Welcome

안녕하세요. 저는 Knowledge Graph와 Graph Representation Learning을 통해 데이터의 관계를 모델링하고, 도메인 문제를 구조화하여 해결하는 연구/개발을 하고 있습니다. 현재는 Knowledge Graph의 본질적 한계를 보완하기 위한 Continual Knowledge Graph Embedding 및 Inductive Learning 관련 연구를 진행하고 있습니다.

News

• [Jan. 2026] Continual Knowledge Graph Embedding (CKGE) 연구 진행 중 (가설 분리, ablation 및 regularization 설계/실험 단계, 현재 미제출 상태).
• [2025] 석사우수장학금(이공계) 수혜 (과학기술정보통신부 & 한국장학재단, ₩5,000,000)
• [2025] KG 기반 drug discovery 연구 (Bioinformatics 및 IEEE JBHI submission 진행)
• [2025] ReCDAP accepted to SIGIR 2025.
• [2023] GDSC Solution Challenge Global Top 100 (Guess Me! 프로젝트)

Research

RESEARCH

CKGE

Continual Knowledge Graph Embedding

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Continual Knowledge Graph Embedding (CKGE)

Continual Learning KGE Knowledge Graph

Ongoing Research | Not submitted

시간에 따라 지식은 필연적으로 추가되기 때문에 과거 지식 보존과 신규 정보 적응의 균형을 맞추는 Continual KGE 학습 전략을 설계하고 있습니다.

• 지속 업데이트되는 KG에서 forgetting vs adaptation 균형 문제를 다룸
• H1(엔티티) / H2(관계) 가설을 분리해 간섭을 줄이는 구조 설계

PAPER

ReCDAP Preview

Few-shot KGC / Diffusion-based approach

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ReCDAP: Relation-based Conditional Diffusion with Attention Pooling for Few-Shot Knowledge Graph Completion

SIGIR 2025 Top-tier

J. Kim, C. Heo, J. Jung

Few-shot KGC에서 관계 기반 조건부 diffusion과 attention pooling을 결합하여 양/음 분포를 명시적으로 반영하는 접근.

PAPER

Drug Discovery KG Research

Knowledge augmentation / Inductive GNN

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KG for Drug Discovery (2025)

Drug Discovery Knowledge Graph Inductive GNN

Bioinformatics Sub. IEEE JBHI Sub.

2 submissions | Bioinformatics (J. Kim, 1st author) / IEEE JBHI (H. Kwon, 1st author; J. Kim, 2nd author)

Drug discovery 도메인에서 KG 기반 표현 학습/추론을 다루는 두 편의 별도 연구를 진행 및 제출 중입니다.

• Bioinformatics (Sub., 1저자): Leveraging Large Biochemical Knowledge Graph for Knowledge Augmentation
  구축 비용이 큰 생화학 지식그래프의 불완전성을 보완하고, 기존 KG에 존재하지 않는 Drug/Protein 등 개체에 대해 local feature 기반으로 의미적 연결 정보가 담긴 임베딩을 계산하는 파이프라인을 설계하는 연구입니다.
• IEEE JBHI (Sub., 2저자): Cold-start Drug-Target Interaction Prediction on Knowledge Graphs with Multi-view Fusion
  지식그래프 기반 multi-view fusion을 통해 cold-start drug-target interaction prediction 성능 향상을 목표로 한 연구입니다.

PAPER

Recommendation Research Preview

Sampling strategy / Heterogeneous graph

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The recommendation systems based on the enhancement of the implicit and explicit sampling

ICNGC 2024 | Conference Paper | 2024.07-2024.08

• Explicit/Implicit data 처리를 위한 sampling strategy
• Heterogeneous graph 메타 경로 기반 message passing framework
• Pairwise ranking accuracy 평가 지표 도입

Projects

Publications

Conference Papers

1. J. Kim, C. Heo, J. Jung, "ReCDAP: Relation-based Conditional Diffusion with Attention Pooling for Few-Shot Knowledge Graph Completion", SIGIR, 2025.Top-tier
2. J. Kim, J. Jung, "The recommendation systems based on the enhancement of the implicit and explicit sampling", ICNGC, 2024.
3. J. Kim, J. Jung, "Deep Graph Attention Networks 구조의 분류 성능 향상을 위한 모델", 2024 한국정보과학회, 2024.
4. J. Kim, J. Jung, "레이블 없는 운동 이미지를 활용한 비지도 분류 모델과 운동 동작 인식 방법", 2023 한국정보과학회, 2023.

Journal Paper

1. T.T.D. Vu, J. Kim, J. Jung, "An experimental analysis of graph representation learning for Gene Ontology based protein function prediction," PeerJ, 2024.

Preprints / Submissions

1. J. Kim, H. Kwon, J. Jung, "Anchor-based Inductive Embedding of Structurally Unobserved Entities in Knowledge Graphs for Drug Discovery", Bioinformatics, 2025.JournalSubmission
2. H. Kwon, J. Kim, J. Jung, "GLANCE: Pair-Level Fusion within Multi-View Representations for Cold-Start Drug-Target Interaction Prediction on Knowledge Graphs", IEEE JBHI, 2025.JournalSubmission

Patent

1. J. Jung, J. Kim, "관계기반 조건부 확산 모델을 이용한 지식그래프 완성 방법 및 장치", Korean Patent, Filed No. 10-2025-0051880, 2025.

Awards & Honors

• 석사우수장학금(이공계) (₩5,000,000), 2025-2026
• 우수신입장학금, 2024-2026
• 백마성적장학금 1종(전액), 2022-2024
• 정보과학회 학부생 부문 장려상, 2023
• 명지대 SW 경진대회 대상, 2023
• GDSC Solution Challenge Top 100, 2023

Education

• Myongji University, M.S. in Applied Artificial Intelligence (Sep. 2024 - Current)
  Advisor: Jaehee Jung
• Myongji University, B.S. in Information and Communication Engineering (Mar. 2019 - Aug. 2024)

Activities & Certifications