이종데이터 기반 상식 추출·이해·추론 연구

Commonsense Extraction, Understanding, and Reasoning from Heterogeneous Data Research

연구 내용

이종데이터에서 상식을 추출하고 지식베이스를 구성해 이해와 추론을 수행하는 기계학습 및 대화형 에이전트 연구

본 연구는 이종데이터로부터 상식에 해당하는 지식을 추출하고, 이를 지식베이스 형태로 조직해 이해와 추론에 활용하는 절차를 개발합니다. 기계학습 기반 모델이 서로 다른 데이터 소스를 정합적으로 통합하도록 학습 전략을 구성하고, 대화형 에이전트가 질문에 대해 지식베이스를 기반으로 추론 결과를 생성하도록 설계합니다. 또한 상식 기반 추론에서 발생하는 오류를 줄이기 위해 지식 추출-정제-활용 단계의 일관성을 확보하는 데 중점을 둡니다.

관련 프로젝트

1건

연구 흐름

2022년에는 이종데이터로부터 상식 추출을 수행하기 위한 학습 기반 접근을 정립했습니다. 이어서 추출된 정보를 이해와 추론에 연결하기 위해 지식베이스 구성을 강화하는 방향으로 연구를 확장했습니다. 2022년 말부터 2026년까지는 지식베이스 기반 대화형 에이전트로 응답을 생성하는 흐름을 구체화하고, 상식기반추론이 실제 대화 시나리오에서 안정적으로 동작하도록 절차를 개선했습니다. 현재는 이종데이터 통합과 추론 품질을 함께 높이는 방향으로 진행 중입니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

이종데이터 통합
상식 지식 추출
지식베이스 자동 구성
대화형 질의응답
추론 기반 상담
지식 정제 파이프라인
규칙 및 관계 생성
대화 시나리오 추론
데이터 정합성 검증
에이전트 지식 활용