1. 모든 협상은 두 가지를 남긴다.

2. 하나는 협상 결과물이고, 다른 하나는 인간관계다.

3. 이 두 가지를 모두 만족시키는 것, 그것이 바로 성공한 협상이다.

#류재언변호사의협상바이블

1. 모든 협상은 두 가지를 남긴다. ​2. 하나는 협상 결과물이고, 다른 하나는 인간관계다. ​3. 이 두 가지를 모두 만족시키는 것, 그것이 바로 성공한 협상이다. #류재언변호사의협상바이블

https://blog.naver.com/madaboutit/223794759819

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

1. 이야기에 감정이 이입되려면 예측 가능성이라는 요소가 필요하다.

2. 사람들의 관심을 유발하는 이야기는 ’감정의 롤러코스터‘와 같다. 그러나 타다가 혹시 죽을지도 모른다는 극한의 불안감이 있다면 롤러코스터에서 즐거움을 느끼기 어렵다.

3. ”롤러코스터를 타다가 죽을지도 모른다는 생각이 들어.“와 ”아무 사고 없이 무사히 내려갈 수 있다는 것을 잘 알아.“

4. 이 두 가지 생각이 팽팽한 긴장감을 형성하지 않으면 롤러코스터를 타는 일이 별로 재미가 없다.

#히트메이커스 📚

1. 이야기에 감정이 이입되려면 예측 가능성이라는 요소가 필요하다. ​2. 사람들의 관심을 유발하는 이야기는 ’감정의 롤러코스터‘와 같다. 그러나 타다가 혹시 죽을지도 모른다는 극한의 불안감이 있다면 롤러코스터에서 즐거움을 느끼기 어렵다. ​3. ”롤러코스터를 타다가 죽을지도 모른다는 생각이 들어.“와 ”아무 사고 없이 무사히 내려갈 수 있다는 것을 잘 알아.“ ​4. 이 두 가지 생각이 팽팽한 긴장감을 형성하지 않으면 롤러코스터를 타는 일이 별로 재미가 없다.​ #히트메이커스 📚

< 짜릿한 스릴과 안전함이 최고의 이야기를 만든다 >

https://blog.naver.com/madaboutit/223792466178

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

리더십은 만병의 근원이자 통치약이다. 모든 문제의 해결책은 리더십으로 귀결된다. ‘눈오는 것도 리더의 책임’이란 말만 들어도 아름답다. 그 옛날 전제군주 시대에도 세종대왕은 얼마나 민주적 리더십을 펼쳤는가. ‘우리 모두 해적이 되자’며 영감을 부추긴 스티브 잡스는 비록 성질은 못됐어도 한 끗발은 있지 않은가. 리더십 강의를 들을수록, 책을 볼수록 내 ‘사수’에 대한 갈증과 고민은 깊어진다는 직장인들이 많다. 위에는 약하고 아래에는

좋은 상사를 만날 것인가. 상사를 좋게 만들 것인가? - 뉴스웨이

리더십 강의를 듣고, 책을 읽을수록 내 ‘사수’에 대한 갈증과 고민이 깊어진다는 직장인이 많다. 위에는 약하고 아래엔 강한 내 현실 사수의 모습은 ‘합리’와 ‘의리’, 두 마리 토끼를 모두 놓치기 일쑤다. 못남과 못됨을 두루 갖추고 ‘우선 나부터 살고 보자’며 생존술을 내세우는 상사를 보면, ‘10년 후 내 모습’이 연상돼 끔찍하다는 사람이 많다.

당신은 어떤가? 당신은 세종대왕 같은 리더를 만나지 못한 자신의 불운을 탓하고 있지는 않은가? 세종대왕 같은 리더를 보좌할 내 역량과 포부는 충분한데, 연산군 같은 리더가 ‘내 갈 길’을 꽉 막고 있다는 것에 울화가 터져 하늘의 별을 보며 통음을 한 적은 없는가?

좋은 상사를 만나는 것은 요행이지만, 상사와 좋게 지내는 것은 노력이다. 세상의 운을 기다리기보다 내가 할 수 있는 노력을 기울이는게 현실적이다. 부처님 같은 대자대비한, 무슨 말을 해도 포용하는 상사를 만나기란 불가능하다.

왜 세종대왕이 조선시대의 수많은 왕 중 역사에 남는 왕으로 기억되겠는가? 그만큼 흔치 않기 때문이다. 아니, 세종대왕 밑에서 일한 신하들의 말을 직접 들어보면 오늘날의 역사평가와 다를 수도 있다.

그만큼 리더십 평가는 원근, 관계에 따라 달라진다. 밖에서 좋은 평가를 받는 리더에 대한 내부평가를 물어보면 아무 말도 하지 않고 “일단 같이 일해보시라니까요.”라고 말하는 경우도 많다. 지금 당신이 해야 할 것은 남의 리더를 부러워할게 아니라 내 리더를 내 편으로 만드는 것, 이른바 상사관리다.

피터 드러커는 상사관리에 대해 이렇게 말한다. “관리자로서 상사를 다루는 일이 얼마나 중요한지 깨닫기는 커녕, 상사를 다룰 수 있다는 가능성 자체를 믿는 사람조차 거의 없다. 많은 사람들이 상사의 일에 투덜대면서 상사가 남자이건, 여자이건 그를 다루려고 애쓰지도 않는다. 하지만 상사를 다루는 일은 꽤 간단하다. 사실 부하를 다루는 일보다 더 간단하다. 해야 할 준수사항 몇 가지가 있을 뿐이고, 금기사항은 그보다 더 적다.”

어느 잔디밭이고 멀리서 보면 푸르러 보이고, 빽빽해 보인다. 막상 가까이 다가가서 보면 어떤가? 누렇기도 하고 듬성듬성하다. 상사 역시 마찬가지다. 다른 회사, 다른 부서 리더는 멋져 보이고 잘나 보이지만 알고 보면 도진개진이다. 그 밥에 그 나물이기 십상이다. 이른바 ‘푸른 초원 증후군’이다. 다만 멀리서 보았기 때문에 좋아 보인 착시현상일 수 있다는 이야기다.

지금 당신에게 필요한 것은 좋은 상사가 되려는 것보다 상사를 좋게 만드는 상사학 공부를 하고 적용해보는 것이다. 그것이 보다 당신에게 유익하고 유용할 수 있다. 성공한 리더들의 공통적 이야기는 ‘상사복’이었다. 찬찬히 들어보면 좋은 상사를 만난 게 아니라 상사를 좋게 한게 바로 그들의 상사복 비결이었다.

공자는 “세 사람이 길을 함께 가면 반드시 나의 스승이 있다”고 말한 바 있다. 모두 나보다 뛰어나서가 아니다. 선한 자를 가려서는 그 선한 점을 따르고, 선하지 못한 자를 가려서는 그 선하지 못한 점을 고칠 계기로 삼기 때문이다.

상사 역시 마찬가지다. 상사경영은 직장인의 성공비결이다. 상사를 경영하는 것은 시쳇말로 김밥을 말며 아첨하란 뜻이 아니다. 상사의 강점을 최대한 활용하도록 노력하란 뜻이다. 자신의 직속상사를 밟고 올라서 승진을 하고 조직에서 성공을 하는 것은 현실적으로 가능하지 않다.

직장생활 하다보면 직장상사와 마찰을 빚고 마음앓이를 하는 경우가 비일비재하다. 마음 같아선 드라마처럼 상사의 얼굴에 사표를 던지고 당당하게 돌아서는 모습 상상해볼 것이다. 직장인의 꿈일지는 몰라도, 현실은 아니다. 드라마는 시청자들의 카타르시스를 위해 만든 이야기일 뿐이다.

나쁜 상사를 피해 조직을 옮기는 것 또한 해결책은 아니다. 물론 좋은 상사를 만나면 다행이다. 그러나 옮기면 현재보다 더 나쁜 상사를 만날 확률이 더 높은 게 현실이다.

들이 받는 것? 내가 옳으니 주위에서 밀어줄 것이라고? 비록 당신 말이 옳다 할지라도 ‘하극상’은 조직의 나쁜 선례이기 때문에 용인될 확률은 낮다. 나중에 상사가 무능과 실패로 경질되더라도, 당신에게는 그 밥상을 받을 차례가 돌아오지 않을 가능성이 높다. 상사가 승진할 수 없으면 부하도 그 상사 전철을 밟게 될 뿐이다.

가장 효율성 높은 상사관리의 방법은 상사가 좋게 되도록 돕는 것이다. 상사의 강점을 활용하는 것은 부하가 목표를 달성하는 마스터키를 가지는 것과 같다. 상사의 인정과 지원을 받을 수 있기 때문이다. 조직에서 상사의 인정을 받지 않고 성공하는 것은 물과 빛, 거름없이 식물이 자랄 수 없는 것과 같은 이치이다.

우리 상사는 못나서 그럴 힘이 없다고? 그렇다면 이 말을 명심하라. ‘강한 상사가 잘 되게 할 힘을 가진 것은 진실이다. 하지만 못난 상사가 안되게 할 힘을 가지고 있다는 것도 사실이다.’

리더십 강의를 듣고, 책을 읽을수록 내 ‘사수’에 대한 갈증과 고민이 깊어진다는 직장인이 많다. 위에는 약하고 아래엔 강한 내 현실 사수의 모습은 ‘합리’와 ‘의리’, 두 마리 토끼를 모두 놓치기 일쑤다. 못남과 못됨을 두루 갖추고 ‘우선 나부터 살고 보자’며 생존술을 내세우는 상사를 보면, ‘10년 후 내 모습’이 연상돼 끔찍하다는 사람이 많다. 당신은 어떤가? 당신은 세종대왕 같은 리더를 만나지 못한 자신의 불운을 탓하고 있지는 않은가? 세종대왕 같은 리더를 보좌할 내 역량과 포부는 충분한데, 연산군 같은 리더가 ‘내 갈 길’을 꽉 막고 있다는 것에 울화가 터져 하늘의 별을 보며 통음을 한 적은 없는가? 좋은 상사를 만나는 것은 요행이지만, 상사와 좋게 지내는 것은 노력이다. 세상의 운을 기다리기보다 내가 할 수 있는 노력을 기울이는게 현실적이다. 부처님 같은 대자대비한, 무슨 말을 해도 포용하는 상사를 만나기란 불가능하다. 왜 세종대왕이 조선시대의 수많은 왕 중 역사에 남는 왕으로 기억되겠는가? 그만큼 흔치 않기 때문이다. 아니, 세종대왕 밑에서 일한 신하들의 말을 직접 들어보면 오늘날의 역사평가와 다를 수도 있다. 그만큼 리더십 평가는 원근, 관계에 따라 달라진다. 밖에서 좋은 평가를 받는 리더에 대한 내부평가를 물어보면 아무 말도 하지 않고 “일단 같이 일해보시라니까요.”라고 말하는 경우도 많다. 지금 당신이 해야 할 것은 남의 리더를 부러워할게 아니라 내 리더를 내 편으로 만드는 것, 이른바 상사관리다. 피터 드러커는 상사관리에 대해 이렇게 말한다. “관리자로서 상사를 다루는 일이 얼마나 중요한지 깨닫기는 커녕, 상사를 다룰 수 있다는 가능성 자체를 믿는 사람조차 거의 없다. 많은 사람들이 상사의 일에 투덜대면서 상사가 남자이건, 여자이건 그를 다루려고 애쓰지도 않는다. 하지만 상사를 다루는 일은 꽤 간단하다. 사실 부하를 다루는 일보다 더 간단하다. 해야 할 준수사항 몇 가지가 있을 뿐이고, 금기사항은 그보다 더 적다.” 어느 잔디밭이고 멀리서 보면 푸르러 보이고, 빽빽해 보인다. 막상 가까이 다가가서 보면 어떤가? 누렇기도 하고 듬성듬성하다. 상사 역시 마찬가지다. 다른 회사, 다른 부서 리더는 멋져 보이고 잘나 보이지만 알고 보면 도진개진이다. 그 밥에 그 나물이기 십상이다. 이른바 ‘푸른 초원 증후군’이다. 다만 멀리서 보았기 때문에 좋아 보인 착시현상일 수 있다는 이야기다. 지금 당신에게 필요한 것은 좋은 상사가 되려는 것보다 상사를 좋게 만드는 상사학 공부를 하고 적용해보는 것이다. 그것이 보다 당신에게 유익하고 유용할 수 있다. 성공한 리더들의 공통적 이야기는 ‘상사복’이었다. 찬찬히 들어보면 좋은 상사를 만난 게 아니라 상사를 좋게 한게 바로 그들의 상사복 비결이었다. 공자는 “세 사람이 길을 함께 가면 반드시 나의 스승이 있다”고 말한 바 있다. 모두 나보다 뛰어나서가 아니다. 선한 자를 가려서는 그 선한 점을 따르고, 선하지 못한 자를 가려서는 그 선하지 못한 점을 고칠 계기로 삼기 때문이다. 상사 역시 마찬가지다. 상사경영은 직장인의 성공비결이다. 상사를 경영하는 것은 시쳇말로 김밥을 말며 아첨하란 뜻이 아니다. 상사의 강점을 최대한 활용하도록 노력하란 뜻이다. 자신의 직속상사를 밟고 올라서 승진을 하고 조직에서 성공을 하는 것은 현실적으로 가능하지 않다. 직장생활 하다보면 직장상사와 마찰을 빚고 마음앓이를 하는 경우가 비일비재하다. 마음 같아선 드라마처럼 상사의 얼굴에 사표를 던지고 당당하게 돌아서는 모습 상상해볼 것이다. 직장인의 꿈일지는 몰라도, 현실은 아니다. 드라마는 시청자들의 카타르시스를 위해 만든 이야기일 뿐이다. 나쁜 상사를 피해 조직을 옮기는 것 또한 해결책은 아니다. 물론 좋은 상사를 만나면 다행이다. 그러나 옮기면 현재보다 더 나쁜 상사를 만날 확률이 더 높은 게 현실이다. 들이 받는 것? 내가 옳으니 주위에서 밀어줄 것이라고? 비록 당신 말이 옳다 할지라도 ‘하극상’은 조직의 나쁜 선례이기 때문에 용인될 확률은 낮다. 나중에 상사가 무능과 실패로 경질되더라도, 당신에게는 그 밥상을 받을 차례가 돌아오지 않을 가능성이 높다. 상사가 승진할 수 없으면 부하도 그 상사 전철을 밟게 될 뿐이다. 가장 효율성 높은 상사관리의 방법은 상사가 좋게 되도록 돕는 것이다. 상사의 강점을 활용하는 것은 부하가 목표를 달성하는 마스터키를 가지는 것과 같다. 상사의 인정과 지원을 받을 수 있기 때문이다. 조직에서 상사의 인정을 받지 않고 성공하는 것은 물과 빛, 거름없이 식물이 자랄 수 없는 것과 같은 이치이다. 우리 상사는 못나서 그럴 힘이 없다고? 그렇다면 이 말을 명심하라. ‘강한 상사가 잘 되게 할 힘을 가진 것은 진실이다. 하지만 못난 상사가 안되게 할 힘을 가지고 있다는 것도 사실이다.’

뉴스웨이

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

한국인의 문화 유전자와 리더십이라는 돌연변이를 기다리며[2025키워드, 한국인①], 김용준 기자, 커버스토리

한국인의 문화 유전자와 리더십이라는 돌연변이를 기다리며[2025키워드, 한국인①]

1987년부터 10년 간격으로 한국 사회는 크게 흔들렸다. 큰 사회적 변혁기이거나 국가적 재난의 시기였다. 이를 극복한 원동력은 대가를 바라지 않고 국가와 공동체를 위해 기꺼이 나선 이름 없는 시민들이었다.

국민들은 한국 사회에 위기가 닥칠 때마다 현장에 등장했다. 임무가 끝나면 묵묵히 삶의 현장으로 돌아갔다. 2025년은 과거에 경험해 보지 못한 위기가 닥쳐올 것이라고 한다. 올해도 위기에 강한 한국인 DNA가 발현될 수 있을지 관심이다.

1980-90년대 외국인들은 한국이라고 하면 각목과 화염병, 최루탄과 곤봉이 난무하는 시가지를 떠올렸다. 뿐만 아니라, 북한은 미사일을 쏘고 핵실험까지 했다. 한국은 지구상에서 가장 위험한 나라였다. 경제는 매년 10% 가까이 성장했지만 정치와 사회체제의 변화는 이 속도를 따라잡지 못했다.

1987년 6월 민주화운동은 이 속도의 차이가 균열로 이어지는 과정에서 발생했다. 경제적 성장은 민주화에 대한 요구를 부채질했다. ‘대통령 직선제’를 스스로 얻어내며 역사의 한 페이지가 됐다. 하지만 여전히 민주주의는 불완전했다.

10년 후 1997년 한국 경제는 외환위기를 맞았다. 고속성장하던 한국 경제에 브레이크가 걸렸다. ‘한국은 경제적으로도 허약한 나라’라는 인상을 주기에 충분했다. 외국인들이 보는 한국은 불안정성 그 자체였다. 하지만 한국의 이미지는 한국인들에 의해 반전됐다.

외환위기를 극복하는 모습은 세계인들에게 충격을 줬다. 달러가 부족하다고 하니 국민들은 집에 있는 달러와 아이 돌반지, 결혼반지를 들고 나왔다. ‘금모으기 운동’이었다. 갖고 있으면 가치가 올라가는 자산을 대가 없이 기부했다. 이 집단적 움직임이 사회 분위기를 바꾸며 한국은 IMF에서 빌린 돈을 조기 상환했다. IMF 체제를 가장 빨리 졸업한 나라로 기록됐다.

다시 10년 후. 2007년 12월 세계가 주목한 사건이 벌어졌다. 태안 앞바다 기름 유출 사건이다. 유조선과 크레인 예인선이 충돌했다. 태안 앞바다는 순식간은 검게 물들었다. 죽음의 바다가 됐다. 전문가들은 수십 년 지나야 생태계가 복원될 것이라고 했다. 그러나 반전에는 채 몇 개월이 걸리지 않았다. 6개월 후 물고기가 돌아왔다.

반전을 가능케 한 것은 국민들의 손길이었다. 일이 벌어지자 120만 명이 넘는 국민이 태안을 찾았다. 겨울 바다에 맨손을 집어넣고 해변가 돌 사이에 끼어 있는 기름을 일일이 닦아냈다. 그렇게 바다는 원래의 모습으로 돌아왔다. ‘태안의 기적’으로 불린다.

태안 사건 이후 10년이 흐른 2016년 말과 2017년 초 한국은 또 한 번 세계를 놀라게 했다. 박근혜 대통령 탄핵 시위가 벌어졌다. 수백만 명의 시민이 촛불을 들고 겨울 내내 광화문으로 나왔다.

분노가 깔려 있었지만 혁명의 과정은 평화로웠다. 공권력도 평화 시위를 보장했다. 그리고 2017년 3월 한국 헌정 사상 첫 대통령 탄핵이 이뤄졌다. 이름 없는 시민들이 이뤄낸 평화적 혁명을 혁명의 나라 프랑스 사람들이 부러운 시선으로 바라볼 정도였다.

1987년, 1997년, 2007년, 2017년 10년 간격으로 벌어진 한국 현대사의 주요 사건들. 다른 나라에서 보기 힘든 집단적 헌신을 보여준 한국인들의 모습은 무언가 다른 문화적 요인이 있는 것은 아닐까라는 질문을 하기 충분했다.

진화학자 리처드 도킨스의 <이기적 유전자> 이론에서 힌트를 찾을 수 있다. 도킨스는 “인간은 유전자의 복제 욕구를 수행하는 생존 기계다”라고 했다. 인간은 유전자의 꼭두각시로 유전자에 미리 프로그램된 대로 먹고 살고 사랑하며 유전자를 후대에 전달하는 임무를 수행하는 존재라는 얘기다.

집단적 헌신과 유전자의 복제, 뭔가 연결될 듯하다. 그 책 11장에 가면 의문이 풀린다. 그는 유전의 영역을 인간 문명으로 확대했다. 문화적 유전자, 밈(meme)이라는 단어를 가져왔다. ‘또 다른 자기 복제자’란 설명을 달았다.

뇌를 통해 자기복제를 하며 유전되는 문화, 이를 밈이라고 칭했다. 언어, 의식과 관습, 신이라는 개념, 좋은 아이디어, 오랜 기간 내려오는 문화적 전통 등이 밈에 해당한다. 요즘 젊은이들이 쓰는 밈이란 단어와도 공통점이 있다. 뇌를 숙주로 활용한다는 점과 전파력이 있고 오래 남아 있다는 점에서 그렇다.

위기의 순간마다 자신의 존재감을 뽐내는 한국인들에게는 특정한 밈이 있는 것은 확실해 보인다. 외신들이 COVID19 극복 과정을 보며 “한국인들의 취미는 위기 극복인 것 같다”고 평가한 것도 비슷한 맥락이다.

<문명의 충돌>의 저자 새뮤얼 헌팅턴도 “1960년 가나와 비슷한 수준이었던 한국이 국민소득 3만 달러가 넘는 선진국이 된 것을 설명할 수 있는 것은 단 하나의 단어 ‘문화’ 밖에 없다”고 말했다.

2024년 말 한국은 또 한 번의 위기를 넘겼다. 비상계엄이라는 군사독재의 탄약 냄새가 풍기는 구시대적 도발을 국민들의 힘으로 막아냈다. 국민들은 국회로 달려가 계엄군의 장갑차를 막고 경찰과 대치하며 국회의원들이 국회로 들어갈 수 있도록 도왔다.

계엄선포 2시간 만에 계엄은 해제됐다. 그들은 내란혐의를 받는 대통령 탄핵을 위해 주저하지 않고 여의도로 달려나갔다. 11일 만에 국회에서 대통령은 탄핵당했다. 이 과정에서 보여준 응원봉 시위는 K-시위라는 또 다른 장르를 만들어냈다.

2025년에도 위기는 계속되고 있다. 조윤제 연세대 특임교수는 “한국은 국민이 강한 나라다”라고 했다. 한국인들은 위기에 다시 그들의 DNA를 보여줄 수 있을까? 한국인의 문화적 유전자, 밈은 어떤 것이 있는지를 살펴봤다.

1️⃣생존능력과 공동체에 대한 헌신
2️⃣담대함
3️⃣빨리빨리
4️⃣좋은 머리
5️⃣한국인 특유의 실용주의
6️⃣집단주의 이면에 자리 잡은 개개인의 역동성
7️⃣창의성과 수용성

앞에서도 말했듯이, 2025년 한국에는 수많은 난제들이 놓여 있다. 이 과정에서 오늘날의 대한민국을 만든 한국인 특유의 문화적 유전자, 밈이 어떻게 작동할지 궁금해진다. 진화의 조건은 돌연변이다. 한국 사회가 위기들을 이겨내고 한 단계 올라서기 위해서는 돌연변이가 필요하다. 그 돌연변이는 새로운 리더십일 수밖에 없다.

1987년부터 10년 간격으로 한국 사회는 크게 흔들렸다. 큰 사회적 변혁기이거나 국가적 재난의 시기였다. 이를 극복한 원동력은 대가를 바라지 않고 국가와 공동체를 위해 기꺼이 나선 이름 없는 시민들이었다. 국민들은 한국 사회에 위기가 닥칠 때마다 현장에 등장했다. 임무가 끝나면 묵묵히 삶의 현장으로 돌아갔다. 2025년은 과거에 경험해 보지 못한 위기가 닥쳐올 것이라고 한다. 올해도 위기에 강한 한국인 DNA가 발현될 수 있을지 관심이다. 1980-90년대 외국인들은 한국이라고 하면 각목과 화염병, 최루탄과 곤봉이 난무하는 시가지를 떠올렸다. 뿐만 아니라, 북한은 미사일을 쏘고 핵실험까지 했다. 한국은 지구상에서 가장 위험한 나라였다. 경제는 매년 10% 가까이 성장했지만 정치와 사회체제의 변화는 이 속도를 따라잡지 못했다. 1987년 6월 민주화운동은 이 속도의 차이가 균열로 이어지는 과정에서 발생했다. 경제적 성장은 민주화에 대한 요구를 부채질했다. ‘대통령 직선제’를 스스로 얻어내며 역사의 한 페이지가 됐다. 하지만 여전히 민주주의는 불완전했다. 10년 후 1997년 한국 경제는 외환위기를 맞았다. 고속성장하던 한국 경제에 브레이크가 걸렸다. ‘한국은 경제적으로도 허약한 나라’라는 인상을 주기에 충분했다. 외국인들이 보는 한국은 불안정성 그 자체였다. 하지만 한국의 이미지는 한국인들에 의해 반전됐다. 외환위기를 극복하는 모습은 세계인들에게 충격을 줬다. 달러가 부족하다고 하니 국민들은 집에 있는 달러와 아이 돌반지, 결혼반지를 들고 나왔다. ‘금모으기 운동’이었다. 갖고 있으면 가치가 올라가는 자산을 대가 없이 기부했다. 이 집단적 움직임이 사회 분위기를 바꾸며 한국은 IMF에서 빌린 돈을 조기 상환했다. IMF 체제를 가장 빨리 졸업한 나라로 기록됐다. 다시 10년 후. 2007년 12월 세계가 주목한 사건이 벌어졌다. 태안 앞바다 기름 유출 사건이다. 유조선과 크레인 예인선이 충돌했다. 태안 앞바다는 순식간은 검게 물들었다. 죽음의 바다가 됐다. 전문가들은 수십 년 지나야 생태계가 복원될 것이라고 했다. 그러나 반전에는 채 몇 개월이 걸리지 않았다. 6개월 후 물고기가 돌아왔다. 반전을 가능케 한 것은 국민들의 손길이었다. 일이 벌어지자 120만 명이 넘는 국민이 태안을 찾았다. 겨울 바다에 맨손을 집어넣고 해변가 돌 사이에 끼어 있는 기름을 일일이 닦아냈다. 그렇게 바다는 원래의 모습으로 돌아왔다. ‘태안의 기적’으로 불린다. 태안 사건 이후 10년이 흐른 2016년 말과 2017년 초 한국은 또 한 번 세계를 놀라게 했다. 박근혜 대통령 탄핵 시위가 벌어졌다. 수백만 명의 시민이 촛불을 들고 겨울 내내 광화문으로 나왔다. 분노가 깔려 있었지만 혁명의 과정은 평화로웠다. 공권력도 평화 시위를 보장했다. 그리고 2017년 3월 한국 헌정 사상 첫 대통령 탄핵이 이뤄졌다. 이름 없는 시민들이 이뤄낸 평화적 혁명을 혁명의 나라 프랑스 사람들이 부러운 시선으로 바라볼 정도였다. 1987년, 1997년, 2007년, 2017년 10년 간격으로 벌어진 한국 현대사의 주요 사건들. 다른 나라에서 보기 힘든 집단적 헌신을 보여준 한국인들의 모습은 무언가 다른 문화적 요인이 있는 것은 아닐까라는 질문을 하기 충분했다. 진화학자 리처드 도킨스의 &lt;이기적 유전자&gt; 이론에서 힌트를 찾을 수 있다. 도킨스는 “인간은 유전자의 복제 욕구를 수행하는 생존 기계다”라고 했다. 인간은 유전자의 꼭두각시로 유전자에 미리 프로그램된 대로 먹고 살고 사랑하며 유전자를 후대에 전달하는 임무를 수행하는 존재라는 얘기다. 집단적 헌신과 유전자의 복제, 뭔가 연결될 듯하다. 그 책 11장에 가면 의문이 풀린다. 그는 유전의 영역을 인간 문명으로 확대했다. 문화적 유전자, 밈(meme)이라는 단어를 가져왔다. ‘또 다른 자기 복제자’란 설명을 달았다. 뇌를 통해 자기복제를 하며 유전되는 문화, 이를 밈이라고 칭했다. 언어, 의식과 관습, 신이라는 개념, 좋은 아이디어, 오랜 기간 내려오는 문화적 전통 등이 밈에 해당한다. 요즘 젊은이들이 쓰는 밈이란 단어와도 공통점이 있다. 뇌를 숙주로 활용한다는 점과 전파력이 있고 오래 남아 있다는 점에서 그렇다. 위기의 순간마다 자신의 존재감을 뽐내는 한국인들에게는 특정한 밈이 있는 것은 확실해 보인다. 외신들이 COVID19 극복 과정을 보며 “한국인들의 취미는 위기 극복인 것 같다”고 평가한 것도 비슷한 맥락이다. &lt;문명의 충돌&gt;의 저자 새뮤얼 헌팅턴도 “1960년 가나와 비슷한 수준이었던 한국이 국민소득 3만 달러가 넘는 선진국이 된 것을 설명할 수 있는 것은 단 하나의 단어 ‘문화’ 밖에 없다”고 말했다. 2024년 말 한국은 또 한 번의 위기를 넘겼다. 비상계엄이라는 군사독재의 탄약 냄새가 풍기는 구시대적 도발을 국민들의 힘으로 막아냈다. 국민들은 국회로 달려가 계엄군의 장갑차를 막고 경찰과 대치하며 국회의원들이 국회로 들어갈 수 있도록 도왔다. 계엄선포 2시간 만에 계엄은 해제됐다. 그들은 내란혐의를 받는 대통령 탄핵을 위해 주저하지 않고 여의도로 달려나갔다. 11일 만에 국회에서 대통령은 탄핵당했다. 이 과정에서 보여준 응원봉 시위는 K-시위라는 또 다른 장르를 만들어냈다. 2025년에도 위기는 계속되고 있다. 조윤제 연세대 특임교수는 “한국은 국민이 강한 나라다”라고 했다. 한국인들은 위기에 다시 그들의 DNA를 보여줄 수 있을까? 한국인의 문화적 유전자, 밈은 어떤 것이 있는지를 살펴봤다. 1️⃣생존능력과 공동체에 대한 헌신2️⃣담대함3️⃣빨리빨리4️⃣좋은 머리5️⃣한국인 특유의 실용주의6️⃣집단주의 이면에 자리 잡은 개개인의 역동성7️⃣창의성과 수용성 앞에서도 말했듯이, 2025년 한국에는 수많은 난제들이 놓여 있다. 이 과정에서 오늘날의 대한민국을 만든 한국인 특유의 문화적 유전자, 밈이 어떻게 작동할지 궁금해진다. 진화의 조건은 돌연변이다. 한국 사회가 위기들을 이겨내고 한 단계 올라서기 위해서는 돌연변이가 필요하다. 그 돌연변이는 새로운 리더십일 수밖에 없다.

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사업을 하든, 커리어를 쌓든, 콘텐츠를 만들든, 사이드 프로젝트를 진행하든, 현대 사회에서 비즈니스를 이해하고 탐구하는 일은 무척이나 중요한데요. ‘비즈니스를 이해하느냐 못하느냐’에 따라, 자신이 투여한 노력의 가치가 달라질 뿐 아니라, 어떻게 노력할 것인가도 달라지기 때문입니다.

[썸원 북클럽] 비즈니스 입문 (6개월 프로젝트)

1. 현대 사회에서 비즈니스를 이해하는 일은, 사업을 직접 하는 사람뿐 아니라, 커리어를 쌓거나 사이드 프로젝트를 하거나 투자를 할 때도 굉장히 중요한 일인데요.

2. 단순히 일을 잘하는 것을 너머, 비즈니스를 이해하고 이에 기여하는 법을 알아야 커리어가 발전할 뿐 아니라, 본인의 의사결정 능력 또한 날카로워지기 때문입니다.

3. 게다가 100세 시대인 만큼, 인생의 어느 시점에서 자신의 아이디어나 능력을 사업화하는 일은 앞으로 필수적인 과제인데요.

4. 그런 의미에서 저 개인적으로는 비즈니스를 이해하는 일은, 앞으로 상식이자 교양이 될 거라고 믿습니다. 콘텐츠나 커뮤니티를 만드는 사람들도 비즈니스를 이해하느냐, 아니냐에 따라 격차는 더욱 벌어질 것이라고 보고요.

5. 다만, 비즈니스라는 것이 전문적으로 들어가면 어렵고 빡세기 마련이라 재미없게 느끼기 쉬운데요. 그래서 재미있으면서도 비즈니스에 대한 이해를 높일 수 있는 북클럽을 만들어보면 좋겠다는 생각을 했습니다.

6. 비즈니스를 잘 다루면서 재미도 있는 콘텐츠들을 보고, 이에 기반해 대화를 나누다 보면 비즈니스에 대한 이해도 넓어지고, 자신의 아이디어 또한 훨씬 더 날카롭게 다듬을 수 있다는 생각을 했달까요? 그러면 그것이 가지는 가치는 장기적으로 굉장히 클 것이라는 생각을 했습니다.

7. 게다가 우리 대부분은 비즈니스라는 게 뭔지도 모르는 상태에서 세상에 내던져지는 경우가 많은데요. 그래서 비즈니스가 더 어렵게 느껴지고 거리감 있게 느껴지는 측면도 많습니다. 그래서인지 익숙하지 않을 뿐인데, 별다른 근거 없이 무의식적으로 자신은 비즈니스와는 거리가 멀다고 느끼는 사람들도 은근 많이 봤고요.

8. 하지만 원래부터 비즈니스를 잘 이해하는 사람은 극소수고, 더 나은 의사결정을 내리기 위해 계속 깨지고 학습하면서 비즈니스를 이해하는 경우가 훨씬 더 많은데요. 이 과정을 통해서 더 나은 의사결정을 내릴 때 비즈니스도 성장하고, 한 개인도 성장하는 경우가 많습니다.

9. 물론 비즈니스 따위는 신경 쓰지 않고 의사결정을 내려도 무관한 삶을 살 수 있다면 그것 또한 아주 멋진 일인데요. 하지만 그럼에도 저는 비즈니스를 이해하는 것이 자신이 내릴 수 있는 선택의 폭을 넓히고, 더 나은 의사결정을 하게 해준다고 생각하는 편입니다.

10. 공부하고 학습하고 생각의 폭을 넓히지 않으면, 결국 늘 해왔던 식으로 의사결정을 내리기 쉽고, 그러면 변화는 일어나지 않으니까요.

11. 실제로 비즈니스 관련된 수많은 책을 읽다 보면, 공통적으로 처음에는 감각과 재능과 열정으로 시작했으나, 비즈니스에 대한 이해를 넓히면서 더 나은 삶과 사업을 만들어가는 이들을 많이 발견할 수 있는데요.

12. 비즈니스라는 것도 결국에는 신뢰를 기반으로 세상과 소통하는 행위이고, 근본적으로 자신의 세계를 넓혀가는 과정일 수 있기 때문입니다.

13. 그래서 재미있으면서도 비즈니스에 대한 이해를 높일 수 있는 콘텐츠들을 함께 보고 토론하는 기회를 만들어볼까 하는데요. 그동안 비즈니스 관련해 제가 재미있게 본 책과 영화, 다큐멘터리를 선정해 이를 기반으로 대화를 나눌 예정이오니, 관심 있으신 분들께서는 자세한 내용 참고해주시면 감사하겠습니다.

14. 그리고 어려운 시기일수록, 오히려 더 자기만의 생각에 갇히지 않고, 좋은 콘텐츠와 연결을 통해 생각을 넓히는 것이 중요하지 않을까 싶어요. 다들 화이팅입니다 ;)

https://somewon.notion.site/6-1c846dbced95809da805da9503474168

1. 현대 사회에서 비즈니스를 이해하는 일은, 사업을 직접 하는 사람뿐 아니라, 커리어를 쌓거나 사이드 프로젝트를 하거나 투자를 할 때도 굉장히 중요한 일인데요. 2. 단순히 일을 잘하는 것을 너머, 비즈니스를 이해하고 이에 기여하는 법을 알아야 커리어가 발전할 뿐 아니라, 본인의 의사결정 능력 또한 날카로워지기 때문입니다. 3. 게다가 100세 시대인 만큼, 인생의 어느 시점에서 자신의 아이디어나 능력을 사업화하는 일은 앞으로 필수적인 과제인데요. 4. 그런 의미에서 저 개인적으로는 비즈니스를 이해하는 일은, 앞으로 상식이자 교양이 될 거라고 믿습니다. 콘텐츠나 커뮤니티를 만드는 사람들도 비즈니스를 이해하느냐, 아니냐에 따라 격차는 더욱 벌어질 것이라고 보고요. 5. 다만, 비즈니스라는 것이 전문적으로 들어가면 어렵고 빡세기 마련이라 재미없게 느끼기 쉬운데요. 그래서 재미있으면서도 비즈니스에 대한 이해를 높일 수 있는 북클럽을 만들어보면 좋겠다는 생각을 했습니다. 6. 비즈니스를 잘 다루면서 재미도 있는 콘텐츠들을 보고, 이에 기반해 대화를 나누다 보면 비즈니스에 대한 이해도 넓어지고, 자신의 아이디어 또한 훨씬 더 날카롭게 다듬을 수 있다는 생각을 했달까요? 그러면 그것이 가지는 가치는 장기적으로 굉장히 클 것이라는 생각을 했습니다. 7. 게다가 우리 대부분은 비즈니스라는 게 뭔지도 모르는 상태에서 세상에 내던져지는 경우가 많은데요. 그래서 비즈니스가 더 어렵게 느껴지고 거리감 있게 느껴지는 측면도 많습니다. 그래서인지 익숙하지 않을 뿐인데, 별다른 근거 없이 무의식적으로 자신은 비즈니스와는 거리가 멀다고 느끼는 사람들도 은근 많이 봤고요. 8. 하지만 원래부터 비즈니스를 잘 이해하는 사람은 극소수고, 더 나은 의사결정을 내리기 위해 계속 깨지고 학습하면서 비즈니스를 이해하는 경우가 훨씬 더 많은데요. 이 과정을 통해서 더 나은 의사결정을 내릴 때 비즈니스도 성장하고, 한 개인도 성장하는 경우가 많습니다. 9. 물론 비즈니스 따위는 신경 쓰지 않고 의사결정을 내려도 무관한 삶을 살 수 있다면 그것 또한 아주 멋진 일인데요. 하지만 그럼에도 저는 비즈니스를 이해하는 것이 자신이 내릴 수 있는 선택의 폭을 넓히고, 더 나은 의사결정을 하게 해준다고 생각하는 편입니다. 10. 공부하고 학습하고 생각의 폭을 넓히지 않으면, 결국 늘 해왔던 식으로 의사결정을 내리기 쉽고, 그러면 변화는 일어나지 않으니까요. 11. 실제로 비즈니스 관련된 수많은 책을 읽다 보면, 공통적으로 처음에는 감각과 재능과 열정으로 시작했으나, 비즈니스에 대한 이해를 넓히면서 더 나은 삶과 사업을 만들어가는 이들을 많이 발견할 수 있는데요. 12. 비즈니스라는 것도 결국에는 신뢰를 기반으로 세상과 소통하는 행위이고, 근본적으로 자신의 세계를 넓혀가는 과정일 수 있기 때문입니다. 13. 그래서 재미있으면서도 비즈니스에 대한 이해를 높일 수 있는 콘텐츠들을 함께 보고 토론하는 기회를 만들어볼까 하는데요. 그동안 비즈니스 관련해 제가 재미있게 본 책과 영화, 다큐멘터리를 선정해 이를 기반으로 대화를 나눌 예정이오니, 관심 있으신 분들께서는 자세한 내용 참고해주시면 감사하겠습니다. 14. 그리고 어려운 시기일수록, 오히려 더 자기만의 생각에 갇히지 않고, 좋은 콘텐츠와 연결을 통해 생각을 넓히는 것이 중요하지 않을까 싶어요. 다들 화이팅입니다 ;) https://somewon.notion.site/6-1c846dbced95809da805da9503474168

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썸원 북클럽 모집 안내

네이버는 만 1년을 다녔습니다. 짧은 기간이긴 합니다만 한 번도 지각을 하지 않았습니다. 휴가도 쓰지 않았습니다. 퇴사할 때 인사팀에서 놀라더라고요. “어떻게 휴가를 한 번도 안 쓰셨어요?”

루틴이 있었던 시절

네이버는 만 1년을 다녔습니다. 짧은 기간이긴 합니다만 한 번도 지각을 하지 않았습니다.
휴가도 쓰지 않았습니다. 퇴사할 때 인사팀에서 놀라더라고요.
“어떻게 휴가를 한 번도 안 쓰셨어요?”

신기한 일이긴 했습니다. 지각도 잦고, 오전 반차로 대부분의 휴가를 탕진해버리는 저의 대부분의 회사 시절과는 분명히 달랐으니까요.

어떻게 이럴 수 있었을까?
독산동이었던 저희 집과 분당은 너무 멀었기 때문입니다.
버스나 지하철로는 도저히 갈 수가 없는 곳. (신분당선이 개통 전이었을 때입니다)
다행히 네이버는 셔틀버스가 있었는데, 이 셔틀버스를 저는 반드시! 타야만 했습니다.
안 그러면 회사에 갈 수가 없으니까.

돌아보면 이때가 참 좋았습니다. 매일 같은 루틴으로 살 수 있었거든요.
강제적인 루틴이 설정되었습니다.

* 아침 8시 45분까지 신림역에 도착해서 셔틀버스를 탄다.
* 셔틀버스 안에서 프로그래밍 책을 읽는다.
* 9시 40분에 그린팩토리 앞에서 내린다.
* 아침 간식을 먹고 커피를 마시며 일을 시작한다.
* 12시에 구내식당에서 점심을 먹는다.
* 열심히 일을 한다.
* 19시 정각이 되면 구내식당에 내려가서 저녁을 후다닥 먹는다.
* 19시 40분에 출발하는 셔틀버스를 탄다.
* 21시쯤 집에 돌아와서 운동을 하고 샤워를 한다.
* 프로그래밍 책을 읽는다.
* 0시경 잠이 든다.

지금 다시 생각해 봐도 너무 깨끗한 루틴입니다.
술도 없고 모임도 없고 운동도 많이 해서 몸과 정신 모두 건강했습니다.
회사 일 말고 다른 일도 없는 데다 전혀 피곤하지 않아서 휴가를 쓸 생각도 못 하고 시간이 지나갔습니다.

이 좋았던 루틴은 서현역의 퍼스트타워로 강제 이주 당하며 곧 깨져버렸습니다. (그리고 저는 곧 그만두었습니다)
살면서 처음이자 마지막으로 가져본 루틴인데 ㅠㅠ

1인 개발자로의 삶은 매우 만족스럽지만… 이런 루틴을 만들기가 어렵습니다.
완전한 자유가 주어졌을 때 스스로를 제약할 수 있다는 것이 보통 어려운 일이 아니더라고요.

네이버에 다닐 때의 루틴은 지금 생각해도 그립습니다.
매일 같은 시간에 일어나서 같은 시간에 밥을 먹고 같은 시간에 일을 한다는 것.
좀 더 애를 쓰면 이런 루틴을 다시 갖게 될 수 있을까요?

https://jeho.page/essay/2025/04/08/design-routine.html

네이버는 만 1년을 다녔습니다. 짧은 기간이긴 합니다만 한 번도 지각을 하지 않았습니다. 휴가도 쓰지 않았습니다. 퇴사할 때 인사팀에서 놀라더라고요. “어떻게 휴가를 한 번도 안 쓰셨어요?” 신기한 일이긴 했습니다. 지각도 잦고, 오전 반차로 대부분의 휴가를 탕진해버리는 저의 대부분의 회사 시절과는 분명히 달랐으니까요. 어떻게 이럴 수 있었을까? 독산동이었던 저희 집과 분당은 너무 멀었기 때문입니다. 버스나 지하철로는 도저히 갈 수가 없는 곳. (신분당선이 개통 전이었을 때입니다) 다행히 네이버는 셔틀버스가 있었는데, 이 셔틀버스를 저는 반드시! 타야만 했습니다. 안 그러면 회사에 갈 수가 없으니까. 돌아보면 이때가 참 좋았습니다. 매일 같은 루틴으로 살 수 있었거든요. 강제적인 루틴이 설정되었습니다. * 아침 8시 45분까지 신림역에 도착해서 셔틀버스를 탄다. * 셔틀버스 안에서 프로그래밍 책을 읽는다. * 9시 40분에 그린팩토리 앞에서 내린다. * 아침 간식을 먹고 커피를 마시며 일을 시작한다. * 12시에 구내식당에서 점심을 먹는다. * 열심히 일을 한다. * 19시 정각이 되면 구내식당에 내려가서 저녁을 후다닥 먹는다. * 19시 40분에 출발하는 셔틀버스를 탄다. * 21시쯤 집에 돌아와서 운동을 하고 샤워를 한다. * 프로그래밍 책을 읽는다. * 0시경 잠이 든다. 지금 다시 생각해 봐도 너무 깨끗한 루틴입니다. 술도 없고 모임도 없고 운동도 많이 해서 몸과 정신 모두 건강했습니다. 회사 일 말고 다른 일도 없는 데다 전혀 피곤하지 않아서 휴가를 쓸 생각도 못 하고 시간이 지나갔습니다. 이 좋았던 루틴은 서현역의 퍼스트타워로 강제 이주 당하며 곧 깨져버렸습니다. (그리고 저는 곧 그만두었습니다) 살면서 처음이자 마지막으로 가져본 루틴인데 ㅠㅠ 1인 개발자로의 삶은 매우 만족스럽지만… 이런 루틴을 만들기가 어렵습니다. 완전한 자유가 주어졌을 때 스스로를 제약할 수 있다는 것이 보통 어려운 일이 아니더라고요. 네이버에 다닐 때의 루틴은 지금 생각해도 그립습니다. 매일 같은 시간에 일어나서 같은 시간에 밥을 먹고 같은 시간에 일을 한다는 것. 좀 더 애를 쓰면 이런 루틴을 다시 갖게 될 수 있을까요? https://jeho.page/essay/2025/04/08/design-routine.html

K리그 프로그래머

매일의 루틴을 갖는다는 것

저도 꽤 멀리 출근했었을 때
루틴을 지키면서 가장 열심히 살고 
시간도 효율적으로 관리 했었던거 같네요😅

[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다.] 파산 위기에 몰렸던 그린랩스가 지난해 매출액 1000억원을 넘기고 자본잠식 상태도 해소하면서 정상화에 한 걸음 다가선 모습이다. 다만 아직 영업활동으로 인한 현금흐름이 여전히 마이너스고, 자본잠식 해소도 전환사채의 주식 전환으로 인한 회...

매출 1000억·자본잠식 해소…그린랩스 '정상화 안간힘' - 머니투데이

파산 위기에 몰렸던 그린랩스가 지난해 매출액 1000억원을 넘기고 자본잠식 상태도 해소하면서 정상화에 한 걸음 다가선 모습이다. 다만 아직 영업활동으로 인한 현금흐름이 여전히 마이너스고, 자본잠식 해소도 전환사채의 주식 전환으로 인한 회계처리 결과여서 본격적인 정상화까진 넘어야 할 산이 많다는 분석이다.

4일 금융감독원에 따르면 그린랩스의 지난해 연결기준 매출은 1022억원으로 전년(372억원) 대비 2.74배 증가했다. 같은 기간 영업손실과 당기순손실도 각각 109억원, 203억원으로 전년(359억원, 440억원)대비 크게 줄어들었다.

https://m.mt.co.kr/renew/view.html?no=2025040410175898350

파산 위기에 몰렸던 그린랩스가 지난해 매출액 1000억원을 넘기고 자본잠식 상태도 해소하면서 정상화에 한 걸음 다가선 모습이다. 다만 아직 영업활동으로 인한 현금흐름이 여전히 마이너스고, 자본잠식 해소도 전환사채의 주식 전환으로 인한 회계처리 결과여서 본격적인 정상화까진 넘어야 할 산이 많다는 분석이다. 4일 금융감독원에 따르면 그린랩스의 지난해 연결기준 매출은 1022억원으로 전년(372억원) 대비 2.74배 증가했다. 같은 기간 영업손실과 당기순손실도 각각 109억원, 203억원으로 전년(359억원, 440억원)대비 크게 줄어들었다. https://m.mt.co.kr/renew/view.html?no=2025040410175898350

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/

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📰 대학생이 40년만에 해시테이블의 성능 향상을 이뤄냈다고

해시

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🐳 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

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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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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

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

 - YouTube

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?

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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

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《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
보이는 게 다가 아니에요. 절대 아닙니다.

2
그 사람이 어떤 사람이든 간에, 분명히 내게 도움이 될 뭔가를 갖고 있다고 생각하는 것이 처음부터 내 편, 네 편으로 나누는 것보다 백 배는 더 유익합니다.

3
보이는 게 다가 아니라는 믿음을 잘 간직하면 믿었던 사람에게 배신을 당하는 일을 겪지 않는다.

4
사람을 분류하고 선별하지 말고 그 사람의 진정성을 찾아내는 데 힘을 쏟아라. 보이는 게 다가 아니다.

5
내게 명상을 가르쳐준 요가 선생님은 이렇게 말했다.

6
”눈에 보이는 것만 믿으면서 전기세는 왜 내고 있습니까?“

#우리는모두죽는다는것을기억하라

1 보이는 게 다가 아니에요. 절대 아닙니다. ​ 2 그 사람이 어떤 사람이든 간에, 분명히 내게 도움이 될 뭔가를 갖고 있다고 생각하는 것이 처음부터 내 편, 네 편으로 나누는 것보다 백 배는 더 유익합니다. ​ 3 보이는 게 다가 아니라는 믿음을 잘 간직하면 믿었던 사람에게 배신을 당하는 일을 겪지 않는다. ​ 4 사람을 분류하고 선별하지 말고 그 사람의 진정성을 찾아내는 데 힘을 쏟아라. 보이는 게 다가 아니다. ​ 5 내게 명상을 가르쳐준 요가 선생님은 이렇게 말했다. ​ 6 ”눈에 보이는 것만 믿으면서 전기세는 왜 내고 있습니까?“ #우리는모두죽는다는것을기억하라

https://blog.naver.com/madaboutit/223734702844

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 🚀

< 사람을 겉만 보고 나누지 마세요. 놓쳐버릴 인연이 너무 많으니까 >

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