KAIST·마이크로소프트연구소, AI 시간 오류 자동진단기술 개발…"의료·...

KAIST 김소연 박사과정, (동그라미 왼쪽부터) Microsoft 소속 Jindong Wang 연구원 (現 윌리엄 앤 메리 대학교 소속), Microsoft 소속 Xing Xie 연구원, KAIST 황의종 교수 (출처: KAIST) / 2026.04.14

KAIST는 전기및전자공학부 황의종 교수 연구팀이 마이크로소프트연구소와 공동연구를 통해 거대언어모델(LLM)의 시간 오류를 자동 진단하는 시스템을 개발했다고 14일 밝혔다.

KAIST 배포 자료에 따르면 이번 기술은 시간 데이터베이스를 활용해 평가 문제를 자동 생성하고, 입력 데이터 양을 51% 줄이면서 오류 검출력을 21.7% 높였다.

기존에는 사람이 직접 문제를 만들고 수정해야 했으나, 이번 시스템은 데이터베이스만 갱신하면 평가 전 과정이 자동화한다.

또 답변 과정에서 날짜나 기간의 논리적 타당성까지 검증, 시간 환각 현상을 더 정확히 탐지할 수 있다.

황 교수는 “고전적 데이터베이스 설계 이론이 인공지능 신뢰성 문제 해결에 중요한 역할을 할 수 있음을 보여줬다”며 “향후 의료·법률 등 다양한 분야의 인공지능 성능 검증에 실질적인 기반이 될 것”이라고 말했다.

연구결과는 이달 예정된 인공지능 분야 학술대회 ‘ICLR 2026’에서 발표될 예정이다.