토스의 개발자 컨퍼런스인 SLASH 24를 다녀왔습니다!

이번 행사는 참가 경쟁률이 8대 1을 기록했다고 해요. 감사하게도 저는 VIP로 초대받아 다녀왔어요.

덕분에 프론트엔드 세션도 듣고 토스뱅크, 토스증권의 CTO분들의 스페셜 세션도 들을 수 있었어요.

영상으로 현장 모습과 후기를 담았으니 확인해보세요!

https://youtu.be/twIbs1bql-4

토스의 개발자 컨퍼런스인 SLASH 24를 다녀왔습니다! 이번 행사는 참가 경쟁률이 8대 1을 기록했다고 해요. 감사하게도 저는 VIP로 초대받아 다녀왔어요. 덕분에 프론트엔드 세션도 듣고 토스뱅크, 토스증권의 CTO분들의 스페셜 세션도 들을 수 있었어요. 영상으로 현장 모습과 후기를 담았으니 확인해보세요! https://youtu.be/twIbs1bql-4

SLASH 24, VIP는 어떤 혜택이?

앞서 포스팅에서 데이터 팀의 미션은 "신뢰할 수 있는 데이터로 부가 가치를 만들어낸다"라는 이야기를 했다. 그러면서 아래와 같은 두 가지 형태의 부가 가치를 만들어낸다고 설명했는데 그 중 데이터를 바탕으로 하는 조금더 과학적인 의사결정에 대해 이야기해보고 한다.

 1. 데이터를 바탕으로 과학적인 의사결정을 할 수 있게 도와준다 (Decision Science)
 2. 데이터를 바탕으로 사용자의 서비스 사용 경험을 개선한다 (Product Science)

데이터를 바탕으로 하는 의사결정에는 두 가지가 존재한다.

 1. 데이터 주도 의사결정 (Data Driven Decision)
 2. 데이터 참고 의사결정 (Data Informed Decision)

데이터 주도 의사결정이란 지표를 정하고 지표를 개선하는 방향으로 움직이는 것을 말하며 데이터 주도 의사결정의 최고봉은 바로 A/B 테스트이다. A/B 테스트의 가장 제약점은 바로 비교 대상이 있어야 한다는 점이다. 다시 이야기하면 없는 것을 새로 만드는 경우에는 할 수 없는 것이 A/B 테스트이다. 데이터란 기본적으로 과거에 발생한 이벤트의 기록이다. 과거의 기록을 바탕으로 뭔가 개선을 한다는 점은 최적화(Optimization)를 한다는 것이며 최적화를 한다는 것은 무언가 있는 것을 개선해나간다는 것을 의미한다.

데이터 참고 의사결정은 무엇일까? 무슨 결정을 할 때 데이터를 보고 최적화하는 형태로 무조건 가는 것이 아니라 가설과 뚝심을 바탕으로 때로는 데이터가 이야기하는 반대방향으로 가는 형태의 결정을 이야기한다. 이는 비교할 것이 없는 새로운 것을 만들 때는 당연한 방식이지만 생각보다 그렇게 소신껏 결정을 할 수 있는 리더는 많지 않다. 많은 경우 더 많은 데이터 포인트를 요구하며 결정을 뒤로 미룬다. 예를 들어 마차로 모든 화물과 사람의 운송/운반이 일반적인 세상에서 그 데이터를 분석해서 자동차라는 혁신을 만들어내기는 쉽지 않다. 혁신이란 때로는 데이터와 반대방향으로 움직이거나 깊은 통찰을 바탕으로 만들어내는 것이 아닌가 싶다.

데이터 일을 12년 넘게 하면서 깨달은 점 중의 하나는 많은 의사결정권자들이 지표 지상주의에 빠지기 쉽다는 점이다. 이 경우 지표를 많이 만들어내서 여러가지 관점을 보고 아주 좋은 결정을 하겠다는 것은 우유부단함과 틀리기 싫다는 실패에 대한 두려움의 반증이거나 의사결정 장애인지도 모른다. 중요한 지표는 적을수록 혼란이 적으며 엄청나게 중요한 통찰력이 있는 지표가 있지는 않다. 밀도있게 고민하고 명확하게 결정해서 모두가 한 방향으로 움직이게 하고 방향이 틀렸다 싶으며 인정하고 새로운 방향을 제시하는 것이 요즘처럼 빠르게 변화하는 세상에서 맞는 방향인지 모른다.

지표를 안 보는 것도 문제지만 너무 많은 지표를 보려 하는 것도 문제다. 다음 포스팅에서는 데이터를 바탕으로 사용자의 제품/서비스 사용경험 개선에 대해 이야기해보도록 하겠다.

댓글에 이런 데이터에 관한 다양한 자세한 이야기와 일대일 멘토링이 합쳐진 인프런 "[멘토링] 데이터로 미래를 그리다: 모두를 위한 데이터 리터러시" 강의 링크를 달았으니 더 알고 싶은 분들은 참고해주세요!

앞서 포스팅에서 데이터 팀의 미션은 "신뢰할 수 있는 데이터로 부가 가치를 만들어낸다"라는 이야기를 했다. 그러면서 아래와 같은 두 가지 형태의 부가 가치를 만들어낸다고 설명했는데 그 중 데이터를 바탕으로 하는 조금더 과학적인 의사결정에 대해 이야기해보고 한다. <ol ><li>데이터를 바탕으로 과학적인 의사결정을 할 수 있게 도와준다 (Decision Science)</li><li>데이터를 바탕으로 사용자의 서비스 사용 경험을 개선한다 (Product Science)</li></ol> 데이터를 바탕으로 하는 의사결정에는 두 가지가 존재한다. <ol ><li>데이터 주도 의사결정 (Data Driven Decision)</li><li>데이터 참고 의사결정 (Data Informed Decision)</li></ol> 데이터 주도 의사결정이란 지표를 정하고 지표를 개선하는 방향으로 움직이는 것을 말하며 데이터 주도 의사결정의 최고봉은 바로 A/B 테스트이다. A/B 테스트의 가장 제약점은 바로 비교 대상이 있어야 한다는 점이다. 다시 이야기하면 없는 것을 새로 만드는 경우에는 할 수 없는 것이 A/B 테스트이다. 데이터란 기본적으로 과거에 발생한 이벤트의 기록이다. 과거의 기록을 바탕으로 뭔가 개선을 한다는 점은 최적화(Optimization)를 한다는 것이며 최적화를 한다는 것은 무언가 있는 것을 개선해나간다는 것을 의미한다. 데이터 참고 의사결정은 무엇일까? 무슨 결정을 할 때 데이터를 보고 최적화하는 형태로 무조건 가는 것이 아니라 가설과 뚝심을 바탕으로 때로는 데이터가 이야기하는 반대방향으로 가는 형태의 결정을 이야기한다. 이는 비교할 것이 없는 새로운 것을 만들 때는 당연한 방식이지만 생각보다 그렇게 소신껏 결정을 할 수 있는 리더는 많지 않다. 많은 경우 더 많은 데이터 포인트를 요구하며 결정을 뒤로 미룬다. 예를 들어 마차로 모든 화물과 사람의 운송/운반이 일반적인 세상에서 그 데이터를 분석해서 자동차라는 혁신을 만들어내기는 쉽지 않다. 혁신이란 때로는 데이터와 반대방향으로 움직이거나 깊은 통찰을 바탕으로 만들어내는 것이 아닌가 싶다. 데이터 일을 12년 넘게 하면서 깨달은 점 중의 하나는 많은 의사결정권자들이 지표 지상주의에 빠지기 쉽다는 점이다. 이 경우 지표를 많이 만들어내서 여러가지 관점을 보고 아주 좋은 결정을 하겠다는 것은 우유부단함과 틀리기 싫다는 실패에 대한 두려움의 반증이거나 의사결정 장애인지도 모른다. 중요한 지표는 적을수록 혼란이 적으며 엄청나게 중요한 통찰력이 있는 지표가 있지는 않다. 밀도있게 고민하고 명확하게 결정해서 모두가 한 방향으로 움직이게 하고 방향이 틀렸다 싶으며 인정하고 새로운 방향을 제시하는 것이 요즘처럼 빠르게 변화하는 세상에서 맞는 방향인지 모른다. 지표를 안 보는 것도 문제지만 너무 많은 지표를 보려 하는 것도 문제다. 다음 포스팅에서는 데이터를 바탕으로 사용자의 제품/서비스 사용경험 개선에 대해 이야기해보도록 하겠다. 댓글에 이런 데이터에 관한 다양한 자세한 이야기와 일대일 멘토링이 합쳐진 인프런 "[멘토링] 데이터로 미래를 그리다: 모두를 위한 데이터 리터러시" 강의 링크를 달았으니 더 알고 싶은 분들은 참고해주세요!

데이터 이야기 #2: 데이터팀의 가치 생성 - 데이터 바탕 의사결정

[멘토링] 데이터로 미래를 그리다: 모두를 위한 데이터 리터러시 - https://inf.run/397pQ

계란후라이 1053

해녀도 계급이 있습니다. 물속에서 숨을 참을 수 있는 시간의 길이와 얼마나 바닷속으로 깊이 들어갈 수 있는지에 따라 상•중•하로 계급이 나뉩니다. 하군 5~7m, 중군이 8~10m, 상군 15m 이상 바닷속으로 깊이 내려갈 수 있습니다.
자신이 바닷속에서 견딜 수 있는 숨을 넘어선 단계를 물숨이라고 합니다. 물숨을 해녀가 마시면, 그것은 곧 죽음을 의미합니다. 공교롭게도 자신의 숨을 지키려 물 밖으로 나오기 직전에 바닷속에서 귀한 것을 발견하게 될 때가 있습니다. 자기 숨의 한계를 잊고 눈앞의 귀한 것을 채취하려다가 물숨을 먹게 됩니다. 그래서 해녀들 사이에선 욕심을 버리라고 서로에게 당부합니다.
https://www.hani.co.kr/arti/specialsection/esc_section/765471.html

욕심 때문에 쉬지 않는 건 열정이 아닙니다. 사람은 쉬어야 새 힘을 얻고 해야 할 일을 더 잘할 수 있습니다. 그래서 자신에게 주어진 시간 중에 휴식하는 시간을 분별하여 누려야 합니다.
일꾼에게 휴식한 시간을 주지 않고 일만 시키는 상황을 노동 착취라고 합니다. 자신의 힘과 능력을 함부로 착취하지 마시고 자신에게 충분한 휴식 시간을 부여하고 누리시길 바랍니다.
밤에 자려고 누웠다가 해야 할 일이 떠올라 불면증에 시달리기도 합니다. 그 해야 할 일 중에 진짜 꼭 완료해야 하는 것도 있겠지만, 자신이 잘 해낼 수 있을지 걱정하는 마음으로 떠올리는 일도 있을 것입니다. 여러분, 내일 일은 내일 걱정해도 충분합니다. 이른 새벽에 잠에서 깨어 생각나는 일을 여러 번 해봤거든요. 해야 할 일을 미리 조금 한다고 다음날 상황이 드라마틱 하게 달라지지 않다라고요. 피곤해서 그 하루가 더 힘들 뿐이죠.
걱정을 의도적으로 완전히 없앨 순 없지만, 걱정을 시작하고 내버려두면 크기가 점점 커져서 압도 당합니다. 자신이 그 일을 잘 해내면, 많은 것을 얻을 수 있고, 누릴 수 있다는 착각에서 자유로워지길 바랍니다.
우리가 일을 통해 자신에게 유익한 것을 얻으려고 열심을 내면 금방 지치고 힘들어집니다. 욕심과 걱정을 내려놓고 일의 본질이 무엇인지 깨달으면 편안해집니다.

시기와 질투, 미움은 우리가 달성해야 하는 목표를 향해 온전히 나아가지 못하게 가로막습니다. 조직에 속해서 일을 하는 데 불편한 사람과 거리를 두기 시작하면 해야 할 일이 잘 진행되지 않습니다. 꼴 보기 싫은 사람이 있더라도 미워하거나 싫어하지 마시길 바랍니다. 옛 속담에 미운 놈 떡 하나 더 준다는 말이 있습니다. 미운 감정을 마음에 쌓으면 미움이 가득하여 다른 좋은 것을 받아들이기 어렵습니다. 미워하는 마음으로부터 자유해지는 유일한 방법은 대상을 축복하는 것입니다. (진심으로) '잘 먹고 잘 사세요.' 복을 빌어 주세요. 기적처럼 미운 놈이 마음에서 잊히고 해야 할 일에 집중할 수 있습니다.

자신에게 인색해 지지 맙시다. 욕심과 걱정을 내려놓고, 쉴 때 쉬고 자신을 더 사랑하는 우리가 되길 진심으로 응원합니다.

계란후라이 1053 해녀도 계급이 있습니다. 물속에서 숨을 참을 수 있는 시간의 길이와 얼마나 바닷속으로 깊이 들어갈 수 있는지에 따라 상•중•하로 계급이 나뉩니다. 하군 5~7m, 중군이 8~10m, 상군 15m 이상 바닷속으로 깊이 내려갈 수 있습니다.자신이 바닷속에서 견딜 수 있는 숨을 넘어선 단계를 물숨이라고 합니다. 물숨을 해녀가 마시면, 그것은 곧 죽음을 의미합니다. 공교롭게도 자신의 숨을 지키려 물 밖으로 나오기 직전에 바닷속에서 귀한 것을 발견하게 될 때가 있습니다. 자기 숨의 한계를 잊고 눈앞의 귀한 것을 채취하려다가 물숨을 먹게 됩니다. 그래서 해녀들 사이에선 욕심을 버리라고 서로에게 당부합니다.https://www.hani.co.kr/arti/specialsection/esc_section/765471.html 욕심 때문에 쉬지 않는 건 열정이 아닙니다. 사람은 쉬어야 새 힘을 얻고 해야 할 일을 더 잘할 수 있습니다. 그래서 자신에게 주어진 시간 중에 휴식하는 시간을 분별하여 누려야 합니다.일꾼에게 휴식한 시간을 주지 않고 일만 시키는 상황을 노동 착취라고 합니다. 자신의 힘과 능력을 함부로 착취하지 마시고 자신에게 충분한 휴식 시간을 부여하고 누리시길 바랍니다.밤에 자려고 누웠다가 해야 할 일이 떠올라 불면증에 시달리기도 합니다. 그 해야 할 일 중에 진짜 꼭 완료해야 하는 것도 있겠지만, 자신이 잘 해낼 수 있을지 걱정하는 마음으로 떠올리는 일도 있을 것입니다. 여러분, 내일 일은 내일 걱정해도 충분합니다. 이른 새벽에 잠에서 깨어 생각나는 일을 여러 번 해봤거든요. 해야 할 일을 미리 조금 한다고 다음날 상황이 드라마틱 하게 달라지지 않다라고요. 피곤해서 그 하루가 더 힘들 뿐이죠.걱정을 의도적으로 완전히 없앨 순 없지만, 걱정을 시작하고 내버려두면 크기가 점점 커져서 압도 당합니다. 자신이 그 일을 잘 해내면, 많은 것을 얻을 수 있고, 누릴 수 있다는 착각에서 자유로워지길 바랍니다.우리가 일을 통해 자신에게 유익한 것을 얻으려고 열심을 내면 금방 지치고 힘들어집니다. 욕심과 걱정을 내려놓고 일의 본질이 무엇인지 깨달으면 편안해집니다.​시기와 질투, 미움은 우리가 달성해야 하는 목표를 향해 온전히 나아가지 못하게 가로막습니다. 조직에 속해서 일을 하는 데 불편한 사람과 거리를 두기 시작하면 해야 할 일이 잘 진행되지 않습니다. 꼴 보기 싫은 사람이 있더라도 미워하거나 싫어하지 마시길 바랍니다. 옛 속담에 미운 놈 떡 하나 더 준다는 말이 있습니다. 미운 감정을 마음에 쌓으면 미움이 가득하여 다른 좋은 것을 받아들이기 어렵습니다. 미워하는 마음으로부터 자유해지는 유일한 방법은 대상을 축복하는 것입니다. (진심으로) '잘 먹고 잘 사세요.' 복을 빌어 주세요. 기적처럼 미운 놈이 마음에서 잊히고 해야 할 일에 집중할 수 있습니다.​자신에게 인색해 지지 맙시다. 욕심과 걱정을 내려놓고, 쉴 때 쉬고 자신을 더 사랑하는 우리가 되길 진심으로 응원합니다.

꿈을 찾는 사람에게 보내는 241 번째 편지

1
우리는 다소 이상한 사실을 마주하게 됩니다.

2
우리는 우리가 할 수 있는 일과 도달할 수 있는 목표를 과소평가하는 경향이 있습니다.

3
그리고 마찬가지로 이상한 사실이 있습니다.

4
우리가 할 줄 모르는 일을 다른 사람들은 할 수 있다고 생각하는 겁니다.

5
그게 사실이 아니라는 것을 알길 바랍니다.

1 우리는 다소 이상한 사실을 마주하게 됩니다. ​ ​2 우리는 우리가 할 수 있는 일과 도달할 수 있는 목표를 과소평가하는 경향이 있습니다. ​ ​3 그리고 마찬가지로 이상한 사실이 있습니다. ​ ​4 우리가 할 줄 모르는 일을 다른 사람들은 할 수 있다고 생각하는 겁니다. ​ ​5 그게 사실이 아니라는 것을 알길 바랍니다.

< 우리 모두가 간과하는 중요한 진실 >

퍼포먼스 마케팅의 수학공식 이해하기! “매출액 = 객단가 x 거래건수”

👉 매출액 = 객단가 X 거래건수
👉 매출액을 높이기 위해서는 객단가를 높이거나(↑) 또는 거래건수(↑)를 높여야 합니다.
👉거래건수는 다시 유입자수 X 구매 전환율로 분류할 수 있겠습니다.

이를 다시 정리면, 매출액 = 객단가 X 유입자수 X 구매 전환율
- 객단가 : 1건의 구매당 평균 구매 금액
- 전환율 : 유입자수 대비 전환된 횟수 (* CVR = 전환수/유입자수)
(ex. 금일 홈페이지 유입자수가 100명이고 구매건수가 5건이면, 금일 우리 홈페이지 구매 전환율은 5%)

👉 거래건수를 높이기 위해서는 유입자수(↑)를 늘리거나 전환율(↑)을 높여야 합니다. 더 세분화되었죠?
 * 유입은 Paid 매체를 통한 광고 집행으로 늘릴 수 있겠습니다. (ex. 페이스북 광고, 구글 디스플레이광고, 키워드 광고 등)
 * 전환율(CVR)을 높이기 위해서는 여러 가지 고려해볼 수 있지만 아래와 같은 예시를 들어볼 수가 있다.
1) 상세페이지 설득력 높이기
2) 전환가능성이 높은 (=잠재적 LTV가 높은) 고객 획득하기
3) More, 채널톡과 같은 CRM 솔루션 활용하여 고객 Retention 높이기

👉 매출액 = 유입자수 X 구매 전환율 X 객단가
사실 이 단계에서도 더 세분화 할 수 있습니다.
유입도 신규 방문자 수 X 회원가입 전환율 등으로 세분화 할 수 있겠고,
구매 전환율 역시 세부 상품페이지 유입율 X 구매버튼 클릭률 등으로 세분화할 수 있겠죠?
세분화하면 할 수록 각 단계에서 어떤 지표들을 관리해야하는 지 보이실 겁니다.
한 번 큰 틀에서 각자 서비스의 '매출' 을 구성하는 여러 변수들을 정리해보세요!

👉 매출액 = 객단가 X 거래건수👉 매출액을 높이기 위해서는 객단가를 높이거나(↑) 또는 거래건수(↑)를 높여야 합니다.👉거래건수는 다시 유입자수 X 구매 전환율로 분류할 수 있겠습니다. 이를 다시 정리면, 매출액 = 객단가 X 유입자수 X 구매 전환율-&nbsp;객단가 : 1건의 구매당 평균 구매 금액-&nbsp;전환율 : 유입자수 대비 전환된 횟수 (* CVR = 전환수/유입자수)(ex. 금일 홈페이지 유입자수가 100명이고 구매건수가 5건이면, 금일 우리 홈페이지 구매 전환율은 5%) 👉 거래건수를 높이기 위해서는 유입자수(↑)를 늘리거나 전환율(↑)을 높여야 합니다. 더 세분화되었죠?<ul ><li>유입은 Paid 매체를 통한 광고 집행으로 늘릴 수 있겠습니다. (ex. 페이스북 광고, 구글 디스플레이광고, 키워드 광고 등)</li><li>전환율(CVR)을 높이기 위해서는 여러 가지 고려해볼 수 있지만 아래와 같은 예시를 들어볼 수가 있다.</li></ul>1) 상세페이지 설득력 높이기2) 전환가능성이 높은 (=잠재적 LTV가 높은) 고객 획득하기3) More, 채널톡과 같은 CRM 솔루션 활용하여 고객 Retention 높이기 👉 매출액 = 유입자수 X 구매 전환율 X 객단가사실 이 단계에서도 더 세분화 할 수 있습니다.유입도 신규 방문자 수 X 회원가입 전환율 등으로 세분화 할 수 있겠고,구매 전환율 역시 세부 상품페이지 유입율 X 구매버튼 클릭률 등으로 세분화할 수 있겠죠?세분화하면 할 수록 각 단계에서 어떤 지표들을 관리해야하는 지 보이실 겁니다.한 번 큰 틀에서 각자 서비스의 '매출' 을 구성하는 여러 변수들을 정리해보세요!

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[➗✖️매출의 수학공식을 이해하자!]

All four variations of iPhone 16 and iPhone 16 Pro will be able to use Apple Intelligence when it arrives with iOS 18.1. Plus, check out new AirPods and Apple Watches.

Apple Keynote 2024: Unveiling iPhone 16, New AirPods, Apple Intelligence, and More

< iPhone 16 >
 * 모델
 * iPhone 16: 가로 6.1인치, $799~
 * iPhone 16 Plus: 가로 6.7인치, $899~
 * iPhone 16 Pro: 6.3인치
 * iPhone 16 Pro Max: 6.9인치
 * 주요 특징
 * 카메라: 측면버튼으로 카메라 기능 제어, 사진편집 기능, 컨트롤 재정렬, 슬로우 모션과 4K 포함한 전문적인 비디오 캡춰 및 인코딩 처리, 초고해상도 및 망원 카메라 렌즈 탑재
 * 새로운 색상: 골드, 울트라마린, 핑크
 * A18 Pro칩: 16코어 뉴럴 엔진 탑재, 더 빠른 생성AI 워크로드 처리 및 그래픽 성능 향상
 * 주문
 * 사전주문: 9월 13일~
 * 판매: 9월20일~
 
 
< Apple Intelligence(애플 인텔리전스) >
 * iPhone 16을 위해 특별히 제작된 더욱 강력하고 효율적인 A18 칩을 통해 활성화
 * 내년 iOS18.1과 함께 출시되는 소프트웨어 업데이트를 기다려야 함
 * 주요 기능
 * 이메일 및 알림 요약
 * 알림 우선순위 지정
 * 이메일, 메시지 등을 위한 생성 및 요약 작성 도구
 * 새로운 이모티콘 만들기
 * 이미지 놀이터에서 원본 사진 생성
 * 자연어 프롬프트를 사용하여 사진 검색 및 정렬
 * 이미지와 동영상을 이어 붙여 동영상 만들기
 * 휴대폰이 카메라를 통해 보이는 장면에 대한 정보를 감지할 수 있는 시각적 인텔리전스
 * 사진 정리 및 생성 편집
 * 일부 AI 작업은 사설 클라우드에서 실행되어 OpenAI의 모델 활용
 * Siri
 * 더 자연스러운 프롬프트에 응답하거나 사용자가 말을 더듬는 경우 사용자가 말한 내용을 파악할 수 있도록
 * 올해말 미국영어 베타버전 제공되며, 올해 말 다른 영어 버전과 2025년에 추가 언어가 제공될 예정\

< 에어팟 >
 * 새로운 4가지 버전의 AirPods 발표
 * AirPods 4: H2칩과 새로운 음향 아키텍처. 서라운드 공간 사운드 제공, $129, 9월20일 출시 예정
 * 액티브 노이즈 캔슬링 기능이 탑재된 AirPods 4: 사용자가 통화 중임을 감지하면 AirPods에서 음악이나 미디어를 자동으로 조절, $179
 * AirPods Pro 2: $249, 9월9일 판매 시작
 * AirPods Max: $549, 9월20일 출시 예정

< 애플워치 시리즈 >
 * 더 커지고 얇아진 애플워치 시리즈 10
 * 주요 특징
 * 비교적 큰 화면과 얇은 테두리(9.7밀리미터)
 * 광각 OLED 디스플레이는 가독성과 더 큰 글꼴 크기에 최적화
 * 알림을 더 쉽게 읽을 수 있고 긴급 메시지에 더 빠르게 답장
 * 10%더 가벼워진 알루미늄 소재의 새로운 색상인 제트 블랙 케이스
 * 색상: 로즈 골드 또는 실버 색상
 * 에어팟 없이 시계의 스피커를 통해 직접 미디어나 음악 재생
 * 30분 만에 80% 충전
 * 받아쓰기, 자동 운동 감지, 낙상 감지 또는 Siri와 같은 머신 러닝 도구를 위한 4코어 신경 엔진이 탑재된 S10 칩
 * 번역 기능 제공 예정
 * 수면 모호흡증 감지 기능이 추가된 건강 모니터링 기능. 올가을 FDA 승인 예정
 * 모델
 * 애플 워치 시리즈 10: $399~
 * 애플 워치 울트라2: $799~
 * 판매
 * 사전주문: 9월9일
 * 판매: 9월20일

 * 출처: https://www.techrepublic.com/article/apple-event-september-2024-news/?utm_source=Sailthru&utm_medium=email&utm_campaign=e312_WeekendWrapup%202024-09-14&utm_term=daily-tech-insider-active

&lt; iPhone 16 &gt;<ul ><li>모델<ul ><li>iPhone 16: 가로 6.1인치, $799~</li><li>iPhone 16 Plus: 가로 6.7인치, $899~</li><li>iPhone 16 Pro: 6.3인치</li><li>iPhone 16 Pro Max: 6.9인치</li></ul></li><li>주요 특징<ul ><li>카메라: 측면버튼으로 카메라 기능 제어, 사진편집 기능, 컨트롤 재정렬, 슬로우 모션과 4K 포함한 전문적인 비디오 캡춰 및 인코딩 처리, 초고해상도 및 망원 카메라 렌즈 탑재</li><li>새로운 색상: 골드, 울트라마린, 핑크</li><li>A18 Pro칩: 16코어 뉴럴 엔진 탑재, 더 빠른 생성AI 워크로드 처리 및 그래픽 성능 향상 </li></ul></li><li>주문<ul ><li>사전주문: 9월 13일~</li><li>판매: 9월20일~</li></ul> </li></ul>&lt; Apple Intelligence(애플 인텔리전스) &gt;<ul ><li> iPhone 16을 위해 특별히 제작된 더욱 강력하고 효율적인 A18 칩을 통해 활성화</li><li>내년 iOS18.1과 함께 출시되는 소프트웨어 업데이트를 기다려야 함</li><li>주요 기능<ul ><li>이메일 및 알림 요약</li><li>알림 우선순위 지정</li><li>이메일, 메시지 등을 위한 생성 및 요약 작성 도구</li><li>새로운 이모티콘 만들기</li><li>이미지 놀이터에서 원본 사진 생성</li><li>자연어 프롬프트를 사용하여 사진 검색 및 정렬</li><li>이미지와 동영상을 이어 붙여 동영상 만들기</li><li>휴대폰이 카메라를 통해 보이는 장면에 대한 정보를 감지할 수 있는 시각적 인텔리전스</li><li>사진 정리 및 생성 편집</li></ul></li><li>일부 AI 작업은 사설 클라우드에서 실행되어 OpenAI의 모델 활용</li><li>Siri<ul ><li>더 자연스러운 프롬프트에 응답하거나 사용자가 말을 더듬는 경우 사용자가 말한 내용을 파악할 수 있도록</li><li>올해말 미국영어 베타버전 제공되며, 올해 말 다른 영어 버전과 2025년에 추가 언어가 제공될 예정\</li></ul></li></ul> &lt; 에어팟 &gt;<ul ><li>새로운 4가지 버전의 AirPods 발표<ul ><li>AirPods 4: H2칩과 새로운 음향 아키텍처. 서라운드 공간 사운드 제공, $129, 9월20일 출시 예정</li><li>액티브 노이즈 캔슬링 기능이 탑재된 AirPods 4: 사용자가 통화 중임을 감지하면 AirPods에서 음악이나 미디어를 자동으로 조절, $179</li><li>AirPods Pro 2: $249, 9월9일 판매 시작</li><li>AirPods Max: $549, 9월20일 출시 예정</li></ul></li></ul> &lt; 애플워치 시리즈 &gt;<ul ><li>더 커지고 얇아진 애플워치 시리즈 10</li><li>주요 특징<ul ><li>비교적 큰 화면과 얇은 테두리(9.7밀리미터)</li><li>광각 OLED 디스플레이는 가독성과 더 큰 글꼴 크기에 최적화</li><li>알림을 더 쉽게 읽을 수 있고 긴급 메시지에 더 빠르게 답장</li><li>10%더 가벼워진 알루미늄 소재의 새로운 색상인 제트 블랙 케이스</li><li>색상: 로즈 골드 또는 실버 색상</li><li>에어팟 없이 시계의 스피커를 통해 직접 미디어나 음악 재생</li><li>30분 만에 80% 충전</li><li>받아쓰기, 자동 운동 감지, 낙상 감지 또는 Siri와 같은 머신 러닝 도구를 위한 4코어 신경 엔진이 탑재된 S10 칩</li><li>번역 기능 제공 예정</li><li>수면 모호흡증 감지 기능이 추가된 건강 모니터링 기능. 올가을 FDA 승인 예정</li></ul></li><li>모델<ul ><li>애플 워치 시리즈 10: $399~</li><li>애플 워치 울트라2: $799~</li></ul></li><li>판매<ul ><li>사전주문: 9월9일</li><li>판매: 9월20일</li></ul></li></ul> <ul ><li>출처: https://www.techrepublic.com/article/apple-event-september-2024-news/?utm_source=Sailthru&amp;utm_medium=email&amp;utm_campaign=e312_WeekendWrapup%202024-09-14&amp;utm_term=daily-tech-insider-active</li></ul>

TechRepublic

Apple2024: 아이폰 16, 새로운 에어팟, 애플 인텔리전스등 공개

명동 웃고 강남 울고...2024 뜨는 상권, 지는 상권 [스페셜리포트] 강남은 울었다. 하지만 소비 침체에도 불구하고 ‘뜨는 상권’ 역시 여럿이다. 지난해보다 매출액이 가장 많이 오른 상권은 ‘명동’이다. 올해 상

뜨는 상권 1위, 명동…돌아온 직장인에 ‘가디단’도 부활

'힙하다', '트렌디하다'가 밥먹여주는거 아니다. 시장과 상권은 돈 있는 고객이 가는 곳이 결정하는거다. 당연한 말이지만, 항상 그랬고 원래 그렇다.

https://n.news.naver.com/article/024/0000091549

'힙하다', '트렌디하다'가 밥먹여주는거 아니다. 시장과 상권은 돈 있는 고객이 가는 곳이 결정하는거다. 당연한 말이지만, 항상 그랬고 원래 그렇다. https://n.news.naver.com/article/024/0000091549

n.news.naver.com

커리어리 친구들, 오픈AI가 재배한 딸기(strawberry, o1)를 잘 따서 먹고(사용하고) 있습니꽈? ㅎㅎ 현재 온통 제 페북 탐라에 딸기 얘기 밖에 없네요!! 일반 분들은 가을에 왠 딸기?? 라고 하겠지만 … 공개된 블로그를 읽고 제가 느낀 점에 대해 몇 가지 적어 보고자 합니다.

이번 ‘딸기’ 버전에서 크게 향상 된 것은 추론 시간을 단축시키고 동시에 많은 사용자가 사용할 수 있도록 추론을 확장시켜 추론 패러다임을 대중화시켰다고 봅니다. 물론 ‘딸기’ 이전에 그록(Groq, 일론 아저씨 Grok2 아님) 에서 엄청나게 빠른 추론 경험을 해 보신 분들이 있을 것 입니다.

강화 학습(Reinforcement Learning)의 선구자들 중 한 명인 리차드 서튼(Richard S. Sutton) 은, 컴퓨팅 자원이 증가함에 따라 무한히 확장될 수 있는 두 가지 핵심 기술이 '학습'(learning)과 '탐색'(search) 라고 보았습니다. 이 내용은 2019년에 작성한 에세이인 “쓴 교훈(The Bitter Lesson)"에서 비롯되었는 데, 특정한 인간의 지식이나 전문성을 모델에 주입하는 것보다, 계산 능력의 증가와 함께 일반적인 학습 알고리즘을 사용하는 것이 더 효과적이라는 점을 강조했습니다.

딸기는 이러한 후자인 검색에 초점을 맞추지 않았나 생각합니다.

1. 사실 추론을 수행하기 위해 거대한 모델은 필요하지 않습니다. 수 많은 파라미터가 Trivia QA와 같은 벤치마크에서 좋은 성능을 내기 위해 사실을 암기하는 데 사용됩니다. 또한, 지식에서 추론을 분리하는 것이 가능합니다.

즉, 웹브라우저나 코드 검증기와 같은 도구를 호출하는 방법을 아는 작은 "추론 코어"를 사용하는 것입니다. 그렇게 하면, 사전 훈련에 필요한 계산량이 줄어들 수 있습니다.

2. 막대한 양의 계산이 사전/후 훈련 대신 추론 서비스 제공으로 이동합니다. LLM은 텍스트 기반 시뮬레이터와도 유사한 데, 시뮬레이터에서 다양한 전략과 시나리오를 전개함으로써, 모델은 결국 좋은 솔루션으로 수렴하게 됩니다. 이 과정은 AlphaGo의 몬테카를로 트리 탐색(MCTS)과 같은 연구에서도 잘 보여 줍니다.

3. 수 억명이 사용하고 있는 OpenAI는 오래전에 추론 스케일링 법칙을 알아냈을 것이며, 이는 학계가 최근에야 발견하지 않았을까 추측해 봅니다. 주요 논문 근거는 다음과 같습니다.

- Large Language Monkeys: Scaling Inference Compute with Repeated Sampling : DeepSeek-Coder가 SWE-Bench에서 샘플 하나로 15.9%에서 250개의 샘플로 56%로 증가하여 Sonnet-3.5를 능가한다는 것을 발견했습니다.

- Scaling LLM Test-Time Compute Optimally can be More Effective than Scaling Model Parameters: 이 논문은 PaLM 2-S가 테스트 시간 검색을 통해 MATH에서 14배 더 큰 모델을 능가한다는 것을 보여주었습니다.

4. 딸기의 실제 프로덕션에 적용하는 것은 학술적 벤치마크를 달성하는 것보다 훨씬 어려울 것 같습니다. 현재 ‘딸기’ 버전은 대부분 잘 생각(COT)해서 좋은 결과를 보여 주지만, 몇몇은 기대한 만큼 ‘reasoning’이 동작하지 않은 것이 여기 저기 탐라에 올라 온 글들을 보았습니다. (아직 베타 이전의 프리뷰 버전임을 감안)

또한, 실제 환경에서의 추론 문제에 대해, 언제 탐색을 중지해야 할까요? 보상 함수는 무엇일까요? 성공 기준은 무엇인가요? 언제 코드 인터프리터와 같은 도구를 루프에 호출해야 할까요? 이러한 CPU 프로세스의 계산 비용을 어떻게 고려할까요? 이에 대해 오픈AI에서 자세히 공개하지 않았습니다.

5. 딸기 버전은 쉽게 데이터 플라이휠이 될 수 있습니다. 만약 답변이 정확하다면, 전체 탐색 추적이 긍정적이고 부정적인 보상을 모두 포함하는 작은 학습 예제 데이터셋이 될 것 입니다.

그러니깐 여러분들은 많이 쓰면 쓸수록 일종의 강화 학습과 차세대 GPT를 위한 추론 코어를 향상 시켜 줄 것 입니다 🙂 (전 세계 사용자들을 이용해 베타 테스트중 ㅡ.ㅡ)

커리어리 친구들, 오픈AI가 재배한 딸기(strawberry, o1)를 잘 따서 먹고(사용하고) 있습니꽈? ㅎㅎ 현재 온통 제 페북 탐라에 딸기 얘기 밖에 없네요!! 일반 분들은 가을에 왠 딸기?? 라고 하겠지만 … 공개된 블로그를 읽고 제가 느낀 점에 대해 몇 가지 적어 보고자 합니다. 이번 ‘딸기’ 버전에서 크게 향상 된 것은 추론 시간을 단축시키고 동시에 많은 사용자가 사용할 수 있도록 추론을 확장시켜 추론 패러다임을 대중화시켰다고 봅니다. 물론 ‘딸기’ 이전에 그록(Groq, 일론 아저씨 Grok2 아님) 에서 엄청나게 빠른 추론 경험을 해 보신 분들이 있을 것 입니다. 강화 학습(Reinforcement Learning)의 선구자들 중 한 명인 리차드 서튼(Richard S. Sutton) 은, 컴퓨팅 자원이 증가함에 따라 무한히 확장될 수 있는 두 가지 핵심 기술이 '학습'(learning)과 '탐색'(search) 라고 보았습니다. 이 내용은 2019년에 작성한 에세이인 “쓴 교훈(The Bitter Lesson)"에서 비롯되었는 데, 특정한 인간의 지식이나 전문성을 모델에 주입하는 것보다, 계산 능력의 증가와 함께 일반적인 학습 알고리즘을 사용하는 것이 더 효과적이라는 점을 강조했습니다. 딸기는 이러한 후자인 검색에 초점을 맞추지 않았나 생각합니다. 1. 사실 추론을 수행하기 위해 거대한 모델은 필요하지 않습니다. 수 많은 파라미터가 Trivia QA와 같은 벤치마크에서 좋은 성능을 내기 위해 사실을 암기하는 데 사용됩니다. 또한, 지식에서 추론을 분리하는 것이 가능합니다. 즉, 웹브라우저나 코드 검증기와 같은 도구를 호출하는 방법을 아는 작은 "추론 코어"를 사용하는 것입니다. 그렇게 하면, 사전 훈련에 필요한 계산량이 줄어들 수 있습니다. 2. 막대한 양의 계산이 사전/후 훈련 대신 추론 서비스 제공으로 이동합니다. LLM은 텍스트 기반 시뮬레이터와도 유사한 데, 시뮬레이터에서 다양한 전략과 시나리오를 전개함으로써, 모델은 결국 좋은 솔루션으로 수렴하게 됩니다. 이 과정은 AlphaGo의 몬테카를로 트리 탐색(MCTS)과 같은 연구에서도 잘 보여 줍니다. 3. 수 억명이 사용하고 있는 OpenAI는 오래전에 추론 스케일링 법칙을 알아냈을 것이며, 이는 학계가 최근에야 발견하지 않았을까 추측해 봅니다. 주요 논문 근거는 다음과 같습니다. - Large Language Monkeys: Scaling Inference Compute with Repeated Sampling : DeepSeek-Coder가 SWE-Bench에서 샘플 하나로 15.9%에서 250개의 샘플로 56%로 증가하여 Sonnet-3.5를 능가한다는 것을 발견했습니다. - Scaling LLM Test-Time Compute Optimally can be More Effective than Scaling Model Parameters: 이 논문은 PaLM 2-S가 테스트 시간 검색을 통해 MATH에서 14배 더 큰 모델을 능가한다는 것을 보여주었습니다. 4. 딸기의 실제 프로덕션에 적용하는 것은 학술적 벤치마크를 달성하는 것보다 훨씬 어려울 것 같습니다. 현재 ‘딸기’ 버전은 대부분 잘 생각(COT)해서 좋은 결과를 보여 주지만, 몇몇은 기대한 만큼 ‘reasoning’이 동작하지 않은 것이 여기 저기 탐라에 올라 온 글들을 보았습니다. (아직 베타 이전의 프리뷰 버전임을 감안) 또한, 실제 환경에서의 추론 문제에 대해, 언제 탐색을 중지해야 할까요? 보상 함수는 무엇일까요? 성공 기준은 무엇인가요? 언제 코드 인터프리터와 같은 도구를 루프에 호출해야 할까요? 이러한 CPU 프로세스의 계산 비용을 어떻게 고려할까요? 이에 대해 오픈AI에서 자세히 공개하지 않았습니다. 5. 딸기 버전은 쉽게 데이터 플라이휠이 될 수 있습니다. 만약 답변이 정확하다면, 전체 탐색 추적이 긍정적이고 부정적인 보상을 모두 포함하는 작은 학습 예제 데이터셋이 될 것 입니다. 그러니깐 여러분들은 많이 쓰면 쓸수록 일종의 강화 학습과 차세대 GPT를 위한 추론 코어를 향상 시켜 줄 것 입니다 🙂 (전 세계 사용자들을 이용해 베타 테스트중 ㅡ.ㅡ)

<오픈AI의 딸기(o1) 서비스에 대한 저의 견해>

박진영씨가 힐링캠프에 나왔던 이야기가 충격이었어요.
매일매일 눈을 뜨면 하는 루틴이 굉장히 디테일했고,
그 디테일을 매일 반복하는 게 놀라웠죠.

JYP엔터의 성공을 넘어 가수로서 30년을 이어올 수 있었던
비결은 바로 매일 아침의 루틴이었어요.

<당신의 뇌는 최적화를 원한다>라는 책에서는 이렇게 말해요.
사람은 아침에 깨서 첫 1-2시간이 가장 뇌의 상태가 맑고
집중도가 높고 생산성이 높다고요.

이걸 보고 저의 아침루틴 무기로 만들기로 합니다.

저는 매일 눈을 뜨면 영양제를 먹고 에스프레소를 마셔
몸을 깨운 후에 30분씩 상상을 하고, 상상노트를 씁니다.
가까운 미래, 먼 미래를 아주 구체적으로 그리고 써요.

그러면 놀랍게도 그 미래가 현실화 되거나
가까워지는 것들을 경험하게 됩니다.
불과 1년만에 원하는 많은 것들을 실현할 수 있었어요.

그때 알았죠.
아침 짧은 시간 루틴의 힘을.

여러분도 더 나은 나를 만드는 아침의 루틴을
무기로 활용해보시면 어떨까요?

루틴의 무기에 대하여
[마케터의 무기들]

박진영씨가 힐링캠프에 나왔던 이야기가 충격이었어요. 매일매일 눈을 뜨면 하는 루틴이 굉장히 디테일했고, 그 디테일을 매일 반복하는 게 놀라웠죠. JYP엔터의 성공을 넘어 가수로서 30년을 이어올 수 있었던 비결은 바로 매일 아침의 루틴이었어요. &lt;당신의 뇌는 최적화를 원한다&gt;라는 책에서는 이렇게 말해요. 사람은 아침에 깨서 첫 1-2시간이 가장 뇌의 상태가 맑고 집중도가 높고 생산성이 높다고요. 이걸 보고 저의 아침루틴 무기로 만들기로 합니다. 저는 매일 눈을 뜨면 영양제를 먹고 에스프레소를 마셔 몸을 깨운 후에 30분씩 상상을 하고, 상상노트를 씁니다. 가까운 미래, 먼 미래를 아주 구체적으로 그리고 써요. 그러면 놀랍게도 그 미래가 현실화 되거나 가까워지는 것들을 경험하게 됩니다. 불과 1년만에 원하는 많은 것들을 실현할 수 있었어요. 그때 알았죠. 아침 짧은 시간 루틴의 힘을. 여러분도 더 나은 나를 만드는 아침의 루틴을 무기로 활용해보시면 어떨까요? 루틴의 무기에 대하여 [마케터의 무기들]

매일 무기를 만드는 JYP의 비밀

확 당기지 말고 살살 이끌어 주세요~*넛지 마케팅이란?넛지란 `팔꿈치로 슬쩍 찌르다`라는 뜻으로 타인의 행동을 특정한 방향으로 유도하는 행위를 말해요. 직접적인 명령이나 강요가 아닌 

떠나는 소비자를 붙잡는 넛지 마케팅 사례

👉 다크 넛지는 뭐야?
다크 넛지는 팔꿈치로 옆구리를 툭툭 친다는 의미의 넛지(nudge)에 어둡다의 다크(dark)를 결합한 신조어에요. 소비자에게 비합리적인 소비를 유도하는 것이죠.

👉 다크 넛지 사례
 1. 자동 결제 : 처음엔 무료 혜택을 제공하다 조용히 유료로 자동결제 시켜요.
 2. 해지방어 : 결제는 매우 쉽게, 해지는 몇 단계 걸쳐 아주 어렵게 만들어 포기하게 해요.
 3. 가격착오 : 최저가 검색했지만 옵션을 선택하면 가격이 달라져 추가 비용을 더 받아요.
    
    
🎵 FLO : '이용권 해지 예약' 문구는 아주 작게 숨겨져 있어요. 힘들게 찾아 해지한다고 하자 그제서야 이런 혜택도 있는데 진짜로 갈 것이냐며 바짓가랑이를 붙잡는 공략을 씁니다.

🛍️ 올리브영 : (할인 안 받고 살래? vs 조금 더 사고 할인받을래?) 음 그럼 조금 더 사볼까 하고 장바구니를 담다가 그만.. 계획에 없던 과소비를 하고 말았네요.

🎥넷플릭스 : 떠나는 소비자는 센스 있게 보내는 주는 것도 한 방법입니다. 쿨하게 보내준 넷플릭스를 기억하며 결국 멤버십 재시작 버튼을 누릅니다. 영화뿐 아니라 서비스 자체에서도 장점을 느꼈거든요.

🏦하나은행 : 우대 조건에 따라 금리는 차등 지급되고요. 금액 150만 원은 '월' 한도가 아니라 '분기' 한도였습니다. 소비자가 혹 할 만한 포인트를 강조해 놓고, 자세한 설명은 살짝 안 보이게 숨겨놓았네요.

👉 다크 넛지는 뭐야?다크 넛지는 팔꿈치로 옆구리를 툭툭 친다는 의미의 넛지(nudge)에 어둡다의 다크(dark)를 결합한 신조어에요. 소비자에게 비합리적인 소비를 유도하는 것이죠. 👉 다크 넛지 사례<ol ><li>자동 결제&nbsp;: 처음엔 무료 혜택을 제공하다 조용히 유료로 자동결제 시켜요.</li><li>해지방어&nbsp;: 결제는 매우 쉽게, 해지는 몇 단계 걸쳐 아주 어렵게 만들어 포기하게 해요.</li><li>가격착오&nbsp;: 최저가 검색했지만 옵션을 선택하면 가격이 달라져 추가 비용을 더 받아요. </li></ol>🎵 FLO : '이용권 해지 예약' 문구는 아주 작게 숨겨져 있어요. 힘들게 찾아 해지한다고 하자 그제서야 이런 혜택도 있는데 진짜로 갈 것이냐며 바짓가랑이를 붙잡는 공략을 씁니다. 🛍️ 올리브영 : (할인 안 받고 살래? vs 조금 더 사고 할인받을래?) 음 그럼 조금 더 사볼까 하고 장바구니를 담다가 그만.. 계획에 없던 과소비를 하고 말았네요. 🎥넷플릭스 : 떠나는 소비자는 센스 있게 보내는 주는 것도 한 방법입니다. 쿨하게 보내준 넷플릭스를 기억하며 결국 멤버십 재시작 버튼을 누릅니다. 영화뿐 아니라 서비스 자체에서도 장점을 느꼈거든요. 🏦하나은행 : 우대 조건에 따라 금리는 차등 지급되고요. 금액 150만 원은 '월' 한도가 아니라 '분기' 한도였습니다. 소비자가 혹 할 만한 포인트를 강조해 놓고, 자세한 설명은 살짝 안 보이게 숨겨놓았네요.

아이보스

🌪️다크넛지? 이탈 방지? 그 애매한 경계선

A collection of (mostly) technical things every software developer should know about - mtdvio/every-programmer-should-know

GitHub - mtdvio/every-programmer-should-know: A collection of (mostly) technical things every software developer should know about

개발자라면 찜 해놔야하는 GitHub 저장소들

모든 프로그래머가 알아야하는 지식 모음
https://github.com/mtdvio/every-programmer-should-know
JS 프로젝트 50일동안 50개만들기
https://github.com/bradtraversy/50projects50days

모오던 웹개발
https://github.com/dexteryy/spellbook-of-modern-webdev

30초면 배울 수 있는 코드 스니핏들
https://github.com/Chalarangelo/30-seconds-of-code

개발 면접 핸드북
https://github.com/yangshun/tech-interview-handbook

개발자라면 찜 해놔야하는 GitHub 저장소들 모든 프로그래머가 알아야하는 지식 모음https://github.com/mtdvio/every-programmer-should-knowJS 프로젝트 50일동안 50개만들기https://github.com/bradtraversy/50projects50days 모오던 웹개발https://github.com/dexteryy/spellbook-of-modern-webdev 30초면 배울 수 있는 코드 스니핏들https://github.com/Chalarangelo/30-seconds-of-code 개발 면접 핸드북https://github.com/yangshun/tech-interview-handbook

GitHub

개발자라면 찜 해놔야하는 GitHub 저장소들

모든 프로그래머가

SQL을 처음부터 제대로 공부하고 싶지만, 어떻게 공부해야 할지 망설이고 있나요?

아래의 SQL 마인드맵으로 초보 단계부터 고급 단계까지 차근차근 공부해봐요.

 1. 초보 단계 (Basic)
    * SELECT
    * FROM
    * WHERE
    * ORDER BY
    * AGGREGATE
    * GROUP BY
    * LIMIT
 2. 중급 단계 (Intermediate)
    * LEFT JOIN
    * INNER JOIN
    * LIKE
    * IN
    * CASE WHEN
    * HAVING
    * UNION ALL
 3. 고급 단계 (Advanced)
    * SUBQUERY
    * CTE (WITH)
    * STORED PRECEDURE
    * TRIGGER
    * WINDOW FUNCTION
 4. 연습 단계 (Practice)
    * BASIC SQL PROJECT (SQL 기초 프로젝트)
    * INTERMEDIATE SQL PROJECT(SQL 중급 프로젝트)
    * ADVANCED SQL PROJECT(SQL 고급 프로젝트)

#데이터리차드 #SQL #로드맵

SQL을 처음부터 제대로 공부하고 싶지만, 어떻게 공부해야 할지 망설이고 있나요? 아래의 SQL 마인드맵으로 초보 단계부터 고급 단계까지 차근차근 공부해봐요. <ol ><li>초보 단계 (Basic)<ul ><li>SELECT</li><li>FROM</li><li>WHERE</li><li>ORDER BY</li><li>AGGREGATE</li><li>GROUP BY</li><li>LIMIT</li></ul></li><li>중급 단계 (Intermediate)<ul ><li>LEFT JOIN</li><li>INNER JOIN</li><li>LIKE</li><li>IN</li><li>CASE WHEN</li><li>HAVING</li><li>UNION ALL</li></ul></li><li>고급 단계 (Advanced)<ul ><li>SUBQUERY</li><li>CTE (WITH)</li><li>STORED PRECEDURE</li><li>TRIGGER</li><li>WINDOW FUNCTION</li></ul></li><li>연습 단계 (Practice)<ul ><li>BASIC SQL PROJECT (SQL 기초 프로젝트)</li><li>INTERMEDIATE SQL PROJECT(SQL 중급 프로젝트)</li><li>ADVANCED SQL PROJECT(SQL 고급 프로젝트)</li></ul></li></ol> #데이터리차드 #SQL #로드맵

SQL 학습 로드맵

YouTube에서 마음에 드는 동영상과 음악을 감상하고, 직접 만든 콘텐츠를 업로드하여 친구, 가족뿐 아니라 전 세계 사람들과 콘텐츠를 공유할 수 있습니다.

 - YouTube

AutoParams 덕분에 3년 이상을 Spring Boot 앱 개발에 TDD를 덜 힘들게 적용했습니다. 누군가에게 조금이라도 더 도움이 되길 바라며 올해 스프링 캠프에서 AutoParams의 목적과 아키텍처, 사용법을 설명하는 자리를 가졌습니다.

AutoParams 덕분에 3년 이상을 Spring Boot 앱 개발에 TDD를 덜 힘들게 적용했습니다. 누군가에게 조금이라도 더 도움이 되길 바라며 올해 스프링 캠프에서 AutoParams의 목적과 아키텍처, 사용법을 설명하는 자리를 가졌습니다.

youtu.be

AutoParams를 사용한 Spring Boot 응용프로그램 테

1. 찰스 다윈은 하루에 90분씩 3번 일했고, 나머지 시간에는 긴 산책을 하거나 낮잠을 자거나 상념에 잠겼다. (그러면서도 그는 <종의 기원>을 포함해 19권의 책을 집필했다)

2. 엄청난 다작가이자 사상가로 알려진 앙리 푸앵카레는 오전 10시부터 정오까지 첫 번째 작업을 한 뒤, 오후 5시부터 7시까지 두 번째 작업을 했다. (그는 하루 4시간만 일했다)

3. 마찬가지로, 수학자 고드프리 해럴드 하디는 ‘의식적 작업은 하루 4시간이 최대치’이며, 나머지 시간을 너무 많은 바쁜 일로 채우면 오히려 비생산적이라고 믿었다.

4. 다윈, 푸앵카레, 하디는 모든 같은 이야기를 하고 있다. 제대로 초점을 맞추고, 진짜 집중력을 (제대로) 발휘하면, 그리고 양질의 휴식으로 집중하는 시간을 잘 뒷받침하면, 위대한 성취를 이루는 데 필요한 시간은 하루 4시간이면 충분하다고. 이는 바쁨을 추구하는 우리의 문화와 정면으로 충돌하는 발상이다.

5. 위대함을 낳는 ‘1만 시간의 법칙’은 앤더스 에릭슨과 동료들의 공동 연구로 탄생한 이래로, 말콤 글래드웰이 책 <아웃라이어>에 소개하며 대중의 큰 주목을 받았다. 말콤 글래드웰은 1만 시간의 법칙을 소개하며 ‘어떤 분야에서든 전문가 수준에 도달하려면 1만 시간의 의도적 연습이 필요하다’고 주장했다.

6. 그리고 이는 바쁨과 스트레스와 과로를 미덕으로 여기는 세상에서 큰 환영을 받았고, 아직도 많은 사람들이 이 법칙을 마치 교리처럼 신봉한다.

7. 그런데 에릭슨의 실제 연구에는 ‘매일 의도적 연습이 효과적인 수준을 넘지 않도록 제한해야 한다’는 내용도 담겨 있으며, 연구에서는 ‘하루에 투입해야 할 이상적인 시간은 4시간’이라고도 제안한다.

8. 이 연구에서 더 흥미로운 부분은 ‘정상급 연주자와 평균적 연주자는 쉬는 방식부터 다르다’는 점이다. 정상급 연주자는 평균적 연주자들에 비해 더 체계적이고 계획적으로 여가 시간을 보냈다.

9. 정상급 연주자들은 연습만 의도적으로 하는 게 아니라, 휴식도 의도적으로 취했다. 그들은 평균적 연주자보다 1시간 가량 더 잠을 찾다. (탁월한 퍼포먼스 = 의식적 연습+의식적 휴식)

10. 흔히 휴식을 일의 반대라고 생각하지만, 일과 휴식의 엄격한 분리는 현대의 그릇된 통념이다. 오랫동안 사람들은 쉴 때 뇌의 활동력이 떨어진다고 생각했다. 하지만 날로 발전하는 뇌 영상 기술에 힘입어 뇌과학자들은 ‘쉬는 동안에도 뇌의 전반적인 활동량이 감소하지 않는다’는 것을 발견했다.

11. 활동성은 단지 뇌의 다른 영역으로 옮겨갔다. 그리고 연구자들은 쉬는 동안 활성화되는 뇌의 영역을 ‘디폴트 모드 네트워크(DMN)’라고 칭하게 되었다.

12. 그리고 추가 연구를 통해, 디폴트 모드 네트워크는 고도로 활동적일 뿐 아니라, 정신 건강과 정서에 있어 굉장히 중요하다는 점이 발견됐다.

13. 특히 창의적이고 혁신적인 유형의 일을 할 땐 일하는 시간만큼, 휴식과 긴장 풀기가 필요하다. 디폴트 모드 네트워크가 활성화되면, 우리의 직관이 주도권을 가지고, 창의성은 멀리 있는 요소와 연관점을 찾기 시작한다.

14. 산책을 하거나 샤워 도중에 강력한 생각이나 통찰이 떠올렸다면, 디폴트 모드 네트워크에 감사해야 한다.

15. 그러나 당신이 휴식 때 텔레비전 앞에서 멍하게 있거나 유튜브에서 고양이 동영상을 본다면 디폴트 모드 네트워크가 활성화되는 데는 차질이 생긴다. (TV를 보거나 동영상을 보는 건 좋은 휴식 방법은 아니라는 얘기다)

16. (게다가) 창의적인 사람의 뇌는 디폴트 모드 네트워크가 더 강력하게 개발되어 휴식 시간에도 더 효과적으로 일을 한다는 연구 결과도 있다.

17. (고로 올바른 방식으로) 더 많은 시간을 휴식에 쓰면, 창의력과 행복감이 증진될 뿐 아니라, 일하는 시간의 능률마저 올라간다.

18. (그러니 숏폼 중독 등 주의력을 탕진해 일에 부정적인 영향을 미치는 휴식이 아니라, 자신에게 맞는 올바른 휴식법을 찾아라. 그러면 일의 능률을 올라갈 수밖에 없다)

- 존 피치 외, <이토록 멋진 휴식> 중

1. 찰스 다윈은 하루에 90분씩 3번 일했고, 나머지 시간에는 긴 산책을 하거나 낮잠을 자거나 상념에 잠겼다. (그러면서도 그는 &lt;종의 기원&gt;을 포함해 19권의 책을 집필했다) 2. 엄청난 다작가이자 사상가로 알려진 앙리 푸앵카레는 오전 10시부터 정오까지 첫 번째 작업을 한 뒤, 오후 5시부터 7시까지 두 번째 작업을 했다. (그는 하루 4시간만 일했다) 3. 마찬가지로, 수학자 고드프리 해럴드 하디는 ‘의식적 작업은 하루 4시간이 최대치’이며, 나머지 시간을 너무 많은 바쁜 일로 채우면 오히려 비생산적이라고 믿었다. 4. 다윈, 푸앵카레, 하디는 모든 같은 이야기를 하고 있다. 제대로 초점을 맞추고, 진짜 집중력을 (제대로) 발휘하면, 그리고 양질의 휴식으로 집중하는 시간을 잘 뒷받침하면, 위대한 성취를 이루는 데 필요한 시간은 하루 4시간이면 충분하다고. 이는 바쁨을 추구하는 우리의 문화와 정면으로 충돌하는 발상이다. 5. 위대함을 낳는 ‘1만 시간의 법칙’은 앤더스 에릭슨과 동료들의 공동 연구로 탄생한 이래로, 말콤 글래드웰이 책 &lt;아웃라이어&gt;에 소개하며 대중의 큰 주목을 받았다. 말콤 글래드웰은 1만 시간의 법칙을 소개하며 ‘어떤 분야에서든 전문가 수준에 도달하려면 1만 시간의 의도적 연습이 필요하다’고 주장했다. 6. 그리고 이는 바쁨과 스트레스와 과로를 미덕으로 여기는 세상에서 큰 환영을 받았고, 아직도 많은 사람들이 이 법칙을 마치 교리처럼 신봉한다. 7. 그런데 에릭슨의 실제 연구에는 ‘매일 의도적 연습이 효과적인 수준을 넘지 않도록 제한해야 한다’는 내용도 담겨 있으며, 연구에서는 ‘하루에 투입해야 할 이상적인 시간은 4시간’이라고도 제안한다. 8. 이 연구에서 더 흥미로운 부분은 ‘정상급 연주자와 평균적 연주자는 쉬는 방식부터 다르다’는 점이다. 정상급 연주자는 평균적 연주자들에 비해 더 체계적이고 계획적으로 여가 시간을 보냈다. 9. 정상급 연주자들은 연습만 의도적으로 하는 게 아니라, 휴식도 의도적으로 취했다. 그들은 평균적 연주자보다 1시간 가량 더 잠을 찾다. (탁월한 퍼포먼스 = 의식적 연습+의식적 휴식) 10. 흔히 휴식을 일의 반대라고 생각하지만, 일과 휴식의 엄격한 분리는 현대의 그릇된 통념이다. 오랫동안 사람들은 쉴 때 뇌의 활동력이 떨어진다고 생각했다. 하지만 날로 발전하는 뇌 영상 기술에 힘입어 뇌과학자들은 ‘쉬는 동안에도 뇌의 전반적인 활동량이 감소하지 않는다’는 것을 발견했다. 11. 활동성은 단지 뇌의 다른 영역으로 옮겨갔다. 그리고 연구자들은 쉬는 동안 활성화되는 뇌의 영역을 ‘디폴트 모드 네트워크(DMN)’라고 칭하게 되었다. 12. 그리고 추가 연구를 통해, 디폴트 모드 네트워크는 고도로 활동적일 뿐 아니라, 정신 건강과 정서에 있어 굉장히 중요하다는 점이 발견됐다. 13. 특히 창의적이고 혁신적인 유형의 일을 할 땐 일하는 시간만큼, 휴식과 긴장 풀기가 필요하다. 디폴트 모드 네트워크가 활성화되면, 우리의 직관이 주도권을 가지고, 창의성은 멀리 있는 요소와 연관점을 찾기 시작한다. 14. 산책을 하거나 샤워 도중에 강력한 생각이나 통찰이 떠올렸다면, 디폴트 모드 네트워크에 감사해야 한다. 15. 그러나 당신이 휴식 때 텔레비전 앞에서 멍하게 있거나 유튜브에서 고양이 동영상을 본다면 디폴트 모드 네트워크가 활성화되는 데는 차질이 생긴다. (TV를 보거나 동영상을 보는 건 좋은 휴식 방법은 아니라는 얘기다) 16. (게다가) 창의적인 사람의 뇌는 디폴트 모드 네트워크가 더 강력하게 개발되어 휴식 시간에도 더 효과적으로 일을 한다는 연구 결과도 있다. 17. (고로 올바른 방식으로) 더 많은 시간을 휴식에 쓰면, 창의력과 행복감이 증진될 뿐 아니라, 일하는 시간의 능률마저 올라간다. 18. (그러니 숏폼 중독 등 주의력을 탕진해 일에 부정적인 영향을 미치는 휴식이 아니라, 자신에게 맞는 올바른 휴식법을 찾아라. 그러면 일의 능률을 올라갈 수밖에 없다) - 존 피치 외, &lt;이토록 멋진 휴식&gt; 중

일을 못하는 사람들은 대부분 잘 쉬지도 못해요ㅠ

회사의 대표 옆에서 일해볼 수 있다는 점인 것 같아요.

가까이 있으면 그 사람의 사고방식을 배울 수 있어요. 회사를 세울 정도의 사람이라면 분명 배울 점이 있어요.

제가 만난 분들은 관점이 남달랐어요. 시장을 보는 관점, 제품을 대하는 관점에서 정말 많이 배울 수 있었죠. 개발자로서 조금 더 큰 그림을 볼 수 있는 기회가 되었어요.

누군가는 불편한 일이라고 할지도 몰라요. 하지만 조금 불편한 그 순간에 우리는 성장할 수 있다고 믿어요.

회사의 대표 옆에서 일해볼 수 있다는 점인 것 같아요. 가까이 있으면 그 사람의 사고방식을 배울 수 있어요. 회사를 세울 정도의 사람이라면 분명 배울 점이 있어요. 제가 만난 분들은 관점이 남달랐어요. 시장을 보는 관점, 제품을 대하는 관점에서 정말 많이 배울 수 있었죠. 개발자로서 조금 더 큰 그림을 볼 수 있는 기회가 되었어요. 누군가는 불편한 일이라고 할지도 몰라요. 하지만 조금 불편한 그 순간에 우리는 성장할 수 있다고 믿어요.

작은 회사에 일하면 좋은 점

Elastic announces the return of open source licensing for Elasticsearch and Kibana, adding AGPL as an option alongside existing licenses. This change reinforces our long-standing commitment to open so...

Elasticsearch is Open Source, Again

https://www.elastic.co/kr/blog/elasticsearch-is-open-source-again

AWS와의 갈등으로 3년전 Apache 라이센스를 버리고 SSPL 라이센스를 도입하면서 오픈소스가 아니게 되었다가 이번에 다시 AGPL 라이센스를 도입해서 오픈소스가 되었습니다.

오픈소스는 오픈소스 이니셔티브에서 사용 권한을 가지고 있어서 오픈소스 이니셔티브에서 인정한 라이센스가 아니라면 오픈소스라는 말을 사용할 수 없습니다. 오픈소스 이기는 하지만 엘라스틱 같은 회사는 클라우드 사업을 하기 때문에 AWS같은 클라우드 업체에서 elasticsearch를 서비스로 내놓으면서 갈등이 생기고 결국 오픈소스 라이센스를 버리고 클라우드 업체가 elasticsearch를 사용할 수 없게하는 SSPL을 도입해서 이를 막았습니다.

그동안의 과정이 고통스럽긴 했지만 3년이 지난 지금 AWS와의 파트너쉽이 견고해졌고 AWS도 OpenSearch에 충분한 투자를 했기 때문에 다시 오픈소스로 돌아와도 되겠다고 생각하고 AGPL을 도입하기로 했다고 합니다.

엘리스틱은 이렇게 얘기하고 사람들의 의견은 다양하게 있는거 같습니다. 엘라스틱의 의도를 그대로 믿을 수도 있고 오픈소스를 버린게 결과적으로 안좋았다고 판단했기에 번복했다는 얘기도 있습니다.

오픈소스였다가 아니었다가 혼란스럽고 앞으로 그러면 OpenSearch는 어떻게 되는건지 궁금하기도 하지만 앞으로 시장이 어떻게 흘러갈지 봐야될 것 같습니다.

https://www.elastic.co/kr/blog/elasticsearch-is-open-source-again AWS와의 갈등으로 3년전 Apache 라이센스를 버리고 SSPL 라이센스를 도입하면서 오픈소스가 아니게 되었다가 이번에 다시 AGPL 라이센스를 도입해서 오픈소스가 되었습니다. 오픈소스는 오픈소스 이니셔티브에서 사용 권한을 가지고 있어서 오픈소스 이니셔티브에서 인정한 라이센스가 아니라면 오픈소스라는 말을 사용할 수 없습니다. 오픈소스 이기는 하지만 엘라스틱 같은 회사는 클라우드 사업을 하기 때문에 AWS같은 클라우드 업체에서 elasticsearch를 서비스로 내놓으면서 갈등이 생기고 결국 오픈소스 라이센스를 버리고 클라우드 업체가 elasticsearch를 사용할 수 없게하는 SSPL을 도입해서 이를 막았습니다. 그동안의 과정이 고통스럽긴 했지만 3년이 지난 지금 AWS와의 파트너쉽이 견고해졌고 AWS도 OpenSearch에 충분한 투자를 했기 때문에 다시 오픈소스로 돌아와도 되겠다고 생각하고 AGPL을 도입하기로 했다고 합니다. 엘리스틱은 이렇게 얘기하고 사람들의 의견은 다양하게 있는거 같습니다. 엘라스틱의 의도를 그대로 믿을 수도 있고 오픈소스를 버린게 결과적으로 안좋았다고 판단했기에 번복했다는 얘기도 있습니다. 오픈소스였다가 아니었다가 혼란스럽고 앞으로 그러면 OpenSearch는 어떻게 되는건지 궁금하기도 하지만 앞으로 시장이 어떻게 흘러갈지 봐야될 것 같습니다.

Elastic Blog

https://www.elastic.co/kr/blog/elast

국내 개발자로서 자부심을 불어넣는 오픈소스 생태계가 있습니다. 바로 토스(Toss)가 주도하는 오픈소스 생태계 인데요.

es-hangul
이라고 하는 한글을 다루기 위한 라이브러리는 이미 1,000개가 넘는 GitHub 스타를 획득했습니다. 또한
lodash
보다 2배 더 빠른 유틸리티 라이브러리인
es-toolkit
은 이미 6,100개의 스타를 받고 국내를 넘어 세계적으로 많은 개발자들의 관심을 받고 있는데요. 이번 토스 모닥불 EP.4 영상에서는 토스에서 오픈소스 생태계를 운영하는 개발자들의 이야기를 만나볼 수 있습니다.

특히나 주목할 만한 점은, 패널로 참여한 토스의 오픈소스
suspensive
를 운영하고 계시는 분인데요. 이 개발자분은 요즘은 필수로 사용되고 있는
TanstackQuery
의 최상위 기여자입니다.
Jotai
외에도 토스 오픈소스에도 적극적으로 기여를하고 결국에는 토스에 합류하신게 참 대단하게 느껴지네요.

또한 오픈소스 생태계 구축을 통해 기술 커뮤니티에 긍정적인 영향을 미치고자 하는 토스의 노력도 대단한것 같습니다. 한국 개발 생태계의 경쟁력을 높이고, 개발자들에게 새로운 도전과 성장의 기회를 제공하는데 있어서, 토스의 이러한 행보를 응원합니다.

https://www.youtube.com/watch?v=SdBL-p597Dw

국내 개발자로서 자부심을 불어넣는 오픈소스 생태계가 있습니다. 바로 토스(Toss)가 주도하는 오픈소스 생태계 인데요. <code >es-hangul</code>이라고 하는 한글을 다루기 위한 라이브러리는 이미 1,000개가 넘는 GitHub 스타를 획득했습니다. 또한 <code >lodash</code>보다 2배 더 빠른 유틸리티 라이브러리인 <code >es-toolkit</code>은 이미 6,100개의 스타를 받고 국내를 넘어 세계적으로 많은 개발자들의 관심을 받고 있는데요. 이번 토스 모닥불 EP.4 영상에서는 토스에서 오픈소스 생태계를 운영하는 개발자들의 이야기를 만나볼 수 있습니다. 특히나 주목할 만한 점은, 패널로 참여한 토스의 오픈소스 <code >suspensive</code> 를 운영하고 계시는 분인데요. 이 개발자분은 요즘은 필수로 사용되고 있는 <code >TanstackQuery</code> 의 최상위 기여자입니다. <code >Jotai</code> 외에도 토스 오픈소스에도 적극적으로 기여를하고 결국에는 토스에 합류하신게 참 대단하게 느껴지네요. 또한 오픈소스 생태계 구축을 통해 기술 커뮤니티에 긍정적인 영향을 미치고자 하는 토스의 노력도 대단한것 같습니다. 한국 개발 생태계의 경쟁력을 높이고, 개발자들에게 새로운 도전과 성장의 기회를 제공하는데 있어서, 토스의 이러한 행보를 응원합니다. https://www.youtube.com/watch?v=SdBL-p597Dw

www.youtube.com

토스의 오픈소스 생태계: 한국을 넘어 글로벌로

최고의 자동완성 플러그인 타입스크립트를 사용하여 개발자를 속이고 코드를 최적화한 경험을 공유합니다.

타입스크립트스럽게 성능과 생산성 두 마리 토끼 모두 잡기

이름만 보고 프론트엔드인줄 알았는데요. 살펴보니 백엔드였습니다!

2021년 1월에 출시한 쿠키런:킹덤에 운영 도구는 어마어마하군요!

https://tech.devsisters.com/posts/typescript-ish-way-to-improve-performance/

이름만 보고 프론트엔드인줄 알았는데요. 살펴보니 백엔드였습니다! 2021년 1월에 출시한 쿠키런:킹덤에 운영 도구는 어마어마하군요! https://tech.devsisters.com/posts/typescript-ish-way-to-improve-performance/

DevTech - 데브시스터즈 기술블로그

TypeScript하면 프론트만?!

Vite는 기존 자바스크립트 번들러의 만성적인 성능 문제를 해결하고 개발자 경험을 향상시키기 위해서 등장한 차세대 번들러입니다. 브라우저에서 지원하는 ESM(ES Modules)를 적극적으로 활용하고, 자바스크립트 대신에 컴파일 언어인 Go로 작성된 현대적인 자바스크립트 개발 도구이죠.

Vite은 예전부터 널리 사용되던 번들러인 Webpack보다 설정이 훨씬 쉽고 간단하며, 설정이 필요 없기로 유명하던 번들러인 Parcel보다도 훨씬 빠릅니다. 이로 인해서 기존 번들러보다 뛰어난 개발자 경험을 제공하여 많은 개발자로부터 사랑을 받고 있는 번들러입니다.

2023년 Sate of JavaScript 설문 결과를 보시면 빌드 도구 부분에서 Vite(73%)가 Parcel(30%)을 아득히 넘고 Webpack(90%)에 이어서 사용률 2위를 기록하고 있습니다. 2021년에 20% 사용률로 처음 그래프에 등장했는데 무서운 성장세가 아닐 수 없습니다.

더욱 고무적인 부분은 바로 Vite를 써본 응답자들의 만족도입니다. 88%로 압도적인 1위를 차지하고 있으며, Webpack의 만족도는 45%까지 곤두박질 친 것을 볼 수 있습니다.

참고로 많은 분들이 영문 철자만 보시고 Vite를 “바이트”라고 발음해야 하는 걸로 오해하시는데요. 사실 Vite라는 이름은 “빠름”을 의미하는 프랑스어에서 유래되었고 그래서 정확한 발음은 “비트”라고 합니다. 한국 개발자들 사이에서는 우스갯 소리로 빛처럼 빠르다고 “빛”이라고도 많이 부르는 것 같습니다. 😄

이번 포스팅에서는 Vite를 처음 사용하시는 분들의 위해서 Vite를 시작하는 방법을 안내해드리겠습니다.

📝 포스팅: https://www.daleseo.com/vite/

Vite는 기존 자바스크립트 번들러의 만성적인 성능 문제를 해결하고 개발자 경험을 향상시키기 위해서 등장한 차세대 번들러입니다. 브라우저에서 지원하는 ESM(ES Modules)를 적극적으로 활용하고, 자바스크립트 대신에 컴파일 언어인 Go로 작성된 현대적인 자바스크립트 개발 도구이죠. Vite은 예전부터 널리 사용되던 번들러인 Webpack보다 설정이 훨씬 쉽고 간단하며, 설정이 필요 없기로 유명하던 번들러인 Parcel보다도 훨씬 빠릅니다. 이로 인해서 기존 번들러보다 뛰어난 개발자 경험을 제공하여 많은 개발자로부터 사랑을 받고 있는 번들러입니다. 2023년 Sate of JavaScript 설문 결과를 보시면 빌드 도구 부분에서 Vite(73%)가 Parcel(30%)을 아득히 넘고 Webpack(90%)에 이어서 사용률 2위를 기록하고 있습니다. 2021년에 20% 사용률로 처음 그래프에 등장했는데 무서운 성장세가 아닐 수 없습니다. 더욱 고무적인 부분은 바로 Vite를 써본 응답자들의 만족도입니다. 88%로 압도적인 1위를 차지하고 있으며, Webpack의 만족도는 45%까지 곤두박질 친 것을 볼 수 있습니다. 참고로 많은 분들이 영문 철자만 보시고 Vite를 “바이트”라고 발음해야 하는 걸로 오해하시는데요. 사실 Vite라는 이름은 “빠름”을 의미하는 프랑스어에서 유래되었고 그래서 정확한 발음은 “비트”라고 합니다. 한국 개발자들 사이에서는 우스갯 소리로 빛처럼 빠르다고 “빛”이라고도 많이 부르는 것 같습니다. 😄 이번 포스팅에서는 Vite를 처음 사용하시는 분들의 위해서 Vite를 시작하는 방법을 안내해드리겠습니다. 📝 포스팅: https://www.daleseo.com/vite/

Vite 처음 시작하기

원문 : Good Refactoring vs Bad Refactoring thumbnail…

(번역) 좋은 리팩터링 vs 나쁜 리팩터링

오늘 소개해드릴 글은 42dot의 유경상님이 번역해주신 글입니다.

많은 개발자들이 리팩터링의 중요성을 알고 리팩터링을 하지만, 적절하지 않은 리팩터링으로 오히려 코드 베이스에 악영향을 준다는 것을 간과하는 경우가 많습니다. 이 글에서는 저자가 지금까지 겪어온 경험을 기반으로 어떤 리팩터링이 잘못된 리팩터링이고, 어떤 식으로 리팩터링하는 것이 바람직한지에 대해 구체적인 코드 예시와 함께 설명합니다. 이에 더해서 올바른 리팩터링 방법과 더 나은 리팩터링을 위한 도구도 함께 소개하고 있습니다. 이 글을 통해 현재 적절한 리팩터링을 하고 있는지 점검해 보시는 기회가 되시면 좋을 것 같습니다 :)

> 글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/good_refactoring_vs_bad_refactoring/

오늘 소개해드릴 글은 42dot의 유경상님이 번역해주신 글입니다. 많은 개발자들이 리팩터링의 중요성을 알고 리팩터링을 하지만, 적절하지 않은 리팩터링으로 오히려 코드 베이스에 악영향을 준다는 것을 간과하는 경우가 많습니다. 이 글에서는 저자가 지금까지 겪어온 경험을 기반으로 어떤 리팩터링이 잘못된 리팩터링이고, 어떤 식으로 리팩터링하는 것이 바람직한지에 대해 구체적인 코드 예시와 함께 설명합니다. 이에 더해서 올바른 리팩터링 방법과 더 나은 리팩터링을 위한 도구도 함께 소개하고 있습니다. 이 글을 통해 현재 적절한 리팩터링을 하고 있는지 점검해 보시는 기회가 되시면 좋을 것 같습니다 :) &gt; 글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/good_refactoring_vs_bad_refactoring/

ykss.netlify.app

좋은 리팩터링 vs 나쁜 리팩터링

“꿈에 투자”···첫 ‘PDR 밸류에이션’ 리포트 나왔다

얼핏 보기엔 웃어넘길 뉴스로 보이기도 하지만, 내용을 보면 수긍이 가는 부분도 많네요. 세상이 바뀌었으면 이에 맞는 새로운 렌즈가 필요할 수도 있으니까요. 

디지털/온라인/모바일이 세상을 먹어치우고 있는데 이 시장은 네트워크 효과 등이 강해서 winner takes it all 경향이 강하고, 넘쳐나는 유동성은 1위 후보자들에게 돈을 몰아줘서 저 시점을 앞당기고 실현 가능성을 높여줄 수 있으니까요. 아마존 주식은 지금이나 10년전이나 전통 평가지표로는 항상 비싸기만 한데, 10년전에 옛날 렌즈로 평가하면서 자신있게 buy 할 수 있었던 사람은 소수였을겁니다.

스파크랩 / 이사

이희윤

세상을 바꿔보겠다는 창업가들의 이상과 도전정신에 반해 조력자(aka 투자자)의 길을 선택했습니다. 초기기업의 성장을 돕는 친구이길 꿈꿨으나, 스타트업 생태계에 들어와 얻은 별명이 (마루)엄마, (스파크랩)담임 선생님인걸 보니 조금 잔소리꾼인가 봅니다.

프로덕트 매니저/서비스 기획

정민석

한주현

대표

이사회 의장

투자자와 사업가의 경계선을 오가고 있습니다. 포항공대 산업경영공학과를 졸업한 뒤, 벤처캐피털에서 근무하고, 그 뒤 한국에서 처음으로 지주회사 구조의 컴퍼니 빌더인 패스트트랙아시아를 만들어 10년째 경영하고 있습니다.

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