DKCD는 의료, 금융, 교육 등 고도의 전문 지식을 요구하는 분야에서 비정형 데이터로부터 인과 관계를 발견하는 새로운 프레임워크입니다. 기존 방법은 LLM의 일반적인 지식을 활용하지만, 도메인 지식 부족으로 잠재 요인 식별 및 데이터 주석의 신뢰성 문제가 있었습니다. DKCD는 지식 마이닝, 지식 기반 인과 관계 추론, 인과 구조 발견의 세 가지 구성 요소로 이루어져 있으며, 두 가지 데이터셋에서 기존 방법보다 성능이 향상되었습니다.