본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)과 구조화된 지식 기반 시스템의 통합에 대한 연구 동향을 조사한다. LLM의 생성적 언어 이해력과 정확한 지식 표현 시스템의 통합을 목표로, LLM과 지식 기반 간의 관계를 살펴보고, 실제 적용 방안과 기술적, 운영적, 윤리적 과제를 논의한다. 기존 연구들을 종합적으로 검토하여 주요 이슈를 파악하고 기존 해결책을 평가하며, 생성형 AI를 구조화된 지식 기반 시스템에 통합하는 장점(데이터 맥락화, 모델 정확도 향상, 지식 자원 활용)을 제시한다. 현재 연구 상황을 종합적으로 제시하고, 주요한 간극을 지적하며, 향후 연구 방향을 제안한다.
