데이터사이언스학과
이름
이영훈
전공
텍스트 분석, 사용자 데이터 분석
TEL
02-970-6467
E-mail
yhoon.lee@seoultech.ac.kr
연구실
프론티어관615호
교수소개 돌아가기
학력
◾ 2019 서울대학교 산업공학과 (데이터마이닝) 박사
◾ 2009 서울대학교 산업공학과 (지능형시스템) 석사
◾ 2007 서울대학교 산업공학과 학사
주요 경력
◾ LG전자 UX연구소 선임연구원
◾ 현대자동차 빅데이터실 책임연구원
연구 분야
◾ Learning algorithms (Semi-supervised learning, Active learning, etc.)
◾ Analytics (Text-mining, eXplanable AI, Sequence model, Generative model, etc.)
◾ Applications (Data driven UX, User data analysis, Smart factory, Plant data analysis, etc.)
담당 교과목
◾ 학부: 프로그래밍언어, High-tech marketing(ITM전공), UX디자인, 물류관리론(산업정보시스템전공)
◾ 대학원: 비정형데이터분석, 데이터처리언어, 데이터사이언스세미나 (데이터사이언스)
주요논문 및 저서
◾ Lee, Y (2022). Identifying Competitive Attributes based on an Ensemble of Explainable Artificial Intelligence, Business & Information Systems Engineering, 1-12. (SCIE)
◾ Hwang, H & Lee, Y. (2021). Usability problem identification based on explainable neural network in asynchronous testing environment, Interacting with computers, 33(2), 155-166. (SCIE)
◾ Park, J & Lee, Y. (2021). Content prioritization based on usage pattern analysis, International Journal of Human–Computer Interaction, 37(17), 1598-1606. (SSCI)
◾ Han, J & Lee, Y. (2021). Explainable artificial intelligence-based competitive factors identification, ACM transactions on Knowledge Discovery from Data, 16(1), 1-11. (SCIE)
◾ Lee, Y., Cho, S., & Choi, J. (2021). Determining user needs through abnormality detection and heterogeneous embedding of usage sequence. Electronic Commerce Research, 21, 245–261. (SSCI)
◾ Lee, Y (2021). Extraction of competitive factors in a competitor analysis using an explainable neural network, Neural Processing Letters, 53(3), 1979 - 1994. (SCIE)
◾ Lee, Y (2021). Systematic Homonym Detection and Replacement Based on Contextual Word Embedding, Neural Processing Letters, 53(1), 17-36. (SCIE)
◾ Lee, Y. & Cho, S. (2021).User segmentation via interpretable user representation and relative similarity-based segmentation method, Multimedia Systems, 27, 61-72. (SCIE)
◾ Lee, Y (2020). Serendipity adjustable application recommendation via joint disentangled recurrent variational auto-encoder, Electronic Commerce Research and Applications, 44, 101017. (SSCI)
◾ Lee, Y. Park, J & Cho, S. (2020). Extraction and prioritization of product attributes using an explainable neural network. Pattern Analysis and Applications, 23, 1767–1777. (SCIE)
◾ Lee, Y. & Cho, S. (2020). Design of semantic-based colorization of graphical user interface through conditional generative adversarial nets. International Journal of Human–Computer Interaction, 36(8), 699-708. (SSCI)
◾ Lee, Y. & Cho, S. (2020). Abnormal Usage Sequence Detection for Identification of User Needs via Recurrent Neural Network Semantic Variational Autoencoder. International Journal of Human–Computer Interaction, 36(7), 631-640. (SSCI)
◾ Lee, Y., Cho, S., & Choi, J. (2019). App usage prediction for dual display device via two-phase sequence modeling. Pervasive and Mobile Computing, 58, 101025 (SCIE)
◾ Lee, Y., Cho, S., & Choi, J. (2019). Smartphone help contents re-organization considering user specification via conditional GAN. International Journal of Human-Computer Studies, 129, 108-115. (SCI)
◾ Lee, Y., Song, S., Cho, S., & Choi, J. (2019). Document representation based on probabilistic word clustering in customer-voice classification. Pattern Analysis and Applications, 22(1), 221-232. (SCIE)
◾ Lee, Y., Chung, M., Cho, S., & Choi, J. (2019). Extraction of Product Evaluation Factors with a Convolutional Neural Network and Transfer Learning. Neural Processing Letters, 50(1), 149-164. (SCIE)
◾ Lee, Y., Im, J., Cho, S., & Choi, J. (2018). Applying convolution filter to matrix of word-clustering based document representation. Neurocomputing, 315, 210-220. (SCIE)
◾ Lee, Y., Cho, S., & Choi, J. (2018). De-noising documents with a novelty detection method utilizing class vectors. Intelligent Data Analysis, 22(4), 717-733. (SCIE)
◾ Lee, Y., Park, I., Cho, S., & Choi, J. (2018). Smartphone user segmentation based on app usage sequence with neural networks. Telematics and Informatics, 35(2), 329-339. (SSCI)
저널 논문
◾ Usability Problem Identification Based on Explainable Neural Network in Asynchronous Testing Environment, Interacting with Computers, vol.33 No.2 pp.155~166, 2022이영훈
◾ 리뷰 데이터와 제품 정보를 이용한 멀티모달 감성분석, 한국전자거래학회지, vol.27 No.1 pp.15~28, 2022이영훈
◾ Content Prioritization Based on Usage Pattern Analysis, INTERNATIONAL JOURNAL OF HUMAN-COMPUTER INTERACTION, vol.37 No.17 pp.1598~1606, 2021이영훈
◾ 강화학습 기반 주식 자동 매매 모델 전략 제안, 대한산업공학회지, vol.47 No.4 pp.399~405, 2021이영훈
◾ Explainable Artificial Intelligence-Based Competitive Factor Identification, ACM TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE DISCOVERY FROM DATA, vol.16 No.1, 2021이영훈
◾ Extraction of Competitive Factors in a Competitor Analysis Using an Explainable Neural Network, Neural Processing Letters, vol.53 No.3 pp.1979~1994, 2021이영훈
◾ Determining user needs through abnormality detection and heterogeneous embedding of usage sequence, ELECTRONIC COMMERCE RESEARCH, vol.21 No.2 pp.245~261, 2021이영훈
◾ 사회적 감성이 가상화폐 가격에 미치는 영향분석 : 실물화폐와의 비교를 중심으로, 대한산업공학회지, vol.47 No.1 pp.23~33, 2021이영훈
◾ Systematic Homonym Detection and Replacement Based on Contextual Word Embedding, Neural Processing Letters, vol.53 No.1 pp.17~36, 2021이영훈
◾ User segmentation via interpretable user representation and relative similarity-based segmentation method, MULTIMEDIA SYSTEMS, vol.27 No.1 pp.61~72, 2021이영훈
◾ 포털 사이트 내 언론사의 구독자 정치성향 분석을 통한 포털 사이트의 정치적 중립성 제고 방안, 대한산업공학회지, vol.46 No.6 pp.663~672, 2020이영훈
◾ Serendipity adjustable application recommendation via joint disentangled recurrent variational auto-encoder, Electronic Commerce Research and Applications, vol.44, 2020이영훈
◾ Extraction and prioritization of product attributes using an explainable neural network, PATTERN ANALYSIS AND APPLICATIONS, vol.23 No.4 pp.1767~1777, 2020이영훈
◾ Design of Semantic-Based Colorization of Graphical User Interface Through Conditional Generative Adversarial Nets, INTERNATIONAL JOURNAL OF HUMAN–COMPUTER INTERACTION, vol.36 No.8 pp.699~708, 2020이영훈
◾ Abnormal Usage Sequence Detection for Identification of User Needs via Recurrent Neural Network Semantic Variational Autoencoder, International Journal of Human–Computer Interaction, vol.36 No.7 pp.631~640, 2020이영훈
◾ Smartphone help contents re-organization considering user specification via conditional GAN, INTERNATIONAL JOURNAL OF HUMAN-COMPUTER STUDIES, vol.129 pp.108~115, 2019이영훈
◾ App usage prediction for dual display device via two-phase sequence modeling. Pervasive and Mobile Computing, Pervasive and Mobile Computing, vol.58, 2019이영훈
◾ Extraction of Product Evaluation Factors with a Convolutional Neural Network and Transfer Learning, NEURAL PROCESSING LETTERS, vol.50 No.1 pp.149~164, 2019이영훈
◾ Document representation based on probabilistic word clustering in customer-voice classification, PATTERN ANALYSIS AND APPLICATIONS, vol.22 No.1 pp.221~232, 2019이영훈
◾ Applying convolution filter to matrix of word-clustering based document representation, NEUROCOMPUTING, vol.315 No.13 pp.210~220, 2018이영훈
◾ De-noising documents with a novelty detection method utilizing class vectors, INTELLIGENT DATA ANALYSIS, vol.22 No.4 pp.717~733, 2018이영훈
◾ Smartphone user segmentation based on app usage sequence with neural networks, TELEMATICS AND INFORMATICS, vol.35 No.2 pp.329~339, 2018이영훈
학술대회
◾ 원현우, 이영훈, 딥러닝을 활용한 서울시 공공자전거 고장예측에 관한 연구, 2021 한국전자거래학회 추계학술대회, 벡스코, 2021이영훈
◾ 한주희, 강채원, 이영훈, 커머셜 포스터(commercial porster)에서의 감성 표현을 위한 대표 배색 도출, 2021 대한산업공학회 추계학술대회, 동국대학교, 2021이영훈
◾ 유진이, 강지철, 이영훈, 벤처투자 이진네트워크에서의 투자예측에 대한 성능 비교, 2021 대한산업공학회 추계학술대회, 동국대학교, 2021이영훈
◾ Jonghwan Park, Younghoon Lee, Object Detection in Dental X-ray Image Using 5-axis Coordinate System, IEEE ICECCME 2021, Online, 2021이영훈
◾ Hohyun Hwang, Younghoon Lee, Semi-Supervised Learning based on Auto-generated Lexicon using XAI in Sentiment Analysis, RANLP 2021, Online, 2021이영훈
◾ 박종환, 황호현, 한주희, 권순기, 이영훈, Bottleneck Attention Module을 활용한 Few Shot Classification 성능 향상, 한국전자거래학회 2021 춘계학술대회, 라카이샌드파인, 2021이영훈
◾ 김용훈, 이종서, 김현준, 이영훈, 강화학습 기반 주식 자동 매매 시스템의 학습 전략 제안, 한국전자거래학회 2020년 추계 학술대회, 온라인, 2020이영훈
◾ 박종환, 이영훈, Rotated Bounding Box를 활용한 치아 X-ray 이미지의 Object Detection, 2020 대한산업공학회 추계학술대회, 서울과기대, 2020이영훈
◾ 황호현, 김도현, 이영훈, 준지도학습을 응용한 자동생성 사전 기반의 감성 분석, 대한산업공학회 추계학술대회, 서울과기대, 2020이영훈
특허
◾ Home screen 및 application 사용에 있어 상호 간의 seamless한 전환, (2018), US
◾ 세기에 따른 knockON, (2018), US
◾ Knock on을 통한 사진 Noti 전송, (2016), US
◾ 가변 Navigation bar 및 launcher key 연계, (2017), US
◾ KnockON (double tap)을 활용한 직관적인 UX 제공, (2017), US
◾ Contextual를 고려한 knockON, (2017), US
◾ 횟수에 따른 Knock on 기능 및 Gesture결합 톡톡, (2017), US
◾ Double tap을 활용한 Screen Off 방법, (2016), US

◾ Long press & drag를 통한 intuitive style change, (2017), 한국
◾ 9축센서를 활용한 Gesture UI, (2017), 한국
◾ People based Integrated Messsage Box, (2016), 한국
◾ 영역 Drag를 이용한 다중 통화 처리 방법, (2016), 한국
◾ 손목 회전을 이용한 space 입력, (2016), 한국
연구프로젝트
◾ 환경 센서 데이터 분석에 기반한 공간 클러스터링 및 요인 도출, 맑음팩토리/KEA, 2021.09. ~ 2021.12.
◾ 치과 영상 데이터를 기반으로 한 치아 식별 및 임플란트 삽입 가이드 인공지능 컨설팅, 한국산업기술시험원, 2021.07. ~ 2021.12.
◾ 빅데이터 기법을 이용한 색조 화장품 제품 운용 단계별 소비자 데이터 활용 시스템 개발, 아이패밀리/중기청, 2020.11 ~ 2022.11
◾ 치과 영상 데이터를 기반으로 한 치아 식별 및 임플란트 삽입 가이드 인공지능 컨설팅, 한국산업기술시험원, 2020.09. ~ 2021.02.
◾ 딥러닝 기반 핵심 사용자 경험 도출 및 설계 요소 우선 순위화, 한국연구재단, 2020.06. ~ 2023.02.
◾ 치과 영상데이터를 기반으로 한 치아식별 및 임플란트 삽입가이드 인공지능설계를 통한 기업 지원, 한국산업기술시험원, 2019.12.~2020.03.이영훈
기타(학회활동 등)
[외부 강의]
◾ 한국생산기술연구원/한국생산성본부, 뿌리스마트융합특성화, 스마트팩토리 (2022)
◾ 한국전자기술연구원/한국생산성본부, 산업 인공지능, 생산/제조 데이터 분석 (2022)
◾ 기아자동차, 스마트팩토리 (2021)
◾ LG U+, 빅데이터-AI 비즈니스 밸류 기획 (2021)
◾ 한국전자기술연구원/한국생산성본부, 산업 인공지능, 생산/제조 데이터 분석 (2021)
◾ NH농협, 빅데이터 교육 (2021)
◾ (주)선진, Digital MBA (2021)
◾ LG U+, 빅데이터 프로그램 (2021)
◾ NH농협, 빅데이터 분석 과정 (2020)
◾ 현대자동차, AI 리더 교육 (2020)
◾ LG U+, DX 역량강화 프로그램, 빅데이터 전문가를 꿈꾸다 (2020)
◾ 한국전자기술연구원/한국생산성본부, 산업 인공지능, 생산/제조 데이터 분석 (2020)
◾ 매일유업, Citizen data scientist 교육 (2020)
◾ 현대중공업, 빅데이터 실무 기획자 양성과정 (2019)
◾ NH농협, 4차 산업혁명 핵심인재 양성과정 (2019)


[학회 및 협회활동]
◾ 한국전자거래학회, 운영이사 (2020- )
◾ KETI(한국전자기술연구원), 자문위원 (2020- )
◾ KPC(한국생산성본부), 자문위원 (2020- )
◾ KEA(한국전자정보통신산업진흥회), 자문위원 (2020- )

[수상내역]
◾ 한국전자거래학회 우수발표상 (2020)
담당자 : 데이터사이언스학과
전화번호 : 02-970-6465
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