국내 연구진이 인공지능(AI) 소스코드 자동 생성시, 기능·품질을 함께 보장하는 핵심 기술을 선보였다.
한국전자통신연구원(ETRI)은 대규모 언어모델(LLM)을 활용해 소스코드를 보다 정확·안전하게 생성할 핵심 기술을 개발했다고 10일 밝혔다. AI, 소프트웨어 엔지니어링(SE), 프로그래밍 언어(PL) 분야 융합으로 개발한 것으로, AI 코드 생성 능력을 한층 고도화했다.
코드를 빠르게 만드는 수준을 넘어, 개발자 의도와 함께 안정성·보안성 등 품질 요소까지 반영한 고품질 코드 생성이 가능하다.
예를 들어 로그인 기능을 요청하면 단순 인증 로직뿐 아니라 입력 검증, 예외 처리, 계정 잠금 등 품질 관리 요소가 함께 반영된 코드를 자동 생성한다. 파일 처리 기능 경우도 대용량 데이터 처리 효율과 메모리 관리 등 성능 요소를 고려해 코드가 구성된다. 이 연구에는 서울대 연구진도 함께 참여했다.
ETRI는 이번 기술 개발과 함께 C/C++ 언어에 특화된 대규모 학습 데이터셋을 자체 구축했다. C/C++ 언어는 운영체제(OS), 반도체, 임베디드 시스템 등 산업 핵심 분야에 널리 쓰이지만, AI 학습용 데이터가 부족해 코드 생성 성능이 떨어지는 한계가 있었다.
연구진은 코드 수집, 품질 평가, 명세 생성 전 과정을 자동화한 데이터 구축 시스템을 개발해, 약 4만 건 고품질 C/C++ 특화 훈련 데이터셋을 확보했다. 이 데이터를 최신 AI 모델 4종에 적용해, 모든 모델 코드 품질이 향상됐으며, 훈련 데이터 품질·양이 AI 코드 생성 핵심 요인임을 입증했다.
ETRI는 지난달 29일 서울 엘타워에서 'PULSE 코드 자동화 오픈소스 기술 워크샵'을 개최하고, 주요 연구성과를 공개했다.
이번 행사로 범용 소프트웨어(SW) 개발을 넘어 산업 도메인 특화 서비스로 기술을 확장하는 전략 방향을 제시했다. 또 로봇 제어, 차량용 SW 자동화 등 주요 산업 분야를 대상으로 실증·협력 프로젝트를 추진 중이라고 밝혔다. 연구성과 확산·활용을 위해 관련 기술 일부를 깃허브를 통해 오픈소스 공개했다.
이 과제로 △SCI급 논문 5편 △세계 최고 수준 학회인 ACL을 포함한 국제 우수학술대회 논문 20편 △국내·외 특허 출원 11건 △기술이전 2건 등 우수한 성과를 달성했다. ETRI는 현재 국내 주요 기업들과 개념 검증(PoC) 협력을 추진 중이며, 향후 3~4년 내 상용화가 목표다.
정영준 ETRI 온디바이스AI연구본부장은 “향후 산업 현장에서 실제 검증을 거쳐 다양한 프로그래밍 언어와 산업 특화 영역으로 기술을 확대 적용할 계획”이라며 “국내 SW 개발 생태계 경쟁력 강화에 크게 기여할 것”이라고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP) 과제 지원을 받아 수행됐다.
김영준 기자 kyj85@etnews.com
