Jin's IT Story

소프트웨어가 점점 복잡해지는 시대, 유지보수는 개발 이후 비용과 품질을 좌우하는 핵심 요소입니다. ISO/IEC 25010은 소프트웨어 품질을 정의하고 평가할 수 있는 국제 표준으로, 특히 유지보수성과 관련된 구체적인 하위 평가 항목들을 제공합니다. 본 글에서는 ISO 25010 기준에 따른 유지보수성의 세부 구성요소와 평가 방법, 실제 기업 및 프로젝트에서의 적용 사례까지 종합적으로 살펴봅니다.ISO 25010 유지보수성 기준의 개요 ISO/IEC 25010은 소프트웨어 품질 특성을 정의하는 국제 표준으로, 기존 ISO/IEC 9126을 확장하고 보완한 품질 모델입니다. 이 모델에서 유지보수성(Maintainability)은 8가지 품질 특성 중 하나로, 소프트웨어가 변경 요구에 얼마나 효과적으로 대응..

AI 기술이 급격하게 발전함에 따라 소프트웨어 품질에 대한 요구 수준도 높아지고 있습니다. 특히 ISO/IEC 25010 표준은 소프트웨어의 유지보수성과 구조적 안정성을 확보하기 위한 필수 기준으로 자리 잡고 있습니다. 본 글에서는 ISO 기준에 따른 유지보수성 확보 방안과, AI시대에 적합한 설계원칙에 대해 깊이 있는 가이드를 제공합니다.ISO 기준 이해하기: 소프트웨어 품질의 뼈대 소프트웨어 품질관리는 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 특히 AI와 빅데이터, 클라우드 기술이 확산되면서 복잡한 시스템 구조와 수많은 의존성이 개발 현장에 영향을 미치고 있습니다. 이때 신뢰할 수 있는 기준이 바로 ISO/IEC 25010입니다. ISO/IEC 25010은 기존 ISO/IEC 9126의 개정판으로, ..

2025년, AI 기술이 마케팅과 콘텐츠 기획에 깊이 통합되면서 기획자의 역할이 빠르게 변화하고 있습니다. 특히 GPT와 같은 생성형 AI의 등장으로 기획자들은 타깃 고객을 더 정밀하게 파악하고, 데이터를 기반으로 한 전략적 의사결정을 내릴 수 있게 되었습니다. 이 글에서는 GPT를 활용해 타깃 분석을 수행하고, 2025년형 AI 기획자로서 갖추어야 할 핵심역량을 구체적으로 살펴보겠습니다.타깃 고객 분석이 중요한 이유 기획자에게 있어 타깃 고객 분석은 전략의 출발점입니다. 아무리 훌륭한 콘텐츠나 제품이라도, 명확한 대상 없이 만든 기획은 시장에서 반응을 얻기 어렵습니다. 특히 2025년은 초개인화 마케팅이 중심이 되면서, 고객의 심리, 행동, 소비 패턴 등을 데이터 기반으로 읽어내는 능력이 더욱 중요해졌..

AI 기술의 대중화가 가속화되면서 다양한 기업들이 AI 플랫폼을 통해 시장 주도권을 잡기 위한 경쟁을 벌이고 있습니다. 특히 구글, 오픈 AI, 마이크로소프트는 각각의 강점을 바탕으로 생성형 AI를 포함한 통합 AI 생태계를 구축하고 있으며, 기업과 개발자, 일반 사용자 모두에게 폭넓은 서비스를 제공하고 있습니다. 이 글에서는 이 세 플랫폼의 주요 특징과 기술력, 활용 사례를 비교 분석하여 선택에 도움을 드립니다. 1. 구글의 Gemini: 검색 기술과 AI의 융합구글은 2023년 Bard를 시작으로, 2024년부터는 Gemini 브랜드를 내세워 본격적인 AI 생태계 확장에 나섰습니다. Gemini는 단순한 챗봇이 아니라 검색, 데이터 분석, 개발 도구, API 통합 등 다양한 기능을 통합한 멀티모달 ..

디지털 환경의 변화 속도가 점점 빨라지는 지금, 미래의 IT 트렌드를 정확히 예측하는 능력은 개인과 기업 모두에게 중요한 경쟁력이 되고 있습니다. 특히 최근에는 인공지능(AI)을 활용해 데이터 기반으로 기술 흐름을 분석하고 예측하는 방법이 주목받고 있습니다. 이 글에서는 AI를 활용한 IT 트렌드 예측의 개념과 방식, 실제 도구 및 사례, 그리고 적용 전략까지 구체적으로 살펴봅니다.1. 트렌드 예측의 원리: 데이터에서 패턴을 읽는 AI 기술 트렌드는 단순한 유행이 아니라, 수많은 데이터와 사용자의 행태, 시장 반응, 기술 진화가 맞물리며 만들어집니다. 과거에는 전문가의 직관이나 경험에 의존했지만, 지금은 AI가 방대한 데이터를 분석해 정량적 예측을 가능하게 합니다. AI는 시간에 따른 기술 키워드의 등..

2025년 현재, 인공지능 기술은 단일한 개념이 아닌 수많은 세부 기술로 세분화되고 있으며, 실제 생활과 산업 현장에서 다양하게 활용되고 있습니다. 본 글에서는 AI 기술을 기능별로 분류한 뒤, 그 각각이 어떤 산업과 업무에 어떻게 쓰이고 있는지 구체적인 활용 사례를 중심으로 정리합니다. AI 기술을 체계적으로 이해하고, 실무에 접목할 수 있는 인사이트를 얻고자 하는 분들에게 실질적인 도움이 될 수 있도록 구성했습니다.자연어 처리(NLP): 텍스트를 이해하고 생성하다 자연어 처리(NLP: Natural Language Processing)는 인간의 언어를 AI가 이해하고 분석하며 생성할 수 있도록 하는 기술입니다. 챗봇, 번역기, 자동 요약기, 감정 분석기, 검색엔진 등이 모두 이 기술을 기반으로 하고 ..