• 용어 정의: 프로젝트의 개별 과업(Task)들을 수평적 시간 축 위에 시각적으로 배열하여, 각 작업의 시작 및 종료 시점, 소요 기간, 상호 종속성(Dependency) 및 크리티컬 패스(Critical Path)를 직관적인 타임라인 아키텍처로 통제하는 일정 관리 프레임워크입니다.

• AI/SW 테스팅 실무 적용: AI 품질 검증 파이프라인은 데이터 무결성 검증, 텐서 연산 단위 테스트, 모델 훈련, 성능 평가 등 선행 과업이 릴리스되지 않으면 후속 테스트가 불가능한 강한 절차적 종속성을 가집니다. 따라서 서비스 정식 시행(배포) 전에는 막대한 대기 비용이 발생하는 GPU 클러스터 할당 일정과 보안/기능 테스트 스케줄 간의 병목 구간을 시각적으로 튜닝하여 전체 QA 리드타임을 최적화해야 합니다. 반면 서비스 시행(운영) 후에는 주기적인 데이터 드리프트(Data Drift) 점검, 모델 재학습(CT, Continuous Training), 그리고 정기 회귀 테스트 일정을 이 타임라인에 맵핑하여 무중단 운영 상태에서의 상시 품질 보증 라이프사이클을 통제하는 핵심 모니터링 지표로 활용됩니다.

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