[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다.] 정부가 진행하는 1000억원 규모의 네번째 'K-바이오·백신펀드' 출자사업 경쟁률이 1대1에 그쳤다. 정부가 출자금 전액 지원 등 당근책까지 제시했지만 바이오 투자심리 위축으로 벤처캐피탈(VC)들이 적극 나서지 않은 것으로 풀이된다. 9...

'K-바이오·백신펀드' 출자사업 찬바람...경쟁률 1대1 그쳐 - 머니투데이

정부가 진행하는 1000억원 규모의 네번째 'K-바이오·백신펀드' 출자사업 경쟁률이 1대1에 그쳤다. 정부가 출자금 전액 지원 등 당근책까지 제시했지만 바이오 투자심리 위축으로 벤처캐피탈(VC)들이 적극 나서지 않은 것으로 풀이된다.

VC 업계 관계자는 "최근 은행은 자기자본비율(BIS)을 관리하기 위해 올해 연말까지 지갑을 닫고 있어 자금이 메말랐다"며 "거래소의 상장 승인 심사 강화 기조에 따라 바이오 투자회수도 쉽지 않은 만큼 출자사업에 지원하기 어려웠다"고 설명했다.

https://m.mt.co.kr/renew/view.html?no=2024090422385745743

정부가 진행하는 1000억원 규모의 네번째 'K-바이오·백신펀드' 출자사업 경쟁률이 1대1에 그쳤다. 정부가 출자금 전액 지원 등 당근책까지 제시했지만 바이오 투자심리 위축으로 벤처캐피탈(VC)들이 적극 나서지 않은 것으로 풀이된다. VC 업계 관계자는 "최근 은행은 자기자본비율(BIS)을 관리하기 위해 올해 연말까지 지갑을 닫고 있어 자금이 메말랐다"며 "거래소의 상장 승인 심사 강화 기조에 따라 바이오 투자회수도 쉽지 않은 만큼 출자사업에 지원하기 어려웠다"고 설명했다. https://m.mt.co.kr/renew/view.html?no=2024090422385745743

머니투데이

배달의민족 창업자 김봉진 의장이 설립한 창업육성회사(컴퍼니빌더) 그란데클립은 프리미엄 골프웨어 브랜드 '어메이징크리'와 '아이스버그골프'를 운영하는 에이엠씨알을 인수했다고 10일 밝혔다. 그란데클립은 알토스벤처스와 

배민 김봉진이 세운 그란데클립, 골프웨어 기업 에이엠씨알 인수

그란데클립은 알토스벤처스와 컨소시엄을 구성하고 이번 거래를 주도했다. 이에 따라 메티스톤에퀴티파트너스 등 최대 주주 보유 주식 전량과 에이엠씨알 경영진들의 보유 주식 대부분을 확보했다.

2020년 설립된 에이엠씨알은 골프의류 및 용품 브랜드인 어메이징크리와 아이스버그골프를 운영하고 있다.

어메이징크리는 독창적인 디자인과 소재로 국내 프리미엄 골프웨어 시장에서 두각을 나타내고 있다. 코로나19 엔데믹 이후 축소되고 있는 골프웨어 시장에서도 출시 4년 만에 연 매출 500억 원을 돌파하며 성장하고 있다.

https://n.news.naver.com/article/421/0007781342?sid=101

그란데클립은 알토스벤처스와 컨소시엄을 구성하고 이번 거래를 주도했다. 이에 따라 메티스톤에퀴티파트너스 등 최대 주주 보유 주식 전량과 에이엠씨알 경영진들의 보유 주식 대부분을 확보했다. 2020년 설립된 에이엠씨알은 골프의류 및 용품 브랜드인 어메이징크리와 아이스버그골프를 운영하고 있다. 어메이징크리는 독창적인 디자인과 소재로 국내 프리미엄 골프웨어 시장에서 두각을 나타내고 있다. 코로나19 엔데믹 이후 축소되고 있는 골프웨어 시장에서도 출시 4년 만에 연 매출 500억 원을 돌파하며 성장하고 있다. https://n.news.naver.com/article/421/0007781342?sid=101

n.news.naver.com

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

1000억원 규모 프리IPO 투자유치 매출 증가 힘입어 내년 상장 목표 ’적자 지속’ ‘시장 위축’ 흥행 변수 이 기사는 2024년 9월 11일 16시 08분 조선비즈 머니무브(MM) 사이트에 표출됐습니다. 신선식품

‘새벽배송 숨은 강자’ 팀프레시, 프리IPO 추진… 몸값 6500억원

신선식품 새벽배송 전문업체 팀프레시가 프리IPO(상장 전 지분투자) 투자유치에 착수했다. 90%를 넘어서는 새벽배송 대행 시장 점유율을 앞세워 6500억원이 넘는 몸값을 꺼내 들었다. 상장 후 몸값은 1조원이 목표다.

다만 당장 팀프레시의 프리IPO를 바라보는 시장 반응은 냉담한 것으로 드러났다. 상장 몸값이 눌리고, 상장일 이후 주가 추이마저 좋지 못한 경우가 많아 프리IPO로의 기관 투자자 외면이 이어지고 있어서다.

팀프레시가 이익을 내지 못하고 있다는 점도 약점으로 꼽힌다. 지난해 기준 팀프레시 연결 기준 영업손실은 541억원으로 집계됐다. 사업 다각화 비용 증가로 2021년(224억원), 2022년(481억원)에 이어 적자가 늘었다.

https://n.news.naver.com/article/366/0001017614?sid=101

신선식품 새벽배송 전문업체 팀프레시가 프리IPO(상장 전 지분투자) 투자유치에 착수했다. 90%를 넘어서는 새벽배송 대행 시장 점유율을 앞세워 6500억원이 넘는 몸값을 꺼내 들었다. 상장 후 몸값은 1조원이 목표다. 다만 당장 팀프레시의 프리IPO를 바라보는 시장 반응은 냉담한 것으로 드러났다. 상장 몸값이 눌리고, 상장일 이후 주가 추이마저 좋지 못한 경우가 많아 프리IPO로의 기관 투자자 외면이 이어지고 있어서다. 팀프레시가 이익을 내지 못하고 있다는 점도 약점으로 꼽힌다. 지난해 기준 팀프레시 연결 기준 영업손실은 541억원으로 집계됐다. 사업 다각화 비용 증가로 2021년(224억원), 2022년(481억원)에 이어 적자가 늘었다. https://n.news.naver.com/article/366/0001017614?sid=101

KDB산업은행이 인공지능(AI) 관련 초기기업 육성을 위해 1500억원을 출자하는 ‘AI 코리아 펀드’ 위탁운용사(GP)로 국내 벤처캐피털(VC) 4곳을 선정했다. 산업은행은 11일 AI 코리아 펀드 중형 분야에 L

산은, AI 코리아펀드 위탁운용사에 LB인베·미래에셋벤처투자 등 4곳 선정

산업은행은 11일 AI 코리아 펀드 중형 분야에 LB인베스트먼트, 소형 분야에 미래에셋벤처투자, 신영증권-티인베스트먼트(Co-GP), 컴퍼니케이파트너스를 최종 선정했다. 이들 운용사는 민간 자금 등을 매칭해 총 5000억원 규모의 자펀드를 조성하고, AI 밸류체인 전반에 대한 투자를 집행하게 된다.

https://n.news.naver.com/article/366/0001017490?sid=101

산업은행은 11일 AI 코리아 펀드 중형 분야에 LB인베스트먼트, 소형 분야에 미래에셋벤처투자, 신영증권-티인베스트먼트(Co-GP), 컴퍼니케이파트너스를 최종 선정했다. 이들 운용사는 민간 자금 등을 매칭해 총 5000억원 규모의 자펀드를 조성하고, AI 밸류체인 전반에 대한 투자를 집행하게 된다. https://n.news.naver.com/article/366/0001017490?sid=101

크래프톤(대표 김창한)은 글로벌 숏폼 드라마 플랫폼 회사인 스푼랩스(대표 최혁재)에 1200억원 규모의 지분 투자를 진행한다고 11일 밝혔다. 이번 투자는 크래프톤이 그동안 진행한 비연관 다각화 투자 중 가장 큰 규

크래프톤, 숏폼 드라마 플랫폼 기업 스푼랩스에 1200억 투자

1200억 단독투자. 엄청나네요
——
스푼랩스는 오디오 플랫폼인 ‘스푼(Spoon)’을 개발해 전 세계에 서비스하고 있는 기업이다. 최근에는 사업 영역을 확장해 숏폼 드라마 플랫폼 사업에 진출해 전용 플랫폼인 ‘비글루(Vigloo)’를 론칭했다. 비글루는 2분 내외의 숏폼 드라마 콘텐츠를 전문으로 제공하는 온라인 동영상 서비스(OTT)다. 기존의 글로벌 OTT 업체와 같이 여러 국가의 특성에 맞춘 콘텐츠 큐레이션 기능을 갖추고 있다. 한국어, 영어, 일어, 중국어(번체), 스페인어, 태국어, 인도네시아어 등 7개 언어를 지원한다.

https://n.news.naver.com/article/009/0005363941?sid=101

1200억 단독투자. 엄청나네요——스푼랩스는 오디오 플랫폼인 ‘스푼(Spoon)’을 개발해 전 세계에 서비스하고 있는 기업이다. 최근에는 사업 영역을 확장해 숏폼 드라마 플랫폼 사업에 진출해 전용 플랫폼인 ‘비글루(Vigloo)’를 론칭했다. 비글루는 2분 내외의 숏폼 드라마 콘텐츠를 전문으로 제공하는 온라인 동영상 서비스(OTT)다. 기존의 글로벌 OTT 업체와 같이 여러 국가의 특성에 맞춘 콘텐츠 큐레이션 기능을 갖추고 있다. 한국어, 영어, 일어, 중국어(번체), 스페인어, 태국어, 인도네시아어 등 7개 언어를 지원한다. https://n.news.naver.com/article/009/0005363941?sid=101

이 기사는 2024년 09월 02일 11시 07분 넘버스에 발행된 기사입니다. 에이티넘인베스트먼트가 올해 상반기 역대급 관리보수를 내며 호실적을 거뒀다. 하나의 대형펀드를 만들고 자금을 소진할 때까지 투자 역량을 집

[상장 VC 경영분석] 원펀드의 힘..'.2조 AUM' 올해도 잭팟 회수

내년 5월 만기가 예정된 에이티넘뉴패러다임투자조합은 현재 포트폴리오 회수를 진행 중이다. 해당 펀드는 2016년 1000억원 규모로 결성돼 고바이오랩, 비나텍, 이스트소프트, 와이즈버즈 등에 투자했고 포트폴리오 기업 대부분이 상장을 완료했다.

내년 12월 만기가 예정된 에이티넘성장투자조합2018 역시 본격적으로 회수에 들어갔다. 포트폴리오 기업 중 민테크는 지난 5월 상장했고 씨메스와 클로봇도 하반기 상장을 앞두고 있다.

https://n.news.naver.com/article/293/0000058143?sid=101

내년 5월 만기가 예정된 에이티넘뉴패러다임투자조합은 현재 포트폴리오 회수를 진행 중이다. 해당 펀드는 2016년 1000억원 규모로 결성돼 고바이오랩, 비나텍, 이스트소프트, 와이즈버즈 등에 투자했고 포트폴리오&nbsp;기업 대부분이 상장을 완료했다. 내년 12월 만기가 예정된 에이티넘성장투자조합2018 역시 본격적으로 회수에 들어갔다. 포트폴리오 기업 중 민테크는 지난 5월 상장했고&nbsp;씨메스와 클로봇도 하반기 상장을 앞두고 있다. https://n.news.naver.com/article/293/0000058143?sid=101

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>

이 기사는 2024년 9월 12일 16:06 자본시장 나침반 '시그널(Signal)' 에 표출됐습니다. 국내 무인 사진관 업계 선두 주자인 포토이즘의 운영사 서북이 창사 이후 처음으로 모험자본 시장에서 투자금을 유치

[단독] 'Z세대 인기'포토이즘, 160억 원 규모 첫 투자 유치[시그널]

서북은 스틱벤처스·IMM인베스트먼트·SV인베스트먼트(289080) 등 밴처캐피털(VC)로부터 160억 원의 투자금 유치에 성공했다.

VC들은 서북의 기업가치를 약 700억 원 수준으로 평가한 것으로 알려졌다.

현재 전국 518개의 스튜디오 및 부스를 운영하고 있으며 지난해 매출 347억 원, 영업이익 60억 원을 기록했다. 무인 사진관에 대한 젊은 세대들의 인기가 높아지면서 올 상반기까지 벌써 약 200억 원대 매출을 올린 것으로 전해졌다.

https://n.news.naver.com/article/011/0004391994?sid=101

서북은 스틱벤처스·IMM인베스트먼트·SV인베스트먼트(289080) 등 밴처캐피털(VC)로부터 160억 원의 투자금 유치에 성공했다. VC들은 서북의 기업가치를 약 700억 원 수준으로 평가한 것으로 알려졌다. 현재 전국 518개의 스튜디오 및 부스를 운영하고 있으며 지난해 매출 347억 원, 영업이익 60억 원을 기록했다. 무인 사진관에 대한 젊은 세대들의 인기가 높아지면서 올 상반기까지 벌써 약 200억 원대 매출을 올린 것으로 전해졌다. https://n.news.naver.com/article/011/0004391994?sid=101

이 기사는 2024년 9월 11일 14:20 자본시장 나침반 '시그널(Signal)' 에 표출됐습니다. 연기금·공제회가 10월까지 총 2조 원 규모의 출자에 나서면서 자금을 따 내려는 국내 사모펀드(PEF) 운용사 

"2조 연기금·공제회 출자사업 잡아라"…PEF 총력전 [시그널]

대표적으로 MBK파트너스, 프랙시스캐피탈, JKL파트너스, 한국투자프라이빗에쿼티(PE), 제이앤프라이빗에쿼티(PE) 등은 노란우산공제와 과기공에서 똑같이 맞붙는다. 상반기 국민연금과 공무원연금공단 출자사업을 따낸 MBK파트너스와 프랙시스캐피탈 등이 승자 독식 구도를 이어갈지 주목된다.

특히 시중은행들이 자본비율 관리를 위해 하반기 출자 사업을 접으면서 PEF의 절박감은 큰 상황이다. 상반기에는 올해 펀딩을 시작한 운용사(GP)간 경쟁이었다면 지금은 펀딩 시한이 다가온 곳까지 가세해 더 치열해졌다. 업계 관계자는 “세부 프리젠테이션(PT) 일정이 정해지지 않아 10월에는 하루 휴가조차 낼 수 없다”고 말했다.

https://n.news.naver.com/article/011/0004391413?sid=101

대표적으로 MBK파트너스, 프랙시스캐피탈, JKL파트너스, 한국투자프라이빗에쿼티(PE), 제이앤프라이빗에쿼티(PE) 등은 노란우산공제와 과기공에서 똑같이 맞붙는다. 상반기 국민연금과 공무원연금공단 출자사업을 따낸 MBK파트너스와 프랙시스캐피탈 등이 승자 독식 구도를 이어갈지 주목된다. 특히 시중은행들이 자본비율 관리를 위해 하반기 출자 사업을 접으면서 PEF의 절박감은 큰 상황이다. 상반기에는 올해 펀딩을 시작한 운용사(GP)간 경쟁이었다면 지금은 펀딩 시한이 다가온 곳까지 가세해 더 치열해졌다. 업계 관계자는 “세부 프리젠테이션(PT) 일정이 정해지지 않아 10월에는 하루 휴가조차 낼 수 없다”고 말했다. https://n.news.naver.com/article/011/0004391413?sid=101

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

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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

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https://github.com/Chalarangelo/30-seconds-of-code

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https://github.com/yangshun/tech-interview-handbook

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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

이 기사는 07월 09일 14:34 마켓인사이트에 게재된 기사입니다. '김고은 티셔츠'로 불리는 마르디메크르디를 운영하는 피스피스스튜디오가 기업공개(IPO)을 위한 주관사 선정 '쇼트 리스트'에 NH투자증권과 미래에

마르디메크르디, IPO 숏리스트 NH·미래·대신

피스피스스튜디오 상장 주관사 선정을 위한 쇼트 리스트에 NH투자증권과 미래에셋증권, 대신증권 등 3곳을 포함했다. 이번주 주관사별 경쟁PT(프레젠테이션) 일정에 들어간 뒤 이달 안으로 주관사 선정 절차를 마무리할 계획이다.

피스피스튜디오는 자체 브랜드 마르디메크르디를 내놔 ‘국민 티셔츠’로 불리며 20~30대 여성들에게 인기를 끌고 있다. 지난해 매출 686억원, 영업이익 257억을 거둬들였다. 매출 기준으로 지난 2022년(373억원) 대비 약 83% 성장했다. 영업이익률은 37%에 달한다.

https://n.news.naver.com/mnews/article/015/0005007857?sid=101

피스피스스튜디오 상장 주관사 선정을 위한 쇼트 리스트에 NH투자증권과 미래에셋증권, 대신증권 등 3곳을 포함했다. 이번주 주관사별 경쟁PT(프레젠테이션) 일정에 들어간 뒤 이달 안으로 주관사 선정 절차를 마무리할 계획이다. 피스피스튜디오는 자체 브랜드 마르디메크르디를 내놔 ‘국민 티셔츠’로 불리며 20~30대 여성들에게 인기를 끌고 있다. 지난해 매출 686억원, 영업이익 257억을 거둬들였다. 매출 기준으로 지난 2022년(373억원) 대비 약 83% 성장했다. 영업이익률은 37%에 달한다. https://n.news.naver.com/mnews/article/015/0005007857?sid=101

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