Presenting Sessions: Session 3

Multi-group proportional representation for text-to-image generative models

텍스트-이미지 생성 모델을 위한 다중 그룹 공정 표현 

Bio

Sangwon Jung is a Ph.D. candidate in Electrical and Computer Engineering at Seoul National University, advised by Professor Taesup Moon. He earned both his B.S. in Mathematics and Computer Science and his M.S. in Electrical and Computer Engineering from Sungkyunkwan University, where he also worked under the supervision of Professor Taesup Moon. His research focuses on Responsible AI, particularly algorithmic fairness, debiasing, and trustworthy machine learning. He has also explored areas such as differential privacy with synthetic data generation, preference-based reinforcement learning, and continual learning. In 2024–2025, he was a visiting researcher at Harvard University, where he worked with Professor Flavio Calmon on developing new frameworks for measuring bias in generative models. Throughout his academic career, he has actively contributed to top-tier conferences, including CVPR, NeurIPS, ICLR, and ICML, with multiple first-author publications. 

정상원은 서울대학교 전기·정보공학부 박사과정에 재학 중이며, 문태섭 교수님의 지도 아래 연구를 수행하고 있다. 학사 과정에서는 성균관대학교에서 수학과 컴퓨터과학을 전공하였고, 이후 같은 학교에서 전기전자컴퓨터공학과 석사 과정을 마쳤다. 그의 주요 연구 관심사는 알고리즘 공정성, 편향 완화, 신뢰할 수 있는 머신러닝 등 Responsible AI 분야이며, 이외에도 차등 개인정보 보호를 위한 합성 데이터 생성, 선호 기반 강화학습, 연속 학습 등 다양한 주제를 다루고 있다. 2024년부터 2025년까지는 하버드대학교에서 방문연구원으로 있으면서, Flavio Calmon 교수와 함께 생성 모델의 편향을 측정하기 위한 새로운 프레임워크를 개발하는 연구를 수행하였다. 지금까지 CVPR, NeurIPS, ICLR, ICML 등 주요 머신러닝 및 컴퓨터비전 학회에 여러 편의 제1저자 논문을 발표한 바 있다.