연구진은 기존 지식 그래프 질문 생성(KGQG) 벤치마크의 한계로 시간적 제약이 반영되지 않는다는 점을 지적했어요. 시간적 제약이 반영된 질문 생성(TKGQG)을 위해 시간적 표현과 제약 조건을 고려한 벤치마크 구축 프레임워크 ChronoQG를 제안했어요. ChronoQG는 다양한 시간적 지식 그래프에서 16,011개의 검증된 질문을 생성했으며, 기존 LLM 기반 모델들이 시간적 제약 보존에 어려움을 겪는다는 결과를 확인했어요.