기본 콘텐츠로 건너뛰기

ISTQB Agile Tester Extension 취득했습니다!!

제가 국내에서 처음으로 ISTQB의 Agile Tester Extension을 취득했습니다.

ISTQB 자격증은 웬만한 분들은 다 아실테고.. 작년에 Foundation Level 에 Add-on 형태로 Agile Tester 가 신설되었습니다.

자세한 내용은

http://www.istqb.org/certification-path-root/agile-tester-extension.html

에서 확인하실 수 있습니다.

Agile 과 관련된 자격증은 항상 논란의 중심이 되어 왔지만.. 어쨌든 이런 식으로 자격증이 계속 생기고 있다는 것은 Agile 이라는 방법론이 하나의 주류가 되어가고 있다는 반증이 아닐까 싶습니다.

2007년부터 애자일을 독학으로 공부하고 xper를 통해서 참 많은 분들로부터 배움을 얻어가며 노력한 결실이 아닌가 싶어서.. 내심 뿌뜻하긴 합니다.

국내에 애자일을 확산시키기 위해서 그래도 애를 많이 썼다고 생각했는데.. 최근 2~3년동안은 그냥 우리는 안돼나봐.. 라고 축 쳐져 있었는데.. 그래도 이렇게 자격증 하나 취득하니 조금 힘이 나네요.

올해에는 이 자격증과 관련된 교육과정과 시험이 국내에 들어오긴 할텐데.. 과연 얼마나 수요가 있을지는 여전히 확신이 없네요..

자격증은 기존의 Foundation Level과 비슷하게 실라버스 위주로 열심히 공부하시면 어렵지 않게 취득하실 정도의 난이도입니다.

실라버스를 보시면 기존 애자일에 대한 내용을 꽤 잘 정리해 놓았습니다.

이 자격증을 딴다고 해서.. 실라버스를 공부한다고.. 애자일 조직에서 당장 테스터로 일할 수 있다고 말하기는 어렵지만.. 적어도 애자일에 대한 기본 이해 정도는 가능하지 않을까 생각됩니다.

다만, 문제를 풀어보면 테스팅을 바라보는 관점이 확실히 Foundation Level과 조금 다르고 애자일에 대한 기본적인 경험이나 이해가 부족하다면 풀기 어려울 수도 있습니다.

애자일 실라버스는 ISTQB 홈페이지에서 받아서 보실 수 있고, 예상 문제집도 있으니 한번쯤 풀어보시는 것도 도움이 됩니다.

한국어판 실라버스는 나올 예정이라고 알고 있습니다. 나올겁니다. 아마도요...

그래봐야 한글 시험은 올해에는 좀 힘들지 않을까 싶기도 합니다. 저도 KSTQB와 관련된 내용은 정확히 모르기 때문에.. 그냥 제 생각입니다.

얼마나 많은 분들이 이 자격증이 필요하실지는 모르겠지만 혹시라도 필요하신 분들은 지금부터 준비하셔서 취득하시는 것도 좋을 것 같습니다. 다른 것보다 기존의 지식이나 경험을 한번쯤 돌아보고 체계적으로 정리한다는 마음으로 준비하시고 취득하시면 많은 도움이 될거라고 생각됩니다.

자격증은 아직 못받아서 못보여드리지만

http://www.kstqb.org/index.php?mid=certified_agile_tester

에 보시면 제 이름이 있습니다.

움하하하...

혹시 자격증에 관련해서 궁금하신 점이 있으시면 답글 달아주세요. ^^

댓글

  1. 축하드려요. 혹시 공부 어느정도(기간/총소요시간)여쭤봐도 될까요?

    답글삭제
    답글
    1. 저는 우선 애자일 경험이 있는 상태에서 한달 정도 실라버스를 읽고 햄플 문제를 여러번 풀었습니다. 실무 경험이 없으시면 시험이 꽤 어려우실 수 있고.. 관련 교육에 참여해 보시면 조금 도움이 되실 수도 있습니다.

      삭제

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

합성 사용자(Synthetic Users)의 5가지 유형과 AI 테스팅 현장에서의 활용법

AI와 생성형 모델 기술이 발전하면서, 사용자 경험(UX) 연구와 테스팅 현장에서 가상 퍼소나를 활용해 테스트 데이터를 수집하거나 사용성을 평가하려는 시도가 급격히 늘고 있습니다. 이를 흔히 '합성 사용자(Synthetic Users)'라고 부릅니다. 하지만 막연히 "AI에게 사용자 역할을 시켜 테스트를 돌린다"고 할 때, 그 가상 사용자가 어떤 방식과 데이터로 생성되었는지 명확히 구분하지 않으면 자칫 왜곡된 결과에 빠질 위험이 있습니다. UX 및 사용성 리서치 분야의 권위 있는 기관인 MeasuringU에서 이 합성 사용자의 개념을 명쾌하게 분류한 아티클을 공개했습니다. 바로 "What Are the Different Types of Synthetic Users?"라는 글입니다. (출처: MeasuringU - What Are the Different Types of Synthetic Users? / Jeff Sauro, PhD & Jim Lewis, PhD) https://measuringu.com/what-are-the-different-types-of-synthetic-users/ Jeff Sauro와 Jim Lewis 박사는 합성 사용자를 단순히 하나의 개념으로 뭉뚱그리지 않고, 생성 기술의 근거와 데이터 기반에 따라 크게 5가지 유형으로 깔끔하게 정리해 줍니다. 첫째는 규칙 기반(Rule-Based) 합성 사용자입니다. AI 모델이 아니라 사전 정의된 조건문, 정규식, 시나리오 스크립트에 따라 움직이는 전통적인 형태의 가상 사용자입니다. 예측 가능하고 정확하지만, 인간 사용자의 복잡한 정서나 미묘한 변수를 반영하진 못합니다. Selenium, Playwright, K6 같은 도구를 통해 지정된 경로대로 버튼을 누르고 데이터를 입력하는 방식을 들 수 있습니다. 둘째는 퍼소나 기반 LLM(Persona-Based LLM) 합성 사용자입니다. 생성형 AI에게 "너는 50대 비테크놀로지 사용...

AI 에이전트의 환각과 프롬프트 폭증을 막는 '컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)'과 아키텍처의 미래

AI 코딩 에이전트나 생성형 LLM을 소프트웨어 개발에 접목하는 시도가 늘어나면서, 엔지니어들이 마주하는 가장 큰 기술적 병목 중 하나는 바로 '컨텍스트(Context)'의 관리입니다. 저 역시 최근 AI와 바이브 코딩(Vibe Coding)을 활용해 여러 프로젝트를 진행하고 있는데, 하나의 대화창(세션)을 오래 켜둔 채 작업을 계속 이어가다 보면 AI가 초기 맥락을 잊어버리거나 이전에 지켜달라고 했던 제약조건을 놓치며 실수를 저지르는 경우를 자주 겪곤 합니다. 그래서 저는 목적별로 대화창을 명확하게 분리해서 작업하거나, 어느 정도 작업 단계가 진행되면 지금까지의 구현 내용과 의사결정을 요약 정리한 뒤 새 대화창에서 AI에게 이를 다시 학습시키는 방식으로 맥락을 관리하고 있습니다. 그렇다면 엔지니어링 아키텍처 차원에서는 이 문제를 어떻게 접근하고 있을까요? InfoQ의 발표 아티클 "Architecture / Context Engineering"에서는 바로 이 지점, 즉 단순한 프롬프트 엔지니어링을 넘어 시스템 아키텍처 수준에서 컨텍스트를 제어하는 '컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)'의 필요성과 구체적인 프레임워크를 다루고 있습니다. (출처: InfoQ - Architecture / Context Engineering) https://www.infoq.com/presentations/architecture-context-engineering/ 발표자들은 코딩 에이전트나 자율형 에이전트가 현장에서 실패하는 가장 큰 이유로 '비대해진 컨텍스트 윈도우(Bloated Context Windows)'와 무분별하게 채워진 프롬프트(Stuffed Prompts)를 꼽습니다. AI에게 너무 많은 정보를 한 번에 주면, 모델의 주의력(Attention)이 분산되거나 논리적 우선순위를 놓치는 현상이 발생합니다. 마치 인간 엔지니어에게 백과사전 수십 권을 던져주고 "이거 다 읽고 10초 ...

피드백 루프: AI 시대 테스터가 지켜내야 할 핵심 엔진

소프트웨어 개발과 테스팅 현장에서 가장 자주 언급되지만, 막상 시스템이 복잡해질수록 쉽게 경시되곤 하는 핵심 개념이 바로 '피드백 루프(Feedback Loop)'입니다. 코드를 수정하고, 빌드하고, 테스트 결과를 확인하고, 다시 개선하는 그 순환 과정의 속도와 정확도가 결국 소프트웨어의 품질을 결정짓기 때문입니다. 품질 전문가 매슈 하이저(Matthew Heusser)가 자신의 블로그 Quality Remarks에 기고한 "One Loop After Another" 아티클은 바로 이 피드백 루프의 다층적 구조와, AI 시대에 우리가 놓치지 말아야 할 품질 검증의 본질을 날카롭게 되짚어 줍니다. (출처: Quality Remarks - One Loop After Another / Matthew Heusser) https://qualityremarks.com/one-loop-after-another/ 매슈 하이저는 소프트웨어 개발 생태계가 단순히 하나의 커다란 테스트 루프로 돌아가는 것이 아니라, 시간 축과 관점에 따라 겹겹이 쌓인 '연쇄적인 피드백 루프들(One Loop After Another)'로 이루어져 있다고 설명합니다. 초단기 루프 (Inner Loop): 개발자가 코드를 작성하는 몇 초~몇 분 단위의 루프입니다. 단위 테스트(Unit Test)나 IDE의 Linter, AI 자동 완성이 즉각적인 피드백을 주는 영역입니다. 단기 루프 (Daily / CI Loop): 커밋과 푸시가 이루어지고, CI/CD 파이프라인에서 통합 테스트와 정적 분석이 실행되는 몇 시간 단위의 루프입니다. 중기 루프 (Iteration / Exploration Loop): 스프린트 단위로 탐색적 테스팅(Exploratory Testing)을 수행하고, 실제 사용자 시나리오나 엣지 케이스를 사람이 직접 검증하며 시스템의 유기적 작동을 확인하는 며칠~몇 주 단위의 루프입니다. 장기 루프 (Outer / Market Loop): 실제 ...