Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.10a
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  • Pages.515-516
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  • 2024
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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A Study on Automatic Generation of Battlefield Knowledge Using Large Language Model

대규모 인공지능 언어모델을 활용한 전장 지식 자동 생성 기술 연구

  • So-Young Lee (Dept. of Computer and Information Engineering, Kwangwoon University) ;
  • Min-Gyeong Kim (Dept. of Computer and Information Engineering, Kwangwoon University) ;
  • Seung-Jae Yoo (Dept. of Computer and Information Engineering, Kwangwoon University) ;
  • Oh-Yeong Lee (Dept. of Computer and Information Engineering, Kwangwoon University) ;
  • Kyoeng-Jeong Choi (Dept. of Computer and Information Engineering, Kwangwoon University) ;
  • Woo-Sin Lee (Dept. of Computer and Information Engineering, Kwangwoon University)
  • 이소영 (광운대학교 컴퓨터정보공학부) ;
  • 김민경 (광운대학교 컴퓨터정보공학부) ;
  • 유승재 (광운대학교 컴퓨터정보공학부) ;
  • 이오영 (광운대학교 컴퓨터정보공학부) ;
  • 최경정 (광운대학교 컴퓨터정보공학부) ;
  • 이우신 (광운대학교 컴퓨터정보공학부)
  • Published : 2024.10.31
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Abstract

본 연구에서는 복잡하고 방대하여 분석과 요약에 많은 시간이 소요되는 전장 상황의 시계열 로그 수치 데이터를 효율적으로 분석하는 방법론을 제시한다. 생성형 AI 인 ChatGPT API 를 사용해 데이터를 전처리 및 분석하는 모듈을 포함한 웹 애플리케이션 형태을 구현한다. 주요 기능은 데이터 업로드, 전처리, 분석, 분석 로그 조회 등으로, 이를 통해 사용자가 전장 데이터를 효율적으로 분석하고 유의미한 결과를 도출할 수 있도록 지원한다.

Keywords

References

  1. OpenAI, 2023