2024 3nd QA Korea Conference(QA 코리아컨퍼런스) 후기

 

안녕하세요! 이번 24년에도 QA컨퍼런스가 개최가 되었습니다! 👋

1회 차 컨퍼런스도 정말 도움이 되는 내용들이 많았는데 회차를 거듭할수록 더 많은 이야기들을 들을 수 있게 되는 것 같아 굉장히 기쁘네요!

 

QA 관련 컨퍼런스가 더욱더 많아지길 기원하고 저도 언젠가는 연사로 참여해보고 싶네요! ㅎㅎ

자 그럼 이번에 진행한 컨퍼런스에서의 저의 간략한 리뷰 시작하겠습니다!

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1. 여기어때 사용자 행동로그 검증으로 보는 데이터 QA 전략

데이터 QA의 목표, 전략, 방법을 사례를 통해 공유해 주시는 자리였습니다.

사용자 행동 로그를 활용한 QA 사례를 듣고 난 후 데이터를 QA단계에서 활용해 볼 수 있는 사례들을 떠오르게 할 수 있
요즘 데이터를 활용한 QA가 늘어나고 있는 추세이지 않나 생각합니다.

 

2. 자동화의 신뢰성을 높이기 위해 한 액션

UI 자동화 테스트의 정확도와 결과의 신뢰성을 높이기 위한 시도한 경험을 공유해 주는 자리였습니다.
개인적으로 제1회 QA 컨퍼런스에서 이와 비슷한 사례를 듣고 흥미로웠지만 발표 이후에 자료를 볼 수 없어 아쉬웠습니다.
하지만 이번에 비슷한 사례를 다시 보게 되어 좋았고 공유해 주시면서 사용 예시들을 이해하기 쉽게 첨부해 줘서 잘 와닿았습니다.

신뢰성 향상을 위한 코드 작성 전략은?
 - Accessibility Id를 사용하여 Element탐색 전략을 가지자
 - API를 테스트 보조 수단으로 사용하자

 

3. 키워드기반 자동화 테스트 with 로봇프레임워크

로봇프레임워크를 활용한 키워드 기반 자동화 테스트를 설계 및 활용하는 방법을 공유해 주는 자리였습니다.

개인적으로 로봇프레임워크 및 공유 내용들이 저에게는 생소했던 부분이라 신선하면서도 이해가 어려웠던 부분이었습니다..ㅎㅎ
경민님께서 공유해 주신 키워드기반 테스트에 대해 새롭게 알게 되어 유익했던 시간이었습니다.
추가로 가장 기억에 남는 부분은  "자동화는 매크로에 집중하고 사람은 마이크로에 집중한다."라는 말씀이 가장 와닿았습니다.

키워드기반 자동화 테스트란?
 - 테스트 케이스를 키워드 단위로 분리하여 작성하고, 각 키워드에 대한 동작을 미리 정의해 두어 자동화하는 방법

 

4. QA 엔지니어와 협업하여 생성형 AI 프로덕트의 완성도 높이기

이번 발표는 프로덕트 디자이너 안소현 님이 프로젝트를 진행하면서 QA와 협업 사례를 공유해 주는 자리였습니다.

QA 관점에서 팀원들과의 협업 사례들은 많이 들어봤지만 다른 직군에 계신 분이 QA 엔지니어와의 협업 사례를 직접 듣는 것이 처음이라 설레고 재미있었습니다. 😊

소현님의 발표 자료들을 보며 QA 엔지니어도 UI/UX를 잘 이해하고 그를 넘어 유저 관점에서의 더 나은 UI/UX를 만들 수 있도록 의견을 낼 수 있어야 한다는 것을 다시 한번 느끼게 되었습니다.

 

5. 게임에서 데이터를 기반으로 QA 하는 방법

게임 데이터의 일반적인 구성과 QA 시 데이터를 활요하는 방법에 대해 공유해 주는 자리였습니다.

개인적으로 게임 QA를 잘 알지 못하였는데 기본적으로 게임 도메인에 대한 기초 설명과 데이터들의 기본 구조들을 자세히 설명해 주셔서 이해하기 좋았습니다. 👍
이번 발표를 들으면서 개인적으로 가챠(Gacha) 확률에 대한 QA가 마냥 단순하지는 않다는 교훈을 얻게 되었습니다..ㅎㅎ

가챠(Gacha)란?
- 일본의 캡슐 뽑기 자판기에서 나는 '달그락' 거리는 소리를 일컫는 말로, 한국말로 번역하면 '뽑기'와 같은 의미입니다.
- 데이터나 개발언어의 특성상 영어를 많이 사용하므로 ‘뽑기' 보다는 ‘가챠'라는 단어를 더 많이 사용하는 편입니다.

 

6. 쏘카 QA 프로세스 AI 챗봇 고객센터 시스템 품질 높이기

이번 발표에서는 쏘카의 AI챗봇의 품질을 향상시키시 위해 QA에서 시도했던 경험을 공유해 주는 자리였습니다.

QA프로세스를 확립하는 주제도 함께 다루다 보니 개인적으로 이번 컨퍼런스에서 제일 흥미로웠습니다.
테스트 자동화를 하기 위해서는 매뉴얼 테스트가 고도화되고 목표가 명확해야 한다는 말이 기억에 가장 남았습니다.👍
추가로 AI 관련 QA를 설명해 주는 시간에는 저의 이해력 이슈로 명확하게 AI QA에 대한 팁들을 얻지를 못했습니다..
하지만 목적과 목표를 명확하게 세우는 것이 중요하다!

 

7. 결제 단말기 E2E 자동화 도입 및 운영 사례

이번 발표는 다양한 환경(iOS, Android, Web 등)에서 E2E 테스트 자동화 도입 및 운영 사례를 공유해 주는 자리였습니다.

이번 시간에서 개인적으로 기억에 남는 부분은 E2E 테스트 자동화를 구현하는 데 있어 Mocking를 최소화하여 구현한다는 부분이 기억에 남았습니다. 보통(저는) 테스트 자동화를 생각하면 커버리지를 높이기 위해 사용하는 게 좋을 줄 알았는데 이런 세세한 부분을 신경 쓰고 자동화를 구현하는 부분에 있어 저를 다시 한번 돌아보게 되었습니다..ㅎㅎ💦

8. Intelligent Automation : 효율적인 Test를 위한 Test case Priority

이번 발표에서는 많은 수의 Test Case를 반복적으로 수행하는 환경에서 효율적으로 테스트를 진행하는 전략에 대해 공유해 주는 자리였습니다.

우선 처음 발표 자료들을 봤을 때 이해가 어렵다고 느껴지기도 했습니다..(실제로 저는 한번에 이해가 어려웠습니다ㅎㅎ)
하지만 재성님께서 이번 발표에서의 핵심적인 부분들을 명확하게 적어주고 공유해주셔서 덕분에 잘 배울 수 있었네요!

제가 이해한 핵심 내용들은 반복적인 테스트에 대한 결과들을 머신러닝을 통하여 결함 발견이 높은 항목들을 예측하고 해당 케이스들을 우선적으로 확인한다.로 이해하였습니다.
많은 양의 Test Case 를 어떻게 하면 효율적으로, 우선순위들을 설정하여 수행할 수 있을까에 대한 고민은 QA 직군의 숙제이기도 한데요 덕분에 하나의 해결 방법을 알게 되어서 좋았습니다.