태블로, 파워 비아이, 루커 스튜디오 등 데이터 시각화 도구를 다 배우고 싶지만,
처음부터 제대로 배우기는 부담스러울 때가 많습니다.

Graphy는 크롬 익스탠션(Chrome Extention)을 사용해,
온라인 또는 웹에 있는 데이터 및 테이블을 쉽게 데이터 시각화로 변경할 수 있는 도구입니다.

Graphy를 통해 막대 그래프, 선 그래프, 파이 차트, 히트맵, 퍼널 차트 등
다양한 데이터 시각화를 만들어보세요.

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데이터 시각화 도구, Graphy

계란후라이 1147

﻿
어제는 지난 직장 동료를 만났습니다. 지난 직장에서 가장 감사한 것을 하나만 꼽으라면 어제 만난 동료 셋을 알게 된 것입니다. 좋은 친구를 얻은 것은 친구가 많지 않은 저에게 정말 감사한 은혜입니다.

놀랍게도 동료 셋은 90년대에 출생한 MZ 세대입니다. 아직 대학을 졸업하지 않은 인턴 두 명과 이제 서른을 넘긴 이전 직장 선배님 한 명입니다. 아내가 저에게 나이 차이 스무 살 가까이 나는 동생들과 대화가 가능하냐고 묻습니다. 너무 잘됩니다. 왜냐하면 저희 모두 정신 연령은 초등학교 5학년에 머물러 있기 때문입니다.

요즘 2030 세대들이 고민하고 걱정하는 것처럼 일자리와 결혼을 두고 고민하고 있었습니다. 직업 선택의 고민도 있는데, 일자리 자체가 부족하니 고민이 10배는 더 무거워 보였습니다. 하고 싶은 일을 해야 하는지, 잘할 수 있는 일을 해야 하는지 현실과 이상 사이에 갈등하고 있었습니다. 가족, 친구와 같이 주변 사람들의 기대에 부응하기 위해 가능하면 번듯한 직업과 직장에 취업하길 원합니다.

하고 싶은 일이 있지만, 그 일은 돈이 안 될 것 같아서 못하겠다는 이야기를 자주 듣습니다. 하고 싶은 일이 있지만, 그 일을 ‘나’보다 더 잘하는 사람들이 많은 것 같아서 못하겠다는 이야기도 자주 듣습니다. 그래서 도전해 보지도 않고 지레 겁을 먹고 포기합니다. 모두 마음속 무저갱이 나은 잘못된 인식입니다.

혹시 ’무저갱’이라는 단어를 들어보았나요? 바닥이 없는 깊은 구덩이를 의미합니다. 무저갱이 너무 낯설다면 우주에 존재하는 블랙홀을 떠올리면 됩니다. 우리 마음속에도 무저갱, 블랙홀과 같이 그 깊이를 알 수 없는 구덩이가 있습니다. 아직 가보지 않은 길에 대한 막연한 두려움으로 자신감을 떨어뜨리는 요인입니다.

꿈을 찾고 있는 분들에게 이야기해 드리고 싶습니다. 마음속 무저갱, 블랙홀에서 탈출하세요. 여러분에게 이미 충분한 가능성이 있습니다. 여러분이 하고 싶은 그 일에 도전한다면 잘할 수 있고, 주변 사람들에게 인정받을 수 있고, 잘 먹고 잘 살 수 있다고 확신합니다. 당신이 무슨 근거로 그렇게 장담하냐고 묻는다면, 역사적으로 성공한 사람들이 제 주장을 증명해 주고 있습니다.

오늘 여러분이 해보고 싶은 분야의 인물 한 명을 선정하여 그의 과거부터 현재를 추적해 보세요. 단언컨대 처음부터 지금의 위치에 서있었던 사람은 분야를 막론하고 단 한 사람도 없을 것입니다. 그리고 그들이 오늘날 세상 사람들에게 성공했다고 인정받기까지 노력한 흔적을 파헤쳐 보세요.

더 놀라운 사실은 한 분야에서 성공한 사람은 단 한 명만 탄생하지 않았습니다. 시대 별로 등장하기도 하고, 동시대에 여러 명이 존재하기도 합니다. 그 이야기는 여러분도 노력하면 성공할 가능성이 존재한다는 것입니다. 

탁월한 재능은 분명히 존재합니다. 그러나 노력하지 않는 천재가 성공한 사례는 없습니다. 성실과 열정으로 일을 하지 않았는데 성공했다고 하는 사람이 있다면 제보해 주시기 바랍니다. 세상의 이치는 너무 분명합니다. 노력하면 응당한 보상이 따릅니다.

‘나‘보다 잘하는 사람이 있으면 그 일을 할 수 없다는 생각은 잘못된 인식입니다. 신당동 떡볶이 골목에 떡볶이를 판매하는 가게가 몇 개나 있는지 모릅니다. 가장 장사가 잘되는 가게는 존재하지만 다른 떡볶이 가게도 먹고 살 만큼 장사가 됩니다. 우리보다 잘 하는 사람이 있어도 괜찮습니다. 우리도 열심히 하면 충분히 우리가 하고 싶은 일로 먹고살 수 있습니다.

꿈을 찾는 청년들을 위로하고 격려합니다. 여러분이 하고 싶은 일이 있다면 과감하게 도전하세요. 도전했는데 정말 잘 안된다면 또 다른 일에 도전하면 됩니다. 늦은 시기란 없습니다. 왜냐하면 도전적인 사건은 나이가 들어도 찾아오기 때문입니다. 그러니 지금 도전하지 않으면 나중에 찾아오는 시련이 더 매섭게 느껴질 것입니다.

하고 싶은 일에 도전을 시작하는 하루가 되길 진심으로 응원합니다.

계란후라이 1147 ﻿어제는 지난 직장 동료를 만났습니다. 지난 직장에서 가장 감사한 것을 하나만 꼽으라면 어제 만난 동료 셋을 알게 된 것입니다. 좋은 친구를 얻은 것은 친구가 많지 않은 저에게 정말 감사한 은혜입니다. 놀랍게도 동료 셋은 90년대에 출생한 MZ 세대입니다. 아직 대학을 졸업하지 않은 인턴 두 명과 이제 서른을 넘긴 이전 직장 선배님 한 명입니다. 아내가 저에게 나이 차이 스무 살 가까이 나는 동생들과 대화가 가능하냐고 묻습니다. 너무 잘됩니다. 왜냐하면 저희 모두 정신 연령은 초등학교 5학년에 머물러 있기 때문입니다. 요즘 2030 세대들이 고민하고 걱정하는 것처럼 일자리와 결혼을 두고 고민하고 있었습니다. 직업 선택의 고민도 있는데, 일자리 자체가 부족하니 고민이 10배는 더 무거워 보였습니다. 하고 싶은 일을 해야 하는지, 잘할 수 있는 일을 해야 하는지 현실과 이상 사이에 갈등하고 있었습니다. 가족, 친구와 같이 주변 사람들의 기대에 부응하기 위해 가능하면 번듯한 직업과 직장에 취업하길 원합니다. 하고 싶은 일이 있지만, 그 일은 돈이 안 될 것 같아서 못하겠다는 이야기를 자주 듣습니다. 하고 싶은 일이 있지만, 그 일을 ‘나’보다 더 잘하는 사람들이 많은 것 같아서 못하겠다는 이야기도 자주 듣습니다. 그래서 도전해 보지도 않고 지레 겁을 먹고 포기합니다. 모두 마음속 무저갱이 나은 잘못된 인식입니다. 혹시 ’무저갱’이라는 단어를 들어보았나요? 바닥이 없는 깊은 구덩이를 의미합니다. 무저갱이 너무 낯설다면 우주에 존재하는 블랙홀을 떠올리면 됩니다. 우리 마음속에도 무저갱, 블랙홀과 같이 그 깊이를 알 수 없는 구덩이가 있습니다. 아직 가보지 않은 길에 대한 막연한 두려움으로 자신감을 떨어뜨리는 요인입니다. 꿈을 찾고 있는 분들에게 이야기해 드리고 싶습니다. 마음속 무저갱, 블랙홀에서 탈출하세요. 여러분에게 이미 충분한 가능성이 있습니다. 여러분이 하고 싶은 그 일에 도전한다면 잘할 수 있고, 주변 사람들에게 인정받을 수 있고, 잘 먹고 잘 살 수 있다고 확신합니다. 당신이 무슨 근거로 그렇게 장담하냐고 묻는다면, 역사적으로 성공한 사람들이 제 주장을 증명해 주고 있습니다. 오늘 여러분이 해보고 싶은 분야의 인물 한 명을 선정하여 그의 과거부터 현재를 추적해 보세요. 단언컨대 처음부터 지금의 위치에 서있었던 사람은 분야를 막론하고 단 한 사람도 없을 것입니다. 그리고 그들이 오늘날 세상 사람들에게 성공했다고 인정받기까지 노력한 흔적을 파헤쳐 보세요. 더 놀라운 사실은 한 분야에서 성공한 사람은 단 한 명만 탄생하지 않았습니다. 시대 별로 등장하기도 하고, 동시대에 여러 명이 존재하기도 합니다. 그 이야기는 여러분도 노력하면 성공할 가능성이 존재한다는 것입니다.&nbsp; 탁월한 재능은 분명히 존재합니다. 그러나 노력하지 않는 천재가 성공한 사례는 없습니다. 성실과 열정으로 일을 하지 않았는데 성공했다고 하는 사람이 있다면 제보해 주시기 바랍니다. 세상의 이치는 너무 분명합니다. 노력하면 응당한 보상이 따릅니다. ‘나‘보다 잘하는 사람이 있으면 그 일을 할 수 없다는 생각은 잘못된 인식입니다. 신당동 떡볶이 골목에 떡볶이를 판매하는 가게가 몇 개나 있는지 모릅니다. 가장 장사가 잘되는 가게는 존재하지만 다른 떡볶이 가게도 먹고 살 만큼 장사가 됩니다. 우리보다 잘 하는 사람이 있어도 괜찮습니다. 우리도 열심히 하면 충분히 우리가 하고 싶은 일로 먹고살 수 있습니다. 꿈을 찾는 청년들을 위로하고 격려합니다. 여러분이 하고 싶은 일이 있다면 과감하게 도전하세요. 도전했는데 정말 잘 안된다면 또 다른 일에 도전하면 됩니다. 늦은 시기란 없습니다. 왜냐하면 도전적인 사건은 나이가 들어도 찾아오기 때문입니다. 그러니 지금 도전하지 않으면 나중에 찾아오는 시련이 더 매섭게 느껴질 것입니다. 하고 싶은 일에 도전을 시작하는 하루가 되길 진심으로 응원합니다.﻿

꿈을 찾는 사람에게 보내는 335 번째 편지

‘슬로건’이라는 단어가 어디서 유래되었는지 아시나요? 슬로건이라는 말은 유럽의 켈트족이 주로 사용하던 언어인 게일어에서 유래된 단어인데요. 과거 스코틀랜드 지역의 군대가 전쟁에서 자신들의 힘을 드러내기 위해 외치던 ‘Sluagh-ghairm(슬로어-가함)’이라는 말에서부터 시작되었다고 합니다. 같은 편인 사람들을 하나로 모으고, 공통된 목적의식을 갖게 하는 역할이 이 슬로건이란 단어 속에 담겨있었다는 걸 알 수 있는 대목이죠. 이번 글에서는 이러한 ‘슬로건’을 우리 브랜드에 적용할 땐 어떤 과정들이 필요한지 살펴보고자 합니다.

브랜드 슬로건, 어떻게 정해야 할까? | 요즘IT

📌 최근 ⟪요즘IT⟫에 기고한 '브랜드 슬로건' 관련 아티클을 공유드려 봅니다 🙂

브랜딩을 하시는 분들 중에서도 '요즘 세상에 굳이 브랜드 슬로건이 필요해?'라는 생각을 하시는 분들이 많으실 텐데요, (사실 저도 뭔가 구색을 맞추기 위해 브랜드 슬로건을 만드는 건 전혀 동의하지 않는 사람 중 한 명입니다) 하지만 정확히 슬로건이 어떤 역할을 하는지, 특히 브랜딩에 있어서 슬로건은 어떤 의미와 용도로 사용되는지를 이해하고 나면 우리 브랜드에 진짜 슬로건이 필요한가 아닌가를 결정할 수 있는 기준이 생긴다고 생각합니다.

그런 의미에서 이번 아티클에서는 슬로건이 카피, 캐치프레이즈들과 어떻게 차별화되는 존재이고, 어떻게 해야 좋은 슬로건을 만들 수 있는지에 대해서 그동안의 경험을 바탕으로 한 이야기들을 풀어내 보았습니다.

아티클에는 아래의 내용들이 담겨있으며, 첨부 드린 링크를 통해 전문을 확인하실 수 있습니다 : )

✔︎ 슬로건과 캐치프레이즈, 어떻게 다를까?

✔︎ 슬로건은 꼭 만들어야 하나요?

✔︎ 어떤 슬로건이 좋은 슬로건인가요?

✔︎ 좋은 슬로건을 만들기 위한 TIPS

✔︎ 슬로건이 제대로 먹히지 않을 때는 어떻게 해야 할까요?

📌 최근 ⟪요즘IT⟫에 기고한 '브랜드 슬로건' 관련 아티클을 공유드려 봅니다 🙂 브랜딩을 하시는 분들 중에서도 '요즘 세상에 굳이 브랜드 슬로건이 필요해?'라는 생각을 하시는 분들이 많으실 텐데요, (사실 저도 뭔가 구색을 맞추기 위해 브랜드 슬로건을 만드는 건 전혀 동의하지 않는 사람 중 한 명입니다) 하지만 정확히 슬로건이 어떤 역할을 하는지, 특히 브랜딩에 있어서 슬로건은 어떤 의미와 용도로 사용되는지를 이해하고 나면 우리 브랜드에 진짜 슬로건이 필요한가 아닌가를 결정할 수 있는 기준이 생긴다고 생각합니다. 그런 의미에서 이번 아티클에서는 슬로건이 카피, 캐치프레이즈들과 어떻게 차별화되는 존재이고, 어떻게 해야 좋은 슬로건을 만들 수 있는지에 대해서 그동안의 경험을 바탕으로 한 이야기들을 풀어내 보았습니다. 아티클에는 아래의 내용들이 담겨있으며, 첨부 드린 링크를 통해 전문을 확인하실 수 있습니다 : ) ✔︎ 슬로건과 캐치프레이즈, 어떻게 다를까? ✔︎ 슬로건은 꼭 만들어야 하나요? ✔︎ 어떤 슬로건이 좋은 슬로건인가요? ✔︎ 좋은 슬로건을 만들기 위한 TIPS ✔︎ 슬로건이 제대로 먹히지 않을 때는 어떻게 해야 할까요?

요즘IT

브랜드 슬로건, 어떻게 정해야 할까?

혁신적 금융, 포용적 금융, 신뢰받는 금융, 금융위원회 입니다.

 		보도자료 - 			위원회 소식 - 			알림마당 - 			금융위원회

생성형AI 관심은 많으나, 실제 적용이 어려운 환경중에 하나가 바로 금융권입니다. 이와 관련하여 지난주 12월12일 금융권 AI 협의회를 통해 [금융권 생성형 AI 활용 지원 방안]이 발표되었습니다. 내년에 구축이 되면 금융권에 보다 다양하고 많은 생성형AI기반의 에이전트 서비스가 늘어날 거 같습니다. ^^

< 추진 배경 >
 * 금융보안환경: GPT-4 등 AI서비스는 주로 인터넷망을 통해 해외 서버에서 제공되어, 망분리 등의 금융보안환경 하에서 활용이 어려움
 * 데이터 부족: AI 학습데이터가 대부분 일반분야, 영미권 언어로 되어있어, 금융 분야에 특화된 한글 데이터 부족
 * 불확실성: 생성형AI의 거짓정보 생성(hallucination), 편향(bias), 정보 유출 등 AI 위험에 대응하기 위한 AI 거버넌스 및 가이드라인 불명확

< 추진 방향 >
 1. 금융권 AI 플랫폼 구축
 * 금융분야에 적합한 성능과 안전성을 지닌 오픈소스 AI모델, 데이터를 전문가 그룹이 선별하여 제공
 * 상용 AI: 다양한 목적에 대해 높은 성능을 제공하나 주로 금융회사 통제권 밖의 클라우드 환경에서 제공되므로 개인신용정보를 활용하지 않는 일반적인 고객상담이나 투자정보 분석 등에 활용
 * 오픈소스 AI: 작은 컴퓨팅 자원에서도 동작이 가능하고 금융회사 내부망에 직접 설치하여 보안성과 비용 효율성에 장점이 있으므로 내부 정보 등을 활용하는 내부규정 챗봇이나 홍보물 등 콘텐츠 제작에 활용
 * 금융회사별 혁신적인 생성형 AI 서비스에 적합한 AI모델, 데이터를 실험 선별하기 위한 기능테스트(PoC*) 환경 제공
 * 전문가 그룹이 선별한 오픈소스 AI모델, 데이터를 금융사 내부망에 바로 설치할 수 있도록 지원하는 인프라 구축
 
 
 2. 금융분야 특화 데이터 지원
 * 금융권 특화 한글 말뭉치
 * AI의 금융 전문성 향상을 위한 RAG용, 추가 학습용 데이터
 * AI 윤리, 성능 평가지원용 데이터
 * 금융 법규, 업권별 보도자료, 연수기관 교육자료 등을 기반으로 금융권 공동 활용 빅데이터 확보
 * 공익목적 데이터: 금융사기방지(금융결제원), 신용평가(신용정보원), 금융보안(금융보안원) 데이터 등 공익 목적 데이터의 제공 채널을 금융권 AI 플랫폼 으로 일원화
 
 
 3. 금융분야 AI 가이드라인 개정
 * 금융AI 원칙
 * 생성형 AI기술과 내부통제 등 금융권 제도 변화 등을 반영하여 금융분야 AI 가이드라인 으로 단일화
 * 최고경영자 및 경영진의 역할과 책임, AI의 보조수단성, 금융 안정성에 대한 위험의 최소화 등을 반영
 * 안내서: 금융 AI 원칙의 적용, 생성형 AI 관련 보안 위협과 보안성 검증 기준 등을 포함한 상세 설명과 사례를 제시할 예정

< 기대 효과 >
 * 금융권 AI 플랫폼 구축
 * 금융회사가 오픈소스 AI를 내부망에 설치하여 망분리해외서버 이용금지 등 규제 제한 없이 생성형 AI 활용 가능
 * 금융권 공동 인프라 구축으로, 개별 추진시 데이터 확보 및 AI 테스트 환경 구축 등에 소요되는 비용을 절감하여 AI 활용을 촉진
 * 금융분야 특화 데이터 지원
 * 오픈소스 AI 모델의 금융분야 전문성 향상, 성능 및 윤리 평가지원 데이터를 활용하여 AI 서비스의 신뢰도 제고
 * 이상거래 탐지(FDS ) 등 특성화 AI 개발을 위한 데이터를 금융권 AI 플랫폼 을 통해 정기적으로 편리하게 활용 가능
 * 금융분야 AI 가이드라인 개정
 * 금융회사들이 실제 업무에 AI를 활용할 때 불확실성을 상당 부분 해소하고 금융 분야 AI의 신뢰도 제고

 * 출처: https://www.fsc.go.kr/no010101/83594?srchCtgry=&curPage=&srchKey=&srchText=&srchBeginDt=&srchEndDt=

생성형AI 관심은 많으나, 실제 적용이 어려운 환경중에 하나가 바로 금융권입니다. 이와 관련하여 지난주 12월12일 금융권 AI 협의회를 통해 [금융권 생성형 AI 활용 지원 방안]이 발표되었습니다. 내년에 구축이 되면 금융권에 보다 다양하고 많은 생성형AI기반의 에이전트 서비스가 늘어날 거 같습니다. ^^ &lt; 추진 배경 &gt;<ul ><li>금융보안환경: GPT-4 등 AI서비스는 주로 인터넷망을 통해 해외 서버에서 제공되어, 망분리 등의 금융보안환경 하에서 활용이 어려움</li><li>데이터 부족: AI 학습데이터가 대부분 일반분야, 영미권 언어로 되어있어, 금융 분야에 특화된 한글 데이터 부족</li><li>불확실성: 생성형AI의 거짓정보 생성(hallucination), 편향(bias), 정보 유출 등 AI 위험에 대응하기 위한 AI 거버넌스 및 가이드라인 불명확</li></ul> &lt; 추진 방향 &gt;<ol ><li>금융권 AI 플랫폼 구축</li></ol><ul ><li>금융분야에 적합한 성능과 안전성을 지닌 오픈소스 AI모델, 데이터를 전문가 그룹이 선별하여 제공<ul ><li>상용 AI: 다양한 목적에 대해 높은 성능을 제공하나 주로 금융회사 통제권 밖의 클라우드 환경에서 제공되므로 개인신용정보를 활용하지 않는 일반적인 고객상담이나 투자정보 분석 등에 활용</li><li>오픈소스 AI: 작은 컴퓨팅 자원에서도 동작이 가능하고 금융회사 내부망에 직접 설치하여 보안성과 비용 효율성에 장점이 있으므로 내부 정보 등을 활용하는 내부규정 챗봇이나 홍보물 등 콘텐츠 제작에 활용</li></ul></li><li>금융회사별 혁신적인 생성형 AI 서비스에 적합한 AI모델, 데이터를 실험 선별하기 위한 기능테스트(PoC*) 환경 제공</li><li>전문가 그룹이 선별한 오픈소스 AI모델, 데이터를 금융사 내부망에 바로 설치할 수 있도록 지원하는 인프라 구축 </li></ul><ol start="2"><li>금융분야 특화 데이터 지원</li></ol><ul ><li>금융권 특화 한글 말뭉치<ul ><li>AI의 금융 전문성 향상을 위한 RAG용, 추가 학습용 데이터</li><li>AI 윤리, 성능 평가지원용 데이터</li><li>금융 법규, 업권별 보도자료, 연수기관 교육자료 등을 기반으로 금융권 공동 활용 빅데이터 확보</li></ul></li><li>공익목적 데이터: 금융사기방지(금융결제원), 신용평가(신용정보원), 금융보안(금융보안원) 데이터 등 공익 목적 데이터의 제공 채널을 금융권 AI 플랫폼 으로 일원화 </li></ul><ol start="3"><li>금융분야 AI 가이드라인 개정</li></ol><ul ><li>금융AI 원칙<ul ><li>생성형 AI기술과 내부통제 등 금융권 제도 변화 등을 반영하여 금융분야 AI 가이드라인 으로 단일화</li><li>최고경영자 및 경영진의 역할과 책임, AI의 보조수단성, 금융 안정성에 대한 위험의 최소화 등을 반영</li></ul></li><li>안내서: 금융 AI 원칙의 적용, 생성형 AI 관련 보안 위협과 보안성 검증 기준 등을 포함한 상세 설명과 사례를 제시할 예정</li></ul> &lt; 기대 효과 &gt;<ul ><li>금융권 AI 플랫폼 구축<ul ><li>금융회사가 오픈소스 AI를 내부망에 설치하여 망분리해외서버 이용금지 등 규제 제한 없이 생성형 AI 활용 가능</li><li>금융권 공동 인프라 구축으로, 개별 추진시 데이터 확보 및 AI 테스트 환경 구축 등에 소요되는 비용을 절감하여 AI 활용을 촉진</li></ul></li><li>금융분야 특화 데이터 지원<ul ><li>오픈소스 AI 모델의 금융분야 전문성 향상, 성능 및 윤리 평가지원 데이터를 활용하여 AI 서비스의 신뢰도 제고</li><li>이상거래 탐지(FDS ) 등 특성화 AI 개발을 위한 데이터를 금융권 AI 플랫폼 을 통해 정기적으로 편리하게 활용 가능</li></ul></li><li>금융분야 AI 가이드라인 개정<ul ><li>금융회사들이 실제 업무에 AI를 활용할 때 불확실성을 상당 부분 해소하고 금융 분야 AI의 신뢰도 제고</li></ul></li></ul> <ul ><li>출처: https://www.fsc.go.kr/no010101/83594?srchCtgry=&amp;curPage=&amp;srchKey=&amp;srchText=&amp;srchBeginDt=&amp;srchEndDt=</li></ul>

www.fsc.go.kr

[금융위원회] 금융권 생성형 AI 활용 지원 방안(12/12)

Llama 모델이란?먼저, Llama 모델에 대해 간단히 소개하겠습니다.   Llama(Large Language Model Meta AI)는 Meta AI에서 개발한 대규모 언어 모델입니다. OpenAI의 GPT 시리즈와 마찬가지로 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하며, 다양한 크기와 성능을 제공합니다. 이 포스팅에서 다룰 Llama-3.2-1B-Instruction 모델은 약 10억 개의 파라미터를 가진 모델로, sLLM에 해당하는 아주 작은 파라미터를 가지고 있지만, 특정 태스크에서는 뛰어난 성능을 보여주는 모델입니다.한국어 QA 튜닝 방법한국어 QA 시스템의 발전은 국내 AI 산업에서 매우 중요한 부분을 차지합니다. 검색 엔진, 고객 서비스 챗봇, 교육용 AI 등 다양한 분야에서 활용될 수 있기 때..

Llama-3.2-1B-Instruction 모델 파인튜닝하기

최근에 Llama 모델을 파인튜닝 해서 모델의 성능을 높여야하는 과제가 있어서,
다양한 자료를 찾아보았습니다.

그런데 대부분의 경우 잘 실행되지 않았고, 알 수 없는 에러로 저를 고생시키기만 했습니다.
그러다가 아래 링크에 있는 내용들을 보고 성공했습니다.

그리고 이를 바탕으로 해서 Llama-70B 모델도 파인튜닝을 할 수 있는 코드를 작성하기도 했습니다.

파인튜닝에 관심있는 분에게 추천드립니다.

https://naakjii.tistory.com/138

최근에 Llama 모델을 파인튜닝 해서 모델의 성능을 높여야하는 과제가 있어서, 다양한 자료를 찾아보았습니다. 그런데 대부분의 경우 잘 실행되지 않았고, 알 수 없는 에러로 저를 고생시키기만 했습니다. 그러다가 아래 링크에 있는 내용들을 보고 성공했습니다. 그리고 이를 바탕으로 해서 Llama-70B 모델도 파인튜닝을 할 수 있는 코드를 작성하기도 했습니다. 파인튜닝에 관심있는 분에게 추천드립니다. https://naakjii.tistory.com/138

NJSUNG BLOG

Llama 를 파인튜닝 해보자.

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💡 주요 특징
 1. 안정성 & 장기 지원
    * 네이버 내부 인프라에 적용 중이라 검증된 안정성
    * 장기적인 기술 지원과 업데이트까지 챙겨줘서 믿고 사용 가능
 2. 오픈소스 & 자유로운 활용
    * 소스 코드 공개로 개발자 누구나 수정하고 배포 가능
    * 기술 커스터마이징
 3. 강력한 보안
    * 최신 보안 표준을 따르고, 철저한 업데이트 제공
    * 기업 환경에서도 문제없는 보안성을 자랑

https://navix.navercorp.com/

💡 주요 특징<ol ><li>안정성 &amp; 장기 지원<ul ><li>네이버 내부 인프라에 적용 중이라 검증된 안정성</li><li>장기적인 기술 지원과 업데이트까지 챙겨줘서 믿고 사용 가능</li></ul></li><li>오픈소스 &amp; 자유로운 활용<ul ><li>소스 코드 공개로 개발자 누구나 수정하고 배포 가능</li><li>기술 커스터마이징</li></ul></li><li>강력한 보안<ul ><li>최신 보안 표준을 따르고, 철저한 업데이트 제공</li><li>기업 환경에서도 문제없는 보안성을 자랑</li></ul></li></ol> https://navix.navercorp.com/

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NAVIX - 네이버가 만든 리눅스 배포판 🐧

작년에는 몇 개월이 걸렸던 State of JS 설문 결과가 올해는 엄청 빨리 나왔네요!

제가 개인적으로 흥미롭게 느꼈던 결과는요...

 * 테스팅 라이브러리 부분에서 Vitest의 상승세가 무섭네요! 😮
 * 빌드 라이브러리 부분에서는 Webpack이 Vite에 거의 따라잡힌 듯? 👀
 * 프론트엔드 개발자 여러분 우리 빨리 미국으로 갑시다! 🇺🇸💰

아래 링크를 공유드리니 좋은 인사이트를 얻어가셨으면 좋겠습니다. 😄

설문 결과: https://2024.stateofjs.com/ko-KR/

작년에는 몇 개월이 걸렸던 State of JS 설문 결과가 올해는 엄청 빨리 나왔네요! 제가 개인적으로 흥미롭게 느꼈던 결과는요... <ul ><li>테스팅 라이브러리 부분에서 Vitest의 상승세가 무섭네요! 😮</li><li>빌드 라이브러리 부분에서는 Webpack이 Vite에 거의 따라잡힌 듯? 👀</li><li>프론트엔드 개발자 여러분 우리 빨리 미국으로 갑시다! 🇺🇸💰</li></ul> 아래 링크를 공유드리니 좋은 인사이트를 얻어가셨으면 좋겠습니다. 😄 설문 결과: https://2024.stateofjs.com/ko-KR/

🏆 State of JS 2024 설문 결과 📊

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Want to know which AI tools businesses and creators are flocking to? Here's 2024's AI leaderboard and how ChatGPT, Canva, Gemini, Copilot, and more stack up in market share.

The most popular AI tools of 2024 (and what that even means)

웹 검색, 대화 및 멘션을 기반으로 트렌드를 분석하는 회사인 Exploding Topics에서 웹 분석 플랫폼인 Semrush와 Similarweb에서 데이터를 수집하고 20개 도구의 총 트래픽 양을 계산하는 방식으로 접근한 8월 기준의 데이터로 2024년 전체를 평가했을때의 2024년 생성형 AI 시장 점유율 상위 20개 서비입니다.(단, 12월까지의 데이터를 취합해서 한다면 조금은 차이가 있을거 같습니다.)

 1.  ChatGPT - 시장 점유율 54.96%
     * 생성형 AI 서비스의 원조로 막대한 투자와 지속적인 판매 수익으로 최고의 자리를 유지. 최근 텍스트-비디오 애플리케이션 Sora와 월 $200의 프리미엄 서비스를 발표
     * https://chatgpt.com/
 2.  Canva - 시장 점유율 14.92%
     * 웹 기반 이미지 편집 및 마케팅 도구로, AI를 활용한 템플릿 생성, 배경 제거, 자동 크기 조정, 텍스트-이미지 생성 등 다양한 기능 제공
     * https://www.canva.com/
 3.  DeepL - 시장 점유율 5.38%
     * 33개 언어를 번역하는 온라인 번역 서비스. PDF, Word, PowerPoint 등 파일 번역 가능. "Language AI 플랫폼"으로 다양한 애플리케이션과 통합 가능
     * https://www.deepl.com/
 4.  Google Gemini - 시장 점유율 4.75%
     * 최근 Gemini 2.0 업데이트로 많은 기능 추가. 사용자 10억 명 이상 도달했다는 Google CEO의 발표와 달리, 실질적인 프로그래밍 테스트 성능은 다소 미흡
     * https://gemini.google.com/
 5.  CharacterAI - 시장 점유율 3.90%
     * 사용자 맞춤형 챗봇 생성 도구. 논란이 있지만 독특한 AI 캐릭터를 시뮬레이션할 수 있어 인기를 끌고 있음
     * https://character.ai/
 6.  ﻿Remove bg - 시장 점유율 1.76%
     * 사진의 배경을 제거하는 서비스. 배경을 흐리게 하거나 새로운 배경을 추가 가능. 유료 기반 서비스
     * https://www.remove.bg/﻿
 7.  JanitorAI - 시장 점유율 1.72%
     * 온라인 역할극에 초점을 맞춘 캐릭터 생성기. 많은 사용자가 애니메이션 스타일의 캐릭터를 제작 중
     * https://janitorai.com/
 8.  QuillBot - 시장 점유율 1.68%
     * 온라인 글쓰기 보조 도구로 문법 검사기, 표절 검사기, AI 감지기, 요약 도구, 인용 생성기 등 다양한 기능 제공
     * https://quillbot.com/
 9.  Grammarly - 시장 점유율 1.66%
     * 2009년 출시된 문법 및 스타일 점검 도구로, 현재는 AI 기반 글쓰기 보조로 확장. 표절 경고 및 톤 제안 기능도 포함
     * https://www.grammarly.com/
 10. Claude - 시장 점유율 1.57%
     * Anthropic의 챗봇으로 Amazon, Google과의 대규모 투자와 Slack 통합을 통해 성장 중. 프로그래밍 테스트 성능은 미흡
     * https://claude.ai/
 11. Perplexity - 시장 점유율 1.46%
     * 챗봇으로 프로그래밍 테스트에서 좋은 성능을 기록
     * https://www.perplexity.ai/
 12. Suno - 시장 점유율 1.26%
     * 텍스트-노래 생성 서비스
     * https://suno-ai.org/
 13. CapCut - 시장 점유율 0.89%
     * AI 기반 비디오 편집기
     * https://www.capcut.com/
 14. Poe - 시장 점유율 0.89%
     * 다중 대규모 언어 모델 챗봇
     * https://poe.com/
 15. Quizizz - 시장 점유율 0.67%
     * AI 기반 대화형 학습 플랫폼
     * https://quizizz.com/
 16. Microsoft Copilot - 시장 점유율 0.56%
     * Microsoft 제품에 내장된 AI 기능
     * https://copilot.microsoft.com/
 17. Luma AI - 시장 점유율 0.54%
     * 텍스트-비디오 생성 AI
     * https://lumalabs.ai/
 18. ElevenLabs - 시장 점유율 0.51%
     * 텍스트-음성 변환 및 AI 음성 생성
     * https://elevenlabs.io/
 19. OpenAI Playground - 시장 점유율 0.47%
     * ChatGPT 개발사의 모델 테스트 환경
     * https://platform.openai.com/playground/
 20. DeepAI - 시장 점유율 0.46%
     * 이미지, 음악, 비디오 생성 AI
     * https://deepai.org/

 * 출처: https://www.zdnet.com/article/the-most-popular-ai-tools-of-2024-and-what-that-even-means/

웹 검색, 대화 및 멘션을 기반으로 트렌드를 분석하는 회사인 Exploding Topics에서 웹 분석 플랫폼인 Semrush와 Similarweb에서 데이터를 수집하고 20개 도구의 총 트래픽 양을 계산하는 방식으로 접근한 8월 기준의 데이터로 2024년 전체를 평가했을때의 2024년 생성형 AI 시장 점유율 상위 20개 서비입니다.(단, 12월까지의 데이터를 취합해서 한다면 조금은 차이가 있을거 같습니다.) <ol ><li>ChatGPT - 시장 점유율 54.96%<ul ><li>생성형 AI 서비스의 원조로 막대한 투자와 지속적인 판매 수익으로 최고의 자리를 유지. 최근 텍스트-비디오 애플리케이션 Sora와 월 $200의 프리미엄 서비스를 발표</li><li>https://chatgpt.com/</li></ul></li><li>Canva - 시장 점유율 14.92%<ul ><li>웹 기반 이미지 편집 및 마케팅 도구로, AI를 활용한 템플릿 생성, 배경 제거, 자동 크기 조정, 텍스트-이미지 생성 등 다양한 기능 제공</li><li>https://www.canva.com/</li></ul></li><li>DeepL - 시장 점유율 5.38%<ul ><li>33개 언어를 번역하는 온라인 번역 서비스. PDF, Word, PowerPoint 등 파일 번역 가능. "Language AI 플랫폼"으로 다양한 애플리케이션과 통합 가능</li><li>https://www.deepl.com/</li></ul></li><li>Google Gemini - 시장 점유율 4.75%<ul ><li>최근 Gemini 2.0 업데이트로 많은 기능 추가. 사용자 10억 명 이상 도달했다는 Google CEO의 발표와 달리, 실질적인 프로그래밍 테스트 성능은 다소 미흡</li><li>https://gemini.google.com/</li></ul></li><li>CharacterAI - 시장 점유율 3.90%<ul ><li>사용자 맞춤형 챗봇 생성 도구. 논란이 있지만 독특한 AI 캐릭터를 시뮬레이션할 수 있어 인기를 끌고 있음</li><li>https://character.ai/</li></ul></li><li>﻿Remove bg - 시장 점유율 1.76%<ul ><li>사진의 배경을 제거하는 서비스. 배경을 흐리게 하거나 새로운 배경을 추가 가능. 유료 기반 서비스</li><li>https://www.remove.bg/﻿</li></ul></li><li>JanitorAI - 시장 점유율 1.72%<ul ><li>온라인 역할극에 초점을 맞춘 캐릭터 생성기. 많은 사용자가 애니메이션 스타일의 캐릭터를 제작 중</li><li>https://janitorai.com/</li></ul></li><li>QuillBot - 시장 점유율 1.68%<ul ><li>온라인 글쓰기 보조 도구로 문법 검사기, 표절 검사기, AI 감지기, 요약 도구, 인용 생성기 등 다양한 기능 제공</li><li>https://quillbot.com/</li></ul></li><li>Grammarly - 시장 점유율 1.66%<ul ><li>2009년 출시된 문법 및 스타일 점검 도구로, 현재는 AI 기반 글쓰기 보조로 확장. 표절 경고 및 톤 제안 기능도 포함</li><li>https://www.grammarly.com/</li></ul></li><li>Claude - 시장 점유율 1.57%<ul ><li>Anthropic의 챗봇으로 Amazon, Google과의 대규모 투자와 Slack 통합을 통해 성장 중. 프로그래밍 테스트 성능은 미흡</li><li>https://claude.ai/</li></ul></li><li>Perplexity - 시장 점유율 1.46%<ul ><li>챗봇으로 프로그래밍 테스트에서 좋은 성능을 기록</li><li>https://www.perplexity.ai/</li></ul></li><li>Suno - 시장 점유율 1.26%<ul ><li>텍스트-노래 생성 서비스</li><li>https://suno-ai.org/</li></ul></li><li>CapCut - 시장 점유율 0.89%<ul ><li>AI 기반 비디오 편집기</li><li>https://www.capcut.com/</li></ul></li><li>Poe - 시장 점유율 0.89%<ul ><li>다중 대규모 언어 모델 챗봇</li><li>https://poe.com/</li></ul></li><li>Quizizz - 시장 점유율 0.67%<ul ><li>AI 기반 대화형 학습 플랫폼</li><li>https://quizizz.com/</li></ul></li><li>Microsoft Copilot - 시장 점유율 0.56%<ul ><li>Microsoft 제품에 내장된 AI 기능</li><li>https://copilot.microsoft.com/</li></ul></li><li>Luma AI - 시장 점유율 0.54%<ul ><li>텍스트-비디오 생성 AI</li><li>https://lumalabs.ai/</li></ul></li><li>ElevenLabs - 시장 점유율 0.51%<ul ><li>텍스트-음성 변환 및 AI 음성 생성</li><li>https://elevenlabs.io/</li></ul></li><li>OpenAI Playground - 시장 점유율 0.47%<ul ><li>ChatGPT 개발사의 모델 테스트 환경</li><li>https://platform.openai.com/playground/</li></ul></li><li>DeepAI - 시장 점유율 0.46%<ul ><li>이미지, 음악, 비디오 생성 AI</li><li>https://deepai.org/</li></ul></li></ol> <ul ><li>출처: https://www.zdnet.com/article/the-most-popular-ai-tools-of-2024-and-what-that-even-means/</li></ul>

ZDNET

[ZDnet]2024년 생성형 AI 시장 점유율 상위 20개 서비스

U.S. beta launches today in the Amazon Shopping app, featuring fashion, home, lifestyle, electronics, and other products, all backed by Amazon’s A-to-z Guarantee, with delivery times of one to two weeks.

Introducing Amazon Haul—a broad selection of products $20 or less, with most under $10 

2024년 애플 모바일 앱 스토어에서 가장 많이 다운로드된 무료 앱이 무엇인지 아시나요? 바로 중국 쇼핑 앱인 Temu이고 작년에 이어 2년 연속이라고 합니다. 이것은 알리를 지나 Temu가 이커머스 쇼핑의 본가로 자리 잡고 있다는 사실을 확인시켜 줍니다.

지금까지의 커머스 지존 아마존 쇼핑이 이 상황을 손 놓고 당할 수는 없겠죠. 마침내 테무Temu, 쉬인Shein, 알리AliExpress 와 같은 업체에 맞서 싸우기로 결정하고 출사표를 냈습니다.

아마존이 자체 할인 매장인 Amazon 홀Haul을 론칭했네요.
이 새로운 매장은 저렴한 가격의 의류, 가정용품, 생활용품, 전자제품을 1~2주 내에 배송해 줍니다. 그리고 기존 아마존쇼핑과는 달리, Haul의 모든 제품은 20달러 이하입니다. 알리와 테무를 그대로 카피한 모델이고, 모든 상품이 중국에서 구매가 되고 배송이 됩니다.

현재로서는 Amazon Haul 접속은 Amazon 쇼핑 모바일 앱을 통해서만 가능하고 접속하면 다양한 제품이 이미 테무나 알리에서 경험한 대로 “엄청나게 낮은 가격”으로 제공됩니다. 양말은 0.50달러, 휴대폰 거치대는 3.99달러 같은 것이죠.

아마존 홀은 25달러 이상의 모든 주문에 대해 무료 배송을 제공하며, 50달러 주문 시 5%, 75달러 주문 시 10% 할인을 적용합니다.

이 품목들이 저렴하더라도 아마존은 개런티 프로그램을 통해 모든 품목을 보호하고 있으므로, 구매하신 물품이 안전하고, 진품이며, 반품을 포함한 필요한 규정을 준수한다는 것을 확신시킵니다.

한국의 쿠팡과 네이버쇼핑 역시 고민이 많을 수 밖에 없겠지요. 아마존의 카피캣을 자처했던 쿠팡으로서는 결국 비슷한 서비스를 론칭하지 않을까 싶습니다. 한국 이커머스의 진정한 위기가 온 시점이 아닐까 합니다.

https://www.aboutamazon.com/news/retail/affordable-products-amazon-20-dollars-and-under

2024년 애플 모바일 앱 스토어에서 가장 많이 다운로드된 무료 앱이 무엇인지 아시나요? 바로 중국 쇼핑 앱인 Temu이고 작년에 이어 2년 연속이라고 합니다. 이것은 알리를 지나 Temu가 이커머스 쇼핑의 본가로 자리 잡고 있다는 사실을 확인시켜 줍니다. 지금까지의 커머스 지존 아마존 쇼핑이 이 상황을 손 놓고 당할 수는 없겠죠. 마침내 테무Temu, 쉬인Shein, 알리AliExpress 와 같은 업체에 맞서 싸우기로 결정하고 출사표를 냈습니다. 아마존이 자체 할인 매장인 Amazon 홀Haul을 론칭했네요.이 새로운 매장은 저렴한 가격의 의류, 가정용품, 생활용품, 전자제품을 1~2주 내에 배송해 줍니다. 그리고 기존 아마존쇼핑과는 달리, Haul의 모든 제품은 20달러 이하입니다. 알리와 테무를 그대로 카피한 모델이고, 모든 상품이 중국에서 구매가 되고 배송이 됩니다. 현재로서는 Amazon Haul 접속은 Amazon 쇼핑 모바일 앱을 통해서만 가능하고 접속하면 다양한 제품이 이미 테무나 알리에서 경험한 대로 “엄청나게 낮은 가격”으로 제공됩니다. 양말은 0.50달러, 휴대폰 거치대는 3.99달러 같은 것이죠. 아마존 홀은 25달러 이상의 모든 주문에 대해 무료 배송을 제공하며, 50달러 주문 시 5%, 75달러 주문 시 10% 할인을 적용합니다. 이 품목들이 저렴하더라도 아마존은 개런티 프로그램을 통해 모든 품목을 보호하고 있으므로, 구매하신 물품이 안전하고, 진품이며, 반품을 포함한 필요한 규정을 준수한다는 것을 확신시킵니다. 한국의 쿠팡과 네이버쇼핑 역시 고민이 많을 수 밖에 없겠지요. 아마존의 카피캣을 자처했던 쿠팡으로서는 결국 비슷한 서비스를 론칭하지 않을까 싶습니다. 한국 이커머스의 진정한 위기가 온 시점이 아닐까 합니다. https://www.aboutamazon.com/news/retail/affordable-products-amazon-20-dollars-and-under

www.aboutamazon.com

<아마존 쇼핑의 고육지책 - 홀 스토어 론칭>

이 글은... '이름 들으면 알 정도의' 스타트업이 아니라, 그 아래에서 성공하기 위해 고군분투하고 있는 작은 스타트업 주니어에 대한 글이다. 그리고 그 안에서 고군분투했던 내가 어떤 실패를 겪었는지, 무엇을 느꼈는지에 대해 적어보고자 한다. 초기 스타트업이라고 불리는 곳에 '지원해볼까? 말까?'하고 있는, 혹은 다니고 있는 주니어들에게 도움이 되지 않을까

13화 스타트업에서 성장한다는 주니어의 착각

거의 5년이 지나가는 글이지만, 몇 달에 한번씩 우연히 이 글을 볼 때 마다 매번 내용이 좋다고 생각하는 글입니다. 주니어로 한정짓기보다는 그냥 직장인로써 회사 업무를 진행하며 성장하고 있다고 느껴질때, 과연 실제로 그 업무가 시장에서 인정받는 성장 인지 판단해봐야 한다는 교훈을 주는 글입니다.

주니어가 스타트업에 채용되어 입사했다면 대개 그 스타트업은 성장한다.
조직 내부에 있으면 외부에 있을 때보다 훨씬 성공이 크게 다가온다. 매출이 1억에서 2억으로 뛰었을 때, 고무적인 성장을 이뤄낸 것에 대해 다 같이 자축하고 동기 부여된다. 특히 주니어로서 많은 권한과 책임을 안고 시도한 일들이 어떤 성과를 냈을 때 당연히 기분이 좋을 수 밖에 없다.

하지만 나와 회사의 위대함은 어디까지나 은밀하게 위대했다
어떤 모임에 나가 무슨 스타트업이라 이야기해도 아무도 모르고, 연 매출 100억 회사가 되었다고 열심히 이야기하더라도 그들입장에서는 그냥 똑같은 스타트업이었을뿐이다.
결국 대기업에 비해 보여지는건 그냥 작은 스타트업 일뿐이었다.

회사의 성장은 나의 성장이라고 믿었다.
실제로 회사가 성장하는 만큼 나도 꽤나 성장했다. 작은 비즈니스라도 쉬운일이 아니고, 실력이 있어야만 가능한 일이라는 것을 배웠다. 하지만 주변에 아무나 잡고 이야기해봐도 '그래?'가 끝이였고, 메이저 스타트업 출신의 다른 동료분들의 비해 주늑 드는 나 자신을 발견하게 되었다.

여기서 나의 착각은 '회사의 성장이 곧 나의 성장' 이라는 것만 믿었다는 것이다.
현업에 치여 매일 실무들을 쳐내다 보니 작은 성장들이 너무나 크게 보였고, 정작 '나의 성장' 에는 소홀했다. 커리어 개발의 기준을 '시장'에 두어야 하는데 단지 그 '회사' 안에서만 두었던 것이다. 그러니 시장에 나갔을 때 이야기할만한 '나의 성장'이 적을 수 밖에 없었다.

시장의 기준에서 통용될 수 있는 성장의 근거를 만들어야한다.
그 근거가 조직 내부의 관점에 머물러 있으면 작은 성공도 커보이고, 시장의 관점에서 인정받는 성장을 놓치게 된다. 주인의식을 갖고 몰입하는 건 좋지만 언제나 '시장'의 관점을 견지하고 있어야 한다. 개인 커리어 관점에서 말이다.

회사의 성장과 회사 안에서 나의 성장은 실체보다 더 크게보인다.
이에 매몰되지 않도록 항상 '시장'의 관점에서 사고하고 판단할 수 있게끔 유관업계 현직자들과 네트워킹 해야하고, 시장의 관점으로 나 자신의 성장을 판단해야한다.
단순히 회사의 성장에 기대지 않도록 나만의 포트폴리오를 만들어가야 하고, 단순히 숫자나 성과 위주가 아닌, 숫자의 크기와 상관없이 적용 가능한 '문제 해결 방법론과 의사결정 히스토리' 를 중심으로 기록하는게 좋다.

논리와 근거가 있어도 쉽게 무너진다.
조직 안에서는 서로간의 신뢰가 있기 때문에 논리와 근거를 바탕으로 이야기했을 때 상대방을 설득해낼 수 있지만, 외부로 나가면 논리와 근거보다 직급과 나이, 출신이 실제로 더 힘이 있었던것 같다. 그러니까 단순히 스타트업에서 '해봤다'는 것만으로는 부족하고, 나의 전문성을 입증할 수 있을 만한 근거를 일하는 동안 끊임없이 모아야 한다. 구직 시장에서 먹힐 수 있는, 공신력 있는 근거들을 쌓아두지 않으면 씨알도 먹히지 않는다.

하고 싶은 일이나 성장이라는 허울 좋은 가치만 쫒는 동안 해야 하는일과 생존을 놓쳤다.
주말 없이 바쁘게 살고 있으니 퇴근 후 조금은 워라벨을 즐겨야 한다고 생각하고 쉬기도했다. 회사도 성장하고 있고 그 안에서 나도 누구보다 바쁘게, 어디서 해볼 수 없는 다양한 일들을 경험하며 성장하고 있으니까 괜찮다고 안일하게 생각했다. 내 경험이 재산이 될 거라고 생각했고 일에 대한 관점과 논리적인 생각이 경쟁력이 될 거라고 생각했으나 실제로는 인정받기 어려웠다.

거의 5년이 지나가는 글이지만, 몇 달에 한번씩 우연히 이 글을 볼 때 마다 매번 내용이 좋다고 생각하는 글입니다. 주니어로 한정짓기보다는 그냥 직장인로써 회사 업무를 진행하며 성장하고 있다고 느껴질때, 과연 실제로 그 업무가 시장에서 인정받는 성장 인지 판단해봐야 한다는 교훈을 주는 글입니다. 주니어가 스타트업에 채용되어 입사했다면 대개 그 스타트업은 성장한다.조직 내부에 있으면 외부에 있을 때보다 훨씬 성공이 크게 다가온다. 매출이 1억에서 2억으로 뛰었을 때, 고무적인 성장을 이뤄낸 것에 대해 다 같이 자축하고 동기 부여된다. 특히 주니어로서 많은 권한과 책임을 안고 시도한 일들이 어떤 성과를 냈을 때 당연히 기분이 좋을 수 밖에 없다. 하지만 나와 회사의 위대함은 어디까지나 은밀하게 위대했다어떤 모임에 나가 무슨 스타트업이라 이야기해도 아무도 모르고, 연 매출 100억 회사가 되었다고 열심히 이야기하더라도 그들입장에서는 그냥 똑같은 스타트업이었을뿐이다.결국 대기업에 비해 보여지는건 그냥 작은 스타트업 일뿐이었다. 회사의 성장은 나의 성장이라고 믿었다.실제로 회사가 성장하는 만큼 나도 꽤나 성장했다. 작은 비즈니스라도 쉬운일이 아니고, 실력이 있어야만 가능한 일이라는 것을 배웠다. 하지만 주변에 아무나 잡고 이야기해봐도 '그래?'가 끝이였고, 메이저 스타트업 출신의 다른 동료분들의 비해 주늑 드는 나 자신을 발견하게 되었다. 여기서 나의 착각은 '회사의 성장이 곧 나의 성장' 이라는 것만 믿었다는 것이다.현업에 치여 매일 실무들을 쳐내다 보니 작은 성장들이 너무나 크게 보였고, 정작 '나의 성장' 에는 소홀했다. 커리어 개발의 기준을 '시장'에 두어야 하는데 단지 그 '회사' 안에서만 두었던 것이다. 그러니 시장에 나갔을 때 이야기할만한 '나의 성장'이 적을 수 밖에 없었다. 시장의 기준에서 통용될 수 있는 성장의 근거를 만들어야한다.그 근거가 조직 내부의 관점에 머물러 있으면 작은 성공도 커보이고, 시장의 관점에서 인정받는 성장을 놓치게 된다. 주인의식을 갖고 몰입하는 건 좋지만 언제나 '시장'의 관점을 견지하고 있어야 한다. 개인 커리어 관점에서 말이다. 회사의 성장과 회사 안에서 나의 성장은 실체보다 더 크게보인다.이에 매몰되지 않도록 항상 '시장'의 관점에서 사고하고 판단할 수 있게끔 유관업계 현직자들과 네트워킹 해야하고, 시장의 관점으로 나 자신의 성장을 판단해야한다.단순히 회사의 성장에 기대지 않도록 나만의 포트폴리오를 만들어가야 하고, 단순히 숫자나 성과 위주가 아닌, 숫자의 크기와 상관없이 적용 가능한 '문제 해결 방법론과 의사결정 히스토리' 를 중심으로 기록하는게 좋다. 논리와 근거가 있어도 쉽게 무너진다.조직 안에서는 서로간의 신뢰가 있기 때문에 논리와 근거를 바탕으로 이야기했을 때 상대방을 설득해낼 수 있지만, 외부로 나가면 논리와 근거보다 직급과 나이, 출신이 실제로 더 힘이 있었던것 같다. 그러니까 단순히 스타트업에서 '해봤다'는 것만으로는 부족하고, 나의 전문성을 입증할 수 있을 만한 근거를 일하는 동안 끊임없이 모아야 한다. 구직 시장에서 먹힐 수 있는, 공신력 있는 근거들을 쌓아두지 않으면 씨알도 먹히지 않는다. 하고 싶은 일이나 성장이라는 허울 좋은 가치만 쫒는 동안 해야 하는일과 생존을 놓쳤다.주말 없이 바쁘게 살고 있으니 퇴근 후 조금은 워라벨을 즐겨야 한다고 생각하고 쉬기도했다. 회사도 성장하고 있고 그 안에서 나도 누구보다 바쁘게, 어디서 해볼 수 없는 다양한 일들을 경험하며 성장하고 있으니까 괜찮다고 안일하게 생각했다. 내 경험이 재산이 될 거라고 생각했고 일에 대한 관점과 논리적인 생각이 경쟁력이 될 거라고 생각했으나 실제로는 인정받기 어려웠다.

Brunch Story

스타트업에서 성장한다는 주니어의 착각

구글 코딩 가이드라인을 보면 코드 가독성(Readability)을 강조한다. 코딩 주짓수 하지 말고 읽기 쉬운 코드를 작성하라는 건데 그래야 다른 개발자들 뿐만 아니라 본인이 본인의 코드를 나중에 볼 때 도움이 된다. 기본적으로 실리콘밸리에서는 개발자들의 이직이 워낙 잦기 때문에 유지 보수의 중요성에 대한 전반적인 인식이 더 있지 않나 싶다. 좋은 코드가 갖는 여러가지 원칙이 있겠지만 아래와 같은 것들을 들어볼 수 있을 듯 하다.

 1. 유지 보수성
    * 코드가 단순할수록 이해하기 쉽고, 수정하거나 확장할 때 실수를 줄일 수 있다.
    * 코드 리뷰, 디버깅, 팀 협업에서 단순한 코드는 더 효율적이다.
 2. 복잡성의 비용
    * 불필요하게 복잡한 코드는 버그를 유발하기 쉽고, 기능을 추가하거나 수정할 때 전체 시스템을 망칠 위험이 커진다
    * 가독성이 떨어지면 개발자는 코드 이해에 더 많은 시간을 소비한다.
 3. KISS 원칙
    * "Keep It Simple, Stupid"라는 원칙은 소프트웨어 설계에서 중요한 가이드라인으로, 과도한 설계나 복잡한 논리를 피하고 간단한 해결책을 찾는 것을 권장한다.
 4. YAGNI 원칙
    * "You Aren’t Gonna Need It"이라는 원칙은 필요하지 않은 기능을 미리 작성하지 말라는 뜻으로, 불필요한 코드 생성을 막는 데 초점이 맞춘다.
 5. DRY 원칙
    * "Don't Repeat Yourself"라는 원칙은 비슷한 코드를 copy-and-paste 형태로 반복하지 말고 함수나 클래스의 형태로 모듈화하는 걸 이야기한다. 그래야 유지보수가 쉬워진다.

경험상 정말 잘 하는 개발자는 코드를 양산하기 보다는 불필요한 코드를 줄이고 단순화하는 특성(빼기의 미학)이 있다. 하지만 대부분의 개발자들은 코드를 양산하는데 집중을 하기 쉬운데 일반적으로 우리는 가산 편향에 빠져 있기 때문이다. 즉 문제 해결을 하려면 뭔가를 새로 추가해야 한다고 생각하기 쉽다는 거다.

잘 하지 못하는 개발자가 코드를 양산하는 이유는 다음과 같다. 잘 하는 프로덕트 매니저와 같이 일을 한다면 아래 이슈 중의 몇 가지는 피할 수 있다.

 1. 기능주의 사고방식
    * "많은 기능 = 좋은 코드"라는 착각에 빠져, 기능 추가에만 집중하는 경우가 많다.
 2. 단순화 기술 부족
    * 복잡한 문제를 단순화하는 기술과 경험이 부족하면, 더 많은 코드로 문제를 해결하려는 경향이 생긴다.
 3. 과잉 설계 (Overengineering)
    * 모든 가능성을 고려해서 너무 많은 구조와 패턴을 적용하려다 보면, 실제로 필요하지 않은 코드가 양산되며 이는 유지보수 문제로 이어진다.

더하기가 아닌 빼기의 미학에 대해 생각해보자. 스티브 잡스는 무언가를 더 추가하려는 유혹에 저항하는 것이야말로 훌륭한 디자인과 혁신의 핵심이라고 말했다. 진정으로 중요한 것에 집중하기 위해 불필요한 것들을 과감히 제거해야 한다는 거다. 스티브 잡스의 아래 문구로 글을 마무리하고자 한다.

"I'm as proud of many of the things we haven't done as the things we have done. Innovation is saying no to a thousand things."

구글 코딩 가이드라인을 보면 코드 가독성(Readability)을 강조한다. 코딩 주짓수 하지 말고 읽기 쉬운 코드를 작성하라는 건데 그래야 다른 개발자들 뿐만 아니라 본인이 본인의 코드를 나중에 볼 때 도움이 된다. 기본적으로 실리콘밸리에서는 개발자들의 이직이 워낙 잦기 때문에 유지 보수의 중요성에 대한 전반적인 인식이 더 있지 않나 싶다. 좋은 코드가 갖는 여러가지 원칙이 있겠지만 아래와 같은 것들을 들어볼 수 있을 듯 하다. <ol ><li>유지 보수성<ul ><li>코드가 단순할수록 이해하기 쉽고, 수정하거나 확장할 때 실수를 줄일 수 있다.</li><li>코드 리뷰, 디버깅, 팀 협업에서 단순한 코드는 더 효율적이다.</li></ul></li><li>복잡성의 비용<ul ><li>불필요하게 복잡한 코드는 버그를 유발하기 쉽고, 기능을 추가하거나 수정할 때 전체 시스템을 망칠 위험이 커진다</li><li>가독성이 떨어지면 개발자는 코드 이해에 더 많은 시간을 소비한다.</li></ul></li><li>KISS 원칙<ul ><li>"Keep It Simple, Stupid"라는 원칙은 소프트웨어 설계에서 중요한 가이드라인으로, 과도한 설계나 복잡한 논리를 피하고 간단한 해결책을 찾는 것을 권장한다.</li></ul></li><li>YAGNI 원칙<ul ><li>"You Aren’t Gonna Need It"이라는 원칙은 필요하지 않은 기능을 미리 작성하지 말라는 뜻으로, 불필요한 코드 생성을 막는 데 초점이 맞춘다.</li></ul></li><li>DRY 원칙<ul ><li>"Don't Repeat Yourself"라는 원칙은 비슷한 코드를 copy-and-paste 형태로 반복하지 말고 함수나 클래스의 형태로 모듈화하는 걸 이야기한다. 그래야 유지보수가 쉬워진다.</li></ul></li></ol> 경험상 정말 잘 하는 개발자는 코드를 양산하기 보다는 불필요한 코드를 줄이고 단순화하는 특성(빼기의 미학)이 있다. 하지만 대부분의 개발자들은 코드를 양산하는데 집중을 하기 쉬운데 일반적으로 우리는 가산 편향에 빠져 있기 때문이다. 즉 문제 해결을 하려면 뭔가를 새로 추가해야 한다고 생각하기 쉽다는 거다. 잘 하지 못하는 개발자가 코드를 양산하는 이유는 다음과 같다. 잘 하는 프로덕트 매니저와 같이 일을 한다면 아래 이슈 중의 몇 가지는 피할 수 있다. <ol ><li>기능주의 사고방식<ul ><li>"많은 기능 = 좋은 코드"라는 착각에 빠져, 기능 추가에만 집중하는 경우가 많다.</li></ul></li><li>단순화 기술 부족<ul ><li>복잡한 문제를 단순화하는 기술과 경험이 부족하면, 더 많은 코드로 문제를 해결하려는 경향이 생긴다.</li></ul></li><li>과잉 설계 (Overengineering)<ul ><li>모든 가능성을 고려해서 너무 많은 구조와 패턴을 적용하려다 보면, 실제로 필요하지 않은 코드가 양산되며 이는 유지보수 문제로 이어진다.</li></ul></li></ol> 더하기가 아닌 빼기의 미학에 대해 생각해보자. 스티브 잡스는 무언가를 더 추가하려는 유혹에 저항하는 것이야말로 훌륭한 디자인과 혁신의 핵심이라고 말했다. 진정으로 중요한 것에 집중하기 위해 불필요한 것들을 과감히 제거해야 한다는 거다. 스티브 잡스의 아래 문구로 글을 마무리하고자 한다. "I'm as proud of many of the things we haven't done as the things we have done. Innovation is saying no to a thousand things."

코드 가독성과 빼기의 미학

군대에 다녀와서 컴퓨터 공부를 처음 시작할 때 어떻게 해야 할지를 몰랐습니다.

다시 공부한다면 탑다운 방식으로

군대에 다녀와서 컴퓨터 공부를 처음 시작할 때 어떻게 해야 할지를 몰랐습니다.
에라 모르겠다. 처음부터 차근차근 해보자. 010101 부터.

C언어도 아니고 모리스 마노 교수의 디지털 논리와 컴퓨터 설계를 읽기 시작했습니다.
부울 연산이 뭔지, NAND 게이트가 뭔지부터 시작했던 것입니다.

그리고 C언어도 공부하고 자료구조와 알고리즘도 공부하고…
컴퓨터 구조, 운영체제, 네트워킹, 데이터베이스.
그렇게 차근 차근 공부했습니다.

지금 생각하면 좋은 방법이었는지 의문이 듭니다.
그냥 간단한 웹 개발 같은 걸로 시작했으면 어땠을까?
코딩을 잘하고 싶으면 코딩을 많이 해봐야지.
그러다 궁금한 게 생기면 하나씩 파고들어가는 탑다운 방식으로.

실제로 이렇게 공부한 친구들을 회사에서 많이 만났습니다.
운영체제 내부는 거의 아는 게 없지만…
앱 개발이나 서버 개발은 저보다 훨씬 잘했습니다.

이런 걸 보면서 난 그동안 뭘 한 거지? 하는 자괴감이 들곤 했습니다.

다시 대학생으로 돌아간다면 탑다운 방식으로 공부해 보고 싶습니다.
기술이 금세 바뀌어 버리니까.
요즘 새로운 기술을 공부할 때는 저도 이렇게 탑다운 방식으로 하는 것 같기도 합니다.
모르는 게 생기면 ChatGPT에게 물어보면서 점점 깊이 내려가는 식으로.

이렇게 공부할 때는 주의할 점도 있습니다.
조금 어려워진다 싶으면 ‘이딴 건 몰라도 돼’ 하는 마음이 올라온다는 것입니다.
이런 마음만 잘 다스릴 수 있으면… 탑다운 어프로치도 좋은 학습 전략인 것 같습니다.

https://jeho.page/essay/2024/12/10/top-down-approach.html

군대에 다녀와서 컴퓨터 공부를 처음 시작할 때 어떻게 해야 할지를 몰랐습니다. 에라 모르겠다. 처음부터 차근차근 해보자. 010101 부터. C언어도 아니고 모리스 마노 교수의 디지털 논리와 컴퓨터 설계를 읽기 시작했습니다. 부울 연산이 뭔지, NAND 게이트가 뭔지부터 시작했던 것입니다. 그리고 C언어도 공부하고 자료구조와 알고리즘도 공부하고… 컴퓨터 구조, 운영체제, 네트워킹, 데이터베이스. 그렇게 차근 차근 공부했습니다. 지금 생각하면 좋은 방법이었는지 의문이 듭니다. 그냥 간단한 웹 개발 같은 걸로 시작했으면 어땠을까?코딩을 잘하고 싶으면 코딩을 많이 해봐야지. 그러다 궁금한 게 생기면 하나씩 파고들어가는 탑다운 방식으로. 실제로 이렇게 공부한 친구들을 회사에서 많이 만났습니다. 운영체제 내부는 거의 아는 게 없지만… 앱 개발이나 서버 개발은 저보다 훨씬 잘했습니다. 이런 걸 보면서 난 그동안 뭘 한 거지? 하는 자괴감이 들곤 했습니다. 다시 대학생으로 돌아간다면 탑다운 방식으로 공부해 보고 싶습니다. 기술이 금세 바뀌어 버리니까. 요즘 새로운 기술을 공부할 때는 저도 이렇게 탑다운 방식으로 하는 것 같기도 합니다. 모르는 게 생기면 ChatGPT에게 물어보면서 점점 깊이 내려가는 식으로. 이렇게 공부할 때는 주의할 점도 있습니다. 조금 어려워진다 싶으면 ‘이딴 건 몰라도 돼’ 하는 마음이 올라온다는 것입니다. 이런 마음만 잘 다스릴 수 있으면… 탑다운 어프로치도 좋은 학습 전략인 것 같습니다. https://jeho.page/essay/2024/12/10/top-down-approach.html

K리그 프로그래머

차세대 자바스크립트 런타임이자 올인원 개발 키트인 Bun에 대한 국내 첫 기술서인 헬로 Bun을 이제 eBook으로도 만나 보실 수 있습니다!

사실 eBook 출간은 아이러니하게도 저자인 제가 제일 손꼽아 기다렸는데요 😅 해외에 있어서 정적 저는 종이 책을 손에 아직 쥐어보지 못했거든요 😭 선편으로 부쳤다는데 캐나다 우체국이 현재 파업 중이라서 언제 도착할지 모르겠습니다 ㅋㅋ

저처럼 종이 책을 읽기 어려운 분들께 eBook이 좋은 대안이 되었으면 좋겠네요! 많은 관심 부탁드립니다 🙏

📕 YES24: https://www.yes24.com/Product/Goods/134021042
📗 교보문고: https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000214450265
📘 알라딘: https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ISBN=9791193926710

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헬로 Bun 🥟 eBook 출간 소식 📨

1
명심하라. 설득은, 설득이 필요한 순간에 꺼내들면 대부분 실패한다.

2
설득이 필요하지 않은 순간에 설득을 차곡차곡 쌓아놓으면, 언젠가 그것이 꼭 필요해질 때가 온다.

3
설득을 쌓아놓았다가 설득이 필요한 순간에 꺼내 쓰기만 하면 된다.

4
당신을 팔아야 할 때도 마찬가지다.

5
누군가에게 간절히 당신을 팔아야 할 때는, 아무리 영업을 잘해도 당신은 팔려나가지 않는다.

6
평소에 더 많은 사람들의 장바구니에 당신이 담겨 있어야 한다.

7
그러다가 당신이 간절히 필요해질 때 그들은 마침내 구매 버튼을 누른다.

#싸우지않고이기는기술

1 명심하라. 설득은, 설득이 필요한 순간에 꺼내들면 대부분 실패한다. ​ ​2 설득이 필요하지 않은 순간에 설득을 차곡차곡 쌓아놓으면, 언젠가 그것이 꼭 필요해질 때가 온다. ​ ​3 설득을 쌓아놓았다가 설득이 필요한 순간에 꺼내 쓰기만 하면 된다. ​ ​4 당신을 팔아야 할 때도 마찬가지다. ​ ​5 누군가에게 간절히 당신을 팔아야 할 때는, 아무리 영업을 잘해도 당신은 팔려나가지 않는다. ​ ​6 평소에 더 많은 사람들의 장바구니에 당신이 담겨 있어야 한다. ​ ​7 그러다가 당신이 간절히 필요해질 때 그들은 마침내 구매 버튼을 누른다. #싸우지않고이기는기술

< 당신을 팔고 싶다면, 평소에 장바구니에 담겨라 >

지금 AI와 코딩하는 일에 대한 의견은 약간 그런거 같다. 게임 업계에서 자동사냥이 시작되었던 때, 자동사냥에 대한 업계인들의 반응.

처음 자동사냥이 시작되었을 때, 그게 게임이냐라거나 핵 쓰는거나 다름없다 막 그랬지만, 결국 자동사냥 게임은 많은 일반인(?)들의 선택에 의해 게임 장르의 한 축이 되었다.

게임의 특성은 여러가지가 있지만, 수집 욕구가 큰 축을 차지하는데 자동사냥은 그걸 쉽게 만들어 준 것. 업계 고인물이나 골수 게이머들은 인정하지 않았지만, 결과적으로 더 많은 사람들이 게임을 즐길 수 있게 됨으로써 게임의 저변이 넓어졌다.

프로그래밍, 코딩도 마찬가지로, 코딩의 즐거움과 유용함에는 여러가지가 있지만 그중 가장 큰 축은 소프트웨어적으로 작동하는 무언가를 창작해내는 것에 있는데, 이를 쉽게 이룰 수 있게 해 준 것.

고인물들에게는 쓰레기 코드만 양산되는거 아니냐 싶겠지만, 결과적으로 더 많은 사람들이 소프트웨어를 만들 수 있게 됨으로써 저변이 넓어질 것으로 생각된다.

그리고 이건 생성형 AI로 혁신되는 거의 모든 업계에 해당되는 말이지 않을까 싶다.

지금 AI와 코딩하는 일에 대한 의견은 약간 그런거 같다. 게임 업계에서 자동사냥이 시작되었던 때, 자동사냥에 대한 업계인들의 반응. 처음 자동사냥이 시작되었을 때, 그게 게임이냐라거나 핵 쓰는거나 다름없다 막 그랬지만, 결국 자동사냥 게임은 많은 일반인(?)들의 선택에 의해 게임 장르의 한 축이 되었다. 게임의 특성은 여러가지가 있지만, 수집 욕구가 큰 축을 차지하는데 자동사냥은 그걸 쉽게 만들어 준 것. 업계 고인물이나 골수 게이머들은 인정하지 않았지만, 결과적으로 더 많은 사람들이 게임을 즐길 수 있게 됨으로써 게임의 저변이 넓어졌다. 프로그래밍, 코딩도 마찬가지로, 코딩의 즐거움과 유용함에는 여러가지가 있지만 그중 가장 큰 축은 소프트웨어적으로 작동하는 무언가를 창작해내는 것에 있는데, 이를 쉽게 이룰 수 있게 해 준 것. 고인물들에게는 쓰레기 코드만 양산되는거 아니냐 싶겠지만, 결과적으로 더 많은 사람들이 소프트웨어를 만들 수 있게 됨으로써 저변이 넓어질 것으로 생각된다. 그리고 이건 생성형 AI로 혁신되는 거의 모든 업계에 해당되는 말이지 않을까 싶다.

지금 AI와 코딩하는 일에 대한 의견은 약간 그런거 같다. 게임 

직장에서 처음으로 데이터 분석 프로젝트를 시작하게 된 당신.

바로 데이터 분석에 뛰어들기 전,
아래의 체크리스트를 먼저 확인해보세요.

당신의 데이터 분석이 더욱 가치있어질 거에요.

직장에서 처음으로 데이터 분석 프로젝트를 시작하게 된 당신. 바로 데이터 분석에 뛰어들기 전,아래의 체크리스트를 먼저 확인해보세요. 당신의 데이터 분석이 더욱 가치있어질 거에요.

데이터 분석 전 체크해야 하는 체크리스트 6가지

[Leadership] 유능한 직원은 떠나고 무능한 상사만 남는 이유

‘어떻게 저렇게 무능한 사람이 임원 자리에 앉아있는 걸까?’ 직장생활의 풀리지 않는 미스터리다. 회사 뿐 아니라 정부, 종교단체, 학교 등 근무지에 상관없이 그리고 시대와 동서양 문화권을 막론하고 보편적인 현상이다. 유능한 직원은 떠나고 무능한 상사만 남는 이유는 무엇일까.

1969년 미국의 교육학자 로런스 피터와 레이먼드 헐은 정치, 법률, 교육, 산업 등 모든 조직에서 시간이 지날수록 무능한 관리자들이 넘쳐나는 현상을 발견했다. 이를 ‘피터의 법칙(Peter Principle)’이라고 하는데 ‘승진 후 새로운 업무를 수행할 때 과거보다 일 처리 능력이 떨어지는 것은 자연스러운 현상’이라는 주장이다.

예를 들어 보자. 업무 성과가 탁월한 김 대리는 팀장으로 특진했다. 그러나 기쁨도 잠시 ‘아직도 빛나는 유능한 실무능력’이 문제가 된다. 자신의 뛰어난 실무능력을 팀원들에게 효율적으로 전수하면서 팀원들을 격려하고 동기부여를 하는 동시에 리더로서 해야 할 일에 전념해야 하지만, 특진까지 했으니 짧은 시간에 뛰어난 실적을 보여 자신의 능력을 입증하려 한다.

그러나 생각보다 좋은 결과가 나오지 않으니 팀원들을 격려하기보다는, 자신에 비해 업무능력이 떨어지는 팀원들을 비난하며 질책한다. 결국 자신이 직접 나서 실적을 채우려 실무까지 처리한다.

권한 위임을 하는 것에 대해서는 불안을 느낀다. 통제와 관리, 신뢰와 위임 사이에서 끊임없이 갈등만 한다. 팀장 본연의 업무가 무엇인지 깨닫지도 못한 상황에서 무엇을 어떻게 해야 할지 답답하기만 하다. 팀원들은 팀장이 자기들을 믿지 못해 실무적인 일까지 나서서 한다는 생각에 의욕을 잃어가고, 그러는 사이에 팀 내에서는 웃음소리가 사라져 버린다.

켈리 슈 예일대 경영대학원 교수는 높은 성과를 인정받아 승진한 관리자들이 리더로서 새로운 업무도 잘 수행하는지 알아보기 위해 131개 기업을 분석했다. 조사 결과는 피터의 법칙을 그대로 보여주었다. 주로 1등 영업사원 출신 관리자들의 실적이 최하위에 머물렀다.

이에 대해 켈리 슈는 “최고의 엔지니어가 창업한다고 해서 반드시 최고의 경영자가 되는 것은 아니며, 이는 최고의 엔지니어가 되는 것과 엔지니어를 잘 관리하는 리더가 되는 것은 다른 역량이기 때문”이라고 설명했다. 즉 리더는 성과를 내는 추진력 뿐만 아니라 팀원을 독려하고 시너지를 만드는 관리 능력이 매우 중요하다는 것이다.

조직의 리더는 대부분 실무능력이 뛰어난 사람들이다. 성과가 뛰어난 사람이 승진하는 것은 공정하다고 인식되기 때문이다. 여기에는 실무를 잘하면 자신의 담당 업무뿐 아니라 부하직원의 교육과 관리 등 리더의 역할도 잘 해낼 거라는 기대가 포함되어 있다.

그러나 실제로 리더의 과거 업무 성과는 리더십과 직접적인 연관성이 없다. 과거의 직무 수행능력을 승진 후의 직책에 필요한 능력과 같은 것으로 생각하는 판단의 오류는 승진할수록 되레 무능해지는 상사들을 만드는 아이러니를 낳는다.

그런데 피터의 법칙이 경고하는 진짜 위험은 ‘유능한 직원들이 조직을 떠나게 된다’라는 사실이다. 무능해진 상사들에게 자리를 지키는 것은 가장 중요한 문제다. 이들의 눈에 창의적 사고로 새로운 도전을 시도하는 유능한 직원은 질서를 어지럽히는 존재일 뿐이다.

따라서 창의적이고 도전적인 인재들은 오히려 승진에서 제외되기 쉽고 결국 스스로 버티지 못하고 떠나게 된다. 피터의 법칙이 관료적 조직에서 더욱 강하게 나타나는 건 바로 이런 속성 때문이다.

미국의 만화 <딜버트(Dilbert)>는 65개국 2000여 개의 신문에 연재된 세계적인 콘텐츠다. 엔지니어 딜버트의 직장생활을 그린 3~4컷의 만화는 경영진의 무능과 상사의 횡포, 권위주의적 계층구조를 신랄하게 풍자하는 내용으로 선풍적인 인기를 끌었다.

열광한 독자들은 작가 스콧 애덤스에게 자신들의 직장생활 이야기를 보냈는데 이는 고스란히 만화의 소재로 활용되었다. 작가는 열렬한 반응에 힘입어 독자들을 대상으로 ‘어떤 관행이 직원들을 가장 화나게 하는가’라는 설문조사를 했다. 가장 많은 표를 얻은 것은 ‘경영진으로 승진한 멍청이’였다.

이 내용은 만화 <딜버트의 법칙>으로 출간됐고 100만 부 이상이 팔렸다. 여기서 ‘무능력하고 비효율적인 직원일수록 경쟁 단계를 거치지 않고 곧바로 승진하는 현상’을 뜻하는 딜버트의 법칙이 탄생했다.

딜버트의 법칙이 작용하는 조직은 변화를 두려워하고 현실에 안주하려는 경향이 강하다. 혁신을 외치지만 혁신을 시도하지 않는다. 이런 풍토에 어울리는 사람이 바로 무능한 사람이다. 만화에서는 무능하지만 승진하고 싶은 사람들에게 “상사에게 잘 보이면 그만이고 너무 열심히 일하면 오히려 곤란하다”라고 조언한다.

피터의 법칙은 조직이 리더의 자질을 제대로 평가하지 않을 때 무능한 리더가 조직을 가득 채운다고 경고한다. 무능해진 리더들은 자신의 결점을 보완하고 리더로서 필요한 자질과 지식을 습득하기보다는 조직에 딜버트의 법칙을 만연하게 만든다.

무능한 상사들은 일에 대한 열정을 가진 직원이 오히려 껄끄럽다. 그래서 의도적으로 똑똑하지 않은 직원을 승진시켜 옆에 두는 최고경영자도 실제 현실에서 존재한다. 무능한 사람이 고위직으로 승진하는 꽤 흔한 이유다. 만년 저성과 조직은 이렇게 만들어진다.

‘어떻게 저렇게 무능한 사람이 임원 자리에 앉아있는 걸까?’ 직장생활의 풀리지 않는 미스터리다. 회사 뿐 아니라 정부, 종교단체, 학교 등 근무지에 상관없이 그리고 시대와 동서양 문화권을 막론하고 보편적인 현상이다. 유능한 직원은 떠나고 무능한 상사만 남는 이유는 무엇일까. 1969년 미국의 교육학자 로런스 피터와 레이먼드 헐은 정치, 법률, 교육, 산업 등 모든 조직에서 시간이 지날수록 무능한 관리자들이 넘쳐나는 현상을 발견했다. 이를 ‘피터의 법칙(Peter Principle)’이라고 하는데 ‘승진 후 새로운 업무를 수행할 때 과거보다 일 처리 능력이 떨어지는 것은 자연스러운 현상’이라는 주장이다. 예를 들어 보자. 업무 성과가 탁월한 김 대리는 팀장으로 특진했다. 그러나 기쁨도 잠시 ‘아직도 빛나는 유능한 실무능력’이 문제가 된다. 자신의 뛰어난 실무능력을 팀원들에게 효율적으로 전수하면서 팀원들을 격려하고 동기부여를 하는 동시에 리더로서 해야 할 일에 전념해야 하지만, 특진까지 했으니 짧은 시간에 뛰어난 실적을 보여 자신의 능력을 입증하려 한다. 그러나 생각보다 좋은 결과가 나오지 않으니 팀원들을 격려하기보다는, 자신에 비해 업무능력이 떨어지는 팀원들을 비난하며 질책한다. 결국 자신이 직접 나서 실적을 채우려 실무까지 처리한다. 권한 위임을 하는 것에 대해서는 불안을 느낀다. 통제와 관리, 신뢰와 위임 사이에서 끊임없이 갈등만 한다. 팀장 본연의 업무가 무엇인지 깨닫지도 못한 상황에서 무엇을 어떻게 해야 할지 답답하기만 하다. 팀원들은 팀장이 자기들을 믿지 못해 실무적인 일까지 나서서 한다는 생각에 의욕을 잃어가고, 그러는 사이에 팀 내에서는 웃음소리가 사라져 버린다. 켈리 슈 예일대 경영대학원 교수는 높은 성과를 인정받아 승진한 관리자들이 리더로서 새로운 업무도 잘 수행하는지 알아보기 위해 131개 기업을 분석했다. 조사 결과는 피터의 법칙을 그대로 보여주었다. 주로 1등 영업사원 출신 관리자들의 실적이 최하위에 머물렀다. 이에 대해 켈리 슈는 “최고의 엔지니어가 창업한다고 해서 반드시 최고의 경영자가 되는 것은 아니며, 이는 최고의 엔지니어가 되는 것과 엔지니어를 잘 관리하는 리더가 되는 것은 다른 역량이기 때문”이라고 설명했다. 즉 리더는 성과를 내는 추진력 뿐만 아니라 팀원을 독려하고 시너지를 만드는 관리 능력이 매우 중요하다는 것이다. 조직의 리더는 대부분 실무능력이 뛰어난 사람들이다. 성과가 뛰어난 사람이 승진하는 것은 공정하다고 인식되기 때문이다. 여기에는 실무를 잘하면 자신의 담당 업무뿐 아니라 부하직원의 교육과 관리 등 리더의 역할도 잘 해낼 거라는 기대가 포함되어 있다. 그러나 실제로 리더의 과거 업무 성과는 리더십과 직접적인 연관성이 없다. 과거의 직무 수행능력을 승진 후의 직책에 필요한 능력과 같은 것으로 생각하는 판단의 오류는 승진할수록 되레 무능해지는 상사들을 만드는 아이러니를 낳는다. 그런데 피터의 법칙이 경고하는 진짜 위험은 ‘유능한 직원들이 조직을 떠나게 된다’라는 사실이다. 무능해진 상사들에게 자리를 지키는 것은 가장 중요한 문제다. 이들의 눈에 창의적 사고로 새로운 도전을 시도하는 유능한 직원은 질서를 어지럽히는 존재일 뿐이다. 따라서 창의적이고 도전적인 인재들은 오히려 승진에서 제외되기 쉽고 결국 스스로 버티지 못하고 떠나게 된다. 피터의 법칙이 관료적 조직에서 더욱 강하게 나타나는 건 바로 이런 속성 때문이다. 미국의 만화 &lt;딜버트(Dilbert)&gt;는 65개국 2000여 개의 신문에 연재된 세계적인 콘텐츠다. 엔지니어 딜버트의 직장생활을 그린 3~4컷의 만화는 경영진의 무능과 상사의 횡포, 권위주의적 계층구조를 신랄하게 풍자하는 내용으로 선풍적인 인기를 끌었다. 열광한 독자들은 작가 스콧 애덤스에게 자신들의 직장생활 이야기를 보냈는데 이는 고스란히 만화의 소재로 활용되었다. 작가는 열렬한 반응에 힘입어 독자들을 대상으로 ‘어떤 관행이 직원들을 가장 화나게 하는가’라는 설문조사를 했다. 가장 많은 표를 얻은 것은 ‘경영진으로 승진한 멍청이’였다. 이 내용은 만화 &lt;딜버트의 법칙&gt;으로 출간됐고 100만 부 이상이 팔렸다. 여기서 ‘무능력하고 비효율적인 직원일수록 경쟁 단계를 거치지 않고 곧바로 승진하는 현상’을 뜻하는 딜버트의 법칙이 탄생했다. 딜버트의 법칙이 작용하는 조직은 변화를 두려워하고 현실에 안주하려는 경향이 강하다. 혁신을 외치지만 혁신을 시도하지 않는다. 이런 풍토에 어울리는 사람이 바로 무능한 사람이다. 만화에서는 무능하지만 승진하고 싶은 사람들에게 “상사에게 잘 보이면 그만이고 너무 열심히 일하면 오히려 곤란하다”라고 조언한다. 피터의 법칙은 조직이 리더의 자질을 제대로 평가하지 않을 때 무능한 리더가 조직을 가득 채운다고 경고한다. 무능해진 리더들은 자신의 결점을 보완하고 리더로서 필요한 자질과 지식을 습득하기보다는 조직에 딜버트의 법칙을 만연하게 만든다. 무능한 상사들은 일에 대한 열정을 가진 직원이 오히려 껄끄럽다. 그래서 의도적으로 똑똑하지 않은 직원을 승진시켜 옆에 두는 최고경영자도 실제 현실에서 존재한다. 무능한 사람이 고위직으로 승진하는 꽤 흔한 이유다. 만년 저성과 조직은 이렇게 만들어진다.

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‘어떻게 저렇게 무능한 사람이 임원 자리에 앉아있는 걸까?’ 직장

가장 많이 여쭤보시는 질문 중 하나입니다. 채용 담당자 시절과 현재 코칭을 많이 하며 느낀 제 기준입니다.

👉 총 45-55p 사이
👉 서비스 3~4개
👉 프로젝트 6~7개, 장당 7-8p
👉 프로젝트 = 서비스 아님
👉 서비스 하나당 n개의 프로젝트가 나올 수 있음
👉 한 프로젝트 구성
- 프로젝트 배경 > 문제인식 및 정의 > 가설 > 솔루션 > 결과해석 > 레슨런
👉 문제 해결력을 잘 보여줄 수 있는 중요도 순서로 배치: 최신순 아니어도 됨, 같은 서비스가 붙어 있지 않아도 됨
👉 JD상 필요시 장표 후반에 Appendix 추가 후 BX, 개발, 그래픽 관련 작업들 추가

가장 많이 여쭤보시는 질문 중 하나입니다. 채용 담당자 시절과 현재 코칭을 많이 하며 느낀 제 기준입니다. 👉 총 45-55p 사이👉 서비스 3~4개👉 프로젝트 6~7개, 장당 7-8p👉 프로젝트 = 서비스 아님👉 서비스 하나당 n개의 프로젝트가 나올 수 있음👉 한 프로젝트 구성- 프로젝트 배경 &gt; 문제인식 및 정의 &gt; 가설 &gt; 솔루션 &gt; 결과해석 &gt; 레슨런👉 문제 해결력을 잘 보여줄 수 있는 중요도 순서로 배치: 최신순 아니어도 됨, 같은 서비스가 붙어 있지 않아도 됨👉 JD상 필요시 장표 후반에 Appendix 추가 후 BX, 개발, 그래픽 관련 작업들 추가

✋적당한 문제 해결 포트폴리오 장수는?

Findings in our latest study show that the quality of code written with GitHub Copilot is significantly more functional, readable, reliable, maintainable, and concise.

Does GitHub Copilot improve code quality? Here’s what the data says

GitHub에서 Copilot의 효과를 파악하기 위해 실험을 했습니다.

5년 이상의 개발자 202명을 모집 후 절반은 GitHub Copilot을 쓰고 절반은 AI도구를 일체 사용하지 않은 채 웹 서버의 API 엔드포인트를 작성하도록 한 뒤 준비된 단위 테스트의 통과 여부와 전문가 검토를 통해서 코드를 평가했습니다.

연구 결과에 따르면 GitHub Copilot을 사용한 코드가 단위테스트를 통과할 가능성이 56% 더 높았고 가독성은 1~3% 좋고 유지보수 면에서도 쉬운것으로 평가 받았다고 합니다.

https://github.blog/news-insights/research/does-github-copilot-improve-code-quality-heres-what-the-data-says/

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GitHub에서 Copilot의 효과를 파악하기 위해 실험을 했습

끌리는 콘텐츠 마케팅의 모든 것! : 네이버 블로그

현대카드 정태영 회장은 브랜딩을 "페르소나 매니지먼트"라고 정의합니다. 기업과 상품의 성격을 소비자에게 어떻게 보여주고 관리해야 하는지에 대한 그의 브랜딩 철학과 전략을 소개합니다.

브랜딩의 본질과 페르소나의 중요성을 깊이 탐구해 보세요.

브랜딩이란 무엇일까요? 많은 사람들이 브랜딩을 로고나 마케팅 같은 외적인 요소로 생각하지만, 현대카드 정태영 회장은 브랜딩을 훨씬 깊은 개념으로 정의하고 있습니다. 그는 브랜딩을 단순한 마케팅이 아닌, 기업과 제품의 "페르소나"를 관리하는 일이라고 말합니다.

즉, 브랜드가 소비자에게 어떤 인상을 남기고, 어떤 관계를 맺을지를 결정하는 중요한 전략이라고 강조하는데요. 이 글에서는 정 회장이 강조하는 '페르소나 매니지먼트'의 개념과 현대카드가 이를 통해 어떻게 브랜딩을 하고 있는지 알려드립니다.

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브랜딩은 페르소나 매니지먼트다 ㅣ 현대카드 정태영 회장이 전하는 브랜딩

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