본 논문은 9개의 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 21개의 클래스와 17개의 관계를 가진 UML 클래스 다이어그램에 21개의 구조화된 쓰레기 관리 유즈케이스로부터 행위 메서드를 자동으로 추가하는 것을 평가한 연구이다. 6가지 지표(메서드 수량, 시그니처 풍부성, 주석 완전성, 구조적 충실도, 구문 정확성, 명명 일관성)를 통해 총 90개의 다이어그램(3,373개의 메서드)을 평가하였다. 모든 LLM은 UML 규칙을 준수하는 유효한 PlantUML 다이어그램을 생성하였으며, 일부 모델은 메서드 적용 범위와 주석 정확도에서 우수한 성능을 보였으나, 다른 모델들은 매개변수화는 풍부하지만 추적성은 약한 것으로 나타났다. 실험 결과는 LLM이 일관된 명명으로 잘 구조화된 메서드를 생성할 수 있음을 보여주지만, 주석과 시그니처의 불일치는 향상된 프롬프트 엔지니어링과 모델 선택의 필요성을 강조한다. 메서드의 빠른 생성은 더 빠른 설계 반복을 가능하게 하여 애자일 방식을 지원한다. 하지만 정확성, 적절성 및 의미적 정합성을 보장하기 위해서는 인간의 감독이 필수적이며, LLM은 소프트웨어 설계에서 협업 파트너 역할을 할 수 있다. 모든 실험 자료는 재현성을 위해 공개적으로 제공된다.
