기존 연구에서 제안된 규칙 기반 방법은 명시적인 규칙과 패턴을 활용하여 NL을 TL로 변환하는 방식이었습니다. 이 방법의 장점은 규칙에 따라 명확하고 일관된 변환을 수행할 수 있다는 것입니다. 그러나 이 방법의 단점은 규칙의 한계로 인해 다양한 문장 구조나 도메인에 대한 일반화가 어려울 수 있다는 점입니다. 반면, 본 연구의 데이터 주도 방식은 대규모 데이터셋과 머신 러닝 모델을 활용하여 NL과 TL 간의 변환을 학습하는 방식입니다. 이 방법의 장점은 다양한 데이터를 활용하여 모델을 학습시키고 다양한 도메인에 대한 일반화 능력을 향상시킬 수 있다는 것입니다. 그러나 데이터 주도 방식의 단점은 데이터 수집과 전처리에 시간과 비용이 많이 소요될 수 있다는 점입니다.