산업 예측 및 소프트 센싱은 신뢰할 수 있는 입력 측정에 의존하지만, 실제 배포 시 편향되거나 지연된 측정값이 들어올 수 있습니다.
본 논문에서는 LLM 기반 측정 신뢰도 보정(MCC)을 제안하여 공정 문서의 측정 의미를 수치 모델에서 사용할 수 있는 측정 의미론으로 변환합니다.
MCC는 독립적인 공정 참조를 구축하고 예측 전에 로컬 측정 충돌을 수정하여 예측기가 더 신뢰할 수 있는 입력 창을 받도록 합니다. 실제 테스트 프로토콜에서 평균 상대 MAE를 30.7% 감소시켰습니다.