Knowledge Graph Construction and Applications

Members: 윤예진, 전예지, 이수형

연구방법론: Heterogeneous Graph Embbedding, LLM, Agentic AI

소개: 분자, 금융, 문서 등 다양한 영역의 복잡한 관계 데이터를 지식그래프로 구축하고, 그래프 신경망과 언어모형을 활용하여 예측, 지식 추론, 사실 확인 및 새로운 지식 발견을 수행하는 연구를 수행합니다. 지식그래프를 구축하는 작업은 매우 도전적인 연구분야입니다. 기존에 축적된 원천 데이터베이스로 부터 개체, 관계를 추출하고 그것들의 추정적인 위계를 정하는 일이 어려운 이유는 그것이 매우 다양한 맥락에서 서로 다른 구조를 가질 수 있기 때문입니다. 개념들의 위계는 어떤 관점에서 바라보는 가에 따라 다르게 설정할 수 있고 해석할 수 있습니다. 기존 분야 전문가들이 오랜 시간과 노력을 들여 만들어 온 지식의 체계와 구조를 이제는 인공지능 기술을 통해 만들고자 하는 시도를 합니다. 그리고 그것을 다양한 응용 분야의 적용하고 기존에 알려진 연구의 한계의 도전 합니다. 주식 그래프의 구축 부터, 사실관계의 확인, 특정 목적의 작업 수행을 위한 대화 시스템 구축 등 다양한 기회에 대해 탐구 하고 새로운 기술을 개발 합니다.

Funding: Ministry of Environment

Leader: 정재환