Agentic AI-Powered Visual Analytics: A Human-Agent Collaboration Framework for Transportation Big Data Exploration
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710113824
과학기술정보통신부
한국연구재단
광운대학교
신동화
3명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
4,514만원
4,514만원
기초연구
대학
서울특별시 노원구
정보/통신 > 정보이론 > Human Computer Interface
본 연구의 최종 목표는 Agentic AI와 인간 분석가가 시각화를 매개로 협업하여 교통 빅데이터로부터 깊이 있는 인사이트를 도출할 수 있는 시각적 분석 프레임워크를 설계, 구현, 실증하는 것이다. 자율적 도구 사용과 다단계 추론이 가능한 Agentic AI는 데이터 분석의 새로운 협업 파트너로 부상하고 있으나, 자율 에이전트가 분석 과정에 통합될 때 분석가의 통제권과 ...
... 형성연구를 통한 분석 워크플로우와 Agentic AI 활용 시 한계점 관찰2. 기존 LLM 기반 데이터 분석 도구의 한계 분석 (분석가 통제권, 검증 가능성 측면)3. 인간-에이전트 협업 인터페이스 ... 통합 (ReAct, Chain-of-Thought 기반 추론을 시각화 환경에 결합)2. 교통 빅데이터 시공간 탐색을 위한 시각적 분석 환경 설계 (OD 흐름, 다중 시각화, 다단계 집계)3. 에이전트의 ...
... 핵심 알고리즘의 특허 출원 추진2. 시스템을 오픈소스로 공개함으로써 본 분야 연구 생태계에 기여[산업적 측면]1. 스마트시티, MaaS, 도시 모빌리티 운영 최적화, 물류 라우팅 등 시공간 데이터 분석이 필수적인 공공, 민간 영역에 직접 적용2. 국내외 산업체 및 공공기관과의 협력을 통한 실질적 활용 도모3. 보편적 교통 데이터 표준을 준수하도록 설계하여 국내외 도시의 교통 분석 ...