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murianwind의 트위터 - 2011년 12월 09일 ~ 12월 15일

  • 김윤옥 여사님! 남편 욕은 무조건 패스라니요 http://t.co/lTclUiqn posted at 08:01:57
  • 포털, 경쟁력 상실의 역사:웹툰 14/20 http://t.co/ywk4fn3q posted at 08:10:37
  • Beautiful doesn’t mean usable http://t.co/gOjKtTln posted at 08:11:12
  • 울지마 톤즈와 수단어린이장학회, 그리고 기부 http://t.co/ABCOUCw1 posted at 08:13:02
  • 눈옵니다.. 아싸... 내 차...ㅜ.ㅜ posted at 08:47:26
  • 무엇인가를 배워 내것을 만드는건 항상 비슷하다는 느낌이다. 형을 배우고, 형을 익히고 그리고 형을 잊는다... 테스트 설계기법을 배우고 미친듯이 써보고 이제는 쓰지도 않는다... posted at 09:55:13
  • [테스팅 히치하이커를 위한 안내서] murianwind의 트위터 - 2011년 12월 02일 ~ 12월 08일 http://t.co/E4CWrtKh posted at 13:27:41
  • 안드로이드 트윗덱 당장 불편한 점은 없지만 어차피 더 이상 사후지원도 안될거... 갈아탈까 했는데 리스트 관리에 있어 이만한 앱이 없어 갈아탈 수가 없네요. 공식 앱에서라도 좀 제대로 지원해주면 안되는건지.. 쥐뿔은 편하고 좋은데... posted at 13:54:17
  • 김제동 트위터 투표독려 검찰수사 배후는? http://t.co/2JxVGkaf posted at 08:00:16
  • Usability testing for simple websites http://t.co/pSfTcePQ posted at 08:02:44
  • 10.26 선거방해 디도스 쇼, 쇼, 쇼 http://t.co/KWYZ9aUI posted at 08:05:42
  • Exploratory Testing is not “Experienced-Based” Testing http://t.co/Ke06Bpw2 posted at 10:12:52
  • 청와대가 막았던 이상득 조사,형은 내 운명 http://t.co/yTfD5SMe posted at 11:46:53
  • 옛골토성본점 에 대한 평가등록!(4점)오리 맛나요... http://t.co/gVeZa3TC #GOLDinCITY posted at 13:04:11
  • 수많은 희생 끝에 탄생한 ‘미터법’ http://t.co/hpQYrzvK posted at 08:45:30
  • 인위적인 프로세스 개선의 폐해 http://t.co/7eBr3Xeb posted at 08:46:22
  • Agile Contracts Primer Available for Download http://t.co/y6WAuBWs posted at 09:53:10
  • 10.26 선거방해 사건의 문제점 http://t.co/L6pCDczU posted at 09:55:08
  • [번역] 당신이 프로페셔널한 테스터가 아닌 10가지 이유 http://t.co/EDMVC34Y posted at 09:57:28
  • 전문적인 테스터가 되는데 필요한 10가지 깜냥 읽으면서 드는 생각.. 난 힘들겠구나.. 하아.. 난 코드는 읽을줄은 알지만.. 잘 읽는것도 아니고 쓸 줄도 모르고.. 난 영어를 읽을줄은 알지만.. 잘 읽는것도 아니고 쓸 줄도 모르고.. posted at 12:47:37
  • 결국 할 줄 아는게 없는건가.. 후우... posted at 12:47:42
  • 내일 지방출장으로 오늘 휴가 내고 집에서 밀린 일도 처리하고 애도 쳐다보고 그러고 있는데.. 이 녀석.. 쉼없이 먹네요.. 한과에 빵에 밥에 고구마에.. 저게 어케 다 들어가는건지..ㅡ.ㅡ 이 녀석 먹일려먼 더 가열차게 일해야할랑가봐요.. ㅠㅠ posted at 13:09:00
  • 지난 주 토요일 진행한 열린카드소팅 데이터를 정리하고 있는데.. 오랜만에 해보니 이것도 재미있긴 하네요.. 다음에 하게 되면 도구를 이용해야할거 같네요. 사람이 하려니.. 가물 가물.. posted at 13:10:20
  • 김대중, 노무현 정권 시절에는 독도 문제 등으로 해경의 전력 증강에 많은 노력을 기울였습니다. 예산 문제가 심각하긴 했지만 노무현 정부 시절에는 구축함 2척뽑을 때 해경 3~7척씩 건조했었는데 이명박 대통령 당선되고 4년동안 증원된 해경함이 1척입니다 posted at 13:30:24
  • 지금 현재는 동해 뿐만 아니라 이어도, 제 7광구 등 서해 대륙붕과 불법 조업 어선 단속을 위해서라도 최소 3천톤, 평균 5천톤급 준 군함으로 해경을 무장시킬 필요성이 있음에도..예산 배정은 기약 없죠.. posted at 13:31:10
  • 이어도를 포함한 제 7광구와 서해 대륙붕 전체가 중국과 일본에 넘어갈 위기임에도 이 정부가 대응하는 사항은 전혀 없고 국민 전체가 이 사실을 알지도 못합니다. posted at 13:31:21
  • 정부는 문제 없다라고 일관하지만 국제 해사 기구등의 입장은 사뭇 다릅니다. 우리가 좀 더 치밀하게 대응하지 못한다면 향후 20년 안에 우리나라는 제 7광구와 서해 대륙붕 전체 그리고 동해 마저 잃게 될겁니다. posted at 13:31:28
  • 중국 해경은 남사 군도, 이어도 인근 해역등에 대한 영향력 확대를 위해 현재 5천톤급 전함을 개조하여 해경함으로 투입하는데 열을 올리고 있습니다. posted at 13:34:03
  • 현재 중국의 해경과 해군의 전력은 인근 국가에게 거의 동일한 영향력을 행사한다고 봐도 문제가 없다는 생각입니다. 일본도 마찬가지고요.. posted at 13:34:06
  • 유인촌, 총선출마위해 족보까지 바꾸다. http://t.co/cWEolYVj posted at 08:52:34
  • Yes, Experience Can Be Designed http://t.co/DvsXueen posted at 06:35:11
  • Article: Feature Injection: three steps to success http://t.co/9ailUeT1 posted at 06:37:23
  • MB, 중국 눈치땜에 '해경 사망' 외면 http://t.co/kJcZk1r7 posted at 07:54:31
  • 그들은 어떻게 선관위를 털었을까? http://t.co/B8pxVnYw posted at 18:08:31
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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 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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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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