기본 콘텐츠로 건너뛰기

안드로이드에서 제대로 된 구글의 서비스를 받고 싶다.

2월 28일 올라간 칼럼으로 조회수 672에 댓글 2개를 기록했습니다.

--------------------------------------------------------------------

오늘의 이야기는 안드로이드에서 제공되는 구글의 서비스입니다.

모든 분들이 아시는 것처럼 안드로이드는 현재는 구글에서 주도하고 있습니다.

정확히 얘기하자면 OTA에서 주도하는 것이지만 운영체제 자체는 현재 구글이 주도하고 있습니다.

때문에 안드로이드에는 기본적으로 구글 검색을 포함한 여러 구글의 서비스가 기본으로 내장되어 있습니다.

심지어 안드로이드를 사용하기 위해서는 기본적으로 구글의 계정이 필요합니다.

인터넷에서는 구글의 서비스를 잘 사용하는 사람들을 가리켜 일명 '구덕'이라고 부릅니다. 저는 구덕까지는 아니더라도 여러 구글 서비스를 이용하고 있습니다.

기본적으로 저는 지메일, 구글 달력, 구글 문서도구, 구글 사이트, 구글 그룹스, 구글 애널리스틱, 피드버너, 구글 체크아웃, 구글 리더, 블로거, 피카사, 구글 체크아웃 등 여러 서비스를 사용하고 있습니다.

때문에 저는 이런 서비스를 이용하기 위해서 안드로이드를 선택했고 기본적으로 위와 같은 서비스를 안드로이드에서 아무 불편 없이 이용할 수 있을 것이라고 기대했습니다.

하지만 지금 현재 프로요까지 업데이트가 되었지만 아직도 이런 서비스를 원활히 이용하기에는 약간 문제가 있습니다.

물론 구글의 서비스를 잘 이용하시지 않거나 이용하시더라도 적극적으로 이용하시지 않는 분들에게는 별로 문제가 되지 않는 부분이지만 저에게는 솔직히 불편함이 더 많습니다.

여러 불편한 점 중에서 대표적인 몇 가지만 소개해볼까 합니다.

<지메일>
안드로이드의 지메일 앱에서는 중요편지함과 일반편지함을 같이 볼 수가 없습니다.
받은 메일의 내용을 Task에 등록할 수 없습니다.
그리고 맵이나 달력과도 연동이 되지 않습니다.
지메일의 연구실에서 제공하는 여러 기능들을 안드로이드에서는 경험할 수 없습니다.
서명을 작성하고 편집하는 기능도 빈약합니다.

<피카사>
안드로이드에는 공식적인 피카사 앱이 없습니다.
갤러리라는 앱이 포함되어 있지만 이것을 피카사라고 부르기에는 좀 애매한 감이 있습니다.
어쨌든 안드로이드에서는 친구의 피카사 앨범으로 사진을 올리지 못합니다.
그리고 피카사 앨범과 사진 삭제, 태그 입력, 위치 변경 등과 같은 사진의 설정 변경도 지원되지 않습니다.

<구글 달력>
구글 달력은 앱은 있지만(있는건지 의심스러운 것이 마켓에는 앱이 없습니다.)
이것 역시 기능이 한참이나 부족합니다.
우선 Task와 연동이 되지 않고 웹에서 제공되는 구글 달력과 비교할 때 정말 불편하기 그지 없습니다.

<블로거>
블로거 앱은 포스트에 태그 자동 입력이 되지 않고 여러 사진을 원하는 위치에 넣을 수 없습니다.
링크 삽입 기능도 없고 무엇보다도 블로거 앱으로 발행한 글은 웹에서 수정할 경우 앱에서 입력한 줄 바꿈이 깔끔하게 무시됩니다.
때문에 웹에서 수정할 때에는 일이 2배가 됩니다.

<구글 리더>
구글 리더는 기존의 마켓에서 제공되는 다른 구글리더와 연동되는 앱에 비해 기능이 한참이나 부족합니다.
대표적으로 자체 브라우저가 내장되어 있지 않고, 오프라인에서는 글을 볼 수 없습니다.

<그 외의 구글앱>
구글 맵은 나의 지도를 생성하거나 수정할 수 있는 기능이 없습니다.

구글 문서도구는 앱 자체가 없습니다.(2011년 4월 28일로 공식 앱이 나왔지만 모바일 브라우저에서 보는 구글 문서도구를 앱으로 포장한 듯한 느낌을 지울 수가 없습니다. 그나마 멀티 계정 전환이 간편하게 되는것이 가장 큰 위안이라고 할까요?)

그나마 쓸만한 앱은 유투브와 구글 번역 뿐입니다.

특정 서비스는 앱과 모바일 브라우저를 동시에 지원합니다. 그런데 모바일 브라우저에서 제공되는 서비스가 앱보다 더 좋은 경우도 있습니다.

대표적인 경우가 지메일입니다.

지메일은 푸쉬 기능을 통한 새로운 메일 알림기능을 제외하면 앱보다는 모바일 브라우저에서 사용하는 것이 더 쾌적합니다.

안드로이드는 아직은 발전하는 운영체제입니다.

앱도 아직은 초기 단계라고 생각합니다.

하지만 구글은 짧지 않은 역사를 지닌 회사입니다.

사용자들은 이미 웹에서 구글의 서비스에 대해 익숙해진 많은 부분이 있고 분명 안드로이드에서 그 모든 것을 전부 경험할 수 없다 하더라도 일정 부분 이상을 원하고 있지만 아직은 그런 경험을 제공하기에 앱이 너무 부족하다고 생각됩니다.

앱에서 제공되는 기능은 계속 개선되고 있지만 다른 문제는 이러한 기능이 개선된 앱은 업그레이드 된 안드로이드에서만 경험할 수 있다는 것입니다.

이것은 제조사로부터 원할한 사후 지원을 받지 못하는 옵티머스 Q와 같은 비운의 단말기들에게는 매우 심각한 취약점입니다.

구글이 보다 많은 자사의 서비스를 안드로이드의 버전에 상관없이 제공해 주었으면 하는 바램입니다.

그리고 우리가 이미 웹에서 경험했던 그 기능들을 안드로이드에서도 경험할 수 있도록 해주었으면 합니다.

댓글

  1. Sunycall Tab29/4/11 08:24

    전 이제 안드로이드를 접하고 구글링을 시작했습니다.
    볼수록 매력적이긴한데
    아직 부족한것이 많군요....
    자주와서 정보 얻어가겠습니다.

    답글삭제

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

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...

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 ...

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 ...