본 논문은 개인 맞춤형 수학 교육의 수요 증가에 따라, 유사한 문제 세트를 대량으로 생성하는 새로운 과제인 IMPG를 정의하고, LLM 기반 프레임워크를 활용하여 IMPG를 위한 자동 문제 생성 시스템을 개발했습니다. 구체적으로, CBIT (Computational Blueprints for Isomorphic Twins)라는 메타 레벨 생성 및 템플릿 기반 변형 방식을 제안하여 수학적 정확성과 구조적 일관성을 유지하면서 생성 비용을 절감했습니다. 실험 결과, CBIT는 생성 정확도와 비용 효율성 측면에서 우수하며, 생성된 문제의 오류율이 전문가가 제작한 문제보다 낮았고, 상용 교육 플랫폼에서 6,732명의 학습자에게 배포되어 186,870건의 상호 작용을 기록했습니다.
