작업 기반 대화 시스템은 자연어 상호작용을 통해 사용자에게 특정 목표, 예를 들어 동작 실행 또는 정보 검색 등을 달성하도록 돕습니다. 정확한 동사대명어 (Coreference Resolution) 해결은 필수적이며, 이는 대화 내의 객체 참조를 식별하는 작업을 포함합니다. 이 작업은 복잡한 장면과 다양한 객체 메타데이터로 특징지어지는 시각적으로 기반을 둔 환경에서 점점 더 어려워지고 있습니다. 그러나 작업 기반 대화에서의 동사대명어 해결은 도메인 간 일반화 능력이 부족하고 데이터셋 특이적 인공물에 과적합 (overfit) 되기 쉬운 감독 학습 모델에 크게 의존하는 한계를 겪고 있습니다. 본 연구에서는 대규모 언어 모델 (LLMs) 이 상세한 객체 메타데이터와 대화 역사를 추론하여 동사대명어 해결을 개선할 수 있는 단일 모드 테스트 시간 추론 (unimodal test-time reasoning) 접근법을 제안합니다. SIMMC 2.1 데이터셋에 대한 경험적 결과는 LLM 이 장면 내의 객체와 대화 문맥을 효과적으로 정렬하는 단계별 추론 과정을 생성할 수 있음을 보여줍니다. 광범위한 실험은 모델이 대화와 객체를 정확하게 연결하는 능력을 강조합니다. 또한, 우리는 퓨 샷 (few-shot) 설정 하에서의 테스트 시간 추론이 미지의 시나리오와 새로운 객체에 대해 효과적으로 일반화하며, 도메인 간 평가에서 인코더 기반 감독 학습 방법을 능란함을 보였습니다. 이러한 결과는 작업 지향적 대화 시스템의 견고성과 일반화를 향상시키는 데 구조화된 메타데이터와 신중한 프롬프트 엔지니어링 (prompt engineering) 이 갖는 결정적인 역할을 강조합니다.