본 논문은 스마트폰과 스마트워치의 일반적인 센서만을 사용하여 위치, 움직임, 환경, 생리적 정보 등 4가지 차원의 상황 정보를 종합적으로 통합하는 최초의 활동 로그 생성 및 요약 시스템인 DailyLLM을 제안합니다. DailyLLM은 경량화된 LLM 기반 프레임워크와 구조화된 프롬프팅 및 효율적인 특징 추출을 통합하여 고차원적인 활동 이해를 가능하게 합니다. 기존 방법들의 정확성, 효율성, 의미 풍부함의 제한점을 해결하기 위해 제시되었으며, 1.5B 파라미터의 LLM 모델을 사용하여 70B 파라미터의 최첨단 기법보다 17% 향상된 BERTScore 정밀도와 거의 10배 빠른 추론 속도를 달성했습니다.
