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UX 관점에서 본 AI 챗봇 설계 전략 챗봇 시대, UX 디자이너와 기획자를 위한 핵심 인사이트오늘은 인공지능 챗봇이 우리 일상 깊숙이 자리 잡고 있는 이 시점에서, UX 디자이너와 기획자분들이 간과해서는 안 될 AI 챗봇 설계 전략에 대해 깊이 있는 인사이트를 공유하고자 합니다. 단순히 기술적인 구현을 넘어, 사용자 경험(UX)이라는 관점에서 챗봇을 어떻게 설계해야 할지 함께 고민해 보겠습니다.핵심 키워드AI 챗봇 UX챗봇 설계 원칙대화형 인터페이스 디자인사용자 의도 파악챗봇 페르소나오류 처리 전략챗봇 성능 평가AI 챗봇, 왜 UX가 중요한가?인공지능 챗봇은 단순히 정보를 제공하거나 작업을 자동화하는 도구를 넘어, 이제는 사용자와 '대화'하며 상호작용하는 새로운 형태의 인터페이스로 진화하고 있습니다. 과거에는 기능 구현 자체에 초점을 맞췄다..
About OAuth OAuth란 무엇인가?OAuth(Open Authentication)은 개방형 인증 표준으로, 사용자가 자신의 자격 증명(아이디, 비밀번호)을 직접 공유하지 않고도 한 서비스(클라이언트)가 다른 서비스(리소스 서버, ex 카카오, 네이버 등)에 있는 사용자 정보에 접근할 수 있도록 권한을 부여하는 메커니즘이다.OAuth의 동작 원리인증(Authentication)과는 다르게 사용자의 신원을 직접 확인하는 것이 아니라, 특정 리소스에 접근할 수 있는 권한 토큰을 발행하여 사용자를 대신해 리소스에 접근하게 한다(액세스 할 수 있는 권한을 부여하는 것).OAuth의 용어액세스 토큰(Access Token): 클라이언트가 리소스 서버의 리소스에 접근하기 위한 권한을 부여받는 토큰. 액세스 토큰은 권한 서버로부터..
오토인코더(Auto-encoder)에 대한 간단 정리 Auto-encoder(이하 오토인코더)는 데이터를 압축하고 재구성하도록 하여, 노이즈를 제거하고 보다 유용한 데이터 표현을 얻기 위하여 만들어진 모델이다. label이 없는 경우의 feature를 탐색하자는 아이디어에서 출발하여, X(image)를 토대로 저차원 Z를 도출하고, Z로부터 이미지 X를 다시 복원하는 역할을 한다. 오토인코더는 인코더와 디코더로 이루어지는데, 각각 인코더는 입력을 내부 표현으로 변환하는 역할을 하고 디코더는 내부 표현을 출력으로 변환하는 역할을 한다. 인코더: 입력 데이터를 더 작은 차원의 latent space로 압축하는 역할을 수행한다. 이를 통해 입력 데이터의 주요 특징을 학습하고, 주요한 정보만 추출하여 저차원 벡터로 표현한다. (중요한 것만 학습 -> 노이즈 제거 ..
[프로그래머스] 문자열 내 p와 y의 개수 문제설명대문자와 소문자가 섞여있는 문자열 s가 주어집니다. s에 'p'의 개수와 'y'의 개수를 비교해 같으면 True, 다르면 False를 return 하는 solution를 완성하세요. 'p', 'y' 모두 하나도 없는 경우는 항상 True를 리턴합니다. 단, 개수를 비교할 때 대문자와 소문자는 구별하지 않습니다.예를 들어 s가 "pPoooyY"면 true를 return하고 "Pyy"라면 false를 return합니다.def solution(s): p = 0 y = 0 s = s.lower() for char in s: if char == 'p': p += 1 elif char == 'y': y += 1 ..
[프로그래머스] 서울에서 김서방 찾기 Q. String형 배열 seoul의 element중 "Kim"의 위치 x를 찾아, "김서방은 x에 있다"는 String을 반환하는 함수, solution을 완성하세요. seoul에 "Kim"은 오직 한 번만 나타나며 잘못된 값이 입력되는 경우는 없습니다.def solution(seoul): for i in range(len(seoul)): if seoul[i] == "Kim": break return f"김서방은 {i}에 있다"어제도 안 했는데, 오늘도 안 하면 진짜 계속 미룰 것 같아서 일부러 쉬운 문제를 찾아서 풀었다.쉬운 문제라서 해설은 따로 안 올리고, 다른 사람 코드만 리뷰하겠다.def solution(seoul): return "김서방은 {}에..
과적합(Overfitting)이란 무엇인가? 과적합(overfitting) 현상은 모델이 학습 데이터에 너무 잘 맞춰져서 새로운 데이터(test data)에서 일반화되지 않는 현상을 일컫는다. 위의 그림에서 초록색 선은 과적합된 모델을, 검은색 선은 일반 모델을 나타낸다.Training loss는 Training Time에 따라 감소하지만(모델 성능 향상되지만),Training time이 일정 값을 초과하면(=overfitting 되면) Test loss는 증가하는 양상을 보인다. 예시를 들어서, 밤에 거리를 걷는 고양이 그림이 있다고 하자. 그렇다면 이 그림의 특징은 당연하게도 고양이가 있다는 것이다. 모델은 고양이를 인식해 그림의 특징으로 설정할 것이다. 이와 비슷한 그림들을 모델에 학습시키면(training data로 사용하여서) 모델은 고양..
빅데이터(Big Data)에 대해서 Ⅰ. 빅데이터 개념빅데이터(big data)란, 방대한 양의 데이터를 뜻한다. 기존 데이터베이스 관리도구의 능력을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술이라고도 설명할 수 있다. 더 자세하게 설명했을 때, 빅데이터는 넓은 의미의 빅데이터와 좁은 의미의 빅데이터로 나눌 수 있다.좁은 의미의 빅데이터는 정형 데이터와 비정형 데이터를 포함한다.넓은 의미지의 빅데이터는 좁은 의미의 빅데이터 + 데이터 관리 조직 + 데이터 관리 기술을 의미한다.빅데이터의 특징3V : Volume(규모), Variety(다양성), Velocity(속도)빅데이터의 특징은 이렇게 3V로 나뉘지만, 기술의 발전에 따라 5V, 6V, 7V도 제시된 바가 있다. 5V : 규모(Volume), 다..
인증과 인가, 어떻게 다를까? 인증(Authentication)이란?인증이란, 권한이 필요한 작업을 할 때, 본인이 맞는지를 확인하는 절차이다. 사용자의 신원을 검증한다고 생각하면 이해가 쉬울 것이다. 인증을 증명 방식에 따라 세 가지로 나눌 수 있다.1. 지식 기반 인증 방법사용자가 알고 있는 정보를 기반으로 하는 인증 방법이다. 이는 사용자가 특정 정보를 알고 있는지 확인한다.패스워드 (Password): 가장 일반적인 형태의 지식 기반 인증. 사용자가 특정 비밀번호를 입력하여 자신을 인증한다. PIN (Personal Identification Number): 짧은 숫자 코드를 통한 인증 방법.보안 질문 (Security Questions): 사용자가 사전에 설정한 질문에 대한 답변을 입력. 2. 소유 기반 인증 방법사용자가 소..

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