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#QERRA

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3건

ROS Discourse2026.09.28

레이어 3 부정 강화: QERRA-THRIVE (v2.0.2) 순위 역전 해결

QERRA-v2 Classical v2.0.2의 레이어 3(QERRA-THRIVE)에 대한 부정 강화(negation hardening) 업데이트가 ROS Discourse에 공개됐다. 레이어 3는 자율 플래너(autonomous planner)가 생성한 행동 계획 후보를 인간 중심(Suite A)·생태적(Suite B) 12개 행동 벡터에 걸쳐 의미론적 임베딩과 결정론적 정규식·규칙 검사를 혼합해 평가하고 순위를 매기는 역할을 한다. 테스트 중 감사에서 위험 요소나 제약을 '회피하고 있음'을 명시한 행동 계획 후보를 오히려 규칙 위반으로 잘못 감점하는 거짓 양성(false-positive) 오류가 발견됐다. 예를 들어 "잔디밭을 피해 지정 구역에 접근한다"거나 "고전압 조립 자격 미달로 인간 감독자를 요청한다"는 계획이 잘못 처벌 대상으로 분류되고 있었다.

큐레이터본문이 중간에서 잘려 수정 방법의 전모를 확인할 수 없다. Webots 시뮬레이션 환경에서 발견된 사례이므로, 실기 로봇에서 동일 오류가 재현되는지는 아직 확인되지 않은 상태다.

로봇 AI

ROS Discourse2026.09.04

QERRA-v2 데모 5: 폐루프 도덕 게이팅, 물리적 안전 및 가치 선택 (Webots의 TIAGo)

QERRA-v2 Classical은 물리적 안전, 도덕 게이팅(moral gating), 가치 선택의 세 레이어로 구성된 분리형 제어 아키텍처이다. 물리적 안전 레이어는 언어 처리를 기다리지 않고 서브밀리초(sub-millisecond) 단위로 반사적 안전 제어를 수행하며, 결정론적(deterministic) 도덕 게이트는 모터 동작 전에 명령 의도를 검증한다. 가치 레이어는 정상 운용 중 사회적 예절과 공간적 배려를 점수화한다. 이번 데모는 PAL Robotics TIAGo 휴머노이드 AMR을 Webots R2025a 시뮬레이터에서 구동하며, 노트북 CPU에서 100% 오프라인으로 실행된다. 시나리오는 리조트 복도에서 90초 안에 업무 마감 압박, 낙상 사고 대응, 고객 응대가 동시에 발생하는 상황을 다룬다.

큐레이터Webots 시뮬레이션의 단일 시나리오(90초, 복도 환경)에서 얻은 결과이므로, 서브밀리초 안전 반응 등 성능 수치는 실물 하드웨어나 다양한 환경에서 재현되기 전까지 개발팀 주장으로만 해석해야 한다.

로봇 AI 기초·제어이론

ROS Discourse2026.08.23

QERRA-v2 업데이트: 로보틱스의 사회적·생태적 행동 선택을 위한 3번째 레이어(THRIVE) 추가

QERRA-v2는 로봇 행동 결정을 위한 3계층 프레임워크로, 이번 v2.0.0 업데이트에서 세 번째 계층인 QERRA-THRIVE가 추가되었다. 1계층(도덕적 위반 필터링)과 2계층(충돌 방지)만으로는 동료에게 과도한 속도 강요, 사적 공간 무단 녹화 등 일상적 사회 마찰을 해결하지 못한다는 문제의식에서 설계되었다. QERRA-THRIVE는 안전 제동 장치가 아닌 행동 순위 결정기(action ranker)로서, 앞선 두 계층을 통과한 후보 행동들만을 대상으로 평가를 수행한다. 첫 번째 버전은 두 개 스위트에 걸쳐 12개의 벡터를 포함하며, Suite A(인간 중심)에는 transparent_disclosure, balanced_pacing, stated_preference_respect, sovereign_independence 등 9개 벡터가 정의되어 있다.

큐레이터공개된 내용은 설계 명세 수준이며, 12개 벡터가 실제 로봇 환경에서 검증되었는지—시뮬레이션인지 실기인지—가 언급되지 않아 행동 순위 결정 효과를 현시점에서 판단하기 어렵다.

로봇 AI 기초·제어이론