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초록·키워드
대형 언어 모델(LLM: large language model)의 발전은 비전공자의 소프트웨어 개발 접근성을 높여 '시티즌 디벨로퍼(Citizen Developer)' 흐름을 만들었으나, 생성된 코드의 신뢰성을 검증하고 오류를 교정하는 체계적 가이드라인은 부재하다. 본 연구는 문제 선정, 프롬프트 입력, 코드 생성, 실행·평가, 피드백 수집, 오류 교정의 6단계 순환 프레임워크를 제안·검증한다. LeetCode 최신 문제 180개로 구성된 성능평가에서는 ChatGPT 5.3, Google Gemini 3 Flash, GitHub Copilot을 비교하였으며, Gemini 3 Flash가 정답률 93.3%로 가장 높은 안정성을 보였다. 이어진 제거 연구(Ablation Study)에서 1회 시도 정답률(Pass@1)이 40%에서 80%로 향상되고 구문·실행 오류가 통제되었으며, 평균 실행 효율과 메모리 효율이 각각 11.8%p, 19.5%p 개선되었음을 검증하였다. 이는 구조화된 평가 절차를 통해 비전공자의 AI 코드 생성 활용 효율을 개선할 수 있음을 보여준다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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