본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 화학 합성 계획 시스템(CASP)의 전략적 고려 사항을 통합하는 새로운 방법론을 제시한다. 구체적으로, 합성 경로를 분석하고 전략적 원리를 파이썬 코드로 변환하여 테스트 가능하고 해석 가능한 표현을 생성한다. 또한, 코드베이스와 USPTO-ST 데이터 세트를 공개하여, CASP에서 자연어 기반 경로 검색 기능을 구현하고 벤치마크에서 75% Top-3 정확도를 달성했다. 이 연구는 CASP의 전술적 측면과 전략적 측면의 격차를 해소하고, 구조뿐만 아니라 전략적 기준에 따라 경로를 지정, 검색 및 평가할 수 있게 한다.
