철강산업 제조 공정 최적화를 위한 LLM 및 디지털 트윈 융합 시스템 구축 방법론 연구

Q: 이 논문에서 정의한 LLM이란 무엇인가?

LLM(Large Language Model)은 사용자의 프롬프트에 기반하여 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오를 생성하는 인공지능 언어 모델을 활용한 서비스 기술이다. 이러한 모델은 방대한 양의 데이터에서 패턴과 관계를 파악하고 인코딩하는 신경망 네트워크 기반의 통계적 언어 모델이며, 초대용량 텍스트 데이터를 기반으로 강력한 언어 이해와 생성 능력을 보인다.

Q: 철강산업 제조 공정 최적화를 위해 LLM과 디지털 트윈을 어떻게 융합하는가?

연구 결과, IIoT 센서로 수집된 정형 데이터와 장비 매뉴얼, 근무 일지 등 텍스트 데이터를 LLM의 기본 학습 데이터로 활용한다. 여기에 STAR-PS 기법으로 고숙련자 노하우를 확보하여 LLM을 파인튜닝하고, 디지털 트윈의 실시간 모니터링과 연동하여 공정 이상 감지 및 최적화 가이던스를 생성하여 제공한다.

김진호; 김정민; 문현우; 최상옥

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김진호 (고려대학교) 김정민 (와이즈넛) 문현우 (고려대학교) 최상옥 (고려대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 3,407 - 3,410 (4page)

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The development of digital transformation technology is remarkable. Meanwhile, the use of artificial intelligence in the domestic manufacturing industry is remarkably insufficient. In particular, there is a problem of securing data for optimizing the manufacturing process and securing a business model using artificial intelligence. In order to overcome the problems faced by the domestic manufacturing industry, we would like to propose an LLM and digital twin convergence system for optimizing the manufacturing process of the steel industry.

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