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본 논문은 MLLM을 활용하여 컨피규레이터 UI의 사용성을 반자동화된 방식으로 분석하는 방법을 제안합니다. 18가지 특화 기준을 바탕으로 MLLM이 사용성 문제의 심각도를 평가하고 개선안을 도출할 수 있음을 입증했습니다.
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원문 바로가기설정(Configuration)은 복잡한 소프트웨어 시스템, 서비스 및 제품을 맞춤화하기 위한 핵심 기술입니다. 컨피규레이터(Configurator)의 성공적인 적용은 기술적 정확성, 성능 및 도메인 모델링뿐만 아니라 사용성(Usability)에도 달려 있습니다. 일반적인 사용성 휴리스틱(Usability heuristics)은 널리 사용되고 있지만, 컨피규레이터에 특화된 기준과 체계적인 사용자 인터페이스(UI) 분석을 위한 도구 지원은 제한적입니다. 본 논문은 컨피규레이터 UI의 확장 가능하고 반자동화된 사용성 분석을 위해 멀티모달 거대 언어 모델(Multimodal Large Language Models, MLLMs)의 활용을 탐구합니다. 우리는 문헌으로부터 18가지의 컨피규레이터 특화 사용성 기준을 합성하고, 이를 16개의 실제 컨피규레이터에 대한 MLLM 기반 분석에 적용합니다. 각 기준은 개별적으로 평가되어 사용성 문제에 대한 심각도 등급(Severity ratings)과 실행 가능한 개선 제안을 생성합니다. 결과 검토를 통해 MLLM이 컨피규레이터 특화 사용성 문제를 신뢰성 있게 식별하고 도메인 인지적(Domain-aware) 개선 권장 사항을 제공할 수 있음을 확인했습니다. 비록 인간의 검증이 여전히 필요하지만, 이 접근 방식은 컨피규레이터 사용성을 분석하는 데 필요한 노력을 크게 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.