본 논문은 사이버 물리 시스템에서 센서 데이터 처리의 중요성을 강조하며, 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 센서 시스템 개발의 잠재력을 탐구합니다. 다양한 실제 센서 데이터셋을 포함하는 종합적인 벤치마크, SensorBench를 구축하여 LLMs의 성능을 정량적으로 평가합니다. 실험 결과, LLMs는 단순 작업에서는 상당한 성능을 보이지만, 매개변수 선택이 필요한 복합적인 작업에서는 전문 엔지니어보다 어려움을 겪는 것으로 나타났습니다. 또한, 네 가지 프롬프팅 전략을 조사하여 자가 검증(self-verification) 전략이 48%의 작업에서 다른 기준 모델보다 우수한 성능을 보임을 확인했습니다. 이 연구는 향후 LLM 기반 센서 처리 코파일럿 개발을 위한 종합적인 벤치마크와 프롬프팅 분석을 제공합니다.
