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저자정보
이서영 (숙명여자대학교) 임채현 (숙명여자대학교) 이성빈 (숙명여자대학교) 심주용 (숙명여자대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2025 학술대회 발표 논문집
발행연도
2025.2
수록면
834 - 839 (6page)

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본 논문은 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)과 인간의 개입(Human-in-the-Loop) 접근 방식을 결합하여 GUI(Graphical User Interface) 제어를 위한 혁신적 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 GlobalPlanner, LocalPlanner, NewPlanner 라는 세 가지 주요 모듈을 통해 사용자 명령을 하위 작업으로 분해하고, GUI 의 현재 상태를 기반으로 동적으로 작동한다. GlobalPlanner 는 명령을 종합적으로 계획하고, LocalPlanner 는 GUI 의 실시간 상태를 반영해 계획을 조정하며, NewPlanner는 작업 실패 시 대체 계획을 생성한다. 이러한 구조는 복잡한 작업 처리와 예외 상황에 효과적으로 대처하며 높은 유연성을 제공한다. 특히, 본 시스템은 퓨샷 프롬프팅(Few-shot Prompting)을 사용하여 대규모 데이터셋 구축이나 모델 세부 조정(fine-tuning) 없이도 다양한 사용자 명령을 처리할 수 있다. 이는 기존의 복잡한 GUI 자동화 프레임워크와 달리, 최소한의 입력으로도 다양한 작업을 수행할 수 있는 장점을 제공한다. 실험 결과, 제안된 프레임워크는 복잡한 시나리오에서 작업 성공률을 유의미하게 향상시켰으며, 인간의 개입이 포함될 경우 더욱 높은 성과를 나타냈다. 제안된 프레임워크는 웹 브라우저와 로컬 애플리케이션 간의 복잡한 작업에서도 높은 성능을 입증하였으며, 이를 통해 LLM 기반 자동화 시스템의 유연성과 실효성을 강조했다. 본 연구는 대규모 언어 모델의 잠재력을 극대화하는 동시에 인간의 직관과 판단력을 결합하여 실시간 응답성과 유연성을 갖춘 차세대 작업 자동화 시스템을 제안한다.
#대규모 언어 모델 (LLMs) #그래픽 사용자 인터페이스 (GUI) 제어 #퓨샷 프롬프팅 (Few-shot Prompting)

목차

요약문
1. 서론
2 이론적 배경
3 방법론
4 평가 및 결과
5 결론
참고 문헌

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