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주형진 (연세대학교) 송한빈 (연세대학교) 김시호 (연세대학교)
저널정보
ICT플랫폼학회 JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY Vol.12 No.5
발행연도
2024.10
수록면
71 - 78 (8page)

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생성형 대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 기후 환경을 포함하는 영상 데이터의 이미지- 텍스트 쌍 데이터를 생성하는 방법을 제안하였다. 다양한 악천후 상황을 나타내는 이미지를 수집하고, 해당 이미지의 기후 조건을 텍스트로 설명하는 방법을 구현하였다. 제안하는 기술은 악천후 빈도와 자율주행 차량에 미치는 영향을 분석하여 자율주행 운행 가능 조건을 판단하는 데 필요한 악천후 조건을 정확하게 분류할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 기상 데이터의 품질을 높이고 기상 예측 시스템의 성능을 향상해 자율주행 기술의 안전성과 신뢰성을 크게 향상할 수 있음을 입증하였다. 실험 결과, 제안한 방법이 Precision, Recall, F1-score의 세 가지 정량지표 모두 가장 높은 성능을 보였다. LLM을 활용한 이미지-텍스트 쌍 데이터 생성은 기상 데이터 품질과 자율주행 차량의 안전성을 크게 높이며 자율주행 기술 발전에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
#Adverse Weather Environment #Autonomous Driving #Large Language Model #Computer Vision #Data Generation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 실험 및 평가
Ⅴ. 결론
참고문헌

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