SyncETA 테스트케이스 생성 및 학습 모듈 상세 사양서
본 문서는 SyncETA 회귀 테스트 자동화 솔루션 중 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 자연어 기반 테스트케이스 생성 및 QA 피드백을 통한 LLM 학습, 그리고 그 품질 개선에 초점을 맞춘 하드웨어 및 소프트웨어 사양을 상세히 기술합니다.
1. 시스템 개요 (테스트케이스 생성 및 학습 중심)
SyncETA는 Selenium 기반의 사용자 브라우저 동작 레코딩을 통해 시나리오를 자동화하고, 이를 LLM 기반의 자연어 처리 기술로 엑셀 형식의 테스트케이스로 변환합니다. 이렇게 생성된 테스트케이스는 QA 엔지니어의 검증 및 수정 과정을 거치며, QA의 피드백은 LLM 학습에 반영되어 테스트케이스 생성 품질을 지속적으로 향상시킵니다. 궁극적으로 QA 업무의 효율성과 소프트웨어 품질을 극대화하는 것을 목표로 합니다.
2. 소프트웨어 상세 사양
SyncETA의 테스트케이스 생성 및 학습과 관련된 주요 소프트웨어 모듈은 다음과 같습니다.
2.1. TestCase Generator (자연어 테스트케이스 자동 생성 모듈)
기술: 오픈소스 LLM을 활용합니다.
입력: SyncETA Recorder에서 생성된 JSON 형식의 테스트 시나리오 데이터를 입력받습니다.
출력:
- LLM은 입력받은 JSON 시나리오를 분석하여 Step, Input, Expected Result 등을 포함하는 자연어 기반의 엑셀 테스트케이스를 자동으로 생성합니다.
- 생성된 엑셀 테스트케이스는 재사용 가능한 템플릿 형태로 제공될 수 있습니다.
주요 기능 및 학습:
- 사내 용어 및 UI 요소에 대한 컨텍스트 학습이 가능합니다. 이를 통해 LLM은 특정 비즈니스 도메인이나 서비스의 고유한 표현을 이해하고 테스트케이스 생성에 반영할 수 있습니다.
- QA 기준에 맞춘 포맷 커스터마이징을 지원합니다. 이는 QA팀의 기존 워크플로우와 보고서 양식에 맞는 유연한 테스트케이스 출력을 가능하게 합니다.
- 테스트 목적, 단계, 예상 결과를 구조화된 형식으로 자동 작성합니다.
2.2. QA Feedback Loop (품질 개선 루프 모듈)
기능:
- QA 엔지니어는 TestCase Generator를 통해 생성된 엑셀 테스트케이스를 직접 리뷰하고 수정할 수 있습니다.
- 불완전한 케이스 보완, 중복 케이스 제거, 우선순위 지정 등의 최적화 작업이 가능합니다.
- QA가 수정하거나 평가한 데이터는 SyncETA 시스템에 업로드됩니다.
학습 반영 및 품질 개선 루프:
- 업로드된 QA의 수정 데이터는 LLM의 재학습(Fine-tuning 또는 RAG, Retrieval-Augmented Generation)에 반영됩니다. 이 지속적인 학습 과정을 통해 테스트케이스 생성 품질이 향상됩니다.
- QA의 수정 사항을 기준으로 LLM 학습 데이터를 확보하고 주기적인 재학습을 통해 테스트케이스 생성 정확도와 커버리지를 지속적으로 향상시킵니다.
- 시간이 지남에 따라 자동 생성 테스트케이스의 신뢰성이 증가하고 테스트 커버리지가 향상됩니다.
- QA별 피드백 이력 분석 및 개선 내역 추적 기능을 제공하여 학습 효과를 모니터링할 수 있습니다.
2.3. 데이터셋(Data Set) 관리 기능 (AI 활용 부분)
기능:
- 표 형식으로 데이터를 입력하고 관리하며, 변수 추가, 수정, 삭제를 지원합니다.
- 시나리오에서 설정한 변수 값을 호출하여 직접 작성할 수 있으며, AI를 활용하여 목업 데이터를 자동으로 생성하고 다양한 값으로 테스트를 진행할 수 있습니다. 이 기능은 테스트 케이스 자체의 AI 생성과는 별개로, 테스트에 사용될 데이터를 AI가 생성하는 것입니다.
3. 하드웨어 상세 사양 (LLM 운영 관련)
SyncETA는 LLM 모델의 유연한 운영을 위해 다음과 같은 배포 환경을 지원합니다.
배포 형태: SyncETA는 Docker 기반의 설치형(On-premise) 또는 클라우드 SaaS(Software as a Service) 형태로 배포될 수 있습니다.
보안 요건: 보안 요건에 따라 LLM 모델을 온프레미스(On-premise) 환경에서 직접 실행할 수 있도록 지원합니다. 이는 민감한 데이터 처리 시 외부 클라우드 LLM 서비스에 대한 의존도를 낮춰 보안을 강화할 수 있습니다.
4. 기대 효과 (테스트케이스 생성 및 학습 관련)
SyncETA의 테스트케이스 생성 및 학습 기능은 다음과 같은 주요 기대 효과를 제공합니다:
- 테스트케이스 작성 시간 80% 절감: Selenium 녹화 및 LLM 기반 자동 생성을 통해 수작업 대비 테스트케이스 작성 시간을 획기적으로 단축합니다.
- QA 리소스 효율화: AI 기반 테스트케이스 생성 및 QA 피드백 루프를 통해 반복적인 테스트케이스 작성 업무가 자동화되어 QA 업무 효율성이 증대되고, QA 리소스가 30% 이상 절감됩니다. QA 인력이 자동 생성된 케이스를 검증하는 데 집중하여 시간을 절약할 수 있습니다.
- 테스트 품질 및 신뢰성 향상: AI 기반 테스트케이스 생성 및 QA 피드백 루프를 통해 테스트 정확도와 커버리지가 향상되며, 인적 실수를 방지하고 일관된 품질을 유지합니다. LLM의 지능적인 케이스 생성으로 테스트 커버리지가 향상됩니다.
- 코드 작성 없는 테스트 자동화: 직관적인 GUI 및 키워드 기반의 비코드 방식으로 개발 지식이 부족한 사용자(QA 팀)도 쉽게 테스트 자동화를 구축하고, 특히 LLM을 통해 자연어 기반의 테스트케이스를 생성할 수 있어 접근성이 높습니다.
- 지속적인 품질 개선: QA의 피드백 데이터를 LLM에 학습시켜 테스트케이스 생성 품질을 지속적으로 향상시키며, 이는 더 정확하고 신뢰할 수 있는 테스트 자동화 환경을 제공합니다.