본 논문은 유닛 테스트 요약의 어려움을 해결하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하는 방법을 제시한다. 특히, 테스트 코드 요약의 특수성을 고려하여, 다양한 프롬프트 구성을 사용하여 테스트 코드 관련 요소(테스트 대상 메서드, 어서션 메시지, 어서션 의미)가 LLM 기반 요약 성능에 미치는 영향을 분석한다. 91개의 실제 자바 테스트 케이스 벤치마크를 활용하여 4개의 코드 LLM(Codex, Codestral, DeepSeek, Qwen-Coder)을 평가하고, 어서션 의미를 포함한 프롬프트가 요약 품질을 향상시키는 것을 확인했다.
