Interpretable Hierarchical Indexing for Multimodal Agentic RAG
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340066035
교육부
한국연구재단
건국대학교산학협력단
구해윤
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
기초연구
대학
서울특별시 광진구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구의 최종 목표는 멀티모달 데이터를 대상으로 Agentic RAG 환경에서 활용 가능한 해석 가능한 계층적 인덱싱 방법론을 개발하는 것임. 이를 위해 텍스트·이미지 정보를 포함하는 멀티모달 그래프를 구축하고, 데이터 간 구조적 관계를 반영한 의미 표현을 학습한 뒤, 이를 계층적 Textual ID로 변환하여 에이전트가 탐색 경로를 명시적으로 따라갈 수...
본 연구는 다음의 세 가지 핵심 연구 단계(Work Package, WP)로 구성되며, 각 단계는 순차적으로 연계되어 최종적으로 Agentic RAG 환경에서 활용 가능한 계층적 인덱싱 방법론을 완성하는 것을 목표로 함.[WP1] 멀티모달 그래프 기반 Semantic Representation 학습- 텍스트·이미지 정보를 기반으로 멀티모달 그래프를 구축하고...
본 연구의 성과는 다양한 산업 및 사회적 영역에서 활용 가능하며, 생성형 AI 기반 의사결정 시스템의 신뢰성과 설명 가능성을 동시에 향상시키는 데 기여할 것으로 기대됨. 특히 본 연구는 단순 성능 향상을 넘어, 검색 및 추론 과정 자체를 구조적으로 표현하고 추적 가능하게 만든다는 점에서 기존 RAG 기술과 차별화된 활용 가치를 가짐.먼저 추천 및 정보검색 ...