요소들을 쪼갤 수 있을 때까지 쪼개는 것.
이 연습만 해도 대부분의 문제 정의는
잘 할 수 있게 됩니다.

요소들을 쪼갤 수 있을 때까지 쪼개는 것.이 연습만 해도 대부분의 문제 정의는잘 할 수 있게 됩니다.

✏️구조화에 있어서 가장 중요한 건

2012년 일년 놀기로 하고 10월이 되면서 뭘할까 고민하다가 야후 때 옛 동료로부터 연락이 왔다. 본인이 조인한 Polyvore라는 회사로 한번 놀러와 보라는 거였다. Polyvore는 여성패션만 집중하는 Pinterest라고 이해하면 된다. 사실 Polyvore가 2007년에 만들어졌고 Pinterest가 2년 후인 2009년에 창업되었는데 Pinterest가 Polyvore 아이디어를 카피해서 여성패션 카테고리라는 제약을 없앴다고 보는 것이 맞다. 암튼 야후와 구글 출신 창업자들과 그 지인들로 구성이 된 역량이 뛰어난 팀이었고 오피스의 위치나 분위기도 너무 좋아서 2012년 12월에 조인했다.

원래 내 전문 분야는 검색 엔진이었기에 검색 엔진 개발과 이어서 추천 엔진 개발을 목표로 조인했지만 검색어 로그 등 검색엔진 랭킹을 최적화하기 위한 데이터가 쌓여있지 않았다. 그래서 본의 아니게 먼저 검색어 로그를 S3에 수집해두는 일을 했고 AWS 환경을 사용하는 회사였기에 찾아보니 그때 Redshift가 베타 버전으로 나와 있기에 거기에 다양한 정제된 데이터들을 테이블 형태로 쌓기 시작했고 이때부터 사실 SQL을 처음 제대로 사용해보기 시작했다 :) S3에 적재된 검색어 로그를 처리하는데 Hive를 사용했다. 이 때 처음으로 Python도 배워서 데이터 처리 코드를 작성해서 크론잡으로 실행했는데 그전까지 나는 C++와 자바만 사용해봤고 처음으로 스크립트 언어를 배웠다. 나중에 보니 Redshift가 데이터 웨어하우스였고 데이터 처리하는 코드가 데이터 파이프라인이었고 내가 앞단에 했던 일이 데이터 엔지니어링이었다. 여기에 다른 엔지니어들과 분석가들을 채용해서 데이터 팀을 만들었고 이 과정에서 많은 시행착오가 있었다. 다음으로 조인했던 유데미에서는 이 시행착오 덕분에 데이터 팀 빌딩을 훨씬더 효율적으로 할 수 있었다.

그렇게 시작된 데이터팀 경력을 통해 깨달은 점은 데이터 팀이 기본적으로 지원조직이란 점이다. 그 이유는 직접 뭔가 매출을 내거나 사용자와 직접 마주치는 팀이 아닌 다른 팀들이 각자 맡은 역할을 잘 할 수 있게 도와주는 팀이기 때문이다. 물론 데이터로 돈을 버는 회사라면 다른 이야기다. 하지만 대부분의 회사는 본업이 있고 그 본업을 잘 하기 위해서 데이터를 활용하는 형태가 된다. 즉 데이터가 새로운 석유라고 하지만 실제 회사에서 일을 할 때는 데이터 팀에 스포트라이트가 가는 일은 많지 않다. 지원조직이기 때문이다.

그러면 데이터 팀의 미션은 무엇일까? Airbnb 데이터 팀의 미션으로부터 훔친 내 정의는 다음과 같다: "신뢰할 수 있는 데이터로 부가 가치를 만들어낸다"

부가 가치라고 했는데 데이터로 돈을 버는 곳이라면 "매출"이라고 대신해도 되겠지만 그게 아니라면 간접적으로 매출내는 걸 도와주게 된다는 거다. 그러면 어떤 부가 가치가 있을까? 다음 2가지가 있다.

 1. 데이터를 바탕으로 과학적인 의사결정을 할 수 있게 도와준다 (Decision Science). 보통 데이터 분석가가 이 일을 수행한다. 여기에는 Data Driven Decision과 Data Informed Decision 두 가지가 존재한다.
 2. 데이터를 바탕으로 사용자의 서비스 사용 경험을 개선한다 (Product Science). 보통 데이터 과학자가 이 일을 머신 러닝이란 형태로 수행한다.

1과 2가 가능하려면 데이터 엔지니어가 인프라를 만들어주어야 한다. 이게 바로 데이터 웨어하우스와 데이터 파이프라인인데 가장 간단한 형태의 데이터 인프라라고 볼 수 있다. 다음 포스팅에서는 데이터 인프라가 무엇인지 조금더 자세히 설명해보고 이어서 데이터 기반 의사결정과 데이터 기반 서비스 개선에 대해 차례로 알아볼 예정이다.

2012년 일년 놀기로 하고 10월이 되면서 뭘할까 고민하다가 야후 때 옛 동료로부터 연락이 왔다. 본인이 조인한 Polyvore라는 회사로 한번 놀러와 보라는 거였다. Polyvore는 여성패션만 집중하는 Pinterest라고 이해하면 된다. 사실 Polyvore가 2007년에 만들어졌고 Pinterest가 2년 후인 2009년에 창업되었는데 Pinterest가 Polyvore 아이디어를 카피해서 여성패션 카테고리라는 제약을 없앴다고 보는 것이 맞다. 암튼 야후와 구글 출신 창업자들과 그 지인들로 구성이 된 역량이 뛰어난 팀이었고 오피스의 위치나 분위기도 너무 좋아서 2012년 12월에 조인했다. 원래 내 전문 분야는 검색 엔진이었기에 검색 엔진 개발과 이어서 추천 엔진 개발을 목표로 조인했지만 검색어 로그 등 검색엔진 랭킹을 최적화하기 위한 데이터가 쌓여있지 않았다. 그래서 본의 아니게 먼저 검색어 로그를 S3에 수집해두는 일을 했고 AWS 환경을 사용하는 회사였기에 찾아보니 그때 Redshift가 베타 버전으로 나와 있기에 거기에 다양한 정제된 데이터들을 테이블 형태로 쌓기 시작했고 이때부터 사실 SQL을 처음 제대로 사용해보기 시작했다 :) S3에 적재된 검색어 로그를 처리하는데 Hive를 사용했다. 이 때 처음으로 Python도 배워서 데이터 처리 코드를 작성해서 크론잡으로 실행했는데 그전까지 나는 C++와 자바만 사용해봤고 처음으로 스크립트 언어를 배웠다. 나중에 보니 Redshift가 데이터 웨어하우스였고 데이터 처리하는 코드가 데이터 파이프라인이었고 내가 앞단에 했던 일이 데이터 엔지니어링이었다. 여기에 다른 엔지니어들과 분석가들을 채용해서 데이터 팀을 만들었고 이 과정에서 많은 시행착오가 있었다. 다음으로 조인했던 유데미에서는 이 시행착오 덕분에 데이터 팀 빌딩을 훨씬더 효율적으로 할 수 있었다. 그렇게 시작된 데이터팀 경력을 통해 깨달은 점은 데이터 팀이 기본적으로 지원조직이란 점이다. 그 이유는 직접 뭔가 매출을 내거나 사용자와 직접 마주치는 팀이 아닌 다른 팀들이 각자 맡은 역할을 잘 할 수 있게 도와주는 팀이기 때문이다. 물론 데이터로 돈을 버는 회사라면 다른 이야기다. 하지만 대부분의 회사는 본업이 있고 그 본업을 잘 하기 위해서 데이터를 활용하는 형태가 된다. 즉 데이터가 새로운 석유라고 하지만 실제 회사에서 일을 할 때는 데이터 팀에 스포트라이트가 가는 일은 많지 않다. 지원조직이기 때문이다. 그러면 데이터 팀의 미션은 무엇일까? Airbnb 데이터 팀의 미션으로부터 훔친 내 정의는 다음과 같다: "신뢰할 수 있는 데이터로 부가 가치를 만들어낸다" 부가 가치라고 했는데 데이터로 돈을 버는 곳이라면 "매출"이라고 대신해도 되겠지만 그게 아니라면 간접적으로 매출내는 걸 도와주게 된다는 거다. 그러면 어떤 부가 가치가 있을까? 다음 2가지가 있다. <ol ><li>데이터를 바탕으로 과학적인 의사결정을 할 수 있게 도와준다 (Decision Science). 보통 데이터 분석가가 이 일을 수행한다. 여기에는 Data Driven Decision과 Data Informed Decision 두 가지가 존재한다. </li><li>데이터를 바탕으로 사용자의 서비스 사용 경험을 개선한다 (Product Science). 보통 데이터 과학자가 이 일을 머신 러닝이란 형태로 수행한다. </li></ol> 1과 2가 가능하려면 데이터 엔지니어가 인프라를 만들어주어야 한다. 이게 바로 데이터 웨어하우스와 데이터 파이프라인인데 가장 간단한 형태의 데이터 인프라라고 볼 수 있다. 다음 포스팅에서는 데이터 인프라가 무엇인지 조금더 자세히 설명해보고 이어서 데이터 기반 의사결정과 데이터 기반 서비스 개선에 대해 차례로 알아볼 예정이다.

데이터 이야기 #1: 데이터팀의 미션은 무엇이고 어떻게 조직에 기여하는가

As GenAI adoption surges, organizations face new security risks. Learn to protect your AI systems from prompt hacking and other emerging threats.

Protecting Systems in the Age of Generative AI - DZone

생성형 AI(GenAI)와 대규모 언어 모델(LLM)의 빠른 도입은 전례 없는 속도로 산업을 변화시키고 있습니다. 거의 90%에 가까운 조직이 이러한 혁신적인 기술의 힘을 활용하기 위해 LLM 사용 사례를 적극적으로 구현하거나 탐색하고 있습니다. 그러나 이러한 열정은 보안에 대한 준비 부족이라는 우려스러운 상황과 맞물려 있습니다. Lakera의 최근 GenAI 준비도 보고서에 따르면 약 5%의 조직만이 GenAI 보안 프레임워크에 자신감을 갖고 있는 것으로 나타났습니다.

프롬프트 해킹의 부상
GenAI가 광범위하게 도입되면서 잠재적으로 파괴적인 새로운 위협인 프롬프트 해킹이 등장했습니다. 광범위한 코딩 지식이 필요한 기존의 해킹 방법과 달리, 프롬프트 해킹은 AI 시스템을 악용할 수 있는 능력을 대중화합니다. 초보자도 몇 마디만 잘 익히면 AI 모델을 조작할 수 있어 의도치 않은 행동과 잠재적인 데이터 유출로 이어질 수 있습니다.

무료 LLM 해킹 시뮬레이션 게임인 Lakera의 간달프는 이러한 위협을 극명하게 보여줍니다. 현재까지 기록된 100만 명의 간달프 플레이어와 총 5천만 건의 프롬프트 및 추측 중 무려 20만 명이 게임 전체를 해킹하는 데 성공했습니다. GenAI가 얼마나 쉽게 조작될 수 있는지를 보여주는 이 사례는 적절한 보안 조치 없이 이러한 기술을 서둘러 도입하려는 조직에 경각심을 불러일으킬 것입니다.
 * Gandalf: https://gandalf.lakera.ai/intro

GenAI 보안 대비 현황
간달프 시뮬레이션 데이터와 1,000명이 넘는 참가자의 설문조사 결과를 결합한 Lakera의 GenAI 준비보고서는 GenAI 보안의 현주소를 우려스럽게 보여줍니다:
 * 높은 도입률, 낮은 신뢰도: 응답자의 42%는 이미 GenAI를 적극적으로 사용하고 LLM을 구현하고 있지만, 5%만이 AI 보안 조치에 대해 확신
 * AI 전용 위협 모델링 부족: 22%만이 GenAI 전용 위협에 대비하기 위해 AI 전용 위협 모델링 도입
 * 다양한 보안 관행: 조직의 61%가 접근 제어 메커니즘을 구현했지만, 37%만이 침투 테스트를 사용하고 있으며, AI 전용 위협 모델링을 사용하는 기업은 22%에 불과
 * 취약점에 대한 느린 대응: GenAI 취약점을 발견한 조직의 20%는 이러한 문제가 아직 완전히 해결되지 않음
   
   
위험에 대한 이해
GenAI와 관련된 보안 위험은 단순한 데이터 유출 그 이상으로 사소한 운영 중단부터 중대한 데이터 유출 및 법적 결과에 이르기까지 광범위할 수 있습니다. 보고서에서 확인된 주요 취약점은 다음과 같습니다:
 * 편향된 출력: 취약점을 경험한 조직의 47%가 편향된 AI 출력 문제 보고
 * 데이터 유출: 42%는 AI 상호 작용을 통해 민감한 데이터가 노출되는 문제 경험
 * AI 결과물의 오용: 38%는 AI가 생성한 정보가 오용된 사례 보고
 * 모델 조작: 34%는 AI 모델을 변경하거나 조작하려는 시도 경험
 * 무단 액세스: 19%는 권한이 없는 사람이 GenAI 시스템에 액세스하는 문제 직면

AI 전용 위협 모델링 구현하기
조직은 GenAI가 제기하는 고유한 보안 문제를 해결하기 위해 AI 전용 위협 모델링 관행을 채택해야 합니다. 이 접근 방식에는 다음이 포함됩니다:
 * AI 전용 자산 식별: 학습 데이터, 모델 아키텍처, 추론 엔드포인트 등 AI 시스템의 고유한 구성 요소 인식
 * 공격 표면 매핑: 공격자가 입력 데이터 중독, 모델 반전 공격, 프롬프트 인젝션 등을 통해 어떻게 AI 시스템을 조작하려고 시도하는지 이해
 * 잠재적 위협 분석: 전통적인 사이버 보안 위협과 모델 도용 또는 출력 조작과 같은 AI 관련 위험 고려
 * 완화 전략 구현: 강력한 입력 유효성 검사, 출력 필터링, 지속적인 모델 모니터링 등 AI 시스템에 맞는 보안 조치 개발 및 배포
 * 정기적인 테스트 및 업데이트: 지속적인 보안 평가를 수행하고 새로운 취약점과 공격 벡터가 등장하면 위협 모델 업데이트

GenAI 시스템 보안을 위한 모범 사례
GenAI 도입과 보안 사이의 격차를 해소하기 위해 조직은 다음과 같은 모범 사례를 고려해야 합니다:
 * 강력한 액세스 제어 구현: 잠재적인 공격 경로를 제한하려면 역할 기반 액세스 제어와 최소 권한 원칙 사용
 * 민감한 데이터 암호화: 모든 AI 학습 및 추론 데이터가 전송 중이거나 미사용 상태일 때 모두 적절하게 암호화되어 있는지 확인
 * 정기적인 보안 감사 실시: 내부 및 외부 보안 감사를 수행하여 취약점을 사전에 파악하고 해결
 * 모의 침투 테스트 실시: 잠재적인 공격에 대해 정기적으로 AI 시스템을 테스트하여 취약점이 악용되기 전에 발견
 * 안전한 AI 관행 개발: 데이터 수집부터 모델 배포에 이르기까지 AI 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 보안 고려 사항 통합
 * 최신 정보 파악: 업계 포럼, 보안 권고, 연구원과의 협업을 통해 최신 AI 보안 위협과 모범 사례 파악
 * 공식적인 AI 보안 정책 수립: 조직 내 AI 시스템과 관련된 포괄적인 보안 정책을 개발및 시행
 * AI 보안 전문 지식 투자: AI 보안에 대한 전문 지식을 갖춘 팀을 구성하거나 확보하여 이러한 시스템의 고유한 문제 해결

앞으로 나아갈 길
GenAI가 계속해서 산업을 혁신함에 따라 강력한 보안 조치의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. AI에 특화된 위협 모델링을 구현하고, GenAI 보안 모범 사례를 채택하고, 지속적인 학습과 적응의 문화를 조성함으로써 조직은 안전한 AI 혁신을 위한 강력한 기반을 구축할 수 있습니다. 이 새로운 영역을 탐색할 때 성공의 열쇠는 GenAI의 혁신적 힘을 활용하는 것과 AI 시스템의 안전과 무결성을 보장하는 것 사이에서 적절한 균형을 유지하는 데 있습니다.

 * source: https://dzone.com/articles/protecting-systems-in-the-age-of-genai?utm_source=Sailthru&utm_medium=email&utm_campaign=e731_09.11.24_WednesdaySend_Spotlight_Threatconnect&utm_term=cloud-insider-active

생성형 AI(GenAI)와 대규모 언어 모델(LLM)의 빠른 도입은 전례 없는 속도로 산업을 변화시키고 있습니다. 거의 90%에 가까운 조직이 이러한 혁신적인 기술의 힘을 활용하기 위해 LLM 사용 사례를 적극적으로 구현하거나 탐색하고 있습니다. 그러나 이러한 열정은 보안에 대한 준비 부족이라는 우려스러운 상황과 맞물려 있습니다. Lakera의 최근 GenAI 준비도 보고서에 따르면 약 5%의 조직만이 GenAI 보안 프레임워크에 자신감을 갖고 있는 것으로 나타났습니다. 프롬프트 해킹의 부상GenAI가 광범위하게 도입되면서 잠재적으로 파괴적인 새로운 위협인 프롬프트 해킹이 등장했습니다. 광범위한 코딩 지식이 필요한 기존의 해킹 방법과 달리, 프롬프트 해킹은 AI 시스템을 악용할 수 있는 능력을 대중화합니다. 초보자도 몇 마디만 잘 익히면 AI 모델을 조작할 수 있어 의도치 않은 행동과 잠재적인 데이터 유출로 이어질 수 있습니다. 무료 LLM 해킹 시뮬레이션 게임인 Lakera의 간달프는 이러한 위협을 극명하게 보여줍니다. 현재까지 기록된 100만 명의 간달프 플레이어와 총 5천만 건의 프롬프트 및 추측 중 무려 20만 명이 게임 전체를 해킹하는 데 성공했습니다. GenAI가 얼마나 쉽게 조작될 수 있는지를 보여주는 이 사례는 적절한 보안 조치 없이 이러한 기술을 서둘러 도입하려는 조직에 경각심을 불러일으킬 것입니다.<ul ><li>Gandalf: https://gandalf.lakera.ai/intro</li></ul> GenAI 보안 대비 현황간달프 시뮬레이션 데이터와 1,000명이 넘는 참가자의 설문조사 결과를 결합한 Lakera의 GenAI 준비보고서는 GenAI 보안의 현주소를 우려스럽게 보여줍니다:<ul ><li>높은 도입률, 낮은 신뢰도: 응답자의 42%는 이미 GenAI를 적극적으로 사용하고 LLM을 구현하고 있지만, 5%만이 AI 보안 조치에 대해 확신</li><li>AI 전용 위협 모델링 부족: 22%만이 GenAI 전용 위협에 대비하기 위해 AI 전용 위협 모델링 도입</li><li>다양한 보안 관행: 조직의 61%가 접근 제어 메커니즘을 구현했지만, 37%만이 침투 테스트를 사용하고 있으며, AI 전용 위협 모델링을 사용하는 기업은 22%에 불과</li><li>취약점에 대한 느린 대응: GenAI 취약점을 발견한 조직의 20%는 이러한 문제가 아직 완전히 해결되지 않음 </li></ul>위험에 대한 이해GenAI와 관련된 보안 위험은 단순한 데이터 유출 그 이상으로 사소한 운영 중단부터 중대한 데이터 유출 및 법적 결과에 이르기까지 광범위할 수 있습니다. 보고서에서 확인된 주요 취약점은 다음과 같습니다:<ul ><li>편향된 출력: 취약점을 경험한 조직의 47%가 편향된 AI 출력 문제 보고</li><li>데이터 유출: 42%는 AI 상호 작용을 통해 민감한 데이터가 노출되는 문제 경험</li><li>AI 결과물의 오용: 38%는 AI가 생성한 정보가 오용된 사례 보고</li><li>모델 조작: 34%는 AI 모델을 변경하거나 조작하려는 시도 경험</li><li>무단 액세스: 19%는 권한이 없는 사람이 GenAI 시스템에 액세스하는 문제 직면</li></ul> AI 전용 위협 모델링 구현하기조직은 GenAI가 제기하는 고유한 보안 문제를 해결하기 위해 AI 전용 위협 모델링 관행을 채택해야 합니다. 이 접근 방식에는 다음이 포함됩니다:<ul ><li>AI 전용 자산 식별: 학습 데이터, 모델 아키텍처, 추론 엔드포인트 등 AI 시스템의 고유한 구성 요소 인식</li><li>공격 표면 매핑: 공격자가 입력 데이터 중독, 모델 반전 공격, 프롬프트 인젝션 등을 통해 어떻게 AI 시스템을 조작하려고 시도하는지 이해</li><li>잠재적 위협 분석: 전통적인 사이버 보안 위협과 모델 도용 또는 출력 조작과 같은 AI 관련 위험 고려</li><li>완화 전략 구현: 강력한 입력 유효성 검사, 출력 필터링, 지속적인 모델 모니터링 등 AI 시스템에 맞는 보안 조치 개발 및 배포</li><li>정기적인 테스트 및 업데이트: 지속적인 보안 평가를 수행하고 새로운 취약점과 공격 벡터가 등장하면 위협 모델 업데이트</li></ul> GenAI 시스템 보안을 위한 모범 사례GenAI 도입과 보안 사이의 격차를 해소하기 위해 조직은 다음과 같은 모범 사례를 고려해야 합니다:<ul ><li>강력한 액세스 제어 구현: 잠재적인 공격 경로를 제한하려면 역할 기반 액세스 제어와 최소 권한 원칙 사용</li><li>민감한 데이터 암호화: 모든 AI 학습 및 추론 데이터가 전송 중이거나 미사용 상태일 때 모두 적절하게 암호화되어 있는지 확인</li><li>정기적인 보안 감사 실시: 내부 및 외부 보안 감사를 수행하여 취약점을 사전에 파악하고 해결</li><li>모의 침투 테스트 실시: 잠재적인 공격에 대해 정기적으로 AI 시스템을 테스트하여 취약점이 악용되기 전에 발견</li><li>안전한 AI 관행 개발: 데이터 수집부터 모델 배포에 이르기까지 AI 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 보안 고려 사항 통합</li><li>최신 정보 파악: 업계 포럼, 보안 권고, 연구원과의 협업을 통해 최신 AI 보안 위협과 모범 사례 파악</li><li>공식적인 AI 보안 정책 수립: 조직 내 AI 시스템과 관련된 포괄적인 보안 정책을 개발및 시행</li><li>AI 보안 전문 지식 투자: AI 보안에 대한 전문 지식을 갖춘 팀을 구성하거나 확보하여 이러한 시스템의 고유한 문제 해결</li></ul> 앞으로 나아갈 길GenAI가 계속해서 산업을 혁신함에 따라 강력한 보안 조치의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. AI에 특화된 위협 모델링을 구현하고, GenAI 보안 모범 사례를 채택하고, 지속적인 학습과 적응의 문화를 조성함으로써 조직은 안전한 AI 혁신을 위한 강력한 기반을 구축할 수 있습니다. 이 새로운 영역을 탐색할 때 성공의 열쇠는 GenAI의 혁신적 힘을 활용하는 것과 AI 시스템의 안전과 무결성을 보장하는 것 사이에서 적절한 균형을 유지하는 데 있습니다. <ul ><li>source: https://dzone.com/articles/protecting-systems-in-the-age-of-genai?utm_source=Sailthru&amp;utm_medium=email&amp;utm_campaign=e731_09.11.24_WednesdaySend_Spotlight_Threatconnect&amp;utm_term=cloud-insider-active</li></ul>

dzone.com

[DZone] AI 보안 격차: 생성 AI 시대의 시스템 보호

그림과 실습으로 배우는 깃 & 깃허브 입문 | Git, GitHub 입문. 이 책 한 권으로 끝낼 수 있습니다!Git을 처음 마주하면 대부분 당황한다. 저자 또한 비슷한 경험이 있고, Git을 학습하는 과정에서 원리를 알고 접근하면 굉장히 쉽……

그림과 실습으로 배우는 깃 & 깃허브 입문 | 한재원 - 교보문고

제가.. 책을 썼습니다 😂
개발자로 실무에 처음 발 딛었을 때,
깃과 깃허브가 왜그렇게 어려웠던지...
하지만 원리와 개념을 이해하고 나니까 깃은 너무도 쉬웠습니다!

시중에 원리를 쉽게 알려주는 콘텐츠는 찾기 어려웠어요.
그래서 덜컥 책 써보겠다고 한지가 1년이 넘었습니다.

드디어 세상에 나오네요.
현재 예약판매중입니다!
많은 관심 부탁드려요! ☺️

👉 교보문고 : https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000214299095
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👉 예스24: https://www.yes24.com/Product/Goods/133290567

제가.. 책을 썼습니다 😂개발자로 실무에 처음 발 딛었을 때,깃과 깃허브가 왜그렇게 어려웠던지...하지만 원리와 개념을 이해하고 나니까 깃은 너무도 쉬웠습니다! 시중에 원리를 쉽게 알려주는 콘텐츠는 찾기 어려웠어요.그래서 덜컥 책 써보겠다고 한지가 1년이 넘었습니다. 드디어 세상에 나오네요.현재 예약판매중입니다!많은 관심 부탁드려요! ☺️ 👉 교보문고 : https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000214299095👉 알라딘 : https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=346702083👉 예스24: https://www.yes24.com/Product/Goods/133290567

product.kyobobook.co.kr

🙋‍♂️ 깃과 깃허브 초보자라면 필수도서!

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

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Disasters can happen to business IT systems at any time and at any place. IT failures and malfunctions can never be completely ruled out. This applies not only to natural disasters but also to simple human errors or cyber-attacks. Any of these situations significantly affect business operations, so a company's ability to withstand emergencies depends on its disaster recovery plan.

7 tiers of disaster recovery

재해 복구(DR)는 조직의 중요한 IT 시스템을 백업하고 다시 실행하는 프로세스입니다.

재해 복구 계획(DRP)은 데이터 복구 단계가 포함된 문서로, 담당 직원 목록과 역할 및 책임, IT 인프라를 보호하고 복구하기 위한 일련의 조치를 포함합니다. 잘 설계된 DRP를 통해 조직은 예기치 않은 중단에도 고객, 파트너, 직원에게 서비스를 계속 제공할 수 있을 뿐만 아니라 데이터 손실을 크게 줄일 수 있습니다.

1980년대 후반, SHARE 기술 운영 위원회는 재해 복구를 위한 서비스 계층을 설명했습니다. 이들은 0~6계층을 사용하는 모델을 개발했습니다. 나중에 일곱 번째 계층이 추가되었습니다. 비즈니스 연속성을 위한 7단계는 현재 서비스 수준과 관련 위험을 결정하는 방법입니다.

< 재해 복구 서비스 수준 >
 * 레벨 0: 오프사이트 데이터 없음(No off-site data)
 * 이 경우 복구가 전혀 불가능할 수 있습니다.
 * 이 회사는 저장된 정보, 문서, 백업 장비, 비상 계획 등 비즈니스 연속성 계획이 전혀 없습니다. 따라서 복구에 필요한 시간을 예측할 수 없습니다.

 * Tier 1: 핫 사이트가 없는 데이터 백업(Data backups with no hot site)
 * 특정 간격으로 데이터를 백업한 다음 물리적으로 오프사이트 시설로 백업을 전송하여 저장합니다.
 * 백업 생성 빈도에 따라 조직은 며칠 또는 몇 주 동안의 데이터 손실에 대비해야 합니다.
 * 이 수준에서는 백업이 오프사이트에서 안전하게 보호되지만 데이터 복구를 위한 시스템이 없습니다.

 * Tier2: : 핫 사이트를 통한 데이터 백업(Data Backup with a Hot Site)
 * 티어 1과 동일한 재해 복구 조항을 제공하지만, 일반적으로 핫 사이트라고 하는 원격 위치에 백업 시스템을 추가로 제공합니다.
 * 이 시스템은 주 시스템과 동일한 데이터 프로세스를 처리합니다.
 * 재해가 발생하면 이 백업 시스템에서 백업을 복원할 수 있습니다.
 * 이 방식은 시스템 자체가 아닌 데이터만 복원하면 되므로 시스템 복구 속도가 빠릅니다.

 * Tier3: 전자 볼트(Electronic vaulting)
 * 계층 2 구성 요소를 기반으로 하지만 중요한 데이터는 전용 채널을 통해 원격 서버(전자 금고)에 영구적으로 백업해야 한다는 추가 조항이 있습니다.
 * 이러한 채널의 대역폭이 제한되어 있으므로 미리 정의된 중요 데이터에 대해서만 백업을 수행할 수 있습니다.
 
 
 * Tier4: 특정 시점 사본(Point-in-Time Copies)
 * 하위 계층보다 더 높은 데이터 무결성과 빠른 복구가 필요한 조직을 위해 설계되었습니다.
 * 솔루션에는 하드 드라이브가 포함됩니다.
 * 데이터는 기본 사이트와 보조 사이트 간에 복사되며, 각 사이트는 서로를 백업합니다.

 * Tier5: 트랜잭션 무결성(Transaction Integrity)
 * 데이터 일관성이 필요한 기업에서 사용하는 솔루션입니다.
 * 데이터는 사이트(프로덕션 데이터 센터와 데이터 복구 센터) 간에 지속적으로 전송되므로 데이터 손실이 없습니다.
 
 
 * Tier6: 데이터 손실이 없거나 거의 없음(Zero or near-zero data loss)
 * 데이터 손실이 거의 또는 전혀 없는 최고 수준의 데이터 무결성을 입증합니다.
 * 데이터 복구가 최우선 순위입니다. 이러한 솔루션에는 종종 어떤 형태의 디스크 미러링이 필요합니다.

 * Tier7: 고도로 자동화된 비즈니스 통합 솔루션
 * 가장 높은 수준의 DR 시나리오.
 * 티어 6 솔루션에 사용되는 모든 구성 요소에 추가 자동화가 포함됩니다.
 * 데이터 복구가 자동화되어 시스템과 애플리케이션을 빠르고 안정적으로 복구할 수 있습니다.

 * source: https://www.cloud4u.com/blog/seven-tiers-of-disaster-recovery/

재해 복구(DR)는 조직의 중요한 IT 시스템을 백업하고 다시 실행하는 프로세스입니다. 재해 복구 계획(DRP)은 데이터 복구 단계가 포함된 문서로, 담당 직원 목록과 역할 및 책임, IT 인프라를 보호하고 복구하기 위한 일련의 조치를 포함합니다. 잘 설계된 DRP를 통해 조직은 예기치 않은 중단에도 고객, 파트너, 직원에게 서비스를 계속 제공할 수 있을 뿐만 아니라 데이터 손실을 크게 줄일 수 있습니다. 1980년대 후반, SHARE 기술 운영 위원회는 재해 복구를 위한 서비스 계층을 설명했습니다. 이들은 0~6계층을 사용하는 모델을 개발했습니다. 나중에 일곱 번째 계층이 추가되었습니다. 비즈니스 연속성을 위한 7단계는 현재 서비스 수준과 관련 위험을 결정하는 방법입니다. &lt; 재해 복구 서비스 수준 &gt;<ul ><li>레벨 0: 오프사이트 데이터 없음(No off-site data)<ul ><li>이 경우 복구가 전혀 불가능할 수 있습니다. </li><li>이 회사는 저장된 정보, 문서, 백업 장비, 비상 계획 등 비즈니스 연속성 계획이 전혀 없습니다. 따라서 복구에 필요한 시간을 예측할 수 없습니다.</li></ul></li></ul> <ul ><li>Tier 1: 핫 사이트가 없는 데이터 백업(Data backups with no hot site)<ul ><li>특정 간격으로 데이터를 백업한 다음 물리적으로 오프사이트 시설로 백업을 전송하여 저장합니다. </li><li>백업 생성 빈도에 따라 조직은 며칠 또는 몇 주 동안의 데이터 손실에 대비해야 합니다. </li><li>이 수준에서는 백업이 오프사이트에서 안전하게 보호되지만 데이터 복구를 위한 시스템이 없습니다.</li></ul></li></ul> <ul ><li>Tier2: : 핫 사이트를 통한 데이터 백업(Data Backup with a Hot Site)<ul ><li>티어 1과 동일한 재해 복구 조항을 제공하지만, 일반적으로 핫 사이트라고 하는 원격 위치에 백업 시스템을 추가로 제공합니다. </li><li>이 시스템은 주 시스템과 동일한 데이터 프로세스를 처리합니다. </li><li>재해가 발생하면 이 백업 시스템에서 백업을 복원할 수 있습니다. </li><li>이 방식은 시스템 자체가 아닌 데이터만 복원하면 되므로 시스템 복구 속도가 빠릅니다.</li></ul></li></ul> <ul ><li>Tier3: 전자 볼트(Electronic vaulting)<ul ><li>계층 2 구성 요소를 기반으로 하지만 중요한 데이터는 전용 채널을 통해 원격 서버(전자 금고)에 영구적으로 백업해야 한다는 추가 조항이 있습니다. </li><li>이러한 채널의 대역폭이 제한되어 있으므로 미리 정의된 중요 데이터에 대해서만 백업을 수행할 수 있습니다. </li></ul></li><li>Tier4: 특정 시점 사본(Point-in-Time Copies)<ul ><li>하위 계층보다 더 높은 데이터 무결성과 빠른 복구가 필요한 조직을 위해 설계되었습니다. </li><li>솔루션에는 하드 드라이브가 포함됩니다. </li><li>데이터는 기본 사이트와 보조 사이트 간에 복사되며, 각 사이트는 서로를 백업합니다.</li></ul></li></ul> <ul ><li>Tier5: 트랜잭션 무결성(Transaction Integrity)<ul ><li>데이터 일관성이 필요한 기업에서 사용하는 솔루션입니다. </li><li>데이터는 사이트(프로덕션 데이터 센터와 데이터 복구 센터) 간에 지속적으로 전송되므로 데이터 손실이 없습니다.</li></ul> </li><li>Tier6: 데이터 손실이 없거나 거의 없음(Zero or near-zero data loss)<ul ><li>데이터 손실이 거의 또는 전혀 없는 최고 수준의 데이터 무결성을 입증합니다. </li><li>데이터 복구가 최우선 순위입니다. 이러한 솔루션에는 종종 어떤 형태의 디스크 미러링이 필요합니다.</li></ul></li></ul> <ul ><li>Tier7: 고도로 자동화된 비즈니스 통합 솔루션<ul ><li>가장 높은 수준의 DR 시나리오. </li><li>티어 6 솔루션에 사용되는 모든 구성 요소에 추가 자동화가 포함됩니다. </li><li>데이터 복구가 자동화되어 시스템과 애플리케이션을 빠르고 안정적으로 복구할 수 있습니다.</li></ul></li></ul> <ul ><li>source: https://www.cloud4u.com/blog/seven-tiers-of-disaster-recovery/</li></ul>

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[Cloud4U] 7단계 재해 복구

안녕하세요. 카카오 기술전략 소속의 로빈입니다.
현재 저는 카카오의 AI 교육 자...

LLM, 더 저렴하게, 더 빠르게, 더 똑똑하게 - tech.kakao.com

LLM이 점점 더 저렴해지면서 빨라지고 성능도 좋아지고 있죠.
최근 LLM 트렌드에 대해 정리 했습니다.

 1. LLM의 사용 가격이 지속적으로 낮아지고 있습니다.
 2. LLM의 생성 속도가 빨라지고 있습니다.
 3. LLM의 성능이 향상되고 있습니다.
 4. LLM의 처리량이 증가하고 있습니다.
 5. 경량 LLM의 활용도가 높아지고 있습니다.
    
    
이번 글에서는 이 다섯 가지 변화에 주목해 최신 LLM 트렌드를 살펴보고자 합니다.

LLM이 점점 더 저렴해지면서 빨라지고 성능도 좋아지고 있죠.최근 LLM 트렌드에 대해 정리 했습니다. <ol ><li>LLM의 사용 가격이 지속적으로 낮아지고 있습니다.</li><li>LLM의 생성 속도가 빨라지고 있습니다.</li><li>LLM의 성능이 향상되고 있습니다.</li><li>LLM의 처리량이 증가하고 있습니다.</li><li>경량 LLM의 활용도가 높아지고 있습니다. </li></ol>이번 글에서는 이 다섯 가지 변화에 주목해 최신 LLM 트렌드를 살펴보고자 합니다.

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LLM, 더 저렴하게, 더 빠르게, 더 똑똑하게

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디자인 취업 고민

안녕하세요, 디자인을 사랑하는 여러분!

취업 준비 중이신가요? 혹시 이런 생각 하신 적 있나요?
"포트폴리오 어떻게 만들지..?"
"면접 볼 때 뭘 물어보려나..?"
"나는 과연 어떤 회사에 어울릴까..?"

혼자 고민하지 마세요. 함께 모여 이야기 나눠봐요. 선배들의 조언도 듣고, 비슷한 상황의 친구들과 어려움도 공유하면서 함께 성장하는 시간을 가져봐요.

관심 있으신 분은 아래 링크에서 보아요!

디자인 취업 고민
https://open.kakao.com/o/gqr3zbNg

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디자인 취준생 모여라! 함께 고민 나누고 길 찾아요 🎨✨

안녕하세요. 오늘은 1인 사업자의 시간 관리에 대해 글을 작성해보려고 해요. 퇴사하고 혼자 일을 한지 2년...

1인 사업자의 시간 관리(feat. RIZE, 스트림덱, 알라미)

1인 사업자의 시간 관리에 대해 글을 작성했어요.
시간 관리에 고민이 있으시면 읽어보시는 것을 추천해요.

어떤 시간 카테고리가 존재하고, 어떻게 해결할지에 대해 작성했어요

https://m.blog.naver.com/zzsza/223576576377

1인 사업자의 시간 관리에 대해 글을 작성했어요.시간 관리에 고민이 있으시면 읽어보시는 것을 추천해요. 어떤 시간 카테고리가 존재하고, 어떻게 해결할지에 대해 작성했어요 https://m.blog.naver.com/zzsza/223576576377

네이버 블로그 | 드래곤라퓨타 애니메이션 블로그

1인 사업자의 시간 관리(RIZE, 스트림덱, 알라미)

CSS는 마침내 align-content를 디폴트 레이아웃에 추가하여 단 한 줄의 CSS 속성으로 수직 정렬이 가능해짐지원 버전 Chrome 123, Firefox 125, Safari: 17.4현재는 기본 레이아웃(flow)에서 align-content가 동작하지 않으므로 flexbox 나 grid로 전환해야함2024년 드디어 브라우저들이 Flow 레이아

CSS, 2024년에 드디어 "세로 중앙 정렬"이 추가됨 | GeekNews

CSS에서 드디어 세로 중앙 정렬 기능이 추가 되었습니다. 기존의 가로 중앙 정렬은 손쉽게 되었지만 세로는 중앙 정렬 기능이 별도로 없었기에,
display: flex + align-items: center
같은 다소 복잡한 방법을 사용했어야 했는데요.

이제 단 한 줄의 CSS 속성
align-content: center
으로 수직 정렬이 가능해졌습니다.
이 속성으로 추가적인 래퍼(wrapper)나 복잡한 설정 없이도 컨텐츠를 수직 정렬할 수 있게 되었습니다.
이 속성은
Chrome 123, Safari: 17.4
부터 지원합니다.

이렇게 꼭 필요한 기능이 왜 이제서야 구현되었는지는 의문이지만, 이제라도 구현이 되어서 다행이네요. 수직정렬을 구현할때 적극적으로 활용하시기를 추천드립니다.

https://news.hada.io/topic?id=16586&utm_source=slack&utm_medium=bot&utm_campaign=T0244AU37S5

CSS에서 드디어 세로 중앙 정렬 기능이 추가 되었습니다. 기존의 가로 중앙 정렬은 손쉽게 되었지만 세로는 중앙 정렬 기능이 별도로 없었기에, <code >display: flex + align-items: center</code>같은 다소 복잡한 방법을 사용했어야 했는데요. 이제 단 한 줄의 CSS 속성 <code >align-content: center</code> 으로 수직 정렬이 가능해졌습니다.이 속성으로 추가적인 래퍼(wrapper)나 복잡한 설정 없이도 컨텐츠를 수직 정렬할 수 있게 되었습니다.이 속성은 <code >Chrome 123, Safari: 17.4</code>부터 지원합니다. 이렇게 꼭 필요한 기능이 왜 이제서야 구현되었는지는 의문이지만, 이제라도 구현이 되어서 다행이네요. 수직정렬을 구현할때 적극적으로 활용하시기를 추천드립니다. https://news.hada.io/topic?id=16586&amp;utm_source=slack&amp;utm_medium=bot&amp;utm_campaign=T0244AU37S5

GeekNews

드디어 추가된 CSS의 '세로 중앙 정렬' 기능

유데미 개발 챌린지 : 클론코딩편

✅ 잘못된 클론 코딩

게임 업계에서 개발자들의 포트폴리오로 자주 나오는 요소는 클론 코딩입니다. 본인이 좋아하는 게임을 만들어보기도 하고, 지원하는 회사와 가장 밀접한 프로젝트를 만들어서 제출하기도 합니다. 물론 아주 잘 만든 분들도 있지만, 대부분은 제출한 클론 코드가 안 좋은 결과를 만드는 경우가 많습니다.

어떤 경우일까요? 제가 경험한 사례를 좀 공유해보려고 합니다.

❇️사례 1. 스크린샷뿐인 모작

3년 전쯤 마인크래프트 모작을 제출한 분이 있었습니다.

마치 마인크래프트처럼 보이는 월드와 블록들이 있는 스크린샷이 있었습니다. 정말 똑같다(?)는 생각이 들 정도로 잘 구성된 스샷이었습니다. 그리고, 내용에는 이 모작을 만드는데 몇 주가 걸렸고, 만들 때 어떤 엔진을 사용했는지 기입해 두셨습니다.

당연히 이분은 탈락했습니다.

모작을 할 때 중요한 것은, 이게 얼마나 걸렸고, 무슨 엔진을 썼는지보다, 어떻게 구현했는지가 가장 중요합니다.

그런 관점에서 비슷해 보이는 단편적인 스크린샷은 오히려 전혀 매력적이지 않습니다.
오히려, 블록이 2개밖에 없더라도, 혹은 블록이 화이트 박스 형태더라도, 절차적으로 생성되는 월드나 직접 배치하는 샌드박스가 있다면, 훨씬 높은 점수를 줄 것 같습니다.

❇️사례 2. 핵심을 벗어난 모작

두 번째 사례는 캔디크러시 사가와 같은 매치3 퍼즐 게임 모작을 제출한 분이었습니다. 데모도 같이 보내주셨고, 본인이 작성한 핵심 소스 코드도 제출해 주셨습니다.

허나 아쉽게도 이분도 탈락했습니다.

가장 큰 이유는 데모를 플레이할 때 연쇄가 잘 되지 않는 점이었습니다.
3-매치 게임의 핵심은 레벨 디자인도 중요하지만, 한번 매치가 되어 블록이 사라지면 그 자리를 다른 블록들이 채우면서 발생하는 연쇄작용에 있습니다. 그 연쇄작용하는 코드가 미완성 상태였고, 실제로 제출된 코드에서 연쇄 구현이 제대로 되지 않았음을 볼 수 있었습니다.

비슷한 사례로, 간혹 액션 게임 쪽에서 채용을 할 때 마영전 모작이나 리니지 모작도 자주 볼 수 있는데, 거의 대부분 탈락 처리됩니다.

우선, 마영전 모작의 경우 클라이언트-서버 구조를 굉장히 강조하는 분들이 많습니다. 사실 왜 그걸 강조하는지 잘 모르겠습니다. (어쩌면 학원에서 그렇게 시켰을 수도 있겠죠.) 마영전의 핵심은 멀티플레이 논타겟 액션입니다. 제가 본 마영전 모작 중에서는 아쉽게도 마영전의 논타겟 액션 동기화를 본인만의 방식으로 만들어서 설명해주신 분이 없었습니다.

리니지 모작도 마찬가지입니다. MMO 서버-클라이언트 구조라고 강조하는 분들을 많이 봅니다. 정말 놀랍게도, 만드는데 2주밖에 안 걸렸다는 분도 있었는데… 어필 포인트가 너무 어긋나서 할 말을 잃었던 것 같습니다. 실제로 그런 분들 중에서 MMO의 핵심 요소 중 하나인 월드 채널링이나 MMO에서 퀘스트와 같은 콘텐츠를 본인만의 방식으로 만들어서 설명해주신 분들은 없었습니다.

✅클론 코딩을 포트폴리오로 만드는 방법

위의 잘못된 클론 코딩 사례가 거의 포트폴리오에 있는 클론 코딩의 90%를 차지하기 때문에, 클론 코딩을 포트폴리오로 만드는 방법은 생각보다 쉽습니다. 바로 안티패턴을 피하는 것이죠.

우선, 클론할 게임의 핵심을 아는 것부터 시작해야 합니다.
마인크래프트, 오버워치, 3-매치, 마영전, 리니지 등 다양한 게임들의 핵심은 모두 다릅니다. 그리고 주니어 개발자 입장에서 이런 핵심을 관통하기란 쉽지 않은 것도 사실입니다. 그러나 조금만 검색해보면 나오는 것도 맞습니다.

두 번째는 핵심 기믹만 모작하는 것도 가치가 있다는 것입니다.
예를들면, 포탈2의 들어가는 포탈/나가는 포탈은 다양한 기술적 챌린지(렌더링, 공간 이동)가 있습니다. 총게임들의 Netcode(예측, 보간)들도 꽤 좋은 챌린지가 됩니다. 그래서 이런 기믹들은 만들어서 포트폴리오에 넣으면 게임플레이 프로그래머로 홍보하기 좋습니다.

개인적으로 이런 핵심 요소를 클론한 유튜브 하나를 추천해드리면, Mix and Jam 이 있습니다.

제가 생각했을 때 클론코딩의 모범사례에 가깝고, 클론 코딩에 대한 좋은 예를 보실 수 있습니다.

✅마무리하며,

클론 코딩은 분명히 개발자로서의 역량을 보여줄 수 있는 좋은 방법입니다. 하지만 그 과정에서 중요한 것은 단순히 게임을 흉내 내는 것이 아니라, 게임의 핵심 메커니즘을 이해하고 그것을 구현하는 능력을 보여주는 것입니다. 단순히 비슷해 보이는 결과물을 만드는 것보다, 그 안에 숨겨진 원리를 이해하고 자신만의 방식으로 풀어내는 것이 더 중요합니다.

✅더불어 이벤트 홍보(?)

그래서, 이번에 저와 함께 클론 코딩을 도전해볼 사람을 찾습니다!! :)

[챌린지 개요]
😀현직 개발자 멘토와 함께 4주 동안 클론코딩 챌린지 도전할 사람 찾습니다!
각 분야별 유데미 멘토들과 함께 클론코딩부터 코드리뷰까지 할 수 있는 기회!

💪이번 챌린지는 [프론트엔드 / 백엔드 / 게임개발] 진행 됩니다 :)
유데미 개발 챌린지에서 개발자 커리어를 시작해보세요!

🥇챌린지 참여 혜택 무엇이 있나요?
 * 현직 개발자와 라이브 특강
 * 주차별 미션 제공
 * 멘토와 1:1 커피챗 (미션 과제 우수자 선정자)
 * 참가 혜택 : 유데미 개발 강의 할인 쿠폰팩, 지난 챌린지 특강 제공

💌챌린지 자세히 보러가기 :
https://udemy.wjtb.co.kr/event/id/272
🌞친구와 함께 신청하면 배민 상품권 제공!
https://forms.gle/2fxpfmh68ioELCwG8

모집/신청 기간 : 2024년 8월 19일(월) ~ 9월 22일(일)
챌린지 진행 기간 : 2024년 9월 23일(월) ~ 10월 18일(금)
제가 맡은 게임 개발 챌린지 주제는 “뱀파이어 서바이벌(뱀서류) 클론코딩"으로,
라이브 특강에서 포트폴리오가 되는 모작 만들기, 현업에서 사용하는 게임 프로그래밍 디자인 패턴과 테크닉, 수강생 코드리뷰까지 함께 다뤄볼 예정입니다.
많은 관심과 참여 부탁 드립니다.
감사합니다.

✅ 잘못된 클론 코딩 게임 업계에서 개발자들의 포트폴리오로 자주 나오는 요소는 클론 코딩입니다. 본인이 좋아하는 게임을 만들어보기도 하고, 지원하는 회사와 가장 밀접한 프로젝트를 만들어서 제출하기도 합니다. 물론 아주 잘 만든 분들도 있지만, 대부분은 제출한 클론 코드가 안 좋은 결과를 만드는 경우가 많습니다. 어떤 경우일까요? 제가 경험한 사례를 좀 공유해보려고 합니다. ❇️사례 1. 스크린샷뿐인 모작 3년 전쯤 마인크래프트 모작을 제출한 분이 있었습니다. 마치 마인크래프트처럼 보이는 월드와 블록들이 있는 스크린샷이 있었습니다. 정말 똑같다(?)는 생각이 들 정도로 잘 구성된 스샷이었습니다. 그리고, 내용에는 이 모작을 만드는데 몇 주가 걸렸고, 만들 때 어떤 엔진을 사용했는지 기입해 두셨습니다. 당연히 이분은 탈락했습니다. 모작을 할 때 중요한 것은, 이게 얼마나 걸렸고, 무슨 엔진을 썼는지보다, 어떻게 구현했는지가 가장 중요합니다. 그런 관점에서 비슷해 보이는 단편적인 스크린샷은 오히려 전혀 매력적이지 않습니다.오히려, 블록이 2개밖에 없더라도, 혹은 블록이 화이트 박스 형태더라도, 절차적으로 생성되는 월드나 직접 배치하는 샌드박스가 있다면, 훨씬 높은 점수를 줄 것 같습니다. ❇️사례 2. 핵심을 벗어난 모작 두 번째 사례는 캔디크러시 사가와 같은 매치3 퍼즐 게임 모작을 제출한 분이었습니다. 데모도 같이 보내주셨고, 본인이 작성한 핵심 소스 코드도 제출해 주셨습니다. 허나 아쉽게도 이분도 탈락했습니다. 가장 큰 이유는 데모를 플레이할 때 연쇄가 잘 되지 않는 점이었습니다.3-매치 게임의 핵심은 레벨 디자인도 중요하지만, 한번 매치가 되어 블록이 사라지면 그 자리를 다른 블록들이 채우면서 발생하는 연쇄작용에 있습니다. 그 연쇄작용하는 코드가 미완성 상태였고, 실제로 제출된 코드에서 연쇄 구현이 제대로 되지 않았음을 볼 수 있었습니다. 비슷한 사례로, 간혹 액션 게임 쪽에서 채용을 할 때 마영전 모작이나 리니지 모작도 자주 볼 수 있는데, 거의 대부분 탈락 처리됩니다. 우선, 마영전 모작의 경우 클라이언트-서버 구조를 굉장히 강조하는 분들이 많습니다. 사실 왜 그걸 강조하는지 잘 모르겠습니다. (어쩌면 학원에서 그렇게 시켰을 수도 있겠죠.) 마영전의 핵심은 멀티플레이 논타겟 액션입니다. 제가 본 마영전 모작 중에서는 아쉽게도 마영전의 논타겟 액션 동기화를 본인만의 방식으로 만들어서 설명해주신 분이 없었습니다. 리니지 모작도 마찬가지입니다. MMO 서버-클라이언트 구조라고 강조하는 분들을 많이 봅니다. 정말 놀랍게도, 만드는데 2주밖에 안 걸렸다는 분도 있었는데… 어필 포인트가 너무 어긋나서 할 말을 잃었던 것 같습니다. 실제로 그런 분들 중에서 MMO의 핵심 요소 중 하나인 월드 채널링이나 MMO에서 퀘스트와 같은 콘텐츠를 본인만의 방식으로 만들어서 설명해주신 분들은 없었습니다. ✅클론 코딩을 포트폴리오로 만드는 방법 위의 잘못된 클론 코딩 사례가 거의 포트폴리오에 있는 클론 코딩의 90%를 차지하기 때문에, 클론 코딩을 포트폴리오로 만드는 방법은 생각보다 쉽습니다. 바로 안티패턴을 피하는 것이죠. 우선, 클론할 게임의 핵심을 아는 것부터 시작해야 합니다.마인크래프트, 오버워치, 3-매치, 마영전, 리니지 등 다양한 게임들의 핵심은 모두 다릅니다. 그리고 주니어 개발자 입장에서 이런 핵심을 관통하기란 쉽지 않은 것도 사실입니다. 그러나 조금만 검색해보면 나오는 것도 맞습니다. 두 번째는 핵심 기믹만 모작하는 것도 가치가 있다는 것입니다.예를들면, 포탈2의 들어가는 포탈/나가는 포탈은 다양한 기술적 챌린지(렌더링, 공간 이동)가 있습니다. 총게임들의 Netcode(예측, 보간)들도 꽤 좋은 챌린지가 됩니다. 그래서 이런 기믹들은 만들어서 포트폴리오에 넣으면 게임플레이 프로그래머로 홍보하기 좋습니다. 개인적으로 이런 핵심 요소를 클론한 유튜브 하나를 추천해드리면, Mix and Jam 이 있습니다. 제가 생각했을 때 클론코딩의 모범사례에 가깝고, 클론 코딩에 대한 좋은 예를 보실 수 있습니다. ✅마무리하며, 클론 코딩은 분명히 개발자로서의 역량을 보여줄 수 있는 좋은 방법입니다. 하지만 그 과정에서 중요한 것은 단순히 게임을 흉내 내는 것이 아니라, 게임의 핵심 메커니즘을 이해하고 그것을 구현하는 능력을 보여주는 것입니다. 단순히 비슷해 보이는 결과물을 만드는 것보다, 그 안에 숨겨진 원리를 이해하고 자신만의 방식으로 풀어내는 것이 더 중요합니다. ✅더불어 이벤트 홍보(?) 그래서, 이번에 저와 함께 클론 코딩을 도전해볼 사람을 찾습니다!! :) [챌린지 개요]😀현직 개발자 멘토와 함께 4주 동안 클론코딩 챌린지 도전할 사람 찾습니다!각 분야별 유데미 멘토들과 함께 클론코딩부터 코드리뷰까지 할 수 있는 기회! 💪이번 챌린지는 [프론트엔드 / 백엔드 / 게임개발] 진행 됩니다 :)유데미 개발 챌린지에서 개발자 커리어를 시작해보세요! 🥇챌린지 참여 혜택 무엇이 있나요?<ul><li>현직 개발자와 라이브 특강</li><li>주차별 미션 제공</li><li>멘토와 1:1 커피챗 (미션 과제 우수자 선정자)</li><li>참가 혜택 : 유데미 개발 강의 할인 쿠폰팩, 지난 챌린지 특강 제공</li></ul> 💌챌린지 자세히 보러가기 : https://udemy.wjtb.co.kr/event/id/272🌞친구와 함께 신청하면 배민 상품권 제공! https://forms.gle/2fxpfmh68ioELCwG8 모집/신청 기간 : 2024년 8월 19일(월) ~ 9월 22일(일)챌린지 진행 기간 : 2024년 9월 23일(월) ~ 10월 18일(금)제가 맡은 게임 개발 챌린지 주제는 “뱀파이어 서바이벌(뱀서류) 클론코딩"으로,라이브 특강에서 포트폴리오가 되는 모작 만들기, 현업에서 사용하는 게임 프로그래밍 디자인 패턴과 테크닉, 수강생 코드리뷰까지 함께 다뤄볼 예정입니다.많은 관심과 참여 부탁 드립니다.감사합니다.

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게임개발자를 위한 클론코딩

내가 실리콘밸리로 우연찮게 넘어가게 된 때는 만 31살이 되었을 때였다. 그 전까지 한번도 미국에서 살 꺼라 생각하지 않았기에 영어 회화 공부는 해본 적이 없었다. 미국에 넘어가 작은 스타트업에서 일하면서 보통 오전 10시전에 출근해서 새벽 1시 정도까지 일하고 퇴근하는 힘든 나날이었지만 집에 가면 와이프와 프렌즈 받아쓰기와 따라하기를 하며 나름 공부를 꾸준히 했는데 그렇다고 금방 늘지는 않았고 발음은 사실 고칠 수 있는 것이 아니었다.

하지만 깨달은 것이 하나가 있었는데 말하는 것 보다 더 중요한 것은 듣기 능력이란 점이었다. 내가 계속 한국에 살았다면 다른 사람이 하는 말은 그렇게 집중해서 듣지 않았을 텐데 영어로 이야기하다보니 일단 내가 하고 싶은 말을 하기 보다는 다른 사람이 하는 말을 먼저 이해하려는 노력을 할 수 밖에 없었고, 그게 의도했던 것은 아니지만 의사소통 능력을 키우는데 커다란 도움이 되었다. 즉 내 목적을 관철하기 위해 상대의 이야기를 듣기보다는 상대가 하는 말을 이해하려는 노력이 어쩌다 보니 의사소통 능력을 키우는데 도움이 되었다는 것이다.

다음은 현란한 말로 승부를 볼 수가 없다보니 내가 전달하고자 하는 것이 무엇인지 집중하는 습관을 갖게 되었고 말이 많이 하는 것보다는 명확하게 하는 습관이 생겼다. 또한 말만 중요한 것이 아니라 말을 하는 톤과 바디 랭귀지가 사실은 말 만큼 중요하다는 점도 알게 되었다.

언어란 결국 사람들간의 의사 소통이다. 내가 나만의 이득을 이야기하는 것이 아니라 상대를 이해하려고 하고 공동의 이익을 만들려 하는 사람인가가 중요하다. 개발자로서 사실 영어는 처음에 그렇게 중요하지 않지만 레벨이 올라갈수록 중요해지며 이는 현란하게 발음을 하고 그러는 것이 아닌 어눌하고 문법이 틀려도 본인의 의견을 명확하게 표현할 수 있으면 된다. 그보다 더 중요한 것은 긍정적인 태도를 갖는 팀플레이어로 결과를 내는 사람이 되어야 한다는 점이다. 난 영어를 못해서 일을 잘 못해라고 하며 영어의 미숙함 뒤에 숨는 사람들을 실리콘밸리에 가끔 보게 되는데 그 단계를 벗어나는 간절함이 먼저 필요하다.

내가 실리콘밸리로 우연찮게 넘어가게 된 때는 만 31살이 되었을 때였다. 그 전까지 한번도 미국에서 살 꺼라 생각하지 않았기에 영어 회화 공부는 해본 적이 없었다. 미국에 넘어가 작은 스타트업에서 일하면서 보통 오전 10시전에 출근해서 새벽 1시 정도까지 일하고 퇴근하는 힘든 나날이었지만 집에 가면 와이프와 프렌즈 받아쓰기와 따라하기를 하며 나름 공부를 꾸준히 했는데 그렇다고 금방 늘지는 않았고 발음은 사실 고칠 수 있는 것이 아니었다. 하지만 깨달은 것이 하나가 있었는데 말하는 것 보다 더 중요한 것은 듣기 능력이란 점이었다. 내가 계속 한국에 살았다면 다른 사람이 하는 말은 그렇게 집중해서 듣지 않았을 텐데 영어로 이야기하다보니 일단 내가 하고 싶은 말을 하기 보다는 다른 사람이 하는 말을 먼저 이해하려는 노력을 할 수 밖에 없었고, 그게 의도했던 것은 아니지만 의사소통 능력을 키우는데 커다란 도움이 되었다. 즉 내 목적을 관철하기 위해 상대의 이야기를 듣기보다는 상대가 하는 말을 이해하려는 노력이 어쩌다 보니 의사소통 능력을 키우는데 도움이 되었다는 것이다. 다음은 현란한 말로 승부를 볼 수가 없다보니 내가 전달하고자 하는 것이 무엇인지 집중하는 습관을 갖게 되었고 말이 많이 하는 것보다는 명확하게 하는 습관이 생겼다. 또한 말만 중요한 것이 아니라 말을 하는 톤과 바디 랭귀지가 사실은 말 만큼 중요하다는 점도 알게 되었다. 언어란 결국 사람들간의 의사 소통이다. 내가 나만의 이득을 이야기하는 것이 아니라 상대를 이해하려고 하고 공동의 이익을 만들려 하는 사람인가가 중요하다. 개발자로서 사실 영어는 처음에 그렇게 중요하지 않지만 레벨이 올라갈수록 중요해지며 이는 현란하게 발음을 하고 그러는 것이 아닌 어눌하고 문법이 틀려도 본인의 의견을 명확하게 표현할 수 있으면 된다. 그보다 더 중요한 것은 긍정적인 태도를 갖는 팀플레이어로 결과를 내는 사람이 되어야 한다는 점이다. 난 영어를 못해서 일을 잘 못해라고 하며 영어의 미숙함 뒤에 숨는 사람들을 실리콘밸리에 가끔 보게 되는데 그 단계를 벗어나는 간절함이 먼저 필요하다.

(실리콘밸리에서 일할 때) 영어를 못할 때의 장점

Code review antipatterns

﻿코드 리뷰 자체가 없어 외롭게 코드를 작성하는 팀이 있는가 반면 코드 리뷰가 있긴 하나 오히려 있으나 마나 한 경우가 있습니다. 다 그런 건 아니고 저도 잘 안되는 부분이지만 개발자들은 단어나 문장의 선택이 서툴러서 본심은 그게 아닌데 리뷰가 아닌 자칫 "훈계" 혹은 "지적"이 되는 상황으로 변질되곤 합니다. 코드를 더 잘 짜보자고 만든 문화가 오히려 병목을 만들거나 구성원 간에 불신을 조장하는 경우가 생기는데요. 이번에 공유드릴 내용에서는 코드 리뷰 안티 패턴을 소개하고 있습니다.

궁극적으로 상호 존중하는 과정에서 명확하게 구체적인 피드백이 이뤄져야 하고 리뷰이나 리뷰어 각자가 책임의식을 가지고 리뷰가 진행이 되어야 하는데요. 첨언하면, 리뷰를 받고자 하는 리뷰 이는 최대한 수용하는 자세로 자세한 정보와 상황을 친절하게 작성해야 하고, 리뷰를 해주는 리뷰어 입장에서는 장기적으로 코드와 개발자(혹은 팀 구성원) 모두가 성장할 수 있도록 고민하며 필요하면 레퍼런스와 함께 리뷰를 해주는 게 좋지 않을까 생각을 해봅니다.

https://www.chiark.greenend.org.uk/~sgtatham/quasiblog/code-review-antipatterns/

﻿코드 리뷰 자체가 없어 외롭게 코드를 작성하는 팀이 있는가 반면 코드 리뷰가 있긴 하나 오히려 있으나 마나 한 경우가 있습니다. 다 그런 건 아니고 저도 잘 안되는 부분이지만 개발자들은 단어나 문장의 선택이 서툴러서 본심은 그게 아닌데 리뷰가 아닌 자칫 "훈계" 혹은 "지적"이 되는 상황으로 변질되곤 합니다. 코드를 더 잘 짜보자고 만든 문화가 오히려 병목을 만들거나 구성원 간에 불신을 조장하는 경우가 생기는데요. 이번에 공유드릴 내용에서는 코드 리뷰 안티 패턴을 소개하고 있습니다. 궁극적으로 상호 존중하는 과정에서 명확하게 구체적인 피드백이 이뤄져야 하고 리뷰이나 리뷰어 각자가 책임의식을 가지고 리뷰가 진행이 되어야 하는데요. 첨언하면, 리뷰를 받고자 하는 리뷰 이는 최대한 수용하는 자세로 자세한 정보와 상황을 친절하게 작성해야 하고, 리뷰를 해주는 리뷰어 입장에서는 장기적으로 코드와 개발자(혹은 팀 구성원) 모두가 성장할 수 있도록 고민하며 필요하면 레퍼런스와 함께 리뷰를 해주는 게 좋지 않을까 생각을 해봅니다. https://www.chiark.greenend.org.uk/~sgtatham/quasiblog/code-review-antipatterns/﻿

www.chiark.greenend.org.uk

코드 리뷰 안티패턴

2024 FEConf 현장 영상을 준비했어요! 이번 행사에는 당근 부스 운영진으로 참여했어요. 다른 후원사 부스를 체험하면서 경품도 받고 네트워킹 부스도 즐기고 왔어요. 제가 스트레스와 불안감을 관리하는 방법은 영상 후반부에 나와요! 재미있게 보셨다면 좋아요와 댓글로 응원해주세요 😊 다음 영상으로 또 찾아올게요!

개발자가 스트레스와 불안감을 동시에 잡는 방법 | 2024 FEConf 탐방기

"스트레스를 푸는 취미가 있으신가요?"

2024 FEConf는 발표 세션과 후원사 부스를 비롯해 아이 돌봄 공간, 네트워킹 부스까지 마련되어 즐길 거리가 가득했습니다.

네트워킹 부스에선 스트레스를 푸는 취미가 있냐는 질문을 받았습니다. 저는 '글쓰기'가 스트레스를 푸는 취미라고 답했습니다.

처음에는 글쓰기가 스트레스를 받는 일이라고 생각했는데 가만 생각해 보니 스트레스를 줄여주는 활동이라는 걸 깨닫게 됐습니다. 자세한 내용은 첨부한 영상을 통해 확인해 주세요.

여러분은 어떤가요? 어떤 방식으로 스트레스를 풀고 계신가요?

https://youtu.be/ug1nLShB5DA?si=XN_Rww49HjeDw_7u

"스트레스를 푸는 취미가 있으신가요?" 2024 FEConf는 발표 세션과 후원사 부스를 비롯해 아이 돌봄 공간, 네트워킹 부스까지 마련되어 즐길 거리가 가득했습니다. 네트워킹 부스에선 스트레스를 푸는 취미가 있냐는 질문을 받았습니다. 저는 '글쓰기'가 스트레스를 푸는 취미라고 답했습니다. 처음에는 글쓰기가 스트레스를 받는 일이라고 생각했는데 가만 생각해 보니 스트레스를 줄여주는 활동이라는 걸 깨닫게 됐습니다. 자세한 내용은 첨부한 영상을 통해 확인해 주세요. 여러분은 어떤가요? 어떤 방식으로 스트레스를 풀고 계신가요? https://youtu.be/ug1nLShB5DA?si=XN_Rww49HjeDw_7u

www.youtube.com

개발자의 스트레스 해소법

쉘 리다이렉션(Redirection) 사용법

쉘 프로그래밍을 처음 하시는 분들이 스크립트를 읽으시다가
2>&1
와 같은 알 수 없는 문법을 보고 당황하시는 경우가 있습니다. 이 것을 보통 리다이렉션(Redirection)이라고 하는데요. 어떤 명령의 입력이나 출력을 다른 곳으로 변경하기 위해서 사용됩니다.

이번 포스팅에서는 쉘 리다이렉션의 기본 사용법을 알아보고 다양한 예제를 통해 어떻게 실제 쉘 프로그래밍에 활용할 수 있는지 배워보겠습니다.

📝 포스팅: https://www.daleseo.com/shell-redirection/

 * 표준 스트림
 * 출력 리다이렉션
 * 오류 리다이렉션
 * 통합 리다이렉션
 * 입력 리다이렉션

쉘 프로그래밍을 처음 하시는 분들이 스크립트를 읽으시다가 <code >2&gt;&amp;1</code>와 같은 알 수 없는 문법을 보고 당황하시는 경우가 있습니다. 이 것을 보통 리다이렉션(Redirection)이라고 하는데요. 어떤 명령의 입력이나 출력을 다른 곳으로 변경하기 위해서 사용됩니다. 이번 포스팅에서는 쉘 리다이렉션의 기본 사용법을 알아보고 다양한 예제를 통해 어떻게 실제 쉘 프로그래밍에 활용할 수 있는지 배워보겠습니다. 📝 포스팅: https://www.daleseo.com/shell-redirection/ <ul ><li>표준 스트림</li><li>출력 리다이렉션</li><li>오류 리다이렉션</li><li>통합 리다이렉션</li><li>입력 리다이렉션</li></ul>

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내가 조바심 내지 않는 이유 | 인간이라면 누구나 겪는 감정인 '조바심'에 주목한 감정 멘토 사이토 다카시의『내가 조바심 내지 않는 이유』. 소셜 네트워크로 실시간 연결된 '초연결 사회'에서는 언제든지 자신을 표현하……

내가 조바심 내지 않는 이유 | 사이토 다카시 - 교보문고

“기다릴 줄 아는 사람은 바라는 것을 가질 수 있다.” - 벤저민 프랭클린 -

“서두른다는 느낌은, 인생을 충실하게 산다는 증거도 아니고, 시간이 없어서 생기는 결과도 아니다. 그 반대로 자기 인생을 허비하고 있다는 막연한 두려움에서 생겨난다. 해야 하는 일을 하지 않을 때, 다른 일을 할 시간은 전혀 없다.” - 에릭 호퍼, 철학자 -

사이토 다카시는 책 <내가 조바심 내지 않는 이유>에서 인간이라면 누구나 겪는 감정인 ‘조바심’에 주목했다. 사소한 일로도 반응하고 조바심을 느끼는 현대인의 마음속에는 과연 어떤 원인이 숨어 있을까? 사이토 다카시는 현대사회에 만연한 조바심의 증폭제로 모바일 메신저를 비롯한 각종 소셜 미디어를 지목한다.

조바심은 자연스러운 감정이지만 ‘초연결 사회’에서는 과다한 커뮤니케이션으로 타인과의 정신적 접촉이 늘어나 감정의 안테나가 지나치게 민감하고 섬세해질 수밖에 없다. 실시간 소통이 가능해지면서 사회 시스템들이 빠른 속도로 돌아가기에 일상의 속도 또한 빨라졌다.

이런 삶을 살면서 우리는 느긋함이나 인내심을 잃어버리고 말았다. 사소한 일에도 필요 이상으로 감정이 동요되고 조바심을 낸다. 지나친 조바심은 분노로 변하기 쉽다. 늘 조마조마한 마음을 품고 살아가는 현대인은 시한폭탄을 장착한 것이나 다름없다.

- 주위와 충돌하지 않고 때로는 혼자 있고 싶지만, 뒤처진다는 생각에 불안하다!
- 나를 피곤하게 만드는 사람들에게 반응하지 않고 싶지만, 사소한 일에도 욱하게 된다!
- 아무도 상처받지 않고 누구에게도 상처 주고 싶지 않지만, 자꾸 감정적이 되어 화를 참기 힘들다!
- 아무리 신경 쓰지 않는 연습을 해봐도 쉽지 않다, 내가 이상한 걸까?

누구나 갖고 있는 생각들이다. 조바심이란 곧바로 드러나진 않더라도 나비효과처럼 번지기 쉽고 타인에게 과도한 평가 잣대를 들이댈 위험이 있기 때문에, 일상을 망가뜨리고 관계를 망치는 주범이 된다. 그러므로 스스로 조절해야 한다.

“언제든 누군가와 연결되어 있다. 어디에 있든 연락할 수 있다.” 언뜻 편리할 것 같지만 이는 곧, 연결되지 않을 때 마음속 파도는 더욱 커진다는 의미입니다. 휴대전화가 연결되지 않거나 이메일 답장이 없으면 ‘수신 거부 상태가 아닌지’ 의심하고 ‘미움받고 있을지도 모른다’라고 착각하며 ‘무시당했다’라고 화를 냅니다. 결국 부정적인 감정이 머리를 치켜들고 쓸데없는 생각을 하게 됩니다. 8p, 〈프롤로그〉

지금처럼 자신이 먼저 ‘인정해줘’ ‘칭찬해줘’ ‘좋아해줘’ ‘굉장하지’하고 어필하는 욕구는 없었습니다. 현대만큼 인정 욕구가 강한 시대는 없었습니다. 그런 의미에서 ‘인정받고 싶지만 인정받지 못했다’라는 상실감은 현대인만의 부정적인 감정이라고 할 수 있습니다. 소망과 현실 사이의 괴리로 인해 쌓인 불안감이 새로운 현대병인 ‘관심병’에 이르게 한 것인지도 모릅니다. 30p, 〈관심병은 상대적이며 절대적인 현대병이다〉

통화 연결음이 30초가 넘어가거나, 엘리베이터를 기다리는 데 1분 이상이 걸리면 많은 사람들이 슬슬 화가 나기 시작합니다. 빨간불에 횡단보도 앞에서 기다리거나, 관공서 창구에서 차례가 좀처럼 돌아오지 않을 때, 주문한 음식이 나오지 않을 때, 휴대전화 통신 환경이 좋지 않아서 인터넷 접속에 시간이 오래 걸릴 때 등등 일상에서 기다려야 하는 수많은 상황마다 사람들은 자기도 모르게 짜증을 내고 맙니다. 49p, 〈1분도 참지 못하게 만드는 조바심의 정체〉

누군가와 이야기할 때 ‘목에 뭔가가 걸려서 답답한 느낌’이 든다면 ‘이 감정은 뭘까?’ 하고 생각해보세요. 상대가 거북한 사람이라면 ‘아, 이 느낌이 내 서툰 마음의 표출이구나’ 하고 눈치챌 수 있습니다. 60p, 〈몸에 초점을 맞추자: 내 마음은 몰라도 내 몸은 안다〉

권하는 것은 ‘감정’ 시뮬레이션. 그 선택을 통해 자신이 어떤 감정을 갖게 될지 예측하고 상상하고, 분석해보는 것입니다. 대부분의 사람들이 ‘상황’만을 우선하다 이를 놓치고 있습니다. 136p, 〈감정 시뮬레이션: 선택장애가 올 때는 감정을 연습해본다〉

‘자신의 감정을 매일매일 하루 단위로 정산한다’. 쉽게 말하면 하루의 감정을 결산하여 흑자로 돌려서 ‘오늘은 이걸로 오케이’라고 생각하는 방법입니다. 좋은 일이 있었던 날은 그것으로 오케이. 싫은 일이 있어서 부정적 감정이 많았고, 그래서 이 감정이 내일까지 이어질 것 같은 날에는 그날 감정의 ‘마이너스만큼’ 다른 좋은 일로 메우는 것입니다. 제 경우 마이너스 감정을 메우기 위한 수단 중 하나로 ‘고기 구워 먹기’가 있습니다. 143p, 〈하루 단위 감정 정산법: ‘우울한 날은 구운 고기’의 법칙〉

긴장되는 사람과 만나기 전에 10초 동안 점프를 해보십시오. 취업을 위한 면접을 앞둔 학생에게 자주 이 방법을 알려줍니다. 높이 뛸 필요는 없습니다. 가볍게 톡톡 뛰는 정도도 괜찮습니다. 그것만으로도 어깨 힘이 빠지고 뭉친 부분이 풀어져 몸이 약간 따뜻해집니다. 이렇게 몸이 풀어진 상태에서 사람을 만나면 자신의 환한 모습이 적어도 20퍼센트는 올라갑니다. 156p, 〈10초 점프 효과: 몸의 움직임이 마음의 응어리를 풀어준다〉

자신의 손이 닿는 범위 안에서 제한된 친구들과 소셜 미디어로 대화하고 연락을 주고받는 한정된 세계에서는 알 수 없는 보다 넓은 감정을, 광대하고 심오한 감정을 다룬 소설이라는 세계에서 배웁니다. 현대사회를 사는 우리에게 책은 상당히 중요한 학습의 장입니다. 180p, 〈소설 감정 수업: 초연결 사회일수록 책을 읽어야 하는 이유〉

카페라는 완충 장치를 통해 일 모드로 되어 있던 감정을 가정 모드로 바꿉니다. 회사에는 많은 인간관계가 있습니다. 신경도 많이 쓰고 긴장도 많이 했을 겁니다. 일에서 오는 문제나 스트레스도 있습니다. 그런 부정적인 감정을 그대로 집으로 갖고 들어가지 않기 위해서, 회사와 집의 중간 지점에, 혼자 감정을 식히고 정리할 수 있는 공간이 카페입니다. 202p, 〈회사와 집 사이에 카페라는 감정의 휴게소〉

“기다릴 줄 아는 사람은 바라는 것을 가질 수 있다.” - 벤저민 프랭클린 - “서두른다는 느낌은, 인생을 충실하게 산다는 증거도 아니고, 시간이 없어서 생기는 결과도 아니다. 그 반대로 자기 인생을 허비하고 있다는 막연한 두려움에서 생겨난다. 해야 하는 일을 하지 않을 때, 다른 일을 할 시간은 전혀 없다.” - 에릭 호퍼, 철학자 - 사이토 다카시는 책 &lt;내가 조바심 내지 않는 이유&gt;에서 인간이라면 누구나 겪는 감정인 ‘조바심’에 주목했다. 사소한 일로도 반응하고 조바심을 느끼는 현대인의 마음속에는 과연 어떤 원인이 숨어 있을까? 사이토 다카시는 현대사회에 만연한 조바심의 증폭제로 모바일 메신저를 비롯한 각종 소셜 미디어를 지목한다. 조바심은 자연스러운 감정이지만 ‘초연결 사회’에서는 과다한 커뮤니케이션으로 타인과의 정신적 접촉이 늘어나 감정의 안테나가 지나치게 민감하고 섬세해질 수밖에 없다. 실시간 소통이 가능해지면서 사회 시스템들이 빠른 속도로 돌아가기에 일상의 속도 또한 빨라졌다. 이런 삶을 살면서 우리는 느긋함이나 인내심을 잃어버리고 말았다. 사소한 일에도 필요 이상으로 감정이 동요되고 조바심을 낸다. 지나친 조바심은 분노로 변하기 쉽다. 늘 조마조마한 마음을 품고 살아가는 현대인은 시한폭탄을 장착한 것이나 다름없다. - 주위와 충돌하지 않고 때로는 혼자 있고 싶지만, 뒤처진다는 생각에 불안하다!- 나를 피곤하게 만드는 사람들에게 반응하지 않고 싶지만, 사소한 일에도 욱하게 된다!- 아무도 상처받지 않고 누구에게도 상처 주고 싶지 않지만, 자꾸 감정적이 되어 화를 참기 힘들다!- 아무리 신경 쓰지 않는 연습을 해봐도 쉽지 않다, 내가 이상한 걸까? 누구나 갖고 있는 생각들이다. 조바심이란 곧바로 드러나진 않더라도 나비효과처럼 번지기 쉽고 타인에게 과도한 평가 잣대를 들이댈 위험이 있기 때문에, 일상을 망가뜨리고 관계를 망치는 주범이 된다. 그러므로 스스로 조절해야 한다. “언제든 누군가와 연결되어 있다. 어디에 있든 연락할 수 있다.” 언뜻 편리할 것 같지만 이는 곧, 연결되지 않을 때 마음속 파도는 더욱 커진다는 의미입니다. 휴대전화가 연결되지 않거나 이메일 답장이 없으면 ‘수신 거부 상태가 아닌지’ 의심하고 ‘미움받고 있을지도 모른다’라고 착각하며 ‘무시당했다’라고 화를 냅니다. 결국 부정적인 감정이 머리를 치켜들고 쓸데없는 생각을 하게 됩니다. 8p, 〈프롤로그〉 지금처럼 자신이 먼저 ‘인정해줘’ ‘칭찬해줘’ ‘좋아해줘’ ‘굉장하지’하고 어필하는 욕구는 없었습니다. 현대만큼 인정 욕구가 강한 시대는 없었습니다. 그런 의미에서 ‘인정받고 싶지만 인정받지 못했다’라는 상실감은 현대인만의 부정적인 감정이라고 할 수 있습니다. 소망과 현실 사이의 괴리로 인해 쌓인 불안감이 새로운 현대병인 ‘관심병’에 이르게 한 것인지도 모릅니다. 30p, 〈관심병은 상대적이며 절대적인 현대병이다〉 통화 연결음이 30초가 넘어가거나, 엘리베이터를 기다리는 데 1분 이상이 걸리면 많은 사람들이 슬슬 화가 나기 시작합니다. 빨간불에 횡단보도 앞에서 기다리거나, 관공서 창구에서 차례가 좀처럼 돌아오지 않을 때, 주문한 음식이 나오지 않을 때, 휴대전화 통신 환경이 좋지 않아서 인터넷 접속에 시간이 오래 걸릴 때 등등 일상에서 기다려야 하는 수많은 상황마다 사람들은 자기도 모르게 짜증을 내고 맙니다. 49p, 〈1분도 참지 못하게 만드는 조바심의 정체〉 누군가와 이야기할 때 ‘목에 뭔가가 걸려서 답답한 느낌’이 든다면 ‘이 감정은 뭘까?’ 하고 생각해보세요. 상대가 거북한 사람이라면 ‘아, 이 느낌이 내 서툰 마음의 표출이구나’ 하고 눈치챌 수 있습니다. 60p, 〈몸에 초점을 맞추자: 내 마음은 몰라도 내 몸은 안다〉 권하는 것은 ‘감정’ 시뮬레이션. 그 선택을 통해 자신이 어떤 감정을 갖게 될지 예측하고 상상하고, 분석해보는 것입니다. 대부분의 사람들이 ‘상황’만을 우선하다 이를 놓치고 있습니다. 136p, 〈감정 시뮬레이션: 선택장애가 올 때는 감정을 연습해본다〉 ‘자신의 감정을 매일매일 하루 단위로 정산한다’. 쉽게 말하면 하루의 감정을 결산하여 흑자로 돌려서 ‘오늘은 이걸로 오케이’라고 생각하는 방법입니다. 좋은 일이 있었던 날은 그것으로 오케이. 싫은 일이 있어서 부정적 감정이 많았고, 그래서 이 감정이 내일까지 이어질 것 같은 날에는 그날 감정의 ‘마이너스만큼’ 다른 좋은 일로 메우는 것입니다. 제 경우 마이너스 감정을 메우기 위한 수단 중 하나로 ‘고기 구워 먹기’가 있습니다. 143p, 〈하루 단위 감정 정산법: ‘우울한 날은 구운 고기’의 법칙〉 긴장되는 사람과 만나기 전에 10초 동안 점프를 해보십시오. 취업을 위한 면접을 앞둔 학생에게 자주 이 방법을 알려줍니다. 높이 뛸 필요는 없습니다. 가볍게 톡톡 뛰는 정도도 괜찮습니다. 그것만으로도 어깨 힘이 빠지고 뭉친 부분이 풀어져 몸이 약간 따뜻해집니다. 이렇게 몸이 풀어진 상태에서 사람을 만나면 자신의 환한 모습이 적어도 20퍼센트는 올라갑니다. 156p, 〈10초 점프 효과: 몸의 움직임이 마음의 응어리를 풀어준다〉 자신의 손이 닿는 범위 안에서 제한된 친구들과 소셜 미디어로 대화하고 연락을 주고받는 한정된 세계에서는 알 수 없는 보다 넓은 감정을, 광대하고 심오한 감정을 다룬 소설이라는 세계에서 배웁니다. 현대사회를 사는 우리에게 책은 상당히 중요한 학습의 장입니다. 180p, 〈소설 감정 수업: 초연결 사회일수록 책을 읽어야 하는 이유〉 카페라는 완충 장치를 통해 일 모드로 되어 있던 감정을 가정 모드로 바꿉니다. 회사에는 많은 인간관계가 있습니다. 신경도 많이 쓰고 긴장도 많이 했을 겁니다. 일에서 오는 문제나 스트레스도 있습니다. 그런 부정적인 감정을 그대로 집으로 갖고 들어가지 않기 위해서, 회사와 집의 중간 지점에, 혼자 감정을 식히고 정리할 수 있는 공간이 카페입니다. 202p, 〈회사와 집 사이에 카페라는 감정의 휴게소〉

“기다릴 줄 아는 사람은 바라는 것을 가질 수 있다.” - 벤저민

LLM은 지난 2년간, 성능은 원숭이 수준에서 인간 수준으로 높아졌고 가격은 400배 저렴해졌으며, 추론 속도는 지난 6년간 (이론적으로)3,000배 빨라졌다.

역사적으로 어떠한 기술이 이렇게 빠르게 발전했던 경우가 없었다.

최근 다음 레벨의 AI가 나오지 않아서 AI가 과장됐다, 이제 버블이 꺼질거라는 말이 많이 나오지만, GPT-4가 출시된지 이제 겨우 1년 반 밖에 안됐음을 기억해야한다.

LLM은 지난 2년간, 성능은 원숭이 수준에서 인간 수준으로 높아졌고 가격은 400배 저렴해졌으며, 추론 속도는 지난 6년간 (이론적으로)3,000배 빨라졌다. 역사적으로 어떠한 기술이 이렇게 빠르게 발전했던 경우가 없었다. 최근 다음 레벨의 AI가 나오지 않아서 AI가 과장됐다, 이제 버블이 꺼질거라는 말이 많이 나오지만, GPT-4가 출시된지 이제 겨우 1년 반 밖에 안됐음을 기억해야한다.

LLM은 지난 2년간, 성능은 원숭이 수준에서 인간 수준으로 높아

초급] 마이크로서비스를 개발할 때 가장 어려워하는 부분은 서비스 별로 데이터베이스를 분리한다는 점입니다. SQL JOIN을 REST API로 대체하려니 성능이 느릴 것 같고 데이터베이스의 트랜잭션 보장이 없어지니 정합성이 깨지지 않을까 걱정합니다. 마이크로서비스와 함께 API Composition, Event Sourcing, CQRS, SAGA 같은 반짝이는 기술들이 함께 소개되었지만, 실전에선 이보다는 평범한 기술을 사용하는 경우가 많습니다.

스프링캠프 2024 [Track 1] 4.실전! MSA 개발 가이드 (김용욱)

올해 스프링캠프 2024에서 발표한 영상입니다.
MSA로 개발할 때에 고려해야하는 팁들을 소개하는 내용으로
부족한 발표라 민망하지만..
누구나 기본으로 알았으면 하는 내용이라 공유합니다.

[개요] 마이크로서비스를 개발할 때 가장 어려워하는 부분은 서비스 별로 데이터베이스를 분리한다는 점입니다. SQL JOIN을 REST API로 대체하려니 성능이 느릴 것 같고 데이터베이스의 트랜잭션 보장이 없어지니 정합성이 깨지지 않을까 걱정합니다. 마이크로서비스와 함께 API Composition, Event Sourcing, CQRS, SAGA 같은 반짝이는 기술들이 함께 소개되었지만, 실전에선 이보다는 평범한 기술을 사용하는 경우가 많습니다. 관련해서 마이크로서비스를 개발할 때의 구현 이슈를 소개하고, 실전에서는 어떻게 풀어내는지 소개합니다.

https://youtu.be/raPJqrtGMxY?si=p86hwR7Jz7vweH4I

올해 스프링캠프 2024에서 발표한 영상입니다.MSA로 개발할 때에 고려해야하는 팁들을 소개하는 내용으로부족한 발표라 민망하지만..누구나 기본으로 알았으면 하는 내용이라 공유합니다. [개요] 마이크로서비스를 개발할 때 가장 어려워하는 부분은 서비스 별로 데이터베이스를 분리한다는 점입니다. SQL JOIN을 REST API로 대체하려니 성능이 느릴 것 같고 데이터베이스의 트랜잭션 보장이 없어지니 정합성이 깨지지 않을까 걱정합니다. 마이크로서비스와 함께 API Composition, Event Sourcing, CQRS, SAGA 같은 반짝이는 기술들이 함께 소개되었지만, 실전에선 이보다는 평범한 기술을 사용하는 경우가 많습니다. 관련해서 마이크로서비스를 개발할 때의 구현 이슈를 소개하고, 실전에서는 어떻게 풀어내는지 소개합니다. https://youtu.be/raPJqrtGMxY?si=p86hwR7Jz7vweH4I

[영상] 실전! MSA 개발 가이드

다시 취업할 수 있을까

트위터를 보다가 눈이 멈췄습니다.
젊은 친구들이 취업이 힘들다는 얘기는 많이 들었지만…
내 얘기는 아닐 거라 생각했는데.

비슷한 연배의 개발자분이 이런 글을 쓰는 걸 보고 놀랐습니다.
그냥 나이만 많은 개발자였으면 그렇게 놀라지는 않았을 겁니다.
2009년 경에 디바이스 드라이버를 개발할 때 pyrasis 블로그에서 많이 보고 배웠던 기억이 납니다.
개발 실력으로는 충분하고도 넘칠 만큼 훌륭한 분.
그런데 이력서를 30군데 이상 넣었는데 다 탈락했다고?

나는 과연 회사에 다시 취업할 수 있을까? 하는 생각을 해보지 않을 수 없었습니다.

망하면 까짓 거 다시 회사 가면 되지 뭐.

이렇게 생각하고 살았는데.
카카오나 네이버에서 과연 날 다시 받아줄까?
스타트업이라도 갈 수 있을까?
내가 너무 안일한 건 아닐까? 자신감이 떨어집니다.

개발자가 된 이후 처음으로 취업이 어려운 시대가 온 것 같습니다.
어쩌면 개발자들만의 문제가 아닐지도 모릅니다.
최근 2년 여간 우리나라 국민들 대부분 힘들었을 거라고 생각합니다.
이런 기간이 일시적이라면 다행이지만… 무한정 길어지는 건 아닐까 걱정도 됩니다.
정신이 번쩍 드는 하루 였습니다.

https://jeho.page/essay/2024/09/04/ever-be-get-job-again.html

트위터를 보다가 눈이 멈췄습니다. 젊은 친구들이 취업이 힘들다는 얘기는 많이 들었지만… 내 얘기는 아닐 거라 생각했는데. 비슷한 연배의 개발자분이 이런 글을 쓰는 걸 보고 놀랐습니다. 그냥 나이만 많은 개발자였으면 그렇게 놀라지는 않았을 겁니다. 2009년 경에 디바이스 드라이버를 개발할 때 pyrasis 블로그에서 많이 보고 배웠던 기억이 납니다. 개발 실력으로는 충분하고도 넘칠 만큼 훌륭한 분. 그런데 이력서를 30군데 이상 넣었는데 다 탈락했다고? 나는 과연 회사에 다시 취업할 수 있을까? 하는 생각을 해보지 않을 수 없었습니다. 망하면 까짓 거 다시 회사 가면 되지 뭐. 이렇게 생각하고 살았는데. 카카오나 네이버에서 과연 날 다시 받아줄까? 스타트업이라도 갈 수 있을까? 내가 너무 안일한 건 아닐까? 자신감이 떨어집니다. 개발자가 된 이후 처음으로 취업이 어려운 시대가 온 것 같습니다. 어쩌면 개발자들만의 문제가 아닐지도 모릅니다. 최근 2년 여간 우리나라 국민들 대부분 힘들었을 거라고 생각합니다. 이런 기간이 일시적이라면 다행이지만… 무한정 길어지는 건 아닐까 걱정도 됩니다. 정신이 번쩍 드는 하루 였습니다. https://jeho.page/essay/2024/09/04/ever-be-get-job-again.html

K리그 프로그래머

영어로 멋들어지게 서비스 소개하고 싶었지만 "Let me introduce our service.. umm..."이 전부였던 저... 여러 시행착오와 도움으로 저희 팀이 해외에 첫발을 내디딜 수 있었던 과정을 차근차근 소개해 보고자 해요!

영어는 못 하지만 해외 진출은 하고 싶어 - 슬래시페이지 블로그 ✍️

저는 부끄럽지만 영어라고는 파파고가 말아주는 것 말고는 뱉을 줄 모르는 사람입니다.🙃 하지만 DeepL과 Chatgpt의 도움으로 어찌저찌 회사 서비스가 프로덕트 헌트에 런칭해서 데일리 순위 1위를 얻는 데에 일조할 수 있었습니다. 저처럼 영어와 낯 가리는 분들이라면, 하지만 글로벌로는 나가고 싶다면 한 번 읽어보시길 추천합니다.

저는 부끄럽지만 영어라고는 파파고가 말아주는 것 말고는 뱉을 줄 모르는 사람입니다.🙃 하지만 DeepL과 Chatgpt의 도움으로 어찌저찌 회사 서비스가 프로덕트 헌트에 런칭해서 데일리 순위 1위를 얻는 데에 일조할 수 있었습니다. 저처럼 영어와 낯 가리는 분들이라면, 하지만 글로벌로는 나가고 싶다면 한 번 읽어보시길 추천합니다.

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영어 못 해도 해외 런칭에서 1위하는 방법

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영어 못 해도 해외 런칭에서 1위하는 방법

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