LLM-Guided Task-Semantic Field Factorization for Industrial Process Forecasting
작성자
카테고리
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저자
Youcheng Zong, Runda Jia, Mingxuan Ren, Dakuo He
💡 개요
산업 공정에서 측정하기 어려운 품질 변수를 예측하는 데 있어 부족한 레이블 데이터와 빈번한 운전 상태 변화 문제는 기존 시계열 모델의 한계를 드러냅니다. 본 논문은 LLM을 활용하여 공정 문서와 변수 정보를 기반으로 '작업-의미론적 필드'를 구축하고, 이를 통해 시계열 예측 모델이 각 예측 시점에 변수의 의미론적 정보를 활용하도록 하는 Task-Semantic Field Factorization (TSF) 프레임워크를 제안합니다. TSF는 실제 산업 현장의 예측 및 연성 감지 태스크에서 평균 3.6%의 MAE 감소를 달성하며, 기존 공정 문서를 활용하여 예측 성능을 향상시키는 동시에 경량성을 유지하는 효과를 보입니다.
🔑 시사점 및 한계
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산업 공정 문서에 담긴 풍부한 도메인 지식을 LLM을 활용하여 정량화하고, 이를 시계열 예측 모델의 성능 향상에 직접적으로 연결할 수 있습니다.
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기존 시계열 모델에 LLM을 통합하더라도, 온라인 추론 시에는 추가적인 계산 부담이 크지 않아 실제 산업 현장에 적용 가능성이 높습니다.
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TSF 프레임워크는 LLM을 오프라인 의미론적 구조 구축에만 활용하고, 온라인 학습 및 추론은 기존 시계열 모델로 처리하여 효율성을 높였습니다.
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본 연구는 다양한 시계열 모델 백본 및 산업 공정 데이터셋에 대한 TSF의 효과를 검증하였으나, LLM의 초기 의미론적 정보 구축 과정의 정확성과 최적화는 여전히 중요한 과제로 남아있습니다.
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더욱 복잡하고 동적인 산업 환경에서의 TSF의 일반화 성능 및 다양한 유형의 공정 문서에 대한 강건성을 추가적으로 검증할 필요가 있습니다.
