ISTQB
CTFL · CT-AI · CT-GenAI 실러버스
A:Icream 적용
여섯 표준 설계 기법 · 용어 체계 기반 케이스 설계, AI 테스트 기법 반영
개발 · 테스트 · 운영 서비스 라이프사이클 품질 플랫폼
만드는 일은 AI Agent가,
판정은 근거가.
개발 단계부터 운영까지, 품질이 하나로 연결된
Multi AI Agent 기반 SQA AX 플랫폼
- 12 MULTI-AGENT자율 오케스트레이션
- 27년 현장 품질 자산원격 실기기 자동화
- 금융/공공 맞춤형100% 폐쇄망 On-Premise
01 WHY · 起WHY NOW · 리스크와 한계
왜 지금, 품질검증이 새로워져야 하는가?
시장 변화 · 장애 리스크 · 자동화 도구의 한계 · 국내 품질검증 환경 · A:Icream의 출발점
코드는 AI가 만들고, 검증은 아직 사람의 속도입니다
AI가 만드는 속도를 검증이 따라가지 못하는 순간, 검증하지 않은 곳의 품질 공백이 장애로 이어집니다 — 변경마다 자동으로 확인하는 체계가 필요합니다
MARKET SHIFT
40%+
AI 생성 코드 비중 (Gartner 2025)
폭발하는 개발 속도, 멈춰선 테스트
AI 코딩 도구로 릴리스 주기는 짧아졌지만, 스크립트 기반 자동화 커버리지는 ~25% 한계에 갇혀 있습니다.
CAGR 26.9% · AI 테스팅 시장 급팽창
FAILURE RISK
1,763건
국내 금융권 전산장애 (누적 48만 시간)
원인 1위 : 「검증되지 않은 변경」
코드 1줄 누락, 설정 1건 변경이 서비스 중단으로 이어지고, 감독기관은 「테스트 미실시」 자체를 제재합니다.
금감원 은행 4곳 과태료 제재 (2025.12)
ENTERPRISE LIMIT
~25%
스크립트 자동화 커버리지 한계선
화면만 바뀌면 깨지는 자동화의 역설
UI가 바뀔 때마다 스크립트 수리 공수가 신규 작성을 추월합니다.
스크립트 개발 · 유지보수 · 단말 파편화 · 실패분석 공수 발생
국내 금융 · 공공은 「망 안에서, 근거를 남기며」 검증해야 합니다
글로벌 SaaS형 AI 테스트 도구가 그대로 들어오기 어려운, 국내 환경만의 품질검증 조건으로 실기기 · 폐쇄망 · 규제 · 증적 — 네 가지를 동시에 충족하는 AI 품질 플랫폼이 필요합니다
망분리 · 내부망
외부 연결 제한
규제 준수
전자금융감독규정 · AI 기본법
금융 앱 보안 환경
보안 모듈 위에서 동작
증적 · 감사
「테스트했음」의 증명
그래서 어니소프트는 이렇게 질문했습니다
27년 품질검증 현장에서 반복된 고민이 A:Icream의 출발점입니다.
- Q1스크립트를 직접 짜지 않고도 자동화할 수 없을까?생산성
- Q2화면이 바뀌어도 테스트가 멈추지 않을 수 없을까?유지보수
- Q3AI가 내린 판정을 감사에서도 믿을 수 있을까?신뢰성
- Q4망 안에서, 개발과 함께 품질을 확보할 수 없을까?연속성 · 보안
ANSWER
개발과 품질이 연결된
Multi AI Agent 기반
SQA AX 플랫폼
27년 SQA 데이터실기기 자동화Multi AI Agent
27년간 축적한 SQA 품질 데이터와 현장에서 검증된 실기기 자동화 기술 위에 Multi AI Agent 를 더해, A:Icream 으로 진화했습니다.
02 WHAT · 承정의 · 목적 · 목표
A:Icream은 개발과 품질이 하나로 연결된 AI 품질 플랫폼입니다
AI가 생성하고 자가 복구하는 높은 생산성과, 판정은 확실한 근거가 증명하는 신뢰성, 그리고 운영 중 수집된 데이터가 다음 검증으로 이어지는 완벽한 연속성의 3대 핵심 가치
PRODUCTIVITY생산성 혁신
「만드는 일은 AI Agent가」
- TC · 테스트 스크립트 · 데이터 자동 생성
- Self-Healing으로 UI 변경 시 자동 자가복구
- QA 엔지니어는 단순 반복에서 벗어나 검토 · 승인에 집중
TRUST & COMPLIANCE신뢰성 & 규제
「판정은 확실한 근거가」
- ISTQB 6대 국제표준 설계 기법 내장
- 환각 없는 규칙 기반 릴리스 판정
- AI 개입 이력 및 판정 시점 스냅샷 100% 보존
CONTINUITY개발-운영 연속성
「개발부터 운영까지 한 흐름」
- 빌드 등록 즉시 CI 파이프라인에서 품질 검증
- 상용 모니터링 데이터가 다음 회귀 테스트로 자동 피드백
- 하나의 통합 버전 축 위에서 결함 및 품질 추적
CONTINUOUS SQA AX PIPELINE(개발 단계마다 AI Agent가 검증하고 운영 데이터 피드백)Jenkins · GitLab CI · GitHub Actions · Jira 연동
- 요구정의Strategy Agent리스크 분석
- 설계Design AgentTC 자동 생성
- 개발Script Agent스크립트 합성
- 빌드/통합Pilot Agent실기기 자동 실행
- 배포/출시Verdict Agent규칙 릴리스 판정
- 상용운영Pulse Agent오류 · 성능 관측
운영 데이터 → 다음 개발 주기의 검증 우선순위 자동 갱신
02 WHAT · 承플랫폼 구성
하나의 포털에서 품질검증 전 영역을 제공합니다
모바일 · 웹 · API · 성능 · 디바이스 · 데이터가 같은 화면 체계와 판정 기준 아래 유기적으로 통합됩니다.
모바일 AX 허브1 → N 동시 실행실기기에서 만들고 돌리고
묶는다웹 AX 허브1 → N 동시 실행브라우저 조합 병렬 · 화면 자동 복구 · 추적API 인텔리전스자연어 요청 자동화자연어 한 줄로 자동 설계 · 스키마 · 경계값 · 부하 검증성능 모니터링OTLP 100% 표준출시 전 부하 · 출시 후 실사용자 성능디바이스 허브0.043 s 초저지연그룹 · 예약 · 정책 · 원격 제어 · 원격 디버깅데이터 관리규정 §13 대응전자금융감독규정 제13조 준수테스트 데이터 · 민감정보 자동 마스킹품질 현황Release Train 실시간배포 전 진척-상용 품질 한 화면 · 품질 지수 · 출시 판정시스템 · 거버넌스권한 · SSO · 감사 로그
묶는다웹 AX 허브1 → N 동시 실행브라우저 조합 병렬 · 화면 자동 복구 · 추적API 인텔리전스자연어 요청 자동화자연어 한 줄로 자동 설계 · 스키마 · 경계값 · 부하 검증성능 모니터링OTLP 100% 표준출시 전 부하 · 출시 후 실사용자 성능디바이스 허브0.043 s 초저지연그룹 · 예약 · 정책 · 원격 제어 · 원격 디버깅데이터 관리규정 §13 대응전자금융감독규정 제13조 준수테스트 데이터 · 민감정보 자동 마스킹품질 현황Release Train 실시간배포 전 진척-상용 품질 한 화면 · 품질 지수 · 출시 판정시스템 · 거버넌스권한 · SSO · 감사 로그
제공 방식
On-Premise고객사 내부망 구축 · 전용 AI 모델 · 데이터 외부 반출 없음
FaaS구독형 · 원격 테스트센터 연계
03 HOW · 轉MULTI AI AGENT 아키텍처
12개 Multi AI Agent 협업, 판정은 규칙이 맡습니다
Agent마다 사람의 일을 대신하고, 사람은 핵심 4지점에서만 검토 · 승인합니다.
Agent OrchestratorSupervisor
Verdict Engine규칙 기반 판정 엔진 — LLM을 호출하지 않으며, 5개 게이트의 건수 규칙으로 GO / NO-GO 판정 · 판정 시점 스냅샷 보존
HUMAN-IN-THE-LOOP1AI 생성 TC 승인2Self-Healing 대체 경로 확인3AI 분류 오류 정정4NO-GO 예외 승인 (사유 + 스냅샷)
03 HOW · 轉핵심 기술
A:Icream — 개발과 품질이 연결된 플랫폼의 핵심기술
만드는 일과 수행은 AI Agent가, 판정은 근거가 도메인에 특화되어 제공합니다.
AI CREATION
AI 테스트 자동 생성문서 · 화면에서 케이스 자동 설계AI VERDICT
Verdict Engine규칙 기반 판정 · 판정 시점 기록FINANCE
금융 특화보안 키패드 · 인증서 · OCR04 PROOF & NEXT · 結국제 표준준수
국제표준을 설계 원칙으로 — 설명 가능한 AI 품질검증
테스트 프로세스 · 품질 모델 · AI 거버넌스 표준을 플랫폼 기능에 매핑하고, 축적된 인증 역량으로 뒷받침합니다.
TMMi
Level 2
A:Icream 적용
정책 · 계획 · 모니터링 · 설계 · 환경 프로세스의 워크플로우 내재화
ISO/IEC/IEEE 29119
Part 2 · 3 · 4 · 5
A:Icream 적용
프로세스 · 문서 · 기법 · 키워드 주도 테스트 기준 산출물 구성
ISO/IEC 25010 · 25059
SW 제품 품질 모델 · AI 시스템 품질 모델
A:Icream 적용
품질지수 다섯 축 · AI 품질 특성(정확성 · 견고성 등) 평가 기준 적용
ISO/IEC 42001 · TS 42119-2
AI 경영 시스템 · AI 시스템 테스트
A:Icream 적용
AI 개입 로그 · 승인 이력 · 모델 · 프롬프트 버전 기반 AI 거버넌스 수립
국내 규제 · 보안
AI 기본법 · 전자금융감독규정 · SSO / RBAC
A:Icream 적용
고영향 AI 투명성 · 감사 로그 · 역할 기반 접근 통제로 규제 대응
품질 인증 역량TMMi Level 2KOLAS 국제공인시험기관IMQA GS 1등급 · CSAP모바일 분야 특허 18건과기정통부 장관상
04 PROOF & NEXT · 結수행 역량
27년 품질검증의 현장 경험이 A:Icream의 기반입니다
오랜 기간 축적한 SQA 경험과 품질 데이터, 현장에서 검증된 기술이 A:Icream으로 진화했습니다.
27년1998 설립 · SQA 전문
418명임직원 (2025.11)
50여 곳공공 · 금융 · 통신 등 고객사
약 120대원격 모바일 테스트센터 실기기
18건모바일 분야 특허
A:Icream까지의 기술 계보
2018
원격 모바일 테스트
mTworks · TestForte
테스트센터 구축
2018
성능 모니터링 솔루션
IMQA 출시
GS 1등급 · CSAP
2020–22
금융권 테스트센터
금융 · 공공 다수 구축
2023–25
확산 · 고도화
금융 · 보안 · 통신으로 확산
2026
대형 금융기관 구축
실기기 70대 · 5개월 · 지연 0건
NOW
A:Icream
Multi AI Agent
SQA AX Platform
원격 테스트 자동화출시 전
실기기 · 브라우저 원격 자동화성능 모니터링출시 후
실사용자 성능 · 크래시 관측SQA 방법론전 과정
TMMi · KOLAS · 27년 TC결함 자산 · ITO= A:Icream
출시 전 · 후를 하나의 버전 축으로04 PROOF & NEXT · 結NEXT · 도입 방안
앱 하나, 실기기 몇 대로 4주 안에 효과를 확인하세요
진단 → PoC → 파일럿 → 확산의 4단계로, 단계마다 정량 지표로 다음 단계를 결정합니다.
01진단1–2주
주요 활동
- 대상 앱 · 테스트 현황 진단
- 기준선 지표 측정
- 망 · 보안 요건 확인
산출물
진단 보고서PoC 범위
02PoC4–6주
주요 활동
- 앱 하나 · 실기기 두세 대
- 자율주행 → 설계 → 실행 → 판정
- AI 산출물 품질 검토
산출물
효과 리포트산출 TC · 스크립트
03파일럿2–3개월
주요 활동
- 핵심 서비스 두세 개로 확장
- CI/CD · 결함 관리 연동
- 운영 프로세스 정착
산출물
운영 가이드릴리스 게이트 규칙
04확산전사
주요 활동
- 웹 · API · 성능으로 확장
- AX 대시보드 통합 관제
- SQA ITO 운영 연계
산출물
통합 품질 지표거버넌스 체계
PoC 준비물
테스트 대상 앱(APK · IPA)기획 자료 · 기존 TC테스트 계정 · 데이터실기기 두세 대 또는 원격 센터
On-Premise기본 · 고객사 내부망 설치On-Premise sLLM · 반출 없음
FaaS구독형 · 어니소프트 클라우드원격 테스트센터 단말 활용