코드 표절의 딜레마: LLM 기반 코드 생성의 중복 문제 해결

본 연구는 LLM 기반 코드 생성에서의 코드 중복 문제를 해결하기 위한 최초의 실증적 연구로, 19개의 최첨단 코드 LLM을 대상으로 정량 및 정성 분석을 수행하여 중복 패턴을 분석하고, 이를 완화하는 DeRep 기법을 제시했습니다. DeRep은 기존 기법 대비 압도적인 성능 향상을 보이며 LLM 기반 코드 생성 기술의 질적 향상에 기여할 것으로 기대됩니다.

최근 급격한 발전을 이룬 대규모 언어 모델(LLM) 기반 코드 생성 기술에도 불구하고, 생성 코드의 질적 문제는 여전히 심각한 과제로 남아있습니다. 특히 코드 중복은 모델이 구조적으로 중복된 코드를 생성하는 경향을 말하며, 코드의 효율성을 떨어뜨리고 가독성을 저해하는 주요 원인입니다.

명위류(Mingwei Liu) 박사를 비롯한 연구진 12명은 이러한 문제 해결을 위해, 19개의 최첨단 코드 LLM을 대상으로 코드 중복 현상에 대한 최초의 실증적 연구를 진행했습니다. 세 가지 널리 사용되는 벤치마크를 활용하여 정량 및 정성 분석을 수행한 결과, 코드 중복은 문자, 문장, 블록 수준에 걸쳐 광범위하게 나타나는 심각한 문제임을 밝혀냈습니다. 더 나아가, 연구진은 20가지 유형의 중복 패턴 분류 체계를 제시했습니다.

이러한 분석 결과를 바탕으로 연구진은 DeRep이라는 규칙 기반 기법을 제안했습니다. DeRep은 생성된 코드에서 중복을 감지하고 완화하도록 설계되었습니다. 오픈소스 벤치마크와 산업 현장에서의 평가 결과, DeRep은 기존 기법들을 압도적으로 능가하는 성능을 보였습니다. 평균 91.3%, 93.5%, 79.9%의 중복 감소율 향상과 함께, Pass@1 지표에서 208.3%의 성능 향상을 기록했습니다. 또한, 기존 중복 완화 기법과 DeRep을 통합하면 Pass@1 지표가 53.7%~215.7%까지 향상되는 시너지 효과를 확인했습니다.

이 연구는 LLM 기반 코드 생성의 질적 향상에 중요한 이정표를 제시합니다. DeRep과 같은 혁신적인 기법의 등장은 보다 효율적이고 가독성 높은 코드 생성을 가능하게 하여, AI 기반 소프트웨어 개발의 새로운 시대를 열어갈 것으로 기대됩니다. 하지만, 완벽한 코드 생성을 위해서는 앞으로도 지속적인 연구와 기술 개발이 필요할 것입니다. 향후 연구에서는 DeRep의 일반화 가능성 및 다양한 프로그래밍 언어에 대한 적용 가능성을 추가적으로 검증하는 것이 중요할 것입니다.