AI 기반 테스트 절차서 해석 및 로봇팔 제어 명령어 자동화 | 모아소프트 - 28+ Year's Experience in Reliability & Safety

An AI-Based Approach to Automating Test Procedure Interpretation and Robot Arm Control Command Generation for Software Integration Testing

정주원* · 배찬일** · 양승민** · 이지현***

모아소프트

Key Words

Robotic Control
Natural Language Understanding
Sequence Classification
Software IntegrationTesting
BiLSTM
Artificial Intelligence

서론

현대 항공·방산 분야의 소프트웨어(SW) 통합 검증 과정에서는 방대한 테스트 절차서 문장을 해석해 로봇팔을 제어하는 명령어를 생성해야 한다. 그러나 이 작업은 절차서의 각 문장을 숙련된 인력이 반복적으로 수작업 해석·전환해야 하므로, 작업 시간이 과도하게 소요되고 인적 오류가 빈번하게 발생하는 문제가 있다. 본 연구는 Word·Excel 형식의 절차서 텍스트를 추출·정제·토큰화 한 뒤, BiLSTM 기반의 분류기를 이용해 네 가지 명령어 유형으로 자동 분류하고, 결과를 로봇팔 제어 script 형태로 구조화하는 AI 기반 방법론을 제안한다. 이를 통해 수작업 Script 입력에 소요되는 시간과 오류를 획기적으로 줄이고, 자동화 테스트 환경 구축의 효율성을 확보할 수 있다. 본 논문의 주요 기여는 다음과 같다.

실제 현장 절차서 기반의 실용적 데이터셋 구축
일관적이고 최적화된 전처리·임베딩 파이프라인
BiLSTM 분류기를 활용해 네 가지 명령어 분류 및 97% 이상의 Micro-average AUC 달성
분류 결과를 로봇팔 제어용 Script 명령어로 자동 변환하는 메커니즘 개발

…중략…

결론

본 연구는 SW 통합 검증 절차서 문장을 BiLSTM 기반 AI 모델로 자동 해석하고, 로봇팔 제어 명령어 유형으로 분류한 뒤, 제어 Script를 자동 생성하는 방법을 제안하였다. 연구 결과, Macro average AUC 약 96.40%, Accuracy 83.80%를 기록하였으며, 다섯 가지 모델(BiLSTM, LSTM, CNN, GRU, AvgPool) 중 BiLSTM이 가장 우수한 성능을 보였다. 제안한 본 방안은 Script 수작업 입력 시간과 오류를 줄여, 현장 작업의 효율성과 안전성을 향상시킬 수 있다. 향후, 데이터셋 확장, 클래스 불균형 완화, Transformer 기반 모델 적용 등을 통해 성능 개선이 기대된다.