한재호 Jaeho Han

Selective Test-Time Debiasing for CLIP via Reward Gating

Jaeho Han, Jisoo Yang, Hyeondong Woo, Mingyu Jeon, Sunjae Yoon, Junyeong Kim

입력의 편향 민감도에 따라 보정을 선택적으로 적용하는 강화학습 기반 테스트 시점 적응 방법 RG-TTA를 제안했습니다. 편향에 민감한 입력에는 공정성 보정을 적용하고, 그 외 입력에서는 이미지와 텍스트 간 정렬을 최적화하여 사회적 편향 완화와 제로샷 성능 개선을 함께 달성했습니다.

The Mirage of Calibrated Confidence: Trajectory-Independence of Verbalized Confidence in Vision-Language Models

Jisoo Yang, Jaeho Han, Trung X. Pham, Junyeong Kim

시각-언어 모델이 표현하는 확신도가 실제 추론 과정의 품질을 충분히 반영하지 못하는 현상을 분석했습니다. 기존 보정 지표로 드러나지 않는 한계를 평가하기 위해 추론 과정과 확신도의 연결성을 측정하는 TGS 지표와 10개 벤치마크에 기반한 TGS-Bench를 제안했습니다.

VocMoE: Vocabulary-Guided Mixture-of-Experts for Korean Medical Language Models

Sangyeon Cho, Jaeho Han, Mingyu Jeon, Junyeong Kim

의료 어휘 확장과 어휘 기반 전문가 라우팅을 결합한 VocMoE를 제안했습니다. 의료 용어의 토큰 분절을 줄이고 한국어 의료 및 일반 벤치마크 성능을 개선했습니다.

Retrieval Myopia: Why RL Search Agents Fail to Read What They Find

Hyeondong Woo, Jaeho Han, Trung X. Pham, Junyeong Kim

검색 에이전트가 정답 문서를 찾고도 오답을 내는 현상을 분석했습니다. 문서를 다시 읽고 확신도 기반으로 답변을 결합하는 CWFT로, 추가 학습 없이 다중 홉 질의응답 정확도를 개선했습니다.

Language-Grounded Multi-Domain Image Translation via Semantic Difference Guidance

Jongwon Ryu*, Joonhyung Park*, Jaeho Han, Yeong-Seok Kim, Hye-rin Kim, Sunjae Yoon, Junyeong Kim

자연어 프롬프트 간 의미 차이를 활용하는 이미지 변환 방법 LACE를 제안했습니다. 원본 이미지의 구조를 보존하면서 날씨·시간대 등 여러 속성을 개별적으로 조절하고, 속성별 변환 강도를 제어할 수 있도록 설계했습니다.

CueSpec: Reusing Target-Guided Visual Cues for Video-LLM Speculative Decoding

타깃 모델의 시각 단서 재사용과 입력별 후보 어휘 선택을 통해 비디오 언어 모델의 드래프트 생성 비용을 줄이는 CueSpec을 제안했습니다. 디코딩 구간과 준비 비용을 포함한 전체 처리 과정에서 추론 가속 효과를 확인했습니다.