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CSIR, 의미 정보와 거리 결합해 사람 찾는 로봇의 탐색 효율 높인다
이 arXiv 프리프린트는 실내 물품 배달 로봇이 개인 활동 기록 없이 자연어 요청만으로 수신자를 찾는 CSIR 프레임워크를 제안했다. 시뮬레이션 1,500개 시나리오에서 평균 이동 효율 0.62를 기록해 기존 그래프 기반 방식과 의미 기반 방식(LLM TRP 0.60)을 앞섰고, 실물 Clearpath Jackal 시연에서도 약 5분 만에 작업을 완료했다. 이 방법은 습관과 의도 같은 간접 정보의 불확실성을 명시적으로 가중 결합해 개인정보 제약이 있는 환경에 적용 가능하다.