A Study on Knowledge Graph-based LOD Construction for Modern Figures and Knowledge-Augmented Generation (KAG) Models for LLM Integration
인문사회기초연구 · 신진연구자지원사업(인문사회)
2026년
2340061263
교육부
한국연구재단
한국학중앙연구원
김바로
1명
2026.06.01 ~ 2027.02.28
2026.06.01 ~ 2029.05.31
1,755만원
1,755만원
기초연구
출연연구소
경기도
... 역사 지식 보충 생성(KAG, Knowledge-Augmented Generation) 모델의 표준을 정립하고자 한다.1. 고신뢰 근대 한국 인물 LOD(Linked Open Data) 클라우드 구축 국사편찬위원회, 한국학중앙연구원 등 여러 기관에 산재한 직원록, 인물카드, 회사조합자료, 학력자료 등 이질적인 사료군을 인물 중심으로 통합한다. 단순한 정보 병합을 넘어, 관료, 기업인, ...
1. 연구 목적본 연구는 파편화되어 존재하는 한국 근대 인물 정보를 시맨틱 데이터로 통합하고, RDF-star 및 Bio CRM 모델을 적용하여 디지털 사료 비판 정보가 내재된 고신뢰 지식 그래프를 구축하는 데 목적이 있다. 기존의 인물 데이터베이스는 단순 정보 나열이나 단편적인 관계 기술에 그쳐, 연구자별로 상충하는 해석이나 사료의 불확실성을 수용하는 데...
본 연구는 파편화된 근대 인물 정보를 시맨틱 데이터로 통합하고 RDF-star 기반의 사료 비판 모델을 구축함으로써, 다음과 같은 학술적·기술적·사회적 기대효과를 창출하고자 한다.1. 학술적 측면: 디지털 사료 비판 방법론의 정립과 인문학 연구의 심화- 역사 데이터의 엄정성 확보: 기존의 디지털 인문학 프로젝트가 정보의 연결(LOD)에 집중했다면, 본 연구...