2016-02-24 Microsoft 2016 전략

 
MS 클라우드는 하이브리드다.
 - 데이터를 주고 받을 수 있음.
 - public, private, service provider
 
손쉽게 만들고 손쉽게 지울 수 있는 게 클라우드의 매력.
Hyper V - 운영체제에 (MS) 종속적이지 않도록 하려고.
 
Agility 기민성과 flexibility 유연성
 
Docker - 애초에 각 모듈간 독립적으로  scale up / down을 할 수 있도록 설계하고 배포할 수 있도록 한 것.
 
Mobility 서버환경을 이미지화
 
* AWS와의 차별화 포인트
 - 고객 정보는 고객것. 문제 생겨서 살펴볼 경우에 고객 동의를 받음.
 - ASM vs ARM : 서버를 오브젝트 단위로 조립할 수 있음. 아마존 처럼 t1, t2 이런식이 아니라, 랜카드, 램, CPU, HDD 등이 오브젝트로 되어 있어서 가져다가 쓸 수 있도록 함.
 -
 
 
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2015-12-04 UX Persona(퍼소나/페르소나)

UX Study #3. 사용자 정의 - Persona

 
What?
  • 페르소나(persona, 복수형 personas 혹은 Personae)는 어떤 제품 혹은 서비스를 사용할 만한 목표 인구 집단안에 있는 다양한 사용자 유형들을 대표하는 가상의 인물이다. 페르소나는 어떤 제품이나 혹은 서비스를 개발 하기 위해, 시장과 환경 그리고 사용자들을 이해하기 위해 사용되는데 어떤 특정한 상황과 환경속에서 어떤 전형적인 인물이 어떻게 행동할 것인가에 대한 예측을 위해 실제 사용자 자료를 바탕으로 개인의 개성을 부여하여 만들어진다. 페르소나는 가상의 인물을 묘사하고 그 인물의 배경과 환경등을 설명하는 문서로 꾸며지는데 가상의 이름, 목표, 평소에 느끼는 불편함, 그 인물이 가지는 필요 니즈등으로 구성된다. 소프트웨어 개발, 가전제품 개발, 인터렉션 디자인 개발등의 분야에서 사용자 연구의 한 방법과 마케팅 전략 수립을 위한 자료로 많이 이용되고 있다.
Why?
  • 페르소나의 이점 : 페르소나의 방법론의 선구자인 프루이트와 아드린에 따르면 페르소나의 사용은 제품 개발에 있어서 몇가지 중요한 잇점을 가지는 연구 방법이다. 이 방법을 사용하면 복잡한 데이터나 통계자료에 의존하여 시장과 사용자를 이해하는 대신 인간의 얼굴을 가진 한 개인적 인격체로서 보다 인지적으로 가깝게 느낄 수 있게 된다. 어떤 가상적 인물이 가질 필요에 대해 생각하게 되면 디자이너는 실제 사용자들이 필요하고 느낄만한 것에 대해 보다 쉽게 이해하고 접근할 수 있게 된다. 페르소나는 브레인 스토밍이나유스케이스 분석 혹은 기능 정의등의 개발과정에 다양하게 쓰일 수 있다. 또한 페르소나는 마케팅, 디자인, 판매등 다양한 조직간에 사용자 이해를 위한 상호소통의 도구로서 유용하게 이용할 수 있다.
How?

  • 팀내에서 반나절 동안 하는 간단한 페르소나 만들기 (* 실무에서 페르소나 작업에 대해 투입할 인력, 일정이 부족할 때, 반나절 동안 간단히 해볼 수 있는 방법론. 시간이 더 주어진 다면 피험자 섭외 및 인터뷰 설계, 참여자 인터뷰, 사용자 모델링 과 같은 사용자 연구로부터 산출물을 얻어내는 것이 더욱 타당하다.)
  1. 가상 사용자 모집 : 프로젝트에 대하여 최대한 잘 알고 있는 사람들을 모은다.
  2. 퍼소나 작업에 대한 간단한 소개 : 퍼소나에 대하여 알고 있는 사람들일지라도 지금 진행하는 작업에 대한 목적이나 진행방법에 대하여 간단히 설명을 한다.
  3. 브레인 스토밍 진행 : 참가한 사람들은 최대한 '이런 사람들이 사용할 것이다' 라는 상상하에 다양한 생각들을 도출하여 포스트 잇에 적어넣는다. 이때 보다 효율적인 진행을 위해 포스트 잇 상단에는 '나이', '직업', '성별'을 적어 넣도록 한다.
  4. 어피니티 벽(Affinity wall)에 포스트잇 붙이기 : '이제 사람들이 만들어낸 여러 포스트잇을 붙여넣도록 한다. 되도록 적어놓은 내용은 붙이면서 함께 간단한 설명을 하도록 하는 것이 좋다. 적혀있는 내용만으로는 그 사람의 의도를 잘못 파악할 수도 있기 때문이다.
  5. 어피니티 다이어그램(Affinity Diagram) 만들기 : 사람들이 설명과 함께 모든 포스트 잇을 붙여 넣으면 그 내용들을 분류하여 그룹핑하는 작업을 한다. 이때 많은 사람들이 함께 모여있을 필요는 없다. 2명 정도가 pair로 작업하는 것이 보다 효울적이다.
  6. 상위 노트 구성하기 : 어느정도 만들어진 그룹들에 대한 상위 노트를 만들어 붙인다. 
    이때 상위 노트는 그룹들의 내용들을 포괄할 수 있는 내용으로 붙이며 다른 컬러의 포스트 잇으로 붙인다.
  7. 각 그룹을 한번 더 살피고(Affjinity walk) 전체적인 구조를 재정리 : 어피니티 다이어그램을 구성하는 과정은 bottom-up과정이다. 따라서 작은 것에 몰입되어 큰 구조를 잃어버리는 경우가 많다. 어피니티 벽에서 뒤로 떨어져 전체적인 구조를 살펴보도록 한다.
  8. 정리된 그룹을 통해 Persona를 도출 : Primary Persona와 Secondary Persona를 도출한 후 참가했던 사람들에게 다시한번 피드백을 받도록 한다. 만일 critical하게 잘못된 그룹이 있다면 재조정하도록 한다.
  1. 이후, 기존 퍼소나를 만드는 과정과 동일 : 만들어진 persona를 통해 시나리오를 작성하고, Data object와 attribute를 설정하여 필요한 상세 시나리오를 다시 작성한 후, 필요 기능스펙을 뽑아 framework design을 함
  1. 데이터 수집 Collect Data : Google Analytics와 같은 웹 분석툴을 사이트에 적용한 뒤 충분한 데이터가 수집될 때까지 기다려야 합니다. 프로젝트가 시작되기 전에 사용자에 대한 데이터가 준비되어있지 않다면 통계적으로 의미가 있을 때까지는 데이터가 수집되어야 합니다. 일반적으로 2주 이내의 데이터로는 부족하며, 가능하다면 한 달에서 세달 이상의 데이터를 이용하는 것이 바람직합니다. 웹 분석툴을 이용하여 신규유입자와 기존사용자를 분리(segmentation)하여 분석하는 것이 가능하다면 이는 향후 퍼소나의 프로파일을 작성하는 데에도 유용합니다.
  2. 퍼소나의 개수 설정 Determine How Many Personas to Use : 일반적으로는 3개 이상, 7-8개 이하의 퍼소나를 이용합니다. 웹 분석툴이 수집한 사이트 이용자의 데이터를 퍼소나의 개수에 따라 그룹화합니다. 4개의 퍼소나라면 각각의 퍼소나에 사이트 이용자의 데이터의 25%씩을 지정합니다. 비즈니스 측면의 이슈에 따라서는 사용자 특성을 퍼소나 별로 균등하게 분배하지 않는 경우도 있습니다.
  3. 리포트 분석 Gather Your Reports : 사용자에 대한 데이터를 수집했다면 웹 분석툴이 제공하는 다음과 같은 리포트를 분석해야 합니다. 신규유입자와 기존사용자를 분리하여 데이터를 수집했다면 두 사용자 분류에 대한 리포트를 모두 분석합니다.
    • 사용자 정보 리포트 Visitors Overview Report : 신규 유입율, 신규 유입자와 기존사용자의 비율 등 사용자의 특성에 대한 일반적인 정보
    • 브라우저와 OS 리포트 Browser and OS Report : 사이트 이용자의 브라우저와 OS에 대한 정보
    • 지역별 정보 리포트 Map Overlay Report : 전체사용자에 대한 사용자의 지역별 분포, 언어 등에 대한 정보
    • 키워드 리포트 Keyword Report : 사이트로 유입되기 위해 이용한 키워드를 이용하여 사이트에서 어떤 정보를 찾고자 하는지에 대한 정보
    • 유입 리포트 Referring Sites Report : 사용자들이 사이트로 유입된 유입경로에 대한 정보
  1. 데이터 분류 Fill in the Blanks : 퍼소나 별로 템플릿을 만들어  리포트로부터 얻은 데이터를 채워 넣습니다. 일단 신규 유입자인지 기존 사용자인지를 기입한 뒤, 각각의 데이터를 분배하여 기입합니다. 사용자의 골(Goal)에 따라 퍼소나의 특성에 맞게 데이터를 분배합니다.
  2. 퍼소나에 생명 불어넣기 Bring the Personas to Life : 신상정보(biography)를 부여하고, 사이트를 이용하는 동기(motives)를 부여하여 퍼소나에게 생명을 불어넣습니다. 웹 분석툴을 통해 얻은 데이터를 이용하여 일관성 있는 퍼소나를 설계합니다. 브라우저와 OS 시스템에 대한 정보를 이용하여 퍼소나가 어떤 컴퓨터 환경을 이용하여 사이트에 접속하게 되는지를 설정합니다. 방문횟수 정보를 이용하여 퍼소나가 사이트의 기능에 얼마나 친숙한지, 사이트에 이용하게 된 동기가 무엇인지를 설정합니다. 지역정보를 이용하여 퍼소나의 골(Goal)과 직업, 취미 등을 설정합니다. 키워드와 유입경로는 퍼소나의 관심사가 무엇인지를 알게 해주며, 사용자 시나리오(Usage Scenario)를 작성하기 위한 중요한 데이터가 됩니다.
  • 만약 한 페르소나가 중심에 아주 근접해 있는지 조금이라도 의심이 간다면, 그 페르소나는 고려 대상에서 제외되어야 한다. 페르소나를 아주 정밀하게 정의하기 위해서는, 평균값들이 배제되어야 한다. 평균적인 사용자는 실제로는 절대 평균적이지 않다. 우리 동네에 사는 평균적인 사람들은 2.3명의 자녀가 있는 것으로 조사되었으나, 실제로 2.3명의 자녀가 있는 사람은 단 한 명도 없다. 좀더 쓸모 있는 표본은 2명의 자녀가 있는 사뮤엘이나 3명의 자녀가 있는 웰스일 것이다. 사뮤엘은 그가 한 명의 사람이기 때문에 유용하다. 물론 그는 가설적인 인물이지만 아주 구체적이다. 2.3명의 자녀를 둔 우리의 부모는 절대 구체적일 수가 없다. 만약 그들이 구체적이라면 그런 불가능한 평균값은 가질 수 없기 때문이다. 평균적인 페르소나는 정밀한 페르소나의 특수성이 갖는 이점을 가질 수 없다. 페르소나들의 강력한 힘은 그들의 정밀성과 특수성이다. 그들을 집단적으로 취급하는 것은 그 힘을 약화시키게 된다.
 

 
 
 
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# 일상생활에서 발생하는 소음기준.

 
예상되는 사용자 요구사항 수집
 # 기존의 카이스트의 어플의 경우, 어플을 항상 켜놓고 있었어야 하며, 소리가 시끄러운 상황에서 더 시끄러운 소리가 나는 상황이 발생하면 대응을 하지 못함. 예) 사람들이 많은 명동거리에서 (지속적인 소음이 발생) 더 큰 소리인 차의 경적 소리가 나면 이를 구분하지 못함. 때문에 단순 데시벨에 따른 진동 알람 보다는, 상대적 데시벨 차이에 따른 알람 방식이 필요. 예) 명동 거리의 일반적인 소리의 크기는 80db 갑작스럽게 발생하는 차 경적의 소리는 100db 상대적 데시벨 차이 = 20db
 # 또한 소리의 지향성을 판단하지 못함. 경적을 인지하더라도 어느 방향으로 피해야 하는지 2차적으로 시각을 통해 바로 반응해야 함. 웨어러블 기기와 스마트폰 2가지의 기기를 활용하면 소리의 지향성을 3차원으로 판단할 수 있음. 예) 시계는 왼손, 스마트폰은 오른손에. 양쪽의 데시벨 차이를 측정하여 더 큰 쪽이 위험한 것임. 만일 양쪽의 소리가 동일할 시, 앞 아니면 뒤인데 앞은 이미 시각으로 보고 있기 때문에 뒤쪽에서 위험한 것으로 파악할 수 있음.
 
 * 비즈니스 규칙 설정 
 - 스마트폰과 스마트 워치에서 소리 신호를 데시벨로 측정 필요.
 - 스마트폰과 스마트 워치에서 소리의 지속시간을 측정.
 - 소리의 상대적 차이(일시적 소음-지속발생 소음)에 따라 진동 발생
 - 진동의 세기에 따라 진동의 패턴 매칭 필요.
 - 소리의 지속 시간이 짧고 소리의 상대적 차이가 클 수록 강한 진동 발생.
 - 민감도 옵션1을 설정할 수 있어서 상대적 데시벨 차이의 값이 일정 이상일 때에만 알림 발생.
 - 민감도 옵션2를 설정할 수 있어서 소리의 지속 시간이 일정 시간 이하일 때에만 알림 발생.
 - 스마트 워치와 스마트폰 사이의 데시벨 차이에 따라 둘 중 하나의 기기에서만 진동 발생. (소리의 지향성 판단)
 - 스마트 워치와 스마트폰 사이의 데시벨 차이가 동일할 시, 양쪽에서 진동 발생.
 
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2015-04-04 ISACA 세미나

 
(사)한국정보시스템감사통제협회
김범수 교수님이 회장님.
ISACA에서는 퀄리티 있는 논문 저술을 위한 온, 오프라인 스터디를 진행하는 모임.
 
cpe시간? CISA 자격을 취득을 위한 교육 이수 시간.
 
ISACA 아카데미.
연구를 활성화 한 조직.
저녁식사 지원.
매월 3번째 토요일 오후4시에 세미나 개최
부회장님 - 실무적 세션
 
ISACA 연구 도메인
 - 기반이 자격자들의 커뮤니티임.
 - 최근에 보안쪽 도메인이 들어옴
 
# Risk Based Quality Management
 
기존에서는 많은 이야기가 보수적인 이야기가 나온다. 위험만 줄이는 데에 초점을 맞추는 경우가 대부분이었다.
때문에 품질을 향상 시키기에는 적절하지 않았다.
방어적인 프로세스 -> 공격적인 프로세스.
RBQM을 활용하면 알지못한 리스크를 막을 수 있다는 데에 그 장점이 있다. 신기술을 활용할 수 있다.
품질 요인 - 기능, 납기, 예산
 
보고는 주단위, 상시 모니터링 하지만 문제가 발생시 바로 수정도 가능
 
Q. 초반에 수립해 놓은 아키텍처를 중간에 적용하는 게 대기업 프로세스상 초반 세팅을 다하고 진행하는 데, 중간에 모든 아키텍처를 변화 시킬 수 있는가.
 
Q. 애자일이나 린 스타트업의 방법론과 어떤 차이가 있는가?
차이점이 애자일 방법론의 경우에는 계량화 된 양식이 없다.  (계량화 된 엑셀 시트에 대한 언급된 내용인 듯)
 
# 빅데이터 개인정보보호에 관한 고찰
 
어마어마한 개인정보 침해가 있을 수 밖에 없는 구조이다.
하둡 Hadoop.
6V
정부에서 빅데이터 개인정보보호 가이드라인 등을 발표했다. (방송통신위원회, 2014)
 -> 차라리 만들지 마라고 상당한 비난을 받고 있다.(개인정보에 대해 민감한 시민단체)
 -> 개인정보 보호위원회도 검토가 필요하다는 권고를 줌 (산업계의 요구를 더 수용한 것 같다.)
   why? 심각한 프라이버시 침해를 유발할 수 있는 조항이 있다. 공개된 개인정보의 수집 및 이용을 대부분 제한하고 있지 않음. (제3자 제공에 대한 동의 과정도 생략함) 철회 부분도 문제가 될 수 있다. (화두 1. 사실상 철회권이 없다. 내 정보를 활용하고 있는지도 모르는 상황에서 내 정보를 빼달라고 말하는 거 자체가 가능한 것인가)
 -> '비식별화' 라는 용어에 대한 명확한 정의가 필요함.
SNS 상에서 정보를 공개한 것은 내 지인들에게 안내 정보를 제공하고 싶어서 인데, 이게 다른 목적으로 분석되기 위해 공개한 것은 아니다.
화두2. 어떤 depth 까지 수집을 허가할 것인가.
 -> 예를 들어, 어디살고, 직업이 뭐고, 나이가 어느정도에, 학교를 어디 나온, 아반떼를 가진, 개를 기르는, 어제 페북에 로그인 했던 사람은 나 밖에 없다. -> 실질적 비 식별화가 불가능.
 
Q. 개인정보 보호법이 있는데…!?
 
Q. PPT 자료 어디에서?
 
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