본 연구는 다중 모달 생성형 AI를 활용하여 애자일 소프트웨어 개발에서 스토리 포인트 추정을 향상시키는 방법을 탐구합니다. BERT, CNN, XGBoost와 같은 고급 모델을 사용하여 텍스트, 이미지, 범주형 데이터를 통합함으로써 기존의 단일 모달 추정 방법의 한계를 극복합니다. 연구 결과는 간단한 스토리 포인트에 대해 높은 정확도를 보여주지만, 데이터 불균형으로 인해 더 복잡한 범주에서는 어려움을 보여줍니다. 특히 심각도와 같은 범주형 데이터가 추정 과정에 미치는 영향을 분석하여 모델 성능에 대한 영향을 강조합니다. 다중 모달 데이터 통합이 AI 기반 프로젝트 관리를 개선하고, 더욱 정확하고 적응력 있고 도메인 특화된 AI 기능을 위한 길을 열어 줄 수 있는 잠재력을 강조합니다. 또한 데이터 변동성을 해결하고 애자일 방법론에서 AI의 강력함을 향상시키기 위한 미래 방향을 제시합니다.
