[ Completed Projects ]

Completed Projects

  • 프로젝트 명

    스마트홈 환경에서 TLM 명령어 전처리 및 하이브리드 라우팅 설계 연구

  • 분야

    스마트홈 음성 인터페이스 확산에 따른 정밀 발화 처리의 수요 증가
    • - 스마트홈 환경의 음성 인터페이스 보급이 확대되면서 발화 처리 성능 향상에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있음
    • - 음성 명령의 유형이 단순 제어를 넘어 조건부 명령과 필수 정보가 누락된 명령까지 확대되면서 의도를 정밀하게 해석하는 처리 능력이 요구됨
    기존 음성 처리 방식의 응답 지연과 추론 정확도 한계
    • - 클라우드 기반 음성 처리 방식은 높은 정확도를 제공하지만 네트워크 지연과 통신 비용이 발생하고, 발화 데이터 전송 과정에서 사용자 프라이버시가 노출되는 한계가 있음
    • - 단말에서 직접 추론하는 방식은 응답이 빠른 대신 추론 정확도에 제약이 있으므로, 발화 복잡도에 따라 연산 자원을 동적으로 할당하는 하이브리드 구조가 요구됨

  • 연구내용

    다중 도메인 SLU 데이터셋 정규화 및 경량 언어 모델 전이 학습
    • - 다중 도메인 SLU 데이터셋인 MASSIVE, SLURP, STOP을 수집하여 단일 Intent 및 Slot 스키마로 정규화하고, 발화 텍스트와 Slot BIO tagging을 표준화된 JSON 포맷으로 통합 변환하는 전처리 파이프라인을 구축함
    • - Edge 배포가 가능한 경량 인코더 모델인 MiniLM과 MobileBERT를 후보로 선정하여 일반 명령 데이터를 학습한 뒤 Condition 명령어가 포함된 혼합 데이터셋으로 추가 학습하고, 예측 신뢰도 산출 모듈을 구현함
    명령어 유형 분류 기반의 Edge-Cloud 하이브리드 라우팅 구현
    • - Edge TLM의 의도 분류 결과와 예측 신뢰도, Slot의 필수 정보 누락 여부에 따라 사용자 명령을 Directive, Conditional, Under-Specific, Ambiguous 네 가지 유형으로 분류하는 결정 로직을 구현함
    • - 단순 명령은 Edge에서 직접 처리하고 복잡한 명령은 Cloud로 전달하는 통합 파이프라인을 구축하고, 샘플당 지연 시간과 Intent Accuracy, Slot F1 Score 측정을 통해 하이브리드 시스템의 신뢰성을 확보함

    < TLM 기반 Edge-Cloud 동적 라우팅 흐름도 >