와이즈넛, ‘멀티모달 RAG’ 연구 개발 2차년도 완료 작성일 12-19 8 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">기존 텍스트 기반 RAG에서 음성, 이미지, 영상 등 멀티모달 RAG로 확장하는 연구</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="f4JfAr4qTc"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7b2ad33999b5bc1ecad8ff42ebb8e475b4f35e236ea0c0152190a70ed9856dea" dmcf-pid="48i4cm8BvA" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/19/dt/20251219145206438linv.jpg" data-org-width="504" dmcf-mid="Vs87JaztWk" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/19/dt/20251219145206438linv.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="f6e9e2813075b6b0acc5229b23d3282bed055b52484d5cd08d4b9151977762aa" dmcf-pid="86n8ks6bhj" dmcf-ptype="general"><br> AI 에이전트 전문기업 와이즈넛(대표이사 강용성)은 과학기술정보통신부 주관 정보통신방송기술개발사업 중 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 ‘멀티모달 데이터 입력 기반 검색증강생성 기술 개발’ 과제의 2차년도 연구를 완료했다고 19일 밝혔다.</p> <p contents-hash="5ed738673b2e5965b242071108fe9ef577bec13c8235ec626a91feb03368bacc" dmcf-pid="6PL6EOPKyN" dmcf-ptype="general">이번 연구는 와이즈넛이 주관하고, 세종대학교 산학협력단, 미소정보기술, 한국전자기술연구원이 공동 수행하고 있다. 오는 27년까지 총 4년에 걸쳐 추진된다.</p> <p contents-hash="e7dbe6726312218bf7ccfddb451e12f5723cb8d7194082db8d4ca1488391c231" dmcf-pid="PQoPDIQ9ha" dmcf-ptype="general">본 과제는 초거대언어모델(LLM)이 가진 최신 정보 유지 문제, 할루시네이션, 도메인 지식 부족, 대규모 컴퓨팅 자원 소요 등의 구조적 한계를 보완하는 멀티모달 RAG 기술 개발을 목표로 한다.</p> <p contents-hash="e4d420387ff3ad1502757418e20f372b1e10b87a085e2df1f19ba6689fa07c5a" dmcf-pid="QxgQwCx2Sg" dmcf-ptype="general">멀티모달 RAG(검색증강생성) 기술은 기존 텍스트 중심 AI 모델 대비 음성, 이미지, 영상 등 보다 다양한 정보 맥락을 반영하고 사용자 의도를 보다 정밀하게 파악할 수 있어, 다양한 산업 분야에서 AI 에이전트 도입을 위한 핵심 기반 기술로 요구되고 있다.</p> <p contents-hash="dda8b7087e83af97093ab7ca43e9aeb33f936dd927abc2498af820b4140d7ff7" dmcf-pid="xMaxrhMVho" dmcf-ptype="general">와이즈넛은 본 연구를 총괄 수행하며, △자체 RAG 기술 기반 멀티모달 데이터 기반 질의 이해 및 답변 생성 기술부터 △LLM 성능 향상을 위한 언어모델 최신화 기술 △효율적인 데이터 학습과 관리를 위한 RAG 데이터 파이프라인 구축 등에 주력하고 있다.</p> <p contents-hash="0481ab6a866c9b324d9825b9b939889991202f7b63420bc6cd877e15a68a2426" dmcf-pid="yW3yb4WIvL" dmcf-ptype="general">2차년도에는 1차년도에서 설계한 기술 구조를 바탕으로 멀티모달 데이터 통합관리 기술 개발을 본격 추진했다. 텍스트·이미지 등 서로 다른 데이터를 의미단위로 구조화하고 연결하는 기술과 함께, 학습 데이터의 최신성 유지를 위해 멀티모달 데이터 기반 LLM 활용 기술을 개발하고, 사용자의 질문 의도를 이해해 보다 적절한 답변을 생성하는 기능을 고도화했다.</p> <p contents-hash="36a3ab5d320ff393557bbf72eaa540bcf0a4f42b782b0ee4c8853e2701b0ebbd" dmcf-pid="WY0WK8YCyn" dmcf-ptype="general">향후, 과제는 참여기관을 통해 의료(전남대학교병원), 법률(앤쌤), 제조(JB주식회사), 미디어 광고(SBSi) 등 복잡하고 효율적인 작업이 필요한 비즈니스 영역에서의 실증을 단계적으로 추진하여 실제 산업 적용 가능성과 실효성을 면밀히 확인할 예정이다.</p> <p contents-hash="96947cb7046cec290ae948b1da3324d0592702bbdba784223f5185d580abbbef" dmcf-pid="YPL6EOPKvi" dmcf-ptype="general">강용성 대표이사는 “멀티모달 RAG 기술은 정보 접근성과 이해의 범위를 확장해 공공과 산업 현장에서 AI를 활용하기 위해 반드시 필요한 기술”이라며, “와이즈넛은 본 연구를 통해 복합 데이터 환경에서도 신뢰할 수 있는 AI 에이전트 기술 토대를 마련하고, 공공과 산업 전반에서 신뢰받는 AI 에이전트 생태계 구축에 기여해 나가겠다”고 밝혔다.</p> <p contents-hash="8a15bf93911bdffb6262ea3ef0e4d081110876dc15e11659798080ac6e23a556" dmcf-pid="GQoPDIQ9yJ" dmcf-ptype="general">박용성 기자 dragon@dt.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 "사과도 해명도 없다"..박나래 143초 영상, 매니저 폭로 의식했나 12-19 다음 *캐럴 뚫고 역주행 ‘떡상’…아일릿 ‘낫 큐트 애니모어’, 숏폼 타고 美 강타 12-19 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
