이 논문은 UAV 시스템에 대규모 언어 모델(LLM)을 통합하는 방법을 종합적으로 검토한다.
주요 내용은 다음과 같다:
다양한 LLM 아키텍처를 심층 분석하고 UAV 통합을 위한 적합성을 평가한다. BERT, GPT, T5, XLNet, ERNIE, BART 등 주요 LLM 모델의 특징과 장단점을 비교한다.
기존 LLM 기반 UAV 아키텍처를 요약하고, LLM 통합을 통해 UAV 기능을 확장할 수 있는 새로운 기회를 제시한다.
LLM 통합을 통한 UAV의 스펙트럼 감지 및 공유 기능 향상 방안을 논의한다. LLM이 데이터 분석, 의사결정 프로세스 개선에 미치는 영향을 설명한다.
LLM 통합이 감시, 응급 상황 대응, 배송, 네트워크 복구 등 다양한 UAV 응용 분야에서 기능을 확장하는 방식을 보여준다.
LLM과 UAV의 효과적인 통합을 위한 향후 연구 분야를 제시한다.
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