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4건

ROS Discourse2026.10.21

PlanSys2 4.0.0 출시: 견고하며 PDDL 1.2부터 PDDL+까지 지원

PlanSys2는 2020년에 시작된 ROS 2 기반 태스크 계획(task planning) 프레임워크로, 물류 로봇 제어와 Astrobee 우주 로봇 탑재 등 실제 환경에서 활용된 바 있다. 버전 4.0.0은 임의 시작 순서, 프로세스 중단 및 재시작, 메시지 유실, 네트워크 지연, API 오용, 악의적 입력 등 비정상 상황을 처리할 수 있도록 견고성을 강화했다. Fast DDS, Cyclone DDS, Zenoh 세 가지 미들웨어 환경에서 새니타이저(sanitizer)·퍼징(fuzzing)·스트레스 테스트를 거쳐 검증됐다. 계획 기술 언어인 PDDL(Planning Domain Definition Language) 1.2부터 PDDL+까지 전 범위를 지원한다. LLM 기반 태스크 계획 연구에서 기준 비교 대상(baseline)으로도 폭넓게 인용되고 있다.

큐레이터LLM과 태스크 계획을 결합하는 연구에서 PlanSys2가 기준선으로 자주 인용된다는 점에서, 이번 견고성 강화가 관련 연구의 재현성과 비교 신뢰도에 영향을 줄 수 있다. 다만 이전 버전 대비 API 변경 범위나 마이그레이션 경로에 대한 정보는 본문에서 확인되지 않는다.

기초·제어이론 로봇 AI

ROS Discourse2026.10.06

DialoStack: LLM을 제어 흐름 밖에 둔 ROS 2 과업 지향 음성 대화 패키지

DialoStack는 ROS 2 기반 음성 대화 패키지로, 대화 흐름을 파이썬 상태 머신(상태·턴 제한·확인·취소)으로 구현하고 대형 언어 모델(LLM)은 사용자 발화 해석과 응답 문장 생성에만 사용한다. 클리닉 접수 정보 수집, 주제 설명 후 이해도 확인, 퀴즈 진행 등 과업 지향 시나리오를 대상으로 설계되었다. 개발자는 LLM을 제어 흐름에 직접 연결하면 과업 이탈, 중복 질문, 대화 종료 판단 실패 등이 발생한다고 설명한다. 학사 논문으로 시작해 WAF 2026(International Workshop on Physical Agents)에서 발표되었으며, MIT 라이선스로 오픈소스 공개되었다. 실제 NAO 로봇에서 동작하는 시연 영상도 함께 제공된다.

큐레이터LLM을 제어 흐름에서 분리하는 설계 방향은 HRI(인간-로봇 상호작용) 신뢰성 문제에 대한 실용적 접근이지만, 공개된 정량 평가 지표나 LLM 직접 연결 방식과의 비교 실험 결과가 없어 개선 폭은 확인할 수 없다.

로봇 AI

로봇신문2026.09.23

경상국립대, 신뢰성 높은 뉴로심볼릭 AI 기반 드론 음성제어 기술 개발

경상국립대 컴퓨터공학부 부석준 교수 연구팀은 대규모언어모델(LLM)의 추론 결과를 드론 등 물리 시스템에서 실행하기 전에 전문가 지식으로 사전 검증하는 뉴로-심볼릭 인공지능(Neuro-symbolic AI) 기술을 개발했다. 이 기술은 생성형 AI의 자연어 이해·추론 능력을 실제 물리 환경의 행동으로 연결하는 피지컬 AI(Physical AI) 분야에 적용된다. 연구팀은 실제 드론 비행 실험에서 93.8%의 실행 성공률을 달성했다고 밝혔다. LLM이 자연스러운 결과를 생성하더라도 물리 시스템 실행 전 사전 검증 단계를 거쳐 신뢰성을 높이는 것이 이 기술의 핵심이다.

큐레이터93.8%의 성공률은 연구팀이 발표한 수치로, 테스트 명령 수·비행 환경·비교 기준선(baseline) 등 실험 조건의 상세가 제공된 본문에서 확인되지 않아 결과의 범위를 판단하려면 원문 논문 확인이 필요하다.

드론·필드 로봇 AI

Robohub2026.09.02

논문 홍수에서 살아남기: 출판, LLM, 동료 심사의 미래에 관한 ICRA 패널 노트

ICRA(국제로봇자동화학술대회)에서 '논문 홍수에서 살아남기'를 주제로 패널 토론이 열렸다. 로봇공학 분야의 주요 연구자들이 참여해 논문 출판 건수의 급증 현황을 수치로 짚었다. 대형 언어 모델(LLM)을 동료 심사(peer review)에 활용할 때의 가능성과 위험도 함께 논의됐다. 동료 심사 체계를 근본적으로 재편하자는 급진적 제안도 제기됐다.

큐레이터패널 토론 형식이므로 제시된 제안들은 참가자 개인의 견해이며, LLM 심사 도입 효과에 대한 실증 데이터는 별도로 확인이 필요하다.

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