[Mostly AI-Generated] Software Engineering 분야에서 LLM(Large Language Model)은 어떻게 활용될까? (SE분야 논문들의 답변)

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Software Engineering 분야에서 LLM(Large Language Model)은 다양한 방식으로 활용될 수 있습니다. LLM은 코드 생성, 코드 번역, 코드 자동 완성, 요구사항 수집, 소프트웨어 설계, 테스트 케이스 생성 등 여러 소프트웨어 개발 작업을 자동화하거나 지원하는 데 사용됩니다. 이러한 모델들은 개발자의 생산성을 높이고, 소프트웨어 개발 시간과 비용을 줄이는 데 기여합니다.아래는 문서들에서 추출한 주요 활용 사례와 그에 대한 설명입니다.

코드 생성(Code Generation), 코드 리뷰(Code Review):

LLM은 소프트웨어 개발 과정에서 코드 생성, 코드 리뷰, 테스트 케이스 생성 등 다양한 작업을 자동화하고 지원할 수 있습니다. 예를 들어, LLM을 활용하여 자연어 명세로부터 프로그램 코드를 생성하거나, 코드 리뷰를 자동화할 수 있습니다. 특히 코드 리뷰에 많은 시간을 할애하는 대규모 프로젝트에서 유용합니다.
LLM은 자연어로 작성된 요구사항을 바탕으로 코드를 생성할 수 있습니다. 이는 개발자의 생산성을 크게 향상시키며, 특히 초보 개발자에게 유용합니다. 예를 들어, ChatGPT와 같은 모델은 Python, JavaScript, C++ 등 다양한 언어로 코드를 생성할 수 있습니다.
LLM은 코드 분석 작업에서도 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 코드의 호출 그래프 분석, 타입 추론 등의 작업을 자동화할 수 있습니다. LLM은 한 프로그래밍 언어에서 다른 언어로 코드를 번역하는 데 사용됩니다. 예를 들어, Python 코드를 JavaScript로 변환하는 작업을 수행할 수 있습니다.
참고문헌

코드 자동 완성, 버그 수정 및 자동화(Automated Program Repair):

LLM은 코드에서 버그를 탐지하고 수정하는 데 사용될 수 있습니다. 이는 개발자가 버그를 찾고 수정하는 시간을 줄여줍니다.
개발자가 코드를 작성할 때, LLM은 자동 완성 기능을 제공하여 코드 작성 속도를 높입니다.
참고문헌
- 2023-10-13: LLM은 자동 프로그램 수리(APR), 코드 요약, 코드 완성 등의 다양한 소프트웨어 엔지니어링 작업에서 강력한 성능을 보여줍니다.
- 2024-05-06: 코드 자동 완성 및 버그 수정

정적 분석 및 타입 추론:

LLM은 정적 분석 작업, 예를 들어 Python 프로그램의 callgraph 분석 및 타입 추론을 개선하는 데 사용될 수 있습니다.
참고문헌
- 2024-02-27: 정적 분석 및 타입 추론

요구사항 엔지니어링(Requirements Engineering):

LLM은 요구사항을 수집하고 분석하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 소프트웨어 개발 초기 단계에서 중요한 역할을 합니다.
LLM은 요구사항 공학에서 자연어 이해 능력을 활용하여 요구사항을 분석하고, 이를 기반으로 소프트웨어 설계 및 구현을 지원할 수 있습니다. 이는 요구사항 분석, 문서화, 검증 등의 작업을 자동화하는 데 유용합니다.
LLM은 소프트웨어 API와의 상호작용을 자동화하고, 사용자가 고수준의 목표를 API 호출로 변환하는 작업을 지원할 수 있습니다.
참고문헌
- 2023-10-03: LLM을 활용한 자연어 명세 변환
- 2023-12-09: DevAssistLlama 모델 소개
- 2024-02-21: LLM의 요구사항 공학 자동화
- 2024-04-05: 요구사항 수집 및 소프트웨어 설계 – 요구사항 엔지니어링에서의 LLM 활용(LLM은 요구사항 엔지니어링에서 혁신적인 방법을 도입하여 여러 시스템 이해관계자의 요구사항을 식별하고 만족시키는 데 도움을 줍니다.)
- 2024-05-07: LLM의 요구사항 공학 및 API 연동
- 2024-04-02: LLM을 활용한 소프트웨어 API 호출

교육 및 학습 지원(Education and Learning Support):

LLM은 소프트웨어 엔지니어링 교육에서 학생들이 이러한 도구를 잘 활용할 수 있도록 돕는 데 사용될 수 있습니다.
참고문헌
- 2024-03-27: 소프트웨어 공학 교육에서의 LLM 활용

도메인 특화 언어 지원(Domain-Specific Language Support):

LLM은 도메인 특화 언어(DSL)에서도 활용될 수 있습니다. 예를 들어, IT 자동화에 중요한 YAML 기반 언어인 Ansible을 지원할 수 있습니다.
참고문헌
- 2024-02-27: LLM은 일반 프로그래밍 언어뿐만 아니라 도메인 특화 언어에서도 활용될 수 있습니다.

통합 개발 환경(IDE) 통합(Integration with IDEs):

LLM은 통합 개발 환경(IDE)과 통합되어 개발자의 생산성을 높이는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, OpenAI의 GPT-3.5/4와 같은 모델은 지능형 프로그래밍 어시스턴트로 활용될 수 있습니다.
참고문헌
- 2024-02-22: LLM은 IDE와 통합되어 개발자의 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

자동화된 테스트 케이스 생성(Automated Test Case Generation):

LLM은 테스트 케이스를 자동으로 생성하여 소프트웨어 품질 보증을 향상시킬 수 있습니다.
LLM은 소프트웨어 테스트 과정에서 다양한 테스트 시나리오를 생성하고, 테스트 결과를 분석하는 데 활용될 수 있습니다. 이는 테스트 커버리지를 높이고, 테스트 작성 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다.
참고문헌

LLM 모델의 업데이트와 활용:

LLM을 최신 지식으로 업데이트하는 것은 비용이 많이 들지만, 이를 효율적으로 수행하기 위한 모델 편집 기법이 제안되었습니다. 예를 들어, \textsc{MENT}라는 접근법은 모델의 일부 뉴런을 패치하여 성능을 향상시킵니다.
참고문헌
- 2023-12-08: 모델 편집 기법 \textsc{MENT}

비용 효율적인 LLM 서비스 제공:

LLM 서비스 제공: LLM을 서비스로 제공하여 사용자가 특정 작업을 수행할 수 있도록 지원할 수 있습니다. 이는 사용자가 별도의 전문 지식 없이도 LLM을 활용할 수 있게 해줍니다.
비용 효율적인 쿼리 할당: LLM 서비스 제공 시, 비용과 성능을 균형 있게 맞추기 위해 쿼리 할당 전략을 수립할 수 있습니다.
참고문헌
- 2024-02-05: LLM 서비스 제공 전략
- 2024-05-24: LLM의 비용 효율적 쿼리 할당

시간의 흐름에 따른 변화

시간이 지남에 따라 LLM의 활용 사례와 연구 방향이 점차 다양해지고 있습니다. 초기에는 주로 코드 생성 및 번역에 집중되었으나, 최근에는 정적 분석, 요구사항 수집, 교육 지원 등 다양한 소프트웨어 개발 단계에서의 활용이 연구되고 있습니다. 또한, 모델의 효율성과 에너지 소비를 고려한 연구도 진행되고 있습니다.

주요 키워드

Code Generation
Code Review
Code Analysis
Automated Program Repair (APR)
Requirements Engineering
Education and Learning Support
Domain-Specific Language (DSL)
Integration with IDEs
Automated Test Case Generation
Software Development Support
API Integration
Test Case Generation
Software Testing
Cost-effective Query Allocation
LLM as a Service

추가적인 Source 리스트

2023

2023-10-04: LLM의 도구 활용 능력

2024