[2부:적용편] 소프트웨어 테스팅에 AI 활용하기
이전 글 [1부:이해편] 소프트웨어 테스팅에 AI 활용하기에서 소프트웨어 테스팅에 AI를 활용하는 목적과 적용할 수 있는 범위 그리고 AI 활용으로 얻을 수 있는 효과 등에 대해 살펴보았습니다. 이어서 살펴보게 될 2부에서는 테스트 라이프사이클과 테스트 유형별 그리고 예외 케이스 테스트에서 사용할 수 있는 AI 도구와 활용 방법에 대해 알아보겠습니다.
본 글에서 다루는 내용의 목차는 다음과 같습니다.
이 후 3부에서는 AI를 이해하고 실제로 적용하는 과정에서 사용된 개념과 접근 방식을 분석하고 정리하며, 앞으로 AI 활용 성공을 위한 핵심 전략과 AI 시대 소프트웨어 테스팅의 미래 및 AI 시대 QA의 역할과 대비 과제 등을 함께 살펴보도록 하겠습니다.
소프트웨어 테스트에 AI 는 왜 필요한가?
본격적으로 시작하기 앞서, 전통적 소프트웨어 테스트에서 AI 기반 테스트로의 발전이 필요한 이유와 이점이 무엇인지 한번 더 짚어보겠습니다.
AI 기반 테스트는 자연어 처리, 머신 러닝, 데이터 분석 등을 활용하여 테스트 정확도를 높이고 반복적인 작업을 자동화하며 심각한 문제가 발생하기 전에 예측할 수 있도록 지원합니다. 테스트에 AI를 활용함으로써 전통적 소프트웨어 테스트 방식을 개선할 수 있고 다음과 같은 다양한 이점을 얻을 수 있습니다. QA는 테스트 범위, 조직, 참여자 등을 고려하여 AI 활용시 가장 큰 이점을 얻을 수 테스트 영역을 결정하도록 합니다.
테스트 케이스를 자동으로 생성하여 테스트 생성에 필요한 시간을 단축해주고 수동 작업을 감소합니다.
인간이 놓칠 수 있는 다양한 시나리오와 엣지 케이스를 탐색하여 테스트 범위를 넓히고 정확도를 높입니다.
반복적인 수동 작업을 AI가 대체하여 테스트 시간을 단축하고, 테스트 실행을 최적화하여 인적 자원을 효율적으로 활용할 수 있습니다.
인적 오류를 제거함으로 테스트 안정성을 향상시켜 오류를 줄여줍니다.
다양한 환경에서 일관된 테스트 실행이 가능하여 테스트 정확도와 신뢰성이 향상됩니다.
테스트가 필요한 요소를 스스로 감지하여 보다 정확한 테스트 실행을 돕습니다.
버그를 조기에 식별하고 문제 해결을 돕습니다. 이로써 사전에 문제를 예방하여 소프트웨어 품질을 향상할 수 있고 테스트 프로세스를 가속화하여 전체 개발 속도를 높입니다.
회귀, 자동화, 성능, 보안 및 시각적 테스트에 적합합니다. 또 요소 변경시 AI가 테스트 스크립트를 자동으로 업데이트하여 유지 보수 비용을 감소합니다.
AI가 단순 반복 작업을 처리하는 동안, 테스터는 더 복잡하고 창의적인 문제 해결 및 전략 수립에 집중할 수 있게 됩니다.
AI가 개발되고 발전되며 실무에 도입됨으로서 전통적 QA의 역할과 기능 방식의 변화는 더이상 외면할 수 없습니다. 그럼, AI의 도입으로 인해 QA 역할 자체가 사라지게 될까요? 당장은 그렇지 않다고 생각합니다. 얼마나 먼 미래가 될지는 모르겠지만 정말 AI가 인간만이 할 수 있는 역할까지 모든 부분을 데이터화 한다면 모르겠지만 가까운 미래에 QA 역할이 사라질 것이라는 구체적인 증거는 아직은 없습니다. 하지만 QA는 변화하는 기술과 시장에 맞춰 스스로의 역할과 기능을 적응하고 변화해나가야 합니다.
최신 테스트 패러다임은 분명 AI입니다. 얼마나 빠르게 AI 기술을 도입하고 적용하느냐에 따라 QA의 역량과 영향력은 더 강력하고 강화될 수 있습니다. AI는 단순히 새로운 테스트 도구를 도입하는 수준이 아닙니다. 새로운 사고방식을 가지고 QA의 역할과 해야할 일의 본질을 혁신할 것입니다. 또 AI는 소프트웨어를 더욱 빠르고 효율적으로 제공할 수 있도록 역량을 향상시켜 줄 것입니다.
※ AI 테스트가 적합하지 않은 범위
사용자 인터페이스(UI/UX) 직관성 평가, 탐색 테스트, 법률/정책 및 윤리 준수 확인, AI 편향 및 공정성 평가, 일회성 테스트, 자동화 범위가 제한된 프로젝트 등.
테스트 라이프사이클에서 AI 활용 방법
테스트 라이프사이클에서 AI 활용시 개발 단계별 소프트웨어 품질 상승과 개발 속도 향상을 기대할 수 있고, 인간과 AI 간 협업을 통해 단순한 테스트 워크플로우를 넘어 테스트 프로세스의 자동화, 최적화 및 지능화, 테스트 활동(케이스 생성, 유지보수, 테스트 실행, 결과 분석 등) 전반으로 AI 기반 테스트 기술을 통해 품질 혁신을 기대할 수 있습니다.
1. 요구사항 분석 단계
요구사항을 관리하는 이유는 프로젝트의 방향성을 정하고 고객 또는 관계자의 니즈를 정확히 파악하며 이해 관계자가 같은 목표와 범위를 이해하기 위한 중요한 과정입니다. 요구사항 분석을 통해 요구사항이 명확히 파악되면 원하는&품질이 높은 산출물을 얻을 수 있습니다. 반대로 프로젝트 초기에 요구 사항이 잘못되거나 누락 또는 변경되면 개발이 완료된 이후 재작업을 해야할 확률이 높아지고 이로인해 시간, 비용의 낭비로 이어질 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 요구사항을 관리하여 변경을 줄이고 변경할 수 밖에 없는 사항은 빠르게 반영할 수 있어야 리스크를 줄일 수 있습니다.
요구사항 분석에 AI를 활용하면 요구사항 문서, 과거or유사 프로젝트의 데이터, 고객 피드백, 마켓 트렌드 등에서 핵심 내용을 추출하고 분석하여 테스트 요구사항을 식별하고 우선순위를 선정하며 테스트 케이스를 생성할 수 있습니다.
추가로, 어떤 도구(ex. Trace.Space)를 활용하느냐에 따라 요구사항 내 모호한 표현이나 누락된 부분을 찾아낼 수 있고 개선 제안까지 함으로서 관련 작업 시간과 투입되는 리소스를 크게 줄일 수 있습니다. 또 추적성을 확보할 수 있다는 강점도 있어서 요구사항 변경 발생시 영향을 주는 테스트 케이스나 설계 코드를 즉시 파악할 수 있어 리스크를 줄일 수 있습니다.
AI를 활용한 요구사항 관리 방법
요구사항 생성 : 프로젝트의 목표나 관련 내용을 AI에 입력하면 요구사항 및 테스트 케이스를 AI가 자동으로 생성합니다.
데이터 분석 및 정제 : AI는 요구사항 문서, 고객 피드백과 같은 비정형 데이터를 분석하여 핵심 정보(주제, 할일, 우선순위 등)를 추출하고 요약합니다. 또 테스트 데이터를 자동으로 분류하여 레이블링하고 필요한 경우 테스트 케이스 수행을 위한 데이터를 생성합니다.
테스트 범위 선정 : AI는 요구사항의 중요도와 복잡성을 분석하여 가장 중요한 테스트 영역에 우선순위를 부여하고 테스트 범위를 효과적으로 선별할 수 있습니다.
결함 예측 : AI를 활용하여 과거 데이터와 결함 패턴을 식별하고 이를 기반으로 결함 발생 가능성이 높은 부분을 예측하여 테스트 우선순위를 정할 수 있습니다.
테스트 케이스 생성 : 기존에 등록된 요구사항, 사용자 스토리, 유즈 케이스를 기반으로 기능 요구사항을 도출하고 AI가 자동으로 테스트 케이스를 생성합니다. 이때 단순 기능 확인뿐만 아니라 테스트 절차, 기대결과, 사전조건 등 다양한 테스트 조건에 맞는 테스트 케이스를 얻을 수 있습니다.
요구사항 관리를 위한 AI 도구
Trace.Space, ClickUp, JamaSoftware, Fibery, VisureSolutions, Aqua, Tara AI , Gluecharm, ReqSuite® RM, ChatGPT-4o etc.
※ 참고로, 각각의 AI 도구별로 제공되는 기능, 주 사용범위, 제한범위 등의 차이가 있으므로 활용 목적에 맞는 도구를 선별하여 도입할 것을 권장합니다.
AI를 활용한 요구사항 관리 솔루션 중 Trace.Space 화면 예시
2. 설계 단계
AI를 활용한 테스트 설계는 요구사항 문서, 시스템 설계 문서 및 로그, 테스트 데이터 등 품질 검증 대상 시스템의 데이터 분석을 통해 핵심 정보의 중요도와 복잡성을 검출하여 최적의 품질 검증 전략과 계획 수립을 지원하고, 우선순위가 높은 테스트 영역 선정 및 테스트 범위를 선별할 수 있습니다.
단, AI를 활용한 테스트 설계 시 주의할 점은 주어진 데이터의 품질에 따라 AI가 예측한 결과가 어떻게 도출되는지 명확히 알기 어렵고 학습 데이터에 따라 결과가 달라질 수 있다는 것입니다. 이를 방지하기 위해 각 설계 단계별 세부사항을 고려해야 합니다.
테스트 전략 및 계획 수립
AI는 분석된 데이터를 바탕으로 최적의 테스트 전략을 제안하고 테스트 계획을 최적화합니다.
테스트 요구사항 정의: 테스트 설계를 위한 기능적, 비기능적(성능, 보안, 공정성 등) 요구사항을 정의합니다.
테스트 설계: AI는 시스템 관련 문서, 로그, 사용자 행동 데이터 등을 분석하여 테스트 가능한 시나리오를 식별하고 예상치 못한 상황에서의 반응 평가를 위한 경곗값 및 엣지 케이스를 포함한 시나리오를 설계합니다. 이를 통해 최적의 테스트 전략을 제안합니다.
리스크 기반 테스트: AI는 특정 기능의 변경 위험도, 과거 결함 데이터 등을 분석하여 잠재적 위험이 높은 영역을 파악하고 해당 영역에 집중하는 테스트 계획을 수립합니다.
테스트 케이스 최적화: AI는 테스트 케이스의 중복을 제거하고, 효율적인 테스트 경로를 제안하여 테스트 커버리지를 극대화합니다.
※ AI를 활용한 전략 및 계획 수립시 주의할 점
달성해야 할 테스트 목표와 성능 지표(정확도, 속도 등)을 명확히 정의주어야 하며, AI와 시스템 간의 단위/통합/시스템 테스트를 미리 고려해야합니다. 또한 학습하는 데이터를 통해 AI의 결과가 동적으로 변화할 수 있으므로 테스트 전략과 계획도 동적으로 업데이트 될 수 있도록 계획해야 합니다.
● 활용할 수 있는 AI 도구
대부분의 AI 도구가 설계와 구현을 위한 기능이 함께 제공되고 있어 설계 단계에서 활용할 수 있는 AI 도구 정보는 아래 구현단계에서 확인해볼 수 있습니다.
3. 구현 단계
분석한 요구사항과 리스크 요인, 사용자 행동 등을 기반으로 AI는 자동으로 체크리스트나 테스트 케이스를 생성, 단위 테스트를 위한 테스트 코드 생성, 코드 품질 분석을 할 수 있습니다. 또 과거 데이터를 활용하고 잠재된 문제를 예측하여 테스트가 필요한 주요 영역을 파악하고 리스크 기반의 우선순위를 정할 수 있습니다.
AI는 포괄적인 테스트가 가능하도록 테스트 케이스를 빠르게 생성해줍니다. 이를 통해 많은 시간을 절약할 수 있고, 반복적인 작업에서 벗어나 예외 케이스나 탐색적 테스트를 보완하는데 더 집중할 수 있습니다. 따라서 품질 저하 위험을 낮출 수 있고 소프트웨어를 더 빠르게 출시할 수 있습니다. 또한 AI가 가진 소프트웨어 동작의 변화를 감지하는 능력을 활용하여 버그나 이상여부를 빠르게 탐지하여 이를 개선할 수 있고, 예측 분석을 통해 발생할 수 있는 결함이나 문제를 예측하여 문제 발생 전 이를 해결할 수 있습니다.
테스트 케이스 설계 및 생성
테스트 케이스 생성에 활용할 수 있는 AI는 두 가지로 분류할 수 있습니다. 먼저 사용자 스토리나 요구사항 등 문서를 분석하여 테스트 케이스를 생성하는 '자연어 처리 기반 도구'와 UI 및 API 기반으로 사용자의 웹/모바일 애플리케이션의 사용 흐름을 기록하여 이를 바탕으로 코드를 생성하고 테스트 케이스를 도출하는 '자동화 스크립트 생성 도구'로 나눌 수 있습니다. 사용 목적에 맞는 도구를 선별하여 활용할 수 있습니다.
테스트 케이스 생성: 생성형 AI(ex. ChatGPT)와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 코드, 요구사항, 사용자 시나리오, 과거 결함 데이터 등을 기반으로 다양한 조건(긍정적, 부정적, 경계값 등)을 포함한 테스트 케이스를 자동으로 생성합니다.
모델 기반 테스트: AI는 시스템의 모델을 학습하여 가능한 모든 상태와 전이를 탐색하고, 효과적인 테스트 케이스를 자동으로 도출합니다.
단위 테스트 생성: AI는 개발자가 작성한 코드를 분석하여 누락된 단위 테스트를 제안하거나, 테스트 코드를 직접 생성합니다.
코드 품질 분석: AI는 코딩 표준 준수 여부, 잠재적 버그, 보안 취약점 등을 자동으로 검토하여 더 높은 품질의 코드를 유지하도록 돕습니다.
※ 구현 단계에서 AI 활용 시 유의사항
• 테스트 케이스 검토: 원하는 품질 기준을 유지하기 위해 AI가 생성한 테스트 케이스의 유효성을 반드시 사람이 검토하도록 합니다.
• 지표 설정: 테스트 케이스별로 성공/실패 여부를 판단할 수 있는 명확한 지표(정확도, 속도, 재현율 등)를 미리 설정해두어야 합니다.
● 테스트 케이스 생성에 활용할 수 있는 AI 도구
시중에 나와있는 AI 기반 테스트 도구가 매우 많고 다양해서 사용 목적에 맞는 도구를 선별하고 활용할 수 있습니다. 여기서는 그 중 일부만 선별하여 공유합니다.
Tricentis qTest Copilot, Testsigma: 자연어(LLM)를 활용하여 요구사항 문서에서 테스트 케이스를 자동으로 생성.
BrowserStack Test Management: AI 기반으로 테스트 케이스를 빠르게 생성하고 실행 및 자동화할 수 있는 통합 플랫폼. 요구사항 문서, 이미지, 프롬프트 등 다양한 입력 방식이 지원됨.(*이미지 예시)
Autify (Genesis AI): 요구사항 문서, 사용자 스토리 등을 통해 테스트 케이스를 자동으로 생성. 이 AI의 특징은 Playwright 기반으로 테스트 자동화를 지원합니다.
TestingTools.ai: 웹 기반 도구. 사용자 스토리나 요구사항을 기반으로 테스트 케이스를 작성.
PractiTest: 요구사항을 분석하여 테스트 케이스를 생성. AI 에이전트 '스마트폭스(SmartFox)'를 포함함.
aqua cloud: 요구사항, 코드, 또는 사용자 행동을 기반으로 테스트 케이스를 생성.
Testim: UI 및 기능 테스트를 지원하며, AI를 사용해 테스트를 자동으로 생성하고 유지보수.
RTM for Jira: Jira 내 요구사항으로부터 직접 테스트 케이스를 생성.
TestRail: AI를 활용해 테스트를 자동 생성하고, 실행을 추적하며, 결과를 분석.
이 외 TestCraft, TestGrid, Kualitee, Copilot, Gemini, ChatGPT etc.
● 테스트 스크립트 생성에 활용할 수 있는 AI 도구
TestRigor: 자연어 문장으로 테스트 자동화 스크립트 구축. (*이미지 예시)
Apidog: API 테스트 자동화 플랫폼. API 명세서에서 다양한 테스트 시나리오를 자동으로 생성.
Parasoft SOAtest: AI 기반 분석을 통해 API 테스트 스위트를 자동으로 생성.
Keploy: API, 단위 테스트를 위한 AI 기반 테스트 생성 도구.
CodePorting.AI: 단위 테스트를 자동으로 생성.
Mabl: 클라우드 기반 테스트 자동화 도구. 사용자 행동을 분석하여 테스트를 생성, 실행, 유지보수.
Functionize: 자체 복구(Self-healing) 기능을 통해 UI 변경이 발생해도 테스트가 깨지지 않도록 자동으로 조정.
Katalon Studio: 웹, 모바일, API 테스트를 지원하는 AI 기반 테스트 자동화 플랫폼.
Keysight Eggplant Test: AI 및 이미지 기반 테스트를 통해 사용자 경험을 검증하는 엔드투엔드 테스트 솔루션을 제공합니다.
AI 기반 테스트 도구 선택시 고려사항
100% 자동화는 불가능합니다. AI가 생성하는 테스트 케이스는 아직 사람의 검토와 다듬는 과정이 필요합니다.
AI가 테스트 케이스를 생성할 때 입력하는 요구사항 문서나 사용자 스토리 등의 입력 데이터의 품질에 따라 결과물의 품질도 영향을 받습니다. 즉 입력 데이터의 품질이 낮으면 결과품의 품질도 낮아집니다.
AI는 사람이 놓치지 쉬운 엣지 케이스나 복잡한 시나리오를 발견하는데 도움이 됩니다.
AI 도구 선택시 프로젝트 특성(웹, 모바일, API 등)과 크기, 테스트 대상 기능 요소, 테스트 범위 등을 고려하여 요구사항에 맞는 도구를 선택하는 것이 중요합니다.
자동화에 AI 활용시 어떤 영역을 중점적으로 자동화 할 것인지, 코딩 지식의 필요성(노코드/로우코드/개발자가 직접 제어할 수 있는 도구 등), 초기 투자 비용과 유지보수 비용, Jira/Git 등 기존 도구와의 통합 여부 등을 고려합니다.
4. 실행 단계
테스트 실행 단계에서의 AI 테스트는 AI가 가진 기능을 테스트에 어떻게 접목하느냐에 따라 테스트의 효율성과 정확성을 극대화 할 수 있습니다. 이것은 기존의 수동 또는 단순한 기능 자동화를 넘어, 테스트 실행 과정을 자동화하여 테스트의 자율화로 발전하는 단계로 볼 수 있으며 결과 분석에 이르기까지 전반적인 테스트 라이프사이클을 혁신합니다.
이처럼 AI의 도입은 기존의 기능 테스트 중심에서 품질 특성 전반으로 역할이 확장되고 보안, 성능, 안정성, 윤리성, 신뢰성과 같은 다양한 품질 영역을 자동화하고 정량화하려는 시도가 이루어지게되며 이는 곧 품질 검증 범위의 확장으로 연결됩니다. 품질 특성으로의 역할 확장은 개발 라이프사이클에서 테스트 투입 시기와 전략에 대한 변화를 요구합니다. 더 빨리 투입되고 더 일찍 검증하며 더 다양하게 측정하고 더 빠르게 대응하는 전략이 필요한 때입니다.
※ 품질 특성으로 역할 확장시 테스트 커버리지 예시:
기획, 설계 단계에서 아키텍쳐 설계 참여, 프로세스 설계, 코드 리뷰&자동화, 데이터 분석, 보안/성능 강화, 법률•정책•윤리 검증, AI 편향성 검증, 지표 추적 등
테스트 실행 주요 단계별 AI 활용 방법
1) 테스트 환경 준비
AI 기반 테스트에 필요한 환경을 설정하고 준비합니다. AI가 목적에 맞게 활용되기 위해서는 요구를 만족할 수 있을 만큼의 충분한 데이터와 AI가 테스트할 수 있도록 관련 인프라 환경이 확보되어야 합니다.
테스트 데이터 생성: AI는 테스트에 필요한 유효하고 다양한 데이터를 자동으로 생성하며 데이터 기반 테스트를 지원합니다. (*도구 예시 : TestRigor)
테스트 인프라 자동화: AI는 클라우드 환경을 활용해 테스트 실행에 필요한 인프라를 자동으로 배포하고 관리합니다. (*도구 예시 : Mabl)
테스트 프로세스 자동화: AI는 테스트 프로세스 전반을 자동화하여 수동 작업과 오류를 줄여줍니다. (*도구 예시 : Autify)
2) AI 기반 테스트 실행
AI의 지능적 기능이 테스트 실행에 직접적으로 적용됩니다. AI는 테스트 실행 과정을 자동화하여 수천 개의 테스트를 단 몇 분 만에 실행하고 여러 장치와 플랫폼에서 병렬 테스트를 지원함으로서 테스트 시간과 소프트 웨어 출시에 걸리는 시간을 단축합니다. 또 결과 분석에 대한 검증을 강화하여 지속적인 개선을 지원합니다.
테스트 스크립트 자동 실행: AI는 요구사항 문서나 사용자의 실제 행동 패턴을 분석하고 학습하여 테스트 스크립트를 자동으로 생성하고, 작성된 스크립트를 자동으로 실행하여 테스트를 수행합니다. 이때 중복된 테스트를 자동으로 식별하고 불필요한 실행을 제거합니다. (*도구 예시 : Testim)
결함 예측 및 우선순위 지정: AI는 과거 버그/테스트 데이터와 코드 변경 내역을 분석하여 결함이 발생할 가능성이 높은 부분을 예측하고, 결함의 심각도를 예측하여 테스트 우선순위를 지정하고 테스트 실행 속도를 높입니다. 또 필요시엔 필수 테스트만 실행하여 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다. (*도구 예시 : Kualitee)
병렬 테스트 실행: AI는 테스트를 여러 환경에서 동시에 병렬로 실행하여 전체 테스트 시간을 단축합니다.(*도구 예시 : BrowserStack)
유지보수(Self-Healing): UI나 구조 변경 시, AI가 제공하는 Self-Healing 기능이 이를 스스로 감지하고 자동으로 테스트 스크립트를 수정하여 테스트를 이어가며 테스트 실패를 방지합니다. (*도구 예시 : Functionize)
로그 및 지표 분석: AI는 테스트가 실행되는 동안 또는 테스트가 완료된 이후에도 결과를 실시간으로 모니터링하고 이상 징후를 감지합니다. AI는 로그 파일과 성능 지표를 분석하여 잠재적인 문제를 식별하고, 발생한 버그의 성질과 심각성을 파악하여 해결해야 할 문제의 우선순위를 결정합니다. AI가 제공하는 결함 통계는 집중적으로 검증해야할 요소를 선별하는데 도움을 줍니다. 또 AI는 결함의 원인을 분석하여 패턴을 도출하고 이를 통해 반복되는 문제를 파악하여 해결 방법을 찾을 수 있습니다. 이처럼 결함 분석에서 AI를 활용하고 자동화함으로서 QA 업무의 효율성을 개선할 수 있습니다. (*도구 예시 : TestCraft)
Testim의 테스트 자동 실행 화면 예시3) 결과 분석 및 최적화
AI는 방대한 테스트 결과를 분석하여 맥락을 이해하고 도출된 결과가 의도와 맞는지 판단하여 인사이트를 제공합니다. 결과 검증 중 이상 징후가 발견되면 로그, 코드 변경 사항, 실행 환경 등을 종합적으로 분석하고 결함의 패턴을 식별하여 근본 원인을 파악하고 해결하는데 도움을 줍니다. 또한 테스트 결과 분석을 통해 얻은 인사이트는 다음 테스트 주기를 최적화하는데 사용할 수 있습니다.
결과 보고서 자동 생성: AI는 테스트 결과를 요약하고 분석하여 보고서를 자동으로 생성합니다. 이를 통해 product의 전반적인 품질 상태를 빠르게 확인할 수 있어 누락 및 추가 집중이 필요한 영역에 대한 지원을 신속하게 진행할 수 있습니다. (*도구 예시 : Perfecto)
이상 감지: AI는 정상적인 동작 패턴에서 벗어난 예상치 못한 결과를 감지하여 분석합니다. 이러한 분석은 탐색적 테스트에 활용하여 기존 테스트에서 놓쳤던 결함을 효과적으로 찾아내는데 사용할 수 있습니다.
테스트 우선순위 최적화: AI는 결과 분석을 통해 코드 변경 빈도나 결함 발생 가능성이 높은 영역을 파악하여 테스트 우선순위를 자동으로 조정합니다. (*도구 예시 : Sauce Labs)
지속적인 개선 및 학습: AI는 테스트 데이터와 결과 학습을 통해 테스트 프로세스를 개선하고 테스트의 정확성과 효율성을 더욱 향상시킵니다. 또 테스트 실행 중에도 데이터를 분석하여 가장 효과적인 테스트를 파악하고 테스트를 지속적으로 최적화합니다. (*도구 예시 : Katalon Studio)
Perfecto가 제공하는 테스트 결과 및 분석 화면 예시● 테스트 유지보수 및 실행에 활용할 수 있는 AI 도구
Testim: AI 기반의 자동화된 UI 및 기능 테스트를 지원하며, AI를 사용해 테스트를 자동으로 생성하고 유지보수합니다. 테스트 스크립트를 유지 관리하는 번거로움 없이 테스트 자동화를 원하는 경우에 적합합니다. Testim의 AI 엔진은 테스트 실행을 학습하여 테스트의 안정성 및 신뢰성을 개선합니다.
Mabl: 클라우드 기반의 스크립트 없는 테스트 자동화 도구로, AI를 활용해 사용자 행동을 분석하고 테스트를 생성, 실행, 유지보수합니다. 이를 통해 문제를 자동으로 식별하고 해결하여 팀이 프로덕션에 도달하기 전에 버그를 잡도록 돕습니다. Mabl의 AI 기능은 성능 테스트에도 확장되어 애플리케이션이 부하를 잘 소화하도록 보장합니다.
Functionize: AI 기반의 테스트 생성 및 유지 관리, 크로스 브라우저 및 크로스 플랫폼 테스트를 지원합니다. 자체 복구(Self-healing) 기능을 통해 UI 변경이 발생해도 테스트가 깨지지 않도록 자동으로 조정합니다. Functionize는 웹, 모바일 및 API 테스트를 포함하여 광범위한 애플리케이션을 지원합니다.
TestCraft: AI를 사용하여 테스트 생성 및 유지 관리를 최적화하는 테스트 자동화 플랫폼입니다. 실시간 모니터링과 보고를 지원합니다. TestCraft의 AI 엔진은 UI의 변화에 강하고 안정적인 테스트를 구축하는 데 도움을 줍니다.
Perfecto: 모바일 및 웹 애플리케이션 중심의 AI 기반 테스트 도구로 광범위한 장치 및 브라우저에서 지속적으로 테스트할 수 있는 클라우드 기반 플랫폼을 제공합니다. Perfecto의 AI 기능은 테스트의 불안정성을 식별하고 테스트 안정성을 향상시킵니다.
Sauce Labs: 웹 및 모바일 애플리케이션에 대한 포괄적인 테스트 커버리지를 제공하는 클라우드 기반 테스트 플랫폼입니다. AI를 활용하여 테스트 실행 및 분석을 최적화하여 문제를 더 빨리 식별할 수 있도록 돕습니다. Sauce Labs는 실시간 분석도 제공하여 테스트 프로세스를 모니터링 및 개선하기 쉽게 만듭니다.
Katalon Studio: 웹, 모바일, API 테스트를 지원하는 종합 AI 기반 테스트 자동화 플랫폼입니다. Katalon Studio는 AI를 활용하여 테스트 생성, 실행 및 유지 관리의 효율성을 강화하여 테스트가 견고하고 신뢰할 수 있도록 합니다.
BrowserStack: 웹 및 모바일 애플리케이션을 테스트할 수 있는 클라우드 기반 테스트 플랫폼입니다. AI를 통합하여 테스트 실행을 최적화하고 실행 가능한 통찰력을 제공하여 문제를 더 빨리 식별하고 해결할 수 있도록 합니다. BrowserStack은 특히 크로스 브라우저 및 크로스 디바이스 호환성을 보장합니다.
TestRigor: 테스트 데이터를 생성하고 관리할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 코드가 필요 없는 자연어 기반 명령과 변수, 데이터 세트를 활용하여 테스트 데이터를 생성할 수 있습니다.
Autify : 요구사항 문서, 사용자 스토리 등을 통해 테스트 케이스를 자동으로 생성. 이 AI의 특징은 Playwright 기반으로 테스트 자동화를 지원합니다.
Kualitee: 전통적인 테스트 방식에 AI를 접목하여 결함 예측 및 테스트 케이스 우선순위 지정을 위한 AI 기반 통찰력을 제공합니다.
Requs AI Predict: 세계 최대 규모의 소프트웨어 결함 데이터베이스를 활용하여 가장 중요한 결함을 예측하고 우선순위를 지정합니다. 테스트 계획이 위험도가 가장 높은 영역에 집중될 수 있도록 지원하며, 기술 부채, 출시 일정, 고객 만족도와 관련된 위험을 식별합니다.
Visure Solutions: 머신러닝과 예측 분석을 사용하여 결함을 더 빠르게 감지하고 해결할 수 있도록 돕습니다. 결함을 자동으로 분류하고 우선순위를 지정하여 영향력이 큰 문제를 먼저 해결하도록 지원합니다.
5. 배포 및 운영 단계
소프트웨어의 배포 및 운영 단계에서 AI는 자동화를 통해 배포 주기를 단축하고 수동 작업을 줄임으로서 효율성을 향상시킵니다. 또 운영 중에 발생될 가능성이 높은 잠재적 문제를 사전에 예측하고 예방함으로서 시스템의 안정성을 높이고 신뢰성을 증대합니다. 이를 통해 리소스가 최적화되고 문제 해결의 자동화를 통해 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 이러한 AI의 활용은 개발자와 QA가 복잡한 문제에 더 집중할 수 있도록 지원하며, 전반적인 소프트웨어 개발 수명 주기의 효율성과 신뢰성을 높여줍니다.
배포 및 운영 단계 주요 활동에서 AI를 활용하는 방법
1) 배포 단계에서 AI 활용
AI는 코드가 프로덕션 환경에 안정적으로 릴리스되도록 돕습니다. 배포 시 AI를 활용하면 DevOps 파이프라인의 속도, 효율성, 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다. AI는 단순한 자동화를 넘어 예측 분석 및 지능형 의사 결정을 가능하게 하여 배포 프로세스를 최적화합니다. 활용할 수 있는 주요 분야는 다음과 같습니다.
배포 자동화 및 최적화: AI는 CI/CD(지속적 통합 및 배포) 파이프라인에 통합되어 빌드, 테스트, 프로덕션 환경으로의 배포 과정을 자동화하고 최적화하여 더 빠르고 효율적인 배포를 가능하게 합니다. 또한 파이프라인 내 병목 현상을 식별하여 개선을 권장합니다. AI는 릴리즈 관리를 통해 성능 지표, 코드 상태, 품질 검증 결과, 사용자 피드백 등을 분석하여 최적의 배포 시기나 배포 전략을 제안합니다. (*도구 예시 : GitHub Actions)
위험 평가 및 예측 분석: AI는 배포 전 과거 데이터와 코드 변경 내역 등을 분석하여 잠재된 배포 실패와 같은 위험 요소를 예측하고 문제 발생시 신속한 대처가 가능하도록 사전 예방 조치를 지원합니다. (예: 배포 실패 시 롤백 절차를 계획하여 리스크를 최소화) (*도구 예시 : Visure Requirements ALM Platform)
● 배포 단계에서 활용할 수 있는 AI 도구
GitHub Actions: AI는 코드 변경 사항이 자동으로 테스트되고 배포되도록 돕습니다.
Devin AI: 코드 작성, 디버깅, 배포 등 복잡한 코딩 워크플로 전체를 자동화할 수 있는 자율형 소프트웨어 엔지니어.
Vertex AI, Agent Builder: 개발, 배포 및 운영을 위한 통합된 MLOps 플랫폼을 제공하여 전체 파이프라인을 간소화합니다.
Visure Requirements ALM Platform: 예측 분석, 실시간 추적성, 자동화된 위험 평가 기능을 제공합니다. 잠재적 위험을 실시간으로 식별하고 평가할 수 있습니다.
Microsoft Azure Machine Learning / Google Cloud (Cloud Hub): AI 기반 분석을 제공하며, 클라우드 리소스 및 애플리케이션 상태를 중앙 집중식으로 관리하고 배포 위험을 분석할 수 있습니다.
2) 운영 단계에서 AI 활용
AI는 실제 사용자 환경 운영 중 발생하는 문제를 사전에 감지하고 해결하며, 시스템 성능을 지속적으로 관리합니다. 시스템 운영에 활용할 수 있는 AI는 운영 프로세스를 자동화하고 최적화하는데 중점을 둡니다. 활용할 수 있는 주요 분야는 다음과 같습니다.
모니터링 및 예측: 배포 후 AI는 운영 중 인프라 및 데이터(로그, 지표, 성능 등)를 실시간으로 수집 및 분석하여 비정상적인 동작이나 패턴, 이상 징후를 탐지합니다. 이를 통해 실 사용자 환경에서 발생 가능한 시스템 장애, 성능 저하 등 잠재적 장애를 예측하여 선제적 대응을 가능하게 합니다. 또 문제 발생 시 근본 원인을 파악하는데 도움을 주며 테스트하는데 활용할 수 있습니다. (*도구 예시 : Evidently AI)
운영 자동화 및 최적화: AIOps 플랫폼(예: AppDynamics, Datadog) 활용 시, 서비스 관리 및 운영 워크플로우를 자동화하고 간소화 할 수 있습니다. 또한, AI는 운영 중 감지된 문제에 대한 해결책을 제안하거나 자동으로 수정 조치하여 시스템의 다운 시간을 최소화하며, 수요에 따라 리소스를 동적으로 할당하여 효율적 운영을 보장하고 비용을 절감합니다. (*도구 예시 : IBM AIOps)
지속적 개선: AI는 시스템을 지속적으로 모니터링하여 성능 저하, 이상 징후가 감지될 경우 데이터 수집, 재학습, 그리고 재배포를 자동으로 수행하여 시스템을 최신화합니다. 이를 통해 배포된 소프트웨어의 안정적 운영을 보장하고 향후 개선 사항에 대한 피드백을 제공할 수 있습니다. (*도구 예시 : Splunk)
● 운영 단계에서 활용할 수 있는 AI 도구
Evidently AI: 배포 후 성능 저하, 데이터 드리프트, 이상 징후 등을 감지하고 모니터링합니다.
AIOps 플랫폼 (예: AppDynamics, Datadog, AWS, IBM 등): IT 인프라 최적화 및 운영 중 성능 모니터링, 워크로드 스케줄링, 이상 징후 탐지 등을 지원하고 운영 단순화와 효율성 개선을 제공합니다.
Splunk, Sumo Logic 등: 로그 및 데이터를 실시간으로 모니터링하고 수집, 분석을 통해 인사이트를 제공하고 운영을 지원합니다.
Evidently AI의 성능 추적 및 운영 모니터링 화면 예시테스트 유형별 AI 활용 방법
(화이트박스+블랙박스)
소프트웨어 테스트 시 product의 구조, 요소, 기능 등을 고려하여 테스트 기법(기능, 성능, 보안 등)을 선택하고 검증 작업에 적합한 도구를 사용하는 것처럼, AI를 활용한 소프트웨어 테스트도 테스트 유형별로 나뉘며 각 유형의 요구에 맞는 과제를 해결하기 위한 활용 방안을 마련할 수 있습니다. AI 활용은 소프트웨어 테스트 수명 주기 전반에 걸쳐 지능형 자동화와 분석을 제공받을 수 있으며 이를통해 테스트의 속도와 품질을 동시에 향상시킬 수 있습니다.
시작하기앞서, 이 장에서 살펴볼 테스트 유형은 전통적 테스트 유형과 동일하며 AI가 테스트 유형의 목적, 방법론, 그리고 도움을 줄 수 있는 정도에 따라 AI 도구를 활용한 테스트 방법에 초점을 두고 내용을 작성하였습니다.
주요 테스트 유형별 AI 활용 방안과 테스트 방법은 다음과 같습니다.
단위 테스트 (Unit Testing)
단위 테스트는 product의 개별 구성 요소 또는 기능에 초점을 맞춥니다. 단위 테스트에서 AI는, AI 기반 코딩 도구나 LLM(대규모 언어 모델)을 활용하여 테스트 할 범위의 코드 분석을 통해 규칙에 맞춰 테스트 케이스(코드)를 자동으로 생성하고 테스트 실행을 자동화하여 기능이 예상대로 작동하는지 테스트합니다.
단위 테스트에서의 AI 활용은 문제를 조기에 파악하고 추후 더 큰 문제로 이어지는 것을 방지하는데 도움이 될 수 있고, 또 개발자가 수동으로 작성하는 시간을 절약하여 개발 생산성을 높이고 테스트 커버리지를 개선하는데 도움을 주며, 초기 개발 단계에서 오류를 수정하여 소프트웨어 품질을 향상시키는데 도움을 줄 수 있습니다.
단위 테스트에서의 AI 활용 장점
자동화 및 생산성 향상: AI가 테스트 케이스(코드) 생성 및 실행을 자동화하여 개발자가 핵심 로직에 집중할 수 있도록 돕습니다.
코드 품질 향상: 반복적인 테스트 작업을 AI가 대신 수행함으로써 사람의 실수를 줄이고, 더 포괄적인 테스트가 가능하게 합니다.
시간 및 비용 절감: 자동화된 테스트는 수동 테스트에 비해 시간과 비용이 절약되고 더 빠른 제품 출시를 가능하게 합니다.
단위 테스트에 AI를 활용하는 방법
테스트 케이스(코드) 생성: AI는 개발자가 제시한 규칙, 코딩 표준 준수, 비즈니스 로직, 요구사항 등을 기반으로 코드를 분석하여 단위 테스트를 위한 테스트 코드를 생성합니다. (*도구 예시 : Keploy)
의존성 분석: AI가 테스트 대상 코드의 의존성을 분석하여 관련된 클래스와 함수까지 자동으로 파악해 테스트 케이스 생성 범위를 넓힐 수 있습니다. (*도구 예시 : Qodo)
컨텍스트 기반 테스트: LLM(거대 언어 모델)과 컨텍스트 정보의 결합으로 정확도를 높여, 실시간으로 버그를 탐지하고 코드를 생성하는 데 활용할 수 있습니다. (*도구 예시 : GitHub Copilot)
● 단위 테스트에서 활용할 수 있는 AI 도구
GitHub Copilot: 코드의 컨텍스트를 분석하여 단위 테스트 코드 작성을 제안하거나 자동 생성합니다.
JetBrains AI Assistant: 코드 세그먼트와 컨텍스트를 분석하여 특정 클래스나 메소드에 대한 단위 테스트 코드 생성, 버그 진단, 코드 품질 향상을 지원합니다.
Keploy: AI 기반 테스트 케이스 생성기로, 실제 애플리케이션 동작을 기록하고 사용자 상호 작용을 기반으로 단위 및 통합 테스트 케이스를 생성합니다. 코드 변경 없이 의존성을 포함한 테스트를 자동화할 수 있습니다.
Qodo: 코드 품질 플랫폼으로, 의존성 및 관계를 읽어들여 이를 기반으로 코드 및 테스트를 생성합니다. 코드베이스의 컨벤션과 아키텍처를 이해하여 코드 무결성과 테스트 커버리지를 높이며 코드 리뷰 프로세스를 단순화하도록 돕습니다.
Parasoft Jtest: 정적 코드 분석, 자동화된 단위 테스트 생성, 실시간 테스트 영향 분석을 결합한 Java 테스트 솔루션입니다. IDE 내에서 의존성 분석 및 테스트를 수행할 수 있습니다.
Testomat.io: AI 기반 단위 테스트 관리 및 오케스트레이션 도구로, 테스트 종속성을 추적하고 관리합니다.
통합 테스트 (Integration Testing)
통합 테스트에서 AI 역할은, 여러 구성 요소 간의 상호 작용 및 데이터 흐름을 분석하여 통합 테스트 시나리오를 설계하고 복잡한 API 연동 테스트를 자동화할 수 있습니다. 이로 인해 모듈 간 상호작용 오류를 조기에 발견할 수 있고 테스트 자동화를 통해 테스트 실행 속도와 신뢰성을 높일 수 있습니다.
이처럼 AI 활용은 테스트 케이스 작성 및 실행 시간과 노력을 절감하여 테스트의 효율성과 정확성을 향상시킴으로서 전통적인 메뉴얼 기반 테스트의 한계를 극복할 수 있으며, 또 AI가 동적으로 학습하고 적응함으로써 복잡한 시스템의 통합을 효과적으로 검증할 수 있도록 돕습니다. 덕분에 테스터는 테스트 설계 및 탐색적 테스트와 같은 전략적인 작업에 더 집중할 수 있습니다.
통합 테스트에서의 AI 활용 장점
효율성 및 속도 향상: 반복적인 작업을 자동화하고 테스트 주기를 단축시켜 소프트웨어 출시 속도를 높입니다.
정확도 증대: AI의 학습 능력은 사람이 놓치기 쉬운 오류를 정확하게 찾아내어 전반적인 제품 품질을 개선합니다.
비용 절감: 수동 테스트에 필요한 시간과 인력을 줄여 비용 효율성을 높입니다.
통합 테스트에 AI를 활용하는 방법
지능형 테스트 케이스 생성: AI는 사용자 행동 패턴과 데이터를 분석하여 수동으로 놓칠 수 있는 다양한 시나리오를 더 포괄하고, 실제와 유사한 테스트 케이스를 자동으로 생성합니다. (*도구 예시 : Testsigma)
테스트 자동화 및 실행: AI는 테스트 기록, 실행, 결과 분석 등 전반적인 과정을 자동화하여 테스트 주기를 단축시킬 수 있으며, CI/CD 파이프라인에 통합 시 지속적인 테스팅이 가능합니다. (*도구 예시 : Autify)
이상 감지 및 결함 예측: AI는 테스트 중 발생하는 이상 현상이나 잠재적 오류를 학습하고 식별하여, 사람이 간과할 수 있는 결함을 조기에 발견하도록 돕습니다. (*도구 예시 : Katalon Studio)
테스트 커버리지 분석 및 최적화: AI는 테스트 커버리지 데이터를 분석하여 테스트가 부족한 영역을 식별하고, 불필요하거나 반복적인 테스트를 제거하여 테스트 효율성을 높입니다. (*도구 예시 : Qodo Cover)
데이터 기반 테스트: AI는 실제 운영 환경의 데이터에서 유용한 정보를 추출하여 테스트에 활용함으로써, 실제 사용 조건에 가까운 유효성 검사를 수행할 수 있습니다. (*도구 예시 : Tricentis Tosca)
● 통합 테스트에서 활용할 수 있는 AI 도구
Autify: 요구사항 문서, 사용자 스토리 등을 통해 테스트 케이스를 자동으로 생성. 이 AI의 특징은 Playwright 기반으로 테스트 자동화를 지원합니다.
Testsigma: 자연어(LLM)를 활용하여 요구사항 문서에서 테스트 케이스를 자동으로 생성합니다.
Tricentis Tosca: 소프트웨어 애플리케이션의 엔드 투 엔드 테스트를 자동화합니다.
Katalon Studio: 웹, 모바일, API 테스트를 지원하는 AI 기반 올인원 테스트 자동화 플랫폼입니다. AI를 활용하여 테스트 생성, 실행 및 유지 보수 기능을 제공합니다.
ReadyAPI: API의 기능, 보안 및 성능 테스트를 위한 플랫폼입니다. 특히 API 및 백엔드 시스템 간의 통합 테스트에 효과적이며, AI 기능을 통해 테스트 프로세스를 최적화합니다.
Tricentis: AI 기반 테스트 자동화 플랫폼으로, 리스크 기반 테스트 최적화 및 자율 테스트 생성 기능을 통해 통합 테스트의 효율성을 높입니다.
TestComplete: 데스크톱, 웹, 모바일 애플리케이션 전반에 걸친 자동화된 통합 테스트를 지원합니다.
Mabl: 머신러닝 기반의 테스트 자동화 플랫폼으로, 테스트 생성부터 실행, 유지 보수까지 전반적인 과정에 AI를 통합하여 자가 치유(self-healing) 테스트 및 지능형 분석을 제공합니다.
Qodo Cover: AI 기반 테스트 커버리지 자동화 도구로, 코드 품질을 향상시키고 커버리지를 개선하는 데 중점을 둡니다. CI/CD 파이프라인과 통합되며 지능형 테스트 생성을 지원합니다.
시스템 테스트 (System Testing)
AI를 활용한 시스템 테스트는 시스템 전체의 안정성을 종합적으로 검증할 수 있고 시스템 테스트의 다양한 단계에서 활용할 수 있습니다. 또 AI는 테스트 프로세스의 효율성과 정확성을 높이며 테스트 범위와 속도를 개선할 수 있습니다. 시스템 테스트에서 AI는 필수적인 기술로 자리매김 하고 있으며 이를 통해 더 높은 품질의 소프트웨어를 더 빠르게 출시할 수 있습니다.
시스템 테스트에서의 AI 활용 장점
생산성 및 효율성 향상: 반복적인 작업을 자동화하고 개발 주기를 단축시킵니다.
정확성 및 품질 개선: 사람의 실수를 줄이고, 사람이 간과하기 쉬운 복잡한 버그를 탐지합니다.
테스트 범위 확장: 가능한 모든 경로와 다양한 시나리오를 확인하여 테스트 범위를 넓힙니다.
통찰력 제공: 데이터 분석을 통해 시스템 품질에 대한 통찰력을 제공합니다.
시스템 테스트에 AI를 활용하는 방법
테스트 케이스 생성 및 최적화: AI는 요구사항 문서, 사용자 행동 패턴, 코드 및 변경 사항, 기존 데이터를 분석하여 포괄적인 테스트 시나리오와 엣지 케이스를 자동으로 생성할 수 있고, 테스트 커버리지를 극대화하는 최적의 테스트 케이스를 생성합니다. (*도구 예시 : Autify)
결함 예측 및 분석: 과거 결함 데이터, 로그 데이터, 시스템 성능 지표 등을 분석하고 학습한 AI는 시스템의 취약한 부분을 예측하여 결함이 발생하기 쉬운 범위를 사전에 식별할 수 있습니다. 또한 테스트 실행 결과에서 이상 패턴을 탐지해 잠재적 문제를 예측합니다. (*도구 예시 : Katalon Studio)
테스트 실행 및 자동화: AI는 테스트 실행 및 결과 분석과 같은 반복적인 작업을 자동화하여 수동 작업을 줄입니다. 특히 변경에 따라 테스트 스크립트를 자동으로 업데이트하는 등 유지보수 비용을 절감합니다. (*도구 예시 : Applitools)
성능 및 부하 테스트 최적화: AI는 시스템 부하 패턴을 학습하여 실제 사용자 환경과 유사한 부하 테스트 시나리오를 생성하고 최적화할 수 있습니다. (*도구 예시 : TestComplete)
● 시스템 테스트에서 활용할 수 있는 AI 도구
Autify: 요구사항 문서, 사용자 스토리 등을 통해 테스트 케이스를 자동으로 생성. 이 AI의 특징은 Playwright 기반으로 테스트 자동화를 지원합니다.
Katalon Studio: 웹, 모바일, API 테스트를 지원하는 AI 기반 올인원 테스트 자동화 플랫폼입니다. AI를 활용하여 테스트 생성, 실행 및 유지 보수 기능을 제공합니다.
Tricentis: AI 기반 테스트 자동화 플랫폼으로, 전반적인 품질 엔지니어링 솔루션을 제공합니다.
Applitools: 소프트웨어 애플리케이션의 엔드 투 엔드 테스트를 자동화합니다.
TestRigor: 테스트 데이터를 생성하고 관리할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 코드가 필요 없는 자연어 기반 명령과 변수, 데이터 세트를 활용하여 테스트 데이터를 생성할 수 있습니다.
LoadNinja: 웹 애플리케이션의 성능 및 트래픽 처리 능력을 분석하고 성능 병목 지점을 찾아냅니다.
Functionize: AI를 활용하여 애플리케이션 성능 테스트를 자동화하는 데 특화된 도구입니다.
TestComplete: AI 기반 자가 치유 기능과 함께 코드 없이도 자동화 테스트를 캡처할 수 있는 강력한 성능 및 부하 테스트 기능을 제공합니다
인수 테스트 (Acceptancd Testing)
인수 테스트는 실제 사용자의 비즈니스 요구사항에 기반하여 요구에 충족하는지 여부를 확인하기 위해 테스트 시나리오를 생성하거나 검증합니다. 이 과정에서 AI는 테스트 케이스 생성 및 실행, 자동화, 결과 분석 등 인수 테스트 프로세스의 다양한 단계에서 활용될 수 있으며 AI 활용으로 효율성, 정확성, 커버리지를 향상시키고 최종 사용자의 요구사항을 더 빠르고 정확하게 검증할 수 있습니다. 또한 AI 기반 시각적 검증 시스템 사용 시 최종 사용자의 관점에서 UI/UX가 기대한 대로 작동하는지 확인할 수 있습니다.
이처럼 인수 테스트에서의 AI 활용은 테스트 과정을 효율적이고 빠르며 더 신뢰할 수 있게하여 소프트웨어 품질을 보장하고, 비개발자(비즈니스 분석가, 최종 사용자 등)도 테스트 프로세스에 쉽게 참여할 수 있도록 하며, 사용자의 만족도와 비즈니스 요구사항을 충족하는지 보다 효과적으로 확인할 수 있습니다. 하지만 여전히 최종 사용자의 실제 경험과 만족도를 완벽하게 대체할 수는 없으므로 인간 테스터와의 협력이 중요합니다.
인수 테스트에서의 AI 활용 장점
테스트 커버리지 확대: AI는 소프트웨어 구성 요소를 분석하여 기존 수동 테스트로는 식별하기 어려운 테스트 격차와 잠재적 오류를 찾아냅니다. 이를 통해 테스트 범위를 더 크게 확대할 수 있습니다.
정확성 및 신뢰성: AI는 일관된 테스트 실행을 보장하여 인적 오류 가능성을 줄여주고, 예측 분석을 통해 결함을 사전에 관리할 수 있습니다.
리소스 최적화 및 비용 절감: AI가 복잡하고 반복적인 테스트 작업을 자동화하므로, 테스터는 비즈니스 관점의 분석이나 탐색적 테스팅과 같은 활동에 더 집중할 수 있습니다. 이는 리소스 활용도를 높이고 전반적인 비용을 절감시킵니다.
데이터 기반 의사결정 지원: AI는 사용자 행동 및 피드백을 분석하여 소프트웨어 기능과 사용자 경험 개선을 위한 데이터 기반 통찰력과 권장 사항을 제공할 수 있습니다.
인수 테스트에 AI를 활용하는 방법
테스트 케이스 생성 및 최적화: AI를 활용하여 요구사항 문서, 사용자 스토리, 과거 결함 데이터, 코드 패턴을 분석하고 이를 기반으로 테스트 케이스를 자동으로 생성합니다. 또 머신러닝 알고리즘을 통해 가장 효율적인 테스트 경로를 제안하고 불필요한 테스트를 제거하여 최적의 테스트 스위트를 제공합니다. (*도구 예시 : Katalon Studio)
테스트 실행 자동화 및 유지 관리: AI는 반복적인 테스트 실행을 자동화하여 수동 작업의 필요성을 줄이고 인간의 개입 없이도 빠르고 일관된 결과를 제공하며 테스트 속도를 가속화합니다. 또 AI가 테스트 스크립트를 스스로 학습하고 유지 관리하여 코드 변경 시 발생하는 테스트 실패를 분석하고 수정합니다. (*도구 예시 : Tricentis Tosca)
데이터 분석 및 결함 예측: AI는 방대한 테스트 데이터를 분석하고 과거 결함 데이터를 학습하여 잠재적인 결함 발생 가능성이 높은 영역이나 취약점을 예측하고, 테스트 범위를 최적화하는 데 도움을 주어 테스터가 집중적인 테스트를 수행할 수 있도록 돕습니다. (*도구 예시 : Applitools)
시각적 테스트 자동화: AI는 애플리케이션의 UI 변경 사항을 시각적으로 감지하고 시각적 테스트를 자동화할 수 있습니다. 이는 다양한 기기와 화면 크기에 대한 호환성을 검증하는 데 유용합니다. (*도구 예시 : TestComplete)
● 인수 테스트에서 활용할 수 있는 AI 도구
Tricentis Tosca: 엔드 투 엔드 테스트 자동화 및 AI 기반 품질 엔지니어링 솔루션을 제공합니다.
TestComplete: AI 기반 객체 인식 및 시각적 테스트 기능을 제공합니다.
Applitools: 소프트웨어 애플리케이션의 엔드 투 엔드 테스트를 자동화하고, AI 기반 시각적(Visual Validation)테스트에 특화된 도구로 UI/UX 결함을 자동으로 감지합니다. 또한 시각적 테스팅을 통해 레이아웃 문제를 식별하고 테스트 유지 관리를 간소화합니다.
Katalon Studio: 웹, 모바일, API 테스트를 지원하는 AI 기반 올인원 테스트 자동화 플랫폼입니다. AI를 활용하여 테스트 생성, 실행 및 유지 보수 기능을 제공합니다.
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.
테스트 사례 참고 : AI로 자동화된 UI 테스트, AI를 활용한 API관리 자동화, 생성형 AI를 활용한 소프트웨어 테스트 자동화
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.
● 자동화 테스트에서 활용할 수 있는 AI 도구
Autify: UI 테스트 자동화를 위한 플랫폼으로, 웹사이트 URL 입력만으로 테스트를 기록하고, 자연어 또는 수동 조작을 통해 테스트 시나리오를 생성하며 필요한 경우 코드로 조정할 수 있도록 돕습니다. 또 AI 기반 테스트 제안 기능을 제공합니다.
Testim: 생성형 AI 기반으로 웹, 모바일 등 다양한 환경의 테스트 자동화를 지원합니다. ML 기반 로케이터(locator)를 사용하여 테스트의 불안정성을 줄이고 테스트 생성 및 유지 보수를 단순화합니다.
SyncETA: AI와 코드리스 기능을 통해 테스트 자동화 및 실패 원인 분석을 돕습니다.
Applitools: 시각적 테스트(Visual Testing)에 특화된 AI 도구로, AI를 사용하여 UI 변경 사항을 지능적으로 비교하고 시각적 버그를 감지합니다.
Katalon Studio: 웹, 모바일, API 테스트를 지원하는 포괄적인 플랫폼으로, AI 기반 테스트 생성 및 분석 기능을 포함하고 있습니다.
mabl: 머신러닝(ML)을 활용하여 테스트 유지 보수 필요성을 줄이고, 테스트 결과에서 패턴을 학습하여 이상 징후를 탐지할 수 있습니다.
ACCELQ: 코드가 필요 없는(codeless) 자동화 플랫폼으로, 제너레이티브 AI를 활용하여 테스트 케이스와 데이터를 자동으로 생성합니다. 애플리케이션 변경 시 테스트를 자동으로 조정하는 자가 치유 기능이 특징입니다.
LambdaTest: 자연어를 사용하여 종단 간(end-to-end) 테스트를 작성, 관리 및 디버깅할 수 있습니다.
BrowserStack: 3,000개 이상의 기기 및 브라우저 조합에서 크로스 플랫폼 테스트를 지원하며, AI 기반 근본 원인 분석을 제공합니다.
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.
테스트 사례 참고 : Netflix-원활한 스트리밍을 위한 AI 기반 이상 감지, Spotify-글로벌 도달을 위한 실시간 성과 모니터링, GitLab-DevOps에서의 AI 기반 지속적 테스트.
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)
● 성능 테스트에서 활용할 수 있는 AI 도구
Neoload: AI 기반의 성능 테스트 자동화 도구로 동적으로 변화하는 조건을 수용할 수 있도록 설계된 도구입니다. 대규모 시스템 테스트에 적합하며 다양한 시나리오에서 애플리케이션 성능을 평가하는 데 도움을 줍니다. 또 머신러닝 및 예측 분석을 통합하여 더 빠르고 정확한 결과를 제공합니다.
Parasoft: AI 기반 기능을 통해 API 및 비기능 테스트를 자동화하고 테스트 프로세스를 효율화하는데 기여합니다.
Mabl: AI 기반 엔드투엔드 테스트 및 성능 테스트/모니터링 기능을 제공합니다. 문제를 자동으로 식별하고 해결하며, 애플리케이션이 부하를 잘 견디는지 확인할 수 있습니다.
Tricentis: 지속적인 테스트 플랫폼을 제공하며, AI 기반의 기능 테스트 도구를 활용하여 테스트 범위를 최적화하고 유지 관리를 줄여줍니다.
LoadRunner: 성능 테스트 도구로, 최근 AI 기능을 통합하여 테스트 스크립트 작성 및 유지 관리를 지원합니다.
WebLOAD: AI 기반 분석을 통해 병목 현상과 확장성 문제를 사전에 식별할 수 있는 포괄적인 성능 테스트 도구입니다
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.
테스트 사례 참고 : SQL 삽입 취약점을 탐지하여 배포 전에 데이터 유출을 방지 / 오탐(False Positive) 최소화 사례 / AI 기반 침투 테스트 및 시뮬레이션 사례 / 악성코드 분석 및 위협 예측 사례
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)
● 보안 테스트에서 활용할 수 있는 AI 도구
Burp Suite Professional: AI 기반의 웹 애플리케이션 취약점 탐지 기능을 제공합니다.
PentestGPT: GPT 기반의 침투 테스트 보조 도구로, 침투 테스트 전반에 걸쳐 사용자에게 잠재적인 공격 경로를 제안하고 과정을 안내하는 AI 기반 조수(assistant) 역할을 합니다.
RidgeBot: AI 기반 보안 기술을 사용하여 시스템 전반의 취약점을 자율적으로 스캔하고 검증합니다.
HackGPT Enterprise: 클라우드 네이티브 환경에서 구동되는 AI 기반 침투 테스트 플랫폼으로, 머신러닝 기반 패턴 인식과 이상 탐지를 통해 시스템의 취약점을 자동으로 탐지하고 분석을 수행합니다
XBOW: AI 기반 침투 테스트 플랫폼으로, 취약점을 자동으로 탐지하고 검증합니다.
Mindgard: AI 시스템을 겨냥한 자동화된 적대적 공격 시뮬레이션을 제공하는 AI 보안 플랫폼입니다.
Mayhem / Code Intelligence: AI를 활용한 보안 테스트 솔루션을 제공합니다. 특히 퍼징 테스트(Fuzzing test) 방식으로 취약점을 찾습니다.
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.
테스트 사례 참고 : AI를 활용한 웹사이트 자동 탐색 및 사용성 이슈 탐지 / LLM를 이용한 UX 평가 자동화 / AI 기반 챗봇/대화형 시스템의 테스트 및 사용성 평가
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)
● 사용성 테스트에서 활용할 수 있는 AI 도구
Userlytics: AI 기반 분석을 통해 사용자 행동을 분석하고 사용성 테스트를 지원합니다.
QoQo: AI가 참여자 선별 및 모집을 자동화하고, 응답을 실시간으로 분석하여 초기 인사이트를 생성합니다.
ACCELQ: 웹, 모바일 애플리케이션 전반에서 사용자 시나리오 자동화를 가속화합니다.
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.
테스트 사례 참고 : 새로운 테스트 경로/경계 제안, 테스트 요약 보고서/버그 재현 단계/테스트 케이스 생성, 리스크 기반 테스트 우선순위 지정
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)
● 탐색적 테스트에서 활용할 수 있는 AI 도구
Rainforest QA: 사용자 스토리를 기반으로 탐색적 테스트를 자동으로 생성합니다.
ContextQA: 사용자 스토리나 요구사항을 분석하여 잠재적인 테스트 경로, 엣지 케이스 및 고위험 입력 조합을 제안하거나 자동으로 테스트 케이스 초안을 생성합니다.
testRigor: AI를 사용해 탐색적 테스트를 자동화할 수 있는 기능을 제공합니다. 테스터의 탐색 흐름을 AI가 학습하고 실시간으로 이슈를 감지하며 자동으로 테스트를 진행할 수 있도록 지원합니다. 장점으로 반복적인 탐색이 가능하며 UI 변화에 유연하게 대응하고 빠른 이슈 발견이 가능합니다.
MobileMaker: 사용자가 모바일에서 직접 프로토타입을 수정하거나 피드백을 줄 수 있게 해서 탐색적 사용성 테스트에 유리합니다. 장점으로 실제 환경에서 사용자의 맥락을 반영한 테스트가 가능하며 엣지 케이스 발견에 용이합니다.
ExploraNote: 탐색적 테스트를 진행하는 동안 AI 기반 실시간 노트 작성, 인사이트 제안, 보고서 자동 생성 기능을 제공하며 테스터가 어느 부분을 더 탐색해야 할지 AI가 도와줍니다. 장점으로 수동 노트 작성에 대한 부담 감소, 테스트 후 리포트 작성 작업 자동화, 반복 테스트나 대규모 탐색에 유용합니다.
Xray: 테스트 세션 중 테스터의 활동(클릭, 입력 등)을 자동으로 기록하고 문서화합니다.
LambdaTest: 사용자 행동과 애플리케이션 상호작용을 분석하여 테스트 시나리오와 엣지 케이스를 생성, 수정 및 구성하고, 시각적 테스트를 수행하며, 실시간 상태를 추적하고, 테스트 결과를 분석하여 패턴을 식별하고 잠재적 실패 지점을 예측하여 추가 탐색 및 개선에 대한 통찰력을 제공합니다. 또 재현성 및 감사를 위한 상세 증거를 수집하는 도구를 제공하여 구조화된 탐색적 테스트 작업을 향상하고 지원합니다.
기타 예외케이스 테스트별 활용 가능한 AI 도구
● 호환성 테스트(Compatibility Test) #특히 크로스 브라우저 / 크로스 디바이스 호환성 테스트 지원.
Applitools: Ultrafast Grid는 다양한 브라우저 및 디바이스 조합에서 스크린샷을 빠르게 렌더링하고 비교할 수 있게 해줍니다. 시각적 회귀(visual regression)를 자동으로 감지해서 UI 호환성 문제를 효율적으로 찾아낼 수 있습니다.
GenQE: AI 기반의 퀄리티 엔지니어링 플랫폼으로, 자가 치유(self-healing) 테스트 기능이 있어 UI 변경이나 브라우저별 변화에 자동으로 적응하는 테스트 스크립트를 생성/유지할 수 있습니다. 실패가 발생하면 AI가 오류를 분석하고, 어느 브라우저 특성에서 문제가 발생했는지 진단하는 리포트를 제공합니다.
mabl: AI 모델이 UI 요소를 인식하고 변화에 대응하는 능력이 있어, 브라우저나 디바이스가 바뀌었을 때의 호환성 테스트에서 유용합니다.
Katalon Studio: 다양한 플랫폼(웹, 모바일, API 등)을 지원하므로, 여러 브라우저/디바이스 조합에 대한 호환성 테스트에도 적합합니다.
● API 테스트(API Test) #테스트 자동화, 비정상 패턴 탐지, 스키마/로직 오류 분석 등을 지원.
Postman AI / Postbot: Postman에 내장된 생성형 AI로 API 테스트 자동화, API 문서나 스키마 기반의 자동 테스트 케이스 생성, API 응답 분석 및 잠재 오류 원인 분석, 스크립트 자동 작성을 지원합니다.
Insomnia: 자연어 기반으로 API 요청 자동 생성, 요청 및 응답 분석, 테스트 스크립트 자동 작성을 제공합니다.
Apidog AI: API 문서화, 테스트, Mocking까지 통합 제공하는 도구로, 스키마 기반 자동 테스트 케이스 생성, API 시나리오 테스트 자동화, Mock 서버 자동 생성 등 제공합니다.
Firefly: API 테스트 시나리오 자동 생성 및 자동 실행, 이상 응답 탐지, 회귀 테스트 자동 수행
● 데이터 품질 테스트(Data Quality Test) #데이터 정확성, 일관성, 중복, 이상값, 규칙 위반 등을 검증.
Great Expectations: 오픈소스 데이터 품질 테스팅 도구. AI를 이용해 규칙을 자동 생성하는 기능을 제공합니다. 또 데이터 스키마를 분석하여 품질 규칙을 자동으로 제안하고 이상 패턴을 자동으로 탐지하며 누락값, 중복값, 범위 오류를 자동 탐지하고 SQL 기반의 테스트를 자동으로 생성합니다.
Monte Carlo: AI 기반 데이터 이상 탐지 전문 도구로, ETL/데이터 파아프라인 내 오류를 조기 경고하고, 데이터 품질을 모니터링하며, 자동으로 원인을 분석합니다.
Bigeye: 데이터 자동 규칙을 생성, null 폭증, 분포 변화, 지연, 중복 등의 이상 탐지, 데이터 품질 위험도를 체크하는 등 AI/ML을 이용해 데이터 메트릭을 자동 모니터링합니다.
Databricks AI Quality Tools: AI로 데이터 프로파일링을 자동화하고, 데이터 품질 테스트를 생성하며 ML 기반 이상 탐지와 데이터 계보 분석으로 오류의 원인을 파악합니다.
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
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.
