본 논문은 전기차(EV)를 스마트 그리드에 통합하는 과정에서 발생하는 문제 해결을 위해, 멀티모달 대규모 언어 모델(LLM) 기반 프레임워크를 제시합니다. 이 프레임워크는 객체 감지, 의미론적 분할, 차량 텔레메트리 등 멀티모달 센서 데이터를 처리하여 운전자에게 자연어 알림을 생성합니다. YOLOv8, 지리 정보 위치, CAN 버스 텔레메트리를 결합하여 원시 센서 데이터를 운전자의 이해를 돕는 정보로 변환합니다. 실제 도시 도로에서 수집된 데이터를 사용하여 프레임워크의 유효성을 검증하고, 보행자, 자전거 이용자, 다른 차량과의 근접 상황과 같은 중요한 상황에 대한 상황 인지 알림 생성 능력을 입증했습니다. 이 연구는 LLM이 e-모빌리티에서 보조 도구로 활용될 수 있음을 강조하며, 확장 가능한 차량 관리, EV 부하 예측, 교통 상황을 고려한 에너지 계획을 통해 교통 시스템과 전기 네트워크 모두에 기여할 수 있음을 시사합니다.
