Research on Hybrid Memory-based Code Agents for Complex Context Understanding in Large-scale Codebases
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340066051
교육부
한국연구재단
성균관대학교산학협력단
최예림
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
기초연구
대학
경기도 수원시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
... 있도록 함. 최종적으로 본 연구는 이러한 하이브리드 메모리 구조를 실제 시스템으로 구현하고, 다양한 실험을 통해 기존 코드 에이전트 대비 성능 향상을 검증하는 것을 목표로 함. 이를 통해 대규모 코드 환경에서도 정확하게 문제 원인을 찾고 효율적으로 수정할 수 있는 기술을 확보하고, 향후 인공지능 기반 자동 소프트웨어 개발 기술의 발전에 기여하는 것을 지향함.
본 연구는 대규모 코드베이스를 효과적으로 이해할 수 있는 코드 에이전트 시스템을 개발하기 위해 구조적 메모리와 시간적 메모리를 통합한 하이브리드 메모리 기반 추론 시스템을 단계적으로 구현하고 검증하는 것을 목표로 함. 이를 구현하기 위해 구조적 메모리, 시간적 메모리, 하이브리드 추론 시스템을 단계적으로 설계·개발하고 성능을 검증함.[1단계] 데이터 흐름을...
... 최신 AI 코딩 도구들조차 한계를 보이는 저장소 수준의 코드 이해 문제를 직접적으로 다룬다는 점에서 의의가 큼. 기존 도구들은 단일 파일이나 함수 단위에서는 높은 성능을 보이지만, 실제 소프트웨어 환경에서 요구되는 다수 파일 간 상호작용과 데이터 흐름, 그리고 과거 수정 이력까지 반영한 통합적 이해에는 한계를 보임. 이에 본 연구는 구조적 메모리와 시간적 메모리를 결합한 하이브리드 ...