본 논문은 계획 문제에서 환경을 PDDL(Planning Domain Definition Language)로 공식화하는 데 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하는 방법을 제시합니다. 기존 연구들이 완전 관측 가능한 환경에 초점을 맞춘 것과 달리, 본 논문은 정보가 불완전한 부분 관측 가능 환경이라는 더욱 현실적이고 어려운 문제에 대해 다룹니다. PDDLego+라는 프레임워크를 제안하는데, 이는 기존 경로 데이터 없이 제로샷 방식으로 PDDL 표현을 반복적으로 공식화, 계획, 확장 및 개선합니다. 두 가지 텍스트 기반 시뮬레이션 환경에서 PDDLego+가 우수한 성능과 문제 복잡성에 대한 강건성을 보임을 실험적으로 보여줍니다. 또한 성공적인 시도 후에 얻은 도메인 지식이 해석 가능하고 향후 작업에 도움이 된다는 것을 보여줍니다.
