LLM 기반 워크플로우 최적화를 통한 다학제 소프트웨어 개발: 자동차 산업 사례 연구

LLM-Powered Workflow Optimization for Multidisciplinary Software Development: An Automotive Industry Case Study

다학제 소프트웨어 개발(MSD)은 도메인 전문가와 개발자가 호환되지 않는 형식과 분리된 자원 집합 간에 협력해야 하는 복잡한 과정입니다. 오늘날 GitHub Copilot과 같은 AI 코딩 도우미가 존재하더라도, 이 프로세스는 여전히 비효율적입니다. 개별 코딩 작업은 부분적으로 자동화되지만, 도메인 지식을 구현으로 연결하는 워크플로우는 아직 자동화되지 않았습니다. 개발자와 전문가들은 여전히 공유된 관점을 갖지 못하여, 반복적인 협조, 설명 과정, 그리고 오류 발생 가능성이 높은 인수인계가 발생합니다. 본 연구에서는 그래프 기반 워크플로우 최적화 방식을 통해 이러한 문제를 해결하고자 합니다. 이 방식은 LLM 기반 서비스를 활용하여 점진적으로 수동 협조를 대체하며, 기존의 관행을 방해하지 않고 점진적인 도입을 가능하게 합니다. 저희는 볼보 그룹의 생산용 차량 API 시스템인 `spapi`를 대상으로 이 방식을 평가했습니다. `spapi`는 192개의 엔드포인트, 420개의 속성, 그리고 6개의 기능 도메인에 걸쳐 776개의 CAN 신호를 포함하고 있습니다. 자동화된 워크플로우는 93.7%의 F1 점수를 달성했으며, API 개발 시간을 약 5시간에서 7분 미만으로 단축하여, 약 979시간의 엔지니어링 시간을 절약했습니다. 실제 운영 환경에서, 이 시스템은 도메인 전문가와 개발자 모두로부터 높은 만족도를 얻었으며, 모든 참여자가 커뮤니케이션 효율성에 대해 매우 만족한다고 보고했습니다.

Multidisciplinary Software Development (MSD) requires domain experts and developers to collaborate across incompatible formalisms and separate artifact sets. Today, even with AI coding assistants like GitHub Copilot, this process remains inefficient; individual coding tasks are semi-automated, but the workflow connecting domain knowledge to implementation is not. Developers and experts still lack a shared view, resulting in repeated coordination, clarification rounds, and error-prone handoffs. We address this gap through a graph-based workflow optimization approach that progressively replaces manual coordination with LLM-powered services, enabling incremental adoption without disrupting established practices. We evaluate our approach on \texttt{spapi}, a production in-vehicle API system at Volvo Group involving 192 endpoints, 420 properties, and 776 CAN signals across six functional domains. The automated workflow achieves 93.7\% F1 score while reducing per-API development time from approximately 5 hours to under 7 minutes, saving an estimated 979 engineering hours. In production, the system received high satisfaction from both domain experts and developers, with all participants reporting full satisfaction with communication efficiency.