클릭 한 번이면 내 얼굴이 변한다고? 딥페이크 기술의 빛과 그림자 여러분, 혹시 딥페이크 기술을 아시나요? 최근 방영한 드라마인 '검은태양'에서도 딥페이크 기술을 활용한 장면이 나와 놀라움을 줬는데요. 이처럼 다양한 분야에서 딥페이크 기술이 활용되면서 이 기술에 대한 관심이 점점 높아지고 있습니다. 자신의 얼굴을 다른 사람의 얼굴로 변환하는 딥페이크 기술의 좋은 예도 있지만, 악용하는 사례들도 많다고 합니다.

클릭 한 번이면 내 얼굴이 변한다고? 딥페이크 기술의 빛과 그림자

최근의 텔레그램 기반의 딥페이크 영상물로 인한 어마어마한 사회적 물의와 파장을 만들어내고 있다. 사실 딥페이크 기술은 딥러닝 기술에서 발전한 AI기술의 하나이다. 딥페이크 기술의 내용을 정리해보고자 한다.

 1. 딥페이크(DeepFake)란?
 * DeepFake = Deep Learning + Fake
 * 인공지능 기술인 딥러닝(deep learning)과 ‘가짜’를 의미하는 단어인 페이크(fake)의 합성어
 * 본래는 인공 지능을 기반으로 한 인간 이미지 합성 기술을 의미하나, 현재 대부분 언론에서는 이러한 딥페이크 기술로 만들어져 진위 여부를 구별하기 어려운 가짜 이미지나 영상물을 의미
 * 2017년 'deepfakes'라는 닉네임의 레딧(Reddit) 사용자에 의해 만들어진 한 사람의 얼굴을 학습한 뒤 다른 영상에서 얼굴을 바꿔치기(Swap) 하는 기술을 의미하는 용어에서 유래

 2. 기반 기술
 * 딥러닝: 심화신경망을 활용해 기계학습을 하는 방법으로 컴퓨터가 사람처럼 생각하고 배우도록 하는 기계학습 기술로서 이미지검색, 음성검색, 기계번역 등 다양한 분야에 활용
 * 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Net, GAN): 두 신경망 모델(생성자-감별자) 의 경쟁을 통해 학습하고 결과물을 만들어 내는 기술
 * 생성자(Generator): 실제 데이터를 학습하고 이를 바탕으로 거짓 데이터를 생성하며 실제에 가까운 거짓 데이터를 생성하는 모델
 * 감별자(Discriminator): 생성자가 내놓은 데이터가 실제인지 거짓인지 판별하도록 학습하는 모델
 
 3. 역사(?)
 * 2014년: 머신러닝 기술인 ‘적대관계생성신경망(Generative Adversarial Networks, 이하 GAN)’ 등장
 * 2017년: 미국 온라인 커뮤니티 Reddit의 한 회원이 기존 영상에 유명인의 얼굴을 입혀 가짜 콘텐츠를 게재

 4. 딥페이크의 긍정적 활용 사례(빛)
 * 영상제작: 새로운 인물 제작하거나 특수 효과로 배우의 과거 또는 미래의 인물 재현. 예) 로그원(스타워즈), 저스티스리그의 슈퍼맨, 인디아나 존스:운명의 다이얼에서 해리슨포드 젊은 시절
 * 신원 확인 수단: 딥러닝을 통해 수많은 얼굴 정보를 익히도록 함으로써 얼굴인식 능력을 향상시키고, 이는 범죄자 색출, 테러범 차단 등 신원 확인 수단으로도 사용
 * 의료분야: CT, MRI, X선 등 영상 의학 자료를 분석하여 암 진단 활용 / 알츠하이머 환자의 초기 음성을 학습시켜 병이 심해진 환자의 말을 대신 발음해주는 기술 개발 / 말라리아 퇴치 캠페인 홍보를 위해 데이비드 베컴은 중국어, 힌디어, 아랍어 등 9개 언어를 구사하는 영상으로 홍보
 * 교육 분야: 역사적 인물을 복원하는 등 시청각 교육 자료로 활용
 * 정서적 안정 및 위로 매개체: 얼굴을 보지 못하는 그리운 사람의 모습을 똑같이 재현하고, 더 나아가 그 사람이 생전 경험했던 여러 모습을 학습시켜서 그 사람과 대화할 수 있는, 영원히 그 사람을 보존할 수 있는 기술을 개발. 예) 김광석, 거북이 재현 방송 등

 5. 딥페이크의 부정적 활용 사례(그림자)
 * 성범죄 악용: 유명인 또는 SNS, 최근 사례처럼 학교내의 학생들 얼굴을 무단 도용하여 딥페이크 포르노 생성을 통해 개인의 명예훼손 및 치명적인 악의적인 이미지 생성
 * 조작영상 및 가짜뉴스: 유명인사의 얼굴 합성한 딥페이크 뉴스. 심지어 총선이나 대통령 선거등에 가짜뉴스 원천으로 활용되는 사례도 있었음
 * 사기 및 보이스피싱: 음성이나 사진을 조작해 보이스 피싱등의 기반 기술로 활용하는 사례
 * 생체인증우회: 개인의 고유한 외모나 목소리를 모방해 금융, 보험 사기에 악용 < - PAD(Presentation Attack Detection) 기술이 적용된 인증 시스템으로 일정부분 방지 가능

 6. 딥페이크 방지를 위한 규제 및 기술
 * 딥페이크 방지 기술
 * 오픈AI: 이미지 생성AI(달리)에서 딥페이크 관련 명령어 금지
 * 메타: 자사플랫폼에서 생성된 AI 이미지에 라벨 표시
 * 틱톡: 자사플랫폼에서 생성된 AI 이미지에 라벨 표시
 * 미국방위고등연구계획국(Defense Advanced Research Projects Agency): 딥 페이크 영상 탐지를 위한 기술 개발
 * 합성곱계층망(Convolutional Neural Network, 이하 CNN)을 이용한 탐지 연구
 * 합성곱 계층(convolutional layer) 및 풀링 계층(pooling layer)의 조합으로 구성된 신경망에서 진짜와 가짜 영상 속의 얼굴 특징을 추출하고, 이를 학습함으로써 딥 페이크를 탐지
 * 순환신경망(Recurrent Neural Network) 및 LSTM(Long Short-Term Memory)과 같은 다른 종류의 딥러닝 모델과 단계적으로 조합함으로써 딥 페이크 탐지 성능 향상
 * (ViT)Vision Transformer 딥러닝 모델을 사용하여 탐지하는 방법
 * 글로벌 기업들
 * 2019년 9월: 메타, 아마존, 구글, 마이크로소프트, MIT, 옥스퍼드, 코넬공과대 공동의 딥페이크 감지 기술 경연 대회 Deepfake Detection Challenge(DFDC) 개최
 * 메타: 연구비·상금 수여 등 명목으로 해당 대회에 1,000만 달러를 투자
 * 아마존: 영상 해독 알고리즘의 개발을 위해 향후 2년간 개발자들에게 100만 달러에 달하는 Amazon Web Services6 이용권 제공
 * 구글: Google은 3,000개의 딥페이크 영상을 촬영한 후, 딥페이크 감지 기술 연구에 제공
 * 트위터(X): 조작된 콘텐츠를 공유하지 못하게 하거나, 조작된 콘텐츠가 허위임을 나타내는 링크를 삽입하는 등 딥페이크 악용 사례를 방지하는 정책
 * 딥페이크 처벌
 * 미국: 버지니아주는 2019년 7월 1일부터 딥페이크 성인용 콘텐츠를 보복성 음란물(리벤지 포르노)의 영역에 포함하는 법안 발효 및 처벌 강화
 * 영국: 2024년 4월 딥페이크 영상 제작 처벌로 법 개정
 * 한국: 2024년 8월 현재
 * 성폭력처벌법을 개정해 ‘허위 영상물 소지죄’ 조항을 신설해, 딥페이크 음란물을 갖고 있기만 해도 형사처벌
 * 딥페이크 음란물을 유포한 사람에 대해선 법정형을 ‘5년 이하 징역 또는 5000만원 이하 벌금’에서 ‘7년 이하 징역’으로 강화
 * 딥페이크 음란물 제작자를 잡기 위해 경찰관이 신분을 위장해 수사하는 것을 허용하는 방안도 추진
 * 딥페이크 기술 등 생성형 AI를 활용해 만들어진 영상물에 대해 워터마크 표시를 의무화하고, 딥페이크 음란물 피해자의 신상 정보가 온라인에 퍼져 있는 경우 이를 삭제할 수 있도록 법적 근거를 마련 중

< 참고자료 >
 * 합성곱 신경망(https://wikidocs.net/64066)
 * 나무위키 딥페이크(https://namu.wiki/w/%EB%94%A5%ED%8E%98%EC%9D%B4%ED%81%AC)
 * Deepfake의 원리: 당신의 예상보다 훨씬 쉽고, 대단한 기술(https://velog.io/@hewas1230/deepfake-principle)
 * Deepfake 탐지 : 음지의 Deepfake에 맞서는 Transformer-Based AI(https://velog.io/@hewas1230/Deepfake-Detection-Transformer)
 * 딥페이크 기술의 명과 암- AI 보안 위협 5가지(https://www.skshieldus.com/blog-security/security-trend-idx-07)
 * DETECT FAKES(https://detectfakes.kellogg.northwestern.edu/)
 * Factcheck.org(https://www.factcheck.org/)
 * 출처: https://www.skcareersjournal.com/2422

최근의 텔레그램 기반의 딥페이크 영상물로 인한 어마어마한 사회적 물의와 파장을 만들어내고 있다. 사실 딥페이크 기술은 딥러닝 기술에서 발전한 AI기술의 하나이다. 딥페이크 기술의 내용을 정리해보고자 한다. <ol ><li>딥페이크(DeepFake)란?</li></ol><ul ><li>DeepFake = Deep Learning + Fake</li><li>인공지능 기술인 딥러닝(deep learning)과 ‘가짜’를 의미하는 단어인 페이크(fake)의 합성어</li><li>본래는 인공&nbsp;지능을&nbsp;기반으로&nbsp;한&nbsp;인간&nbsp;이미지&nbsp;합성&nbsp;기술을 의미하나, 현재 대부분 언론에서는 이러한 딥페이크 기술로 만들어져 진위 여부를 구별하기 어려운 가짜 이미지나 영상물을 의미</li><li>2017년 'deepfakes'라는 닉네임의 레딧(Reddit) 사용자에 의해 만들어진 한 사람의 얼굴을 학습한 뒤 다른 영상에서 얼굴을 바꿔치기(Swap) 하는 기술을 의미하는 용어에서 유래</li></ul> <ol start="2"><li>기반 기술</li></ol><ul ><li>딥러닝: 심화신경망을 활용해 기계학습을 하는 방법으로 컴퓨터가 사람처럼 생각하고 배우도록 하는 기계학습 기술로서 이미지검색, 음성검색, 기계번역 등 다양한 분야에 활용</li><li>생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Net, GAN): 두 신경망 모델(생성자-감별자) 의 경쟁을 통해 학습하고 결과물을 만들어 내는 기술<ul ><li>생성자(Generator): 실제 데이터를 학습하고 이를 바탕으로 거짓 데이터를 생성하며 실제에 가까운 거짓 데이터를 생성하는 모델</li><li>감별자(Discriminator): 생성자가 내놓은 데이터가 실제인지 거짓인지 판별하도록 학습하는 모델 </li></ul></li></ul><ol start="3"><li>역사(?)</li></ol><ul ><li>2014년: 머신러닝 기술인 ‘적대관계생성신경망(Generative Adversarial Networks, 이하 GAN)’ 등장</li><li>2017년: 미국 온라인 커뮤니티 Reddit의 한 회원이 기존 영상에 유명인의 얼굴을 입혀 가짜 콘텐츠를 게재</li></ul> <ol start="4"><li>딥페이크의 긍정적 활용 사례(빛)</li></ol><ul ><li>영상제작: 새로운 인물 제작하거나 특수 효과로 배우의 과거 또는 미래의 인물 재현. 예) 로그원(스타워즈), 저스티스리그의 슈퍼맨, 인디아나 존스:운명의 다이얼에서 해리슨포드 젊은 시절</li><li>신원 확인 수단: 딥러닝을 통해 수많은 얼굴 정보를 익히도록 함으로써 얼굴인식 능력을 향상시키고,&nbsp;이는 범죄자 색출,&nbsp;테러범 차단 등 신원 확인 수단으로도 사용</li><li>의료분야: CT, MRI, X선 등 영상 의학 자료를 분석하여 암 진단 활용 / 알츠하이머 환자의 초기 음성을 학습시켜 병이 심해진 환자의 말을 대신 발음해주는 기술 개발 / 말라리아 퇴치 캠페인 홍보를 위해 데이비드 베컴은 중국어, 힌디어, 아랍어 등 9개 언어를 구사하는 영상으로 홍보</li><li>교육 분야: 역사적 인물을 복원하는 등 시청각 교육 자료로 활용</li><li>정서적 안정 및 위로 매개체: 얼굴을 보지 못하는 그리운 사람의 모습을 똑같이 재현하고,&nbsp;더 나아가 그 사람이 생전 경험했던 여러 모습을 학습시켜서 그 사람과 대화할 수 있는,&nbsp;영원히 그 사람을 보존할 수 있는 기술을 개발. 예) 김광석, 거북이 재현 방송 등</li></ul> <ol start="5"><li>딥페이크의 부정적 활용 사례(그림자)</li></ol><ul ><li>성범죄 악용: 유명인 또는 SNS, 최근 사례처럼 학교내의 학생들 얼굴을 무단 도용하여 딥페이크 포르노 생성을 통해 개인의 명예훼손 및 치명적인 악의적인 이미지 생성</li><li>조작영상 및 가짜뉴스: 유명인사의 얼굴 합성한 딥페이크 뉴스. 심지어 총선이나 대통령 선거등에 가짜뉴스 원천으로 활용되는 사례도 있었음</li><li>사기 및 보이스피싱: 음성이나 사진을 조작해 보이스 피싱등의 기반 기술로 활용하는 사례</li><li>생체인증우회: 개인의 고유한 외모나 목소리를 모방해 금융, 보험 사기에 악용 &lt; - PAD(Presentation Attack Detection) 기술이 적용된 인증 시스템으로 일정부분 방지 가능</li></ul> <ol start="6"><li>딥페이크 방지를 위한 규제 및 기술</li></ol><ul ><li>딥페이크 방지 기술<ul ><li>오픈AI: 이미지 생성AI(달리)에서 딥페이크 관련 명령어 금지</li><li>메타: 자사플랫폼에서 생성된 AI 이미지에 라벨 표시</li><li>틱톡: 자사플랫폼에서 생성된 AI 이미지에 라벨 표시</li><li>미국방위고등연구계획국(Defense Advanced Research Projects Agency): 딥 페이크 영상 탐지를 위한 기술 개발</li><li>합성곱계층망(Convolutional Neural Network, 이하 CNN)을 이용한 탐지 연구<ul ><li>합성곱 계층(convolutional layer) 및 풀링 계층(pooling layer)의 조합으로 구성된 신경망에서 진짜와 가짜 영상 속의 얼굴 특징을 추출하고, 이를 학습함으로써 딥 페이크를 탐지</li><li>순환신경망(Recurrent Neural Network) 및 LSTM(Long Short-Term Memory)과 같은 다른 종류의 딥러닝 모델과 단계적으로 조합함으로써 딥 페이크 탐지 성능 향상</li></ul></li><li>(ViT)Vision Transformer 딥러닝 모델을 사용하여 탐지하는 방법</li></ul></li></ul><ul ><li>글로벌 기업들<ul ><li>2019년 9월: 메타, 아마존, 구글, 마이크로소프트, MIT, 옥스퍼드, 코넬공과대 공동의 딥페이크 감지 기술 경연 대회 Deepfake Detection Challenge(DFDC) 개최<ul ><li>메타: 연구비·상금 수여 등 명목으로 해당 대회에 1,000만 달러를 투자</li><li>아마존: 영상 해독 알고리즘의 개발을 위해 향후 2년간 개발자들에게 100만 달러에 달하는 Amazon Web Services6 이용권 제공</li><li>구글: Google은 3,000개의 딥페이크 영상을 촬영한 후, 딥페이크 감지 기술 연구에 제공</li><li>트위터(X): 조작된 콘텐츠를 공유하지 못하게 하거나, 조작된 콘텐츠가 허위임을 나타내는 링크를 삽입하는 등 딥페이크 악용 사례를 방지하는 정책</li></ul></li></ul></li></ul><ul ><li>딥페이크 처벌<ul ><li>미국: 버지니아주는 2019년 7월 1일부터 딥페이크 성인용 콘텐츠를 보복성 음란물(리벤지 포르노)의 영역에 포함하는 법안 발효 및 처벌 강화</li><li>영국: 2024년 4월 딥페이크 영상 제작 처벌로 법 개정</li><li>한국: 2024년 8월 현재<ul ><li>성폭력처벌법을 개정해 ‘허위 영상물 소지죄’ 조항을 신설해, 딥페이크 음란물을 갖고 있기만 해도 형사처벌</li><li>딥페이크 음란물을 유포한 사람에 대해선 법정형을 ‘5년 이하 징역 또는 5000만원 이하 벌금’에서 ‘7년 이하 징역’으로 강화</li><li>딥페이크 음란물 제작자를 잡기 위해 경찰관이 신분을 위장해 수사하는 것을 허용하는 방안도 추진</li><li>딥페이크 기술 등 생성형 AI를 활용해 만들어진 영상물에 대해 워터마크 표시를 의무화하고, 딥페이크 음란물 피해자의 신상 정보가 온라인에 퍼져 있는 경우 이를 삭제할 수 있도록 법적 근거를 마련 중</li></ul></li></ul></li></ul> &lt; 참고자료 &gt;<ul ><li>합성곱 신경망(https://wikidocs.net/64066)</li><li>나무위키 딥페이크(https://namu.wiki/w/%EB%94%A5%ED%8E%98%EC%9D%B4%ED%81%AC)</li><li>Deepfake의 원리: 당신의 예상보다 훨씬 쉽고, 대단한 기술(https://velog.io/@hewas1230/deepfake-principle)</li><li>Deepfake 탐지 : 음지의 Deepfake에 맞서는 Transformer-Based AI(https://velog.io/@hewas1230/Deepfake-Detection-Transformer)</li><li>딥페이크 기술의 명과 암- AI 보안 위협 5가지(https://www.skshieldus.com/blog-security/security-trend-idx-07)</li></ul><ul ><li>DETECT FAKES(https://detectfakes.kellogg.northwestern.edu/)</li><li>Factcheck.org(https://www.factcheck.org/)</li><li>출처: https://www.skcareersjournal.com/2422</li></ul>

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[AI의 빛과 그림자] 딥페이크(DeepFake)

01 . 프리드리히 니체가 쓴 ⟪선악의 저편⟫에는 이런 말이 나옵니다.
'괴물과 싸우는 사람은 스스로 괴물이 되지 않도록 주의해야 한다. 우리가 괴물의 심연을 오랫동안 들여다보면, 심연 또한 우리를 들여다보기 때문이다.'
부당한 것들에 저항하는 행위 자체는 매우 중요하고 용감한 것이지만 그 대상을 다룰 때는 오히려 부당한 방법을 사용하지 않도록 주의해야 한다는 말입니다. '저들이 저토록 나쁜데 어떻게 좋게 해결할 수 있나?'라는 생각에 심취하면 나 역시 그들과 다르지 않은 괴물이 되어간단 거죠.

02 . 사회를 나와보면 좋은 사람만큼 나쁜 사람도 많다는 걸 절실히 체감하게 됩니다. 솔직히 말하면 적당히 좋고, 적당히 나쁜 중간인 사람을 찾는 게 현실적으론 더 어려운 일인지도 모르죠. 지금 여러분들께서 떠올릴 수 있는 주위 사람들만 봐도 '좋은 사람' 혹은 '그렇지 않은 사람'의 범주에 바로 포함시킬 수 있는 인물들이 많을 테니까요, 지극히 개인적인 잣대고 그들의 속 사정을 하나하나 헤아리지 못하는 데서 오는 오류라고 하더라도 사회생활을 함에 있어 인간관계에 대한 가치관을 가지고 산다는 건 사실 꽤나 중요한 문제입니다.

03 . 마냥 짧지도, 마냥 길지도 않은 정도의 사회생활을 해오며 배운 것 중 하나는 나쁜 사람들은 혼자 활동하지 않는다는 사실이었습니다. 그들은 늘 자신의 행동을 합리화하는 데 바빴고, 합리화의 과정이 끝나면 누군가로부터 동의나 공감을 얻어내는 데 주력했기 때문이죠. 쉽게 말해 '내가 하는 이 언행들은 합당한 목표나 이유가 있는 것이고, 여기에 뜻을 같이 해주는 사람도 적지 않다'는 사실을 은연중에 공표하는 것이었습니다.
때문에 전혀 우발적이지도, 감정적이지도 않으며 오히려 나쁜 것들을 행해 끝없는 빌드업(?) 하는 부류의 사람들에 가까웠죠. 심지어는 나쁜 행위가 끝나고 나면 그 행위에 동참한 사람들이 죄책감을 갖지 않도록 케어해주는 행위까지 잊지 않았으니까요.

04 . 안타깝지만 이런 과정에 동원되는 사람들은 소위 말에 늘 '만만한 사람들'이었습니다.
니체가 말한 것처럼 괴물과 부딪히는 사람들은 크게 두 가지 부류의 사람들이 많습니다. 하나는 같이 괴물이 되어 진흙탕 싸움을 벌이는 종족이고, 다른 하나는 끝까지 본인의 선함을 놓지 않고 정공법을 택하는 사람들이죠. 그러니 악한 사람들의 입장에선 이 두 부류 모두 달가울 수 없습니다. 자기와 전혀 다른 사람과의 싸움도, 자기와 똑같이 나쁜 길을 택한 사람과의 싸움도 버거운 것은 매한가지거든요.

05 . 때문에 제 주위 경험에 비춰봐도 나쁜 사람은 늘 만만한 사람부터 골랐습니다. 옳고 그름에 대한 기준이 선명하지 않은 사람들, 어느 한쪽으로 치우치지는 않지만 타이밍에 따라서 쉽게 양쪽을 오갈 수 있는 사람들, 나쁜 것도 금방 잊고 좋은 것도 금방 잊는 사람들, 누군가의 설득에 쉽게 감화되고 타인의 사정에 극한 공감을 일으키는 사람들이 대부분 그런 유형의 사람들이었습니다. 물론 인간 군상을 일반화한다는 게 애초에 불가능한 일이지만, 적어도 이런 글로 내 생각을 표현할 땐 또 그에 맞는 표현법들이 있는 것이니까요, 제 경험에 기대어 제 기준으로 분류해낸 것임을 감안하고 들어주시면 좋겠습니다.

06 . 그래서 회사 생활을 오래 같이한 동료들 중 일부는 가끔 이런 말을 하기도 합니다. '나는 그때 그 사람이 그렇게까지 나쁜 사람인지도 몰랐고, 우리에게 시킨 지시들이 그렇게까지 나쁜 일인지도 몰랐다'고 말입니다. 이 역시 각자의 가치관을 가늠좌로 놓고 해결해야 할 문제지만 적어도 '뒤돌아보니 나쁜 사람의, 나쁜 지시였던 것 같다'는 걸 인정하는 걸 보면 모두가 느끼는 것을 뒤늦게 깨닫는 사람들도 적지 않았음이 분명합니다. 그리고 그 사람들은 대부분 나쁜 사람이 하는 나쁜 일에 일정 부분이라도 동원된 사람들이었거나 동의 혹은 공감을 해준 사람들이었죠.

07 . 물론 그런 만만한 사람들이 모두 어리석은 것은 아니니 스스로 빠져나올 힘 역시 갖추고 있겠지만 제가 안타까웠던 부분은 누군가는 그런 일로 인해 악하지 않은 사람마저도 나쁜 사람으로 규정하고 기억한다는 사실이었습니다. 가끔은 그 사이에 저와 친한 사람도 끼어있어서 나름의 해명을 해주려고 해도 '애초에 그런 사람의 부당한 지시를 따랐다는 것에서 본인 책임도 있는 것 아닌가요?'라는 반문을 들을 때면 정신이 번쩍 들더라고요. '아, 내가 지금 하는 행동이 오히려 그 사람에게도, 이 사람에게도 더 해가 될 수 있겠구나' 싶었던 겁니다.

08 . 하지만 슬프게도 만만한 사람으로 여겨지는 사람 중에 스스로를 '만만한 사람'으로 생각하는 이는 단 한 명도 없습니다. 그럼에도 불구하고 나쁜 사람이 만만한 사람을 선택하는 과정을 지켜보고 있노라면 왜 그 사람을 선택하는지가 뻔히 보이곤 하죠. 자신의 목표를 감화시키는데도 유리하고, 때론 자신의 의견에 힘을 실어주는 역할도 마다하지 않으며, 무엇보다 자기 손으로 직접 뭔가를 하지 않아도 그 사람을 통해 목적을 달성할 수 있기 때문입니다. 그러니 결코 가볍게 여길 문제는 아닌 거죠.

09 . '만만하다'란 말은 우리말 중에서도 정확한 어원을 찾기 어려운 말 중 하나입니다. 유력한 설은 '찰 만(滿)'자 두 개 이어 붙여서 '이 정도면 적당히 찼고, 부족함이 없는 상태다'를 뜻하는 말이 형용사로 굳어지며 '다루기 쉽고, 접근하기 쉬운 상태 혹은 그런 사람'으로 확대되었다는 가정입니다. 물건이야 이 만만한 상태가 쓸모를 가질지 모르지만 사실 사람에게 있어서는 절대 좋은 평판일 수 없습니다. 무엇보다 이 길을 자의로 택하는 사람이 있을 리 없으니까요.
그렇다고 오늘의 결론이 '모든 아젠다에 있어서 선악 중 하나를 택하라'고 귀결될 수는 없을 겁니다. 우리 삶에 이토록 다양한 문제들을 모조리 심판대에 올린다는 것 역시 불가능한 일이고요.

10 . 하지만 나쁜 사람이 나쁜 일을 할 때 나를 선택한다는 사실을 인지하지 못한다면 이는 자신의 역량도, 인품도, 평판도 모조리 깎아먹는 행위가 됩니다. '끼리끼리는 공학'이라는 가벼운 말로 대체하고 싶은 생각은 없지만 때로는 '나쁜 사람을 걸러내는 능력이 없는 것만으로도 나쁘다'는 평가가 존재하는 만큼 이는 반드시 확보해야 할 능력치 중 하나이기도 하죠.
조금 씁쓸한 이야기들을 풀어놓았지만 한 달의 마지막이 저무는 시점에서 또 한 번 저 스스로를 바로잡게 되는 말인 것 같기도 합니다. 나쁜 사람들의 달콤한 말에 무너질 정도로 어리석은 행동을 한 적은 없는지, 그게 나쁜 행동임을 알면서도 좋은 사람 컴플렉스를 버리고 싶지 않아 거절을 미룬 적은 없는지 일단 저 자신에게 먼저 물어봐야 할 지점이 존재하는 것이니 말이죠.

01 . 프리드리히 니체가 쓴 ⟪선악의 저편⟫에는 이런 말이 나옵니다. '괴물과 싸우는 사람은 스스로 괴물이 되지 않도록 주의해야 한다. 우리가 괴물의 심연을 오랫동안 들여다보면, 심연 또한 우리를 들여다보기 때문이다.'부당한 것들에 저항하는 행위 자체는 매우 중요하고 용감한 것이지만 그 대상을 다룰 때는 오히려 부당한 방법을 사용하지 않도록 주의해야 한다는 말입니다. '저들이 저토록 나쁜데 어떻게 좋게 해결할 수 있나?'라는 생각에 심취하면 나 역시 그들과 다르지 않은 괴물이 되어간단 거죠. 02 . 사회를 나와보면 좋은 사람만큼 나쁜 사람도 많다는 걸 절실히 체감하게 됩니다. 솔직히 말하면 적당히 좋고, 적당히 나쁜 중간인 사람을 찾는 게 현실적으론 더 어려운 일인지도 모르죠. 지금 여러분들께서 떠올릴 수 있는 주위 사람들만 봐도 '좋은 사람' 혹은 '그렇지 않은 사람'의 범주에 바로 포함시킬 수 있는 인물들이 많을 테니까요, 지극히 개인적인 잣대고 그들의 속 사정을 하나하나 헤아리지 못하는 데서 오는 오류라고 하더라도 사회생활을 함에 있어 인간관계에 대한 가치관을 가지고 산다는 건 사실 꽤나 중요한 문제입니다. 03 . 마냥 짧지도, 마냥 길지도 않은 정도의 사회생활을 해오며 배운 것 중 하나는 나쁜 사람들은 혼자 활동하지 않는다는 사실이었습니다. 그들은 늘 자신의 행동을 합리화하는 데 바빴고, 합리화의 과정이 끝나면 누군가로부터 동의나 공감을 얻어내는 데 주력했기 때문이죠. 쉽게 말해 '내가 하는 이 언행들은 합당한 목표나 이유가 있는 것이고, 여기에 뜻을 같이 해주는 사람도 적지 않다'는 사실을 은연중에 공표하는 것이었습니다. 때문에 전혀 우발적이지도, 감정적이지도 않으며 오히려 나쁜 것들을 행해 끝없는 빌드업(?) 하는 부류의 사람들에 가까웠죠. 심지어는 나쁜 행위가 끝나고 나면 그 행위에 동참한 사람들이 죄책감을 갖지 않도록 케어해주는 행위까지 잊지 않았으니까요. 04 . 안타깝지만 이런 과정에 동원되는 사람들은 소위 말에 늘 '만만한 사람들'이었습니다. 니체가 말한 것처럼 괴물과 부딪히는 사람들은 크게 두 가지 부류의 사람들이 많습니다. 하나는 같이 괴물이 되어 진흙탕 싸움을 벌이는 종족이고, 다른 하나는 끝까지 본인의 선함을 놓지 않고 정공법을 택하는 사람들이죠. 그러니 악한 사람들의 입장에선 이 두 부류 모두 달가울 수 없습니다. 자기와 전혀 다른 사람과의 싸움도, 자기와 똑같이 나쁜 길을 택한 사람과의 싸움도 버거운 것은 매한가지거든요. 05 . 때문에 제 주위 경험에 비춰봐도 나쁜 사람은 늘 만만한 사람부터 골랐습니다. 옳고 그름에 대한 기준이 선명하지 않은 사람들, 어느 한쪽으로 치우치지는 않지만 타이밍에 따라서 쉽게 양쪽을 오갈 수 있는 사람들, 나쁜 것도 금방 잊고 좋은 것도 금방 잊는 사람들, 누군가의 설득에 쉽게 감화되고 타인의 사정에 극한 공감을 일으키는 사람들이 대부분 그런 유형의 사람들이었습니다. 물론 인간 군상을 일반화한다는 게 애초에 불가능한 일이지만, 적어도 이런 글로 내 생각을 표현할 땐 또 그에 맞는 표현법들이 있는 것이니까요, 제 경험에 기대어 제 기준으로 분류해낸 것임을 감안하고 들어주시면 좋겠습니다. 06 . 그래서 회사 생활을 오래 같이한 동료들 중 일부는 가끔 이런 말을 하기도 합니다. '나는 그때 그 사람이 그렇게까지 나쁜 사람인지도 몰랐고, 우리에게 시킨 지시들이 그렇게까지 나쁜 일인지도 몰랐다'고 말입니다. 이 역시 각자의 가치관을 가늠좌로 놓고 해결해야 할 문제지만 적어도 '뒤돌아보니 나쁜 사람의, 나쁜 지시였던 것 같다'는 걸 인정하는 걸 보면 모두가 느끼는 것을 뒤늦게 깨닫는 사람들도 적지 않았음이 분명합니다. 그리고 그 사람들은 대부분 나쁜 사람이 하는 나쁜 일에 일정 부분이라도 동원된 사람들이었거나 동의 혹은 공감을 해준 사람들이었죠. 07 . 물론 그런 만만한 사람들이 모두 어리석은 것은 아니니 스스로 빠져나올 힘 역시 갖추고 있겠지만 제가 안타까웠던 부분은 누군가는 그런 일로 인해 악하지 않은 사람마저도 나쁜 사람으로 규정하고 기억한다는 사실이었습니다. 가끔은 그 사이에 저와 친한 사람도 끼어있어서 나름의 해명을 해주려고 해도 '애초에 그런 사람의 부당한 지시를 따랐다는 것에서 본인 책임도 있는 것 아닌가요?'라는 반문을 들을 때면 정신이 번쩍 들더라고요. '아, 내가 지금 하는 행동이 오히려 그 사람에게도, 이 사람에게도 더 해가 될 수 있겠구나' 싶었던 겁니다. 08 . 하지만 슬프게도 만만한 사람으로 여겨지는 사람 중에 스스로를 '만만한 사람'으로 생각하는 이는 단 한 명도 없습니다. 그럼에도 불구하고 나쁜 사람이 만만한 사람을 선택하는 과정을 지켜보고 있노라면 왜 그 사람을 선택하는지가 뻔히 보이곤 하죠. 자신의 목표를 감화시키는데도 유리하고, 때론 자신의 의견에 힘을 실어주는 역할도 마다하지 않으며, 무엇보다 자기 손으로 직접 뭔가를 하지 않아도 그 사람을 통해 목적을 달성할 수 있기 때문입니다. 그러니 결코 가볍게 여길 문제는 아닌 거죠. 09 . '만만하다'란 말은 우리말 중에서도 정확한 어원을 찾기 어려운 말 중 하나입니다. 유력한 설은 '찰 만(滿)'자 두 개 이어 붙여서 '이 정도면 적당히 찼고, 부족함이 없는 상태다'를 뜻하는 말이 형용사로 굳어지며 '다루기 쉽고, 접근하기 쉬운 상태 혹은 그런 사람'으로 확대되었다는 가정입니다. 물건이야 이 만만한 상태가 쓸모를 가질지 모르지만 사실 사람에게 있어서는 절대 좋은 평판일 수 없습니다. 무엇보다 이 길을 자의로 택하는 사람이 있을 리 없으니까요. 그렇다고 오늘의 결론이 '모든 아젠다에 있어서 선악 중 하나를 택하라'고 귀결될 수는 없을 겁니다. 우리 삶에 이토록 다양한 문제들을 모조리 심판대에 올린다는 것 역시 불가능한 일이고요. 10 . 하지만 나쁜 사람이 나쁜 일을 할 때 나를 선택한다는 사실을 인지하지 못한다면 이는 자신의 역량도, 인품도, 평판도 모조리 깎아먹는 행위가 됩니다. '끼리끼리는 공학'이라는 가벼운 말로 대체하고 싶은 생각은 없지만 때로는 '나쁜 사람을 걸러내는 능력이 없는 것만으로도 나쁘다'는 평가가 존재하는 만큼 이는 반드시 확보해야 할 능력치 중 하나이기도 하죠. 조금 씁쓸한 이야기들을 풀어놓았지만 한 달의 마지막이 저무는 시점에서 또 한 번 저 스스로를 바로잡게 되는 말인 것 같기도 합니다. 나쁜 사람들의 달콤한 말에 무너질 정도로 어리석은 행동을 한 적은 없는지, 그게 나쁜 행동임을 알면서도 좋은 사람 컴플렉스를 버리고 싶지 않아 거절을 미룬 적은 없는지 일단 저 자신에게 먼저 물어봐야 할 지점이 존재하는 것이니 말이죠.

나쁜 사람은 만만한 사람부터 고르니까

완벽한 평가 시스템은 없다.  세상에는 수많은 서비스 기획자가 있고, 그들이 만들어 낸 수많은 서비스들이 있다. 하지만, 어느 서비스도 완전히 기획자의 의도대로만 굴러가지는 않는다. 서비스의 대상인 고객들은 워낙 복잡하고 개성 있는 존재인 데다, 각자가 어떤 의도를 가지고 있는 존재이기도 하다. 그리고 고객들의 행동은 계속 변화한다. 그래서 고객들에게 딱 

15화 [Evaluation] 평가 시스템의 부작용들

운영의 묘가 필요한 부분
#repost #평가 #부작용 #조직

https://brunch.co.kr/@drunkensky/37

운영의 묘가 필요한 부분#repost #평가 #부작용 #조직 https://brunch.co.kr/@drunkensky/37

Brunch Story

평가 시스템의 부작용들

워드프레스 개발 | “플러그인도 테마도 많은데 나한테 딱 맞는 건 없네” 🧐 “간단한 기능 딱 하나가 필요한데 그게 없네” 🤔 플러그인 설치하고 기능 살피고 지우고 다시 찾고 👩‍💻 그 시간에 개발을 했다면 이미 필요한 기능을 만들었을 겁니다 🙈 이런 문제를 한 

워드프레스 제대로 개발하기 - 어드민 편 강의 | 워드프레스 개발 - 인프런

워드프레스 테마를 자유롭게 개발하고 싶은 분들.
인프런 추석맞이 25% 할인이 다가오고 있습니다.
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👉 워드프레스 제대로 개발하기 클라이언트 편
https://bit.ly/mytory-wp-2

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클라우드 개발 환경을 제공하는 Replit 에서 개발 뿐 아니라 서버에 배포하는 것 까지 자동으로 해 주는 Replit Agent를 출시했습니다.

진짜로 모든 사람들이 코딩이나 기반지식 없이도 프로그램을 개발하고 배포 할 수 있는 시대가 벌써 또 한 발짝 더 다가왔네요. 발전 속도가 진짜 어휴.. 💦

https://www.threads.net/@golbin/post/C_kH-UNP-gP/

클라우드 개발 환경을 제공하는 Replit 에서 개발 뿐 아니라 서버에 배포하는 것 까지 자동으로 해 주는 Replit Agent를 출시했습니다. 진짜로 모든 사람들이 코딩이나 기반지식 없이도 프로그램을 개발하고 배포 할 수 있는 시대가 벌써 또 한 발짝 더 다가왔네요. 발전 속도가 진짜 어휴.. 💦 https://www.threads.net/@golbin/post/C_kH-UNP-gP/

www.threads.net

OpenAI가 차세대 모델을 탑재한 차세대 챗봇 시스템의 가격을 월 2,000불(약 270만원)대로 고려하고 있다는 루머가 있군요.

이정도 가격대를 생각한다는 것은 정말로 인간의 능력을 완전히 대체할 수 있는 수준이라는 이야기일 것 같은데요. 이정도 시스템이 나온다면 온갖 B2B 시스템은 진짜 폭망 각이 될 수도 있겠습니다.

물론 과연 이것이 루머로만 끝날지 아니면 조만간 정말로 충격적인 모델과 제품을 들고 나올지 그것이 문제겠죠. 최근 OpenAI를 퇴사하고 Safe Superintelligence를 창업한 일리야 수츠케버가 시드 라운드에서만 1조원 이상을 투자받은 것을 보면 맞는게 아닌가 싶기도 하고요.

아무튼 GPU 푸어는 그저 관중석에서 팝콘이나 뜯고 있을 뿐이겠습니다만.. 과연 사실은 언제쯤 밝혀질지 정말 궁금합니다. 😎🍿🥤

OpenAI가 차세대 모델을 탑재한 차세대 챗봇 시스템의 가격을 월 2,000불(약 270만원)대로 고려하고 있다는 루머가 있군요. 이정도 가격대를 생각한다는 것은 정말로 인간의 능력을 완전히 대체할 수 있는 수준이라는 이야기일 것 같은데요. 이정도 시스템이 나온다면 온갖 B2B 시스템은 진짜 폭망 각이 될 수도 있겠습니다. 물론 과연 이것이 루머로만 끝날지 아니면 조만간 정말로 충격적인 모델과 제품을 들고 나올지 그것이 문제겠죠. 최근 OpenAI를 퇴사하고 Safe Superintelligence를 창업한 일리야 수츠케버가 시드 라운드에서만 1조원 이상을 투자받은 것을 보면 맞는게 아닌가 싶기도 하고요. 아무튼 GPU 푸어는 그저 관중석에서 팝콘이나 뜯고 있을 뿐이겠습니다만.. 과연 사실은 언제쯤 밝혀질지 정말 궁금합니다. 😎🍿🥤

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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

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토스의 오픈소스 생태계: 한국을 넘어 글로벌로

OpenAI의 공동 창업자였던 일리야 수츠케버의 회사 SSI(Safe Superintelligence)가 10억 달러(약 1조 3천억원) 펀딩을 받았다는 소식이 타임라인을 뒤덮고 있는데..

심지어 시드 라운드..(…)

기업 가치가 1조가 되면 유니콘 회사(환상속에나 존재한다는)라고 하는데.. 1조 펀딩을 시드 라운드에서 받다니.. 메이저급 AI 회사들 앞에서는 그 대단한 유니콘 회사들조차 그냥 평범한 조랑말처럼 보일 지경..

OpenAI의 공동 창업자였던 일리야 수츠케버의 회사 SSI(Safe Superintelligence)가 10억 달러(약 1조 3천억원) 펀딩을 받았다는 소식이 타임라인을 뒤덮고 있는데.. 심지어 시드 라운드..(…) 기업 가치가 1조가 되면 유니콘 회사(환상속에나 존재한다는)라고 하는데.. 1조 펀딩을 시드 라운드에서 받다니.. 메이저급 AI 회사들 앞에서는 그 대단한 유니콘 회사들조차 그냥 평범한 조랑말처럼 보일 지경..

"인공지능 시대가 도래하면 정말 사람들은 일자리를 잃게 될까?" chatGPT가 세상에 나오고 나서 개발자들 사이에서 가장 화제가 되었던 주제입니다. 오늘 소개해드릴 책은 그 질문에 대해 정확한 답은 아니더라도, 생각해볼만한 거리들을 던져줍니다. 이 책은 단순히 AI 기술 자체에 대한 설명에 머무르지 않습니다. 기술적 발전의 과정뿐만 아니라 그에 따른 윤리적, 사회적 딜레마를 다루며, AI가 가져올 긍정적인 측면과 함께 심각한 부작용을 균형 있게 설명하고 있습니다. 예를 들어, AI의 자동화가 가져올 산업 구조의 변화와 일자리 문제, 프라이버시 침해, 그리고 알고리즘의 편향성 등이 주요한 논점으로 다루어집니다. 특히, AI가 어떻게 인간의 의사결정 과정에 영향을 미칠 수 있는지에 대한 논의는 깊은 인상을..

[리뷰#9] AI 트루스

"인공지능 시대가 도래하면 정말 사람들은 일자리를 잃게 될까?" chatGPT가 세상에 나오고 나서 개발자들 사이에서 가장 화제가 되었던 주제입니다. 오늘 소개해드릴 책은 그 질문에 대해 정확한 답은 아니더라도, 생각해볼만한 거리들을 던져줍니다.
 
이 책은 단순히 AI 기술 자체에 대한 설명에 머무르지 않습니다. 기술적 발전의 과정뿐만 아니라 그에 따른 윤리적, 사회적 딜레마를 다루며, AI가 가져올 긍정적인 측면과 함께 심각한 부작용을 균형 있게 설명하고 있습니다. 예를 들어, AI의 자동화가 가져올 산업 구조의 변화와 일자리 문제, 프라이버시 침해, 그리고 알고리즘의 편향성 등이 주요한 논점으로 다루어집니다.
 
가장 인상 깊었던 내용 중 하나는 "AI는 결코 완벽하지 않다"는 사실입니다. 실무에서 AI 모델이 높은 정확도를 자랑하더라도, 그것이 항상 올바른 결정을 내리는 것은 아니며, AI 시스템에 대한 무조건적인 신뢰는 위험할 수 있다는 것입니다. 저자는 이러한 맥락에서 AI가 실수할 때 어떻게 대처해야 하고, 인간과 AI의 협력적 관계를 어떻게 설계할 수 있을지에 대한 제안도 다룹니다.
 
실무에서 개발자들은 종종 "완벽한" AI 모델을 기대하는 경우가 많습니다. 하지만 이 책은 AI가 아무리 높은 정확도를 자랑하더라도 인간의 개입과 모니터링이 여전히 필수적임을 강조합니다. AI 시스템의 한계를 이해하고, 이를 보완하기 위한 인간의 역할을 재정의하는 것이 개발자로서 중요한 과제라는 점이 부각됩니다. 특히 모델이 실제 운영 환경에서 어떻게 실수를 저지를 수 있는지, 그 실수를 어떻게 예측하고 대처할지에 대한 논의는 AI 기술을 실무에 적용하려는 개발자에게 매우 실질적인 조언을 제공합니다.
 
AI 기술은 분명 강력하지만, 그 잠재력을 실현하기 위해서는 개발자가 기술적 능력뿐만 아니라, 윤리적 책임과 사회적 영향을 고민해야 한다는 메시지를 강하게 전달합니다. 개발자뿐만 아니라, AI가 미래를 어떻게 바꿀지 궁금한 사람이라면 꼭 읽어볼 가치가 있는 책입니다. 기술에 대한 이해뿐만 아니라, 기술이 우리 사회에 미치는 영향을 고민해 볼 수 있는 좋은 기회가 될 것입니다.

"인공지능 시대가 도래하면 정말 사람들은 일자리를 잃게 될까?" chatGPT가 세상에 나오고 나서 개발자들 사이에서 가장 화제가 되었던 주제입니다. 오늘 소개해드릴 책은 그 질문에 대해 정확한 답은 아니더라도, 생각해볼만한 거리들을 던져줍니다.&nbsp;이 책은 단순히 AI 기술 자체에 대한 설명에 머무르지 않습니다. 기술적 발전의 과정뿐만 아니라 그에 따른 윤리적, 사회적 딜레마를 다루며, AI가 가져올 긍정적인 측면과 함께 심각한 부작용을 균형 있게 설명하고 있습니다. 예를 들어, AI의 자동화가 가져올 산업 구조의 변화와 일자리 문제, 프라이버시 침해, 그리고 알고리즘의 편향성 등이 주요한 논점으로 다루어집니다.&nbsp;가장 인상 깊었던 내용 중 하나는 "AI는 결코 완벽하지 않다"는 사실입니다. 실무에서 AI 모델이 높은 정확도를 자랑하더라도, 그것이 항상 올바른 결정을 내리는 것은 아니며, AI 시스템에 대한 무조건적인 신뢰는 위험할 수 있다는 것입니다. 저자는 이러한 맥락에서 AI가 실수할 때 어떻게 대처해야 하고, 인간과 AI의 협력적 관계를 어떻게 설계할 수 있을지에 대한 제안도 다룹니다.&nbsp;실무에서 개발자들은 종종 "완벽한" AI 모델을 기대하는 경우가 많습니다. 하지만 이 책은 AI가 아무리 높은 정확도를 자랑하더라도 인간의 개입과 모니터링이 여전히 필수적임을 강조합니다. AI 시스템의 한계를 이해하고, 이를 보완하기 위한 인간의 역할을 재정의하는 것이 개발자로서 중요한 과제라는 점이 부각됩니다. 특히 모델이 실제 운영 환경에서 어떻게 실수를 저지를 수 있는지, 그 실수를 어떻게 예측하고 대처할지에 대한 논의는 AI 기술을 실무에 적용하려는 개발자에게 매우 실질적인 조언을 제공합니다.&nbsp;AI 기술은 분명 강력하지만, 그 잠재력을 실현하기 위해서는 개발자가 기술적 능력뿐만 아니라, 윤리적 책임과 사회적 영향을 고민해야 한다는 메시지를 강하게 전달합니다. 개발자뿐만 아니라, AI가 미래를 어떻게 바꿀지 궁금한 사람이라면 꼭 읽어볼 가치가 있는 책입니다. 기술에 대한 이해뿐만 아니라, 기술이 우리 사회에 미치는 영향을 고민해 볼 수 있는 좋은 기회가 될 것입니다.

덕토피아

🕊️  [리뷰#9] AI 트루스

쿨함과 무례함의 경계는 무엇으로 구분할 수 있을까? 상대방으로부터 존중과 배려는 또 어떻게 이끌어낼 수 있을까? 이 질문에 작은 실마리가 되어 줄지도 모르는 '컨버스 효과'를 전파하기 위해 쉬는 시간 급히 다시 마이크를 켠 세 친구!

Ep 3. 컨버스 효과 : 소중한 건 티 좀 내도 괜찮으니까

🎙 매주 목요일 한 편씩 새로운 에피소드를 공개하고 있는 팟캐스트 '일친구!'
이번 에피소드는 제 경험에서 비롯된 '컨버스 효과'에 대한 이야기를 풀어봅니다.

📌 쿨함과 무례함의 경계는 무엇으로 구분할 수 있을까? 상대방으로부터 존중과 배려는 또 어떻게 이끌어낼 수 있을까? 이 질문에 작은 실마리가 되어 줄지도 모르는 '컨버스 효과'를 전파하기 위해 쉬는 시간 급히 다시 마이크를 켠 세 친구!

(애플 팟캐스트, 팟빵, 스포티파이에서 들을 수 있습니다.)

🎙 매주 목요일 한 편씩 새로운 에피소드를 공개하고 있는 팟캐스트 '일친구!'이번 에피소드는 제 경험에서 비롯된 '컨버스 효과'에 대한 이야기를 풀어봅니다. 📌 쿨함과 무례함의 경계는 무엇으로 구분할 수 있을까? 상대방으로부터 존중과 배려는 또 어떻게 이끌어낼 수 있을까? 이 질문에 작은 실마리가 되어 줄지도 모르는 '컨버스 효과'를 전파하기 위해 쉬는 시간 급히 다시 마이크를 켠 세 친구! (애플 팟캐스트, 팟빵, 스포티파이에서 들을 수 있습니다.)

Apple 팟캐스트

[ 팟캐스트 - 일친구 ] : 이번 주 주제는 '컨버스 효과'!

Have you noticed that Git is so integral to working with code that people hardly ever include it in their tech stack or on their CV at all? The assumption is you know it already, or at least enough...

The guide to Git I never had.

개발자로서 우리의 일상은 코드를 읽고, 작성하고, 검토하는 데 집중되어 있습니다. Git은 우리가 사용하는 도구 중 가장 중요한 것 중 하나라고 할 수 있습니다. Git의 기능과 특징을 마스터하는 것은 개발자로서 자신에게 할 수 있는 최고의 투자 중 하나입니다.
 
브랜치 (Branches)
Git 저장소에는 "main" 또는 "master"(deprecated)라는 메인 개발 라인이 있으며, 여기서 여러 브랜치가 분기됩니다. 이 브랜치들은 동시에 여러 기능이나 수정을 병행하여 작업할 수 있도록 해줍니다.

커밋 (Commits)
Git 커밋은 업데이트된 코드를 묶어 특정 시점의 프로젝트 코드를 캡처합니다. 각 커밋은 이전 커밋 이후로 이루어진 변경사항을 기록하며, 프로젝트 개발의 전체적인 역사를 구축합니다.

커밋을 참조할 때는 일반적으로 고유한 암호화 해시 값을 사용합니다.
git show abc123def456789

이 명령어는 해당 해시 값을 가진 커밋의 상세 정보를 보여줍니다.
 
태그 (Tags)
Git 태그는 Git 역사 내에서 주요 이정표를 나타내며, 일반적으로 릴리스, 버전, 또는 중요한 커밋을 표시합니다. 이러한 태그는 프로젝트의 여정에서 특정 시점을 나타내는 데 매우 유용합니다.

헤드 (HEAD)
현재 체크아웃된 브랜치의 가장 최신 커밋은 HEAD에 의해 표시되며, 저장소 내의 모든 참조를 가리킬 수 있는 포인터 역할을 합니다. 특정 브랜치에 있을 때, HEAD는 해당 브랜치의 최신 커밋을 가리킵니다. 가끔 HEAD는 브랜치의 끝이 아닌 특정 커밋을 직접 가리킬 수도 있습니다.
 
스테이지 (Stages)
Git 단계를 이해하는 것은 Git 워크플로우를 이해하는 데 매우 중요합니다. 단계는 파일에 대한 변경사항이 커밋되기 전에 발생하는 논리적 전환을 나타냅니다. Git 단계를 더 자세히 살펴봅시다:

 * 작업 디렉토리 (Working directory) 👷: 작업 디렉토리는 프로젝트 파일을 수정하고 생성하는 곳입니다. 로컬 머신에서 파일의 현재 상태를 나타냅니다.
 * 스테이징 영역 (Staging area) 🚉: 스테이징 영역은 변경사항을 커밋하기 전에 준비하는 대기 영역 또는 사전 커밋 구역입니다.
 * 로컬 저장소 (Local repository) 🗄️: 로컬 저장소는 Git이 커밋된 변경사항을 영구히 저장하는 곳입니다. 프로젝트의 역사를 검토하고, 이전 상태로 되돌리며, 동일한 코드베이스에서 다른 사람들과 협업할 수 있게 해줍니다.
 * 원격 저장소 (Remote repository) 🛫: 원격 저장소는 중앙 서버(예: GitHub, GitLab, Bitbucket)에 위치하며, 프로젝트를 공유하고 다른 사람들과 협업할 수 있는 곳입니다.
 
Git 시작하기
어디서부터 시작해야 할지 고민이라면, Git에서는 작업 공간(workspace)에서 시작해야 합니다. 기존의 저장소(repository)를 포크(fork)하거나 클론(clone)하여 그 작업 공간의 복사본을 가질 수 있습니다. 만약 완전히 새롭게 로컬 폴더에서 시작하고자 한다면, 해당 폴더를 Git 저장소로 만들기 위해 git init 명령어를 사용해야 합니다. 다음 단계로는 자격 증명 설정을 반드시 잊지 말아야 합니다.

브랜치 작업
로컬에서 작업할 때는 현재 어떤 브랜치에 있는지 아는 것이 중요합니다. 다음 명령어들이 유용합니다:
# Will show the changes in the local repository
git branch 
# Or create a branch directly with
git branch feature-branch-name

브랜치 간 전환을 위해서는:
git switch

또한, 브랜치 간 전환뿐만 아니라 다음과 같이 할 수도 있습니다:
git checkout 
# A shortcut to switch to a branch that is yet to be created with the -b flag 
git checkout -b feature-branch-name

저장소의 상태를 확인하려면 다음을 사용하십시오:
git status

현재 브랜치를 항상 명확하게 보기 위해서는 터미널에 브랜치를 표시하는 것이 좋습니다. 이를 도와주는 여러 터미널 애드온이 있습니다.

커밋 작업
커밋을 작업할 때, git commit -m을 사용하여 변경 사항을 기록하고, git amend를 사용하여 가장 최근의 커밋을 수정하며, 커밋 메시지 규칙을 지키는 것이 중요합니다.
git commit -m "의미 있는 메시지"

마지막 커밋에 변경 사항이 있을 때는 새 커밋을 만들지 않고 --amend 플래그를 사용하여 가장 최근 커밋을 수정할 수 있습니다:
# 변경사항을 추가
git add .
git commit --amend

이 명령어는 기본 텍스트 편집기를 열어 필요하면 커밋 메시지를 수정할 수 있게 합니다.
git push origin your_branch --force

기본적으로 자주 커밋하는 것이 더 좋습니다. 이는 진행 상황을 잃거나 스테이징되지 않은 변경사항을 실수로 리셋하는 것을 방지합니다. 이후에 여러 커밋을 합치거나 인터랙티브 리베이스(interactive rebase)를 통해 히스토리를 재작성할 수 있습니다.
 
git log를 사용하여 최근 커밋부터 과거로 거슬러 올라가는 순서로 커밋 목록을 확인할 수 있습니다.
 

번역: [https://ducktopia.tistory.com/132]
원문:

개발자로서 우리의 일상은 코드를 읽고, 작성하고, 검토하는 데 집중되어 있습니다. Git은 우리가 사용하는 도구 중 가장 중요한 것 중 하나라고 할 수 있습니다. Git의 기능과 특징을 마스터하는 것은 개발자로서 자신에게 할 수 있는 최고의 투자 중 하나입니다.&nbsp;브랜치 (Branches)Git 저장소에는 "main" 또는 "master"(deprecated)라는 메인 개발 라인이 있으며, 여기서 여러 브랜치가 분기됩니다. 이 브랜치들은 동시에 여러 기능이나 수정을 병행하여 작업할 수 있도록 해줍니다. 커밋 (Commits)Git 커밋은 업데이트된 코드를 묶어 특정 시점의 프로젝트 코드를 캡처합니다. 각 커밋은 이전 커밋 이후로 이루어진 변경사항을 기록하며, 프로젝트 개발의 전체적인 역사를 구축합니다. 커밋을 참조할 때는 일반적으로 고유한 암호화 해시 값을 사용합니다.<pre ><code class="language-bash">git show abc123def456789</code></pre>이 명령어는 해당 해시 값을 가진 커밋의 상세 정보를 보여줍니다.&nbsp;태그 (Tags)Git 태그는 Git 역사 내에서 주요 이정표를 나타내며, 일반적으로 릴리스, 버전, 또는 중요한 커밋을 표시합니다. 이러한 태그는 프로젝트의 여정에서 특정 시점을 나타내는 데 매우 유용합니다. 헤드 (HEAD)현재 체크아웃된 브랜치의 가장 최신 커밋은 HEAD에 의해 표시되며, 저장소 내의 모든 참조를 가리킬 수 있는 포인터 역할을 합니다. 특정 브랜치에 있을 때, HEAD는 해당 브랜치의 최신 커밋을 가리킵니다. 가끔 HEAD는 브랜치의 끝이 아닌 특정 커밋을 직접 가리킬 수도 있습니다.&nbsp;스테이지 (Stages)Git 단계를 이해하는 것은 Git 워크플로우를 이해하는 데 매우 중요합니다. 단계는 파일에 대한 변경사항이 커밋되기 전에 발생하는 논리적 전환을 나타냅니다. Git 단계를 더 자세히 살펴봅시다: <ul ><li>작업 디렉토리 (Working directory) 👷: 작업 디렉토리는 프로젝트 파일을 수정하고 생성하는 곳입니다. 로컬 머신에서 파일의 현재 상태를 나타냅니다.</li><li>스테이징 영역 (Staging area) 🚉: 스테이징 영역은 변경사항을 커밋하기 전에 준비하는 대기 영역 또는 사전 커밋 구역입니다.</li><li>로컬 저장소 (Local repository) 🗄️: 로컬 저장소는 Git이 커밋된 변경사항을 영구히 저장하는 곳입니다. 프로젝트의 역사를 검토하고, 이전 상태로 되돌리며, 동일한 코드베이스에서 다른 사람들과 협업할 수 있게 해줍니다.</li><li>원격 저장소 (Remote repository) 🛫: 원격 저장소는 중앙 서버(예: GitHub, GitLab, Bitbucket)에 위치하며, 프로젝트를 공유하고 다른 사람들과 협업할 수 있는 곳입니다.</li></ul>&nbsp;Git 시작하기어디서부터 시작해야 할지 고민이라면, Git에서는 작업 공간(workspace)에서 시작해야 합니다. 기존의 저장소(repository)를 포크(fork)하거나 클론(clone)하여 그 작업 공간의 복사본을 가질 수 있습니다. 만약 완전히 새롭게 로컬 폴더에서 시작하고자 한다면, 해당 폴더를 Git 저장소로 만들기 위해 git init 명령어를 사용해야 합니다. 다음 단계로는 자격 증명 설정을 반드시 잊지 말아야 합니다. 브랜치 작업로컬에서 작업할 때는 현재 어떤 브랜치에 있는지 아는 것이 중요합니다. 다음 명령어들이 유용합니다:<pre ><code class="language-bash"># Will show the changes in the local repository
git branch 
# Or create a branch directly with
git branch feature-branch-name</code></pre>브랜치 간 전환을 위해서는:<pre ><code class="language-bash">git switch</code></pre>또한, 브랜치 간 전환뿐만 아니라 다음과 같이 할 수도 있습니다:<pre ><code class="language-bash">git checkout 
# A shortcut to switch to a branch that is yet to be created with the -b flag 
git checkout -b feature-branch-name</code></pre>저장소의 상태를 확인하려면 다음을 사용하십시오:<pre ><code class="language-bash">git status</code></pre>현재 브랜치를 항상 명확하게 보기 위해서는 터미널에 브랜치를 표시하는 것이 좋습니다. 이를 도와주는 여러 터미널 애드온이 있습니다. 커밋 작업커밋을 작업할 때, git commit -m을 사용하여 변경 사항을 기록하고, git amend를 사용하여 가장 최근의 커밋을 수정하며, 커밋 메시지 규칙을 지키는 것이 중요합니다.<pre ><code class="language-bash">git commit -m "의미 있는 메시지"</code></pre>마지막 커밋에 변경 사항이 있을 때는 새 커밋을 만들지 않고 --amend 플래그를 사용하여 가장 최근 커밋을 수정할 수 있습니다:<pre ><code class="language-bash"># 변경사항을 추가
git add .
git commit --amend</code></pre>이 명령어는 기본 텍스트 편집기를 열어 필요하면 커밋 메시지를 수정할 수 있게 합니다.<pre ><code class="language-bash">git push origin your_branch --force</code></pre>기본적으로 자주 커밋하는 것이 더 좋습니다. 이는 진행 상황을 잃거나 스테이징되지 않은 변경사항을 실수로 리셋하는 것을 방지합니다. 이후에 여러 커밋을 합치거나 인터랙티브 리베이스(interactive rebase)를 통해 히스토리를 재작성할 수 있습니다.&nbsp;git log를 사용하여 최근 커밋부터 과거로 거슬러 올라가는 순서로 커밋 목록을 확인할 수 있습니다.&nbsp; 번역: [https://ducktopia.tistory.com/132]원문:

Medium

🕊️ [Medium] 내가 원했던, Git 가이드 (1)

카카오페이에서 프론트엔드 개발을 하며 스켈레톤 UI와 사용자 경험 향상에 대해 고민한 내용을 공유합니다.

무조건 스켈레톤 화면을 보여주는게 사용자 경험에 도움이 될까요? | 카카오페이 기술 블로그

웹사이트에서 데이터를 불러올 때, 흔히 '스켈레톤 화면'이라는 로딩 표시를 사용합니다. 하지만 이게 항상 최선의 선택은 아니라는 흥미로운 블로그 글이 있어 공유드립니다.

세계적인 UX리서치 그룹 닐슨 노먼은 1초 미만이 소요되는 항목의 경우 애니메이션을 사용하면 오히려 주의가 산만해진다고 합니다. 이유는 사용자 입장에서는 너무 짧은 시간 이기에 화면에서 어떤 일이 발생했는지 따라갈 수 없기 때문인데요.

스켈레톤 화면의 효과
 1. 빠른 로딩 (100ms 미만):
    * 스켈레톤이 너무 빨리 사라져 화면이 '덜그럭거리는' 느낌을 줍니다.
    * 결론: 이런 경우 스켈레톤을 보여주지 않는 것이 더 깔끔합니다.
 2. 느린 로딩 (300ms 이상):
    * 스켈레톤 화면이 유용하게 작용합니다.
    * 사용자에게 '무언가 로딩 중'이라는 시각적 피드백을 제공합니다.

카카오페이의 해결책: 지연된 스켈레톤
카카오페이는 이 문제를 Suspense와 DeferredComponent라는 유틸리티 컴포넌트로 아래와 같이 해결했습니다. 200ms 까지는 빈 화면을 보여주고 이후에는 스켈레톤을 표시하는 방식인데요.
 * 작동 방식:
   * 0-200ms: 빈 화면 표시
   * 200ms 이후:
     * 데이터 로딩 완료 시 → 즉시 데이터 표시
     * 데이터 로딩 중 → 스켈레톤 표시
 * 예시:
   * 100ms 응답: 200ms 후 바로 데이터 표시 (스켈레톤 없음)
   * 400ms 응답: 200ms 후 스켈레톤 표시, 400ms에 데이터 표시

또한 성능 모니터링 도구(Firebase)를 활용하여 실제 API 응답 시간을 분석하여 대부분의 응답시간이 200ms이내임을 확인하고, 위와 같은 전략으로 '덜그럭거림'이 없는 부드러운 경험을 제공했습니다.

따라서 무조건 스켈레톤을 보여주는것보다는 사용자의 환경과 데이터를 분석하여 선택적으로 스켈레톤을 보여주는 것이 더 나을 수 있습니다. 이렇게 사용자 경험에 대한 연구들을 통해 인사이트를 얻고 데이터를 활용한 가설 및 검증 과정을 통해 더 좋은 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.

https://tech.kakaopay.com/post/skeleton-ui-idea/

웹사이트에서 데이터를 불러올 때, 흔히 '스켈레톤 화면'이라는 로딩 표시를 사용합니다. 하지만 이게 항상 최선의 선택은 아니라는 흥미로운 블로그 글이 있어 공유드립니다. 세계적인 UX리서치 그룹 닐슨 노먼은 1초 미만이 소요되는 항목의 경우 애니메이션을 사용하면 오히려 주의가 산만해진다고 합니다. 이유는 사용자 입장에서는 너무 짧은 시간 이기에 화면에서 어떤 일이 발생했는지 따라갈 수 없기 때문인데요. 스켈레톤 화면의 효과<ol ><li>빠른 로딩 (100ms 미만):<ul ><li>스켈레톤이 너무 빨리 사라져 화면이 '덜그럭거리는' 느낌을 줍니다.</li><li>결론: 이런 경우 스켈레톤을 보여주지 않는 것이 더 깔끔합니다.</li></ul></li><li>느린 로딩 (300ms 이상):<ul ><li>스켈레톤 화면이 유용하게 작용합니다.</li><li>사용자에게 '무언가 로딩 중'이라는 시각적 피드백을 제공합니다.</li></ul></li></ol> 카카오페이의 해결책: 지연된 스켈레톤카카오페이는 이 문제를 Suspense와 DeferredComponent라는 유틸리티 컴포넌트로 아래와 같이 해결했습니다. 200ms 까지는 빈 화면을 보여주고 이후에는 스켈레톤을 표시하는 방식인데요.<ul ><li>작동 방식:<ul ><li>0-200ms: 빈 화면 표시</li><li>200ms 이후:<ul ><li>데이터 로딩 완료 시 → 즉시 데이터 표시</li><li>데이터 로딩 중 → 스켈레톤 표시</li></ul></li></ul></li><li>예시:<ul ><li>100ms 응답: 200ms 후 바로 데이터 표시 (스켈레톤 없음)</li><li>400ms 응답: 200ms 후 스켈레톤 표시, 400ms에 데이터 표시</li></ul></li></ul> 또한 성능 모니터링 도구(Firebase)를 활용하여 실제 API 응답 시간을 분석하여 대부분의 응답시간이 200ms이내임을 확인하고, 위와 같은 전략으로 '덜그럭거림'이 없는 부드러운 경험을 제공했습니다. 따라서 무조건 스켈레톤을 보여주는것보다는 사용자의 환경과 데이터를 분석하여 선택적으로 스켈레톤을 보여주는 것이 더 나을 수 있습니다. 이렇게 사용자 경험에 대한 연구들을 통해 인사이트를 얻고 데이터를 활용한 가설 및 검증 과정을 통해 더 좋은 사용자 경험을 제공할 수 있습니다. https://tech.kakaopay.com/post/skeleton-ui-idea/

Kakaopay

스켈레톤 화면: 언제나 좋은 선택일까요?

소프트웨어 개발의 80% 이상은 트러블 슈팅이다. 어쩌면 90% 이상? 그런데 이 트러블 슈팅은 컴퓨터 과학/공학의 기초가 없으면 해결하기가 어렵다.

기초 공부는 알겠다. 그럼 이 트러블 슈팅은 어떻게 배워야하나? 이제는 너무 쉽다.

AI(LLM)에게 개발을 시킨다. 거의 무조건 문제가 생기거나 완벽히 원하는대로 나오지 않는다. 어렵거나 새로운 문제일수록 그렇다. 이걸 해결해보는 과정을 많이 거쳐보면 된다.

AI에게 개발을 시킨다 -> 문제가 생긴다 & 문제를 만든다 -> 문제를 해결한다.

이 방식을 통하면 개발의 많은 과정을 이해하고 익힐 수 있다. 다만, 개발을 시키는 것도 뭘 알아야 시킬 수 있다. (서울대 강의에 썼던 방식이다)

부가적인 효과로 대화를 통해 목적을 달성해가는 스킬을 익힐 수 있고, AI의 결과가 틀릴 수 있다는 것이 몸에 새겨지므로, 늘 의심하고 확인하는 습관을 가질 수 있다.

소프트웨어 개발의 80% 이상은 트러블 슈팅이다. 어쩌면 90% 이상? 그런데 이 트러블 슈팅은 컴퓨터 과학/공학의 기초가 없으면 해결하기가 어렵다. 기초 공부는 알겠다. 그럼 이 트러블 슈팅은 어떻게 배워야하나? 이제는 너무 쉽다. AI(LLM)에게 개발을 시킨다. 거의 무조건 문제가 생기거나 완벽히 원하는대로 나오지 않는다. 어렵거나 새로운 문제일수록 그렇다. 이걸 해결해보는 과정을 많이 거쳐보면 된다. AI에게 개발을 시킨다 -&gt; 문제가 생긴다 &amp; 문제를 만든다 -&gt; 문제를 해결한다. 이 방식을 통하면 개발의 많은 과정을 이해하고 익힐 수 있다. 다만, 개발을 시키는 것도 뭘 알아야 시킬 수 있다. (서울대 강의에 썼던 방식이다) 부가적인 효과로 대화를 통해 목적을 달성해가는 스킬을 익힐 수 있고, AI의 결과가 틀릴 수 있다는 것이 몸에 새겨지므로, 늘 의심하고 확인하는 습관을 가질 수 있다.

소프트웨어 개발의 80% 이상은 트러블 슈팅이다. 어쩌면 90% 

결국은 가독성이 높은 코드가 좋은 코드다. 그래야 나도 나중에 쉽게 다시 기억을 되살릴 수 있고, 다른 사람들이 쉽게 이해하고 내가 그만두거나 다른 일로 넘어갈 때 유지보수가 쉬워진다.

단 코드를 작성할 때 본인이 하는 맡은 업무를 명확히 이해하는 것이 중요하다 ("문제 정의"). 그래야 맡은 일에서 정말 중요한 것들 중심으로 구현을 할 수 있기 때문이다. 문제의 복잡도와 들어가는 시간에는 다른 모든 것들처럼 보통 20:80 법칙이 적용된다. 마지막 20%를 해결하는데 보통 80%의 시간을 쓰게 되기에 20%를 단순하게 해결할 방법을 생각해보는 것이 필요하며 의사 소통을 통해 문제 정의를 잘 한다면 이 부분이 쉬워진다. 내 생각을 정리해보자면

 * 가독성이 높은 단순한 코드를 작성하자 (The simpler the better). 그래야 코드 리뷰부터 시작해서 모든 것이 쉬워진다. 불필요하게 복잡한 코드를 작성하면 본인도 나중에 다시 이해하려면 고생한다.
 * 모듈화 등을 통해 유지보수가 쉬운 코드를 작성하는 것이다. 예를 들어 비슷한 코드가 게으름이나 시간 압박으로 인해 하드코드 형태로 여기저기 흩어져 있다고 하면 유지보수에 큰 어려움을 겪게 될 가능성이 높다.
 * 문제 정의를 잘하는 것이 가장 중요하며 선행되어야 한다. 하지만 주의할 점은 처음 만드는 거라면 요구 조건이 시간을 두고 바뀔 가능성이 높기에 유연하게 만들고 너무 빠르게 최적화하지 않을 필요가 있다.
 * 마지막 20%를 해결하는데 들어가는 노력이 80%임을 인지하고 이 20%의 해결방법을 단순하게 할 방법을 찾아보자.

요약하자면 "읽기 쉽고 유지보수가 쉬운 코드를 작성해서 다른 사람들과의 협업이 쉽도록 만들자"

결국은 가독성이 높은 코드가 좋은 코드다. 그래야 나도 나중에 쉽게 다시 기억을 되살릴 수 있고, 다른 사람들이 쉽게 이해하고 내가 그만두거나 다른 일로 넘어갈 때 유지보수가 쉬워진다. 단 코드를 작성할 때 본인이 하는 맡은 업무를 명확히 이해하는 것이 중요하다 ("문제 정의"). 그래야 맡은 일에서 정말 중요한 것들 중심으로 구현을 할 수 있기 때문이다. 문제의 복잡도와 들어가는 시간에는 다른 모든 것들처럼 보통 20:80 법칙이 적용된다. 마지막 20%를 해결하는데 보통 80%의 시간을 쓰게 되기에 20%를 단순하게 해결할 방법을 생각해보는 것이 필요하며 의사 소통을 통해 문제 정의를 잘 한다면 이 부분이 쉬워진다. 내 생각을 정리해보자면 <ul ><li>가독성이 높은 단순한 코드를 작성하자 (The simpler the better). 그래야 코드 리뷰부터 시작해서 모든 것이 쉬워진다. 불필요하게 복잡한 코드를 작성하면 본인도 나중에 다시 이해하려면 고생한다.</li><li>모듈화 등을 통해 유지보수가 쉬운 코드를 작성하는 것이다. 예를 들어 비슷한 코드가 게으름이나 시간 압박으로 인해 하드코드 형태로 여기저기 흩어져 있다고 하면 유지보수에 큰 어려움을 겪게 될 가능성이 높다.</li><li>문제 정의를 잘하는 것이 가장 중요하며 선행되어야 한다. 하지만 주의할 점은 처음 만드는 거라면 요구 조건이 시간을 두고 바뀔 가능성이 높기에 유연하게 만들고 너무 빠르게 최적화하지 않을 필요가 있다.</li><li>마지막 20%를 해결하는데 들어가는 노력이 80%임을 인지하고 이 20%의 해결방법을 단순하게 할 방법을 찾아보자.</li></ul> 요약하자면 "읽기 쉽고 유지보수가 쉬운 코드를 작성해서 다른 사람들과의 협업이 쉽도록 만들자"

좋은 코드란?

2018년 작성해 오래된 아티컬이긴하지만
그때 고민해본 실제 동작하는 MSA 아키텍트의 프레임을 공유해봅니다.

https://wiki.webnori.com/plugins/servlet/mobile?contentId=16646192#content/view/16646192

2018년 작성해 오래된 아티컬이긴하지만그때 고민해본 실제 동작하는 MSA 아키텍트의 프레임을 공유해봅니다. https://wiki.webnori.com/plugins/servlet/mobile?contentId=16646192#content/view/16646192

MSA with Spring

Java developers tend to use 'java.util.UUID#randomUUID()' API, to generate a UUID (Universally Unique Identifier) number (i.e., 'b8bbcbed-ca07-490c-8711-5118ee0af2f9'). Under certain circumstances...

Java UUID generation - Performance impact

﻿
랜덤으로 유니크한 문자열을 만들기 위해 Java.util.UUID#randomUUID() 라는 메서드를 사용해 보신 적이 있으실 겁니다. 이 글에서는 해당 메서드로 인해 시스템이 느려졌던 사례를 공유합니다.
글의 설명에 따르면, 내부 운영체제에서 entropy를 사용하여 고유번호를 생성한다고 하는데 이는 다양한 시스템의 상태 (마우스 움직임, 하드웨어 팬 소음의 변화, 장치 드라이버의 소음 변화 등)을 활용한다고 하는데요. 이때 운영체제에 이 entropy가 부족할 경우 난수 생성 속도가 느려지고 이는 애플리케이션에 영향을 준다고 합니다. 글에 나와있는 스레드 덤프 리포트를 보면 상당히 흥미로운데요.
무심코 사용하던 코드에서도 결함이 생기는 경우가 종종 있으니 특히나 외부 라이브러리를 사용할 때는 한 번쯤은 추상화되어있는 인터페이스 내부에서 어떤 식으로 돌아가는지 살펴보는 것 또한 중요해 보입니다.

https://medium.com/@RamLakshmanan/java-uuid-generation-performance-impact-cec888b7d9b8

﻿랜덤으로 유니크한 문자열을 만들기 위해 Java.util.UUID#randomUUID() 라는 메서드를 사용해 보신 적이 있으실 겁니다. 이 글에서는 해당 메서드로 인해 시스템이 느려졌던 사례를 공유합니다.글의 설명에 따르면, 내부 운영체제에서 entropy를 사용하여 고유번호를 생성한다고 하는데 이는 다양한 시스템의 상태 (마우스 움직임, 하드웨어 팬 소음의 변화, 장치 드라이버의 소음 변화 등)을 활용한다고 하는데요. 이때 운영체제에 이 entropy가 부족할 경우 난수 생성 속도가 느려지고 이는 애플리케이션에 영향을 준다고 합니다. 글에 나와있는 스레드 덤프 리포트를 보면 상당히 흥미로운데요.무심코 사용하던 코드에서도 결함이 생기는 경우가 종종 있으니 특히나 외부 라이브러리를 사용할 때는 한 번쯤은 추상화되어있는 인터페이스 내부에서 어떤 식으로 돌아가는지 살펴보는 것 또한 중요해 보입니다. https://medium.com/@RamLakshmanan/java-uuid-generation-performance-impact-cec888b7d9b8

Java UUID generation-Performance imp

토스와 애플의 조직문화인 DRI는 무엇일까? DRI를 효과적으로 도입하기 위해 꼭 알아야 할 3가지 요소(결정, 실행, 책임)에 대해 알아보겠습니다. | HR 인사이트

DRI를 도입하기 위한 필수 요소 3가지 - 진짜 나를 빛나게, 스펙터 Specter

애플은 DRI 문화를 도입한 대표적인 사례로 잘알려져있고, 국내에서는 토스가 DRI를 성공적으로 도입한 기업으로 많이 언급되고 있습니다.
DRI 조직문화 관련해서 상세하게 적힌 글이 있어 내용을 공유드립니다.

🏃🏻‍♀️ 그래서 이거 누가 담당하실 건가요?
업무를 진행하다보면 여러 사람의 손을 거쳐야 할 때가 있습니다. 이런 문제는 회사가 여러 사람이 모여 있는 '팀'이기에 발생하고, 특히 다양한 부서에서 함께 프로젝트를 진행하다 보면 의견을 공유하는 과정이 길어지기 마련입니다.
이 과정에서 누가 결정을 내릴 것인지 명확하지 않다면 의견이 엇갈리게 되고, 프로젝트는 지연될 수 밖에 없습니다. 그러다 각자 다른 업무때문에 바빠지면 '다른 누군가가 하겠지' 라는 생각에 누구도 책임을 지지 않으려는 분위기가 형성되면서 실패로 끝날 가능성이 높아집니다.
이러한 문제를 해결하기위해 DRI(Directly Responsible Individual) 개념을 도입한 회사들이 있습니다.

💁‍♂️ DRI란
특정 업무나 프로젝트의 전 과정을 책임지는 개인 (최종의사결정권자)을 의미합니다.
프로젝트의 주요한 결정과 실행, 그리고 최종 결과까지의 책임을 한 사람이 담당하도록 하여 의사결정 과정을 단순화하고, 책임 소재를 명확히 하기위해 도입된 개념입니다.
DRI의 핵심은 한 명의 책임자에게 모든 권한을 위임한다는점입니다.

📈 DRI 도입 이후 직원들에게 일어난 변화
 * 활발한 의사소통: 프로젝트의 권한을 갖는 사람이 업무의 실행 및 결과까지 책임지면서, 업무의 성공여부가 온전히 자신에게 달려있음을 인지하게 되었습니다. 더 나은 결정을 하기위해 더 많은 사람들의 의견에 귀를 기울이고, 팀원들과 활발히 소통하게 되었습니다.
 * 전체 성과 향상: DRI를 통해 모든 구성원이 자신이 맡은 업무와 목표를 더욱 명확하게 이해하게 되었고, 상호 협력할 수 있는 환경이 조성되었습니다. 또한 구체적인 목표를 설정과 함께 책임감이 강화되면서 불필요한 업무에 시간을 낭비하지 않고 더 효율적으로 일할 수 있게 되었습니다.

🏄🏻‍♂️ DRI를 구성하는 요소
 * 결정: DRI는 프로젝트에서 주요한 결정을 내리는 역할을 합니다. 최선의 합리적인 결정을 내리기 위해 정보를 수집하고 분석하며, 필요한 모든 자원을 고려해야 합니다.
 * 실행: DRI는 결정된 사항을 실행하는 것 또한 본인의 주도 하에 진행됩니다. 이 단계에서 자원을 효과적으로 관리하고, 인력을 적절히 배치하며 프로젝트가 계획대로 진행될 수 있도록 모든 과정에 관여합니다.
 * 책임: DRI는 결과가 좋든 나쁘든 그에 따른 모든 책임을 집니다. 결과가 무조건 성공적이어야 한다는 것에 초점을 두는 것이 아닌, 맡고 있는 프로젝트의 처음부터 끝까지 누락된 것은 없는지 살피고, 레슨런을 통해 실패에서 성공을, 성공에서 더 큰 성공을 이루어내기 위해 고민하는 것이 필요합니다.

🎁 DRI 조직 문화를 만들기 위한 필수사항
 * 신뢰와 피드백: DRI는 조직 내 사람들의 의견을 경청하고, 합리적으로 설득할 수 있어야합니다. 피드백을 주고 받을 때에도 신뢰를 바탕으로 '공동의 목표를 달성하기 위해 협력하는 과정'이라는 것을 인지할 수 있어야 합니다.
 * 수평적 의사소통: 팀원들의 다양한 시각이 결합될 때 더 나은 의사결정과 혁신적인 해결책이 도출됩니다. 수평적 의사소통은 또한 팀원들이 서로의 강점과 약점을 이해하고 협력할 수 있는 기회를 제공합니다.
 * DRI형 리더십을 가진 직책자: 프로젝트의 성공 여부는 DRI 개인의 역량과 자질에 의해 크게 좌우됩니다. 기업에 DRI문화를 효과적으로 도입하는 방법은 DRI형 리더십이 있는 직책자가 조직 전체에 퍼뜨리는 것입니다.

애플은 DRI 문화를 도입한 대표적인 사례로 잘알려져있고, 국내에서는 토스가 DRI를 성공적으로 도입한 기업으로 많이 언급되고 있습니다.DRI 조직문화 관련해서 상세하게 적힌 글이 있어 내용을 공유드립니다. 🏃🏻‍♀️ 그래서 이거 누가 담당하실 건가요?업무를 진행하다보면 여러 사람의 손을 거쳐야 할 때가 있습니다. 이런 문제는 회사가 여러 사람이 모여 있는 '팀'이기에 발생하고, 특히 다양한 부서에서 함께 프로젝트를 진행하다 보면 의견을 공유하는 과정이 길어지기 마련입니다.이 과정에서 누가 결정을 내릴 것인지 명확하지 않다면 의견이 엇갈리게 되고, 프로젝트는 지연될 수 밖에 없습니다. 그러다 각자 다른 업무때문에 바빠지면 '다른 누군가가 하겠지' 라는 생각에 누구도 책임을 지지 않으려는 분위기가 형성되면서 실패로 끝날 가능성이 높아집니다.이러한 문제를 해결하기위해 DRI(Directly Responsible Individual) 개념을 도입한 회사들이 있습니다. 💁‍♂️ DRI란특정 업무나 프로젝트의 전 과정을 책임지는 개인 (최종의사결정권자)을 의미합니다.프로젝트의 주요한 결정과 실행, 그리고 최종 결과까지의 책임을 한 사람이 담당하도록 하여 의사결정 과정을 단순화하고, 책임 소재를 명확히 하기위해 도입된 개념입니다.DRI의 핵심은 한 명의 책임자에게 모든 권한을 위임한다는점입니다. 📈 DRI 도입 이후 직원들에게 일어난 변화<ul ><li>활발한 의사소통: 프로젝트의 권한을 갖는 사람이 업무의 실행 및 결과까지 책임지면서, 업무의 성공여부가 온전히 자신에게 달려있음을 인지하게 되었습니다. 더 나은 결정을 하기위해 더 많은 사람들의 의견에 귀를 기울이고, 팀원들과 활발히 소통하게 되었습니다. </li><li>전체 성과 향상: DRI를 통해 모든 구성원이 자신이 맡은 업무와 목표를 더욱 명확하게 이해하게 되었고, 상호 협력할 수 있는 환경이 조성되었습니다. 또한 구체적인 목표를 설정과 함께 책임감이 강화되면서 불필요한 업무에 시간을 낭비하지 않고 더 효율적으로 일할 수 있게 되었습니다.</li></ul> 🏄🏻‍♂️ DRI를 구성하는 요소<ul ><li>결정: DRI는 프로젝트에서 주요한 결정을 내리는 역할을 합니다. 최선의 합리적인 결정을 내리기 위해 정보를 수집하고 분석하며, 필요한 모든 자원을 고려해야 합니다.</li><li>실행: DRI는 결정된 사항을 실행하는 것 또한 본인의 주도 하에 진행됩니다. 이 단계에서 자원을 효과적으로 관리하고, 인력을 적절히 배치하며 프로젝트가 계획대로 진행될 수 있도록 모든 과정에 관여합니다. </li><li>책임: DRI는 결과가 좋든 나쁘든 그에 따른 모든 책임을 집니다. 결과가 무조건 성공적이어야 한다는 것에 초점을 두는 것이 아닌, 맡고 있는 프로젝트의 처음부터 끝까지 누락된 것은 없는지 살피고, 레슨런을 통해 실패에서 성공을, 성공에서 더 큰 성공을 이루어내기 위해 고민하는 것이 필요합니다.</li></ul> 🎁 DRI 조직 문화를 만들기 위한 필수사항<ul ><li>신뢰와 피드백: DRI는 조직 내 사람들의 의견을 경청하고, 합리적으로 설득할 수 있어야합니다. 피드백을 주고 받을 때에도 신뢰를 바탕으로 '공동의 목표를 달성하기 위해 협력하는 과정'이라는 것을 인지할 수 있어야 합니다.</li><li>수평적 의사소통: 팀원들의 다양한 시각이 결합될 때 더 나은 의사결정과 혁신적인 해결책이 도출됩니다. 수평적 의사소통은 또한 팀원들이 서로의 강점과 약점을 이해하고 협력할 수 있는 기회를 제공합니다. </li><li>DRI형 리더십을 가진 직책자: 프로젝트의 성공 여부는 DRI 개인의 역량과 자질에 의해 크게 좌우됩니다. 기업에 DRI문화를 효과적으로 도입하는 방법은 DRI형 리더십이 있는 직책자가 조직 전체에 퍼뜨리는 것입니다. </li></ul>

Specter

토스와 애플 조직문화 DRI

01 . 황정민 배우님의 동생이자 유명한 영화음악 감독이기도 한 황상준 감독님이 얼마 전 유퀴즈에 출연하셔서 이런 말씀을 하셨습니다.
"우리 같은 사람들은 기회가 있을 때 잘하는 게 아니라 늘 잘해야 한다."
그리고 공교롭게 얼마 지나지 않아 출연한 차승원 배우님은 또 이런 이야기를 풀어 놓았죠.
"경쟁력이라는 것도 사실 50점 이하면 안 된다. 필요한 여러 자질들에서 최소한 50점은 되어야 그때부터 의미가 생긴다."

02 . 두 분의 이야기를 종합해 보자면 이렇게 요약할 수 있을 겁니다. '적어도 자신의 성과를 다른 사람에게 선보이고 이를 통해 수익을 창출하는 사람이라면, 늘 꾸준히 잘해야 하며 그 퀄리티는 일반적인 기준을 우회해야 한다'라고 말입니다.
그리고 이렇게 정리하고 나니 살짝 오싹해지기도 합니다. 꼭 배우나 제작자가 아니더라도 우리 같은 회사원들 역시도 똑같은 기준을 적용받고 사는 존재들이라는 게 더욱 명확해지니 말입니다.

03 . 물론 그들도, 우리도 수많은 실패를 합니다. 연예인들이라고 매번 히트작을 낼 수는 없는 것처럼 회사에서 하는 공동 업무나 개인적으로 일구는 사업 혹은 과제들 역시 성공보단 실패의 확률이 훨씬 크기 때문이죠. 그래서 가끔은 '세상은 참 가혹한 환경인데도 사람들은 이 가혹함을 인생이라고 정의하며 살고 있구나'하는 생각이 들 때도 있습니다.

04 . 하지만 '잘한다'는 기준에 대해 조금만 생각해 보면 내부로부터의 평가와 외부로부터의 평가가 각각 존재한다는 사실을 발견할 수 있습니다. 대중이나 소비자처럼 우리가 선보이는 결과물을 평가해 줄 집단이 있나 하면, 반대로 그 결과물까지 어떻게 도달했나를 평가해 줄 내부의 동료들과 관계자들이 있으니 말이죠. 전자가 결과의 평가라면 후자는 과정의 평가라고도 볼 수 있겠네요.

05 . 그리고 이 지점에서 또 하나의 고민이 고개를 듭니다. 그럼 우리는 이 각각의 평가단(?)을 어떻게 관리해야 하며, '잘한다'는 기준을 들이밀었을 땐 이 두 평가단으로부터 어떤 평가를 끌어내는 것이 '잘한다'의 의미인 것인지 알쏭달쏭함이 꼬리를 물고 이어지기 때문입니다. 성과는 기가 막히게 뽑아내지만 그 누구에게도 환영받지 못하는 캐릭터가 있고, 성실한 태도와 모자람 없는 실력을 갖췄음에도 유독 성과로 이어지는 그 연결고리가 약한 사람이 있으니까요, 아마 지금 여러분의 머릿속에도 몇몇 사람들이 마치 O, X 게임을 하듯 편을 나눠 양쪽에 선 모습이 그려질 겁니다.

06 . 누가 더 낫다, 아니다를 평가할 수 없다는 건 여러분도 잘 아실 겁니다. 이건 애초에 두부 자르듯 정확하게 가를 수 없는 문제고 파고 내려가다 보면 결국 개인의 스타일과 선호의 문제로 이어질 가능성이 크기 때문입니다.
다만 만약 누군가 제게 '이런 모든 상황을 감안했을 때 늘, 꾸준히, 기본 이상 잘한다는 건 어떤 의미일까요?'라고 묻는다면 저는 이렇게 대답할 것도 같습니다.
"50 이상을 유지하기 위해서는 나만의 기준이 있어야 하고, 늘 꾸준히 잘하기 위해서는 나만의 방법이 있어야 한다"라고 말입니다.

07 . 이에 대해 황상준 감독님과 차승원 배우님은 각각 이런 말을 들려주셨습니다.
"매일 아침 일어나서 정해진 시간에 음악을 만든다. 그게 꾸준히 잘할 수 있게 해주는 것 같다"라는 말과 "우리 같은 직업은 경쟁력 있는 실력, 경쟁력 있는 가격, 경쟁력 있는 인품, 경쟁력 있는 외형이 필요한데 그중 두 가지만 적절히 조합돼도 괜찮게 인정을 받는다. 나는 경쟁력 있는 가격과 인품이 나를 유지하는 방법이다."라는 말이었죠.

08 . 제 생각도 마찬가지입니다. 일단 대부분 스스로 전문성을 가진 분야는 시간이 지남에 따라 점점 실력이 늘어나고 통찰력 또한 깊어질 거라 생각하지만 꼭 그런 것만은 아닙니다. 당장 어제 통용되던 문법이 오늘은 전혀 통하지 않는 시대가 작금의 현실이고, 어느 분야를 막론하고 늘 나보다 더 나은 사람, 더 경험이 많은 사람은 존재하는 법이니 그들을 뛰어넘을 미친 듯한 경쟁력이 없는 이상 적어도 기본 이상을 해낼 수 있는 나만의 기준 하나쯤은 가지고 있어야 합니다. 그래야 새로운 세상이 다가오고 더 잘하는 사람이 등장해도 '내가 지금 무엇을 더 하고, 덜 해야 하나'를 판단할 수 있기 때문이죠.

09 . 더불어 꾸준히 잘하기 위해서는 내 역량을 풀어내는 나만의 방법이 있어야 합니다. 잘하고 싶은 마음이 굴뚝같아도, 언젠가 쌓이고 쌓인 역량이 '팡'하고 터지는 대기만성의 그날을 기약한다고 해도, 누군가의 평가를 받아야 하는 존재들은 일단 눈앞의 있는 것들을 비교적 잘 해내야 합니다. 때문에 내가 나를 잘 이해해야 하고, 내가 나를 잘 활용할 수 있는 힘을 기르지 않고는 꾸준한 퀄리티를 유지하기는 힘듭니다. 시간이 지날수록 나에 대한 정보들이 나에게 잘 유입되고 처리되도록 하는 것이 엄청난 경쟁력이 되는 이유죠.

10 . 말은 이렇게 했지만 꾸준히, 일정 이상 잘한다는 건 정말정말 어려운 일입니다. 그럼에도 이런 이야기를 글로 한 번 풀어본 가장 중요한 이유는 세상 모두가 내 사정을 속속들이 이해해 주진 않는다는 것이고, 한 번 삐끗하는 것만으로도 다시 기회가 주어지지 않는 꽤 쌀쌀맞은 로직이 동작하는 게 현실이기 때문입니다. 그러니 어쩌겠습니까. 달콤한 말로 위로해 줄 수 없는 순간이라면 덤덤하게 삼켜내기를 택해야 할 때도 있는 거죠. 그래도 한가지 희망적인 것은 이런 고민을 하고 사는 것과 하지 않고 사는 것부터 이미 조금씩 차이를 보이기 시작한다는 겁니다. 그런 의미에서 우리는 늘, 꾸준히, 일정 이상 잘하는 방법을 향해 안테나 정도는 세운 셈인지도 모르겠네요.

01 . 황정민 배우님의 동생이자 유명한 영화음악 감독이기도 한 황상준 감독님이 얼마 전 유퀴즈에 출연하셔서 이런 말씀을 하셨습니다. "우리 같은 사람들은 기회가 있을 때 잘하는 게 아니라 늘 잘해야 한다." 그리고 공교롭게 얼마 지나지 않아 출연한 차승원 배우님은 또 이런 이야기를 풀어 놓았죠. "경쟁력이라는 것도 사실 50점 이하면 안 된다. 필요한 여러 자질들에서 최소한 50점은 되어야 그때부터 의미가 생긴다." 02 . 두 분의 이야기를 종합해 보자면 이렇게 요약할 수 있을 겁니다. '적어도 자신의 성과를 다른 사람에게 선보이고 이를 통해 수익을 창출하는 사람이라면, 늘 꾸준히 잘해야 하며 그 퀄리티는 일반적인 기준을 우회해야 한다'라고 말입니다. 그리고 이렇게 정리하고 나니 살짝 오싹해지기도 합니다. 꼭 배우나 제작자가 아니더라도 우리 같은 회사원들 역시도 똑같은 기준을 적용받고 사는 존재들이라는 게 더욱 명확해지니 말입니다. 03 . 물론 그들도, 우리도 수많은 실패를 합니다. 연예인들이라고 매번 히트작을 낼 수는 없는 것처럼 회사에서 하는 공동 업무나 개인적으로 일구는 사업 혹은 과제들 역시 성공보단 실패의 확률이 훨씬 크기 때문이죠. 그래서 가끔은 '세상은 참 가혹한 환경인데도 사람들은 이 가혹함을 인생이라고 정의하며 살고 있구나'하는 생각이 들 때도 있습니다. 04 . 하지만 '잘한다'는 기준에 대해 조금만 생각해 보면 내부로부터의 평가와 외부로부터의 평가가 각각 존재한다는 사실을 발견할 수 있습니다. 대중이나 소비자처럼 우리가 선보이는 결과물을 평가해 줄 집단이 있나 하면, 반대로 그 결과물까지 어떻게 도달했나를 평가해 줄 내부의 동료들과 관계자들이 있으니 말이죠. 전자가 결과의 평가라면 후자는 과정의 평가라고도 볼 수 있겠네요. 05 . 그리고 이 지점에서 또 하나의 고민이 고개를 듭니다. 그럼 우리는 이 각각의 평가단(?)을 어떻게 관리해야 하며, '잘한다'는 기준을 들이밀었을 땐 이 두 평가단으로부터 어떤 평가를 끌어내는 것이 '잘한다'의 의미인 것인지 알쏭달쏭함이 꼬리를 물고 이어지기 때문입니다. 성과는 기가 막히게 뽑아내지만 그 누구에게도 환영받지 못하는 캐릭터가 있고, 성실한 태도와 모자람 없는 실력을 갖췄음에도 유독 성과로 이어지는 그 연결고리가 약한 사람이 있으니까요, 아마 지금 여러분의 머릿속에도 몇몇 사람들이 마치 O, X 게임을 하듯 편을 나눠 양쪽에 선 모습이 그려질 겁니다. 06 . 누가 더 낫다, 아니다를 평가할 수 없다는 건 여러분도 잘 아실 겁니다. 이건 애초에 두부 자르듯 정확하게 가를 수 없는 문제고 파고 내려가다 보면 결국 개인의 스타일과 선호의 문제로 이어질 가능성이 크기 때문입니다. 다만 만약 누군가 제게 '이런 모든 상황을 감안했을 때 늘, 꾸준히, 기본 이상 잘한다는 건 어떤 의미일까요?'라고 묻는다면 저는 이렇게 대답할 것도 같습니다. "50 이상을 유지하기 위해서는 나만의 기준이 있어야 하고, 늘 꾸준히 잘하기 위해서는 나만의 방법이 있어야 한다"라고 말입니다. 07 . 이에 대해 황상준 감독님과 차승원 배우님은 각각 이런 말을 들려주셨습니다. "매일 아침 일어나서 정해진 시간에 음악을 만든다. 그게 꾸준히 잘할 수 있게 해주는 것 같다"라는 말과 "우리 같은 직업은 경쟁력 있는 실력, 경쟁력 있는 가격, 경쟁력 있는 인품, 경쟁력 있는 외형이 필요한데 그중 두 가지만 적절히 조합돼도 괜찮게 인정을 받는다. 나는 경쟁력 있는 가격과 인품이 나를 유지하는 방법이다."라는 말이었죠. 08 . 제 생각도 마찬가지입니다. 일단 대부분 스스로 전문성을 가진 분야는 시간이 지남에 따라 점점 실력이 늘어나고 통찰력 또한 깊어질 거라 생각하지만 꼭 그런 것만은 아닙니다. 당장 어제 통용되던 문법이 오늘은 전혀 통하지 않는 시대가 작금의 현실이고, 어느 분야를 막론하고 늘 나보다 더 나은 사람, 더 경험이 많은 사람은 존재하는 법이니 그들을 뛰어넘을 미친 듯한 경쟁력이 없는 이상 적어도 기본 이상을 해낼 수 있는 나만의 기준 하나쯤은 가지고 있어야 합니다. 그래야 새로운 세상이 다가오고 더 잘하는 사람이 등장해도 '내가 지금 무엇을 더 하고, 덜 해야 하나'를 판단할 수 있기 때문이죠. 09 . 더불어 꾸준히 잘하기 위해서는 내 역량을 풀어내는 나만의 방법이 있어야 합니다. 잘하고 싶은 마음이 굴뚝같아도, 언젠가 쌓이고 쌓인 역량이 '팡'하고 터지는 대기만성의 그날을 기약한다고 해도, 누군가의 평가를 받아야 하는 존재들은 일단 눈앞의 있는 것들을 비교적 잘 해내야 합니다. 때문에 내가 나를 잘 이해해야 하고, 내가 나를 잘 활용할 수 있는 힘을 기르지 않고는 꾸준한 퀄리티를 유지하기는 힘듭니다. 시간이 지날수록 나에 대한 정보들이 나에게 잘 유입되고 처리되도록 하는 것이 엄청난 경쟁력이 되는 이유죠. 10 . 말은 이렇게 했지만 꾸준히, 일정 이상 잘한다는 건 정말정말 어려운 일입니다. 그럼에도 이런 이야기를 글로 한 번 풀어본 가장 중요한 이유는 세상 모두가 내 사정을 속속들이 이해해 주진 않는다는 것이고, 한 번 삐끗하는 것만으로도 다시 기회가 주어지지 않는 꽤 쌀쌀맞은 로직이 동작하는 게 현실이기 때문입니다. 그러니 어쩌겠습니까. 달콤한 말로 위로해 줄 수 없는 순간이라면 덤덤하게 삼켜내기를 택해야 할 때도 있는 거죠. 그래도 한가지 희망적인 것은 이런 고민을 하고 사는 것과 하지 않고 사는 것부터 이미 조금씩 차이를 보이기 시작한다는 겁니다. 그런 의미에서 우리는 늘, 꾸준히, 일정 이상 잘하는 방법을 향해 안테나 정도는 세운 셈인지도 모르겠네요.

늘, 꾸준히, 일정 기준 이상으로 '잘하기'

An overview of Go syntax and features. Contribute to a8m/golang-cheat-sheet development by creating an account on GitHub.

GitHub - a8m/golang-cheat-sheet: An overview of Go syntax and features.

Golang을 한번 훓었는데 까먹었거나,
책한권 보는 것은 귀찮으신 분은 이거 참고하시면 될 것 같습니다.
목차가 아주 알차네요~

- Basic Syntax (기본 문법)
- Operators (연산자)
- Declarations (선언)
- Functions (함수)
- Built-in Types (내장 타입)
- Type Conversions (타입 변환)
- Packages (패키지)
- Control structures (제어 구조)
- Arrays, Slices, Ranges (배열, 슬라이스, 범위)
- Maps (맵)
- Structs (구조체)
- Pointers (포인터)
- Interfaces (인터페이스)
- Embedding (임베딩)
- Errors (오류 처리)
- Concurrency (동시성)
- Printing (출력)
- Reflection (리플렉션)
- Snippets (코드 스니펫)

https://github.com/a8m/golang-cheat-sheet/tree/master

Golang을 한번 훓었는데 까먹었거나,책한권 보는 것은 귀찮으신 분은 이거 참고하시면 될 것 같습니다.목차가 아주 알차네요~ - Basic Syntax (기본 문법)- Operators (연산자)- Declarations (선언)- Functions (함수)- Built-in Types (내장 타입)- Type Conversions (타입 변환)- Packages (패키지)- Control structures (제어 구조)- Arrays, Slices, Ranges (배열, 슬라이스, 범위)- Maps (맵)- Structs (구조체)- Pointers (포인터)- Interfaces (인터페이스)- Embedding (임베딩)- Errors (오류 처리)- Concurrency (동시성)- Printing (출력)- Reflection (리플렉션)- Snippets (코드 스니펫) https://github.com/a8m/golang-cheat-sheet/tree/master

GitHub

Golang 치트 시트

1
스티브 잡스는 매일 아침 거울 앞에서 스스로에게 물었다. 오늘이 내 삶의 마지막 날이라면, 지금 이 일을 계속할 거냐고.

2
모멘토 모리. 죽음을 기억하라. 죽음은 인간이 만든 최고의 발명품이다. 그 누구도 예외 없다. 사람은 모두 죽는다. 사람의 시간은 유한하다.

3
그럼에도 우리는 시간을 무한한 자원처럼 다룬다. 눈에 보이지 않기 때문이다. 한 시간, 하루, 한 달. 보이지 않는 시간을 단위로 개념화했다. 그럼에도 시간은 잘 와닿지 않는다.

4
우선순위는 보이지 시간에 대한 결정이다. 한정된 시간을 어디에 쓸 것인가. 사람의 삶과 마찬가지로 기업에게도 가장 중요하다.

5
텅 빈 투명한 통이 있다. 여기 다양한 크기의 돌멩이를 담는다. 통은 시간이다. 돌멩이는 우리가 시간을 쓰는 일이다.

6
돌의 크기는 저마다 다르다. 크기는 중요도와 비례한다고 하자. 어떤 걸 먼저 담아야 같은 통에 가장 많은 돌을 채울 수 있을까? 쉽다. 큰 돌을 먼저 담은 다음, 나머지 공간을 작은 돌로 채운다. 가장 밀도가 높다. 시간을 효율적으로 쓴 셈이다.

7
순서를 거꾸로 한다면 어떻게 될까? 작은 돌들을 먼저 채운다. 나중에 큰 돌을 담아본다. 몇 개 들어가지 않는다. 많은 작은 돌들이 이미 꽉 차버렸으니까. 큰일이다. 그래도 돌멩이는 쏟고 다시 담으면 된다. 하지만, 써버린 시간은 되돌릴 수 없다.

8
부와 성공을 이룬 사람은 돈으로 최대한 시간을 산다. 중요하지 않은 결정은 시간을 안 쓴다. 매일 같은 옷을 입고, 같은 식단을 먹는다.

9
기업도 마찬가지다. 기업의 시간은 구성원의 시간이다. 구성원의 수만큼 시간이 있는 셈이다.

10
기업의 시간을 늘리는 방법은 두 가지다. 채용을 해서 구성원의 수를 늘리면 된다. 빠르게 시간을 늘릴 수 있다. 하지만 감당해야 할 대가가 매우 크다. 되돌리기 어려운 결정이다.

11
다른 방법은 시간 사용을 효율화하는 것이다. 높은 역량이 있는 사람을 채용한다. 성과를 내는 과정을 효율화한다.

12
'어떤 일을 할 시간이 없다'라는 말은 사실 '그 일은 우선순위에 없다'라는 말과 같다. 최악은 내가 가진 돌멩이에 우선순위가 없는 것이다. 이 돌, 저 돌 건드리다 결국 하나도 제대로 해내지 못한다. 흐지부지 시간은 계속 흐른다.

13
모래시계처럼 우리의 남은 시간을 눈으로 볼 수 있다면 얼마나 좋을까. 조금은 더 효율적으로 살 수 있지 않을까.

14
시각은 뇌가 다루는 감각의 90%를 차지한다. 그래서 우리는 눈에 안 보이는 걸 덜 중요하게 여긴다.

15
시간, 결정, 건강, 관계. 살면서 점점 더 중요한 것들은 눈에 보이지 않는다는 것을 깨닫는다. 무의식의 흐름대로 살다가도 문득문득 멈춰서 다시 챙겨 본다. 나는 지금 보이지 않는 것들을 잘 챙겨가고 있을까.

1 스티브 잡스는 매일 아침 거울 앞에서 스스로에게 물었다. 오늘이 내 삶의 마지막 날이라면, 지금 이 일을 계속할 거냐고. ​ ​2 모멘토 모리. 죽음을 기억하라. 죽음은 인간이 만든 최고의 발명품이다. 그 누구도 예외 없다. 사람은 모두 죽는다. 사람의 시간은 유한하다. ​ ​3 그럼에도 우리는 시간을 무한한 자원처럼 다룬다. 눈에 보이지 않기 때문이다. 한 시간, 하루, 한 달. 보이지 않는 시간을 단위로 개념화했다. 그럼에도 시간은 잘 와닿지 않는다. ​ ​4 우선순위는 보이지 시간에 대한 결정이다. 한정된 시간을 어디에 쓸 것인가. 사람의 삶과 마찬가지로 기업에게도 가장 중요하다. ​ ​5 텅 빈 투명한 통이 있다. 여기 다양한 크기의 돌멩이를 담는다. 통은 시간이다. 돌멩이는 우리가 시간을 쓰는 일이다. ​ ​6 돌의 크기는 저마다 다르다. 크기는 중요도와 비례한다고 하자. 어떤 걸 먼저 담아야 같은 통에 가장 많은 돌을 채울 수 있을까? 쉽다. 큰 돌을 먼저 담은 다음, 나머지 공간을 작은 돌로 채운다. 가장 밀도가 높다. 시간을 효율적으로 쓴 셈이다. ​7 순서를 거꾸로 한다면 어떻게 될까? 작은 돌들을 먼저 채운다. 나중에 큰 돌을 담아본다. 몇 개 들어가지 않는다. 많은 작은 돌들이 이미 꽉 차버렸으니까. 큰일이다. 그래도 돌멩이는 쏟고 다시 담으면 된다. 하지만, 써버린 시간은 되돌릴 수 없다. ​8 부와 성공을 이룬 사람은 돈으로 최대한 시간을 산다. 중요하지 않은 결정은 시간을 안 쓴다. 매일 같은 옷을 입고, 같은 식단을 먹는다. ​ ​9 기업도 마찬가지다. 기업의 시간은 구성원의 시간이다. 구성원의 수만큼 시간이 있는 셈이다. ​ ​10 기업의 시간을 늘리는 방법은 두 가지다. 채용을 해서 구성원의 수를 늘리면 된다. 빠르게 시간을 늘릴 수 있다. 하지만 감당해야 할 대가가 매우 크다. 되돌리기 어려운 결정이다. ​ ​11 다른 방법은 시간 사용을 효율화하는 것이다. 높은 역량이 있는 사람을 채용한다. 성과를 내는 과정을 효율화한다. ​ ​12 '어떤 일을 할 시간이 없다'라는 말은 사실 '그 일은 우선순위에 없다'라는 말과 같다. 최악은 내가 가진 돌멩이에 우선순위가 없는 것이다. 이 돌, 저 돌 건드리다 결국 하나도 제대로 해내지 못한다. 흐지부지 시간은 계속 흐른다. ​ ​13 모래시계처럼 우리의 남은 시간을 눈으로 볼 수 있다면 얼마나 좋을까. 조금은 더 효율적으로 살 수 있지 않을까. ​ ​14 시각은 뇌가 다루는 감각의 90%를 차지한다. 그래서 우리는 눈에 안 보이는 걸 덜 중요하게 여긴다. ​ ​15 시간, 결정, 건강, 관계. 살면서 점점 더 중요한 것들은 눈에 보이지 않는다는 것을 깨닫는다. 무의식의 흐름대로 살다가도 문득문득 멈춰서 다시 챙겨 본다. 나는 지금 보이지 않는 것들을 잘 챙겨가고 있을까.

< 죽음을 기억하라. 중요한 것들은 눈에 보이지 않는다 >

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