Graph-Augmented LLM Agent Framework
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113638
과학기술정보통신부
한국연구재단
한국외국어대학교
이준현
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2028.08.31
6,402만원
6,402만원
기초연구
대학
서울특별시 동대문구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
... LLM 입력으로 재조합하는 방식에 의존한다. 이러한 방식은 단기적인 문서 검색에는 유용하지만, 정보 간의 다차원적 관계, 장기적으로 누적되는 지식의 변화, 복합적인 추론 경로를 체계적으로 보존하고 ... 않은 잠재 관계를 보강하는 데 활용된다. 이를 통해 본 연구는 단순 검색 기반 LLM 보조 시스템이 아니라, 장기 기억, 구조적 지식 표현, 위상 인지 압축, 속성 보존, 잠재 관계 보강이 ...
... 지식 그래프를 연계하는 자료구조를 설계한다. 마크다운 위키는 문서 단위의 서술적 지식과 요약 정보를 저장하는 역할을 하고, Neo4j 지식 그래프는 엔티티, 관계, 속성, 시간 정보를 노드와 ... 있거나, 관계가 간접적으로만 드러나는 상황에서 유용하다. 다만 본 과제에서는 자율 진화형 그래프 시스템 전체를 구현하기보다는, 다중 홉 추론을 보조하는 제한적 관계 보강 모듈로 범위를 설정한다. ...
... 연구는 향후 자율형 지식 관리 에이전트, 연구 보조 에이전트, 도메인 특화 의사결정 지원 시스템의 핵심 인프라로 활용될 수 있다.연구실 차원에서는 본 과제의 성과를 후속 기초·응용 연구로 ... 리스크 분석을 수행하는 데 적용할 수 있다. 의료·과학 문헌 분야에서는 여러 논문, 임상 정보, 실험 결과를 교차 검증하여 특정 주장이나 가설을 뒷받침하는 증거 경로를 탐색하는 데 활용할 ...