http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
작업자의 업무 능률 향상과 안전 사고 방지를 위한 LLM 기반 챗봇 시스템
김두환(Doohwan Kim),한요한(Yohan Han),정인혁(Inhyuk Jeong),황영석(Yeongseok Hwnag),박진주(Jinju Park),이나현(Nahyeon Lee),이유진(Yujin Lee) 한국컴퓨터정보학회 2024 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.32 No.1
본 논문에서는 LLM(Large Language Models) 기반의 STT 결합 챗봇 시스템을 제안한다. 제조업 공장에서 안전 교육의 부족과 외국인 근로자의 증가는 안전을 중시하는 작업 환경에서 새로운 도전과제로 부상하고 있다. 이에 본 연구는 언어 모델과 음성 인식(Speech-to-Text, STT) 기술을 활용한 혁신적인 챗봇 시스템을 통해 이러한 문제를 해결하고자 한다. 제안된 시스템은 작업자들이 장비 사용 매뉴얼 및 안전 지침을 쉽게 접근하도록 지원하며, 비상 상황에서 신속하고 정확한 대응을 가능하게 한다. 연구 과정에서 LLM은 작업자의 의도를 파악하고, STT 기술은 음성 명령을 효과적으로 처리한다. 실험 결과, 이 시스템은 작업자의 업무 효율성을 증대시키고 언어 장벽을 해소하는데 효과적임이 확인되었다. 본 연구는 제조업 현장에서 작업자의 안전과 업무 효율성 향상에 기여할 것으로 기대된다.
YOLOPv2 와 OpenCV 를 적용한 차선 검출 알고리즘
김호재 ( Ho-jae Kim ),서동규 ( Donggyu-seo ),정인혁 ( Inhyuk Jeong ),황영석 ( Yeongseok Hwang ),박은병 ( Eunbyung Park ) 한국정보처리학회 2023 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.30 No.2
본 논문에서는 YOLOPv2 를 기반으로 OpenCV 를 활용한 후처리 과정을 도입하여 차선 검출 성능을 극대화할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 주요 단계로는 YOLOPv2 모델을 활용한 차선 인식, Bird’s eye view 변환, Sobel 및 Morphology Filter 를 통한 왜곡 보정, Histogram 기반 차선 검출, 그리고 후처리 알고리즘 적용이 있다. 이 기술은 자율 주행 및 도로 정보 활용 분야에 활용 가능할 것으로 기대되며, 차선 검출 정확도를 향상시킬 수 있다.