본 논문은 페로브스카이트 태양전지(PSC) 연구 분야의 효율적인 지식 관리 및 추론 시스템 구축을 목표로 한다. 1,517편의 논문을 기반으로 한 도메인 특화 지식 그래프 Perovskite-KG를 구축하고, Perovskite-Chat(55,101개의 질문-답변 쌍)과 Perovskite-Reasoning(2,217개의 재료 과학 문제) 두 개의 보완적인 데이터세트를 개발했다. 또한, 도메인 지식 지원을 위한 Perovskite-Chat-LLM과 과학적 추론 작업을 위한 Perovskite-Reasoning-LLM 두 개의 특화된 대규모 언어 모델을 도입했다. 실험 결과는 이 시스템이 기존 모델보다 도메인별 지식 검색과 과학적 추론에서 모두 뛰어난 성능을 보였으며, PSC 연구의 문헌 검토, 실험 설계 및 복잡한 문제 해결에 효과적인 도구를 제공함을 입증한다.
시사점, 한계점
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PSC 분야의 지식 격차를 해소하고, 연구 효율성을 향상시킬 수 있는 새로운 시스템 제시
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도메인 특화 지식 그래프, 데이터 세트, 대규모 언어 모델의 통합으로 강력한 성능 확보
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연구자들에게 효과적인 문헌 검토, 실험 설계, 문제 해결 도구 제공
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제한된 논문 수(1,517편) 기반의 지식 그래프 구축으로, 확장성에 대한 추가 연구 필요