[단독] "프로젝트 관리도 AI로"…LG CNS, AI 품질진단 도구 내놨다

'AI-DQ' 출시, 특허 출원 완료…고객사 시스템 구축 효율↑, 비용·시간↓

인공지능 전환(AX) 시장에서 전문기업으로 입지를 구축하고 있는 LG CNS가 새로운 무기를 앞세워 기업 고객 공략에 속도를 낸다. AI가 개발 프로젝트 품질을 알아서 진단해 업무 효율을 획기적으로 끌어올릴 수 있도록 한 솔루션 개발에 성공한 것이다.

21일 업계에 따르면 LG CNS는 최근 AI 기반 품질진단도구 'AI-DQ'를 출시하며 핵심 기술 특허 출원을 완료했다. 이 솔루션은 IT 프로젝트에서 발생하는 코드 결함과 예측 불가능한 요구사항 변경 등의 문제를 해결해준다. 

AI-DQ는 개발 막바지 단계에 막대한 시간과 비용을 투입해 결함을 해결해야 했던 '사후 대응' 방식에서 벗어나 초기부터 품질을 자동으로 점검하고 개선하는 '선제적 품질관리'로 전환할 수 있도록 돕는 점이 핵심이다.

이전에는 사람이 일일이 개발 프로젝트의 품질을 확인하고 관리해야 했다. 그러다보니 프로젝트 규모가 클수록 검증해야 할 코드양과 요구사항이 많아 품질 관리 난이도가 높았다.

AI-DQ는 고객 요구사항 명세서, 설계 문서, 산업별 규제 기준 등을 바탕으로 개발 과정에서 사용된 소스코드와 교차 분석을 수행한다. 기존의 코드 분석 도구처럼 문법 오류나 일반 보안 취약점만 탐지하는 것이 아니라, AI가 고객 요구사항과 관련된 소스코드가 제대로 구현됐는지 대조하며 잠재적 결함과 누락된 기능을 찾아낸다.

현신균 LG CNS 대표 (사진=LG CNS)

뿐만 아니라 AI-DQ는 ▲개인정보보호법 준수 여부 ▲제조업 안전 규정 반영 여부 같은 특정 요구사항까지 자동으로 검증할 수 있다. 마치 수십년 경력의 IT 전문가가 개발자의 코드를 직접 검토해주는 것처럼 AI가 프로젝트 전반의 품질을 지능적으로 관리하는 것이다.

AI가 품질을 판단하는 기준은 각 프로젝트의 요구사항과 산업 영역의 특성을 반영해 자유롭게 설정할 수 있다. 예를 들어 금융 AI 플랫폼 개발 시에는 계좌 조회, 암호화 처리, 금융실명법 준수 등 금융업 특화 요구사항을 기준으로 소스코드 품질을 검증하고, 제조업 MES 시스템 개발 시에는 생산 안전, 품질 추적성, 설비 연동 표준 등을 반영한 진단을 수행하는 것이다. 이를 통해 AI-DQ는 공공, 금융, 제조, 통신, 물류 등 다양한 산업군의 특성을 고려한 맞춤형 품질 진단 결과를 제공한다.

프로젝트 관리자는 코드 품질과 고객 요구사항 반영 수준 등을 한 번에 보여주는 대시보드를 통해 프로젝트 전체 상황을 조망하며 문제를 원천 관리할 수 있다. 개발자는 코드 구조와 보안 취약점 등에 대한AI 피드백과 개선안을 받아 즉각적으로 품질을 높일 수 있다.

추경호 LG CNS CTO 품질전략실장은 "AI를 활용한 품질 관리는 단순히 결함을 빨리 찾는 수준을 넘어 품질관리의 패러다임 자체를 바꾸는 혁신"이라며 "AX 시대를 이끄는 선도주자로서 AI-DQ를 통해 기술적 성공을 넘어 고객의 비즈니스 성공을 이끌고 시장의 확고한 신뢰를 얻어 나갈 것"이라고 말했다.