테스팅 히치하이커를 위한 안내서

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 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 ...

이미지, 음성, 텍스트를 가리지 않고 생성형 AI의 산출물이 전 세계 디지털 공간에 폭포수처럼 쏟아져 나오고 있습니다. 가짜 뉴스, 딥페이크 오정보, 저작권 침해 등 여러 사회적 문제를 일으키면서, 최근 EU를 비롯한 세계 각국의 규제 기관들이 "AI가 만든 콘텐츠에는 반드시 표시(Labelling)를 하라"는 강제 가이드라인을 잇달아 꺼내 들고 있습니다. 이와 관련해 Smashing Magazine에 비탈리 프리드만(Vitaly Friedman)이 기고한 아티클은 EU의 최신 규제가 실무 인터페이스(UI/UX)에 어떤 변화를 요구하는지 잘 보여줍니다. (출처: Smashing Magazine - New EU Guidelines For AI Labelling / Vitaly Friedman) https://www.smashingmagazine.com/2026/08/eu-guidelines-ai-labelling/ EU AI Act 제50조 투명성 규정에 따르면, 딥페이크나 AI 챗봇 대화, 인간의 검수 없이 AI가 100% 작성한 공공 텍스트 등에는 전용 AI 마크나 암호화된 메타데이터(Watermark)를 반드시 내장해야 합니다. 기존에 서비스들이 유행처럼 쓰던 모호한 '반짝이 아이콘(✨ Sparkles)' 수준으로는 법적 기준을 충족할 수 없게 된 것입니다. 하지만 현장의 개발자, 에디터, 테스터들이 마주한 진짜 혼란은 규제의 유무가 아닙니다. 바로 "도대체 어디까지를 AI가 만들었다고 볼 것이며, 어디서부터를 사람이 만든 것으로 정의할 것인가?"라는 근본적인 경계선의 모호함입니다. 프롬프트 한 줄 던져서 AI가 뽑아낸 초안을 사람이 문장 몇 개 다듬었다면, 이것은 AI 산출물일까요, 인간의 글일까요? AI가 코딩한 1,000줄의 소스 코드를 엔지니어가 한 시간 동안 디버깅하고 검수했다면 이 코드의 주인은 누구일까요? 글로벌 규제 기관들도 이 모호함을 인지하고 명확한 자격 기준을 세우기 위해 격렬한 논의를 ...

최근 AI가 엔지니어링 생태계 전반을 뒤흔드는 모습을 볼 때마다 깊은 생각을 하게 됩니다. 생산성이 몇 배로 올랐다는 화려한 마케팅 문구 뒤편에서, 실제로 소프트웨어 엔지니어링의 본질과 엔지니어들의 성장 과정이 어떻게 바뀌고 있는지에 대한 경고음이 현장 곳곳에서 들려오기 때문입니다. 최근 InfoQ에 올려진 "AI Disrupts Engineering Progress"라는 기사는 바로 이 지점을 날카롭게 지적하고 있습니다. *(출처: InfoQ - AI Disrupts Engineering Progress)* ( https://www.infoq.com/news/2026/08/AI-disrupts-engineering-progress/ ) 이 아티클의 핵심 메시지는 간단하지만 무겁습니다. AI 도구의 급격한 도입이 단기적으로는 코딩 속도나 산출물의 양을 늘려준 것처럼 보이지만, 장기적으로는 엔지니어링의 진정한 '발전(Progress)'을 저해하고 역설적인 혼란과 병목을 만들어내고 있다는 점입니다. 기사에서는 AI 도구가 엔지니어링 생태계에 미치는 파괴적 영향을 크게 세 가지 관점에서 짚어냅니다.  첫째는 단순한 코드 생성의 증가가 소프트웨어의 복잡도(Complexity)와 유지보수 비용을 폭증시키고 있다는 사실입니다. AI가 1초 만에 쏟아내는 수백 줄의 코드는 당장 눈앞의 기능을 구현해 준 것처럼 보이지만, 전체 아키텍처적 맥락을 고려하지 않은 파편화된 코드들이 쌓이면서 코드베이스의 정돈 상태를 망가뜨리고 있습니다. 그 결과 미래의 엔지니어들이 이를 다듬고 결함을 수정하는 데 더 많은 시간을 허비하게 만드는 역효과를 냅니다. 둘째는 주니어 엔지니어들의 성장 사다리가 파괴되고 있다는 점입니다. 과거 엔지니어들은 디버깅을 하고, 기초적인 코드를 짜고, 치열하게 고민하는 과정 속에서 시스템의 밑바닥 원리를 터득하고 시니어 엔지니어로 성장해 왔습니다. 하지만 이 구체적이고 손때 묻는 작업들을 AI가 대신해 버리면서, 정작 문제 발생 시...

최근 AI 에이전트와 바이브 코딩의 바람을 타고 가장 뜨거운 화두로 떠오른 분야 중 하나가 바로 'AI를 활용한 자동화 테스팅'입니다. 특히 사용성 평가(Usability Testing) 영역에서 "사람 평가자 대신 AI가 사용성 문제를 자동으로 찾아낼 수 있는가?"에 대한 논쟁은 현장의 리더들과 테스터들에게 대단히 흥미로운 관심사입니다. 최근 UX 및 사용성 측정 분야의 권위 있는 기관인 MeasuringU에서 이 질문에 대해 매우 현실적이고 명확한 답을 내려주는 실험 결과를 공개했습니다. 바로 "Does AI Find Real Usability Problems? A Replication"이라는 아티클입니다. (출처: MeasuringU - Does AI Find Real Usability Problems? A Replication / Jeff Sauro, PhD & Jim Lewis, PhD) https://measuringu.com/does-ai-find-real-usability-problems-a-replication/ 이 글은 AI가 실제 사용성 문제를 발견할 수 있는지에 대한 이전 연구를 다시 엄격하게 재현(Replication)하고 검증한 결과를 다룹니다. 기존의 일부 낙관적인 연구나 마케팅적 주장에서는 AI가 사용자의 사용성 문제를 사람만큼, 혹은 사람보다 잘 찾아낸다고 말하곤 했습니다. 하지만 MeasuringU의 연구진이 동일한 조건에서 통제된 실험을 수행해 보니 매우 흥미롭고 냉정한 결론에 도달했습니다. 실험의 핵심 결론은 AI가 사용성 문제를 '전혀 못 찾는 것'은 아니지만, 사람이 직접 관찰하고 발견해 내는 '진짜 사용성 문제(Real Usability Problems)'와는 질적으로 큰 차이가 있다는 점입니다. AI가 도출해 내는 사용성 문제들을 면밀히 분석해 보면, 실제 사용자가 화면에서 겪는 치명적인 마찰이나 혼란보다는 가이드라인에 기반한 정적 ...

테스트 관리에는 아주 유명한 명언이 있습니다. 어쩌면 이 말은 테스트 관리에서만 유용한 얘기는 아닐거고.. 어쩌면 여러분도 다른 곳에서 들었을 수도 있습니다. "측정할 수 없으면 개선할 수 없다" 지난 글(https://murianwind.blogspot.com/2026/07/ai_01010698011.html)에서 생성형 AI 시대에는 기존의 일반적인 사용성 지표(SUS 등)만으로는 부족하며 정확성, 신뢰성, 설명 가능성, 제어 가능성이라는 AI 에 특화된 품질 특성이 필요하다고 정리해 드린 바 있습니다. 하지만 실무자의 입장에서 항상 부딪히는 현실적인 고민이 있습니다. "이론은 좋은데, 당장 매주 업데이트되는 AI 기능의 UX를 바쁜 현장에서 어떻게 빠르고 정량적으로 측정할 것인가?"라는 점이죠. MeasuringU에서 이에 대한 명확하고 실용적인 해답을 제시하는 후속 아티클을 공개했습니다. 바로 "Streamlined Measurement of the UX of AI"입니다. (출처: MeasuringU - Streamlined Measurement of the UX of AI / Jeff Sauro, PhD & Jim Lewis, PhD) https://measuringu.com/streamlined-measurement-of-the-ux-of-ai/ Jeff Sauro와 Jim Lewis 박사는 실무 연구자들과 테스터들이 긴 설문이나 복잡한 프레임워크 없이도 AI 제품의 핵심 품질을 빠르게 측정할 수 있도록 SUXAI(Streamlined UX of AI)라는 간소화된 측정 모델을 구축했습니다. 기존에 수많은 문항으로 분산되어 있던 지표들을 통계적 요인 분석을 통해 쥐어짜고 압축하여, 핵심적인 5가지 5점 척 문항 으로 표준화했습니다. SUXAI를 구성하는 5가지 핵심 평가 문항 정확성 (Accuracy): "이 AI가 생성한 결과물은 정확하다." 신뢰성 (Trust/Re...

최근 생성형 AI나 자율주행, 에이전트 기술의 테스팅 시나리오를 작성할 때 우리가 당연하게 전제(Assumption)로 깔고 가는 중요한 인간 행동 방식이 하나 있습니다. 바로 '자동화 편향성(Automation Bias)'입니다. 인간은 시스템이 자동화되고 스마트해질수록 기술을 과도하게 신뢰하고 주의력을 놓아버립니다. 차량을 운전하면서 운전자 보조 시스템을 켜고 전방 주시를 태만히 하고 스마트폰을 보거나 영상을 시청하는 운전자라던지 AI 의료 진단 보조 도구가 내놓은 결과를 의사가 깊은 의심 없이 그대로 승인해 버리는 현상이라던지 AI 챗봇이 추천한 잘못된 정보를 사용자가 사실로 믿고 행동하는 케이스 같은 게 있을 겁니다. 우리는 항상 이러한 "사람들이 AI를 너무 믿어서 발생하는 위험"을 핵심 리스크로 정의하고, 이를 검증하기 위한 안전장치(Safety Guardrail)나 경고 알림, 오용 방지(Misuse) 테스팅 시나리오를 도출해 왔습니다. 그런데 최근 Gizmodo에 보도된 미국 설문조사 결과는 매우 흥미로운 사실을 보여줍니다. (출처: Gizmodo - Survey Finds Americans See AI as Comparable to Humans—It’s Making Them Trust It Less )   기사에서 언급된 설문조사의 결과는 AI가 사람을 닮아갈수록 완벽함에 대한 기대와 실수가 충돌하고 책임이 모호해져 대중의 신뢰는 오히려 떨어진다는 것이었습니다.  자세히 살펴보면 해당 조사는 일반 대중을 대상으로 AI에 대한 인지적 반응을 측정했습니다. AI가 인간과 유사한 대화/추론 능력을 보일 때 유저가 느끼는 '인지적 불쾌한 골짜기(Uncanny Valley)' 현상을 정량 지표로 포착해 냈다는 점에서 의미가 있다고 생각합니다. 단순히 "AI가 좋다/나쁘다"를 넘어, 의인화(Anthropomorphism)의 수준과 신뢰도(Trust) 사이의 음(-)의 상관관계를 입증했기 때문...

 20년 넘게 소프트웨어 품질과 테스팅, 그리고 UX를 다루어 오면서 최근처럼 "측정(Measurement)"이 모호해진 시기가 없었던 것 같습니다. 과거의 정적인 시스템은 '클릭 몇 번으로 목표 과업을 완료했는가(성공률)', '화면이 직관적인가'처럼 사용성(Usability)의 측정 공식이 비교적 명확했습니다. 하지만 입력값은 물론 출력값마저 매번 달라지는 생성형 AI 시대에, 도대체 "AI 제품의 UX가 좋다"는 것은 어떻게 정량화하고 평가해야 할까요? UX 리서치 및 측정 분야의 권위자인 Jeff Sauro와 Jim Lewis가 MeasuringU에 올린 "Measuring the UX of AI"는 이 매듭을 풀 수 있는 아주 실질적이고 구조적인 힌트를 제공합니다. (출처: MeasuringU - Measuring the UX of AI / Jeff Sauro, PhD & Jim Lewis, PhD ) 아티클에서는 기존 소프트웨어 사용성 평가의 표준 틀이었던 SUS(System Usability Scale)나 SUPR-Q 같은 지표만으로는 AI 시스템의 UX를 완벽히 담아낼 수 없다고 말합니다. AI 시스템은 단순한 수동적 도구가 아니라 "스스로 판단하고 결과를 생성하는 자율적인 주체(Agent)"에 가깝기 때문입니다. 따라서 AI 제품의 UX를 측정할 때는 일반적인 지표 외에 다음과 같은 AI 특화 요소들이 반드시 함께 측정되어야 합니다. 정확성과 신뢰성 (Accuracy & Trust): AI가 내놓은 답이 얼마나 정확한가? 그리고 사용자가 그 결과물을 믿고 실제 업무에 활용할 수 있는가? (환각 현상 감지) 투명성과 설명 가능성 (Transparency & Explainability): AI가 왜 이런 결론을 내렸는지 사용자가 이해할 수 있도록 과정을 보여주는가? 제어 가능성 (Controllability): AI가 잘못된 방향...

20년 넘게 IT 현장에서 뒹굴거렸는데... 요즘처럼 "우리가 지금까지 당연하게 여겨온 일하는 방식의 본질"에 대해 근본적인 질문을 던지게 만드는 때가 없었던 것 같습니다. 최근 읽은 UX 관련 글 하나가 가슴을 쿵 치고 지나갔습니다. UX 및 디지털 트렌드를 다루는 블로그 ux4dotcom에 올라온 "Beyond Faster Horses — Why AI Challenges One of UX's Oldest Assumptions"라는 글입니다. (출처: ux4dotcom - Beyond Faster Horses — Why AI Challenges One of UX's Oldest Assumptions ) 혁신을 말할 때 늘 인용되는 헨리 포드의 유명한 말이 있습니다. "사람들에게 무엇을 원하느냐고 물었다면, 그들은 '더 빠른 말'이라고 답했을 것이다." 사람들은 자신이 경험해 본 범위 안에서만 미래를 상상합니다. 말만 탈 줄 아는 사람에게 자동차는 상상 밖의 범주(Mental Model)니까요. 저자는 그동안 UX(사용자 경험)라는 학문과 필드 자체가 '더 빠른 말을 만드는 일(기존 과업의 효율화)'에 집중해 왔다고 지적합니다. 사용자의 행동을 관찰하고, 마찰(Friction)을 줄이고, 화면을 간소화하고, 기존 워크플로우를 최적화해 주는 작업 말입니다. 실제로 주변을 봐도 우리가 AI를 쓰는 방식도 대부분 이 범주를 벗어나지 못하고 있습니다. 더 빠르게 이메일을 작성하고, 문서 요약을 3초 만에 끝내고, 프레젠테이션 장표나 일정표를 순식간에 만들어내는 일. 분명 유용하고 저 역시 매일 요기하게 쓰고 있지만, 이건 어디까지나 '기존에 인간이 하던 일의 프로세스를 흉내 내어 속도만 올린 것(Faster Horse)'에 불과합니다. 정작 "이 워크플로우 자체가 과연 계속 존재해야 하는가?"라는 근본적인 질문은 던지지 못하고 있는 것이죠....

20년 넘게 IT 업계에서 테스팅하고 강의하고 공부하고 여러 일을 해왔지만... 정말이지 단 하루도 편하게 쉴 틈을 주지 않는 세상입니다. 특히 최근 4~5년 동안 가속화된 AI의 물결은 기술의 스펙트럼뿐만 아니라 우리가 일하고, 협업하고, 조직을 이끄는 방식 전체를 뒤흔들고 있습니다. 이번 주에도 수많은 뉴스레터와 아티클을 훑어보았습니다. 그중에서도 기술의 화려함 뒤에 숨겨진 ‘사람, 조직, 그리고 커리어의 본질’을 찌르는 글 몇 개가 눈에 띄어 메모해 둡니다. 제 평소 생각과 맞닿아 있는 6가지 이야기입니다. --- 1. 인지부채(Cognitive Debt): 바이브 코딩 시대에 우리가 지게 되는 진짜 빚 (출처: ROBOCO - 인지부채: 바이브 코딩 시대의 새로운 부채 관리법 / 정도현 수석 컨설턴트 ) 요즘 커서(Cursor)나 클로드 코드(Claude Code) 같은 에이전트를 붙여 "이거 만들어줘" 하고 승인(Approve) 버튼만 누르면 눈 깜짝할 사이에 코드베이스가 완성되는 '바이브 코딩(Vibe Coding)'이 유행입니다. 그런데 속도는 엄청나게 빠른데, 정작 서비스에 장애가 나면 "AI가 짜서 잘 모르겠는데요?"라는 답이 나오는 이상한 현상이 벌어집니다. 정도현 컨설턴트는 이를 '인지부채(Cognitive Debt)'라고 정의합니다. 코드는 쌓이는데, 정작 인간의 시스템 이해도는 쌓이지 않는 격차죠. * Human-in-the-loop의 환상: AI가 초당 수백 줄을 뽑아내는데 사람이 일일이 검토한다? 결국 검토자는 병목이 되고, 시간 압박에 쫓겨 영혼 없이 승인 버튼만 누르게 됩니다. 40년 전 자동화 연구(Bainbridge, 1983)가 지적했듯, 자동화될수록 사람은 감시만 하다가 정작 개입해야 할 결정적 순간에 숙련도를 잃어버립니다. * 부채는 0으로 만드는 게 아니라 '관리'하는 것: AI가 만든 모든 코드를 사람이 외울 수는 없습니다. 핵심은 ...

최근 "프로그래밍이란 무엇인가?"라는 근본적인 질문에서 출발해, 하드웨어의 가장 밑바닥인 CPU 명령어 디코더의 원리부터 최근 화두인 에이전틱 AI(Agentic AI)와 바이브 코딩(Vibe Coding)에 이르기까지 AI와 함께 이런 저런 대화를 나누어 보았다.. 사실 내가 처음 컴퓨터를 공부할 때부터 컴퓨터가 내 명령을 어떻게 이해하고 처리해서 이런 결과가 출력되는지는 정말 이해하기 어려운 마법 같은 것이었다.  그래서인지.. 나이가 들어도 프로그래밍은 여전히 어렵다. 하지만 요즘은 AI와 함께 무언가를 만드는 재미를 만끽하고 있다.  어쨌든 AI와의 즐거운 대화의 끝에서 필연적으로 마주한 질문이 있다. "코드를 AI가 스스로 짜고 조립하는 시대에, 소프트웨어 테스팅은 무엇이며 우리는 어떤 역량을 키워야 하는가?" 지금까지의 고민을 바탕으로, 다가오는 AI 시대에 테스트 엔지니어가 나아가야 할 방향과 '아키텍트(Architect)' 역량의 중요성에 대해 정리해 본다. 현대의 소프트웨어 개발은 무(無)에서 유(有)를 창조하는 것이 아니다. 전 세계의 천재적인 엔지니어들이 만들어둔 수많은 라이브러리와 프레임워크라는 '레고 블록'을 조합해 원하는 서비스를 구축하는 과정이다. 내가 젋어서 이걸 잘 이해만 했었어도.. 테스터라는 직업의 세계에 발을 들이지는 않았을 텐데.. 어린 나이에 너무 생각이 많았었다. 그런데 에이전틱 AI가 등장하면서 거대한 변화가 일어났다. 이제는 인간이 직접 레고를 조립할 필요조차 없어지고 있다. "이런 기능을 만들어줘"라는 의도(Intent)만 던지면, AI가 기존에 학습한 방대한 오픈소스와 코드를 바탕으로 알아서 뼈대를 세우고 코드를 완성해 낸다. 개발자는 직접 코드를 타이핑하는 노동자에서, AI 에이전트를 부리는 총괄 기획자로 역할이 변하고 있는 것이다. 하지만 AI가 만들어내는 코드는 필연적인 한계를 지닌다. AI는 과거 인류가 작성한 코드를 학습하...

일정 확인하면서 날씨 정보가 필요할때 날씨 정보를 별도로 찾아보기 귀찮아서 기존에는 해외 날씨 달력 하나 구독해서 썼었는데.. 아무래도 우리 나라 기상청 데이터와는 차이가 생기는건 어쩔 수 없는지라 아쉬웠는데.. AI랑 바이브 코딩 하다가 이것도 가능하겠다 싶어서 구현한 기상청 데이터를 활용한 캘린더 연동 서비스를 공유합니다.  이 가이드는 사용자가 이용하는 아이폰이나 갤럭시 혹은 구글 캘린더 앱 내에서 기상청의 정확한 10일치 날씨 정보를 일정 형태로 확인할 수 있도록 도와줍니다. 제 API로 원하는 분들마다 달력을 만드는건 불가능해서 본인의 깃헙 저장소를 활용해서 본인만의 캘린더 연동 서비스를 구현할 수 있는 가이드를 만들었습니다.  날씨 달력 자동화 제작 가이드 페이지 주소  -  https://murianwind.github.io/weather-calendar/ 이 방법은 기상청 API 허브에서 직접 데이터를 수집하기 때문에 공신력 있는 정보를 바탕으로 합니다. 단순한 날씨 상태뿐만 아니라 기온과 강수확률 그리고 풍속까지 상세한 예보를 제공합니다. 또한 오늘과 내일의 단기 예보를 넘어 최대 10일까지의 중기 예보를 포함하므로 장기적인 일정 계획 수립에 용이합니다. 한 번 설정해두면 깃허브 액션 기능을 통해 3시간마다 최신 정보로 자동 업데이트되는 시스템을 갖추고 있습니다. 저처럼 외부 미팅이나 출장이 잦아 날씨 변화에 민감한 분들은 캘린더 앱 내에서 모든 정보를 한눈에 파악하기에 좋습니다. 위 가이드 페이지에 접속하면 초보자도 쉽게 따라 할 수 있는 단계별 설명이 준비되어 있습니다. 사용자의 동네 주소에 맞는 좌표 값을 자동으로 계산해주는 도구와 함께 각 단계별 상세한 설정법이 안내되어 있습니다. 본인의 캘린더에 기상청 정보를 연동하여 보다 효율적인 일정 관리를 시작해 보시기 바랍니다. 이미 이런 서비스가 있었다면.. 제 검색 실력의 미천함 때문입니다. 그런데, 정말 이젠 상상만 해도 내가 원하는걸 만들 수 있는 시절이...

우리는 끊임없이 학습하며 데이터의 은하수를 나아가는 히치하이커입니다. 때로는 방대한 소스 코드의 성운 속에서 길을 잃기도 하고, 예기치 못한 결함(Defect)의 블랙홀을 마주하며 밤을 지새우기도 합니다. 지금 우리 앞에는 '생성형 AI'라는 거대한 중력의 변화가 찾아왔습니다. 이 변화는 단순히 편리한 도구가 하나 더 생긴 수준을 넘어, 우리가 테스팅의 우주를 항해하는 방식 자체를 근본적으로 재편하고 있습니다. 어떤 이들은 AI가 테스터의 자리를 대체할 것이라 불안해하지만, 저는 이것이 우리를 더 넓은 세계로 인도할 새로운 함선이자 보이지 않는 길을 비추는 나침반이 될 수 있다고 믿습니다. 우리가 마주할 AI 활용능력(AI Fluency)의 여정은 마치 낯선 행성을 단계별로 개척해 나가는 과정과 비슷합니다. 그 첫 번째는 '자동화(Automation)' 단계입니다. 이는 AI가 테스터의 직접적인 지시에 따라 특정 과업을 수행하는 것을 의미합니다. 테스트 케이스의 초안을 그리거나 단순한 테스트 스크립트를 생성하는 일들이 여기에 해당합니다. 이 단계에서 가장 중요한 것은 인간의 명확한 작업 정의와 결과물에 대한 꼼꼼한 품질 관리입니다. AI는 우리가 준 가이드 안에서만 움직이기 때문에, 우리가 얼마나 정교한 퍼소나를 부여하고 의도를 설명하느냐가 성패를 결정짓습니다. 여정이 조금 더 깊어지면 우리는 '증강(Augmentation)'의 단계를 경험하게 됩니다. 여기에서 AI는 단순한 일꾼을 넘어 우리의 '함께 생각하는 파트너(Thinking Partner)'가 됩니다. 테스터가 가진 날카로운 비판적 사고와 AI의 무한한 생성 능력이 결합하는 시기입니다. 우리가 미처 발견하지 못한 엣지 케이스를 함께 브레인스토밍하고, 복잡한 비즈니스 로직 사이에 숨겨진 빈틈을 메우는 창의적인 협업이 이루어집니다. 이는 인간의 능력이 도구에 의해 확장되는 즐거운 경험입니다. 마지막은 '에이전시(Agency)'의 단계...

과거의 소프트웨어 테스팅은 마치 명확한 지도 위를 걷는 것처럼 평온한 여정이었습니다. 정적인 코드를 검증하고, 입력에 따른 결정론적인 출력을 확인하며 결함(Defect)을 식별하는 일은 우리에게 비교적 예측 가능한 길을 보여주었습니다.  하지만 생성형 AI의 등장은 테스팅의 패러다임을 ‘고정된 지도의 검증’에서 ‘유동적인 행동(Behavior)의 관찰’로 완전히 바꾸어 놓았습니다. 이제 테스터는 마치 짙은 안개가 자욱한 은하계를 여행하는 히치하이커처럼, AI가 내놓는 불확실한 결과물 사이를 조심스럽게 통과해야만 합니다. 생성형 AI는 통계적으로 가장 그럴듯한 다음 토큰을 예측하는 확률적 모델입니다.이 ‘확률의 성단’ 안에서 우리 테스터들은 기존의 상식으로는 설명하기 힘든 태생적인 리스크와 마주하게 됩니다.  가장 당혹스러운 것은 바로 비결정론적(Non-deterministic) 특성입니다. 동일한 좌표(프롬프트)를 입력하더라도 매번 다른 목적지에 도착할 수 있는 이 특성은 테스트 결과의 재현성을 위협하며 우리를 깊은 혼란에 빠뜨리곤 합니다. 또한 AI는 사실이 아닌 것을 마치 진실인 양 속이는 할루시네이션(Hallucination)이라는 신기루를 만들어내거나, 논리적 단계에서 실패하는 추론 오류(Reasoning Error)를 범하기도 합니다. 이러한 현상들은 단순한 노이즈가 아니라, 테스팅의 타당성을 오염시키는 중대한 결함이라는 점을 우리는 잊지 말아야 합니다. 리스크 유형 정의 테스팅에 미치는 영향 비결정론적 특성 확률적 모델의 특성상 동일 입력에도 출력이 변하는 현상 테스트 결과의 일관된 검증을 방해하며 재현성을 어렵게 함 할루시네이션 존재하지 않거나 사실이 아닌 정보를 그럴듯하게 생성하는 현상 생성된 테스트 케이스나 요구사항 분석의 신뢰도를 근본적으로 실추시킴 추론 오류 논리적 단계나 복잡한 문제 해결 과정에서 발생하는 논리적 결함 테스트 설계 시나리오나 분석 과정에서 잘못된 인과관계를 제공함 데이터 편향 훈련 데이터의 편향이 결과물에 ...

현대 소프트웨어 테스팅 아키텍처에서 생성형 AI는 단순한 도구(Tool)를 넘어 테스터의 '생각하는 파트너(Thinking Partner)'로 진화했습니다. 이제 테스터의 역량은 테스트 케이스를 직접 작성하는 기술을 넘어, AI 활용능력 프레임워크가 정의하는 세 가지 상호작용 방식—자동화(Automation), 증강(Augmentation), 그리고 에이전트(Agency)—을 얼마나 능숙하게 오가는가에 따라 결정됩니다. 단순히 테스트 케이스 하나를 생성하는 '자동화'를 넘어, AI와 함께 엣지 케이스를 브레인스토밍하는 '증강', 그리고 특정 보안 가이드라인을 준수하는 AI '에이전트'를 CI/CD 파이프라인에 배치하는 단계로 나아가기 위해 프롬프트 엔지니어링은 테스터가 반드시 익혀야 할 새로운 설계 언어입니다. 프롬프트는 단순한 명령어가 아닌, AI의 출력을 제어하는 구조적 설계물로 정의할 수 있습니다. 특히 시니어 아키텍트는 일관성 있는 결과를 위해 시스템 프롬프트(System Prompt)와 사용자 프롬프트(User Prompt)를 명확히 구분해야 합니다. 시스템 프롬프트는 AI의 전체적인 가이드와 퍼소나를 담당하며, 사용자 프롬프트는 개별 테스트 작업의 컨텍스트와 지시를 담당합니다. 구성 요소 정의 및 역할 아키텍처 설계 전략 (예시) 역할 (Role) AI에게 부여하는 특정 전문 퍼소나 [System] "너는 ISTQB 표준을 준수하는 10년 차 시니어 테스팅 아키텍트야." 제약 조건 (Constraints) 출력 형식, 범위, 비결정론적 행동 제어 [System] "반드시 Gherkin 형식으로 출력하고, 할루시네이션 방지를 위해 근거가 없는 테스트 데이터는 생성하지 마." 컨텍스트 (Context) 테스트 대상 시스템(SUT) 및 도메인 지식 [User] "대상은 MSA 기반의 실시간 금융 결제 모듈이며, ISO 25010 품질 모델을 기준으로 해....

수년간 테스팅 현장을 지키다 보니 참 많은 변화를 목격하게 됩니다. 예전에는 검증해야 할 대상이 명확한 '코드'와 정해진 '기호'의 세계였다면, 최근에는 그 물결의 성격이 근본적으로 변하고 있다는 것을 피부로 느끼곤 합니다.  그래서 한동안 버리다시피 방치한 이 블로그에 잠시 우리가 마주한 이 새로운 기술적 패러다임과, 그 안에서 테스터가 가져야 할 마음가짐에 대해 제 개인적인 생각을 적어보고자 합니다. 누군가에는 도움이 되길 바라는 마음입니다. 우리가 과거에 다루던 SW는 명확한 논리 규칙(Logic rules)을 사용하던 시대였죠. 'A이면 B이다'라는 규칙이 명확했기에, 테스터의 역할도 그 규칙이 잘 지켜지는지 확인하는 데 집중되어 있었습니다. 하지만 이제는 생활의 일부가 되어버린듯한 생성형 AI(Generative AI)는 전혀 다른 차원의 존재입니다. 대규모 데이터셋의 패턴을 학습하여 사람과 유사한 콘텐츠를 만들어내는 생성형 AI는, 규칙이 아니라 '통계적으로 그럴듯함(Statistically plausible)'을 기반으로 답을 내놓습니다. 여기서 중요한 점은 '그럴듯해 보인다'는 것이 반드시 '정확하다'는 의미는 아니라는 사실입니다. 이제 테스터는 단순히 코드의 결함을 찾는 수준을 넘어, 맥락을 파악하고 일관성 있는 응답을 내놓는지, 그 과정에서 논리적 비약은 없는지 살피며 AI와 상호작용해야 합니다. 테스팅의 대상이 '딱딱한 규칙'에서 '유연한 행동'으로 넘어가고 있는 셈이지요. 이런 변화 속에서 제가 강조하고 싶은 개념은 단순히 도구 사용법을 익히는 숙련도가 아니라, 'AI 활용능력(AI Fluency)'입니다. 이는 AI를 단순한 도구가 아니라, 우리의 능력을 확장해 주는 함께 생각하는 파트너(Augmentation)로 바라보는 관점의 전환을 의미합니다. 테스터가 가진 날카로운 도메인 지식과 AI의 생성 능력이 결합...

요즘 세상에 음력 쓰시는 분은 거의 안계시겠지만.. 저나 제 부모님은 아직도 음력으로 생일을 보냅니다. 그런데, 애플 캘린더나 구글 캘린더에서는 음력으로 일정을 못만듭니다. 음력 날짜는 볼 수 있는데.. 음력 일정을 못만드니... 그래서 그냥 AI한테 하나 만들어 달라고 했습니다. 구글 캘린더의 경우 Calendar API를 활성화 시켜서 Client ID 와 API Key 가 있어야만 합니다. 귀찮으시면 그냥 ics 다운로드 받아서 업로드 하실 수 있도록 해놨습니다. 사용자 설명서도 들어 있고.. 구글 캘린더의 경우 특정 이벤트를 검색해서 삭제하는 기능도 들어 있습니다. 음력은 한국천문연구원 데이터라서 아마 잘 맞을 겁니다. 써보시고 혹시 뭔가 이상하면 알려주세요. https://murianwind.github.io/lunar-calendar/ 

소프트웨어 개발의 근본적인 패러다임이 변화하고 있습니다. 과거의 소프트웨어는 예측 가능하고, 규칙에 기반하며, 결정론적으로 작동했습니다. 정해진 입력값에 대해 항상 동일한 결과를 내놓는 것이 품질의 기준이었습니다. 그러나 인공지능(AI)이 주도하는 새로운 시대의 시스템은 본질적으로 다릅니다. AI 시스템은 데이터를 통해 학습하고, 지속적으로 적응하며, 확률적으로 작동합니다. 이러한 아키텍처의 진화는 전통적인 소프트웨어 테스팅 방법론을 더 이상 유효하지 않게 만들었습니다. 결정론적 시스템을 위해 설계된 기존의 테스팅 패러다임은 확률적 행동과 지속적인 학습을 특징으로 하는 AI 시스템에 적용하기에는 역부족입니다. 소프트웨어 아키텍처의 발전만큼이나, 이제는 테스팅에 대한 접근 방식 역시 동등한 수준의 진화가 필요합니다. 이러한 변화의 핵심에는 아키텍처의 대전환이 있습니다. 과거의 시스템은 명시적으로 코딩된 논리에 따라 작동하는 결정론적 아키텍처(Deterministic Architecture)를 기반으로 했습니다. 개발자가 작성한 코드 경로를 따라 모든 기능이 정확하게 실행되었습니다. 그러나 현대의 시스템은 데이터를 통해 행동을 학습하는 확률론적 시스템(Probabilistic Systems)으로 진화했습니다. 단순히 프로그래밍된 대로 움직이는 것이 아니라, 방대한 데이터에서 패턴을 학습하여 예측하고 결정을 내립니다. 그리고 이제 우리는 그 다음 단계인 에이전틱 아키텍처(Agentic Architecture)의 부상을 목격하고 있습니다. 이는 자율적인 AI 에이전트가 애플리케이션을 이해하고, 추론하며, 상호작용하는 구조입니다. 이 에이전트들은 하드코딩된 로직을 대체하는 핵심적인 "추론 계층(Reasoning Layer)" 역할을 합니다. 우리는 더 이상 코드를 작성하는 데 그치지 않고, 지능적인 에이전트들을 조율하고 지휘하는 시대로 나아가고 있습니다. 이 아키텍처의 혁명은 우리의 테스팅 방법론에 즉각적인 위기를 초래합니다. 동일한 입력에 대해 항상...