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병원이 AI 챗봇을 믿고 써도 될까, 레드팀 테스트로 확인하는 디지털 의료제품 검증법

병원이 AI 챗봇을 믿고 써도 될까, 레드팀 테스트로 확인하는 디지털 의료제품 검증법진료실에 AI 챗봇 하나를 들이는 일이 이렇게 복잡한 검증 절차를 거쳐야 하는 줄은 미처 몰랐다. 식품의약품안전처가 오는 9월 첨단 AI 디지털 의료제품 레드팀 챌린지를 연다는 소식을 접하면서, 병원과 개발사들이 그동안 놓치고 있었을지 모를 검증의 실체를 제대로 들여다보게 됐다. 의료 AI를 그냥 믿고 쓸 수 없는 이유 의료 현장에 인공지능이 들어오는 속도는 빠른데, 그 인공지능이 실제로 안전한지 확인하는 절차는 상대적으로 낯설다. 진단을 보조하고 환자 상담에 응답하는 시스템이 늘어나는 만큼, 그 이면에서 발생할 수 있는 오작동이나 악용 가능성을 미리 찾아내는 작업이 함께 가야 한다는 게 이번 챌린지의 출발점이다. 식약처..

30화. 테스터에서 품질 아키텍트로

AI 시대의 품질 아키텍트 : 테스터에서 시스템 품질 설계자로Part 0. 오리엔테이션0화. 30분 데모와 프로덕션 사이의 거리 — 현실 인식과 방향 제시Part 1. 기초 체력AI가 짠 코드를 읽고 검증할 수 있는 눈과 웹·API 원리 다지기1화. AI가 짠 코드를 읽는 눈 — Python 또는 JS/TS 중 하나를 코드 리뷰 가능한 수준까지. 실습: AI가 생성한 테스트 코드의 버그 3개 찾기.2화. 변경은 diff에서 시작된다 — Git과 PR 기반 협업, 변경 기반 테스트의 첫 단추. 실습: PR diff만 보고 영향 범위 추정해 보기.3화. 웹은 어떻게 움직이는가 — HTTP, 쿠키·세션의 원리. 실습: 개발자도구로 요청·응답 해부.4화. 인증의 지도 — OAuth·JWT·RBAC를 테스터 시선..

29화. 데모를 프로덕션으로 옮기는 비용 — 30분 데모와 실전의 거리, 사람의 감독이 끝까지 필요한 이유를 균형 있게 정리.

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28화. 표준과 AI를 잇다 — KOLAS 인정 요건·품질 표준을 AI 검증 체계로 연결하는 도메인 전문성.

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27화. AI를 지휘하는 운영 모델 — 20명 규모 팀을 위한 AI 오케스트레이션 가이드라인과 코칭.

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26화. 공통 언어로서의 BDD — Gherkin으로 기획·개발·QA를 한 문장에 모으기.

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24화. 코드를 스캔하는 도구들 — SAST·DAST·SCA(SonarQube·OWASP ZAP·Snyk) 실전.

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23화. 공격자처럼 생각하기 — OWASP Top 10으로 본 보안 기본기.

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22화. 손안의 성능 — 모바일 성능 지표(FPS·시작속도·메모리·배터리).

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21화. 무게를 견디는가 — k6/JMeter로 부하·스트레스 테스트.

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