이 논문은 BPMN 프로세스 모델과 보안 요구사항 문서를 입력받아 SecBPMN2 규격에 맞는 보안 주석을 자동 생성하는 하이브리드 프레임워크를 제시한다. LLM 기반 의미 추출에 스키마 제약 매핑, 규칙 기반 정규화, 결정론적 검증을 결합했으며, 다양한 도메인의 프로세스 모델 27개로 평가했다. 사람 보안 분석가 대비 정밀도는 크게 높였고(0.58 대 0.29) 재현율은 비슷하게 유지했으며(0.52 대 0.50), 오류·오배치 주석을 절반 가까이 줄였다. 하이브리드 LLM·규칙 기반 자동화가 보안 내재화 설계(security-by-design BPM)를 위한 확장 가능한 기반이 될 수 있음을 시사한다.

• •BPMN 모델과 보안 요구사항 문서에서 SecBPMN2 규격 보안 주석을 자동 생성하는 하이브리드 프레임워크.
• •LLM 의미 추출 + 스키마 제약 매핑 + 규칙 기반 정규화 + 결정론적 검증을 결합.
• •사람 분석가 대비 정밀도 0.58(대 0.29)로 대폭 향상, 재현율은 0.52로 유사 수준 유지.
• •오류·오배치 주석을 약 50% 줄이고 생성 속도도 크게 개선.