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murianwind의 트위터 - 2009년 10월 30일

  • 해외 웹하드 사이트들의 파일 업/다운을 편리하게 - Tucan Manager http://bit.ly/2BcAIq - 9:51 #
  • 최고의 요정 코마네치: 10점 만점에 10점 http://bit.ly/3Om5ZR - 9:54 #
  • 어제는 KTX를 타고 부산에 출장을 다녀왔습니다. 잊고 있던 KTX 여승무원 사태에 대한 생각에 조금은 착찹한 심정으로 탔습니다. - 9:55 #
  • 아침 열차는 7시 30분인줄 알고 느긋하게 가다가 7시 열차라는걸 깨달은건 6시 59분 지하철 개찰구.. 단 1분만에 KTX까지 도달하는 진기 명기 끝에 슬라이딩으로 탔습니다. - 9:56 #
  • 돌아올때는 미칠듯이 달렸는데.. 체력의 한계로 2분 늦었는데.. 짤없이 떠났더군요.. 덕분에 취소 수수료 7천원이나 냈습니다. ㅠㅠ - 9:56 #
  • @sadrove T2B는 시즌 2를 오픈하고 지금까지 제 트윗을 아주 맛있게 먹구 있습니다. 미리보기를 선택해도 제대로 출력이 안되네용.. 수정중이시려나? - 9:58 #
  • 트위터의 배경이미지와 프로필 사진을 자동 변경해 보자 - TwiBack http://bit.ly/FBSZJ - 10:0 #
  • List 라는 기능이 업데이트 되었군요.. 써봐야 하는데.. 큼.. - 10:1 #
  • 한 폭 원노트 화폭 펼쳤네…‘캔버스 포 원노트’ http://bit.ly/3mXISS - 10:1 #
  • 트위터(twitter)를 이용 약속 모임 장소 간단히 알려주기 http://bit.ly/49ZCdx - 10:2 #
  • 스케치플로우를 이용한 인터랙티브 프로토타이핑 워크샵 http://uxfactory.com/755 - 10:5 #
  • Test Data Management http://bit.ly/39Ynkh - 10:7 #
  • 오랜 역사의 동서양 관보에서 세계 최초 일간지까지 http://bit.ly/4E1Tm1 - 10:8 #
  • @ethen_k 타야한다는 생각이 초능력을 발휘하게 한듯.. - 10:9 #
  • 어제 4년 된 제 노트북이 수리에 들어갔습니다. 아마 수리 불가능, 부품 전면 교체로.. 중고가보다 높은 수리비용이 나올 것 같지만 대체할만한 제품이 나오지를 않네용. 제 노트북은 TC1100 세기의 명작.. - 10:9 #
  • Origin of Alpha and Beta Test http://bit.ly/K0APB - 10:10 #
  • Treating Test Cases as a Product http://bit.ly/4ujYQC - 10:12 #
  • Agile's "One Essential Ingredient" http://bit.ly/4j0gP2 - 10:17 #
  • Chapter 1: A Developer's Guide to Lean Software Development http://bit.ly/ephvk - 10:18 #
  • Presentation on the Benefits of Agile http://bit.ly/4ns4UG - 10:19 #
  • 제 1회 KASA - Open Seminar 발표자료입니다. http://bit.ly/1OsPPg - 10:25 #
  • 아이스크림과 젤라또의 차이 http://theonion.egloos.com/5107904 - 11:1 #
  • 한국방송통신대학교 2010학년도 평생대학원 이러닝학과 신입생 모집 공고 http://bit.ly/1gRUJ8 - 11:2 #
  • 10 UX Blogs You Should Be Reading http://ff.im/-aIGV1 - 11:6 #
  • 윈도우 탐색기에 스카이드라이브를 연결하는 SkyDrive Explorer & 네이버 N드라이브 탐색기 http://bit.ly/3zOboR - 22:54 #
  • Article info : How to Choose between Exploratory and Scripted Testing http://bit.ly/2x006I - 22:57 #
  • Comment on a Not-So-Good Article on Exploratory Testing http://bit.ly/3nybNj - 22:58 #
  • 도아 :: 간첩 사건은 이미 예고됐다!!! http://bit.ly/iI4Yf - 23:0 #
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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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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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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 ...
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