새로워지기451 LangGraph 개요 LangGraph'LangChain'를 사용하여 사용자 정의 에이전트를 더 쉽게 구축하고 단순한 체인 이상의 것을 구축할 수 있도록 하자는 취지로 만들어졌다. LangGraph는 제품에서 다이어그램화할 수 있다면 엔지니어링에서도 정확하게 만들 수 있다는 아이디어를 기반으로 간단한 Graph로의 접근 방식을 사용하고 있다. 먼저 구성 요소부터하면, LangGraph는 노드와, 상태, 엣지, 그래프로 구성 된다. Node수행하고자 하는 작업 내용으로 각 노드들은 서로 다른 다양한 작업들을 보유한다 - Function (e.g., an external tool) - LCEL Runnable 실행 가능(e.g., a RAG chain) Edge노드와 노드 사이의 연결하여 각 노드가 가지고 있는 정보를 통.. 2024. 5. 9. Agentic | AI 에이전트를 오케스트레이션 프레임워크 CrewAI Agentic 컨셉 시리즈 - Agentic Chunking LangChain RAG - AI 소프트웨어 엔지니어 DEVIKA 👉 AI 에이전트를 오케스트레이션 프레임워크 CrewAI CrewAICrewAI는 롤플레잉 자율 AI 에이전트를 오케스트레이션(매니징)하는 프레임워크이다. LangChan 위에 있는 추상화된 구조라고 보면 될?것 같다. 유사 서비스로는 MS사의 AUTO-GEN이고 음.. 애매하지만 유사한? 컨셉으로는 LangChain의 LangGraph가 있다. 물론 CrewAI와 LangGraph를 병행해서( 다음 포스팅 콘텐츠로 사용할 예정) 사용하는 방법이 있지만 이들이 탄생?한 시기와 컨셉이 Agentic( MOE)이라는 동일한 방향성을 가지고 있음은 크게 다르지 않은 것 같.. 2024. 5. 2. Agentic | AI 소프트웨어 엔지니어 DEVIKA(open-source) Agentic 컨셉 시리즈 - Agentic Chunking LangChain RAG 👉 AI 소프트웨어 엔지니어 DEVIKA - AI 에이전트를 오케스트레이션 프레임워크 CrewAI...한 달? 두 달? 전 했던 실습을... 미루고 미루다 이제 올린다.. 그른디...그 사이 데빈이 오픈해버렸네? ;D ㅋㅋㅋ 먼저 결론?! Devin 뿐만아니라 Open Devin을 비롯해 DEVIKA는 단순히 AI 소프트웨어 엔지니어로 접근하면 앙된다. 핵심은 에이전트이다. 다양한 LLM들을 에이전틱하게 MOE할 수 있는 사례로 이해하고 실습하면서 본인의 위치에서의 활용 방안을 모색해야한다. DEVIKADevin(AI 소프트웨어 엔지니어) 공식 출시하기 전 나왔던 '오픈 소스'로 Devin과 같이 코드를 생.. 2024. 5. 1. LLM | Five Levels of Chunking( 스압 주의!) Agentic 컨셉 시리즈 👉 Agentic Chunking LangChain RAG - AI 소프트웨어 엔지니어 DEVIKA - AI 에이전트를 오케스트레이션 프레임워크 CrewAI 먼저..RAG에 대한 기본적인 내용은 이전에 포스팅을 참고하면 좋을 것 같다. LLM | Langchain - 02 유형/단계별 RAG 실습실습 링크는 코랩 입니다. 기본 대화 준비, API KEY 발급가입, 키발급실습, GPT와 대화하기OpenAI - DocumentsLangchain - Langchain(LLM)_실습GPT 3, 3.5 비교매개변수 조절temperature : 0일관적 답변, 2매번 다른normalstory.tistory.com 1. 개요 Chunking Chunking은 고품질의.. 2024. 5. 1. LangChain | 한국어 llm 모델, LangServe, local ollama, NGROK 배포 llm 관련 다양한 프레임워크들이 있는데 대부분 이 OpenAI API 에 의존하고 있다. 되도록 이를 피하는 예제를 위주로 실습 중인데 테디노트에서 관심있는 주요 항목들에 대한 실습 영상을 올려주셔서 관련 진행 내용을 포스팅해본다무료로 한국어🇰🇷 파인튜닝 모델 받아서 나만의 로컬 LLM 호스팅 하기(LangServe) + RAG 까지!! (학습 콘텐츠 출처: 테디노트)( 참고로 llm을 로컬 컴퓨터에 다운로드해서 손쉽게 쓸 수 있도록 도와주는 툴은 대표적인 방법은 크게 ollama, AnythingLLM, Lm studio 세가지 정도가 있는데 테디노트의 이번 예제는 올라마 ollama를 활용하고 있다. ) 실습 과정1. HuggingFace-Hub에서 한국어🇰🇷 파인튜닝 모델 받기1) 실습.. 2024. 4. 26. LMStudio X AnythingLLM (feat. AutogenStudio ) 로컬 LLM을 코드 베이스로 모델을 설치, 빌드, 배포하는 과정에 대한 전반적인 흐름을 살펴본 후, 노코드로도 진행 할 수 있는 다른 툴을 사용하면서 LLM 개발운영에 대한 전반적인 워크플로우를 알아보도록 한다LMStudio 소개 ollama와.. 2024. 4. 19. 북 | UX 리서치 플레이북 - 심층 인터뷰 UX 리서치 플레이북 - 심층 인터뷰 심층인터뷰는 궁극적으로 '인터뷰 기법'을 기반으로 하고 있다 인터뷰는 고객을 더 잘 이해하기 위한 기법으로 소개하고 있습니다. 그 이유로는 시험을 보듯 텍스트를 읽고 풀이하는 방식이 아닌 1:1로 서로 대화를 통해 진행되기 때문에 중간에 이해가 안되는 부분이 생기더라도 쉽게 설명할 수 있고 참가자가 대답에 몰입하는 과정에서 서로 예상하지 못했던 정보까지 얻을 수 있어 고객을 이해하기 위한 리서치 방법론으로 매우 유용하다.( 유저 인터뷰 교과서) 그리고 사용자 인터뷰는 진행을 다 마친 후에도 리서처의 기억 속에 상대방에 대한 존재감이 남아 있기 때문에 자연스럽게 ‘아! 이런 사용자라면 이렇게 생각하지 않을까?’와 같은 추론을 떠올리게 하는데, 이런 과정을 통해 사용자와.. 2024. 4. 13. Perplexity Clone( LLocalSearch feat.SearXNG) Perplexity Clone LLocalSearch라는 새로운 오픈 소스를 알게 되어 바로 찾아 지지고 볶아봤다! 왜냐면,, 이전에도 포스팅했던 바 있는 Perplexity를 클론할 수 있었기 때문이었다. 테마까지 동일한 인터페이스를 제공하고 ollama에 설치된 기본적인 LLM 목록을 기반으로 chat검색 기능을 제공한다. 역시 가장 매력적인 부분은 OpenAI 또는 Google API 키가 필요 없이도 원할하게 동작한다는 점이다. 더불어 GPU도 권장은 하지만 필수는 아니라는 점에서 실질적인 상용화 측면에서도 여러모로 많은 인사이트를 얻을 수 있었다. 참고로 하부 구조는 두 개의 Chain( 개인적으로 Agent로 해석된다)으로 구성되어 있다. 한글에 대한 답변도 잘해주고 있다. Sources: h.. 2024. 4. 10. UX리서치플레이북 - | 6장, 리서치 기법 설계 - 책 밖, 다양한 방법론 UX리서치플레이북 | 리뷰 목차 6장 리서치 기법 설계 1) 선정 방법 2) 리서치 유형 👉 3) 책 밖, 다양한 방법론 앞서도 언급한 바 있듯이 개인적으로 이 책에서 이 장표( 6장 리서치 기법 설계)가 가장 얇아서 아쉬웠다. 지극히 개인적으로 실무에선 가장 필요했던 부분이라고 생각했기 때문이다. 여기저기 개별 기법에 대한 정보는 쉽게 찾을 수 있다. 아마 학교에서도 개별 방법에 대한 내용은 매우 심층적으로 다루고 관련 시험도 볼 테지만,,, 막상 각 기법들은 언제 어떻게 적용해야 좋은 지에 대한 부분은 매우 개인 또는 조직 주관적이고 해석의 여지가 많아 나와 같이 리서치가 전공이 아닌 이들에겐,, 뭔가 기준을 잡기도 어려웠다. 게다가 팀 내에서도 서로 다른 교재나 교수님께 바워서 서로 추구하고 선정하.. 2024. 4. 8. UX리서치플레이북 | 6장, 리서치 기법 설계 - 리서치 유형 UX리서치플레이북 | 리뷰 목차 6장 리서치 기법 설계 1) 선정 방법 👉 2) 리서치 유형 3) 책 밖, 다양한 방법론 리서치 유형은 앞서 언급했던 바와 같이 데이터 수집의 방식과 데이터 성격으로 리서치 기법에 대한 유형을 나눌 수 있는데 먼저 데이터 수집방식에 따라 태도적 리서치와 행동적 리서치로 나뉠 수 있다. 태도적 리서치는 질문 What They Say을 통해 그들의 생각과 의견, 그리고 그 동기를 청취하는 방식이고, 행동적 리서치는 그들의 행동 What They Do을 관찰하는 방식이다. 대표적인 태도적 리서치 기법으로는 심층인터뷰 IDI indepth interview와 카드 소팅 Card Sorting이 있고 행동적 리서치 기법으로는 아이트레킹과 AB테스팅과 같은 기법이 있다 그리고 데이.. 2024. 4. 8. UX리서치플레이북 | 6장, 리서치 기법 설계 - 선정 방법 UX리서치플레이북 | 리뷰 목차 6장 리서치 기법 설계 👉 1) 선정 방법 2) 리서치 유형 3) 책 밖, 다양한 방법론 한 주? 열흘? 전에.. 프롬디자이너 커뮤니티에서 진행한 UX 리서치 관련 북스터디에서 발표를 했다. 리서치 기법을 설계하는 부분의 내용이었는데 추후 실무에서도 유용할 것 같아 관련 내용들을 정리해서 포스팅으로 남겨본다. 먼저 6장 리서치 기법 설계하기 파트에서는 실무를 진행하면서, 언제 어떤 리서치 기법을 선택하는 것이 좋은지에 대해 안내하고 있다. 먼저 이 책에서 소개하는 방법을 살펴보면 닐슨 노먼 그룹에 있는 ‘크리스찬 로어 Christian Rohrer’가 제안하는 방법들로 구성되어 있었다. 사실, 많은 좋좋소 회사들 또는 마음맞는 이들끼리 모여서 진행하는 사이드 프로젝트에서 .. 2024. 4. 8. 북 | Unleash 모호함을 견디는 능력 + TMI 모호함을 견디는 능력이 왜 새삼스레 주목받을까? 세상이 점점 예측 불가능한 방향으로 흐르면서 불확실성이 커지고 있기 때문이다. 『위대한 리셋 COVID-19, The Great Reset」에 서 세계경제포럼의 창립자인 클라우스 슈바프 Kiaus Sehwab 는 불확실성의 세상에서 불안과 걱정에 시달리다 보면 결국 인간은 모호함을 지우기 위해 '인지적 종결 욕구 need for cognitive closure'에 사로잡히게 된다고 지적했다. 인지적 종결 욕구란 사회심리학자 아리 크루글란스키 ArieW.Kruglanski가 제시한 개념인데, 어떤 질문이나 문제의 모호함을 회피하고자 확고한 정답을 구하려는 심리를 가리킨다. 이 욕구가 강한 사람은 직관에 따라 빠르게 결정하고, 이렇게 얻은 답이 불확실성을 줄여.. 2024. 4. 8. LLM | ollama 3부. 온라인(내 도메인으로) 브라우저에서 실행하기 - ollama 1부. 로컬 터미널에서 실행하기 : Linux(wsl 2), MacOS - ollama 2부. 로컬 브라우저에서 실행하기 : open-webui 👉 ollama 3부. 온라인(내 도메인으로) 브라우저에서 실행하기 : url로 친구과 함께 사용하기 - ollama 4부. 검색증강 RAG 적용하기 - ollama 5부. 이미지 인식 적용하기 - (준비 중) ollama 6부. MOE mixture of exports 방식 적용하기 ollama browser - online, url 접속 1. ngrok 가입한 후 로그인 하기 1) ngrok 란? ngrok | Unified Application Delivery Platform for Developers ngrok is a secure uni.. 2024. 3. 8. LLM | perplexity 퍼플렉서티 퍼플렉서티는 (특히, 아직까진 미국에서)최근 주목받고 있는 AI 기반 검색 엔진이다. 본질은 검색엔진, 그 엔진은 AI 모델, 인터페이스는 채팅의 형태를 차용하고 있다. 다만 기존의 검색 엔진 또는 llm 계열과 달리(?), 퍼플렉시티 AI는 사용자가 자연어로 질문을 하면, 웹과 학습된 데이터를 서로 정보를 결합하여 답변을 생성해준다 *참고로 퍼플렉서티는 NLP(자연어처리) 분야에서 각 언어 모델에 대한 성능을 평가하는 지표로 사용되는 용어이다. 모델의 구조를 살펴보면, 마치 MOE mixture of exports 가 적용된 것 처럼(..맞나? 뇌피셜에 가깝다.) OpenAI GPT-3.5 Turbo 모델 파인튜닝을 통해 개선된 성능을 기반으로 LlaMa Chat(메타), Bird SQL(트위터)의 인.. 2024. 2. 28. Agentic | MOE(mixture of exports) 이전에 사요나라, 프롬프트 엔지니어링에 대해 작성한 적이 있다. LLM을 위한 프롬프트는 LLM이 가장 잘 알고, 각각의 LLM은 저마다의 최적의 하이퍼파라미터를 갖고 있기 때문에 인간이 매번 모든걸 학습해가며 맞춰가기엔 일반인들용, 일상용으로는 적합하지 않다. 사요나라, 프롬프트 엔지니어링open ai 가 쏘아올린 chat gpt 열풍으로.. 프롬프트 엔지니어이라는 새롭게 창직?된 직업군이 있다. 생성형 인공 지능(생성형 AI) 솔루션을 안내하여 원하는 결과를 생성하는 프롬프트 엔지니어링 프normalstory.tistory.com 뿐만아니라 중요한 것은 아직? OpenAI이 LLM의 표준은 아니라는 점이다. 이 시장은 이제 도입 단계이다. 개인적으로 OpenAI는 스마트폰 시대로 넘어오기 직전의 PD.. 2024. 2. 25. LLM | ollama 5부. 이미지 인식 적용하기 LLM | ollama 5부. 이미지 인식 적용하기 - ollama 1부. 로컬 터미널에서 실행하기 : Linux(wsl 2), MacOS - ollama 2부. 로컬 브라우저에서 실행하기 : open-webui - ollama 3부. 온라인(내 도메인으로) 브라우저에서 실행하기 - ollama 4부. 검색증강 RAG 적용하기 👉 ollama 5부. 이미지 인식 적용하기 - (준비 중) ollama 6부. MOE mixture of exports 방식 적용하기 이미지 인식 모델 :13b ollama에서 제공하는 모델 중 이미지 인식( 비전 vision) LLM 모델로는 Llava가 있다. Llava를 통해 제공할 수 있는 기본 기능에 대해 조금 더 구체적인 표현으로는 Image Annotator App라.. 2024. 2. 25. LLM | ollama 4부. 검색증강 RAG 적용하기 LLM | ollama 4부. 검색증강 RAG 적용하기 - ollama 1부. 로컬 터미널에서 실행하기 : Linux(wsl 2), MacOS - ollama 2부. 로컬 브라우저에서 실행하기 : open-webui - ollama 3부. 온라인(내 도메인으로) 브라우저에서 실행하기 👉 ollama 4부. 검색증강 RAG 적용하기 - ollama 5부. 이미지 인식 적용하기 - (준비 중) ollama 6부. MOE mixture of exports 방식 적용하기 Ollama RAG에 앞서 참고로 RAG라는 보편적 개념과 관련 API를 제공하는 프레임워크가 랭체인 LangChain인 만큼 관련 기본적인 내용과 실습을 선행하는 것을 추천하고 관련 내용은 이전에 포스팅해둔 것이 있어서 먼저 걸어두고 시작한다.. 2024. 2. 25. LLM | ollama 2부. 로컬 브라우저에서 실행하기 - ollama 1부. 로컬 터미널에서 실행하기 : Linux(wsl 2), MacOS 👉 ollama 2부. 로컬 브라우저에서 실행하기 : open-webui - ollama 3부. 온라인(내 도메인으로) 브라우저에서 실행하기 : - ollama 4부. 검색증강 RAG 적용하기 - ollama 5부. 이미지 인식 적용하기 - (준비 중) ollama 6부. MOE mixture of exports 방식 적용하기 ollama local browser 1. 도커 이미지로 실행하기( Mac terminal 환경, = 윈도우 cmd와 거의 동일) 1) 도커에 가입한 후 로그인한다 2) 내 컴퓨터 OS 종류에 맞게 도커를 설치한다 Install Docker Engine Learn how to choose the.. 2024. 2. 25. 사요나라, 프롬프트 엔지니어링 open ai 가 쏘아올린 chat gpt 열풍으로.. 프롬프트 엔지니어이라는 새롭게 창직?된 직업군이 있다. 생성형 인공 지능(생성형 AI) 솔루션을 안내하여 원하는 결과를 생성하는 프롬프트 엔지니어링 프로세스를 담당하는 새로운 직업이다. 생성형 AI가 고품질의 관련성 높은 결과물을 생성할 수 있도록 보다 자세한 지침 설계하는 일을 담당한다. 그래서인지 서점에 가면 관련 프롬프트 엔지니어나 챗GPT관련 서적들도 상당히 많고 계속 늘어나는 추세인 것 같다. 프롬프트 엔지니어링은 생성형 AI 모델이 특정 작업을 수행하도록 안내하는 프롬프트를 디자인하고 최적화하는 작업입니다. 이를 통해 모델의 성능과 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 여러 가지 프롬프트 기법이 있으며, 아래에서 몇 가지를 설명해드리겠습니다: .. 2024. 2. 20. LLM | ollama 1부 - 로컬 터미널에서 실행하기 + 버전 업데이트하기 👉 ollama 1부. 로컬 터미널에서 실행하기 : Linux(wsl 2), MacOS & ollama version update - ollama 2부. 로컬 브라우저에서 실행하기 : open-webui - ollama 3부. 온라인(내 도메인으로) 브라우저에서 실행하기 - ollama 4부. 검색증강 RAG 적용하기 - ollama 5부. 이미지 인식 적용하기 - (준비 중) ollama 6부. MOE mixture of exports 방식 적용하기 ollama local terminal on linux(wsl 2) in windows 11 1. 윈도우 하위 시스템(wsl 2)으로 리눅스(우분투) 설치 1) 윈도우 검색에서 [windows 기능 켜기 끄기] 실행 2) 옵션 설정 3) 재부팅 4) 윈도우.. 2024. 2. 20. LLM | Langchain - 02 유형/단계별 RAG 실습 LLM | Langchain - 01 개요👉 02 유형/단계별 RAG 실습*실습 링크는 코랩 입니다. 기본 대화 구성하기 준비, API KEY 발급가입, 키발급실습, GPT와 대화하기OpenAI - DocumentsLangchain - Langchain(LLM)_실습GPT 3, 3.5 비교매개변수 조절temperature : 0일관적 답변, 2매번 다른 창의적 답변StreamingStdOutCallbackHandler챗팅 모델에 역할 부여input[ tuple]HumanMessage : 사용자의 메시지SystemMessage : 챗봇에 역할을 부여하는 메시지outputAIMessage : 최종 답변 Langchain(LLM)_실습01.ipynbColaboratory notebookcolab.re.. 2023. 12. 17. LLM | Langchain - 01 개요 LLM | Langchain👉 01 개요 - 02 유형/단계별 RAG 실습 LM과 LLM에 대해 아키텍쳐 - 트랜스포머 Transformer( Decoder, Encorder)학습 알고리즘 - 랭기지 모델 LMLM 워크 플로 : 파운데이션 모델* > RLHF 기법**대규모 컴퓨터 리소스와 데이터를 통해 프리 트레이닝 되어 있는 모델오픈ai나 구글과 달리, 페북의 라마2는 상업적으로도 오픈파운데이션 모델*대규모 컴퓨터 리소스와 데이터를 통해 프리 트레이닝 되어 있는 모델오픈ai나 구글과 달리, 페북의 라마2는 상업적으로도 오픈RLHF 기법**휴먼 피드백 알고리즘- 프롬프트에 대한 답변에 대해 사람이 개입, 인터넷에 있는 텍스트 프로포스를 수집해서 이를 기반으로 점수 부여해서 법, 정치적 문제가 되.. 2023. 12. 17. cursor IDE_coding test 02 - Solid 프로토콜 프롬프트 @https://solidproject.org/TR/protocol HTML과 JavaScript를 사용하여 1) 로그인 버튼 클릭하면 Solid 프로토콜을 사용하여 로그인 기능을 구현해줘 2) 단, 로그인 팝업창과 메인 윈도우간 통시 에러를 방지하기 위해 try-catch 블록으로 감싸서 예외를 처리 3) 작성한 코드를 실행하기 위해 터미널에서 입력해야하는 내용도 알려줘 답변 Solid 프로토콜은 웹 기반의 데이터 저장 및 교환을 위한 표준입니다. 이 프로토콜은 사용자가 자신의 데이터에 대한 제어권을 가지고, 다양한 애플리케이션에서 이 데이터를 사용할 수 있게 합니다. 아래는 Solid 프로토콜을 사용하여 간단한 웹 애플리케이션을 만드는 예제 코드입니다. 이 코드는 사용자가 로그인하고 자신의 .. 2023. 12. 13. cursor IDE_coding test01 - weather api open api를 활용해서 오늘의 날씨를 알려주는 간단한 html 코드 만들어보기 1. html 파일을 만든다 2. html엔터를 쳐서 기본 프레임을 구성한다 3. 바디 사이에 마우스로 일부 영역을 잡고 Add to Chat을 클릭한다 4. Chat 영역에 구성하고자 하는 내용을 입력한다. 5. 코드를 복사해서 붙여넣는다. 6. 안내해준 사이트에 가입하고 apikey를 발급받아 입력한다 7. 브라우저로 코드를 실행한다 8. Chat 화면에서 아래와 같이 상세 프롬프트를 입력 조금 전 코드에 1. css를 활용해서 화면에는 '오늘의 수원 날씨 : {날씨 정보}'를 가운데 타이틀 형태로 보여주고 지도는 화면 가운데 60%영역으로 카드형태로 보이도록 수정해줘 2. 날씨 정보 단어 옆에 owm-weather-i.. 2023. 12. 8. MS(Code-OSS)에서 이번엔 cursor IDE를 내놓았다 인트로 커서 cursor 라는 IDE가 새로 나왔다 커서 cursor는 VS Code의 (이복)동생? 즈음 된다. Code – OSS(오픈 소스 소프트웨어)라는 동일한 오픈 소스로 만들어 졌다. 차이점으로는 VS code 는 AWS 연동해서 code builder 를 쓰고 Cursor 에서는 chatGPT를 사용한다는 점이다. 참고로 깃헙은 MS 소유이고 chatGPT는 MS가 대주주이다. 사용 예 VS Code에도 다양한 chatGPT 익스텐션들이 많다. 사용감도 나쁘지 않다. 다만 snippet과 chatGPT 사이의 인터페이스를 가지고 있다. 반면 cursor는 그냥 chatGPT 기반의 인터페이스이다. IDE를 설치해보면 알겠지만 VS code와 동일한 인터페이스이고 우측에 chatGPT 인터페이.. 2023. 12. 3. 북 | 두 번째 인류 두 번째 인류 | 한스 블록 - 교보문고 두 번째 인류 | product.kyobobook.co.kr 나라는 타자 저 사람은 나를 어떻게 생각할까? 이것은 우리가 매일같이 고민하는 의문이다. 상대방의 시선은 우리가 누구인지, 우리가 그 사람에게 어떤 존재인지를 알려주는 척도다. 장 폴 사르트르는 "타인에게는 비밀이 있다. 내가 누구인지에 관한 비밀이다" 라고 말했다. 우연히 마주했던 수원의 한 동네 도서관에서 두번째 인류라는 책을 만났다. 후루룩 넘기다 마주한 나라는 타자. 소재목이 끌려 걸음을 멈추고 자리에 않았다. 나라는 사람으로 상당한 시간을 보냈음에도 나는 나를 온전히 알고 이해하기보다 다른이들이 나를 대하는 말투나 태도 그리고 표정으로 나를 알아차리곤하는 것 같다. 물론 그 알아차림은 사실 나 .. 2023. 10. 22. 북 | mapping experiences 짐 칼바흐 (작성중..,) You've got to start with the customer experience and work back toward the technology not the other way around. 스티브 잡스가 회사로 다시 복귀했을때 전 직원을 모아두고 한 말이라고 한다. 1997년 당시 인간 중심 디자인이나 사용자 경험은 그 시절 이미 존재하던 개념들이었다. 단지 여러 중 방식 중 하나에 불과했던 개념들이 이 인용문이 퍼지면서 사용자 경험은 필수적인 디자인(설계) 방식이 되었다. 사실 '경험'은 뭐라 정의하거나 이야기 하기가 매우 까다로운 개념이다. 정의 자체가 매우 모호하고 광범위할 뿐만아니라 그 자체가 고정적이지 않고 시간이 지남에 따라 인간의 감정, 열망에도 많은 영향을 받기 때문이다. 그래서 .. 2023. 10. 18. 북 | 탈인지( 스티븐 샤비로, 안호성 옮김) 북 스터디 관련 참고 자료들을 서칭하기 위해 도서관에서 인지과학, 인지심리학 책들을 찾아보다 우연히 발견한 책 '탈인지'. 제목을 보고 뭔가 싶었다. 요즘같은 시대? 인지가 아닌 탈인지라고? 왠지 사이비? 자서전? 소설? 느낌이 들었지만 왠지 모를 호기심으로 책을 펼쳐 후루룩 책장을 넘기는데 문득, 이런 구절을 발견하게 되었다.know how방식을 아는 것 과 knowing that무엇인지를 아는 것은 다르다 하 - !!! 오늘도 이렇게 나의 판단의 버릇을 하나 더 발견할 수 있어 다행이다. 인지과학은 다양한 이론 중 하나였다. 주류는 아니지만 그 밖에 아직 주목받지 못한 다양한 이론들이 많다는 것을 알았다. 주류는 말 그대로 류(물줄기, stream) 이다. 고정된 실체가 아니다. 시대적 사회적 영향을.. 2023. 10. 15. 이전 1 2 3 4 ··· 17 다음
