레거시 시스템 현대화, AI로 어디까지 빨라질까 – 단계별 접근법

핵심 요약

• 레거시 시스템 현대화에서 AI는 설계 문서 없이 남은 코드의 구조와 업무 규칙을 정리하는 분석 작업에 활용할 수 있으며, 절감 효과는 코드 품질과 검증 범위에 따라 측정해야 합니다.
• AI가 만든 변환 코드는 기존 동작을 기록한 회귀 테스트로 검증해야 하며, 테스트 없이 운영에 넣으면 미묘한 동작 차이를 놓칠 수 있습니다.
• 운영 중인 시스템은 기능 단위로 하나씩 새 시스템으로 옮기는 스트랭글러 패턴으로 중단 범위를 줄일 수 있습니다.
• 하노이에서 개발하는 AI 엔지니어링 기업 NKKTech Global은 일본 이커머스 기업(NDA)의 레거시 현대화를 22주, USD 140K 규모로 수행했고, 2026년 10월 기준 공개 사례 연구에서 수작업 운영 90% 감소, 페이지 로딩 속도 3배 향상, 이관 중 다운타임 0을 보고했습니다(사례 보기).

레거시 시스템 현대화가 계속 미뤄지는 이유

레거시 시스템은 오래전에 만들어져 지금도 업무에 쓰이지만, 기술과 문서가 낡아 고치기 어려운 시스템을 말합니다. 결정을 미루는 이유는 대개 네 가지입니다.

1. 설계 문서가 없거나 실제 코드와 다릅니다.
2. 원 개발사나 담당자가 바뀌어 업무 규칙이 코드 안에만 남아 있습니다.
3. 지원이 끝난 Java·프레임워크 버전, 저장 프로시저에 몰린 업무 로직 등 기술 스택이 오래됐습니다.
4. 매일 쓰는 주문·회계·생산 시스템이라 멈출 수 없습니다.

1번과 2번, 즉 "안에 무엇이 있는지 모르는 문제"는 AI를 활용하기 좋은 영역입니다. 시니어 개발자가 몇 주씩 코드를 읽던 작업을, AI가 만든 요약과 호출 관계 초안을 사람이 검증하는 작업으로 바꿀 수 있습니다.

AI가 맡는 일과 사람이 맡는 일

여기서 LLM(대규모 언어 모델)은 코드를 읽고 설명·변환 초안을 만드는 AI 모델을, 회귀 테스트는 변경 후에도 기존 기능이 그대로 동작하는지 확인하는 테스트를 말합니다.

순서가 중요합니다. 변환보다 테스트를 먼저 만들어야 AI가 만든 코드가 기존과 같은 결과를 내는지 확인할 수 있습니다.

전략은 모듈마다 다르게 – 이전, 개선, 재구축, SaaS 전환

• 리호스팅(이전): 코드는 두고 인프라만 옮깁니다. 빠르지만 코드 문제는 남습니다.
• 리팩터링(개선): 구조를 단계적으로 정리하고 낡은 라이브러리를 교체합니다. AI를 활용할 여지가 많은 작업입니다.
• 재구축: 업무 규칙을 추출해 새로 만듭니다. 비용이 크지만 장기 유지보수가 쉬워집니다.
• 패키지·SaaS 전환: 회계, 인사, 그룹웨어처럼 표준 업무라면 맞춤 개발보다 검증된 제품으로 바꾸는 편이 합리적인 경우가 많습니다.

한 시스템 안에서도 자주 바뀌는 주문·고객 화면은 재구축하고, 거의 손대지 않는 정산 배치는 이전만 하는 식으로 섞는 것이 보통입니다. 전환 방식으로는 스트랭글러(strangler) 패턴을 권합니다. 기존 시스템 앞에 새 기능을 하나씩 붙이고 트래픽을 조금씩 넘겨, 마지막에 낡은 부분을 걷어내는 방식입니다.

소스코드를 AI에 넣기 전 보안 점검

레거시 코드에는 DB 접속 정보, 내부 IP, 하드코딩된 키가 섞여 있는 경우가 흔합니다. 분석을 시작하기 전에 저장소 전체를 비밀정보 스캐너로 훑어 이런 값을 찾아내고, 분석용 사본에서는 제거하거나 가짜 값으로 바꿉니다.

• 사용하는 AI 서비스가 입력 데이터를 학습에 쓰지 않는 기업용 약관인지, 어디서 처리되는지 확인합니다.
• 보안 요구가 높다면 사내 서버에서 실행하는 모델도 검토합니다.
• AI가 만든 코드도 일반 코드와 같은 리뷰·테스트 기준을 통과하게 합니다.

분석과 반복 작업을 여러 단계로 자동화하는 구조는 AI 에이전트 개발 페이지에서 볼 수 있습니다.

모듈 하나로 시작하는 검증

현대화 견적이 부정확해지는 주된 이유 중 하나는 시스템 안을 모른다는 점입니다. 그래서 전체 견적 전에 모듈 하나에서 다음 네 가지를 얻는 것을 권합니다.

• 현재 구조 문서(모듈, 화면, 테이블, 외부 연동의 관계)
• 현업이 확인한 업무 규칙 목록
• 기존 동작 기준의 회귀 테스트 세트
• 해당 모듈에 맞는 전략 제안과 그 근거

이 네 가지를 만드는 작업 자체를 첫 과제로 삼는 방법도 있습니다. 대상 모듈의 소스코드를 읽어 구조 문서, 업무 규칙, 회귀 테스트 초안을 만드는 AI 분석 도구를 실제 코드에서 돌려 보고 담당자가 검토하면, 같은 도구를 나머지 모듈에도 재사용할 수 있고 모듈별 분석 시간이 실제로 얼마나 줄었는지도 측정할 수 있습니다.

원 개발사가 유지보수를 계속하며 시스템을 잘 알고 있다면 그 회사와 단계적 개선을 논의하는 편이 효율적일 수 있습니다. 저희 쪽 소통은 영어가 기본이고, 한국어 화면·문서는 프로젝트별로 협의합니다(한국어 안내).

자주 묻는 질문

레거시 시스템 현대화 비용은 어떻게 산정하나요? 화면 수, 프로그램 수, DB 테이블 수, 외부 연동, 데이터 이관 범위, 테스트 수준에 따라 달라집니다. 시스템 안을 모르는 상태의 견적은 오차가 크므로, 한 모듈을 먼저 분석해 실제 복잡도를 확인한 뒤 전체 견적을 받는 것이 정확합니다.

AI가 오래된 Java나 COBOL 코드를 자동으로 변환해 주나요? 변환 초안은 빠르게 만들지만, 그대로 운영에 넣을 수 있는 수준을 보장하지는 않습니다. 기존 동작을 기록한 회귀 테스트로 검증하고 사람이 코드 리뷰를 해야 합니다. AI는 변환 외에도 분석과 테스트 작성에 활용할 수 있으며, 실제 절감 효과는 파일럿에서 측정해 보는 것이 정확합니다.

운영 중인 시스템을 멈추지 않고 현대화할 수 있나요? 가능한 경우가 많지만, 데이터 동기화 방식과 전환 절차에 따라 일시적인 중단이 필요할 수 있습니다. 기능 단위로 하나씩 전환하면 중단 범위와 시간을 줄일 수 있으므로, 계획 단계에서 허용 가능한 중단 시간을 미리 정해 두세요.