Automated Prompt Optimization for Large Language Models in Outlining Mild Cognitive Impairment(APOLLO)
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710113894
과학기술정보통신부
한국연구재단
고려대학교
김찬우
14명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
4,487만원
4,487만원
개발연구
대학
서울특별시 성북구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
... 학습된 분류 LLM” 구조를 “sLLM 기반 프롬프트 생성기 + 고정된 LLM 추론” 구조로 전환함으로써, 치매 선별의 핵심 병목을 탐지 LLM 재학습이 아닌 프롬프트 생성·선택·최적화 문제로 ... 발화와 ASR 기반 음성 단서까지 확장하여, 향후 Audio/Speech LLM을 포함한 멀티모달 디지털 치매 선별 시스템으로 발전 가능한 기반 기술을 확보하는 것을 목표로 한다.
본 연구는 ADReSS/DementiaBank의 쿠키 도둑 그림 묘사 과제를 기반으로, 치매 선별에 필요한 시각·언어 단서를 구조화하고 이를 고정된 탐지 LLM에 적합한 프롬프트와 CoT 추론 구조로 변환하는 sLLM 기반 프롬프트 생성·최적화 프레임워크를 개발한다. 이를 위해 그림 속 핵심 객체·행동에 해당하는 시각 단서와 환자 발화 전사문에서 나타나는 ...
본 연구를 통해 개발되는 sLLM 기반 프롬프트 생성·최적화 프레임워크는 치매 조기 선별을 위한 비침습적 디지털 스크리닝 기술로 활용될 수 있다. 기존의 병원 중심 진단은 전문 인력과 검사 환경에 대한 의존도가 높으나, 본 연구는 그림 묘사 발화와 시각·언어 단서를 기반으로 고정된 LLM의 추론을 유도하므로, 향후 병원, 요양기관, 원격진료 환경에서 반복적이고 ...