Natural Language Processing

자연어처리

Natural Language Processing

자연어처리

자연어처리(NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 생성할 수 있게 하는 인공지능의 핵심 분야입니다. 본 연구실에서는 대규모 언어 모델(LLM), Text-to-SQL, 질의응답 시스템, 문서 요약, 감성 분석 등 다양한 NLP 태스크를 연구합니다.

특히 GPT, BERT, LLaMA 등 최신 언어 모델을 활용한 실용적인 응용 시스템 개발에 주력하고 있으며, 한국어 자연어처리에 특화된 연구도 진행하고 있습니다.

NLP

LLM

GPT

BERT

Text-to-SQL

RAG

Sentiment Analysis

NER

Question Answering

Korean NLP

Key Technologies

본 연구 분야에서 활용하는 핵심 기술 스택

Large Language Models (GPT-4, Claude, LLaMA)

BERT, RoBERTa, ELECTRA

Hugging Face Transformers

LangChain & LlamaIndex

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Text-to-SQL & Semantic Parsing

Named Entity Recognition (NER)

Sentiment Analysis

Text Summarization

Korean NLP (KoBERT, KoGPT)

Research Topics

주요 연구 주제 및 세부 연구 분야

Text-to-SQL

자연어 질의를 SQL 쿼리로 자동 변환하는 시맨틱 파싱 연구

RAG 시스템

검색 증강 생성(RAG) 기반 지식 기반 질의응답 시스템 개발

LLM 파인튜닝 & 프롬프트 엔지니어링

도메인 특화 언어 모델 학습 및 효과적인 프롬프트 설계 연구

문서 이해 & 정보 추출

NER, 관계 추출, 이벤트 추출 등 문서 분석 기술 연구

한국어 자연어처리

한국어 특성을 고려한 형태소 분석, 개체명 인식, 감성 분석 연구

주요 성과

금융 특화 Text-to-SQL 솔루션 개발
AI 기반 공무원 학습지원 플랫폼 개발
언어모델 기반 SQL 생성 기술 자문
AI 기반 추천 시스템 자문 다수

대표 연구과제

금융분야 환경에 대응 가능한 생성형 언어모델 기반 Text-to-SQL 솔루션 서비스
대규모 언어 모델 기반 공무원 수험생의 AI 학습지원 플랫폼
언어모델 기반 SQL 생성 기술 자문

전체 연구과제 보기

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