이제민 사진
이제민
전공
인공지능 시스템 / 효율적 인공지능
직급
조교수
이메일
 jemin.lee@jbnu.ac.kr
사이트
https://leejaymin.github.io/index.html
연구분야
인공지능 시스템, 인공지능 컴파일러, 인공지능 모델 경량화
연구실
효율적 컴퓨팅 연구실(공대 7호관 602호)/교수 연구실(공대 7호관 617호)
전화번호
063-270-4637
담당강의
자료구조, C++프로그래밍

경력

2017.09 - 2018.08 한국과학기술원(KAIST), 박사후연구원
2018.12.1 - 2026.02.28 한국전자통신연구원(ETRI), 선임연구원
2023.09.1 - 2026.02.28 과학기술연합대학원대학교(UST) 인공지능학과, 조교수
2026.03.1 - 현재, 전북대학교 컴퓨터인공지능학부 조교수

주요 연구실적

- AI 모델 경량화 및 양자화 기반 엣지 AI 시스템 최적화 연구
- MLIR 기반 AI 컴파일러 및 RISC-V 기반 AI 가속 소프트웨어 개발
- AI 반도체를 위한 Triton 컴파일러 확장 및 NPU 최적화 연구
- 4족 보행 로봇용 비전-언어 모델 경량화 및 가속화

논문

- 우수국제학술대회: WACV, IJCAI, ECCV, IROS, ACM MobiCom, ACM CASES, ACM LCTES 등 발표
- 상위 5% SCIE 저널: IEEE Transactions on Mobile Computing, IEEE Internet of Things Journal 등 게재
- 인공지능 및 컴퓨터시스템 분야 우수국제학술대회 및 SCIE 저널 논문 총 26편 게재
- AI 시스템, 모델 경량화, 컴파일러 최적화 및 로봇 응용 분야 연구 수행

대표 연구 논문
- Gihwan Kim, Jemin Lee, and Hyungshin Kim, “IPTQ-ViT: Post-Training Quantization of Non-linear Functions for Integer-only Vision Transformers,” IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 2026.

- JooHyoung Cha, Taeho Kim, Jemin Lee*, Sangtae Ha, and Yongin Kwon*, “Target-Aware Neural Network Execution via Compiler-Guided Pruning,” IEEE Transactions on Mobile Computing, 2025.

- Yongin Kwon, JooHyoung Cha, Sehyeon Oh, Misun Yu, Jeman Park, and Jemin Lee*, “Luthier: Bridging Auto-Tuning and Vendor Libraries for Efficient Deep Learning Inference,” ACM International Conference on Compilers, Architectures, and Synthesis for Embedded Systems (CASES) and ACM Transactions on Embedded Computing Systems (TECS), 2025.

- Jemin Lee, Sihyeong Park, Jinse Kwon, Jihun Oh, and Yongin Kwon*, “Exploring the Trade-Offs: Quantization Methods, Task Difficulty, and Model Size in Large Language Models From Edge to Giant,” International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2025.

- JooHyoung Cha, Munyoung Lee, Jinse Kwon, Jemin Lee, and Yongin Kwon, “Multi-Level Machine Learning-Guided Autotuning for Efficient Code Generation on a Deep Learning Accelerator,” ACM SIGPLAN/SIGBED International Conference on Languages, Compilers, and Tools for Embedded Systems (LCTES), 2025.

- Jemin Lee, Yongin Kwon, Misun Yu, Jeman Park, and Hwanjun Song, “Q-HyViT: Post-Training Quantization for Hybrid Vision Transformer with Bridge Block Reconstruction for IoT Systems,” IEEE Internet of Things Journal, Vol. 11, No. 22, pp. 36384–36396, 2024.

- Joonhyung Lee, Sangbeom Park, Yongin Kwon, Jemin Lee, Minwook Ahn, and Sungjoon Choi,
“Visual Preference Inference: An Image Sequence-Based Preference Reasoning in Tabletop Object Manipulation,” IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2024.

- T. Kim, Yongin Kwon, Jemin Lee, Taeho Kim, and Sangtae Ha, “CPrune: Compiler-Informed Model Pruning for Efficient Target-Aware DNN Execution,” European Conference on Computer Vision (ECCV), pp. 651–667, 2022.

- Jemin Lee, Uichin Lee, and Hyungshin Kim, “PASS: Reducing Redundant Notifications Between a Smartphone and a Smartwatch for Energy Saving,” IEEE Transactions on Mobile Computing, Vol. 19, No. 11, pp. 2656–2669, 2020.

- Soowon Kang, Hyeonwoo Choi, Sooyoung Park, Chunjong Park, Jemin Lee, Uichin Lee, and Sung-Ju Lee, “Fire in Your Hands: Understanding Thermal Behavior of Smartphones,” ACM International Conference on Mobile Computing and Networking (MobiCom), 2019.

저서