Name Hwang, Sangheum
Position professor
Tel +82-2-970-6462
Fax 02-974-2849
E-mail shwang@seoultech.ac.kr
Biography
◾ Ph.D., Industrial and System Engineering, KAIST, 2006.03 - 2012.04
◾ B.S., Industrial Engineering, KAIST, 2001.03 - 2005.07
Careers
◾ Lunit Inc., Research Lead, 2017.03 - 2018.02
◾ Lunit Inc., Senior Researcher, 2015.01 - 2017.02
◾ Samsung Advanced Institute of Technology, Research Staff Member, 2012.05 - 2014.12
Research Areas
◾ Deep learning and its applications
◾ Artificial intelligence
◾ Medical image analysis
◾ Machine learning
Teaching
◾ (Undergraduate) IISE: Python Programming, Deep Learning
◾ (Undergraduate) ITM: Artificial Intelligence
◾ (Graduate) Data Science: Mathematics for Data Science, Neural Networks and Deep Learning
Journal Papers
- Supervised Contrastive Embedding for Medical Image Segmentation, IEEE ACCESS, vol.9 pp.138403~138414, 2021
- Similarity based Deep Neural Networks, International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems, vol.21 No.3 pp.205~212, 2021
- Exploiting Global Structure Information to Improve Medical Image Segmentation, SENSORS, vol.21 No.9, 2021
- A Unified Defect Pattern Analysis of Wafer Maps Using Density-Based Clustering, IEEE ACCESS, vol.9 pp.78873~78882, 2021
- 의료영상 분할 모델의 도메인 일반화 성능 향상을 위한 자기 지도 학습의 활용, 대한산업공학회지, vol.47 No.2 pp.180~189, 2021
- Additive Ensemble Neural Networks, IEEE ACCESS, vol.8 pp.113192~113199, 2020
- A New Splitting Criterion for Better Interpretable Trees, IEEE Access, vol.8 pp.62762~62774, 2020
- BERT-based Classification Model for Korean Documents, 한국전자거래학회지, vol.25 No.1 pp.203~214, 2020
Conference Papers
- 문대정, 황재문, 김지효, 황상흠, 한글 문서 OCR에서의 상용 API 성능 비교 연구, 대한산업공학회 추계학술대회 논문집, 동국대학교, 2021
- 이상우, 이예진, 황상흠, 대조적 손실 함수를 활용한 영역 분할 모델의 도메인 강건성 개선, 대한전기학회 학술대회 논문집, 여수 베네치아, 2021
- 배준호, 황상흠, 의료 영상 분할에서의 도메인 일반화를 위한 형태 정보의 활용, 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집, 제주 국제컨벤션센터, 2021
- 양승무, 황상흠, 특정 도메인을 위한 질의응답 시스템에서의 불확실성 회피능력에 대한 고찰, 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집, 제주 국제컨벤션센터, 2021
- 최찬희, 황상흠, 딥러닝의 예측 강건성 측면에서의 모델 경량화 효과 연구, 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집, 제주 국제컨벤션센터, 2021
- 구지인, 황상흠, Mixup을 활용한 이상 입력 탐지 모델의 불확실성 추정 능력 개선, 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집, 제주 국제컨벤션센터, 2021
- 이건규, 황상흠, 영역 분할 모델의 성능 향상을 위한 대조적 손실함수의 활용, 대한산업공학회 추계학술대회, 온라인, 2020
- Jiin Koo, Seungmoo Yang, Sangheum Hwang, A Comparison of the Performance of Deep Learning Models for Electric Load Forecasting, International Conference on Electric-Vehicle, Smart Grid and Information Technology, Online, 2020
- Jooyoung Moon, Jihyo Kim, Younghak Shin, Sangheum Hwang, Confidence-Aware Learning for Deep Neural Networks, Proceedings of the International Conference on Machine Learning, Online, 2020
- 황재문, 황상흠, 해부학적 구조를 반영한 흉부 X-ray 영상에서의 폐 영역 분할 모델, 대한산업공학회 추계학술대회 논문집, 서울대학교, 2019
- 문주영, 김지효, 황상흠, 심층 신경망의 과한 확신을 방지하는 새로운 정규화 방법, 대한산업공학회 추계학술대회 논문집, 서울대학교, 2019
- 김수민, 황상흠, 윤동희, 김도현, Unsupervised Feature Selection for Autoencoder, 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집, 광주 김대중컨벤션센터, 2019
Projects
- Brain CT에 대한 뇌출혈검출 알고리즘 개발, 산학협력단, 2019.03.~2020.02.
- 확률 보정 기법 기반의 능동적 학습 방법의 개발, (주)엘지씨엔에스, 2019.03.~2019.12.
- 도메인 일반화를 위한 제약 최적화 기반의 딥러닝 알고리즘 개발, 한국연구재단, 2018.11.~2021.10.
- LGCNS Deep Learning 기반 비전검사 알고리즘 고도화 자문, (주)엘지씨엔에스, 2018.06.~2018.10.
- 인공지능 기술을 적용한 영상정보 식별에 관한 연구, 합동참모본부, 2018.06.~2018.11.
- 깊은 신경망 모형의 불균형 데이터 학습 양상에 대한 고찰, 산학협력단, 2018.04.~2019.03.
수상
- Track II: Homomorphic Encryption-based Secure Viral Strain Classification, iDASH 2021 Secure Genome Analysis Competition, NIH, UCSD School of Medicine, UTHealth, Indiana Univ, 2021
- Inner Product based Deep Neural Networks, 2018 INFORMS International Conference Poster Competition, The Institute for Operations Research and the Management Sciences (INFORMS), 2018