본 논문에서는 비물리적 이벤트를 제거하기 위해 LEGEND 실험에서 HPGe 검출기 데이터에 머신러닝 기반의 반지도 학습 방식을 적용한 새로운 데이터 클리닝 모델을 제시합니다.
대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 데이터 클리닝 작업의 정확도와 효율성을 향상시키는 새로운 시스템인 Cocoon을 소개하고, 기존 시스템과의 비교를 통해 Cocoon의 우수한 성능을 입증한다.
