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murianwind의 트위터 - 2009년 12월 15일

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  • @drspark 제 멘션에는 하루에 다선 손가락에 걸리는 트윗만 올라옵니다. 커흑.. - 10:51 #
  • 저는 이 의견에 반대 RT @ON_COMM: UX전문가는 학습곡선을 최소화하고 UX에 대한 자신의 전문성을 해당 영역에서 최대한 빨리 응용해 낼 수 있어야 한다(이지현) UX를 잘하려면 머리가 좋거나, 경험이 많거나, 고민을 많이 해야한다(이동석) - 10:57 #
  • 도스 명령어 ipconfig의 윈도우 버전 - IPConfig http://bit.ly/5z1dsv - 11:5 #
  • @in_future 제 이름은 여자 같아서 성공을 못하는 걸까요? Murian.. 다분히 여자 이름 같죠.. 호주에서 절 가르치던 아일랜드 선생님 이름이 마리안이었으니.. - 11:15 #
  • 분석적인 사람을 뽑겠습니다. RT@ludensk: RT @hyunwook 흥미로운 질문 던져봅니다. 만약 인사담당자라면 자격증이 50개인 경력없는 지원자와 실무경력은 많은데 자격증이 없는 지원자 중 어느 쪽을 뽑겠습니까? 무한RT - 11:16 #
  • @zzangmyon 꼭 오시길 바랍니다.. - 11:20 #
  • @hyunwook 자격증은 그 사람의 경력을 산정하기 힘들 때 판단을 위한 가늠자 정도라고 생각합니다. 아니면 이 사람이 최소한 그런 종류의 작업을 할만한 가장 기본적인 지식 체계는 습득하고 있다는 정도.. - 11:21 #
  • @egoing UX를 하는 사람은 학습곡선을 극대화하고 목적에 도달하기 위한 가장 최단의 코스를 산정할 수 있는 네비게이터와 같아야 한다고 생각합니다. 전 UX를 하기 위해서 직관적인 사람이 더 어울린다고 생각합니다. - 11:24 #
  • @hrg 혹시 오늘 모임에 가서 MS 윈도우를 어택하게 되면 미움 받을 까요? MS 윈도우의 UX는 좋지 않다라는 발언을 하게 된다면 어떤 피바람이 불까요? - 11:27 #
  • @theserene 저는 화장빨을 극도록 싫어합니다. 덕분에 제 아내는 화장 잘 안합니다. 대신에 피부 튼다고 가끔 로션은 발라줍니다. 그리고 제 온도계 글 한부분 수정해주셔야 됩니다. 댓글 읽어주세요. - 11:33 #
  • 살이 찌는 이유는 고칼로리 음식을 많이 먹기 때문입니다. 그런데 대부분의 고칼로리 음식들은 사람이 포만감을 느끼지 못하도록 합니다. - 11:34 #
  • 조직이 비대해지는 이유는 부분최적화가 전체최적화를 이룰 수 있다고 믿기 때문입니다. 대부분의 조직 최적화 방법론은 부분 최적화를 통해 전체 최적화를 이룰 수 있다고 말합니다. - 11:35 #
  • WebGL 3D 그래픽도 거뜬한 Nokia N900 http://bit.ly/654Hm3 - 11:36 #
  • @hjyang27 @hyunwook 그렇게 시소타기를 잘 하는게 기업의 능력인줄 착각하는 기업은 종국에 망합니다. 그것이 비즈니스계의 숨겨진 진실입니다. - 11:38 #
  • @hjyang27 순환 논리를 깰 수 있어야 합니다. 왜 두 옵션 사이에서 시소 타기를 하면서 순환하게 되는지 그 근본원인을 찾을 수 있어야 합니다. 패배주의, 책임전가등을 이기고 그걸 찾을 수 있다면 조직은 엄청난 성과를 거머쥘 수 있습니다. - 11:55 #
  • @theserene 귀 체온계는 체온을 재는 조건이나 방법이 너무 까다로워서 전 별로 신뢰가 가지 않더라고요.. 캡을 매번 갈아야 하는 불편함과 위생 문제도 있고... - 11:56 #
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AI 에이전트의 환각과 프롬프트 폭증을 막는 '컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)'과 아키텍처의 미래

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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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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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