본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 모듈 방식의 지도 없는 객체 목표 탐색(OGN) 시스템을 향상시키는 방법을 제시합니다. 특히, 프런티어 기반 탐색에서 방문 순서를 결정하는 문제를 프런티어 순위 매기기 문제로 설정하여 해결합니다. LLM이 프런티어의 절대적인 가치를 결정하지는 못하지만, 단일 이미지 내에서 여러 프런티어의 상대적 가치를 평가하는 데 탁월하다는 점을 활용합니다. 뷰 이미지를 문맥으로 사용하여 LLM을 순위 모델로 활용하고, 프런티어 목록을 동적으로 관리하여 순위 결과를 역순위 벡터로 나타내어 다중 뷰, 다중 질의 정보 융합에 활용합니다. Habitat-Sim을 이용하여 방법의 효과를 검증합니다.
