연구실 소개와 연구 기록
Optim. Lab. Jong-June Jeon jj.jeon@uos.ac.kr
서울시립대학교 통계학과, 통계데이터사이언스 대학원
칸트는 "개념 없는 직관은 맹목이고, 직관 없는 개념은 공허하다"라고 말했습니다. ("Gedanken ohne Inhalt sind leer, Anschauungen ohne Begriffe sind blind.") 통계데이터사이언스 분야에서는 칸트의 통찰을 다음과 같이 현대적으로 재구성합니다. “이론없는 응용은 방향을 잃은 화살과 같고 응용이 없는 이론은 공허한 외침과 같다.” 우리 학과는 이론과 실천의 상호 필요성을 강조하는 철학적 전통에 뿌리를 두고 있으며 데이터사이언스에서 이론과 응용의 균형을 중요하게 생각합니다. 이에 우리는 실용적이면서 동시에 깊이 있는 연구를 추구합니다.
Optimization and Machine learning Lab (OPTIM. Lab.)
서울시립대학교 통계데이터사이언스 대학원 Optim.Lab.은 기계학습의 작동 원리를 이해하고 학습모형 최적화 방법론을 연구합니다. 주로 네트워크, 순위, 주가 데이터를 이용한 예측모형과 생성모형을 다룹니다. 연구실을 통해 생산한 논문은 다음 Google Scholar를 통해 확인하실 수 있습니다.
Recent Work (2023-Present)
- Shin, W., Sakurai, K., Ogawa, T and Jeon J. J. (2026), "Modeling and Debiasing Temporal Popularity in Recommendation with Counting Processes", (working paper).
- Shin, W. Sakurai, K., Ogawa, T and Jeon J. J. (2026), "Hawkes-Driven Popularity-Aware Sampling for Contrastive Recommendation Learning", (working paper).
- Jung, J., Jeong, D., and Jeon J. J. (2026), "Embedding-Based Query Performance Prediction from Retriever-Generated Embeddings", (working paper).
- Kim, J. Yoon, Y., Lim, J., and Jeon J. J. (2026), " Recovering Task Intents in Unified LLM-based Dialogue via Candidate Response Selection", (working paper).
- Lim, J., An, S., and Jeon J. J. (2026), "ProDA: Projection-based Distribution Alignment for Deep Time Series Forecasting", (working paper).
- An, S., Hong, S. and Jeon J. J. (2026), "Variational Inference for Dynamic Mixtures in Probabilistic Time-Series Forecasting", (submitted).
- Cho, S., Woo, G., Lim, J., Kim, C, Hong S., and Jeon J. J. (2026), "CTDKG: Towards Uncovering Chemical–Gene–Disease Pathways via Knowledge Graphs", (working paper).
- Cho, S. and Jeon J. J. (2026), "On the Identifiability of Subgraph Explanations in Self-Explainable GNNs", (working paper).
- Hong, S. and Jeon J. J. (2026), "Uniform Pessimistic Risk and Optimal Portfolio", (submitted) (Link)
- Yoon, Y., Kim, J., Choi, J. and Jeon J. J. (2026), "Context-Aware Subgraph Explanations for Multi-Task GNNs", CIKM 2026 (accepted)
- Park, S., Lim, J., Jeon J. J. and An, S. (2026), "Generating High-Diversity Synthetic Tabular Data via Less-Constrained Prior ", IJCAI 2026 (Link).
- Choi, S., Park, T., Lim, J., Murphy E., and Jeon, J. J. (2026), "Large Scale Road-Traffic Noise Mapping with AI Technology", Scientific Reports 2026 (Link).
- An, S., Hong, S. and Jeon J. J. (2026), "Balanced Marginal and Joint Distributional Learning for Tabular Data Synthesis via Mixture Cramer–Wold Distance", Applied Sciences (Link).
- Kim, C., Jeon J. J., Woo, K. and An, S. (2026), "Estimating Subgraph Importance with Structural Prior Domain Knowledge", PAKDD 2026 (Link).
- Lim, J, An, S., Woo, G., Kim, C., and Jeon J. J. (2026), "Context-Driven Missing Data Imputation via Large Language Model", PAKDD 2026 (Link).
- Lim, J, An, S. and Jeon J. J. (2025), "Impute Missing Entries with Uncertainty", AAAI 2026 (Link).
- Shin, W. and Jeon J. J. (2025), "Revisiting IPS in Recommendation Models: Unveiling Its Impact on Model Performance", WSDM 2026 (Link).
- Park, J., Cho, Y., and J. J. Jeon, J., Park, H.-C. Kim and Hong, S. (2025), "Unicorn: U-Net for Sea Ice Forecasting with Convolutional Neural Ordinary Differential Equations", Scientific Reports (Link).
- Woo, K., Cho, S., Kim, D., Kim, C., Na, K., Choi, J. and Jeon, J.J. (2025), CHEM: Causally and Hierarchically Explaining Molecules , CIKM 2025 (Link).
- Jung, J. and Jeon J. J. (2025), "Generalizing Query Performance Prediction under Retriever and Concept Shifts via Data-driven Correction", CIKM 2025 (Link).
- An S., Hong, S., and Jeon J. J. (2025), "Variational AutoEncoder for Distributional Learning via Quantile Function Estimation", Neural Networks (Link).
- Hong S., An, S. and Jeon J. J. (2025), "Improving SMOTE via Fusing Conditional VAE for Noise Adaptive Sampling", Applied Intelligence (Link)
- Park, K, Hong, S., and Jeon J. J. (2025), "Dynamic High-Order Relations and event-driven temporal model for stock price forecasting", IJCAI 2025 (Link)
- Park, M, Choi, Y., and Jeon J. J. (2025), "Does a Large Language Model Really Speak in Human‐Like Language?", Stat (Link)
- Cho, S., Hong, S., and Jeon, J. J. (2025), "Adaptive Adversarial Augmentation for Molecular Property Prediction", Expert Systems with Applications (Link)
- An, S., Woo, G., Shin, W., Kim, K., Kim, D., Choi, J., and Jeon J. J. (2025), "Masked Language Modeling Becomes Conditional Density Estimation for Tabular Data Synthesis" , AAAI 2025 (Link)
- Kim D., Cho. S. Jeon J. J. and Choi J. (2024), "Inhalation toxicity screening of consumer products chemicals using OECD TG data based machine learning models", Journal of Hazardous Materials (Link)
- Hong S., An, S. and Jeon J. J. (2024), "Multivariate Cryptocurrency Price Forecasting using Distributional Variational AutoEncoder", CIKM 2024 (Link)
- Hong, S., Choi Y. , Jeon J. J. (2024), "Interpretable Transformer for Water Level Forecasting" (accepted) , Journal of International Forecasting (Link)
- An, S., Song.K,, Jeon J. J. (2023), Causally Disentangled Generative Variational AutoEncoder", ECAI 2023 (Link)
- An, S. and Jeon J. J. (2023), "Distributional Variational AutoEncoder To Infinite Quantiles and Beyond Gaussianity", NeuRIPS 2023 (Link)
- Oh C., So J., Byun H., Lim Y., Shin M., Jeon J., Song.K (2023), Geodesic Multi-Modal Mixup for Robust Fine-Tuning, NeuRIPS 2023
- An, S. and Jeon (2023), "Customization of Latent Space in Semi-Supervised Variational Autoencoder" , Pattern Recognition Letters (Link)
On-Going Work
- Lim, J. and Jeon, J.J. (2025), Imputation and Distributional Learning
Funding
- BK21 AIX기반 환경보건 지능형 디지털 트윈 교육연구단, 2026, 교육부
- 정신건강 지표 기반 산림치유효과 예측 알고리즘 개발, 2026, 산림청 국립산림과학원
- 북극개빙지수예측, 2026-2028, 극지연구소
- 차세대 운영형 인공지능 부트캠프 사업단, 2026-2031, 교육부
- 언어모형을 이용한 결측데이터 대체 연구, 2025-2029, 과학기술정보통신부
- 인공지능모형을 이용한 항공소음지도 가속생산연구, 2025, 한국환경연구원
- 분자독성네트워크 연구, 2021-2025, 환경부
- DS+ 사업단, 2022-2027, 과학기술정보통신부
- 디지털혁신인재양성사업단 (빅데이터), 2021-2027, 교육부
- 기초연구실, 2022-2024, 과학기술정보통신부
- 기본연구자지원사업, 2022-2024, 과학기술정보통신부
- 거대언어모형 개인화 연구, 2023, 서울시립대학교
- 로보어드바이저 알고리즘 개발, 2023, 관악연구소
- 1인가구추정 모형개발, 2021-2023, 서울시-서울시립대-SKT-KCB-신한카드 컨소시엄
- 인공지능 의사결정 모형개발, 2021
Contact
- Building: 서울시립대학교 미래관 712호
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