• 용어 정의: 시스템의 내부 소스 코드, 데이터 제어 흐름, 알고리즘 아키텍처를 완전히 개방한 상태에서, 개별 모듈의 조건 분기점과 모든 실행 경로(Path)의 구조적 결함을 소스 레벨에서 정밀하게 추적하고 평가하는 투명한 검증 기법입니다.

• AI/SW 테스팅 실무 적용: 수십억 개의 파라미터로 구성된 대형 언어 모델(LLM) 자체의 내부는 해석하기 어렵지만, 엔터프라이즈 환경에서 AI 모델에 데이터를 공급하는 전처리 파이프라인이나 프롬프트 오케스트레이션 로직은 반드시 완벽한 구조적 무결성을 갖춰야 합니다. 실무에서 이 기법을 적용하면 AI 시스템을 둘러싼 데이터 청킹(Chunking) 스크립트, 벡터 임베딩 추출의 수학적 연산 과정, 외부 API 연동 시의 내부 제어 흐름에 숨겨진 치명적인 메모리 누수나 논리적 오류를 코드 레벨에서 완벽히 식별하여 전체 AI 서비스 인프라를 견고하게 통제할 수 있습니다.

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