Krishna Garikipati

어디에 논문을 내나요

1. Interdisciplinary applied mathematics총서12편
2. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering학술지7편
3. Journal of the Mechanics and Physics of Solids학술지7편
4. International Conference on Physics of Reactors (PHYSOR)학회3편
5. Biophysical Journal학술지2편

분야 보정 인용 (FWCI 중앙값)

0.521 = 분야 평균

분야 상위 10% 인용 논문

20%9편

교수가 이끈 논문 (마지막 저자)

44% 26/59편

그중 같은 학교 소속이 첫 저자

5편

최근 5년 논문 71편 기준. 프리프린트·저장소는 빼고 셌어요. 마지막 저자는 보통 연구실 책임자이고, 같은 학교 첫 저자는 대개 그 연구실 학생·박사후연구원이에요(분야마다 관행이 달라요).

요즘 하는 연구

최근 늘어난 분야: Numerical methods in engineering

논문의 주 분야 비중이에요.

진행 중인 연구비

진행 중인 NSF·NIH 과제가 확인되지 않았어요.

NSF·NIH 공개 데이터에서 교수 이름과 소속으로 자동 매칭한 책임연구자(PI) 과제예요. 국방부·에너지부·기업·재단 연구비는 포함되지 않아요. NSF는 과제 총액, NIH는 최근 회계연도 금액이에요. (2026년 11월 15일 확인)

대표 논문

연도별 논문 수

최근에도 활발히 연구하는지 한눈에 볼 수 있어요.

함께 연구하는 사람들

• Dean PriceMIT · 공동 논문 5편

다른 기관과 함께 쓴 논문

56%

기업 소속 공저자가 있는 논문

0%0편

최근 5년 논문 71편 기준. 위 교수 목록은 이 사이트에 있는 교수만 보여요.

연구실 첫 저자들은 지금 어디에

아직 같은 학교

3

다른 대학

0

기업

0

연구소·병원·정부

0

교수가 마지막 저자이고 같은 학교 소속이 첫 저자인 최근 논문의 첫 저자 3명이, 최근 논문에 적힌 소속 기준으로 지금 어느 기관에 있는지 센 거예요. 학생·박사후연구원이 대부분이지만 다른 연구자도 섞일 수 있어요.

비슷한 연구를 하는 교수

• Nikolaos BouklasCornell University · AeroNumerical methods in engineeringElasticity and Material ModelingMachine Learning in Materials Science
• Emma LejeuneBoston University · MENumerical methods in engineeringElasticity and Material ModelingMachine Learning in Materials Science
• Adrian Buganza TepoleColumbia University · MENumerical methods in engineeringElasticity and Material ModelingModel Reduction and Neural Networks
• Jan FuhgUT Austin · AeroElasticity and Material ModelingMachine Learning in Materials ScienceModel Reduction and Neural Networks
• Bahador BahmaniNorthwestern University · MEElasticity and Material ModelingMachine Learning in Materials ScienceModel Reduction and Neural Networks
• Ellen KuhlStanford University · MEElasticity and Material ModelingMachine Learning in Materials ScienceModel Reduction and Neural Networks

연구 분야(논문 기반 분류)가 겹치는 교수를 골랐어요. 드문 분야가 겹칠수록 위에 오고, 다른 학교 교수를 먼저 보여 줘요.