AI 시대의 시각적 회귀 테스트의 미래

AI 시대의 시각적 회귀 테스트의 미래를 알아보세요. 소프트웨어 테스트의 최신 발전을 통해 앞서 나가십시오.

회귀 테스트를 통해 소스 코드 수정으로 인해 현재 시스템에 문제가 발생하지 않는지 확인합니다. 시각적 테스트는 최종 사용자가 회귀된 제품의 최종 인터페이스를 어떻게 인식하는지에 중점을 둡니다. 사용자와 애플리케이션의 상호 작용은 특히 웹 페이지의 시각적 요소와 관련하여 중요합니다.

시각적 회귀 테스트란 무엇입니까?

시각적 회귀 테스트에는 코드 변경 후 애플리케이션, 웹 사이트 또는 소프트웨어의 UI 정확성을 확인하는 작업이 포함됩니다.

웹사이트, 앱 또는 소프트웨어의 사용자 경험에 큰 영향을 미치는 시각적 버그는 사용자에게 매우 눈에 띄고 종종 초기 인상을 형성합니다.

또한 시각적 회귀 테스트는 버튼의 기능, 텍스트의 가시성 및 가독성을 보장하고 광고가 시각적 요소를 가리는 것을 방지하여 애플리케이션에도 똑같이 중요합니다.

시각적 회귀 테스트에는 브라우저 스크린샷을 생성, 분석 및 비교하여 픽셀의 변화를 식별하는 작업이 포함됩니다. 이러한 차이를 시각적 차이, 지각적 차이, CSS 차이 또는 UI 차이라고 합니다.

시각적 회귀 테스트를 수행하는 이유는 무엇입니까?

시각적 회귀 테스트는 비용이 많이 드는 시각적 결함이 생산 단계에 도달하는 것을 방지하는 데 중요합니다. 시각적 검증을 간과하면 사용자 경험이 저하되어 잠재적으로 수익 손실이 발생할 수 있습니다.

시각적 회귀 테스트는 어떻게 작동하나요?

시각적 테스트를 수행하려면 테스트 작성 및 실행을 위한 테스트 실행기와 사용자 작업을 복제할 수 있는 브라우저 자동화 프레임워크가 필요합니다. 수많은 프로그램이 사용자 기능을 시뮬레이션할 수 있으며 시각적 테스트 프로그램은 스크린샷을 캡처합니다. 이 스크린샷은 테스트가 시작되기 전에 촬영한 초기 기준 스크린샷과 비교됩니다.

변경 사항이 감지될 때마다 스크린샷이 캡처되며 일부 테스트 도구에서는 기준선과 관찰된 차이점을 강조 표시하기도 합니다. 이후 검토자는 문제가 개발자가 해결해야 하는 코드 관련 버그에서 발생하는지, 아니면 광고 통합 문제와 관련되어 있는지 평가합니다.

시각적 회귀 테스트는 어떻게 문제를 식별합니까?

시각적 회귀 테스트는 스크린샷을 활용하여 회귀로 인해 발생하는 잠재적 또는 기존 문제를 식별합니다. 이 방법론은 시각적 버그가 시스템에 도입되었을 수 있는 위치를 효과적으로 찾아냅니다.

예를 들어 페이지의 일부를 읽을 수 없게 렌더링하는 텍스트가 겹치거나 버튼에 텍스트가 가득 차서 작동하지 않게 렌더링하는 경우 문제가 발생할 수 있습니다. 또한 시각적 회귀 테스트에서는 페이지를 덮고 있어 읽을 수 없는 텍스트나 액세스할 수 없는 버튼 및 링크로 이어지는 광고가 있는지 확인합니다. 브라우저, 화면 크기 및 운영 체제 간의 호환성 문제로 인해 이러한 문제가 발생할 수 있습니다. 많은 장치-화면 크기-해상도-운영 체제-브라우저 조합 및 구성으로 인해 코드가 픽셀을 표시하는 방식이 변경될 수 있습니다.

시각적 회귀 테스트를 구현하는 방법은 무엇입니까?

시각적 회귀 테스트 구현은 요구 사항에 따라 다양한 방법으로 접근할 수 있습니다.

테스트 시나리오 정의:

캡처할 내용과 스크린샷 캡처 시기를 설명하는 테스트 시나리오를 생성합니다.

자동화된 시각적 테스트 도구 활용:

자동화된 시각적 테스트 도구를 사용하여 최근에 찍은 스크린샷(코드 변경 후)을 기존 애플리케이션 이미지와 비교합니다.

UI 불일치 식별:

UI 불일치 또는 문제에 대한 결과를 검사하고 최신 제품 디자인의 변경 사항을 보고합니다.

시각적 버그 해결:

시각적 버그가 식별되면 이를 해결합니다.

스크린샷을 업데이트하여 후속 시각적 회귀 테스트를 위한 기준 이미지로 지정합니다.

시각적 검증 테스트의 중요성

웹사이트의 가독성 문제나 시각적 인터페이스 오류로 인한 앱의 비기능적 측면으로 인해 사용자가 앱을 다른 곳으로 이동하거나 제거하게 될 수 있으므로 시각적 회귀 테스트는 중요합니다. 사용자는 그러한 경험으로부터 아무런 이익도 얻지 못하므로 이는 수익에 직접적인 영향을 미칩니다.

사용자 경험을 최적화하는 것은 수익을 극대화하는 데 매우 중요합니다. 사용자 인터페이스는 기능적이어야 하며 사용자 참여를 유지하기 위해 가능한 최상의 경험을 제공해야 합니다. 브랜드 아이덴티티를 반영하는 잘 디자인된 로고로 보완된 시각적으로 매력적인 인터페이스는 참여를 유도하고 결과적으로 광고 수익, 검색 엔진 최적화 및 기타 웹사이트 관리 측면에 영향을 미치는 데 중추적인 역할을 합니다.

또한, 모범적인 사용자 인터페이스와 경험은 사용자 기반의 신뢰와 신뢰성을 구축하는 데 기여합니다. 브랜드 이미지를 강화하고, 사용자가 원하는 행동을 하도록 안내하며, 주요 페이지 요소에 주의를 집중시킵니다. 깔끔하고 시각적으로 균형 잡힌 웹사이트의 전반적인 가독성과 기능성은 이러한 목표를 달성하는 데 매우 중요합니다.

사용자 인터페이스의 사소한 왜곡도 불편할 수 있으며 최악의 경우 비즈니스에 해로울 수 있습니다. 개발자는 모든 화면 크기와 해상도를 고려할 수는 없지만 Apple, Android, Windows 등 플랫폼 전반은 물론 모바일과 데스크톱 환경 간에도 일관된 환경을 보장해야 합니다.

시각적 회귀 테스트에 대한 다양한 접근 방식

시각적 회귀 테스트의 유형과 프로세스를 살펴보겠습니다.

시각적 테스트 개요:

시각적 테스트에는 픽셀 변화를 감지하기 위한 스크린샷 제작, 분석 및 비교가 포함됩니다. 테스트 실행기와 프레임워크가 사용되는데, 전자는 테스트 생성 및 실행을 가능하게 하고 후자는 탐색 중에 사용자 작업을 복제합니다. 벤치마크에 대한 수정 사항을 측정하기 위해 긴 스냅샷을 촬영하고 일단 설정되면 QA 팀이 테스트 코드를 실행합니다. 이 도구는 실행 후 자동 보고서를 생성하므로 문제가 식별되면 개발자가 복구를 실행할 수 있습니다.

수동 시각적 테스트:

이 방법을 사용하려면 개발자가 자동화된 테스트 도구를 사용하지 않고 코드를 수동으로 검사해야 합니다. 초기 개발 단계에 적합하지만 포괄적인 애플리케이션 테스트에는 더 빠르고 편리할 수 있습니다. 인적 오류가 발생할 위험도 단점이다.

레이아웃 비교:

이 접근 방식은 개별 픽셀이 아닌 UI 요소의 크기와 위치를 비교합니다. 크기 또는 위치 변경으로 인해 트리거 테스트가 실패했습니다.

픽셀별 비교:

이 방법은 픽셀 수준에서 스크린샷을 분석하여 불일치를 강조합니다. 포괄적이기는 하지만 관련 없는 사례와 오탐지를 표시하여 수동 검토가 필요할 수 있습니다.

구조적 비교:

이 접근 방식은 DOM(문서 개체 모델) 구조를 비교하여 HTML 마크업 변경 사항을 식별합니다(있는 경우 실패).

시각적 AI 비교:

기계 학습과 AI를 활용하는 이 방법은 기본 이미지 없이 두 개의 이미지를 촬영합니다. 인간의 시각을 모방하여 오탐을 방지하고 동적 콘텐츠를 효과적으로 테스트합니다.

DOM 기반 비교:

레이아웃 비교와 DOM 분석을 결합한 이 접근 방식은 수정 전후의 UI 요소의 구조적 변화를 식별합니다. 그러나 결과가 불안정할 수 있으므로 신중한 수동 검토가 필요합니다.

전용 시각적 회귀 테스트 만들기:

시각적 검증에 대한 제어를 유지하고 테스트 작성 노력과 시간 고려 사항의 균형을 유지하기 위해 전용 시각적 회귀 테스트를 만들 수 있습니다.

시각적 체크포인트 삽입:

애플리케이션 기능을 검증하기 위해 기존 기능 테스트를 사용하여 시각적 체크포인트를 삽입할 수 있습니다. 그러나 테스트 적용 범위 도구는 제한됩니다.

암시적 시각적 유효성 검사 삽입:

기존 테스트 프레임워크에 암시적 시각적 검증을 추가함으로써 최소한의 추가 코드로 시각적 검사를 통합하며 유전자 검증에 적합합니다.

수동 및 자동 시각적 회귀 테스트:

수동 테스트는 오류가 발생하고 시간이 많이 소요되는 반면, 자동화된 시각적 테스트는 속도, 정확성 및 장기적인 비용 효율성을 제공합니다. 높은 초기 비용에도 불구하고 자동화된 테스트는 시간이 지남에 따라 지속적인 테스트 및 테스트 유지 관리에 유리한 것으로 입증되었습니다. 수동 테스트와 자동 테스트 중에서 선택하는 것은 속도, 정확성 및 전체 프로젝트 요구 사항에 따라 달라집니다. 자동화 테스트는 변경이 잦은 복잡하고 동적인 애플리케이션에 특히 유리합니다.

시각적 테스트에 AI 통합

테스트 환경은 Selenium과 같은 수동 검사 또는 자동화 프레임워크에 의존하는 전통적인 방법에서 벗어나 변화하고 있습니다. 후자는 애플리케이션 코드가 발전하면서 문제에 직면하는 경우가 많았고, 이로 인해 거짓 부정이 발생하고 빈번한 스크립트 수정이 필요했습니다.

AI가 더욱 효과적인 솔루션으로 등장합니다. 테스트 도구에는 견고성을 강화하는 고급 "시각적 위치 측정기"가 통합되어 있어 엄격한 선택기 기반 접근 방식과 관련된 문제를 제거합니다. 시각적 테스트의 AI는 인간의 인식과 유사한 시각적 위치 표시기를 활용하여 요소 선택기의 변경으로 인한 문제를 완화합니다.

비주얼 AI 활용

Visual AI는 광범위하게 활용되어 다양한 시장과 산업에 영향을 미칩니다. 예를 들어 Apple의 Face ID, Google Photos의 자동 이미지 라벨링, Amazon Go와 같은 계산원 없는 매장 등이 있습니다. Visual AI는 자율주행차, 의료 영상 분석, 정교한 이미지 편집 도구, 버그 예방을 위한 소프트웨어 시각적 테스트 등 강력한 기술을 발전시킵니다.

스냅샷 테스트의 한계

애플리케이션의 외관을 평가하기 위한 스냅샷 테스트에는 한계가 있습니다. 비교를 위해 기본 스냅샷에 의존하여 픽셀 수준에서 면밀히 조사하면 앤티앨리어싱 효과, 동적 콘텐츠 변경, 브라우저 가변성과 같은 요인으로 인해 잘못된 긍정이 발생하는 경우가 많습니다. 이러한 과제는 QA 테스트 엔지니어들 사이에 불만을 불러일으키며 오탐지를 해결하기 위해 수동 개입이 필요합니다.

비주얼 AI는 어떻게 작동하나요?

Visual AI는 화면이나 웹페이지의 시각적 요소를 식별하여 픽셀 및 DOM 기술의 단점을 해결합니다. Visual AI는 픽셀 수준 분석 대신 컴퓨터 비전을 사용하여 인간의 시각과 유사하게 요소를 다양한 속성을 가진 객체로 인식합니다. 그런 다음 체크포인트 요소를 기준선과 비교하여 눈에 띄는 차이점을 감지합니다.

Visual AI 솔루션의 워크플로우

데이터 수집 및 전처리:

• 성공적인 릴리스 후 기본 UI 및 DOM을 수집합니다.
• 변경 사항이 적용될 때 수정된 웹 페이지의 스크린샷과 DOM을 캡처합니다.
• 비교 가능한 기준 이미지와 현재 이미지를 위해 이미지를 전처리합니다.

요소 분류:

• 시각적 테스트와 관련된 DOM 요소를 검사하고 관련 없는 요소를 식별하고 필터링합니다.
• 기준선을 면밀히 조사하고 DOM에서 시각적 요소의 변경 사항을 테스트하세요.

시각적 AI 로케이터:

• 컴퓨터 비전을 사용하여 웹 페이지에서 미리 정의된 시각적 구성 요소를 찾습니다.
• 로케이터가 있는지 수정된 스크린샷을 스캔하세요.

시각적 차이:

• 기준 페이지와 수정된 페이지의 로케이터와 요소를 비교하여 시각적 차이를 식별합니다.
• 시각적 차이를 강조하는 포괄적인 보고서를 생성합니다.

시각적 AI 접근 방식은 사소한 불일치를 무시하고 시각적 요소와 비시각적 요소를 구별하며 시각적 요소의 허용 가능한 움직임을 인식함으로써 픽셀 및 DOM 기반 테스트를 능가합니다.

오늘날 Visual AI가 소프트웨어 개발 및 테스트를 혁신하는 방법

수동 테스트는 자동화된 프레임워크를 갖춘 조직 내에서도 기존 소프트웨어 테스트 방법론에서 여전히 널리 퍼져 있습니다. Visual AI는 전체 웹 페이지를 효율적으로 검증하고 복잡한 로케이터와 어설션을 자동화하여 문제를 해결합니다. 애플리케이션이 복잡해지고 릴리스가 가속화됨에 따라 Visual AI는 테스트 적용 범위를 유지하고 다양한 플랫폼과 브라우저에서 테스트 프로세스를 가속화하는 데 도움이 됩니다.

Visual AI가 브라우저 간 테스트를 지원하는 방법

Visual AI는 다양한 장치 및 브라우저 조합에서 '렌더링' 접근 방식을 수용하여 브라우저 간 및 장치 간 테스트를 간소화하고 가속화할 수 있는 가능성을 열어줍니다. AI 기반 테스트 조정 및 실행 플랫폼 역할을 하는 LambdaTest는 3000개 운영 체제와 실제 장치에서 수동 및 자동 테스트를 모두 지원합니다. Selenium, Playwright, Cypress, Storybook, Appium 등과 같은 프레임워크를 사용하여 3000개 이상의 실제 데스크톱 및 모바일 환경에서 AI 기반 시각적 테스트를 제공합니다!

결론

오늘날 디지털 시대에 우리가 접하는 대부분의 시각적 정보는 디지털 형식입니다. 데스크톱, 노트북 또는 스마트폰을 통해 액세스하든 개인과 기업은 광범위한 컴퓨팅 기능과 수많은 사용자 친화적인 애플리케이션에 대한 액세스에 의존합니다.

방대한 양의 시각적 데이터로 넘쳐나는 현대의 디지털 환경은 그 존재의 상당 부분을 인공지능의 도움에 힘입고 있습니다. 컴퓨터 비전을 활용하여 인간과 유사한 방식으로 이미지를 해석하는 Visual AI가 중추적인 역할을 합니다. 디지털 콘텐츠에서 시각적인 부분이 점점 더 중요해짐에 따라, 광범위한 이미지를 이해하고 관리하는 데 있어 AI의 중요성이 더욱 커졌습니다.

AI 기반 테스트 자동화는 단순한 이론적인 개념이 아니라 기본적인 비즈니스 요구 사항에 부합하는 실용적인 솔루션입니다. 효과적으로 확장하여 차세대 테스트 자동화를 위한 기반을 마련할 수 있는 잠재력이 있습니다.