AI 요약관련 정보

• 기술로 문제 해결 가능성을 검증하는 핵심은 문제와 해결책을 '데이터로 표현'할 수 있는지 여부입니다. 💡
• 본 강의에서 '기술'은 앱 개발 및 디지털 소프트웨어에 국한하여 정의하며, 이는 데이터 표현 가능성과 직결됩니다. 📱
• 디지털 기술의 세 가지 핵심 특성인 이산성(명확한 구분), 정량화(측정 가능한 값), 재현성(반복되는 패턴)을 통해 데이터 표현 가능성을 판단합니다. 🔢
• 문제 해결책을 데이터로 표현하기 위한 3단계 검증법은 다음과 같습니다: 1) 문제 케이스 분류 (이산성), 2) 해결책 구성 요소의 측정 가능성 확인 (정량화), 3) 문제-해결책 과정의 반복 패턴 발견 (재현성). 🛠️
• '기프티콘 만료' 문제는 유효/만료 분류, 만료일/알림일 정량화, 만료 전 알림 패턴 반복으로 기술 해결 가능성이 검증됩니다. ✅
• 반면 '옷 잘 입는 방법 추천' 문제는 주관적인 기준, 측정 단위 부재, 개인 취향 의존성으로 인해 기술 해결이 어렵다고 판단됩니다. ❌
• 발견한 문제가 이산성, 정량화, 재현성 특성을 모두 가질수록 데이터로 표현하기 용이하며, 이는 곧 기술적 해결 가능성을 의미합니다. ✨
• 다음 단계는 기술로 해결 가능한 문제에 대해 사용자 인터뷰를 통해 실제 문제인지 구체적으로 검증하는 것입니다. 🗣️