혁신적인 AI 기반 사용자 스토리 생성: LLM과 TCA의 만남

Huaxi 연구진의 논문은 LLM과 TCA를 결합하여 소프트웨어 제품 라인의 사용자 스토리 생성을 자동화하고, 변동성을 고려한 체계적인 요구사항 관리를 가능하게 하는 혁신적인 방법론을 제시합니다. 이는 소프트웨어 개발의 효율성과 생산성 향상에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

소프트웨어 개발의 혁명: AI가 사용자 스토리를 만든다면?

소프트웨어 개발에서 가장 중요한 단계 중 하나는 바로 사용자 요구사항을 정확하게 파악하고 이를 바탕으로 효율적인 개발 계획을 세우는 것입니다. 민첩한 개발 방법론인 애자일(Agile)에서는 이를 위해 사용자 스토리(user story)를 활용합니다. 일반적으로 (역할, 기능) 쌍의 목록으로 구성되는 사용자 스토리는, 어떤 역할의 사용자가 어떤 기능을 어떤 목적으로 사용하는지를 명확하게 나타냅니다.

하지만 소프트웨어 제품 라인(Software Product Lines)의 경우, 여러 유사 시스템의 요구사항을 관리해야 하는 복잡성이 증가합니다. 각 시스템마다 사용자 스토리 집합이 존재하고, 이는 (시스템, 역할, 기능)의 3차원 데이터셋으로 표현될 수 있습니다. 이러한 복잡성을 해결하기 위해, Alexandre Bazin 등 Huaxi 소속 연구자들은 최근 논문에서 LLM(Large Language Model)과 TCA(Triadic Concept Analysis)를 결합한 혁신적인 사용자 스토리 생성 방법론을 제시했습니다.

LLM과 TCA의 시너지: 변동성 기반 사용자 스토리 생성

연구진은 기존 유사 시스템들의 변동성을 3차원 TCA를 통해 분석하여, 새로운 시스템 개발에 필요한 사용자 스토리 집합을 추천하는 시스템을 개발했습니다. 이 과정은 다음과 같은 단계로 이루어집니다.

1. 3차원 변동성 분석: TCA를 이용하여 시스템, 역할, 기능 간의 관계를 분석하고, 변동성을 일련의 함의(implication)로 표현합니다.
2. 설계 옵션 제시: 설계자에게 이해하기 쉬운 디자인 옵션을 제시합니다.
3. 설계자 선택: 설계자가 옵션을 선택합니다.
4. 초기 사용자 스토리 제안: 선택된 옵션에 해당하는 초기 사용자 스토리 집합을 제안합니다.
5. 유효성 검증 및 보완: 1단계에서 확인된 함의에 따라 제안된 사용자 스토리의 유효성을 검증하고, 필요에 따라 보완합니다.
6. LLM 활용: LLM을 활용하여 보다 포괄적인 웹사이트를 구축합니다. (67개의 유사 웹사이트 데이터셋을 이용한 평가)

이 방법론은 기존의 사용자 스토리 생성 방식과 비교하여, 자동화된 사용자 스토리 생성, 변동성 기반의 체계적인 요구사항 관리, 그리고 설계자의 의사결정 지원이라는 세 가지 중요한 장점을 제공합니다. 특히 LLM의 활용은 사용자 스토리의 질적 향상에 기여할 것으로 기대됩니다.

미래를 향한 전망: 더욱 지능적인 소프트웨어 개발

본 연구는 LLM과 TCA의 결합을 통해 사용자 스토리 생성 과정을 혁신적으로 개선함으로써, 소프트웨어 개발의 효율성과 생산성을 향상시키는 중요한 발걸음을 내딛었습니다. 향후 연구에서는 다양한 도메인과 더욱 복잡한 시스템에 대한 적용 가능성을 탐색하고, LLM을 통한 사용자 스토리 생성의 정확성과 완성도를 더욱 높이는 연구가 필요할 것으로 예상됩니다. 이러한 연구를 통해, 우리는 더욱 지능적이고 효율적인 소프트웨어 개발 시대를 맞이할 수 있을 것입니다.