Blockchain
자동화 테스트는 애플리케이션과 스마트 계약의 무결성, 보안 및 성능을 검증하여 조기에 오류를 발견하고 시스템을 최적화합니다.
전 세계 100개 이상의 파트너가 신뢰합니다
About Us
AI를 활용한 자동화 테스트 도구
저희 자동화 테스트 서비스는 금융, 전자 상거래, 물류, 소매, 건강 관리 및 블록체인 등 다양한 분야의 기업들을 위한 신뢰할 수 있는 파트너가 되도록 설계되었습니다. 각 산업에 맞춰 조정된 전문적인 접근 방식을 통해, 저희는 소프트웨어 시스템이 높은 신뢰성, 성능 및 보안 기준을 충족하도록 철저히 테스트되도록 보장합니다.
우리가 제공하는 것
다양한 분야를 위한 혁신적인 AI 플랫폼
E-commerce
자동화 테스트는 전자상거래 웹사이트와 앱이 원활하게 작동하도록 보장하며, 쇼핑, 결제 및 장바구니 관리 프로세스를 테스트하여 오류를 최소화하고 사용자 경험을 향상시킵니다.
IoT (Internet of Things)
자동화 테스트는 IoT 기기의 호환성, 보안 및 정확성을 검사하여 제품 출시 전에 오류를 발견하고 안정적이며 안전한 작동을 보장합니다.
E-learning
자동화 테스트는 과정 관리 및 인터랙티브 도구와 같은 e-learning 플랫폼의 기능을 검증하여 원활하고 오류 없는 학습 경험을 보장합니다.
AI 도구 통합으로 비즈니스 개발 잠재력 활용
신뢰성 강화: 저희의 포괄적인 테스트 접근 방식은 귀하의 시스템이 안전하고 신뢰할 수 있으며 확장 가능하도록 보장하며, 고객과 이해관계자들로부터 신뢰를 구축합니다.
속도와 유연성: 첨단 배포 도구와 병렬 테스트 기능을 통해 품질을 저하시키지 않으면서 테스트 과정을 신속하게 진행합니다.
확장 가능한 전문성: 저희 팀은 귀하의 산업별 요구에 맞게 쉽게 조정할 수 있으며, 테스트의 모든 측면이 귀하의 비즈니스 목표에 부합하도록 보장합니다.
우리의 솔루션으로 비즈니스 역량을 강화하세요.
AI를 사용하여 테스트 케이스와 기본 코드를 자동으로 생성합니다
고급 머신 러닝 기술을 활용하여 테스트 스크립트와 소스 코드를 자동으로 생성하는 이 솔루션은 포괄적인 커버리지와 높은 정확성을 보장합니다. 최신 기술을 통해 오류를 조기에 발견하고 수작업을 최소화하며 소프트웨어 품질을 향상시키고 테스트 프로세스를 최적화하여 기술 프로젝트의 엄격한 요구 사항을 충족합니다.
웹 및 모바일을 위한 프레임워크 사용
Appium, Detox, Katalon, Playwright, Selenium, Cypress와 같은 선도적인 프레임워크를 활용하여 테스트 프로세스를 가속화합니다. 이 강력한 도구들은 웹과 모바일 모두에 대한 포괄적인 자동화 테스트 솔루션을 제공하며, 뛰어난 소프트웨어 품질을 보장하고 모든 플랫폼에서 성능을 최적화합니다.
UI 테스트를 위한 고급 이미지 비교 기술 사용
픽셀 단위 비교, 특징 기반 비교, 레이아웃 분석과 같은 고급 이미지 비교 기술을 활용하여 UI 테스트 프로세스를 최적화합니다. 이러한 최신 기술과 도구는 제품 인터페이스가 높은 미적 기준을 충족하면서 기능성을 최적화하도록 보장합니다. 이 솔루션은 제품 품질을 향상시키고 개발 시간을 단축하며 고객의 완벽한 만족을 제공합니다.
Selenium Grid와 실제 디바이스 플랫폼을 통한 강력한 테스트 환경 구축
Selenium Grid는 여러 브라우저와 운영 체제에서 동시에 테스트를 실행하여 테스트 프로세스를 최적화합니다. AWS Device Farm과 Firebase Test Lab과 같은 실제 디바이스 플랫폼은 다양한 디바이스에서 애플리케이션 테스트를 보장하여 호환성과 성능을 최적화합니다. 이러한 최신 기술은 소프트웨어 품질을 향상시킬 뿐만 아니라 전체 테스트 프로세스를 최적화하여 모든 기술 프로젝트에 포괄적이고 효과적인 솔루션을 제공합니다.
Power Platform을 통한 실행 및 보고 프로세스 자동화
Microsoft의 Power Platform을 활용하여 실행 및 보고 프로세스를 자동화합니다. Power Automate와 Power BI를 사용하면 작업 흐름이 최적화되고 수작업이 최소화되며, 실시간으로 정확한 정보가 제공되어 운영 효율성을 높이고 신속한 의사결정을 지원합니다.
신뢰할 수 있는 파트너가 되어 드리겠습니다!
저희는 고객의 신뢰를 소중히 여기며, 귀사의 성장과 혁신을 향한 여정의 모든 단계에서 지원할 것을 약속드립니다.
오늘 바로 연락하세요
(+82) 10 9323 8279
월요일부터 금요일까지
8:00AM - 17:00PM
이메일
service@bap.jp
사례 연구
전력 소비 AI 예측: 스마트 에너지 관리
1. 개요 최근 몇 년 동안 경제 발전과 편안함의 추구로 에너지 수요가 상당히 증가했습니다. 제한된 에너지 자원과 에너지 보존에 대한 긴급성을 고려할 때 에너지 시스템을 최적화하는 중요성이 부각되고 있습니다. 그 결과, 현대 스마트 시티에서 스마트 그리드 및 스마트 홈 시장이 급속히 성장하고 있습니다. 2. 도전과제 이 프로젝트의 도전은 IoT 게이트웨이를 사용하여 실시간으로 에너지 소비 데이터를 원활하게 수집 및 분석할 수 있는 정교한 시스템을 개발하고 구현하는 것입니다. 이를 달성하기 위해서는 데이터를 효과적으로 ...
Read More
AI-EDU – 자동화된 교실 문제 생성
현대 세계에서 자동화는 교육 및 훈련을 포함한 다양한 산업에 확산되고 있습니다. EdTech가 이러한 분야에서 전통적인 훈련 방법을 혁신함에 따라 기업들은 점점 더 현대적인 훈련 도구에 투자하고 있습니다. 이는 훈련 환경의 변화에 대응하여 오래된 훈련 방법을 재고하는 것을 반영합니다. 도전 과제 우리 고객 중 가장 큰 도전 과제는 PDF 문제 파일에 대한 제한된 액세스로, 개별 문제 내용에 대한 심층적인 분석에 장벽을 제시합니다. 또한, 다양한 카테고리에서 가져온 문제들을 융합하여 주제를 사용자 정의하는 요구가 급증하고 있습니다. ...
Read More
BAP는 창작자를 위한 소셜 네트워크 플랫폼 Fansite 솔루션을 성공적으로 구현했습니다.
개요 Fansite 프로젝트는 콘텐츠 창작자가 팔로워와 연결할 수 있는 소셜 플랫폼을 개발했습니다. 이 플랫폼은 이미지와 비디오를 공유하고 댓글, 반응, 실시간 채팅, 선물 등을 통해 팔로워와 소통할 수 있는 안전한 공간을 제공합니다. 이를 통해 사용자 상호작용을 강화하고 창작자가 콘텐츠를 수익화할 수 있어 전반적인 참여도가 증가합니다. 테스트 범위 기능 테스트: 미디어 업로드, 사용자 상호작용, 결제 처리 기능 확인. 사용성 테스트: 직관적이고 사용자 친화적인 인터페이스 보장. 성능 테스트: 시스템이 높은 트래픽과 라이브 스트림 ...
Read More
KorAir – 직원 및 접근 관리의 종합 솔루션
개요 KorAir 프로젝트는 직원 데이터, 접근 제어 및 장치를 관리하기 위한 통합 시스템입니다. 출입 활동을 추적하고 시설(예: 문, 엘리베이터)에 대한 접근을 보호합니다. 이 솔루션에는 관리용 웹 포털, 이동 중 관리가 가능한 모바일 앱, 디지털 카드 지갑으로 사용되는 직원 앱이 포함됩니다. 또한 파트너 웹사이트는 사이트 운영을 관리하며, 웹 및 모바일 전반에 걸쳐 보안 및 직원 추적을 위한 종합적인 플랫폼을 제공합니다. 테스트 범위 UI 테스트: 웹 및 모바일 플랫폼 간의 일관되고 매끄러운 인터페이스를 보장. 기능 테스트: 직...
Read More
2000MAN – 자동차 예약 및 판매 관리 시스템
개요 2000MAN 프로젝트는 자동차 예약 및 판매 관리 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 예약 및 판매를 처리하는 SalesSupport 서브시스템과 창고 운영, 지점, 주문 상태를 관리하는 XMAP 서브시스템의 두 가지로 구성되어 있으며, 딜러십 운영을 간소화합니다. 테스트 범위 UI 테스트: 웹과 모바일에서 UI 요소를 이미지 비교를 통해 검증. 기능 테스트: SalesSupport와 XMAP 서브시스템의 핵심 기능을 테스트하여 예약, 판매, 창고 관리가 원활하게 이루어지도록 보장. 통합 테스트: SalesSupport와 X...
Read More
SHARINGAN – AI CAMERA SYSTEM
Overview Sharingan is a Smart System with core technology is facial identification by Artificial Intelligence. The system provides 2 main services: Automatic Attendance Automatic Surveillance Demo Automatic Attendance Fast Accurate identification Easily deploy and leverage enterprise infrastructure ...
Read More
더 알아보기
AI 시스템 개발 외주 가이드: 개발사 선정 기준부터 비용·계약·운영까지
AI DEVELOPMENT OUTSOURCING GUIDE AI 시스템 개발 외주,어떻게 준비해야 할까요? 개발사 선정부터 비용 비교, 계약 검토, 구축 및 운영까지 기업 담당자가 알아야 할 핵심 사항을 정리했습니다. 요구사항 정리 → 개발사 선정 → 견적·계약 → 개발·운영 가격뿐 아니라 기술 역량, 업무 이해도, 프로젝트 수행 능력, 유지보수 체계까지 종합적으로 평가해야 합니다. 그림 1. 기업용 AI 시스템 개발 외주의 주요 검토 단계 A...
Read artical
재공품 관리(WIP 관리)란? MES를 활용한 재공재고 관리 개선 방법
제조 현장에서는 공정 사이에 재공품이 쌓이거나 생산 정보가 제때 업데이트되지 않아 정확한 재고 수량과 위치를 파악하기 어려운 경우가 있습니다. 재공품 관리(WIP 관리)란 생산 중인 제품의 수량, 위치, 공정 진행 상태를 추적하고 관리하는 활동입니다. 체계적인 재공품 관리는 공정 간 재고 현황을 파악하고 생산 지연과 병목 구간을 발견하는 데 도움이 됩니다. 이 글에서는 재공품 관리의 개념과 제조 현장의 주요 문제점, MES(제조실행시스템)를 활...
Read artical
설비 다운타임 관리란? 설비 정지 원인 분석과 MES를 활용한 개선 방법
제조 현장에서 설비가 갑자기 멈췄을 때, 그 원인과 생산에 미치는 영향을 정확하게 파악하고 계신가요? 설비 고장뿐만 아니라 제품 전환, 원자재 부족, 짧은 시간 동안 반복되는 설비 정지, 공정 간 작업 지연 등 다양한 요인이 생산 효율에 영향을 미칩니다. 그러나 설비 정지 이력을 종이 문서나 엑셀로 관리하는 경우, 데이터를 취합하고 원인을 분석하는 데 많은 시간이 소요됩니다. 수집한 데이터가 실제 개선 활동으로 이어지지 못하는 경우도 있습니다....
Read artical
MES 도입 시 자주 발생하는 5가지 문제와 해결 방안
많은 제조기업이 생산 현황을 보다 정확하게 파악하고, 현장 업무를 효율화하며, 생산 데이터를 체계적으로 관리하기 위해 MES(Manufacturing Execution System, 제조실행시스템) 도입을 검토하고 있습니다. 하지만 새로운 시스템을 구축했다고 해서 기대했던 효과가 자동으로 나타나는 것은 아닙니다. MES가 실제 생산 프로세스와 맞지 않거나, 불필요한 데이터 입력을 요구하거나, 기존 시스템과 제대로 연동되지 않는다면 오히려 현장의...
Read artical
사내 문서를 생성형 AI로 활용하는 방법｜RAG의 원리, 활용 사례 및 도입 가이드
GENERATIVE AI × ENTERPRISE KNOWLEDGE 사내 문서를 활용 가능한 지식 자산으로 RAG 기반 생성형 AI로 구현하는 기업 문서 검색과 지식 활용 PDF · Excel · 사내 문서 → RAG 검색 → 출처 기반 AI 답변 기존 기업 데이터를 활용해 정보 검색과 반복 문의 대응을 효율화합니다. 그림 1. RAG를 활용한 사내 문서 검색 및 생성형 AI 응답 구조 GENERATIVE AI / ENTERPRISE KNOWLE...
Read artical
생성형 AI PoC에서 상용화까지: 평가 지표와 도입 판단 기준
GENERATIVE AI / IMPLEMENTATION 생성형 AI PoC에서 실제 운영 환경까지 PoC · 기술 검증 → 성과 평가 → 상용화 · 운영 기술적 가능성 검증에서 지속 가능한 비즈니스 가치 창출까지 그림 1. 생성형 AI PoC부터 실제 운영 환경 도입까지의 주요 단계 GENERATIVE AI / KNOWLEDGE 생성형 AI PoC의 성공이 곧바로 실제 운영 환경 도입의 성공을 의미하지는 않습니다. 많은 기업이 생성형 AI를 활...
Read artical
OEE(설비종합효율)란? 계산 방법과 MES를 활용한 설비 가동 현황 시각화
제조 현장에서 설비가 정상적으로 가동되고 있다고 해서 반드시 계획한 생산성과 효율을 달성하고 있는 것은 아닙니다. 설비 정지 시간, 운전 속도 저하, 불량품 발생 등 다양한 요인이 생산성에 영향을 미칩니다. 그러나 이러한 데이터가 종이 문서, 엑셀 파일, 개별 설비 모니터링 시스템에 분산되어 있다면 생산 손실의 주요 원인을 정확하게 파악하기 어렵습니다. 이러한 문제를 분석하기 위해 활용되는 핵심 지표가 바로 OEE(Overall Equipmen...
Read artical
제조업 트레이서빌리티란? 로트 관리의 과제와 MES를 활용한 개선 방법
제조 현장에서 품질 불량이 발생했을 때, 어떤 원자재가 사용되었고 어떤 공정을 거쳤으며 검사 결과는 어떠했는지 신속하게 확인할 수 있을까요? 제조업에서는 원자재 입고부터 가공, 품질검사, 출하에 이르기까지 다양한 정보가 기록됩니다. 그러나 이러한 데이터가 엑셀, 종이 문서, 개별 시스템에 분산되어 있다면 생산 이력을 확인하는 데 많은 시간이 소요될 수 있습니다. 이러한 문제를 개선하기 위해서는 제조 트레이서빌리티(추적성)를 확보하고 체계적인 로...
Read artical
