Sparky: 오프라인 수트케이스 로봇에 MQ-2 가스센서를 연결한 LLM 샘플러 피드백 실험

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TL;DR

오프라인 로봇 Sparky는 MQ-2 가스 센서를 케이스에 넣고 실제 환경의 화학적 신호를 LLM 샘플링에 피드로 연결하는 구현 사례다. 센서는 매 0.5초 간격으로 적응형 기준선과 대조해 스모크 이벤트를 0에서 10까지의 단계로 올리며 phase가 증가할수록 샘플러의 토큰 선택이 변화한다. 온도(1.0~1.6), top_p(0.95~0.99), top_k(64~120) 등을 조정해 생성되는 텍스트의 분포가 낮확률 토큰 쪽으로 이동하며 대화의 창의성과 불확실성이 증가한다. 이 방식은 로봇의 물리적 감각이 내부 텍스트 생성에 직접적으로 영향을 미치는 멀티모달 피드백 루프의 가능성을 보여준다. 결과적으로 로컬에서 실행되는 멀티모달 로봇 시스템의 프라이버시와 지연 이점을 강조하며, 향후 고도화된 센서 배열과 온-디바이스 처리로 실용성이 확대될 수 있다.

배경

로컬 LLM 운영 경험, 센서/카메라 인터페이스 지식, 온디바이스 멀티모달 처리 흐름 이해

대상 독자

로컬 환경에서 LLM 기반 로봇 시스템을 구축하려는 연구자 및 개발자

의미 / 영향

이 사례는 오프라인 환경에서 멀티모달 데이터를 LLM에서 직접 활용하는 가능성을 보여준다. 센서 피드백 루프를 통해 프라이버시를 유지하고 네트워크 의존성을 줄일 수 있어, 로봇의 실험실/현장 적용 시 비용과 지연을 낮출 수 있다.

섹션별 상세

실세계 센서 데이터를 LLM 샘플링에 연결하는 필요성은 로봇의 맥락 이해를 강화한다. MQ-2 가스 센서의 신호는 샘플러에 입력으로 들어가고, 입력 신호의 강도에 따라 phase가 상승하며 토큰 분포의 탐색 방향이 바뀐다.

입력 → 처리 → 출력의 흐름은 센서 신호를 NL로 요약해 프롬프트에 삽입하고, 샘플러의 토큰 선택을 영향받는 형태로 구현된다. 적응형 기준선과 비교한 0.5초 간격의 피드백 루프가 텍스트 생성의 질에 변화를 유도한다.

가스 신호에 의한 피드백은 실험적 수치로 확인된다. phase가 토큰별로 재배치되며, 7분 동안 맥락의 창의성이 증가하는 구간이 관찰되었다. 이로써 센서 피드백이 LLM의 내부 표현에 직접적인 영향을 준다는 점이 입증된다.

로봇의 대화에 실세계 감각이 통합되면 환경 적응성과 상호작용의 몰입도가 증가한다.

실무 Takeaway

센서-LLM 피드백 루프는 로컬 로봇의 대화에 맥락적 깊이를 제공한다. Sense 기반 피드백은 토큰 선택의 확률 분포를 바꾸어 창의적 응답의 다양성을 증가시킨다.
온도, top_p, top_k의 조합은 샘플링 다양성과 안전성 간의 트레이드오프를 형성한다. 적응형 기반선은 입력 상황에 따라 샘플러의 탐색 경로를 동적으로 조정한다.
제한된 하드웨어에서 멀티모달 로봇 시스템을 운영하는 것은 RAM과 처리 능력의 제약을 받지만, 로컬 스택과 온디바이스 알고리즘으로 네트워크 의존성을 줄이고 지연을 낮춘다.
향후 고도화 방향은 다중 가스 센서 배치, 더 정밀한 비전/음성 처리, 그리고 GPU 메모리 관리 최적화를 포함한다. 이는 오프라인 로봇의 실용적 적용 가능성을 높인다.

언급된 리소스

DemoSparky 오프라인 수트케이스 로봇 구축 업데이트