본 논문은 데이터 레이크 내 다양한 형태의 데이터 분석에 대한 어려움을 해결하기 위해, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반의 새로운 다중 모달 데이터 분석 시스템을 제안한다. 기존의 LLM이 다중 모달 데이터 분석에 정확성, 효율성, 최신성 측면에서 부족한 점을 지적하며, 사용자 의도를 정확하게 파악하고 다양한 데이터 모달리티를 효율적으로 처리하며, 최신 데이터를 활용하는 시스템을 설계한다. 핵심적으로, 다중 모달 데이터 쿼리를 위한 의미적 연산자 계층 구조와 NL2Operator 변환기를 제시하고, 각 모달리티에 최적화된 기초 모델을 갖춘 MCP 기반 실행 프레임워크를 통해 정확성과 효율성을 높이며, 데이터 및 LLM 지식 갱신 메커니즘을 통해 데이터 최신성과 추론 효율성의 균형을 유지하는 것을 목표로 한다.
