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Jira 대안부터 AI 기반 ALM까지: 우리 조직에 맞는 ALM 솔루션 선택 가이드
WHEN
2026.09.30 (수) 14:00 ~ 15:00
WHERE
SLEXN YouTube
요구사항부터 개발·테스트까지의 추적성, 여러 도구에 분산된 업무와 산출물의 통합, 반복 업무의 자동화 등 조직이 직면한 과제와 개발 프로세스, 우선순위에 따라 최적의 ALM 솔루션은 달라집니다.
이번 슬렉슨 웨비나에서는 대표적인 ALM 솔루션인 Codebeamer, Grou, Trace.Space를 다각도로 비교합니다. 단순 기능 나열이 아닌 동일한 요구사항 문서를 각 솔루션에 직접 적용하여, 요구사항이 어떻게 연결 · 구조화되고 변경 사항과 품질이 어떤 방식으로 분석되는지, 실제 데모를 통해 각 제품의 강점과 차이를 확인해봅니다.
ALM 신규 도입부터 기존 개발 관리 환경의 통합·확장까지,
우리 조직에 맞는 ALM 선택 가이드를 이번 슬렉슨 웨비나에서 확인해 보세요.
AGENDA
AGENDA
Part.
01
Codebeamer | 복잡한 제품 개발을 체계적으로 연결 · 추적
복잡한 제품 구조와 규제 대응이 중요한 환경에서 강력한 추적성을 기반으로 개발 전 과정을 체계적으로 관리하는 방식을 살펴봅니다.
Sunghyun Lee
Solution Expert
Part.
02
Grou | 개발 과정의 업무와 산출물을 하나의 플랫폼으로 통합
Jira · Confluence 등 기존 개발 도구의 대안이 필요한 환경에서 개발 업무와 산출물을 하나의 플랫폼에서 연결 · 관리하는 방식을 살펴봅니다.
Youngseon Kim
Solution Architect
Part.
03
Trace.Space | AI로 요구사항 엔지니어링 업무를 분석 · 자동화
요구사항 엔지니어링에 AI를 적용하는 환경에서 요구사항 작성부터 품질 분석과 Traceability까지 AI가 실제 업무에 활용되는 방식을 살펴봅니다.
Part.
04
Q&A
각 세션의 핵심 내용을 종합하고, 사전 질문을 통해 주요 기술 이슈와 적용 방향을 짚어봅니다.
Jingoo Kim
Solution Architect
복잡한 제품 개발을 연결하는 통합 ALM 플랫폼, Codebeamer
요구사항부터 개발·테스트·배포까지 제품 개발 전 과정을 연결하고, 추적성과 규제 준수를 지원하는 ALM 플랫폼
#End-to-End 추적성
#변경 영향 분석
#Baseline & Variant 관리
요구사항 관리
요구사항부터 개발·테스트까지 연결해 전 과정의 추적성과 변경 관리를 지원
위험 관리
개발 과정의 위험을 식별·분석하고 대응 계획까지 체계적으로 관리
테스트·품질 관리
요구사항과 연계된 테스트를 계획·실행하고 품질과 테스트 커버리지를 관리
제품 버전 관리
다양한 제품 버전과 변형을 효율적으로 관리하고 변경에 따른 재작업을 최소화
개발의 모든 흐름을 연결하는 AI Native ALM 플랫폼, Grou
요구사항부터 프로젝트 관리, 개발·테스트, 배포까지 소프트웨어 개발 전 과정을 하나로 연결하고 AI로 협업을 지원하는 ALM 플랫폼입니다.
#All-in-One 개발 플랫폼
#Jira · Confluence 대안
Jira에서 Grou로, 빠르고 안전하게
기존 Jira 프로젝트와 데이터를 손쉽게 이전하고, 업무 환경의 연속성을 유지할 수 있습니다.
통합 ALM 플랫폼
프로젝트 관리부터 요구사항, 일정, Sprint, Bug, 개발·테스트까지 제품 개발 전 과정을 하나의 플랫폼에서 통합 관리합니다.
AI Agent로 진화하는 개발 협업
반복적인 R&D 업무를 자동화하고, 프로젝트와 개발 정보를 활용해 업무 생산성을 높입니다.
기업 환경에 맞는 유연한 배포
클라우드부터 온프레미스까지, 기업 환경에 맞는 ALM·프로젝트 관리 환경을 지원합니다.
AI-Native Requirements Management and Traceability
Trace.Space는 복잡한 제품 개발 환경에서 요구사항, 변경, 테스트 데이터를 하나의 흐름으로 연결하는 AI-Native 요구사항 관리·추적성 플랫폼입니다.
#AI 요구사항 작성 · 개선
#요구사항 품질 분석
#AI Traceability
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.
복잡한 제품 개발을 연결하는 통합 ALM 플랫폼, Codebeamer
요구사항부터 개발·테스트·배포까지 제품 개발 전 과정을 연결하고, 추적성과 규제 준수를 지원하는 ALM 플랫폼
#End-to-End 추적성
#변경 영향 분석
#Baseline & Variant 관리
개발의 모든 흐름을 연결하는 AI Native ALM 플랫폼, Grou
요구사항부터 프로젝트 관리, 개발·테스트, 배포까지 소프트웨어 개발 전 과정을 하나로 연결하고 AI로 협업을 지원하는 ALM 플랫폼입니다.
#All-in-One 개발 플랫폼
#Jira · Confluence 대안
AI-Native Requirements Management and Traceability
Trace.Space는 복잡한 제품 개발 환경에서 요구사항, 변경, 테스트 데이터를 하나의 흐름으로 연결하는 AI-Native 요구사항 관리·추적성 플랫폼입니다.
#AI 요구사항 작성 · 개선
#요구사항 품질 분석
#AI Traceability
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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.
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