A Unified Framework for Modeling and Evaluating Human-Uncertainty-Aware Language Models in Context-Dependent Decision-Making
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710114528
과학기술정보통신부
한국연구재단
한국교원대학교
유진은
2명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
5,902만원
5,902만원
기초연구
대학
충청북도 청주시
정보/통신 > 정보이론 > Human Computer Interface
LLM(대규모 언어모형)은 다양한 과제에서 높은 성능을 보이고 있으나, 불확실성이 내재된 인간 판단과 맥락 의존적 해석이 요구되는 과제에서는 여전히 한계를 보인다. 이러한 문제는 정답(ground truth)이 명확하지 않고 전문가 간 판단 불일치가 구조적으로 발생한다는 점에서, 모델링과 평가 모두에 근본적인 어려움을 초래한다. 본 연구는 이러한 한계를 해...
본 연구는 코딩 시스템 구축 → 모델 설계 → 평가 모형 개발 → 통합 검증의 단계적 구조로 수행된다.(1) 코딩 시스템■ 실제 상호작용 데이터 기반 segmentation 및 coding framework 구축■ HH/HM agreement 분석 및 multi-metric evaluation 체계 확립■ 불균형 데이터 환경에서의 평가 지표 비교 및 최적 조합 ...
... 과제에서 LLM의 적용 가능성을 확장한다.또한, 본 프레임워크는 특정 도메인에 국한되지 않고, 다양한 인간 중심 AI 응용 분야로 확장 가능한 generalizable modeling paradigm을 제공한다.궁극적으로, 본 연구는 human?AI collaboration 환경에서 신뢰 가능한 의사결정 지원 시스템 설계의 핵심 기반 기술로 활용될 것이다.