Multi-Table Structural Understanding for LLM-Based Natural Language Querying in Real-World Databases
이공학학술연구기반구축(R&D) · 박사과정생연구장려금지원
2026년
2340064995
교육부
한국연구재단
중앙대학교산학협력단
강유진
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,250만원
1,250만원
응용연구
대학
서울특별시 동작구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
재작성 (1,333자 목표, 여유분 확보)본 과제의 최종 목표는 다중 테이블 구조를 직렬화 손실 없이 인코딩하고, 테이블 간 복합 관계를 추론 시점(inference-time)에서 효율적으로 활용하는 LLM 기반 구조적 추론 프레임워크 개발이다. 이는 연구책임자의 선행 연구인 GRIT(EMNLP 2025, 1저자)이 최초로 실증한 \"LLM이 다중 테이블 관...
본 과제는 Representation 수준 개선과 Reasoning 수준 개선의 두 축으로 구성된다. 전자는 \"LLM이 테이블을 어떻게 인식하는가\"에 대한 구조적 재설계이며, 후자는 그 위에서 다중 테이블 관계를 \"어떻게 추론하는가\"에 대한 프레임워크 확장이다.Representation 수준 개선 - 단일 테이블 구조 이해: 첫째, LLM 내부 구조 인식 ...
... 전사적 AX(AI Transformation)를 가속하는 핵심 기반 기술로 작용하며, 국가 디지털 전환 정책 및 「데이터 산업진흥 및 이용촉진에 관한 기본법」의 실효성을 뒷받침하는 기술적... 출발점으로 삼아 구조화 데이터 이해 분야의 독립 연구자로 자리매김하고, 기업의 AX 실현에 직접 기여하는 응용 연구를 지속적으로 수행하여 국가 디지털 경쟁력 강화에 기여하고자 한다.