와이즈넛

와이즈넛, ‘멀티모달 RAG’ 연구 개발 2차년도 완료
등록일	2025-12-19	조회수	16	이름	홍보팀
- 기존 텍스트 기반 RAG에서 음성, 이미지, 영상 등 멀티모달 RAG로 확장하는 연구 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. 이러한 상황 속, AI 에이전트 전문기업 와이즈넛(096250, 대표이사 강용성)은 과학기술정보통신부 주관 정보통신방송기술개발사업 중 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 ‘멀티모달 데이터 입력 기반 검색증강생성 기술 개발’ 과제의 2차년도 연구개발을 완료했다고 19일 밝혔다. 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. 이번 연구는 와이즈넛이 주관하고, 세종대학교 산학협력단, 미소정보기술, 한국전자기술연구원이 공동 수행하고 있다. 오는 27년까지 총 4년에 걸쳐 추진된다. 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. 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. 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. 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.

와이즈넛, ‘멀티모달 RAG’ 연구 개발 2차년도 완료

등록일

2025-12-19

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홍보팀

- 기존 텍스트 기반 RAG에서 음성, 이미지, 영상 등 멀티모달 RAG로 확장하는 연구

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.

이러한 상황 속, AI 에이전트 전문기업 와이즈넛(096250, 대표이사 강용성)은 과학기술정보통신부 주관 정보통신방송기술개발사업 중 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 ‘멀티모달 데이터 입력 기반 검색증강생성 기술 개발’ 과제의 2차년도 연구개발을 완료했다고 19일 밝혔다.

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.

이번 연구는 와이즈넛이 주관하고, 세종대학교 산학협력단, 미소정보기술, 한국전자기술연구원이 공동 수행하고 있다. 오는 27년까지 총 4년에 걸쳐 추진된다.

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.

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.

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.

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.

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