WorkWorkWork7 MVP 제작) replit으로 '한국어 말하기 앱' 제작해보기 안녕하세요~에바입니다~~~노션에는 이것저것 기록을 자주하지만 뭔가 하나로 모이지는 않는다는 느낌에 우선 티스토리에서라도 마구잡이로 올려보겠습니닷!지난 번에 클로드와 버블로 '한국어 말하기 연습 웹앱'을 제작해봤는데요.데이터리안 블로그와 ai오픈채팅방에서 replit이 진짜다라는 걸 많이 들어와서예..이번엔 그걸로 다시 한 번 제 웹앱을 제작해보려고 합니다. 그냥 로그인하고 프롬프트 적는 칸 밖에 없길래 나의 요구사항부터 정리하고, 지피티친구에게 프롬프트 다듬어달라고 하니 tada~~(gpt is my forever friend..)Project Name: Fluent Korean Speaking System1. Overall GoalTo build a web-based learning system des.. 2025. 7. 14. MVP 제작) 클로드와 버블로 '한국어 말하기 앱' 제작해보기(1) 한국어 수업을 진행하면서 학생들이 매주 수업을 듣기는 하지만 실질적으로 매일 연습하고 있는지 궁금했다. 그리고 학생들 대부분은 매번 '한국어 공부하세요!'와 같은 넛지 방법이 필요하다. 어떤 큰 힘을 들이지 않고도 일상에서 가볍게 한국어를 연습할 수 있는 것들. 요즘 같은 시대에 너무 편하게 하지 않을까? 하지만 생각보다 정보의 홍수 속에서 좋은 양질의 콘텐츠를 쉽게 찾기란 어렵고 바로 그게 나와 같은 한국어 선생님이 해줘야 할 일이다. 난 프리랜서로서 하루종일 매일 그것을 할 수 있는 시간이 부족하다..그래서,클로드와 버블로 '매일 쉽게 중고급 한국어 말하기를 연습할 수 있는 앱'을 빌드하기로 했다.우선, 클로드에서 나의 역할과 해야할 일들을 조목조목 얘기했다. 결과는 진짜 놀랍다..코드도 짜주고 프론.. 2025. 6. 12. 사용자 중심의 서비스 설계: 좋은 UI와 Job To Be Done(JTBD) 프레임워크의 중요성 2주차(기획 강의) 이번 AI 서비스 기획 강의에서는 UI 설계의 중요성과 Job To Be Done(JTBD) 프레임워크의 핵심 개념을 중심으로, 어떻게 고객의 니즈를 만족시키는 솔루션을 제공할 수 있는지에 대해 다뤘다. 이 두 가지는 모두 사용자 중심의 서비스 설계에 필수적인 요소로, 이를 잘 이해하고 적용하는 것이 성공적인 서비스 제공의 열쇠라고 할 수 있다.먼저 좋은 UI 설계 사례로는 멀티 vs 싱글 UI에서 강조된 완독률이 중요한 지표로 소개되었다. UI의 궁극적인 목표는 사용자가 끝까지 머무르도록 유도하는 것이다. 이는 단순히 콘텐츠를 보기 좋게 만드는 것을 넘어서, 사용자가 콘텐츠의 마지막까지 경험할 수 있도록 자연스럽게 흐름을 유도하는 것을 의미한다. 넛지 이론 또한 중요한 역할을 한다... 2024. 10. 23. 기술 통계 분석을 알아보자. 3주차 정리(기술 강의)[API 실습 및 통계 분석 입문] 요약1. 통계의 함정과 표본의 중요성평균값을 맹신하지 말자: 표본이 편향될 수 있으므로 신중한 해석이 필요함.표본편향을 조심하고, 임의추출법과 층별임의추출법 등을 사용해 모집단을 잘 반영해야 함.표본의 크기는 데이터 신뢰성을 높이는 데 필수적이며, 최소한 30명의 표본이 필요함.복원 추출과 비복원 추출: 각각의 차이에 따른 적용 사례가 중요.2. 평균의 오류산술평균, 중앙값, 최빈값 등 다양한 평균의 유형과 각각의 쓰임새를 알아야 함.큰 표본에서는 미묘한 차이로도 통계적 유의미함이 나타날 수 있음.3. 통계적 유의성실험 결과가 단순한 우연이 아니라 의미 있는지 판단하는 것이 유의판정법임.4. 통계적 중심화 개념과 흩어짐중심화 데이터와 흩어짐(편차.. 2024. 10. 23. 빅데이터와 Data Driven Thinking의 기초 #2주차 정리[1] 빅데이터 이해 정리분석과제 발굴 방법론Top-Down 접근: 상위에서 문제와 목표가 주어지며, 분석가는 그에 맞추어 해결 방안을 탐색합니다. 이 방법론은 명확한 목표를 가지고 있기 때문에 성과 측정이 용이합니다.단계: 문제 탐색 → 문제 정의 → 해결 방안 탐색 → 타당성 검토.이 접근법은 특히 조직 내에서 분석 과제를 체계적으로 관리하고, 효율성을 높이는데 유리합니다. 예를 들어, 문제를 정의하고 구체적인 분석 방법론을 수립하여 효율적으로 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있습니다.Bottom-Up 접근: 문제 정의부터 시작해 점진적으로 분석 목표를 설정합니다. 초기 단계에서는 명확한 목표가 없기 때문에 불확실성이 높으나, 창의적인 해결 방안을 도출할 수 있습니다.디자인적 사고를 활용.. 2024. 10. 17. 데이터 시대에 나는 기획자로서 어떤 역량을 가져야 할까? 1주차 학습 기록: 데이터 시대와 기획자의 역량기술 활용의 본질: 효율성 극대화현대 사회에서 기술의 활용은 언제나 효율성을 높이고 비용을 절감하는 것을 목적으로 한다. 이는 단순히 기술을 도입하는 데 그치지 않고, 그 기술이 가져올 결과물과 그로 인한 비용 절감 효과를 철저히 분석하는 과정을 포함한다. 예를 들어, 분석 초기 단계에서 들어가는 비용이 클 수 있지만, 장기적으로 절감될 비용을 고려한다면 그 투자 가치는 충분하다. 이를 간과하지 않고 효율성 중심으로 기술을 바라보는 것이 중요하다.개인적인 생각: 실제로 프로젝트를 할 때마다 이 부분을 자주 간과했던 것 같아. 초기 투자 비용이 커서 망설였던 적이 많은데, 장기적인 관점에서 효율성을 생각한다면 조금 더 적극적으로 도전해 볼 필요가 있다고 느꼈다.. 2024. 10. 17. 이전 1 2 다음
