권태경 연구실

본 연구는 중앙정부 산하 563개 자문위원회를 대상으로 제도적 설계가 운영 활성화에 미치는 영향을 분석했습니다. 다중회귀모형 분석 결과, 대통령 자문위원회가 하위 기관 위원회보다 회의 개최 횟수가 높았으며, 대통령령 기반, 존속 기간 설정, 지명·위촉 위원장 구성이 회의 개최 빈도를 증가시키는 것으로 확인되었습니다.

본 논문은 대규모 언어모델(LLM)의 안전성과 보안을 위한 자동화된 퍼플 티밍 프레임워크(AutoPT)를 제시합니다. AutoPT는 취약점을 자동으로 탐색하는 레드 모듈과 방어를 적응적으로 강화하는 블루 모듈의 두 에이전트로 구성되며, 지속적인 검증과 자가 치유를 통해 LLM의 안전성을 보장합니다.

본 논문은 대규모 언어모델(LLM)의 학습 데이터 추출 공격에 대한 새로운 시나리오를 제시합니다. 공격자가 사전학습된 LLM을 적대적으로 미세조정하여 원본 학습 데이터 노출을 증폭시키는 방식입니다. DetectGPT를 통한 의사 레이블과 강화학습(RLHF)을 활용하여 학습 데이터 출처 가능성이 높은 생성 텍스트를 선호하도록 모델을 조정한 결과, 10억 개 이상의 매개변수를 가진 LLM에서 학습 데이터 노출이 4~8배 증가했습니다.

본 연구는 한국 전통 문화유산인 주몽의 패턴을 분석하여 텍스타일 디자인으로 개발하는 것을 목표로 합니다. 문헌과 시각 자료를 통해 주몽 패턴의 상징성과 조형적 특성을 분석한 후, 왜곡, 반복, 균일화, 과장 등의 기법을 적용하여 총 5개의 텍스타일 디자인을 완성했습니다. 이를 통해 주몽의 표현적, 분류적, 조형적 요소와 상징적 의미를 문화콘텐츠로 확장할 수 있음을 확인했습니다.

본 연구는 Whisper 인코더와 텍스트 확산 디코더를 결합한 Whisfusion을 제안합니다. 비자동회귀 구조로 전체 음성 맥락을 병렬 처리하여 자동회귀 디코더의 지연 병목을 해결합니다. LibriSpeech에서 학습한 결과 Whisper-tiny(9.7%)보다 낮은 WER(8.3%)을 달성하며, 20초 이상의 긴 음성에서 기존 방식 대비 2.6배 빠른 속도를 제공합니다.