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회사마다 고유한 인재상이 있습니다. 사전적 의미로 인재상이란 인재로서 갖추어야 할 모습입니다. ‘인재상 뜻’에 대해서 구글링을 해보다가 재미있는 정의를 발견하였습니다. 인재상이 기업의 채용과 관련된 ‘이상형‘이라는 의미라는 해석입니다.

인재상을 처음으로 누가 만들었을까? 추측해 보면, 회사를 설립한 창업자나 그와 함께 회사가 성장하는 데 조력한 동료가 만들지 않았을지 상상해 봅니다. 회사가 성장함에 따라 직원이 하나 둘 늘어나는 데 채용을 계속하다 보니 ’우리 회사에 잘 맞는 인재는 이런 사람이야‘라고 생각했을 것 같습니다.

솔직히 회사마다 선호하는 인재의 모습이 크게 다를 수 있을까? 의문을 갖고 있습니다. A 조직에서 일을 잘 한다고 평가받는 사람이 B 조직에 가면 일을 잘 못한다고 평가받을 가능성이 높을 수 있을까요? 그럴 수도 있습니다. 100% 확률은 거의 존재하지 않는다고 믿고 있기 때문에 반전은 누구에게나 일어날 수 있는 가능성이 있습니다.

다만, 아직 일을 시작하기 전 모습을 보고 평가를 내려야 할 때에 A 조직에서 성공 경험을 갖고 있는 인재가 B 조직의 채용 전형에서 긍정적인 피드백을 받을 확률이 높은 것은 사실입니다. 주관적인 느낌보다 객관적인 사실에 바탕을 둔 평가를 한다면 말입니다.
실제로 많은 기업 홈페이지를 방문해 보면, ‘우리가 선호하는 인재의 모습’이나 ‘우리는 이렇게 일을 하는 사람들 (조직)‘이라는 메시지가 기업마다 크게 다르지 않음을 확인할 수 있습니다.

주도적으로 일을 하고, 문제를 해결하며, 더 높은 목표를 향해 도전하고, 동료를 진심으로 존중하며, 자유와 책임을 추구하는 인재와 그런 문화를 지향한다는 가치를 이야기합니다. 언어의 표현만 조금씩 다를 뿐 큰 맥락에서 이와 같은 인재상을 벗어나는 기업을 찾기 어려울 정도로 많은 기업이 거의 같은 인재를 바라고 있습니다.
함께 일을 해보면 알게 됩니다. 누가 일을 잘 하는 사람인지, 누가 협업이 잘 되는 사람인지 깨닫게 됩니다. 일 잘 하는 사람과 협업 잘 되는 사람은 외부 환경의 영향을 잘 받지 않기 때문에 어디서나 능력을 발휘하고 주변 동료에게 인정을 받는다고 생각합니다.

결국 인재상은 함께 일을 해본 동료로부터 기인한 모습을 의미합니다. ‘함께 일을 해보니 우리 조직엔 이런 사람이 더 잘 맞더라‘가 인재상이 되는 것입니다. 따라서 인재상은 시간이 흐름에 따라 변화할 수 있습니다. 과거에는 A라는 능력과 경험을 가진 사람이 필요했는데, 현재는 B라는 역량이 더 요구되고, 미래에는 C라는 비전을 가진 인재가 필요하다고 판단하는 것입니다.

시대가 요구하는 인재상은 기업마다 다르기 보다 기업의 고객이 되는 사람들의 선호에 따라 변화하는 것 같습니다. 또는 특정 기술이 시대를 휩쓸고 있다면, 인재상도 그를 따라 휩쓸려 가는 경향도 있습니다. 예를 들면, 고객이 겪고 있는 시대적 문제가 있다면, 이를 잘 해결해 줄 수 있는 사람이 인재가 되고, AI와 같은 기술이 시대를 휩쓸고 있다면, AI 기술을 잘 활용할 수 있는 사람이 인재가 되기도 하는 것입니다.

결국 거의 모든 조직에 필요한 협업 능력과 시대의 변화에 유연하게 대응할 수 있는 사람이 언제 어디서나 인재로 평가받을 확률이 높습니다. 그러니 기업에서 인재를 영입할 때, 우리에게 필요한 인재의 모습은 하나라고 정의하기는 것보다 상황에 따라서 더 적합한 인재의 정의를 업데이트하는 노력이 필요합니다.

기업의 설립자와 구성원들이 선호하는 동료의 모습을 가지고 있고, 다수의 구성원이 바라는 모습이 일치한다면 인재를 영입함에 있어서 일관된 의사결정을 할 수 있다고 생각합니다. 일관된 의사결정을 할 수 있을 때, 영입하게 되는 인재가 보유한 역량과 경험이 얼마나 대단한가 관계없이 조직이 추구하는 같은 방향을 바라보며 협업을 잘할 수 있게 된다고 믿습니다.

선명한 회사의 비전과 미션을 가지고, 회사 구성원이 함께 협업하는 과정에서 중요하게 생각하는 가치를 제시할 수 있다면, 인재상을 가지고 있는 기업이고, 채용 전형을 통해 조직에 적합한 인재를 영입할 수 있는 기준이 있는 팀이라고 생각합니다.

﻿회사마다 고유한 인재상이 있습니다. 사전적 의미로 인재상이란 인재로서 갖추어야 할 모습입니다. ‘인재상 뜻’에 대해서 구글링을 해보다가 재미있는 정의를 발견하였습니다. 인재상이 기업의 채용과 관련된 ‘이상형‘이라는 의미라는 해석입니다. 인재상을 처음으로 누가 만들었을까? 추측해 보면, 회사를 설립한 창업자나 그와 함께 회사가 성장하는 데 조력한 동료가 만들지 않았을지 상상해 봅니다. 회사가 성장함에 따라 직원이 하나 둘 늘어나는 데 채용을 계속하다 보니 ’우리 회사에 잘 맞는 인재는 이런 사람이야‘라고 생각했을 것 같습니다. 솔직히 회사마다 선호하는 인재의 모습이 크게 다를 수 있을까? 의문을 갖고 있습니다. A 조직에서 일을 잘 한다고 평가받는 사람이 B 조직에 가면 일을 잘 못한다고 평가받을 가능성이 높을 수 있을까요? 그럴 수도 있습니다. 100% 확률은 거의 존재하지 않는다고 믿고 있기 때문에 반전은 누구에게나 일어날 수 있는 가능성이 있습니다. 다만, 아직 일을 시작하기 전 모습을 보고 평가를 내려야 할 때에 A 조직에서 성공 경험을 갖고 있는 인재가 B 조직의 채용 전형에서 긍정적인 피드백을 받을 확률이 높은 것은 사실입니다. 주관적인 느낌보다 객관적인 사실에 바탕을 둔 평가를 한다면 말입니다.실제로 많은 기업 홈페이지를 방문해 보면, ‘우리가 선호하는 인재의 모습’이나 ‘우리는 이렇게 일을 하는 사람들 (조직)‘이라는 메시지가 기업마다 크게 다르지 않음을 확인할 수 있습니다. 주도적으로 일을 하고, 문제를 해결하며, 더 높은 목표를 향해 도전하고, 동료를 진심으로 존중하며, 자유와 책임을 추구하는 인재와 그런 문화를 지향한다는 가치를 이야기합니다. 언어의 표현만 조금씩 다를 뿐 큰 맥락에서 이와 같은 인재상을 벗어나는 기업을 찾기 어려울 정도로 많은 기업이 거의 같은 인재를 바라고 있습니다.함께 일을 해보면 알게 됩니다. 누가 일을 잘 하는 사람인지, 누가 협업이 잘 되는 사람인지 깨닫게 됩니다. 일 잘 하는 사람과 협업 잘 되는 사람은 외부 환경의 영향을 잘 받지 않기 때문에 어디서나 능력을 발휘하고 주변 동료에게 인정을 받는다고 생각합니다. 결국 인재상은 함께 일을 해본 동료로부터 기인한 모습을 의미합니다. ‘함께 일을 해보니 우리 조직엔 이런 사람이 더 잘 맞더라‘가 인재상이 되는 것입니다. 따라서 인재상은 시간이 흐름에 따라 변화할 수 있습니다. 과거에는 A라는 능력과 경험을 가진 사람이 필요했는데, 현재는 B라는 역량이 더 요구되고, 미래에는 C라는 비전을 가진 인재가 필요하다고 판단하는 것입니다. 시대가 요구하는 인재상은 기업마다 다르기 보다 기업의 고객이 되는 사람들의 선호에 따라 변화하는 것 같습니다. 또는 특정 기술이 시대를 휩쓸고 있다면, 인재상도 그를 따라 휩쓸려 가는 경향도 있습니다. 예를 들면, 고객이 겪고 있는 시대적 문제가 있다면, 이를 잘 해결해 줄 수 있는 사람이 인재가 되고, AI와 같은 기술이 시대를 휩쓸고 있다면, AI 기술을 잘 활용할 수 있는 사람이 인재가 되기도 하는 것입니다. 결국 거의 모든 조직에 필요한 협업 능력과 시대의 변화에 유연하게 대응할 수 있는 사람이 언제 어디서나 인재로 평가받을 확률이 높습니다. 그러니 기업에서 인재를 영입할 때, 우리에게 필요한 인재의 모습은 하나라고 정의하기는 것보다 상황에 따라서 더 적합한 인재의 정의를 업데이트하는 노력이 필요합니다. 기업의 설립자와 구성원들이 선호하는 동료의 모습을 가지고 있고, 다수의 구성원이 바라는 모습이 일치한다면 인재를 영입함에 있어서 일관된 의사결정을 할 수 있다고 생각합니다. 일관된 의사결정을 할 수 있을 때, 영입하게 되는 인재가 보유한 역량과 경험이 얼마나 대단한가 관계없이 조직이 추구하는 같은 방향을 바라보며 협업을 잘할 수 있게 된다고 믿습니다. 선명한 회사의 비전과 미션을 가지고, 회사 구성원이 함께 협업하는 과정에서 중요하게 생각하는 가치를 제시할 수 있다면, 인재상을 가지고 있는 기업이고, 채용 전형을 통해 조직에 적합한 인재를 영입할 수 있는 기준이 있는 팀이라고 생각합니다.﻿

인재상

이제 광고의 시대를 지나 콘텐츠의 시대가 옵니다.

1. 효율좋은 ‘광고’로 후킹해서 세일즈하는 게 효과적인 시기가 있었어요. 이제는 쉽지 않아요. 가격도 높아졌고, 후킹도 어렵고, 효율은 떨어지죠.

2. 점점 브랜드만의, 나만의 ‘콘텐츠’를 꾸준히 만들어서 팬을 만들어가는 방식이 커지고 있어요. 인스타, 스레드, X 나아가 유튜브까지도요.

3. 거기서의 핵심은 ‘관계맺기’에요.
누구와 어떤 관계를 맺어갈지, 그 관계의 깊이를 다음 어떤 단계로 만들어갈지가 중요하죠.

4. 이것부터 시작하세요.
‘누구’와 관계를 맺을지, ‘어떤 콘텐츠’로 가까워질지 고민해보세요. 팔려고 하면 팔기 어렵고, 관계가 깊어지면 팔린다는 것을 기억하세요.

마케터의 무기를 만드는 초인랩

*원문 : 초인 인스타그램
https://www.instagram.com/reel/DHUW5NSzZ1x/

이제 광고의 시대를 지나 콘텐츠의 시대가 옵니다. 1. 효율좋은 ‘광고’로 후킹해서 세일즈하는 게 효과적인 시기가 있었어요. 이제는 쉽지 않아요. 가격도 높아졌고, 후킹도 어렵고, 효율은 떨어지죠. 2. 점점 브랜드만의, 나만의 ‘콘텐츠’를 꾸준히 만들어서 팬을 만들어가는 방식이 커지고 있어요. 인스타, 스레드, X 나아가 유튜브까지도요. 3. 거기서의 핵심은 ‘관계맺기’에요. 누구와 어떤 관계를 맺어갈지, 그 관계의 깊이를 다음 어떤 단계로 만들어갈지가 중요하죠. 4. 이것부터 시작하세요. ‘누구’와 관계를 맺을지, ‘어떤 콘텐츠’로 가까워질지 고민해보세요. 팔려고 하면 팔기 어렵고, 관계가 깊어지면 팔린다는 것을 기억하세요. 마케터의 무기를 만드는 초인랩 *원문 : 초인 인스타그램https://www.instagram.com/reel/DHUW5NSzZ1x/

광고의 시대는 여기까지입니다

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[기업가치평가 이해를 위한 회계 기초 모임_주중반]

삼성전자나 인텔은 정말 R&D 비용을 줄여서 문제가 생긴걸까? 홈플러스는 어쩌다 부채비율이 수천%의 회사가 되었나? 명동교자와 성심당은 어떻게 수십%의 영업이익율를 기록하고 있을까?

우리가 기업 뉴스를 보다보면 자연스럽게 이런 문제들이 궁금해집니다. 이런 문제의 정답을 찾으려면 각 회사의 재무제표를 자세히 살펴봐야지만 어렵기 때문에 그냥 기사에 적힌 말을 그대로 받아들이거나, 유튜브 등에서 설명하는 내용을 그냥 믿게 되죠.

직장을 다니거나 창업을 하거나 기업 내부의 수많은 의사 결정들과 경영 활동들이 어떻게 회사에 실적에 영향을 주고, 다시 그 실적은 현재의 경영에 영향을 주는지를 파악하려면 회사의 ‘언어’라고 할 수 있는 회계와 재무에 익숙해져야 하죠. 특히 스타트업을 창업하고 투자를 받으러 다니는 창업자들에게는 회사의 사업이 재무 실적과 연결되는 논리 구조를 명확하게 설명하는 것이 절대적으로 필요한 스킬이기도 합니다.

경영학을 전공하지 않아서 혹은 회계/재무를 공부할 기회를 갖지 못해서 ‘회사의 언어’에 대해 언제나 불편함을 가지고 있는 분들을 위한 회계 이해를 하는 모임의 두번째 팀을 모집합니다.

관심 있으신 분들은 아래 내용과 댓글 링크를 참조하시기 바랍니다.
감사합니다.

1. 주제 : 기업 가치 평가 이해를 위한 기업 회계 기초 스터디

2. 스터디 목표 : 회계와 기업재무제표의 이해를 통한 재무분석과 기업가치평가 기초 확립 (기업가치평가 학습을 위한 준비 단계)

3. 참여 대상자
- 회계 기초에 대한 이해가 필요한 직장인
- 기업 운영을 위한 회계 지식이 필요한 초기 창업자/창업팀
- 기업가치평가에 대한 학습이 필요한 사업기획/마케팅/인사 업무 담당자

4. 스터디 구성
- 4월 9일, 16일, 23일, 30일 (매주 수요일, 4회)
- 오후 7시~9시 30분 (2시간 반)
- 삼성동 패스트파이브 2호점 2층

5. 스터디 책 : 하마터면 또 회계를 모르고 일할 뻔 했다, 어바웃어북, 2022년

6. 회차별 주제
- 1회차 (4월 9일) : 책 ‘레슨1~레슨6, 회계 원리, 재무제표, 손익계산서 이해
- 2회차 (4월 16일) : 레슨7~레슨 13, 재무상태표 이해
- 3회차 (4월 23일) : 레슨14~레슨20, 손익계산서와 재무상태표의 연계
- 4회차 (4월 30일) : 레슨21~레슨27, 현금흐름표와 재무지표, 그리고 기업가치평가

7. 진행 방식
- 각 회차 진행 전 사전 과제 (A4 반장 분량) 제출
- 각 회차 모임시 퀴즈
- 각 회차 해당 항목 논의 및 강연
신청방법
- PBR 사이트에서 신청 (링크참조, 유료)

https://bit.ly/기업회계기초_평일

[기업가치평가 이해를 위한 회계 기초 모임_주중반] 삼성전자나 인텔은 정말 R&amp;D 비용을 줄여서 문제가 생긴걸까? 홈플러스는 어쩌다 부채비율이 수천%의 회사가 되었나? 명동교자와 성심당은 어떻게 수십%의 영업이익율를 기록하고 있을까? 우리가 기업 뉴스를 보다보면 자연스럽게 이런 문제들이 궁금해집니다. 이런 문제의 정답을 찾으려면 각 회사의 재무제표를 자세히 살펴봐야지만 어렵기 때문에 그냥 기사에 적힌 말을 그대로 받아들이거나, 유튜브 등에서 설명하는 내용을 그냥 믿게 되죠. 직장을 다니거나 창업을 하거나 기업 내부의 수많은 의사 결정들과 경영 활동들이 어떻게 회사에 실적에 영향을 주고, 다시 그 실적은 현재의 경영에 영향을 주는지를 파악하려면 회사의 ‘언어’라고 할 수 있는 회계와 재무에 익숙해져야 하죠. 특히 스타트업을 창업하고 투자를 받으러 다니는 창업자들에게는 회사의 사업이 재무 실적과 연결되는 논리 구조를 명확하게 설명하는 것이 절대적으로 필요한 스킬이기도 합니다. 경영학을 전공하지 않아서 혹은 회계/재무를 공부할 기회를 갖지 못해서 ‘회사의 언어’에 대해 언제나 불편함을 가지고 있는 분들을 위한 회계 이해를 하는 모임의 두번째 팀을 모집합니다. 관심 있으신 분들은 아래 내용과 댓글 링크를 참조하시기 바랍니다. 감사합니다. 1. 주제 : 기업 가치 평가 이해를 위한 기업 회계 기초 스터디 2. 스터디 목표 : 회계와 기업재무제표의 이해를 통한 재무분석과 기업가치평가 기초 확립 (기업가치평가 학습을 위한 준비 단계) 3. 참여 대상자 - 회계 기초에 대한 이해가 필요한 직장인 - 기업 운영을 위한 회계 지식이 필요한 초기 창업자/창업팀 - 기업가치평가에 대한 학습이 필요한 사업기획/마케팅/인사 업무 담당자 4. 스터디 구성 - 4월 9일, 16일, 23일, 30일 (매주 수요일, 4회) - 오후 7시~9시 30분 (2시간 반) - 삼성동 패스트파이브 2호점 2층 5. 스터디 책 : 하마터면 또 회계를 모르고 일할 뻔 했다, 어바웃어북, 2022년 6. 회차별 주제 - 1회차 (4월 9일) : 책 ‘레슨1~레슨6, 회계 원리, 재무제표, 손익계산서 이해 - 2회차 (4월 16일) : 레슨7~레슨 13, 재무상태표 이해 - 3회차 (4월 23일) : 레슨14~레슨20, 손익계산서와 재무상태표의 연계 - 4회차 (4월 30일) : 레슨21~레슨27, 현금흐름표와 재무지표, 그리고 기업가치평가 7. 진행 방식 - 각 회차 진행 전 사전 과제 (A4 반장 분량) 제출 - 각 회차 모임시 퀴즈 - 각 회차 해당 항목 논의 및 강연 신청방법 - PBR 사이트에서 신청 (링크참조, 유료) https://bit.ly/기업회계기초_평일

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기업가치평가 이해를 위한 회계 기초 모임

회사 도서관이 사옥 1층으로 자리를 옮겼다.

건물 지어진 후 처음 공간을 옮겼으니 20년 만에 새단장을 한 셈인데, 나중에 이런 책방 할 수 있다면 너무 좋겠다는 생각이 절로 들만큼 예쁘게 공간을 꾸며놨다. 요즘 힙하다는 웬만한 서점들 뺨칠 정도.

그럼에도 동시에, 입사 후 회사에서 가장 사랑한 공간이었던 18층 도서관이 사라졌다는 사실이 못내 아쉽다.

보고서 아이디어가 바닥을 드러낼 때면 오아시스 찾는 것마냥 뻔질나게 들락날락했던 정기간행물과 경제/경영 서가가, 세상 돌아가는 판이 도대체 이해가 안될 때 찾았던 그 구불구불 물결처럼 굽이치던 사회과학 서가가, 그리고 무엇보다 회사 일이 문득 힘겹게 느껴질 때, 동굴같은 곳에 잠시나마 숨고 싶을 때면 찾곤 했던 도서관 한 구석 역사/여행 서가가 나중에도 꽤나 오래도록 그리울 것이다.

#사내도서관 #library #새술은새부대라지만 #그리운건어쩔수없네

회사 도서관이 사옥 1층으로 자리를 옮겼다. 건물 지어진 후 처음 공간을 옮겼으니 20년 만에 새단장을 한 셈인데, 나중에 이런 책방 할 수 있다면 너무 좋겠다는 생각이 절로 들만큼 예쁘게 공간을 꾸며놨다. 요즘 힙하다는 웬만한 서점들 뺨칠 정도. 그럼에도 동시에, 입사 후 회사에서 가장 사랑한 공간이었던 18층 도서관이 사라졌다는 사실이 못내 아쉽다. 보고서 아이디어가 바닥을 드러낼 때면 오아시스 찾는 것마냥 뻔질나게 들락날락했던 정기간행물과 경제/경영 서가가, 세상 돌아가는 판이 도대체 이해가 안될 때 찾았던 그 구불구불 물결처럼 굽이치던 사회과학 서가가, 그리고 무엇보다 회사 일이 문득 힘겹게 느껴질 때, 동굴같은 곳에 잠시나마 숨고 싶을 때면 찾곤 했던 도서관 한 구석 역사/여행 서가가 나중에도 꽤나 오래도록 그리울 것이다. #사내도서관 #library #새술은새부대라지만 #그리운건어쩔수없네

드라마 ‘나의 아저씨’에서 故 이선균이 아이유를 위로하는 많은 이야기를 했는데 아래 ‘인생을 힘들게 하는 외력과 그것을 버텨내는 내력’도 그중 하나다. 

“모든 건물은 외력과 내력의 싸움이야. 바람, 하중, 진동. 있을 수 있는 모든 외력을 계산하고 따져서 그거보다 세게 내력을 설계하는 거야. 인생도 어떻게 보면 내력과 외력의 싸움이고 무슨 일이 있어도 내력이 있으면 버티는 거야.”

프로젝트 역시 마찬가지다. 성공을 위협하는 외력에는 ‘요구사항 변경, 고객의 협조 부족, 무리한 일정과 예산 등이 있다. 이러한 외력에 맞서 프로젝트 목표를 지켜내는 가이드는 다음과 같다.
 
• 요구사항 변경을 관리하기 위해서는 요구사항 변경절차를 준수하고
• 고객의 협조를 이끌어내기 위해서는 고객의 책임과 역할을 정의하고 
• 달성가능한 일정과 예산을 확보하기 위해서는 견적의 신뢰도를 높인다. 

그러나 이러한 혁신적인 대책만으로는 부족하다. 예를 들어 회사나 책에서는 요구사항 변경절차를 준수하고 요구사항 베이스라인을 확정하라고 하지만 실제 프로젝트에서는 이를 실효성 있게 적용하기 힘들다. 금주, 금연, 스트레스받지 않고, 운동이 건강에 좋다는 것을 알면서도 실천하기 어려운 것과 같다.  

프로젝트 성공을 보장하는  ‘도깨비방망이’는 존재하지 않지만, 프로젝트의 성공가능성을 높이는 가이드라인은 다음과 같다.

- 착수시점에서는 보수적으로 계획한다.  
• 나는 남과 달리 잘할 수 있다는 생각을 하지 않는다. 
• 흙수저 프로젝트는 피하고, 금수저 프로젝트에 참여할 수 있도록 정치력을 발휘한다.   
• 조직 내 유사 프로젝트의  MM, 기간, 이슈목록을 반영한 계획을 수립한다. 

- 착수 후에는 PM이 할 수 있는 것에 집중한다. 
• 고객과 협의하다 감정이 격해질 때 내가 궁극적으로 무엇을 원하는지 잊지 않는다. 
• PM이 조정할 수 있는 변수와 조정할 수 없는 제약조건인 상수를 파악하여 의사결정한다. 특히 상수처럼 보이는 변수에 유의한다. 범위 제약의 예를 들면 완벽하게 구현하지 않아도 되는 업무를 파악하여 변수로 활용한다. 
• 고객을 설득하기 전에 먼저 프로젝트 팀이 할 수 있는 것을 먼저 찾는다. PM의 진심이 전달되어야 고객이 내 편으로 한걸음 움직인다.  

- PM 역량강화를 위해 지속적으로 노력한다. 
 PM은 외력을 약하게 만들고 내력을 강화하는 역할을 한다. 프로젝트가 흔들릴 때 내력을 키워 외력에 버텨내는 것이 우수한 PM의 역량이다. 프로젝트가 매우 쉽거나 매우 힘들면 PM의 역량이 프로젝트에 미치는 영향이 작다. 그러나 어느 정도 난이도의 프로젝트는 PM의 역량에 따라 성공과 실패의 크기가 달라진다. 

- 행운이 찾아오도록 노력한다. 
때로는 넉넉한 예산과 일정, 궁합이 잘 맞는 고객, 역량이 뛰어난 팀원을 만나는 행운이 찾아올 수 있다. 금수저 프로젝트는 흙수저 프로젝트를 잘 견뎌낸 PM에게 주어진다. 즉, 어려운 프로젝트를 잘 수행한 경험이 쌓일수록, 더 좋은 프로젝트를 맡을 기회가 생긴다.  

인생의 외력과 내력을 프로젝트에 비유하면 다음과 같이 정리할 수 있다. 

"프로젝트의 불확실성과 이해관계자의 이해관계를 분석하여 프로젝트 팀의 실력과 회사원 지원을 최대치로 끌어 올리고 최적화할때 프로젝트는 성공할 가능성이 높아진다.”

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제가 삼성 SDS에서 30년동안 경험하고 체득한 교훈을 정리한 책 <슬기로운 PM 생활>을 출간한 소식을 공유합니다.
https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000215148133

드라마 ‘나의 아저씨’에서 故 이선균이 아이유를 위로하는 많은 이야기를 했는데 아래 ‘인생을 힘들게 하는 외력과 그것을 버텨내는 내력’도 그중 하나다.&nbsp; “모든 건물은 외력과 내력의 싸움이야. 바람, 하중, 진동. 있을 수 있는 모든 외력을 계산하고 따져서 그거보다 세게 내력을 설계하는 거야. 인생도 어떻게 보면 내력과 외력의 싸움이고 무슨 일이 있어도 내력이 있으면 버티는 거야.” 프로젝트 역시 마찬가지다. 성공을 위협하는 외력에는 ‘요구사항 변경, 고객의 협조 부족, 무리한&nbsp;일정과 예산 등이 있다.&nbsp;이러한 외력에 맞서 프로젝트 목표를 지켜내는 가이드는 다음과 같다.&nbsp;• 요구사항 변경을 관리하기 위해서는 요구사항 변경절차를 준수하고• 고객의 협조를 이끌어내기 위해서는 고객의 책임과 역할을 정의하고&nbsp;• 달성가능한 일정과 예산을 확보하기 위해서는 견적의 신뢰도를 높인다.&nbsp; 그러나 이러한 혁신적인 대책만으로는 부족하다. 예를 들어 회사나 책에서는&nbsp;요구사항 변경절차를 준수하고 요구사항 베이스라인을 확정하라고 하지만 실제 프로젝트에서는 이를 실효성 있게 적용하기 힘들다.&nbsp;금주, 금연, 스트레스받지 않고, 운동이 건강에 좋다는 것을 알면서도 실천하기 어려운 것과 같다. &nbsp; 프로젝트 성공을 보장하는 &nbsp;‘도깨비방망이’는 존재하지 않지만, 프로젝트의 성공가능성을 높이는 가이드라인은 다음과 같다. -&nbsp;착수시점에서는 보수적으로 계획한다. &nbsp;• 나는 남과 달리 잘할 수 있다는 생각을 하지 않는다.&nbsp;• 흙수저 프로젝트는 피하고, 금수저 프로젝트에 참여할 수 있도록 정치력을 발휘한다. &nbsp;&nbsp;• 조직 내 유사&nbsp;프로젝트의 &nbsp;MM, 기간, 이슈목록을 반영한 계획을 수립한다.&nbsp; -&nbsp;착수 후에는 PM이 할 수 있는 것에 집중한다.&nbsp;• 고객과 협의하다 감정이 격해질 때 내가 궁극적으로 무엇을 원하는지 잊지 않는다.&nbsp;• PM이 조정할 수 있는 변수와 조정할 수 없는 제약조건인 상수를 파악하여 의사결정한다. 특히 상수처럼 보이는 변수에 유의한다. 범위 제약의 예를 들면 완벽하게 구현하지 않아도 되는 업무를 파악하여 변수로 활용한다.&nbsp;• 고객을 설득하기 전에 먼저 프로젝트 팀이&nbsp;할 수 있는 것을 먼저 찾는다. PM의 진심이 전달되어야 고객이 내 편으로 한걸음 움직인다. &nbsp; - PM 역량강화를 위해 지속적으로 노력한다.&nbsp;&nbsp;PM은 외력을 약하게 만들고 내력을 강화하는 역할을 한다. 프로젝트가 흔들릴 때 내력을 키워 외력에 버텨내는 것이 우수한 PM의 역량이다. 프로젝트가 매우 쉽거나 매우 힘들면 PM의 역량이 프로젝트에 미치는 영향이 작다. 그러나 어느 정도 난이도의 프로젝트는 PM의 역량에 따라 성공과 실패의 크기가 달라진다.&nbsp; -&nbsp;행운이 찾아오도록 노력한다.&nbsp;때로는 넉넉한 예산과 일정, 궁합이 잘 맞는 고객, 역량이 뛰어난 팀원을 만나는 행운이 찾아올&nbsp;수 있다.&nbsp;금수저 프로젝트는 흙수저 프로젝트를 잘 견뎌낸 PM에게 주어진다. 즉, 어려운 프로젝트를 잘 수행한 경험이 쌓일수록, 더 좋은 프로젝트를 맡을 기회가 생긴다.&nbsp;&nbsp; 인생의 외력과 내력을 프로젝트에 비유하면 다음과 같이 정리할 수 있다.&nbsp; "프로젝트의 불확실성과 이해관계자의 이해관계를 분석하여 프로젝트 팀의 실력과 회사원 지원을 최대치로 끌어 올리고 최적화할때 프로젝트는 성공할 가능성이 높아진다.” ===============================제가 삼성 SDS에서 30년동안 경험하고 체득한 교훈을 정리한 책 &lt;슬기로운 PM 생활&gt;을 출간한 소식을 공유합니다.https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000215148133

SI 프로젝트의 외력을 감당하는 방법

사실상 엑셀이나 구글 시트가 아닌가 싶다. 이만큼 많은 사람들이 쓸 줄 알고 여러 형태로 분석이 가능하고 결과물을 공유 가능한 툴은 많지 않다. 실제 현업부서들과 일을 해보면 굉장히 많은 데이터들을 구글 시트의 형태로 매뉴얼하게 관리한다. 이 위에서 간단한 차트등을 만들어 지표 관리를 하곤 한다.

즉 데이터 엔지니어의 관점에서 보면 구글 시트는 아주 중요한 데이터 소스가 된다. 문제는 필요한 데이터를 여기로 로딩하는 방법인데 적어도 구글 시트는 Sheet API(파이썬 모듈 중에 gspread 사용)와 여러 형태의 연동 툴들을 제공한다. 유데미 때 구글 시트를 데이터 소스로 다양한 매뉴얼 정보들을 데이터 웨어하우스로 로딩하는 ETL 파이프라인을 구현해서 현업 팀원들 (마케팅, CS/CX, 영업 등등)이 아주 좋아했었다.

또 회사에 돈이 충분치 않다면 혹은 돈이 충분해도 BI 관련해서 아직 무엇을 해야할지 불분명하다면 굳이 비싼 BI 툴들(Looker, Tableau, 등등)을 사지 말고 데이터웨어하우스(혹은 프로덕션 데이터베이스)의 써머리 테이블들을 구글스프레드시트로 자동으로 덤프해서 거기서 시각화하고 분석하는 것도 아주 효율적이다. 이 역시 다양한 회사에서 데이터 컨설팅을 하면서 효율적으로 사용했었는데 이 경우 이런 형태의 데이터 파이프라인을 보통 Reverse ETL이라고 부른다. 즉 소스가 데이터 웨어하우스가 되고 타켓이 시트가 되는 형태로 일반적인 ETL의 반대 방향으로 데이터가 흐르는 거다.

이번에 인프런에 만든 강의 뒷 부분에 새로 아래 두 개의 챕터를 추가했는데 이게 바로 구글 시트를 데이터소스로 보고 시트 정보를 읽어다가 Snowflake의 테이블로 적재하는 과정을 설명하고 데모하는 내용으로 구성되어 있다. 곧 Reverse ETL 내용 (Snowflake -> 구글시트)에 관한 챕터도 추가할 예정이다.

 * 구글 시트 ➜ Snowflake
 * 구글 시트 ➜ Snowflake (코드 리뷰와 실습)

"실리콘밸리 데이터 리더가 알려주는 Airflow 기초": https://inf.run/qRing

사실상 엑셀이나 구글 시트가 아닌가 싶다. 이만큼 많은 사람들이 쓸 줄 알고 여러 형태로 분석이 가능하고 결과물을 공유 가능한 툴은 많지 않다. 실제 현업부서들과 일을 해보면 굉장히 많은 데이터들을 구글 시트의 형태로 매뉴얼하게 관리한다. 이 위에서 간단한 차트등을 만들어 지표 관리를 하곤 한다. 즉 데이터 엔지니어의 관점에서 보면 구글 시트는 아주 중요한 데이터 소스가 된다. 문제는 필요한 데이터를 여기로 로딩하는 방법인데 적어도 구글 시트는 Sheet API(파이썬 모듈 중에 gspread 사용)와 여러 형태의 연동 툴들을 제공한다. 유데미 때 구글 시트를 데이터 소스로 다양한 매뉴얼 정보들을 데이터 웨어하우스로 로딩하는 ETL 파이프라인을 구현해서 현업 팀원들 (마케팅, CS/CX, 영업 등등)이 아주 좋아했었다. 또 회사에 돈이 충분치 않다면 혹은 돈이 충분해도 BI 관련해서 아직 무엇을 해야할지 불분명하다면 굳이 비싼 BI 툴들(Looker, Tableau, 등등)을 사지 말고 데이터웨어하우스(혹은 프로덕션 데이터베이스)의 써머리 테이블들을 구글스프레드시트로 자동으로 덤프해서 거기서 시각화하고 분석하는 것도 아주 효율적이다. 이 역시 다양한 회사에서 데이터 컨설팅을 하면서 효율적으로 사용했었는데 이 경우 이런 형태의 데이터 파이프라인을 보통 Reverse ETL이라고 부른다. 즉 소스가 데이터 웨어하우스가 되고 타켓이 시트가 되는 형태로 일반적인 ETL의 반대 방향으로 데이터가 흐르는 거다. 이번에 인프런에 만든 강의 뒷 부분에 새로 아래 두 개의 챕터를 추가했는데 이게 바로 구글 시트를 데이터소스로 보고 시트 정보를 읽어다가 Snowflake의 테이블로 적재하는 과정을 설명하고 데모하는 내용으로 구성되어 있다. 곧 Reverse ETL 내용 (Snowflake -&gt; 구글시트)에 관한 챕터도 추가할 예정이다. <ul ><li>구글 시트 ➜ Snowflake</li><li>구글 시트 ➜ Snowflake (코드 리뷰와 실습)</li></ul> "실리콘밸리 데이터 리더가 알려주는 Airflow 기초": https://inf.run/qRing

가장 많이 쓰이는 데이터 분석/BI 툴은 무엇일까?

어딜 가나 꼭 듣게 되는 말이 있죠.
바로 [데이터]

데이터로 비즈니스를 키울 수 있다고?
데이터도 스토리가 중요하다고?
일에서 꼭 필요한 데이터 무기, 어디서 만날 수 있을까요?

카드사, 게임, IT, 명품 브랜드까지
이 모든 업종에 거쳐 데이터 사이언티스트로 활약한
20년차 데이터 분석가 한승준님의 무기와 함께합니다.

데이터로 브랜드와 비즈니스의
성장을 만드는 비결을 만나보세요.

❓데이터분석 전문가 James Han (한승준) 님은?

삼성카드 CRM 데이터 분석가로 시작해 금융업계에서 약 10년동안 데이터 분석가, 데이터 과학자, 데이터 컨설턴트로 경험을 쌓으셨어요.

IT산업으로 옮겨 프로토파이, 미리캔버스, 넷마블 등 에서 데이터분석 팀장으로, 글로벌 명품 브랜드 샤넬코리아 전사 데이터분석 전략가로 무기를 만들어 오셨어요.

데이터 분석 분야 No.1 전문가와 함께
데이터로 비즈니스 확장의 무기로 만나보세요.

데이터 분석의 무기 살롱
[SPEAKER. 한승준님]

🗣️이런 무기 이야기와 함께 해요.
❓데이터 분석의 시작은 뭘까? 알면 좋을 기본은?
❓데이터를 어떻게 활용할 수 있을까?
❓업종을 넘나들며 커리어를 키워온 노하우는?

💡이런분이 함께하시면 좋아요.
✔️마케팅의 데이터 활용법을 알고 싶은 분
✔️비즈니스의 문제해결 역량을 쌓고 싶은 분
✔️매출 상승을 논리적으로 키우고 싶은 분

이 시간을 통해 브랜드의 성장 무기를 만들어 볼까요? 💪🏻

3/25(화) 7-10PM
신사역 공간 초인랩에서
선착순 한정 소그룹 진행

아래 링크에서 신청
https://www.latpeed.com/products/Xd47U

-

워스픽 살롱은 브랜드와 비즈니스의 성장에 필요한 무기를 꺼내는 시간이에요. 지난 살롱에서는 #탐색 #소통 #전략 #문제해결 #그로쓰 의 무기를 만났어요.
3월은 데이터의 무기로 함께합니다!

WARSPEAK
CHOIN LAB

어딜 가나 꼭 듣게 되는 말이 있죠.바로 [데이터] 데이터로 비즈니스를 키울 수 있다고? 데이터도 스토리가 중요하다고? 일에서 꼭 필요한 데이터 무기, 어디서 만날 수 있을까요? 카드사, 게임, IT, 명품 브랜드까지 이 모든 업종에 거쳐 데이터 사이언티스트로 활약한 20년차 데이터 분석가 한승준님의 무기와 함께합니다. 데이터로 브랜드와 비즈니스의 성장을 만드는 비결을 만나보세요. ❓데이터분석 전문가 James Han (한승준) 님은? 삼성카드 CRM 데이터 분석가로 시작해 금융업계에서 약 10년동안 데이터 분석가, 데이터 과학자, 데이터 컨설턴트로 경험을 쌓으셨어요. IT산업으로 옮겨 프로토파이, 미리캔버스, 넷마블 등 에서 데이터분석 팀장으로, 글로벌 명품 브랜드 샤넬코리아 전사 데이터분석 전략가로 무기를 만들어 오셨어요. 데이터 분석 분야 No.1 전문가와 함께 데이터로 비즈니스 확장의 무기로 만나보세요. 데이터 분석의 무기 살롱 [SPEAKER. 한승준님] 🗣️이런 무기 이야기와 함께 해요. ❓데이터 분석의 시작은 뭘까? 알면 좋을 기본은? ❓데이터를 어떻게 활용할 수 있을까? ❓업종을 넘나들며 커리어를 키워온 노하우는? 💡이런분이 함께하시면 좋아요. ✔️마케팅의 데이터 활용법을 알고 싶은 분 ✔️비즈니스의 문제해결 역량을 쌓고 싶은 분 ✔️매출 상승을 논리적으로 키우고 싶은 분 이 시간을 통해 브랜드의 성장 무기를 만들어 볼까요? 💪🏻 3/25(화) 7-10PM 신사역 공간 초인랩에서 선착순 한정 소그룹 진행 아래 링크에서 신청https://www.latpeed.com/products/Xd47U - 워스픽 살롱은 브랜드와 비즈니스의 성장에 필요한 무기를 꺼내는 시간이에요. 지난 살롱에서는 #탐색 #소통 #전략 #문제해결 #그로쓰 의 무기를 만났어요. 3월은 데이터의 무기로 함께합니다! WARSPEAKCHOIN LAB

AI 시대 필요한 무기를 하루만에 만들 수 있다면?!

‘당신의 아이디어는 이미 다른 누군가도 가지고 있다’‘광범위하게 리서치하고 송곳처럼 ...

린스타트업, 애자일 모델, MVP의 시대는 끝났을까

스타트업 업계에서는 한동안 ‘당신의 아이디어는 이미 다른 누군가도 가지고 있다’,
‘광범위하게 리서치하고 송곳처럼 개발하라’는 말이 정석처럼 받아들여졌어요. '린스타트업'이라 불리는 방법론의 일환으로요.

하지만 지금은 ‘당신이 만들려는 아이템은, 누군가가 레고 블록처럼 잘 조립해 내일 출시할 수 있다’는 말이 힘을 얻고 있어요. 혹은 생성형 인공지능이 등장하면서 ‘송곳처럼 리서치하고 오픈 소스와 AI의 힘을 빌려 넓게 개발하라’는 말이 많은 분들의 공감을 받습니다.

이번에는 이런 트렌드가 왜 나타났는지, 그럼 스타트업들은 어떻게 변화를 준비하면 좋을지 알아봤습니다.
https://eopla.net/magazines/27732

스타트업 업계에서는 한동안 ‘당신의 아이디어는 이미 다른 누군가도 가지고 있다’, ‘광범위하게 리서치하고 송곳처럼 개발하라’는 말이 정석처럼 받아들여졌어요. '린스타트업'이라 불리는 방법론의 일환으로요. 하지만 지금은 ‘당신이 만들려는 아이템은, 누군가가 레고 블록처럼 잘 조립해 내일 출시할 수 있다’는 말이 힘을 얻고 있어요. 혹은 생성형 인공지능이 등장하면서 ‘송곳처럼 리서치하고 오픈 소스와 AI의 힘을 빌려 넓게 개발하라’는 말이 많은 분들의 공감을 받습니다. 이번에는 이런 트렌드가 왜 나타났는지, 그럼 스타트업들은 어떻게 변화를 준비하면 좋을지 알아봤습니다. https://eopla.net/magazines/27732

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요즘 많은 사람들이 커뮤니티를 만들고 싶어 합니다. 그리고 커뮤니티에 가입하여 활동합니다. 커뮤니티의 사전적 의미는 공동체라는 뜻입니다. 공동체란 생활이나 행동 또는 목적을 같이하는 집단을 의미합니다. 가정과 직장, 학교 등이 대표적인 공동체입니다.

사람들이 만들고 싶어 하는 커뮤니티는 특정 주제에 관심을 갖고 있는 사람들이 모이도록 만드는 온라인 공간입니다. 주로 상업적인 목적을 가진 기능을 위해 커뮤니티를 만들고 싶어 합니다. 특정 제품 또는 서비스에 대한 관심을 가지고 있는 사람들을 결집시키면, 커뮤니티에 모인 사람들끼리 자연스럽게 제품 또는 서비스에 대한 로열티를 갖고 홍보가 되어 판매가 더 잘 될 것이라는 노림수입니다.

안타깝게도 실상은 커뮤니티를 조성하는 일이 쉽지 않습니다. 정확하게 설명하면 커뮤니티를 만드는 일은 쉬우나 활성화시키는 것은 매우 어렵습니다. 그래서 대다수의 커뮤니티는 기대만큼 성공을 거두지 못하고 있는 둥 마는 둥 자취를 감추게 됩니다. 실패의 요인을 감히 생각해 보면 애초에 목적이 상업적이라서 특정 주제에 대한 이야기를 소홀하게 다룬 것은 아닐지 추측해 봅니다.

예전에 몇 만 명이 모이는 커뮤니티를 만들어본 경험이 있다는 지인의 이야기를 들어보면, 커뮤니티를 조성하고 활성화시키는 일이 무척 어렵다고 합니다. 소위 커뮤니티 주인장이 부단히 노력하지 않으면 커뮤니티에 사람들을 모으기도 어렵고, 모인 사람들이 활발하게 활동을 유도하는 일이 더 어렵다고 합니다.

커뮤니티를 활성화시키기 위해 운영자는 집사처럼 365일 커뮤니티에 붙어 헌신해야 한다는 이야기를 들었습니다. 커뮤니티에 참여하는 사람 한 명 한 명을 붙잡고 대화하고, 그들의 필요를 채우는 일을 하는 것이 커뮤니티 운영자의 역할입니다. 50명 정도는 한 명씩 대화를 나눌 수 있을 것 같은데요. 100명이 넘어가는 순간 한 명이 하나만 요구 사항을 이야기해도 100건의 일감이 쌓이는 것입니다. 물론 그중에 일부 중첩되는 내용도 있겠지만, 365일 커뮤니티에 붙어있어야 한다는 말이 어떤 의미인지 추측이 됩니다.

피와 땀으로 일군 커뮤니티가 최초 목적과 같이 운영이 되면 좋으련만 군중을 의도대로 끌고 가는 것이 또한 쉽지 않습니다. 서로 다른 생각을 가진 사람들이 모이고, 그들의 이야기 주제와 내용이 뒤섞이다 보면 운영진이 의도한 방향으로 나아가지 못할 수도 있습니다. 따라서 운영진은 중심을 잡고 커뮤니티 참가자들에게 방향을 잘 가리켜야 합니다. 커뮤니티 운영 규칙과 기준이 중심과 방향을 잡는 데 필요한 내용입니다.

어제는 회사에서 운영하는 커뮤니티 담당자로부터 특강을 받았습니다. 회사 구성원을 대상으로 하는 사내 강연이었습니다. 커뮤니티의 정의와 커뮤니티를 구성하는 핵심 요소, 회사에 커뮤니티가 어떤 기능과 기여를 하고 있는지 이야기해 주었습니다. 인상적이었던 내용은 잘 되는 커뮤니티에 3가지 특징이 있다는 것입니다.

첫 번째는 강력한 인물이 중심이 되어 조성된 커뮤니티입니다. 대표적으로 팬카페가 있습니다. 연예인을 사모하는 사람들이 모여 연예인의 활동을 조직적으로 감상하고 소감을 나누는 것입니다. 예를 들면, 가수 콘서트에 참여해서 응원하기 위해 준비를 커뮤니티에서 논의하고 진행하는 것입니다. 요즘은 유명한 연예인이 아니라도 인플루언서가 되면 팬이 있고, 자연스럽게 팬카페라는 커뮤니티가 조성이 되는 모습입니다.

두 번째는 많은 사람들이 알고 좋아하는 콘텐츠가 중심이 되어 조성된 커뮤니티입니다. 대표적으로 교회가 있습니다. 성경이라는 책은 전 세계적으로 많은 사람들이 알고 있고, 관심을 갖고 보는 콘텐츠입니다. 성경이라는 콘텐츠를 중심으로 사람들이 모여 교회를 이루고, 성경을 읽고 대화를 나누며 다양한 활동을 합니다. 특징이라면 종교는 비영리를 추구하지만, 그 어느 커뮤니티보다 단단한 결집력을 갖고 있다는 것입니다.

세 번째는 흥미로운 이벤트가 중심이 되어 조성된 커뮤니티입니다. 무엇을 같이 배운다거나 함께 여행을 간다거나 운동을 하는 등 특정 주제를 가지고 이벤트 즉, 활동이 일어나는 모임입니다. 대표적인 이벤트 커뮤니티는 독서 토론 모임입니다. 같은 책을 읽고 서로 다른 생각을 나누는 것입니다. 이렇게 들으면 별로 재미없을 것 같지만, 실제로 독서 토론 모임 커뮤니티를 운영하는 지인 이야기를 들어보면 다른 사람의 다른 생각을 듣는 것이 한 권의 책을 혼자 읽는 것보다 얻을 수 있는 지혜와 통찰이 훨씬 많아서 사람들이 좋아한다고 합니다.

﻿요즘 많은 사람들이 커뮤니티를 만들고 싶어 합니다. 그리고 커뮤니티에 가입하여 활동합니다. 커뮤니티의 사전적 의미는 공동체라는 뜻입니다. 공동체란 생활이나 행동 또는 목적을 같이하는 집단을 의미합니다. 가정과 직장, 학교 등이 대표적인 공동체입니다. 사람들이 만들고 싶어 하는 커뮤니티는 특정 주제에 관심을 갖고 있는 사람들이 모이도록 만드는 온라인 공간입니다. 주로 상업적인 목적을 가진 기능을 위해 커뮤니티를 만들고 싶어 합니다. 특정 제품 또는 서비스에 대한 관심을 가지고 있는 사람들을 결집시키면, 커뮤니티에 모인 사람들끼리 자연스럽게 제품 또는 서비스에 대한 로열티를 갖고 홍보가 되어 판매가 더 잘 될 것이라는 노림수입니다. 안타깝게도 실상은 커뮤니티를 조성하는 일이 쉽지 않습니다. 정확하게 설명하면 커뮤니티를 만드는 일은 쉬우나 활성화시키는 것은 매우 어렵습니다. 그래서 대다수의 커뮤니티는 기대만큼 성공을 거두지 못하고 있는 둥 마는 둥 자취를 감추게 됩니다. 실패의 요인을 감히 생각해 보면 애초에 목적이 상업적이라서 특정 주제에 대한 이야기를 소홀하게 다룬 것은 아닐지 추측해 봅니다. 예전에 몇 만 명이 모이는 커뮤니티를 만들어본 경험이 있다는 지인의 이야기를 들어보면, 커뮤니티를 조성하고 활성화시키는 일이 무척 어렵다고 합니다. 소위 커뮤니티 주인장이 부단히 노력하지 않으면 커뮤니티에 사람들을 모으기도 어렵고, 모인 사람들이 활발하게 활동을 유도하는 일이 더 어렵다고 합니다. 커뮤니티를 활성화시키기 위해 운영자는 집사처럼 365일 커뮤니티에 붙어 헌신해야 한다는 이야기를 들었습니다. 커뮤니티에 참여하는 사람 한 명 한 명을 붙잡고 대화하고, 그들의 필요를 채우는 일을 하는 것이 커뮤니티 운영자의 역할입니다. 50명 정도는 한 명씩 대화를 나눌 수 있을 것 같은데요. 100명이 넘어가는 순간 한 명이 하나만 요구 사항을 이야기해도 100건의 일감이 쌓이는 것입니다. 물론 그중에 일부 중첩되는 내용도 있겠지만, 365일 커뮤니티에 붙어있어야 한다는 말이 어떤 의미인지 추측이 됩니다. 피와 땀으로 일군 커뮤니티가 최초 목적과 같이 운영이 되면 좋으련만 군중을 의도대로 끌고 가는 것이 또한 쉽지 않습니다. 서로 다른 생각을 가진 사람들이 모이고, 그들의 이야기 주제와 내용이 뒤섞이다 보면 운영진이 의도한 방향으로 나아가지 못할 수도 있습니다. 따라서 운영진은 중심을 잡고 커뮤니티 참가자들에게 방향을 잘 가리켜야 합니다. 커뮤니티 운영 규칙과 기준이 중심과 방향을 잡는 데 필요한 내용입니다. 어제는 회사에서 운영하는 커뮤니티 담당자로부터 특강을 받았습니다. 회사 구성원을 대상으로 하는 사내 강연이었습니다. 커뮤니티의 정의와 커뮤니티를 구성하는 핵심 요소, 회사에 커뮤니티가 어떤 기능과 기여를 하고 있는지 이야기해 주었습니다. 인상적이었던 내용은 잘 되는 커뮤니티에 3가지 특징이 있다는 것입니다. 첫 번째는 강력한 인물이 중심이 되어 조성된 커뮤니티입니다. 대표적으로 팬카페가 있습니다. 연예인을 사모하는 사람들이 모여 연예인의 활동을 조직적으로 감상하고 소감을 나누는 것입니다. 예를 들면, 가수 콘서트에 참여해서 응원하기 위해 준비를 커뮤니티에서 논의하고 진행하는 것입니다. 요즘은 유명한 연예인이 아니라도 인플루언서가 되면 팬이 있고, 자연스럽게 팬카페라는 커뮤니티가 조성이 되는 모습입니다. 두 번째는 많은 사람들이 알고 좋아하는 콘텐츠가 중심이 되어 조성된 커뮤니티입니다. 대표적으로 교회가 있습니다. 성경이라는 책은 전 세계적으로 많은 사람들이 알고 있고, 관심을 갖고 보는 콘텐츠입니다. 성경이라는 콘텐츠를 중심으로 사람들이 모여 교회를 이루고, 성경을 읽고 대화를 나누며 다양한 활동을 합니다. 특징이라면 종교는 비영리를 추구하지만, 그 어느 커뮤니티보다 단단한 결집력을 갖고 있다는 것입니다. 세 번째는 흥미로운 이벤트가 중심이 되어 조성된 커뮤니티입니다. 무엇을 같이 배운다거나 함께 여행을 간다거나 운동을 하는 등 특정 주제를 가지고 이벤트 즉, 활동이 일어나는 모임입니다. 대표적인 이벤트 커뮤니티는 독서 토론 모임입니다. 같은 책을 읽고 서로 다른 생각을 나누는 것입니다. 이렇게 들으면 별로 재미없을 것 같지만, 실제로 독서 토론 모임 커뮤니티를 운영하는 지인 이야기를 들어보면 다른 사람의 다른 생각을 듣는 것이 한 권의 책을 혼자 읽는 것보다 얻을 수 있는 지혜와 통찰이 훨씬 많아서 사람들이 좋아한다고 합니다.﻿

커뮤니티

  미국 미시건대 데이비드 더닝 교수 연구진은 중간 성적의 사람들은 문제를 이렇게 풀었다가 저렇게도 풀어보는 다소 갈팡질팡한 모습을 보이고.스스로 자신의 실력을 평가할 때에도 가장 지식수준이 낮은 사람들에 비해 다소...

[박진영의 사회심리학]갈팡질팡은 성장하고 있다는 증거

“어? 이거 분명 할 줄 알았는데. 어떻게 했더라? 이렇게 어려웠었나?” 분명히 할 만하다고 생각해서 시작했던 일이 어느덧 시작했던 때보다 더 어렵게 느껴질 때가 있다.

주로 일을 시작한 초기를 넘어서 배움이 더 깊어지고 이렇게 하면 안 되고 저렇게 해야 한다는 등 만족스러운 수행을 위한 요구 수준이 높아지면서 생기는 일이다. 잘 써지던 글이 시간이 지날수록 안 써지고, 잘 풀리던 문제가 안 풀리는 등. 이를 슬럼프라고 하던가.

원래 아무 것도 모를 때에는 자신이 뭘 모르고 있다는 사실조차 모른다. 따라서 되려 초보일 때에는 자신감이 높다가, 배움이 깊어지면서 자신의 실력을 과대평가하는 경향이 줄어들고 상대적으로 좌절이 늘어나기도 한다.

하지만 배우는 과정이라는 것 자체가 어설프게 알고 있었거나 잘못 알고 있었던 기존 지식 또는 잘못 배긴 습관을 깨는 과정이다. 어쩌면 배움은 나의 일부를 부쉈다가 다시 맞추는 과정이다.

전문성을 쌓아가는 과정은 필연적으로 미끄러짐과 좌절, 갈팡질팡의 아픔이 따르는 과정인 것이다. 결국 마지막까지 남는 사람은 똑똑하기보다 이 과정을 묵묵히 버텨내는 질긴 사람이라고 하는 이유도 같은 맥락이다.

모든 영역들이 그렇겠지만, 수학은 대표적으로 논리력이나 사고력이 중요하다고 여겨지는 분야이다. 따라서 수학을 잘하지 못한다고 하면 보통 논리력이나 사고력이 부족한 탓이라는 이야기를 듣곤 한다.

하지만 ‘더닝-크루거 효과’로 유명한 미국 미시건대 데이비드 크루거 교수에 따르면, 수학 문제에서 정답을 틀린 아이들도 정답을 맞춘 아이들 못지 않게 나름 ‘논리적으로‘ 사고하는 현상이 나타난다고 한다.

’더닝-크루거 효과‘란 능력이 없는 사람이 잘못된 결정을 내려 잘못된 결론에 도달하지만, 능력이 없기 때문에 자신의 실수를 알아차리지 못하는 인지 편향 현상을 가리킨다.

인생의 고통이 시작되는 ‘빼기’를 학교에서 배우기 시작할 때, 예컨대 33에서 17을 뺀다는 의미가 무엇인지 묻는 문제가 나오면 가장 흔하게 나타나는 오답은 24라고 한다.

그 이유로 많은 아이들이 다음과 같은 사고과정을 거친다고 한다. 우선 빼기란 큰 것에서 작은 것을 빼는 것이다. 3이 1보다 크니까 우선 3에서 1을 빼자. 그럼 2가 나온다.

남은 숫자로는 3과 7이 있는데 7이 3보다 크다. 그러니까 7에서 3을 빼면 답은 4다. 그래서 24라고 하는 것이다. 틀린 답일지언정 나름의 논리가 있는 설명이다.

흥미롭게도 비슷한 문제들이 여러 개 출제되면 다 맞추고 100점을 받거나, 아니면 다 틀려서 0점을 받는 경우가 많다. 문제를 정확하게 이해하고 있는 아이들은 계속해서 올바른 방법으로 풀지만, 잘 모르는 아이들은 계속해서 잘못된 풀이 방법을 사용하기 때문이다.

그러다 보니 누가 가장 일관성있는 문제 풀이 방식을 보이는지를 살펴보면, 정답률이 가장 높은 학생과 가장 낮은 학생이 나란히 가장 높은 일관성을 보이는 현상이 나타난다.

또 이렇게 일관성이 높을수록, 즉 잘못된 지식이나 습관을 확고하게 가지고 있을수록, 자신이 이 문제를 제대로 이해하고 있다는 ‘자신감’은 높은 것으로 나타났다.

실제로 하위 10%에 속한 학생들의 경우, 이 문제는 이렇게 푸는 게 맞다는 잘못된 지식을 굳건히 가지고 있다. 그런 탓에 주관적으로는 자신의 점수가 상위 30% 정도일 거라고 자기 실력을 과대평가하는 경향이 나타난다.

반대로 상위 10%에 속하는 학생들은 자신의 점수가 상위 20% 정도 될 것이라고 비교적 현실적으로 평가하는데, 하위권 학생과 비교되는 반응이다.

그리고 중간 수준의 학생들은 이렇게도 풀었다가 저렇게도 풀어보는 다소 갈팡질팡하는 모습을 보였다. 스스로 자신의 실력을 평가할 때에도 지식수준이 가장 낮은 학생들에 비해 자기 실력을 다소 낮게 평가하는 경향을 보였다.

어떤 일을 진지하게 시작한다는 것은 어쩌면 환상에서 벗어나는 과정이다. 이 일이 쉽고 해볼만하다는 환상, 나는 이미 많은 것을 알고 있고 내 방식이 ‘제대로’ 된 것이라는 안일한 환상을 깨는 과정이다.

따라서 배움의 과정이 고통스러운 것은 어쩌면 자연스러운 일이다. 어떤 일을 열심히 할수록 이전보다 더 좌절이 늘어가고 뭐가 뭔지 더 모르겠는 혼란에 빠지고 있다면, 이제 드디어 진지한 배움과 발전의 과정이 시작된 것이라고 생각해보면 어떨까?

물론 시간이 지나도 조금도 나아지지 않는다면 재고해볼 필요가 있겠지만, 애초에 제대로 배우는 과정은 갈팡질팡과 혼란을 수반하므로, 갈팡질팡하고 있다는 것 자체가 곧 내가 길을 잘못 들었다거나 할 수 없는 일이라는 신호는 아닌 것이다. 새해에는 좀 더 편안한 마음으로 방황해보도록 하자.

“어? 이거 분명 할 줄 알았는데. 어떻게 했더라? 이렇게 어려웠었나?” 분명히 할 만하다고 생각해서 시작했던 일이 어느덧 시작했던 때보다 더 어렵게 느껴질 때가 있다. 주로 일을 시작한 초기를 넘어서 배움이 더 깊어지고 이렇게 하면 안 되고 저렇게 해야 한다는 등 만족스러운 수행을 위한 요구 수준이 높아지면서 생기는 일이다. 잘 써지던 글이 시간이 지날수록 안 써지고, 잘 풀리던 문제가 안 풀리는 등. 이를 슬럼프라고 하던가. 원래 아무 것도 모를 때에는 자신이 뭘 모르고 있다는 사실조차 모른다. 따라서 되려 초보일 때에는 자신감이 높다가, 배움이 깊어지면서 자신의 실력을 과대평가하는 경향이 줄어들고 상대적으로 좌절이 늘어나기도 한다. 하지만 배우는 과정이라는 것 자체가 어설프게 알고 있었거나 잘못 알고 있었던 기존 지식 또는 잘못 배긴 습관을 깨는 과정이다. 어쩌면 배움은 나의 일부를 부쉈다가 다시 맞추는 과정이다. 전문성을 쌓아가는 과정은 필연적으로 미끄러짐과 좌절, 갈팡질팡의 아픔이 따르는 과정인 것이다. 결국 마지막까지 남는 사람은 똑똑하기보다 이 과정을 묵묵히 버텨내는 질긴 사람이라고 하는 이유도 같은 맥락이다. 모든 영역들이 그렇겠지만, 수학은 대표적으로 논리력이나 사고력이 중요하다고 여겨지는 분야이다. 따라서 수학을 잘하지 못한다고 하면 보통 논리력이나 사고력이 부족한 탓이라는 이야기를 듣곤 한다. 하지만 ‘더닝-크루거 효과’로 유명한 미국 미시건대 데이비드 크루거 교수에 따르면, 수학 문제에서 정답을 틀린 아이들도 정답을 맞춘 아이들 못지 않게 나름 ‘논리적으로‘ 사고하는 현상이 나타난다고 한다. ’더닝-크루거 효과‘란 능력이 없는 사람이 잘못된 결정을 내려 잘못된 결론에 도달하지만, 능력이 없기 때문에 자신의 실수를 알아차리지 못하는 인지 편향 현상을 가리킨다. 인생의 고통이 시작되는 ‘빼기’를 학교에서 배우기 시작할 때, 예컨대 33에서 17을 뺀다는 의미가 무엇인지 묻는 문제가 나오면 가장 흔하게 나타나는 오답은 24라고 한다. 그 이유로 많은 아이들이 다음과 같은 사고과정을 거친다고 한다. 우선 빼기란 큰 것에서 작은 것을 빼는 것이다. 3이 1보다 크니까 우선 3에서 1을 빼자. 그럼 2가 나온다. 남은 숫자로는 3과 7이 있는데 7이 3보다 크다. 그러니까 7에서 3을 빼면 답은 4다. 그래서 24라고 하는 것이다. 틀린 답일지언정 나름의 논리가 있는 설명이다. 흥미롭게도 비슷한 문제들이 여러 개 출제되면 다 맞추고 100점을 받거나, 아니면 다 틀려서 0점을 받는 경우가 많다. 문제를 정확하게 이해하고 있는 아이들은 계속해서 올바른 방법으로 풀지만, 잘 모르는 아이들은 계속해서 잘못된 풀이 방법을 사용하기 때문이다. 그러다 보니 누가 가장 일관성있는 문제 풀이 방식을 보이는지를 살펴보면, 정답률이 가장 높은 학생과 가장 낮은 학생이 나란히 가장 높은 일관성을 보이는 현상이 나타난다. 또 이렇게 일관성이 높을수록, 즉 잘못된 지식이나 습관을 확고하게 가지고 있을수록, 자신이 이 문제를 제대로 이해하고 있다는 ‘자신감’은 높은 것으로 나타났다. 실제로 하위 10%에 속한 학생들의 경우, 이 문제는 이렇게 푸는 게 맞다는 잘못된 지식을 굳건히 가지고 있다. 그런 탓에 주관적으로는 자신의 점수가 상위 30% 정도일 거라고 자기 실력을 과대평가하는 경향이 나타난다. 반대로 상위 10%에 속하는 학생들은 자신의 점수가 상위 20% 정도 될 것이라고 비교적 현실적으로 평가하는데, 하위권 학생과 비교되는 반응이다. 그리고 중간 수준의 학생들은 이렇게도 풀었다가 저렇게도 풀어보는 다소 갈팡질팡하는 모습을 보였다. 스스로 자신의 실력을 평가할 때에도 지식수준이 가장 낮은 학생들에 비해 자기 실력을 다소 낮게 평가하는 경향을 보였다. 어떤 일을 진지하게 시작한다는 것은 어쩌면 환상에서 벗어나는 과정이다. 이 일이 쉽고 해볼만하다는 환상, 나는 이미 많은 것을 알고 있고 내 방식이 ‘제대로’ 된 것이라는 안일한 환상을 깨는 과정이다. 따라서 배움의 과정이 고통스러운 것은 어쩌면 자연스러운 일이다. 어떤 일을 열심히 할수록 이전보다 더 좌절이 늘어가고 뭐가 뭔지 더 모르겠는 혼란에 빠지고 있다면, 이제 드디어 진지한 배움과 발전의 과정이 시작된 것이라고 생각해보면 어떨까? 물론 시간이 지나도 조금도 나아지지 않는다면 재고해볼 필요가 있겠지만, 애초에 제대로 배우는 과정은 갈팡질팡과 혼란을 수반하므로, 갈팡질팡하고 있다는 것 자체가 곧 내가 길을 잘못 들었다거나 할 수 없는 일이라는 신호는 아닌 것이다. 새해에는 좀 더 편안한 마음으로 방황해보도록 하자.

m.dongascience.com

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

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

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

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

면접 질문: 같이 일해본 동료 중에 가장 힘들었던 사람은 누구였나

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

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

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

AI, 어디까지 써보셨나요?

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

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

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

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

API 요청 당 쿼리 개수를 알고 싶어 라이브러리까지 만든 이야기

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

A 10x Faster TypeScript - TypeScript

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

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

TypeScript

🏎️ 타입스크립트가 10배나 빨라 진다구?! 😲

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

성급한 널 처리의 오류

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

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

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

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

저는 이걸 성급한 널 처리의 오류라고 부르고 싶습니다.

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

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

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

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

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

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

K리그 프로그래머

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

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

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

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

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

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

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

도망친 곳에 낙원은… 있었다

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

Kafka Schema Registry: 데이터 스키마의 중앙 집중 관리

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

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

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

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

덕토피아

🕊️ Kafka Schema Registry: 데이터 스키마 관리

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

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

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

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

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

www.folin.co

《다정함도 체력에서 나오니까》

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

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

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

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

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

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

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

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

마누스(Manus) AI

우디의 컨설팅:  합격으로 가는 3가지 차별점 회사별 맞춤 포트폴리오,  합격을 부르는 비결입니다. 5회 코칭 진행 
 핀테크 프로덕트 디자이너로 최종 합격한 김** 님의 실제 리뷰입니다.  2회 코칭 진행 
 핀테크 프로덕트 디자이너로 최종 합격한 **호 님의 실제 리뷰입니다.  2회 코칭 진행 
 에이전시 → 스타트업 디자이너로 이직 성공한 **수 님의

[🚨3월·소수 정예!] 유니콘·빅테크 합격한 UX/UI 포트폴리오 컨설팅 - PO·디자인 리드 우디 - 우디디자인랩

Q) 🧑‍💻 평소 업무나 협업 시, 본인의 커뮤니케이션 스타일은 어떤 편인가요? (우디)

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

* 저맥락 커뮤니케이션을 통해 오해를 줄이는 커뮤니케이션 스타일이 느껴져 좋았습니다.

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

Latpeed

기억에 남는 디자이너 면접 답변 [9]

디테일하게 일을 만들어
숫자로 말을 할 수 있어야 해요.
그래서 ‘숫자의 디테일’이 필요하죠.

숫자는 비즈니스의 결과입니다.
과정이 좋아도 숫자가 좋지 않으면 잘 안 된 거예요.
(의미는 만들 수 있죠!)

과정이 어지러워도 숫자가 좋으면 잘 된 거예요.
그것이 비즈니스의 진실입니다.

[숫자의 무기 활용법]
1. 큰 것만이 숫자는 아니에요. 0에서 1을 만드는 것, 3을 4로 만드는 것도 숫자예요. 작더라도 숫자를 보세요.

2. 매출만이 숫자의 전부가 아니예요. 모든 것들은 수치화해보세요. 오프라인 방문객, 웹 트래픽, 팔로워, 인게이지먼트(공유&좋아요&댓글) 등

아이디어와 숫자를 더할 수 있다면 그것이 나만의 무기가 될 수 있습니다. 숫자의 디테일을 꼭 기억하셔서 일을 더 크게 키워보면 어떨까요?

일의 무기를 만드는 워스픽살롱에서

https://www.youtube.com/shorts/waXUOAP68jc

디테일하게 일을 만들어 숫자로 말을 할 수 있어야 해요. 그래서 ‘숫자의 디테일’이 필요하죠. 숫자는 비즈니스의 결과입니다. 과정이 좋아도 숫자가 좋지 않으면 잘 안 된 거예요. (의미는 만들 수 있죠!) 과정이 어지러워도 숫자가 좋으면 잘 된 거예요. 그것이 비즈니스의 진실입니다. [숫자의 무기 활용법] 1. 큰 것만이 숫자는 아니에요. 0에서 1을 만드는 것, 3을 4로 만드는 것도 숫자예요. 작더라도 숫자를 보세요. 2. 매출만이 숫자의 전부가 아니예요. 모든 것들은 수치화해보세요. 오프라인 방문객, 웹 트래픽, 팔로워, 인게이지먼트(공유&amp;좋아요&amp;댓글) 등 아이디어와 숫자를 더할 수 있다면 그것이 나만의 무기가 될 수 있습니다. 숫자의 디테일을 꼭 기억하셔서 일을 더 크게 키워보면 어떨까요? 일의 무기를 만드는 워스픽살롱에서 https://www.youtube.com/shorts/waXUOAP68jc

메디트 백엔드 엔지니어

권주성

CJ엔터테인먼트에서 시작해 tvN을 거쳐 방송, 캐릭터, 디지털을 지나온 12년차 마케터 초인입니다. 온갖 콘텐츠와 브랜드의 덕후이기도 하고, 여러 디지털 채널을 운영하며 상상하고 노는 실험을 하고 있습니다.

초인 마케팅랩 LEADER

마케터 초인(윤진호)

CJ ENM, 월트디즈니, GFFG(노티드)까지 미디어, 캐릭터, F&B로 커리어를 쌓은 15년 차 마케팅 디렉터입니다. 글로, 이야기로, 클래스로 <초인 마케팅랩>에서 브랜드와 비즈니스의 성장무기를 만듭니다. 일의 성장을 위한 무기책 <마케터의 무기들>을 썼습니다.

이거 없으면 열심히 해도 소용 없더라고요

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