First and foremost, thank you to everyone who has contributed to styled-components over the years. Open Source is hard work, and many of the larger feature and/or refactoring drives probably would never have shipped without your support! As...

Thank you - styled-components

Styled Components가 공식적으로 개발을 중단하고 후원도 그만 받는다고 합니다. CSS-in-JS 분야에 선구자적인 역할을 했던 라이브러리라고 생각합니다. Emotion, Stitches, Vanilla Extract 등 그 이후에 나온 수많은 CSS-in-JS 라이브러리에 영감을 주었죠.

Styled Components의 시장 점유율이 워낙 높아서 예전에 jQuery가 그랬던 것처럼 실제 사용량은 수년에 걸쳐 서서히 줄어들거라고 생각합니다. 하지만 신규 프로젝트에서는 Styled Components를 선택하지 않도록 주의해야할 것 같습니다.

React 생태계가 RSC로 넘어가면서 빌드 타임에 스타일링을 하는 Panda CSS나 StyleX과 같은 차세대 라이브러리가 대체제로 주목받고 있으니 참고하세요.

Styled Components가 공식적으로 개발을 중단하고 후원도 그만 받는다고 합니다. CSS-in-JS 분야에 선구자적인 역할을 했던 라이브러리라고 생각합니다. Emotion, Stitches, Vanilla Extract 등 그 이후에 나온 수많은 CSS-in-JS 라이브러리에 영감을 주었죠. Styled Components의 시장 점유율이 워낙 높아서 예전에 jQuery가 그랬던 것처럼 실제 사용량은 수년에 걸쳐 서서히 줄어들거라고 생각합니다. 하지만 신규 프로젝트에서는 Styled Components를 선택하지 않도록 주의해야할 것 같습니다. React 생태계가 RSC로 넘어가면서 빌드 타임에 스타일링을 하는 Panda CSS나 StyleX과 같은 차세대 라이브러리가 대체제로 주목받고 있으니 참고하세요.

opencollective.com

👋 굿바이 Styled Components 🥹

한 시대가 저무는 기분입니다...

(번역) Create React App 지원 종료

Create React App은 유지보수할 사람이 없고 이미 다양한 프레임워크에서 같은 문제를 해결하고 있으므로 지원을 중단한다고 합니다.

React 공식 블로그의 글을 AI로 1차 번역하고, 어색한 부분을 다듬어서 정리해 보았습니다. 링크는 아래 남겨두었습니다.

https://www.harimkim.com/articles/2.%20Area/%ED%94%84%EB%A1%9C%EA%B7%B8%EB%9E%98%EB%B0%8D/%ED%94%84%EB%A1%A0%ED%8A%B8%EC%97%94%EB%93%9C%20%EA%B0%9C%EB%B0%9C/React/(%EB%B2%88%EC%97%AD)%20Create%20React%20App%20%EC%A7%80%EC%9B%90%20%EC%A2%85%EB%A3%8C

Create React App은 유지보수할 사람이 없고 이미 다양한 프레임워크에서 같은 문제를 해결하고 있으므로 지원을 중단한다고 합니다. React 공식 블로그의 글을 AI로 1차 번역하고, 어색한 부분을 다듬어서 정리해 보았습니다. 링크는 아래 남겨두었습니다. https://www.harimkim.com/articles/2.%20Area/%ED%94%84%EB%A1%9C%EA%B7%B8%EB%9E%98%EB%B0%8D/%ED%94%84%EB%A1%A0%ED%8A%B8%EC%97%94%EB%93%9C%20%EA%B0%9C%EB%B0%9C/React/(%EB%B2%88%EC%97%AD)%20Create%20React%20App%20%EC%A7%80%EC%9B%90%20%EC%A2%85%EB%A3%8C

www.harimkim.com

GPT-4.5 출시 후 GPT-4o의 성능이 빠르게 좋아지고 있음. GPT-4.5로 GPT-4o를 튜닝하면서 성능을 끌어올리고 있는 것이 아닌가 싶음. GPT-4o 수준의 파인튜닝 속도가 진짜 빠르다는 것이 놀라움. 이것이 OpenAI의 최대 강점일 수도.

GPT-4.5 출시 후 GPT-4o의 성능이 빠르게 좋아지고 있음. GPT-4.5로 GPT-4o를 튜닝하면서 성능을 끌어올리고 있는 것이 아닌가 싶음. GPT-4o 수준의 파인튜닝 속도가 진짜 빠르다는 것이 놀라움. 이것이 OpenAI의 최대 강점일 수도.

MCP는 기술적으로는 거의 순수하게 Function Calling의 Thin Wrapper에 불과함.

다만, 현재 대부분의 애플리케이션이 Function Calling을 지원하지 않는 상태라, LLM에 Function Calling을 주입할 수 있는 서버를 쉽게 만들 수 있는 라이브러리를 제공했던 것이 MCP를 확산시키는 데에 크게 기여를 한 것.

미들웨어로써 인증부분을 담당하는 역할도 중요하긴 하지만, 이것이 결정적인 부분은 아님.

즉, 기술적 우위보다 DX의 승리. 그리고 Anthropic이 LLM 경쟁에서 처음으로 DX에서 승리한 일이라는 것이 주요한 의미.

MCP는 기술적으로는 거의 순수하게 Function Calling의 Thin Wrapper에 불과함. 다만, 현재 대부분의 애플리케이션이 Function Calling을 지원하지 않는 상태라, LLM에 Function Calling을 주입할 수 있는 서버를 쉽게 만들 수 있는 라이브러리를 제공했던 것이 MCP를 확산시키는 데에 크게 기여를 한 것. 미들웨어로써 인증부분을 담당하는 역할도 중요하긴 하지만, 이것이 결정적인 부분은 아님. 즉, 기술적 우위보다 DX의 승리. 그리고 Anthropic이 LLM 경쟁에서 처음으로 DX에서 승리한 일이라는 것이 주요한 의미.

안녕하세요. 그린입니다 🍏이번 포스팅에서는 뭔가 개념적으로 각잡힌 정보 전달의 목적보다 제가 삽질하면서 그냥 코드로 나타내본 내용을 전달해볼까해요! 주제는, iOS App Crash를 감지하고 이를 다루기 위한 방법이라고 볼 수 있습니다.앞서 말했듯이 삽질 코드라서 부족한 부분이 있을수도 있고 논리적으로 안맞는 부분도 있을 수 있지만 그래도 주제 자체에서는 삽질을 완료하고 검증한 상태라 볼 수 있어요 😃 그럼 바로 들어가볼까요? Crash?앱에서는 의도치 않은 crash가 충분히 발생할 수도 있죠.메모리 부족 이슈라던지, 뷰 바인딩이 제대로 안되어 있다던지 아니면 의도적으로 fatalError 등 크래쉬를 내는 환경이라던지 너무 무수히도 많은 앱 크래쉬 현상이 발생할 수 있습니다. 물론, 이를 최대한..

Crash 감지하고 다루기

App Crash는 사실 우리가 아무리 코드로 안정적으로 개발한다 하더라도 여러 케이스들에서 언제든 발생할 수 있죠.
우리가 사용하는 외부 라이브러리가 원인이 될 수도 있고, 디바이스의 메모리 이슈가 있을 수 있으니까요.

그렇기에, 크래시를 아예 원천 차단한다라는건 현실적으로 어렵습니다.
그렇지만, 이 크래시가 발생했을때 제대로 감지하고 다루는것이 필요해요.
그러기 위해서 단순 크래시 로그를 보내고 분석하는것에서 끝나는것이 아니라 앱에서 크래시가 다시 발생하는 로직이 되지 않도록 안전장치도 필요할 수 있습니다.

어떻게 감지하고 다뤄볼지에 대해 삽질해봤습니다 🚀

App Crash는 사실 우리가 아무리 코드로 안정적으로 개발한다 하더라도 여러 케이스들에서 언제든 발생할 수 있죠.우리가 사용하는 외부 라이브러리가 원인이 될 수도 있고, 디바이스의 메모리 이슈가 있을 수 있으니까요. 그렇기에, 크래시를 아예 원천 차단한다라는건 현실적으로 어렵습니다.그렇지만, 이 크래시가 발생했을때 제대로 감지하고 다루는것이 필요해요.그러기 위해서 단순 크래시 로그를 보내고 분석하는것에서 끝나는것이 아니라 앱에서 크래시가 다시 발생하는 로직이 되지 않도록 안전장치도 필요할 수 있습니다. 어떻게 감지하고 다뤄볼지에 대해 삽질해봤습니다 🚀

iOYES

Crash 제대로 감지하고 다루기

아무리 미야자키 감독님이 싫어해도.. Ghiblify를 멈출 수가 없네요. 🫣

앱 다운로드: https://tosto.re/ameego

아무리 미야자키 감독님이 싫어해도.. Ghiblify를 멈출 수가 없네요. 🫣 앱 다운로드: https://tosto.re/ameego

AI 개발 시대에는 SRE(Site Reliability Engineering)와 유사한 의미로 DRE(Development Reliability Engineering)가 필요할 것 같음.

AI 개발 시대에는 SRE(Site Reliability Engineering)와 유사한 의미로 DRE(Development Reliability Engineering)가 필요할 것 같음.

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

 - YouTube

질문에 원하는 답을 바로 내놓는 경우는 상당한 시간을 줄일 수 있겠죠.

하지만 엉뚱한 답을 내놓기도 하고 잘못된 답과 우연의 일치가 겹치면 상당한 시간을 허비할 수도 있습니다.

iOS의 Webview에서 쿠키를 유지할 수 있는지 문의가 있었습니다.

그래서 가장 먼저 해본건 Safari Debugger로 쿠키를 삽입하고 앱을 재실행해서 쿠키 목록에 다시 나오는지 확인하는 것이었죠

그런데 앱을 재실행해도 나타나길래 AI에게 iOS의 WKWebview는 원래 자동으로 쿠키를 영구 저장하는지 물었고, 그렇다고 해서

iOS는 원래 쿠키가 영구 저장된다고 답변해줬습니다.

그러나 몇일 후 쿠키가 유지 되지 않는 다는 문의가 돌아왔고

다시 이전과 같은 방법으로 테스트 했지만 쿠키는 여전히 다시 나타났죠.

상당한 시간을 허비한 후에 결국 알아낸 사실은 한번 더 앱을 껐다 켰을 때는 사라지는 것이었습니다. 즉 유지되고 있지 않은 것이죠.

Safari의 버그인지는 모르겠지만 정말... 이상한 버그였습니다.

혼자 개발한다면 AI가 큰 도움이 되겠죠. 이 글은 저자인 개인 개발자가 어떻게 AI를 통해서 시간을 효율적으로 줄였는지 어떤 업무에 어떤 AI를 사용했고 주의할 점은 무엇인지 알려줍니다.

https://youtu.be/pLwMC0pXhE4

질문에 원하는 답을 바로 내놓는 경우는 상당한 시간을 줄일 수 있겠죠. 하지만 엉뚱한 답을 내놓기도 하고 잘못된 답과 우연의 일치가 겹치면 상당한 시간을 허비할 수도 있습니다. iOS의 Webview에서 쿠키를 유지할 수 있는지 문의가 있었습니다. 그래서 가장 먼저 해본건 Safari Debugger로 쿠키를 삽입하고 앱을 재실행해서 쿠키 목록에 다시 나오는지 확인하는 것이었죠 그런데 앱을 재실행해도 나타나길래 AI에게 iOS의 WKWebview는 원래 자동으로 쿠키를 영구 저장하는지 물었고, 그렇다고 해서 iOS는 원래 쿠키가 영구 저장된다고 답변해줬습니다. 그러나 몇일 후 쿠키가 유지 되지 않는 다는 문의가 돌아왔고 다시 이전과 같은 방법으로 테스트 했지만 쿠키는 여전히 다시 나타났죠. 상당한 시간을 허비한 후에 결국 알아낸 사실은 한번 더 앱을 껐다 켰을 때는 사라지는 것이었습니다. 즉 유지되고 있지 않은 것이죠. Safari의 버그인지는 모르겠지만 정말... 이상한 버그였습니다. 혼자 개발한다면 AI가 큰 도움이 되겠죠. 이 글은 저자인 개인 개발자가 어떻게 AI를 통해서 시간을 효율적으로 줄였는지 어떤 업무에 어떤 AI를 사용했고 주의할 점은 무엇인지 알려줍니다. https://youtu.be/pLwMC0pXhE4

youtu.be

AI가 업무를 줄여주고 있나요?

아미고 프로필 페이지에 일종의 인기도와 본인과의 통화량, 통화 기록을 보여주도록 했습니다. (그 외 소소한 개선 다수)

앞으로 아미고와의 친밀도를 높이기 위한 재미난 경험들을 계속 추가 할 예정이고, 곧 재미난 새로운 아미고도 출동할 예정이니 기대해주세요! 🤗

앱 다운로드: https://tosto.re/ameego

아미고 프로필 페이지에 일종의 인기도와 본인과의 통화량, 통화 기록을 보여주도록 했습니다. (그 외 소소한 개선 다수) 앞으로 아미고와의 친밀도를 높이기 위한 재미난 경험들을 계속 추가 할 예정이고, 곧 재미난 새로운 아미고도 출동할 예정이니 기대해주세요! 🤗 앱 다운로드: https://tosto.re/ameego

🎁 아미고(Ameego) 업데이트!

사용자가 공유한 콘텐츠

이 책 개발자 유튜버로 유명한 소프트웨어 개발자 출신의 테디노트(이경록)와 생성형 AI 전문가인 김정욱씨가 공동 집필했다. 개인적으로 1주일에 한번정도는 테디노트 유튜브를 보곤 하는데, 내용을 참 쉽게 잘 설명해준다. 

이 책 역시도 상당히 많은 챗GPT의 활용 방법들과 실전 활용예제를 쉽게 따라할 수 있도록 잘 만들어 놓은 책이다. 챗GPT로 실제 무엇인가 해보고자 하는 초보자들 뿐만 아니라 중,고급자들에게도 유용할 수 있는 내용들이다. 특히, 코딩을 알지 못하거나 하기 어려운 사람들도 OpenAI의 ChatGPT를 통해서 AI챗봇까지도 만들어볼 수 있다.

이 책은 총 4개 파트, 10개 장으로 구성되어 있으며, 내용들은 다음과 같다.

 * Part1: 챗GPT 준비하기
이 파트에서 챗GPT의 등장과 OpenAI의 다양한 기술들과 서비스들 - ChatGPT Pro, Sora, Canvas, Search, O3 등 - 과 챗GPT를 사용하기 위한 계정 생성 및 기본설정들에 대해서 소개하고 있다. 또한, 개인적으로 흥미로운 부분이었던, 고급프롬프터 엔지니어링 전략으로 샷 프롬프트, 생각의 사슬 프롬프트, 마크다운을 이용한 반복과 개선 프롬프트, 노션에서 마크다운 활용하기등을 알려준다. 

 * Part2: 챗GPT 다양하게 활용하기 I
두번째 파트에서는 블로그 포스팅, 광고차키 생성이나 유튜브 영상 스크립트, SNS게시물등 다양한 콘텐츠를 쉽게 제작할 수 있는 프럼프팅 예제를 보여준다. 그리고, ‘겨울철 건강 관리법’에 대한 블로그 콘텐츠 작성 방법 예제 뿐만 아니라 비즈니스 제안 이메일 작성을 위한 프롬프팅 예시등을 볼 수 있다. 직장인으로써 하루에도 수십통 이상의 이메일을 사용하는 나로써는 이메일 작성 부분이 흥미로웠다. 사실, 주로 영문자료 한글번역이나 반대로 영문이메일 작성용도로 많이 사용해왔었는데, 이메일 자체의 작성에 대한 프럼프팅을 생각해보지 않았었는데, 이번 기회를 통해 알게되어 다음주부터 당장 적용해보려고 한다.
그리고, DALL.E(현재 DALL.E는 O4와 통합된 상태)를 통한 이미지 생성 및 프럼프팅, 그리고, GPT-4 Vison을 통한 이미지 분석 및 정보 제공 요청 뿐만 아니라 이미지의 오류를 분석하거나 의학 영상 자료를 판독한다던지 통계자료를 분석하는 예제를 알려준다. 특히, 영수증 이미지를 업로드해서 이 내용들을 엑셀 파일로 만드는 예제는 매우 신선했다.

 * Part3: 챗GPT 다양하게 활용하기 II
이 파트에서는 Koreanize_matplotlib를 통한 데이터를 분석하거나 전처리를  하고, 이 데이터를 통계분석, 탐색적 데이터 분석등을 통해 인사이트를 도출하는 고급기법들을 소개해준다. 또한, 온라인 쇼핑 이용자들의 특성을 분석해서 인사이트를 도출하고 보고서까지 만드는 예제를 소개해준다. 이렇게까지 다양한 형태로 활용할 수 있었는데, 그동안 내가 너무 무지했구나 하는 생각들을 중간중간 해보기도 했다. 그리고, Python을 통해서 인터넷 데이터를 수집하기 위한 웹크롤링 코드를 작성하거나 하는 내용들도 있다. 다만, 현재 이 내용은 필요없어보인다. 왜냐하면, Perplexity나 ChatGPT에서도 이미 search를 통해서 최신데이터에 대한 검색 및 이를 통한 내용 정리 및 조합이 가능하기 때문이다. 어째튼, 웹크롤링을 파이썬으로 구현하기를 원하는 사람들에게는 흥미로운 내용일수 있을거 같긴 하다. 그리고, 상품소개 상세페이지를 만들거나 개선하기 위해 이미지 뿐만 아니라 홈페이지 코드의 수정도 챗GPT를 통해서 가능하다.

 * Part4: 챗GPT 다양하게 활용하기 II
이 파트에서는 올해들어서 가장 핫한 이슈인 AI agent의 초기모델(?) 또는 전단계로 말할 수 있는 GPTs를 통한 나만의 챗봇을 제작하는 방법을 알려준다. 그 예로 연말정산 도우미 챗봇이나 서울 지하철 혼잡도 챗봇, 회의록 작성 도우미 챗봇등의 간단한 만들기를 소개한다. 조금은 아쉬웠던 부분이 최근들어 음석기반의 회의록 작성 및 요약 서비스등을 하는 많은 AI서비스들이 있는데, 이런 부분과 살짝 비교하거나 그런한 서비스까지 가기 위한 내용들, 그리고, 최신 트렌드인 AI agent의 내용이 없는 부분들이 아쉬웠다. 그리고, 마지막으로 GPTs를 외부에서 API로 연동 및 구현하는 내용도 다루고 있다. 이 부분은 사내 또는 개인이 유료 GPT서비스를 사용하면서 API로 구현하는 부분이라서 초보자들은 다소 어려울 수 있을거 같다. 

요컨대, 이 책은 ChatGPT를 실제 업무와 일상에 적용하고자 하는 초보자들부터 중고급사용자들에게 실용적이고 구체적인 가이드를 제공한다. 또한, 단순한 이론 설명에 그치지 않고, 실제 구현 과정과 코드 예시를 함께 제공하여 독자들이 직접 따라 해볼 수 있도록 구성되어 있다. 이를 통해 독자들은 AI 기술의 실제적인 활용 능력을 키우고, 업무 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것이다.

* 이 글은  "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

 * source: https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B85602863

이 책 개발자 유튜버로 유명한 소프트웨어 개발자 출신의 테디노트(이경록)와 생성형 AI 전문가인 김정욱씨가 공동 집필했다. 개인적으로 1주일에 한번정도는 테디노트 유튜브를 보곤 하는데, 내용을 참 쉽게 잘 설명해준다.&nbsp; 이 책 역시도 상당히 많은 챗GPT의 활용 방법들과 실전 활용예제를 쉽게 따라할 수 있도록 잘 만들어 놓은 책이다. 챗GPT로 실제 무엇인가 해보고자 하는 초보자들 뿐만 아니라 중,고급자들에게도 유용할 수 있는 내용들이다. 특히, 코딩을 알지 못하거나 하기 어려운 사람들도 OpenAI의 ChatGPT를 통해서 AI챗봇까지도 만들어볼 수 있다. 이 책은 총 4개 파트, 10개 장으로 구성되어 있으며, 내용들은 다음과 같다. <ul ><li>Part1: 챗GPT 준비하기</li></ul>이 파트에서 챗GPT의 등장과 OpenAI의 다양한 기술들과 서비스들 - ChatGPT Pro, Sora, Canvas, Search, O3 등 - 과 챗GPT를 사용하기 위한 계정 생성 및 기본설정들에 대해서 소개하고 있다. 또한, 개인적으로 흥미로운 부분이었던, 고급프롬프터 엔지니어링 전략으로 샷 프롬프트, 생각의 사슬 프롬프트, 마크다운을 이용한 반복과 개선 프롬프트, 노션에서 마크다운 활용하기등을 알려준다.&nbsp; <ul ><li>Part2: 챗GPT 다양하게 활용하기 I</li></ul>두번째 파트에서는 블로그 포스팅, 광고차키 생성이나 유튜브 영상 스크립트, SNS게시물등 다양한 콘텐츠를 쉽게 제작할 수 있는 프럼프팅 예제를 보여준다. 그리고, ‘겨울철 건강 관리법’에 대한 블로그 콘텐츠 작성 방법 예제 뿐만 아니라 비즈니스 제안 이메일 작성을 위한 프롬프팅 예시등을 볼 수 있다. 직장인으로써 하루에도 수십통 이상의 이메일을 사용하는 나로써는 이메일 작성 부분이 흥미로웠다. 사실, 주로 영문자료 한글번역이나 반대로 영문이메일 작성용도로 많이 사용해왔었는데, 이메일 자체의 작성에 대한 프럼프팅을 생각해보지 않았었는데, 이번 기회를 통해 알게되어 다음주부터 당장 적용해보려고 한다.그리고, DALL.E(현재 DALL.E는 O4와 통합된 상태)를 통한 이미지 생성 및 프럼프팅, 그리고, GPT-4 Vison을 통한 이미지 분석 및 정보 제공 요청 뿐만 아니라 이미지의 오류를 분석하거나 의학 영상 자료를 판독한다던지 통계자료를 분석하는 예제를 알려준다. 특히, 영수증 이미지를 업로드해서 이 내용들을 엑셀 파일로 만드는 예제는 매우 신선했다. <ul ><li>Part3: 챗GPT 다양하게 활용하기 II</li></ul>이 파트에서는 Koreanize_matplotlib를 통한 데이터를 분석하거나 전처리를&nbsp; 하고, 이 데이터를 통계분석, 탐색적 데이터 분석등을 통해 인사이트를 도출하는 고급기법들을 소개해준다. 또한, 온라인 쇼핑 이용자들의 특성을 분석해서 인사이트를 도출하고 보고서까지 만드는 예제를 소개해준다. 이렇게까지 다양한 형태로 활용할 수 있었는데, 그동안 내가 너무 무지했구나 하는 생각들을 중간중간 해보기도 했다. 그리고, Python을 통해서 인터넷 데이터를 수집하기 위한 웹크롤링 코드를 작성하거나 하는 내용들도 있다. 다만, 현재 이 내용은 필요없어보인다. 왜냐하면, Perplexity나 ChatGPT에서도 이미 search를 통해서 최신데이터에 대한 검색 및 이를 통한 내용 정리 및 조합이 가능하기 때문이다. 어째튼, 웹크롤링을 파이썬으로 구현하기를 원하는 사람들에게는 흥미로운 내용일수 있을거 같긴 하다. 그리고, 상품소개 상세페이지를 만들거나 개선하기 위해 이미지 뿐만 아니라 홈페이지 코드의 수정도 챗GPT를 통해서 가능하다. <ul ><li>Part4: 챗GPT 다양하게 활용하기 II</li></ul>이 파트에서는 올해들어서 가장 핫한 이슈인 AI agent의 초기모델(?) 또는 전단계로 말할 수 있는 GPTs를 통한 나만의 챗봇을 제작하는 방법을 알려준다. 그 예로 연말정산 도우미 챗봇이나 서울 지하철 혼잡도 챗봇, 회의록 작성 도우미 챗봇등의 간단한 만들기를 소개한다. 조금은 아쉬웠던 부분이 최근들어 음석기반의 회의록 작성 및 요약 서비스등을 하는 많은 AI서비스들이 있는데, 이런 부분과 살짝 비교하거나 그런한 서비스까지 가기 위한 내용들, 그리고, 최신 트렌드인 AI agent의 내용이 없는 부분들이 아쉬웠다. 그리고, 마지막으로 GPTs를 외부에서 API로 연동 및 구현하는 내용도 다루고 있다. 이 부분은 사내 또는 개인이 유료 GPT서비스를 사용하면서 API로 구현하는 부분이라서 초보자들은 다소 어려울 수 있을거 같다.&nbsp; 요컨대, 이 책은 ChatGPT를 실제 업무와 일상에 적용하고자 하는 초보자들부터 중고급사용자들에게 실용적이고 구체적인 가이드를 제공한다. 또한, 단순한 이론 설명에 그치지 않고, 실제 구현 과정과 코드 예시를 함께 제공하여 독자들이 직접 따라 해볼 수 있도록 구성되어 있다. 이를 통해 독자들은 AI 기술의 실제적인 활용 능력을 키우고, 업무 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것이다. * 이 글은&nbsp; "한빛미디어 &lt;나는 리뷰어다&gt; 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다." <ul ><li>source: https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B85602863 </li></ul>

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[서평]일잘러의 비밀, 챗GPT와 GPTs로 나만의 AI 챗봇 만들기

1️⃣ 아이디어의 가치는 실행했을 때 비로소 생긴다.

2️⃣ 고객이 정말 필요한 서비스를 만들어야 한다. 내가 고객인 서비스라면 더 수월하다.

3️⃣ 빠르게 만들고 빠르게 출시한다. 개발 기간이 길다고 더 좋은 서비스가 나오는 건 아니다.

4️⃣ 한 가지 핵심 기능에 집중하는 것이 좋다. 너무 많은 기능을 넣기보다 문제 해결에 초점을 맞춘다.

5️⃣ 나는 생각보다 고객의 마음을 생각보다 잘 모른다. 출시 후 피드백을 받아야 비로소 알게 되는 경우가 많았다.

6️⃣ 개발은 가장 비싼 검증 방법이다.
본격적으로 개발하기 전에 아이디어 검증이 가능하다면 반드시 검증부터 한다.

7️⃣ “시장의 크기 = 문제를 겪는 사람의 수 × 고통의 크기” 이다.
문제를 겪는 사람의 수는 적더라도 고통의 크기가 큰 문제를 해결하는 것이 유리하다.

8️⃣ 보일러플레이트(템플릿)를 만들어두면 멘탈 관리에 좋다.
로그인, 모달, 레이아웃 등 자주 쓰이는 기능을 미리 모듈화하면 개발이 훨씬 수월하다.

9️⃣ 사이드 프로젝트는 최소 1년은 유지해보는 것이 좋다.
언제 터질지 모르므로 Free Tier로 운영할 수 있는 1년 정도는 지켜본다.

🔟 결국, 대부분의 성공은 운이다.
기본적인 것을 지킨다는 전제하에, 성공 여부는 운에 의해 결정될 때가 많다.
그래서 꾸준히 만들고, 실패하며, 경험치를 쌓아가는 과정이 중요하다.

실행이 전부다. 만들고 배운다.

1️⃣ 아이디어의 가치는 실행했을 때 비로소 생긴다. 2️⃣ 고객이 정말 필요한 서비스를 만들어야 한다. 내가 고객인 서비스라면 더 수월하다. 3️⃣ 빠르게 만들고 빠르게 출시한다. 개발 기간이 길다고 더 좋은 서비스가 나오는 건 아니다. 4️⃣ 한 가지 핵심 기능에 집중하는 것이 좋다. 너무 많은 기능을 넣기보다 문제 해결에 초점을 맞춘다. 5️⃣ 나는 생각보다 고객의 마음을 생각보다 잘 모른다. 출시 후 피드백을 받아야 비로소 알게 되는 경우가 많았다. 6️⃣ 개발은 가장 비싼 검증 방법이다.본격적으로 개발하기 전에 아이디어 검증이 가능하다면 반드시 검증부터 한다. 7️⃣ “시장의 크기 = 문제를 겪는 사람의 수 × 고통의 크기” 이다.문제를 겪는 사람의 수는 적더라도 고통의 크기가 큰 문제를 해결하는 것이 유리하다. 8️⃣ 보일러플레이트(템플릿)를 만들어두면 멘탈 관리에 좋다.로그인, 모달, 레이아웃 등 자주 쓰이는 기능을 미리 모듈화하면 개발이 훨씬 수월하다. 9️⃣ 사이드 프로젝트는 최소 1년은 유지해보는 것이 좋다.언제 터질지 모르므로 Free Tier로 운영할 수 있는 1년 정도는 지켜본다. 🔟 결국, 대부분의 성공은 운이다.기본적인 것을 지킨다는 전제하에, 성공 여부는 운에 의해 결정될 때가 많다.그래서 꾸준히 만들고, 실패하며, 경험치를 쌓아가는 과정이 중요하다. 실행이 전부다. 만들고 배운다.

사이드 프로젝트 34개를 만들고 느낀점 10가지

저의 첫 멘토는 하청 업체에서 고용한 프리랜서 개발자였습니다.

저는 대기업에서 첫 커리어를 시작했는데, 하청 업체에 SI 프로젝트 외주를 많이 주었습니다. 그러다 어느 날 새로 투입된 프로젝트에서 충격적으로 잘 하시는 프리랜서 개발자를 만나게 되었습니다. 그 전까지는 저는 제가 나름 실력이 괜찮다고 생각을 했거든요? 그런데 그 개발자 님을 뵙고 저는 아무 것도 모르는 애송이었다는 것을 깨닫게 되었습니다.

처음에 그 개발자 분께 "사부님"으로 모시고 싶다고 말씀드렸더니 크게 놀라시며 손사례를 치셨습니다. (당시 멘토링 문화가 생소했기 때문에 이렇게 촌스럽게 말씀드렸지만, 사실 멘토가 되어 달라는 부탁이었습니다.) 본인이 같은 회사의 선배도 아니고, 을도 아닌 병, 정의 위치에 있는데 어찌 그럴 수 있겠냐고 난감해하셨습니다. 하지만 저는 포기하지 않고 그 분을 졸졸 딸아다니며 궁금한 것들을 계속 여쭤보면서 정말 많은 배움을 얻었습니다. 저의 이런 모습을 못마땅하게 보시는 부서 선배들 때문에 눈치를 보며 멘토님과의 밀월 관계를 이어나갔던 추억이 있습니다.

제가 주니어였을 때 첫 멘토로 부터 받은 영향은 그 이후 제가 소프트웨어 엔지니어로서 가치관을 정립하고 성장해 나가는 데 너무나 귀중한 자양분이 되었습니다. 당시에는 제 멘토가 하늘같이 보였지만 이제는 저도 연차가 쌓여서 지금은 편한 형 동생 사이가 되었네요. 요즘에는 우스갯소리로 이제 니가 나보다 훨씬 더 잘 한다고 해주시는데 그 말씀 조차 뭔가 힘이 됩니다.

멘토를 찾을 때 반드시 본인이 속한 조직으로 한정할 필요는 없다고 생각합니다. 나보다 잘 한다는 생각이 들고 본받고 싶은 부분이 있다면 누구나 여러분의 멘토가 될 자격이 있습니다. 개발자 밋업에서 우연히 만난 다른 회사의 개발자일 수도 있고, 참여하고 계신 오픈 소스 프로젝트의 다른 기여자가 될 수도 있습니다. 직책과 경력에도 구애받을 필요가 없다고 생각합니다. 단순히 더 오래 일 했다고 해서 더 잘 하는 것은 아니니까요.

정 주변에 멘토로 삼을 만한 분이 없다면 요즘에는 "랜선 멘토"라는 좋은 옵션도 있습니다. 멘티와 멘토를 매칭해주는 플랫폼도 잘 되어 있으니 의지만 있으면 어렵지 않게 멘토를 찾을 수 있을 것입니다. 진짜 정 못 찾으시겠다면 저한테 연락주세요! ㅎㅎ

늘 배워야 살아남을 수 있는 직업인 개발자로서 좋은 멘토를 만나는 것보다 더 큰 행운은 없다고 생각합니다. 좋은 개발자가 되시고 싶다면 주변에 있는 좋은 개발자를 찾아보세요. 내가 닮고 싶은 분과 꾸준히 대화를 나누는 것만으로도 여러분께 엄청난 동기부여가 될 것입니다. 다들 저처럼 인생 멘토를 찾으셨으면 좋겠습니다.

저의 첫 멘토는 하청 업체에서 고용한 프리랜서 개발자였습니다. 저는 대기업에서 첫 커리어를 시작했는데, 하청 업체에 SI 프로젝트 외주를 많이 주었습니다. 그러다 어느 날 새로 투입된 프로젝트에서 충격적으로 잘 하시는 프리랜서 개발자를 만나게 되었습니다. 그 전까지는 저는 제가 나름 실력이 괜찮다고 생각을 했거든요? 그런데 그 개발자 님을 뵙고 저는 아무 것도 모르는 애송이었다는 것을 깨닫게 되었습니다. 처음에 그 개발자 분께 "사부님"으로 모시고 싶다고 말씀드렸더니 크게 놀라시며 손사례를 치셨습니다. (당시 멘토링 문화가 생소했기 때문에 이렇게 촌스럽게 말씀드렸지만, 사실 멘토가 되어 달라는 부탁이었습니다.) 본인이 같은 회사의 선배도 아니고, 을도 아닌 병, 정의 위치에 있는데 어찌 그럴 수 있겠냐고 난감해하셨습니다. 하지만 저는 포기하지 않고 그 분을 졸졸 딸아다니며 궁금한 것들을 계속 여쭤보면서 정말 많은 배움을 얻었습니다. 저의 이런 모습을 못마땅하게 보시는 부서 선배들 때문에 눈치를 보며 멘토님과의 밀월 관계를 이어나갔던 추억이 있습니다. 제가 주니어였을 때 첫 멘토로 부터 받은 영향은 그 이후 제가 소프트웨어 엔지니어로서 가치관을 정립하고 성장해 나가는 데 너무나 귀중한 자양분이 되었습니다. 당시에는 제 멘토가 하늘같이 보였지만 이제는 저도 연차가 쌓여서 지금은 편한 형 동생 사이가 되었네요. 요즘에는 우스갯소리로 이제 니가 나보다 훨씬 더 잘 한다고 해주시는데 그 말씀 조차 뭔가 힘이 됩니다. 멘토를 찾을 때 반드시 본인이 속한 조직으로 한정할 필요는 없다고 생각합니다. 나보다 잘 한다는 생각이 들고 본받고 싶은 부분이 있다면 누구나 여러분의 멘토가 될 자격이 있습니다. 개발자 밋업에서 우연히 만난 다른 회사의 개발자일 수도 있고, 참여하고 계신 오픈 소스 프로젝트의 다른 기여자가 될 수도 있습니다. 직책과 경력에도 구애받을 필요가 없다고 생각합니다. 단순히 더 오래 일 했다고 해서 더 잘 하는 것은 아니니까요. 정 주변에 멘토로 삼을 만한 분이 없다면 요즘에는 "랜선 멘토"라는 좋은 옵션도 있습니다. 멘티와 멘토를 매칭해주는 플랫폼도 잘 되어 있으니 의지만 있으면 어렵지 않게 멘토를 찾을 수 있을 것입니다. 진짜 정 못 찾으시겠다면 저한테 연락주세요! ㅎㅎ 늘 배워야 살아남을 수 있는 직업인 개발자로서 좋은 멘토를 만나는 것보다 더 큰 행운은 없다고 생각합니다. 좋은 개발자가 되시고 싶다면 주변에 있는 좋은 개발자를 찾아보세요. 내가 닮고 싶은 분과 꾸준히 대화를 나누는 것만으로도 여러분께 엄청난 동기부여가 될 것입니다. 다들 저처럼 인생 멘토를 찾으셨으면 좋겠습니다.

나의 첫 멘토 이야기

2023년 기술블로그 글을 엮어 펴낸 첫 책 "요즘 우아한 개발"이 좋은 반응을 얻은 데 힘입어, 이번에는 AI·데이터·로봇 이야기를 담은 시리즈 2탄, "요즘 우아한 AI 개발"을 출간했습니다. 🎉

“요즘 우아한 AI 개발” 출간!

잘 쓴 기술 블로그가 책으로 나오네요.

---

"요즘 우아한 AI 개발"에는 우아한형제들이 실제 프로젝트에 적용한 AI 기술과 데이터 활용법,
로봇 개발 과정에서 얻은 실무 경험을 두루 담았습니다.

AI 추천 시스템, 데이터 분석 자동화, 로봇 머신러닝 모델 경량화, MLOps 구축 사례까지,
AI와 데이터, 로봇 기술을 어떻게 개발하고 적용했는지 생생하게 전합니다.

https://meta-bifrost.vercel.app/AsZfEAXX09DNnNws8Yno

잘 쓴 기술 블로그가 책으로 나오네요. --- "요즘 우아한 AI 개발"에는 우아한형제들이 실제 프로젝트에 적용한 AI 기술과 데이터 활용법, 로봇 개발 과정에서 얻은 실무 경험을 두루 담았습니다. AI 추천 시스템, 데이터 분석 자동화, 로봇 머신러닝 모델 경량화, MLOps 구축 사례까지, AI와 데이터, 로봇 기술을 어떻게 개발하고 적용했는지 생생하게 전합니다. https://meta-bifrost.vercel.app/AsZfEAXX09DNnNws8Yno

meta-bifrost.vercel.app

요즘 우아한 AI 개발 출간~

초등학교 1학년 학생들을 위한 받아쓰기. 소리, 그림 그리고 선생님과 함께 새로운 단어를 공부해봐요.

초등 받아쓰기 시험, 단어 공부

제가 국민학교 다닐 땐 받아쓰기를 했습니다.
89년도인가? 초등학교 2학년에 올라가자마자 선생님이 불러주는 것을 받아쓰기 하던 날.
‘읍니다’가, ‘습니다’로 바뀌어서 와장창 틀렸던 기억.
받아쓰기에 대한 유일한 기억입니다.

얼마 전 딸이 초등학교에 들어갔는데, 맞춤법이 자주 틀려서 교정해주기 위한 어플을 만들어봤습니다.
선생님이 불러주고 받아적는 받아쓰기 어플.
틀린 점에 대해 피드백 받을 수 있는 어플.
이런 어플이 있으면 맞춤법 공부할 때 도움이 되지 않을까?

온 가족이 함께 만들었습니다.
아내는 디자인을, 나는 코딩을, 딸은 목소리를.

아직 개선할 부분들이 많지만 다른 사람들도 함께 쓸 수 있도록 공개해봅니다.
완전히 무료이고, 아이들을 홀려서 클릭을 유발하는 지저분한 광고도 넣지 않을 계획입니다. 키즈앱에 이런 광고들이 특히 많더라고요.

혹시라도 사람들이 의미있게 써준다면 한국 사람들은 무료로 쓰게 하고 해외에만 몇 달러 정도에 팔아볼까하는 생각은 있습니다.
그렇다면 사회에도 기여하고, 달러도 벌어오는… 내가 딱 원하던 이상적인 모습이 되는 것 아닐까 하고.

앱을 올리고 한 번도 광고하지 않았는데도 글로벌 여기저기서 쓰는 모습을 보고 놀랍고 기쁘기도 했습니다.

…사실 별 가치를 못 주고 망할 가능성이 높습니다.
그래도 가족이 모두 함께 만든 첫 작품이니 그걸로 충분하지 않을까요? 😁

처음부터 끝까지 AI로만 코딩한 첫 작품이기도 합니다.

https://spellstart.com/ko

제가 국민학교 다닐 땐 받아쓰기를 했습니다.89년도인가? 초등학교 2학년에 올라가자마자 선생님이 불러주는 것을 받아쓰기 하던 날.‘읍니다’가, ‘습니다’로 바뀌어서 와장창 틀렸던 기억.받아쓰기에 대한 유일한 기억입니다. 얼마 전 딸이 초등학교에 들어갔는데, 맞춤법이 자주 틀려서 교정해주기 위한 어플을 만들어봤습니다.선생님이 불러주고 받아적는 받아쓰기 어플.틀린 점에 대해 피드백 받을 수 있는 어플.이런 어플이 있으면 맞춤법 공부할 때 도움이 되지 않을까? 온 가족이 함께 만들었습니다.아내는 디자인을, 나는 코딩을, 딸은 목소리를. 아직 개선할 부분들이 많지만 다른 사람들도 함께 쓸 수 있도록 공개해봅니다.완전히 무료이고, 아이들을 홀려서 클릭을 유발하는 지저분한 광고도 넣지 않을 계획입니다. 키즈앱에 이런 광고들이 특히 많더라고요. 혹시라도 사람들이 의미있게 써준다면 한국 사람들은 무료로 쓰게 하고 해외에만 몇 달러 정도에 팔아볼까하는 생각은 있습니다.그렇다면 사회에도 기여하고, 달러도 벌어오는… 내가 딱 원하던 이상적인 모습이 되는 것 아닐까 하고. 앱을 올리고 한 번도 광고하지 않았는데도 글로벌 여기저기서 쓰는 모습을 보고 놀랍고 기쁘기도 했습니다. …사실 별 가치를 못 주고 망할 가능성이 높습니다.그래도 가족이 모두 함께 만든 첫 작품이니 그걸로 충분하지 않을까요? 😁 처음부터 끝까지 AI로만 코딩한 첫 작품이기도 합니다. https://spellstart.com/ko

spellstart.com

딸을 위한 받아쓰기 어플을 스스로 만드는 가족

Modal 을 어떻게 구현하시나요?
보통 state 와 React Portal 을 활용하는 것 같아요
다만, 저는 웹뷰 개발시, 모달이 열렸을 때
안드로이드에서 백버튼을 어떻게할지 고민한 경험이 있는데요.

Next.js 에서 Parallel Route 를 활용하면 뒤로가기로 모달을 닫을 수 있어서
깔끔하게 해결 되더라구요 :)

그래서 오늘은 Parallel Route 로 Modal 만들기를 설명해 보았어요

https://youtu.be/iNv2ETZBTLI?si=Mo5RX_nUt3d0e4bl

Modal 을 어떻게 구현하시나요?보통 state 와 React Portal 을 활용하는 것 같아요다만, 저는 웹뷰 개발시, 모달이 열렸을 때 안드로이드에서 백버튼을 어떻게할지 고민한 경험이 있는데요. Next.js 에서 Parallel Route 를 활용하면 뒤로가기로 모달을 닫을 수 있어서깔끔하게 해결 되더라구요 :) 그래서 오늘은 Parallel Route 로 Modal 만들기를 설명해 보았어요 https://youtu.be/iNv2ETZBTLI?si=Mo5RX_nUt3d0e4bl

Modal 을 어떻게 구현하시나요?
보통 state 와 React

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?

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

[백진기 칼럼]그래 한번 미쳐보자?(110편)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

메디칼타임즈

가장 훌륭한 경비절감 방법은 ‘몰입’이다. 가장 훌륭한 생산성 향

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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

필자는 SI 프로젝트를 수행하는 회사에서 30년 넘게 근무하고 있다. 그동안  프로젝트를 수행하는 기술과 도구는 비약적으로 발전했다. 가장 큰 발전은 의사소통 도구의 혁신이다. 휴대폰이 등장으로 전화 통화가 쉬워졌고, 이메일/메신저/화상회의 도구는 보편화되었다. 30년 전에는 휴대폰, 메일, 메신저가 없이 고객이나 프로젝트 팀원과 소통하려면 유선 전화기와 대면소통 외에는 방법이 없었다.

개발 관점에서도 웹의 등장, 프로그램 형상관리 및 디자인 도구의 발전, 오늘날에는 AI가 초벌 코딩을 해주는 시대가 되었다. 또한 방법론도 30년 전 보다 크게 변화했다. 문서위주의 엄격한 관리를 중요하게 생각하는 폭포수 방법론 외에 이해관계자와의 협업과 실질적 가치를 중시하는 애자일 방법론이 등장했다. 

그렇다면 30년 전보다 SI 프로젝트의 실패비율은 크게 줄어들었고 팀원들이 이전보다 쾌적한 환경에서 프로젝트를 수행할까? 현실은 여전히 SI 프로젝트는 빡시고 이슈 프로젝트는 매년 발생한다. 그 이유는 예전보다 더 많은 일을 더 빨리하거나 더 작은 MM로 계약하기 때문일 수도 있고, SI 프로젝트의 성공이나 실패의 본질에 기술이나 방법론이 미치는 영향이 제한적이기 때문일 수도 있다. 

IT 및 소프트웨어 개발 프로젝트의 실패 원인을 분석한 1994년 Chaos Report에서는 프로젝트 결과를 성공, 부분적 실패, 완전 실패로 구분했다. 성공은 범위/일정/예산 목표를 달성, 부분실패는 세가지 목표중 한가지 이상을 달성 못함, 완전실패는 세가지 목표 모두 달성하지 못한 프로젝트이다.

1994년과 비교했을 때 2015년 성공 프로젝트 비율은 16%에서 29%로 증가했고, 완전 실패 비율은 31%에서 19%로 줄어들었지만, 부분적 실패 비율은 52%로 큰 변화를 보이지 않았다. SI 프로젝트에서 실패는 대부분 부분적 실패를 의미하므로, 계약 목표를 달성하지 못하는 비율은 크게 변하지 않았다고 볼 수 있다.   
 
1994년 Chaos Report에서 프로젝트 실패원인 10가지와 비중은  다음과 같다. 2015년까지 매년 공개적으로 발표했는데 그 내용은 크게 변하지 않았다.

• 명확하지 않은 요구사항 및 사양(13.1%)
• 사용자의 참여 부족(12.4%)
• 리소스 부족(10.6%)
• 비현실적인 계획(9.9%)
• 경영진 지원 부족(9.3%)
• 기술적 문제(8.7%)
• 프로젝트 계획 및 일정 관리 미흡(8.1%)
• 변화하는 요구사항 및 사양(7.5%)
• 비효율적인 커뮤니케이션(6.2%)
• 조직 문화, 정치적 이슈, 법적 문제 등 기타(14.2%)
 
프로젝트 수행사에서 크게 노력하지 않는다면 예전이나 지금이나 SI 프로젝트에서 이슈가 발생하는 비율은 비슷하고 그 원인은 유사할 것이다. 요구사항 변경, 고객의 참여부족, 고객관리의 어려움, 팀원과 파트너사의 역량 미흡, 예상하지 못했던 성능이슈, 달성하기 힘든 예산과 납기 등은 SI 프로젝트가 존재하는 한 크게 개선하기  힘들다. 그 이유는 다음과 같다. 

- SI 사업환경이 어려울 때 난이도 높은 프로젝트를 수주한다. 
SI 사업을 수행하는 회사는 안정적인 가동률을 유지하기 힘들고, 경쟁력 확보가 힘들기 때문에 사업환경이 힘들 때는 난이도 높은 프로젝트를 저가로 수주하는 경우가 발생한다. 

- 매번 새로운 프로젝트를 하기 때문에 불확실성이 높고 일정, MM 추정이 힘들다. 
SI 프로젝트는 업무, 팀원, 고객, 파트너사가 매번 달라지기 때문에 발생할 수 있는  이슈를 예측하기 힘들고 일정과 MM추정이 신뢰도가 낮기 때문에 프로젝트 목표를 달성하기 힘들다. 

- 프로젝트 이슈가 발생할 경우 ‘win lose’의 구도가 된다.  
조직내부에서 수행하는 프로젝트에서는 업무범위, MM, 일정 이슈 발생 시 최적의 가치를 확보하기 위해 합리적인 의사결정을 할 수 있지만 계약기반의 SI 프로젝트에서는 이슈가 발생하면 이해관계가 충돌하기 때문에 각자도생의 상황이 발생한다. 고객사는 계약서에 있는 기능은 모두 구현해야 한다고 주장하고, 납기 지연이 발생하면 페널티를 부과한다. 수행사는 고객사 귀책이 있기 때문에 페널티를 부담할 수 없다고 주장한다.  

여러분들이 수행하시는 프로젝트의 안녕을 기원합니다.

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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

필자는 SI 프로젝트를 수행하는 회사에서 30년 넘게 근무하고 있다. 그동안 &nbsp;프로젝트를 수행하는 기술과 도구는 비약적으로 발전했다. 가장 큰 발전은 의사소통 도구의 혁신이다. 휴대폰이 등장으로 전화 통화가 쉬워졌고, 이메일/메신저/화상회의 도구는 보편화되었다. 30년 전에는 휴대폰, 메일, 메신저가 없이 고객이나 프로젝트 팀원과 소통하려면 유선 전화기와 대면소통 외에는 방법이 없었다. 개발 관점에서도 웹의 등장, 프로그램 형상관리 및 디자인 도구의 발전, 오늘날에는 AI가 초벌 코딩을 해주는 시대가 되었다. 또한 방법론도&nbsp;30년 전 보다 크게 변화했다. 문서위주의 엄격한 관리를 중요하게 생각하는 폭포수 방법론 외에 이해관계자와의 협업과 실질적 가치를 중시하는 애자일 방법론이 등장했다.&nbsp; 그렇다면&nbsp;30년 전보다&nbsp;SI 프로젝트의 실패비율은 크게 줄어들었고 팀원들이 이전보다 쾌적한 환경에서 프로젝트를 수행할까? 현실은 여전히 SI 프로젝트는 빡시고 이슈 프로젝트는 매년 발생한다. 그 이유는 예전보다 더 많은 일을 더 빨리하거나 더 작은 MM로 계약하기 때문일 수도 있고, SI 프로젝트의 성공이나 실패의 본질에 기술이나 방법론이 미치는 영향이 제한적이기 때문일 수도 있다.&nbsp; IT 및 소프트웨어 개발 프로젝트의 실패 원인을 분석한 1994년 Chaos Report에서는 프로젝트 결과를 성공, 부분적 실패, 완전 실패로 구분했다. 성공은 범위/일정/예산 목표를 달성, 부분실패는 세가지 목표중 한가지 이상을 달성 못함, 완전실패는 세가지 목표 모두 달성하지 못한 프로젝트이다. 1994년과 비교했을 때 2015년 성공 프로젝트 비율은 16%에서 29%로 증가했고, 완전 실패 비율은 31%에서 19%로 줄어들었지만, 부분적 실패 비율은 52%로 큰 변화를 보이지 않았다. SI 프로젝트에서 실패는 대부분 부분적 실패를 의미하므로, 계약 목표를 달성하지 못하는 비율은 크게 변하지 않았다고 볼 수 있다. &nbsp;&nbsp;&nbsp;1994년 Chaos Report에서 프로젝트 실패원인 10가지와 비중은 &nbsp;다음과 같다. 2015년까지 매년 공개적으로 발표했는데 그 내용은 크게 변하지 않았다. • 명확하지 않은 요구사항 및 사양(13.1%)• 사용자의 참여 부족(12.4%)• 리소스 부족(10.6%)• 비현실적인 계획(9.9%)• 경영진 지원 부족(9.3%)• 기술적 문제(8.7%)• 프로젝트 계획 및 일정 관리 미흡(8.1%)• 변화하는 요구사항 및 사양(7.5%)• 비효율적인 커뮤니케이션(6.2%)• 조직 문화, 정치적 이슈, 법적 문제 등 기타(14.2%)&nbsp;프로젝트 수행사에서 크게 노력하지 않는다면 예전이나 지금이나 SI 프로젝트에서 이슈가 발생하는 비율은 비슷하고 그 원인은 유사할 것이다.&nbsp;요구사항 변경, 고객의 참여부족, 고객관리의 어려움, 팀원과 파트너사의 역량 미흡, 예상하지 못했던 성능이슈, 달성하기 힘든 예산과 납기 등은 SI 프로젝트가 존재하는 한 크게 개선하기 &nbsp;힘들다. 그 이유는 다음과 같다.&nbsp; - SI&nbsp;사업환경이 어려울 때 난이도 높은 프로젝트를 수주한다.&nbsp;SI 사업을 수행하는 회사는 안정적인 가동률을 유지하기 힘들고, 경쟁력 확보가 힘들기 때문에 사업환경이 힘들 때는 난이도 높은 프로젝트를 저가로 수주하는 경우가 발생한다.&nbsp; -&nbsp;매번 새로운 프로젝트를 하기 때문에 불확실성이 높고 일정, MM 추정이 힘들다.&nbsp;SI 프로젝트는 업무, 팀원, 고객, 파트너사가 매번 달라지기 때문에 발생할 수 있는 &nbsp;이슈를 예측하기 힘들고 일정과 MM추정이 신뢰도가 낮기 때문에 프로젝트 목표를 달성하기 힘들다.&nbsp; -&nbsp;프로젝트 이슈가 발생할 경우 ‘win lose’의 구도가 된다. &nbsp;조직내부에서 수행하는 프로젝트에서는 업무범위, MM, 일정 이슈 발생 시 최적의 가치를 확보하기 위해 합리적인 의사결정을 할 수 있지만 계약기반의 SI 프로젝트에서는 이슈가 발생하면 이해관계가 충돌하기 때문에 각자도생의 상황이 발생한다. 고객사는 계약서에 있는 기능은 모두 구현해야 한다고 주장하고, 납기 지연이 발생하면 페널티를 부과한다.&nbsp;수행사는 고객사 귀책이 있기 때문에 페널티를 부담할 수 없다고 주장한다. &nbsp; 여러분들이 수행하시는 프로젝트의 안녕을 기원합니다. ======================== 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&nbsp;

SI 프로젝트 실패비율은 예전보다 줄어들었을까?

Q) 팀원들과의 협업에서 어떤 부분을 가장 신경 쓰셨나요? (우디)

A) 🙋‍♀️ 일정과 우선순위를 명확히 공유하는 것을 중시했습니다. 당시 MVP 단계라 디자인 시안이 자주 바뀌었습니다. 개발이나 마케팅 일정에 혼선이 생기지 않도록 커뮤니케이션 문서(노션)를 만들고 모두가 접근 가능하게 했습니다. 이후 디자인 변경 사항에 대한 로그와 이미지를 기록하고, 필요시 댓글로 소통 창구를 열었습니다. 덕분에 사소한 변경사항도 즉시 공유돼 실수나 중복 작업을 많이 줄일 수 있었습니다. (3년차 프디분)

*협업시 중간 커뮤니케이션 거점을 제시한다는 점이 좋습니다.

🔗 우디의 포트폴리오 컨설팅 운영중입니다(고정 댓글)

Q) 팀원들과의 협업에서 어떤 부분을 가장 신경 쓰셨나요? (우디) A) 🙋‍♀️ 일정과 우선순위를 명확히 공유하는 것을 중시했습니다. 당시 MVP 단계라 디자인 시안이 자주 바뀌었습니다. 개발이나 마케팅 일정에 혼선이 생기지 않도록 커뮤니케이션 문서(노션)를 만들고 모두가 접근 가능하게 했습니다. 이후 디자인 변경 사항에 대한 로그와 이미지를 기록하고, 필요시 댓글로 소통 창구를 열었습니다. 덕분에 사소한 변경사항도 즉시 공유돼 실수나 중복 작업을 많이 줄일 수 있었습니다. (3년차 프디분) *협업시 중간 커뮤니케이션 거점을 제시한다는 점이 좋습니다. 🔗 우디의 포트폴리오 컨설팅 운영중입니다(고정 댓글)

기억남는 디자이너 면접 답변 [12]

router.refresh 와 window.location.reload 의 차이점을 아시나요?
이름만 보면 둘은 비슷한 역할을 할 것 같은데
호출해보니, Next.js 가 내부적으로 관리하는 router state 에 대해
router.refresh 는 새로고침 해주지 않더라고요.

어떠한 차이점이 있는지 조금 더 자세히 알고 싶어서
Next.js 소스코드를 까보며 공부해 보았습니다.

https://youtu.be/Sc9O1hILOEU

router.refresh 와 window.location.reload 의 차이점을 아시나요? 이름만 보면 둘은 비슷한 역할을 할 것 같은데 호출해보니, Next.js 가 내부적으로 관리하는 router state 에 대해 router.refresh 는 새로고침 해주지 않더라고요. 어떠한 차이점이 있는지 조금 더 자세히 알고 싶어서 Next.js 소스코드를 까보며 공부해 보았습니다. https://youtu.be/Sc9O1hILOEU

LRHR(패피스) 프론트엔드 개발자

백지유

프론트엔드 개발자

도혜원

#개발자 #프론트엔드 #애자일개발 #네트워킹

Frontend

휘인

부산에서 일하고있는 주니어 프론트개발자 입니다.

ux/ui에 관심이 많으며, 인터렉션 애니메이션 등 흥미롭게 공부해보고 있습니다.

현재 주업무는 테크니컬 SEO입니다.