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mbc단독) 윤,드론 북파 몰랐다더니...침투 직전 합참에 보고
김명수 합참의장도 감옥 가겠네 와 진짜 놀랄 노자네합참의장 보고 확인 녹취록특검이 확인윤두창도 알고 있었다는 증언 확보윤두창 좆됐네- mbc단독) 드론 작전후 25명 표창..내란 입막음시도계엄 일으킬려고 북한에 전쟁까지 일으키려 했었네기가 막히네이거 완전 내란에 반역죄까지 물어야할 문제네근데 전쟁 나면 펨코 이대남이 제일 먼저 끌려가는데왜 펨코 븅신들은 윤두창을 물고 빨고 그랬던거야?전쟁나서 총알받이되고 싶었던거???- mbc) 특검, 윤두창 외환죄중 일반이적죄 적용 검토역대 대통령중 일반이적죄 적용되는최초의 사례네ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ아니지전세계 통털어서 일부러 전쟁 일으켜 장기집권 시도한건 윤두창이 최초일듯ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
작성자 : ㅇㅇ고정닉
[나인아] 오모리(OMORI) 리뷰
[시리즈] 리뷰 · 슈퍼리미널 결말은 곱씹을수록 좋은듯 · 내가 좋아하는 겜 The Beginner's Guide · 에디스 핀치의 유산을 하면서 느낀 생각들 · Patrick's Parabox와 존 말코비치 되기 오모리는 애초부터 감정적 착취를 목적으로 만들어진 게임이다오모리 김치찌개 라면에 라면스프와 김치 건더기가 동봉되어있는것처럼트라우마와 우울증, 자살 충동이라는 컨셉들을 한곳에 집어넣고라면에 뜨거운 물을 부어 완성시키듯이그것들에 소년애적 코드를 들이부어서 그럴싸한 상업적 형체를 만들어냈다이러한 일부에게나 음흉하게 소비되는 가학적 음란물에 상호작용을 결합한 실험은불행하게도 상업적인 측면에선 대성공하였고나와 같은 피해자들이 그 형편없는 잔해를 약 20시간가량 공허하게 바라보도록 만들었다이 안타까움을 어디서부터 표현해야 할까? 오모리를 플레이하는 내내 게임의 설계적 불합리함과 미흡한 부분들 때문에 엔딩을 볼때까지 고통받았던 것을 생각해보면차라리 오모리 김치찌개 라면을 사먹는게 이런 게임을 플레이하는것보다 훨씬 더 큰 정서적 만족을 얻었을 것이다 수많은 사람들과 여러 게임매체에서 명작이라고 칭송해 마지않던 오모리에 대한 나의 최후의 인상은 결국 '오모리 김치찌개 라면'보다 맛없는 게임이었다오모리는 명백하게 스토리라는 한가지 요소에 모든것을 집중한 게임이며 이것이 잘만 구현됐다면 난 주저없이 침을 날리며 칭찬했을 것이다그러나 오모리는 애초에 시작부터 무엇가가 잘못되었음을 느끼게 한다플레이하는 내내'이딴거 할바에야 차라리 오모리 김치찌개 라면이나 쳐먹을걸ㅉㅉ' 하고마음속 깊은 한구석에서 명절날 시애미마냥 끊임없이 궁시렁을 되뇌이게 했던,그 끔찍한 게임 속 요소들을 이제부터 하나하나 나열해보기로 하겠다우선 오모리에 쓰인 게임 엔진은 투더문, 아오오니 등으로 익숙한 RPG 메이커이다이 엔진을 쓴 게임을 하나라도 해봤다면그 이름과는 어울리지 않게 그다지 여러 장점이나 확장성을 보여주는 엔진은 아니라는걸 누구라도 알 수 있을것이다RPG메이커는 오로지 드래곤 퀘스트 스타일의(엄밀히 따지자면 위저드리가 원조인) 턴제 전투와 파이널 판타지 식의 랜덤 인카운터가 즐비한 필드 탐험을 실시간으로 구현하기 위한 것에만 초점이 맞춰진 엔진으로써RPG에서 필요한 생활감이나 게임세계의 생동감 같은 시뮬레이션 적 요소나 오브젝트에 스킬이나 다양한 행위 명령어를 사용하는 어드벤쳐적 요소는 전무하다아이러니하게도 이 선택이 오모리의 정체성을 해체시키는데 일조한다스토리를 가장 큰 기둥으로 잡은 오모리가 어드벤쳐 요소가 가장 부족한 게임 엔진을 쓴데부터 가장 큰 문제가 발생하는것이다전투외에 플레이어가 게임내에서 할수있는 요소라곤 맵 구석구석 상호작용 가능한 오브젝트를 마치 루카스아츠 포인트 앤 클릭 게임에서 픽셀 헌팅하듯이 모든 타일들을 샅샅이 뒤지게 하는게 전부다우리는 과연 이것을 탐험의 미덕으로 받아들여야 하는가?이는 기존 RPG 메이커 게임들이 보여주었던 게임 작법의 답습일 뿐이고 그 이상의 확장성은 보여줄려는 노력도 없다게다가 주인공 써니는 결코 플레이어 자신의 분신이 아니다그는 자신만의 역사가 있으며자신만의 행동양식과 태도가 있기 때문에 플레이어는 그저 '써니'의 가능성 중에서 택할뿐이고그 선택마저 결국은 예측 가능한 결말로 향한다결정적으로 이 게임의 스토리텔링에 진이 빠지게 되는 설계는 바로이 게임은 이중 플롯 구조를 가지고 있다는 점이다다른 한쪽은 칩거중인 써니의 망상으로 이루어진 세계이다이 세계에선 모두가 어린 시절 모습을 하고있으며환상적이고 비현실적인 등장인물들과 독자적인 세계관을 구축하고있다다른 한쪽은 그러한 망상속 세계관과 대비시키기 위한 현실 세계이다현실 세계에서는 모두가 망상속 세계관보다 성숙하고개중엔 성격이 다른 등장인물들도 있다 그리고 무엇보다 현실세계에선 꿈속 등장인물인 '마리'의 모습을 발견할 수 없다마리는 주인공 써니의 친족이라는 설정을 뻔히 드러내면서 현실에서는 보이지 않는데 꿈속에서만 보이는... 대체 뭐겠는가딱봐도 써니의 현실도피 칩거는 마리라는 존재의 상실로부터 비롯됐다는걸 포장지 없이 너무 싱겁게 드러내는 꼴이라 흥미가 팍 식어버린다이러한 이중 설계는 망상에 심취하여 현실도피적인 성격을 가진 주인공을 조명하기 위한 구성이지만정작 게임플레이에선 이러한 전제 자체가 구조적 결함으로 동작하게된다우선 현실세계를 등장시킴으로서, 플레이어가 망상세계에서 모험을 하게 만들 동력을 잃게 만든다너무 성급하게 현실과 망상을 대비시켰기 때문에망상세계에 흥미가 빠르게 식어버리는 것이다현실이라는 세계가 존재한다는 언급 자체가 망상세계는 곧 도피처이고 현실의 대안이 될 수 없다는 뻔하디 뻔한 메시지를 읽는건 어렵지 않다그런데 게임은 망상세계에서 마치 RPG같은 게임플레이를 요구하고 있다파티원과 적들간의 상성을 파악하고, 전략적인 전투 빌드를 짜고,아직 정복하지 못한 미지의 구간에 대한, 전혀 안궁금한 탐험을 하게 만든다일단 그 RPG 스타일 게임플레이가 구색맞추기로 끼워넣은 컨텐츠 수준으로 존나게 지루하고 템포가 느리며 재미없다는 점은 차치하고스토리텔링적 측면에선 이러한 일련의 행위들은 과거를 그리워하고 몽상에 심취한 현실도피적인 주인공의 모습을 묘사한다는 당위를 가질 수 있지만그건 어디까지나 각본상의 당위이다자고로 게임이라면 플레이어로써의 흥미를 유지시켜줘야 할 책무가 있는것 아닌가?호기심을 가지는 것 자체가 무의미함을 이렇게나 빠르게 드러내버리는데 플레이어가 어떻게 극에 몰입하고 참여를 한다는 것인가간혹 플레이어에게 만족감을 준다는 것을 목표로 하지 않고의도적으로 고통을 경험하도록 만드는 게임들이 있다재미라는 개념의 층위가 다양하다지만, 절대 보편적인 '재미'에는 해당되지 않는 시스템적 기반을 가진 게임들 말이다다크소울처럼 플레이어를 의도적으로 벌하는 루프를 통해 게임 메커닉과 세계관에 대한 이해를 성숙시키는 스타일이 있는가 하면스펙옵스 더 라인처럼 플레이어의 상호작용은 무가치하며 정해진 결과는 바꿀 수 없다고 조소하는 게임도 있다그래도 스펙옵스 더 라인은 플레이어의 선택권이 묵살되는 설계 자체가 메타게임적 메시지를 전달하기 위함이었기 때문에 가치가 있었다다만 오모리가 플레이어에게 주는 고통은플레이어의 선택권이 무의미하기 때문에 오는 좌절감이라기보단그 설계적 결함에 의한 게임 전체적인 플레이 동기의 상실이 크다즉, 메타게임적으로 의도된 디자인이라고 볼 수 없고 걍 못난 것이다마치 버그투성이 게임들이 버그때문에 즐길 수 없는 것처럼 못즐기겠다는 것이다마찬가지 맥락에서 망상세계 속 스토리도 대다수가 허무하게 낭비된다뭐 세계관 자체가 망상인 만큼, 그쪽의 모든 엑스트라 캐릭터 서사가 허구라는게 게임을 키고 1분만에 알아차리게 되는데왜 자꾸 트랄랄레로 트랄랄라보다 생긴거나 뒷설정이나 모두 성의없는 보스랑 놀아나야 하는건가?게다가 이새끼는 현실세계의 어떤 존재가 투영된 것인지 감도 안잡힘 걍 망상세계라는 제 2 플롯의 흥미를 계속 유지시키고싶었다면 그냥 망상속 존재들이 현실의 어떤 것들로부터 모티브를 얻었는지 구성해놓는게 훨씬 더 흥미로웠을것이다사일런트힐마냥 ...이런식의 플레이어의 직접적 노고가 반영되는 RPG 플레이가 알고보니 망상이었고그리고 그걸 깜짝 반전으로 알려주는것도 아니고 곧바로 알려줘버려서 이건 뭐 뒷통수 때리는 충격적인 감흥도 없고,극의 진행을 위해 어쩔수없이 결과 뻔한 헛수고에 비용을 투자해야된다는 최악의 흥미 유발 설계인것이다결국 오모리는 중심이 없다서사도, 시스템도 모두 표류하고 있다게임이 보여주고자 했던 감정의 조형은 이 설계적 불함리함 앞에서 무의미한 배경화면처럼 보이게 된다즉, 인지부조화가 올 뿐이고게임을 한번이라도 클리어해본 사람들 대부분은 이 게임이 다회차를 통해 새로운 엔딩을 볼 수 있다는 점에 대해상당한 피로감을 느낄 것이다얼마나 게임을 끝장내기 귀찮고 막막한지 한번 해봐서 아니까다만 오모리의 아트워크는 인정할수밖에 없다 (사운드트랙 또한 좋았다)리얼월드와 대비되는 망상세계의 따뜻한 파스텔 톤 색상과화이트 스페이스의 공허함을 보여주는 흑백 대비그리고 그 순백의 깊은 이면을 드러내는 블랙 스페이스도 상당히 우울한 분위기를 느낄 수 있었다그리고 오모리가 과거에 고정되어있다는걸 은유하는 흑백 캐릭터 스프라이트를 강조하는건 인정할수밖에 없다하지만 게임이 아트가 다는 아니지 않은가?오모리는 감정에 대해 말하는 게임이 아니라 감정을 흉내내는 게임에 가깝다그것은 우울증에 대해 이야기하지 않는다이 모든 과정을 감정적 착취의 수단으로 사용할 뿐이다우울증을 소재로 삼아 분위기를 만들고그 가짜 분위기를 눈물과 공감이라는 코웃음이 나오는 어색한 클라이막스로 성급하게 매듭짓는다 이보다 더 위선적인 마감은 없다이런 가짜 경험은 나에게 진정한 울림을 줄 수 없었다마치 오모리 김치찌개 라면이 아무리 그럴싸하게 김치찌개를 흉내내도 매봉역 삼겹살 맛집 양촌리 화로구이가 자랑하는 메뉴인 돼지고기김치찌개의 진한 진짜 국물맛을 범접할 수 없는것처럼 말이다물론 거기에 소주를 곁들이면 평소에 음주가무를 즐기지 않는 플레이어라도 매우 만족할 것이라고 자신할 수 있다얼큰한 김치찌개 국물을 한모금 하면전에 먹은 삼겹살 기름의 느끼함을 김치의 산미가 기분좋게 씻어줘 혀가 새로운 맛을 즐길 수 있도록 새단장 해준다근데 이렇게 혀가 아직 기지개도 못핀 무방비 상태에 갑자기 돼지고기의 풍미가 느껴지는 진한 MSG 맛이 혀를 강타한다애써 가드를 올려보지만 이후 몰려오는 매콤함이 안면을 서두르게 방어한 틈을 타서 간에 핀포인트 바디샷을 날린 셈이 되어우리는 이 환상적인 콤비네이션에 눈을 질끈 감을 수 밖에 없게 된다이때 얼어붙은 잔에 따라준 소주 한모금이 입안을 차갑게 적시면공장에서 아스파탐 넣고 대충 증류한 이 싸구려 술이갑자기 축제의 신 디오니소스가 존나게 마시는 피노 누아 품종 포도주가 된것마냥 격상된 품격의 바디감이 느껴지는데 이 돼고김과 소주의 기싸움 루프는 느슨해진 위장에 긴장감을 주게 되는것이다평가: ★☆☆☆☆(1/5)-------------------------------알만한 사람들은 아는 껍질인간 스타일로 써봄특히 껍질인간 플레인스케이프 토먼트 리뷰를 많이 참조함ㅋㅋ
작성자 : ㅇㅇ고정닉
바이브코딩 '해줘' - 솔루션편 (1/2)
- 관련게시물 : 바이브코딩 '해줘' - 가설편??? : '바...바이브코딩은 개발자를 대체 못한다...!!!'누군가 눈물을 머금고 저런 말들을 많이 하고 있다. 솔직히 말하면 나도 약간 그런 종류였고.하지만 개발자의 특정한 기능들은 이미 AI에 의해 대체가 되어 버렸는데, 이 악물고 현실부정 하고 싶은것이 사실이기도 하다.하지만 X-ray, MRI가 개발됨으로 인해 '진단의 일부 기능'이 대체 된 것은 맞지만, 의사라는 직업이 사라지진 않았다.그렇다면 아직 완벽하게 대체되지 않은 '개발자가 가진 기능'은 무엇일까?바이브코더들에게 부족한 바로 이 '대체 안 된 개발자 직무의 기능'은 무엇일까?-가 바로 내가 던지고 싶은 프로토타입의 질문이다. Feat. 너희도 개발자, 될 수 있어! ( 하지만 그냥은 아니야 )혹시 '메멘토'라는 영화를 본 적이 있는가? 인셉션/다크나이트로 유명한 놀란 감독의 작품인데...이 영화의 주인공은 졸라 똑똑한데도 불구하고 머갈통이 터져서 단기기억 상실증에 걸려서 기억력 지속이 10분밖에 안된다.그래서 절.대.로 잊어버리면 안되는건 몸에다가 새겨서 타투를 하고 다닌다.그리고 AI도 똑같이 절대로 잊어버리면 안 되는 내용들은 타투(장기기억/보관메모리)에 내용을 적을 수가 있는데 문제는 몸에다 새길 수 있는 타투의 양은 얼마 안된다는 것이다.근데 기억력이 나쁘다고 해서 이 똑똑한 주인공과 일을 안 할 수는 없다.기억력이 나쁜거지, 똑똑한건 맞잖아?그러니까 기억력이 좀 나쁜건 그냥 그러려니 하고 함께 열심히 일을 한다. 근데 메멘토의 주인공이 10분지나면 기억을 다 잊어버리듯, AI도 좀 일하다보면 전에 말한 내용을 다 잊어버린다.= 이 것이 바로 우리가 AI와 함께하는 채팅창(인스턴스 세션)인 셈이다.( 커서나 윈드서프같이 API를 사용하는 환경이라도, 하나의 세션을 관리하는 주체가 토큰량 설정을 어떻게 하느냐에 따라 결국 제한은 반드시 찾아옴 )= 이래서 바이브코딩을 할 때 답답해지는거다.그렇게 주인공(레너드, AI)이랑 열심히 함께 일을 하다가, 주인공(레너드, AI, 36세)이 지금 기억력이 간당간당한 순간에...'어이 김씨. 지금 사진한방 찍읍시다. 내가 기억력이 좀 나빠서 기억좀 할라고'라고 말하면, 사진을 찍어서 보관해 놓을 수 있긴 한데....저거 사진 찍은걸 나중에 보면 뭐 주인공(레너드, AI)이 나중에 내용을 참고 할 수는 있겠지만... 그렇다고 해서 기억상실증 걸린 양반이 기억이 돌아오는건 아니잖아?그래서 우리는 최대한 '효율적인 사진찍기'에 온몸 비틀기를 하면서 공을 들이고 있는 것이다.이걸 -> RAG, 캐싱 메모리, 컨텍스트 압축 등... 여러가지 말과 용어로 이래저래 다양한 개념을 제안하긴 하는데... 결론은 그거다.'사진 한장에 온몸비틀기 하면서 최대한 뭔가 쑤셔넣기'그럼 당신에게 이제 묻는다.기억상실증 걸린 AI한테 뭔가 설명해야 한다면, 당신은1. 말로 설명 할래?2. 사진으로 줄래?뭐 둘다 해도 되지만... 매번 '말로 설명'하기엔 당신이 지칠 것이다. (이게 일반적으로 우리가 하는 방식)10분마다 한번씩 설명해야 하고, 한번 설명하는데 시간도 오래 걸리잖아?그냥 사진 찍어서 주는게 차라리 낫지... (이게 캐싱이니 스냅샷이니 압축이니 정제니 뭐니 하는 방식)실제로 AI의 세션 컨텍스트가 망가질 때 마다 매번 이러한 압축 스냅샷을 만들어 다음 세션에 전달하는 것은 꽤나 번거로운 일이다.일부 서비스에서는 이러한 부분을 자동화 시키고 있기도 하지만, 당신이 원하는 '정확한 스냅샷'을 만들어줄 수 있을지는 모르는 일이다.당신은 금붕어를 찍고 싶었는데, AI 서비스는 어항에 포커스를 맞춰 버릴 수도 있는 일이니까.( 이처럼 벡터 임베딩 과정에서의 데이터 포이즈닝 문제는 여전히 여러분들이 크게 경험할 수 있는 배드-유즈 케이스라고 볼 수 있다. )그래서 이런 '스냅샷'이라는 개념을 구현하기 위해 AI씬에서는 여러가지 기법들을 온몸비틀기 하면서 개발하고 구현하고, 합치고...뭐 대충 그러고 있는 것이다.왜 이런 문제가 발생하냐고?혹시 AI가 어떤식으로 데이터를 가공하고, 여러분과 말하는지 궁금하지 않은가?일반적으로 AI는 데이터를 벡터 차원에 저장해놨다가, 그 것에 대한 유사성 접근으로 비슷한 정보들을 꺼내온다.무슨 소리냐면...대충 아래 세개는 여러분들도 다 알 것이다. 그러면 3차원을 넘어가면 어떻게 되느냐?바로 4차원 시공간의 세계.... 가 아니라, 이후의 좌표를 벡터 좌표계로 분류하여 군집도를 측정한다.시각적으로 정확하게 나타 낼 수는 없지만 대충 아래와 같다. (실제로는 차원 축소 작업을 하므로 아래와 동일할수는 없지만, 개념적 접근으로서)갑자기 이 말을 꺼낸 이유는, 기존 우리 사람들이 인지하는 방식을 기준으로 뭔가를 물어보고 찾는다는 개념은,사람이 '남자고추'를 구글에서 검색하면 텍스트 [남자고추]를 데이터베이스에서 찾는데,AI는 [남자고추]를 찾기 위해 이러한 '비교방식'이 아니라 위와 같이 '개념적 위치'의 응집/군집 모양을 찾는다.그래서 [컨텍스트]를 잘 전달한다라는 개념은 이러한 [모양]을 다음 AI에게 재현 가능하도록,즉 AI가 걔네 머리속에서 저런 [좌표계 벡터 모형]을 최대한 비슷한 모양으로 만들 수 있게 해준다는 뜻이다.우리가 '섹스 남자 고추에 여자 엉덩이 쪽에 너어서 여자는 앙 이라고하고 남자는 개좋아함 섹스 여자가슴 ㅈㄴ큼'이라는 문장을 AI에게 입력하면1. AI는 위의 글자들을 각자섹스 - (123,234,345,456,567,678,312,243,....몇백 몇천차원)남자 - (423,534,131,532,423,111,312,323,...몇백 몇천차원)고추에 - (423,555,333,221,234,324,123,434,....몇백 몇천차원)->이런식으로 500차원 ~ 4천차원, 모델에 따라서는 그 배수의 차원->저장되어 있는 위치에 접근2. 그리고 사용자가 요청한 위치를 기반으로 근처에 있는것들 비슷하게 생긴 다차원 그래프 모형을 만듬.-> 그리고 그걸 사람이 볼 수 있는 언어, 사진, 비디오 같은거로 다시 번역해서 보여줌.-> 그게 우리가 보는 결과물.따라서 우리도 우리의 프로젝트의 정보를 AI가 잘 찾을 수 있게 미리 가공해 두면 좋을 것이다.바로 단기기억 상실증에 걸린 레너드를 위해서!다시 본론으로 돌아와서,아무튼 이 AI라는 새끼는 기억력 지속이 10분밖에 안된다. ㅆㅂ년...그래서 당신이 '이전에 하던 작업'을 설명 하기 위해, 다음에 시작한 10분짜리 세션에서 이전의 대화를 설명하기 위해 1분을 할애할지, 5분을 할애할지에 따라서...당신이 총 10분동안 작업할 수 있는 '남은 컨텍스트의 양'이 달라지는 것이다.채팅 기억의 총 량 : [ ------------------------- ]그 다음 채팅 세션 : [---][--------------------] // 이전 채팅의 대화를 빨간색으로 압축. 그리고 쓸 수 있는 나머지 용량.// 압축을 많이 할수록 (최대한 저번 대화를 요약) -> 작업은 많이 할 수 있겠지만 -> 대신 맥락을 잃는다.그 다음 채팅 세션 : [-----------][------------] // 이전 채팅의 대화를 빨간색으로 압축. 그리고 쓸 수 있는 나머지 용량.// 압축을 적게 할수록 (저번 대화를 최대한 가져옴) -> 이전에 하던 것과 비슷한 일을 자세히 할 수는 있지만 -> 대신 일을 앞으로 많이 못한다.그러나 위의 말이 반드시 진실은 아닌데, 아래 상황을 보자.[ 케이스 1 ]Q. "우리 특갤쿤. 지금부터 내가 한가지 단어를 얘기할건데 외우세요."A. "넵, 무슨 단어이죠?"Q. "자지보지섹스"A. "넵, 외웠습니다."[ 케이스 2 ]Q. "우리 특갤쿤. 지금부터 내가 한가지 문장을 얘기할건데 외우세요."A. "넵 무슨 문장이죠?"Q. "캠릿브지 대학의 연결구과에 따르면, 한 단어 안에서 글자가 어떤 순서로 배되열어 있지는 중요하지 않고, 첫 번째와 마지막 글자가 올바른 위치에 있는 것이 중다요하고 한다. 나머지 글들자은 완전히 엉진망창의 순서로 되어 있라을지도 당신은 아무 문제 없이 이것을 읽을 수 있다. 왜하냐면, 인간의 두뇌는 모든 글자를 하하나나 읽는 것이 아니라 단어 하나를 전체로 인하식기 때이문다."A. "이걸 어떻게 외워요 시발"그럼 이제 현실적인 빡침이 남는다. ( LLM프로덕트 스펙 레벨의 기술적 캐싱이 아닌 실질적 컨텍스트 프롬포팅을 말함. )그래서 씨발 많이 가져오라고 적게 가져오라고?-> 기본은 다다익선, 그러나 희석효과(Context Dilution) 때문에 선별 컨텍스트보다는 덜함.-> 즉, 현재 개발중인 내용 중 필요한 컨텍스트만 선별(Distillation)하여 수동으로 압축해야 최상의 결과를 얻는다는 말이다.-> 그런데 사람에 따라서는 뭘 선별해야 할지 모르는 경우도 있고, 또 사람에 따라서는 시간이 오래 걸리는 귀찮은 경우도 있다.-> 그렇다고 전체 다 떠서 다음 컨텍스트에 넣으면, 내용 희석(Context Dilution)으로 원치않는 결과의 생성이(Contextual Noise) 심해진다.-> 대충 내용은 전달 되긴 하지만, 디테일 캐칭이 안된다.그리고 위에 어렵게 설명한 개념은 한 단어로 정의된다."빡치네 ㅅㅂ"따라서 위와 같은 빡침은 대부분의 바이브코더가 겪는 현실적인 어려움이라고 볼 수 있을 것이다.뭐라고 구체적으로 말하긴 어려운데 뭔가.... 뭔가 빡쳐... 그게 바로 위의 과정을 통해 발생한 문제였던 것이다.물론, 조만간 AI의 성능이 더 발전하면 저 10분의 자원이 1시간이 될 수는 있겠지만, 그렇다고 해서 그게 24시간이 되거나 1년이 되지는 않는다.언젠가 혹은 조만간 도달 할 수는 있겠지만 일단 그게 오늘은 아니다. 그리고 무한한 양에 도달한다고 해도 그 자원이 우리가 접근 가능하리라는 보장도 없고.경험상 (거의)무한한 자원은 빌게이츠가 가졌지 내가 가지진 않았다는걸 나는 알고 있다.이러한 문제를 해결하기 위해 몇가지 기술의 Use-case를 합치는 설계를 해 보았다.Solution : 레너드야 이제 폴라로이드 사진 들고다니지 말고 스마트폰 보면 더 빨리 찾을 수 있지 않을까?1. Tag 생성 기능 .(원클릭 ok, 하나씩도 당연히 ok)( 아무것도 몰라도 걍 클릭하면, 알아서 자네의 프로젝트를 이 친구가 분석하고 적절한 방식으로 분류함 )아주 흔하디 흔한 기능이지만, 보통 우리가 개발 과정에서 말하는 태그는 '심볼릭 태그'를 의미한다.하지만 나는 정말 말 그대로 진짜 업무중 사용하는 노션같은데서 말하는 그 '태그'를 말한다.이 기능은 오로지 우리(유저) 인간 레벨의 시각적 탐색 인터페이스만을 위해 설계되었다.실제 폴더, 실제 파일, 그리고 소스파일 내부의 심볼릭 단위까지 모두 태그화 할 수 있다.그리고 이러한 태그 노드-엣지 데이터를 Graph Neural Network 기반 노드 중요도 계산 및 시각적 표현으로 가공하여 보여준다.이 것이 전에 말한 '가정치'에 대한 아이디어인데, Tag Graph Attention + Visual Encoding Layer 개념의 서비스 로직인 셈이다.( 이전에 설명한 것과 같이 GNN을 활용해 “어떤 태그/노드가 중요한가” 같은 가중치·추천 값을 계산한 뒤, 그 결과를 시각화 레이어에 전달하는 방식 )2. 벡터 임베딩 (위의 태그 기능에 이것도 함께 들어가서 작동함. )우리는 AI와 자연어로 대화 하지만, AI는 데이터에 접근하기 위해 벡터차원 유사성을 기반으로 지식에 접근한다.이처럼 '우리가 가진 지식'을 벡터 차원에 치환하여 AI가 접근하기 쉬운 형태로 만들어 준다.이 과정의 비용은 매우 저렴하기 때문에 부담없이 접근 가능하다. 심지어 로컬 모델도 왠만한 환경에서는 다 돌아가는데도 성능이 나쁘지 않다.하지만 정밀한 모델 스캐닝도 사용 가능하게 하려면 이 부분은 서비스 로직을 좀 더 고도화(Multistage Semantic Embedding) 시켜야 할 가능성이 보인다.뭐 고급모델도 설치 가능하게 지원 한다던지, 외부 api 연결해서 서비스 한다던지... 근데 일단은 mvp구현에만 집중하도록 할 예정이다.3. 단일 소스 공급원 원칙에 기반한 DB 설계DB에 Tag노드와 임베딩데이터를 하나로 치환해 엮는다. 그렇게 새로울건 없지만 잘만 가공하면 보기 좋은것도 사실이다.인간은 태그라는 시각적 인터페이스에 접근하여 작업하기 좋고, AI는 임베딩 데이터를 기준으로 탐색하기 좋다.근데 그 두개의 개념 자체는 새로울 것이 전혀 없지만, 이를 묶어서 '어떻게 보여 주느냐'의 서비스 로직은 만드는 사람 나름이라는 것이다.이른바 Symbolic Layer + Semantic Layer의 Dual Indexing 구조인 셈이다.즉, 하나의 데이터에 [태그]만 붙여서 관리하던게 기존의 올드스쿨형 관리 시스템이고, AI가 접근할 수 있게 [데이터 임베딩]한게 요새 트렌드라면,그걸 [하나로 묶어서] 관리(Symbolic-Vector Dual Representation)하는게 내가 제안하는 모델이다.물론 진짜 물리적으로 같이 저장되는건 아니고, 태그의 id키를 기반으로 연결된다.이렇게 설계 한 이유는 이후 엔터프라이즈 환경까지의 확장을 위해 DB 어댑터를 사용할 수 있게 하기 위함이다.4. RAG ( Retrieval-Augmented Generation )( 이제 우리 특갤쿤들이 제일 좋아할 부분인데 아쉽게도 현재 구현 중. 스샷 없음 )그렇게 통합된 DB를 더 잘 쓸 수 있게, 우리가 데이터를 픽업해서 LLM에게 push하는게 아니라...AI가 우리 시스템에서 일하게 pull 할 수 있는 환경(RAG-compatible Interface)이 클라이언트에 있다면 매우 좋을 것이다.즉, 우리가 AI에게 '해줘'하려면 우리가 직접 내용을 AI에게 던져야 하지만,AI가 우리의 내용에 직접 접근 가능한 환경(Pull-based Context Access)을 구축 한다면, 조금 더 우리가 설명해야 할 일이 줄어 들 것이다.5. 근데 이걸 바이브코더가 직접 하면 의미 없음.코드리뷰 및 명세작성, 스펙시트 설계 등을 우리 '해 줘'충 바이브코더들이 할거 였으면 이런 프로그램을 만들지도 않았을 것이다.한방에 모든게 다 끝나야 우리 해줘충이라고 할 수 있겠다.Source -> Context Distillation → Natural Prompting → Automated Instruction Flow를 자동화 하는것이 이 프로젝트의 목표이다.님들은 기술적인걸 아무것도 모르고 그냥 '폴더 열기'한 다음에 '태그 붙이기'하고 '분석 실행'하면 끝이다.그 다음에 클릭해서 '이거 수정할랭~'하면 알아서 된다는 말이다.일단 여기까지만 쓰겠다 밥먹으러 가야해서.한줄요약 : 오늘은 서브웨이 샌드위치가 땡기는듯
작성자 : 아브소고정닉
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