About Me

Hi👋, I'm Juhee!

선택과 집중
습관적 일정 관리와 메모
하고 싶은 게 생기면 무조건 도전합니다.
지식은 공유해야 한다는 원칙이 있습니다.

🖥 Project

* 밑줄과 굵은 글씨로 강조된 부분은 제가 담당한 내용입니다.

AAMLA: An Autonomous Agentic Framework for Memory-Aware LLM-Aided Hardware Generation 2025.04 — 2025.06

AAMLA: An Autonomous Agentic Framework for Memory-Aware LLM-Aided Hardware Generation	`2025.04 — 2025.06`
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자연어 기반 하드웨어(Verilog) 생성 과정에서 Out-of-Memory 문제를 자동으로 회피하면서, 최적의 파인튜닝 전략을 선택하고 수행하는 프레임워크를 제공합니다. 기존 LLMem을 확장해 LoRA, DoRA, MeZO, TokenTune, APOLLO의 메모리 사용량을 정확하게 예측하는 모델 구축 각 fine-tuning 방법의 peak memory/accuracy/latency를 미리 분석하여 "accuracy-latency atlas" 생성 전체 아키텍처를 세 단계로 구성했으며, RTL 코퍼스 전처리 → 메모리 기반 Fine-Tuning 전략 선택 → RTL 생성·기능 검증·합성의 순서로 설계

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자연어 기반 하드웨어(Verilog) 생성 과정에서 Out-of-Memory 문제를 자동으로 회피하면서, 최적의 파인튜닝 전략을 선택하고 수행하는 프레임워크를 제공합니다.

기존 LLMem을 확장해 LoRA, DoRA, MeZO, TokenTune, APOLLO의 메모리 사용량을 정확하게 예측하는 모델 구축
각 fine-tuning 방법의 peak memory/accuracy/latency를 미리 분석하여 "accuracy-latency atlas" 생성
전체 아키텍처를 세 단계로 구성했으며, RTL 코퍼스 전처리 → 메모리 기반 Fine-Tuning 전략 선택 → RTL 생성·기능 검증·합성의 순서로 설계

GOLD: Green Optimization of Language Models Serving on Devices 2024.07 — 2024.11

GOLD: Green Optimization of Language Models Serving on Devices	`2024.07 — 2024.11`
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CPU와 GPU 전력을 조절하여 심층 강화 학습을 통해 온디바이스에서 LLM 추론 시 에너지 효율을 최적화합니다. Nvidia AGX Orin에서 LLaMA-2-7B 모델로 추론 시 CPU와 GPU clock에 따른 성능 및 에너지 데이터를 수집 및 분석 제한된 배터리 용량 환경에서 LLM 추론 시나리오 설계 과도한 정책 업데이트 방지를 위한 PPO 기반 심층 강화 학습을 적용해 정책 최적화 목표 대비 4% 높은 성능과 배터리 수명 1.39배 증가 달성

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CPU와 GPU 전력을 조절하여 심층 강화 학습을 통해 온디바이스에서 LLM 추론 시 에너지 효율을 최적화합니다.

Nvidia AGX Orin에서 LLaMA-2-7B 모델로 추론 시 CPU와 GPU clock에 따른 성능 및 에너지 데이터를 수집 및 분석
제한된 배터리 용량 환경에서 LLM 추론 시나리오 설계
과도한 정책 업데이트 방지를 위한 PPO 기반 심층 강화 학습을 적용해 정책 최적화
목표 대비 4% 높은 성능과 배터리 수명 1.39배 증가 달성

From Voice To Face 2024.01 - 2024.04

From Voice To Face	`2024.01 - 2024.04`
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사용자 목소리를 기반으로 GAN을 이용해 얼굴을 생성하고, 생성된 얼굴을 사용자가 선택한 동영상에 통합하는 서비스를 구현합니다. VoxCeleb 데이터를 사용해 음성 파일을 mel-spectrogram으로 음성 특징 추출 GAN 기반의 Speech Fusion to Face와 SimSwap 모델을 채택해 얼굴 생성 및 동영상 합성 작업을 수행 생성 얼굴과 합성 영상을 웹을 통해 사용자에게 제공하고 사용자 피드백 수집 dilb 라이브러리를 활용해 생성 얼굴의 특징과 사용자 평가를 분석한 결과, 생성 얼굴의 눈이 클수록 높은 점수를 받으며, 목소리에 어울리는 생성 얼굴보다 사용자 취향이 서비스 만족도에 큰 영향을 미칠 수 있음을 확인

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사용자 목소리를 기반으로 GAN을 이용해 얼굴을 생성하고, 생성된 얼굴을 사용자가 선택한 동영상에 통합하는 서비스를 구현합니다.

VoxCeleb 데이터를 사용해 음성 파일을 mel-spectrogram으로 음성 특징 추출
GAN 기반의 Speech Fusion to Face와 SimSwap 모델을 채택해 얼굴 생성 및 동영상 합성 작업을 수행
생성 얼굴과 합성 영상을 웹을 통해 사용자에게 제공하고 사용자 피드백 수집
dilb 라이브러리를 활용해 생성 얼굴의 특징과 사용자 평가를 분석한 결과, 생성 얼굴의 눈이 클수록 높은 점수를 받으며, 목소리에 어울리는 생성 얼굴보다 사용자 취향이 서비스 만족도에 큰 영향을 미칠 수 있음을 확인

3D Object Detection from Stereo Images using Teacher-Student Training for Semi-supervised Learning 2022.10 - 2023.06

3D Object Detection from Stereo Images using Teacher-Student Training for Semi-supervised Learning	`2022.10 - 2023.06`

스테레오 이미지를 기반으로 2D 정보를 3D로 확장하고, 반지도 학습을 통해 저비용 3D 객체 검출을 수행합니다. Teacher-Student 네트워크를 기본 모델로, DSGN++를 백본 모델로 활용해 스테레오 이미지 기반 3D 객체 검출을 수행 DSGN++의 copy and paste 샘플링 방법을 바운딩 박스 형태에서 폴리곤 형태로 개선 Teacher 모델의 성능 향상을 위해 IoU와 depth confidence 모듈을 추가

스테레오 이미지를 기반으로 2D 정보를 3D로 확장하고, 반지도 학습을 통해 저비용 3D 객체 검출을 수행합니다.

Teacher-Student 네트워크를 기본 모델로, DSGN++를 백본 모델로 활용해 스테레오 이미지 기반 3D 객체 검출을 수행
DSGN++의 copy and paste 샘플링 방법을 바운딩 박스 형태에서 폴리곤 형태로 개선
Teacher 모델의 성능 향상을 위해 IoU와 depth confidence 모듈을 추가

Anomaly Detection Based on Dash cam 2022.03 - 2022.09

Anomaly Detection Based on Dash cam	`2022.03 - 2022.09`
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주행 중 사고를 예방하기 위해, 이상 차량을 예측하고 운전자의 상태를 파악하여 경고하는 알림 시스템을 구축합니다. 시뮬레이터를 활용해, 주행 중 운전자 전방에서 사고가 발생하는 상황을 재현한 사고 이미지 데이터를 생성·수집 Eyetracker를 통해 운전자의 시선 정보를 수집하고, 눈 깜박임과 시선 추적을 기반으로 운전자 집중도를 평가하는 알고리즘을 제안 GRU 모델 기반의 오토 인코더를 통해 이상 차량이 탐지되면, 운전자의 집중도에 따라 비정상 상황에 대한 알림 시스템을 구축

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주행 중 사고를 예방하기 위해, 이상 차량을 예측하고 운전자의 상태를 파악하여 경고하는 알림 시스템을 구축합니다.

시뮬레이터를 활용해, 주행 중 운전자 전방에서 사고가 발생하는 상황을 재현한 사고 이미지 데이터를 생성·수집
Eyetracker를 통해 운전자의 시선 정보를 수집하고, 눈 깜박임과 시선 추적을 기반으로 운전자 집중도를 평가하는 알고리즘을 제안
GRU 모델 기반의 오토 인코더를 통해 이상 차량이 탐지되면, 운전자의 집중도에 따라 비정상 상황에 대한 알림 시스템을 구축

📜 Publications

[3] Rajat Bhattacharjya, Juhee Sung, Hangyeol Jung, Hyunwoo Oh, Arnab Sarkar, Mohsen Imani, Nikil Dutt (2025).
AAMLA: An Autonomous Agentic Framework for Memory-Aware LLM-Aided Hardware Generation.

[2] Dongjoo Seo, Juhee Sung, Jaekoo Lee, and Nikil Dutt (2025).
GOLD: Green Optimization of Language Models Serving on Devices.
International Conference on Consumer Electronics(ICCE)

[1] S. Song, J. Sung, C. Lee, M. Oh, H. Kim, ... & Sang Hun Lee (2022).
Detection of Abnormal Vehicle and Driver Behaviors based on Vision System and Deep Neural Network.
Journal of the Korea Institute of Information Scientists and Engineers

🏫 Education

Kookmin University 2020.03 - 2025.02
Department of Automobile and IT Convergence

⛺ Activity

삼성청년 SW·AI아카데미(SSAFY) 14기 2025.07 - Present
AI반도체 활용·응용 교육 2025.11 - 2025.11
KMU-UCI GREAT Program 2024.07 - 2024.09
Boostcamp AI Tech 6th 2023.11 - 2024.04
KaAI - Intelligence and Interaction Lab, Kookmin University 2021.06 - 2023.07