고구려·발해 와당 분류 검색 쿼리 조정 프레임워크

RAG를 확장하여 이미지 기반 데이터에 적용하기 위해 제안된 접근법으로, 이미지-텍스트 융합 검색 및 생성 구조를 중심으로 설계된 시스템이다. 이는 이미지의 특징을 RAG 검색에 적합한 형태로 출력하여 보다 정확한 멀티모달 응답을 생성하는 것을 목적으로 한다.

연구 결과, 이미지-텍스트 융합 검색과 지식 템플릿 삽입을 통해 고구려·발해 와당과 같은 멀티모달 데이터를 효과적으로 처리할 수 있음을 확인하였다. 따라서 이는 문화유산 분석을 넘어 다양한 산업 분야에서 이미지 템플릿을 활용하는 범용 검색 프레임워크로 확장 가능하다.

학술대회자료

저널정보: 한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2025년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회

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본 연구는 기존 LLM의 문맥 처리 한계와 외부 지식 활용 부족 문제를 해결하기 위해, RAG를 확장한 멀티 모당 가이드라인 파이프라인을 제안한다. 고구려·발해 와당 이미지를 대상으로 가이드라인 템플릿을 구축하 ... 전체 초록 보기

#AI #LLM #RAG #Multimodal #Guideline Pipeline #Goguryeo-Balhae roof tile

UCI(KEPA) : I410-151-26-02-095605471

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
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	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드