본 논문은 실제 프로젝트의 복잡한 메소드에 대한 단위 테스트 생성 자동화의 어려움을 해결하기 위해, Panta라는 기법을 제시합니다. Panta는 LLMs의 복잡한 제어 흐름 구조에 대한 추론 능력의 한계를 극복하기 위해, 개발자가 코드를 분석하고 테스트 케이스를 구성하는 반복적인 과정을 모방합니다. 정적 제어 흐름 분석과 동적 코드 커버리지 분석을 통합하여 LLMs가 발견되지 않은 실행 경로를 식별하고 더 나은 테스트 케이스를 생성하도록 체계적으로 안내합니다. 반복적인 피드백 기반 메커니즘을 통합하여 정적 및 동적 경로 적용 범위에 대한 통찰력을 바탕으로 테스트 생성을 지속적으로 개선하여 보다 포괄적이고 효과적인 테스트를 보장합니다. 오픈소스 프로젝트의 높은 순환 복잡도를 가진 클래스에 대한 실증적 평가를 통해, Panta는 최첨단 기술에 비해 26% 높은 라인 적용 범위와 23% 높은 분기 적용 범위를 달성함을 보여줍니다.
