본 연구는 뇌졸중 관련 논문을 이용하여 지식 그래프(KG)를 구축하는 SKG-LLM 모델을 제시합니다. 수학적 모델과 대규모 언어 모델(LLM)인 GPT-4를 활용하여 생물 의학 문헌에서 복잡한 관계를 추출하고 구성하여 뇌졸중 연구에서 KG의 정확성과 심도를 높입니다. GPT-4를 데이터 전처리 및 임베딩 추출에 사용하여 KG를 구축하였으며, 정밀도와 재현율을 평가 지표로 성능을 측정했습니다. Wikidata와 WN18RR과 비교하여, 특히 정밀도와 재현율에서 우수한 성능을 보였으며, 전문가 검토를 거쳐 정밀도 0.923, 재현율 0.918을 달성했습니다. 구축된 지식 그래프는 13가지 유형의 노드 2692개와 24가지 유형의 에지 5012개로 구성됩니다.
