Du-Seong Chang

• (Aug 2026) Our paper, PTA has been accepted to EMNLP2026.

• (Jul 2026) Ph.D. student HJ Yoo has been selected as an “AI Innovation Talent” by IITP.

• (Jun 2026) Our paper, Headroom-Drift Replay has been accepted to CoLM2026.

• (Jun 2026) Our lab has received the “Academic Contribution Award” at KCC2026

• (Jun 2026) We have joined the AX Graduate School Program supported by IITP and started developing a manufacturing domain VLA model with PoscoDX & NotaAI.

• (Apr 2026) Our paper, OEA has been accepted to ACL2026.

• (Apr 2026) Master’s student IS Lee has begun a six-month “Generative AI Talent Development Internship” at NC AI.

• (Jan 2026) Our research team has received the “Albatross Academic Award”, presented by the Sogang University Alumni Association.

• Co-authored two papers accepted at ACL2025 and AAAI2025

• (Jun 2025) Appointed as the Principal Investigator (PI) of Sogang University for two national research projects funded by IITP: the “K-AI Foundation Model Development Project” with Upstage and the “Generative AI Leading Talent Growth Project” with NC AI.

• (Mar 2025) Appointed as an Associate Professor leading the NLP&ISDS Lab at Sogang University.

Senior Vice President, Tech Lead of KT AI Bussiness Unit

• Cloud-based AI Contact Center, Commerce, Advertising, and AI Assistant over Intelligent Network

Vice President, KT Converged Research Laboratories

• Project Head of Large AI Mi:dm, AI Assistant Giga-Genie, KT AI Contact Center

• Project Leader of Spoken Dialogue System, Sementaic Search, Personalized Curation of IPTV Ginie TV

PhD in Computer Science, KAIST & Semantic Web Research Center

• Causality Mining, Knowledge based Question Answering, Semantic Web CoreNet

MA in Computer Science, KAIST & Research Scientist in Korea Telecom

• Korean Morphological & Syntactic Aanlysis, POS Tagger KTS

• Spoken Language Modeling, Text-to-Speech System Hansori, Speech Translation System

생성형AI의 근간인 AI파운데이션 모델의 학습 및 추론 기술을 연구합니다. Large AI가 문제의 해결을 위한 연쇄적인 추론 과정을 배우는 것은 실제 AI의 추론 성능을 향상시키며, 응답 결과가 어떠한 근거에서 도출되었는지를 설명할 수 있는 근거가 됩니다. Large AI 파운데이션 모델은 멀티모달 모델로 Video/Audio grounding을 포함하고, 실제 환경에서의 behavior 생성을 위한 VLA, 월드모델로의 확대가 진행되고 있습니다. 이러한 파운데이션 모델의 성공을 위해서는 여러 단계별 학습 기법과 함께 시물레이션 및 실제 환경과의 interaction을 통한 강화학습 및 최적화 기법이 핵심입니다.

• “[국가대표 K-AI] 글로벌 프런티어 파운데이션 모델 개발 및 국내 AI 혁신 생태계 조성 프로젝트” (공동연구 책임자, 2025 - 2027)

• “대화 기반 설명가능성을 멀티모달로 제공하는 인공지능 기술 개발” (2022 - 2026)

• 한국형 초거대AI기술 선도연구 “초거대AI 믿:음 개발” (연구책임자, 2019 - 2024)

• Preprint, StreamWeave: Reconciling Off-Policy Expert Supervision with Fully Asynchronous Policy Learning

• EMNLP2026, Persistent Teacher Anchoring for Tool-Using Agents

• CoLM2026, Headroom-Drift Replay: A Primitive for Principled Replay Control in GRPO

• NeurIPS2024, How Do Large Language Models Acquire Factual Knowledge During Pretraining?

• ACL2024, Improving Conversational Abilities of Quantized LLMs via Direct Preference Alignment

• 정보과학회지, Large AI to Everywhere, 초거대 AI 믿:음

생성형 AI에 기반한 에이전트 기술은 단순한 하나의 단일 모델에서 벗어나 여러 단계의 수행 계획을 스스로 수립하고 실생활의 여러 도구를 사용하여 확보된 정보와 주변 에이전트간의 협력에 기반하여 결과물을 도출하고, 이에 기반한 실세계의 행동을 수행하는 멀티 에이전트 기술로 진화되고 있습니다. 에이전트에 기반한 서비스 모델링 기술은 기존의 금융, 공공, 행정, 법률, 상담, 교육, 농업, 엔터테인먼트 등 다양한 영역에서 기존 서비스를 혁신하고 있으며, 제조, 로봇, 자율주행 등 Real world에 기반한 Physical AI로 확대되어 가고 있습니다. 각 버티컬 영역에서 고품질의 데이터의 합성과 증강 기술을 확보하며, LLM, LVLM, LALM, VLA 및 World Model의 최적화 구조와 학습 기술을 개발합니다. 멀티모달 비디오 해석에 기반한 오디오를 생성하며 물리법칙에 기반한 효율적인 액션 추론 및 생성 기술을 개발합니다.

• “[AX대학원] Cyber-Physics기반 제조혁신 AI융합인재양성 사업” (2026 - 2031)

• “[생성AI 선도인재양성사업] 멀티모달 AI 에이전트 시대에 적합한 실무형 AI인재 육성 사업” (공동연구책임자, 2025 - 2028)

• “멀티 에이전트에 기반한 농작물 멀티모달 질의응답 시스템 개발” (연구책임자, 2025)

• Large AI 기반 AX Projects, 기가지니(2021), AICC(2022), 지니TV 큐레이션(2023) 연구책임자

• Preprint, “VGM-QA: Multi-Hop Visual Document Question Answering with Step-Level Evidence Grounding”

• Preprint, “WAVES: Waveform-Assisted Video-to-Editable Stems for Visual-Only Multitrack Audio Generation”

• Preprint, “ACMAudio: Navigating Reference-Induced Desynchronization in Audio-Conditioned Video-to-Audio Generation”

• ACL2026, “Omni-Embed-Audio: Leveraging Multimodal LLMs for Robust Audio-Text Retrieval”

• AAAI2025, RILQ: Rank-Insensitive LoRA-based Quantization Error Compensation for Boosting 2-bit Large Language Model Accuracy

• EMNLP2024, Towards Fast Multilingual LLM Inference: Speculative Decoding and Specialized Drafters

• AAAI2024, “Structure-Aware Multimodal Sequential Learning for Visual Dialog”

바람직한 AI 모델은 인간의 의지와 정렬된 행동을 하여 사용성이 높고, 사회/윤리성을 가진 행동을 하며, 사실에 기반한 공정한 응답을 할 수 있어야 합니다. AI를 이러한 방향으로 학습하기 위한 AI Alignment기술을 개발하고 한국어 Large AI모델에 선도 적용하고 있습니다. 기술 확대를 위해 인지/사회/언어학계 및 여러 초거대AI 사업체들과 함께 컨소시엄을 이루어 협의하고 요소 기술을 개발하고 있으며, AI평가체계를 마련하고 공개하여 국가 기술 발전에 기여하고 있습니다.

• “생성형 AI의 사회/윤리성 향상 연구개발” 국책과제 (공동연구 책임자, 2024 – 2026)

• IITP/NIA “초거대AI 윤리/유용성 평가 데이터 구축” 국책과제 (자문위원, 2023 – 2024)

• Preprint, “VLM-CCA: A Multidimensional Benchmark and Scalable Data Generation Framework for Cultural Context Awareness in Large Vision-Language Models”

• ACL2025, “Evaluating Visual and Cultural Interpretation: The K-Viscuit Benchmark with Human-VLM Collaboration”

한국어 대화/질의응답 기술을 개발하고, 한국어 음성인식/합성기술과 결합하여 한국어 음성대화 기술을 개발합니다. 생성형AI에 기반한 에이전트의 Plan수립, 대화 의도해석 및 멀티턴 추론 기술을 연구합니다. 형태소분석, 품사태거, 구문분석, 의미분석, 개체명태깅, 담화분류 등의 한국어 NLP 요소기술의 원리를 파악하고, 생성형AI에 기반한 정보추출, 기계독해, 질의응답, 문서요약, 오류교정, 의도기반 검색 등 응용기술을 개발합니다.

• 국내 최초의 AI TV 기가지니 개발 및 출시 (2017, 대화비서 Agent 연구책임자)

• “ExoBrain: 빅데이터 기반 자가학습형 지식베이스/추론기술” (공동연구책임자, 10년, 274억, 2014 – 2023)

• “다중영역 대화형 개인비서 SW 원천기술” 국책과제 (공동연구 책임자, 3년, 총액 75억, Mar. 2012 – Feb. 2015)

• “음성대화형 홈네트워크/IPTV 제어 기술 개발” (대화시스템 연구책임자, Mar. 2005 – Apr. 2015)

• ACL2024, “Guidance-Based Prompt Data Augmentation in Specialized Domains for Named Entity Recognition”

• Coling2024, “PSYDIAL: Personality-based Synthetic Dialogue Generation using Large Language Models”

• IUI2023, “Interactive User Interface for Dialogue Summarization”

• 정보과학회지, “지능형 대화비서: GiGA Genie Assistant”

• HB Park, KH Song, SM Lee, DS Chang, “Persistent Teacher Anchoring for Tool-Using Agents”, EMNLP2026

• HB Park, DS Chang, “Headroom-Drift Replay: A Primitive for Principled Replay Control in GRPO”, CoLM2026

• HJ Yoo, Y Shin, IS Lee, MW Koo, DS Chang, “Omni-Embed-Audio: Leveraging Multimodal LLMs for Robust Audio-Text Retrieval”, ACL2026

• TY Jeong, IS Lee, DS Chang, MW Koo, “Cross-lingual Retrieval-Augmented Classification for Dysarthria Severity Assessment”, interspeech2026

• GY Baek, CH Park, J Kim, YJ Heo, DS Chang, J Choo, “Evaluating Visual and Cultural Interpretation: The K-Viscuit Benchmark with Human-VLM Collaboration”, ACL2025

• G Lee, J Lee, S Hong, M Kim, E Ahn, DS Chang, J Choi, “RILQ: Rank-Insensitive LoRA-based Quantization Error Compensation for Boosting 2-bit Large Language Model Accuracy”, AAAI2025

• HS Yoon, E Yoon, JTJ Tee, K Zhang, YJ Heo, DS Chang, CD Yoo, “BI-MDRG: Bridging Image History in Multimodal Dialogue Response Generation”, ECCV2024

• E Yi, T Kim, H Jeung, DS Chang, SY Yun, “Towards Fast Multilingual LLM Inference: Speculative Decoding and Specialized Drafters”, EMNLP2024

• H Chang, J Park, S Ye, S Yang, Y Seo, DS Chang, M Seo, “How Do Large Language Models Acquire Factual Knowledge During Pretraining?”, NeurIPS2024

• Hyeonseok Kang, Hyein Seo, Jeesu Jung, Sangkeun Jung, Du-Seong Chang, Riwoo Chung, “Guidance-Based Prompt Data Augmentation in Specialized Domains for Named Entity Recognition”, ACL2024

• J Lee, S Park, S Hong, M Kim, DS Chang, J Choi, “Improving Conversational Abilities of Quantized Large Language Models via Direct Preference Alignment”, ACL2024

• CH Park, K Lee, H Lim, J Kim, J Park, YJ Heo, DS Chang, J Choo, “Translation Deserves Better: Analyzing Translation Artifacts in Cross-lingual Visual Question Answering”, ACL2024 Findings

• JW Kim, JE Han, JS Koh, HT Seo, DS Chang, “Enhancing Psychotherapy Counseling: A Data Augmentation Pipeline Leveraging LLMs for Counseling Conversations”, IJCAI2024 AI4Research workshop

• Y Seo, Y Heo, JS Koh, DS Chang, “Efficient and Accurate Memorable Conversation Model using DPO based on sLLM”, IJCAI2024 LKM workshop

• J Ahn, J Park, MJ Kim, KH Kim, SY Sohn, YJ Lee, DS Chang, YJ Heo, ES Kim, “Solution for SMART-101 Challenge of CVPR Multi-modal Algorithmic Reasoning Task 2024”, CVPR2024 workshop

• H Oh, K Kim, J Kim, S Kim, J Lee, D Chang, J Seo, “Exegpt: Constraint-aware resource scheduling for llm inference”, Proceedings of the 29th ACM International Conference on ASPLOS, Volume 2, 2024

• JE Han, JS Koh, HT Seo, DS Chang, KA Sohn, “PSYDIAL: Personality-based Synthetic Dialogue Generation using Large Language Models”, LREC-Coling2024

• YJ Kim, MJ Kim, K An, J Ahn, J Kim, YJ Heo, DS Chang, ES Kim, “Structure-Aware Multimodal Sequential Learning for Visual Dialog”, Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38 (12), 2024

• M Kim, S Lee, J Lee, S Hong, DS Chang, W Sung, J Choi, “Token-scaled logit distillation for ternary weight generative language models”, Advances in Neural Information Processing Systems 36 (NuerIPS2023)

• J Ko, S Park, Y Kim, S Ahn, DS Chang, E Ahn, SY Yun, “NASH: A Simple Unified Framework of Structured Pruning for Accelerating Encoder-Decoder Language Models”, EMNLP2023

• J Jung, H Seo, S Jung, R Chung, H Ryu, DS Chang, “Interactive User Interface for Dialogue Summarization”, Proceedings of the 28th International Conference on Intelligent User Interfaces, 2023 (IUI2023)

• J Ko, S Park, M Jeong, S Hong, E Ahn, DS Chang, SY Yun, “Revisiting intermediate layer distillation for compressing language models: An overfitting perspective”, EACL2023 Findings

• M Kim, S Lee, S Hong, DS Chang, J Choi, “Understanding and improving knowledge distillation for quantization-aware training of large transformer encoders”, EMNLP2022

• HS Sim, KE Kim, JH Kim, DS Chang, MW Koo, “Symbolic Heuristic Search Value Iteration for Factored POMDPs.”, Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 1088-1093, 2008 (AAAI08)

• DS Chang, KS Choi, “Incremental cue phrase learning and bootstrapping method for causality extraction using cue phrase and word pair probabilities”, Information processing & management 42 (3), 662-678, 2006

• DS Chang, KS Choi, “Causal relation extraction using cue phrase and lexical pair probabilities”, International Conference on Natural Language Processing, 61-70, 2004 (IJCNLP04)

• KS Choi, DS Chang, “A Computational Causality for Explanatory Language Understanding”, 亚太地区国际脑研究研讨会论文集, 2004

• JH Oh, KS Lee, DS Chang, CW Seo, KS Choi, “TREC-10 Experiments at KAIST: Batch Filtering and Question Answering”, TREC-10 conference, 2001

• DS Chang, YK Hong, JI Kim, JY Kim, “Hansori97: The Unlimited Korean Text-To-Speech System”, Proceedings of 4th conference on Natural Language Processing Pacific-Rim Symposium, 1997

• W Kim, DS Chang, JI Kim, MW Koo, “A Multi-lingual Speech Translation System for Hotel Reservation”, Proceedings of the Korea-China Joint Symposium on Oriental Language Computing, 1996

• MW Koo, IH Sohn, W Kim, DS Chang, “KT-STS: a speech translation system for hotel reservation and a continuous speech recognition system for speech translation”, Eurospeech95, 1227-1230, 1995

• 서민택, 임준호, 김태형, 류휘정, 장두성, 나승훈, “Improving Retrieval Models through Reinforcement Learning with Feedback”, 정보과학회논문지 50 (10), 900-907, 2024

• 장두성, 류휘정, 원세연, 안의재, “Large AI to Everywhere, 초거대 AI 믿:음”, 정보과학회지 41 (11), 48-57, 2023

• 이건희, 나승훈, 임준호, 김태형, 장두성, “PrefixLM 에 기반한 한국어 텍스트 요약”, 정보과학회논문지 49 (6), 475-487, 2022

• 최윤수, 이혜우, 김태형, 이영훈, 나승훈, 장두성, “RoBERTa 를 이용한 한국어 기계독해”, 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 27 (4), 198-203, 2021

• 장두성, 성주원, 임지희, “지능형 대화비서: GiGA Genie Assistant”, 정보과학회지, 2017

• 임지희, 최호섭, 옥철영, 장두성, “감성 정보 기반 맞춤형 미디어콘텐츠 큐레이션 시스템 개발”, 한국콘텐츠학회논문지 16 (12), 181-191, 2016

• 김종환, 장두성, 김학수, “복합 자질 정보를 이용한 통계적 한국어 채팅 문장 생성”, 인지과학 20 (4), 421-437, 2009

• 강승식, 장두성, “SMS 변형된 문자열의 자동 오류 교정 시스템”, 정보과학회논문지: 소프트웨어 및 응용 35 (6), 386-391, 2008

• 이신목, 장두성, 신지애, “자질별 관계 패턴의 다변화를 통한 온톨로지 확장”, 정보처리학회논문지 B, 제 15-B 권, 2008

• 오종훈, 장두성, 김재호, 최기선, “인간의 지식처리 모델링을 위한 전문분야 지식베이스 원형 구축 및 활용 연구”, 한국뇌학회지, Vol.3, No.1, pp.126-127, 2001

• 장두성, 구명완, “의존문법을 후향 언어모델로 사용하는 한국어 연속음성 인식시스템”, 정보과학회논문지 (B) 24 (4), 443-449, 1997

• 구명완, 김재인, 박상규, 김우성, 장두성, 홍영국, 장경애, 김응인, 강용범, “호텔예약을 위한 음성번역시스템”, 한국음향학회지 15 (4), 24-31, 1996

• Google Scholar

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