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AI·로보틱스 제품 시스템 기술 프로필

음성·LLM·Planner·Task Runtime과 기기 제어 계층을 플랫폼 중립 실행 계약으로 연결하는 기술을 다룬다. Android/AOSP는 이를 제품에 적용한 대표 구현 경로이며, Linux·ROS 2·제조사 SDK와 임베디드 환경은 같은 상위 계약을 별도 Adapter로 연결하는 확장 경로다. 모델과 프롬프트부터 평가, 실기기 통합, 배포와 운영 로그 분석까지 제품화 전 과정을 함께 고도화한다.

AI는 사용자의 의도와 목표를 해석하고, 제품 실행 계층은 현재 상태·권한·자원·작업 생명주기를 관리한다. 기기 도메인은 실제 동작과 완료·실패 증거를 제공하며, 저수준 안전 제어는 각 플랫폼의 서비스와 로봇 실행 계층에 남긴다.

AI·로보틱스 제품 시스템의 기술 영역 지도

기술 영역을 개별 기능으로 분리하지 않고 입력, 판단, 실행, 완료 확인과 개선으로 이어지는 하나의 시스템으로 다룬다. 모델 품질과 기기 실행 안정성에는 서로 다른 검증 기준을 적용한다.

다루는 기술 영역

음성·AI 상호작용 의미 라우팅·문맥 기반 계획 작업 실행·완료 증거
음성 입력, STT 후처리, 응답 생성과 온디바이스·클라우드 LLM 경계를 연결한다. Speech Pipeline · STT · On-device AI · Cloud LLM 사용자 의도, 대화 문맥, 기기 상태와 실행 가능성을 함께 보고 응답·조회·실행의 경계를 조정한다. Semantic Routing · Context-aware Planning · Goal · Evaluation 단일·복합 작업의 순서, 대기, 취소, 제한 시간과 실제 완료·실패 증거를 관리한다. Task Runtime · Workflow · Lifecycle · Execution Evidence
제품 플랫폼·SoC 통합 로봇 실행 경계 지식·개인화
Android/AOSP에서는 AAR·typed Manager API, Binder/AIDL, ManagerService와 시스템 앱 배포를 연결한다. 다른 환경은 Linux·ROS 2·제조사 SDK Adapter로 분리한다. Android/AOSP · AAR · Binder/AIDL · Linux 상위 목표와 저수준 이동·센서·안전 제어의 책임을 분리하고 ROS 2 또는 제조사 SDK와 연계한다. ROS 2 · Device Adapter · Safety Boundary · Robot SDK RAG, 지식 그래프, 사용자 기억과 실행 이력을 문맥 선택과 설명 가능한 판단에 연결한다. RAG · Knowledge Graph · Memory · World Model

제품화 생애주기

설계부터 운영 개선까지 이어지는 제품화 생애주기

모델 출력만 맞는 상태를 제품 완료로 보지 않는다. 계약 시험, APK 빌드, 실기기 동작, 릴리즈 검증과 운영 증거를 구분하고, 확인된 결과를 다음 평가 자료와 구현 개선에 반영한다.

제품으로 연결하는 범위

만드는 일 검증하는 일 릴리즈하고 개선하는 일
AI 판단 경계, Planner 계약, Task Runtime과 플랫폼 Adapter 구조를 설계하고 구현한다. 평가셋 회귀, 계약 시험, 로그 상관관계와 실기기 동작을 서로 다른 수준으로 확인한다. Android 플랫폼 서명·시스템 앱 배포를 포함해 플랫폼별 릴리즈 결과와 운영 로그를 다음 개선에 연결한다.

설계와 구현, 평가와 실기기 통합, 릴리즈와 운영 개선을 분리하지 않고 하나의 제품화 흐름으로 관리한다.

고도화하는 기술

기술 수준 현재 초점
의미 경계 보정 구현·검증 오분류 방향과 의미 증거를 기준으로 라우팅 품질을 조정한다.
문맥 기반 Goal·Planning 통합 시제품 대화와 기기 상태를 결합해 응답, 실행, 확인 질문과 복합 계획을 선택한다.
증거 기반 Workflow·재계획 통합 시제품 단계 결과와 실패 이유를 다음 판단에 연결하고 필요한 경우에만 계획을 수정한다.
지연·토큰·모델 선택 최적화 구현·검증 요청 복잡도와 위험에 맞춰 모델과 문맥 범위를 조정한다.
지식 그래프·개인화·월드모델 설계·연구 관계, 출처, 유효 기간과 실행 이력을 장기 문맥에 연결한다.
Framework·SDK 이식성 구현·검증 기반 설계 공통 실행 계약과 플랫폼 Adapter를 분리하고, Android SDK형 구현을 다른 실행 환경으로 확장할 수 있게 경계를 표준화한다.

전체 시스템 계층

요청과 실행 증거가 오가는 플랫폼 중립 AI·로보틱스 시스템 계층

AI 판단과 기기 실행은 하나의 흐름으로 연결하지만 책임은 섞지 않는다. Application과 모델이 바뀌어도 기기 상태, 안전 정책과 완료 판정은 제품 실행 계층에서 일관되게 유지한다.

Android SDK형 구현에서는 AAR·typed Manager API → Binder/AIDL → ManagerService가 호출, 프로세스 경계와 실행 책임을 나눈다. ManagerService는 상태·정책·Task·완료 증거를 관리하고, Adapter가 기존 기기 도메인에 연결한다. Linux·ROS 2·제조사 SDK 경로도 같은 공통 계약을 사용하되 IPC, 서비스 생명주기와 저수준 제어는 해당 플랫폼에 맞게 구현한다.

LinkedIn 소개문

About

음성·LLM·Planner·Task Runtime과 기기 제어 계층을 플랫폼 중립 계약으로 연결하는 기술을 다루고 있다. 사용자 입력을 대화, 지식 조회와 기기 실행으로 나누는 의미 경계부터 복합 작업의 실행 순서, 취소, 제한 시간과 실제 완료 증거까지 하나의 시스템으로 설계한다.

AI가 목표와 실행 단계를 제안하더라도 기기 안전과 완료 여부를 직접 결정하지 않도록 책임을 분리한다. 제품 실행 계층은 현재 상태, 권한, 자원과 작업 생명주기를 관리하고, 기기 도메인은 실제 동작의 완료·실패 증거를 제공한다. 플랫폼 서비스와 저수준 로봇 제어는 각 계층의 안전 규칙을 유지한다.

제품화 과정에서는 모델과 프롬프트 구현뿐 아니라 평가 자료와 회귀 검증, Binder/AIDL 기반 Android SDK형 통합, 플랫폼 서명, 시스템 애플리케이션 배포, 릴리즈 확인과 운영 로그 분석을 함께 다룬다. AAR·Manager API와 ManagerService로 호출과 실행 책임을 나누고, 모델 출력, 계약 시험, 실기기 동작과 운영 결과를 구분해 확인한다.

현재는 문맥 기반 Goal·Planning, 실행 증거를 이용한 제한적 재계획, RAG·지식 그래프 기반 개인화와 Android/AOSP·Linux·ROS 2·제조사 SDK 사이의 이식 가능한 Framework·Adapter 구조를 고도화하고 있다.

게시문

AI를 기기와 로봇에 적용할 때 모델의 답변과 기기의 실제 동작은 같은 문제로 다룰 수 없다.

사용자의 의도를 해석하고 실행 순서를 제안하는 일은 AI 판단의 영역이다. 현재 상태와 권한을 확인하고 자원 충돌, 취소, 제한 시간과 실제 완료를 관리하는 일은 제품 실행 계층의 책임이다. 이동, 환경 제어, 화면과 음성 같은 기능은 기기 도메인이 실행하고 결과 증거를 돌려준다.

이 경계를 기준으로 음성 입력부터 의미 라우팅, Planner, Task Runtime과 플랫폼 Adapter, 하위 로봇 제어까지 연결하고 있다. 계획이 생성됐다는 사실보다 각 단계가 실제로 완료됐고 다음 단계가 올바른 증거를 기다렸는지를 더 중요하게 본다.

검증도 한 수치로 합치지 않는다. 평가 자료의 회귀, 계약 시험, APK와 시스템 앱 통합, 실기기 동작, 릴리즈와 운영 로그를 분리해 확인한다. 문제가 발생하면 같은 요청 식별자와 시간 흐름을 따라 입력, 판단, 제출, 기기 실행과 최종 결과를 연결한다.

이 구조 위에서 문맥 기반 목표 생성, 필요한 경우에만 수행하는 재계획, 지식 그래프와 사용자 기억을 이용한 개인화, Android SDK형 구현과 Linux·ROS 2·제조사 SDK 사이의 이식 가능한 실행 경계를 고도화하고 있다.

공개 범위

이 페이지는 공개 가능한 기술 구조와 검증 방법만 설명한다. 회사·제품·조직 명칭, 내부 저장소와 API, 서버·기기 식별자, 인증 정보, 비공개 성능·비용·릴리즈 정보는 포함하지 않는다.

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