인공지능과 인간 전문가의 협업에 기반한 하이브리드 소프트웨어 품질관리 프레임워크에 관한 연구
A Study on a Hybrid Software Quality Management Framework Based on Collaboration between Artificial Intelligence and Human Experts
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초록
인공지능(AI)의 도입은 소프트웨어 품질관리의 자동화와 효율성을 향상시켰으나, 복잡한 도메인해석과 윤리적 판단에는 여전히 인간 전문가의 개입이 요구된다. 기존 연구들은 AI 중심 자동화또는 인간 중심 품질관리 방식에 치우쳐, 두 접근을 통합한 연구는 제한적이었다. 이에 본 논문에서는 AI 자동화와 인간 전문가의 판단을 결합한 하이브리드 소프트웨어 품질관리 프레임워크를제안하여 품질관리의 신뢰성과 일관성을 향상시키고자 하였다. 제안된 프레임워크는 역할 최적화, 상호 피드백, 다층 품질평가, 지속적 개선의 네 가지 원칙을 기반으로 하며 ISO/IEC 25010의 품질특성과 연계된다. 스마트 제조, 에듀테크, 클라우드 서비스 도메인에서 수행한 실험 결과, 제안된하이브리드 접근은 품질관리의 처리 속도와 신뢰성을 효과적으로 개선함을 확인하였다. 본 연구는 AI–인간 협업 기반 품질관리의 실무적 적용 가능성을 제시한다.
Abstract
The adoption of artificial intelligence (AI) has improved automation and efficiency in software quality management; however, complex domain interpretation and ethical judgment still require human expertise. Existing approaches tend to focus on either AI-driven automation or human-centered processes, with limited integration of both. This paper proposes a hybrid software quality management framework that combines AI automation with human expert judgment to enhance reliability and consistency. The framework is based on four principles—role optimization, interactive feedback, multi-layered quality evaluation, and continuous improvement—and is aligned with ISO/IEC 25010 quality characteristics. Experimental evaluations conducted in smart manufacturing, educational AI (EduTech), and cloud service quality management demonstrate that the proposed hybrid approach effectively improves the speed and reliability of quality management. These results indicate that the framework can serve as a practical model for AI–human collaborative quality management in industrial applications.