유명하고 인기 많은 것과, 남의 선택지와, 알고리즘의 추천 벗어나 보기…서점 베스트셀러 피하고, 지도앱 끄고 내 멋대로 경로 만들고, 아무 밥집이나 들어가고…묘한 해방감, 처음 가본 길이 만들어준 새로운 '경험 지도'수습기자 때 휠체어를 타고 서울시내를 다녀 봤습니다. 불편한 세상이 처음 펼쳐졌습니다. 직접 체험해 깨닫고 알리는 기사를 써보기로 했습니다. ...

스타벅스 가서, "제일 안 팔리는 걸로 주세요"[남기자의 체헐리즘] - 머니투데이

회사 근처의 단골 스타벅스 매장에 갔다. 메뉴판을 잠시 바라보았다. 익숙한 커피들이 보였다. 평소 늘 마시던 것들. 한 번쯤은 벗어나고 싶었다. 단정한 차림을 한 직원 앞에 섰다.

“주문하시겠어요?“(직원)
”네, 혹시…여기서 제일 인기 없는 메뉴가 뭘까요?“(기자)
직원은 이게 뭔 말인가 싶어서 멈칫했다.

하지만 그는 침착했다. 이내 능숙한 추천이 이어졌다.
”음, 저희 매장에서는 이 음료가 가장 안 팔리고 있어요.“(직원)
“그럼 그걸로 주문할게요!”(기자)

메뉴를 간단히 설명하자면, 에스프레소와 흑당 시럽과 시나몬의 다소 낯선 조합이었다. ”시나몬 괜찮으시겠어요?“ 주문할 때 들린 직원 말이 조금 불안했지만. 별수 없다. 이미 결제는 끝났다.

기다린 음료가 나왔다. 흑설탕과 우유와 커피가 적절히 섞인 오묘한 색깔. 한 입 먹어봤다. 솔직히 첫 모금은 살짝 의아한 맛이었다. 나도 모르게 고개가 기울어졌다. 반려견 똘이에게 “빨주노초파남보!”처럼 모르는 단어를 말하면 머리를 갸우뚱하는데 그것과 비슷했다.

먹는 방법이 잘못됐나 싶어서 컵을 시계 방향으로 돌리며 섞었다. 덜그럭덜그럭. 얼음이 유리컵에 부딪히는 소리가 경쾌했다. 어우러지고 나니 맛이 썩 괜찮아졌다. 뭐랄까? 수정과에 커피를 섞은 낯선 맛인데 중독성이 있었다. 음료는 금세 사라지고 바닥엔 얼음만 남았다.

갔던 길을 또 가고, 먹던 걸 또 먹고, 보던 걸 또 본다. 남들이 좋다는 걸 막연히 쫓고 알고리즘 추천을 받는다. 무표정하게 있어도 최적의 것을 알려준다. 좋다. 매우 효율적이며, 불안한 것도, 실패하는 것도 줄일 수 있으므로.

그러다 문득 보이지 않는 틀 안에 갇혀 있는듯한 기분이 들었다. 막연히 벗어나야겠단 생각이 들었다. 그 결과가 별로여도 상관없다고. 평소 익숙했던, 또 반복해왔던 ‘무언가’로부터 멀어져 보고 있었다. 그래서 소심하게 떠나본 작은 모험 기록.

취재를 하며 켜켜이 쌓인 감정 정리가 필요했다. 합정동 서점에 가기로 했다. 마음과 일치하는 적절한 문장엔 화도 슬픔도 내려보낼 수 있기에. 오랜만이라 가는 길이 헷갈렸다. 지도 앱을 켰다. 버스 타면 20분. 가장 빠르고 효율적인 경로가 나왔다.

편안함에 의지하고픈 마음을 누르고 앱을 껐다. 끄는 순간 바보가 됐다. 갈 방법이 생각이 안 났다. 길이 있으면 가겠지, 용기를 냈다. 내 멋대로 경로를 짜봤다. 어느 구간까진 따릉이(자전거)를 타고, 양화대교는 걸어서 건너가기로.

햇살 좋은 날이라 한강 바람을 쐬고 싶었다. 꾸역꾸역 페달을 밟았다. 땀이 금세 줄줄 흘렀다. 버스 에어컨 바람이 그리워졌다. 괜히 했나 싶어 후회했다. 아는 길이 하나밖에 없었다. 버스로 다니던 찻길.

자전거를 타면서도 나도 모르게 그 길을 쫓다 알아채고, 자조(自嘲)했다. 그럴 필요 없었다. 그 뒤로는 내 맘대로 길을 탔다. 골목길도 지나고, 공사라 차가 못 가는 길도 홀연히 건넜다. 아무렇게나 길을 가니 몹시 자유로웠다. 해방감이 느껴졌다.

기꺼이 돌아가고 마음껏 헤매었다. 서울에 처음 여행을 온 사람이 된 듯 했다. 정 안 될 땐 지도를 봤다. 하나라고 생각했던 길은, 가보니 실은 너무 많았다. 버스나 지하철이나 차로만 갈 수 있다고 여겼으나 아녔다. 자전거나 걸음으로도 갈 수 있었다.

고생스럽고 시간은 더 오래 걸리던 여정. 그러나 단지 그게 다는 아녔다. 안양천에 다다랐을 땐 초록이 무성한 산책길을 만났다. 흙을 밟고 싶어 자전거에서 내려 걸었다.

순간 음악을 듣고 싶어 앱을 켰다. 자연스레 플레이리스트를 들으려다 멈칫했다. HOT 100이나 해시태그가 잔뜩 달린 추천 음악 같은 것에서도 잠시 해방돼 보고 싶었다.

새로 나온 음악을 전부 재생해봤다. 평소 안 듣던 온갖 노래가 나오기 시작했다. 처음 보는 무명 가수도 많았다. 덕분에 그들이 품고 있을 꿈도 하나씩 들어볼 수 있었다. 음악 세계가 확장되는 느낌이었다. 좋은 곡들을 꽤 건졌다. 특히 가사가 마음에 들어왔다.

“여름이 오면 푸른 햇살 아래 두 손을 꼭 맞잡고 산책을 하자던. 네가 좋아하는 버드나무 길.”<손혜은 - 여름이 오면>
“자꾸 생각이 나. 어찌 된 건지 몰라. 오늘 뭘 해도 안 돼. 너만 생각이 나.”<유해준 - 자꾸 생각이 나>

양화대교를 건널 무렵엔, 강렬한 트롯이 이어폰에서 흘러나왔다. 리듬이 신나고 가사가 너무 재밌어 웃음이 빵 터졌다. 합정동까지 1시간이나 걸렸고 힘들었으나 재밌었다. 익숙한 동네인데 다 새로웠고, 여행하는 기분이 들었다.

서점에 들어섰다. 가장 잘 보이는 자리엔 베스트셀러들이 놓였다. 유명한 책들이라 제목이 익숙했다. 발걸음을 옮길 때, 잘 보이는 곳마다 MD의 추천 책이 놓였다. 평소라면 뒤적거렸겠으나, 그날은 스쳐 지나갔다. 좋은 책은, 숨어 있을 수도 있다며.

책이 잔뜩 꽂힌 벽면에 갔다. 어지러웠지만 불편함을 택하면 또 무언가 있으리라 기대했다. 숨을 고르고 제목을 찬찬히 보았다. 마음에 뭔가 떠오르면 꺼내어 읽었다. 꽤 오래 서점에 머물며 찾아낸 좋은 책의 문장들.

“위로는 반드시 말이 아니라, 어떤 풍경으로 남아 있기도 하다. 나에게 위로는 가을바람에 흔들리는 코스모스이고, 할아버지의 주름진 웃음이고, 코스모스 색깔의 가을 하늘이고, 김창완 아저씨의 노래이다.” <고수리 - 우리는 달빛에도 걸을 수 있다>

“지금의 인생 옆에 또 하나 다른 길이 있다는 것을 깨달으면 살아가는 것이 편해진다.” <이치다 노리코 - 올해의 목표는 다정해지기입니다>

“에고는 필사적으로 안전을 원한다. 반면 영혼은 진정한 삶을 살고 싶어한다. 한 가지 진리는 이것이다. 모험 없이는 진정한 삶을 살 수 없으며, 시련 없이는 깊어질 수 없다는 것.” <캐럴 피어슨 - 나는 나>

많이 팔리고 오래 팔린 책. 최소한 실패하진 않을거란 ‘보증’이었다. 밥 먹을 때도 그랬다. 별점은 몇 점이고, 재주문은 얼마이며, 후기는 어떤지 편히 볼 수 있었다. 예상대로 맛있을 때도 있었고, 예상과 달리 별로인 적도 꽤 됐다. 당연한 거다. 누군가의 입맛이지, 정확히 내 경험은 아니므로…

허기가 몰려와 점심을 먹으러 갔다. 단순하게 생각하기로 했다. 끌리면 들어가 보자고. 마침 초등학생이 걸어가고 있었다. 손에 쥔 컵 떡볶이의 발그레한 소스가 너무 맛나 보였다. 조심스레 말을 걸었다.

“안녕하세요, 아저씨 이상한 사람 아니에요. 정말이에요. 물어볼 게 있어서요.”(기자)
“(움찔) 네에.”(움찔한 초등학생)
“혹시 이 떡볶이, 어느 가게에서 샀는지 알려줄 수 있어요?”(기자)
“여기 짱 맛있어요. 쭉 가시면 O떡볶이라고 나와요!”(신나서 알려주던 초등학생)

고맙다고 인사하고 가게로 향했다. 처음 가보는 골목이었다. 맨날 가는 데만 다녔구나 싶었다. 가게에 들어갔다. 쫄깃하면서도 알맞게 익어 보들보들한 떡볶이. 입에 넣는 순간, 오래 전 기억이 꺼내어졌다. 학원이 끝나면 책가방 메고, 한 접시에 1000원 밖에 안 했고, 친구와 먹으면 세상 행복했던. 딱 그 맛이었다.

파리에 처음 갔을 때였다. 잘 모르니까 검색했다. 비싼 여행 아닌가. 두려웠다. 아무 데나 갔다가 혹시나 맛 없을까봐. 검색했다. 맛집이라고 나온 곳에 갔다. 잠시 뒤 여성 두 명이 들어왔다. 한국인이었다. 커플도 왔다. 한국인이었다. 테이블이 한국인들로 꽉 찼다.

몽마르뜨 근처였나, 기억도 안 난다. 맛도 가물가물하다. 대체 거기는 누구의 ‘선택지’였을까? 앞서 했던 작은 모험들. 대단한 교훈이 담긴 메시지는 없다. 엄청 즐거웠으나 오롯이 재밌는 것도 아녔다. 외려 약간의 불안이 늘 있었다. 그런데 그래도 괜찮았다. 오롯이 “내 선택”이었으므로.

처음 알게 됐다. 선택지가 남들이 다 쫓는 것에만 있지 않단 것을. 나만의 방법도 괜찮단 걸. 이번엔 유튜브의 ‘알고리즘’을 다 껐다. 검색창 하나만 덜렁 띄워진 화면. 뭘 찾아야 할지 몰라 멍해졌다. 너무 익숙해져 있었다. 알아서 주어졌던, 왜 보는지 모를 영상들에.

찾고 싶었던 게 뭘지 생각한다. 고민한다. ‘강아지’를 입력했다. 조회수가 높은 것 위주로 나온다. 날짜 순으로 나열했다. 30명이 본 것도 나오고, 55명이 본 것도 떴다. 빠짐없이 다 나왔으면 싶다. 그리고 내가 선택해서 골라 보고 싶었다.

기억을 하나 더 꺼내본다. 어느 여름, 스페인 바르셀로나였다. 맛있다며 찾아간 유명 카페는 휴일이었다. 검색하려는데 인터넷이 안 터졌다. 대안이 없는 상태에 순간 정지됐다. 별 수 없이 그 옆의 아무 카페나 들어갔다. 라떼를 마셨다. 검색해도 결과값이 하나도 없던, 기대 하나 안 했던 그 가게. 그런데 거기가 스페인에서 먹은 커피 중 가장 맛있는 곳이었다.

회사 근처의 단골 스타벅스 매장에 갔다. 메뉴판을 잠시 바라보았다. 익숙한 커피들이 보였다. 평소 늘 마시던 것들. 한 번쯤은 벗어나고 싶었다. 단정한 차림을 한 직원 앞에 섰다. “주문하시겠어요?“(직원)”네, 혹시…여기서 제일 인기 없는 메뉴가 뭘까요?“(기자)직원은 이게 뭔 말인가 싶어서 멈칫했다. 하지만 그는 침착했다. 이내 능숙한 추천이 이어졌다.”음, 저희 매장에서는 이 음료가 가장 안 팔리고 있어요.“(직원)“그럼 그걸로 주문할게요!”(기자) 메뉴를 간단히 설명하자면, 에스프레소와 흑당 시럽과 시나몬의 다소 낯선 조합이었다. ”시나몬 괜찮으시겠어요?“ 주문할 때 들린 직원 말이 조금 불안했지만. 별수 없다. 이미 결제는 끝났다. 기다린 음료가 나왔다. 흑설탕과 우유와 커피가 적절히 섞인 오묘한 색깔. 한 입 먹어봤다. 솔직히 첫 모금은 살짝 의아한 맛이었다. 나도 모르게 고개가 기울어졌다. 반려견 똘이에게 “빨주노초파남보!”처럼 모르는 단어를 말하면 머리를 갸우뚱하는데 그것과 비슷했다. 먹는 방법이 잘못됐나 싶어서 컵을 시계 방향으로 돌리며 섞었다. 덜그럭덜그럭. 얼음이 유리컵에 부딪히는 소리가 경쾌했다. 어우러지고 나니 맛이 썩 괜찮아졌다. 뭐랄까? 수정과에 커피를 섞은 낯선 맛인데 중독성이 있었다. 음료는 금세 사라지고 바닥엔 얼음만 남았다. 갔던 길을 또 가고, 먹던 걸 또 먹고, 보던 걸 또 본다. 남들이 좋다는 걸 막연히 쫓고 알고리즘 추천을 받는다. 무표정하게 있어도 최적의 것을 알려준다. 좋다. 매우 효율적이며, 불안한 것도, 실패하는 것도 줄일 수 있으므로. 그러다 문득 보이지 않는 틀 안에 갇혀 있는듯한 기분이 들었다. 막연히 벗어나야겠단 생각이 들었다. 그 결과가 별로여도 상관없다고. 평소 익숙했던, 또 반복해왔던 ‘무언가’로부터 멀어져 보고 있었다. 그래서 소심하게 떠나본 작은 모험 기록. 취재를 하며 켜켜이 쌓인 감정 정리가 필요했다. 합정동 서점에 가기로 했다. 마음과 일치하는 적절한 문장엔 화도 슬픔도 내려보낼 수 있기에. 오랜만이라 가는 길이 헷갈렸다. 지도 앱을 켰다. 버스 타면 20분. 가장 빠르고 효율적인 경로가 나왔다. 편안함에 의지하고픈 마음을 누르고 앱을 껐다. 끄는 순간 바보가 됐다. 갈 방법이 생각이 안 났다. 길이 있으면 가겠지, 용기를 냈다. 내 멋대로 경로를 짜봤다. 어느 구간까진 따릉이(자전거)를 타고, 양화대교는 걸어서 건너가기로. 햇살 좋은 날이라 한강 바람을 쐬고 싶었다. 꾸역꾸역 페달을 밟았다. 땀이 금세 줄줄 흘렀다. 버스 에어컨 바람이 그리워졌다. 괜히 했나 싶어 후회했다. 아는 길이 하나밖에 없었다. 버스로 다니던 찻길. 자전거를 타면서도 나도 모르게 그 길을 쫓다 알아채고, 자조(自嘲)했다. 그럴 필요 없었다. 그 뒤로는 내 맘대로 길을 탔다. 골목길도 지나고, 공사라 차가 못 가는 길도 홀연히 건넜다. 아무렇게나 길을 가니 몹시 자유로웠다. 해방감이 느껴졌다. 기꺼이 돌아가고 마음껏 헤매었다. 서울에 처음 여행을 온 사람이 된 듯 했다. 정 안 될 땐 지도를 봤다. 하나라고 생각했던 길은, 가보니 실은 너무 많았다. 버스나 지하철이나 차로만 갈 수 있다고 여겼으나 아녔다. 자전거나 걸음으로도 갈 수 있었다. 고생스럽고 시간은 더 오래 걸리던 여정. 그러나 단지 그게 다는 아녔다. 안양천에 다다랐을 땐 초록이 무성한 산책길을 만났다. 흙을 밟고 싶어 자전거에서 내려 걸었다. 순간 음악을 듣고 싶어 앱을 켰다. 자연스레 플레이리스트를 들으려다 멈칫했다. HOT 100이나 해시태그가 잔뜩 달린 추천 음악 같은 것에서도 잠시 해방돼 보고 싶었다. 새로 나온 음악을 전부 재생해봤다. 평소 안 듣던 온갖 노래가 나오기 시작했다. 처음 보는 무명 가수도 많았다. 덕분에 그들이 품고 있을 꿈도 하나씩 들어볼 수 있었다. 음악 세계가 확장되는 느낌이었다. 좋은 곡들을 꽤 건졌다. 특히 가사가 마음에 들어왔다. “여름이 오면 푸른 햇살 아래 두 손을 꼭 맞잡고 산책을 하자던. 네가 좋아하는 버드나무 길.”&lt;손혜은 - 여름이 오면&gt;“자꾸 생각이 나. 어찌 된 건지 몰라. 오늘 뭘 해도 안 돼. 너만 생각이 나.”&lt;유해준 - 자꾸 생각이 나&gt; 양화대교를 건널 무렵엔, 강렬한 트롯이 이어폰에서 흘러나왔다. 리듬이 신나고 가사가 너무 재밌어 웃음이 빵 터졌다. 합정동까지 1시간이나 걸렸고 힘들었으나 재밌었다. 익숙한 동네인데 다 새로웠고, 여행하는 기분이 들었다. 서점에 들어섰다. 가장 잘 보이는 자리엔 베스트셀러들이 놓였다. 유명한 책들이라 제목이 익숙했다. 발걸음을 옮길 때, 잘 보이는 곳마다 MD의 추천 책이 놓였다. 평소라면 뒤적거렸겠으나, 그날은 스쳐 지나갔다. 좋은 책은, 숨어 있을 수도 있다며. 책이 잔뜩 꽂힌 벽면에 갔다. 어지러웠지만 불편함을 택하면 또 무언가 있으리라 기대했다. 숨을 고르고 제목을 찬찬히 보았다. 마음에 뭔가 떠오르면 꺼내어 읽었다. 꽤 오래 서점에 머물며 찾아낸 좋은 책의 문장들. “위로는 반드시 말이 아니라, 어떤 풍경으로 남아 있기도 하다. 나에게 위로는 가을바람에 흔들리는 코스모스이고, 할아버지의 주름진 웃음이고, 코스모스 색깔의 가을 하늘이고, 김창완 아저씨의 노래이다.” &lt;고수리 - 우리는 달빛에도 걸을 수 있다&gt; “지금의 인생 옆에 또 하나 다른 길이 있다는 것을 깨달으면 살아가는 것이 편해진다.” &lt;이치다 노리코 - 올해의 목표는 다정해지기입니다&gt; “에고는 필사적으로 안전을 원한다. 반면 영혼은 진정한 삶을 살고 싶어한다. 한 가지 진리는 이것이다. 모험 없이는 진정한 삶을 살 수 없으며, 시련 없이는 깊어질 수 없다는 것.” &lt;캐럴 피어슨 - 나는 나&gt; 많이 팔리고 오래 팔린 책. 최소한 실패하진 않을거란 ‘보증’이었다. 밥 먹을 때도 그랬다. 별점은 몇 점이고, 재주문은 얼마이며, 후기는 어떤지 편히 볼 수 있었다. 예상대로 맛있을 때도 있었고, 예상과 달리 별로인 적도 꽤 됐다. 당연한 거다. 누군가의 입맛이지, 정확히 내 경험은 아니므로… 허기가 몰려와 점심을 먹으러 갔다. 단순하게 생각하기로 했다. 끌리면 들어가 보자고. 마침 초등학생이 걸어가고 있었다. 손에 쥔 컵 떡볶이의 발그레한 소스가 너무 맛나 보였다. 조심스레 말을 걸었다. “안녕하세요, 아저씨 이상한 사람 아니에요. 정말이에요. 물어볼 게 있어서요.”(기자)“(움찔) 네에.”(움찔한 초등학생)“혹시 이 떡볶이, 어느 가게에서 샀는지 알려줄 수 있어요?”(기자)“여기 짱 맛있어요. 쭉 가시면 O떡볶이라고 나와요!”(신나서 알려주던 초등학생) 고맙다고 인사하고 가게로 향했다. 처음 가보는 골목이었다. 맨날 가는 데만 다녔구나 싶었다. 가게에 들어갔다. 쫄깃하면서도 알맞게 익어 보들보들한 떡볶이. 입에 넣는 순간, 오래 전 기억이 꺼내어졌다. 학원이 끝나면 책가방 메고, 한 접시에 1000원 밖에 안 했고, 친구와 먹으면 세상 행복했던. 딱 그 맛이었다. 파리에 처음 갔을 때였다. 잘 모르니까 검색했다. 비싼 여행 아닌가. 두려웠다. 아무 데나 갔다가 혹시나 맛 없을까봐. 검색했다. 맛집이라고 나온 곳에 갔다. 잠시 뒤 여성 두 명이 들어왔다. 한국인이었다. 커플도 왔다. 한국인이었다. 테이블이 한국인들로 꽉 찼다. 몽마르뜨 근처였나, 기억도 안 난다. 맛도 가물가물하다. 대체 거기는 누구의 ‘선택지’였을까? 앞서 했던 작은 모험들. 대단한 교훈이 담긴 메시지는 없다. 엄청 즐거웠으나 오롯이 재밌는 것도 아녔다. 외려 약간의 불안이 늘 있었다. 그런데 그래도 괜찮았다. 오롯이 “내 선택”이었으므로. 처음 알게 됐다. 선택지가 남들이 다 쫓는 것에만 있지 않단 것을. 나만의 방법도 괜찮단 걸. 이번엔 유튜브의 ‘알고리즘’을 다 껐다. 검색창 하나만 덜렁 띄워진 화면. 뭘 찾아야 할지 몰라 멍해졌다. 너무 익숙해져 있었다. 알아서 주어졌던, 왜 보는지 모를 영상들에. 찾고 싶었던 게 뭘지 생각한다. 고민한다. ‘강아지’를 입력했다. 조회수가 높은 것 위주로 나온다. 날짜 순으로 나열했다. 30명이 본 것도 나오고, 55명이 본 것도 떴다. 빠짐없이 다 나왔으면 싶다. 그리고 내가 선택해서 골라 보고 싶었다. 기억을 하나 더 꺼내본다. 어느 여름, 스페인 바르셀로나였다. 맛있다며 찾아간 유명 카페는 휴일이었다. 검색하려는데 인터넷이 안 터졌다. 대안이 없는 상태에 순간 정지됐다. 별 수 없이 그 옆의 아무 카페나 들어갔다. 라떼를 마셨다. 검색해도 결과값이 하나도 없던, 기대 하나 안 했던 그 가게. 그런데 거기가 스페인에서 먹은 커피 중 가장 맛있는 곳이었다.

머니투데이

| 한민 문화심리학자 언젠가부터 ‘선을 넘는’ 사람들이 많아진 느낌이다. 예의라곤 찾아볼 수 없는 사람들, 다른 사람의 기분 따위 생각하지 않고 제멋대로 구는 이들…. 예전에는 당연하다고 여겨졌던 것들이 점차 힘을 

[세상읽기] 선을 넘는 사람들이 많아진 이유

언젠가부터 ‘선을 넘는’ 사람들이 많아진 느낌이다. 예의라고는 찾아볼 수 없는 사람들, 다른 사람의 기분 따위는 생각하지 않고 제멋대로인 이들…예전엔 당연하다고 여겨졌던 것들이 점차 힘을 잃고 사라져가고 있다. 과연 세상은 점점 나빠져 가는 것일까?

그러나 문제는 그렇게 간단하지 않다. 옛날이 좋았고 갈수록 살기가 힘들어지며 요즘 것들은 예의없다는 결론으로는 세상을 이해할 수 없다. 선을 넘는 사람들이 늘어난다는 사실에는 보다 중요한 이유가 숨어 있다.

선이란 사람들 간에 합의된 사회적 규칙이다. 선을 넘는 이들이 많아진다는 것은 사람들 사이의 합의가 제대로 이루어지기 힘들다는 의미다. 그리고 사회적 약속에 대한 기존의 합의가 깨지는 주된 이유는 바로 다양성의 증가다.

한국 사회는 빠른 속도로 변화해 왔다. 다른 나라들이 200년 가까운 세월 동안 겪은 일이 한국에서는 고작 수십 년 만에 일어났다. 정치적으로는 왕조시대에서 일제강점기, 권위주의 독재 시절을 지나 민주화를 이루었으며, 경제적으로는 농경사회에서 산업사회를 거쳐 정보화시대, 4차 산업혁명 시대가 되었다.

다양성의 증가는 문화의 개인주의화를 가져온다. 문화의 변화를 유발하는 선행요인들을 연구해 온 심리학자 트리안디스는 개인주의적 경향을 촉진하는 조건으로 사회의 경제력, 풍부한 자원, 산업정보화 사회와 함께 문화적 복잡성을 꼽았다.

문화적으로 복잡하다는 것은 다양한 규범 체계가 공존한다는 의미이다. 과거의 한국인들은 비교적 단일한 규범체계 속에서 살았다. 그러나 격동의 현대사는 서로 다른 가치와 생활 패턴을 가진 수많은 사람들을 만들어냈다. 한마디로 사회의 다양성이 크게 증가한 것이다.

살아온 시대와 그 시대에 필요한 가치들이 다르다보니 서로의 생각도 달라질 수밖에 없다. 사람마다 각자 추구하는 가치가 다르며 그것이 당연하다고 여겨지는 분위기를 개인주의 문화라 한다. 한국사회는 빠른 속도로 개인주의화되는 중이다.

그러나 동시에 한국은 꽤나 집단주의적인 문화도 갖고 있다. 집단주의란 개인이 어떤 집단의 일원이라는 생각이 두드러지는 문화를 말한다. 트리안디스에 따르면, 집단주의는 개개인이 자신의 힘만으로는 생존하기 어려워서 다른 이들과 힘을 합쳐야 했던 조건에서 나타난다.

과거 농경사회였고 잦은 외침을 겪었던, 지금도 전쟁의 상흔이 남아 있고 뚜렷한 외부의 적이 존재하고 있는 한국은 집단주의적 경향성 역시 강하게 나타나는 나라다. 그래서 어떤 분들은 날로 개인주의화되어가는 요즘 사람들이 마음에 들지 않는 것 같다.

스스로의 기준으로 행동하는 요즘 사람들의 행동이 과거에 비해 이기적인 것처럼 보여지기 때문이다. 특히 집단의 규범과 개인적 가치가 충돌하는 상황에서 개인적 가치를 우선하는 모습을 도저히 이해하지 못하는 분들이 계신데, 개인주의는 자기만 아는 이기주의와는 다르다. 오해하면 안된다.

한편, 개인주의를 신봉하는 이들도 일부 사람들의 집단주의적 사고방식을 이해하지 못한다. 개인주의가 확산되면서 집단주의를 개인의 개성을 짓밟고 권리를 무시하는 문화라고 생각하는 경향이 있는데 이 역시 집단주의에 대한 오해다.

집단을 위해 개인이 무시되어도 좋다는 생각은 전체주의지 집단주의가 아니다. 집단주의는 나와 다른 사람들이 연결되어 있다는 생각에서 비롯된다. 나의 행동을 하기 전에 다른 이들을 고려하는 것이 내 개성과 권리를 무시당하는 일은 아닐 것이다.

분명한 건 우리 사회에 다양성이 급격히 증가했다는 사실이다. 사회의 다양성이 증가한다는 것은 사람들의 선택의 여지가 많아진다는 의미이고, 그 수많은 선택지들 중에 자신에게 가장 적합한 것을 고를 수 있는 사람은 자기 자신뿐이다.

저마다의 기준과 원칙이 중요해지면서 오랫동안 여러 사람에게 당연하다고 여겨졌던 많은 일들이 더 이상 당연하지 않게 되는 것은 당연하다. 이른바 ‘선을 넘는’ 이들이 많아지는 이유다. 문제는 이러한 다양성들을 갑자기 받아들이기엔 변화들이 너무 빠르게 일어난다는 데 있다.

현재 한국 사회에는 왕조시대의 신민들과 현대 민주주의 국가의 시민들이 같은 선거에서 투표를 하고, 해 뜰 때부터 밤늦게까지 일하던 산업화 시대의 역군들과 개인의 삶과 워라밸을 중시하는 청년들이 같은 회사에 근무한다.

우리는 너무나 다른 시대를 살아왔고 그 결과 서로 다른 가치관들을 갖게 되었다. 그럴수록 내 생각만 옳다는 생각은 위험하다. 시공을 초월하여 항상 옳은 가치란 없다. 누군가가 ‘선을 넘는다’고 판단하는 데는 주의가 필요하다.

언젠가부터 ‘선을 넘는’ 사람들이 많아진 느낌이다. 예의라고는 찾아볼 수 없는 사람들, 다른 사람의 기분 따위는 생각하지 않고 제멋대로인 이들…예전엔 당연하다고 여겨졌던 것들이 점차 힘을 잃고 사라져가고 있다. 과연 세상은 점점 나빠져 가는 것일까? 그러나 문제는 그렇게 간단하지 않다. 옛날이 좋았고 갈수록 살기가 힘들어지며 요즘 것들은 예의없다는 결론으로는 세상을 이해할 수 없다. 선을 넘는 사람들이 늘어난다는 사실에는 보다 중요한 이유가 숨어 있다. 선이란 사람들 간에 합의된 사회적 규칙이다. 선을 넘는 이들이 많아진다는 것은 사람들 사이의 합의가 제대로 이루어지기 힘들다는 의미다. 그리고 사회적 약속에 대한 기존의 합의가 깨지는 주된 이유는 바로 다양성의 증가다. 한국 사회는 빠른 속도로 변화해 왔다. 다른 나라들이 200년 가까운 세월 동안 겪은 일이 한국에서는 고작 수십 년 만에 일어났다. 정치적으로는 왕조시대에서 일제강점기, 권위주의 독재 시절을 지나 민주화를 이루었으며, 경제적으로는 농경사회에서 산업사회를 거쳐 정보화시대, 4차 산업혁명 시대가 되었다. 다양성의 증가는 문화의 개인주의화를 가져온다. 문화의 변화를 유발하는 선행요인들을 연구해 온 심리학자 트리안디스는 개인주의적 경향을 촉진하는 조건으로 사회의 경제력, 풍부한 자원, 산업정보화 사회와 함께 문화적 복잡성을 꼽았다. 문화적으로 복잡하다는 것은 다양한 규범 체계가 공존한다는 의미이다. 과거의 한국인들은 비교적 단일한 규범체계 속에서 살았다. 그러나 격동의 현대사는 서로 다른 가치와 생활 패턴을 가진 수많은 사람들을 만들어냈다. 한마디로 사회의 다양성이 크게 증가한 것이다. 살아온 시대와 그 시대에 필요한 가치들이 다르다보니 서로의 생각도 달라질 수밖에 없다. 사람마다 각자 추구하는 가치가 다르며 그것이 당연하다고 여겨지는 분위기를 개인주의 문화라 한다. 한국사회는 빠른 속도로 개인주의화되는 중이다. 그러나 동시에 한국은 꽤나 집단주의적인 문화도 갖고 있다. 집단주의란 개인이 어떤 집단의 일원이라는 생각이 두드러지는 문화를 말한다. 트리안디스에 따르면, 집단주의는 개개인이 자신의 힘만으로는 생존하기 어려워서 다른 이들과 힘을 합쳐야 했던 조건에서 나타난다. 과거 농경사회였고 잦은 외침을 겪었던, 지금도 전쟁의 상흔이 남아 있고 뚜렷한 외부의 적이 존재하고 있는 한국은 집단주의적 경향성 역시 강하게 나타나는 나라다. 그래서 어떤 분들은 날로 개인주의화되어가는 요즘 사람들이 마음에 들지 않는 것 같다. 스스로의 기준으로 행동하는 요즘 사람들의 행동이 과거에 비해 이기적인 것처럼 보여지기 때문이다. 특히 집단의 규범과 개인적 가치가 충돌하는 상황에서 개인적 가치를 우선하는 모습을 도저히 이해하지 못하는 분들이 계신데, 개인주의는 자기만 아는 이기주의와는 다르다. 오해하면 안된다. 한편, 개인주의를 신봉하는 이들도 일부 사람들의 집단주의적 사고방식을 이해하지 못한다. 개인주의가 확산되면서 집단주의를 개인의 개성을 짓밟고 권리를 무시하는 문화라고 생각하는 경향이 있는데 이 역시 집단주의에 대한 오해다. 집단을 위해 개인이 무시되어도 좋다는 생각은 전체주의지 집단주의가 아니다. 집단주의는 나와 다른 사람들이 연결되어 있다는 생각에서 비롯된다. 나의 행동을 하기 전에 다른 이들을 고려하는 것이 내 개성과 권리를 무시당하는 일은 아닐 것이다. 분명한 건 우리 사회에 다양성이 급격히 증가했다는 사실이다. 사회의 다양성이 증가한다는 것은 사람들의 선택의 여지가 많아진다는 의미이고, 그 수많은 선택지들 중에 자신에게 가장 적합한 것을 고를 수 있는 사람은 자기 자신뿐이다. 저마다의 기준과 원칙이 중요해지면서 오랫동안 여러 사람에게 당연하다고 여겨졌던 많은 일들이 더 이상 당연하지 않게 되는 것은 당연하다. 이른바 ‘선을 넘는’ 이들이 많아지는 이유다. 문제는 이러한 다양성들을 갑자기 받아들이기엔 변화들이 너무 빠르게 일어난다는 데 있다. 현재 한국 사회에는 왕조시대의 신민들과 현대 민주주의 국가의 시민들이 같은 선거에서 투표를 하고, 해 뜰 때부터 밤늦게까지 일하던 산업화 시대의 역군들과 개인의 삶과 워라밸을 중시하는 청년들이 같은 회사에 근무한다. 우리는 너무나 다른 시대를 살아왔고 그 결과 서로 다른 가치관들을 갖게 되었다. 그럴수록 내 생각만 옳다는 생각은 위험하다. 시공을 초월하여 항상 옳은 가치란 없다. 누군가가 ‘선을 넘는다’고 판단하는 데는 주의가 필요하다.

n.news.naver.com

1. 조용필 선배를 보라. 일흔이 넘어서도 여전히 앨범을 내고 무대에서 노래하고 있다.

2. 20집이 넘도록 자기 이야기를 할 수 있는 무대를 갖고 있다는 건 대단한 일이다. 끝까지 남아 있는 사람만이 가질 수 있는 특권이다.

3. 술자리도 마찬가지다. 끝까지 쓰러지지 않고 깨어 있는 사람만이 그날 밤의 진실을 기억한다.

4. 진정한 승리는 속도가 아니라 지속하는 힘에서 나온다.

5. 코앞의 이익에 목숨을 걸지 말자. 살아남는 사람, 마지막까지 남아 이야기를 들려줄 수 있는 사람, 그가 진정한 승자다.

6. 아직까지 살아남은 내가 하는 말이니 틀림없다.

#삶이라는완벽한농담 #이경규 📚

1. 조용필 선배를 보라. 일흔이 넘어서도 여전히 앨범을 내고 무대에서 노래하고 있다. 2. 20집이 넘도록 자기 이야기를 할 수 있는 무대를 갖고 있다는 건 대단한 일이다. 끝까지 남아 있는 사람만이 가질 수 있는 특권이다. 3. 술자리도 마찬가지다. 끝까지 쓰러지지 않고 깨어 있는 사람만이 그날 밤의 진실을 기억한다. 4. 진정한 승리는 속도가 아니라 지속하는 힘에서 나온다. 5. 코앞의 이익에 목숨을 걸지 말자. 살아남는 사람, 마지막까지 남아 이야기를 들려줄 수 있는 사람, 그가 진정한 승자다. 6. 아직까지 살아남은 내가 하는 말이니 틀림없다. #삶이라는완벽한농담 #이경규 📚

< 지속하는 힘이 진짜 승리다 >

1. 이승건은 책상 위에 새로운 글귀 하나를 써 붙였다. 제갈량의 실수를 범하지 말자.

2. 삼국지에서 촉나라 제갈량은 타고난 지략가이자 정의롭고 충성스러운 인재였으나, 결국 승리를 거머쥐지 못했다. 그는 위나라를 쓰러뜨리기 위해 수차례 부별에 나서면서 내치까지 도맡았다. 매일 밤늦게까지 일하며 곤장 20대가 넘는 형벌에 관한 사안은 직접 처리했다.

3. 덕분에 촉의 백성들은 편안했지만, 문제는 제갈량이 자신의 업무량을 도저히 유지할 수 없다는 데 있었다.

4. 조조의 책사 사마의는 사자로부터 상황을 전해 듣고 내심 안도했다. 남을 믿고 맡기지 못해 사소한 일도 직접 관장하며 전쟁까지 진두지휘하기를 몇 년이나 계속할 수 있겠는가. 얼마 지나지 않아 제갈량은 병으로 죽었고, 촉나라는 멸망했다.

5 . 제갈량은 천재였지만 위임을 못했기 때문에, 전투에서 이겼을지언정 전쟁에서는 졌다. 반대로 조조는 사마의 같은 천하의 좋은 인재를 찾아다녔고 충분히 위임했다. 사마의는 힘과 역량을 갈고닦아 결국 천하를 통일했다.

6. 비바리퍼블리카가 오래도록 지속 가능 한 팀으로 성장하고 번영하려면, 동료를 더 믿고 더 많은 권한과 책임을 분산해야 한다고 이승건은 스스로를 재촉했다.

#유난한도전 #토스 📚

1. 이승건은 책상 위에 새로운 글귀 하나를 써 붙였다. 제갈량의 실수를 범하지 말자. ​ 2. 삼국지에서 촉나라 제갈량은 타고난 지략가이자 정의롭고 충성스러운 인재였으나, 결국 승리를 거머쥐지 못했다. 그는 위나라를 쓰러뜨리기 위해 수차례 부별에 나서면서 내치까지 도맡았다. 매일 밤늦게까지 일하며 곤장 20대가 넘는 형벌에 관한 사안은 직접 처리했다. ​ 3. 덕분에 촉의 백성들은 편안했지만, 문제는 제갈량이 자신의 업무량을 도저히 유지할 수 없다는 데 있었다. ​ 4. 조조의 책사 사마의는 사자로부터 상황을 전해 듣고 내심 안도했다. 남을 믿고 맡기지 못해 사소한 일도 직접 관장하며 전쟁까지 진두지휘하기를 몇 년이나 계속할 수 있겠는가. 얼마 지나지 않아 제갈량은 병으로 죽었고, 촉나라는 멸망했다. ​ 5​. 제갈량은 천재였지만 위임을 못했기 때문에, 전투에서 이겼을지언정 전쟁에서는 졌다. 반대로 조조는 사마의 같은 천하의 좋은 인재를 찾아다녔고 충분히 위임했다. 사마의는 힘과 역량을 갈고닦아 결국 천하를 통일했다. ​ 6. 비바리퍼블리카가 오래도록 지속 가능 한 팀으로 성장하고 번영하려면, 동료를 더 믿고 더 많은 권한과 책임을 분산해야 한다고 이승건은 스스로를 재촉했다. #유난한도전 #토스 📚

< 천재가 오래가지 못한 이유, 위임의 실패 >

https://blog.naver.com/madaboutit/223808393189

나는 폭망했다 ④ | 재창업 전문가 3인 좌담회 유희숙 재도전협회장·전화성 AC협회장·양동우 호서대 교수 투자자가 재창업 격려하는 ‘컴퍼니빌딩’ 길 열려 민간 주도로 도와야...“리스크 줄이며 방향성 세워야” 창업에

재창업 전문가 3人 “창업 실패=인생 실패 아냐...‘3수’ 때 성공률 제일 높다”

1. 창업에 있어 실패는 결과가 아닌, (자신의 생각이 잘못되었다는 것을 깨닫는) 과정이다.

2. 관련 연구에 따르면, 미국 실리콘밸리 기업인이 성공하기까지 겪는 실패 경험은 약 2.8회라고 한다. 3번은 실패하고, 뭐가 잘못 됐는지를 깨달아야 성공이 따라온다는 얘기다.

3. 따라서 창업이란, 실패를 딛고 한 발 더 나아가는 것이다. 첫 실패 때 느낀 부분을 토대로 리스크를 줄일 방안을 고민해야 한다.

4. (특히) 실패를 통해 자신만의 경영 철학과 방향성을 세워야 한다. 가장 약했던 부분을 가장 강한 부분으로 성장시켜야 한다.

5. 일론 머스크, 스티브 잡스 등 세계적으로 성공한 창업자들도 대부분은 2번 이상의 실패를 겪었다. (그래서인지) 세번째 시도할 때 창업은 성공률이 가장 높아진다. 실패했더라도 10년치 공부를 한 번에 한 셈쳐라. 너무 무겁지 않은 마음으로 그간 쌓은 내공을 백분 활용해 다시 도전해야 한다.

1. 창업에 있어 실패는 결과가 아닌, (자신의 생각이 잘못되었다는 것을 깨닫는) 과정이다. 2. 관련 연구에 따르면, 미국 실리콘밸리 기업인이 성공하기까지 겪는 실패 경험은 약 2.8회라고 한다. 3번은 실패하고, 뭐가 잘못 됐는지를 깨달아야 성공이 따라온다는 얘기다. 3. 따라서 창업이란, 실패를 딛고 한 발 더 나아가는 것이다. 첫 실패 때 느낀 부분을 토대로 리스크를 줄일 방안을 고민해야 한다. 4. (특히) 실패를 통해 자신만의 경영 철학과 방향성을 세워야 한다. 가장 약했던 부분을 가장 강한 부분으로 성장시켜야 한다. 5. 일론 머스크, 스티브 잡스 등 세계적으로 성공한 창업자들도 대부분은 2번 이상의 실패를 겪었다. (그래서인지) 세번째 시도할 때 창업은 성공률이 가장 높아진다. 실패했더라도 10년치 공부를 한 번에 한 셈쳐라. 너무 무겁지 않은 마음으로 그간 쌓은 내공을 백분 활용해 다시 도전해야 한다.

적어도 스스로가 틀렸다는 걸 3번은 깨달아야 사업이 성장합니다

1. 문제는 고쳐지고 사람들은 적응한다. 위협이 크면 해결책이 나올 동인도 똑같이 커진다.

2. 이는 경제사에서 흔히 볼 수 있는 플롯임에도 불구하고, 단편적 예측을 내놓는 비관주의자들은 이 사실을 너무 쉽게 잊는다.

3. 진보는 너무 느리게 일어나서 알아채기가 힘들지만 파괴는 너무 빠르게 일어나서 무시하기가 어렵다.

4. 비관주의를 중심으로 이야기를 만들어내기가 쉬운 이유는 따끈따끈한 최근 이야기가 더 많기 때문이다.

5. 반면 낙관적 이야기는 역사와 발전을 길게 보아야 한다. 그렇기 때문에 사람들이 잊어버리기가 쉽고 조각을 맞추기도 어렵다.

6. 잠깐의 비관주의는 삽시간에 퍼질 수 있는 반면, 강력한 동인을 가진 낙관주의는 눈에 띄지도 않는다.

#돈의심리학 #모건하우절 📚

1. 문제는 고쳐지고 사람들은 적응한다. 위협이 크면 해결책이 나올 동인도 똑같이 커진다. ​ 2. 이는 경제사에서 흔히 볼 수 있는 플롯임에도 불구하고, 단편적 예측을 내놓는 비관주의자들은 이 사실을 너무 쉽게 잊는다. ​ 3. 진보는 너무 느리게 일어나서 알아채기가 힘들지만 파괴는 너무 빠르게 일어나서 무시하기가 어렵다. ​ 4. 비관주의를 중심으로 이야기를 만들어내기가 쉬운 이유는 따끈따끈한 최근 이야기가 더 많기 때문이다. ​ 5. 반면 낙관적 이야기는 역사와 발전을 길게 보아야 한다. 그렇기 때문에 사람들이 잊어버리기가 쉽고 조각을 맞추기도 어렵다. ​ 6. 잠깐의 비관주의는 삽시간에 퍼질 수 있는 반면, 강력한 동인을 가진 낙관주의는 눈에 띄지도 않는다. ​#돈의심리학 #모건하우절 📚

< 낙관주의의 힘은 '느리지만 꾸준한' 진보다 >

https://blog.naver.com/madaboutit/223808384499

당근·오늘의집·클래스101 등 수년간 적자를 기록하던 스타트업들이 최근 잇따라 흑자 전환하며 시장의 분위기를 끌어올리고 있는 가운데 대기업 자본이 투입된 ...

스타트업 흑자 러시 속, 롯데 믿은 중고나라·와디즈 '속앓이'

와디즈는 지난해 매출 432억원, 영업손실 72억원을 기록했다. 매출은 전년 대비 9% 늘고 손실은 58.3% 줄었지만 완전자본잠식 상태가 이어지며 기업공개(IPO)는 계속 미뤄지고 있다. 지속된 적자로 기업가치도 하락했다. 롯데지주는 지분 매각과 함께 한투와 186억원 규모의 주가수익스와프(PRS) 계약을 체결했는데, 이는 투자금 800억원 대비 77% 손실을 보는 결과다. 콜옵션을 설정해 지분을 되사올 여지는 남겨뒀지만 사실상 철수했다는 게 업계의 시각이다.

https://cm.asiae.co.kr/article/2025040400442193154

와디즈는 지난해 매출 432억원, 영업손실 72억원을 기록했다. 매출은 전년 대비 9% 늘고 손실은 58.3% 줄었지만 완전자본잠식 상태가 이어지며 기업공개(IPO)는 계속 미뤄지고 있다. 지속된 적자로 기업가치도 하락했다. 롯데지주는 지분 매각과 함께 한투와 186억원 규모의 주가수익스와프(PRS) 계약을 체결했는데, 이는 투자금 800억원 대비 77% 손실을 보는 결과다. 콜옵션을 설정해 지분을 되사올 여지는 남겨뒀지만 사실상 철수했다는 게 업계의 시각이다. https://cm.asiae.co.kr/article/2025040400442193154

cm.asiae.co.kr

본격적으로 스타트업 바닥에 들어온 2017년부터 큰 돈이던 작은 돈이던 꾸준하게 매해 꼬박꼬박 스타트업에 투자를 해왔다.

직접 해당 스타트업과 협의해서 지분을 매입하는 직접 투자던, 비상장주식 거래소를 통하거나 개인투자조합에 참여하거나 스타트업 투자 법인에 투자하는 등 간접 투자던 말이다. 스타트업 생태계에 대한 이해도를 높이거나, 스타트업 육성업을 하는 입장에서 스타트업 옥석을 가리거나 육성 노하우를 쌓기 위해서나, 스타트업 산업의 이해관계자 중 하나로서 보다 적극적이고 능동적으로 참여해서 조금이라도 스타트업 생태계에 기여하면서도 내 일에 대한 가치를 높게 평가 받고 실질적인 수익을 기대하기 위한 목적으로 해왔다.

2025년 올해는 어떤 형태와 어떤 규모로 이어갈 지는 모르겠다. 아직 생각이 정리되지 않았고 따라서 결정하지도 않았다. 무엇보다도 당장 탐나는 건이나 기회도 보이지 않는다. 불행인지 다행인지 모르겠지만, 지금 당장 투자할 수 있는 돈도 없다. 지금 생각으로는 지금까지 항상 그랬듯이 투자할 돈을 모으는게 먼저니 일단 조금씩이라도 모을거다. 4/4분기에 투자하는 것을 목표로 말이다.

국내외 최악의 경제상황에 과연 스타트업에 투자하는 것이 맞는지 생각하면 의문이 많이 들 수 있다. 하지만 최소한 개인적으로는 앞서 말했던 여러가지 목적을 다시 돌이켜봐도 내가 이 일을 하는한 의미가 있다. 최악의 경우는 올해 투자한 것 모두 잃어도 이런 상황에서 스타트업이나 신사업이 어떻게 되고 어떻게 대응하고 어떻게 육성해야 하는지 수업료로 아깝지 않다. 최고의 경우는 한창 모든 기업의 가치가 바닥인 상황에서 가장 싼 값에 투자를 집행한 것이니 살아남아 사업이 성장한다면 괜찮은 수익을 기대할 수 있을 것이다.

올해 내가 스타트업 투자 대상으로 관심을 갖고 있는 영역 혹은 키워드는... AI와 딥테크는 아니다. 초기 투자만 집행하는 입장에서 AI와 딥테크는 - 재작년부터 여러번 의견을 썼듯이 - 이미 판이 다 구성되었고 더이상 초기 스타트업의 영역이 아니기 때문이다. 더구나 재작년부터 곳곳에 슬슬 거품이 끼기 시작해서 실질 가치와 장부상 가치의 갭도 커진 곳들도 많다. 그래서 지금의 내 관심은...

1. 손에 잡히는, 실제 물건을 만들어 팔 수 있는 제조업
2. 의식주 중 '의'와 '식'과 관련이 있는 사업아이템
3. K-콘텐츠(음악, 영화, 드라마 등)를 넘어서 확장 가능한 K-컬쳐 테마

이다. 1번~3번 각각 혹은 섞여도 좋다.
아마도 올해부터 내년과 후년 정도까지는 내 생각이 변하지 않을 것 같다.

항상 그래왔듯이 열심히 돈 모으면서 기회도 보고 내 생각이 맞는지도 확인해봐야겠다.

본격적으로 스타트업 바닥에 들어온 2017년부터 큰 돈이던 작은 돈이던 꾸준하게 매해 꼬박꼬박 스타트업에 투자를 해왔다. 직접 해당 스타트업과 협의해서 지분을 매입하는 직접 투자던, 비상장주식 거래소를 통하거나 개인투자조합에 참여하거나 스타트업 투자 법인에 투자하는 등 간접 투자던 말이다. 스타트업 생태계에 대한 이해도를 높이거나, 스타트업 육성업을 하는 입장에서 스타트업 옥석을 가리거나 육성 노하우를 쌓기 위해서나, 스타트업 산업의 이해관계자 중 하나로서 보다 적극적이고 능동적으로 참여해서 조금이라도 스타트업 생태계에 기여하면서도 내 일에 대한 가치를 높게 평가 받고 실질적인 수익을 기대하기 위한 목적으로 해왔다. 2025년 올해는 어떤 형태와 어떤 규모로 이어갈 지는 모르겠다. 아직 생각이 정리되지 않았고 따라서 결정하지도 않았다. 무엇보다도 당장 탐나는 건이나 기회도 보이지 않는다. 불행인지 다행인지 모르겠지만, 지금 당장 투자할 수 있는 돈도 없다. 지금 생각으로는 지금까지 항상 그랬듯이 투자할 돈을 모으는게 먼저니 일단 조금씩이라도 모을거다. 4/4분기에 투자하는 것을 목표로 말이다. 국내외 최악의 경제상황에 과연 스타트업에 투자하는 것이 맞는지 생각하면 의문이 많이 들 수 있다. 하지만 최소한 개인적으로는 앞서 말했던 여러가지 목적을 다시 돌이켜봐도 내가 이 일을 하는한 의미가 있다. 최악의 경우는 올해 투자한 것 모두 잃어도 이런 상황에서 스타트업이나 신사업이 어떻게 되고 어떻게 대응하고 어떻게 육성해야 하는지 수업료로 아깝지 않다. 최고의 경우는 한창 모든 기업의 가치가 바닥인 상황에서 가장 싼 값에 투자를 집행한 것이니 살아남아 사업이 성장한다면 괜찮은 수익을 기대할 수 있을 것이다. 올해 내가 스타트업 투자 대상으로 관심을 갖고 있는 영역 혹은 키워드는... AI와 딥테크는 아니다. 초기 투자만 집행하는 입장에서 AI와 딥테크는 - 재작년부터 여러번 의견을 썼듯이 - 이미 판이 다 구성되었고 더이상 초기 스타트업의 영역이 아니기 때문이다. 더구나 재작년부터 곳곳에 슬슬 거품이 끼기 시작해서 실질 가치와 장부상 가치의 갭도 커진 곳들도 많다. 그래서 지금의 내 관심은... 1. 손에 잡히는, 실제 물건을 만들어 팔 수 있는 제조업2. 의식주 중 '의'와 '식'과 관련이 있는 사업아이템3. K-콘텐츠(음악, 영화, 드라마 등)를 넘어서 확장 가능한 K-컬쳐 테마 이다. 1번~3번 각각 혹은 섞여도 좋다. 아마도 올해부터 내년과 후년 정도까지는 내 생각이 변하지 않을 것 같다. 항상 그래왔듯이 열심히 돈 모으면서 기회도 보고 내 생각이 맞는지도 확인해봐야겠다.

메디푸드·케어푸드 중심 질환 맞춤형 식생활 솔루션 선도 "AI 기반 식이 알고리즘 플랫폼 '아르켄X' 고도화 박차" 맞춤형 푸드케어 솔루션 기업 메디쏠라는 총 130억 원 규모 시리즈A 투자 유치를 성공적으로 마무리했다고 3일 밝혔다. 이번 투자에는 프리미어파트너스, 삼성벤처투 …

메디쏠라, 삼성벤처 주도 130억 규모 시리즈A 유치 성공

메디쏠라는 푸드테크 기업이다. 에쓰푸드 부사장 출신으로 존쿡델리미트 등 리테일 브랜드의 설립부터 마케팅, 영업, 운영까지 전반을 주도하며 식품 산업 내 경험 기반 혁신을 이끌어온 이승연 대표와 KB인베스트먼트에서 헬스케어·바이오 분야 투자를 주도했던 이돈구 대표가 의기투합해 2021년 12월 기획 설립했다. 지난해에는 프리A 라운드를 통해 약 20억 원 규모의 투자를 유치한 바 있다.

https://www.news1.kr/bio/pharmaceutical-bio/5740424

메디쏠라는 푸드테크 기업이다. 에쓰푸드 부사장 출신으로 존쿡델리미트 등 리테일 브랜드의 설립부터 마케팅, 영업, 운영까지 전반을 주도하며 식품 산업 내 경험 기반 혁신을 이끌어온 이승연 대표와 KB인베스트먼트에서 헬스케어·바이오 분야 투자를 주도했던 이돈구 대표가 의기투합해 2021년 12월 기획 설립했다. 지난해에는 프리A 라운드를 통해 약 20억 원 규모의 투자를 유치한 바 있다. https://www.news1.kr/bio/pharmaceutical-bio/5740424

뉴스1

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입사 지원을 하고 서류 전형 결과를 기다립니다. 입사 지원한 회사에서 서류 전형 결과는 일주일 내에 알려 준다고 합니다. 약간 친절하지 않은 회사는 서류 합격한 사람에게만 연락을 준다고 합니다. 그렇게 서류 전형 결과를 기다리다가 안타깝게도 일주일 내에 결과 안내를 받지 못하거나 탈락의 메시지를 받습니다.

그런데 조금 더 속상한 일은 정성껏 준비한 이력서로 입사 지원했을 때, 서류 전형에서 탈락한 이유를 알 수 없다는 것입니다. 입사 지원한 회사에서는 탈락한 이유가 지원자가 절대 부족해서가 아니라고 하지만, 자격 요건에 부합하지 않으니 탈락이라는 결과가 나왔을 것이고, 그럼 자신이 부족한 부분이 있는 것이 아닌가 추측하게 됩니다.

문제는 입사 지원 숫자가 늘어남에 따라 비례하여 서류 전형에서 탈락하는 결과도 쌓인다는 것입니다. 서류 전형에서 탈락하는 결과를 자주 받으면 심리적으로 위축되게 됩니다. 이것은 아무리 멘탈 강도가 슈퍼맨 수준이라도 누구나 흔들리게 됩니다. 사람에게 거절감은 크고 작은 타격을 주어 마음을 아프게 만듭니다.

그렇다고 입사 지원을 멈출 수 없습니다. 서류 전형에서 계속 탈락한다고 도전을 멈추지 말아야 합니다. 도전을 멈추는 순간 앞으로 나갈 수 없습니다. 다만, 무작정 계속 도전하지 말고 탈락의 원인을 분석해 보면 좋겠습니다. 원인을 분석해 보고 부족한 부분을 보완하는 노력을 한다면, 반드시 이전보다 긍정적인 결과를 얻을 수 있다고 믿습니다.

서류 전형 탈락의 이유를 입사 지원한 회사에서 알려주지 않는데, 무슨 재주로 분석을 하라는 말이냐? 정답은 우리 이력서와 입사 지원한 회사의 채용 공고에 있습니다. 먼저 내가 작성한 이력서에 내가 가진 강점이 충분히 드러나고 있는지 점검해 보면 좋겠습니다. 여러분은 자신이 가진 강점에 대해서 정확하게 파악하고 계십니까? 강점은 기술적인 부분과 태도적인 내용을 모두 포함하고 있습니다. 강점을 어필한다고 했을 때, 반드시 기술적인 부분만 유효한 것은 아닙니다. 중요한 것은 본인이 자신 있게 증명할 수 있는 강점을 알고 있으며, 그 강점을 이력서에 객관적으로 증명하고 있는지 확인하는 것입니다.

이력서는 반드시 합격하는 공식이 있는 문서가 아닙니다. 사람마다 굉장히 주관적인 관점으로 바라보는 소설 또는 에세이와 같은 장르의 문서입니다. 따라서 이력서를 읽는 독자의 시선을 사로잡고, 마음을 흔드는 내용이 필요합니다. 그것이 저는 이력서를 쓴 사람의 강점을 어필하는 것이라고 생각합니다. 소설이나 에세이를 쓴 어느 작가의 소설이 어떤 독자에게는 호평을 받고, 어떤 독자에게는 혹평을 받습니다. 이력서도 똑같습니다. ‘나’의 강점을 드러낸 문서를 읽고 어떤 회사의 서류 전형을 검토하는 사람은 합격을 주고, 어떤 회사의 사람은 불합격을 줄 수도 있습니다.

우리가 해야 하는 일은 ‘나’의 강점을 알고 이력서에 객관적으로 증명하는 것뿐입니다. 피드백은 전적으로 독자에게 맡기고 결과를 기다리면 됩니다. 이렇게 하고도 불합격이 된다면, 거절감으로 아쉬워할 것도 연속된 탈락으로 좌절할 이유도 없습니다. ‘나’의 강점을 더 뾰족해 보이도록 다듬고, 내가 쓴 이력서에 담긴 스토리를 호평해 줄 회사와 사람을 만나기 위해 계속 도전하면 됩니다.

서류 전형 결과의 합격 가능성과 탈락 원인 분석은 채용 공고를 보면 이해할 수 있습니다. 채용 공고에 나온 주요 업무와 자격 요건, 우대 사항의 내용을 보고 단어와 문장 하나하나를 체크해 보세요. 내가 가진 경험과 역량에 부합하는 내용이 있다면, 빨간 팬으로 동그라미 칠을 해보세요. 반대로 여러분에게 부족한 부분은 빨간 팬으로 엑스 표시를 해보세요. 그리고 통계를 내어 보는 것입니다. 동그라미와 엑스 표시가 각각 몇 개가 되는지 세아려 보세요. 합격과 불합격의 가능성이 50 대 50이라면, 적어도 동그라미 숫자가 엑스 숫자보다 하나라도 더 있어야 합격 가능성이 있을 것입니다. 채용 담당자 입장에서 냉정하게 평가 항목 100 중에 동그라미 숫자가 80개는 되어야 합격을 줄 것입니다.

이렇게 해도 탈락한 이유를 속이 후련하게 알 수 없다고 느낀다면, 현직 구성원에게 물어보는 방법이 있습니다. 입사 지원한 회사에 메일을 보내어 묻는 것입니다. 조금 더 구체적인 서류 검토 내용을 공유해 줄 수 없는지 정중하게 요청하는 것입니다. 그럼 짧게라도 답변을 더 해주기도 합니다. 아니면 LinkedIn 채널과 같이 현직 구성원과 대화를 나눌 수 있는 서비스를 이용하는 것도 방법입니다. 현직 구성원을 찾아서 메시지를 보내는 것입니다. 당신이 근무하고 있는 회사에 관심이 있는데, 어떤 인재를 원하는지 알고 싶다고 물어보는 것입니다.

탈락의 아픔은 쓰라립니다. 오랜 시간 동안 많은 탈락을 경험해 보아서 그 고통을 이해하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 현실을 직시해야 합니다. 부족한 점을 알고 보완해야 더 이상 마음 아픈 탈락을 덜 느낄 수 있습니다.

알고자 하면 길이 보입니다. 오늘도 당당하게 자신과 입사 지원할 회사를 똑바로 바라보고 나아가면 좋겠습니다. 그럼 머지않아 긍정적인 결과를 받아들게 될 것입니다. 그날을 소망하며 오늘도 진심으로 여러분을 응원합니다.

﻿입사 지원을 하고 서류 전형 결과를 기다립니다. 입사 지원한 회사에서 서류 전형 결과는 일주일 내에 알려 준다고 합니다. 약간 친절하지 않은 회사는 서류 합격한 사람에게만 연락을 준다고 합니다. 그렇게 서류 전형 결과를 기다리다가 안타깝게도 일주일 내에 결과 안내를 받지 못하거나 탈락의 메시지를 받습니다. 그런데 조금 더 속상한 일은 정성껏 준비한 이력서로 입사 지원했을 때, 서류 전형에서 탈락한 이유를 알 수 없다는 것입니다. 입사 지원한 회사에서는 탈락한 이유가 지원자가 절대 부족해서가 아니라고 하지만, 자격 요건에 부합하지 않으니 탈락이라는 결과가 나왔을 것이고, 그럼 자신이 부족한 부분이 있는 것이 아닌가 추측하게 됩니다. 문제는 입사 지원 숫자가 늘어남에 따라 비례하여 서류 전형에서 탈락하는 결과도 쌓인다는 것입니다. 서류 전형에서 탈락하는 결과를 자주 받으면 심리적으로 위축되게 됩니다. 이것은 아무리 멘탈 강도가 슈퍼맨 수준이라도 누구나 흔들리게 됩니다. 사람에게 거절감은 크고 작은 타격을 주어 마음을 아프게 만듭니다. 그렇다고 입사 지원을 멈출 수 없습니다. 서류 전형에서 계속 탈락한다고 도전을 멈추지 말아야 합니다. 도전을 멈추는 순간 앞으로 나갈 수 없습니다. 다만, 무작정 계속 도전하지 말고 탈락의 원인을 분석해 보면 좋겠습니다. 원인을 분석해 보고 부족한 부분을 보완하는 노력을 한다면, 반드시 이전보다 긍정적인 결과를 얻을 수 있다고 믿습니다. 서류 전형 탈락의 이유를 입사 지원한 회사에서 알려주지 않는데, 무슨 재주로 분석을 하라는 말이냐? 정답은 우리 이력서와 입사 지원한 회사의 채용 공고에 있습니다. 먼저 내가 작성한 이력서에 내가 가진 강점이 충분히 드러나고 있는지 점검해 보면 좋겠습니다. 여러분은 자신이 가진 강점에 대해서 정확하게 파악하고 계십니까? 강점은 기술적인 부분과 태도적인 내용을 모두 포함하고 있습니다. 강점을 어필한다고 했을 때, 반드시 기술적인 부분만 유효한 것은 아닙니다. 중요한 것은 본인이 자신 있게 증명할 수 있는 강점을 알고 있으며, 그 강점을 이력서에 객관적으로 증명하고 있는지 확인하는 것입니다. 이력서는 반드시 합격하는 공식이 있는 문서가 아닙니다. 사람마다 굉장히 주관적인 관점으로 바라보는 소설 또는 에세이와 같은 장르의 문서입니다. 따라서 이력서를 읽는 독자의 시선을 사로잡고, 마음을 흔드는 내용이 필요합니다. 그것이 저는 이력서를 쓴 사람의 강점을 어필하는 것이라고 생각합니다. 소설이나 에세이를 쓴 어느 작가의 소설이 어떤 독자에게는 호평을 받고, 어떤 독자에게는 혹평을 받습니다. 이력서도 똑같습니다. ‘나’의 강점을 드러낸 문서를 읽고 어떤 회사의 서류 전형을 검토하는 사람은 합격을 주고, 어떤 회사의 사람은 불합격을 줄 수도 있습니다. 우리가 해야 하는 일은 ‘나’의 강점을 알고 이력서에 객관적으로 증명하는 것뿐입니다. 피드백은 전적으로 독자에게 맡기고 결과를 기다리면 됩니다. 이렇게 하고도 불합격이 된다면, 거절감으로 아쉬워할 것도 연속된 탈락으로 좌절할 이유도 없습니다. ‘나’의 강점을 더 뾰족해 보이도록 다듬고, 내가 쓴 이력서에 담긴 스토리를 호평해 줄 회사와 사람을 만나기 위해 계속 도전하면 됩니다. 서류 전형 결과의 합격 가능성과 탈락 원인 분석은 채용 공고를 보면 이해할 수 있습니다. 채용 공고에 나온 주요 업무와 자격 요건, 우대 사항의 내용을 보고 단어와 문장 하나하나를 체크해 보세요. 내가 가진 경험과 역량에 부합하는 내용이 있다면, 빨간 팬으로 동그라미 칠을 해보세요. 반대로 여러분에게 부족한 부분은 빨간 팬으로 엑스 표시를 해보세요. 그리고 통계를 내어 보는 것입니다. 동그라미와 엑스 표시가 각각 몇 개가 되는지 세아려 보세요. 합격과 불합격의 가능성이 50 대 50이라면, 적어도 동그라미 숫자가 엑스 숫자보다 하나라도 더 있어야 합격 가능성이 있을 것입니다. 채용 담당자 입장에서 냉정하게 평가 항목 100 중에 동그라미 숫자가 80개는 되어야 합격을 줄 것입니다. 이렇게 해도 탈락한 이유를 속이 후련하게 알 수 없다고 느낀다면, 현직 구성원에게 물어보는 방법이 있습니다. 입사 지원한 회사에 메일을 보내어 묻는 것입니다. 조금 더 구체적인 서류 검토 내용을 공유해 줄 수 없는지 정중하게 요청하는 것입니다. 그럼 짧게라도 답변을 더 해주기도 합니다. 아니면 LinkedIn 채널과 같이 현직 구성원과 대화를 나눌 수 있는 서비스를 이용하는 것도 방법입니다. 현직 구성원을 찾아서 메시지를 보내는 것입니다. 당신이 근무하고 있는 회사에 관심이 있는데, 어떤 인재를 원하는지 알고 싶다고 물어보는 것입니다. 탈락의 아픔은 쓰라립니다. 오랜 시간 동안 많은 탈락을 경험해 보아서 그 고통을 이해하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 현실을 직시해야 합니다. 부족한 점을 알고 보완해야 더 이상 마음 아픈 탈락을 덜 느낄 수 있습니다. 알고자 하면 길이 보입니다. 오늘도 당당하게 자신과 입사 지원할 회사를 똑바로 바라보고 나아가면 좋겠습니다. 그럼 머지않아 긍정적인 결과를 받아들게 될 것입니다. 그날을 소망하며 오늘도 진심으로 여러분을 응원합니다.﻿

탈락 분석

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

📰 대학생이 40년만에 해시테이블의 성능 향상을 이뤄냈다고

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중앙화된 서비스에 지친 분들을 위한 셀프 호스팅 솔루션 총정리입니다!
1년 이상 안정적으로 운영해본 경험을 바탕으로 정리했다고 해요!

🐳 컨테이너 런타임:
 * 초보자는 Docker로 시작하세요 (풍부한 문서+커뮤니티)
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🖥️ 웹 관리툴:
 * Portainer: 안정적이고 직관적인 관리 도구
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🔒 리버스프록시/VPN:
 * Pangolin: "셀프 호스팅용 Cloudflare" (강추!)
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더 많은 셀프호스팅 솔루션은
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https://news.hada.io/topic?id=20108

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🚀 [2025 셀프 호스팅 가이드]

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...? 🤔

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

누구나 쉽게 이해할 수 있는 MCP 가이드 : AI 에이전트와 도구 연동의 새로운 표준

이 자료는 AI 에이전트가 Google Calendar, Salesforce와 같은 다양한 외부 도구(API)를 사용하는 데 어려움을 겪는 현재의 문제를 지적합니다. 이를 해결하기 위한 새로운 표준 프로토콜인 MCP(Model Context Protocol)를 소개하며, MCP가 어떻게 AI 에이전트와 도구 간의 '공통 언어' 역할을 하여 상호작용을 원활하게 하는지 설명합니다. 또한, 개발자와 SaaS 기업이 MCP 생태계에 참여하여 더 강력하고 확장 가능한 AI 에이전트를 구축하는 방법을 안내합니다.

(참고) 가이드 전체 내용은 Gemini 2.5 Pro로 작성되었으며, 이미지 정리본은 GPT-4o 를 이용하여 생성하였습니다.

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📘 1. 왜 에이전트에게 새로운 표준이 필요한가 – MCP 소개
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🚀 미래는 에이전트 중심입니다 (The Future Is Agentic)
ChatGPT 시대를 맞아, 우리 모두는 AI가 얼마나 강력할 수 있는지 엿볼 수 있었습니다. 하지만 진정한 생산성은 단순히 AI와 대화하는 것에서 오는 것이 아니라, AI가 우리를 위해 실제로 일을 처리할 수 있을 때 발휘됩니다.
바로 이 지점에서 에이전트가 필요합니다.

에이전트는 단순한 챗봇이 아닙니다. 회의 예약, 보고서 작성, 데이터 분석과 같이 실제 도구(Google Calendar, Salesforce, Notion 등)를 사용하여 행동을 취하는 AI입니다.
하지만 여기에 문제가 있습니다.

❗️ 오늘날의 에이전트는 여전히 제한적입니다.
AI에게 이렇게 요청한다고 상상해 보세요.

“이번 주 나의 모든 1:1 미팅을 찾아서, 논의 내용을 요약하고, 후속 이메일 초안을 작성해 줄 수 있니?”
오늘날 대부분의 AI 에이전트는 아마 멈춰버릴 것입니다.
왜일까요? 그들이 사용하는 도구, 즉 여러 서비스의 API들이 마치 수백 개의 다른 방언처럼 제각각이기 때문입니다.

모든 도구 (Tools) 는 다음을 가지고 있습니다.

- 자체 인증 규칙
- 고유한 데이터 형식
- 다른 기능 및 엔드포인트
개발자들은 모든 도구에 대해 맞춤 코드를 작성해야 하는 문제를 당면하게 됩니다. 이는 느리고, 불안정하며, 확장 가능하지 않습니다.

🧩 빠진 조각: 도구를 위한 공통 언어
만약 이 모든 도구들이 AI 에이전트와 소통할 수 있는 표준적인 방법이 있다면 어떨까요?
마치 HTML이 웹을 표준화하고, REST가 API를 표준화했듯이 이제 AI 에이전트를 위한 표준이 필요합니다.

이것이 바로 MCP (Model Context Protocol)입니다.

AI 에이전트가 실제 도구를 쉽게 이해하고 상호작용할 수 있도록 설계된 새로운 프로토콜입니다.
시작해 봅시다.

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📘 2. MCP란 무엇이며 어떻게 작동하는가?
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🧠 큰 그림부터 시작해 봅시다.
MCP (Model Context Protocol)는 AI 에이전트(LLM 기반)와 그들이 사용해야 하는 도구(Google Calendar, Salesforce, Notion 등) 사이에서 번역가 역할을 하는 새로운 표준입니다.

MCP를 에이전트가 다음을 이해하는 데 도움이 되는 "만능 리모컨"이라고 생각하세요.

- 어떤 도구를 사용할 수 있는지
- 그 도구들이 무엇을 할 수 있는지
- 어떻게 안전하고 효율적으로 사용할 수 있는지

🔍 주요 개념

- MCP 클라이언트: LLM을 사용하는 AI 에이전트 또는 앱입니다. 다음과 같은 요청을 보냅니다:
ㄴ “이 도구는 무엇을 할 수 있나요?”
ㄴ “이 함수를 실행해 주세요.”

- MCP 서버: SaaS 도구와의 다리 역할을 합니다. 다음을 설명합니다:
ㄴ 사용 가능한 기능 (예: "회의 생성", "노트 가져오기")
ㄴ 관련 데이터를 일관된 형식으로
ㄴ LLM이 이해할 수 있는 방식으로 지침 제공

- 컨텍스트 스키마: 도구의 기능을 LLM이 읽을 수 있도록 구조화되고 통합된 형식입니다. 마치 모든 도구를 쉽게 탐색할 수 있는 API 플레이그라운드로 바꾸는 것과 같습니다.

🔁 이것이 왜 중요한가
- MCP가 없다면: AI 에이전트는 모든 도구를 사용하기 위해 수작업으로 코딩해야 합니다 = 느리고 비용이 많이 듭니다.
- MCP가 있다면: 도구는 에이전트에게 플러그 앤 플레이 방식이 됩니다 = 빠르고 확장 가능합니다.

✅ 실제 예시
에이전트가 다음 작업을 수행하기를 원하십니까?

“Asana에서 모든 높은 우선순위 작업을 찾고, 프로젝트 상태를 요약하고, 팀에 알림 보내기”

MCP를 사용하면,
1. Asana MCP 서버가 그 기능을 설명합니다 (list_projects, get_tasks 등).
2. 에이전트는 이러한 작업을 탐색, 호출 및 결합할 수 있습니다.
3. 그 결과 맞춤 코드 없이 완전히 자동화된 워크플로우가 가능해집니다.

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📘 3. 도구가 어떻게 에이전트의 능력을 결정하는가
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🛠 모든 도구가 동일하지는 않습니다
인간 조수가 일을 처리하기 위해 적절한 기술 세트가 필요한 것처럼,
AI 에이전트의 성능은 사용할 수 있는 도구에 따라 달라집니다.

도구에는 두 가지 주요 유형이 있습니다.

1️⃣ 다기능 도구 (Multi-Function Tools) : 하나의 도구, 여러 작업 – 스위스 아미 나이프처럼
이 도구들은 여러 관련 작업을 하나의 강력한 인터페이스로 묶습니다.
단일 단계가 아닌 전체 워크플로우를 수행하도록 설계되었습니다.

🧠 예시
다기능 도구를 사용하는 Calendar Agent는 다음을 처리할 수 있습니다.
- 모든 미팅 찾기 (유형별 필터링 = 1:1)
- 메타데이터 추출 (제목, 참석자, 시간)
- 미팅 노트 읽기
- 주간 요약 생성
이 모든 것을 한 번에 처리합니다 – 5개의 다른 도구를 호출할 필요가 없습니다.

📌 중요한 이유
도구 수가 적을수록 = 오케스트레이션이 단순해짐 = 더 빠르고 스마트한 에이전트.

2️⃣ 다중 도구 에이전트 (Multi-Tool Agents) - 함께 작동하는 에이전트 – 전문가 팀처럼
때로는 단일 도구만으로는 모든 것을 할 수 없습니다.
대신, 마치 팀 내의 사람들처럼 각기 다른 도구를 사용하는 에이전트들이 협업합니다.

🧠 예시
목표: 주요 고객에게 맞춤형 이메일 캠페인 보내기.
🧑‍💼 에이전트 1: Salesforce에서 고객 데이터 가져오기
📊 에이전트 2: Google Sheets에서 데이터 분석하기
📬 에이전트 3: Mailchimp를 통해 이메일 보내기
이를 에이전트 시스템(System of Agents) 또는 MAS (Multi-Agent System)라고 합니다.

📌 중요한 이유
에이전트는 강점을 결합하고 더 넓은 범위를 커버할 수 있습니다 – 마치 회사의 마이크로서비스처럼.

🤖 왜 ChatGPT만으로는 충분하지 않은가
오늘날 대부분의 맞춤형 GPT는 너무 단순합니다

- 제한된 작업
- 메모리 없음
- 다른 에이전트와 협업 불가
- "단일 도구" 사일로에 갇혀 있음

이것이 바로 AutoGen, CrewAI, LangGraph와 같은 강력한 프레임워크가 등장한 이유입니다 – 다기능 및 다중 에이전트 기능을 잠금 해제하기 위해.

🧭 도구 = 에이전트 뒤의 진정한 엔진
단순히 어떤 LLM을 사용하는지에 대한 문제가 아닙니다.
어떤 도구를 제공하고, 그것들이 어떻게 연결되어 있는지에 대한 문제입니다.

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📘 4. MCP의 현실적인 과제와 한계점
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MCP는 AI 에이전트와 도구 연동의 방식을 혁신할 잠재력을 지니고 있지만, 새로운 표준으로서 현실적인 과제와 잠재적 한계점 또한 고려해야 합니다.

😫 넘어야 할 현실적인 장벽들
MCP가 이상적인 솔루션처럼 보일 수 있지만, 성공적인 정착과 확산을 위해서는 다음과 같은 현실적인 문제들을 해결해야 합니다.

느린 채택 속도 (Slow Adoption Rate)
- 가장 큰 허들: 새로운 표준의 성공은 얼마나 많은 플레이어가 참여하느냐에 달려있습니다. SaaS 기업들이 MCP 서버 구축에 투자하고, 에이전트 개발자들이 이를 적극적으로 사용해야만 생태계가 활성화됩니다. 초기에는 '닭과 달걀' 문제에 직면할 수 있습니다.
- 모든 도구 제공자가 표준화된 단일 인터페이스를 선호하지 않을 수 있으며, 자체 API 생태계를 강화하는 것을 우선시할 수 있습니다.

구현 및 유지보수의 복잡성 (Complexity of Implementation & Maintenance)
- 서버 측 부담: MCP가 에이전트 클라이언트 개발을 단순화할 수 있지만, SaaS 도구 제공자 입장에서는 자사의 복잡한 API 기능과 데이터 모델을 MCP 표준 스키마에 정확하게 매핑하고, 안전하며 효율적인 MCP 서버를 구축 및 유지보수하는 것이 상당한 기술적, 비용적 부담이 될 수 있습니다.
- 지속적 업데이트: 기반이 되는 도구의 API가 변경되거나 MCP 표준 자체가 발전함에 따라 지속적인 업데이트와 버전 관리가 필요합니다.

표준화의 명암 (Pros and Cons of Standardization)
- 기능 제약 가능성: 모든 도구의 고유하고 세분화된 기능을 단일 표준으로 완벽하게 포괄하기는 어렵습니다. 초기 표준은 '최소 공통분모'에 집중하게 되어, 특정 도구의 고급 기능이나 특수 기능을 MCP를 통해 활용하는 데 제약이 따를 수 있습니다. 때로는 여전히 직접적인 API 호출이 필요할 수 있습니다.
- 표준의 경직성: 표준이 한번 자리 잡으면 변경하기 어려울 수 있으며, 빠르게 변화하는 AI 및 API 기술 발전을 민첩하게 따라가지 못할 수 있습니다.

성능 및 보안 문제 (Performance & Security Concerns)
- 잠재적 성능 저하: MCP라는 중개 계층(layer)이 추가되면서, 이론적으로는 직접 API를 호출하는 것보다 약간의 지연 시간(latency)이 발생할 수 있습니다. 대부분의 경우 무시할 만한 수준일 수 있으나, 실시간성이 중요한 애플리케이션에서는 고려 사항이 될 수 있습니다.
- 보안 책임: 표준화된 인터페이스는 잠재적인 공격 표면(attack surface)도 표준화할 수 있습니다. MCP 서버와 클라이언트 간의 인증, 권한 부여, 데이터 암호화 등 보안 메커니즘을 철저히 구현하는 것이 매우 중요하며, 이에 대한 책임은 각 서버 구현 주체에게 있습니다.

기술 성숙도 및 생태계 지원 (Maturity & Ecosystem Support)
- 초기 단계: MCP는 비교적 새로운 개념이므로, 관련 개발 도구, 디버깅 툴, 테스트 프레임워크, 풍부한 문서, 커뮤니티 지원 등이 아직 부족할 수 있습니다. 이는 초기 도입 및 문제 해결을 어렵게 만들 수 있습니다.

💡 결론: 균형 잡힌 시각 필요
MCP는 에이전트 기반 자동화의 중요한 발전을 약속하지만, 위와 같은 현실적인 과제들을 간과해서는 안 됩니다. 이러한 문제들은 대부분의 신기술 표준화 과정에서 나타나는 현상이며, MCP 생태계 참여자들의 지속적인 노력, 피드백, 협력을 통해 점진적으로 해결될 수 있을 것입니다. MCP의 성공 여부는 이러한 과제들을 얼마나 효과적으로 극복하느냐에 달려있습니다.

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📘 5. MCP 생태계에 참여하는 방법
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🎯 왜 관심을 가져야 하는가
만약 당신의 제품이 SaaS 도구이고, AI 에이전트가 사용하기를 원한다면, 지금이 MCP 생태계에 진입하기에 완벽한 시기입니다.
- LLM 기반 에이전트에게 발견될 수 있습니다.
- 맞춤 통합 없이 에이전트가 당신의 도구를 사용하게 할 수 있습니다.
- 기업 IT부터 소비자 AI까지 성장하는 에이전트 앱 시장에 진입할 수 있습니다.

🚪 참여 방법: 3가지 방법

1️⃣ MCP 서버 구축하기
당신의 도구 기능을 MCP 호환 인터페이스로 전환하세요.

🔧 필요한 것
- 도구의 기능(call_tool, list_tools) 설명하기
- call_resource, list_resources를 통해 데이터 노출하기
- 표준 컨텍스트 스키마 따르기
마치 공개 API를 구축하는 것과 같지만, LLM을 위한 것입니다.

💡 팁: 기존 에이전트 프레임워크(예: LangGraph, AutoGen)를 사용하여 개발 속도를 높이세요.

2️⃣ 마켓플레이스에 호스팅 또는 등록하기
MCP 서버가 활성화되면 MCP 레지스트리나 마켓플레이스에 게시하세요.
- 당신의 도구를 모든 MCP 호환 클라이언트가 발견할 수 있도록 만드세요.
- AI 에이전트가 당신의 제품을 찾고, 이해하고, 사용하도록 하세요.
- 일부 플랫폼(예: Claude, MySnap)은 이미 이 플러그 앤 플레이 모델을 지원합니다.

3️⃣ MCP를 클라이언트로 사용하기
MCP를 통해 도구에 연결하는 자체 AI 에이전트나 LLM 앱을 구축할 수도 있습니다.
- 더 이상 각 API에 대한 맞춤 래퍼를 작성할 필요가 없습니다.
- 기존 MCP 서버에 연결하고 워크플로우를 더 빠르게 구축하세요.
- 내부 자동화 도구나 고객 대면 AI 앱에 적합합니다.

🌱 선도자 = 큰 이점 (Early Movers = Huge Advantage)
MCP는 아직 초기 단계이지만, 기반은 현실적이고 작동하고 있습니다.
지금 참여함으로써 다음을 할 수 있습니다

✅ 떠오르는 표준에 영향을 미치기
✅ 다른 이들보다 먼저 당신의 도구의 LLM 인터페이스 형성하기
✅ 생태계가 확장됨에 따라 함께 성장하기

📌 결론
만약 REST가 웹 시대의 API 표준이었다면, MCP는 에이전트 시대의 프로토콜 표준이 될 수 있습니다. 지금이 준비할 황금 같은 기회입니다.

🧭 구축할 준비가 되셨나요?
핵심 도구 기능을 식별하고 MCP 형식으로 구조화하는 것부터 시작하세요.
모든 것을 지원할 필요는 없습니다 – 에이전트가 시작할 수 있을 만큼만 지원하면 됩니다.

에이전트의 시대(Agentic era)가 오고 있습니다. 늦지 마세요.

도움이 되셨다면 좋아요 부탁드립니다.

누구나 쉽게 이해할 수 있는 MCP 가이드 : AI 에이전트와 도구 연동의 새로운 표준 이 자료는 AI 에이전트가 Google Calendar, Salesforce와 같은 다양한 외부 도구(API)를 사용하는 데 어려움을 겪는 현재의 문제를 지적합니다. 이를 해결하기 위한 새로운 표준 프로토콜인 MCP(Model Context Protocol)를 소개하며, MCP가 어떻게 AI 에이전트와 도구 간의 '공통 언어' 역할을 하여 상호작용을 원활하게 하는지 설명합니다. 또한, 개발자와 SaaS 기업이 MCP 생태계에 참여하여 더 강력하고 확장 가능한 AI 에이전트를 구축하는 방법을 안내합니다. (참고) 가이드 전체 내용은 Gemini 2.5 Pro로 작성되었으며, 이미지 정리본은 GPT-4o 를 이용하여 생성하였습니다. ====================================== 📘 1. 왜 에이전트에게 새로운 표준이 필요한가 – MCP 소개 ====================================== 🚀 미래는 에이전트 중심입니다 (The Future Is Agentic) ChatGPT 시대를 맞아, 우리 모두는 AI가 얼마나 강력할 수 있는지 엿볼 수 있었습니다. 하지만 진정한 생산성은 단순히 AI와 대화하는 것에서 오는 것이 아니라, AI가 우리를 위해 실제로 일을 처리할 수 있을 때 발휘됩니다. 바로 이 지점에서 에이전트가 필요합니다. 에이전트는 단순한 챗봇이 아닙니다. 회의 예약, 보고서 작성, 데이터 분석과 같이 실제 도구(Google Calendar, Salesforce, Notion 등)를 사용하여 행동을 취하는 AI입니다. 하지만 여기에 문제가 있습니다. ❗️ 오늘날의 에이전트는 여전히 제한적입니다. AI에게 이렇게 요청한다고 상상해 보세요. “이번 주 나의 모든 1:1 미팅을 찾아서, 논의 내용을 요약하고, 후속 이메일 초안을 작성해 줄 수 있니?” 오늘날 대부분의 AI 에이전트는 아마 멈춰버릴 것입니다. 왜일까요? 그들이 사용하는 도구, 즉 여러 서비스의 API들이 마치 수백 개의 다른 방언처럼 제각각이기 때문입니다. 모든 도구 (Tools) 는 다음을 가지고 있습니다. - 자체 인증 규칙 - 고유한 데이터 형식 - 다른 기능 및 엔드포인트 개발자들은 모든 도구에 대해 맞춤 코드를 작성해야 하는 문제를 당면하게 됩니다. 이는 느리고, 불안정하며, 확장 가능하지 않습니다. 🧩 빠진 조각: 도구를 위한 공통 언어 만약 이 모든 도구들이 AI 에이전트와 소통할 수 있는 표준적인 방법이 있다면 어떨까요? 마치 HTML이 웹을 표준화하고, REST가 API를 표준화했듯이 이제 AI 에이전트를 위한 표준이 필요합니다. 이것이 바로 MCP (Model Context Protocol)입니다. AI 에이전트가 실제 도구를 쉽게 이해하고 상호작용할 수 있도록 설계된 새로운 프로토콜입니다. 시작해 봅시다. ============================ 📘 2. MCP란 무엇이며 어떻게 작동하는가? ============================ 🧠 큰 그림부터 시작해 봅시다. MCP (Model Context Protocol)는 AI 에이전트(LLM 기반)와 그들이 사용해야 하는 도구(Google Calendar, Salesforce, Notion 등) 사이에서 번역가 역할을 하는 새로운 표준입니다. MCP를 에이전트가 다음을 이해하는 데 도움이 되는 "만능 리모컨"이라고 생각하세요. - 어떤 도구를 사용할 수 있는지 - 그 도구들이 무엇을 할 수 있는지 - 어떻게 안전하고 효율적으로 사용할 수 있는지 🔍 주요 개념 - MCP 클라이언트: LLM을 사용하는 AI 에이전트 또는 앱입니다. 다음과 같은 요청을 보냅니다: ㄴ “이 도구는 무엇을 할 수 있나요?” ㄴ “이 함수를 실행해 주세요.” - MCP 서버: SaaS 도구와의 다리 역할을 합니다. 다음을 설명합니다: ㄴ 사용 가능한 기능 (예: "회의 생성", "노트 가져오기") ㄴ 관련 데이터를 일관된 형식으로 ㄴ LLM이 이해할 수 있는 방식으로 지침 제공 - 컨텍스트 스키마: 도구의 기능을 LLM이 읽을 수 있도록 구조화되고 통합된 형식입니다. 마치 모든 도구를 쉽게 탐색할 수 있는 API 플레이그라운드로 바꾸는 것과 같습니다. 🔁 이것이 왜 중요한가 - MCP가 없다면: AI 에이전트는 모든 도구를 사용하기 위해 수작업으로 코딩해야 합니다 = 느리고 비용이 많이 듭니다. - MCP가 있다면: 도구는 에이전트에게 플러그 앤 플레이 방식이 됩니다 = 빠르고 확장 가능합니다. ✅ 실제 예시 에이전트가 다음 작업을 수행하기를 원하십니까? “Asana에서 모든 높은 우선순위 작업을 찾고, 프로젝트 상태를 요약하고, 팀에 알림 보내기” MCP를 사용하면, 1. Asana MCP 서버가 그 기능을 설명합니다 (list_projects, get_tasks 등). 2. 에이전트는 이러한 작업을 탐색, 호출 및 결합할 수 있습니다. 3. 그 결과 맞춤 코드 없이 완전히 자동화된 워크플로우가 가능해집니다. ================================= 📘 3. 도구가 어떻게 에이전트의 능력을 결정하는가 ================================= 🛠 모든 도구가 동일하지는 않습니다 인간 조수가 일을 처리하기 위해 적절한 기술 세트가 필요한 것처럼, AI 에이전트의 성능은 사용할 수 있는 도구에 따라 달라집니다. 도구에는 두 가지 주요 유형이 있습니다. 1️⃣ 다기능 도구 (Multi-Function Tools) : 하나의 도구, 여러 작업 – 스위스 아미 나이프처럼 이 도구들은 여러 관련 작업을 하나의 강력한 인터페이스로 묶습니다. 단일 단계가 아닌 전체 워크플로우를 수행하도록 설계되었습니다. 🧠 예시 다기능 도구를 사용하는 Calendar Agent는 다음을 처리할 수 있습니다. - 모든 미팅 찾기 (유형별 필터링 = 1:1) - 메타데이터 추출 (제목, 참석자, 시간) - 미팅 노트 읽기 - 주간 요약 생성 이 모든 것을 한 번에 처리합니다 – 5개의 다른 도구를 호출할 필요가 없습니다. 📌 중요한 이유 도구 수가 적을수록 = 오케스트레이션이 단순해짐 = 더 빠르고 스마트한 에이전트. 2️⃣ 다중 도구 에이전트 (Multi-Tool Agents) - 함께 작동하는 에이전트 – 전문가 팀처럼 때로는 단일 도구만으로는 모든 것을 할 수 없습니다. 대신, 마치 팀 내의 사람들처럼 각기 다른 도구를 사용하는 에이전트들이 협업합니다. 🧠 예시 목표: 주요 고객에게 맞춤형 이메일 캠페인 보내기. 🧑‍💼 에이전트 1: Salesforce에서 고객 데이터 가져오기 📊 에이전트 2: Google Sheets에서 데이터 분석하기 📬 에이전트 3: Mailchimp를 통해 이메일 보내기 이를 에이전트 시스템(System of Agents) 또는 MAS (Multi-Agent System)라고 합니다. 📌 중요한 이유 에이전트는 강점을 결합하고 더 넓은 범위를 커버할 수 있습니다 – 마치 회사의 마이크로서비스처럼. 🤖 왜 ChatGPT만으로는 충분하지 않은가 오늘날 대부분의 맞춤형 GPT는 너무 단순합니다 - 제한된 작업 - 메모리 없음 - 다른 에이전트와 협업 불가 - "단일 도구" 사일로에 갇혀 있음 이것이 바로 AutoGen, CrewAI, LangGraph와 같은 강력한 프레임워크가 등장한 이유입니다 – 다기능 및 다중 에이전트 기능을 잠금 해제하기 위해. 🧭 도구 = 에이전트 뒤의 진정한 엔진 단순히 어떤 LLM을 사용하는지에 대한 문제가 아닙니다. 어떤 도구를 제공하고, 그것들이 어떻게 연결되어 있는지에 대한 문제입니다. ========================= 📘 4. MCP의 현실적인 과제와 한계점 ========================= MCP는 AI 에이전트와 도구 연동의 방식을 혁신할 잠재력을 지니고 있지만, 새로운 표준으로서 현실적인 과제와 잠재적 한계점 또한 고려해야 합니다. 😫 넘어야 할 현실적인 장벽들 MCP가 이상적인 솔루션처럼 보일 수 있지만, 성공적인 정착과 확산을 위해서는 다음과 같은 현실적인 문제들을 해결해야 합니다. 느린 채택 속도 (Slow Adoption Rate) - 가장 큰 허들: 새로운 표준의 성공은 얼마나 많은 플레이어가 참여하느냐에 달려있습니다. SaaS 기업들이 MCP 서버 구축에 투자하고, 에이전트 개발자들이 이를 적극적으로 사용해야만 생태계가 활성화됩니다. 초기에는 '닭과 달걀' 문제에 직면할 수 있습니다. - 모든 도구 제공자가 표준화된 단일 인터페이스를 선호하지 않을 수 있으며, 자체 API 생태계를 강화하는 것을 우선시할 수 있습니다. 구현 및 유지보수의 복잡성 (Complexity of Implementation &amp; Maintenance) - 서버 측 부담: MCP가 에이전트 클라이언트 개발을 단순화할 수 있지만, SaaS 도구 제공자 입장에서는 자사의 복잡한 API 기능과 데이터 모델을 MCP 표준 스키마에 정확하게 매핑하고, 안전하며 효율적인 MCP 서버를 구축 및 유지보수하는 것이 상당한 기술적, 비용적 부담이 될 수 있습니다. - 지속적 업데이트: 기반이 되는 도구의 API가 변경되거나 MCP 표준 자체가 발전함에 따라 지속적인 업데이트와 버전 관리가 필요합니다. 표준화의 명암 (Pros and Cons of Standardization) - 기능 제약 가능성: 모든 도구의 고유하고 세분화된 기능을 단일 표준으로 완벽하게 포괄하기는 어렵습니다. 초기 표준은 '최소 공통분모'에 집중하게 되어, 특정 도구의 고급 기능이나 특수 기능을 MCP를 통해 활용하는 데 제약이 따를 수 있습니다. 때로는 여전히 직접적인 API 호출이 필요할 수 있습니다. - 표준의 경직성: 표준이 한번 자리 잡으면 변경하기 어려울 수 있으며, 빠르게 변화하는 AI 및 API 기술 발전을 민첩하게 따라가지 못할 수 있습니다. 성능 및 보안 문제 (Performance &amp; Security Concerns) - 잠재적 성능 저하: MCP라는 중개 계층(layer)이 추가되면서, 이론적으로는 직접 API를 호출하는 것보다 약간의 지연 시간(latency)이 발생할 수 있습니다. 대부분의 경우 무시할 만한 수준일 수 있으나, 실시간성이 중요한 애플리케이션에서는 고려 사항이 될 수 있습니다. - 보안 책임: 표준화된 인터페이스는 잠재적인 공격 표면(attack surface)도 표준화할 수 있습니다. MCP 서버와 클라이언트 간의 인증, 권한 부여, 데이터 암호화 등 보안 메커니즘을 철저히 구현하는 것이 매우 중요하며, 이에 대한 책임은 각 서버 구현 주체에게 있습니다. 기술 성숙도 및 생태계 지원 (Maturity &amp; Ecosystem Support) - 초기 단계: MCP는 비교적 새로운 개념이므로, 관련 개발 도구, 디버깅 툴, 테스트 프레임워크, 풍부한 문서, 커뮤니티 지원 등이 아직 부족할 수 있습니다. 이는 초기 도입 및 문제 해결을 어렵게 만들 수 있습니다. 💡 결론: 균형 잡힌 시각 필요 MCP는 에이전트 기반 자동화의 중요한 발전을 약속하지만, 위와 같은 현실적인 과제들을 간과해서는 안 됩니다. 이러한 문제들은 대부분의 신기술 표준화 과정에서 나타나는 현상이며, MCP 생태계 참여자들의 지속적인 노력, 피드백, 협력을 통해 점진적으로 해결될 수 있을 것입니다. MCP의 성공 여부는 이러한 과제들을 얼마나 효과적으로 극복하느냐에 달려있습니다. ======================= 📘 5. MCP 생태계에 참여하는 방법 ======================= 🎯 왜 관심을 가져야 하는가 만약 당신의 제품이 SaaS 도구이고, AI 에이전트가 사용하기를 원한다면, 지금이 MCP 생태계에 진입하기에 완벽한 시기입니다. - LLM 기반 에이전트에게 발견될 수 있습니다. - 맞춤 통합 없이 에이전트가 당신의 도구를 사용하게 할 수 있습니다. - 기업 IT부터 소비자 AI까지 성장하는 에이전트 앱 시장에 진입할 수 있습니다. 🚪 참여 방법: 3가지 방법 1️⃣ MCP 서버 구축하기 당신의 도구 기능을 MCP 호환 인터페이스로 전환하세요. 🔧 필요한 것 - 도구의 기능(call_tool, list_tools) 설명하기 - call_resource, list_resources를 통해 데이터 노출하기 - 표준 컨텍스트 스키마 따르기 마치 공개 API를 구축하는 것과 같지만, LLM을 위한 것입니다. 💡 팁: 기존 에이전트 프레임워크(예: LangGraph, AutoGen)를 사용하여 개발 속도를 높이세요. 2️⃣ 마켓플레이스에 호스팅 또는 등록하기 MCP 서버가 활성화되면 MCP 레지스트리나 마켓플레이스에 게시하세요. - 당신의 도구를 모든 MCP 호환 클라이언트가 발견할 수 있도록 만드세요. - AI 에이전트가 당신의 제품을 찾고, 이해하고, 사용하도록 하세요. - 일부 플랫폼(예: Claude, MySnap)은 이미 이 플러그 앤 플레이 모델을 지원합니다. 3️⃣ MCP를 클라이언트로 사용하기 MCP를 통해 도구에 연결하는 자체 AI 에이전트나 LLM 앱을 구축할 수도 있습니다. - 더 이상 각 API에 대한 맞춤 래퍼를 작성할 필요가 없습니다. - 기존 MCP 서버에 연결하고 워크플로우를 더 빠르게 구축하세요. - 내부 자동화 도구나 고객 대면 AI 앱에 적합합니다. 🌱 선도자 = 큰 이점 (Early Movers = Huge Advantage) MCP는 아직 초기 단계이지만, 기반은 현실적이고 작동하고 있습니다. 지금 참여함으로써 다음을 할 수 있습니다 ✅ 떠오르는 표준에 영향을 미치기 ✅ 다른 이들보다 먼저 당신의 도구의 LLM 인터페이스 형성하기 ✅ 생태계가 확장됨에 따라 함께 성장하기 📌 결론 만약 REST가 웹 시대의 API 표준이었다면, MCP는 에이전트 시대의 프로토콜 표준이 될 수 있습니다. 지금이 준비할 황금 같은 기회입니다. 🧭 구축할 준비가 되셨나요? 핵심 도구 기능을 식별하고 MCP 형식으로 구조화하는 것부터 시작하세요. 모든 것을 지원할 필요는 없습니다 – 에이전트가 시작할 수 있을 만큼만 지원하면 됩니다. 에이전트의 시대(Agentic era)가 오고 있습니다. 늦지 마세요. 도움이 되셨다면 좋아요 부탁드립니다.

누구나 쉽게 이해할 수 있는 MCP 가이드

똑닥닷컴 SEO(a.k.a. 네이버 월 노출 수 1000만 달성기) | 비브로스 기술 블로그

어떤 접근으로 노출수를 높였는지 단계별로 잘 나와있네요.
https://boostbrothers.github.io/2025-03-04-ddocdoc-com-seo/

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똑닥: SEO 최적화 사례

첫 회사에서 5년 정도 보낸 후 대기업이 가보고 싶다는 생각이 들었습니다.
다른 곳에 이력서도 넣어보지 않은 채 일단 그만뒀습니다.

그리고 이력서를 쓰기 시작했는데...
아는 사람도 하나 없어 지인 추천 없이 홈페이지를 통해서 지원서를 썼습니다.
네이버, 다음, SK컴즈, NC소프트, 넥슨 같은 곳들.

근데 기다려도 답장이 오질 않더군요.
5년 가까이 열심히 했고 자신감도 많이 생겼는데 밖에서 보는 내 수준은 이런거였구나.

한 달 정도 지났을 뿐인데 초조함이 엄청 커졌습니다.
나 혹시 새되는 거 아냐? 그럼 내 인생 어떻게 되는거지?
다른 회사를 먼저 알아보고 그만둘 걸.
큰일났단 생각에 소름이 바짝 돋았습니다.

엔씨, 넥슨, 다음에서는 연락도 안 왔고, 네이버에서 연락이 왔습니다.
이력서를 내고 한 달 지나 연락이 왔는데...
지금 생각해보면 제 이력서를 보고 픽해준 네이버 누군가가 인생의 은인입니다.
만약 흘려 넘겨 버렸으면 나는 지금 뭘하고 있을까? 시간이 지날수록 초조한 맘이 커져서 그 어떤 이상한 회사라도 얼씨구나 들어갔을 것 같습니다.

이후에도 다른 회사를 알아보기 전에 회사를 그만두었습니다만 처음 만큼 긴장되거나 초조하진 않았습니다. 스스로에 대한 자신감이 없었기 때문이었던 것 같습니다.

(인생에서 불안했던 시기를 생각해보다가 쓴 글일 뿐 절대 이렇게 하라고 추천하는 것은 아닙니다)

첫 회사에서 5년 정도 보낸 후 대기업이 가보고 싶다는 생각이 들었습니다.다른 곳에 이력서도 넣어보지 않은 채 일단 그만뒀습니다. 그리고 이력서를 쓰기 시작했는데...아는 사람도 하나 없어 지인 추천 없이 홈페이지를 통해서 지원서를 썼습니다.네이버, 다음, SK컴즈, NC소프트, 넥슨 같은 곳들. 근데 기다려도 답장이 오질 않더군요.5년 가까이 열심히 했고 자신감도 많이 생겼는데 밖에서 보는 내 수준은 이런거였구나. 한 달 정도 지났을 뿐인데 초조함이 엄청 커졌습니다.나 혹시 새되는 거 아냐? 그럼 내 인생 어떻게 되는거지?다른 회사를 먼저 알아보고 그만둘 걸.큰일났단 생각에 소름이 바짝 돋았습니다. 엔씨, 넥슨, 다음에서는 연락도 안 왔고, 네이버에서 연락이 왔습니다.이력서를 내고 한 달 지나 연락이 왔는데...지금 생각해보면 제 이력서를 보고 픽해준 네이버 누군가가 인생의 은인입니다.만약 흘려 넘겨 버렸으면 나는 지금 뭘하고 있을까? 시간이 지날수록 초조한 맘이 커져서 그 어떤 이상한 회사라도 얼씨구나 들어갔을 것 같습니다. 이후에도 다른 회사를 알아보기 전에 회사를 그만두었습니다만 처음 만큼 긴장되거나 초조하진 않았습니다. 스스로에 대한 자신감이 없었기 때문이었던 것 같습니다. (인생에서 불안했던 시기를 생각해보다가 쓴 글일 뿐 절대 이렇게 하라고 추천하는 것은 아닙니다)

다른 회사를 먼저 알아보지 않고 퇴사하면

YouTube에서 마음에 드는 동영상과 음악을 감상하고, 직접 만든 콘텐츠를 업로드하여 친구, 가족뿐 아니라 전 세계 사람들과 콘텐츠를 공유할 수 있습니다.

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먼저, 성능 최적화와 보안 이슈 등을 얘기할 수 있을것 같아요.

물론 초개인화된 데이터를 처리하는 역할을
모두 서버에서 담당한다면 서버 부하가 커질 수도 있지만,

그럼에도 위와 같은 이유들로
서버에서 Data fetching 을 하는게 유리한 때가 있어서요.

이러한 이유에 대해 좀 더 자세히 설명해보았습니다.

https://youtu.be/vJGk4iLo-Ak

먼저, 성능 최적화와 보안 이슈 등을 얘기할 수 있을것 같아요. 물론 초개인화된 데이터를 처리하는 역할을모두 서버에서 담당한다면 서버 부하가 커질 수도 있지만, 그럼에도 위와 같은 이유들로서버에서 Data fetching 을 하는게 유리한 때가 있어서요. 이러한 이유에 대해 좀 더 자세히 설명해보았습니다. https://youtu.be/vJGk4iLo-Ak

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왜 Data fetching 을 서버에서 해야할까요?

사용자가 공유한 콘텐츠

폴인에서 시리즈로 공개한 '토스팀에게 듣다: 토스 10주년 '10 to 100''에서 프로덕트 디자인 부문의 글을 소개합니다. 프로덕트 디자인 헤드를 맡고 있는 강수영 님이 2015년부터 2025년까지 토스에서의 프로덕트 디자인을 어떻게 바라보고, 어떤 고민과 도전으로 현재에 이르렀는지 담담하게 전달하는 내용입니다. 요약을 먼저 보시더라도 전문을 꼭 살펴보시면 좋겠습니다.

2개의 문장으로 결론을 요약하자면 사용자 경험을 고민하는 사람이라면, 디자인하는 사람이라면 '수단과 목적을 헷갈리지 말자'라는 것이었습니다. '만약 헷갈리지만 않는다면 안 되는 건 거의 없다.'입니다.

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

1. 태동기(2015~18): 디자인도, 일하는 방식도 단순하게 

 * ① 필요 없는 정보는 과감히 쳐내기
   ② 한 화면에서 어딜 봐야 할지 명확히 알려주기

2. 성장기(2018~22): 체계를 통한 일관성 쌓기

토스만의 디자인 시스템을 만들고 토스만의 서체도 만들면서 어디서든 '토스 디자인이다'라고 알 수 있게 만든 시기였습니다. 동시에 4가지를 새롭게 시도했습니다.

 * ① 3D 그래픽 - 시네마4D라는 툴을 직접 배워가며 내부에서 디벨롭
 * ② UX 라이팅 - A/B테스트를 통해 제품속 문구를 결정하면서 클릭율 최대 300% 증가
 * ③ 유저 테스트 - 토스의 UT 문화가 생긴 시기로 전문 업체와 계약해서 테스트, 정성 테스트를 반복해 가입 퍼널을 만들고 수치로 성과까지 증명
 * ④ 로고 리브랜딩 - '공 던지듯 쉬운 금융', '우리는 금융이 아니다', '토스에 갇히면 안 된다'

3. 진화기(2022~2024): 금융 너머를 바라보는 시대의 디자인

마이데이터 시기에 조회, 송금, 혜택을 중심으로 한 홈화면을 만든 시기. 대출, 카드, 보험, 신용대출 등 여러 기능을 동일한 인터랙션으로 하나의 경험을 하듯이 만드는 것에 주안점을 두고 매출까지 개선하는 것으로 디자인의 역할을 확대했습니다. 이 시기엔 3D로 만든 새로운 로고를 선보였습니다.

4. 토스의 지금(2025~): 어디서나 편리한 디자인을 고민할 때

토스가 금융상품을 넘어 커머스, 모바일을 넘어 오프라인 단말기까지 새로운 접점이 생기면서 덩치가 커졌습니다. B2B 고객도 많아졌고 고객이 토스 앱 안에서 자기만의 사업을 하려는 니즈가 있었기에 '툴 프로덕트 디자이너'라는 직군까지 생겼습니다. 내부 구성원을 위한 툴도 만들어진 시기였죠.

 1. 토스 내비게이션 스코어 - 유저에게 직접 묻고 '이 기능 어디에 있을 것 같나요?'에 대한 답변을 히트맵 형태로 표현해서 (만드는 사람이) 예상한 것과 (쓰는 사람이) 이해하고 기대하는 것 사이의 격차가 얼마나 큰지 확인할 수 있는 방법입니다.
 2. 휴리봇 - 휴리봇은 토스 유저처럼 답변하는 생성형 AI예요. 디자인한 화면을 보여주며 질문하면 실제 유저처럼 답변하는 거예요. 기존 유저 테스트를 완전히 대체할 수는 없지만, 시간을 아끼는 데 큰 도움이 됩니다.
 3. 토스트 - 토스 스타일로 그림을 알아서 그려주는 '토스트'도 개발했어요. 정보를 입력하면 몇 분 만에 그래픽이 만들어지죠. 토스 그래픽 디자이너가 만든 것과 같은 퀄리티, 톤으로요. 디자이너들이 더 중요한 문제에 집중할 수 있도록 일손을 덜어주는 역할을 잘 해내고 있습니다. 
 4. 랠리(Rally) - 인터랙션을 잘 만들려면 디자이너의 역량, 구현 기술, 개발 인력이 모두 필요한데요. 인터랙션팀 주도로 구현 비용을 획기적으로 낮추기 위해 랠리라는 프로그래밍 언어를 자체 개발했어요.

https://www.folin.co/article/10450/gift/Fspn7szhf5iFFggpgu0Ryq7GKd3D6XF5

폴인에서 시리즈로 공개한 '토스팀에게 듣다: 토스 10주년 '10 to 100''에서 프로덕트 디자인 부문의 글을 소개합니다. 프로덕트 디자인 헤드를 맡고 있는 강수영 님이 2015년부터 2025년까지 토스에서의 프로덕트 디자인을 어떻게 바라보고, 어떤 고민과 도전으로 현재에 이르렀는지 담담하게 전달하는 내용입니다. 요약을 먼저 보시더라도 전문을 꼭 살펴보시면 좋겠습니다. 2개의 문장으로 결론을 요약하자면 사용자 경험을 고민하는 사람이라면, 디자인하는 사람이라면 '수단과 목적을 헷갈리지 말자'라는 것이었습니다. '만약 헷갈리지만 않는다면 안 되는 건 거의 없다.'입니다. [ 큐레이터의 문장 🎒 ] 1. 태동기(2015~18): 디자인도, 일하는 방식도 단순하게&nbsp; <ul ><li>① 필요 없는 정보는 과감히 쳐내기 ② 한 화면에서 어딜 봐야 할지 명확히 알려주기</li></ul> 2. 성장기(2018~22): 체계를 통한 일관성 쌓기 토스만의 디자인 시스템을 만들고 토스만의 서체도 만들면서 어디서든 '토스 디자인이다'라고 알 수 있게 만든 시기였습니다. 동시에 4가지를 새롭게 시도했습니다. <ul ><li>① 3D 그래픽 - 시네마4D라는 툴을 직접 배워가며 내부에서 디벨롭</li><li>② UX 라이팅 - A/B테스트를 통해 제품속 문구를 결정하면서 클릭율 최대 300% 증가</li><li>③ 유저 테스트 - 토스의 UT 문화가 생긴 시기로 전문 업체와 계약해서 테스트, 정성 테스트를 반복해 가입 퍼널을 만들고 수치로 성과까지 증명</li><li>④ 로고 리브랜딩 - '공 던지듯 쉬운 금융', '우리는 금융이 아니다', '토스에 갇히면 안 된다'</li></ul> 3. 진화기(2022~2024): 금융 너머를 바라보는 시대의 디자인 마이데이터 시기에 조회, 송금, 혜택을 중심으로 한 홈화면을 만든 시기. 대출, 카드, 보험, 신용대출 등 여러 기능을 동일한 인터랙션으로 하나의 경험을 하듯이 만드는 것에 주안점을 두고 매출까지 개선하는 것으로 디자인의 역할을 확대했습니다. 이 시기엔 3D로 만든 새로운 로고를 선보였습니다. 4. 토스의 지금(2025~): 어디서나 편리한 디자인을 고민할 때 토스가 금융상품을 넘어 커머스, 모바일을 넘어 오프라인 단말기까지 새로운 접점이 생기면서 덩치가 커졌습니다. B2B 고객도 많아졌고 고객이 토스 앱 안에서 자기만의 사업을 하려는 니즈가 있었기에 '툴 프로덕트 디자이너'라는 직군까지 생겼습니다. 내부 구성원을 위한 툴도 만들어진 시기였죠. <ol ><li>토스 내비게이션 스코어 - 유저에게 직접 묻고 '이 기능 어디에 있을 것 같나요?'에 대한 답변을 히트맵 형태로 표현해서 (만드는 사람이) 예상한 것과 (쓰는 사람이) 이해하고 기대하는 것 사이의 격차가 얼마나 큰지 확인할 수 있는 방법입니다.</li><li>휴리봇 - 휴리봇은 토스 유저처럼 답변하는 생성형 AI예요. 디자인한 화면을 보여주며 질문하면 실제 유저처럼 답변하는 거예요. 기존 유저 테스트를 완전히 대체할 수는 없지만, 시간을 아끼는 데 큰 도움이 됩니다.</li><li>토스트 - 토스 스타일로 그림을 알아서 그려주는 '토스트'도 개발했어요. 정보를 입력하면 몇 분 만에 그래픽이 만들어지죠. 토스 그래픽 디자이너가 만든 것과 같은 퀄리티, 톤으로요. 디자이너들이 더 중요한 문제에 집중할 수 있도록 일손을 덜어주는 역할을 잘 해내고 있습니다.&nbsp;</li><li>랠리(Rally) - 인터랙션을 잘 만들려면 디자이너의 역량, 구현 기술, 개발 인력이 모두 필요한데요. 인터랙션팀 주도로 구현 비용을 획기적으로 낮추기 위해 랠리라는 프로그래밍 언어를 자체 개발했어요.</li></ol> https://www.folin.co/article/10450/gift/Fspn7szhf5iFFggpgu0Ryq7GKd3D6XF5

www.folin.co

《디자인하는 사람이라면 '수단과 목적을 헷갈리지 말자'》

1. “다른 사람을 존중하라”고 설교하지만, 정작 자신은 직원들을 신뢰하지도 존중하지도 않습니다.

2. ‘팀워크’라는 말을 입에 달고 다니지만, 팀플레이를 맹목적인 복종으로만 해석합니다.

3. 끔찍할 정도로 우유부단합니다. 중요한 결정을 내려야 할 때마다 미루고, 수도 없이 분석만 하고 의사결정은 내리지 않습니다. 그 결과, 회사는 결국 중요한 기회를 놓치고, 작은 문제들마저 심각한 위기로까지 커집니다.

4. 우선순위를 정하지 않고, 직원들에게 10~20개 실천 항목을 한꺼번에 제시하며 모두 다 우리에게 최우선사항이라고 말합니다.

5. 자기 집무실에 틀어박혀서 직원들이 어떻게 일하는지를 살피지 않습니다.

6. 사람들을 끊임없이 비판할 뿐, 긍정적인 피드백은 거의 하지 않습니다. 직원이 딱 한 번 실수를 한 것을 두고 영원히 괴롭힙니다. 그 결과, 실수를 통해 교훈을 얻을 수 있는 기회 자체를 박탈합니다.

7. 회사의 비전을 놓고 직원들과 효과적으로 소통하지 않습니다. 그로 인해 직원들은 회사에 비전이 없다고 느끼고, 어디로 가야 할지 몰라서 회사는 우왕좌왕합니다.

8. 말을 할 때나 글을 쓸 때 복잡하고 따분하기만 하고, 온갖 전문 용어를 남발합니다. 그래서 직원들에게 건설적인 영감을 주기는커녕 지루하고 혼란스럽게 만듭니다.

9. 정체된 상태임에도 새롭거나 대담한 도전을 하는 것을 꺼립니다. 그래서 결국 야망을 가진 직원들은 회사를 떠납니다.

- 짐 콜린스 외, <좋은 리더를 넘어 위대한 리더로> 중

1. “다른 사람을 존중하라”고 설교하지만, 정작 자신은 직원들을 신뢰하지도 존중하지도 않습니다. 2. ‘팀워크’라는 말을 입에 달고 다니지만, 팀플레이를 맹목적인 복종으로만 해석합니다. 3. 끔찍할 정도로 우유부단합니다. 중요한 결정을 내려야 할 때마다 미루고, 수도 없이 분석만 하고 의사결정은 내리지 않습니다. 그 결과, 회사는 결국 중요한 기회를 놓치고, 작은 문제들마저 심각한 위기로까지 커집니다. 4. 우선순위를 정하지 않고, 직원들에게 10~20개 실천 항목을 한꺼번에 제시하며 모두 다 우리에게 최우선사항이라고 말합니다. 5. 자기 집무실에 틀어박혀서 직원들이 어떻게 일하는지를 살피지 않습니다. 6. 사람들을 끊임없이 비판할 뿐, 긍정적인 피드백은 거의 하지 않습니다. 직원이 딱 한 번 실수를 한 것을 두고 영원히 괴롭힙니다. 그 결과, 실수를 통해 교훈을 얻을 수 있는 기회 자체를 박탈합니다. 7. 회사의 비전을 놓고 직원들과 효과적으로 소통하지 않습니다. 그로 인해 직원들은 회사에 비전이 없다고 느끼고, 어디로 가야 할지 몰라서 회사는 우왕좌왕합니다. 8. 말을 할 때나 글을 쓸 때 복잡하고 따분하기만 하고, 온갖 전문 용어를 남발합니다. 그래서 직원들에게 건설적인 영감을 주기는커녕 지루하고 혼란스럽게 만듭니다. 9. 정체된 상태임에도 새롭거나 대담한 도전을 하는 것을 꺼립니다. 그래서 결국 야망을 가진 직원들은 회사를 떠납니다. - 짐 콜린스 외, &lt;좋은 리더를 넘어 위대한 리더로&gt; 중

최악의 리더들이 가진 특징 9가지

1
브랜드는 기억에 남는 로고나 광고 음악이 아니다. 고객과 맺는 감정적인 관계다.

2
스위프트는 단순히 음악을 파는 것이 아니라 자신만의 언어와 미학, 그리고 윤리적 신념이 담긴 감정적 여정을 제공한다.

3
이를 비즈니스 용어로 표현하면, 고객 생애 가치CLTV다.

4
CLTV는 기업이 고객과의 관계에서 예상할 수 있는 총수익을 측정하는 지표로, 전통적으로는 평균 구매 금액, 구매 빈도, 고객 수명 등을 중심으로 평가된다.

5
스위프트는 이를 팬들과의 정서적 유대감과 공동체 의식 같은 무형의 가치로 확장했다.

6
많은 기업이 단기 성과에 집중하지만 스위프트는 장기 전략을 세운다.

7
팬과의 관계에 대한 스위프트의 관심은 콘서트 티켓이나 앨범 판매를 넘어서, 공인으로서의 삶의 기복을 함께 극복할 수 있는 ’정서적 저장고emotional reservoir‘를 구축하는 데 있다.

8
이러한 포괄적 접근은 팬들과의 유대를 강화한다. 스위프트가 목표로 삼는 성공의 척도는 앨범 판매량이 아닌, 팬들과 쌓은 관계의 깊이다.

#제국의설계자

1 브랜드는 기억에 남는 로고나 광고 음악이 아니다. 고객과 맺는 감정적인 관계다. ​ ​2 스위프트는 단순히 음악을 파는 것이 아니라 자신만의 언어와 미학, 그리고 윤리적 신념이 담긴 감정적 여정을 제공한다. ​ ​3 이를 비즈니스 용어로 표현하면, 고객 생애 가치CLTV다. ​ ​4 CLTV는 기업이 고객과의 관계에서 예상할 수 있는 총수익을 측정하는 지표로, 전통적으로는 평균 구매 금액, 구매 빈도, 고객 수명 등을 중심으로 평가된다. ​ ​5 스위프트는 이를 팬들과의 정서적 유대감과 공동체 의식 같은 무형의 가치로 확장했다. ​ ​6 많은 기업이 단기 성과에 집중하지만 스위프트는 장기 전략을 세운다. ​ ​7 팬과의 관계에 대한 스위프트의 관심은 콘서트 티켓이나 앨범 판매를 넘어서, 공인으로서의 삶의 기복을 함께 극복할 수 있는 ’정서적 저장고emotional reservoir‘를 구축하는 데 있다. ​ ​8 이러한 포괄적 접근은 팬들과의 유대를 강화한다. 스위프트가 목표로 삼는 성공의 척도는 앨범 판매량이 아닌, 팬들과 쌓은 관계의 깊이다. #제국의설계자

https://blog.naver.com/madaboutit/223670215963

고려대학교에서 컴퓨터과학을 전공하고 이동통신사에서 사회생활을 시작했습니다. 조금은 생소했던 그 업무가 저의 첫 Product Management 업무였습니다. 이후 네이버에서 서비스 기획자, 쿠팡에서 Product Owner로 일했습니다. 지금은 여행중계 플랫폼 서비스를 제공하는 마이리얼트립에서 Product Manager 및 Growth Team을 맡고 있습니다.

< 브랜드는 관계다: 테일러 스위프트의 비밀 >

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