In this paper, we revisit one of the simplest problems in data structures: the task of inserting elements into an open-addressed hash table so that elements can later be retrieved with as few probes as possible. We show that, even without reordering elements over time, it is possible to construct a hash table that achieves far better expected search complexities (both amortized and worst-case) than were previously thought possible. Along the way, we disprove the central conjecture left by Yao in his seminal paper ``Uniform Hashing is Optimal''. All of our results come with matching lower bounds.

Optimal Bounds for Open Addressing Without Reordering

📰 대학생이 40년만에 해시테이블의 성능 향상을 이뤄냈다고

해시테이블 알고리즘은 워낙 오래된 연구라서 아무도 그 이상 최적화하기 어렵다고 생각했는데, Andrew Krapivin이라는 학부생이 그 틀을 깨고 알고리즘을 발명했다는 것이 재미난 포인트입니다.

역시 아직 미해결 문제는 많고, 상식이라는 고정관념에 쩌들지 않은 ㅎㅎ 새로운 세대만이 해결할 수 있는 문제도 많지 않나 싶네요.

논문: https://arxiv.org/abs/2501.02305

기사: https://www.wired.com/story/undergraduate-upends-a-40-year-old-data-science-conjecture/

📰 대학생이 40년만에 해시테이블의 성능 향상을 이뤄냈다고 해시테이블 알고리즘은 워낙 오래된 연구라서 아무도 그 이상 최적화하기 어렵다고 생각했는데, Andrew Krapivin이라는 학부생이 그 틀을 깨고 알고리즘을 발명했다는 것이 재미난 포인트입니다. 역시 아직 미해결 문제는 많고, 상식이라는 고정관념에 쩌들지 않은 ㅎㅎ 새로운 세대만이 해결할 수 있는 문제도 많지 않나 싶네요. 논문: https://arxiv.org/abs/2501.02305 기사: https://www.wired.com/story/undergraduate-upends-a-40-year-old-data-science-conjecture/

arXiv.org

Bard is now Gemini. Get help with writing, planning, learning, and more from Google AI.

‎Gemini - chat to supercharge your ideas

https://gemini.google.com/
구글이 Gemini 2.5 Pro (실험 버전)를 무료로 풀었습니다!
리더보드에서는 Gemini 2.5 Pro 가 꽤 격차를 내며, 1위를 달리고 있는데요. 개인적으로도 역대 가장 좋은 성능을 체감하고 있습니다.
가장 진보된 모델(실험 버전이긴 하지만)의 전면 무료화는 매우 공격적인 전략으로 보이는데요. OpenAI(ChatGPT)나 Anthropic(Claude) 등 경쟁사들의 유료 모델과 직접 경쟁하면서, 사용자들에게 '무료'라는 강력한 유인책을 제공하여 시장 점유율을 빼앗아 오려는 의도로 볼 수 있습니다.

과연 이 전략은 성공할 수 있을까요?

참고로 현재 제한된 횟수 안에서 API 도 무료로 사용가능합니다.
- 무료 : RPM 5, RPD 25
- 유료 : RPM 20, RPD 100

더 보기
- Google, Gemini 2.5 Pro 출시 - 따라올테면 따라와봐
https://www.facebook.com/share/p/1AQWWGuMt1/

- OpenAI를 따라잡기 위한 구글의 2년간의 분투기
https://www.facebook.com/share/p/18rSta3Hf2/

#구글Gemini #AI전쟁 #ChatGPT #Claude #무료AI #기술경쟁

https://gemini.google.com/구글이 Gemini 2.5 Pro (실험 버전)를 무료로 풀었습니다!리더보드에서는 Gemini 2.5 Pro 가 꽤 격차를 내며, 1위를 달리고 있는데요. 개인적으로도 역대 가장 좋은 성능을 체감하고 있습니다.가장 진보된 모델(실험 버전이긴 하지만)의 전면 무료화는 매우 공격적인 전략으로 보이는데요. OpenAI(ChatGPT)나 Anthropic(Claude) 등 경쟁사들의 유료 모델과 직접 경쟁하면서, 사용자들에게 '무료'라는 강력한 유인책을 제공하여 시장 점유율을 빼앗아 오려는 의도로 볼 수 있습니다. 과연 이 전략은 성공할 수 있을까요? 참고로 현재 제한된 횟수 안에서 API 도 무료로 사용가능합니다.- 무료 : RPM 5, RPD 25- 유료 : RPM 20, RPD 100 더 보기- Google, Gemini 2.5 Pro 출시 - 따라올테면 따라와봐https://www.facebook.com/share/p/1AQWWGuMt1/ - OpenAI를 따라잡기 위한 구글의 2년간의 분투기https://www.facebook.com/share/p/18rSta3Hf2/ #구글Gemini #AI전쟁 #ChatGPT #Claude #무료AI #기술경쟁

Gemini

🚀 구글의 AI 승부수? Gemini 2.5 Pro 전면 무료화!

코딩 인터뷰를 하던 중 지원자로부터 AI를 써도 되겠냐는 질문을 받았습니다. 인터넷 검색을 해도 되냐고 물어보는 지원자는 종종 만나는데, AI를 써도 되느냐는 질문은 처음 받아봐서 좀 당황스럽더군요. 어떤 용도로 AI를 사용하시려는지 물어보았고, 익숙치 않은 프로그래밍 언어의 사용법을 찾기 위해서라는 답변을 들었습니다. 지원자가 대학생이어서 특정 언어를 능숙하게 다룰 거라는 기대는 없었습니다. 그래서 화면을 공유하는 전제 하에 AI를 사용하도록 허락하였죠.

지원자는 ChatGPT를 열고 해당 언어에서 어떻게 힙(heap) 자료구조를 사용하는지 물어보았습니다. 언제나 그렇듯 ChatGPT는 어떻게 힙을 생성하고, 원소를 추가/삭제하는지에 대해서 아주 상세하게 적어주기 시작했습니다. 그러나 너무나 친절한 나머지 ChatGPT는 힙을 활용할 수 있는 대표적인 사례까지 나열해줬는데, 그 중에 인터뷰에서 출제한 문제가 포함되어 있었습니다. (Co-op 채용이라서 아주 기초 수준의 문제였거든요 😅)

당황한 기색이 역력한 지원자는 급하게 화면을 전환하였습니다. 하지만 그 이후부터는 계속해서 신경이 쓰이는지 인터뷰에 집중을 하지 못하는 모습이었습니다. 결국은 시간 내에 답안을 완성하지 못했고, 본인이 작성한 코드에 대해서도 명확히 설명하지 못했습니다. 아무래도 스스로 망했다고 생각하고 이미 인터뷰를 포기한 느낌을 받았습니다. 첫 번째 문제는 잘 푸셨기 때문에, 오히려 두 번째 문제에서 AI를 쓰지 않으셨다면 합격하실 수도 있으셨을 것 같아서 참 안타까웠습니다.

인터뷰가 끝나고 많은 생각이 들었습니다. 이미 AI가 대학생들의 삶에 깊숙히 스며든 것 같고, 현직 개발자들도 AI의 도움을 받아 업무를 수행하고 있는 상황이죠. 코딩 인터뷰라고 해서 AI를 쓰지 못하게 할 이유가 있을까요? 과연 저처럼 불완전한 인간이 면접관으로서 AI로 인해 거의 신급의 지능을 갖게 된 지원자들을 평가할 수 있을까요? 어디까지가 AI의 버프이고 어디까지가 지원자의 순수한 능력인지 어떻게 판단할 수 있을까요?

코딩 인터뷰를 하던 중 지원자로부터 AI를 써도 되겠냐는 질문을 받았습니다. 인터넷 검색을 해도 되냐고 물어보는 지원자는 종종 만나는데, AI를 써도 되느냐는 질문은 처음 받아봐서 좀 당황스럽더군요. 어떤 용도로 AI를 사용하시려는지 물어보았고, 익숙치 않은 프로그래밍 언어의 사용법을 찾기 위해서라는 답변을 들었습니다. 지원자가 대학생이어서 특정 언어를 능숙하게 다룰 거라는 기대는 없었습니다. 그래서 화면을 공유하는 전제 하에 AI를 사용하도록 허락하였죠. 지원자는 ChatGPT를 열고 해당 언어에서 어떻게 힙(heap) 자료구조를 사용하는지 물어보았습니다. 언제나 그렇듯 ChatGPT는 어떻게 힙을 생성하고, 원소를 추가/삭제하는지에 대해서 아주 상세하게 적어주기 시작했습니다. 그러나 너무나 친절한 나머지 ChatGPT는 힙을 활용할 수 있는 대표적인 사례까지 나열해줬는데, 그 중에 인터뷰에서 출제한 문제가 포함되어 있었습니다. (Co-op 채용이라서 아주 기초 수준의 문제였거든요 😅) 당황한 기색이 역력한 지원자는 급하게 화면을 전환하였습니다. 하지만 그 이후부터는 계속해서 신경이 쓰이는지 인터뷰에 집중을 하지 못하는 모습이었습니다. 결국은 시간 내에 답안을 완성하지 못했고, 본인이 작성한 코드에 대해서도 명확히 설명하지 못했습니다. 아무래도 스스로 망했다고 생각하고 이미 인터뷰를 포기한 느낌을 받았습니다. 첫 번째 문제는 잘 푸셨기 때문에, 오히려 두 번째 문제에서 AI를 쓰지 않으셨다면 합격하실 수도 있으셨을 것 같아서 참 안타까웠습니다. 인터뷰가 끝나고 많은 생각이 들었습니다. 이미 AI가 대학생들의 삶에 깊숙히 스며든 것 같고, 현직 개발자들도 AI의 도움을 받아 업무를 수행하고 있는 상황이죠. 코딩 인터뷰라고 해서 AI를 쓰지 못하게 할 이유가 있을까요? 과연 저처럼 불완전한 인간이 면접관으로서 AI로 인해 거의 신급의 지능을 갖게 된 지원자들을 평가할 수 있을까요? 어디까지가 AI의 버프이고 어디까지가 지원자의 순수한 능력인지 어떻게 판단할 수 있을까요?

코딩 인터뷰 중 AI를 사용해도 될까요...? 🤔

얼마전에 sorting 이라는 함수를, 파라미터로 주는 배열의 요소의 값을 delay로 삼아 setTimeout으로 만든 코드 이미지를 본 기억이 나네요. 그것도 면접에서 나온 코드라고 하더군요. 굉장히 창의적인 발상이어서 인상적이었는데요.

면접의 목적이 지시사항을 이행하여 문제를 해결할 수 있는 수행 능력을 보는 것이라면 AI를 이용하는 것이 설령 그게 뭐 신의 지식 수준이 된다한들 채용에 유해할까요. 

평가 대상이 수행 능력이라면 with AI는 지원자의 레벨을 신으로 격상시킨다고 해도 무방하고, 평가가 창의성이라면 지원자가 AI를 그렇게까지 유용하게 쓸 수 없을 겁니다. 만약 그런 순간마저도 AI를 유용하게 쓴다면 더 채용해야 할 이유가 되지 않을까요. 개발 언어나 AI나 모두 개발자가 다루어야 할 도구라는 관점에서 보면요. 

무엇보다 "순수 능력"이라는 것 자체를 정량화, 정성화시키려는 시도, 혹은 그 개념 자체가 현 세대의 모던한 사고가 아닐지 그 부분을 고민하는 게 좋지 않을까 하네요. 인간의 인텔리전스를 평가하는 방법론이 이전 시대와 달라지는 걸 체감하고 있으니까요. 

견물생심이라고...
알리에서 저렴하고 싼 것들 보고 있으면
구매욕구가 올라온다.
한동안 천원짜리 10개 담아서 만원치 사고 그랬는데...
집에 쓰레기만 쌓이는 것을 보면서...
그냥 장바구니에 담기만함...
그래도 사고 싶은 욕구가 생기면...
결제 버튼을 누르고 결제 취소..ㅎㅎ
실제로 결제했다가 바로 취소했더니, 무슨 포인트같은게 생기더군요..
얼마전에 진짜 필요한거(hdmi 스위치 허브) 있어서 그거 포인트로 삼..

견물생심이라고...알리에서 저렴하고 싼 것들 보고 있으면 구매욕구가 올라온다. 한동안 천원짜리 10개 담아서 만원치 사고 그랬는데... 집에 쓰레기만 쌓이는 것을 보면서...그냥 장바구니에 담기만함... 그래도 사고 싶은 욕구가 생기면...결제 버튼을 누르고 결제 취소..ㅎㅎ 실제로 결제했다가 바로 취소했더니, 무슨 포인트같은게 생기더군요..얼마전에 진짜 필요한거(hdmi 스위치 허브) 있어서 그거 포인트로 삼..

견물 생심

공유 오피스 꼴불견 1~3위

🥉 4명 테이블에 자기 물건으로 다 채우기

🥈 떡볶이 사와서 여친이랑 데이트

🥇 싱크대에 코 풀기

놀랍게도 이 모든게 한 명.. 🫠

역시 진상은 하나만 하지 않는다는.. 😮‍💨

공유 오피스 꼴불견 1~3위 🥉 4명 테이블에 자기 물건으로 다 채우기 🥈 떡볶이 사와서 여친이랑 데이트 🥇 싱크대에 코 풀기 놀랍게도 이 모든게 한 명.. 🫠 역시 진상은 하나만 하지 않는다는.. 😮‍💨

Java에서 병렬 처리나 비동기 작업을 구현할 때 Thread를 직접 생성해 사용하는 방식은 더 이상 일반적이지 않습니다. 요즘 Java에서는 ExecutorService를 사용하여 스레드 풀(Thread Pool)을 효율적으로 관리하는 것이 표준입니다. 특히 Executors 클래스에서 제공하는 팩토리 메서드들을 활용하면 다양한 유형의 스레드 풀을 간편하게 생성할 수 있습니다.이번 글에서는 Executors가 제공하는 대표적인 스레드 풀 4종류를 살펴보고, 각각의 사용 시나리오와 주의할 점을 예제 중심으로 정리해보겠습니다. newFixedThreadPool(int nThreads)이 메서드는 정해진 개수만큼의 스레드를 미리 생성하고, 그 스레드들이 재사용되며 작업을 처리합니다. 더 많은 작업이 들어오면..

Java의 ExecutorService 스레드 풀 정복하기

이번 글에서는 Executors가 제공하는 대표적인 스레드 풀 4종류를 살펴보고, 각각의 사용 시나리오와 주의할 점을 예제 중심으로 정리해보겠습니다.
 
newFixedThreadPool(int nThreads)
이 메서드는 정해진 개수만큼의 스레드를 미리 생성하고, 그 스레드들이 재사용되며 작업을 처리합니다. 더 많은 작업이 들어오면 내부 큐에 쌓이고, 기존 스레드들이 작업을 처리하면 순차적으로 소비됩니다.
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(4); 

✅ 사용 시점
 * 처리할 작업량은 많지만, 동시에 처리해야 하는 작업 수를 제한하고 싶은 경우
 * CPU 자원을 고르게 사용하며, 안정적인 처리량을 원하는 경우
🧪 예시
for (int i = 0; i < 10; i++) {
 final int taskId = i;
 executor.submit(() -> {
 System.out.println("Task " + taskId + " executed by " + Thread.currentThread().getName());
 Thread.sleep(1000); // 모의 작업
 });
}

⚠️ 주의
 * 과도하게 큰 작업 큐가 쌓일 수 있음 → 메모리 사용량 증가
 * 스레드 수는 CPU 코어 수나 애플리케이션 특성에 맞게 설정해야 함
 
newCachedThreadPool()
이 스레드 풀은 요청이 많으면 새로운 스레드를 계속 생성하고, 특정 기간 동안 사용되지 않으면 제거합니다. 캐시된 스레드를 재사용하므로 빠르고 유연합니다.
ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();

✅ 사용 시점
 * 작업이 짧고 빠르게 끝나는 I/O 중심의 작업일 때
 * 짧은 burst가 자주 발생하는 상황에서 유용
🧪 예시
for (int i = 0; i < 100; i++) {
 final int taskId = i;
 executor.submit(() -> {
 System.out.println("Task " + taskId + " executed by " + Thread.currentThread().getName());
 });
} 

⚠️ 주의
 * 요청이 많을 경우 스레드가 무제한으로 늘어나 과부하가 될 수 있음
 → 실제 운영에서는 ThreadPoolExecutor로 커스텀 제어 필요
 
newSingleThreadExecutor()
항상 단 하나의 스레드만 사용하여 작업을 처리합니다. 작업은 FIFO 순서로 실행되며, 순서가 중요한 로직에 적합합니다.
ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor();

✅ 사용 시점
 * 작업 순서가 중요할 때
 * 하나의 리소스(DB, 파일 등)에 대해 직렬화된 접근이 필요할 때
🧪 예시
for (int i = 0; i < 5; i++) {
 final int taskId = i;
 executor.submit(() -> {
 System.out.println("Processing task " + taskId);
 Thread.sleep(500);
 });
} 

⚠️ 주의
 * 하나의 스레드에 의존하기 때문에 처리량은 낮음
 * 스레드가 죽으면 새로운 스레드로 대체되므로 중단되지는 않음
 
newScheduledThreadPoool(int corePoolSize)
지연 실행(delay)이나 주기적인 작업(interval) 실행에 특화된 스레드 풀입니다. ScheduledExecutorService를 반환하며, Java의 타이머 역할도 수행할 수 있습니다.
ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(2);

✅ 사용 시점
 * 주기적인 백업 작업, 모니터링, 알림 전송 등
 * 특정 시간 후 작업을 실행하고 싶을 때
🧪 예시
scheduler.scheduleAtFixedRate(() -> {
 System.out.println("Heartbeat sent by " + Thread.currentThread().getName());
}, 1, 5, TimeUnit.SECONDS); // 1초 후 시작, 5초마다 반복

⚠️ 주의
 * 작업이 너무 오래 걸리면 다음 주기 작업이 지연될 수 있음
 → 처리 시간이 일정하지 않다면 scheduleWithFixedDelay()를 고려
 
 
🧠 마무리
Java에서 Executors 팩토리 메서드는 다양한 형태의 스레드 풀을 간단히 생성할 수 있게 도와줍니다. 하지만, 운영 환경에서는 ThreadPoolExecutor를 직접 생성하여 작업 큐, 최대 스레드 수, 거부 정책 등을 세밀하게 조절하는 것이 더욱 안전하고 확장성 있는 선택입니다.

이번 글에서는 Executors가 제공하는 대표적인 스레드 풀 4종류를 살펴보고, 각각의 사용 시나리오와 주의할 점을 예제 중심으로 정리해보겠습니다.&nbsp;newFixedThreadPool(int nThreads)이 메서드는 정해진 개수만큼의 스레드를 미리 생성하고, 그 스레드들이 재사용되며 작업을 처리합니다. 더 많은 작업이 들어오면 내부 큐에 쌓이고, 기존 스레드들이 작업을 처리하면 순차적으로 소비됩니다.<pre ><code class="language-java">ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(4);&nbsp;</code></pre>✅ 사용 시점<ul ><li>처리할 작업량은 많지만, 동시에 처리해야 하는 작업 수를 제한하고 싶은 경우</li><li>CPU 자원을 고르게 사용하며, 안정적인 처리량을 원하는 경우</li></ul>🧪 예시<pre ><code class="language-java">for (int i = 0; i &lt; 10; i++) {
 final int taskId = i;
 executor.submit(() -&gt; {
 System.out.println("Task " + taskId + " executed by " + Thread.currentThread().getName());
 Thread.sleep(1000); // 모의 작업
 });
}</code></pre>⚠️ 주의<ul ><li>과도하게 큰 작업 큐가 쌓일 수 있음 → 메모리 사용량 증가</li><li>스레드 수는 CPU 코어 수나 애플리케이션 특성에 맞게 설정해야 함</li></ul>&nbsp;newCachedThreadPool()이 스레드 풀은 요청이 많으면 새로운 스레드를 계속 생성하고, 특정 기간&nbsp;동안 사용되지 않으면 제거합니다. 캐시된 스레드를 재사용하므로 빠르고 유연합니다.<pre ><code class="language-java">ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();</code></pre>✅ 사용 시점<ul ><li>작업이 짧고 빠르게 끝나는 I/O 중심의 작업일 때</li><li>짧은 burst가 자주 발생하는 상황에서 유용</li></ul>🧪 예시<pre ><code class="language-java">for (int i = 0; i &lt; 100; i++) {
 final int taskId = i;
 executor.submit(() -&gt; {
 System.out.println("Task " + taskId + " executed by " + Thread.currentThread().getName());
 });
}&nbsp;</code></pre>⚠️ 주의<ul ><li>요청이 많을 경우 스레드가 무제한으로 늘어나 과부하가 될 수 있음 → 실제 운영에서는 ThreadPoolExecutor로 커스텀 제어 필요</li></ul>&nbsp;newSingleThreadExecutor()항상 단 하나의 스레드만 사용하여 작업을 처리합니다. 작업은 FIFO 순서로 실행되며, 순서가 중요한 로직에 적합합니다.<pre ><code class="language-java">ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor();</code></pre>✅ 사용 시점<ul ><li>작업 순서가 중요할 때</li><li>하나의 리소스(DB, 파일 등)에 대해 직렬화된 접근이 필요할 때</li></ul>🧪 예시<pre ><code class="language-java">for (int i = 0; i &lt; 5; i++) {
 final int taskId = i;
 executor.submit(() -&gt; {
 System.out.println("Processing task " + taskId);
 Thread.sleep(500);
 });
}&nbsp;</code></pre>⚠️ 주의<ul ><li>하나의 스레드에 의존하기 때문에 처리량은 낮음</li><li>스레드가 죽으면 새로운 스레드로 대체되므로 중단되지는 않음</li></ul>&nbsp;newScheduledThreadPoool(int corePoolSize)지연 실행(delay)이나 주기적인 작업(interval) 실행에 특화된 스레드 풀입니다. ScheduledExecutorService를 반환하며, Java의 타이머 역할도 수행할 수 있습니다.<pre ><code class="language-java">ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(2);</code></pre>✅ 사용 시점<ul ><li>주기적인 백업 작업, 모니터링, 알림 전송 등</li><li>특정 시간 후 작업을 실행하고 싶을 때</li></ul>🧪 예시<pre ><code class="language-java">scheduler.scheduleAtFixedRate(() -&gt; {
 System.out.println("Heartbeat sent by " + Thread.currentThread().getName());
}, 1, 5, TimeUnit.SECONDS); // 1초 후 시작, 5초마다 반복</code></pre>⚠️ 주의<ul ><li>작업이 너무 오래 걸리면 다음 주기 작업이 지연될 수 있음 → 처리 시간이 일정하지 않다면 scheduleWithFixedDelay()를 고려</li></ul>&nbsp;&nbsp;🧠 마무리Java에서 Executors 팩토리 메서드는 다양한 형태의 스레드 풀을 간단히 생성할 수 있게 도와줍니다. 하지만, 운영 환경에서는 ThreadPoolExecutor를 직접 생성하여 작업 큐, 최대 스레드 수, 거부 정책 등을 세밀하게 조절하는 것이 더욱 안전하고 확장성 있는 선택입니다.

덕토피아

🕊️ Java의 ExecutorService 스레드 풀 정복하기

🗞️ 동영상 생성 AI의 선두주자인 Runway에서 새로운 모델인 Gen-4를 발표했습니다.

이 역시 어마어마한 발전을 했는데요. 다른 영상들도 놀랍지만, 첨부한 영상을 보면 빛의 반사까지 제대로 표현 된 것을 볼 수 있습니다.

물론 그림자 등 아직 미숙한 점이 있지만, 불과 1년 반전에 밈으로 회자됐던 윌 스미스의 스파게티 먹는 영상을 생각하면 발전 속도가 정말 말도 안되는 수준이죠. 이에 비하면 윌스미스 영상은 마치 80년대에 만든 AI처럼 느껴질 정도니까요.

불과 며칠전의 OpenAI의 이미지 생성도 그렇고.. 분명 아직도 부족한 점은 많지만, 발전속도를 고려하면 모든 미디어 산업이 싸그리 재편될 날이 미처 수년이 채 남지 않은 것 같습니다.

🗞️ 동영상 생성 AI의 선두주자인 Runway에서 새로운 모델인 Gen-4를 발표했습니다. 이 역시 어마어마한 발전을 했는데요.… | Jin Joong Kim

🗞️ 동영상 생성 AI의 선두주자인 Runway에서 새로운 모델인 Gen-4를 발표했습니다.

이 역시 어마어마한 발전을 했는데요. 다른 영상들도 놀랍지만, 첨부한 링크의 영상을 보면 빛의 반사까지 제대로 표현 된 것을 볼 수 있습니다.

물론 그림자 등 아직 미숙한 점이 있지만, 불과 1년 반전에 밈으로 회자됐던 윌 스미스의 스파게티 먹는 영상을 생각하면 발전 속도가 정말 말도 안되는 수준이죠. 이에 비하면 윌스미스 영상은 마치 80년대에 만든 AI처럼 느껴질 정도니까요.

불과 며칠전의 OpenAI의 이미지 생성도 그렇고.. 분명 아직도 부족한 점은 많지만, 발전속도를 고려하면 모든 미디어 산업이 싸그리 재편될 날이 미처 수년이 채 남지 않은 것 같습니다.

🗞️ 동영상 생성 AI의 선두주자인 Runway에서 새로운 모델인 Gen-4를 발표했습니다. 이 역시 어마어마한 발전을 했는데요. 다른 영상들도 놀랍지만, 첨부한 링크의 영상을 보면 빛의 반사까지 제대로 표현 된 것을 볼 수 있습니다. 물론 그림자 등 아직 미숙한 점이 있지만, 불과 1년 반전에 밈으로 회자됐던 윌 스미스의 스파게티 먹는 영상을 생각하면 발전 속도가 정말 말도 안되는 수준이죠. 이에 비하면 윌스미스 영상은 마치 80년대에 만든 AI처럼 느껴질 정도니까요. 불과 며칠전의 OpenAI의 이미지 생성도 그렇고.. 분명 아직도 부족한 점은 많지만, 발전속도를 고려하면 모든 미디어 산업이 싸그리 재편될 날이 미처 수년이 채 남지 않은 것 같습니다.

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백로그는 우리가 짊어질 필요가 없는 무거운 것이다. 수십개에서 시작해서 결국 수백개에 이르는 우리 모두 절대 할 일이 없어보이는 태스크들이다. 쌓여가는 무더기는 실제로는 그렇지 않음에도 우리가 늘 뒤쳐져가는 느낌을 준다. 누군가가 한분기 전에 중요하다고 생각했던 아이디어라고 할지라도, 그게 우리가 매번 들여다보고 또 볼 필요가 있다는 걸 의미하지 않는다. 백로그는 엄청난 시간 낭비를 초래한다. 지속적으로 리뷰하고 우선순위를 매기는 일들이 지금 정말 중요한 일을 진행하는 것을 방해한다.

백로그는 우리가 짊어질 필요가 없는 무거운 것이다. 수십개에서 시작해서 결국 수백개에 이르는 우리 모두 절대 할 일이 없어보이는 태스크들이다. 쌓여가는 무더기는 실제로는 그렇지 않음에도 우리가 늘 뒤쳐져가는 느낌을 준다. 누군가가 한분기 전에 중요하다고 생각했던 아이디어라고 할지라도, 그게 우리가 매번 들여다보고 또 볼 필요가 있다는 걸 의미하지 않는다.&nbsp;백로그는 엄청난 시간 낭비를 초래한다. 지속적으로 리뷰하고 우선순위를 매기는 일들이 지금 정말 중요한 일을 진행하는 것을 방해한다.

백로그의 재해석

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이 책 개발자 유튜버로 유명한 소프트웨어 개발자 출신의 테디노트(이경록)와 생성형 AI 전문가인 김정욱씨가 공동 집필했다. 개인적으로 1주일에 한번정도는 테디노트 유튜브를 보곤 하는데, 내용을 참 쉽게 잘 설명해준다. 

이 책 역시도 상당히 많은 챗GPT의 활용 방법들과 실전 활용예제를 쉽게 따라할 수 있도록 잘 만들어 놓은 책이다. 챗GPT로 실제 무엇인가 해보고자 하는 초보자들 뿐만 아니라 중,고급자들에게도 유용할 수 있는 내용들이다. 특히, 코딩을 알지 못하거나 하기 어려운 사람들도 OpenAI의 ChatGPT를 통해서 AI챗봇까지도 만들어볼 수 있다.

이 책은 총 4개 파트, 10개 장으로 구성되어 있으며, 내용들은 다음과 같다.

 * Part1: 챗GPT 준비하기
이 파트에서 챗GPT의 등장과 OpenAI의 다양한 기술들과 서비스들 - ChatGPT Pro, Sora, Canvas, Search, O3 등 - 과 챗GPT를 사용하기 위한 계정 생성 및 기본설정들에 대해서 소개하고 있다. 또한, 개인적으로 흥미로운 부분이었던, 고급프롬프터 엔지니어링 전략으로 샷 프롬프트, 생각의 사슬 프롬프트, 마크다운을 이용한 반복과 개선 프롬프트, 노션에서 마크다운 활용하기등을 알려준다. 

 * Part2: 챗GPT 다양하게 활용하기 I
두번째 파트에서는 블로그 포스팅, 광고차키 생성이나 유튜브 영상 스크립트, SNS게시물등 다양한 콘텐츠를 쉽게 제작할 수 있는 프럼프팅 예제를 보여준다. 그리고, ‘겨울철 건강 관리법’에 대한 블로그 콘텐츠 작성 방법 예제 뿐만 아니라 비즈니스 제안 이메일 작성을 위한 프롬프팅 예시등을 볼 수 있다. 직장인으로써 하루에도 수십통 이상의 이메일을 사용하는 나로써는 이메일 작성 부분이 흥미로웠다. 사실, 주로 영문자료 한글번역이나 반대로 영문이메일 작성용도로 많이 사용해왔었는데, 이메일 자체의 작성에 대한 프럼프팅을 생각해보지 않았었는데, 이번 기회를 통해 알게되어 다음주부터 당장 적용해보려고 한다.
그리고, DALL.E(현재 DALL.E는 O4와 통합된 상태)를 통한 이미지 생성 및 프럼프팅, 그리고, GPT-4 Vison을 통한 이미지 분석 및 정보 제공 요청 뿐만 아니라 이미지의 오류를 분석하거나 의학 영상 자료를 판독한다던지 통계자료를 분석하는 예제를 알려준다. 특히, 영수증 이미지를 업로드해서 이 내용들을 엑셀 파일로 만드는 예제는 매우 신선했다.

 * Part3: 챗GPT 다양하게 활용하기 II
이 파트에서는 Koreanize_matplotlib를 통한 데이터를 분석하거나 전처리를  하고, 이 데이터를 통계분석, 탐색적 데이터 분석등을 통해 인사이트를 도출하는 고급기법들을 소개해준다. 또한, 온라인 쇼핑 이용자들의 특성을 분석해서 인사이트를 도출하고 보고서까지 만드는 예제를 소개해준다. 이렇게까지 다양한 형태로 활용할 수 있었는데, 그동안 내가 너무 무지했구나 하는 생각들을 중간중간 해보기도 했다. 그리고, Python을 통해서 인터넷 데이터를 수집하기 위한 웹크롤링 코드를 작성하거나 하는 내용들도 있다. 다만, 현재 이 내용은 필요없어보인다. 왜냐하면, Perplexity나 ChatGPT에서도 이미 search를 통해서 최신데이터에 대한 검색 및 이를 통한 내용 정리 및 조합이 가능하기 때문이다. 어째튼, 웹크롤링을 파이썬으로 구현하기를 원하는 사람들에게는 흥미로운 내용일수 있을거 같긴 하다. 그리고, 상품소개 상세페이지를 만들거나 개선하기 위해 이미지 뿐만 아니라 홈페이지 코드의 수정도 챗GPT를 통해서 가능하다.

 * Part4: 챗GPT 다양하게 활용하기 II
이 파트에서는 올해들어서 가장 핫한 이슈인 AI agent의 초기모델(?) 또는 전단계로 말할 수 있는 GPTs를 통한 나만의 챗봇을 제작하는 방법을 알려준다. 그 예로 연말정산 도우미 챗봇이나 서울 지하철 혼잡도 챗봇, 회의록 작성 도우미 챗봇등의 간단한 만들기를 소개한다. 조금은 아쉬웠던 부분이 최근들어 음석기반의 회의록 작성 및 요약 서비스등을 하는 많은 AI서비스들이 있는데, 이런 부분과 살짝 비교하거나 그런한 서비스까지 가기 위한 내용들, 그리고, 최신 트렌드인 AI agent의 내용이 없는 부분들이 아쉬웠다. 그리고, 마지막으로 GPTs를 외부에서 API로 연동 및 구현하는 내용도 다루고 있다. 이 부분은 사내 또는 개인이 유료 GPT서비스를 사용하면서 API로 구현하는 부분이라서 초보자들은 다소 어려울 수 있을거 같다. 

요컨대, 이 책은 ChatGPT를 실제 업무와 일상에 적용하고자 하는 초보자들부터 중고급사용자들에게 실용적이고 구체적인 가이드를 제공한다. 또한, 단순한 이론 설명에 그치지 않고, 실제 구현 과정과 코드 예시를 함께 제공하여 독자들이 직접 따라 해볼 수 있도록 구성되어 있다. 이를 통해 독자들은 AI 기술의 실제적인 활용 능력을 키우고, 업무 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것이다.

* 이 글은  "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

 * source: https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B85602863

이 책 개발자 유튜버로 유명한 소프트웨어 개발자 출신의 테디노트(이경록)와 생성형 AI 전문가인 김정욱씨가 공동 집필했다. 개인적으로 1주일에 한번정도는 테디노트 유튜브를 보곤 하는데, 내용을 참 쉽게 잘 설명해준다.&nbsp; 이 책 역시도 상당히 많은 챗GPT의 활용 방법들과 실전 활용예제를 쉽게 따라할 수 있도록 잘 만들어 놓은 책이다. 챗GPT로 실제 무엇인가 해보고자 하는 초보자들 뿐만 아니라 중,고급자들에게도 유용할 수 있는 내용들이다. 특히, 코딩을 알지 못하거나 하기 어려운 사람들도 OpenAI의 ChatGPT를 통해서 AI챗봇까지도 만들어볼 수 있다. 이 책은 총 4개 파트, 10개 장으로 구성되어 있으며, 내용들은 다음과 같다. <ul ><li>Part1: 챗GPT 준비하기</li></ul>이 파트에서 챗GPT의 등장과 OpenAI의 다양한 기술들과 서비스들 - ChatGPT Pro, Sora, Canvas, Search, O3 등 - 과 챗GPT를 사용하기 위한 계정 생성 및 기본설정들에 대해서 소개하고 있다. 또한, 개인적으로 흥미로운 부분이었던, 고급프롬프터 엔지니어링 전략으로 샷 프롬프트, 생각의 사슬 프롬프트, 마크다운을 이용한 반복과 개선 프롬프트, 노션에서 마크다운 활용하기등을 알려준다.&nbsp; <ul ><li>Part2: 챗GPT 다양하게 활용하기 I</li></ul>두번째 파트에서는 블로그 포스팅, 광고차키 생성이나 유튜브 영상 스크립트, SNS게시물등 다양한 콘텐츠를 쉽게 제작할 수 있는 프럼프팅 예제를 보여준다. 그리고, ‘겨울철 건강 관리법’에 대한 블로그 콘텐츠 작성 방법 예제 뿐만 아니라 비즈니스 제안 이메일 작성을 위한 프롬프팅 예시등을 볼 수 있다. 직장인으로써 하루에도 수십통 이상의 이메일을 사용하는 나로써는 이메일 작성 부분이 흥미로웠다. 사실, 주로 영문자료 한글번역이나 반대로 영문이메일 작성용도로 많이 사용해왔었는데, 이메일 자체의 작성에 대한 프럼프팅을 생각해보지 않았었는데, 이번 기회를 통해 알게되어 다음주부터 당장 적용해보려고 한다.그리고, DALL.E(현재 DALL.E는 O4와 통합된 상태)를 통한 이미지 생성 및 프럼프팅, 그리고, GPT-4 Vison을 통한 이미지 분석 및 정보 제공 요청 뿐만 아니라 이미지의 오류를 분석하거나 의학 영상 자료를 판독한다던지 통계자료를 분석하는 예제를 알려준다. 특히, 영수증 이미지를 업로드해서 이 내용들을 엑셀 파일로 만드는 예제는 매우 신선했다. <ul ><li>Part3: 챗GPT 다양하게 활용하기 II</li></ul>이 파트에서는 Koreanize_matplotlib를 통한 데이터를 분석하거나 전처리를&nbsp; 하고, 이 데이터를 통계분석, 탐색적 데이터 분석등을 통해 인사이트를 도출하는 고급기법들을 소개해준다. 또한, 온라인 쇼핑 이용자들의 특성을 분석해서 인사이트를 도출하고 보고서까지 만드는 예제를 소개해준다. 이렇게까지 다양한 형태로 활용할 수 있었는데, 그동안 내가 너무 무지했구나 하는 생각들을 중간중간 해보기도 했다. 그리고, Python을 통해서 인터넷 데이터를 수집하기 위한 웹크롤링 코드를 작성하거나 하는 내용들도 있다. 다만, 현재 이 내용은 필요없어보인다. 왜냐하면, Perplexity나 ChatGPT에서도 이미 search를 통해서 최신데이터에 대한 검색 및 이를 통한 내용 정리 및 조합이 가능하기 때문이다. 어째튼, 웹크롤링을 파이썬으로 구현하기를 원하는 사람들에게는 흥미로운 내용일수 있을거 같긴 하다. 그리고, 상품소개 상세페이지를 만들거나 개선하기 위해 이미지 뿐만 아니라 홈페이지 코드의 수정도 챗GPT를 통해서 가능하다. <ul ><li>Part4: 챗GPT 다양하게 활용하기 II</li></ul>이 파트에서는 올해들어서 가장 핫한 이슈인 AI agent의 초기모델(?) 또는 전단계로 말할 수 있는 GPTs를 통한 나만의 챗봇을 제작하는 방법을 알려준다. 그 예로 연말정산 도우미 챗봇이나 서울 지하철 혼잡도 챗봇, 회의록 작성 도우미 챗봇등의 간단한 만들기를 소개한다. 조금은 아쉬웠던 부분이 최근들어 음석기반의 회의록 작성 및 요약 서비스등을 하는 많은 AI서비스들이 있는데, 이런 부분과 살짝 비교하거나 그런한 서비스까지 가기 위한 내용들, 그리고, 최신 트렌드인 AI agent의 내용이 없는 부분들이 아쉬웠다. 그리고, 마지막으로 GPTs를 외부에서 API로 연동 및 구현하는 내용도 다루고 있다. 이 부분은 사내 또는 개인이 유료 GPT서비스를 사용하면서 API로 구현하는 부분이라서 초보자들은 다소 어려울 수 있을거 같다.&nbsp; 요컨대, 이 책은 ChatGPT를 실제 업무와 일상에 적용하고자 하는 초보자들부터 중고급사용자들에게 실용적이고 구체적인 가이드를 제공한다. 또한, 단순한 이론 설명에 그치지 않고, 실제 구현 과정과 코드 예시를 함께 제공하여 독자들이 직접 따라 해볼 수 있도록 구성되어 있다. 이를 통해 독자들은 AI 기술의 실제적인 활용 능력을 키우고, 업무 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것이다. * 이 글은&nbsp; "한빛미디어 &lt;나는 리뷰어다&gt; 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다." <ul ><li>source: https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B85602863 </li></ul>

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[서평]일잘러의 비밀, 챗GPT와 GPTs로 나만의 AI 챗봇 만들기

유닛 이코노믹스는 쉽게 말해, ‘단위 경제성’을 의미하는데요, 제품 구매나 구독과 같이 전환된 고객 한 명을 유치했을 때, 얼마의 수익을 버는지 따져보는 것입니다. 흔히들 말하는 ‘이거 하나 팔면 얼마 벌어요?’에 대한 답변인 셈이죠.

그래서 이거 하나 팔면 얼마 벌어요? 유닛 이코노믹스 | 하이퍼컨버전 | Hyper Conversion

매출 성장은 당연히 중요한 요소지만, 제품이 하나 팔릴 때 얼마가 남는지 실질적인 이익 판단도 명확하게 해야합니다. 이와 관련해 '유닛 이코노믹스' 에 개념이 설명된 글이 있어 공유 드립니다.

유닛 이코노믹스란
비즈니스 개별 단위의 수익성과 비용을 분석하는 개념
구독 서비스는 고객 1명을 유닛으로, 배달 서비스는 음식 주문 1건을 유닛으로 볼 수 있습니다.
기준은 조금씩 다르지만 모두 비즈니스를 구성하는 전환의 최소 단위입니다.

유닛 이코노믹스 공식 (LTV-CAC)
 * LTV (고객 생애 가치): 한 고객이 서비스에 평생 동안 지불하는 금액
 * CAC (고객 획득 비용) 한 명의 고객을 유지하는 데 들어가는 비용
이 두 개의 지표를 바탕으로 우리 비즈니스가 얼마나 건강하게 성장하고 있는지, 개선해야 할 부분은 없는지 파악하는 것이 유닛 이코노믹스라 할 수 있습니다.
(업종별, 상품 별로 차이가 있지만, 일반적으로 LTV가 최소한 CAC의 3배 이상은 되어야 안정적인 비즈니스로 평가)

커머스의 유닛 이코노믹스
커머스는 일반적인 공식을 사용하기 어렵습니다
 * 커머스 브랜드는 매출 반복 주기가 일정하지 않기 때문
 * 구독과 달리 고객 이탈 시점을 측정하기 어려움
 * 일반적으로 커머스 브랜드는 다양한 판매처에 제품을 유통
 * 한 번 구매한 고객이라 하더라도 재 구매를 발생시키기 위해서는 추가로 비용이 들어가기 마련

LTV와 CAC를 계산하기 어려운 비즈니스의 경우 어떻게 해야 하는가?
LTV 대신 AOV (평균 주문금액): 고객이 한 번 구매할 때 평균적으로 지불하는 금액
CAC 대신 CPS (구매 당 비용): 구매 전환이 발생하기 까지 투입된 비용
즉 AOV-CPS는 사용자보다는 제품에, 장기간 구독보다는 개별 구매에 방점을 두고 유닛 이코노믹스를 계산하는 방식입니다.
(광고에서 이야기하는 ROAS 역시 유닛 이코노믹스를 계산하는 방식입니다.)

유닛 이코노믹스가 중요한 이유
 * 매출이 아닌 '이익' 관점으로 분석이 가능하다
 * 개선이 필요한 영역을 판단 할 수 있다
 * 비즈니스 확장 가능성을 판단할 수 있다

매출 성장은 당연히 중요한 요소지만, 제품이 하나 팔릴 때 얼마가 남는지 실질적인 이익 판단도 명확하게 해야합니다. 이와 관련해 '유닛 이코노믹스' 에 개념이 설명된 글이 있어 공유 드립니다. 유닛 이코노믹스란비즈니스 개별 단위의 수익성과 비용을 분석하는 개념구독 서비스는 고객 1명을 유닛으로, 배달 서비스는 음식 주문 1건을 유닛으로 볼 수 있습니다.기준은 조금씩 다르지만 모두 비즈니스를 구성하는 전환의 최소 단위입니다. 유닛 이코노믹스 공식 (LTV-CAC)<ul ><li>LTV (고객 생애 가치): 한 고객이 서비스에 평생 동안 지불하는 금액 </li><li>CAC (고객 획득 비용) 한 명의 고객을 유지하는 데 들어가는 비용</li></ul>이 두 개의 지표를 바탕으로 우리 비즈니스가 얼마나 건강하게 성장하고 있는지, 개선해야 할 부분은 없는지 파악하는 것이 유닛 이코노믹스라 할 수 있습니다.(업종별, 상품 별로 차이가 있지만, 일반적으로 LTV가 최소한 CAC의 3배 이상은 되어야 안정적인 비즈니스로 평가) 커머스의 유닛 이코노믹스 커머스는 일반적인 공식을 사용하기 어렵습니다<ul ><li>커머스 브랜드는 매출 반복 주기가 일정하지 않기 때문 </li><li>구독과 달리 고객 이탈 시점을 측정하기 어려움 </li><li>일반적으로 커머스 브랜드는 다양한 판매처에 제품을 유통 </li><li>한 번 구매한 고객이라 하더라도 재 구매를 발생시키기 위해서는 추가로 비용이 들어가기 마련 </li></ul> LTV와 CAC를 계산하기 어려운 비즈니스의 경우 어떻게 해야 하는가?LTV 대신 AOV (평균 주문금액): 고객이 한 번 구매할 때 평균적으로 지불하는 금액CAC 대신 CPS (구매 당 비용): 구매 전환이 발생하기 까지 투입된 비용즉 AOV-CPS는 사용자보다는 제품에, 장기간 구독보다는 개별 구매에 방점을 두고 유닛 이코노믹스를 계산하는 방식입니다. (광고에서 이야기하는 ROAS 역시 유닛 이코노믹스를 계산하는 방식입니다.) 유닛 이코노믹스가 중요한 이유 <ul ><li>매출이 아닌 '이익' 관점으로 분석이 가능하다</li><li>개선이 필요한 영역을 판단 할 수 있다 </li><li>비즈니스 확장 가능성을 판단할 수 있다 </li></ul>

Hyper Conversion

비즈니스의 수익성 이해하기

First and foremost, thank you to everyone who has contributed to styled-components over the years. Open Source is hard work, and many of the larger feature and/or refactoring drives probably would never have shipped without your support! As...

Thank you - styled-components

Styled Components가 공식적으로 개발을 중단하고 후원도 그만 받는다고 합니다. CSS-in-JS 분야에 선구자적인 역할을 했던 라이브러리라고 생각합니다. Emotion, Stitches, Vanilla Extract 등 그 이후에 나온 수많은 CSS-in-JS 라이브러리에 영감을 주었죠.

Styled Components의 시장 점유율이 워낙 높아서 예전에 jQuery가 그랬던 것처럼 실제 사용량은 수년에 걸쳐 서서히 줄어들거라고 생각합니다. 하지만 신규 프로젝트에서는 Styled Components를 선택하지 않도록 주의해야할 것 같습니다.

React 생태계가 RSC로 넘어가면서 빌드 타임에 스타일링을 하는 Panda CSS나 StyleX과 같은 차세대 라이브러리가 대체제로 주목받고 있으니 참고하세요.

Styled Components가 공식적으로 개발을 중단하고 후원도 그만 받는다고 합니다. CSS-in-JS 분야에 선구자적인 역할을 했던 라이브러리라고 생각합니다. Emotion, Stitches, Vanilla Extract 등 그 이후에 나온 수많은 CSS-in-JS 라이브러리에 영감을 주었죠. Styled Components의 시장 점유율이 워낙 높아서 예전에 jQuery가 그랬던 것처럼 실제 사용량은 수년에 걸쳐 서서히 줄어들거라고 생각합니다. 하지만 신규 프로젝트에서는 Styled Components를 선택하지 않도록 주의해야할 것 같습니다. React 생태계가 RSC로 넘어가면서 빌드 타임에 스타일링을 하는 Panda CSS나 StyleX과 같은 차세대 라이브러리가 대체제로 주목받고 있으니 참고하세요.

opencollective.com

👋 굿바이 Styled Components 🥹

1. 혼자 열심히 하는 건 별로 안 중요합니다. 다른 사람에게 기여해야, 다시 말해 다른 사람이 여러분으로 인해 더 나은 성과를 얻었다고 느껴야 커리어가 성장합니다.

2. 충성이 밥 먹여주지 않습니다. 기업은 이익을 중요시 합니다. 회사에 이익이 되어야 커리어가 발전할 수 있습니다.

3. 직함도 별로 안 중요합니다. 특히 스타트업에선 직함은 아무런 의미가 없어요. 직함보다 중요한 게 실력이고, 결과입니다. 그러니 타이틀에 신경쓰지 말고, 실력과 결과를 보여주세요.

4. 리더가 항상 옳은 건 아니고, 리더 역시 잘못된 판단과 실수를 합니다. 그때 진실을 발견할 수 있도록 도우세요.

5. 네트워킹에서 중요한 건 많이 아는 게 아니라, 누구를 아느냐입니다. 그러니 여기저기 행사에 다니지 말고, 진정한 관계를 쌓으세요.

6. 번아웃은 자랑거리가 아닙니다. 번아웃이 올 때까지 마냥 열심히 일하는 게 중요한 게 아니라, 영리하게 자기 에너지를 잘 관리하는 것이 중요합니다.

7. 편하고 괜찮다고 느끼는 순간, 성장은 파괴됩니다. 불편함과 위험을 감수하지 않고서, 성장할 수는 없습니다.

8. 피드백은 그 자체로 선물입니다. 심지어 악독한 비판까지도 시간이 지나면 도움이 됩니다. 그러니 피드백은 격렬하게 환영하세요.

9. 당신이 대체불가능하다는 착각은 절대 하지 마세요. 비즈니스에서는 어떤 일이든, 어떤 사람이든, 대체 가능하고, 시장은 진공 상태를 허용하지 않습니다. 그러니 자신이 대체불가능하다는 생각은 하지 말고, 지금 이 순간 다른 사람에 더 긍정적인 영향을 미치는 데 집중하세요.

10. 완벽주의는 성장을 늦추는 독입니다. 완벽함을 추구한다고 망설이고 주저하는 순간, 그만큼 성장 속도는 더뎌집니다. 그러니 완벽함을 버리고, 초라한 상태에서 출발해 계속해서 발전하고 진화하는 것을 추구하세요.

11. 모든 경험은 연결됩니다. 지금 하기 싫은 일, 지금의 실패, 지금의 부끄러움이 훗날 큰 승리의 밑거름이 되기도 합니다. 그러니 장기적 관점에서 바라보세요. 순탄치 않은 길이 오히려 지나고 나면 당신의 커리어를 더욱 풍성하게 만들어줄 겁니다.

12. 커리어에서는 날로 먹으려고 하다간 오히려 낭패를 봅니다. 그 누구도 당신의 성장을 대신 이끌어주지 않기 때문입니다. 그러니 안주하려는 자기 자신을 더 잘 통제하고, 기회와 리스크를 추구하세요. 누군가가 내 커리어를 대신 끌어줄 것이라고 믿는 순간, 오히려 커리어는 망가집니다.

1. 혼자 열심히 하는 건 별로 안 중요합니다. 다른 사람에게 기여해야, 다시 말해 다른 사람이 여러분으로 인해 더 나은 성과를 얻었다고 느껴야 커리어가 성장합니다. 2. 충성이 밥 먹여주지 않습니다. 기업은 이익을 중요시 합니다. 회사에 이익이 되어야 커리어가 발전할 수 있습니다. 3. 직함도 별로 안 중요합니다. 특히 스타트업에선 직함은 아무런 의미가 없어요. 직함보다 중요한 게 실력이고, 결과입니다. 그러니 타이틀에 신경쓰지 말고, 실력과 결과를 보여주세요. 4. 리더가 항상 옳은 건 아니고, 리더 역시 잘못된 판단과 실수를 합니다. 그때 진실을 발견할 수 있도록 도우세요. 5. 네트워킹에서 중요한 건 많이 아는 게 아니라, 누구를 아느냐입니다. 그러니 여기저기 행사에 다니지 말고, 진정한 관계를 쌓으세요. 6. 번아웃은 자랑거리가 아닙니다. 번아웃이 올 때까지 마냥 열심히 일하는 게 중요한 게 아니라, 영리하게 자기 에너지를 잘 관리하는 것이 중요합니다. 7. 편하고 괜찮다고 느끼는 순간, 성장은 파괴됩니다. 불편함과 위험을 감수하지 않고서, 성장할 수는 없습니다. 8. 피드백은 그 자체로 선물입니다. 심지어 악독한 비판까지도 시간이 지나면 도움이 됩니다. 그러니 피드백은 격렬하게 환영하세요. 9. 당신이 대체불가능하다는 착각은 절대 하지 마세요. 비즈니스에서는 어떤 일이든, 어떤 사람이든, 대체 가능하고, 시장은 진공 상태를 허용하지 않습니다. 그러니 자신이 대체불가능하다는 생각은 하지 말고, 지금 이 순간 다른 사람에 더 긍정적인 영향을 미치는 데 집중하세요. 10. 완벽주의는 성장을 늦추는 독입니다. 완벽함을 추구한다고 망설이고 주저하는 순간, 그만큼 성장 속도는 더뎌집니다. 그러니 완벽함을 버리고, 초라한 상태에서 출발해 계속해서 발전하고 진화하는 것을 추구하세요. 11. 모든 경험은 연결됩니다. 지금 하기 싫은 일, 지금의 실패, 지금의 부끄러움이 훗날 큰 승리의 밑거름이 되기도 합니다. 그러니 장기적 관점에서 바라보세요. 순탄치 않은 길이 오히려 지나고 나면 당신의 커리어를 더욱 풍성하게 만들어줄 겁니다. 12. 커리어에서는 날로 먹으려고 하다간 오히려 낭패를 봅니다. 그 누구도 당신의 성장을 대신 이끌어주지 않기 때문입니다. 그러니 안주하려는 자기 자신을 더 잘 통제하고, 기회와 리스크를 추구하세요. 누군가가 내 커리어를 대신 끌어줄 것이라고 믿는 순간, 오히려 커리어는 망가집니다.

커리어를 쌓아야 할 때 알아야 하는 잔인한 사실들

🗞️ 간밤에 구글이 Gemini 2.5 Pro를 출시했는데요. 벤치마크 상으로는 GPT-4.5와 Claude 3.7 의 성능을 크게 뛰어넘는 결과를 보여줍니다. 특히 코딩능력이 매우 크게 향상되었는데요.

그.런.데, 이번에도 역시 OpenAI가 크게 초를 칩니다 ㅋㅋ 간밤에 GPT-4o 네이티브 이미지 생성 능력을 크게 향상시켜 ChatGPT와 Sora에서 사용할 수 있게 공개했습니다.

이미지 생성은 OpenAI가 꽤 뒤쳐지는 분야였고, 최근 Gemini가 이미지 생성 편집 능력으로 꽤 각광을 받고 있었는데요. 생성 성능이 특히 편집 성능이 정말 미쳤습니다. 진짜 이젠 AI로 생성한 것인지 거의 모를 정도네요.

암튼 오늘도 이렇게 OpenAI가 뒤통수(?)를 크게 치네요. ㅋㅋ OpenAI의 다음 팝콘 드라마는 어떤 것일지 궁금합니다. 😎🍿🥤

🗞️ 간밤에 구글이 Gemini 2.5 Pro를 출시했는데요. 벤치마크 상으로는 GPT-4.5와 Claude 3.7 의 성능을 크게 뛰어넘는 결과를 보여줍니다. 특히 코딩능력이 매우 크게 향상되었는데요. 그.런.데, 이번에도 역시 OpenAI가 크게 초를 칩니다 ㅋㅋ 간밤에 GPT-4o 네이티브 이미지 생성 능력을 크게 향상시켜 ChatGPT와 Sora에서 사용할 수 있게 공개했습니다. 이미지 생성은 OpenAI가 꽤 뒤쳐지는 분야였고, 최근 Gemini가 이미지 생성 편집 능력으로 꽤 각광을 받고 있었는데요. 생성 성능이 특히 편집 성능이 정말 미쳤습니다. 진짜 이젠 AI로 생성한 것인지 거의 모를 정도네요. 암튼 오늘도 이렇게 OpenAI가 뒤통수(?)를 크게 치네요. ㅋㅋ OpenAI의 다음 팝콘 드라마는 어떤 것일지 궁금합니다. 😎🍿🥤

🗞️ 간밤에 구글이 Gemini 2.5 Pro를 출시했는데요. 벤

실패에 대한 잘못된 생각 | 진행 중인 강의 보러 가기 : https://litt.ly/lbyd   "기획자가 시장을 제대로 이해하지 못했어요""개발자가 구현을 제대로 못했어요""디자이너가 사용자 경험을 고려하지 않았어요"...  우리가 제품을 만들 때 가장 많이 듣는 실패 이유는 무엇일까요? 이야기를 나누다보면 대부분 특정 직무 혹은 남 탓을 해요. 이런 생각은 근본적으로 잘못되었어

'혼자'가 아닌 '함께'

"기획자가 시장을 제대로 이해하지 못했어요"
"개발자가 구현을 제대로 못했어요"
"디자이너가 사용자 경험을 고려하지 않았어요"
...

제품의 지표가 안 올라오는 이유는 고객 이해 부족과 사일로 현상이 많아요. 그렇기 때문에 제품을 만들 때는 항상 혼자가 아닌 함께 하는 것이 무엇보다 중요해요!

우리가 제품을 만들 때 가장 많이 듣는 실패 이유는 무엇일까요? 이야기를 나누다보면 대부분 특정 직무 혹은 남 탓을 해요. 이런 생각은 근본적으로 잘못되었어요. 왜냐하면 성공적인 제품은 '한 사람'의 노력이 아닌 '모두의 협업'에서 나오기 때문이에요.
 
 
왜 실패하나요?
특정 기능을 만들고 나서 지표가 오르지 않는 진짜 이유는 2가지로 분류할 수 있어요.
 
1️⃣ 고객 이해 부족
가장 큰 실패 이유라고 해도 무방해요. 우리가 아무리 좋은 기능을 만든다고 해도, 사용할 사람이 필요가 없으면 의미가 없어요. 그렇기 때문에 고객을 이해한다는 것인 정말 중요해요. 제품을 만드는 모두가 고객을 이해하지 못하면 결국 아무도 고객을 이해하지 못해요.
 
2️⃣ 사일로(Silo) 현상
대부분 초기 창업 혹은 부서화가 집중된 회사에 나오는 현상이에요. "이건 기획자의 일이야", "이건 개발자의 일이야"라고 경계를 긋는 현상이죠. 해야하는 업무에 대해서는 기준이 필요하지만, 고객을 이해하는 일에 대해 경계를 긋는 것은 지양해야 해요. 제품이 성장하기 위해서는 정말 다양한 관점이 모여서 리스크를 줄여야 해요.
 
이렇게 사일로 현상이 심화되면 결국 단절된 커뮤니케이션만 하게 돼요. 자기 영역만 고수하는 것은 어떻게 보면 일하기에는 편해져요. 소위 효율성이라는 측면은 극강으로 올라가게 되는 것이지만 전체 그림을 볼 수 없어요. 그래서 아무도 사용하지 않는 기능을 만들게 되는 것이죠.
 
 
더보기 : https://brunch.co.kr/@lbyd-hj/26

 * 진행 중인 강의 보러 가기 : https://litt.ly/lbyd
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   https://open.kakao.com/o/g7XO1A5g 참여코드 : til2025
 * Threads : https://www.threads.net/@lbyd_learning.by.doing
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"기획자가 시장을 제대로 이해하지 못했어요" "개발자가 구현을 제대로 못했어요" "디자이너가 사용자 경험을 고려하지 않았어요" ... 제품의 지표가 안 올라오는 이유는 고객 이해 부족과 사일로 현상이 많아요. 그렇기 때문에 제품을 만들 때는 항상 혼자가 아닌 함께 하는 것이 무엇보다 중요해요! 우리가 제품을 만들 때 가장 많이 듣는 실패 이유는 무엇일까요? 이야기를 나누다보면 대부분 특정 직무 혹은 남 탓을 해요. 이런 생각은 근본적으로 잘못되었어요. 왜냐하면 성공적인 제품은 '한 사람'의 노력이 아닌 '모두의 협업'에서 나오기 때문이에요.&nbsp;&nbsp;왜 실패하나요?특정 기능을 만들고 나서 지표가 오르지 않는 진짜 이유는 2가지로 분류할 수 있어요.&nbsp;1️⃣ 고객 이해 부족가장 큰 실패 이유라고 해도 무방해요. 우리가 아무리 좋은 기능을 만든다고 해도, 사용할 사람이 필요가 없으면 의미가 없어요. 그렇기 때문에 고객을 이해한다는 것인 정말 중요해요. 제품을 만드는 모두가 고객을 이해하지 못하면 결국 아무도 고객을 이해하지 못해요.&nbsp;2️⃣ 사일로(Silo) 현상대부분 초기 창업 혹은 부서화가 집중된 회사에 나오는 현상이에요. "이건 기획자의 일이야", "이건 개발자의 일이야"라고 경계를 긋는 현상이죠. 해야하는 업무에 대해서는 기준이 필요하지만, 고객을 이해하는 일에 대해 경계를 긋는 것은 지양해야 해요. 제품이 성장하기 위해서는 정말 다양한 관점이 모여서 리스크를 줄여야 해요.&nbsp;이렇게 사일로 현상이 심화되면 결국 단절된 커뮤니케이션만 하게 돼요. 자기 영역만 고수하는 것은 어떻게 보면 일하기에는 편해져요. 소위 효율성이라는 측면은 극강으로 올라가게 되는 것이지만 전체 그림을 볼 수 없어요. 그래서 아무도 사용하지 않는 기능을 만들게 되는 것이죠.&nbsp;&nbsp;더보기 : https://brunch.co.kr/@lbyd-hj/26 <ul ><li>진행 중인 강의 보러 가기 : https://litt.ly/lbyd</li><li>PM/PO/제품 개발에 대한 인사이트를 얻고 싶다면, 오픈채팅방에 참여해 주세요! https://open.kakao.com/o/g7XO1A5g&nbsp;참여코드 : til2025</li><li>Threads :&nbsp;https://www.threads.net/@lbyd_learning.by.doing</li><li>뉴스레터 구독하기 :&nbsp;https://maily.so/marcus.lee</li><li>유튜브 구독하기 :&nbsp;www.youtube.com/@LbyD_HJ?sub_confirmation=1</li><li>커피챗 및 멘토링 신청하기 :&nbsp;https://inf.run/GRTee</li><li>팀 코칭 신청하기 :&nbsp;https://open.kakao.com/o/sh47Hq4g</li></ul>

Brunch Story

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 - YouTube

router.refresh 와 window.location.reload 의 차이점을 아시나요?
이름만 보면 둘은 비슷한 역할을 할 것 같은데
호출해보니, Next.js 가 내부적으로 관리하는 router state 에 대해
router.refresh 는 새로고침 해주지 않더라고요.

어떠한 차이점이 있는지 조금 더 자세히 알고 싶어서
Next.js 소스코드를 까보며 공부해 보았습니다.

https://youtu.be/Sc9O1hILOEU

router.refresh 와 window.location.reload 의 차이점을 아시나요? 이름만 보면 둘은 비슷한 역할을 할 것 같은데 호출해보니, Next.js 가 내부적으로 관리하는 router state 에 대해 router.refresh 는 새로고침 해주지 않더라고요. 어떠한 차이점이 있는지 조금 더 자세히 알고 싶어서 Next.js 소스코드를 까보며 공부해 보았습니다. https://youtu.be/Sc9O1hILOEU

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router.refresh 와 window.location.rel

갭타임(Gap time)은
하루에 발생하는 큰 이벤트들 사이에 발생하는
상대적으로 짧은 빈 시간을 의미합니다.

예를 들어, 하루에 운동하는 스케쥴 이후에 남는 시간이나,
한 회의에서 다른 회의로 이동하기 전 비는 시간이나,
또는 다른 사람들과의 약속 전 10분 정도
남는 시간을 갭 타임이라고 부릅니다.

저는 이런 갭타임(Gap Time)에
저만의 메모를 하는 습관을 들이고 있어요.

노트북을 가지고 있는 상황에는 주로 Notion에,
핸드폰을 가지고 있는 상황에는 메모장에
그리고 전자기기가 없는 상황에는 제 수첩에
그날 제 머리속에 남았던 생각이나,
또는 중요한 스케쥴을 정리하는 용도로 사용합니다.

이 짧은 시간을 활용하면,
얼마나 활용하겠냐는 생각이 드실수 있습니다.
하지만 짜투리 시간에 이런 작은 습관들을 만들면,
의외로 높은 집중력을 활용해
필요한 일들을 빠르게 처리할 수 있습니다.

특히 이메일을 보내거나,
아님 기획을 해야하는 상황들이 발생했을 때,
갭 타임의 짧고 높은 집중력을 발휘하면,
평소에 30분 걸리던 일들이 5분안에 해결되는
놀라운 상황도 종종 일어납니다.

그리고 가장 좋은 점은 하루의 성취감이 달라진다는 점이에요.
계획한 일이 짧은 시간 동안 내 의지로 해결했다는
그 기분은 하루의 강렬한 도파민으로 작용되기도 합니다.

제가 주로 하는 갭 타임 포커싱 방법을 알려드릴게요.
위에서 말한 메모 방법을 사용해서 이렇게 적을수 있어요.

- 짧은 문장으로 하루의 스케쥴 정리하기
- 예시) 12:30 000과 화상미팅
- 중요한 생각이나, 아이디어가 떠오르면 메모하기
- 예시) 한 시간의 계획이 열 시간의 일을 절약한다.
- 좋은 글이나, 포스트를 보면 링크 저장하기
- 예시) 갭타임 포커싱을 잘 하는 3가지 방법

여러분들의 갭타임(Gap Time)을 활용하는 방법은
어떤 것들이 있나요?

갭타임(Gap time)은 하루에 발생하는 큰 이벤트들 사이에 발생하는 상대적으로 짧은 빈 시간을 의미합니다. 예를 들어, 하루에 운동하는 스케쥴 이후에 남는 시간이나, 한 회의에서 다른 회의로 이동하기 전 비는 시간이나, 또는 다른 사람들과의 약속 전 10분 정도 남는 시간을 갭 타임이라고 부릅니다. 저는 이런 갭타임(Gap Time)에 저만의 메모를 하는 습관을 들이고 있어요. 노트북을 가지고 있는 상황에는 주로 Notion에, 핸드폰을 가지고 있는 상황에는 메모장에 그리고 전자기기가 없는 상황에는 제 수첩에 그날 제 머리속에 남았던 생각이나, 또는 중요한 스케쥴을 정리하는 용도로 사용합니다. 이 짧은 시간을 활용하면, 얼마나 활용하겠냐는 생각이 드실수 있습니다. 하지만 짜투리 시간에 이런 작은 습관들을 만들면, 의외로 높은 집중력을 활용해 필요한 일들을 빠르게 처리할 수 있습니다. 특히 이메일을 보내거나, 아님 기획을 해야하는 상황들이 발생했을 때, 갭 타임의 짧고 높은 집중력을 발휘하면, 평소에 30분 걸리던 일들이 5분안에 해결되는 놀라운 상황도 종종 일어납니다. 그리고 가장 좋은 점은 하루의 성취감이 달라진다는 점이에요. 계획한 일이 짧은 시간 동안 내 의지로 해결했다는 그 기분은 하루의 강렬한 도파민으로 작용되기도 합니다. 제가 주로 하는 갭 타임 포커싱 방법을 알려드릴게요. 위에서 말한 메모 방법을 사용해서 이렇게 적을수 있어요. - 짧은 문장으로 하루의 스케쥴 정리하기 - 예시) 12:30 000과 화상미팅 - 중요한 생각이나, 아이디어가 떠오르면 메모하기 - 예시) 한 시간의 계획이 열 시간의 일을 절약한다. - 좋은 글이나, 포스트를 보면 링크 저장하기 - 예시) 갭타임 포커싱을 잘 하는 3가지 방법 여러분들의 갭타임(Gap Time)을 활용하는 방법은 어떤 것들이 있나요?

갭타임 포커싱 (Gap Time Focusing) 활용하기

얼마전 경기 침체 대비 일환 노후 대책 점검을 했다. 국민연금 수령 나이가 65세니 65세 이후 생활을 수입 측면에서 현재 상황을 기준으로 예상해보았다.

일단 국민연금을 제대로 받으려면 (국민연금을 믿어서가 아니라 학교 졸업하고 사회생활, 즉 직장생활을 시작하면서 내 의지와 상관없이 가입이 되어버렸고 이미 20여년이 되었고 여전히 내야만 하는 상황이라 싫던 좋던 포기할 수 없으니 눈물을 머금고) 60세까지 더 내야 하기 때문에 수단과 방법을 가리지 않고 최소한 65세까지는 일해야만 한다는 전제다. 국민연금은 60세까지 내야만 하고 받는건 65세니 5년의 공백을 더 몸빵해야만 한다. 아무튼...

65세 이후 일을 전혀 안한다면,

1) 60세까지 국민연금 완납하고 65세부터 받게 되는 국민연금이 현재가치 기준으로 세후 110만원이다. 기초연금 대상도 아니니 이걸로 끝. 제길..

2-1) 65세에 주택연금에 가입 가능한 최대치 주택에 맞춰 이사하고 그 집을 맡기고 가입해서 연금을 수령하면 현시점 기준 월 218만원을 수령할 수 있다. 양도세 대상이 아니니 이사후 차액만큼 현금으로 OO원 남게 된다.

2-2) 현금으로 남은 차액을 수익율 4.5%로 투자하면 대략 매월 120만원 수입이 예상된다.

3) 현재 보유하고 있는 남은 자산을 현금화하면 OO원이니 이를 비상금으로 가지고 있거나 2-2)번처럼 투자해서 매월 수입으로 전환할 수 있다. (현재 보유중인 비상장주식과 스타트업 지분 가치는 Zero, 즉 없다고 생각하고 자산에 포함하지 않았다) 전환시 매월 80만원 정도를 추가 수입으로 더할 수 있겠다.

본 시나리오는 주택연금 가업 조건에 맞춰 더 작은 집으로 가거나 현재 동네보다 집값이 더 싼 동네로 가서 현재 평수를 유지하거나 더 큰 곳으로 가야만 한다는 전제가 깔린다.

지금 가진 집이랑 자산 뜯어먹으면서 살면 1)+2)로 450만원, 여기에 3)까지 더하면 530만원이 가능하겠다. 65세 이후 미래 수령시점에 화폐개혁이나 국가부도만 나지 않으면 화폐가치가 어떻게 변해도 입에 풀칠은 할 수 있겠다.

이렇게 정리하고 나니 불안했던 마음도 조금 편해지고 앞으로 더 열심히 살아야겠다는 다짐도 하게 된다. 이를 위한 전제 조건 중 하나가 일단 60세까지 국민연금 내야 하고 65세까진 일을 해야 하니 말이다.

최고는 이렇게 머리 굴리지 않고 그냥 막 살아도 먹고 살기 위해 돈 걱정 안할만큼 조금이라도 젊었을 때 돈을 많이 버는 것이다. 무일푼에서 시작해서 이렇게 준비하는데 딱 10년 걸렸으니 앞으로 10년만 더 이렇게 준비하고 살면 그렇게 될 수 있지 않을까 희망을 가져본다. 저 시나리오로도 어차피 10년 훌쩍 넘어 일해야만 하는데 이왕 하는거 그렇게 해보자! 가진거 이 비루한 몸뚱이 하나 밖에 없으니 건강을 최우선으로 관리하고 돈도 더 아껴쓰고.

그런 의미에서 이제 다시 현실에 집중하자! 당장 내일 심사 일과 금요일 고객사 성과보고회, 다음주 월요일 강연 준비에 집중하자! 공상하는 거 멈추고 일해라! 😊

얼마전 경기 침체 대비 일환 노후 대책 점검을 했다. 국민연금 수령 나이가 65세니 65세 이후 생활을 수입 측면에서 현재 상황을 기준으로 예상해보았다. 일단 국민연금을 제대로 받으려면 (국민연금을 믿어서가 아니라 학교 졸업하고 사회생활, 즉 직장생활을 시작하면서 내 의지와 상관없이 가입이 되어버렸고 이미 20여년이 되었고 여전히 내야만 하는 상황이라 싫던 좋던 포기할 수 없으니 눈물을 머금고) 60세까지 더 내야 하기 때문에 수단과 방법을 가리지 않고 최소한 65세까지는 일해야만 한다는 전제다. 국민연금은 60세까지 내야만 하고 받는건 65세니 5년의 공백을 더 몸빵해야만 한다. 아무튼... 65세 이후 일을 전혀 안한다면, 1) 60세까지 국민연금 완납하고 65세부터 받게 되는 국민연금이 현재가치 기준으로 세후 110만원이다. 기초연금 대상도 아니니 이걸로 끝. 제길.. 2-1) 65세에 주택연금에 가입 가능한 최대치 주택에 맞춰 이사하고 그 집을 맡기고 가입해서 연금을 수령하면 현시점 기준 월 218만원을 수령할 수 있다. 양도세 대상이 아니니 이사후 차액만큼 현금으로 OO원 남게 된다. 2-2) 현금으로 남은 차액을 수익율 4.5%로 투자하면 대략 매월 120만원 수입이 예상된다. 3) 현재 보유하고 있는 남은 자산을 현금화하면 OO원이니 이를 비상금으로 가지고 있거나 2-2)번처럼 투자해서 매월 수입으로 전환할 수 있다. (현재 보유중인 비상장주식과 스타트업 지분 가치는 Zero, 즉 없다고 생각하고 자산에 포함하지 않았다) 전환시 매월 80만원 정도를 추가 수입으로 더할 수 있겠다. 본 시나리오는 주택연금 가업 조건에 맞춰 더 작은 집으로 가거나 현재 동네보다 집값이 더 싼 동네로 가서 현재 평수를 유지하거나 더 큰 곳으로 가야만 한다는 전제가 깔린다. 지금 가진 집이랑 자산 뜯어먹으면서 살면 1)+2)로 450만원, 여기에 3)까지 더하면 530만원이 가능하겠다. 65세 이후 미래 수령시점에 화폐개혁이나 국가부도만 나지 않으면 화폐가치가 어떻게 변해도 입에 풀칠은 할 수 있겠다. 이렇게 정리하고 나니 불안했던 마음도 조금 편해지고 앞으로 더 열심히 살아야겠다는 다짐도 하게 된다. 이를 위한 전제 조건 중 하나가 일단 60세까지 국민연금 내야 하고 65세까진 일을 해야 하니 말이다. 최고는 이렇게 머리 굴리지 않고 그냥 막 살아도 먹고 살기 위해 돈 걱정 안할만큼 조금이라도 젊었을 때 돈을 많이 버는 것이다. 무일푼에서 시작해서 이렇게 준비하는데 딱 10년 걸렸으니 앞으로 10년만 더 이렇게 준비하고 살면 그렇게 될 수 있지 않을까 희망을 가져본다. 저 시나리오로도 어차피 10년 훌쩍 넘어 일해야만 하는데 이왕 하는거 그렇게 해보자! 가진거 이 비루한 몸뚱이 하나 밖에 없으니 건강을 최우선으로 관리하고 돈도 더 아껴쓰고. 그런 의미에서 이제 다시 현실에 집중하자! 당장 내일 심사 일과 금요일 고객사 성과보고회, 다음주 월요일 강연 준비에 집중하자! 공상하는 거 멈추고 일해라! 😊

노후 준비 상황 점검

대학교에 입학하기 전

2024년 12월, 개강을 한참 앞두고 에브리타임을 구경하다 우연히 동아리 홍보글 하나를 발견했다. 교내 IT 플랫폼 탐구·개발 동아리 'AIIA' 의 홍보글이었다. 아직 입학도 하지 않은 상태였지만 새내기부터 어떤 분야든 열심히 해보고 싶어 

프로젝트 회고록: 앱 개발을 처음 접하고, 출시까지 걸어온 경험 

플러터를 잘 다루지 못하지만 플러터로 앱을 개발하고 출시하기까지의 여정이 담겨있네요.

https://velog.io/@yongjun0702/프로젝트-회고록-앱-개발을-처음-접하고-출시까지-걸어온-경험

플러터를 잘 다루지 못하지만 플러터로 앱을 개발하고 출시하기까지의 여정이 담겨있네요. https://velog.io/@yongjun0702/프로젝트-회고록-앱-개발을-처음-접하고-출시까지-걸어온-경험

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많은 조직에서, 실험을 ‘revenue 지표 향상시키는 아이디어 찾아내기’ 내지는 ‘기획안 통과시키기 위한 근거찾기’ 정도로 여기곤 합니다. 그리고 그런 숫자들을 어떻게든 찾아내는 일을 데이터 분석이라고 부르려 하죠. 적어도 제가 리딩하는 팀에서 하고자 하는 실험과 분석은, 그런 것이 아닙니다.

1. 실험의 실패율이 높은 것은 지극히 당연하고 정상적입니다. 실험 실패(실패라기보단 가설이 입증되지 않았다고 말하는 것이 정확하겠습니다만)의 원인을 분석하는 과정에서 고객의 행태와 니즈를 이해하게 되고, 이것이 분석이며 이런 과정이 반복되어야 비로소 실험 성공율이 조금씩 향상됩니다.

2. 실험 결과(성공과 실패)로부터 얻어야 하는 것은 실험의 가설이 입증되었는가를 밝히는 것이며, 이를 인과적으로(원인과 결과를 분리하여) 설명하는 것입니다. 이것이 저희팀이 해야 하는 분석이라 생각하고, 조직의 실험 문화를 이렇게 바꿔가야 한다고 봅니다.

많은 조직에서, 실험을 ‘revenue 지표 향상시키는 아이디어 찾아내기’ 내지는 ‘기획안 통과시키기 위한 근거찾기’ 정도로 여기곤 합니다. 그리고 그런 숫자들을 어떻게든 찾아내는 일을 데이터 분석이라고 부르려 하죠. 적어도 제가 리딩하는 팀에서 하고자 하는 실험과 분석은, 그런 것이 아닙니다. 1. 실험의 실패율이 높은 것은 지극히 당연하고 정상적입니다. 실험 실패(실패라기보단 가설이 입증되지 않았다고 말하는 것이 정확하겠습니다만)의 원인을 분석하는 과정에서 고객의 행태와 니즈를 이해하게 되고, 이것이 분석이며 이런 과정이 반복되어야 비로소 실험 성공율이 조금씩 향상됩니다. 2. 실험 결과(성공과 실패)로부터 얻어야 하는 것은 실험의 가설이 입증되었는가를 밝히는 것이며, 이를 인과적으로(원인과 결과를 분리하여) 설명하는 것입니다. 이것이 저희팀이 해야 하는 분석이라 생각하고, 조직의 실험 문화를 이렇게 바꿔가야 한다고 봅니다.

많은 조직에서, 실험을 ‘revenue 지표 향상시키는 아이디어 

계속하던 대로만 하지 않습니다. 도구에 매몰되지 않고 목적에 집중합니다. 모르는 것은 가능한 한 빨리 "모릅니다", "알려주세요"라고 말합니다. 의견을 자주 바꿔도 괜찮습니다. 틀렸다고 생각하면 인정하고 의견도 편안하게 바꿉니다. 의식적으로 나와 의견이 다른 사람에게 의견을 구합니다. 다른 사람이 의견을 구할 때 진지하게 고민하고 의견을 전합니다. 실수하고 나면 기록합니다. 기록하지 않으면 종종 기억되지 않습니다. 감정이 태도가 되지 않도록 의식합니다. 하루에 1번은 30분 이상 신선한 공기를 마십니다. 소비로 자존감을 채우지 않습니다. 소비로 자존감을 채우지 않습니다.

계속하던 대로만 하지 않습니다. 도구에 매몰되지 않고 목적에 집중합니다. 모르는 것은 가능한 한 빨리 "모릅니다", "알려주세요"라고 말합니다. 의견을 자주 바꿔도 괜찮습니다. 틀렸다고 생각하면 인정하고 의견도 편안하게 바꿉니다. 의식적으로 나와 의견이 다른 사람에게 의견을 구합니다. 다른 사람이 의견을 구할 때 진지하게 고민하고 의견을 전합니다. 실수하고 나면 기록합니다. 기록하지 않으면 종종 기억되지 않습니다. 감정이 태도가 되지 않도록 의식합니다. 하루에 1번은 30분 이상 신선한 공기를 마십니다. 소비로 자존감을 채우지 않습니다. 소비로 자존감을 채우지 않습니다.

《일을 하면서 의식해야 하는 10가지》

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직전 동료가 추천해줘서 썼는데 이직 성공해서 또 추천합니다 - 10년차 풀스택 개발자 인터뷰
[그터뷰] 10년차 풀스택 개발자가 추천하는 스타트업 채용플랫폼 그룹바이 - 카본사우루스 이준영 풀스택 개발자님

인터뷰 글을 통해 얻어갈 수 있는 것들:

 1. 풀스택 개발자 준영님이 카본사우루스 스타트업에 합류하게 된 상세한 과정
 2. 현재 풀스택 개발자 준영님이 가장 열심히 풀고 있는 문제
 3. 투자받고 성장중인 스타트업들에 합류하기 위해 그룹바이를 사용해야 하는 이유

직전 동료가 추천해줘서 썼는데 이직 성공해서 또 추천합니다 - 10년차 풀스택 개발자 인터뷰[그터뷰] 10년차 풀스택 개발자가 추천하는 스타트업 채용플랫폼 그룹바이 - 카본사우루스 이준영 풀스택 개발자님 <code >인터뷰 글을 통해 얻어갈 수 있는 것들:</code> <ol ><li>풀스택 개발자 준영님이 카본사우루스 스타트업에 합류하게 된 상세한 과정</li><li>현재 풀스택 개발자 준영님이 가장 열심히 풀고 있는 문제</li><li>투자받고 성장중인 스타트업들에 합류하기 위해 그룹바이를 사용해야 하는 이유</li></ol>

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