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조합 테스트란 무엇인가 - 케이스를 줄이는 원리

목차케이스는 왜 폭발하는가줄일 수 있는 근거모든 쌍을 한 번씩무엇을 포기하는가언제 쓰고 언제 안 쓰나정리설정 화면에 옵션 네 개가 있고 각각 값이 두세 개씩 있습니다. 전부 조합하면 벌써 수십 가지이고, 옵션 하나만 더 붙으면 백 단위가 됩니다. 조합 테스트는 이 목록을 열 개 남짓으로 줄이면서도 결함 검출력을 대부분 유지하는 방법이며, 근거는 "결함은 대개 한두 개 인자에서 나온다"는 관찰입니다. 어떤 원리로 줄어드는지, 줄이면서 무엇을 포기하는지 정리했습니다. 케이스는 왜 폭발하는가전체 조합 수는 인자별 값 개수를 전부 곱한 값입니다. 덧셈이 아니라 곱셈이라 증가 속도가 가파릅니다.인자 수각 인자에 값 3개일 때전체 조합3개3 × 3 × 3275개3⁵2437개3⁷2,18710개3¹⁰59,049인자 1..

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• · 2026. 8. 19.
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바이브 코딩이란 무엇인가 - 코드를 안 읽는 개발

목차바이브 코딩이란 무엇인가자동완성과 무엇이 다른가어디까지 되고 어디서 무너지는가무너지는 진짜 이유그래도 쓰려면정리"만들어줘"라고 말하면 화면에 뭔가 나오고, 안 되면 "이거 고쳐줘"라고 다시 말합니다. 코드는 한 줄도 안 읽었는데 프로그램이 돌아갑니다. 이렇게 코드를 읽지 않고 결과만 보며 진행하는 방식을 바이브 코딩이라고 부르며, 이것은 개발이 빨라진 것이 아니라 검토하는 대상이 바뀐 것입니다. 용어의 출처부터 잘 맞는 영역과 무너지는 지점까지 정리했습니다.바이브 코딩이란 무엇인가이 말은 2025년 2월 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)가 꺼낸 표현입니다. 그는 이 방식을 "완전히 분위기에 몸을 맡기고, 코드가 존재한다는 사실 자체를 잊는 것" 이라고 설명했습니다. 그러면서 실제로 하는 ..

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• · 2026. 8. 19.
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MCP 서버 만들기 - 내 데이터를 AI에 연결하기(1)

목차MCP가 해결하는 것무엇을 만들 것인가서버 만들기클라이언트에 붙이기도구를 설계할 때 챙길 것정리AI에게 "우리 테스트 결과 좀 정리해줘"라고 하려면 매번 파일을 열어 복사해 붙여넣어야 합니다. 파일이 바뀌면 또 붙여넣어야 하고, 양이 많으면 잘라서 넣어야 합니다. MCP 서버를 만들면 이 붙여넣기를 없애고 AI가 데이터를 직접 조회하게 할 수 있습니다. 이 글에서는 CSV 파일 하나를 AI에 연결하는 서버를 처음부터 만들어봅니다. MCP가 해결하는 것MCP(Model Context Protocol)는 AI 도구와 외부 기능을 연결하는 표준 규약입니다.배경은 이렇습니다. AI가 파일을 읽거나 데이터를 조회하려면 누군가 그 기능을 도구로 만들어 붙여줘야 합니다. 그런데 붙이는 방식이 AI 도구마다 제각각..

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• · 2026. 8. 14.
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할루시네이션이란 무엇인가 - AI가 지멋대로 지어내는 이유

목차거짓말과는 다르다왜 생기는가자주 나오는 모습줄이는 방법완전히 없앨 수는 없다정리 AI에게 물었더니 그럴듯한 논문 제목과 저자, 연도까지 술술 나왔는데 찾아보니 그런 논문이 없습니다. 없는 함수를 알려주고, 없는 판례를 인용하고, 없는 조항을 만들어냅니다. 이것을 할루시네이션이라고 부르며, 모델이 고장 나서 생기는 예외가 아니라 지금 방식으로 만들어진 AI라면 정상 동작 중에도 일어나는 현상입니다. 왜 생기는지, 어떤 모습으로 나타나는지, 어떻게 줄이는지 차례로 정리했습니다. 거짓말과는 다르다할루시네이션(hallucination)은 우리말로 환각이라고 옮깁니다. AI가 사실이 아닌 내용을 사실인 것처럼 내놓는 현상을 가리킵니다.먼저 걷어내야 할 오해가 있습니다. 이것은 거짓말이 아닙니다. 거짓말을 하려..

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• · 2026. 8. 14.
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LLM 에이전트란 무엇인가 - 모델과 무엇이 다른가

목차LLM은 다음에 올 말을 고르는 기계다대화는 어떻게 이어지는가역할과 시스템 프롬프트모델 혼자서는 아무것도 하지 못한다에이전트는 무엇이 다른가정리챗봇에 질문하면 답이 돌아오고, 어떤 도구는 파일을 열어 직접 고쳐주기까지 합니다. 둘 다 뭉뚱그려 AI라고 부르지만 안에서 벌어지는 일은 꽤 다릅니다. LLM은 다음에 올 말을 고르는 기계이고, 에이전트는 그 기계에 도구와 반복을 붙여 일을 시키는 구조입니다. 배경지식 없이 읽을 수 있도록 토큰에서 시작해 에이전트까지 차례로 정리했습니다. LLM은 다음에 올 말을 고르는 기계다LLM은 Large Language Model, 대형 언어 모델의 줄임말입니다. 이름에 답이 들어 있는데, 이 물건이 배운 것은 언어입니다. 지식을 표처럼 저장해둔 것도 아니고, 질문을..

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• · 2026. 8. 14.
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AI 하네스란 무엇인가 - LLM을 감싸는 실행 계층

목차모델은 아무것도 실행하지 않는다하네스가 실제로 하는 네 가지 일40줄로 만들어보는 최소 하네스하네스가 다르면 같은 모델도 다르게 동작한다테스트 업무에 붙일 때 정해야 하는 것정리"같은 모델을 쓰는데 왜 이 도구는 되고 저 도구는 안 되지?" 코딩 에이전트를 몇 개 써보면 반드시 부딪히는 질문입니다. 답은 모델이 아니라 그 바깥에 있습니다. 모델은 텍스트 한 덩어리를 내놓을 뿐이고, 그것을 실제 동작으로 바꾸는 것은 모델을 감싼 하네스(harness)라는 실행 계층입니다. 본 포스팅에서는 40줄짜리 최소 하네스를 직접 만들어 그 경계가 어디에 그어지는지 확인하고, 이 관점이 테스트 업무에 AI를 붙일 때 어떤 기준이 되는지까지 정리합니다. 모델은 아무것도 실행하지 않는다먼저 흔한 오해부터 걷어내야 합니..

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• · 2026. 8. 14.
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게임 개발 QA : 버그만 잘 잡으면 실력있는 QA일까?

저는 이 프로젝트에서 QA 업무를 수행하며 버그를 이렇게나 많이 찾았어요. 어떤가요? 간혹, 이력서 또는 면접 상에서 본인이 발견한 버그의 수를 PR 요소로 세우시는 분들이 있습니다.프로젝트에서 다양하고도 많은 버그를 찾아 리포팅한 경험. 물론 좋은 경험이라고 생각합니다.하지만 과연 이 경험이 이 사람이 실력 좋은 QA라고 뒷받침 할 수 있는 주요 근거가 될 수 있을까요?저는 글쎄요, 버그 발견과 리포팅은 QA의 기본 중 기본 업무이기 때문에 이 사람의 실력이 높다고 판단하기엔 다소 무리가 있다 생각됩니다. 그렇다면 어떤 요소들이 QA의 실력을 입증할만한 무기가 될 수 있을까요. 이번 포스팅에서는 실무를 뛰며 느끼는 QA가 가꾸어 나가야 할 5가지의 요소들을 가져와 봤습니다. 1. 비판적으로 바라보기게..

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• · 2025. 7. 23.
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게임 속도와 안정성의 핵심 : CDN 개념과 원리에 대해

안녕하세요. 오늘은 CDN이란 개념에 대해 알아보고자 합니다.게임을 서비스하다 보면 패치 속도 문제, 리소스 로딩 지연, 글로벌 유저 불만 등 네트워크 관련 이슈를 자주 마주하게 되는데요,이런 문제를 해결해주는 강력한 도구가 바로 CDN 입니다.1. CDN이란 무엇일까? CDN은 Content Delivery Network의 약자로 전 세계에 분산된 서버를 통해 사용자에게 콘텐츠를 더 빠르게 전송하는 네트워크 시스템입니다. 예를 들어…한국에 있는 게임 서버에서 미국 유저가 클라이언트 패치 파일을 받으려고 하면,CDN이 없다면 서버와의 물리적 거리가 멀어 다운로드가 느려지고 끊김이 발생합니다.하지만 CDN을 사용한다면?미국에 있는 엣지 서버(Edge Server)*가 대신 파일을 제공해 빠르고 안정적인 다..

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• · 2025. 7. 21.
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