본 논문은 실제 프로젝트의 복잡한 메서드에 대한 단위 테스트 생성 자동화의 어려움을 해결하기 위해 Panta 기법을 제시합니다. Panta는 개발자가 코드를 분석하고 테스트 케이스를 구성하는 반복적인 과정을 모방하여 LLM의 제한된 제어 흐름 구조 추론 능력을 극복합니다. 정적 제어 흐름 분석과 동적 코드 적용 범위 분석을 통합하여 LLM이 발견되지 않은 실행 경로를 식별하고 더 나은 테스트 케이스를 생성하도록 체계적으로 안내합니다. 반복적인 피드백 기반 메커니즘을 통해 정적 및 동적 경로 적용 범위 통찰력에 기반하여 테스트 생성을 지속적으로 개선하여 더 포괄적이고 효과적인 테스트를 보장합니다. 오픈 소스 프로젝트의 높은 순환 복잡도를 가진 클래스에 대한 실험적 평가 결과, Panta는 최첨단 기법에 비해 라인 적용 범위 26%, 분기 적용 범위 23% 향상을 달성했습니다.
