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murianwind의 트위터 - 2009년 10월 11일

  • RT @y8k: @taeuk 네 동감입니다. 단순히 비싸고 하드웨어 스펙이 좋고 신문기사만 보고 무조건 추종하는 소비자들이 많아요. 비판을 할 줄 모르죠... 햅틱 시리즈는 정말 극악의 폰이지만 연내 가장 많이 팔린 폰이 된 점이 그걸 증명하는 ... - 4:37 #
  • RT @jwmx: 과연 친일파의 시대입니다. http://j.mp/2xPHoQ - 12:46 #
  • RT @boanin: [ blog ][제13번째] IT관련 유명 트위터들 http://durl.me/6b2e - 12:53 #
  • RT @dogsul: 김제동은 KBS에서 퇴출당하고 http://3.ly/BNF , 소속사는 경찰에서 수사 당하고 http://3.ly/Dz9 , 노무현 콘서트 기획자는 압박당하는 http://3.ly/vs9 현실, RT 부탁요. - 12:55 #
  • 결함은 개발자 때문이다. http://ff.im/-9Bcjo - 16:49 #
  • RT @sirjhswin: 과정보다 결과가 중시되기 쉬운건 어쩌면 당연한 일이다. 타인의 입장에서 눈에 보이는건 과정이 아니라 결과이기 때문이다. 하지만 그 끝없는 과정과 고민의 흔적은 자신도 모르는 사이 자연스럽게 어우러져 밑거름이 된다. 그 ... - 18:18 #
  • 웹접근성에 너무 무관심한 이마트의 처참한 화면 http://bit.ly/3GnOXG - 23:26 #
  • 솔약국집 아들들.. 좀 억지스럽기도 하고 과장스럽기도 했지만.. 특히 만내 아들 녀석은 비중도 없는데.. 어쨌든 간만에 본 훈훈한 드라마였는데.. 끝났네용.. 브루투스가 웬지 젤 불쌍하다는.. - 23:46 #
  • 정치가 돈으로 이루어지는 한 정경유착의 고리와 재벌 친화적인 정부의 고리는 사라질 수 없다. 가진 것이 없어도 능력이 있는 사람이 정치를 할 수 있도록 선거 자금 일체를 국가가 지원해 줘야 하는거 아닐까? - 23:47 #
  • 이 미칠듯이 치솟는 물가와 미칠듯이 올라가지 않는 월급의 현실성을 깨달을 수 있도록 모든 고위 공무원의 월급을 현 수준의 1/10로 감면해야 한다. 그리고 매년 월급 인상율을 현재 월급쟁이 인상율과 동급으로 유지해야 한다. - 23:51 #
  • 회사든 국가든 최고위층의 규칙이 바뀌지 않는 한 개선과 발전은 있을 수 없다. 힘없는 말단을 쥐어짜고 절약해봐야 회사나 국가의 이익에는 일말의 개선 여지도 있을 수 없다. 진정한 변화는 최고위층의 인식 변화에서 시작한다. - 23:52 #
  • 지도층의 변화에도 변하지 않는 그런 정책을 세울 수 있는 능력이 인간에게는 없는 걸까? 회사든 국가든 지도층 물갈이 되고 나면 모든 것이 말짱 도루묵.. 특히 교육은 100년지 대계이거늘.. 정권만 바뀌면 애만 불쌍하다. - 23:56 #
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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...
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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 ...
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AI가 만들고 사람이 고친 글, 과연 'AI 생성물'일까? — 무너지는 경계선과 각국의 표기 가이드라인

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