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murianwind의 트위터 - 2009년 11월 18일

  • 작지만 끊임없이 귀찮게 하는 UX : twitterkr.com 사례 http://bit.ly/2wANAp - 1:38 #
  • 2010 Test Management Summit Topic Survey - RESULTS | UK Tester Forums http://bit.ly/1fnvbo - 1:40 #
  • [PLoP] AsianPLoP 2010이 열립니다. http://bit.ly/hnwah - 1:40 #
  • 몽키 플라이가 파폭 애드온으로도 나왔네요.. 트위터에 너무 신경을 못쓴거 같습니다. 이 새벽에 일하고 있어요..ㅠㅠ 그런데 기존의 몽키 플라이와 pbtweet +가 트위터의 리트윗 기능을 고려하지 않고 있는게 조금 아쉬운데요.. - 2:11 #
  • 몽키 플라이 애드온을 사용해보고 있는데 리플 체인을 펼칠수는 있는데 접을 방법이 안보이네용.. 큼.. 리플레쉬 해야하나? - 2:12 #
  • 몽키 플라이의 Suggest와 Link는 무슨 기능인걸까요? - 2:14 #
  • 몇일 잠잠하다 했더니 t2b가 또 제 트윗 50개를 맛있게 드셨습니다. ㅠㅠ 잊어버릴만 하면 꼭 한번씩 먹어버리네용.. 큼.. - 2:16 #
  • @trauma2u 저도 지금 pbtweet+를 강제로 끄고 살펴보았는데.. 이해를 못하고 있습니다. 리트윗 해도 제 타임라인에 해당 트윗이 나오지를 않아서 당황하고 있습니다. 큼.. - 2:18 #
  • 몽키플라이와 pbtweet+를 같이 쓰면 기능의 중복 부분에 있어서 혼동이 심하다. 어떤 기능은 끄고 싶어도 어떤 확장 기능의 영향 때문인지 판단하기가 쉽지 않다. 큼.. - 2:24 #
  • 가장 끄고 싶은 기능은 짧은 주소를 풀어서 보여주는 팝업인데.. 이 기능 때문에 막상 중요한 리트윗이나 리플라이 버튼을 선택할 수가 없다.. 큼.. - 2:25 #
  • 이번에 런칭된 Adove air 베타 버전은 일전에 언급되었었던 한글 입력 관련 결함이 모두 수정된 버전인걸까요? - 2:32 #
  • @PreziSupport Hi, I'm Korean. I wanna Prezi support Korean. I do not input Korean to Prezi yet. - 2:39 #
  • 전 이제 정말 자러 갑니다. 언제쯤 맘 편하게 트위터를 할 날이 올까요? 큼 .. 갑자기 바빠졌어요.. - 2:56 #
  • 기억을 컴퓨터에 옮기는 기술 현실화될 수 있어 http://bit.ly/3cF7QX - 9:0 #
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  • 이미지 동영상 삽입, 협업이 가능한 온라인 마인드맵, 시각화도구 slatebox http://bit.ly/2zTm7 - 10:59 #
  • RT @boanin: 절대공감 RT @ringmedia: 학창 시절에는 시간이 남아도 시험 때 아니면 공부 절대 안 했는데... 지금은 시간이 없어 죽겠는데 왜 공부하고 싶은거지? 멍청한 인생은 늘 엇박자. - 13:44 #
  • 풉.. ㅠㅠ RT @hegler02: ㅋㅋ RT @leopie 제 옆자리에 앉은 경팀장에게 무교동 스타벅스에서 소녀시대가 주문을 받고있데~ 라고 말했더니 경팀장왈 "숙박업소요?? 거기서 왜 소녀시대가..." 귀를 파줘야 하나? - 13:46 #
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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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AI의 UX, 단 5개 문항으로 측정하는 방법: SUXAI

테스트 관리에는 아주 유명한 명언이 있습니다. 어쩌면 이 말은 테스트 관리에서만 유용한 얘기는 아닐거고.. 어쩌면 여러분도 다른 곳에서 들었을 수도 있습니다. "측정할 수 없으면 개선할 수 없다" 지난 글(https://murianwind.blogspot.com/2026/07/ai_01010698011.html)에서 생성형 AI 시대에는 기존의 일반적인 사용성 지표(SUS 등)만으로는 부족하며 정확성, 신뢰성, 설명 가능성, 제어 가능성이라는 AI 에 특화된 품질 특성이 필요하다고 정리해 드린 바 있습니다. 하지만 실무자의 입장에서 항상 부딪히는 현실적인 고민이 있습니다. "이론은 좋은데, 당장 매주 업데이트되는 AI 기능의 UX를 바쁜 현장에서 어떻게 빠르고 정량적으로 측정할 것인가?"라는 점이죠. MeasuringU에서 이에 대한 명확하고 실용적인 해답을 제시하는 후속 아티클을 공개했습니다. 바로 "Streamlined Measurement of the UX of AI"입니다. (출처: MeasuringU - Streamlined Measurement of the UX of AI / Jeff Sauro, PhD & Jim Lewis, PhD) https://measuringu.com/streamlined-measurement-of-the-ux-of-ai/ Jeff Sauro와 Jim Lewis 박사는 실무 연구자들과 테스터들이 긴 설문이나 복잡한 프레임워크 없이도 AI 제품의 핵심 품질을 빠르게 측정할 수 있도록 SUXAI(Streamlined UX of AI)라는 간소화된 측정 모델을 구축했습니다. 기존에 수많은 문항으로 분산되어 있던 지표들을 통계적 요인 분석을 통해 쥐어짜고 압축하여, 핵심적인 5가지 5점 척 문항 으로 표준화했습니다. SUXAI를 구성하는 5가지 핵심 평가 문항 정확성 (Accuracy): "이 AI가 생성한 결과물은 정확하다." 신뢰성 (Trust/Re...
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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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