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name: stakeholder-checklist
description: AI 시스템 포함 SW 설계에서 이해관계자를 빠짐없이 식별하기 위한 표준 이해관계자 체크리스트. Planning 단계(페르소나 생성)에서 draft에 명시되지 않은 역할까지 훑어 품질속성 누락을 방지할 때 사용한다.
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# 표준 이해관계자 체크리스트

`Pre_requirements.md`(draft)에는 보통 사용자 관점만 적혀 있다. 운영자·보안·규제·유지보수·통합 대상·AI 특화 역할이 빠지면 해당 품질속성(가용성, 보안성, 변경용이성, 프라이버시, 공정성, 설명 용이성 등)이 인터뷰에 등장하지 않고 → ASR에 없고 → 설계에 없다. 이후 검증은 "누락된 적 없는 것"을 잡지 못한다.

## 사용법

Planning 단계에서 **아래 목록을 전부 검토하고, 해당 없는 역할은 "해당 없음 + 사유"를 명기**한다. 침묵으로 누락시키지 않는다.

| 분류 | 역할 | 전형적 관심사 → 유발되는 품질속성 |
|---|---|---|
| **사용(non-AI)** | 최종 사용자 | 사용 편의, 응답 속도 → 상호작용 능력, 성능 효율성 |
| | 관리자 | 운영 대시보드, 통계 → 유지보수성 |
| **운영** | 시스템 운영자 | 장애 대응, 모니터링 → 신뢰성, 유지보수성 |
| | 인프라 담당 | 배포, 확장 → 유연성, 성능 효율성 |
| **개발** | 개발자 | 변경 용이, 테스트 → 유지보수성, 유연성 |
| | 통합 대상 외부 시스템 | 인터페이스 안정성 → 호환성 |
| **보안·규제** | 보안 담당 | 인증, 데이터 보호 → 보안성, **프라이버시** |
| | 규제·컴플라이언스 | 개인정보보호·산업 규제 → **프라이버시**, **공정성** |
| | 윤리 검토자 | 편향, 차별 → **공정성**, **설명 용이성** |
| **AI 특화** | 데이터 과학자 / ML 엔지니어 | 모델 성능, 재학습 → **기능 정확성**, **기능 적응성** |
| | 도메인 전문가 | 결과의 도메인 타당성, 개입 권한 → **제어 가능성**, **설명 용이성** |
| | 모델 운영자 (MLOps) | 모델 드리프트, 롤백 → **기능 적응성**, **제어 가능성** |
| **비즈니스** | 사업 책임자 | 비용, 시장 목표 → **수행 효율성**, Design Purpose |

**AI 특화·보안·규제 행이 이 체크리스트의 존재 이유다.** 이 역할들이 빠지면 AI 8대 품질속성 중 프라이버시·공정성·제어 가능성·설명 용이성이 통째로 사라진다.

각 페르소나의 `예상 품질속성`에는 **(AI) / (non-AI)** 영역을 표기한다. 품질 표준·선정 규칙은 `.claude/skills/design-standards/references/quality-model.md`를 참조한다.