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AI 기반 요구사항 & 테스트 추적성 확보: 2026년 SDLC 전환의 핵심 조건
WHEN
2025.12.19 14:00 ~ 15:00
WHERE
SLEXN YouTube
요구사항 문서와 ALM 도구 간 불일치, 테스트케이스 누락, 변경 영향 분석 지연은 대규모 프로젝트의 가장 큰 리스크가 됩니다.
이번 웨비나에서는 요구사항 분석, 테스트 생성, 변경 영향 분석을 자동화하는 단 하나의 AI 요구사항 솔루션 Trace.Space에 대해 알아봅니다.
구조화되지 않은 요구사항을 의미 단위로 재구성하고, 그 결과를 기반으로 테스트케이스와 추적 관계를 자동으로 생성 · 관리하는 과정, 그리고 Polarion · codebeamer 등 기존 ALM 환경과의 연동 방식을 실제 데모로 확인하실 수 있습니다.
2026년 AI 기반 SDLC 자동화를 준비하는 팀에게 실질적인 기준과 적용 방향을 제시하는 세션이 될 예정이오니, 관심 있는 분들의 많은 참여 부탁드립니다.
AGENDA
AGENDA
Part.
01
AI 기반 요구사항 · 테스트 자동화 플랫폼 Trace.Space
Trace.Space 핵심 기능과 AI Requirements 기술 구조 소개

Geonho Lee
Solution Expert
Part.
02
Trace.Space Workflow DEMO
AI가 요구사항을 구조화하고, 테스트 · 변경 · 추적을 자동 생성 · 검증하는 전체 흐름 실습

Minjun Lee
Solution Expert
Part.
03
SLEXN이 제안하는 Agentic SDLC Reference Architecture
Trace.Space가 R&D · ALM · QA 체계와 통합되는 구조와 2026년 SDLC 전환 기준 제시

Jingoo Kim
Solution Architect
AI-Native Requirements Management and Traceability
Trace.Space는 복잡한 제품 개발 수명주기(PLM) 전반에서 발생하는 요구사항과 테스트, 변경 데이터를 하나의 흐름으로 연결하는 차세대 AI 요구사항 통합 플랫폼입니다.
Enterprise-Grade Security
SOC 2, ISO 27001 및 산업별 규제를 준수하는 인프라를 기반으로, 저장 및 전송 구간 암호화를 적용해 최고 수준의 데이터 보호 기준을 충족합니다.
Air-gapped AI 배포
자체 가상 프라이빗 클라우드(VPC) 또는 에어갭 환경에 배포하여 대규모 환경에서도 완전한 제어, 규제 준수, 성능을 보장합니다.
AI Model Control, Your Way
사용자가 직접 보유한 LLM/AI 모델을 선택해 사용 가능하며, 명확한 경계와 무데이터 유출 정책으로 엔지니어링 데이터의 완전한 비공개성을 보장합니다.
매끄러운 시스템 통합
Trace.Space를 귀사의 기존 시스템 스택—PLM, CAD, 시뮬레이션 도구, Jira, 커스텀 API—과 유기적으로 연결하여 통합 환경을 구축할 수 있습니다.
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요구사항을 이해하고 코드를 구현하는 CodeCenter의 에이전틱 AI 개발 환경을 데모를 통해 소개합니다.

Trace.Space는 요구사항 자동 생성부터 품질 검사, 추적성 확보, 리뷰·변경 관리까지 지원하는 AI 기반 ALM 플랫폼입니다.

요구사항 생성 → 코드 작성 → 테스트 자동화의 전체 흐름을 따라가며 AI 도구가 실무에 어떻게 통합 및 적용되고 있는지 공유합니다.