LLM을 이용한 양적 형용사 표현의 정량화에 관한 연구

김남열; 김종형

doi:10.3795/KSME-A.2024.48.9.581

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 김남열 (서울과학기술대학교) 김종형 (서울과학기술대학교)

저널정보: 대한기계학회 대한기계학회 논문집 A권 대한기계학회논문집 A권 제48권 제9호(통권 제468호)

발행연도: 2024.9

수록면: 581 - 591 (11page)

DOI: 10.3795/KSME-A.2024.48.9.581

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

본 논문은 설계 수정에 대한 인간의 언어 요구를 LLM(large language model)을 통해 값(value)으로 정량화하고, 그 값을 도면에 실시간 반영하는 방법에 관해 서술한다. 이를 위해 정량화를 위한 정보 통합 프롬프팅(information integration process) 프로세스와 프롬프팅을 위한 문장 구성 방법인 설계지시 문장 작성 방법을 제시하였다. 실험 결과, LLM으로 정량화된 값을 생성할 수 있었고, 산점도와 분산 분석을 통해 결과에 신뢰가 있음을 확인하였다. 사례연구에서는 LLM과 3D 모델링 소프트웨어를 연동하여 모델이 실시간 수정되는 과정을 보이는 것으로 활용성을 검증하였다. 본 연구는 설계 도구에 LLM을 활용하는 방안을 제시하고 검증함으로써 설계 도구가 한 단계 진화할 수 있음을 보였다.

#Large Language Model(대형언어모델) #Quantification(정량화) #Design Automation Tool(설계 자동화 도구) #NLP Application(자연어 처리 응용) #Information Integration Prompting(정보 통합 프롬프팅)

참고문헌 (24)

참고문헌 신청

Lichten, L., 1984, “The Emerging Technology of CAD/CAM,” Proceedings of the 1984 Annual Conference of the ACM on The Fifth Generation Challenge, pp. 236~241.

Arpit, L. and Romit, B., 2022, “A Review of Various 3-D Modelling Techniques and an Introduction to Point Clouds,” Proceedings of The International Conference on Emerging Trends in Artificial Intelligence and Smart Systems, Jabalpur, India, Article 2318159.

Kim, S. G. and Kang, J., 2018, “Analyzing the Discriminative Attributes of Products Using Text Mining Focused on Cosmetic Reviews,” Information Processing and Management, Vol. 54, No. 6, pp. 938~957.

Kim, S. G., Yoon, S. M., Yang, M., Choi, J., Akay, H. and Burnell, E., 2019, “AI for Design: Virtual Design Assistant,” CIRP Annals, Vol. 68, pp. 141~144.

Kim, S. G. and Akay, H., 2020, “Measuring Functional Independence in Design with Deep-Learning Language Representation Models,” CIRP Annals, Vol. 91, pp. 528~533.

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문과 함께 이용한 논문

상담 및 심리치료에서 대규모 언어 모델(LLM)의 적용: 기회와 한계 및 윤리적 고려 사항

강수정 디지털콘텐츠학회논문지 2024 .12

LLM 서비스 내 헤비 유저 사용 행태 분석에 기반한 인터페이스 제안

진종현 , 이소영 , 박채린 외 1명 Archives of Design Research 2024 .08

LLM의 신뢰도 향상을 위한 GraphRAG

방대호 , 최현민 , 강재모 한국통신학회 인공지능 학술대회 논문집 2024 .09

RAG 기반 LLM 성능 평가 및 검증을 위한 LangChain 활용 RAGA 방법론 연구

정효정 , 송주현 , 서상훈 외 3명 대한전자공학회 학술대회 2024 .06

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (24)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)