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초록·키워드
최근 프로그램 소스 코드의 취약점 탐지 등 정적 분석 도구로 대규모 언어모델(LLMs, Large Language Models)을 활용하는 연구가 활발하다. LLMs는 전통적인 정적 분석 도구와 달리, 코드의 맥락을 활용한다. 그러나 일반적인 LLMs는 질의–응답으로 이어지는 단순한 수준으로 자기 검증과 자기 수정 절차가 부족하다. 이에 본 연구에서는 반복 자율 검증 루프 구조에 LLMs를 활용할 때 효용성을 확인한다. 연구 설계로 LLMs 기반의 검증자 중심 반복 자율 검증 구조의 자율형 검증 에이전트를 구성하여 소스 코드의 취약점에 대한 탐지·수정·검증 기능을 수행한다. 검증 과정에서 생성된 피드백을 다시 입력으로 활용하는 구조를 구성하고, 반복에 따른 성과 변화를 측정하여 개선 한계선을 측정한다. 이를 통해 본 연구는 소스 코드 분석에서 검증자 중심 반복 자율 검증 구조의 효과를 확인하고, 최적 반복 기준을 제시한다.
본문·목차
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UCI(KEPA) : I410-151-26-02-096792222
