From image to UML: First results of image-based UML diagram generation using LLMs
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논문 정보
- 제목: From image to UML: First results of image-based UML diagram generation using LLMs
- 저자: Aaron Conrardy (Luxembourg Institute of Science and Technology), Jordi Cabot (Luxembourg Institute of Science and Technology, University of Luxembourg)
- 학회/저널: First Large Language Models for Model-Driven Engineering Workshop (LLM4MDE 2024)
- 발행일: 2024
- DOI: (제공되지 않음)
- 주요 연구 내용: 본 연구는 GPT-4V, Gemini (Pro/Ultra), CogVLM과 같은 최신 시각적 LLM을 사용하여, 손으로 그린 UML 클래스 다이어그램 이미지를 PlantUML 텍스트 코드로 변환하는 성능을 평가함. 다이어그램의 복잡도, 의미적 정확성, 프롬프트의 상세 수준을 변수로 설정하여 실험을 수행함.
- 주요 결과 및 결론: GPT-4V가 PlantUML 구문 오류 없이 가장 정확하고 일관된 변환 결과를 보여주었음. 반면, 다른 모델들은 구문 오류가 잦거나(Gemini, CogVLM), 의미적으로 무의미한 다이어그램의 변환을 거부하는 경향을 보임.
- 기여점: LLM을 활용한 이미지 기반 UML 다이어그램 생성 가능성을 최초로 실증적으로 평가함. 소프트웨어 엔지니어링 초기 설계 단계에서 발생하는 수동 모델링 작업을 자동화하여 '로우-모델링(low-modeling)'을 지원할 수 있음을 시사하며, 현재 기술 수준에서는 '인간-참여형(human-in-the-loop)' 접근이 필수적임을 강조함.