전체 글46 의도적으로 알고리즘을 혼란스럽게 만드는 행동 동영상 플랫폼 음악 스트리밍 쇼핑몰 뉴스 앱 등 대부분의 서비스는 사용자의 취향을 분석하여 맞춤형 콘텐츠를 제공합니다.그러나 모든 사용자가 이러한 맞춤화를 달갑게 받아들이는 것은 아닙니다.일부 소비자들은 알고리즘이 자신의 선택을 과도하게 통제한다고 느끼거나 다양한 콘텐츠를 접할 기회를 빼앗긴다고 생각합니다.이로 인해 일부 소비자는 의도적으로 알고리즘을 혼란스럽게 만드는 행동을 하기도 합니다.1. 추천 회피 행동의 배경추천 회피란 플랫폼이 제시하는 맞춤형 콘텐츠를 의도적으로 무시하거나 피하는 행위를 말합니다.이러한 행동의 가장 큰 이유는 알고리즘이 제공하는 콘텐츠가 점점 한정된 범위로 수렴한다는 점입니다.예를 들어 한 사용자가 특정 장르의 음악을 잠시 들었을 뿐인데이후 음악 앱이 거의 모든 추천 목록을 해.. 2025. 8. 11. 사진첩 분류 기능 중심에 있는 알고리즘 스마트폰 사진첩을 열어보면 수천 장의 사진 속에서 인물과 장소가 깔끔하게 분류되어 있는 것을 보실 수 있습니다.사용자는 별도의 작업을 하지 않아도 비슷한 사진들이 묶이고 특정 인물이나 장소를 검색만으로 찾을 수 있습니다.이러한 사진첩 분류 기능의 중심에는 얼굴 인식과 장소 분류 알고리즘이 자리하고 있습니다.1. 얼굴 인식 알고리즘의 작동 원리스마트폰의 얼굴 인식 기능은 단순히 눈 코 입의 위치를 확인하는 것에 그치지 않습니다.기기는 사진 속 인물의 얼굴을 수학적인 벡터로 변환하여 데이터베이스에 저장합니다.이 과정에서 사용하는 대표적인 기술은 딥러닝 기반의 합성곱 신경망 모델입니다.해당 모델은 얼굴 이미지를 픽셀 단위로 분석하여 특징을 추출하고 이를 고유한 패턴으로 표현합니다.예를 들어 같은 사람의 사진이.. 2025. 8. 11. 고객 동선 데이터를 활용한 오프라인 매장 최적화 전략 의류 매장의 상품 진열은 단순히 옷을 보기 좋게 놓는 일을 넘어 매출과 직결되는 중요한 전략 요소입니다.예전에는 점주나 매니저의 경험과 감각에 의존하여 진열 순서를 결정하는 경우가 많았습니다.그러나 오늘날에는 데이터 기반의 판매 예측 알고리즘이 등장하면서 상황이 크게 달라졌습니다.고객 동선 데이터를 비롯한 다양한 정보가 분석되어 상품의 위치와 순서를 과학적으로 최적화할 수 있게 된 것입니다. 1. 판매 예측 알고리즘의 등장 배경과거의 매장 운영은 매니저나 점주의 직관과 경험에 크게 의존했습니다.진열 순서도 잘 팔릴 것 같은 상품을 앞쪽에 배치하는 식의 경험적 방식이 주를 이뤘습니다.하지만 이러한 방식은 계절·날씨·유행·고객 구성비 등의 변화에 빠르게 대응하기 어렵다는 한계가 있었습니다.특히 오프라인 매장.. 2025. 8. 9. 우리의 소비 선택은 자동화된 결정이다 요즘의 쇼핑은 더 이상 매장을 직접 방문해 옷을 고르는 과정으로만 이루어지지 않습니다.대부분의 소비자는 스마트폰 앱이나 웹사이트를 통해 자신의 취향에 맞는 스타일을 추천받고 상품을 클릭해 결제를 완료합니다.이 모든 과정에는 알고리즘이 관여하고 있으며 우리의 소비 선택은 점점 더 자동화된 결정으로 바뀌고 있습니다. 1. 추천 알고리즘은 어떻게 내 스타일을 예측할까패션 플랫폼은 사용자의 행동 데이터를 수집하고 이를 기반으로 취향을 분석합니다.사용자가 어떤 상품을 클릭했는지 어떤 브랜드를 선호하는지 어떤 시간대에 주로 앱에 접속하는지를 포함한다양한 정보가 알고리즘의 분석 대상으로 사용됩니다.여기에는 단순한 클릭뿐 아니라 스크롤 정지 시간 구매 이력 상품 반품 여부까지 포함됩니다.예를 들어 A라는 사용자가 블랙.. 2025. 8. 9. 점포 위치를 결정하는 알고리즘의 활용 유통 점포의 입지 선정은 오랜 시간 경험과 직관에 의존해 왔습니다. 하지만 최근에는 다양한 형태의 데이터를 기반으로 점포 위치를 결정하는 알고리즘이 본격적으로 활용되고 있습니다. 유동 인구 이동 패턴 상권 변화 인구 통계 교통 접근성 등의 요소를 종합적으로 분석해 최적의 입지를 도출하는 방식입니다.1. 알고리즘이 점포 입지를 고르는 시대최근 몇 년 사이 우리 주변에서 새로 생겨난 편의점이나 카페를 보면 그 위치가 마치 꼭 그 자리에 있어야 할 것처럼 보입니다.인구 밀도나 유동 인구 혹은 주변 상권의 흐름과 잘 어울리는 지점에 점포가 들어서 있는 것을 쉽게 확인할 수 있습니다.과거에는 점포를 어디에 열 것인지에 대한 판단이 경험이나 직관에 많이 의존했다면이제는 이 과정에 정교한 알고리즘이 개입하고 있습니다.. 2025. 8. 8. AI 면접이 채용 현장에 확산되는 이유 AI 면접은 빠르게 채용 현장에 확산되고 있습니다.특히 대기업이나 공공기관을 중심으로 도입되면서 많은 지원자들이 실제 면접관이 아닌 알고리즘과 마주하게 되는 경험을 하고 있습니다. 하지만 면접을 마친 후 결과에 대한 피드백은 거의 제공되지 않아 많은 이들이 불합격의 이유를 알지 못한 채 혼란을 겪습니다. 1. AI 면접이 데이터를 수집하고 분석하는 방법AI 면접은 지원자의 외형적인 정보와 음성 데이터를 기반으로 판단을 내립니다.먼저 영상 분석을 통해 얼굴의 표정 근육 움직임과 시선 처리 패턴을 측정하고음성 분석을 통해 말의 속도 높낮이 음성의 떨림 등을 감지합니다.그리고 이 데이터들을 특정 기준에 맞춰 수치화한 후 적합도를 평가합니다.예를 들어 국내 한 AI 면접 솔루션 업체는 3분간 자기소개 영상에서웃.. 2025. 8. 8. 이전 1 2 3 4 5 ··· 8 다음
