KU-NLP 연구실은 기존의 대규모 언어모델이 가지는 문제점인 허위 정보 생성(hallucination), 설명 불가능한 의사결정, 사회적 편향 등을 극복하기 위한 새로운 접근법을 개발하고 있습니다.

- 핵심 연구 방향
- 인과추론 기반 자연어처리: 데이터 간의 인과 관계를 이해하여 더 정확하고 설명력 있는 결과 생성
- LLM 기반 신뢰도 평가 및 오류 분석 도구 개발: 실제 산업 적용 시, 예측 결과에 대한 불확실성 제어 및 리스크 검증 가능
- 텍스트-이미지 멀티모달 이해 기술: 다양한 형태의 비정형 데이터를 통합적으로 분석하는 능력 향상
- 공정성·비차별성 중심의 윤리적 NLP 시스템 설계

- 응용 사례
- 의료·법률·금융 등 고신뢰 요구 분야의 LLM 응용 시스템
- 뉴스 및 SNS 콘텐츠 생성 AI의 사실성 검증 모듈
- 멀티모달 챗봇 및 상담 시스템에서의 사용자 신뢰도 향상