연구진은 ROS~2 기반 로봇 시스템의 아키텍처 복구를 위한 LLM 기반 파이프라인을 개선했어요. 프롬프팅을 개선하여 일관성과 제어력을 높이고, 다층 구조를 고려한 단계적 복구 전략을 도입했어요. 실제 자동 제품 분해 시스템을 통해 성능을 검증한 결과, 구조적 일관성, 확장성, 안정성이 향상됐어요.
기존 방식은 노드 레벨의 엔티티와 통신 연결에 집중했지만, 이번 연구는 여러 추상화 레벨에서 계층적 구조 복구를 지원해요. ROS 노드 목록과 런치 파일 의존성을 활용하여 구조 제약 하에 재구성을 가능하게 했어요.
향후 연구에서는 대규모 ROS~2 시스템의 동적 통합 의미를 다루는 데 어려움이 있을 것으로 예상돼요. LLM 기반 아키텍처 복구는 복잡한 소프트웨어 시스템의 이해와 진화를 돕는 중요한 기술이에요.