 1. 기본기 확실히 하기
 2. 학습 능력 키우기
 3. 의사 소통 잘하기
 4. 문제 정의 잘하기
 5. 태스크 완료 시간 추정 잘하기
 6. 운영을 고려한 코드 작성하기
 7. 서비스 사고 대처 능력 키우기
 8. 결과를 내는데 집중하기
 9. 영향력 갖기 (코딩 멍키)

레벨이 올라가고 연차가 쌓이기 시작하면 기술적인 역량 만큼 어쩌면 더 중요해지기 시작하는 것이 평판이고 영향력이다. 나의 존재로 인한 주변 동료나 팀의 역량이 올라가는 사람이 바로 영향력이 있는 사람인데 영향력의 시작은 좋은 평판이며 좋은 평판의 시작은 바로 의사 소통 능력이다.

의사 소통 능력이란 무엇일까? 기본은 질문을 잘 하는 것과 질문하기 쉬운 사람이 되고 질문을 잘 대답해주는 것이라 생각한다.

 1. 경청하기(Active Listening): 질문을 잘 하는 것 그리고 질문에 대답을 잘 해주는 것은 기본적으로 상대의 말을 경청하는 태도와 습관에서 비롯된다. 이는 특히 상대가 내가 신뢰하지 못하는 사람일 경우 더 중요해지는데 상대 말에서 잘못된 논리나 구멍을 찾기 위해서가 아니라 상대를 이해하기 위해서 잘 들으려 해야 한다 ("호기심"의 중요성).
 2. 질문 잘 하기: 이는 타고나는 재능의 영역이라기 보다는 연습이 필요한 스킬 영역인데 첫 번째는 모르는 것을 남의 이목 신경쓰지 않는 어린아이처럼 순진하게 물어보는 것이 첫 번째이고 (동일한 질문을 반복하지만 않으면 된다) 두 번째는 본인이 이해한대로 설명(paraphrasing)하면서 맞게 이해했는지 확인하는 형태로 물어보는 것이다. 질문을 잘 안하는 혹은 자신이 없는 팀원들의 경우 일대일 미팅할 때 다음 팀 미팅에서는 질문 하나 하기 등을 숙제로 주곤 했었다.
 3. 상대에 따라 소통 내용의 기술적 수준을 달리하기: 동료 개발자, 매니저(디테일을 잘 아는 사람인지 아닌지), 고객 등 상대에 따라 사용하는 기술 용어의 수준은 달라야 한다. 상대의 백그라운드와 기대치를 미리 알고 거기에 맞춰 사용할 언어를 달리하는 것이 필요하다. 다수의 사람앞에서 발표하는 기회가 생기면 꼭 손 들어보자.
 4. 글 쓰기: 생각이란 글로 표현될 때 더 분명해지며 더 많은 사람들에게 전달이 가능하다. 코딩을 할때 막힌다면 혹은 시스템 디자인을 하는데 생각이 잘 정리가 안된다면 글로 본인의 생각을 정리해보자. 잘 쓸려고 하는 것 보다는 많이 꾸준하게 써보는 것이 중요하다
 5. 롤 모델 찾기: 같은 회사 내에서 의사소통 능력이 뛰어난 사람을 찾아서 그 사람의 행동을 유심히 살펴보고 따라해보는 것도 아주 효과적인 방법이다.

앞서 이야기한 방법들은 환경에 따라 쉽지 않을 수도 있기에 환경을 잘 선택하는 것, 아니다 싶은 곳에서 빨리 떠나는 결정을 하는 것도 필요하다. 의사소통 능력이 있다면 다음 단계인 문제 정의가 쉬워지며 본인이 맡은 업무의 완료 시간 추정도 쉬워진다. 영향력을 증대하려면 꼭 필요한 어려운 대화를 하는 기술도 시작은 의사소통 능력이다. 이는 타고난 능력이 아닌 실수와 연습을 통해 시간을 두고 발전하는 스킬이란 점을 명심하자.

<ol ><li>기본기 확실히 하기</li><li>학습 능력 키우기</li><li>의사 소통 잘하기</li><li>문제 정의 잘하기</li><li>태스크 완료 시간 추정 잘하기</li><li>운영을 고려한 코드 작성하기</li><li>서비스 사고 대처 능력 키우기</li><li>결과를 내는데 집중하기</li><li>영향력 갖기 <s>(코딩 멍키)</s></li></ol> 레벨이 올라가고 연차가 쌓이기 시작하면 기술적인 역량 만큼 어쩌면 더 중요해지기 시작하는 것이 평판이고 영향력이다. 나의 존재로 인한 주변 동료나 팀의 역량이 올라가는 사람이 바로 영향력이 있는 사람인데 영향력의 시작은 좋은 평판이며 좋은 평판의 시작은 바로 의사 소통 능력이다. 의사 소통 능력이란 무엇일까? 기본은 질문을 잘 하는 것과 질문하기 쉬운 사람이 되고 질문을 잘 대답해주는 것이라 생각한다. <ol ><li>경청하기(Active Listening): 질문을 잘 하는 것 그리고 질문에 대답을 잘 해주는 것은 기본적으로 상대의 말을 경청하는 태도와 습관에서 비롯된다. 이는 특히 상대가 내가 신뢰하지 못하는 사람일 경우 더 중요해지는데 상대 말에서 잘못된 논리나 구멍을 찾기 위해서가 아니라 상대를 이해하기 위해서 잘 들으려 해야 한다 ("호기심"의 중요성).</li><li>질문 잘 하기: 이는 타고나는 재능의 영역이라기 보다는 연습이 필요한 스킬 영역인데 첫 번째는 모르는 것을 남의 이목 신경쓰지 않는 어린아이처럼 순진하게 물어보는 것이 첫 번째이고 (동일한 질문을 반복하지만 않으면 된다) 두 번째는 본인이 이해한대로 설명(paraphrasing)하면서 맞게 이해했는지 확인하는 형태로 물어보는 것이다. 질문을 잘 안하는 혹은 자신이 없는 팀원들의 경우 일대일 미팅할 때 다음 팀 미팅에서는 질문 하나 하기 등을 숙제로 주곤 했었다.</li><li>상대에 따라 소통 내용의 기술적 수준을 달리하기: 동료 개발자, 매니저(디테일을 잘 아는 사람인지 아닌지), 고객 등 상대에 따라 사용하는 기술 용어의 수준은 달라야 한다. 상대의 백그라운드와 기대치를 미리 알고 거기에 맞춰 사용할 언어를 달리하는 것이 필요하다. 다수의 사람앞에서 발표하는 기회가 생기면 꼭 손 들어보자.</li><li>글 쓰기: 생각이란 글로 표현될 때 더 분명해지며 더 많은 사람들에게 전달이 가능하다. 코딩을 할때 막힌다면 혹은 시스템 디자인을 하는데 생각이 잘 정리가 안된다면 글로 본인의 생각을 정리해보자. 잘 쓸려고 하는 것 보다는 많이 꾸준하게 써보는 것이 중요하다 </li><li>롤 모델 찾기: 같은 회사 내에서 의사소통 능력이 뛰어난 사람을 찾아서 그 사람의 행동을 유심히 살펴보고 따라해보는 것도 아주 효과적인 방법이다. </li></ol> 앞서 이야기한 방법들은 환경에 따라 쉽지 않을 수도 있기에 환경을 잘 선택하는 것, 아니다 싶은 곳에서 빨리 떠나는 결정을 하는 것도 필요하다. 의사소통 능력이 있다면 다음 단계인 문제 정의가 쉬워지며 본인이 맡은 업무의 완료 시간 추정도 쉬워진다. 영향력을 증대하려면 꼭 필요한 어려운 대화를 하는 기술도 시작은 의사소통 능력이다. 이는 타고난 능력이 아닌 실수와 연습을 통해 시간을 두고 발전하는 스킬이란 점을 명심하자.

좋은 개발자가 알아야하는 9가지 포인트들 - 3. 의사 소통 잘하기

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한단계 더 성장하고자하는 주니어 개발자들을 위해. 팀스파르타에서 진행하는 항해플러스 코스를 소개드립니다.&nbsp; 지난번에 업로드한 포스트를 보시고 생각보다 많은 분들이 신청해 주셨는데요,&nbsp;우연히 지난주에 그중에 한분을 만나서 대화를 나눌 기회가 있었는데, 교육과정에 만족하고 있다는 이야기를 들었습니다.&nbsp; 커리큘럼이 업데이트 됐다고 해서 확인해보니<ul ><li>스스로 기본기가 부족하다고 느끼는 개발자</li><li>사수가 없어 현업에서 사용되는 best practice가 무엇인지 궁금한 개발자</li><li>지금 나의 경력이 물경력이 아닌지 걱정하는 개발자</li></ul> 분들께 추천드립니다. 커리어리의 Q&amp;A 코너에 올라온 질문들을 보면 물경력이 아닌지에 대해 고민하시는 분들이 생각보다 많은 것 같아요. 항해 플러스 코스의 실력 인증 시스템을 통해서 객관적으로 본인의 실력을 파악하실 수도 있고,중니어(?) 시니어로 성장하고자 하시는 분들이 신청하시면 항해플러스를 통해서 많은 도움을 받을 수 있을거라고 생각합니다.항해 플러스 코스에 등록하실 때 추천인란에 : 할인코드 “HHPINF0001” 입력하시면 등록금을 20만원 할인해주신다고합니다! 자세한 내용은 아래 링크를 참고해주세요! 1) 백엔드 코스 모집 페이지 링크 : https://bit.ly/48gKm9B 2) 프론트 코스 모집 페이지 링크 : https://bit.ly/48mII6i

항해99

성장하고 싶은 주니어 개발자들을 위한 프로그램 소개

딥마인드 창업자이자 구글 AI 부문의 대표인 대이빗 허사비스가, 앞으로 구글이 AI에 1,000억 달러 이상을 투자 할 것이라고 밝혔습니다. (블룸버그)

1,000억달러면 한화 약 140조원으로, 대한민국 1년 총예산의 1/5이자, R&D 예산의 약 7배가 넘는 금액입니다.

얼마전 샘 알트만이 9천조원 가량의 펀딩을 얘기한 것이 비하면 아주 미미하지만 😅 정말 엄청난 금액이 아닐 수 없는데요.

정말 AI 전쟁이 쩐의 전쟁이라는 것이 실감나는 기사입니다.

메타도 올해 12조원이(국내 R&D 예산의 2/3) 넘는 GPU를 구매한다고 하고, 그 외에도 다들 엄청난 돈을 쏟아붓고 있는데요. 이 쩐의 전쟁은 과연 누가 이기게 될까요? 뭐, GPU 한 개 살 돈도 없는 저는 그저 팝콘이나 뜯을 뿐 이지만요. 😎🍿🥤

딥마인드 창업자이자 구글 AI 부문의 대표인 대이빗 허사비스가, 앞으로 구글이 AI에 1,000억 달러 이상을 투자 할 것이라고 밝혔습니다. (블룸버그) 1,000억달러면 한화 약 140조원으로, 대한민국 1년 총예산의 1/5이자, R&amp;D 예산의 약 7배가 넘는 금액입니다. 얼마전 샘 알트만이 9천조원 가량의 펀딩을 얘기한 것이 비하면 아주 미미하지만 😅 정말 엄청난 금액이 아닐 수 없는데요. 정말 AI 전쟁이 쩐의 전쟁이라는 것이 실감나는 기사입니다. 메타도 올해 12조원이(국내 R&amp;D 예산의 2/3) 넘는 GPU를 구매한다고 하고, 그 외에도 다들 엄청난 돈을 쏟아붓고 있는데요. 이 쩐의 전쟁은 과연 누가 이기게 될까요? 뭐, GPU 한 개 살 돈도 없는 저는 그저 팝콘이나 뜯을 뿐 이지만요. 😎🍿🥤

📰 구글, AI에 1,000억 달러를 쏠 것

🎗️세월호 참사는 그때의 상황을, 희생자들의 입장을 1초만 생각해도 속이 울렁거릴정도로 너무너무 공포스러운 끔찍한 사건이다.

세월호 이야기를 듣는 것을 매우 싫어했는데, 그 이유는 떠올리기만해도 너무 공포스럽기 때문이다.

하지만, 오늘은 세월호를 기억하기로 했다.

#세월호 #세월호10주기

🎗️세월호 참사는 그때의 상황을, 희생자들의 입장을 1초만 생각해도 속이 울렁거릴정도로 너무너무 공포스러운 끔찍한 사건이다. 세월호 이야기를 듣는 것을 매우 싫어했는데, 그 이유는 떠올리기만해도 너무 공포스럽기 때문이다. 하지만, 오늘은 세월호를 기억하기로 했다. #세월호 #세월호10주기

높은 위험 조정 수익률을 제공하는 HFT 대부분의 투자자들은 고빈도 매매 전략의 손익을 본 적이 없을 것이다. 물론 그 이유가 있다. 고빈도 매매 전략의 일반적인 수익률 특성을 고려할 때 HFT 트레이딩 회사는 외부 자본, 즉 고객들의 자금이 거의 필요하지 않기 때문이다.

HFT 전략의 핵심, 지정가 주문과 체결률

# 높은 위험 조정 수익률을 제공하는 HFT
대부분의 투자자들은 고빈도 매매 전략의 손익을 본 적이 없을 것이다. 물론 그 이유가 있다. 고빈도 매매 전략의 일반적인 수익률 특성을 고려할 때 HFT 트레이딩 회사는 외부 자본, 즉 고객들의 자금이 거의 필요하지 않기 때문이다. 게다가 고빈도 매매 전략은 전략의 특성상 다른 헤지펀드들 보다 훨씬 더 자금 수용력에 한계가 있기에 그 성과가 더욱더 베일에 싸여 있다.

따라서 HFT 전략의 트랙 레코드를 처음 접한 투자자들의 반응을 살펴보는 것은 매우 재미있는 일이다. 왜냐하면 1~2 정도의 샤프 비율, 혹은 운이 좋으면 샤프 비율이 3까지 나오는 것에 익숙한 장기 시계열의 퀀트 투자자들에게 두 자릿수의 샤프 비율을 가지고 있는 HFT 전략은 그야말로 가히 놀라움을 금치 못하게 하기 때문이다.

평균 승률이 55% 정도이며, 계약당 평균 수익은 0.6 틱 정도로 그 크기도 크지 않지만, HFT 전략이 이처럼 높은 샤프 비율을 달성할 수 있는 이유는 바로 많은 거래 횟수 때문이다. 이러한 많은 거래 횟수는 대수의 법칙에 의해 이론적 기댓값을 실제 손익으로 치환시킨다. 비유하자면 HFT 전략은 아주 빠른 속도로 카지노 사업을 운영하는 셈이다.

HFT 알고리즘이 만들어내는 엣지는 언뜻 보기에 매우 작을 수 있으나, 수천, 수만 번의 거래를 통해 확대된 이러한 아주 작은 엣지는 상당한 수익을 내기에 충분하다. 또한 리스크가 아주 작은 시간 단위로 분산되어 있기 때문에 위험 조정 기준 수익률이 눈에 띄게 높아진다. 고빈도 매매 전략의 샤프 비율이 굉장히 높은 이유는 바로 이 때문이다.

# 지정가 주문
하지만 이러한 높은 샤프 비율을 달성하기 위해서는 전제 조건이 한 가지 필요하다. 그것은 바로 실제 체결 과정에서 지정가 주문(Limit Order)을 사용해야 한다는 것이다. 왜 그럴까? 그 이유는 HFT 전략의 알파 시그널은 확실히 그 효력을 가지고 있으나 통상적으로 그 크기가 1틱을 넘지 못하기 때문이다. 다시 말해, 거래당 평균 1틱 미만의 수익을 내는 HFT 트레이딩 시스템에서는 시장가 주문으로 인해 발생하는 슬리피지를 감당할 수가 없다.

따라서, HFT 전략의 진입과 청산은 지정가 주문을 통해 이루어진다. 시장 미시구조 이론에서 흔히 이야기하는 가격 충격(Price Impact) 효과는 실제로 존재하지만, 그것의 존재를 증명하는 것과 이를 통해 실제로 수익을 창출해 내는 것은 아예 다른 차원의 문제다. 매수-매도 스프레드가 가격 충격 효과보다 크기 때문에 시그널이 존재한다는 것만 믿고선 무지성 시장가 주문을 때려버리면 계좌는 업진살 마냥 살살~ 녹게 된다.

물론 저빈도 전략에서도 거래 비용을 최소화하기 위해 효율적인 매매 체결 시스템을 구현하는 것은 중요하다. 하지만 전략의 알파와 체결 효율 간의 상대적 기여도를 굳이 비교하자면 저빈도 전략에서는 80%가 전략의 알파, 나머지 20%가 체결 효율이다. 저빈도 전략에서는 거래 비용을 지불하는 시장가 주문을 사용하더라도 한 번의 거래로부터 얻게 되는 기대 수익의 크기가 거래 비용보다 훨씬 크다. 하지만 고빈도 전략은 그렇지 않다. 고빈도 전략은 매매 체결에 매우 크게 의존하며, 이는 전체 수익 기여도의 80% 이상을 차지한다.

# 체결률에 대한 고민과 HFT 인프라
따라서 지정가 주문의 충분한 체결률(Fill Rate)을 확보하는 것은 결국 고빈도 전략의 핵심이다. HFT 전략은 지정가 혹은 IOC 주문을 사용하여 체결이 이루어지기에 이 중 일정 비율만 체결된다. 만약 트레이딩 시그널에 알파가 존재한다고 하면 거래 횟수에 정비례하여 손익은 증가하는데, 이는 또다시 체결률에 따라 달라진다. 만약 리테일 플랫폼에서 거래하는 것처럼 지정가 주문에 대한 체결률이 낮다면 이는 모든 HFT 전략의 수익성을 떨어뜨리는 원인으로 작용할 수 있다.

대부분의 경우 HFT 알고리즘은 기초자산 가격의 상승 혹은 하락에 대한 조건부 확률을 추정하고 그에 따라 매수 및 매도 호가의 위치를 지정한다. 만약 적절한 체결률을 보장하기 위해 주문을 호가창 대기열의 앞쪽에만 배치할 수 있다면 나머지는 대수의 법칙이 알아서 처리한다. 따라서 HFT 환경에서는 지연 시간(Latency)을 줄이고 지정가 주문에서 우선순위를 확보하기 위한 기술을 개발하는 데 많은 노력을 기울인다.

기본적으로 대부분의 리테일용 백테스팅 플랫폼이 HFT에 적절하지 않은 이유는 호가 막대의 가장 끝에 있는 주문을 포함한 모든 지정가 주문들이 체결된다고 가정하기 때문이다. 하지만 이는 매우 비현실적인 일이다. 많은 경우 대기열  앞쪽에 위치한 주문들만이 체결되고 최우선 호가가 바뀌게 되면 우선순위가 낮은 주문은 대부분 체결되지 않는다. 만약 트레이더가 HFT 플랫폼이 아닌 리테일용 시스템을 사용해서 거래를 체결하려 한다면, 시스템의 지연 시간은 길어지므로 해당 지정가 주문은 거의 항상 대기열의 뒤쪽에 위치하게 된다. 결과적으로 이러한 지정가 주문들 중 상당수는 체결되지 않는다.

문제는 지정가 주문이 체결되지 않아 다수의 거래를 놓치게 되면 HFT 전략에 치명적인 결과를 초래할 수 있다는 점이다. 다시 한번 강조하지만, HFT 전략을 성공적으로 실행하기 위한 핵심은 어느 정도 유의미한 체결률을 확보하는 것이다. 실제로 HFT 전략 수익성은 수익성 있는 거래를 놓쳐서 발생한 손실과 청산 주문이 체결되지 않아서 발생한 거래 손실의 조합으로 인해 감소하게 된다. 유의미한 체결률이 보장되지 않는다면 HFT 전략은 살아남을 수 없다.

결과적으로 알파 시그널을 가지고 있는 HFT 트레이딩 전략을 개발하는 것은 반쪽짜리 그림에 불과하다. 시그널로부터 파생되는 수익성을 실체화시키려면 트레이딩 인프라를 구축하는 것 또한 매우 중요한 이슈다. HFT 회사들이 수천만 달러 혹은 수억 달러를 들여 최고의 인프라를 만들고자 하는 이유는 바로 이 때문이다. 따라서 HFT의 세계에서는 소프트웨어적인 요소뿐만 아니라 코로케이션(Co-location) 같은 하드웨어적인 요소들 또한 중요하다. HFT 회사들이 기술에 대한 군비 경쟁을 게을리할 수 없는 이유다.

# 높은 위험 조정 수익률을 제공하는 HFT대부분의 투자자들은 고빈도 매매 전략의 손익을 본 적이 없을 것이다. 물론 그 이유가 있다. 고빈도 매매 전략의 일반적인 수익률 특성을 고려할 때 HFT 트레이딩 회사는 외부 자본, 즉 고객들의 자금이 거의 필요하지 않기 때문이다. 게다가 고빈도 매매 전략은 전략의 특성상 다른 헤지펀드들 보다 훨씬 더 자금 수용력에 한계가 있기에 그 성과가 더욱더 베일에 싸여 있다. 따라서 HFT 전략의 트랙 레코드를 처음 접한 투자자들의 반응을 살펴보는 것은 매우 재미있는 일이다. 왜냐하면 1~2 정도의 샤프 비율, 혹은 운이 좋으면 샤프 비율이 3까지 나오는 것에 익숙한 장기 시계열의 퀀트 투자자들에게 두 자릿수의 샤프 비율을 가지고 있는 HFT 전략은 그야말로 가히 놀라움을 금치 못하게 하기 때문이다. 평균 승률이 55% 정도이며, 계약당 평균 수익은 0.6 틱 정도로 그 크기도 크지 않지만, HFT 전략이 이처럼 높은 샤프 비율을 달성할 수 있는 이유는 바로 많은 거래 횟수 때문이다. 이러한 많은 거래 횟수는 대수의 법칙에 의해 이론적 기댓값을 실제 손익으로 치환시킨다. 비유하자면 HFT 전략은 아주 빠른 속도로 카지노 사업을 운영하는 셈이다. HFT 알고리즘이 만들어내는 엣지는 언뜻 보기에 매우 작을 수 있으나, 수천, 수만 번의 거래를 통해 확대된 이러한 아주 작은 엣지는 상당한 수익을 내기에 충분하다. 또한 리스크가 아주 작은 시간 단위로 분산되어 있기 때문에 위험 조정 기준 수익률이 눈에 띄게 높아진다. 고빈도 매매 전략의 샤프 비율이 굉장히 높은 이유는 바로 이 때문이다. # 지정가 주문하지만 이러한 높은 샤프 비율을 달성하기 위해서는 전제 조건이 한 가지 필요하다. 그것은 바로 실제 체결 과정에서 지정가 주문(Limit Order)을 사용해야 한다는 것이다. 왜 그럴까? 그 이유는 HFT 전략의 알파 시그널은 확실히 그 효력을 가지고 있으나 통상적으로 그 크기가 1틱을 넘지 못하기 때문이다. 다시 말해, 거래당 평균 1틱 미만의 수익을 내는 HFT 트레이딩 시스템에서는 시장가 주문으로 인해 발생하는 슬리피지를 감당할 수가 없다. 따라서, HFT 전략의 진입과 청산은 지정가 주문을 통해 이루어진다. 시장 미시구조 이론에서 흔히 이야기하는 가격 충격(Price Impact) 효과는 실제로 존재하지만, 그것의 존재를 증명하는 것과 이를 통해 실제로 수익을 창출해 내는 것은 아예 다른 차원의 문제다. 매수-매도 스프레드가 가격 충격 효과보다 크기 때문에 시그널이 존재한다는 것만 믿고선 무지성 시장가 주문을 때려버리면 계좌는 업진살 마냥 살살~ 녹게 된다. 물론 저빈도 전략에서도 거래 비용을 최소화하기 위해 효율적인 매매 체결 시스템을 구현하는 것은 중요하다. 하지만 전략의 알파와 체결 효율 간의 상대적 기여도를 굳이 비교하자면 저빈도 전략에서는 80%가 전략의 알파, 나머지 20%가 체결 효율이다. 저빈도 전략에서는 거래 비용을 지불하는 시장가 주문을 사용하더라도 한 번의 거래로부터 얻게 되는 기대 수익의 크기가 거래 비용보다 훨씬 크다. 하지만 고빈도 전략은 그렇지 않다. 고빈도 전략은 매매 체결에 매우 크게 의존하며, 이는 전체 수익 기여도의 80% 이상을 차지한다. # 체결률에 대한 고민과 HFT 인프라따라서 지정가 주문의 충분한 체결률(Fill Rate)을 확보하는 것은 결국 고빈도 전략의 핵심이다. HFT 전략은 지정가 혹은 IOC 주문을 사용하여 체결이 이루어지기에 이 중 일정 비율만 체결된다. 만약 트레이딩 시그널에 알파가 존재한다고 하면 거래 횟수에 정비례하여 손익은 증가하는데, 이는 또다시 체결률에 따라 달라진다. 만약 리테일 플랫폼에서 거래하는 것처럼 지정가 주문에 대한 체결률이 낮다면 이는 모든 HFT 전략의 수익성을 떨어뜨리는 원인으로 작용할 수 있다. 대부분의 경우 HFT 알고리즘은 기초자산 가격의 상승 혹은 하락에 대한 조건부 확률을 추정하고 그에 따라 매수 및 매도 호가의 위치를 지정한다. 만약 적절한 체결률을 보장하기 위해 주문을 호가창 대기열의 앞쪽에만 배치할 수 있다면 나머지는 대수의 법칙이 알아서 처리한다. 따라서 HFT 환경에서는 지연 시간(Latency)을 줄이고 지정가 주문에서 우선순위를 확보하기 위한 기술을 개발하는 데 많은 노력을 기울인다. 기본적으로 대부분의 리테일용 백테스팅 플랫폼이 HFT에 적절하지 않은 이유는 호가 막대의 가장 끝에 있는 주문을 포함한 모든 지정가 주문들이 체결된다고 가정하기 때문이다. 하지만 이는 매우 비현실적인 일이다. 많은 경우 대기열 &nbsp;앞쪽에 위치한 주문들만이 체결되고 최우선 호가가 바뀌게 되면 우선순위가 낮은 주문은 대부분 체결되지 않는다. 만약 트레이더가 HFT 플랫폼이 아닌 리테일용 시스템을 사용해서 거래를 체결하려 한다면, 시스템의 지연 시간은 길어지므로 해당 지정가 주문은 거의 항상 대기열의 뒤쪽에 위치하게 된다. 결과적으로 이러한 지정가 주문들 중 상당수는 체결되지 않는다. 문제는 지정가 주문이 체결되지 않아 다수의 거래를 놓치게 되면 HFT 전략에 치명적인 결과를 초래할 수 있다는 점이다. 다시 한번 강조하지만, HFT 전략을 성공적으로 실행하기 위한 핵심은 어느 정도 유의미한 체결률을 확보하는 것이다. 실제로 HFT 전략 수익성은 수익성 있는 거래를 놓쳐서 발생한 손실과 청산 주문이 체결되지 않아서 발생한 거래 손실의 조합으로 인해 감소하게 된다. 유의미한 체결률이 보장되지 않는다면 HFT 전략은 살아남을 수 없다. 결과적으로 알파 시그널을 가지고 있는 HFT 트레이딩 전략을 개발하는 것은 반쪽짜리 그림에 불과하다. 시그널로부터 파생되는 수익성을 실체화시키려면 트레이딩 인프라를 구축하는 것 또한 매우 중요한 이슈다. HFT 회사들이 수천만 달러 혹은 수억 달러를 들여 최고의 인프라를 만들고자 하는 이유는 바로 이 때문이다. 따라서 HFT의 세계에서는 소프트웨어적인 요소뿐만 아니라 코로케이션(Co-location) 같은 하드웨어적인 요소들 또한 중요하다. HFT 회사들이 기술에 대한 군비 경쟁을 게을리할 수 없는 이유다.

Brunch Story

60세 이상 감독은 10% 감점, 전작 망했으면 가점 수익률 176%의 비결 은행권 유일 기업은행 문화투자부 천만영화 투자 비법을 말하다 500만명도 언감생심이라던 예상을 깨고 천만영화에 등극한 파묘의 뒤에서 크게 웃은 이들이 있다. 제작사도 아닌데 잘했다는 격려를 잇

60세 이상 감독은 10% 감점, 전작 망했으면 가점... 수익률 176%의 비결

1. 천만 영화에 등극한 '파묘’의 뒤에서 크게 웃은 이들이 있다. 바로, IBK기업은행의 문화콘텐츠 금융부다.

2. 제작사도 아닌데 ‘잘했다’는 격려를 잇따라 받고 있는 기업은행 문화콘텐츠 금융부는 ‘파묘’에 10억원을 투자해 현재 수익률 100%를 넘는다.

3. 은행권의 문화 콘텐츠 전담 부서로는 기업은행 문화콘텐츠 금융부가 국내 최초이며 유일하다.

4. 영화나 뮤지컬은 제작사가 영세한 경우가 많고, 배우의 일탈 등 인적 리스크가 높아 투자 선호도가 떨어지는데, 그동안 기업은행 문화콘텐츠 금융부는 이 분야를 개척해 쌓은 노하우로 영화 ‘명량’을 포함해 ‘신과 함께 1·2′, ‘국제시장' 등 역대 천만 영화 32편 중 11편을 미리 알아보고 투자했다.

5. 기업은행이 이제까지 투자한 영화는 총 129편으로, 직접 투자액은 692억 원이다. 대출이나 펀드 등 간접투자를 합하면 7조 원 이상이다. 투자한 천만 영화의 평균 수익률은 176.7%에 달한다.

6. 최고 성공작은 ‘극한 직업’으로, 7억 9000만원을 투자해 수익률 377%를 올렸다.

7. 기업은행의 영화 투자 성공 비결은 모든 정성적인 요소를 최대한 정량화한 객관적 자료에 기반해 투자 여부를 결정한다는 것이다.

8. 특히 기업은행의 특이점은 최종 조정 단계에 있다. 기업은행은 감독이 60세 이상이면 10% 감점한다. 감독의 생각에 주위 사람들이 이견을 내기 어려워하는 경우가 많기 때문이라고 한다.

9. 반대로 30·40대 감독의 데뷔작이면 10% 가산점을 준다. 젊은 의욕으로 만들어 성공 가능성이 올라갈 것으로 보는 것.

10. 출연 배우나 감독이 직전에 3번 연속으로 흥행작을 만들었으면 (점수를 오히려) 10% 깎는다. 지나친 자신감 역시 위험 요소로 친다.

11. 반대로 직전 작품이 폭망한 감독이면 10% 가산점이 부여된다. 이번엔 반드시 성공하겠다는 각오로 (개방성을 가진 상태에서) 작업할 확률이 높아지기 때문.

12. 배우나 감독·제작사가 혈연·지연·학연 등 특수 관계인 경우도 10% 감점한다. (에코 쳄버에 갇혀서 외부의 좋은 아이디어를 받아들일 가능성이 떨어지기 때문)

13. 이 같은 미세 조정 단계를 거쳐 최종 점수가 100점 만점에 65점 이상이 돼야 투자 대상으로 선정된다.

14. (바꿔 말하면, 나이, 성공경력, 특수 관계 등으로 개방성이 떨어지는 창작자의 작품에는 감점을 주고, 개방성이 높은 창작자의 작품에는 가산점을 준다고도 볼 수 있는 셈)

1. 천만 영화에 등극한 '파묘’의 뒤에서 크게 웃은 이들이 있다. 바로, IBK기업은행의 문화콘텐츠 금융부다. 2. 제작사도 아닌데 ‘잘했다’는 격려를 잇따라 받고 있는 기업은행 문화콘텐츠 금융부는 ‘파묘’에 10억원을 투자해 현재 수익률 100%를 넘는다. 3. 은행권의 문화 콘텐츠 전담 부서로는 기업은행 문화콘텐츠 금융부가 국내 최초이며 유일하다. 4. 영화나 뮤지컬은 제작사가 영세한 경우가 많고, 배우의 일탈 등 인적 리스크가 높아 투자 선호도가 떨어지는데, 그동안 기업은행 문화콘텐츠 금융부는 이 분야를 개척해 쌓은 노하우로 영화 ‘명량’을 포함해 ‘신과 함께 1·2′, ‘국제시장' 등 역대 천만 영화 32편 중 11편을 미리 알아보고 투자했다. 5. 기업은행이 이제까지 투자한 영화는 총 129편으로, 직접 투자액은 692억 원이다. 대출이나 펀드 등 간접투자를 합하면 7조 원 이상이다. 투자한 천만 영화의 평균 수익률은 176.7%에 달한다. 6. 최고 성공작은 ‘극한 직업’으로, 7억 9000만원을 투자해 수익률 377%를 올렸다. 7. 기업은행의 영화 투자 성공 비결은 모든 정성적인 요소를 최대한 정량화한 객관적 자료에 기반해 투자 여부를 결정한다는 것이다. 8. 특히 기업은행의 특이점은 최종 조정 단계에 있다. 기업은행은 감독이 60세 이상이면 10% 감점한다. 감독의 생각에 주위 사람들이 이견을 내기 어려워하는 경우가 많기 때문이라고 한다. 9. 반대로 30·40대 감독의 데뷔작이면 10% 가산점을 준다. 젊은 의욕으로 만들어 성공 가능성이 올라갈 것으로 보는 것. 10. 출연 배우나 감독이 직전에 3번 연속으로 흥행작을 만들었으면 (점수를 오히려) 10% 깎는다. 지나친 자신감 역시 위험 요소로 친다. 11. 반대로 직전 작품이 폭망한 감독이면 10% 가산점이 부여된다. 이번엔 반드시 성공하겠다는 각오로 (개방성을 가진 상태에서) 작업할 확률이 높아지기 때문. 12. 배우나 감독·제작사가 혈연·지연·학연 등 특수 관계인 경우도 10% 감점한다. (에코 쳄버에 갇혀서 외부의 좋은 아이디어를 받아들일 가능성이 떨어지기 때문) 13. 이 같은 미세 조정 단계를 거쳐 최종 점수가 100점 만점에 65점 이상이 돼야 투자 대상으로 선정된다. 14. (바꿔 말하면, 나이, 성공경력, 특수 관계 등으로 개방성이 떨어지는 창작자의 작품에는 감점을 주고, 개방성이 높은 창작자의 작품에는 가산점을 준다고도 볼 수 있는 셈)

조선일보

창작자의 개방성에 베팅해 큰 수익을 얻고 있다는 기업은행 ㄷㄷ

원글: https://www.omarileon.me/blog/typescript-as-const 새로운 구문인 "상수 어설션(const assertions)"은 TypeScript 3.4에서 도입되었습니다. 이것은 변수가 변경되지 않을 것(immutable)이고 가능한 엄격한 타입을 제공해야 한다는 것을 타입스크립트에 알려줍니다. 이는 타입의 종류에 따라 다르게 영향을 미치므로, 이 글에서는 상수 어설션을 어떻게 사용하고 왜 유용한지에 대해 설명할 것입

(번역) 타입스크립트에서 'As Const' 이해하기

오늘 소개해드릴 글은 카카오의 박수빈님이 번역해주신 글입니다.

TypeScript 3.4에서 도입된 상수 어설션(const assertions)에 대해서 알아볼 수 있는 글을 준비했습니다. 이 글은 타입의 종류에 따라 상수 어설션이 어떻게 다르게 작용하는지, 그리고 왜 유용한지를 쉽게 설명합니다. 또한, 변수를 const로 선언하는 것과 변수 끝에 "as const"를 추가하는 것의 차이점도 소개하고 있습니다. 이 글을 통해 'as const'를 효과적으로 활용하여 추가적인 타입 정의 없이 타입 추론 기능을 더욱 잘 활용할 수 있게 되길 바랍니다.

 * 링크: https://soobing.github.io/typescript/typescript-as-const/

오늘 소개해드릴 글은 카카오의 박수빈님이 번역해주신 글입니다. TypeScript 3.4에서 도입된 상수 어설션(const assertions)에 대해서 알아볼 수 있는 글을 준비했습니다. 이 글은 타입의 종류에 따라 상수 어설션이 어떻게 다르게 작용하는지, 그리고 왜 유용한지를 쉽게 설명합니다. 또한, 변수를 const로 선언하는 것과 변수 끝에 "as const"를 추가하는 것의 차이점도 소개하고 있습니다. 이 글을 통해 'as const'를 효과적으로 활용하여 추가적인 타입 정의 없이 타입 추론 기능을 더욱 잘 활용할 수 있게 되길 바랍니다. <ul ><li>링크: https://soobing.github.io/typescript/typescript-as-const/</li></ul>

Soobing

타입스크립트에서 'As Const' 이해하기

Generative AI is finding its niches within business in 2024, with multimodal models providing new capabilities. At the same time, artists are glazing their work against AI scraping.

Top 5 AI Trends to Watch in 2024

2024년에는 생성형 AI가 새로운 기능을 제공하는 멀티모달 모델을 통해 비즈니스 내에서 틈새를 찾아가고 있습니다. 테크리퍼블릭에서 2024년에 주목해야 할 제너레이티브 모델로 대표되는 AI의 다섯 가지 트렌드 예측에 대한 내용을 참고하면 좋을거 같다.

🟢 기존 애플리케이션과의 통합을 통한 도입 증가하는 AI 🟢
👉 코파일럿
기업과 비즈니스를 위해 시장에 출시되는 많은 생성형 AI 사용 사례는 완전히 새로운 사용 사례를 만드는 것이 아니라 기존 애플리케이션과 통합되고 있다.
 * Microsoft는 365 제품군 제품 옆에 코파일럿을 적용
 * SoftServe와 같은 기업에서 산업 작업 및 유지 관리를 위한 코파일럿을 제공
 * Google은 동영상 제작에서 보안에 이르기까지 모든 분야에 다양한 코파일럿을 제공
👉 AI 에이전트
2024년에 AI가 기존 애플리케이션과 더 많이 통합될 수 있는 또 다른 방법은 AI 에이전트이다.
 * AI 에이전트는 다른 AI 봇의 작업을 자동화하므로 사용자가 개별 모델에 구체적으로 지시할 필요가 없음
 * 대신 에이전트에 하나의 자연어 명령어를 제공하면 에이전트 팀이 그 명령을 수행하는 데 필요한 여러 명령을 조합하여 작업을 수행할 수 있음

🟢  엔터프라이즈 AI를 지배하는 검색 증강 세대 🟢
 * 검색 증강 세대를 통해 LLM은 응답을 제공하기 전에 외부 소스와 대조하여 답변을 확인할 수 있다. 예를 들어, AI는 기술 매뉴얼과 대조하여 답변을 확인하고 사용자에게 매뉴얼로 바로 연결되는 각주를 제공할 수 있다. RAG는 정확성을 높이고 환각을 줄이기 위한 것이다.
 * RAG는 비용이 급증하지 않으면서도 AI 모델의 정확도를 향상시킬 수 있는 방법을 조직에 제공한다. RAG는 LLM에 기업 데이터를 추가하고 엔지니어링 및 미세 조정을 신속하게 수행하는 다른 일반적인 방법에 비해 더 정확한 결과를 생성한다. 2024년에도 뜨거운 화두였으며 올해 후반에도 계속 그럴 가능성이 높다.

🟢 지속 가능성에 대한 조용한 우려를 표명하는 조직 🟢
생성형 AI는 기존 컴퓨팅에 비해 에너지와 자원을 많이 사용한다. 현재 AI 규제는 주로 사용 사례에 초점을 맞추고 있지만, 앞으로는 에너지 사용도 특정 규제에 포함될 수 있다. 
👉 AI 데이터센터 및 칩의 에너지 사용량
 * NVIDIA가 올해 고객에게 제공할 것으로 예상되는 10만 대의 AI 서버는 현재 데이터센터에서 사용되는 전기의 일부인 연간 5.7~8.9TWh의 전력을 생산 수치. 하지만, 예측한 대로 2027년까지 NVIDIA만 150만 대의 AI 서버를 그리드에 추가한다면, 서버는 연간 85.4~134.0TWh를 사용하게 되며, 이는 훨씬 더 심각한 영향 줌.
 * 또 다른 연구에 따르면 Stable Diffusion XL로 1,000개의 이미지를 생성하는 것은 평균적인 가스 구동 자동차로 4.1마일을 주행하는 것과 같은 양의 이산화 탄소를 발생시킴
 * "다목적 생성 아키텍처는 모델 매개 변수의 수를 제어하더라도 다양한 작업을 위한 작업별 시스템보다 훨씬 더 비싸다는 것을 발견했다."라고 Hugging Face의 알렉산드라 사샤 루치오니와 야신 저나이트, 카네기 멜론 대학의 엠마 스트루벨 연구원 언급
 * Microsoft AI 연구원 Kate Crawford는 Nature 저널에서 GPT-4 훈련에 해당 지역 물의 약 6%가 사용되었다고 언급
👉 각 기업들의 노력 
 * 구글: 특정 지역에서 태양열과 풍력 에너지를 구매
 * NVIDIA: 더 적은 수의 서버 랙과 더 강력한 GPU를 사용하여 데이터 센터의 에너지를 절약하는 형태의 기술 집약적 드라이브

🟢 AI 전문가의 역할 변화 🟢
👉 소프트웨어 엔지니어링에 AI 활용
 * 소프트웨어 엔지니어링 영역에서 AI의 사용은 오늘날 가장 빠르게 성장하고 있는 사용 사례 중 하나
 * 앞으로 우리 중 상당수가 될 AI 시스템과 상호작용하는 모든 사람이 이러한 모델을 안내하고 조정하는 방법을 알아야 한다는 점에서 신속한 엔지니어링은 조직 전체에서 중요한 기술 가능성. 물론 소프트웨어 엔지니어링 분야의 사람들은 대규모 프롬프트 엔지니어링과 프롬프트 엔지니어링의 일부 고급 기술을 제대로 이해 필요
 * AI 역할을 할당하는 방식은 개별 조직에 따라 크게 달라질 수 있다. 프롬프트 엔지니어링을 수행하는 대부분의 사람들이 프롬프트 엔지니어링을 직책으로 삼을지 여부는 아직 미지수
👉  AI와 관련된 임원 직책
 * 2024년 1월 MIT의 슬론 매니지먼트 리뷰에서 데이터 및 기술 임원을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면 조직에서 때때로 최고 AI 책임자를 감축하고 있는 것으로 나타남. AI 또는 데이터 책임자와 같은 고도로 전문화된 리더의 "책임에 대한 혼란"이 있었으며, 2024년에는 데이터의 출처에 관계없이 데이터에서 가치를 창출하고 CEO에게 보고하는 "중요한 기술 리더" 중심으로 정상화될 것으로 예상
 * 다른 한편에서는, 최고 데이터 및 분석 책임자와 최고 AI 책임자가 "널리 퍼져 있지는 않지만" 그 수가 증가하고 있는 것으로 예측. 이 두 역할이 CIO 또는 CTO와 별개의 역할로 남을지 여부는 예측하기 어렵지만, 조직이 원하는 핵심 역량이 무엇인지, CIO가 동시에 너무 많은 다른 책임과 균형을 맞추고 있는지 여부에 따라 달라질 수 있음
 * 고객과의 대화에서 이러한 역할(AI 책임자, 데이터 및 분석 책임자)이 점점 더 많이 등장하고 있음
 * 2024년 3월 28일, 미국 관리예산처는 연방 기관 내 AI 사용에 대한 지침을 발표했는데, 여기에는 모든 기관이 최고 AI 책임자를 지정해야 한다는 의무가 포함됨.
   
   
   
🟢 보편화 되는 AI 아트 🟢
👉 점점 더 보편화되는 AI 아트
 * Adobe Stock은 AI 아트 제작 툴을 제공하고 스톡 이미지 카탈로그에 AI 아트 표시
 * 2024년 3월 18일, Shutterstock과 NVIDIA는 3D 이미지 생성 도구를 얼리 액세스 버전 발표
 * OpenAI는 최근 영화 제작자들이 포토리얼한 소라 AI를 사용할 수 있도록 홍보 중. 이 데모에 대해 스테이블리티 AI의 전 CEO였던 에드 뉴턴-렉스(Ed Newton-Rex)를 비롯한 아티스트 옹호론자들은 "아티스트 워싱(아티스트 워싱: 허가나 대가 없이 사람들의 작품을 학습시키면서 소수의 크리에이터에게 생성 AI 모델에 대한 긍정적인 의견을 구하는 것)이라고 비판
 * 2024년에는 워터마킹과 글레이징(glazing)이라는 두 가지 방식으로 AI 아트웍에 대한 대응이 더욱 발전할 것으로 예상
👉 AI 아트 워터마킹
 * 워터마킹의 선도적인 표준은 콘텐츠 출처 및 진위성 연합의 것으로, OpenAI와 Meta가 AI가 생성한 이미지에 태그를 붙이기 위해 협력하고 있지만 시각적으로 또는 메타데이터로 표시되는 워터마크는 쉽게 제거 가능함
 * 일부에서는 워터마크가 특히 2024년 미국 대선을 앞두고 잘못된 정보를 방지하는 데 충분하지 않다고 보는 경향
👉 AI에 대한 오리지널 아트 중독
 * 온라인에 게시된 원본 아트에 대한 AI 모델의 학습을 막으려는 아티스트는 시카고 대학교에서 만든 데이터 중독 도구인 Glaze 또는 Nightshade를 사용하여 방지 가능
 * 데이터 중독은 아트웍을 AI 모델이 읽을 수 없을 정도로만 조정
 * 2024년에도 AI 이미지 생성 및 아티스트의 원본 작품 보호에 대한 관심이 높아지면서 이와 같은 도구가 더 많이 등장할 것으로 예상

🔴🔴 결론: AI가 과대 포장된 것일까? 
 * 많은 신기술들이 이전데 과대광고 주기를 겪었으며, 초기 호황 이후로 ‘생산성의 정체기'에 도달하기도 했다. 
 * 2023년에 AI의 인기가 너무 높아서 2024년으로 넘어가면서 과대 포장된 측면이 없지 않지만, 그렇다고 AI가 실용적으로 활용되지 않는다는 의미는 아니다.

 * 원문: https://www.techrepublic.com/article/top-ai-trends/

2024년에는 생성형 AI가 새로운 기능을 제공하는 멀티모달 모델을 통해 비즈니스 내에서 틈새를 찾아가고 있습니다. 테크리퍼블릭에서 2024년에 주목해야 할 제너레이티브 모델로 대표되는 AI의 다섯 가지 트렌드 예측에 대한 내용을 참고하면 좋을거 같다. 🟢 기존 애플리케이션과의 통합을 통한 도입 증가하는 AI 🟢👉 코파일럿기업과 비즈니스를 위해 시장에 출시되는 많은 생성형 AI 사용 사례는 완전히 새로운 사용 사례를 만드는 것이 아니라 기존 애플리케이션과 통합되고 있다.<ul ><li>Microsoft는 365 제품군 제품 옆에 코파일럿을 적용</li><li>SoftServe와 같은 기업에서 산업 작업 및 유지 관리를 위한 코파일럿을 제공</li><li>Google은 동영상 제작에서 보안에 이르기까지 모든 분야에 다양한 코파일럿을 제공</li></ul>👉 AI 에이전트2024년에 AI가 기존 애플리케이션과 더 많이 통합될 수 있는 또 다른 방법은 AI 에이전트이다.<ul ><li>AI 에이전트는 다른 AI 봇의 작업을 자동화하므로 사용자가 개별 모델에 구체적으로 지시할 필요가 없음</li><li>대신 에이전트에 하나의 자연어 명령어를 제공하면 에이전트 팀이 그 명령을 수행하는 데 필요한 여러 명령을 조합하여 작업을 수행할 수 있음</li></ul> 🟢&nbsp; 엔터프라이즈 AI를 지배하는 검색 증강 세대 🟢<ul ><li>검색 증강 세대를 통해 LLM은 응답을 제공하기 전에 외부 소스와 대조하여 답변을 확인할 수 있다. 예를 들어, AI는 기술 매뉴얼과 대조하여 답변을 확인하고 사용자에게 매뉴얼로 바로 연결되는 각주를 제공할 수 있다. RAG는 정확성을 높이고 환각을 줄이기 위한 것이다.</li><li>RAG는 비용이 급증하지 않으면서도 AI 모델의 정확도를 향상시킬 수 있는 방법을 조직에 제공한다. RAG는 LLM에 기업 데이터를 추가하고 엔지니어링 및 미세 조정을 신속하게 수행하는 다른 일반적인 방법에 비해 더 정확한 결과를 생성한다. 2024년에도 뜨거운 화두였으며 올해 후반에도 계속 그럴 가능성이 높다.</li></ul> 🟢 지속 가능성에 대한 조용한 우려를 표명하는 조직 🟢생성형 AI는 기존 컴퓨팅에 비해 에너지와 자원을 많이 사용한다. 현재 AI 규제는 주로 사용 사례에 초점을 맞추고 있지만, 앞으로는 에너지 사용도 특정 규제에 포함될 수 있다.&nbsp;👉 AI 데이터센터 및 칩의 에너지 사용량<ul ><li>NVIDIA가 올해 고객에게 제공할 것으로 예상되는 10만 대의 AI 서버는 현재 데이터센터에서 사용되는 전기의 일부인 연간 5.7~8.9TWh의 전력을 생산 수치. 하지만, 예측한 대로 2027년까지 NVIDIA만 150만 대의 AI 서버를 그리드에 추가한다면, 서버는 연간 85.4~134.0TWh를 사용하게 되며, 이는 훨씬 더 심각한 영향 줌.</li><li>또 다른 연구에 따르면 Stable Diffusion XL로 1,000개의 이미지를 생성하는 것은 평균적인 가스 구동 자동차로 4.1마일을 주행하는 것과 같은 양의 이산화 탄소를 발생시킴</li><li>"다목적 생성 아키텍처는 모델 매개 변수의 수를 제어하더라도 다양한 작업을 위한 작업별 시스템보다 훨씬 더 비싸다는 것을 발견했다."라고 Hugging Face의 알렉산드라 사샤 루치오니와 야신 저나이트, 카네기 멜론 대학의 엠마 스트루벨 연구원 언급</li><li>Microsoft AI 연구원 Kate Crawford는 Nature 저널에서 GPT-4 훈련에 해당 지역 물의 약 6%가 사용되었다고 언급</li></ul>👉 각 기업들의 노력&nbsp;<ul ><li>구글: 특정 지역에서 태양열과 풍력 에너지를 구매</li><li>NVIDIA: 더 적은 수의 서버 랙과 더 강력한 GPU를 사용하여 데이터 센터의 에너지를 절약하는 형태의 기술 집약적 드라이브</li></ul> 🟢 AI 전문가의 역할 변화 🟢👉 소프트웨어 엔지니어링에 AI 활용<ul ><li>소프트웨어 엔지니어링 영역에서 AI의 사용은 오늘날 가장 빠르게 성장하고 있는 사용 사례 중 하나</li><li>앞으로 우리 중 상당수가 될 AI 시스템과 상호작용하는 모든 사람이 이러한 모델을 안내하고 조정하는 방법을 알아야 한다는 점에서 신속한 엔지니어링은 조직 전체에서 중요한 기술 가능성. 물론 소프트웨어 엔지니어링 분야의 사람들은 대규모 프롬프트 엔지니어링과 프롬프트 엔지니어링의 일부 고급 기술을 제대로 이해 필요</li><li>AI 역할을 할당하는 방식은 개별 조직에 따라 크게 달라질 수 있다. 프롬프트 엔지니어링을 수행하는 대부분의 사람들이 프롬프트 엔지니어링을 직책으로 삼을지 여부는 아직 미지수</li></ul>👉&nbsp; AI와 관련된 임원 직책<ul ><li>2024년 1월 MIT의 슬론 매니지먼트 리뷰에서 데이터 및 기술 임원을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면 조직에서 때때로 최고 AI 책임자를 감축하고 있는 것으로 나타남. AI 또는 데이터 책임자와 같은 고도로 전문화된 리더의 "책임에 대한 혼란"이 있었으며, 2024년에는 데이터의 출처에 관계없이 데이터에서 가치를 창출하고 CEO에게 보고하는 "중요한 기술 리더" 중심으로 정상화될 것으로 예상</li><li>다른 한편에서는, 최고 데이터 및 분석 책임자와 최고 AI 책임자가 "널리 퍼져 있지는 않지만" 그 수가 증가하고 있는 것으로 예측. 이 두 역할이 CIO 또는 CTO와 별개의 역할로 남을지 여부는 예측하기 어렵지만, 조직이 원하는 핵심 역량이 무엇인지, CIO가 동시에 너무 많은 다른 책임과 균형을 맞추고 있는지 여부에 따라 달라질 수 있음</li><li>고객과의 대화에서 이러한 역할(AI 책임자, 데이터 및 분석 책임자)이 점점 더 많이 등장하고 있음</li><li>2024년 3월 28일, 미국 관리예산처는 연방 기관 내 AI 사용에 대한 지침을 발표했는데, 여기에는 모든 기관이 최고 AI 책임자를 지정해야 한다는 의무가 포함됨. </li></ul>🟢 보편화 되는 AI 아트 🟢👉 점점 더 보편화되는 AI 아트<ul ><li>Adobe Stock은 AI 아트 제작 툴을 제공하고 스톡 이미지 카탈로그에 AI 아트 표시</li><li>2024년 3월 18일, Shutterstock과 NVIDIA는 3D 이미지 생성 도구를 얼리 액세스 버전 발표</li><li>OpenAI는 최근 영화 제작자들이 포토리얼한 소라 AI를 사용할 수 있도록 홍보 중. 이 데모에 대해 스테이블리티 AI의 전 CEO였던 에드 뉴턴-렉스(Ed Newton-Rex)를 비롯한 아티스트 옹호론자들은 "아티스트 워싱(아티스트 워싱: 허가나 대가 없이 사람들의 작품을 학습시키면서 소수의 크리에이터에게 생성 AI 모델에 대한 긍정적인 의견을 구하는 것)이라고 비판</li><li>2024년에는 워터마킹과 글레이징(glazing)이라는 두 가지 방식으로 AI 아트웍에 대한 대응이 더욱 발전할 것으로 예상</li></ul>👉 AI 아트 워터마킹<ul ><li>워터마킹의 선도적인 표준은 콘텐츠 출처 및 진위성 연합의 것으로, OpenAI와 Meta가 AI가 생성한 이미지에 태그를 붙이기 위해 협력하고 있지만 시각적으로 또는 메타데이터로 표시되는 워터마크는 쉽게 제거 가능함</li><li>일부에서는 워터마크가 특히 2024년 미국 대선을 앞두고 잘못된 정보를 방지하는 데 충분하지 않다고 보는 경향</li></ul>👉 AI에 대한 오리지널 아트 중독<ul ><li>온라인에 게시된 원본 아트에 대한 AI 모델의 학습을 막으려는 아티스트는 시카고 대학교에서 만든 데이터 중독 도구인 Glaze 또는 Nightshade를 사용하여 방지 가능</li><li>데이터 중독은 아트웍을 AI 모델이 읽을 수 없을 정도로만 조정</li><li>2024년에도 AI 이미지 생성 및 아티스트의 원본 작품 보호에 대한 관심이 높아지면서 이와 같은 도구가 더 많이 등장할 것으로 예상</li></ul> 🔴🔴 결론: AI가 과대 포장된 것일까?&nbsp;<ul ><li>많은 신기술들이 이전데 과대광고 주기를 겪었으며, 초기 호황 이후로 ‘생산성의 정체기'에 도달하기도 했다.&nbsp;</li><li>2023년에 AI의 인기가 너무 높아서 2024년으로 넘어가면서 과대 포장된 측면이 없지 않지만, 그렇다고 AI가 실용적으로 활용되지 않는다는 의미는 아니다.</li></ul> <ul ><li>원문: https://www.techrepublic.com/article/top-ai-trends/</li></ul>

TechRepublic

[TechRepublic] 2024년에 주목해야 할 5가지 AI 트렌드

이제 모두가 개발자에게도 인문학과 협업능력이 중요하다고 말한다. 그러면 인문학과 협업능력이란 대체 무엇인가?

한 마디로 말하면 다음과 같이 정의 할 수 있을 것 같다.

인문학: 사람을 관찰하는 방법
협업능력: 사람과 이야기하는 방법

사람들을 관찰해 사람들이 필요한 것이 무엇인지, 어떤 문제를 해결하면 사람들에게 긍정적인 영향을 미칠 수 있을지, 그리고 어떤 도구를 제공해서 어떤 방법으로 해결해주면 좋을지를 관찰하는 방법.

사람들에게 필요한 것이, 문제가 무엇인지 파악하고 일을 제대로 완수하기 위해, 의견을 듣고 도움을 받기 위해 관련된 다양한 사람들과 효과적인 방법으로 이야기를 하는 방법.

이제 모두가 개발자에게도 인문학과 협업능력이 중요하다고 말한다. 그러면 인문학과 협업능력이란 대체 무엇인가? 한 마디로 말하면 다음과 같이 정의 할 수 있을 것 같다. 인문학: 사람을 관찰하는 방법협업능력: 사람과 이야기하는 방법 사람들을 관찰해 사람들이 필요한 것이 무엇인지, 어떤 문제를 해결하면 사람들에게 긍정적인 영향을 미칠 수 있을지, 그리고 어떤 도구를 제공해서 어떤 방법으로 해결해주면 좋을지를 관찰하는 방법. 사람들에게 필요한 것이, 문제가 무엇인지 파악하고 일을 제대로 완수하기 위해, 의견을 듣고 도움을 받기 위해 관련된 다양한 사람들과 효과적인 방법으로 이야기를 하는 방법.

결국 앞으로도 사람과 대화하는 능력이 중요하겠습니다^^

검색 서비스가 처음 나왔을 때, 검색 서비스에 등록하지 않거나, 검색엔진이 중개업 역할을 하는 것이 고까워서 검색을 거부하는 경우들도 많았다. 유튜브의 저작권 문제나 기존 방송국들도 마찬가지.

하지만 이제는 어떻게든 검색에 걸리려고 수단과 방법을 가리지 않고 노력한다.

생성AI를 위한 학습 혹은 검색 데이터도 마찬가지 과정을 거칠 것으로 예상 할 수 있다.

나아가 생성AI의 답변은 검색 서비스보다도 훨씬 더 신뢰도가 높아야하므로, 정보성 데이터에 한해서는 신뢰도 높은 소스를 최소한으로 한정지어 사용 할 가능성이 높다.

따라서 컨텐츠 제공자보다 생성AI 회사가 더 우위에 있게 될 가능성이 높을 것이다. 반면에 매우 높은 품질의 신뢰도 높은 데이터를 가진 회사라면 큰 기회가 될 수 있을 것이다.

검색 서비스가 처음 나왔을 때, 검색 서비스에 등록하지 않거나, 검색엔진이 중개업 역할을 하는 것이 고까워서 검색을 거부하는 경우들도 많았다. 유튜브의 저작권 문제나 기존 방송국들도 마찬가지. 하지만 이제는 어떻게든 검색에 걸리려고 수단과 방법을 가리지 않고 노력한다. 생성AI를 위한 학습 혹은 검색 데이터도 마찬가지 과정을 거칠 것으로 예상 할 수 있다. 나아가 생성AI의 답변은 검색 서비스보다도 훨씬 더 신뢰도가 높아야하므로, 정보성 데이터에 한해서는 신뢰도 높은 소스를 최소한으로 한정지어 사용 할 가능성이 높다. 따라서 컨텐츠 제공자보다 생성AI 회사가 더 우위에 있게 될 가능성이 높을 것이다. 반면에 매우 높은 품질의 신뢰도 높은 데이터를 가진 회사라면 큰 기회가 될 수 있을 것이다.

Netflix는 Java, RxJava 및 Spring Boot를 활용해 마이크로서비스 아키텍처를 발전시켰으며, GraphQL Federation으로의 전환을 통해 더욱 발전했다. 이 글에서는 Netflix의 아키텍처 변화와 Java 사용 변천사를 설명한다.

Netflix의 Java 사용 변천사 (번역)

안녕하세요 :) 저는 최근에 다시 Java와 Spring Boot를 사용하는 미국 회사로 이직하면서, 지난 2년간 스타트업에서 Ruby on Rails를 사용하며 잊고 지내던 Java와 Spring 생태계에 다시 발을 내딛었습니다. 🥰

현재 회사에서는 수많은 모놀리틱 서비스와 마이크로서비스가 함께 사용되는 상황이라 꽤 복잡한 아키텍처로 구성되어 있습니다. 그리고 새로운 Java/Spring 기반 서비스들이 빠르게 추가되고 있어서 각 서비스들 간의 통신이나 아키텍처 구성을 어떻게 개선해가면 좋을지 고민되는 상황이었는데요. 🙃

팀에 빅테크(FAANG) 출신 시니어 개발자들도 있어서 제가 이 개선을 주도하지는 않겠지만,
적어도 아키텍처 개선 방향에 대한 내 의견을 가지고 있어야겠다
는 생각으로 힌트를 얻고자 Java 기반 서비스들의 큰 형님격인 Netflix의 문을 두드렸습니다.

Netflix는 Java 기반 서비스들의 아키텍처를 어떻게 발전시켜나갔는지 궁금해서 찾아보다가 이 글을 발견했고, 오랜만에 Java 생태계로 돌아온 저에게 유익했던 글이라 DeepL의 도움을 받아 번역해보았습니다.

전체 내용 보기 👉 https://www.integer.blog/evolution-of-java-usage-at-netflix/?ref=careerly.co.kr

📌 목차
 1. Groovy 시대 with BFF(Backend For Frontend)
 2. RxJava와 리액티브 프로그래밍 사용
 3. GraphQL Federation으로 전환
 4. Netflix가 사용하는 Java 버전
 5. Netflix가 사용하는 Spring Boot

안녕하세요 :) 저는 최근에 다시 Java와 Spring Boot를 사용하는 미국 회사로 이직하면서, 지난 2년간 스타트업에서 Ruby on Rails를 사용하며 잊고 지내던 Java와 Spring 생태계에 다시 발을 내딛었습니다. 🥰 현재 회사에서는 수많은 모놀리틱 서비스와 마이크로서비스가 함께 사용되는 상황이라 꽤 복잡한 아키텍처로 구성되어 있습니다. 그리고 새로운 Java/Spring 기반 서비스들이 빠르게 추가되고 있어서 각 서비스들 간의 통신이나 아키텍처 구성을 어떻게 개선해가면 좋을지 고민되는 상황이었는데요. 🙃 팀에 빅테크(FAANG) 출신 시니어 개발자들도 있어서 제가 이 개선을 주도하지는 않겠지만, <code >적어도 아키텍처 개선 방향에 대한 내 의견을 가지고 있어야겠다</code>는 생각으로 힌트를 얻고자 Java 기반 서비스들의 큰 형님격인 Netflix의 문을 두드렸습니다. Netflix는 Java 기반 서비스들의 아키텍처를 어떻게 발전시켜나갔는지 궁금해서 찾아보다가 이 글을 발견했고, 오랜만에 Java 생태계로 돌아온 저에게 유익했던 글이라 DeepL의 도움을 받아 번역해보았습니다. 전체 내용 보기 👉 https://www.integer.blog/evolution-of-java-usage-at-netflix/?ref=careerly.co.kr 📌 목차<ol ><li>Groovy 시대 with BFF(Backend For Frontend)</li><li>RxJava와 리액티브 프로그래밍 사용</li><li>GraphQL Federation으로 전환</li><li>Netflix가 사용하는 Java 버전</li><li>Netflix가 사용하는 Spring Boot</li></ol>

1nteger 🏄🏻‍♂️

Mobile development is a dynamic field that evolves rapidly, demanding developers to be proactive in keeping up with the latest trends, tools, and technologies. As the app landscape continuously...

How to Stay Up-to-Date as a Mobile Developer

개발자가 간단하게 실천할 수 있는 최신 정보 습득 방법에 대해 가져와 봤습니다! 이미 실천하고 계신 분들도 많으실 것 같네요ㅎㅎ 빠르게 변하는 산업인 만큼 지속적으로 새로운 정보를 받아들이는 것은 중요할 것 같습니다.

 1.  개발자 블로그 및 뉴스레터 구독하기
     iOS, aOS 공식 블로그뿐만 아니라 업계 전문가가 운영하는 블로그나 뉴스레터를 정기적으로 받아보는 것은 꾸준히 정보의 흐름을 읽을 수 있는 가장 좋은 방법입니다.
     
     
 2.  소셜 미디어 및 온라인 커뮤니티에 참여하기
     트위터, 레딧, 스택오브플로우와 같은 개발자 커뮤니티에 가입하는 것은 개발자들과 함께 소통하면서 성장할 수 있는 좋은 방법입니다. (커리어리도 마찬가지입니다!) 관련 해시태그를 팔로우하고, 스레드에 참여해서 좋은 정보를 실시간으로 얻어보세요! (개인적으로 일론머스크의 트윗이 재밌더군요...)
     
     
 3.  컨퍼런스 및 모임 참석
     온라인 및 오프라인 컨퍼런스에 주기적으로 참여하면 동료 개발자들과 네트워크를 형성하고, 최신 업계 동향을 접할 수 있습니다. wwdc, google i/o뿐만 아니라 국내 기업에서 주최하는 세션이나 컨퍼런스에 참여해 보세요!
     
     
 4.  온라인 강좌를 통한 지속적 학습
     코세라와 같은 유명 플랫폼에서 제공하는 온라인 강좌를 통해 지속적으로 지식을 심화해 나가는 것도 좋은 방법입니다. 최신 도구나 프레임워크를 학습하는 것은 나에게 큰 도움이 될 것입니다!
     
     
 5.  출퇴근 시간에 팟캐스트 듣기
     통근 시간을 이용해 팟캐스트의 힘을 활용해 보세요! Fragmented, Swift by Sundell 및 Android Developers Backstage와 같은 팟캐스트에서는 최신 모바일 개발 사례나 인터뷰 및 토론을 제공합니다! 영어 공부도 덤이고요! 이 외에 주요 CEO들이 출연하여 기술에 대해 이야기하는 ACQUIRED를 추천드립니다! 최근에는 앤비디아의 젠슨 황이 출연하기도 했죠.
     
     
 6.  GitHub 리포지토리 및 오픈 소스 프로젝트를 팔로우하기
     GitHub만큼이나 개발자가 코드를 파보기가 좋은 데가 없죠. 도메인와 관련된 프레임워크 라이브러리 오픈소스 프로젝트의 저장소를 꾸준히 기여하고, 참여하면 코딩 기술을 업그레이드할 뿐만 아니라 새로운 코딩 표준 및 공동 개발 방식을 접할 수 있습니다.
     
     
 7.  베타 릴리즈 사용해 보기
     얼리어답터가 되어 운영체제, SDK 및 개발도구의 베타 릴리즈를 실험하면 누구보다 빠른 기술을 습득할 수 있습니다. 이러한 경험을 통해 앱을 조정하고, 개발 커뮤니티에 좋은 의견들을 나눠볼 수 있죠.
     
     
 8.  업계 보고서 읽기
     보고서를 통해 업계 최신 동향을 광범위하게 얻을 수 있습니다. 또한 시장 행동과 타깃 유저 행동에 대한 통팔력을 통해 더 큰 그림을 이해하고, 프로젝트 방향에 대한 정보를 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 해외 쪽 뿐만 아니라 국내 주요 기업도 리포트를 발간하고 있으니, 참고하면 좋을 것 같습니다.
     
     
 9.  개인적인 개발 계획 수립
     커리어적인 성장을 위해 체계적인 계획을 개발하는 것이 중요합니다. 학습을 위한 시간을 확보하고, 강좌 및 컨퍼런스와 같은 앞선 내용들에 리소스를 할당하고 정기적으로 스스로 평가하는 시간을 가져보는 것이 좋습니다.
     
     
 10. 지속적인 네트워킹
     네트워킹은 최신 정보를 유지하는 데에 필수적인 요소입니다 동료 개발자와 소통하고, 적극적으로 협업 기회를 찾아보는 것입니다. 멘토링 및 협업 프로젝트에 참여하는 것도 좋습니다.
     
     본문에 대한 원글은 아래 링크에서 볼 수 있습니다.
     https://medium.com/gitconnected/how-to-stay-up-to-date-as-a-mobile-developer-0d6c5ef47acc

개발자가 간단하게 실천할 수 있는 최신 정보 습득 방법에 대해 가져와 봤습니다! 이미 실천하고 계신 분들도 많으실 것 같네요ㅎㅎ 빠르게 변하는 산업인 만큼 지속적으로 새로운 정보를 받아들이는 것은 중요할 것 같습니다. <ol ><li>개발자 블로그 및 뉴스레터 구독하기iOS, aOS 공식 블로그뿐만 아니라 업계 전문가가 운영하는 블로그나 뉴스레터를 정기적으로 받아보는 것은 꾸준히 정보의 흐름을 읽을 수 있는 가장 좋은 방법입니다. </li><li>소셜 미디어 및 온라인 커뮤니티에 참여하기트위터, 레딧, 스택오브플로우와 같은 개발자 커뮤니티에 가입하는 것은 개발자들과 함께 소통하면서 성장할 수 있는 좋은 방법입니다. (커리어리도 마찬가지입니다!) 관련 해시태그를 팔로우하고, 스레드에 참여해서 좋은 정보를 실시간으로 얻어보세요! (개인적으로 일론머스크의 트윗이 재밌더군요...) </li><li>컨퍼런스 및 모임 참석온라인 및 오프라인 컨퍼런스에 주기적으로 참여하면 동료 개발자들과 네트워크를 형성하고, 최신 업계 동향을 접할 수 있습니다. wwdc, google i/o뿐만 아니라 국내 기업에서 주최하는 세션이나 컨퍼런스에 참여해 보세요! </li><li>온라인 강좌를 통한 지속적 학습코세라와 같은 유명 플랫폼에서 제공하는 온라인 강좌를 통해 지속적으로 지식을 심화해 나가는 것도 좋은 방법입니다. 최신 도구나 프레임워크를 학습하는 것은 나에게 큰 도움이 될 것입니다! </li><li>출퇴근 시간에 팟캐스트 듣기통근 시간을 이용해 팟캐스트의 힘을 활용해 보세요! Fragmented, Swift by Sundell 및 Android Developers Backstage와 같은 팟캐스트에서는 최신 모바일 개발 사례나 인터뷰 및 토론을 제공합니다! 영어 공부도 덤이고요! 이 외에 주요 CEO들이 출연하여 기술에 대해 이야기하는 ACQUIRED를 추천드립니다! 최근에는 앤비디아의 젠슨 황이 출연하기도 했죠. </li><li>GitHub 리포지토리 및 오픈 소스 프로젝트를 팔로우하기GitHub만큼이나 개발자가 코드를 파보기가 좋은 데가 없죠. 도메인와 관련된 프레임워크 라이브러리 오픈소스 프로젝트의 저장소를 꾸준히 기여하고, 참여하면 코딩 기술을 업그레이드할 뿐만 아니라 새로운 코딩 표준 및 공동 개발 방식을 접할 수 있습니다. </li><li>베타 릴리즈 사용해 보기 얼리어답터가 되어 운영체제, SDK 및 개발도구의 베타 릴리즈를 실험하면 누구보다 빠른 기술을 습득할 수 있습니다. 이러한 경험을 통해 앱을 조정하고, 개발 커뮤니티에 좋은 의견들을 나눠볼 수 있죠. </li><li>업계 보고서 읽기보고서를 통해 업계 최신 동향을 광범위하게 얻을 수 있습니다. 또한 시장 행동과 타깃 유저 행동에 대한 통팔력을 통해 더 큰 그림을 이해하고, 프로젝트 방향에 대한 정보를 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 해외 쪽 뿐만 아니라 국내 주요 기업도 리포트를 발간하고 있으니, 참고하면 좋을 것 같습니다. </li><li>개인적인 개발 계획 수립커리어적인 성장을 위해 체계적인 계획을 개발하는 것이 중요합니다. 학습을 위한 시간을 확보하고, 강좌 및 컨퍼런스와 같은 앞선 내용들에 리소스를 할당하고 정기적으로 스스로 평가하는 시간을 가져보는 것이 좋습니다. </li><li>지속적인 네트워킹네트워킹은 최신 정보를 유지하는 데에 필수적인 요소입니다 동료 개발자와 소통하고, 적극적으로 협업 기회를 찾아보는 것입니다. 멘토링 및 협업 프로젝트에 참여하는 것도 좋습니다. 본문에 대한 원글은 아래 링크에서 볼 수 있습니다.https://medium.com/gitconnected/how-to-stay-up-to-date-as-a-mobile-developer-0d6c5ef47acc</li></ol>

Medium

개발자가 실생활에서 실천할 수 있는 스터디 방법 소개 🔑

 1. 기본기 확실히 하기
 2. 학습 능력 키우기
 3. 의사 소통 잘하기
 4. 문제 정의 잘하기
 5. 태스크 완료 시간 추정 잘하기
 6. 운영을 고려한 코드 작성하기
 7. 서비스 사고 대처 능력 키우기
 8. 결과를 내는데 집중하기
 9. 영향력 갖기 (코딩 멍키)

대부분의 개발자들은 굉장히 트렌디하다. 특히 한국 개발자들이 더 그렇다. 회사 일이 아무리 바쁘고 재미있어도 일에서 사용하는 기술이 최신이 아닌 레거시라고 생각하면 뒤쳐진다고 느끼고 조바심과 불안감을 많이 느낀다. 안 그래도 시간도 없고 힘도 부치는데 회사 일이 끝나면 새로운 기술을 조바심/불안감 기반으로 공부하는 경우가 아주 흔한다. 흔히 이야기하는 주경야독인데 약간 건강하지 않은 형태의 주경야독이다. 낮에는 회사 일을 하느라 바쁜 와중에 밤에는 선행학습을 하느라 바쁘다는 거다. 예를 들면 회사에서 레거시 시스템을 사용하는데 이게 커리어에 도움이 안된다고 보니 밤에 지금 마켓에서 핫한 시스템 공부를 하는 거다. 이 공부의 모티브가 중요한데 불안감이나 조바심이 주된 모티브라면 건강하지 않다.

내가 생각하는 건강한 학습은 평소 맡은 업무에 몰두하고 성취하는 경험을 통해 자신감을 쌓고 인정받고 (이에 대해서 뒤 "3. 의사 소통 잘하기"와 "4. 문제 정의 잘하기"에서 더 이야기해볼 예정이다) 이를 바탕으로 필요 중심 그리고 호기심 중심으로 학습하는 것이다. 즉 "현재"(필요성)에 집중하고 "나"(호기심)에 집중하는 거다. 여기에 약간의 조바심이나 불안감이 조미료처럼 첨가된다면 금상첨화다.

그런데 이게 가능하라면 내가 있는 환경이 중요해진다. 내가 잘 맞지 않는 환경이라면 현재에 집중하기가 쉽지 않을 것이다. 잘 맞는 환경인지 아닌지 판단하는 첫 번째는 같이 일하는 사람들이 어떤 사람들인지 특히 내 매니저가 어떤 사람인지 보는 건데 힘들어도 배울 점이 많고 성장한다는 느낌이 든다면 좋은 환경이다.

다음으로 나만의 학습방법을 만들어보는 것이 필요하다. 수능공부를 하는 것이 아니니 뭔가 두꺼운 책을 하나 사서 처음부터 끝까지 읽어야만 학습이 아니란 점, 필요한만큼 이해하고 넘어가도 된다는 점, 학습을 하다보면 항상 어느 시점에는 벽에 부딪칠 것이기에 꾸준함이 중요하다는 것 등등을 인지해야 한다. 개인적으로는 잘 모르는 주제가 생기면 유투브 등으로 짧은 영상 몇개 보고 더 깊게 들어갈 필요가 있다면 잘 아는 지인들에게 (적절히 보상을 해주고) 물어본다던지 아니면 더 긴 영상 강의(유데미, 인프런, 유투브 등등)등을 찾아서 밀도있게 학습하는 형태로 가려고 한다. 뭔가 정말 제대로 배우고 싶을텐데 다른 사람을 가르쳐보거나 톡을 하는 기회를 만들어서 강제로 학습하려고 한다.

결국 내가 인정받는 것은 내가 만든 결과물이지 어떤 기술을 알고 있느냐는 아니라는 점을 인식하고 호기심과 필요성 중심으로 학습으로 하는 습관을 갖도록 하자.

<ol ><li>기본기 확실히 하기</li><li>학습 능력 키우기</li><li>의사 소통 잘하기</li><li>문제 정의 잘하기</li><li>태스크 완료 시간 추정 잘하기</li><li>운영을 고려한 코드 작성하기</li><li>서비스 사고 대처 능력 키우기</li><li>결과를 내는데 집중하기</li><li>영향력 갖기 <s>(코딩 멍키)</s></li></ol> 대부분의 개발자들은 굉장히 트렌디하다. 특히 한국 개발자들이 더 그렇다. 회사 일이 아무리 바쁘고 재미있어도 일에서 사용하는 기술이 최신이 아닌 레거시라고 생각하면 뒤쳐진다고 느끼고 조바심과 불안감을 많이 느낀다. 안 그래도 시간도 없고 힘도 부치는데 회사 일이 끝나면 새로운 기술을 조바심/불안감 기반으로 공부하는 경우가 아주 흔한다. 흔히 이야기하는 주경야독인데 약간 건강하지 않은 형태의 주경야독이다. 낮에는 회사 일을 하느라 바쁜 와중에 밤에는 선행학습을 하느라 바쁘다는 거다. 예를 들면 회사에서 레거시 시스템을 사용하는데 이게 커리어에 도움이 안된다고 보니 밤에 지금 마켓에서 핫한 시스템 공부를 하는 거다. 이 공부의 모티브가 중요한데 불안감이나 조바심이 주된 모티브라면 건강하지 않다. 내가 생각하는 건강한 학습은 평소 맡은 업무에 몰두하고 성취하는 경험을 통해 자신감을 쌓고 인정받고 (이에 대해서 뒤 "3. 의사 소통 잘하기"와 "4. 문제 정의 잘하기"에서 더 이야기해볼 예정이다) 이를 바탕으로 필요 중심 그리고 호기심 중심으로 학습하는 것이다. 즉 "현재"(필요성)에 집중하고 "나"(호기심)에 집중하는 거다. 여기에 약간의 조바심이나 불안감이 조미료처럼 첨가된다면 금상첨화다. 그런데 이게 가능하라면 내가 있는 환경이 중요해진다. 내가 잘 맞지 않는 환경이라면 현재에 집중하기가 쉽지 않을 것이다. 잘 맞는 환경인지 아닌지 판단하는 첫 번째는 같이 일하는 사람들이 어떤 사람들인지 특히 내 매니저가 어떤 사람인지 보는 건데 힘들어도 배울 점이 많고 성장한다는 느낌이 든다면 좋은 환경이다. 다음으로 나만의 학습방법을 만들어보는 것이 필요하다. 수능공부를 하는 것이 아니니 뭔가 두꺼운 책을 하나 사서 처음부터 끝까지 읽어야만 학습이 아니란 점, 필요한만큼 이해하고 넘어가도 된다는 점, 학습을 하다보면 항상 어느 시점에는 벽에 부딪칠 것이기에 꾸준함이 중요하다는 것 등등을 인지해야 한다. 개인적으로는 잘 모르는 주제가 생기면 유투브 등으로 짧은 영상 몇개 보고 더 깊게 들어갈 필요가 있다면 잘 아는 지인들에게 (적절히 보상을 해주고) 물어본다던지 아니면 더 긴 영상 강의(유데미, 인프런, 유투브 등등)등을 찾아서 밀도있게 학습하는 형태로 가려고 한다. 뭔가 정말 제대로 배우고 싶을텐데 다른 사람을 가르쳐보거나 톡을 하는 기회를 만들어서 강제로 학습하려고 한다. 결국 내가 인정받는 것은 내가 만든 결과물이지 어떤 기술을 알고 있느냐는 아니라는 점을 인식하고 호기심과 필요성 중심으로 학습으로 하는 습관을 갖도록 하자.

좋은 개발자가 알아야하는 9가지 포인트들 - 2. 학습 능력 키우

스레드를 5개월만에 런칭하기 위해 모놀리틱 아키텍처를 사용했고, 5일 만에 1억명의 사용자가 몰려드는 것을 수용할 수 있었음.

사용된 기술은 커스텀 버전의 Django와 PHP, 데이터 저장소로는 TAO/UDB/MySQL와 ZippyDB 그리고 피크 타임을 위한 서버리스 펑션 Async.

자, 말 할 거 많죠? ㅋㅋㅋ 한마디하고 싶은 분들 다 여기여기 붙으세요. 🤣🤣🤣

스레드를 5개월만에 런칭하기 위해 모놀리틱 아키텍처를 사용했고, 5일 만에 1억명의 사용자가 몰려드는 것을 수용할 수 있었음. 사용된 기술은 커스텀 버전의 Django와 PHP, 데이터 저장소로는 TAO/UDB/MySQL와 ZippyDB 그리고 피크 타임을 위한 서버리스 펑션 Async. 자, 말 할 거 많죠? ㅋㅋㅋ 한마디하고 싶은 분들 다 여기여기 붙으세요. 🤣🤣🤣

📝 메타의 스레드, 모놀리틱 아키텍처 사용

차세대 자바스크립트 런타임으로 주목받고 있는 Bun이 v1.1을 출시하였습니다. 하필 거짓말처럼 만우절에 출시를 하여 윈도우즈 사용자들의 애간장을 태웠는데요. 그동안 Bun을 윈도우에서 사용하려면 WSL(Windows Subsystem for Linux)가 필요했었는데, 이제는 네이티브로도 사용할 수 있게 되었습니다 🙌

자세한 내용은 아래 공식 블로그와 유튜브 영상을 참고 바랍니다. 실제 Bun을 개발하고 있는 엔지니어들이 직접 나와서 소개하고 있는데 같은 개발자로서 약간 웃프네용 😂

📝 블로그: https://bun.sh/blog/bun-v1.1
📺 영상: https://youtu.be/yXTFOeGly9o

많은 분들이 Bun을 단순히 Node.js 보다 무지 빠른 자바스크립트 런타임이라고 알고 계시는데, 사실 Bun은 개발자 경험이 놀랍도록 띄어난 올인원 툴키트(all-in-one toolkit)입니다. Bun만 있으면 복잡한 과정없이 자바스크립트 뿐만 아니라 타입스크립트나 JSX로 작성된 코드를 바로 실행할 수 있으며, 패키지 매니저와 테스트 러너, 심지어 번들러까지 탑재하고 있습니다. 즉, 이 모든 귀찮은 일들이 다른 라이브러리 설치하지 않아도 Bun 하나만 있으면 해결됩니다 🤯

Bun에 대해서 더 알고 싶으시다면 아래 게시물을 추천드리겠습니다.

📕 Bun: 귀엽지만 강력한 새로운 자바스크립트 런타임: https://careerly.co.kr/comments/92202

차세대 자바스크립트 런타임으로 주목받고 있는 Bun이 v1.1을 출시하였습니다. 하필 거짓말처럼 만우절에 출시를 하여 윈도우즈 사용자들의 애간장을 태웠는데요. 그동안 Bun을 윈도우에서 사용하려면 WSL(Windows Subsystem for Linux)가 필요했었는데, 이제는 네이티브로도 사용할 수 있게 되었습니다 🙌 자세한 내용은 아래 공식 블로그와 유튜브 영상을 참고 바랍니다. 실제 Bun을 개발하고 있는 엔지니어들이 직접 나와서 소개하고 있는데 같은 개발자로서 약간 웃프네용 😂 📝 블로그: https://bun.sh/blog/bun-v1.1📺 영상: https://youtu.be/yXTFOeGly9o 많은 분들이 Bun을 단순히 Node.js 보다 무지 빠른 자바스크립트 런타임이라고 알고 계시는데, 사실 Bun은 개발자 경험이 놀랍도록 띄어난 올인원 툴키트(all-in-one toolkit)입니다. Bun만 있으면 복잡한 과정없이 자바스크립트 뿐만 아니라 타입스크립트나 JSX로 작성된 코드를 바로 실행할 수 있으며, 패키지 매니저와 테스트 러너, 심지어 번들러까지 탑재하고 있습니다. 즉, 이 모든 귀찮은 일들이 다른 라이브러리 설치하지 않아도 Bun 하나만 있으면 해결됩니다 🤯 Bun에 대해서 더 알고 싶으시다면 아래 게시물을 추천드리겠습니다. 📕 Bun: 귀엽지만 강력한 새로운 자바스크립트 런타임: https://careerly.co.kr/comments/92202

🥟 Bun v1.1 출시 소식

디자인 시스템, 코드를 넘어서

https://so-so.dev/react/design-system-beyond-code/

같은 걸 3번 만드는 경험은 흔치 않죠. 그래서 글에 깊은 맛이 있답니다!!

https://so-so.dev/react/design-system-beyond-code/ 같은 걸 3번 만드는 경험은 흔치 않죠. 그래서 글에 깊은 맛이 있답니다!!

So-so

디자인시스템 3번만든 이야기

HashMap is Hash table based implementation of the Map interface. This implementation provides all of the optional map operations, and permits null values and the null key. (The HashMap class is...

Barclays Java Spring-Boot Micro-service Interview Question with answer 2024

Finally 블록에서 예외가 발생하면 어떻게 되나요?
자바에서, try-catch에서 finally 블록 내에서 예외가 발생할 때의 동작은, try-catch 블록의 예외 처리와 약간 다릅니다. 
 
[Try-Catch 블록의 예외]
 * 정상적인 플로우가 중지됩니다.
 * 예외 유형과 일치하는 catch 블록이 있다면, 해당 블록 내의 코드가 실행됩니다. 이를 통해 예외를 처리할 수 있습니다.
 * catch 블록이 완료되거나 어떤 catch 블록과도 일치하지 않으면 finally 블록의 코드가 실행됩니다.
[Finally 블록의 예외]
 * 원래의 예외가 중지됩니다. 이는 원래의 예외가 메서드 호출자에게 전달되지 않는 것을 의미합니다.
 * finally 블록에서 던진 예외가 호출자에게 전파되는 새로운 예외가 됩니다.
[키 포인트]
 * finally 블록은 try-catch 블록에서 예외가 발생하는지 여부에 관계없이 항상 실행됩니다.
 * finally 블록의 예외는 원래의 예외를 억제합니다.
 * finally 블록에서 던진 예외는 호출자가 처리해야 하는 새로운 예외가 됩니다.
[Finally 블록의 쓰임새]
 * 리소스(데이터베이스 연결, 파일 클로징)를 해제합니다.
 * 예외에 관계없이 항상 수행해야 하는 정리 작업을 처리합니다.
 
자바의 다이아몬드 문제란 무엇인가요?
"다이아몬드 문제"란 여러 상속 시나리오에서 발생하는 특정한 문제를 의미합니다. 클래스 상속 다이어그램을 그릴 때 발생하는 다이아몬드 모양에서 이름을 따왔습니다.

 1. 자바의 접근방식: 자바는 클래스의 다중상속을 지원하지 않습니다. 그러나 자바는 인터페이스의 다중상속은 허용합니다. 
 2. 자바 인터페이스의 다이아몬드 문제: 클래스가 두 개의 인터페이스를 구현하고 두 인터페이스가 모두 동일한 메소드명을 가진다면, 구현 클래스는 모호성을 해결하기 위해 메서드를 자체적으로 구현해야 합니다.
interface InterfaceA {
    default void display() {
        System.out.println("Inside InterfaceA");
    }
}

interface InterfaceB {
    default void display() {
        System.out.println("Inside InterfaceB");
    }
}

class MyClass implements InterfaceA, InterfaceB {
    // Here, we must provide our own implementation of display to resolve the ambiguity.
    @Override
    public void display() {
        InterfaceA.super.display(); // calling InterfaceA's default implementation
        InterfaceB.super.display(); // calling InterfaceB's default implementation
    }
}

어떻게 해결할 수 있을까요?

1. 메서드 오버라이딩: 구현 클래스에서 자신만의 구현을 제공하여 모호함을 해결합니다. 이 방식은 기본 구현 중 하나를 선택하거나 완전히 새로운 구현을 제공하고자 할 때 적합합니다.
class MyClass implements InterfaceA, InterfaceB {
    @Override
    public void display() {
        System.out.println("Hello world");
    }
}

2. 특정 인터페이스의 메서드 호출: 특정한 인터페이스의 메서드를 호출합니다. 
class MyClass implements InterfaceA, InterfaceB {
    @Override
    public void display() {
        InterfaceA.super.display(); // or InterfaceB.super.display()
        // Additional logic if needed
    }
}

 
Multilevel 상속이란 무엇인가요?
Multilevel 상속에서 A 클래스는 B 클래스를 상속하며, B 클래스 역시 C 클래스를 상속합니다.
 
자식 클래스는 부모 클래스를 통해 조부모 클래스에서 간접적으로 상속됩니다. 자식 클래스는 부모 및 조부모 클래스의 모든 public/protected 멤버에 접근할 수 있습니다.
 
String, Stringbuffer, Stringbuilder의 차이는 무엇인가요?
(번역/원문 참고)
 
메서드 오버라이딩과 오버로딩은 무엇인가요?
[메서드 오버로딩]
 * 단일 클래스 내에서 발생합니다. 이름은 같지만 매개 변수가 다른 동일한 클래스의 여러 메서드를 말합니다.
 * 메서드 오버로딩을 사용하면 유사한 작업을 수행하지만 입력/출력이 다른 메서드를 만들 수 있습니다.
class Calculator {
  public int add(int a, int b) {
    return a + b;
  }

  public double add(double a, double b) {
    return a + b;
  }
}

[메서드 오버라이딩]
 * 상속에서 클래스 간에 메서드 오버라이딩이 발생합니다. 하위 클래스가 상위 클래스에서 상속된 메서드를 재정의하는 것을 말합니다. 메서드는 상위 클래스 메서드와 동일한 이름, 반환 유형 및 매개 변수를 갖습니다.
 * 메서드 오버라이딩을 사용하면 하위 클래스가 상위 클래스에서 상속된 메서드를 자체적으로 구현하여 하위 클래스에 대한 동작을 전문화할 수 있습니다.
class Animal {
  public void makeSound() {
    System.out.println("Generic animal sound");
  }
}

class Dog extends Animal {
  @Override
  public void makeSound() {
    System.out.println("Woof!");
  }
}

 
예외 클래스의 계층구조는 무엇인가요?
Arraylist와 Linkedlist의 차이는 무엇인가요?
Set과 Arraylist의 차이는 무엇인가요?
(번역/원문 참고)
 
번역: [https://ducktopia.tistory.com/119]
원문:

Finally 블록에서 예외가 발생하면 어떻게 되나요?자바에서, try-catch에서 finally 블록 내에서 예외가 발생할 때의 동작은, try-catch 블록의 예외 처리와 약간 다릅니다.&nbsp;&nbsp;[Try-Catch 블록의 예외]<ul ><li>정상적인 플로우가 중지됩니다.</li><li>예외 유형과 일치하는 catch 블록이 있다면, 해당 블록 내의 코드가 실행됩니다. 이를 통해 예외를 처리할 수 있습니다.</li><li>catch 블록이 완료되거나 어떤 catch 블록과도 일치하지 않으면 finally 블록의 코드가 실행됩니다.</li></ul>[Finally 블록의 예외]<ul ><li>원래의 예외가 중지됩니다. 이는 원래의 예외가 메서드 호출자에게 전달되지 않는 것을 의미합니다.</li><li>finally 블록에서 던진 예외가 호출자에게 전파되는 새로운 예외가 됩니다.</li></ul>[키 포인트]<ul ><li>finally 블록은 try-catch 블록에서 예외가 발생하는지 여부에 관계없이 항상 실행됩니다.</li><li>finally 블록의 예외는 원래의 예외를 억제합니다.</li><li>finally 블록에서 던진 예외는 호출자가 처리해야 하는 새로운 예외가 됩니다.</li></ul>[Finally 블록의 쓰임새]<ul ><li>리소스(데이터베이스 연결, 파일 클로징)를 해제합니다.</li><li>예외에 관계없이 항상 수행해야 하는 정리 작업을 처리합니다.</li></ul>&nbsp;자바의 다이아몬드 문제란 무엇인가요?"다이아몬드 문제"란 여러 상속 시나리오에서 발생하는 특정한 문제를 의미합니다. 클래스 상속 다이어그램을 그릴 때 발생하는 다이아몬드 모양에서 이름을 따왔습니다. <ol ><li>자바의 접근방식: 자바는 클래스의 다중상속을 지원하지 않습니다. 그러나 자바는 인터페이스의 다중상속은 허용합니다.&nbsp;</li><li>자바 인터페이스의 다이아몬드 문제: 클래스가 두 개의 인터페이스를 구현하고 두 인터페이스가 모두 동일한 메소드명을 가진다면, 구현 클래스는 모호성을 해결하기 위해 메서드를 자체적으로 구현해야 합니다.</li></ol><pre ><code class="language-java">interface InterfaceA {
 default void display() {
 System.out.println("Inside InterfaceA");
 }
}

interface InterfaceB {
 default void display() {
 System.out.println("Inside InterfaceB");
 }
}

class MyClass implements InterfaceA, InterfaceB {
 // Here, we must provide our own implementation of display to resolve the ambiguity.
 @Override
 public void display() {
 InterfaceA.super.display(); // calling InterfaceA's default implementation
 InterfaceB.super.display(); // calling InterfaceB's default implementation
 }
}</code></pre>어떻게 해결할 수 있을까요? 1. 메서드 오버라이딩: 구현 클래스에서 자신만의 구현을 제공하여 모호함을 해결합니다. 이 방식은 기본 구현 중 하나를 선택하거나 완전히 새로운 구현을 제공하고자 할 때 적합합니다.<pre ><code class="language-java">class MyClass implements InterfaceA, InterfaceB {
 @Override
 public void display() {
 System.out.println("Hello world");
 }
}</code></pre>2. 특정 인터페이스의 메서드 호출: 특정한 인터페이스의 메서드를 호출합니다.&nbsp;<pre ><code class="language-java">class MyClass implements InterfaceA, InterfaceB {
 @Override
 public void display() {
 InterfaceA.super.display(); // or InterfaceB.super.display()
 // Additional logic if needed
 }
}</code></pre>&nbsp;Multilevel 상속이란 무엇인가요?Multilevel 상속에서 A 클래스는 B 클래스를 상속하며, B 클래스 역시 C 클래스를 상속합니다.&nbsp;자식 클래스는 부모 클래스를 통해 조부모 클래스에서 간접적으로 상속됩니다. 자식 클래스는 부모 및 조부모 클래스의 모든 public/protected 멤버에 접근할 수 있습니다.&nbsp;String, Stringbuffer, Stringbuilder의 차이는 무엇인가요?(번역/원문 참고)&nbsp;메서드 오버라이딩과 오버로딩은 무엇인가요?[메서드 오버로딩]<ul ><li>단일 클래스 내에서 발생합니다. 이름은 같지만 매개 변수가 다른 동일한 클래스의 여러 메서드를 말합니다.</li><li>메서드 오버로딩을 사용하면 유사한 작업을 수행하지만 입력/출력이 다른 메서드를 만들 수 있습니다.</li></ul><pre ><code class="language-java">class Calculator {
 public int add(int a, int b) {
 return a + b;
 }

 public double add(double a, double b) {
 return a + b;
 }
}</code></pre>[메서드 오버라이딩]<ul ><li>상속에서 클래스 간에 메서드 오버라이딩이 발생합니다. 하위 클래스가 상위 클래스에서 상속된 메서드를 재정의하는 것을 말합니다. 메서드는 상위 클래스 메서드와 동일한 이름, 반환 유형 및 매개 변수를 갖습니다.</li><li>메서드 오버라이딩을 사용하면 하위 클래스가 상위 클래스에서 상속된 메서드를 자체적으로 구현하여 하위 클래스에 대한 동작을 전문화할 수 있습니다.</li></ul><pre ><code class="language-java">class Animal {
 public void makeSound() {
 System.out.println("Generic animal sound");
 }
}

class Dog extends Animal {
 @Override
 public void makeSound() {
 System.out.println("Woof!");
 }
}</code></pre>&nbsp;예외 클래스의 계층구조는 무엇인가요?Arraylist와 Linkedlist의 차이는 무엇인가요?Set과 Arraylist의 차이는 무엇인가요?(번역/원문 참고)&nbsp;번역: [https://ducktopia.tistory.com/119]원문:

🕊️ 2024 버클리즈 Java SpringBoot 인터뷰 질문 

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Data Analyst Roadmap

개발자분들은 roadmap.sh에 대해 이미 아시겠죠?
최근 데이터분석가의 로드맵도 업데이트되어 공유합니다!

사실 이렇게 보면.. 개발자 로드맵보다 조금 정립되어있지 않은 느낌도 드는데, 그래도 참고해보면 좋을 것 같아요!

https://roadmap.sh/data-analyst

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roadmap.sh

데이터분석가 로드맵 🤓

1. 감정은 전염되기 때문에 매우 중요하다.

2. 사람들은 자신과 연관된 것들을 자랑스러워하고 자신과 동료들이 성공할 것이라고 믿고 싶어 한다.

3. 그래서 조직을 이끄는 리더에게 주어진 가장 중요한 임무 하나가 자신감을 보여 주는 것이다.

4. 사람들은 자신감 넘치는 사람을 따르고 지지하고 싶어 한다.

5. 그렇기 때문에 자신감 있어 보이는 사람들이 취직하고 승진할 가능성이 크다.

6. 이뿐만 아니라 리더가 자신감 있게 행동하면 그 자신감이 전염되어 그를 따르는 다른 사람들도 더 자신감 있게 행동한다.

#권력을경영하는7가지원칙

1. 감정은 전염되기 때문에 매우 중요하다. 2. 사람들은 자신과 연관된 것들을 자랑스러워하고 자신과 동료들이 성공할 것이라고 믿고 싶어 한다. 3. 그래서 조직을 이끄는 리더에게 주어진 가장 중요한 임무 하나가 자신감을 보여 주는 것이다. 4. 사람들은 자신감 넘치는 사람을 따르고 지지하고 싶어 한다. 5. 그렇기 때문에 자신감 있어 보이는 사람들이 취직하고 승진할 가능성이 크다. 6. 이뿐만 아니라 리더가 자신감 있게 행동하면 그 자신감이 전염되어 그를 따르는 다른 사람들도 더 자신감 있게 행동한다. #권력을경영하는7가지원칙

< 리더의 자신감은 전염된다 >

Optimism, obsession, self-belief, raw horsepower and personal connections are how things get started. Cohesive teams, the right combination of calmness and urgency, and unreasonable commitment are...

What I Wish Someone Had Told Me

1. 일은 낙관, 집념, 신념, 거친 돌파력, 인간적 연결에서부터 시작됩니다.

2. 하지만 일을 마무리하는 것은 단합된 팀, 빠른 속도와 차분함의 조합, 무한한 헌신입니다.

3. (사람들이 착각하지만) 팀에게는 ‘중요한데 어려운 일을 하는 것’이 ‘중요하지 않지만 쉬운 일을 하는 것’보다 훨씬 더 쉽습니다. 담대한 목표는 사람들의 동기를 자극하니까요.

4. 인센티브는 슈퍼 파워지만, 신중하게 설정해야 합니다. (그게 고객이든, 직원이든, 한 번 도입한 인센티브를 되돌리긴 쉽지 않기 때문입니다)

5. (너무 많은 일을 동시에 벌이려고 하지 말고) 확신을 가지는 소수의 몇 가지에 자원을 집중하세요. 하지만 말이 쉽지, 이를 행동으로 옮기는 건 쉽진 않을 겁니다. 생각했던 것보다 훨씬 더 많은 것들을 (뼈를 깎는 고통을 감수하며) 제거해야 할 테니까요. (=존 우든 효과)

6. 커뮤니케이션은 명확하고 깔끔하게 하세요.

7. 조직의 구조가 구성원들이 생산적으로 일하는 것을 방해하게 않도록 하세요. 특히 관료주의와 헛소리에 대해선 발견할 때마다 싸우고, 구성원들 또한 이를 발견할 때마다 싸우도록 만드세요.

8. 비즈니스에서 중요한 건 결과입니다. 과정이 좋았다며, 나쁜 결과를 변명하도록 내버려두지 마세요. (결과가 안 좋았다면, 분명 프로세스에 문제가 있는 겁니다. 따라서 과정이 좋았다는 위로가 아니라, 문제를 파악하고 개선해야 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다)

9. 채용에 더 많은 시간을 투자하고, 빠르게 성장할 가능성이 보이는 사람들을 영입하기 위해 위험을 무릎 써보세요!

10. 슈퍼스타는 보이는 것보다 훨씬 더 큰 가치를 가지지만, 그들에 대한 평가는 조직의 성과에 어떤 기여를 했는지를 두고 정확하게 내려야 합니다.

11. 빠른 반복은 많은 문제를 해결합니다. 특히 빠르게 반복할 수 있으면, 틀려도 상관없습니다. (빠르게 반복하는 과정에서 틀린 것들을 계속 수정할 테니까요)

12. 물리 법칙에 해당하는 비즈니스와는 싸우지 마세요. (비과학적인 믿음으로 사업을 하지 말라는 말입니다)

13. 영감은 쉽게 깨지고, 삶은 놀랍도록 빠릅니다. 그리고 아무것도 하지 않은 것이야말로 최악의 위험입니다.

14. 스케일은 급부상하고 있는 신흥 자산입니다.

15. 복리는 마법입니다. 그러니 규모와 복리가 만나는 비즈니스를 하세요.

16. 쓰러져도 다시 일어나 계속 나아가세요.

17. 위대한 사람들과 함께 일하는 것은 인생에서 가장 큰 축복 중 하나입니다.

- 샘 알트만

https://blog.samaltman.com/what-i-wish-someone-had-told-me

1. 일은 낙관, 집념, 신념, 거친 돌파력, 인간적 연결에서부터 시작됩니다. 2. 하지만 일을 마무리하는 것은 단합된 팀, 빠른 속도와 차분함의 조합, 무한한 헌신입니다. 3. (사람들이 착각하지만) 팀에게는 ‘중요한데 어려운 일을 하는 것’이 ‘중요하지 않지만 쉬운 일을 하는 것’보다 훨씬 더 쉽습니다. 담대한 목표는 사람들의 동기를 자극하니까요. 4. 인센티브는 슈퍼 파워지만, 신중하게 설정해야 합니다. (그게 고객이든, 직원이든, 한 번 도입한 인센티브를 되돌리긴 쉽지 않기 때문입니다) 5. (너무 많은 일을 동시에 벌이려고 하지 말고) 확신을 가지는 소수의 몇 가지에 자원을 집중하세요. 하지만 말이 쉽지, 이를 행동으로 옮기는 건 쉽진 않을 겁니다. 생각했던 것보다 훨씬 더 많은 것들을 (뼈를 깎는 고통을 감수하며) 제거해야 할 테니까요. (=존 우든 효과) 6. 커뮤니케이션은 명확하고 깔끔하게 하세요. 7. 조직의 구조가 구성원들이 생산적으로 일하는 것을 방해하게 않도록 하세요. 특히 관료주의와 헛소리에 대해선 발견할 때마다 싸우고, 구성원들 또한 이를 발견할 때마다 싸우도록 만드세요. 8. 비즈니스에서 중요한 건 결과입니다. 과정이 좋았다며, 나쁜 결과를 변명하도록 내버려두지 마세요. (결과가 안 좋았다면, 분명 프로세스에 문제가 있는 겁니다. 따라서 과정이 좋았다는 위로가 아니라, 문제를 파악하고 개선해야 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다) 9. 채용에 더 많은 시간을 투자하고, 빠르게 성장할 가능성이 보이는 사람들을 영입하기 위해 위험을 무릎 써보세요! 10. 슈퍼스타는 보이는 것보다 훨씬 더 큰 가치를 가지지만, 그들에 대한 평가는 조직의 성과에 어떤 기여를 했는지를 두고 정확하게 내려야 합니다. 11. 빠른 반복은 많은 문제를 해결합니다. 특히 빠르게 반복할 수 있으면, 틀려도 상관없습니다. (빠르게 반복하는 과정에서 틀린 것들을 계속 수정할 테니까요) 12. 물리 법칙에 해당하는 비즈니스와는 싸우지 마세요. (비과학적인 믿음으로 사업을 하지 말라는 말입니다) 13. 영감은 쉽게 깨지고, 삶은 놀랍도록 빠릅니다. 그리고 아무것도 하지 않은 것이야말로 최악의 위험입니다. 14. 스케일은 급부상하고 있는 신흥 자산입니다. 15. 복리는 마법입니다. 그러니 규모와 복리가 만나는 비즈니스를 하세요. 16. 쓰러져도 다시 일어나 계속 나아가세요. 17. 위대한 사람들과 함께 일하는 것은 인생에서 가장 큰 축복 중 하나입니다. - 샘 알트만 https://blog.samaltman.com/what-i-wish-someone-had-told-me

Sam Altman

창업을 하고자 하는 사람들에게 해주고 싶은 말들

손정의-젠슨 황 "과거 10년 스마트폰···미래 10년 AI"

🌏소프트뱅크가 말하는 앞으로의 10년

✔️손정의 회장, 미래 성공의 열쇠는 강한 소망과 꿈을 갖는 것
- 인공지능을 인간이 지닌 꿈을 이뤄내는 동반자로 인식
- 앞으로 컴퓨터에 내가 하고 싶은 일과 해법을 줄 수 있는지 물어보면 된다. 진보된 컴퓨터는 우리에게 해법을 주고 그것을 실현하기 위한 도구를 제공할 것
- 미래 세상에선 인간 개개인이 성공하기 위해 가장 중요한 것은 큰 꿈(big dream)을 가지고 큰 소망(big wish)을 지니는 것
- 큰 소망이 있다면, 그 소망을 이뤄내기 위해 수많은 AI라는 보조자(동반자)를 이용할 수 있게 된다

✔️소프트뱅크가 투자한 인공지능 회사 10곳

[바이오]
1. 제약 분야 감염병 치료 의약품 개발 '비르 바이오테크놀로지'
2. AI 유전공학 통합플랫폼 신소재 개발 '자이머젠'
3. 신약개발 '엑스탈피'
4. 쓰러지기 2주 전에 알려주는 '바이오포어미스'

[커머스/서비스]
5. 숙제를 대신? 학습 도우미 AI 선생님 '줘예방(zuoyebang)'
6. 온라인에서 미리 써보고 맞추는 안경 '렌즈 카토'
7. 미국 도로를 달리는 무인 자동차 '누로'
8. 중국 매물은 모두 여기에, 온라인에서 방을 구하다 '베이커자오팡(Beike)'
9. 내가 원하는 동영상만 보여준다 '바이트 댄스'
10. 빠르고 효율적인 배달 '쿠팡'

💡쿠팡도 재고관리와 물류 효율화에 인공지능 기술을 사용하고 있는 회사로 소개되었습니다!
작년 소프트뱅크월드에서는 ARM이 주인공이었다면, 올해에는 보다 다양한 AI application 회사들이 소개된 느낌입니다. 그만큼 AI 기술이 산업 전반에 인프라처럼 깔리는 시대에 접어든게 아닐까 생각해 봅니다. :)

헬로디디

프로덕트 매니저/서비스 기획

한주현

운영PM

ader

#고객경험 #운영기획 #CS최소화 #운영정책수립
안녕하세요! 9년차 CX 운영기획자 입니다.
최근 신사업 피엠으로 업무 중입니다 🤹🏻‍♂️

전략 기획

이효준

심사역

선임심사역

세상을 바꾸는 새로운 기술과 기업에 관심이 많은 낙천주의자. 스타트업에 투자하는 스타트업에 다니며, 고난한 스타트업 라이프와 투자자 사이드를 모두 경험하고 있습니다. 생산자가 되는 날을 꿈꿉니다.

유수형

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세상을 바꾸는 새로운 기술과 기업에 관심이 많은 낙천주의자입니다.

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