First and foremost, thank you to everyone who has contributed to styled-components over the years. Open Source is hard work, and many of the larger feature and/or refactoring drives probably would never have shipped without your support! As...

Thank you - styled-components

Styled Components가 공식적으로 개발을 중단하고 후원도 그만 받는다고 합니다. CSS-in-JS 분야에 선구자적인 역할을 했던 라이브러리라고 생각합니다. Emotion, Stitches, Vanilla Extract 등 그 이후에 나온 수많은 CSS-in-JS 라이브러리에 영감을 주었죠.

Styled Components의 시장 점유율이 워낙 높아서 예전에 jQuery가 그랬던 것처럼 실제 사용량은 수년에 걸쳐 서서히 줄어들거라고 생각합니다. 하지만 신규 프로젝트에서는 Styled Components를 선택하지 않도록 주의해야할 것 같습니다.

React 생태계가 RSC로 넘어가면서 빌드 타임에 스타일링을 하는 Panda CSS나 StyleX과 같은 차세대 라이브러리가 대체제로 주목받고 있으니 참고하세요.

Styled Components가 공식적으로 개발을 중단하고 후원도 그만 받는다고 합니다. CSS-in-JS 분야에 선구자적인 역할을 했던 라이브러리라고 생각합니다. Emotion, Stitches, Vanilla Extract 등 그 이후에 나온 수많은 CSS-in-JS 라이브러리에 영감을 주었죠. Styled Components의 시장 점유율이 워낙 높아서 예전에 jQuery가 그랬던 것처럼 실제 사용량은 수년에 걸쳐 서서히 줄어들거라고 생각합니다. 하지만 신규 프로젝트에서는 Styled Components를 선택하지 않도록 주의해야할 것 같습니다. React 생태계가 RSC로 넘어가면서 빌드 타임에 스타일링을 하는 Panda CSS나 StyleX과 같은 차세대 라이브러리가 대체제로 주목받고 있으니 참고하세요.

opencollective.com

👋 굿바이 Styled Components 🥹

한 시대가 저무는 기분입니다...

공유 오피스 꼴불견 1~3위

🥉 4명 테이블에 자기 물건으로 다 채우기

🥈 떡볶이 사와서 여친이랑 데이트

🥇 싱크대에 코 풀기

놀랍게도 이 모든게 한 명.. 🫠

역시 진상은 하나만 하지 않는다는.. 😮‍💨

공유 오피스 꼴불견 1~3위 🥉 4명 테이블에 자기 물건으로 다 채우기 🥈 떡볶이 사와서 여친이랑 데이트 🥇 싱크대에 코 풀기 놀랍게도 이 모든게 한 명.. 🫠 역시 진상은 하나만 하지 않는다는.. 😮‍💨

Java에서 병렬 처리나 비동기 작업을 구현할 때 Thread를 직접 생성해 사용하는 방식은 더 이상 일반적이지 않습니다. 요즘 Java에서는 ExecutorService를 사용하여 스레드 풀(Thread Pool)을 효율적으로 관리하는 것이 표준입니다. 특히 Executors 클래스에서 제공하는 팩토리 메서드들을 활용하면 다양한 유형의 스레드 풀을 간편하게 생성할 수 있습니다.이번 글에서는 Executors가 제공하는 대표적인 스레드 풀 4종류를 살펴보고, 각각의 사용 시나리오와 주의할 점을 예제 중심으로 정리해보겠습니다. newFixedThreadPool(int nThreads)이 메서드는 정해진 개수만큼의 스레드를 미리 생성하고, 그 스레드들이 재사용되며 작업을 처리합니다. 더 많은 작업이 들어오면..

Java의 ExecutorService 스레드 풀 정복하기

이번 글에서는 Executors가 제공하는 대표적인 스레드 풀 4종류를 살펴보고, 각각의 사용 시나리오와 주의할 점을 예제 중심으로 정리해보겠습니다.
 
newFixedThreadPool(int nThreads)
이 메서드는 정해진 개수만큼의 스레드를 미리 생성하고, 그 스레드들이 재사용되며 작업을 처리합니다. 더 많은 작업이 들어오면 내부 큐에 쌓이고, 기존 스레드들이 작업을 처리하면 순차적으로 소비됩니다.
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(4); 

✅ 사용 시점
 * 처리할 작업량은 많지만, 동시에 처리해야 하는 작업 수를 제한하고 싶은 경우
 * CPU 자원을 고르게 사용하며, 안정적인 처리량을 원하는 경우
🧪 예시
for (int i = 0; i < 10; i++) {
 final int taskId = i;
 executor.submit(() -> {
 System.out.println("Task " + taskId + " executed by " + Thread.currentThread().getName());
 Thread.sleep(1000); // 모의 작업
 });
}

⚠️ 주의
 * 과도하게 큰 작업 큐가 쌓일 수 있음 → 메모리 사용량 증가
 * 스레드 수는 CPU 코어 수나 애플리케이션 특성에 맞게 설정해야 함
 
newCachedThreadPool()
이 스레드 풀은 요청이 많으면 새로운 스레드를 계속 생성하고, 특정 기간 동안 사용되지 않으면 제거합니다. 캐시된 스레드를 재사용하므로 빠르고 유연합니다.
ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();

✅ 사용 시점
 * 작업이 짧고 빠르게 끝나는 I/O 중심의 작업일 때
 * 짧은 burst가 자주 발생하는 상황에서 유용
🧪 예시
for (int i = 0; i < 100; i++) {
 final int taskId = i;
 executor.submit(() -> {
 System.out.println("Task " + taskId + " executed by " + Thread.currentThread().getName());
 });
} 

⚠️ 주의
 * 요청이 많을 경우 스레드가 무제한으로 늘어나 과부하가 될 수 있음
 → 실제 운영에서는 ThreadPoolExecutor로 커스텀 제어 필요
 
newSingleThreadExecutor()
항상 단 하나의 스레드만 사용하여 작업을 처리합니다. 작업은 FIFO 순서로 실행되며, 순서가 중요한 로직에 적합합니다.
ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor();

✅ 사용 시점
 * 작업 순서가 중요할 때
 * 하나의 리소스(DB, 파일 등)에 대해 직렬화된 접근이 필요할 때
🧪 예시
for (int i = 0; i < 5; i++) {
 final int taskId = i;
 executor.submit(() -> {
 System.out.println("Processing task " + taskId);
 Thread.sleep(500);
 });
} 

⚠️ 주의
 * 하나의 스레드에 의존하기 때문에 처리량은 낮음
 * 스레드가 죽으면 새로운 스레드로 대체되므로 중단되지는 않음
 
newScheduledThreadPoool(int corePoolSize)
지연 실행(delay)이나 주기적인 작업(interval) 실행에 특화된 스레드 풀입니다. ScheduledExecutorService를 반환하며, Java의 타이머 역할도 수행할 수 있습니다.
ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(2);

✅ 사용 시점
 * 주기적인 백업 작업, 모니터링, 알림 전송 등
 * 특정 시간 후 작업을 실행하고 싶을 때
🧪 예시
scheduler.scheduleAtFixedRate(() -> {
 System.out.println("Heartbeat sent by " + Thread.currentThread().getName());
}, 1, 5, TimeUnit.SECONDS); // 1초 후 시작, 5초마다 반복

⚠️ 주의
 * 작업이 너무 오래 걸리면 다음 주기 작업이 지연될 수 있음
 → 처리 시간이 일정하지 않다면 scheduleWithFixedDelay()를 고려
 
 
🧠 마무리
Java에서 Executors 팩토리 메서드는 다양한 형태의 스레드 풀을 간단히 생성할 수 있게 도와줍니다. 하지만, 운영 환경에서는 ThreadPoolExecutor를 직접 생성하여 작업 큐, 최대 스레드 수, 거부 정책 등을 세밀하게 조절하는 것이 더욱 안전하고 확장성 있는 선택입니다.

이번 글에서는 Executors가 제공하는 대표적인 스레드 풀 4종류를 살펴보고, 각각의 사용 시나리오와 주의할 점을 예제 중심으로 정리해보겠습니다.&nbsp;newFixedThreadPool(int nThreads)이 메서드는 정해진 개수만큼의 스레드를 미리 생성하고, 그 스레드들이 재사용되며 작업을 처리합니다. 더 많은 작업이 들어오면 내부 큐에 쌓이고, 기존 스레드들이 작업을 처리하면 순차적으로 소비됩니다.<pre ><code class="language-java">ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(4);&nbsp;</code></pre>✅ 사용 시점<ul ><li>처리할 작업량은 많지만, 동시에 처리해야 하는 작업 수를 제한하고 싶은 경우</li><li>CPU 자원을 고르게 사용하며, 안정적인 처리량을 원하는 경우</li></ul>🧪 예시<pre ><code class="language-java">for (int i = 0; i &lt; 10; i++) {
 final int taskId = i;
 executor.submit(() -&gt; {
 System.out.println("Task " + taskId + " executed by " + Thread.currentThread().getName());
 Thread.sleep(1000); // 모의 작업
 });
}</code></pre>⚠️ 주의<ul ><li>과도하게 큰 작업 큐가 쌓일 수 있음 → 메모리 사용량 증가</li><li>스레드 수는 CPU 코어 수나 애플리케이션 특성에 맞게 설정해야 함</li></ul>&nbsp;newCachedThreadPool()이 스레드 풀은 요청이 많으면 새로운 스레드를 계속 생성하고, 특정 기간&nbsp;동안 사용되지 않으면 제거합니다. 캐시된 스레드를 재사용하므로 빠르고 유연합니다.<pre ><code class="language-java">ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();</code></pre>✅ 사용 시점<ul ><li>작업이 짧고 빠르게 끝나는 I/O 중심의 작업일 때</li><li>짧은 burst가 자주 발생하는 상황에서 유용</li></ul>🧪 예시<pre ><code class="language-java">for (int i = 0; i &lt; 100; i++) {
 final int taskId = i;
 executor.submit(() -&gt; {
 System.out.println("Task " + taskId + " executed by " + Thread.currentThread().getName());
 });
}&nbsp;</code></pre>⚠️ 주의<ul ><li>요청이 많을 경우 스레드가 무제한으로 늘어나 과부하가 될 수 있음 → 실제 운영에서는 ThreadPoolExecutor로 커스텀 제어 필요</li></ul>&nbsp;newSingleThreadExecutor()항상 단 하나의 스레드만 사용하여 작업을 처리합니다. 작업은 FIFO 순서로 실행되며, 순서가 중요한 로직에 적합합니다.<pre ><code class="language-java">ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor();</code></pre>✅ 사용 시점<ul ><li>작업 순서가 중요할 때</li><li>하나의 리소스(DB, 파일 등)에 대해 직렬화된 접근이 필요할 때</li></ul>🧪 예시<pre ><code class="language-java">for (int i = 0; i &lt; 5; i++) {
 final int taskId = i;
 executor.submit(() -&gt; {
 System.out.println("Processing task " + taskId);
 Thread.sleep(500);
 });
}&nbsp;</code></pre>⚠️ 주의<ul ><li>하나의 스레드에 의존하기 때문에 처리량은 낮음</li><li>스레드가 죽으면 새로운 스레드로 대체되므로 중단되지는 않음</li></ul>&nbsp;newScheduledThreadPoool(int corePoolSize)지연 실행(delay)이나 주기적인 작업(interval) 실행에 특화된 스레드 풀입니다. ScheduledExecutorService를 반환하며, Java의 타이머 역할도 수행할 수 있습니다.<pre ><code class="language-java">ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(2);</code></pre>✅ 사용 시점<ul ><li>주기적인 백업 작업, 모니터링, 알림 전송 등</li><li>특정 시간 후 작업을 실행하고 싶을 때</li></ul>🧪 예시<pre ><code class="language-java">scheduler.scheduleAtFixedRate(() -&gt; {
 System.out.println("Heartbeat sent by " + Thread.currentThread().getName());
}, 1, 5, TimeUnit.SECONDS); // 1초 후 시작, 5초마다 반복</code></pre>⚠️ 주의<ul ><li>작업이 너무 오래 걸리면 다음 주기 작업이 지연될 수 있음 → 처리 시간이 일정하지 않다면 scheduleWithFixedDelay()를 고려</li></ul>&nbsp;&nbsp;🧠 마무리Java에서 Executors 팩토리 메서드는 다양한 형태의 스레드 풀을 간단히 생성할 수 있게 도와줍니다. 하지만, 운영 환경에서는 ThreadPoolExecutor를 직접 생성하여 작업 큐, 최대 스레드 수, 거부 정책 등을 세밀하게 조절하는 것이 더욱 안전하고 확장성 있는 선택입니다.

덕토피아

🕊️ Java의 ExecutorService 스레드 풀 정복하기

In this paper, we revisit one of the simplest problems in data structures: the task of inserting elements into an open-addressed hash table so that elements can later be retrieved with as few probes as possible. We show that, even without reordering elements over time, it is possible to construct a hash table that achieves far better expected search complexities (both amortized and worst-case) than were previously thought possible. Along the way, we disprove the central conjecture left by Yao in his seminal paper ``Uniform Hashing is Optimal''. All of our results come with matching lower bounds.

Optimal Bounds for Open Addressing Without Reordering

📰 대학생이 40년만에 해시테이블의 성능 향상을 이뤄냈다고

해시테이블 알고리즘은 워낙 오래된 연구라서 아무도 그 이상 최적화하기 어렵다고 생각했는데, Andrew Krapivin이라는 학부생이 그 틀을 깨고 알고리즘을 발명했다는 것이 재미난 포인트입니다.

역시 아직 미해결 문제는 많고, 상식이라는 고정관념에 쩌들지 않은 ㅎㅎ 새로운 세대만이 해결할 수 있는 문제도 많지 않나 싶네요.

논문: https://arxiv.org/abs/2501.02305

기사: https://www.wired.com/story/undergraduate-upends-a-40-year-old-data-science-conjecture/

📰 대학생이 40년만에 해시테이블의 성능 향상을 이뤄냈다고 해시테이블 알고리즘은 워낙 오래된 연구라서 아무도 그 이상 최적화하기 어렵다고 생각했는데, Andrew Krapivin이라는 학부생이 그 틀을 깨고 알고리즘을 발명했다는 것이 재미난 포인트입니다. 역시 아직 미해결 문제는 많고, 상식이라는 고정관념에 쩌들지 않은 ㅎㅎ 새로운 세대만이 해결할 수 있는 문제도 많지 않나 싶네요. 논문: https://arxiv.org/abs/2501.02305 기사: https://www.wired.com/story/undergraduate-upends-a-40-year-old-data-science-conjecture/

arXiv.org

코딩 인터뷰를 하던 중 지원자로부터 AI를 써도 되겠냐는 질문을 받았습니다. 인터넷 검색을 해도 되냐고 물어보는 지원자는 종종 만나는데, AI를 써도 되느냐는 질문은 처음 받아봐서 좀 당황스럽더군요. 어떤 용도로 AI를 사용하시려는지 물어보았고, 익숙치 않은 프로그래밍 언어의 사용법을 찾기 위해서라는 답변을 들었습니다. 지원자가 대학생이어서 특정 언어를 능숙하게 다룰 거라는 기대는 없었습니다. 그래서 화면을 공유하는 전제 하에 AI를 사용하도록 허락하였죠.

지원자는 ChatGPT를 열고 해당 언어에서 어떻게 힙(heap) 자료구조를 사용하는지 물어보았습니다. 언제나 그렇듯 ChatGPT는 어떻게 힙을 생성하고, 원소를 추가/삭제하는지에 대해서 아주 상세하게 적어주기 시작했습니다. 그러나 너무나 친절한 나머지 ChatGPT는 힙을 활용할 수 있는 대표적인 사례까지 나열해줬는데, 그 중에 인터뷰에서 출제한 문제가 포함되어 있었습니다. (Co-op 채용이라서 아주 기초 수준의 문제였거든요 😅)

당황한 기색이 역력한 지원자는 급하게 화면을 전환하였습니다. 하지만 그 이후부터는 계속해서 신경이 쓰이는지 인터뷰에 집중을 하지 못하는 모습이었습니다. 결국은 시간 내에 답안을 완성하지 못했고, 본인이 작성한 코드에 대해서도 명확히 설명하지 못했습니다. 아무래도 스스로 망했다고 생각하고 이미 인터뷰를 포기한 느낌을 받았습니다. 첫 번째 문제는 잘 푸셨기 때문에, 오히려 두 번째 문제에서 AI를 쓰지 않으셨다면 합격하실 수도 있으셨을 것 같아서 참 안타까웠습니다.

인터뷰가 끝나고 많은 생각이 들었습니다. 이미 AI가 대학생들의 삶에 깊숙히 스며든 것 같고, 현직 개발자들도 AI의 도움을 받아 업무를 수행하고 있는 상황이죠. 코딩 인터뷰라고 해서 AI를 쓰지 못하게 할 이유가 있을까요? 과연 저처럼 불완전한 인간이 면접관으로서 AI로 인해 거의 신급의 지능을 갖게 된 지원자들을 평가할 수 있을까요? 어디까지가 AI의 버프이고 어디까지가 지원자의 순수한 능력인지 어떻게 판단할 수 있을까요?

코딩 인터뷰를 하던 중 지원자로부터 AI를 써도 되겠냐는 질문을 받았습니다. 인터넷 검색을 해도 되냐고 물어보는 지원자는 종종 만나는데, AI를 써도 되느냐는 질문은 처음 받아봐서 좀 당황스럽더군요. 어떤 용도로 AI를 사용하시려는지 물어보았고, 익숙치 않은 프로그래밍 언어의 사용법을 찾기 위해서라는 답변을 들었습니다. 지원자가 대학생이어서 특정 언어를 능숙하게 다룰 거라는 기대는 없었습니다. 그래서 화면을 공유하는 전제 하에 AI를 사용하도록 허락하였죠. 지원자는 ChatGPT를 열고 해당 언어에서 어떻게 힙(heap) 자료구조를 사용하는지 물어보았습니다. 언제나 그렇듯 ChatGPT는 어떻게 힙을 생성하고, 원소를 추가/삭제하는지에 대해서 아주 상세하게 적어주기 시작했습니다. 그러나 너무나 친절한 나머지 ChatGPT는 힙을 활용할 수 있는 대표적인 사례까지 나열해줬는데, 그 중에 인터뷰에서 출제한 문제가 포함되어 있었습니다. (Co-op 채용이라서 아주 기초 수준의 문제였거든요 😅) 당황한 기색이 역력한 지원자는 급하게 화면을 전환하였습니다. 하지만 그 이후부터는 계속해서 신경이 쓰이는지 인터뷰에 집중을 하지 못하는 모습이었습니다. 결국은 시간 내에 답안을 완성하지 못했고, 본인이 작성한 코드에 대해서도 명확히 설명하지 못했습니다. 아무래도 스스로 망했다고 생각하고 이미 인터뷰를 포기한 느낌을 받았습니다. 첫 번째 문제는 잘 푸셨기 때문에, 오히려 두 번째 문제에서 AI를 쓰지 않으셨다면 합격하실 수도 있으셨을 것 같아서 참 안타까웠습니다. 인터뷰가 끝나고 많은 생각이 들었습니다. 이미 AI가 대학생들의 삶에 깊숙히 스며든 것 같고, 현직 개발자들도 AI의 도움을 받아 업무를 수행하고 있는 상황이죠. 코딩 인터뷰라고 해서 AI를 쓰지 못하게 할 이유가 있을까요? 과연 저처럼 불완전한 인간이 면접관으로서 AI로 인해 거의 신급의 지능을 갖게 된 지원자들을 평가할 수 있을까요? 어디까지가 AI의 버프이고 어디까지가 지원자의 순수한 능력인지 어떻게 판단할 수 있을까요?

코딩 인터뷰 중 AI를 사용해도 될까요...? 🤔

🗞️ 동영상 생성 AI의 선두주자인 Runway에서 새로운 모델인 Gen-4를 발표했습니다.

이 역시 어마어마한 발전을 했는데요. 다른 영상들도 놀랍지만, 첨부한 영상을 보면 빛의 반사까지 제대로 표현 된 것을 볼 수 있습니다.

물론 그림자 등 아직 미숙한 점이 있지만, 불과 1년 반전에 밈으로 회자됐던 윌 스미스의 스파게티 먹는 영상을 생각하면 발전 속도가 정말 말도 안되는 수준이죠. 이에 비하면 윌스미스 영상은 마치 80년대에 만든 AI처럼 느껴질 정도니까요.

불과 며칠전의 OpenAI의 이미지 생성도 그렇고.. 분명 아직도 부족한 점은 많지만, 발전속도를 고려하면 모든 미디어 산업이 싸그리 재편될 날이 미처 수년이 채 남지 않은 것 같습니다.

🗞️ 동영상 생성 AI의 선두주자인 Runway에서 새로운 모델인 Gen-4를 발표했습니다. 이 역시 어마어마한 발전을 했는데요.… | Jin Joong Kim

🗞️ 동영상 생성 AI의 선두주자인 Runway에서 새로운 모델인 Gen-4를 발표했습니다.

이 역시 어마어마한 발전을 했는데요. 다른 영상들도 놀랍지만, 첨부한 링크의 영상을 보면 빛의 반사까지 제대로 표현 된 것을 볼 수 있습니다.

물론 그림자 등 아직 미숙한 점이 있지만, 불과 1년 반전에 밈으로 회자됐던 윌 스미스의 스파게티 먹는 영상을 생각하면 발전 속도가 정말 말도 안되는 수준이죠. 이에 비하면 윌스미스 영상은 마치 80년대에 만든 AI처럼 느껴질 정도니까요.

불과 며칠전의 OpenAI의 이미지 생성도 그렇고.. 분명 아직도 부족한 점은 많지만, 발전속도를 고려하면 모든 미디어 산업이 싸그리 재편될 날이 미처 수년이 채 남지 않은 것 같습니다.

🗞️ 동영상 생성 AI의 선두주자인 Runway에서 새로운 모델인 Gen-4를 발표했습니다. 이 역시 어마어마한 발전을 했는데요. 다른 영상들도 놀랍지만, 첨부한 링크의 영상을 보면 빛의 반사까지 제대로 표현 된 것을 볼 수 있습니다. 물론 그림자 등 아직 미숙한 점이 있지만, 불과 1년 반전에 밈으로 회자됐던 윌 스미스의 스파게티 먹는 영상을 생각하면 발전 속도가 정말 말도 안되는 수준이죠. 이에 비하면 윌스미스 영상은 마치 80년대에 만든 AI처럼 느껴질 정도니까요. 불과 며칠전의 OpenAI의 이미지 생성도 그렇고.. 분명 아직도 부족한 점은 많지만, 발전속도를 고려하면 모든 미디어 산업이 싸그리 재편될 날이 미처 수년이 채 남지 않은 것 같습니다.

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Testing Library는 웹 프론트엔드 테스트에서 사실 상 표준으로 자리잡은 라이브러리입니다. React 뿐만 아니라 Vue, Svelte, Angular 등 거의 대부분의 자바스크립트 프레임워크를 지원하고 있죠.

이번 영상에서는 Testing Library를 사용해서 React 컴포넌트에 대한 테스트 코드를 어떻게 작성하는지 함께 알아보겠습니다.

📺 동영상: https://youtu.be/TBFogFU7cls
📝 포스팅: https://www.daleseo.com/react-testing-library/

Testing Library는 웹 프론트엔드 테스트에서 사실 상 표준으로 자리잡은 라이브러리입니다. React 뿐만 아니라 Vue, Svelte, Angular 등 거의 대부분의 자바스크립트 프레임워크를 지원하고 있죠. 이번 영상에서는 Testing Library를 사용해서 React 컴포넌트에 대한 테스트 코드를 어떻게 작성하는지 함께 알아보겠습니다. 📺 동영상: https://youtu.be/TBFogFU7cls📝 포스팅: https://www.daleseo.com/react-testing-library/

React Testing Library 사용법

Bard is now Gemini. Get help with writing, planning, learning, and more from Google AI.

‎Gemini - chat to supercharge your ideas

https://gemini.google.com/
구글이 Gemini 2.5 Pro (실험 버전)를 무료로 풀었습니다!
리더보드에서는 Gemini 2.5 Pro 가 꽤 격차를 내며, 1위를 달리고 있는데요. 개인적으로도 역대 가장 좋은 성능을 체감하고 있습니다.
가장 진보된 모델(실험 버전이긴 하지만)의 전면 무료화는 매우 공격적인 전략으로 보이는데요. OpenAI(ChatGPT)나 Anthropic(Claude) 등 경쟁사들의 유료 모델과 직접 경쟁하면서, 사용자들에게 '무료'라는 강력한 유인책을 제공하여 시장 점유율을 빼앗아 오려는 의도로 볼 수 있습니다.

과연 이 전략은 성공할 수 있을까요?

참고로 현재 제한된 횟수 안에서 API 도 무료로 사용가능합니다.
- 무료 : RPM 5, RPD 25
- 유료 : RPM 20, RPD 100

더 보기
- Google, Gemini 2.5 Pro 출시 - 따라올테면 따라와봐
https://www.facebook.com/share/p/1AQWWGuMt1/

- OpenAI를 따라잡기 위한 구글의 2년간의 분투기
https://www.facebook.com/share/p/18rSta3Hf2/

#구글Gemini #AI전쟁 #ChatGPT #Claude #무료AI #기술경쟁

https://gemini.google.com/구글이 Gemini 2.5 Pro (실험 버전)를 무료로 풀었습니다!리더보드에서는 Gemini 2.5 Pro 가 꽤 격차를 내며, 1위를 달리고 있는데요. 개인적으로도 역대 가장 좋은 성능을 체감하고 있습니다.가장 진보된 모델(실험 버전이긴 하지만)의 전면 무료화는 매우 공격적인 전략으로 보이는데요. OpenAI(ChatGPT)나 Anthropic(Claude) 등 경쟁사들의 유료 모델과 직접 경쟁하면서, 사용자들에게 '무료'라는 강력한 유인책을 제공하여 시장 점유율을 빼앗아 오려는 의도로 볼 수 있습니다. 과연 이 전략은 성공할 수 있을까요? 참고로 현재 제한된 횟수 안에서 API 도 무료로 사용가능합니다.- 무료 : RPM 5, RPD 25- 유료 : RPM 20, RPD 100 더 보기- Google, Gemini 2.5 Pro 출시 - 따라올테면 따라와봐https://www.facebook.com/share/p/1AQWWGuMt1/ - OpenAI를 따라잡기 위한 구글의 2년간의 분투기https://www.facebook.com/share/p/18rSta3Hf2/ #구글Gemini #AI전쟁 #ChatGPT #Claude #무료AI #기술경쟁

Gemini

🚀 구글의 AI 승부수? Gemini 2.5 Pro 전면 무료화!

“이건 아미고의 컨셉을 잘 표현하는 마케팅 소재 이미지야. 이 이미지를 참고해서 재미있고 마음에 확 와 닿는 4컷 만화를 만들어줘.”

첫번째 사진 - 원본
두번째 사진 - 첫샷 😮
세번째 사진 - 세컨샷 😳

아미고(Ameego) 다운로드: https://tosto.re/ameego

“이건 아미고의 컨셉을 잘 표현하는 마케팅 소재 이미지야. 이 이미지를 참고해서 재미있고 마음에 확 와 닿는 4컷 만화를 만들어줘.” 첫번째 사진 - 원본두번째 사진 - 첫샷 😮세번째 사진 - 세컨샷 😳 아미고(Ameego) 다운로드: https://tosto.re/ameego

👨🏻‍🔬 GPT-4o로 네컷 만화 생성하기

🗞️ 간밤에 구글이 Gemini 2.5 Pro를 출시했는데요. 벤치마크 상으로는 GPT-4.5와 Claude 3.7 의 성능을 크게 뛰어넘는 결과를 보여줍니다. 특히 코딩능력이 매우 크게 향상되었는데요.

그.런.데, 이번에도 역시 OpenAI가 크게 초를 칩니다 ㅋㅋ 간밤에 GPT-4o 네이티브 이미지 생성 능력을 크게 향상시켜 ChatGPT와 Sora에서 사용할 수 있게 공개했습니다.

이미지 생성은 OpenAI가 꽤 뒤쳐지는 분야였고, 최근 Gemini가 이미지 생성 편집 능력으로 꽤 각광을 받고 있었는데요. 생성 성능이 특히 편집 성능이 정말 미쳤습니다. 진짜 이젠 AI로 생성한 것인지 거의 모를 정도네요.

암튼 오늘도 이렇게 OpenAI가 뒤통수(?)를 크게 치네요. ㅋㅋ OpenAI의 다음 팝콘 드라마는 어떤 것일지 궁금합니다. 😎🍿🥤

🗞️ 간밤에 구글이 Gemini 2.5 Pro를 출시했는데요. 벤치마크 상으로는 GPT-4.5와 Claude 3.7 의 성능을 크게 뛰어넘는 결과를 보여줍니다. 특히 코딩능력이 매우 크게 향상되었는데요. 그.런.데, 이번에도 역시 OpenAI가 크게 초를 칩니다 ㅋㅋ 간밤에 GPT-4o 네이티브 이미지 생성 능력을 크게 향상시켜 ChatGPT와 Sora에서 사용할 수 있게 공개했습니다. 이미지 생성은 OpenAI가 꽤 뒤쳐지는 분야였고, 최근 Gemini가 이미지 생성 편집 능력으로 꽤 각광을 받고 있었는데요. 생성 성능이 특히 편집 성능이 정말 미쳤습니다. 진짜 이젠 AI로 생성한 것인지 거의 모를 정도네요. 암튼 오늘도 이렇게 OpenAI가 뒤통수(?)를 크게 치네요. ㅋㅋ OpenAI의 다음 팝콘 드라마는 어떤 것일지 궁금합니다. 😎🍿🥤

1. 혼자 열심히 하는 건 별로 안 중요합니다. 다른 사람에게 기여해야, 다시 말해 다른 사람이 여러분으로 인해 더 나은 성과를 얻었다고 느껴야 커리어가 성장합니다.

2. 충성이 밥 먹여주지 않습니다. 기업은 이익을 중요시 합니다. 회사에 이익이 되어야 커리어가 발전할 수 있습니다.

3. 직함도 별로 안 중요합니다. 특히 스타트업에선 직함은 아무런 의미가 없어요. 직함보다 중요한 게 실력이고, 결과입니다. 그러니 타이틀에 신경쓰지 말고, 실력과 결과를 보여주세요.

4. 리더가 항상 옳은 건 아니고, 리더 역시 잘못된 판단과 실수를 합니다. 그때 진실을 발견할 수 있도록 도우세요.

5. 네트워킹에서 중요한 건 많이 아는 게 아니라, 누구를 아느냐입니다. 그러니 여기저기 행사에 다니지 말고, 진정한 관계를 쌓으세요.

6. 번아웃은 자랑거리가 아닙니다. 번아웃이 올 때까지 마냥 열심히 일하는 게 중요한 게 아니라, 영리하게 자기 에너지를 잘 관리하는 것이 중요합니다.

7. 편하고 괜찮다고 느끼는 순간, 성장은 파괴됩니다. 불편함과 위험을 감수하지 않고서, 성장할 수는 없습니다.

8. 피드백은 그 자체로 선물입니다. 심지어 악독한 비판까지도 시간이 지나면 도움이 됩니다. 그러니 피드백은 격렬하게 환영하세요.

9. 당신이 대체불가능하다는 착각은 절대 하지 마세요. 비즈니스에서는 어떤 일이든, 어떤 사람이든, 대체 가능하고, 시장은 진공 상태를 허용하지 않습니다. 그러니 자신이 대체불가능하다는 생각은 하지 말고, 지금 이 순간 다른 사람에 더 긍정적인 영향을 미치는 데 집중하세요.

10. 완벽주의는 성장을 늦추는 독입니다. 완벽함을 추구한다고 망설이고 주저하는 순간, 그만큼 성장 속도는 더뎌집니다. 그러니 완벽함을 버리고, 초라한 상태에서 출발해 계속해서 발전하고 진화하는 것을 추구하세요.

11. 모든 경험은 연결됩니다. 지금 하기 싫은 일, 지금의 실패, 지금의 부끄러움이 훗날 큰 승리의 밑거름이 되기도 합니다. 그러니 장기적 관점에서 바라보세요. 순탄치 않은 길이 오히려 지나고 나면 당신의 커리어를 더욱 풍성하게 만들어줄 겁니다.

12. 커리어에서는 날로 먹으려고 하다간 오히려 낭패를 봅니다. 그 누구도 당신의 성장을 대신 이끌어주지 않기 때문입니다. 그러니 안주하려는 자기 자신을 더 잘 통제하고, 기회와 리스크를 추구하세요. 누군가가 내 커리어를 대신 끌어줄 것이라고 믿는 순간, 오히려 커리어는 망가집니다.

1. 혼자 열심히 하는 건 별로 안 중요합니다. 다른 사람에게 기여해야, 다시 말해 다른 사람이 여러분으로 인해 더 나은 성과를 얻었다고 느껴야 커리어가 성장합니다. 2. 충성이 밥 먹여주지 않습니다. 기업은 이익을 중요시 합니다. 회사에 이익이 되어야 커리어가 발전할 수 있습니다. 3. 직함도 별로 안 중요합니다. 특히 스타트업에선 직함은 아무런 의미가 없어요. 직함보다 중요한 게 실력이고, 결과입니다. 그러니 타이틀에 신경쓰지 말고, 실력과 결과를 보여주세요. 4. 리더가 항상 옳은 건 아니고, 리더 역시 잘못된 판단과 실수를 합니다. 그때 진실을 발견할 수 있도록 도우세요. 5. 네트워킹에서 중요한 건 많이 아는 게 아니라, 누구를 아느냐입니다. 그러니 여기저기 행사에 다니지 말고, 진정한 관계를 쌓으세요. 6. 번아웃은 자랑거리가 아닙니다. 번아웃이 올 때까지 마냥 열심히 일하는 게 중요한 게 아니라, 영리하게 자기 에너지를 잘 관리하는 것이 중요합니다. 7. 편하고 괜찮다고 느끼는 순간, 성장은 파괴됩니다. 불편함과 위험을 감수하지 않고서, 성장할 수는 없습니다. 8. 피드백은 그 자체로 선물입니다. 심지어 악독한 비판까지도 시간이 지나면 도움이 됩니다. 그러니 피드백은 격렬하게 환영하세요. 9. 당신이 대체불가능하다는 착각은 절대 하지 마세요. 비즈니스에서는 어떤 일이든, 어떤 사람이든, 대체 가능하고, 시장은 진공 상태를 허용하지 않습니다. 그러니 자신이 대체불가능하다는 생각은 하지 말고, 지금 이 순간 다른 사람에 더 긍정적인 영향을 미치는 데 집중하세요. 10. 완벽주의는 성장을 늦추는 독입니다. 완벽함을 추구한다고 망설이고 주저하는 순간, 그만큼 성장 속도는 더뎌집니다. 그러니 완벽함을 버리고, 초라한 상태에서 출발해 계속해서 발전하고 진화하는 것을 추구하세요. 11. 모든 경험은 연결됩니다. 지금 하기 싫은 일, 지금의 실패, 지금의 부끄러움이 훗날 큰 승리의 밑거름이 되기도 합니다. 그러니 장기적 관점에서 바라보세요. 순탄치 않은 길이 오히려 지나고 나면 당신의 커리어를 더욱 풍성하게 만들어줄 겁니다. 12. 커리어에서는 날로 먹으려고 하다간 오히려 낭패를 봅니다. 그 누구도 당신의 성장을 대신 이끌어주지 않기 때문입니다. 그러니 안주하려는 자기 자신을 더 잘 통제하고, 기회와 리스크를 추구하세요. 누군가가 내 커리어를 대신 끌어줄 것이라고 믿는 순간, 오히려 커리어는 망가집니다.

커리어를 쌓아야 할 때 알아야 하는 잔인한 사실들

🗞️ 간밤에 구글이 Gemini 2.5 Pro를 출시했는데요. 벤

실패에 대한 잘못된 생각 | 진행 중인 강의 보러 가기 : https://litt.ly/lbyd   "기획자가 시장을 제대로 이해하지 못했어요""개발자가 구현을 제대로 못했어요""디자이너가 사용자 경험을 고려하지 않았어요"...  우리가 제품을 만들 때 가장 많이 듣는 실패 이유는 무엇일까요? 이야기를 나누다보면 대부분 특정 직무 혹은 남 탓을 해요. 이런 생각은 근본적으로 잘못되었어

'혼자'가 아닌 '함께'

"기획자가 시장을 제대로 이해하지 못했어요"
"개발자가 구현을 제대로 못했어요"
"디자이너가 사용자 경험을 고려하지 않았어요"
...

제품의 지표가 안 올라오는 이유는 고객 이해 부족과 사일로 현상이 많아요. 그렇기 때문에 제품을 만들 때는 항상 혼자가 아닌 함께 하는 것이 무엇보다 중요해요!

우리가 제품을 만들 때 가장 많이 듣는 실패 이유는 무엇일까요? 이야기를 나누다보면 대부분 특정 직무 혹은 남 탓을 해요. 이런 생각은 근본적으로 잘못되었어요. 왜냐하면 성공적인 제품은 '한 사람'의 노력이 아닌 '모두의 협업'에서 나오기 때문이에요.
 
 
왜 실패하나요?
특정 기능을 만들고 나서 지표가 오르지 않는 진짜 이유는 2가지로 분류할 수 있어요.
 
1️⃣ 고객 이해 부족
가장 큰 실패 이유라고 해도 무방해요. 우리가 아무리 좋은 기능을 만든다고 해도, 사용할 사람이 필요가 없으면 의미가 없어요. 그렇기 때문에 고객을 이해한다는 것인 정말 중요해요. 제품을 만드는 모두가 고객을 이해하지 못하면 결국 아무도 고객을 이해하지 못해요.
 
2️⃣ 사일로(Silo) 현상
대부분 초기 창업 혹은 부서화가 집중된 회사에 나오는 현상이에요. "이건 기획자의 일이야", "이건 개발자의 일이야"라고 경계를 긋는 현상이죠. 해야하는 업무에 대해서는 기준이 필요하지만, 고객을 이해하는 일에 대해 경계를 긋는 것은 지양해야 해요. 제품이 성장하기 위해서는 정말 다양한 관점이 모여서 리스크를 줄여야 해요.
 
이렇게 사일로 현상이 심화되면 결국 단절된 커뮤니케이션만 하게 돼요. 자기 영역만 고수하는 것은 어떻게 보면 일하기에는 편해져요. 소위 효율성이라는 측면은 극강으로 올라가게 되는 것이지만 전체 그림을 볼 수 없어요. 그래서 아무도 사용하지 않는 기능을 만들게 되는 것이죠.
 
 
더보기 : https://brunch.co.kr/@lbyd-hj/26

 * 진행 중인 강의 보러 가기 : https://litt.ly/lbyd
 * PM/PO/제품 개발에 대한 인사이트를 얻고 싶다면, 오픈채팅방에 참여해 주세요!
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 * 팀 코칭 신청하기 : https://open.kakao.com/o/sh47Hq4g

"기획자가 시장을 제대로 이해하지 못했어요" "개발자가 구현을 제대로 못했어요" "디자이너가 사용자 경험을 고려하지 않았어요" ... 제품의 지표가 안 올라오는 이유는 고객 이해 부족과 사일로 현상이 많아요. 그렇기 때문에 제품을 만들 때는 항상 혼자가 아닌 함께 하는 것이 무엇보다 중요해요! 우리가 제품을 만들 때 가장 많이 듣는 실패 이유는 무엇일까요? 이야기를 나누다보면 대부분 특정 직무 혹은 남 탓을 해요. 이런 생각은 근본적으로 잘못되었어요. 왜냐하면 성공적인 제품은 '한 사람'의 노력이 아닌 '모두의 협업'에서 나오기 때문이에요.&nbsp;&nbsp;왜 실패하나요?특정 기능을 만들고 나서 지표가 오르지 않는 진짜 이유는 2가지로 분류할 수 있어요.&nbsp;1️⃣ 고객 이해 부족가장 큰 실패 이유라고 해도 무방해요. 우리가 아무리 좋은 기능을 만든다고 해도, 사용할 사람이 필요가 없으면 의미가 없어요. 그렇기 때문에 고객을 이해한다는 것인 정말 중요해요. 제품을 만드는 모두가 고객을 이해하지 못하면 결국 아무도 고객을 이해하지 못해요.&nbsp;2️⃣ 사일로(Silo) 현상대부분 초기 창업 혹은 부서화가 집중된 회사에 나오는 현상이에요. "이건 기획자의 일이야", "이건 개발자의 일이야"라고 경계를 긋는 현상이죠. 해야하는 업무에 대해서는 기준이 필요하지만, 고객을 이해하는 일에 대해 경계를 긋는 것은 지양해야 해요. 제품이 성장하기 위해서는 정말 다양한 관점이 모여서 리스크를 줄여야 해요.&nbsp;이렇게 사일로 현상이 심화되면 결국 단절된 커뮤니케이션만 하게 돼요. 자기 영역만 고수하는 것은 어떻게 보면 일하기에는 편해져요. 소위 효율성이라는 측면은 극강으로 올라가게 되는 것이지만 전체 그림을 볼 수 없어요. 그래서 아무도 사용하지 않는 기능을 만들게 되는 것이죠.&nbsp;&nbsp;더보기 : https://brunch.co.kr/@lbyd-hj/26 <ul ><li>진행 중인 강의 보러 가기 : https://litt.ly/lbyd</li><li>PM/PO/제품 개발에 대한 인사이트를 얻고 싶다면, 오픈채팅방에 참여해 주세요! https://open.kakao.com/o/g7XO1A5g&nbsp;참여코드 : til2025</li><li>Threads :&nbsp;https://www.threads.net/@lbyd_learning.by.doing</li><li>뉴스레터 구독하기 :&nbsp;https://maily.so/marcus.lee</li><li>유튜브 구독하기 :&nbsp;www.youtube.com/@LbyD_HJ?sub_confirmation=1</li><li>커피챗 및 멘토링 신청하기 :&nbsp;https://inf.run/GRTee</li><li>팀 코칭 신청하기 :&nbsp;https://open.kakao.com/o/sh47Hq4g</li></ul>

Brunch Story

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 - YouTube

router.refresh 와 window.location.reload 의 차이점을 아시나요?
이름만 보면 둘은 비슷한 역할을 할 것 같은데
호출해보니, Next.js 가 내부적으로 관리하는 router state 에 대해
router.refresh 는 새로고침 해주지 않더라고요.

어떠한 차이점이 있는지 조금 더 자세히 알고 싶어서
Next.js 소스코드를 까보며 공부해 보았습니다.

https://youtu.be/Sc9O1hILOEU

router.refresh 와 window.location.reload 의 차이점을 아시나요? 이름만 보면 둘은 비슷한 역할을 할 것 같은데 호출해보니, Next.js 가 내부적으로 관리하는 router state 에 대해 router.refresh 는 새로고침 해주지 않더라고요. 어떠한 차이점이 있는지 조금 더 자세히 알고 싶어서 Next.js 소스코드를 까보며 공부해 보았습니다. https://youtu.be/Sc9O1hILOEU

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router.refresh 와 window.location.rel

갭타임(Gap time)은
하루에 발생하는 큰 이벤트들 사이에 발생하는
상대적으로 짧은 빈 시간을 의미합니다.

예를 들어, 하루에 운동하는 스케쥴 이후에 남는 시간이나,
한 회의에서 다른 회의로 이동하기 전 비는 시간이나,
또는 다른 사람들과의 약속 전 10분 정도
남는 시간을 갭 타임이라고 부릅니다.

저는 이런 갭타임(Gap Time)에
저만의 메모를 하는 습관을 들이고 있어요.

노트북을 가지고 있는 상황에는 주로 Notion에,
핸드폰을 가지고 있는 상황에는 메모장에
그리고 전자기기가 없는 상황에는 제 수첩에
그날 제 머리속에 남았던 생각이나,
또는 중요한 스케쥴을 정리하는 용도로 사용합니다.

이 짧은 시간을 활용하면,
얼마나 활용하겠냐는 생각이 드실수 있습니다.
하지만 짜투리 시간에 이런 작은 습관들을 만들면,
의외로 높은 집중력을 활용해
필요한 일들을 빠르게 처리할 수 있습니다.

특히 이메일을 보내거나,
아님 기획을 해야하는 상황들이 발생했을 때,
갭 타임의 짧고 높은 집중력을 발휘하면,
평소에 30분 걸리던 일들이 5분안에 해결되는
놀라운 상황도 종종 일어납니다.

그리고 가장 좋은 점은 하루의 성취감이 달라진다는 점이에요.
계획한 일이 짧은 시간 동안 내 의지로 해결했다는
그 기분은 하루의 강렬한 도파민으로 작용되기도 합니다.

제가 주로 하는 갭 타임 포커싱 방법을 알려드릴게요.
위에서 말한 메모 방법을 사용해서 이렇게 적을수 있어요.

- 짧은 문장으로 하루의 스케쥴 정리하기
- 예시) 12:30 000과 화상미팅
- 중요한 생각이나, 아이디어가 떠오르면 메모하기
- 예시) 한 시간의 계획이 열 시간의 일을 절약한다.
- 좋은 글이나, 포스트를 보면 링크 저장하기
- 예시) 갭타임 포커싱을 잘 하는 3가지 방법

여러분들의 갭타임(Gap Time)을 활용하는 방법은
어떤 것들이 있나요?

갭타임(Gap time)은 하루에 발생하는 큰 이벤트들 사이에 발생하는 상대적으로 짧은 빈 시간을 의미합니다. 예를 들어, 하루에 운동하는 스케쥴 이후에 남는 시간이나, 한 회의에서 다른 회의로 이동하기 전 비는 시간이나, 또는 다른 사람들과의 약속 전 10분 정도 남는 시간을 갭 타임이라고 부릅니다. 저는 이런 갭타임(Gap Time)에 저만의 메모를 하는 습관을 들이고 있어요. 노트북을 가지고 있는 상황에는 주로 Notion에, 핸드폰을 가지고 있는 상황에는 메모장에 그리고 전자기기가 없는 상황에는 제 수첩에 그날 제 머리속에 남았던 생각이나, 또는 중요한 스케쥴을 정리하는 용도로 사용합니다. 이 짧은 시간을 활용하면, 얼마나 활용하겠냐는 생각이 드실수 있습니다. 하지만 짜투리 시간에 이런 작은 습관들을 만들면, 의외로 높은 집중력을 활용해 필요한 일들을 빠르게 처리할 수 있습니다. 특히 이메일을 보내거나, 아님 기획을 해야하는 상황들이 발생했을 때, 갭 타임의 짧고 높은 집중력을 발휘하면, 평소에 30분 걸리던 일들이 5분안에 해결되는 놀라운 상황도 종종 일어납니다. 그리고 가장 좋은 점은 하루의 성취감이 달라진다는 점이에요. 계획한 일이 짧은 시간 동안 내 의지로 해결했다는 그 기분은 하루의 강렬한 도파민으로 작용되기도 합니다. 제가 주로 하는 갭 타임 포커싱 방법을 알려드릴게요. 위에서 말한 메모 방법을 사용해서 이렇게 적을수 있어요. - 짧은 문장으로 하루의 스케쥴 정리하기 - 예시) 12:30 000과 화상미팅 - 중요한 생각이나, 아이디어가 떠오르면 메모하기 - 예시) 한 시간의 계획이 열 시간의 일을 절약한다. - 좋은 글이나, 포스트를 보면 링크 저장하기 - 예시) 갭타임 포커싱을 잘 하는 3가지 방법 여러분들의 갭타임(Gap Time)을 활용하는 방법은 어떤 것들이 있나요?

갭타임 포커싱 (Gap Time Focusing) 활용하기

얼마전 경기 침체 대비 일환 노후 대책 점검을 했다. 국민연금 수령 나이가 65세니 65세 이후 생활을 수입 측면에서 현재 상황을 기준으로 예상해보았다.

일단 국민연금을 제대로 받으려면 (국민연금을 믿어서가 아니라 학교 졸업하고 사회생활, 즉 직장생활을 시작하면서 내 의지와 상관없이 가입이 되어버렸고 이미 20여년이 되었고 여전히 내야만 하는 상황이라 싫던 좋던 포기할 수 없으니 눈물을 머금고) 60세까지 더 내야 하기 때문에 수단과 방법을 가리지 않고 최소한 65세까지는 일해야만 한다는 전제다. 국민연금은 60세까지 내야만 하고 받는건 65세니 5년의 공백을 더 몸빵해야만 한다. 아무튼...

65세 이후 일을 전혀 안한다면,

1) 60세까지 국민연금 완납하고 65세부터 받게 되는 국민연금이 현재가치 기준으로 세후 110만원이다. 기초연금 대상도 아니니 이걸로 끝. 제길..

2-1) 65세에 주택연금에 가입 가능한 최대치 주택에 맞춰 이사하고 그 집을 맡기고 가입해서 연금을 수령하면 현시점 기준 월 218만원을 수령할 수 있다. 양도세 대상이 아니니 이사후 차액만큼 현금으로 OO원 남게 된다.

2-2) 현금으로 남은 차액을 수익율 4.5%로 투자하면 대략 매월 120만원 수입이 예상된다.

3) 현재 보유하고 있는 남은 자산을 현금화하면 OO원이니 이를 비상금으로 가지고 있거나 2-2)번처럼 투자해서 매월 수입으로 전환할 수 있다. (현재 보유중인 비상장주식과 스타트업 지분 가치는 Zero, 즉 없다고 생각하고 자산에 포함하지 않았다) 전환시 매월 80만원 정도를 추가 수입으로 더할 수 있겠다.

본 시나리오는 주택연금 가업 조건에 맞춰 더 작은 집으로 가거나 현재 동네보다 집값이 더 싼 동네로 가서 현재 평수를 유지하거나 더 큰 곳으로 가야만 한다는 전제가 깔린다.

지금 가진 집이랑 자산 뜯어먹으면서 살면 1)+2)로 450만원, 여기에 3)까지 더하면 530만원이 가능하겠다. 65세 이후 미래 수령시점에 화폐개혁이나 국가부도만 나지 않으면 화폐가치가 어떻게 변해도 입에 풀칠은 할 수 있겠다.

이렇게 정리하고 나니 불안했던 마음도 조금 편해지고 앞으로 더 열심히 살아야겠다는 다짐도 하게 된다. 이를 위한 전제 조건 중 하나가 일단 60세까지 국민연금 내야 하고 65세까진 일을 해야 하니 말이다.

최고는 이렇게 머리 굴리지 않고 그냥 막 살아도 먹고 살기 위해 돈 걱정 안할만큼 조금이라도 젊었을 때 돈을 많이 버는 것이다. 무일푼에서 시작해서 이렇게 준비하는데 딱 10년 걸렸으니 앞으로 10년만 더 이렇게 준비하고 살면 그렇게 될 수 있지 않을까 희망을 가져본다. 저 시나리오로도 어차피 10년 훌쩍 넘어 일해야만 하는데 이왕 하는거 그렇게 해보자! 가진거 이 비루한 몸뚱이 하나 밖에 없으니 건강을 최우선으로 관리하고 돈도 더 아껴쓰고.

그런 의미에서 이제 다시 현실에 집중하자! 당장 내일 심사 일과 금요일 고객사 성과보고회, 다음주 월요일 강연 준비에 집중하자! 공상하는 거 멈추고 일해라! 😊

얼마전 경기 침체 대비 일환 노후 대책 점검을 했다. 국민연금 수령 나이가 65세니 65세 이후 생활을 수입 측면에서 현재 상황을 기준으로 예상해보았다. 일단 국민연금을 제대로 받으려면 (국민연금을 믿어서가 아니라 학교 졸업하고 사회생활, 즉 직장생활을 시작하면서 내 의지와 상관없이 가입이 되어버렸고 이미 20여년이 되었고 여전히 내야만 하는 상황이라 싫던 좋던 포기할 수 없으니 눈물을 머금고) 60세까지 더 내야 하기 때문에 수단과 방법을 가리지 않고 최소한 65세까지는 일해야만 한다는 전제다. 국민연금은 60세까지 내야만 하고 받는건 65세니 5년의 공백을 더 몸빵해야만 한다. 아무튼... 65세 이후 일을 전혀 안한다면, 1) 60세까지 국민연금 완납하고 65세부터 받게 되는 국민연금이 현재가치 기준으로 세후 110만원이다. 기초연금 대상도 아니니 이걸로 끝. 제길.. 2-1) 65세에 주택연금에 가입 가능한 최대치 주택에 맞춰 이사하고 그 집을 맡기고 가입해서 연금을 수령하면 현시점 기준 월 218만원을 수령할 수 있다. 양도세 대상이 아니니 이사후 차액만큼 현금으로 OO원 남게 된다. 2-2) 현금으로 남은 차액을 수익율 4.5%로 투자하면 대략 매월 120만원 수입이 예상된다. 3) 현재 보유하고 있는 남은 자산을 현금화하면 OO원이니 이를 비상금으로 가지고 있거나 2-2)번처럼 투자해서 매월 수입으로 전환할 수 있다. (현재 보유중인 비상장주식과 스타트업 지분 가치는 Zero, 즉 없다고 생각하고 자산에 포함하지 않았다) 전환시 매월 80만원 정도를 추가 수입으로 더할 수 있겠다. 본 시나리오는 주택연금 가업 조건에 맞춰 더 작은 집으로 가거나 현재 동네보다 집값이 더 싼 동네로 가서 현재 평수를 유지하거나 더 큰 곳으로 가야만 한다는 전제가 깔린다. 지금 가진 집이랑 자산 뜯어먹으면서 살면 1)+2)로 450만원, 여기에 3)까지 더하면 530만원이 가능하겠다. 65세 이후 미래 수령시점에 화폐개혁이나 국가부도만 나지 않으면 화폐가치가 어떻게 변해도 입에 풀칠은 할 수 있겠다. 이렇게 정리하고 나니 불안했던 마음도 조금 편해지고 앞으로 더 열심히 살아야겠다는 다짐도 하게 된다. 이를 위한 전제 조건 중 하나가 일단 60세까지 국민연금 내야 하고 65세까진 일을 해야 하니 말이다. 최고는 이렇게 머리 굴리지 않고 그냥 막 살아도 먹고 살기 위해 돈 걱정 안할만큼 조금이라도 젊었을 때 돈을 많이 버는 것이다. 무일푼에서 시작해서 이렇게 준비하는데 딱 10년 걸렸으니 앞으로 10년만 더 이렇게 준비하고 살면 그렇게 될 수 있지 않을까 희망을 가져본다. 저 시나리오로도 어차피 10년 훌쩍 넘어 일해야만 하는데 이왕 하는거 그렇게 해보자! 가진거 이 비루한 몸뚱이 하나 밖에 없으니 건강을 최우선으로 관리하고 돈도 더 아껴쓰고. 그런 의미에서 이제 다시 현실에 집중하자! 당장 내일 심사 일과 금요일 고객사 성과보고회, 다음주 월요일 강연 준비에 집중하자! 공상하는 거 멈추고 일해라! 😊

노후 준비 상황 점검

대학교에 입학하기 전

2024년 12월, 개강을 한참 앞두고 에브리타임을 구경하다 우연히 동아리 홍보글 하나를 발견했다. 교내 IT 플랫폼 탐구·개발 동아리 'AIIA' 의 홍보글이었다. 아직 입학도 하지 않은 상태였지만 새내기부터 어떤 분야든 열심히 해보고 싶어 

프로젝트 회고록: 앱 개발을 처음 접하고, 출시까지 걸어온 경험 

플러터를 잘 다루지 못하지만 플러터로 앱을 개발하고 출시하기까지의 여정이 담겨있네요.

https://velog.io/@yongjun0702/프로젝트-회고록-앱-개발을-처음-접하고-출시까지-걸어온-경험

플러터를 잘 다루지 못하지만 플러터로 앱을 개발하고 출시하기까지의 여정이 담겨있네요. https://velog.io/@yongjun0702/프로젝트-회고록-앱-개발을-처음-접하고-출시까지-걸어온-경험

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많은 조직에서, 실험을 ‘revenue 지표 향상시키는 아이디어 찾아내기’ 내지는 ‘기획안 통과시키기 위한 근거찾기’ 정도로 여기곤 합니다. 그리고 그런 숫자들을 어떻게든 찾아내는 일을 데이터 분석이라고 부르려 하죠. 적어도 제가 리딩하는 팀에서 하고자 하는 실험과 분석은, 그런 것이 아닙니다.

1. 실험의 실패율이 높은 것은 지극히 당연하고 정상적입니다. 실험 실패(실패라기보단 가설이 입증되지 않았다고 말하는 것이 정확하겠습니다만)의 원인을 분석하는 과정에서 고객의 행태와 니즈를 이해하게 되고, 이것이 분석이며 이런 과정이 반복되어야 비로소 실험 성공율이 조금씩 향상됩니다.

2. 실험 결과(성공과 실패)로부터 얻어야 하는 것은 실험의 가설이 입증되었는가를 밝히는 것이며, 이를 인과적으로(원인과 결과를 분리하여) 설명하는 것입니다. 이것이 저희팀이 해야 하는 분석이라 생각하고, 조직의 실험 문화를 이렇게 바꿔가야 한다고 봅니다.

많은 조직에서, 실험을 ‘revenue 지표 향상시키는 아이디어 찾아내기’ 내지는 ‘기획안 통과시키기 위한 근거찾기’ 정도로 여기곤 합니다. 그리고 그런 숫자들을 어떻게든 찾아내는 일을 데이터 분석이라고 부르려 하죠. 적어도 제가 리딩하는 팀에서 하고자 하는 실험과 분석은, 그런 것이 아닙니다. 1. 실험의 실패율이 높은 것은 지극히 당연하고 정상적입니다. 실험 실패(실패라기보단 가설이 입증되지 않았다고 말하는 것이 정확하겠습니다만)의 원인을 분석하는 과정에서 고객의 행태와 니즈를 이해하게 되고, 이것이 분석이며 이런 과정이 반복되어야 비로소 실험 성공율이 조금씩 향상됩니다. 2. 실험 결과(성공과 실패)로부터 얻어야 하는 것은 실험의 가설이 입증되었는가를 밝히는 것이며, 이를 인과적으로(원인과 결과를 분리하여) 설명하는 것입니다. 이것이 저희팀이 해야 하는 분석이라 생각하고, 조직의 실험 문화를 이렇게 바꿔가야 한다고 봅니다.

많은 조직에서, 실험을 ‘revenue 지표 향상시키는 아이디어 

계속하던 대로만 하지 않습니다. 도구에 매몰되지 않고 목적에 집중합니다. 모르는 것은 가능한 한 빨리 "모릅니다", "알려주세요"라고 말합니다. 의견을 자주 바꿔도 괜찮습니다. 틀렸다고 생각하면 인정하고 의견도 편안하게 바꿉니다. 의식적으로 나와 의견이 다른 사람에게 의견을 구합니다. 다른 사람이 의견을 구할 때 진지하게 고민하고 의견을 전합니다. 실수하고 나면 기록합니다. 기록하지 않으면 종종 기억되지 않습니다. 감정이 태도가 되지 않도록 의식합니다. 하루에 1번은 30분 이상 신선한 공기를 마십니다. 소비로 자존감을 채우지 않습니다. 소비로 자존감을 채우지 않습니다.

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《일을 하면서 의식해야 하는 10가지》

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Coloso와 인연이 되어, 예전부터 고민했던 내용을 담아보았습니다!

복잡한 소스코드를 '왜 만들었을까?'라는 의문을 가지며 파악할 때나,

현재 속한 곳에서 '핵심 도메인은 무엇이고 보조 도메인은 무엇일까?' 떠올리며 커리어를 고민할 때,

여러가지를 신경쓰느라 복잡도에 머리가 아파 '현재 집중할 레이어는 무엇이고, 어떤 추상화 레벨로 부분 부분을 이해해야할까?' 라는 고뇌에 빠졌을 때,

항상 근본 목적부터 DDD로 시작하며 실마리를 찾아나갔었는데요.

짧은 강의에 그러한 고민에 대한 멘탈모델을 담은 강의를 제작했습니다.

많은 도움이 되셨으면 좋겠네요 :)

https://coloso.co.kr/products/free-programming-kaden

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