🧐 Summary
1️⃣마이크로소프트가 Windows Hello의 UI와 기능을 업데이트해 사용자 경험을 개선할 예정입니다.
2️⃣메타가 촉각 센서로 인간 수준의 감지 기능을 구현해 AI 연구를 돕는 로봇 손을 개발 중입니다.
3️⃣아마존이 사용자 대신 행동할 수 있는 차세대 AI 비서 알렉사를 준비 중입니다.
4️⃣ MIT가 대규모 데이터를 활용해 다양한 상황에 적응 가능한 로봇 학습 모델을 공개했습니다.
5️⃣콘텐츠 디자인에 대한 오해와 진실을 알아봅니다.
안녕하세요 구독자님, 11월이네요! 이번 주에도 새로운 뉴스들과 즐거운 월요일 보내세요!
Windows 11의 Windows Hello 기능 업데이트
마이크로소프트가 Windows 11의 Windows Hello 인증 시스템을 업데이트하고 있습니다. Windows Hello는 얼굴 인식 및 지문 인식과 같은 기능을 포함하는 Windows 11의 보안 로그인 시스템으로, 이번 업데이트를 통해 더욱 깔끔하고 직관적인 사용자 경험을 제공할 예정이라고 해요. 주요 업데이트 내용은 아래와 같습니다.
- 새로운 UI 및 아이콘 : 로그인 화면에서의 새로운 UI와 아이콘으로 사용자가 보다 직관적으로 인증 옵션을 선택할 수 있도록 개선
- 패스키 지원 강화 : 패스키를 활용해 웹사이트와 앱에 로그인할 때도 동일한 UI가 적용되며, PC에서 모바일 기기를 통해 간편하게 인증 가능
- 서드파티 지원 확장 : 신규 API를 통해 서드파티 비밀번호 및 패스키 관리자가 Windows Hello에 직접 연동될 수 있도록 지원하여, 사용자들이 패스키를 서드파티 앱에 저장하거나 Microsoft 계정과 동기화 가능
💬 이번 업데이트는 Windows Insider 프로그램의 베타 채널에서 테스트 중이며, 곧 Dev 채널에서도 제공될 예정이라고 해요. 앞으로 몇 달 안에 모든 Windows 11 사용자에게 적용될 것으로 예상되니 우리도 기다려보도록 해요.
https://www.theverge.com/2024/11/1/24285558/microsoft-windows-hello-ui-passkeys-beta-testing
메타, 촉각 신호를 디지털화 하는 로봇 손 개발
메타가 미국의 촉각 센서 기업 GelSight와 한국의 원익로보틱스(Wonik Robotics)와 협력해 AI 연구용 촉각 센서를 상용화한다는 소식이 들리네요. 일반 소비자용이 아닌 과학자들을 위한 이 센서들은 AI가 물리적 세계를 더 깊이 이해할 수 있도록 돕는 것이 목표라고 해요.
GelSight와 협력해 출시할 ‘Digit 360’은 손끝에 장착되는 촉각 센서로, 인간 수준의 감지 기능 통해 촉각 신호를 디지털화합니다. 이 센서는 터치 시에 발생하는 피부 표면의 다양한 변화를 감지하며, 진동, 열, 냄새까지 인식할 수 있다고 해요. Digit 360은 내년 중 출시 예정이며 연구자들이 우선 사용할 수 있도록 제안서를 모집하고 있습니다.
또한 원익로보틱스와는 차세대 로봇 손인 ‘Allegro Hand’를 개발중인데요, 촉각 센서가 탑재되어 섬세한 감각을 전달할 수 있는 손으로 내년에 판매될 예정이라고 합니다.
💬 국내 기업과 협력중이라니 반가운 소식인데요! 과학자들을 위한 센서를 개발한다는 점이 신기했어요. 현재 우리가 사용하는 생성형 AI가 학습하는 데이터는 텍스트와 이미지가 대부분이잖아요. 그런데 이런 촉각 신호를 디지털화 하는 기기가 등장한다면 다양한 형태의 데이터를 학습하고, 이를 또 새로운 멀티모달 정보로 만들어 제공하는 날이 오겠죠? 데이터가 잘 쌓이고 이를 잘 디자인한다면 메타가 얼마전 공개한 오라이온과 함께 활용하는 더 다양한 사용 시나리오가 있을 것 같아요.
https://techcrunch.com/2024/10/31/meta-is-making-a-robot-hand-that-can-feel-touch/
https://n.news.naver.com/article/092/0002350871?cds=news_edit
아마존의 AI 에이전트 알렉사 컨셉 예고
아마존 CEO 앤디 재시가 2024년 3분기 실적 발표에서 차세대 AI 비서 '에이전틱(Agentic)' 버전의 알렉사 출시를 예고했어요. 그는 “다음 세대의 비서와 생성 AI 애플리케이션은 단순히 질문에 답하거나 데이터를 요약하는 것을 넘어서 사용자를 대신해 행동하는 능력을 갖출 것”이라는 힌트를 흘렸는데요, 알렉사가 이러한 역할을 잘 수행할 수 있을 것이라고 언급했습니다.
아마존이 AI 기술을 적용한 알렉사의 티저를 공개한지 이미 일년이 넘었는데, 아직 알렉사가 언제 출시될지는 공개되지 않은 상황이죠. 아마존은 기술적 한계를 극복하기 위해 AI 기업 안스로픽(Anthropic)의 모델을 사용 중이에요. 내부적으로 '리마커블 알렉사(Remarkable Alexa)'라 불리는 이번 개편된 알렉사는 월 $5~10 정도의 유료 구독제로 제공될 예정이며, 무료 버전도 함께 출시될 계획이라고 합니다. 원래 10월 출시 예정이었으나 일정이 2025년으로 미뤄진 것으로 알려졌어요.
알렉사는 전 세계 5억 대 이상의 기기에 탑재돼 있지만, 아마존의 수익에 큰 기여를 하지 못한 상황입니다. 아마존은 2017년 이후 디바이스 사업에서 수백억 달러의 손실을 본 것으로 알려졌는데 과연 AI 기반 알렉사의 등장으로 판세를 뒤집어놓을 수 있을지 궁금하네요.
💬 ‘사용자를 대신해 행동할 수 있는 능력을 갖춘’ 알렉사가 과연 어떤 행동으로 아마존의 수익에 기여할 수 있을까요?
티저가 나왔을땐 정말 인상적이었는데 지금과 같이 생성형 AI가 대중화된 시점에서 그 능력을 기반으로 어떤 행동을 하게 되면 경쟁력이 있을지 잘 상상이 되진 않네요. 우리가 상상하지 못했던 어떤 알렉사가 등장할지 궁금합니다!
https://fortune.com/2024/11/01/new-amazon-ai-alexa-agent-andy-jassy-chatgpt/
https://techcrunch.com/2024/10/31/amazon-ceo-andy-jassy-hints-at-an-agentic-alexa/
https://n.news.naver.com/article/092/0002350880?cds=news_edit
MIT, 새로운 로봇 학습 모델 공개
MIT가 이번에 새로운 로봇 학습 모델을 공개했어요. 언어 모델(LLM)처럼 대량의 데이터를 기반으로 로봇이 새로운 기술을 배우도록 돕는 방식입니다. 기존의 로봇 훈련은 환경이 조금만 달라져도 문제가 생겼기 때문에 MIT 연구팀은 이 문제를 해결하고자, 다양한 센서와 환경 데이터를 통합해 로봇을 훈련하는 'HPT(Heterogeneous Pretrained Transformers)'라는 모델을 만들었습니다. 이 모델은 더 많은 데이터를 넣을수록 로봇이 다양한 상황에 잘 적응할 수 있게 도와줍니다.
연구팀은 별도의 훈련 없이 모든 로봇에서 사용할 수 있는 보편적인 로봇 두뇌를 만드는 것이 목표라고 말했습니다. 사용자가 로봇의 디자인과 설정, 원하는 작업을 입력하면, 로봇은 다양한 환경데이터를 기반으로 훈련된 기능을 수행할 수 있습니다. 이번 연구는 도요타 연구소(TRI)의 지원을 받았는데요, TRI는 최근 보스턴 다이내믹스와도 협력해서 로봇 학습을 하드웨어와 연결하는 다양한 실험을 진행 중이라고 합니다.
💬 현재 시장에서는 산업용 로봇이 많죠. 이런 로봇은 특정 생산 현장에서는 잘 작동할 수 있지만, 작업의 특성과 환경이 달라지면 활용하기 어렵습니다. 인간이 작업해도 비슷한 문제가 있을 수 있지만 우리는 유연하게 배우고 대처할 수 있죠. 이번 연구는 이러한 인간의 학습 능력을 모방하려는 시도라고 볼 수 있어요.
https://news.mit.edu/2024/training-general-purpose-robots-faster-better-1028
콘텐츠 디자인에 대한 오해와 진실
UX 디자인을 하면 콘텐츠 디자인도 큰 부분이죠. 조직의 규모와 구성에 따라 UX 디자이너가 콘텐츠 디자인 업무를 같이 하는 경우도 있고, 분리된 경우도 있어요. 아래 글은 실제 콘텐츠 디자이너가 일하면서 이 분야에 대한 기대와 현실이 어떤 차이가 있는지에 대한 내용입니다. ‘글쓰기도 디자인이다’라는 말이 많지만, 이런 말들은 좀 과장되어 있다고 말해요. 콘텐츠 디자인이 중요한 역할을 하지만, 여전히 대부분의 조직에서 디자인 지원 기능정도로 보이는 경우가 많기 때문이죠.
https://uxdesign.cc/phrases-that-have-messed-up-my-expectations-of-content-design-8ef73892f8bd
1. 마이크로 카피의 중요성
콘텐츠 디자이너는 정보 구조나 콘텐츠 전략을 다루기도 하지만 결국 실제 제품에 반영되는 카피 작업을 가장 많이 합니다. 그래서 사용자가 즐거워하는 카피나 간결한 마이크로 카피가 이 분야의 작업에서 가장 큰 효과를 발휘해요.
2. 마케팅 및 브랜드와의 연결
콘텐츠 디자이너가 마케팅 및 브랜드 팀과 협력하면 UX 디자인의 일관성을 높이는 데 큰 도움이 됩니다. 제품과 광고, 캠페인의 톤과 보이스를 맞추어 사용자 경험을 개선하는 할 수 있기 때문이죠.
3. 일관성 관리
콘텐츠 디자이너는 버튼의 그림자나 문자 제한과 같은 작은 요소에서부터 전체적인 디자인 시스템에 이르기까지 전반적인 부분을 관리해야 합니다. 이렇게 해야 사용자 경험을 더욱 일관성있게 디자인 할 수 있습니다.
4. 정보 구조 이해 돕기
콘텐츠 디자이너는 정보 구조를 만들 뿐만 아니라, 이것을 다른 팀이 이해할 수 있도록 도와줍니다. 명확한 정보 구조를 기반으로 팀 전체가 효과적인 의사소통을 할 수 있도록 지원합니다.
5. 스토리텔링과 제품 서사 구축
설득력있는 제품의 스토리는 디자인 문제를 잘 설명하는데 중요한 역할을 합니다. UX를 더욱 매력적으로 만들죠.
정리하면, 콘텐츠 디자인은 디자인을 완성도 있게 만들 수 있지만, 디자인과 같은 역할을 한다고 보기 어렵습니다. 이 업무는 글쓰기와 UX에 관심이 많고, 디자인 팀과 협업을 즐기는 사람들에게 적합해요.
💬 UX디자인은 뜯어보면 정말 세부적인 작업들이 있죠. 우리가 모든 작업을 탁월하게 잘 해내면 좋겠지만, 어떤 사람은 디자인 전략을 잘 만들고 어떤 사람은 꼼꼼해서 전체적인 제품의 흐름을 설계하는 작업에 더 뛰어난 능력을 보이기도 합니다. 콘텐츠 디자인도 그 중 한분야인데요. 조직이 커지면 이 업무 담당자가 따로 있을 수 밖에 없어요. 결과물은 짧은 글이지만 그 글이 모든 화면과 사용자 접점에서 일관성있게 매력적으로 전달이 되어야하기 때문이죠. 생각보다 복잡하고 큰 작업입니다. 생성형 AI가 발전하면서 1차적인 콘텐츠 디자이너의 역할을 해줄 수 있지만, 여전히 사람의 기획력과 정리가 필요하다고 생각해요.
수요일에 깊은 이야기로 만나요!
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