| 인공지능학과 김민지, 최유빈 학석연계과정생(지도교수 강재모), ‘2026 KNU Research Skill-Up’ 장려상 수상 | |||||
| 작성자 | 관리자 | 작성일 | 2026-10-15 | 조회수 | 89 |
|---|---|---|---|---|---|
| 첨부파일 | |||||
 인공지능학과 김민지, 최유빈 학석연계과정생(지도교수 강재모), ‘2026 KNU Research Skill-Up’ 최우수상 수상 검색증강생성(RAG)에서 에이전트형 AI로의 발전 흐름 분석… 신뢰성과 효율성을 고려한 연구 방향 제시 경북대학교 인공지능전공 학부연구생 김민지 학생(지도교수 강재모)과 인공지능학과 학석연계과정 최유빈 학생(지도교수 강재모)이 ‘2026 KNU Research Skill-Up 연구동향분석 포스터 경진대회’에서 최우수상을 수상했다. 두 학생은 ‘RAG to Agentic RAG: InCites 계량분석과 핵심 논문 정성분석으로 본 검색증강생성(RAG) 연구동향’을 주제로, 생성형 인공지능의 신뢰성을 높이는 RAG 기술의 발전 흐름과 향후 과제를 종합적으로 분석했다. RAG는 외부 자료를 검색하고 이를 근거로 답변을 생성해, 거대언어모델이 사실과 다른 정보를 제시하는 ‘환각’ 현상과 최신 정보 반영의 한계를 보완하는 기술이다. 최근에는 AI가 스스로 검색의 필요성을 판단하고, 정보를 수집·검증하며 계획을 수정하는 ‘에이전틱 RAG(Agentic RAG)’로 연구가 확장되고 있다. 연구팀은 Web of Science와 InCites를 활용해 수집한 RAG 관련 논문 5,159편을 대상으로 연구 규모, 인용 영향력, 국가·기관별 연구 현황, 국제협력 및 유엔 지속가능발전목표(SDGs)와의 연계성을 분석했다. 또한 핵심 논문 16편과 보조 논문 3편을 검토해, 각 기술 단계에서 검색·추론·검증 방식이 어떻게 변화했는지 비교했다. 분석 결과, 설정한 검색 범위에서 RAG 관련 논문은 2024년 약 700편에서 2025년 약 2,600편으로 증가했으며, 에이전틱 RAG 관련 논문도 같은 기간 약 10배 늘어난 것으로 나타났다. 전체 RAG 연구의 분야 정규화 인용 영향력 지수(CNCI)는 2.06으로 세계 평균인 1을 웃돌았다. 지속가능발전목표와 연계된 연구에서는 보건 분야가 가장 큰 비중을 차지해, 신뢰할 수 있는 정보 제공이 중요한 영역으로 RAG의 활용이 확대되고 있음을 확인했다. 특히 이번 연구는 RAG의 발전을 검색 정확도의 향상뿐 아니라, 검색과 추론, 검증을 결정하는 주체가 사전에 정해진 절차에서 자율적인 AI 에이전트로 이동하는 과정으로 설명했다. 이와 함께 자율성이 높아질수록 처리 비용과 응답 시간, 반복 수행의 안정성 등을 함께 고려해야 한다는 점을 제시했다. 이를 바탕으로 작업에 적합한 자율성 수준을 선택하고, 반복 횟수와 종료 조건을 명확히 설계하는 것이 중요하다고 강조했다. 이번 수상은 학생들이 빠르게 변화하는 AI 연구 흐름을 정량적 데이터와 핵심 논문 분석으로 연결하고, 기술의 가능성과 한계를 균형 있게 살펴봤다는 점에서 의미가 있다. 연구 결과는 의료·교육 등 높은 신뢰성이 요구되는 분야의 RAG 시스템 설계와 후속 연구 주제 발굴을 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다. |
|||||
