소규모 언어 모형을 활용한 교통안전 의사결정 지원 시스템 개발
Development of a Decision Support System for Traffic Safety Using a Small Language Model
- 주제(키워드) 교통안전 , 교통안전대응책 , 대규모 언어 모형 , 파인튜닝 , 검색증강생성
- 발행기관 아주대학교 일반대학원
- 지도교수 윤일수
- 발행년도 2026
- 학위수여년월 2026. 2
- 학위명 박사
- 학과 및 전공 일반대학원 D.N.A.플러스융합학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000035983
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
최근 대규모 언어 모형(large language model, LLM)은 다양한 산업군에서 활 용되며 복잡한 판단과 분석을 지원하는 도구로 자리 잡고 있다. 그러나 LLM은 높은 비용, 자원 소모, 환각(hallucination) 현상, 그리고 특정 도메인 지식의 부 족이라는 구조적 한계를 지닌다. 이러한 한계를 보완하기 위해 파라미터 규모를 줄인 소규모 언어 모형(small language model, SLM)과 파라미터 효율적 파인튜 닝(parameter efficient fine-tuning, PEFT), 검색증강생성(retrieval augmented generation, RAG) 기법이 주목받고 있다. 다만, 교통안전 분야는 법규·지침·사례 를 기반으로 하는 복합적인 의사결정이 요구되는 분야이기 때문에, 언어 모형을 활용함에 있어 체계적인 개발 방법론과 검증이 요구되는 상황이다. 이에 따라, 본 연구는 이론적 근거를 기반으로 하여 SLM을 활용한 교통안전 의사결정 지원 시스템 개발 방법론을 제시하고, 방법론에 따라 시스템의 개발 및 검증을 수행함을 목적으로 수행되었다. 본 연구에서 개발한 시스템은 교통안 전 개선사업 사례·법령·시설기준 등 실무 데이터를 기반으로 PEFT, RAG 기법 을 적용하여 최적화되었으며, 다양한 실제 교통사고 잦은 곳 개선사업 사례를 기반으로 평가되었다. 평가 결과, 최적화 기법을 수행한 언어 모형이 정확도, 환 각 발생 여부, 문맥 유지 여부에서 일부 개선됨을 확인하였다. 또한, 개발된 교 통안전 의사결정 지원 언어 모형을 시스템화할 수 있는 방안을 품질 관리와 유 지보수 측면에서 제시하고, 활용방안을 제시하였다. 본 연구는 다양한 산업군에서 언어 모형의 활용 가능성이 활발히 검증되는 시점에서 교통안전 의사결정 지원에 특화된 언어 모형의 개발 방법론을 제시하 고, 실제 시스템 구조를 구현하여 그 실효성을 검증하였음에 의의를 지닌다. 또 한, 본 연구에서 제시한 시스템의 통합 프레임워크는 교통안전 분야를 넘어 공 공정책 전반으로 확장 가능한 잠재력을 가진다. 주제어: 교통안전, 교통안전대응책, 대규모 언어 모형, 파인튜닝, 검색증강생성
more목차
제1장 서론 1
제1절 연구의 배경 및 목적 1
1. 연구의 배경 및 필요성 1
2. 연구의 목적 4
제2절 연구의 범위 및 수행 절차 5
1. 연구의 범위 5
2. 연구의 방법 및 수행 절차 5
제2장 관련 이론 및 선행연구 고찰 7
제1절 관련 이론 고찰 7
1. 언어 모형 7
2. 언어 모형의 최적화 기법 12
3. 학습 데이터 생성구조화 기법 19
제2절 선행연구 고찰 21
1. 언어 모형을 활용한 분야 특화 모형 개발 21
2. 교통안전 분야의 언어 모형 활용 연구 24
제3절 시사점 및 기존 연구와의 차별성 26
제3장 교통안전 의사결정 지원 시스템 개발 방법론 29
제1절 방법론 개요 29
제2절 교통안전 분야에 적용할 언어 모형의 성능 검토 31
1. 성능 검토 개요 31
2. 교통안전 분야에서 언어 모형의 성능 검토 32
3. 성능 검토 결과 및 시사점 35
제3절 교통안전 의사결정 지원 시스템 개발 방법론 제시 36
1. 모형 목적 및 이용자 설정 36
2. 언어 모형의 선정 37
3. 최적화 기법의 선정 39
4. 학습 데이터 및 데이터베이스의 구축 46
5. 최적화 기법 적용 53
6. 시스템화 방안 설정 및 시스템의 평가 57
7. 교통안전 의사결정 지원 시스템 개발 방법론 종합 60
제4장 교통안전 의사결정 지원 시스템 개발 62
제1절 수집 데이터 검토 및 학습 데이터 구축 방향성 수립 62
1. 수집 데이터 검토 62
2. 학습 데이터 구축 방향성 수립 71
제2절 교통안전 의사결정 지원 시스템 개발 73
1. 모형의 목적 및 이용자 설정 73
2. 언어 모형의 선정 75
3. 최적화 기법의 선정 77
4. 학습 데이터 및 데이터베이스 구축 80
5. 최적화 기법 적용 87
6. 시스템화 방안 제시 92
제5장 교통안전 의사결정 지원 시스템 평가 및 검증 101
제1절 시스템의 평가 및 검증 개요 101
1. 개요 101
2. 모형의 평가 방향성 설정 102
제2절 평가 데이터 구축 103
1. 교통사고 잦은 곳 개선사업 실례 기반 입력 데이터 구축 103
2. 교통안전시설물 정보 추가 입력 데이터 구축 104
제3절 모형의 답변 예시 및 평가 결과 105
1. 모형의 답변 예시 105
2. 모형의 평가 및 검증 107
3. 소결 115
제6장 결론 및 정책적 제언 116
제1절 결론 116
제2절 향후 연구과제 및 정책적 제언 118
1. 향후 연구과제 118
2. 교통안전 분야 의사결정 지원 시스템 활용방안 119
3. 정책적 제언 124
참고문헌 126
Abstract 132
