| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 프로젝트명 | 일반 벤치마크를 활용한 LLM 내부 파라미터 확장과 온톨로지 기반 지식 증강 기법의 실증적 성능 비교 및 융합 방법론 연구 |
| 서비스명(브랜드) | |
| 트랙 | 연구 |
| 팀명 | Alltology |
| 팀구성 | 박세령, 이다영, 손현경 |
| 팀지도교수 | 황의원 교수님 |
| 무엇을 만들고자 하는가 | 기존 모델과 온톨로지가 탑재된 모델의 성능(정확도) 비교한 연구논문 |
| 고객 (누구를 위해) | LLM 모델의 답변 정확도 향상 |
| Pain Point (해결할 문제) | 할루시네이션을 비롯한 정확도 문제를 개선하기 위해서 |
| 사용 기술 | 온톨로지 |
| 기대 효과 | 미디어 분야의 LLM 모델의 답변 정확도 향상 (헐루시네이션 감소 효과) |
| GitHub Repo | https://github.com/Ontology0/Graduation-Project |
| Team Ground Rule | Team Ground Rule |
| 최종수정일 | 2026/03/11 |