2024 네이버 신입사원에게 듣는 입사 경험담

네이버 신입사원이 다 대답해 드립니다

커리어리를 이용하시는 분들이 많이들 궁금 해 할 콘텐츠라고 생각해서 공유드려봅니다 🙂

네이버에서 일하는 사람들이 직접 전해주는 일과 성장에 관한 이야기를 다루는 '네이버 코드'에서 이번엔 ⟪2024 네이버 신입사원에게 듣는 입사 경험담⟫ 콘텐츠를 선보였습니다.
무엇보다 이번 아티클에서는 올해 입사한 신입사원분들의 생생한 경험담이 고스란히 녹아들어 있어서 네이버에 관심이 있으신 분들께는 흥미롭고도 도움이 되는 콘텐츠가 아닐까 싶어요.

아티클에는 아래의 이야기들이 담겨 있으며, 하단의 링크를 통해 전문을 읽으실 수 있습니다 : )

📌 지원서 망망대해에서 살아남기
📌 꼬리에 꼬리를 무는 면접 이야기
📌 끝날 때까지 끝난 게 아닌 채용 전형 프로세스
📌 두 달 다녀본 네이버, 어떤가요?

커리어리를 이용하시는 분들이 많이들 궁금 해 할 콘텐츠라고 생각해서 공유드려봅니다 🙂 네이버에서 일하는 사람들이 직접 전해주는 일과 성장에 관한 이야기를 다루는 '네이버 코드'에서 이번엔 ⟪2024 네이버 신입사원에게 듣는 입사 경험담⟫ 콘텐츠를 선보였습니다. 무엇보다 이번 아티클에서는 올해 입사한 신입사원분들의 생생한 경험담이 고스란히 녹아들어 있어서 네이버에 관심이 있으신 분들께는 흥미롭고도 도움이 되는 콘텐츠가 아닐까 싶어요. 아티클에는 아래의 이야기들이 담겨 있으며, 하단의 링크를 통해 전문을 읽으실 수 있습니다 : ) 📌 지원서 망망대해에서 살아남기 📌 꼬리에 꼬리를 무는 면접 이야기 📌 끝날 때까지 끝난 게 아닌 채용 전형 프로세스📌 두 달 다녀본 네이버, 어떤가요?

code.naver.com

올해 입사한 네이버 신입사원분들의 이야기를 전해드립니다 : )

조직에서 자연어 처리(NLP) 시스템, 추천 엔진이나 검색 기반 시스템과 같은 머신 러닝(ML) 애플리케이션을 만들려고 할 때, 일정 수준 이상의 단계에서 k-Nearest Neighbor(k-NN) 검색을 쓰게 됩니다. 하지만 데이터 포인트가 수억 개에서 수십억 개까지 늘어나면, k-NN 검색 시스템을 확장하는 게 정말 큰 난제가 될 수 있습니다. 이럴 때 Approximate k-Nearest Neighbor (ANN) 검색을 적용하면 이 문제를 잘 […]

OpenSearch에서 수십억 규모 검색을 위한 적합한 k-NN 알고리즘을 선택하기 | Amazon Web Services

데이터 포인트가 수억 개에서 수십억 개까지 늘어나면 검색 시스템을 확장하는 게 정말 큰 난제가 될 수 있습니다. 🙄 이를 해결하는 과정에서, 모든 메트릭을 한 번에 최적화하는 완벽한 알고리즘이나 접근 방식은 존재하지 않습니다. HNSW, IVF, PQ 등의 기법은 각각 k-NN 워크로드에서 서로 다른 메트릭을 최적화할 수 있게 해줍니다. 👨‍🎓

그래서 알고리즘을 선택할 때는 먼저 사용 사례의 요구 사항(ANN 검색이 얼마나 정확해야 하는가? 얼마나 빨라야 하나요? 인프라 예산은 얼마인가?)을 파악한 다음 이를 충족하도록 알고리즘 구성을 조정해야 합니다. 💻

OpenSearch는 손쉽게 데이터를 수집, 검색, 시각화 및 분석할 수 있는 오픈소스 커뮤니티 중심의 Apache 2.0 라이선스 검색 및 분석 엔진입니다. OpenSearch k-NN 플러그인은 OpenSearch 클러스터 내에서 k-NN 알고리즘 중 일부를 사용할 수 있는 기능을 제공합니다. 🕊 아래 블로그에서는 OpenSearch에서 지원되는 다양한 알고리즘에 대해 분석하고 실험을 통해 이들 간의 장단점을 설명하고 있습니다.

https://aws.amazon.com/ko/blogs/tech/choose-the-k-nn-algorithm-for-your-billion-scale-use-case-with-opensearch/

데이터 포인트가 수억 개에서 수십억 개까지 늘어나면 검색 시스템을 확장하는 게 정말 큰 난제가 될 수 있습니다. 🙄 이를 해결하는 과정에서, 모든 메트릭을 한 번에 최적화하는 완벽한 알고리즘이나 접근 방식은 존재하지 않습니다. HNSW, IVF, PQ 등의 기법은 각각 k-NN 워크로드에서 서로 다른 메트릭을 최적화할 수 있게 해줍니다. 👨‍🎓 그래서 알고리즘을 선택할 때는 먼저 사용 사례의 요구 사항(ANN 검색이 얼마나 정확해야 하는가? 얼마나 빨라야 하나요? 인프라 예산은 얼마인가?)을 파악한 다음 이를 충족하도록 알고리즘 구성을 조정해야 합니다. 💻 OpenSearch는 손쉽게 데이터를 수집, 검색, 시각화 및 분석할 수 있는 오픈소스 커뮤니티 중심의 Apache 2.0 라이선스 검색 및 분석 엔진입니다. OpenSearch k-NN 플러그인은 OpenSearch 클러스터 내에서 k-NN 알고리즘 중 일부를 사용할 수 있는 기능을 제공합니다. 🕊 아래 블로그에서는 OpenSearch에서 지원되는 다양한 알고리즘에 대해 분석하고 실험을 통해 이들 간의 장단점을 설명하고 있습니다. https://aws.amazon.com/ko/blogs/tech/choose-the-k-nn-algorithm-for-your-billion-scale-use-case-with-opensearch/

Amazon Web Services

수십억 규모 검색을 위한 K-nn 알고리즘 선택하기

1
대부분의 사람들은 효과적인지 아닌지도 고려하지 않은채 효율적으로만 일하려고 한다.

2
중요하지 않은 일을 잘한다고 해서 그 일이 중요해지는 것은 아니다.

3
많은 시간이 들어가는 일이라고 해서 그 일이 중요한 것은 아니다.

4
나는 오전 9시부터 오후 5시까지 계속해서 일하는 게 목표가 아니란 사실을 깨닫지 못했다. 파킨슨의 법칙에 따르면, 어떤 일을 완수하도록 주어진 시간에 비례하여 그 업무의 중요성과 복잡성은 점점 더 크게 인식된다. 마감시한이 임박했을 때 불가사의한 힘을 발휘하는 것도 바로 그 때문이다.

5
근무 시간을 줄이기 위해서 중요한 일로만 업무를 제한하라 (80대20 법칙)

6
중요한 일로만 업무를 제한하기 위해서 근무시간을 줄여라 (파킨슨의 법칙)

7
이것이 내가 오늘 한 유일한 일이라면, 나는 나의 하루에 대해 만족할 수 있는가? 중요한 일을 피하기 위해 다른 일을 일부러 만들어 내고 있는 건 아닌가?

8
라이프스타일 디자인은 실천력, 즉 성과에 기초를 두고 있다. 성과를 높히려면 정보량을 줄이는 건 필수적이다. 대부분의 정보는 시간만 많이 잡아먹고, 부정적이며, 당신의 목표와 관련이 없고, 당신의 영향권 밖에 있다.

9
당신이 오늘 읽거나 본 것 네 가지 중에 적어도 반은 그럴 거라고 나는 감히 말할 수 있다.

1 대부분의 사람들은 효과적인지 아닌지도 고려하지 않은채 효율적으로만 일하려고 한다. ​ ​2 중요하지 않은 일을 잘한다고 해서 그 일이 중요해지는 것은 아니다. ​ ​3 많은 시간이 들어가는 일이라고 해서 그 일이 중요한 것은 아니다. ​ ​4​ 나는 오전 9시부터 오후 5시까지 계속해서 일하는 게 목표가 아니란 사실을 깨닫지 못했다. 파킨슨의 법칙에 따르면, 어떤 일을 완수하도록 주어진 시간에 비례하여 그 업무의 중요성과 복잡성은 점점 더 크게 인식된다. 마감시한이 임박했을 때 불가사의한 힘을 발휘하는 것도 바로 그 때문이다. ​ ​5​ 근무 시간을 줄이기 위해서 중요한 일로만 업무를 제한하라 (80대20 법칙) ​ ​6 중요한 일로만 업무를 제한하기 위해서 근무시간을 줄여라 (파킨슨의 법칙) ​ ​7​ 이것이 내가 오늘 한 유일한 일이라면, 나는 나의 하루에 대해 만족할 수 있는가? 중요한 일을 피하기 위해 다른 일을 일부러 만들어 내고 있는 건 아닌가? ​ ​8​ 라이프스타일 디자인은 실천력, 즉 성과에 기초를 두고 있다. 성과를 높히려면 정보량을 줄이는 건 필수적이다. 대부분의 정보는 시간만 많이 잡아먹고, 부정적이며, 당신의 목표와 관련이 없고, 당신의 영향권 밖에 있다. ​ ​9 당신이 오늘 읽거나 본 것 네 가지 중에 적어도 반은 그럴 거라고 나는 감히 말할 수 있다. ​

중요하지 않은 일을 잘해봤자 소용없다. '효율'보다 '효과'를 선택하라

프라이버시 엔지니어는 말그대로 (소프트웨어) 엔지니어다. 개인정보 정책을 실제로 구현하는 일을 하는데 작은 회사라면 개인정보보호 담당자가 프라이버시 엔지니어이기도 할 가능성이 높다. 아직 이 분야가 시작이다 보니 잘 개발되어 있지는 않지만 개인정보 보호에 대한 법적 규제와 개인들의 관심이 높기에 앞으로 개발자라면 어느 정도는 알아야 하는 분야가 되리라 믿는다. 이런 직군을 처음 도입한 회사는 구글로 알고 있고 2021년부터 관련한 직군 채용을 하고 있었다. 위키피디아에도 관련 직군에 대한 설명이 존재한다 (https://en.wikipedia.org/wiki/Privacy_engineering). 여기에는 다음과 같은 4가지 분야가 있고 이를 구현하거나 적합한 외부 툴을 가져다가 연동하는 작업을 하게 된다:

 * Data Classification: 개인 정보에 해당하는 데이터가 무엇인지 그리고 그와 관련된 위험 요소를 정의
 * Data Inventory: 위에서 정의된 개인정보에 해당하는 데이터가 어디에 저장되어 있는지 정리하고 관리
 * Data Deletion: 사용이 끝난 개인정보 데이터를 바로 삭제
 * Data Obfuscation: 개인정보의 노출 없이 활용하기 위해 개인정보를 익명화

여기서 중요한 부분은 데이터가 우리 서비스로 들어오는 바로 그 시점에 Data classification에 따라 데이터의 개인정보 유무와 어떤 개인정보인지가 판별되고 거기에 맞춰 관리되어야 한다는 점이다. 데이터가 들어올 때 분류가 되지 않으면 그 뒤에 이를 처리하는 것은 아주 힘든 일이 된다. 이 분야의 특징은 다양한 개인정보 보호법에 대한 지식과 정보 보호 인증 (예를 들면 ISO/IEC 27001)에 대한 지식과 시스템 전반에 대한 지식등이 필요한 경험이 많이 필요한 분야라고 생각하면 된다. 카네기멜론 대학에는 관련한 석사과정(https://privacy.cs.cmu.edu/)도 생겼다.

다음에는 LLMOps와 DataOps 직군에 대해 이야기해보도록 하겠다.

프라이버시 엔지니어는 말그대로 (소프트웨어) 엔지니어다. 개인정보 정책을 실제로 구현하는 일을 하는데 작은 회사라면 개인정보보호 담당자가 프라이버시 엔지니어이기도 할 가능성이 높다. 아직 이 분야가 시작이다 보니 잘 개발되어 있지는 않지만 개인정보 보호에 대한 법적 규제와 개인들의 관심이 높기에 앞으로 개발자라면 어느 정도는 알아야 하는 분야가 되리라 믿는다. 이런 직군을 처음 도입한 회사는 구글로 알고 있고 2021년부터 관련한 직군 채용을 하고 있었다. 위키피디아에도 관련 직군에 대한 설명이 존재한다 (https://en.wikipedia.org/wiki/Privacy_engineering). 여기에는 다음과 같은 4가지 분야가 있고 이를 구현하거나 적합한 외부 툴을 가져다가 연동하는 작업을 하게 된다: <ul ><li>Data Classification: 개인 정보에 해당하는 데이터가 무엇인지 그리고 그와 관련된 위험 요소를 정의</li><li>Data Inventory: 위에서 정의된 개인정보에 해당하는 데이터가 어디에 저장되어 있는지 정리하고 관리</li><li>Data Deletion: 사용이 끝난 개인정보 데이터를 바로 삭제</li><li>Data Obfuscation: 개인정보의 노출 없이 활용하기 위해 개인정보를 익명화</li></ul> 여기서 중요한 부분은 데이터가 우리 서비스로 들어오는 바로 그 시점에 Data classification에 따라 데이터의 개인정보 유무와 어떤 개인정보인지가 판별되고 거기에 맞춰 관리되어야 한다는 점이다. 데이터가 들어올 때 분류가 되지 않으면 그 뒤에 이를 처리하는 것은 아주 힘든 일이 된다. 이 분야의 특징은 다양한 개인정보 보호법에 대한 지식과 정보 보호 인증 (예를 들면 ISO/IEC 27001)에 대한 지식과 시스템 전반에 대한 지식등이 필요한 경험이 많이 필요한 분야라고 생각하면 된다. 카네기멜론 대학에는 관련한 석사과정(https://privacy.cs.cmu.edu/)도 생겼다. 다음에는 LLMOps와 DataOps 직군에 대해 이야기해보도록 하겠다.

데이터 이야기 #8: 기타 데이터 직군 - 프라이버시 엔지니어

긱뉴스를 처음 보기 시작했던 게 2019년이었던가. 서비스가 나오자마자 보기 시작했습니다. 서비스 자체보다는 서비스를 어떻게 운영하는지에 더 관심이 있었습니다.

긱뉴스에서 배운 것들

긱뉴스를 처음 보기 시작했던 게 2019년이었던가.
서비스가 나오자마자 보기 시작했습니다.
서비스 자체보다는 서비스를 어떻게 운영하는지에 더 관심이 있었습니다.

어려울 거라 생각했습니다.
운영자님 혼자만 글을 올리는 개발 뉴스 커뮤니티.
한국이라는 작은 시장.
과연 이게 될까?

뭔가를 꾸준히 한다는 게 참 쉽지가 않습니다.
아무리 쉬운 일이라도 빼먹지 않고 매일 한다는 것.
저는 번번이 실패했습니다.

매일 팔굽혀펴기 100개씩을 해보자, 더도 말고 딱 100개만.
한 달을 조금 넘기고 빵꾸를 냈습니다.
한 번 빵꾸를 내니 더 이상 지속되질 않았습니다.

이번엔 좀 더 쉬운 걸로 해보자.
인스타그램을 만들어서 사진을 하루에 하나씩 올려보는 거야.
여행 사진이든 음식 사진이든.
이건 진짜 쉬운 일 아닌가?
이것도 한 달을 넘기질 못했습니다.

긱뉴스를 보면서 감탄했던 건 운영자님 혼자서 매일 5개의 글을 올렸다는 것.
눈이 오나 비가 오나. 반응이 있건 없건.
그것도 무려 5년 동안이나.

1년간 총 2411개의 기술뉴스가 작성되었습니다. 그중에 제가 작성한 것은 1974개 입니다. 일년간 하루도 빠짐없이 뉴스를 올려서, 평균 5.4개의 뉴스를 올렸네요. 지금도 가능하면 하루에 5개 이상은 뉴스를 엄선해서 올리려고 노력하고 있습니다.

긱뉴스 1주년 회고 중

지난 1년간총 2225개의 기술뉴스가 작성되어서 현재까지 총 뉴스는 4636개 입니다. 저는 오픈 후 2년간 하루도 빠짐없이 뉴스를 올려서, 총 3764개, 하루 평균 5.1개의 뉴스를 올렸네요. 지금도 가능하면 하루에 5개 이상은 뉴스를 엄선해서 올리려고 노력하고 있습니다.

긱뉴스 2주년 회고 중

도저히 활성화되지 않을 것 같던 커뮤니티에..
3년 쯤 지나니 다른 사람들도 종종 글을 올리고 댓글들도 달리기 시작했습니다.
와, 이게 되긴 되는구나.
서비스는 이렇게 하는 거구나.

제가 매일 코딩하기를 하는 것.
커피한잔을 만들면서 포기하지 않고 버텨낸 것.
긱뉴스를 운영하는 모습을 보며 영향을 많이 받았습니다.

오늘 긱뉴스에 올라온 한 글에서…
수많은 댓글을 보고 이제 커뮤니티가 많이 커졌구나 느꼈습니다.
피곤할 만한 글에 대한 운영자님의 대응을 보면서 많이 배우기도 했습니다. 감탄했습니다.

한때는 RSS를 500여 개 등록해놓고 매일 아침 눈 떴을 때부터 자기 전까지 틈날 때마다 읽었습니다.
다 읽어야 한다는 부담을 가지고. 아주 고통스럽게.
이제 긱뉴스 덕분에 RSS는 잘 보지 않습니다.
긱뉴스만 읽어도 이전보다 좋은 소식을 더 많이 알게 되는 것 같습니다.
바로 운영자님이 바라던 그 모습 그대로.

정말 대단한 서비스입니다.
항상 응원하고 감사하게 생각합니다.

https://jeho.page/essay/2024/09/30/geek-news.html

긱뉴스를 처음 보기 시작했던 게 2019년이었던가.서비스가 나오자마자 보기 시작했습니다.서비스 자체보다는 서비스를 어떻게 운영하는지에 더 관심이 있었습니다. 어려울 거라 생각했습니다.운영자님 혼자만 글을 올리는 개발 뉴스 커뮤니티.한국이라는 작은 시장.과연 이게 될까? 뭔가를 꾸준히 한다는 게 참 쉽지가 않습니다.아무리 쉬운 일이라도 빼먹지 않고 매일 한다는 것.저는 번번이 실패했습니다. 매일 팔굽혀펴기 100개씩을 해보자, 더도 말고 딱 100개만.한 달을 조금 넘기고 빵꾸를 냈습니다.한 번 빵꾸를 내니 더 이상 지속되질 않았습니다. 이번엔 좀 더 쉬운 걸로 해보자.인스타그램을 만들어서 사진을 하루에 하나씩 올려보는 거야.여행 사진이든 음식 사진이든.이건 진짜 쉬운 일 아닌가?이것도 한 달을 넘기질 못했습니다. 긱뉴스를 보면서 감탄했던 건 운영자님 혼자서 매일 5개의 글을 올렸다는 것.눈이 오나 비가 오나. 반응이 있건 없건.그것도 무려 5년 동안이나. 1년간 총 2411개의 기술뉴스가 작성되었습니다. 그중에 제가 작성한 것은 1974개 입니다. 일년간 하루도 빠짐없이 뉴스를 올려서, 평균 5.4개의 뉴스를 올렸네요. 지금도 가능하면 하루에 5개 이상은 뉴스를 엄선해서 올리려고 노력하고 있습니다. 긱뉴스 1주년 회고 중 지난 1년간총 2225개의 기술뉴스가 작성되어서 현재까지 총 뉴스는 4636개 입니다. 저는 오픈 후 2년간 하루도 빠짐없이 뉴스를 올려서, 총 3764개, 하루 평균 5.1개의 뉴스를 올렸네요. 지금도 가능하면 하루에 5개 이상은 뉴스를 엄선해서 올리려고 노력하고 있습니다. 긱뉴스 2주년 회고 중 도저히 활성화되지 않을 것 같던 커뮤니티에..3년 쯤 지나니 다른 사람들도 종종 글을 올리고 댓글들도 달리기 시작했습니다.와, 이게 되긴 되는구나.서비스는 이렇게 하는 거구나. 제가 매일 코딩하기를 하는 것.커피한잔을 만들면서 포기하지 않고 버텨낸 것.긱뉴스를 운영하는 모습을 보며 영향을 많이 받았습니다. 오늘 긱뉴스에 올라온 한 글에서…수많은 댓글을 보고 이제 커뮤니티가 많이 커졌구나 느꼈습니다.피곤할 만한 글에 대한 운영자님의 대응을 보면서 많이 배우기도 했습니다. 감탄했습니다. 한때는 RSS를 500여 개 등록해놓고 매일 아침 눈 떴을 때부터 자기 전까지 틈날 때마다 읽었습니다.다 읽어야 한다는 부담을 가지고. 아주 고통스럽게.이제 긱뉴스 덕분에 RSS는 잘 보지 않습니다.긱뉴스만 읽어도 이전보다 좋은 소식을 더 많이 알게 되는 것 같습니다.바로 운영자님이 바라던 그 모습 그대로. 정말 대단한 서비스입니다.항상 응원하고 감사하게 생각합니다. https://jeho.page/essay/2024/09/30/geek-news.html

K리그 프로그래머

Here are the startups from YC Demo Day 2 that we thought stood out from the flock.

9 startups that stood out on YC Demo Day 2 | TechCrunch

실리콘 밸리 액셀러레이터 YC가 2024년 여름 코호트의 두 번째 데모데이를 개최했습니다. 요즘에는 왠지 새로운 스타트업들을 좀 보고 싶어서 인상깊은 곳들을 소개한 테크크런치 기사를 번역해 봤습니다. 

Entangl
AI로 엔지니어링 프로젝트의 오류를 감지하고, 솔루션을 제안하며, 직접 구현하는 일을 합니다. 앤디 재시 아마존 CEO와 이미 데이터센터 검증 자동화에 관해 논의했고요. AWS, Vodafone과 협업도 했습니다. 

Exa Laboratories
AI용 에너지 효율 칩을 개발합니다. 초기 테스트 결과 NVIDIA의 H100보다 약 28배 더 효율적이었다고 하고요. 다양한 모델에 적용할 수 있다는 게 장점이라네요. 소프트웨어로 구성하는 것이 관건이라고 합니다. 2025년 초부터 생산하는 것이 목표라고 합니다. 

OrgOrg
생산성 앱 모음 서비스네요. 창업자인 웨인 크로스비(Wayne Crosby)의 배경이 흥미롭습니다. 그는 첫 회사를 구글에 매각했고 이것이 구글슬라이드가 됐다고 해요. 투자자들의 관심을 끌 수밖에 없겠습니다. 

Oway
아이템이 흥미로운데, 화물 카풀입니다. 소규모 기업이 트럭 공간을 공유하고 운송 비용을 절감할 수 있도록 해줍니다. 기본적으로 화물을 위한 승차 공유입니다. 

Silurian
날씨 예측을 위한 기초 모델을 개발 중입니다. 현재 세계에서 가장 정확한 날씨 예보 모델이 마이크로소프트 리서치의 오로라(Aurora)인데요. Silurian 창업자들이 이 서비스 개발에 관여했다고 하네요. 지금은 회사를 나와 자체적으로 날씨 예측 엔진을 구축하고 있고요. 

Xtraffic
스마트 신호등을 개발 중입니다. 요즘 도시 환경 관련 기술이 인기인데요. 이 회사는 AI로 신호등을 제어하는 기술을 개발했고 이미 텍사스의 여러 도시에서 시범 운영하고 있다고 합니다. 기본적으로 신호가 걸렸는데 차가 없을 때나 사람이 없을 때 이를 감지하고 바로 파란불로 바꿔줄 수 있기 때문에 순환을 더 원활하게 해줄 수 있다고 합니다.

실리콘 밸리 액셀러레이터 YC가 2024년 여름 코호트의 두 번째 데모데이를 개최했습니다. 요즘에는 왠지 새로운 스타트업들을 좀 보고 싶어서 인상깊은 곳들을 소개한 테크크런치 기사를 번역해 봤습니다.&nbsp; EntanglAI로 엔지니어링 프로젝트의 오류를 감지하고, 솔루션을 제안하며, 직접 구현하는 일을 합니다. 앤디 재시 아마존 CEO와 이미 데이터센터 검증 자동화에 관해 논의했고요. AWS, Vodafone과 협업도 했습니다.&nbsp; Exa LaboratoriesAI용 에너지 효율 칩을 개발합니다. 초기 테스트 결과 NVIDIA의 H100보다 약 28배 더 효율적이었다고 하고요. 다양한 모델에 적용할 수 있다는 게 장점이라네요. 소프트웨어로 구성하는 것이 관건이라고 합니다. 2025년 초부터 생산하는 것이 목표라고 합니다.&nbsp; OrgOrg생산성 앱 모음 서비스네요. 창업자인 웨인 크로스비(Wayne Crosby)의 배경이 흥미롭습니다. 그는 첫 회사를 구글에 매각했고 이것이 구글슬라이드가 됐다고 해요. 투자자들의 관심을 끌 수밖에 없겠습니다.&nbsp; Oway아이템이 흥미로운데, 화물 카풀입니다. 소규모 기업이 트럭 공간을 공유하고 운송 비용을 절감할 수 있도록 해줍니다. 기본적으로 화물을 위한 승차 공유입니다.&nbsp; Silurian날씨 예측을 위한 기초 모델을 개발 중입니다. 현재 세계에서 가장 정확한 날씨 예보 모델이 마이크로소프트 리서치의 오로라(Aurora)인데요. Silurian 창업자들이 이 서비스 개발에 관여했다고 하네요. 지금은 회사를 나와 자체적으로 날씨 예측 엔진을 구축하고 있고요.&nbsp; Xtraffic스마트 신호등을 개발 중입니다. 요즘 도시 환경 관련 기술이 인기인데요. 이 회사는 AI로 신호등을 제어하는 기술을 개발했고 이미 텍사스의 여러 도시에서 시범 운영하고 있다고 합니다. 기본적으로 신호가 걸렸는데 차가 없을 때나 사람이 없을 때 이를 감지하고 바로 파란불로 바꿔줄 수 있기 때문에 순환을 더 원활하게 해줄 수 있다고 합니다.&nbsp;

TechCrunch

최근 전 세계적으로 숏폼 드라마 시장이 급성장하고 있다. 숏폼 드라마는 짧은 시간 내 핵심 메시지와 스토리를 전달할 수 있어, 바쁜 현대인들에게 큰 사랑을 받으며 콘텐츠의 한 장르로 빠르게 시장을 확장해나가고 있다. 이에 글로벌 시장에서는 다양한 숏폼 플랫폼들이 등장하며 경쟁을 벌이고 있다. 특히, Reelshort와 Dramabox 등의 중국 플랫폼들이

전 세계 숏폼 드라마 시장 급성장…국내서도 Shortime·Vigloo 플랫폼 출시

이에 글로벌 시장에서는 다양한 숏폼 플랫폼들이 등장하며 경쟁을 벌이고 있다. 특히, Reelshort와 Dramabox 등의 중국 플랫폼들이 중국과 미국을 중심으로 다양한 오리지널 콘텐츠와 창의적인 마케팅 전략을 선보이며, 전 세계 시청자들을 사로잡고 있다.

코드크레용은 박지복 전 래몽래인 대표가 이끌고 있는 콘텐츠 전문 기업으로, 60초 내외의 짧은 에피소드로 구성된 드라마, 예능 등의 오리지널 콘텐츠를 ’Shortime‘을 통해 선보이며 글로벌 사용자들에게 제공하고 있다. 특히, 아이돌 및 라이징 배우가 출연하는 숏폼 드라마 ‘러닝메이트’, ’내 남자의 스마트폰‘을 공개하며 국내외 팬들의 큰 관심을 받고 있다.

지난 7월 출시한 스푼랩스의 ‘비글루’도 최근 대규모 투자유치 소식을 전하며 주목 받고 있다. 스푼랩스는 스푼라디오로 잘 알려져 있는 기업으로 글로벌 비즈니스 역량이 높게 평가되고 있다. 특히 ‘비글루’를 통해 국내 플랫폼 중 가장 많은 콘텐츠를 제공하고 있어 큰 기대를 받고 있다.
이처럼 숏폼 드라마는 새로운 문화적 흐름이자 미디어 소비의 핵심 트렌드로 우뚝 서고 있다. 국내 숏폼 드라마 플랫폼에 대한 기대감이 커지고 있는 만큼 향후로도 국내 플랫폼들이 혁신적인 콘텐츠를 선보이며, 전 세계 시청자들의 마음을 사로잡을 것으로 기대되고 있다.

https://v.daum.net/v/20240926122724418

이에 글로벌 시장에서는 다양한 숏폼 플랫폼들이 등장하며 경쟁을 벌이고 있다. 특히, Reelshort와 Dramabox 등의 중국 플랫폼들이 중국과 미국을 중심으로 다양한 오리지널 콘텐츠와 창의적인 마케팅 전략을 선보이며, 전 세계 시청자들을 사로잡고 있다. 코드크레용은 박지복 전 래몽래인 대표가 이끌고 있는 콘텐츠 전문 기업으로, 60초 내외의 짧은 에피소드로 구성된 드라마, 예능 등의 오리지널 콘텐츠를 ’Shortime‘을 통해 선보이며 글로벌 사용자들에게 제공하고 있다. 특히, 아이돌 및 라이징 배우가 출연하는 숏폼 드라마 ‘러닝메이트’, ’내 남자의 스마트폰‘을 공개하며 국내외 팬들의 큰 관심을 받고 있다. 지난 7월 출시한 스푼랩스의 ‘비글루’도 최근 대규모 투자유치 소식을 전하며 주목 받고 있다. 스푼랩스는 스푼라디오로 잘 알려져 있는 기업으로 글로벌 비즈니스 역량이 높게 평가되고 있다. 특히 ‘비글루’를 통해 국내 플랫폼 중 가장 많은 콘텐츠를 제공하고 있어 큰 기대를 받고 있다.이처럼 숏폼 드라마는 새로운 문화적 흐름이자 미디어 소비의 핵심 트렌드로 우뚝 서고 있다. 국내 숏폼 드라마 플랫폼에 대한 기대감이 커지고 있는 만큼 향후로도 국내 플랫폼들이 혁신적인 콘텐츠를 선보이며, 전 세계 시청자들의 마음을 사로잡을 것으로 기대되고 있다. https://v.daum.net/v/20240926122724418

다음 - 뉴시스

전 세계 숏폼 드라마 시장 급성장…국내서도 Shortime·Vigloo

(일러스트 윤민철)엄마로서 때로는 아내, 며느리, 딸, 강사 등 상황에 따라 한바탕 역할극을 해내야 하는 필자에게 가면(페르소나, Persona)은 어쩌면

자신을 덜 미워하는 방법: 양면성과 마주 보기

상황에 따라 한바탕 역할극을 해내야 하는 우리에게 ‘페르소나’(Persona,가면)은 어쩌면 반드시 필요할지도 모르겠습니다. 우리가 역할에 맞는 가면을 쓰는 것은 가정, 학교, 직장 등 크고 작은 집단에 적응하기 위해 자신의 좋은 점을 드러내고 나쁜 점을 감추려는 지극히 당연하고 본능적인 행위입니다.

글쓰기는 필자가 제일 좋아하는 일입니다. 두 번째로 좋아하는 일은 강의입니다. 필자에게 가장 고통스러운 일은 글쓰기입니다. 강의는 두 번째로 고통스러운 일입니다. 이 무슨 장난이며 조화란 말입니까.

저만 이러는 걸까요? 똑같은 일이 어떨 땐 행복하고, 어떨 땐 너무 고통스러워 도망치고 싶고 그만두고 싶으니 말입니다. 어느 뮤지션은 ‘음악은 행복이자 깊은 고통’이라고 노래했습니다. 행복과 고통은 둘이 아닌 하나라서 앞뒤로 딱 붙어 있나 봅니다. 여러분도 희비쌍곡선을 그리며 하루하루 지내시나요?

우리 내면에 억눌렀던 추악함과 잔인함을 가감 없이 표출했을 때는 어떤 일이 벌어질까요? 소설 <지킬 박사와 하이드>에서 학식과 덕망이 높아 존경받던 지킬 박사는 쾌락을 탐하는 욕망을 억누르며 두 개의 본성 사이에서 고민하다 선과 악을 분리해내는 약물을 만듭니다.

지킬 박사로서 품위에 흠집을 내지 않고도 하이드로 변신해 깊숙이 눌러놨던 쾌락을 만끽합니다. 하지만 약을 마시지 않아도 지킬 박사가 계속 하이드로 변신하면서 본성의 균형이 깨지고 내면이 악으로 차올라 돌이킬 수 없는 지경에 이르자, 결국 청산가리를 먹고 자살하고 맙니다.

500원짜리 동전을 볼까요? 어느 쪽이 앞면인가요? 필자도 갑자기 헷갈리네요. 하여튼 한쪽에 학이 그려져 있고 다른 면에 숫자 500이 새겨져 있습니다. 어느 날 돼지저금통에서 동전을 꺼내 은행에 입금하려는데 동전 하나가 앞면도 학이고 뒷면도 학이지 뭡니까.

어떤 일이 벌어질까요? 그 동전과 지폐는 돈 구실을 할까요? 500원이라는 돈값을 치를 수 있을까요? 앞뒤가 같은 그 동전은 물건을 살 수 있는 교환이라는 값어치를 전혀 할 수 없게 됩니다.

손바닥이 있고 손등이 있는데 우리는 이 두 면을 합쳐서 ‘손’이라 부릅니다. 손바닥만 있거나 손등만 있는 사람은 없습니다. 본래 하나인데 경우에 따라 둘로 구분해 부를 뿐입니다. 삶, 사건, 사람도 흡사합니다. 양면이 있어야 제값, 제 역할을 합니다.

음이 있으면 양이 있고, 햇빛이 있으면 그림자가 있고, 양지가 있으면 음지가 있습니다. 건전지에는 플러스(+)와 마이너스(-)가 있습니다. 두 극성이 모두 있어야 전기 에너지가 생깁니다.

감정에도 애증(愛憎)이 함께합니다. 마치 동전 양면처럼 하나로 맞붙어 있습니다. 햇빛은 좋기만 하고, 어둠은 나쁘기만 한 것일까요? 양(陽)은 선(善)이고, 음(陰)은 악(惡)일까요?

어떤 사람을 평가하면서 “그 사람은 참 표리부동(表裏不同)해. 겉은 번지르르한데 속은 아주 형편없어.” 이렇게 말할 때가 있습니다. 여기서 이런 의문이 생깁니다. 속마음을 겉으로 곧장 드러내는 것이 과연 좋은 것이고 올바른 것일까요?

평소에 시기하고 미워하던 사람을 만났는데 그 앞에서 대놓고 “나는 당신의 이러저러한 면이 정말 밥맛없고 가증스럽기 짝이 없어요. 어쩌면 그렇게 재수가 없는지, 당신이 잘 안 됐으면 정말 쌤통이겠네요.” 이렇게 얘기하는 것이 맞을까 생각해봅시다.

싫어하는 내색은 감춘 채 “저번에 만든 그 상품은 정말 근사하던데요. 아이디어가 탁월하십니다. 저는 그쪽 따라가려면 한참 멀었어요. 하하하!” 이런다고 나쁜 사람일까요? 오히려 겉과 속이 똑같은 사람이 더 위험하고 무례한 것은 아닐까요?

우유부단(優柔不斷)과 심사숙고(深思熟考)는 똑같은 사람을 어떻게 바라보느냐의 문제입니다. 같은 사람을 놓고 누구는 “참 깊이 있고 침착한 사람이야”라고 말하지만, 다른 누구는 “어째 사람이 판단을 못 해”라고 하니까요. 한 사람, 한 사건을 놓고도 어떻게 바라보느냐에 따라 상반된 입장에 놓입니다.

말수가 적고 신중을 기하는 면이 좋아서, 또 남들 앞에서 나대지 않고 잘난 척하지 않는 게 좋아서 그 남자랑 결혼했다는 301호 김 여사. 결혼 30년 차가 되도록 살다 보니 심사숙고하는 모습이 징글징글 싫어졌다고 합니다.

우유부단하고 임기응변도 제대로 못하는, 융통성이라고는 1도 없는 꽉 막힌 남자라는 겁니다. 처세도 젬병인데다 상황 판단 능력도 느려터진 한참 못난 남자로 보인다나요. 선택이나 결단을 미루는 것도 그렇고요. 내가 좋아서 선택했던 성격이나 특징, 외양이 싫어지곤 합니다.

챗GPT에 질문을 던졌습니다. AI 가라사대…“양면성, 그것은 인간의 복잡성과 그들이 일차원적이 아니라 오히려 긍정적인 특성과 부정적인 특성을 모두 수용할 수 있는 다면적이라는 사실을 강조한다. 이러한 인간 본성을 이해하는 것은 개인이 더 자각하고, 타인에 대한 연민과 공감을 개발하고, 더 균형 있고 조화로운 삶을 달성하기 위해 노력하는 데 도움이 될 수 있다.”

“모든 인간은 각기 존경스럽고, 각기 추악하다.” 이 양면을 어떻게 다스리고 잘 조절할지는 우리의 숙제입니다. 내게 허물이 있더라도 그 허물이 반드시 나쁜 것만은 아닐 수 있습니다. 우리 옛말에 ‘길고 짧은 것은 대봐야 안다’고 했듯이요.

동전이나 건전지가 음양이 있고 앞뒤가 공존해야 가치가 있고 제 역할을 하는 것처럼, 사물도 사람도 그렇습니다. 숙명처럼 붙어 있을 수밖에 없다면 나만의 방식으로 균형과 조화를 찾아야겠습니다.

잘하려고, 인정과 칭찬만 받으려고 안달복달하지 말아야겠습니다. 언행일치하고 솔선수범해야 한다는 강박에 너무 주눅 들거나 위축되지 않아야겠습니다.

자신을 사랑하는 것은 참 어렵습니다. 먼 나라 이야기로 들릴 때도 많습니다. 대신에 자신을 덜 미워하며 살아보면 좋겠습니다. 내 안의 허물, 추악함, 부끄러움을 너무 미워하지 말아요.

장점만 있는 사람은 없습니다. 단점만 있는 사람도 없습니다. 장단이 고루 있는 게 사람입니다. 그 장단을 조율하며 오늘은 굿거리로 신명 나게, 내일은 세마치로 사뿐사뿐 가볍게, 모레는 진양조로 느릿느릿 장단 맞추며 살아보아요.

상황에 따라 한바탕 역할극을 해내야 하는 우리에게 ‘페르소나’(Persona,가면)은 어쩌면 반드시 필요할지도 모르겠습니다. 우리가 역할에 맞는 가면을 쓰는 것은 가정, 학교, 직장 등 크고 작은 집단에 적응하기 위해 자신의 좋은 점을 드러내고 나쁜 점을 감추려는 지극히 당연하고 본능적인 행위입니다. 글쓰기는 필자가 제일 좋아하는 일입니다. 두 번째로 좋아하는 일은 강의입니다. 필자에게 가장 고통스러운 일은 글쓰기입니다. 강의는 두 번째로 고통스러운 일입니다. 이 무슨 장난이며 조화란 말입니까. 저만 이러는 걸까요? 똑같은 일이 어떨 땐 행복하고, 어떨 땐 너무 고통스러워 도망치고 싶고 그만두고 싶으니 말입니다. 어느 뮤지션은 ‘음악은 행복이자 깊은 고통’이라고 노래했습니다. 행복과 고통은 둘이 아닌 하나라서 앞뒤로 딱 붙어 있나 봅니다. 여러분도 희비쌍곡선을 그리며 하루하루 지내시나요? 우리 내면에 억눌렀던 추악함과 잔인함을 가감 없이 표출했을 때는 어떤 일이 벌어질까요? 소설 &lt;지킬 박사와 하이드&gt;에서 학식과 덕망이 높아 존경받던 지킬 박사는 쾌락을 탐하는 욕망을 억누르며 두 개의 본성 사이에서 고민하다 선과 악을 분리해내는 약물을 만듭니다. 지킬 박사로서 품위에 흠집을 내지 않고도 하이드로 변신해 깊숙이 눌러놨던 쾌락을 만끽합니다. 하지만 약을 마시지 않아도 지킬 박사가 계속 하이드로 변신하면서 본성의 균형이 깨지고 내면이 악으로 차올라 돌이킬 수 없는 지경에 이르자, 결국 청산가리를 먹고 자살하고 맙니다. 500원짜리 동전을 볼까요? 어느 쪽이 앞면인가요? 필자도 갑자기 헷갈리네요. 하여튼 한쪽에 학이 그려져 있고 다른 면에 숫자 500이 새겨져 있습니다. 어느 날 돼지저금통에서 동전을 꺼내 은행에 입금하려는데 동전 하나가 앞면도 학이고 뒷면도 학이지 뭡니까. 어떤 일이 벌어질까요? 그 동전과 지폐는 돈 구실을 할까요? 500원이라는 돈값을 치를 수 있을까요? 앞뒤가 같은 그 동전은 물건을 살 수 있는 교환이라는 값어치를 전혀 할 수 없게 됩니다. 손바닥이 있고 손등이 있는데 우리는 이 두 면을 합쳐서 ‘손’이라 부릅니다. 손바닥만 있거나 손등만 있는 사람은 없습니다. 본래 하나인데 경우에 따라 둘로 구분해 부를 뿐입니다. 삶, 사건, 사람도 흡사합니다. 양면이 있어야 제값, 제 역할을 합니다. 음이 있으면 양이 있고, 햇빛이 있으면 그림자가 있고, 양지가 있으면 음지가 있습니다. 건전지에는 플러스(+)와 마이너스(-)가 있습니다. 두 극성이 모두 있어야 전기 에너지가 생깁니다. 감정에도 애증(愛憎)이 함께합니다. 마치 동전 양면처럼 하나로 맞붙어 있습니다. 햇빛은 좋기만 하고, 어둠은 나쁘기만 한 것일까요? 양(陽)은 선(善)이고, 음(陰)은 악(惡)일까요? 어떤 사람을 평가하면서 “그 사람은 참 표리부동(表裏不同)해. 겉은 번지르르한데 속은 아주 형편없어.” 이렇게 말할 때가 있습니다. 여기서 이런 의문이 생깁니다. 속마음을 겉으로 곧장 드러내는 것이 과연 좋은 것이고 올바른 것일까요? 평소에 시기하고 미워하던 사람을 만났는데 그 앞에서 대놓고 “나는 당신의 이러저러한 면이 정말 밥맛없고 가증스럽기 짝이 없어요. 어쩌면 그렇게 재수가 없는지, 당신이 잘 안 됐으면 정말 쌤통이겠네요.” 이렇게 얘기하는 것이 맞을까 생각해봅시다. 싫어하는 내색은 감춘 채 “저번에 만든 그 상품은 정말 근사하던데요. 아이디어가 탁월하십니다. 저는 그쪽 따라가려면 한참 멀었어요. 하하하!” 이런다고 나쁜 사람일까요? 오히려 겉과 속이 똑같은 사람이 더 위험하고 무례한 것은 아닐까요? 우유부단(優柔不斷)과 심사숙고(深思熟考)는 똑같은 사람을 어떻게 바라보느냐의 문제입니다. 같은 사람을 놓고 누구는 “참 깊이 있고 침착한 사람이야”라고 말하지만, 다른 누구는 “어째 사람이 판단을 못 해”라고 하니까요. 한 사람, 한 사건을 놓고도 어떻게 바라보느냐에 따라 상반된 입장에 놓입니다. 말수가 적고 신중을 기하는 면이 좋아서, 또 남들 앞에서 나대지 않고 잘난 척하지 않는 게 좋아서 그 남자랑 결혼했다는 301호 김 여사. 결혼 30년 차가 되도록 살다 보니 심사숙고하는 모습이 징글징글 싫어졌다고 합니다. 우유부단하고 임기응변도 제대로 못하는, 융통성이라고는 1도 없는 꽉 막힌 남자라는 겁니다. 처세도 젬병인데다 상황 판단 능력도 느려터진 한참 못난 남자로 보인다나요. 선택이나 결단을 미루는 것도 그렇고요. 내가 좋아서 선택했던 성격이나 특징, 외양이 싫어지곤 합니다. 챗GPT에 질문을 던졌습니다. AI 가라사대…“양면성, 그것은 인간의 복잡성과 그들이 일차원적이 아니라 오히려 긍정적인 특성과 부정적인 특성을 모두 수용할 수 있는 다면적이라는 사실을 강조한다. 이러한 인간 본성을 이해하는 것은 개인이 더 자각하고, 타인에 대한 연민과 공감을 개발하고, 더 균형 있고 조화로운 삶을 달성하기 위해 노력하는 데 도움이 될 수 있다.” “모든 인간은 각기 존경스럽고, 각기 추악하다.” 이 양면을 어떻게 다스리고 잘 조절할지는 우리의 숙제입니다. 내게 허물이 있더라도 그 허물이 반드시 나쁜 것만은 아닐 수 있습니다. 우리 옛말에 ‘길고 짧은 것은 대봐야 안다’고 했듯이요. 동전이나 건전지가 음양이 있고 앞뒤가 공존해야 가치가 있고 제 역할을 하는 것처럼, 사물도 사람도 그렇습니다. 숙명처럼 붙어 있을 수밖에 없다면 나만의 방식으로 균형과 조화를 찾아야겠습니다. 잘하려고, 인정과 칭찬만 받으려고 안달복달하지 말아야겠습니다. 언행일치하고 솔선수범해야 한다는 강박에 너무 주눅 들거나 위축되지 않아야겠습니다. 자신을 사랑하는 것은 참 어렵습니다. 먼 나라 이야기로 들릴 때도 많습니다. 대신에 자신을 덜 미워하며 살아보면 좋겠습니다. 내 안의 허물, 추악함, 부끄러움을 너무 미워하지 말아요. 장점만 있는 사람은 없습니다. 단점만 있는 사람도 없습니다. 장단이 고루 있는 게 사람입니다. 그 장단을 조율하며 오늘은 굿거리로 신명 나게, 내일은 세마치로 사뿐사뿐 가볍게, 모레는 진양조로 느릿느릿 장단 맞추며 살아보아요.

브라보마이라이프

AI 추천으로 이용자 각각의 취향 최대한 맞춰 장르 다양성 추구로 매력 더해 [더팩트｜오승혁 기자] 네이버웹툰이 웹툰 페이지에 정식 적용한 '알아서 딱' 서비스로 이용자의 만족도를 높이고 있다. 알아서 딱은 이용자의 작품 감상 이력을 바탕으로 유저가 좋아할 만한 작품을 정렬해 보여주는 서비스다. 이용자들의 취향이 계속 세분화하고 있고 네이버웹툰이 서비

네이버웹툰, AI 추천으로 장르 다각화·이용자 만족도 ↑

네이버웹툰 관계자는 "네이버웹툰 AI(인공지능)에서 개발한 추천 모델 AI 큐레이션을 바탕으로 하는 알아서 딱 서비스를 통해 이용자가 앱에 더 자주 방문하고 기존에 읽지 않았지만 본인의 취향에 맞는 작품을 추가로 열람하는 비중이 유의미하게 증가했다"며 "올해 하반기에 알아서 딱 서비스를 통해 얼마나 더 많은 이용자들이 새로운 작품을 찾고 다양한 장르를 경험했는지 조사하는 작업을 진행해 리포트를 만들 예정"이라고 말했다.

이어 "직장인이 되고 시간이 흐르면서 회빙환 소재나 학원물을 자연스럽게 덜 보게 되었는데, 알아서 딱 서비스가 적용된 뒤에는 정말 제 취향에 맞는 작품만 보인다"고 "인기순으로 정렬된 작품 중에 원하는 작품을 찾아 다니던 과거에 비해 콘텐츠와 웹툰 페이지에 대한 만족도가 모두 상승했다"고 덧붙였다.

네이버웹툰은 이용자들이 학교가 배경이거나 주인공이 회귀하는 작품의 범람에 피로감을 호소하는 점에서 알아서 딱 서비스의 런칭을 준비했다.

신작의 댓글에서 몇몇 이용자들이 지적한 것처럼 세부 설정에만 어느 정도의 차이가 있고, 결국 같은 내용이 동일하게 반복되는 작품에 여러 이용자들이 높은 피로도를 느끼고 있는 점을 네이버웹툰 측에서도 큰 문제로 인지하고 있다. 다양한 삶을 녹인 일상 웹툰과 역사, 판타지, 로맨스, 스포츠, 스릴러 등의 여러 장르의 작품을 서비스하고 있음에도 불구하고 '학원물 아니면 회빙환'이라는 인식이 널리 퍼지면 신규·기존 이용자의 유치 및 유지에 방해가 되기 때문이다.

콘텐츠 전문가들은 지난해 종결 선언까지 4년여 동안 지속된 코로나 팬데믹과 코인, 부동산 폭등이 이런 회빙환과 학원물의 인기 상승을 견인했다고 본다. '이생망'(이번 생은 망했어), '벼락거지' 등의 자조적인 표현이 대중들 사이에서 널리 사용될 정도로 현재에 대한 불만과 불안이 대중들 사이에서 확산된 상태에서 웹툰을 도피처로 삼았다는 것이다. 여기에 코로나가 집과 온라인 공간에서 머무는 시간을 대폭 늘리면서 새로운 웹툰을 찾는 이들이 늘어난 점도 회빙환과 학원 소재 작품을 늘렸다고 본다.

https://v.daum.net/v/20240923115942303

네이버웹툰 관계자는 "네이버웹툰 AI(인공지능)에서 개발한 추천 모델 AI 큐레이션을 바탕으로 하는 알아서 딱 서비스를 통해 이용자가 앱에 더 자주 방문하고 기존에 읽지 않았지만 본인의 취향에 맞는 작품을 추가로 열람하는 비중이 유의미하게 증가했다"며 "올해 하반기에 알아서 딱 서비스를 통해 얼마나 더 많은 이용자들이 새로운 작품을 찾고 다양한 장르를 경험했는지 조사하는 작업을 진행해 리포트를 만들 예정"이라고 말했다. 이어 "직장인이 되고 시간이 흐르면서 회빙환 소재나 학원물을 자연스럽게 덜 보게 되었는데, 알아서 딱 서비스가 적용된 뒤에는 정말 제 취향에 맞는 작품만 보인다"고 "인기순으로 정렬된 작품 중에 원하는 작품을 찾아 다니던 과거에 비해 콘텐츠와 웹툰 페이지에 대한 만족도가 모두 상승했다"고 덧붙였다. 네이버웹툰은 이용자들이 학교가 배경이거나 주인공이 회귀하는 작품의 범람에 피로감을 호소하는 점에서 알아서 딱 서비스의 런칭을 준비했다. 신작의 댓글에서 몇몇 이용자들이 지적한 것처럼 세부 설정에만 어느 정도의 차이가 있고, 결국 같은 내용이 동일하게 반복되는 작품에 여러 이용자들이 높은 피로도를 느끼고 있는 점을 네이버웹툰 측에서도 큰 문제로 인지하고 있다. 다양한 삶을 녹인 일상 웹툰과 역사, 판타지, 로맨스, 스포츠, 스릴러 등의 여러 장르의 작품을 서비스하고 있음에도 불구하고 '학원물 아니면 회빙환'이라는 인식이 널리 퍼지면 신규·기존 이용자의 유치 및 유지에 방해가 되기 때문이다. 콘텐츠 전문가들은 지난해 종결 선언까지 4년여 동안 지속된 코로나 팬데믹과 코인, 부동산 폭등이 이런 회빙환과 학원물의 인기 상승을 견인했다고 본다. '이생망'(이번 생은 망했어), '벼락거지' 등의 자조적인 표현이 대중들 사이에서 널리 사용될 정도로 현재에 대한 불만과 불안이 대중들 사이에서 확산된 상태에서 웹툰을 도피처로 삼았다는 것이다. 여기에 코로나가 집과 온라인 공간에서 머무는 시간을 대폭 늘리면서 새로운 웹툰을 찾는 이들이 늘어난 점도 회빙환과 학원 소재 작품을 늘렸다고 본다. https://v.daum.net/v/20240923115942303

ML 모델 개발 과정에서 자주 발생하는 공통적인 문제점들은 다양하다. 처음 한번은 어떻게 전체 프로세스를 돌리고 모델을 만들고 배포할 수 있지만 다음 번에 모델을 다시 빌드해야 한다면 얼마나 빠르게 실수없이 할 수 있느냐가 정말 중요한 포인트가 되며 여기서 경쟁력이 달라진다.

왜 모델을 다시 빌드할 필요가 있느냐고 반문할지도 모르겠다. 그 이유는 데이터의 패턴이 달라지는 경우 옛날 데이터로 빌드된 모델의 성능이 떨어지기 시작하기 때문이다. 이를 Data Drift라고 부른다. 실제로 야후 때 경험을 놓고 보면 검색 랭킹을 ML 모델로 만들고 이걸 1년 동안 방치(?)해보니 결과의 클릭률이 30%가 떨어지는 걸 관찰한 적이 있었는데 그 이유는 웹에 만들어지는 문서의 패턴이 바뀌고 쿼리의 패턴이 바뀌면서 모델을 훈련할 때 사용했던 훈련 데이터와 지금 모델로 들어오는 데이터가 달라졌기 때문이었다. 즉 머신 러닝 모델의 중요 피처의 데이터 분포(평균, 표준편차 등등)를 계속해서 모니터링하다가 달라지면 모델을 다시 빌드할 필요가 있다.

그러면 모델의 재빌딩이란 측면에서 어떤 문제들이 있는지 이야기해보자. 몇 가지만 이야기해봐도 다음과 같은 것들이 있다.

 * 훈련용 데이터셋의 관리가 큰 문제로 작용할 수 있다. 데이터의 품질, 양, 그리고 다양한 조건에 따라 모델 성능이 크게 달라지기 때문에 데이터를 체계적으로 관리하고 업데이트하는 것이 중요하다. 무엇보다 마지막 모델 빌드시 사용했던 훈련용 데이터셋이 무엇인지 알고 다시 사용할 수 있게 관리해야 한다.
 * 피처를 계산하는 방법, 즉 피처 엔지니어링 과정에서 사용되는 코드의 관리도 중요한 이슈다. 이 코드를 GitHub 등에 관리하면서 유닛 테스트등을 도입해야 일관성 있는 결과를 도출할 수 있다. 이는 소프트웨어 개발자에게는 당연하게 받아들여지는 과정일 수 있지만 데이터 과학자들에게는 익숙하지 않은 과정인 경우가 많고 여기서 생기는 이유가 생각보다 많다.
 * 모델을 처음 빌딩할 때 어떤 머신러닝 알고리즘을 사용하고 이와 함께 사용한 하이퍼 파라미터들이 무엇인지, 그리고 이들을 어떻게 조정했는지도 중요한 문제이며 이 모든 것들이 문서화가 되고 기록이 되어야 나중에 모델을 다시 만들 때 시간 낭비를 하지 않는다.
 * 초기 개발 단계에서는 노트북에서 수동으로 모델을 빌딩하는데, 이러한 과정을 체계화하거나 자동화하지 않으면 나중에 재현하기 어렵고, 팀 간의 협업이 어려워질 수 있다.
 * 만들어진 모델을 배포하는 것도 중요하다. 보통 API 형태로 배포하는 것이 일반적인데 이 경우 백엔드 엔지니어링 팀이나 데브옵스 엔지니어링 팀과 밀접한 협업이 필요하다. 배포할 때마다 긴밀하게 협업을 해야한다면 이는 배포의 주기가 잦은 경우 큰 문제가 된다. 즉, 이 부분은 최대한 자동화하고 프로세스(monitoring & troubleshooting)를 만들 필요가 있다. 모니터링이란 측면에서는 data drift와 API의 수행시간 (latency) 등이 중요한 포인트가 된다.
 * 마지막으로, 모델의 성능을 평가하기 위한 AB 테스트 프로세스도 매우 중요하다. 실제 사용자에게 제공하기 전에 모델이 제대로 작동하는지 확인하고, 새로운 모델이 기존 모델보다 나은 성능을 보이는지를 평가하는 것이 필수적이다.

즉 위의 일은 머신 러닝 모델만 빌드하던 데이터 과학자나, 데이터 파이프라인만 관리하던 데이터 엔지니어나, 온라인 시스템을 모니터링하고 트러블슈팅을 하던 데브옵스 엔지니어가 혼자 하기에는 벅찬 일이다. 그래서 생긴 직군이 바로 MLOps 직군이며 다음 3가지 역할을 수행하게 된다. 즉 주니어가 하기에는 많은 경험을 필요로 하는 일이라 할 수 있다.

 1. 데이터 과학자 (혹은 ML 엔지니어)
 2. 데이터 엔지니어
 3. 데브옵스 엔지니어

그렇다고 MLOps 엔지니어가 머신 러닝 모델을 직접 빌드하는 역할은 하지는 않는다. 그런 관점에서는 데브옵스 엔지니어와 비슷한 부분이 있는데 데브옵스 엔지니어의 경우 서비스 코드를 직접 작성하지는 않지만 다른 개발자들이 만든 코드를 테스트하고 패키지하고 배포하고 모니터링하고 트러블슈팅을 하며 이 과정을 최대한 자동화하게 된다. MLOps 엔지니어의 경우에는 다른 사람들(보통 데이터 과학자)이 만든 모델을 대상으로 동일한 일을 수행하게 된다.

머신 러닝 모델이 점점더 많은 영역에서 사용되다보니 MLOps와 같은 직군이 중요해지고 그러다보니 관련한 툴/프레임웍들이 많이 나오고 있다. 개인적으로 많이 사용해본 것은 AWS의 SageMaker이고 가볍게 사용해본 것으로는 Databricks에서 만든 MLflow가 있다.

다음 포스팅에서 프라이버시 엔지니어에 대해 이야기해보고자 한다.

ML 모델 개발 과정에서 자주 발생하는 공통적인 문제점들은 다양하다. 처음 한번은 어떻게 전체 프로세스를 돌리고 모델을 만들고 배포할 수 있지만 다음 번에 모델을 다시 빌드해야 한다면 얼마나 빠르게 실수없이 할 수 있느냐가 정말 중요한 포인트가 되며 여기서 경쟁력이 달라진다. 왜 모델을 다시 빌드할 필요가 있느냐고 반문할지도 모르겠다. 그 이유는 데이터의 패턴이 달라지는 경우 옛날 데이터로 빌드된 모델의 성능이 떨어지기 시작하기 때문이다. 이를 Data Drift라고 부른다. 실제로 야후 때 경험을 놓고 보면 검색 랭킹을 ML 모델로 만들고 이걸 1년 동안 방치(?)해보니 결과의 클릭률이 30%가 떨어지는 걸 관찰한 적이 있었는데 그 이유는 웹에 만들어지는 문서의 패턴이 바뀌고 쿼리의 패턴이 바뀌면서 모델을 훈련할 때 사용했던 훈련 데이터와 지금 모델로 들어오는 데이터가 달라졌기 때문이었다. 즉 머신 러닝 모델의 중요 피처의 데이터 분포(평균, 표준편차 등등)를 계속해서 모니터링하다가 달라지면 모델을 다시 빌드할 필요가 있다. 그러면 모델의 재빌딩이란 측면에서 어떤 문제들이 있는지 이야기해보자. 몇 가지만 이야기해봐도 다음과 같은 것들이 있다. <ul ><li>훈련용 데이터셋의 관리가 큰 문제로 작용할 수 있다. 데이터의 품질, 양, 그리고 다양한 조건에 따라 모델 성능이 크게 달라지기 때문에 데이터를 체계적으로 관리하고 업데이트하는 것이 중요하다. 무엇보다 마지막 모델 빌드시 사용했던 훈련용 데이터셋이 무엇인지 알고 다시 사용할 수 있게 관리해야 한다.</li><li>피처를 계산하는 방법, 즉 피처 엔지니어링 과정에서 사용되는 코드의 관리도 중요한 이슈다. 이 코드를 GitHub 등에 관리하면서 유닛 테스트등을 도입해야 일관성 있는 결과를 도출할 수 있다. 이는 소프트웨어 개발자에게는 당연하게 받아들여지는 과정일 수 있지만 데이터 과학자들에게는 익숙하지 않은 과정인 경우가 많고 여기서 생기는 이유가 생각보다 많다.</li><li>모델을 처음 빌딩할 때 어떤 머신러닝 알고리즘을 사용하고 이와 함께 사용한 하이퍼 파라미터들이 무엇인지, 그리고 이들을 어떻게 조정했는지도 중요한 문제이며 이 모든 것들이 문서화가 되고 기록이 되어야 나중에 모델을 다시 만들 때 시간 낭비를 하지 않는다.</li><li>초기 개발 단계에서는 노트북에서 수동으로 모델을 빌딩하는데, 이러한 과정을 체계화하거나 자동화하지 않으면 나중에 재현하기 어렵고, 팀 간의 협업이 어려워질 수 있다.</li><li>만들어진 모델을 배포하는 것도 중요하다. 보통 API 형태로 배포하는 것이 일반적인데 이 경우 백엔드 엔지니어링 팀이나 데브옵스 엔지니어링 팀과 밀접한 협업이 필요하다. 배포할 때마다 긴밀하게 협업을 해야한다면 이는 배포의 주기가 잦은 경우 큰 문제가 된다. 즉, 이 부분은 최대한 자동화하고 프로세스(monitoring &amp; troubleshooting)를 만들 필요가 있다. 모니터링이란 측면에서는 data drift와 API의 수행시간 (latency) 등이 중요한 포인트가 된다.</li><li>마지막으로, 모델의 성능을 평가하기 위한 AB 테스트 프로세스도 매우 중요하다. 실제 사용자에게 제공하기 전에 모델이 제대로 작동하는지 확인하고, 새로운 모델이 기존 모델보다 나은 성능을 보이는지를 평가하는 것이 필수적이다.</li></ul> 즉 위의 일은 머신 러닝 모델만 빌드하던 데이터 과학자나, 데이터 파이프라인만 관리하던 데이터 엔지니어나, 온라인 시스템을 모니터링하고 트러블슈팅을 하던 데브옵스 엔지니어가 혼자 하기에는 벅찬 일이다. 그래서 생긴 직군이 바로 MLOps 직군이며 다음 3가지 역할을 수행하게 된다. 즉 주니어가 하기에는 많은 경험을 필요로 하는 일이라 할 수 있다. <ol ><li>데이터 과학자 (혹은 ML 엔지니어)</li><li>데이터 엔지니어</li><li>데브옵스 엔지니어</li></ol> 그렇다고 MLOps 엔지니어가 머신 러닝 모델을 직접 빌드하는 역할은 하지는 않는다. 그런 관점에서는 데브옵스 엔지니어와 비슷한 부분이 있는데 데브옵스 엔지니어의 경우 서비스 코드를 직접 작성하지는 않지만 다른 개발자들이 만든 코드를 테스트하고 패키지하고 배포하고 모니터링하고 트러블슈팅을 하며 이 과정을 최대한 자동화하게 된다. MLOps 엔지니어의 경우에는 다른 사람들(보통 데이터 과학자)이 만든 모델을 대상으로 동일한 일을 수행하게 된다. 머신 러닝 모델이 점점더 많은 영역에서 사용되다보니 MLOps와 같은 직군이 중요해지고 그러다보니 관련한 툴/프레임웍들이 많이 나오고 있다. 개인적으로 많이 사용해본 것은 AWS의 SageMaker이고 가볍게 사용해본 것으로는 Databricks에서 만든 MLflow가 있다. 다음 포스팅에서 프라이버시 엔지니어에 대해 이야기해보고자 한다.

데이터 이야기 #7:  기타 데이터 직군 - MLOps 엔지니어

한국에서 일할 때는 제 주변에 대부분의 직장인들이 성장에 목말라 했었습니다. 막 입사한 개발자들은 어떻게 하면 빨리 신입 딱지를 땔 수 있을지 물어봤었고, 주니어 개발자들은 어떻게 하면 빨리 시니어가 될 수 있는지 궁금해했습니다. 동기들은 다 진급하는데 본인만 누락될까봐 걱정하시는 분들이 많았습니다. 그래서 주로 이러한 갈증을 해소시켜주는 멘토링을 했던 기억이 있습니다.

이러한 경험을 갖고 저는 캐나다에 와서 직장 생활을 하면서 문화 충격을 받는데요. 현재 자신이 맡고있는 역할에 충분히 만족하며 딱히 더 성장할 마음이 없는 직장인들이 많기 때문입니다. 이러한 엔지니어들과 얘기를 해보면 소프트웨어 개발 직군이 다른 직군 대비 처우가 얼마나 좋은지 잘 인지하고 있으며 그래서 더 이상 바랄 게 없다고 합니다. 진급과 함께 늘어난 권한만큼 무거운 책임도 부담스럽다고 하고요.

한국에서 어렸을 때 부터 치열한 경쟁 속에 살아온 저는 처음에 이러한 캐나다 동료들이 나태하고 한심하다고 느껴졌습니다. 아마도 예전에 교양 수업에서 들었던 열심히 일하지 않아도 되는 복지 선진국의 폐해일 수도 있겠다고 생각했습니다. 하지만 이러한 엔지니어들을 직접 멘토링하게 되면서 제 관점이 조금씩 바뀌게 되었습니다.

처음에는 이러한 멘티들의 성장을 독려하는 것이 저의 임무라고 생각했습니다. 업무에서 사용하고 있는 기술에 대해서 좀 더 깊이 공부하기를 바라는 마음에 여러 책과 온라인 강의를 추천해주었습니다. 이 친구들이 조직에서 더 두각을 내고 진급을 하려면 어떤 부분에서 더 실력을 키워야 하는지 얘기해 주었습니다. 이렇게 성장하는 방법을 알려주면 고마워할 줄 알았죠.

하지만 저의 이러한 멘토링 방향에 반발하는 멘티를 만났고, 이 친구와 우리는 왜 성장해야 하는가 대해서 수 차례 깊은 대화를 나누었습니다. 그러다가 저는 태어나서 한 번도 의심해보지 않았던 성장이라는 가치에 대해서 자문하게 되었습니다. 나는 왜 이렇게 성장에 집착하는 거지? 왜 다른 사람에게 성장을 강요하려는 거지?? 생각을 해보니 반드시 모든 사람이 성장하고 싶어야 할 이유도 없더군요! 제 생각이 얼마나 편협했었는지를 느끼게 되었습니다.

그래서 이제는 새로운 멘티가 생기면 성장을 하고 싶은지에 대해서 먼저 꼭 물어봅니다. 엔지니어로서 성장을 원치 않는 친구들은 보통 인생의 다른 부분에 열정을 갖고 있더라고요. 어떤 친구는 퇴근 후에 아마추어 하키팀 코치로 투잡을 뛰고, 다른 친구는 영화 감독이 꿈이라서 주말마다 독립 영화를 찍고 있다고 하네요. 이런 친구들은 성장보다는 효율에 초점을 두어 멘토링을 합니다.

저처럼 소프트웨어 개발을 천직으로 삼고 계속해서 공부하며 엔지니어로 성장하고 싶은 사람도 있지만, 그냥 소프트웨어 개발을 괜찮은 돈벌이 수단으로 생각하고 직업 그 이상 이하로도 생각하지 않는 사람도 많습니다. 멘토가 멘티의 성장을 도와줄 수는 있지만, 절대 강요할 수는 없다는 것을 배웠습니다.

한국에서 일할 때는 제 주변에 대부분의 직장인들이 성장에 목말라 했었습니다. 막 입사한 개발자들은 어떻게 하면 빨리 신입 딱지를 땔 수 있을지 물어봤었고, 주니어 개발자들은 어떻게 하면 빨리 시니어가 될 수 있는지 궁금해했습니다. 동기들은 다 진급하는데 본인만 누락될까봐 걱정하시는 분들이 많았습니다. 그래서 주로 이러한 갈증을 해소시켜주는 멘토링을 했던 기억이 있습니다. 이러한 경험을 갖고 저는 캐나다에 와서 직장 생활을 하면서 문화 충격을 받는데요. 현재 자신이 맡고있는 역할에 충분히 만족하며 딱히 더 성장할 마음이 없는 직장인들이 많기 때문입니다. 이러한 엔지니어들과 얘기를 해보면 소프트웨어 개발 직군이 다른 직군 대비 처우가 얼마나 좋은지 잘 인지하고 있으며 그래서 더 이상 바랄 게 없다고 합니다. 진급과 함께 늘어난 권한만큼 무거운 책임도 부담스럽다고 하고요. 한국에서 어렸을 때 부터 치열한 경쟁 속에 살아온 저는 처음에 이러한 캐나다 동료들이 나태하고 한심하다고 느껴졌습니다. 아마도 예전에 교양 수업에서 들었던 열심히 일하지 않아도 되는 복지 선진국의 폐해일 수도 있겠다고 생각했습니다. 하지만 이러한 엔지니어들을 직접 멘토링하게 되면서 제 관점이 조금씩 바뀌게 되었습니다. 처음에는 이러한 멘티들의 성장을 독려하는 것이 저의 임무라고 생각했습니다. 업무에서 사용하고 있는 기술에 대해서 좀 더 깊이 공부하기를 바라는 마음에 여러 책과 온라인 강의를 추천해주었습니다. 이 친구들이 조직에서 더 두각을 내고 진급을 하려면 어떤 부분에서 더 실력을 키워야 하는지 얘기해 주었습니다. 이렇게 성장하는 방법을 알려주면 고마워할 줄 알았죠. 하지만 저의 이러한 멘토링 방향에 반발하는 멘티를 만났고, 이 친구와 우리는 왜 성장해야 하는가 대해서 수 차례 깊은 대화를 나누었습니다. 그러다가 저는 태어나서 한 번도 의심해보지 않았던 성장이라는 가치에 대해서 자문하게 되었습니다. 나는 왜 이렇게 성장에 집착하는 거지? 왜 다른 사람에게 성장을 강요하려는 거지?? 생각을 해보니 반드시 모든 사람이 성장하고 싶어야 할 이유도 없더군요! 제 생각이 얼마나 편협했었는지를 느끼게 되었습니다. 그래서 이제는 새로운 멘티가 생기면 성장을 하고 싶은지에 대해서 먼저 꼭 물어봅니다. 엔지니어로서 성장을 원치 않는 친구들은 보통 인생의 다른 부분에 열정을 갖고 있더라고요. 어떤 친구는 퇴근 후에 아마추어 하키팀 코치로 투잡을 뛰고, 다른 친구는 영화 감독이 꿈이라서 주말마다 독립 영화를 찍고 있다고 하네요. 이런 친구들은 성장보다는 효율에 초점을 두어 멘토링을 합니다. 저처럼 소프트웨어 개발을 천직으로 삼고 계속해서 공부하며 엔지니어로 성장하고 싶은 사람도 있지만, 그냥 소프트웨어 개발을 괜찮은 돈벌이 수단으로 생각하고 직업 그 이상 이하로도 생각하지 않는 사람도 많습니다. 멘토가 멘티의 성장을 도와줄 수는 있지만, 절대 강요할 수는 없다는 것을 배웠습니다.

성장을 강요하는 멘토, 성장을 거부하는 멘티

OAuth는 무엇인가요?티스토리 로그인페이지에서 보면 카카오톡으로 로그인이라는 버튼이 보일 것입니다. 이 외에도 구글, 네이버, 페이스북으로 로그인 할 수 있도록 타 사이트에서 기능을 제공해주고 있는데 이처럼 서비스에 직접 사용자를 등록하지 않고 제 3자의 플랫폼에 사용자의 접근 권한을 위임할 수 있도록 해주는 표준 프로토콜을 OAuth라고 합니다.OAuth는 인터넷 사용자들이 비밀번호를 제공하지 않고 다른 웹사이트 상의 자신들의 정보에 대해 웹사이트나 애플리케이션의 접근 권한을 부여할 수 있는 공통적인 수단으로서 사용되는 접근 위임을 위한 개방형 표준. - 위키피디아OAuth가 사용되기 전에는 인증방식의 표준이 없었기 때문에 기존의 기본인증인 아이디와 비밀번호를 사용하였는데, 이는 보안상 취약한 구조일..

OAuth 원리와 이해 (feat. 카카오 로그인)

예전에 카카오워크라는 협업툴의 기획자로 일한 적이 있었는데요.
그러면서 OAuth와 SAML에 대해 많은 공부를 하게 되었었어요!
SSO 인증은 알아두면 나중에 정말 요긴하게 쓰이니 읽고 가볍게 공부해보세요!

+여담
그리고 그 당시에 찾아보며 느꼈는데,
미국이나 우리나라는 OAuth를 많이 쓰는데.. 일본은 LINE을 기반으로 SAML을 많이 쓰는 느낌이 들더라구요..!? 🤓

https://yejipro.tistory.com/entry/OAuth-%EC%9B%90%EB%A6%AC%EC%99%80-%EC%9D%B4%ED%95%B4-feat-%EC%B9%B4%EC%B9%B4%EC%98%A4-%EB%A1%9C%EA%B7%B8%EC%9D%B8

예전에 카카오워크라는 협업툴의 기획자로 일한 적이 있었는데요.그러면서 OAuth와 SAML에 대해 많은 공부를 하게 되었었어요!SSO 인증은 알아두면 나중에 정말 요긴하게 쓰이니 읽고 가볍게 공부해보세요! +여담그리고 그 당시에 찾아보며 느꼈는데, 미국이나 우리나라는 OAuth를 많이 쓰는데.. 일본은 LINE을 기반으로 SAML을 많이 쓰는 느낌이 들더라구요..!? 🤓 https://yejipro.tistory.com/entry/OAuth-%EC%9B%90%EB%A6%AC%EC%99%80-%EC%9D%B4%ED%95%B4-feat-%EC%B9%B4%EC%B9%B4%EC%98%A4-%EB%A1%9C%EA%B7%B8%EC%9D%B8

Yeji's Tech Notes

Learn how to publish a package to npm with a complete setup including, TypeScript, Prettier, Vitest, GitHub Actions, and versioning with Changesets.

How To Create An NPM Package

npm 패키징관련해서 매우 자세하게 작성해둔 글입니다.
타입스트립트로 만드는 방법도 같이 정리되어 있어서 귀한 글이라고 생각합니다.
npm으로 패키지를 배포해보고 싶으신 분은 보시는거 추천드려요~
https://www.totaltypescript.com/how-to-create-an-npm-package

npm 패키징관련해서 매우 자세하게 작성해둔 글입니다. 타입스트립트로 만드는 방법도 같이 정리되어 있어서 귀한 글이라고 생각합니다. npm으로 패키지를 배포해보고 싶으신 분은 보시는거 추천드려요~ https://www.totaltypescript.com/how-to-create-an-npm-package

Total TypeScript

NPM 패키지 만들기 가이드

Let's create a Git commit using Git's low-level (plumbing) commands

Creating a Git commit: The Hard Way

Git에서 저희가 일반적으로 사용하는 git add나 git commit 같은 명령어를 Porcelain 명령어라고 하고 보다 저수준작업을 하는 명령어는 Plumbing 명령어라고 부릅니다.

이 글에서는 Git의 동작 방식을 더 잘 이해하기 위해서 blob과 tree로 구성된 커밋의 구조를 설명하고 Git commit 대신 git hash-object, git update-index, git commit-tree같은 Plubming 명령어로 직접 커밋을 만들어 보면서 실제로 git commit이 어떻게 동작하는지를 설명하는데 직접 따라해 보면서 구조를 이해하기 쉽게 정리된 글입니다.

https://avestura.dev/blog/creating-a-git-commit-the-hard-way

Git에서 저희가 일반적으로 사용하는 git add나 git commit 같은 명령어를 Porcelain 명령어라고 하고 보다 저수준작업을 하는 명령어는 Plumbing 명령어라고 부릅니다. 이 글에서는 Git의 동작 방식을 더 잘 이해하기 위해서 blob과 tree로 구성된 커밋의 구조를 설명하고 Git commit 대신 git hash-object, git update-index, git commit-tree같은 Plubming 명령어로 직접 커밋을 만들어 보면서 실제로 git commit이 어떻게 동작하는지를 설명하는데 직접 따라해 보면서 구조를 이해하기 쉽게 정리된 글입니다. https://avestura.dev/blog/creating-a-git-commit-the-hard-way

Avestura's Blog

Git에서 저희가 일반적으로 사용하는 git add나 git co

#직딩에세이 #25 | 암초는 바다에만 있는 것이 아니다. 직장 생활을 하다보면 뭔지 모르게 자신의 힘을 빼는 사람들이 있는데 이런 사람들과는 처음부터 거리를 두는 것이 좋다.  1. 편을 가르는 사람들  회의를 팀전이라 생각하는 사람들이 있다. PC방에서는 진실일지 모르겠으나, 회사에서는 이것만큼 골치아픈 것이 없다. 회사가 위기일수록 이런 사람들이 많아지는데, 어쩌면 이런 사

직장생활에서 피해야 할 사람들

직장 생활을 하다보면 뭔지 모르게 자신의 힘을 빼는 사람들이 있는데 이런 사람들과는 처음부터 거리를 두는게 좋다고 합니다. 꽤 오래된 글이지만 몇 가지는 저도 공감이 가는글이고, 반대로 저도 이런적이 있었나 다시 한번 생각해보게 되는 글입니다.

🏄🏻‍♂️ 편을 가르는 사람들
회의를 팀전이라 생각하는 사람들이 있습니다. '니 편 내 편' 이 있는 사람들은 회의 내용에 잘 집중하지 못합니다. 이 사람들이 가장 문제가 되는 점은 '상대방의 주장이 옳다는 것'을 알아도 여전히 노선을 바꾸지 않는 점입니다.

🤫 상대에 따라 말이 바뀌는 사람들
말이나 생각의 일관성이 없는 사람들입니다. 특히 상사를 대할 때와 동료를 대할 때 말이 180도 달라지는 사람들이 많습니다. 이런 사람들이 가장 싫어하는 것은 '모두가 있는 자리에서 자신의 생각을 이야기하는 것' 입니다. 회의에서는 말을 아끼거나 대부분의 사람의 의견에 동의하지만, 회의가 끝나면 참석한 사람들을 하나씩 붙잡고 이야기를 시작합니다. 보통 이런 사람들은 회사에 불만이 많고, 불만의 대상이 눈앞에 있으면 그 이야기를 하지 않습니다. 그 사람을 직접 마주보고 할 수 없는 이야기는 다른 사람에게도 하지 않는 것이 좋습니다.

🏃‍♂️ 감정 기복이 심한 사람들
이런 사람들의 특징은 굉장히 잘해주는 때와 이유없이 화를 내는 때의 변화가 찰나의 순간에 교차한다는 것입니다. 논쟁을 하다가 갑자기 감정을 폭발하는 사람을 대하는 것은 굉장히 어렵습니다. 가능하다면 이런 사람들과는 1:1로 미팅을 하지 않는 것이 좋고, 어쩔 수 없이 해야한다면 회의실말고 카페같은 열린 공간에서 하는 것이 더 좋습니다.

🧘🏻‍♂️ 하겠다고 한 일을 하지 않는 사람들
하겠다고 막 내뱉고 하지 않는 것만큼 동료들을 지치게 하는 일은 없습니다.
하지 않을 업무는 눈 앞에 CEO가 앉아 있더라도 하지 않겠다고 이야기해야 합니다.
하지 않을 업무를 본인 스스로 제안하면 안됩니다. 보통 이러한 사람들은 '할 수 있을 것 같아서', '좋은 생각인 것 같아서'라는 답을 주는데 회사에서는 자신이 뱉은 말은 지켜야 하는 곳입니다.

💁‍♂️ 자기 생각을 이야기하지 못하는 사람들
자신의 생각을 말하지 않는 사람들이 생각을 말하게 하는 것은 생각보다 굉장히 어려운 일입니다. 특히 설득해야 하는 사람이 굳이 그럴 필요까지 있을까 생각하는 경우는 더욱 그렇습니다.
회사는 대체적으로 바쁜곳이기에 이야기하지 않으면 모른다고 생각하는 것이 좋습니다.
'꼭 말해야 아나요?' 라고 묻는다면 '그렇습니다.' 잘못된 의사결정이 내려지고 있으면 말을 해야 합니다.

👨‍💻 날짜와 숫자를 부르지 못하는 사람들
언제까지 마무리 할 수 있을지, 이번 분기에 매출이 얼마로 끝날 것 같은지에 대해 답을 못하는 사람들이 의외로 많습니다. 물어본 질문에 대한 답을 빼고 장황한 설명을 하거나, 노력하고 있다고만 말하는 경우가 많습니다. 이러한 사람을 매니저로 둔 팀원들은 죽었다고 보면 됩니다.

👁️ 하고 싶은 것이 없는 사람들
무기력하거나, 방어적이거나, 둘 다 인 경우를 의미합니다.

직장 생활을 하다보면 뭔지 모르게 자신의 힘을 빼는 사람들이 있는데 이런 사람들과는 처음부터 거리를 두는게 좋다고 합니다. 꽤 오래된 글이지만 몇 가지는 저도 공감이 가는글이고, 반대로 저도 이런적이 있었나 다시 한번 생각해보게 되는 글입니다. 🏄🏻‍♂️ 편을 가르는 사람들회의를 팀전이라 생각하는 사람들이 있습니다. '니 편 내 편' 이 있는 사람들은 회의 내용에 잘 집중하지 못합니다. 이 사람들이 가장 문제가 되는 점은 '상대방의 주장이 옳다는 것'을 알아도 여전히 노선을 바꾸지 않는 점입니다. 🤫 상대에 따라 말이 바뀌는 사람들말이나 생각의 일관성이 없는 사람들입니다. 특히 상사를 대할 때와 동료를 대할 때 말이 180도 달라지는 사람들이 많습니다. 이런 사람들이 가장 싫어하는 것은 '모두가 있는 자리에서 자신의 생각을 이야기하는 것' 입니다. 회의에서는 말을 아끼거나 대부분의 사람의 의견에 동의하지만, 회의가 끝나면 참석한 사람들을 하나씩 붙잡고 이야기를 시작합니다. 보통 이런 사람들은 회사에 불만이 많고, 불만의 대상이 눈앞에 있으면 그 이야기를 하지 않습니다. 그 사람을 직접 마주보고 할 수 없는 이야기는 다른 사람에게도 하지 않는 것이 좋습니다. 🏃‍♂️ 감정 기복이 심한 사람들이런 사람들의 특징은 굉장히 잘해주는 때와 이유없이 화를 내는 때의 변화가 찰나의 순간에 교차한다는 것입니다. 논쟁을 하다가 갑자기 감정을 폭발하는 사람을 대하는 것은 굉장히 어렵습니다. 가능하다면 이런 사람들과는 1:1로 미팅을 하지 않는 것이 좋고, 어쩔 수 없이 해야한다면 회의실말고 카페같은 열린 공간에서 하는 것이 더 좋습니다. 🧘🏻‍♂️ 하겠다고 한 일을 하지 않는 사람들하겠다고 막 내뱉고 하지 않는 것만큼 동료들을 지치게 하는 일은 없습니다.하지 않을 업무는 눈 앞에 CEO가 앉아 있더라도 하지 않겠다고 이야기해야 합니다.하지 않을 업무를 본인 스스로 제안하면 안됩니다. 보통 이러한 사람들은 '할 수 있을 것 같아서', '좋은 생각인 것 같아서'라는 답을 주는데 회사에서는 자신이 뱉은 말은 지켜야 하는 곳입니다. 💁‍♂️ 자기 생각을 이야기하지 못하는 사람들자신의 생각을 말하지 않는 사람들이 생각을 말하게 하는 것은 생각보다 굉장히 어려운 일입니다. 특히 설득해야 하는 사람이 굳이 그럴 필요까지 있을까 생각하는 경우는 더욱 그렇습니다.회사는 대체적으로 바쁜곳이기에 이야기하지 않으면 모른다고 생각하는 것이 좋습니다.'꼭 말해야 아나요?' 라고 묻는다면 '그렇습니다.' 잘못된 의사결정이 내려지고 있으면 말을 해야 합니다. 👨‍💻 날짜와 숫자를 부르지 못하는 사람들언제까지 마무리 할 수 있을지, 이번 분기에 매출이 얼마로 끝날 것 같은지에 대해 답을 못하는 사람들이 의외로 많습니다. 물어본 질문에 대한 답을 빼고 장황한 설명을 하거나, 노력하고 있다고만 말하는 경우가 많습니다. 이러한 사람을 매니저로 둔 팀원들은 죽었다고 보면 됩니다. 👁️ 하고 싶은 것이 없는 사람들무기력하거나, 방어적이거나, 둘 다 인 경우를 의미합니다.

Brunch Story

원문: https://vercel.com/blog/how-google-handles-javascript-throughout-the-indexing-process

(번역) 구글이 색인 과정에서 자바스크립트를 처리하는 방법

"구글은 클라이언트 사이드 렌더링을 제대로 처리하지 못해", "자바스크립트를 많이 쓰면 SEO에 악영향을 준다"는 말을 듣고 개발 방식을 고민해본 적 있으신가요?

이 글은 MERJ와 Vercel의 실증적 연구를 번역한 것으로, 구글의 자바스크립트 처리 능력에 대한 오해들을 해소합니다. SPA, CSR 등 현대적 웹 개발 기술이 SEO에 미치는 실제 영향을 밝혀내며, 우리가 믿어왔던 많은 가정들이 더 이상 유효하지 않음을 보여줍니다. 최신 프런트엔드 기술을 적극 활용하면서도 SEO를 최적화할 수 있는 방법을 이 글에서 확인해보세요!

> 글 링크: https://bit.ly/3Bq7TtO

"구글은 클라이언트 사이드 렌더링을 제대로 처리하지 못해", "자바스크립트를 많이 쓰면 SEO에 악영향을 준다"는 말을 듣고 개발 방식을 고민해본 적 있으신가요? 이 글은 MERJ와 Vercel의 실증적 연구를 번역한 것으로, 구글의 자바스크립트 처리 능력에 대한 오해들을 해소합니다. SPA, CSR 등 현대적 웹 개발 기술이 SEO에 미치는 실제 영향을 밝혀내며, 우리가 믿어왔던 많은 가정들이 더 이상 유효하지 않음을 보여줍니다. 최신 프런트엔드 기술을 적극 활용하면서도 SEO를 최적화할 수 있는 방법을 이 글에서 확인해보세요! &gt; 글 링크: https://bit.ly/3Bq7TtO

bit.ly

구글이 색인 과정에서 자바스크립트를 처리하는 방법

지난 16년 동안 8개의 회사를 거치면서, 후보자의 입장에서 여러 번의 면접을 경험해봤고, 반대로 면접관으로서 회사를 대표해 수많은 후보자를 평가하기도 했다. 그 과정에서 여전히 인상 깊게 기억하는 면접이 있는가 하면, 아쉽거나 이해하기 어려운…

개발자 기술 면접

 * 개발자 기술 면접에 대해 작성된 글입니다.
 * 면접을 보는 사람, 면접관 모두에게 도움이 될 것 같아요.
 * 더 좋은 질문은 무엇일까, 어떤 사람을 뽑을 것인가 고민하는 분이라면 꼭 읽어보셔도 좋을 것 같아요

https://medium.com/@greg.shiny82/%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%9E%90-%EA%B8%B0%EC%88%A0-%EB%A9%B4%EC%A0%91-144a1fe28ca4

<ul ><li>개발자 기술 면접에 대해 작성된 글입니다.</li><li>면접을 보는 사람, 면접관 모두에게 도움이 될 것 같아요.</li><li>더 좋은 질문은 무엇일까, 어떤 사람을 뽑을 것인가 고민하는 분이라면 꼭 읽어보셔도 좋을 것 같아요</li></ul> https://medium.com/@greg.shiny82/%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%9E%90-%EA%B8%B0%EC%88%A0-%EB%A9%B4%EC%A0%91-144a1fe28ca4

Medium

안녕하세요! 커뮤니티실 동네생활팀 프론트엔드 엔지니어 리디아(Lydia)예요. 당근에 합류한 지 이제 막 한 달이 넘어가고 있는 따끈따끈한 저의 경험을 여러분께 공유하고 싶어 찾아왔어요.

입사 1개월차 프론트엔드 개발자의 자체 기술 온보딩 : Streaming SSR편

최근 당근마켓을 사용하면서 UX가 괜찮다고 느꼇는데요. 이미
Streaming SSR
을 도입하고 있네요.
Streaming SSR
은 전통적인 SSR 한계를 극복하는 렌더링 기법인데요

SSR vs Streaming SSR
 * 기존 SSR: 전체 HTML을 생성한 후 한 번에 전송하기 때문에 모든 데이터 fetching과 렌더링이 완료될때 까지 기다립니다. 완전한 페이지를 한 번에 받기 때문에 유저는 일정시간동안 빈 화면을 봅니다.
 * Streaming SSR: Streaming SSR은 HTML을 Chunk(조각) 단위로 부분 스트리밍하여 전송합니다. 가령 API 페칭이 필요없는 GNB, 네비게이션 등은 먼저 렌더링을 하고 이후에 데이터 fetching이 된 부분은 나중에 순차적으로 렌더링 합니다. 따라서, 중요 컨텐츠를 먼저 사용자에게 전달할 수 있어 전체 로딩 시간은 동일하더라도, 사용자가 체감하는 속도가 더 빨라집니다

Streaming SSR 구현 방법
당근마켓의 StremingSSR은 아래와 같은 단계로 이루어집니다.
 1. 데이터 프리페칭 및 직렬화: TanStack Query로 데이터를 미리 가져옵니다. 이후
    dehydrate
    를 사용해 쿼리 상태를 JSON 으로 직렬화(SSR에서 가져온 데이터를 클라이언트로 전달) 합니다. 이를 통해 직렬화된 상태는 HTML 응답에 포함되어 클라이언트로 전송됩니다.
 2. HTML 스트리밍: ReactDOM의 renderToPipeableSteream함수를 이용해서 HTML 스트림을 청크 단위로 스트리밍합니다. 이를 통해 HTML부분 렌더링을 적용 합니다.
 3. TanstackQuery 하이드레이션: dehydrate 를 통해 JSON 형태로 직렬화된 데이터를 TanstackQuery의 HydrationBounary 함수를 사용하여 TanstackQuery 캐시에 hydrate 합니다. 이 과정을 통해 TanStack Query 캐시에는 서버에서 가져온 데이터가 들어있게됩니다.

국내 IT 기업도 점차 UX의 중요성에 대해 인식하고 기술적으로 많은 시도와 도입을 하는것 같습니다. 고객 경험을 중시하는 이런 시도는 사용자 만족도 향상과 비즈니스 성과 개선으로 이어지는데요. 이런 시도를 통해 당근마켓이 국내를 넘어 글로벌 시장에서도 더욱 성공적으로 성장하기를 기대해 봅니다.

https://medium.com/daangn/%EC%9E%85%EC%82%AC-1%EA%B0%9C%EC%9B%94%EC%B0%A8-%ED%94%84%EB%A1%A0%ED%8A%B8%EC%97%94%EB%93%9C-%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%9E%90%EC%9D%98-%EC%9E%90%EC%B2%B4-%EA%B8%B0%EC%88%A0-%EC%98%A8%EB%B3%B4%EB%94%A9-streaming-ssr%ED%8E%B8-aabaee57f660

최근 당근마켓을 사용하면서 UX가 괜찮다고 느꼇는데요. 이미 <code >Streaming SSR</code>을 도입하고 있네요. <code >Streaming SSR</code>은 전통적인 SSR 한계를 극복하는 렌더링 기법인데요 SSR vs Streaming SSR<ul ><li>기존 SSR: 전체 HTML을 생성한 후 한 번에 전송하기 때문에 모든 데이터 fetching과 렌더링이 완료될때 까지 기다립니다. 완전한 페이지를 한 번에 받기 때문에 유저는 일정시간동안 빈 화면을 봅니다.</li><li>Streaming SSR: Streaming SSR은 HTML을 Chunk(조각) 단위로 부분 스트리밍하여 전송합니다. 가령 API 페칭이 필요없는 GNB, 네비게이션 등은 먼저 렌더링을 하고 이후에 데이터 fetching이 된 부분은 나중에 순차적으로 렌더링 합니다. 따라서, 중요 컨텐츠를 먼저 사용자에게 전달할 수 있어 전체 로딩 시간은 동일하더라도, 사용자가 체감하는 속도가 더 빨라집니다</li></ul> Streaming SSR 구현 방법당근마켓의 StremingSSR은 아래와 같은 단계로 이루어집니다.<ol ><li>데이터 프리페칭 및 직렬화: TanStack Query로 데이터를 미리 가져옵니다. 이후 <code >dehydrate</code>를 사용해 쿼리 상태를 JSON 으로 직렬화(SSR에서 가져온 데이터를 클라이언트로 전달) 합니다. 이를 통해 직렬화된 상태는 HTML 응답에 포함되어 클라이언트로 전송됩니다.</li><li>HTML 스트리밍: ReactDOM의 renderToPipeableSteream함수를 이용해서 HTML 스트림을 청크 단위로 스트리밍합니다. 이를 통해 HTML부분 렌더링을 적용 합니다.</li><li>TanstackQuery 하이드레이션: dehydrate 를 통해 JSON 형태로 직렬화된 데이터를 TanstackQuery의 HydrationBounary 함수를 사용하여 TanstackQuery 캐시에 hydrate 합니다. 이 과정을 통해 TanStack Query 캐시에는 서버에서 가져온 데이터가 들어있게됩니다.</li></ol> 국내 IT 기업도 점차 UX의 중요성에 대해 인식하고 기술적으로 많은 시도와 도입을 하는것 같습니다. 고객 경험을 중시하는 이런 시도는 사용자 만족도 향상과 비즈니스 성과 개선으로 이어지는데요. 이런 시도를 통해 당근마켓이 국내를 넘어 글로벌 시장에서도 더욱 성공적으로 성장하기를 기대해 봅니다. https://medium.com/daangn/%EC%9E%85%EC%82%AC-1%EA%B0%9C%EC%9B%94%EC%B0%A8-%ED%94%84%EB%A1%A0%ED%8A%B8%EC%97%94%EB%93%9C-%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%9E%90%EC%9D%98-%EC%9E%90%EC%B2%B4-%EA%B8%B0%EC%88%A0-%EC%98%A8%EB%B3%B4%EB%94%A9-streaming-ssr%ED%8E%B8-aabaee57f660

전통적 SSR의 한계를 넘어: 당근마켓이 도입한 Streaming

01 . 작년부터 스멀스멀 고개를 내미는 기사 중에 이런 류의 제목들이 눈에 띄었습니다. 'Gen Z들에게 독서는 섹시한 행위로 치부된다. 그들에게는 텍스트를 읽는다는 것 자체가 이미 힙한 행동이다.' 그리고 동시다발적으로 새로운 용어들 역시 쏟아지기 시작했죠. '텍스트힙', '책멍', '독파민(독서+도파민)' 같은 말들도 이젠 그리 신기하고 낯선 단어들이 아니니 말입니다.

02 . 독서와 관련한 책을 써서인지 한 매체로부터 이런 현상에 대해 짧게나마 제 생각을 소개해 줄 수 있느냐는 요청을 받았습니다. 하지만 요청주신 분의 설명을 듣고 나서는 정중히 거절했죠. 아쉽게도 기사를 쓰는 분께서 이미 자기만의 답을 내리고 계신 느낌이 물씬 나더라고요. 그리고 그에 맞는 의견을 끼워놓을 요량으로 몇몇의 목소리가 필요했을지도 모르죠. 그 레이더에 아마 제가 걸려들었을 수도 있고요.

03 . 결론부터 이야기하자면 저는 독서가 이른바 새로운 행위와 문화로 간주되는 것도, 책을 둘러싼 조금은 간질거리는 유행어들이 탄생하는 것에도 큰 의미를 두고 있지 않습니다. 사실 책을 좋아하고, 늘 책과 관련한 콘텐츠를 다루고 또 소개하는 저로서도 딱히 책에 관한 엄청난 철학이나 가치관을 가진 것은 아니거든요. 그보다는 그저 책 읽는 행위가 참 즐겁고 그 안에서 발견되는 작은 생각의 조각들을 주워 제가 하는 일들에 조금씩 활용할 수 있다는 사실이 반가워서 계속 읽을 뿐입니다.

04 . 하지만 최근에 쏟아지는 기사들은 마치 '새로운 세대들은 그동안 책 따위엔 관심이 없었는데 복고 패션의 유행이나 클래식 카를 찾는 취향처럼 책 읽는 행위를 특별한 멋으로 생각하고 있다'로만 해석하는 것 같아서 한편으로는 아쉬움이 들더군요. 흡사 양팔과 양다리를 모두 꼰 채로 '우리 세대가 하는 독서와 너희 세대가 하는 독서는 다르지만, 그래도 책을 읽는다니 기특하구먼'이라는 시선으로 내려보는 느낌이랄까요. 개인적 선호 아래 각자의 즐거움을 찾으려는 사람들의 노력을 집단적 특성이란 상자에 욱여넣는 모습은 40대를 시작한 저에게도 결코 유쾌해 보이지 않았습니다.

05 . 사실 '독파민'이라는 단어도 친한 동생에게서 처음 들은 단어였습니다. 독서모임을 위해 발제문을 작성하던 중 주위 사람들의 생각은 어떤지 궁금해서 책을 좋아하는 동생에게 이런저런 의견을 물었는데 대뜸 '형 근데 독파민이라는 말 알아요?'라는 질문이 날아든 것이죠. 그리고 이어진 동생의 말에는 여러모로 생각할 거리가 많이 담겨있었습니다.
"참 웃긴 게... 사람들은 늘 분모에도 공통점을 두고 분자에도 공통점을 둬요. 그러니까 A라는 공통점을 가진 세대들에서 B라는 행위를 하는 사람들은 또 C라는 공통점이 있다는 식인 거죠. 그에 들어맞지 않는 것도 너무 많은데 말이에요."

06 . 그 의견에는 저도 정말 크게 동의가 되더라고요. 기사에서처럼 숏츠에 중독된 Gen Z들이 잠시 뇌를 시킬 목적으로 책을 읽는다고 해석하거나, 이제 숏츠조차 새로울 게 없는 상황에서 텍스트로만 된 책이 새로운 도파민이라는 둥의 말은 제가 봐도 비약이 너무 심한 것 같았거든요. 책 읽는 행위를 섹시하다고 표현하는 것도 찬성이고, 텍스트를 힙하다고 칭하는 것도 찬성이지만 그 본질에 접근하는 방식을 뭉뚱그려 해석할 수는 없다는 게 제 생각입니다.

07 . 이런 생각이 고개를 드는 이유는 한 가지 우려 때문입니다. 우리나라처럼 트렌드에 민감한 환경이라면 '책을 읽는 게 유행이다'라고 인식되는 순간 뜨겁게 그 유행이 달아오르다가 또 어느 순간 '텍스트힙, 독파민, 책멍 이런 단어 그만 좀...'이라는 분위기와 함께 차갑게 식어버릴지도 모르거든요. 뭐 본인 행동의 근간이 '보여주고 싶은 마음'에서 기인하는 것도 인간의 자유인데, '쟤는 보여주려고 저러나 봐'라는 시선을 받는 순간 우리 사회에서는 또 손가락질이 시작되는 것이 한편으로는 미리 두려운 것인지도 모르겠습니다.

08 . 천재 디자이너라 불리었던 '알렉산더 맥퀸'은 자신의 패션에 특정한 별칭을 붙이는 기자들과 자주 언쟁을 벌였습니다. '트렌드를 이끄는 방법 중 하나는 특정한 것이 트렌드가 되지 않도록 하는 것'이라는 그의 기조를 보여주는 대표적인 일화인 셈이죠. 누군가의 머릿속에서 빈약한 근거와 적당한 선입견과 손쉬운 분류와 약간의 우월감이 보태져 생긴 '트렌드'라는 것은 사람들이 그 본질 근처에 가보기도 전에 재빨리 결론을 지어 다시 돌려보내버리고 마니까요. 한편으로는 알렉산더 맥퀸의 마음이 이해가 되는 것도 같습니다.

09 . 아마 제게 인터뷰를 요청한 그 기자님도 이런 말을 기대했을지 모릅니다.
'책 읽는 행위는 우리 세대에서 힙한 행위로 자리 잡았고, 오늘날처럼 휘발성이 강한 콘텐츠 사이에서 제대로, 또 온전히 즐길 수 있는 콘텐츠다'라고 말이죠.
그치만 저는 숏츠도 재밌습니다... 책에는 책이 주는 재미가 있고, 시대의 플랫폼에는 또 그만의 재미가 담겨있죠. 각자가 선호하는 것을 통해 각자가 원하는 것을 얻으면 그만이고, 이왕이면 그 루트가 다양할 때 더 유리하다는 정도가 제 입장이지 독서에 필요 이상의 의미 부여를 하고 싶은 마음은 없습니다.

10 . 아이러니하게도 이건 제가 책을 사랑해서 할 수 있는 말인지도 모르겠습니다. '고양이는 건들지 마라'라는 말처럼 저는 특정한 대상을 하늘 높이 띄워줬다가 금세 나 몰라라 하는 그 마인드가 그리 달갑지 않거든요. 책을 읽고 싶은 사람들은 늘 책을 읽고 있고, 새롭게 책에 접근하는 사람들은 언제든 환영이고, 잠시 책을 떠나있는 사람도 마냥 아쉽지는 않다는 생각으로 아주 긴 호흡의 마음을 먹는다면 작금의 현상이 딱히 새로울 것도 없어 보이니까요, 그들이 책을 읽는 이유는 각자의 이유로 존중받았으면 하는 마음이 간절합니다.
그러니 독서와 관련한 현상은 많은 사람들이 눈치채지 못하게... 조용히 지나가게끔 하는 건 어떨까요... 그들이 책 읽는데 방해가 될지도 모르니까 말입니다...

01 . 작년부터 스멀스멀 고개를 내미는 기사 중에 이런 류의 제목들이 눈에 띄었습니다. 'Gen Z들에게 독서는 섹시한 행위로 치부된다. 그들에게는 텍스트를 읽는다는 것 자체가 이미 힙한 행동이다.' 그리고 동시다발적으로 새로운 용어들 역시 쏟아지기 시작했죠. '텍스트힙', '책멍', '독파민(독서+도파민)' 같은 말들도 이젠 그리 신기하고 낯선 단어들이 아니니 말입니다. 02 . 독서와 관련한 책을 써서인지 한 매체로부터 이런 현상에 대해 짧게나마 제 생각을 소개해 줄 수 있느냐는 요청을 받았습니다. 하지만 요청주신 분의 설명을 듣고 나서는 정중히 거절했죠. 아쉽게도 기사를 쓰는 분께서 이미 자기만의 답을 내리고 계신 느낌이 물씬 나더라고요. 그리고 그에 맞는 의견을 끼워놓을 요량으로 몇몇의 목소리가 필요했을지도 모르죠. 그 레이더에 아마 제가 걸려들었을 수도 있고요. 03 . 결론부터 이야기하자면 저는 독서가 이른바 새로운 행위와 문화로 간주되는 것도, 책을 둘러싼 조금은 간질거리는 유행어들이 탄생하는 것에도 큰 의미를 두고 있지 않습니다. 사실 책을 좋아하고, 늘 책과 관련한 콘텐츠를 다루고 또 소개하는 저로서도 딱히 책에 관한 엄청난 철학이나 가치관을 가진 것은 아니거든요. 그보다는 그저 책 읽는 행위가 참 즐겁고 그 안에서 발견되는 작은 생각의 조각들을 주워 제가 하는 일들에 조금씩 활용할 수 있다는 사실이 반가워서 계속 읽을 뿐입니다. 04 . 하지만 최근에 쏟아지는 기사들은 마치 '새로운 세대들은 그동안 책 따위엔 관심이 없었는데 복고 패션의 유행이나 클래식 카를 찾는 취향처럼 책 읽는 행위를 특별한 멋으로 생각하고 있다'로만 해석하는 것 같아서 한편으로는 아쉬움이 들더군요. 흡사 양팔과 양다리를 모두 꼰 채로 '우리 세대가 하는 독서와 너희 세대가 하는 독서는 다르지만, 그래도 책을 읽는다니 기특하구먼'이라는 시선으로 내려보는 느낌이랄까요. 개인적 선호 아래 각자의 즐거움을 찾으려는 사람들의 노력을 집단적 특성이란 상자에 욱여넣는 모습은 40대를 시작한 저에게도 결코 유쾌해 보이지 않았습니다. 05 . 사실 '독파민'이라는 단어도 친한 동생에게서 처음 들은 단어였습니다. 독서모임을 위해 발제문을 작성하던 중 주위 사람들의 생각은 어떤지 궁금해서 책을 좋아하는 동생에게 이런저런 의견을 물었는데 대뜸 '형 근데 독파민이라는 말 알아요?'라는 질문이 날아든 것이죠. 그리고 이어진 동생의 말에는 여러모로 생각할 거리가 많이 담겨있었습니다."참 웃긴 게... 사람들은 늘 분모에도 공통점을 두고 분자에도 공통점을 둬요. 그러니까 A라는 공통점을 가진 세대들에서 B라는 행위를 하는 사람들은 또 C라는 공통점이 있다는 식인 거죠. 그에 들어맞지 않는 것도 너무 많은데 말이에요." 06 . 그 의견에는 저도 정말 크게 동의가 되더라고요. 기사에서처럼 숏츠에 중독된 Gen Z들이 잠시 뇌를 시킬 목적으로 책을 읽는다고 해석하거나, 이제 숏츠조차 새로울 게 없는 상황에서 텍스트로만 된 책이 새로운 도파민이라는 둥의 말은 제가 봐도 비약이 너무 심한 것 같았거든요. 책 읽는 행위를 섹시하다고 표현하는 것도 찬성이고, 텍스트를 힙하다고 칭하는 것도 찬성이지만 그 본질에 접근하는 방식을 뭉뚱그려 해석할 수는 없다는 게 제 생각입니다. 07 . 이런 생각이 고개를 드는 이유는 한 가지 우려 때문입니다. 우리나라처럼 트렌드에 민감한 환경이라면 '책을 읽는 게 유행이다'라고 인식되는 순간 뜨겁게 그 유행이 달아오르다가 또 어느 순간 '텍스트힙, 독파민, 책멍 이런 단어 그만 좀...'이라는 분위기와 함께 차갑게 식어버릴지도 모르거든요. 뭐 본인 행동의 근간이 '보여주고 싶은 마음'에서 기인하는 것도 인간의 자유인데, '쟤는 보여주려고 저러나 봐'라는 시선을 받는 순간 우리 사회에서는 또 손가락질이 시작되는 것이 한편으로는 미리 두려운 것인지도 모르겠습니다. 08 . 천재 디자이너라 불리었던 '알렉산더 맥퀸'은 자신의 패션에 특정한 별칭을 붙이는 기자들과 자주 언쟁을 벌였습니다. '트렌드를 이끄는 방법 중 하나는 특정한 것이 트렌드가 되지 않도록 하는 것'이라는 그의 기조를 보여주는 대표적인 일화인 셈이죠. 누군가의 머릿속에서 빈약한 근거와 적당한 선입견과 손쉬운 분류와 약간의 우월감이 보태져 생긴 '트렌드'라는 것은 사람들이 그 본질 근처에 가보기도 전에 재빨리 결론을 지어 다시 돌려보내버리고 마니까요. 한편으로는 알렉산더 맥퀸의 마음이 이해가 되는 것도 같습니다. 09 . 아마 제게 인터뷰를 요청한 그 기자님도 이런 말을 기대했을지 모릅니다. '책 읽는 행위는 우리 세대에서 힙한 행위로 자리 잡았고, 오늘날처럼 휘발성이 강한 콘텐츠 사이에서 제대로, 또 온전히 즐길 수 있는 콘텐츠다'라고 말이죠. 그치만 저는 숏츠도 재밌습니다... 책에는 책이 주는 재미가 있고, 시대의 플랫폼에는 또 그만의 재미가 담겨있죠. 각자가 선호하는 것을 통해 각자가 원하는 것을 얻으면 그만이고, 이왕이면 그 루트가 다양할 때 더 유리하다는 정도가 제 입장이지 독서에 필요 이상의 의미 부여를 하고 싶은 마음은 없습니다. 10 . 아이러니하게도 이건 제가 책을 사랑해서 할 수 있는 말인지도 모르겠습니다. '고양이는 건들지 마라'라는 말처럼 저는 특정한 대상을 하늘 높이 띄워줬다가 금세 나 몰라라 하는 그 마인드가 그리 달갑지 않거든요. 책을 읽고 싶은 사람들은 늘 책을 읽고 있고, 새롭게 책에 접근하는 사람들은 언제든 환영이고, 잠시 책을 떠나있는 사람도 마냥 아쉽지는 않다는 생각으로 아주 긴 호흡의 마음을 먹는다면 작금의 현상이 딱히 새로울 것도 없어 보이니까요, 그들이 책을 읽는 이유는 각자의 이유로 존중받았으면 하는 마음이 간절합니다. 그러니 독서와 관련한 현상은 많은 사람들이 눈치채지 못하게... 조용히 지나가게끔 하는 건 어떨까요... 그들이 책 읽는데 방해가 될지도 모르니까 말입니다...

독서는 건드리지 말아 주세요...

Sam Altman's spent years refining his note-taking process. Here's exactly what he does.

David Perell (@david_perell) on X

샘 알트만이 습관적으로 노트를 쓴다는 사실은 많이들 알고 계실 겁니다. 내용은 극비겠지만, 그가 자신의 노트 스펙(?)은 공유했어요. 우선 노트 자체는 바지 주머니에 넣고 다닐 만한 사이즈와 두께고요. 꼭 스프링노트를 쓴다고 합니다. 이유는 1) 책상에 딱 붙여놓고 쓸 수 있고, 2) 페이지가 잘 넘어 가며, 3) 필요할 경우 페이지를 뜯어낼 수 있어섭니다(페이지를 아마 많이 뜯어낼 거라고 생각해요). 종이는 펜이 잘 미끄러져 나가야 해서, 재질이 부드러워야하고요. 펜은 uni ball micro 0.5 검은색 아니면 Muji 0.3 파란색 펜을 쓴다고 합니다. 2~3주 안에 노트 한 권을 다 쓰고요. 어릴 때부터 여러 노트, 여러 펜을 다 써보고 최적화 한 결과라네요.ㅎㅎ
노트 작성 스펙을 차례대로 쭉 설명하는 말솜씨 자체가 굉장히 깔끔하고 군더더기 없고 체계적이어서 놀라기도 했습니다. 
https://x.com/david_perell/status/1838425252772077636

샘 알트만이 습관적으로 노트를 쓴다는 사실은 많이들 알고 계실 겁니다. 내용은 극비겠지만, 그가 자신의 노트 스펙(?)은 공유했어요. 우선 노트 자체는 바지 주머니에 넣고 다닐 만한 사이즈와 두께고요. 꼭 스프링노트를 쓴다고 합니다. 이유는 1) 책상에 딱 붙여놓고 쓸 수 있고, 2) 페이지가 잘 넘어 가며, 3) 필요할 경우 페이지를 뜯어낼 수 있어섭니다(페이지를 아마 많이 뜯어낼 거라고 생각해요). 종이는 펜이 잘 미끄러져 나가야 해서, 재질이 부드러워야하고요. 펜은 uni ball micro 0.5 검은색 아니면 Muji 0.3 파란색 펜을 쓴다고 합니다. 2~3주 안에 노트 한 권을 다 쓰고요. 어릴 때부터 여러 노트, 여러 펜을 다 써보고 최적화 한 결과라네요.ㅎㅎ노트 작성 스펙을 차례대로 쭉 설명하는 말솜씨 자체가 굉장히 깔끔하고 군더더기 없고 체계적이어서 놀라기도 했습니다.&nbsp;https://x.com/david_perell/status/1838425252772077636

X (formerly Twitter)

샘 알트만이 습관적으로 노트를 쓴다는 사실은 많이들 알고 계실 겁

회사 소개: 한빛앤은 "나는 프로그래머다" 저자이자, 국내외 IT업계에서 풍부한 경험을 쌓은 임백준 대표가 설립한 회사입니다. 우리는 디지털 콘텐츠의 힘으로 세상을 변화시킬 수 있다는 믿음 하에, 한빛출판네트워크(hanbit.co.kr)에서 새롭게 시작된 이니셔티브입니다. IT 전문 지식을 공유하고, 개발 생태계를 강화하는 데 필수적인 다리 역할을 하기 위해, 수많은 IT 전문가들과 협력하여 실질적이고 지속 가능한 기여를 하고자 합니다.

IT 전문가/지식 멘토와 함께하는 한빛앤!

지식과 경험을 통해 실질적인 변화를 만들 기회!
지식 공유에 열정적인 분들을 찾고 있는 한빛앤 소식을 전합니다~

한빛앤과 함께 지식을 나누고,
디지털 혁신을 주도할 열정적인 전문가들의 많은 참여를 기다립니다.
지원하고 싶으신 분은 아래 설문조사를 통해 지원해 주세요!

https://forms.gle/7vmViB68FRhVLdPj9

지식과 경험을 통해 실질적인 변화를 만들 기회!지식 공유에 열정적인 분들을 찾고 있는 한빛앤 소식을 전합니다~ 한빛앤과 함께 지식을 나누고, 디지털 혁신을 주도할 열정적인 전문가들의 많은 참여를 기다립니다. 지원하고 싶으신 분은 아래 설문조사를 통해 지원해 주세요! https://forms.gle/7vmViB68FRhVLdPj9

Google Docs

처음 배워도 재미있고 가치있는 DATA & AI 교육을 만듭니다.

𝙍𝙞𝙘𝙝𝙖𝙧𝙙 

당신이 DATA/AI를 재미있고 가치있게 배울수 있도록 돕습니다.
Founder @ datarichard | Digital Creator | LinkedIn Top Voice x 5 |  Ex-Amazon


넷마블 잡부

민형기

#백엔드 #개발자 #소프트웨어엔지니어

내 IT 지식과 경험을 나눌 기회를 찾는다면! 좋아요, 저장, 꾸욱 :)

플랫폼

커뮤니티 / 소셜네트워킹

교육 / 에듀테크

콘텐츠

글쓰기

논리적 사고

데이터 분석

디지털 마케팅

문제 정의하기

콘텐츠 기획

콘텐츠 마케팅

IT 분야 영상 콘텐츠 기획, 제작(촬영/편집) 

책임 매니저

기획편집자 - 기획팀장

전기/전자, 수학, 통계 관련 시리즈 등 기획 및 편집 담당 

기획팀장

고지연

컴퓨터 공학, 개발자, 테크니컬 라이터, 도서 기획/편집, 영상 콘텐츠 기획

내 IT 지식과 경험을 나눌 기회를 찾는다면! 좋아요, 저장, 꾸욱 :)

댓글 0

비슷한 게시물

주간 인기 TOP 10

추천 프로필