AI 코딩툴 생산성 26% UP…LG CNS 깃허브, 코파일럿보다 ‘2배’ 높았다 작성일 02-12 43 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">자체 개발 ‘데브온 AIND’…금융·제조 등 효과↑<br>서강대 공동 연구, AI 개발 효과 정밀 분석<br>국제 학술지 JGITM 게재, 학문적 가치 인정</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="qVwITv3GYa"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="dab50c34acd7d8029b0462668dc5070756e4a5cf44aa7e6c310f78e489c11955" dmcf-pid="BfrCyT0H1g" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="LG CNS 사옥 전경. [LG CNS 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/12/ned/20260212082444811rkyd.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="7IhyZXqFtj" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/12/ned/20260212082444811rkyd.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> LG CNS 사옥 전경. [LG CNS 제공] </figcaption> </figure> <p contents-hash="08080454899de3f9296114849f753463fdcb8636a9c3f011e67aa9b60c6ca425" dmcf-pid="b4mhWypXYo" dmcf-ptype="general">[헤럴드경제=고재우 기자] LG CNS가 자체 개발한 인공지능(AI) 개발 설루션을 엔터프라이즈 환경에서 활용할 경우, 범용 AI 코딩 도구보다 생산성 향상 효과가 ‘두배’ 더 높은 것으로 나타났다. AI를 활용한 개발 방식 효과가 입증된 것이다.</p> <p contents-hash="053a0410da1e85be58c88b3a3f029f18377268616d399f52e19ac6552eba2b08" dmcf-pid="KPIvHG71HL" dmcf-ptype="general">12일 업계에 따르면 LG CNS는 서강대학교 박현규 교수 연구팀과 공동으로 진행한 AI 개발 생산성 검증 연구 결과를 진행했다. 서강대는 LG CNS 개발 실무진들과 개념 정의부터 연구 설계 및 분석, 생산성 측정 도구 개발 등을 수행했다.</p> <p contents-hash="b11ea79fe102aa28559e4ec58cda8d2d8cf78bdf6188776010b0a37d0ea5d028" dmcf-pid="9QCTXHztHn" dmcf-ptype="general">이번 연구에서 양측은 LG CNS의 개발 프로젝트 26건을 분석했다. AI 적용 전후의 개발 생산성 변화를 정량적으로 비교한 것이다.</p> <p contents-hash="e52d2625fe6ffbfe9bf01bd5875f8bdbf7b162656ecaddedf362b179f9859470" dmcf-pid="2xhyZXqFXi" dmcf-ptype="general">연구 결과, LG CNS의 자체 AI 개발 도구 ‘데브온 AIND’를 적용할 경우 개발 생산성이 평균 26.1% 향상됐다. 깃허브 코파일럿, 코디움 등 범용 AI 코딩 도구 활용 시 생산성 향상은 평균 14.1%였다. 데브온 AIND가 범용 AI 개발 도구보다 두배 더 높은 생산성 향상 효과를 보인 것이다.</p> <p contents-hash="8c369c6d1640cbed0d8cbadc8538b29f30ec51c2340d86210e4c8b4fa2f21caa" dmcf-pid="VMlW5ZB3HJ" dmcf-ptype="general">데브온 AIND는 LG CNS의 개발 표준, 품질 기준, 산출물 등을 학습한 AI가 프로젝트 설계부터 코드 작성, 테스트, 품질 점검 등 개발 과정을 자동으로 수행하는 설루션이다. 대규모 엔터프라이즈 개발 및 운영관리 프로젝트에 적합한 소스코드를 생성하는 등 맞춤형 기능을 갖추고 있다.</p> <p contents-hash="d1182b1e59bccbc370fd9a1b4b91c0778865bc16b1c7aa4cd973c045f4ef1963" dmcf-pid="fRSY15b0Yd" dmcf-ptype="general">특히 금융, 제조, 화학, 전자, 전지 등 주요 산업 분야 전반에서 효과가 뚜렷하게 나타났다. 개발 프로젝트 난이도가 높을 수록 효과는 컸다. 예를 들어 기존에는 공정 제어 시스템에서 수집되는 원천 데이터 형식이 불규칙해 개발자가 직접 정제해야 했다면, 데브온 AIND 활용 이후에는 AI가 이를 자동으로 수행할 수 있게 된 것이다.</p> <p contents-hash="e6a64af1871ce7455ff26f463e33f355df2280ee7ab66f63b6dd3bf846ba4190" dmcf-pid="4evGt1Kp1e" dmcf-ptype="general">LG CNS는 다양한 산업에서 축적한 경험과 노하우 등 여러 데이터를 AI가 학습한 결과라고 설명했다.</p> <p contents-hash="27ed4fc162a6e886b71fa31b3dc4f4654cc1a52d1c4756114ff92acc94a4e031" dmcf-pid="8dTHFt9UtR" dmcf-ptype="general">데브온 AIND는 시스템통합(SI)과 시스템 운영(SM) 프로젝트 특성에 최적화된 소스코드를 생성하는 것은 물론, 구축형(온프레미스) 환경에서도 작동한다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="26883b19cb6a5703c899a933321ad9bcfd9916d30412f98c3480795e4ec1e457" dmcf-pid="6JyX3F2utM" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="LG CNS 사옥 전경. [LG CNS 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/12/ned/20260212082445156hzov.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="z3iaEkvm5N" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/12/ned/20260212082445156hzov.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> LG CNS 사옥 전경. [LG CNS 제공] </figcaption> </figure> <p contents-hash="692e389f491aa55b2fb2e16fe41535be43edb45b5af2dcc69d1e13165836819e" dmcf-pid="PFJgkcSr5x" dmcf-ptype="general">LG CNS는 서강대와 진행한 공동 연구를 토대로, AI가 개발 생산성에 미치는 영향에 대한 논문을 국제 학술지 JGITM에 올렸다. JGITM은 IT 전략과 정보시스템 관리, 디지털 전환 등을 주요 주제로 다루는 국제 학술지다. 양측의 AI 생산성 검증 연구가 JGITM에 실린 것은 학문적 성과도 인정받았다는 의미라는 게 LG CNS 설명이다.</p> <p contents-hash="3dc90a32f8aadea2bbcbc758498f030f6990d6fc9ec34bff921d9fa9514606b6" dmcf-pid="Q3iaEkvmHQ" dmcf-ptype="general">박현규 서강대학교 기술경영전문대학원 교수는 “글로벌 기업들은 본격적으로 AI를 도입하기에 앞서 생산성, 품질 효과, 경제성 등 기술 경영적 지표를 평가한다”며 “이번 공동 연구는 실제 업무 환경에서 AI의 생산성을 평가한 선도적 사례”라고 말했다.</p> <p contents-hash="6b6e20a57ff446f8995fa70306edf21e45ff865a3ef991db5dadcb96b93ffcf1" dmcf-pid="x0nNDETstP" dmcf-ptype="general">김선정 LG CNS 디지털비즈니스사업부 이행혁신센터장은 “AI 기반 개발을 넘어 AI 네이티브 개발이라는 명확한 비전을 수립했다”며 “20명이 2주 걸려 수행하던 업무가 AI를 통해 30분 만에 끝나는 시대가 도래할 것”이라고 말했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 ‘올해의 KAIST인상’에 이경진 교수…“스핀 전달이론 재정립” 02-12 다음 뜨거운 응원 속 13.8%…JTBC, '시청권 침해' 두고 팩트 공방 02-12 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
