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murianwind의 트위터 - 2010년 02월 18일

  • 방화벽 취약성 검사툴 - ShieldsUP http://bit.ly/atmr0X - 0:29 #
  • [테스팅 히치하이커를 위한 안내서] murianwind의 트위터 - 2010년 02월 17일 http://goo.gl/fb/ACd0 - 0:35 #
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  • 여자친구로부터 받는 최고의 발렌타인카드는 바로 이것! http://bit.ly/aNHyzz 악플을 원하시는 건가요? 이분은... - 13:0 #
  • @bbjoony 저희 아내가 트위터나 블로그에 관심이 없다는 것이 이리 고맙고 사랑스러울줄은.. 미처 몰랐다는.. 하하하하하.. - 17:4 #
  • 이번주는 내내 야근을 각오했었는데.. 야근을 각오하는 순간 고객사에서 일정 연기 전화를 해준다.. 이걸 고마워해야하는건지... 그나저나 자꾸 일정 연기하면 막판에 죽어나는건 나인데.. 좋아할 일이 아니다. ㅠㅠ - 17:5 #
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  • 9600트윗 돌파.. 1만 트윗이 코앞이다.. 하지만 1만번의 지저귐 속에서 과연 내가 다른 사람들에게 도움을 주었던 지저귐은 몇번이나 될까? - 17:7 #
  • https 웹서비스는 지원 되지 않아서 무용지물.. RT @dapy: paperinz™ 동일한 웹서비스에서 여러개의 계정으로 동시 로그인 하기 - Multifox[파이어폭스 확장기능] http://goo.gl/fb/gYsp - 17:8 #
  • 매일 매일 회사일로 개인적인 일들로 밤늦게 들어가는 아빠 덕분에 아들 머리에 비듬이 생겼습니다. 이제 겨우 6개월 된 아가인데.. 몹쓸 애비입니다. 오늘은 일찍 들어가서 머리나 감겨줘야겠습니다. 빡빡... - 17:9 #
  • 아가가 조리원에서 집으로 왔을 때부터 목욕을 제가 시켰었는데.. 지금은 아가가 하두 바둥거려서 엄마가 아가 목욕을 못시킵니다. 때문에 아빠가 야근하는 날은 아가 목욕 못하는 날.. 저번주도 목욕 한번 했던가? ㅡㅡ - 17:10 #
  • 어디 무료로 마음껏 쓸 수 있는 회의실이 있었으면 좋겠다는.. 하지만 이런 꿈같은 장소가 있을리가.. 무슨 일을 도모하려 해도 문제는 역시 누가 돈을 낼것인가... - 17:12 #
  • 구글 화장실 이야기 : Debugging Sucks. Testing Rocks. - Testing on the Toilet | 구루 / Guru http://xguru.net/blog/494.html - 17:17 #
  • @hyunwungjae 조건이 무엇인가요? - 17:21 #
  • @krkim 이틀에 한번씩은 해야 아가도 건강한건데... 하두 못 씻겼더니.. 얼마전에는 고추에 땀띠까지 생겼더군요.. 에휴.. 돈없고 못난 애비 만나서 커서도 원망만 들을거 같습니다. - 17:25 #
  • @hyunwungjae 결론적으로 더 벤더라는 곳에 기업이 블로그를 만들어서 운영하면 그것이 홍보 효과를 볼 수 있다.. 이런 스토리인가요? - 17:32 #
  • 요즘 진행되는 RT 이벤트를 보면 예전 방식의 RT만을 말하는 건지 트위터에서 제공하는 RT 기능도 포함되는건지 알수가 없다.. - 17:35 #
  • 건설업, 토목, 건축 경제가 망해갸 이 나라는 잘되려나? 반드시 필요한 산업 분야이지만 요즘은 그 정도를 넘어섰다. 한 나라의 산업도 강약을 살펴 보살펴야 하는데.. 약한 곳에는 아무도 관심이 없고 돈 될만한 거에만 미칠듯이 달려든다.. - 17:41 #
  • 단 3년 앞에 각광 받을 산업이나 희망적인 산업에 투자할만한 용자나 천사는 이 땅에 없다. 그저 당장 다음 분기에 이익을 가져다 줄 산업에만 미칠듯 올인한다.. 그러다 보니 이넘의 나라는 모든 산업분야가 다 레드오션이다. - 17:42 #
  • 반대로 생각하면 널린게 블루오션인데.. 다들 관심이 없다. 조화라는 단어는 우리에게 사치인걸까? - 17:42 #
  • … There will be a Happy End … :: 막장게임을 플레이 해본 내가 바보지 Big Rigs Over the Road Racing http://goo.gl/st2k - 17:55 #
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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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