[연구의 필요성]
Ladder Diagram (LD)는 산업 현장에서 사용되는 컨트롤러인 Programmable Logic Controller (PLC)를 제어하는데 자주 활용되는 시각 기반 프로그래밍 언어(VPL)이다. LLM은 텍스트 기반 프로그래밍 언어 생성에는 뛰어난 성과를 보여왔지만, 시각 기반 프로그래밍 언어, 그 중에서도 특히 LD와 같이 다양한 도메인 특화 configuration이 존재하는 언어의 경우에는 생성하기 어려웠다. 이러한 프로그램은 산업 현장 자동화에 필수적이기에, LD와 같은 프로그램을 자동 생성할 수 있다면 산업 자동화를 크게 가속할 수 있게 된다.

 

[포스텍이 가진 고유의 기술]

본 연구에서는 기존에 VPL을 생성하는데 자주 사용되었던 프롬프트 기반 방법론으로는 LD를 생성하는데 어려움이 있음을 먼저 밝혀냈다. 이에, 2-stage로 구성된 학습 기반 방법론을 제시하였다. 먼저, Retrieval-Augmented Fine-Tuning으로 LD program이 비슷한 맥락에서 프로그램의 일부를 재사용하는 경향이 있다는 점을 학습 과정에서 활용하여 성능을 크게 높일 수 있었다. 이어서, 생성 정확도를 더 높이기 위해 VPL을 그래프 형태로 취급해 원본 프로그램에서 손상을 가해 preference pair를 만들고 이를 이용하여 DPO를 수행하여 성능을 더욱 향상시켰다.

 

[연구의 의미]
본 연구는 기존에 LLM으로 생성할 수 없었던 LD를 생성할 수 있게 해냈다는 것에서 의미를 가진다. 또한 본 연구에서 제시하는 방법론은 그래프 형태로 환원될 수 있는 VPL에 일반적으로 적용이 가능한 방법이기에 LD뿐만이 아닌 다른 VPL을 학습 기반으로 생성하는 경우에도 도움이 될 것이다.

 

[연구결과의 진행 상태 및 향후 계획]
본 연구는 자연어처리 분야 최우수 국제학술대회인 ACL 2025에 소개될 예정이다. 추후에는 해당 방법론을 다른 VPL에 적용하여 기술의 일반성을 검증하고자 한다.

 

[성과와 관련된 실적]
Deokhyung Kang*, Jeonghun Cho*, Yejin Jeon, Sunbin Jang, Minsub Lee, Jawoon Cho, Gary Geunbae Lee, Retrieval-Augmented Fine-Tuning With Preference Optimization For Visual Program Generation, ACL 2025 (*: Equal contribution)

 

[성과와 관련된 이미지]