대규모 언어 모델(LLM)이 구조화된 출력을 생성하는 데 사용되는 빈도가 증가함에 따라, 본 연구는 구조화된 생성 방법이 출력 다양성이 부족하다는 한계를 지적하고, 이를 개선하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 오토마타 순회 기록을 활용하여 LLM이 새로운 구조 패턴으로 유도되도록 한다. 실험 결과, 본 방법은 구조적 및 내용적 다양성을 유의미하게 향상시키면서, 생성 효율성은 유지하는 것으로 나타났다. 또한, 오픈 소스 라이브러리 테스트를 위한 다양한 테스트 케이스 생성에 대한 사례 연구를 통해 방법의 효과를 입증했다.
