강력한 생성형 AI의 등장은 코드 수리, 테스트 생성, 언어 번역 등 다양한 소프트웨어 공학 작업에 큰 영향을 미칩니다. 본 논문에서는 자동화된 피드백 루프, 대규모 언어 모델(LLM) 선택, 동작을 보존하는 코드 변경의 영향이라는 세 가지 요소를 중점적으로 연구합니다. C에서 Rust로의 코드 번역 시스템을 통해 이 세 가지 변수가 결과의 품질에 미치는 영향을 분석합니다. 생성-확인 패턴을 기반으로 하며, LLM이 생성한 Rust 코드는 컴파일 가능성과 원래 C 코드와의 동작적 등가성을 자동으로 검사합니다. 부정적인 검사 결과에 대해 LLM은 피드백 루프를 통해 출력을 수정하도록 다시 프롬프트됩니다.
