◼ 날짜: 2026년 6월 2일(화) ◼ 시간: 오후 2시-3시 ◼ 주제: 옵시디언 LLM Wiki와 UX 디자인 AI 네이티브 UX 디자인 시스템을 구축할 때, LLM Wiki 기반의 마크다운 형태의 데이터 시스템을 구축하는 것이 중요해졌다. LLM Wiki 데이터 시스템 구축과 AI 에이전트를 활용해서 UX 디자인에 어떻게 활용이 가능할지에 대한 인사이트를 전달한다.
◼ 강연자 : 유훈식 교수 현) 서울미디어대학원대학교 부교수 현) 인공지능디자인협회 회장 현) 대한사용자경험전문가협회 이사
인공지능 분야의 석학이자 오픈AI(OpenAI)의 공동 창립자, 그리고 테슬라(Tesla)의 전 AI 디렉터인 안드레 카파시(Andrej Karpathy)는 2026년 4월, 현대 지식 관리 시스템의 근본적인 한계를 극복하기 위한 새로운 패러다임을 제안했다. 그는 이를 엘엘엠 위키(LLM Wiki)라 명명하며, 기존의 단순한 정보 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 방식이 가진 휘발성과 비효율성을 지적했다. 카파시의 문제의식은 우리가 인공지능과 대화하며 얻는 수많은 통찰이 세션이 종료됨과 동시에 증발해버린다는 지점에서 출발한다. (*아티클 중 일부)
옵시디언은 현대의 지식 노동자와 창작자들이 직면한 정보 과부하를 해결하고, 파편화된 영감을 유기적인 지식 체계로 전환하기 위해 설계된 강력한 로컬 기반의 지식 관리 도구이다. 기본적으로 마크다운(Markdown) 파일을 사용하여 노트를 작성하고 관리하는 이 소프트웨어는 사용자의 데이터를 서버가 아닌 자신의 컴퓨터에 직접 저장하는 '로컬 우선' 방식을 핵심으로 한다. 2020년 3월 30일, 다이널리스트(Dynalist)의 공동 창업자인 시다 리와 에리카 쉬에 의해 베타 버전이 처음 공개되었으며, 전 세계적인 팬데믹 상황 속에서 기존 지식 관리 도구들이 가진 폐쇄성과 확장성의 한계를 극복하고자 하는 목적에서 개발이 시작되었다. (*아티클 중 일부)
안드레 카파시는 LLM 위키의 작동 원리를 소프트웨어 공학의 아키텍처에 비유하여 설명한다. 이 모델에서 옵시디언(Obsidian)은 통합 개발 환경(IDE)이 되고, LLM은 코드를 작성하는 프로그래머(Programmer)가 되며, 구축된 위키는 지속적으로 관리되는 코드베이스(Codebase)가 된다. 이러한 비유는 지식 관리를 단순한 기록의 차원이 아닌 하나의 시스템 구축 작업으로 격상시킨다. (*아티클 중 일부)
소프트웨어 공학의 선구자인 켄트 벡이 지목했듯이, 본인이 기존에 지녔던 핵심 기술의 90%는 완전히 무가치한 것으로 전락하고 남겨진 10%의 정성적 가치가 1,000배의 위력을 얻게 되는 파괴적 상황이 디자인 업계에도 동일하게 적용되고 있는 셈이다. 이때 디자이너가 사수해야 할 10%의 핵심가치란 아무런 한계를 두지 않는 예술적이고 대담한 비전을 꿈꾸고, 에이전트의 작동 결과를 냉철하게 검증할 수 있는 엄밀한 이정표를 정교하게 수립하며, 다변화하는 시스템 내부의 복잡성을 지혜롭게 관리하는 통치 능력을 뜻한다. 이 흐름을 이해하는 디자이너만이 기술에 도태되지 않고 에이전틱 AI 시대를 압도하는 의사결정자로 올라설 수 있다. (*아티클 중 일부)
제미나이 스파크는 구글의 가장 진화된 멀티모달 AI 아키텍처를 기반으로 구축되었다. 텍스트, 이미지, 음성, 영상뿐만 아니라 복잡한 소프트웨어 환경의 컨텍스트를 실시간으로 이해하는 능력이 비약적으로 상승했다. 구글은 이번 발표를 통해 단순한 기술적 우위를 증명하는 것을 넘어, 인간과 컴퓨터가 상호작용하는 방식을 근본적으로 재정의하겠다는 강력한 의지를 표명했다. 콘퍼런스 현장에서 시연된 제미나이 스파크의 자율적 문제 해결 능력은 전 세계 개발자와 디자이너, 기업 관계자들에게 깊은 인상을 남겼다. (*아티클 중 일부)
◼ 자격증 개요: AI-DTQ는 AI를 활용한 디자인 능력을 인증하는 전문 교육 및 자격시험 과정이다. 본 자격은 AI 네이티브 관점의 디자인 방식을 학습하여 UX/UI 디자인에 최적화할 수 있도록 한다. AI-Native UX/UI 디자인 과정을 통해서 UX · UI · GUI · Product · Agent & Data Design에 대해서 학습할 수 있다.
◼ 자격증 대상 UX/UI/GUI/프로덕트 디자이너, 스타트업 종사자, 인공지능 기반 디자인 워크플로우 향상을 모색하는 실무자 및 예비 디자이너
