• 용어 정의: 소프트웨어의 외부 기능적 요구사항을 배제하고, 소스 코드의 제어 흐름(Control Flow), 데이터 흐름(Data Flow), 그리고 내부 아키텍처의 모든 논리적 조건 분기 및 실행 경로(Path)를 화이트박스(White-box) 관점에서 정밀하게 검증하는 코드 레벨의 심층 평가 기법입니다.

• AI/SW 테스팅 실무 적용: 복잡한 알고리즘과 대용량 데이터 파이프라인으로 구성된 엔터프라이즈 AI 시스템은 겉보기에 정상적인 출력값을 반환하더라도, 내부 전처리 과정이나 특정 조건 분기에서 메모리 누수나 연산 비효율성을 내포하고 있을 수 있습니다. 따라서 서비스 정식 시행(배포) 전에는 AI 모델의 임베딩 스크립트나 라우팅 로직 내 모든 조건문(Condition)과 루프(Loop)를 100% 구조 커버리지 기준으로 사전 검증하여 소스 레벨의 잠재적 결함을 완전히 색출해야 합니다. 반면 서비스 시행(운영) 후에는 실제 라이브 데이터가 유입되는 상황에서 특정 로직 경로에 컴퓨팅 부하가 집중되거나, 설계되지 않은 예외 처리(Exception Handling) 구문으로 데이터 트래픽이 누수되지 않는지 내부 경로를 지속적으로 추적하고 아키텍처를 최적화하는 무결성 모니터링 수단으로 활용됩니다.

   

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