본문 바로가기

전체 글

 (310)
[ UI ] 화면을 넘어선 UIUX (Feat.토스단말기) 내가 알고 있는 UI는 물리적인 한계가 있다.바로 스크린이다.그 UI는 화면에 한계를 갖고 있기 때문에 경험에도 한계가 있다.하지만 기계의 사이즈가 변화하고 주체가 변경되면 또다른 세계가 열리는 거 같다. 이 글은 아래의 블로그를 바탕으로 작성된 글입니다.https://think-note.com/toss-pay/ 키오스크린의 한계를 넘다.우리가 통상 생각하는 키오스크린은 150~170CM 미터에 큰 화면과고정된 장소에서 주문을 받는다. 반면, 토스 키오스크린은 다르다.모양도 작고 화면도 작다.대신 기능이 다양하다.1. 평소에는 가게 홍보 이미지를 노출해 브랜딩하기 2. 잠시 주문 받기 어려울 때는 키오스크로 변신해 고객 주문 받기3. 결제와 동시에 포인트 적립이나 스탬프 적립 기능 제공하기4. 쿠폰 등을..
[ 책 ] 센스의 철학 센스에 대한 작가의 사유와 탐구가 들어있는 글이다.우리가 생각하는 센스가 맞기도 하지만 그 센스가 개념이 상당히 넓은 의미로도 적용해 볼 수 있는 부분이 인상적이다.이 글은 일정부분의 내용이 노출될 수 있음으로 알려드립니다. 내가 이해하는 선에서 간략하게 비유하면센스는 지구의 자전축 같다.지구의 자전축이 살짝 비툴어져 우리에게 4계절이 생긴 것처럼 말이다.센스를 얻기 위해선 시선을 비틀어서 세상을 봐라봐야 한다.그래야 창조적이고 센스있는 사람이 될 수 있다는 뜻이다. 사전적 의미 : 센스 1) 말이나 글의 '의미'. 거기에서 더 나아가 '네가 하는 일은 의미를 잘 모르겠어'와 같은 용법이 있는데, 이때 sense는 합리성이나 가치가 없음을 말한다. 그 반대말은 '난센스'다. 이 말은 '무엇을 의미하는지..
[ LLMs ] 나는 누구인가? 곧 자기에 장점이 나다.(feat. Grok, Chat GPT, Claude, Perplexity, Gemini) 이번엔 회사별(?) 자기가 잘한다고 생각되는 것을 추려 보려고 한다.이 정보는 2025년 4월 1일 결과값을 갖고 작성한 글이다.이 글은 '자신이 무엇을 검색할 것인가'에 따라 어떤 LLM을 사용하는게 좋을지에 대한 글이다. 한계- 5개의 회사에게 동일한 질문을 하고 LLM에게 얻는 정보이다.- 몇 개의 회사는 무료버전을 사용했다. ex) Chat GPT-o4- 5개의 회사 기준은 개인의 취향으로 선택됐다.   인트로세상엔 점점 많은 LLM회사들이 나오고 있다.선택의 역설처럼 선택지가 많아지면 사람들은 선택이 힘들다.하여, 메이저 회사의 LLM의 특징을 알아보고 비교해 보려고 한다. 본론아래의 표는 6개의 기준점으로 언어별 장점을 추출해여 특징들을 그래프화 한 것이다.결국, 자신이 가진 특징(자원의 장점..
[ 글또/반상회 ] PM & PO 빌리지 반상회 인트로보통 플랫폼 서비스를 만들기 위해서는 개발을 할 수 있는 지식이 필요하다.발표자 허유정님은 기획자로써 사람들에게 좋은 습관을 만들어 주고 싶어 했다.허나 그녀는 개발 기술이 없다. 그렇지만 요즘시대엔 기획과 개발자의 관계는 점점 느슨해져가고 있다.그녀는 사람들에게 글쓰기/회고라는 습관을 만들어주고 싶어했으며 테스트해보고 싶었다.그래서 그녀는 개발자 없이 Excel과 AI의 도움을 받아 혼자서 MVP 만들었다.어떤 요소가 사람들의 행동을 변화시키는 데 기여하는지,나아가 사이드프로젝트로 시작한 자신만의 MVP모델이 점점 더 많은 사람들이 모여드는 프로젝트로 변모하는 모습을 소개한다.  본론여기서는 사람들이 어떻게 글을 쓰게 만드는 지를 확인하고 나아가 그 결과와 검증이 어떻게 더 큰 사이드프로젝트로 커..
[ AI/애착 ] 우리는 AI와 친구가 될 수 있을까? (Feat.Open AI) MIT Media Lab과 OpenAI는 ChatGPT와 같은 AI 챗봇과의 상호작용 실험.사용자의 사회적, 정서적 웰빙(정신 건강)에 미치는 영향을 파악하기 조사 진행했다.관찰 연구 (Study 1): 실제 ChatGPT 사용 패턴 분석 (약 4천만 건의 대화)통제된 개입 연구 (Study 2): 1,000명의 참가자를 대상으로 4주 동안 ChatGPT 사용 실험 (랜덤화 대조군 연구) 한계점:- 결과는 아직 과학계의 동료평가를 받지 않았음- ChatGPT 사용자를 대상으로 했기 때문에 다른 챗봇 사용자와는 경험이 다를 수 있음.- 일부 결과는 인과관계를 명확히 보여주지 못함.- 자가 보고 데이터는 사용자의 실제 감정을 정확히 반영하지 못할 수 있음.- 장기적인 연구가 필요함.- 영어, 미국 참여자로 ..
[ AI/LLM ]Post-training에 대해서 앞에서 Pre-training에 대해서 간략하게 알아 봤다.이제 사람처럼 말하는 말투와 더 완전한(?) 결과를 내기 위한 작업을 수행한다. Post-training은 실생활에 실용성을 높이는 작업 Post-training은 무엇일까?개인적인 생각으로는 사람 최적화이다.  카카오 tech blogPre-training 단계에서는 다음 단어를 예측하는 방식으로 다양한 “문서”들에 대해서 학습하기 때문에 사용자가 제시하는 명령을 “이해하고 수행”하는 데 필요한 능력은 부족한 경우가 많습니다. 따라서 모델이 사용자의 명령을 인식하고 적절히 반응할 수 있는 LLM을 만들기 위해서는 적절한 Post-training 과정을 거쳐야 합니다.https://tech.kakao.com/posts/662 LLM Post-Tr..
[ AI/LLM ] PRE-TRAINING을 간단히 알아보자 LLM은 기본적으로 2가지 방식으로 구성된다.PRE-TRANING 그리고 POST-TRAINING.먼저 PRE-TRANINING에 대해서 이해해보자. 요약하면 빅데이터를 활요해 확률에 기반 언어 예측률 높이는 것이 PRE-TRAINING이다.  순서1. 데이터 수집 및 전처리 (Data Collection and Preprocessing)2. 토큰화 (Tokenization)3. 신경망 학습 (Neural Network Training)4-1. 추론 (Inference)4-2. 결과물 : 베이스 모델 추론 (Base Model Inference) 1. 데이터 수집 및 전처리보통은 데이터 수집은 이미 된 정보를 가지고 다음에 진행을 한다.간단히 말해서 인터넷에 돌아다니는 "텍스트" 정보를 스크롤해 정보를 ..
[ AI /Chat ] Chat GPT의 다양한 기능을 사용해 보자 Chat GPT의 출현과 함께 너무나 빠르게 Chat GPT 서비스도 다양해지고 있다.하여 Deepseek 이후 변화된 간단하게 이해한 내용을 정리해 봤다. 뭔가 새롭게 시작한다면 '새로운 창'을 여세요!한 곳에서 계속 대화를 하면 안 된다. 왜냐하면 정보가 계속 누적되기 때문이다.과거의 데이터를 기반으로 계속 질문에 대한 답을 할 것이고 그것이 내가 원하는 답변의 질을 낮출것이다.이유는 간단하다.현재 이야기하고 있는 창에 정보가 누적되기 때문이다. 아래의 색상들은 토큰(token)이라고 볼수 있다.이렇게 대화를 할 수록 토큰들이 쌓이기 된다. 토큰은 뭘까?인터넷에서 긁어 모은 테스트 정보를 bit를 이용해서 byte로 변환시킨다.그리고 다시 8bit를 활용해서 256으로 정보를 변화시킨다.그것을 토큰..
[ BE/DB ] SQLlite:기본편 2편 1. IIF (Immediate If)조건식의 참/거짓 여부에 따라 다른 값을 반환하는 함수입니다. SQL 표준은 아니지만, SQLite에서 간편하게 조건부 로직을 구현할 때 유용합니다.구문: IIF(조건식, 참일_때_값, 거짓일_때_값)-- products 테이블에서 price가 100보다 크면 'High', 아니면 'Low'를 반환하여 price_category 열로 표시SELECT product_name, price, IIF(price > 100, 'High', 'Low') AS price_categoryFROM products; 2. AS (Alias)테이블 또는 열에 임시 이름을 부여합니다. 쿼리를 더 읽기 쉽게 만들거나, 복잡한 계산 결과에 의미 있는 이름을 붙일 때 사용합니다.구문:열 별칭:..
[ Skill/Tool ]새로운 인사이트(Insight)를 얻을 수 있는 도구(Feat.Obsidian) 계층구조로 연결되는 것인 아닌 지식의 네트워크적 연결최근 김정운 박사의 영상을 보면서 지식의 네트워크적 연결이 인상적이였다.통상적으로 우리가 학교에서 배운 지식의 체계는 계층적인다.그 가장 대표적인 예가 종(Species)일 것이다.생명 > 역 > 계 > 문 > 강 > 목 > 과 > 속 > 종회사 > 회장 > 사장 > 팀장 > 차장/과장 > 대리 > 주임 > 사원 이제는 데이터의 연결 시대 이제는 더이상 데이터가 계층구조로만 연결되지 않는다. 하나의 구심정을 바탕으로데이터 가 분자적으로 연결된다. 연결이 될 수록 어떠한 맥락과 의미를 연결할 수 있다. ObsidianObsidian의 핵심은 상호 연결된 노트 네트워크를 만들고 관리할 수 있도록 설계된 놀랍도록 다재다능한 무료 애플리케이션입니다.  딱딱한 ..
[ 심리/Apple ] 디바이스의 한계를 넘기 위한 Apple's iPhone UI 노력 이번 글에서는 APPLE iPhone UI의 디자인을 살펴보면서그들의 디자인이 크게 어떻게 변화했는지를 고민해보려고 한다.그들이 어떻게 디바이스(스마트폰)의 한계를 극복하려고했는지더 정확하게는 3D세상에 사람들을 어떻게 2D세상으로 넣으려고 했는지 본 글에서 3D는 우리가 살아가는 현실 세계의 공간감, 입체감, 다양한 감각적 경험을 의미하며, 2D는 스마트폰과 같은 평면적인 화면과 인터페이스를 의미한다.   2007 iPhone 출시최초의 iPhone은 기존의 관습에서 급진적으로 벗어난 제품이었죠. 경쟁사의 물리적 키보드와 투박한 인터페이스를 버리고 대형 터치스크린과 단일 홈 버튼을 채택했다.곡선형 알루미늄 뒷면과 검은색 플라스틱으로 포인트를 준이 미니멀한 디자인은 즉각적인 인기를 끌었다.  최초의 iP..
[ UI / eyes-tracking ] 왜? F자로 홈페이지를 구해야하는가? 인터넷을 종종 검색하다보면 UI를 만들 때, F 형태로 홈페이지를 만들라고 한다.왜 그럴까?결론부터 말하면, 사람들이 컴퓨터 또는 모바일 스크린에서 정보를 습득할 때,"F"형태를 정보를 습득한다는 연구 결과가 나왔기 때문이다. Eyes-tracking 왜 사람은 F자로 글을 읽을까?사실, 사람들 본능적으로 F자로 정보를 습득하지 않는다. 그냥 문화적인 배경이 들어있다.우리가 책읽는 습관을 생각해보면 이해가 빨라진다.우리는 왼쪽 상단에서 오른쪽 하단으로 글을 읽는다. 이러한 문화적 습관이 F자로 정보를 습득하게만든 배경이다. 또한, 신문을 읽을때를 생각해보면 좋다. 신문의 경우는 이미지가 들어있기 때문에가장 website와 유사한 정보구조를 가지고 있다. 따라서, 큰 제목을 읽고 다음에 이미지가 있고 그다..

티스토리툴바