• 용어 정의: 프로젝트의 전체 과업 범위를 통제 가능하고 독립적인 최소 작업 단위(Work Package)로 하향식(Top-down) 분할하여, 전체 공정의 일정, 리소스 할당, 최종 산출물을 논리적으로 구조화하는 계층형 프로젝트 관리 아키텍처입니다.

• AI/SW 테스팅 실무 적용: 엔터프라이즈 AI 품질 보증(QA) 프로젝트는 데이터 전처리부터 모델 파인튜닝, 인프라 배포까지 수많은 복합 공정이 얽혀 있으므로, 전체 검증 범위를 가시적인 단위로 쪼개어 누락을 방지하는 것이 필수적입니다. 따라서 서비스 정식 시행(배포) 전에는 방대한 테스트 시나리오 설계, GPU 리소스 프로비저닝, 데이터 편향성 평가 등의 준비 과업을 세분화하여 초기 품질 달성을 위한 마일스톤을 엄격히 통제해야 합니다. 반면 서비스 시행(운영) 후에는 실시간 환각(Hallucination) 모니터링, 회귀 테스트 스크립트 업데이트, 장애 복구 모의훈련 등 운영 단계의 유지보수 과업을 구조화하여 지속적인 품질 보증 라이프사이클이 시스템적으로 순환되도록 관리하는 핵심 기준으로 기능합니다.

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