지난 8월말부터 12월 중순까지 17주간 SJSU(San Jose State University) Applied Data Science 석사과정에서 "Data Warehouse and Pipelines"라는 과목을 가르치며 느낀 점을 복기해보고자 한다.

 * 실리콘밸리내에서 취업률이 높기로 유명한 학교지만 IT 기업의 특히 주니어 채용이 여전히 낮다보니 오피스 아워에 찾아오는 학생들은 대부분 취업은 둘째치고 인턴자리도 없다는 하소연을 했다. 미국 경기가 좋다고 하지만 개발자나 IT쪽은 분명 아니다.
 * 위의 이유는 코딩 관련 AI 기술의 괄목할 만한 발전 때문임을 이제는 부인할 수 없다고 보여진다. 함수 레벨의 코딩은 이제 개인이 직접할 이유는 없어 보인다. 프롬프트를 잘 작성하고 검증 케이스만 만들면 충분한 정도로 코딩봇은 발전했다. 당장은 주니어 개발자들에게 영향을 주겠지만 혼자서 코딩에만 열을 올리는 개발자들에게도 곧 부정적인 영향을 주리라 믿는다. 좋은 평판을 만들고 의사 소통이 가능하며 나만이 아니라 내가 속한 그룹에 좋은 영향력을 가진 사람이 되려 할 필요가 더욱 있다.
 * 그룹 프로젝트, 랩 등 여럿이 공동으로 하는 작업의 경우 peer review를 이번에도 하기는 했지만 다음에는 성실성과 기여도에 따라 배점을 확실히 다르게 바꿔볼 예정이다. 이번에는 모든 팀원들이 가장 낮게 배점을 준 개인에게는 점수를 확실히 낮게 주었는데 다음 학기에는 이를 분명히 공표하고 팀웍을 강조할 예정이다.
 * 매주 나가는 숙제와 4주에 한번씩 본 퀴즈의 경우 배점 비율이 10%씩으로 낮았는데 이를 높이고 중간고사/기말고사/그룹 프로젝트의 비율을 상대적으로 낮출 생각이다.
 * Data Warehouse로 Snowflake를 사용하고 Visualization Tool로 Tableau를 사용하는 것을 제외하고 나머지 실습은 모두 Docker과 Google Colab으로 진행하도록 커리큘럼을 수정할 예정이다.
 * 숙제와 랩의 채점 기준도 이번 한번 하면서 어느 정도 명확해졌고 결국 어떤 조교를 채용하느냐가 가장 중요하다는 점도 깨달았다. 조교 채용을 회사에서 채용하듯이 잘 따져보려고 채용 기준을 만들었다.
 * 학생들과 소통에 대해서도 많이 배웠는데 반복해도 안 듣는 학생들이 있었고 이런 학생들까지 구제해주기 보다는 출석 열심히 하고 잘 따라오는 학생들이 더 유리한 형태로 깜짝 퀴즈등도 고려해볼 생각이다.

한 학기지만 학생들을 가르치며 취업의 어려움과 교육과 현실 사이의 거리를 느끼게 된 것은 큰 깨달음이 아닌가 싶다. AI 시대에 맞는 교육은 어떤 모양일까?

지난 8월말부터 12월 중순까지 17주간 SJSU(San Jose State University) Applied Data Science 석사과정에서 "Data Warehouse and Pipelines"라는 과목을 가르치며 느낀 점을 복기해보고자 한다. <ul ><li>실리콘밸리내에서 취업률이 높기로 유명한 학교지만 IT 기업의 특히 주니어 채용이 여전히 낮다보니 오피스 아워에 찾아오는 학생들은 대부분 취업은 둘째치고 인턴자리도 없다는 하소연을 했다. 미국 경기가 좋다고 하지만 개발자나 IT쪽은 분명 아니다.</li><li>위의 이유는 코딩 관련 AI 기술의 괄목할 만한 발전 때문임을 이제는 부인할 수 없다고 보여진다. 함수 레벨의 코딩은 이제 개인이 직접할 이유는 없어 보인다. 프롬프트를 잘 작성하고 검증 케이스만 만들면 충분한 정도로 코딩봇은 발전했다. 당장은 주니어 개발자들에게 영향을 주겠지만 혼자서 코딩에만 열을 올리는 개발자들에게도 곧 부정적인 영향을 주리라 믿는다. 좋은 평판을 만들고 의사 소통이 가능하며 나만이 아니라 내가 속한 그룹에 좋은 영향력을 가진 사람이 되려 할 필요가 더욱 있다.</li><li>그룹 프로젝트, 랩 등 여럿이 공동으로 하는 작업의 경우 peer review를 이번에도 하기는 했지만 다음에는 성실성과 기여도에 따라 배점을 확실히 다르게 바꿔볼 예정이다. 이번에는 모든 팀원들이 가장 낮게 배점을 준 개인에게는 점수를 확실히 낮게 주었는데 다음 학기에는 이를 분명히 공표하고 팀웍을 강조할 예정이다.</li><li>매주 나가는 숙제와 4주에 한번씩 본 퀴즈의 경우 배점 비율이 10%씩으로 낮았는데 이를 높이고 중간고사/기말고사/그룹 프로젝트의 비율을 상대적으로 낮출 생각이다.</li><li>Data Warehouse로 Snowflake를 사용하고 Visualization Tool로 Tableau를 사용하는 것을 제외하고 나머지 실습은 모두 Docker과 Google Colab으로 진행하도록 커리큘럼을 수정할 예정이다.</li><li>숙제와 랩의 채점 기준도 이번 한번 하면서 어느 정도 명확해졌고 결국 어떤 조교를 채용하느냐가 가장 중요하다는 점도 깨달았다. 조교 채용을 회사에서 채용하듯이 잘 따져보려고 채용 기준을 만들었다.</li><li>학생들과 소통에 대해서도 많이 배웠는데 반복해도 안 듣는 학생들이 있었고 이런 학생들까지 구제해주기 보다는 출석 열심히 하고 잘 따라오는 학생들이 더 유리한 형태로 깜짝 퀴즈등도 고려해볼 생각이다.</li></ul> 한 학기지만 학생들을 가르치며 취업의 어려움과 교육과 현실 사이의 거리를 느끼게 된 것은 큰 깨달음이 아닌가 싶다. AI 시대에 맞는 교육은 어떤 모양일까?

SJSU 강의 회고

구글은 16일(현지시간) 동영상 생성 인공지능(AI) '비오 2'를 공개하며, 색다른 벤치마크 결과를 공개했습니다. 메타의 '무비젠', 중국 콰이쇼우의 '클링', 중국 '미니맥스' 등과 함께 오픈AI의 '소라 터보'를 비교 대상으로 사용자 선호도를 공개한 것입니다.그 결과 비오 2는 다른 동영상 모델을 모두 앞섰으며, 특히 지난주 공개된 소라와는 58.8%대 26.7%(무승부 14.5%)로 두배 이상 많은 사람들이 선호하는 것으로 나타났습니다. 당연히 많은 매체들은 '구글이 소라를 앞섰다'라는 제목의 기사를 내놓았습니다.대형언어모델

[12월17일] '소라'로 인해 깨진 동영상 생성 AI의 '환상'..."AI는 영화를 만들지 못해"

심지어 이제는 동영상 생성 AI를 챗GPT처럼 파괴적인 도구로 볼 필요가 없다는 말까지 나왔습니다. 소라뿐만이 아니라, 동영상 생성 AI는 한계가 뚜렷하다는 것입니다. 일관성이 있는 긴 동영상을 만드는 것은 아직 불가능하며, 결국 인간 창의성을 대체하거나 영화의 본질적인 면까지 파고들기에는 역부족입니다.

특히 현재 기술로는 복잡한 시나리오로 구성된 10분이 넘는 영상을 무리 없이 생성하는 것은 불가능할 것으로 보입니다. 그리고 이번 소라의 출시가 이를 본격적으로 부각하는 계기로 볼 수 있습니다.

https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=166294

심지어 이제는 동영상 생성 AI를 챗GPT처럼 파괴적인 도구로 볼 필요가 없다는 말까지 나왔습니다. 소라뿐만이 아니라, 동영상 생성 AI는 한계가 뚜렷하다는 것입니다. 일관성이 있는 긴 동영상을 만드는 것은 아직 불가능하며, 결국 인간 창의성을 대체하거나 영화의 본질적인 면까지 파고들기에는 역부족입니다. 특히 현재 기술로는 복잡한 시나리오로 구성된 10분이 넘는 영상을 무리 없이 생성하는 것은 불가능할 것으로 보입니다. 그리고 이번 소라의 출시가 이를 본격적으로 부각하는 계기로 볼 수 있습니다. https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=166294

AI타임스

[공감신문] 김형철 칼럼니스트= “남을 도와주는 사람이 더 행복한가요? 아니면 도움을 받은 사람이 더 행복한가요?” 강연 나가서 이런 질문하면 꼭 다른 답변을 하는 사람들이 있다. “둘 다요!” 사실 양비론 양시론을 말하는 사람이 제일 싫다. 왜? 방향성을 제시하지 않기 때문이다. 매

[김형철의 인문학 리더십] 다 같이 행복하자

“남을 도와주는 사람이 더 행복한가요? 아니면 도움을 받은 사람이 더 행복한가요?” 강연을 나가서 이 질문을 하면 꼭 다른 답변을 하는 사람들이 있다. “둘 다요!” 사실 양비론 양시론을 말하는 사람이 제일 싫다.

왜? 방향성을 제시하지 않기 때문이다. 물론 매사에 판단이 너무 극단적인 사람도 문제가 있지만, 매사가 다 옳고 다 그르다는 사람도 판단을 제대로 못하는 사람이다.

정답은 “도와준 사람이 도움을 받은 사람보다 더 행복하다.”이다. 왜 그럴까? 증명을 해보자. 자신이 도와준 사람이 기뻐하는 모습을 보면 더 기쁘게 된다. 자신의 능력에 감탄하기도 하지만, 이 세상에 쓸모있는 사람이라는 생각에 뿌듯해진다.

반대로 도움을 받은 사람도 문제가 해결되어서 기쁘다. 그러나 늘 남에게 신세만 질 수는 없는 노릇이다. 그래서 도와준 사람보다 더 행복하기가 힘들다.

“도와준 사람이 더 행복해요!” 강의에서 이렇게 말해주는 사람은 정말 착한 사람이다. 강사를 도와줘서 강의 분위기가 잘 이어지도록 만들기 때문이다.

이어서 또 묻는다. “그러면 누가 먼저 고맙다는 말을 해야 할까요?” ”도움을 준 사람요!”라고 합창으로 돌아온다. “다들 그렇게 하고 계시죠?” 답이 없다. 일부 머쓱한 웃음을 보이는 사람들도 있다. 이 평범한 진리를 모르는 것도 아니고, 다 알면서 왜 실천하지 않는 걸까?

주변에서 이런 얘기 들어 봤는가? “나는 죽어라 시간 내서 도와줬더니 ‘고맙다’는 소리 한 마디 없더라. 그런 얘기 들으려고 도와준 것은 아니지만 그래도 사람이 그러면 안 되지. 그땐 솔직히 참 섭섭하더라. 그래서 그 다음부터 그 친구는 안 봐!”

무엇을 대가로 바라고 도와준 것은 아니란다. 그렇다면 논리적으로 맞는 수순은 섭섭해하긴 커녕 먼저 고맙다고 말해야 했다. 남한테 도움을 주면 자기가 더 행복하다고 느끼는 것이 맞다. 그러면 그에 걸맞은 표현을 하는 것이 이치다. 실컷 도와주고 인간관계마저 끊기는 것만큼은 정말 피할 일이다.

어떤 사람이 말을 잘하는 사람일까? 남의 말을 잘 들어 주는 사람? 아니면 청산유수같이 말을 술술 뱉는 사람? 어떤 사람하고 말을 해보면 정말 모르는 게 하나도 없는 사람이 있다.

“이 사람 챗GPT인가”라는 착각이 들 정도다. 어떤 주제가 나와도 거뜬히 다 소화한다. 대화를 해보면 그 사람이 세상에서 제일 똑똑한 것처럼 느껴질 때, 듣는 사람은 기분이 별로 좋지 않다.

반면에 어떤 사람하고 말해보면, 대화가 진행되면 될수록 내가 정말 괜찮은 사람처럼 느껴질 때가 있다. 상대방의 말을 끝까지 잘 들어 주니까, 그 사람한테는 자기도 모르게 자신의 고민을 털어놓게 되는 사람이 있다. 이 사람이 최고의 대화 선수다.

경청한다는 것은 어떻게 하는 것인가? 초등학생들에게 물어보면 “귀를 쫑긋하고 듣는다.”라고 답한다. 그래서 “무엇을 듣느냐?”고 물어보면 토씨 하나 빼놓지 않고 다 듣는단다. 근데 이건 경청이 아니다.

경청은 이렇게 하는 것이다. 누군가 당신에게 말을 할 때는 그 말을 하는 의도가 있을 것이다. 그러면 그 사람 말을 들으면서 “지금 이 순간 이 사람이 이 얘기를 나한테 왜 하고 있을까?” 곰곰히 생각하라. 듣는 사람의 생각이 말하는 사람의 의도와 주파수가 딱 맞아 떨어지는 순간, 100% 경청이 이뤄진다.

들으면서 그냥 가만히 있지 말고, 고개를 끄덕인다든지 하면서 맞장구도 쳐줘라. 이것은 노래할 때 반주가 필요한 것과 동일한 이치다. “참 힘들었겠네. 오오 잘도 넘어갔네.” 등과 같이 말해주라. 그러면 여러분은 소통의 달인이 되는 거다.

나는 개그 프로그램을 무척이나 좋아한다. 한때는 개그맨처럼 남에게 웃음을 선사하는 사람이 되고 싶었다. 철학자가 개그맨이 되기를 원했다는 것이 믿어지지 않는 사람이 있을 수 있다. 그러나 자신의 철학이 없는 개그맨은 그저 순간순간 웃음을 파는 장사꾼에 불과하다.

그래서 개그맨이 철학까지 한다면 얼마나 좋은 일인가. 이제는 개그맨이 되기는 틀렸고, 강연장에서 웃음을 선사하는 것으로 만족한다. 사람을 웃기는 데는 3가지 방법이 있다.

1️⃣자기 자신을 낮추면 된다. 사람들이 웃을 때는 상대방에 대한 우월감이 느껴질 때다. 자기 자랑을 정말 진지하게 하는 사람은 남을 못 웃긴다. 자신이 열등감을 느낄 때는 웃음이 나오는 것이 아니라 화가 치밀어 오르기 때문이다.

2️⃣반전이 있는 스토리에 사람들은 웃도록 프로그램되어 있다. 이런 식으로 이야기가 전개될 줄 알았는데, 갑자기 엉뚱한 결말이 나오면 깜짝 놀라서 기가 막힌다. 속았다는 기분이 들 때도 어처구니가 없어서 웃는다.

3️⃣마지막으로, 뭐든지 과장스럽게 행동하거나 말하면 사람들은 웃는다. 그냥 저절로 웃음이 나온다. 부조리한 상황에 인간은 웃음으로 대처한다.

한 가지 주의할 사항이 있다. 남을 비하하면서 웃기려고 하면 오래 못 간다. 순간적으로 사람들이 웃기는 하지만, 거부감을 가질 수밖에 없다. 지금은 다른 사람을 희생양 삼아서 웃고 있지만, 언제 그 칼날이 나한테 향할지 모른다는 생각에 다들 불안하다. 실제로 그런 사람은 멀리 하는 것이 좋다.

학생들에게 물어본다. “행복한 사람이 웃는가? 웃는 사람이 행복한가?” “행복한 사람이 웃는다”라고 생각하는 학생들은 잘 웃지 못한다. 왜 그럴까?

세상에 행복할 일이 널려있을 리가 없다. 이런 학생이 웃는 모습을 보기는 힘들다. 웃는 사람이 행복하다. 무조건 자주 웃어라. 웃으면 엔도르핀이 돈다. 즐거워진다. 웃음치료라는 것도 결국 이 원리에 기초한 것이다. 자꾸 자주 웃다 보면 행복해진다.

슬픈 일이 있어도, 지루하더라도, 힘든 상황이라도 자꾸 웃어라. 남 보기에 실성한 사람처럼 보이지만 않으면 공개적인 장소에서도 자주 웃는 것이 좋다. 혼자 있을 때도 물론 자주 웃어라. “행동이 생각을 지배한다.” 하버드대학교 심리학자이자 철학자인 윌리엄 제임스의 말이다.

도움을 받는 사람이 아니라, 남을 도와주는 사람이 돼라. 말을 잘하는 사람이 아니라 잘 들어주는 사람이 돼라. 무엇보다도 남과 같이 잘 웃는 사람이 돼라. 다 같이 행복하게 사는 길이 여기에 있다.

“남을 도와주는 사람이 더 행복한가요? 아니면 도움을 받은 사람이 더 행복한가요?” 강연을 나가서 이 질문을 하면 꼭 다른 답변을 하는 사람들이 있다. “둘 다요!” 사실 양비론 양시론을 말하는 사람이 제일 싫다. 왜? 방향성을 제시하지 않기 때문이다. 물론 매사에 판단이 너무 극단적인 사람도 문제가 있지만, 매사가 다 옳고 다 그르다는 사람도 판단을 제대로 못하는 사람이다. 정답은 “도와준 사람이 도움을 받은 사람보다 더 행복하다.”이다. 왜 그럴까? 증명을 해보자. 자신이 도와준 사람이 기뻐하는 모습을 보면 더 기쁘게 된다. 자신의 능력에 감탄하기도 하지만, 이 세상에 쓸모있는 사람이라는 생각에 뿌듯해진다. 반대로 도움을 받은 사람도 문제가 해결되어서 기쁘다. 그러나 늘 남에게 신세만 질 수는 없는 노릇이다. 그래서 도와준 사람보다 더 행복하기가 힘들다. “도와준 사람이 더 행복해요!” 강의에서 이렇게 말해주는 사람은 정말 착한 사람이다. 강사를 도와줘서 강의 분위기가 잘 이어지도록 만들기 때문이다. 이어서 또 묻는다. “그러면 누가 먼저 고맙다는 말을 해야 할까요?” ”도움을 준 사람요!”라고 합창으로 돌아온다. “다들 그렇게 하고 계시죠?” 답이 없다. 일부 머쓱한 웃음을 보이는 사람들도 있다. 이 평범한 진리를 모르는 것도 아니고, 다 알면서 왜 실천하지 않는 걸까? 주변에서 이런 얘기 들어 봤는가? “나는 죽어라 시간 내서 도와줬더니 ‘고맙다’는 소리 한 마디 없더라. 그런 얘기 들으려고 도와준 것은 아니지만 그래도 사람이 그러면 안 되지. 그땐 솔직히 참 섭섭하더라. 그래서 그 다음부터 그 친구는 안 봐!” 무엇을 대가로 바라고 도와준 것은 아니란다. 그렇다면 논리적으로 맞는 수순은 섭섭해하긴 커녕 먼저 고맙다고 말해야 했다. 남한테 도움을 주면 자기가 더 행복하다고 느끼는 것이 맞다. 그러면 그에 걸맞은 표현을 하는 것이 이치다. 실컷 도와주고 인간관계마저 끊기는 것만큼은 정말 피할 일이다. 어떤 사람이 말을 잘하는 사람일까? 남의 말을 잘 들어 주는 사람? 아니면 청산유수같이 말을 술술 뱉는 사람? 어떤 사람하고 말을 해보면 정말 모르는 게 하나도 없는 사람이 있다. “이 사람 챗GPT인가”라는 착각이 들 정도다. 어떤 주제가 나와도 거뜬히 다 소화한다. 대화를 해보면 그 사람이 세상에서 제일 똑똑한 것처럼 느껴질 때, 듣는 사람은 기분이 별로 좋지 않다. 반면에 어떤 사람하고 말해보면, 대화가 진행되면 될수록 내가 정말 괜찮은 사람처럼 느껴질 때가 있다. 상대방의 말을 끝까지 잘 들어 주니까, 그 사람한테는 자기도 모르게 자신의 고민을 털어놓게 되는 사람이 있다. 이 사람이 최고의 대화 선수다. 경청한다는 것은 어떻게 하는 것인가? 초등학생들에게 물어보면 “귀를 쫑긋하고 듣는다.”라고 답한다. 그래서 “무엇을 듣느냐?”고 물어보면 토씨 하나 빼놓지 않고 다 듣는단다. 근데 이건 경청이 아니다. 경청은 이렇게 하는 것이다. 누군가 당신에게 말을 할 때는 그 말을 하는 의도가 있을 것이다. 그러면 그 사람 말을 들으면서 “지금 이 순간 이 사람이 이 얘기를 나한테 왜 하고 있을까?” 곰곰히 생각하라. 듣는 사람의 생각이 말하는 사람의 의도와 주파수가 딱 맞아 떨어지는 순간, 100% 경청이 이뤄진다. 들으면서 그냥 가만히 있지 말고, 고개를 끄덕인다든지 하면서 맞장구도 쳐줘라. 이것은 노래할 때 반주가 필요한 것과 동일한 이치다. “참 힘들었겠네. 오오 잘도 넘어갔네.” 등과 같이 말해주라. 그러면 여러분은 소통의 달인이 되는 거다. 나는 개그 프로그램을 무척이나 좋아한다. 한때는 개그맨처럼 남에게 웃음을 선사하는 사람이 되고 싶었다. 철학자가 개그맨이 되기를 원했다는 것이 믿어지지 않는 사람이 있을 수 있다. 그러나 자신의 철학이 없는 개그맨은 그저 순간순간 웃음을 파는 장사꾼에 불과하다. 그래서 개그맨이 철학까지 한다면 얼마나 좋은 일인가. 이제는 개그맨이 되기는 틀렸고, 강연장에서 웃음을 선사하는 것으로 만족한다. 사람을 웃기는 데는 3가지 방법이 있다. 1️⃣자기 자신을 낮추면 된다. 사람들이 웃을 때는 상대방에 대한 우월감이 느껴질 때다. 자기 자랑을 정말 진지하게 하는 사람은 남을 못 웃긴다. 자신이 열등감을 느낄 때는 웃음이 나오는 것이 아니라 화가 치밀어 오르기 때문이다. 2️⃣반전이 있는 스토리에 사람들은 웃도록 프로그램되어 있다. 이런 식으로 이야기가 전개될 줄 알았는데, 갑자기 엉뚱한 결말이 나오면 깜짝 놀라서 기가 막힌다. 속았다는 기분이 들 때도 어처구니가 없어서 웃는다. 3️⃣마지막으로, 뭐든지 과장스럽게 행동하거나 말하면 사람들은 웃는다. 그냥 저절로 웃음이 나온다. 부조리한 상황에 인간은 웃음으로 대처한다. 한 가지 주의할 사항이 있다. 남을 비하하면서 웃기려고 하면 오래 못 간다. 순간적으로 사람들이 웃기는 하지만, 거부감을 가질 수밖에 없다. 지금은 다른 사람을 희생양 삼아서 웃고 있지만, 언제 그 칼날이 나한테 향할지 모른다는 생각에 다들 불안하다. 실제로 그런 사람은 멀리 하는 것이 좋다. 학생들에게 물어본다. “행복한 사람이 웃는가? 웃는 사람이 행복한가?” “행복한 사람이 웃는다”라고 생각하는 학생들은 잘 웃지 못한다. 왜 그럴까? 세상에 행복할 일이 널려있을 리가 없다. 이런 학생이 웃는 모습을 보기는 힘들다. 웃는 사람이 행복하다. 무조건 자주 웃어라. 웃으면 엔도르핀이 돈다. 즐거워진다. 웃음치료라는 것도 결국 이 원리에 기초한 것이다. 자꾸 자주 웃다 보면 행복해진다. 슬픈 일이 있어도, 지루하더라도, 힘든 상황이라도 자꾸 웃어라. 남 보기에 실성한 사람처럼 보이지만 않으면 공개적인 장소에서도 자주 웃는 것이 좋다. 혼자 있을 때도 물론 자주 웃어라. “행동이 생각을 지배한다.” 하버드대학교 심리학자이자 철학자인 윌리엄 제임스의 말이다. 도움을 받는 사람이 아니라, 남을 도와주는 사람이 돼라. 말을 잘하는 사람이 아니라 잘 들어주는 사람이 돼라. 무엇보다도 남과 같이 잘 웃는 사람이 돼라. 다 같이 행복하게 사는 길이 여기에 있다.

공감신문

챗GPT 개발사 오픈AI의 차세대 주력 인공지능(AI) 모델 개발이 지연되고 있다. 22일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ)은 여러 소식통을 인용해 코드명 '오리온(Orion)'으로 알려진 오픈AI의 차세대 AI 모델 GPT-5는 개발 일정이 기약 없이 지연되고 있다고

“학습 데이터가 부족해”… 오픈AI '챗 GPT-5 개발' 기약 없다

오픈AI는 지금까지 18개월이 넘는 개발 기간 중 방대한 양의 데이터를 처리하는 대규모 훈련을 최소 2차례 진행했다. 하지만 매번 새로운 문제가 발생했고, 기대했던 결과를 얻지 못했다.

이전 모델의 경우 오픈AI는 인터넷에서 수집한 뉴스 기사나 소셜미디어 게시물, 과학 논문 등 데이터를 AI훈련에 사용했으나, 새 모델을 개발하는 과정에서는 더 지능적인 훈련에 필요한 데이터가 그만큼 충분하지 않은 것이 주요 난관으로 꼽혔다.

https://m.etnews.com/20241223000159

오픈AI는 지금까지 18개월이 넘는 개발 기간 중 방대한 양의 데이터를 처리하는 대규모 훈련을 최소 2차례 진행했다. 하지만 매번 새로운 문제가 발생했고, 기대했던 결과를 얻지 못했다. 이전 모델의 경우 오픈AI는 인터넷에서 수집한 뉴스 기사나 소셜미디어 게시물, 과학 논문 등 데이터를 AI훈련에 사용했으나, 새 모델을 개발하는 과정에서는 더 지능적인 훈련에 필요한 데이터가 그만큼 충분하지 않은 것이 주요 난관으로 꼽혔다. https://m.etnews.com/20241223000159

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대형 VC들의 펀드 규모가 커지는 현상은 벤처투자업계의 현실을 반영한다. 최근 대내외 불확실성이 커지면서 초기보다는 후기, 신규 투자보다는 팔로우온 투자가 늘어나는 추세다. 팔로우온 투자는 이미 투자한 기업의 성장을 지원하기 위해 추가로 자금을 투입하는 것으로, 투자 금액이 커질 수밖에 없다.

한 벤처투자업계 관계자는 “펀드 규모가 크면 후속 투자를 이어가기도 쉽고, 여러 스타트업에 ‘씨 뿌리듯’ 분산투자하기보다는 잘 될 만한 기업 한 곳에 투자역량을 집중하는 방식이 가능하다”고 말했다.

https://m.edaily.co.kr/News/Read?mediaCodeNo=257&newsId=04116406639120160&utm_source=https://n.news.naver.com/

대형 VC들의 펀드 규모가 커지는 현상은 벤처투자업계의 현실을 반영한다. 최근 대내외 불확실성이 커지면서 초기보다는 후기, 신규 투자보다는 팔로우온 투자가 늘어나는 추세다. 팔로우온 투자는 이미 투자한 기업의 성장을 지원하기 위해 추가로 자금을 투입하는 것으로, 투자 금액이 커질 수밖에 없다. 한 벤처투자업계 관계자는 “펀드 규모가 크면 후속 투자를 이어가기도 쉽고, 여러 스타트업에 ‘씨 뿌리듯’ 분산투자하기보다는 잘 될 만한 기업 한 곳에 투자역량을 집중하는 방식이 가능하다”고 말했다. https://m.edaily.co.kr/News/Read?mediaCodeNo=257&amp;newsId=04116406639120160&amp;utm_source=https://n.news.naver.com/

이데일리

로레알 그룹은 스위스 유통 그룹 미그로스와 자회사인 고운세상코스메틱을 인수하는 계약을 체결했다고 23일 밝혔다. 고운세상코스메틱은 2003년 피부과 전문의 안건영 박사가 설립한 화장품 기업으로 더마코스메틱 브랜드 ‘

로레알, K뷰티 브랜드 ‘닥터지’ 인수... '스타일난다' 이어 두 번째

고운세상코스메틱은 2003년 피부과 전문의 안건영 박사가 설립한 화장품 기업으로 더마코스메틱 브랜드 ‘닥터지’를 보유하고 있다. 2018년 스위스 미그로스 그룹의 화장품 원료 자회사인 미벨AG가 지분 100%를 확보했다.

https://n.news.naver.com/article/366/0001042321?sid=101

고운세상코스메틱은 2003년 피부과 전문의 안건영 박사가 설립한 화장품 기업으로 더마코스메틱 브랜드 ‘닥터지’를 보유하고 있다. 2018년 스위스 미그로스 그룹의 화장품 원료 자회사인 미벨AG가 지분 100%를 확보했다. https://n.news.naver.com/article/366/0001042321?sid=101

n.news.naver.com

한 유튜버의 면접자가 실제로 썼던 코드라네요ㅋㅋ 창의성으로 통과시켜주고 싶었으나 hiring committee에서 탈락시켰다고...
😵‍💫😵‍💫

한 유튜버의 면접자가 실제로 썼던 코드라네요ㅋㅋ 창의성으로 통과시켜주고 싶었으나 hiring committee에서 탈락시켰다고...😵‍💫😵‍💫

Sleep Sort를 아세요??

이거 정렬이 되나요 😂
실행해도
실행해보니 현 배열 그대로인데 이해가 안되네요 ㅠ...

1
명상은 무언가를 하는 것이 아닙니다. 무언가를 하는 것을 멈추는 것입니다.

2
따라서 명상은 스스로에게 돌아가기, 또는 스스로를 쉬게 하는 것이라 할 수 있습니다.

3
스스로의 존재를 알아차리는 것을 제외한 다른 모든 것에는 어떤 행위가 필요합니다.

4
생각, 느낌, 행동, 지각은 모두 마음의 행위입니다. 그렇지만 우리가 이런 행위들에 너무나 익숙해진 나머지, 더 이상 행위로 여기지 않게 된 것일 뿐이지요.

5
알아차림에 대한 알아차림, 즉 알아차림이 자기 자신을 알아차리는 것은 애쓰지 않아도 되는 유일한 경험입니다.

6
마음이 자신의 경험인 대상적인 내용에서부터 출발하여, 가장 깊은 곳에 있고 항상 존재하며 환원 불가능한 본질에 도달하기까지의 여정을 동양에서는 '명상'이라고 부르고, 서양에서는 '기도'라고 불러왔습니다.

#알아차림에대한알아차림

1 명상은 무언가를 하는 것이 아닙니다. 무언가를 하는 것을 멈추는 것입니다. ​ ​2 따라서 명상은 스스로에게 돌아가기, 또는 스스로를 쉬게 하는 것이라 할 수 있습니다. ​ ​3 스스로의 존재를 알아차리는 것을 제외한 다른 모든 것에는 어떤 행위가 필요합니다. ​ ​4 생각, 느낌, 행동, 지각은 모두 마음의 행위입니다. 그렇지만 우리가 이런 행위들에 너무나 익숙해진 나머지, 더 이상 행위로 여기지 않게 된 것일 뿐이지요. ​ ​5 알아차림에 대한 알아차림, 즉 알아차림이 자기 자신을 알아차리는 것은 애쓰지 않아도 되는 유일한 경험입니다. ​ ​ ​6 마음이 자신의 경험인 대상적인 내용에서부터 출발하여, 가장 깊은 곳에 있고 항상 존재하며 환원 불가능한 본질에 도달하기까지의 여정을 동양에서는 '명상'이라고 부르고, 서양에서는 '기도'라고 불러왔습니다. #알아차림에대한알아차림

< 내 안으로 돌아가기: '명상은 휴식이다' >

https://blog.naver.com/madaboutit/223691212436

1기와 달리 실리콘밸리 밀착 인사관리처장·AI 수석고문에 VC ‘앤드리슨호로위츠’ 출신 최측근 머스크 혁신 뒷받침 친기업 행보에 업계는 환영 미국 실리콘밸리와 워싱턴DC가 가까워지고 있다. 도널드 트럼프 미국 대통령

“실리콘밸리도 내 뜻대로”…테크 거물들에 한자리씩 주는 트럼프

도널드 트럼프 미국 대통령 당선인이 기술(테크) 업계 인사들을 주요 행정부 담당자로 지명하고 있다. 트럼프 1기 행정부 당시 테크 업계와 긴장 관계였던 것에서 변화한 모습이다. 트럼프 당선인의 최측근으로 부상한 일론 머스크 영향인 것으로 관측된다.

머스크와 기업가 출신 정치인인 라마스와미는 새 정부의 자문기구로 신설되는 정부효율부(DOGE)의 공동 수장이다. DOGE를 이끄는 머스크와 라마스와미의 정부 운영 철학에 대한 이해도가 높은 실리콘밸리 인사에게 공무원 인사를 맡긴 셈이다.

https://n.news.naver.com/article/009/0005419164?sid=104

도널드 트럼프 미국 대통령 당선인이 기술(테크) 업계 인사들을 주요 행정부 담당자로 지명하고 있다. 트럼프 1기 행정부 당시 테크 업계와 긴장 관계였던 것에서 변화한 모습이다. 트럼프 당선인의 최측근으로 부상한 일론 머스크 영향인 것으로 관측된다. 머스크와 기업가 출신 정치인인 라마스와미는 새 정부의 자문기구로 신설되는 정부효율부(DOGE)의 공동 수장이다. DOGE를 이끄는 머스크와 라마스와미의 정부 운영 철학에 대한 이해도가 높은 실리콘밸리 인사에게 공무원 인사를 맡긴 셈이다. https://n.news.naver.com/article/009/0005419164?sid=104

솔트웨어는 백패커 핸드메이드 작품 판매 서비스 아이디어스(idus)에 아마존웹서비스(Amazon Web Serviews, 이하 AWS) 생성형 AI 서비스인 아마존 베드록(Amazon Bedrock) 기반 제품 추천

솔트웨어, 백패커에 아마존 베드록 아이디어스 서비스 구축

아이디어스는 37만개 이상의 다양한 핸드메이드 작품을 판매하고 있으며, 거래액의 26%가 선물로 구매될 만큼 특별한 선물을 찾는 고객들에게서 인기를 끌고 있는 서비스입니다.

아이디어스는 이번에 Amazon Bedrock을 기반으로 고객의 다양한 사용 시나리오에 최적화된 새로운 추천 방식을 적용하고 창의적인 선물 테마를 추천할 수 있게 검색 경험을 혁신하였습니다.

특정 기념일이나 선물 받을 대상에 어울리는 테마명을 자동으로 생성하고, 고객은 검색어를 통해 적합한 테마를 자동으로 선택할 수 있게 된 것입니다다. 예를 들어, '생일 선물'을 검색하면 기념일과 연관된 테마가 제안되며, 선택된 테마에는 관련 작품들이 적절한 순서로 노출됩니다.

https://n.news.naver.com/article/030/0003270612?sid=105

아이디어스는 37만개 이상의 다양한 핸드메이드 작품을 판매하고 있으며, 거래액의 26%가 선물로 구매될 만큼 특별한 선물을 찾는 고객들에게서 인기를 끌고 있는 서비스입니다. 아이디어스는 이번에 Amazon Bedrock을 기반으로 고객의 다양한 사용 시나리오에 최적화된 새로운 추천 방식을 적용하고 창의적인 선물 테마를 추천할 수 있게 검색 경험을 혁신하였습니다. 특정&nbsp;기념일이나&nbsp;선물&nbsp;받을&nbsp;대상에&nbsp;어울리는&nbsp;테마명을&nbsp;자동으로&nbsp;생성하고, 고객은&nbsp;검색어를&nbsp;통해&nbsp;적합한&nbsp;테마를&nbsp;자동으로&nbsp;선택할&nbsp;수&nbsp;있게&nbsp;된 것입니다다.&nbsp;예를&nbsp;들어, '생일&nbsp;선물'을&nbsp;검색하면&nbsp;기념일과&nbsp;연관된&nbsp;테마가&nbsp;제안되며,&nbsp;선택된&nbsp;테마에는&nbsp;관련&nbsp;작품들이&nbsp;적절한&nbsp;순서로&nbsp;노출됩니다. https://n.news.naver.com/article/030/0003270612?sid=105

'아이디어스'의 AI 선물 검색

매년 이맘때면 연락이 와요. 회사는 어떤지, 하는 일은 마음에 드는지 안부를 묻죠. 헤드헌터예요.

이직 생각이 없더라도 헤드헌터와 알고 지내는 건 제법 괜찮은 선택이에요. '정보의 비대칭성'을 해소할 수 있으니까요.

구체적으론 세 가지 좋은 점이 있었어요.

1. 채용 시장의 분위기를 파악할 수 있어요
2. 서류 전형에 대한 부담이 낮아져요
3. 연봉 계약도 혼자 하는 것보단 유리해져요

여러분이 생각하는 헤드헌터를 알고 지내면 좋은 이유는 무엇인가요? 혹시 단점도 있었나요?

매년 이맘때면 연락이 와요. 회사는 어떤지, 하는 일은 마음에 드는지 안부를 묻죠. 헤드헌터예요. 이직 생각이 없더라도 헤드헌터와 알고 지내는 건 제법 괜찮은 선택이에요. '정보의 비대칭성'을 해소할 수 있으니까요. 구체적으론 세 가지 좋은 점이 있었어요. 1. 채용 시장의 분위기를 파악할 수 있어요2. 서류 전형에 대한 부담이 낮아져요3. 연봉 계약도 혼자 하는 것보단 유리해져요 여러분이 생각하는 헤드헌터를 알고 지내면 좋은 이유는 무엇인가요? 혹시 단점도 있었나요?&nbsp;

헤드헌터와 알고 지내면 좋은 점

저는 멘토링을 할 때 개발뿐만 아니라 문제 정의부터 시작해 기획, 커뮤니케이션, 팀 문화, PPT, 발표 등 사이드 프로젝트를 만드는데 도움을 줄 수 있는 전과정에 관한 피드백을 드립니다.

특히, 개발자분들만 모여 있는 경우 발표와 관련된 부분을 굉장히 어려워하는 것을 많이 봤습니다.
발표 자료 구성, 전달력 있는 말하기 방법, 톤, 말할 때의 습관 등 다양한 부분에 피드백을 드리는 것이 중요하다고 생각합니다.

오늘은 사이드 프로젝트 발표에서 PPT를 어떻게 구성하는지에 대한 피드백을 공유해보겠습니다.
기초적인 내용이 많지만, 실제로 도움을 드렸던 부분을 중심으로 정리해봤습니다.

---
1. 발표는 설득이 목적입니다

- 여러분은 프로젝트의 기능과 목적 등 모든 것을 이미 알고 있지만, 발표를 듣는 분들은 대부분 처음 프로젝트를 접하는 분들입니다.

- 따라서 발표 자료는 매우 친절하게 구성하고, 설득을 목적으로 만들어야 합니다.

- "왜 이 서비스를 만들었지?" "왜 해당 기능을 넣었을까?"와 같은 질문에 충분히 답할 수 있도록 자료를 준비하세요.

- 문제 정의 - 기획 소개 - 기능 소개 - 시연 - 마무리로 이어지는 흐름을 방해받지 않도록 구성하세요.

---
2. '3의 법칙'

- 문제 정의, 특징, 기능 등을 소개할 때 숫자 3을 기억하세요.

- 정보를 제시하거나 설득의 근거를 제시할 때 3개로 구성하면 효과적입니다.

- 1~2개의 경우 부족하다는 느낌을 주고, 4개 이상은 복잡하다는 인상을 줄 수 있습니다.

- 기획 및 컨설팅 업계에서는 숫자 3을 적음의 끝이자 많음의 시작이라고 표현합니다. (출처 - 시선의 발견)

- PPT에서도 숫자 3을 적절히 활용하세요.

---
3. 너무 많은 텍스트를 자료에 넣지 마세요

- 발표 자료는 발표자를 돕는 도구입니다.

- 발표 중 청중의 시선은 발표 자료가 아니라 발표자에게 머물러야 합니다.

- 하지만 PPT를 만드는 입장에서는 최대한 많은 정보를 담고 싶어 하죠.

- 이로 인해 가독성이 떨어지고, 청중이 장문의 텍스트를 읽느라 시선이 분산될 수 있습니다.

- PPT에는 중요하고 수치적인 텍스트만 간결하게 정리하고, 부연 설명은 발표자가 직접 하는 것이 좋습니다.

---
4. 최종 시연은 영상으로 진행하세요

- 시연 방법은 크게 두 가지가 있습니다.
1. 직접 웹이나 앱을 띄워놓고 시연하는 방법
2. 미리 녹화한 영상을 PPT에 삽입해 진행하는 방법

- 저는 필수가 아닌 이상 두 번째 방법을 추천합니다.

- 라이브 시연은 생생함과 어필력을 제공하지만, 시간 조절이 어렵고 실수의 가능성이 있으며, 발표 흐름이 끊길 수 있는 단점이 있습니다.

- 미리 녹화한 영상은 시간 활용이 정확하고 편집이 가능해 청중이 이해하기 쉽습니다.

- 때문에 가능하면 녹화된 시연 영상을 활용하시기를 권장합니다.

저는 멘토링을 할 때 개발뿐만 아니라 문제 정의부터 시작해 기획, 커뮤니케이션, 팀 문화, PPT, 발표 등 사이드 프로젝트를 만드는데 도움을 줄 수 있는 전과정에 관한 피드백을 드립니다. 특히, 개발자분들만 모여 있는 경우 발표와 관련된 부분을 굉장히 어려워하는 것을 많이 봤습니다.발표 자료 구성, 전달력 있는 말하기 방법, 톤, 말할 때의 습관 등 다양한 부분에 피드백을 드리는 것이 중요하다고 생각합니다. 오늘은 사이드 프로젝트 발표에서 PPT를 어떻게 구성하는지에 대한 피드백을 공유해보겠습니다.기초적인 내용이 많지만, 실제로 도움을 드렸던 부분을 중심으로 정리해봤습니다. ---1. 발표는 설득이 목적입니다 - 여러분은 프로젝트의 기능과 목적 등 모든 것을 이미 알고 있지만, 발표를 듣는 분들은 대부분 처음 프로젝트를 접하는 분들입니다. - 따라서 발표 자료는 매우 친절하게 구성하고, 설득을 목적으로 만들어야 합니다. - "왜 이 서비스를 만들었지?" "왜 해당 기능을 넣었을까?"와 같은 질문에 충분히 답할 수 있도록 자료를 준비하세요. - 문제 정의 - 기획 소개 - 기능 소개 - 시연 - 마무리로 이어지는 흐름을 방해받지 않도록 구성하세요. ---2. '3의 법칙' - 문제 정의, 특징, 기능 등을 소개할 때 숫자 3을 기억하세요. - 정보를 제시하거나 설득의 근거를 제시할 때 3개로 구성하면 효과적입니다. - 1~2개의 경우 부족하다는 느낌을 주고, 4개 이상은 복잡하다는 인상을 줄 수 있습니다. - 기획 및 컨설팅 업계에서는 숫자 3을 적음의 끝이자 많음의 시작이라고 표현합니다. (출처 - 시선의 발견) - PPT에서도 숫자 3을 적절히 활용하세요. ---3. 너무 많은 텍스트를 자료에 넣지 마세요 - 발표 자료는 발표자를 돕는 도구입니다. - 발표 중 청중의 시선은 발표 자료가 아니라 발표자에게 머물러야 합니다. - 하지만 PPT를 만드는 입장에서는 최대한 많은 정보를 담고 싶어 하죠. - 이로 인해 가독성이 떨어지고, 청중이 장문의 텍스트를 읽느라 시선이 분산될 수 있습니다. - PPT에는 중요하고 수치적인 텍스트만 간결하게 정리하고, 부연 설명은 발표자가 직접 하는 것이 좋습니다. ---4. 최종 시연은 영상으로 진행하세요 - 시연 방법은 크게 두 가지가 있습니다.1. 직접 웹이나 앱을 띄워놓고 시연하는 방법2. 미리 녹화한 영상을 PPT에 삽입해 진행하는 방법 - 저는 필수가 아닌 이상 두 번째 방법을 추천합니다. - 라이브 시연은 생생함과 어필력을 제공하지만, 시간 조절이 어렵고 실수의 가능성이 있으며, 발표 흐름이 끊길 수 있는 단점이 있습니다. - 미리 녹화한 영상은 시간 활용이 정확하고 편집이 가능해 청중이 이해하기 쉽습니다. - 때문에 가능하면 녹화된 시연 영상을 활용하시기를 권장합니다.

사이드 프로젝트 발표 피드백

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

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최근 프론트엔드 개발에서 API 모킹의 중요성이 점점 커지고 있습니다. 서버 개발이 완료되지 않은 상태에서도 Mock 데이터를 이용해 프론트엔드 개발을 진행하고, 독립적인 테스트를 수행할 수 있기 때문인데요. 이와 관련하여, 개인적으로 우아한형제들이 개발한 MSG(Mock Service GUI)관련 소프트웨어를 관심있게 지켜보고 있습니다.

MSG(Mock Service GUI)란?
MSG는 기존의 모킹 방식처럼 코드를 수정하는 번거로움 없이, 브라우저에 표시되는 UI를 통해 모킹 데이터를 제어할 수 있는 도구입니다. MSW(Mock Service Worker)를 기반으로 개발되었으며, 브라우저 확장 프로그램이 아닌 프로젝트에 디펜던시로 설치해 사용합니다.

MSG의 주요 기능
 * UI 기반 제어: API 모킹 데이터를 코딩하지 않고 UI에서 직접 선택 및 수정할 수 있습니다. 이를 통해 API 응답 데이터를 실시간으로 변경하며 화면 전환 결과를 바로 확인할 수 있습니다.
 * 로컬스토리지 활용: 각자의 브라우저 로컬스토리지에 개인 맞춤형 API 모킹 설정을 저장하고 관리할 수 있습니다. 팀원 간 설정 충돌을 방지하며 작업 효율성을 높입니다.
 * 프로젝트 통합성: MSG는 API 모킹 데이터를 프로젝트 내 여러 API와 쉽게 매핑할 수 있어, 신규 프로젝트 셋업 시에도 빠르고 효과적으로 활용할 수 있습니다.
MSG의 활용 사례
 * 우아한형제들은 MSG를 주문, 결제, 회원 도메인 프로젝트에 적용했으며, 특히 배민클럽 구독 서비스 프로젝트에서는 초기 셋업부터 MSG를 적극적으로 활용해 다량의 모킹 데이터를 효율적으로 관리했습니다.
 * 최신 버전인 MSG 2.0은 기능이 더욱 강화되어, 팀 내 다양한 프로젝트에서 사용 사례가 점차 확대되고 있다고 합니다.

현재 MSG는 오픈소스 전환을 목표로 개발되고 있습니다. 만약 공개된다면, QA, 기획자, 개발자 모두가 실시간으로 데이터를 확인하고 테스트하면서 더욱 원활하고 신속한 협업이 가능해질 것으로 보입니다. 오픈소스로 공개된다면 안쓸 이유가 없어보이고 여러 부서와 팀에 긍정적인 변화를 가져올 것으로 보이는만큼 빨리 공개되었으면 좋겠네요 :)

https://www.youtube.com/watch?v=dDAfG4fe4do
https://techblog.woowahan.com/20154/

최근 프론트엔드 개발에서 API 모킹의 중요성이 점점 커지고 있습니다. 서버 개발이 완료되지 않은 상태에서도 Mock 데이터를 이용해 프론트엔드 개발을 진행하고, 독립적인 테스트를 수행할 수 있기 때문인데요. 이와 관련하여, 개인적으로 우아한형제들이 개발한 MSG(Mock Service GUI)관련 소프트웨어를 관심있게 지켜보고 있습니다. MSG(Mock Service GUI)란?MSG는 기존의 모킹 방식처럼 코드를 수정하는 번거로움 없이, 브라우저에 표시되는 UI를 통해 모킹 데이터를 제어할 수 있는 도구입니다. MSW(Mock Service Worker)를 기반으로 개발되었으며, 브라우저 확장 프로그램이 아닌 프로젝트에 디펜던시로 설치해 사용합니다. MSG의 주요 기능<ul ><li>UI 기반 제어: API 모킹 데이터를 코딩하지 않고 UI에서 직접 선택 및 수정할 수 있습니다. 이를 통해 API 응답 데이터를 실시간으로 변경하며 화면 전환 결과를 바로 확인할 수 있습니다.</li><li>로컬스토리지 활용: 각자의 브라우저 로컬스토리지에 개인 맞춤형 API 모킹 설정을 저장하고 관리할 수 있습니다. 팀원 간 설정 충돌을 방지하며 작업 효율성을 높입니다.</li><li>프로젝트 통합성: MSG는 API 모킹 데이터를 프로젝트 내 여러 API와 쉽게 매핑할 수 있어, 신규 프로젝트 셋업 시에도 빠르고 효과적으로 활용할 수 있습니다.</li></ul>MSG의 활용 사례<ul ><li>우아한형제들은 MSG를 주문, 결제, 회원 도메인 프로젝트에 적용했으며, 특히 배민클럽 구독 서비스 프로젝트에서는 초기 셋업부터 MSG를 적극적으로 활용해 다량의 모킹 데이터를 효율적으로 관리했습니다.</li><li>최신 버전인 MSG 2.0은 기능이 더욱 강화되어, 팀 내 다양한 프로젝트에서 사용 사례가 점차 확대되고 있다고 합니다.</li></ul> 현재 MSG는 오픈소스 전환을 목표로 개발되고 있습니다. 만약 공개된다면, QA, 기획자, 개발자 모두가 실시간으로 데이터를 확인하고 테스트하면서 더욱 원활하고 신속한 협업이 가능해질 것으로 보입니다. 오픈소스로 공개된다면 안쓸 이유가 없어보이고 여러 부서와 팀에 긍정적인 변화를 가져올 것으로 보이는만큼 빨리 공개되었으면 좋겠네요 :) https://www.youtube.com/watch?v=dDAfG4fe4dohttps://techblog.woowahan.com/20154/

www.youtube.com

API 모킹 환경의 진화, MSG(Mock Service GUI)

2024 was insane, and many things happened around AI and software development in general. I believe...

25 top open-source tools for building web apps you can't afford to miss in 2025🎉 🚀

여기 2024년에 가능성을 보여주었고, 2025년에 더욱 빛날 것으로 보이는 25개의 오픈소스 웹앱개발도구를 소개합니다. 보다 상세한 사용법과 내용은 원문을 참고해주시기 바랍니다~^^

1. AI 및 LLM 도구
 * Composio
   * https://composio.dev/
   * AI 에이전트 통합 플랫폼
   * 250개 이상의 애플리케이션을 지원하며, GitHub, Jira, Salesforce, Gmail 등 다수의 SaaS 앱 연결 지원
 * Vercel AI SDK
   * https://sdk.vercel.ai/
   * TypeScript로 AI 웹 앱 빌드
   * React, Next.js, Vue, SvelteKit 등을 지원하며, 반복적인 설정을 단순화하고 대화형 UI 기반 구축
 * LangGraph JS
   * https://www.langchain.com/langgraph
   * 그래프 기반 에이전트 워크플로우 구축
   * 상태 머신 개념을 사용하여 복잡한 AI 워크플로우를 그래프 방식으로 쉽게 구축
 * CopilotKit
   * https://www.copilotkit.ai/
   * 웹 앱에 AI 코파일럿 추가, GitHub Copilot과 같은 기능을 앱에 쉽게 추가
 * LanceDB
   * https://lancedb.com/
   * AI 앱을 위한 고성능 벡터 데이터베이스
   * 벡터 임베딩을 효율적으로 저장하고 쿼리할 수 있는 SQLite와 유사한 빠른 데이터베이스

2. 프레임워크 및 빌드 도구
 * Encore
   * https://encore.dev/
   * 자동화된 인프라가 포함된 백엔드 프레임워크
   * 클라우드 서비스를 단순화하여 일관된 API와 DevOps 자동화 제공
 * HTMX
   * https://htmx.org/
   * JavaScript 없이 동적 웹 앱 개발
   * HTML만으로도 모던한 웹 앱을 구축
 * Val Town
   * https://www.val.town/
   * 서버리스 JavaScript 실행 플랫폼
   * GitHub Gist와 서버리스 함수의 결합처럼 작동하며 JavaScript 코드 공유와 실행 방식 혁신
 * Deno 2
   * https://deno.com/
   * TypeScript 지원을 내장한 안전한 런타임
   * Node.js의 창시자인 Ryan Dahl의 새로운 프로젝트로, 현대적인 기능과 내장된 보안 제공
 * Turborepo
   * https://turbo.build/
   * 고성능 JS 모노레포 빌드 시스템
   * 지능형 캐싱과 병렬 실행을 통해 모노레포 관리의 빌드 시간 단축

3. 실시간 및 이벤트 기반 시스템
 * Socket.io
   * https://socket.io/
   * 웹 앱용 양방향 실시간 통신 라이브러리
   * 실시간 기능을 추가할 때 복잡한 통신 문제를 손쉽게 처리
 * Feather.js
   * https://feathersjs.com/
   * 실시간 API 프레임워크
   * REST API와 실시간 업데이트를 모두 지원하는 프레임워크
 * Deepstream.io
   * https://deepstream.io/
   * 확장 가능한 실시간 데이터 동기화 엔진
   * 협업 편집기나 멀티플레이어 게임 구축에 적합
 * Serverless Framework
   * https://www.serverless.com/
   * 클라우드 애그노스틱 서버리스 앱 개발
   * AWS, Azure, Google Cloud 등 다양한 클라우드 환경에서 서버리스 애플리케이션을 배포
 * RabbitMQ
   * https://www.rabbitmq.com/
   * 분산 시스템을 위한 강력한 메시지 브로커
   * 신뢰할 수 있는 메시지 전달을 지원하며 Node.js 애플리케이션에 필수

4. 개발자 경험 및 테스트 도구
 * Vitest
   * https://vitest.dev/
   * Vite 통합 차세대 테스트 프레임워크
   * 빠른 속도로 테스트를 실행하며, 개발 서버의 성능을 테스트 환경에서도 제공
 * Playwright
   * https://playwright.dev/
   * AI 기반 E2E 테스트 생성 도구
   * 믿을 수 있는 QA 엔지니어처럼 작동하며, 앱을 클릭하면 테스트 코드 자동 생성
 * Prettier
   * https://prettier.io/
   * 코드 포맷터
   * 세미콜론이나 줄바꿈과 같은 논쟁을 끝내주는 일관된 코드 포맷터
 * Jest
   * https://jestjs.io/
   * 스냅샷 지원을 갖춘 JavaScript 테스트 프레임워크
   * 단위 테스트부터 스냅샷까지 모두 지원하는 만능 도구
 * Puppeteer
   * https://pptr.dev/
   * 모던 웹 테스트를 위한 헤드리스 Chrome 자동화
   * 크롬 자동화, 웹 스크래핑, PDF 생성 등 다양한 작업 수행

5. 디자인 컴포넌트 및 UI
 * Shadcn-UI
   * https://ui.shadcn.com/
   * 복사-붙여넣기 구현을 지원하는 접근성 컴포넌트 라이브러리
   * 스타일링 제한 없이 컴포넌트를 완전 제어할 수 있는 접근 방식 제공
 * Radix Themes
   * https://www.radix-ui.com/themes/docs/components/theme
   * Radix Primitives를 위한 프로덕션 준비 테마 시스템
   * Radix Primitives의 장점을 테마 시스템에 통합하여 쉽게 활용
 * Daisy UI
   * https://daisyui.com/
   * Tailwind 기반 컴포넌트 라이브러리
   * Tailwind의 클래스를 간소화하여 코드가 더 깔끔하게 유지
 * Vanilla Extract
   * https://vanilla-extract.style/
   * 실행 시간 없는 타입이 적용된 CSS-in-JS 솔루션
   * TypeScript의 강력함과 실행 시간 없이 순수 CSS 제공
 * Ark UI
   * https://ark-ui.com/
   * 프레임워크에 구애받지 않는 헤드리스 UI 컴포넌트
   * React, Vue, Solid에서 일관된 컴포넌트 제공

 * 원문: https://dev.to/composiodev/25-top-open-source-tools-for-building-web-apps-you-cant-afford-to-miss-in-2025-5005

여기 2024년에 가능성을 보여주었고, 2025년에 더욱 빛날 것으로 보이는 25개의 오픈소스 웹앱개발도구를 소개합니다. 보다 상세한 사용법과 내용은 원문을 참고해주시기 바랍니다~^^ 1. AI 및 LLM 도구<ul ><li>Composio<ul ><li>https://composio.dev/</li><li>AI 에이전트 통합 플랫폼</li><li>250개 이상의 애플리케이션을 지원하며, GitHub, Jira, Salesforce, Gmail 등 다수의 SaaS 앱 연결 지원</li></ul></li><li>Vercel AI SDK<ul ><li>https://sdk.vercel.ai/</li><li>TypeScript로 AI 웹 앱 빌드</li><li>React, Next.js, Vue, SvelteKit 등을 지원하며, 반복적인 설정을 단순화하고 대화형 UI 기반 구축 </li></ul></li><li>LangGraph JS<ul ><li>https://www.langchain.com/langgraph</li><li>그래프 기반 에이전트 워크플로우 구축</li><li>상태 머신 개념을 사용하여 복잡한 AI 워크플로우를 그래프 방식으로 쉽게 구축</li></ul></li><li>CopilotKit<ul ><li>https://www.copilotkit.ai/</li><li>웹 앱에 AI 코파일럿 추가, GitHub Copilot과 같은 기능을 앱에 쉽게 추가</li></ul></li><li>LanceDB<ul ><li>https://lancedb.com/</li><li>AI 앱을 위한 고성능 벡터 데이터베이스</li><li>벡터 임베딩을 효율적으로 저장하고 쿼리할 수 있는 SQLite와 유사한 빠른 데이터베이스</li></ul></li></ul> 2. 프레임워크 및 빌드 도구<ul ><li>Encore<ul ><li>https://encore.dev/</li><li>자동화된 인프라가 포함된 백엔드 프레임워크</li><li>클라우드 서비스를 단순화하여 일관된 API와 DevOps 자동화 제공</li></ul></li><li>HTMX<ul ><li>https://htmx.org/</li><li>JavaScript 없이 동적 웹 앱 개발</li><li>HTML만으로도 모던한 웹 앱을 구축</li></ul></li><li>Val Town<ul ><li>https://www.val.town/</li><li>서버리스 JavaScript 실행 플랫폼</li><li>GitHub Gist와 서버리스 함수의 결합처럼 작동하며 JavaScript 코드 공유와 실행 방식 혁신</li></ul></li><li>Deno 2<ul ><li>https://deno.com/</li><li>TypeScript 지원을 내장한 안전한 런타임</li><li>Node.js의 창시자인 Ryan Dahl의 새로운 프로젝트로, 현대적인 기능과 내장된 보안 제공</li></ul></li><li>Turborepo<ul ><li>https://turbo.build/</li><li>고성능 JS 모노레포 빌드 시스템</li><li>지능형 캐싱과 병렬 실행을 통해 모노레포 관리의 빌드 시간 단축</li></ul></li></ul> 3. 실시간 및 이벤트 기반 시스템<ul ><li>Socket.io<ul ><li>https://socket.io/</li><li>웹 앱용 양방향 실시간 통신 라이브러리</li><li>실시간 기능을 추가할 때 복잡한 통신 문제를 손쉽게 처리</li></ul></li><li>Feather.js<ul ><li>https://feathersjs.com/</li><li>실시간 API 프레임워크</li><li>REST API와 실시간 업데이트를 모두 지원하는 프레임워크</li></ul></li><li>Deepstream.io<ul ><li>https://deepstream.io/</li><li>확장 가능한 실시간 데이터 동기화 엔진</li><li>협업 편집기나 멀티플레이어 게임 구축에 적합</li></ul></li><li>Serverless Framework<ul ><li>https://www.serverless.com/</li><li>클라우드 애그노스틱 서버리스 앱 개발</li><li>AWS, Azure, Google Cloud 등 다양한 클라우드 환경에서 서버리스 애플리케이션을 배포</li></ul></li><li>RabbitMQ<ul ><li>https://www.rabbitmq.com/</li><li>분산 시스템을 위한 강력한 메시지 브로커</li><li>신뢰할 수 있는 메시지 전달을 지원하며 Node.js 애플리케이션에 필수</li></ul></li></ul> 4. 개발자 경험 및 테스트 도구<ul ><li>Vitest<ul ><li>https://vitest.dev/</li><li>Vite 통합 차세대 테스트 프레임워크</li><li>빠른 속도로 테스트를 실행하며, 개발 서버의 성능을 테스트 환경에서도 제공</li></ul></li><li>Playwright<ul ><li>https://playwright.dev/</li><li>AI 기반 E2E 테스트 생성 도구</li><li>믿을 수 있는 QA 엔지니어처럼 작동하며, 앱을 클릭하면 테스트 코드 자동 생성</li></ul></li><li>Prettier<ul ><li>https://prettier.io/</li><li>코드 포맷터</li><li>세미콜론이나 줄바꿈과 같은 논쟁을 끝내주는 일관된 코드 포맷터</li></ul></li><li>Jest<ul ><li>https://jestjs.io/</li><li>스냅샷 지원을 갖춘 JavaScript 테스트 프레임워크</li><li>단위 테스트부터 스냅샷까지 모두 지원하는 만능 도구</li></ul></li><li>Puppeteer<ul ><li>https://pptr.dev/</li><li>모던 웹 테스트를 위한 헤드리스 Chrome 자동화</li><li>크롬 자동화, 웹 스크래핑, PDF 생성 등 다양한 작업 수행</li></ul></li></ul> 5. 디자인 컴포넌트 및 UI<ul ><li>Shadcn-UI<ul ><li>https://ui.shadcn.com/</li><li>복사-붙여넣기 구현을 지원하는 접근성 컴포넌트 라이브러리</li><li>스타일링 제한 없이 컴포넌트를 완전 제어할 수 있는 접근 방식 제공</li></ul></li><li>Radix Themes<ul ><li>https://www.radix-ui.com/themes/docs/components/theme</li><li>Radix Primitives를 위한 프로덕션 준비 테마 시스템</li><li>Radix Primitives의 장점을 테마 시스템에 통합하여 쉽게 활용</li></ul></li><li>Daisy UI<ul ><li>https://daisyui.com/</li><li>Tailwind 기반 컴포넌트 라이브러리</li><li>Tailwind의 클래스를 간소화하여 코드가 더 깔끔하게 유지</li></ul></li><li>Vanilla Extract<ul ><li>https://vanilla-extract.style/</li><li>실행 시간 없는 타입이 적용된 CSS-in-JS 솔루션</li><li>TypeScript의 강력함과 실행 시간 없이 순수 CSS 제공</li></ul></li><li>Ark UI<ul ><li>https://ark-ui.com/</li><li>프레임워크에 구애받지 않는 헤드리스 UI 컴포넌트</li><li>React, Vue, Solid에서 일관된 컴포넌트 제공</li></ul></li></ul> <ul ><li>원문: https://dev.to/composiodev/25-top-open-source-tools-for-building-web-apps-you-cant-afford-to-miss-in-2025-5005</li></ul>

DEV Community

[Dev] 2025년에 놓쳐선 안 될 25가지 오픈소스 웹 앱 개

우아콘에 나온 데이터분석 챗봇 '물어보새!'
이거 보고 저도 만들고 있어요!
(재밌는데 AI 엔지니어로 전향을...)

연휴에 널널한데 재밌게 좋네요 :) 다들 업무에 적용해보세요!

https://youtu.be/_QPhoKItI2k?si=X7-bDz4IGqJx0NDc

우아콘에 나온 데이터분석 챗봇 '물어보새!'이거 보고 저도 만들고 있어요!(재밌는데 AI 엔지니어로 전향을...) 연휴에 널널한데 재밌게 좋네요 :) 다들 업무에 적용해보세요! https://youtu.be/_QPhoKItI2k?si=X7-bDz4IGqJx0NDc

youtu.be

랭체인+RAG으로 text to SQL 만들기

React 19가 얼마 전 정식 버전으로 출시되었는데요, 혹시 React 19 업그레이드를 고려하고 계신가요? 공식 문서의 업그레이드 가이드를 한글로 번역해두었으니 참고하시면 도움이 될 것 같습니다 😊

[번역] 리액트 19 업그레이드 가이드

오늘은 라인플러스의 김은빈님이 번역해주신 글입니다.

리액트 19가 정식 버전으로 출시되면서 많은 변화와 개선사항들이 있었습니다. 특히 메이저 업데이트인 만큼 호환성이 깨지는 변경사항들이 있어 업그레이드 시 주의가 필요한데요.

이 가이드에서는 설치부터 시작해 코드 자동 변환(Codemods), 호환성 이슈, 지원 중단되는 기능들까지 상세히 다루고 있습니다. 특히 실제 마이그레이션 과정에서 발생할 수 있는 이슈들과 해결 방법에 대해 자세히 설명하고 있으니, 리액트 19 업그레이드를 계획하고 계신 분들에게 꼭 필요한 내용이 될 것 같습니다.

업그레이드 과정에서 어려움을 겪지 않도록, 목차에 있는 내용들을 차근차근 살펴보시는 것을 추천드립니다! 😊

글 링크: https://velog.io/@eunbinn/react-19-upgrade-guide

오늘은 라인플러스의 김은빈님이 번역해주신 글입니다. 리액트 19가 정식 버전으로 출시되면서 많은 변화와 개선사항들이 있었습니다. 특히 메이저 업데이트인 만큼 호환성이 깨지는 변경사항들이 있어 업그레이드 시 주의가 필요한데요. 이 가이드에서는 설치부터 시작해 코드 자동 변환(Codemods), 호환성 이슈, 지원 중단되는 기능들까지 상세히 다루고 있습니다. 특히 실제 마이그레이션 과정에서 발생할 수 있는 이슈들과 해결 방법에 대해 자세히 설명하고 있으니, 리액트 19 업그레이드를 계획하고 계신 분들에게 꼭 필요한 내용이 될 것 같습니다. 업그레이드 과정에서 어려움을 겪지 않도록, 목차에 있는 내용들을 차근차근 살펴보시는 것을 추천드립니다! 😊 글 링크: https://velog.io/@eunbinn/react-19-upgrade-guide

velog.io

리액트 19 업그레이드 가이드

내 커리어 30년을 돌이켜보면 초반에 많이 했던 실수 중의 하나가 내가 있는 현재 환경에 대한 부정적인 시각을 갖고 있었던 것이었다. 좋은 점은 눈에 안 들어오고 나쁜 점만 부각되는 형태였는데 그러면서 왠지 다른 회사나 경쟁사는 우리보다 훨씬 더 완벽한 환경이란 착각을 하는 모양새였다.

큰 기대를 가지고 다른 환경에 가서 일하면서 여기는 여기대로 또 다른 문제점들이 존재한다는 것을 깨닫는데 오랜 시간이 걸리지는 않았다. 중요한 포인트는 안 좋은 점 하나에 꽂혀 버리는 것이 아니라 균형 잡힌 시각을 갖는 것이다.

 1. 긍정적인 부분의 합이 부정적인 부분의 합보다 크다면 괜찮은 환경이다. 여기서 합을 할 때 중요한 포인트는 가중치를 분명하게 주어야 한다는 점이다. 사람이 좋은 곳인지 특히 내 상사가 좋은 사람인지 여부에는 높은 가중치를 주어야 한다. 회사의 비전과 미션이 내 개인적인 관심사와 일치하는지도 중요한 포인트다.
 2. 다른 환경은 완벽할 것이라는 기대는 충족될 수 없는 기대다. 다른 환경으로 이동할 때 기대 수준 관리를 할 필요가 있다. 기대가 크면 실망도 크다.

완벽한 환경은 존재하지 않지만, 균형 잡힌 시각을 바탕으로 긍정적인 부분의 합이 부정적인 부분의 합보다 큰지를 바라봄으로써 계속 있는 것이 맞는지 아니면 다른 환경을 찾아가는 것이 맞는지 결정할 수 있었다. 그리고 어디에 있건 언젠가는 떠나겠지만 현재에 최선을 다하는 모습을 보이는 것은 중요하다. 이게 평판에 영향을 끼치며 좋은 평판 없이 커리어 후반기 이직은 쉽지 않다.

내 커리어 30년을 돌이켜보면 초반에 많이 했던 실수 중의 하나가 내가 있는 현재 환경에 대한 부정적인 시각을 갖고 있었던 것이었다. 좋은 점은 눈에 안 들어오고 나쁜 점만 부각되는 형태였는데 그러면서 왠지 다른 회사나 경쟁사는 우리보다 훨씬 더 완벽한 환경이란 착각을 하는 모양새였다. 큰 기대를 가지고 다른 환경에 가서 일하면서 여기는 여기대로 또 다른 문제점들이 존재한다는 것을 깨닫는데 오랜 시간이 걸리지는 않았다. 중요한 포인트는 안 좋은 점 하나에 꽂혀 버리는 것이 아니라 균형 잡힌 시각을 갖는 것이다. <ol ><li>긍정적인 부분의 합이 부정적인 부분의 합보다 크다면 괜찮은 환경이다. 여기서 합을 할 때 중요한 포인트는 가중치를 분명하게 주어야 한다는 점이다. 사람이 좋은 곳인지 특히 내 상사가 좋은 사람인지 여부에는 높은 가중치를 주어야 한다. 회사의 비전과 미션이 내 개인적인 관심사와 일치하는지도 중요한 포인트다.</li><li>다른 환경은 완벽할 것이라는 기대는 충족될 수 없는 기대다. 다른 환경으로 이동할 때 기대 수준 관리를 할 필요가 있다. 기대가 크면 실망도 크다.</li></ol> 완벽한 환경은 존재하지 않지만, 균형 잡힌 시각을 바탕으로 긍정적인 부분의 합이 부정적인 부분의 합보다 큰지를 바라봄으로써 계속 있는 것이 맞는지 아니면 다른 환경을 찾아가는 것이 맞는지 결정할 수 있었다. 그리고 어디에 있건 언젠가는 떠나겠지만 현재에 최선을 다하는 모습을 보이는 것은 중요하다. 이게 평판에 영향을 끼치며 좋은 평판 없이 커리어 후반기 이직은 쉽지 않다.

모든 일에는 명암이 있다

A few points that I want to mention after working in Coupang for 6 months as a Recommender system software engineer

Review - 6 Months in Coupang

쿠팡에서 추천 시스템 백엔드 엔지니어로 조인한지 6개월 차가 되었습니다.
다음 분기를, 내년을 준비하고자 지난 기간을 되돌아봅니다.

문화
자신의 상황에 따라 많이 차이가 있을 수 있으나, 제가 경험하고 느낀 바는 아래와 같습니다.

 * 사용자 문제에 기반
대부분의 주요 프로젝트는 사용자 문제에 기반하여 주도됩니다. 여러 데이터를 참조하여 문제를 정의하고, 해결하고자 하는 바를 기술하며, 성공과 실패(롤백)은 어떤 기준일지를 작성한 1-pager를 통해 변경 프로젝트가 시작되고 팀이 구성됩니다.

 * 실험 주도
문제 정의부터 성공과 실패의 정의 및 판단까지 모든 것은 데이터와 A/B 테스트를 기반으로 진행됩니다. 고도화되어 구현에 큰 비용이 발생하지 않는 A/B 테스트 플랫폼과 프로세스는 중요 핵심 자산으로 보이며, 그렇기에 모든 변경은 검증되어 개선이 인정될 때만 반영되고 그렇지 않다면 폐기됩니다.
(관련해 좋은 책, Ron Kohavi의 Trustworthy Online Controlled Experiments)

 * 문제를 소유하지, 도메인을 점유하지 않음
주로는 도메인 오너가 도메인에 대한 변경을 진행하게 되지만, 리소스가 없다면 도메인 오너의 가이드 하에 특정 문제를 해결하기 위해 도메인 오너가 아닌 컨트리뷰터가 기여하기도 합니다. 물론, 특정 도메인 서비스에 대한 운영, oncall 등은 도메인 오너가 진행합니다.

하지만, 어떤 문제를 어떤 구성원이 P0로 해결하는 중이라면 그 문제를 위한 변경은 도메인에 구애받지 않고 '급한 구성원'이 해결할 수 있는 기회가 비교적 열려 있습니다.

Self AAR (Review)
추천 시스템은 다른 백엔드 시스템과는 조금 다르게 내부적으로 헤비한 데이터(Data-Intensive) 처리가 존재하고, 그 데이터 처리에 기반한 모델을 서빙한다는 특징이 있습니다. 유사한 도메인으로는 검색, ML 서빙 플랫폼와 같은 것들이 생각되는데요.

그렇기에 엔지니어로 관여하는 부분은 모델링, 파이프라이닝, 서빙, 그리고 기본적인 운영과 같은 4가지로 구분할 수 있습니다.

저는 지난 160일간 대략적으로 파이프라이닝, 서빙, 그리고 운영에 관여하였습니다.

 * 파이프라이닝
특정 유저에 대해 특정 추천상품이라는 후보군들을 뽑아내기 위해 Offline으로 준비되는 데이터에 해당됩니다. Java, Scala, Python 등에 기반한 Spark으로 되어 있어, 일부 데이터를 추가하는 작업을 진행하였습니다.

 * 서빙
실시간으로 추천 위젯과 위젯의 상품 리스트를 응답하는 서비스입니다. 주로 다양한 업스트림을 Aggregate하는 패턴으로 다양한 아규먼트를 받을 수 잇는 GRPC 엔드포인트를 제공합니다.

 * 운영
모델링, 파이프라이닝, 서빙에 대한 유지와 모니터링이 해당됩니다. Spark 버젼을 마이그레이션하거나, AWS LB와 내부 클러스터 설정 구조를 변경하거나, CICD에 사용되는 서비스를 전사 정책에 따라 마이그레이션 하는 등의 작업을 진행합니다.

특징적으로는 Oncall이 일주일씩 로테이션이 되기에, Grafana alert에 따라 전화가 오면 핸들링하는 Oncall 프로세스를 진행하기도 합니다.

(원본: https://kadensungbincho.com/blog/backend/review-6-months-in-coupang)

쿠팡에서 추천 시스템 백엔드 엔지니어로 조인한지 6개월 차가 되었습니다. 다음 분기를, 내년을 준비하고자 지난 기간을 되돌아봅니다. 문화자신의 상황에 따라 많이 차이가 있을 수 있으나, 제가 경험하고 느낀 바는 아래와 같습니다. <ul ><li>사용자 문제에 기반</li></ul>대부분의 주요 프로젝트는 사용자 문제에 기반하여 주도됩니다. 여러 데이터를 참조하여 문제를 정의하고, 해결하고자 하는 바를 기술하며, 성공과 실패(롤백)은 어떤 기준일지를 작성한 1-pager를 통해 변경 프로젝트가 시작되고 팀이 구성됩니다. <ul ><li>실험 주도</li></ul>문제 정의부터 성공과 실패의 정의 및 판단까지 모든 것은 데이터와 A/B 테스트를 기반으로 진행됩니다. 고도화되어 구현에 큰 비용이 발생하지 않는 A/B 테스트 플랫폼과 프로세스는 중요 핵심 자산으로 보이며, 그렇기에 모든 변경은 검증되어 개선이 인정될 때만 반영되고 그렇지 않다면 폐기됩니다. (관련해 좋은 책, Ron Kohavi의 Trustworthy Online Controlled Experiments) <ul ><li>문제를 소유하지, 도메인을 점유하지 않음</li></ul>주로는 도메인 오너가 도메인에 대한 변경을 진행하게 되지만, 리소스가 없다면 도메인 오너의 가이드 하에 특정 문제를 해결하기 위해 도메인 오너가 아닌 컨트리뷰터가 기여하기도 합니다. 물론, 특정 도메인 서비스에 대한 운영, oncall 등은 도메인 오너가 진행합니다. 하지만, 어떤 문제를 어떤 구성원이 P0로 해결하는 중이라면 그 문제를 위한 변경은 도메인에 구애받지 않고 '급한 구성원'이 해결할 수 있는 기회가 비교적 열려 있습니다. Self AAR (Review)추천 시스템은 다른 백엔드 시스템과는 조금 다르게 내부적으로 헤비한 데이터(Data-Intensive) 처리가 존재하고, 그 데이터 처리에 기반한 모델을 서빙한다는 특징이 있습니다. 유사한 도메인으로는 검색, ML 서빙 플랫폼와 같은 것들이 생각되는데요. 그렇기에 엔지니어로 관여하는 부분은 모델링, 파이프라이닝, 서빙, 그리고 기본적인 운영과 같은 4가지로 구분할 수 있습니다. 저는 지난 160일간 대략적으로 파이프라이닝, 서빙, 그리고 운영에 관여하였습니다. <ul ><li>파이프라이닝</li></ul>특정 유저에 대해 특정 추천상품이라는 후보군들을 뽑아내기 위해 Offline으로 준비되는 데이터에 해당됩니다. Java, Scala, Python 등에 기반한 Spark으로 되어 있어, 일부 데이터를 추가하는 작업을 진행하였습니다. <ul ><li> 서빙</li></ul>실시간으로 추천 위젯과 위젯의 상품 리스트를 응답하는 서비스입니다. 주로 다양한 업스트림을 Aggregate하는 패턴으로 다양한 아규먼트를 받을 수 잇는 GRPC 엔드포인트를 제공합니다. <ul ><li>운영</li></ul>모델링, 파이프라이닝, 서빙에 대한 유지와 모니터링이 해당됩니다. Spark 버젼을 마이그레이션하거나, AWS LB와 내부 클러스터 설정 구조를 변경하거나, CICD에 사용되는 서비스를 전사 정책에 따라 마이그레이션 하는 등의 작업을 진행합니다. 특징적으로는 Oncall이 일주일씩 로테이션이 되기에, Grafana alert에 따라 전화가 오면 핸들링하는 Oncall 프로세스를 진행하기도 합니다. (원본: https://kadensungbincho.com/blog/backend/review-6-months-in-coupang)

Kaden Sungbin Cho

쿠팡에서의 6개월 회고

남이 짠 코드를 읽는 건 재미없는 일입니다. 가끔 잘 짜인 코드를 볼 때면 기분이 좋았지만… 그런 일이 많지는 않았습니다. 잘 짠 코드라 하더라도 코드 타래를 끝도 없이 따라가며 의도를 파악하기까지의 순간은 고통 그 자체였습니다. 내가 코딩할 때나 재미를 느끼는 것입니다.

코드를 짜는 재미

남이 짠 코드를 읽는 건 재미없는 일입니다.
가끔 잘 짜인 코드를 볼 때면 기분이 좋았지만… 그런 일이 많지는 않았습니다.
잘 짠 코드라 하더라도 코드 타래를 끝도 없이 따라가며 의도를 파악하기까지의 순간은 고통 그 자체였습니다.
내가 코딩할 때나 재미를 느끼는 것입니다.

남의 코드를 많이 읽어야 실력이 빨리 향상된다고 합니다. 동의합니다.
저도 공부를 위해 가끔 오픈 소스 코드를 다운로드해서 읽어 보려 시도했지만…
번번이 포기했습니다. 너무 어렵고 재미없고 고통스러워서.
20년 동안 코딩을 했지만 실력이 이 모양인 건 남의 코드를 많이 안 읽어서 아닐까?

요즘 다시 남의 코드를 읽고 있습니다.
다 Cursor 덕분입니다.
Cursor에게 부탁하고 Accept를 누르다 보면 코드를 하나도 모른 채 프로그램이 동작하게 됩니다.
분명 내 프로젝트인데 어떤 파일에 어떤 코드들이 있는 건지 나도 모르겠어.

할 수 없이 잠시 멈추고 꾸역꾸역 코드를 읽습니다.
남이 짠 코드. 역시나 재미없고 스트레스를 받습니다.
그래도 읽어 나갈 수밖에 없습니다. 내 프로젝트니까.

이렇게라도 남의 코드를 읽으며 배울 수 있으니 좋은 거 아닐까?
그런 생각이 들면서도 이게 뭐 하는 짓인가 현타가 오는 건 어쩔 수 없습니다. 코딩을 하는 재미를 빼앗기고 있는 것 같습니다.

바둑을 두던 사람들도 이런 기분이었을까요?

https://jeho.page/essay/2024/12/23/writing-code.html

남이 짠 코드를 읽는 건 재미없는 일입니다. 가끔 잘 짜인 코드를 볼 때면 기분이 좋았지만… 그런 일이 많지는 않았습니다. 잘 짠 코드라 하더라도 코드 타래를 끝도 없이 따라가며 의도를 파악하기까지의 순간은 고통 그 자체였습니다. 내가 코딩할 때나 재미를 느끼는 것입니다. 남의 코드를 많이 읽어야 실력이 빨리 향상된다고 합니다. 동의합니다. 저도 공부를 위해 가끔 오픈 소스 코드를 다운로드해서 읽어 보려 시도했지만… 번번이 포기했습니다. 너무 어렵고 재미없고 고통스러워서. 20년 동안 코딩을 했지만 실력이 이 모양인 건 남의 코드를 많이 안 읽어서 아닐까? 요즘 다시 남의 코드를 읽고 있습니다. 다 Cursor 덕분입니다. Cursor에게 부탁하고 Accept를 누르다 보면 코드를 하나도 모른 채 프로그램이 동작하게 됩니다. 분명 내 프로젝트인데 어떤 파일에 어떤 코드들이 있는 건지 나도 모르겠어. 할 수 없이 잠시 멈추고 꾸역꾸역 코드를 읽습니다. 남이 짠 코드. 역시나 재미없고 스트레스를 받습니다. 그래도 읽어 나갈 수밖에 없습니다. 내 프로젝트니까. 이렇게라도 남의 코드를 읽으며 배울 수 있으니 좋은 거 아닐까? 그런 생각이 들면서도 이게 뭐 하는 짓인가 현타가 오는 건 어쩔 수 없습니다. 코딩을 하는 재미를 빼앗기고 있는 것 같습니다. 바둑을 두던 사람들도 이런 기분이었을까요? https://jeho.page/essay/2024/12/23/writing-code.html

K리그 프로그래머

Nvidia has acquired Run:ai, the AI workload management startup, for an undisclosed sum.

Nvidia acquires AI workload management startup Run:ai | TechCrunch

https://techcrunch.com/2024/04/24/nvidia-acquires-ai-workload-management-startup-runai/
 * Nvidia가 인수한 Run:ai (이스라엘 소재)는 AI H/W 인프라를 보다 쉽게 관리/최적화 하도록 도와주는 기술 보유
 * Run:ai 는 AI 모델들을 쪼개 Public Cloud 나 Edge 상에서 병렬 구동토록 하는 플랫폼을 다수의 Fortune 500 기업들에 제공 중
 * Nvidia는 인수 후 자사 DGC Cloud AI 플랫폼 일부로 Run:ai 솔루션을 제공해 기업 고객들의 AI 모델 training 등을 지원 예정
 * 인수 추정 value는 $700M 상당으로 '19년 Mellanox 인수 ($6.9B) 이후 대형 인수건으로 기록

https://techcrunch.com/2024/04/24/nvidia-acquires-ai-workload-management-startup-runai/<ul ><li>Nvidia가 인수한 Run:ai (이스라엘 소재)는 AI H/W 인프라를 보다 쉽게 관리/최적화 하도록 도와주는 기술 보유</li><li>Run:ai 는 AI 모델들을 쪼개 Public Cloud 나 Edge 상에서 병렬 구동토록 하는 플랫폼을 다수의 Fortune 500 기업들에 제공 중</li><li>Nvidia는 인수 후 자사 DGC Cloud AI 플랫폼 일부로 Run:ai 솔루션을 제공해 기업 고객들의 AI 모델 training 등을 지원 예정</li><li>인수 추정 value는 $700M 상당으로 '19년 Mellanox 인수 ($6.9B) 이후 대형 인수건으로 기록</li></ul>

TechCrunch

Nvidia, AI H/W 관리 업체 Run:ai 인수

Sr. Managing Director

Manager in messenger service team

Manager in Global strategy & investment team

전기공학부

Learned how cryptocurrencies work and how the underlying
blockchain technology could impact your organization and industry

Blockchain in Business: Beyond the Hype

토마스 정

링크

Wharton MBA를 졸업하고 실리콘밸리에서 13년차 VC로 활동하고 있습니다. SKT에서 투자/전략을 담당했었고, Xiaomi의 100번째 직원이기도 합니다.

Nvidia, AI H/W 관리 업체 Run:ai 인수

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