• 용어 정의: 기존의 사후적 결함 검출(QC)이나 사전적 프로세스 보증(QA)의 단계를 넘어, 데이터 분석과 성과 지표를 기반으로 시스템, 알고리즘, 그리고 개발·운영 프로세스의 근본적인 한계를 체계적으로 분석하고 지속적으로 고도화하여 전반적인 품질 수준을 우상향시키는 전사적 개선 활동입니다.

• AI/SW 테스팅 실무 적용: 엔터프라이즈 AI 시스템은 고정된 규칙이 아닌 확률적 결과물을 산출하므로 단발성 테스트 통과만으로는 장기적인 신뢰성을 담보할 수 없습니다. 따라서 서비스 정식 시행(배포) 전에는 파일럿 테스트 과정에서 노출된 구조적 취약점과 데이터 편향의 근본 원인을 추적하여 개발 및 전처리 프로세스 자체를 상향 평준화하는 선제적 개선 체계를 구축해야 합니다. 반면 서비스 시행(운영) 후에는 라이브 환경에서 수집되는 실시간 모델 드리프트(Model Drift)와 사용자 피드백 루프를 결합하여, 운영 중 발생하는 성능 저하 요인을 구조적으로 제거하고 지속적인 재학습(Continuous Training) 및 아키텍처 최적화를 수행하는 동적 품질 향상 사이클로 작동해야 합니다.

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