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토픽 203 / 214·비교표

SDLC와 방법론

폭포수 vs 애자일 vs 나선형

항목폭포수애자일나선형
접근법예측적/순차적적응적/반복적위험관리 중심
변경 대응어려움유연함위험분석 후 반영
고객 참여초기/말기전 과정 상시반복마다 평가
문서화철저최소(작동SW 우선)단계별 산출물
적합요구사항 확정 프로젝트변화 잦은 서비스대규모/고위험

V-Model vs 폭포수 vs W-Model

항목V-Model폭포수W-Model
초점테스트 강조개발 강조테스트 병행
테스트 시점개발 단계 대응개발 후개발과 동시
검증 방법단계별 V&V순차적 검증개발/테스트 동시 진행
적합안전 필수(의료/항공)요구 확정 프로젝트고품질 요구

프로토타이핑: 폐기형 vs 진화형

항목폐기형(Throwaway)진화형(Evolutionary)
목적요구사항 확인 후 폐기점진적 발전→최종 제품
결과물새로 개발프로토타입이 제품화
품질최종 제품 품질 확보프로토타입 품질이 제품에 영향
적합요구 불명확/탐색적비교적 요구 안정적

반복적 vs 점진적 vs 빅뱅 개발

항목반복적(Iterative)점진적(Incremental)빅뱅(Big Bang)
방식동일 기능 반복 개선새 기능 순차 추가일괄 개발 후 출시
피드백반복마다 개선기능 추가마다 확인최종 완료 시
위험분산분산집중
릴리스반복 종료 시기능 단위전체 완료 시

RAD vs 폭포수 vs 애자일

항목RAD폭포수애자일
중심속도품질/문서유연성/가치
개발 주기60~90일수개월~년2~4주 스프린트
도구 의존4GL/CASE 활용전통 도구다양
적합 규모소~중규모대규모소~중규모

테일러링 vs 커스터마이징

항목테일러링커스터마이징
방식기존 방법론 조정완전 새 방법론 구축
프레임워크유지새로 정의
비용낮음높음
적합표준 방법론 보유 조직특수 요구 조직

노코드 vs 로우코드 vs 프로코드

항목노코드로우코드프로코드
대상비개발자개발자전문 개발자
코딩량없음최소전체
유연성제한적중간완전 자유
적합내부 업무 앱, MVP기업 앱, 자동화복잡한 시스템

전통 SDLC vs Agile+AI 보조 vs AI-Native SDLC

항목전통 SDLCAgile + AI 보조AI-Native SDLC
AI 역할없음보조 도구핵심 주체
자동화수동부분 자동전 단계 자동
개발자 역할구현구현+AI 활용검증/감독