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UX 이야기 | 예상한다, 2017년 디자인 툴 나도 모르는 사이에, 달라지고 있는 디자인들. 고작, 몇개월이 지났을 뿐인데 지금 다시 보면 구식도 이런 구식이 없는 것이 디자인이지요. 2017년 이러한 디자인이 돋보이고 있습니다. 역사적으로 디자이너보다 개발자를 위한 툴들이 많이 있습니다. 그 이유 중 하나는, 개발자 스스로가 개발을 위한 툴을 만들수 있지만 디자이너들은 소수만 할 수 있기 때문입니다. 디자인 세계가 중요해지고 있다. Design space is getting serious 2016년에는 모든 디자인 툴 세계가 세련되게 개선되는 징후가 나타나기 시작했습니다. Invision이 Macaw, SilverFlow, Easee, Muzli등을 인수했고, Marvel은 Pop을 인수했으며, Google은 Pixate를 인수하고 갤러리 및 스테.. 2017. 4. 24.
UX이야기 | 정말 별로인 아이디어 `좀 잔인하다고 할지 모르겠지만, 저는 스타업들이(서비스 오픈 이전 포함) 초기 단계에 있는 아이디어를 발견하는 성공 감별사 일을 합니다. 그들이 바보라고 무시하고 나서 나중에 보면 저는 그들이 못 믿을 정도로 대박 나는 걸 봅니다. 이런 말도 안 되는 일이 저에게 적어도 4번은 일어난 거 같습니다. 매번 그들의 아이디어가 '구리다'라고 말을 안 할 거라고 스스로에게 약속하지만 이런 일은 매번 일어났습니다. 여기서 얻은 교훈이 오만함에 대한 경고인지는 모르겠지만 저는 여러분께 공유할 두 개의 이야기가 있습니다. 2009 년 말, 저는 누군가로부터 새로운 프로젝트에 대해 어떻게 생각하는지 만나서 자문받아 보고 싶다는 이메일을 받았습니다. 그 당시 저는 디자이너였고 그는 저에게 몇 가지 조언을 듣기를 원하고.. 2017. 3. 29.
척척박사 윤박사가 들려주는 AI | 세 번째, 왓슨의 도전과 시사점 IBM은 1997년 체스 게임을 통해 인공지능의 미래를 소개하였다. 그 이후, IBM 연구팀의 폴 혼과 찰스 리켈은 새로운 도전을 찾던 중 제퍼디 게임에 주목하였고, 5년간의 개발 기간을 거쳐 사람의 말을 해석하고 답을 주는 왓슨을 개발하였다. 우리는 왓슨이 사람의 질문을 어떻게 해석하고, 그 질문에 대한 답을 줄 수 있을까? 라는 의문을 가질 것이다. 컴퓨팅 지식을 가지고 있다면, 그 답을 쉽게 풀 수 있다. 그리고 언어를 처리하는 기술도 인공지능의 한 영역이라고 전문가들은 답해 줄 것이다. 인공지능 영역에서 이것을 자연어 처리(NLP : Natural Language Processing)라 한다. 사람의 언어인 자연어는 문법이라는 체계적인 규칙을 가지고 있다. 자연어 처리는 언어의 규칙에 맞게 문장을.. 2017. 3. 29.
척척박사 윤박사가 들려주는 AI | 두 번째, 인공지능의 역사와 비하인드 스토리 인공지능이라는 개념을 최초로 만들어낸 마빈 리 민스키(Marvin Lee Minsky) 교수는 “인간의 뇌는 다양한 능력을 기반으로 하는 상호작용 요소들의 결합체“를 주장하면서 그의 제자들에게도 그 기능을 강조하였다. 그와 함께 인공지능의 발판을 만든 존 매카시(John McCarthy)는 1956년 다트머스 학회에서 처음으로 ”인공지능(Artificial Intelligence)“이라는 용어를 창안했고, LISP 라는 프로그래밍 언어를 설계하고 구현하였다. 두 거장을 중심으로 MIT에서 인공지능 프로젝트가 시작되었고, 대표적인 제자로는 구글의 레이 커즈와일(Ray Kurzweil)이 있다. 그는 인간의 두뇌와 자연스럽게 하나가 될 것이라는 사이보그 이론을 주장하였다. 관심 있는 연구 분야로 나노로봇, .. 2017. 2. 21.
척척박사 윤박사가 들려주는 AI | 첫 번째, 인공지능의 현재와 미래 최근에 IBM의 왓슨(Waston)과 Google의 알파고(AlphaGO)가 등장하면서 서비스 기술과 산업 활용의 측면에서 인공지능에 대한 관심이 급격히 증가하고 있다. 또한 4차 산업 혁명에서 자동화와의 연결성이 강조되면서 산업 환경의 변화를 주도적으로 수행하는 기술 분야로 인공지능의 역할이 강조되고 있다. 이러한 인공지능 기술은 다양한 분야에서 자동화를 주도하고 있다. 특히 기계는 단순한 움직임에서 벗어나 사람과 같은 지능, 생각, 행동을 수행하는 기계학습 분야를 중심으로 발전하고 있다. 기계학습은 문제를 해결하기 위해 정해진 일련의 절차인 알고리즘(Algorithm)으로 인간과 유사하게 컴퓨터 프로그램으로 구현된 딥러닝(Deep Learning)을 중심으로 확대되고 있다. 인공지능은 몇 년 전까지만.. 2017. 1. 24.
박재호의 IT 이야기| 소프트웨어 개발과 창의력 vol.1 창의력의 본질 소프트웨어 개발에 창의력이 필요하다는 가정은 거부하기 어려울 것이다. 한번 설계가 끝나고 대량 생산에 들어가는 하드웨어와는 달리 소프트웨어는 요구 사항이 계속해서 변경되는 경향이 있으며 이를 충족하기 위해 사고의 전환이 필요하다. 따라서 소프트웨어 개발을 창의력과 연결시키려는 시도는 자연스럽다. 하지만, 창의력이 무엇인지에 대해 충분히 고민하지 않은 상태에서 무조건적인 자유와 신기술을 소프트웨어 개발의 핵심으로 놓기에는 미심쩍은 구석이 있다. 오늘은 소프트웨어와 연결된 창의력의 본질에 대해 탐험해보자. 위키피디아에 따르면 창의력은 독창적이고 가치가 있는 뭔가를 만들어내는 작업과 관련이 있으며, 다음과 같은 특성을 보인다. “문제, 결함, 지식 사이의 간극, 빠진 구성 요소, 부조화 등에 촉각을 곤두 세우.. 2016. 2. 23.
[기술기고/인터맥스] 트랜잭션 관리 " Comprehensive visibility of transaction! " # 트랜잭션 관리란? 프로파일링과 call tree에 이어 이번에는 트랜잭션 관리에 대해서 알아 보고자 한다. 트랜잭션 이란 하나의 완결된 요청 처리로서 사용자의 처리요청이 여러 구성요소 및 절차를 거쳐 완료 되는 것이다. 절차 및 구성요소에 대해서 모두 처리 되거나 모두 안되거나 두 가지 경우 밖에는 없다. 일반적으로 시장에 나와 있는 APM툴은 트랜잭션 관리와 관련해서 세가지 정도로 구분 해 볼 수 있다. 트랜잭션에 대해서 WAS쪽에서의 처리만을 관리 하는 툴, 데이터 베이스 처리 상황을 보여 주는 툴, 그리고 WAS와 DB를 동시에 관리하지만 트랜잭션을 보는 시야(visibility)가 단절된 상태로 보여주는 툴들로 구분 할 수 있을 것 같다. 트랜잭션이란 관점에서 보면 WAS와 데이터베이스를 모두.. 2014. 3. 13.
[기술기고/인터맥스] 애플리케이션 성능관리의 절대 기준 – 사용자 응답 시간 초당 처리 건수(TPS), 일 방문자수 그리고 테스트 툴을 통한 트랜잭션 응답시간등 일반적으로 IT부서에서 사용하는 성능지표들은 실제 애플리케이션 사용자에게는 의미가 없다. 사용자들에게는 자신들이 직접 경험하는 애플리케이션의 빠름/느림이 의미 있을 뿐이다. 물론 사용자들이 받아들일만한 응답시간이 무엇인지에 대해서는 객관적인 기준을 정하기가 쉽지 않지만 성능관리 측면에서는 최소한 사용자 응답시간을 수집/관리 해야 하고 APM툴에서 반드시 제공해야 하는 기능이어야만 한다. 사용자가 불만을 표시하기 전에 대응 할 수 있도록 APM툴에서 도와 줄 수 있어야 한다. 웹 페이지에서 정보를 판단하고 데이터 입력 등 에 사용자가 들이는 시간을 수집 하는 것도 필요하지만 이 부분은 객관적인 방법으로 데이터 수집이 상당히.. 2014. 3. 13.
[기술기고/인터맥스] 통합된 알람 관리 통합 알람 (alarm) APM툴에서 제공되는 핵심적인 기능중의 하나는 실시간으로 발생하는 각종 알람에 대한 설정 기능이 될 것이다. 문제가 되거나 알고 있어야 되는 EVENT에 대한 정의를 등록 하고 발생된 알람이 관련 담당자에게 즉시 통보 되는 시스템은 모든 사이트에서 필수적으로 요구 되는 기능인데, 현실적인 문제는 각각의 툴에서 독자적인 알람을 관리하고 단지 알람의 발생 사실만을 통보하는 방식으로 구축 되어 있다는 점이다. 일반적으로 관리자가 데이터베이스 또는 WAS등의 각각의 시스템에서 알람 설정을 하고, 알람이 발생하면 사이트의 SMS툴로 전송되어 담당자들에게 통보 되는 방식을 주로 사용 한다. 이 방식의 단점은 WAS담당자 또는 DB담당자에게 알람의 원인을 규명하기 위해서 필요한 모든 정보를 .. 2011. 6. 20.

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