본 연구는 안전이 중요한 분야에서 자연어 소프트웨어 요구사항의 모호성, 불일치, 미세특정 문제를 해결하기 위해 LLM과 SMT 솔버를 활용한 감사 방법을 제시합니다.
VERIMED 파이프라인을 통해 의료기기 소프트웨어 요구사항을 형식 논리로 변환하고, SMT 쿼리를 통해 불일치, 공허성, 안전 위반을 감지할 수 있습니다.
실험 결과, 형식화 간의 확률적 변동은 모호성의 신호이며, 구체적인 SMT 반례는 질문 답변 정확도를 크게 향상시키는 것으로 나타났습니다.