본 연구는 시스템 요소를 응집력 있는 모듈로 분할하는 설계 구조 매트릭스(DSM) 모듈화 문제를 다루어요. 기존 방법은 공학적 맥락을 고려하지 않고 그래프 최적화로만 접근했지만, LLM을 활용하여 이를 개선했어요. 복잡한 DSM에서 도메인 지식이 오히려 성능을 저해하는 현상을 확인하고, LLM의 지식 효과성을 설명하는 가설을 제시했어요.