최종 산출물 자체의 특성을 기반으로 품질을 수치화는 방법을 알아보니..

최종 산출물 자체의 특성을 기반으로 품질을 수치화는 방법을 알아보았어요.

 

1. 품질 모델(Quality Model) 기반 평가

최근에는 ISO/IEC 9126나 ISO/IEC 25010 같은 국제 표준 품질 모델이 많이 활용됩니다. 이들 모델은 소프트웨어 품질을 여러 속성(예: 기능성, 신뢰성, 사용성, 효율성, 보안성, 유지보수성, 이식성)으로 분류합니다.

 

이 표준은

• 품질 모델: 기능 적합성, 사용성, 신뢰성, 효율성, 유지보수성, 이식성, 보안성 등 다양한 품질 특성을 정의합니다.
• 평가 절차: 각 품질 특성에 대해 구체적인 평가 방법과 측정 기법을 제시하여, 정량적(예: 0~10, 0~100 점) 또는 정성적인 평가를 지원합니다.

소프트웨어 제품의 최종 산출물에 대해 이 표준에 기반하여 각 특성별 평가 기준을 마련하면, UX, 보안, 성능 등 주요 속성을 동일 척도로 수치화하여 비교할 수 있습니다. 예를 들어, 사용성 평가에서는 SUS(System Usability Scale) 점수를 활용하거나, 보안 측면에서는 침투 테스트 및 CVSS 점수를 활용해 평균 점수를 산출할 수 있습니다.

 

• 방법:
  1. 최종 산출물이 충족해야 하는 품질 속성을 정의합니다.
  2. 각 속성마다 평가 기준과 측정 지표(예: 사용성은 SUS 점수, 보안은 CVSS 점수, 신뢰성은 장애 발생률 등)를 설정합니다.
  3. 측정 결과를 0~10 혹은 0~100과 같은 동일 척도로 환산합니다.
  4. 필요에 따라 각 속성별 가중치를 부여해 종합 점수를 산출할 수 있습니다.

예시:

품질 속성평가 지표방법론/도구산출 점수 예시

사용성(UX)	System Usability Scale (SUS)	사용자 테스트, 설문 조사	Android: 6/10, iOS: 7/10
보안	CVSS (취약점 평가)	침투 테스트, 자동 취약점 스캐닝	Android: 4/10, iOS: 3/10

 

 

 

 

2. 객관적/정량적 평가 기법

2.1. 객관적 측정 도구 활용

• 사용성:
  • SUS (System Usability Scale): 사용자가 제품을 사용하면서 느낀 사용 편의성을 설문 형식으로 평가하여 0~100 범위의 점수를 받습니다. (100점 기준을 10점 척도로 환산 가능)
  • Task Success Rate, 오류 횟수, 작업 시간 등도 보완적 지표로 활용할 수 있습니다.
• 보안:
  • CVSS (Common Vulnerability Scoring System): 취약점의 심각도를 0~10 점으로 평가합니다. 여러 취약점이 있다면 평균치 혹은 가중 평균을 산출할 수 있습니다.
  • 침투 테스트 결과: 특정 시나리오에 대한 테스트 결과를 정량화하여 점수를 부여합니다.
• 성능:
  • 벤치마크 테스트: 응답 시간, 처리량, 자원 사용률 등을 측정한 후, 사전 정의한 기준 또는 경쟁 제품과의 비교를 통해 0~10 척도 점수 산출.

2.2. 전문가 평점 및 사용자 설문

• 전문가 평가: 도메인 전문가들이 각 속성(예: UX, 보안, 성능 등)에 대해 구체적 평가 항목을 마련하고, 이를 정량적 점수(예: 0~10)를 부여하도록 할 수 있습니다.
• 사용자 피드백: 실제 사용자들이 제품 사용 후 평가한 점수들을 통계 처리하여 평균치 또는 가중 평균치를 산출하는 방식입니다.

3. 다기준 의사결정 기법 활용 (예: AHP, Fuzzy Logic)

정량적 평가가 어려운 주관적 항목(특히 UX나 디자인 등)에서는 Analytic Hierarchy Process (AHP)나 퍼지 논리(Fuzzy Logic) 같은 방법을 활용할 수 있습니다.

• AHP: 각 품질 속성의 상대적 중요도를 비교하고, 전문가의 평가를 계층적으로 분석한 뒤, 수치화된 종합 점수를 도출합니다.
• 퍼지 논리: 평가 항목의 불확실성이나 모호한 기준을 다룰 때, “좋음/보통/나쁨” 등 애매한 표현을 정량적인 수치로 변환해 점수를 산출할 수 있습니다.

 

4.다양한 정량 측정 기법 활용

다음으로, 다양한 정량적 측정 기법을 통해 소프트웨어의 기능과 복잡도를 수치화할 수 있습니다. 대표적인 기법은 아래와 같습니다.

• Function Point (기능 점수): 시스템의 기능적 요구사항을 측정하여 개발 규모 및 복잡성을 평가하는 방법입니다. 이 방법은 사용자 관점에서 기능의 크기를 수치화하여, 추후 비용 산정이나 품질 평가에 활용할 수 있습니다.
• Function List 및 Use Case Points: 기능 목록이나 사용 사례를 기반으로 시스템의 복잡도와 규모를 산출하는 방식으로, 소프트웨어의 필요 기능이 얼마나 명확하게 구현되었는지를 평가할 수 있습니다.
• Constructive Cost Model (COCOMO): 개발 비용 및 노력을 측정하는 모델로, 기능 점수 혹은 코드 양을 기준으로 품질 개선과 유지보수 용이성을 예측하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• Story Points, T-Shirt Sizing, Weighted Micro Function Points: 특히 애자일 개발 환경에서 사용되는 기법으로, 기능 단위의 크기와 복잡도를 상대적으로 평가하여 정량적 비교 자료로 활용하는 방법입니다.
• Halstead Complexity Measures: 코드 내 연산자와 피연산자의 사용 빈도를 기반으로 프로그램 복잡도를 계산하는 방식입니다. 이는 소프트웨어의 유지보수성과 오류 가능성을 분석하는 데 유용합니다.

이러한 기법들은 최종 산출물의 기능적 완성도와 복잡도를 정량적 숫자로 산출 가능하게 하며, 각 기법에서 산출된 지표를 적절한 공식이나 가중치에 따라 0부터 10 또는 0부터 100과 같은 동일 척도로 환산할 수 있습니다.

 

5. 순환복잡도(Cyclomatic Complexity) 평가

또한, 순환복잡도(Cyclomatic Complexity)는 코드 내부의 제어 흐름 복잡성을 측정하는 대표적인 지표입니다.

• 이 척도는 코드의 분기, 조건문 등을 기반으로 산출되며, 수치가 높을수록 코드의 복잡성이 높고, 유지보수나 테스트가 어려울 가능성이 큽니다.
• 보통 일정 기준(예: 10 이하)이 적정 복잡도의 상한으로 간주되며, 이를 기반으로 “보안” 또는 “신뢰성” 측면에서 개선 필요성을 도출할 수 있습니다.

순환복잡도는 정량적으로 나타내기 쉬운 장점이 있어, 평가 항목 중 한 가지로 채택하여 전체 품질 점수에 반영할 수 있습니다.

 

6. 종합 평가 모델 구축

실제 운영 환경에서는 여러 평가 지표를 통합하여 종합 대시보드를 만들기도 합니다.

 

• 평가 기준 설정:
  • ISO/IEC 25000 시리즈를 기반으로 제품에 중요한 품질 특성(예: 기능, 사용성, 보안, 성능 등)을 선정합니다.
  • 각 특성별로 정량적 평가 지표(예: SUS 점수, CVSS, 순환복잡도, Function Point 등)를 설정합니다.
• 정량 지표 산출:
  • 각 평가 지표에 대해 실제 측정 도구(사용자 설문, 자동 스캐닝, 코드 분석 도구 등)를 활용하여 수치를 산출합니다.
  • 예시:
• 종합 점수 산출:
  • 각 항목에 대하여 중요도에 따른 가중치를 부여한 후, 가중 평균(혹은 산술 평균)을 사용하여 전체 품질 점수를 산출합니다.
  • 가중치 예시: 보안과 사용성은 최종 사용자에게 매우 중요하다면 각 항목에 높은 비중을 부여할 수 있습니다.
• 피드백 및 검토:
  • 정량적 평가 결과에 대해 전문가 검토 및 사용자 피드백을 반영하여 평가 모델의 정확도를 지속적으로 개선합니다.

 

 

예를 들어, 고객이나 시장에서 보안이 매우 중요한 경우 보안 항목의 가중치를 높게 잡고, UX의 경우 상대적으로 보통의 가중치를 줄 수 있습니다.

 

최종 산출물의 소프트웨어 품질을 정량적으로 표현하기 위해서는,

• ISO/IEC 25000 시리즈(SQuaRE)와 같은 국제 표준을 기반으로 품질 특성을 설정하고,
• Function Point, Use Case Points, Story Points, Halstead Complexity, 순환복잡도 등 다양한 정량적 측정 기법을 활용하여 각 항목을 평가한 후,
• 적절한 가중치와 산술적 방법을 통해 종합 점수를 도출하는 방법이 효과적입니다.

이러한 접근 방식은 제품 간 비교, 개선 포인트 도출, 그리고 품질 관리 체계 확립에 큰 도움이 될 것입니다.

최종 산출물의 소프트웨어 품질을 정량화하는 방법은 품질 모델(예: ISO/IEC 25010)을 기반으로, 각 속성을 객관적 도구(사용자 테스트, 침투 테스트, 벤치마크 등)와 전문가 또는 사용자 설문을 통해 평가하고, 필요에 따라 AHP나 퍼지 논리 같은 다기준 의사결정 기법으로 통합하는 방식이 일반적입니다. 이를 통해 예시와 같이 각 품질 항목에 대해 0~10 등의 점수를 부여할 수 있으며, 이런 점수는 제품 간 비교나 개선 방향 도출에 유용하게 활용될 수 있습니다.

 

참고)

• 평가 지표의 선정과 가중치 설정은 대상 제품의 특성과 최종 사용자, 시장의 요구에 맞게 조정되어야 합니다.
• 정량적 수치만으로 모든 품질 면을 완벽히 설명하기는 어렵기 때문에, 정량적 평가와 함께 정성적 평가(예: 리뷰, 피드백 분석)를 보완적으로 운영하는 것도 고려해볼 만합니다.
• 최신 트렌드로는 머신러닝을 활용하여 사용자 리뷰나 로그 데이터를 분석, 자동으로 품질 점수(예: 만족도 예측)를 산출하는 연구도 진행되고 있으므로, 이러한 기법을 도입할 여지도 있습니다.

이와 같이 접근하면 최종 산출물의 품질을 명확한 숫자로 표현하는 체계를 마련할 수 있습니다.