[발표기술-2] LLM 기반 근거검색 및 팩트체킹 기술

기술개요

- 정답 레이블(unlabeled data) 없이 학습 가능한 대조학습 기반 임베딩 기술로,  뉴스 텍스트와 무관한 이미지 탐지,  날조된 인용구(quote) 탐지, 텍스트–이미지 멀티모달 의미 정합성 판단 등을 수행함- 반사실적 텍스트 , 시각–언어 임베딩 모델 구조 등을 통해 기존 CLIP·SimCSE 등 범용 임베딩 대비, 뉴스·미디어 도메인 특화 성능을 향상시킴

특허정보

특허명	출원번호(등록번호)
뉴스 텍스트와 관련성이 떨어지는 이미지 탐지를 위한 이미지-텍스트 사전학습 방법 및 탐지	KR 10- 2024-0030158
대조학습 기반의 날조된 뉴스 인용구 탐지 방법 및 장치	KR 10- 2024-0030153

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• 기술개요

  - 정답 레이블(unlabeled data) 없이 학습 가능한 대조학습 기반 임베딩 기술로,  뉴스 텍스트와 무관한 이미지 탐지,  날조된 인용구(quote) 탐지, 텍스트–이미지 멀티모달 의미 정합성 판단 등을 수행함

  - 반사실적 텍스트 , 시각–언어 임베딩 모델 구조 등을 통해 기존 CLIP·SimCSE 등 범용 임베딩 대비, 뉴스·미디어 도메인 특화 성능을 향상시킴

  
  
• 기술의 차별성

  - 레이블이 없는 데이터 기반의 대조학습 구조를 통해 고비용 라벨링 과정이 요구되지 않음

  - 기존 CLIP·SimCSE 등 일반 모델이 사용하지 않는 도메인 지식 기반 샘플링 전략을 활용하여, 텍스트 및 멀티모달 의미 표현을 더 정확하게 학습 가능함

  - 이미지–텍스트 또는 인용구–본문 간의 ‘대표성·유사성’ 관계를 직접 판별하는 구조를 통해 탐지 성능을 향상시킴

• 응용분야

  뉴스·미디어 검증 분야

  - 가짜뉴스 탐지(이미지-텍스트 불일치, 날조 인용구 등)

  
  

  SNS·커뮤니티 플랫폼

  - 대표 이미지 불일치 감지, 허위 조작 게시물 자동 탐지, 광고·홍보 이미지의 사실성 검증

  
  
• 시장동향

  - 글로벌 멀티모달 AI 시장의 규모는 2024년 17억 4천만 달러에서, 연평균 성장률 4.8%로 성장하여 2032년에는 158억 9천만 달러에  달할 것으로 전망됨

  - 다양한 형식의 비정형 데이터 분석에 대한 수요 증가, 복잡한 작업을 해결하는 멀티모달 AI의 능력, 생성형 AI 기술을 통한 생태계 발전 가속화 등에 의해 지속적인 시장 성장이 예상됨

  - GPT 및 Gemini와 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 점점 더 다중 모드화되고 있으며, 텍스트를 중앙 명령, 쿼리 및 기본 출력 형식으로 사용하여 시장 기반을 공고히 하는 생성적 AI 개발이 가속화 추세임

  
  
• 기술완성도
  TRL
  01

  기초이론/실험

  TRL
  02

  실용 목적의 아이디어/특허 등 개념 정립

  TRL
  03

  연구실 규모의 성능 검증

  TRL
  04

  연구실 규모의 부품/시스템 성능 평가

  TRL
  05

  시제품 제작/성능 평가

  TRL
  06

  Pilot 단계 시작품 성능 평가

  TRL
  07

  Pilot 단계 시작품 신뢰성 평가

  TRL
  08

  시작품 인증/표준화

  TRL
  09

  사업화