명시적인 소프트웨어 아키텍처 모델은 복잡한 소프트웨어 집약적 시스템을 소통, 분석 및 진화시키기 위한 필수적인 산출물입니다. 그러나 ROS 2 기반 로봇 시스템에서는 구조적 (분해) 구성 및 통합 의미론(semantics)이 소스 코드 및 런치 파일(launch files)과 같은 분산된 산출물에 암시적으로만 인코딩되어 있는 경우가 많아, 계층적 아키텍처를 복구하는 것이 특히 어렵습니다. 기존 방식들은 주로 노드 수준의 엔티티와 통신 연결(communication wiring)에 집중하고 있으며, 여러 추상화 수준에 걸친 계층적 구조적 (분해) 구성의 복구에 대해서는 제한적인 지원만을 제공합니다. 본 논문에서는 두 가지 주요 개선 사항을 통해 이전에 제안했던 ROS 2 시스템용 블루프린트 가이드 LLM 지원 아키텍처 복구 파이프라인을 확장합니다: (1) 아키텍처 합성의 일관성과 제어 가능성을 향상시키기 위한 정교한 프롬프팅(prompting), (2) 원자적 ROS 노드 목록과 런치 파일 의존성을 포함하는 다단계 중간 아키텍처 표현(intermediate architectural representations)에 기반한 단계별 복구 전략을 통해, 여러 추상화 수준에 걸쳐 구조적으로 제약된 재구성을 가능하게 합니다. 이 접근 방식은 협동 로봇 팔과 이기종 ROS 2 산출물에 기반한 실제 자동 제품 분해 시스템에서 평가되었습니다. 이전 연구와 비교했을 때, 이번 사례 연구는 실질적으로 더 높은 통합 복잡성과 풍부한 기능을 보여줍니다. 결과는 아키텍처 복구의 구조적 일관성, 확장성 및 견고성이 향상되었음을 입증하는 동시에, 대규모 ROS 2 시스템의 동적 통합 의미론(dynamic integration semantics)과 관련된 남아있는 과제들을 밝혀냅니다.