개발자가 일일이 고치던 코드 AI로 자동 전환… 소프트웨어공학 국제학술대회 ‘FSE 2026’ 2관왕

△고려대 컴퓨터학과 오학주 교수(교신저자, 오른쪽 두 번째), 강미령 석사과정(제1저자, 왼쪽 두 번째)이 지난 7월 7일 캐나다 몬트리올 ‘FSE 2026’에서 수상 기념 촬영을 하고 있다

고려대학교(총장 김동원) 컴퓨터학과 오학주·안가빈 교수 공동연구팀이 소프트웨어공학 분야 최상위 국제학술대회인 ‘FSE 2026’에서 ‘ACM SIGSOFT 우수논문상’과 ‘우수아티팩트상’을 동시에 수상하며 2관왕에 올랐다.

ACM(미국컴퓨터학회)이 주최하는 FSE는 전 세계 연구자들이 소프트웨어공학 분야의 최신 연구 성과를 공유하는 세계적 권위의 학술 무대다. 올해 채택된 논문 211편 가운데 단 10편만 우수논문상에 선정됐으며, 연구팀은 논문의 학술적 성과뿐 아니라 공개한 소스코드와 실험 자료의 완성도도 인정받아 단 2편에만 수여된 우수아티팩트상도 함께 수상했다.

연구팀은 대규모언어모델(LLM)을 활용해 파이썬 프로그램의 라이브러리 교체 작업을 자동화하는 기술 ‘Pig’를 개발해 수상의 영예를 안았다. 

*논문명: Pig: Leveraging Large Language Models for Python Library Migrations

*DOI: 10.1145/3797072

*URL: https://doi.org/10.1145/3797072

소프트웨어는 다양한 외부 라이브러리를 조합해 만들어진다. 기존 라이브러리의 지원이 중단되거나 보안 취약점이 발견되면 개발자는 코드 전반을 새로운 라이브러리에 맞게 수정해야 한다. 함수 이름뿐 아니라 입력값과 처리 방식도 달라 수작업에 많은 시간과 검증이 필요하다.

*라이브러리: 특정 기능(로그인, 암호화, 데이터 처리 등)을 구현하기 위해 미리 작성되어 있어, 필요할 때 가져다 쓸 수 있는 소프트웨어 코드의 집합체

Pig는 프로그램 전체를 AI에 맡기는 대신 교체 대상 코드를 API 단위(라이브러리의 특정 기능을 실행하는 명령 단위)로 나눠 수정한다. 교체 가능성이 높은 API 후보를 AI에 제공하고, 필요한 부분만 골라 원본 프로그램을 변경한다. 변수명과 라이브러리 경로도 자동으로 보정해 AI가 불필요한 코드까지 바꾸거나 교체 작업을 빠뜨리는 문제를 줄였다.

연구팀은 실제 오픈소스 프로젝트에서 수집한 69개 파일의 API 교체 작업 364건을 7종의 LLM으로 평가했다. 그 결과 Pig는 기존 LLM 기반 방식보다 API 코드 교체 성공률을 평균 53.5% 향상시켰다.

*오픈소스 프로젝트: 코드가 인터넷에 공개되어 누구나 자유롭게 확인, 수정, 활용할 수 있는 소프트웨어 

SBOM을 통해 소프트웨어 구성요소를 파악하고 VEX로 취약점의 실제 영향 여부를 확인하는 공급망 보안 절차에서, 교체가 필요한 라이브러리의 코드 수정 작업에 Pig 기술을 활용하면 대응 시간과 개발자의 수작업 부담을 줄일 수 있다.

*SBOM(Software Bill of Materials): 소프트웨어를 구성하는 컴포넌트와 라이브러리 목록

*VEX(Vulnerability Exploitability eXchange): 특정 제품이 알려진 취약점의 영향을 받는지 여부와 그 근거·조치 상태를 표준화된 형식으로 전달하는 문서

오학주 교수는 “Pig는 AI가 생성한 코드를 그대로 사용하는 데서 그치지 않고 프로그램 분석 기술을 결합해 불필요한 코드 변경과 오류를 줄였다”며 “이번 수상은 연구의 독창성과 실제 소프트웨어 개발 현장에 적용할 수 있는 실용성을 함께 인정받은 결과”라고 말했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 정보통신기획평가원(IITP)의 정보보호핵심원천기술개발사업, SW컴퓨팅원천기술개발사업(SW스타랩), 명품인재양성사업과 한국연구재단(NRF)의 선도연구센터(ERC) 지원을 받아 수행됐다.

[연구 논문 이미지]

△ 기존 LLM 기반 라이브러리 교체 과정에서 발생하는 코드 의미 변경과 API 교체 누락 사례