본 연구에서는 LLM의 지식 충돌을 예측하고 완화하는 두 단계 디코딩 방법인 동적 인지 조화 디코딩(DCRD)을 제안합니다. DCRD는 어텐션 맵을 분석하여 컨텍스트 충실도를 평가하고 잠재적 충돌을 예측하며, 이를 바탕으로 두 가지 디코딩 경로 중 하나를 선택합니다. ConflictKG 벤치마크를 통해 실험한 결과, DCRD는 기존 방법보다 뛰어난 성능을 보이며 최첨단 성능을 달성했습니다.