A Network-Aware Serverless System for Optimizing Execution Placement of Agentic LLM Tool Calls in Geo-Distributed Environments
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710114240
과학기술정보통신부
한국연구재단
동국대학교
유연호
6명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
4,475만원
4,475만원
응용연구
대학
서울특별시 중구
정보/통신 > 정보이론 > Cloud computing/Grid computing
... Gorilla는 API 검색 및 호출 정확도를 향상시켜 hallucination 문제를 완화하였다. 그러나 이러한 연구들은 공통적으로 **“무엇을 호출할 것인가”**에 집중되어 있으며, 실제 클라우드 환경에서 **“어디에서 실행할 것인가”**에 대한 문제는 거의 다루지 않았다.하지만 geo-distributed 서버리스 환경에서는 동일한 tool call이라도 실행되는 region ...
본 연구는 1년 동안 ① semantic-aware execution modeling, ② network/system state 수집 및 모델링, ③ network-aware execution optimization, ④ 통합 서버리스 시스템 구현 및 성능 검증의 네 단계로 추진한다.1~2개월차에는 Toolformer, HuggingGPT, Gorilla ...
본 연구의 주요 연구개발성과는 지리적으로 분산된 서버리스 환경에서 LLM 기반 tool call을 단순 API 호출이 아닌 “다수의 region 및 function instance 중 최적 실행 위치를 선택하는 execution optimization 문제”로 재정의하고, 이를 해결하기 위한 semantic-network 결합 기반 실행 최적화 구조를 제안...