# 연구 노트: 문제 중심 기술 답변

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문제 중심 검색을 위한 근거 범위가 명확한 답변이다. 각 노트는 실행 절차, 공개된 근거, 명시적인 한계를 구분하며 새로운 실험 결과를 보고하지 않는다.

## 코드 공간과 토큰 공간 마스크 확산: 공정한 비교 방법

손실이 있는 이산 코덱을 사용할 때 코드 공간과 토큰 공간 마스크 확산 언어 모델을 같은 단계와 평가 기준으로 비교하는 방법.

질문: 코드 공간과 토큰 공간 마스크 확산 언어 모델은 어떻게 비교해야 하는가?

짧은 답: 원문, 코덱 재구성, 토큰 공간 출력, 디코딩한 코드 공간 출력을 같은 외부 평가기와 전처리로 측정한다. 코덱 재구성 격차는 따로 보고해야 한다. 코드 공간 생성기는 코덱이 이미 제거한 정보를 복구할 수 없기 때문이다.

표준 노트: https://aogavrilov.com/ko/research-notes/code-space-vs-token-space-masked-diffusion/
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## 생성 모델을 이용한 국소 코드 수정

생성 모델이 요청된 변경을 수행할 자유는 남기면서 불필요한 함수 전체 재작성을 막는 방법.

질문: 생성 모델이 함수 전체를 다시 쓰지 않고 코드를 수정하게 하려면 어떻게 해야 하는가?

짧은 답: 생성 전에 보호 영역과 편집 가능 영역을 정하고, 보호된 표현을 재사용하거나 제약하며, 변경 후보만 생성한다. 보호 코드를 바꾸거나 작업별 검사를 통과하지 못한 출력은 거부한다. 국소성과 작업 성공을 함께 측정해야 한다.

표준 노트: https://aogavrilov.com/ko/research-notes/localized-code-modification-generative-models/
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## 소프트웨어 공학을 위한 제약 코드 생성

생성 코드에 대한 문법 제약, 타입 제약, 보존 경계, 동작 수준 합격 검사를 실무적으로 구분하는 방법.

질문: 소프트웨어 공학 워크플로에서 제약 코드 생성은 무엇을 보장하는가?

짧은 답: 제약이 명시적으로 강제하는 속성만 보장한다. 문법 제약 디코딩은 특정 문법에 속함을 보장할 수 있고 타입 인식 방법은 타입 유효성을 목표로 할 수 있다. 그러나 어느 쪽도 그 자체로 작업 정확성, 의미 동등성, 동작 보존 또는 편집 국소성을 증명하지 않는다.

표준 노트: https://aogavrilov.com/ko/research-notes/constrained-code-generation-software-engineering/
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## AI 보조 리팩터링: 방법과 근거

그럴듯한 생성 패치를 검증된 동작 보존과 혼동하지 않으면서 최근 AI 보조 리팩터링 방법을 평가하는 기준.

질문: AI 보조 동작 보존 리팩터링에는 어떤 방법과 근거가 중요한가?

짧은 답: 변환 제안과 신뢰할 수 있는 실행·검증을 분리한다. 가능하면 모델은 리팩터링을 식별하고 리팩터링 엔진이 적용하게 한다. 이후 컴파일, 테스트, 정적 검사, 의도한 변환이 실제로 일어났다는 근거를 요구한다.

표준 노트: https://aogavrilov.com/ko/research-notes/ai-assisted-refactoring-evidence/
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## 예측 가능한 코드 생성에는 보존 계약이 필요하다

결정적 샘플링만으로는 부족한 이유와 관찰 가능한 보호 속성·합격 검사가 코드 생성 동작을 시험 가능하게 만드는 방법.

질문: 코드 생성을 단순히 제어 가능하게가 아니라 예측 가능하게 만드는 것은 무엇인가?

짧은 답: 생성 전에 관찰 가능한 계약을 정해야 한다. 무엇을 바꿀 수 있는지, 무엇이 안정적으로 유지돼야 하는지, 각 속성을 어떻게 측정할지, 언제 출력을 거부할지를 명시한다. 고정 프롬프트, 시드, 마스크, 문법 또는 잠재 코드는 메커니즘일 뿐이다.

표준 노트: https://aogavrilov.com/ko/research-notes/predictable-code-generation-preservation-contract/
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