자연어처리(NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 인공지능 분야의 핵심 기술입니다. 본 연구실은 다양한 언어 자원을 활용하여 텍스트의 의미를 분석하고, 기계가 자연어를 효과적으로 이해할 수 있도록 하는 알고리즘 개발에 집중하고 있습니다. 특히 한국어를 포함한 다국어 환경에서의 언어 모델 구축, 기계 독해, 질의응답 시스템, 요약, 번역 등 다양한 응용 분야에서 두각을 나타내고 있습니다. 최근에는 대규모 언어 모델(LLM)과 검색 기반 생성(RAG) 기술을 결합하여, 더욱 정확하고 신뢰성 있는 정보 추출 및 생성이 가능하도록 연구를 진행하고 있습니다. 이러한 기술은 학술 논문 요약, 뉴스 요약, 대화형 에이전트, 자동차 매뉴얼 질의응답 등 실제 산업 현장에 적용되어 그 효과를 입증하고 있습니다. 또한, 다중 에이전트 시스템, 멀티모달 학습 등 다양한 인공지능 기술과의 융합을 통해 자연어처리의 새로운 가능성을 모색하고 있습니다. 연구실은 자연어처리의 신뢰성, 설명 가능성, 통제 가능성 등 인간 중심의 AI 구현을 목표로 하고 있습니다. 이를 위해 지식 편집, 언러닝, 신뢰성 평가 등 최신 연구 주제를 적극적으로 도입하고 있으며, 다양한 특허 및 산학협력 프로젝트를 통해 실제 문제 해결에 기여하고 있습니다.

양자 자연어처리(Quantum NLP)는 양자 컴퓨팅의 강점을 활용하여 기존의 자연어처리 한계를 극복하고자 하는 혁신적인 연구 분야입니다. 본 연구실은 양자 컴퓨팅 기반의 시퀀스 레이블링, 양자 딥러닝과 대형 언어 모델(LLM) 플래닝의 융합 등 첨단 기술을 접목하여, 에너지 효율적이고 고성능의 자연어처리 시스템 개발에 앞장서고 있습니다. 이러한 연구는 다국어 환경, 대규모 데이터 처리, 복잡한 추론 문제 등 기존 컴퓨팅 환경에서 어려웠던 문제들을 해결하는 데 큰 기여를 하고 있습니다. 특히, PennyLane 등 양자 딥러닝 프레임워크를 활용한 시뮬레이션 및 제어기술 개발, 멀티모달 데이터와의 융합, VSP-LLM 기반의 자율로봇 시뮬레이션 등 다양한 프로젝트를 수행하고 있습니다. 이 과정에서 양자 알고리즘의 효율성, 확장성, 실제 응용 가능성에 대한 실증적 연구가 이루어지고 있습니다. 또한, 양자 기반 자연어처리의 이론적 토대와 실제 산업 적용을 위한 기술 이전에도 힘쓰고 있습니다. 이와 함께, 연구실은 설명 가능한 AI(xAI), 신뢰성 있는 AI, 지식 편집, 언러닝 등 차세대 인공지능의 핵심 이슈를 다루고 있습니다. 이러한 연구는 인공지능의 투명성, 공정성, 안전성 확보에 중요한 역할을 하며, 미래 사회에서 신뢰받는 AI 시스템 구축에 기여하고 있습니다.

검색 기반 생성(RAG)은 대규모 언어 모델과 외부 지식 검색 시스템을 결합하여, 더욱 신뢰성 있고 정확한 정보를 생성하는 최신 인공지능 기술입니다. 본 연구실은 RAG 시스템의 설계 및 구현, 멀티 벡터 리트리버 개발, 시퀀스 압축 기반 검색 등 다양한 연구를 통해 RAG의 성능을 극대화하고 있습니다. 이러한 기술은 텔레콤, 자동차, 문화예술 등 다양한 산업 분야에서 실제로 적용되고 있으며, 대규모 데이터 환경에서의 효율적인 정보 검색과 생성에 큰 기여를 하고 있습니다. 멀티모달 학습은 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 통합적으로 처리하는 기술로, 본 연구실은 이미지-텍스트 데이터 구축, 오류 정보가 포함된 이미지 캡셔닝, VQA(시각적 질의응답) 등 다양한 멀티모달 응용 연구를 수행하고 있습니다. 이를 통해 인간과 유사한 수준의 이해와 추론이 가능한 인공지능 시스템 개발을 목표로 하고 있습니다. 또한, 연구실은 MLOps, 대규모 데이터 파이프라인, 에이전트 기반 시스템 등 실제 서비스 환경에서의 안정적이고 확장 가능한 AI 시스템 구축에도 주력하고 있습니다. 이러한 연구는 산업 현장에서의 AI 도입을 가속화하고, 다양한 도메인에서의 혁신적인 서비스 창출에 기여하고 있습니다.