• 용어 정의: 소프트웨어 개발 및 운영 과정에서 생산된 구체적인 산출물(소스 코드, AI 모델 가중치, 빌드 파일 등)을 사전에 정의된 기술적 명세와 품질 기준에 대조하여 직접 검사하고, 발견된 결함(Bug/Defect)을 측정·식별하여 수정 조치하는 실행 중심의 검증 활동입니다.

• AI/SW 테스팅 실무 적용: 엔터프라이즈 AI 시스템에서 QC는 프로세스 전반의 예방 체계를 다루는 QA(품질 보증)의 하위 실무 영역으로, 실제 구현된 AI 모델과 인프라 컴포넌트의 가시적 오류를 잡아내는 최전선 방어선입니다. 따라서 서비스 정식 시행(배포) 전에는 벤치마크 데이터셋을 통한 정량적 정확도 측정, API 응답 오류 검출, 단위 테스트 스크립트 실행 등을 통해 배포 대상 빌드의 결함률을 0으로 수렴시키는 엄격한 필터링을 수행해야 합니다. 반면 서비스 시행(운영) 후에는 실시간 라이브 트래픽 환경에서 발생하는 예외 로그(Exception Log), 추론 실패 건수, 메모리 누수 징후 등의 결함 지표를 지속적으로 모니터링하고 핫픽스를 투입하여 운영 안정성을 즉각 복원하는 실시간 결함 통제 수단으로 작동합니다.

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