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| 데이터 공학과 특강 : "생성형 코드 언어모델 연구 동향" (경북대 컴퓨터학부 이성현 교수) | |||
| 작성일 | 2026-04-17 | 조회수 | 22 |
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2026년 4월 13일, 국립부경대학교 데이터사이언스융합인재양성사업단 주최로 '생성형 코드 언어모델 연구 동향' 특별 세미나가 개최되었다. 경북대학교 컴퓨터학부 이성현 교수가 연사로 나서, AI가 코드를 직접 작성하는 시대를 맞아 언어모델의 실제 코드 생성 능력을 검증하고 한계를 극복하기 위한 최신 연구 방법론들을 심도 있게 소개했다.
이성현 교수는 코드 생성형 언어모델이 단순히 처음부터 끝까지 코드를 짜는(from scratch) 능력을 넘어, 기존에 개발된 '보조 함수(Auxiliary Function)'를 얼마나 잘 활용하고 기존 소프트웨어 생태계와 협업할 수 있는지에 대한 평가가 중요해졌음을 시사했다. 강연에서는 언어모델이 인간 개발자처럼 문서화되지 않은 보조 함수까지 유연하게 활용할 수 있도록 돕는 프롬프팅 전략과 그 실험적 성과들이 공유되었다.
또한, 코드를 평가하는 새로운 차원의 기준으로 '생성된 코드의 다양성(Diversity)'을 제시했다. 이 교수는 지시어 미세조정(Instruction-tuning)을 거친 모델들이 정확도는 높일 수 있으나, 창의적이고 다양한 문제 해결 알고리즘을 도출하는 데는 오히려 제약이 생길 수 있다는 흥미로운 연구 결과를 발표했다. 더불어 모델의 온도(Temperature) 파라미터 조절과 알고리즘 다양성의 상관관계를 클러스터링 기반 지표(DA@K, EA)로 분석한 내용을 다루어 학생들의 큰 이목을 끌었다. 마지막으로 이 교수는 단일 파일 내의 코드 완성을 넘어, 프로젝트 리포지토리(Repository) 전체 수준의 문맥을 이해하는 데이터 플로우 기반 검색(Dataflow-guided retrieval) 등 자동화된 소프트웨어 공학이 나아갈 미래 연구 방향을 제시하며 강연을 마쳤다. 부경대학교 데이터사이언스융합인재양성사업단은 이번 세미나가 데이터 공학도들에게 최신 AI 코딩 어시스턴트의 정확도 이면에 숨겨진 '알고리즘적 다양성'과 '협업 능력'의 한계를 비판적으로 바라보고, 더 나은 프롬프팅 및 아키텍처를 고민하게 한 유익한 시간이 되었다고 평가했다. 이번 강연은 비대면(Zoom) 방식으로 진행되었다. |
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