데이터위버

Causality RAG는 해양·수산 분야의 보고서, 연구논문, 정책자료, 뉴스 등 다양한 비정형 문서에서 인과관계 문장을 자동으로 추출하고 이를 구조화된 그래프로 시각화하는 생성형 AI 기반 분석 시스템입니다. 본 시스템은 수산자원 관리, 해양환경 변화, 탄소배출 규제, 어업·해운 정책 등 해양수산 도메인에 특화되어 있으며, 누적 25만 건 이상의 인과 문장과 35만 건 이상의 관계 데이터를 분석해 정책 수립과 전략적 의사결정에 필요한 인사이트를 제공합니다.

주요 기능

Causality RAG는 해양·수산 문서를 기반으로 인과관계 추출, 구조화, 시각화, 질의응답을 하나의 흐름으로 통합한 시스템입니다. 사용자는 해양·수산 관련 보고서나 문서를 업로드하기만 하면, 시스템이 자동으로 원인과 결과를 식별하고 이를 인과 그래프 형태로 시각화합니다. 이를 통해 해양환경 변화 영향 분석, 수산 정책 효과 검증, 어업·해운 리스크 분석, 그리고 해양수산 정책 보고서의 자동 생성이 가능합니다.

활용 분야

본 시스템은 해양수산 정책 분석, 탄소배출권(ETS) 대응 전략, 선박 운항 및 연비 최적화, 해양환경 리스크 예측, 수산자원 관리 시나리오 분석 등 해양·수산 전반의 공공 및 산업 영역에 적용할 수 있습니다. 또한 RAG 기반 질의응답 시스템과 결합하여, 해양·수산 전문가 수준의 분석과 판단을 실시간으로 지원합니다.