토픽 203 / 214·비교표
SDLC와 방법론
폭포수 vs 애자일 vs 나선형
| 항목 | 폭포수 | 애자일 | 나선형 |
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| 접근법 | 예측적/순차적 | 적응적/반복적 | 위험관리 중심 |
| 변경 대응 | 어려움 | 유연함 | 위험분석 후 반영 |
| 고객 참여 | 초기/말기 | 전 과정 상시 | 반복마다 평가 |
| 문서화 | 철저 | 최소(작동SW 우선) | 단계별 산출물 |
| 적합 | 요구사항 확정 프로젝트 | 변화 잦은 서비스 | 대규모/고위험 |
V-Model vs 폭포수 vs W-Model
| 항목 | V-Model | 폭포수 | W-Model |
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| 초점 | 테스트 강조 | 개발 강조 | 테스트 병행 |
| 테스트 시점 | 개발 단계 대응 | 개발 후 | 개발과 동시 |
| 검증 방법 | 단계별 V&V | 순차적 검증 | 개발/테스트 동시 진행 |
| 적합 | 안전 필수(의료/항공) | 요구 확정 프로젝트 | 고품질 요구 |
프로토타이핑: 폐기형 vs 진화형
| 항목 | 폐기형(Throwaway) | 진화형(Evolutionary) |
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| 목적 | 요구사항 확인 후 폐기 | 점진적 발전→최종 제품 |
| 결과물 | 새로 개발 | 프로토타입이 제품화 |
| 품질 | 최종 제품 품질 확보 | 프로토타입 품질이 제품에 영향 |
| 적합 | 요구 불명확/탐색적 | 비교적 요구 안정적 |
반복적 vs 점진적 vs 빅뱅 개발
| 항목 | 반복적(Iterative) | 점진적(Incremental) | 빅뱅(Big Bang) |
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| 방식 | 동일 기능 반복 개선 | 새 기능 순차 추가 | 일괄 개발 후 출시 |
| 피드백 | 반복마다 개선 | 기능 추가마다 확인 | 최종 완료 시 |
| 위험 | 분산 | 분산 | 집중 |
| 릴리스 | 반복 종료 시 | 기능 단위 | 전체 완료 시 |
RAD vs 폭포수 vs 애자일
| 항목 | RAD | 폭포수 | 애자일 |
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| 중심 | 속도 | 품질/문서 | 유연성/가치 |
| 개발 주기 | 60~90일 | 수개월~년 | 2~4주 스프린트 |
| 도구 의존 | 4GL/CASE 활용 | 전통 도구 | 다양 |
| 적합 규모 | 소~중규모 | 대규모 | 소~중규모 |
테일러링 vs 커스터마이징
| 항목 | 테일러링 | 커스터마이징 |
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| 방식 | 기존 방법론 조정 | 완전 새 방법론 구축 |
| 프레임워크 | 유지 | 새로 정의 |
| 비용 | 낮음 | 높음 |
| 적합 | 표준 방법론 보유 조직 | 특수 요구 조직 |
노코드 vs 로우코드 vs 프로코드
| 항목 | 노코드 | 로우코드 | 프로코드 |
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| 대상 | 비개발자 | 개발자 | 전문 개발자 |
| 코딩량 | 없음 | 최소 | 전체 |
| 유연성 | 제한적 | 중간 | 완전 자유 |
| 적합 | 내부 업무 앱, MVP | 기업 앱, 자동화 | 복잡한 시스템 |
전통 SDLC vs Agile+AI 보조 vs AI-Native SDLC
| 항목 | 전통 SDLC | Agile + AI 보조 | AI-Native SDLC |
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| AI 역할 | 없음 | 보조 도구 | 핵심 주체 |
| 자동화 | 수동 | 부분 자동 | 전 단계 자동 |
| 개발자 역할 | 구현 | 구현+AI 활용 | 검증/감독 |