SOTEC 2024

소프트웨어 테스팅 컨퍼런스

AI ‧ 데이터, 품질과 테스팅 컨퍼런스

2024.06.12(WED) 09:30 ~ 16:30
잠실 롯데월드타워 SKY31 컨벤션 Conference A(31F)

AI와 데이터 품질이 곧 기업의 경쟁력

AI와 데이터의 국제표준 동향과 품질 확보를 위한 테스팅 노하우를
공유하는 이번 컨퍼런스에 많은 참여 부탁 드립니다.

SOTEC 2024 안내

일시	6월12일(수) 09:30~16:30
장소	잠실 롯데월드타워 SKY31 컨벤션 Conference A(31층)
참가대상	SW 테스트 엔지니어 ㅣ AI ‧ 데이터 관련 비즈니스 기획 및 구축 담당자 ㅣ 정부, 행정, 공공, 교육 등 정보화 담당자
신청 방법	온라인 접수(마감)
참가 금액	사전 등록 : 99,000원 (VAT 포함) ㅣ 현장 등록 : 사전등록 마감에 따라 현장등록 불가 * 사전등록 마감 : 2024년 6월 11일 (화) 17:00 * 점심식사 제공 * 주차 지원 불가
결제 방법	카드결제(법인카드 가능), 온라인 입금 및 쿠폰인증
송금계좌	우리은행 967-000041-13-006 (예금주 전자신문사)
주최
주관
후원	몬스터테스트랩 NGLE 포멀웍스 프로젝트리서치
문의	전자신문 정보사업국 김현경 대리 (TEL) 02-2168-9338 / (MAIL) khk3611@etnews.com

연사 소개

가천대학교
조영임 교수

가천대학교 컴퓨터공학과 교수

ISO/IEC JTC 1/SC 42 인공지능 한국 전문위원장

前 대통령직속 4차산업혁명위원회 스마트시티특별위원회 위원

前 한국지능시스템학회 회장
포멀웍스
정세훈 팀장

안전성 중점 임베디드 소프트웨어 개발 및 검증 전문 업체

국제 표준 기반의 다양한 소프트웨어 공학 품질 기법 적용
몬스터테스트랩
최준현 대표

소프트웨어 테스팅 강의 및 컨설팅 전문 기업

저서 : '경쟁력있는소프트웨어 테스터가 되는법', '버그 정글을 헤쳐가기 위한 테스터 지침서'
와이즈스톤
김홍기 센터장

소프트웨어시험센터 센터장

국방기술품질원 AI전문가 워킹그룹 멤버
프로젝트리서치
김태영 대표

PM/PMO, Scaled Agile, SAFe코칭 및 컨설팅

삼성전자, LG전자, KT/KTds/KTcloud, SK C&C, 현대MOBIS PM 훈련
NGLE
신호용 팀장

플랫폼 QA / 성능 테스트 팀장

카카오 서비스 계열사로 모바일 게임의 안정적 서비스 제공

비게임(플랫폼, 블록체인 등)의 다양한 QA 및 운영 노하우 보유 기업

카카오플랫폼 및 게임 성능테스트 다수 수행
위데이터랩
김정수 팀장

현) 위데이터랩 인공지능연구소 팀장

전) 엑셈 연구콘텐츠팀 선임연구원

한국데이터산업진흥원 DATA 바우처 컨설팅

교육부 매치업 AI 과정 교재 집필
와이즈스톤
정세린 팀장

데이터품질인증센터 인증심사팀 팀장

데이터품질인증기관 운영·심사체계 조정 워킹그룹 멤버

초거대AI추진협의회 데이터 및 글로벌 확산 분과 위원

산업 인공지능 표준화 포럼 신뢰성 분과 위원
와이즈스톤
고재정 센터장

국가공인 데이터품질인증센터 센터장

국가공인 DQ인증(데이터품질인증) 심사원

프로그램

시간	내용	연사
09:30~10:00	등록
10:00~10:20	오프닝 개회사(신석규 와이즈스톤 회장) ㅣ 환영사(강병준 전자신문 대표) ㅣ 축사(정종열 한국지능정보사회진흥원 본부장)
1부 “테스트와 AI”
10:30~11:00	AI 품질의 국제 표준화 동향 (테스팅, 신뢰성, 기능 안전 중심으로) 국제 AI 표준에 대해 SC42에서 수행하고 있는 분야 중 테스팅, 신뢰성 및 기능 안전을 중심으로 표준화 동향 소개 SC 42 조직 구성 및 표준화 항목 AI 테스팅 분야의 표준화 동향 AI 신뢰성 분야의 표준화 동향 AI 기능 안전 분야의 표준화 동향	가천대학교 조영임 교수
11:00~11:30	AI 시스템의 품질 평가 방안 기능 정확성(Functional correctness) 평가 방안 강건성(Robustness) 평가 방안 기능 적응성(Functional Adaptability) 평가 방안 투명성(Transparency) 평가 방안	포멀웍스 정세훈 팀장
11:30~12:00	CHAT GPT를 활용한 블랙박스 테스트 설계 전략 생성형 AI 챗봇의 소개 및 개념 LLM의 기본 이해, 프롬프트 작성의 기본 CHAT GPT 를 활용한 컨텐츠 생산 사례 테스트 케이스 설계 기법의 기본 개념 CHAT GPT로 작성하는 블랙박스 테스트 케이스 프롬프트	몬스터테스트랩 최준현 대표
12:00~12:30	쉽게 사용하는 오픈소스 AI, 과연 안전한가? AI 모델을 개발할 때 편리하게 사용하는 오픈소스 기반의 AI가 점점 확산되고 있다. 오픈소스기반의 AI에 대해 알아보고 최근 보고된 취약점과 품질을 위하여 고려해야 할 부분에 대해 알아본다. 오픈소스 기반의 AI 위협 사례 최근 보고된 취약점 품질을 위해 고려되어야 할 사항	와이즈스톤 김홍기 센터장
12:30~14:00	점심식사
14:00~14:30	AI 기술을 활용한 프로젝트 베이스라인 및 성과 베이스라인 예측 정밀도 향상 기법 AI 기반 요구사항 명세서 생성 기법 AI를 통한 WBS 및 Product Backlog 생성 기법 AI 기반 프로젝트 품질 보증 강화 기법 AI Practice Based Learning 사례 : 삼성전자, LG전자 PM/PL훈련 방법	프로젝트 리서치 김태영 대표
14:30~15:00	카카오게임즈 외 다양한 사례로 보는 성능테스트의 중요성 성능 테스트의 필요성 일반적인 성능 테스트 사례 런칭 준비 사례 (게임, 웹사이트) 비용 절감 사례 최적화 사례 이벤트성 서비스 사례	NGLE 신호용 팀장
2부 “테스트와 데이터"
15:00~15:30	데이터 품질을 좌우하는 최신 오픈 소스 DBMS 활용 대세가 되고 있는 오픈소스 DBMS NoSQL DB의 현주소 인공지능시대의 벡터디비	위데이터랩 김정수 팀장
15:30~16:00	AI 학습용 데이터의 편향성(경향성, 유해성) 검증 방안 AI의 발달로 많은 혜택을 누리고 있지만, AI의 편향성이 사회적으로 문제가 되면서 학습용 데이터 편향성이 중요한 품질 특성이 되었다. 이에 학습데이터의 편향성의 개념과 이를 검증하는 방안을 제시한다. 편향성 개념 정의 (다양성, 경향성, 유해성) 편향성 검증 방안 편향성 검증 사례	와이즈스톤 정세린 팀장
16:00~16:30	데이터 품질 확보 방안: 국가공인 데이터 품질 인증 국가에서 추진하고 있는 데이터에 대한 정책 방향을 확인하고 정책방향 중 데이터 품질 인증에 대한 정책을 소개한다. 국가 공인 데이터 품질 인증인 DQ인증의 취지와 절차, 기준 및 신청 방법을 발표하여 최고의 데이터 품질을 확보할 수 있는 방안을 제시하고 향후 개발될 데이터 관리체계와 비정형 데이터에 대한 인증도 소개한다.	와이즈스톤 고재정 센터장

※ 발표 주제는 사정에 의해 변경될 수 있습니다.

오시는 길

주소 : 서울시 송파구 올림픽로 300, 롯데월드타워 31F SKY31 CONVENTION

※ 주차권이 제공 되지 않으니 가급적 대중교통을 이용하여 주시기 바랍니다.

FAQ

현장에서도 티켓을 구매할 수 있나요?: 성원해 주신 덕에 SOTEC 2024 사전등록이 마감됐습니다. 현장등록은 불가합니다.

신청이 제대로 되었는지 어떻게 확인하나요?: 사전 등록 페이지내 결제내역확인 메뉴에서 확인 가능합니다.바로가기

컨퍼런스 발표 자료를 받을 수 있나요?: 발표자료는 강사(기업)가 동의한 자료만 제공됩니다.(온라인 배포 예정)

주차할 수 있나요?: 주차지원이 되지 않으니 가급적 대중교통을 이용해 주시기 바랍니다.

점심 식사가 제공되나요?: 컨퍼런스 참석자 분들께는 점심식사 쿠폰이 제공됩니다.

발표자료

SOTEC2024 발표 자료집