Knowledge Engineering Lab @ Hanyang
KELAB
Knowledge Engineering Lab
비정형 데이터에서 의미 있는 지식을 발견하고 구조화하는 연구
Research Projects
Publications
Team Members
Research Areas
Research Areas
지식공학연구실의 핵심 연구 분야
Ontology Engineering
온톨로지 공학
How do we formally represent domain knowledge so machines can reason about it?
Knowledge Graph
지식 그래프
How do we structure real-world knowledge into queryable graph databases?
Reasoning & Retrieval
추론 및 검색
How do we make AI systems retrieve and reason over structured knowledge?
Application Domains
응용 도메인
Where does knowledge engineering create real-world impact?
Research Trends
Our field's most cited and influential papers
COMET: Commonsense Transformers for Automatic Knowledge Graph Construction
987Antoine Bosselut, Hannah Rashkin, Maarten Sap et al.
Multi-Task Identification of Entities, Relations, and Coreference for Scientific Knowledge Graph Construction
751Yi Luan, Luheng He, Mari Ostendorf et al.
Graph Retrieval-Augmented Generation: A Survey
274Boci Peng, Yun Zhu, Yongchao Liu et al.
An Ontology Model for Systems Engineering Derived from ISO/IEC/IEEE 15288: 2015: Systems and Software Engineering - System Life Cycle Processes
266Lan Yang, Kathryn Cormican, Ming Yu
Multi-Modal Knowledge Graph Construction and Application: A Survey
236Xiangru Zhu, Zhixu Li, Xiaodan Wang et al.
A Comprehensive Survey on Automatic Knowledge Graph Construction
224Lingfeng Zhong, Jia Wu, Qian Li et al.
LLMs for knowledge graph construction and reasoning: recent capabilities and future opportunities
216Yuqi Zhu, Xiaohan Wang, Jing Chen et al.
G-Retriever: Retrieval-Augmented Generation for Textual Graph Understanding and Question Answering
190Xiaoxin He, Yijun Tian, Yifei Sun et al.
Retrieval-Augmented Generation with Knowledge Graphs for Customer Service Question Answering
173Zhentao Xu, Mark Jerome Cruz, Matthew Guevara et al.
LightRAG: Simple and Fast Retrieval-Augmented Generation
153Zirui Guo, Lianghao Xia, Yanhua Yu et al.
LOT: An industrial oriented ontology engineering framework
146M. Poveda-Villalón, Alba Fernández-Izquierdo, M. Fernández-López et al.
Retrieval-Augmented Generation with Graphs (GraphRAG)
133Haoyu Han, Yu Wang, Harry Shomer et al.
Research Projects
연구 과제 및 산학협력 프로젝트
Total
진행 중
완료
24개의 프로젝트 (8개 표시 중)
지속가능한 ESG 생태계 구축을 위한 NFT(Non-Fungible Token) 가치평가 모형 연구
우주기술 개발정보관리를 위한 하이브리드 검색 기술 개발
스마트 군수지원 혁신연구센터
제품개발 플랫폼 커스터마이징을 위한 용어사전 구축 시제품 제작
유지보수 문서 정형화 시제품 구축
빅데이터 하이브리드 어날리틱스 기반 마켓 인텔리전스 및 마켓 전략 시뮬레이션 플랫폼 및 서비스 개발
비정형 데이터 처리 통합화 및 실용화 활용기술 연구용역
DMZ경제순환센터건립 기본계획용역
Our Team
지식공학연구실 구성원
양유진
산업데이터엔지니어링학과
문희정
기술경영전문대학원
박찬호
기술경영전문대학원
서효석
기술경영전문대학원
윤성민
기술경영전문대학원
이만표
기술경영전문대학원
조성진
기술경영전문대학원
조용진
기술경영전문대학원
이지수
산업데이터엔지니어링학과
조두희
산업데이터엔지니어링학과
김다빈
산업데이터엔지니어링학과
최화연
산업데이터엔지니어링학과
Publications
연구 논문 및 학술 발표
Total
Journals
Conferences
79개의 논문 (10개 표시 중)
MARC: Multimodal and Multi-Task Agentic Retrieval-Augmented Generation for Cold-Start Recommender System
Cho, Seung Hwan; Yang, Yujin; Baeck, Danik; Kim, Minjoo; Kim, Young-Min; Lee, Heejung; Park, Sangjin
CIKM - Proceedings of RDGENAI '25
A Profile Picture NFT Valuation by Feature Selection for High-Dimensional Data
Lee, Geun-Cheol; Koo, Hoon-Young; Lee, Heejung
한국정보기술학회 추계학술대회
수집품 NFT 시장에서의 투자자 영향: 고래와 개미의 비교
구훈영; 이희정; 이근철
한국경영과학회지
Feature Selection for High-Dimensional and High-Cardinality Data: Azuki NFT Case
Lee, Geun-Cheol; Lee, Heejung; Koo, Hoon-Young
EcoSta 2025 - 8th International Conference on Econometrics and Statistics
싱가폴 창이 공항의 항공 승객 수요 예측
이근철; 이희정; 구훈영
한국산업경영시스템학회지
Quadratic regression models for Profile Picture NFT valuation
Lee, Geun-Cheol; Koo, Hoon-Young; Lee, Heejung
IEEE Access
개념격자 기반 그래프 확장을 통한 하이브리드 RAG의 구조적 검색 강화
양유진, 이희정
대한산업공학회 춘계학술대회
Understanding NFT Prices through Word Embeddings: A Case Study of BAYC
Lee, Geun-Cheol; Koo, Hoon-Young; Lee, Heejung
ISIITA 2025
A Two-Step Approach for Non-Fungible Token (NFT) Valuation Using Clustering and Hedonic Modeling
Lee, Geun-Cheol; Koo, Hoon-Young; Lee, Heejung
9th International Conference on Innovation in Artificial Intelligence
프로필 사진 NFT 가치 평가를 위한 2차 회귀모형 연구
이근철, 구훈영, 이희정
한국경영과학회 춘계학술대회
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지식공학연구실에서 함께 연구할 열정적인 연구원을 모집합니다
지식공학 방법론
온톨로지, KG, FCA 등 형식적 지식 모델링 역량 습득
협업 환경
다양한 배경의 연구원들과 함께하는 협력적 연구 문화
국제 교류
해외 학회 참가 및 국제 공동 연구 기회
산학 협력
실무 경험을 쌓을 수 있는 기업 프로젝트 참여
석사과정
문제 정의부터 해결까지 주도적으로 파고드는 자세를 가진 학부 졸업생
Requirements:
- 산업공학, 컴퓨터공학 또는 관련 전공
- Python 프로그래밍 능력
- 머신러닝 기초 지식
박사과정
독립적인 연구 수행이 가능한 석사 학위 소지자
Requirements:
- 석사 학위 (관련 분야)
- 연구 논문 실적
- 영어 커뮤니케이션 능력