Tiến sĩ (PhD.Doctorate) Kim Svetlana
Giáo sư Ngành Trí tuệ nhân tạo

Quá trình học vấn:
- Cử nhân Khoa Khoa học Thông tin, Đại học Nữ Sungkyunkwan
- Thạc sĩ Khoa Khoa học Đa phương tiện, Đại học Nữ Sungkyunkwan
- Tiến sĩ Khoa Dữ liệu lớn và Trí tuệ nhân tạo, Đại học Nữ Sungkyunkwan
Kinh nghiệm làm việc:
- Quảng cáo & Marketing tại Samsung Electronics
- Giáo sư Khoa Đa phương tiện, Đại học Hansung
- Giáo sư Khoa Kỹ thuật CNTT, Đại học Nữ Sungkyunkwan
- Giáo sư nghiên cứu tại Trung tâm Nghiên cứu BDURC, Đại học Nữ Sungkyunkwan
Luận văn & Hoạt động nghiên cứu:
- Ủy viên Hiệp hội Khoa học Thông tin Hàn Quốc, Ban Dữ liệu Society
- Ủy viên Hiệp hội Internet, Phát thanh và Truyền thông Hàn Quốc
Các dự án thực hiện dưới Quỹ Nghiên cứu Quốc gia Hàn Quốc:
- Chủ nhiệm, "Mô hình AAC (Awareness-Awakening-Continuum) cho hội tụ di động tự động trên điện toán biên tích hợp", Quỹ Nghiên cứu Quốc gia Hàn Quốc, 2022-2025
- Chủ nhiệm, "Nghiên cứu mô hình ACP cho tính tự chủ của UAV dựa trên điện toán biên mạnh mẽ", Quỹ Nghiên cứu Quốc gia Hàn Quốc, 2019-2022
- Đồng nghiên cứu, "Nghiên cứu mô hình ACP kết nối IoT thông minh cho hệ thống xe Cyber-Physical", Quỹ Nghiên cứu Quốc gia Hàn Quốc, 2018-2021
Các bài báo khoa học quốc tế trên Google Scholar SCI:
- Trustworthy Dynamic Data Awareness Model for Tracking in CPS, HCIS (Human-centric Computing and Information Sciences), 03/2022
- Range Segmentation of Dynamic Offloading (RSDO) Algorithm by Correlation for Edge Computing, JIPS, 10/2021
- Linked-Object Dynamic Offloading (LODO) for the Cooperation of Data and Task in an Edge Computing Environment, Electronics, 09/2021
- ACP Model for Vehicle Monitoring based on CPS, HCIS, 01/2021
- Dynamic Offloading Model for Distributed Collaboration in Edge Computing: A Use Case on Forest Fires Management, Applied Science, 01/2021
- MRTensorCube: Tensor Factorization with Data Reduction for Context-Aware Recommendations, The Journal of Supercomputing, 10/2020
- Activity-Recognition Model for Violence Behavior Using LSTM, Lecture Notes in Electrical Engineering (LNEE), 01/2021
- Detecting Driver Drowsiness Based on Fusion Multi-Sensors Method, Lecture Notes in Electrical Engineering (LNEE), 02/2019
- Phát triển hệ thống giám sát để chẩn đoán an toàn công trình: Xác định bất thường dựa trên thuật toán Dis-Corr Faults, Hội nghị Khoa học Thông tin Hàn Quốc, 06/2021