A Study on the Design of Deep Learning-based Business Automation System

본 논문은 딥러닝 기반 사용자 동작 예측 모델을 RPA(Robotic Process Automation) 소프트웨어에 통합하여, 기존 컴퓨터를 통한 반복적 작업 자동화를 넘어 보다 넓은 범위의 업무를 자동화하는 새로운 시스템을 제안한다. 이에 사용자 행동 로그의 시계열 분석을 통해 다음 행동을 고정밀로 예측하고, Transformer 및 ResNet 기반 모델을 활용하여 정확도를 향상시켰다. 또한 Vision-Language Model(VLM)을 도입하여 사용자의 화면을 해석하고 현재 작업을 자연어로 요약함으로써, 반복 업무 탐지와 의미 기반의 자동화 가능한 업무를 생성하였다. 생성한 자동한 업무를 Adapter를 통해 표준화된 범용스크립트로 변환한다. 변환된 업무 리스트는 온라인 플랫폼을 이용해 편집이 가능하고 상용 RPA 솔루션(A.Works. BluePrism)을 실행할 수 있는 파일로 다운로드하여 업무 자동화를 실행한다.