ICSE 논문과 관련 아티팩트 간의 상호 영향을 탐구하고, 아티팩트 속성이 논문 활용에 미치는 영향을 분석한다.
LLM 기반 다중 에이전트 시스템은 협력적 검토, 자율적 문제 해결, 복잡한 소프트웨어 프로젝트에 대한 확장 가능한 솔루션을 제공하여 소프트웨어 공학 분야에 혁신을 가져올 것이다.
현재 자동차 소프트웨어 개발 프로세스의 한계를 극복하기 위해 모델 기반 및 기능 기반 접근법과 최신 생성 AI 기술을 활용한 새로운 개발 패러다임을 제안한다.
SATDAUG는 기존 자기 인정 기술 부채 데이터셋을 증강하고 균형을 맞춘 데이터셋으로, 자기 인정 기술 부채 식별 및 분류 모델 학습을 위한 풍부한 데이터를 제공한다.