연구진은 LLM 기반 워크플로우로 자동화된 스키마 통합 프레임워크 SINT-Flow를 발표했어요. SINT-Flow는 여러 엔터티 타입을 설명하는 비정규화된 테이블을 처리하고, 개별 엔터티 관계 분해 가능합니다.
SINT-Flow는 GPT-5.2와 Qwen-3.6-27B 모델을 활용하여 SINT-Bench 벤치마크에서 엔터티 타입 탐지 96%, 속성 탐지 85%, 스키마 매핑 83%의 F1 점수를 달성했어요.
연구 결과, 자가 일관성 전략과 검토 루프 적용이 스키마 매칭 성능 향상에 기여하는 것으로 나타났어요.