본 논문은 무인 수상선(USV) 임무 계획에 대형 언어 모델(LLM, 예: GPT-4)을 통합하는 새로운 프레임워크를 제시합니다. 기존의 정적 기반 접근 방식의 한계를 극복하기 위해, LLM의 자연어 이해, 기호 추론, 상황 적응 능력을 활용하여 고수준의 인간 명령을 실행 가능한 계획으로 변환하고, 환경 변화와 예측 불가능한 장애물에 실시간으로 적응합니다. 저수준 제어기의 피드백을 통해 기호 임무 계획을 개선하여 강건성과 적응성을 확보하며, 시뮬레이션 결과를 통해 동적 해양 환경에 대한 적응력과 임무 실행 최적화 능력을 검증합니다. 이는 복잡한 프로그래밍 없이 고수준 목표에 집중할 수 있도록 임무 명세를 단순화합니다.
