딥러닝은 최근 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. 본 연구실은 딥러닝 기술을 활용하여 언어의 의미를 보다 깊이 있게 이해하고, 다양한 언어적 과제를 효과적으로 해결하는 방법을 연구합니다. 특히, 대규모 언어 모델과 신경망 기반의 문장 및 문서 표현 학습에 중점을 두고 있습니다. 이러한 연구는 텍스트 분류, 감정 분석, 기계 번역, 의도 인식 등 다양한 응용 분야에 적용되고 있습니다. 예를 들어, 본 연구실에서는 Zero-shot 및 Few-shot 상황에서의 의도 분류, 대규모 프레이즈 임베딩, 신경망 기반 개체명 인식 등 최신 딥러닝 기법을 실제 문제에 적용하여 우수한 성과를 거두고 있습니다. 또한, 의료 및 과학 분야의 특수 언어 데이터에 맞춘 맞춤형 딥러닝 모델 개발에도 힘쓰고 있습니다. 이러한 연구를 통해 자연어 처리의 정확성과 효율성을 크게 향상시키고, 인간과 기계 간의 자연스러운 의사소통을 실현하는 데 기여하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 딥러닝 기반 자연어 처리 기술의 한계를 극복하고, 새로운 패러다임을 제시하기 위해 지속적으로 연구를 이어갈 예정입니다.

지식 추출과 정보 검색은 방대한 데이터 속에서 의미 있는 정보를 찾아내고, 이를 구조화하여 활용하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 본 연구실은 자연어 텍스트로부터 개체, 관계, 사실 등을 자동으로 추출하는 기술과, 사용자의 질의에 대해 관련성 높은 정보를 신속하게 찾아내는 정보 검색 시스템을 개발하고 있습니다. 특히, 의료 및 과학 분야의 복잡한 데이터에서 정확한 지식을 추출하기 위해, 신경망 기반의 엔티티 인식, 동의어 처리, 문서 내 의미적 연결성 분석 등 다양한 최신 기법을 적용하고 있습니다. 또한, Dense Retrieval, Retrieval-Augmented Generation(RAG) 등 최신 정보 검색 기술을 활용하여, 대규모 지식베이스와 연계된 고성능 질의응답 시스템을 구축하고 있습니다. 실제로, 본 연구실의 연구 결과는 바이오메디컬 QA, 화학 정보 추출, 요리 지식베이스 구축 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 이러한 연구는 단순한 정보 검색을 넘어, 사용자의 요구에 맞는 맞춤형 지식 제공, 복잡한 문제 해결, 그리고 새로운 지식의 발견까지 가능하게 합니다. 앞으로도 본 연구실은 지식 추출 및 정보 검색 기술의 정밀성과 확장성을 높여, 다양한 산업 및 학문 분야에 혁신적인 솔루션을 제공할 것입니다.

질의응답(QA) 시스템은 사용자의 자연어 질문에 대해 신속하고 정확하게 답변을 제공하는 인공지능 기술입니다. 본 연구실은 특히 의료, 바이오메디컬, 과학 등 도메인 특화 분야에서의 질의응답 시스템 개발에 주력하고 있습니다. 이를 위해, Retrieval-Augmented Generation(RAG), Self-Reflection, 도메인 특화 데이터셋 구축 등 다양한 혁신적 방법론을 연구하고 있습니다. 최근에는 대형 언어 모델(LLM)과 정보 검색 기술을 결합하여, 단순한 정답 제공을 넘어 근거 기반의 설명, 자기 반성적 응답 생성 등 고차원적 질의응답 시스템을 구현하고 있습니다. 예를 들어, Self-BioRAG 프레임워크는 의료 질문에 대해 관련 문서를 검색하고, 생성된 답변의 신뢰성을 자체적으로 평가하는 기능을 갖추고 있습니다. 이러한 기술은 실제 의료 현장에서의 의사결정 지원, 과학적 탐구, 전문 지식 전달 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 본 연구실은 앞으로도 도메인 특화 인공지능의 한계를 극복하고, 다양한 실제 문제에 적용 가능한 고성능 질의응답 시스템을 개발하는 데 앞장설 것입니다. 이를 통해, 사회 각 분야의 지식 접근성과 활용도를 높이고, 인공지능의 실질적 가치를 실현하는 데 기여하고자 합니다.