This study introduces and experimentally validates a novel approach that combines Instruction fine-tuning and Low-Rank Adaptation (LoRA) fine-tuning to optimize the performance of Large Language Models (LLMs). These models have become revolutionary tools in natural language processing, showing remarkable performance across diverse application areas. However, optimizing their performance for specific domains necessitates fine-tuning of the base models (FMs), which is often limited by challenges such as data complexity and resource costs. The proposed approach aims to overcome these limitations by enhancing the performance of LLMs, particularly in the analysis precision and efficiency of national Research and Development (R&D) data. The study provides theoretical foundations and technical implementations of Instruction fine-tuning and LoRA fine-tuning. Through rigorous experimental validation, it is demonstrated that the proposed method significantly improves the precision and efficiency of data analysis, outperforming traditional fine-tuning methods. This enhancement is not only beneficial for national R&D data but also suggests potential applicability in various other data-centric domains, such as medical data analysis, financial forecasting, and educational assessments. The findings highlight the method's broad utility and significant contribution to advancing data analysis techniques in specialized knowledge domains, offering new possibilities for leveraging LLMs in complex and resource- intensive tasks. This research underscores the transformative potential of combining Instruction fine-tuning with LoRA fine-tuning to achieve superior performance in diverse applications, paving the way for more efficient and effective utilization of LLMs in both academic and industrial settings.

기술의 발전에 따라 전 세계적으로 교량은 대형화되고 있으며, 또한 노후 교량의 수도 급격히 증가하고 있다. 이들 대형, 노후 교량 에 대한 구조건전성 모니터링은 대형 사고 예방을 위해 필수적이다. 본 연구에서는 LoRa LPWAN 기반 무선계측시스템의 적용에 대 한 연구를 수행하였으며, 전남 신안군에 위치한 천사대교의 사장교 구간에 LoRa 무선계측시스템을 구축하였다. 교량의 주탑, 케이블, 보강거더에 대하여 계측시스템을 구축하여 기구축되어 운영 중인 유선기반 모니터링 시스템과 성능 및 경제성을 비교하여 LoRa LPWAN 기반 무선 모니터링 시스템의 대형 교량에서의 적용성을 검토하였다.

The IoT-based sensor network is one of the methods that can be efficiently applied to maintain the facilities, such as bridges, at a low cost. In this study, based on LoRa LPWAN, one of the IoT communications, sensor board for cable tension monitoring, data acquisition board for constructing sensor network along with existing measurement sensors, are developed to create bridge structural health monitoring system. In addition, we designed and manufactured a smart sensor node for LoRa communication and established a sensor network for monitoring. Further, we constructed a test bed at the Yeonggwang Bridge to verify the performance of the system. The test bed verification results suggested that the LoRa LPWAN-based sensor network can be applied as one of the technologies for monitoring the bridge structure soundness; this is excellent in terms of data rate, accuracy, and economy.

국내 고도성장기 이후 본격 건설되기 시작한 사회 기반 시설물은 노후화가 빠르게 진행되고 있다. 특히 사고 발생 시 대량 인명 피해로 직결될 수 있는 교량, 터널 등의 대형 구조물에 대한 안전성 평가가 필요하다. 하지만 기존의 유선 센서 기반의 Structural Health Monitoring(SHM)을 개선한 무선 스마트 센서 네트워크는 짧은 신호 도달거리로 인해 경제적이고 효율적인 시스템 구축이 힘들다. 따라서 LoRa LPWAN 시스템은 사물인터넷의 확산과 더불어 저전력 장거리 통신이 각광을 받고 있으며, 이를 구조 건전성 모니터링에 응용함으로써 경제적이면서도 효율적인 모니터링 시스템 구축이 가능하다. 본 연구에서는 LoRa LPWAN 기반의 무선 계측센서 기술 동향을 조사하였으며, LoRa LPWAN 기반의 무선 계측센서 설치 및 유지관리 방안을 제안한다.

국내 고도성장기 이후 본격 건설되기 시작한 사회 기반 시설물은 노후화가 빠르게 진행되고 있다. 특히 사고 발생 시 대량 인명 피해로 직결될 수 있는 교량, 터널 등의 대형 구조물들에 대한 안전성 평가가 필요하다. 하지만, 기존의 유선 센서 기반의 SHM을 개선한 무선 스마트 센서네트워크는 짧은 신호도달거리로 인해 경제적이고 효율적인 시스템 구축이 힘들다. 따라서 LoRa LPWAN시스템은 사물인터넷의 확산과 더불어 저전력 장거리통신이 각광을 받고 있으며, 이를 구조건전성 모니터링에 응용함으로써 경제적이면서도 효율적인 SHM 구축이 가능하다. 본 연구에서는 LoRa LPWAN의 구조건전성 모니터링에 적용 가능성을 검토하고 비면허 통신 대역을 사용함으로 인해 발생하는 채널간의 충돌을 해결하면서 대역폭을 효율적으로 활용할 수 있는 채널 기반의 LoRa 네트워크 운영방법을 제안한다.

The wireless sensor prototype was developed and the field test result, natural frequencies of each mode in stay-cable, showed 0.5% difference compared to the wired sensor. Also, the cable tension derived by the vibration method was 1.177% difference. As a sensor for managing cable tension, the applicability to bridges was confirmed. In the next study, LoRa LPWAN technology will be applied to various sensors used in structures.

In this study, prototype DAU with LoRa wireless communication module is designed and manufactured. Also, the customized software is developed for the automatic data transmission to end-user from ThingPlug server of SK telecom LoRa network. For verification of the developed wireless monitoring system, DAU was installed on bridge construction site. The reliability of data and operational stability was evaluated by comparison with data from conventional monitoring system.

LoRa LPWAN 네트워크 시스템은 비면허 무선통신을 이용하고, Mems 기반 통합센서를 통하여 Data 계측 및 기존 계측센서의 무선통신을 구현한 시스템이다. 본 시스템은 기존의 무선계측시스템 대비 장거리 통신과 기존망을 활용한 기술적/경제적인 우수성을 갖고 있으며, 유선계측시스템 대비 시스템 구축장비의 최소화로 경제성을 확보하였다. 경제성 검토항목에서 기존 유선계측 시스템 대비 약 41%의 경제적인 절감효과가 가능하다는 것을 확인하였다. 또한 유지관리 및 운영적인 측면에서도 우수하기 때문에 향후 국내에서도 많은 교량에 설치가 된다면, 교량의 유지관리 분야의 우수한 시스템으로 발전되고, 재난(지진 산사태 등), 환경(오염물 측정 및 관리 등), 플랜트 분야(화재 안전 등)에도 폭넓게 사용되길 기대한다.