EvoSuite와 같은 검색 기반 테스트 생성 (Search-based test generation) 도구들은 대규모로 컴파일 가능하며 높은 커버리지를 가진 단위 테스트 (unit tests)를 생성하지만, 생성된 스위트들은 읽기 어렵고 유지보수하기 힘든 경우가 많습니다. LLM (Large Language Models)은 더 자연스러운 테스트를 생성할 수 있지만, 직접적인 생성 방식은 여전히 취약하며 본 연구에서는 컴파일 성공률이 51-78%에 불과했습니다. 우리는 컴파일 가능한 SBST (Search-Based Software Testing) 스위트 위에 LLM을 제어된 리팩토링 레이어로 사용하는 하이브리드 SBST+LLM 접근 방식인 TestHumanizer를 소개합니다. 이는 동작과 컴파일 유효성을 보존하면서 명명 (naming), 구조, 그리고 개발자 지향적인 명확성을 개선합니다. 우리는 Defects4J 및 SF110에서 추출한 350개 클래스를 대상으로 TestHumanizer를 평가했습니다. EvoSuite는 클래스당 15개의 스위트를 생성하며, 각 스위트는 gpt-4o 및 mistral-large-2407을 사용하여 세 가지 컨텍스트 설정 하에 리팩토링되어 총 31,500건의 리팩토링을 수행했습니다. TestHumanizer는 88-98%의 컴파일 성공률을 달성하였는데, 이는 EvoSuite의 100% 기준점(baseline)에 근접하며 직접적인 LLM 생성 방식보다는 확실히 높습니다. 구조적 커버리지 (Structural coverage)는 일반적으로 1-2% 포인트 이내로 대부분 보존되었으며, 리팩토링의 86-95%가 복합적인 충실한 리팩토링 (faithful-refactoring) 임계값을 충족했습니다. 리팩토링된 스위트는 또한 예측된 가독성을 향상시키고, 제어 흐름 (control-flow) 및 인지 복잡도 (cognitive complexity)를 줄이며, 구조적 스멜 (structural smells)을 완화합니다. 요약 기반 (summary-based) 설정이 가장 견고한 트레이드오프 (trade-off)를 제공하는 반면, 긴 코드 중심의 프롬프트는 환각 (hallucination)으로 인한 실패에 더 취약합니다. 30개 클래스와 444개 테스트 메서드를 대상으로 한 개발자 연구 결과, 인지된 가독성과 채택 의지가 유의미하게 향상되었음을 확인하였으며 (Wilcoxon p < 0.01), 상당한 평가자 간 일치도 (inter-rater agreement)를 보였습니다. 종합적으로, LLM은 독립적인 생성기로서보다는 견고한 SBST 출력물 위에 검증 게이트 역할을 하는 정제 레이어 (refinement layers)로서 가장 효과적입니다.