치킨 프랜차이즈 제너시스BBQ가 기업회생 절차를 밟고 있는 위메프 인수를 추진합니다. 오늘(8일) 업계에 따르면 BBQ는 지난주 위메프에 인수의향서(LOI)를 제출했습니다. BBQ 관계자는 "초기 단계에서 검토하는 

BBQ, 위메프 인수 추진…"검토 초기 단계"

BBQ가 위메프 인수를 검토하는 것은 사업 영역 다각화 차원인 것으로 전해졌습니다.

업계에서 티몬 가격은 200억원 안팎, 위메프는 100억원 대로 각각 거론됩니다.

https://n.news.naver.com/article/374/0000434036?sid=101

BBQ가 위메프 인수를 검토하는 것은 사업 영역 다각화 차원인 것으로 전해졌습니다. 업계에서 티몬 가격은 200억원 안팎, 위메프는 100억원 대로 각각 거론됩니다. https://n.news.naver.com/article/374/0000434036?sid=101

n.news.naver.com

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

금융 AI 기술 기업 혜움(대표 옥형석)이 105억원 규모의 시리즈B 투자 유치를 했다고 8일 밝혔다.이번 투자에는 기존 투자자인 IBK기업은행, 쿼드벤처스가 후속 투자를 단행했으며, 키움인베스트먼트 등이 신규 투자자로 참여했다. 이로써 혜움의 누적 투자금은 210억원에 달한다.혜움 CI2...

혜움, 105억원 시리즈B 투자유치

2017년에 설립된 혜움은 소상공인 및 자영업자, 중소기업 등 사업자의 편의를 돕는 AI 기술 연구 기업으로 출발해 세무·재무 분야의 자동화를 선도했다. 혜움의 대표 서비스로는 사업자 세무 처리를 지원하는 '혜움 레포트 2.0', 사업자 경정청구 서비스 '더낸세금' 등이 있다.

https://zdnet.co.kr/view/?no=20250408110134

2017년에 설립된 혜움은 소상공인 및 자영업자, 중소기업 등 사업자의 편의를 돕는 AI 기술 연구 기업으로 출발해 세무·재무 분야의 자동화를 선도했다. 혜움의 대표 서비스로는 사업자 세무 처리를 지원하는 '혜움 레포트 2.0',&nbsp;사업자 경정청구 서비스 '더낸세금' 등이 있다. https://zdnet.co.kr/view/?no=20250408110134

zdnet.co.kr

대한민국 No.1 종합 경제지 이데일리 - 국내외 증권·기업 등 경제 및 종합 뉴스를 빠르고, 정확하게 전달합니다.

이데일리-세상을 올바르게,세상을 따뜻하게

동시에 이들은 서로 경쟁하기도 하죠
——————
올다무토의 또 다른 강점은 본업을 통한 단단한 수익 구조다. 이는 막대한 투자가 필요한 이커머스 사업의 재원이다. 만년 적자인 기존 이커머스와 대조적이다. 특히 이커머스 사업은 올다무토의 본업 경쟁력을 더욱 강력하게 만든다. 토스는 커머스를 통해 앱내 고객체류 시간을 늘린다. 다이소는 온라인 채널 파워로 기존 제조사들과의 균일가 협상력을 더욱 올리고 있다. 패션 뷰티 소비자의 무신사 올리브영 쏠림 현상은 갈수록 심화하고 있다. 이른바 선순환 구조를 구축한 셈이다.

https://m.edaily.co.kr/News/Read?mediaCodeNo=257&newsId=01462886642134152&utm_source=

동시에 이들은 서로 경쟁하기도 하죠——————올다무토의 또 다른 강점은 본업을 통한 단단한 수익 구조다. 이는 막대한 투자가 필요한 이커머스 사업의 재원이다. 만년 적자인 기존 이커머스와 대조적이다. 특히 이커머스 사업은 올다무토의 본업 경쟁력을 더욱 강력하게 만든다. 토스는 커머스를 통해 앱내 고객체류 시간을 늘린다. 다이소는 온라인 채널 파워로 기존 제조사들과의 균일가 협상력을 더욱 올리고 있다. 패션 뷰티 소비자의 무신사 올리브영 쏠림 현상은 갈수록 심화하고 있다. 이른바 선순환 구조를 구축한 셈이다. https://m.edaily.co.kr/News/Read?mediaCodeNo=257&amp;newsId=01462886642134152&amp;utm_source=

이데일리

올다무토.. 올리브영, 다이소, 무신사, 토스

카카오 산하 연예기획사 카카오엔터테인먼트(카카오엔터)가 구매자를 기다리는 것으로 알려졌다. 더벨에 따르면 카카오는 최근 카카오엔터 주요 주주사에 서한을 보내 매각 의사를 전달했다. 카카오가 카카오엔터 경영권 매각을 추진한다는 내용이 담겼다. 카카오엔터는 카카오페이지 시절인 2019년부터 IPO(기업공개)를 준비해왔다. 시장 상황이 여이치 않자 매각으로...

‘상장실패’ 카카오엔터, 결국 팔리나···주주사에 매각 서한

카카오엔터는 카카오페이지 시절인 2019년부터 IPO(기업공개)를 준비해왔다. 시장 상황이 여이치 않자 매각으로 방향을 전환한 것이다.

카카오엔터 최대 주주는 카카오로 66.03%를 보유 중이다. 이외에도 홍콩계 사모투자펀드(PEF) 운영사 앵커에쿼티파트너스가 12%가 2대 주주로 있다.

카카오엔터에는 SM엔터, 스타쉽엔터, 하이라인엔터, 이담엔터, 하이업엔터, 안테나 등이 소속돼 있다. 이외에도 광고제작사 돌고래유괴단과 스튜디오좋을 인수하기도 했다.

https://sports.khan.co.kr/article/202504081647003?pt=nv

카카오엔터는 카카오페이지 시절인 2019년부터 IPO(기업공개)를 준비해왔다. 시장 상황이 여이치 않자 매각으로 방향을 전환한 것이다. 카카오엔터 최대 주주는 카카오로 66.03%를 보유 중이다. 이외에도 홍콩계 사모투자펀드(PEF) 운영사 앵커에쿼티파트너스가 12%가 2대 주주로 있다. 카카오엔터에는 SM엔터, 스타쉽엔터, 하이라인엔터, 이담엔터, 하이업엔터, 안테나 등이 소속돼 있다. 이외에도 광고제작사 돌고래유괴단과 스튜디오좋을 인수하기도 했다. https://sports.khan.co.kr/article/202504081647003?pt=nv

스포츠경향

표류하는 서린컴퍼니 매각 지난해 영업익 반토막  조 단위 몸값 기대한 칼립스캐피탈 미국과 일본에서 검증 안 돼 군납 비중 높고, 올리브영 의존 성장세 꺾이며 매각 장기화 가능성  

표류하는 서린컴퍼니 매각… 지난해 영업익 반토막 

화장품은 패션과 마찬가지로 그 라이프사이클이 엄청나게 빨라서 늘 조심스럽다.
------
매각 측이 높은 몸값을 원했던 근거는 가파른 실적 성장이었지만, 이마저도 기대하기 어렵게 됐다. 중소기업현황정보시스템에 따르면 2024년 서린컴퍼니 매출은 935억원, 영업이익은 245억원을 기록했다. 이는 전년 동기 대비 각각 19%, 55% 감소한 수치다. 지난해 상각적영업이익(EBITDA)는 800억원에 이를 것이란 업계 기대와는 전혀 다른 실적이 나왔다.

https://biz.chosun.com/stock/market_trend/2025/04/08/2XSXN3NFRNG7VJSGNOF33CWENU/?utm_source=naver&utm_medium=original&utm_campaign=biz

화장품은 패션과 마찬가지로 그 라이프사이클이 엄청나게 빨라서 늘 조심스럽다.------매각 측이 높은 몸값을 원했던 근거는 가파른 실적 성장이었지만, 이마저도 기대하기 어렵게 됐다. 중소기업현황정보시스템에 따르면 2024년 서린컴퍼니 매출은 935억원, 영업이익은 245억원을 기록했다. 이는 전년 동기 대비 각각 19%, 55% 감소한 수치다. 지난해 상각적영업이익(EBITDA)는 800억원에 이를 것이란 업계 기대와는 전혀 다른 실적이 나왔다. https://biz.chosun.com/stock/market_trend/2025/04/08/2XSXN3NFRNG7VJSGNOF33CWENU/?utm_source=naver&amp;utm_medium=original&amp;utm_campaign=biz

조선비즈

"모두의 이야기를 영상으로 만든다." 2022년 6월부터 시네브이(CINEV) 프로젝트에 착수한 스타트업 ‘시나몬’의 기업 모토다. 시나몬은 사용가 글로 쓴 시나리오...

[AI혁명](147)시나몬 "누구나 3D 애니메이션을 제작하는 날이 온다" 

홍 CTO는 "소라가 영상의 각 프레임 이미지를 잘게 쪼개 이어붙이는 방식이라면, 시네브이는 물리적인 3D 공간과 캐릭터를 구축하고 편집 툴을 제공해 사용자가 자유롭게 제어할 수 있다"며 "영상의 일관성이 유지되고 편집이 용이하다"고 설명했다. 배경뿐만 아니라 캐릭터의 대사, 위치, 동작, 표정과 카메라 구도까지 세세한 부분을 사용자가 조정할 수 있다.

https://cm.asiae.co.kr/article/2025040310500489348

홍 CTO는 "소라가 영상의 각 프레임 이미지를 잘게 쪼개 이어붙이는 방식이라면, 시네브이는 물리적인 3D 공간과 캐릭터를 구축하고 편집 툴을 제공해 사용자가 자유롭게 제어할 수 있다"며 "영상의 일관성이 유지되고 편집이 용이하다"고 설명했다. 배경뿐만 아니라 캐릭터의 대사, 위치, 동작, 표정과 카메라 구도까지 세세한 부분을 사용자가 조정할 수 있다. https://cm.asiae.co.kr/article/2025040310500489348

﻿
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

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

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

 - YouTube

AI 개발 도구를 적극 활용해서 개발하는 방법인 바이브 코딩을 직접 해봤어요.

처음에는 유튜브 요약 서비스를 만들었어요. 유튜브 링크를 입력하면 영상의 내용을 요약해서 마크다운으로 만들어주는 서비스였죠. Cursor와 ChatGPT를 활용해서 2시간 만에 만들 수 있었어요.

다음엔 벽돌깨기 게임이었어요. 요구사항을 설명하는 시간을 줄이고자 ChatGPT로 대략적인 구현 계획을 정리하고 Cursor에 알려주고 개발을 시작했죠. 2시간 정도 소요될 것으로 예상했는데 30분 만에 완성했어요.

이를 통해 개발에 AI를 적극 활용하는 건 개발자에게 자유를 주는 일이라는 걸 깨달았죠. 업무에 AI를 활용해서 생산성을 끌어 올리고 서비스에 AI를 녹여서 유저의 경험을 개선하는 방향을 고민하기 시작했어요.

새로운 변화를 즐기는 중이에요. AI를 활용하는 개발 방식, 그 이름을 무엇이라 부르건 이전과 같은 방식으로 돌아가긴 어려울 것 같아요.

 1. 유튜브 요약 서비스 만들기: https://youtu.be/0x76euaGbqY
 2. 벽돌깨기 게임 만들기: https://youtu.be/1g_za3kFl3Q

AI 개발 도구를 적극 활용해서 개발하는 방법인 바이브 코딩을 직접 해봤어요. 처음에는 유튜브 요약 서비스를 만들었어요. 유튜브 링크를 입력하면 영상의 내용을 요약해서 마크다운으로 만들어주는 서비스였죠. Cursor와 ChatGPT를 활용해서 2시간 만에 만들 수 있었어요. 다음엔 벽돌깨기 게임이었어요. 요구사항을 설명하는 시간을 줄이고자 ChatGPT로 대략적인 구현 계획을 정리하고 Cursor에 알려주고 개발을 시작했죠. 2시간 정도 소요될 것으로 예상했는데 30분 만에 완성했어요. 이를 통해 개발에 AI를 적극 활용하는 건 개발자에게 자유를 주는 일이라는 걸 깨달았죠. 업무에 AI를 활용해서 생산성을 끌어 올리고 서비스에 AI를 녹여서 유저의 경험을 개선하는 방향을 고민하기 시작했어요. 새로운 변화를 즐기는 중이에요. AI를 활용하는 개발 방식, 그 이름을 무엇이라 부르건 이전과 같은 방식으로 돌아가긴 어려울 것 같아요. <ol ><li>유튜브 요약 서비스 만들기: https://youtu.be/0x76euaGbqY</li><li>벽돌깨기 게임 만들기: https://youtu.be/1g_za3kFl3Q</li></ol>

youtu.be

바이브 코딩, 직접 해봤어요

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

해시

Self-hosted news, content, updates, launches, events, and more

selfh.st - Self-hosted content and software

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)
 * 보안 중시하면 Podman (루트리스 구조)
 * 도전정신 있다면 Kubernetes (복잡하지만 학습 가치↑)

🖥️ 웹 관리툴:
 * Portainer: 안정적이고 직관적인 관리 도구
 * Dockge: 간단하고 가벼운 신규 솔루션

🔒 리버스프록시/VPN:
 * Pangolin: "셀프 호스팅용 Cloudflare" (강추!)
 * NPM: 쉬운 웹UI, 불안정한 면도 있음
 * NetBird: WireGuard 기반 자동 VPN 구성

더 많은 셀프호스팅 솔루션은
awesome-selfhosted
레포나 Selfh.st 참고 하세요!

https://news.hada.io/topic?id=20108

중앙화된 서비스에 지친 분들을 위한 셀프 호스팅 솔루션 총정리입니다! 1년 이상 안정적으로 운영해본 경험을 바탕으로 정리했다고 해요! 🐳 컨테이너 런타임:<ul ><li>초보자는 Docker로 시작하세요 (풍부한 문서+커뮤니티)</li><li>보안 중시하면 Podman (루트리스 구조)</li><li>도전정신 있다면 Kubernetes (복잡하지만 학습 가치↑)</li></ul> 🖥️ 웹 관리툴:<ul ><li>Portainer: 안정적이고 직관적인 관리 도구</li><li>Dockge: 간단하고 가벼운 신규 솔루션</li></ul> 🔒 리버스프록시/VPN:<ul ><li>Pangolin: "셀프 호스팅용 Cloudflare" (강추!)</li><li>NPM: 쉬운 웹UI, 불안정한 면도 있음</li><li>NetBird: WireGuard 기반 자동 VPN 구성</li></ul> 더 많은 셀프호스팅 솔루션은 <code >awesome-selfhosted</code> 레포나 Selfh.st 참고 하세요! https://news.hada.io/topic?id=20108

selfh.st

🚀 [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.

======================================
📘 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 & 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.

=======================
📘 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 : 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/

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

boostbrothers.github.io

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

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

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

월세 인상에 배팅한 KKRㆍ모건스탠리…정권따라 바뀌는 부동산 정책은 '변수'

부동산 업계에 따르면 글로벌 투자은행 모건스탠리는 서울 강동구 '지웰홈스 라이프 강동'(133실)을 시작으로 금천구 독산동(195실), 성북구 안암동(60실) 등에서 임대주택을 매입 및 운영 중이다. 총 투자금액은 약 700억원으로 추정된다. 

글로벌 사모펀드들은 임대주택 시장에도 진출하고 있다.  KKR은 2024년 상반기 홍콩계 공유주거 기업 위브리빙과 손잡고 영등포구 양평동 호텔을 프리미엄 레지던스로 전환했고, 동대문구에는 '위브플레이스 회기'(98실)를 선보였다. 

https://www.investchosun.com/m/article.html?contid=2025010380068

부동산 업계에 따르면 글로벌 투자은행 모건스탠리는 서울 강동구 '지웰홈스 라이프 강동'(133실)을 시작으로 금천구 독산동(195실), 성북구 안암동(60실) 등에서 임대주택을 매입 및 운영 중이다. 총 투자금액은 약 700억원으로 추정된다.&nbsp; 글로벌 사모펀드들은 임대주택 시장에도 진출하고 있다.&nbsp; KKR은 2024년 상반기 홍콩계 공유주거 기업 위브리빙과 손잡고 영등포구 양평동 호텔을 프리미엄 레지던스로 전환했고, 동대문구에는 '위브플레이스 회기'(98실)를 선보였다.&nbsp; https://www.investchosun.com/m/article.html?contid=2025010380068

www.investchosun.com

SNEW 스타트업 뉴스

스타트업과 벤처캐피탈 뉴스 및 인사이트
snew.insight@gmail.com

댓글 0

비슷한 게시물

주간 인기 TOP 10

추천 프로필