반응형 분류 전체보기468 올리브영 오늘드림 강요하는 다크패턴, 그들이 알면서 안바꾸는 이유 쿠팡 사용자가 자신도 알게 모르게 쿠팡 와우 멤버십 결제를 동의하게 되는것처럼,올리브영 사용자 또한 일반배송으로 구매를 하려고 해도, 자동으로 선택된 논란의 옵션(?) 때문에 오늘드림 배송을 받게 되는것이다.물론 생각지도 못한 오늘드림 덕분에 상품을 빨리 받아서 좋을수도 있지만,문제는 증정품을 받기 위해 일반배송을 선택한 구매자들은 자신도 모르게 오늘드림으로 배송을 받아 증정품을 받지 못하게 된다. 실제로 이런 올리브영의 수법에 당한 사용자의 사례는 화제의 블로그 글에서 확인해 볼수 있다. 예를 들어, 아래와 같은 상품이 올리브영의 오늘드림 다크패턴에 속아 넘어갈수 있는 케이스이다. 해당상품은 오늘드림, 픽업주문시 증정품을 미제공한다. 그래서 증정품을 받기 위해서 굳이 일반배송을 선택해야한다. 하지만.. 2024. 11. 4. Triton Inference Server 모델서빙3 - 서비스 적용..은 다음에..해보자;; 첫번째 글에서는 ML 모델 서빙프레임워크인 Trtiton inference server에 대한 개념을 알아보았고,2024.07.19-Triton Inference Server 모델서빙1 - NVIDA Triton(트리톤)이란?두번째 글에서는 직접 Trtiton inference server를 실행해보고 inference response 받는 것까지 테스트해보았다. 2024.08.03-Triton Inference Server 모델서빙2 - 직접 우리 모델을 서빙해보자!이번글에서는 실제로 우리 서비스에 Trtiton inference server를 적용하기 위해 겪은 시행착오의 내용을 기록해보려고 한다. 앞서 잠시 다시 처음으로 되돌아가서, 우리가 ML 모델 서빙 프레임워크를 적용하려고 했던 목적은 Fas.. 2024. 10. 25. pgVector 기반 VectorDB 구축 및 효율적인 리소스(메모리,스토리지) 사용 이전에 임베딩 결과를 저장하는 데이터베이스로 vectorDB에 대해서 간단하게 알아보았다.2024.08.04-Embedding을 저장하는 VectorDB 그리고 벡터 유사도 검색 Indexing Embedding을 저장하는 VectorDB 그리고 벡터 유사도 검색 Indexing정형데이터 뿐만 아니라 텍스트 이미지 비정형 데이터, 더 나아가 LLM까지 앞으로 VectorDB를 빼놓을수가 없게 되었다.우리도 VectorDB를 사용하고 있으며, 벡터간의 유사도 검색으로 다양한 서비스pearlluck.tistory.com 이번 글에서는 로컬환경에서 vectorDB를 설치해 개발환경을 구축하고 테스트하려고 한다.특히 vectorDB 관련 오프소스 중에서 pgVector를 사용하려고 한다. postgres에서 .. 2024. 10. 13. 이 글은 곧 사라집니다. 혹시 이 글의 제목만 보고 이 글을 클릭했는가? 왜 본인도 모르게 이 글을 선택하게 되었는가?바로 당신의 본능, 손실 회피 성향 때문이다. 손실회피성향은 이득을 얻는 것보다 손실을 줄이는데 더 집중하는 인간의 본능으로, 누구나 잃는것을 두려워하기 때문에 발생한다. 그래서 얻는 즐거움보다 잃어버리는 고통이 크게 다가와 손실을 줄이려는 선택을 하게 된다.이번 글에서는 마케팅에서 자주 사용하는 손실회피성향에 대해서 살펴보려고 한다. 단 100원이라도 잃고 싶지 않아사실 일상에서도 쉽게 찾아볼 수 있다. 그중 하나가 쇼핑카트의 '코인락 시스템'이다. 쇼핑카트를 사용하기 위해 100원을 넣고, 사용한 후 다시 돌려받는 방식으로 변경한 결과 실제로 카트회수율이 68% 늘어났다.사람들은 자신이 투입한 100원.. 2024. 9. 14. 심리를 파악하면 고객을 사로잡을 수 있다: 골디락스와 자이가르닉 효과 골디락스 가격효과고가, 중간가, 저가의 상품을 함께 배치할 경우 소비자는 중간가 상품을 선택한다. 이 심리 효과를 사용해서 가격을 설정하면 비싼 상품이더라도 고객이 더 좋은선택을 했다고 만들수 있다. 선택지가 두개라면, B세트보다 A세트를 선택하게 될 것이다. 더 저렴한 옵션을 선택하려는 경향 때문이다.그렇다면 선택지가 세개라면? 그래도 B세트를 선택할 확률이 높아진다. A와 C를 비교했을때 상대적으로 B가 가격대비 합리적으로 보이기 때문이다. 고객은 기준 가격에서 20% 이상 차이가 날때 그 상품을 비싸거나 싸다고 인식한다. B세트 대비 A와 C 세트가 가격이 20%이상 차이 나기 때문에 다른 세트가 특별히 싸다고 느끼지 않는 것이다. 결국 위의 예시를 바탕으로 내가 판매하고 싶은 상품인 B세트를.. 2024. 8. 30. 숏폼 컨텐츠를 위한 올바른 UX, 결국 도파민 중독이 맞아? 숏폼 성장의 근원UX사용자 경험의 중요한 역할은 사용자가 만족스러운 경험을 할수 있도록 하는 것이다. 그러나 실무에선 사용자 경험보다 공급자의 이익을 우선시 하는 경향이 있다. 사용자 경험을 희생하고 극단적으로 공급자의 이익만을 추구한다면 결국 사용자들은 불편함을 느끼게 된다. 반면 공급자의 이익을 추구하면서도 사용자의 경험이 긍정적인 경우 서비스를 지속적으로 이용하게 된다. 그게 바로 숏폼이다. 공급자는 사용자가 흥미를 가질만한 영상을 지속적으로 노출시키고, 사용자는 손쉽게 자신의 취향에 맞는 영상을 소비할수 있다. 사용자들은 더 짧은 시간안에 더 많은 영상을 자극적으로 받아들임으로써 숏폼 컨텐츠는 성장하게 된다. 숏폼 트랜드의 시초인 틱톡은 지난해 소비자 지출액 30억 달성, 유튜브 쇼츠는 하루 조.. 2024. 8. 18. [로컬에서] Locust사용법, API 부하 테스트 및 성능 지표 해석하기 데이터엔지니어링 업무를 하다보면, 모델의 추론서버나 모델을 서빙하기 위한 API를 개발해야하는 상황이 생긴다.일단 개발했을때는 나혼자 사용하기 때문에 문제가 없을수도 있다.그러나 이 서버를 실제 서비스에 배포했을 때, 많은 request가 들어오기 때문에 예상하지 못한 문제가 생길지도 모른다. 이렇게 구축된 서버의 성능을 사전에 확인하고자 스트레스 테스팅(부하 테스트)을 할수 있다. 이전에는 nGrinder를 별도의 서버(Ec2)에 설치해서 사용했는데 약간의 러닝 커브가 있었다.그래서 조금더 간단한 locust로 성능테스트 하는 방법을 알아보려고 한다. https://locust.io/ Locust.ioAn open source load testing tool. Define user behaviour.. 2024. 8. 6. Embedding을 저장하는 VectorDB 그리고 벡터 유사도 검색 Indexing 정형데이터 뿐만 아니라 텍스트 이미지 비정형 데이터, 더 나아가 LLM까지 앞으로 VectorDB를 빼놓을수가 없게 되었다.우리도 VectorDB를 사용하고 있으며, 벡터간의 유사도 검색으로 다양한 서비스에 적용하고 있다.이번글에서는 기본적인 vector와 embedding 그리고 vectorDB의 이론적인 개념에 대해서 살펴보려고 한다. Vector란?고등학교 수학에서 때 배웠던 그 벡터 맞다.간략하게 기하학에서 벡터는 '크기'와 '방향'을 함께 가지는 물리량을 벡터라고 표현했다. 화살표 방향이 벡터의 방향이고, 화살표 길이가 크기가 되었다. 그렇다면 DataScience에서는 여러 의미의 데이터들을 특정한 순서대로 모아둔 데이터 레코드를 벡터라고 부르고,이러한 벡터가 여러개 있는 데이터의 집.. 2024. 8. 4. 항공권 숙소 예약, 여행플랫폼 숙박앱의 UX 다크패턴 이전에 쿠팡의 다크패턴에 대한 글을 작성했었다.https://pearlluck.tistory.com/811 내 이럴줄 알았다, 쿠팡의 UX 다크 패턴공정거래위원회는 쿠팡이 적절한 가입 해지 안내를 하지 않고 있는점을 포착했다.전자상거래법에서 고객이 청약을 철회하거나 계약을 해지하는걸 방해하지 못하도록 규정하고 있다.이에 공정pearlluck.tistory.com 쿠팡 와우 멤버십 가격이 인상되면서 아래와 같은 다크패턴을 확인해볼수 있었다. 방해형 다크패턴으로, 무려 4번이나 진행해야하는 절차로 피로감을 유발해 와우 멤버십을 해지하지 못하도록 하고,펀취형 다크패턴으로, 결제화면에 교모하게 월회비 변경에 동의하도록 하게 했던 경우가 그렇다. 이번에는 숙박앱 속 다크패턴 디자인을 찾아보았다.생각해보면 우리는 .. 2024. 8. 4. Triton Inference Server 모델서빙2 - 직접 우리 모델을 서빙해보자! https://pearlluck.tistory.com/821 Triton Inference Server 모델서빙1 - NVIDA Triton(트리톤)이란?최근 사내에 GPU를 도입하면서 다양한 ML 모델을 개발하고 있다. 반면 ML 모델 서빙 측면에서는 단순히 FastAPI를 사용하고 있다.알다시피 FastAPI는 파이썬 웹 프레임워크이기 때문에 사실상 모델 서pearlluck.tistory.com 지난 글에서 트리톤 인퍼런스 서버 개념에 대해서 알아보았다.이번에는 직접 trition inference server를 실행해보고, 우리 모델을 서빙해보는 테스트를 해보려고 한다. 그래서 최종적으로 트리톤 API를 통해 inference response를 받는것까지 확인할수 있었다. 테스트 대상: OCR 모.. 2024. 8. 3. 이전 1 2 3 4 ··· 47 다음 728x90
