기술은 계속 발전하고 있으며 우리가 개인 생활과 직업 생활에서 하는 모든 일과 연결되어 있습니다. 스마트폰에서 최첨단 컴퓨터 인터페이스에 이르기까지 기술은 우리 사회의 토대이자 지속적인 성장의 신호입니다. 컴퓨터 비전은 세계의 최전선에 있으며 우리가 비즈니스를 수행하는 방식을 바꿀 태세입니다.
소프트웨어 테스트 자동화의 일부로 컴퓨터 비전 도구를 수용하는 것은 기술 혁명의 또 다른 단계입니다. 많은 일상 활동에서 중요한 역할을 하며 이제 오류를 줄이고 품질을 개선하며 수익을 높이는 동시에 일상적인 작업을 개선하는 것을 목표로 합니다.
컴퓨터 비전이란 무엇입니까?
가장 간단한 용어로, 컴퓨터 비전은 컴퓨터에 사람처럼 이미지를 보고 올바르게 해석하는 방법을 가르치는 것을 포함합니다. 인공 지능(AI)과 기계 학습에 의존하는 복잡한 첨단 기술입니다.
컴퓨터 비전은 효율성을 높이고 오류를 줄이기 위해 컴퓨터가 인간의 작업을 수행하도록 하는 또 다른 단계입니다. 이 다학문 접근 방식을 통해 컴퓨터는 이미지를 읽을 수 있는 데이터로 변환하고 정보가 어떻게 관련되는지 해석할 수 있습니다.
한 단계 더 나아가 이 프로세스는 컴퓨터가 장면을 읽고 적절한 반응을 공식화할 수 있는 기능을 제공합니다. 예를 들어, 컴퓨터 비전은 자율주행 자동차가 장애물을 인식하여 충돌을 피하거나 로봇 프로세스 자동화 도구 (RPA)를 지원하여 보다 효율적인 워크플로를 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.
컴퓨터 비전은 어떻게 작동합니까?
컴퓨터에는 입력을 받아 두뇌로 번역하는 눈이 없기 때문에 컴퓨터는 우리처럼 볼 수 없습니다. 따라서 컴퓨터 비전 기술은 인간의 눈이 이미지를 수신하고 이를 뇌로 번역하는 방식을 반영하는 복잡한 데이터 및 알고리즘 교향곡에 의존합니다.
우리는 여전히 인간의 두뇌가 어떻게 작동하는지 완전히 이해하지 못한다는 점에 주목하는 것이 중요합니다. 대부분의 사람들은 눈이 정보를 수신하고, 번역하고, 메시지를 뇌에 전달한다는 기본적인 이해를 가지고 있습니다. 그러나 신경과학자들은 인간의 시각은 훨씬 더 복잡하며 우리는 여전히 뇌가 어떻게 작동하는지에 대한 이해가 제한적이라고 말할 수 있습니다.
이해의 이러한 제한은 컴퓨터에게 보는 방법을 가르치려는 컴퓨터 비전 엔지니어에게 이전됩니다. 컴퓨터가 이미지를 “보고” 해석하도록 훈련하는 데 사용되는 데이터와 알고리즘은 인간의 눈과 뇌가 상호 작용하는 방식에 대한 이해로 인해 여전히 제한적입니다.
컴퓨터 비전 기술은 현재 패턴 인식 및 고급 기술에 의존합니다. 머신 러닝 및 CNN(컨볼루션 신경망)을 통해 컴퓨터는 이미지를 분해하고 데이터를 해석하며 항목을 식별할 수 있습니다.
컴퓨터 비전 엔지니어는 머신 러닝을 사용하여 수천 개의 주제 이미지를 제공하여 이미지를 분류하는 방법을 컴퓨터에 가르칩니다. 각 이미지에는 자동차나 개와 같이 그것이 무엇인지 식별하는 레이블과 태그가 있습니다.
CNN은 컴퓨터가 주제의 픽셀화된 표현을 생성하는 데 도움이 되도록 기계 학습 프로세스를 향상시킵니다. 픽셀과 관련 레이블을 사용하여 컴퓨터는 피사체가 무엇인지 예측하고 일관되고 정확한 식별이 이루어질 때까지 그 정확성을 지속적으로 확인합니다.
컴퓨터 비전은 순환 신경망(RNN)을 사용하여 일련의 이미지와 비디오까지 확장됩니다. RNN을 사용하면 컴퓨터가 여러 사진을 식별하고 연결할 수 있습니다.
컴퓨터 비전의 역사
컴퓨터 비전 기술은 1959년 Russell Kirsch가 아들의 이미지를 컴퓨터로 스캔하면서 시작되었습니다. Kirsch의 어린 아들의 모습은 모든 거친 영광에서 최초의 디지털 이미지 가 되었으며 컴퓨터 과학 및 AI 개발의 완전히 새로운 분야를 시작했습니다.
몇 년 후, 래리 로버츠는 2차원 이미지를 사용하여 고체 주제에 대한 3차원 정보를 추출하는 능력에 대한 박사 학위 논문 을 썼습니다. 그의 작업은 수십 년의 발전 과정을 설정하고 인터넷의 아버지로서의 명성을 확장했습니다.
이러한 초기 개척자 덕분에 전 세계의 컴퓨터 엔지니어는 실제 이미지를 컴퓨터가 인식, 정렬, 처리 및 반응할 수 있는 데이터로 변환하는 새로운 방법을 모색했습니다.
1980년에는 후쿠시마 쿠니히코( Kunihiko Fukushima )의 오늘날 CNN의 초기 버전인 네오코그니트론(neocognitron)이 도입되었습니다. 1990년대 초에 비디오 감시가 ATM 기계에 등장했고 10년도 채 되지 않아 MIT 연구원들이 최초 의 실시간 얼굴 감지 프레임워크를 공개했습니다.
연구원, 엔지니어 및 개발자는 최상의 컴퓨터 비전 솔루션을 달성하기 위한 지속적인 노력의 속도를 높였습니다. 구글, 페이스북, 애플, 아마존, 심지어 국제 정부까지 얼굴 인식에서 자율주행차에 이르기까지 컴퓨터 비전 기술을 개발하기 위해 이 분야에 뛰어들었다.
컴퓨터 비전 기술의 응용
한 발 물러서기 전까지는 기술의 방대한 응용 프로그램과 이점을 보는 것이 항상 쉬운 것은 아닙니다. Larry Roberts는 그의 아이디어가 지구를 뒤흔들고 삶을 변화시킬 것이라는 것을 알고 있었을지 모르지만, 아마도 그는 컴퓨터 비전의 모든 잠재적인 용도를 예측하지 못했을 것입니다.
얼굴 인식
아마도 컴퓨터 비전 기술의 가장 인기 있고 논란의 여지가 있는 사용은 얼굴 인식일 것입니다. 응용 프로그램은 거의 끝이 없으며 개인 사용에서 공공 안전 조치에 이르기까지 다양합니다.
- Facebook은 이를 사용하여 사용자가 공유 이미지에서 사람들을 태그하는 데 도움을 줍니다.
- 법 집행 기관은 비디오 피드를 활용하여 범죄자를 식별할 수 있습니다.
- 은행은 ATM을 실시간으로 모니터링하고 의심스러운 활동을 식별하여 안전과 보안을 강화할 수 있습니다.
- 개인은 카메라를 한 눈에 보고 휴대폰을 열 수 있습니다.
이러한 애플리케이션이 효율성을 개선하고 대부분의 사람들에게 이해가 되는 반면, 얼굴 인식 기술은 주로 정부 감시 조치 와 함께 일부 부문에서 논란의 여지가 남아 있습니다. 안면 인식은 안전과 보안을 향상시킬 수 있지만 개인 정보를 보호하기 위한 경계와 입법이 필요합니다.
교통, 운전 및 자동차 산업
컴퓨터 비전은 우리가 운전하는 방식과 교통체증에 대처하는 방식을 변화시켰습니다. 운전 경험을 개선하고 문제가 있는 거리를 해결하여 도시가 혼잡을 줄이는 데 도움이 되는 적응형 기술의 문을 열었습니다.
1. 교통 패턴 및 법 집행 지원
폐쇄 회로 텔레비전(CCTV)은 컴퓨터 비전에 의존하여 다양한 목적을 위해 차량을 추적하고 분류합니다. 도시는 교통량을 모니터링할 수 있을 뿐만 아니라 대규모 교통 흐름 분석을 수행하여 핫스팟과 혼잡 완화 방법을 결정할 수도 있습니다. 고속도로를 이동하는 데 걸리는 시간을 파악하고 사고를 식별할 수 있습니다.
또한 컴퓨터 비전 기술은 법 집행 기관이 거리를 더 안전하게 만들고 사고를 줄이는 데 도움이 됩니다. 카메라는 과속 차량을 식별하고 경찰관에게 다른 이동 위반에 대해 경고할 수 있습니다. 산만 운전 및 안전 벨트 착용 여부와 같은 운전자 행동을 모니터링하는 것도 가능합니다.
2. 주차관리
주차장에 차를 대고 원을 그리며 차를 몰고 가다가 주차장이 가득 찬 것을 발견했다면 주차 제어를 위한 컴퓨터 비전의 이점을 이해할 수 있을 것입니다. 카메라는 빈 공간을 식별하고 로트가 가득 차면 컴퓨터에 피드백할 수 있습니다. 입구에 있는 표지판은 운전자들에게 가득 차 있음을 알리고 모든 사람의 두통을 예방할 수 있습니다.
또한 유료 주차장은 번호판과 개별 지점을 모니터링하여 차가 주차된 상태를 얼마나 오래 유지하는지 확인할 수 있습니다. 부지 소유자는 손실을 줄이고 투자를 모니터링할 수 있습니다.
3. 자율주행차
어떤 형태의 컴퓨터 비전 기술이 없는 차를 찾는 것은 쉽지 않습니다. 대부분의 새 차량에는 자동 주차 및 크루즈 컨트롤과 같이 운전에서 많은 추측을 필요로 하는 여러 응용 프로그램이 있습니다.
이러한 기술은 비교적 새로운 기술이지만 자율주행차는 수십 년 동안 개발되어 왔습니다. 자율 주행 자동차 는 더 이상 공상 과학 영화로 분류되지 않습니다. 대부분의 자동차는 완전 자율주행 차량이 아니지만 교통 체증과 같이 상황이 자동차의 능력을 초과하지 않는 한 인간 운전자가 필요하지 않은 자동차도 있습니다.
자율 주행 차량은 인간 운전자 없이 작동하기 위해 다양한 컴퓨터 비전 기술에 의존합니다. 최고 수준의 차량은 고급 보행자 감지, 교통 표지 감지, 충돌 방지 및 도로 상태 모니터링 덕분에 거리를 안전하게 조작할 수 있는 충분한 카메라와 데이터를 보유하고 있습니다.
의료 산업
건강 관리 산업은 우리가 더 오래 살고 더 건강하게 느낄 수 있는 방법을 모색함에 따라 대부분의 기술 발전의 최전선에 있습니다. 의료 산업이 암 탐지, 질병 식별을 위한 세포 분류, 그리고 가장 최근에는 코로나 진단을 위한 컴퓨터 비전을 채택한 것은 놀라운 일이 아닙니다.
기술자는 컴퓨터 비전을 사용하여 잠재적인 신경 및 근골격 상태를 식별하기 위해 움직임을 분석할 수도 있습니다. 움직임을 평가하고 운동을 시연함으로써 부상에서 회복하는 사람들을 위한 재활, 치료 및 운동 지원에 도움이 됩니다. 치료 소스는 추가 부상을 방지하고 안전하게 회복을 촉진하기 위해 적절한 움직임을 안내하는 비디오와 함께 환자를 집으로 보내거나 보조 치료를 받을 수 있습니다.
또한, 의학에서 컴퓨터 비전에 대한 최신 최신 응용 프로그램 중 하나는 기술 훈련입니다. 레지던트, 의사 및 외과 의사는 가상 플랫폼을 통해 의료 기술 교육을 수행하여 실제 사례를 수행하기 전에 수술 및 절차를 안전하게 시뮬레이션할 수 있습니다.
소매 지원
컴퓨터 비전 소프트웨어 자동화는 매장을 통한 트래픽을 계산하기 위해 고객을 추적하여 소매점을 지원합니다. 추세 모니터링을 통해 매장은 그에 따라 직원을 배치할 수 있지만 분실 방지 팀이 배회자와 표적 도난 문제를 모니터링하는 데도 도움이 됩니다.
농업 응용
대규모 작업을 수행하는 농부는 동물과 작물을 모니터링하는 컴퓨터 비전 소프트웨어를 사용하여 업무를 간소화할 수 있습니다. 곤충 침입 및 질병 발병을 조기에 식별하고 수확량을 추적하며 팀을 최적화하는 것이 더 쉽습니다. 인력 부족으로 일하는 농부는 수확, 제초 및 파종을 포함한 다양한 활동을 자동화할 수 있습니다.
제조 자동화
제조는 자동화 및 컴퓨터 비전을 활용하기 위한 최상의 옵션 중 하나일 수 있습니다. 생산 팀이 생산에서 품질 관리에 이르기까지 모든 것을 향상시키기 위해 컴퓨터 비전 소프트웨어를 통합함에 따라 이는 초자동화 의 다음 단계입니다.
- 얼굴 인식으로 생산성 분석을 향상하여 개인의 시간과 리소스 사용을 평가하여 보다 효율적인 프로세스를 만듭니다.
- 컴퓨터 비전 소프트웨어를 활용하여 장비를 육안으로 검사하여 문제를 조기에 식별함으로써 가동 중지 시간과 수리 비용을 줄일 수 있습니다. 또한 개인 보호 장비(PPE)의 약점을 식별할 수 있습니다.
- 품질 보증 팀은 컴퓨터 비전 소프트웨어 자동화를 사용하여 제품을 평가하고 비교하여 결함이 있는 구성 요소를 제거하거나 제품을 보내기 전에 수리가 필요한 항목을 식별할 수 있습니다.
또한 회사는 가상 장비 및 컴퓨터 비전 소프트웨어를 사용하여 기술 교육 모듈 및 평가를 작성할 수 있습니다. 직원은 새로운 기술을 배우고 기존 능력을 향상하여 제품을 희생하지 않고도 성과와 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
소프트웨어 테스팅 자동화의 컴퓨터 비전 – 과거, 현재 및 미래의 이야기
대부분의 산업에서 컴퓨터 비전 기술의 이점을 누리고 있지만 다음 단계는 소프트웨어 테스트 자동화를 위한 컴퓨터 비전 도구를 수용하는 것입니다. 자동화를 테스트하기 위해 컴퓨터 비전 소프트웨어를 사용하는 것은 새로운 개념은 아니지만 초기 시도에서 먼 길을 왔습니다.
소프트웨어 테스팅에서 컴퓨터 비전의 진화 – 역사
테스트 소프트웨어는 1970년대부터 존재했지만 현장에서 시작하려면 상당한 노력이 필요했습니다. 인터넷이 없으면 소프트웨어 개발 회사는 개별 테스트를 코딩하고 각 고객에게 배송해야 했습니다.
자동화된 테스트 소프트웨어의 초기 반복에는 자주 업데이트가 필요했으며 지나치게 단순화된 시스템은 복잡한 작업을 처리할 수 없었습니다. 또한 비호환성 및 인적 오류와 관련된 몇 가지 문제가 있었습니다.
자동화 테스트는 수십 년 동안 수동 테스트보다 효율성이 떨어지고 시간이 많이 소요되었습니다. 실행 가능한 제품을 생산하고 컴퓨터 비전을 포함한 자동화된 테스트 소프트웨어의 이점을 활용하기 위해서는 상당한 기술 발전과 발전이 필요했습니다.
소프트웨어 테스팅 자동화에서 컴퓨터 비전이 사용되는 방법 – 현재
자동화된 테스트 소프트웨어의 진화는 컴퓨터 비전 기술의 발전으로 인해 크게 바뀌었습니다. 이미지 분류, 객체 감지 및 추적, 콘텐츠 기반 이미지 검색은 소프트웨어 테스트 자동화 프로세스에 혁명을 일으켰습니다.
오늘날 기업과 정부는 효율성과 생산성을 높이기 위해 소프트웨어 개발 및 자동화를 위한 컴퓨터 비전 테스트 도구를 활용합니다. 품질 저하 없이 수익을 강화하고 출력을 최대화하기 위한 초자동화 및 간소화된 프로세스의 중요한 단계입니다.
소프트웨어 테스팅 자동화에서 컴퓨터 비전의 새로운 사용 – 미래
업계 예측은 더 많은 워크로드를 자동화하고 기존 프로세스를 최적화하기 위해 머신 러닝의 성장과 CNN의 확장을 강조합니다. 사람들이 전 세계 어디에서나 일할 수 있도록 하는 더 많은 클라우드 기반 서비스와 드론 및 모바일 장치의 사용이 증가할 것입니다.
소프트웨어 테스팅 자동화에서 컴퓨터 비전의 이점
소프트웨어 테스트에서 컴퓨터 비전 도구의 이점은 아무리 강조해도 지나치지 않지만 가능한 모든 특혜를 설명하는 것은 불가능합니다. 그러나 최고의 이점 중 일부는 놀라운 성장과 생산성 변화로 이어질 수 있습니다.
사각지대 감소
소프트웨어 테스트에서 컴퓨터 비전 도구의 가장 큰 이점 중 하나는 기존 프로세스의 사각 지대를 줄이는 기능입니다. 컴퓨터 비전 소프트웨어로 기존 자동화 테스트 도구를 개선하면 공간 내에서 기계의 방향을 정하고 격차를 메울 수 있습니다. 컴퓨터 비전 소프트웨어 자동화는 수신된 정보를 고정하고 보다 완전한 그림을 공식화하기 위해 데이터 주변의 공백을 채워 시스템을 지원합니다.
신속한 테스트
더 빠른 테스트는 소프트웨어 엔지니어링 응용 프로그램에서 컴퓨터 비전 테스트를 고려하는 또 다른 보너스입니다. 컴퓨터 비전을 사용하면 팀이 비표준 설정이나 제품에 대한 데이터를 만드는 데 귀중한 시간을 할애할 필요가 없습니다. 컴퓨터는 수신하는 디스플레이와 이미지를 기반으로 변경 사항에 적응할 수 있습니다.
지속적으로 개선
대부분의 기술 발전과 마찬가지로 소프트웨어 개발을 위한 컴퓨터 비전 테스트 도구는 프로그래머가 기능을 개선하고 확장함에 따라 유동적입니다. 성장의 여지가 무한하기 때문에 컴퓨터 비전 소프트웨어를 사용하여 자동화를 테스트하는 것은 앞으로 몇 년 동안 대부분의 산업에서 선두에 서게 될 것입니다.
자동화된 GUI 테스트
모든 산업 분야에서 일상적인 작업을 안정적으로 완료할 사람을 찾는 것은 쉽지 않으므로 이러한 지루한 프로세스를 자동화하는 방법을 찾는 것이 모두를 구할 수 있습니다. 소프트웨어 테스트 자동화를 위한 최고의 컴퓨터 비전 도구는 이러한 작업을 관리하여 회사의 시간과 비용을 절약하는 동시에 직원의 부담을 줄입니다.
소프트웨어 테스팅 자동화에서 컴퓨터 비전의 과제
자동화를 테스트하기 위해 컴퓨터 비전 소프트웨어를 사용하는 것은 완벽하지 않으며 고려해야 할 몇 가지 주목할만한 단점이 있습니다.
이미지 품질에 대한 의존도
열악한 이미지 품질이 부정적인 결과를 초래할 수 있다는 것은 비밀이 아니지만 다양한 조명 조건이나 일관성 없는 방향은 어떻습니까? 우리의 눈은 조명의 미묘한 변화에 쉽게 적응하지만 컴퓨터 비전 소프트웨어는 그렇지 않습니다. 소프트웨어 테스트 자동화를 위한 최고의 컴퓨터 비전 도구라도 사람의 눈을 완벽하게 복제할 수는 없습니다.
편향된 학습
일부 부문은 목표 달성에 필요한 양질의 데이터에 대한 접근이 제한되어 있습니다. 예를 들어 의료 분야에는 실제와 같은 실습 공간을 만들기 위한 고품질 비디오와 이미지가 부족할 수 있습니다. 빈칸을 채우거나 충분한 데이터 세트를 만드는 것이 항상 쉬운 것은 아닙니다.
비용 계산
필요한 하드웨어와 숙련된 컴퓨터 비전 엔지니어의 사용 사이에서 자동화를 테스트하기 위해 컴퓨터 비전 소프트웨어를 설정하는 비용은 상당합니다. 비용을 과소평가하면 부정확한 데이터와 평균 이하의 수익이 발생합니다.
현재 소프트웨어 자동화 도구의 한계
기존 소프트웨어 자동화 도구에는 전체 결과에 영향을 미치는 본질적인 한계가 있습니다. 수동 테스트보다 눈에 띄는 이점이 있지만 단점을 간과하는 것은 비현실적입니다.
- 기존 자동화 도구는 자신이 알고 있는 것만 검토할 수 있습니다. 즉, 데이터를 제공하지 않으면 외부 설정 매개변수를 확인할 수 없습니다.
- 일단 실행되면 많은 시간을 절약할 수 있지만 시스템 속도를 높이는 데 시간이 걸립니다.
- 저렴하지 않습니다. 소프트웨어 자동화 도구를 사용하는 것은 대가를 치르고 상당한 투자를 의미하지만 장기적으로 보면 그만한 가치가 있습니다.
- 정확한 결과를 보장하기 위해 지속적인 코드 유지 관리를 기대하십시오.
궁극적으로 소프트웨어 자동화 도구는 사람의 손길을 제거한다는 점에서 로봇 프로세스 자동화 (RPA)와 매우 유사합니다. 팀은 자동화된 도구로 전환할 때 가치 있고 숙련된 직원을 잃게 됩니다. 또한 컴퓨터는 사람처럼 생각하거나 반응할 수 없기 때문에 장점이자 단점이 될 수 있습니다.
로우 코드 도구인 Computer Vision으로 소프트웨어 테스트를 시작하는 방법
프로젝트를 시작하는 것은 특히 복잡한 기술과 관련된 경우 압도적으로 보일 수 있습니다. 고맙게도 소프트웨어 테스트에서 컴퓨터 비전 도구의 이점 중 하나는 숙련된 엔지니어가 대부분의 작업을 수행하므로 이를 사용하기 위해 광범위한 코드나 기술을 배울 필요가 없다는 것입니다.
ZAPTEST 소프트웨어는 요구 사항을 충족하는 로우 코드 도구를 제공하는 내장 기능에 의존합니다. 데모를 예약하고 ZAPTEST가 원스톱 소프트웨어 테스트 자동화 서비스와 전담 전문가 팀을 통해 수익을 개선할 수 있는 방법을 알아보십시오.
자주 묻는 질문
컴퓨터 비전 및 소프트웨어 테스트 자동화 사용에 대해 여전히 질문이 있습니까? 이러한 일반적인 질문과 답변으로 문제가 해결될 수 있습니다.
컴퓨터 비전 테스트란 무엇입니까?
컴퓨터 비전 테스트는 시스템이 피사체의 이미지를 식별, 분류 및 반응하는 정확성을 결정해야 합니다. 소프트웨어 개발 및 기타 자동화 작업을 위해 컴퓨터 비전 테스트 도구를 사용하기 위한 기준을 설정합니다.
컴퓨터 비전 테스트에 코딩이 필요합니까?
예, 아니요. 기계 학습은 소프트웨어 엔지니어가 기존 기능과 알고리즘을 사용할 수 있기 때문에 모든 것을 수동으로 코딩할 필요가 없다는 것을 의미합니다. 그러나 여전히 모든 수준에서 관련된 코딩 요소가 있습니다.
컴퓨터 비전 소프트웨어 테스트 자동화에 필요한 기술은 무엇입니까?
소프트웨어 테스트 자동화를 위한 최고의 컴퓨터 비전 도구라도 처음에는 숙련된 프로그래머나 엔지니어가 필요합니다. 시스템을 구축하고 모든 것을 온라인으로 가져오려면 광범위한 코딩 배경과 DevOps 방법에 대한 이해가 있는 사람이 필요합니다. 일반적으로 높은 수준의 수학 기술, 통계, 이미지 처리 및 패턴 인식 능력을 사용합니다.
소프트웨어 테스팅 자동화를 위한 컴퓨터 비전 도구
컴퓨터 비전 테스트 도구는 효율성과 생산성을 향상시킬 수 있지만 제공하려면 높은 수준의 제품이 필요합니다. ZAPTEST는 입증된 결과와 강력한 실적을 보유한 최고의 종단 간 컴퓨터 비전 소프트웨어 기반 테스트 자동화 도구입니다.
ZOE(ZAP Object Engine)의 Computer Vision 기술을 사용하면 라이브 애플리케이션, 비디오를 포함한 모든 디지털 인터페이스의 자동화를 생성하고 목업에서 스크립트를 생성할 수도 있습니다. 자동화 중인 UI 기술의 유형은 더 이상 질문이 아닙니다. ZAP에서는 “응용 프로그램을 통해 수동으로 절차를 수행할 수 있다면 ZAPTEST는 제한 없이 해당 ASIS를 자동화할 수 있습니다”라고 말합니다.
우리는 최첨단 기술을 활용하여 소프트웨어 테스트 자동화를 위한 최고의 컴퓨터 비전 기반 도구를 만듭니다. 당사의 다용도 소프트웨어는 여러 플랫폼과 응용 프로그램에서 작동하여 최적의 결과를 얻을 수 있도록 합니다.
소프트웨어 테스팅 자동화 도구 가 어떻게 비즈니스 프로세스를 간소화하고 수익을 최대 10배까지 향상시킬 수 있는지 알고 싶으십니까? 자세한 내용은 지금 ZAPTEST 팀에 문의하십시오.
