본 논문은 소프트웨어 엔지니어의 성능 분석 부담을 줄이기 위해 딥러닝 기반의 성능 프로파일러를 제안합니다. 기존 프로파일러의 복잡한 성능 데이터 해석 어려움을 해결하고자, Async Profiler로 생성된 성능 프로파일과 미세 조정된 CodeBERT 기반 모델의 코드 요약을 결합하는 시스템을 개발했습니다. 선택된 콜 패스의 코드 요약을 GUI 상에 시각적으로 보여주어, Java 벤치마크 분석을 효과적으로 지원합니다. 핵심 아이디어는 코드 요약을 통해 얻은 의미 정보를 프로파일러에 통합하여 프로그램 비효율성을 더 잘 이해하고, 실행 가능한 최적화를 도출하는 데 있습니다.
