테스트 환경 혁신: 진화하는 기술을 위한 혁신

지불수단에 있어서 현금은 더 이상 ‘왕’이 아니다. 많은 소비자들이 거래를 위해 여전히 신용 카드나 체크 카드를 선호하고 있는 동시에 전통적 방식에서 새로운 방식으로의 지불 혁신에 놓여져있다.

마트에서 물건을 구입할때, 카드나 현금을 내는 대신 단지 휴대전화를 단말기에 가까이 가져다 대는 것만으로도 결제가 완료된다. 또는 친구에게 몇 천원 빌렸을 경우 어플리케이션을 이용하여 간편하게 친구의 계좌로 이체할 수 있다.  우리는 이미 결제 혁신을 경험하고 있다. 곧 비트 코인과 같은 전자화폐나, 자동차 또는 냉장고의 같은 가전의 가상비서(voice assistant)로 결제하는 것은 일상적인 방법이 될 것이다.

“기술 혁신이 거듭되고 결제 수단이 많아질수록 결제 처리 방법 또한 복잡해지고 있다. 이 복잡하고 새로운 결제 환경에서 결제 수단이 제대로 작동하는지 확인하기 위해, 공급자는 더 많은 테스트를 거쳐야한다. 카드 사용시 카드 소유자 신원 확인부터 시작해 가맹점의 단말기 시스템에 이르기까지 결제 인프라 전반에 거친 테스트의 필요성이 커지고 있다”라며 UL의 트랜잭션 보안 담당 수석 고문 바트(Bart van Hoek)는 전했다.

결제 인프라가 이러한 코드 기반 기능을 통합하기 위해 진화하면서 업계는 더 이상 개별 비즈니스에 의존하여 수동으로 테스트를 진행하는 것이 불가능해졌고, 결제 수단을 효율적으로 테스트 할 수있는 새로운 방법을 찾아야했다. 이것이 바로 UL이 말하는 ‘Test innovations(테스트 환경 혁신)’이다.

 

자동화를 통한 새로운 툴 개발

결제 테스트(payments testing)를 최적화하는 방법 중 하나는 자동화를 이용하는 것이다.

“우리는 테스트 값이 사람이 읽을 수있는 형식이 아닌 컴퓨터가 이해할 수있는 형식으로 기록된다는 사실을 발견했고, 그 결과 우리는 테스트가 자동으로 실행될 수 있도록 컴퓨팅적으로 고안된 알고리즘을 사용하고 있습니다. “라고 바트는 덧붙였다.

예를 들어, 2,300 개의 케이스가 테스트를 거쳐 완료될때 까지는 약 2 주가 소요된다. 하지만 컴퓨터는 4시간 이내에 동일한 작업을 완료 할 수 있다.

바트는 “기계 판독이 가능한 테스트 케이스를 통해 수개월이 아닌 단 며칠 만에 새로운 테스트 툴를 개발할 수 있습니다. 적은 자원과 소수의 인원으로 더 신속하게 새로운 테스트 툴을 개발할 수 있는 능력은 테스트 프로세스와 관련하여 높은 품질의 결과, 고객의 시장 출시 계획에 따른 시간 절약, 비용 절감 등을 가능하게 만듭니다.”고 전했다.

 

노동을 대체하는 로봇

테스트 환경 혁신의 또 다른 예로는 로봇 공학 접목을 들 수 있다.

현재 대부분의 결제 프로세스는 소비자가 카드를 스와이프하고 PIN 번호를 입력하거나 서명을 한 후에 완료된다. 테스트 환경에서 각 작업을 재현하는 것은 많은 노동력이 요구된다. 하지만 로봇을 통해 기계는 이러한 행동을 복제하고 사람의 노동력 없이, 자동화 기능과 결합하여 더 많은 테스트 케이스를 완성 할 수 있다.

“거기에는 수백만 가지의 다른 테스트 케이스가 있습니다. 현재 테스트 기능을 통해 대부분의 사례를 대표할 수 있는 2,000 가지 테스트 케이스를 선택합니다. 가능한 모든 사례를 테스트하는 것이 우리가 할 수 있는 가장 이상적인 목표이며, 이는 오직 자동화와 로봇 공학을 프로세스에 적용하는 경우에만 가능합니다.”

시스템의 자동 학습을 도와주는 머신러닝

머신러닝은 UL이 활용하고자 하는 또 다른 혁신이자 자동화를 한 단계 발전시키는 기술입니다. UL은 머신러닝을 적용하여 프로그래밍이 되지 않아도 자동으로 학습하고 스스로를 개선시킬 수있는 시스템을 구축함으로써 테스트에 또 다른 최적화 계층을 제공할 수 있다.

“머신러닝 알고리즘은 매우 큰 데이터 세트에서 상관 관계를 찾는 데 매우 유용합니다. 결제 테스트에서 우리는 수 많은 카드, 메시지 및 프로토콜을 거치며 많은 양의 데이터를 수집합니다. 우리가 보유하고있는 데이터가 너무 많아 아직까지는 활용하지 못하고 있지만, 머신 러닝을 통해 데이터의 상관 관계를 찾기 시작하면 거대한 게임 체인저가 될 것”이라고 바트는 덧붙였다.

 

자동화, 로봇 공학 및 머신 러닝과 같은 도구를 통합함으로써 결제 테스트 소요 시간과 비용이 개선되면서, 끊임없이 변화하는 기술로 혁신을 진행하고 속도를 높일 수 있다. 전자 결제에 대해 자세히 알아 보려면 UL 트랜잭션 보안을 참조하십시오.

UL 트랜잭션 보안(UL Transaction Security) <바로가기

 

RESOURCES