Abstract

최신 협업 응용들은 다수 사용자들이 함께 일관된 편집이 가능하도록 CRDT(Conflict-free Replicated Data Types)를 채택해 왔다. Last-Write-Wins(LLW)와 같은 보편적인 CRDT는 동기화 과정에서 분산 데이터를 병합하고 구조 측면에서 일관성을 보장한다. 하지만, 기존 방법은 다른 사용자가 같은 의미이지만 다른 내용을 업데이트할 때 의미론적 불일치가 발생하고 이는 잘못된 의사결정을 초래할 수 있다. 이를 해결하기 위해. 본 연구는 거대언어모델(Large Language Model: LLM)과 함께 CRDT를 확장함으로써 테이블 데이터의 열 간 의미적 관계를 해석하고, 의미적 불일치를 제거하는 방법론을 제안한다. 제안 방법은 분산 환경에서 구조적 일관성뿐만 아니라 의미적 일관성까지 확보할 수 있다.