최근 다시 강남을 중심으로 서울 아파트 값이 오르고 있다는 뉴스가 많이 보인다. 그런데 수십억하는 아파트 가격에 대해 사람들 말이 참 많다. 아니 어차피 내가 당장 혹은 근미래에 가질 수 없는 것에 대해 그게 맞다 틀리다 왈가왈부 말하는게 도대체 뭔 의미가 있는거지? 내가 가질 수 없으니 남도 갖으면 안된다는 심리인가? 가만히 보면 그런 아파트를 살 수 있는 돈 많은 사람들은 조용히 사고 팔 뿐이지 살 능력이 안되는 사람들이 뭐라뭐라 한다.

아무리 뭐라해도 시장논리에 따라 가격이 형성되고 거래는 이루어진다. 가격에 맞춰 각각의 시장이 존재하는 것은 당연한 현상이다. 오히려 시끄럽게 할 수록 가질 수 없는 것에 대한 동경이 가격상승에 아주 극히 일부 영향을 미칠 뿐이다. 마치 연봉 1억~2억 이상 받거나 그만큼 버는 극소수 몇몇 사람들 보면서 그걸 기준 삼아 말하는 것과 같다. 지금 연봉 3천이면 어떻게 다음에 4천을 받을까, 그 후 어떻게 5천으로 올릴까를 반복하면서 연봉 1억을 달성해내는게 현실적이지 3천에서 어떻게 1억을 받을까는 사실상 불가능하다. 넘사벽 가격의 아파트도 마찬가지다. 차라리 부동산 폭락해서 다 가격 떨어질거라고 굳게 믿고 자위하는게 정신건강에 좋다.

지난주 이번주 일정 여럿이 조정되면서 여유가 생겨 3년여만에 다시 부동산 자산을 점검해보았다. 9년전에 첫 계획을 세워 실행한 후 마스터플랜은 그대로 가고 있는데, 몇년에 한번씩 중간점검을 해서 그대로 가는게 좋을 지 수정, 보완을 할 지 결정한다. 직접 걸어다니면서 눈으로 확인하고, 이전 조사 이후 최신 정보로 업데이트하고, 여러 루트로 의견을 모아가면서 생각을 정리했다. 지난 2주간의 결론은 앞으로 5년은 건드리지 않고 그대로 유지하는게 좋을 것 같다는 것이었다.

최근 몇년과 달리 나와 관계가 있는 국가와 지자체의 부동산 전략 방향과 정책은 더이상 드라마틱하게 변할 가능성이 사라졌고 이제는 무를 수 없는 상황이 되었다는 판단이 섰기 때문이다. 남은 딱 하나 변수는 세금 부분인데 세율에 따라 다음 실행안을 언제 실행하느냐 정도만 차이를 만들 것 같다. 3~5년 동안은 잡생각하지 말고 다 묻어두고 지금 집에 엉덩이 딱 붙이고 살자! 더불어 부동산 뿐 아니라 그동안 투자해놓았던 스타트업과 기업 투자 건들도 푹 묻어두고 머릿 속에서 완전히 지우자! (이 둘은 내 노후 준비용으로 10년 뒤에 열 타임캡슐이라 생각하는거다)

대신 아무것도 없는 혈혈단신 몸뚱이만 하나 있다는 초심으로 다시 악착같이 열심히 일하고 돈 모아서 자잘한 씨앗돈 만들어 새로운 금융투자 건을 수시로 만들어봐야겠다. 다시 열심히 일할 의욕이 활활 불타오르네~ 😊

최근 다시 강남을 중심으로 서울 아파트 값이 오르고 있다는 뉴스가 많이 보인다. 그런데 수십억하는 아파트 가격에 대해 사람들 말이 참 많다. 아니 어차피 내가 당장 혹은 근미래에 가질 수 없는 것에 대해 그게 맞다 틀리다 왈가왈부 말하는게 도대체 뭔 의미가 있는거지? 내가 가질 수 없으니 남도 갖으면 안된다는 심리인가? 가만히 보면 그런 아파트를 살 수 있는 돈 많은 사람들은 조용히 사고 팔 뿐이지 살 능력이 안되는 사람들이 뭐라뭐라 한다. 아무리 뭐라해도 시장논리에 따라 가격이 형성되고 거래는 이루어진다. 가격에 맞춰 각각의 시장이 존재하는 것은 당연한 현상이다. 오히려 시끄럽게 할 수록 가질 수 없는 것에 대한 동경이 가격상승에 아주 극히 일부 영향을 미칠 뿐이다. 마치 연봉 1억~2억 이상 받거나 그만큼 버는 극소수 몇몇 사람들 보면서 그걸 기준 삼아 말하는 것과 같다. 지금 연봉 3천이면 어떻게 다음에 4천을 받을까, 그 후 어떻게 5천으로 올릴까를 반복하면서 연봉 1억을 달성해내는게 현실적이지 3천에서 어떻게 1억을 받을까는 사실상 불가능하다. 넘사벽 가격의 아파트도 마찬가지다. 차라리 부동산 폭락해서 다 가격 떨어질거라고 굳게 믿고 자위하는게 정신건강에 좋다. 지난주 이번주 일정 여럿이 조정되면서 여유가 생겨 3년여만에 다시 부동산 자산을 점검해보았다. 9년전에 첫 계획을 세워 실행한 후 마스터플랜은 그대로 가고 있는데, 몇년에 한번씩 중간점검을 해서 그대로 가는게 좋을 지 수정, 보완을 할 지 결정한다. 직접 걸어다니면서 눈으로 확인하고, 이전 조사 이후 최신 정보로 업데이트하고, 여러 루트로 의견을 모아가면서 생각을 정리했다. 지난 2주간의 결론은 앞으로 5년은 건드리지 않고 그대로 유지하는게 좋을 것 같다는 것이었다. 최근 몇년과 달리 나와 관계가 있는 국가와 지자체의 부동산 전략 방향과 정책은 더이상 드라마틱하게 변할 가능성이 사라졌고 이제는 무를 수 없는 상황이 되었다는 판단이 섰기 때문이다. 남은 딱 하나 변수는 세금 부분인데 세율에 따라 다음 실행안을 언제 실행하느냐 정도만 차이를 만들 것 같다. 3~5년 동안은 잡생각하지 말고 다 묻어두고 지금 집에 엉덩이 딱 붙이고 살자! 더불어 부동산 뿐 아니라 그동안 투자해놓았던 스타트업과 기업 투자 건들도 푹 묻어두고 머릿 속에서 완전히 지우자! (이 둘은 내 노후 준비용으로 10년 뒤에 열 타임캡슐이라 생각하는거다) 대신 아무것도 없는 혈혈단신 몸뚱이만 하나 있다는 초심으로 다시 악착같이 열심히 일하고 돈 모아서 자잘한 씨앗돈 만들어 새로운 금융투자 건을 수시로 만들어봐야겠다. 다시 열심히 일할 의욕이 활활 불타오르네~ 😊

국내 편의점에서도 소비기한이 얼마남지 않은 도시락,김밥 등 제품을 '착한소비 마감할인' 등의 방식으로 저렴하게 판매하고 있는데,

최근 일본에서는 패밀리마트가 특별한 방식으로 소비기한 임박 제품을 판매하는 프로모션을 진행해 시선을 끈다.

패밀리마트는 소비기한이 가까운 삼각김밥,도시락 등 상품에 붙이는 가격 인하 스티커를 삼각김밥 모양의 귀여운 캐릭터가 눈물로 '구매를 호소하는' 일러스트가 있는 눈물 스티커로 변경한 것이다.
https://bit.ly/4hrrEkj

일본 패밀리마트가 개발한 '눈물 스티커'에 주목하게 되는 이유가 있다.

#스투시의마케팅노트

책 <마케터의 브랜드 탐색법>
https://bit.ly/3H10pgM

*협업/기업강연,교육 문의
https://linktr.ee/stussygo

국내 편의점에서도 소비기한이 얼마남지 않은 도시락,김밥 등 제품을 '착한소비 마감할인' 등의 방식으로 저렴하게 판매하고 있는데, 최근 일본에서는 패밀리마트가 특별한 방식으로 소비기한 임박 제품을 판매하는 프로모션을 진행해 시선을 끈다. 패밀리마트는 소비기한이 가까운 삼각김밥,도시락 등 상품에 붙이는 가격 인하 스티커를 삼각김밥 모양의 귀여운 캐릭터가 눈물로 '구매를 호소하는' 일러스트가 있는 눈물 스티커로 변경한 것이다.https://bit.ly/4hrrEkj 일본 패밀리마트가 개발한 '눈물 스티커'에 주목하게 되는 이유가 있다. #스투시의마케팅노트 책 &lt;마케터의 브랜드 탐색법&gt; https://bit.ly/3H10pgM *협업/기업강연,교육 문의 https://linktr.ee/stussygo

눈물 흘리며 '도와달라'고 호소하는 일본 편의점 스티커에 주목한 이유

스투시의 마케팅팩토리 인스타그램 인사이트(성과지표) 리뷰 (2025년 2월)
https://bit.ly/440hYKe

블로그와 함께 ’마케팅팩토리‘ 인스타그램에서도 브랜드와 마케팅에 대한 다양한 이야기를 전하고 있는데,

브랜드,마케팅에 관심을 갖고 계시는 많은 인스타그램 사용자들이 마케팅팩토리 인스타그램 콘텐츠를 살펴보고 있다는 점을 확인할 수 있다.

마케팅팩토리 인스타그램의 지난 한달간 채널 운영 성과를 확인할 수 있는 인사이트(성과지표)와 함께 지난 2월 가장 많은 관심과 호응을 받았던 브랜드,마케팅 소식 BEST10을 정리했다.
https://bit.ly/440hYKe

#2월월간정리

책 <마케터의 브랜드 탐색법>
https://bit.ly/3H10pgM

*협업/기업강연,교육 문의
https://linktr.ee/stussygo

스투시의 마케팅팩토리 인스타그램 인사이트(성과지표) 리뷰&nbsp;(2025년 2월)https://bit.ly/440hYKe 블로그와 함께 ’마케팅팩토리‘ 인스타그램에서도 브랜드와 마케팅에 대한 다양한 이야기를 전하고 있는데, 브랜드,마케팅에 관심을 갖고 계시는 많은 인스타그램 사용자들이 마케팅팩토리 인스타그램 콘텐츠를 살펴보고 있다는 점을 확인할 수 있다. 마케팅팩토리 인스타그램의 지난 한달간 채널 운영 성과를 확인할 수 있는 인사이트(성과지표)와 함께&nbsp;지난 2월 가장 많은 관심과 호응을 받았던 브랜드,마케팅 소식 BEST10을 정리했다.https://bit.ly/440hYKe #2월월간정리 책 &lt;마케터의 브랜드 탐색법&gt; https://bit.ly/3H10pgM *협업/기업강연,교육 문의 https://linktr.ee/stussygo

월간조회수 250만.2월 마케팅팩토리 인스타그램 인사이트(성과지표)

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[기업가치평가 이해를 위한 회계 기초 모임_주중반]

삼성전자나 인텔은 정말 R&D 비용을 줄여서 문제가 생긴걸까? 홈플러스는 어쩌다 부채비율이 수천%의 회사가 되었나? 명동교자와 성심당은 어떻게 수십%의 영업이익율를 기록하고 있을까?

우리가 기업 뉴스를 보다보면 자연스럽게 이런 문제들이 궁금해집니다. 이런 문제의 정답을 찾으려면 각 회사의 재무제표를 자세히 살펴봐야지만 어렵기 때문에 그냥 기사에 적힌 말을 그대로 받아들이거나, 유튜브 등에서 설명하는 내용을 그냥 믿게 되죠.

직장을 다니거나 창업을 하거나 기업 내부의 수많은 의사 결정들과 경영 활동들이 어떻게 회사에 실적에 영향을 주고, 다시 그 실적은 현재의 경영에 영향을 주는지를 파악하려면 회사의 ‘언어’라고 할 수 있는 회계와 재무에 익숙해져야 하죠. 특히 스타트업을 창업하고 투자를 받으러 다니는 창업자들에게는 회사의 사업이 재무 실적과 연결되는 논리 구조를 명확하게 설명하는 것이 절대적으로 필요한 스킬이기도 합니다.

경영학을 전공하지 않아서 혹은 회계/재무를 공부할 기회를 갖지 못해서 ‘회사의 언어’에 대해 언제나 불편함을 가지고 있는 분들을 위한 회계 이해를 하는 모임의 두번째 팀을 모집합니다.

관심 있으신 분들은 아래 내용과 댓글 링크를 참조하시기 바랍니다.
감사합니다.

1. 주제 : 기업 가치 평가 이해를 위한 기업 회계 기초 스터디

2. 스터디 목표 : 회계와 기업재무제표의 이해를 통한 재무분석과 기업가치평가 기초 확립 (기업가치평가 학습을 위한 준비 단계)

3. 참여 대상자
- 회계 기초에 대한 이해가 필요한 직장인
- 기업 운영을 위한 회계 지식이 필요한 초기 창업자/창업팀
- 기업가치평가에 대한 학습이 필요한 사업기획/마케팅/인사 업무 담당자

4. 스터디 구성
- 4월 9일, 16일, 23일, 30일 (매주 수요일, 4회)
- 오후 7시~9시 30분 (2시간 반)
- 삼성동 패스트파이브 2호점 2층

5. 스터디 책 : 하마터면 또 회계를 모르고 일할 뻔 했다, 어바웃어북, 2022년

6. 회차별 주제
- 1회차 (4월 9일) : 책 ‘레슨1~레슨6, 회계 원리, 재무제표, 손익계산서 이해
- 2회차 (4월 16일) : 레슨7~레슨 13, 재무상태표 이해
- 3회차 (4월 23일) : 레슨14~레슨20, 손익계산서와 재무상태표의 연계
- 4회차 (4월 30일) : 레슨21~레슨27, 현금흐름표와 재무지표, 그리고 기업가치평가

7. 진행 방식
- 각 회차 진행 전 사전 과제 (A4 반장 분량) 제출
- 각 회차 모임시 퀴즈
- 각 회차 해당 항목 논의 및 강연
신청방법
- PBR 사이트에서 신청 (링크참조, 유료)

https://bit.ly/기업회계기초_평일

[기업가치평가 이해를 위한 회계 기초 모임_주중반] 삼성전자나 인텔은 정말 R&amp;D 비용을 줄여서 문제가 생긴걸까? 홈플러스는 어쩌다 부채비율이 수천%의 회사가 되었나? 명동교자와 성심당은 어떻게 수십%의 영업이익율를 기록하고 있을까? 우리가 기업 뉴스를 보다보면 자연스럽게 이런 문제들이 궁금해집니다. 이런 문제의 정답을 찾으려면 각 회사의 재무제표를 자세히 살펴봐야지만 어렵기 때문에 그냥 기사에 적힌 말을 그대로 받아들이거나, 유튜브 등에서 설명하는 내용을 그냥 믿게 되죠. 직장을 다니거나 창업을 하거나 기업 내부의 수많은 의사 결정들과 경영 활동들이 어떻게 회사에 실적에 영향을 주고, 다시 그 실적은 현재의 경영에 영향을 주는지를 파악하려면 회사의 ‘언어’라고 할 수 있는 회계와 재무에 익숙해져야 하죠. 특히 스타트업을 창업하고 투자를 받으러 다니는 창업자들에게는 회사의 사업이 재무 실적과 연결되는 논리 구조를 명확하게 설명하는 것이 절대적으로 필요한 스킬이기도 합니다. 경영학을 전공하지 않아서 혹은 회계/재무를 공부할 기회를 갖지 못해서 ‘회사의 언어’에 대해 언제나 불편함을 가지고 있는 분들을 위한 회계 이해를 하는 모임의 두번째 팀을 모집합니다. 관심 있으신 분들은 아래 내용과 댓글 링크를 참조하시기 바랍니다. 감사합니다. 1. 주제 : 기업 가치 평가 이해를 위한 기업 회계 기초 스터디 2. 스터디 목표 : 회계와 기업재무제표의 이해를 통한 재무분석과 기업가치평가 기초 확립 (기업가치평가 학습을 위한 준비 단계) 3. 참여 대상자 - 회계 기초에 대한 이해가 필요한 직장인 - 기업 운영을 위한 회계 지식이 필요한 초기 창업자/창업팀 - 기업가치평가에 대한 학습이 필요한 사업기획/마케팅/인사 업무 담당자 4. 스터디 구성 - 4월 9일, 16일, 23일, 30일 (매주 수요일, 4회) - 오후 7시~9시 30분 (2시간 반) - 삼성동 패스트파이브 2호점 2층 5. 스터디 책 : 하마터면 또 회계를 모르고 일할 뻔 했다, 어바웃어북, 2022년 6. 회차별 주제 - 1회차 (4월 9일) : 책 ‘레슨1~레슨6, 회계 원리, 재무제표, 손익계산서 이해 - 2회차 (4월 16일) : 레슨7~레슨 13, 재무상태표 이해 - 3회차 (4월 23일) : 레슨14~레슨20, 손익계산서와 재무상태표의 연계 - 4회차 (4월 30일) : 레슨21~레슨27, 현금흐름표와 재무지표, 그리고 기업가치평가 7. 진행 방식 - 각 회차 진행 전 사전 과제 (A4 반장 분량) 제출 - 각 회차 모임시 퀴즈 - 각 회차 해당 항목 논의 및 강연 신청방법 - PBR 사이트에서 신청 (링크참조, 유료) https://bit.ly/기업회계기초_평일

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기업가치평가 이해를 위한 회계 기초 모임

사실상 엑셀이나 구글 시트가 아닌가 싶다. 이만큼 많은 사람들이 쓸 줄 알고 여러 형태로 분석이 가능하고 결과물을 공유 가능한 툴은 많지 않다. 실제 현업부서들과 일을 해보면 굉장히 많은 데이터들을 구글 시트의 형태로 매뉴얼하게 관리한다. 이 위에서 간단한 차트등을 만들어 지표 관리를 하곤 한다.

즉 데이터 엔지니어의 관점에서 보면 구글 시트는 아주 중요한 데이터 소스가 된다. 문제는 필요한 데이터를 여기로 로딩하는 방법인데 적어도 구글 시트는 Sheet API(파이썬 모듈 중에 gspread 사용)와 여러 형태의 연동 툴들을 제공한다. 유데미 때 구글 시트를 데이터 소스로 다양한 매뉴얼 정보들을 데이터 웨어하우스로 로딩하는 ETL 파이프라인을 구현해서 현업 팀원들 (마케팅, CS/CX, 영업 등등)이 아주 좋아했었다.

또 회사에 돈이 충분치 않다면 혹은 돈이 충분해도 BI 관련해서 아직 무엇을 해야할지 불분명하다면 굳이 비싼 BI 툴들(Looker, Tableau, 등등)을 사지 말고 데이터웨어하우스(혹은 프로덕션 데이터베이스)의 써머리 테이블들을 구글스프레드시트로 자동으로 덤프해서 거기서 시각화하고 분석하는 것도 아주 효율적이다. 이 역시 다양한 회사에서 데이터 컨설팅을 하면서 효율적으로 사용했었는데 이 경우 이런 형태의 데이터 파이프라인을 보통 Reverse ETL이라고 부른다. 즉 소스가 데이터 웨어하우스가 되고 타켓이 시트가 되는 형태로 일반적인 ETL의 반대 방향으로 데이터가 흐르는 거다.

이번에 인프런에 만든 강의 뒷 부분에 새로 아래 두 개의 챕터를 추가했는데 이게 바로 구글 시트를 데이터소스로 보고 시트 정보를 읽어다가 Snowflake의 테이블로 적재하는 과정을 설명하고 데모하는 내용으로 구성되어 있다. 곧 Reverse ETL 내용 (Snowflake -> 구글시트)에 관한 챕터도 추가할 예정이다.

 * 구글 시트 ➜ Snowflake
 * 구글 시트 ➜ Snowflake (코드 리뷰와 실습)

"실리콘밸리 데이터 리더가 알려주는 Airflow 기초": https://inf.run/qRing

사실상 엑셀이나 구글 시트가 아닌가 싶다. 이만큼 많은 사람들이 쓸 줄 알고 여러 형태로 분석이 가능하고 결과물을 공유 가능한 툴은 많지 않다. 실제 현업부서들과 일을 해보면 굉장히 많은 데이터들을 구글 시트의 형태로 매뉴얼하게 관리한다. 이 위에서 간단한 차트등을 만들어 지표 관리를 하곤 한다. 즉 데이터 엔지니어의 관점에서 보면 구글 시트는 아주 중요한 데이터 소스가 된다. 문제는 필요한 데이터를 여기로 로딩하는 방법인데 적어도 구글 시트는 Sheet API(파이썬 모듈 중에 gspread 사용)와 여러 형태의 연동 툴들을 제공한다. 유데미 때 구글 시트를 데이터 소스로 다양한 매뉴얼 정보들을 데이터 웨어하우스로 로딩하는 ETL 파이프라인을 구현해서 현업 팀원들 (마케팅, CS/CX, 영업 등등)이 아주 좋아했었다. 또 회사에 돈이 충분치 않다면 혹은 돈이 충분해도 BI 관련해서 아직 무엇을 해야할지 불분명하다면 굳이 비싼 BI 툴들(Looker, Tableau, 등등)을 사지 말고 데이터웨어하우스(혹은 프로덕션 데이터베이스)의 써머리 테이블들을 구글스프레드시트로 자동으로 덤프해서 거기서 시각화하고 분석하는 것도 아주 효율적이다. 이 역시 다양한 회사에서 데이터 컨설팅을 하면서 효율적으로 사용했었는데 이 경우 이런 형태의 데이터 파이프라인을 보통 Reverse ETL이라고 부른다. 즉 소스가 데이터 웨어하우스가 되고 타켓이 시트가 되는 형태로 일반적인 ETL의 반대 방향으로 데이터가 흐르는 거다. 이번에 인프런에 만든 강의 뒷 부분에 새로 아래 두 개의 챕터를 추가했는데 이게 바로 구글 시트를 데이터소스로 보고 시트 정보를 읽어다가 Snowflake의 테이블로 적재하는 과정을 설명하고 데모하는 내용으로 구성되어 있다. 곧 Reverse ETL 내용 (Snowflake -&gt; 구글시트)에 관한 챕터도 추가할 예정이다. <ul ><li>구글 시트 ➜ Snowflake</li><li>구글 시트 ➜ Snowflake (코드 리뷰와 실습)</li></ul> "실리콘밸리 데이터 리더가 알려주는 Airflow 기초": https://inf.run/qRing

가장 많이 쓰이는 데이터 분석/BI 툴은 무엇일까?

회사 도서관이 사옥 1층으로 자리를 옮겼다.

건물 지어진 후 처음 공간을 옮겼으니 20년 만에 새단장을 한 셈인데, 나중에 이런 책방 할 수 있다면 너무 좋겠다는 생각이 절로 들만큼 예쁘게 공간을 꾸며놨다. 요즘 힙하다는 웬만한 서점들 뺨칠 정도.

그럼에도 동시에, 입사 후 회사에서 가장 사랑한 공간이었던 18층 도서관이 사라졌다는 사실이 못내 아쉽다.

보고서 아이디어가 바닥을 드러낼 때면 오아시스 찾는 것마냥 뻔질나게 들락날락했던 정기간행물과 경제/경영 서가가, 세상 돌아가는 판이 도대체 이해가 안될 때 찾았던 그 구불구불 물결처럼 굽이치던 사회과학 서가가, 그리고 무엇보다 회사 일이 문득 힘겹게 느껴질 때, 동굴같은 곳에 잠시나마 숨고 싶을 때면 찾곤 했던 도서관 한 구석 역사/여행 서가가 나중에도 꽤나 오래도록 그리울 것이다.

#사내도서관 #library #새술은새부대라지만 #그리운건어쩔수없네

회사 도서관이 사옥 1층으로 자리를 옮겼다. 건물 지어진 후 처음 공간을 옮겼으니 20년 만에 새단장을 한 셈인데, 나중에 이런 책방 할 수 있다면 너무 좋겠다는 생각이 절로 들만큼 예쁘게 공간을 꾸며놨다. 요즘 힙하다는 웬만한 서점들 뺨칠 정도. 그럼에도 동시에, 입사 후 회사에서 가장 사랑한 공간이었던 18층 도서관이 사라졌다는 사실이 못내 아쉽다. 보고서 아이디어가 바닥을 드러낼 때면 오아시스 찾는 것마냥 뻔질나게 들락날락했던 정기간행물과 경제/경영 서가가, 세상 돌아가는 판이 도대체 이해가 안될 때 찾았던 그 구불구불 물결처럼 굽이치던 사회과학 서가가, 그리고 무엇보다 회사 일이 문득 힘겹게 느껴질 때, 동굴같은 곳에 잠시나마 숨고 싶을 때면 찾곤 했던 도서관 한 구석 역사/여행 서가가 나중에도 꽤나 오래도록 그리울 것이다. #사내도서관 #library #새술은새부대라지만 #그리운건어쩔수없네

최근 한국 코카콜라가 코카콜라의 앰버서더로 활동하고 있는 뉴진스((NJZ)와 손을 잡고 1980년대 코카콜라 재팬의 히트 광고 ‘I Feel Coke’을 뉴진스와 함께 리메이크해 2025년 한국 청춘들의 모습들을 재해석했다.

한국 코카콜라가 재해석한 청춘들의 모습은 어떨까?

코카콜라 재팬의 ‘I Feel Coke’ 리메이크 캠페인과 맥도날드 재팬의 일본 코카콜라 광고 리메이크 캠페인도 함께 소개한다.

*캠페인 리뷰
https://bit.ly/3RhLhQU

#스투시의마케팅노트

책 <마케터의 브랜드 탐색법>
https://bit.ly/3H10pgM

*협업/기업강연,교육 문의
https://linktr.ee/stussygo

최근 한국 코카콜라가 코카콜라의 앰버서더로 활동하고 있는 뉴진스((NJZ)와 손을 잡고 1980년대 코카콜라 재팬의 히트 광고 ‘I Feel Coke’을 뉴진스와 함께 리메이크해 2025년 한국 청춘들의 모습들을 재해석했다. 한국 코카콜라가 재해석한 청춘들의 모습은 어떨까? 코카콜라 재팬의 ‘I Feel Coke’ 리메이크 캠페인과 맥도날드 재팬의 일본 코카콜라 광고 리메이크 캠페인도 함께 소개한다. *캠페인 리뷰 https://bit.ly/3RhLhQU #스투시의마케팅노트 책 &lt;마케터의 브랜드 탐색법&gt; https://bit.ly/3H10pgM *협업/기업강연,교육 문의 https://linktr.ee/stussygo

80년대 일본 코카콜라 히트 광고 리메이크한 '뉴진스X한국 코카콜라'

Q) 팀원들과의 협업에서 어떤 부분을 가장 신경 쓰셨나요? (우디)

A) 🙋‍♀️ 일정과 우선순위를 명확히 공유하는 것을 중시했습니다. 당시 MVP 단계라 디자인 시안이 자주 바뀌었습니다. 개발이나 마케팅 일정에 혼선이 생기지 않도록 커뮤니케이션 문서(노션)를 만들고 모두가 접근 가능하게 했습니다. 이후 디자인 변경 사항에 대한 로그와 이미지를 기록하고, 필요시 댓글로 소통 창구를 열었습니다. 덕분에 사소한 변경사항도 즉시 공유돼 실수나 중복 작업을 많이 줄일 수 있었습니다. (3년차 프디분)

*협업시 중간 커뮤니케이션 거점을 제시한다는 점이 좋습니다.

🔗 우디의 포트폴리오 컨설팅 운영중입니다(고정 댓글)

Q) 팀원들과의 협업에서 어떤 부분을 가장 신경 쓰셨나요? (우디) A) 🙋‍♀️ 일정과 우선순위를 명확히 공유하는 것을 중시했습니다. 당시 MVP 단계라 디자인 시안이 자주 바뀌었습니다. 개발이나 마케팅 일정에 혼선이 생기지 않도록 커뮤니케이션 문서(노션)를 만들고 모두가 접근 가능하게 했습니다. 이후 디자인 변경 사항에 대한 로그와 이미지를 기록하고, 필요시 댓글로 소통 창구를 열었습니다. 덕분에 사소한 변경사항도 즉시 공유돼 실수나 중복 작업을 많이 줄일 수 있었습니다. (3년차 프디분) *협업시 중간 커뮤니케이션 거점을 제시한다는 점이 좋습니다. 🔗 우디의 포트폴리오 컨설팅 운영중입니다(고정 댓글)

기억남는 디자이너 면접 답변 [12]

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취업이나 이직을 고려하는 사람들에게 회사가 어떤 부분에서 얼마나 매력을 갖고 있는지 알아보는 지표가 있습니다. Employee Value Proposition이라고 하는 지표입니다. 영어를 한글로 직역하면 ‘직원 가치 제안’으로 기업이 직원들에게 제공하는 포괄적인 가치를 의미합니다.
제가 경험한 EVP 지표 조사는 크게 4가지 항목을 측정하는 것이었습니다. 보상, 성장 가능성, 조직문화, 복지 이상 4가지 항목입니다. 이와 같은 4가지 항목을 각각 더 잘게 쪼개어 약 40개 이상의 문항으로 설문을 받는 것이었습니다. 설문을 받는 대상은 IT 플랫폼 기업에 근무 중인 직장인 약 500명이었습니다.

다른 기업과 상대적인 EVP 지표가 궁금하여 약 30개 기업을 선정하여 해당 기업에 대한 보상, 성장 가능성, 조직문화, 복지에 대해서 물어보았습니다. 그래서 직접적으로 제가 근무하고 있던 곳과 객관적인 비교 우위를 확인하였습니다. 이는 산업 군에서 회사 경쟁력을 순위로 알고 싶다는 회사 주인의 의지였습니다. 

EVP 비교 기업을 선정하는 것이 가장 어려웠습니다. 직관적으로 제가 근무하고 있던 기업보다 브랜드 인지도가 훌륭한 기업은 EVP 설문 결과가 당연히 높게 나올 것이고, 반대로 브랜드 인지도가 아직 잘 갖춰지지 않은 기업은 상대적으로 EVP 설문 결과가 낮게 나올 것이라고 예상했습니다. 그럼에도 불구하고 비교해야 한다면, 어느 정도 적절히 믹스를 해야 할지 고민이 되었던 것입니다.

총 30개 비교 대상 중 20개는 브랜드 인지도 우위에 있을 것이라고 예상한 기업으로 선정하고, 나머지 10개는 우리가 우위에 있을 것이라고 상상한 곳으로 선정했습니다. 예상은 보기 좋게 적중했습니다. 역시 사람들 생각은 거기서 거기인가 봅니다. 이런 결과를 보면 때론 데이터를 공들여 분석하는 일이 무슨 의미가 있나 허무주의에 빠지기도 합니다.

예상은 했지만, 실제로 사람들에게 우리 회사 EVP 지표를 피드백 받아 보니 씁쓸하기도 했습니다. 설문을 만든 사람이나 응답한 사람이나 비교 대상 30개 회사 중 1-2개 기업을 제외하고 직접 근무해 본 경험이 있은 것은 아닌데, 더 좋아 보이고 덜 좋아 보이는 것이 확연히 드러나는 인식이 무섭고 쓸쓸했습니다.

이런 것을 보면 마케팅의 힘이 강력하다는 생각도 듭니다. 그리고 회사에 근무했던 사람과 지금 근무하고 있는 사람들이 만들어낸 목소리의 힘이 얼마나 멀리 크게 전파가 되는지 알 수 있습니다. 간접이든 직접이든 경험이 브랜드를 만들어 냅니다.

EVP는 경험이 만들어낸 지표라고 할 수 있습니다. 회사에 대해서 소문을 들어본 사람들과 회사에서 근무하며 경험한 것을 피드백하는 사람들이 평가한 지표입니다. 보상, 성장 가능성, 조직문화, 복지에 대한 사람들의 생각을 숫자로 확인해 볼 수 있는 흥미로운 지표라고 생각합니다.

4가지 항목을 평가한 500명의 사람들 중 대부분은 보상이 중요하다고 이야기했습니다. 그다음은 성장 가능성이 중요했고, 조직문화와 복지는 거의 비슷한 수준이었습니다. 직군에 따라서 약간 다른 점은 엔지니어 직군은 보상이 성장 가능성보다 훨씬 중요했고, 사업과 운영 분야 직군은 성장 가능성을 보상보다 근소한 차이로 더 중요하게 생각했습니다.

어떤 가치를 다른 가치보다 더 중요하다고 판단하는 것은 순전히 개인의 가치관에 달려 있는 것이라고 생각합니다. 개인이 중요하게 생각하는 가치가 어떤 배경에서 자리 잡게 되었는지 모두 알 수 없습니다. 하지만 아주 특수한 경우가 아니고 대한민국에서 공교육을 받고 평범한 가정에서 자란 사람들이 가지고 있는 가치라면 500명의 생각이 그 이상의 숫자를 어느 정도 대변할 수도 있을 것 같다는 섣부른 추측을 해봅니다.

아직 재정적으로 여유를 갖고 있지 못한 스타트업이 보상이나 복지와 같은 물리적인 혜택을 인재에게 제공하긴 어렵습니다. 그래서 인재를 영입할 때, 무기로 장착해야 하는 것이 성장 가능성과 조직문화에 대한 내용일 것입니다. 현재에 제공 가능한 것보다 미래에 줄 수 있는 혜택이 더 크다는 것을 어필해야 한다고 생각합니다.

물론 당장 눈앞에 보이는 보상과 복지와 같은 혜택을 너무 중요하게 생각하는 인재라면 설득이 어려울 것입니다. 그러나 성장 가능성과 조직문화와 같이 눈에 보이지 않는 가치에 대해서도 중요하다고 생각하는 인재가 있다면, 설득할 수 있는 여지가 있다고 생각합니다. 물론 인재가 현재 받고 있는 보상 수준과 터무니없이 차이가 나는 처우를 제시하며 이상적인 성장 가능성과 조직문화를 이야기하며 설득하겠다는 의지는 현실적으로 실현 가능성이 낮습니다.

어느 정도 채용 시장에 형성된 보상 체계를 이해하고 그와 준수한 처우와 복지 시스템을 갖추는 노력이 필요합니다. 아직 그렇게까지 보상과 복지를 갖출 형편이 되지 않는다면, 현재 구성원으로 조금 더 성장을 만들어야 하는 것은 아닌지 감히 진단해 봅니다.

사람이 매력을 느끼는 가치에는 분명히 여러 가지 요인이 있습니다. 인재를 영입하는 과정에서 회사가 제공할 수 있는 수준에 맞게 인재의 생각을 객관적으로 파악해 보려는 노력이 중요하다고 생각합니다. EVP 지표는 효과적인 인재 영입 프로세스를 갖추기 위해 필요한 인재와 기업이 조건을 객관적으로 파악하는 데 도움이 되는 내용입니다.

﻿취업이나 이직을 고려하는 사람들에게 회사가 어떤 부분에서 얼마나 매력을 갖고 있는지 알아보는 지표가 있습니다. Employee Value Proposition이라고 하는 지표입니다. 영어를 한글로 직역하면 ‘직원 가치 제안’으로 기업이 직원들에게 제공하는 포괄적인 가치를 의미합니다.제가 경험한 EVP 지표 조사는 크게 4가지 항목을 측정하는 것이었습니다. 보상, 성장 가능성, 조직문화, 복지 이상 4가지 항목입니다. 이와 같은 4가지 항목을 각각 더 잘게 쪼개어 약 40개 이상의 문항으로 설문을 받는 것이었습니다. 설문을 받는 대상은 IT 플랫폼 기업에 근무 중인 직장인 약 500명이었습니다. 다른 기업과 상대적인 EVP 지표가 궁금하여 약 30개 기업을 선정하여 해당 기업에 대한 보상, 성장 가능성, 조직문화, 복지에 대해서 물어보았습니다. 그래서 직접적으로 제가 근무하고 있던 곳과 객관적인 비교 우위를 확인하였습니다. 이는 산업 군에서 회사 경쟁력을 순위로 알고 싶다는 회사 주인의 의지였습니다.&nbsp; EVP 비교 기업을 선정하는 것이 가장 어려웠습니다. 직관적으로 제가 근무하고 있던 기업보다 브랜드 인지도가 훌륭한 기업은 EVP 설문 결과가 당연히 높게 나올 것이고, 반대로 브랜드 인지도가 아직 잘 갖춰지지 않은 기업은 상대적으로 EVP 설문 결과가 낮게 나올 것이라고 예상했습니다. 그럼에도 불구하고 비교해야 한다면, 어느 정도 적절히 믹스를 해야 할지 고민이 되었던 것입니다. 총 30개 비교 대상 중 20개는 브랜드 인지도 우위에 있을 것이라고 예상한 기업으로 선정하고, 나머지 10개는 우리가 우위에 있을 것이라고 상상한 곳으로 선정했습니다. 예상은 보기 좋게 적중했습니다. 역시 사람들 생각은 거기서 거기인가 봅니다. 이런 결과를 보면 때론 데이터를 공들여 분석하는 일이 무슨 의미가 있나 허무주의에 빠지기도 합니다. 예상은 했지만, 실제로 사람들에게 우리 회사 EVP 지표를 피드백 받아 보니 씁쓸하기도 했습니다. 설문을 만든 사람이나 응답한 사람이나 비교 대상 30개 회사 중 1-2개 기업을 제외하고 직접 근무해 본 경험이 있은 것은 아닌데, 더 좋아 보이고 덜 좋아 보이는 것이 확연히 드러나는 인식이 무섭고 쓸쓸했습니다. 이런 것을 보면 마케팅의 힘이 강력하다는 생각도 듭니다. 그리고 회사에 근무했던 사람과 지금 근무하고 있는 사람들이 만들어낸 목소리의 힘이 얼마나 멀리 크게 전파가 되는지 알 수 있습니다. 간접이든 직접이든 경험이 브랜드를 만들어 냅니다. EVP는 경험이 만들어낸 지표라고 할 수 있습니다. 회사에 대해서 소문을 들어본 사람들과 회사에서 근무하며 경험한 것을 피드백하는 사람들이 평가한 지표입니다. 보상, 성장 가능성, 조직문화, 복지에 대한 사람들의 생각을 숫자로 확인해 볼 수 있는 흥미로운 지표라고 생각합니다. 4가지 항목을 평가한 500명의 사람들 중 대부분은 보상이 중요하다고 이야기했습니다. 그다음은 성장 가능성이 중요했고, 조직문화와 복지는 거의 비슷한 수준이었습니다. 직군에 따라서 약간 다른 점은 엔지니어 직군은 보상이 성장 가능성보다 훨씬 중요했고, 사업과 운영 분야 직군은 성장 가능성을 보상보다 근소한 차이로 더 중요하게 생각했습니다. 어떤 가치를 다른 가치보다 더 중요하다고 판단하는 것은 순전히 개인의 가치관에 달려 있는 것이라고 생각합니다. 개인이 중요하게 생각하는 가치가 어떤 배경에서 자리 잡게 되었는지 모두 알 수 없습니다. 하지만 아주 특수한 경우가 아니고 대한민국에서 공교육을 받고 평범한 가정에서 자란 사람들이 가지고 있는 가치라면 500명의 생각이 그 이상의 숫자를 어느 정도 대변할 수도 있을 것 같다는 섣부른 추측을 해봅니다. 아직 재정적으로 여유를 갖고 있지 못한 스타트업이 보상이나 복지와 같은 물리적인 혜택을 인재에게 제공하긴 어렵습니다. 그래서 인재를 영입할 때, 무기로 장착해야 하는 것이 성장 가능성과 조직문화에 대한 내용일 것입니다. 현재에 제공 가능한 것보다 미래에 줄 수 있는 혜택이 더 크다는 것을 어필해야 한다고 생각합니다. 물론 당장 눈앞에 보이는 보상과 복지와 같은 혜택을 너무 중요하게 생각하는 인재라면 설득이 어려울 것입니다. 그러나 성장 가능성과 조직문화와 같이 눈에 보이지 않는 가치에 대해서도 중요하다고 생각하는 인재가 있다면, 설득할 수 있는 여지가 있다고 생각합니다. 물론 인재가 현재 받고 있는 보상 수준과 터무니없이 차이가 나는 처우를 제시하며 이상적인 성장 가능성과 조직문화를 이야기하며 설득하겠다는 의지는 현실적으로 실현 가능성이 낮습니다. 어느 정도 채용 시장에 형성된 보상 체계를 이해하고 그와 준수한 처우와 복지 시스템을 갖추는 노력이 필요합니다. 아직 그렇게까지 보상과 복지를 갖출 형편이 되지 않는다면, 현재 구성원으로 조금 더 성장을 만들어야 하는 것은 아닌지 감히 진단해 봅니다. 사람이 매력을 느끼는 가치에는 분명히 여러 가지 요인이 있습니다. 인재를 영입하는 과정에서 회사가 제공할 수 있는 수준에 맞게 인재의 생각을 객관적으로 파악해 보려는 노력이 중요하다고 생각합니다. EVP 지표는 효과적인 인재 영입 프로세스를 갖추기 위해 필요한 인재와 기업이 조건을 객관적으로 파악하는 데 도움이 되는 내용입니다.﻿

홈플러스 전직 임원들의 이야기, 10여년 전 홈플러스를 읽다 | 1. 이 글은 커넥터스가 만드는 큐레이션 뉴스레터 '커넥트레터'의 3월 13일 목요일 발송분입니다. 2. 더 많은 분들과 소통하고자 매주 목요일 뉴스레터를 입력하신 메일함으로 발송 드립니다.(무료) 3. 뉴스레터로 받아보고 싶다면 아래 구독 신청 링크를 눌러주세요! 커넥트레터 구독하기(무료) 카카오톡으로 소식 받기(무료) 제 2의 티메프 사태 우려 확산 서

홈플러스 법정관리는 정말 MBK의 책임일까

홈플러스 전직 임원들을 만나, 10여년 전 홈플러스를 읽어 보았습니다

[아티클 3문장 요약📑]

1️⃣ 홈플러스가 기업 회생 절차에 돌입하자, 업계에서는 이번 사태에 대해 MBK 파트너스의 책임론이 대두되고 있는데, 물론 매각된 이후 금융 부담이 증가한 것은 사실이나, 홈플러스의 경영 실적 자체는 이커머스 성장에 따라 서서히 악화된 것 또한 사실이기에, 전직 임원 2명을 만나 이야기를 직접 들어봤습니다.

2️⃣ 이들이 지적한 MBK 파트너스 인수 이후 홈플러스 경영 환경 변화에는 크게 3가지 포인트가 있었는데, 1) 우선 인수 자체가 차입금으로 이루어 졌기에, 이에 대한 이자 부담이 정상적인 경영 활동을 하지 못하게 했다는 것, 그리고 2) 제조 공장 이상으로 지속적인 투자가 필요한 유통업에 대한 낮은 이해 때문에 적절한 대응 시점을 놓쳤으며, 3) 무엇보다 온라인 전환에 대한 투자가 없었다는 점입니다.

3️⃣ 이러한 기조가 변화되지 않는다면 법정관리에 들어간 홈플러스의 회생은 어려울 거라 하고, 그나마 회생을 위한 희망을 찾는다면 인수합병을 통해 주인이 바뀌는 것 정도라고 하는데, 확실히 이번 법정 관리에는 결국 MBK 파트너스의 책임이 크다는 의견을 전했다고 하네요.

💡기묘한 관점➕
업계 사람들에게 널리 알려진 사실 중 하나는, 쿠팡의 성공을 만든 물류망 개척에는 홈플러스 출신 인원들의 공로가 컸다는 점이라 하는데요. 결국 내부에 이러한 역량을 가지고 있었음에도 온라인 전환에 실패한 건 MBK 파트너스의 소극적인 투자와 운영, 그리고 전략 실패라는 걸 부인하기 어려울 것 같습니다.

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https://bit.ly/3iSbx4e

홈플러스 전직 임원들을 만나, 10여년 전 홈플러스를 읽어 보았습니다 [아티클 3문장 요약📑] 1️⃣&nbsp;홈플러스가 기업 회생 절차에 돌입하자, 업계에서는 이번 사태에 대해 MBK 파트너스의 책임론이 대두되고 있는데, 물론 매각된 이후 금융 부담이 증가한 것은 사실이나, 홈플러스의 경영 실적 자체는 이커머스 성장에 따라 서서히 악화된 것 또한 사실이기에, 전직 임원 2명을 만나 이야기를 직접 들어봤습니다. 2️⃣&nbsp;이들이 지적한 MBK 파트너스 인수 이후 홈플러스 경영 환경 변화에는 크게 3가지 포인트가 있었는데, 1) 우선 인수 자체가 차입금으로 이루어 졌기에, 이에 대한 이자 부담이 정상적인 경영 활동을 하지 못하게 했다는 것, 그리고 2) 제조 공장 이상으로 지속적인 투자가 필요한 유통업에 대한 낮은 이해 때문에 적절한 대응 시점을 놓쳤으며, 3) 무엇보다 온라인 전환에 대한 투자가 없었다는 점입니다. 3️⃣&nbsp;이러한 기조가 변화되지 않는다면 법정관리에 들어간 홈플러스의 회생은 어려울 거라 하고, 그나마 회생을 위한 희망을 찾는다면 인수합병을 통해 주인이 바뀌는 것 정도라고 하는데, 확실히 이번 법정 관리에는 결국 MBK 파트너스의 책임이 크다는 의견을 전했다고 하네요. 💡기묘한 관점➕업계 사람들에게 널리 알려진 사실 중 하나는, 쿠팡의 성공을 만든 물류망 개척에는 홈플러스 출신 인원들의 공로가 컸다는 점이라 하는데요. 결국 내부에 이러한 역량을 가지고 있었음에도 온라인 전환에 실패한 건 MBK 파트너스의 소극적인 투자와 운영, 그리고 전략 실패라는 걸 부인하기 어려울 것 같습니다. 🥤트렌드라이트 구독하기https://bit.ly/3iSbx4e

Brunch Story

🛒홈플러스 법정관리는 정말 MBK의 책임일까

면접관으로 들어가면 행동양식 질문으로 물어보는 두 가지 질문이 있다. 하나는 임팩트(Impact)에 관한 것이고 다른 하나는 협업(Collaboration)에 관한 것이다. 임팩트에는 관한 것으로 "커리어에서 가장 임팩트있는 프로젝트에 대해 이야기해달라"는 질문을 하고 협업에 관해서는 "같이 일해본 동료 중에 가장 힘들었던 사람이 누구였고 왜 힘들었지 이야기해달라"이다.

임팩트 질문은 전에 포스팅을 한 적이 있었는데 오늘은 협업 질문에 대해 더 이야기해보고자 한다. 어려운 동료에 관한 질문을 통해 알고자 하는 것은 이 사람이 완벽한 사람인지를 알고자 하는 것이 아니다. 얼마나 솔직한지 알고 싶고 어려운 동료를 통해 무엇을 배웠고 다음에 어떤 변화를 시도했는지 알고 싶은 거다. 즉 자신의 취약한 점을 솔직히 이야기할 줄 아는 사람인지 그리고 복기를 통해 발전을 꾀하는 사람인지 알고 싶은 건데 어떤 답변들은 너무나도 구체적이지 않고 피상적이다. 면접을 잘 하는 방법 중의 하나는 솔직하되 발전하는 모습에 대해 이야기하는 것이며 그렇게 커리어를 바라보는 것이 정말 좋지 않나 싶다.

이 이야기는 지난 주에 산호세 주립대 강의 도입부에 학생들에게 해준 면접 팁의 일부인데 매주 하나씩 공유할 계획이다.

면접관으로 들어가면 행동양식 질문으로 물어보는 두 가지 질문이 있다. 하나는 임팩트(Impact)에 관한 것이고 다른 하나는 협업(Collaboration)에 관한 것이다. 임팩트에는 관한 것으로 "커리어에서 가장 임팩트있는 프로젝트에 대해 이야기해달라"는 질문을 하고 협업에 관해서는 "같이 일해본 동료 중에 가장 힘들었던 사람이 누구였고 왜 힘들었지 이야기해달라"이다. 임팩트 질문은 전에 포스팅을 한 적이 있었는데 오늘은 협업 질문에 대해 더 이야기해보고자 한다. 어려운 동료에 관한 질문을 통해 알고자 하는 것은 이 사람이 완벽한 사람인지를 알고자 하는 것이 아니다. 얼마나 솔직한지 알고 싶고 어려운 동료를 통해 무엇을 배웠고 다음에 어떤 변화를 시도했는지 알고 싶은 거다. 즉 자신의 취약한 점을 솔직히 이야기할 줄 아는 사람인지 그리고 복기를 통해 발전을 꾀하는 사람인지 알고 싶은 건데 어떤 답변들은 너무나도 구체적이지 않고 피상적이다. 면접을 잘 하는 방법 중의 하나는 솔직하되 발전하는 모습에 대해 이야기하는 것이며 그렇게 커리어를 바라보는 것이 정말 좋지 않나 싶다. 이 이야기는 지난 주에 산호세 주립대 강의 도입부에 학생들에게 해준 면접 팁의 일부인데 매주 하나씩 공유할 계획이다.

면접 질문: 같이 일해본 동료 중에 가장 힘들었던 사람은 누구였나

저를 포함한 주변에서 자주 보이는, AI에 대해 공부하는 단계별 순서입니다.

1. ChatGPT 무료로 시작하기
2. GPTs 사용해보기
3. Claude, Google AI studio, Perplexity로 확장
4. 텍스트 기반 LLM에서 다른 모달(Modal)로 확장
(Ex. Midjourney, Genspark, PikaAI, Cursor)
5. LLM 무료 버전에서 유료 버전으로 전환하기
6. Prompt에 대해 공부하고 적용해보기
7. 새로 나오는 연구/논문 찾아보고 공부하기
8. Agent/Workflow에 대해 탐구하고 적용해보기
9. API로 연결해 직접 AI 도구 만들어보기

저를 포함한 주변에서 자주 보이는, AI에 대해 공부하는 단계별 순서입니다. 1. ChatGPT 무료로 시작하기2. GPTs 사용해보기3. Claude, Google AI studio, Perplexity로 확장4. 텍스트 기반 LLM에서 다른 모달(Modal)로 확장(Ex. Midjourney, Genspark, PikaAI, Cursor)5. LLM 무료 버전에서 유료 버전으로 전환하기6. Prompt에 대해 공부하고 적용해보기7. 새로 나오는 연구/논문 찾아보고 공부하기8. Agent/Workflow에 대해 탐구하고 적용해보기9. API로 연결해 직접 AI 도구 만들어보기&nbsp;

AI, 어디까지 써보셨나요?

‘매번 신경쓰지 않아도 API 요청 당 쿼리 호출 수가 임계치를 넘으면, 자동으로 알림이 오도록 만들 순 없을까?’ 라는 작은 고민을 시작으로 ‘모두가 쉽게 사용할 수 있게끔 라이브러리로 만들어보자!’ 까지 도달한 과정을 담은 이야기입니다. 실제로…

API 요청 당 쿼리 개수를 알고 싶어 라이브러리까지 만든 이야기 — 라이브러리 제작

‘매번 신경쓰지 않아도 API 요청 당 쿼리 호출 수가 임계치를 넘으면, 자동으로 알림이 오도록 만들 순 없을까?’ 라는 작은 고민을 시작으로 ‘모두가 쉽게 사용할 수 있게끔 라이브러리로 만들어보자!’ 까지 도달한 이야기
https://medium.com/@hyeon9mak/api-%EC%9A%94%EC%B2%AD-%EB%8B%B9-%EC%BF%BC%EB%A6%AC-%EA%B0%9C%EC%88%98%EB%A5%BC-%EC%95%8C%EA%B3%A0-%EC%8B%B6%EC%96%B4-%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC%EA%B9%8C%EC%A7%80-%EB%A7%8C%EB%93%A0-%EC%9D%B4%EC%95%BC%EA%B8%B0-%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC-%EC%A0%9C%EC%9E%91-de39f0d27351

‘매번 신경쓰지 않아도 API 요청 당 쿼리 호출 수가 임계치를 넘으면, 자동으로 알림이 오도록 만들 순 없을까?’ 라는 작은 고민을 시작으로 ‘모두가 쉽게 사용할 수 있게끔 라이브러리로 만들어보자!’ 까지 도달한 이야기https://medium.com/@hyeon9mak/api-%EC%9A%94%EC%B2%AD-%EB%8B%B9-%EC%BF%BC%EB%A6%AC-%EA%B0%9C%EC%88%98%EB%A5%BC-%EC%95%8C%EA%B3%A0-%EC%8B%B6%EC%96%B4-%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC%EA%B9%8C%EC%A7%80-%EB%A7%8C%EB%93%A0-%EC%9D%B4%EC%95%BC%EA%B8%B0-%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC-%EC%A0%9C%EC%9E%91-de39f0d27351

API 요청 당 쿼리 개수를 알고 싶어 라이브러리까지 만든 이야기

Embarking on a native port of the existing TypeScript compiler and toolset to achieve a 10x performance speed-up.

A 10x Faster TypeScript - TypeScript

타입스크립트가 컴파일러를 Go로 재작성하여 속도를 무려 10배 향상시킨다고 예고했습니다. 7.0 버전으로 출시 예정이고 올해 11월 즈음 베타 버전이 나올 것 같다고 하네요. 그동안 타입스크립트의 성능을 개선하기 위해서 오픈 소스로 여러 시도가 있었지만 모두 실패했는데 마이크로소프트에서 이렇게 직접 나서서 늦게라도 해결해주니 너무 좋은 것 같습니다. 덕분에 VSCode도 얼마나 빠릿빠릿해질지 벌써 기대가 되네요. 단지 Rust를 선택하지 않은 부분은 여러 커뮤니티에서 논쟁거리가 되고 있는 것 같습니다.

타입스크립트가 컴파일러를 Go로 재작성하여 속도를 무려 10배 향상시킨다고 예고했습니다. 7.0 버전으로 출시 예정이고 올해 11월 즈음 베타 버전이 나올 것 같다고 하네요. 그동안 타입스크립트의 성능을 개선하기 위해서 오픈 소스로 여러 시도가 있었지만 모두 실패했는데 마이크로소프트에서 이렇게 직접 나서서 늦게라도 해결해주니 너무 좋은 것 같습니다. 덕분에 VSCode도 얼마나 빠릿빠릿해질지 벌써 기대가 되네요. 단지 Rust를 선택하지 않은 부분은 여러 커뮤니티에서 논쟁거리가 되고 있는 것 같습니다.

TypeScript

🏎️ 타입스크립트가 10배나 빨라 진다구?! 😲

절대 죽지 않는 프로그램을 짜고 싶었습니다. 널 처리만 잘하면 된다고 생각했습니다. 프로그램이 죽는 이유의 대부분이 널 포인터를 건드리는 경우였으니까.

성급한 널 처리의 오류

절대 죽지 않는 프로그램을 짜고 싶었습니다. 널 처리만 잘하면 된다고 생각했습니다.
프로그램이 죽는 이유의 대부분이 널 포인터를 건드리는 경우였으니까.

회사에 처음 들어가서 윈도우 클라이언트 프로그램을 부여받았습니다.
맨티스라는 도구에 버그가 올라오면 내가 고칠 수 있는 게 있을까 신이 나서 찾아 고쳤습니다.
대부분 널 포인터만 감싸면 고쳐지는 에러였습니다.

26살의 신입사원답게 아주 재빨랐습니다.
재현 후 디버거를 붙여서 값이 널로 들어온다?
오케이, 찾았어. 바로 널 체크 코드를 추가했습니다.
if (pData == NULL)
  return;

그리고 다시 재현해 보고 재현이 안 되면 Fix로 변경.
아~ 코딩 참 쉽다.

저는 이걸 성급한 널 처리의 오류라고 부르고 싶습니다.

경험이 쌓이면서 이게 그리 쉬운 문제가 아니라는 걸 알았습니다.
이렇게 널과 널 체크를 남용하면 프로그램이 죽지는 않더라도 버그를 영영 감추는 꼴이 되어버리고 맙니다. 절대 죽지 않는 프로그램보다 문제가 생기면 곧장 죽는 프로그램이 오히려 낫다는 걸 시간이 지나고서야 깨달았습니다.
감춰진 버그는 나중에 결국 나에게 돌아온다는걸.
ASSERT(pData);

ASSERT 같은 코드를 왜 쓰는지도 그쯤에야 깨달았습니다. (학생 때는 도무지 이해가 되지 않았습니다)
알게 된 후로는 적극적으로 사용했습니다.

이후로는 변수가 널이어야 하는 경우와 절대 널이어선 안 되는 경우를 엄격하게 구분하기 시작했습니다. 애초에 널 상태를 만들지 않으려 애썼습니다.
변수를 처음 선언할 때부터.
DB 스키마를 만들 때부터.
서버에서 클라이언트에 데이터를 내려줄 때도 함부로 null 을 사용하지 않았습니다.
이렇게 하면 그걸 받아서 쓰는 애플리케이션 쪽에서 고민거리가 줄어들므로 코딩이 편해집니다.

C/C++처럼 낡은 언어와는 다르게 요즘 언어들은 nullable 혹은 optional 타입 기능을 제공하는 것 같습니다.
저는 C#에서 이걸 처음 봤는데, 최근 언어는 다 탑재하고 있더라고요.
가끔 귀찮다는 느낌이 들 때도 있긴 하지만… 귀찮다고 느껴질 때는 널을 다뤄야 할 때입니다.
애초에 널을 건네주는 곳이 없다면 귀찮을 일도 생기지 않습니다. 이 기능에 대해 호불호가 있지만 저는 선호하는 쪽입니다.

https://jeho.page/essay/2025/03/11/fallacy-of-hasty-null-handling.html

절대 죽지 않는 프로그램을 짜고 싶었습니다. 널 처리만 잘하면 된다고 생각했습니다. 프로그램이 죽는 이유의 대부분이 널 포인터를 건드리는 경우였으니까. 회사에 처음 들어가서 윈도우 클라이언트 프로그램을 부여받았습니다. 맨티스라는 도구에 버그가 올라오면 내가 고칠 수 있는 게 있을까 신이 나서 찾아 고쳤습니다.대부분 널 포인터만 감싸면 고쳐지는 에러였습니다. 26살의 신입사원답게 아주 재빨랐습니다. 재현 후 디버거를 붙여서 값이 널로 들어온다? 오케이, 찾았어. 바로 널 체크 코드를 추가했습니다.<pre ><code>if (pData == NULL)
 return;</code></pre>그리고 다시 재현해 보고 재현이 안 되면 Fix로 변경. 아~ 코딩 참 쉽다. 저는 이걸 성급한 널 처리의 오류라고 부르고 싶습니다. 경험이 쌓이면서 이게 그리 쉬운 문제가 아니라는 걸 알았습니다. 이렇게 널과 널 체크를 남용하면 프로그램이 죽지는 않더라도 버그를 영영 감추는 꼴이 되어버리고 맙니다. 절대 죽지 않는 프로그램보다 문제가 생기면 곧장 죽는 프로그램이 오히려 낫다는 걸 시간이 지나고서야 깨달았습니다. 감춰진 버그는 나중에 결국 나에게 돌아온다는걸.<pre ><code>ASSERT(pData);</code></pre>ASSERT 같은 코드를 왜 쓰는지도 그쯤에야 깨달았습니다. (학생 때는 도무지 이해가 되지 않았습니다) 알게 된 후로는 적극적으로 사용했습니다. 이후로는 변수가 널이어야 하는 경우와 절대 널이어선 안 되는 경우를 엄격하게 구분하기 시작했습니다. 애초에 널 상태를 만들지 않으려 애썼습니다. 변수를 처음 선언할 때부터. DB 스키마를 만들 때부터. 서버에서 클라이언트에 데이터를 내려줄 때도 함부로 null 을 사용하지 않았습니다. 이렇게 하면 그걸 받아서 쓰는 애플리케이션 쪽에서 고민거리가 줄어들므로 코딩이 편해집니다. C/C++처럼 낡은 언어와는 다르게 요즘 언어들은 nullable 혹은 optional 타입 기능을 제공하는 것 같습니다. 저는 C#에서 이걸 처음 봤는데, 최근 언어는 다 탑재하고 있더라고요. 가끔 귀찮다는 느낌이 들 때도 있긴 하지만… 귀찮다고 느껴질 때는 널을 다뤄야 할 때입니다. 애초에 널을 건네주는 곳이 없다면 귀찮을 일도 생기지 않습니다. 이 기능에 대해 호불호가 있지만 저는 선호하는 쪽입니다. https://jeho.page/essay/2025/03/11/fallacy-of-hasty-null-handling.html

K리그 프로그래머

학생 때는 회사 생활이 두려웠어요. 미디어에 비친 회사 생활은 수직적이고 권위적이었거든요.

회사에선 눈치 보는 야근을 해야 하고, 강요받는 회식 자리에 가야하며, 능력보다 관계가 중요한 곳이라고 느꼈어요.

그래서 도망쳤어요. 견뎌낼 자신 없는 문화를 가진 회사는 쳐다보지도 않았어요.

초봉이 중요하다며 조금 참고 돈 잘 주는 곳 가라는 말을 들었어요. 무시했어요. 적은 돈을 받더라도 괜찮았어요.

일이 좋아 출근이 기대되고, 동료들이 좋아 함께 여행도 떠날 수 있으면서, 능력으로 인정받을 수 있는 곳을 찾아다녔어요.

그렇게 9년이 흘렀어요. 저는 도망친 곳에서 낙원을 발견했고 지금의 제 삶을 즐기고 있어요.

학생 때는 회사 생활이 두려웠어요. 미디어에 비친 회사 생활은 수직적이고 권위적이었거든요. 회사에선 눈치 보는 야근을 해야 하고, 강요받는 회식 자리에 가야하며, 능력보다 관계가 중요한 곳이라고 느꼈어요. 그래서 도망쳤어요. 견뎌낼 자신 없는 문화를 가진 회사는 쳐다보지도 않았어요. 초봉이 중요하다며 조금 참고 돈 잘 주는 곳 가라는 말을 들었어요. 무시했어요. 적은 돈을 받더라도 괜찮았어요. 일이 좋아 출근이 기대되고, 동료들이 좋아 함께 여행도 떠날 수 있으면서, 능력으로 인정받을 수 있는 곳을 찾아다녔어요. 그렇게 9년이 흘렀어요. 저는 도망친 곳에서 낙원을 발견했고 지금의 제 삶을 즐기고 있어요.

도망친 곳에 낙원은… 있었다

Apache Kafka는 고성능의 분산 스트리밍 플랫폼으로, 프로듀서(Producer)와 컨슈머(Consumer) 간의 효율적인 데이터 전송을 지원합니다. 그러나 Kafka 자체는 데이터의 구조나 형식에 대한 검증을 수행하지 않으므로, 데이터 스키마의 관리와 호환성 유지에 어려움이 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Schema Registry가 도입되었습니다.​ Schema Registry란 무엇인가?Schema Registry는 Kafka와 별도로 동작하는 독립적인 애플리케이션으로, Kafka에서 주고받는 메시지의 스키마를 중앙에서 관리하고 저장하는 역할을 합니다. 이를 통해 프로듀서와 컨슈머 간의 데이터 구조에 대한 명확한 정의를 공유하며, 데이터의 일관성과 호환성을 보장합니다. 왜 ..

Kafka Schema Registry: 데이터 스키마의 중앙 집중 관리

 Apache Kafka는 고성능의 분산 스트리밍 플랫폼으로, 프로듀서(Producer)와 컨슈머(Consumer) 간의 효율적인 데이터 전송을 지원합니다. 그러나 Kafka 자체는 데이터의 구조나 형식에 대한 검증을 수행하지 않으므로, 데이터 스키마의 관리와 호환성 유지에 어려움이 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Schema Registry가 도입되었습니다.
 
Schema Registry란 무엇인가?
Schema Registry는 Kafka와 별도로 동작하는 독립적인 애플리케이션으로, Kafka에서 주고받는 메시지의 스키마를 중앙에서 관리하고 저장하는 역할을 합니다. 이를 통해 프로듀서와 컨슈머 간의 데이터 구조에 대한 명확한 정의를 공유하며, 데이터의 일관성과 호환성을 보장합니다.
 
왜 Schema Registry가 필요한가?
Kafka는 기본적으로 바이트 스트림으로 데이터를 처리하며, 데이터의 구조나 형식에 대한 제약이 없습니다. 이로 인해 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다:
 * 스키마 변경으로 인한 장애 발생: 프로듀서가 데이터 형식을 변경하면, 이를 알지 못한 컨슈머는 역직렬화 과정에서 오류가 발생할 수 있습니다.
 * 데이터 명세 관리의 어려움: 여러 프로듀서와 컨슈머가 존재하는 환경에서 데이터 구조에 대한 명확한 정의가 없으면, 시스템 전체의 안정성이 저하될 수 있습니다. 
Schema Registry는 이러한 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 기능을 제공합니다:
 * 스키마 중앙 관리: 모든 스키마를 중앙에서 관리하여 데이터 구조의 일관성을 유지합니다.
 * 호환성 검증: 새로운 스키마 등록 시 기존 스키마와의 호환성을 검증하여, 스키마 진화로 인한 오류를 방지합니다.
 * 스키마 버전 관리: 스키마의 버전을 체계적으로 관리하여, 필요 시 이전 버전으로의 롤백을 가능하게 합니다.

Schema Registry의 작동 원리
Schema Registry는 다음과 같은 흐름으로 작동합니다:
 1. 스키마 등록: 프로듀서는 메시지를 Kafka에 전송하기 전에 해당 메시지의 스키마를 Schema Registry에 등록합니다. 
 2. 스키마 ID 부여: Schema Registry는 등록된 스키마에 고유한 ID를 부여하고, 프로듀서는 이 스키마 ID를 메시지에 포함시켜 Kafka에 전송합니다.
 3. 메시지 소비: 컨슈머는 Kafka에서 메시지를 읽어들인 후, 메시지에 포함된 스키마 ID를 사용하여 Schema Registry에서 스키마를 조회하고, 이를 통해 메시지를 역직렬화합니다.
{
  "type": "record",
  "name": "User",
  "fields": [
    {"name": "name", "type": "string"},
    {"name": "age", "type": "int"}
  ]
}

 
이러한 과정은 프로듀서와 컨슈머 간의 데이터 구조에 대한 명확한 계약을 가능하게 하며, 시스템의 안정성과 데이터의 신뢰성을 향상시킵니다.
 
Schema Registry의 장단점
✅ 장점
 * 시스템 안정성 향상: 스키마 변경 시 발생할 수 있는 오류를 사전에 방지하여 시스템의 안정성을 높입니다.
 * 데이터 명세 관리 용이: 중앙에서 스키마를 관리함으로써 데이터 구조에 대한 명확한 정의를 제공하고, 운영의 효율성을 향상시킵니다.
 * 업무 효율성 증대: 스키마 관리로 인한 불필요한 커뮤니케이션을 줄여 개발자들이 본연의 업무에 집중할 수 있게 합니다.
❌ 단점
 * 관리 포인트 증가: Schema Registry 서버를 추가로 관리해야 하므로 운영 복잡성이 증가할 수 있습니다.
 * 스키마 관리 부담: 엄격한 스키마 검증으로 인해 스키마 변경 시 추가적인 관리 작업이 필요할 수 있습니다.
 
결론
Kafka Schema Registry는 데이터의 스키마를 중앙에서 관리하여 프로듀서와 컨슈머 간의 일관성을 보장하는 필수적인 컴포넌트입니다. 이를 통해 데이터의 신뢰성을 유지하고, 스키마 변경으로 인한 장애를 방지할 수 있습니다.
 
📌 기억할 점
 * Kafka 자체는 데이터 형식을 검증하지 않음 → Schema Registry가 필요함
 * 프로듀서는 메시지를 전송하기 전에 Schema Registry에 스키마를 등록해야 함
 * 컨슈머는 메시지를 소비할 때 Schema Registry에서 스키마를 조회하여 역직렬화함
 * JSON, Avro, Protobuf 등의 다양한 포맷을 지원함

&nbsp;Apache Kafka는 고성능의 분산 스트리밍 플랫폼으로, 프로듀서(Producer)와 컨슈머(Consumer) 간의 효율적인 데이터 전송을 지원합니다. 그러나 Kafka 자체는 데이터의 구조나 형식에 대한 검증을 수행하지 않으므로, 데이터 스키마의 관리와 호환성 유지에 어려움이 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Schema Registry가 도입되었습니다.​&nbsp;Schema Registry란 무엇인가?Schema Registry는 Kafka와 별도로 동작하는 독립적인 애플리케이션으로, Kafka에서 주고받는 메시지의 스키마를 중앙에서 관리하고 저장하는 역할을 합니다. 이를 통해 프로듀서와 컨슈머 간의 데이터 구조에 대한 명확한 정의를 공유하며, 데이터의 일관성과 호환성을 보장합니다.&nbsp;왜 Schema Registry가 필요한가?Kafka는 기본적으로 바이트 스트림으로 데이터를 처리하며, 데이터의 구조나 형식에 대한 제약이 없습니다. 이로 인해 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다:​<ul ><li>스키마 변경으로 인한 장애 발생: 프로듀서가 데이터 형식을 변경하면, 이를 알지 못한 컨슈머는 역직렬화 과정에서 오류가 발생할 수 있습니다. ​</li><li>데이터 명세 관리의 어려움: 여러 프로듀서와 컨슈머가 존재하는 환경에서 데이터 구조에 대한 명확한 정의가 없으면, 시스템 전체의 안정성이 저하될 수 있습니다.&nbsp;</li></ul>Schema Registry는 이러한 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 기능을 제공합니다:​<ul ><li>스키마 중앙 관리: 모든 스키마를 중앙에서 관리하여 데이터 구조의 일관성을 유지합니다.​</li><li>호환성 검증: 새로운 스키마 등록 시 기존 스키마와의 호환성을 검증하여, 스키마 진화로 인한 오류를 방지합니다.​</li><li>스키마 버전 관리: 스키마의 버전을 체계적으로 관리하여, 필요 시 이전 버전으로의 롤백을 가능하게 합니다.</li></ul> Schema Registry의 작동 원리Schema Registry는 다음과 같은 흐름으로 작동합니다:​<ol ><li>스키마 등록: 프로듀서는 메시지를 Kafka에 전송하기 전에 해당 메시지의 스키마를 Schema Registry에 등록합니다.&nbsp;</li><li>스키마 ID 부여: Schema Registry는 등록된 스키마에 고유한 ID를 부여하고, 프로듀서는 이 스키마 ID를 메시지에 포함시켜 Kafka에 전송합니다.​</li><li>메시지 소비: 컨슈머는 Kafka에서 메시지를 읽어들인 후, 메시지에 포함된 스키마 ID를 사용하여 Schema Registry에서 스키마를 조회하고, 이를 통해 메시지를 역직렬화합니다.​</li></ol><pre ><code class="language-bash">{
 "type": "record",
 "name": "User",
 "fields": [
 {"name": "name", "type": "string"},
 {"name": "age", "type": "int"}
 ]
}</code></pre>&nbsp;이러한 과정은 프로듀서와 컨슈머 간의 데이터 구조에 대한 명확한 계약을 가능하게 하며, 시스템의 안정성과 데이터의 신뢰성을 향상시킵니다.&nbsp;Schema Registry의 장단점✅ 장점<ul ><li>시스템 안정성 향상: 스키마 변경 시 발생할 수 있는 오류를 사전에 방지하여 시스템의 안정성을 높입니다.</li><li>데이터 명세 관리 용이: 중앙에서 스키마를 관리함으로써 데이터 구조에 대한 명확한 정의를 제공하고, 운영의 효율성을 향상시킵니다.​</li><li>업무 효율성 증대: 스키마 관리로 인한 불필요한 커뮤니케이션을 줄여 개발자들이 본연의 업무에 집중할 수 있게 합니다.</li></ul>❌ 단점<ul ><li>관리 포인트 증가: Schema Registry 서버를 추가로 관리해야 하므로 운영 복잡성이 증가할 수 있습니다.​</li><li>스키마 관리 부담: 엄격한 스키마 검증으로 인해 스키마 변경 시 추가적인 관리 작업이 필요할 수 있습니다.</li></ul>&nbsp;결론Kafka Schema Registry는 데이터의 스키마를 중앙에서 관리하여 프로듀서와 컨슈머 간의 일관성을 보장하는 필수적인 컴포넌트입니다. 이를 통해 데이터의 신뢰성을 유지하고, 스키마 변경으로 인한 장애를 방지할 수 있습니다.&nbsp;📌 기억할 점<ul ><li>Kafka 자체는 데이터 형식을 검증하지 않음 → Schema Registry가 필요함</li><li>프로듀서는 메시지를 전송하기 전에 Schema Registry에 스키마를 등록해야 함</li><li>컨슈머는 메시지를 소비할 때 Schema Registry에서 스키마를 조회하여 역직렬화함</li><li>JSON, Avro, Protobuf 등의 다양한 포맷을 지원함 </li></ul>

덕토피아

🕊️ Kafka Schema Registry: 데이터 스키마 관리

체력은 "하고 싶은 것과 할 수 있는 것 사이의 갭을 줄이는 거예요."라는 말에 밑줄을 그었습니다. 원문 제목은 "40대 이후엔 체력전이다"인데, 전체를 관통하는 내용은 '다정함은 체력에서 나오니까, 다정하려면 체력을 길러라'는 명제에 가까운 내용입니다. 전 구글 디렉터 정김경숙 님이 체력을 가꾸는 이유, 나노운동을 통해 "시간이 없다"라는 핑계를 멀리하는 이유에도 고개를 끄덕이게 됩니다.

사실 정김경숙 님이 유명해진 건 구글에서 17년 일하다 갑자기 해고당한 이후 주 80시간의 육체노동을 택하며 '트레이더조'에서 일하며 스몰토크를 하는 경험을 긍정적으로 이야기하면서부터였는데요. 점심시간 1시간을 활용해서는 리프트로 라이드헤일링을 하며 다리는 쉬면서 또 일을 했죠. 트레이더조 일이 끝나면 곧장 스타벅스 유니폼을 입었습니다. 즐겁게 일했다는 점을 생각하면 그녀는 스스로에게 다정했습니다.

낯선 사람에게 친절을 베풀면 그 의도를 의심하는 게 더 합리적인 것 같은 사회에 살고 있지만, 다정함은 누구나에게 필요합니다. 스스로에게 다정할 만큼 체력을 기르고 나면, 남는 체력으로는 이방인에게도 다정할 수 있지 않을까요? 오늘 이 아티클 덕분에 낯선 이에게 조금 더 친절할 수 있었고, 더 괜찮은 사람이 되겠다는 다짐을 했습니다.

https://www.folin.co/article/10337/gift/DghwhBThRk5eYf1Xrm2vYX7f6xiFZe6L

체력은 "하고 싶은 것과 할 수 있는 것 사이의 갭을 줄이는 거예요."라는 말에 밑줄을 그었습니다. 원문 제목은 "40대 이후엔 체력전이다"인데, 전체를 관통하는 내용은 '다정함은 체력에서 나오니까, 다정하려면 체력을 길러라'는 명제에 가까운 내용입니다. 전 구글 디렉터 정김경숙 님이 체력을 가꾸는 이유, 나노운동을 통해 "시간이 없다"라는 핑계를 멀리하는 이유에도 고개를 끄덕이게 됩니다. 사실 정김경숙 님이 유명해진 건 구글에서 17년 일하다 갑자기 해고당한 이후 주 80시간의 육체노동을 택하며 '트레이더조'에서 일하며 스몰토크를 하는 경험을 긍정적으로 이야기하면서부터였는데요. 점심시간 1시간을 활용해서는 리프트로 라이드헤일링을 하며 다리는 쉬면서 또 일을 했죠. 트레이더조 일이 끝나면 곧장 스타벅스 유니폼을 입었습니다. 즐겁게 일했다는 점을 생각하면 그녀는 스스로에게 다정했습니다. 낯선 사람에게 친절을 베풀면 그 의도를 의심하는 게 더 합리적인 것 같은 사회에 살고 있지만, 다정함은 누구나에게 필요합니다. 스스로에게 다정할 만큼 체력을 기르고 나면, 남는 체력으로는 이방인에게도 다정할 수 있지 않을까요? 오늘 이 아티클 덕분에 낯선 이에게 조금 더 친절할 수 있었고, 더 괜찮은 사람이 되겠다는 다짐을 했습니다. https://www.folin.co/article/10337/gift/DghwhBThRk5eYf1Xrm2vYX7f6xiFZe6L

www.folin.co

《다정함도 체력에서 나오니까》

최근 DeepSeek에 이어 중국발 AI에이전트 돌풍(?)을 일으키고 있는 마누스(Manus) AI 내용을 정리해봅니다.

🍏 Manus AI 개요
 * 개발사: 중국 스타트업 Monica
 * 출시: 2025년 3월 6일
 * 기반 모델: Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet과 Alibaba의 Qwen 모델 기반
 * 특징
   * 세계 최초의 범용 자율 AI 에이전트
   * OpenAI Deep Research, Gemini Deep Research 등에서 볼 수 있는 딥 리서치 기능을 구현한 멀티 에이전트 협업 시스템
   * 기존의 챗봇이나 AI 모델과 달리, Manus는 단순한 답변 제공을 넘어 실제 결과물을 도출하는 데 초점
   * 계획, 실행, 검증을 담당하는 별도의 에이전트들로 구성된 멀티 에이전트 아키텍처
   * 대규모 작업을 수백개의 실행 가능한 하위 작업으로 나누는 동적 타겟 분해 기능
   * 여러 유형의 데이터를 동시에 처리하는 교차 모달 추론 기능
   * 강화학습을 통한 의사결정 효율성 지속적인 개선 및 오류율 최소화
   * 지시를 기다리지 않고 스스로 작업을 시작하고 새로운 정보를 평가하며 접근 방식으로 동적으로 조정하는 자기주도적 작업 수행

🍏 기술적 특징
 * 멀티 에이전트 아키텍처
   * 계획 에이전트(Planning Agent)
     * 작업 분석 및 단계별 계획 수립
     * 사용자 요청을 PDCA(Plan-Do-Check-Act) 사이클로 분해
     * Monte Carlo Tree Search(MCTS) 알고리즘 활용
     * Anthropic Qwen 모델 기반의 텍스트 분석 및 전략 세분화
   * 실행 에이전트(Execution Agent)
     * 웹 브라우저/데이터베이스 등 27개 외부 도구와 실시간 연동
     * Claude 3.5 Sonnet 모델을 주력으로 사용
     * 비동기적 클라우드 처리 아키텍처 지원
   * 검증 에이전트(Validation Agent)
     * 결과 검증 및 최적화
     * 3단계 검증 프로세스: 형식 검증 (표 구조/코드 문법), 내용 검증 (사실 관계 확인, 컨텍스트 검증 (사용자 의도 부합 여부)
 * 성능 향상 메커니즘
   * 동적 모델 로딩: 작업 요구사항에 따라 GPT-4, Gemini 등 제3자 모델 추가 호출
   * 실시간 피드백 루프: 오류 발생 시 자동 재계획 알고리즘 가동
   * 크로스 모달 퓨전: 텍스트-이미지 결합 분석을 위한 어텐션 메커니즘 적용
 * 혁신적인 기능
   * 비동기 처리: Celery 작업규 + Redis 캐시 - 오픈라인 작업 지속 가능
   * 메모리 시스템: 벡터 데이터베이스 기반 장기 기억 - 사용자 패턴 학습 최적화
   * 보안 프레임워크: 샌드박스 가상머신 격리 - 외부시스템 영향 제거
 * 외부 도구 통합: 웹 브라우저, 데이터베이스, 코드 편집기 등 다양한 소프트웨어와 통합
 * 클라우드 기반 운영: 비동기적 클라우드 처리를 지원하여 효율적인 작업 수행 가능

🍏 성능
 * Meta AI와 Hugging Face가 개발한 GAIA 테스트에서 OpenAI GPT-4o 대비 18% or 23% 높은 정확도

🍏 단점 및 한계
 * 초기 오류 빈도: 무한 루프 발생, 오류 메시지 출력 등 초기 사용자 경험에서 문제 보고
 * 사실 정확성 부족: 정보 누락 또는 부정확한 데이터 제공 사례 존재
 * API 의존성: API가 없는 애플리케이션과의 호환성이 제한적
 * 복제 가능성: 자체 모델 개발보다는 통합에 의존하기 때문에 경쟁사에 의해 복제될 위험

🍏 비즈니스 가능성
 * 기업용 솔루션: B2B 공급업체 발굴, 재무 보고서 분석 등
 * 개인 비서 역할: 여행 계획, 보험 비교, 교육 과정 개발 등
 * 자동화된 업무 처리: 온라인 스토어 운영 분석, 채용 인터뷰 준비 등

🍏 미래 전망
 * 오픈소스화 계획: Monica는 2025년 말까지 Manus AI를 오픈소스로 공개할 계획
 * 확장성: 개발자들이 맞춤형 플러그인을 구축하거나 틈새 응용 프로그램에 최적화할 수 있는 가능성 제공

최근 DeepSeek에 이어 중국발 AI에이전트 돌풍(?)을 일으키고 있는 마누스(Manus) AI 내용을 정리해봅니다. 🍏 Manus AI 개요<ul><li>개발사: 중국 스타트업 Monica</li><li>출시: 2025년 3월 6일</li><li>기반 모델: Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet과 Alibaba의 Qwen 모델 기반</li><li>특징<ul><li>세계 최초의 범용 자율 AI 에이전트</li><li>OpenAI Deep Research, Gemini Deep Research 등에서 볼 수 있는 딥 리서치 기능을 구현한 멀티 에이전트 협업 시스템</li><li>기존의 챗봇이나 AI 모델과 달리, Manus는 단순한 답변 제공을 넘어 실제 결과물을 도출하는 데 초점</li><li>계획, 실행, 검증을 담당하는 별도의 에이전트들로 구성된 멀티 에이전트 아키텍처</li><li>대규모 작업을 수백개의 실행 가능한 하위 작업으로 나누는 동적 타겟 분해 기능</li><li>여러 유형의 데이터를 동시에 처리하는 교차 모달 추론 기능</li><li>강화학습을 통한 의사결정 효율성 지속적인 개선 및 오류율 최소화</li><li>지시를 기다리지 않고 스스로 작업을 시작하고 새로운 정보를 평가하며 접근 방식으로 동적으로 조정하는 자기주도적 작업 수행</li></ul></li></ul> 🍏 기술적 특징<ul><li>멀티 에이전트 아키텍처<ul><li>계획 에이전트(Planning Agent)<ul><li>작업 분석 및 단계별 계획 수립</li><li>사용자 요청을 PDCA(Plan-Do-Check-Act) 사이클로 분해</li><li>Monte Carlo Tree Search(MCTS) 알고리즘 활용</li><li>Anthropic Qwen 모델 기반의 텍스트 분석 및 전략 세분화</li></ul></li><li>실행 에이전트(Execution Agent)<ul><li>웹 브라우저/데이터베이스 등 27개 외부 도구와 실시간 연동</li><li>Claude 3.5 Sonnet 모델을 주력으로 사용</li><li>비동기적 클라우드 처리 아키텍처 지원</li></ul></li><li>검증 에이전트(Validation Agent)<ul><li>결과 검증 및 최적화</li><li>3단계 검증 프로세스: 형식 검증 (표 구조/코드 문법), 내용 검증 (사실 관계 확인, 컨텍스트 검증 (사용자 의도 부합 여부)</li></ul></li></ul></li><li>성능 향상 메커니즘<ul><li>동적 모델 로딩: 작업 요구사항에 따라 GPT-4, Gemini 등 제3자 모델 추가 호출</li><li>실시간 피드백 루프: 오류 발생 시 자동 재계획 알고리즘 가동</li><li>크로스 모달 퓨전: 텍스트-이미지 결합 분석을 위한 어텐션 메커니즘 적용</li></ul></li><li>혁신적인 기능<ul><li>비동기 처리: Celery 작업규 + Redis 캐시 - 오픈라인 작업 지속 가능</li><li>메모리 시스템: 벡터 데이터베이스 기반 장기 기억 - 사용자 패턴 학습 최적화</li><li>보안 프레임워크: 샌드박스 가상머신 격리 - 외부시스템 영향 제거</li></ul></li><li>외부 도구 통합: 웹 브라우저, 데이터베이스, 코드 편집기 등 다양한 소프트웨어와 통합</li><li>클라우드 기반 운영: 비동기적 클라우드 처리를 지원하여 효율적인 작업 수행 가능</li></ul> 🍏 성능<ul><li>Meta AI와 Hugging Face가 개발한 GAIA 테스트에서 OpenAI GPT-4o 대비 18% or 23% 높은 정확도</li></ul> 🍏 단점 및 한계<ul><li>초기 오류 빈도: 무한 루프 발생, 오류 메시지 출력 등 초기 사용자 경험에서 문제 보고</li><li>사실 정확성 부족: 정보 누락 또는 부정확한 데이터 제공 사례 존재</li><li>API 의존성: API가 없는 애플리케이션과의 호환성이 제한적</li><li>복제 가능성: 자체 모델 개발보다는 통합에 의존하기 때문에 경쟁사에 의해 복제될 위험</li></ul> 🍏 비즈니스 가능성<ul><li>기업용 솔루션: B2B 공급업체 발굴, 재무 보고서 분석 등</li><li>개인 비서 역할: 여행 계획, 보험 비교, 교육 과정 개발 등</li><li>자동화된 업무 처리: 온라인 스토어 운영 분석, 채용 인터뷰 준비 등</li></ul> 🍏 미래 전망<ul><li>오픈소스화 계획: Monica는 2025년 말까지 Manus AI를 오픈소스로 공개할 계획</li><li>확장성: 개발자들이 맞춤형 플러그인을 구축하거나 틈새 응용 프로그램에 최적화할 수 있는 가능성 제공</li></ul>

마누스(Manus) AI

우디의 컨설팅:  합격으로 가는 3가지 차별점 회사별 맞춤 포트폴리오,  합격을 부르는 비결입니다. 5회 코칭 진행 
 핀테크 프로덕트 디자이너로 최종 합격한 김** 님의 실제 리뷰입니다.  2회 코칭 진행 
 핀테크 프로덕트 디자이너로 최종 합격한 **호 님의 실제 리뷰입니다.  2회 코칭 진행 
 에이전시 → 스타트업 디자이너로 이직 성공한 **수 님의

[🚨3월·소수 정예!] 유니콘·빅테크 합격한 UX/UI 포트폴리오 컨설팅 - PO·디자인 리드 우디 - 우디디자인랩

Q) 🧑‍💻 평소 업무나 협업 시, 본인의 커뮤니케이션 스타일은 어떤 편인가요? (우디)

A) 🙋‍♀️ 저는 상대방이 궁금해하거나 필요로 할 수 있는 정보를 구체적으로 전달하려는 편이에요. 가령 프로젝트를 진행할 때도, “이건 왜 필요한가” “어떤 방식으로 진행될 것인가” 같은 구체적인 맥락을 먼저 짚어요. 특히 추가 설명이 필요할 것 같은 부분은 상세하게 적어서 미리 공유하고, 혹시 오해가 생기지 않도록 직접 확인하려고 노력합니다. 제가 조금 더 신경을 써야 의사소통 과정에서 불필요한 혼란을 줄일 수 있다고 생각해요. (5년차 UX/UI 디자이너분)

* 저맥락 커뮤니케이션을 통해 오해를 줄이는 커뮤니케이션 스타일이 느껴져 좋았습니다.

Q) 🧑‍💻 평소 업무나 협업 시, 본인의 커뮤니케이션 스타일은 어떤 편인가요? (우디) A) 🙋‍♀️ 저는 상대방이 궁금해하거나 필요로 할 수 있는 정보를 구체적으로 전달하려는 편이에요. 가령 프로젝트를 진행할 때도, “이건 왜 필요한가” “어떤 방식으로 진행될 것인가” 같은 구체적인 맥락을 먼저 짚어요. 특히 추가 설명이 필요할 것 같은 부분은 상세하게 적어서 미리 공유하고, 혹시 오해가 생기지 않도록 직접 확인하려고 노력합니다. 제가 조금 더 신경을 써야 의사소통 과정에서 불필요한 혼란을 줄일 수 있다고 생각해요. (5년차 UX/UI 디자이너분) * 저맥락 커뮤니케이션을 통해 오해를 줄이는 커뮤니케이션 스타일이 느껴져 좋았습니다.

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기억에 남는 디자이너 면접 답변 [9]

클릭존 주위에 글만 배치했는데... 결과는? | 클릭존 근처에 있는 UX 라이팅은 개발 비용이 적게 들면서도 높은 전환 효율을 자랑하는 방법입니다. 효과적인 이유는 다음과 같습니다. 비용 효율 복잡한 기능 추가나 디자인 변경 없이, 간단한 문구 수정만으로도 사용자 행동을 크게 유도할 수 있습니다. 특히 개발 비용이 거의 들어가지 않으니 초기 팀에서도 쉽게 취할 수 있는 전략입니다.

20화 작은 변화, 큰 차이를 만드는 클릭존 UX 라이팅

 1. 비용 효율
    * 간단한 수정만으로도 사용자 행동을 크게 유도할 수 있음

 2. 불안 해소
 * 적절한 라이팅은 사용자의 불안감을 해소하고, 즉각적인 행동 유도가 가능함

 3. 즉각적인 피드백
 * A/B 테스트를 통해 다양한 문구 실험이 가능함
 * 즉각적인 피드백을 통해 효과를 측정하고 빠르게 개선할 수 있음

<ol ><li>비용 효율<ul ><li>간단한 수정만으로도 사용자 행동을 크게 유도할 수 있음</li></ul></li></ol> <ol start="2"><li>불안 해소</li></ol><ul ><li>적절한 라이팅은 사용자의 불안감을 해소하고, 즉각적인 행동 유도가 가능함</li></ul> <ol start="3"><li>즉각적인 피드백</li></ol><ul ><li>A/B 테스트를 통해 다양한 문구 실험이 가능함</li><li>즉각적인 피드백을 통해 효과를 측정하고 빠르게 개선할 수 있음 </li></ul>

넷마블 잡부

민형기

#백엔드 #개발자 #소프트웨어엔지니어

클릭존 근처에 있는 UX라이팅이 효과적인 이유

한지수

디지털 마케터로, UX라이터로 일하다
지금은 사용자에 대해 더 깊이 알고자 대학원에서 사용자 경험을 공부하고 있습니다. 

클릭존 근처에 있는 UX라이팅이 효과적인 이유

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