기본 콘텐츠로 건너뛰기

추억의 소프트웨어 Best 5

우선 이 글은 IT 문화원의 '대한민국 IT사 100'이라는 도서의 출간 서평 이벤트로 급조된 글이다.

오로지 책 욕심에 글을 쓰기 시작했는데..

과연 나에게 추억의 소프트웨어 Best 5를 꼽는다면 무엇일까? 곰곰히 생각하게 됐다.

추억은 사랑이란 단어만큼 참 아련한 느낌이 아닐 수 없다.

내가 컴퓨터를 처음 접한 것이 지금은 기종 이름도 기억이 안나는 카세트 테이프를 저장장치로 쓰던 컴퓨터였으니.. 꽤 오래된 것은 틀림 없다.

하지만 내가 본격적으로 컴퓨터를 사용하기 시작한 것은 대학교 2학년 쯤 부터였다.

그때가 96년이었으니 막 윈도우 95가 나와서 한참 컴퓨터에 설치되던 시기였다.

하지만 윈도우 95만큼 많은 컴퓨터에서 도스는 끈질기게 살아 남아 있던 시기였다.

막상 자세한 글을 쓰려고 보니 도데체가 그 소프트웨어가 무슨 UI를 가지고 있었는지조차 아른 아른 한데..

급작스럽게 쓰고 있는 글에 검색조차 귀찮다 하면 뽑힐까 싶지만.. 그래도 남의 기억을 가져다 쓰는 것보다 그냥 내 기억에 남은 소프트웨어를 추억하는 것이 더 좋을 것 같다.

짧을 수도 있지만 그냥 우리가 기억하는 추억속으로 잠시 빠져보자.

첫번째 소프트웨어..

이것을 소프트웨어라고 불러야 하는지 난감하지만.. 바로 4DOS..

DOS가 아직 컴퓨터의 OS로 당당하던 시절에는 MS-DOS 말고도 참 많은 아류 DOS가 있었다.

K-DOS도 내가 기억하는 우리나라에서 만든 OS의 하나로 기억하고 있다.

하지만 도스 게임을 즐기기 위해서 많은 사람들이 MS-DOS보다는 4DOS라는 운영체제를 더 많이 사용했었다.

지금은 왜 4DOS를 더 많이 사용했었는지 잘 기억도 나지 않는다.

두번째 소프트웨어는

바로 M이다.. 항간에서는 M-Dir이라고 불렀는데.. 정확한 이름은 잘 모르겠다. 누가 만들었는지도 잘 기억이 나지 않지만..

도스의 그 까만 CUI만 보던 사람들에게 이 프로그램은 가히 충격적이었다.

깔끔한 트리 구성으로 폴더를 일목요연하게 보여주고 각종 단축키로 파일과 관련된 모든 작업을 매우 빠르게 수행할 수 있었다.

하지만 컴퓨터 환경이 윈도우 환경으로 넘어가면서 유야무야 사라져 버린 것으로 안다. 항간에는 아직도 업데이트 되고 있다는 소문도 있었다.

세번째 소프트웨어는

지금도 나오는 소프트웨어를 뽑아도 되는지 모르겠지만

바로 추억의 무료 V3다.

내가 대학교 다니던 시절에는 바이러스에 대한 개념이 교수님도 없던 시절이었다. 컴퓨터 실습실은 조교가 관리했지만 조교 역시 컴퓨터는 잘 모르던 시절이었다. 그 때는 컴퓨터를 유지보수하는 것이 참 어렵고 힘들고 아무나 하는 것이 아니던 시절이었다.

학교 컴퓨터 실습실은 가난한 대학생들이 게임을 하던 오락장이나 마찬가지였고 매일같이 바이러스에 감염되는 것이 비일 비재했다. 그럴 때 플로피 디스크 한장에 들어가던 V3는 구세주나 마찬가지였다.

하지만 지금의 V3는 예전의 영광만큼의 카리스마를 보여주지 못하는 것이 안타까울 따름이다.

네번째 소프트웨어는

Ghost이다.

하루가 멀다하고 컴퓨터를 밀어야 했던 윈도우 98 시절..

고스트는 하늘이 내려준 선물이나 다름이 없었다. 요즘은 디스크 백업 복구 솔루션이 널려 있지만 예전에는 고스트만한 프로그램이 없었다.

내가 기억하기로 고스트도 무료이던 시절이 있었던 것으로 기억하는데 어느 순간 유료로 바뀌더니 덕분에 크랙 사이트가 더 널리 퍼져나갔던 것 같다.

그 때 당시 컴퓨터를 조금 한다 하는 사람들에게는 고스트는 필수 유틸리티 중 하나였다.

다섯번째 소프트웨어는

NDD, 노턴 디스크 닥터이다.

내 기억으로는 NDD외에도 스피드 디스크(?)였던가 하는 소프트웨어도 있었다. 모두 노턴사의 컴퓨터 관리 프로그램이었다.

컴퓨터 좀 한다 하는 사람들은 항상 플로피 디스켓에 프로그램을 넣어다니면서 컴퓨터가 조금만 느려지면 참 열심히 써 먹었던 프로그램이다.

간단하게 옛날 생각을 하다 보니 참 요즘은 풍족하다는 생각이 든다.

그리고 풍족한 만큼 우리는 선택에 있어 더 힘들어지고 무엇인가를 믿기가 더 힘들어진 것 같다.

세상은 점점 더 복잡해지고 어려워지고 있다.

그럴 때 잠시 옛날을 추억해 보면 참 우습기도 하다.

내 아들에게 이런 이야기를 커서 들려주면 이해할 수 있을까?

댓글

  1. PC-tools 도 빼놓을 수 없는 추억의 유틸리티죠. ^^

    답글삭제
  2. trackback from: 내 삶에 영향을 준 추억의 소프트웨어 Best 5
    제가 컴퓨터를 사용하기 시작한 것은 고등학교 1학년 때입니다. 저와 세살 터울인 형이 대학 입학을 하면서 부모님께서 큰 맘 잡수시고 컴퓨터를 사주셨던 것을 제가 몰래 몰래 사용한 것이 컴퓨터 사용의 시발점입니다. 그때 제 기억으로는 삼보컴퓨터였고, 모뎀과 3.2인치 플로피 디스켓이 있는 그리고 허큘리스 방식인가 하는 모니터를 갖고 있는 컴퓨터였지요. 이때부터 사용한 컴퓨터와 소프트웨어에 대한 추억을 다섯가지로 정리해 보았습니다 1. 한글꼬마와 한글3..

    답글삭제
  3. trackback from: 추억의 소프트웨어 Best 5
    이전에 기억나는 게임도 있긴 하지만 정확한 제목을 찾지 못해서... (영어로 뭔가 대화하면서 게임을 진행하는 형식이고.. 방에 들어가서 뭔가...하는 게임이었는데..ㅠㅠ) 그래서 그 다음에 기억나는 것이 (1) 써커스입니다. http://blog.naver.com/dokifx/20003619059 원래 제목은 Konami에서 나온 circus charlie 라고 하네요. 여러 스테이지를 거쳐 게임을 클리어해야 되는데 항상 저 장면에서 멈추고 말았던..

    답글삭제

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

AI 에이전트의 환각과 프롬프트 폭증을 막는 '컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)'과 아키텍처의 미래

AI 코딩 에이전트나 생성형 LLM을 소프트웨어 개발에 접목하는 시도가 늘어나면서, 엔지니어들이 마주하는 가장 큰 기술적 병목 중 하나는 바로 '컨텍스트(Context)'의 관리입니다. 저 역시 최근 AI와 바이브 코딩(Vibe Coding)을 활용해 여러 프로젝트를 진행하고 있는데, 하나의 대화창(세션)을 오래 켜둔 채 작업을 계속 이어가다 보면 AI가 초기 맥락을 잊어버리거나 이전에 지켜달라고 했던 제약조건을 놓치며 실수를 저지르는 경우를 자주 겪곤 합니다. 그래서 저는 목적별로 대화창을 명확하게 분리해서 작업하거나, 어느 정도 작업 단계가 진행되면 지금까지의 구현 내용과 의사결정을 요약 정리한 뒤 새 대화창에서 AI에게 이를 다시 학습시키는 방식으로 맥락을 관리하고 있습니다. 그렇다면 엔지니어링 아키텍처 차원에서는 이 문제를 어떻게 접근하고 있을까요? InfoQ의 발표 아티클 "Architecture / Context Engineering"에서는 바로 이 지점, 즉 단순한 프롬프트 엔지니어링을 넘어 시스템 아키텍처 수준에서 컨텍스트를 제어하는 '컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)'의 필요성과 구체적인 프레임워크를 다루고 있습니다. (출처: InfoQ - Architecture / Context Engineering) https://www.infoq.com/presentations/architecture-context-engineering/ 발표자들은 코딩 에이전트나 자율형 에이전트가 현장에서 실패하는 가장 큰 이유로 '비대해진 컨텍스트 윈도우(Bloated Context Windows)'와 무분별하게 채워진 프롬프트(Stuffed Prompts)를 꼽습니다. AI에게 너무 많은 정보를 한 번에 주면, 모델의 주의력(Attention)이 분산되거나 논리적 우선순위를 놓치는 현상이 발생합니다. 마치 인간 엔지니어에게 백과사전 수십 권을 던져주고 "이거 다 읽고 10초 ...

합성 사용자(Synthetic Users)의 5가지 유형과 AI 테스팅 현장에서의 활용법

AI와 생성형 모델 기술이 발전하면서, 사용자 경험(UX) 연구와 테스팅 현장에서 가상 퍼소나를 활용해 테스트 데이터를 수집하거나 사용성을 평가하려는 시도가 급격히 늘고 있습니다. 이를 흔히 '합성 사용자(Synthetic Users)'라고 부릅니다. 하지만 막연히 "AI에게 사용자 역할을 시켜 테스트를 돌린다"고 할 때, 그 가상 사용자가 어떤 방식과 데이터로 생성되었는지 명확히 구분하지 않으면 자칫 왜곡된 결과에 빠질 위험이 있습니다. UX 및 사용성 리서치 분야의 권위 있는 기관인 MeasuringU에서 이 합성 사용자의 개념을 명쾌하게 분류한 아티클을 공개했습니다. 바로 "What Are the Different Types of Synthetic Users?"라는 글입니다. (출처: MeasuringU - What Are the Different Types of Synthetic Users? / Jeff Sauro, PhD & Jim Lewis, PhD) https://measuringu.com/what-are-the-different-types-of-synthetic-users/ Jeff Sauro와 Jim Lewis 박사는 합성 사용자를 단순히 하나의 개념으로 뭉뚱그리지 않고, 생성 기술의 근거와 데이터 기반에 따라 크게 5가지 유형으로 깔끔하게 정리해 줍니다. 첫째는 규칙 기반(Rule-Based) 합성 사용자입니다. AI 모델이 아니라 사전 정의된 조건문, 정규식, 시나리오 스크립트에 따라 움직이는 전통적인 형태의 가상 사용자입니다. 예측 가능하고 정확하지만, 인간 사용자의 복잡한 정서나 미묘한 변수를 반영하진 못합니다. Selenium, Playwright, K6 같은 도구를 통해 지정된 경로대로 버튼을 누르고 데이터를 입력하는 방식을 들 수 있습니다. 둘째는 퍼소나 기반 LLM(Persona-Based LLM) 합성 사용자입니다. 생성형 AI에게 "너는 50대 비테크놀로지 사용...

AI가 만들고 사람이 고친 글, 과연 'AI 생성물'일까? — 무너지는 경계선과 각국의 표기 가이드라인

이미지, 음성, 텍스트를 가리지 않고 생성형 AI의 산출물이 전 세계 디지털 공간에 폭포수처럼 쏟아져 나오고 있습니다. 가짜 뉴스, 딥페이크 오정보, 저작권 침해 등 여러 사회적 문제를 일으키면서, 최근 EU를 비롯한 세계 각국의 규제 기관들이 "AI가 만든 콘텐츠에는 반드시 표시(Labelling)를 하라"는 강제 가이드라인을 잇달아 꺼내 들고 있습니다. 이와 관련해 Smashing Magazine에 비탈리 프리드만(Vitaly Friedman)이 기고한 아티클은 EU의 최신 규제가 실무 인터페이스(UI/UX)에 어떤 변화를 요구하는지 잘 보여줍니다. (출처: Smashing Magazine - New EU Guidelines For AI Labelling / Vitaly Friedman) https://www.smashingmagazine.com/2026/08/eu-guidelines-ai-labelling/ EU AI Act 제50조 투명성 규정에 따르면, 딥페이크나 AI 챗봇 대화, 인간의 검수 없이 AI가 100% 작성한 공공 텍스트 등에는 전용 AI 마크나 암호화된 메타데이터(Watermark)를 반드시 내장해야 합니다. 기존에 서비스들이 유행처럼 쓰던 모호한 '반짝이 아이콘(✨ Sparkles)' 수준으로는 법적 기준을 충족할 수 없게 된 것입니다. 하지만 현장의 개발자, 에디터, 테스터들이 마주한 진짜 혼란은 규제의 유무가 아닙니다. 바로 "도대체 어디까지를 AI가 만들었다고 볼 것이며, 어디서부터를 사람이 만든 것으로 정의할 것인가?"라는 근본적인 경계선의 모호함입니다. 프롬프트 한 줄 던져서 AI가 뽑아낸 초안을 사람이 문장 몇 개 다듬었다면, 이것은 AI 산출물일까요, 인간의 글일까요? AI가 코딩한 1,000줄의 소스 코드를 엔지니어가 한 시간 동안 디버깅하고 검수했다면 이 코드의 주인은 누구일까요? 글로벌 규제 기관들도 이 모호함을 인지하고 명확한 자격 기준을 세우기 위해 격렬한 논의를 ...