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murianwind의 트위터 - 2013년 01월 25일 ~ 2013년 01월 31일

  • 역대 최고령 총리 '김용준' 더 큰 문제가 있으니 - http://t.co/6SEBEapR posted at 08:29:46
  • [테스팅 히치하이커를 위한 안내서] murianwind의 트위터 - 2013년 01월 18일 ~ 2013년 01월 24일 http://t.co/iNE3rbtJ posted at 09:11:56
  • [테스팅 히치하이커를 위한 안내서] 넥서스 4 와 아이폰 4S의 간단 비교 http://t.co/R8vSPHXM posted at 09:26:07
  • [네이버] 블로그 : [허준혁칼럼]서초구청 청원경찰 돌연사 '구청장님 주차'늦었다고 사람을 얼려죽이다니... http://t.co/2XBUmsLl posted at 11:58:51
  • Yet Another Usability Testing Kit - http://t.co/8B04aF22 posted at 19:26:14
  • 이명박 정부가 자화자찬한 대북정책, 과연? - http://t.co/DFjZ9ntM posted at 11:37:11
  • 이외수 문학관 놀러왔는데 나오셔서 사진 찍구 계시네요. 신기... http://t.co/rkn1jcuW posted at 17:14:56
  • 잘 찾아보시면 저와 제 아들 있습니다. RT @oisoo 지금 이 시각 이외수문학관 입구입니다. http://t.co/Yf6JQ45U posted at 21:03:20
  • RT @KayKimTwit: “@ozzyzzz: 한국 창작 애니메이션에도 꽤 그럴싸한 시기가 있었다. 하니도 있고 독고탁도 까치도 있고 둘리도 있고 원더키디도 있고 머털도사도 있었다. 그것을 망쳐먹은 것은 무엇인가: http://t.co/KFiR3GB0 #fb posted at 19:13:25
  • RT @multikorean: 우리나라는 친일파를 청산하지 못했습니다. 그리고 친일사학자도 청산하지 못했습니다. 그런데 왜 친일사학이 청산되었다고 생각하십니까? 지금 친일식민사학은 이 학계를 지배하고 있습니다. posted at 23:10:54
  • RT @talkwithhani: 당신의 해결책보다, 문제 정의가 우선이다. http://t.co/ZB7oK3tJ 좋은 문제 정의란, 단순히 문제 상황을 기술하는 것 이상이다. 문제를 잘 정의하면, 사실 그 속에는 좋은 해답을 찾을 수 있는 프레임이 녹아있게 된다 posted at 06:44:17
  • What to consider when Browser compatibility testing - http://t.co/qsnfK3pv posted at 06:17:29
  • The Mobile Book: Additional Chapters Are Now Available! - http://t.co/ONUnUJno posted at 06:21:33
  • '국정원 요원'의 '특수임무'를 폭로한 중앙일보 - http://t.co/phJZvPjj posted at 08:29:57
  • 코드품질관리 : code review & code refactorting - http://t.co/hHlD4ror posted at 12:23:29
  • RT @oisoo: 당신이 혼자 좋은 음식을 먹을 때 불현듯 떠오르는 사람. 당신이 혼자 좋은 영화를 볼 때 불현듯 떠오르는 사람. 당신이 혼자 독감을 앓고 있을 때 불현듯 떠오르는 사람. 당신이 서른이 넘었는데도 그런 사람이 없다면 당신은 인생을 헛살고 있는 것입니다. posted at 07:51:34
  • '김용준 사퇴' 수첩공주의 한계를 보여주다 - http://t.co/nfpqlITb posted at 08:29:34
  • 어제 누리망에 용감한 녀석들 반말했다 머라머라 하는거 같은데 노무현 전 대통령께 입에 못담을 욕설로 비방한 연극에서 박장대소했던 넘들이 머라머라 할 일은 아닌거 같다. posted at 08:34:47
  • 웃자고 하는 일에 죽자고 덤비는걸 보니 쪼잔하기가 끝이 없는거 같다. 이런넘들은 지지하는 51%의 국민 수준도 한심하긴 매한가지... posted at 08:35:05
  • 개독교에서는 자살한 사람을 향해 주님이 허락한 고귀한 생명을 버렸다고 천국에 못갈넘이라 머라머라 하는 사람이 많은데.. 그 얘기를 하기 전에 그 사람이 그처럼 고귀한 생명을 버릴때까지 멀 했는지 자기 반성부터 했으면 좋겠다. posted at 09:59:30
  • 잃어버린 한 어린양을 찾아 헤메는 목동의 심정으로 살아본적은 있는지.. 자살한 사람을 향해 손가락질할 것이 아니라.. 그 영혼을 잡아주지 못한 자신의 가슴을 치며 참회하길 바란다. posted at 09:59:33
  • 태안 앞바다를 쑥대밭으로 만들고도 반성 한번 하지 않는 모 기업이 불산 쪼매 유출된걸로 반성 따위는 할리가 없고.. 그러한 기업이 좋다고 찬양하며 응징하지 못하는 우리가 반성해야하는거 아닐까? posted at 10:01:14
  • RT @PyoPark: #Scrum Primer v2.0 이 나왔네요. 가볍게 읽을 수 있는 이론/실습 가이드입니다. #agile via http://t.co/zbGT1gtm #fb posted at 10:33:27
  • RT @golbin: 청백리 황희? 실상은 '알짜배기' 탐관오리였다. http://t.co/uATQeziA 많은 수의 어린이 동화가 알고보면 야설이었듯이.. (이..이게 아닌가?;;) posted at 13:04:35
  • RT @PyoPark: "어떻게 기록할 것인가?" 보다 "기록을 어떻게 활용할 것인가?"가 더 중요하다. 쌓아 놓은 자료/정보/기록들을 보니 '짐'처럼만 느껴진다. 분명 '보배'가 숨겨져 있을텐데… #fb posted at 13:46:50
  • 쥐뿔 Instant Upload에서 사진 정리하다가 또 사진 날려먹고 멘붕 중.. 미치겠네용.. ㅠㅠㅠ posted at 15:59:10
  • Tester In You - http://t.co/7dDIV98S posted at 20:27:30
  • 홍콩, 싱가포르가 부러웠던 가카와 오세훈. 그러나... - http://t.co/PFUvbdXw posted at 22:22:37
  • 점점 무연고 사회로 변해가는 한국의 가장 큰 피해자는 아이들 - http://t.co/glbIyJZT posted at 05:32:42
  • RT @oisoo: 얼마 전 어느 설문조사에서 고교생 44퍼센트가 돈 10억이 생긴다면 1년 정도 감옥에 갈 수 있다고 대답했다는 기사가 보도된 적이 있지요. 참담합니다. 경제적 빈곤보다 철학적 빈곤이 훨씬 우리를 불행하게 만든다는 사실을 누가 그들에게 가르쳐 줄까요. posted at 05:51:07
  • 인터넷 캐나다 한국일보 스포츠|연예 - 배우 유아인의 글에 네티즌들 "감동적" http://t.co/wRGr315O @ktcanada 에서 - 이 사람.. 진정한 엄친아인듯.. posted at 09:23:53
  • 테스트 해야할것은 많고 시간은 없을 때 추천되는 접근법 중 유명한걸 추려보면 탐색적 테스팅과 리스크 기반 테스팅이 대표적.. posted at 14:13:23
  • 난 여기에 사용자 행동 기반 설계를 추가하고 싶다. 사용성이든 효율성이든 사용자갚자주 사용하는 기능과 사용자가 자주 하는 행동을 기반으로 테스트를 우선적으로 히는게 중요하다 생각한다. posted at 14:13:27
  • Paperman - Full Animated Short Film http://t.co/6AyYvV8P @youtube 에서 posted at 17:15:55
  • 김용준 총리 후보였던 분은 인격 운운하기 전에 노무현 전 대통령에게 관계 법령 무시하면 탈탈 털었던 수사에 대해 돌이켜보면 그런 얘기 못할텐데.. posted at 18:04:08
  • RT @in_future: 해병대 훈련이나 시키면서 도전의식을 가지라 한다. posted at 18:40:00
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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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