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개요AI(인공지능) 기술이 다양한 산업에 도입되면서 AI 기반 소프트웨어의 신뢰성과 품질 보증(Quality Assurance, QA)이 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. 기존 소프트웨어와 달리 AI 시스템은 데이터에 의해 학습되며, 예측 가능한 방식으로 동작하지 않을 수 있습니다. 따라서 AI 소프트웨어의 품질 보증을 위해 기존의 테스트 방법을 보완하는 새로운 접근 방식이 필요합니다. 본 글에서는 AI 소프트웨어 품질 보증의 개념, 주요 도전 과제, 테스트 기법 및 최신 트렌드를 살펴봅니다.1. AI 소프트웨어 품질 보증이란?AI 소프트웨어 품질 보증은 AI 모델이 신뢰성 있고 예측 가능하며 윤리적으로 동작하도록 보장하는 프로세스입니다. 기존 전통적인 소프트웨어 QA와 차별화되는 요소는 AI 시스템이 ..

개요소프트웨어 테스트는 애플리케이션의 신뢰성과 품질을 보장하기 위한 필수 과정입니다. 특히 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기반 소프트웨어의 검증이 중요한 시점에서 기존의 테스트 방식으로는 한계가 존재합니다. 이에 따라 Metamorphic Testing과 Neuron Coverage Testing과 같은 혁신적인 테스트 기법이 주목받고 있습니다. 본 글에서는 Metamorphic Test와 Neuron Coverage Test의 개념, 특징 및 적용 사례를 살펴봅니다.1. Metamorphic Testing(변환 기반 테스트)이란?Metamorphic Testing(변환 기반 테스트)은 명확한 정답이 없는 시스템(예: 머신러닝 모델)에서 결함을 발견하는 기법입니다. 입력 데이터의 변환을 통해 예상 ..