연구진은 모델이 과거 데이터를 기반으로 학습하지만 미래의 변화된 데이터에 적용될 때 발생하는 시간의 영향을 고려한 KARITA라는 새로운 방법을 개발했어요.
KARITA는 불확실성, 특징 변화 등 다양한 시간 변화를 포착하고, MeSH 같은 의료 온톨로지 등 풍부한 지식 소스를 활용하여 학습을 지원해요.
임상, 법률, 과학 분야의 다양한 데이터셋에서 실험한 결과, KARITA는 시간 적응 측면에서 꾸준히 성능 향상을 보여주며 지식 통합의 중요성을 입증했어요.