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• 1 Lot sizing and scheduling problem for parallel machines = 병렬설비에서 로트 크기 및 순서를 결정하는 연구 link
  

  Park, Tae Jong; 박태종, 2024

• 2 Modeling and computational methods for personalized financial decision making: machine learning, optimization, and decomposition techniques = 개인화된 재무 의사결정을 위한 모델링과 계산적 방법론: 머신러닝, 최적화, 분해기법을 중심으로 link
  

  Bae, Sanghyeon; 배상현, 2024

• 3 Robust feature alignment for mitigating negative transfer in domain adaptation = 도메인 적응에서 부정적인 전이를 완화하기 위한 강건한 피처 정렬 방법론 link
  

  Jang, JoonHo; 장준호, 2024

• 4 Enhancing financial services via data analytics and machine learning = 데이터 분석 및 기계 학습을 통한 금융 서비스 향상 link
  

  Kong, Hyeongwoo; 공형우, 2024

• 5 Prioritizing informative features and examples for deep learning from noisy data = 노이즈 데이터에서 딥러닝을 위한 정보력 높은 특성과 샘플 선별 link
  

  Park, Dongmin; 박동민, 2024

• 6 Mitigating label sparsity for time series analysis = 시계열 데이터 부족을 위한 레이블 부족 완화 link
  

  Shin, Yooju; 신유주, 2024

• 7 Framework studies on the application of deep active learning to pathology for field optimization = 현업 최적화를 위한 심층 능동 학습의 병리학 적용 프레임워크 연구 link
  

  Kim, Mujin; 김무진, 2024

• 8 (A) study on investment decisions by large institutional investors under existence of socio-economic impact: the case of national pension fund = 대형 기관투자자의 사회경제적 영향을 고려한 의사결정 연구: 국민연금의 사례를 중심으로 link
  

  Lee, Dongyeol; 이동열, 2024

• 9 On the deep learning-based personalized models under source-to-source and source-to-target data heterogeneity = 소스-소스 간 및 소스-대상 간 데이터 이질성 하에서의 심층 학습 기반 개인화 모델 연구 link
  

  Oh, Jaehoon, 2023

• 10 User engagement with just-in-time interventions using micro-financial incentives for health and well-being = 건강 및 웰빙을 위한 소액의 금전적 인센티브를 사용하는 적시 개입에 대한 사용자 참여 연구 link
  

  Park, Joonyoung, 2023