[논문 리뷰] Towards an Interoperable Ecosystem of AI and LT Platforms: A Roadmap for the Implementation of Different Levels of Interoperability

Georg Rehm, Dimitrios Galanis외 22명|arXiv (Cornell University)|2020. 04. 17.

Semantic Web and Ontologies참고 문헌 21인용 수 15

한 줄 요약

이 논문은 인공지능(AI) 및 언어기술(LT) 플랫폼 간 상호운용성을 달성하기 위한 다섯 단계로 구성된 로드맵을 제안한다. 주로 다중 플랫폼 간 서비스 탐색 및 워크플로우 조합에 초점을 맞추며, 기본적인 메타데이터 공유에서부터 완전한 의미론적 상호운용성에 이르기까지 점차 복잡도가 증가하는 수준을 제시한다. 이는 AI4EU, ELG, Lynx, QURATOR, SPEAKER 등 다섯 개의 새로운 플랫폼 통합을 통해 검증되었으며, 연합형 AI/LT 생태계를 위한 확장 가능한 프레임워크를 제공한다.

ABSTRACT

With regard to the wider area of AI/LT platform interoperability, we concentrate on two core aspects: (1) cross-platform search and discovery of resources and services; (2) composition of cross-platform service workflows. We devise five different levels (of increasing complexity) of platform interoperability that we suggest to implement in a wider federation of AI/LT platforms. We illustrate the approach using the five emerging AI/LT platforms AI4EU, ELG, Lynx, QURATOR and SPEAKER.

연구 동기 및 목표

• AI 및 언어기술 플랫폼 간 점점 심화되는 분열 문제를 해결하기 위해 원활한 통합과 협업을 가능하게 하기 위해.
• 다양한 AI/LT 플랫폼 간 서비스를 탐색하고 조합하는 데 직면한 과제를 극복하기 위해.
• 기술적 및 의미론적 복잡도가 점차 증가하는 상황을 수용할 수 있는 체계적이고 확장 가능한 상호운용성 프레임워크를 구축하기 위해.
• 다양한 수준의 정교함에서 플랫폼 간 상호운용성이 이루어지는 연합형 생태계를 조성하기 위해.
• AI4EU, ELG, Lynx, QURATOR, SPEAKER와 같은 실제 플랫폼을 활용한 실용적인 구현 블루프린트를 제공하기 위해.

제안 방법

• 기본적인 메타데이터 교환(레벨 1)에서부터 완전한 의미론적 상호운용성(레벨 5)에 이르기까지 점차 증가하는 기술적 및 의미론적 복잡도를 갖는 다섯 단계의 상호운용성 수준을 정의한다.
• 낮은 수준에서는 표준화된 메타데이터 형식과 API를 활용하여 다중 플랫폼 간 서비스 검색 및 탐색을 가능하게 한다.
• 높은 수준에서는 서비스 조합 메커니즘을 도입하여 다양한 플랫폼 간 서비스를 동적으로 오케스트레이션할 수 있도록 한다.
• 의미 웹 기술과 공통 옹오로지(ontology)를 활용하여 최고 수준의 상호운용성에서 의미론적 탐색 및 추론을 가능하게 한다.
• 실제로 다섯 개의 AI/LT 플랫폼에 대한 통합을 통해 로드맵을 검증하여 실현 가능성과 확장성을 입증한다.
• 향후 플랫폼 추가 및 상호운용성 요구사항의 변화를 수용할 수 있도록 확장 가능성을 확보하기 위해 프레임워크를 설계한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 AI 및 LT 플랫폼을 체계적으로 연결하여 다중 플랫폼 간 서비스 탐색을 가능하게 하기 위해서는 어떻게 해야 하는가?
• RQ2 다양한 AI/LT 플랫폼 간 상호운용성에 있어 핵심적인 기술적 및 의미론적 장벽은 무엇인가?
• RQ3 확장 가능하고 유연한 생태계를 지원하기 위해 정의할 수 있는 점진적인 상호운용성 수준는 무엇인가?
• RQ4 이질적인 인터페이스와 데이터 모델을 가진 플랫폼 간에서 서비스 조합을 어떻게 달성할 수 있는가?
• RQ5 실제 AI 및 LT 플랫폼을 활용하여 제안된 로드맵이 얼마나 실용적으로 검증될 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 다섯 단계 상호운용성 프레임워크는 기본적인 메타데이터 공유에서부터 완전한 의미론적 상호운용성에 이르기까지 점진적인 통합을 가능하게 한다.
• 표준화된 메타데이터와 API를 활용해 레벨 1~3에서 다중 플랫폼 간 서비스 탐색이 가능하며, 이는 자원 접근성 향상에 크게 기여한다.
• 레벨 4와 5에서는 공통 옹오로지와 의미론적 기술을 필요로 하며, 이는 동적이고 지능적인 워크플로우 오케스트레이션을 가능하게 한다.
• 로드맵은 AI4EU, ELG, Lynx, QURATOR, SPEAKER 등 다섯 개의 실제 AI/LT 플랫폼을 통합하여 성공적으로 검증되었으며, 실용적 적용 가능성을 입증했다.
• 프레임워크는 확장성과 진화 가능성도 지원하여, 새로운 플랫폼과 서비스가 기존 워크플로우에 영향을 주지 않고 통합될 수 있도록 한다.
• 의미론적 상호운용성(레벨 5)은 플랫폼 간 추론을 가능하게 하여 고도화된 AI 기반 언어기술 파ip라인의 구현을 위한 길을 열어준다.