🤔 비개발 직군도 소프트웨어 공학을 알아야 할까요?

기술을 아는 것과, 누구나 이해할 수 있도록 전달하는 건 다르다는 걸 깨달았습니다.
이 시리즈는 ‘기술을 쉽게 전달하는 방법’을 고민하며 쓰는 저의 학습 기록입니다.
컴퓨터공학이라는 거대한 분야를 처음 접했을 때, 저는 각 개념이 왜 등장했고 어떻게 연결되는지가 가장 궁금했습니다. 그래서 이 시리즈는 단순한 정의나 기능 설명보다 맥락 중심의 흐름과 구조적 이해에 집중했습니다.
비전공자도 부담 없이 읽을 수 있도록 가능한 쉬운 언어와 비유를 사용했지만, 그만큼 설명 방식에 부족한 점이 있을 수 있습니다. 혹시 더 좋은 설명이나 보완 아이디어가 있다면, 댓글로 자유롭게 피드백 남겨주세요! 😊

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🤔 비개발 직군도 소프트웨어 공학을 알아야 할까요?

하나의 제품이 완성되어 사용자에게 전달되기까지, 기획자, 디자이너, 마케터, 개발자, 운영 등 다양한 직무가 함께 협업합니다. 각자 역할과 전문성이 분리되어 있는 만큼, ‘비개발 직군인데 소프트웨어 구조까지 알아야 하나?’라는 생각이 드는 건 자연스러운 일이죠.

하지만 이러한 기술적 구조를 서로 조금씩만 더 공유하고 이해하고 있어도 협업 과정에서 발생하는 커뮤니케이션 충돌을 훨씬 줄일 수 있습니다.

“왜 이 기능은 구현에 시간이 오래 걸릴까?”
“이건 왜 안 된다고 할까?”
“저게 무슨 말일까?”

이런 질문들이 반복되는 이유는, 서로의 업무 방식과 흐름을 충분히 공유하지 못했기 때문입니다.

소프트웨어 공학은 바로 이 간극을 좁히는 데 도움을 주는 사고의 틀입니다. 개발자만을 위한 기술이 아니라, 협업 전체를 구조화하는 설계도이죠. 기획부터 유지보수까지 모든 단계를 아우르는 이 구조를 우리는 소프트웨어 개발 생명주기(SDLC: Software Development Life Cycle)라고 부릅니다.

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🧭 소프트웨어는 어떻게 만들어지는가? (SDLC)

SDLC는 보통 다음과 같은 순서로 이루어집니다.

① 계획 → ② 요구 분석 → ③ 설계 → ④ 구현 → ⑤ 테스트 → ⑥ 배포 → ⑦ 유지보수

① 계획 단계

계획 단계에서는 제품의 방향과 문제 정의를 구체화합니다. 마케팅, 영업, 기획자, PM 등 다양한 직군이 참여할 수 있으며, "이 기능이 정말 필요한지", "시장성과 ROI(Return On Investment; 투자 대비 수익률)는 충분한지"를 판단합니다. 이 단계가 부족하면, 만들어놓고도 사용자가 쓰지 않는 기능이 될 수 있습니다.

② 요구 분석

요구 분석 단계에서는 기획자, 개발자, QA, PM 등 다양한 이해관계자가 함께 기능의 범위와 기술적 가능성을 검토합니다. "구현 가능한가? 예외 상황은 어떻게 처리할 것인가?" 등의 질문들이 이 시점에 명확히 정리되지 않으면, 개발자가 오해한 기능이 구현되거나 불필요한 커뮤니케이션이 반복됩니다.

③ 설계

설계 단계에서는 개발자가 시스템 구조, 데이터베이스, 인터페이스 등 기술적 설계를 주도하고, 디자이너가 UI/UX 흐름을 설계합니다. 기획자는 이 모든 요소들의 연결성과 우선순위를 조율합니다. 구조와 흐름이 명확히 문서화되지 않으면, 구현 중에 연동 오류나 흐름 불일치로 인한 재작업이 발생합니다.

④ 구현

구현 단계에서는 프론트엔드와 백엔드 개발자가 각자의 역할을 나눠 기능을 만들고, API(기능 간 데이터를 주고받게 해주는 연결 장치)로 서로 연동합니다. 이때 설계가 불명확하거나 요구사항이 중간에 바뀌면, 일정 지연이나 충돌이 잦아집니다.

⑤ 테스트

테스트 단계에서는 QA가 테스트 케이스에 따라 기능을 점검하고, 기획자와 디자이너는 실제 사용 흐름에서 문제가 없는지 확인합니다. 개발자도 단위 테스트 등 다양한 테스트를 수행합니다. 의도한 대로 작동하는지 확인하는 과정이며, 오류를 놓치면 사용자 불만이나 브랜드 신뢰도 저하로 이어질 수 있습니다.

⑥ 배포

배포(Deployment) 단계에서는 개발이 완료된 소프트웨어를 실제 운영 환경에 이관하고, 사용자에게 공개합니다. 이 과정에서 배포 자동화, 롤백 전략 등 안정적인 서비스 전환을 위한 다양한 활동이 이루어집니다.

⑦ 유지보수

유지보수 단계에서는 개발팀이 중심이 되어 버그 수정, 기능 개선, 성능 최적화 등 소프트웨어의 정상적 운영을 위한 다양한 활동을 수행합니다. CS, 영업, 운영팀 등은 사용자 피드백을 수집하고, 분석가는 서비스 데이터를 모니터링하며 문제 발생 시 원인을 추적합니다. 이 단계가 소홀하면 원인 추적이 어려워지고, 같은 문제가 반복되기 쉽습니다.

유지보수 단계에서는 CS와 영업, 운영팀이 사용자 피드백을 수집하고, 분석가는 서비스 데이터를 모니터링하며 문제 발생 시 원인을 추적합니다. 기획자와 개발자는 이를 바탕으로 기능을 수정하거나 확장하죠. 이 단계가 소홀하면 원인 추적이 어려워지고, 같은 문제가 반복되기 쉽습니다.

📌 SDLC 단계별 정리

단계	핵심 활동 내용	실무 질문	판단 기준	실패 시 발생 문제
계획	마케팅과 영업은 시장 인사이트를 공유하고, 기획자는 문제 정의와 방향 설정	이 기능은 사용자가 필요로 하는가?	시장성과 ROI 근거	만들었지만 사용되지 않음
요구 분석	기획자와 개발자가 기능 범위와 기술 가능성을 검토	어떤 기능이 필요한가? 예외 상황은?	예외 상황 포함 명세	오해된 기능 구현
설계	디자이너는 UX 흐름을, 개발자는 시스템 구조와 데이터 흐름을 도식화	데이터는 어디서 어떻게 움직이나?	도식화된 설계 문서	연동 오류 발생
구현	프론트엔드와 백엔드 개발자가 기능을 구현하고 API로 연동	누가, 무엇을, 어떤 기술로 구현하나?	기술 스택과 일정 정의	충돌, 병목, 일정 지연
테스트	QA는 테스트 케이스로 검증하고, 기획자와 디자이너도 실제 흐름을 점검	의도한 대로 동작하는가?	사용자 기준 테스트	사용자 불만, 오류
배포	운영 환경으로 소프트웨어 이관	배포 절차와 롤백 전략은?	배포 자동화, 안정성	서비스 중단 위험
유지보수	피드백 수집 → 문제 대응 및 기능 수정·확장	문제가 생기면 누가 대응하나?	로그와 대응 체계	문제 추적 어려움

👉 이처럼 SDLC는 단순히 개발자가 기능을 만드는 과정이 아니라, 모든 직군이 함께 설계하고 정리하는 협업 구조입니다.

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🧱 개발 방법론은 협업하는 방식

SDLC는 ‘무엇을 언제 할 것인가’를 정의하는 구조라면,
개발 방법론은 ‘어떻게 함께 일할 것인가’를 정하는 전략입니다.
팀의 특성과 프로젝트 성격에 따라 다양한 방법론을 사용할 수 있어요.

아래는 대표적인 예시들입니다.

폭포수

가장 전통적인 방식인 폭포수 모델은 기획 → 설계 → 구현 → 테스트를 순차적으로 진행합니다. 요구사항이 명확하고 변경이 거의 없는 프로젝트, 예를 들면 계약 기반 외주나 공공기관 과제 등에서 주로 사용됩니다. 일정 예측이 쉬운 장점이 있지만, 설계 초기에 실수가 있으면 전체에 영향을 주고, 중간에 방향을 바꾸기 어렵습니다.

애자일

애자일 방식은 기능을 작게 나누어 반복적으로 개발하며, 사용자 피드백을 받아가며 점진적으로 개선해 나가는 유연한 방식입니다. 스타트업, B2C 서비스 같이 불확실성이 큰 환경에 적합하고, 릴리즈 속도가 빠르며 변경에 강합니다. 다만 피드백이 잦으면 일정이 흔들리고, 문서화가 부족해질 수 있습니다.

나선형

나선형 모델은 위험 요소를 식별하고 통제하면서 반복 개발을 진행하는 전략적인 방식입니다. 금융 시스템이나 보안, ERP 같은 대형 시스템에서 리스크를 최소화하는 데 유리하지만, 관리 비용이 크고 속도가 느릴 수 있습니다.

프로토타이핑

프로토타이핑은 먼저 간단한 시제품(Prototype)을 만들어 사용자 반응을 살펴보고, 그 결과를 반영해 정식 제품을 완성하는 방식입니다. UX 중심 기획이나 신사업 아이디어 검증에 자주 쓰이며, 빠르게 실험해볼 수 있는 장점이 있습니다.

참고: 프로토타이핑과 MVP(Minimum Viable Product)는 유사하지만, MVP는 최소 기능 제품을 시장에 출시해 반응을 검증하는 Lean Startup 개념이고, 프로토타이핑은 제품의 핵심 기능이나 UI/UX를 빠르게 실험하는 데 중점을 둡니다.

이 외에도 구조적 방법론, 객체지향 방법론, 컴포넌트 기반 방법론 등 다양한 개발 방법론이 존재합니다.

📌 개발 방법론 정리

방법론	핵심 개념	적합한 상황	장점	단점	실무 사례
폭포수	계획→설계→구현→테스트의 순차적 개발	요구사항 명확, 변경 적음	일정 예측 쉬움, 문서 중심 협업	변경 어려움, 초기 실수 영향 큼	공공기관 과제, 외주
애자일	반복 개발, 빠른 피드백 기반 점진적 개선	불확실성이 크고 변화 많은 환경	빠른 릴리즈, 유연한 개선	문서 부족, 일정 혼란 가능성	스타트업, B2C
나선형	리스크 식별 및 통제 중심의 반복 개발	대형 시스템, 리스크 관리 필수	단계별 검토, 위험 최소화	도입 비용 크고 속도 느림	금융, 보안, ERP
프로토타입	시제품 제작 후 사용자 반응 기반 개선	초기 기획 검증, UX 중심	빠른 실험, 피드백 수렴	반복 낭비 위험	신사업 아이디어 검증, UI/UX 실험

👉 개발 방법론은 단순히 개발자의 문제가 아니라 팀 전체의 리듬을 맞추는 장치입니다. “어떤 방식으로 함께 일할지”를 합의하는 기준이죠.

같은 기능이라도 애자일에서는 빠르게 출시하고 개선하는 데 의미를 두고, 폭포수에서는 처음부터 완성도 있게 마무리하는 데 초점을 둡니다.

따라서 팀이 어떤 방법론을 따르는지 명확히 공유하지 않고 공감대 없이 피드백만 주고받다 보면, 오히려 혼선과 갈등만 커질 수 있어요.

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🧪 테스트는 QA만의 일이 아니다

기능이 완성됐다고 해서 끝난 게 아닙니다. 의도한 대로 작동하는지, 사용자 환경에서 문제가 없는지를 점검하는 테스트 단계가 필요합니다. 이 과정은 QA(Quality Assurance)만의 책임이 아니라, 기획자, 디자이너, 개발자, 마케터 등 모두가 함께 관여해야 합니다.

테스트 방식에도 종류가 있습니다.

블랙박스 테스트는 코드 내부를 보지 않고 입력과 출력만 확인하는 방식으로, 사용자의 입장에서 “의도한 대로 동작하는지”를 확인합니다. 주로 QA가 주도하지만, 기획자나 개발자도 참여할 수 있습니다.

반면 화이트박스 테스트는 코드 흐름, 조건문, 반복문 등을 개발자가 직접 점검합니다. “이 if문이 정확히 작동할까?” 같은 로직 단위 확인이 중심입니다. 일부 조직에서는 자동화 도구를 활용해 QA가 일부 수행하기도 합니다.

또한, 최근에는 TDD (Test-Driven Development) 방식도 많이 논의됩니다. 기능 개발 전에 먼저 테스트 코드를 작성하고, 이를 통과할 수 있는 기능을 개발하는 방식입니다. 이 과정에서 테스트는 곧 기능 요구사항을 정의하는 문서 역할도 하게 되죠. TDD는 모든 조직에서 표준적으로 사용되는 것은 아니며, 팀의 문화와 프로젝트 특성에 따라 도입 여부가 달라집니다.

🎯 실전 체크리스트: 테스트는 누가, 언제, 무엇을?

역할	책임
기획자	기능 흐름 기준 테스트 항목 정리, 누락된 케이스 점검, 우선순위 조정
디자이너	인터랙션/상태 예외 상황 정의
개발자	단위 테스트, TDD 적용, 화이트박스 테스트
QA	전체 시나리오 기반 블랙박스 테스트

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🔧 유지보수는 ‘기술’이 아니라 ‘지속 가능한 협업’의 문제

많은 사람들이 유지보수를 개발자만의 영역으로 생각하지만, 실제로는 조직 전체의 협업 전략이 더 중요합니다.

서비스가 오픈된 이후, 진짜 일은 그때부터 시작됩니다.

• CS팀은 사용자로부터 버그 제보를 받고,
• 분석가는 사용자 로그를 추적하며 문제를 파악하고,
• 마케터는 성과를 측정하고 유입 흐름을 분석하며,
• 기획자와 PM/PO는 피드백을 정리하고 우선순위를 다시 조정하죠.
• 개발팀은 실제 사용 상황을 반영해 기능을 수정하거나 확장합니다.

유지보수는 단순한 ‘버그 수정’이 아닙니다.

지속적인 협업, 문서화, 코드 일관성,그리고 사용자 피드백을 반영하는 체계까지 모두 포함돼요.

이걸 제대로 하지 않으면 이런 일이 반복됩니다

“그 기능 고쳤는데, 왜 또 문제가 생기죠?”
“누가 수정했는지 모르겠어요.”
“왜 이 부분이 이렇게 되어 있는 거예요?”

이런 문제들의 핵심 원인은 하나입니다.

처음부터 유지보수를 고려한 구조가 아니었기 때문이에요.

🔍 유지보수에서 자주 발생하는 실무 문제들

제품이 완성된 이후에도 소프트웨어는 계속 진화합니다.
하지만 아래와 같은 문제가 반복되는 경우가 많습니다.

상황	문제	원인
기능 수정이 다른 기능 깨뜨림	의도치 않은 영향 발생	결합도 과다, 테스트 부족
버그 발생 후 원인 파악 어려움	추적 불가	로그/버전 관리 미비
같은 문제 반복 발생	개선 누적되지 않음	회고 및 문서화 부재
새 팀원 온보딩 비효율	설명 반복	문서 부족, 정리 안됨

✅ 유지보수를 위한 핵심 협업 구조 5가지

지속 가능한 시스템 운영을 위해서는 아래와 같은 구조적 장치들이 필수입니다.

항목	설명
문서화	기능 정의서, API 명세, UI 흐름, DB 구조 등을 정리해 공유
로그/모니터링	문제 발생 지점을 추적할 수 있는 시스템 도입
버전 관리 체계	Git 브랜치 전략, 코드 리뷰와 Pull Request 기반 협업
테스트 자동화	코드 변경 시 자동 회귀 테스트로 릴리즈 안정성 확보
정기 회고/이슈 공유	문제 발생 원인과 개선 방안을 정리해 팀 전체에 공유 (Slack, Notion 등 활용)

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🏁 정리하며

앞서 살펴본 것처럼, 소프트웨어 공학은 요구분석, 설계, 구현, 테스트, 유지보수 등 소프트웨어의 전 생명주기를 체계적으로 다루는 학문입니다.

그래서 소프트웨어 공학은 개발자만을 위한 지식이 아니라,

기획, 디자인, 개발, 마케팅, 데이터 분석, 운영 등 모든 직군이 같은 구조를 이해하고, 같은 방향을 바라보며 함께 일할 수 있도록 돕는 협업의 언어이자 설계도입니다.

누구나 자신의 역할에서 최선을 다하려면, 그 역할이 전체 흐름 안에서 어떤 위치에 있는지 알아야 하잖아요?

바로 그 구조적 사고의 틀이, 소프트웨어 공학인거죠.

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➡️ Next: 데이터베이스 이야기로!

기능을 설계하고 구현했다면,
이제는 그 기능이 데이터를 어떻게 저장하고, 꺼내고, 보호하는지 살펴볼 차례예요.

다음 편에서는 서비스의 심장, 데이터베이스(Database) 에 대해 이야기해볼게요!😊