본 박사 학위 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 이용한 자동 서비스 구성에 대한 연구를 다룬다. 현대 기업 컴퓨팅 시스템은 여러 하위 시스템을 통합하여 공통 작업을 수행하지만, 이로 인해 통합 복잡성이 증가한다. 본 논문은 자연어 입력을 기반으로 LLM을 사용하여 서비스를 자동으로 통합하는 방법을 제시한다. 이는 재사용 가능한 서비스 구성(예: 프로그램 코드)을 생성하며, 완벽하지 않더라도 통합 엔지니어에게 유용한 근사치를 제공한다. 주요 연구 내용은 LLM을 사용한 자동 서비스 구성을 위한 소프트웨어 아키텍처(Compositio Prompto) 제시, 서비스 검색을 위한 Retrieval Augmented Generation (RAG) 분석, 서비스 검색을 위한 새로운 자연어 쿼리 기반 벤치마크 제안, 그리고 벤치마크를 완전한 서비스 구성 시나리오로 확장하는 것이다. 현재 서비스 검색 벤치마크를 서비스 구성 시나리오로 확장하고, 미세 조정이나 LLM 에이전트를 사용하여 서비스 구성 생성을 개선하는 것이 향후 과제이다.
