Industrial and Information Systems Engineering

IISE Factuly

Name	Hwang, Sangheum
MAJOR	Machine Learning, Data Mining
TEL	02-970-6462
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

◾ M. Veta, [et al. including S. Hwang] (2019), "Predicting breast tumor proliferation from whole-slide images: the TUPAC16 challenge," Medical Image Analysis, 290(1), 218-228.
◾ J. G. Nam, S. Park, [et al. including S. Hwang] (2019), "Development and validation of deep Learning-based automatic detection algorithm for malignant pulmonary nodules on chest radiographs," Radiology, 290(1), 218-228.
◾ S. Hwang, and D. Kim (2018), "A scalable feature based clustering algorithm for sequences with many distinct items," International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems, 18(4), 316-325.
◾ S. Hwang, and M. K. Jeong (2018), "Robust relevance vector machine for classication with variational inference," Annals of Operations Research, 263(1-2), 21-43.
◾ S. Hwang, J. Yoo, C. Lee, and S. H. Lee (2016), "Collaborative crystal structure prediction," Expert Systems with Applications, 63, 222-230.
◾ Y.-S. Jeong, S. Hwang, and Y.-D. Ko (2015), "Quantitative analysis for plasma etch modeling using optical emission spectroscopy: prediction of plasma etch responses," Industrial Engineering and Management Systems, 14(4), 392-400.
◾ D. Kim, C. Lee, S. Hwang, and M. K. Jeong (2015), "A robust support vector regression with a linear-log concave loss function," Journal of Operational Research Society, 67(5), 735-742.
◾ S. Hwang, D. Kim, M. K. Jeong, and B.-J. Yum (2015), "Robust kernel based regression with bounded infuence for outliers," Journal of Operational Research Society, 66(8), 1385-1398.
◾ D. Mishra, [et al. including S. Hwang] (2015), "Effect of piezoelectricity on critical thickness for misfit dislocation formation at InGaN/GaN interface," Computational Materials Science, 97, 254-262.
◾ S. Hwang, M. K. Jeong, and B.-J. Yum (2014), "Robust relevance vector machine with variational inference for improving virtual metrology accuracy," IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, 27(1), 83-94.
◾ Y.-H. Cho, [et al. including S. Hwang] (2013), "Quantum efficiency affected by localized carrier distribution near the V-defect in GaN based quantum well," Applied Physics Letters, 103, 261101.
◾ S.-H. Park, [et al. including S. Hwang] (2013), "Partial strain relaxation effects on polarization anisotropy of semipolar (1122) InGaN/GaN quantum well structures," Applied Physics Letters, 103, 221108.

◾ StochCA: A novel approach for exploiting pretrained models with cross-attention, NEURAL NETWORKS, vol.180, 2024황상흠

◾ Self-Supervised Representation Learning for Basecalling Nanopore Sequencing Data, IEEE ACCESS, vol.12 pp.109355~109366, 2024황상흠

◾ Context-aware cross feature attentive network for click-through rate predictions, APPLIED INTELLIGENCE, vol.54 No.19 pp.9330~9344, 2024황상흠

◾ Generalized Outlier Exposure: Towards a trustworthy out-of-distribution detector without sacrificing accuracy, NEUROCOMPUTING, vol.577, 2024황상흠

◾ A unified benchmark for the unknown detection capability of deep neural networks, EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, vol.229, 2023황상흠

◾ Patch-Level Consistency Regularization in Self-Supervised Transfer Learning for Fine-Grained Image Recognition, APPLIED SCIENCES-BASEL, vol.13 No.18, 2023황상흠

◾ Elucidating robust learning with uncertainty-aware corruption pattern estimation, PATTERN RECOGNITION, vol.138, 2023황상흠

◾ EDAD: 도메인 적응과 지식 증류를 통합한 효율적 도메인 적응 증류, 대한산업공학회지, vol.49 No.2 pp.133~141, 2023황상흠

◾ A new smart smudge attack using CNN, INTERNATIONAL JOURNAL OF INFORMATION SECURITY, vol.21 No.1 pp.25~36, 2022황상흠

◾ Supervised Contrastive Embedding for Medical Image Segmentation, IEEE ACCESS, vol.9 pp.138403~138414, 2021황상흠

◾ Similarity based Deep Neural Networks, International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems, vol.21 No.3 pp.205~212, 2021황상흠

◾ A Unified Defect Pattern Analysis of Wafer Maps Using Density-Based Clustering, IEEE ACCESS, vol.9 pp.78873~78882, 2021황상흠

◾ Exploiting Global Structure Information to Improve Medical Image Segmentation, SENSORS, vol.21 No.9, 2021황상흠

◾ 의료영상 분할 모델의 도메인 일반화 성능 향상을 위한 자기 지도 학습의 활용, 대한산업공학회지, vol.47 No.2 pp.180~189, 2021황상흠

◾ Additive Ensemble Neural Networks, IEEE ACCESS, vol.8 pp.113192~113199, 2020황상흠

◾ A New Splitting Criterion for Better Interpretable Trees, IEEE Access, vol.8 pp.62762~62774, 2020황상흠

◾ BERT-based Classification Model for Korean Documents, 한국전자거래학회지, vol.25 No.1 pp.203~214, 2020황상흠

◾ Development and Validation of Deep Learning-based Automatic Detection Algorithm for Malignant Pulmonary Nodules on Chest Radiographs, RADIOLOGY, vol.290 No.1 pp.218~228, 2019황상흠

◾ A scalable feature based clustering algorithm for sequences with many distinct items, International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems, vol.18 No.4 pp.316~325, 2018황상흠

◾ Robust relevance vector machine for classification with variational inference, ANNALS OF OPERATIONS RESEARCH, vol.263 No.1-2 pp.21~43, 2018황상흠

Conference Papers

◾ S. Hwang, and S. Park, "Accurate lung segmentation via network-wise training of convolutional networks," The 3rd International Workshop on Deep Learning in Medical Image Analysis in MICCAI 2017, Sep. 2017.
◾ K. Paeng, S. Hwang, S. Park, and M. Kim, "A unied framework for tumor proliferation score prediction in breast histopathology," The 3rd International Workshop on Deep Learning in Medical Image Analysis in MICCAI 2017, Sep. 2017.
◾ S. Hwang, and H.-E. Kim, "Self-transfer learning for weakly supervised lesion localization," The 19th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 239-246, Oct. 2016.
◾ S. Hwang, H.-E. Kim, J. Jeong, and H.-J. Kim, "A novel approach for tuberculosis screening based on deep convolutional neural networks," in Proceedings of SPIE Medical Imaging, 9785, Mar. 2016.
◾ S. Kim, [et al. including S. Hwang], \Deep convolutional neural network-based mitosis detection in invasive carcinoma of breast by smartphone-based histologic image acquisition," in Modern Pathology (USCAP Annual Meeting), 29, Mar. 2016.

◾ 이휘영, 김정현, 황상흠, Uncovering Hidden Vulnerabilities in Machine Unlearning: Adversarial Attack as a Probe and Pruning as a Solution, 2024 한국컴퓨터종합학술대회 학술발표논문집, ICC 제주, 2024황상흠

◾ 김정현, 황상흠, 균일성 감소 정규화: OODD성능 향상을 위한 다중모달 미세조정, 2024 한국컴퓨터종합학술대회 학술발표논문집, ICC 제주, 2024황상흠

◾ 김범수, 김지효, 강민준, 이휘영, 황상흠, 안면 피부 상태 평가를 위한 맞춤형 Large Vision Language Model 개발, 2024년 한국컴퓨터종합학술대회 학술발표논문집, ICC 제주, 2024황상흠

◾ SeokHyun Seo, Jinwoo Hong, JungWoo Chae, Kyungyul Kim, Sangheum Hwang, GTA: Guided Transfer of Spatial Attention from Object-Centric Representations, The 3rd Workshop on Transformers for Vision, Seattle Convention Center, 2024황상흠

◾ Jeonghyeon Kim, Jihyo Kim, Sangheum Hwang, Comparison of Out-of-Distribution Detection Performance of CLIP-based Fine-Tuning Methods, 2024 International Conference on Electronics, Information, and Communication (ICEIC), Taipei Marriott Hotel, TAIWAN, 2024황상흠

◾ 김정현, 김지효, 황상흠, 임의 텍스트 미세조정 학습을 통한 CLIP 모델의 학습 외 분포 데이터 탐지 성능 향상 방법, 2023년 한국컴퓨터종합학술대회 논문집, 라마다프라자제주호텔, 2023황상흠

◾ 이슬비, 서승원, 황상흠, 시간 정보의 명시적인 반영을 통한 LTSF-Linear 모델의 예측 성능 개선, 2023년 한국컴퓨터종합학술대회 논문집, 라마다프라자제주호텔, 2023황상흠

◾ 서승원, 이수호, 황상흠, Cross-Attention을 활용한 새로운 전이 학습 기법, 2023년 한국컴퓨터종합학술대회 논문집, 라마다프라자제주호텔, 2023황상흠

◾ 김범수, 김지효, 강민준, 문대정, 황상흠, 기준이 불명확한 분류 문제에 적합한 레이블링 방법: 쌍별 비교기반의 순위 레이블링, 2023년 한국컴퓨터종합학술대회 논문집, 라마다프라자제주호텔, 2023황상흠

◾ 김지효, 김정현, 황상흠, Deep Active Learning with Contrastive Learning Under Realistic Data Pool Assumptions, 2nd International Workshop on Practical Deep Learning in the Wild, Washington DC, 2023황상흠

◾ Carlos Vintimilla, Sangheum Hwang, Self-Supervised Representation Learning for Basecalling Oxford Nanopore Sequencing Data, 2022년 대한산업공학회 추계학술대회 논문집, 인천대학교, 2022황상흠

◾ 이수진, 황상흠, 클릭률 예측을 위한 컨텍스트 기반의 교차 어텐션 추천 시스템, 2022년 대한산업공학회 추계학술대회 논문집, 인천대학교, 2022황상흠

◾ 김성철, 문대정, 김범수, 서승원, 김지효, 황상흠, 자기 지도 학습과 메타 정보를 활용한 피부 상태 판별 연구, 2022년 대한산업공학회 추계학술대회 논문집, 인천대학교, 2022황상흠

◾ 서승원, 황상흠, EDAD: 자연어 처리에서의 효율적 도메인 적응 증류, 2022년 한국컴퓨터종합학술대회 논문집, ICC 제주, 2022황상흠

◾ 이예진, 황상흠, 세밀한 객체 인식을 위한 자기 지도 학습 모델의 전이 학습, 2022년 한국컴퓨터종합학술대회 논문집, ICC 제주, 2022황상흠

◾ 김지효, 황상흠, 현실적인 데이터 풀을 고려한 능동적 학습 방법 비교연구, 2022년 한국컴퓨터종합학술대회 논문집, ICC 제주, 2022황상흠

◾ 문대정, 황재문, 김지효, 황상흠, 한글 문서 OCR에서의 상용 API 성능 비교 연구, 대한산업공학회 추계학술대회 논문집, 동국대학교, 2021황상흠

◾ 이상우, 이예진, 황상흠, 대조적 손실 함수를 활용한 영역 분할 모델의 도메인 강건성 개선, 대한전기학회 학술대회 논문집, 여수 베네치아, 2021황상흠

◾ Kyungyul Kim, ByeongMoon Ji, Doyoung Yoon, Sangheum Hwang, Self-Knowledge Distillation With Progressive Refinement of Targets, Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), Virtual, 2021황상흠

◾ 양승무, 황상흠, 특정 도메인을 위한 질의응답 시스템에서의 불확실성 회피능력에 대한 고찰, 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집, 제주 국제컨벤션센터, 2021황상흠

◾ 배준호, 황상흠, 의료 영상 분할에서의 도메인 일반화를 위한 형태 정보의 활용, 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집, 제주 국제컨벤션센터, 2021황상흠

◾ 구지인, 황상흠, Mixup을 활용한 이상 입력 탐지 모델의 불확실성 추정 능력 개선, 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집, 제주 국제컨벤션센터, 2021황상흠

◾ 최찬희, 황상흠, 딥러닝의 예측 강건성 측면에서의 모델 경량화 효과 연구, 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집, 제주 국제컨벤션센터, 2021황상흠

◾ 이건규, 황상흠, 영역 분할 모델의 성능 향상을 위한 대조적 손실함수의 활용, 대한산업공학회 추계학술대회, 온라인, 2020황상흠

◾ 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, 2020황상흠

◾ Jooyoung Moon, Jihyo Kim, Younghak Shin, Sangheum Hwang, Confidence-Aware Learning for Deep Neural Networks, Proceedings of the International Conference on Machine Learning, Online, 2020황상흠

◾ 문주영, 김지효, 황상흠, 심층 신경망의 과한 확신을 방지하는 새로운 정규화 방법, 대한산업공학회 추계학술대회 논문집, 서울대학교, 2019황상흠

◾ 황재문, 황상흠, 해부학적 구조를 반영한 흉부 X-ray 영상에서의 폐 영역 분할 모델, 대한산업공학회 추계학술대회 논문집, 서울대학교, 2019황상흠

◾ 김수민, 황상흠, 윤동희, 김도현, Unsupervised Feature Selection for Autoencoder, 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집, 광주 김대중컨벤션센터, 2019황상흠

◾ 여현규, 홍정식, 황상흠, 의사결정나무 분류 모델 해석력 향상을 위한 새로운 분기 기준, 한국경영과학회 2018년 추계학술대회 및 정기총회, 연세대학교 경영대학, 2018황상흠

◾ Seungyeon Lee, Sangheum Hwang, Dohyun Kim, Eunji Jo, Deep Neural Networks with Small Data, 2018 INFORMS International Conference, Taipei International Conference Center, 2018황상흠

◾ Kyunghyun Paeng, Sangheum Hwang, Sunggyun Park, Minsoo Kim, A Unified Framework for Tumor Proliferation Score Prediction in Breast Histopathology, Lecture Notes in Computer Science, Quebec City, Quebec, Canada, 2017황상흠

◾ Sangheum Hwang, Sunggyun Park, Accurate Lung Segmentation via Network-Wise Training of Convolutional Networks, Lecture Notes in Computer Science, Quebec City, Quebec, Canada, 2017황상흠

◾ Sangheum Hwang, Hyo-Eun Kim, Self-Transfer Learning for Weakly Supervised Lesion Localization, Lecture Notes in Computer Science, Athens, Greece, 2016황상흠

◾ Sangheum Hwang, Hyo-Eun Kim, Jihoon Jeong, Hee-Jin Kim, A novel approach for tuberculosis screening based on deep convolutional neural networks, Proc. SPIE 9785, Medical Imaging 2016: Computer-Aided Diagnosis, San Diego, 2016황상흠

Projects

◾ 안전하고 신뢰할 수 있는 지능형 시스템을 위한 심층 신경망의 미지 탐지 능력 개선, 한국연구재단, 2021.03.~2024.02.황상흠

◾ 구조화된 문서를 위한 Optical Character Recognition 모델 개발, (주)지앤넷, 2021.02.~2021.06.황상흠

◾ Multimodal 데이터를 활용한 추천 알고리즘 개발, 주식회사 엔씨소프트(판교알앤디센터지점), 2020.10.~2021.03.황상흠

◾ 초소형 센서·IoT 기반 산업현장 재난 예방 및 안전모니터링 기술개발, 정보통신기획평가원(구'정보통신기술진흥센터), 2020.04.~2021.12.황상흠

◾ 잠재된 하위 분류를 고려한 딥러닝 기반 이상치 탐지 방법론 개발, (주)엘지씨엔에스, 2020.03.~2020.12.황상흠

◾ Brain CT에 대한 뇌출혈검출 알고리즘 개발, 산학협력단, 2019.03.~2020.02.황상흠

◾ 확률 보정 기법 기반의 능동적 학습 방법의 개발, (주)엘지씨엔에스, 2019.03.~2019.12.황상흠

◾ 도메인 일반화를 위한 제약 최적화 기반의 딥러닝 알고리즘 개발, 한국연구재단, 2018.11.~2021.10.황상흠

◾ LGCNS Deep Learning 기반 비전검사 알고리즘 고도화 자문, (주)엘지씨엔에스, 2018.06.~2018.10.황상흠

◾ 인공지능 기술을 적용한 영상정보 식별에 관한 연구, 합동참모본부, 2018.06.~2018.11.황상흠

◾ 깊은 신경망 모형의 불균형 데이터 학습 양상에 대한 고찰, 산학협력단, 2018.04.~2019.03.황상흠

Awarded

◾ Comparison of Out-Of-Distribution Detection Performance of CLIP-Based Fine-Tuning Methods, Best Paper Award Gold Prize, IEIE, IEEE, 2024황상흠

◾ Cross-Attention을 활용한 새로운 전이 학습 기법, 우수논문상, 한국정보과학회, 2023황상흠

◾ 시간 정보의 명시적인 반영을 통한 LTSF-Linear 모델의 예측 성능 개선, 2023 한국컴퓨터종합학술대회 학부생/주니어 논문경진대회 장려상, 한국정보과학회, 2023황상흠

◾ 임의 텍스트 미세조정 학습을 통한 CLIP 모델의 학습 외 분포 데이터 탐지 성능 향상 방법, 우수논문상, 한국정보과학회, 2023황상흠

◾ 세밀한 객체 인식을 위한 자기 지도 학습 모델의 전이 학습, 우수논문상, 한국정보과학회, 2022황상흠

◾ Track II: Homomorphic Encryption-based Secure Viral Strain Classification, iDASH 2021 Secure Genome Analysis Competition, NIH, UCSD School of Medicine, UTHealth, Indiana Univ, 2021황상흠

◾ Inner Product based Deep Neural Networks, 2018 INFORMS International Conference Poster Competition, The Institute for Operations Research and the Management Sciences (INFORMS), 2018황상흠