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murianwind의 트위터 - 2009년 10월 14일

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  • RT @CHANOLEE: 군생활할때 일부 하사관과 장교들 군납품이나 사병식당의 고기같은것들 빼돌리던 기억난다..그러다 유효기간 넘기기직전의 대용량깡통주스(설탕물수준)는 버리기아깝다고 억지로먹였다.일부 욕심채우는 윗대가리들때문에 사병은 군에서 저 ... - 1:33 #
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  • 현재 무쟈게 허기가 집니다. 얼릉 집에 가고 싶을 뿐이지만 오늘은 하늘같은 아내님의 장봐 오라는 어명이 있었습니다. - 15:32 #
  • The Value of Positive Testing http://bit.ly/3wownZ - 16:19 #
  • RT @pomad: 감솨... 잘 보겠습니다 RT @79k:http://tr.im/BJBB KGC2009 관련자료 모음링크입니다. 게임산업에 관심있으신 분들은 보시면 좋은 자료 많은 듯 합니다. 즐거운 오후 - 16:25 #
  • RT @hiconcep: RT @79k: Check out this SlideShare Presentation : Kgc2009 Online Game Service with Cloud Compu... http://slidesha.re/2yIkpU - 16:25 #
  • 우리나라에서는 전문가 대접을 받으려면 먼가 화려하고 뽕빨나는 경력 증명이 필요하다. 사고실험으로 얻은 지식은 대접받지 못한다. 인사이트보다는 프랙티스를 원한다. - 16:47 #
  • 인사이트보다 프랙티스를 우선하는 경향은 리스크를 줄이고 편하고자 하는 열망이고 이러한 경향은 학계와 업계의 간극을 더욱더 강화하고 있다. 그런 의미에서 우리나라에는 기술을 선도하고 리스크를 견뎌내고자 하는 업체는 눈씻고 찾아봐도 없다. - 16:48 #
  • 전문가를 평가하는 기준은 무엇일까요? 학력, 경력?? 여러분의 의견을 주세요. 인사이트가 필요합니다. - 16:50 #
  • 사람이 끌어안을 수 있는 지식의 영역은 한계가 있다. 난 더이상 하드웨어와 OS에 대하여 남들보다 더 안다고 말하기 힘들 정도의 관심을 가지게 되었다. 관심은 흘러가고 세월도 흘러가고 이제 그만 우물을 파야할 때가 된것도 같다. - 16:52 #
  • 적은 나이지만 책을 통해 사람을 통해 세상을 보고 깊이 생각해 보고 사고 실험을 하면 할 수록 세상은 생각외로 무척 단순하다는 생각이 든다. 하지만 진짜 그 핵심이 무엇인지는 잡힐 듯 하면서 잡히질 않는다. 아직 철이 덜 들었나 보다. - 16:53 #
  • @CHANOLEE 아는 척과 이해의 간극을 알 수 있는 인사이트는 무엇이 있을까요? 그냥 단순히 아는 척 하는 사람과 경험과 경력이 부족하여도 특정 분야에 깊이 이해하고 인사이트가 있는 사람의 차이는 무엇일까요? - 16:56 #
  • 경험이 풍부한 사람과 핵심을 이해하고 인사이트가 풍부하지만 경험과 경력이 부족한 사람 중 우리는 누구를 더 신뢰할까요? 두 사람의 간극은 무엇일까요? - 16:57 #
  • 깊이가 없는 경험, 깊이가 있는 경험, 경험이 없는 깊이, 이것도 저것도 아닌 사람.. 이러한 사람의 분류와 측정에 골몰하고 있습니다. 그냥 관심사입니다. - 16:59 #
  • RT @drchoi: 구글 크롬 사용자를 위한 10 Cool Extensions for Google Chrome http://post.ly/8UhP - 17:0 #
  • 우리가 사무을 인식할 때 100% 객관적으로 바라보기 위해서는 어떻게 해야할까요? 머 물론 불가능하겠지만.. 오늘 서강대에서 모델 주도 테스팅(MDD - Model Driven Testing)을 듣고 얻은 인사이트는 역시나 설계(Design)이었습니다 - 17:1 #
  • 아는 것과 이해하는 것과 그것을 설명할 수 있는 능력은 백짓장 한장 정도지만. 그 간극을 뛰어넘기는 정말 어렵다. 많은 것을 알아도 깊이가 없거나 많은 것을 알아도 설명하지 못한다면 무슨 소용일까? - 17:5 #
  • [xper] 10월 정기모임 (10.24 토 14:00 ~ 17:30) : 온오프믹스(http://www.onoffmix.com) http://bit.ly/1AzLz - 17:6 #
  • 웹에서의 액티브 엑스는 생각의 흐름을 차단해 버린다. 특히나 엑티브 엑스 설치하라면서 입력폼에 데이터 지워지는 경우는 정말 짜증 지대로다.. - 17:9 #
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  • RT @drchoi: @murianwind 쉽게 설명할 수 없다면 모르는 것과 같다..아인슈타인..^^ - 17:25 #
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  • 파폭은 IE Tab 덕분에 그나마 사고의 전환이 짧다. 하지만 오페라는 필연적으로 익스플로러로 사고를 전환해야하기 때문에 오페라를 사용하는데 너무 큰 걸림돌이다. 하지만 이것은 어찌 보면 핑계일 뿐.. - 18:1 #
  • @xelion8 요즘 그런 생각에 내 안의 생각을 사고 실험하는데 더욱 주력하고 있오. 말은 아끼고 이해는 넓히기 위해 노력중이오..그래도 버릇은 남 주기 힘든 것 같오. - 18:6 #
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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 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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