슈어소프트테크·KAIST 등 컨소시엄
코드작성 충분한 시간 보장 기대
인력부족 해소·생산성 향상 도움
과제 결과물, 공개SW 형태 제공
관련 통계자료 다운로드 SW 개발 단계별 투입 시간 기업과 대학이 인공지능(AI) 기반 소프트웨어(SW) 오류 자동 수정 기술 국산화에 착수했다.
SW 오류 자동 수정 기술은 SW 개발 생산성 향상은 물론 SW 개발자 부족 현상을 해결할 대안으로 주목받고 있다.
SW 검증 기술 전문기업 슈어소프트테크는 정보통신기획평가원(IITP) 연구과제 '코드분석과 오류 마이닝이 결합된 SW 오류 자동 수정 기술 개발' 과제에 착수했다.
SW 검증기술 전문기업 슈어소프트테크와 AI 전문기업 아크릴(Acryl), KAIST, UNIST, 한동대가 컨소시엄을 구성했다. 과제 기간은 2024년 말까지다.
코드 오류 위치 탐지와 자동 수정 기술을 융합, 프로그램에 존재하는 SW 오류를 자동으로 수정하는 기술 연구개발과 도구화가 목표다.
앙상블 기법을 활용한 다중 결함 원인 식별과 자동 분류, 메타 프로그램을 이용한 패치 코드 자동 생성 및 탐색, 심볼릭 실행 기술을 이용한 패치 코드 자동 검증 등이 핵심 기술이다.
SW 개발에서 가장 큰 비용과 리소스가 투입되는 부분은 오류 수정을 위한 시험·검증 과정이다. SW 개발을 코딩-빌드-시험·검증으로 구성할 때 코딩과 빌드는 대부분 자동화됐지만 시험·검증 자동화는 가야 할 길이 멀다. 자동화보다 사람의 개입이 상당 부분을 차지한다.
IEEE 발간 논문에 따르면, SW 개발자는 SW 개발 시간 전체의 약 80%를 오류 탐지를 비롯한 오류 수정에 할애한다. 코드 작성에 소요되는 시간은 5%에 불과하다. 오류 수정 시간을 줄이면 그만큼 코드 작성에 사용하는 시간을 늘릴 수 있다는 의미다.
국내외 학계에서 결함 위치 자동 식별과 코드 자동 수정 기술을 활발히 연구 중인 것도 이 때문이다. 결함 위치 자동 식별의 경우 연구 결과를 상품화할 수 있는지에 대한 효용성 검증과 고도화가 학계 최고 관심사다.
글로벌 정보기술(IT) 대기업 중에는 SW 오류 자동 수정 기술 개발에 착수했거나 일부 개발을 완료, 내부에서 사용하는 곳도 있다. 국내에서는 아직 관련 기술 상용화나 오픈소스로 개방한 사례가 없다. 시장 초기인 만큼 국산화를 통해 시장을 선점하는 게 중요하다.
슈어소프트테크 관계자는 “AI를 통해 SW 오류 수정 과정의 자동화를 완성함으로써 SW 개발 전주기 생산성이 향상될 전망”이라며 “개발 인력 업무 효율을 높이고, 개발에 필요한 비용과 시간을 절약 궁극적으로 SW 개발자 부족 사태의 혁신적 대안이 될 수 있을 것”이라고 말했다.
과제의 결과물은 공개SW 형태로 제공, 국내 SW 기업이 오류 자동 수정 제품을 만드는 데 기반이 되는 기술로 활용될 전망이다.
안호천기자 hcan@etnews.com
