Flobile: An LLM-Integrated Indexical Sensor and Display for Indoor Airflow Monitoring
Flobile: 실내 기류 모니터링을 위한 LLM 통합 지표적 센서 및 디스플레이
실내 기류는 풍부한 주변 정보를 담고 있지만, 일상 환경에서 보이지 않고 간과된다. 우리는 모빌과 풍경(wind chime)에서 영감을 받은 진자 메커니즘을 통해 미세한 공기 흐름을 감지하고 시각화하는 LLM 통합 지표적 센서 및 디스플레이인 Flobile을 제시한다. 이 장치는 전도성 실을 사용한 접촉/분리 메커니즘을 활용하여 이진 감지 데이터를 생성하는 동시에 물리적 움직임을 통해 직관적인 시각적 피드백을 제공한다. ChatGPT API를 맥락적 분석에 통합함으로써, Flobile은 기류 패턴을 해석하고 사용자가 놓칠 수 있는 환경 변화에 대한 통찰을 전달한다. 본 연구는 환경 모니터링을 위해 물리적 지표성과 LLM 기반 해석을 결합하는 잠재적 시나리오를 제시한다.
Indoor airflow carries rich ambient information, yet remains invisible and overlooked in everyday environments. We present Flobile, an LLM-integrated indexical sensor and display that detects and visualizes subtle air currents through a mobile and windchime-inspired pendulum mechanism. The device employs a contact/separation mechanism using conductive thread to generate binary sensing data while providing intuitive visual feedback through physical movement. By integrating ChatGPT API for contextual analysis, Flobile interprets airflow patterns and delivers insights about environmental changes that users might miss. This research presents the potential scenarios that combine physical indexicality with LLM-based interpretation for environmental monitoring.
TEI ‘26 International Conference on Tangible, Embedded, and Embodied Interaction, Work-in-Progress
Sungbaek Kim, Yasuaki Kakehi