토스의 개발자 컨퍼런스인 SLASH 24를 다녀왔습니다!

이번 행사는 참가 경쟁률이 8대 1을 기록했다고 해요. 감사하게도 저는 VIP로 초대받아 다녀왔어요.

덕분에 프론트엔드 세션도 듣고 토스뱅크, 토스증권의 CTO분들의 스페셜 세션도 들을 수 있었어요.

영상으로 현장 모습과 후기를 담았으니 확인해보세요!

https://youtu.be/twIbs1bql-4

토스의 개발자 컨퍼런스인 SLASH 24를 다녀왔습니다! 이번 행사는 참가 경쟁률이 8대 1을 기록했다고 해요. 감사하게도 저는 VIP로 초대받아 다녀왔어요. 덕분에 프론트엔드 세션도 듣고 토스뱅크, 토스증권의 CTO분들의 스페셜 세션도 들을 수 있었어요. 영상으로 현장 모습과 후기를 담았으니 확인해보세요! https://youtu.be/twIbs1bql-4

SLASH 24, VIP는 어떤 혜택이?

美 건설분야 신입이 전문직보다 더 벌어 ‘블루칼라 일자리’ 구글 검색 3년새 3배 늘어 발전소 엔지니어, 방사선 치료사, 엘리베이터 설치·수리공. 미국 경제 매체 포브스가 꼽은 미국에서 올해 평균 연봉이 10만달러(

“블루칼라 노다지 터졌다”... 화이트칼라 연봉 추월, 2030 몰린다

1. 발전소 엔지니어, 방사선 치료사, 엘리베이터 수리공. 미국 경제 매체 포브스가 꼽은 미국에서 올해 평균 연봉이 10만 달러(약 1억 3400만 원) 이상인 고소득 블루칼라 직종이다.

2. (즉 요즘은) 대학 교육을 받지 않았어도 직업학교를 수료하고 관련 자격증·면허만 있다면, 미국에서는 블루칼라 직업이 미국 직장인 평균 연봉(5만 3490달러)의 두 배 가까이 벌 수 있게 된 것이다.

3. (취업 환경이 이렇게 변하자) 미국·유럽에서 이런 고임금의 생산·기능직군에 화이트칼라(사무·전문직)를 선호하던 20~30대 젊은 세대들이 몰리고 있다. (이들은) 스스로를 고소득 현장직으로서 ‘공구 벨트(Tool Belt)’ 세대라고 부를 정도다.

4. 월스트리트저널은 “미국에는 더 많은 배관공이 필요하고, Z세대(1990년대 출생 세대)가 그 수요에 응하고 있다”고 전했다.

5. 블루칼라 직종이 젊은 층 사이에서 인기를 얻기 시작한 배경에는 임금이 있다. 미국 급여 정보 관리업체 ADP에 따르면, 지난해 미국 건설 분야 신규 채용자의 중간 임금은 4만 8089달러(약 6500만 원)로 전문 서비스 분야 신규 채용자의 중간 임금(3만 9520달러)보다 1만 달러(1340만 원) 가까이 높다. 건설 직군 신입이 회계사나 IT 산업 신입보다 더 많이 버는 것이다.

6. ADP는 이런 임금 역전이 4년 전부터 벌어진 현상이라고 밝혔다. 코로나를 계기로 화이트 칼라 직종에선 대규모 구조조정이 발생한 반면, 블루칼라 업종은 수요가 꾸준하다는 것이다.

7. (즉, 기술의 발달로 디지털 환경 안에서 일을 하고자 하는 사람들은 넘쳐나지만, 실제 현실에서 몸을 쓰며 일하는 사람들은 점점 줄어들고 있는 것)

8. 영국 이코노미스트는 이렇게 설명했다. “노동력은 점점 희소해지는 데다, (당장은) 기술로 대체하기 어려운 육체노동에 대한 보상은 더 좋아지고 있다. 블루칼라 노다지가 터졌다”

9. 블루칼라 직군의 인기는 미국 교육 시장에서도 감지된다. 전문 직업 교육 프로그램 중심의 2년제 전문대에 등록하는 학생 수가 급증하고 있는 것이다. (반면) 4년제 대학의 전체 등록률은 감소 추세다.

10. 세계 최대 검색 포털인 구글에선 ‘블루칼라 일자리’ 키워드 검색량이 최근 3년 사이 3배 이상 늘어나는 등 최근 몇 년간 줄곧 상승세를 그리고 있다. 포브스는 “진입 장벽은 낮고 대학 학위를 따기 위해 필요한 학자금 대출까지 피할 수 있다는 점에서 블루칼라 직업은 젊은 층 사이에서 좋은 대안이 되고 있다”고 평가했다.

11. (또한) 코로나 팬데믹 시기를 거치며 빅테크 등 화이트칼라 직군을 중심으로 발생한 대규모 구조조정 역시 블루칼라에 대한 젊은 층의 관심을 키운 요인이다. 비영리단체 ‘임플로이 아메리카’는 2022년 3월부터 1년간 미국에서 직장을 잃은 화이트칼라 실업자가 15만 명에 달한다고 추산했다. 인공지능(AI)·반도체 등 일부 산업을 제외한 IT 업종에서도 인력 감축은 이어지고 있다.

12. AI 기술의 발달과 보급으로 사라진 화이트칼라 일자리가 회복되지 않을 것이란 전망도 나오고 있다.

1. 발전소 엔지니어, 방사선 치료사, 엘리베이터 수리공. 미국 경제 매체 포브스가 꼽은 미국에서 올해 평균 연봉이 10만 달러(약 1억 3400만 원) 이상인 고소득 블루칼라 직종이다. 2. (즉 요즘은) 대학 교육을 받지 않았어도 직업학교를 수료하고 관련 자격증·면허만 있다면, 미국에서는 블루칼라 직업이 미국 직장인 평균 연봉(5만 3490달러)의 두 배 가까이 벌 수 있게 된 것이다. 3. (취업 환경이 이렇게 변하자) 미국·유럽에서 이런 고임금의 생산·기능직군에 화이트칼라(사무·전문직)를 선호하던 20~30대 젊은 세대들이 몰리고 있다. (이들은) 스스로를 고소득 현장직으로서 ‘공구 벨트(Tool Belt)’ 세대라고 부를 정도다. 4. 월스트리트저널은 “미국에는 더 많은 배관공이 필요하고, Z세대(1990년대 출생 세대)가 그 수요에 응하고 있다”고 전했다. 5. 블루칼라 직종이 젊은 층 사이에서 인기를 얻기 시작한 배경에는 임금이 있다. 미국 급여 정보 관리업체 ADP에 따르면, 지난해 미국 건설 분야 신규 채용자의 중간 임금은 4만 8089달러(약 6500만 원)로 전문 서비스 분야 신규 채용자의 중간 임금(3만 9520달러)보다 1만 달러(1340만 원) 가까이 높다. 건설 직군 신입이 회계사나 IT 산업 신입보다 더 많이 버는 것이다. 6. ADP는 이런 임금 역전이 4년 전부터 벌어진 현상이라고 밝혔다. 코로나를 계기로 화이트 칼라 직종에선 대규모 구조조정이 발생한 반면, 블루칼라 업종은 수요가 꾸준하다는 것이다. 7. (즉, 기술의 발달로 디지털 환경 안에서 일을 하고자 하는 사람들은 넘쳐나지만, 실제 현실에서 몸을 쓰며 일하는 사람들은 점점 줄어들고 있는 것) 8. 영국 이코노미스트는 이렇게 설명했다. “노동력은 점점 희소해지는 데다, (당장은) 기술로 대체하기 어려운 육체노동에 대한 보상은 더 좋아지고 있다. 블루칼라 노다지가 터졌다” 9. 블루칼라 직군의 인기는 미국 교육 시장에서도 감지된다. 전문 직업 교육 프로그램 중심의 2년제 전문대에 등록하는 학생 수가 급증하고 있는 것이다. (반면) 4년제 대학의 전체 등록률은 감소 추세다. 10. 세계 최대 검색 포털인 구글에선 ‘블루칼라 일자리’ 키워드 검색량이 최근 3년 사이 3배 이상 늘어나는 등 최근 몇 년간 줄곧 상승세를 그리고 있다. 포브스는 “진입 장벽은 낮고 대학 학위를 따기 위해 필요한 학자금 대출까지 피할 수 있다는 점에서 블루칼라 직업은 젊은 층 사이에서 좋은 대안이 되고 있다”고 평가했다. 11. (또한) 코로나 팬데믹 시기를 거치며 빅테크 등 화이트칼라 직군을 중심으로 발생한 대규모 구조조정 역시 블루칼라에 대한 젊은 층의 관심을 키운 요인이다. 비영리단체 ‘임플로이 아메리카’는 2022년 3월부터 1년간 미국에서 직장을 잃은 화이트칼라 실업자가 15만 명에 달한다고 추산했다. 인공지능(AI)·반도체 등 일부 산업을 제외한 IT 업종에서도 인력 감축은 이어지고 있다. 12. AI 기술의 발달과 보급으로 사라진 화이트칼라 일자리가 회복되지 않을 것이란 전망도 나오고 있다.

n.news.naver.com

다시 블루 칼라로

마음(心)속 깊은(深) 것에 관한 이야기를 다룹니다. 살면서 ‘도대체 이건 왜 이러지?’ ‘왜 마음이 마음대로 안 될까?’ 하고 생겨난 궁금증들을 메일(best@donga.com…

“너 혹시 T야?” 이런 대화는 그만…의사소통 ‘훈련’이 필요한 겁니다[최고야의 심심(心深)토크]

“나 속상해서 빵 샀어.” SNS에서 재미삼아 MBTI 성향을 가늠해 보는 테스트로 유행했던 말이다. “무슨 일 있었어?”라고 답하면 감정을 중시하는 F(Feeling) 성향, “무슨 빵 샀어?”라고 답하면 사고를 중시하는 T(Thinking) 성향이라는 것이다.

“속상한데 빵을 왜 사?” “그만 먹어” “내 것도 샀어?” “나는 빵 안 먹어” 등 T성향의 지인에게 각종 ‘오답’을 들었다는 글이 다수 올라왔다. 상대의 감정 보다는, 사실관계에 관심을 보이는 이들에게 “너 T야?”라고 묻는 건 이런 맥락에서다.

특정 성향이 더 옳다는 말을 하려는 게 아니다. 성향은 각자 다른 것이지, 맞고 틀린 게 아니다. 또 상황에 따라 감정이나 사고를 앞세워야 하는 경우가 다르듯, 각 성향마다 빛을 발하는 때와 장소가 다를 뿐이다.

오히려 이는 성향보다 ‘의사소통 능력’과 더 밀접한 관련이 있다. 언제, 어떤 말을 해야 하는지 아는 의사소통 능력이 뛰어난 사람은 다른 사람들과 좋은 관계를 맺을 수 있다.

반면 의사소통 능력이 부족하고 표현이 서툴다면 의도와 다르게 상대에게 상처를 주기 쉽다. 평소 “말이 안 통한다” “섭섭하다”는 말을 자주 들었다면, 단지 ‘T라서‘가 아니라 의사소통 능력이 부족한 것인지 모른다. 다행인 건 의사소통 능력은 훈련하면 발전할 수 있다.

심리학적 관점에서 대화의 유형은 ‘사리(事理)대화’와 ‘심정(心情)대화’로 나눌 수 있다. 의사소통 능력이 부족한 사람은 사리대화보다 심정대화에 더 서툰 경향이 있다.

사리대화는 정보와 지식을 주고받는 대화다. 정보를 교환하고, 아이디어를 제안하거나, 장단점을 논의하는 등 논리적 대화가 오가는 자리에선 사리대화가 필요하다. 심정대화는 감정을 주고받는 대화다. 공적인 자리보단 가족, 친구, 지인 등 친밀한 사람들과 사적인 영역에서 주로 이뤄진다.

두 대화 형식은 필요한 순간과 역할이 각각 다르기에 상황에 따라 구분할 줄 아는 능력이 필요하다. 대부분 사적인 자리에서 심정대화가 이뤄져야 할 때 사리대화가 튀어나와 문제를 일으킨다.

예를 들어, 저녁에 퇴근한 배우자가 “나 오늘 회사에서 진짜 바쁘고 힘들었어”라고 말했다고 해보자. 뭐라고 답할 수 있을까? 지금이 심정대화의 타이밍이라는 걸 아는 사람은 “오늘 많이 힘들었구나?”라고 대답할 것이다.

반면 “자기네 회사 원래 바쁘잖아” “월급 받기 쉬운 줄 알았어?”라고 답한다면 심정대화가 필요한 순간을 구별하는 능력이 부족한 것이다. 배우자는 힘든 하루를 보낸 자신의 마음을 공감받고 싶은 것이지, 돈 벌기 힘든 직장인의 숙명을 깨닫고자 말을 꺼낸 게 아니다.

심정대화는 항상 좋고, 사리대화가 항상 나쁘다는 게 아니다. 당혹스러운 얼굴로 화장실이 어딘지 묻는 사람에게 “많이 급하시겠어요” “화장실을 못 찾아서 얼마나 힘드실까요”라고 감정에 공감해주는 것은 코미디다.

때와 장소에 맞는 대화를 할 줄 아는 의사소통 능력을 키워야 한다는 것이 핵심이다. 심정대화의 기본은 상대방의 감정을 파악하고, 이를 반영해 답변하는 것이다. 그러려면 일단 상대의 말을 경청하고, 어떤 마음일지 헤아려 보는 연습이 필요하다.

“엄마, 난 학교를 왜 다녀야 하는지 모르겠어.”
→그럼 네가 학교 안 다니면 뭐 할 건데?(사리대화)
→학교 가는 게 의미 없게 느껴지는구나?(심정대화)

“아, 회사 때려치우고 싶다.”
→그럼 이직 준비해.(사리대화)
→회사 생활이 힘들구나?(심정대화)

회사 때려치우고 싶다는 동료에게는 “힘들구나” “속상하구나” 등 일명 ‘그랬구나’ 화법이 효과적이라는 것을 기억하자. 무작정 상대의 말에 동의하라는 게 아니라, 감정을 알아주라는 이야기다.

이와 반대로 “그럼 때려치워” “그냥 관둬”라며 이직을 권유하는 것은 말의 의도를 알아차리지 못한 사리대화다. 회사생활에 지친 마음을 이해받고 싶다는 동료의 기대감을 바사삭 부수는 답변이기도 하다.

또 상대의 감정을 잘 받아주는 것만큼 내 감정을 상대에게 잘 전달하는 것도 중요하다. 특히 불만이 있거나 화가 날 때가 그렇다. 날카롭고 직설적인 말은 상대에게 상처가 된다. 듣는 사람 입장에선 자신이 비난받고 통제당한다고 느껴 반항심을 가질 수도 있다.

그래서 불만이나 화를 표현할 땐 주어를 ‘너’가 아닌 ‘나’로 바꿔서 표현해야 한다. 이를 ‘나-전달법’ ‘i-Message’라고 한다. 신경질적 표현을 배제하고, 감정을 솔직하게 표현하는 것을 목표로 한다.

‘나-전달법’은 ●비난이나 판단 없이 상대의 행동을 있는 그대로 묘사하고 ●그로 인해 우려되는 상황을 설명한 뒤 ●‘나는 어떠한 감정을 느낀다’로 표현해야 한다.

시험 기간에 스마트폰만 보며 공부하지 않는 자녀 때문에 화가 났다고 해보자. ‘나-전달법’을 통해 화나는 감정을 표현하는 방법은 다음과 같다.

●‘나-전달법’의 3요소
1) 상대의 행동을 있는 그대로 묘사하기
2) 앞으로 우려되는 상황을 설명하기
3) ‘나’를 주어로 감정 표현하기

→ (1)네가 공부를 안 하고 3시간째 폰을 보니까 (2)시험을 망칠까봐 (3)엄마(아빠)는 화가 난다/걱정된다/불안하다.

이와 반대로 ‘너’를 주어로 표현하면 매우 간명하다. “너 빨리 공부 안 해?” “너 왜 계속 딴짓만 하니?” 등 상대방을 비난하고 평가하는 내용이 된다. 매우 직관적이라 표현하긴 쉽지만, 듣는 사람에겐 공격으로 느껴진다.

이렇듯 상대에게 상처 주는 말은 빠르고 직관적이지만, 감정을 배려하는 말은 여러 생각의 단계를 거치는 노력이 들어간다. 그만큼 상대를 배려하는 의사소통 능력을 갖추기 위해서는 많은 연습이 필요하다는 의미기도 하다.

“뭐가 이렇게 복잡하고 까다롭느냐”고 반문할 수도 있다. 하지만 이 모든 노력은 결국 나를 위한 것이다. 감정을 나누는 대화가 불가능한 사람 곁에 오래도록 좋은 인연이 머물긴 힘들다.

가족끼리도 “도통 무슨 생각을 하고 사는지 모르겠다”는 이유는 심정대화와 나-전달법 표현이 부족해서인지 모른다. ‘표현을 못하는 성격이라’ ‘표현에 서툴러서’라는 핑계는 잠시 내려놓고, 소중한 사람들과 마음과 마음이 통하는 대화를 위해 노력해보자.

“나 속상해서 빵 샀어.” SNS에서 재미삼아 MBTI 성향을 가늠해 보는 테스트로 유행했던 말이다. “무슨 일 있었어?”라고 답하면 감정을 중시하는 F(Feeling) 성향, “무슨 빵 샀어?”라고 답하면 사고를 중시하는 T(Thinking) 성향이라는 것이다. “속상한데 빵을 왜 사?” “그만 먹어” “내 것도 샀어?” “나는 빵 안 먹어” 등 T성향의 지인에게 각종 ‘오답’을 들었다는 글이 다수 올라왔다. 상대의 감정 보다는, 사실관계에 관심을 보이는 이들에게 “너 T야?”라고 묻는 건 이런 맥락에서다. 특정 성향이 더 옳다는 말을 하려는 게 아니다. 성향은 각자 다른 것이지, 맞고 틀린 게 아니다. 또 상황에 따라 감정이나 사고를 앞세워야 하는 경우가 다르듯, 각 성향마다 빛을 발하는 때와 장소가 다를 뿐이다. 오히려 이는 성향보다 ‘의사소통 능력’과 더 밀접한 관련이 있다. 언제, 어떤 말을 해야 하는지 아는 의사소통 능력이 뛰어난 사람은 다른 사람들과 좋은 관계를 맺을 수 있다. 반면 의사소통 능력이 부족하고 표현이 서툴다면 의도와 다르게 상대에게 상처를 주기 쉽다. 평소 “말이 안 통한다” “섭섭하다”는 말을 자주 들었다면, 단지 ‘T라서‘가 아니라 의사소통 능력이 부족한 것인지 모른다. 다행인 건 의사소통 능력은 훈련하면 발전할 수 있다. 심리학적 관점에서 대화의 유형은 ‘사리(事理)대화’와 ‘심정(心情)대화’로 나눌 수 있다. 의사소통 능력이 부족한 사람은 사리대화보다 심정대화에 더 서툰 경향이 있다. 사리대화는 정보와 지식을 주고받는 대화다. 정보를 교환하고, 아이디어를 제안하거나, 장단점을 논의하는 등 논리적 대화가 오가는 자리에선 사리대화가 필요하다. 심정대화는 감정을 주고받는 대화다. 공적인 자리보단 가족, 친구, 지인 등 친밀한 사람들과 사적인 영역에서 주로 이뤄진다. 두 대화 형식은 필요한 순간과 역할이 각각 다르기에 상황에 따라 구분할 줄 아는 능력이 필요하다. 대부분 사적인 자리에서 심정대화가 이뤄져야 할 때 사리대화가 튀어나와 문제를 일으킨다. 예를 들어, 저녁에 퇴근한 배우자가 “나 오늘 회사에서 진짜 바쁘고 힘들었어”라고 말했다고 해보자. 뭐라고 답할 수 있을까? 지금이 심정대화의 타이밍이라는 걸 아는 사람은 “오늘 많이 힘들었구나?”라고 대답할 것이다. 반면 “자기네 회사 원래 바쁘잖아” “월급 받기 쉬운 줄 알았어?”라고 답한다면 심정대화가 필요한 순간을 구별하는 능력이 부족한 것이다. 배우자는 힘든 하루를 보낸 자신의 마음을 공감받고 싶은 것이지, 돈 벌기 힘든 직장인의 숙명을 깨닫고자 말을 꺼낸 게 아니다. 심정대화는 항상 좋고, 사리대화가 항상 나쁘다는 게 아니다. 당혹스러운 얼굴로 화장실이 어딘지 묻는 사람에게 “많이 급하시겠어요” “화장실을 못 찾아서 얼마나 힘드실까요”라고 감정에 공감해주는 것은 코미디다. 때와 장소에 맞는 대화를 할 줄 아는 의사소통 능력을 키워야 한다는 것이 핵심이다. 심정대화의 기본은 상대방의 감정을 파악하고, 이를 반영해 답변하는 것이다. 그러려면 일단 상대의 말을 경청하고, 어떤 마음일지 헤아려 보는 연습이 필요하다. “엄마, 난 학교를 왜 다녀야 하는지 모르겠어.”→그럼 네가 학교 안 다니면 뭐 할 건데?(사리대화)→학교 가는 게 의미 없게 느껴지는구나?(심정대화) “아, 회사 때려치우고 싶다.”→그럼 이직 준비해.(사리대화)→회사 생활이 힘들구나?(심정대화) 회사 때려치우고 싶다는 동료에게는 “힘들구나” “속상하구나” 등 일명 ‘그랬구나’ 화법이 효과적이라는 것을 기억하자. 무작정 상대의 말에 동의하라는 게 아니라, 감정을 알아주라는 이야기다. 이와 반대로 “그럼 때려치워” “그냥 관둬”라며 이직을 권유하는 것은 말의 의도를 알아차리지 못한 사리대화다. 회사생활에 지친 마음을 이해받고 싶다는 동료의 기대감을 바사삭 부수는 답변이기도 하다. 또 상대의 감정을 잘 받아주는 것만큼 내 감정을 상대에게 잘 전달하는 것도 중요하다. 특히 불만이 있거나 화가 날 때가 그렇다. 날카롭고 직설적인 말은 상대에게 상처가 된다. 듣는 사람 입장에선 자신이 비난받고 통제당한다고 느껴 반항심을 가질 수도 있다. 그래서 불만이나 화를 표현할 땐 주어를 ‘너’가 아닌 ‘나’로 바꿔서 표현해야 한다. 이를 ‘나-전달법’ ‘i-Message’라고 한다. 신경질적 표현을 배제하고, 감정을 솔직하게 표현하는 것을 목표로 한다. ‘나-전달법’은 ●비난이나 판단 없이 상대의 행동을 있는 그대로 묘사하고 ●그로 인해 우려되는 상황을 설명한 뒤 ●‘나는 어떠한 감정을 느낀다’로 표현해야 한다. 시험 기간에 스마트폰만 보며 공부하지 않는 자녀 때문에 화가 났다고 해보자. ‘나-전달법’을 통해 화나는 감정을 표현하는 방법은 다음과 같다. ●‘나-전달법’의 3요소1) 상대의 행동을 있는 그대로 묘사하기2) 앞으로 우려되는 상황을 설명하기3) ‘나’를 주어로 감정 표현하기 → (1)네가 공부를 안 하고 3시간째 폰을 보니까 (2)시험을 망칠까봐 (3)엄마(아빠)는 화가 난다/걱정된다/불안하다. 이와 반대로 ‘너’를 주어로 표현하면 매우 간명하다. “너 빨리 공부 안 해?” “너 왜 계속 딴짓만 하니?” 등 상대방을 비난하고 평가하는 내용이 된다. 매우 직관적이라 표현하긴 쉽지만, 듣는 사람에겐 공격으로 느껴진다. 이렇듯 상대에게 상처 주는 말은 빠르고 직관적이지만, 감정을 배려하는 말은 여러 생각의 단계를 거치는 노력이 들어간다. 그만큼 상대를 배려하는 의사소통 능력을 갖추기 위해서는 많은 연습이 필요하다는 의미기도 하다. “뭐가 이렇게 복잡하고 까다롭느냐”고 반문할 수도 있다. 하지만 이 모든 노력은 결국 나를 위한 것이다. 감정을 나누는 대화가 불가능한 사람 곁에 오래도록 좋은 인연이 머물긴 힘들다. 가족끼리도 “도통 무슨 생각을 하고 사는지 모르겠다”는 이유는 심정대화와 나-전달법 표현이 부족해서인지 모른다. ‘표현을 못하는 성격이라’ ‘표현에 서툴러서’라는 핑계는 잠시 내려놓고, 소중한 사람들과 마음과 마음이 통하는 대화를 위해 노력해보자.

동아일보

How-To-Succeed-At-MrBeast-Production.pdf

유튜브 하시는 분들은 어쨌든 미스터비스트가 신계에 있는 사람일텐데요. 그가 분단위로 유튜브 프로덕션을 어떻게 하는지 풀어놨습니다. PDF 파일로 누구나 다운로드 받을 수 있으니 전문을 꼭 읽어보시길 바라요. 해피추석.! :)

 * 시작~1분: 시청자를 사로잡는 데 가장 중요한 요소입니다.(이 부분에서는 좋은 조명이 필수)
 * 1~3분: 과대광고에서 실행으로 전환. 스토리라인을 많이 진행시켜야 합니다.
 * 3분: 스토리에 맞고, 사람들이 진정 감명받는 흥미로운 내용이 들어가야 합니다. 프로덕션에서 제일 많은 시간과 비용이 드는 모습을 만들어내야 합니다.
 * 3~6분: 간단하면서도 가장 중요하고 흥미로운 내용을 담아야 합니다. 예를 들어 자극적이고 빠른 장면 전환이 필요합니다.
 * 6분~나머지: 3분 이후 다시금 시청자들이 인게이지할 수 있도록 마음에 와닿는 영상이 들어가야 합니다. 여기까지 본 시청자들은 보상심리로 끝까지 시청을 마칩니다.

https://drive.google.com/file/d/1YaG9xpu-WQKBPUi8yQ4HaDYQLUSa7Y3J/view

유튜브 하시는 분들은 어쨌든 미스터비스트가 신계에 있는 사람일텐데요. 그가 분단위로 유튜브 프로덕션을 어떻게 하는지 풀어놨습니다. PDF 파일로 누구나 다운로드 받을 수 있으니 전문을 꼭 읽어보시길 바라요. 해피추석.! :) <ul ><li>시작~1분: 시청자를 사로잡는 데 가장 중요한 요소입니다.(이 부분에서는 좋은 조명이 필수)</li><li>1~3분: 과대광고에서 실행으로 전환. 스토리라인을 많이 진행시켜야 합니다. </li><li>3분: 스토리에 맞고, 사람들이 진정 감명받는 흥미로운 내용이 들어가야 합니다. 프로덕션에서 제일 많은 시간과 비용이 드는 모습을 만들어내야 합니다. </li><li>3~6분: 간단하면서도 가장 중요하고 흥미로운 내용을 담아야 합니다. 예를 들어 자극적이고 빠른 장면 전환이 필요합니다. </li><li>6분~나머지: 3분 이후 다시금 시청자들이 인게이지할 수 있도록 마음에 와닿는 영상이 들어가야 합니다. 여기까지 본 시청자들은 보상심리로 끝까지 시청을 마칩니다. </li></ul> https://drive.google.com/file/d/1YaG9xpu-WQKBPUi8yQ4HaDYQLUSa7Y3J/view

Google Docs

앞서 2개의 포스팅에서 데이터 팀의 미션은 "신뢰할 수 있는 데이터로 부가 가치를 만들어낸다"라는 이야기와 두 가지 형태의 부가 가치 중 데이터를 바탕으로 하는 조금더 과학적인 의사결정에 대해 이야기했다. 이번에는 데이터를 바탕으로한 사용자 서비스 사용 경험 개선에 대해 이야기해보고자 한다.

 1. 데이터를 바탕으로 과학적인 의사결정을 할 수 있게 도와준다 (Decision Science)
 2. 데이터를 바탕으로 사용자의 서비스 사용 경험을 개선한다 (Product Science)

이런 형태의 부가가치를 만들어내는 사람은 보통 데이터 과학자이며 머신 러닝 모델을 만드는 형태로 일을 하게 된다. 가장 이해하기 쉬운 형태는 개인화된 추천 시스템을 만드는 것이나 검색 성능을 높이는 일 등이다. 만일 온라인 시스템이 아니라 공장처럼 공정이 필요한 곳이라면 데이터를 바탕으로 기계 고장 등을 예측하거나 공정 생산성을 높이는 다양한 방법들을 찾아낼 수 있다. 이는 제품 자체의 품질을 높이는 것은 아니지만 제품의 비용을 줄임으로써 가격을 내리거나 새로운 기능 투자에 노력을 기울임으로써 제품의 품질을 높일 수 있다.

머신 러닝 모델을 프로덕션에서 사용하는 것은 생각보다 큰 인프라 투자 비용을 필요로 한다. 머신 러닝 모델도 라이프 사이클이 있기에 한번 빌드하고 끝이 아니라 데이터 패턴이 바뀔 때마다 다시 빌드되어야 한다 (리프레시). 이렇게 데이터 패턴이 바뀌는 현상을 Data Drift라고 표현한다.

가능하면 빌드, 테스트부터 시작해서 배포까지 자동화하는 것이 좋은데 이게 되려면 상당한 인프라 투자가 필요하며 데이터 팀과 백엔드/데브옵스 엔지니어링 팀간의 밀접한 협업을 필요로 한다. 즉, 투자 비용이 크고 어느 정도 엔지니어링 조직이 성숙된 곳이 아니라면 지속적으로 운영하기가 쉽지 않다. 그러다보니 MLOps라는 새로운 직군이 생겼다. 데이터 과학과 데이터 엔지니어링과 데브옵스의 환상적인 조합이라고 할 수 있는 경험이 많이 필요하고 알아야하는 것이 많은 직군이다.

또한 정말로 의미가 있는 일에 머신 러닝을 사용하는 것이 필요하기에 가설을 기준으로 정말로 ROI가 있는 머신 러닝 모델을 만드는 조직적인 공감대와 문화가 필요하다. 기존 일을 머신 러닝 모델로 대체한다면 보통 A/B 테스트로 평가하는 것이 일반적이기도 하다.

다음 포스팅에서는 보편화된 데이터 직군(데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 데이터 과학자)에 대해 이야기해보고 이어서 별도 포스팅에서 조금더 특화된 직군 (MLOps, 애널리틱스 엔지니어, 프라이버시 엔지니어 등등)에 대해 이야기해보도록 하겠다.

댓글에 이런 데이터에 관한 다양한 자세한 이야기와 일대일 멘토링이 합쳐진 인프런 "[멘토링] 데이터로 미래를 그리다: 모두를 위한 데이터 리터러시" 강의 링크를 달았고 유데미에 올린 A/B 테스트 강의와 추천 엔진 강의 링크를 달았으니 더 알고 싶은 분들은 참고해주세요!

앞서 2개의 포스팅에서 데이터 팀의 미션은 "신뢰할 수 있는 데이터로 부가 가치를 만들어낸다"라는 이야기와 두 가지 형태의 부가 가치 중 데이터를 바탕으로 하는 조금더 과학적인 의사결정에 대해 이야기했다. 이번에는 데이터를 바탕으로한 사용자 서비스 사용 경험 개선에 대해 이야기해보고자 한다. <ol ><li>데이터를 바탕으로 과학적인 의사결정을 할 수 있게 도와준다 (Decision Science)</li><li>데이터를 바탕으로 사용자의 서비스 사용 경험을 개선한다 (Product Science)</li></ol> 이런 형태의 부가가치를 만들어내는 사람은 보통 데이터 과학자이며 머신 러닝 모델을 만드는 형태로 일을 하게 된다. 가장 이해하기 쉬운 형태는 개인화된 추천 시스템을 만드는 것이나 검색 성능을 높이는 일 등이다. 만일 온라인 시스템이 아니라 공장처럼 공정이 필요한 곳이라면 데이터를 바탕으로 기계 고장 등을 예측하거나 공정 생산성을 높이는 다양한 방법들을 찾아낼 수 있다. 이는 제품 자체의 품질을 높이는 것은 아니지만 제품의 비용을 줄임으로써 가격을 내리거나 새로운 기능 투자에 노력을 기울임으로써 제품의 품질을 높일 수 있다. 머신 러닝 모델을 프로덕션에서 사용하는 것은 생각보다 큰 인프라 투자 비용을 필요로 한다. 머신 러닝 모델도 라이프 사이클이 있기에 한번 빌드하고 끝이 아니라 데이터 패턴이 바뀔 때마다 다시 빌드되어야 한다 (리프레시). 이렇게 데이터 패턴이 바뀌는 현상을 Data Drift라고 표현한다. 가능하면 빌드, 테스트부터 시작해서 배포까지 자동화하는 것이 좋은데 이게 되려면 상당한 인프라 투자가 필요하며 데이터 팀과 백엔드/데브옵스 엔지니어링 팀간의 밀접한 협업을 필요로 한다. 즉, 투자 비용이 크고 어느 정도 엔지니어링 조직이 성숙된 곳이 아니라면 지속적으로 운영하기가 쉽지 않다. 그러다보니 MLOps라는 새로운 직군이 생겼다. 데이터 과학과 데이터 엔지니어링과 데브옵스의 환상적인 조합이라고 할 수 있는 경험이 많이 필요하고 알아야하는 것이 많은 직군이다. 또한 정말로 의미가 있는 일에 머신 러닝을 사용하는 것이 필요하기에 가설을 기준으로 정말로 ROI가 있는 머신 러닝 모델을 만드는 조직적인 공감대와 문화가 필요하다. 기존 일을 머신 러닝 모델로 대체한다면 보통 A/B 테스트로 평가하는 것이 일반적이기도 하다. 다음 포스팅에서는 보편화된 데이터 직군(데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 데이터 과학자)에 대해 이야기해보고 이어서 별도 포스팅에서 조금더 특화된 직군 (MLOps, 애널리틱스 엔지니어, 프라이버시 엔지니어 등등)에 대해 이야기해보도록 하겠다. 댓글에 이런 데이터에 관한 다양한 자세한 이야기와 일대일 멘토링이 합쳐진 인프런 "[멘토링] 데이터로 미래를 그리다: 모두를 위한 데이터 리터러시" 강의 링크를 달았고 유데미에 올린 A/B 테스트 강의와 추천 엔진 강의 링크를 달았으니 더 알고 싶은 분들은 참고해주세요!

데이터 이야기 #3: 데이터팀의 가치 생성 - 데이터 바탕 제품 개선

1. [멘토링] 데이터로 미래를 그리다: 모두를 위한 데이터 리터러시 - https://inf.run/397pQ
2. SQL과 Tableau로 만들어보는 애자일한 AB 테스트 분석 시스템: https://www.udemy.com/course/sql-tableau-abtest/?referralCode=6629BA520504B4672881
3. 파이썬(Python)과 머신 러닝으로 만들어보는 추천 엔진: https://www.udemy.com/course/python-recommendation-engine/?referralCode=7FF39A9E97FC8481374A

1
우리는 무슨 말을 할 때 ‘어떻게 말할 것인가’를 생각하기 전에 말할 내용을 먼저 떠올린다.

2
이 말할 내용이 바로 ’무엇을 말할 것인가‘에 해당하며 이를 위한 기술이 ’표현법‘이다.

3
소통은 ’어떻게 말할까‘보다 ’무엇을 말할까‘가 중요하다.

#카피라이터의표현법

1우리는 무슨 말을 할 때 ‘어떻게 말할 것인가’를 생각하기 전에 말할 내용을 먼저 떠올린다.​​2이 말할 내용이 바로 ’무엇을 말할 것인가‘에 해당하며 이를 위한 기술이 ’표현법‘이다.​​3소통은 ’어떻게 말할까‘보다 ’무엇을 말할까‘가 중요하다. #카피라이터의표현법​

< 소통은 '어떻게' 보다 '무엇을'이 먼저다 >

“취직했니?” “결혼 안 하니?” 대신 이렇게 말해보세요[최고야의 심심(心深)토크]

오랜만에 만난 가족끼리 안부를 묻는 건 잘못이 아니다. 그러나 안부를 가장한 잔소리를 듣는 처지에선 딱히 뭐라 답할 말을 찾기 어려운 경우가 대부분이다. 그래서 포털에 ‘명절 잔소리 대처법’을 검색하면 각종 방어 전략이 나온다.

그도 그럴 것이 애정과 관심이 담겼다 해도 민감한 질문에 민감하게 반응하는 건 어쩌면 당연한 일이다. 그러니 애초 의도와 달리 서로에게 찜찜함만 남는 대화로 끝나기 쉽다.

그렇다고 아예 입 닫고, 귀 닫은 채로 서로 대화를 하지 않는 것도 능사는 아니다. 어떻게 묻고, 어떻게 대화해야 오해 없이 기분 좋은 시간을 보낼 수 있을까?

이래라저래라하는 직설적인 조언은 그다지 도움이 안 된다. 나는 관심과 애정을 가지고 구체적 도움을 줬다고 생각해도, 상대방 입장에선 “너 잘못하고 있다” “지금 넌 틀렸다”라고 받아들일 수 있어서다.

그래서 조언할 땐 완곡한 표현을 택해야 한다. 이 미묘한 경계선을 지키지 않으면 도움을 주고도 “오지랖 넣어 두시라”고 비난받는 상황이 생길지 모른다.

미국 컬럼비아대 니얼 볼저 심리학과 교수 연구팀은 조언해줄 때 어떻게 말해야 효과적인지 연구했다. 대학생 참가자를 모집해 마약, 낙태 등 사회문제를 주제로 강연을 준비하라고 요청했다. 참가자들은 짧은 시간에 의견을 정리하고, 사람들 앞에서 강연하는 상황에 큰 스트레스를 받았다.

연구팀은 이들에게 강연 준비에 조언하는 도우미를 한 명씩 붙여줬다. 참가자 절반에게는 직설적인 말투로 조언하는 도우미를, 나머지에는 같은 내용이라도 완곡하게 조언하는 도우미를 짝지어 줬다. 그리고 다음과 같이 조언했다.

●직설적 조언
“이런 말을 해드리고 싶네요. 좋은 강연을 하려면, 강연 맨 앞에 의견을 요약해서 말하고, 마지막에는 결론을 매우 강한 어조로 전달하세요.”

●완곡한 조언
“당신에게 어떤 도움이 필요할지 모르겠네요. 보통 이런 경우에 좋은 강연을 하려면, 강연 맨 앞에 의견을 요약해서 말하고, 마지막에는 결론을 매우 강한 어조로 전달하는 게 좋지 않을까요?”

같은 내용을 전했지만, 뉘앙스에 분명한 차이가 있었다. 연구팀은 강연이 끝나고 나서 참가자들이 강연 준비 기간 동안 얼마나 스트레스를 받았는지 측정했다.

그 결과 직설적 조언을 받은 사람들은 완곡한 조언을 받은 사람들보다 스트레스 지수가 3배 더 상승했다. 직설적 조언을 받는 사람들은 자신이 잘못됐다고 지적받는 느낌을 받았다. 그래서 자존심 상한다고 느꼈고, 상대방이 쓸데없이 참견한다고 생각했다.

그러면 이쯤에서 “차라리 아무 말도 안 하는 게 낫겠네?”라는 의문이 들 수 있다. 그러나 “살 좀 빼라” “그래서 연애하겠냐?” 같은 비난에 가까운 말이 아니라, 정말로 도움이 되고 싶은 조언을 하는 상황에선 조금 다르다. 왜 그런지 살펴보기 위해 볼저 교수 연구팀의 또 다른 실험 결과를 소개한다.

이번에는 배정되는 도우미 조건을 ●직설적 조언 ●완곡한 조언 ●아무 조언도 하지 않음 3가지로 나눴다. 그리고 각 조건에 속한 참가자들이 준비를 하면서 얼마나 스트레스를 느꼈는지 측정했다.

앞서 실험과 비슷하게 직설적 조언을 받은 그룹이 가장 큰 스트레스를 느꼈다. 그런데 가장 스트레스를 적게 받은 그룹은 도우미가 침묵한 그룹이 아니라, 완곡한 조언을 받은 그룹이었다. 왜 그랬을까?

연구팀은 “간접적인 방법으로 말할 때 상대가 당신의 좋은 의도를 알아차리고, 이를 호의로 받아들일 수 있다. 진짜 상대에게 도움이 되고 싶다면, 내가 말하고 싶은 대로 말하는 게 아니라, 상대가 원하는 완곡한 방식으로 말하는 게 효과적”이라고 설명했다.

“힘내” “잘될 거야” “툭툭 털어버려” 등의 말은 좋은 의도를 담고 있지만, 듣는 사람에 따라 공허하게 받아들여질 수 있다. 특히 상대방이 실패 경험으로 자존감이 하락해 있다면 더욱 그렇다.

“잘될 거야” 같이 긍정적인 부분에만 초점을 맞추면, 자신의 힘든 상태를 전혀 알지 못하고 하는 소리라고 여기게 된다. “별것 아니다” “털어 버려라”라는 조언도 듣는 사람은 자신의 힘든 처지를 상대방이 ‘별것 아닌 것’으로 여긴다고 생각할 수 있다.

예를 들어, 시험을 망친 조카에게 “수많은 시험 중 하나일 뿐이다. 너무 걱정하지 마. 다 잘 될 거야”라고 하기보단, “열심히 했을 텐데 원하는 결과가 나오지 않아 힘들었겠다. 고생하고 있다” 등 속상한 마음에 공감해 주는 화법이 더 효과적이다.

캐나다 워털루대 데니스 메리골드 심리학과 교수 연구팀은 힘든 상황에서 어떤 조언을 해줄 때 관계가 더 돈독해지는지 연구했다. 시험을 망치거나, 해고당하거나, 실연당한 실험 참가자에게 실험 파트너가 어떤 위로를 했을 때 가장 도움이 됐는지 살펴봤다.

일부 참가자에게는 “네 얘기를 들으니 나도 정말 화난다” “만약 내가 너의 입장이라도 정말 기분이 나빴을 거야” “그걸 감당하느라고 고생했겠구나”라며 힘든 감정에 공감하는 말을 건넸다.

나머지에는 “그게 그렇게 별일은 아니야” “다음에는 더 잘할 거야” “적어도 이번 일을 통해 너는 뭔가를 배웠어”라고 긍정적 측면만 강조하는 말을 했다.

그 결과, 힘든 경험으로 자존감이 낮아진 사람들은 긍정적 위로에 그다지 감흥을 보이지 않았고 심지어 대화에 더 참여하려 하지도 않았다. 반대로 힘든 마음을 공감받은 사람들은 위로의 말을 건넨 실험 파트너와 관계가 돈독해진 것 같다고 느꼈다.

이쯤 되면 ‘대화하는데 고려해야 할 게 왜 이리 많은가?’하는 생각이 들지도 모른다. 그런데 상대방에게 공감하는 대화는 결국 내 기분과 자기효능감에도 영향을 미친다.

만약 상대가 내 관심을 감사해하고, 조언을 잘 받아들이는 모습을 보면 “내가 도움이 됐구나”하는 생각으로 자기효능감이 올라간다. 그 반대 상황이라면 거절당하는 느낌으로 인해 기분이 나빠지고 자기효능감은 떨어진다. 이처럼 의도를 빗나간 대화는 서로에게 상처만 남기고 끝날 수 있다.

3가지만 기억하자. ●이래라저래라하는 직설적 말투보단 완곡하게 표현하자 ●조언할 땐 완곡한 표현이 좋지만, 자신 없다면 그냥 침묵하자 ●“힘내” “잘될 거야”란 말에 앞서 힘든 마음에 공감부터 해주자.

오랜만에 만난 가족끼리 안부를 묻는 건 잘못이 아니다. 그러나 안부를 가장한 잔소리를 듣는 처지에선 딱히 뭐라 답할 말을 찾기 어려운 경우가 대부분이다. 그래서 포털에 ‘명절 잔소리 대처법’을 검색하면 각종 방어 전략이 나온다. 그도 그럴 것이 애정과 관심이 담겼다 해도 민감한 질문에 민감하게 반응하는 건 어쩌면 당연한 일이다. 그러니 애초 의도와 달리 서로에게 찜찜함만 남는 대화로 끝나기 쉽다. 그렇다고 아예 입 닫고, 귀 닫은 채로 서로 대화를 하지 않는 것도 능사는 아니다. 어떻게 묻고, 어떻게 대화해야 오해 없이 기분 좋은 시간을 보낼 수 있을까? 이래라저래라하는 직설적인 조언은 그다지 도움이 안 된다. 나는 관심과 애정을 가지고 구체적 도움을 줬다고 생각해도, 상대방 입장에선 “너 잘못하고 있다” “지금 넌 틀렸다”라고 받아들일 수 있어서다. 그래서 조언할 땐 완곡한 표현을 택해야 한다. 이 미묘한 경계선을 지키지 않으면 도움을 주고도 “오지랖 넣어 두시라”고 비난받는 상황이 생길지 모른다. 미국 컬럼비아대 니얼 볼저 심리학과 교수 연구팀은 조언해줄 때 어떻게 말해야 효과적인지 연구했다. 대학생 참가자를 모집해 마약, 낙태 등 사회문제를 주제로 강연을 준비하라고 요청했다. 참가자들은 짧은 시간에 의견을 정리하고, 사람들 앞에서 강연하는 상황에 큰 스트레스를 받았다. 연구팀은 이들에게 강연 준비에 조언하는 도우미를 한 명씩 붙여줬다. 참가자 절반에게는 직설적인 말투로 조언하는 도우미를, 나머지에는 같은 내용이라도 완곡하게 조언하는 도우미를 짝지어 줬다. 그리고 다음과 같이 조언했다. ●직설적 조언“이런 말을 해드리고 싶네요. 좋은 강연을 하려면, 강연 맨 앞에 의견을 요약해서 말하고, 마지막에는 결론을 매우 강한 어조로 전달하세요.” ●완곡한 조언“당신에게 어떤 도움이 필요할지 모르겠네요. 보통 이런 경우에 좋은 강연을 하려면, 강연 맨 앞에 의견을 요약해서 말하고, 마지막에는 결론을 매우 강한 어조로 전달하는 게 좋지 않을까요?” 같은 내용을 전했지만, 뉘앙스에 분명한 차이가 있었다. 연구팀은 강연이 끝나고 나서 참가자들이 강연 준비 기간 동안 얼마나 스트레스를 받았는지 측정했다. 그 결과 직설적 조언을 받은 사람들은 완곡한 조언을 받은 사람들보다 스트레스 지수가 3배 더 상승했다. 직설적 조언을 받는 사람들은 자신이 잘못됐다고 지적받는 느낌을 받았다. 그래서 자존심 상한다고 느꼈고, 상대방이 쓸데없이 참견한다고 생각했다. 그러면 이쯤에서 “차라리 아무 말도 안 하는 게 낫겠네?”라는 의문이 들 수 있다. 그러나 “살 좀 빼라” “그래서 연애하겠냐?” 같은 비난에 가까운 말이 아니라, 정말로 도움이 되고 싶은 조언을 하는 상황에선 조금 다르다. 왜 그런지 살펴보기 위해 볼저 교수 연구팀의 또 다른 실험 결과를 소개한다. 이번에는 배정되는 도우미 조건을 ●직설적 조언 ●완곡한 조언 ●아무 조언도 하지 않음 3가지로 나눴다. 그리고 각 조건에 속한 참가자들이 준비를 하면서 얼마나 스트레스를 느꼈는지 측정했다. 앞서 실험과 비슷하게 직설적 조언을 받은 그룹이 가장 큰 스트레스를 느꼈다. 그런데 가장 스트레스를 적게 받은 그룹은 도우미가 침묵한 그룹이 아니라, 완곡한 조언을 받은 그룹이었다. 왜 그랬을까? 연구팀은 “간접적인 방법으로 말할 때 상대가 당신의 좋은 의도를 알아차리고, 이를 호의로 받아들일 수 있다. 진짜 상대에게 도움이 되고 싶다면, 내가 말하고 싶은 대로 말하는 게 아니라, 상대가 원하는 완곡한 방식으로 말하는 게 효과적”이라고 설명했다. “힘내” “잘될 거야” “툭툭 털어버려” 등의 말은 좋은 의도를 담고 있지만, 듣는 사람에 따라 공허하게 받아들여질 수 있다. 특히 상대방이 실패 경험으로 자존감이 하락해 있다면 더욱 그렇다. “잘될 거야” 같이 긍정적인 부분에만 초점을 맞추면, 자신의 힘든 상태를 전혀 알지 못하고 하는 소리라고 여기게 된다. “별것 아니다” “털어 버려라”라는 조언도 듣는 사람은 자신의 힘든 처지를 상대방이 ‘별것 아닌 것’으로 여긴다고 생각할 수 있다. 예를 들어, 시험을 망친 조카에게 “수많은 시험 중 하나일 뿐이다. 너무 걱정하지 마. 다 잘 될 거야”라고 하기보단, “열심히 했을 텐데 원하는 결과가 나오지 않아 힘들었겠다. 고생하고 있다” 등 속상한 마음에 공감해 주는 화법이 더 효과적이다. 캐나다 워털루대 데니스 메리골드 심리학과 교수 연구팀은 힘든 상황에서 어떤 조언을 해줄 때 관계가 더 돈독해지는지 연구했다. 시험을 망치거나, 해고당하거나, 실연당한 실험 참가자에게 실험 파트너가 어떤 위로를 했을 때 가장 도움이 됐는지 살펴봤다. 일부 참가자에게는 “네 얘기를 들으니 나도 정말 화난다” “만약 내가 너의 입장이라도 정말 기분이 나빴을 거야” “그걸 감당하느라고 고생했겠구나”라며 힘든 감정에 공감하는 말을 건넸다. 나머지에는 “그게 그렇게 별일은 아니야” “다음에는 더 잘할 거야” “적어도 이번 일을 통해 너는 뭔가를 배웠어”라고 긍정적 측면만 강조하는 말을 했다. 그 결과, 힘든 경험으로 자존감이 낮아진 사람들은 긍정적 위로에 그다지 감흥을 보이지 않았고 심지어 대화에 더 참여하려 하지도 않았다. 반대로 힘든 마음을 공감받은 사람들은 위로의 말을 건넨 실험 파트너와 관계가 돈독해진 것 같다고 느꼈다. 이쯤 되면 ‘대화하는데 고려해야 할 게 왜 이리 많은가?’하는 생각이 들지도 모른다. 그런데 상대방에게 공감하는 대화는 결국 내 기분과 자기효능감에도 영향을 미친다. 만약 상대가 내 관심을 감사해하고, 조언을 잘 받아들이는 모습을 보면 “내가 도움이 됐구나”하는 생각으로 자기효능감이 올라간다. 그 반대 상황이라면 거절당하는 느낌으로 인해 기분이 나빠지고 자기효능감은 떨어진다. 이처럼 의도를 빗나간 대화는 서로에게 상처만 남기고 끝날 수 있다. 3가지만 기억하자. ●이래라저래라하는 직설적 말투보단 완곡하게 표현하자 ●조언할 땐 완곡한 표현이 좋지만, 자신 없다면 그냥 침묵하자 ●“힘내” “잘될 거야”란 말에 앞서 힘든 마음에 공감부터 해주자.

앞서 포스팅에서 데이터 팀의 미션은 "신뢰할 수 있는 데이터로 부가 가치를 만들어낸다"라는 이야기를 했다. 그러면서 아래와 같은 두 가지 형태의 부가 가치를 만들어낸다고 설명했는데 그 중 데이터를 바탕으로 하는 조금더 과학적인 의사결정에 대해 이야기해보고 한다.

 1. 데이터를 바탕으로 과학적인 의사결정을 할 수 있게 도와준다 (Decision Science)
 2. 데이터를 바탕으로 사용자의 서비스 사용 경험을 개선한다 (Product Science)

데이터를 바탕으로 하는 의사결정에는 두 가지가 존재한다.

 1. 데이터 주도 의사결정 (Data Driven Decision)
 2. 데이터 참고 의사결정 (Data Informed Decision)

데이터 주도 의사결정이란 지표를 정하고 지표를 개선하는 방향으로 움직이는 것을 말하며 데이터 주도 의사결정의 최고봉은 바로 A/B 테스트이다. A/B 테스트의 가장 제약점은 바로 비교 대상이 있어야 한다는 점이다. 다시 이야기하면 없는 것을 새로 만드는 경우에는 할 수 없는 것이 A/B 테스트이다. 데이터란 기본적으로 과거에 발생한 이벤트의 기록이다. 과거의 기록을 바탕으로 뭔가 개선을 한다는 점은 최적화(Optimization)를 한다는 것이며 최적화를 한다는 것은 무언가 있는 것을 개선해나간다는 것을 의미한다.

데이터 참고 의사결정은 무엇일까? 무슨 결정을 할 때 데이터를 보고 최적화하는 형태로 무조건 가는 것이 아니라 가설과 뚝심을 바탕으로 때로는 데이터가 이야기하는 반대방향으로 가는 형태의 결정을 이야기한다. 이는 비교할 것이 없는 새로운 것을 만들 때는 당연한 방식이지만 생각보다 그렇게 소신껏 결정을 할 수 있는 리더는 많지 않다. 많은 경우 더 많은 데이터 포인트를 요구하며 결정을 뒤로 미룬다. 예를 들어 마차로 모든 화물과 사람의 운송/운반이 일반적인 세상에서 그 데이터를 분석해서 자동차라는 혁신을 만들어내기는 쉽지 않다. 혁신이란 때로는 데이터와 반대방향으로 움직이거나 깊은 통찰을 바탕으로 만들어내는 것이 아닌가 싶다.

데이터 일을 12년 넘게 하면서 깨달은 점 중의 하나는 많은 의사결정권자들이 지표 지상주의에 빠지기 쉽다는 점이다. 이 경우 지표를 많이 만들어내서 여러가지 관점을 보고 아주 좋은 결정을 하겠다는 것은 우유부단함과 틀리기 싫다는 실패에 대한 두려움의 반증이거나 의사결정 장애인지도 모른다. 중요한 지표는 적을수록 혼란이 적으며 엄청나게 중요한 통찰력이 있는 지표가 있지는 않다. 밀도있게 고민하고 명확하게 결정해서 모두가 한 방향으로 움직이게 하고 방향이 틀렸다 싶으며 인정하고 새로운 방향을 제시하는 것이 요즘처럼 빠르게 변화하는 세상에서 맞는 방향인지 모른다.

지표를 안 보는 것도 문제지만 너무 많은 지표를 보려 하는 것도 문제다. 다음 포스팅에서는 데이터를 바탕으로 사용자의 제품/서비스 사용경험 개선에 대해 이야기해보도록 하겠다.

댓글에 이런 데이터에 관한 다양한 자세한 이야기와 일대일 멘토링이 합쳐진 인프런 "[멘토링] 데이터로 미래를 그리다: 모두를 위한 데이터 리터러시" 강의 링크를 달았으니 더 알고 싶은 분들은 참고해주세요!

앞서 포스팅에서 데이터 팀의 미션은 "신뢰할 수 있는 데이터로 부가 가치를 만들어낸다"라는 이야기를 했다. 그러면서 아래와 같은 두 가지 형태의 부가 가치를 만들어낸다고 설명했는데 그 중 데이터를 바탕으로 하는 조금더 과학적인 의사결정에 대해 이야기해보고 한다. <ol ><li>데이터를 바탕으로 과학적인 의사결정을 할 수 있게 도와준다 (Decision Science)</li><li>데이터를 바탕으로 사용자의 서비스 사용 경험을 개선한다 (Product Science)</li></ol> 데이터를 바탕으로 하는 의사결정에는 두 가지가 존재한다. <ol ><li>데이터 주도 의사결정 (Data Driven Decision)</li><li>데이터 참고 의사결정 (Data Informed Decision)</li></ol> 데이터 주도 의사결정이란 지표를 정하고 지표를 개선하는 방향으로 움직이는 것을 말하며 데이터 주도 의사결정의 최고봉은 바로 A/B 테스트이다. A/B 테스트의 가장 제약점은 바로 비교 대상이 있어야 한다는 점이다. 다시 이야기하면 없는 것을 새로 만드는 경우에는 할 수 없는 것이 A/B 테스트이다. 데이터란 기본적으로 과거에 발생한 이벤트의 기록이다. 과거의 기록을 바탕으로 뭔가 개선을 한다는 점은 최적화(Optimization)를 한다는 것이며 최적화를 한다는 것은 무언가 있는 것을 개선해나간다는 것을 의미한다. 데이터 참고 의사결정은 무엇일까? 무슨 결정을 할 때 데이터를 보고 최적화하는 형태로 무조건 가는 것이 아니라 가설과 뚝심을 바탕으로 때로는 데이터가 이야기하는 반대방향으로 가는 형태의 결정을 이야기한다. 이는 비교할 것이 없는 새로운 것을 만들 때는 당연한 방식이지만 생각보다 그렇게 소신껏 결정을 할 수 있는 리더는 많지 않다. 많은 경우 더 많은 데이터 포인트를 요구하며 결정을 뒤로 미룬다. 예를 들어 마차로 모든 화물과 사람의 운송/운반이 일반적인 세상에서 그 데이터를 분석해서 자동차라는 혁신을 만들어내기는 쉽지 않다. 혁신이란 때로는 데이터와 반대방향으로 움직이거나 깊은 통찰을 바탕으로 만들어내는 것이 아닌가 싶다. 데이터 일을 12년 넘게 하면서 깨달은 점 중의 하나는 많은 의사결정권자들이 지표 지상주의에 빠지기 쉽다는 점이다. 이 경우 지표를 많이 만들어내서 여러가지 관점을 보고 아주 좋은 결정을 하겠다는 것은 우유부단함과 틀리기 싫다는 실패에 대한 두려움의 반증이거나 의사결정 장애인지도 모른다. 중요한 지표는 적을수록 혼란이 적으며 엄청나게 중요한 통찰력이 있는 지표가 있지는 않다. 밀도있게 고민하고 명확하게 결정해서 모두가 한 방향으로 움직이게 하고 방향이 틀렸다 싶으며 인정하고 새로운 방향을 제시하는 것이 요즘처럼 빠르게 변화하는 세상에서 맞는 방향인지 모른다. 지표를 안 보는 것도 문제지만 너무 많은 지표를 보려 하는 것도 문제다. 다음 포스팅에서는 데이터를 바탕으로 사용자의 제품/서비스 사용경험 개선에 대해 이야기해보도록 하겠다. 댓글에 이런 데이터에 관한 다양한 자세한 이야기와 일대일 멘토링이 합쳐진 인프런 "[멘토링] 데이터로 미래를 그리다: 모두를 위한 데이터 리터러시" 강의 링크를 달았으니 더 알고 싶은 분들은 참고해주세요!

데이터 이야기 #2: 데이터팀의 가치 생성 - 데이터 바탕 의사결정

[멘토링] 데이터로 미래를 그리다: 모두를 위한 데이터 리터러시 - https://inf.run/397pQ

커리어리 친구들, 오픈AI가 재배한 딸기(strawberry, o1)를 잘 따서 먹고(사용하고) 있습니꽈? ㅎㅎ 현재 온통 제 페북 탐라에 딸기 얘기 밖에 없네요!! 일반 분들은 가을에 왠 딸기?? 라고 하겠지만 … 공개된 블로그를 읽고 제가 느낀 점에 대해 몇 가지 적어 보고자 합니다.

이번 ‘딸기’ 버전에서 크게 향상 된 것은 추론 시간을 단축시키고 동시에 많은 사용자가 사용할 수 있도록 추론을 확장시켜 추론 패러다임을 대중화시켰다고 봅니다. 물론 ‘딸기’ 이전에 그록(Groq, 일론 아저씨 Grok2 아님) 에서 엄청나게 빠른 추론 경험을 해 보신 분들이 있을 것 입니다.

강화 학습(Reinforcement Learning)의 선구자들 중 한 명인 리차드 서튼(Richard S. Sutton) 은, 컴퓨팅 자원이 증가함에 따라 무한히 확장될 수 있는 두 가지 핵심 기술이 '학습'(learning)과 '탐색'(search) 라고 보았습니다. 이 내용은 2019년에 작성한 에세이인 “쓴 교훈(The Bitter Lesson)"에서 비롯되었는 데, 특정한 인간의 지식이나 전문성을 모델에 주입하는 것보다, 계산 능력의 증가와 함께 일반적인 학습 알고리즘을 사용하는 것이 더 효과적이라는 점을 강조했습니다.

딸기는 이러한 후자인 검색에 초점을 맞추지 않았나 생각합니다.

1. 사실 추론을 수행하기 위해 거대한 모델은 필요하지 않습니다. 수 많은 파라미터가 Trivia QA와 같은 벤치마크에서 좋은 성능을 내기 위해 사실을 암기하는 데 사용됩니다. 또한, 지식에서 추론을 분리하는 것이 가능합니다.

즉, 웹브라우저나 코드 검증기와 같은 도구를 호출하는 방법을 아는 작은 "추론 코어"를 사용하는 것입니다. 그렇게 하면, 사전 훈련에 필요한 계산량이 줄어들 수 있습니다.

2. 막대한 양의 계산이 사전/후 훈련 대신 추론 서비스 제공으로 이동합니다. LLM은 텍스트 기반 시뮬레이터와도 유사한 데, 시뮬레이터에서 다양한 전략과 시나리오를 전개함으로써, 모델은 결국 좋은 솔루션으로 수렴하게 됩니다. 이 과정은 AlphaGo의 몬테카를로 트리 탐색(MCTS)과 같은 연구에서도 잘 보여 줍니다.

3. 수 억명이 사용하고 있는 OpenAI는 오래전에 추론 스케일링 법칙을 알아냈을 것이며, 이는 학계가 최근에야 발견하지 않았을까 추측해 봅니다. 주요 논문 근거는 다음과 같습니다.

- Large Language Monkeys: Scaling Inference Compute with Repeated Sampling : DeepSeek-Coder가 SWE-Bench에서 샘플 하나로 15.9%에서 250개의 샘플로 56%로 증가하여 Sonnet-3.5를 능가한다는 것을 발견했습니다.

- Scaling LLM Test-Time Compute Optimally can be More Effective than Scaling Model Parameters: 이 논문은 PaLM 2-S가 테스트 시간 검색을 통해 MATH에서 14배 더 큰 모델을 능가한다는 것을 보여주었습니다.

4. 딸기의 실제 프로덕션에 적용하는 것은 학술적 벤치마크를 달성하는 것보다 훨씬 어려울 것 같습니다. 현재 ‘딸기’ 버전은 대부분 잘 생각(COT)해서 좋은 결과를 보여 주지만, 몇몇은 기대한 만큼 ‘reasoning’이 동작하지 않은 것이 여기 저기 탐라에 올라 온 글들을 보았습니다. (아직 베타 이전의 프리뷰 버전임을 감안)

또한, 실제 환경에서의 추론 문제에 대해, 언제 탐색을 중지해야 할까요? 보상 함수는 무엇일까요? 성공 기준은 무엇인가요? 언제 코드 인터프리터와 같은 도구를 루프에 호출해야 할까요? 이러한 CPU 프로세스의 계산 비용을 어떻게 고려할까요? 이에 대해 오픈AI에서 자세히 공개하지 않았습니다.

5. 딸기 버전은 쉽게 데이터 플라이휠이 될 수 있습니다. 만약 답변이 정확하다면, 전체 탐색 추적이 긍정적이고 부정적인 보상을 모두 포함하는 작은 학습 예제 데이터셋이 될 것 입니다.

그러니깐 여러분들은 많이 쓰면 쓸수록 일종의 강화 학습과 차세대 GPT를 위한 추론 코어를 향상 시켜 줄 것 입니다 🙂 (전 세계 사용자들을 이용해 베타 테스트중 ㅡ.ㅡ)

커리어리 친구들, 오픈AI가 재배한 딸기(strawberry, o1)를 잘 따서 먹고(사용하고) 있습니꽈? ㅎㅎ 현재 온통 제 페북 탐라에 딸기 얘기 밖에 없네요!! 일반 분들은 가을에 왠 딸기?? 라고 하겠지만 … 공개된 블로그를 읽고 제가 느낀 점에 대해 몇 가지 적어 보고자 합니다. 이번 ‘딸기’ 버전에서 크게 향상 된 것은 추론 시간을 단축시키고 동시에 많은 사용자가 사용할 수 있도록 추론을 확장시켜 추론 패러다임을 대중화시켰다고 봅니다. 물론 ‘딸기’ 이전에 그록(Groq, 일론 아저씨 Grok2 아님) 에서 엄청나게 빠른 추론 경험을 해 보신 분들이 있을 것 입니다. 강화 학습(Reinforcement Learning)의 선구자들 중 한 명인 리차드 서튼(Richard S. Sutton) 은, 컴퓨팅 자원이 증가함에 따라 무한히 확장될 수 있는 두 가지 핵심 기술이 '학습'(learning)과 '탐색'(search) 라고 보았습니다. 이 내용은 2019년에 작성한 에세이인 “쓴 교훈(The Bitter Lesson)"에서 비롯되었는 데, 특정한 인간의 지식이나 전문성을 모델에 주입하는 것보다, 계산 능력의 증가와 함께 일반적인 학습 알고리즘을 사용하는 것이 더 효과적이라는 점을 강조했습니다. 딸기는 이러한 후자인 검색에 초점을 맞추지 않았나 생각합니다. 1. 사실 추론을 수행하기 위해 거대한 모델은 필요하지 않습니다. 수 많은 파라미터가 Trivia QA와 같은 벤치마크에서 좋은 성능을 내기 위해 사실을 암기하는 데 사용됩니다. 또한, 지식에서 추론을 분리하는 것이 가능합니다. 즉, 웹브라우저나 코드 검증기와 같은 도구를 호출하는 방법을 아는 작은 "추론 코어"를 사용하는 것입니다. 그렇게 하면, 사전 훈련에 필요한 계산량이 줄어들 수 있습니다. 2. 막대한 양의 계산이 사전/후 훈련 대신 추론 서비스 제공으로 이동합니다. LLM은 텍스트 기반 시뮬레이터와도 유사한 데, 시뮬레이터에서 다양한 전략과 시나리오를 전개함으로써, 모델은 결국 좋은 솔루션으로 수렴하게 됩니다. 이 과정은 AlphaGo의 몬테카를로 트리 탐색(MCTS)과 같은 연구에서도 잘 보여 줍니다. 3. 수 억명이 사용하고 있는 OpenAI는 오래전에 추론 스케일링 법칙을 알아냈을 것이며, 이는 학계가 최근에야 발견하지 않았을까 추측해 봅니다. 주요 논문 근거는 다음과 같습니다. - Large Language Monkeys: Scaling Inference Compute with Repeated Sampling : DeepSeek-Coder가 SWE-Bench에서 샘플 하나로 15.9%에서 250개의 샘플로 56%로 증가하여 Sonnet-3.5를 능가한다는 것을 발견했습니다. - Scaling LLM Test-Time Compute Optimally can be More Effective than Scaling Model Parameters: 이 논문은 PaLM 2-S가 테스트 시간 검색을 통해 MATH에서 14배 더 큰 모델을 능가한다는 것을 보여주었습니다. 4. 딸기의 실제 프로덕션에 적용하는 것은 학술적 벤치마크를 달성하는 것보다 훨씬 어려울 것 같습니다. 현재 ‘딸기’ 버전은 대부분 잘 생각(COT)해서 좋은 결과를 보여 주지만, 몇몇은 기대한 만큼 ‘reasoning’이 동작하지 않은 것이 여기 저기 탐라에 올라 온 글들을 보았습니다. (아직 베타 이전의 프리뷰 버전임을 감안) 또한, 실제 환경에서의 추론 문제에 대해, 언제 탐색을 중지해야 할까요? 보상 함수는 무엇일까요? 성공 기준은 무엇인가요? 언제 코드 인터프리터와 같은 도구를 루프에 호출해야 할까요? 이러한 CPU 프로세스의 계산 비용을 어떻게 고려할까요? 이에 대해 오픈AI에서 자세히 공개하지 않았습니다. 5. 딸기 버전은 쉽게 데이터 플라이휠이 될 수 있습니다. 만약 답변이 정확하다면, 전체 탐색 추적이 긍정적이고 부정적인 보상을 모두 포함하는 작은 학습 예제 데이터셋이 될 것 입니다. 그러니깐 여러분들은 많이 쓰면 쓸수록 일종의 강화 학습과 차세대 GPT를 위한 추론 코어를 향상 시켜 줄 것 입니다 🙂 (전 세계 사용자들을 이용해 베타 테스트중 ㅡ.ㅡ)

<오픈AI의 딸기(o1) 서비스에 대한 저의 견해>

JP모건이 망친 시장, '오라클 효과'로 버텼다 [김현석의 월스트리트나우], 김현석 기자, 뉴스

JP모건이 망친 시장, '오라클 효과'로 버텼다 [김현석의 월스트리트나우]

오라클 래리 엘리슨 회장의 컨퍼런스 콜 중 Q&A. 좋은 인사이트들
——
애널리스트들의 AI 관련 질문이 엘리슨에 집중됐는데요. 엘리슨은 거침없이 의견을 피력했습니다.

▶(언제 AI 수익화가 시작되느냐?) 사람들이 AI를 별도로 판매하는 것으로 생각한다는 걸 안다. 하지만 따로 파는 게 아니다. 우리의 애플리케이션은 주로 AI 애플리케이션이 될 것이다. 사실상 모든 것이다. 어떻게 모든 것에 대해 별도로 요금을 청구할 수 있을까. 그런 질문을 들으면 당황스럽다.

▶(AI 투자가 지속할 것인가?) AI 시장에서 경쟁하고자 하는 기업이 진짜 프런티어 모델을 출시하기 위해 써야 하는 진입 가격은 약 1000억 달러다. 이 게임을 하려면 4~5년에 걸쳐 투자해야 하는 돈이다. 엄청난 돈이고, 더 줄어들지 않는다. 아마도 이것은 몇 개 기업과 한 국가가 앞으로 5년 이상, 아마도 10년 동안 싸워야 할 기술적 우위를 확보하기 위한 계속되는 싸움이다. 그래서 이 사업은 점점 더 커지고 있다. 둔화나 변화는 없다.

▶(AI 언어 훈련이 곧 끝나는 게 아닌가?) 이렇게 말하겠다. 많은 사람이 아이를 대학에 보내고 나면 끝이라고 생각한다. '교육은 끝났다. 4년 동안 교육을 받았고, 그 아이를 직장에 보내면 이제 추론을 하게 될 것이다'라고 한다. 그러나 그건 사실이 아니다. 이 경쟁은 영원히 계속될 것이다. 헬스 케어를 보면 사진 스캔을 통해 암을 발견하는 모델이 있고 혈액 검사를 통해 찾는 모델도 있다. 매우 특수화된 모델들이 많고 그렇게 점점 더 많은 응용 프로그램을 보게 될 것이다. 당신이 앞으로 5년, 10년을 본다면 '이제 필요한 모든 모델을 훈련시켰고 추론만 하면 된다'라고 걱정하지 않을 것이다.

엘리슨은 그러면서 "우리는 지금 162개의 데이터센터를 갖고 있다. 나는 전 세계적으로 1000개나 2000개 넘는 오라클 데이터센터를 갖게 될 것으로 예상하며, 그중 많은 곳은 개별 은행이나 통신 회사, 기술 회사 또는 국가, 주권 클라우드, 그 비슷한 것에 전체를 빌려주는 식이 될 것"이라고 설명했습니다.

AI 투자가 정점을 찍을 수 있다는 우려를 불식시키는 얘기였었습니다. 번스타인의 마크 모어들러 애널리스트는 엘리슨이 AI 수익화에 답한 뒤 "래리. 당신이 그런 식으로 설명한 첫 번째 사람인 것 같아요. 고마워요. 아주 잘 이해가 되네요"라고 말했습니다.

https://www.hankyung.com/article/202409110943i

오라클 래리 엘리슨 회장의 컨퍼런스 콜 중 Q&amp;A. 좋은 인사이트들——애널리스트들의 AI 관련 질문이 엘리슨에 집중됐는데요. 엘리슨은 거침없이 의견을 피력했습니다. ▶(언제 AI 수익화가 시작되느냐?) 사람들이 AI를 별도로 판매하는 것으로 생각한다는 걸 안다. 하지만 따로 파는 게 아니다. 우리의 애플리케이션은 주로 AI 애플리케이션이 될 것이다. 사실상 모든 것이다. 어떻게 모든 것에 대해 별도로 요금을 청구할 수 있을까. 그런 질문을 들으면 당황스럽다. ▶(AI 투자가 지속할 것인가?) AI 시장에서 경쟁하고자 하는 기업이 진짜 프런티어 모델을 출시하기 위해 써야 하는 진입 가격은 약 1000억 달러다. 이 게임을 하려면 4~5년에 걸쳐 투자해야 하는 돈이다. 엄청난 돈이고, 더 줄어들지 않는다. 아마도 이것은 몇 개 기업과 한 국가가 앞으로 5년 이상, 아마도 10년 동안 싸워야 할 기술적 우위를 확보하기 위한 계속되는 싸움이다. 그래서 이 사업은 점점 더 커지고 있다. 둔화나 변화는 없다. ▶(AI 언어 훈련이 곧 끝나는 게 아닌가?) 이렇게 말하겠다. 많은 사람이 아이를 대학에 보내고 나면 끝이라고 생각한다. '교육은 끝났다. 4년 동안 교육을 받았고, 그 아이를 직장에 보내면 이제 추론을 하게 될 것이다'라고 한다. 그러나 그건 사실이 아니다. 이 경쟁은 영원히 계속될 것이다. 헬스 케어를 보면 사진 스캔을 통해 암을 발견하는 모델이 있고 혈액 검사를 통해 찾는 모델도 있다. 매우 특수화된 모델들이 많고 그렇게 점점 더 많은 응용 프로그램을 보게 될 것이다. 당신이 앞으로 5년, 10년을 본다면 '이제 필요한 모든 모델을 훈련시켰고 추론만 하면 된다'라고 걱정하지 않을 것이다. 엘리슨은 그러면서 "우리는 지금 162개의 데이터센터를 갖고 있다. 나는 전 세계적으로 1000개나 2000개 넘는 오라클 데이터센터를 갖게 될 것으로 예상하며, 그중 많은 곳은 개별 은행이나 통신 회사, 기술 회사 또는 국가, 주권 클라우드, 그 비슷한 것에 전체를 빌려주는 식이 될 것"이라고 설명했습니다. AI 투자가 정점을 찍을 수 있다는 우려를 불식시키는 얘기였었습니다. 번스타인의 마크 모어들러 애널리스트는 엘리슨이 AI 수익화에 답한 뒤 "래리. 당신이 그런 식으로 설명한 첫 번째 사람인 것 같아요. 고마워요. 아주 잘 이해가 되네요"라고 말했습니다. https://www.hankyung.com/article/202409110943i

한국경제

A collection of (mostly) technical things every software developer should know about - mtdvio/every-programmer-should-know

GitHub - mtdvio/every-programmer-should-know: A collection of (mostly) technical things every software developer should know about

개발자라면 찜 해놔야하는 GitHub 저장소들

모든 프로그래머가 알아야하는 지식 모음
https://github.com/mtdvio/every-programmer-should-know
JS 프로젝트 50일동안 50개만들기
https://github.com/bradtraversy/50projects50days

모오던 웹개발
https://github.com/dexteryy/spellbook-of-modern-webdev

30초면 배울 수 있는 코드 스니핏들
https://github.com/Chalarangelo/30-seconds-of-code

개발 면접 핸드북
https://github.com/yangshun/tech-interview-handbook

개발자라면 찜 해놔야하는 GitHub 저장소들 모든 프로그래머가 알아야하는 지식 모음https://github.com/mtdvio/every-programmer-should-knowJS 프로젝트 50일동안 50개만들기https://github.com/bradtraversy/50projects50days 모오던 웹개발https://github.com/dexteryy/spellbook-of-modern-webdev 30초면 배울 수 있는 코드 스니핏들https://github.com/Chalarangelo/30-seconds-of-code 개발 면접 핸드북https://github.com/yangshun/tech-interview-handbook

GitHub

개발자라면 찜 해놔야하는 GitHub 저장소들

모든 프로그래머가

SQL을 처음부터 제대로 공부하고 싶지만, 어떻게 공부해야 할지 망설이고 있나요?

아래의 SQL 마인드맵으로 초보 단계부터 고급 단계까지 차근차근 공부해봐요.

 1. 초보 단계 (Basic)
    * SELECT
    * FROM
    * WHERE
    * ORDER BY
    * AGGREGATE
    * GROUP BY
    * LIMIT
 2. 중급 단계 (Intermediate)
    * LEFT JOIN
    * INNER JOIN
    * LIKE
    * IN
    * CASE WHEN
    * HAVING
    * UNION ALL
 3. 고급 단계 (Advanced)
    * SUBQUERY
    * CTE (WITH)
    * STORED PRECEDURE
    * TRIGGER
    * WINDOW FUNCTION
 4. 연습 단계 (Practice)
    * BASIC SQL PROJECT (SQL 기초 프로젝트)
    * INTERMEDIATE SQL PROJECT(SQL 중급 프로젝트)
    * ADVANCED SQL PROJECT(SQL 고급 프로젝트)

#데이터리차드 #SQL #로드맵

SQL을 처음부터 제대로 공부하고 싶지만, 어떻게 공부해야 할지 망설이고 있나요? 아래의 SQL 마인드맵으로 초보 단계부터 고급 단계까지 차근차근 공부해봐요. <ol ><li>초보 단계 (Basic)<ul ><li>SELECT</li><li>FROM</li><li>WHERE</li><li>ORDER BY</li><li>AGGREGATE</li><li>GROUP BY</li><li>LIMIT</li></ul></li><li>중급 단계 (Intermediate)<ul ><li>LEFT JOIN</li><li>INNER JOIN</li><li>LIKE</li><li>IN</li><li>CASE WHEN</li><li>HAVING</li><li>UNION ALL</li></ul></li><li>고급 단계 (Advanced)<ul ><li>SUBQUERY</li><li>CTE (WITH)</li><li>STORED PRECEDURE</li><li>TRIGGER</li><li>WINDOW FUNCTION</li></ul></li><li>연습 단계 (Practice)<ul ><li>BASIC SQL PROJECT (SQL 기초 프로젝트)</li><li>INTERMEDIATE SQL PROJECT(SQL 중급 프로젝트)</li><li>ADVANCED SQL PROJECT(SQL 고급 프로젝트)</li></ul></li></ol> #데이터리차드 #SQL #로드맵

SQL 학습 로드맵

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

 - YouTube

AutoParams 덕분에 3년 이상을 Spring Boot 앱 개발에 TDD를 덜 힘들게 적용했습니다. 누군가에게 조금이라도 더 도움이 되길 바라며 올해 스프링 캠프에서 AutoParams의 목적과 아키텍처, 사용법을 설명하는 자리를 가졌습니다.

AutoParams 덕분에 3년 이상을 Spring Boot 앱 개발에 TDD를 덜 힘들게 적용했습니다. 누군가에게 조금이라도 더 도움이 되길 바라며 올해 스프링 캠프에서 AutoParams의 목적과 아키텍처, 사용법을 설명하는 자리를 가졌습니다.

youtu.be

AutoParams를 사용한 Spring Boot 응용프로그램 테

1. 찰스 다윈은 하루에 90분씩 3번 일했고, 나머지 시간에는 긴 산책을 하거나 낮잠을 자거나 상념에 잠겼다. (그러면서도 그는 <종의 기원>을 포함해 19권의 책을 집필했다)

2. 엄청난 다작가이자 사상가로 알려진 앙리 푸앵카레는 오전 10시부터 정오까지 첫 번째 작업을 한 뒤, 오후 5시부터 7시까지 두 번째 작업을 했다. (그는 하루 4시간만 일했다)

3. 마찬가지로, 수학자 고드프리 해럴드 하디는 ‘의식적 작업은 하루 4시간이 최대치’이며, 나머지 시간을 너무 많은 바쁜 일로 채우면 오히려 비생산적이라고 믿었다.

4. 다윈, 푸앵카레, 하디는 모든 같은 이야기를 하고 있다. 제대로 초점을 맞추고, 진짜 집중력을 (제대로) 발휘하면, 그리고 양질의 휴식으로 집중하는 시간을 잘 뒷받침하면, 위대한 성취를 이루는 데 필요한 시간은 하루 4시간이면 충분하다고. 이는 바쁨을 추구하는 우리의 문화와 정면으로 충돌하는 발상이다.

5. 위대함을 낳는 ‘1만 시간의 법칙’은 앤더스 에릭슨과 동료들의 공동 연구로 탄생한 이래로, 말콤 글래드웰이 책 <아웃라이어>에 소개하며 대중의 큰 주목을 받았다. 말콤 글래드웰은 1만 시간의 법칙을 소개하며 ‘어떤 분야에서든 전문가 수준에 도달하려면 1만 시간의 의도적 연습이 필요하다’고 주장했다.

6. 그리고 이는 바쁨과 스트레스와 과로를 미덕으로 여기는 세상에서 큰 환영을 받았고, 아직도 많은 사람들이 이 법칙을 마치 교리처럼 신봉한다.

7. 그런데 에릭슨의 실제 연구에는 ‘매일 의도적 연습이 효과적인 수준을 넘지 않도록 제한해야 한다’는 내용도 담겨 있으며, 연구에서는 ‘하루에 투입해야 할 이상적인 시간은 4시간’이라고도 제안한다.

8. 이 연구에서 더 흥미로운 부분은 ‘정상급 연주자와 평균적 연주자는 쉬는 방식부터 다르다’는 점이다. 정상급 연주자는 평균적 연주자들에 비해 더 체계적이고 계획적으로 여가 시간을 보냈다.

9. 정상급 연주자들은 연습만 의도적으로 하는 게 아니라, 휴식도 의도적으로 취했다. 그들은 평균적 연주자보다 1시간 가량 더 잠을 찾다. (탁월한 퍼포먼스 = 의식적 연습+의식적 휴식)

10. 흔히 휴식을 일의 반대라고 생각하지만, 일과 휴식의 엄격한 분리는 현대의 그릇된 통념이다. 오랫동안 사람들은 쉴 때 뇌의 활동력이 떨어진다고 생각했다. 하지만 날로 발전하는 뇌 영상 기술에 힘입어 뇌과학자들은 ‘쉬는 동안에도 뇌의 전반적인 활동량이 감소하지 않는다’는 것을 발견했다.

11. 활동성은 단지 뇌의 다른 영역으로 옮겨갔다. 그리고 연구자들은 쉬는 동안 활성화되는 뇌의 영역을 ‘디폴트 모드 네트워크(DMN)’라고 칭하게 되었다.

12. 그리고 추가 연구를 통해, 디폴트 모드 네트워크는 고도로 활동적일 뿐 아니라, 정신 건강과 정서에 있어 굉장히 중요하다는 점이 발견됐다.

13. 특히 창의적이고 혁신적인 유형의 일을 할 땐 일하는 시간만큼, 휴식과 긴장 풀기가 필요하다. 디폴트 모드 네트워크가 활성화되면, 우리의 직관이 주도권을 가지고, 창의성은 멀리 있는 요소와 연관점을 찾기 시작한다.

14. 산책을 하거나 샤워 도중에 강력한 생각이나 통찰이 떠올렸다면, 디폴트 모드 네트워크에 감사해야 한다.

15. 그러나 당신이 휴식 때 텔레비전 앞에서 멍하게 있거나 유튜브에서 고양이 동영상을 본다면 디폴트 모드 네트워크가 활성화되는 데는 차질이 생긴다. (TV를 보거나 동영상을 보는 건 좋은 휴식 방법은 아니라는 얘기다)

16. (게다가) 창의적인 사람의 뇌는 디폴트 모드 네트워크가 더 강력하게 개발되어 휴식 시간에도 더 효과적으로 일을 한다는 연구 결과도 있다.

17. (고로 올바른 방식으로) 더 많은 시간을 휴식에 쓰면, 창의력과 행복감이 증진될 뿐 아니라, 일하는 시간의 능률마저 올라간다.

18. (그러니 숏폼 중독 등 주의력을 탕진해 일에 부정적인 영향을 미치는 휴식이 아니라, 자신에게 맞는 올바른 휴식법을 찾아라. 그러면 일의 능률을 올라갈 수밖에 없다)

- 존 피치 외, <이토록 멋진 휴식> 중

1. 찰스 다윈은 하루에 90분씩 3번 일했고, 나머지 시간에는 긴 산책을 하거나 낮잠을 자거나 상념에 잠겼다. (그러면서도 그는 &lt;종의 기원&gt;을 포함해 19권의 책을 집필했다) 2. 엄청난 다작가이자 사상가로 알려진 앙리 푸앵카레는 오전 10시부터 정오까지 첫 번째 작업을 한 뒤, 오후 5시부터 7시까지 두 번째 작업을 했다. (그는 하루 4시간만 일했다) 3. 마찬가지로, 수학자 고드프리 해럴드 하디는 ‘의식적 작업은 하루 4시간이 최대치’이며, 나머지 시간을 너무 많은 바쁜 일로 채우면 오히려 비생산적이라고 믿었다. 4. 다윈, 푸앵카레, 하디는 모든 같은 이야기를 하고 있다. 제대로 초점을 맞추고, 진짜 집중력을 (제대로) 발휘하면, 그리고 양질의 휴식으로 집중하는 시간을 잘 뒷받침하면, 위대한 성취를 이루는 데 필요한 시간은 하루 4시간이면 충분하다고. 이는 바쁨을 추구하는 우리의 문화와 정면으로 충돌하는 발상이다. 5. 위대함을 낳는 ‘1만 시간의 법칙’은 앤더스 에릭슨과 동료들의 공동 연구로 탄생한 이래로, 말콤 글래드웰이 책 &lt;아웃라이어&gt;에 소개하며 대중의 큰 주목을 받았다. 말콤 글래드웰은 1만 시간의 법칙을 소개하며 ‘어떤 분야에서든 전문가 수준에 도달하려면 1만 시간의 의도적 연습이 필요하다’고 주장했다. 6. 그리고 이는 바쁨과 스트레스와 과로를 미덕으로 여기는 세상에서 큰 환영을 받았고, 아직도 많은 사람들이 이 법칙을 마치 교리처럼 신봉한다. 7. 그런데 에릭슨의 실제 연구에는 ‘매일 의도적 연습이 효과적인 수준을 넘지 않도록 제한해야 한다’는 내용도 담겨 있으며, 연구에서는 ‘하루에 투입해야 할 이상적인 시간은 4시간’이라고도 제안한다. 8. 이 연구에서 더 흥미로운 부분은 ‘정상급 연주자와 평균적 연주자는 쉬는 방식부터 다르다’는 점이다. 정상급 연주자는 평균적 연주자들에 비해 더 체계적이고 계획적으로 여가 시간을 보냈다. 9. 정상급 연주자들은 연습만 의도적으로 하는 게 아니라, 휴식도 의도적으로 취했다. 그들은 평균적 연주자보다 1시간 가량 더 잠을 찾다. (탁월한 퍼포먼스 = 의식적 연습+의식적 휴식) 10. 흔히 휴식을 일의 반대라고 생각하지만, 일과 휴식의 엄격한 분리는 현대의 그릇된 통념이다. 오랫동안 사람들은 쉴 때 뇌의 활동력이 떨어진다고 생각했다. 하지만 날로 발전하는 뇌 영상 기술에 힘입어 뇌과학자들은 ‘쉬는 동안에도 뇌의 전반적인 활동량이 감소하지 않는다’는 것을 발견했다. 11. 활동성은 단지 뇌의 다른 영역으로 옮겨갔다. 그리고 연구자들은 쉬는 동안 활성화되는 뇌의 영역을 ‘디폴트 모드 네트워크(DMN)’라고 칭하게 되었다. 12. 그리고 추가 연구를 통해, 디폴트 모드 네트워크는 고도로 활동적일 뿐 아니라, 정신 건강과 정서에 있어 굉장히 중요하다는 점이 발견됐다. 13. 특히 창의적이고 혁신적인 유형의 일을 할 땐 일하는 시간만큼, 휴식과 긴장 풀기가 필요하다. 디폴트 모드 네트워크가 활성화되면, 우리의 직관이 주도권을 가지고, 창의성은 멀리 있는 요소와 연관점을 찾기 시작한다. 14. 산책을 하거나 샤워 도중에 강력한 생각이나 통찰이 떠올렸다면, 디폴트 모드 네트워크에 감사해야 한다. 15. 그러나 당신이 휴식 때 텔레비전 앞에서 멍하게 있거나 유튜브에서 고양이 동영상을 본다면 디폴트 모드 네트워크가 활성화되는 데는 차질이 생긴다. (TV를 보거나 동영상을 보는 건 좋은 휴식 방법은 아니라는 얘기다) 16. (게다가) 창의적인 사람의 뇌는 디폴트 모드 네트워크가 더 강력하게 개발되어 휴식 시간에도 더 효과적으로 일을 한다는 연구 결과도 있다. 17. (고로 올바른 방식으로) 더 많은 시간을 휴식에 쓰면, 창의력과 행복감이 증진될 뿐 아니라, 일하는 시간의 능률마저 올라간다. 18. (그러니 숏폼 중독 등 주의력을 탕진해 일에 부정적인 영향을 미치는 휴식이 아니라, 자신에게 맞는 올바른 휴식법을 찾아라. 그러면 일의 능률을 올라갈 수밖에 없다) - 존 피치 외, &lt;이토록 멋진 휴식&gt; 중

일을 못하는 사람들은 대부분 잘 쉬지도 못해요ㅠ

회사의 대표 옆에서 일해볼 수 있다는 점인 것 같아요.

가까이 있으면 그 사람의 사고방식을 배울 수 있어요. 회사를 세울 정도의 사람이라면 분명 배울 점이 있어요.

제가 만난 분들은 관점이 남달랐어요. 시장을 보는 관점, 제품을 대하는 관점에서 정말 많이 배울 수 있었죠. 개발자로서 조금 더 큰 그림을 볼 수 있는 기회가 되었어요.

누군가는 불편한 일이라고 할지도 몰라요. 하지만 조금 불편한 그 순간에 우리는 성장할 수 있다고 믿어요.

회사의 대표 옆에서 일해볼 수 있다는 점인 것 같아요. 가까이 있으면 그 사람의 사고방식을 배울 수 있어요. 회사를 세울 정도의 사람이라면 분명 배울 점이 있어요. 제가 만난 분들은 관점이 남달랐어요. 시장을 보는 관점, 제품을 대하는 관점에서 정말 많이 배울 수 있었죠. 개발자로서 조금 더 큰 그림을 볼 수 있는 기회가 되었어요. 누군가는 불편한 일이라고 할지도 몰라요. 하지만 조금 불편한 그 순간에 우리는 성장할 수 있다고 믿어요.

작은 회사에 일하면 좋은 점

Elastic announces the return of open source licensing for Elasticsearch and Kibana, adding AGPL as an option alongside existing licenses. This change reinforces our long-standing commitment to open so...

Elasticsearch is Open Source, Again

https://www.elastic.co/kr/blog/elasticsearch-is-open-source-again

AWS와의 갈등으로 3년전 Apache 라이센스를 버리고 SSPL 라이센스를 도입하면서 오픈소스가 아니게 되었다가 이번에 다시 AGPL 라이센스를 도입해서 오픈소스가 되었습니다.

오픈소스는 오픈소스 이니셔티브에서 사용 권한을 가지고 있어서 오픈소스 이니셔티브에서 인정한 라이센스가 아니라면 오픈소스라는 말을 사용할 수 없습니다. 오픈소스 이기는 하지만 엘라스틱 같은 회사는 클라우드 사업을 하기 때문에 AWS같은 클라우드 업체에서 elasticsearch를 서비스로 내놓으면서 갈등이 생기고 결국 오픈소스 라이센스를 버리고 클라우드 업체가 elasticsearch를 사용할 수 없게하는 SSPL을 도입해서 이를 막았습니다.

그동안의 과정이 고통스럽긴 했지만 3년이 지난 지금 AWS와의 파트너쉽이 견고해졌고 AWS도 OpenSearch에 충분한 투자를 했기 때문에 다시 오픈소스로 돌아와도 되겠다고 생각하고 AGPL을 도입하기로 했다고 합니다.

엘리스틱은 이렇게 얘기하고 사람들의 의견은 다양하게 있는거 같습니다. 엘라스틱의 의도를 그대로 믿을 수도 있고 오픈소스를 버린게 결과적으로 안좋았다고 판단했기에 번복했다는 얘기도 있습니다.

오픈소스였다가 아니었다가 혼란스럽고 앞으로 그러면 OpenSearch는 어떻게 되는건지 궁금하기도 하지만 앞으로 시장이 어떻게 흘러갈지 봐야될 것 같습니다.

https://www.elastic.co/kr/blog/elasticsearch-is-open-source-again AWS와의 갈등으로 3년전 Apache 라이센스를 버리고 SSPL 라이센스를 도입하면서 오픈소스가 아니게 되었다가 이번에 다시 AGPL 라이센스를 도입해서 오픈소스가 되었습니다. 오픈소스는 오픈소스 이니셔티브에서 사용 권한을 가지고 있어서 오픈소스 이니셔티브에서 인정한 라이센스가 아니라면 오픈소스라는 말을 사용할 수 없습니다. 오픈소스 이기는 하지만 엘라스틱 같은 회사는 클라우드 사업을 하기 때문에 AWS같은 클라우드 업체에서 elasticsearch를 서비스로 내놓으면서 갈등이 생기고 결국 오픈소스 라이센스를 버리고 클라우드 업체가 elasticsearch를 사용할 수 없게하는 SSPL을 도입해서 이를 막았습니다. 그동안의 과정이 고통스럽긴 했지만 3년이 지난 지금 AWS와의 파트너쉽이 견고해졌고 AWS도 OpenSearch에 충분한 투자를 했기 때문에 다시 오픈소스로 돌아와도 되겠다고 생각하고 AGPL을 도입하기로 했다고 합니다. 엘리스틱은 이렇게 얘기하고 사람들의 의견은 다양하게 있는거 같습니다. 엘라스틱의 의도를 그대로 믿을 수도 있고 오픈소스를 버린게 결과적으로 안좋았다고 판단했기에 번복했다는 얘기도 있습니다. 오픈소스였다가 아니었다가 혼란스럽고 앞으로 그러면 OpenSearch는 어떻게 되는건지 궁금하기도 하지만 앞으로 시장이 어떻게 흘러갈지 봐야될 것 같습니다.

Elastic Blog

https://www.elastic.co/kr/blog/elast

국내 개발자로서 자부심을 불어넣는 오픈소스 생태계가 있습니다. 바로 토스(Toss)가 주도하는 오픈소스 생태계 인데요.

es-hangul
이라고 하는 한글을 다루기 위한 라이브러리는 이미 1,000개가 넘는 GitHub 스타를 획득했습니다. 또한
lodash
보다 2배 더 빠른 유틸리티 라이브러리인
es-toolkit
은 이미 6,100개의 스타를 받고 국내를 넘어 세계적으로 많은 개발자들의 관심을 받고 있는데요. 이번 토스 모닥불 EP.4 영상에서는 토스에서 오픈소스 생태계를 운영하는 개발자들의 이야기를 만나볼 수 있습니다.

특히나 주목할 만한 점은, 패널로 참여한 토스의 오픈소스
suspensive
를 운영하고 계시는 분인데요. 이 개발자분은 요즘은 필수로 사용되고 있는
TanstackQuery
의 최상위 기여자입니다.
Jotai
외에도 토스 오픈소스에도 적극적으로 기여를하고 결국에는 토스에 합류하신게 참 대단하게 느껴지네요.

또한 오픈소스 생태계 구축을 통해 기술 커뮤니티에 긍정적인 영향을 미치고자 하는 토스의 노력도 대단한것 같습니다. 한국 개발 생태계의 경쟁력을 높이고, 개발자들에게 새로운 도전과 성장의 기회를 제공하는데 있어서, 토스의 이러한 행보를 응원합니다.

https://www.youtube.com/watch?v=SdBL-p597Dw

국내 개발자로서 자부심을 불어넣는 오픈소스 생태계가 있습니다. 바로 토스(Toss)가 주도하는 오픈소스 생태계 인데요. <code >es-hangul</code>이라고 하는 한글을 다루기 위한 라이브러리는 이미 1,000개가 넘는 GitHub 스타를 획득했습니다. 또한 <code >lodash</code>보다 2배 더 빠른 유틸리티 라이브러리인 <code >es-toolkit</code>은 이미 6,100개의 스타를 받고 국내를 넘어 세계적으로 많은 개발자들의 관심을 받고 있는데요. 이번 토스 모닥불 EP.4 영상에서는 토스에서 오픈소스 생태계를 운영하는 개발자들의 이야기를 만나볼 수 있습니다. 특히나 주목할 만한 점은, 패널로 참여한 토스의 오픈소스 <code >suspensive</code> 를 운영하고 계시는 분인데요. 이 개발자분은 요즘은 필수로 사용되고 있는 <code >TanstackQuery</code> 의 최상위 기여자입니다. <code >Jotai</code> 외에도 토스 오픈소스에도 적극적으로 기여를하고 결국에는 토스에 합류하신게 참 대단하게 느껴지네요. 또한 오픈소스 생태계 구축을 통해 기술 커뮤니티에 긍정적인 영향을 미치고자 하는 토스의 노력도 대단한것 같습니다. 한국 개발 생태계의 경쟁력을 높이고, 개발자들에게 새로운 도전과 성장의 기회를 제공하는데 있어서, 토스의 이러한 행보를 응원합니다. https://www.youtube.com/watch?v=SdBL-p597Dw

www.youtube.com

토스의 오픈소스 생태계: 한국을 넘어 글로벌로

최고의 자동완성 플러그인 타입스크립트를 사용하여 개발자를 속이고 코드를 최적화한 경험을 공유합니다.

타입스크립트스럽게 성능과 생산성 두 마리 토끼 모두 잡기

이름만 보고 프론트엔드인줄 알았는데요. 살펴보니 백엔드였습니다!

2021년 1월에 출시한 쿠키런:킹덤에 운영 도구는 어마어마하군요!

https://tech.devsisters.com/posts/typescript-ish-way-to-improve-performance/

이름만 보고 프론트엔드인줄 알았는데요. 살펴보니 백엔드였습니다! 2021년 1월에 출시한 쿠키런:킹덤에 운영 도구는 어마어마하군요! https://tech.devsisters.com/posts/typescript-ish-way-to-improve-performance/

DevTech - 데브시스터즈 기술블로그

TypeScript하면 프론트만?!

Vite는 기존 자바스크립트 번들러의 만성적인 성능 문제를 해결하고 개발자 경험을 향상시키기 위해서 등장한 차세대 번들러입니다. 브라우저에서 지원하는 ESM(ES Modules)를 적극적으로 활용하고, 자바스크립트 대신에 컴파일 언어인 Go로 작성된 현대적인 자바스크립트 개발 도구이죠.

Vite은 예전부터 널리 사용되던 번들러인 Webpack보다 설정이 훨씬 쉽고 간단하며, 설정이 필요 없기로 유명하던 번들러인 Parcel보다도 훨씬 빠릅니다. 이로 인해서 기존 번들러보다 뛰어난 개발자 경험을 제공하여 많은 개발자로부터 사랑을 받고 있는 번들러입니다.

2023년 Sate of JavaScript 설문 결과를 보시면 빌드 도구 부분에서 Vite(73%)가 Parcel(30%)을 아득히 넘고 Webpack(90%)에 이어서 사용률 2위를 기록하고 있습니다. 2021년에 20% 사용률로 처음 그래프에 등장했는데 무서운 성장세가 아닐 수 없습니다.

더욱 고무적인 부분은 바로 Vite를 써본 응답자들의 만족도입니다. 88%로 압도적인 1위를 차지하고 있으며, Webpack의 만족도는 45%까지 곤두박질 친 것을 볼 수 있습니다.

참고로 많은 분들이 영문 철자만 보시고 Vite를 “바이트”라고 발음해야 하는 걸로 오해하시는데요. 사실 Vite라는 이름은 “빠름”을 의미하는 프랑스어에서 유래되었고 그래서 정확한 발음은 “비트”라고 합니다. 한국 개발자들 사이에서는 우스갯 소리로 빛처럼 빠르다고 “빛”이라고도 많이 부르는 것 같습니다. 😄

이번 포스팅에서는 Vite를 처음 사용하시는 분들의 위해서 Vite를 시작하는 방법을 안내해드리겠습니다.

📝 포스팅: https://www.daleseo.com/vite/

Vite는 기존 자바스크립트 번들러의 만성적인 성능 문제를 해결하고 개발자 경험을 향상시키기 위해서 등장한 차세대 번들러입니다. 브라우저에서 지원하는 ESM(ES Modules)를 적극적으로 활용하고, 자바스크립트 대신에 컴파일 언어인 Go로 작성된 현대적인 자바스크립트 개발 도구이죠. Vite은 예전부터 널리 사용되던 번들러인 Webpack보다 설정이 훨씬 쉽고 간단하며, 설정이 필요 없기로 유명하던 번들러인 Parcel보다도 훨씬 빠릅니다. 이로 인해서 기존 번들러보다 뛰어난 개발자 경험을 제공하여 많은 개발자로부터 사랑을 받고 있는 번들러입니다. 2023년 Sate of JavaScript 설문 결과를 보시면 빌드 도구 부분에서 Vite(73%)가 Parcel(30%)을 아득히 넘고 Webpack(90%)에 이어서 사용률 2위를 기록하고 있습니다. 2021년에 20% 사용률로 처음 그래프에 등장했는데 무서운 성장세가 아닐 수 없습니다. 더욱 고무적인 부분은 바로 Vite를 써본 응답자들의 만족도입니다. 88%로 압도적인 1위를 차지하고 있으며, Webpack의 만족도는 45%까지 곤두박질 친 것을 볼 수 있습니다. 참고로 많은 분들이 영문 철자만 보시고 Vite를 “바이트”라고 발음해야 하는 걸로 오해하시는데요. 사실 Vite라는 이름은 “빠름”을 의미하는 프랑스어에서 유래되었고 그래서 정확한 발음은 “비트”라고 합니다. 한국 개발자들 사이에서는 우스갯 소리로 빛처럼 빠르다고 “빛”이라고도 많이 부르는 것 같습니다. 😄 이번 포스팅에서는 Vite를 처음 사용하시는 분들의 위해서 Vite를 시작하는 방법을 안내해드리겠습니다. 📝 포스팅: https://www.daleseo.com/vite/

Vite 처음 시작하기

원문 : Good Refactoring vs Bad Refactoring thumbnail…

(번역) 좋은 리팩터링 vs 나쁜 리팩터링

오늘 소개해드릴 글은 42dot의 유경상님이 번역해주신 글입니다.

많은 개발자들이 리팩터링의 중요성을 알고 리팩터링을 하지만, 적절하지 않은 리팩터링으로 오히려 코드 베이스에 악영향을 준다는 것을 간과하는 경우가 많습니다. 이 글에서는 저자가 지금까지 겪어온 경험을 기반으로 어떤 리팩터링이 잘못된 리팩터링이고, 어떤 식으로 리팩터링하는 것이 바람직한지에 대해 구체적인 코드 예시와 함께 설명합니다. 이에 더해서 올바른 리팩터링 방법과 더 나은 리팩터링을 위한 도구도 함께 소개하고 있습니다. 이 글을 통해 현재 적절한 리팩터링을 하고 있는지 점검해 보시는 기회가 되시면 좋을 것 같습니다 :)

> 글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/good_refactoring_vs_bad_refactoring/

오늘 소개해드릴 글은 42dot의 유경상님이 번역해주신 글입니다. 많은 개발자들이 리팩터링의 중요성을 알고 리팩터링을 하지만, 적절하지 않은 리팩터링으로 오히려 코드 베이스에 악영향을 준다는 것을 간과하는 경우가 많습니다. 이 글에서는 저자가 지금까지 겪어온 경험을 기반으로 어떤 리팩터링이 잘못된 리팩터링이고, 어떤 식으로 리팩터링하는 것이 바람직한지에 대해 구체적인 코드 예시와 함께 설명합니다. 이에 더해서 올바른 리팩터링 방법과 더 나은 리팩터링을 위한 도구도 함께 소개하고 있습니다. 이 글을 통해 현재 적절한 리팩터링을 하고 있는지 점검해 보시는 기회가 되시면 좋을 것 같습니다 :) &gt; 글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/good_refactoring_vs_bad_refactoring/

ykss.netlify.app

좋은 리팩터링 vs 나쁜 리팩터링

항해 플러스 프론트엔드 코스 멘토링, 과제 리뷰 후기

2. 항해 플러스 프론트엔드 코스 2주차 후기

1주 차 후기를 올리고 꾸준히 글을 작성하기로 했는데, 평일에 과제 제출하느라 너무 바빠서 2주차 후기를 이제서야 올리네요 😅(앞으로는 정기적으로 요일을 정해서 글을 작성해 봐야겠습니다….)

이번 글에서는 평일 멘토링 시간에 오프 코치님께서 답변주신 비효율적인 테스트 코드에 대해서 정리해보려고 합니다.

저희 회사에서는 기능을 구현할 때 테스트 코드를 필수적으로 작성하고 있어, 리팩토링을 진행하면 어떤 점이 이전 기능과 다른지 쉽게 파악할 수 있어 테스트 코드의 중요성을 느끼는 경우가 많습니다!

그러나 명세 기반보다는 현재 코드가 잘 동작하는지의 위주로 테스트 하기 때문에, 코드가 변경되는 경우 테스트 코드도 같이 변경되는 경우가 많습니다..
예를 들어 “클릭 시 → 새 창으로 이동하는 버튼”에 대한 테스트 코드를 작성한다면 window.open으로 구현해도, a target=”_blank”로 구현해도 통과할 수 있는 코드를 작성해야 비효율을 줄일 수 있습니다.

하지만 저는 window.open 일 때만 통과하는 테스트 코드를 작성하여
나중에 a target=”_blank”로 변경하게 될 때 테스트가 실패하게 되는 비효율적인 테스트 코드가 되었습니다.

명세 기반으로 작성해야 한다는 점을 모르고, 코드를 기반으로 테스트를 작성하여 비효율을 낳고있다는 사실을 처음 알게 되었습니다.😭 이러한 점을 바로 고치기에는 어렵겠지만, 사소한 것부터 명세 기반으로 짤 수 있도록 노력해 보려고 합니다!!!

이번 주차 후기로 멘토링과 과제 리뷰에 대해 다뤄보았는데요.
오프라인 모임으로 한 기술에 대해 깊게 고민하는 시간도 좋았지만, 커리어 & 기술 고민을 털어놓는 멘토링 시간도 정말 유익했습니다.

다음주에도 무엇을 배웠는지 정리해서 오겠습니다! 긴 글 읽어주셔서 감사합니다 🙇‍♀️
(자세한 내용은 아래 블로그에서...)

https://velog.io/@yoosion030/2.-%ED%95%AD%ED%95%B4-%ED%94%8C%EB%9F%AC%EC%8A%A4-%ED%94%84%EB%A1%A0%ED%8A%B8%EC%97%94%EB%93%9C-%EC%BD%94%EC%8A%A4-2%EC%A3%BC%EC%B0%A8-%ED%9B%84%EA%B8%B0

1주 차 후기를 올리고 꾸준히 글을 작성하기로 했는데, 평일에 과제 제출하느라 너무 바빠서 2주차 후기를 이제서야 올리네요 😅(앞으로는 정기적으로 요일을 정해서 글을 작성해 봐야겠습니다….) 이번 글에서는 평일 멘토링 시간에 오프 코치님께서 답변주신 비효율적인 테스트 코드에 대해서 정리해보려고 합니다. 저희 회사에서는 기능을 구현할 때 테스트 코드를 필수적으로 작성하고 있어, 리팩토링을 진행하면 어떤 점이 이전 기능과 다른지 쉽게 파악할 수 있어 테스트 코드의 중요성을 느끼는 경우가 많습니다! 그러나 명세 기반보다는 현재 코드가 잘 동작하는지의 위주로 테스트 하기 때문에, 코드가 변경되는 경우 테스트 코드도 같이 변경되는 경우가 많습니다..예를 들어 “클릭 시 → 새 창으로 이동하는 버튼”에 대한 테스트 코드를 작성한다면 window.open으로 구현해도, a target=”_blank”로 구현해도 통과할 수 있는 코드를 작성해야 비효율을 줄일 수 있습니다. 하지만 저는&nbsp;window.open&nbsp;일 때만 통과하는 테스트 코드를 작성하여나중에 a target=”_blank”로 변경하게 될 때 테스트가 실패하게 되는 비효율적인 테스트 코드가 되었습니다. 명세 기반으로 작성해야 한다는 점을 모르고, 코드를 기반으로 테스트를 작성하여 비효율을 낳고있다는 사실을 처음 알게 되었습니다.😭 이러한 점을 바로 고치기에는 어렵겠지만, 사소한 것부터 명세 기반으로 짤 수 있도록 노력해 보려고 합니다!!! 이번 주차 후기로 멘토링과 과제 리뷰에 대해 다뤄보았는데요.오프라인 모임으로 한 기술에 대해 깊게 고민하는 시간도 좋았지만, 커리어 &amp; 기술 고민을 털어놓는 멘토링 시간도 정말 유익했습니다. 다음주에도 무엇을 배웠는지 정리해서 오겠습니다! 긴 글 읽어주셔서 감사합니다 🙇‍♀️(자세한 내용은 아래 블로그에서...) https://velog.io/@yoosion030/2.-%ED%95%AD%ED%95%B4-%ED%94%8C%EB%9F%AC%EC%8A%A4-%ED%94%84%EB%A1%A0%ED%8A%B8%EC%97%94%EB%93%9C-%EC%BD%94%EC%8A%A4-2%EC%A3%BC%EC%B0%A8-%ED%9B%84%EA%B8%B0

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항해 플러스 프론트엔드 코스 2주 차 후기 - 비효율적인 코드란?

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항해 플러스 프론트엔드 코스 2주 차 후기 - 비효율적인 코드란?

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