Welcome to the seventh edition of the AI Index report. The 2024 Index is our most comprehensive to date and arrives at an important moment when AI's influence on society has never been more pronounced.

AI Index Report 2024 - Artificial Intelligence Index

미국 스탠퍼드대학교(Stanford University)의 스탠퍼드 인간중심 인공지능연구소(Human-Centered Artificial Intelligence. 이하, HAI)가 2024 AI 인덱스 보고서를 발표했습니다.

2024 인덱스는 지금까지 가장 포괄적인 보고서로, 올해는 AI의 기술적 발전, 기술에 대한 대중의 인식등 필수적인 트렌드를 보다 광범위하게 다루기 위해 범위를 넓혔습니다. 10가지 주요 시사점들은 다음과 같습니다.

1. 일부 작업에서 인간을 능가하지만 모든 작업에서 인간을 능가하지는 않는 AI
AI는 이미지 분류, 시각적 추론, 영어 이해 등 여러 벤치마크에서 인간의 능력을 뛰어넘었다. 그러나 경쟁 수준의 수학, 시각적 상식 추론 및 계획과 같은 더 복잡한 작업에서는 뒤처지고 있다.

2. 프론티어 AI 연구를 계속 주도하는 산업계
2023년에 산업계는 51개의 주목할 만한 머신러닝 모델을 개발한 반면, 학계는 15개만 기여했다. 또한 2023년에는 산학 협력으로 탄생한 주목할 만한 모델도 21개로, 최고치를 기록했다.

3. 훨씬 더 비싸지는 프론티어 모델
AI Index의 추정에 따르면, 최첨단 AI 모델의 학습 비용은 전례 없는 수준에 도달했다. 예를 들어 OpenAI의 GPT-4는 훈련에 약 7,800만 달러 상당의 컴퓨팅을 사용한 반면, Google의 Gemini Ultra는 1억 9,100만 달러의 컴퓨팅 비용이 들었다.

4. 미국은 중국, EU, 영국을 제치고 최고 AI 모델의 주요 공급원으로 선두 유지
2023년에 주목할 만한 AI 모델 중 61개가 미국 소재 기관에서 개발되어 유럽연합의 21개와 중국의 15개를 훨씬 앞질렀다.

5. LLM 책임에 대한 강력하고 표준화된 평가가 심각하게 부족
AI 인덱스의 새로운 연구에 따르면 책임 있는 AI 보고에 대한 표준화가 크게 부족한 것으로 나타났다. OpenAI, Google, Anthropic을 비롯한 선도적인 개발자들은 주로 다양한 책임감 있는 AI 벤치마크를 기준으로 모델을 테스트한다. 이러한 관행은 최고의 AI 모델의 위험과 한계를 체계적으로 비교하려는 노력을 복잡하게 만들고있다.

6. 제너레이티브 AI 투자 급증
지난해 전체 AI 민간 투자는 감소했지만, 제너레이티브 AI에 대한 투자는 급증하여 2022년 대비 10배 가까이 증가한 252억 달러에 달했다. OpenAI, Anthropic, Hugging Face, Inflection 등 제너레이티브 AI 분야의 주요 업체들이 상당한 규모의 펀드레이징 라운드를 진행했다고 보고했다.

7. 근로자의 생산성을 높이고 더 높은 품질의 업무로 이어지는 AI
2023년, 여러 연구에서 AI가 노동에 미치는 영향을 평가한 결과, AI를 통해 근로자가 작업을 더 빨리 완료하고 결과물의 품질을 향상시킬 수 있다는 사실이 밝혀졌다. 이러한 연구는 또한 저숙련 근로자와 고숙련 근로자 간의 기술 격차를 해소할 수 있는 AI의 잠재력을 보여주었다. 하지만 다른 연구에서는 적절한 감독 없이 AI를 사용하면 성과가 저하될 수 있다고 경고하고 있다.

8. 과학적 진보를 가속화 하는 AI
2022년, AI는 과학적 발견을 발전시키기 시작했다. 그러나 2023년에는 알고리즘 분류를 더욱 효율적으로 만드는 AlphaDev부터 물질 발견 과정을 촉진하는 GNoME에 이르기까지 훨씬 더 중요한 과학 관련 AI 애플리케이션이 출시되었다

9. 미국의 AI 규제 수 급격히 증가
미국의 AI 관련 규제는 지난해와 지난 5년 동안 크게 증가했다. 2016년 한 개에 불과했던 AI 관련 규제는 2023년에 25개로 증가했다. 작년에만 AI 관련 규제의 총 수가 56.3% 증가했다.

10. AI의 잠재적 영향력을 더 잘 인식하고 있으며, 더 긴장하는 사람들
Ipsos의 설문조사에 따르면, 지난 1년간 AI가 향후 3~5년 내에 자신의 삶에 큰 영향을 미칠 것이라고 생각하는 사람들의 비율이 60%에서 66%로 증가했다. 또한 52%는 AI 제품 및 서비스에 대해 불안감을 표명했는데, 이는 2022년에 비해 13% 포인트 증가한 수치이다. 미국에서는 퓨 데이터에 따르면 미국인의 52%가 AI에 대해 기대감보다 우려를 더 많이 느낀다고 답해 2022년의 37%보다 증가했다.

 * 원문: https://aiindex.stanford.edu/report/, https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2024/04/HAI_AI-Index-Report-2024.pdf

미국 스탠퍼드대학교(Stanford University)의 스탠퍼드 인간중심 인공지능연구소(Human-Centered Artificial Intelligence. 이하, HAI)가 2024 AI 인덱스 보고서를 발표했습니다. 2024 인덱스는 지금까지 가장 포괄적인 보고서로, 올해는 AI의 기술적 발전, 기술에 대한 대중의 인식등 필수적인 트렌드를 보다 광범위하게 다루기 위해 범위를 넓혔습니다. 10가지 주요 시사점들은 다음과 같습니다. 1. 일부 작업에서 인간을 능가하지만 모든 작업에서 인간을 능가하지는 않는 AIAI는 이미지 분류, 시각적 추론, 영어 이해 등 여러 벤치마크에서 인간의 능력을 뛰어넘었다. 그러나 경쟁 수준의 수학, 시각적 상식 추론 및 계획과 같은 더 복잡한 작업에서는 뒤처지고 있다. 2. 프론티어 AI 연구를 계속 주도하는 산업계2023년에 산업계는 51개의 주목할 만한 머신러닝 모델을 개발한 반면, 학계는 15개만 기여했다. 또한 2023년에는 산학 협력으로 탄생한 주목할 만한 모델도 21개로, 최고치를 기록했다. 3. 훨씬 더 비싸지는 프론티어 모델AI Index의 추정에 따르면, 최첨단 AI 모델의 학습 비용은 전례 없는 수준에 도달했다. 예를 들어 OpenAI의 GPT-4는 훈련에 약 7,800만 달러 상당의 컴퓨팅을 사용한 반면, Google의 Gemini Ultra는 1억 9,100만 달러의 컴퓨팅 비용이 들었다. 4. 미국은 중국, EU, 영국을 제치고 최고 AI 모델의 주요 공급원으로 선두 유지2023년에 주목할 만한 AI 모델 중 61개가 미국 소재 기관에서 개발되어 유럽연합의 21개와 중국의 15개를 훨씬 앞질렀다. 5. LLM 책임에 대한 강력하고 표준화된 평가가 심각하게 부족AI 인덱스의 새로운 연구에 따르면 책임 있는 AI 보고에 대한 표준화가 크게 부족한 것으로 나타났다. OpenAI, Google, Anthropic을 비롯한 선도적인 개발자들은 주로 다양한 책임감 있는 AI 벤치마크를 기준으로 모델을 테스트한다. 이러한 관행은 최고의 AI 모델의 위험과 한계를 체계적으로 비교하려는 노력을 복잡하게 만들고있다. 6. 제너레이티브 AI 투자 급증지난해 전체 AI 민간 투자는 감소했지만, 제너레이티브 AI에 대한 투자는 급증하여 2022년 대비 10배 가까이 증가한 252억 달러에 달했다. OpenAI, Anthropic, Hugging Face, Inflection 등 제너레이티브 AI 분야의 주요 업체들이 상당한 규모의 펀드레이징 라운드를 진행했다고 보고했다. 7. 근로자의 생산성을 높이고 더 높은 품질의 업무로 이어지는 AI2023년, 여러 연구에서 AI가 노동에 미치는 영향을 평가한 결과, AI를 통해 근로자가 작업을 더 빨리 완료하고 결과물의 품질을 향상시킬 수 있다는 사실이 밝혀졌다. 이러한 연구는 또한 저숙련 근로자와 고숙련 근로자 간의 기술 격차를 해소할 수 있는 AI의 잠재력을 보여주었다. 하지만 다른 연구에서는 적절한 감독 없이 AI를 사용하면 성과가 저하될 수 있다고 경고하고 있다. 8. 과학적 진보를 가속화 하는 AI2022년, AI는 과학적 발견을 발전시키기 시작했다. 그러나 2023년에는 알고리즘 분류를 더욱 효율적으로 만드는 AlphaDev부터 물질 발견 과정을 촉진하는 GNoME에 이르기까지 훨씬 더 중요한 과학 관련 AI 애플리케이션이 출시되었다 9. 미국의 AI 규제 수 급격히 증가미국의 AI 관련 규제는 지난해와 지난 5년 동안 크게 증가했다. 2016년 한 개에 불과했던 AI 관련 규제는 2023년에 25개로 증가했다. 작년에만 AI 관련 규제의 총 수가 56.3% 증가했다. 10. AI의 잠재적 영향력을 더 잘 인식하고 있으며, 더 긴장하는 사람들Ipsos의 설문조사에 따르면, 지난 1년간 AI가 향후 3~5년 내에 자신의 삶에 큰 영향을 미칠 것이라고 생각하는 사람들의 비율이 60%에서 66%로 증가했다. 또한 52%는 AI 제품 및 서비스에 대해 불안감을 표명했는데, 이는 2022년에 비해 13% 포인트 증가한 수치이다. 미국에서는 퓨 데이터에 따르면 미국인의 52%가 AI에 대해 기대감보다 우려를 더 많이 느낀다고 답해 2022년의 37%보다 증가했다. <ul><li>원문: https://aiindex.stanford.edu/report/, https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2024/04/HAI_AI-Index-Report-2024.pdf</li></ul>

Stanford

[스탠퍼드 HAI] 2024 AI 인덱스 보고서

M&A 불모지, 대한민국 중소규모 인수 시장을 혁신하는 "쿠키딜" 창업가 인터뷰

10억~100억 구간 M&A 시장, AI로 정복을 꿈꾸는 두 남자 이야기

해외의 인디메이커 사례들을 보면 자신의 회사를 ‘얼마에 팔았다’는 기사를 쉽게 접할 수 있었어요.
그런데 국내에서의 소규모 Exit은 너무 알려져있지도 않고, 플랫폼도 없더군요.

문제의식이 있어 리서치를 해보았습니다. 국내에서도 의미있는 트렌드를 이끌어가는 쿠키딜이라는 곳을 발견했어요.

흔쾌히 두 공동창업자께서 인터뷰에 응해주셨고, 새로운 분야를 탐색할 수 있는 기회를 얻을 수 있었어요.

https://maily.so/josh/posts/a60705d6

해외의 인디메이커 사례들을 보면 자신의 회사를 ‘얼마에 팔았다’는 기사를 쉽게 접할 수 있었어요.그런데 국내에서의 소규모 Exit은 너무 알려져있지도 않고, 플랫폼도 없더군요. 문제의식이 있어 리서치를 해보았습니다. 국내에서도 의미있는 트렌드를 이끌어가는 쿠키딜이라는 곳을 발견했어요. 흔쾌히 두 공동창업자께서 인터뷰에 응해주셨고, 새로운 분야를 탐색할 수 있는 기회를 얻을 수 있었어요. https://maily.so/josh/posts/a60705d6

inspireX

 1. 기본기 확실히 하기
 2. 학습 능력 키우기
 3. 의사 소통 잘하기
 4. 문제 정의 잘하기
 5. 태스크 완료 시간 추정 잘하기
 6. 운영을 고려한 코드 작성하기
 7. 서비스 사고 대처 능력 키우기
 8. 결과를 내는데 집중하기
 9. 영향력 갖기 (코딩 멍키)

레벨이 올라가고 연차가 쌓이기 시작하면 기술적인 역량 만큼 어쩌면 더 중요해지기 시작하는 것이 평판이고 영향력이다. 나의 존재로 인한 주변 동료나 팀의 역량이 올라가는 사람이 바로 영향력이 있는 사람인데 영향력의 시작은 좋은 평판이며 좋은 평판의 시작은 바로 의사 소통 능력이다.

의사 소통 능력이란 무엇일까? 기본은 질문을 잘 하는 것과 질문하기 쉬운 사람이 되고 질문을 잘 대답해주는 것이라 생각한다.

 1. 경청하기(Active Listening): 질문을 잘 하는 것 그리고 질문에 대답을 잘 해주는 것은 기본적으로 상대의 말을 경청하는 태도와 습관에서 비롯된다. 이는 특히 상대가 내가 신뢰하지 못하는 사람일 경우 더 중요해지는데 상대 말에서 잘못된 논리나 구멍을 찾기 위해서가 아니라 상대를 이해하기 위해서 잘 들으려 해야 한다 ("호기심"의 중요성).
 2. 질문 잘 하기: 이는 타고나는 재능의 영역이라기 보다는 연습이 필요한 스킬 영역인데 첫 번째는 모르는 것을 남의 이목 신경쓰지 않는 어린아이처럼 순진하게 물어보는 것이 첫 번째이고 (동일한 질문을 반복하지만 않으면 된다) 두 번째는 본인이 이해한대로 설명(paraphrasing)하면서 맞게 이해했는지 확인하는 형태로 물어보는 것이다. 질문을 잘 안하는 혹은 자신이 없는 팀원들의 경우 일대일 미팅할 때 다음 팀 미팅에서는 질문 하나 하기 등을 숙제로 주곤 했었다.
 3. 상대에 따라 소통 내용의 기술적 수준을 달리하기: 동료 개발자, 매니저(디테일을 잘 아는 사람인지 아닌지), 고객 등 상대에 따라 사용하는 기술 용어의 수준은 달라야 한다. 상대의 백그라운드와 기대치를 미리 알고 거기에 맞춰 사용할 언어를 달리하는 것이 필요하다. 다수의 사람앞에서 발표하는 기회가 생기면 꼭 손 들어보자.
 4. 글 쓰기: 생각이란 글로 표현될 때 더 분명해지며 더 많은 사람들에게 전달이 가능하다. 코딩을 할때 막힌다면 혹은 시스템 디자인을 하는데 생각이 잘 정리가 안된다면 글로 본인의 생각을 정리해보자. 잘 쓸려고 하는 것 보다는 많이 꾸준하게 써보는 것이 중요하다
 5. 롤 모델 찾기: 같은 회사 내에서 의사소통 능력이 뛰어난 사람을 찾아서 그 사람의 행동을 유심히 살펴보고 따라해보는 것도 아주 효과적인 방법이다.

앞서 이야기한 방법들은 환경에 따라 쉽지 않을 수도 있기에 환경을 잘 선택하는 것, 아니다 싶은 곳에서 빨리 떠나는 결정을 하는 것도 필요하다. 의사소통 능력이 있다면 다음 단계인 문제 정의가 쉬워지며 본인이 맡은 업무의 완료 시간 추정도 쉬워진다. 영향력을 증대하려면 꼭 필요한 어려운 대화를 하는 기술도 시작은 의사소통 능력이다. 이는 타고난 능력이 아닌 실수와 연습을 통해 시간을 두고 발전하는 스킬이란 점을 명심하자.

<ol ><li>기본기 확실히 하기</li><li>학습 능력 키우기</li><li>의사 소통 잘하기</li><li>문제 정의 잘하기</li><li>태스크 완료 시간 추정 잘하기</li><li>운영을 고려한 코드 작성하기</li><li>서비스 사고 대처 능력 키우기</li><li>결과를 내는데 집중하기</li><li>영향력 갖기 <s>(코딩 멍키)</s></li></ol> 레벨이 올라가고 연차가 쌓이기 시작하면 기술적인 역량 만큼 어쩌면 더 중요해지기 시작하는 것이 평판이고 영향력이다. 나의 존재로 인한 주변 동료나 팀의 역량이 올라가는 사람이 바로 영향력이 있는 사람인데 영향력의 시작은 좋은 평판이며 좋은 평판의 시작은 바로 의사 소통 능력이다. 의사 소통 능력이란 무엇일까? 기본은 질문을 잘 하는 것과 질문하기 쉬운 사람이 되고 질문을 잘 대답해주는 것이라 생각한다. <ol ><li>경청하기(Active Listening): 질문을 잘 하는 것 그리고 질문에 대답을 잘 해주는 것은 기본적으로 상대의 말을 경청하는 태도와 습관에서 비롯된다. 이는 특히 상대가 내가 신뢰하지 못하는 사람일 경우 더 중요해지는데 상대 말에서 잘못된 논리나 구멍을 찾기 위해서가 아니라 상대를 이해하기 위해서 잘 들으려 해야 한다 ("호기심"의 중요성).</li><li>질문 잘 하기: 이는 타고나는 재능의 영역이라기 보다는 연습이 필요한 스킬 영역인데 첫 번째는 모르는 것을 남의 이목 신경쓰지 않는 어린아이처럼 순진하게 물어보는 것이 첫 번째이고 (동일한 질문을 반복하지만 않으면 된다) 두 번째는 본인이 이해한대로 설명(paraphrasing)하면서 맞게 이해했는지 확인하는 형태로 물어보는 것이다. 질문을 잘 안하는 혹은 자신이 없는 팀원들의 경우 일대일 미팅할 때 다음 팀 미팅에서는 질문 하나 하기 등을 숙제로 주곤 했었다.</li><li>상대에 따라 소통 내용의 기술적 수준을 달리하기: 동료 개발자, 매니저(디테일을 잘 아는 사람인지 아닌지), 고객 등 상대에 따라 사용하는 기술 용어의 수준은 달라야 한다. 상대의 백그라운드와 기대치를 미리 알고 거기에 맞춰 사용할 언어를 달리하는 것이 필요하다. 다수의 사람앞에서 발표하는 기회가 생기면 꼭 손 들어보자.</li><li>글 쓰기: 생각이란 글로 표현될 때 더 분명해지며 더 많은 사람들에게 전달이 가능하다. 코딩을 할때 막힌다면 혹은 시스템 디자인을 하는데 생각이 잘 정리가 안된다면 글로 본인의 생각을 정리해보자. 잘 쓸려고 하는 것 보다는 많이 꾸준하게 써보는 것이 중요하다 </li><li>롤 모델 찾기: 같은 회사 내에서 의사소통 능력이 뛰어난 사람을 찾아서 그 사람의 행동을 유심히 살펴보고 따라해보는 것도 아주 효과적인 방법이다. </li></ol> 앞서 이야기한 방법들은 환경에 따라 쉽지 않을 수도 있기에 환경을 잘 선택하는 것, 아니다 싶은 곳에서 빨리 떠나는 결정을 하는 것도 필요하다. 의사소통 능력이 있다면 다음 단계인 문제 정의가 쉬워지며 본인이 맡은 업무의 완료 시간 추정도 쉬워진다. 영향력을 증대하려면 꼭 필요한 어려운 대화를 하는 기술도 시작은 의사소통 능력이다. 이는 타고난 능력이 아닌 실수와 연습을 통해 시간을 두고 발전하는 스킬이란 점을 명심하자.

좋은 개발자가 알아야하는 9가지 포인트들 - 3. 의사 소통 잘하기

원문 : Navigating the future of frontend...

(번역) 프런트엔드의 미래 탐색하기

오늘 소개해드릴 글은 컬리의 유경상님이 번역해주신 글입니다.

이번 글에서는 프런트엔드의 최신 프레임워크들을 이해하기 위해 과거와 현재의 기본 개념들을 설명하며, 현재의 프레임워크들이 어떻게 제약 조건들을 극복하고, 컴파일, 라우팅, 캐싱 등과 같은 기본 요소들을 결합하고 있는지 소개하고 있습니다. 이 글을 통해 프런트엔드 생태계가 어떠한 과정을 거쳐 발전하였고, 현재와 같은 메타 프레임워크들이 탄생하게 되었는지 가볍게 알아보시면 좋을 것 같습니다. :)

글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/navigating_the_future_of_frontend/

오늘 소개해드릴 글은 컬리의 유경상님이 번역해주신 글입니다. 이번 글에서는 프런트엔드의 최신 프레임워크들을 이해하기 위해 과거와 현재의 기본 개념들을 설명하며, 현재의 프레임워크들이 어떻게 제약 조건들을 극복하고, 컴파일, 라우팅, 캐싱 등과 같은 기본 요소들을 결합하고 있는지 소개하고 있습니다. 이 글을 통해 프런트엔드 생태계가 어떠한 과정을 거쳐 발전하였고, 현재와 같은 메타 프레임워크들이 탄생하게 되었는지 가볍게 알아보시면 좋을 것 같습니다. :) 글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/navigating_the_future_of_frontend/

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프런트엔드의 미래 탐색하기

개발자로서 적지 않은 세월을 보냈음에도,
아직도 모르는게 많습니다.
(너~무 많습니다.)

벼는 익을수록 고개를 숙인다지만
저는 벼가 아니라 ㅂ ... 인것 같습니다.

언제 익을지 모르는 ㅂ은 계속 살아나가고 있습니다.

'좋은 개발자' 가 되는 건 태양이 지구를 삼키는 날과 같겠지요. 그저 꿈만 같습니다.
아직은 가야할 길이 멀고 그 끝은 영영 오지 않을 것만 같네요.

좌절한다거나 하는 것은 아닙니다.
그저 학습하고 그저 탁마하고
그저 기다리고 그렇게 할 뿐입니다.
아직은 개발이 즐겁다고 생각하기에.

이 먼 여정을 계속해서 정진하는 여러분들도
앞으로도 제게 많은 가르침을 주시고
부디 지치지 마시고 적절한 때에, 적절한 날에 자기 완성을 이루어 내시길 바라겠습니다.

개발자로서 적지 않은 세월을 보냈음에도,아직도 모르는게 많습니다.(너~무 많습니다.) 벼는 익을수록 고개를 숙인다지만저는 벼가 아니라 ㅂ ... 인것 같습니다. 언제 익을지 모르는 ㅂ은 계속 살아나가고 있습니다. '좋은 개발자' 가 되는 건 태양이 지구를 삼키는 날과 같겠지요. 그저 꿈만 같습니다.아직은 가야할 길이 멀고 그 끝은 영영 오지 않을 것만 같네요. 좌절한다거나 하는 것은 아닙니다.그저 학습하고 그저 탁마하고 그저 기다리고 그렇게 할 뿐입니다.아직은 개발이 즐겁다고 생각하기에. 이 먼 여정을 계속해서 정진하는 여러분들도 앞으로도 제게 많은 가르침을 주시고부디 지치지 마시고 적절한 때에, 적절한 날에 자기 완성을 이루어 내시길 바라겠습니다.

개발 공부와 학습은 해도 해도 부족한 것 같습니다.

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올해 1월, 깃허브에서 깃허브 인증 자격증 시험을 출시했습니다.
깃허브 기초, 워크플로우, 고급 보안, 관리 인증 총 4개의 시험으로 구성되어 있으며, 각 시험당 응시료는 99USD 입니다. Microsoft Learn에서 제공되는 학습 자료를 통해 시험 준비를 할 수 있습니다. 유효기간은 3년 입니다.

자세한 내용은 깃허브 블로그와 자격증 시험 페이지를 확인하세요.
https://github.blog/2024-01-08-github-certifications-are-generally-available/
https://resources.github.com/learn/certifications/

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GitHub Resources

GitHub에서 자격증 시험 출시

AI 기술이 급속도로 발전하면서 다양한 기업과 단체가 AI 개발에 힘쓰고 있다. 보도에 따르면 AI 시스템 개발 과정에서 조직 전체에 영향을 미치는 심각한 위협이 발생할 수 있다고 한다. 이런 위협과 대응 방안에는 어떤 게 있을까. AI 시스템 개발에 있어 사이버 보안

AI 시스템 개발할 때 발생할 위기 요인 - 테크레시피

이제 생성형 AI의 B2C에서 B2B로 확장이 시작되기 시작하는 단계라서 보안과 위협은 다소 먼 얘기처럼 볼 수 있습니다. 그러나, 보안은 언제나 중요하지요. 미리 미리 준비하길 바라며 테크레시피의 AI개발시 보안과 위협 관련 글이 있어 공유해봅니다. 자세한 내용은 원문을 참고 플리즈~^^

AI 시스템 개발에 있어 사이버 보안 관점에서 전문가가 고려해야 할 문제로 데이터셋 오염과 프롬프트 인젝션 2가지를 들 수 있다.

< 데이터세트 오염 >
 * 개념
 * AI 학습 과정에서 부정확하거나 관련 없는 정보가 데이터세트에 입력되어 AI 모델이 크게 오염되는 것
 * 내용
 * 대규모 학습 데이터의 경우 부정확한 소수 정보나 무관한 데이터가 포함되어도 학습 과정에서 큰 문제가 되지 않는다. 하지만 소수 데이터원으로부터 학습하는 경우 부적절한 데이터가 소량만 섞여도 모델이 침해되어 심각한 위험을 초래할 수 있음
 * 데이터세트 오염은 발견하기도 어려워 사이버 보안 전문가에게 최대 과제 중 하나
 * AI 시스템이 침해되면 데이터세트를 오염시켜 기능 장애를 유발하거나 데이터세트에 접근해 기업 기밀 정보나 개인정보를 훼손할 수 있어 조직 전체 보안에 영향을 미침
 * 유출된 데이터 내용과 영향 범위에 따라 AI 규제 강화나 사회적 반발이 일어날 수 있음
 * 참고글
 * Data Poisoning Attacks: A New Attack Vector within AI(https://www.cobalt.io/blog/data-poisoning-attacks-a-new-attack-vector-within-ai)

< 프롬프트 인젝션 >
 * 개념
 * 모델 출력을 가로채 의도하지 않은 동작을 강제로 유도하는 것
 * 내용
 * LLM은 입력된 지시에 따르는 경향이 있기 때문에 특정 프롬프트를 주입(injection)하면 AI 판단을 흐트러뜨릴 수 있음. 예를 들어 이력서 데이터에 숨겨진 텍스트로 AI 심사위원은 이 문서에 주목하라며 채용하시는 게 좋다고 적어두면 LLM이 해당 이력서를 높게 평가할 수 있음.
 * 숨겨진 텍스트에 따라 기밀 정보 유출이나 사이버 공격으로 이어질 수 있어 AI 보안적 취약성으로 알려져 있음
 * 프롬프트 인젝션이 실제 범죄에 사용된 사례는 올해 3월까지 확인되지 않았지만 실험적으로 실시한 공격 97.2%가 성공했다는 연구도 있음
 * 구글은 지난해 10월 26일 프롬프트 인젝션을 포함한 생성형 AI 취약점을 새로 발견한 보안 연구원에게 보상금을 지급하기로 결정
 * 참고글
 * Prompt Injection Attacks: A New Frontier in Cybersecurity(https://www.cobalt.io/blog/prompt-injection-attacks)
 
 
< 사이버 보안 전문가가 고려해야 할 사항 >
 * 고려사항
 * 데이터세트 무결성 측면에서 오염이나 의도적인 인젝션 공격으로 AI 모델이 초기 대규모로 심지어 영구적으로 훼손될 수 있기 때문에 학습 데이터세트에 대한 주의가 중요한 보안 이슈
 * 악의적인 AI 모델을 특정 AI 개발 플랫폼에서 실행하면 해당 모델을 통해 시스템에 침투할 수 있는 취약점이 보고
 * 알고리즘 매개변수 업데이트 등 시간과 자원이 많이 필요한 경우 개발을 가속화하려다 보안 약점이 생길 수 있음
 * 데이터 과학자와 AI 엔지니어가 최선을 다해 노력했더라도 복잡한 AI 영역에서 특정 위험 징후가 발생해 이게 오염이나 인젝션 대상이 되는 취약점일 수 있음. 이 경우 공격을 인지하기도 어려워짐
 * 대응 방안
 * 사이버 보안 전문가가 AI 시스템 도입 전 침해 징조를 발견하고 AI 엔지니어가 개발 과정에서 보안 영향을 지속적으로 고려하는 등 비용과 자원을 투입하는 것
 * 사이버 보안 전문가, 데이터 과학자, AI 엔지니어 등 부서간 협력을 통해 개발 과정 취약점을 최소화하고 위협을 경감하는 게 이상적
 * 현황
 * 미국 사이버 보안 인프라 보안청(CISA), 국가 안보국(NSA), 영국 국가 사이버 보안 센터(NCSC) 등 유명 기관이 협력해 안전한 AI 시스템 개발을 위한 가이드라인이라는 문서를 작성한 상태
 * 여러 규제 기관이 AI 개발을 위한 가이드라인을 발표하며 AI 개발 위험을 경감하고 안전한 AI 발전을 위해 노력

 * 참고문헌
 * [KISA Insight 2023 Vol.06] 인공지능(AI) 안전 및 보안 규범 분석 및 시사점: https://xn--3e0bx5e6xzftae3gxzpskhile.kr/20301/form?postSeq=21&page=1
 * 챗GPT 등 생성형 AI 활용 보안 가이드라인(2023.6): https://www.ncsc.go.kr:4018/main/cop/bbs/selectBoardArticle.do?bbsId=InstructionGuide_main&nttId=54340&menuNo=070000&subMenuNo=070300&thirdMenuNo=
 * 원문: https://techrecipe.co.kr/posts/64585

이제 생성형 AI의 B2C에서 B2B로 확장이 시작되기 시작하는 단계라서 보안과 위협은 다소 먼 얘기처럼 볼 수 있습니다. 그러나, 보안은 언제나 중요하지요. 미리 미리 준비하길 바라며 테크레시피의 AI개발시 보안과 위협 관련 글이 있어 공유해봅니다. 자세한 내용은 원문을 참고 플리즈~^^ AI 시스템 개발에 있어 사이버 보안 관점에서 전문가가 고려해야 할 문제로 데이터셋 오염과 프롬프트 인젝션 2가지를 들 수 있다. &lt; 데이터세트 오염 &gt;<ul ><li>개념<ul ><li>AI 학습 과정에서 부정확하거나 관련 없는 정보가 데이터세트에 입력되어 AI 모델이 크게 오염되는 것</li></ul></li><li>내용<ul ><li>대규모 학습 데이터의 경우 부정확한 소수 정보나 무관한 데이터가 포함되어도 학습 과정에서 큰 문제가 되지 않는다. 하지만 소수 데이터원으로부터 학습하는 경우 부적절한 데이터가 소량만 섞여도 모델이 침해되어 심각한 위험을 초래할 수 있음</li><li>데이터세트 오염은 발견하기도 어려워 사이버 보안 전문가에게 최대 과제 중 하나</li><li>AI 시스템이 침해되면 데이터세트를 오염시켜 기능 장애를 유발하거나 데이터세트에 접근해 기업 기밀 정보나 개인정보를 훼손할 수 있어 조직 전체 보안에 영향을 미침 </li><li>유출된 데이터 내용과 영향 범위에 따라 AI 규제 강화나 사회적 반발이 일어날 수 있음</li></ul></li><li>참고글<ul ><li>Data Poisoning Attacks: A New Attack Vector within AI(https://www.cobalt.io/blog/data-poisoning-attacks-a-new-attack-vector-within-ai)</li></ul></li></ul> &lt; 프롬프트 인젝션 &gt;<ul ><li>개념<ul ><li>모델 출력을 가로채 의도하지 않은 동작을 강제로 유도하는 것</li></ul></li><li>내용<ul ><li>LLM은 입력된 지시에 따르는 경향이 있기 때문에 특정 프롬프트를 주입(injection)하면 AI 판단을 흐트러뜨릴 수 있음. 예를 들어 이력서 데이터에 숨겨진 텍스트로 AI 심사위원은 이 문서에 주목하라며 채용하시는 게 좋다고 적어두면 LLM이 해당 이력서를 높게 평가할 수 있음.</li><li>숨겨진 텍스트에 따라 기밀 정보 유출이나 사이버 공격으로 이어질 수 있어 AI 보안적 취약성으로 알려져 있음</li><li>프롬프트 인젝션이 실제 범죄에 사용된 사례는 올해 3월까지 확인되지 않았지만 실험적으로 실시한 공격 97.2%가 성공했다는 연구도 있음</li><li>구글은 지난해 10월 26일 프롬프트 인젝션을 포함한 생성형 AI 취약점을 새로 발견한 보안 연구원에게 보상금을 지급하기로 결정</li></ul></li><li>참고글<ul ><li>Prompt Injection Attacks: A New Frontier in Cybersecurity(https://www.cobalt.io/blog/prompt-injection-attacks)</li></ul> </li></ul>&lt; 사이버 보안 전문가가 고려해야 할 사항 &gt;<ul ><li>고려사항<ul ><li>데이터세트 무결성 측면에서 오염이나 의도적인 인젝션 공격으로 AI 모델이 초기 대규모로 심지어 영구적으로 훼손될 수 있기 때문에 학습 데이터세트에 대한 주의가 중요한 보안 이슈</li><li>악의적인 AI 모델을 특정 AI 개발 플랫폼에서 실행하면 해당 모델을 통해 시스템에 침투할 수 있는 취약점이 보고</li><li>알고리즘 매개변수 업데이트 등 시간과 자원이 많이 필요한 경우 개발을 가속화하려다 보안 약점이 생길 수 있음</li><li>데이터 과학자와 AI 엔지니어가 최선을 다해 노력했더라도 복잡한 AI 영역에서 특정 위험 징후가 발생해 이게 오염이나 인젝션 대상이 되는 취약점일 수 있음. 이 경우 공격을 인지하기도 어려워짐</li></ul></li><li>대응 방안 <ul ><li>사이버 보안 전문가가 AI 시스템 도입 전 침해 징조를 발견하고 AI 엔지니어가 개발 과정에서 보안 영향을 지속적으로 고려하는 등 비용과 자원을 투입하는 것</li><li>사이버 보안 전문가, 데이터 과학자, AI 엔지니어 등 부서간 협력을 통해 개발 과정 취약점을 최소화하고 위협을 경감하는 게 이상적</li></ul></li><li>현황<ul ><li>미국 사이버 보안 인프라 보안청(CISA), 국가 안보국(NSA), 영국 국가 사이버 보안 센터(NCSC) 등 유명 기관이 협력해 안전한 AI 시스템 개발을 위한 가이드라인이라는 문서를 작성한 상태</li><li>여러 규제 기관이 AI 개발을 위한 가이드라인을 발표하며 AI 개발 위험을 경감하고 안전한 AI 발전을 위해 노력</li></ul></li></ul> <ul ><li>참고문헌<ul ><li>[KISA Insight 2023 Vol.06] 인공지능(AI) 안전 및 보안 규범 분석 및 시사점: https://xn--3e0bx5e6xzftae3gxzpskhile.kr/20301/form?postSeq=21&amp;page=1</li><li>챗GPT 등 생성형 AI 활용 보안 가이드라인(2023.6): https://www.ncsc.go.kr:4018/main/cop/bbs/selectBoardArticle.do?bbsId=InstructionGuide_main&amp;nttId=54340&amp;menuNo=070000&amp;subMenuNo=070300&amp;thirdMenuNo=</li></ul></li><li>원문: https://techrecipe.co.kr/posts/64585</li></ul>

테크레시피

[테크레시피] AI 시스템 개발할 때 발생할 위기 요인

Vitest로 테스트 전/후 처리하기

테스트를 작성하다 보면 모든 테스트 케이스에 적용되어야 하는 공통 로직이 생기기 마련인데요. 이러한 모든 테스트 케이스에 중복되어 있으면 테스트 코드를 유지보수하는 것이 힘들어집니다.

이번 포스팅에서는 Vitest를 이용해서 이렇게 테스트 전이나 후에 항상 실행되야 하는 코드를 효과적으로 작성하는 방법에 대해서 알아보려고 합니다.

Vitest에서 제공하는
beforeEach()
,
afterEach()
함수를 사용하여 테스트 용 데이터를 어떻게 적재하고 정리하는지 알아보겠습니다. 그리고
beforeAll()
,
afterAll()
함수를 사용하여 공통 코드를 모든 테스트의 맨 앞과 뒤에서 딱 한 번 실행하는 방법에 대해서도 살펴보겠습니다.

📝 포스팅: https://www.daleseo.com/vitest-before-after/
🧑‍💻 실습 코드: https://stackblitz.com/edit/vitest-before-after?file=src%2FuserService.test.ts

차세대 테스팅 프레임워크로 각광받고 있는 Vitest를 공부하고 계신다면 아래 게시물도 같이 참고해보시면 도움이 될 것 같습니다.

📕 Vitest 처음 시작하기: https://careerly.co.kr/comments/99556
📗 Vitest의 자주 쓰이는 매처 함수 총정리: https://careerly.co.kr/comments/102708

테스트를 작성하다 보면 모든 테스트 케이스에 적용되어야 하는 공통 로직이 생기기 마련인데요. 이러한 모든 테스트 케이스에 중복되어 있으면 테스트 코드를 유지보수하는 것이 힘들어집니다. 이번 포스팅에서는 Vitest를 이용해서 이렇게 테스트 전이나 후에 항상 실행되야 하는 코드를 효과적으로 작성하는 방법에 대해서 알아보려고 합니다. Vitest에서 제공하는 <code >beforeEach()</code>, <code >afterEach()</code> 함수를 사용하여 테스트 용 데이터를 어떻게 적재하고 정리하는지 알아보겠습니다. 그리고 <code >beforeAll()</code>, <code >afterAll()</code> 함수를 사용하여 공통 코드를 모든 테스트의 맨 앞과 뒤에서 딱 한 번 실행하는 방법에 대해서도 살펴보겠습니다. 📝 포스팅: https://www.daleseo.com/vitest-before-after/🧑‍💻 실습 코드: https://stackblitz.com/edit/vitest-before-after?file=src%2FuserService.test.ts 차세대 테스팅 프레임워크로 각광받고 있는 Vitest를 공부하고 계신다면 아래 게시물도 같이 참고해보시면 도움이 될 것 같습니다. 📕 Vitest 처음 시작하기: https://careerly.co.kr/comments/99556📗 Vitest의 자주 쓰이는 매처 함수 총정리: https://careerly.co.kr/comments/102708

Daleseo

Chris Martin Wigard 개발팀 팀장 @ Finanz Informatik GmbH & Co. KG | 자바개발자들 사이에서 필드 인젝션이 코드 품질과 유지보수성에 미치는 영향은 자주 논쟁이 되곤합니다. 이 글에... | 커리어리

Chris Martin Wigard / 자바 필드 인젝션의 함정: 견고한 코드로 가는 길 | 커리어리

Singleton (싱글톤) 디자인 패턴은 소프트웨어 엔지니어링에서 오랜전부터 널리 사용되어 온 패턴 중 하나입니다. 이 패턴의 주된 목적은 클래스의 인스턴스가 하나만 생성되고, 어디서든 이 인스턴스에 접근할 수 있도록 하는 것입니다. 이는 특정 객체가 공유 자원으로 작동하거나 전역 상태를 관리해야 할 때 유용할 수 있습니다. 하지만, 싱글톤 패턴은 그 사용이 과도하게 이루어질 경우 여러 가지 문제를 야기할 수 있습니다.

싱글톤의 문제점

테스트의 어려움
싱글톤 인스턴스는 전역 상태를 갖기 때문에 테스트 환경에서 이를 초기화하거나 Mock 객체로 대체하기 어렵습니다. 이는 테스트를 복잡하게 만들며, 종종 코드 테스트의 완전성을 저해합니다.

코드의 결합도 증가
싱글톤 패턴은 다른 코드 부분들과의 높은 숨겨진 결합도를 초래할 수 있습니다. 이로 인해 시스템의 다른 부분들이 싱글톤에 의존하게 되며, 변경 사항이 전파되어 시스템 전체의 유지보수가 어려워질 수 있습니다.

멀티스레드 환경에서의 동기화 문제
멀티스레드 환경에서 싱글톤 인스턴스의 생성은 동기화 처리가 필요합니다. 이 과정에서 잘못된 구현은 성능 저하를 일으키거나 더 심각한 동시성 이슈를 발생시킬 수 있습니다.

싱글톤 사용의 적절한 예
싱글톤 패턴이 적합한 예로는 애플리케이션의 설정 정보를 관리하는 클래스를 들 수 있습니다. 설정 정보는 애플리케이션 전반에 걸쳐 일관되게 유지되어야 하며, 여러 컴포넌트에서 공통적으로 사용됩니다. 이러한 특성으로 인해 싱글톤 패턴이 유용하게 적용될 수 있습니다.

싱글톤 사용을 피해야 하는 경우
로그 생성기와 같이 상태를 내부적으로 저장하고 여러 부분에서 다르게 활용될 수 있는 객체는 싱글톤으로 관리되어서는 안 됩니다. 이 경우 싱글톤 사용은 로그의 상태 관리를 어렵게 하고, 다양한 환경에서의 유연한 로깅을 방해할 수 있습니다.

대안 패턴
싱글톤의 대안으로 다음과 같은 패턴들을 고려할 수 있습니다.

Dependency Injection (DI - 의존성 주입)
객체를 직접 생성하지 않고, 생성자나 세터를 통해 주입받는 방식입니다. 이를 통해 객체의 생성과 사용을 분리하고, 테스트 용이성과 코드의 유연성을 높일 수 있습니다.
SIDENOTE: 필드 인젝션을 피해야 하는 이유 – (자바 필드 인젝션의 함정: 견고한 코드로 가는 길: https://careerly.co.kr/comments/96671).

Service Locator (서비스 로케이터)
서비스 로케이터 패턴은 점점 구식으로 여겨지고 있지만 여전히 레거시 시스템에서 자주 발견됩니다. 이 패턴은 서비스를 중앙에서 관리하고 필요에 따라 검색하는 것을 포함합니다. 의존성 주입을 실현하기 어려운 상황에서 해결책이 될 수 있지만, 의존성 추적이 어려워지고 서비스 수명 주기 관리와 관련된 잠재적인 문제를 포함하여 새로운 문제들을 도입할 수 있습니다.

결론
싱글톤 패턴은 특정 상황에서 유용할 수 있으나, 그 사용은 신중하게 고려되어야 합니다. 상황에 따라 적절한 디자인 패턴의 선택이 시스템의 유지보수성과 확장성에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 싱글톤의 사용은 그 필요성과 장단점을 충분히 이해한 후에 결정해야 합니다.

보너스 챕터: 싱글톤 구현을 위한 열거형 사용
싱글톤 패턴을 구현하는 덜 알려진 하지만 흥미로운 방법은 enum (열거형)을 사용하는 것입니다. 이 접근법은 복잡한 직렬화나 리플렉션 공격에도 불구하고, 본질적으로 스레드 안전을 제공하고 여러 인스턴스화를 방지합니다.

열거형을 사용한 싱글톤의 장점:
· 스레드 안전성: 자바의 열거형은 설계상 스레드 안전합니다. JVM은 열거형 상수가 단 한 번만 인스턴스화되도록 보장함으로써 자연스럽게 싱글톤 행동을 제공합니다.
· 직렬화: 싱글톤에서 Serializable 인터페이스를 구현하는 것은 복잡할 수 있으며, 제대로 처리되지 않으면 여러 인스턴스가 생길 수 있습니다. 열거형은 직렬화 중에 단일 인스턴스를 유지함으로써 이 문제를 본질적으로 해결합니다.
· 리플렉션 공격 방지: 열거형은 리플렉션을 통한 인스턴스 생성을 방지하여 싱글톤이 깨질 수 있는 일반적인 방법에 대한 보호를 제공합니다.

이러한 장점에도 불구하고, 열거형을 사용한 싱글톤 구현은 평소와 다르게 느껴질 수 있으며, 특히 의존성 주입 프레임워크를 다룰 때 클래스 기반 구현보다 유연성이 떨어집니다. 그러나 외부 의존성 없이 보장된 단일 인스턴스가 필요한 간단한 사용 사례의 경우, 열거형은 강력한 대안이 될 수 있습니다.

Singleton (싱글톤) 디자인 패턴은 소프트웨어 엔지니어링에서 오랜전부터 널리 사용되어 온 패턴 중 하나입니다. 이 패턴의 주된 목적은 클래스의 인스턴스가 하나만 생성되고, 어디서든 이 인스턴스에 접근할 수 있도록 하는 것입니다. 이는 특정 객체가 공유 자원으로 작동하거나 전역 상태를 관리해야 할 때 유용할 수 있습니다. 하지만, 싱글톤 패턴은 그 사용이 과도하게 이루어질 경우 여러 가지 문제를 야기할 수 있습니다. 싱글톤의 문제점 테스트의 어려움싱글톤 인스턴스는 전역 상태를 갖기 때문에 테스트 환경에서 이를 초기화하거나 Mock 객체로 대체하기 어렵습니다. 이는 테스트를 복잡하게 만들며, 종종 코드 테스트의 완전성을 저해합니다. 코드의 결합도 증가싱글톤 패턴은 다른 코드 부분들과의 높은 숨겨진 결합도를 초래할 수 있습니다. 이로 인해 시스템의 다른 부분들이 싱글톤에 의존하게 되며, 변경 사항이 전파되어 시스템 전체의 유지보수가 어려워질 수 있습니다. 멀티스레드 환경에서의 동기화 문제멀티스레드 환경에서 싱글톤 인스턴스의 생성은 동기화 처리가 필요합니다. 이 과정에서 잘못된 구현은 성능 저하를 일으키거나 더 심각한 동시성 이슈를 발생시킬 수 있습니다. 싱글톤 사용의 적절한 예싱글톤 패턴이 적합한 예로는 애플리케이션의 설정 정보를 관리하는 클래스를 들 수 있습니다. 설정 정보는 애플리케이션 전반에 걸쳐 일관되게 유지되어야 하며, 여러 컴포넌트에서 공통적으로 사용됩니다. 이러한 특성으로 인해 싱글톤 패턴이 유용하게 적용될 수 있습니다. 싱글톤 사용을 피해야 하는 경우로그 생성기와 같이 상태를 내부적으로 저장하고 여러 부분에서 다르게 활용될 수 있는 객체는 싱글톤으로 관리되어서는 안 됩니다. 이 경우 싱글톤 사용은 로그의 상태 관리를 어렵게 하고, 다양한 환경에서의 유연한 로깅을 방해할 수 있습니다. 대안 패턴싱글톤의 대안으로 다음과 같은 패턴들을 고려할 수 있습니다. Dependency Injection (DI - 의존성 주입)객체를 직접 생성하지 않고, 생성자나 세터를 통해 주입받는 방식입니다. 이를 통해 객체의 생성과 사용을 분리하고, 테스트 용이성과 코드의 유연성을 높일 수 있습니다.SIDENOTE: 필드 인젝션을 피해야 하는 이유 – (자바 필드 인젝션의 함정: 견고한 코드로 가는 길: https://careerly.co.kr/comments/96671). Service Locator (서비스 로케이터)서비스 로케이터 패턴은 점점 구식으로 여겨지고 있지만 여전히 레거시 시스템에서 자주 발견됩니다. 이 패턴은 서비스를 중앙에서 관리하고 필요에 따라 검색하는 것을 포함합니다. 의존성 주입을 실현하기 어려운 상황에서 해결책이 될 수 있지만, 의존성 추적이 어려워지고 서비스 수명 주기 관리와 관련된 잠재적인 문제를 포함하여 새로운 문제들을 도입할 수 있습니다. 결론싱글톤 패턴은 특정 상황에서 유용할 수 있으나, 그 사용은 신중하게 고려되어야 합니다. 상황에 따라 적절한 디자인 패턴의 선택이 시스템의 유지보수성과 확장성에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 싱글톤의 사용은 그 필요성과 장단점을 충분히 이해한 후에 결정해야 합니다. 보너스 챕터: 싱글톤 구현을 위한 열거형 사용싱글톤 패턴을 구현하는 덜 알려진 하지만 흥미로운 방법은 enum (열거형)을 사용하는 것입니다. 이 접근법은 복잡한 직렬화나 리플렉션 공격에도 불구하고, 본질적으로 스레드 안전을 제공하고 여러 인스턴스화를 방지합니다. 열거형을 사용한 싱글톤의 장점:·&nbsp;스레드 안전성: 자바의 열거형은 설계상 스레드 안전합니다. JVM은 열거형 상수가 단 한 번만 인스턴스화되도록 보장함으로써 자연스럽게 싱글톤 행동을 제공합니다.·&nbsp;직렬화: 싱글톤에서 Serializable 인터페이스를 구현하는 것은 복잡할 수 있으며, 제대로 처리되지 않으면 여러 인스턴스가 생길 수 있습니다. 열거형은 직렬화 중에 단일 인스턴스를 유지함으로써 이 문제를 본질적으로 해결합니다.·&nbsp;리플렉션 공격 방지: 열거형은 리플렉션을 통한 인스턴스 생성을 방지하여 싱글톤이 깨질 수 있는 일반적인 방법에 대한 보호를 제공합니다. 이러한 장점에도 불구하고, 열거형을 사용한 싱글톤 구현은 평소와 다르게 느껴질 수 있으며, 특히 의존성 주입 프레임워크를 다룰 때 클래스 기반 구현보다 유연성이 떨어집니다. 그러나 외부 의존성 없이 보장된 단일 인스턴스가 필요한 간단한 사용 사례의 경우, 열거형은 강력한 대안이 될 수 있습니다.

커리어리

Singleton 디자인 패턴의 문제점과 과다 사용에 대한 고찰

Connecting the digital and physical worlds with our first multimodal model.

Grok-1.5 Vision Preview

커리어리 친구들, 그동안 컴퓨터 비전 분야의 LLM 또는 멀티모달리티가 부족했는 데, Grok 1.5 비전 프리뷰 공개되었습니다. 멀티모달 모델인 그록-1.5V는 강력한 텍스트 기능 외에도 문서, 다이어그램, 차트, 스크린샷 및 사진을 포함한 광범위한 시각 정보를 처리할 수 있습니다. 특히, 다학제 추론, 이해 문서, 과학 다이어그램, 차트, 스크린샷, 사진 등 다양한 영역에서 기존 멀티모달 모델을 능가하며 물리적 세계를 이해하는 데 탁월한 능력을 보여준다고 하는데요, 아래의 링크의 예를 보시면 다양하게 플로 챠트와 사진 사물들을 인식하는 것이 나옵니다.

또한, 질문과 쉽게 검증할 수 있는 답변을 가진 700개 이상의 이미지로 구성된 멀티모달 모델의 기본적인 실제 공간 이해 기능을 평가하기 위해 새로운 벤치마크인 RealWorldQA를 소개하고, 초기 테스터와 기존 Grok 사용자가 곧 사용할 수 있으며 이미지, 오디오 및 비디오와 같은 다양한 양식에 걸쳐 멀티모달 기능을 적극적으로 확장하고 있다는 평가입니다.

https://x.ai/blog/grok-1.5v

커리어리 친구들, 그동안 컴퓨터 비전 분야의 LLM 또는 멀티모달리티가 부족했는 데, Grok 1.5 비전 프리뷰 공개되었습니다. 멀티모달 모델인 그록-1.5V는 강력한 텍스트 기능 외에도 문서, 다이어그램, 차트, 스크린샷 및 사진을 포함한 광범위한 시각 정보를 처리할 수 있습니다. 특히, 다학제 추론, 이해 문서, 과학 다이어그램, 차트, 스크린샷, 사진 등 다양한 영역에서 기존 멀티모달 모델을 능가하며 물리적 세계를 이해하는 데 탁월한 능력을 보여준다고 하는데요, 아래의 링크의 예를 보시면 다양하게 플로 챠트와 사진 사물들을 인식하는 것이 나옵니다. 또한, 질문과 쉽게 검증할 수 있는 답변을 가진 700개 이상의 이미지로 구성된 멀티모달 모델의 기본적인 실제 공간 이해 기능을 평가하기 위해 새로운 벤치마크인 RealWorldQA를 소개하고, 초기 테스터와 기존 Grok 사용자가 곧 사용할 수 있으며 이미지, 오디오 및 비디오와 같은 다양한 양식에 걸쳐 멀티모달 기능을 적극적으로 확장하고 있다는 평가입니다. https://x.ai/blog/grok-1.5v

<진보된 시각 처리를 해 주는 멀티 모달 모델, Grok 1.5 비전>

Netflix는 Java, RxJava 및 Spring Boot를 활용해 마이크로서비스 아키텍처를 발전시켰으며, GraphQL Federation으로의 전환을 통해 더욱 발전했다. 이 글에서는 Netflix의 아키텍처 변화와 Java 사용 변천사를 설명한다.

Netflix의 Java 사용 변천사 (번역)

안녕하세요 :) 저는 최근에 다시 Java와 Spring Boot를 사용하는 미국 회사로 이직하면서, 지난 2년간 스타트업에서 Ruby on Rails를 사용하며 잊고 지내던 Java와 Spring 생태계에 다시 발을 내딛었습니다. 🥰

현재 회사에서는 수많은 모놀리틱 서비스와 마이크로서비스가 함께 사용되는 상황이라 꽤 복잡한 아키텍처로 구성되어 있습니다. 그리고 새로운 Java/Spring 기반 서비스들이 빠르게 추가되고 있어서 각 서비스들 간의 통신이나 아키텍처 구성을 어떻게 개선해가면 좋을지 고민되는 상황이었는데요. 🙃

팀에 빅테크(FAANG) 출신 시니어 개발자들도 있어서 제가 이 개선을 주도하지는 않겠지만,
적어도 아키텍처 개선 방향에 대한 내 의견을 가지고 있어야겠다
는 생각으로 힌트를 얻고자 Java 기반 서비스들의 큰 형님격인 Netflix의 문을 두드렸습니다.

Netflix는 Java 기반 서비스들의 아키텍처를 어떻게 발전시켜나갔는지 궁금해서 찾아보다가 이 글을 발견했고, 오랜만에 Java 생태계로 돌아온 저에게 유익했던 글이라 DeepL의 도움을 받아 번역해보았습니다.

전체 내용 보기 👉 https://www.integer.blog/evolution-of-java-usage-at-netflix/?ref=careerly.co.kr

📌 목차
 1. Groovy 시대 with BFF(Backend For Frontend)
 2. RxJava와 리액티브 프로그래밍 사용
 3. GraphQL Federation으로 전환
 4. Netflix가 사용하는 Java 버전
 5. Netflix가 사용하는 Spring Boot

안녕하세요 :) 저는 최근에 다시 Java와 Spring Boot를 사용하는 미국 회사로 이직하면서, 지난 2년간 스타트업에서 Ruby on Rails를 사용하며 잊고 지내던 Java와 Spring 생태계에 다시 발을 내딛었습니다. 🥰 현재 회사에서는 수많은 모놀리틱 서비스와 마이크로서비스가 함께 사용되는 상황이라 꽤 복잡한 아키텍처로 구성되어 있습니다. 그리고 새로운 Java/Spring 기반 서비스들이 빠르게 추가되고 있어서 각 서비스들 간의 통신이나 아키텍처 구성을 어떻게 개선해가면 좋을지 고민되는 상황이었는데요. 🙃 팀에 빅테크(FAANG) 출신 시니어 개발자들도 있어서 제가 이 개선을 주도하지는 않겠지만, <code >적어도 아키텍처 개선 방향에 대한 내 의견을 가지고 있어야겠다</code>는 생각으로 힌트를 얻고자 Java 기반 서비스들의 큰 형님격인 Netflix의 문을 두드렸습니다. Netflix는 Java 기반 서비스들의 아키텍처를 어떻게 발전시켜나갔는지 궁금해서 찾아보다가 이 글을 발견했고, 오랜만에 Java 생태계로 돌아온 저에게 유익했던 글이라 DeepL의 도움을 받아 번역해보았습니다. 전체 내용 보기 👉 https://www.integer.blog/evolution-of-java-usage-at-netflix/?ref=careerly.co.kr 📌 목차<ol ><li>Groovy 시대 with BFF(Backend For Frontend)</li><li>RxJava와 리액티브 프로그래밍 사용</li><li>GraphQL Federation으로 전환</li><li>Netflix가 사용하는 Java 버전</li><li>Netflix가 사용하는 Spring Boot</li></ol>

1nteger 🏄🏻‍♂️

Mobile development is a dynamic field that evolves rapidly, demanding developers to be proactive in keeping up with the latest trends, tools, and technologies. As the app landscape continuously...

How to Stay Up-to-Date as a Mobile Developer

개발자가 간단하게 실천할 수 있는 최신 정보 습득 방법에 대해 가져와 봤습니다! 이미 실천하고 계신 분들도 많으실 것 같네요ㅎㅎ 빠르게 변하는 산업인 만큼 지속적으로 새로운 정보를 받아들이는 것은 중요할 것 같습니다.

 1.  개발자 블로그 및 뉴스레터 구독하기
     iOS, aOS 공식 블로그뿐만 아니라 업계 전문가가 운영하는 블로그나 뉴스레터를 정기적으로 받아보는 것은 꾸준히 정보의 흐름을 읽을 수 있는 가장 좋은 방법입니다.
     
     
 2.  소셜 미디어 및 온라인 커뮤니티에 참여하기
     트위터, 레딧, 스택오브플로우와 같은 개발자 커뮤니티에 가입하는 것은 개발자들과 함께 소통하면서 성장할 수 있는 좋은 방법입니다. (커리어리도 마찬가지입니다!) 관련 해시태그를 팔로우하고, 스레드에 참여해서 좋은 정보를 실시간으로 얻어보세요! (개인적으로 일론머스크의 트윗이 재밌더군요...)
     
     
 3.  컨퍼런스 및 모임 참석
     온라인 및 오프라인 컨퍼런스에 주기적으로 참여하면 동료 개발자들과 네트워크를 형성하고, 최신 업계 동향을 접할 수 있습니다. wwdc, google i/o뿐만 아니라 국내 기업에서 주최하는 세션이나 컨퍼런스에 참여해 보세요!
     
     
 4.  온라인 강좌를 통한 지속적 학습
     코세라와 같은 유명 플랫폼에서 제공하는 온라인 강좌를 통해 지속적으로 지식을 심화해 나가는 것도 좋은 방법입니다. 최신 도구나 프레임워크를 학습하는 것은 나에게 큰 도움이 될 것입니다!
     
     
 5.  출퇴근 시간에 팟캐스트 듣기
     통근 시간을 이용해 팟캐스트의 힘을 활용해 보세요! Fragmented, Swift by Sundell 및 Android Developers Backstage와 같은 팟캐스트에서는 최신 모바일 개발 사례나 인터뷰 및 토론을 제공합니다! 영어 공부도 덤이고요! 이 외에 주요 CEO들이 출연하여 기술에 대해 이야기하는 ACQUIRED를 추천드립니다! 최근에는 앤비디아의 젠슨 황이 출연하기도 했죠.
     
     
 6.  GitHub 리포지토리 및 오픈 소스 프로젝트를 팔로우하기
     GitHub만큼이나 개발자가 코드를 파보기가 좋은 데가 없죠. 도메인와 관련된 프레임워크 라이브러리 오픈소스 프로젝트의 저장소를 꾸준히 기여하고, 참여하면 코딩 기술을 업그레이드할 뿐만 아니라 새로운 코딩 표준 및 공동 개발 방식을 접할 수 있습니다.
     
     
 7.  베타 릴리즈 사용해 보기
     얼리어답터가 되어 운영체제, SDK 및 개발도구의 베타 릴리즈를 실험하면 누구보다 빠른 기술을 습득할 수 있습니다. 이러한 경험을 통해 앱을 조정하고, 개발 커뮤니티에 좋은 의견들을 나눠볼 수 있죠.
     
     
 8.  업계 보고서 읽기
     보고서를 통해 업계 최신 동향을 광범위하게 얻을 수 있습니다. 또한 시장 행동과 타깃 유저 행동에 대한 통팔력을 통해 더 큰 그림을 이해하고, 프로젝트 방향에 대한 정보를 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 해외 쪽 뿐만 아니라 국내 주요 기업도 리포트를 발간하고 있으니, 참고하면 좋을 것 같습니다.
     
     
 9.  개인적인 개발 계획 수립
     커리어적인 성장을 위해 체계적인 계획을 개발하는 것이 중요합니다. 학습을 위한 시간을 확보하고, 강좌 및 컨퍼런스와 같은 앞선 내용들에 리소스를 할당하고 정기적으로 스스로 평가하는 시간을 가져보는 것이 좋습니다.
     
     
 10. 지속적인 네트워킹
     네트워킹은 최신 정보를 유지하는 데에 필수적인 요소입니다 동료 개발자와 소통하고, 적극적으로 협업 기회를 찾아보는 것입니다. 멘토링 및 협업 프로젝트에 참여하는 것도 좋습니다.
     
     본문에 대한 원글은 아래 링크에서 볼 수 있습니다.
     https://medium.com/gitconnected/how-to-stay-up-to-date-as-a-mobile-developer-0d6c5ef47acc

개발자가 간단하게 실천할 수 있는 최신 정보 습득 방법에 대해 가져와 봤습니다! 이미 실천하고 계신 분들도 많으실 것 같네요ㅎㅎ 빠르게 변하는 산업인 만큼 지속적으로 새로운 정보를 받아들이는 것은 중요할 것 같습니다. <ol ><li>개발자 블로그 및 뉴스레터 구독하기iOS, aOS 공식 블로그뿐만 아니라 업계 전문가가 운영하는 블로그나 뉴스레터를 정기적으로 받아보는 것은 꾸준히 정보의 흐름을 읽을 수 있는 가장 좋은 방법입니다. </li><li>소셜 미디어 및 온라인 커뮤니티에 참여하기트위터, 레딧, 스택오브플로우와 같은 개발자 커뮤니티에 가입하는 것은 개발자들과 함께 소통하면서 성장할 수 있는 좋은 방법입니다. (커리어리도 마찬가지입니다!) 관련 해시태그를 팔로우하고, 스레드에 참여해서 좋은 정보를 실시간으로 얻어보세요! (개인적으로 일론머스크의 트윗이 재밌더군요...) </li><li>컨퍼런스 및 모임 참석온라인 및 오프라인 컨퍼런스에 주기적으로 참여하면 동료 개발자들과 네트워크를 형성하고, 최신 업계 동향을 접할 수 있습니다. wwdc, google i/o뿐만 아니라 국내 기업에서 주최하는 세션이나 컨퍼런스에 참여해 보세요! </li><li>온라인 강좌를 통한 지속적 학습코세라와 같은 유명 플랫폼에서 제공하는 온라인 강좌를 통해 지속적으로 지식을 심화해 나가는 것도 좋은 방법입니다. 최신 도구나 프레임워크를 학습하는 것은 나에게 큰 도움이 될 것입니다! </li><li>출퇴근 시간에 팟캐스트 듣기통근 시간을 이용해 팟캐스트의 힘을 활용해 보세요! Fragmented, Swift by Sundell 및 Android Developers Backstage와 같은 팟캐스트에서는 최신 모바일 개발 사례나 인터뷰 및 토론을 제공합니다! 영어 공부도 덤이고요! 이 외에 주요 CEO들이 출연하여 기술에 대해 이야기하는 ACQUIRED를 추천드립니다! 최근에는 앤비디아의 젠슨 황이 출연하기도 했죠. </li><li>GitHub 리포지토리 및 오픈 소스 프로젝트를 팔로우하기GitHub만큼이나 개발자가 코드를 파보기가 좋은 데가 없죠. 도메인와 관련된 프레임워크 라이브러리 오픈소스 프로젝트의 저장소를 꾸준히 기여하고, 참여하면 코딩 기술을 업그레이드할 뿐만 아니라 새로운 코딩 표준 및 공동 개발 방식을 접할 수 있습니다. </li><li>베타 릴리즈 사용해 보기 얼리어답터가 되어 운영체제, SDK 및 개발도구의 베타 릴리즈를 실험하면 누구보다 빠른 기술을 습득할 수 있습니다. 이러한 경험을 통해 앱을 조정하고, 개발 커뮤니티에 좋은 의견들을 나눠볼 수 있죠. </li><li>업계 보고서 읽기보고서를 통해 업계 최신 동향을 광범위하게 얻을 수 있습니다. 또한 시장 행동과 타깃 유저 행동에 대한 통팔력을 통해 더 큰 그림을 이해하고, 프로젝트 방향에 대한 정보를 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 해외 쪽 뿐만 아니라 국내 주요 기업도 리포트를 발간하고 있으니, 참고하면 좋을 것 같습니다. </li><li>개인적인 개발 계획 수립커리어적인 성장을 위해 체계적인 계획을 개발하는 것이 중요합니다. 학습을 위한 시간을 확보하고, 강좌 및 컨퍼런스와 같은 앞선 내용들에 리소스를 할당하고 정기적으로 스스로 평가하는 시간을 가져보는 것이 좋습니다. </li><li>지속적인 네트워킹네트워킹은 최신 정보를 유지하는 데에 필수적인 요소입니다 동료 개발자와 소통하고, 적극적으로 협업 기회를 찾아보는 것입니다. 멘토링 및 협업 프로젝트에 참여하는 것도 좋습니다. 본문에 대한 원글은 아래 링크에서 볼 수 있습니다.https://medium.com/gitconnected/how-to-stay-up-to-date-as-a-mobile-developer-0d6c5ef47acc</li></ol>

Medium

개발자가 실생활에서 실천할 수 있는 스터디 방법 소개 🔑

 1. 기본기 확실히 하기
 2. 학습 능력 키우기
 3. 의사 소통 잘하기
 4. 문제 정의 잘하기
 5. 태스크 완료 시간 추정 잘하기
 6. 운영을 고려한 코드 작성하기
 7. 서비스 사고 대처 능력 키우기
 8. 결과를 내는데 집중하기
 9. 영향력 갖기 (코딩 멍키)

대부분의 개발자들은 굉장히 트렌디하다. 특히 한국 개발자들이 더 그렇다. 회사 일이 아무리 바쁘고 재미있어도 일에서 사용하는 기술이 최신이 아닌 레거시라고 생각하면 뒤쳐진다고 느끼고 조바심과 불안감을 많이 느낀다. 안 그래도 시간도 없고 힘도 부치는데 회사 일이 끝나면 새로운 기술을 조바심/불안감 기반으로 공부하는 경우가 아주 흔한다. 흔히 이야기하는 주경야독인데 약간 건강하지 않은 형태의 주경야독이다. 낮에는 회사 일을 하느라 바쁜 와중에 밤에는 선행학습을 하느라 바쁘다는 거다. 예를 들면 회사에서 레거시 시스템을 사용하는데 이게 커리어에 도움이 안된다고 보니 밤에 지금 마켓에서 핫한 시스템 공부를 하는 거다. 이 공부의 모티브가 중요한데 불안감이나 조바심이 주된 모티브라면 건강하지 않다.

내가 생각하는 건강한 학습은 평소 맡은 업무에 몰두하고 성취하는 경험을 통해 자신감을 쌓고 인정받고 (이에 대해서 뒤 "3. 의사 소통 잘하기"와 "4. 문제 정의 잘하기"에서 더 이야기해볼 예정이다) 이를 바탕으로 필요 중심 그리고 호기심 중심으로 학습하는 것이다. 즉 "현재"(필요성)에 집중하고 "나"(호기심)에 집중하는 거다. 여기에 약간의 조바심이나 불안감이 조미료처럼 첨가된다면 금상첨화다.

그런데 이게 가능하라면 내가 있는 환경이 중요해진다. 내가 잘 맞지 않는 환경이라면 현재에 집중하기가 쉽지 않을 것이다. 잘 맞는 환경인지 아닌지 판단하는 첫 번째는 같이 일하는 사람들이 어떤 사람들인지 특히 내 매니저가 어떤 사람인지 보는 건데 힘들어도 배울 점이 많고 성장한다는 느낌이 든다면 좋은 환경이다.

다음으로 나만의 학습방법을 만들어보는 것이 필요하다. 수능공부를 하는 것이 아니니 뭔가 두꺼운 책을 하나 사서 처음부터 끝까지 읽어야만 학습이 아니란 점, 필요한만큼 이해하고 넘어가도 된다는 점, 학습을 하다보면 항상 어느 시점에는 벽에 부딪칠 것이기에 꾸준함이 중요하다는 것 등등을 인지해야 한다. 개인적으로는 잘 모르는 주제가 생기면 유투브 등으로 짧은 영상 몇개 보고 더 깊게 들어갈 필요가 있다면 잘 아는 지인들에게 (적절히 보상을 해주고) 물어본다던지 아니면 더 긴 영상 강의(유데미, 인프런, 유투브 등등)등을 찾아서 밀도있게 학습하는 형태로 가려고 한다. 뭔가 정말 제대로 배우고 싶을텐데 다른 사람을 가르쳐보거나 톡을 하는 기회를 만들어서 강제로 학습하려고 한다.

결국 내가 인정받는 것은 내가 만든 결과물이지 어떤 기술을 알고 있느냐는 아니라는 점을 인식하고 호기심과 필요성 중심으로 학습으로 하는 습관을 갖도록 하자.

<ol ><li>기본기 확실히 하기</li><li>학습 능력 키우기</li><li>의사 소통 잘하기</li><li>문제 정의 잘하기</li><li>태스크 완료 시간 추정 잘하기</li><li>운영을 고려한 코드 작성하기</li><li>서비스 사고 대처 능력 키우기</li><li>결과를 내는데 집중하기</li><li>영향력 갖기 <s>(코딩 멍키)</s></li></ol> 대부분의 개발자들은 굉장히 트렌디하다. 특히 한국 개발자들이 더 그렇다. 회사 일이 아무리 바쁘고 재미있어도 일에서 사용하는 기술이 최신이 아닌 레거시라고 생각하면 뒤쳐진다고 느끼고 조바심과 불안감을 많이 느낀다. 안 그래도 시간도 없고 힘도 부치는데 회사 일이 끝나면 새로운 기술을 조바심/불안감 기반으로 공부하는 경우가 아주 흔한다. 흔히 이야기하는 주경야독인데 약간 건강하지 않은 형태의 주경야독이다. 낮에는 회사 일을 하느라 바쁜 와중에 밤에는 선행학습을 하느라 바쁘다는 거다. 예를 들면 회사에서 레거시 시스템을 사용하는데 이게 커리어에 도움이 안된다고 보니 밤에 지금 마켓에서 핫한 시스템 공부를 하는 거다. 이 공부의 모티브가 중요한데 불안감이나 조바심이 주된 모티브라면 건강하지 않다. 내가 생각하는 건강한 학습은 평소 맡은 업무에 몰두하고 성취하는 경험을 통해 자신감을 쌓고 인정받고 (이에 대해서 뒤 "3. 의사 소통 잘하기"와 "4. 문제 정의 잘하기"에서 더 이야기해볼 예정이다) 이를 바탕으로 필요 중심 그리고 호기심 중심으로 학습하는 것이다. 즉 "현재"(필요성)에 집중하고 "나"(호기심)에 집중하는 거다. 여기에 약간의 조바심이나 불안감이 조미료처럼 첨가된다면 금상첨화다. 그런데 이게 가능하라면 내가 있는 환경이 중요해진다. 내가 잘 맞지 않는 환경이라면 현재에 집중하기가 쉽지 않을 것이다. 잘 맞는 환경인지 아닌지 판단하는 첫 번째는 같이 일하는 사람들이 어떤 사람들인지 특히 내 매니저가 어떤 사람인지 보는 건데 힘들어도 배울 점이 많고 성장한다는 느낌이 든다면 좋은 환경이다. 다음으로 나만의 학습방법을 만들어보는 것이 필요하다. 수능공부를 하는 것이 아니니 뭔가 두꺼운 책을 하나 사서 처음부터 끝까지 읽어야만 학습이 아니란 점, 필요한만큼 이해하고 넘어가도 된다는 점, 학습을 하다보면 항상 어느 시점에는 벽에 부딪칠 것이기에 꾸준함이 중요하다는 것 등등을 인지해야 한다. 개인적으로는 잘 모르는 주제가 생기면 유투브 등으로 짧은 영상 몇개 보고 더 깊게 들어갈 필요가 있다면 잘 아는 지인들에게 (적절히 보상을 해주고) 물어본다던지 아니면 더 긴 영상 강의(유데미, 인프런, 유투브 등등)등을 찾아서 밀도있게 학습하는 형태로 가려고 한다. 뭔가 정말 제대로 배우고 싶을텐데 다른 사람을 가르쳐보거나 톡을 하는 기회를 만들어서 강제로 학습하려고 한다. 결국 내가 인정받는 것은 내가 만든 결과물이지 어떤 기술을 알고 있느냐는 아니라는 점을 인식하고 호기심과 필요성 중심으로 학습으로 하는 습관을 갖도록 하자.

좋은 개발자가 알아야하는 9가지 포인트들 - 2. 학습 능력 키우

스레드를 5개월만에 런칭하기 위해 모놀리틱 아키텍처를 사용했고, 5일 만에 1억명의 사용자가 몰려드는 것을 수용할 수 있었음.

사용된 기술은 커스텀 버전의 Django와 PHP, 데이터 저장소로는 TAO/UDB/MySQL와 ZippyDB 그리고 피크 타임을 위한 서버리스 펑션 Async.

자, 말 할 거 많죠? ㅋㅋㅋ 한마디하고 싶은 분들 다 여기여기 붙으세요. 🤣🤣🤣

스레드를 5개월만에 런칭하기 위해 모놀리틱 아키텍처를 사용했고, 5일 만에 1억명의 사용자가 몰려드는 것을 수용할 수 있었음. 사용된 기술은 커스텀 버전의 Django와 PHP, 데이터 저장소로는 TAO/UDB/MySQL와 ZippyDB 그리고 피크 타임을 위한 서버리스 펑션 Async. 자, 말 할 거 많죠? ㅋㅋㅋ 한마디하고 싶은 분들 다 여기여기 붙으세요. 🤣🤣🤣

📝 메타의 스레드, 모놀리틱 아키텍처 사용

차세대 자바스크립트 런타임으로 주목받고 있는 Bun이 v1.1을 출시하였습니다. 하필 거짓말처럼 만우절에 출시를 하여 윈도우즈 사용자들의 애간장을 태웠는데요. 그동안 Bun을 윈도우에서 사용하려면 WSL(Windows Subsystem for Linux)가 필요했었는데, 이제는 네이티브로도 사용할 수 있게 되었습니다 🙌

자세한 내용은 아래 공식 블로그와 유튜브 영상을 참고 바랍니다. 실제 Bun을 개발하고 있는 엔지니어들이 직접 나와서 소개하고 있는데 같은 개발자로서 약간 웃프네용 😂

📝 블로그: https://bun.sh/blog/bun-v1.1
📺 영상: https://youtu.be/yXTFOeGly9o

많은 분들이 Bun을 단순히 Node.js 보다 무지 빠른 자바스크립트 런타임이라고 알고 계시는데, 사실 Bun은 개발자 경험이 놀랍도록 띄어난 올인원 툴키트(all-in-one toolkit)입니다. Bun만 있으면 복잡한 과정없이 자바스크립트 뿐만 아니라 타입스크립트나 JSX로 작성된 코드를 바로 실행할 수 있으며, 패키지 매니저와 테스트 러너, 심지어 번들러까지 탑재하고 있습니다. 즉, 이 모든 귀찮은 일들이 다른 라이브러리 설치하지 않아도 Bun 하나만 있으면 해결됩니다 🤯

Bun에 대해서 더 알고 싶으시다면 아래 게시물을 추천드리겠습니다.

📕 Bun: 귀엽지만 강력한 새로운 자바스크립트 런타임: https://careerly.co.kr/comments/92202

차세대 자바스크립트 런타임으로 주목받고 있는 Bun이 v1.1을 출시하였습니다. 하필 거짓말처럼 만우절에 출시를 하여 윈도우즈 사용자들의 애간장을 태웠는데요. 그동안 Bun을 윈도우에서 사용하려면 WSL(Windows Subsystem for Linux)가 필요했었는데, 이제는 네이티브로도 사용할 수 있게 되었습니다 🙌 자세한 내용은 아래 공식 블로그와 유튜브 영상을 참고 바랍니다. 실제 Bun을 개발하고 있는 엔지니어들이 직접 나와서 소개하고 있는데 같은 개발자로서 약간 웃프네용 😂 📝 블로그: https://bun.sh/blog/bun-v1.1📺 영상: https://youtu.be/yXTFOeGly9o 많은 분들이 Bun을 단순히 Node.js 보다 무지 빠른 자바스크립트 런타임이라고 알고 계시는데, 사실 Bun은 개발자 경험이 놀랍도록 띄어난 올인원 툴키트(all-in-one toolkit)입니다. Bun만 있으면 복잡한 과정없이 자바스크립트 뿐만 아니라 타입스크립트나 JSX로 작성된 코드를 바로 실행할 수 있으며, 패키지 매니저와 테스트 러너, 심지어 번들러까지 탑재하고 있습니다. 즉, 이 모든 귀찮은 일들이 다른 라이브러리 설치하지 않아도 Bun 하나만 있으면 해결됩니다 🤯 Bun에 대해서 더 알고 싶으시다면 아래 게시물을 추천드리겠습니다. 📕 Bun: 귀엽지만 강력한 새로운 자바스크립트 런타임: https://careerly.co.kr/comments/92202

🥟 Bun v1.1 출시 소식

디자인 시스템, 코드를 넘어서

https://so-so.dev/react/design-system-beyond-code/

같은 걸 3번 만드는 경험은 흔치 않죠. 그래서 글에 깊은 맛이 있답니다!!

https://so-so.dev/react/design-system-beyond-code/ 같은 걸 3번 만드는 경험은 흔치 않죠. 그래서 글에 깊은 맛이 있답니다!!

So-so

디자인시스템 3번만든 이야기

HashMap is Hash table based implementation of the Map interface. This implementation provides all of the optional map operations, and permits null values and the null key. (The HashMap class is...

Barclays Java Spring-Boot Micro-service Interview Question with answer 2024

Finally 블록에서 예외가 발생하면 어떻게 되나요?
자바에서, try-catch에서 finally 블록 내에서 예외가 발생할 때의 동작은, try-catch 블록의 예외 처리와 약간 다릅니다. 
 
[Try-Catch 블록의 예외]
 * 정상적인 플로우가 중지됩니다.
 * 예외 유형과 일치하는 catch 블록이 있다면, 해당 블록 내의 코드가 실행됩니다. 이를 통해 예외를 처리할 수 있습니다.
 * catch 블록이 완료되거나 어떤 catch 블록과도 일치하지 않으면 finally 블록의 코드가 실행됩니다.
[Finally 블록의 예외]
 * 원래의 예외가 중지됩니다. 이는 원래의 예외가 메서드 호출자에게 전달되지 않는 것을 의미합니다.
 * finally 블록에서 던진 예외가 호출자에게 전파되는 새로운 예외가 됩니다.
[키 포인트]
 * finally 블록은 try-catch 블록에서 예외가 발생하는지 여부에 관계없이 항상 실행됩니다.
 * finally 블록의 예외는 원래의 예외를 억제합니다.
 * finally 블록에서 던진 예외는 호출자가 처리해야 하는 새로운 예외가 됩니다.
[Finally 블록의 쓰임새]
 * 리소스(데이터베이스 연결, 파일 클로징)를 해제합니다.
 * 예외에 관계없이 항상 수행해야 하는 정리 작업을 처리합니다.
 
자바의 다이아몬드 문제란 무엇인가요?
"다이아몬드 문제"란 여러 상속 시나리오에서 발생하는 특정한 문제를 의미합니다. 클래스 상속 다이어그램을 그릴 때 발생하는 다이아몬드 모양에서 이름을 따왔습니다.

 1. 자바의 접근방식: 자바는 클래스의 다중상속을 지원하지 않습니다. 그러나 자바는 인터페이스의 다중상속은 허용합니다. 
 2. 자바 인터페이스의 다이아몬드 문제: 클래스가 두 개의 인터페이스를 구현하고 두 인터페이스가 모두 동일한 메소드명을 가진다면, 구현 클래스는 모호성을 해결하기 위해 메서드를 자체적으로 구현해야 합니다.
interface InterfaceA {
    default void display() {
        System.out.println("Inside InterfaceA");
    }
}

interface InterfaceB {
    default void display() {
        System.out.println("Inside InterfaceB");
    }
}

class MyClass implements InterfaceA, InterfaceB {
    // Here, we must provide our own implementation of display to resolve the ambiguity.
    @Override
    public void display() {
        InterfaceA.super.display(); // calling InterfaceA's default implementation
        InterfaceB.super.display(); // calling InterfaceB's default implementation
    }
}

어떻게 해결할 수 있을까요?

1. 메서드 오버라이딩: 구현 클래스에서 자신만의 구현을 제공하여 모호함을 해결합니다. 이 방식은 기본 구현 중 하나를 선택하거나 완전히 새로운 구현을 제공하고자 할 때 적합합니다.
class MyClass implements InterfaceA, InterfaceB {
    @Override
    public void display() {
        System.out.println("Hello world");
    }
}

2. 특정 인터페이스의 메서드 호출: 특정한 인터페이스의 메서드를 호출합니다. 
class MyClass implements InterfaceA, InterfaceB {
    @Override
    public void display() {
        InterfaceA.super.display(); // or InterfaceB.super.display()
        // Additional logic if needed
    }
}

 
Multilevel 상속이란 무엇인가요?
Multilevel 상속에서 A 클래스는 B 클래스를 상속하며, B 클래스 역시 C 클래스를 상속합니다.
 
자식 클래스는 부모 클래스를 통해 조부모 클래스에서 간접적으로 상속됩니다. 자식 클래스는 부모 및 조부모 클래스의 모든 public/protected 멤버에 접근할 수 있습니다.
 
String, Stringbuffer, Stringbuilder의 차이는 무엇인가요?
(번역/원문 참고)
 
메서드 오버라이딩과 오버로딩은 무엇인가요?
[메서드 오버로딩]
 * 단일 클래스 내에서 발생합니다. 이름은 같지만 매개 변수가 다른 동일한 클래스의 여러 메서드를 말합니다.
 * 메서드 오버로딩을 사용하면 유사한 작업을 수행하지만 입력/출력이 다른 메서드를 만들 수 있습니다.
class Calculator {
  public int add(int a, int b) {
    return a + b;
  }

  public double add(double a, double b) {
    return a + b;
  }
}

[메서드 오버라이딩]
 * 상속에서 클래스 간에 메서드 오버라이딩이 발생합니다. 하위 클래스가 상위 클래스에서 상속된 메서드를 재정의하는 것을 말합니다. 메서드는 상위 클래스 메서드와 동일한 이름, 반환 유형 및 매개 변수를 갖습니다.
 * 메서드 오버라이딩을 사용하면 하위 클래스가 상위 클래스에서 상속된 메서드를 자체적으로 구현하여 하위 클래스에 대한 동작을 전문화할 수 있습니다.
class Animal {
  public void makeSound() {
    System.out.println("Generic animal sound");
  }
}

class Dog extends Animal {
  @Override
  public void makeSound() {
    System.out.println("Woof!");
  }
}

 
예외 클래스의 계층구조는 무엇인가요?
Arraylist와 Linkedlist의 차이는 무엇인가요?
Set과 Arraylist의 차이는 무엇인가요?
(번역/원문 참고)
 
번역: [https://ducktopia.tistory.com/119]
원문:

Finally 블록에서 예외가 발생하면 어떻게 되나요?자바에서, try-catch에서 finally 블록 내에서 예외가 발생할 때의 동작은, try-catch 블록의 예외 처리와 약간 다릅니다.&nbsp;&nbsp;[Try-Catch 블록의 예외]<ul ><li>정상적인 플로우가 중지됩니다.</li><li>예외 유형과 일치하는 catch 블록이 있다면, 해당 블록 내의 코드가 실행됩니다. 이를 통해 예외를 처리할 수 있습니다.</li><li>catch 블록이 완료되거나 어떤 catch 블록과도 일치하지 않으면 finally 블록의 코드가 실행됩니다.</li></ul>[Finally 블록의 예외]<ul ><li>원래의 예외가 중지됩니다. 이는 원래의 예외가 메서드 호출자에게 전달되지 않는 것을 의미합니다.</li><li>finally 블록에서 던진 예외가 호출자에게 전파되는 새로운 예외가 됩니다.</li></ul>[키 포인트]<ul ><li>finally 블록은 try-catch 블록에서 예외가 발생하는지 여부에 관계없이 항상 실행됩니다.</li><li>finally 블록의 예외는 원래의 예외를 억제합니다.</li><li>finally 블록에서 던진 예외는 호출자가 처리해야 하는 새로운 예외가 됩니다.</li></ul>[Finally 블록의 쓰임새]<ul ><li>리소스(데이터베이스 연결, 파일 클로징)를 해제합니다.</li><li>예외에 관계없이 항상 수행해야 하는 정리 작업을 처리합니다.</li></ul>&nbsp;자바의 다이아몬드 문제란 무엇인가요?"다이아몬드 문제"란 여러 상속 시나리오에서 발생하는 특정한 문제를 의미합니다. 클래스 상속 다이어그램을 그릴 때 발생하는 다이아몬드 모양에서 이름을 따왔습니다. <ol ><li>자바의 접근방식: 자바는 클래스의 다중상속을 지원하지 않습니다. 그러나 자바는 인터페이스의 다중상속은 허용합니다.&nbsp;</li><li>자바 인터페이스의 다이아몬드 문제: 클래스가 두 개의 인터페이스를 구현하고 두 인터페이스가 모두 동일한 메소드명을 가진다면, 구현 클래스는 모호성을 해결하기 위해 메서드를 자체적으로 구현해야 합니다.</li></ol><pre ><code class="language-java">interface InterfaceA {
 default void display() {
 System.out.println("Inside InterfaceA");
 }
}

interface InterfaceB {
 default void display() {
 System.out.println("Inside InterfaceB");
 }
}

class MyClass implements InterfaceA, InterfaceB {
 // Here, we must provide our own implementation of display to resolve the ambiguity.
 @Override
 public void display() {
 InterfaceA.super.display(); // calling InterfaceA's default implementation
 InterfaceB.super.display(); // calling InterfaceB's default implementation
 }
}</code></pre>어떻게 해결할 수 있을까요? 1. 메서드 오버라이딩: 구현 클래스에서 자신만의 구현을 제공하여 모호함을 해결합니다. 이 방식은 기본 구현 중 하나를 선택하거나 완전히 새로운 구현을 제공하고자 할 때 적합합니다.<pre ><code class="language-java">class MyClass implements InterfaceA, InterfaceB {
 @Override
 public void display() {
 System.out.println("Hello world");
 }
}</code></pre>2. 특정 인터페이스의 메서드 호출: 특정한 인터페이스의 메서드를 호출합니다.&nbsp;<pre ><code class="language-java">class MyClass implements InterfaceA, InterfaceB {
 @Override
 public void display() {
 InterfaceA.super.display(); // or InterfaceB.super.display()
 // Additional logic if needed
 }
}</code></pre>&nbsp;Multilevel 상속이란 무엇인가요?Multilevel 상속에서 A 클래스는 B 클래스를 상속하며, B 클래스 역시 C 클래스를 상속합니다.&nbsp;자식 클래스는 부모 클래스를 통해 조부모 클래스에서 간접적으로 상속됩니다. 자식 클래스는 부모 및 조부모 클래스의 모든 public/protected 멤버에 접근할 수 있습니다.&nbsp;String, Stringbuffer, Stringbuilder의 차이는 무엇인가요?(번역/원문 참고)&nbsp;메서드 오버라이딩과 오버로딩은 무엇인가요?[메서드 오버로딩]<ul ><li>단일 클래스 내에서 발생합니다. 이름은 같지만 매개 변수가 다른 동일한 클래스의 여러 메서드를 말합니다.</li><li>메서드 오버로딩을 사용하면 유사한 작업을 수행하지만 입력/출력이 다른 메서드를 만들 수 있습니다.</li></ul><pre ><code class="language-java">class Calculator {
 public int add(int a, int b) {
 return a + b;
 }

 public double add(double a, double b) {
 return a + b;
 }
}</code></pre>[메서드 오버라이딩]<ul ><li>상속에서 클래스 간에 메서드 오버라이딩이 발생합니다. 하위 클래스가 상위 클래스에서 상속된 메서드를 재정의하는 것을 말합니다. 메서드는 상위 클래스 메서드와 동일한 이름, 반환 유형 및 매개 변수를 갖습니다.</li><li>메서드 오버라이딩을 사용하면 하위 클래스가 상위 클래스에서 상속된 메서드를 자체적으로 구현하여 하위 클래스에 대한 동작을 전문화할 수 있습니다.</li></ul><pre ><code class="language-java">class Animal {
 public void makeSound() {
 System.out.println("Generic animal sound");
 }
}

class Dog extends Animal {
 @Override
 public void makeSound() {
 System.out.println("Woof!");
 }
}</code></pre>&nbsp;예외 클래스의 계층구조는 무엇인가요?Arraylist와 Linkedlist의 차이는 무엇인가요?Set과 Arraylist의 차이는 무엇인가요?(번역/원문 참고)&nbsp;번역: [https://ducktopia.tistory.com/119]원문:

🕊️ 2024 버클리즈 Java SpringBoot 인터뷰 질문 

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Data Analyst Roadmap

개발자분들은 roadmap.sh에 대해 이미 아시겠죠?
최근 데이터분석가의 로드맵도 업데이트되어 공유합니다!

사실 이렇게 보면.. 개발자 로드맵보다 조금 정립되어있지 않은 느낌도 드는데, 그래도 참고해보면 좋을 것 같아요!

https://roadmap.sh/data-analyst

개발자분들은 roadmap.sh에 대해 이미 아시겠죠?최근 데이터분석가의 로드맵도 업데이트되어 공유합니다! 사실 이렇게 보면.. 개발자 로드맵보다 조금 정립되어있지 않은 느낌도 드는데, 그래도 참고해보면 좋을 것 같아요! https://roadmap.sh/data-analyst

roadmap.sh

데이터분석가 로드맵 🤓

1. 감정은 전염되기 때문에 매우 중요하다.

2. 사람들은 자신과 연관된 것들을 자랑스러워하고 자신과 동료들이 성공할 것이라고 믿고 싶어 한다.

3. 그래서 조직을 이끄는 리더에게 주어진 가장 중요한 임무 하나가 자신감을 보여 주는 것이다.

4. 사람들은 자신감 넘치는 사람을 따르고 지지하고 싶어 한다.

5. 그렇기 때문에 자신감 있어 보이는 사람들이 취직하고 승진할 가능성이 크다.

6. 이뿐만 아니라 리더가 자신감 있게 행동하면 그 자신감이 전염되어 그를 따르는 다른 사람들도 더 자신감 있게 행동한다.

#권력을경영하는7가지원칙

1. 감정은 전염되기 때문에 매우 중요하다. 2. 사람들은 자신과 연관된 것들을 자랑스러워하고 자신과 동료들이 성공할 것이라고 믿고 싶어 한다. 3. 그래서 조직을 이끄는 리더에게 주어진 가장 중요한 임무 하나가 자신감을 보여 주는 것이다. 4. 사람들은 자신감 넘치는 사람을 따르고 지지하고 싶어 한다. 5. 그렇기 때문에 자신감 있어 보이는 사람들이 취직하고 승진할 가능성이 크다. 6. 이뿐만 아니라 리더가 자신감 있게 행동하면 그 자신감이 전염되어 그를 따르는 다른 사람들도 더 자신감 있게 행동한다. #권력을경영하는7가지원칙

< 리더의 자신감은 전염된다 >

Optimism, obsession, self-belief, raw horsepower and personal connections are how things get started. Cohesive teams, the right combination of calmness and urgency, and unreasonable commitment are...

What I Wish Someone Had Told Me

1. 일은 낙관, 집념, 신념, 거친 돌파력, 인간적 연결에서부터 시작됩니다.

2. 하지만 일을 마무리하는 것은 단합된 팀, 빠른 속도와 차분함의 조합, 무한한 헌신입니다.

3. (사람들이 착각하지만) 팀에게는 ‘중요한데 어려운 일을 하는 것’이 ‘중요하지 않지만 쉬운 일을 하는 것’보다 훨씬 더 쉽습니다. 담대한 목표는 사람들의 동기를 자극하니까요.

4. 인센티브는 슈퍼 파워지만, 신중하게 설정해야 합니다. (그게 고객이든, 직원이든, 한 번 도입한 인센티브를 되돌리긴 쉽지 않기 때문입니다)

5. (너무 많은 일을 동시에 벌이려고 하지 말고) 확신을 가지는 소수의 몇 가지에 자원을 집중하세요. 하지만 말이 쉽지, 이를 행동으로 옮기는 건 쉽진 않을 겁니다. 생각했던 것보다 훨씬 더 많은 것들을 (뼈를 깎는 고통을 감수하며) 제거해야 할 테니까요. (=존 우든 효과)

6. 커뮤니케이션은 명확하고 깔끔하게 하세요.

7. 조직의 구조가 구성원들이 생산적으로 일하는 것을 방해하게 않도록 하세요. 특히 관료주의와 헛소리에 대해선 발견할 때마다 싸우고, 구성원들 또한 이를 발견할 때마다 싸우도록 만드세요.

8. 비즈니스에서 중요한 건 결과입니다. 과정이 좋았다며, 나쁜 결과를 변명하도록 내버려두지 마세요. (결과가 안 좋았다면, 분명 프로세스에 문제가 있는 겁니다. 따라서 과정이 좋았다는 위로가 아니라, 문제를 파악하고 개선해야 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다)

9. 채용에 더 많은 시간을 투자하고, 빠르게 성장할 가능성이 보이는 사람들을 영입하기 위해 위험을 무릎 써보세요!

10. 슈퍼스타는 보이는 것보다 훨씬 더 큰 가치를 가지지만, 그들에 대한 평가는 조직의 성과에 어떤 기여를 했는지를 두고 정확하게 내려야 합니다.

11. 빠른 반복은 많은 문제를 해결합니다. 특히 빠르게 반복할 수 있으면, 틀려도 상관없습니다. (빠르게 반복하는 과정에서 틀린 것들을 계속 수정할 테니까요)

12. 물리 법칙에 해당하는 비즈니스와는 싸우지 마세요. (비과학적인 믿음으로 사업을 하지 말라는 말입니다)

13. 영감은 쉽게 깨지고, 삶은 놀랍도록 빠릅니다. 그리고 아무것도 하지 않은 것이야말로 최악의 위험입니다.

14. 스케일은 급부상하고 있는 신흥 자산입니다.

15. 복리는 마법입니다. 그러니 규모와 복리가 만나는 비즈니스를 하세요.

16. 쓰러져도 다시 일어나 계속 나아가세요.

17. 위대한 사람들과 함께 일하는 것은 인생에서 가장 큰 축복 중 하나입니다.

- 샘 알트만

https://blog.samaltman.com/what-i-wish-someone-had-told-me

1. 일은 낙관, 집념, 신념, 거친 돌파력, 인간적 연결에서부터 시작됩니다. 2. 하지만 일을 마무리하는 것은 단합된 팀, 빠른 속도와 차분함의 조합, 무한한 헌신입니다. 3. (사람들이 착각하지만) 팀에게는 ‘중요한데 어려운 일을 하는 것’이 ‘중요하지 않지만 쉬운 일을 하는 것’보다 훨씬 더 쉽습니다. 담대한 목표는 사람들의 동기를 자극하니까요. 4. 인센티브는 슈퍼 파워지만, 신중하게 설정해야 합니다. (그게 고객이든, 직원이든, 한 번 도입한 인센티브를 되돌리긴 쉽지 않기 때문입니다) 5. (너무 많은 일을 동시에 벌이려고 하지 말고) 확신을 가지는 소수의 몇 가지에 자원을 집중하세요. 하지만 말이 쉽지, 이를 행동으로 옮기는 건 쉽진 않을 겁니다. 생각했던 것보다 훨씬 더 많은 것들을 (뼈를 깎는 고통을 감수하며) 제거해야 할 테니까요. (=존 우든 효과) 6. 커뮤니케이션은 명확하고 깔끔하게 하세요. 7. 조직의 구조가 구성원들이 생산적으로 일하는 것을 방해하게 않도록 하세요. 특히 관료주의와 헛소리에 대해선 발견할 때마다 싸우고, 구성원들 또한 이를 발견할 때마다 싸우도록 만드세요. 8. 비즈니스에서 중요한 건 결과입니다. 과정이 좋았다며, 나쁜 결과를 변명하도록 내버려두지 마세요. (결과가 안 좋았다면, 분명 프로세스에 문제가 있는 겁니다. 따라서 과정이 좋았다는 위로가 아니라, 문제를 파악하고 개선해야 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다) 9. 채용에 더 많은 시간을 투자하고, 빠르게 성장할 가능성이 보이는 사람들을 영입하기 위해 위험을 무릎 써보세요! 10. 슈퍼스타는 보이는 것보다 훨씬 더 큰 가치를 가지지만, 그들에 대한 평가는 조직의 성과에 어떤 기여를 했는지를 두고 정확하게 내려야 합니다. 11. 빠른 반복은 많은 문제를 해결합니다. 특히 빠르게 반복할 수 있으면, 틀려도 상관없습니다. (빠르게 반복하는 과정에서 틀린 것들을 계속 수정할 테니까요) 12. 물리 법칙에 해당하는 비즈니스와는 싸우지 마세요. (비과학적인 믿음으로 사업을 하지 말라는 말입니다) 13. 영감은 쉽게 깨지고, 삶은 놀랍도록 빠릅니다. 그리고 아무것도 하지 않은 것이야말로 최악의 위험입니다. 14. 스케일은 급부상하고 있는 신흥 자산입니다. 15. 복리는 마법입니다. 그러니 규모와 복리가 만나는 비즈니스를 하세요. 16. 쓰러져도 다시 일어나 계속 나아가세요. 17. 위대한 사람들과 함께 일하는 것은 인생에서 가장 큰 축복 중 하나입니다. - 샘 알트만 https://blog.samaltman.com/what-i-wish-someone-had-told-me

Sam Altman

창업을 하고자 하는 사람들에게 해주고 싶은 말들

Freelancer banking startup Lili raises $15M – TechCrunch

[Issue #84] "🏦 본격 N잡러 시대의 프리랜서를 위한 뱅킹 서비스!

프리랜서를 위한 모바일 뱅킹서비스를 제공하는 핀테크 스타트업 'Lili(릴리)'가 1,000만 달러의 시드 투자를 발표한 지 몇 달 되지 않은 현재 시점, 다시 또 1,500만 달러의 시리즈 A 투자유치를 했다는 소식입니다.

① '릴리'는 프리랜서들을 위해 고안된 뱅킹서비스를 만들고 있는 스타트업인데요. 미국의 기존 은행들과 달리 계좌 수수료와 최소 잔고 등의 정책을 없애고, 복잡한 세금도 쉽게 계산/관리해주는 기능들을 무기로 삼아 급성장 중이라고 합니다.

② 이 서비스는 매달 월급을 받는 직장인과 달리 여러 명의 고용주에게 불규칙적으로 임금을 지불받는 프리랜서에게 최적화되어 있는데요. 지출과 수익을 실시간으로 반영하여 절세를 돕는 기능, 소득의 일정 비율을 세금으로 바로 적립할 수 있는 기능이 특히 인기라고 합니다.

③ 2019년에 출시한 릴리는 올해 특히 급성장을 하고 있습니다. 코로나 판데믹 이후 700% 거래가 증가했고, 10만 개 이상의 계좌가 개설되었다고 하네요.

④ 릴리의 CEO 데이비드는, 코로나가 야기한 경제적 혼란이 프로그래머나 디지털마케터 같은 노동자들이 프리랜싱으로 눈을 돌리게 되는 계기가 되었고, 이런 트렌드가 지속될거라는 전망이 강세인 가운데 큰 투자를 연속으로 유치할 수 있었다며 소감을 밝혔습니다.

W⑤'s comment 🤔 : '9 to 5의 직업을 가지고 있다면, 단 한 명의 고용주에게 인생을 의존하고 있는 것 입니다.'라는 데이비드의 말은 요즘 시대에 더 큰 설득력을 가지는 것 같습니다. 노동시장의 변화에 따른 새로운 서비스들의 약진이 기대됩니다.

TechCrunch

IT 서비스의 브랜드 마케터 셋이 모였습니다. 문제 해결을 위해 늘 새로운 소식을 보고, 경험하고, 실험해 봅니다. 각자 다른 배경과 강점을 가지고 좋은 시너지를 만들어 내고 있습니다. 일주일에 딱 다섯 가지 마케팅 이슈를 정리해 발행하는 뉴스레터 '위클리 파이브'를 운영했고, 지금은 퍼블리 뉴스 큐레이터로 활동하고 있습니다.

카카오 브랜드 마케터

위클리 파이브

IT 서비스의 브랜드 마케터입니다.  문제 해결을 위해 늘 새로운 소식을 보고, 경험하고, 학습해야만 하는 일을 하고 있습니다. 현업에서 일하면서 접하는 새롭고 흥미로운 소식들을 공유합니다.

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