■ 자기소개
현재 한양대학교 경상대학 경영학부의 조교수로 재직 중인 구재훈 교수는 아주대학교 산업공학과를 졸업하고, 한국과학기술원(KAIST)에서 산업공학 석사학위를, Northwestern University에서 산업공학 석사 및 박사학위를 취득하였다. 한양대 교수로 부임하기 이전에 Argonne National Lab에서 Postdoc으로 재직하며 머신러닝을 이용해 High-Performance Computing과 Fusion Energy Science 분야의 응용연구를 수행하였다.
■ 학력
2020, Northwestern University, 산업공학 박사
2015, Northwestern University, 산업공학 석사
2012, 한국과학기술원(KAIST), 산업공학 석사
2010, 아주대학교, 산업공학 학사
■ 경력
2022.09-현재, 한양대학교, 경상대학/경영학부, 조교수
2020-2022, Argonne National Lab, MCS, Postdoc
2011-2013, 현대모비스, 품질본부, 사원
■ 연구관심분야
Machine learning, deep learning, reinforcement learning, big data, artificial intelligence, optimization
■ 주요논문
- Transfer-learning-based Autotuning using Gaussian Copula, ACM ICS, 2023
- An inverse classification framework with limited budget and maximum number of perturbed samples, Expert Systems with Applications, 2023
- Application of machine learning and artificial intelligence to extend EFIT equilibrium reconstruction, Plasma Physics and Controlled Fusion, 2022
- Customized Monte Carlo Tree Search for LLVM/Polly's Composable Loop Optimization Transformations, PMBS, 2021
- A Unified Defect Pattern Analysis of Wafer Maps Using Density-Based Clustering, IEEE ACCESS, 2021
- Combined Convolutional and Recurrent Neural Networks for Hierarchical Classification of Images, IEEE Big Data, 2020
- Improved Classification Based on Deep Belief Networks, ICANN, 2020
- Deep Reinforcement Learning for Network Slicing with Heterogeneous Resource Requirements and Time Varying Traffic Dynamics, CNSM, 2019
■ 프로젝트
2023-2026, 심층학습에 기반한 설명 및 해석 가능한 인공지능 분류 시스템 개발, 한국연구재단 기초연구사업 기본연구과제, 연구책임자
2021-2022, EFIT-AI: ML/AI Assisted Tokamak Equilibrium Reconstruction, DOE FES Project, Postdoc
2020-2022, PROTEAS-TUNE: Programming Toolchain for Emerging Architectures and Systems, DOE ASCR Exascale Computing Project, Postdoc