Multimodal Temporal Knowledge Graph Construction for Modeling Climate-Sensitive Infectious Disease Transmission
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340066560
교육부
한국연구재단
국립창원대학교
우도경
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
기초연구
대학
경상남도 창원시
정보/통신 > 정보이론 > 데이터베이스
본 연구는 다중소스 텍스트(WHO DONs, PubMed, KDCA)와 ECMWF ERA5 기후 재분석 데이터를 통합하여, 기후 민감 감염병(SFTS, 뎅기열, WNV 등)의 시공간 전파 패턴을 구조적으로 예측할 수 있는 멀티모달 Temporal Knowledge Graph(TKG) 자동 구축 파이프라인을 개발하는 것을 최종 목표로 한다. 이를 위해 (1)...
본 연구는 기후변화에 따른 감염병 전파 예측을 위해, 다중소스 텍스트(WHO DONs, PubMed, KDCA)와 ECMWF ERA5 기후 재분석 데이터를 통합한 멀티모달 Temporal Knowledge Graph(TKG) 자동 구축 파이프라인을 개발한다. Phase 1에서는 3개 텍스트 소스로부터 LLM 기반 트리플을 추출하고, ERA5 기후 변수(기온...
본 연구의 핵심 성과물인 기후-감염병 통합 멀티모달 Temporal KG와 RL 기반 자동 구축 파이프라인은 다음과 같이 활용한다. 첫째, WHO DONs·KDCA·ERA5를 단일 KG로 연결하여 기후 민감 감염병(SFTS, 뎅기열, WNV)의 해외 발생과 국내 유입 가능성을 기후 조건과 함께 추적하는 조기경보 데이터 인프라로 활용한다. 둘째, KDCA(질...