dohaii040603 님의 블로그

1. AI와 사랑이 만날 때 – 연애 시장의 새로운 조력자 “사랑도 알고리즘으로 풀 수 있을까?”라는 질문이 더 이상 낯설지 않은 시대다. 사람들은 점점 더 복잡해진 일상과 줄어든 여유 속에서, 누군가를 만나기 위해 디지털 세계로 손을 뻗는다. 그 중심에 바로 ‘AI 기반 연애 앱’이 있다. 기존 데이팅 앱들은 이름, 나이, 위치, 관심사 등 기본 정보에 기반한 ‘조건 검색형’ 매칭이 중심이었다. 그러나 이런 방식은 사용자 개개인의 감정, 대화 습관, 인간적인 미묘한 반응을 반영하기 어렵다는 한계가 있었다. 여기서 AI가 등장한다. AI는 단순한 필터링을 넘어서, 실제 대화 데이터를 분석하고, 사용자의 행동 패턴과 심리적 특성을 학습하며 ‘어울림’을 추정하는 알고리즘 기반 매칭을 제공한다. 예를 들어, ..

1. 웰니스 시대의 동반자, AI – 마음과 수면의 균형을 설계하다 21세기를 살아가는 현대인에게 웰니스(wellness)는 단순한 트렌드를 넘어, 삶의 질을 가늠하는 중요한 가치가 되었다. 특히 명상과 수면은 정신적·신체적 회복을 위한 핵심 요소로 주목받고 있으며, 여기에 **인공지능(AI)**이 접목되면서 이전보다 훨씬 더 정교하고 개인화된 관리 시스템이 등장하고 있다. AI는 단순한 기계 학습을 넘어, 우리의 일상적인 신체 리듬과 감정 상태를 인식하고 **적절한 명상 콘텐츠나 수면 환경을 제안하는 ‘디지털 웰니스 조력자’**로 진화하고 있다. 이 기술은 단순히 정해진 명상 음원을 재생하는 것이 아니다. 사용자의 뇌파, 심박수, 호흡 패턴, 음성 톤, 활동 시간 등 다양한 생체 신호를 수집하고, 이를..

1. AI는 자녀의 학습 습관을 어떻게 분석하는가? – 데이터 기반의 맞춤형 교육 혁신 디지털 전환 시대, 교육 현장에서도 ‘개인화(personalization)’는 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었다. 특히 AI를 활용한 학습 패턴 분석은 이제 단순한 기술적 지원을 넘어, 자녀 교육의 중심 축으로 떠오르고 있다. 기존의 일괄적인 교육 방식은 학생 간의 이해도, 흥미, 학습 속도 차이를 반영하지 못했지만, AI는 이런 차이를 세밀하게 분석하여 최적화된 커리큘럼을 제공하는 데 강점을 가진다. AI 학습 분석은 다양한 방식으로 이루어진다. 대표적으로 **행동 기반 분석(behavioral analytics)**이 있다. 이는 학생의 문제풀이 시간, 오답 패턴, 클릭 경로, 시선 추적, 집중 시간 등 디지털 ..

1. ‘알아서 추천해주는 시대’, 우리가 선택한 것인가 선택당한 것인가 한때 우리는 영화나 책, 음악을 고르기 위해 직접 발품을 팔고 검색을 해야 했다. 그러나 이제는 넷플릭스가 다음에 볼 콘텐츠를 추천해주고, 스포티파이가 당신이 좋아할 만한 노래를 알고 있으며, 쇼핑 앱은 이미 당신의 장바구니에 들어갈 만한 상품을 예측해 보여준다. 이른바 **‘취향 기반 추천 시스템’**은 이미 우리의 라이프스타일 전반을 조용히, 그러나 강력하게 장악하고 있다. 이러한 변화는 AI가 우리의 데이터를 분석하고 학습하며, 과거 행동 패턴과 유사한 사람들의 선호를 종합해 ‘개인화된 제안’을 만들어내기 때문이다. 이 기술의 기반은 머신러닝(Machine Learning)과 추천 알고리즘이다. 우리가 클릭한 링크, 검색한 단어..

1. UX의 본질, 그리고 AI 시대에 다시 묻는 ‘사용자 중심’의 의미UX(User Experience), 즉 사용자 경험은 제품이나 서비스를 사용하는 과정에서 사용자가 느끼는 모든 감정, 인지, 행동의 총합을 말한다. 사용자가 얼마나 쉽게 원하는 목적을 달성할 수 있는지, 얼마나 만족감을 느끼는지, 그리고 얼마나 자연스럽게 다시 그 제품을 사용하게 되는지가 UX의 핵심이다. UX 설계의 목적은 언제나 ‘사용자 중심’이었고, 디지털 기술이 발전하면서 인터페이스, 인터랙션, 정보 구조 등 다양한 영역에서 사용자의 심리와 행동을 깊이 고려하는 방향으로 진화해왔다. 그런데 이제 AI 기술이 UX의 중요한 구성 요소로 등장하면서, 우리는 다시 ‘사용자 중심’이라는 개념을 새롭게 정의해야 하는 시점에 놓이게 되..

1. 디지털 노마드 시대, AI는 새로운 생존 도구다 ‘디지털 노마드’라는 단어는 더 이상 낯설지 않다. 사무실이라는 공간적 제약 없이, 전 세계 어디서든 일하며 수익을 창출하는 사람들. 이들은 빠르게 변화하는 기술 환경에 민감하게 반응하며, 끊임없이 새로운 기회를 탐색하는 유목민형 창작자이자 근로자다. 팬데믹 이후 원격 근무와 프리랜서 경제가 활성화되면서 디지털 노마드의 숫자도 증가했으며, 이에 따라 **‘어떻게 안정적으로 수익을 창출할 것인가’**에 대한 고민은 더욱 깊어졌다. 여기에 등장한 AI는 디지털 노마드들에게 지속 가능한 생계 수단이자, 확장 가능한 창작 도구로 자리 잡고 있다. AI 기술은 단순한 자동화 기능을 넘어, 콘텐츠 제작, 디자인, 데이터 분석, 고객 응대, 마케팅까지 아우르는 강..

1. 인공지능이 재편한 노동의 풍경, 우리는 어디에 서 있는가 인공지능(AI)은 단순히 기술의 혁신을 넘어, 인간의 ‘노동’ 개념 자체를 새롭게 정의하고 있다. 과거 산업혁명이 기계화를 통해 신체 노동을 대체했다면, 지금의 AI 혁명은 지식 노동까지 그 대체의 범위를 확장시키고 있다. GPT-4, Copilot, Claude, Gemini와 같은 생성형 AI는 마케팅, 번역, 고객 응대, 보고서 작성, 심지어는 프로그래밍까지 빠르게 흡수하고 있으며, ChatGPT를 업무 도구로 활용하는 기업이 늘어가는 가운데, 인간은 더 이상 업무의 유일한 수행 주체가 아니다. 이러한 상황에서 많은 노동자들은 기술을 통해 업무의 효율성을 향상시키는 기회로 여기기도 하지만, 동시에 ‘내 일이 AI에게 사라질지도 모른다’는..

1. 창작의 정의가 흔들리는 시대, 창작자들은 어떻게 반응하는가 인공지능 기술의 진보는 인간 고유의 영역으로 여겨졌던 ‘창작’의 정의를 흔들고 있다. 특히 GPT, Midjourney, DALL·E, Suno AI 등과 같은 생성형 인공지능 도구의 등장은 글쓰기, 디자인, 음악 등에서 AI가 사람처럼 창작 활동을 할 수 있다는 충격을 안겼다. 이러한 변화는 단순한 기술 발전을 넘어, ‘창작은 인간만이 할 수 있다’는 전통적인 관념을 재구성하도록 요구한다. 하지만 모든 창작 직업군이 이 변화에 동일한 방식으로 반응하지는 않는다. 작가, 디자이너, 음악가라는 세 분야의 AI 수용 방식은 각기 다르게 나타나며, 이는 그들의 창작 과정, 도구 사용 방식, 그리고 창작물의 본질에 따라 달라진다. 창작자들은 일반적..

1. 인공지능이 이끄는 교육 혁신, 교실의 중심이 흔들리다 인공지능(AI)은 교육의 영역에서 새로운 패러다임을 제시하며, 교실이라는 전통적인 학습 공간을 근본적으로 재구성하고 있다. 단순한 도구나 보조 수단이 아닌, 학습의 전 과정에 직접 관여하는 존재로 떠오르고 있는 것이다. 특히 챗GPT와 같은 생성형 AI는 문제 해결, 작문 지도, 언어 번역, 피드백 제공 등에서 교사의 보조를 넘어 학습 파트너로 기능하고 있다. 이러한 기술은 개인별 학습 수준과 속도에 따라 맞춤형 콘텐츠를 실시간으로 제공하며, 교사의 반복적이고 기계적인 업무를 상당 부분 경감시킨다. 하지만 AI가 학습의 중심에 서게 되면 교사는 어떤 위치에 서야 할까? 많은 이들이 “AI가 교사를 대체할까?“라는 질문을 던지지만, 실제로는 교사의..

1. ‘개발자’라는 정의가 바뀌고 있다 한때 개발자는 컴퓨터 언어를 다루는 ‘전문가’의 영역이었다. C언어, 자바, 파이썬 등 각종 코딩 스킬은 오랜 시간 학습과 실무 경험을 통해 축적되는 것이었고, 개발자는 곧 복잡한 문제를 논리적으로 해결하는 사람이라는 인식이 당연시됐다. 하지만 2020년대 중반을 지나면서, 특히 2025년을 기준으로 보면 이 ‘개발자’의 정의가 빠르게 바뀌고 있다. 바로 노코드(No-Code)와 로우코드(Low-Code) 플랫폼의 폭발적 성장 때문이다. 이제는 HTML이나 CSS, 자바스크립트 한 줄 몰라도, 기획자나 디자이너, 심지어 일반인도 웹사이트, 앱, 데이터 대시보드, 자동화 툴까지 만들 수 있게 되었다. 노코드 툴의 확산은 단순히 편리함을 넘어 ‘개발자만이 할 수 있는 ..