AI 생성 코드의 무분별한 채택으로 인한 시스템 리스크 및 기술 부채 방지 전략

Context

GitHub Copilot 등 AI 도구 도입에 따른 개발 속도 향상과 Boilerplate 코드 작성 시간 단축 발생. 하지만 AI의 예측 기반 코드 생성 방식이 비즈니스 로직의 특수성과 보안 요구사항을 반영하지 못하는 한계 노출.

Technical Solution

• Edge Case 방지를 위한 Input Type 제한 및 강한 타입 체크 적용
• SQL Injection 방지를 위한 Parameterized Query 기반의 DB 접근 설계
• 균등 확률 분포 보장을 위한 Fisher-Yates Shuffle 알고리즘 도입을 통한 난수 생성 로직 최적화
• Entity Framework의 N+1 Query 문제 해결을 위한 Eager Loading(Include) 적용으로 DB Round-trip 최소화
• 부동 소수점 오차 해결을 위해 Financial Calculation 시 decimal 타입 강제 적용
• 라이선스 준수 및 유지보수성 확보를 위한 공식 NuGet 패키지 검증 프로세스 수립