명지대학교명지대학교 산업경영공학과 산업경영공학과·Google Scholar·myongji.data@gmail.com
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Professor · Principal Investigator

김도현 Kim, Dohyun

About

명지대학교 산업경영공학과 교수이자 반도체공학과 겸소속 교수로, 데이터사이언스 연구실(Data Science Lab)을 이끌고 있습니다. 데이터 마이닝과 머신러닝, 그래프 신경망, 추천 시스템, 계량서지학을 중심으로 데이터에 내재된 가치를 발굴하여 산업과 사회의 실질적 문제를 해결하는 연구를 수행하고 있습니다.

Education

학력
Ph.D. Industrial EngineeringKAIST (한국과학기술원)
M.S. Industrial EngineeringKAIST (한국과학기술원)
B.S. Industrial EngineeringKAIST (한국과학기술원)

Work Experience

주요 경력
2023.09 ~ 현재
Professor
Dept. of Industrial & Management Engineering, Myongji University
2018.09 ~ 2023.08
Associate Professor
Dept. of Industrial & Management Engineering, Myongji University
2014.09 ~ 2018.08
Assistant Professor
Dept. of Industrial & Management Engineering, Myongji University
2014.03 ~ 2014.08
Adjunct Associate Professor
University of Science & Technology (UST)
2012.03 ~ 2014.02
Lecturer
University of Science & Technology (UST)
2011.10 ~ 2014.08
Senior Researcher
Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI)
2008.09 ~ 2011.08
Postdoctoral Research Fellow
Rutgers, The State University of New Jersey
2008.03 ~ 2008.08
Postdoctoral Research Fellow
University of Tennessee, Knoxville
2007.03 ~ 2007.08
Postdoctoral Research Fellow
Industrial Management Research Center, KAIST

Professional & Service Activities

학회 대외활동 (이사)
대한산업공학회 (KIIE)
이사 · Board Member
2015–2022 · 2025~
한국품질경영학회 (KSQM)
이사 · Board Member
2020–2021 · 2024~
한국신뢰성학회
이사 · Board Member
2023~2024
한국기술혁신학회
이사 · Board Member
2015

Research Interests

연구 분야
01
Data Mining & Machine Learning

예측·분류·군집화·이상 탐지 등 실질적 문제 해결

02
Graph Neural Networks

소셜·생물정보·인용 네트워크 등 그래프 데이터 분석

03
Recommender System

협업·콘텐츠·하이브리드 기반 맞춤형 추천

04
Bibliometrics

계량서지학 기반 논문·특허 분석 및 동향 예측

Selected Publications

대표 논문 (국제저널 34편 · 국내저널 19편)
Wafer defect classification algorithm with label embedding using contrastive learning
IEEE Access · 2025
Analysis of Tabular Data based on Graph Neural Network using Supervised Contrastive Loss
Neurocomputing · 2024
Deep Learning based Recommender System Using Cross Convolutional Filters
Information Sciences · 2022
A graph kernel approach for detecting core patents and patent groups
IEEE Intelligent Systems · 2015
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