• 용어 정의: 소프트웨어 개발 생명주기의 각 설계 및 구현 단계와 그에 상응하는 검증(Verification) 및 확인(Validation) 단계를 1:1로 매핑하여 교차 검증하는 통합 품질 보증 프레임워크입니다. 요구사항 정의부터 아키텍처 설계, 소스코드 구현에 이르는 모든 산출물이 각각 독립적인 테스트 케이스와 완벽한 양방향 추적성(Traceability)을 갖도록 통제합니다.

• AI/SW 테스팅 실무 적용: 엔터프라이즈 AI 시스템은 블랙박스 특성이 강해 최종 출력 결과만으로는 결함의 원인을 역추적하기가 불가능에 가깝기 때문에, 기획 단계의 학습 데이터 요건이나 모델 아키텍처 설계가 각 단위/통합/시스템 테스트 단계와 엄격하게 연결되어야 합니다. 실무에서 이 프레임워크를 도입하면 AI 파이프라인 상에서 발생한 환각(Hallucination) 현상이나 추론 지연(Latency)이 어느 설계 산출물의 결함에서 기인했는지 즉각적인 원인 규명(Root Cause Analysis)이 가능해져, 막대한 컴퓨팅 자원이 소모되는 AI 모델 재학습 리스크를 방어할 수 있습니다.

➡️ [테스팅 사례 확인하기]