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QA와 QC, QE는 무엇이 다를까? 소프트웨어 품질 관리의 흐름 정리

STA공식블로그 — Wed, 24 Jun 2026 14:55:55 +0900

소프트웨어 개발이나 IT 서비스 운영 과정에서 QA, QC, QE라는 용어를 자주 접하게 됩니다.

하지만 실무에서는 QA와 QC를 비슷한 의미로 사용하거나, QE를 단순히 새로운 품질 관리 트렌드 정도로 이해하는 경우도 많습니다.

사실 세 개념은 모두 소프트웨어 품질과 관련되어 있지만, 역할과 목적, 접근 방식에는 분명한 차이가 있습니다.

과거에는 완성된 결과물을 검수하고 오류를 찾아내는 QC 중심의 품질 관리가 주를 이뤘습니다. 이후에는 품질 문제를 사전에 예방하기 위한 QA 체계가 중요해졌고, 최근에는 Agile, DevOps, CI/CD 환경이 확대되면서 QE 관점의 품질 관리까지 주목받고 있습니다.

이번 글에서는 소프트웨어 품질 관리의 흐름 속에서 QA, QC, QE가 어떻게 다르고, 각각 어떤 역할을 하는지 쉽게 정리해보겠습니다.

- QC란? 완성된 결과물의 문제를 발견하는 활동

QC는 Quality Control의 약자로, 품질 통제 또는 품질 검수를 의미합니다.

소프트웨어 관점에서 QC는 이미 개발된 제품이나 서비스가 요구사항에 맞게 동작하는지 확인하고, 결함이나 오류를 발견하는 활동에 초점이 있습니다. 쉽게 말해 QC는 다음 질문에 답하는 활동입니다.

“현재 제품에 문제가 없는가?”

즉, 개발이 완료된 결과물을 대상으로 테스트를 수행하고, 실제 품질 상태를 확인하는 역할이라고 볼 수 있습니다.

- QC의 주요 업무

QC 활동에는 다음과 같은 업무가 포함됩니다.

기능 테스트 수행
테스트 케이스 실행
버그 검증
오류 재현 및 리포트
최종 검수
릴리스 전 품질 확인

QC는 제품이나 서비스가 실제 사용자에게 제공되기 전에 결함을 발견하고, 현재 품질 수준을 점검하는 데 중요한 역할을 합니다.

다만 QC는 이미 만들어진 결과물을 대상으로 하기 때문에, 문제를 사전에 막기보다는 발생한 문제를 찾아내는

활동에 가깝습니다.

- QA란? 품질 문제가 발생하지 않도록 예방하는 활동

QA는 Quality Assurance의 약자로, 품질 보증을 의미합니다.

QC가 결과물의 문제를 발견하는 활동이라면, QA는 품질 문제가 발생하지 않도록 프로세스와 기준을 관리하는

활동에 더 가깝습니다. 즉, QA는 다음 질문에서 출발합니다.

“어떻게 하면 품질 문제가 발생하지 않도록 할 수 있을까?”

QA는 단순히 테스트를 수행하는 역할을 넘어, 프로젝트 전반에서 품질을 확보할 수 있도록 테스트 전략과 품질

기준, 리뷰 체계, 리스크 관리 방안을 수립합니다.

- QA의 주요 업무

QA 활동에는 다음과 같은 업무가 포함됩니다.

테스트 전략 수립
테스트 계획 및 관리
품질 기준 정의
리뷰 체계 운영
품질 프로세스 개선
리스크 식별 및 예방 활동
테스트 결과 분석 및 개선 제안

QA는 개발 결과물만 보는 것이 아니라, 개발 과정 전체에서 품질을 확보할 수 있는 체계를 만드는 역할을 합니다.

따라서 QA는 소프트웨어 품질 관리에서 매우 중요한 기반 활동이라고 할 수 있습니다.

- QE란? 품질을 엔지니어링 관점에서 관리하는 활동

최근에는 QE, 즉 Quality Engineering이라는 개념도 함께 주목받고 있습니다.

QE는 QA의 개념을 보다 엔지니어링 관점으로 확장한 접근 방식입니다.

특히 Agile, DevOps, CI/CD, 클라우드, AI 기반 서비스처럼 빠르고 복잡한 개발 환경에서는 기존 방식만으로 품질을 관리하기 어려운 경우가 많습니다.

이러한 환경에서 QE는 테스트 자동화, 지속적 테스트, 데이터 기반 품질 분석 등을 활용해 을 목표로 합니다. QE는 다음 질문에 가까운 활동입니다.

“품질을 어떻게 더 빠르고 지속적으로 확보할 수 있을까?”

- QE의 주요 특징

QE 활동에는 다음과 같은 요소가 포함됩니다.

테스트 자동화
지속적 테스트
DevOps 기반 품질 관리
CI/CD 파이프라인 내 테스트 연계
성능 및 보안 테스트
데이터 기반 품질 분석
품질 지표 모니터링

QE는 단순히 테스트를 수행하는 수준을 넘어, 품질 활동을 개발과 운영 프로세스 안에 자연스럽게 연결하는 방식입니다. 품질을 별도의 단계에서 확인하는 것이 아니라, 개발과 배포 과정 전반에 품질 검증이 지속적으로 이루어지도록 설계하는 접근이라고 볼 수 있습니다.

- QA, QC, QE의 핵심 차이

QA, QC, QE의 차이를 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

구분	QC	QA	QE
의미	품질 통제·검수	품질 보증	품질 엔지니어링
핵심 목적	문제 발견	문제 예방	품질 자동화 및 최적화
중심 대상	결과물	프로세스	개발·운영 전체
주요 활동	테스트 수행, 결함 확인	품질 기준 수립, 프로세스 관리	자동화, 지속적 테스트, 품질 분석
접근 방식	검수 중심	예방·관리 중심	엔지니어링 중심

정리하면, QC는 문제를 발견하는 활동, QA는 문제를 예방하는 활동, QE는 품질을 엔지니어링 방식으로 지속 관리하는 활동이라고 이해할 수 있습니다.

- 자동화 시대에도 QA가 중요한 이유

최근 테스트 자동화와 QE의 중요성이 커지고 있지만, 그렇다고 QA의 역할이 줄어드는 것은 아닙니다.

오히려 자동화와 지속적 테스트가 효과적으로 작동하기 위해서는

명확한 품질 기준과 테스트 전략이 먼저 필요합니다.

아무리 좋은 자동화 도구를 사용하더라도,

무엇을 검증할 것인지
어떤 기준으로 품질을 판단할 것인지
어떤 리스크를 우선적으로 관리할 것인지
테스트 결과를 어떻게 해석하고 개선할 것인지

에 대한 기준이 없다면 품질 확보 효과는 제한적일 수밖에 없습니다.

결국 QE와 자동화의 기반에는 QA가 있습니다.

QA는 조직의 품질 방향을 정하고, QC와 QE 활동이 효과적으로 이루어질 수 있도록

품질 체계를 세우는 핵심 역할을 합니다.

- 품질 관리의 흐름은 QC에서 QA, 그리고 QE로

소프트웨어 품질 관리는 단순히 “테스트를 잘하는 것”에서 끝나지 않습니다.

과거에는 완성된 제품의 오류를 찾아내는 QC 활동이 중심이었다면, 이후에는 품질 문제를 사전에 예방하는 QA가 중요해졌습니다. 그리고 현재는 빠른 개발과 배포 환경에 맞춰 품질을 자동화하고 지속적으로 관리하는 QE 관점이 확대되고 있습니다. 품질 관리의 흐름은 다음과 같이 정리할 수 있습니다.

QC: 결과물의 문제를 발견한다

QA: 문제가 발생하지 않도록 예방한다

QE: 품질을 개발·운영 전반에 지속적으로 내재화한다

서비스 환경이 복잡해질수록 품질 관리는 더 이상 마지막 단계의 검수 업무만으로 해결하기 어렵습니다.

기획, 개발, 테스트, 배포, 운영 전반에서 품질을 관리하는 전략적인 접근이 필요합니다.

STA테스팅컨설팅은 다양한 산업 분야의 소프트웨어 테스트 경험을 바탕으로 고객 환경에 맞춘 테스트 및 QA 서비스를 제공합니다.

기능 테스트, 시스템 테스트, 품질 검증, QA 프로세스 지원 등 소프트웨어 품질 확보를 위한 다양한 활동을 수행하며, 서비스 출시 전 리스크를 줄이고 안정적인 운영을 지원합니다.

체계적인 테스트 수행과 품질 관리 프로세스를 통해 고객의 소프트웨어가 더 안정적으로 운영되고, 지속적으로 품질을 개선할 수 있도록 함께합니다.

소프트웨어 품질 관리 체계 수립이나 전문적인 테스트 수행이 필요하다면, STA테스팅컨설팅의 QA 서비스와 함께 품질 리스크를 줄여보시기 바랍니다.

AsiaSTA QA Conference in Seoul 2026 성황리 개최

STA공식블로그 — Mon, 22 Jun 2026 10:02:22 +0900

AI가 바꾸는 QA의 미래, 아시아 QA 전문가들이 서울에 모이다

지난 6월 18일, 서울에서 개최된 AsiaSTA QA Conference in Seoul 2026이 국내외 QA 전문가들의 뜨거운 관심 속에 성황리에 마무리되었습니다.

이번 행사는 AsiaSTA, 한국IT서비스학회, STA테스팅컨설팅이 공동 주최하고 KSTQB와 AsiaSTA 운영위원회가 주관했으며, 오프라인 행사와 함께 Zoom을 통한 온라인 생중계를 병행하여 국내외 참가자들이 함께할 수 있는 국제 컨퍼런스로 진행되었습니다.

특히 이번 컨퍼런스는 AsiaSTA가 개최한 첫 번째 공식 컨퍼런스라는 점에서 더욱 큰 의미를 가졌습니다. AsiaSTA Conference는 서울 개최를 시작으로 앞으로 아시아 각 회원국을 순회하며 매년 정기적으로 개최될 예정입니다.

첫 공식 AsiaSTA 컨퍼런스, "AX in QA"를 주제로 개최

AsiaSTA Conference는 아시아 각국의 소프트웨어 품질, AI 전환(AX), 소프트웨어 테스팅 국제표준, 테스트 경진대회 등 다양한 분야를 다루며 회원국 간 공동 연구와 비즈니스 협력, 커뮤니티 연결을 목표로 하고 있습니다.

그 첫걸음으로 마련된 올해 컨퍼런스의 주제는 바로 "AX in QA".

AI 기술이 빠르게 발전하는 시대에 맞춰, 아시아 각국의 QA 전문가들이 한자리에 모여 AI가 소프트웨어 품질과 테스팅 분야에 가져올 변화와 미래 전략을 공유하는 시간을 가졌습니다.

KEYNOTE 1 - 블랙박스 AI를 어떻게 검증할 것인가

첫 번째 기조강연은 KAIST 김재철AI대학원 교수이자 설명가능 인공지능연구센터 센터장인 최재식 교수가 맡았습니다.

「블랙박스 AI의 테스트와 검증: 신뢰 가능한 AI 시스템을 위한 LLM 내부 해석」을 주제로 진행된 발표에서는 단순히 AI 결과물을 평가하는 수준을 넘어, LLM이 어떤 방식으로 판단하고 추론하는지 그 내부 메커니즘을 해석하고 검증하는 방법에 대한 깊이 있는 통찰을 공유했습니다.

KEYNOTE 2 - 소프트웨어 테스팅과 AI, 그리고 국제표준

두 번째 기조강연은 STA테스팅컨설팅 CTO이자 ISTQB 설립 멤버, 초대 회장을 역임한 Stuart Reid 박사가 진행했습니다.

발표에서는 AI가 소프트웨어 테스팅 산업에 가져오는 변화와 테스터의 역할 진화를 조명했으며, AI 시대에 필요한 새로운 역량과 국제표준의 중요성을 강조했습니다.

또한 ISO/IEC 42119를 비롯한 최신 AI 테스팅 관련 국제표준 동향과 미래 방향성도 소개하며 참가자들의 큰 관심을 받았습니다.

아시아 각국 QA 전문가들이 전한 AI 시대의 품질 혁신 전략

이번 컨퍼런스에서는 한국뿐 아니라 인도네시아, 중국, 일본 등 아시아 각국의 전문가들이 참여해 각국의 QA 현황과 AI 활용 사례를 공유했습니다.

인도네시아 QA 시장의 변화와 기회

SQUADAP CEO 겸 공동창업자인 Reifa Tangon은 AI 전환 시기에 빠르게 성장하고 있는 인도네시아 기술 시장과 QA 생태계를 소개하며, 아시아 국가 간 협력 가능성과 비즈니스 기회에 대한 인사이트를 전달했습니다.

중국의 AI 기반 품질 혁신 사례

CSTQB 부의장 Zhenyi Zhou는 AI가 소프트웨어 품질 수명주기 전반에 미치는 영향과 중국 QA 산업의 변화 흐름을 공유했습니다. 또한 KSTQB와 CSTQB가 지난 20년간 이어온 협력 사례를 소개하며 AI 시대의 국제 협력 중요성을 강조했습니다.

실무 테스팅에서의 AI 활용 전략

CSTQB 소속이자 TMMi 선임 심사원인 Lan Ye는 요구사항 분석, 테스트 설계, 결함 탐지 등 실제 테스팅 업무에서 AI를 활용하는 사례를 소개하며 실무자가 준비해야 할 역량과 품질 관리 방향을 제시했습니다.

AI 시대의 소프트웨어 개발 패러다임

나고야대학원 정보학 연구과 교수 Shuji Morisaki는 생성형 AI 등장 이후 변화하고 있는 소프트웨어 개발 방식과 AI 지원 개발 환경의 효율성, 안전성 확보 전략에 대해 발표했습니다.

AI 안전성 확보를 위한 레드팀 테스팅

마지막 세션은 한국전자통신연구원(ETRI) 책임연구원 전종홍 박사가 맡았습니다.

「첨단 AI 시스템 안전과 레드팀 테스팅」을 주제로 진행된 발표에서는 생성형 AI와 자율형 AI 시스템이 확산되는 가운데 더욱 중요해지고 있는 AI 안전성과 신뢰성 확보 방안을 다뤘습니다.

잘못된 정보 생성, 편향된 판단, 개인정보 유출, 보안 취약점 등 AI 시스템이 직면할 수 있는 다양한 위험 요소를 소개하고, 이를 사전에 발견하고 개선하기 위한 레드팀 테스팅의 실제 적용 사례와 국내외 정책·표준화 동향을 공유하며 참가자들의 높은 관심을 이끌어냈습니다.

AI 시대, QA의 미래를 함께 논하다

이번 AsiaSTA QA Conference in Seoul 2026은 단순한 기술 세미나를 넘어 아시아 각국의 QA 전문가들이 한자리에 모여 AI 시대의 품질 혁신 전략과 미래 비전을 논의한 뜻깊은 자리였습니다.

특히 AI 기술이 소프트웨어 개발과 품질보증 전반에 빠르게 확산되는 가운데, QA 전문가의 역할 변화와 국제 협력의 중요성, 그리고 신뢰할 수 있는 AI를 위한 검증 체계에 대한 다양한 관점을 공유하며 참가자들에게 실질적인 인사이트를 제공했습니다.

첫 공식 행사로 성공적인 출발을 알린 AsiaSTA Conference가 앞으로 아시아 QA 커뮤니티를 연결하는 대표 국제 행사로 성장해 나가기를 기대합니다.

행사에 참석해 주신 모든 연사와 참가자 여러분께 진심으로 감사드립니다.

KOLAS 공인시험기관의 신뢰성 확보와 ISO/IEC 17025 준비전략

STA공식블로그 — Wed, 17 Jun 2026 10:55:33 +0900

SW 공인시험기관 준비의 핵심, ISO/IEC 17025가 중요한 이유

디지털 전환이 가속화되면서 소프트웨어의 중요성은 어느 때보다 커지고 있습니다.

특히 AI, 반도체, 임베디드, 모바일, 웹 서비스 등 첨단 기술이 적용된 SW 제품의 품질은 기업의 신뢰도와 시장 경쟁력에 직접적인 영향을 미치고 있습니다.

이제 많은 기업은 단순히 “제품이 잘 작동한다”는 수준을 넘어, 객관적인 성능 검증과 공신력 있는 시험 결과를 요구받고 있습니다. 이때 중요한 역할을 하는 것이 바로 KOLAS 공인시험기관의 시험성적서입니다.

이번 글에서는 SW 전문 시험기관이 국제적인 신뢰도를 갖추기 위해 준비해야 하는 ISO/IEC 17025 표준의 중요성과 그 전략적 가치에 대해 소개해드리겠습니다.

1. KOLAS 공인시험기관은 왜 ISO/IEC 17025에 주목해야 할까요?

KOLAS 공인시험기관으로 인정받는다는 것은 단순히 국내에서 시험을 수행할 수 있다는 의미를 넘어섭니다.

해당 시험 결과가 국제적으로도 기술적 신뢰성과 동등성을 인정받을 수 있는 기반을 갖춘다는 뜻입니다.

특히 SW 산업은 물리적인 제품과 달리 눈에 보이지 않는 논리적 결과물을 다루기 때문에, 시험 과정의 객관성·일관성·재현성을 입증하는 것이 매우 중요합니다. 예를 들어 같은 소프트웨어를 시험하더라도,

누가 시험하느냐에 따라 결과가 달라지거나, 시험 환경이 달라져 동일한 결과를 재현할 수 없다면 그 시험 결과는 신뢰받기 어렵습니다.

ISO/IEC 17025는 이러한 문제를 방지하기 위해 시험기관이 갖춰야 할 기본 체계를 제시합니다.

시험원의 역량, 시험 환경, 장비와 도구의 관리, 시험 방법의 적절성, 데이터 무결성, 기록 관리, 품질 관리 프로세스 등 시험기관 운영 전반에 대한 국제 기준을 제공합니다.

따라서 SW 분야에서 KOLAS 공인시험기관을 준비하고자 한다면 단순히 테스트 도구를 잘 활용하는 수준을 넘어, ISO/IEC 17025 기반의 체계적인 품질 관리 시스템을 구축하는 것이 필수적입니다.

2. ISO/IEC 17025 표준의 구성과 역할

ISO/IEC 17025는 시험기관이 신뢰할 수 있는 시험 결과를 제공하기 위해 갖춰야 할 요구사항을 다루는 국제 표준입니다.

크게 보면 운영 및 경영 체계에 관한 요구사항과 기술적 역량에 관한 요구사항으로 나눌 수 있습니다.

* 운영 및 경영 체계 관련 요구사항

시험기관이 공정하고 일관된 방식으로 시험을 수행하고 있는지를 확인하는 영역입니다.

조직의 공정성, 기밀 유지, 문서화된 절차, 품질 관리 체계, 기록 관리 등이 여기에 포함됩니다.

SW 시험기관은 고객사의 내부 시스템, 미출시 솔루션, 기술 문서, 테스트 데이터 등 민감한 정보를 다루는 경우가 많습니다.

따라서 정보보호와 기밀 유지 체계는 KOLAS 공인시험기관으로서 반드시 갖춰야 할 중요한 요소입니다.

* 기술 관련 요구사항

기술 요구사항은 실제 시험을 얼마나 정확하고 신뢰성 있게 수행할 수 있는지를 평가하는 영역입니다.

시험원의 역량, 시험 환경의 적절성, 시험 방법의 유효성, 장비 및 도구 관리, 테스트 데이터의 신뢰성, 측정 불확도 추정 등이 포함됩니다.

특히 최근에는 AI 기반 소프트웨어, 자동화 시스템, 지능형 서비스가 증가하면서 시험 방법의 적절성과 유효성 검증이 더욱 중요해지고 있습니다.

SW는 시험 대상과 환경이 복잡하고 변화가 빠르기 때문에, 표준에 기반한 시험 절차와 검증 체계를 갖추는 것이 시험 결과의 신뢰도를 높이는 핵심이 됩니다.

결국 ISO/IEC 17025는 SW라는 무형의 결과물을 객관적으로 평가하기 위한 국제적인 약속이라고 볼 수 있습니다.

이 표준을 내재화한 기관은 시험 프로세스 전반에 걸쳐 체계적인 기록을 남기고, 모든 시험 활동이 정해진 절차와 기준에 따라 수행되었음을 증명할 수 있습니다.

이는 고객에게 제공할 수 있는 강력한 신뢰 요소이자, SW 공인시험기관의 중요한 경쟁력이 됩니다.

3. SW 공인시험기관 준비 절차와 전략

KOLAS 공인시험기관으로 인정받기까지의 과정은 단기간에 완성되기 어렵습니다.

표준 요구사항을 이해하는 것뿐만 아니라, 이를 실제 조직 운영과 시험 업무에 맞게 적용하는 과정이 필요합니다.

SW 분야에서 ISO/IEC 17025를 효과적으로 적용하기 위해서는 다음과 같은 준비가 필요합니다.

첫째, 현재 역량에 대한 Gap 분석

가장 먼저 해야 할 일은 현재 조직의 시험 수행 방식과 ISO/IEC 17025 요구사항 사이의 차이를 확인하는 것입니다.

현재 보유한 문서, 시험 절차, 인력 역량, 시험 환경, 기록 관리 방식 등을 점검하고 개선이 필요한 부분을 식별해야 합니다.

Gap 분석은 이후 준비 과정의 방향을 정하는 기준이 됩니다.

둘째, SW 시험 특화 품질 문서 구축

ISO/IEC 17025 준비 과정에서 문서화는 매우 중요한 단계입니다.

다만 일반적인 품질 매뉴얼을 그대로 적용하는 것만으로는 SW 시험기관의 실무를 충분히 반영하기 어렵습니다.

SW 개발 생명주기, 테스트 설계, 테스트 실행, 결함 관리, 시험 결과 기록, 성적서 발행 절차 등을 고려한 실무 중심의 품질 문서와 절차서가 필요합니다.

셋째, 실제 운용을 위한 교육과 내부 심사

표준에 맞는 문서를 갖추는 것만으로는 충분하지 않습니다.

시험원들이 해당 절차를 이해하고 실제 업무에서 일관되게 수행할 수 있어야 합니다.

이를 위해 시험원 교육, 모의 운용, 내부 심사, 시정 조치 등의 과정을 통해 조직 전체가 ISO/IEC 17025 기반의 시험 체계를 실제로 운영할 수 있도록 준비해야 합니다.

4. ISO/IEC 17025는 인증을 넘어 조직의 신뢰 체계를 만드는 과정입니다

SW 공인시험기관으로 나아가는 과정은 단순히 인증을 취득하기 위한 절차가 아닙니다.

조직의 시험 역량을 정비하고, 고객에게 신뢰할 수 있는 시험 결과를 제공하기 위한 체계를 구축하는 과정입니다.

ISO/IEC 17025는 SW 시험기관이 보다 정교하고 공정한 시험 환경을 갖추기 위한 기준이 됩니다.

또한 고객사 입장에서는 시험 결과를 신뢰할 수 있는 근거가 되며, 시험기관 입장에서는 전문성과 공신력을 입증하는 중요한 기반이 됩니다.

SW 품질 경쟁력이 기업의 생존과 직결되는 시대,

KOLAS 공인시험기관을 준비하는 기관이라면 ISO/IEC 17025 기반의 품질 체계 구축을 전략적으로 검토해야 합니다.

다음 포스팅에서는 ISO/IEC 17025의 주요 요구사항과 SW 시험기관이 실제로 점검해야 할 준비 사항에 대해 보다 자세히 안내드리겠습니다.

SW 공인시험기관 준비 및 ISO/IEC 17025 컨설팅에 대한 자세한 문의는 본사로 연락 주시면 상세히 안내드리겠습니다.

애자일(agile)이 뭔가요? 애자일 역량은 어떻게 쌓을 수 있을까요?

STA공식블로그 — Wed, 10 Jun 2026 12:18:00 +0900

소프트웨어 테스터라면 '애자일(Agile)'이라는 말을 한 번쯤 들어보셨을 거예요.

그렇지만 막상 "애자일을 실무에서 어떻게 적용해야 해요?"라고 물어보면, 선뜻 답하기 어려운 경우도 많죠. 그렇지만 현업에서 테스팅 업무를 수행하다 보면, 프로젝트 방식이 전통적인 워터폴 방식(Waterfall Model)에서 애자일로 바뀌는 걸 체감하게 됩니다.

그럼 과연, 어떻게 SW 테스팅 분야에서 애자일이 중요해진 걸까요?

1. ‘애자일(Agile)’ 이란 무엇인가요?

애자일(Agile)은 ‘기민한’, ‘유연한’이라는 뜻처럼, 계획보다 '반복적인 개선과 빠른 피드백'을 중시하는 소프트웨어 개발 방법론이에요.

보통 2~4주 정도의 짧은 개발 주기(스프린트) 동안 기획 → 개발 → 테스트 → 피드백을 빠르게 반복하면서 고객의 요구사항 변화에도 유연하게 대응할 수 있게 해줍니다.

예전처럼 한 번에 계획 다 세워놓고, 다 만들고 나서 테스트하는 방식(워터폴)과는 다르죠.

애자일에서는 테스터도 초반부터 끝까지 함께합니다.

2. SW 테스팅 현장에서 애자일이 중요한 이유

요즘 테스팅은 단순히 ‘오류 잡는 일’에서 끝나지 않아요.

속도, 협업, 유연성이 점점 더 중요해지고 있죠.

애자일은 짧은 주기마다 결과물을 점검하고 바로 수정할 수 있어 버그를 초기에 발견하고, 시간·비용을 절약할 수 있어요.

기획자, 개발자, 테스터가 지속적으로 소통하고 피드백을 주고받기 때문에 프로젝트의 전반적인 품질도 더 좋아집니다.

그래서 요즘 기업들은 테스팅 업무에서도 애자일 방식을 필수처럼 도입하고 있고, 애자일을 도입한 팀들은 실제로 품질 향상과 비용 절감 효과를 함께 보고 있어요.

3. 실무에서 애자일 테스팅, 이렇게 시작해보세요

가장 중요한 건, 초기부터 테스터가 참여하는 것!

✔기획이 나오자마자 요구사항을 함께 검토하고

✔개발 전에 테스트 아이디어를 미리 제시하고

✔매일 스크럼 회의에 참여해서

어제 테스트한 내용/ 오늘 테스트할 계획/ 발견된 이슈를 공유하면,

작은 커뮤니케이션들이 쌓여 큰 품질 향상을 가져오게 됩니다.

정리하자면, 실무 애자일 테스팅의 핵심은!

✔ 빠른 피드백

✔ 적극적인 소통

✔ 꾸준한 자동화입니다 :)

4. 애자일 역량, 자격증으로 증명하세요!

요즘은 많은 기업에서 ‘애자일 역량’을 공식적으로 증명할 수 있는 자격증을 요구하고 있어요.

아쉽게 현재 국내에서 ISTQB Agile Tester 자격 시험은 운영되고 있지 않지만, STA테스팅컨설팅 교육센터에서는 ICAgile ((International Consortium for Agile) 기관의 애자일 교육과정을 운영하고 있어요.

ICAgile 기관은 애자일(Agile) 사고방식과 실천을 장려하고 교육을 통해 이를 확산시키는 국제적인 인증 기관입니다. PMI나 Scrum Alliance, Scrum.org 같은 곳들과는 다르게 ICAgile은 특정 프레임워크(예: Scrum, SAFe 등)에 국한되지 않고, 더 포괄적인 애자일 마인드셋과 역량 개발에 초점을 맞추고 있어요.

STA교육센터에서 운영하는 ICAgile 교육과정인 ‘애자일 입문’ 교육과정은 ICAgile에서 공식적으로 인정된 교육과정으로, 교육 수료와 동시에 애자일 자격증 (Certification)* 을 제공합니다.

*자격증명 : ICP (ICAgile Certified Professional)

애자일 관련 자격증이 있으면,

✔ 테스팅 실무에서의 신뢰도는 물론

✔ 이직이나 승진, 프리랜서 업무에서도 강력한 경쟁력을 가질 수 있어요.

애자일 관련 지식은 여러분이 한 차원 높은 테스터로서 성장하는데 많은 도움을 드릴거에요!

하반기로 넘어가지 말고 지금 바로! 애자일 역량을 키워보세요!

✅관련 교육 문의는 STEN 홈페이지에서 (www.sten.or.kr)

☎️전화(02-6248-1701) or 이메일(edu@sta.co.kr) 문의주세요!

AI 기반 시스템 테스팅 42119-2 표준

STA공식블로그 — Thu, 4 Jun 2026 11:25:59 +0900

블로그 방문자 여러분, 안녕하세요!

최근 인공지능 기술이 금융, 제조, 의료 등 산업 전반에 깊숙이 자리 잡으면서, 시스템의 신뢰성과 기계적인 안전성을 어떻게 확보할 것인가에 대한 실무진들의 고민이 그 어느 때보다 깊어지고 있습니다. 과거 전통적인 소프트웨어 품질 검증 방식만으로는 방대한 데이터에 의해 스스로 학습하고 끊임없이 진화하는 인공지능의 불확실성을 완벽하게 통제하기 어렵기 때문입니다.

이러한 글로벌 IT 업계의 갈증을 해소하기 위해 최근 매우 의미 있는 가이드라인이 마련되었습니다. 바로 인공지능 품질 보증의 새로운 지평을 열어줄 42119-2 (Testing of AI systems) 국제표준입니다. 지난해 11월 ISO/IEC JTC1에서 공식 제정된 이 표준은 인공지능 테스트 절차와 방법론을 구체적으로 정의하고 있습니다. 특히, 소프트웨어 테스팅 전문기업 STA테스팅컨설팅(이하 STA)이 이번 인공지능(AI) 시스템의 신뢰성과 안전성을 검증하는 국제표준 제정에 핵심 역할을 수행하며 글로벌 AI 신뢰성 평가의 세계적인 기준을 세우는 데 크게 기여했습니다.

이번 포스팅에서는 해당 규격이 기존의 검증 프레임워크와 어떻게 다른지, 그리고 실무 현장에서 우리가 설계 단계부터 운영까지 챙겨야 할 핵심 요소들은 무엇인지 3가지 소주제로 나누어 깊이 있게 살펴보겠습니다.

1. 인공지능 테스팅의 새로운 패러다임 전환

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기존의 소프트웨어 검증은 주로 개발자가 직접 작성한 정적인 코드 내의 논리적 결함을 찾아내는 데 집중했습니다. 품질 관리자들에게 친숙한 ISO/IEC 29119 규격 시리즈가 대표적인 기준점 역할을 해왔죠. 하지만 머신러닝이나 딥러닝을 근간으로 하는 시스템은 동작의 원리 자체가 완전히 다릅니다. 사람이 짜놓은 고정된 규칙이 아니라, 방대한 데이터를 바탕으로 스스로 숨겨진 패턴을 추론하고 새로운 결과값을 도출하기 때문입니다.

새롭게 제정된 42119-2 문건은 바로 이 근본적인 차이점에 주목합니다. 기존 29119 프레임워크가 가진 훌륭한 관리 프로세스와 테스트 문서화 체계는 그대로 계승하면서도 , 인공지능 생태계 특유의 '학습 데이터'와 '추론 모델'이라는 새로운 평가 대상을 명확히 추가했습니다.

단순히 최종 결과물이 맞는지 틀린지만 확인하는 블랙박스식 접근을 넘어, 초기 기획부터 데이터 수집, 학습 과정, 상용 배포, 그리고 운영 중 모니터링에 이르는 'AI 전체 수명 주기(Life Cycle)' 내내 끊임없는 테스트가 이루어져야 함을 공식화한 것입니다. 이는 향후 산업용 AI(AX) 기술을 상용화하려는 기업들이 반드시 거쳐야 할 필수적인 관문이 될 것입니다.

2. 데이터 무결성부터 모델 방어력까지: 핵심 평가 영역

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이 규격이 실무 테스트 엔지니어들에게 주는 가장 실질적인 가치는 구체적인 테스트 유형(Test Type)과 수행 단계(Test Level)를 명확하게 세분화하여 제시했다는 점입니다. 크게 데이터와 모델이라는 두 가지 핵심 축으로 나눌 수 있습니다.

데이터 품질 테스팅 (Data Quality Testing): 인공지능의 궁극적인 성능은 결국 얼마나 좋은 양질의 재료를 학습했느냐에 달려 있습니다. 본 가이드라인은 데이터의 수집 출처가 안전하고 투명한지(데이터 출처 검증) , 실제 운영될 환경의 특성을 치우침 없이 잘 반영하고 있는지(데이터 대표성 검증)를 깐깐하게 따집니다. 특히 인종, 성별, 취약 계층 등에 대해 원치 않는 편향성(Unwanted Bias)이 학습되지 않았는지 엄격하게 평가하도록 요구합니다. 라벨링 작업의 정확성과 특징(Feature) 값들의 효율성까지 꼼꼼히 검토하여, 편견을 가진 AI가 탄생하는 것을 사전에 차단합니다.

모델 테스팅 (Model Testing): 데이터가 아무리 훌륭하더라도 이를 연산하는 모델의 구조가 취약하다면 치명적인 보안 사고나 오류로 이어질 수 있습니다. 여기서는 모델의 기본적인 성능 및 정확도 측정은 물론이고 , 의도적으로 악의적이고 변형된 입력값을 주입하여 시스템의 방어력과 견고성을 시험하는 적대적 테스팅(Adversarial Testing)을 매우 비중 있게 다룹니다. 최근 주목받는 'AI 레드팀' 활동의 기술적 근간이 되는 부분입니다. 또한, 시간이 흐르고 운영 환경의 트렌드가 변하면서 모델의 성능이 서서히 떨어지는 현상(Concept Drift)을 지속적으로 추적하는 드리프트 테스팅도 핵심 검증 요소로 포함되어 있습니다.

3. 위험 기반 테스팅(RBT)과 글로벌 품질 기준의 융합

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성공적인 인공지능 도입 프로젝트를 이끌기 위해서는 단순히 정해진 테스트 케이스를 기계적으로 많이 실행하는 것을 넘어, 비즈니스에 치명적인 잠재적 위험을 식별하고 우선순위에 따라 자원을 똑똑하게 배분하는 전략이 필요합니다. 42119-2 표준의 가장 깊은 곳에는 이러한 위험 기반 테스팅(Risk-Based Testing) 철학이 강력하게 깔려 있습니다.

특히 주목해야 할 점은 이 규격이 인공지능 제품 품질 모델을 다루는 ISO/IEC 25059 표준과 톱니바퀴처럼 긴밀하게 연결되어 작동한다는 것입니다. 25059에서 개념적으로 요구하는 견고성(Robustness), 기능적 적응성, 투명성, 그리고 AI의 판단 이유를 사람이 이해할 수 있게 해주는 설명 가능성(Explainability)과 같은 품질 특성들을 현장에서 어떻게 '테스트'라는 행위로 증명할 수 있는지 구체적인 방법론을 제공합니다.

예를 들어, 내부 로직을 알기 힘든 딥러닝 신경망 모델을 테스트할 때 단순 커버리지가 아닌 뉴런 커버리지(Neuron Coverage), 임계값 커버리지, 부호 변경 커버리지 등 AI 구조에 특화된 커버리지 지표를 활용하여 테스트의 완료 기준을 세우도록 안내합니다.

결론적으로 42119-2 국제표준의 제정은 그동안 현장에서 다소 막연하고 추상적으로 여겨졌던 인공지능 신뢰성 확보 방안을 아주 체계적이고 실무적인 언어로 정의해 냈다는 데 엄청난 의의가 있습니다. 향후 소프트웨어 테스팅 전문 조직이나 AI 개발팀이 기존의 품질 프로세스를 한 차원 고도화하려 할 때 훌륭한 나침반 역할을 하게 될 것입니다.

앞으로 다가올 진정한 산업 융합의 시대에는, 이 표준을 바탕으로 얼마나 탄탄한 거버넌스와 검증 체계를 선제적으로 갖추었는가가 IT 기업의 가장 강력한 핵심 경쟁력을 좌우하게 될 것입니다.

소프트웨어를 만들고 유지하는 모든 실무자를 위한 요구사항 정의 완!전!정!복! (실전 꿀팁)

STA공식블로그 — Wed, 27 May 2026 11:13:54 +0900

소프트웨어 실무를 하다 보면 “요구사항”이라는 말을 정말 자주 듣습니다.

개발을 시작할 때도, 테스트를 준비할 때도, 고객과 범위를 조율할 때도 요구사항은 항상 기준이 됩니다.

그런데 의외로 요구사항을 어떻게 정의하고 관리해야 하는지 체계적으로 배운 경우는 많지 않습니다.

요구사항이 명확하지 않으면 프로젝트가 진행될수록 수정이 반복되고, 일정은 밀리며, 최종 결과물도 기대와 달라질 수 있습니다. 오늘은 소프트웨어 프로젝트에 참여하는 실무자라면 꼭 알아야 할 요구사항 정의의 중요성과 실전에서 활용할 수 있는 관리 방법을 정리해보겠습니다.

1. 왜 요구사항 정의가 중요할까?

요구사항은 프로젝트의 출발점입니다.

무엇을 만들 것인지, 어디까지 구현할 것인지, 어떤 기준으로 검증할 것인지를 정하는 기준이 되기 때문입니다.

요구사항이 모호하면 개발자는 서로 다른 방향으로 이해할 수 있고, 테스터는 무엇을 기준으로 확인해야 할지 애매해집니다. 고객 역시 결과물을 보고 나서 “생각했던 것과 다르다”고 느낄 수 있습니다.

결국 요구사항이 불명확하면 수정 작업이 늘어나고, 일정 지연과 비용 증가로 이어질 가능성이 커집니다.

반대로 요구사항이 명확하면 프로젝트 참여자들이 같은 목표를 바라볼 수 있고, 불필요한 재작업을 줄일 수 있습니다. 개발자 입장에서도 요구사항을 정확히 이해하고 정의하는 것은 업무 효율을 높이고, 품질을 안정적으로 확보하는 데 매우 중요합니다.

2. 실전에서 요구사항을 잘 정의하는 방법

1) 이해관계자 파악하기

요구사항은 결국 사용자의 니즈에서 출발합니다.

따라서 프로젝트와 관련된 이해관계자를 먼저 명확히 파악해야 합니다.

실제 사용자는 누구인지, 의사결정자는 누구인지,

운영이나 유지보수에 영향을 받는 사람은 누구인지 확인해야 요구사항의 방향을 제대로 잡을 수 있습니다.

2) 요구사항 도출 기법 활용하기

요구사항은 단순히 “원하는 기능을 알려주세요”라고 물어본다고 완성되지 않습니다.

인터뷰, 워크숍, 브레인스토밍, 관찰 등 다양한 방법을 활용해 사용자의 니즈를 구체적으로 파악해야 합니다.

한 가지 방법만 고집하기보다는 프로젝트 상황에 맞게 여러 기법을 조합하는 것이 좋습니다.

3) SMART 원칙 적용하기

수집한 요구사항은 구체적이고 확인 가능한 형태로 정리해야 합니다. 예를 들어 “빠르게 처리되어야 한다”는 요구사항은 사람마다 다르게 이해할 수 있습니다.반면 “사용자가 버튼을 클릭한 후 3초 이내에 결과가 표시되어야 한다”라고 정리하면 개발과 테스트 기준이 훨씬 명확해집니다.

이처럼 요구사항은 Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound의 기준을 고려해 작성하는 것이 좋습니다.

4) 요구사항 문서화하기

구두로 합의한 내용이나 머릿속에만 있는 요구사항은 시간이 지나면 쉽게 달라질 수 있습니다.

요구사항은 반드시 문서화하고, 표준화된 템플릿을 활용해 일관성 있게 관리해야 합니다. 문서화가 잘 되어 있어야 개발, 테스트, 운영 단계에서 같은 기준을 공유할 수 있습니다.

5) 요구사항 검토 및 검증하기

문서화한 요구사항은 반드시 이해관계자와 함께 검토해야 합니다.

누락된 내용은 없는지, 서로 다르게 해석될 부분은 없는지, 실제 비즈니스 목표와 맞는지 확인하는 과정이 필요합니다. 이 단계에서 오해를 줄여야 이후 개발과 테스트 과정의 혼선을 줄일 수 있습니다.

6) 변경 관리 체계 마련하기

프로젝트가 진행되면 요구사항은 변경될 수밖에 없습니다.

중요한 것은 변경을 막는 것이 아니라, 변경을 제대로 관리하는 것입니다.

변경 요청이 들어왔을 때 어떤 기능에 영향을 주는지, 일정과 비용에는 어떤 변화가 생기는지, 테스트 범위는 어떻게 달라지는지 확인할 수 있는 프로세스가 필요합니다.

3. 실무에 바로 적용할 수 있는 요구사항 관리 팁

요구사항 관리는 한 번 작성하고 끝나는 일이 아닙니다.

프로젝트가 진행되는 동안 계속 확인하고 다듬어야 하는 활동입니다.

실무에서는 다음과 같은 방법을 함께 활용하면 요구사항을 더 명확하게 관리할 수 있습니다.

유스케이스(Use Case)는 사용자 관점에서 시스템이 어떻게 동작해야 하는지 정리할 때 유용합니다.

사용자의 행동 흐름을 기준으로 기능을 이해할 수 있어 개발자와 테스터 간 커뮤니케이션에도 도움이 됩니다.

액티비티 다이어그램(Activity Diagram)은 업무 프로세스나 기능 흐름을 시각적으로 표현할 때 좋습니다. 복잡한 절차나 예외 흐름을 한눈에 볼 수 있어 오해를 줄일 수 있습니다.

클래스 다이어그램(Class Diagram)은 시스템의 구조와 주요 개념 간 관계를 정리하는 데 활용할 수 있습니다. 특히 복잡한 시스템일수록 관계를 명확히 파악하는 데 도움이 됩니다.

요구사항 추적 매트릭스(RTM)는 요구사항과 개발 항목, 테스트 케이스를 연결해 관리하는 방법입니다. 이를 통해 요구사항이 실제로 구현되었는지, 테스트까지 이어졌는지 확인할 수 있습니다.

요구사항을 꾸준히 관리하는 습관은 단순히 문서를 잘 만드는 것을 넘어, 프로젝트 품질과 실무 역량을 함께 높이는 데 도움이 됩니다.

4. 요구공학 전문 교육으로 실력을 한 단계 업그레이드하세요

요구사항 정의, 도출, 문서화, 검증, 관리까지 제대로 배우고 싶다면 체계적인 교육을 통해 기본기를 다지는 것도 좋은 방법입니다.

STA테스팅컨설팅에서 운영하는 STA교육센터는 IREB 공인 인증 교육 기관으로, 국제 표준인 IREB CPRE FL(요구공학 파운데이션 레벨) 지식체계를 바탕으로 전문 교육 과정을 제공합니다.

교육 과정에서는 요구사항 도출 실습, 문서화 작성 훈련, 요구사항 검토 및 검증 등 실무 중심의 커리큘럼을 경험할 수 있습니다. 현장에서 바로 활용할 수 있는 요구공학 역량을 키우고 싶다면, 지금 도전해보세요.

교육 신청은 STEN 홈페이지(www.sten.or.kr)에서 확인하실 수 있습니다.

전화 02-6248-1701 또는 이메일 edu@sta.co.kr로도 문의 가능합니다.

QA 비용이 아깝다고요? 장애 비용은 훨씬 더 큽니다

STA공식블로그 — Thu, 21 May 2026 11:17:08 +0900

프로젝트를 진행하다 보면 한 번쯤 이런 고민을 하게 됩니다.

“QA 비용 줄이고 개발에 더 투자하는 게 낫지 않을까?”

“테스트는 나중에 해도 되지 않을까?”

특히 일정이 촉박할수록 QA는 가장 먼저 줄이기 쉬운 영역처럼 보입니다.

하지만 많은 경우, 이 선택은 결국 더 큰 비용으로 돌아옵니다.

1. 출시 후 발생하는 진짜 비용

QA를 충분히 거치지 않은 채 서비스를 배포하면 예상치 못한 문제가 발생할 수 있습니다.

- 특정 기능 오류

- 결제 실패

- 로그인 장애

- 데이터 저장 오류

- 서비스 접속 불안정

문제는 단순히 버그 하나 수정으로 끝나지 않는다는 점입니다.

긴급 대응을 위한 개발 리소스가 투입되고, 추가 테스트와 재배포가 반복됩니다.

고객 문의가 증가하고, 일부 사용자는 서비스를 떠납니다.

그리고 가장 큰 문제는 한 번 떨어진 신뢰는 쉽게 회복되지 않는다는 것입니다.

장애 비용은 QA 비용보다 훨씬 크다 많은 사람들이 QA 비용은 크게 느끼지만

실제로 더 큰 비용은 장애 이후에 발생합니다.

<직접 비용>

긴급 개발 대응

추가 테스트 및 배포

고객 보상 비용

<간접 비용>

사용자 이탈

서비스 평판 하락

재사용 감소(Retention 감소)

특히 B2C 서비스에서는 “한 번의 불편한 경험”이 이탈로 이어지는 경우가 많습니다.

QA 비용과 장애 비용의 가장 큰 차이!

핵심은 단순한 금액 차이가 아닙니다.

➡️ QA 비용은 사전에 계획하고 통제할 수 있는 비용입니다.

➡️ 반면 장애 비용은 언제, 얼마나 커질지 예측하기 어렵습니다.

즉 QA는 예방 가능한 비용이지만, 장애는 통제되지 않는 리스크에 가깝습니다.

2.그런데 왜 QA는 항상 뒤로 밀릴까?

현장에서는 대부분 비슷한 이유로 QA가 후순위가 됩니다.

(빠른 출시 요구 일정 압박 제한된 예산 “이 정도면 괜찮겠지”라는 판단)

하지만 QA를 줄인다고 해서 리스크가 사라지는 것은 아닙니다.

단지 출시 이후로 미뤄질 뿐입니다.

QA는 비용이 아니라 ‘보험’이다 QA는 단순히 버그를 찾는 과정이 아닙니다.

서비스 장애 가능성을 낮추고, 사용자 경험과 신뢰를 지키기 위한 안전장치에 가깝습니다.

문제가 발생한 뒤 대응하는 것보다 문제가 발생하지 않도록 예방하는 것이 훨씬 효율적입니다.

3. 이런 경우라면 QA는 필수입니다.

서비스 출시를 앞두고 있을 때

사용자 수가 빠르게 증가할 때

결제·데이터 기능이 포함된 경우

장애 경험이 있었던 경우

내부 테스트만으로 불안할 때

이 중 하나라도 해당된다면 QA는 선택이 아니라 반드시 고려해야 할 영역입니다.

서비스 품질은 고객이 가장 먼저 경험하는 가치입니다.

그리고 그 품질은 대부분 배포 전에 결정됩니다.

지금 한 번, 우리 서비스의 테스트 전략을 점검해보시는 건 어떨까요?

AI EXPO KOREA 2026 참가 후기｜STA가 전한 AI 품질과 신뢰의 가치

STA공식블로그 — Wed, 13 May 2026 14:15:49 +0900

안녕하세요. STA테스팅컨설팅입니다

지난 5월, 코엑스에서 개최된 『제9회 국제인공지능대전 AI EXPO KOREA 2026』에

STA가 AI 테스트 전문기업으로 참가했습니다.

이번 AI EXPO는 5월 6일(수)부터 8일(금)까지 3일간 진행되었으며,

무려 48,678명의 참관객과 바이어가 방문할 만큼 AI 산업에 대한 뜨거운 관심을 느낄 수 있었던 행사였습니다.

STA는 이번 행사에서 AI 시험성적서 및 AI 테스트 서비스를 중심으로 부스를 운영했습니다.

행사 기간 동안 정말 많은 분들이 부스를 찾아주셨는데요.

특히 AI 서비스와 모델의 품질 검증, AI 신뢰성 확보, 시험성적서 발급 절차 등에 대해 다양한 문의와 상담이 이어졌습니다.

“어떤 기준으로 AI 품질을 검증하나요?”

“공공사업이나 제안 시 활용 가능한가요?”

현장에서 가장 많이 받았던 질문들이었습니다.

그만큼 이제는 단순히 AI를 개발하는 것을 넘어, ‘신뢰할 수 있는 AI인가’를 검증하는 단계로 시장이 빠르게 변화하고 있다는 것을 체감할 수 있었습니다.

STA는 20년 이상의 경험을 보유한 소프트웨어 품질 전문기업으로,

국제표준 기반의 SW 테스트 기술을 바탕으로 다양한 산업 분야의 품질 검증 업무를 수행하고 있습니다.

특히 테스트 아웃소싱 분야에서는 이커머스, 금융, 공공, 의료, 자동차, 원자력 시스템 등 다양한 산업군의 고객과 함께하며 프로젝트의 품질과 효율 향상에 기여하고 있습니다.

또한 STA는 KOLAS 국제공인시험기관으로서 AI 및 SW 품질 검증 분야의 전문 시험 서비스를 제공하고 있습니다.

국제표준 ISO/IEC TR 4213, ISO/IEC 5259-2 기반의 시험 역량을 통해 AI 시스템 및 모델에 대한 신뢰성 검증과 공신력 있는 시험성적서 발급 서비스를 지원하고 있습니다.

이번 AI EXPO 2026을 통해 AI 품질과 테스트에 대한 시장의 관심과 필요성을 다시 한번 확인할 수 있었고,

STA 역시 더욱 책임감을 느끼는 시간이었습니다.

앞으로도 STA는 AI 시대의 신뢰할 수 있는 품질 검증 파트너로서 고객 여러분과 함께하겠습니다.

AI EXPO 2026 STA 부스를 찾아주신 모든 분들께 진심으로 감사드립니다

TIPS 지원사업 핵심 정리 + 성능지표와 시험성적서까지 한 번에!

STA공식블로그 — Wed, 13 May 2026 11:19:05 +0900

안녕하세요 여러분 STA테스팅컨설팅입니다.

기술 기반 스타트업이라면 반드시 확인해야 할 핵심 사업 중 하나!

TIPS(민간투자주도형 기술창업 지원) 지원사업입니다.

2026년 공고를 보면 단순한 R&D 지원을 넘어

“성과 검증 중심 구조”로 더 강화된 것이 특징입니다.

TIPS란 무엇인가?

TIPS는 Tech Incubator Program for Startup(민간투자 주도형 기술창업 지원사업)의 줄임말로써,

민간 투자사(운영사)가 유망 창업기업을 선발하고

정부가 연구개발 자금을 매칭 지원하는 프로그램입니다.

즉 ✅ 민간 투자 + 정부 R&D + 사업화 지원이 결합된 구조죠.

2026년 TIPS 지원 규모 및 구조

✔<R&D 일반트랙>

지원기간: 최대 2년

정부지원금: 최대 8억원

대상: 팁스 운영사로부터 투자 및 추천을 받은(예비) 창업기업

✔<딥테크 트랙>

지원기간: 최대 3년

정부지원금: 최대 15억원

대상: AI, 반도체, 로봇 등 12대 신산업 분야

✔ <비R&D연계사업>(창업 사업화 및 해외 마케팅)

지원기간: 최대 20개월(각 10개월)

정부지원금: 최대 3억원 지원 (각 1.5억원)

▶ 단순 개발이 아니라 기술 → 검증 → 사업화까지 이어지는 구조

선정 이후, 진짜 중요한 단계!

많은 기업들이 “선정”에 집중하지만 실제로 더 중요한 건 그 다음입니다.

연구개발 종료 후 최종평가를 통해 목표 달성 여부를 평가

그리고 결과는 우수 / 보통 / 미흡 / 극히불량으로 판정됩니다.

* 핵심은 성능지표 달성 여부입니다. *

TIPS는 반드시 정량적인 성능지표(KPI)를 설정해야 합니다.

예를 들어,

- AI 정확도

- 처리속도

- 시스템 안정성

- 성능 개선율

문제는 여기입니다.

이걸 어떻게 증명할 것인가?

실제 TIPS 수행 기업들이 가장 많이 겪는 문제인데요.

- KPI는 설정했지만 측정 기준이 없음

- 시험 환경이 정의되지 않음

- 내부 테스트만으로 검증

- 과제 종료 직전 급하게 대응

결과적으로 성능은 있지만 ‘증명’이 안 되는 상황입니다.

내부 테스트로는 부족합니다.

TIPS 평가 구조는 단순 보고가 아니라

▶ 객관적이고 공신력 있는 검증 결과를 요구합니다.

그래서 필요한 것이 바로

"시험성적서(Test Report)"입니다.

시험성적서가 중요한 진짜 이유!

시험성적서는 단순 문서가 아닙니다.

✔ 성능지표 달성의 객관적 증빙

✔ 평가위원 설득 자료

✔ 최종평가 대응 핵심 문서

특히 AI·SW 기반 과제일수록 “기술이 있다”보다 중요한 것은

“목표 성능을 실제로 달성했다”

를 증명하는 것입니다.

KPI는 “시험 가능하게” 작성해야 합니다.

많은 기업들이 KPI를 이렇게 작성합니다.

“성능 개선”

“속도 향상”

하지만 이런 표현은 검증이 어렵습니다.

대신 반드시 시험 가능한 형태로 바뀌어야 합니다.

⭕ “응답속도 2초 이하 (시험조건 명시)”

⭕ “정확도 95% 이상 (측정 기준 포함)”

즉, KPI는 처음부터

“시험과 검증”을 고려해 설계되어야 합니다.

흥미롭게도 많은 기업들은 시험성적서를 과제 종료 직전에 준비합니다.

하지만 실제로는 제안 단계부터 준비하는 것이 가장 중요합니다.

왜냐하면, 시험 기준이 KPI에 영향을 주고

검증 방법이 개발 방향을 결정하며

시험 불가능한 지표는 인정받기 어렵기 때문입니다.

즉,

시험은 마지막 절차가 아니라

과제 전체 전략의 일부가 되어야 합니다.

*TIPS 성공을 위한 현실적인 준비 전략!*

1. 제안 단계

시험 가능한 KPI 설계

검증 방법 정의

시험 가능 여부 사전 검토

2. 개발 단계

시험 환경 고려 개발

중간 검증 수행

자체 테스트 진행

3. 종료 단계

공인시험 수행

시험성적서 발급

최종평가 대응

이 흐름이 자연스럽게 이어져야

과제 종료 시점에서 흔들리지 않습니다.

2026년 TIPS 공고는 분명한 메시지를 주고 있습니다.

“성과를 숫자로 증명하라.”

그리고 그 중심에는

객관적인 검증 자료, 즉 시험성적서가 있습니다.

지금 TIPS를 준비하고 있다면

반드시 이 질문을 먼저 확인해보세요!

“우리의 성능지표는 정말 시험으로 증명 가능한가?”

KOLAS 공인시험기관, STA가 함께합니다

STA테스팅컨설팅은

TIPS 수행 기업을 위한 시험성적서 및 검증 지원을 제공합니다.

✔ 성능지표 설계 컨설팅

✔ 시험 기준 및 방법 정의

✔ 시험 환경 구축 지원

✔ 공인시험기관 시험성적서 발급 지원

단순 시험 수행이 아니라,

TIPS 최종평가까지 고려한 검증 전략을 함께 고민합니다.

2026년 팁스(TIPS) 창업기업 지원계획 공고

중소벤처기업부 공고문 확인하기

AI 시험성적서와 AI 테스트 서비스, AI EXPO 2026에서 확인하세요

STA공식블로그 — Tue, 28 Apr 2026 13:53:08 +0900

안녕하세요. STA테스팅컨설팅 입니다.

오는 2026년 5월 6일(수)부터 8일(금)까지 AI EXPO 2026이 코엑스에서 개최됩니다.

STA는 이번 행사에 참가하여 AI 품질과 관련된 다양한 서비스를 선보일 예정입니다.

부스에서 만나볼 주요 내용

이번 전시에서는 다음과 같은 핵심 서비스를 직접 확인하실 수 있습니다.

✔ AI 시험성적서

AI 시스템의 성능을 객관적으로 검증하고 신뢰성을 확보할 수 있는 시험성적서를 소개합니다.

✔ AI 테스트서비스

실제 현장에서 적용 가능한 AI 테스트 방법론과 수행 사례를 공유드립니다.

현장 이벤트 안내

부스를 방문해주시는 분들을 위해 다양한 이벤트도 준비되어 있습니다.

✔ 상담 참여 이벤트

- 특별 혜택 제공 (현장 안내)

✔ 행운의 포춘깨기 이벤트

※ 이벤트는 현장에서 확인하실 수 있습니다.

STA 부스 위치

부스 번호: i13

행사장 내에서 STA 부스를 방문하셔서

AI 품질 검증에 대한 인사이트를 직접 확인해보세요.

행사 일정

일정: 2026년 5월 6일(수) ~ 5월 8일(금)
장소: 코엑스 1층 Hall A

이런 분들께 추천합니다

AI 서비스의 품질 검증이 필요한 기업
시험성적서 발급 및 기준이 궁금한 담당자
AI 테스트 방법을 실무에 적용하고 싶은 분

AI 기술이 빠르게 확산되는 지금, “잘 만든 AI”보다 “검증된 AI”가 더 중요한 시대입니다.

STA 부스(i13)에서 AI 품질을 검증하는 방법을 직접 확인해보시기 바랍니다.

현장에서 뵙겠습니다.