AI & ML interests
None defined yet.
Recent Activity
โญ DATUMO
The Data-centric AI Company
Built by Selectstar โ data infrastructure for trustworthy AI
๐ About Us
We're Selectstar โ a Korean AI company building the data foundation for trustworthy AI. Since 2018, we've partnered with AI teams across the entire data value-chain: from dataset design and construction to LLM reliability evaluation and red-teaming.
Our flagship Datumo Platform is Korea's first end-to-end AI trust evaluation solution, unifying dataset preparation, automated evaluation, red-teaming, and improvement analytics in a single pipeline.
๐ฐ๐ท ์๋ ํ์ธ์, ์ ๋ ํธ์คํ์ ๋๋ค. ๋ฐ์ดํฐ ์ค๊ณยท๊ตฌ์ถ๋ถํฐ LLM ์ ๋ขฐ์ฑ ๊ฒ์ฆ๊น์ง, AI ๊ฐ๋ฐ์ ๋ชจ๋ ๋จ๊ณ๋ฅผ ํจ๊ปํ๋ Data-centric AI ๊ธฐ์ ์ ๋๋ค. ์ด ํ์ด์ง์์๋ ์ ํฌ๊ฐ ์ฐ๊ตฌยท์ค๋ฌด์ ์ฌ์ฉํ๋ ๋ฐ์ดํฐ์ ๊ณผ ๋ชจ๋ธ์ ์คํ์์ค๋ก ๊ณต์ ํ๊ณ ์์ด์.
๐ฏ What We Do
Perception AI(2018) โ Generative AI(2022) โ Agentic AI(2026~) ๋ก ์ด์ด์ง๋ AI ์งํ ์ ๋จ๊ณ์ ๊ฑธ์ณ, ๋ฐ์ดํฐ ๊ตฌ์ถ๋ถํฐ ์ ๋ขฐ์ฑ ๊ฒ์ฆ๊น์ง End-to-End ํ์ดํ๋ผ์ธ์ ์ ๊ณตํฉ๋๋ค.
| ๐๏ธ Data Construction | ๐ก๏ธ AI Trust & Safety | ๐ Datumo Platform |
|---|---|---|
| ๊ณ ๋๋ ์ถ๋ก ๋ฐ์ดํฐ ์์ฑ (CAC-CoT, GRADE, ATA, COBA) | LLM ๋ ๋ํฐ๋ฐ (CAGE, STAR-Teaming) | ๊ตญ๋ด ์ต์ด LLM ์ ๋ขฐ์ฑ ์๋ํ ํ๊ฐ ํ๋ซํผ |
| ์ฌ์ ํ์ตยทํ์ธํ๋ ๋ฐ์ดํฐ ๋ผ์ด์ ์ฑ | ํ๊ตญ์ด Safety ๋ฒค์น๋งํฌ (KorNAT, KorSET, FinRED) | ํ๊ฐ ๊ธฐ๊ฐ 45์ผ โ 45๋ถ |
| RAG ์ง์ ํ์ดํ๋ผ์ธ | Safety Judge (Datumo-Guard) | ์จํ๋ ๋ฏธ์คยท๋ง๋ถ๋ฆฌ ํ๊ฒฝ ์ง์ |
| 25๋ง ๋ช + ํฌ๋ผ์ฐ๋์์ปค ยท 2์ต ๊ฑด+ ์ด๋ ธํ ์ด์ | ๊ธ์ตยท์๋ฃยท๊ณต๊ณต ๋๋ฉ์ธ ํนํ ํ๊ฐ | Dashboard Analytics & Reporting |
๐ค ์ฃผ์ ํํธ๋์ญ: SKT ๋ ์ AI ํ์ด๋ฐ์ด์ ๋ชจ๋ธ(๋ ํ๋ชจ) ์ปจ์์์ ยท GSMA Open Telco AI ยท ์ผ์ฑ์๋ช C-Lab Outside ยท ๊ธ์ต๋ณด์์ ยท ์์ฝ์ฒ ์๋ฃ ๋ ๋ํ
๐ Featured Collections
Our resources are organized by DATA (Vertical), RED Team (Safety), and EVAL. Explore all DATUMO collections. The tables distinguish original and jointly built resources from adaptations of external data; private repositories require access permission.
๐ฆ DATA (Vertical)
๋ฒํฐ์ปฌ AI๊ด๋ จ ๋น์ฆ๋์คํฅ ์์ฌ๊ฒฐ์ ์จํจ๋ก์ง, ๋ฐ์ดํฐ ๊ตฌ์ถ ๋ฐ ๋๋ฉ์ธ ํนํ ๋ฐ์ดํฐ ํ์ฉ์ ๋ด๋นํฉ๋๋ค. DATA์ Vertical์ ๊ฐ์ ํ์ ๋๋ค.
| Resource | Description | ๊ตฌ์ถยท๊ธฐ์ฌ ๊ตฌ๋ถ | Access |
|---|---|---|---|
| ๐ธ DATA-Samsung_PoC_KOSIS_v01 | KOSIS ํต๊ณ๋ฅผ ํ์ฉํ ๋๋ฉ์ธ ํนํ PoC ๋ฐ์ดํฐ | ์ธ๋ถ ๊ณต๊ณต๋ฐ์ดํฐ ์์งยท์ ๋ฆฌ โ KOSIS ์์ฒ ๋ฐ์ดํฐ ํ์ฉ | ๊ถํ ํ์ |
๐ก๏ธ RED Team / Safety
LLM ๋ ๋ํฐ๋ฐ๊ณผ ์์ ์ฑยท๋ฌธํ ์ ๋ ฌ ํ๊ฐ๋ฅผ ์ํ ๋ฐ์ดํฐ ๋ฐ ๋ฒค์น๋งํฌ๋ฅผ ์ฐ๊ตฌํฉ๋๋ค.
| Dataset | Description | ๊ตฌ์ถยท๊ธฐ์ฌ ๊ตฌ๋ถ | Access |
|---|---|---|---|
| ๐ธ RED-K-SAFER | ํ๊ตญ์ด ์์ ์ฑ ๋ ๋ํฐ๋ฐ ํ๊ฐ ๋ฒค์น๋งํฌ | ์ธ๋ถ ๋ฐ์ดํฐ ํตํฉยทํ์งํ โ ๊ณต๊ฐ ์์ ์ฑ ๋ฒค์น๋งํฌ๋ฅผ ํ๊ตญ ๋งฅ๋ฝ์ผ๋ก ์ฌ๊ตฌ์ฑยท๊ฒ์ | ๊ถํ ํ์ |
| ๐ธ RED-Datumo-REDBench-KR | ํ๊ตญ ๋ฌธํ ๋งฅ๋ฝ์ ๋ฒ์ฉ ๋ ๋ํฐ๋ฐ ๋ฒค์น๋งํฌ | ์ธ๋ถ ์๋ ๊ธฐ๋ฐ ์์ฒด ์์ฑยทํ์งํ | ๊ถํ ํ์ |
| ๐ธ RED-FinRED-KR | ๊ธ์ต ๋๋ฉ์ธ์ ํ๊ตญ์ด ์์ ์ฑ ํ๊ฐ ๋ฐ์ดํฐ | ์์ฒด ์์ฑยท์ ๋ฌธ๊ฐ ๊ฒ์ โ ๊ธ์ต ๋ฌธ์ ๋งฅ๋ฝ์ ํ์ฉํ ์๋๋ฆฌ์ค ๊ตฌ์ถ | ๊ถํ ํ์ |
| ๐ธ RED-Query-Guardrail-full_v0.1 | ์ฟผ๋ฆฌ ๊ฐ๋๋ ์ผ ํ์ตยทํ๊ฐ ๋ฐ์ดํฐ | ์ธ๋ถ ๋ฐ์ดํฐ ํตํฉยท์ฌ๋ถ๋ฅ โ ๊ณต๊ฐ ์์ ์ฑ ๋ฐ์ดํฐ์ ํ์๋ ธ๋ฏธ ๋งคํยท๊ฒํ | ๊ถํ ํ์ |
| ๐ธ FinRED | ๊ธ์ต ๋๋ฉ์ธ ์ํ ์๋๋ฆฌ์ค ๊ธฐ๋ฐ LLM ๋ ๋ํฐ๋ฐ ๋ฒค์น๋งํฌ | ๊ณต๋ ๊ตฌ์ถ โ ์ ๋ ํธ์คํ ยท ๊ธ์ต๋ณด์์ ์ ๋ฌธ๊ฐ ํ์ | ๊ณต๊ฐ |
| ๐ธ KorSET | CAGE ํ๋ ์์ํฌ๋ก ์์ฑํ ํ๊ตญ ๋ฌธํยท์ธ์ดยท๋ฒ๋ฅ ๋งฅ๋ฝ์ ํ๊ตญ์ด ์์ ์ฑ ๋ฒค์น๋งํฌ | ์ธ๋ถ ์๋ ๊ธฐ๋ฐ ์์ฒด ์์ฑยทํ์งํ โ ๊ธฐ์กด ์์ด ๋ ๋ํ ์๋๋ฅผ ํ๊ตญ ๋งฅ๋ฝ์ผ๋ก ์ฌ๊ตฌ์ฑ | ๊ณต๊ฐ |
| ๐ธ KorNAT | ํ๊ตญ ์ฌํ ๊ฐ์น์ ๊ณตํต ์ง์์ ๋ํ LLM ์ ๋ ฌ ํ๊ฐ ๋ฒค์น๋งํฌ | ๊ณต๋ ์ฐ๊ตฌยท๊ตฌ์ถ โ ์ ๋ ํธ์คํ ์ฐธ์ฌ ์ฐ๊ตฌ ์ฐ์ถ๋ฌผ | ๊ณต๊ฐ |
๐ EVAL
๋ฃจ๋ธ๋ฆญ ๊ธฐ๋ฐ ์๋ต ํ๊ฐ์ RAG ํ์ง ํ๊ฐ๋ฅผ ์ํ ๋ฐ์ดํฐยท๋ชจ๋ธ์ ์ฐ๊ตฌํฉ๋๋ค. Eval-Data ยท Eval-Model
| Resource | Description | ๊ตฌ์ถยท๊ธฐ์ฌ ๊ตฌ๋ถ | Access |
|---|---|---|---|
| ๐ธ DATA-Feedback-Bench | ์์ดยทํ๊ตญ์ด ๋ฃจ๋ธ๋ฆญ ๊ธฐ๋ฐ ํ๊ฐ ๋ฐ์ดํฐ | ์ธ๋ถ ๋ฐ์ดํฐ ๊ฐ๊ณตยทํ์ฅ โ Feedback Bench์ ํ๊ตญ์ด ๋ฒ์ญยท๊ฒ์ ๋ฐ ์ฌ๋ ์ด๋ธ๋ง | ๊ณต๊ฐ |
| ๐ธ CAC-CoT dataset | ๊ฐ๊ฒฐํ Chain-of-Thought ์ถ๋ก ํ์ต์ ์ํ ํฉ์ฑ ๋ฐ์ดํฐ | ์์ฒด ํฉ์ฑยท๊ฐ๊ณต โ CAC-CoT ์ฐ๊ตฌ์์ ์์ฑยท์ ๋ณํ ์ถ๋ก ๋ฐ์ดํฐ | ๊ณต๊ฐ |
| ๐ธ DATA-E-Star-Train-6K | E-Star ํ๊ฐ ๋ชจ๋ธ์ ์ํ ํ๊ตญ์ด ๋ฃจ๋ธ๋ฆญ ํ์ต ๋ฐ์ดํฐ | ์ธ๋ถ ๋ฐ์ดํฐ ๊ธฐ๋ฐ ๊ฐ๊ณต โ ์์ฒ ๋ฐ์ดํฐ์ ์ ๋ณยท์ฌ๋ ์ด๋ธ๋ง | ๊ถํ ํ์ |
| ๐ธ E-star-12B-base | ํ๊ตญ์ด ๋ฃจ๋ธ๋ฆญ ํ๊ฐ๋ฅผ ์ํ 12B evaluator ๋ชจ๋ธ | ์ธ๋ถ ๋ชจ๋ธ ๊ธฐ๋ฐ ์์ฒด ํ์ธํ๋ โ Google Gemma 3 12B ๊ธฐ๋ฐ | ๊ณต๊ฐ |
| ๐ธ CAC-CoT model | ํจ์จ์ ์ธ CoT ์ถ๋ก ์ ์ํ ์ฐ๊ตฌ ๋ชจ๋ธ | ์ธ๋ถ ๋ชจ๋ธ ๊ธฐ๋ฐ ์์ฒด ํ์ธํ๋ โ Qwen2.5-7B-Instruct ๊ธฐ๋ฐ | ๊ณต๊ฐ |
ํ ์์์ ์ ์ฅ์ ์ ๋์ฌ๋ณด๋ค ์ปฌ๋ ์ ๋ถ๋ฅ๋ฅผ ๋ฐ๋ฆ ๋๋ค. KorQuAD ๋ฑ ์ธ๋ถ ์์ฒ ๋ฐ์ดํฐ๋ ์์ฒด ๊ตฌ์ถ์ผ๋ก ํ๊ธฐํ์ง ์์ต๋๋ค. ๋งํฌ๋ ํ์ฌ ์ปฌ๋ ์ ์ ๋ฑ๋ก๋ ์ ์ฅ์์ ์ต์ ๊ธฐ๋ณธ ํ์ด์ง๋ก ์ฐ๊ฒฐ๋ฉ๋๋ค.
๐ Milestones
Highlight (์ต๊ทผ ์ฃผ์ ์ฑ๊ณผ)
- ๐ Forbes "30 Under 30 Asia" 2021 โ Enterprise Technology (๊ณต๋์ฐฝ์ ์ 4์ธ ์ ์ )
- ๐ Forbes Korea "2025 ๋ํ๋ฏผ๊ตญ AI 50" ์ ์
- ๐ Forbes Asia "100 ์ ๋ง ๊ธฐ์ " 2025 ์ ์
- ๐ฐ๐ท ๋ ์ AI ํ์ด๋ฐ์ด์ ๋ชจ๋ธ(๋ ํ๋ชจ) 1์ฐจ ํต๊ณผ (2026.01, SKT ์ปจ์์์ ๋ฐ์ดํฐ ์ด๊ด)
- ๐ GSMA Open Telco AI ๊ณต์ ํํธ๋ ํฉ๋ฅ (2026.03, MWC Barcelona)
- ๐ฐ ๋์ ํฌ์ 434์ต์ ๋ํ (2025.12, Series B ํ์ฅ)
- ๐ ๋์ ์ด๋ ธํ ์ด์ 2์ต ๊ฑด+ ยท ๊ธฐ์ ๊ณ ๊ฐ 287๊ฐ+ ยท ํฌ๋ผ์ฐ๋์์ปค 25๋ง ๋ช +
๐ ์ ์ฒด ์ฐํ ๋ณด๊ธฐ (2018โ2026)
๐ฑ Founding & Early Traction (2018โ2020)
| ์ฐ์ | ๋ด์ฉ |
|---|---|
| 2018.11 | ์ ๋ ํธ์คํ(์ฃผ) ์ค๋ฆฝ |
| 2018.12 | KAIST ์ฐฝ์ ๋ํ(E*5) ์ต์ฐ์์ |
| 2019.07 | ์นด์นด์ค๋ฒค์ฒ์ค SEED 4์ต ํฌ์ ์ ์น |
| 2019.09 | KorQuAD 2.0 Dataset ๊ตฌ์ถ (LG CNS ๊ณต๋) |
| 2019.10 | TIPS ํ๋ก๊ทธ๋จ ์ ์ |
| 2019.12 | ๊ธฐ์ ๋ถ์ค์ฐ๊ตฌ์ ์ค๋ฆฝ ์ธ์ |
| 2020.09 | Series A 40์ต ํฌ์ ์ ์น (์นด์นด์ค๋ฒค์ฒ์คยท์ฝ์ค๋กฑ์ธ๋ฒ ์คํธ๋จผํธยท์ปดํผ๋์ผ์ดํํธ๋์ค) |
| 2020.10 | SideGuide (IROS 2020) ๋ ผ๋ฌธ ์ฑ๊ณผ โ Large-scale Sidewalk Dataset |
| 2020.11 | ๋ฐ์ดํฐ์คํ์ฆ ์ต์ฐ์์ (๊ณผํ๊ธฐ์ ์ ๋ณดํต์ ๋ถ์ฅ๊ด์) |
๐ Scale-Up & Global Recognition (2021โ2022)
| ์ฐ์ | ๋ด์ฉ |
|---|---|
| 2021.01 | Samsung C-Lab Outside ์ ์ |
| 2021.04 | ๐ Forbes "30 Under 30 Asia" Enterprise Technology ์ ์ (๊ณต๋์ฐฝ์ ์ 4์ธ) |
| 2021.11 | KLUE NeurIPS 2021 Datasets & Benchmarks ๋ ผ๋ฌธ ์ฑ๊ณผ |
| 2022.01 | CES 2022 ์ฐธ์ฌ (Samsung C-Lab) |
| 2022.02 | ์ 1๊ธฐ ์ธ๊ณต์ง๋ฅ ์ค๋ฆฌ ์ ์ฑ ํฌ๋ผ ๊ธฐ์ ๋ถ๊ณผ ์์ ์ ์ |
| 2022.03 | Instance-wise Occlusion and Depth Orders CVPR 2022 ๋ ผ๋ฌธ ์ฑ๊ณผ |
| 2022.07 | Series A Extension 90์ต ํฌ์ ์ ์น |
| 2022.07 | ๊ธฐ์ ํ์ ํ ์ค์๊ธฐ์ (inno-Biz) ์ธ์ฆ |
| 2022.11 | KOLD (EMNLP 2022), CochlScene (APSIPA 2022), Split-GCN (TPAMI, 1์ ์) ๋ ผ๋ฌธ ์ฑ๊ณผ |
๐ง LLM Era & AI Safety (2023โ2024)
| ์ฐ์ | ๋ด์ฉ |
|---|---|
| 2023.05 | Series A Extension 40์ต ํฌ์ ์ ์น (์ฐ์ ์ํ) |
| 2023.06 | AI ๊ธฐ๋ฐ ๊ตญ๋ฐฉ ํ์ ํฌ๋ผ ๋์ (์ก๊ตฐ์ฐธ๋ชจ์ด์ฅ์) |
| 2023.07 | "AI Talk with Andrew Ng" ํ์ฌ Keynote Speaker |
| 2023.10 | Samsung Developer Conference 2023 ์ฐ์ฌ ์ฐธ์ฌ |
| 2023.11 | ๋ํ๋ฏผ๊ตญ Digital Innovation Award ํน๋ณ์ |
| 2023.12 | Analyzing Norm Violations in Live-Stream Chat EMNLP 2023 ๋ ผ๋ฌธ ์ฑ๊ณผ |
| 2023.12 | ๊ตญ๋ด ์ต์ด "์ด๊ฑฐ๋ ์ธ์ด ๋ชจ๋ธ ์ ๋ขฐ์ฑ ๋ฒค์น๋งํฌ ๋ฐ์ดํฐ์ " ๊ตฌ์ถ (NIA) |
| 2024.04 | Gen AI Korea 2024: ์์ฑํ AI ๋ ๋ํ ์ฑ๋ฆฐ์ง ์ปจํผ๋ฐ์ค ๊ธฐํยท์ด์ (๊ณผ๊ธฐ์ ํต๋ถ) |
| 2024.08 | KorNAT ACL 2024 Findings ๋ ผ๋ฌธ ์ฑ๊ณผ โ ๊ตญ๋ด AI ๋ฐ์ดํฐ ๊ธฐ์ ์ต์ด ๊ธ๋ก๋ฒ Top AI ํํ ๋ฐ์ดํฐ์ 1์ ์ ๋ ผ๋ฌธ |
| 2024.10 | KT 'Responsible AI ์๋ฌธ ์์ํ' ์๋ฌธ์ ์์ ์ ์ |
| 2024.11 | ์ 2ํ ์ธ๊ณต์ง๋ฅ ์ ๋ขฐ์ฑ ๋์ ์ฐ์์ (์ ๋ณดํต์ ์ ์ฑ ์ฐ๊ตฌ์ ์์ฅ์) |
| 2024.11 | GSMA AI Summit 2024 ์ฐ์ฌ ์ฐธ์ฌ |
| 2024.12 | ๊ตญ๋ด ์ต์ด LLM ๋ฌดํด์ฑ ํ๊ฐ ๋ฐ์ดํฐ DQ(Data Quality) ์ธ์ฆ ํ๋ (TTA) |
| 2024.12 | 2024 ์์์AI๋์ ๋ฒค์ฒ๊ธฐ์ ํํ ํ์ฅ์ |
๐ Agentic AI & Global Expansion (2025โ2026)
| ์ฐ์ | ๋ด์ฉ |
|---|---|
| 2025.02 | Datumo Eval ์ถ์ โ ๊ตญ๋ด ์ต์ด LLM ์๋ํ ํ๊ฐ ํ๋ซํผ |
| 2025.03 | Gen AI Red Team Challenge ๊ณต๋ ๊ฐ์ต (MWC Barcelona, GSMA) โ ์ธ๊ณ ์ต์ด ์คํ๋ผ์ธ ๊ธ๋ก๋ฒ ๋ ๋ํ ์ฑ๋ฆฐ์ง |
| 2025.04 | AI ๊ธฐ๋ณธ๋ฒ ์์ ์ฑ ๊ฐ์ด๋๋ผ์ธ TF ์์ ์ ์ (๊ณผ๊ธฐ์ ํต๋ถยทAI์์ ์ฐ๊ตฌ์, ๊น์ธ์ฝ ๋ํ) |
| 2025.05 | ๐ Forbes Korea "2025 ๋ํ๋ฏผ๊ตญ AI 50" ์ ์ |
| 2025.06 | ์ผ์ฑ๊ธ์ต C-Lab Outside ์ต์ข ์ ์ (์ผ์ฑ์๋ช ๊ธ์ต AI ์ ๋ขฐ์ฑ ๊ฒ์ฆ ํ์ ) |
| 2025.07 | ๋ฏผ๊ฐ AI ์ ๋ขฐ์ฑ ์ธ์ฆ 'AI-MASTER' ์ํ๊ธฐ๊ด ์ฐธ์ฌ (๊ตญ๋ด ์ต์ด ๋ฏผ๊ฐ ์ฃผ๋ ์ฒด๊ณ) |
| 2025.08 | Series B 205์ต์ ํฌ์ ์ ์น |
| 2025.08 | ๐ Forbes Asia "100 ์ ๋ง ๊ธฐ์ 2025" ์ ์ |
| 2025.08 | ๋ ์ AI ํ์ด๋ฐ์ด์ ๋ชจ๋ธ(๋ ํ๋ชจ) ์ ์ํ ์ ๋ฐ (SKT ์ปจ์์์ ๋ฐ์ดํฐ ์ด๊ด) |
| 2025.09 | ๊ตญ๊ฐ์ธ๊ณต์ง๋ฅ์ ๋ต์์ํ ๋ฐ์ดํฐ ๋ถ๊ณผ์์ ์์ด (๊น์ธ์ฝ ๋ํ) |
| 2025.09 | ์์ฝ์ฒ ์ฒจ๋จ AI ๋์งํธ ์๋ฃ์ ํ ๋ ๋ํ ์ฑ๋ฆฐ์ง ํ์ โ ์์์ ์ฒซ '์๋ฃ ๋ ๋ํ' |
| 2025.10 | ์ผ์ฑ๊ธ์ต C-Lab Outside ์ต์ฐ์ ์คํํธ์ ์ ์ (์ผ์ฑ์๋ช ) |
| 2025.11 | CAC-CoT ยท CoBA ยท GRADE EMNLP 2025 ๋ ผ๋ฌธ 3ํธ ๋์ ๋ฑ์ฌ |
| 2025.11 | 2025 ์ด๋ฐ์ผ๋ฆฌ AI ์ฝ๋ฆฌ์ ๋์ (ํ๊ตญ์ธ๊ณต์ง๋ฅ์ฐ์ ํํ์ฅ์) |
| 2025.11 | Good AI Awards 2025 NIA ์์ฅ์ |
| 2025.12 | Series B 55์ต์ ์ถ๊ฐ ํฌ์ โ ๋์ ํฌ์ 434์ต์ ๋ํ |
| 2026.01 | ๐ฐ๐ท ๋ ์ AI ํ์ด๋ฐ์ด์ ๋ชจ๋ธ(๋ ํ๋ชจ) 1์ฐจ ํต๊ณผ (SKT ์ปจ์์์) |
| 2026.02 | CAGE ICLR 2026 Main Conference ๋ ผ๋ฌธ ์ฑ๊ณผ |
| 2026.03 | GSMA 'Open Telco AI' ๊ธ๋ก๋ฒ ์ฐํฉ์ฒด ๊ณต์ ํํธ๋ ํฉ๋ฅ (MWC Barcelona) |
| 2026.03 | MWC 2026 Gen AI Red Team Challenge ๊ณต๋ ์ฃผ๊ด (GSMA ยท LG U+) |
๐ Publications
์ ๋ ํธ์คํ๊ฐ ๋จ๋ ยท๊ณต๋ยท์ง์ ์ฐธ์ฌํ ๋ ผ๋ฌธ ๋ชฉ๋ก์ ๋๋ค. ๊ตญ์ AIยทML ์ฃผ์ ํํ์ ๊ด๋ จ ์ํฌ์์ ์ค์ฌ์ผ๋ก ์ ๋ฆฌํ์ต๋๋ค.
๐ฅ 2026 (14ํธ ยท ARR ์ ์ถ 1ํธ ํฌํจ)
| Paper | Co-authors | Venue |
|---|---|---|
| STAR-Teaming: A Strategy-Response Multiplex Network Approach to Automated LLM Red Teaming | Selectstar | ACL 2026 Findings |
| FinRED: An Expert-Guided Benchmark Generation and Evaluation Framework for Financial LLM Red-Teaming | Selectstar ยท ๊ธ์ต๋ณด์์ | ICDM 2026 |
| CAGE: A Framework for Culturally Adaptive Red-Teaming Benchmark Generation | Selectstar | ICLR 2026 Main |
| E-Star 12B: Reliable Rubric-Following and Domain-Adaptive SLM Evaluator for Korean Industrial Settings | Selectstar | ACL 2026 GEM Workshop |
| ATA: Autonomous Tabular-data Analysis for Insight Generation via Statistical Methods | Selectstar ยท ์ผ์ฑ์ฆ๊ถ ๊ธ์ตAI์ผํฐ | ARR ์ ์ถ |
| MHTS: Multi-Hop Tree Structure Framework for Generating Difficulty-Controllable QA Datasets for RAG Evaluation | Selectstar | LREC 2026 |
| Reliable to Expressive: A Curriculum for Rubric-Following Safety Judges | Selectstar | ICML 2026 AIWILD Workshop |
| Culturally-Adapted Red-Teaming Across East and Southeast Asian Contexts: A Methodological and Comparative Analysis | Selectstar | ICML 2026 Culture ร AI Workshop |
| Korean Culture into LLM Alignment: Toward Cultural Coherence | Selectstar | ICML 2026 Culture ร AI Workshop |
| When Accuracy Aligns and Fails: Diagnosing HumanโLLM Response Alignment at Population Scale | Selectstar ยท ์ฐ์ธ๋ํ๊ต Data & Resource Convergence Lab | EMNLP 2026 Main |
| Guard Models Are Overconfident Where Base Models Are Uncertain | Selectstar | EMNLP 2026 Findings |
| Regression-Aware Statistically Gated Policy Updating for Korean Financial LLM Input Guardrails | Selectstar ยท ๊ธ์ต๋ณด์์ ๊ธ์ตAI๋ณด์์ฐ๊ตฌ์ | EMNLP 2026 FinNLP Workshop |
| Hidden Below the Landing Page: Tracking Linked Pages and Relation-Centered DOM Summaries for Financial Phishing Detection | Selectstar ยท ๊ธ์ต๋ณด์์ ๊ธ์ตAI๋ณด์์ฐ๊ตฌ์ | EMNLP 2026 FinNLP Workshop |
| LatAm-RT: Toward Culturally Adaptive Red Teaming for AI Safety in Latin America | Selectstar ยท ์ดํ์ฌ์๋ํ๊ต | EMNLP 2026 PANDORA Workshop ยท Best Paper, Oral |
๐ 2025 (3ํธ)
| Paper | Co-authors | Venue |
|---|---|---|
| CoBA: Counterbias Text Augmentation for Mitigating Various Spurious Correlations via Semantic Triples | Selectstar ยท ์ค์๋ํ๊ต | EMNLP 2025 Main |
| GRADE: Generating multi-hop QA and fine-gRAined Difficulty matrix for RAG Evaluation | Selectstar ยท KAIST | EMNLP 2025 Findings |
| CAC-CoT: Connector-Aware Compact Chain-of-Thought for Efficient Reasoning Data Synthesis Across Dual-System Cognitive Tasks | Selectstar | EMNLP 2025 Findings |
๐ 2024 (1ํธ)
| Paper | Co-authors | Venue |
|---|---|---|
| KorNAT: LLM Alignment Benchmark for Korean Social Values and Common Knowledge | Selectstar ยท KAIST ยท SKT ยท LG ยท ๋ค์ด๋ฒ ยท KT ยท NIA | ACL 2024 Findings |
๊ตญ๋ด AI ๋ฐ์ดํฐ ๊ธฐ์ ์ต์ด ๊ธ๋ก๋ฒ Top AI ํํ์ ๋ฐ์ดํฐ์ ์ฃผ์ 1์ ์ ๋ ผ๋ฌธ ๋ฑ์ฌ
๐ 2021โ2023 (5ํธ)
| Year | Paper | Venue |
|---|---|---|
| 2023 | Analyzing Norm Violations in Live-Stream Chat | EMNLP 2023 |
| 2022 | KOLD: Korean Offensive Language Dataset | EMNLP 2022 |
| 2022 | Split-GCN: Effective Interactive Annotation for Segmentation of Disconnected Instance | IEEE TPAMI (1์ ์) |
| 2022 | Instance-wise Occlusion and Depth Orders | CVPR 2022 |
| 2022 | CochlScene: Acquisition of acoustic scene data using crowdsourcing | APSIPA 2022 |
| 2021 | KLUE: Korean Language Understanding Evaluation | NeurIPS 2021 Datasets & Benchmarks |
| 2020 | SideGuide: A Large-scale Sidewalk Dataset for Guiding Impaired People | IROS 2020 |
์ ์ฒด ๋ ผ๋ฌธ ๋ชฉ๋ก ๋ฐ ์์ธ ๋ด์ฉ์ ๋ธ๋ก๊ทธ ๋๋ ๋ฌธ์ํ๊ธฐ๋ฅผ ํตํด ํ์ธํ์ค ์ ์์ต๋๋ค.
๐ค Connect
| ๐ Website | selectstar.ai |
| ๐ฐ Blog | selectstar.ai/blog |
| ๐ผ Enterprise inquiries | Contact form |
| ๐ฌ Community | Discussion tab |
| ๐ Updates | HuggingFace ํ๋ก์ฐ๋ก ์ ๋ฆด๋ฆฌ์ฆ ์๋ฆผ ๋ฐ๊ธฐ |