에픽 중심(Epic-Organized) vs 요구사항 정렬(Requirement-Aligned) Gherkin: LLM 기반 수락 기준 생성에

요약

LLM을 활용한 Gherkin 수락 기준 생성 시, 에픽 중심(Epic-organized) 방식이 요구사항 정렬 방식보다 품질과 커버리지 면에서 우수함을 입증한 연구입니다. Timeless 파이프라인을 통해 구조적 유효성과 전문가 평가(정확성, 실행 가능성, 완전성)에서 더 높은 성과를 보였습니다.

핵심 포인트

• 에픽 중심 LLM 파이프라인이 기존 베이스라인보다 높은 Gherkin 품질 제공
• Timeless 방식은 94.3%의 높은 의미론적 요구사항 커버리지 달성
• 전문가 평가 결과 정확성, 실행 가능성, 완전성 모든 측면에서 우위 확인
• 추상화 수준 차이로 인해 TF-IDF 기반 어휘적 지표는 커버리지를 과소평가할 수 있음