연구진은 Vision-Language Model(VLM)의 지형지물 편향 문제를 분석하고, Bias Intensity(BI)와 Bias Harmfulness(BH)라는 지표를 제시했어요.
HoloGeo 프레임워크를 통해 증거 기반 추론을 강화하여 지형지물 편향을 완화하고, IM2GPS3K와 YFCC4k에서 기존 VLM보다 뛰어난 성능을 보였어요.
BF-30k 데이터셋을 활용하여 다양한 시각적 단서에 대한 균형 잡힌 주의를 유도하고, LandmarkBias-3K 벤치마크에서 우수한 결과를 얻었어요.