본 과제는 80~90dB 수준의 고소음 공공환경에서도 안정적으로 작동하는 LLM 기반 대화형 음성인식 AI 키오스크의 핵심 알고리즘을 고도화하여 공공조달 상용화 수준의 완성도를 확보하는 것을 목표로 합니다. 기업은 빔포밍 마이크로폰 어레이 기반 고소음 환경 음성인식 전처리 기술, faster-whisper 기반 한국어 STT 최적화 기술, Gemma 3 등 오픈소스 LLM을 활용한 온프레미스 응답 생성 기술, OpenVoice·MeloTTS 기반 10개국어 TTS 기술, FastAPI·Qdrant·n8n 기반 RAG 워크플로우, 그리고 동대문구청 청량리역 환승센터 스마트버스쉼터(AIBUS) 실증사업을 통해 확보한 현장 데이터와 실증 환경을 연구에 제공합니다. 연구실은 음향 빔포밍·노이즈 캔슬링·딥러닝 음원분리(SepFormer/MossFormer 등) 기술을 고도화하고, 한국어 공공도메인 특화 경량 LLM(7~12B)의 파인튜닝 및 QLoRA·GPTQ 양자화를 수행하며, 교통약자를 위한 수어 생성을 포함한 멀티모달 인터페이스 설계와 AI 환각 검증 및 개인정보 비식별화(PET) 등 AI 안전성 검증을 담당합니다. 이를 통해 한국어 음성인식률 95% 이상, 어음인식오류율(WER) 8% 이하, 응답 지연 1.5초 이하 등 정량적 목표를 달성하고, 조달청 혁신제품 등록 및 후속 융합 R&D 과제(Track2, 7.5억원/년, 2년) 연계를 위한 기술적 완성도를 확보하고자 합니다.