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시스템 소프트웨어 개발
[Lattix] SW 변경 영향성 분석(Change Impact Analysis)
2026년 10월 08일
소프트웨어가 점점 복잡해질수록 하나의 작은 변경에도 예상치 못한 다수의 문제들이 발생하는 경우가 증가하고 있습니다. 특히, 자동자/국방/항공 등과 같은 고신뢰성 임베디드 소프트웨어에서는 구성 요소들 중에 작은 하나의 변경이 다수의 구성 요소들에 영향을 미칠 수 있기 때문에 변경에 대한 정확한 영향성 분석이 필수입니다.

 

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그러나, 실제 필드에서는 다음과 같은 고민들이 자주 논의됩니다.

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“이 부분을 변경하면 어떤 요소들까지 영향을 받을까?”

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“문서와 실제 소스코드는 동일한 구조를 유지하고 있을까?”

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“변경 영향(범위)을 정량적으로 증명할 수 있을까?”

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“누가 누구와 협업해야 할까?”

 

이러한 문제들을 해결하기 위해 많은 글로벌 기업들은 Lattix를 활용하여 변경 영향성 분석(Change Impact Analysis)을 수행하고 있습니다. 이번 포스팅에서는 어떻게 Lattix를 통해 소프트웨어 구성 요소들의 변경 영향성 분석을 수행할 수 있는지 살펴보도록 하겠습니다.

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01. 왜 변경 영향성 분석이 중요한가?

프로젝트 규모가 커질수록 소프트웨어는 수많은 모듈/컴포넌트/유닛 등이 서로 의존하는 형태로 발전합니다. 이에 따라, 초기에는 단순했던 소프트웨어 구조도 복잡해지면서 다음과 같은 문제들이 발생하게 됩니다.

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📌 예상하지 못한 의존성

📌 순환 참조(Cyclic Dependency)

📌 불필요한 결합(Coupling)

📌 설계 규칙 위반

 

이러한 문제들이 발생하고 있는 상태에서 기능 하나를 변경하면, 실제 영향 범위를 정확하게 파악하기가 수월하지 않습니다. 따라서, 테스트 범위가 불필요하게 커지고, 개선에 필요한 시간이 증가하고, 유지보수 비용이 증가하게 됩니다. 변경 영향성 분석은 이러한 리스크를 사전에 파악하여 개발 생산성과 소프트웨어 품질을 동시에 향상시키는 핵심 활동입니다.

 

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02. Lattix는 무엇이 다른가?

Lattix는 DSM(Dependency Structure Matrix) 기반으로 소스코드의 의존성을 쉽게 보여줄 뿐만 아니라, 소스코드를 포함한 소프트웨어 전체 구성 요소들의 상호 의존성을 한눈에 이해할 수 있도록 다음의 [그림 1]과 같은 통합 DSM을 지원합니다.



[그림 1] Lattix – 통합 DSM

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이에 따라, 소스코드에 대한 변경 영향성 분석 뿐만 아닌, 소프트웨어 전체 구성 요소들을 포함한 변경 영향성 분석이 가능하며, Entity(폴더, 파일, 클래수, 함수 단위 등)별 End-to-End 변경 영향성 분석이 가능합니다.

 

다음의 [그림 2]는 소스코드 기반의 DSM을 구성하여, 특정 항목(파일)을 기준으로 변경 영향성 분석을 수행 후에 생성한 Change Impact Report입니다.




[그림 2] Lattix – 최종 Depth 까지의 변경 영향성 분석 Report

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먼저, 좌측 DSM에서는 가로 축의 11, 13, 17번 항목들이 세로 축의 15번 항목에 의존성을 가지고 있으므로, 15번 항목이 변경될 경우에는 11, 13, 17번 항목에 변경 영향을 미칠 수 있습니다. 그리고, 우측 Report에서는 11, 13, 17번 항목들이 영향을 미칠 수 있는 항목들, 그리고 최종 Depth 까지의 전체 변경 영향성 분석에 대한 내용들을 확인할 수 있습니다.

 

최근에는 요구사항 관리 도구(Codebeamer, DOORS, Rhapsody, Jama 등)와 통합·확장하여, 요구사항부터 구현, 검증 활동, 담당자들까지 소프트웨어 구성 요소들의 상호 의존성을 시각화/정형화하고 수치적으로 분석하는 사례가 증가하고 있습니다. 그리고, 그러한 수치들은 변경에 대한 비용/공수를 예측할 수 있도록 지표로 활용할 수 있습니다.

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03. Lattix 도입 효과

 

끝으로, Lattix를 활용하면 다음과 같은 효과를 기대할 수 있습니다.

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✅ 정확한 변경 범위(스코프) 파악

변경으로 영향을 받는 요소들을 빠르게 식별하여 개발 시간을 단축할 수 있습니다.

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✅ 테스트 범위 최적화

필요한 영역에 집중적으로 테스트하여 검증 효율을 향상시킬 수 있습니다.

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✅ 소프트웨어 아키텍처 품질 향상

순환 의존성과 불필요한 결합을 제거하여 유지보수성을 향상시킬 수 있습니다.

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✅ 설계 규칙 자동 검증

프로젝트 전반에 걸쳐 아키텍처 일관성을 유지할 수 있습니다.

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✅ 유지보수 비용 절감

변경으로 인한 예상치 못한 Side Effect를 줄이고, 장기적인 유지보수 비용을 절감할 수 있습니다.

 

이번 포스팅을 통해 Lattix의 소프트웨어 변경 영향성 분석에 대하여 간략하게 소개해 드렸는데요, 

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자세한 내용 및 소프트웨어 아키텍처 분석/설계 규칙 점검 등에 대해 더 궁금하시다면 아래 연락처로 문의주세요😊