시각-언어 내비게이션 (Vision-and-language navigation, VLN)은 체화된 에이전트 (embodied agent)가 보지 못한 환경에서 자연어 지시사항을 실행 가능한 내비게이션 동작으로 접지 (grounding) 할 것을 요구합니다. 기존의 제로샷 (zero-shot) 방법들은 일반적으로 추가적인 웨이포인트 (waypoint) 예측 모듈에 의존하는데, 이는 종종 고수준의 방향 추론과 세밀한 국소적 접지 (local grounding)를 뒤섞이게 하여 오류가 발생하기 쉽고 불안정한 결정을 내리게 합니다. 본 논문에서는 제로샷 시각-언어 내비게이션을 위한 계층적 프레임워크인 P2DNav를 제안합니다. P2DNav는 세 가지 핵심 구성 요소인 파노라마-투-다운뷰 (Panorama-to-Downview, P2D), 슬라이딩 윈도우 대화 메모리 (Sliding-Window Dialogue Memory, SDM), 그리고 성찰적 재지향 메커니즘 (Reflective Reorientation Mechanism, RRM)으로 구성됩니다. P2D는 내비게이션 의사결정을 파노라마 방향 선택과 다운뷰 국소적 접지 (downview local grounding)라는 두 단계로 명시적으로 분해합니다. 이는 먼저 360° 파노라마에서 지시사항과 관련된 방향을 선택한 다음, 해당 방향의 다운뷰 RGB 관측값으로부터 픽셀 수준의 목표 지점을 예측합니다. 또한, SDM은 내비게이션 이력을 다회차 대화 문맥 (multi-turn dialogue context)으로 구성하고, 장기 내비게이션 (long-horizon navigation)을 지원하기 위해 슬라이딩 윈도우 (sliding window) 내에 최근의 시각적 관측값을 유지합니다. RRM은 다운뷰 관측을 기반으로 국소적 접지의 신뢰성을 평가하고, 필요할 때 파노라마 방향 선택 단계로 돌아감으로써 성찰적 재지향 (reflective reorientation)을 가능하게 합니다. R2R-CE 벤치마크에서의 실험 결과, P2DNav는 제로샷 방법들 사이에서 강력한 성능을 달성했습니다. 특히, 최첨단 (state-of-the-art, SOTA) 제로샷 웨이포인트 기반 및 웨이포인트 프리 (waypoint-free) 방법들과 비교했을 때, P2DNav는 각각 146.6%와 58.9%의 성공률 (SR) 향상을 달성하여 제로샷 VLN을 위한 P2D, SDM, RRM의 효과를 입증했습니다. 코드는 공개용으로 배포될 예정입니다.