기본 콘텐츠로 건너뛰기

murianwind의 트위터 - 2009년 12월 08일

  • 내가 먹는 인공감미료, 이젠 알고 미워하고 즐기자. http://bit.ly/5FfpPf - 9:27 #
  • 스페인 청년이 공중전화 옆에 사는 이유는... http://bit.ly/7OmabF - 9:31 #
  • murianwind의 트위터 - 2009년 12월 07일 http://ff.im/-cAbRI - 9:34 #
  • 40인의 UX디자이너에게 배운 것들 http://bit.ly/6iRoC2 정말 참가하고 싶은 모임이었는데용.. 흠... - 9:36 #
  • 실수 방지 디자인 http://bit.ly/6M8dB1 - 9:43 #
  • Chapter 4 - Lean Portfolio Management http://bit.ly/4WJkOt - 9:43 #
  • Top 50 Twitter Tracking and Analytics Tools [del.icio.us] http://bit.ly/7fi476 - 9:46 #
  • The Benefits of Feature Teams http://bit.ly/6aW0jl - 9:53 #
  • Maintainable Automated Acceptance Tests http://bit.ly/4ynzeC - 9:54 #
  • What drives an automation engineer? http://bit.ly/67DbJT - 9:56 #
  • RT @kwang82: ‘네이버가 대단하구나’ 생각하신 분도 계실 겁니다.과연 그런가요? 구글을 아는 분들은 몸서리를 칩니다.한없이 정체돼 있는 네이버.제발 초기의 야성을 되찾았으면 합니다. http://bit.ly/4zHIrf - 11:11 #
  • 아침에 열심히 생각해서 정리했던 것들이 지금 돌이켜 생각해 보니 논리적으로 구성이 되지 않는다. 기억의 휘발성은 정말 놀랍다. 내가 놓친 고리가 과연 무엇일까? - 11:30 #
  • 오늘은 유난히 구글에 대한 트윗이 많군요.. 전 언제부터인가 구글의 최신 기술들에 무감각해져 있네요. 사실 구글의 최신 기술들에 의한 검색 만족도가 전 유난히 낮습니다. 아무래도 제가 정보를 인덱스해야 할 키워드 산출에 취약한가 봅니다. - 11:33 #
  • @nidev #mixero 옛날부터 있던 버그죠. 전 그냥 재시작 합니다. - 12:41 #
  • @doax @twy80 발음이 사라지지 않았을 뿐, 언어 자체는 이미 죽어가고 있다고 생각합니다. 사실 한국어의 본류 자체는 국문학과 다니는 사람들도 모르더군요. 한국어 연구는 아직 시작도 못했다고 생각합니다. - 12:48 #
  • I am a boy. 는 영어죠.. 아이 엠 어 보이는 어느 나라 말일까요? 나는 소년입니다. 는 한국어 일까요? 저는 나는 사내아이입니다.라고 해석한다면 이것이 한국어라고 생각합니다. - 12:49 #
  • 저는 한국어는 죽어가고 있다고 생각합니다. 우리에게는 지금 알량한 문자 하나만 덩그러이 남게 될거고 그것조차 종국에는 사용하지 않게 될거라고 생각합니다. - 12:51 #
  • 3살짜리 꼬마애가 한국어보다 영어를 더 유창하게 말하고 한글 받아쓰기보다 영문 받아쓰기를 잘하는 것이 당연한 것이고 그렇지 못한 내자식이 패배자 취급당하는 이나라에서 한국어라는 것의 미래 따위가 있을리 없습니다. - 12:52 #
  • RT @jonghwan: 딴지일보가 민족의 정론지 역할을 한다는건, 이 사회가 그만큼 엉망이라는 뜻. 철도 파업 때문에 꿈을 포기했어야만 했던 한 고등학생에 대해 보도했던 중앙일보 기사를 뜯어보는 딴지일보 독자.. http://bit.ly/8494WE - 12:52 #
  • 눈이 내리는 군요.. 큼.. - 12:53 #
  • 실제로 제 주변에는 고등학생인데도 한국어를 읽고 쓰는 것에 심대하게 어려움을 겪고 있는 학생들이 많습니다. 그런데 영어는 정말 유창하게 합니다. 이게 정상인겁니까? - 12:54 #
  • 아침 열차에서 생각했던 사고 실험 내용이 머리에서 떠나지 못하고 진한 아쉬움 속에 떠다닌다. 하지만 가장 중요한 고리를 잃어버려 실험 자체를 재구성하기 힘들다. 블로그에 매일 글을 써야 한다는 이상한 압박감을 떨치자.. - 12:56 #
  • 아.. 점심 시간 제대로 쉬지도 못했는데.. 일하라는 점심시간 종료 음악이 나오는군요.. 눈물 난다.. 졸린데..ㅠㅠ - 12:56 #
  • 그러고보니 노대통령 시절 딴지를 본적이 거의 없었죠.. RT @jonghwan: @julymon 노대통령 당선된 다음 딴지는 거의 망할뻔 했다죠..좋은 세상엔 딴지같은 존재가 필요없는거죠. 나쁜 세상이니 그걸 시원하게 해주는 요소들이 필요한.. - 12:57 #
  • @moohando 배송비는 어케 되는건가요? 괜찮다면 제가 꿀꺽 하고 싶습니다. - 12:58 #
  • @azpace 안타깝게도 전 한국에 거주중인걸 아시면서.. 캬캬캬캬.. - 13:2 #
  • RT @drchoi: 웹디자인, 마인드맵, 순서도(Diagram) 제작에 자유롭게 이용할 수 있는 웹서비스 Creately http://durl.me/8sxv - 13:56 #
  • 절대 우리는 독립국이 될 수 없을 것입니다. RT @doax: 한국 현대사의 비극. 매국노 청산을 외친 독립 투사가 매국노들에 의해 청산 된 것. 이 것이 바로잡히지 않으면 우리에게 독립은 없다. - 14:1 #
  • 구글 버리고 페이스북 품에 안긴 야후 http://bit.ly/8s2ZIG - 14:11 #
  • Offline Gmail graduates from Labs http://bit.ly/8HG2lk - 14:13 #
  • 지식과 경험을 나누는 사람들의 "CC 프렌즈파티" /제2회 Ignite Seoul http://bit.ly/4H5tGY - 14:29 #
  • RT @Baemoonhong: 딱 이외수 선생님(@oisoo)을 위한 트위터 서비스. 지금까지 써온 트윗들을 pdf파일로 문서화해서 나중에... http://www.labnol.org/internet/pdf-diary-of-twitter/11504/ - 14:56 #
  • 프로젝트 관리자가 알아야할 97가지 사실 - 글모집 http://bit.ly/85Zdxc - 15:7 #
  • 한인청년의 비밀 고백 : 누가 그를 위기로 내몰았나 http://bit.ly/7JQUP8 - 15:13 #
  • @julymon @Baemoonhong 그러게요.. 저도 지금 확인해 보니 한글은 지원하지 못하나 봅니다. 무척 아쉬운데요.. - 15:15 #
  • 구글 웨이브를 URL로 다른 사람에게 알릴 수 있나요? 방법 좀 알려주세요. - 15:15 #

댓글

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 ...