배경: 자동 코드 요약 (Automated code summarisation)은 프로그램 이해와 문서화를 지원하지만, 결정론적 (deterministic, 휴리스틱 기반) 파이프라인과 확률론적 (probabilistic, LLM 기반) 파이프라인의 상대적인 강점과 한계는 여전히 불분명합니다. 목적: 본 논문은 의도 지향적 디자인 패턴 코드 요약을 위해 이러한 패러다임들에 대한 통제된 경험적 비교를 제시합니다. 방법: 9가지 패턴을 다루는 3개의 오픈 소스 리포지토리에서 추출한 150개의 파일로 구성된 디자인 패턴 중심 Java 코드를 구조화된 테스트베드로 사용하여, 규칙 기반 자연어 생성 (NLG) 파이프라인, Software Word Usage Model (SWUM) 기반 접근 방식, 그리고 Mixtral LLM 기반의 확률론적 파이프라인을 비교합니다. 요약문은 BERTScore와 코사인 유사도 (cosine similarity)를 사용하여 인간의 참조값과 비교 평가되며, Llama 3가 생성한 루브릭 (rubric) 기반 판단을 통해 정확성 (accuracy), 간결성 (conciseness), 적절성 (adequacy), 코드 문맥 인식 (code-context awareness), 디자인 패턴 충실도 (design-pattern fidelity)의 5가지 차원에서 보완됩니다. 통계 분석에는 Wilcoxon 부호 순위 검정 (Wilcoxon signed-rank tests, 효과 크기 포함), 사후 교정을 포함한 Friedman 검정, 그리고 루브릭 일관성의 민감도 분석을 위한 Spearman 상관 계수가 포함됩니다. 결과: 확률론적 요약은 더 강력한 의미론적 정렬 (semantic alignment)과 풍부한 문맥적 범위를 보여주는 반면, 결정론적 접근 방식은 더 간결하고 완전히 재현 가능한 출력을 생성합니다. 프롬프트 민감도 (Prompt-sensitivity) 및 다중 실행 분석은 LLM 출력의 가변성을 나타내지만, 상대적인 추세는 안정적으로 유지됩니다. 결론: 명확한 트레이드오프 (trade-off)가 나타납니다. 확률론적 방법은 의미론적 깊이와 문맥적 정확성을 선호하는 반면, 결정론적 파이프라인은 간결함과 재현성을 위해 선호됩니다. 이러한 연구 결과는 코드 요약 기술을 선택하기 위한 실질적인 지침을 제공합니다.