HUMANE Lab은 인공지능 융합 분야에서 자연어처리와 멀티모달 데이터 분석을 중심으로 다양한 연구를 수행하는 연구실입니다. 본 연구실은 특히 뉴스 및 소셜 미디어 데이터를 대상으로 한 자동화 팩트체킹, 신뢰성 검증, 입장 탐지, 이미지-텍스트 일치성 판별 등 사회적으로 중요한 문제 해결에 집중하고 있습니다. 최근에는 대규모 언어 모델(LLM)과 최신 딥러닝 기술을 활용하여, 뉴스 기사와 소셜 미디어 포스트의 사실 여부를 자동으로 검증하는 시스템 개발에 주력하고 있습니다. 팩트체킹 벤치마크 데이터셋 구축, 대조학습 기반의 팩트체킹 모델, 검색 증강 생성(RAG) 기법 등 다양한 방법론을 적용하여 실제 언론 현장과 플랫폼에서 활용 가능한 기술을 연구하고 있습니다. 또한, HUMANE Lab은 텍스트와 이미지를 결합한 멀티모달 뉴스 분석에도 앞장서고 있습니다. CLIP 등 멀티모달 딥러닝 모델을 활용하여 뉴스 기사 본문과 대표 이미지 간의 의미적 일치성, 대표성, 오용 여부를 자동으로 판별하는 기술을 개발하고 있으며, 다국어 환경에서의 이미지-텍스트 매칭, 썸네일 대표성 평가 등 다양한 응용 연구를 진행하고 있습니다. 이 외에도, 자연어처리 모델의 예측 편향 분석, 데이터 증강 기법, 소셜 미디어 내 정보 흐름 분석, 온라인 커뮤니티 내 사용자 행동 연구 등 데이터사이언스와 인공지능의 다양한 응용 분야를 폭넓게 다루고 있습니다. 이러한 연구는 사회적으로 신뢰할 수 있는 정보 유통 환경을 조성하고, 언론사, 플랫폼, 일반 사용자 모두에게 실질적인 도움을 주는 것을 목표로 하고 있습니다. HUMANE Lab은 앞으로도 인공지능과 데이터사이언스의 융합을 통해, 디지털 미디어 환경에서의 정보 신뢰성 향상과 허위 정보 확산 억제에 기여하는 혁신적인 연구를 지속적으로 추진할 계획입니다.