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시각화 디자인 이슈 탐지에서 대규모 언어 모델(LLM)의 효과 및 한계 Evaluating the Role of Large Language Models in Detecting and Interpreting Visualization Misleading Issues
논문 기본 정보
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2025 한국컴퓨터종합학술대회 논문집
- 발행연도
- 2025.7
- 수록면
- 1,841 - 1,843 (3page)
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시각화 디자인 이슈 탐지에서 대규모 언어 모델(LLM)의 효과 및 한계
초록·키워드
본 연구는 시각화 초보자가 차트 디자인 오류를 식별 및 해석할 때 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)이 미치는 영향을 검증하였다. 스택 바, 꺾은 선, 산점도, 지도 차트에서 값/색상 불일치, 축 왜곡, 난독화 등 오류를 삽입한 16개 자극을 사용해 성인 32명을 대상으로 LLM 지원 여부를 교차 비교한 결과, 핵심 메시지 이해도는 크게 달라지지 ... 전체 초록 보기
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-093743651
