연구 분야
연구 영역
본사가 독자적 연구 영역으로 설정한 주제입니다. 연구 성과는 자문·구축·교육 사업의 근거가 되며, 정기 발행물을 통해 공개합니다.
01
한국어 생성물의 품질 평가 방법론
인공지능이 생성한 한국어의 규범 적합성을 정량 지표로 판정하는 방법을 연구합니다.
- 경어법 일관성의 측정
- 표현 적절성 및 금칙 표현의 판정
- 문체·사용역 유지 여부의 계량
- 사실 정합성 검증
- 평가 기준의 수립과 임계값 설정
02
한국어를 원천 언어로 하는 다국어 산출 체계
번역의 방향을 영어에서 한국어로 두는 통상적 구도를 역전하여, 한국어를 원천 언어로 하는 다국어 산출 구조를 연구합니다.
- 고유명사·호칭의 등가성 유지
- 문화 특정 표현의 전달 방식
- 언어별 규범 차이의 처리
- 산출물 간 의미 일치의 검증
03
생성형 인공지능의 신뢰성 확보 체계
「인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법」이 요구하는 사항을 업무 체계 안에서 구현하는 방법을 연구합니다.
- 생성물의 AI 생성 사실 표시
- 이용자 고지 절차의 설계
- 처리 이력의 기록과 추적
- 영향평가 및 검·인증 대응
04
콘텐츠 생산 공정의 자동화 및 기관 내 구축
텍스트·영상·음성·다국어 산출물을 단일 공정으로 생성하는 파이프라인을 수요기관의 보유 설비에 구축하는 방식을 연구합니다.
- 외부 클라우드로의 데이터 이전을 수반하지 않는 구성
- 공정 단계별 검증 지점의 배치
- 담당자 승인 절차의 통합
- 산출물 이력의 관리
05
한국어 교육 콘텐츠의 적응형 생성
학습자의 언어 배경과 숙련도에 따라 교육 콘텐츠를 자동 생성하는 방법을 연구합니다.
- 학습자 수준의 판정과 콘텐츠 난이도 조정
- 다국어 안전·생활 교육 자료의 자동 생성
- 비언어적 전달 요소의 활용
- 외국인 근로자 및 한국어 학습자를 주요 적용 대상으로 상정
06
생성형 디지털 콘텐츠의 사회적 영향
생성형 인공지능이 산출한 콘텐츠가 사회에 미치는 영향을 순기능과 역기능의 양 측면에서 규명합니다.
- 역기능 — 사실 왜곡의 발생 조건
- 역기능 — 경어법·호칭 오류가 야기하는 신뢰 훼손
- 역기능 — 영어 중심 학습 데이터에서 비롯되는 문화적 편향의 재생산
- 역기능 — 저작물 귀속의 불명확성, 합성 콘텐츠를 이용한 신원 위조
- 역기능 — 생성물 대량 유통이 후속 학습 데이터에 미치는 오염
- 순기능 — 다국어 산출의 정보 격차 완화 효과
- 순기능 — 적응형 콘텐츠의 학습 성과
- 순기능 — 검증 절차를 포함한 총비용의 경제성
07
AI 리터러시 역량의 측정
인공지능 산출물에 대한 판단 능력을 어떻게 정의하고 측정할 것인지 연구합니다.
- 역량 측정 도구의 설계
- 교육 전후의 판단 능력 변화 측정
- 직군·연령에 따른 필요 역량의 차이
연구의 위치
연구는 직접 수익을 목적으로 하지 않습니다. 다만 교육 사업에서 「무엇을 근거로 그렇게 판단하는가」라는 질문에 답하고, 국가 연구개발사업에서 연구 역량을 입증하는 근거가 됩니다.
연구 성과는 학술대회 발표와 학술지 투고를 통해 공개하며, 정기 발행물에 정리하여 제공합니다.