대규모 언어 모델을 활용한 소프트웨어 리팩토링 연구: 체계적 문헌 고찰

요약

본 문헌 고찰은 LLM을 활용한 소프트웨어 리팩토링 자동화 연구 동향을 분석했습니다. 다양한 프로그래밍 언어의 데이터셋을 기반으로, One-Shot/Few-Shot 등 여러 프롬프팅 기법이 코드 스멜 감소에 유용함을 확인했습니다. 다만, 정확도 측정 기준의 표준화가 필요하며, LLM 사용 시 오류 생성 및 요청 오해 등의 한계점도 지적합니다.

핵심 포인트

• LLM은 코드 스멜 감지 및 리팩토링 자동화에 활용되고 있음.
• One-Shot, Few-Shot 등 다양한 프롬프팅 기법이 효과적인 것으로 나타남.
• 가장 자주 적용되는 리팩토링 유형은 Extract Method였음.
• 연구의 신뢰도를 위해 정확도 측정 기준 표준화가 시급함.
• LLM 사용 시 오류 코드 생성 및 개발자 요청 오해 등의 한계점이 존재함.