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

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

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.

magazine.hankyung.com

﻿
요즘 제가 관심을 가지고 있는 화두는 연결입니다. 기존에 존재하던 복수의 무언가를 서로 연결하는 것입니다. 서로 연결하면 새로운 것이 창조됩니다. 없는 것을 찾는 일이 어려운 요즘, 있는 것을 연결하는 일이 새로운 것을 만드는 일이 된다는 사실이 흥미롭습니다. 물론 기존에 있던 것을 연결하여 만든 새로운 것이 사람들에게 호응을 얻을 수 있을지 미지수입니다.

그럼에도 불구하고 시도해 볼 만한 시점이라고 생각합니다. 가령 좁은 취업문을 돌파하기 위하여 두 가지 이상의 직무 역량을 갖추는 차별점을 갖는 인재로 어필하는 것입니다. 서비스 운영 담당자 직무에 입사 지원하는 사람에게 운영 능력뿐만 아니라 소프트웨어 개발 역량이 있다면, 업무에 필요한 기능을 개발하여 효율적인 운영 프로세스를 만들 수 있는 것입니다. 그럼 다른 후보자보다 상당히 차별되어 보이지 않을까요?

조직 내에서 협업할 일이 없어 보이는 팀 사이에 업무를 연결해 보면 흥미로운 일이 생겨날 듯합니다. 가령 회계팀과 마케팅팀 사이에 소통은 거의 업무에 필요한 비용을 정산하는 일이 대부분일 것입니다. 그런데 둘이 각자의 업무 노하우를 공유하면 어떻게 될까요? 미래를 숫자로 예측하는 회계 업무와 고객의 반응을 예측하는 마케팅 업무를 연결하면 조직이 추구하는 비즈니스 성장 가능성을 예상해 볼 수 있지 않을까요?

아무런 연관이 없어 보이는 사람과 사람을 연결하여 대화를 나누게 하는 것만으로 새로운 통찰을 얻게 만드는 기회가 됩니다. 서로 경험할 기회가 없었던 각자의 경험이 이해가 되면 순간, 몰랐던 세상을 알게 되어 자신이 속한 곳과 연결을 시킬 수 있습니다. 연결된 지점에서 일어난 새로운 통찰이 아이디어가 되고 성장을 위한 도전을 가능하게 만든다고 생각합니다.

연결은 꼭 현재 시점에 존재하는 것들 사이에서만 일어나는 일은 아닙니다. 시점을 건너뛰어 과거와 미래가 연결되기도 합니다. 오늘 일어난 어떤 사건이 미래에 결정적인 기회가 됩니다. 오늘 만난 한 사람이 미래에 기회를 가져다줄 귀한 인연이 될 수 있습니다. 오늘 했던 일이 이후에 할 다른 일과 연결되어 새로운 상황을 연출할 수도 있습니다. 그래서 오늘을 열심히 살아야 미래에 새로운 기회가 열릴 가능성이 높아진다고 믿습니다. (아닐 수도 있으니 무조건 많은 일을 벌이지 않아도 됩니다)

현재 겪고 있는 어려움이 미래에 해야 할 일을 준비하는 과정이라면 조금은 덜 힘들게 느껴지지 않을까요? 고난은 지금 기준의 감정일 뿐, 지속되는 것이 아니고 상황이 변화하면 사라지고 맙니다. 나중에 돌이켜보면 어려웠던 일이 추억이 되는 것은 그 일을 통하여 미래에 새로운 상황이 열렸기 때문입니다. 그러니까 지금 무언가 너무 힘들게 느껴진다면, 너무 상황에 몰입하여 벗어나고 싶다는 생각을 하지 말고, 이것이 나중에 무엇을 얻기 위한 과정인가 기대감을 가지면 좋겠습니다.

말이 쉽지 눈앞에 어려움을 기회라고 둔갑시키기 불가능에 가깝다는 것을 잘 압니다. 어제와 오늘 일이 아니고 항상 있는 일이 어려운 숙제입니다. 하나 풀면 또 나타나고 거짓말처럼 끝도 없이 순차적으로 주어지는 일이 인생의 숙제입니다. 지금 문제를 해결한다고 당장 어떤 효과가 나타나는 것도 아닙니다. 그러나 분명한 것은 어제 숙제와 오늘 숙제가 연결되어 미래에 상상하지 못했던 기회를 만날 수 있습니다.

오늘 만나는 사람과 해야 할 일을 대하는 우리의 마음가짐은 기대로 가득하면 좋겠습니다. 별 볼일 없어 보이는 사건이 미래에 무엇과 연결이 되어 있을까 상상하면 조금 더 즐거울 수 있다고 생각합니다. 그렇게 행복한 상상을 자주 하다 보면 실제로 상상했던 일이 눈앞에 펼쳐진다고 믿습니다. 행복한 상상이 꿈이고, 목표가 되는 것입니다.

살면서 우리가 원하는 대로 되는 것보다 그렇지 않은 일들이 훨씬 더 많습니다. 뜻대로 되지 않는다고 낙심하고 포기하면, 정말 미래에는 더 아무런 일도 일어나지 않을 것입니다. 힘들고 어렵더라도 포기하지 않고 계속 나아가다 보면, 언젠가 뜻하지 않은 새로운 기회와 연결될 것입니다. 우리가 상상할 수 있는 범위 밖에서 오히려 우리가 원했던 것보다 훨씬 더 크고 좋은 기회와 보상이 기다리고 있습니다.

결론은 지금의 작은 소망에 집착하기 보다 미래에 연결될 더 큰 그림을 상상하며 오늘을 즐거운 마음으로 살면 좋겠습니다. 반드시 상황은 연결되어 새로운 기회를 만든다고 믿습니다.

﻿요즘 제가 관심을 가지고 있는 화두는 연결입니다. 기존에 존재하던 복수의 무언가를 서로 연결하는 것입니다. 서로 연결하면 새로운 것이 창조됩니다. 없는 것을 찾는 일이 어려운 요즘, 있는 것을 연결하는 일이 새로운 것을 만드는 일이 된다는 사실이 흥미롭습니다. 물론 기존에 있던 것을 연결하여 만든 새로운 것이 사람들에게 호응을 얻을 수 있을지 미지수입니다. 그럼에도 불구하고 시도해 볼 만한 시점이라고 생각합니다. 가령 좁은 취업문을 돌파하기 위하여 두 가지 이상의 직무 역량을 갖추는 차별점을 갖는 인재로 어필하는 것입니다. 서비스 운영 담당자 직무에 입사 지원하는 사람에게 운영 능력뿐만 아니라 소프트웨어 개발 역량이 있다면, 업무에 필요한 기능을 개발하여 효율적인 운영 프로세스를 만들 수 있는 것입니다. 그럼 다른 후보자보다 상당히 차별되어 보이지 않을까요? 조직 내에서 협업할 일이 없어 보이는 팀 사이에 업무를 연결해 보면 흥미로운 일이 생겨날 듯합니다. 가령 회계팀과 마케팅팀 사이에 소통은 거의 업무에 필요한 비용을 정산하는 일이 대부분일 것입니다. 그런데 둘이 각자의 업무 노하우를 공유하면 어떻게 될까요? 미래를 숫자로 예측하는 회계 업무와 고객의 반응을 예측하는 마케팅 업무를 연결하면 조직이 추구하는 비즈니스 성장 가능성을 예상해 볼 수 있지 않을까요? 아무런 연관이 없어 보이는 사람과 사람을 연결하여 대화를 나누게 하는 것만으로 새로운 통찰을 얻게 만드는 기회가 됩니다. 서로 경험할 기회가 없었던 각자의 경험이 이해가 되면 순간, 몰랐던 세상을 알게 되어 자신이 속한 곳과 연결을 시킬 수 있습니다. 연결된 지점에서 일어난 새로운 통찰이 아이디어가 되고 성장을 위한 도전을 가능하게 만든다고 생각합니다. 연결은 꼭 현재 시점에 존재하는 것들 사이에서만 일어나는 일은 아닙니다. 시점을 건너뛰어 과거와 미래가 연결되기도 합니다. 오늘 일어난 어떤 사건이 미래에 결정적인 기회가 됩니다. 오늘 만난 한 사람이 미래에 기회를 가져다줄 귀한 인연이 될 수 있습니다. 오늘 했던 일이 이후에 할 다른 일과 연결되어 새로운 상황을 연출할 수도 있습니다. 그래서 오늘을 열심히 살아야 미래에 새로운 기회가 열릴 가능성이 높아진다고 믿습니다. (아닐 수도 있으니 무조건 많은 일을 벌이지 않아도 됩니다) 현재 겪고 있는 어려움이 미래에 해야 할 일을 준비하는 과정이라면 조금은 덜 힘들게 느껴지지 않을까요? 고난은 지금 기준의 감정일 뿐, 지속되는 것이 아니고 상황이 변화하면 사라지고 맙니다. 나중에 돌이켜보면 어려웠던 일이 추억이 되는 것은 그 일을 통하여 미래에 새로운 상황이 열렸기 때문입니다. 그러니까 지금 무언가 너무 힘들게 느껴진다면, 너무 상황에 몰입하여 벗어나고 싶다는 생각을 하지 말고, 이것이 나중에 무엇을 얻기 위한 과정인가 기대감을 가지면 좋겠습니다. 말이 쉽지 눈앞에 어려움을 기회라고 둔갑시키기 불가능에 가깝다는 것을 잘 압니다. 어제와 오늘 일이 아니고 항상 있는 일이 어려운 숙제입니다. 하나 풀면 또 나타나고 거짓말처럼 끝도 없이 순차적으로 주어지는 일이 인생의 숙제입니다. 지금 문제를 해결한다고 당장 어떤 효과가 나타나는 것도 아닙니다. 그러나 분명한 것은 어제 숙제와 오늘 숙제가 연결되어 미래에 상상하지 못했던 기회를 만날 수 있습니다. 오늘 만나는 사람과 해야 할 일을 대하는 우리의 마음가짐은 기대로 가득하면 좋겠습니다. 별 볼일 없어 보이는 사건이 미래에 무엇과 연결이 되어 있을까 상상하면 조금 더 즐거울 수 있다고 생각합니다. 그렇게 행복한 상상을 자주 하다 보면 실제로 상상했던 일이 눈앞에 펼쳐진다고 믿습니다. 행복한 상상이 꿈이고, 목표가 되는 것입니다. 살면서 우리가 원하는 대로 되는 것보다 그렇지 않은 일들이 훨씬 더 많습니다. 뜻대로 되지 않는다고 낙심하고 포기하면, 정말 미래에는 더 아무런 일도 일어나지 않을 것입니다. 힘들고 어렵더라도 포기하지 않고 계속 나아가다 보면, 언젠가 뜻하지 않은 새로운 기회와 연결될 것입니다. 우리가 상상할 수 있는 범위 밖에서 오히려 우리가 원했던 것보다 훨씬 더 크고 좋은 기회와 보상이 기다리고 있습니다. 결론은 지금의 작은 소망에 집착하기 보다 미래에 연결될 더 큰 그림을 상상하며 오늘을 즐거운 마음으로 살면 좋겠습니다. 반드시 상황은 연결되어 새로운 기회를 만든다고 믿습니다.﻿

현실이 미래의 기회로 연결될 수 있는 이유

1. 두려움 대신 믿음을 택하는 것, 사실 이는 많은 사람에게 도전이다. 우리는 내면의 비평가가 던지는 부정적인 말을 듣는 데 더 익숙하다.

2. 나는 그 내면의 비평가에게 '나이젤'이라는 이름을 붙였다. 그리고 무려 50년 넘는 세월을 나이절과 함께 보냈다.

3. 나이절은 불가능할 정도로 높은 기준을 요구하는, 마치 깐깐한 인테리어 디자이너 같은 존재다.

4. 내가 쓰는 글은 무엇 하나 그에게 만족스럽지 않았고 나는 늘 가차없는 비판을 받아야 했다.

5. 시간이 흐르면서 나는 나이절을 무시하는 법을 익혔다. 이제는 내 작업이 독창적이고 특별할 때도 목청 높여 비판하는 그 목소리를 아무렇지도 않게 넘길 수 있다.

6. 우리 모두에게는 각자의 나이절이 있다. 두려움에 얼어붙고 멈춰 서게 하는 존재 말이다.

7. 당신 안의 비평가에게 이름을 붙이고 캐릭터를 설정해보자. 그리고 그 비평가의 목소리를 약하게 만들어보자.

#아티스트웨이 📚

1. 두려움 대신 믿음을 택하는 것, 사실 이는 많은 사람에게 도전이다. 우리는 내면의 비평가가 던지는 부정적인 말을 듣는 데 더 익숙하다. ​ 2. 나는 그 내면의 비평가에게 '나이젤'이라는 이름을 붙였다. 그리고 무려 50년 넘는 세월을 나이절과 함께 보냈다. ​ 3. 나이절은 불가능할 정도로 높은 기준을 요구하는, 마치 깐깐한 인테리어 디자이너 같은 존재다. ​ 4. 내가 쓰는 글은 무엇 하나 그에게 만족스럽지 않았고 나는 늘 가차없는 비판을 받아야 했다. ​ 5. 시간이 흐르면서 나는 나이절을 무시하는 법을 익혔다. 이제는 내 작업이 독창적이고 특별할 때도 목청 높여 비판하는 그 목소리를 아무렇지도 않게 넘길 수 있다. ​ 6. 우리 모두에게는 각자의 나이절이 있다. 두려움에 얼어붙고 멈춰 서게 하는 존재 말이다. ​ 7. 당신 안의 비평가에게 이름을 붙이고 캐릭터를 설정해보자. 그리고 그 비평가의 목소리를 약하게 만들어보자. ​#아티스트웨이 📚

< 내 안의 비평가에 맞서는 법: 이름을 붙이고 무시하기 >

https://blog.naver.com/madaboutit/223791084337

﻿
어제는 팀 동료인 인턴 친구와 함께 점심 식사를 했습니다. 점심 식사 메뉴로 쌀국수를 먹었습니다. 인턴 친구에게 먹고 싶은 메뉴를 선정할 수 있는 기회를 특별히 주겠다고 했습니다. 평소에 샐러드를 먹거나 약속이 있다고 팀원과 함께 점심 식사를 하지 않는 편입니다. 그래서 오랜만에 함께 식사를 하는 기회라서 상대방에게 메뉴를 고르게 하고 싶었습니다. 그러나 고춧가루가 들어가지 않은 음식을 먹고 싶은 마음에 은근히 제가 메뉴 선택을 종용한 음식을 먹게 되었습니다.

쌀국수 집에는 진짜 베트남 분이 일을 하고 계셨습니다. 베트남 사람이 만든 베트남 음식이 어제 방문한 가게의 메인 콘셉트라고 느꼈습니다. 자그마한 공간에 음식을 먹으러 온 사람들이 그득그득했습니다. 우연히 고른 음식이고 가게가 맛집인 모양입니다. 메뉴 선택을 종용한 사람으로 마음이 한 결 놓이는 장면이었습니다. 메뉴를 고르고 음식을 기다리며 저는 인턴 친구에게 궁금한 것을 묻기 시작했습니다.

요즘 젊은이들은 취업을 두고 어떤 고민을 하는지 궁금했습니다. 그러니까 대학을 이제 막 졸업하는 사람들이 진로를 어떻게 고민하는지, 고민하여 어떤 선택을 하는지, 도움을 누구에 구하고 있는지 알고 싶었습니다. 취업이 어렵다고 하는데, 현실을 얼마나 체감하고 있는지, 이와 같은 현실을 맞이한 사람들의 마음 상태는 어떤지 알고 싶었습니다. 그래서 제가 그들을 위해 어떤 도움을 줄 수 있을지, 무엇을 고민하고 제공해야 그들을 위로하고 격려할 수 있을지 알고 싶었습니다.

결론은 생각보다 상황을 바라보는 마음이 제법 담담했습니다. 함께 일을 하는 인턴 친구가 유독 담담한 성향인지도 모르겠습니다. 그런데 인턴 친구의 지인들 소식을 들어봐도 요즘 취업이 어렵다는 현실 대비 크게 어려움을 겪고 있거나 절망적인 분위기는 아니라고 느꼈습니다. 취업한 선배나 친구도 있고, 이제 취업을 준비하고 있는 친구들도 있지만, 망연자실 걱정만 하고 있는 주변 지인은 별로 없는 듯합니다. 취업이 어렵다고 하나 취업을 준비하는 사람들 각자의 자리에서 모두 할 수 있는 노력들을 다하고 있다는 생각이 들었습니다.

어쩌면 제가 괜한 걱정을 하고 있는 것일 수도 있겠네요. 알고 보면 당사자에게 그렇게 심각한 상황이 아닌데, 괜히 비슷한 상황을 겪은 사람이 고통을 안다고 섣부르게 상상하고 판단하는 것이 오해를 사는 경우가 있습니다. 병원에서 주사를 맞는 것이 저는 엄청 두렵고 힘든 일인데, 다른 누군가에겐 그저 따끔한 순간일 뿐 오히려 얼른 병이 낫는 치료로 좋다고 여겨질 수 있겠습니다.

인턴 친구는 고등학교 3학년인 동생이 있었습니다. 고등학교 3학년 학생도 취업을 준비하는 사람들 만큼이나 제 마음에 짠한 느낌이 드는 캐릭터입니다. 그래서 인턴 친구에게 동생이 많이 힘들어하겠다고 물으니, 동생이 열심히 공부하고 있지만 알아서 잘 놀기도 할 거라며 크게 힘들어하는 모습은 아니라고 했습니다. (아무래도 어제 함께 식사를 한 인턴 친구는 마음이 단단한 편인 것 같습니다)

여러분은 고등학교 3학년과 처음으로 취업을 준비하는 시기를 어떻게 보내셨는지 궁금합니다. 질풍노도 시기를 보냈는지, 평탄하고 잔잔한 순간으로 기억하는지 궁금합니다. 저는 고등학교 3학년과 첫 취업이 간절하고 처절한 전쟁 같은 시간이었습니다. 더 이상 소진할 에너지가 남아있지 않은데 계속 싸워야 했던 전투를 보낸 느낌으로 기억합니다. 그것도 함께 싸우는 아군 없이 적과 홀로 싸워야 하는 쓸쓸한 전투가 그 시기를 상상하면 외로웠다고 떠올리게 됩니다.

그래서 동시대를 살아가는 고등학생과 대학생을 보면 공부하고 진로 고민하느라 힘들까 봐 걱정입니다. 정작 본인들은 별로 안 힘들 수도 있는데 말이죠. 차라리 지금을 사는 친구들이 힘들지 않다면 다행입니다. 그러나 단 한 명이라도 힘든 시기를 보내고 있는 분이 있다면, 그 고민이 무엇이든 돕고 싶습니다.

아마도 제가 힘든 고등학교 시절과 취업을 고생했던 이유가 인생을 살면서 저와 비슷한 어려움을 겪고 있는 사람들을 만나면 그들의 고민을 공감하여 최선을 다해 도우라는 하늘의 뜻으로 이해하고 있습니다. 그러니까 어떤 고민과 어려움이 있거든 언제든 편하게 이야기해 주세요. 제가 도울 수 있는 무엇이든 지나치지 않고 돕겠습니다.

﻿어제는 팀 동료인 인턴 친구와 함께 점심 식사를 했습니다. 점심 식사 메뉴로 쌀국수를 먹었습니다. 인턴 친구에게 먹고 싶은 메뉴를 선정할 수 있는 기회를 특별히 주겠다고 했습니다. 평소에 샐러드를 먹거나 약속이 있다고 팀원과 함께 점심 식사를 하지 않는 편입니다. 그래서 오랜만에 함께 식사를 하는 기회라서 상대방에게 메뉴를 고르게 하고 싶었습니다. 그러나 고춧가루가 들어가지 않은 음식을 먹고 싶은 마음에 은근히 제가 메뉴 선택을 종용한 음식을 먹게 되었습니다. 쌀국수 집에는 진짜 베트남 분이 일을 하고 계셨습니다. 베트남 사람이 만든 베트남 음식이 어제 방문한 가게의 메인 콘셉트라고 느꼈습니다. 자그마한 공간에 음식을 먹으러 온 사람들이 그득그득했습니다. 우연히 고른 음식이고 가게가 맛집인 모양입니다. 메뉴 선택을 종용한 사람으로 마음이 한 결 놓이는 장면이었습니다. 메뉴를 고르고 음식을 기다리며 저는 인턴 친구에게 궁금한 것을 묻기 시작했습니다. 요즘 젊은이들은 취업을 두고 어떤 고민을 하는지 궁금했습니다. 그러니까 대학을 이제 막 졸업하는 사람들이 진로를 어떻게 고민하는지, 고민하여 어떤 선택을 하는지, 도움을 누구에 구하고 있는지 알고 싶었습니다. 취업이 어렵다고 하는데, 현실을 얼마나 체감하고 있는지, 이와 같은 현실을 맞이한 사람들의 마음 상태는 어떤지 알고 싶었습니다. 그래서 제가 그들을 위해 어떤 도움을 줄 수 있을지, 무엇을 고민하고 제공해야 그들을 위로하고 격려할 수 있을지 알고 싶었습니다. 결론은 생각보다 상황을 바라보는 마음이 제법 담담했습니다. 함께 일을 하는 인턴 친구가 유독 담담한 성향인지도 모르겠습니다. 그런데 인턴 친구의 지인들 소식을 들어봐도 요즘 취업이 어렵다는 현실 대비 크게 어려움을 겪고 있거나 절망적인 분위기는 아니라고 느꼈습니다. 취업한 선배나 친구도 있고, 이제 취업을 준비하고 있는 친구들도 있지만, 망연자실 걱정만 하고 있는 주변 지인은 별로 없는 듯합니다. 취업이 어렵다고 하나 취업을 준비하는 사람들 각자의 자리에서 모두 할 수 있는 노력들을 다하고 있다는 생각이 들었습니다. 어쩌면 제가 괜한 걱정을 하고 있는 것일 수도 있겠네요. 알고 보면 당사자에게 그렇게 심각한 상황이 아닌데, 괜히 비슷한 상황을 겪은 사람이 고통을 안다고 섣부르게 상상하고 판단하는 것이 오해를 사는 경우가 있습니다. 병원에서 주사를 맞는 것이 저는 엄청 두렵고 힘든 일인데, 다른 누군가에겐 그저 따끔한 순간일 뿐 오히려 얼른 병이 낫는 치료로 좋다고 여겨질 수 있겠습니다. 인턴 친구는 고등학교 3학년인 동생이 있었습니다. 고등학교 3학년 학생도 취업을 준비하는 사람들 만큼이나 제 마음에 짠한 느낌이 드는 캐릭터입니다. 그래서 인턴 친구에게 동생이 많이 힘들어하겠다고 물으니, 동생이 열심히 공부하고 있지만 알아서 잘 놀기도 할 거라며 크게 힘들어하는 모습은 아니라고 했습니다. (아무래도 어제 함께 식사를 한 인턴 친구는 마음이 단단한 편인 것 같습니다) 여러분은 고등학교 3학년과 처음으로 취업을 준비하는 시기를 어떻게 보내셨는지 궁금합니다. 질풍노도 시기를 보냈는지, 평탄하고 잔잔한 순간으로 기억하는지 궁금합니다. 저는 고등학교 3학년과 첫 취업이 간절하고 처절한 전쟁 같은 시간이었습니다. 더 이상 소진할 에너지가 남아있지 않은데 계속 싸워야 했던 전투를 보낸 느낌으로 기억합니다. 그것도 함께 싸우는 아군 없이 적과 홀로 싸워야 하는 쓸쓸한 전투가 그 시기를 상상하면 외로웠다고 떠올리게 됩니다. 그래서 동시대를 살아가는 고등학생과 대학생을 보면 공부하고 진로 고민하느라 힘들까 봐 걱정입니다. 정작 본인들은 별로 안 힘들 수도 있는데 말이죠. 차라리 지금을 사는 친구들이 힘들지 않다면 다행입니다. 그러나 단 한 명이라도 힘든 시기를 보내고 있는 분이 있다면, 그 고민이 무엇이든 돕고 싶습니다. 아마도 제가 힘든 고등학교 시절과 취업을 고생했던 이유가 인생을 살면서 저와 비슷한 어려움을 겪고 있는 사람들을 만나면 그들의 고민을 공감하여 최선을 다해 도우라는 하늘의 뜻으로 이해하고 있습니다. 그러니까 어떤 고민과 어려움이 있거든 언제든 편하게 이야기해 주세요. 제가 도울 수 있는 무엇이든 지나치지 않고 돕겠습니다.﻿

쌀국수를 먹다가

글을 읽는 것만으로도 힘이 됩니다, 감사합니다!

[아이티비즈 박시현 기자] 조성일 포스코경영연구원 수석연구원이 4일, 193회 영림원CEO포럼에서 ‘조직문화의 재구성-회복탄력적 조직문화 구축’을 주제로 강연했다.조성일 수석은 “기업의 존속에 가장 중요한 요소 중 하나가 조직문화이다. 조직문화가 없으면 전략도 안 통하고 혁신도 안 된다”라며, “리더가 어떻게 생각하느냐에 따라 조직문화는 확 바뀐다”며, 리더의 생각과 마인드의 중요성을 강조했다. 다음은 강연 내용.◆ “문화가 성과다”문화에 대한 많은 경구들이 있다. 먼저 “문화는 아침으로 전략을 먹는다”는 말이 있다. 누가 말했는지

[영림원CEO포럼] “리더의 생각과 마인드가 조직문화를 바꾼다”

✅문화가 성과다
“문화는 아침으로 전략을 먹는다”는 말이 있다. 이게 도대체 무슨 말인지 생각해보니 문구가 좀 잘못됐다. 문화 앞에 ‘나쁜’이라는 말이 빠졌다. 즉 아무리 좋은 전략도 나쁜 기업문화에서는 실행되지 않는다는 얘기다.

“문화가 성과다”라는 제임스 헤스켓 하버드대 교수의 말이 있는데 이 말이 가장 마음에 든다. 기업의 성과에는 매출이나 영업이익이 있겠지만, 문화 또한 그 성과이다.

책 <혁신 기업의 딜레마>를 쓴 클레이튼 크리스텐슨은 “혁신이 성공하기 위해서는 단순히 기술적 우수성만이 아니라 이걸 받아들이고 실행할 수 있는 조직문화가 필수다”라고 했다. 조직문화가 없으면 전략도 안 되고 혁신도 안 된다.

영국 버진그룹 창업자 리처드 브랜슨은 “좋은 조직문화를 위한 마술같은 성공 방식은 없다. 그저 자신이 대우받고 싶은대로 구성원들을 대우해주면 된다”고 했다. 심플한 말이지만 경영층이 이렇게 하기란 쉽지 않다.

IBM 전 CEO 루 거스너는 “기업의 문화가 승부를 결정짓는 요소 중 하나가 아니라 문화 그 자체가 승부다”라고 했다. 루 거스너는 1993년부터 2002년까지 IBM 회장 겸 CEO로 재직하면서 IBM을 바꿨다. 이 사람을 빼면 IBM이 성립되지 않을 정도로 엄청난 사람이다.

그가 어떻게 하드웨어 회사 IBM을 솔루션 회사로 바꿨는지는 자서전 <코끼리를 춤추게 하다>에 담겨있다. 그가 1993년 나비스코어 CEO에서 IBM으로 갈 때 포춘지는 표지 타이틀로 “루 거스너는 감자칩과 반도체 칩을 구분할 수 있을까”라고 썼을 정도로 인정받지 못했다. 그렇지만 그는 10년 만에 IBM을 완전히 바꿨다.

그가 IBM에서 가장 많이 얘기한 것이 문화다. “우리가 해온 방식은 문제가 있다. 변화가 필요한 시점이다. 문화혁신이 모든 변화의 핵심이 되어야 한다”라는 메시지를 직원들에게 전달하고, CEO 이메일을 직원들에게 전달하지 않은 유럽 지역 사업 책임자를 퇴출시켰다.

✅조직의 3가지 조건: 둘 이상, 공통 목표, 상호작용
조직문화라는 것은 조직과 문화를 합쳐놓은 단어다. 조직은 하나의 문장으로 정의할 수는 없다. 3가지 조건이 만족되면 조직이라고 할 수 있다. (1)둘 이상의 사람, (2) 공통의 목표, (3)상호작용. 이 가운데 가장 중요한 것은 무엇일까?

맥킨지는 조직 역량을 분석할 때 ‘7S’ 기법을 쓴다. 7S는 스트래티지, 스태프, 스트럭처, 시스템, 스킬, 스타일(리더십), 그리고 쉐어드 밸류이다. 맥킨지는 7S 가운데 가장 중요한 것으로 쉐어드 밸류를 꼽는데 이것은 문화이다. 조직에서 문화가 가장 중요하다고 주장하는 셈이다.

문화의 개념을 정확히 보여주는 예시로 ‘테세우스의 배’가 있다. 그리스 신화에서 테세우스라는 사람이 전쟁에서 이기고 돌아오자, 아테네 사람들은 300년 동안 테세우스의 배를 보존했다. 배의 판자가 썩으면 새 판자로 계속 교체했다. 언젠가부터 원래의 배 조각은 하나도 남지 않았다.

이 배를 테세우스의 배라고 부를 수 있을까? 원래 실물은 아무것도 남아 있는 것이 없지만 테세우스의 배라고 말한다. 왜냐하면 뭔가 의미가 구구절절 흐르고 있기 때문이다. 문화란 바로 이런 것이다.

✅왜 조직문화를 말하나
짐 콜린스는 책 <성공하는 기업의 8가지 습관>에서 ‘강하고 끈끈한 조직문화 구축’을 강조했다. 원 스피릿 컬처이다. 그는 구성원들을 하나의 구심점으로 결집시키고, 경쟁사가 모방하기 어려워 중요한 경쟁 우위 요소가 되며, 시장 환경에서 바람직한 행동을 지속적이고 안정적으로 유도할 수 있다는 점을 조직문화의 중요성으로 들었다.

토요타는 벤츠나 BMW 등 경쟁사들이 벤치마킹을 요청하면 거절하지 않고 다 해준다. 왜 그렇게 하느냐는 질문에 토요타 관계자는 여기서 벤치마킹으로 배워 가는 것은 그냥 시스템일 뿐이다. 토요타는 시스템만으로 돌아가는 게 아니라 우리의 고유의 문화와 엉켜서 돌아간다. “시스템만 알아서는 결코 성공할 수 없다”고 말했다.

✅조직문화란 무엇인가
개인적으로 가장 좋아하는 조직문화에 관한 정의는 ‘조직에 공유된 가치와 언어 및 가시적 행동양식’이다. 조직문화를 갖추려면 일단 기본적으로 공유된 가치가 있어야 한다.

조직문화의 아버지 에드가 샤인은 “조직문화는 구성원들 사이에 타당한 것으로 간주되어 의심없이 당연한 것으로 받아들여지고 새로운 구성원들에게 그대로 학습되어 지는 것”이라고 정의했다.

이래서 문화가 매우 무섭다. 신입 구성원들이 아무런 의심 없이 당연한 것으로 받아들여 그대로 따라하기 때문이다. 신입이 좀 창의적으로 생각하고 빠릿빠릿해도 조직이 보수적인 문화를 가지고 있으면 금세 바뀐다.

✅조직문화에 대해 생각할 것들
결국은 사람이다. 문화를 바꾸려면 사람을 바꿔야 한다. 하지만 사람을 새로 바꿔도 문화 자체가 좋지 않으면 그 문화에 동화되어 버린다. 그래서 문화를 바꾸는 것은 어렵다. 끊임없이 바꾸려고 시도를 해야 한다.

갤럽에서 KT 지점 별 특성 연구를 했는데 직원들의 인적 특성 차이는 없었고, 지점장의 직원에 대한 관점의 차이가 있었다. 상위 10%의 지점장들은 “직원들이 모두 성장잠재력이 있는 좋은 인적자원들이다”, “문제 직원이 없는 부서가 어디 있겠는가?”라고 답했다.

반면 하위 10% 지점장들은 “직원들의 능력/태도에 문제가 많아서 리더가 노력해도 한계가 있다”, “하필 우리 지점에 저련 문제 직원들이 있는지 모르겠다”라고 답했다. 리더가 어떻게 생각하느냐에 따라 조직 문화가 바뀌는 것을 보여주는 대목이다.

어느 회사 법무실장의 얘기다. 외부 채용한 법무실장은 그 조직의 문화를 전혀 모르는 사람이었는데 오자마자 3시 이후론 보고를 안 받겠다고 딱 한마디했다. 그러자 직원들이 3시까지 보고하려고 점심도 안 먹고 미친 듯이 일했다. 한마디 말이 조직의 문화, 행동 패턴을 바꾼 것이다. 조직의 패턴을 바꿀 수 있는 것들은 얼마든지 있다.

피터 맥 윌리엄스라는 미국의 시인은 “불편함에 익숙해져야 한다”라고 말했다. 굉장히 와닿는 말이다. 불편함을 익숙하게끔 하는 문화를 구축하는 것이 조직의 문화를 계속 발전시키는데 중요한 것이기 때문이다.

✅문화가 성과다“문화는 아침으로 전략을 먹는다”는 말이 있다. 이게 도대체 무슨 말인지 생각해보니 문구가 좀 잘못됐다. 문화 앞에 ‘나쁜’이라는 말이 빠졌다. 즉 아무리 좋은 전략도 나쁜 기업문화에서는 실행되지 않는다는 얘기다. “문화가 성과다”라는 제임스 헤스켓 하버드대 교수의 말이 있는데 이 말이 가장 마음에 든다. 기업의 성과에는 매출이나 영업이익이 있겠지만, 문화 또한 그 성과이다. 책 &lt;혁신 기업의 딜레마&gt;를 쓴 클레이튼 크리스텐슨은 “혁신이 성공하기 위해서는 단순히 기술적 우수성만이 아니라 이걸 받아들이고 실행할 수 있는 조직문화가 필수다”라고 했다. 조직문화가 없으면 전략도 안 되고 혁신도 안 된다. 영국 버진그룹 창업자 리처드 브랜슨은 “좋은 조직문화를 위한 마술같은 성공 방식은 없다. 그저 자신이 대우받고 싶은대로 구성원들을 대우해주면 된다”고 했다. 심플한 말이지만 경영층이 이렇게 하기란 쉽지 않다. IBM 전 CEO 루 거스너는 “기업의 문화가 승부를 결정짓는 요소 중 하나가 아니라 문화 그 자체가 승부다”라고 했다. 루 거스너는 1993년부터 2002년까지 IBM 회장 겸 CEO로 재직하면서 IBM을 바꿨다. 이 사람을 빼면 IBM이 성립되지 않을 정도로 엄청난 사람이다. 그가 어떻게 하드웨어 회사 IBM을 솔루션 회사로 바꿨는지는 자서전 &lt;코끼리를 춤추게 하다&gt;에 담겨있다. 그가 1993년 나비스코어 CEO에서 IBM으로 갈 때 포춘지는 표지 타이틀로 “루 거스너는 감자칩과 반도체 칩을 구분할 수 있을까”라고 썼을 정도로 인정받지 못했다. 그렇지만 그는 10년 만에 IBM을 완전히 바꿨다. 그가 IBM에서 가장 많이 얘기한 것이 문화다. “우리가 해온 방식은 문제가 있다. 변화가 필요한 시점이다. 문화혁신이 모든 변화의 핵심이 되어야 한다”라는 메시지를 직원들에게 전달하고, CEO 이메일을 직원들에게 전달하지 않은 유럽 지역 사업 책임자를 퇴출시켰다. ✅조직의 3가지 조건: 둘 이상, 공통 목표, 상호작용조직문화라는 것은 조직과 문화를 합쳐놓은 단어다. 조직은 하나의 문장으로 정의할 수는 없다. 3가지 조건이 만족되면 조직이라고 할 수 있다. (1)둘 이상의 사람, (2) 공통의 목표, (3)상호작용. 이 가운데 가장 중요한 것은 무엇일까? 맥킨지는 조직 역량을 분석할 때 ‘7S’ 기법을 쓴다. 7S는 스트래티지, 스태프, 스트럭처, 시스템, 스킬, 스타일(리더십), 그리고 쉐어드 밸류이다. 맥킨지는 7S 가운데 가장 중요한 것으로 쉐어드 밸류를 꼽는데 이것은 문화이다. 조직에서 문화가 가장 중요하다고 주장하는 셈이다. 문화의 개념을 정확히 보여주는 예시로 ‘테세우스의 배’가 있다. 그리스 신화에서 테세우스라는 사람이 전쟁에서 이기고 돌아오자, 아테네 사람들은 300년 동안 테세우스의 배를 보존했다. 배의 판자가 썩으면 새 판자로 계속 교체했다. 언젠가부터 원래의 배 조각은 하나도 남지 않았다. 이 배를 테세우스의 배라고 부를 수 있을까? 원래 실물은 아무것도 남아 있는 것이 없지만 테세우스의 배라고 말한다. 왜냐하면 뭔가 의미가 구구절절 흐르고 있기 때문이다. 문화란 바로 이런 것이다. ✅왜 조직문화를 말하나짐 콜린스는 책 &lt;성공하는 기업의 8가지 습관&gt;에서 ‘강하고 끈끈한 조직문화 구축’을 강조했다. 원 스피릿 컬처이다. 그는 구성원들을 하나의 구심점으로 결집시키고, 경쟁사가 모방하기 어려워 중요한 경쟁 우위 요소가 되며, 시장 환경에서 바람직한 행동을 지속적이고 안정적으로 유도할 수 있다는 점을 조직문화의 중요성으로 들었다. 토요타는 벤츠나 BMW 등 경쟁사들이 벤치마킹을 요청하면 거절하지 않고 다 해준다. 왜 그렇게 하느냐는 질문에 토요타 관계자는 여기서 벤치마킹으로 배워 가는 것은 그냥 시스템일 뿐이다. 토요타는 시스템만으로 돌아가는 게 아니라 우리의 고유의 문화와 엉켜서 돌아간다. “시스템만 알아서는 결코 성공할 수 없다”고 말했다. ✅조직문화란 무엇인가개인적으로 가장 좋아하는 조직문화에 관한 정의는 ‘조직에 공유된 가치와 언어 및 가시적 행동양식’이다. 조직문화를 갖추려면 일단 기본적으로 공유된 가치가 있어야 한다. 조직문화의 아버지 에드가 샤인은 “조직문화는 구성원들 사이에 타당한 것으로 간주되어 의심없이 당연한 것으로 받아들여지고 새로운 구성원들에게 그대로 학습되어 지는 것”이라고 정의했다. 이래서 문화가 매우 무섭다. 신입 구성원들이 아무런 의심 없이 당연한 것으로 받아들여 그대로 따라하기 때문이다. 신입이 좀 창의적으로 생각하고 빠릿빠릿해도 조직이 보수적인 문화를 가지고 있으면 금세 바뀐다. ✅조직문화에 대해 생각할 것들결국은 사람이다. 문화를 바꾸려면 사람을 바꿔야 한다. 하지만 사람을 새로 바꿔도 문화 자체가 좋지 않으면 그 문화에 동화되어 버린다. 그래서 문화를 바꾸는 것은 어렵다. 끊임없이 바꾸려고 시도를 해야 한다. 갤럽에서 KT 지점 별 특성 연구를 했는데 직원들의 인적 특성 차이는 없었고, 지점장의 직원에 대한 관점의 차이가 있었다. 상위 10%의 지점장들은 “직원들이 모두 성장잠재력이 있는 좋은 인적자원들이다”, “문제 직원이 없는 부서가 어디 있겠는가?”라고 답했다. 반면 하위 10% 지점장들은 “직원들의 능력/태도에 문제가 많아서 리더가 노력해도 한계가 있다”, “하필 우리 지점에 저련 문제 직원들이 있는지 모르겠다”라고 답했다. 리더가 어떻게 생각하느냐에 따라 조직 문화가 바뀌는 것을 보여주는 대목이다. 어느 회사 법무실장의 얘기다. 외부 채용한 법무실장은 그 조직의 문화를 전혀 모르는 사람이었는데 오자마자 3시 이후론 보고를 안 받겠다고 딱 한마디했다. 그러자 직원들이 3시까지 보고하려고 점심도 안 먹고 미친 듯이 일했다. 한마디 말이 조직의 문화, 행동 패턴을 바꾼 것이다. 조직의 패턴을 바꿀 수 있는 것들은 얼마든지 있다. 피터 맥 윌리엄스라는 미국의 시인은 “불편함에 익숙해져야 한다”라고 말했다. 굉장히 와닿는 말이다. 불편함을 익숙하게끔 하는 문화를 구축하는 것이 조직의 문화를 계속 발전시키는데 중요한 것이기 때문이다.

아이티비즈

1. 투자자와 기업가 주변에서 오랜 세월을 보내고 나니, 나는 다른 누군가의 실패는 보통 잘못된 의사결정 탓이고, 나 자신의 실패는 보통 리스크의 어두운 면 때문임을 깨달았다.

2. 내가 당신의 실패를 판단할 때는 깔끔하고 단순한 원인과 결과를 가진 스토리를 선호할 가능성이 크다.

3. 왜냐하면 나는 당신 머릿 속에서 벌어지는 일을 알지 못하기 때문이다.

4. "결과가 나쁜 것을 보니 당신의 잘못된 의사결정이 원인이었던 게 틀림없다."라는 게 나에게는 가장 합리적인 스토리다.

5. 그러나 나 자신을 판단할 때는 나의 과거 의사결정을 정당화하고 나쁜 결과를 리스크 탓으로 돌릴 수 있는 엄청난 내러티브를 만들어내는 것이 가능하다.

#돈의심리학 📚

1. 투자자와 기업가 주변에서 오랜 세월을 보내고 나니, 나는 다른 누군가의 실패는 보통 잘못된 의사결정 탓이고, 나 자신의 실패는 보통 리스크의 어두운 면 때문임을 깨달았다. ​2. 내가 당신의 실패를 판단할 때는 깔끔하고 단순한 원인과 결과를 가진 스토리를 선호할 가능성이 크다. ​3. 왜냐하면 나는 당신 머릿 속에서 벌어지는 일을 알지 못하기 때문이다. ​4. "결과가 나쁜 것을 보니 당신의 잘못된 의사결정이 원인이었던 게 틀림없다."라는 게 나에게는 가장 합리적인 스토리다. ​5. 그러나 나 자신을 판단할 때는 나의 과거 의사결정을 정당화하고 나쁜 결과를 리스크 탓으로 돌릴 수 있는 엄청난 내러티브를 만들어내는 것이 가능하다. #돈의심리학 📚

< 우리는 남의 실패를 쉽게 설명하고, 내 실패는 리스크 때문이라 생각한

https://blog.naver.com/madaboutit/223791069711

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

달라진 '행동주의' 얼라인…중형사 집중공략, 덴티움&middot;스틱 등 5% 이상 확보 경영권 취약한 기업만 노려

달라진 '행동주의' 얼라인…중형사 집중공략

얼라인은 상장사 세 곳의 지분을 5% 이상 보유하고 있다고 줄줄이 공시했다. 덴티움(얼라인 보유 지분 5.17%), 스틱인베스트먼트(6.64%), 가비아(8.04%) 등이다.

이창환 얼라인 대표는 “주가가 저평가돼 있다고 판단해 투자 관점에서 지분 보유량을 늘렸을 뿐 다른 어떤 의미는 없다”고 말했다.

과거 SM엔터테인먼트, 두산밥캣 등에서 보인 주주행동주의 양상과는 다르다. 얼라인은 이런 적대적 방식에 한계가 있다고 판단하고 가치투자 관점으로 행동주의 전략을 수정한 것으로 풀이된다.

https://www.hankyung.com/article/2025040265331

얼라인은 상장사 세 곳의 지분을 5% 이상 보유하고 있다고 줄줄이 공시했다. 덴티움(얼라인 보유 지분 5.17%), 스틱인베스트먼트(6.64%), 가비아(8.04%) 등이다. 이창환 얼라인 대표는 “주가가 저평가돼 있다고 판단해 투자 관점에서 지분 보유량을 늘렸을 뿐 다른 어떤 의미는 없다”고 말했다. 과거 SM엔터테인먼트, 두산밥캣 등에서 보인 주주행동주의 양상과는 다르다. 얼라인은 이런 적대적 방식에 한계가 있다고 판단하고 가치투자 관점으로 행동주의 전략을 수정한 것으로 풀이된다. https://www.hankyung.com/article/2025040265331

한국경제

In this paper, we revisit one of the simplest problems in data structures: the task of inserting elements into an open-addressed hash table so that elements can later be retrieved with as few probes as possible. We show that, even without reordering elements over time, it is possible to construct a hash table that achieves far better expected search complexities (both amortized and worst-case) than were previously thought possible. Along the way, we disprove the central conjecture left by Yao in his seminal paper ``Uniform Hashing is Optimal''. All of our results come with matching lower bounds.

Optimal Bounds for Open Addressing Without Reordering

📰 대학생이 40년만에 해시테이블의 성능 향상을 이뤄냈다고

해시테이블 알고리즘은 워낙 오래된 연구라서 아무도 그 이상 최적화하기 어렵다고 생각했는데, Andrew Krapivin이라는 학부생이 그 틀을 깨고 알고리즘을 발명했다는 것이 재미난 포인트입니다.

역시 아직 미해결 문제는 많고, 상식이라는 고정관념에 쩌들지 않은 ㅎㅎ 새로운 세대만이 해결할 수 있는 문제도 많지 않나 싶네요.

논문: https://arxiv.org/abs/2501.02305

기사: https://www.wired.com/story/undergraduate-upends-a-40-year-old-data-science-conjecture/

📰 대학생이 40년만에 해시테이블의 성능 향상을 이뤄냈다고 해시테이블 알고리즘은 워낙 오래된 연구라서 아무도 그 이상 최적화하기 어렵다고 생각했는데, Andrew Krapivin이라는 학부생이 그 틀을 깨고 알고리즘을 발명했다는 것이 재미난 포인트입니다. 역시 아직 미해결 문제는 많고, 상식이라는 고정관념에 쩌들지 않은 ㅎㅎ 새로운 세대만이 해결할 수 있는 문제도 많지 않나 싶네요. 논문: https://arxiv.org/abs/2501.02305 기사: https://www.wired.com/story/undergraduate-upends-a-40-year-old-data-science-conjecture/

arXiv.org

📰 대학생이 40년만에 해시테이블의 성능 향상을 이뤄냈다고

해시

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

selfh.st - Self-hosted content and software

중앙화된 서비스에 지친 분들을 위한 셀프 호스팅 솔루션 총정리입니다!
1년 이상 안정적으로 운영해본 경험을 바탕으로 정리했다고 해요!

🐳 컨테이너 런타임:
 * 초보자는 Docker로 시작하세요 (풍부한 문서+커뮤니티)
 * 보안 중시하면 Podman (루트리스 구조)
 * 도전정신 있다면 Kubernetes (복잡하지만 학습 가치↑)

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

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

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

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

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

selfh.st

🚀 [2025 셀프 호스팅 가이드]

코딩 인터뷰를 하던 중 지원자로부터 AI를 써도 되겠냐는 질문을 받았습니다. 인터넷 검색을 해도 되냐고 물어보는 지원자는 종종 만나는데, AI를 써도 되느냐는 질문은 처음 받아봐서 좀 당황스럽더군요. 어떤 용도로 AI를 사용하시려는지 물어보았고, 익숙치 않은 프로그래밍 언어의 사용법을 찾기 위해서라는 답변을 들었습니다. 지원자가 대학생이어서 특정 언어를 능숙하게 다룰 거라는 기대는 없었습니다. 그래서 화면을 공유하는 전제 하에 AI를 사용하도록 허락하였죠.

지원자는 ChatGPT를 열고 해당 언어에서 어떻게 힙(heap) 자료구조를 사용하는지 물어보았습니다. 언제나 그렇듯 ChatGPT는 어떻게 힙을 생성하고, 원소를 추가/삭제하는지에 대해서 아주 상세하게 적어주기 시작했습니다. 그러나 너무나 친절한 나머지 ChatGPT는 힙을 활용할 수 있는 대표적인 사례까지 나열해줬는데, 그 중에 인터뷰에서 출제한 문제가 포함되어 있었습니다. (Co-op 채용이라서 아주 기초 수준의 문제였거든요 😅)

당황한 기색이 역력한 지원자는 급하게 화면을 전환하였습니다. 하지만 그 이후부터는 계속해서 신경이 쓰이는지 인터뷰에 집중을 하지 못하는 모습이었습니다. 결국은 시간 내에 답안을 완성하지 못했고, 본인이 작성한 코드에 대해서도 명확히 설명하지 못했습니다. 아무래도 스스로 망했다고 생각하고 이미 인터뷰를 포기한 느낌을 받았습니다. 첫 번째 문제는 잘 푸셨기 때문에, 오히려 두 번째 문제에서 AI를 쓰지 않으셨다면 합격하실 수도 있으셨을 것 같아서 참 안타까웠습니다.

인터뷰가 끝나고 많은 생각이 들었습니다. 이미 AI가 대학생들의 삶에 깊숙히 스며든 것 같고, 현직 개발자들도 AI의 도움을 받아 업무를 수행하고 있는 상황이죠. 코딩 인터뷰라고 해서 AI를 쓰지 못하게 할 이유가 있을까요? 과연 저처럼 불완전한 인간이 면접관으로서 AI로 인해 거의 신급의 지능을 갖게 된 지원자들을 평가할 수 있을까요? 어디까지가 AI의 버프이고 어디까지가 지원자의 순수한 능력인지 어떻게 판단할 수 있을까요?

코딩 인터뷰를 하던 중 지원자로부터 AI를 써도 되겠냐는 질문을 받았습니다. 인터넷 검색을 해도 되냐고 물어보는 지원자는 종종 만나는데, AI를 써도 되느냐는 질문은 처음 받아봐서 좀 당황스럽더군요. 어떤 용도로 AI를 사용하시려는지 물어보았고, 익숙치 않은 프로그래밍 언어의 사용법을 찾기 위해서라는 답변을 들었습니다. 지원자가 대학생이어서 특정 언어를 능숙하게 다룰 거라는 기대는 없었습니다. 그래서 화면을 공유하는 전제 하에 AI를 사용하도록 허락하였죠. 지원자는 ChatGPT를 열고 해당 언어에서 어떻게 힙(heap) 자료구조를 사용하는지 물어보았습니다. 언제나 그렇듯 ChatGPT는 어떻게 힙을 생성하고, 원소를 추가/삭제하는지에 대해서 아주 상세하게 적어주기 시작했습니다. 그러나 너무나 친절한 나머지 ChatGPT는 힙을 활용할 수 있는 대표적인 사례까지 나열해줬는데, 그 중에 인터뷰에서 출제한 문제가 포함되어 있었습니다. (Co-op 채용이라서 아주 기초 수준의 문제였거든요 😅) 당황한 기색이 역력한 지원자는 급하게 화면을 전환하였습니다. 하지만 그 이후부터는 계속해서 신경이 쓰이는지 인터뷰에 집중을 하지 못하는 모습이었습니다. 결국은 시간 내에 답안을 완성하지 못했고, 본인이 작성한 코드에 대해서도 명확히 설명하지 못했습니다. 아무래도 스스로 망했다고 생각하고 이미 인터뷰를 포기한 느낌을 받았습니다. 첫 번째 문제는 잘 푸셨기 때문에, 오히려 두 번째 문제에서 AI를 쓰지 않으셨다면 합격하실 수도 있으셨을 것 같아서 참 안타까웠습니다. 인터뷰가 끝나고 많은 생각이 들었습니다. 이미 AI가 대학생들의 삶에 깊숙히 스며든 것 같고, 현직 개발자들도 AI의 도움을 받아 업무를 수행하고 있는 상황이죠. 코딩 인터뷰라고 해서 AI를 쓰지 못하게 할 이유가 있을까요? 과연 저처럼 불완전한 인간이 면접관으로서 AI로 인해 거의 신급의 지능을 갖게 된 지원자들을 평가할 수 있을까요? 어디까지가 AI의 버프이고 어디까지가 지원자의 순수한 능력인지 어떻게 판단할 수 있을까요?

코딩 인터뷰 중 AI를 사용해도 될까요...? 🤔

Java에서 병렬 처리나 비동기 작업을 구현할 때 Thread를 직접 생성해 사용하는 방식은 더 이상 일반적이지 않습니다. 요즘 Java에서는 ExecutorService를 사용하여 스레드 풀(Thread Pool)을 효율적으로 관리하는 것이 표준입니다. 특히 Executors 클래스에서 제공하는 팩토리 메서드들을 활용하면 다양한 유형의 스레드 풀을 간편하게 생성할 수 있습니다.이번 글에서는 Executors가 제공하는 대표적인 스레드 풀 4종류를 살펴보고, 각각의 사용 시나리오와 주의할 점을 예제 중심으로 정리해보겠습니다. newFixedThreadPool(int nThreads)이 메서드는 정해진 개수만큼의 스레드를 미리 생성하고, 그 스레드들이 재사용되며 작업을 처리합니다. 더 많은 작업이 들어오면..

Java의 ExecutorService 스레드 풀 정복하기

이번 글에서는 Executors가 제공하는 대표적인 스레드 풀 4종류를 살펴보고, 각각의 사용 시나리오와 주의할 점을 예제 중심으로 정리해보겠습니다.
 
newFixedThreadPool(int nThreads)
이 메서드는 정해진 개수만큼의 스레드를 미리 생성하고, 그 스레드들이 재사용되며 작업을 처리합니다. 더 많은 작업이 들어오면 내부 큐에 쌓이고, 기존 스레드들이 작업을 처리하면 순차적으로 소비됩니다.
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(4); 

✅ 사용 시점
 * 처리할 작업량은 많지만, 동시에 처리해야 하는 작업 수를 제한하고 싶은 경우
 * CPU 자원을 고르게 사용하며, 안정적인 처리량을 원하는 경우
🧪 예시
for (int i = 0; i < 10; i++) {
 final int taskId = i;
 executor.submit(() -> {
 System.out.println("Task " + taskId + " executed by " + Thread.currentThread().getName());
 Thread.sleep(1000); // 모의 작업
 });
}

⚠️ 주의
 * 과도하게 큰 작업 큐가 쌓일 수 있음 → 메모리 사용량 증가
 * 스레드 수는 CPU 코어 수나 애플리케이션 특성에 맞게 설정해야 함
 
newCachedThreadPool()
이 스레드 풀은 요청이 많으면 새로운 스레드를 계속 생성하고, 특정 기간 동안 사용되지 않으면 제거합니다. 캐시된 스레드를 재사용하므로 빠르고 유연합니다.
ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();

✅ 사용 시점
 * 작업이 짧고 빠르게 끝나는 I/O 중심의 작업일 때
 * 짧은 burst가 자주 발생하는 상황에서 유용
🧪 예시
for (int i = 0; i < 100; i++) {
 final int taskId = i;
 executor.submit(() -> {
 System.out.println("Task " + taskId + " executed by " + Thread.currentThread().getName());
 });
} 

⚠️ 주의
 * 요청이 많을 경우 스레드가 무제한으로 늘어나 과부하가 될 수 있음
 → 실제 운영에서는 ThreadPoolExecutor로 커스텀 제어 필요
 
newSingleThreadExecutor()
항상 단 하나의 스레드만 사용하여 작업을 처리합니다. 작업은 FIFO 순서로 실행되며, 순서가 중요한 로직에 적합합니다.
ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor();

✅ 사용 시점
 * 작업 순서가 중요할 때
 * 하나의 리소스(DB, 파일 등)에 대해 직렬화된 접근이 필요할 때
🧪 예시
for (int i = 0; i < 5; i++) {
 final int taskId = i;
 executor.submit(() -> {
 System.out.println("Processing task " + taskId);
 Thread.sleep(500);
 });
} 

⚠️ 주의
 * 하나의 스레드에 의존하기 때문에 처리량은 낮음
 * 스레드가 죽으면 새로운 스레드로 대체되므로 중단되지는 않음
 
newScheduledThreadPoool(int corePoolSize)
지연 실행(delay)이나 주기적인 작업(interval) 실행에 특화된 스레드 풀입니다. ScheduledExecutorService를 반환하며, Java의 타이머 역할도 수행할 수 있습니다.
ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(2);

✅ 사용 시점
 * 주기적인 백업 작업, 모니터링, 알림 전송 등
 * 특정 시간 후 작업을 실행하고 싶을 때
🧪 예시
scheduler.scheduleAtFixedRate(() -> {
 System.out.println("Heartbeat sent by " + Thread.currentThread().getName());
}, 1, 5, TimeUnit.SECONDS); // 1초 후 시작, 5초마다 반복

⚠️ 주의
 * 작업이 너무 오래 걸리면 다음 주기 작업이 지연될 수 있음
 → 처리 시간이 일정하지 않다면 scheduleWithFixedDelay()를 고려
 
 
🧠 마무리
Java에서 Executors 팩토리 메서드는 다양한 형태의 스레드 풀을 간단히 생성할 수 있게 도와줍니다. 하지만, 운영 환경에서는 ThreadPoolExecutor를 직접 생성하여 작업 큐, 최대 스레드 수, 거부 정책 등을 세밀하게 조절하는 것이 더욱 안전하고 확장성 있는 선택입니다.

이번 글에서는 Executors가 제공하는 대표적인 스레드 풀 4종류를 살펴보고, 각각의 사용 시나리오와 주의할 점을 예제 중심으로 정리해보겠습니다.&nbsp;newFixedThreadPool(int nThreads)이 메서드는 정해진 개수만큼의 스레드를 미리 생성하고, 그 스레드들이 재사용되며 작업을 처리합니다. 더 많은 작업이 들어오면 내부 큐에 쌓이고, 기존 스레드들이 작업을 처리하면 순차적으로 소비됩니다.<pre ><code class="language-java">ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(4);&nbsp;</code></pre>✅ 사용 시점<ul ><li>처리할 작업량은 많지만, 동시에 처리해야 하는 작업 수를 제한하고 싶은 경우</li><li>CPU 자원을 고르게 사용하며, 안정적인 처리량을 원하는 경우</li></ul>🧪 예시<pre ><code class="language-java">for (int i = 0; i &lt; 10; i++) {
 final int taskId = i;
 executor.submit(() -&gt; {
 System.out.println("Task " + taskId + " executed by " + Thread.currentThread().getName());
 Thread.sleep(1000); // 모의 작업
 });
}</code></pre>⚠️ 주의<ul ><li>과도하게 큰 작업 큐가 쌓일 수 있음 → 메모리 사용량 증가</li><li>스레드 수는 CPU 코어 수나 애플리케이션 특성에 맞게 설정해야 함</li></ul>&nbsp;newCachedThreadPool()이 스레드 풀은 요청이 많으면 새로운 스레드를 계속 생성하고, 특정 기간&nbsp;동안 사용되지 않으면 제거합니다. 캐시된 스레드를 재사용하므로 빠르고 유연합니다.<pre ><code class="language-java">ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();</code></pre>✅ 사용 시점<ul ><li>작업이 짧고 빠르게 끝나는 I/O 중심의 작업일 때</li><li>짧은 burst가 자주 발생하는 상황에서 유용</li></ul>🧪 예시<pre ><code class="language-java">for (int i = 0; i &lt; 100; i++) {
 final int taskId = i;
 executor.submit(() -&gt; {
 System.out.println("Task " + taskId + " executed by " + Thread.currentThread().getName());
 });
}&nbsp;</code></pre>⚠️ 주의<ul ><li>요청이 많을 경우 스레드가 무제한으로 늘어나 과부하가 될 수 있음 → 실제 운영에서는 ThreadPoolExecutor로 커스텀 제어 필요</li></ul>&nbsp;newSingleThreadExecutor()항상 단 하나의 스레드만 사용하여 작업을 처리합니다. 작업은 FIFO 순서로 실행되며, 순서가 중요한 로직에 적합합니다.<pre ><code class="language-java">ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor();</code></pre>✅ 사용 시점<ul ><li>작업 순서가 중요할 때</li><li>하나의 리소스(DB, 파일 등)에 대해 직렬화된 접근이 필요할 때</li></ul>🧪 예시<pre ><code class="language-java">for (int i = 0; i &lt; 5; i++) {
 final int taskId = i;
 executor.submit(() -&gt; {
 System.out.println("Processing task " + taskId);
 Thread.sleep(500);
 });
}&nbsp;</code></pre>⚠️ 주의<ul ><li>하나의 스레드에 의존하기 때문에 처리량은 낮음</li><li>스레드가 죽으면 새로운 스레드로 대체되므로 중단되지는 않음</li></ul>&nbsp;newScheduledThreadPoool(int corePoolSize)지연 실행(delay)이나 주기적인 작업(interval) 실행에 특화된 스레드 풀입니다. ScheduledExecutorService를 반환하며, Java의 타이머 역할도 수행할 수 있습니다.<pre ><code class="language-java">ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(2);</code></pre>✅ 사용 시점<ul ><li>주기적인 백업 작업, 모니터링, 알림 전송 등</li><li>특정 시간 후 작업을 실행하고 싶을 때</li></ul>🧪 예시<pre ><code class="language-java">scheduler.scheduleAtFixedRate(() -&gt; {
 System.out.println("Heartbeat sent by " + Thread.currentThread().getName());
}, 1, 5, TimeUnit.SECONDS); // 1초 후 시작, 5초마다 반복</code></pre>⚠️ 주의<ul ><li>작업이 너무 오래 걸리면 다음 주기 작업이 지연될 수 있음 → 처리 시간이 일정하지 않다면 scheduleWithFixedDelay()를 고려</li></ul>&nbsp;&nbsp;🧠 마무리Java에서 Executors 팩토리 메서드는 다양한 형태의 스레드 풀을 간단히 생성할 수 있게 도와줍니다. 하지만, 운영 환경에서는 ThreadPoolExecutor를 직접 생성하여 작업 큐, 최대 스레드 수, 거부 정책 등을 세밀하게 조절하는 것이 더욱 안전하고 확장성 있는 선택입니다.

덕토피아

🕊️ Java의 ExecutorService 스레드 풀 정복하기

누구나 쉽게 이해할 수 있는 MCP 가이드 : AI 에이전트와 도구 연동의 새로운 표준

이 자료는 AI 에이전트가 Google Calendar, Salesforce와 같은 다양한 외부 도구(API)를 사용하는 데 어려움을 겪는 현재의 문제를 지적합니다. 이를 해결하기 위한 새로운 표준 프로토콜인 MCP(Model Context Protocol)를 소개하며, MCP가 어떻게 AI 에이전트와 도구 간의 '공통 언어' 역할을 하여 상호작용을 원활하게 하는지 설명합니다. 또한, 개발자와 SaaS 기업이 MCP 생태계에 참여하여 더 강력하고 확장 가능한 AI 에이전트를 구축하는 방법을 안내합니다.

(참고) 가이드 전체 내용은 Gemini 2.5 Pro로 작성되었으며, 이미지 정리본은 GPT-4o 를 이용하여 생성하였습니다.

======================================
📘 1. 왜 에이전트에게 새로운 표준이 필요한가 – MCP 소개
======================================

🚀 미래는 에이전트 중심입니다 (The Future Is Agentic)
ChatGPT 시대를 맞아, 우리 모두는 AI가 얼마나 강력할 수 있는지 엿볼 수 있었습니다. 하지만 진정한 생산성은 단순히 AI와 대화하는 것에서 오는 것이 아니라, AI가 우리를 위해 실제로 일을 처리할 수 있을 때 발휘됩니다.
바로 이 지점에서 에이전트가 필요합니다.

에이전트는 단순한 챗봇이 아닙니다. 회의 예약, 보고서 작성, 데이터 분석과 같이 실제 도구(Google Calendar, Salesforce, Notion 등)를 사용하여 행동을 취하는 AI입니다.
하지만 여기에 문제가 있습니다.

❗️ 오늘날의 에이전트는 여전히 제한적입니다.
AI에게 이렇게 요청한다고 상상해 보세요.

“이번 주 나의 모든 1:1 미팅을 찾아서, 논의 내용을 요약하고, 후속 이메일 초안을 작성해 줄 수 있니?”
오늘날 대부분의 AI 에이전트는 아마 멈춰버릴 것입니다.
왜일까요? 그들이 사용하는 도구, 즉 여러 서비스의 API들이 마치 수백 개의 다른 방언처럼 제각각이기 때문입니다.

모든 도구 (Tools) 는 다음을 가지고 있습니다.

- 자체 인증 규칙
- 고유한 데이터 형식
- 다른 기능 및 엔드포인트
개발자들은 모든 도구에 대해 맞춤 코드를 작성해야 하는 문제를 당면하게 됩니다. 이는 느리고, 불안정하며, 확장 가능하지 않습니다.

🧩 빠진 조각: 도구를 위한 공통 언어
만약 이 모든 도구들이 AI 에이전트와 소통할 수 있는 표준적인 방법이 있다면 어떨까요?
마치 HTML이 웹을 표준화하고, REST가 API를 표준화했듯이 이제 AI 에이전트를 위한 표준이 필요합니다.

이것이 바로 MCP (Model Context Protocol)입니다.

AI 에이전트가 실제 도구를 쉽게 이해하고 상호작용할 수 있도록 설계된 새로운 프로토콜입니다.
시작해 봅시다.

============================
📘 2. MCP란 무엇이며 어떻게 작동하는가?
============================
🧠 큰 그림부터 시작해 봅시다.
MCP (Model Context Protocol)는 AI 에이전트(LLM 기반)와 그들이 사용해야 하는 도구(Google Calendar, Salesforce, Notion 등) 사이에서 번역가 역할을 하는 새로운 표준입니다.

MCP를 에이전트가 다음을 이해하는 데 도움이 되는 "만능 리모컨"이라고 생각하세요.

- 어떤 도구를 사용할 수 있는지
- 그 도구들이 무엇을 할 수 있는지
- 어떻게 안전하고 효율적으로 사용할 수 있는지

🔍 주요 개념

- MCP 클라이언트: LLM을 사용하는 AI 에이전트 또는 앱입니다. 다음과 같은 요청을 보냅니다:
ㄴ “이 도구는 무엇을 할 수 있나요?”
ㄴ “이 함수를 실행해 주세요.”

- MCP 서버: SaaS 도구와의 다리 역할을 합니다. 다음을 설명합니다:
ㄴ 사용 가능한 기능 (예: "회의 생성", "노트 가져오기")
ㄴ 관련 데이터를 일관된 형식으로
ㄴ LLM이 이해할 수 있는 방식으로 지침 제공

- 컨텍스트 스키마: 도구의 기능을 LLM이 읽을 수 있도록 구조화되고 통합된 형식입니다. 마치 모든 도구를 쉽게 탐색할 수 있는 API 플레이그라운드로 바꾸는 것과 같습니다.

🔁 이것이 왜 중요한가
- MCP가 없다면: AI 에이전트는 모든 도구를 사용하기 위해 수작업으로 코딩해야 합니다 = 느리고 비용이 많이 듭니다.
- MCP가 있다면: 도구는 에이전트에게 플러그 앤 플레이 방식이 됩니다 = 빠르고 확장 가능합니다.

✅ 실제 예시
에이전트가 다음 작업을 수행하기를 원하십니까?

“Asana에서 모든 높은 우선순위 작업을 찾고, 프로젝트 상태를 요약하고, 팀에 알림 보내기”

MCP를 사용하면,
1. Asana MCP 서버가 그 기능을 설명합니다 (list_projects, get_tasks 등).
2. 에이전트는 이러한 작업을 탐색, 호출 및 결합할 수 있습니다.
3. 그 결과 맞춤 코드 없이 완전히 자동화된 워크플로우가 가능해집니다.

=================================
📘 3. 도구가 어떻게 에이전트의 능력을 결정하는가
=================================

🛠 모든 도구가 동일하지는 않습니다
인간 조수가 일을 처리하기 위해 적절한 기술 세트가 필요한 것처럼,
AI 에이전트의 성능은 사용할 수 있는 도구에 따라 달라집니다.

도구에는 두 가지 주요 유형이 있습니다.

1️⃣ 다기능 도구 (Multi-Function Tools) : 하나의 도구, 여러 작업 – 스위스 아미 나이프처럼
이 도구들은 여러 관련 작업을 하나의 강력한 인터페이스로 묶습니다.
단일 단계가 아닌 전체 워크플로우를 수행하도록 설계되었습니다.

🧠 예시
다기능 도구를 사용하는 Calendar Agent는 다음을 처리할 수 있습니다.
- 모든 미팅 찾기 (유형별 필터링 = 1:1)
- 메타데이터 추출 (제목, 참석자, 시간)
- 미팅 노트 읽기
- 주간 요약 생성
이 모든 것을 한 번에 처리합니다 – 5개의 다른 도구를 호출할 필요가 없습니다.

📌 중요한 이유
도구 수가 적을수록 = 오케스트레이션이 단순해짐 = 더 빠르고 스마트한 에이전트.

2️⃣ 다중 도구 에이전트 (Multi-Tool Agents) - 함께 작동하는 에이전트 – 전문가 팀처럼
때로는 단일 도구만으로는 모든 것을 할 수 없습니다.
대신, 마치 팀 내의 사람들처럼 각기 다른 도구를 사용하는 에이전트들이 협업합니다.

🧠 예시
목표: 주요 고객에게 맞춤형 이메일 캠페인 보내기.
🧑‍💼 에이전트 1: Salesforce에서 고객 데이터 가져오기
📊 에이전트 2: Google Sheets에서 데이터 분석하기
📬 에이전트 3: Mailchimp를 통해 이메일 보내기
이를 에이전트 시스템(System of Agents) 또는 MAS (Multi-Agent System)라고 합니다.

📌 중요한 이유
에이전트는 강점을 결합하고 더 넓은 범위를 커버할 수 있습니다 – 마치 회사의 마이크로서비스처럼.

🤖 왜 ChatGPT만으로는 충분하지 않은가
오늘날 대부분의 맞춤형 GPT는 너무 단순합니다

- 제한된 작업
- 메모리 없음
- 다른 에이전트와 협업 불가
- "단일 도구" 사일로에 갇혀 있음

이것이 바로 AutoGen, CrewAI, LangGraph와 같은 강력한 프레임워크가 등장한 이유입니다 – 다기능 및 다중 에이전트 기능을 잠금 해제하기 위해.

🧭 도구 = 에이전트 뒤의 진정한 엔진
단순히 어떤 LLM을 사용하는지에 대한 문제가 아닙니다.
어떤 도구를 제공하고, 그것들이 어떻게 연결되어 있는지에 대한 문제입니다.

=========================
📘 4. MCP의 현실적인 과제와 한계점
=========================

MCP는 AI 에이전트와 도구 연동의 방식을 혁신할 잠재력을 지니고 있지만, 새로운 표준으로서 현실적인 과제와 잠재적 한계점 또한 고려해야 합니다.

😫 넘어야 할 현실적인 장벽들
MCP가 이상적인 솔루션처럼 보일 수 있지만, 성공적인 정착과 확산을 위해서는 다음과 같은 현실적인 문제들을 해결해야 합니다.

느린 채택 속도 (Slow Adoption Rate)
- 가장 큰 허들: 새로운 표준의 성공은 얼마나 많은 플레이어가 참여하느냐에 달려있습니다. SaaS 기업들이 MCP 서버 구축에 투자하고, 에이전트 개발자들이 이를 적극적으로 사용해야만 생태계가 활성화됩니다. 초기에는 '닭과 달걀' 문제에 직면할 수 있습니다.
- 모든 도구 제공자가 표준화된 단일 인터페이스를 선호하지 않을 수 있으며, 자체 API 생태계를 강화하는 것을 우선시할 수 있습니다.

구현 및 유지보수의 복잡성 (Complexity of Implementation & Maintenance)
- 서버 측 부담: MCP가 에이전트 클라이언트 개발을 단순화할 수 있지만, SaaS 도구 제공자 입장에서는 자사의 복잡한 API 기능과 데이터 모델을 MCP 표준 스키마에 정확하게 매핑하고, 안전하며 효율적인 MCP 서버를 구축 및 유지보수하는 것이 상당한 기술적, 비용적 부담이 될 수 있습니다.
- 지속적 업데이트: 기반이 되는 도구의 API가 변경되거나 MCP 표준 자체가 발전함에 따라 지속적인 업데이트와 버전 관리가 필요합니다.

표준화의 명암 (Pros and Cons of Standardization)
- 기능 제약 가능성: 모든 도구의 고유하고 세분화된 기능을 단일 표준으로 완벽하게 포괄하기는 어렵습니다. 초기 표준은 '최소 공통분모'에 집중하게 되어, 특정 도구의 고급 기능이나 특수 기능을 MCP를 통해 활용하는 데 제약이 따를 수 있습니다. 때로는 여전히 직접적인 API 호출이 필요할 수 있습니다.
- 표준의 경직성: 표준이 한번 자리 잡으면 변경하기 어려울 수 있으며, 빠르게 변화하는 AI 및 API 기술 발전을 민첩하게 따라가지 못할 수 있습니다.

성능 및 보안 문제 (Performance & Security Concerns)
- 잠재적 성능 저하: MCP라는 중개 계층(layer)이 추가되면서, 이론적으로는 직접 API를 호출하는 것보다 약간의 지연 시간(latency)이 발생할 수 있습니다. 대부분의 경우 무시할 만한 수준일 수 있으나, 실시간성이 중요한 애플리케이션에서는 고려 사항이 될 수 있습니다.
- 보안 책임: 표준화된 인터페이스는 잠재적인 공격 표면(attack surface)도 표준화할 수 있습니다. MCP 서버와 클라이언트 간의 인증, 권한 부여, 데이터 암호화 등 보안 메커니즘을 철저히 구현하는 것이 매우 중요하며, 이에 대한 책임은 각 서버 구현 주체에게 있습니다.

기술 성숙도 및 생태계 지원 (Maturity & Ecosystem Support)
- 초기 단계: MCP는 비교적 새로운 개념이므로, 관련 개발 도구, 디버깅 툴, 테스트 프레임워크, 풍부한 문서, 커뮤니티 지원 등이 아직 부족할 수 있습니다. 이는 초기 도입 및 문제 해결을 어렵게 만들 수 있습니다.

💡 결론: 균형 잡힌 시각 필요
MCP는 에이전트 기반 자동화의 중요한 발전을 약속하지만, 위와 같은 현실적인 과제들을 간과해서는 안 됩니다. 이러한 문제들은 대부분의 신기술 표준화 과정에서 나타나는 현상이며, MCP 생태계 참여자들의 지속적인 노력, 피드백, 협력을 통해 점진적으로 해결될 수 있을 것입니다. MCP의 성공 여부는 이러한 과제들을 얼마나 효과적으로 극복하느냐에 달려있습니다.

=======================
📘 5. MCP 생태계에 참여하는 방법
=======================

🎯 왜 관심을 가져야 하는가
만약 당신의 제품이 SaaS 도구이고, AI 에이전트가 사용하기를 원한다면, 지금이 MCP 생태계에 진입하기에 완벽한 시기입니다.
- LLM 기반 에이전트에게 발견될 수 있습니다.
- 맞춤 통합 없이 에이전트가 당신의 도구를 사용하게 할 수 있습니다.
- 기업 IT부터 소비자 AI까지 성장하는 에이전트 앱 시장에 진입할 수 있습니다.

🚪 참여 방법: 3가지 방법

1️⃣ MCP 서버 구축하기
당신의 도구 기능을 MCP 호환 인터페이스로 전환하세요.

🔧 필요한 것
- 도구의 기능(call_tool, list_tools) 설명하기
- call_resource, list_resources를 통해 데이터 노출하기
- 표준 컨텍스트 스키마 따르기
마치 공개 API를 구축하는 것과 같지만, LLM을 위한 것입니다.

💡 팁: 기존 에이전트 프레임워크(예: LangGraph, AutoGen)를 사용하여 개발 속도를 높이세요.

2️⃣ 마켓플레이스에 호스팅 또는 등록하기
MCP 서버가 활성화되면 MCP 레지스트리나 마켓플레이스에 게시하세요.
- 당신의 도구를 모든 MCP 호환 클라이언트가 발견할 수 있도록 만드세요.
- AI 에이전트가 당신의 제품을 찾고, 이해하고, 사용하도록 하세요.
- 일부 플랫폼(예: Claude, MySnap)은 이미 이 플러그 앤 플레이 모델을 지원합니다.

3️⃣ MCP를 클라이언트로 사용하기
MCP를 통해 도구에 연결하는 자체 AI 에이전트나 LLM 앱을 구축할 수도 있습니다.
- 더 이상 각 API에 대한 맞춤 래퍼를 작성할 필요가 없습니다.
- 기존 MCP 서버에 연결하고 워크플로우를 더 빠르게 구축하세요.
- 내부 자동화 도구나 고객 대면 AI 앱에 적합합니다.

🌱 선도자 = 큰 이점 (Early Movers = Huge Advantage)
MCP는 아직 초기 단계이지만, 기반은 현실적이고 작동하고 있습니다.
지금 참여함으로써 다음을 할 수 있습니다

✅ 떠오르는 표준에 영향을 미치기
✅ 다른 이들보다 먼저 당신의 도구의 LLM 인터페이스 형성하기
✅ 생태계가 확장됨에 따라 함께 성장하기

📌 결론
만약 REST가 웹 시대의 API 표준이었다면, MCP는 에이전트 시대의 프로토콜 표준이 될 수 있습니다. 지금이 준비할 황금 같은 기회입니다.

🧭 구축할 준비가 되셨나요?
핵심 도구 기능을 식별하고 MCP 형식으로 구조화하는 것부터 시작하세요.
모든 것을 지원할 필요는 없습니다 – 에이전트가 시작할 수 있을 만큼만 지원하면 됩니다.

에이전트의 시대(Agentic era)가 오고 있습니다. 늦지 마세요.

도움이 되셨다면 좋아요 부탁드립니다.

누구나 쉽게 이해할 수 있는 MCP 가이드 : AI 에이전트와 도구 연동의 새로운 표준 이 자료는 AI 에이전트가 Google Calendar, Salesforce와 같은 다양한 외부 도구(API)를 사용하는 데 어려움을 겪는 현재의 문제를 지적합니다. 이를 해결하기 위한 새로운 표준 프로토콜인 MCP(Model Context Protocol)를 소개하며, MCP가 어떻게 AI 에이전트와 도구 간의 '공통 언어' 역할을 하여 상호작용을 원활하게 하는지 설명합니다. 또한, 개발자와 SaaS 기업이 MCP 생태계에 참여하여 더 강력하고 확장 가능한 AI 에이전트를 구축하는 방법을 안내합니다. (참고) 가이드 전체 내용은 Gemini 2.5 Pro로 작성되었으며, 이미지 정리본은 GPT-4o 를 이용하여 생성하였습니다. ====================================== 📘 1. 왜 에이전트에게 새로운 표준이 필요한가 – MCP 소개 ====================================== 🚀 미래는 에이전트 중심입니다 (The Future Is Agentic) ChatGPT 시대를 맞아, 우리 모두는 AI가 얼마나 강력할 수 있는지 엿볼 수 있었습니다. 하지만 진정한 생산성은 단순히 AI와 대화하는 것에서 오는 것이 아니라, AI가 우리를 위해 실제로 일을 처리할 수 있을 때 발휘됩니다. 바로 이 지점에서 에이전트가 필요합니다. 에이전트는 단순한 챗봇이 아닙니다. 회의 예약, 보고서 작성, 데이터 분석과 같이 실제 도구(Google Calendar, Salesforce, Notion 등)를 사용하여 행동을 취하는 AI입니다. 하지만 여기에 문제가 있습니다. ❗️ 오늘날의 에이전트는 여전히 제한적입니다. AI에게 이렇게 요청한다고 상상해 보세요. “이번 주 나의 모든 1:1 미팅을 찾아서, 논의 내용을 요약하고, 후속 이메일 초안을 작성해 줄 수 있니?” 오늘날 대부분의 AI 에이전트는 아마 멈춰버릴 것입니다. 왜일까요? 그들이 사용하는 도구, 즉 여러 서비스의 API들이 마치 수백 개의 다른 방언처럼 제각각이기 때문입니다. 모든 도구 (Tools) 는 다음을 가지고 있습니다. - 자체 인증 규칙 - 고유한 데이터 형식 - 다른 기능 및 엔드포인트 개발자들은 모든 도구에 대해 맞춤 코드를 작성해야 하는 문제를 당면하게 됩니다. 이는 느리고, 불안정하며, 확장 가능하지 않습니다. 🧩 빠진 조각: 도구를 위한 공통 언어 만약 이 모든 도구들이 AI 에이전트와 소통할 수 있는 표준적인 방법이 있다면 어떨까요? 마치 HTML이 웹을 표준화하고, REST가 API를 표준화했듯이 이제 AI 에이전트를 위한 표준이 필요합니다. 이것이 바로 MCP (Model Context Protocol)입니다. AI 에이전트가 실제 도구를 쉽게 이해하고 상호작용할 수 있도록 설계된 새로운 프로토콜입니다. 시작해 봅시다. ============================ 📘 2. MCP란 무엇이며 어떻게 작동하는가? ============================ 🧠 큰 그림부터 시작해 봅시다. MCP (Model Context Protocol)는 AI 에이전트(LLM 기반)와 그들이 사용해야 하는 도구(Google Calendar, Salesforce, Notion 등) 사이에서 번역가 역할을 하는 새로운 표준입니다. MCP를 에이전트가 다음을 이해하는 데 도움이 되는 "만능 리모컨"이라고 생각하세요. - 어떤 도구를 사용할 수 있는지 - 그 도구들이 무엇을 할 수 있는지 - 어떻게 안전하고 효율적으로 사용할 수 있는지 🔍 주요 개념 - MCP 클라이언트: LLM을 사용하는 AI 에이전트 또는 앱입니다. 다음과 같은 요청을 보냅니다: ㄴ “이 도구는 무엇을 할 수 있나요?” ㄴ “이 함수를 실행해 주세요.” - MCP 서버: SaaS 도구와의 다리 역할을 합니다. 다음을 설명합니다: ㄴ 사용 가능한 기능 (예: "회의 생성", "노트 가져오기") ㄴ 관련 데이터를 일관된 형식으로 ㄴ LLM이 이해할 수 있는 방식으로 지침 제공 - 컨텍스트 스키마: 도구의 기능을 LLM이 읽을 수 있도록 구조화되고 통합된 형식입니다. 마치 모든 도구를 쉽게 탐색할 수 있는 API 플레이그라운드로 바꾸는 것과 같습니다. 🔁 이것이 왜 중요한가 - MCP가 없다면: AI 에이전트는 모든 도구를 사용하기 위해 수작업으로 코딩해야 합니다 = 느리고 비용이 많이 듭니다. - MCP가 있다면: 도구는 에이전트에게 플러그 앤 플레이 방식이 됩니다 = 빠르고 확장 가능합니다. ✅ 실제 예시 에이전트가 다음 작업을 수행하기를 원하십니까? “Asana에서 모든 높은 우선순위 작업을 찾고, 프로젝트 상태를 요약하고, 팀에 알림 보내기” MCP를 사용하면, 1. Asana MCP 서버가 그 기능을 설명합니다 (list_projects, get_tasks 등). 2. 에이전트는 이러한 작업을 탐색, 호출 및 결합할 수 있습니다. 3. 그 결과 맞춤 코드 없이 완전히 자동화된 워크플로우가 가능해집니다. ================================= 📘 3. 도구가 어떻게 에이전트의 능력을 결정하는가 ================================= 🛠 모든 도구가 동일하지는 않습니다 인간 조수가 일을 처리하기 위해 적절한 기술 세트가 필요한 것처럼, AI 에이전트의 성능은 사용할 수 있는 도구에 따라 달라집니다. 도구에는 두 가지 주요 유형이 있습니다. 1️⃣ 다기능 도구 (Multi-Function Tools) : 하나의 도구, 여러 작업 – 스위스 아미 나이프처럼 이 도구들은 여러 관련 작업을 하나의 강력한 인터페이스로 묶습니다. 단일 단계가 아닌 전체 워크플로우를 수행하도록 설계되었습니다. 🧠 예시 다기능 도구를 사용하는 Calendar Agent는 다음을 처리할 수 있습니다. - 모든 미팅 찾기 (유형별 필터링 = 1:1) - 메타데이터 추출 (제목, 참석자, 시간) - 미팅 노트 읽기 - 주간 요약 생성 이 모든 것을 한 번에 처리합니다 – 5개의 다른 도구를 호출할 필요가 없습니다. 📌 중요한 이유 도구 수가 적을수록 = 오케스트레이션이 단순해짐 = 더 빠르고 스마트한 에이전트. 2️⃣ 다중 도구 에이전트 (Multi-Tool Agents) - 함께 작동하는 에이전트 – 전문가 팀처럼 때로는 단일 도구만으로는 모든 것을 할 수 없습니다. 대신, 마치 팀 내의 사람들처럼 각기 다른 도구를 사용하는 에이전트들이 협업합니다. 🧠 예시 목표: 주요 고객에게 맞춤형 이메일 캠페인 보내기. 🧑‍💼 에이전트 1: Salesforce에서 고객 데이터 가져오기 📊 에이전트 2: Google Sheets에서 데이터 분석하기 📬 에이전트 3: Mailchimp를 통해 이메일 보내기 이를 에이전트 시스템(System of Agents) 또는 MAS (Multi-Agent System)라고 합니다. 📌 중요한 이유 에이전트는 강점을 결합하고 더 넓은 범위를 커버할 수 있습니다 – 마치 회사의 마이크로서비스처럼. 🤖 왜 ChatGPT만으로는 충분하지 않은가 오늘날 대부분의 맞춤형 GPT는 너무 단순합니다 - 제한된 작업 - 메모리 없음 - 다른 에이전트와 협업 불가 - "단일 도구" 사일로에 갇혀 있음 이것이 바로 AutoGen, CrewAI, LangGraph와 같은 강력한 프레임워크가 등장한 이유입니다 – 다기능 및 다중 에이전트 기능을 잠금 해제하기 위해. 🧭 도구 = 에이전트 뒤의 진정한 엔진 단순히 어떤 LLM을 사용하는지에 대한 문제가 아닙니다. 어떤 도구를 제공하고, 그것들이 어떻게 연결되어 있는지에 대한 문제입니다. ========================= 📘 4. MCP의 현실적인 과제와 한계점 ========================= MCP는 AI 에이전트와 도구 연동의 방식을 혁신할 잠재력을 지니고 있지만, 새로운 표준으로서 현실적인 과제와 잠재적 한계점 또한 고려해야 합니다. 😫 넘어야 할 현실적인 장벽들 MCP가 이상적인 솔루션처럼 보일 수 있지만, 성공적인 정착과 확산을 위해서는 다음과 같은 현실적인 문제들을 해결해야 합니다. 느린 채택 속도 (Slow Adoption Rate) - 가장 큰 허들: 새로운 표준의 성공은 얼마나 많은 플레이어가 참여하느냐에 달려있습니다. SaaS 기업들이 MCP 서버 구축에 투자하고, 에이전트 개발자들이 이를 적극적으로 사용해야만 생태계가 활성화됩니다. 초기에는 '닭과 달걀' 문제에 직면할 수 있습니다. - 모든 도구 제공자가 표준화된 단일 인터페이스를 선호하지 않을 수 있으며, 자체 API 생태계를 강화하는 것을 우선시할 수 있습니다. 구현 및 유지보수의 복잡성 (Complexity of Implementation &amp; Maintenance) - 서버 측 부담: MCP가 에이전트 클라이언트 개발을 단순화할 수 있지만, SaaS 도구 제공자 입장에서는 자사의 복잡한 API 기능과 데이터 모델을 MCP 표준 스키마에 정확하게 매핑하고, 안전하며 효율적인 MCP 서버를 구축 및 유지보수하는 것이 상당한 기술적, 비용적 부담이 될 수 있습니다. - 지속적 업데이트: 기반이 되는 도구의 API가 변경되거나 MCP 표준 자체가 발전함에 따라 지속적인 업데이트와 버전 관리가 필요합니다. 표준화의 명암 (Pros and Cons of Standardization) - 기능 제약 가능성: 모든 도구의 고유하고 세분화된 기능을 단일 표준으로 완벽하게 포괄하기는 어렵습니다. 초기 표준은 '최소 공통분모'에 집중하게 되어, 특정 도구의 고급 기능이나 특수 기능을 MCP를 통해 활용하는 데 제약이 따를 수 있습니다. 때로는 여전히 직접적인 API 호출이 필요할 수 있습니다. - 표준의 경직성: 표준이 한번 자리 잡으면 변경하기 어려울 수 있으며, 빠르게 변화하는 AI 및 API 기술 발전을 민첩하게 따라가지 못할 수 있습니다. 성능 및 보안 문제 (Performance &amp; Security Concerns) - 잠재적 성능 저하: MCP라는 중개 계층(layer)이 추가되면서, 이론적으로는 직접 API를 호출하는 것보다 약간의 지연 시간(latency)이 발생할 수 있습니다. 대부분의 경우 무시할 만한 수준일 수 있으나, 실시간성이 중요한 애플리케이션에서는 고려 사항이 될 수 있습니다. - 보안 책임: 표준화된 인터페이스는 잠재적인 공격 표면(attack surface)도 표준화할 수 있습니다. MCP 서버와 클라이언트 간의 인증, 권한 부여, 데이터 암호화 등 보안 메커니즘을 철저히 구현하는 것이 매우 중요하며, 이에 대한 책임은 각 서버 구현 주체에게 있습니다. 기술 성숙도 및 생태계 지원 (Maturity &amp; Ecosystem Support) - 초기 단계: MCP는 비교적 새로운 개념이므로, 관련 개발 도구, 디버깅 툴, 테스트 프레임워크, 풍부한 문서, 커뮤니티 지원 등이 아직 부족할 수 있습니다. 이는 초기 도입 및 문제 해결을 어렵게 만들 수 있습니다. 💡 결론: 균형 잡힌 시각 필요 MCP는 에이전트 기반 자동화의 중요한 발전을 약속하지만, 위와 같은 현실적인 과제들을 간과해서는 안 됩니다. 이러한 문제들은 대부분의 신기술 표준화 과정에서 나타나는 현상이며, MCP 생태계 참여자들의 지속적인 노력, 피드백, 협력을 통해 점진적으로 해결될 수 있을 것입니다. MCP의 성공 여부는 이러한 과제들을 얼마나 효과적으로 극복하느냐에 달려있습니다. ======================= 📘 5. MCP 생태계에 참여하는 방법 ======================= 🎯 왜 관심을 가져야 하는가 만약 당신의 제품이 SaaS 도구이고, AI 에이전트가 사용하기를 원한다면, 지금이 MCP 생태계에 진입하기에 완벽한 시기입니다. - LLM 기반 에이전트에게 발견될 수 있습니다. - 맞춤 통합 없이 에이전트가 당신의 도구를 사용하게 할 수 있습니다. - 기업 IT부터 소비자 AI까지 성장하는 에이전트 앱 시장에 진입할 수 있습니다. 🚪 참여 방법: 3가지 방법 1️⃣ MCP 서버 구축하기 당신의 도구 기능을 MCP 호환 인터페이스로 전환하세요. 🔧 필요한 것 - 도구의 기능(call_tool, list_tools) 설명하기 - call_resource, list_resources를 통해 데이터 노출하기 - 표준 컨텍스트 스키마 따르기 마치 공개 API를 구축하는 것과 같지만, LLM을 위한 것입니다. 💡 팁: 기존 에이전트 프레임워크(예: LangGraph, AutoGen)를 사용하여 개발 속도를 높이세요. 2️⃣ 마켓플레이스에 호스팅 또는 등록하기 MCP 서버가 활성화되면 MCP 레지스트리나 마켓플레이스에 게시하세요. - 당신의 도구를 모든 MCP 호환 클라이언트가 발견할 수 있도록 만드세요. - AI 에이전트가 당신의 제품을 찾고, 이해하고, 사용하도록 하세요. - 일부 플랫폼(예: Claude, MySnap)은 이미 이 플러그 앤 플레이 모델을 지원합니다. 3️⃣ MCP를 클라이언트로 사용하기 MCP를 통해 도구에 연결하는 자체 AI 에이전트나 LLM 앱을 구축할 수도 있습니다. - 더 이상 각 API에 대한 맞춤 래퍼를 작성할 필요가 없습니다. - 기존 MCP 서버에 연결하고 워크플로우를 더 빠르게 구축하세요. - 내부 자동화 도구나 고객 대면 AI 앱에 적합합니다. 🌱 선도자 = 큰 이점 (Early Movers = Huge Advantage) MCP는 아직 초기 단계이지만, 기반은 현실적이고 작동하고 있습니다. 지금 참여함으로써 다음을 할 수 있습니다 ✅ 떠오르는 표준에 영향을 미치기 ✅ 다른 이들보다 먼저 당신의 도구의 LLM 인터페이스 형성하기 ✅ 생태계가 확장됨에 따라 함께 성장하기 📌 결론 만약 REST가 웹 시대의 API 표준이었다면, MCP는 에이전트 시대의 프로토콜 표준이 될 수 있습니다. 지금이 준비할 황금 같은 기회입니다. 🧭 구축할 준비가 되셨나요? 핵심 도구 기능을 식별하고 MCP 형식으로 구조화하는 것부터 시작하세요. 모든 것을 지원할 필요는 없습니다 – 에이전트가 시작할 수 있을 만큼만 지원하면 됩니다. 에이전트의 시대(Agentic era)가 오고 있습니다. 늦지 마세요. 도움이 되셨다면 좋아요 부탁드립니다.

누구나 쉽게 이해할 수 있는 MCP 가이드

똑닥닷컴 SEO(a.k.a. 네이버 월 노출 수 1000만 달성기) | 비브로스 기술 블로그

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

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

boostbrothers.github.io

똑닥: SEO 최적화 사례

첫 회사에서 5년 정도 보낸 후 대기업이 가보고 싶다는 생각이 들었습니다.
다른 곳에 이력서도 넣어보지 않은 채 일단 그만뒀습니다.

그리고 이력서를 쓰기 시작했는데...
아는 사람도 하나 없어 지인 추천 없이 홈페이지를 통해서 지원서를 썼습니다.
네이버, 다음, SK컴즈, NC소프트, 넥슨 같은 곳들.

근데 기다려도 답장이 오질 않더군요.
5년 가까이 열심히 했고 자신감도 많이 생겼는데 밖에서 보는 내 수준은 이런거였구나.

한 달 정도 지났을 뿐인데 초조함이 엄청 커졌습니다.
나 혹시 새되는 거 아냐? 그럼 내 인생 어떻게 되는거지?
다른 회사를 먼저 알아보고 그만둘 걸.
큰일났단 생각에 소름이 바짝 돋았습니다.

엔씨, 넥슨, 다음에서는 연락도 안 왔고, 네이버에서 연락이 왔습니다.
이력서를 내고 한 달 지나 연락이 왔는데...
지금 생각해보면 제 이력서를 보고 픽해준 네이버 누군가가 인생의 은인입니다.
만약 흘려 넘겨 버렸으면 나는 지금 뭘하고 있을까? 시간이 지날수록 초조한 맘이 커져서 그 어떤 이상한 회사라도 얼씨구나 들어갔을 것 같습니다.

이후에도 다른 회사를 알아보기 전에 회사를 그만두었습니다만 처음 만큼 긴장되거나 초조하진 않았습니다. 스스로에 대한 자신감이 없었기 때문이었던 것 같습니다.

(인생에서 불안했던 시기를 생각해보다가 쓴 글일 뿐 절대 이렇게 하라고 추천하는 것은 아닙니다)

첫 회사에서 5년 정도 보낸 후 대기업이 가보고 싶다는 생각이 들었습니다.다른 곳에 이력서도 넣어보지 않은 채 일단 그만뒀습니다. 그리고 이력서를 쓰기 시작했는데...아는 사람도 하나 없어 지인 추천 없이 홈페이지를 통해서 지원서를 썼습니다.네이버, 다음, SK컴즈, NC소프트, 넥슨 같은 곳들. 근데 기다려도 답장이 오질 않더군요.5년 가까이 열심히 했고 자신감도 많이 생겼는데 밖에서 보는 내 수준은 이런거였구나. 한 달 정도 지났을 뿐인데 초조함이 엄청 커졌습니다.나 혹시 새되는 거 아냐? 그럼 내 인생 어떻게 되는거지?다른 회사를 먼저 알아보고 그만둘 걸.큰일났단 생각에 소름이 바짝 돋았습니다. 엔씨, 넥슨, 다음에서는 연락도 안 왔고, 네이버에서 연락이 왔습니다.이력서를 내고 한 달 지나 연락이 왔는데...지금 생각해보면 제 이력서를 보고 픽해준 네이버 누군가가 인생의 은인입니다.만약 흘려 넘겨 버렸으면 나는 지금 뭘하고 있을까? 시간이 지날수록 초조한 맘이 커져서 그 어떤 이상한 회사라도 얼씨구나 들어갔을 것 같습니다. 이후에도 다른 회사를 알아보기 전에 회사를 그만두었습니다만 처음 만큼 긴장되거나 초조하진 않았습니다. 스스로에 대한 자신감이 없었기 때문이었던 것 같습니다. (인생에서 불안했던 시기를 생각해보다가 쓴 글일 뿐 절대 이렇게 하라고 추천하는 것은 아닙니다)

다른 회사를 먼저 알아보지 않고 퇴사하면

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

youtu.be

왜 Data fetching 을 서버에서 해야할까요?

사용자가 공유한 콘텐츠

폴인에서 시리즈로 공개한 '토스팀에게 듣다: 토스 10주년 '10 to 100''에서 프로덕트 디자인 부문의 글을 소개합니다. 프로덕트 디자인 헤드를 맡고 있는 강수영 님이 2015년부터 2025년까지 토스에서의 프로덕트 디자인을 어떻게 바라보고, 어떤 고민과 도전으로 현재에 이르렀는지 담담하게 전달하는 내용입니다. 요약을 먼저 보시더라도 전문을 꼭 살펴보시면 좋겠습니다.

2개의 문장으로 결론을 요약하자면 사용자 경험을 고민하는 사람이라면, 디자인하는 사람이라면 '수단과 목적을 헷갈리지 말자'라는 것이었습니다. '만약 헷갈리지만 않는다면 안 되는 건 거의 없다.'입니다.

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

1. 태동기(2015~18): 디자인도, 일하는 방식도 단순하게 

 * ① 필요 없는 정보는 과감히 쳐내기
   ② 한 화면에서 어딜 봐야 할지 명확히 알려주기

2. 성장기(2018~22): 체계를 통한 일관성 쌓기

토스만의 디자인 시스템을 만들고 토스만의 서체도 만들면서 어디서든 '토스 디자인이다'라고 알 수 있게 만든 시기였습니다. 동시에 4가지를 새롭게 시도했습니다.

 * ① 3D 그래픽 - 시네마4D라는 툴을 직접 배워가며 내부에서 디벨롭
 * ② UX 라이팅 - A/B테스트를 통해 제품속 문구를 결정하면서 클릭율 최대 300% 증가
 * ③ 유저 테스트 - 토스의 UT 문화가 생긴 시기로 전문 업체와 계약해서 테스트, 정성 테스트를 반복해 가입 퍼널을 만들고 수치로 성과까지 증명
 * ④ 로고 리브랜딩 - '공 던지듯 쉬운 금융', '우리는 금융이 아니다', '토스에 갇히면 안 된다'

3. 진화기(2022~2024): 금융 너머를 바라보는 시대의 디자인

마이데이터 시기에 조회, 송금, 혜택을 중심으로 한 홈화면을 만든 시기. 대출, 카드, 보험, 신용대출 등 여러 기능을 동일한 인터랙션으로 하나의 경험을 하듯이 만드는 것에 주안점을 두고 매출까지 개선하는 것으로 디자인의 역할을 확대했습니다. 이 시기엔 3D로 만든 새로운 로고를 선보였습니다.

4. 토스의 지금(2025~): 어디서나 편리한 디자인을 고민할 때

토스가 금융상품을 넘어 커머스, 모바일을 넘어 오프라인 단말기까지 새로운 접점이 생기면서 덩치가 커졌습니다. B2B 고객도 많아졌고 고객이 토스 앱 안에서 자기만의 사업을 하려는 니즈가 있었기에 '툴 프로덕트 디자이너'라는 직군까지 생겼습니다. 내부 구성원을 위한 툴도 만들어진 시기였죠.

 1. 토스 내비게이션 스코어 - 유저에게 직접 묻고 '이 기능 어디에 있을 것 같나요?'에 대한 답변을 히트맵 형태로 표현해서 (만드는 사람이) 예상한 것과 (쓰는 사람이) 이해하고 기대하는 것 사이의 격차가 얼마나 큰지 확인할 수 있는 방법입니다.
 2. 휴리봇 - 휴리봇은 토스 유저처럼 답변하는 생성형 AI예요. 디자인한 화면을 보여주며 질문하면 실제 유저처럼 답변하는 거예요. 기존 유저 테스트를 완전히 대체할 수는 없지만, 시간을 아끼는 데 큰 도움이 됩니다.
 3. 토스트 - 토스 스타일로 그림을 알아서 그려주는 '토스트'도 개발했어요. 정보를 입력하면 몇 분 만에 그래픽이 만들어지죠. 토스 그래픽 디자이너가 만든 것과 같은 퀄리티, 톤으로요. 디자이너들이 더 중요한 문제에 집중할 수 있도록 일손을 덜어주는 역할을 잘 해내고 있습니다. 
 4. 랠리(Rally) - 인터랙션을 잘 만들려면 디자이너의 역량, 구현 기술, 개발 인력이 모두 필요한데요. 인터랙션팀 주도로 구현 비용을 획기적으로 낮추기 위해 랠리라는 프로그래밍 언어를 자체 개발했어요.

https://www.folin.co/article/10450/gift/Fspn7szhf5iFFggpgu0Ryq7GKd3D6XF5

폴인에서 시리즈로 공개한 '토스팀에게 듣다: 토스 10주년 '10 to 100''에서 프로덕트 디자인 부문의 글을 소개합니다. 프로덕트 디자인 헤드를 맡고 있는 강수영 님이 2015년부터 2025년까지 토스에서의 프로덕트 디자인을 어떻게 바라보고, 어떤 고민과 도전으로 현재에 이르렀는지 담담하게 전달하는 내용입니다. 요약을 먼저 보시더라도 전문을 꼭 살펴보시면 좋겠습니다. 2개의 문장으로 결론을 요약하자면 사용자 경험을 고민하는 사람이라면, 디자인하는 사람이라면 '수단과 목적을 헷갈리지 말자'라는 것이었습니다. '만약 헷갈리지만 않는다면 안 되는 건 거의 없다.'입니다. [ 큐레이터의 문장 🎒 ] 1. 태동기(2015~18): 디자인도, 일하는 방식도 단순하게&nbsp; <ul ><li>① 필요 없는 정보는 과감히 쳐내기 ② 한 화면에서 어딜 봐야 할지 명확히 알려주기</li></ul> 2. 성장기(2018~22): 체계를 통한 일관성 쌓기 토스만의 디자인 시스템을 만들고 토스만의 서체도 만들면서 어디서든 '토스 디자인이다'라고 알 수 있게 만든 시기였습니다. 동시에 4가지를 새롭게 시도했습니다. <ul ><li>① 3D 그래픽 - 시네마4D라는 툴을 직접 배워가며 내부에서 디벨롭</li><li>② UX 라이팅 - A/B테스트를 통해 제품속 문구를 결정하면서 클릭율 최대 300% 증가</li><li>③ 유저 테스트 - 토스의 UT 문화가 생긴 시기로 전문 업체와 계약해서 테스트, 정성 테스트를 반복해 가입 퍼널을 만들고 수치로 성과까지 증명</li><li>④ 로고 리브랜딩 - '공 던지듯 쉬운 금융', '우리는 금융이 아니다', '토스에 갇히면 안 된다'</li></ul> 3. 진화기(2022~2024): 금융 너머를 바라보는 시대의 디자인 마이데이터 시기에 조회, 송금, 혜택을 중심으로 한 홈화면을 만든 시기. 대출, 카드, 보험, 신용대출 등 여러 기능을 동일한 인터랙션으로 하나의 경험을 하듯이 만드는 것에 주안점을 두고 매출까지 개선하는 것으로 디자인의 역할을 확대했습니다. 이 시기엔 3D로 만든 새로운 로고를 선보였습니다. 4. 토스의 지금(2025~): 어디서나 편리한 디자인을 고민할 때 토스가 금융상품을 넘어 커머스, 모바일을 넘어 오프라인 단말기까지 새로운 접점이 생기면서 덩치가 커졌습니다. B2B 고객도 많아졌고 고객이 토스 앱 안에서 자기만의 사업을 하려는 니즈가 있었기에 '툴 프로덕트 디자이너'라는 직군까지 생겼습니다. 내부 구성원을 위한 툴도 만들어진 시기였죠. <ol ><li>토스 내비게이션 스코어 - 유저에게 직접 묻고 '이 기능 어디에 있을 것 같나요?'에 대한 답변을 히트맵 형태로 표현해서 (만드는 사람이) 예상한 것과 (쓰는 사람이) 이해하고 기대하는 것 사이의 격차가 얼마나 큰지 확인할 수 있는 방법입니다.</li><li>휴리봇 - 휴리봇은 토스 유저처럼 답변하는 생성형 AI예요. 디자인한 화면을 보여주며 질문하면 실제 유저처럼 답변하는 거예요. 기존 유저 테스트를 완전히 대체할 수는 없지만, 시간을 아끼는 데 큰 도움이 됩니다.</li><li>토스트 - 토스 스타일로 그림을 알아서 그려주는 '토스트'도 개발했어요. 정보를 입력하면 몇 분 만에 그래픽이 만들어지죠. 토스 그래픽 디자이너가 만든 것과 같은 퀄리티, 톤으로요. 디자이너들이 더 중요한 문제에 집중할 수 있도록 일손을 덜어주는 역할을 잘 해내고 있습니다.&nbsp;</li><li>랠리(Rally) - 인터랙션을 잘 만들려면 디자이너의 역량, 구현 기술, 개발 인력이 모두 필요한데요. 인터랙션팀 주도로 구현 비용을 획기적으로 낮추기 위해 랠리라는 프로그래밍 언어를 자체 개발했어요.</li></ol> https://www.folin.co/article/10450/gift/Fspn7szhf5iFFggpgu0Ryq7GKd3D6XF5

www.folin.co

《디자인하는 사람이라면 '수단과 목적을 헷갈리지 말자'》

1. “다른 사람을 존중하라”고 설교하지만, 정작 자신은 직원들을 신뢰하지도 존중하지도 않습니다.

2. ‘팀워크’라는 말을 입에 달고 다니지만, 팀플레이를 맹목적인 복종으로만 해석합니다.

3. 끔찍할 정도로 우유부단합니다. 중요한 결정을 내려야 할 때마다 미루고, 수도 없이 분석만 하고 의사결정은 내리지 않습니다. 그 결과, 회사는 결국 중요한 기회를 놓치고, 작은 문제들마저 심각한 위기로까지 커집니다.

4. 우선순위를 정하지 않고, 직원들에게 10~20개 실천 항목을 한꺼번에 제시하며 모두 다 우리에게 최우선사항이라고 말합니다.

5. 자기 집무실에 틀어박혀서 직원들이 어떻게 일하는지를 살피지 않습니다.

6. 사람들을 끊임없이 비판할 뿐, 긍정적인 피드백은 거의 하지 않습니다. 직원이 딱 한 번 실수를 한 것을 두고 영원히 괴롭힙니다. 그 결과, 실수를 통해 교훈을 얻을 수 있는 기회 자체를 박탈합니다.

7. 회사의 비전을 놓고 직원들과 효과적으로 소통하지 않습니다. 그로 인해 직원들은 회사에 비전이 없다고 느끼고, 어디로 가야 할지 몰라서 회사는 우왕좌왕합니다.

8. 말을 할 때나 글을 쓸 때 복잡하고 따분하기만 하고, 온갖 전문 용어를 남발합니다. 그래서 직원들에게 건설적인 영감을 주기는커녕 지루하고 혼란스럽게 만듭니다.

9. 정체된 상태임에도 새롭거나 대담한 도전을 하는 것을 꺼립니다. 그래서 결국 야망을 가진 직원들은 회사를 떠납니다.

- 짐 콜린스 외, <좋은 리더를 넘어 위대한 리더로> 중

1. “다른 사람을 존중하라”고 설교하지만, 정작 자신은 직원들을 신뢰하지도 존중하지도 않습니다. 2. ‘팀워크’라는 말을 입에 달고 다니지만, 팀플레이를 맹목적인 복종으로만 해석합니다. 3. 끔찍할 정도로 우유부단합니다. 중요한 결정을 내려야 할 때마다 미루고, 수도 없이 분석만 하고 의사결정은 내리지 않습니다. 그 결과, 회사는 결국 중요한 기회를 놓치고, 작은 문제들마저 심각한 위기로까지 커집니다. 4. 우선순위를 정하지 않고, 직원들에게 10~20개 실천 항목을 한꺼번에 제시하며 모두 다 우리에게 최우선사항이라고 말합니다. 5. 자기 집무실에 틀어박혀서 직원들이 어떻게 일하는지를 살피지 않습니다. 6. 사람들을 끊임없이 비판할 뿐, 긍정적인 피드백은 거의 하지 않습니다. 직원이 딱 한 번 실수를 한 것을 두고 영원히 괴롭힙니다. 그 결과, 실수를 통해 교훈을 얻을 수 있는 기회 자체를 박탈합니다. 7. 회사의 비전을 놓고 직원들과 효과적으로 소통하지 않습니다. 그로 인해 직원들은 회사에 비전이 없다고 느끼고, 어디로 가야 할지 몰라서 회사는 우왕좌왕합니다. 8. 말을 할 때나 글을 쓸 때 복잡하고 따분하기만 하고, 온갖 전문 용어를 남발합니다. 그래서 직원들에게 건설적인 영감을 주기는커녕 지루하고 혼란스럽게 만듭니다. 9. 정체된 상태임에도 새롭거나 대담한 도전을 하는 것을 꺼립니다. 그래서 결국 야망을 가진 직원들은 회사를 떠납니다. - 짐 콜린스 외, &lt;좋은 리더를 넘어 위대한 리더로&gt; 중

최악의 리더들이 가진 특징 9가지

1. 인간은 ’왜‘ 어떤 일이 발생하고 ’왜‘ 자신이나 타인이 특정한 행위를 하는지를 이해하고 해명하려는 기본적 욕구를 가지고 있다.

2. 그러나 우리가 알고 있는 대부분의 것은 사실이 아니다. 사실에 대한 우리의 의견이거나 가정 혹은 가설, 즉 이야기다.

3. 이것은 어쩔 수 없는 인간의 본성이다. 뇌 역시 개념간 인과관계를 구축하도록 설계되어 있다.

4. 우리는 결국 내러티브를 생성해내도록 만들어져 있다.

#초마인드 📚

1. 인간은 ’왜‘ 어떤 일이 발생하고 ’왜‘ 자신이나 타인이 특정한 행위를 하는지를 이해하고 해명하려는 기본적 욕구를 가지고 있다. ​2. 그러나 우리가 알고 있는 대부분의 것은 사실이 아니다. 사실에 대한 우리의 의견이거나 가정 혹은 가설, 즉 이야기다. ​3. 이것은 어쩔 수 없는 인간의 본성이다. 뇌 역시 개념간 인과관계를 구축하도록 설계되어 있다. ​4. 우리는 결국 내러티브를 생성해내도록 만들어져 있다. #초마인드 📚

https://blog.naver.com/madaboutit/223791107747

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.

< 우리가 믿는 사실은, 결국 뇌가 만든 이야기에 불과하다 >

댓글 1

비슷한 게시물

주간 인기 TOP 10

추천 프로필