저작자 분석 동향 및 과제: ML, DL, LLM 접근법
저작자 분석은 법의학 언어학, 학술 연구, 사이버 보안, 디지털 콘텐츠 인증 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 수행합니다. 본 논문은 저작자 귀속(Authorship Attribution)과 저작자 검증(Authorship Verification)이라는 두 가지 핵심 하위 작업을 중심으로 2015년부터 2024년까지의 연구를 체계적으로 검토합니다. 이 연구는 전통적인 머신러닝(ML) 방식부터 딥러닝(DL) 모델, 그리고 대규모 언어 모델(LLM)에 이르는 최신 방법론들을 탐구하며, 이들의 발전 과정, 강점, 그리고 한계를 조명합니…