Software Engineering Documentation

소프트웨어는 코드만으로 구성되지 않습니다. 실행 가능한 프로그램과 이를 설명·보조하는 문서가 함께 소프트웨어를 이룹니다. 문서는 개발, 유지보수, 협업, 인수인계 전 과정에서 핵심적인 역할을 합니다. 애자일 개발에서는 과도한 문서를 지양하지만, 문서 자체를 불필요한 산출물로 보지는 않습니다. 핵심은 “얼마나 많이 쓰느냐”가 아니라 “필요한 정보를 유지할 수 있느냐”입니다.

Software Documents의 범위

소프트웨어 개발 과정에서는 다양한 유형의 문서가 생성됩니다.

• 요구사항 명세서
• 설계 문서
• 코드 주석
• API 문서
• 테스트 문서
• 릴리스 노트

이 문서들은 서로 다른 시점과 목적을 가지지만, 모두 동일한 소프트웨어를 설명해야 합니다. 따라서 문서 간 일관성과 코드와의 정합성이 중요합니다.

문서 관련 핵심 문제

소프트웨어 문서에는 반복적으로 등장하는 문제가 존재합니다.

• 개발자는 문서 작성을 선호하지 않습니다.
• 일정이 촉박할수록 문서는 우선순위에서 밀립니다.
• 코드 변경 시 문서도 함께 수정되어야 합니다.
• 문서 유지 비용이 지속적으로 증가합니다.
• 요구사항–코드–테스트 간 추적성이 약해지기 쉽습니다.

이로 인해 문서는 빠르게 오래된 정보가 되거나, 신뢰할 수 없는 자료로 전락하는 경우가 많습니다.

문서 유지의 본질적 어려움

문서 문제의 핵심은 “작성”이 아니라 “유지”입니다.

• 코드는 자주 변경됩니다.
• 문서는 상대적으로 정적입니다.
• 코드와 문서 간 시간차가 발생합니다.
• 이 차이가 누적되면 문서의 신뢰도가 급격히 떨어집니다.

따라서 문서 문제는 개인의 성실성 문제가 아니라 구조적 문제로 이해하는 것이 타당합니다.

문서 문제를 완화하는 접근

문서 부담을 줄이기 위해 다음과 같은 접근이 사용됩니다.

• 문서 자동 생성
  • 개발자는 코드에 집중합니다.
  • 필요한 문서는 코드로부터 생성됩니다.
• 자동 문서 검토
  • 모호성, 불일치, 누락을 자동으로 점검합니다.
• 자동 추적성 관리
  • 요구사항–코드–테스트 간 연결을 유지합니다.

이 접근들의 공통점은 문서를 “사후 산출물”이 아니라 “코드와 함께 진화하는 대상”으로 다룬다는 점입니다.

Code Summarization

Code Summarization은 주어진 코드 조각에 대해 자연어 설명을 생성하는 작업입니다.

• 메서드 설명 생성
• API 문서 자동화
• 예외 조건 설명

초기 연구는 문서 지원을 목적으로 했으나, 최근에는 코드 이해 자체를 돕는 과제로 확장되었습니다. LLM의 등장으로 코드 요약은 단순한 보조 문서 생성이 아니라, 코드 의미를 해석하는 문제로 다뤄집니다.

전통적 Code Summarization 접근

기존 접근은 다음 세 방향으로 나뉩니다.

• 정보 검색 기반
  • 코드를 텍스트로 보고 핵심 단어를 추출합니다.
• 기계학습 기반
  • 코드 의미를 표현하는 특징을 설계합니다.
• 딥러닝 기반
  • 코드에서 설명으로 직접 매핑합니다.

이들 기법은 일정 성과를 보였으나, 문맥 이해와 일반화에는 한계가 있었습니다.

Document Verification

문서 검증은 코드와 문서, 또는 문서 상호 간의 불일치를 탐지하는 작업입니다.

• 코드와 주석 간 불일치
• 설계 문서와 구현 간 불일치
• 여러 문서 간 모순

문서 검증의 목적은 문서를 최신 상태로 “자동 유지”하는 것이 아니라, 불일치 가능성을 조기에 식별하는 데 있습니다.

Documentation Lifecycle

flowchart LR
  C[Code Change] --> D[Document Update]
  D --> V[Verification]
  V --> I[Inconsistency Found]
  I --> C

이 흐름은 문서가 코드 변경의 영향을 지속적으로 받으며, 검증을 통해 문제를 조기에 드러내야 함을 보여줍니다.

Empirical Findings on Code Comments

코드 주석은 가장 널리 사용되는 문서 형태입니다.

• 주석은 코드 이해에 중요한 역할을 합니다.
• 오픈소스 프로젝트에서도 주석은 필수 요소입니다.
• 개발자는 자동 주석 생성에 관심을 보입니다.

다만 주석은 쉽게 오래된 정보가 되며, 코드와 불일치할 가능성이 높습니다. 이는 자동 검증과 유지가 필요한 이유이기도 합니다.

LLM과 Software Documentation

대규모 언어 모델은 문서 관련 작업의 가능성을 크게 확장했습니다.

• 코드 요약 자동 생성
• API 문서 생성
• 문서 초안 작성
• 문서 검증 보조

기존 NLP 기법으로는 어려웠던 작업들이 실용적인 수준으로 가능해졌습니다. 다만 현재 활용은 생성 중심에 치우쳐 있으며, 검증·추적성·유지 자동화는 여전히 연구 여지가 큽니다.

LLM 기반 Documentation 흐름

flowchart LR
  C[Source Code] --> L[LLM]
  L --> S[Summary / Document]
  S --> R[Review / Verification]
  R --> U[Update]
  U --> C

이 구조는 문서 생성과 검증이 분리되어야 하며, 생성 결과를 그대로 신뢰해서는 안 된다는 점을 보여줍니다.

맺음말

소프트웨어 문서는 코드의 부가물이 아니라 소프트웨어의 일부입니다. 문서 문제의 핵심은 작성이 아니라 유지이며, 이는 개인의 노력만으로 해결되기 어렵습니다. 자동 생성, 검증, 추적성 관리는 문서 부담을 줄이기 위한 핵심 방향입니다. LLM은 문서 생성과 이해 측면에서 큰 가능성을 제공하지만, 문서의 정확성과 최신성을 보장하기 위한 체계적 검증은 여전히 중요한 과제로 남아 있습니다.