정확한 확률 기반 I Ching 시뮬레이터, Next.js로 구현!
개발자는 야로우 스토크 방식을 기반으로 한 I Ching 시뮬레이터를 개발, Box-Muller 변환을 통해 인간의 무작위성을 시뮬레이션함
사용자 피드백을 반영하여 Richard Wilhelm 번역본을 제공하고, 결과 공유 기능 및 로컬 스토리지를 활용한 읽기 저장 기능을 추가함
사용자들은 육효의 의미에 대한 설명과 해석 가이드 제공을 요청하며, AI 기반 해석의 부적절성을 지적함
야로우 스토크 알고리즘과 확률 시뮬레이션
시뮬레이터는 전통적인 야로우 스토크 알고리즘을 기반으로 하며, 무작위 분할을 위해 Box-Muller 변환을 사용한다. 구체적으로, 인간의 분할 방식을 모방하여 가우시안 분포를 적용, 실제와 유사한 확률을 구현했다. 따라서, 개발자는 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 알고리즘의 정확성을 검증하고, 1/16의 확률로 고정된 Old Yin 값을 보장했다.
AI 해석 vs. 고전 번역: 사용자 경험 개선
초기 버전에서 AI 기반 해석을 제공했으나, 사용자 피드백을 통해 Richard Wilhelm의 고전 번역본을 채택했다. 따라서, 시뮬레이터는 육효와 변동효에 대한 정확한 정보를 제공하며, 로컬 스토리지를 활용하여 읽기 기록을 보존한다. 반면, AI 해석은 신뢰성과 의미 전달 측면에서 한계를 보였다.
프론트엔드 기술 스택 및 기능 개선
시뮬레이터는 Next.js와 Tailwind CSS를 사용하여 개발되었으며, 사용자 편의성을 위해 다양한 기능을 추가했다. 구체적으로, 결과 이미지를 생성하고 공유하는 기능을 제공하며, 로컬 스토리지를 활용하여 읽기 기록을 저장한다. 결과적으로, 사용자들은 육효의 의미에 대한 설명과 해석 가이드를 요청하며, 시뮬레이터의 활용성을 높이고자 했다.
