NFV 관리를 위한 LLM 기반 Intent Translation 방법 연구

Abstract

오늘날 네트워크 규모가 커지고 복잡도가 증가하면서, 사용자의 의도 (intent)를 기반으로 네트워크를 효율적으로 관리하기 위한 Intent-based Networking (IBN) 개념이 제안되었다. 최근 대규모 언어 모델 (Large Language Model, LLM)의 발전으로 IBN에 LLM을 적용하여 자연어 intent를 시스템이 해석할 수 있는 구조화된 형태로 변환해 주는 Intent Translation 기술이 연구되고 있다. 본 논문에서는 Intent Translation을 통해 Network Function Virtualization (NFV)를 관리하기 위한 자연어 intent를 추상화 및 구조화하는 템플릿을 생성하는 방법을 제안한다.제안하는 방법은 프롬프트 엔지니어링 기법 중Chain-of-Thought (CoT), few-shot learning을 통해 LLM을 최적화하고, 이를 기반으로 Intent Translation을 수행한다. 제안하는 방법을 기존 방법과 여러 LLM 모델을 비교하여 성능을 평가한결과, 제안하는 방법이정확도측면에서우수한성능을보였다.

Keywords

Intent Translation, Large Language Model (LLM), Intent-based Networking (IBN), NFV Management

Citation

홍지범, 홍원기. “NFV 관리를 위한 LLM 기반 Intent Translation 방법 연구.” KNOM Review, Vol. 28, No. 2, pp. 1–12, December 31, 2025.

원문 및 DOI