AI Enhanced Ontology Driven NLP for Intelligent Cloud Resource Query Processing Using Knowledge Graphs
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저자
Krishna Chaitanya Sunkara (Independent Researcher), Krishnaiah Narukulla (Independent Researcher)
개요
본 논문은 클라우드 인프라 내 자원 검색의 효율성 및 접근성을 향상시키기 위한 새로운 방법을 제안한다. 기존의 키워드 기반 검색이나 GUID 기반 검색은 정확한 일치를 요구하고 사용자의 노력이 많이 필요하다는 한계를 지닌다. 또한 자연어 질의의 의도를 해석하는 데 실패하는 경우가 많다. 기존의 NLP 기반 검색 엔진들도 자원의 동작, 기능, 관계, 특징, 비즈니스 관련성, 동적 변화 상태, 자원이 보유한 지식 등을 고려하지 못한다. 본 논문에서는 온톨로지 기반 의미론으로 강화된 고급 NLP를 제안하여, 사용자가 의도를 명확히 파악할 수 있도록 직관적이고 사람이 읽을 수 있는 질의를 가능하게 한다. 클라우드 자원, 상호 작용 및 동작의 온톨로지를 구성함으로써, 잠재 의미 색인(LSI) 및 AI 모델을 사용하여 동적 의도 추출 및 관련성 순위 지정을 가능하게 한다. AI 기반 데이터 크롤러를 통한 온톨로지 추출을 통합하고, 맥락 인식 자원 검색을 위한 의미론적 지식 기반을 구축하는 자동화된 파이프라인을 도입한다.
시사점, 한계점
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시사점:
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클라우드 자원 검색의 효율성 및 접근성을 크게 향상시킬 수 있다.
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자연어 질의를 통해 사용자의 의도를 정확하게 파악하고, 관련 자원을 효과적으로 검색할 수 있다.
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온톨로지 기반 의미론과 AI 모델을 활용하여 동적인 환경 변화에 적응 가능한 검색 시스템을 구축할 수 있다.
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AI 기반 데이터 크롤러를 통한 자동화된 온톨로지 추출 파이프라인을 제공한다.
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단순 자원 목록 제시를 넘어, 시스템 동작 원인 분석, 규정 준수 확인, 용량 추정, 네트워크 제약 조건, 문제 해결 또는 비즈니스 통찰력 등 다양한 맥락 정보를 제공할 수 있다.
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한계점:
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제안된 시스템의 성능 및 확장성에 대한 실험적 검증이 부족하다.
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온톨로지 구축 및 관리의 복잡성과 비용이 높을 수 있다.
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다양한 클라우드 환경 및 자원에 대한 적용 가능성에 대한 추가 연구가 필요하다.
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AI 모델의 성능에 대한 의존도가 높다.
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실제 클라우드 환경에서의 구현 및 적용에 대한 상세한 설명이 부족하다.
