🏫 Education

Inha University

B.S. In Department of Information and Communication Engineering - Mar.2020 ~ Aug.2025

Total GPA 4.35 / 4.5 (98.5/100), Major GPA of 4.47 / 4.5 (Credits taken : 130 / 130)

🔬 Internship

Visual Computing & Learning Lab (VCL Lab) - Mar.2024 ~ Jun.2025

Undergraduate Reasearcher

📝 Publications

[1] Jo, H. W., Maeng, J. S., Park, J. H., Ahn, N., & Park, I. K.* (2025). A Plug-and-Play Approach for Robust Image Editing in Text-to-Image Diffusion Models, Accepted for publication in ICCV Workshop MMFM4 2025

[2] Jo, H. W., Park, J. H., & Park, I. K.* (2025). Robust Defect Image Synthesis Using Null Embedding Optimization for Industrial Applications, currently under review at Pattern Recognition(PR) 2025

🏅 Awards And Honors

• Awards

  Excellence Award, 2024 INHA AI Challenge - Aug.2024

• Honors

  Academic Excellence Scholarship, Conferred for exceptional semester performance. - *Mar.2025 *****

  Academic Excellence Scholarship, Conferred for exceptional semester performance. - Aug.2024

  Academic Excellence Scholarship, Conferred for exceptional semester performance. - Mar.2022

  Academic Excellence Scholarship, Conferred for exceptional semester performance. - Mar.2021

☕️ Language Proficiency

• OPIC, IH (2025.03.09)
• TOEIC, 915 (2025.08.05)

🪪 Certification and License

• 정보처리기능사
• 빅데이터분석기사
• 정보처리기사 필기 합격, 실기 결과 대기 중

🇰🇷 Military Service

The Republic of Korea’s Air Force, Honorably Discharged - Apr .2022 ~ Jan.2024

🔥 Skills

• Python, C/C++, JS
• Pytorch, Pandas, Numpy
• Linux, conda

Extracurricular Activity

• cs231n, Stanford (completed: 2024.03)
• Deep learning with PyTorch, Book ****(completed: 2023.08)
• Machine Learning, Coursera – Andrew Ng (Completed: 2023.03)

🌳 Projects

⭐️ A Plug-and-Play Approach for Robust Image Editing in Text-to-Image Diffusion Models

🏅Accepted at the ICCV Workshop MMFM4 2025

기존 Diffusion 을 사용하여 이미지를 편집하는 기술(Prompt-to-Prompt, MasaCtrl, Pix2Pix, Plug-and-Play, UAC 등)들은 이미지 편집 시 원본 유지가 잘 되지 않고, 특정 이미지에서 원본이 유지되지 않는 모습을 보였으며, SDXL에서는 이미지 편집 기술이 적용되지 않는 문제점이 존재하였습니다. 이를 해결하기 위해, 어텐션 모듈에 Linear-interpolation을 적용하여 이를 해결하고자하는 방법을 연구하였습니다. ICCV 2025 Workshop MMFM4 3저자로 Accept되었습니다.

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⭐️ Robust Defect Image Synthesis Using Null Embedding Optimization for Industrial Applications

🔍 currently under review at Pattern Recognition(PR) 2025

기업 산학 연계 프로젝트로 진행한 산업용 블레이드 제조 시 발생하는 결함 탐지 모델의 성능을 개선하는 프로젝트입니다. 가능한 결함을 줄이려는 산업의 특성상 결함 데이터가 부족한 특징을 보입니다. 기존 전통적인 증강 기법이던 CutMix, MixUp을 사용하여도 결함데이터가 매우 적어 성능 향상을 이끌어내기 쉽지 않았습니다. 또한 이전에도 생성형 AI를 활용하여 결함을 생성하려는 시도가 있었지만 이는 생성형 모델을 결함 데이터를 이용해 파인튜닝하는 방식이기 때문에 튜닝도 오래걸리고, 결과물도 완벽하게 기존 결함을 따르지 않는 모습을 보였습니다. 이를 해결하기 위해, Stable diffusion과 Null-text inversion을 사용하여 생성형 AI를 활용해 원하는 프롬프트를 사용하여 다양한 결함 데이터를 쉽고 빠르게 기존 결함으로부터 생성해내는 방법을 개발하였습니다. 이를 이용해 기존 데이터의 2배로 데이터를 증강하여 학습을 진행하여 최종적으로 분류모델에서 정확도 13%, 세그멘테이션 모델 mIoU 16%, mAcc 22%의 성능 향상을 이끌어냈습니다. 현재 PR 2025 논문 제출을 완료한 상태입니다.

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⭐️ Implemented various structured light pattern techniques (Gray Code, Sinusoidal, one line scanning) and developed anomaly detection model for early Sinkhole Detection using Depth Maps

캡스톤 디자인을 위한 프로젝트입니다. 싱크홀 조기 탐지를 위해 구조광 시스템을 직접 구축하고, 다양한 패턴 기법을 직접 구현하였습니다. 이후 소요시간 및 정밀도를 척도로 최적의 패턴을 도출하였습니다. 싱크홀 탐지를 위한 데이터셋을 구축하기위해, 도로 데이터셋을 직접 지점토로 구축하여 가상의 싱크홀 데이터를 만들었고, 앞서 도출한 최적 패턴을 바탕으로 3D 스캐닝을 통해 도로 상황을 3D 클라우드 포인트로 얻어내었습니다. 3D 데이터는 실시간성과 미세결함 탐지율을 모두 높이기 위해 RANSAC을 이용해 대표 평면을 추정하고 이로부터 멀어지는 포인트들의 밝기를 밝게 하여 다시 2D 깊이맵으로 처리했습니다. 이를 통해 VAE 기반 이상 탐지 모델을 구축해 100% 이상의 이상치 탐지율을 달성했습니다.

👉 SL-based-3D-Scanning

👉 3D-Cloud-SinkHole-Anomaly-Detector

⭐️ Barcode Detector

디지털영상처리 교과목의 파이널 프로젝트입니다. 딥러닝 기술을 사용하지 않고, OpenCV 기반 히스토그램 평활화, 노이즈 제거, 샤프닝 등 다양한 영상 처리 기법을 적용하여 바코드 인식 파이프라인을 구현하였습니다.

👉 Barcode-Detector

⭐️ Fine-tuning LLMs for QA Tasks on Economic Newspapers

🏅Excellence Award(Awarded 5th place, 87% Accuracy), 2024 Inha AI Challenge

경제 신문 QA 작업을 위한 대형 언어 모델(LLM) 튜닝 대회에서 라마3-8B 모델을 사용하여 87% 정확도로 우수상(5위) 수상하였습니다.

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⭐️ Legal Agent with LLM using RAG

LLM을 사용한 법률 도우미 시스템을 만들기 위해, RAG를 바탕으로 실제 법률에 기반한 대답을 하도록 LLM 에이전트를 구현하였습니다. 법률 데이터는 '국가법령정보 공동활용' 사이트에서 제공하는 API를 사용하여 총 1682개의 법률데이터를 크롤링하였습니다. 이후 임베딩과 인덱싱을 거쳐 FAISS 인덱싱 DB를 구축하고, 주어지는 쿼리에 대한 코사인 유사도 기반으로 상위 20개의 문서를 가져온 뒤, 이를 바탕으로 질문에 답변하는 시스템을 구현하였습니다. KMMLU 법률 분야에서 제로샷 대비 14%의 성능 향상을 보였습니다.

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⭐️ Classification Multiple Users using Keystroke Dynamics with a Transformer

사용자마다 키보드 타이핑 리듬이 다른 것에서 착안하여 이를 이용해 새로운 보안 솔루션을 개발했습니다. 키보드 타이핑 데이터를 얻기 위해 tkinter로 프로그램 개발 후 4명의 팀원으로부터 '키 사이의 시간 간격', '키를 눌렀다떼는 시간', '키코드' 3가지 특징을 얻어냈습니다. 이후 탐색적 데이터 분석(EDA)를 통해 데이터를 전처리하고, 트랜스포머 및 LSTM 모델 및 앙상블 기법을 적용하여, 최종적으로 유저 분류정확도 99%를 달성하였습니다.

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