테스팅에 관한 모든것

소프트웨어 테스트, 내부 vs 아웃소싱 뭐가 더 유리할까?

STA공식블로그 — Tue, 7 Apr 2026 11:01:44 +0900

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.

장점

제품 및 서비스에 대한 이해도가 높아 빠른 대응 가능
개발팀과 긴밀한 커뮤니케이션으로 즉각적인 피드백 가능
지속적인 품질 관리 및 장기 운영에 유리
내부 프로세스와 일정에 맞춘 유연한 운영 가능

단점

QA 인력 채용 및 유지 비용 지속 발생
테스트 경험 및 전문성 확보에 시간 필요
특정 시점 테스트 물량 증가 시 대응 어려움
객관적인 제3자 관점 테스트가 어려움

기계학습이란 무엇일까? QA가 반드시 알아야 할 머신러닝 기초

STA공식블로그 — Wed, 25 Mar 2026 11:17:09 +0900

“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. 하지만 기계학습은 다릅니다. 규칙이 코드가 아니라 데이터에서 만들어지고, 결과는 확률적으로 달라집니다. 같은 입력이라도 결과가 바뀔 수 있습니다. 그래서 QA는 기존 테스트 방식만으로는 기준을 세우기 어려워집니다.

이 차이를 정리하면 다음과 같습니다.

✔ 기존 소프트웨어 vs 기계학습

구분	전통 소프트웨어	기계학습
규칙	개발자가 직접 정의	데이터로부터 학습
결과	결정적	확률적
테스트 기준	명확	모호할 수 있음
결과 변화	거의 없음	데이터에 따라 변함

이 차이 때문에 QA는 단순히 기능이 맞는지를 확인하는 것이 아니라, 왜 이런 결과가 나왔는지 설명하기 어려운 시스템을 다루게 됩니다. ISTQB AI Testing에서는 이러한 기계학습을 세 가지로 구분합니다.

지도학습, 비지도학습, 그리고 강화학습입니다. 중요한 점은 이 구분이 개념 설명이 아니라 QA 테스트 전략과 직접 연결된다는 것입니다. 먼저 지도학습입니다.

지도학습은 입력 데이터와 정답을 함께 제공하여 입력과 결과의 관계를 학습하는 방식입니다. 이미지 분류, 스팸 탐지, 음성 인식 등이 여기에 해당합니다. 정답이 있기 때문에 QA는 정확도나 재현율 같은 정량적인 지표를 활용해 평가할 수 있습니다.

다만 여기서 중요한 점은 정답 데이터 자체가 완벽하지 않을 수 있다는 것입니다. 라벨 오류나 데이터 편향이 있으면 모델도 그 문제를 그대로 학습하게 됩니다. 따라서 지도학습에서는 결과 비교뿐 아니라 데이터 품질도 함께 확인해야 합니다.

다음은 비지도학습입니다. 비지도학습은 정답 없이 데이터의 구조나 패턴을 찾는 방식입니다. 군집화, 이상 탐지, 고객 세그먼트 분석 등이 대표적인 예입니다. 이 경우 QA는 정답과 비교하는 테스트를 할 수 없습니다. 대신 결과가 의미 있는지, 해석 가능한지, 목적에 맞는지 판단해야 합니다. 즉 비지도학습에서는 정확도보다 결과 해석과 품질 기준 설계가 핵심이 됩니다.

강화학습입니다. 강화학습은 모델이 환경과 상호작용하면서 보상과 벌점을 통해 학습하는 방식입니다. 자율주행, 게임 AI, 추천 시스템 최적화 등이 여기에 해당합니다. 강화학습에서는 한 번의 실행 결과만으로 모델을 평가하기 어렵습니다. 중요한 것은 시간이 지나면서 행동이 어떻게 안정화되는지입니다. 따라서 QA는 단일 테스트가 아니라 시나리오 기반 반복 평가를 수행해야 합니다.

이 세 가지 유형을 QA 관점에서 정리하면 다음과 같습니다.

기계학습 유형별 QA 테스트 접근

유형	QA 테스트 접근
지도학습	정량적 성능 평가 중심
비지도학습	결과 해석 및 의미 검증
강화학습	시나리오 기반 장기 평가

이렇게 보면 왜 AI 테스트가 기존 테스트와 다르게 느껴지는지 자연스럽게 이해됩니다. 지도학습은 수치로 평가할 수 있지만, 비지도학습은 기준 자체를 정의해야 하고, 강화학습은 반복적인 행동 흐름을 검증해야 합니다. 즉 학습 방식이 곧 테스트 전략을 결정합니다. 이걸 모르면 현장에서 이런 상황이 반복됩니다.

왜 기준이 이렇게 모호하지?

왜 결과가 계속 바뀌지?

왜 재현이 안 되지?

하지만 실제로는 모델 문제가 아니라, 학습 방식에 맞지 않는 테스트 접근을 사용했을 가능성이 큽니다.

그래서 QA에게 필요한 것은 복잡한 알고리즘 이해가 아닙니다. 지도학습인지, 비지도학습인지, 강화학습인지 그리고 그 방식이 테스트 전략에 어떤 영향을 주는지 이해하는 것입니다. 이 차이만 이해해도 AI 테스트의 절반은 이미 이해한 것과 같습니다.

기계학습은 결국 데이터를 통해 규칙을 만들어내는 방식입니다. 그리고 QA의 역할은 그 규칙이 만들어지는 방식을 이해하고, 그에 맞는 검증 전략을 설계하는 것입니다.

다음 글에서는 “AI 성능은 왜 데이터에 따라 달라질까? QA가 데이터 품질을 봐야 하는 이유”에 대해 이어서 살펴보겠습니다. 이외의 자세한 내용을 배우고 싶으시다면 교육 신청은 STEN 홈페이지에서 확인하실 수 있습니다.

교육신청은 STEN 홈페이지에서! (www.sten.or.kr)

전화(02-6248-1701)

이메일(edu@sta.co.kr) 문의 환영!

“본 포스팅은 ISTQB AI Testing(CT-AI) 실라버스 중, 3.1 기계학습 종류(지도·비지도·강화학습) 기반으로 구성되었습니다.”

AI 바우처 지원사업 공급기업 pool 이 무엇인가요?

STA공식블로그 — Wed, 18 Mar 2026 11:06:45 +0900

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 솔루션dmf 구축할 수 있도록 지원. 또한 AI 제품, 서비스, AI 교육, 컨설팅 등 다양한 유형의 AI 활용을 지원

3. AX 실행 전략 및 수행 비용 지원

수요기업의 요구사항을 분석하여 AX 실행 전략 수립 및 수행을 지원하며, AI 도입 및 구축과정에서 도입비용에 대한 부담을 AI 바우처를 통해 최대 2억원 이내 지원

공급기업의 역할은 무엇인가요?

이 사업에서 공급기업은 수요기업에 성공적인 AX 실행할 수 있도록 다양한 역할을 수행합니다.

1. AX 실행 사업계획 수립 지원

과제 신청 단계에서 수요기업과 함께 AX 목표를 설정하고, 교육 과정 등을 포함한 실행 중심의 사업계획 수립을 지원

2. 기업 맞춤형 AI 교육 지원

기업의 AX 추진 수준과 필요 분야에 맞춰 전사 대상 AI 교육과 핵심역량 교육 제공

현업 문제 해결 중심의 PBL/CBL 기반 실무 교육도 함께 진행

3. AX 실행 및 PoC 수행 컨설팅

AX 멘토링 프로그램을 통해 기업의 AX 실행 전략을 수립하고 PoC(개념검증) 프로젝트를 수행을 지원

모델, 데이터, 시스템 관점의 구축 컨설팅과 함께 품질 확보를 위한 전략 수립 지원

프로젝트 결과를 분석하여 실제 적용 가능성을 검증하고 성과 확산 지원

4. 후속 연계 지원

사업 결과가 지속적으로 활용될 수 있도록 관련 사업과 연계한 후속 지원과 고도화 활동을 함께 진행

어떻게 지원받을 수 있나요?

- (수요기업) 제공된 공급기업 POOL* 내에서 과제 목표 달성에 적합한 공급기업을 찾아 컨소시엄 구성 후 AI바우처 지원사업 과제 신청합니다.

* 공급기업 POOL은 NIPA 홈페이지(www.nipa.kr) 및 AI바우처 사업관리시스템(https://pms.ai-voucher.or.kr/)를 통해 공지

- (공급기업) 과제 신청 시 반드시 공개된 공급기업(솔루션) POOL에 등록되어 있어야 신청이 가능합니다.

※ 공급기업 POOL 미등록 기업은 2026년 과제 참여가 불가하니 이 점 유의하여 기한 내 공급기업 POOL 신청을 완료하여야 함(必)

- (매칭지원) 수요기업이 수요·공급 매칭 신청서(별첨3)를 제출한 경우 맞춤형 매칭을 지원합니다.

* 단, 매칭지원은 소요기간 및 사업계획서 작성기간 등을 고려하여 2026.03.11(수) 15:00까지 메일 (ai-voucher@nipa.kr)로 신청한 경우에 한함 (*공급기업은 매칭지원 없음)

순서	대상	내용
1	수요기업(주관기관) ➡ AI바우처 운영기관	AI바우처 신청
2	AI바우처 운영기관 ➡ 수요기업(주관기관)	AI바우처 지급
3	수요기업(주관기관) ➡ 공급기업(참여기관)	AI바우처 활용하여 AI 솔루션 구매
4	공급기업(참여기관) ➡ 수요기업(주관기관)	AI 솔루션을 수요기업에 판매
5	공급기업(참여기관) ➡ AI바우처 운영기관	AI 솔루션 판매 비용 지급 청구
6	AI바우처 운영기관 ➡ 공급기업(참여기관)	AI 솔루션 판매 대금 지급

공급기업을 찾고 계신다면?

많은 수요기업들이 “어디가 공급기업인지 잘 모르겠다”는 어려움을 겪습니다.

STA테스팅컨설팅은 AI 및 소프트웨어 품질 분야에서 전문성을 갖춘 기업으로, 디지털 전환을 추진하는 기업을 위한 AI 교육과 컨설팅을 제공합니다.

STA는 AI바우처 지원사업 공급기업으로 5년 연속 선정되었습니다.

기사보기: https://www.etnews.com/20260316000243

STA테스팅컨설팅, '2026년 AI바우처 지원사업' 공급기업 선정

소프트웨어 및 AI 테스트 전문 기업 STA테스팅컨설팅(이하 STA)은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 '2026년 AI바우처 지원사업' 공급기업에 5년 연속 선정됐다고 밝혔다. A

www.etnews.com

AI 테스트 및 품질 분야 국제 표준 활동

✔ ISO/IEC TS 42119-2: AI Testing 국제표준 제안 및 완성

✔ ISO/IEC 29119-11: AI 기반 시스템 테스트 기술보고서 완성

✔ ISO/IEC 29119-13: 생체인식 시스템 테스팅 국제표준 제안·완성

✔ ISTQB AI 테스팅 및 Gen-AI 실러버스: AI 테스트 국제자격증 과정 제안 및 개발 참여

또한, STA교육센터를 통해 기업 대상 AI 테스트 및 소프트웨어 품질 교육 프로그램을 지속적으로 운영하며, 기업 환경에 맞춘 실무 중심 교육 경험을 탄탄하게 축적해 왔습니다.

STA와 함께 AX 전환을 준비해보세요!

산업맞춤형 혁신바우처 지원사업을 통해 기업은 전문 교육과 컨설팅, 그리고 실제 실행 전략까지 지원받을 수 있습니다. STA테스팅컨설팅은 수요기업과 함께 현장에 적용 가능한 AX 전략을 설계하고 실행을 지원하는 파트너가 되겠습니다.

사업 관련 문의

STA테스팅컨설팅 홈페이지의 문의 채널을 통해 연락 주시면 안내드리겠습니다.

아래 서비스 문의 바로가기 버튼을 클릭해 주세요.

테스트 아웃소싱 업체, 어떻게 선택해야 할까?

STA공식블로그 — Wed, 11 Mar 2026 10:52:38 +0900

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 다르기 때문입니다. 그래서 테스트 아웃소싱을 검토할 때 반드시 확인해야 할 기준들을 정리해 보았습니다.

<1️⃣ 단순 인력 공급인가, 품질 전문기관인가?>

테스트 아웃소싱 업체는 크게 두 가지 유형으로 나뉩니다. 하나는 테스터 인력을 파견하는 업체, 다른 하나는 QA 프로세스를 기반으로 품질을 관리하는 전문기관입니다. 겉으로 보면 둘 다 “테스트를 해준다”는 점은 같지만, 실제 역할은 크게 다릅니다. 품질 전문기관은 단순히 테스트를 수행하는 것이 아니라 - 테스트 전략을 세우고 - 품질 목표를 정의하며 - 서비스 리스크를 분석합니다. 즉, 테스터 수가 아니라 품질을 설계할 수 있는 역량이 있는지를 보는 것이 중요합니다.

<2️⃣ 우리 산업을 이해하고 있는가?>

서비스의 종류에 따라 테스트의 관점은 완전히 달라집니다. 예를 들어 핀테크 서비스는 보안과 규제가 중요하고

커머스 서비스는 트래픽과 결제 안정성이 중요하며, AI 서비스는 결과 검증 방식이 핵심이 됩니다. 따라서 테스트 아웃소싱 업체를 선택할 때는 해당 산업 경험이 있는지 비슷한 프로젝트를 수행한 사례가 있는지를 확인하는 것이 좋습니다. 산업을 이해하는 QA 파트너는 리스크를 더 빨리 발견합니다.

<3️⃣ 커뮤니케이션 구조는 명확한가?>

많은 프로젝트 실패의 원인은 기술이 아니라 소통 문제입니다. QA 프로젝트에서도 마찬가지입니다. 예를 들어 다음과 같은 구조가 명확해야 합니다. 정기 리포트 방식 , 이슈 트래킹 프로세스 , 의사결정 체계 이런 구조가 없다면 작은 이슈도 재작업 → 일정 지연 → 비용 증가로 이어질 수 있습니다. 좋은 QA 파트너는 테스트보다 먼저 소통 구조를 설계합니다.

<4️⃣ 자동화 테스트 역량을 보유하고 있는가?>

요즘 서비스 환경에서 수동 테스트만으로는 속도를 따라가기 어렵습니다. 그래서 중요한 것이 테스트 자동화 역량입니다. 예를 들어 자동화 테스트 프레임워크 구축 경험, CI/CD 파이프라인 연계 경험, Playwright 같은 오픈소스 활용 능력 이런 역량은 단순히 기술 문제가 아니라 품질 비용을 줄이는 전략이기도 합니다.

<5️⃣ 계약 구조는 유연한가?>

프로젝트는 항상 예상대로 흘러가지 않습니다. 개발 일정이 바뀌기도 하고 테스트 범위가 늘어나기도 합니다.

그래서 다음과 같은 부분을 확인해야 합니다. 인력 증감 가능 여부, 장기 운영 전환 가능 여부, SLA 기준 명확성,

좋은 QA 파트너는 계약도 프로젝트 변화에 맞게 설계합니다.

<6️⃣ 단기 테스트인가, 장기 품질 파트너인가?>

테스트 아웃소싱을 검토할 때 가장 중요한 질문이 바로 이것입니다. 이 업체는 릴리즈 전에 테스트만 수행하는가? 아니면 조직의 QA 체계를 함께 개선하는 파트너인가? 진짜 좋은 QA 파트너는 단기 프로젝트를 넘어서 품질 체계를 함께 성장시키는 역할을 합니다.

<7️⃣ QA 프로세스가 문서화되어 있는가?>

마지막으로 반드시 확인해야 할 것이 있습니다. “테스트가 어떤 기준으로 수행되는가” 전문 QA 조직이라면 다음과 같은 요소가 명확해야 합니다. 전략서(Test Strategy) 테스트 계획 및 케이스 설계 기준 결함 분류 및 우선순위 체계 품질 지표 관리 방식 중요한 것은 개별 테스터의 능력이 아니라 프로세스입니다. 체계가 있는 조직은 프로젝트가 달라도 일관된 품질 수준을 유지할 수 있습니다. 그래서 반드시 이렇게 질문해 보세요.

“귀사의 테스트는 어떤 기준과 문서에 따라 수행되나요?”

“프로젝트가 달라도 동일한 품질 수준을 유지할 수 있는 구조가 있나요?”

이 질문에 명확한 답이 나온다면 그곳은 단순 인력 공급사가 아닌 QA 전문기관일 가능성이 높습니다.

테스트 아웃소싱 업체를 선택할 때 가장 위험한 기준은 가격입니다. 가장 중요한 기준은 단 하나입니다.

“이들이 우리 서비스의 품질을 정말 책임질 수 있는가?” 품질은 테스트 결과가 아니라 설계와 프로세스,

그리고 조직 문화에서 만들어지기 때문입니다.

QA 아웃소싱 의뢰 전, 꼭 알아야 할 필수 용어 10가지

STA공식블로그 — Mon, 9 Mar 2026 10:56:22 +0900

“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 못하면

프로젝트는 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. 테스트 범위 (Test Scope)

테스트 범위는 말 그대로 어디까지 검증할 것인지 정하는 기준입니다.

예를 들어 같은 서비스라도 테스트 범위는 크게 달라질 수 있습니다.

로그인 / 결제 / 관리자 기능 포함 여부
웹 서비스만 테스트할지 모바일까지 진행할지
신규 기능만 검증할지 전체 시스템을 확인할지

이 범위가 명확하지 않으면 프로젝트 중간에

“이 기능은 테스트 대상이 아니었습니다.”

같은 문제가 발생할 수 있습니다. 그래서 QA 프로젝트의 첫 단계는 항상 범위 정의입니다.

2. 테스트 유형 (Test Type)

많은 분들이 QA를 “기능 테스트”라고만 생각하지만 실제로는 다양한 테스트 유형이 존재합니다.

대표적인 테스트 유형은 다음과 같습니다.

기능 테스트
성능 테스트
보안 테스트
사용성 테스트
호환성 테스트

예를 들어 쇼핑몰 서비스라면 기능 테스트뿐 아니라 결제 안정성이나 트래픽 대응 성능도 중요합니다.

어떤 테스트 유형을 포함하느냐에 따라 프로젝트 비용과 일정이 크게 달라집니다.

3. 테스트 케이스 (Test Case)

테스트 케이스는 테스트 절차와 검증 기준을 문서로 정리한 것입니다.

예를 들어 로그인 기능을 테스트한다면 다음과 같은 흐름이 됩니다.

로그인 화면 진입
아이디 / 비밀번호 입력
로그인 버튼 클릭
정상 로그인 여부 확인

이처럼 테스트 절차를 체계적으로 정리해야

누가 테스트를 수행하더라도 같은 기준으로 검증할 수 있습니다.

4. 결함 관리 (Defect Management)

테스트의 핵심은 버그를 발견하는 것이 아니라

버그를 제대로 관리하는 것입니다.

보통 다음과 같은 협업 도구를 활용합니다.

Jira
Redmine
Notion
자체 버그 관리 시스템

일반적인 결함 관리 흐름은 다음과 같습니다.

버그 등록 → 개발 수정 → 재테스트 → 종료

이 과정이 명확해야 프로젝트 품질이 안정적으로 관리됩니다.

5. 테스트 환경 (Test Environment)

테스트는 실제 서비스 환경과 최대한 비슷한 조건에서 진행해야 합니다.

예를 들어 다음과 같은 요소들이 포함됩니다.

개발 / 운영 / 검증 서버 구분
브라우저 종류 (Chrome, Safari 등)
OS 버전
모바일 기종

테스트 환경이 실제 사용자 환경과 다르면

실제 서비스에서 발생할 장애를 놓칠 수도 있습니다.

6. 투입 인력 / 리소스 (Resource)

QA 프로젝트에서 누가 테스트를 수행하는지도 매우 중요합니다.

확인해야 할 대표적인 항목은 다음과 같습니다.

투입 인원 수
경력 수준
전담 여부
유사 프로젝트 경험

단순히 인원 수보다

경험 있는 QA 인력이 투입되는지가 품질에 큰 영향을 미칩니다.

7. 산출물 (Deliverables)

QA 아웃소싱을 진행했다면 프로젝트 종료 후 어떤 결과물을 받을지도 중요합니다.

대표적인 QA 산출물은 다음과 같습니다.

테스트 결과 보고서
결함 목록
테스트 요약 리포트
품질 개선 제안

산출물이 명확해야 테스트 품질을 객관적으로 확인할 수 있습니다.

8. SLA (Service Level Agreement)

SLA는 서비스 품질에 대한 약속 기준입니다.

예를 들어 다음과 같은 내용이 포함됩니다.

버그 대응 시간
긴급 이슈 처리 기준
주간 / 일일 보고 주기

SLA가 명확하면 프로젝트 운영 과정에서

대응 속도와 책임 범위가 분명해집니다.

9. 테스트 일정 (Test Schedule)

QA 일정은 개발 일정과 매우 밀접하게 연결됩니다.

일반적으로 다음과 같은 단계로 구성됩니다.

테스트 시작일
중간 점검 일정
테스트 종료일
재테스트 기간

일정이 명확하지 않으면 출시 일정 전체가 흔들릴 수 있습니다.

10. 검수 기준 (Acceptance Criteria)

QA 프로젝트에서 마지막으로 중요한 것은 언제 테스트를 종료할 것인지에 대한 기준입니다.

예를 들어 다음과 같은 기준을 설정할 수 있습니다.

치명적 버그 0건
주요 버그 3건 이하
전체 테스트 케이스 통과율 95% 이상

이 기준이 없으면 테스트가 끝없이 반복되는 상황이 발생할 수 있습니다.

QA 아웃소싱이 실패하는 가장 큰 이유는 대부분 준비 부족입니다.

하지만 아래 네 가지만 명확히 정리해도 프로젝트 성공 확률은 크게 높아집니다.

✔ 테스트 범위 ✔ 테스트 방식 ✔ 결과 산출물 ✔ 완료 기준

이 네 가지가 명확하면 불필요한 비용 증가나 일정 지연을 크게 줄일 수 있습니다.

STA테스팅컨설팅, '2026년 산업맞춤형 혁신바우처 지원사업' 공급기업 선정

STA공식블로그 — Fri, 6 Mar 2026 12:23:10 +0900

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 어려움을 겪는 기업을 대상으로 △기업 진단 △맞춤형 교육 △컨설팅 △PoC 검증 및 실행 전략 수립까지 단계적으로 지원하는 구조로 운영된다.

공급기업으로 나서는 STA는 수요기업과 함께 구체적인 AX 목표를 설정하고 기업 환경에 맞는 교육과 컨설팅을 제공할 예정이다. 특히 현업 문제 해결 중심의 AI 교육과 PoC 프로젝트 검증을 통해 실제 실행 가능한 디지털 전환 전략 도출을 지원할 방침이다.

STA는 소프트웨어 테스트 분야뿐만 아니라 AI 테스트 분야에서도 활발한 국제 표준 활동을 수행해 왔다.

대표적으로 △ISO/IEC TS 42119-2(AI Testing) 국제표준 제안 및 완성 △ISO/IEC 29119-11(AI 기반 시스템 테스트) 기술보고서 완성 △ISO/IEC 29119-13(생체인식 시스템 테스팅) 국제표준 제안 및 완성 △ISTQB AI Testing, Gen-AIT 실러버스 제안 및 개발 참여 등을 통해 AI 테스트 및 품질 분야의 글로벌 표준 발전에 기여해 왔다.

또한 STA교육센터를 통해 기업 대상 AI 테스트 및 소프트웨어 품질 교육 프로그램을 지속적으로 운영하며, 기업 환경에 맞춘 실무 중심 교육 경험을 축적해 왔다.

STA 관계자는 “AI 기반 디지털 전환(AX)을 추진하려는 기업들이 늘어나면서 현업에 적용 가능한 실무 중심 교육과 전략 수립의 중요성이 커지고 있다”며 “이번 혁신바우처 사업을 통해 수요기업이 AI 기반 디지털 전환을 체계적으로 추진할 수 있도록 AI 교육과 컨설팅을 지원하겠다”고 말했다.

출처: https://www.etnews.com/20260306000104

STA테스팅컨설팅, '2026년 산업맞춤형 혁신바우처 지원사업' 공급기업 선정

소프트웨어 및 AI 테스트 전문 기업 STA테스팅컨설팅(이하 STA)이 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 '2026년 산업맞춤형 혁신바우처 지원사업' 공급기업으로 선정됐다고

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2026년 산업맞춤형 혁신바우처 공급기업 찾고 계신가요? AI 테스트 전문기업, STA와 함께하세요!

STA공식블로그 — Fri, 6 Mar 2026 12:07:33 +0900

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 적용 가능한 전략과 실행 계획을 수립하도록 지원하는 것이 핵심입니다.

주요 지원 내용은?

이 사업은 크게 다음과 같은 과정으로 진행됩니다.

1️⃣ 수요·공급기업 매칭

AI기반 디지털 전환계획을 보유하고 있는 수요기업이 수요 제기를 통해 맞춤형 교육 및 컨설팅 제공이 가능한 공급기업과 매칭

2️⃣ 기업 맞춤형 교육

수요기업 특성에 맞춰 데이터 수집·가공·분석 등 실무 적용이 가능한 AI 융합·활용 교육을 실습 및 문제해결 중심으로 진행

3️⃣ AX 실행 전략 및 PoC 프로젝트

수요기업 요구사항을 분석하여 수요기업과 공동으로 AX 실행 전략 타당성 검증(PoC) 프로젝트 수행 및 AX 실행계획 도출

즉, 단순 교육이 아니라 실제 기업 적용까지 연결되는 프로젝트형 지원 사업입니다.

공급기업의 역할은?

이 사업에서 공급기업은 다음과 같은 역할을 수행합니다.

1️⃣ 사업계획 수립 지원

과제 신청 단계에서 수요기업과 함께 AX 목표를 설정하고 교육과정을 포함한 사업계획 수립을 지원합니다.

2️⃣ 기업 맞춤형 교육 운영

기업의 AX 필요 분야와 수준에 맞춰 전사 교육과 핵심역량 교육과정을 개발·운영합니다.

또한 현업 문제 해결 중심의 PBL/CBL 기반 실무 교육도 함께 진행됩니다.

3️⃣ AX 실행 및 PoC 지원

AX 멘토링 프로그램을 통해 기업의 AX 실행 전략을 수립하고 PoC(개념검증) 프로젝트를 수행합니다.

프로젝트 결과를 분석하여 실행 가능성을 검증하고 성과를 확산합니다.

4️⃣ 후속 연계 지원

사업 결과가 지속적으로 활용될 수 있도록 관련 사업과 연계한 후속 지원 및 고도화 활동을 진행합니다.

즉, 공급기업은 단순 교육기관이 아니라

기업의 디지털 전환을 함께 설계하고 실행하는 파트너 역할을 하게 됩니다.

수요기업이 알아두면 좋은 포인트!

이 사업은 수요기업과 공급기업이 컨소시엄 형태로 과제를 신청하게 됩니다.

따라서 디지털 전환을 추진하려는 기업이라면

전문 공급기업과 함께 프로젝트를 구성하는 것이 중요합니다.

공급기업을 찾고 계신다면?

많은 수요기업들이 “어디가 공급기업인지 잘 모르겠다”는 어려움을 겪습니다.

STA테스팅컨설팅은 AI 및 소프트웨어 품질 분야에서 전문성을 갖춘 기업으로, 디지털 전환을 추진하는 기업을 위한 AI 교육과 컨설팅을 제공합니다.

AI 테스트 및 품질 분야 국제 표준 활동

✔ ISO/IEC TS 42119-2: AI Testing 국제표준 제안 및 완성

✔ ISO/IEC 29119-11: AI 기반 시스템 테스트 기술보고서 완성

✔ ISO/IEC 29119-13: 생체인식 시스템 테스팅 국제표준 제안·완성

✔ ISTQB AI 테스팅 및 Gen-AIT 실러버스: AI 테스트 국제자격증 과정 제안 및 개발 참여

STA와 함께 AX 전환을 준비해보세요!

산업맞춤형 혁신바우처 지원사업을 통해 기업은 전문 교육과 컨설팅, 그리고 실제 실행 전략까지 지원받을 수 있습니다.

STA테스팅컨설팅은 수요기업과 함께 현장에 적용 가능한 AX 전략을 설계하고 실행을 지원하는 파트너가 되겠습니다.

사업 관련 문의

STA테스팅컨설팅 홈페이지의 문의 채널을 통해 연락 주시면 안내드리겠습니다.

아래 서비스 문의 바로가기 버튼을 클릭해 주세요.

테스트 케이스는 완벽한데, 왜 프로젝트는 위태로울까?

STA공식블로그 — Thu, 26 Feb 2026 11:08:38 +0900

“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 도구입니다.”

코드가 작성되기 전, QA의 질문 한 번이 구조적 결함을 사전에 제거합니다.

▶기획의 빈틈을 짚고

▶사용자 관점에서 역제안하며

▶예외 상황을 명확히 정의합니다.

기획 단계의 대화는

개발 이후의 대규모 수정 비용을 줄이는 가장 강력한 방법입니다.

2. 리포트의 품격

“개발자의 시간을 아끼는 가이드가 되어야 합니다.”

좋은 결함 리포트는 단순한 보고가 아닙니다.

▶명확한 재현 경로

▶환경 정보와 로그

▶비즈니스 영향도

전략적 우선순위 제시

QA는 “안 됩니다”라고 말하는 조직이 아니라,

“왜 위험한지, 무엇부터 해결해야 하는지”를 제시하는 조직이어야 합니다.

3. 리스크 관리

“나쁜 소식은 가장 빠르게 전달합니다.”

프로젝트의 건강 상태를 가장 먼저 인지하는 조직은 QA입니다.

▶테스트 진척률과 잔존 결함을 데이터로 설명하고

▶일정 리스크를 조기에 공유하며

▶필요하다면 단계적 배포와 같은 대안을 제시합니다.

QA의 보고는 단순한 상태 공유가 아니라 의사결정을 돕는 전략 제안이어야 합니다.

정리하자면 QA의 커뮤니케이션은 말을 부드럽게 하는 ‘매너’의 영역이 아닙니다.

프로젝트의 불확실성을 줄이고 개발 리소스를 최적의 위치에 배치하며

릴리즈 리스크를 사전에 통제하는 고도의 엔지니어링 역량입니다.

완벽한 테스트 케이스보다 더 중요한 것은 프로젝트를 연결하는 완벽한 대화입니다.

AI 성능을 넘어 데이터까지… STA, KOLAS 공인시험 범위 확대

STA공식블로그 — Mon, 23 Feb 2026 08:49:48 +0900

✅AI 성능부터 데이터 품질까지, 신뢰할 수 있는 평가 체계 완성

인공지능(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.

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STA테스팅컨설팅, 국제표준 기반 AI 데이터 품질 평가 KOLAS 시험항목 확대

STA테스팅컨설팅 테스팅인증연구소소프트웨어 테스트 전문기업 STA테스팅컨설팅(대표 권원일, 이하 STA)은 한국인정기구(KOLAS) 평가를 통해 인공지능 성능평가에 더해 인공지능 데이터 및 소프트

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✅AI 모델 + 데이터 품질까지 함께 검증하는 체계 구축

STA는 이미 국제표준 ISO/IEC TR 4213에 따라 AI 머신러닝 분류 모델 성능평가 분야에서 KOLAS 공인시험기관 자격을 보유하고 있었습니다.

이번 평가를 통해 다음 시험항목이 추가로 인정되었습니다.

ISO/IEC 5259-2 : 인공지능 데이터 품질 평가
ISO/IEC 25024 : 소프트웨어 데이터 품질 평가

이를 통해 STA는 AI 모델의 성능과 이를 뒷받침하는 데이터의 품질·성능을 함께 검증할 수 있는 공인 시험 체계를 갖추게 되었습니다.

✅‘모델 중심’에서 ‘데이터 중심’ 평가로 확장

AI 시스템의 정확도와 신뢰성은 학습 및 검증 데이터의 품질에 크게 좌우됩니다.

아무리 뛰어난 알고리즘이라도, 데이터가 부정확하거나 일관성이 부족하다면 신뢰할 수 있는 결과를 기대하기 어렵습니다.

이번 인정 범위 확대는 AI 평가를 기존의 모델 중심 평가에서 데이터 중심 평가로 확장했다는 점에서 큰 의미를 갖습니다.

STA는 국제표준에 근거하여 데이터의 정확성, 완전성, 일관성 등을 체계적으로 시험·평가할 수 있는 기반을 마련했습니다.

✅AI·데이터 품질 평가 포트폴리오 완성

STA는 지난 2021년부터 다양한 국제표준 분야에서 KOLAS 국제공인시험기관 자격을 획득해 왔습니다.

ISO/IEC 25023
ISO/IEC/IEEE 29119-4
ISO/IEC TR 4213 등

총 6개 표준 분야에 대한 공인 자격을 기반으로, 이번 ISO/IEC 5259-2 및 ISO/IEC 25024 추가 인정까지 더해 AI 및 데이터 기반 소프트웨어 품질 평가 포트폴리오를 완성했습니다.

STA는 이번 공인 인정 확대를 계기로,

✔ AI 성능평가와 데이터 품질 평가를 연계한 시험 서비스 강화

✔ 인공지능 신뢰성 확보를 위한 전문 평가 체계 고도화

✔ 글로벌 수준의 품질 평가 역량 확대

를 통해, AI·데이터 품질 평가 분야에서 경쟁력을 지속적으로 높여갈 계획입니다.

✨ 마무리하며

AI 시대에 가장 중요한 가치는 ‘신뢰’입니다.

STA테스팅컨설팅은 국제표준에 기반한 공인 시험 체계를 통해 기업과 기관이 안심하고 활용할 수 있는 신뢰 가능한 AI 환경 구축을 지원하고 있습니다.

앞으로도 STA의 행보에 많은 관심과 응원 부탁드립니다.

감사합니다.

STA테스팅컨설팅, 국제표준 기반 AI 데이터 품질 평가 KOLAS 시험항목 확대

STA공식블로그 — Mon, 23 Feb 2026 08:40:10 +0900

STA테스팅컨설팅 테스팅인증연구소

소프트웨어 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 체계를 갖추게 됐다.

인공지능 시스템의 정확도와 신뢰성은 학습 및 검증 데이터의 품질에 영향을 받는 점을 고려하면, 이번 인정 범위 확대는 인공지능 시스템 평가를 기존 모델 중심에서 데이터 중심의 성능·품질 평가로 확장했다는 점에서 의미가 있다. STA는 국제표준에 근거해 데이터의 정확성, 완전성, 일관성 등을 체계적으로 시험·평가할 수 있는 기반을 마련했다.

STA는 지난 2021년 ISO/IEC 25023, ISO/IEC/IEEE 29119-4, ISO/IEC TR 4213 등 총 6개 표준 분야에서 KOLAS 국제공인시험기관 자격을 획득한 바 있으며, 이번 ISO/IEC 5259-2 및 ISO/IEC 25024 시험항목 추가를 통해 인공지능 및 데이터 기반 소프트웨어 품질 평가 분야의 공인시험 포트폴리오를 완성했다.

권원일 대표는 “이번 KOLAS 공인시험기관 인정 범위 확대는 기존 인공지능 성능평가 역량에 데이터 품질·성능 평가 역량을 더해 신뢰할 수 있는 인공지능 평가 체계를 완성했다는 의미”라며 “앞으로도 인공지능과 데이터 품질 평가 분야에서 글로벌 기준을 선도하는 시험기관으로 도약하겠다”고 말했다.

STA는 이번 공인시험기관 인정 확대를 계기로 인공지능 성능평가와 데이터 품질·성능 평가를 연계한 시험 서비스를 강화하고, 인공지능 신뢰성 확보를 위한 시험·평가 분야에서 경쟁력을 지속적으로 높여갈 계획이다.

출처: https://www.hankyung.com/article/202602068594O

STA테스팅컨설팅, 국제표준 기반 AI 데이터 품질 평가 KOLAS 시험항목 확대

STA테스팅컨설팅, 국제표준 기반 AI 데이터 품질 평가 KOLAS 시험항목 확대, 경제