모델 기반 통합 추천 모델의 문제점 분석 및 개선 방안 제시.  정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지.  30,  2
  • (2023)  Saliency as Pseudo-Pixel Supervision for Weakly and Semi-Supervised Semantic Segmentation.  IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE.  45,  10
  • (2023)  Your lottery ticket is damaged: Towards all-alive pruning for extremely sparse networks.  INFORMATION SCIENCES.  634, 
  • (2023)  CoMix: Collaborative filtering with mixup for implicit datasets.  INFORMATION SCIENCES.  628, 
  • (2022)  Knowledge distillation meets recommendation: collaborative distillation for top-N recommendation.  KNOWLEDGE AND INFORMATION SYSTEMS.  64,  5
  • (2021)  Distilling from professors: Enhancing the knowledge distillation of teachers.  INFORMATION SCIENCES.  576,  1

수상/공훈

  • (2023) Best Teaching Award, SKKU
  • (2023) 2등, AI Grand Challenge, 정책지원 AI 2단계, 정보통신기획평가원
  • (2022) 1등, AI Grand Challenge, 서술형 수학문제 풀이, 정보통신기획평가원
  • (2021) 젊은 과학자상, 한국정보과학회
  • (2018) 2nd Place, ACM RecSys Challenge
  • (2013) Postdoctoral Fellowship, 한국연구재단
  • (2012) 박사 최우수논문상, 포항공과대학교
  • (2011) 은상, 18회 휴먼테크논문대상, 삼성전자
  • (2010) 은상, 17회 휴먼테크논문대상, 삼성전자
  • (2009) Research Fellowship, Microsoft Research Asia

학술회의논문

  • (2024)  거대언어모델 기반 추천 모델 성능 개선을 위한 항목의 통합 표현 방법.  한국소프트웨어종합학술대회.  대한민국
  • (2024)  질의 관련 셀 선택 및 요약 생성을 통한 표 재순위화.  한국소프트웨어종합학술대회.  대한민국
  • (2024)  힌트 벡터 유사도를 활용한 거대 언어 모델 기반 자연어-SQL 변환.  한국소프트웨어종합학술대회.  대한민국
  • (2024)  From Reading to Compressing: Exploring the Multi-document Reader for Prompt Compression.  Empirical Methods in Natural Language Processing.  미국
  • (2024)  MARS: Matching Attribute-aware Representations for Text-based Sequential Recommendation.  ACM Conference on Information and Knowledge Management.  미국
  • (2024)  Multi-intent-aware Session-based Recommendation.  ACM SIGIR Conference on Information Retrieval.  미국
  • (2024)  Multi-Granularity Guided Fusion-in-Decoder.  Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies.  멕시코
  • (2023)  GLEN: Generative Retrieval via Lexical Index Learning.  Empirical Methods in Natural Language Processing.  싱가포르
  • (2023)  It Ain’t Over: A Multi-aspect Diverse MathWord Problem Dataset.  Empirical Methods in Natural Language Processing.  싱가포르
  • (2023)  Forgetting-aware Linear Bias for Attentive Knowledge Tracing.  ACM Conference on Information and Knowledge Management.  영국
  • (2023)  Toward a Better Understanding of Loss Functions for Collaborative Filtering.  ACM Conference on Information and Knowledge Management.  영국
  • (2023)  ConQueR: Contextualized Query Reduction using Search Logs.  ACM SIGIR Conference on Information Retrieval.  중국
  • (2023)  It’s Enough: Relaxing Diagonal Constraints in Linear Autoencoders for Recommendation.  ACM SIGIR Conference on Information Retrieval.  중국
  • (2023)  uCTRL: Unbiased Contrastive Representation Learning via Alignment and Uniformity for Collaborative Filtering.  ACM SIGIR Conference on Information Retrieval.  중국
  • (2022)  Long-tail Mixup for Extreme Multi-label Classification.  ACM Conference on Information and Knowledge Management.  미국
  • (2022)  SpaDE: Improving Sparse Representations using a Dual Document Encoder for First-stage Retrieval.  ACM Conference on Information and Knowledge Management.  미국
  • (2022)  Logit Mixing Training for More Reliable and Accurate Prediction.  International Joint Conference on Artificial Intelligence.  미국
  • (2022)  Bilateral Self-unbiased Learning from Biased Implicit Feedback.  ACM SIGIR Conference on Information Retrieval.  대한민국
  • (2022)  S-Walk: Accurate and Scalable Session-based Recommendation with Random Walks.  ACM International Conference on Web Search and Data Mining.  미국
  • (2021)  Dual Unbiased Recommender Learning for Implicit Feedback.  ACM SIGIR Conference on Information Retrieval.  미국

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