[2부:적용편] 소프트웨어 테스팅에 AI 활용하기 2)

'[2부:적용편] 소프트웨어 테스팅에 AI 활용하기 1)' 에 이어서 살펴보겠습니다.

{커리어리에 담을 수 없는 이미지와 각 테스트 유형별로 선택할 수 있는 AI 도구 모델 리스트, 그리고 유형별 참고할 수 있는 테스트 사례는 제 브런치 페이지(https://brunch.co.kr/@swtestrecipe)를 참고하시기 바랍니다.}

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비기능 테스트(Non-Functional Testing)에서 AI 활용

비기능 테스트는 성능, 보안, 사용성 등 소프트웨어의 품질 속성 중 비기능적인 측면에서 시스템의 동작을 평가하는 테스트입니다. 비기능 테스트에 활용할 수 있는 AI는 테스트 유형에 맞춰 최적화된 기능을 제공하고 다양한 영역에서 효율성, 정확성, 범위 및 통찰력을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 도구들은 반복적이고 시간 소모적인 작업을 자동화하고, 방대한 데이터를 신속하게 분석하여 인간 테스터가 놓칠 수 있는 복잡한 패턴과 잠재적 결함을 식별하고 예측함으로써 테스트 효율성과 품질을 높이고 테스트 라이프사이클을 간소화하여 최적의 소프트웨어 성능과 사용자 만족을 보장해줄 것으로 기대됩니다.

비기능 테스트 영역별 활용 가능한 AI 도구 및 특징과 이점은 다음과 같습니다.

자동화 테스트 (Automation Testing)

자동화 테스트에서 AI는 반복적이고 시간 소모적인 테스트 작업을 자동화하여 생산성을 높이고 테스트 품질을 향상시키는데 활용될 수 있습니다. AI는 테스트 케이스 생성, 테스트 실행, 코드 작성 및 유지보수, 자동 복구, 결과 분석 등 다양한 기능을 제공하여 테스트 효율성과 정확성 및 신뢰성을 높여주고 테스트 커버리지가 크게 향상되며, 이를 통해 유지보수 부담을 줄이고 시간과 비용을 절감하여 더 적은 노력으로 더 많은 테스트를 수행할 수 있습니다. AI를 활용하는 접근 방식은 수동 작업을 줄이고, 테스트 프로세스를 간소화하며, 소프트웨어 품질을 개선하며 개발 주기를 단축시키는 핵심적인 역할이 될 수 있습니다.

다만, 이러한 AI 도구들은 여전히 사람의 인지 능력과 창의적 문제 해결 능력을 필요로하기 때문에 AI를 활용하고자 하는 QA팀은 이를 지원하는 도구로 활용하는 것이 중요합니다.

AI를 활용한 자동화 테스트의 주요 이점

• 효율성 및 생산성 향상: AI는 테스트 케이스 생성, 실행, 보고 등 반복적이고 시간 소모적인 작업을 자동화하여 업무 부담을 줄이고 테스트 프로세스의 속도를 높여줍니다. 이로인해 소프트웨어 제품을 더 빠르게 배포할 수 있으며, 인간 테스터는 테스트 시간과 리소스를 절감하여 탐색적 테스팅 또는 사용자 경험 분석 등과 같은 더 전략적이고 창의적인 작업에 집중할 수 있습니다.

• 지능형 테스트 케이스 생성 및 정확성 향상: AI는 방대한 양의 데이터와 요구사항을 분석하여 이를 기반으로 스스로 테스트 케이스를 생성 및 기존 테스트를 개선하고, 사람이 놓칠 수 있는 미묘한 패턴과 예외 케이스를 테스트하여 소프트웨어 품질을 향상시키고 이상 징후를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 더 많은 테스트 케이스를 생성하고 실행할 수 있어 테스트 커버리지가 확장되고 최적화를 통해 관련성과 중요성이 높은 테스트가 실행되도록 돕습니다. 또한, 사람의 개입이 최소화되므로 테스트 오류 위험을 줄일 수 있습니다.

• 결함 예측 및 비용 절감: AI의 예측 분석 기능을 통해 잠재적인 결함이 실제 발생하기 전에 식별하고 해결할 수 있음으로 인해 문제 해결 비용을 획기적으로 줄일 수 있습니다.

• 유지보수 효율성 증가: 변경 사항 발생 시, AI가 자동으로 테스트 스크립트를 업데이트하고 수정하여 테스트 유지보수 부담을 줄여주고 비용을 절감할 수 있습니다. 이를통해 테스트 안정성을 유지할 수 있습니다.

자동화 테스트에서 AI를 활용하는 방법

• 테스트 케이스 생성 및 최적화: AI는 요구 사항 및 코드를 분석하고, 사용자 행동 데이터를 학습하여 테스트 스크립트를 자동으로 생성하고 우선 순위를 지정해줍니다. 또, AI가 테스트 아이디어를 제안하거나 다양한 시나리오를 기반으로 테스트 케이스를 구성하는데 도움을 줍니다. (*도구 예시 : Autify)

• 데이터 생성 및 테스트: AI는 실제 데이터 패턴을 학습하여 테스트에 필요한 다양한 데이터를 자동으로 생성하고, 테스트 데이터 관리 및 분석을 자동화하여 신뢰할 수 있는 테스트를 수행합니다. (*도구 예시 : Katalon Studio)

• 자가 치유(Self-Healing): UI 또는 코드 변경 시, AI가 변경 사항을 감지하고 자동으로 테스트 스크립트를 수정 및 업데이트하여 유지 보수 비용을 줄여줍니다. (*도구 예시 : ACCELQ)

• 예측 분석 및 결함 감지: AI는 과거 데이터와 결함 패턴을 학습하고 분석하여 실패 가능성이 높은 코드 영역과 결함 발생 가능성이 높은 영역을 예측하고, 테스트 실행 중 이상 징후를 실시간으로 감지 및 분석하여 근본 원인을 파악합니다. 또 수동으로 하기 어렵거나 놓칠 수 있는 로그 패턴이나 잠재적 문제를 식별하는데 활용할 수 있습니다. (*도구 예시 : SyncETA)

• 시각적 검증: 이미지 인식 및 ML(머신러닝) 알고리즘을 사용하여 UI의 시각적 결함을 감지하여 발생하는 오류를 줄이고 텍스트, 레이아웃 등 시각적 차이를 분석하여 테스트 판정의 정확성을 높입니다. (*도구 예시 : Applitools)

• 기타 활용 사례:
  - 노코드/로우코드 자동화: AI를 활용해 코딩 없이도 테스트 케이스 생성을 쉽게 할 수 있도록 지원합니다.

  - API 테스트: AI가 API 사용 패턴을 예측하고, 취약점 관리를 자동화하며, API 성능 최적화를 돕습니다.

성능 테스트 (Performance Testing)

성능 테스트는 시스템 부하를 점진적으로 증가시켜 특정 부하 조건에서 시스템의 성능, 동작, 안정성을 평가하는 비기능 테스트로 부하 상황에서도 서비스가 안정적으로 이루어질 수 있도록 보장하는 테스트 활동입니다. 성능 테스트에서 AI는 과거 사용자 행동 및 시스템 부하 데이터의 패턴을 분석하여 실제 환경과 유사한 부하 시나리오를 생성하고 시뮬레이션 할 수 있습니다. 이를 통해 성능 테스트 중 발생하는 이상 징후를 탐지하고 머신러닝 기반의 분석을 통해 성능 저하의 근본 원인과 병목 현상 및 잠재적인 오류를 예측하여 시스템 효율성을 개선하고 최적의 시스템 동작을 보장하는 데 도움이 됩니다.

AI를 활용한 성능 테스트의 주요 이점

• 테스트 효율성 및 속도 향상: AI는 테스트 케이스 생성, 실행, 결과 분석 등 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화하여 테스트 주기를 단축하고 시간과 비용을 절감합니다. 이는 테스터가 더 복잡하고 중요한 작업에 집중할 수 있도록 지원합니다.

• 신뢰성 증대 및 인적 오류 감소: AI는 다양한 조건에서 성능 저하를 감지하여 인간 테스터가 놓칠 수 있는 성능 문제를 식별하는 데 도움을 줍니다. 이는 인적 오류의 위험을 줄이고 테스트 결과의 신뢰성을 높입니다.

• 동적 확장성 및 유연성: AI는 실제 사용자와 유사한 가상 사용자를 시뮬레이션하여 실제 임계값 한계의 트래픽 조건을 재현할 수 있습니다. 이는 수동 테스트로는 어려운 대규모 부하 테스트를 가능하게 합니다.

• 지속적인 테스트 및 모니터링: AI는 CI/CD 파이프라인과 통합되어 성능 테스트를 별도의 단계가 아닌 지속적인 프로세스로 만듭니다. 실시간 모니터링을 통해 성능 문제를 즉시 해결합니다.

성능 테스트에 AI를 활용하는 방법

• 테스트 케이스 생성 및 부하 시뮬레이션 실행: AI는 과거 테스트 데이터, 사용자 행동 패턴 및 시스템 부하 데이터의 패턴을 분석하여 실제 환경과 유사한 부하 시나리오를 자동으로 생성하고, 실제 사용자 행동을 모방하여 보다 정확한 시뮬레이션을 가능하게 합니다. 또 다양한 환경에서의 시스템 동작을 예측하여 테스트 매개 변수를 조정할 수 있습니다. (*도구 예시 : LoadRunner)

• 예측 분석 및 사전 예방: AI가 성능 데이터와 운영 데이터를 분석하여 병목 현상이 발생할 위치와 시기를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 잠재적 성능 문제 및 결함을 사전에 식별하고 문제 발생 전 해결책을 마련하여 선제적인 대응이나 예방적인 조치를 취할 수 있습니다. (*도구 예시 : Mabl)

• 대량의 결과 분석 및 정확성 증대: AI는 대량의 테스트 결과를 빠르게 분석하고 자동으로 보고서를 생성하여 QA 작업을 간소화합니다. 또 결과 분석을 통해 인간이 놓칠 수 있는 패턴이나 이상 징후를 식별하여 결함 탐지의 정확도를 높입니다. (*도구 예시 : Neoload)

• 리소스 최적화 및 병렬 실행: AI는 테스트 실행을 위한 리소스 할당을 최적화하고, 여러 테스트를 병렬로 실행하여 전체 테스트 시간을 단축시킵니다. (*도구 예시 : Tricentis)

보안 테스트 (Security Testing)

보안 테스트는 제품을 구성하는 요소(소프트웨어, 애플리케이션, API, 네트워크 등)에 대한 공격을 시뮬레이션하여 잠재적인 위협과 취약성, 구성 오류 등을 식별하기 위한 인프라의 보안 조치를 평가하는 활동입니다. AI를 활용한 보안 테스트는 취약성 탐지, 위협 시뮬레이션을 자동화하여 테스트를 수행하며 시스템 로그와 네트워크 트래픽 등 대량의 데이터를 분석하여 악의적인 공격 패턴, 비정상적인 행동 등의 보안 위협을 사전에 감지하고 근본 원인 분석을 통해 문제를 예측하고 대응하는데 기여합니다. 또한 AI가 코드를 스캔하여 잠재된 보안 취약점을 식별하고 관련 컨텍스트를 이해하여 false positives를 줄이는데 활용될 수 있습니다.

보안 테스트에 AI를 활용함으로써 조직은 사이버 위협에 대한 방어를 강화할 수 있고 잠재적인 데이터 침해 비용을 절감할 수 있으며 보안 테스트의 속도와 정확성을 향상시키고 인적 자원의 한계를 보완하여 더 강력하고 사전 예방적인 보안 대응을 가능하게 합니다.

보안 테스트에서 AI 도구 사용 시 고려할 점은, AI 시스템 자체의 잠재적 취약점(데이터 오염 등)이 존재할 수 있기 때문에 이를 관리하고 최신 위협에 대응할 수 있도록 AI 도구를 주기적으로 업데이트해야 합니다.

AI를 활용한 보안 테스트의 주요 이점

• 자동화 및 효율성: AI는 반복적인 보안 테스트 작업(취약점 스캔, 초기 분석 등)을 자동화하여 소모적인 시간과 리소스를 줄일 수 있으며, 확보된 시간은 인간 테스터가 더 복잡하고 중요한 문제에 집중할 수 있게 합니다.

• 공격 시나리오 시뮬레이션: AI는 잠재적 공격자가 악용할 수 있는 취약점을 식별하기 위해 실제 공격을 시뮬레이션하고 소프트웨어의 반응을 분석할 수 있습니다.

• 위협 탐지 속도 향상: AI는 방대한 양의 데이터를 빠르게 분석하여 신속하게 보안 결함을 식별합니다.

• 정확도 향상: AI가 실제 위협이나 정상적인 활동을 더 정확하게 구별하여 기존 수동 방식이나 정적 분석 도구에서 발생하기 쉬운 오탐(false positives) 및 취약점 누락(false negatives) 문제를 줄여줍니다.

• 지능형 위협 대응 및 새로운 위협 탐지: AI는 스스로 학습하고 진화하는 공격자의 지능형 공격(AI가 인간 행동을 모방하는 공격)에 대응할 수 있는 방어 체계를 구축하여 위협에 대응하도록 도움을 주고, 사전에 학습된 데이터와 패턴을 기반으로 새로운 유형의 공격이나 이상 행위를 식별할 수 있습니다.

• 실시간 평가 및 대응: AI는 네트워크 활동을 지속적으로 모니터링하여 이상 징후를 실시간으로 감지하고 즉각적인 대응을 가능하게 합니다.

보안 테스트에 AI를 활용하는 방법

• 취약점 탐지 및 위협 분석: AI는 사용자 행동 패턴, 소스 코드, 실행 중인 애플리케이션, 시스템 로그 데이터를 분석하여 잠재적인 보안 취약점이나 비정상적인 행동 패턴을 자동으로 식별합니다. 또한 이전 악성코드 특성과 공격 수법을 학습하여 새로운 변종 악성 코드나 알려지지 않은 위협을 탐지하며, 시스템과 네트워크의 정상 동작 기준을 설정하고 이와 다른 비정상적 행동 패턴 탐지시 실시간으로 식별하여 경고함으로써 신속한 대응을 할 수 있도록 지원합니다. (*도구 예시 : HackGPT Enterprise)

• AI Fuzzing 및 자동 침투 테스트: AI는 지능형 공격 시나리오를 생성하고 시뮬레이션하여 사람이 수행하기 어려운 테스트를 빠르고 정확하게 수행하여 공격 성공 여부를 확인하거나 실질적인 보안 위협을 찾아내며, 알려지지 않은 새로운 위협에 대한 방어 전략을 개발하고 시스템을 강화합니다. 또 시스템의 방어 능력을 테스트하기 위한 공격 인프라 조사, 취약점 분석, 악성 스크립트 생성 등의 보안 프로파일링 작업을 지원합니다. (*도구 예시 : RidgeBot)

• 보안 운영 효율성 향상: AI는 대량의 보안 이벤트 로그, 취약점을 분석하고 우선순위를 지정하여 보안 담당자가 주요한 위협에 집중할 수 있도록 돕습니다. 위협이 탐지되었을 때는 자동으로 대응 방안을 제안하거나 특정 조치를 실행하여 대응 속도를 높이고 피해를 최소화합니다. (*도구 예시 : PentestGPT)

사용성 테스트 (Usability Testing)

사용성 테스트는 실제 사용자를 대상으로 제품이나 서비스를 사용하도록 하여 사용 과정을 관찰하고, 사용 오류나 불편한 점, 만족도 등을 측정하여 개선점을 도출하는 테스트입니다. 사용성 테스트에서 활용되는 AI는 사용자의 행동이나 경험 데이터를 자동으로 분석하여 오류, 불편한 점, 어려운 점 등을 파악하고, 사용 패턴을 학습하여 개선이 필요한 UI/UX를 식별합니다. 또 UI/UX 변형에 대한 사용자 피드백을 분석하여 최적의 결정을 위한 데이터 기반 통찰력을 제공합니다. 이러한 AI 도구는 더 빠르고 데이터에 기반한 의사 결정을 가능하게 합니다.

AI를 활용한 사용성 테스트의 주요 이점

• 테스트 자동화 및 효율성 향상: AI는 사용자 행동 분석, 사용자 피드백 분류, 문제 패턴 탐지 등 반복 작업을 자동으로 수행합니다. 또 AI 활용으로 실제 사용자를 모집하고 테스트하는데 드는 리소스와 비용을 절약할 수 있고 프로토타입 변경 시 즉시 새로운 테스트 결과를 확인할 수 있습니다.

• 정량적 데이터 분석 강화: AI는 사용자 행동 패턴(클릭, 시선 추적, 마우스 움직임 등) 데이터를 더 세밀하게 분석하고 해석할 수 있습니다. 뿐만아니라 사용자의 음성 톤, 표정 인식 등 사용자의 감정이나 반응을 분석하여 불편 구간을 정량적으로 측정할 수 있고, 일반적인 사용 패턴을 벗어난 이상 행동을 자동 탐지하여 개선 포인트를 제시합니다.

• 가상 사용자 시뮬레이션: AI 기반 가상 사용자 모델링으로 실제 테스트 이전에 예측 실험이 가능하며, 다양한 사용자 유형을 시뮬레이션하여 접근성과 직관성 문제를 조기에 발견할 수 있습니다. 이로인해 사용자 경험(UX) 설계 방향성을 검증해볼 수 있습니다.

• 테스트 확장성: AI는 애플리케이션, 웹 및 제품 전반에 걸친 사용성 테스트를 빠르게 실행 가능하고, 대량의 사용자 데이터의 동시 분석이 가능하므로 대규모 서비스나 참여자 범위의 테스트 확장이 쉽습니다. 또 실제 사용자의 피드백 패턴 학습을 통해 더 정교한 테스트 수행이 가능합니다.

• 데이터 기반 인사이트 도출: AI가 테스트 결과 데이터를 바탕으로 문제 구간을 요약하고 품질 저하 없이 실무에 바로 적용 가능한 빠른 개선 인사이트를 제공합니다.

사용성 테스트에 AI를 활용하는 방법

• 사용자 시나리오 생성: AI가 사용자 목표를 분석하여 실제 상황에 근접한 시나리오를 자동으로 생성합니다. (*도구 예시 : Perplexity)

• 가상 시뮬레이션 테스트: 실 사용자 없이 AI가 사용자 행동을 예측하여 가상 사용자 시뮬레이션 기능을 통해 테스트 실행이 가능합니다. (*도구 예시 : Userlytics)

• 사용자 행동 패턴 분석: AI(시선 추적 AI(Eye-tracking AI)/감정 분석 AI(Emotion Recognition))가 비디오, 음성, 클릭 수, 체류 시간, 이동 경로 등의 사용자 행동 패턴 데이터(로그)를 분석하여 사용자의 감정, 시선, 반응 시간, 표정 등을 자동으로 기록합니다. 이를 통해 시각적 집중 포인트나 스트레스, 혼란 구간, 이탈 구간 등을 분석하고 파악할 수 있습니다. 이 외 설문, 인터뷰, 후기 같은 텍스트 피드백을 AI가 요약 및 분류하고 분석하여 사용자의 불편, 문제 등 핵심 불만 요인을 정리하여 UI 레이아웃, 사용자 흐름 등 개선 인사이트를 제시 합니다. (*도구 예시 : Affectiva)

• 지속적 학습 시스템 구축: AI가 이전 테스트 데이터를 학습하여 다음 테스트 시 더 정교한 평가 기준을 하고 장기적으로는 자율형 사용자 경험(UX) 평가 루프 형성을 가능하게 합니다. (*도구 예시 : Dovetail AI)

탐색적 테스트 (Exploratory Testing)

탐색적 테스트는 사전에 정의된 시나리오 없이 테스터가 자유롭게 시스템을 탐색하며 문제를 발견하는 방식으로 테스트에 AI를 활용하면 속도·범위·인사이트·재현성을 크게 향상할 수 있습니다.

탐색적 테스트에서 AI는 테스터를 대체하는 것이 아니라 AI가 제공하는 통찰력과 기능을 활용하여 인간 테스터의 역량을 극대화하는 것입니다. 탐색적 테스트에서 활용되는 AI는 테스트 설계 및 실행, 리스크 분석, 반복 작업 자동화 등을 보조하여 테스터의 직관과 창의성을 강화하는 역할 및 전략적 의사결정을 지원하며, 인간 테스터의 경험에 AI의 데이터 분석과 자동화 기능을 결합하여 테스트 효율성을 극대화하고 커버리지를 확장하는데 활용될 수 있습니다. 또한, AI는 인간 테스터를 모방하여 애플리케이션을 동적으로 탐색하고, 반복적인 작업을 자동화하여 방대한 시나리오를 빠르게 탐색하며, 기존 테스트에서 놓칠 수 있는 예외 사례를 식별하여 예상치 못한 동작에 대한 정보를 제공합니다.

AI는 탐색적 테스트의 보조 도구 역할을 넘어 인간 테스터와의 협업을 통해 보다 유용하고 효율적인 QA 프로세스를 구축하는데 핵심적인 역할을 지원합니다. 탐색적 테스트에서의 AI 활용으로 테스터는 전략적이고 창의적인 부분과 비판적 사고가 필요한 영역에 더 집중할 수 있습니다.

AI를 활용한 탐색적 테스트의 주요 이점

• 테스트 범위 및 결함 식별 향상: AI는 코드, 로그, 사용자 행동 패턴 등을 분석하여 가능한 모든 케이스를 검증할 수 있어 복잡한 사용자 경험 검증에 용이하며, 경험 많은 테스터조차 놓칠 수 있는 결함을 식별하도록 돕습니다. 이를 통해 사람이 놓칠 수 있는 부분을 보완하고 테스트 설계 시간을 단축할 수 있으며 전반적인 테스트 커버리지를 향상시킬 수 있습니다.

• 테스터의 창의성 및 전략적 역할 강화: AI가 단순하고 반복적인 작업을 대신함으로써 테스터가 더 높은 수준의 테스트 설계 및 분석, 새로운 시나리오 구상, 복잡한 결함 및 문제에 대한 직관적 탐색과 같은 인간 고유의 창의적이고 전략적인 작업에 집중할 수 있도록 합니다. 또 AI를 가상의 pair 테스터로 활용하여 테스터가 AI를 통해 새로운 아이디어를 얻고 다양한 관점에서 품질을 검증할 수 있도록 유도하여 테스터의 역량을 강화하는데 활용할 수 있습니다.

• 효율성 및 속도 향상: AI는 테스트 환경 설정, 반복 작업 및 분석 자동화 등과 같은 업무를 대신 처리함으로서 테스트 주기를 단축시키고 테스트 속도를 향상시켜 출시 기간을 단축할 수 있습니다. 또한 전반적인 테스트 정확성을 높여 소프트웨어 품질을 향상시킵니다.

• 지능적 통찰력 제공: AI는 과거 테스트 데이터, 사용자 피드백, 시스템 사용 패턴 등을 분석하여 잠재적 위험 영역이나 취약한 부분을 예측합니다. 테스터는 이러한 지능적인 통찰력을 바탕으로 탐색적 테스트의 우선순위를 지정하고 집중해야 할 영역을 결정할 수 있습니다.

• 신속한 피드백 루프: AI는 패턴을 빠르게 찾아내고 결과를 요약하여 문제에 신속하게 대응하고 수정할 수 있도록 빠른 피드백을 제공합니다.

탐색적 테스트에 AI를 활용하는 방법

• 테스트 아이디어와 시나리오 생성 지원: AI는 코드, 문서, API 정의, 과거 데이터 등 분석을 통해 가능한 모든 사용자 행동 패턴을 시뮬레이션하여 새로운 테스트 관점으로 테스트 범위를 확대하고, 사람이 놓칠 수 있는 다양한 엣지 케이스, 잠재적 오류, 복잡한 상호 작용에 대한 시나리오를 포함하는 포괄적인 테스트 케이스를 자동으로 생성합니다. AI는 과거 데이터와 패턴을 기반으로 일반적인 상황에서 벗어난 예외 케이스나 경계 사례를 예측하고 제안하여 숨겨진 버그를 발견할 수 있도록 돕고, 서비스 구조를 분석하여 누락된 탐색 포인트를 도출합니다. (*도구 예시 : ContextQA)

• 테스트 실행 및 분석 자동화: 반복적인 테스트 실행 작업을 자동화해서 AI가 자동으로 탐색을 수행하도록 하여 업무 효율성을 높일 수 있습니다. 탐색을 수행하는 동안 AI는 자동으로 모든 과정을 기록하고 또 방대한 테스트 결과를 자동 분석하여 이상 징후나 잠재적인 결함을 식별해줌으로써 데이터 기반의 의사 결정을 가능하게 합니다. 뿐만아니라 AI는 과거 데이터(결함, 사용자 행동, 테스트 데이터 등)를 학습하고 분석하여 결함 발생 가능성이 높은 영역을 예측하여 우선순위를 지정하고 테스터가 해당 영역을 먼저 탐색할 수 있도록 안내합니다. (*도구 예시 : testRigor)

• 테스트 프로세스 최적화: AI는 테스트 실행 중 실시간으로 데이터를 분석하여 테스트 진행 상황에 대한 통찰력을 제공함으로서 현재까지 탐색된 영역과 테스트되지 않은 영역을 시각적으로 보여주어 테스터가 테스트 전략을 동적으로 조정하거나 효율적으로 테스트 범위를 확장할 수 있도록 돕습니다. (*도구 예시 : LambdaTest)

• 테스트 결과 요약 및 인사이트 도출: 기록과 정리가 어려운 탐색적 테스트에 AI를 활용함으로서 테스터의 노트, 로그, 스크린샷, 영상 기록 등을 AI가 자동으로 요약하여 우선순위에 기반한 개선안을 제안하고, 문제가 발생된 구간을 묶어 의미 있는 패턴으로 구조화하여 보고서를 작성합니다. (*도구 예시 : ExploraNote)

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소프트웨어 테스트에 AI 활용 시 유의사항

소프트웨어 테스트에 활용하기 위한 AI 도구 선택 시, 수행하려는 작업의 성격, 필요한 기능, 프로젝트의 요구사항, 사용자의 숙련도, 예산 등 다양한 조건이나 상황을 종합적으로 고려하여 가장 적합한 도구를 선택하는 것이 중요합니다. 경우에 따라 선택적 도입(테스트 케이스 생성 시 또는 자동화에만 활용)을 고려하거나, 테스트 워크플로우 전체를 포괄하는 일괄적 도입을 적용할 수 있습니다. AI를 어느 범위까지 도입하고 활용하느냐는 주어진 조건에 따라 다르겠지만 상황과 필요에 따라 유연하게 접근하는 것이 중요합니다.

주요 고려사항과 조건별 도구 선택 기준은 무엇이 더 있는지 살펴보겠습니다.

주요 고려사항

기술 및 운영적 고려사항

• 데이터 품질 및 편향성: AI는 학습 데이터에 크게 의존하고 이에 기반하여 작동되므로, 학습 데이터에 편향이 있거나 품질이 낮으면 AI 테스트 결과도 편향되거나 부정확할 수 있으며 이로인해 신뢰성을 떨어뜨릴 수 있습니다. 공정하고 다양하고 현실적인 데이터셋을 확보하고 지속적으로 관리하는 노력이 필요합니다.

• AI의 한계 이해: AI는 반복적이고 예측 가능한 작업에 효율적이지만, 창의적이거나 복잡한 시나리오 혹은 비정형적인 엣지 케이스를 모두 처리하지 못할 수 있습니다. 소프트웨어 테스트에서 AI 활용 시 수동 테스트나 다른 자동화 전략과 병행하는 보완이 필요합니다.

• 모니터링 및 투명성 확보: AI가 생성한 테스트 결과나 의사결정을 맹신해서는 안 됩니다. AI가 어떻게 결과를 도출했는지 의사결정 과정에서 숙련된 테스터가 지속적으로 모니터링하고 검증해야하며, 그 과정을 이해하고 소통할 수 있도록 투명성을 확보하는 것이 중요합니다.

• 지속적인 유지보수 및 재학습: 소프트웨어 변경 사항에 맞춰 AI도 지속적으로 재학습되는지 여부를 고려해야 합니다. 도입 후에도 인간의 관리 범위가 넓다면 효율성이 떨어질 수 있습니다.

• 법률 및 윤리적 고려: AI가 민감한 데이터를 처리하는 과정에서 사용자의 개인정보 보호를 최우선으로 고려하고 관련 법규를 준수해야 합니다. 사회적 편견이나 차별이 유발되지 않도록 윤리적 사이드라인을 수립해야 합니다.

품질 속성별 고려사항

• 정확성 및 신뢰성: 도구가 측정하거나 목표를 달성하려는 바를 얼마나 정확하고 일관되게 수행하는지가 가장 중요합니다.

• 효율성: 작업을 얼마나 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는지 고려해야 합니다.

• 적합성: 조직이나 프로젝트의 특정 요구사항 및 목표에 부합하는지 확인해야 합니다.

• 사용 편의성 및 러닝 커브: 사용자가 도구를 얼마나 쉽게 배우고 사용할 수 있는지, 코딩 지식이 필요한지, GUI 환경인지 등을 고려해야 합니다.

• 확장성 및 유연성: 프로젝트 규모가 커지거나 요구사항이 변경될 때 도구가 이에 맞춰 확장되거나 유연하게 대응할 수 있는지 확인합니다.

결론적으로, AI 도구는 테스트 효율을 극대화할 수 있는 강력한 도구이지만, 맹신은 금물이며 인간의 전문적인 판단과 지속적인 관리가 반드시 뒷받침되어야 합니다.

조건별 도구 선택 기준

소프트웨어 테스트에 AI를 활용할 때 도구를 선택하는 기준은 프로젝트 세부 조건 기준(목표와 요구사항, 테스트 대상 시스템의 복잡성, 예산 등), 테스트 유형별 선택 기준, 조직 규모 및 테스트 성숙도 기준, 그리고 AI 도구가 제공하는 핵심 기술 기준에 따라 달라질 수 있습니다. AI는 반복적인 작업을 자동화하고 테스트 효율성을 높이지만, 성공적인 도입을 위해서는 신중한 접근과 지속적인 관리가 필요합니다.

각 조건별 주요 도구 선택 기준을 실무에서 실제로 고려하는 조건 중심으로 구성하면 다음과 같습니다. 프로젝트 세부 조건에 따른 도구 선택 기준 / 테스트 유형별 도구 선택 기준 / 조직 규모에 따른 도구 선택 기준과 AI 도구가 보유한 핵심 기술에 따른 도구 선택 기준 → 각 기준에 대한 상세 내용은 제 브런치 페이지를 참고하시기 바랍니다.

소프트웨어 테스트에 AI를 활용할 때는 효율성 및 정확성 향상이라는 이점과 함께 여러 잠재적 위험과 한계를 신중하게 고려해야 합니다. 무엇보다 AI 도구는 테스트 케이스 생성, 실행, 결과 분석 등을 자동화하지만, AI가 중요한 결함을 놓치거나 잘못된 결정을 내릴 수 있기 때문에 AI의 결정이나 결과는 반드시 인간 전문가에 의해 검수되고 확인되어야 한다는 사실을 잊지 말아야 합니다.