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murianwind의 트위터 - 2010년 01월 25일

  • [테스팅 히치하이커를 위한 안내서] murianwind의 트위터 - 2010년 01월 24일 http://goo.gl/fb/Vfi9 - 0:11 #
  • 추억의 윈도우 3.11을 체험해 보세요 http://bit.ly/4KQpo2 - 7:32 #
  • Learn By Project : 시즌 2를 시작합니다 http://bit.ly/7SKBFY - 7:34 #
  • UX Camp 트위터 계정이 오픈되었습니다. @uxcampseoul 모두 Follow 하세요.. - 7:37 #
  • 일관성 http://bit.ly/5i43hs - 14:19 #
  • [경험담] 워크샵에서 '비상식회의' 진행하기 http://bit.ly/6JiEIp - 14:23 #
  • 트위터로 용돈 벌어 보실래요? http://bit.ly/89U4im - 14:24 #
  • Testing hierarchy http://bit.ly/5h5kUf - 14:24 #
  • 졸리와 피트의 이혼설, 그리고 조니뎁. http://bit.ly/6aLEri - 14:36 #
  • 네트워크 연결 브리지를 통해 한 컴퓨터에서 2개의 네트워크 사용하기 http://bit.ly/5x32YH - 15:26 #
  • 다양한 스마트폰을 지원하는 자동 동기화 웹하드 서비스 - SugarSync http://bit.ly/7NpIXZ - 15:46 #
  • 워크샵 와서 일하고 있습니다. 한때 700 방점을 찍었던 followers 분들이 680대로 주저않았네요.. 계속 줄어들고 있는데.. 이유를 모르겠군요.. ㅡㅡ 그나저나 following 분들은 언제 367분이나 되었던 것일까요? - 15:47 #
  • 제가 following 하시는 분들을 보니 봇을 제외하고 매일 1분씩만 만난다 해도 1년은 만나야 할 숫자가 되었네요.. - 15:47 #
  • 넷북, 가상화, 웹프로그램에 의해 변화하는 윈도우OS http://bit.ly/5l53td - 17:15 #
  • 삼성이 바다를 출시해서는 안되는 이유 http://bit.ly/6qORwq - 17:17 #
  • 달라진 모습의 윈도우용 에버노트 3.5 버젼 릴리즈 http://bit.ly/5hvdnn 잉크 노트에 텍스트 입력하는 기능을 바랬었는데 여전히 안되네요.. 아쉽다는.. - 19:2 #
  • 작업전환(task-switching)의 비용 http://bit.ly/6nUyPI - 20:21 #
  • 한참을 쉬었다 다시 컴백.. http://bit.ly/5QIrwR - 20:51 #
  • @gedwarp_Hyungil 제가 읽어서 이해하기로는 페차쿠차와는 조금 틀린듯 하고 실제로 ㅣ런 회의를 기획한다는 거 자체가 엄청난 용기가 필요할 것 같습니다. - 20:52 #
  • 저녁 먹구 또다시 열심히 회의 모드.. 집에서 감기로 골골거리고 있을 아내 걱정에 머릿속은 다른 세상.ㅡㅡ - 20:54 #
  • @Kuwolsan 죽전역으로 이사하시거나 건강을 위해 걸어보시는 것이 좋은 해결책인것 같습니다. 흐흐흐... - 20:56 #
  • @uxcampseoul 혹시 어떤 실제 사례라 경험이 아니라 그냥 제가 고민하고 있는 컨셉에 대한 발표도 괜찮을까요? 현재 소원의 나무라는 것을 구상중인데.. 공유해보고 싶습니다. - 20:59 #
  • @uxcampseoul 저는 수요일까지 워크샵이라 두번째 모임에도 웬지 참석하기 힘들것 같습니다. 아.. 이거 자꾸 빠지면 안되는데요.. 큰일났네요.. 전 현장 지원쪽으로 빠져야 할까요? 명함 나눠주고 등록 받고.. 그런거 해야할듯.. - 21:1 #
  • @Kuwolsan 가장 좋은 것은... 종점으로 이사가시면 해결될듯 합니다. - 21:10 #
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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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AI가 만들고 사람이 고친 글, 과연 'AI 생성물'일까? — 무너지는 경계선과 각국의 표기 가이드라인

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