1. 나는 극성의 법칙 Law of Polariy으로도 알려진 반대의 법칙Law of Opposites을 믿는다.

2. 부정적인 상황을 보면 그 상황 어딘가에 긍정적인 요소가 숨어 있음을 알아야 한다. 긍정적인 면을 찾아라. 그러면 찾을 것이다.

3. 위험 때문에 당신은 손해 볼 상황에 노출될 수 있다. 하지만 반대의 법칙에 따라 당신은 이익을 얻을 기회에도 틀림없이 노출될 것이다.

4. 이 법칙이 어김없이 작동한다는 것을, 그러므로 반드시 이해하고 있어야 한다는 것을 명심하라.

5. 반대의 법칙은 단순히 모든 것이 반대 요소를 가진다는 뜻만은 아니다. 반대 요소가 똑같은‘ 크기로 존재한다는 뜻도 포함한다. 그래서 위험이 적으면 그 만큼 얻는 것도 적다.

#밥프록터부의시크릿 📚

1. 나는 극성의 법칙 Law of Polariy으로도 알려진 반대의 법칙Law of Opposites을 믿는다. ​ 2. 부정적인 상황을 보면 그 상황 어딘가에 긍정적인 요소가 숨어 있음을 알아야 한다. 긍정적인 면을 찾아라. 그러면 찾을 것이다. ​ 3. 위험 때문에 당신은 손해 볼 상황에 노출될 수 있다. 하지만 반대의 법칙에 따라 당신은 이익을 얻을 기회에도 틀림없이 노출될 것이다. ​ 4. 이 법칙이 어김없이 작동한다는 것을, 그러므로 반드시 이해하고 있어야 한다는 것을 명심하라. ​ 5. 반대의 법칙은 단순히 모든 것이 반대 요소를 가진다는 뜻만은 아니다. 반대 요소가 똑같은‘ 크기로 존재한다는 뜻도 포함한다. 그래서 위험이 적으면 그 만큼 얻는 것도 적다. #밥프록터부의시크릿 📚

< 모든 상황은 양면이다: 위험이 적으면 이익도 적다 >

https://blog.naver.com/madaboutit/223766358819

1
음악을 듣는 것, 그러니까 노래에서 마음을 울리는 것과 그렇지 않은 것을 주의 깊게 듣고, 리듬과 멜로디가 손가락이나 엉덩이처럼 몸의 일부라도 되듯 느끼는 것은 음악의 존재를 구성하는 필수불가결한 요소다.

2
사실상 듣는 사람이 없으면 음악은 존재하지 않는다. 청자는 노래를 구성하는 여러 차원들을 인식하고 느끼고 여기에 반응함으로써 창조의 과정을 마무리하고 음악 경험을 완성시킨다.

3
음악 경험을 만든다는 측면에서 볼 때, 청취라는 행위는 연주 행위 못지않게 꼭 필요한 요소일 수 있다.

4
하지만 청취는 자동으로 일어나지 않는다. 그냥 귀를 열어두는 것과는 다르다.

5
청취는 수동적이 아니라 능동적인 과정이다. 유능한 음악 청자가 되기 위해서는 호기심과 노력과 사랑이 필요하다.

6
하지만 다른 것도 필요하다. 청자로서 나의 유일무이한 정체성을 이해하고 껴안기.

#당신의음악취향은 📚

1 음악을 듣는 것, 그러니까 노래에서 마음을 울리는 것과 그렇지 않은 것을 주의 깊게 듣고, 리듬과 멜로디가 손가락이나 엉덩이처럼 몸의 일부라도 되듯 느끼는 것은 음악의 존재를 구성하는 필수불가결한 요소다. ​ 2 사실상 듣는 사람이 없으면 음악은 존재하지 않는다. 청자는 노래를 구성하는 여러 차원들을 인식하고 느끼고 여기에 반응함으로써 창조의 과정을 마무리하고 음악 경험을 완성시킨다. ​ 3 음악 경험을 만든다는 측면에서 볼 때, 청취라는 행위는 연주 행위 못지않게 꼭 필요한 요소일 수 있다. ​ 4 하지만 청취는 자동으로 일어나지 않는다. 그냥 귀를 열어두는 것과는 다르다. ​ 5 청취는 수동적이 아니라 능동적인 과정이다. 유능한 음악 청자가 되기 위해서는 호기심과 노력과 사랑이 필요하다. ​ 6 하지만 다른 것도 필요하다. 청자로서 나의 유일무이한 정체성을 이해하고 껴안기. #당신의음악취향은 📚

< 음악은 당신의 귀로 완성된다 >

https://blog.naver.com/madaboutit/223772115091

1
내 생각은 나의 것이 아니다. 내 감정 역시 나의 것이 아니다. 내가 만들어낸 것도 아니고, 내가 계획한 것도 아니고, 내가 의도한 것도 아니다.

2
하지만 내 머릿속에서 떠오르고 다른 사람들은 전혀 알아차릴 수가 없으니 우리는 ‘나의 생각이나 감정이 곧 나의 것’이라 생각하고, 더 나아가서 ‘그것이 바로 나‘라는 착각에 사로잡히게 된다

3
나의 생각이나 감정은 나의 심장이나 내장의 움직임과도 같다. 내가 의도한 것도 계획한 것도 아니라는 점에서 그러하다.

4
내 심장박동은 나에게 일어나는 하나의 지속적인 사건이지 내가 계획하거나 수행하는 것이 아니다. 내 심장박동은 내 뜻에 따라 생겨나는 것이 아니다. 그것은 분명 내 몸에서 벌어지는 일인데도 ’나의 일‘이 아니다.

5
나의 생각이나 감정 역시 그러하다. 내면소통 훈련의 핵심은 나의 생각이나 감정을 하나의 사건으로 알아차리고 한걸음 떨어져서 바라볼 수 있는 능력을 키우는 데 있다.

#내면소통 📚

1 내 생각은 나의 것이 아니다. 내 감정 역시 나의 것이 아니다. 내가 만들어낸 것도 아니고, 내가 계획한 것도 아니고, 내가 의도한 것도 아니다. ​ 2 하지만 내 머릿속에서 떠오르고 다른 사람들은 전혀 알아차릴 수가 없으니 우리는 ‘나의 생각이나 감정이 곧 나의 것’이라 생각하고, 더 나아가서 ‘그것이 바로 나‘라는 착각에 사로잡히게 된다 ​ 3 나의 생각이나 감정은 나의 심장이나 내장의 움직임과도 같다. 내가 의도한 것도 계획한 것도 아니라는 점에서 그러하다. ​ 4 내 심장박동은 나에게 일어나는 하나의 지속적인 사건이지 내가 계획하거나 수행하는 것이 아니다. 내 심장박동은 내 뜻에 따라 생겨나는 것이 아니다. 그것은 분명 내 몸에서 벌어지는 일인데도 ’나의 일‘이 아니다. ​ 5 나의 생각이나 감정 역시 그러하다. 내면소통 훈련의 핵심은 나의 생각이나 감정을 하나의 사건으로 알아차리고 한걸음 떨어져서 바라볼 수 있는 능력을 키우는 데 있다. #내면소통 📚

< 사실 내 머릿속 생각과 감정은 내가 만든 게 아니다 >

https://blog.naver.com/madaboutit/223766364209

벌써 3월이다. 이쯤 되면 신년에 야심 차게 세웠던 결심과 목표들 중에 소리 없이 무너지거나 어그러지고 있는 것들이 슬슬 눈에 띄기 시작한다. 무엇이 문제일까? 이제는 의지나 신념 혹은 열정이 사라졌기 때문에 그럴 

의지·결심만으론 부족 재미가 있어야 버틴다 [김경일의 CEO 심리학]

벌써 3월이다. 이쯤 되면 신년에 야심 차게 세웠던 결심과 목표들 중에 소리 없이 무너지거나 어그러지고 있는 것들이 슬슬 눈에 띄기 시작한다. 무엇이 문제일까?

이제는 의지나 신념 혹은 열정이 사라졌기 때문에 그럴 수도 있겠지만, 이 분야에 가장 정통한 연구자들에 의하면 그것은 이제 재미가 없다는 걸 본격적으로 뼈저리게 느끼고 있기 때문이라고 한다.

무슨 뜻일까? 결심과 의지는 무언가를 재미가 없어도 할 수 있는 힘이며, 따라서 동력이 떨어지면 재미에 자리를 잠시 내어주어야 그 무언가를 계속할 수 있다는 것이다.

이를 잘 보여주는 연구를 케이틀린 울리(Kaitlin Woolley) 코넬대 교수와 내적 동기 귄위자 아옐릿 피시배크(Ayelet Fishbach) 시카고대 교수가 발표한 적이 있다.

연구진은 실험 참가자들에게 보수를 받는 두 종류의 과제 중 하나를 선택하라고 요청했다. 그 두 과제는 2달러를 받고 비틀스의 노래 ‘헤이 주드’를 듣는 것과 2.25달러를 받고 시끄러운 알람 시계 소리를 앞선 과제의 노래 시간 동안 듣는 것이다.

참가자들은 후자를 훨씬 더 많이 선택했다. 73.3%가 알람 소리를 듣고 좀 더 많은 돈을 받겠다고 한 것이다. 하지만 과제를 마치고 난 뒤 후회의 양 역시 후자가 훨씬 더 컸다. 심지어 일부 참가자들은 중간에 포기하고 실험실을 뛰쳐 나갔다.

이를 두고 피시배크 교수는 사람들이 재미없는 과제의 어려움을 과소평가한다고 꼬집었다. 사실 더 정확하게는 그 재미없는 과제에 대한 자신의 의지력을 과대평가한 것이다.

실제로 후속 연구가 이를 잘 보여줬다. 사람들은 자신이 많은 돈을 받고 재미없는 컴퓨터 사용설명서를 읽을 수 있는 시간을 실제보다 과대 예측했다. 반대로 돈을 적게 받아도 재미있는 책을 읽기로 한 사람들은 자신의 예상보다 더 길게 책을 읽었다. 즉 과제에 머무른 것이다.

그래서 동기를 연구하는 많은 심리학자들은 ‘사람들이 어떤 일을 하기 전에 보상의 효과를 과대평가하고 재미의 효과를 과소평가하는 현상'을 매우 일관적으로 관찰해왔다.

울리 교수와 피시배크 교수는 이와 관련해 새해 목표처럼 새로운 결심을 지속적으로 유지하는 데도 재미가 결정적인 영향을 미치는지 관찰했다. 그 결과 1월에 한 결심의 정도, 즉 크기는 3월에 여전히 그 결심을 수행하는가에 거의 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다.

그것보다는 1~2월 중 그 일을 해내는 과정에서 얼마나 재미를 느꼈는가의 정도가 거의 모든 것을 좌우하는 것으로 나타났다. 이를 관련 분야 연구자들은 공감 갭(empathy gap)이라고도 부르는데, 현재 경험하지 못한 감정의 위력을 의미한다.

예를 들어, 피트니스센터 이용자들에게 가장 건강에 효과적이라고 믿는 운동을 지속하게 하면 결국 운동을 포기하고 센터에 그만 나오지만, 이럴 상황에 재미있는 운동으로 바꿔 보라고 하면 전반적인 운동의 지속 시간 자체가 늘어나는 긍정적 효과가 극대화된다는 것이다.

주마가편이라는 말이 있다. 하지만 이를 달리는 말에 그저 채찍질을 가하는 단순한 의미로 오해해서는 안 된다. 달리는 말을 계속 달리게 하기 위해서는 지쳐갈 무렵 달리기를 즐겁게 만들 수 있는 무언가를 찾아줘야 한다.

러닝머신 위의 달리기는 이내 동력이 떨어지지만 축구와 같은 스포츠를 하면서 달리는 것은 훨씬 버틸 만한 것처럼 말이다. 경쟁 그래프든, 콘테스트든, 겨루기 대회 등 붙일 수 있는 재미는 엄청나게 많다. 그래서 사람들이 게임에 열중하는 것이다.

벌써 3월이다. 이쯤 되면 신년에 야심 차게 세웠던 결심과 목표들 중에 소리 없이 무너지거나 어그러지고 있는 것들이 슬슬 눈에 띄기 시작한다. 무엇이 문제일까? 이제는 의지나 신념 혹은 열정이 사라졌기 때문에 그럴 수도 있겠지만, 이 분야에 가장 정통한 연구자들에 의하면 그것은 이제 재미가 없다는 걸 본격적으로 뼈저리게 느끼고 있기 때문이라고 한다. 무슨 뜻일까? 결심과 의지는 무언가를 재미가 없어도 할 수 있는 힘이며, 따라서 동력이 떨어지면 재미에 자리를 잠시 내어주어야 그 무언가를 계속할 수 있다는 것이다. 이를 잘 보여주는 연구를 케이틀린 울리(Kaitlin Woolley) 코넬대 교수와 내적 동기 귄위자 아옐릿 피시배크(Ayelet Fishbach) 시카고대 교수가 발표한 적이 있다. 연구진은 실험 참가자들에게 보수를 받는 두 종류의 과제 중 하나를 선택하라고 요청했다. 그 두 과제는 2달러를 받고 비틀스의 노래 ‘헤이 주드’를 듣는 것과 2.25달러를 받고 시끄러운 알람 시계 소리를 앞선 과제의 노래 시간 동안 듣는 것이다. 참가자들은 후자를 훨씬 더 많이 선택했다. 73.3%가 알람 소리를 듣고 좀 더 많은 돈을 받겠다고 한 것이다. 하지만 과제를 마치고 난 뒤 후회의 양 역시 후자가 훨씬 더 컸다. 심지어 일부 참가자들은 중간에 포기하고 실험실을 뛰쳐 나갔다. 이를 두고 피시배크 교수는 사람들이 재미없는 과제의 어려움을 과소평가한다고 꼬집었다. 사실 더 정확하게는 그 재미없는 과제에 대한 자신의 의지력을 과대평가한 것이다. 실제로 후속 연구가 이를 잘 보여줬다. 사람들은 자신이 많은 돈을 받고 재미없는 컴퓨터 사용설명서를 읽을 수 있는 시간을 실제보다 과대 예측했다. 반대로 돈을 적게 받아도 재미있는 책을 읽기로 한 사람들은 자신의 예상보다 더 길게 책을 읽었다. 즉 과제에 머무른 것이다. 그래서 동기를 연구하는 많은 심리학자들은 ‘사람들이 어떤 일을 하기 전에 보상의 효과를 과대평가하고 재미의 효과를 과소평가하는 현상'을 매우 일관적으로 관찰해왔다. 울리 교수와 피시배크 교수는 이와 관련해 새해 목표처럼 새로운 결심을 지속적으로 유지하는 데도 재미가 결정적인 영향을 미치는지 관찰했다. 그 결과 1월에 한 결심의 정도, 즉 크기는 3월에 여전히 그 결심을 수행하는가에 거의 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 그것보다는 1~2월 중 그 일을 해내는 과정에서 얼마나 재미를 느꼈는가의 정도가 거의 모든 것을 좌우하는 것으로 나타났다. 이를 관련 분야 연구자들은 공감 갭(empathy gap)이라고도 부르는데, 현재 경험하지 못한 감정의 위력을 의미한다. 예를 들어, 피트니스센터 이용자들에게 가장 건강에 효과적이라고 믿는 운동을 지속하게 하면 결국 운동을 포기하고 센터에 그만 나오지만, 이럴 상황에 재미있는 운동으로 바꿔 보라고 하면 전반적인 운동의 지속 시간 자체가 늘어나는 긍정적 효과가 극대화된다는 것이다. 주마가편이라는 말이 있다. 하지만 이를 달리는 말에 그저 채찍질을 가하는 단순한 의미로 오해해서는 안 된다. 달리는 말을 계속 달리게 하기 위해서는 지쳐갈 무렵 달리기를 즐겁게 만들 수 있는 무언가를 찾아줘야 한다. 러닝머신 위의 달리기는 이내 동력이 떨어지지만 축구와 같은 스포츠를 하면서 달리는 것은 훨씬 버틸 만한 것처럼 말이다. 경쟁 그래프든, 콘테스트든, 겨루기 대회 등 붙일 수 있는 재미는 엄청나게 많다. 그래서 사람들이 게임에 열중하는 것이다.

n.news.naver.com

1
미디어를 콘텐츠를 전달하는 도구로 보면, 콘텐츠(제품, 메시지)를 어떻게 많은 사람에게 전달(노출)할 것인가에 집중하게 된다.

2
반면 네트워크 관점에서 미디어를 보면, 사용자•메시지•광고주•마케터 등이 모두 미디어의 구성원(노드)이다.

3
여기서는 메시지를 어떻게 전달할지보다는 노드들이 어떻게 상호작용하고 관계를 형성하는지, 네트워크의 작동 원리에 주목할 수밖에 없게 된다.

4
전자는 메시지 도달률을 기반으로 하는 마케팅을 할 것이고, 페이스북 페이지의 팬 수를 늘리는 것이 목표가 될 것이다.

5
후자는 사용자를 자발적인 매개자로 만들기 위해 무엇을 할 것인지, 어떻게 신뢰를 쌓고 관계를 운영할 것인지, 그 과정을 고민할 것이다.

#오가닉미디어 📚

1 미디어를 콘텐츠를 전달하는 도구로 보면, 콘텐츠(제품, 메시지)를 어떻게 많은 사람에게 전달(노출)할 것인가에 집중하게 된다. ​ 2 반면 네트워크 관점에서 미디어를 보면, 사용자•메시지•광고주•마케터 등이 모두 미디어의 구성원(노드)이다. ​ 3 여기서는 메시지를 어떻게 전달할지보다는 노드들이 어떻게 상호작용하고 관계를 형성하는지, 네트워크의 작동 원리에 주목할 수밖에 없게 된다. ​ 4 전자는 메시지 도달률을 기반으로 하는 마케팅을 할 것이고, 페이스북 페이지의 팬 수를 늘리는 것이 목표가 될 것이다. 5 후자는 사용자를 자발적인 매개자로 만들기 위해 무엇을 할 것인지, 어떻게 신뢰를 쌓고 관계를 운영할 것인지, 그 과정을 고민할 것이다. #오가닉미디어 📚

< 미디어는 '광고'가 아니라 '관계'다 >

https://blog.naver.com/madaboutit/223776681691

최근 다시 강남을 중심으로 서울 아파트 값이 오르고 있다는 뉴스가 많이 보인다. 그런데 수십억하는 아파트 가격에 대해 사람들 말이 참 많다. 아니 어차피 내가 당장 혹은 근미래에 가질 수 없는 것에 대해 그게 맞다 틀리다 왈가왈부 말하는게 도대체 뭔 의미가 있는거지? 내가 가질 수 없으니 남도 갖으면 안된다는 심리인가? 가만히 보면 그런 아파트를 살 수 있는 돈 많은 사람들은 조용히 사고 팔 뿐이지 살 능력이 안되는 사람들이 뭐라뭐라 한다.

아무리 뭐라해도 시장논리에 따라 가격이 형성되고 거래는 이루어진다. 가격에 맞춰 각각의 시장이 존재하는 것은 당연한 현상이다. 오히려 시끄럽게 할 수록 가질 수 없는 것에 대한 동경이 가격상승에 아주 극히 일부 영향을 미칠 뿐이다. 마치 연봉 1억~2억 이상 받거나 그만큼 버는 극소수 몇몇 사람들 보면서 그걸 기준 삼아 말하는 것과 같다. 지금 연봉 3천이면 어떻게 다음에 4천을 받을까, 그 후 어떻게 5천으로 올릴까를 반복하면서 연봉 1억을 달성해내는게 현실적이지 3천에서 어떻게 1억을 받을까는 사실상 불가능하다. 넘사벽 가격의 아파트도 마찬가지다. 차라리 부동산 폭락해서 다 가격 떨어질거라고 굳게 믿고 자위하는게 정신건강에 좋다.

지난주 이번주 일정 여럿이 조정되면서 여유가 생겨 3년여만에 다시 부동산 자산을 점검해보았다. 9년전에 첫 계획을 세워 실행한 후 마스터플랜은 그대로 가고 있는데, 몇년에 한번씩 중간점검을 해서 그대로 가는게 좋을 지 수정, 보완을 할 지 결정한다. 직접 걸어다니면서 눈으로 확인하고, 이전 조사 이후 최신 정보로 업데이트하고, 여러 루트로 의견을 모아가면서 생각을 정리했다. 지난 2주간의 결론은 앞으로 5년은 건드리지 않고 그대로 유지하는게 좋을 것 같다는 것이었다.

최근 몇년과 달리 나와 관계가 있는 국가와 지자체의 부동산 전략 방향과 정책은 더이상 드라마틱하게 변할 가능성이 사라졌고 이제는 무를 수 없는 상황이 되었다는 판단이 섰기 때문이다. 남은 딱 하나 변수는 세금 부분인데 세율에 따라 다음 실행안을 언제 실행하느냐 정도만 차이를 만들 것 같다. 3~5년 동안은 잡생각하지 말고 다 묻어두고 지금 집에 엉덩이 딱 붙이고 살자! 더불어 부동산 뿐 아니라 그동안 투자해놓았던 스타트업과 기업 투자 건들도 푹 묻어두고 머릿 속에서 완전히 지우자! (이 둘은 내 노후 준비용으로 10년 뒤에 열 타임캡슐이라 생각하는거다)

대신 아무것도 없는 혈혈단신 몸뚱이만 하나 있다는 초심으로 다시 악착같이 열심히 일하고 돈 모아서 자잘한 씨앗돈 만들어 새로운 금융투자 건을 수시로 만들어봐야겠다. 다시 열심히 일할 의욕이 활활 불타오르네~ 😊

최근 다시 강남을 중심으로 서울 아파트 값이 오르고 있다는 뉴스가 많이 보인다. 그런데 수십억하는 아파트 가격에 대해 사람들 말이 참 많다. 아니 어차피 내가 당장 혹은 근미래에 가질 수 없는 것에 대해 그게 맞다 틀리다 왈가왈부 말하는게 도대체 뭔 의미가 있는거지? 내가 가질 수 없으니 남도 갖으면 안된다는 심리인가? 가만히 보면 그런 아파트를 살 수 있는 돈 많은 사람들은 조용히 사고 팔 뿐이지 살 능력이 안되는 사람들이 뭐라뭐라 한다. 아무리 뭐라해도 시장논리에 따라 가격이 형성되고 거래는 이루어진다. 가격에 맞춰 각각의 시장이 존재하는 것은 당연한 현상이다. 오히려 시끄럽게 할 수록 가질 수 없는 것에 대한 동경이 가격상승에 아주 극히 일부 영향을 미칠 뿐이다. 마치 연봉 1억~2억 이상 받거나 그만큼 버는 극소수 몇몇 사람들 보면서 그걸 기준 삼아 말하는 것과 같다. 지금 연봉 3천이면 어떻게 다음에 4천을 받을까, 그 후 어떻게 5천으로 올릴까를 반복하면서 연봉 1억을 달성해내는게 현실적이지 3천에서 어떻게 1억을 받을까는 사실상 불가능하다. 넘사벽 가격의 아파트도 마찬가지다. 차라리 부동산 폭락해서 다 가격 떨어질거라고 굳게 믿고 자위하는게 정신건강에 좋다. 지난주 이번주 일정 여럿이 조정되면서 여유가 생겨 3년여만에 다시 부동산 자산을 점검해보았다. 9년전에 첫 계획을 세워 실행한 후 마스터플랜은 그대로 가고 있는데, 몇년에 한번씩 중간점검을 해서 그대로 가는게 좋을 지 수정, 보완을 할 지 결정한다. 직접 걸어다니면서 눈으로 확인하고, 이전 조사 이후 최신 정보로 업데이트하고, 여러 루트로 의견을 모아가면서 생각을 정리했다. 지난 2주간의 결론은 앞으로 5년은 건드리지 않고 그대로 유지하는게 좋을 것 같다는 것이었다. 최근 몇년과 달리 나와 관계가 있는 국가와 지자체의 부동산 전략 방향과 정책은 더이상 드라마틱하게 변할 가능성이 사라졌고 이제는 무를 수 없는 상황이 되었다는 판단이 섰기 때문이다. 남은 딱 하나 변수는 세금 부분인데 세율에 따라 다음 실행안을 언제 실행하느냐 정도만 차이를 만들 것 같다. 3~5년 동안은 잡생각하지 말고 다 묻어두고 지금 집에 엉덩이 딱 붙이고 살자! 더불어 부동산 뿐 아니라 그동안 투자해놓았던 스타트업과 기업 투자 건들도 푹 묻어두고 머릿 속에서 완전히 지우자! (이 둘은 내 노후 준비용으로 10년 뒤에 열 타임캡슐이라 생각하는거다) 대신 아무것도 없는 혈혈단신 몸뚱이만 하나 있다는 초심으로 다시 악착같이 열심히 일하고 돈 모아서 자잘한 씨앗돈 만들어 새로운 금융투자 건을 수시로 만들어봐야겠다. 다시 열심히 일할 의욕이 활활 불타오르네~ 😊

가장 훌륭한 경비절감 방법이 '몰입'이다.가장 훌륭한 생산성향상 방법도 '몰입'이다.많은 경영학자들이 연구를 통해 증명한 사실이다.평범한 주위 사람들이 ‘몰입’된 상태에 있는 사람을 보면 ‘미쳤다’라고 말한다.정신적으로 미친 것이 아니다. 자기업무에 미친 사람들이다.난 개인적으로 신입사원 교육에 들어가면 “한번 자기업무에 미쳐보세요”를 주문한다.미쳐보지 않고는 ‘그 업무’가 제대로 보이지 않는다. 제대로 보이지 않으면 그 일에 손을 댈 수가 없다.그냥 어제처럼 일한다. 부가가치를 더 낼 수 없다.그냥 저냥 일하면 그 일을 유지하기도 힘들다. 타인 또는 타부서, 타사가 더 잘 해서 ‘그 일’을 빼앗아 간다. 시장에서 ‘충성고객’이란 단어가 사라졌다. 고객은 ‘0.6초 클릭’하나로 미련없이 타사를 옮기기 때문이다.내가 만든 말이 아니다.삼성전자가 디자인 혁신을 강조하며 “고객은 0.6초만에 떠난다”라고 모토를 만들어 썼다.‘삼성전자’같은 글로벌 초우량기업도 고객을 놓칠까 발버둥 치고 있다.미쳐도 될까 말까인데 정작 우리는 태연하다. 구태의연하다. 회사의 성장은 이 미친 직원들의 ‘궤’와 같이하고 그 수에 비례한다.초우량기업하면 일에 미친 임직원들이 조직내에 꽉 차 있다는 말이다.‘꽉 차 있다’를 보다 정확히 말하면 70%이상의 직원이 일에 미쳐있다는 얘기다.(Gallup Q12 직원몰입도조사, 2024 report, Global insight) 아래 그림 같이 직원몰입도가 전세계 평균이 23%, 미국은 33%, 초우량기업은 

[백진기 칼럼]그래 한번 미쳐보자?(110편)

가장 훌륭한 경비절감 방법은 ‘몰입’이다. 가장 훌륭한 생산성 향상 방법도 ‘몰입’이다. 이는 많은 경영학자들이 연구를 통해 증명한 사실이다.

평범한 주위 사람들이 ‘몰입’된 상태에 있는 사람을 보면 ‘미쳤다’라고 말한다. 정신적으로 미친 것이 아니다. 자기 업무에 미친 사람들이다.

개인적으로 신입사원 교육에 들어가면 “자기 업무에 한 번 미쳐보세요”를 주문한다. 미쳐보지 않고서는 ‘그 업무’가 제대로 보이지 않는다. 제대로 보이지 않으면 그 일에 손을 댈 수가 없다.

그냥 어제처럼 일한다. 부가가치를 더 낼 수 없다. 그냥 저냥 일하면 그 일을 유지하기도 힘들다. 결국 타인 또는 타부서, 타사가 더 잘 해서 ‘그 일’을 빼앗아 간다.

시장에서 ‘충성 고객’이란 단어가 사라졌다. 고객은 ‘0.6초 클릭’ 하나로 미련없이 타사로 옮겨가기 때문이다. 필자가 만든 말이 아니다.

삼성전자가 디자인 혁신을 강조하며 “고객은 0.6초만에 떠난다”라고 모토를 만들어 썼다. ‘삼성전자’같은 글로벌 초우량기업도 고객을 놓칠까 발버둥치고 있다.

미쳐도 될까 말까인데 정작 우리는 태연하다. 구태의연하다. 회사의 성장은 이렇게 미친 직원들의 ‘궤’와 같이 하고 그 수에 비례한다. 초우량기업에는 일에 미친 임직원들이 조직 내에 꽉 차 있다는 말이다

‘꽉 차 있다’를 정확하게 말하면 70%이상의 직원이 일에 미쳐있다는 얘기다. Gallup Q12 직원몰입도 조사, 2024 Report, Global insight를 보면, 직원몰입도가 전세계 평균이 23%, 미국은 33%, 초우량기업은 70%으로 나왔다.

우리는 어떨까? 우리는 직원 중 몇 퍼센트가 업무에 미쳤을까? 동아시아(대만, 중국, 홍콩, 일본, 한국, 몽골)의 평균은 몰입 18%, 일본은 5.97%. 한국은 13%로 나왔다.

일본과 한국의 경우는 너무 터무니없이 낮은 수치다. 그래서 조사결과 수치에 대해 아래 2가지 의구심이 생긴다.

(1) 몰입한 직원이 13%에 불과한 한국이 어떻게 GDP상 세계 10위권을 넘나들 수 있는지? 또 우리와 비슷한 조직문화를 가진 일본은 약 6%밖에 안되는데 GDP 3위를 유지할 수 있는 지?

(2) 다른 나라, 특히 영어권의 직원들과 달리 한국과 일본 직장인들이 질문지를 제대로 잘 이해하고 답을 했는지?

먼저 결과 (1)이 진짜라고 가정해 본다. 몰입한 직원의 비중이 한국 13%이고, 일본 6%에 불과하다면 오히려 앞으로 성장 가능성이 휠씬 더 있다는 것이다.

회사에서 직원들이 몰입할 수 있는 근무 조건(working conditions)을 개선하거나, Gallup이 제안한 몰입도를 향상시킬 수 있는 방법 등을 동원한다면, 지금보다 더 생산성이 향상 될 것으로 해석할 수 있다. 매우 긍정적이라고 생각하고 싶다.

(2)의 경우도 간과할 수 없다. Q1은 원래 “I know what is expected of me at work”인데, Gallup은 이 문항을 이렇게 번역해서 질문을 한다.

“나는 회사가 나에게 기대하는 바를 알고 있다.” “나는 나의 직장이 나에게 무엇을 기대하고 있는 지 알고 있다” (Gallup Korea에서 실제 사용한 질문지)

이렇게 번역한 질문으로 물어보면, 백이면 백, ‘직장’ ‘회사’라는 단어가 너무 포괄적이고 추상적이라 쉽게 답하기 어렵다.

필자가 화이트보드에 위의 두 문장을 쓰고 우리 회사 직원 몇 명에게 개별적으로 물어보았다. “이 문장에서 ‘직장’ 이나 ‘회사’가 기대하는 바가 무슨 의미 같아요?”

사람마다 직장과 회사에 대한 정의가 달랐다. 정확하게는 말할 수 없다고 하고 다들 두루뭉슬했다. 그래도 종합해 보면…

“회사의 기대는 회장님을 비롯한 많은 리더들이 말했던 ‘이렇게 해! 저렇게 해! 이거 하지마라! 저거 하지마라!’ 등 수많은 내용이 떠오른다”

“직장의 기대는 회사보다는 그 범위가 좀 더 줄어 들어서 소속팀 정도로 이해되지만, 이것도 불분명하다”.

타국, 특히 영어권 직원들에게 “at work”에서 자기에게 기대하는 것이라고 하면, 회사나 직장이 아니라 그의 고과 평가자인 관리자가 그에게 기대하는 것을 말한다. 즉, JD (job description)와 KPIs (key performance indicators)이다.

이 질문과 관련해서 몰입도를 높이는 방법으로 Gallup측에서 제시한 것이 있는데, 바로 ‘관리자의 지속적인 대화로 직원들이 관리자의 기대치를 알게 하는 것’이다

그러니 필자라면 이 문장을 이렇게 ‘번안’하겠다. “나는 나의 직장상사(팀장)가 나에게 무엇을 기대하고 있는지 알고 있다.“ 질문만 이렇게 바꿔서 물어보면 몰입도 수치는 올라갈 것이다.

물론 필자의 추측이긴 하다. 그러나 팀장이 본인에게 기대하는 바를 모르는 직원은 없다. 만약 있다면 그 사람이 ‘적극적으로 몰입하지 않는 직원’일 것이다.

가장 훌륭한 경비절감 방법은 ‘몰입’이다. 가장 훌륭한 생산성 향상 방법도 ‘몰입’이다. 이는 많은 경영학자들이 연구를 통해 증명한 사실이다. 평범한 주위 사람들이 ‘몰입’된 상태에 있는 사람을 보면 ‘미쳤다’라고 말한다. 정신적으로 미친 것이 아니다. 자기 업무에 미친 사람들이다. 개인적으로 신입사원 교육에 들어가면 “자기 업무에 한 번 미쳐보세요”를 주문한다. 미쳐보지 않고서는 ‘그 업무’가 제대로 보이지 않는다. 제대로 보이지 않으면 그 일에 손을 댈 수가 없다. 그냥 어제처럼 일한다. 부가가치를 더 낼 수 없다. 그냥 저냥 일하면 그 일을 유지하기도 힘들다. 결국 타인 또는 타부서, 타사가 더 잘 해서 ‘그 일’을 빼앗아 간다. 시장에서 ‘충성 고객’이란 단어가 사라졌다. 고객은 ‘0.6초 클릭’ 하나로 미련없이 타사로 옮겨가기 때문이다. 필자가 만든 말이 아니다. 삼성전자가 디자인 혁신을 강조하며 “고객은 0.6초만에 떠난다”라고 모토를 만들어 썼다. ‘삼성전자’같은 글로벌 초우량기업도 고객을 놓칠까 발버둥치고 있다. 미쳐도 될까 말까인데 정작 우리는 태연하다. 구태의연하다. 회사의 성장은 이렇게 미친 직원들의 ‘궤’와 같이 하고 그 수에 비례한다. 초우량기업에는 일에 미친 임직원들이 조직 내에 꽉 차 있다는 말이다 ‘꽉 차 있다’를 정확하게 말하면 70%이상의 직원이 일에 미쳐있다는 얘기다. Gallup Q12 직원몰입도 조사, 2024 Report, Global insight를 보면, 직원몰입도가 전세계 평균이 23%, 미국은 33%, 초우량기업은 70%으로 나왔다. 우리는 어떨까? 우리는 직원 중 몇 퍼센트가 업무에 미쳤을까? 동아시아(대만, 중국, 홍콩, 일본, 한국, 몽골)의 평균은 몰입 18%, 일본은 5.97%. 한국은 13%로 나왔다. 일본과 한국의 경우는 너무 터무니없이 낮은 수치다. 그래서 조사결과 수치에 대해 아래 2가지 의구심이 생긴다. (1) 몰입한 직원이 13%에 불과한 한국이 어떻게 GDP상 세계 10위권을 넘나들 수 있는지? 또 우리와 비슷한 조직문화를 가진 일본은 약 6%밖에 안되는데 GDP 3위를 유지할 수 있는 지? (2) 다른 나라, 특히 영어권의 직원들과 달리 한국과 일본 직장인들이 질문지를 제대로 잘 이해하고 답을 했는지? 먼저 결과 (1)이 진짜라고 가정해 본다. 몰입한 직원의 비중이 한국 13%이고, 일본 6%에 불과하다면 오히려 앞으로 성장 가능성이 휠씬 더 있다는 것이다. 회사에서 직원들이 몰입할 수 있는 근무 조건(working conditions)을 개선하거나, Gallup이 제안한 몰입도를 향상시킬 수 있는 방법 등을 동원한다면, 지금보다 더 생산성이 향상 될 것으로 해석할 수 있다. 매우 긍정적이라고 생각하고 싶다. (2)의 경우도 간과할 수 없다. Q1은 원래 “I know what is expected of me at work”인데, Gallup은 이 문항을 이렇게 번역해서 질문을 한다. “나는 회사가 나에게 기대하는 바를 알고 있다.” “나는 나의 직장이 나에게 무엇을 기대하고 있는 지 알고 있다” (Gallup Korea에서 실제 사용한 질문지) 이렇게 번역한 질문으로 물어보면, 백이면 백, ‘직장’ ‘회사’라는 단어가 너무 포괄적이고 추상적이라 쉽게 답하기 어렵다. 필자가 화이트보드에 위의 두 문장을 쓰고 우리 회사 직원 몇 명에게 개별적으로 물어보았다. “이 문장에서 ‘직장’ 이나 ‘회사’가 기대하는 바가 무슨 의미 같아요?” 사람마다 직장과 회사에 대한 정의가 달랐다. 정확하게는 말할 수 없다고 하고 다들 두루뭉슬했다. 그래도 종합해 보면… “회사의 기대는 회장님을 비롯한 많은 리더들이 말했던 ‘이렇게 해! 저렇게 해! 이거 하지마라! 저거 하지마라!’ 등 수많은 내용이 떠오른다” “직장의 기대는 회사보다는 그 범위가 좀 더 줄어 들어서 소속팀 정도로 이해되지만, 이것도 불분명하다”. 타국, 특히 영어권 직원들에게 “at work”에서 자기에게 기대하는 것이라고 하면, 회사나 직장이 아니라 그의 고과 평가자인 관리자가 그에게 기대하는 것을 말한다. 즉, JD (job description)와 KPIs (key performance indicators)이다. 이 질문과 관련해서 몰입도를 높이는 방법으로 Gallup측에서 제시한 것이 있는데, 바로 ‘관리자의 지속적인 대화로 직원들이 관리자의 기대치를 알게 하는 것’이다 그러니 필자라면 이 문장을 이렇게 ‘번안’하겠다. “나는 나의 직장상사(팀장)가 나에게 무엇을 기대하고 있는지 알고 있다.“ 질문만 이렇게 바꿔서 물어보면 몰입도 수치는 올라갈 것이다. 물론 필자의 추측이긴 하다. 그러나 팀장이 본인에게 기대하는 바를 모르는 직원은 없다. 만약 있다면 그 사람이 ‘적극적으로 몰입하지 않는 직원’일 것이다.

메디칼타임즈

포트폴리오를 보면 그 디자이너가 어떻게 시간을 보냈는지 보일 때가 있어요.

제가 코칭 일을 하면서 알게 된, 정말 멋진 멘티가 있어요. 조용 조용한 성격에, 아직 대단한 커리어가 있는 건 아니지만요. 특이한 점은 상담직원으로 커리어를 시작해 지금은 사용자 경험 디자인을 하고 있다는 거예요.

오늘 그 친구와 두 번째 코칭을 하면서 울컥해버렸어요.
유명한 회사도 아니고, 자원도 많지 않고, 사람도 부족한 환경에서 한 장 한 장, 차곡 차곡 쌓아올린 시간이 PDF 속에 소박하게 가득 담겨 있었어요.

디자인을 한 시간도, 경력도 저보다 짧지만, 사용자를 진심으로 위하고, 자신의 일을 사랑하는 모습이 너무 인상적이었어요.

진심으로 응원하고 싶다는 생각이 들었어요. 그리고

‘아, 이런 사람이 UX를 해야 하는구나.’

뿌듯함이 가득했던 하루였어요.

포트폴리오를 보면 그 디자이너가 어떻게 시간을 보냈는지 보일 때가 있어요. 제가 코칭 일을 하면서 알게 된, 정말 멋진 멘티가 있어요. 조용 조용한 성격에, 아직 대단한 커리어가 있는 건 아니지만요. 특이한 점은 상담직원으로 커리어를 시작해 지금은 사용자 경험 디자인을 하고 있다는 거예요. 오늘 그 친구와 두 번째 코칭을 하면서 울컥해버렸어요.유명한 회사도 아니고, 자원도 많지 않고, 사람도 부족한 환경에서 한 장 한 장, 차곡 차곡 쌓아올린 시간이 PDF 속에 소박하게 가득 담겨 있었어요. 디자인을 한 시간도, 경력도 저보다 짧지만, 사용자를 진심으로 위하고, 자신의 일을 사랑하는 모습이 너무 인상적이었어요. 진심으로 응원하고 싶다는 생각이 들었어요. 그리고 ‘아, 이런 사람이 UX를 해야 하는구나.’ 뿌듯함이 가득했던 하루였어요.

코칭하다 울컥한 하루

Manus is a general AI agent that turns your thoughts into actions. It excels at various tasks in work and life, getting everything done while you rest.

스타트업 스닙팟 SEO 개선 실행 계획 - Manus

Manus AI 에게 http://snippod.com 에 대한 SEO 개선안을 만들어 보게 했습니다. 저는 이 결과를 보았을때 엄청 만족스러웠어요.. 이정도면 SEO 컨설턴트에게 맡기면 1주일 이상 걸려서 나올까 말까 한 퀄리티 아닌가요??

https://manus.im/share/t5vVEubVrICt1gAs4SfGWj?replay=1

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manus.im

코딩과 프로그래밍과 소프트웨어 개발은 다른 것이고, 코딩은 앞으로 대부분은 할 필요가 없어질 것은 맞다고 본다.

인간이 코딩하는 일은, 앞으로 연구와 저수준의 코어 엔진 개발 혹은 취미로만 하게 될 영역으로, 크게 축소 될 것이라고 본다.

코딩과 프로그래밍과 소프트웨어 개발은 다른 것이고, 코딩은 앞으로 대부분은 할 필요가 없어질 것은 맞다고 본다. 인간이 코딩하는 일은, 앞으로 연구와 저수준의 코어 엔진 개발 혹은 취미로만 하게 될 영역으로, 크게 축소 될 것이라고 본다.

면접관으로 들어가면 행동양식 질문으로 물어보는 두 가지 질문이 있다. 하나는 임팩트(Impact)에 관한 것이고 다른 하나는 협업(Collaboration)에 관한 것이다. 임팩트에는 관한 것으로 "커리어에서 가장 임팩트있는 프로젝트에 대해 이야기해달라"는 질문을 하고 협업에 관해서는 "같이 일해본 동료 중에 가장 힘들었던 사람이 누구였고 왜 힘들었지 이야기해달라"이다.

임팩트 질문은 전에 포스팅을 한 적이 있었는데 오늘은 협업 질문에 대해 더 이야기해보고자 한다. 어려운 동료에 관한 질문을 통해 알고자 하는 것은 이 사람이 완벽한 사람인지를 알고자 하는 것이 아니다. 얼마나 솔직한지 알고 싶고 어려운 동료를 통해 무엇을 배웠고 다음에 어떤 변화를 시도했는지 알고 싶은 거다. 즉 자신의 취약한 점을 솔직히 이야기할 줄 아는 사람인지 그리고 복기를 통해 발전을 꾀하는 사람인지 알고 싶은 건데 어떤 답변들은 너무나도 구체적이지 않고 피상적이다. 면접을 잘 하는 방법 중의 하나는 솔직하되 발전하는 모습에 대해 이야기하는 것이며 그렇게 커리어를 바라보는 것이 정말 좋지 않나 싶다.

이 이야기는 지난 주에 산호세 주립대 강의 도입부에 학생들에게 해준 면접 팁의 일부인데 매주 하나씩 공유할 계획이다.

면접관으로 들어가면 행동양식 질문으로 물어보는 두 가지 질문이 있다. 하나는 임팩트(Impact)에 관한 것이고 다른 하나는 협업(Collaboration)에 관한 것이다. 임팩트에는 관한 것으로 "커리어에서 가장 임팩트있는 프로젝트에 대해 이야기해달라"는 질문을 하고 협업에 관해서는 "같이 일해본 동료 중에 가장 힘들었던 사람이 누구였고 왜 힘들었지 이야기해달라"이다. 임팩트 질문은 전에 포스팅을 한 적이 있었는데 오늘은 협업 질문에 대해 더 이야기해보고자 한다. 어려운 동료에 관한 질문을 통해 알고자 하는 것은 이 사람이 완벽한 사람인지를 알고자 하는 것이 아니다. 얼마나 솔직한지 알고 싶고 어려운 동료를 통해 무엇을 배웠고 다음에 어떤 변화를 시도했는지 알고 싶은 거다. 즉 자신의 취약한 점을 솔직히 이야기할 줄 아는 사람인지 그리고 복기를 통해 발전을 꾀하는 사람인지 알고 싶은 건데 어떤 답변들은 너무나도 구체적이지 않고 피상적이다. 면접을 잘 하는 방법 중의 하나는 솔직하되 발전하는 모습에 대해 이야기하는 것이며 그렇게 커리어를 바라보는 것이 정말 좋지 않나 싶다. 이 이야기는 지난 주에 산호세 주립대 강의 도입부에 학생들에게 해준 면접 팁의 일부인데 매주 하나씩 공유할 계획이다.

면접 질문: 같이 일해본 동료 중에 가장 힘들었던 사람은 누구였나

저를 포함한 주변에서 자주 보이는, AI에 대해 공부하는 단계별 순서입니다.

1. ChatGPT 무료로 시작하기
2. GPTs 사용해보기
3. Claude, Google AI studio, Perplexity로 확장
4. 텍스트 기반 LLM에서 다른 모달(Modal)로 확장
(Ex. Midjourney, Genspark, PikaAI, Cursor)
5. LLM 무료 버전에서 유료 버전으로 전환하기
6. Prompt에 대해 공부하고 적용해보기
7. 새로 나오는 연구/논문 찾아보고 공부하기
8. Agent/Workflow에 대해 탐구하고 적용해보기
9. API로 연결해 직접 AI 도구 만들어보기

저를 포함한 주변에서 자주 보이는, AI에 대해 공부하는 단계별 순서입니다. 1. ChatGPT 무료로 시작하기2. GPTs 사용해보기3. Claude, Google AI studio, Perplexity로 확장4. 텍스트 기반 LLM에서 다른 모달(Modal)로 확장(Ex. Midjourney, Genspark, PikaAI, Cursor)5. LLM 무료 버전에서 유료 버전으로 전환하기6. Prompt에 대해 공부하고 적용해보기7. 새로 나오는 연구/논문 찾아보고 공부하기8. Agent/Workflow에 대해 탐구하고 적용해보기9. API로 연결해 직접 AI 도구 만들어보기&nbsp;

AI, 어디까지 써보셨나요?

‘매번 신경쓰지 않아도 API 요청 당 쿼리 호출 수가 임계치를 넘으면, 자동으로 알림이 오도록 만들 순 없을까?’ 라는 작은 고민을 시작으로 ‘모두가 쉽게 사용할 수 있게끔 라이브러리로 만들어보자!’ 까지 도달한 과정을 담은 이야기입니다. 실제로…

API 요청 당 쿼리 개수를 알고 싶어 라이브러리까지 만든 이야기 — 라이브러리 제작

‘매번 신경쓰지 않아도 API 요청 당 쿼리 호출 수가 임계치를 넘으면, 자동으로 알림이 오도록 만들 순 없을까?’ 라는 작은 고민을 시작으로 ‘모두가 쉽게 사용할 수 있게끔 라이브러리로 만들어보자!’ 까지 도달한 이야기
https://medium.com/@hyeon9mak/api-%EC%9A%94%EC%B2%AD-%EB%8B%B9-%EC%BF%BC%EB%A6%AC-%EA%B0%9C%EC%88%98%EB%A5%BC-%EC%95%8C%EA%B3%A0-%EC%8B%B6%EC%96%B4-%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC%EA%B9%8C%EC%A7%80-%EB%A7%8C%EB%93%A0-%EC%9D%B4%EC%95%BC%EA%B8%B0-%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC-%EC%A0%9C%EC%9E%91-de39f0d27351

‘매번 신경쓰지 않아도 API 요청 당 쿼리 호출 수가 임계치를 넘으면, 자동으로 알림이 오도록 만들 순 없을까?’ 라는 작은 고민을 시작으로 ‘모두가 쉽게 사용할 수 있게끔 라이브러리로 만들어보자!’ 까지 도달한 이야기https://medium.com/@hyeon9mak/api-%EC%9A%94%EC%B2%AD-%EB%8B%B9-%EC%BF%BC%EB%A6%AC-%EA%B0%9C%EC%88%98%EB%A5%BC-%EC%95%8C%EA%B3%A0-%EC%8B%B6%EC%96%B4-%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC%EA%B9%8C%EC%A7%80-%EB%A7%8C%EB%93%A0-%EC%9D%B4%EC%95%BC%EA%B8%B0-%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC-%EC%A0%9C%EC%9E%91-de39f0d27351

Medium

API 요청 당 쿼리 개수를 알고 싶어 라이브러리까지 만든 이야기

Embarking on a native port of the existing TypeScript compiler and toolset to achieve a 10x performance speed-up.

A 10x Faster TypeScript - TypeScript

타입스크립트가 컴파일러를 Go로 재작성하여 속도를 무려 10배 향상시킨다고 예고했습니다. 7.0 버전으로 출시 예정이고 올해 11월 즈음 베타 버전이 나올 것 같다고 하네요. 그동안 타입스크립트의 성능을 개선하기 위해서 오픈 소스로 여러 시도가 있었지만 모두 실패했는데 마이크로소프트에서 이렇게 직접 나서서 늦게라도 해결해주니 너무 좋은 것 같습니다. 덕분에 VSCode도 얼마나 빠릿빠릿해질지 벌써 기대가 되네요. 단지 Rust를 선택하지 않은 부분은 여러 커뮤니티에서 논쟁거리가 되고 있는 것 같습니다.

타입스크립트가 컴파일러를 Go로 재작성하여 속도를 무려 10배 향상시킨다고 예고했습니다. 7.0 버전으로 출시 예정이고 올해 11월 즈음 베타 버전이 나올 것 같다고 하네요. 그동안 타입스크립트의 성능을 개선하기 위해서 오픈 소스로 여러 시도가 있었지만 모두 실패했는데 마이크로소프트에서 이렇게 직접 나서서 늦게라도 해결해주니 너무 좋은 것 같습니다. 덕분에 VSCode도 얼마나 빠릿빠릿해질지 벌써 기대가 되네요. 단지 Rust를 선택하지 않은 부분은 여러 커뮤니티에서 논쟁거리가 되고 있는 것 같습니다.

TypeScript

🏎️ 타입스크립트가 10배나 빨라 진다구?! 😲

절대 죽지 않는 프로그램을 짜고 싶었습니다. 널 처리만 잘하면 된다고 생각했습니다. 프로그램이 죽는 이유의 대부분이 널 포인터를 건드리는 경우였으니까.

성급한 널 처리의 오류

절대 죽지 않는 프로그램을 짜고 싶었습니다. 널 처리만 잘하면 된다고 생각했습니다.
프로그램이 죽는 이유의 대부분이 널 포인터를 건드리는 경우였으니까.

회사에 처음 들어가서 윈도우 클라이언트 프로그램을 부여받았습니다.
맨티스라는 도구에 버그가 올라오면 내가 고칠 수 있는 게 있을까 신이 나서 찾아 고쳤습니다.
대부분 널 포인터만 감싸면 고쳐지는 에러였습니다.

26살의 신입사원답게 아주 재빨랐습니다.
재현 후 디버거를 붙여서 값이 널로 들어온다?
오케이, 찾았어. 바로 널 체크 코드를 추가했습니다.
if (pData == NULL)
  return;

그리고 다시 재현해 보고 재현이 안 되면 Fix로 변경.
아~ 코딩 참 쉽다.

저는 이걸 성급한 널 처리의 오류라고 부르고 싶습니다.

경험이 쌓이면서 이게 그리 쉬운 문제가 아니라는 걸 알았습니다.
이렇게 널과 널 체크를 남용하면 프로그램이 죽지는 않더라도 버그를 영영 감추는 꼴이 되어버리고 맙니다. 절대 죽지 않는 프로그램보다 문제가 생기면 곧장 죽는 프로그램이 오히려 낫다는 걸 시간이 지나고서야 깨달았습니다.
감춰진 버그는 나중에 결국 나에게 돌아온다는걸.
ASSERT(pData);

ASSERT 같은 코드를 왜 쓰는지도 그쯤에야 깨달았습니다. (학생 때는 도무지 이해가 되지 않았습니다)
알게 된 후로는 적극적으로 사용했습니다.

이후로는 변수가 널이어야 하는 경우와 절대 널이어선 안 되는 경우를 엄격하게 구분하기 시작했습니다. 애초에 널 상태를 만들지 않으려 애썼습니다.
변수를 처음 선언할 때부터.
DB 스키마를 만들 때부터.
서버에서 클라이언트에 데이터를 내려줄 때도 함부로 null 을 사용하지 않았습니다.
이렇게 하면 그걸 받아서 쓰는 애플리케이션 쪽에서 고민거리가 줄어들므로 코딩이 편해집니다.

C/C++처럼 낡은 언어와는 다르게 요즘 언어들은 nullable 혹은 optional 타입 기능을 제공하는 것 같습니다.
저는 C#에서 이걸 처음 봤는데, 최근 언어는 다 탑재하고 있더라고요.
가끔 귀찮다는 느낌이 들 때도 있긴 하지만… 귀찮다고 느껴질 때는 널을 다뤄야 할 때입니다.
애초에 널을 건네주는 곳이 없다면 귀찮을 일도 생기지 않습니다. 이 기능에 대해 호불호가 있지만 저는 선호하는 쪽입니다.

https://jeho.page/essay/2025/03/11/fallacy-of-hasty-null-handling.html

절대 죽지 않는 프로그램을 짜고 싶었습니다. 널 처리만 잘하면 된다고 생각했습니다. 프로그램이 죽는 이유의 대부분이 널 포인터를 건드리는 경우였으니까. 회사에 처음 들어가서 윈도우 클라이언트 프로그램을 부여받았습니다. 맨티스라는 도구에 버그가 올라오면 내가 고칠 수 있는 게 있을까 신이 나서 찾아 고쳤습니다.대부분 널 포인터만 감싸면 고쳐지는 에러였습니다. 26살의 신입사원답게 아주 재빨랐습니다. 재현 후 디버거를 붙여서 값이 널로 들어온다? 오케이, 찾았어. 바로 널 체크 코드를 추가했습니다.<pre ><code>if (pData == NULL)
 return;</code></pre>그리고 다시 재현해 보고 재현이 안 되면 Fix로 변경. 아~ 코딩 참 쉽다. 저는 이걸 성급한 널 처리의 오류라고 부르고 싶습니다. 경험이 쌓이면서 이게 그리 쉬운 문제가 아니라는 걸 알았습니다. 이렇게 널과 널 체크를 남용하면 프로그램이 죽지는 않더라도 버그를 영영 감추는 꼴이 되어버리고 맙니다. 절대 죽지 않는 프로그램보다 문제가 생기면 곧장 죽는 프로그램이 오히려 낫다는 걸 시간이 지나고서야 깨달았습니다. 감춰진 버그는 나중에 결국 나에게 돌아온다는걸.<pre ><code>ASSERT(pData);</code></pre>ASSERT 같은 코드를 왜 쓰는지도 그쯤에야 깨달았습니다. (학생 때는 도무지 이해가 되지 않았습니다) 알게 된 후로는 적극적으로 사용했습니다. 이후로는 변수가 널이어야 하는 경우와 절대 널이어선 안 되는 경우를 엄격하게 구분하기 시작했습니다. 애초에 널 상태를 만들지 않으려 애썼습니다. 변수를 처음 선언할 때부터. DB 스키마를 만들 때부터. 서버에서 클라이언트에 데이터를 내려줄 때도 함부로 null 을 사용하지 않았습니다. 이렇게 하면 그걸 받아서 쓰는 애플리케이션 쪽에서 고민거리가 줄어들므로 코딩이 편해집니다. C/C++처럼 낡은 언어와는 다르게 요즘 언어들은 nullable 혹은 optional 타입 기능을 제공하는 것 같습니다. 저는 C#에서 이걸 처음 봤는데, 최근 언어는 다 탑재하고 있더라고요. 가끔 귀찮다는 느낌이 들 때도 있긴 하지만… 귀찮다고 느껴질 때는 널을 다뤄야 할 때입니다. 애초에 널을 건네주는 곳이 없다면 귀찮을 일도 생기지 않습니다. 이 기능에 대해 호불호가 있지만 저는 선호하는 쪽입니다. https://jeho.page/essay/2025/03/11/fallacy-of-hasty-null-handling.html

K리그 프로그래머

학생 때는 회사 생활이 두려웠어요. 미디어에 비친 회사 생활은 수직적이고 권위적이었거든요.

회사에선 눈치 보는 야근을 해야 하고, 강요받는 회식 자리에 가야하며, 능력보다 관계가 중요한 곳이라고 느꼈어요.

그래서 도망쳤어요. 견뎌낼 자신 없는 문화를 가진 회사는 쳐다보지도 않았어요.

초봉이 중요하다며 조금 참고 돈 잘 주는 곳 가라는 말을 들었어요. 무시했어요. 적은 돈을 받더라도 괜찮았어요.

일이 좋아 출근이 기대되고, 동료들이 좋아 함께 여행도 떠날 수 있으면서, 능력으로 인정받을 수 있는 곳을 찾아다녔어요.

그렇게 9년이 흘렀어요. 저는 도망친 곳에서 낙원을 발견했고 지금의 제 삶을 즐기고 있어요.

학생 때는 회사 생활이 두려웠어요. 미디어에 비친 회사 생활은 수직적이고 권위적이었거든요. 회사에선 눈치 보는 야근을 해야 하고, 강요받는 회식 자리에 가야하며, 능력보다 관계가 중요한 곳이라고 느꼈어요. 그래서 도망쳤어요. 견뎌낼 자신 없는 문화를 가진 회사는 쳐다보지도 않았어요. 초봉이 중요하다며 조금 참고 돈 잘 주는 곳 가라는 말을 들었어요. 무시했어요. 적은 돈을 받더라도 괜찮았어요. 일이 좋아 출근이 기대되고, 동료들이 좋아 함께 여행도 떠날 수 있으면서, 능력으로 인정받을 수 있는 곳을 찾아다녔어요. 그렇게 9년이 흘렀어요. 저는 도망친 곳에서 낙원을 발견했고 지금의 제 삶을 즐기고 있어요.

도망친 곳에 낙원은… 있었다

Apache Kafka는 고성능의 분산 스트리밍 플랫폼으로, 프로듀서(Producer)와 컨슈머(Consumer) 간의 효율적인 데이터 전송을 지원합니다. 그러나 Kafka 자체는 데이터의 구조나 형식에 대한 검증을 수행하지 않으므로, 데이터 스키마의 관리와 호환성 유지에 어려움이 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Schema Registry가 도입되었습니다.​ Schema Registry란 무엇인가?Schema Registry는 Kafka와 별도로 동작하는 독립적인 애플리케이션으로, Kafka에서 주고받는 메시지의 스키마를 중앙에서 관리하고 저장하는 역할을 합니다. 이를 통해 프로듀서와 컨슈머 간의 데이터 구조에 대한 명확한 정의를 공유하며, 데이터의 일관성과 호환성을 보장합니다. 왜 ..

Kafka Schema Registry: 데이터 스키마의 중앙 집중 관리

 Apache Kafka는 고성능의 분산 스트리밍 플랫폼으로, 프로듀서(Producer)와 컨슈머(Consumer) 간의 효율적인 데이터 전송을 지원합니다. 그러나 Kafka 자체는 데이터의 구조나 형식에 대한 검증을 수행하지 않으므로, 데이터 스키마의 관리와 호환성 유지에 어려움이 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Schema Registry가 도입되었습니다.
 
Schema Registry란 무엇인가?
Schema Registry는 Kafka와 별도로 동작하는 독립적인 애플리케이션으로, Kafka에서 주고받는 메시지의 스키마를 중앙에서 관리하고 저장하는 역할을 합니다. 이를 통해 프로듀서와 컨슈머 간의 데이터 구조에 대한 명확한 정의를 공유하며, 데이터의 일관성과 호환성을 보장합니다.
 
왜 Schema Registry가 필요한가?
Kafka는 기본적으로 바이트 스트림으로 데이터를 처리하며, 데이터의 구조나 형식에 대한 제약이 없습니다. 이로 인해 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다:
 * 스키마 변경으로 인한 장애 발생: 프로듀서가 데이터 형식을 변경하면, 이를 알지 못한 컨슈머는 역직렬화 과정에서 오류가 발생할 수 있습니다.
 * 데이터 명세 관리의 어려움: 여러 프로듀서와 컨슈머가 존재하는 환경에서 데이터 구조에 대한 명확한 정의가 없으면, 시스템 전체의 안정성이 저하될 수 있습니다. 
Schema Registry는 이러한 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 기능을 제공합니다:
 * 스키마 중앙 관리: 모든 스키마를 중앙에서 관리하여 데이터 구조의 일관성을 유지합니다.
 * 호환성 검증: 새로운 스키마 등록 시 기존 스키마와의 호환성을 검증하여, 스키마 진화로 인한 오류를 방지합니다.
 * 스키마 버전 관리: 스키마의 버전을 체계적으로 관리하여, 필요 시 이전 버전으로의 롤백을 가능하게 합니다.

Schema Registry의 작동 원리
Schema Registry는 다음과 같은 흐름으로 작동합니다:
 1. 스키마 등록: 프로듀서는 메시지를 Kafka에 전송하기 전에 해당 메시지의 스키마를 Schema Registry에 등록합니다. 
 2. 스키마 ID 부여: Schema Registry는 등록된 스키마에 고유한 ID를 부여하고, 프로듀서는 이 스키마 ID를 메시지에 포함시켜 Kafka에 전송합니다.
 3. 메시지 소비: 컨슈머는 Kafka에서 메시지를 읽어들인 후, 메시지에 포함된 스키마 ID를 사용하여 Schema Registry에서 스키마를 조회하고, 이를 통해 메시지를 역직렬화합니다.
{
  "type": "record",
  "name": "User",
  "fields": [
    {"name": "name", "type": "string"},
    {"name": "age", "type": "int"}
  ]
}

 
이러한 과정은 프로듀서와 컨슈머 간의 데이터 구조에 대한 명확한 계약을 가능하게 하며, 시스템의 안정성과 데이터의 신뢰성을 향상시킵니다.
 
Schema Registry의 장단점
✅ 장점
 * 시스템 안정성 향상: 스키마 변경 시 발생할 수 있는 오류를 사전에 방지하여 시스템의 안정성을 높입니다.
 * 데이터 명세 관리 용이: 중앙에서 스키마를 관리함으로써 데이터 구조에 대한 명확한 정의를 제공하고, 운영의 효율성을 향상시킵니다.
 * 업무 효율성 증대: 스키마 관리로 인한 불필요한 커뮤니케이션을 줄여 개발자들이 본연의 업무에 집중할 수 있게 합니다.
❌ 단점
 * 관리 포인트 증가: Schema Registry 서버를 추가로 관리해야 하므로 운영 복잡성이 증가할 수 있습니다.
 * 스키마 관리 부담: 엄격한 스키마 검증으로 인해 스키마 변경 시 추가적인 관리 작업이 필요할 수 있습니다.
 
결론
Kafka Schema Registry는 데이터의 스키마를 중앙에서 관리하여 프로듀서와 컨슈머 간의 일관성을 보장하는 필수적인 컴포넌트입니다. 이를 통해 데이터의 신뢰성을 유지하고, 스키마 변경으로 인한 장애를 방지할 수 있습니다.
 
📌 기억할 점
 * Kafka 자체는 데이터 형식을 검증하지 않음 → Schema Registry가 필요함
 * 프로듀서는 메시지를 전송하기 전에 Schema Registry에 스키마를 등록해야 함
 * 컨슈머는 메시지를 소비할 때 Schema Registry에서 스키마를 조회하여 역직렬화함
 * JSON, Avro, Protobuf 등의 다양한 포맷을 지원함

&nbsp;Apache Kafka는 고성능의 분산 스트리밍 플랫폼으로, 프로듀서(Producer)와 컨슈머(Consumer) 간의 효율적인 데이터 전송을 지원합니다. 그러나 Kafka 자체는 데이터의 구조나 형식에 대한 검증을 수행하지 않으므로, 데이터 스키마의 관리와 호환성 유지에 어려움이 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Schema Registry가 도입되었습니다.​&nbsp;Schema Registry란 무엇인가?Schema Registry는 Kafka와 별도로 동작하는 독립적인 애플리케이션으로, Kafka에서 주고받는 메시지의 스키마를 중앙에서 관리하고 저장하는 역할을 합니다. 이를 통해 프로듀서와 컨슈머 간의 데이터 구조에 대한 명확한 정의를 공유하며, 데이터의 일관성과 호환성을 보장합니다.&nbsp;왜 Schema Registry가 필요한가?Kafka는 기본적으로 바이트 스트림으로 데이터를 처리하며, 데이터의 구조나 형식에 대한 제약이 없습니다. 이로 인해 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다:​<ul ><li>스키마 변경으로 인한 장애 발생: 프로듀서가 데이터 형식을 변경하면, 이를 알지 못한 컨슈머는 역직렬화 과정에서 오류가 발생할 수 있습니다. ​</li><li>데이터 명세 관리의 어려움: 여러 프로듀서와 컨슈머가 존재하는 환경에서 데이터 구조에 대한 명확한 정의가 없으면, 시스템 전체의 안정성이 저하될 수 있습니다.&nbsp;</li></ul>Schema Registry는 이러한 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 기능을 제공합니다:​<ul ><li>스키마 중앙 관리: 모든 스키마를 중앙에서 관리하여 데이터 구조의 일관성을 유지합니다.​</li><li>호환성 검증: 새로운 스키마 등록 시 기존 스키마와의 호환성을 검증하여, 스키마 진화로 인한 오류를 방지합니다.​</li><li>스키마 버전 관리: 스키마의 버전을 체계적으로 관리하여, 필요 시 이전 버전으로의 롤백을 가능하게 합니다.</li></ul> Schema Registry의 작동 원리Schema Registry는 다음과 같은 흐름으로 작동합니다:​<ol ><li>스키마 등록: 프로듀서는 메시지를 Kafka에 전송하기 전에 해당 메시지의 스키마를 Schema Registry에 등록합니다.&nbsp;</li><li>스키마 ID 부여: Schema Registry는 등록된 스키마에 고유한 ID를 부여하고, 프로듀서는 이 스키마 ID를 메시지에 포함시켜 Kafka에 전송합니다.​</li><li>메시지 소비: 컨슈머는 Kafka에서 메시지를 읽어들인 후, 메시지에 포함된 스키마 ID를 사용하여 Schema Registry에서 스키마를 조회하고, 이를 통해 메시지를 역직렬화합니다.​</li></ol><pre ><code class="language-bash">{
 "type": "record",
 "name": "User",
 "fields": [
 {"name": "name", "type": "string"},
 {"name": "age", "type": "int"}
 ]
}</code></pre>&nbsp;이러한 과정은 프로듀서와 컨슈머 간의 데이터 구조에 대한 명확한 계약을 가능하게 하며, 시스템의 안정성과 데이터의 신뢰성을 향상시킵니다.&nbsp;Schema Registry의 장단점✅ 장점<ul ><li>시스템 안정성 향상: 스키마 변경 시 발생할 수 있는 오류를 사전에 방지하여 시스템의 안정성을 높입니다.</li><li>데이터 명세 관리 용이: 중앙에서 스키마를 관리함으로써 데이터 구조에 대한 명확한 정의를 제공하고, 운영의 효율성을 향상시킵니다.​</li><li>업무 효율성 증대: 스키마 관리로 인한 불필요한 커뮤니케이션을 줄여 개발자들이 본연의 업무에 집중할 수 있게 합니다.</li></ul>❌ 단점<ul ><li>관리 포인트 증가: Schema Registry 서버를 추가로 관리해야 하므로 운영 복잡성이 증가할 수 있습니다.​</li><li>스키마 관리 부담: 엄격한 스키마 검증으로 인해 스키마 변경 시 추가적인 관리 작업이 필요할 수 있습니다.</li></ul>&nbsp;결론Kafka Schema Registry는 데이터의 스키마를 중앙에서 관리하여 프로듀서와 컨슈머 간의 일관성을 보장하는 필수적인 컴포넌트입니다. 이를 통해 데이터의 신뢰성을 유지하고, 스키마 변경으로 인한 장애를 방지할 수 있습니다.&nbsp;📌 기억할 점<ul ><li>Kafka 자체는 데이터 형식을 검증하지 않음 → Schema Registry가 필요함</li><li>프로듀서는 메시지를 전송하기 전에 Schema Registry에 스키마를 등록해야 함</li><li>컨슈머는 메시지를 소비할 때 Schema Registry에서 스키마를 조회하여 역직렬화함</li><li>JSON, Avro, Protobuf 등의 다양한 포맷을 지원함 </li></ul>

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🕊️ Kafka Schema Registry: 데이터 스키마 관리

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체력은 "하고 싶은 것과 할 수 있는 것 사이의 갭을 줄이는 거예요."라는 말에 밑줄을 그었습니다. 원문 제목은 "40대 이후엔 체력전이다"인데, 전체를 관통하는 내용은 '다정함은 체력에서 나오니까, 다정하려면 체력을 길러라'는 명제에 가까운 내용입니다. 전 구글 디렉터 정김경숙 님이 체력을 가꾸는 이유, 나노운동을 통해 "시간이 없다"라는 핑계를 멀리하는 이유에도 고개를 끄덕이게 됩니다.

사실 정김경숙 님이 유명해진 건 구글에서 17년 일하다 갑자기 해고당한 이후 주 80시간의 육체노동을 택하며 '트레이더조'에서 일하며 스몰토크를 하는 경험을 긍정적으로 이야기하면서부터였는데요. 점심시간 1시간을 활용해서는 리프트로 라이드헤일링을 하며 다리는 쉬면서 또 일을 했죠. 트레이더조 일이 끝나면 곧장 스타벅스 유니폼을 입었습니다. 즐겁게 일했다는 점을 생각하면 그녀는 스스로에게 다정했습니다.

낯선 사람에게 친절을 베풀면 그 의도를 의심하는 게 더 합리적인 것 같은 사회에 살고 있지만, 다정함은 누구나에게 필요합니다. 스스로에게 다정할 만큼 체력을 기르고 나면, 남는 체력으로는 이방인에게도 다정할 수 있지 않을까요? 오늘 이 아티클 덕분에 낯선 이에게 조금 더 친절할 수 있었고, 더 괜찮은 사람이 되겠다는 다짐을 했습니다.

https://www.folin.co/article/10337/gift/DghwhBThRk5eYf1Xrm2vYX7f6xiFZe6L

체력은 "하고 싶은 것과 할 수 있는 것 사이의 갭을 줄이는 거예요."라는 말에 밑줄을 그었습니다. 원문 제목은 "40대 이후엔 체력전이다"인데, 전체를 관통하는 내용은 '다정함은 체력에서 나오니까, 다정하려면 체력을 길러라'는 명제에 가까운 내용입니다. 전 구글 디렉터 정김경숙 님이 체력을 가꾸는 이유, 나노운동을 통해 "시간이 없다"라는 핑계를 멀리하는 이유에도 고개를 끄덕이게 됩니다. 사실 정김경숙 님이 유명해진 건 구글에서 17년 일하다 갑자기 해고당한 이후 주 80시간의 육체노동을 택하며 '트레이더조'에서 일하며 스몰토크를 하는 경험을 긍정적으로 이야기하면서부터였는데요. 점심시간 1시간을 활용해서는 리프트로 라이드헤일링을 하며 다리는 쉬면서 또 일을 했죠. 트레이더조 일이 끝나면 곧장 스타벅스 유니폼을 입었습니다. 즐겁게 일했다는 점을 생각하면 그녀는 스스로에게 다정했습니다. 낯선 사람에게 친절을 베풀면 그 의도를 의심하는 게 더 합리적인 것 같은 사회에 살고 있지만, 다정함은 누구나에게 필요합니다. 스스로에게 다정할 만큼 체력을 기르고 나면, 남는 체력으로는 이방인에게도 다정할 수 있지 않을까요? 오늘 이 아티클 덕분에 낯선 이에게 조금 더 친절할 수 있었고, 더 괜찮은 사람이 되겠다는 다짐을 했습니다. https://www.folin.co/article/10337/gift/DghwhBThRk5eYf1Xrm2vYX7f6xiFZe6L

www.folin.co

《다정함도 체력에서 나오니까》

최근 DeepSeek에 이어 중국발 AI에이전트 돌풍(?)을 일으키고 있는 마누스(Manus) AI 내용을 정리해봅니다.

🍏 Manus AI 개요
 * 개발사: 중국 스타트업 Monica
 * 출시: 2025년 3월 6일
 * 기반 모델: Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet과 Alibaba의 Qwen 모델 기반
 * 특징
   * 세계 최초의 범용 자율 AI 에이전트
   * OpenAI Deep Research, Gemini Deep Research 등에서 볼 수 있는 딥 리서치 기능을 구현한 멀티 에이전트 협업 시스템
   * 기존의 챗봇이나 AI 모델과 달리, Manus는 단순한 답변 제공을 넘어 실제 결과물을 도출하는 데 초점
   * 계획, 실행, 검증을 담당하는 별도의 에이전트들로 구성된 멀티 에이전트 아키텍처
   * 대규모 작업을 수백개의 실행 가능한 하위 작업으로 나누는 동적 타겟 분해 기능
   * 여러 유형의 데이터를 동시에 처리하는 교차 모달 추론 기능
   * 강화학습을 통한 의사결정 효율성 지속적인 개선 및 오류율 최소화
   * 지시를 기다리지 않고 스스로 작업을 시작하고 새로운 정보를 평가하며 접근 방식으로 동적으로 조정하는 자기주도적 작업 수행

🍏 기술적 특징
 * 멀티 에이전트 아키텍처
   * 계획 에이전트(Planning Agent)
     * 작업 분석 및 단계별 계획 수립
     * 사용자 요청을 PDCA(Plan-Do-Check-Act) 사이클로 분해
     * Monte Carlo Tree Search(MCTS) 알고리즘 활용
     * Anthropic Qwen 모델 기반의 텍스트 분석 및 전략 세분화
   * 실행 에이전트(Execution Agent)
     * 웹 브라우저/데이터베이스 등 27개 외부 도구와 실시간 연동
     * Claude 3.5 Sonnet 모델을 주력으로 사용
     * 비동기적 클라우드 처리 아키텍처 지원
   * 검증 에이전트(Validation Agent)
     * 결과 검증 및 최적화
     * 3단계 검증 프로세스: 형식 검증 (표 구조/코드 문법), 내용 검증 (사실 관계 확인, 컨텍스트 검증 (사용자 의도 부합 여부)
 * 성능 향상 메커니즘
   * 동적 모델 로딩: 작업 요구사항에 따라 GPT-4, Gemini 등 제3자 모델 추가 호출
   * 실시간 피드백 루프: 오류 발생 시 자동 재계획 알고리즘 가동
   * 크로스 모달 퓨전: 텍스트-이미지 결합 분석을 위한 어텐션 메커니즘 적용
 * 혁신적인 기능
   * 비동기 처리: Celery 작업규 + Redis 캐시 - 오픈라인 작업 지속 가능
   * 메모리 시스템: 벡터 데이터베이스 기반 장기 기억 - 사용자 패턴 학습 최적화
   * 보안 프레임워크: 샌드박스 가상머신 격리 - 외부시스템 영향 제거
 * 외부 도구 통합: 웹 브라우저, 데이터베이스, 코드 편집기 등 다양한 소프트웨어와 통합
 * 클라우드 기반 운영: 비동기적 클라우드 처리를 지원하여 효율적인 작업 수행 가능

🍏 성능
 * Meta AI와 Hugging Face가 개발한 GAIA 테스트에서 OpenAI GPT-4o 대비 18% or 23% 높은 정확도

🍏 단점 및 한계
 * 초기 오류 빈도: 무한 루프 발생, 오류 메시지 출력 등 초기 사용자 경험에서 문제 보고
 * 사실 정확성 부족: 정보 누락 또는 부정확한 데이터 제공 사례 존재
 * API 의존성: API가 없는 애플리케이션과의 호환성이 제한적
 * 복제 가능성: 자체 모델 개발보다는 통합에 의존하기 때문에 경쟁사에 의해 복제될 위험

🍏 비즈니스 가능성
 * 기업용 솔루션: B2B 공급업체 발굴, 재무 보고서 분석 등
 * 개인 비서 역할: 여행 계획, 보험 비교, 교육 과정 개발 등
 * 자동화된 업무 처리: 온라인 스토어 운영 분석, 채용 인터뷰 준비 등

🍏 미래 전망
 * 오픈소스화 계획: Monica는 2025년 말까지 Manus AI를 오픈소스로 공개할 계획
 * 확장성: 개발자들이 맞춤형 플러그인을 구축하거나 틈새 응용 프로그램에 최적화할 수 있는 가능성 제공

최근 DeepSeek에 이어 중국발 AI에이전트 돌풍(?)을 일으키고 있는 마누스(Manus) AI 내용을 정리해봅니다. 🍏 Manus AI 개요<ul><li>개발사: 중국 스타트업 Monica</li><li>출시: 2025년 3월 6일</li><li>기반 모델: Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet과 Alibaba의 Qwen 모델 기반</li><li>특징<ul><li>세계 최초의 범용 자율 AI 에이전트</li><li>OpenAI Deep Research, Gemini Deep Research 등에서 볼 수 있는 딥 리서치 기능을 구현한 멀티 에이전트 협업 시스템</li><li>기존의 챗봇이나 AI 모델과 달리, Manus는 단순한 답변 제공을 넘어 실제 결과물을 도출하는 데 초점</li><li>계획, 실행, 검증을 담당하는 별도의 에이전트들로 구성된 멀티 에이전트 아키텍처</li><li>대규모 작업을 수백개의 실행 가능한 하위 작업으로 나누는 동적 타겟 분해 기능</li><li>여러 유형의 데이터를 동시에 처리하는 교차 모달 추론 기능</li><li>강화학습을 통한 의사결정 효율성 지속적인 개선 및 오류율 최소화</li><li>지시를 기다리지 않고 스스로 작업을 시작하고 새로운 정보를 평가하며 접근 방식으로 동적으로 조정하는 자기주도적 작업 수행</li></ul></li></ul> 🍏 기술적 특징<ul><li>멀티 에이전트 아키텍처<ul><li>계획 에이전트(Planning Agent)<ul><li>작업 분석 및 단계별 계획 수립</li><li>사용자 요청을 PDCA(Plan-Do-Check-Act) 사이클로 분해</li><li>Monte Carlo Tree Search(MCTS) 알고리즘 활용</li><li>Anthropic Qwen 모델 기반의 텍스트 분석 및 전략 세분화</li></ul></li><li>실행 에이전트(Execution Agent)<ul><li>웹 브라우저/데이터베이스 등 27개 외부 도구와 실시간 연동</li><li>Claude 3.5 Sonnet 모델을 주력으로 사용</li><li>비동기적 클라우드 처리 아키텍처 지원</li></ul></li><li>검증 에이전트(Validation Agent)<ul><li>결과 검증 및 최적화</li><li>3단계 검증 프로세스: 형식 검증 (표 구조/코드 문법), 내용 검증 (사실 관계 확인, 컨텍스트 검증 (사용자 의도 부합 여부)</li></ul></li></ul></li><li>성능 향상 메커니즘<ul><li>동적 모델 로딩: 작업 요구사항에 따라 GPT-4, Gemini 등 제3자 모델 추가 호출</li><li>실시간 피드백 루프: 오류 발생 시 자동 재계획 알고리즘 가동</li><li>크로스 모달 퓨전: 텍스트-이미지 결합 분석을 위한 어텐션 메커니즘 적용</li></ul></li><li>혁신적인 기능<ul><li>비동기 처리: Celery 작업규 + Redis 캐시 - 오픈라인 작업 지속 가능</li><li>메모리 시스템: 벡터 데이터베이스 기반 장기 기억 - 사용자 패턴 학습 최적화</li><li>보안 프레임워크: 샌드박스 가상머신 격리 - 외부시스템 영향 제거</li></ul></li><li>외부 도구 통합: 웹 브라우저, 데이터베이스, 코드 편집기 등 다양한 소프트웨어와 통합</li><li>클라우드 기반 운영: 비동기적 클라우드 처리를 지원하여 효율적인 작업 수행 가능</li></ul> 🍏 성능<ul><li>Meta AI와 Hugging Face가 개발한 GAIA 테스트에서 OpenAI GPT-4o 대비 18% or 23% 높은 정확도</li></ul> 🍏 단점 및 한계<ul><li>초기 오류 빈도: 무한 루프 발생, 오류 메시지 출력 등 초기 사용자 경험에서 문제 보고</li><li>사실 정확성 부족: 정보 누락 또는 부정확한 데이터 제공 사례 존재</li><li>API 의존성: API가 없는 애플리케이션과의 호환성이 제한적</li><li>복제 가능성: 자체 모델 개발보다는 통합에 의존하기 때문에 경쟁사에 의해 복제될 위험</li></ul> 🍏 비즈니스 가능성<ul><li>기업용 솔루션: B2B 공급업체 발굴, 재무 보고서 분석 등</li><li>개인 비서 역할: 여행 계획, 보험 비교, 교육 과정 개발 등</li><li>자동화된 업무 처리: 온라인 스토어 운영 분석, 채용 인터뷰 준비 등</li></ul> 🍏 미래 전망<ul><li>오픈소스화 계획: Monica는 2025년 말까지 Manus AI를 오픈소스로 공개할 계획</li><li>확장성: 개발자들이 맞춤형 플러그인을 구축하거나 틈새 응용 프로그램에 최적화할 수 있는 가능성 제공</li></ul>

마누스(Manus) AI

우디의 컨설팅:  합격으로 가는 3가지 차별점 회사별 맞춤 포트폴리오,  합격을 부르는 비결입니다. 5회 코칭 진행 
 핀테크 프로덕트 디자이너로 최종 합격한 김** 님의 실제 리뷰입니다.  2회 코칭 진행 
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Q) 🧑‍💻 평소 업무나 협업 시, 본인의 커뮤니케이션 스타일은 어떤 편인가요? (우디)

A) 🙋‍♀️ 저는 상대방이 궁금해하거나 필요로 할 수 있는 정보를 구체적으로 전달하려는 편이에요. 가령 프로젝트를 진행할 때도, “이건 왜 필요한가” “어떤 방식으로 진행될 것인가” 같은 구체적인 맥락을 먼저 짚어요. 특히 추가 설명이 필요할 것 같은 부분은 상세하게 적어서 미리 공유하고, 혹시 오해가 생기지 않도록 직접 확인하려고 노력합니다. 제가 조금 더 신경을 써야 의사소통 과정에서 불필요한 혼란을 줄일 수 있다고 생각해요. (5년차 UX/UI 디자이너분)

* 저맥락 커뮤니케이션을 통해 오해를 줄이는 커뮤니케이션 스타일이 느껴져 좋았습니다.

Q) 🧑‍💻 평소 업무나 협업 시, 본인의 커뮤니케이션 스타일은 어떤 편인가요? (우디) A) 🙋‍♀️ 저는 상대방이 궁금해하거나 필요로 할 수 있는 정보를 구체적으로 전달하려는 편이에요. 가령 프로젝트를 진행할 때도, “이건 왜 필요한가” “어떤 방식으로 진행될 것인가” 같은 구체적인 맥락을 먼저 짚어요. 특히 추가 설명이 필요할 것 같은 부분은 상세하게 적어서 미리 공유하고, 혹시 오해가 생기지 않도록 직접 확인하려고 노력합니다. 제가 조금 더 신경을 써야 의사소통 과정에서 불필요한 혼란을 줄일 수 있다고 생각해요. (5년차 UX/UI 디자이너분) * 저맥락 커뮤니케이션을 통해 오해를 줄이는 커뮤니케이션 스타일이 느껴져 좋았습니다.

Latpeed

기억에 남는 디자이너 면접 답변 [9]

1
오직 용서만이, 누군가를 잃은 비극이나 영혼이 부서지는 듯한 아픔에서 우리를 구원할 수 있다.

2
용서는 고통을 무시하는 것이 아니다. 고통이 남은 생에 영향을 미치지 못하도록 결심하는 것을 의미한다.

3
용서는 영혼의 상처를 치유한다. 가능하면 스스로를 용서하는 관대함을 베풀어야 한다.

4
성공에는 여러 측면이 있다. 물질적인 부는 한 가지 요소일 뿐이다.

5
하지만 성공에는 건강과 에너지, 삶에 대한 열정, 충만한 관계, 창조적 인 자유, 감정적·심리적 안정, 행복감 마음의 평화도 포함된다.

6
무엇이 자신을 괴롭히든 언제나 스스로를 용서해야 하는 시기가 있다.

7
자신을 용서하기 힘들 정도로 감정의 소용돌이에 휩싸일 때, 스스로를 용서하고 돌보는 것은 일종의 용기다.

#부자의언어

1 오직 용서만이, 누군가를 잃은 비극이나 영혼이 부서지는 듯한 아픔에서 우리를 구원할 수 있다. ​ ​2 용서는 고통을 무시하는 것이 아니다. 고통이 남은 생에 영향을 미치지 못하도록 결심하는 것을 의미한다. ​ ​3 용서는 영혼의 상처를 치유한다. 가능하면 스스로를 용서하는 관대함을 베풀어야 한다. ​ ​4 성공에는 여러 측면이 있다. 물질적인 부는 한 가지 요소일 뿐이다. ​ ​5 하지만 성공에는 건강과 에너지, 삶에 대한 열정, 충만한 관계, 창조적 인 자유, 감정적·심리적 안정, 행복감 마음의 평화도 포함된다. ​ ​6 무엇이 자신을 괴롭히든 언제나 스스로를 용서해야 하는 시기가 있다. ​ ​7 자신을 용서하기 힘들 정도로 감정의 소용돌이에 휩싸일 때, 스스로를 용서하고 돌보는 것은 일종의 용기다. #부자의언어

https://blog.naver.com/madaboutit/223684959789

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.

스페이스오디티 부대표/CPO

장홍석

- 스타트업 경영 / Product / 독서의 경험을 나눕니다 🚀

글로벌 앱을 만드는 픽소의 프로덕트 디자이너, 신선 식재료 브랜드 정육각의 디자인 디렉터로 일했습니다. 현재는 디자인 관련 글을 쓰는 작가로 활동 중이며, 디자인 윤리 커뮤니티 '인간을 위한 디자인'을 운영 중이기도 합니다.

대표ㅣ프로덕트 디자이너

우디디자인랩

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< 스스로를 용서하는 일이 진짜 '용기'다 >

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