국가R&D로 수행 중인(또는 수행된) 연구과제 정보입니다. ■ 과제 개요 · 과제명: 멀티 에이전트와 MoE를 활용한 AI-Native TRIZ 기반 지능형 기술문제해결 및 기술진화예측 프레임워크 · 예산사업명: 개인기초연구(과기정통부) · 기준년도: 2026년 · 총 연구기간: 2026-09-01 ~ 2028-08-31 · 당해연도 연구기간: 2026-09-01 ~ 2027-08-31 · 수집 분야: 경영 ■ 수행 주체 · 과제수행기관: 동국대학교산학협력단 · 연구책임자: 윤병운 · 부처명: 과학기술정보통신부 ■ 연구비 (당해년도) · 정부투자연구비: 63,362,000원 ■ 한글키워드 · 인공지능 기반 트리즈, 멀티 에이전트, 기술진화, 기술예측, 전문가 조합 ■ 영문키워드 · AI-Native TRIZ, Multi-Agent, Technology Evolution, Technology Prediction, Mixture of Experts ■ 연구내용 가. 1차년도: AI-Native TRIZ 개발■ (1-1) TRIZ 공학변수의 데이터셋 수집 및 정제- TRIZ 문헌과 기술문서(특허, 논문, 기술 보고서 등)에 대해 LLM 기반의 Entity Extraction 및 Semantic Triple 추출을 통해 문맥중심의 공학변수 정의를 통해 기존의 고전적 정의를 … ■ 원문 확인 · 과제고유번호: 2710113254 · NTIS 과제상세페이지: https://www.ntis.go.kr/project/pjtInfo.do?pjtId=2710113254 (NTIS 로그인 후 조회할 수 있습니다) ※ 출처: 국가과학기술지식정보서비스(NTIS) — 공공저작물 제1유형(출처표시) 위에 없는 상세 정보는 NTIS 과제상세페이지에서 확인해 주세요.