AI 코드 리팩터링이란 무엇인가요?

AI 코드 리팩터링은 인공 지능을 사용하여 코드 리팩터링 프로세스를 자동화합니다. AI 코드 리팩터링은 머신 러닝과 자연어 처리(NLP) 기법을 사용하여 소프트웨어 코드의 내부 구조를 수정하면서도 외부 동작이나 기능은 그대로 유지합니다.

코드 리팩터링은 소프트웨어 개발 프로세스의 필수적인 부분으로, 성능을 최적화하고 가독성과 유지보수성을 향상하는 코드 개선을 통해 기술 부채를 줄입니다. AI의 도움으로 리팩터링을 더 효율적으로 수행할 수 있습니다.

AI 코드 리팩터링은 대규모 언어 모델(LLM)을 사용합니다. 이러한 LLM은 방대한 코드베이스를 이용하여 훈련되었으며, 여러 프로그래밍 언어로 코드 구조를 학습합니다. 그런 다음 코드 생성, 디버깅, 레거시 코드 현대화 및 코드 리팩터링과 같은 사용 사례에 맞게 코드 LLM을 미세 조정할 수 있습니다.

많은 AI 도구가 다음 개념 중 하나 또는 여러 개의 조합을 구현하여 코드를 리팩터링합니다.

• 어휘 패턴 매칭

• 추상 구문 트리

• 무손실 시맨틱 트리

• 강화 학습

AI 모델은 소프트웨어 코드를 토큰 시퀀스로 처리하여 어휘 패턴 매칭을 적용함으로써 자주 발생하는 비효율성을 찾아내고 복잡한 조건문, 중복 함수, 모놀리식 모듈, 지나치게 긴 메서드 또는 불분명한 변수 이름 등 일반적인 "코드 냄새"를 '스니핑'할 수 있습니다. 모델은 이러한 인식된 패턴을 기반으로 큰 함수를 작은 스니펫으로 세분화하기 위한 extract function, 재사용 및 코드 중복 감소를 위해 하위 클래스의 메서드를 상위 클래스로 이동하기 위한 move method, 더욱 설명적인 변수 이름을 위한 rename variable 등 실시간 리팩터링 변환을 추천합니다.

일부 AI 기반 코드 리팩터링 시스템은 소스 코드를 구조와 구문 측면에서 코드 계층 구조를 캡처하는 추상 구문 트리 또는 AST로 표현하도록 선택할 수 있습니다. 이러한 시스템은 기존 코드를 AST로 파싱하고 AST를 순차적 또는 구조적 데이터로 전처리하며, 신경망이 처리할 수 있는 벡터 임베딩으로 데이터를 인코딩합니다.¹

그런 다음 모델은 AST를 조작하여 새로운 코드 상태를 생성하는 리팩터링 변환을 적용합니다. 이 새로운 코드 상태는 여전히 올바르게 컴파일 및 실행되고 예상 동작을 유지하며 전체 코드베이스의 논리적 구조를 유지해야 합니다.

다른 AI 코딩 어시스턴트는 무손실 시맨틱 트리(LST)를 사용합니다. LST는 스타일 형식을 유지하고 각 코드 요소에 대한 유형 정보를 포함합니다.² 이러한 유형 어트리뷰션을 통해 구문을 넘어 의미로 이동하는 더 안전한 시맨틱 코드 검색과 더욱 안전한 종속성 업그레이드 및 프레임워크 마이그레이션이 가능합니다.³

강화 학습 알고리즘은 머신 러닝 모델을 학습시켜 가장 큰 보상을 얻을 수 있는 행동을 취하도록 합니다. 코드 리팩터링의 경우, 모델은 실행 시간 단축, 단위 테스트 및 통합 테스트 통과 횟수 증가, 테스트 커버리지 향상과 같은 지표를 통해 어떤 리팩터링 변환이 더 나은 결과를 가져오는지 학습합니다. 또한 모델은 소프트웨어 개발자가 코드 리팩터링 제안을 수락하거나 거부하는 시점을 학습하여 개발자 피드백을 고려합니다.

코드 리팩터링에 AI를 사용하는 소프트웨어 엔지니어링 팀은 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

• 더 나은 코드 품질

• 개발자 생산성 향상

• 확장성

• 속도 향상

수동 리팩터링은 오류 발생 가능성이 높으며, 새로운 버그를 생성하거나 기존 버그를 다시 드러낼 수 있습니다. AI를 사용하면 이러한 가능성을 낮춰 코드 리팩터링 프로세스 중에 버그 발생을 줄이고 코딩 표준과 관련하여 일관성을 확립하는 데 도움이 됩니다. 일부 AI 기반 리팩터링 시스템은 CI/CD 파이프라인과 통합할 수 있는 기능을 제공하여 소프트웨어 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 코드 품질을 유지하는 데 도움이 됩니다.

AI가 개발자를 대신하여 일상적이고 반복적인 리팩토링을 수행하여 개발자는 더 복잡한 코드 리팩토링에 집중할 수 있습니다. 또한 많은 AI 툴은 소프트웨어 개발 워크플로를 방해하지 않도록 대부분의 통합 개발 환경(IDE)과 원활하게 연결됩니다.

특히 대규모 코드베이스의 경우 코드 리팩터링이 어려울 수 있습니다. AI 기반 리팩터링은 대규모 변경 사항을 구현하는 작업을 담당하는 AI 에이전트를 통해 프로세스를 간소화하는 데 도움이 됩니다.

특히 복잡한 종속성이 있는 프로젝트의 경우, 수동 리팩터링에 몇 시간이 걸릴 수 있습니다. AI 시스템은 리팩터링을 가속화하여 몇 초 만에 코드를 분석하고 제안을 생성하여 귀중한 인간 개발자의 시간을 절약할 수 있습니다.

AI는 강력한 기술이 될 수 있지만, 어려움이 없는 것은 아닙니다. 기업이 코드 리팩터링에 AI를 사용할 때 고려해야 할 사항은 다음과 같습니다.

• 작게 시작하기

• 검증 및 테스트

• 인간의 손길은 여전히 중요

소프트웨어 엔지니어링 팀은 죽은 코드를 삭제하거나 서식을 수정하는 등의 사소한 변경에 AI를 사용할 수 있습니다. 이 제한된 범위를 통해 개발자는 코드에 대한 제어를 유지하면서 AI 리팩터링 도구를 실험할 수 있습니다.

한 연구에 따르면, 에이전틱 AI는 이름 변경 및 유형 변경을 비롯한 저수준의 일관성 지향 리팩터링 작업에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 또한 이 연구는 에이전트 코딩 도구가 클래스 크기 및 복잡성 감소와 같이 작지만 통계적으로 유의미한 구조적 개선을 가져오기 때문에 "점진적 정리 파트너"의 역할을 한다고 언급했습니다.⁴

AI 도구는 인간 개발자의 전문 지식과 판단을 대체할 수 없습니다. 즉, 소프트웨어 엔지니어는 항상 AI 제안이나 AI가 생성한 리팩터링 변환을 검토하여 정확한지 확인해야 합니다. 또한 개발자는 영향을 받는 기능이 예상대로 작동하는지 검증하기 위해 포괄적인 테스트를 실행해야 합니다.

앞서 언급한 연구에서 연구원들은 유지보수성과 가독성이 에이전트 기반 리팩터링의 주요 동인인 반면, 인간 개발자는 설계 수준의 문제를 더 자주 다룬다는 사실을 발견했습니다.⁴ AI 시스템은 컨텍스트 인식이 부족한 경우가 많기 때문에 복잡한 논리나 정교한 아키텍처와 관련된 작업에 어려움을 겪습니다. 이 고수준 리팩터링은 인간 프로그래머의 권한으로 남아 있으며, 프로그래머는 일상적인 정리 작업을 AI 에이전트에 위임할 수 있습니다.

조직은 도구를 채택하기 전에 먼저 적합한 옵션을 찾아야 합니다. 고려해야 할 요소로는 프로젝트 목표 및 요구 사항에 부합하는 기능, 팀의 개발 워크플로 및 기술 스택과의 호환성, 비즈니스 예산에 적합한 가격 모델 등이 있습니다.

다음은 선택할 수 있는 몇 가지 AI 기반 코드 리팩터링 기술입니다.

• LLM

• AI 코딩 어시스턴트

• 에이전트 코딩 도구

리팩터링에 사용할 수 있는 코드 LLM의 인기 있는 예로는 Google의 CodeGemma, Meta의 Code Llama 및 Mistral의 Codestral이 있습니다. 오픈 소스 코드 모델에는 DeepSeek Coder 및 Qwen3-Coder가 있습니다. 프로그래밍 전용은 아니지만 코딩을 위해 훈련되고 최적화된 다른 LLM으로는 Anthropic의 Claude Sonnet 및 Opus, Google의 Gemini 및 OpenAI의 GPT 등이 있습니다.

개발팀은 자체 코드베이스에서 이러한 LLM을 미세 조정하여 모델이 맞춤형 리팩터링 권장 사항을 생성할 수 있도록 하는 것을 고려할 수 있습니다. 단, 팀은 모델 공급업체에 문의하여 민감한 데이터나 독점 코드가 비공개로 안전하게 유지되는지를 확인해야 합니다.

AI 코딩 어시스턴트는 생성형 AI 와 자동화를 결합하여 개발자가 코드베이스를 리팩터링할 수 있도록 지원합니다. 이들은 Java , JavaScript , Python, TypeScript와 같은 주요 프로그래밍 언어를 지원하며 Eclipse, JetBrains 제품군, Visual Studio, VS Code와 같은 인기 있는 IDE와 통합됩니다. AI 코딩 어시스턴트의 예로는 Amazon Q Developer, CodeScene ACE, Gemini Code Assist, GitHub Copilot, Mistral Code 및 Tabnine이 있습니다.

에이전틱 코딩 도구는 AI 코딩 어시스턴트에서 한 단계 발전하여 코드를 자율적으로 리팩터링합니다. 예를 들어, IBM Bob은 린팅을 넘어 잠재적인 오류를 정적으로 분석하고, 개발자의 의도를 파악하고, 문제를 조기에 표시하고, 추론을 설명하는 코드 검토 모드를 제공합니다. 리팩터링을 위한 다른 AI 에이전트로는 Claude Code, Moderne's Moddy, Qwen Code 및 Refact.ai가 있습니다.