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학술저널
저자정보
최호준 (강릉원주대학교) 전재현 (강릉원주대학교) 이진원 (강릉원주대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제35권 제2호
발행연도
2025.4
수록면
148 - 155 (8page)
DOI
10.5391/JKIIS.2025.35.2.148

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최근 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)이 발전됨에 따라 연구자만 사용하던 범위를 넘어서 일반 사용자도 일상생활에서 사용하고 있다. LLM은 일반 사용자에게 개방되었으나 오히려 공공기관과 기업에서는 외부 서버와 데이터 교환 과정에서 민감 정보 유출 위험이라는 보안 문제가 있다. 또한, 실시간 답변 문제에 있어서 최신 정보를 반영하지 못한다는 제약이 있다. 본 연구는 로봇 프로세스 자동화(Robot Process Automation, RPA)를 활용해 에어코리아 및 실내 대기질 관리 종합 정보망에서 PM2.5 자료를 자동 수집한 후, 수집 데이터를 RAG 기법에 적용하여 최신 대기질 정보를 반영하는 챗봇 시스템을 제안한다. 이를 통해 기관은 정확한 수치 기반 정보 제공과 보안 위험 최소화를 동시에 달성할 수 있다. 이를 통해 기업과 공공기관은 신뢰성 있는 데이터 기반 LLM 기술을 활용하여 정확한 수치에 기반한 정보 제공이 가능하여 업무효율성과 서비스 만족도를 향상 시킬 수 있을 것으로 기대된다.
#로봇 프로세스 자동화 #검색 증강 생성 #대형 언어 모델 #대기질 #챗봇 #Robotic Process Automation #Retrieval Augmented Generation #Large Language Model #Air Quality #ChatBot

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. RPA와 RAG를 활용한 ChatBot 설계
4. 데이터 수집 및 챗봇 사용 결과
5. 결론
References

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