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Introduction

Hello, I'm Sanghun Lee. I am a soon-to-be graduate (expected to graduate in February 2027) from Seoul National University of Science and Technology (SeoulTech), where I have been focusing on my studies in Deep Learning.

I am currently planning to enter graduate school to grow as a Deep Learning Researcher. My biggest strengths are my strong passion, the ability to quickly absorb new trends, and an open attitude of learning from my peers.

안녕하세요, 이상훈입니다. 서울과학기술대학교에서 딥러닝을 중점적으로 공부하고 있는 예비 졸업생(2027년 2월 예정)입니다.

현재 대학원에 진학하여 딥러닝 연구자로 성장하고자 합니다. 강한 열정을 바탕으로 새로운 트렌드를 빠르게 흡수하고, 항상 주변 동료들로부터 배우려는 열린 자세는 저의 가장 큰 장점입니다.

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Selected Paper Review

Education

• B. Eng., Environmental Engineering & Electrical and Information Engineering at Seoul National University of Science and Technology (Expected Feb. 2027)

Research Interests

My primary research interest lies in improving the efficiency of multi-modal deep learning models. My specific interests include:

• Multi-modal Domain
  • Computer Vision (CV), Natural Language Processing (NLP), and Automatic Speech Recognition (ASR)
• Efficient Model Architectures
  • Improving efficiency at the level of fundamental operations (e.g., Mamba, TTT(Test-Time Training))
  • Post-training optimization techniques (e.g., PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning), Quantization, Hardware-aware Algorithms)

Research & Project Experience

연구인턴 | POSTECH MOAI Lab (모상우 교수) (2026.03 - 2026.07)

• Action-conditioned JEPA 구조에 Clifford Algebra 기반 표현을 적용하는 연구 수행
• Multimodal에 적합한
• 관련 문헌 조사, 모델 설계 및 초기 실험 수행

Clifford Algebra 기반 경량 신경망 구조 연구 | 개인 연구 프로젝트 (2025.12 - 2026.02)

• 기존 CliffordNet의 구조적 한계를 분석하고, Cl(2,0) 기반의 멀티벡터 표현과 통합 Clifford Product를 적용한 구조 제안