A Blueprint for AI-Driven Software Quality: Integrating LLMs with Established Standards

Wed, 29 Apr 2026 08:07:13 GMT

### 저자

Avinash Patil

### 💡 개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 기존 소프트웨어 품질 보증(SQA) 프로세스에 통합하여 소프트웨어 품질을 향상시키는 청사진을 제시합니다. ISO/IEC 12207, ISO/IEC 25010 등과 같은 확립된 표준과 LLM 기반 SQA 방법론의 교차점을 탐구하며, 자동화된 요구사항 분석, 코드 검토, 테스트 생성 등을 통해 규정 준수와 프로세스 성숙도를 유지하면서 SQA를 강화하는 방안을 모색합니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- LLM을 활용하여 요구사항 분석, 코드 검토, 테스트 생성 등 SQA의 다양한 단계를 자동화하고 효율성을 증대시킬 수 있습니다.

- 확립된 소프트웨어 품질 표준과의 연계를 통해 LLM 기반 SQA 솔루션이 규정 준수를 충족하면서도 실질적인 품질 향상을 가져올 수 있음을 보여줍니다.

- 데이터 프라이버시, 모델 편향, 설명 가능성 등의 도전 과제를 해결하기 위한 거버넌스와 감사 메커니즘의 중요성을 강조하며, 향후 적응형 학습, 프라이버시 중심 배포 등의 발전 방향을 제시합니다.

[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2505.13766)