Talk Lowy(kr)

콘텐츠와 플랫폼을 비교하라는 얘기를 들었다.  이는 사과와 판매대를 비교하라는 얘기이다.  서로 다른 벡터(vector)를 가진 두 단어를 정의가 아닌 비교를 하라니.. 그래서 이렇게 얘기를 해봤다.  "콘텐츠는 product이고, 플랫폼은 콘텐츠를 딜리버리하는 방법론 중의 하나입니다.  만약 콘텐츠를 서비스에 올리면 콘텐츠 서비스가 되고 콘텐츠를 플랫폼에 올리면 콘텐츠 플랫폼이라 부릅니다."  이렇게 얘기하니까 갑자기 화난 말투로  "어떻게 콘텐츠랑 플랫폼을 붙여서 생각하지? 콘텐츠는 감성이고 플랫폼은 도구 아닌가?" 음... 이 분은 아는거 같으면서 모르는 거 같네.. "감성으로 만든 프로덕트를 도구로서 딜리버리하니까 이렇게 설명되는거 아닌가요?" 이 설명에 이해를 못하고 화를 냈다.  "너는 사람을 가르치려하는게 단점이야!" ---- 더이상 받아들이지 않는 분꼐 상세히 설명을 드릴 수는 없지만, 혹시 지금까지 똑같이 생각하고 있는 분들을 위해서 설명을 해볼까 합니다. 콘텐츠나 툴등의 유저가 사용할 수 있는 프로덕트를 딜리버리 하는 방법론 중에 서비스와 플랫폼등 여러가지 방법론이 있습니다.  서비스는 사업 주체가 공급자가 되어서 유저들에게 딜리버리하는 반면 플랫폼은 사업 주체가 프로덕트의 공급자를 모아서 유저에게 딜리버리하는 방법으로 프로덕트의 소유권 및 책임 여부가 달라집니다. ( 니들이 플랫폼을 아니?  참조) 즉, G마켓, 11번가, 쿠팡 등의 플랫폼 사업은 공급자가 플랫폼 사업 주체가 아니기 때문에 거래로 인한 피해는 당사자에게 책임을 전가하는 구문이 SLA(Service License Aggreement, 서비스 이용 규약)에 명기되어 있으며, 이로 인한 논란이 언제나 나타나고 있는 이유 입니다.  하지만 자신이 직접 프로덕트를 소싱하여 판매를 하는 소규모 판매 사업자들은  상거래 사업을 직접 운영하므로 스스로 환불, 유저 대응 등을 진행하여 품질 만족...

많은 곳에서 챗봇이니 머신러닝이니 하면서 기계학습 개념 자체의 접근 법은 신경쓰지 않은채 결과에 치중한 업무를 하는 사람들 뿐이다. 물론 이 외에는 돈이 안되기 때문에 하지 않고 있기 때문이지 않을까.  Softbank 자회사인 Kokoro라는 곳에서는 감정맵에 의한 로봇의 행동의 배리에이션에 감정 요소를 넣어 보다 많은 행동패턴을 만드는 용도로 사용을 하고 있다.  이 방법도 감정맵에 의한 희노애락의 변형적인 대응으로 상당히 재미난 접근이나 돈이 되는 것은 아니다.   개인이 자비로 재밌는 개념을 구현하고자 하는 동영상이 있었다.  인간이 일반적으로 단어를 인지하는 방법 중에 3차원 공간에서 단어를 인지하는 방법론의 개입이다.  예를 들어, "숨는다" 라는 표현은 3차원 공간에서 주체의 시야에서 사라지는 것을 의미한다. 여기에 "늑대로부터 숨는다" 라는 문장화되면 더욱 복잡해지면서 단순히 시야에서 사라지는 방법 중에 "장애물 안으로 숨어서 몸을 지킨다" 라는 "두려움"을 줄이는 최적의 방법을 찾는 "심리적 안정도"의 sorting을 하여 행동을 하게 된다.  실제로 구현하는 과정을 봤을 때에는 너무 단일 사례만을 목적으로 만들었기 때문에 실제로 사용 가능한 패턴을 벡터화 하여 다차원 벡터 연산을 하는 방법에 대해서 생각하기에는 의문이 있지만, 많은 머신러닝 사례등과 비교한다면 굉장히 신선한 접근 방식이고, 3차원 공간에서의 좌표 및 지형지물에 대한 인식 체계 및 각각의 추가 벡터까지 가미시켜 보다 현실적인 답안을 만들어내는 방법 자체에는 흥미가 가는 접근법이다.  단지 이를 이용해서 재화를 만들 방법이 없어서 연구가 안되는 것 같지만, 내 생각에는 현재 너무 많아져 더이상 유저의 감정을 움직이지 않고 있는 MMORPG의 NPC의 AI엔진에 이를 적용하면 유저의 호감도나 자체 성격에 따른 다양한 유저 대응 패턴을 만들 수 있지 않을까? 새로운 가상 세계의 주민을 만들 수 ...