오랜기간 개발이라는 업을 헤쳐나가면서 건강 관리를 소홀히 하였습니다. "젋으니까 괜찮아", "아직은 그럴 아니야", "귀찮아", "나 건강해" 저도 이런 말을 항상 버릇처럼 말을 하며 주변의 걱정을 애써 무마 시켰고, 아직은 괜찮아 라고 자기 합리화를 하였습니다.

그때 당장은 사실 아무런 일이 없었고 오히려 건강에 대한 자신감을 가졌지만, 시간이 지나 복리 이자처럼 누적된 건강 손실은 한번에 저에 갚을 것을 요구 할때도 있었으니까요.

마치 꼰대와 같은 이야기로 "건강을 항상 챙기셔요" 라고 입버릇 처럼 이제 말을 하고 있지만, 건강은 직접 경험하지 않으면 모르는 일이라 꼰대가 되는거 같아요.

어느덧 4월이 마무리 되고 5월이 다가오고 있습니다.
2025년초 건강관리에 대한 목표를 세우신 모든 분들이 목표를 이루어 항시 건강하셨으면 합니다.

오랜기간 개발이라는 업을 헤쳐나가면서 건강 관리를 소홀히 하였습니다. "젋으니까 괜찮아", "아직은 그럴 아니야", "귀찮아", "나 건강해" 저도 이런 말을 항상 버릇처럼 말을 하며 주변의 걱정을 애써 무마 시켰고, 아직은 괜찮아 라고 자기 합리화를 하였습니다. 그때 당장은 사실 아무런 일이 없었고 오히려 건강에 대한 자신감을 가졌지만, 시간이 지나 복리 이자처럼 누적된 건강 손실은 한번에 저에 갚을 것을 요구 할때도 있었으니까요. 마치 꼰대와 같은 이야기로 "건강을 항상 챙기셔요" 라고 입버릇 처럼 이제 말을 하고 있지만, 건강은 직접 경험하지 않으면 모르는 일이라 꼰대가 되는거 같아요. 어느덧 4월이 마무리 되고 5월이 다가오고 있습니다.2025년초 건강관리에 대한 목표를 세우신 모든 분들이 목표를 이루어 항시 건강하셨으면 합니다.

건강을 항상 돌봐주세요.

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

 - YouTube

One day, my manager asked if there was a way to improve workflow using AI.
I had an idea: automate Merger Request(MR) review with AI.

Since our repositories are hosted on self-hosted Gitlab instance, I needed to set up a Gitlab-runner to execute any CI pipelines.

However I didn’t have permission to access repository settings.

A few days later, the manager suddenly brought up the idea and assured me that he would provide everything I needed.

So I began the task. Let’s start!!!

https://youtu.be/KoUGxzHRsxc

One day, my manager asked if there was a way to improve workflow using AI.I had an idea: automate Merger Request(MR) review with AI. Since our repositories are hosted on self-hosted Gitlab instance, I needed to set up a Gitlab-runner to execute any CI pipelines. However I didn’t have permission to access repository settings. A few days later, the manager suddenly brought up the idea and assured me that he would provide everything I needed. So I began the task. Let’s start!!! https://youtu.be/KoUGxzHRsxc

youtu.be

Automating MR review on Self-hosted Gitl

예전에 문서는 Word, 한글, PDF 등으로 관리했죠.

담당하는 프로젝트마다 프로젝트 이름으로 된 폴더와 그 아래에 docs, srcs를 기본으로 생성했었습니다.

해당 프로젝트와 관련된 모든 문서는 docs 폴더에 넣어놨었죠.

지금은 어떤가요? Confluence를 쓰면서 부터는 개인 컴퓨터에 문서를 생성할 일이 거의 사라졌습니다..

찾고 싶은 문서를 금방 검색할 수도 있고, 다른 문서에서 발췌할 수도 있죠.

이런 형태의 문서 관리를 저자는 정보 관리 2.0이라고 부르는 것 같아요.

그러나 Confluence에 있는 문서도 Tree에 Group을 지어놓으니 Group이 일종의 폴더 아닐까요?

이 글은 종이 문서를 관리하던 시대부터 최근의 태그 기반 전자 문서 관리까지 정보 관리의 발전과 폴더의 문제점들에 대해 얘기 합니다.

여러분은 아직 폴더를 사용하고 계신가요?

https://youtu.be/KoUGxzHRsxc

예전에 문서는 Word, 한글, PDF 등으로 관리했죠. 담당하는 프로젝트마다 프로젝트 이름으로 된 폴더와 그 아래에 docs, srcs를 기본으로 생성했었습니다. 해당 프로젝트와 관련된 모든 문서는 docs 폴더에 넣어놨었죠. 지금은 어떤가요? Confluence를 쓰면서 부터는 개인 컴퓨터에 문서를 생성할 일이 거의 사라졌습니다.. 찾고 싶은 문서를 금방 검색할 수도 있고, 다른 문서에서 발췌할 수도 있죠. 이런 형태의 문서 관리를 저자는 정보 관리 2.0이라고 부르는 것 같아요. 그러나 Confluence에 있는 문서도 Tree에 Group을 지어놓으니 Group이 일종의 폴더 아닐까요? 이 글은 종이 문서를 관리하던 시대부터 최근의 태그 기반 전자 문서 관리까지 정보 관리의 발전과 폴더의 문제점들에 대해 얘기 합니다. 여러분은 아직 폴더를 사용하고 계신가요? https://youtu.be/KoUGxzHRsxc

문서를 폴더에 관리하고 계신가요?

네이버에서 HyperCLOVA X SEED 모델을 오픈가중치로 공개했군요. 3B, 1.5B, 0.5B 모델로 공개했는데요.

네이버에서 공개한 벤치마크상으로는 Qwen과 구글의 Gemma 등을 뛰어넘는 성능을 보인다고 합니다.

다만, 그것이 한국어 벤치마크 기준이라는 점이 많이 아쉽습니다. 한국어 성능을 강조하려고 그런 것이긴 하겠지만, 모델 공개시 일반적으로 발표하는 지표가 하나도 포함되어 있지 않다는 점은 좀 이해하기 어렵네요.

우리나라에서 가장 기대와 지원을 받고 있는 팀인 네이버의 발표인 점을 생각하면, 지표에 몇가지 의구심도 있고, 매우 작은 모델들이라서 사실 다른 모델들을 파인튜닝만해도 나올 수준으로 보여 좀 많이 아쉽습니다.

네이버에서 HyperCLOVA X SEED 모델을 오픈가중치로 공개했군요. 3B, 1.5B, 0.5B 모델로 공개했는데요. 네이버에서 공개한 벤치마크상으로는 Qwen과 구글의 Gemma 등을 뛰어넘는 성능을 보인다고 합니다. 다만, 그것이 한국어 벤치마크 기준이라는 점이 많이 아쉽습니다. 한국어 성능을 강조하려고 그런 것이긴 하겠지만, 모델 공개시 일반적으로 발표하는 지표가 하나도 포함되어 있지 않다는 점은 좀 이해하기 어렵네요. 우리나라에서 가장 기대와 지원을 받고 있는 팀인 네이버의 발표인 점을 생각하면, 지표에 몇가지 의구심도 있고, 매우 작은 모델들이라서 사실 다른 모델들을 파인튜닝만해도 나올 수준으로 보여 좀 많이 아쉽습니다.

Background
Our service is fundamentally a B2B platform.
As is common with B2B business models, each client company tends to have slightly…

Validating Segments Early with BDD Test Conversion

BDD스타일의 테스트코드로 세그먼트를 미리 검증하는 방법에 대해 블로그 글을 업로드했습니다.

개인 블로그에는 영문으로 게시했고,
회사 개발 블로그에는 한글로 게시했습니다.

BDD스타일의 테스트코드로 세그먼트를 미리 검증하는 방법에 대해 블로그 글을 업로드했습니다. 개인 블로그에는 영문으로 게시했고, 회사 개발 블로그에는 한글로 게시했습니다.

Medium

BDD 테스트코드로 미리 검증하기

스크롤 하려고 했는데 이전 페이지로 가버린 적도 있죠

olulo에서 우리 동네 지도를 만들었을 때 새로 추가된 UI가 지도를 덜 차지하게 하기 위해 숨겨뒀다가 Gesture로 꺼낼 수 있게 했었죠.

그런데 테스트를 하다보니 Swipe를 하려고 했는데 버튼이 동작할 때가 있었는데요.

전체 View에 Swipe를 적용하다보니 버튼 안에서 손을 떼는 경우 버튼이 동작하는 문제가 있었습니다.

그땐 Pan Gesture가 동작하는 동안에는 버튼이 눌려지지 않게 바꿔서 해결했던 것 같은데요.

SwiftUI에서도 동일한 문제가 발생할 수 있다고 합니다.

저자는 해당 문제를 해결 하기 위해 기본 버튼 대신 Text에 Tap Gesture를 구현해서 해결했다네요.

여러분은 원치않는 버튼 눌림을 어떻게 방지하셨나요?

https://youtu.be/bhkh56cb8es

스크롤 하려고 했는데 이전 페이지로 가버린 적도 있죠 olulo에서 우리 동네 지도를 만들었을 때 새로 추가된 UI가 지도를 덜 차지하게 하기 위해 숨겨뒀다가 Gesture로 꺼낼 수 있게 했었죠. 그런데 테스트를 하다보니 Swipe를 하려고 했는데 버튼이 동작할 때가 있었는데요. 전체 View에 Swipe를 적용하다보니 버튼 안에서 손을 떼는 경우 버튼이 동작하는 문제가 있었습니다. 그땐 Pan Gesture가 동작하는 동안에는 버튼이 눌려지지 않게 바꿔서 해결했던 것 같은데요. SwiftUI에서도 동일한 문제가 발생할 수 있다고 합니다. 저자는 해당 문제를 해결 하기 위해 기본 버튼 대신 Text에 Tap Gesture를 구현해서 해결했다네요. 여러분은 원치않는 버튼 눌림을 어떻게 방지하셨나요? https://youtu.be/bhkh56cb8es

원하지 않았는데 버튼이 눌려진 적 있나요?

현대 소프트웨어 개발에서 HTTP 기반 API를 생각하면 우리는 크게 두 가지 기술을 떠올리게 되죠? REST와 GraphQL.

역사가 오래된 REST는 비교적 간단한 백엔드 시스템이나 개발된 지 시간이 좀 지난 레거시 시스템에서 많이 사용되고 있습니다. 반면에 GraphQL은 관계가 복잡한 데이터를 다루는 API를 개발하거나 BFF(Backend for Frontend) 또는 API Orchestration(오케스트레이션)을 위해 많이 채택되고 있습니다.

만약 이 두 대표적인 API 기술을 유기적으로 통합할 수 있다면 얼마나 좋을까요? 이번 포스팅에서는 이러한 서버 개발자들의 오랜 꿈을 현실로 만들어주는 Apollo Connector에 대해 알아보겠습니다.

📝 포스팅: https://www.daleseo.com/apollo-connectors/

현대 소프트웨어 개발에서 HTTP 기반 API를 생각하면 우리는 크게 두 가지 기술을 떠올리게 되죠? REST와 GraphQL. 역사가 오래된 REST는 비교적 간단한 백엔드 시스템이나 개발된 지 시간이 좀 지난 레거시 시스템에서 많이 사용되고 있습니다. 반면에 GraphQL은 관계가 복잡한 데이터를 다루는 API를 개발하거나 BFF(Backend for Frontend) 또는 API Orchestration(오케스트레이션)을 위해 많이 채택되고 있습니다. 만약 이 두 대표적인 API 기술을 유기적으로 통합할 수 있다면 얼마나 좋을까요? 이번 포스팅에서는 이러한 서버 개발자들의 오랜 꿈을 현실로 만들어주는 Apollo Connector에 대해 알아보겠습니다. 📝 포스팅: https://www.daleseo.com/apollo-connectors/

Apollo Connectors 소개와 사용법

최초로 사용했던 가상 이미지는 iso, lcd 등의 가상 드라이브 였죠.

CD를 넣어야만 플레이할 수 있는 게임을 가상의 드라이브를 생성해 매번 넣지 않아도 되는 장점이 있었고 실물 CD보다 빠른 성능을 제공했죠.

처음 사용했던 가상 OS는 VMWare 였죠.

당시에는 서버 개발을 했어서 윈도우에서 Linux 환경을 가상으로 구축하기 위해 사용하거나 했던 것 같네요.

(사실 너무 오래되어서 생각나지 않네요)

총무 부서에서 PC 구매를 줄이기 위해 VMWare Station을 활용하기도 했고

많은 회사들이 물리적인 서버를 벗어나 Cloud 환경으로 많이 넘어갔죠.

초기에는 OS를 가상으로 올리더라도 매번 같은 프로그램들을 설치하고 설정 해줘야 했습니다.

그러다 Docker가 나오면서 모든게 다 구축된 가상화가 가능해진 것 같아요.

(Docker가 유명해질 때에는 서버 개발자가 아니라 안써봤네요 ㅠㅠ)

이 글은 독보적인 위치에 있던 Docker의 지위가 흔들리게 된 이유와 대체품들은 어떤 것들이 있고 그럼에도 Docker가 아직 유용한 경우들에 대해 소개해 줍니다.

https://youtu.be/UupnsONnR3M

최초로 사용했던 가상 이미지는 iso, lcd 등의 가상 드라이브 였죠. CD를 넣어야만 플레이할 수 있는 게임을 가상의 드라이브를 생성해 매번 넣지 않아도 되는 장점이 있었고 실물 CD보다 빠른 성능을 제공했죠. 처음 사용했던 가상 OS는 VMWare 였죠. 당시에는 서버 개발을 했어서 윈도우에서 Linux 환경을 가상으로 구축하기 위해 사용하거나 했던 것 같네요. (사실 너무 오래되어서 생각나지 않네요) 총무 부서에서 PC 구매를 줄이기 위해 VMWare Station을 활용하기도 했고 많은 회사들이 물리적인 서버를 벗어나 Cloud 환경으로 많이 넘어갔죠. 초기에는 OS를 가상으로 올리더라도 매번 같은 프로그램들을 설치하고 설정 해줘야 했습니다. 그러다 Docker가 나오면서 모든게 다 구축된 가상화가 가능해진 것 같아요. (Docker가 유명해질 때에는 서버 개발자가 아니라 안써봤네요 ㅠㅠ) 이 글은 독보적인 위치에 있던 Docker의 지위가 흔들리게 된 이유와 대체품들은 어떤 것들이 있고 그럼에도 Docker가 아직 유용한 경우들에 대해 소개해 줍니다. https://youtu.be/UupnsONnR3M

가상 머신 이미지를 사용해본 적 있나요?

React 19와 Next.js 15가 새롭게 제안하는 방향은
꽤 도발적이에요.

useActionState와 serverAction만으로도,
ReactQuery 같은 클라이언트 상태 관리 도구 없이
폼 처리와 상태 업데이트를 할 수 있게 되었어요.

물론 모든 걸 대체하긴 어려워요.
하지만 단순한 폼 처리부터 CRUD 까지는
이 방향이 괜찮은 선택지가 될 수 있을것 같아요.

그래서 직접 예제 코드를 준비했고,
유튜브에 공유 드려요.
(댓글에 영상주소 참고)

기존 방식(React Query)과 새로운 방식(Next.js)에 대해
실무 기준에서 어떤 차이가 있고, 왜 이런 구조가 필요한지를
FSD 관점에서 살펴보며 풀어봤어요.

React Query의 전역 상태가 과하게 느껴졌던 분,
혹은 server action 시대의 프론트엔드 흐름을 따라가고 싶은 분이라면
이번 영상을 확인해보셔도 좋을 것 같아요.
(댓글에 영상주소 참고)

React 19와 Next.js 15가 새롭게 제안하는 방향은 꽤 도발적이에요. useActionState와 serverAction만으로도, ReactQuery 같은 클라이언트 상태 관리 도구 없이 폼 처리와 상태 업데이트를 할 수 있게 되었어요. 물론 모든 걸 대체하긴 어려워요. 하지만 단순한 폼 처리부터 CRUD 까지는 이 방향이 괜찮은 선택지가 될 수 있을것 같아요. 그래서 직접 예제 코드를 준비했고, 유튜브에 공유 드려요. (댓글에 영상주소 참고) 기존 방식(React Query)과 새로운 방식(Next.js)에 대해 실무 기준에서 어떤 차이가 있고, 왜 이런 구조가 필요한지를 FSD 관점에서 살펴보며 풀어봤어요. React Query의 전역 상태가 과하게 느껴졌던 분, 혹은 server action 시대의 프론트엔드 흐름을 따라가고 싶은 분이라면 이번 영상을 확인해보셔도 좋을 것 같아요. (댓글에 영상주소 참고)

데이터 처리를 한다면 아마 대부분 Pandas로 시작하리라 믿는다. 작은 데이터를 빠르게 처리하는데는 이만한 것이 없지만 데이터의 크기가 커지면 처리하는데 두 가지 문제가 생긴다:

1️⃣ 처리가 너무 오래 걸리는 이슈 (Pandas는 Single Thread라는 치명적인 문제 존재)
2️⃣ 아예 데이터 자체를 적재하지 못하는 이슈 (Pandas는 데이터를 메모리에 적재해야함)

이 때부터 Spark이란 빅데이터 프로세싱 프레임워크의 도입이 필요해지는데 프로그래밍 패러다임만 놓고 보면 Pandas와 Spark은 크게 다르지 않다. Spark 역시 DataFrame으로 데이터 처리를 하기 때문이다. Spark Session이란 거를 앞단에 만들어야 하는 것과 DataFrame 함수가 다르다는 점을 빼고는 프로그래밍 관점에서는 큰 차이가 없다. 다르게 이야기하면 Pandas에서 Spark으로 내 스킬을 확장하는 건 생각처럼 힘들지 않다. 기본적으로 Spark은 Pandas on Steroids라 할 수 있다.

Spark 데이터 처리의 기본

Spark 프로그래밍은 어떤 부분에 복잡해질까? 기본적으로 Spark은 큰 데이터를 Partition이라 부르는 블록으로 나눈 다음 이를 다수의 Task들로 처리하여 큰 데이터를 병렬처리한다. 프로그래밍을 하는 관점에서는 이를 알 필요가 없다.

Spark 데이터 처리의 어려움 (Shuffling -> Partition Skewness)

Spark 데이터 처리의 문제는 Partition들 크기에 Skewness가 생기는 경우에 발생한다. Partition들의 크기가 비슷해야 병렬 처리의 의미가 있는데 하나의 Partition이 크기가 엄청나게 크다면 그 Partition 처리에 드는 시간이 전체 프로세싱 시간을 결정하게 되며 이 과정에서 메모리 에러 등 다양한 이슈들이 발생한다.

그러면 언제 Partition 크기에 Skewness가 생길까? DataFrame에 적용하는 오퍼레이션이 SQL로 치면 GROUP BY, ORDER BY, JOIN 등이라면 데이터 이동이 필요해지고 (이를 Shuffling이라 부른다) 이후 생기는 새로운 Partition 크기에 커다란 불균형(Skewness)이 생길 수 있으며 이는 빅데이터 처리에 MapReduce 시절부터 존재하는 문제이기도 하다.

이 경우 다양한 최적화 방법들이 존재하며 이를 배우는 것이 Spark 프로그래밍에서는 어려운 포인트라 할 수 있지만 사용법 자체는 Pandas와 비교해 크게 다르지 않다. 이번에 인프런에 Spark 강의를 하나 오픈했는데 내용은 Pandas로부터 시작해서 Spark의 다양한 기능을 DataFrame과 SQL 중심으로 Databricks Community Edition 위에서 배워보는 것이다. 강의 링크는 댓글 참고

데이터 처리를 한다면 아마 대부분 Pandas로 시작하리라 믿는다. 작은 데이터를 빠르게 처리하는데는 이만한 것이 없지만 데이터의 크기가 커지면 처리하는데 두 가지 문제가 생긴다: 1️⃣ 처리가 너무 오래 걸리는 이슈 (Pandas는 Single Thread라는 치명적인 문제 존재)2️⃣ 아예 데이터 자체를 적재하지 못하는 이슈 (Pandas는 데이터를 메모리에 적재해야함) 이 때부터 Spark이란 빅데이터 프로세싱 프레임워크의 도입이 필요해지는데 프로그래밍 패러다임만 놓고 보면 Pandas와 Spark은 크게 다르지 않다. Spark 역시 DataFrame으로 데이터 처리를 하기 때문이다. Spark Session이란 거를 앞단에 만들어야 하는 것과 DataFrame 함수가 다르다는 점을 빼고는 프로그래밍 관점에서는 큰 차이가 없다. 다르게 이야기하면 Pandas에서 Spark으로 내 스킬을 확장하는 건 생각처럼 힘들지 않다. 기본적으로 Spark은 Pandas on Steroids라 할 수 있다. Spark 데이터 처리의 기본 Spark 프로그래밍은 어떤 부분에 복잡해질까? 기본적으로 Spark은 큰 데이터를 Partition이라 부르는 블록으로 나눈 다음 이를 다수의 Task들로 처리하여 큰 데이터를 병렬처리한다. 프로그래밍을 하는 관점에서는 이를 알 필요가 없다. Spark 데이터 처리의 어려움 (Shuffling -&gt; Partition Skewness) Spark 데이터 처리의 문제는 Partition들 크기에 Skewness가 생기는 경우에 발생한다. Partition들의 크기가 비슷해야 병렬 처리의 의미가 있는데 하나의 Partition이 크기가 엄청나게 크다면 그 Partition 처리에 드는 시간이 전체 프로세싱 시간을 결정하게 되며 이 과정에서 메모리 에러 등 다양한 이슈들이 발생한다. 그러면 언제 Partition 크기에 Skewness가 생길까? DataFrame에 적용하는 오퍼레이션이 SQL로 치면 GROUP BY, ORDER BY, JOIN 등이라면 데이터 이동이 필요해지고 (이를 Shuffling이라 부른다) 이후 생기는 새로운 Partition 크기에 커다란 불균형(Skewness)이 생길 수 있으며 이는 빅데이터 처리에 MapReduce 시절부터 존재하는 문제이기도 하다. 이 경우 다양한 최적화 방법들이 존재하며 이를 배우는 것이 Spark 프로그래밍에서는 어려운 포인트라 할 수 있지만 사용법 자체는 Pandas와 비교해 크게 다르지 않다. 이번에 인프런에 Spark 강의를 하나 오픈했는데 내용은 Pandas로부터 시작해서 Spark의 다양한 기능을 DataFrame과 SQL 중심으로 Databricks Community Edition 위에서 배워보는 것이다. 강의 링크는 댓글 참고

스몰 데이터(Pandas)에서 빅 데이터(Spark)로!

인프런 강의 링크: https://inf.run/THLsY

최근에 회사 업무로 데모를 작업해야 할 일이 있어서 (프론트 + 백엔드/AI + GCP 인프라) cline + gemini 2.5 pro 조합으로 한동안 vibe coding 스타일로 업무를 진행해 보았습니다.

요즘 많이들 사용하는 cursor는 회사 업무 관련해서 쓰기에는 보안 정책 문제가 있어서 Gemini 2.5 pro를 cline plugin을 통해서 사용해 본 것인데요.. 몇가지 느낀점을 써보자면:

 * 일단 너무 편하고 좋았습니다. 특히 제가 프론트엔드쪽이 많이 약한데 react 코드 생성이나 수정을 너무 잘 해주네요. 기존 코드베이스가 있고 처음보는 라이브러리도 있어서 기존같으면 스터디하고, 코드 분석하고, 디버깅하며 작업해야 하면 대략 2주정도 걸릴 만한 프론트엔드 작업이 하루정도 걸렸습니다.
 * 느낌이 마치 1~3년 경력 신입/주니어 개발자들을 여러명 데리고 일하는 느낌입니다. 근데 말을 찰떡같이 잘 알아듣고, 개발 속도도 엄청나게 빠르고, 지치지 않고, 아주 똑똑한 친구들을 데리고 일하는 느낌이라서 생산성이 확실히 엄청 높아진 느낌입니다.
 * 요즘 LLM 성능이 너무 좋아져서 한국어를 그냥 넣어도 영어랑 큰 차이 없게 좋은 결과를 내는 것 또한 개발 경험을 더 좋게 만드는 것 같습니다.
 * 개발이 너무 재미있어졌습니다. 개발에 흥미가 확 생겼던 적이 몇번 있는데요, 1) 처음 프로그래밍을 접했을 때 2) ML을 처음 접했을 때 3) Python을 주력 언어로 쓰기 시작할 때 (지금은 Python을 그리 선호하지는 않습니다만..) 처럼 개발하면서 정말 재밌다는 느낌을 많이 받았습니다. 근데 이게 개발이 재미있다기보다는 내가 할 수 있는 것들의 범위가 훨씬 많아졌다는 게 느껴져서, 앞으로 무한한 가능성이 있겠다는 생각 때문에 재미있다는 느낌인 것 같습니다.
 * 물론 아직 AI만으로는 부족한 점이 많이 보여서 vibe coding 스타일로 만든걸 production 에 넣기엔 무리일 듯 합니다. SNS 같은데 많이 보이는 것 처럼 "비개발자도 원하는거 다 만든다" 는 어려울거 같은게 개발 경험이 많지 않다면 제대로 된 지시를 내리기 어려운 경우도 좀 있는 거 같습니다. 특히 AI를 아무리 돌려도 못찾는 크리티컬한 이슈들도 있어서 기존 방식으로 고민해서 troubleshooting 하고 개발하는 것들이 여전히 필요한 경우도 꽤 많았습니다. 하지만 생산성은 확실히 몇 배로 오르는 느낌입니다.

1년 전만 해도 LLM을 개발에 사용할 때 이정도로 좋은 경험을 주려면 시간이 꽤 걸리겠다 싶었는데 정말 AI 발전 속도가 대단하다고 느껴집니다. 지금은 주니어 개발자를 데리고 일하는 느낌인데 몇년 내로 시니어 이상 급의 개발자와 함께 일하는 느낌이 되겠죠? 그러면 또 개발 패러다임이 어떻게 바뀔지 궁금합니다.

최근에 회사 업무로 데모를 작업해야 할 일이 있어서 (프론트 + 백엔드/AI + GCP 인프라) cline + gemini 2.5 pro 조합으로 한동안 vibe coding 스타일로 업무를 진행해 보았습니다. 요즘 많이들 사용하는 cursor는 회사 업무 관련해서 쓰기에는 보안 정책 문제가 있어서 Gemini 2.5 pro를 cline plugin을 통해서 사용해 본 것인데요.. 몇가지 느낀점을 써보자면: <ul ><li>일단 너무 편하고 좋았습니다. 특히 제가 프론트엔드쪽이 많이 약한데 react 코드 생성이나 수정을 너무 잘 해주네요. 기존 코드베이스가 있고 처음보는 라이브러리도 있어서 기존같으면 스터디하고, 코드 분석하고, 디버깅하며 작업해야 하면 대략 2주정도 걸릴 만한 프론트엔드 작업이 하루정도 걸렸습니다.</li><li>느낌이 마치 1~3년 경력 신입/주니어 개발자들을 여러명 데리고 일하는 느낌입니다. 근데 말을 찰떡같이 잘 알아듣고, 개발 속도도 엄청나게 빠르고, 지치지 않고, 아주 똑똑한 친구들을 데리고 일하는 느낌이라서 생산성이 확실히 엄청 높아진 느낌입니다.</li><li>요즘 LLM 성능이 너무 좋아져서 한국어를 그냥 넣어도 영어랑 큰 차이 없게 좋은 결과를 내는 것 또한 개발 경험을 더 좋게 만드는 것 같습니다.</li><li>개발이 너무 재미있어졌습니다. 개발에 흥미가 확 생겼던 적이 몇번 있는데요, 1) 처음 프로그래밍을 접했을 때 2) ML을 처음 접했을 때 3) Python을 주력 언어로 쓰기 시작할 때 (지금은 Python을 그리 선호하지는 않습니다만..) 처럼 개발하면서 정말 재밌다는 느낌을 많이 받았습니다. 근데 이게 개발이 재미있다기보다는 내가 할 수 있는 것들의 범위가 훨씬 많아졌다는 게 느껴져서, 앞으로 무한한 가능성이 있겠다는 생각 때문에 재미있다는 느낌인 것 같습니다.</li><li>물론 아직 AI만으로는 부족한 점이 많이 보여서 vibe coding 스타일로 만든걸 production 에 넣기엔 무리일 듯 합니다. SNS 같은데 많이 보이는 것 처럼 "비개발자도 원하는거 다 만든다" 는 어려울거 같은게 개발 경험이 많지 않다면 제대로 된 지시를 내리기 어려운 경우도 좀 있는 거 같습니다. 특히 AI를 아무리 돌려도 못찾는 크리티컬한 이슈들도 있어서 기존 방식으로 고민해서 troubleshooting 하고 개발하는 것들이 여전히 필요한 경우도 꽤 많았습니다. 하지만 생산성은 확실히 몇 배로 오르는 느낌입니다.</li></ul> 1년 전만 해도 LLM을 개발에 사용할 때 이정도로 좋은 경험을 주려면 시간이 꽤 걸리겠다 싶었는데 정말 AI 발전 속도가 대단하다고 느껴집니다. 지금은 주니어 개발자를 데리고 일하는 느낌인데 몇년 내로 시니어 이상 급의 개발자와 함께 일하는 느낌이 되겠죠? 그러면 또 개발 패러다임이 어떻게 바뀔지 궁금합니다.

AI를 사용하여 코딩하며 느낀 점들

”뭔가 잘한다 싶은 애들은 남들 눈에는 보이지 않는 흐름을 잘 찾더라고, 그 흐름에 올라타서는 슈욱하고 멀리 앞서가“

대학 시절 교수님께서 해주신 말씀이에요. 그때는 이해하지 못했어요. 그냥 교수님 말 잘 들어야 한단 의미로 받아들였죠.

이제는 조금 알 것 같아요. 세상에는 어떤 크고 작은 흐름이 몰려올 때가 있어요. 그 흐름 위에서 서핑하듯 균형을 잡으면 남들보다 조금은 더 앞서나갈 수 있어요.

흐름을 타서 균형을 잡는 것도 어렵죠. 하지만 흐름을 분별하는 게 더 어려운 거 같아요.

”뭔가 잘한다 싶은 애들은 남들 눈에는 보이지 않는 흐름을 잘 찾더라고, 그 흐름에 올라타서는 슈욱하고 멀리 앞서가“ 대학 시절 교수님께서 해주신 말씀이에요. 그때는 이해하지 못했어요. 그냥 교수님 말 잘 들어야 한단 의미로 받아들였죠. 이제는 조금 알 것 같아요. 세상에는 어떤 크고 작은 흐름이 몰려올 때가 있어요. 그 흐름 위에서 서핑하듯 균형을 잡으면 남들보다 조금은 더 앞서나갈 수 있어요. 흐름을 타서 균형을 잡는 것도 어렵죠. 하지만 흐름을 분별하는 게 더 어려운 거 같아요.

”뭔가 잘한다 싶은 애들은 남들 눈에는 보이지 않는 흐름을 잘 찾

Piscina로 자바스크립트 멀티 쓰레딩 쉽게 하기

상용 애플리케이션을 개발할 때는 Node.js의
worker_threads
모듈을 그대로 쓰기는 곤란한 경우가 많은데요. 필요할 때 마다 매번 새로운 워커 쓰레드를 생성하면 서버에 부하를 주어 오히려 성능을 떨어뜨릴 수도 있죠. 그래서 쓰레드 풀(pool)을 사용하여 미리 다수의 워커 쓰레드를 생성해놓고 재사용하는 것이 권장됩니다.

Piscina는 효과적인 멀티 쓰레딩을 위해서 쓰레드 풀 관리 기능을 제공하는 라이브러리입니다. 뿐만 아니라, 콜백(Callback) 기반의 API를 제공하는
worker_threads
모듈과 달리, Piscina의 API는 프라미스(Promise) 기반으로 되어 있어서 사용하기 쉽다는 장점도 있죠.

이번 포스팅에서는 워커 쓰레드 풀링(pooling)을 도와주는 라이브러리인 Piscina에 대해서 알아보겠습니다.

📝 포스팅: https://www.daleseo.com/piscina/

Piscina 없이 순수하게
worker_threads
모듈을 사용하여 멀티 쓰레드 프로그래밍을 하는 방법에 대해서는 지난 게시물을 참고 바랍니다.

🔖 워커 쓰레드를 통한 자바스크립트 멀티 쓰레딩: https://careerly.co.kr/comments/118635

상용 애플리케이션을 개발할 때는 Node.js의 <code >worker_threads</code> 모듈을 그대로 쓰기는 곤란한 경우가 많은데요. 필요할 때 마다 매번 새로운 워커 쓰레드를 생성하면 서버에 부하를 주어 오히려 성능을 떨어뜨릴 수도 있죠. 그래서 쓰레드 풀(pool)을 사용하여 미리 다수의 워커 쓰레드를 생성해놓고 재사용하는 것이 권장됩니다. Piscina는 효과적인 멀티 쓰레딩을 위해서 쓰레드 풀 관리 기능을 제공하는 라이브러리입니다. 뿐만 아니라, 콜백(Callback) 기반의 API를 제공하는 <code >worker_threads</code> 모듈과 달리, Piscina의 API는 프라미스(Promise) 기반으로 되어 있어서 사용하기 쉽다는 장점도 있죠. 이번 포스팅에서는 워커 쓰레드 풀링(pooling)을 도와주는 라이브러리인 Piscina에 대해서 알아보겠습니다. 📝 포스팅: https://www.daleseo.com/piscina/ Piscina 없이 순수하게 <code >worker_threads</code> 모듈을 사용하여 멀티 쓰레드 프로그래밍을 하는 방법에 대해서는 지난 게시물을 참고 바랍니다. 🔖 워커 쓰레드를 통한 자바스크립트 멀티 쓰레딩: https://careerly.co.kr/comments/118635

www.daleseo.com

React 최신(v19)으로는 어떻게 개발해야 할까요?
공식문서를 살펴보면서 앞으로 React로
어떻게 개발해야 되는지 방향성에 대해 살펴 보았어요.
(몇 가지 힌트를 통해서 유추한 방향성을 설명 해보았어요.)

여러 의견중 하나일 뿐임을 감안 해주시고,
React 개발의 미래에 대해 다양한 의견 주시면
건설적인 토론에 도움이 될것 같아요 :)

각자의 자리에서 함께 공부하시는 모든 분들 화이팅입니다. 🤗
https://youtu.be/nLTjfxPBWow

React 최신(v19)으로는 어떻게 개발해야 할까요? 공식문서를 살펴보면서 앞으로 React로 어떻게 개발해야 되는지 방향성에 대해 살펴 보았어요. (몇 가지 힌트를 통해서 유추한 방향성을 설명 해보았어요.) 여러 의견중 하나일 뿐임을 감안 해주시고, React 개발의 미래에 대해 다양한 의견 주시면 건설적인 토론에 도움이 될것 같아요 :) 각자의 자리에서 함께 공부하시는 모든 분들 화이팅입니다. 🤗https://youtu.be/nLTjfxPBWow

React 최신(v19)으로는 어떻게 개발해야 할까요?
공식문서를

매주 한국어로 번역 혹은 작성된 프론트엔드 글을 전달합니다. Click to read Korean FE article, by Han Jung(한정), a Substack publication with tens of thousands of subscribers.

Korean FE article | Han Jung(한정) | Substack

안녕하세요! 글을 기다리신 분도 있을 것 같은데 공지가 조금 늦어서 죄송합니다.
그동안 커리어리에서 꾸준하게 프런트엔드 관련 글을 전달해 드렸었는데요.

여러 이유로 이전처럼 커리어리를 통해 꾸준히 글을 공유해 드리기 어려울 것 같습니다.
이 계정에도 앞으로도 좋은 정보나 함께 보면 유익할 글들은 종종 올릴 예정이지만,
기존처럼 새로운 글을 꾸준히 보고 싶으시다면 아래 링크를 통해 구독해 주시기를 바랍니다.

 * https://kofearticle.substack.com/

또 인사드리겠습니다. 감사합니다.

안녕하세요! 글을 기다리신 분도 있을 것 같은데 공지가 조금 늦어서 죄송합니다.그동안 커리어리에서 꾸준하게 프런트엔드 관련 글을 전달해 드렸었는데요. 여러 이유로 이전처럼 커리어리를 통해 꾸준히 글을 공유해 드리기 어려울 것 같습니다.이 계정에도 앞으로도 좋은 정보나 함께 보면 유익할 글들은 종종 올릴 예정이지만, 기존처럼 새로운 글을 꾸준히 보고 싶으시다면 아래 링크를 통해 구독해 주시기를 바랍니다. <ul ><li>https://kofearticle.substack.com/</li></ul> 또 인사드리겠습니다. 감사합니다.

kofearticle.substack.com

프런트엔드 관련 글 추천 안내

1. 일을 성취하기 위해서는 스스로 타오를 수 있는 자연성 인간이 되어야 한다. 나는 이것을 ”스스로 타오른다.“라고 표현한다.

2. 사물에는 세 가지 유형이 있다.
1) 불에 가까이 대면 타는 가연성 물질.
2) 불에 가까이 대도 타지 않는 불연성 물질.
3) 스스로도 잘 타는 자연성

3. 이와 마찬가지로 인간의 유형도 주위에서 무슨 말을 하지 않아도 스스로 잘 타는 인간이 있는가 하면, 주위에서 에너지를 불어넣어 주어도 냉소적인 혹은 냉정한 태도를 유지하여 전혀 타지 않는 불연성 인간이 있다.

4. 후자의 경우는 능력이 뛰어난 데도 열의나 정열이 없는 사람이라고 할 수 있다.

#카르마경영 📚
#이나모리가즈오

1. 일을 성취하기 위해서는 스스로 타오를 수 있는 자연성 인간이 되어야 한다. 나는 이것을 ”스스로 타오른다.“라고 표현한다. ​2. 사물에는 세 가지 유형이 있다. 1) 불에 가까이 대면 타는 가연성 물질. 2) 불에 가까이 대도 타지 않는 불연성 물질. 3) 스스로도 잘 타는 자연성 ​3. 이와 마찬가지로 인간의 유형도 주위에서 무슨 말을 하지 않아도 스스로 잘 타는 인간이 있는가 하면, 주위에서 에너지를 불어넣어 주어도 냉소적인 혹은 냉정한 태도를 유지하여 전혀 타지 않는 불연성 인간이 있다. ​4. 후자의 경우는 능력이 뛰어난 데도 열의나 정열이 없는 사람이라고 할 수 있다. #카르마경영 📚 #이나모리가즈오

< 일 잘하는 사람은, 스스로 불타는 사람이다 >

1. 경영자 입장에서는 80/20 법칙이 성립하는 부분을 찾아 인지하는 것이 사업성과 극대화에 필수적이다.

2. 수익의 대부분을 창출하는 제품, 서비스, 활동(20퍼센트)을 규명하고, 미미한 결과를 내는 나머지(80퍼센트)를 털어 내는 것이 성공하는 방법이다.

3. 경쟁력을 발휘할 수 있는 핵심 역량에 집중하고, 다른 80퍼센트는 붙들고 있지 말고 더 잘하는 사람들에게 맡기는 것이 좋다.

4. 이것이 아웃소싱의 기본이다. 사람의 열심과 최선도 유한자원이다. 모든 일에 열심과 최선을 다할 수는 없다.

5. 내게 최고의 결과를 주는 것들에 최선을 다하자. 최고의 직원들을 후하게 보상하고, 최악의 직원들을 단계적으로 줄여 나가자. 이것이 인사관리의 기본이다.

6. 나쁜 고객들은 점진적으로 털어 버리고, 좋은 고객들에게 집중해서 서비스를 강화하고 보다 수익성 있는 구매로 이끌어야 한다. 그것이 고객관리의 기본이다.

#결국해내는사람들의원칙 📚

1. 경영자 입장에서는 80/20 법칙이 성립하는 부분을 찾아 인지하는 것이 사업성과 극대화에 필수적이다. ​2. 수익의 대부분을 창출하는 제품, 서비스, 활동(20퍼센트)을 규명하고, 미미한 결과를 내는 나머지(80퍼센트)를 털어 내는 것이 성공하는 방법이다. ​3. 경쟁력을 발휘할 수 있는 핵심 역량에 집중하고, 다른 80퍼센트는 붙들고 있지 말고 더 잘하는 사람들에게 맡기는 것이 좋다. ​4. 이것이 아웃소싱의 기본이다. 사람의 열심과 최선도 유한자원이다. 모든 일에 열심과 최선을 다할 수는 없다. ​5. 내게 최고의 결과를 주는 것들에 최선을 다하자. 최고의 직원들을 후하게 보상하고, 최악의 직원들을 단계적으로 줄여 나가자. 이것이 인사관리의 기본이다. ​6. 나쁜 고객들은 점진적으로 털어 버리고, 좋은 고객들에게 집중해서 서비스를 강화하고 보다 수익성 있는 구매로 이끌어야 한다. 그것이 고객관리의 기본이다. #결국해내는사람들의원칙 📚

< 진짜 잘하는 사람은 일의 80%를 포기한다 >

오늘도 AI한테 이겼습니다. 후후.. ChatGPT, Claude, Gemini한테 다 이김. ✌️

근데 AI한테 코딩으로 이길 수 있는 날이 1년은 남았으려나 모르겠네요. 지금이 미래에 무용담 자랑용으로 남겨둘 수 있는 유일한 시기일지도.. 내가 소식적에 말야 AI랑 코딩 배틀을 해서 어쩌구 저쩌구..

오늘도 AI한테 이겼습니다. 후후.. ChatGPT, Claude, Gemini한테 다 이김. ✌️ 근데 AI한테 코딩으로 이길 수 있는 날이 1년은 남았으려나 모르겠네요. 지금이 미래에 무용담 자랑용으로 남겨둘 수 있는 유일한 시기일지도.. 내가 소식적에 말야 AI랑 코딩 배틀을 해서 어쩌구 저쩌구..

오늘도 AI한테 이겼습니다. 후후.. ChatGPT, Claude

www.55check.com#정치꽃, 식물, 정원을 이해하는 국가지도자가 있다면내일 오후부터 비가 내린다 하니 도시의 봄꽃 구경은 내일 오전이 피크일 듯 합니다.꽃과 나무와 정원을 진심으로 좋아하고, 그 기록을 남긴 대제국의 황제 이야기를 전합니다. (오호츠크 리포트)필자(로빈 레인 폭스)는 옥스퍼드대 역사학과 교수이며, 동시에 옥스퍼드대 뉴칼리지와 엑스터칼리지의 가드닝 책임자로 일하고 있습니다. 파이낸셜타임스에는 55년째 칼럼을 기고하고 있으시네요.멀리 봄 구경을 가고 싶지만 혼자라 번거로운 분들께는 알레 추천.#매주 금요일_ 동동의 테크 타운이제 코딩은 입으로. ‘바이브 코딩’ 시대“바이브 코딩(Vibe Coding)“이 소프트웨어 업계 새로운 트렌드로 자리잡음.명확한 계획 없이, 코드 작성을 AI에게 완전 위임하는 방식.OpenAI 창업자 안드레이 카파시: “바이브에 몸을 맡기고, 기하급수적 성장을 받아들이고, 코드가 존재한다는 사실조차 잊으세요”라며 극찬. ("You fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists.)과거의 AI 활용이 일부 코드(100줄 이하)를 수정하는 수준이었다면, 이제는 전체 프로그램(500줄 이상)을 AI가 통째로 작성.마이크로소프트 CEO 사티야 나델라는 코드 한 줄 안 쓰고 마이크로소프트 첫 제품인 알테어 BASIC를 만듦 (50년 전엔 6주 걸렸던 게 지금은 10분.)3만5000

2025년 4월 11일 (금) - 누워서 입으로 하는 '바이브 코딩'의 시대 : 오호츠크 리포트

이제 코딩은 입으로. ‘바이브 코딩’ 시대

 * “바이브 코딩(Vibe Coding)“이 소프트웨어 업계 새로운 트렌드로 자리잡음.
 * 명확한 계획 없이, 코드 작성을 AI에게 완전 위임하는 방식.
 * OpenAI 창업자 안드레이 카파시: “바이브에 몸을 맡기고, 기하급수적 성장을 받아들이고, 코드가 존재한다는 사실조차 잊으세요”라며 극찬. ("You fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists.)
 * 과거의 AI 활용이 일부 코드(100줄 이하)를 수정하는 수준이었다면, 이제는 전체 프로그램(500줄 이상)을 AI가 통째로 작성.
 * 마이크로소프트 CEO 사티야 나델라는 코드 한 줄 안 쓰고 마이크로소프트 첫 제품인 알테어 BASIC를 만듦 (50년 전엔 6주 걸렸던 게 지금은 10분.)
 * 3만5000줄짜리 요리앱을 말로만 코딩해서 만든 사람도 있음.
 * 코드 품질과 에러 처리도 크게 향상… 필자 동동도 상당 부분 AI로 코드 작성 중.
 * 단점은? 최근엔 코드가 너무 길고 복잡해져 오히려 불필요한 부분 많아짐 (몇 달 전엔 부족했는데 이젠 과잉!)
 * “바이브 코딩”은 곧 “바이브 워킹”으로 확장될지도. “일은 AI가, 사람은 말만..."

Z세대 내에서도 ‘AI 격차’ 벌어진다

 * 클로드, 100만 건의 익명 대화 분석. 대학생들의 AI 사용 패턴 연구 결과 공개.
 * STEM 계열 학생들이 압도적으로 많이 씀. 특히 컴퓨터사이언스 전공자들의 사용량이 전체의 39% 차지 (위 그래프). 반면 경영, 인문학과 학생들은 AI 사용 적어.
 * “디지털 네이티브” Z세대 내에서도 AI 활용 능력의 격차 심화. 미래 일자리 경쟁력 좌우할 새로운 계층화 현상.
 * 전공별 AI 활용 패턴:
   * 자연과학·수학: 단계별 문제 풀이 요청 형태. 과외 선생님처럼 활용.
   * 컴퓨터공학·공학: AI와 함께 고민하며 해결책 찾는 ‘협업형’ 상호작용 선호.
   * 인문학·비즈니스·보건: 직접 지시와 협업 방식을 균형 있게 활용.
   * 교육 전공: 학습 자료나 문제 만들기 위한 ‘콘텐츠 생성기’ 활용 두드러짐.
 * 보고서 전체 보기. 다 읽기 어려우면 평소 쓰시는 AI 툴에 요약을 요청해보세요.

메타의 오픈소스 AI, 1000만 토큰 LLM으로 1등 올라

 * 메타, 4월 5일 새로운 오픈소스 AI 모델 깜짝 발표.
 * 원래 4월 29일 ‘라마콘 2025’ 행사용 비장의 카드였으나 조기 공개.
 * 이번 주 나스닥 증시 폭락과 지브리 스타일 AI 인기에 영향을 받아 더는 뒤쳐지면 안된다 생각했을 듯.
 * 유료 모델까지 포함해도 2주 전 출시된 구글 ‘Gemini 2.5’에 이어 성능 2위에 해당.
 * 가장 충격적인 건 무료 오픈소스 모델임에도 1000만 토큰 처리 가능.
 * “이제 내 서버에 질문 한 번 할 때도 책 몇 권 통째로 올려놓고 답변받을 수 있는 시대”… 개인 서버에서 올려두고 전기세만 내면 무제한 사용 가능.
 * 그러나 아직까지 미국, 싱가포르 등 일부 국가에서만 서비스 중. 한국은 안 됨.

이제 코딩은 입으로. ‘바이브 코딩’ 시대 <ul ><li>“바이브 코딩(Vibe Coding)“이 소프트웨어 업계 새로운 트렌드로 자리잡음.</li><li>명확한 계획 없이, 코드 작성을 AI에게 완전 위임하는 방식.</li><li>OpenAI 창업자 안드레이 카파시: “바이브에 몸을 맡기고, 기하급수적 성장을 받아들이고, 코드가 존재한다는 사실조차 잊으세요”라며 극찬. ("You fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists.)</li><li>과거의 AI 활용이 일부 코드(100줄 이하)를 수정하는 수준이었다면, 이제는 전체 프로그램(500줄 이상)을 AI가 통째로 작성.</li></ul><ul ><li>마이크로소프트 CEO 사티야 나델라는 코드 한 줄 안 쓰고 마이크로소프트 첫 제품인 알테어 BASIC를 만듦 (50년 전엔 6주 걸렸던 게 지금은 10분.)</li><li>3만5000줄짜리 요리앱을 말로만 코딩해서 만든 사람도 있음.</li><li>코드 품질과 에러 처리도 크게 향상… 필자 동동도 상당 부분 AI로 코드 작성 중.</li></ul><ul ><li>단점은? 최근엔 코드가 너무 길고 복잡해져 오히려 불필요한 부분 많아짐 (몇 달 전엔 부족했는데 이젠 과잉!)</li><li>“바이브 코딩”은 곧 “바이브 워킹”으로 확장될지도. “일은 AI가, 사람은 말만..."</li></ul> Z세대 내에서도 ‘AI 격차’ 벌어진다 <ul ><li>클로드, 100만 건의 익명 대화 분석. 대학생들의 AI 사용 패턴 연구 결과 공개.</li><li>STEM 계열 학생들이 압도적으로 많이 씀. 특히 컴퓨터사이언스 전공자들의 사용량이 전체의 39% 차지 (위 그래프). 반면 경영, 인문학과 학생들은 AI 사용 적어.</li><li>“디지털 네이티브” Z세대 내에서도 AI 활용 능력의 격차 심화. 미래 일자리 경쟁력 좌우할 새로운 계층화 현상.</li></ul><ul ><li>전공별 AI 활용 패턴:<ul ><li>자연과학·수학: 단계별 문제 풀이 요청 형태. 과외 선생님처럼 활용.</li><li>컴퓨터공학·공학: AI와 함께 고민하며 해결책 찾는 ‘협업형’ 상호작용 선호.</li><li>인문학·비즈니스·보건: 직접 지시와 협업 방식을 균형 있게 활용.</li><li>교육 전공: 학습 자료나 문제 만들기 위한 ‘콘텐츠 생성기’ 활용 두드러짐.</li></ul></li></ul><ul ><li>보고서 전체 보기. 다 읽기 어려우면 평소 쓰시는 AI 툴에 요약을 요청해보세요.</li></ul> 메타의 오픈소스 AI, 1000만 토큰 LLM으로 1등 올라 <ul ><li>메타, 4월 5일 새로운 오픈소스 AI 모델 깜짝 발표.</li><li>원래 4월 29일 ‘라마콘 2025’ 행사용 비장의 카드였으나 조기 공개.</li><li>이번 주 나스닥 증시 폭락과 지브리 스타일 AI 인기에 영향을 받아 더는 뒤쳐지면 안된다 생각했을 듯.</li><li>유료 모델까지 포함해도 2주 전 출시된 구글 ‘Gemini 2.5’에 이어 성능 2위에 해당.</li><li>가장 충격적인 건 무료 오픈소스 모델임에도 1000만 토큰 처리 가능.</li><li>“이제 내 서버에 질문 한 번 할 때도 책 몇 권 통째로 올려놓고 답변받을 수 있는 시대”… 개인 서버에서 올려두고 전기세만 내면 무제한 사용 가능.</li><li>그러나 아직까지 미국, 싱가포르 등 일부 국가에서만 서비스 중. 한국은 안 됨.</li></ul>

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4월 둘째 주 - 누워서 입으로 하는 '바이브 코딩'의 시대

얼마 전, 강릉 여행 때였습니다. 3박 4일 동안 10개가 넘는 소품샵, 카페, 서점, 식당 등에 들렀는데요. 그 때 여러 가게에서 공통적으로 목격된 한 가지 아이템이 있었습니다. 바로 카운터에 놓여있던 ‘결제 단말기’ 였는데요. 큰 디스플레이에는 가게마다 고유한 이미지가 나오고 있어 독특하다는 생각을 했는데요. 그 이후 가게를 갈 때마다 결제 단말기를 유심히 살펴보게 됐고, 그 결과 이

왜 요즘 ‘토스 결제 단말기’를 들여놓은 가게가 많이 보일까?

토스 결제 단말기가 익숙해졌습니다. 생각노트 님 뉴스레터를 통해 확인해보니, 토스 계열사인 토스 플레이스의 이 단말기가 시장에 침투하는 속도가 놀랍습니다. "출시 2년 만에 10만 대가 보급됐고, 누적 결제액은 7조 7천억 원을 넘어섰습니다. 경쟁사가 가맹점 5만 곳을 확보하는데 짧게는 4년, 길게는 9년이 걸렸던 것과 비교하면, 토스 플레이스는 빠르게 시장을 선점하고 있습니다. 또, 자영업 사장님들의 온라인 커뮤니티에서도 토스 카드 결제 단말기를 사용 중이거나 적극 추천한다는 글을 어렵지 않게 볼 수 있습니다." 왜 잘 되는 걸까요? UX 리서치 관점에서도 생각할 점이 많아 제가 클럽장으로 운영하고 있는 <리서치 하는데요> 시즌5 첫 모임에서도 이야기를 나눴던 '토스 결제 단말기'에 대해 생각노트 님의 분석에 제 생각을 더해 공유합니다.

1️⃣ 카드 결제 단말기를 '고객 경험의 접점'으로 바라본 점

 * 투박했던 기존의 카드 결제 단말기 역할을 '고객 경험의 접점'으로 확장하여
 * 결제할 때는 결제 내역을 고객 방향에서 알려주고
 * 평소에는 가게 홍보 이미지를 노출해 브랜딩에 도움이 되며
 * 잠시 주문받기 어려운 상황에서는 키오스크로 전환해 고객 주문을 받을 수 있고
 * 결제와 동시에 포인트 적립이나 스탬프 적립도 가능하게 했습니다

2️⃣  '내 기기'에 '토스 포스 프로그램'을 무료 설치하여 사용할 수 있는 점

 * 카드 결제 단말기만 구입하고 매장 운영 프로그램은 '내 기기'로 할 수 있어
 * 노트북이나 태블릿으로 매장 관리를 하고 싶은 사장님의 니즈와
 * 간소한 카운터를 희망하는 1인 가게 사장님의 니즈를 적중했습니다
 * 또 누구나 쉽게 사용할 수 있는 매장 운영 프로그램(POS)을 무료로 배포하고 
 * 꾸준히 업데이트하여 사장님들의 좋은 피드백을 얻고 있죠

3️⃣  파격적인 '프로모션'으로 시장에 빠르게 침투한 점

 * 토스 카드 결제 단말기 정가는 기존 카드 결제 단말기보다 높지만
 * 토스 플레이스의 파격적인 프로모션과 지원 정책으로
 * 기존 카드 결제 단말기보다 훨씬 저렴해지면서 
 * 사장님들이 선택하지 않을 이유가 없어졌어요

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

사용자 접점으로 키오스크와 포스 프론트 기기를 통합하고 바쁠 때 주문을 대신 받아주는 고마운 토스 결제 단말기. 그러나 아직도 사용자 입장에서 경험 개선이 가능한 부분이 남아 있습니다.

1️⃣ 브랜드 자체 멤버십 프로그램과 분리된 결제 기능

판교의 축복이라고 불리는 ACR(알레그리아커피로스터스)는 제가 하루에 2번씩 찾는 단골매장인데요. 4년 전부터 멤버십을 가입하고(월 4만 원 수준) 충전해서 결제하면 주문할 때마다 10% 할인을 받고 있습니다. 1년 전부터 토스 결제 단말기를 도입한 이 매장에서는 바쁠 때 키오스크 역할을 하는 단말기로 주문을 하도록 유도하고 있지만, 자체 멤버십은 연동이 되지 않아서 직원이 오길 기다려야 하는 불편함이 있습니다. 바리스타 분들도 "멤버십 결제하시는 게 아니면 키오스크로 결제 직접 해주시면 됩니다"라고 안내를 하고 있죠. 자체 멤버십에 충전을 할 때는 결제기를 이용하지만, 멤버십 잔액으로 결제할 때는 휴대전화 번호를 말씀드리는 방식으로 경험이 파편화된 상황입니다. 공교롭게 단골 입장에서는 토스 단말기 도입으로 불편함이 늘어난 상황이죠. 자체 멤버십 연동까지 기능 업데이트가 가능해지면 좋겠습니다.

2️⃣ 포인트 적립은 매번 번호를 눌러야 하는 불편함

ACR에서 멤버십을 이용하는 사용자는 휴대전화 번호를 구두로 말씀드리고 선불카드로 결제를 합니다. 그런데 결제 후 멤버십 적립을 할 때마다 단말기에 직접 휴대전화 번호를 다시 입력해야 합니다. 방금 휴대전화 번호를 소리로 전달했는데 적립을 하려면 손으로도 입력하는 식이죠. 이런 점이 불편하다고 이야기한 손님들이 여럿 계셨는지 최근에는 "같은 번호로 적립 도와드릴까요?"라고 말하고 바리스타가 직접 번호를 포스에 입력해서 적립을 도와주시기도 합니다. 자체 멤버십과 통합이 되면 적립도 자동으로 되는 방식이 적용될 수 있겠죠?

https://think-note.com/toss-pay/

토스 결제 단말기가 익숙해졌습니다. 생각노트 님 뉴스레터를 통해 확인해보니, 토스 계열사인 토스 플레이스의 이 단말기가 시장에 침투하는 속도가 놀랍습니다. "출시 2년 만에 10만 대가 보급됐고, 누적 결제액은 7조 7천억 원을 넘어섰습니다. 경쟁사가 가맹점 5만 곳을 확보하는데 짧게는 4년, 길게는 9년이 걸렸던 것과 비교하면, 토스 플레이스는 빠르게 시장을 선점하고 있습니다. 또, 자영업 사장님들의 온라인 커뮤니티에서도 토스 카드 결제 단말기를 사용 중이거나 적극 추천한다는 글을 어렵지 않게 볼 수 있습니다." 왜 잘 되는 걸까요? UX 리서치 관점에서도 생각할 점이 많아 제가 클럽장으로 운영하고 있는 &lt;리서치 하는데요&gt; 시즌5 첫 모임에서도 이야기를 나눴던 '토스 결제 단말기'에 대해 생각노트 님의 분석에 제 생각을 더해 공유합니다. 1️⃣ 카드 결제 단말기를 '고객 경험의 접점'으로 바라본 점 <ul ><li>투박했던 기존의 카드 결제 단말기 역할을 '고객 경험의 접점'으로 확장하여</li><li>결제할 때는 결제 내역을 고객 방향에서 알려주고</li><li>평소에는 가게 홍보 이미지를 노출해 브랜딩에 도움이 되며</li><li>잠시 주문받기 어려운 상황에서는 키오스크로 전환해 고객 주문을 받을 수 있고</li><li>결제와 동시에 포인트 적립이나 스탬프 적립도 가능하게 했습니다</li></ul> 2️⃣ &nbsp;'내 기기'에 '토스 포스 프로그램'을 무료 설치하여 사용할 수 있는 점 <ul ><li>카드 결제 단말기만 구입하고 매장 운영 프로그램은 '내 기기'로 할 수 있어</li><li>노트북이나 태블릿으로 매장 관리를 하고 싶은 사장님의 니즈와</li><li>간소한 카운터를 희망하는 1인 가게 사장님의 니즈를 적중했습니다</li><li>또 누구나 쉽게 사용할 수 있는 매장 운영 프로그램(POS)을 무료로 배포하고&nbsp;</li><li>꾸준히 업데이트하여 사장님들의 좋은 피드백을 얻고 있죠</li></ul> 3️⃣ &nbsp;파격적인 '프로모션'으로 시장에 빠르게 침투한 점 <ul ><li>토스 카드 결제 단말기 정가는 기존 카드 결제 단말기보다 높지만</li><li>토스 플레이스의 파격적인 프로모션과 지원 정책으로</li><li>기존 카드 결제 단말기보다 훨씬 저렴해지면서&nbsp;</li><li>사장님들이 선택하지 않을 이유가 없어졌어요</li></ul> [ 큐레이터의 문장 🎒 ] 사용자 접점으로 키오스크와 포스 프론트 기기를 통합하고 바쁠 때 주문을 대신 받아주는 고마운 토스 결제 단말기. 그러나 아직도 사용자 입장에서 경험 개선이 가능한 부분이 남아 있습니다. 1️⃣ 브랜드 자체 멤버십 프로그램과 분리된 결제 기능 판교의 축복이라고 불리는 ACR(알레그리아커피로스터스)는 제가 하루에 2번씩 찾는 단골매장인데요. 4년 전부터 멤버십을 가입하고(월 4만 원 수준) 충전해서 결제하면 주문할 때마다 10% 할인을 받고 있습니다. 1년 전부터 토스 결제 단말기를 도입한 이 매장에서는 바쁠 때 키오스크 역할을 하는 단말기로 주문을 하도록 유도하고 있지만, 자체 멤버십은 연동이 되지 않아서 직원이 오길 기다려야 하는 불편함이 있습니다. 바리스타 분들도 "멤버십 결제하시는 게 아니면 키오스크로 결제 직접 해주시면 됩니다"라고 안내를 하고 있죠. 자체 멤버십에 충전을 할 때는 결제기를 이용하지만, 멤버십 잔액으로 결제할 때는 휴대전화 번호를 말씀드리는 방식으로 경험이 파편화된 상황입니다. 공교롭게 단골 입장에서는 토스 단말기 도입으로 불편함이 늘어난 상황이죠. 자체 멤버십 연동까지 기능 업데이트가 가능해지면 좋겠습니다. 2️⃣ 포인트 적립은 매번 번호를 눌러야 하는 불편함 ACR에서 멤버십을 이용하는 사용자는 휴대전화 번호를 구두로 말씀드리고 선불카드로 결제를 합니다. 그런데 결제 후 멤버십 적립을 할 때마다 단말기에 직접 휴대전화 번호를 다시 입력해야 합니다. 방금 휴대전화 번호를 소리로 전달했는데 적립을 하려면 손으로도 입력하는 식이죠. 이런 점이 불편하다고 이야기한 손님들이 여럿 계셨는지 최근에는 "같은 번호로 적립 도와드릴까요?"라고 말하고 바리스타가 직접 번호를 포스에 입력해서 적립을 도와주시기도 합니다. 자체 멤버십과 통합이 되면 적립도 자동으로 되는 방식이 적용될 수 있겠죠? https://think-note.com/toss-pay/

thinknote | 제 생각과 제게 영감을 준 브랜드와 트렌드 이야기를 다룹니다

⟪놀라운 속도로 침투한 토스의 '결제 단말기'⟫

2020 Design Tools Survey

여러분은 어떤 디자인 툴을 쓰고 계신가요? 
ProtoPie 디자인팀은 Figma, Miro, ProtoPie (🤣)를 주로 사용하고 있습니다.  https://lucid.co 의 UX manager인 Taylor Palmer가 지난 해에 이어 올해도 UX Tool Survey를 시작했습니다. COVID 19으로 인해 전세계적으로 재택근무를 하는 디자이너가 늘어나면서 SaaS 업계에도 변화를 가져왔으리라 생각되는데요. 이 Survey에서 어떻게 드러날지 기대가 됩니다. 

카테고리 별 제품 리스트를 보니 정말 많은 팀들이 디자이너의 워크프로세스 (크게는 제품 개발의 프로세스)를 위해 노력하고 있다는 생각이 드네요. ProtoPie도 이 안에서 계속해서 사랑받으며 디자이너의 업무에 보탬이 되는 존재가 되길 바랍니다.

아래 링크를 눌러 survey에 참여해보세요! 👇

UX Tools

신소연

한양대학교 ERCIA 디자인테크놀로지전공

이윤지

UI/UX 디자이너

jiwoni7890

신해나

동료들과 농밀하게 협업하며 제품을 점진적으로 성장시키는 재미에 푹 빠져있습니다. 숲속을 거닐며 일하는 마음에 대해 생각하기를 즐깁니다. 

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