KAIST, LLM ‘시간 추론 오류’ 평가 기술 개발… 검출력 21.7% 향상

AI 요약

KAIST 전기및전자공학부 황의종 교수 연구팀은 마이크로소프트연구소와의 공동연구로 40여 년간 축적된 시간 데이터베이스 설계 이론을 AI 평가에 적용해 데이터베이스만으로 다양한 시간 기반 문제를 자동 생성하고 총 13가지 유형의 복잡한 시간 관계를 반영한 자동 생성·검증 구조를 개발했습니다. 연구팀은 최종 답의 정오뿐 아니라 답변 과정에서 제시된 날짜와 기간의 논리적 타당성까지 검증하는 지표를 도입해 시간 환각을 평균 21.7% 더 정확하게 검출하고 평가 데이터 구축 비용을 약 51% 절감했으며, 이번 연구에는 제1저자 KAIST 김소연 박사과정이 참여했으며 연구 결과는 ICLR 2026에서 발표될 예정입니다.