에이전틱 요구사항 엔지니어링 소개

새로운 Agentic Requirements Engineering 기능은 요구사항 작업 시 발생하는 불필요한 마찰을 제거하여, 머릿속의 정신적 모델과 팀 전체가 함께 작업하는 공유 모델 사이의 간극을 좁혀줍니다.

장점은 무엇일까요? 단순 반복 업무는 줄고, 팀 정렬은 강화되며, 실수는 줄어들고, 반복 주기는 더 빨라집니다.

아래 영상을 통해 실제 동작 모습을 확인해 보세요.

핵심 요약

• AI 에이전트가 요구사항 데이터에 직접 작동하므로 관리 업무에 쓰는 시간이 줄어듭니다.
• 요구사항은 더 이상 정적인 문서에 머무르지 않고, 살아 있는 공유 모델이 됩니다.
• 지금 바로 Requirements Portal에서 사용할 수 있으며, 모든 Altium Develop 및 Agile Teams 구독에 포함됩니다.

왜 더 많은 엔지니어가 요구사항과 함께 작업하지 않을까요?

모든 엔지니어는 제품 개발 과정에서 좋은 요구사항이 중요하다는 것을 알고 있습니다:

• 요구사항은 팀의 방향을 일치시키는 공유된 정신적 모델입니다.
• 또한 관련된 모든 사람이 문제를 이해하고 최적의 해결책에 도달할 수 있도록 해줍니다.
• 하드웨어 설계, 소프트웨어 개발, 검증은 모두 요구사항에서 출발합니다.

즉, 요구사항은 전체 하드웨어 개발 프로세스의 핵심에 있습니다. 명세를 올바르게 정의하면 팀 전체가 더 빠르게 반복하고 더 나은 제품을 만들 수 있습니다.

하지만 실제로는 많은 엔지니어링 팀이 더 요구사항 중심으로 일하고 싶어도, 사용 가능한 도구가 만들어내는 마찰 때문에 어려움을 겪습니다:

한쪽 끝에는 문서와 노트가 있습니다. 시작은 쉽지만 복잡성이 커질수록 금방 한계에 부딪힙니다. 정보가 흩어지고, 서로 연결되지 않으며, 프로젝트 전반에 걸쳐 추적하는 것이 불가능해집니다.

다른 한쪽 끝에는 전용 요구사항 관리 시스템이 있습니다. 이론상으로는 강력하지만, 엔지니어링이 아니라 문서화와 규정 준수를 위해 만들어졌습니다. 이런 시스템은 관리 플랫폼처럼 느껴집니다. 무겁고, 양식 중심이며, 실제 엔지니어링 워크플로우와 동떨어져 있습니다.

어느 쪽도 프로젝트가 발전함에 따라 엔지니어가 요구사항을 쉽게 관리할 수 있게 해주지 못합니다. 그래서 요구사항은 한 번 작성된 뒤 잊히거나, 회의록과 스프레드시트를 통해 비공식적으로 전달되곤 합니다.

이것이 바로 엔지니어가 요구사항과 함께 작업하지 못하게 하는 마찰을 제거하기 위해 Requirements Portal에 Agentic AI를 구축한 이유입니다.

Agentic Requirements Engineering의 등장

Agentic Requirements Engineering은 요구사항 데이터에 직접 작동하는 AI 에이전트를 제공합니다. 전체 맥락을 바탕으로 질문에 답하고, 변경안을 제안하며, 지속적인 품질 점검을 수행합니다. 

이제 Requirements Portal에는 네 가지 새로운 기능이 제공됩니다:

Engineering Assistant

질문하고, 원하는 변경 내용을 설명하면, UI에서 미리 보기를 확인한 뒤 검토하고 적용할 수 있습니다. 커밋하기 전 모든 AI 작업을 승인할 수 있습니다.

AI-Assisted Importer

스프레드시트, PDF, 문서, 노트 등 어디에서든 요구사항을 가져올 수 있습니다. AI가 이를 구조화되고 형식이 잘 갖춰진 요구사항으로 변환합니다.

AI Skills

프로세스를 AI 에이전트가 여러 프로젝트에서 재사용할 수 있는 지침으로 바꿔보세요. 팀과 공유해 워크플로우를 표준화할 수 있습니다.

Background Agents

AI가 백그라운드에서 지속적으로 실행되며 요구사항을 스캔하고, 위험 요소, 추적성 문제, 커버리지 격차를 찾아 검토할 수 있게 해줍니다. (곧 제공 예정)

Agentic 워크플로우 예시

실제 프로젝트 하나를 따라가 보겠습니다. 결함 탐지를 위한 온보드 AI를 탑재한 쿼드 드론 프로젝트를 통해 Agentic Requirements Engineering이 실제 작업에 어떻게 녹아드는지 살펴보겠습니다.

흩어진 입력을 구조화된 요구사항으로 전환하기

모든 새 프로젝트는 흩어진 입력에서 시작됩니다. 요구사항은 처음부터 완전한 형태로 주어지는 경우가 드뭅니다. 고객 이메일, 회의 노트, 표준이 담긴 PDF, 이전 프로젝트의 스프레드시트 등 다양한 형태로 들어옵니다. 

프로젝트 리더는 AI-Assisted Importer를 사용해 고객이 제공한 스프레드시트에서 요구사항을 가져오고, 이어서 Engineering Assistant를 열어 다음과 같이 입력합니다: "이 고객 미팅 노트를 요구사항으로 바꿔줘."

그러면 식별자, 제목, 본문, 근거, 유형이 포함된 구조화된 요구사항이 반환되며, 바로 검토하고 적용할 수 있습니다. 첫 번째 설계 결정이 내려지기 전에 팀 전체가 공유할 수 있는 출발점이 마련됩니다. 

직접 사용해 보세요: 다음 프롬프트를 Engineering Assistant에 붙여 넣으세요: “이 노트를 구조화된 요구사항으로 바꿔줘: 쿼드 드론, 결함 탐지를 위한 온보드 AI, 카메라: stereo RGB + thermal payload, MTOW 4 kg”.

새로운 명세를 빠르게 이해하기

프로젝트가 진행되던 중, 한 전자 엔지니어가 팀에 합류합니다. 보드 설계와 관련된 내용을 찾기 위해 120개의 요구사항을 모두 읽는 대신, 엔지니어는 바로 다음과 같이 질문합니다:

• “MC 선택에 가장 관련성이 높은 요구사항은 무엇인가요?”
• “전력 예산 제약은 무엇인가요?”
• “EMC 또는 ESD 관련 요구사항이 있나요?"

각 답변은 전체 프로젝트 데이터를 바탕으로 제공되므로, 엔지니어는 몇 분 안에 자신에게 필요한 핵심 정보를 파악할 수 있습니다. 

직접 사용해 보세요: 샘플 Drone_Example_Project를 열고, 다음 프롬프트를 Engineering Assistant에 붙여 넣으세요: “저는 FMU를 설계하고 있습니다. MC 선택에 가장 관련성이 높은 요구사항은 무엇인가요? 우선순위가 지정된 목록으로 반환해 주세요.”

변경 영향 평가하기

프로젝트 중반, 고객이 비행 시간을 30% 늘려 달라고 요청합니다. 겉보기엔 단순해 보이지만, 실제로는 그렇지 않습니다.

엔지니어는 이렇게 묻습니다: "비행 시간을 30% 늘리면 어떤 영향이 있나요? 검토가 필요한 모든 요구사항을 식별해 주세요. 우선순위가 지정된 목록으로 반환해 주세요."

직접 영향을 받는 요구사항이 먼저 나타나고, 그다음으로 하위 전력 및 전기적 제약이 표시되며, 각각 무엇을 바꿔야 하는지 명확한 설명이 함께 제공됩니다. 수작업으로 추적했다면 몇 시간이 걸릴 작업이 몇 분으로 줄어듭니다.

직접 사용해 보세요: 샘플 Drone_Example_Project를 열고, 다음 프롬프트를 Engineering Assistant에 붙여 넣으세요: “요구사항 D-005의 비행 시간을 30% 늘리면 어떤 영향이 있나요? 그 결과 검토 또는 수정이 필요한 모든 요구사항을 식별해 주세요. 구조화되고 우선순위가 지정된 목록으로 반환해 주세요. 간결하고 실행 가능하게 작성해 주세요.”

팀은 어떻게 시작하나요?

저희는 팀이 Agentic Requirements Engineering을 이렇게 도입할 것으로 보고 있습니다. 간단한 단계에서 시작해, 도구가 실제 업무 방식의 일부가 되면서 점차 확장해 나가는 방식입니다.

시작: 요구사항 캡처 및 공유

새 프로젝트를 만들고 요구사항을 가져오세요:

• AI-Assisted Importer를 사용해 PDF나 스프레드시트에서 고객 요구사항을 가져옵니다. 
• 그런 다음 Engineering Assistant를 사용해 이를 다듬고 세분화합니다. 

준비가 되면 프로젝트를 팀과 공유하세요. 동료들은 동일한 AI 도구를 사용해 자신의 업무와 관련된 내용을 이해하고, 질문하고, 피드백을 제공한 다음, 실제 구현을 시작할 수 있습니다.

확장: 팀의 프로세스 구축

Engineering Assistant가 요구사항과 직접 상호작용할 수 있는 방법을 제공한다면, AI Skills는 팀의 프로세스를 재사용 가능한 지침으로 인코딩할 수 있게 해줍니다. 그 결과 요구사항 작성 방식, 점검 수행 방식, 검증 계획 방식이 모든 프로젝트에서 반복 가능하고 일관되게 유지됩니다.

각 스킬은 팀에 특화된 프로세스, 즉 템플릿, 용어, 표준을 담고 있습니다. 예를 들어 다음과 같은 맞춤형 스킬을 정의할 수 있습니다:

• 팀의 역량과 템플릿을 기반으로 각 요구사항에 대한 테스트 케이스 초안 작성.
• 선호하는 프레임워크와 회사의 용어 체계를 사용하여 요구사항 작성.
• 각 요구사항이 종속성, 검증 활동, 설계 항목과 올바르게 연결되어 있는지 확인하는 추적성 점검 실행.

자동화: 항상 켜져 있는 사전 점검

Background Agents는 요구사항을 지속적으로 모니터링하고 문제를 선제적으로 표시해 주므로, 문서 안에서 보내는 시간은 줄이고 설계에 더 많은 시간을 쓸 수 있습니다. 일정에 따라 실행되도록 설정하거나, 요구사항이 변경될 때 자동으로 트리거되도록 할 수 있습니다.

이는 변경이 발생할 때마다 모든 연결된 요구사항, 설계 항목, 검증 활동을 수동으로 추적할 시간이 어느 엔지니어에게도 없기 때문입니다. Background Agents는 이러한 작업을 항상 동작하는 점검으로 대체하여, 문제가 확산되기 전에 실수를 찾아냅니다.

반복 업무는 줄이고. 정렬은 높이고. 반복은 더 빠르게.

요구사항은 팀의 모든 사람과 관련되지만, 모두가 같은 방식으로 요구사항과 관계를 맺는 것은 아닙니다. 역할마다 요구사항과의 관계가 다르기 때문입니다.

• Requirements Owners는 구조화된 요구사항을 빠르게 정리하고 팀의 방향을 일치시킵니다. 관리성 업무는 AI 에이전트에 위임되므로, 엔지니어는 문서를 유지하는 데 쓰는 시간은 줄이고 실제 엔지니어링 의사결정에 더 많은 시간을 쓸 수 있습니다.
• Implementation Engineers는 요구사항과 직접 대화하여, 자신의 전문 분야와 관련되고 전체 프로젝트 맥락에 기반한 정확한 답변을 자연어로 얻을 수 있습니다. 맥락을 쫓는 시간은 줄이고, 만드는 데 더 많은 시간을 쓸 수 있습니다.
• Technical Leadership는 요구사항 상태, 검증 커버리지 격차, 규정 준수 위험에 대한 지속적인 가시성을 확보합니다. 문제는 나중에 보고서에서 드러나는 것이 아니라, 초기에 선제적 신호로 나타납니다.

요구사항 엔지니어링에 AI를 처음 도입한 팀이 만들었습니다

Agentic Requirements Engineering을 만든 팀은 2023년에 처음으로 요구사항 엔지니어링에 AI를 도입했습니다. 원래는 Valispace였으며, 인수를 통해 Altium에 합류한 뒤 Requirements Portal이 되었습니다. 

이러한 선행 경험은 중요합니다. 이번 릴리스의 핵심 인사이트는 실제 엔지니어링 팀과 함께 수년간 구축하고, 제공하고, 반복 개선해 온 경험에서 나왔습니다. 엔지니어는 자율적인 변경이 아니라 검토 가능한 제안을 원하며, 채팅만으로는 충분하지 않고, AI는 단순히 프로젝트 데이터에 대해 답하는 수준이 아니라 그 데이터에 직접 작동해야 한다는 점입니다.

왜 지금일까요?

AI 도구는 이제 하드웨어 개발 워크플로우에서 실제로 유용한 작업을 수행하기 시작하고 있습니다. 하지만 AI의 성능은 그것이 기반하는 맥락의 품질에 달려 있으며, 요구사항이 바로 그 맥락입니다. 좋은 요구사항은 팀의 정렬을 유지하는 데 도움이 될 뿐만 아니라, AI 지원 설계, 검증, 테스트를 가능하게 하는 기반이 됩니다. 요구사항을 제대로 갖추면, 그 아래 단계의 모든 AI 도구도 더 잘 작동합니다.

그래서 지금이야말로 요구사항을 진지하게 다뤄야 할 때이며, 이것이 바로 우리가 이를 만든 이유입니다.

제품 리드의 오피니언 글 읽기 → 

Agentic Requirements Engineering 시작하기

Agentic Requirements Engineering은 현재 Requirements Portal에서 바로 사용할 수 있습니다.

• 이미 Altium Develop 또는 Agile Teams를 사용 중이라면, Requirements Portal은 구독에 포함되어 있습니다. 클라우드 워크스페이스에서 직접 액세스를 요청하세요.
• 깨끗한 환경에서 이 도구를 테스트해 보고 싶다면, 30일 무료 평가판을 시작해 보세요. 신용카드는 필요하지 않습니다. 

접속하면 바로 살펴볼 수 있는 샘플 데이터가 준비되어 있어, 직접 프로젝트에 적용하기 전에 에이전트가 어떻게 작동하는지 확인할 수 있습니다.

무료 평가판 시작하기 →

FAQ

AI를 엔지니어링 요구사항에 맡겨도 신뢰할 수 있나요?

바로 그 점이 핵심입니다. Requirements Portal의 AI 에이전트는 사용자의 명시적인 승인 없이는 변경 사항을 절대 반영하지 않습니다. 모든 제안은 UI에서 미리 표시되며, 원본과 나란히 비교해 검토하고, 필요하면 수정한 뒤 적용할 수 있습니다. AI는 제안하고, 엔지니어가 결정합니다.

이건 요구사항 도구에 AI 채팅을 추가한 것과 어떻게 다른가요?

대부분의 도구는 기존 인터페이스에 채팅 창만 덧붙여 놓고 AI라고 부릅니다. Agentic Requirements Engineering은 그보다 한 단계 더 나아갑니다. AI가 프로젝트 데이터에 직접 작동하여 구조화된 변경 사항을 UI에 제안하고, 사용자가 이를 검토할 수 있도록 합니다. 당사의 AI 에이전트는 기술 요구사항을 다루도록 특별히 설계되었기 때문에, 출력 결과가 정확하고 구조화되어 있으며 프로젝트와 직접 연결됩니다.

우리 팀은 공식적인 요구사항 엔지니어링을 하지 않습니다. 그래도 우리에게 적합한가요?

네, 시작하는 데 공식적인 요구사항 엔지니어링 경험은 필요하지 않습니다. 대부분의 엔지니어링 팀은 요구사항의 중요성을 알고 있지만, 기존 도구가 전문 지식과 경직된 프로세스를 전제로 하기 때문에 공식적인 워크플로를 피하곤 합니다. Agentic Requirements Engineering은 엔지니어가 원래 생각하는 방식에 맞춰 작동하므로, 요구사항 전문가가 되지 않고도 의도를 빠르게 정리하고 캡처할 수 있습니다.

Agentic Requirements Engineering은 어떻게 시작하나요?

Agentic Requirements Engineering은 현재 Requirements Portal에서 사용할 수 있습니다. 회사에서 이미 Altium 제품을 사용하고 있다면, Altium Develop 및 Agile Teams 구독에 포함되어 있으므로 새로운 공급업체를 추가하거나 구매 절차를 다시 진행할 필요가 없습니다. 아래 링크에서 30일 무료 평가판을 시작하세요.