인공 지능(AI)이라는 단어를 들었을 때 무엇을 떠올리시나요?
1년 전만 해도 여러분은 공상 과학 영화의 미래 기술이나 휴머노이드 로봇을 상상했을 것입니다. 그러나 이제는 ChatGPT나 Gemini(Google Bard)와 같은 도구가 먼저 떠오를 것입니다. AI 기술은 날이 갈수록 빠르게 발전하고 있으며, 그 풍경은 매일 변화하고 있습니다.
소프트웨어 테스팅에 있어서 AI는 테스팅 이니셔티브의 효율성을 증가시키기 위해 도입될 수 있습니다. 그리고 “테스팅에서의 AI”는 회의적이거나 우려를 유발할 수 있는 유행어일지 모르지만, 실제 가치를 제공하고 테스팅 노력을 간소화할 수 있습니다.
자, 이제 AI는 정확히 무엇이며, 어디로 향하고 있으며, 어떻게 소프트웨어 테스팅을 최적화할 수 있을까요?
Artificial Intelligence (AI) 이란 무엇인가요?
인공 지능(AI)은 스스로 자가 학습 능력을 향상시킬 수 있는 시스템으로, 인간의 인지 및 활동을 보완할 수 있습니다. 이는 환경을 이해하고, 인간의 문제를 해결하며, 인간의 작업을 수행함으로써 이루어집니다.
몇가지 예를 들어보겠습니다:
① Google Maps는 AI를 사용하여 교통 패턴을 모니터링하고 가장 최적화된 경로를 예측합니다.
② 넷플릭스는 기계학습을 사용하여 사용자의 선호도에 맞는 영화나 드라마를 추천하는 알고리즘을 구동합니다.
③ ChatGPT는 딥러닝을 사용하는 생성형 AI 챗봇으로, 질문에 대한 대답을 생성합니다. 이처럼 AI는 수천 가지 방법으로 사용될 수 있으며, 우리는 이를 어떻게 가장 잘 적용하고 그 한계가 어디인지를 발견하는 시작 단계에 있습니다.
AI 시스템은 모든 데이터를 지능적인 인공지능 알고리즘 에 입력하여, 데이터 내의 패턴을 분석함으로써 학습하고 개선하는 방식으로 작동합니다. 그리고 이 인공지능 알고리즘 이 수집하는 데이터가 많아질수록, 환경을 이해하고 패턴을 예측하는 데 있어 더욱 뛰어난 능력을 발휘합니다. 이 시스템들은 패턴 매칭 알고리즘에 따라 단순한 작업부터 복잡한 작업까지 수행하도록 훈련될 수 있습니다.
AI의 혁신과 인간의 역할
AI의 발전으로 인해 우리의 일자리가 위협받을 수 있다는 우려가 있지만, 현실적으로 그렇게 되기까지는 꽤 많은 시간이 필요합니다. 인공지능 알고리즘 은 여전히 인간의 의사결정을 지원하는 도구로 사용되고 있으며, 인공지능의 도움을 기반으로 최적의 의사 결정을 내리는 것은 마땅히 인간의 책임이기 때문입니다. 따라서 이러한 협력적인 관계는 계속 해서 유지될 것입니다.
EPAM의 Executive Leader Tariq King은 2022년 STAREAST 소프트웨어 테스팅 컨퍼런스에서 인공 지능의 미래에 대해 이야기했습니다. 물론 그 이후로 많은 것이 변했지만, 그의 통찰력은 더욱 관련성 있어졌습니다.
Tariq King은 당시 “사람들이 더 이상 신뢰하지 않고 부적절하게 생산된 소프트웨어를 기반으로 더 많은 소프트웨어가 생성될 수 있을 것이며, 이것은 우리의 가장 큰 문제”라고 지적했습니다. 그리고 이 문제에 대한 적절한 대안으로 “Testing” 을 제시했습니다. AI를 활용한 테스팅을 통해 우리는 좋은 소프트웨어를 풍부하게 생산하고 안정적으로 유지할 수 있다는 것입니다.
“AI 혁신”이 점차적으로 더 많은 주목을 받으면서, 우리는 더 높은 품질의 소프트웨어와 AI 시스템을 구축할 수 있게 되었습니다. AI 모델을 신뢰할 수 있도록 테스트하는 과정에서 개선된 시스템을 감독하고 지원하는 새로운 테스터의 하위 집단은 계속해서 등장하고 있으며, 이는 고품질의 소프트웨어 개발을 위한 핵심 요소로 활용되고 있습니다.
인공 지능이 테스트를 최적화하는 방법
소프트웨어 테스트는 지난 몇 십 년 동안 급속히 발전해 왔습니다. 수동 테스트에서 시작하여 초기 자동화된 테스트, 애자일 테스팅, 그리고 지속적인 테스팅으로 이어졌으며, 이제 AI를 보조로 하는 자율 테스팅에 이르렀습니다.
자율 테스팅을 달성하는 것은 불가능한 목표처럼 보일 수 있지만, AI 기능을 구현하여 그 기반을 마련할 수 있습니다. AI는 테스트 작성 속도를 높이고 테스트 범위를 확대하며 테스트 유지 보수를 줄이는 등 테스트를 최적화할 수 있습니다.
이러한 예시로는 객체 인식이 있습니다. 이는 새로운 객체를 인식하고 DOM에 추가하기 위한 수동 노력 없이 업데이트를 인식하는 지능적인 설계의 한 형태입니다. 또한, 프레임워크 생성이 있습니다. 이는 응용 프로그램을 자동으로 스캔하여 테스트 프레임워크를 추천하는 것입니다.
비즈니스 프로세스 자동화는 또한 지능적인 테스트 실행의 예시입니다. 이는 업무 워크플로우를 자동화하여 엔드 투 엔드 테스트를 수행하는 데 도움이 됩니다. 자가 치유도 지능적인 테스트 유지 보수의 한 형태로, 응용 프로그램이 변경되거나 발전될 때 테스트 스위트를 동적으로 업데이트합니다.
마지막으로, AI 기반 시각적 테스트는 새로운 형태의 테스트 자동화입니다. 이는 컬러나 글꼴 변경과 같은 시각적 UI 버그를 다른 자동화된 테스트에서 놓칠 수 있는데, 이미지나 비디오로부터 시각 정보를 캡처하고 해석하는 컴퓨터 비전을 활용합니다.
SmartBear에서의 AI 테스팅 사례
TestComplete는 SmartBear의 UI 테스트 자동화 도구로, Intelligent Quality 추가 기능이라는 AI 기능을 갖추고 있습니다. 이 기능은 자동 테스트 복구, 광학 문자 인식(OCR), ML 기반 시각 그리드 인식과 같은 지능형 기능을 제공합니다. 이 자동 복구 테스트는 동적 속성으로 인한 예기치 않은 오류를 자동으로 식별하고 더 나은 대안을 제안할 수 있습니다. 이를 통해 테스트 실패를 방지할 뿐만 아니라 오류를 검토하는 데 들이는 시간을 절약할 수 있습니다. OCR은 특성이 아닌 텍스트 내용에 기반하여 객체를 식별함으로써 복잡한 애플리케이션의 콘텐츠와 상호 작용하는 데 도움을 줍니다.
또한 ML 기반 시각 그리드 인식을 통해 그리드와 테이블과 같은 복잡한 객체에 대한 데이터를 유효성 검사할 수 있습니다. 이는 테이블 내의 데이터를 인식하고 내용을 기준 복사본과 비교함으로써 수행됩니다.
또한 TestComplete는 자동화된 시각적 테스팅 도구인 VisualTest와 통합됩니다. VisualTest는 웹 애플리케이션의 시각적 변경 사항을 강조하기 위해 고급 AI를 활용합니다. 스크린샷을 캡처하고 예상 변경 사항을 필터링하고 잘못된 긍정을 무시하여 작업 흐름을 가속화합니다. 그런 다음 기준 이미지를 자동으로 비교하여 시각적 회귀를 식별하고 수정할 수 있습니다.
앞으로 SmartBear는 자율 테스팅을 달성하는 데 도움이 되는 더 높은 수준의 AI를 도입할 계획입니다. 언젠가는 모든 도구에 AI를 사용하여 테스트 케이스를 생성하고 실행하며 (심지어 UI가 변경되더라도) 테스트 케이스를 수정할 수 있을 것입니다.
AI 기술은 아직 완성되지 않았지만, ChatGPT 응답부터 인공지능 알고리즘 , 소프트웨어 테스팅까지 이미 우리의 삶을 편리하게 만들고 있습니다. 더 빠르고 혁신적으로 AI 기술을 개선하고 활용한다면, 아마 우리는 보다 더 효율적이고 지능적인 도구들을 개발할 수 있을 것입니다. AI 산업의 선도주자가 되고 싶으신가요? 지금 당장 AI를 받아들이고 테스트 자동화의 다음 단계를 모색하는 것부터 시작하세요.
Originally by SmartBear | November 8, 2023 | https://smartbear.com/blog/artificial-intelligence-in-test-automation/
