요구사항 추적·변경관리 설계 프로젝트 · 공식 4종 산출물 · 2026.08

TraceAX

요구사항이 바뀌면 어떤 화면·API·데이터·테스트를 수정해야 하는지 찾는 서비스를 설계했습니다. SKALA 개인 프로젝트로, 문서 간 연결과 변경 검토·승인 절차를 정리했습니다.

OpenAPI 3.0.3DBMLPythonMarkdownGitGitHub Actions

OVERVIEW

프로젝트 소개

SKALA 수업에서 데이터 수집 주기가 바뀌면 관련 시스템도 수정해야 한다는 현업 사례를 들었습니다. 이를 계기로 요구사항 변경이 어느 화면·API·데이터·테스트에 영향을 주는지 확인하는 TraceAX를 설계했습니다.

요구사항정의서·화면설계서·데이터 모델·API 명세를 작성했습니다. 같은 요구사항 ID로 관련 항목을 찾고 변경 이유와 검토·승인 결과를 기록하도록 했습니다. 승인 전 제안과 확정된 기준을 구분하고 이전 버전도 보존하도록 설계했습니다.

기본 추적 기능은 AI 없이 사용하도록 설계했습니다. AI는 모호한 요구사항과 빠진 연결을 찾거나 초안을 제안하고, 적용 여부는 사람이 결정합니다. 문서 작성에도 AI를 활용했으며 작업을 짧게 나누고 완료 기준을 정해 문서 간 내용이 일치하는지 확인했습니다.

MY CONTRIBUTION

8개 업무 화면과 공통 메뉴를 정의했습니다. 화면별 입력 검사와 성공·실패 상황을 API 명세에 적고, 요구사항·화면·데이터·테스트 ID로 관련 문서를 찾도록 설계했습니다.

직접 연결된 한 단계까지 변경 영향을 확인하도록 범위를 정했습니다. 버전 충돌, 현재 활성화된 연결, 진행 중인 요청의 중복을 고려했습니다. AI 제안과 사람의 검토·최종 결정은 각각 상태와 이력을 남기도록 설계했습니다.

교수 피드백에 따라 제출용 화면설계서는 단순한 도형으로 정리하고 상세 와이어프레임은 발표용으로 구분했습니다. AI와 Python 도구를 만들어 문서·이미지를 PDF로 변환하고, 화면 번호·설명·요구사항 참조가 일치하는지 검사했습니다.

화면 설명에만 있던 공통 메뉴를 찾아 요구사항·사용자 스토리·화면 ID·완료 조건을 추가했습니다. 화면 안에서 끝나는 이동에는 API·DB가 필요하지 않다는 이유도 기록했습니다. 문서를 수정할 때 연결된 문서도 함께 확인한 사례입니다.

DELIVERED WORK

AI의 도움을 받아 문서를 작성·검토한 SKALA 개인 설계 프로젝트입니다. 요구사항·화면·데이터·API 문서를 결과물로 만들었으며, 서비스 구현 단계는 아닙니다. 화면 데이터는 설계용 예시입니다.

다음 프로젝트PostgreSQL Lab