[1부:이해편] 소프트웨어 테스팅에 AI 활용하기

지난 글에서 AI 기반으로 설계된 소프트웨어를 테스트하는 방법에 대한 개념을 살펴보았고, 이번에는 "소프트웨어 테스트에서 AI를 활용"하는 것에 대해 알아보겠습니다. 

본 주제의 글은 총 2부로 나누어 작성될 예정이며, 1부에서는 테스트 방법론적 접근법으로서의 AI Testing에 대한 이해와 도입 이유 그리고 이를 통한 효과를 알아보고 2부에서는 AI Testing을 활용하여 테스트 유형별로 테스트를 설계 및 수행하는 방법에 대해 다루고자 합니다.    

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◼︎ AI 테스팅의 정의와 목적

AI Testing은 소프트웨어 테스트시 인공 지능 기술을 사용하여 테스트를 개선하는 테스트 유형 중 하나로 설명될 수 있습니다. 예를들어 기존의 테스트 유형 중 Game bench 도구를 사용하여 애플리케이션 클라이언트의 성능을 검증하는 '클라이언트 성능 테스트' 또는 Postman 도구를 사용하여 API 시스템에 대한 엔드포인트를 검증하는 'API 테스트' 그리고 Appium 과 같은 자동화 테스트용 도구를 사용하여 소프트웨어를 자동으로 테스트하는 '자동화 테스트' 등과 같이 기술을 활용하여 소프트웨어를 테스트하는 유형 중 하나로 이해할 수 있습니다. 

다만 기존의 소프트웨어 테스팅 유형과 다른 점은, 앞서 AI Testing에 대한 간략한 정의에서도 강조했듯이 AI 테스팅은 "소프트웨어 테스트를 개선"하는 것에 목적을 둔다는 점입니다. 즉, 기존의 도구를 사용한 테스트 유형들은 소프트웨어의 특정 범위에 대한 기능 동작을 확인하고 안정적인 서비스를 보장하는 검증 활동이었다면, AI 테스팅은 소프트웨어 테스트에 AI를 활용하여 전통적인 테스트 활동의 효율성과 정확성을 향상하고, 더 정교한 오류 식별과 테스트 실행에서의 시간 소모적인 작업을 자동화하고, 테스트 주기를 단축하는 등 기존의 테스트 환경을 혁신적인 방식으로 개선하는 목적을 가집니다. 

전통적 테스팅 vs. AI 테스팅

전통적 테스팅과 AI 테스팅의 차이점과 AI 테스팅의 도입으로 발생되는 이점을 항목별로 구분하여 좀 더 쉽게 비교해보면 다음과 같습니다. 

(첨부 이미지 참고)

AI를 활용한 소프트웨어 테스트는 QA 프로세스를 단순화하고, 시간과 비용을 절약하며, 테스트 커버리지를 확장하는 데 도움을 받을 수 있습니다. 

◼︎ AI 테스팅을 적용할 수 있는 범위 

소프트웨어 테스트에 AI를 활용하면 테스트의 자동화, 효율성, 정확성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 특히, 대규모 소프트웨어 시스템이나 반복적인 작업이 많은 환경에서 AI를 통해 혁신적인 테스트 방식을 제공받을 수 있습니다. 

 1. 테스트 케이스 생성 자동화

 테스트 케이스 생성시 AI를 활용하면 기존 코드나 테스트 데이터를 분석하여 새로운 테스트 케이스를 자동으로 생성하거나 가능한 모든 입력 시나리오를 예측하여 테스트 케이스를 생성할 수 있습니다.

• 장점: 테스트 범위를 확장하고, 엣지 케이스 및 예외 상황을 자동으로 탐지할 수 있습니다.

• 활용 사례: 1) 자연어 처리(NLP)를 이용해 사용자 요구사항에서 테스트 케이스를 추출.

                   2) 가장 자주 발생하는 사용자 경로를 기반으로 테스트 케이스를 생성.

• 사용 도구: Testim, Applitools

 2. 결함 예측(Defect Prediction)

 과거 버그 데이터를 학습한 AI 모델이 코드나 시스템의 취약한 부분을 예측하여 결함이 발생할 가능성이 높은 영역을 표시합니다.

•  장점: 리스크가 높은 영역을 사전에 식별하여 테스트를 우선순위화 할 수 있습니다.

•  활용 사례: 코드 리뷰 단계에서 결함 발생 가능성이 높은 범위에 대한 사전 대응이 가능합니다.

•  사용 도구: CodeScene, SonarQube 

 3. 테스트 자동화 강화 및 유지보수 최적화

 AI 기반의 자동화 도구를 통해 테스트 스크립트를 자동으로 생성하고 유지보수 할 수 있으며 기존 테스트를 개선하고, 코드 변경에 따라 자동으로 업데이트 될 수 있습니다.

•  장점: 테스트 스크립트를 수동으로 작성하지 않아도 되고, 변경된 코드에 자동으로 적응합니다.

•  활용 사례: UI 변경이 발생하면 AI가 이를 감지하고 기존 테스트 스크립트를 자동으로 수정.

•  사용 도구: Mabl, Functionize

 4. UI/UX 테스트

 AI를 사용해 사용자 인터페이스와 사용자 경험의 문제를 자동으로 탐지하며, UI 변경사항을 감지하고 픽셀 단위 차이가 아닌 의미있는 변화를 감지할 수 있습니다.

• 장점: 사람의 주관에 의존하지 않고 UI 요소의 일관성, 접근성, 동작을 평가하여 문제 및 변경을 탐지합니다.

• 활용 사례: 화면의 비정상적 요소(버튼 위치, 시각적 오류) 탐지.

• 사용 도구: Applitools Visual AI

 5. 회귀 테스트 최적화

 AI를 사용해 코드 변경으로 영향을 받을 가능성이 있는 테스트 케이스만 선택하여 테스트를 수행합니다.

• 장점: 전체 테스트를 수행하지 않고 필요한 부분만 테스트 할 수 있습니다.

• 활용 사례: 변경된 모듈과 관련된 테스트 케이스를 식별해 테스트 시간을 단축.

 6. 테스트 데이터 생성(Test Data Generation)

 AI를 사용해 현실적인 테스트 데이터를 자동으로 생성할 수 있습니다.

• 장점: 데이터 준비 시간을 줄이고, 다양한 시나리오를 커버할 수 있습니다.

• 활용 사례: 고객 정보 데이터를 익명화하거나 무작위 데이터를 생성.

 7. 로그 및 성능 분석

 AI가 로그 데이터를 분석하여 성능 문제, 잠재적 보안 취약점, 테스트 실행 결과에서 이상 패턴이나 문제를 탐지하여 식별합니다.

• 장점: 데이터를 분석해 서버 장애와 같은 잠재적 문제를 예측하고 오류를 식별할 수 있습니다.

            수동으로 탐지하기 어려운 복잡한 보안 문제를 자동으로 탐지할 수 있습니다.

• 활용 사례: 머신러닝 기반 로그 분석 도구를 사용해 시스템의 비정상적인 동작 탐지, 악성 패턴이나 침입 시도를 학습한 AI로 보안 위협을 예측.

• 사용 도구: Splunk, Datadog, New Relic

 8. 적응형 테스트(Adaptive Testing)

 AI가 사용자의 실제 행동을 학습하여 주요 범위의 시나리오를 자동으로 테스트하고, 테스트 전략을 동적으로 조정할 수 있습니다.

• 장점: 실시간으로 발생하는 상황에 따라 테스트를 최적화합니다.

• 활용 사례: 사용자의 클릭 패턴을 분석하여 주요 기능의 동작여부를 자동으로 확인하며, 사용자 피드백을 기반으로 새로운 테스트 시나리오를 생성.

• 사용 도구: TestCraft, Functionize

◼︎ AI 테스팅 도입으로 얻을 수 있는 효과 

전통적인 소프트웨어 테스팅은 애자일 프로세스, 개발 초기 단계 테스팅 실행 등 개발 스프린트와 함께 테스트를 수행하기위한 많은 시도에도 불구하고 여전히 대다수의 조직에서는 소프트웨어 테스팅이 개발 스프린트 뒤를 쫓고 있습니다. 하지만 AI가 등장하고 AI기술의 발전과 혁신으로 소프트웨어 개발 라이프사이클(SDLC)과 호흡을 같이할 수 있게 되었습니다. 

그럼 SDLC의 각 단계에서 AI를 어떻게 활용할 수 있을까요? 그리고 AI를 도입하고 활용함으로써 얻을 수 있는 효과는 무엇일까요? 추가로, AI 테스팅의 효과를 높일 수 있는 방법은 무엇일까요? 

이제부터 이 부분에 대해 하나씩 살펴보겠습니다. 

#1. 소프트웨어 테스트에 AI를 활용함으로써 얻을 수 있는 효과

    • 테스트 효율성 향상

        ✓ 테스트 자동화를 통해 반복적인 작업을 더 빠르고 정확하게 수행할 수 있다. 예를들어
회귀 테스트나 대규모 테스트 케이스 실행 시 시간과 비용을 절감할 수 있다. 

    • 테스트 품질 개선

        ✓ 테스트 시나리오 생성, 결함 탐지, 위험 분석 등에 AI를 활용함으로서 테스트 범위를 더
효과적으로 확장할 수 있다. 

        ✓ 사람이 놓칠 수 있는 미묘한 결함이나 패턴을 발견 할 수 있다. 

    • 테스트 생성 및 최적화

        ✓ 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 사용자 행동 데이터를 분석하고, 실제 사용 패턴에 기반한

테스트 케이스를 자동으로 생성할 수 있다. 

        ✓ 중복되거나 불필요한 테스트를 제거하고 더 중요한 영역에 집중할 수 있다. 

    • 결함 예측 및 예방

         ✓ AI가 과거 테스트 데이터를 학습하여 결함 발생 가능성이 높은 영역을 사전에 예측하고,

해당 부분에 대해 집중적인 테스트를 수행 할 수 있다. 

        ✓ 결함 예방을 통해 제품의 품질을 유지하고 배포 이후 발생될 수 있는 장애를 줄일 수 있다.

    • 실시간 모니터링

         ✓ AI는 테스트 중 실시간으로 데이터를 분석하고 문제를 감지하여 즉각적인 피드백을

제공할 수 있다. 

        ✓ 테스트 주기를 단축하고 개발과 테스트 간 협업을 강화할 수 있다. 

    • 비용 절감

          ✓ AI를 활용함으로 테스트 효율성과 자동화가 향상됨에 따라 인적 자원의 투입을 감소할

수 있고, 테스트에 소요되는 시간과 비용도 절감될 수 있다. 

         ✓ 결함 탐지가 조기에 이루어짐으로써 보수 비용이 감소할 수 있다. 

    • 빠른 적응 및 대응

          ✓ 새로운 소프트웨어 업데이트나 변경 사항에 대해 자동으로 적응하여 테스트 케이스를

수정하거나 최적화할 수 있다. 

          ✓ 지속적인 통합/배포(CI/CD)가 가능하다.

    • 사용자 경험 향상

          ✓ 실제 사용자 데이터를 분석하여 사용자의 니즈에 부합하는 테스트 시나리오를 생성하고,

최적의 사용자 경험(UX)을 제공하는데 도움을 줄 수 있다.

    • 지속적인 학습과 개선

          ✓ 테스트 데이터를 통해 지속적으로 학습하여 더 정교하고 효율적인 테스트를 수행할 수

있다. 

          ✓ 테스트 환경의 복잡성이 증가할수록 이는 더 큰 효과를 가져다준다.

AI 테스팅은 특히 대규모 애자일 개발 환경, 빠른 릴리즈 주기, 복잡한 시스템 테스트가 요구되는 상황에서 큰 효과를 발휘하며 개발팀의 생산성과 소프트웨어 품질을 동시에 향상시키는 데 기여할 수 있습니다.

#2. AI 테스팅의 효과를 높일 수 있는 방법

AI 테스팅의 효과를 극대화하기 위해서는 적절한 전략과 환경을 구축하는 것이 중요합니다. AI 테스팅의 효과를 높이는 방법들을 하나씩 살펴보겠습니다.

고품질 데이터 확보

AI 테스팅의 효과를 얻기 위해서는 무엇보다 좋은 품질의 데이터가 먼저 확보되어야 합니다. 좋은 품질의 데이터란 높은 신뢰성과 유효성을 가진 데이터를 의미합니다. 고품질 데이터는 결과의 정확성과 성능에 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다.

고품질의 데이터가 가지는 특징은, 첫째, 정확하고 유효한 데이터입니다. 이는 데이터가 사실에 기반하며 오류나 왜곡이 없는 상태를 의미하고 데이터가 정의된 형식, 범위, 제약 조건 등을 준수해야 합니다. 예를들어 고객의 나이를 입력할 때 정확한 숫자만 입력되어야 합니다. 둘째, 완전성입니다. 필요한 모든 정보가 누락되지 않고 포함되어 있어야 하며 비정상적이거나 비현실적인 값이 적고 의미없는 데이터가 최소화된 상태를 의미합니다. 예를들어 고객의 데이터에서 이름, 주소, 전화번호 등의 필수 필드가 현실적인 값으로 모두 채워져 있어야 합니다. 셋째, 일관된 데이터입니다. 데이터가 동일한 형식과 규칙을 따라야하며 데이터 간 충돌이 없어야 합니다. 예를들어 동일한 이름이 다른 데이터셋에서 서로 다르게 입력되지 않아야합니다. 넷째, 관련성입니다. 특정한 목적이나 문제 해결에 적합한 데이터만 포함되어 있어야 합니다. 예를들어 소프트웨어 성능 테스트를 위한 데이터에는 사용자 트래픽 데이터만 수집되어야 합니다. 다섯째, 데이터의 최신성입니다. 데이터는 최신 상태를 반영해야하며 필요한 시점에 적절히 업데이트 되어야 합니다. 

추가로, 고품질의 데이터를 확보한 이후에는 AI가 정확하게 학습할 수 있도록 데이터를 잘 라벨링 하는 것 또한 필요합니다.

머신 러닝 알고리즘 활용 

머신 러닝(Machine Learning)은 데이터를 기반으로 컴퓨터가 스스로 학습하고 의사결정을 내리는 AI의 한 분야로 사람이 명시적으로 모든 규칙을 프로그래밍하지 않아도 머신 러닝 알고리즘이 데이터에서 패턴과 규칙을 찾아내고 이를 바탕으로 새로운 데이터에 대해 예측하거나 결과를 도출할 수 있습니다. AI 테스팅에서 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 효과를 높일 수 있는 범위는 다음과 같습니다.          

• 테스트 사례 생성 : 코드, 테스트 데이터, 사용자 행동을 분석하여 효과적인 테스트 사례를 자동으로 만들어줌으로써 테스터의 시간을 절약해줍니다.      

• 테스트 케이스 최적화 : 기존 테스트 케이스를 분석하여 중복된 테스트 케이스를 제거하고 결함 발생 가능성이 높은 영역을 우선적으로 테스트하도록 설정합니다. 또한 테스트되지 않은 코드나 시나리오를 식별하여 추가적인 테스트 케이스를 생성함으로써 테스트 커버리지를 개선할 수 있습니다. 

• 사용자 행동 기반(UX) 테스트 : 머신 러닝은 실제 사용자 행동 데이터를 학습하여 실제 사용 환경에서 발생할 수 있는 시나리오를 테스트에 반영하며, 사용자에게 중요한 기능(사용 빈도가 높은 기능 등)에 대해 더 많은 테스트 리소스를 할당할 수 있습니다. 또한 사용자 상호작용을 분석하여 소프트웨어 인터페이스에서 잠재적인 문제점이나 혼란스러운 요소를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 제품 품질과 사용자 만족도를 향상할 수 있습니다.    

• 결함 예측 및 예방 : 머신 러닝 알고리즘은 과거 데이터(테스트 결과, 코드 변경 내역 등)를 학습하여 결함 발생 가능성이 높은 영역을 예측하여 보다 집중적인 테스트를 할 수 있으며, 예측 결과를 활용하여 테스트 범위를 좁히거나 특정 영역에 집중하여 결함을 예방할 수 있습니다. 또한 소프트웨어 시스템의 여러 조건과 변수를 학습하여 문제의 원인과 해결책을 도출합니다. 

• 테스트 제어 활동 : 테스트 실행 중 실시간으로 데이터를 분석하여 즉각적인 피드백을 제공함으로써 문제를 빠르게 수정할 수 있으며 실행 중 수집된 데이터를 학습하여 테스트 활동을 지속적으로 개선하고 발전시킬 수 있습니다.  

• 테스트 자동화 강화 : 머신 러닝이 실시간으로 데이터를 분석해 새로운 테스트 시나리오를 자동으로 생성해줌으로써 테스트 케이스 유지보수에 드는 시간을 줄일 수 있습니다. 또 테스트 결과를 자동으로 분류하고 실패 원인과 패턴을 분석하여 수동 분석 시간을 단축해줍니다.            

• 데이터 이상 탐지 : 애플리케이션 실행 로그, 성능 데이터 등을 분석하여 이상 패턴(응답 시간 지연, 메모리 누수 등)을 실시간으로 탐지하고 비정상적인 데이터를 기반으로 잠재적인 문제의 근본 원인을 도출할 수 있습니다.           

• 테스트 결과 개선 : 테스트 결과의 노이즈를 제거하고 더 정밀한 결론을 도출할 수 있으며, 테스트 도구에서 발생할 수 있는 잘못된 결함 보고를 줄여 테스트 신뢰성을 높일 수 있습니다. 

• 효율적인 리소스 관리 : 머신 러닝은 테스트 실행이 필요하지 않은 부분을 분석하여 테스트 주기를 단축하고 테스트 환경, 실행 시간, 데이터 양 등을 고려해 최적의 리소스 배분을 지원합니다. 이는 더 적은 리소스로 더 많은 테스트를 수행할 수 있어 테스트 비용을 절감하고 효율성을 높여줍니다.

AI 테스팅에서 머신 러닝 알고리즘을 활용하면 소프트웨어 개발 과정에서 효율성과 품질을 동시에 향상시킬 수 있으며 특히 대규모 시스템이나 빠른 릴리즈 주기를 가진 프로젝트에서 더 큰 효과를 기대할 수 있습니다. 

적합한 AI 기술과 도구 선택

AI 테스팅에 적합한 기술과 도구를 선택하는 기준은 프로젝트의 목표와 요구사항, 테스트 대상 시스템의 복잡성, 팀의 기술적 역량에 따라 달라집니다. 적합한 AI 기술과 도구 선택은 효율적인 테스팅을 수행할 수 있게하고 신뢰성있는 결과를 얻는데 도움이 됩니다. 

적합한 AI 기술과 도구를 선택하기 위해서는 다음의 단계를 따라야 합니다. 

먼저, 테스팅의 목표와 목적을 명확히 설정해야 합니다. 테스트 모델의 성능을 평가하기 위한 목적인지, 엣지 케이스나 스트레스 테스트와 같은 신뢰성을 검증하기 위한 테스트인지, 학습과 추론을 통한 버그 발견과 오류 예방이 목적인지 등 테스팅의 목표와 목적을 먼저 정의합니다. 다음으로 테스트 범위를 이해하여 테스트 대상에 따라 적합한 기술과 도구를 선택해야 합니다. 예를 들어 분류, 회귀 테스트를 위한 머신러닝 모델, 시각적인 이미지 식별 및 분석을 위한 CNN(합성곱 신경망), 텍스트 분류 및 언어 처리를 위한 RNN(순환 신경망) 또는 Transformer, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV) 등 도메인에 특화된 도구를 선택합니다. 적합한 기술과 도구를 선택할 때는, 대규모의 데이터와 복잡한 모델을 다룰 수 있는가? 사용자(팀원)의 기술 수준에 맞는가? 사용 용이성을 위한 커뮤니티가 지원되는가?를 고려하고 비교하여 도구를 선택하는 것이 좋습니다. 

도구가 선택되면 테스팅에 도구를 활용합니다. 여기에 AI 기반 테스트 도구(ex: Selenium, Testim, Applitools)를 함께 활용하면 테스트 자동화 및 성능 개선에 도움을 받을 수 있습니다. 테스팅 중에는 CI/CD 파이프라인에 통합하여 테스트 주기를 단축하고 Jenkins, Github 같은 도구와 연동하여 테스팅 과정을 자동화하는 것이 좋습니다. 그리고 가능한 클라우드 환경을 활용하여 다양한 플랫폼에서 병렬 테스트를 실행하도록 합니다. 마지막으로 테스트가 완료되면 TensorBoard, Matplotlib, Seaborn과 같은 도구를 활용하여 테스트 결과를 시각화하고 보고할 수 있도록 합니다. 

테스트 자동화 확대

AI 테스팅의 효과를 극대화하기 위해 테스트 자동화를 적극 활용합니다. 테스트 자동화를 확대하는 방향은 다음과 같은 전략을 포함할 수 있습니다. 

• 데이터 기반 테스트 자동화 : 시스템의 성능은 데이터 품질에 크게 의존하므로 다음을 고려한 자동화를 강화해야 합니다. 첫째, 다양한 상황을 시뮬레이션하기 위해 자동화된 데이터 생성 및 증강 도구를 활용합니다. 둘째, 데이터의 정확성, 일관성, 다양성을 검증하는 자동화된 프로세스를 구축합니다. 셋째, 학습에 필요한 데이터를 자동으로 라벨링하거나 라벨링 도구를 사용하여 효율성을 향상합니다. 

• 반복 작업 자동화 : 테스트 유형 중 회귀 테스트, 성능 테스트 등 반복 작업을 AI로 자동화합니다. 그 외 지속적인 통합 및 배포 프로세스에 테스트 자동화를 통합하여 코드 변경시마다 자동으로 기능 및 성능을 테스트하도록 합니다. 

• 동적 테스트 케이스 생성 : AI를 활용하여 기존 테스트 데이터를 분석하여 테스트 케이스를 최적화하고 실시간으로 새로운 테스트 케이스를 자동으로 생성합니다. 또한 예상치 못한 상황에서 시스템이 어떻게 반응하는지 평가하기 위한 다양한 엣지 케이스를 자동으로 탐지하고 생성하도록 합니다. 

적응형 테스트 전략 수립

AI 테스팅의 효과를 높이기 위해 테스트 환경, 테스트 목표, 테스트 결과에 따라 동적으로 변화하는 테스트 전략을 수립하여 시스템의 품질을 지속적으로 개선하는 데 중점을 두어야 합니다. 

적응형 테스트 전략을 수립하기 위한 주요 단계를 간략히 정리해보면 다음과 같습니다. 

1) 테스트 목표를 정의하고 우선순위를 설정합니다. 테스트 대상의 정확도, 공정성, 신뢰성, 성능 등의 평가 기준을 명확히 정의하고 시스템의 주요 리스크를 식별하여 결함 발생 가능성이 높은 영역을 테스트 우선순위로 반영합니다. 

2) 테스트 커버리지를 보다 유연하게 확장합니다. 방대하고 다양한 데이터를 활용하는 특징을 고려하여 다양한 입력 데이터를 처리할 수 있도록 다양한 데이터셋을 활용하도록 합니다. 메뉴얼 테스트에서는 테스트 모델이 예상하지 못한 데이터에 어떻게 반응하는지 확인하도록 경곗값 테스트와 엣지 테스트를 포함하고, 사용자 로그와 행동 데이터를 분석해 실제 사용 사례와 실 사용 환경과 유사한 시나리오를 지속적으로 업데이트하여 현실성을 반영한 테스트를 설계합니다. 

3) 테스트 케이스를 동적으로 생성하고 최적화하며 피드백을 반영합니다. 테스트 모델의 기존 성능 데이터를 분석해서 새로운 테스트 시나리오를 동적으로 생성하고 기존 테스트 케이스에서 비효율적인 항목을 제거하고 중복 테스트를 줄여 효율성을 높이도록 합니다. 

4) 테스트 성공 기준은 정량적인 목표로 설정합니다. 테스트 정확도, 공정성, 성능 등의 기준을 수치로 설정하여 명확한 목표를 제시합니다.  

5) 지속적으로 학습하고 동적으로 조정할 수 있도록 합니다. 테스트 중 AI가 실시간으로 발생하는 문제를 감지하고 자동으로 대처하도록 설정합니다. 또 테스트 주기마다 결과를 분석하고 주요 지표(정확도, 응답 속도 등)를 추적 및 학습하여 지속적으로 개선하고 새로운 개선점을 도출하여 테스트에 적용할 수 있도록 합니다. 경우에 따라서 테스트 전략을 변경하거나 새로운 데이터를 기반으로 재테스트를 실행하도록 합니다. 

6) 적응형 프로세스를 도입하고 반복 작업을 자동화합니다. 테스트 모델의 행동과 학습 변화에 따라서 테스트 계획을 자동으로 업데이트 및 반영하도록 하고, AI를 활용해 테스트 효율성을 분석하여 반복 작업을 자동화 합니다. 

7) 실시간으로 테스트 결과를 공유하고 개선합니다. AI를 활용한 테스트가 실제 문제를 얼마나 잘 탐지하고 해결했는지 평가하여 테스트 전략을 지속적으로 업데이트하고, 테스트 결과를 시각화하고 주요 이해관계자와 실시간으로 공유하여 즉각적인 피드백을 받고 이를 반영하도록 합니다.

이와같은 적응형 테스트 전략은 시스템의 변화와 새로운 요구사항에 따라 유연하게 대응할 수 있고 테스트 모델의 품질 향상과 신뢰성을 유지하는데 크게 기여할 수 있습니다. 

사람과 AI의 협업 강화

AI 테스팅의 효과를 높이기 위해 사람과 AI의 협업을 강화하는 전략은 각자의 강점을 활용하여 상호 보완적으로 테스트 프로세스를 최적화하는 것입니다. 이를 구현하기 위한 주요 방안은 다음과 같습니다. 

• 휴먼 인 더 루프(Human-in-the-Loop): 중요한 결정을 내릴 때 사람의 판단을 결합해 테스트의 신뢰성을 높입니다.

• 테스트 전문가와 협업: AI가 테스트를 자동화하더라도 전문가의 도메인 지식은 여전히 중요합니다.

• 의사결정 보조: AI는 데이터 분석과 결함 예측을 담당하고, 최종 결정은 사람이 내리는 구조를 유지합니다.

AI 테스팅의 효과를 극대화하려면 기술뿐만 아니라 사람, 프로세스, 데이터의 균형 잡힌 활용이 필요합니다. 이를 통해 테스트 품질을 높이고 개발 속도를 향상시킬 수 있습니다.

◼︎ AI 테스팅 도구 

소프트웨어 테스트에 AI를 활용할 때, 사용할 수 있는 도구 중 테스트 목적과 목표에 맞추어 선택할 수 있는 주요 도구를 선정해보았습니다. 아래 리스트는 참고용으로 확인하고 프로젝트의 요구사항과 복잡성, 각 테스트 팀의 필요(예산, 원하는 기능 등)에 맞는 것을 고려하여 적용해보시기 바랍니다. 

1. 성능 테스트 

소프트웨어의 메모리 누수, 성능 저하 등을 자동 감지하는 도구.

□ JMeter+AI: 성능 테스트 자동화를 위한 AI 기반 로드 테스트 확장 도구.

□ MLflow: 모델의 성능을 평가 & 머신러닝의 실험, 배포, 로깅을 관리.

□ TensorBoard: TensorFlow에서 학습 과정과 성능을 시각화하는 도구.

□ DeepChecks: 성능을 분석하고 데이터 드리프트를 감지.

□ Google Model Card Toolkit: 성능 결과 문서화.

2. AI의 분석 및 평가에 대한 신뢰성 확인

AI 모델이 어떻게 결정을 내리는지 설명하고 분석하는 도구. 

□ LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations): 개별 예측값에 대한 설명 제공.

□ SHAP(SHapley Additive Planations): AI가 특정 예측을 내린 이유 및 중요도를 분석.

3. 보안 테스트

소프트웨어의 보안 취약점을 자동으로 탐지하는 도구.

□ AFL(American Fuzzy Lop): 프로그램 취약점을 찾기위한 퍼징 테스트 도구.

□ ART(Adversarial Robustness Toolbox: AI의 적대적 공격을 시뮬레이션하고 방어.

□ CleverHans: 구글에서 개발한 AI 보안 및 공격 대응 라이브러리.

□ SecML: 머신러닝 보안 취약점 분석.

□ PrivacyRaven: 데이터 유출 및 개인정보 보호 취약점을 분석.

4. 데이터 품질 감지

데이터의 품질 문제를 자동 감지하는 도구.

□ Great Expectations: 데이터 품질 및 유효성을 검증하고 문서화. 데이터 이상 탐지.

□ Evidently AI: 데이터 변화 감지.

□ DeepChecks: 데이터 이상 탐지.

□ whylogs: 데이터 이상 탐지 및 모니터링.

5. 테스트케이스 및 테스트 사례 생성

소프트웨어의 동작을 분석하여 테스트 케이스 및 테스트 사례를 자동 생성하는 도구. 

□ Conformiq: 테스트 사례를 자동으로 생성.

□ Testim: 테스트 케이스 생성. 

□ Applitools: 비주얼 테스팅. 회귀 테스트 분석. 크로스 브라우저 테스트.

□ Functionize: 자연어 기반 테스트 케이스를 자동으로 생성 및 유지보수.

□ Mabl: 테스트 생성, 최적화, 유지보수, 실행 지원.

□ APE(Automated Test Pattern Exploration): 테스트 패턴 탐색 및 자동 테스트케이스 생성.

□ GraphWalker: AI가 시스템 동작을 분석하고 상태 기반(State-based) 모델을 활용하여 테스트 케이스를 자동 생성. 

6. 자동 결함 탐지

소프트웨어의 UI, 코드, API 등의 결함과 결함 예측 오류, 데이터 문제 등을 자동으로 감지하는 도구. 

□ Microsoft DeepFuzz: 머신러닝을 활용한 퍼징 기반 결함 탐지 도구.

□ DeepTest: 기능 테스트 및 결함 탐지.

□ Testim: 결함 탐지 자동화.

□ Mabl: 머신러닝을 활용한 오류 감지.

□ Applitools: 시각적(UI) 이상 탐지.

□ Selenium+AI: 결함 탐지.

□ What-If Tool: 입력값 변화에 따른 결과 비교 및 결함 탐지.

7. API 테스트

API를 자동화하는 도구.

□ Postman AI Assistant: API 테스트 자동화 및 AI 기반 스크립트 생성.

□ SmartBear TestComplete: AI 기반 UI 및 API 테스트 자동화 도구.

□ Katalon Studio: 데이터 기반 테스트. 자체 복구 테스트. 웹, 모바일 앱, API, 테스크톱 앱에 대한 포괄적 테스트.

8. 자동화 테스트 

소프트웨어 및 웹 애플리케이션의 자동화 테스트를 생성하는 도구.

□ Test Craft: 테스트 스크립트 생성. CI/CD 통합.

□ Diffblue Cover: AI 기반 코드 테스트 자동화.

□ Test.ai : 사용자 경험(UX) 중심의 테스트 자동화.

□ Testim: 웹 및 모바일 앱에 대한 자동화 테스트 생성 및 유지보수.

□ Mabl: 머신러닝을 활용한 클라우드 자동화 테스트.

□ Applitools: 시각적 UI 테스트 자동화. 

□ Selenium+AI: 웹 애플리케이션 테스트 자동화(예: TestCraft, Katalon AI).

□ Katalon Studio: 웹, 모바일, API 테스트 자동화.

9. 코드 결함 탐지

소프트웨어 코드의 버그를 자동 감지하는 도구.

□ SonarQube: 코드 품질 및 보안 취약점 자동 감지.

□ DeepCode: 정적 코드 분석 및 버그 탐지.

□ CodeScene: 머신러닝 기반 코드 품질 및 유지보수 문제 탐지.

□ Github Copilot+CodeQL: 코드 분석 및 보안 취약점 탐지.

◼︎ AI 테스팅의 남은 과제

소프트웨어 테스트에 AI를 활용하는 것이 테스트 프로세스를 효율적이게하고 정확성을 높이며 테스트를 유용하게 하는 기능임은 분명하지만, 소프트웨어 테스트에 AI를 도입할 때 직면할 수 있는 주요 장애물은 여전히 존재합니다. 

몇가지 살펴보면 첫째, 테스터가 AI 기술을 사용하기까지 러닝커브가 높습니다. 둘째, AI 모델은 새로운 데이터를 기반으로 끊임없이 학습하고 진화하기 때문에 어제 효과가 있었던 테스트라 하더라도 새로운 데이터가 인입될 경우 그 결과가 이전만큼 효과적이지 않을 수 있습니다. 셋째, 기존 소프트웨어 테스트는 잘 정의된 방법론과 도구를 사용하지만 AI 테스팅의 경우 표준 테스트 프레임워크가 아직 부족하기 때문에 테스트에 대한 접근 방식과 결과가 팀과 프로젝트 간에 크게 다를 수 있습니다. 그로인해 결과를 비교하고 프로젝트별로 테스트 프로세스를 복제하고 품질과 안정성을 보장하고 지식을 공유하는 것이 더 어려워질 수 있습니다. 넷째, AI는 학습하는 데이터의 품질에 따라 크게 영향을 받습니다. 이로인해 결과가 편향되거나 예측할 수 없는 동작으로 이어질 수 있습니다. 결과적으로 AI를 활용하여 소프트웨어를 효과적으로 테스트하기위해서는 소프트웨어 자체를 테스트할 뿐만 아니라 데이터의 품질까지 보장되어야 합니다. 마지막으로, 기존 테스트는 원인과 결과가 명확히 존재하지만 AI 테스팅의 경우 AI 모델이 가진 복잡성으로 인해 결정 해석이 어려울 수 있습니다. 그로인해 오류를 정확히 지적하고 해결이 어려울 수 있습니다. 

이런 어려움과 존재하는 과제에도 불구하고 AI 테스팅을 도입하는 이유는 그 보상이 높기 때문입니다. AI 테스팅을 도입함으로써 제품의 품질을 높이고, 출시 시간을 단축하고, 사용자 경험을 높이고, 장애물을 쉽게 극복하고, 테스트 자동화의 잠재력을 최대한 발휘 할 수 있습니다. 또 조직에는 AI 테스팅을 도입함으로 조직의 경쟁력을 높일 수 있습니다. AI 테스팅의 장단점을 고려하여 팀과 프로젝트에 필요에 맞는 것을 찾아 순차적으로 적용해보는 것을 추천합니다.