GitHub Copilot 활용방안: 레거시 시스템 현대화

1. 기술 부채를 넘어 지능형 현대화로의 전환

오늘날 엔터프라이즈 소프트웨어 환경은 클라우드 네이티브 아키텍처와 마이크로서비스로 급격히 이동하고 있지만, 많은 기업은 장기간 운영된 소프트웨어 자산이 오히려 혁신의 발목을 잡는 '기술 부채' 문제에 직면해 있습니다. 특히 .NET Framework 4.7.2 기반의 백엔드와 파편화된 jQuery 버전(1.6, 1.12.4, 3.6.1)이 공존하는 환경은 단순한 노후화 문제를 넘어섭니다. 이는 보안 취약점 노출, 개발 생산성 저하, 그리고 최신 클라우드 기술 도입을 근본적으로 차단하는 복합적인 비즈니스 리스크로 작용하는 **'이중의 기술적 부채'**이며, 이러한 전략적 산업 변화에 동참하는 데 있어 치명적인 걸림돌입니다.

 

이러한 상황에서 GitHub Copilot의 도입은 단순한 코드 자동 완성을 넘어, 조직의 개발 패러다임을 전환하는 변곡점이 될 수 있습니다. Copilot은 코드베이스의 깊은 문맥을 이해하고, 리팩터링을 제안하며, 레거시 코드의 의도를 파악하여 테스트 코드를 생성하는 'AI 동료 개발자'로서 기능합니다. 이를 통해 우리는 유지보수의 수렁에서 벗어나 '지능형 현대화(Intelligent Modernization)'로 나아갈 수 있습니다.

 

 10개 이상의 분산된 솔루션을 보유한 개발팀이 GitHub Copilot을 전략적으로 활용하여 복잡한 레거시 시스템을 체계적으로 개선하고, 실질적인 업무 효율 향상을 달성하기 위한 구체적이고 실행 가능한 로드맵을 제시하는 것을 목표로 합니다.

성공적인 현대화는 단순히 강력한 AI 도구를 도입하는 것만으로 이루어지지 않습니다. AI를 효과적으로 활용하기 위한 조직 차원의 준비와 명확한 거버넌스 설정이 선행되어야만 그 잠재력을 온전히 발휘할 수 있습니다. 다음 장에서는 이를 위한 첫 단계를 살펴보겠습니다.

 

2. 성공적인 AI 도입을 위한 거버넌스 및 환경 설정

10개에 달하는 대규모 솔루션 환경에서 개별 개발자가 자율적으로 AI를 사용하는 것은 코드 품질의 파편화와 잠재적 보안 리스크를 초래할 수 있습니다. 따라서 성공적인 현대화의 첫걸음은 조직 차원에서 표준화된 AI 활용 정책을 수립하고 기술적 통제 장치를 마련하는 것입니다. GitHub Copilot Business Plan은 이러한 거버넌스 구축에 필수적인 기능을 제공합니다.

보안 강화를 위한 콘텐츠 제외(Content Exclusion) 설정

레거시 시스템, 특히 web.config와 같은 설정 파일에는 데이터베이스 연결 문자열이나 배포 자격 증명 같은 민감 정보가 평문으로 포함된 경우가 많습니다. 만약 AI가 이러한 파일을 학습 문맥으로 사용하게 되면, 민감 정보를 유출하거나 오래된 코드 패턴을 새로운 코드에 잘못 제안하는 심각한 위험이 발생할 수 있습니다.

'콘텐츠 제외' 기능은 이러한 위험을 원천적으로 차단하는 핵심적인 보안 장치입니다. 관리자는 GitHub 조직 설정 메뉴를 통해 특정 파일이나 경로를 Copilot의 학습 대상에서 제외하도록 정책을 일괄 적용할 수 있습니다. 이 정책은 설정 후 약 30분 내에 모든 개발자의 IDE에 반영됩니다.

 

권장 제외 대상 및 이유

제외 대상 파일/경로 (Glob 패턴)	이유
web.config, app.config, *.publishxml	DB 연결 정보 및 배포 자격 증명 보호
*.pfx, *.snk	암호화 키 보호
jQuery 1.6 소스 파일 등	AI가 구형 문법을 학습하여 제안하는 것을 방지
*.bak, Old_Code/	정리되지 않은 코드의 문맥 오염 방지

 

맞춤형 지침(Custom Instructions)을 통한 개발 표준 통일

프로젝트가 여러 개일 때 발생하는 가장 큰 문제 중 하나는 개발자마다 다른 코딩 스타일과 리팩터링 접근 방식입니다. .github/copilot-instructions.md 파일을 통해 각 리포지토리별로 AI의 행동 지침을 명확히 정의함으로써, 팀 전체의 개발 표준을 일관되게 유지할 수 있습니다.

모든 솔루션에 아래와 같은 표준 지침 파일을 배포하여 AI가 생성하는 코드의 품질과 방향성을 통제하는 것이 중요합니다.

Role: 당신은 .NET 및 모던 웹 기술 전문가입니다. 레거시 시스템을 현대화하는 업무를 지원합니다.

Backend Guidelines:
- C# 코드를 제안할 때는 항상 최신 안정 버전(C# 10/11/12)의 문법을 우선시하십시오.
- System.Web 네임스페이스 사용을 지양하고, 가능한 경우 Microsoft.AspNetCore 패턴으로 제안하십시오.
- SQL 쿼리를 직접 작성하는 대신 Entity Framework Core 또는 Dapper 사용을 권장하십시오.
- 비동기 프로그래밍 시 async/await 패턴을 엄격히 준수하고 .Result나 .Wait() 사용을 피하십시오.

Frontend Guidelines:
- jQuery 코드를 생성할 때는 반드시 jQuery 3.6.1 호환성을 확인하십시오.
- 가능하다면 jQuery 대신 바닐라 자바스크립트(Vanilla JS, ES6+) 코드를 제안하십시오.
- var 대신 const와 let을 사용하십시오.

Language:
- 코드에 대한 설명과 주석은 **한국어(Korean)**로 작성하십시오.
- 기술 용어는 널리 통용되는 영문을 병기하십시오 (예: 의존성 주입(Dependency Injection)).

이 지침은 Visual Studio 2022의 Copilot Chat과 인라인 제안 모두에 적용되어, 팀 전체가 동일한 품질 기준 위에서 효율적으로 협업할 수 있는 기반을 마련합니다.

이처럼 견고한 거버넌스 기반이 마련되었다면, 이제 실제 백엔드 코드의 현대화를 시작할 준비가 된 것입니다.

 

3. 백엔드 현대화: .NET 4.7.2에서 .NET 8/9로의 AI 기반 마이그레이션

.NET Framework 4.7.2에서 최신 .NET(8/9)으로의 전환은 단순한 버전 업그레이드가 아닙니다. 이는 프로젝트 구조, 패키지 관리 방식, 그리고 런타임 환경이 근본적으로 바뀌는 복잡한 작업입니다. 이 복잡성을 해결하고 마이그레이션의 위험을 최소화하기 위한 핵심 전략은 **Visual Studio 2022(v17.14 이상 권장)에서 .NET Upgrade Assistant와 결합된 형태로 제공되는 GitHub Copilot 앱 현대화 에이전트(@modernize)**를 활용하는 것입니다. 이 강력한 AI 에이전트는 VS Code나 JetBrains IDE와 차별화되는 Visual Studio 2022만의 고유한 강점입니다.

앱 현대화 에이전트(@modernize) 워크플로우

@modernize 에이전트는 평가(Assessment), 계획(Planning), 실행(Execution)의 체계적인 3단계 워크플로우를 통해 안전하고 효율적인 마이그레이션을 지원합니다.

단계 1: 평가 (Assessment)

프로세스는 Visual Studio 2022의 Copilot Chat 창에 @modernize를 입력하는 것만으로 간단히 시작됩니다. 이 단계에서 AI는 프로젝트의 종속성, .NET 4.7.2 전용 API 사용 현황, 그리고 현재 사용 중인 NuGet 패키지의 최신 .NET 호환성을 정밀하게 분석합니다.

분석 결과는 리포지토리 내 .github/upgrades/assessment.md 보고서로 생성됩니다. 이 보고서에는 마이그레이션 시 발생할 수 있는 '파괴적 변경(Breaking Changes)' 목록과 전반적인 업그레이드 난이도가 상세히 기술되어 있어, 명확한 데이터를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있습니다.

단계 2: 계획 (Planning)

평가 보고서를 바탕으로 AI는 구체적인 실행 계획(plan.md)을 수립합니다. 현재 프로젝트 구조를 분석하여 'In-place 업그레이드(기존 프로젝트를 직접 수정)' 또는 'Side-by-side 마이그레이션(새 프로젝트를 생성하여 병행)'과 같은 전략을 제안합니다. 특히 여러 솔루션이 서로를 참조하는 복잡한 환경에서는 의존성의 가장 끝단에 있는 '잎(Leaf) 노드' 프로젝트부터 순차적으로 업그레이드하는 최적의 순서를 계획합니다. 개발자는 이 계획을 검토하고 필요에 따라 수정할 수 있습니다.

단계 3: 실행 (Execution)

계획이 승인되면 AI가 실제 코드 변환 작업을 자동으로 수행합니다.

• 자동화된 변환: 구형 .csproj 파일을 최신 SDK 스타일로 변환하고, packages.config를 PackageReference로 마이그레이션하며, 필요한 소스 코드 내 네임스페이스를 수정합니다.
• 반복적 수정 루프: 변환 후 빌드를 시도하고 오류가 발생하면, Copilot은 오류 로그를 스스로 분석하여 코드를 수정한 뒤 다시 빌드를 시도하는 지능적인 수정 루프를 실행합니다.
• Git 통합: 모든 주요 변경 사항은 논리적인 단위로 Git 커밋으로 생성됩니다. 이를 통해 마이그레이션 과정에서 문제가 발생하더라도 특정 시점으로 쉽게 롤백할 수 있어 안정성이 크게 향상됩니다.

구체적인 리팩터링 패턴

WebForms나 구형 MVC 컨트롤러와 같이 자동 변환이 어려운 코드는 Copilot Chat을 활용한 정밀한 리팩터링이 필요합니다.

• WebForms 코드 비하인드 로직 분리
• 레거시 MVC 컨트롤러 현대화

백엔드 마이그레이션을 통해 견고한 기반을 다진 후, 이제 복잡하게 얽혀 있는 프런트엔드 코드를 해결하는 다음 과제로 넘어갈 차례입니다.

4. 파편화된 jQuery 버전 통합 및 코드 개선

여러 솔루션에 걸쳐 서로 다른 버전의 jQuery(1.6, 1.12.4, 3.6.1)가 혼재하는 상황은 단순한 버전 차이 이상의 문제입니다. 이는 보안 모델과 API 동작 방식의 근본적인 차이로 인해 예측 불가능한 버그와 보안 취약점을 유발할 수 있습니다. 예를 들어 jQuery 1.6 버전은 알려진 XSS 취약점을 포함할 뿐만 아니라, .attr()과 .prop()의 구분이 모호한 것처럼 현재 표준과 다른 API 동작을 보여 문제를 일으킬 수 있습니다. 이 복잡성을 해결하기 위해서는 잘 알려진 'Strangler Fig 패턴'에 기반한 점진적 전략, 즉 '식별 -> 격리 -> 교체' 접근법이 필수적입니다.

jQuery 버전 통합 전략

혼란스러운 jQuery 버전을 체계적으로 정리하기 위해 다음과 같은 단계별 접근 방식을 사용합니다.

1단계: jQuery 1.6 제거 (최우선 과제)

2011년에 출시된 jQuery 1.6 버전은 알려진 XSS(교차 사이트 스크립팅) 취약점을 포함하고 있으며 최신 브라우저와의 호환성 문제가 발생할 가능성이 높습니다. 따라서 이 버전을 사용하는 코드를 신속하게 식별하고 수정하는 것이 최우선 과제입니다.

• Copilot 활용 프롬프트 예시:

2단계: jQuery Migrate 플러그인 활용

레거시 코드를 최신 jQuery 3.x 버전으로 직접 업그레이드하면 수많은 파괴적 변경(Breaking Changes)으로 인해 기능이 정상적으로 동작하지 않을 수 있습니다. 이때 jQuery Migrate 플러그인을 임시로 적용하면, 브라우저 콘솔에 어떤 API가 변경되었는지 경고를 출력해주어 수정 작업을 원활하게 진행할 수 있습니다.

• Copilot 활용 워크플로우: 브라우저 개발자 도구의 콘솔에 나타난 JQMIGRATE 경고 메시지를 복사하여 Copilot Chat에 해결 방법을 문의합니다.

바닐라 자바스크립트(Vanilla JS)로의 전환

궁극적으로 jQuery에 대한 의존성을 제거하고 표준 JavaScript(ES6+)로 전환하면 페이지 로딩 속도가 개선될 뿐만 아니라, 향후 React나 Vue.js와 같은 모던 프레임워크 도입을 위한 중요한 교두보를 마련할 수 있습니다. Copilot은 이러한 코드 번역(Translation) 작업에 매우 뛰어난 성능을 보입니다.

• 주요 변환 패턴
  • 선택자 변환: $('.class') → document.querySelectorAll('.class')
  • 이벤트 바인딩: $(el).on('click', fn) → el.addEventListener('click', fn)
  • Ajax 변환: $.ajax → fetch API 또는 axios
• Copilot 활용 프롬프트 예시:

이처럼 복잡한 코드 현대화 작업 중 기능의 무결성을 보장하기 위해서는 체계적인 품질 보증 및 테스트 전략이 반드시 병행되어야 합니다.

5. 품질 보증(QA): 테스트 자동화를 통한 안정적인 리팩터링

레거시 코드 리팩터링 시 테스트 코드의 부재는 눈을 가리고 비행하는 것과 같은 위험한 행위입니다. 코드 수정 후 기존 기능이 의도치 않게 변경되거나 손상될 위험이 매우 크기 때문입니다. GitHub Copilot의 @test 에이전트와 /tests 명령어는 이러한 테스트 부재 문제를 해결하는 강력한 도구입니다.

 

특성 테스트(Characterization Test)를 통한 안전망 확보

리팩터링을 시작하기 전, 현재 코드의 동작(버그를 포함하여)을 그대로 기록하는 테스트를 작성하는 것이 중요합니다. 이를 **'특성 테스트(Characterization Test)'**라고 하며, 이 테스트들은 현대화 작업 중 기능이 의도치 않게 변경되지 않았음을 보장하는 '안전망(Safety Net)' 역할을 합니다.

Copilot을 활용하면 이러한 특성 테스트를 빠르고 쉽게 생성할 수 있습니다. 테스트하고자 하는 메서드를 선택하고 Copilot Chat에 /tests 명령을 실행하거나 다음과 같이 구체적인 요구사항을 프롬프트로 전달합니다.

• 테스트 생성 프롬프트 예시:

테스트 주도 리팩터링 사이클

특성 테스트라는 안전망이 확보되면, 본격적인 리팩터링을 시작합니다. 코드를 수정한 후에는 즉시 테스트를 실행하여 모든 기능이 이전과 동일하게 동작하는지 검증합니다. 만약 테스트가 실패하면, 그 원인을 직접 분석하는 대신 Copilot에게 도움을 요청할 수 있습니다. "이 테스트 실패 원인을 분석하고 코드를 수정해줘"와 같은 프롬프트를 통해 AI가 실패한 테스트를 통과시키도록 코드를 자동으로 수정하는 효율적인 '테스트 주도 리팩터링' 사이클을 구축할 수 있습니다.

지금까지 논의된 모든 전략을 통합하여, 이제 실제 프로젝트에 적용할 수 있는 구체적인 실행 계획을 수립할 차례입니다.

6. 단계별 실행 로드맵

이 섹션에서는 앞서 논의된 모든 기술 전략을 10개의 분산된 솔루션에 적용하기 위한 구체적이고 단계적인 실행 계획을 제시합니다. 이 로드맵은 예측 가능성을 높이고 위험을 최소화하며 점진적인 성공을 이끌어내도록 설계되었습니다.

Phase 1: 기반 조성 및 거버넌스

• 환경 구축: 모든 개발자의 PC에 Visual Studio 2022 최신 버전을 설치하고 GitHub Copilot Business 라이선스를 할당합니다.
• 거버넌스 설정: GitHub 조직 설정에서 web.config 등 민감 정보가 포함될 수 있는 파일에 대한 콘텐츠 제외 정책을 적용합니다.
• 지침 배포: C# 최신 문법, jQuery 3.x 호환성, 한글 주석 원칙 등을 포함한 표준화된 .github/copilot-instructions.md 파일을 모든 리포지토리에 배포합니다.

Phase 2: 파일럿 현대화 및 검증 

• 대상 선정: 10개 솔루션 중 비즈니스 영향도가 낮고 외부 의존성이 가장 적은 비핵심 솔루션 1개를 파일럿 프로젝트로 선정합니다.
• 백엔드: @modernize 에이전트를 사용하여 .NET 8로의 마이그레이션을 수행하고 결과를 검증합니다.
• 프런트엔드: jQuery 1.6 버전을 제거하고 3.6.1로 업그레이드합니다. jQuery Migrate 플러그인을 활용하여 런타임 오류를 검증합니다.
• 테스트: Copilot을 활용하여 주요 비즈니스 로직에 대한 단위 테스트를 생성하고, 코드 커버리지 30% 달성을 목표로 합니다.

Phase 3: 핵심 코어 마이그레이션 및 확장 

• 확장: 파일럿 프로젝트의 경험을 바탕으로 나머지 9개 솔루션을 순차적(하위 의존성부터)으로 진행합니다.
• 심화 리팩터링: WebForms 페이지를 Blazor 또는 ASP.NET Core MVC로 전환하는 작업을 검토하고, Copilot을 활용하여 레거시 UI 로직을 새로운 컴포넌트 구조로 변환합니다.
• 지식 축적: 마이그레이션 과정에서 발생한 이슈와 해결책을 리포지토리에 마크다운 문서로 기록합니다. 이는 단순한 기록을 넘어, 향후 Copilot이 참조할 수 있는 살아있는 지식 베이스(Living Knowledge Base)가 되어 AI 지원의 정확도를 높이는 선순환 구조를 만듭니다.