테스트 설계의 기초｜경계값 분석·동등 분할을 알기 쉽게 해설【QA 엔지니어용】

테스트 설계의 기초인 「경계값 분석」과 「동등 분할」은 QA 엔지니어가 가장 먼저 습득해야 할 기법입니다. 이 두 가지를 활용하면 테스트 케이스 수를 최소화하면서 버그가 숨어 있기 쉬운 곳을 효율적으로 검출할 수 있습니다.

경계값 분석·동등 분할을 올바르게 사용하면 「모든 패턴을 테스트하고 싶다」는 충동을 억제하면서 버그가 가장 발생하기 쉬운 곳에 집중하여 테스트할 수 있게 됩니다.

「모든 패턴을 테스트해야 한다」고 생각하면 테스트 케이스는 끝없이 늘어납니다. 하지만 현실에는 시간도 리소스도 한정되어 있습니다. 테스트 설계 기법을 사용하면 다음과 같은 문제를 해결할 수 있습니다.

• 테스트 케이스가 방대해져 관리할 수 없게 된다
• 무엇을 테스트하면 충분한지 알 수 없다
• 버그가 발생하기 쉬운 곳을 놓쳐버린다

이 글에서는 QA 현장에서 가장 많이 사용되는 두 가지 기본 기법「동등 분할」과「경계값 분석」을 구체적인 예시와 함께 알기 쉽게 해설합니다.

테스트 설계 기법이란？왜 필요한가

테스트 설계 기법이란 「어떤 값을 테스트하면 적은 테스트 수로 버그를 효율적으로 찾을 수 있는가」를 체계화한 접근법입니다.

예를 들어 나이 입력 필드（유효 범위：1〜120세）를 테스트하는 경우 1부터 120까지 전부 시도하면 확실하지만 현실적이지 않습니다. 테스트 설계 기법을 사용하면 같은 신뢰성을 유지하면서 테스트 수를 대폭 줄일 수 있습니다.

테스트 설계 없이 발생하는 문제：

• 테스트 케이스 수가 무한히 늘어난다
• 무엇을 테스트했는지·하지 않았는지가 모호해진다
• 버그가 발생하기 쉬운 「경계」를 놓친다
• 시간 초과로 중요한 테스트를 실행할 수 없게 된다
• 사람에 따라 테스트 내용이 제각각이 된다

① 동등 분할（Equivalence Partitioning）

동등 분할이란 「같은 동작을 할 것으로 기대되는 데이터를 그룹（동등 클래스）으로 나누고 각 그룹에서 대표값을 1개만 테스트하는」 기법입니다.

그룹 내의 어떤 값도 같은 결과가 된다고 가정하므로 그룹 전체를 1개의 값으로 대표할 수 있습니다.

구체적인 예：나이 입력 필드（유효 범위：1〜120세）

동등 분할의 요령

동등 클래스를 찾으려면 사양서의 조건에 주목합니다.

② 경계값 분석（Boundary Value Analysis）

경계값 분석이란 「동등 클래스의 경계（끝）의 값을 중점적으로 테스트하는」 기법입니다. 버그는 경계 부근에서 가장 많이 발생한다는 것이 통계적으로 알려져 있으며 동등 분할과 조합하면 매우 높은 효과를 발휘합니다. 경계 부근에서는 조건 분기（>=·<= 등）의 실수가 발생하기 쉽고 개발자가 예상하지 못한 값이 들어오기 쉽기 때문입니다.

왜 경계에서 버그가 발생하기 쉬운가？

개발자가 자주 저지르는 실수의 전형적인 예입니다.

경계값 선택 방법（3점법）

경계값 분석에서는 각 경계에 대해 「경계의 1개 앞」「경계값 자체」「경계의 1개 뒤」의 3점을 테스트합니다.

③ 동등 분할 × 경계값 분석의 조합

실무에서는 두 가지 기법을 조합하여 사용합니다. 동등 분할로 그룹을 정리하고 경계값 분석으로 각 그룹의 끝을 중점 테스트하는 것이 기본 패턴입니다.

실제 예：비밀번호 문자 수 유효성 검증（8〜20자）

이 8건의 테스트 케이스로 비밀번호 유효성 검증의 거의 모든 중요한 패턴을 망라할 수 있습니다. 무분별하게 늘리는 것보다 이 8건을 확실히 실행하는 편이 품질이 더 높아집니다.

④ 자동 테스트（pytest parametrize）에의 응용

동등 분할·경계값 분석으로 설계한 테스트 케이스는 pytest의 @pytest.mark.parametrize와 궁합이 최상입니다. 표로 정리한 값을 그대로 파라미터로 전달할 수 있습니다.

import pytest

def validate_password_length(password: str) -> bool:
    """비밀번호가 8〜20자인지 검증한다"""
    return 8 <= len(password) <= 20

# 동등 분할 × 경계값 분석을 그대로 파라미터화
@pytest.mark.parametrize("password, expected", [
    # 경계값（하한）
    ("a" * 7,  False),  # TC-01: 7자 → 무효
    ("a" * 8,  True),   # TC-02: 8자 → 유효（하한 경계값）
    ("a" * 9,  True),   # TC-03: 9자 → 유효

    # 유효 클래스 대표값（동등 분할）
    ("a" * 14, True),   # TC-04: 14자 → 유효

    # 경계값（상한）
    ("a" * 19, True),   # TC-05: 19자 → 유효
    ("a" * 20, True),   # TC-06: 20자 → 유효（상한 경계값）
    ("a" * 21, False),  # TC-07: 21자 → 무효

    # 무효 클래스 대표값（동등 분할）
    ("",       False),  # TC-08: 빈 문자열 → 무효
])
def test_password_validation(password, expected):
    assert validate_password_length(password) == expected

⑤ 테스트 설계에서 자주 있는 실패 패턴

동등 분할·경계값 분석을 배워도 실무에서는 다음과 같은 실패를 하기 쉽습니다. 미리 파악해 두면 설계 정확도가 크게 향상됩니다.

FAQ

📋 이 글의 정리

「모든 패턴을 테스트해야 한다」는 압박에서 해방되는 것이 테스트 설계 기법을 배우는 최대 장점입니다. 동등 분할과 경계값 분석을 사용하면 적은 테스트 케이스로 높은 신뢰성을 실현할 수 있습니다. 먼저 가까운 폼 유효성 검증에 적용해 보세요.