[R&D 프로젝트 공고] 온프레미스·API LLM AI Agents 시스템 개발 및 응용

매칭 진행 중

30093

온프레미스·API LLM AI Agents 시스템 개발 및 응용

공고에 관심 있어요

기업 용역

정부 지원 과제

기술 이전

을 함께 진행할

기업

을 찾는 공고입니다.

본 연구는 온프레미스 및 API 기반 LLM을 활용해 협업 분야별 문제를 해결하는 AI Agents 시스템을 개발·고도화하는 것을 목표로 합니다. PEFT(Parameter Efficient Fine-Tuning), LoRA(Low-Rank Adaptation), Prompt Engineering 등으로 과제 성능을 확보하고, LLM API(초대형 모델)와 온프레미스 LLM을 병행 활용하는 Agents 시스템을 현장 적용 관점에서 개발합니다.

게시자 유형

연구실

핵심 키워드

LLM

AI Agents

Fine-tuning

과제 규모

협의 가능

공고 마감일

2026-08-31

연구실 소개

가톨릭대학교 컴퓨터정보공학부 Intelligent Data Analytics Laboratory(IDAL)은 인공지능 응용을 연구하는 연구실로, On-premise 로컬 LLM(Large Language Model), 인공지능 기반 의료·헬스케어 문제 해결, AI Agents 기술, 인공지능 응용 융합(경제 분야 공급망 분석, 의류학 분야 지속가능한 자원 순환, 제품 결함 탐지 등)을 연구하고 있습니다.

대표 연구 분야

1. On-premise 로컬 LLM 기반 의료 질의응답 모델 - sLM을 통한 저자원 로컬 환경에서의 의료 질의응답 기술 보유 2. 의료 도메인 특화 언어 모델 학습 기술 - 한국어·의료 특화 언어 모델 KM-BERT(Korean Medical BERT)의 Pre-training 학습 기술 보유 3. 인공지능 기반의 타분야 융합 연구 - LLM 기반 뉴스 기사 분석을 통한 원자재 수요·공급망 자동추출 기술 보유, 의류학 분야 스와치 생성 모델 개발

정부과제 / 산학협력 경험

- (정부과제) 2021.06~2024.05 교육부 "딥러닝 자연어처리 모델 기반 정보 추출을 통한 대규모 의료 텍스트 기록의 정형화 기법 개발" 수행 (총사업비 2.1억 원 / 연구책임자) - (산학협력/연구용역) 2024.11~2025.01 (주)틸더 "중독질환 관련 상담 서비스 데이터 기반 개체명 인식 AI 알고리즘 개발 및 검증" 수행 (0.1억 원 / 연구책임자) - (정부과제) 2025.09~2028.08 과학기술정보통신부 "MoE-LLM 기반 의료 비정형 텍스트 정형화 모델 및 로컬 구동형 저자원 정형화 모듈 개발 연구" 수행중 (1.9억 원 / 연구책임자)

연구 희망 개요

연구 희망 및 관심 주제

온프레미스 및 API LLM 기반 AI Agents 시스템 개발 및 응용 - 협업 분야에 따라 정의되는 문제를 대상으로 LLM의 PEFT, LoRA, Prompt Engineering 등을 적용해 성능을 확보하고, LLM API(초대형 모델) 및 온프레미스 LLM을 병행 활용하는 AI Agents 시스템을 개발·고도화합니다.

협력 가능 분야

- LLM Tuning 방법론 연구 - AI Agents 시스템 구축 연구 - 온프레미스 로컬 구동형 LLM 연구

본 연구 관련 연구실 특장점

- 저자원 로컬 구동형 LLM 질의응답 모델 기술 보유 - 언어모델 기반 텍스트 데이터 분석 논문·특허 보유 - 헬스케어를 비롯한 다양한 융합연구 경험 보유