2024–25년 세계 품질 보고서 01_3

이 보고서는 Capgemini, Sogeti, OpenText 공동 제작한 전 세계 여러 산업 분야에서 현재 품질 엔지니어링(QE) 실태를 포괄적으로 평가한 업계 최대 규모의 연구 보고서입니다. 지난 16년간 본 보고서는 품질 엔지니어링 및 테스트 분야의 가장 중요한 트렌드와 변화를 추적해왔으며, 이번 판에서는 33개국 1,775명의 고위 임원들을 대상으로 한 조사 결과를 바탕으로 분석한 보고서 입니다.

5. 세부 주제별 섹션(중요)⭐

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5-4. 스마트 제품 검증 (Smart Product Testing)

📌 개요

스마트 제품의 급속한 확산은 품질 엔지니어링(QE)에 완전히 새로운 도전 과제를 안겨주고 있습니다. IoT 기기, 임베디드 시스템, 엣지 컴퓨팅 기반 제품 등은 단일 소프트웨어 검증을 넘어선 다차원적 테스트 전략을 필요로 합니다.➡ 조사에 따르면, 조직의 전체 테스트 예산 중 평균 21%가 스마트 제품 검증에 투입되고 있으며, 이는 앞으로 더욱 증가할 것으로 예상됩니다.

📊 주요 조사 결과

•       69%의 응답자가 스마트 제품의 품질을 보장하는 데 매우 큰 어려움을 겪고 있다고 응답

•       65%는 이 분야에 특화된 테스트 전략이 필요하다고 인식함

➡ 기존의 테스트 프레임워크로는 복잡한 하드웨어–소프트웨어 통합 환경을 다루기에 한계가 있음

⚙️ 스마트 제품의 특성

특성                             테스트에 미치는 영향

연결성 (Connectivity)              실시간 네트워크 시뮬레이션 필요

실시간성 (Real-time behavior)     반응 시간과 타이밍 민감성 검증 필수

환경 다양성                      다양한 조건(온도, 습도 등)에서의 기능 테스트 필요

하드웨어–소프트웨어 통합           물리적 장치와의 동기화 검증 필수

🧪 테스트 전략 구성 요소

1.    디지털 트윈(Digital Twin)

•       실제 제품을 가상 공간에서 재현해 테스트를 수행

•       고비용 물리 테스트 대신 효율적 대안으로 주목

2.    시뮬레이션 기반 테스트

•       다양한 조건과 장애 상황을 가정해 시뮬레이션 환경에서 검증

3.    통합 테스트 (End-to-End)

•       하드웨어, 소프트웨어, 네트워크까지 전체 흐름을 통합적으로 검증

4.    현장 테스트 (Field Testing)

•       실제 사용 환경에서의 성능, 반응 속도, 연결 안정성 등을 검증

📈 테스트 자동화의 한계

•       테스트 자동화가 어려운 이유:

-      물리적 센서·하드웨어 상호작용의 복잡성

-      환경 변화 변수 수가 많아, 스크립트 작성이 비효율적

➡ 따라서 전통적 자동화보다는 시뮬레이션 기반 자동화 + 인공지능 조합이 요구됨

📘 권장 접근 방식

•       조기 설계 참여(Shift Left)

→ 제품 설계 단계에서부터 QE 전문가가 참여하여 품질 요구사항 정의

•       플랫폼 중심 접근

→ 테스트 재사용성과 일관성 확보를 위해 중앙화 된 테스트 플랫폼 구축

•       AI 기반 테스트 보조 기술 채택

→ 테스트 범위 추천, 테스트 케이스 분류 등에서 AI를 보조적으로 활용

✅ 요약 정리

•       스마트 제품 검증은 단순 소프트웨어 테스트를 넘어서, 물리적 장치와 통신, 환경, 통합 시나리오까지 포괄하는 복합 QE 영역

•       성공적인 스마트 제품 품질 확보를 위해서는:

-      디지털 트윈·시뮬레이션 활용

-      환경 다양성을 반영한 테스트 설계

-      통합 테스트 전략 구축

-      AI 기반 자동화 보완 도입이 핵심

➡ 스마트 제품은 "단순히 잘 작동하는 것"이 아니라, "다양한 실제 상황에서도 일관된 신뢰성을 보장"해야 품질이 인정됩니다.

5-5. 지속가능성과 품질 엔지니어링 (Sustainability and Quality Engineering)

📌 개요

지속가능성(Sustainability)은 IT와 디지털 산업 전반에서 핵심 가치로 빠르게 자리 잡고 있으며, 품질 엔지니어링(QE)도 예외는 아닙니다. 지속가능한 QE는 단지 환경적 영향을 줄이는 것뿐만 아니라, 효율성, 책임감, 장기적인 시스템 건전성을 추구하는 접근입니다.

📊 조사 요약

•     98%의 조직이 지속가능성을 전사 전략의 일부로 고려하고 있다고 응답

•     그러나,

-      25%만이 실제로 IT 활동의 환경 영향을 측정하고 있음

-      테스트 활동의 탄소 배출량을 추적하는 조직은 극소수

➡ 인식은 높지만, 실행 수준은 매우 낮음

⚠️ 주요 과제

1.    데이터 부족

•     테스트 실행이나 인프라 사용이 환경에 미치는 영향을 측정할 수 있는 정량적 데이터 부족

2.    측정 기준 부재

•     테스트 활동의 탄소 배출량 또는 에너지 소비량을 표준화해 측정하는 기준이 거의 없음

3.    문화적 우선순위 부족

•     QE 팀 내에서는 여전히 지속가능성이 핵심 성과 지표로 고려되지 않음

🌱 지속가능한 QE 전략 구성 요소

요소                   설명

친환경 테스트 설계       최소 리소스로 최대 효과를 내는 테스트 구성

테스트 실행 최적화       비효율적인 반복 테스트 제거, 클라우드 인프라 최적 활용

테스트 환경 절전          테스트 환경을 자동으로 종료하거나 비활성화 시간 최소화

지속가능성 KPI 도입      탄소 배출량, 에너지 소비, 서버 가동 시간 등을 품질 지표로 포함

🧠 사례 기반 인사이트

•     일부 기업은 **CI/CD 파이프라인 내 ‘그린 게이트’(Green Gate)를 설정→ 테스트 실행 전후의 에너지 소비량을 측정하고 기준 초과 시 자동 중단

•     테스트 인프라를 탄소중립 데이터센터로 이전하거나, 에너지 효율 높은 컨테이너 기술(Kubernetes 기반)**을 활용하는 사례도 증가

🛠️ 권장 접근 방법

1.    지속가능성 측정 도구 도입

•       예: Green Software Foundation, Cloud Carbon Footprint API 등

2.    지속가능성 인식 교육

•       QE 및 DevOps 팀 대상의 환경 영향 교육과 실천 사례 전파

3.    지속가능성 KPI를 품질 메트릭에 통합

•       테스트 품질 = 기능적 성공률 + 환경 효율성

✅ 요약 정리

•       지속가능성은 더 이상 "비즈니스 외부 요소"가 아니라, 소프트웨어 품질의 필수 요소로 인식되어야 함

•       품질 엔지니어링은 다음을 통해 지속가능성에 기여할 수 있음:

-      에너지 최적화된 테스트 설계

-      테스트 환경 자동화 및 절전화

-      탄소 배출 추적 및 KPI 설정

➡ 미래의 QE는 단지 "잘 돌아가는 시스템"을 넘어서, "지속가능하게 잘 돌아가는 시스템"을 만드는 데 기여해야 합니다.

5-6. 데이터 품질 (Data Quality in Quality Engineering)

📌 개요

데이터 품질은 품질 엔지니어링(QE)의 핵심 기반입니다. 신뢰할 수 없는 데이터는 어떤 자동화든, 어떤 AI든, 어떤 테스트 전략이든 무의미하게 만들 수 있습니다. 특히 AI 기반 테스트, 시뮬레이션, 자동화 시스템에서는 정확하고 일관된 데이터가 결정적인 성공 요소입니다.

📊 주요 조사 결과

•     64%의 조직이 데이터 품질을 "매우 중요"하게 여긴다고 응답

•     그러나, 다음과 같은 문제가 여전히 존재함

-      데이터 소유권이 명확하지 않음 (38%)

-      테스트 데이터 생성을 위한 표준화된 체계 부족 (42%)

-      테스트 환경과 운영 환경 간 데이터 불일치 (35%)

➡ 조직 대부분이 데이터 품질의 중요성은 인식하지만, 실질적인 거버넌스는 미흡

⚠️ 주요 과제

과제                     설명

소유권 불분명           누가 데이터를 관리·보호할 책임을 지는지 명확하지 않음

프라이버시 및 보안   실제 고객 데이터를 사용할 때 발생하는 법적·윤리적 문제

환경 간 불일치          테스트 환경의 데이터가 운영 환경과 다르면 검증 신뢰도 하락

데이터 갱신/버전 관리 부재       오래된 테스트 데이터로 인한 오류 및 재현 불가 문제 발생

🧠 테스트 데이터 관리(TDM: Test Data Management) 전략

1.    데이터 마스킹(Data Masking)

-      개인정보 또는 민감 정보를 익명화하여 안전하게 테스트용으로 전환

 2.    데이터 가상화(Data Virtualization)

-      실제 데이터를 복제하지 않고, 필요한 데이터만 추출/가공하여 테스트에 활용

3.    자동화된 테스트 데이터 생성

-      AI 또는 규칙 기반 도구를 활용해 요건에 맞는 샘플 데이터를 자동 생성

4.    데이터 수명주기 관리

-      테스트 데이터의 생성, 사용, 보관, 폐기까지 전체 흐름에 대한 정책 수립

💬 전문가 조언

"데이터 품질이 좋지 않다면, 그 위에 쌓는 자동화, AI, 성능 테스트 등 모든 것이 신뢰를 잃는다."

📘 성공 사례

•     한 글로벌 금융사는 민감 고객 정보 마스킹 시스템과 자동화된 샘플 데이터 생성 엔진을 결합하여, 테스트 준비 시간을 65% 단축하고 보안 위험도 대폭 감소

•     제조업에서는 운영 데이터와 테스트 데이터 간의 일관성 확보를 통해, 현장 결함률을 20% 감소시킨 사례도 존재

✅ 요약 정리

•       데이터 품질은 QE 전략의 근간이자 위험 요소이며, 적절히 관리되지 않으면 결함 은폐, 잘못된 판단, 보안 사고로 이어질 수 있음

•       성공적인 데이터 품질 확보를 위해서는

-        소유권과 책임 명확화

-        테스트 데이터 생명주기 관리

-        보안·프라이버시 준수

-        자동화 도구와 AI 기반 생성 도입이 필요

➡ 데이터는 품질을 “테스트하는 수단”이 아니라, 품질을 “구현하는 핵심 자산”입니다.

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