Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)

Korean Society of Computer Information (한국컴퓨터정보학회)
권호 표지

LLM-based chatbot system to improve worker efficiency and prevent safety incidents

작업자의 업무 능률 향상과 안전 사고 방지를 위한 LLM 기반 챗봇 시스템

  • Doohwan Kim (Dept. of Smart Factory Convergence, Sungkyunkwan University) ;
  • Yohan Han (Dept. of Smart Factory Convergence, Sungkyunkwan University) ;
  • Inhyuk Jeong (School of Electronic and Electrical Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Yeongseok Hwnag (School of Electronic and Electrical Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Jinju Park (Dept. of Systems Management Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Nahyeon Lee (College of Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Yujin Lee (Dept. of Systems Management Engineering, Sungkyunkwan University)
  • 김두환 (성균관대학교 스마트팩토리융합학과) ;
  • 한요한 (성균관대학교 스마트팩토리융합학과) ;
  • 정인혁 (성균관대학교 전자전기공학부) ;
  • 황영석 (성균관대학교 전자전기공학부) ;
  • 박진주 (성균관대학교 시스템경영공학과) ;
  • 이나현 (성균관대학교 공학계열) ;
  • 이유진 (성균관대학교 시스템경영공학과)
  • Published : 2024.01.17
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Abstract

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.

Keywords

References

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