테스팅에 관한 모든것

소프트웨어 품질이 곧 서비스 경쟁력이 되는 시대입니다. 기능 출시 속도는 빨라지고, 서비스 복잡도는 높아지면서 테스트의 중요성은 더욱 커지고 있습니다. 그렇다면 테스트는 내부에서 수행하는 것이 좋을까요, 아니면 외부 QA 전문 업체에 맡기는 것이 더 효율적일까요? 결론부터 말하면, “상황에 따라 다르지만, 목적에 따라 선택해야 합니다.” 아래에서 내부 테스트와 테스트 아웃소싱의 차이를 명확하게 비교해보겠습니다. 내부 테스트 (In-house QA) ​​내부 테스트는 자체 QA 인력을 확보하여 제품 개발 프로세스 내에서 지속적으로 테스트를 수행하는 방식입니다.​​장점제품 및 서비스에 대한 이해도가 높아 빠른 대응 가능개발팀과 긴밀한 커뮤니케이션으로 즉각적인 피드백 가능지속적인 품질 관리 및 장기 운영에..

​ “이거… QA가 꼭 알아야 하나요?”AI 기반 서비스를 테스트하다 보면 QA가 자주 듣는 말이 있습니다.​“이 모델은 지도학습이에요.”“비지도학습이라 기준 잡기 어려워요.”​설명을 듣고 고개는 끄덕였지만, 막상 테스트를 설계하려고 하면 이런 고민이 생깁니다.​기계학습을 모르면 테스트 설계가 어려운 걸까?어디까지 이해해야 QA 역할을 할 수 있을까?​사실 QA가 알고리즘을 구현할 필요는 없습니다. 하지만 어떤 방식으로 학습된 모델인지 이해하지 못하면 테스트 기준 자체가 흔들릴 수 있습니다. AI 시스템은 기존 소프트웨어와 동작 방식이 다르기 때문입니다.​전통적인 소프트웨어는 개발자가 규칙을 만들고, 입력에 따라 항상 같은 결과가 나옵니다. QA는 기대 결과를 기준으로 맞다/틀리다를 판단하면 됩니다...

2026년도 AI 통합 바우처 지원사업이란?2026년도 AI 통합 바우처 지원사업은 AI 제품·서비스(이하‘AI 솔루션’) 도입이 필요한 수요기업에게 바우처를 지급하고, 수요기업은 바우처를 활용하여 원하는 AI 솔루션 기업 (이하‘공급기업’)으로부터 구매·활용함으로써 디지털 전환을 촉진하고자 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)에서 추진중인 정부사업입니다. 1. 수요 & 공급 기업 매칭 - AI 기반 디지털 전환 계획을 보유한 수요기업이 공급기업과 협력하여 AI 솔루션을 실제 업무와 서비스에 적용할 수 있도록 지원​2. 기업 맞춤형 AI 솔루션 지원(AI 제품, 서비스, 교육, 컨설팅 등)수요기업의 산업과 업무 환경에 맞춰 데이터의 수집, 가공, 분석 등 AI 기술을 활용한 맞춤형 AI ..

몇년 전 한 IT 서비스 기업에서 이런 이야기를 들은 적이 있습니다. “테스트는 분명히 다 했는데… 왜 서비스가 출시 후 계속 문제가 생길까요?” 출시 직후 로그인 오류가 발생했고, 결제 기능에서도 간헐적인 버그가 발견됐습니다.개발팀은 분명 QA 업체에 테스트를 맡겼고, 테스트 케이스도 수백 개가 실행된 상태였습니다.​ 그런데 문제는 테스트를 했느냐가 아니라, 어떻게 했느냐였습니다. 이 사례는 많은 기업이 겪는 현실과 크게 다르지 않습니다. 그래서 최근 기업들은 내부 QA 조직을 모두 갖추기보다는 테스트 아웃소싱을 선택하는 경우가 많습니다. 하지만 여기서 가장 중요한 질문이 하나 있습니다.​“어떤 업체에 맡기느냐” - > 단순히 인력을 공급하는 곳과, 서비스 품질을 함께 책임지는 QA 전문기관은 완전히 ..

“QA는 외주로 맡기면 되겠지?”많은 기업이 서비스 출시를 앞두고 QA 아웃소싱을 고려합니다.하지만 막상 의뢰를 진행하려고 하면 예상보다 많은 질문을 받게 됩니다.​​​“테스트 범위는 어디까지인가요?”“어떤 테스트 유형이 필요한가요?”“테스트 결과는 어떤 형태로 받으실 건가요?”​이 질문들에 명확하게 답하지 못하면프로젝트는 생각보다 쉽게 흔들리기 시작합니다.​👉 테스트 범위가 불명확하면 비용이 늘어나고👉 일정 기준이 없으면 출시 일정이 밀리고👉 결과물 기준이 없으면 테스트 품질을 평가하기 어렵습니다.​그래서 QA 아웃소싱을 진행하기 전, 기본적으로 알고 있어야 할 핵심 용어들이 있습니다.오늘은 실제 프로젝트에서 가장 많이 등장하는 QA 아웃소싱 필수 용어 10가지를 정리해보겠습니다.​​​ 1. 테스..

기업 맞춤형 AX 역량 진단 및 AI 교육·컨설팅 제공… 디지털 전환 지원 소프트웨어 및 AI 테스트 전문 기업 STA테스팅컨설팅(이하 STA)이 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 '2026년 산업맞춤형 혁신바우처 지원사업' 공급기업으로 선정됐다고 밝혔다.STA는 이번 공급기업 선정을 통해 AI 기반 디지털 전환을 추진하는 기업을 대상으로 AX 역량 진단과 맞춤형 AI 교육 서비스를 제공할 계획이다. 적용 분야는 AI 교육과 AI·SW 시스템 품질 컨설팅 영역이다.산업맞춤형 혁신바우처 지원사업은 기업의 AI 기반 디지털 전환(AX)을 지원하기 위해 맞춤형 교육과 컨설팅을 제공해 기업의 AX 역량 내재화를 지원하는 사업이다. 전문 인력 부족 등으로 AI 기반 프로젝트 추진에 어려움..

AI와 데이터 기반 기술이 산업 전반에 빠르게 확산되면서 많은 기업들이 디지털 전환(DX)과 AI 도입을 고민하고 있습니다.하지만 실제 기업 현장에서는 ✔ 전문 인력 부족 ✔ 실행 전략 부재 ✔ AI 적용 경험 부족 등의 이유로 디지털전환을 추진하기 어려운 경우가 많습니다.이러한 기업들을 지원하기 위해 정부가 추진하는 사업이 바로 ‘산업맞춤형 혁신바우처 지원사업’입니다.그리고 STA테스팅컨설팅이 2026년 해당 사업의 공급기업으로 선정되었습니다.산업맞춤형 혁신바우처 지원사업이란? 산업맞춤형 혁신바우처 지원사업은 AI 기반 디지털 전환(AX)을 추진하려는 법인을 대상으로 교육·컨설팅·검증 프로젝트 등을 지원하는 정부 사업입니다. 특히 AI 기반 디지털 전환을 추진하려는 기업이 전문 공급기업과 협업하여 실제..

“테스트 케이스는 다 작성했고, 커버리지도 충분합니다.” 그런데도 프로젝트는 늘 어딘가 불안합니다.많은 기업이 QA 아웃소싱을 검토할 때 자동화 툴, 기술 스택, 인력 규모를 먼저 확인합니다.하지만 실제 프로젝트를 흔드는 병목은 툴이 아니라 ‘불통’에서 시작되는 경우가 많습니다.​​보이지 않는 리스크는 어디에서 생길까?기획서의 모호한 문장을 QA가 자의적으로 해석했다면?개발자가 재현할 수 없는 결함 리포트가 쌓이고 있다면?릴리즈 직전의 중대한 리스크가 경영진에게 제때 전달되지 않았다면?이 모든 상황은 결국 재작업 → 비용 증가 → 일정 지연으로 이어집니다.문제는 테스트 수행 여부가 아니라 대화의 질입니다. 품질 비용을 낮추는 QA의 3대 대화 기술 1. 기획 리뷰“질문은 결함을 찾는 가장 빠른 ..

​✅AI 성능부터 데이터 품질까지, 신뢰할 수 있는 평가 체계 완성인공지능(AI)이 다양한 산업 분야에 빠르게 확산되면서, 이제 중요한 것은 단순한 성능을 넘어 ‘신뢰할 수 있는 AI’ 입니다.이러한 흐름 속에서 STA테스팅컨설팅은 한국인정기구(KOLAS) 평가를 통해 인공지능 성능평가뿐 아니라 데이터 품질·성능 평가까지 수행할 수 있는 공인시험기관으로 인정 범위를 확대했습니다.이번 성과를 통해 STA는 AI 품질 평가 분야에서 한 단계 더 도약하는 기반을 마련하게 되었습니다.​👉기사보기 STA테스팅컨설팅, 국제표준 기반 AI 데이터 품질 평가 KOLAS 시험항목 확대STA테스팅컨설팅 테스팅인증연구소소프트웨어 테스트 전문기업 STA테스팅컨설팅(대표 권원일, 이하 STA)은 한국인정기구(KOLAS) 평가..

STA테스팅컨설팅 테스팅인증연구소소프트웨어 테스트 전문기업 STA테스팅컨설팅(대표 권원일, 이하 STA)은 한국인정기구(KOLAS) 평가를 통해 인공지능 성능평가에 더해 인공지능 데이터 및 소프트웨어 데이터 품질·성능 평가까지 수행할 수 있는 KOLAS 공인시험기관으로 인정 범위를 확대했다고 6일 밝혔다.​STA는 국제표준 ISO/IEC TR 4213에 따른 인공지능 머신러닝 분류 모델 성능평가 분야에서 이미 KOLAS 공인시험기관 자격을 보유하고 있으며, 이번 평가를 통해 ISO/IEC 5259-2(인공지능 데이터 품질)와 ISO/IEC 25024(소프트웨어 데이터 품질) 시험항목을 추가로 인정받았다. 이에 따라 인공지능 모델 성능과 이를 뒷받침하는 데이터의 품질·성능을 함께 검증할 수 있는 공인시험 ..