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학식 옽붕이의 꾸릉꾸릉 꼬물 컬렉션 (스압, 장문주의)
뉴비 옽붕이 인사 올립니다올해 초에 빈티지로 입문해서 옽갤은 한동안 눈팅만 했는데 수줍지만 그동안 모아온 제 컬렉션을 공개해봅니다...보시면서 돈이 없어도 얼마든지 즐거운 시계생활을 할 수 있구나.. 하신다면 그걸로 만족합니다!https://youtu.be/xICSRpVzATI꼬물 콜렉숀에 어울리는 BGM 선정해봤습니다. 음악과 함께하면 꾸릉내가 두배로 날 것만 같은...떼샷입니다. (경로당 같죠?)보관함과 스트랩은 모두 ㅇㄹ에서 수급합니다. 명나라 제품이 싸고 좋긴 해요?이런 벼룩시장 감성을 내려고 칸 안 나눠진 보관함을 산 건데 아직은 개체수가 한참 모자라네요...첫번째로 제가 시계에 입문해서 제일 처음으로 구매했던 1969년생 세이코 수동 빈티지입니다.그 해 세이코는 말 그대로 미친놈들이었죠?최초의 자동 크로노 무브를 만들기 위해 치열하게 경쟁했던 제니스&모바도, 호이어&브라이틀링&해밀턴 연합을 단신으로 깨부수질 않나 (애초에 세이코는 경쟁에 관심도 없었지만?)또 아스트론이라는 핵폭탄을 시계 산업 본진에 드랍하며 쿼츠 파동으로 여러 스위스 기업들을 타노스 해버린 바로 그 해입니다..그래서 이 시계가 그거랑 뭔 상관이 있냐?없어요.그냥 그 해에 생산된 수많은 시계 중 하나입니다.많은 분들이 세이코의 전성기로 꼽는 그 60-70년대의 시계들에 비하면 크게 특별할 건 없습니다..중고사이트에서 10만원 초반에 구매했던 시계인데 어딘가 투박해보이는 두꺼운 베젤, 누렇게 바래진 린넨 다이얼에 어디서 김치 국물을 묻혀온 듯한 얼굴...꼬물성애자는 그만 반해버리고 말았습니다.. 심지어 해외에 있을 때라 2달 후에나 실물 체크가 가능했는데 그냥 무지성으로 구매했었죠..다행히 운이 좋아서 아직 오버홀 없이도 잘 달려주고 계십니다.제가 투박하지만 멍청하진 않은 디자인을 참 좋아하는데 얘가 딱 그래요. 사진으로 느껴질지 모르겠는데 베젤이 되게 두껍지만 또 3단계로 나눠져서 투박함과 섬세함이 동시에 느껴지는,, 거기에 가운데는 헤어라인 마감까지... 감탄밖에 안나와요..근데 이렇게 사진으로 보니까 기스가 좀 흉하네세이코가 제일 처음 구매한 시계라면 요놈은 제일 처음 찼던 시계입니다.그게 뭔 개소리냐?세이코를 온라인으로 사고 2달 후에야 한국에 돌아왔는데 그 사이에 미국에서 벼룩시장 구경 갔다가 얘를 냅다 사버려가지고ㅎㅎ 미국 엘진 사의 1947년 제품인데 지금은 아예 망한 건지 중국 자본에 넘어간 건지 아무튼 지금은 볼 수 없는 브랜드입니다.Lord Elgin은 엘진의 고급 라인이었는데 막상 퀄리티나 가격에 큰 차이가 있진 않았다고 하네요?세이코로 치면 그랜드 세이코까지는 아니고 킹세이코쯤? 되나봅니다.저런 아르데코 스타일은 저 시기에 시계를 생산했던 브랜드라면 누구나 거쳐갔던 디자인이죠?저는 아직 현행 시계들보다 이런 20-40년대의 아르데코 스타일에 눈이 더 갑니다.이런 스타일의 시계를 보고 있자면 뭐랄까... 최후의 낭만같다? 우리가 놓아버린 낭만을 보는 것 같달까요?아르데코 이후의 디자인을 보면 산업화의 영향으로 장식적인 요소들이 배제된 기능 중심의 간결하고 효율적인 디자인이 거의 모든 분야에서 주를 이루는데그렇게 사라져간 낭만의 요소들이 뭔가 산업화를 거치며 우리가 놓친 것들을 떠올리게 해주는 거 같아서 더 정이 가네요...비록 살아보지 못한 시대이지만 그때에만 느낄 수 있던 낭만을 느끼게 해주는 시계입니다.빈티지로 입문한 저로서는 저렇게 맛있게 익은 다이얼? 먹고 죽어야죠.점이랑 얼룩들이 거슬리는 분도 있겠지만 저한테는 진짜 돈으로 못 살 세월의 흔적이랄까요..?누군가에겐 촌스럽게 보일 수 있는 디자인이지만 저는 그 시대에만 낼 수 있는 맛이기에 더 끌리는 거 같아요'저때 저런 디자인을 했다고?' 보다는 '저때니까 저런 디자인이 나왔지'를 더 선호하는 편입니다.벼룩시장 양키 아재가 80불을 부르길래 나름 용기내서 70불로 딜쳤는데 생각보다 너무 흔쾌히 오케이 해서 좀 더 깎을 걸 후회되더군요..그래도 까보니까 무브 상태가 너무 깨끗해서 만족했습니다~ 이거에 끌렸던 또 다른 이유가 저 숫자 인덱스 때문인데 폰트에서 미국 특유의 위트?가 느껴져서 더 끌렸습니다.유럽풍의 아르데코 스타일과는 또 다른 맛입니다.오버홀 맡기러 간 시계방에서 아조씨랑 어떻게 저때 저렇게 인덱스에 도금을 했을까 같이 감탄을 했던...이건 이베이에서 구매한 1950년에 생산된 이터나 (정식 명칭은 에테르나인데 그냥 이터나라고 부름)의 오토매틱 시계인데 이 브랜드가 나름 역사도 있고 기술적인 면에서 큰 영향을 준 브랜드인데도 국내는 물론이고 해외에서도 잘 알려진 브랜드는 아니더라고요? 덕분에 싸게 샀습니다만...ETA가 이터나의 자회사였다는 사실! 아셨나요?그만큼 나름 무브 생산기술도 있었고 시계 역사에 이런저런 기록들을 남긴 브랜드입니다. 이후에 기업이 분리되면서 지금은 ETA만 살아남고 이터나는 역사속으로 사라져버렸죠...https://www.timeandwatches.com/p/in-2016-eterna-is-celebrating-its-160th.html(해외 사이트에서 이터나에 대해 정리한 글입니다!)굉장히 밀리터리스러운 다이얼입니다.저는 말이죠 이런 다이얼만 보면 눈이 그냥 돌아버려요.박물관 어딘가에 전시되어 있을법한 옛날 고문서 같은 질감이 사람을 미치게 만듭니다. 그래서 이터나가 무슨 대단한 일을 헀냐? 그 답은 로고에 있습니다.바로 저 로터의 볼베어링입니다.1948년에 이터나가 최초로 오토매틱 로터에 5개의 볼베어링을 적용하면서 기존의 로터들이 가지고 있던 문제점인 마찰과 마모로 인한 손상을 획기적으로 줄이고 수명을 늘렸습니다.이터나가 이 기술을 독점하지 않고 다른 브랜드들이 사용할 수 있게 풀면서 오토매틱 무브에 필수적으로 들어가게 되었습니다.이런 무브가 적용된 시계는 볼베어링을 상징하는 5개의 점과 ETERNA MATIC이라는 이름으로 출시를 했더라죠.제 시계에 들어간 무브는 1247T 인데 어떤 무브에 볼베어링이 최초로 적용됐는지는 의견이 갈리더라고요?1247보다 먼저 출시된 1198무브(여성용)가 있는데 누구는 1198이 최초로 적용된 모델이라고 하고누구는 초기 1198에는 볼베어링이 없었고 1247에 처음 볼베어링이 적용되고 나서 1198에도 적용된 거라고 하고... (정확히 아시는 분 있으면 알려주세요)그래서 의견은 갈리지만 아무튼 남성용으로는 최초로 볼베어링이 적용된 무브입니다.그리고 이터나 관련해서 해외 커뮤니티를 찾아보다가 흥미로운 사실을 발견했는데저 로고가 처음 적용된 1948년부터 1950년까지 3년간 생산된 시계들에서만 찾아볼 수 있는 재밌는 디테일이 있습니다.로고를 자세히 보면 5개 점이 정확한 오각형을 이루지 않고 왼쪽 아래의 점이 약간 삐뚤어져 있죠?이거에 관해서는 뭐 이런저런 썰들이 있는데 ('얘네 좌파 아님?' 이라던지) 저도 얘네가 시계를 한두개도 아니고 3년동안 몇십만개를 찍어냈으면서 그걸 모를 수가 있는지? 아니면 알고도 넘어간 건지? 의문이긴 하네요무튼 제건 복원 안된 오리지널 다이얼이라는 게 중요한 거죠?근데 알고보니 용두가 제치가 아니라는 게 함정ㅋㅋ빈티지 구매할 때는 판매자 설명 잘 읽읍시다..33미리지만 17 따리 난민에게는 짜스트!지인한테 선물받은 1950년산(추정) 모바도의 수동 빈티지입니다.모바도가 지금은 뮤지엄 모델 말고는 알려진 모델이 잘 없지만 그래도 나름 무브와 케이스 모두 인하우스 생산을 했던 브랜드입니다.꼬물 컬렉터 사이에서도 꽤 고평가 받는데 이상하게 시리얼넘버에 관한 정보가 거의 없더라고요?깔-끔합니다다이얼이 너무 깔끔하게 보존돼서 놀랐는데 저 빨간 화살 모양의 초침이랑 미러 인덱스가 진짜 이쁩니다.사이즈는 역시나 33미리입니다.이건 설명할 필요가 없죠?아무래도 컬렉션에 언제 터질지 모르는 낡은이들밖에 없다 보니 이 녀석이 툴워치를 담당하고 있습니다.툴워치는 지샥이라고요? 돈없는 학식한테 지샥은 사치에요. 당신들이 뭘 알어.이것도 지인한테 선물받은 건데 어쩌면 저한테 가장 의미있는 시계라고 할 수 있겠네요.지인한테 요즘 시계에 관심이 생겼다고 말한 적이 있었는데 생일에 갑자기 시계 선물을 딱...!근데 같이 보내준 메시지가 더 인상 깊었습니다..생일(生日): 세상(世上)에 태어난 날. ㄴ세상(世上): 사람이 태어나서 죽을 때까지의 기간(期間). 또는 그 기간(期間)의 삶. ㄴ기간(期間): 어느 일정(一定)한 시기(時期)에서 어떤 다른 일정(一定)한 시기(時期)까지의 사이'시계에 관심을 갖고 수집을 했지만 막상 그 본질인 시간에 대해서는 내가 생각을 해본 적이 있나?' 하면서 머리를 후드러맞았던 기억이 있네요...그래서 이 녀석은 정신차리고 싶을 때마다 차는데 도움이 많이 됩니다. 이 글을 볼 일은 없겠지만 무한한 감사를...그리고 그 외에 자잘한 꼬물들입니다.용케 꾸릉내 참으면서 여기까지 오셨군요...PMD 신품 하나 겨우 살 돈으로 꾸린 컬렉션이지만 이렇게 시계질 하는 것도 꽤나 재밌답니다.그래도 브레게를 살 돈이 있다면 시계질이 몇천배는 더 즐거워지겠죠?다음에는 더 퀘퀘한 꾸릉내로 찾아뵙도록 하겠습니다!
작성자 : 꼬물내음고정닉
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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