조교수
동국대학교 컴퓨터AI학부
언어·멀티모달 모델을 평가자나 에이전트로 쓸 때, 또 모델이 주어진 지시를 따라야 할 때 생기는 신뢰성 문제를 연구합니다. 이런 실패를 어떻게 측정하고 줄일 수 있을지가 주된 관심사입니다. 서울대학교에서 인공지능 전공으로 박사학위를, 전기정보공학부에서 학사학위를 받았습니다.
동국대학교에 오기 전에는 SNU MILAB과 LG AI Research, 그리고 독일 Max Planck Institute for Security and Privacy에서 연구했습니다.
LUMI Lab 설립 이후의 연구는 LUMI Lab 연구로 따로 표시됩니다.
A benchmark study of how instruction-hierarchy compliance deteriorates as multiple conflicts accumulate.
A study of how the language a prompt is written in affects whether multilingual models respect instruction priority.
A systematic study of whether superficial code variations bias LLM-based code evaluation.
A benchmark for generating and evaluating scientific architecture diagrams in HTML and SVG.
An analysis of visual biases that distort large vision–language model judgments.
A study of how persuasive language can shift LLM-judge decisions on correctness-based evaluation tasks.
A study of inputs that resemble instructions and divert models from the user's intended task.
An evaluation of whether uncertainty expressions systematically influence LLM judges.
* 공동 제1저자.