Gherkin 행위 주도 개발 (BDD) 수락 기준의 자동 작성은 요구사항 공학 (Requirements Engineering) 분야에서 여전히 수동 작업으로 인한 병목 현상으로 남아 있습니다. 본 연구는 에픽 중심 (Epic-organized)의 LLM 생성 Gherkin이 요구사항 정렬 (Requirement-aligned) 생성보다 더 높은 품질과 커버리지 (Coverage)를 생성하는지 조사합니다. 우리는 PURE 데이터셋에서 추출한 4개의 요구사항 문서 (107개 요구사항)를 대상으로 우리의 Timeless (에픽 중심 LLM 파이프라인) 접근 방식을 단순 대규모 언어 모델 (LLM) 베이스라인과 비교합니다. 평가는 구조적 지표 (Structural metrics), TF-IDF 및 밀집 임베딩 (Dense embeddings)을 통한 자동 요구사항 커버리지, 그리고 4명의 연구자에 의한 블라인드 전문가 평가를 포함합니다. 평가 결과, JSON 제약 파이프라인은 생성된 모든 출력물에서 구조적으로 유효한 시나리오를 생성한 반면, 제로샷 (Zero-shot) 베이스라인은 99%의 구조적 유효성을 달성했습니다. 의미론적 커버리지 (Semantic coverage)는 베이스라인과 유사했으며, Timeless는 94.3%의 의미론적 요구사항 커버리지율 (Requirement Coverage Rate)을 달성하여 베이스라인의 92.9%와 비교되었습니다. TF-IDF는 에픽 중심 출력물에 대해 더 낮은 커버리지 점수를 생성했는데, 이는 시나리오가 더 높은 수준의 추상화 단계에서 요구사항을 의역할 경우 어휘적 지표 (Lexical metrics)가 커버리지를 놓칠 수 있음을 시사합니다. 전문가 평가자들은 정확성 (Correctness, 4.61 대 4.14), 실행 가능성 (Executability, 4.61 대 4.07), 그리고 완전성 (Completeness, 4.31 대 3.50) 측면에서 에픽 중심 전략을 선호했습니다. 전반적으로, 본 결과는 에픽 중심 생성이 유사한 의미론적 커버리지를 유지하면서도 인지된 Gherkin 품질을 향상시킬 수 있음을 시사하지만, 이 발견을 일반화하기 전에는 더 광범위한 재현 연구가 필요합니다.