Red Hat, Inc., the world's leading provider of open source solutions, and Oracle today announced the expansion of their alliance to offer customers a greater choice in deploying applications on Oracle Cloud Infrastructure (OCI).

Red Hat and Oracle Expand Collaboration to Bring Red Hat OpenShift to Oracle Cloud Infrastructure

Red Hat과 오라클이 지난 몇 년 동안 논의했었던, 오라클 클라우드 기반의 오픈시프트가 마침내 사용 가능해 졌습니다.🍏

Red Hat과 오라클 간 전략적 협업을 통해 OCI(Oracle Cloud Infrastructure) 베어 메탈 및 Oracle VMware Cloud 워크로드에 대한 Red Hat 엔터프라이즈 리눅스(이하 'RHEL') 지원이 추가되었고, 이에 따라 인증 및 지원되는 Red Hat 오픈시프트 구성이 OCI에서 실행될 수 있다고 합니다. 관련 기사 공유합니다.

<Red Hat과 오라클, 오라클 클라우드 인프라에 Red Hat 오픈시프트를 도입하기 위해 협력 확대>
1️⃣ OCI 기반의 Red Hat 오픈시프트는 OCI 컴퓨트 가상 머신 및 베어메탈 인스턴스에서 실행되는 Red Hat 오픈시프트 플랫폼 플러스, Red Hat 오픈시프트 컨테이너 플랫폼 및 Red Hat 오픈시프트 쿠버네티스 엔진의 인증된 구성을 사용하여 고객 관리형 설치를 지원합니다. 

2️⃣ 고객은 오라클과 Red Hat 모두에서 테스트, 인증 및 지원을 받았다는 확신을 갖고 OCI에 배포된 Red Hat 오픈시프트에 워크로드를 설치하고 실행할 수 있습니다. 또한 온프레미스 데이터센터에서 Red Hat 오픈시프트를 실행하는 고객은 이러한 환경을 OCI로 보다 쉽게 이동할 수 있습니다. 고객 문제 해결을 돕기 위해 기존의 투명한 공동 지원 계약을 통해 고객은 Red Hat 및 오라클 지원에 모두 문의할 수 있습니다.

3️⃣ OCI의 분산 클라우드는 미국, 영국, 호주를 포함하여 45개 퍼블릭 클라우드 지역에서 100개 이상의 서비스를 제공합니다. 각 제품은 고객에게 Red Hat 오픈시프트 인증을 받은 OCI 컴퓨트 형태 뿐만 아니라 가용성, 관리 용이성, 성능에 대한 서비스 수준 계약이 포함된 엔터프라이즈 클라우드도 제공합니다. 이를 통해 Red Hat 오픈시프트 워크로드는 적절한 크기의 성능을 위한 OCI 컴퓨트의 유연한 형태, 고성능을 위한 OCI 컴퓨트 베어메탈 형태, 비용 효율적인 확장성을 위한 OCI 블록 스토리지(Block Storage) 자동 튜닝 볼륨을 활용할 수 있습니다.

4️⃣ 고객은 규정 준수, 성능 및 비용 효율성에 대한 요구 사항을 가장 잘 충족하는 위치에서 OCI에서 Red Hat 오픈시프트 환경을 실행하도록 선택할 수 있습니다. 이러한 유연성은 통신, 금융, 의료 등 규제 환경이 복잡한 업계의 조직과 여러 관할 구역에서 운영되는 조직에 특히 중요합니다.

5️⃣ OCI 기반 Red Hat 오픈시프트에 대한 인증 및 지원은 2023년 1월에 발표된 지원 운영 체제로서 OCI에서 실행되는 RHEL의 가용성을 기반으로 합니다. 이제 RHEL는 OCI 베어에서 워크로드를 지원하도록 인증되었습니다. 또한 고객은 이제 RHEL 서브스크립션의 일부로 제공되는 RHEL 이미지 빌더를 사용하여 광범위한 애플리케이션 워크로드 및 보안 규정 준수 요구 사항을 수용하는 OCI용 맞춤형 RHEL 골드 이미지를 생성할 수 있습니다.

원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 감사합니다❤️
[Source Link] https://www.redhat.com/en/about/press-releases/red-hat-and-oracle-expand-collaboration-bring-red-hat-openshift-oracle-cloud-infrastructure

Redhat

이제 오라클 클라우드에서도 오픈시프트의 정식 기술지원이 가능합니다.

Experience the world of Artificial Intelligence with the latest AI trends 2023 rolling fast. Unravel the professional potentials with AI Engineer Certifications around the globe for career...

THE 10 BIGGEST ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) TRENDS FOR 2023 & BEYOND

'2023년, 그리고 그 이후에 인공지능(AI)를 주도할 트렌드 10건'이라는 AI 트렌드 관련 좋은 기사가 있어 공유합니다.😃

❗️2023년, 그 이후의 최신 인공지능 트렌드 TOP 10❗️

🌈 과학, 의료, 자동차, 애니메이션, 사이버 공간, 데이터 분석 및 기타 많은 산업이 AI 트렌드 채택에 함께 많은 수익을 남기고 있고, AI 시장은 2030년까지 그 가치가 무려 1,000억 달러에 달하는 강력한 성장 추세를 보일 것으로 예상된다고 하네요.

🌈 글로벌 AI 엔지니어링 시장 규모는 2030년까지 2,500억 달러에 이를 것으로 예상되며, 미래학자에 따르면 인공 지능은 2030년까지 인간 수준의 능력을 달성할 것이라고 합니다.

1. Gen(Generative) AI의 발전
생성형 AI는 기존 데이터를 사용하여 이전에는 전혀 없었던 완전히 새로운 인공물을 만드는 인공 지능의 한 분야이고, 대표적인 예라 할 수 있는 GPT-3 및 DALL-E는 OpenAI의 Generative AI 예제 중 일부입니다. 인간이 만든 것과 구별할 수 없는 이미지와 텍스트를 개발하면서 우리에게 연일 놀라움을 안겨주고 있습니다.

2. AI-ML 민주화(Democratization)
AI 기술의 평준화로 인해 대중이 AI에 더 쉽게 접근할 수 있게 되고 산업 기술 격차를 해소하는 데 도움이 되고 있습니다.

3. AI와 인간의 협업에 대한 큰 관심
시장전문조사기관 가트너(Gartner)는 소프트웨어 개발에서 AI의 사용이 10년 말까지 증가할 것이며 2030년까지 인력의 80%가 매일 스마트 AI 도구와 상호 작용할 것이라고 밝혔습니다. 자동화된 프로세스는 AI가 가져오는 속도와 정확성의 이점을 크게 누릴 것입니다. 이 AI와 인간 사이의 협업은 앞으로 몇 년 동안 꼭 지켜봐야 할 것입니다!

4. 디지털 트윈(Digital Twins)
실제 사물의 디지털화된 복제본을 가져오는 것은 정말로 한 단계 앞서는 기술이고, 상상도 못했던 일이 일어나고 있죠. 제조 산업의 생산 체인 최적화, 프로토타입 테스트, 건축적 우수성 설계는 디지털 트윈 기술을 통해 가능해 진 일입니다.

5. 로우코드(Low-code) 또는 노코드(No-code) AI 최적화
이는 단순히 AI에 대한 비기술 인력의 보다 적극적인 참여가 모든 규모의 산업 및 비즈니스 전반에 걸쳐 AI 사용을 민주화(Democratization)할 것임을 의미합니다.

6. AI 및 증강 분석
가트너에 따르면 2025년까지 데이터 스토리의 75%가 증강 분석 기술을 자동으로 사용하게 될 것입니다. 이렇게 성장하는 데이터 문화를 통해 비즈니스 사용자와 경영진은 더 깊은 통찰력에 액세스하고 필수 조건 없이 중요한 변경 사항을 식별하는 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

7. 사이버 공간 상의 AI
모든 AI 전문가의 51%가 원격으로 작업함에 따라 AI가 직원을 모니터링하는 데 사용될 것이기 때문에 일부 주요 추세는 사이버 보안의 AI 추세에 영향을 미치고 있습니다. 이를 통해 소프트웨어 시스템이 네트워크 장치, 애플리케이션, 인스턴트 클라우드 기반 솔루션, 실시간 모니터링 및 위협 예측을 통합할 수 있게 될 수 있겠네요.

8. AI 윤리
신뢰는 모든 AI의 핵심입니다. 인공지능이 학습하려면 개인 데이터가 필요하기 때문에 보다 윤리적이고 설명 가능한 AI 모델을 개발하는 것이 최우선 과제가 될 것입니다.

9. 에지(Edge) AI의 출현
비록 초기 단계이지만 Edge AI는 2027년까지 30억 달러(약 4조원) 이상의 잠재적 시장 규모를 예상한다고 하네요. 또한 단순히 AI가 Edge 컴퓨팅을 만나는 것뿐만 아니라 개인 정보 보호 문제를 회피하는 수단으로 기록적인 인기를 얻고 있다고 합니다.

10. AI와 양자 컴퓨팅
양자 컴퓨팅과 AI를 결합하는 것은 양자 컴퓨팅의 힘을 활용하여 대용량 데이터를 즉시 처리하고 데이터의 패턴과 이상 현상을 풀어 보다 명확한 통찰력을 제공하므로 매우 성공적인 거래가 될 수 있습니다.

원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 감사합니다🙏
[Source Link] https://medium.com/@jennifer.wales22/the-10-biggest-artificial-intelligence-ai-trends-for-2023-beyond-60b5ef326200

Medium

2023년 최신 인공지능 트렌드 TOP 10

메타 퀘스트3 사전예약을 통해 국내 공식 채널에서 가장 빠르게 오큘러스 퀘스트3 받아보세요. 그외 무상 AS 혜택까지. Meta Quest 3 악세사리ㅣ오쿨러스 메타 퀘스트2 128G 256G 512G 다양한 혜택을 확인 할수 있습니다.

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메타퀘스트3의 사전예약이 시작됐다고 합니다
 - https://www.meta-labs.co.kr

앱 개발이 궁금해서 튜토리얼도 하나 찾아보았습니다.
간소하게 되어있네요, 유니티공부가 필요할 것 같습니다. 
 - https://developer.oculus.com/documentation/unity/unity-gs-overview
 - https://developer.oculus.com/documentation/unity/unity-tutorial-hello-vr/

이런걸 보면 항상 공부하면서 앱 개발을 좀 하고싶은데, 회사가 한가해 지려다가 계속 너무 바쁘네요😥

Meta-labs

앱 개발이라면.. 플러터 어떠신가요? 안드로이드 IOS와 통합 개발이 가능하며, 매우 사용하기 편합니다! 앱 개발의 파이썬 느낌?

The map instance is instantiated by Map > map = new HashMap ();. When I want to insert a new value, ("usa", "los angeles"), into the map, I used to write: Pause and think. Can we...

A Tip To Start Using Java HashMap Like A Pro

HashMap을 Map<String, List<String>>으로 초기화하고, 새로운 값 (country, city)을 삽입하고 싶습니다. 여러 방법이 있겠지만, getOrDefault() 메서드를 사용하여 간단하게 표현할 수 있습니다.

map.put(country, map.getOrDefault(country, new ArrayList<>());
map.get(country).add(city);

이 코드를 더 짧게 구현할 수는 없을까요? 한 줄로요. computeIfAbsent()를 사용하면 됩니다.

map.computeIfAbsent(country, k -> new ArrayList<>()).add(city);

map을 사용할 때는 키가 이미 map에 있는지 여부를 파악하는 것이 매우 중요합니다. computeIfAbsent() 메서드를 더 살펴봅시다.

V computeIfAbsent(K key, mappingFunction<? super K, ? extends V>

키와 매핑 메서드, 두 개의 인수가 필요합니다. 만약 키가 map에 존재하지 않는다면 지정된 키에 대한 새로운 값을 생성합니다. 키가 이미 존재하는 경우, 메서드는 아무것도 하지 않고 키와 연관된 기존 값을 반환합니다. 

또 다른 유사한 메서드는 putIfAbsent(K key, V value) 입니다.

역시나 키가 존재하지 않는 경우에 지정된 값을 map에 삽입합니다. computeIfAbsent와의 차이점은 다음과 같습니다.
- 키를 사용하여 값이 계산되지 않습니다. 
- 키가 없으면 새 키-값 쌍이 삽입되고 메서드는 null을 반환합니다.

그래서, 다음과 같은 코드를 사용하지 못합니다.
map.putIfAbsent(country, new ArrayList<>()).add(city);

만약 country가 이미 존재한다면, 메서드는 아무것도 하지 않고 해당 값을 반환합니다. 그러나 country가 존재하지 않는다면, null을 반환하므로 NullPointerException이 발생합니다.

🕊️ HashMap을 잘 사용하는 방법

나 실리콘밸리를 가야겠다 (1)

안녕하세요 :)

글을 보면서 "와 정말 대단하다. 실행력 대박"이라는 말이 나온 글입니다

실리콘밸리를 가야겠다 생각하시고 실행하는 부분이 너무 인상적이였어요.

시리즈 글인데 모두 올라와서 링크 타시고 보시면 좋을 것 같아요

최근 본 글 중 실행력 제일 좋다고 생각한 글이에요

https://www.junsoor.com/silicon-valley-1

Junsoor

나 실리콘밸리를 가야겠다

Найбільш нетерплячі фанати Apple в Україні не дочекалися початку офіційних продажів iPhone 15 Pro Max та готові платити шалені гроші за право отримати гаджет якнайшвидше. Таким чином доплата за один новий смартфон склала 600 доларів.

В Україні продають контрабандні iPhone 15 Pro Max з пам'яттю на 1 ТБ за 106 000 грн

 우크라이나의 Apple 팬들은 iPhone 15 Pro Max의 공식 출시를 기다릴 수 없고 (언제가 될지 알 수 없으니) 프리미엄이 붙은 가격에 신제품 아이폰을 거래한다는 내용입니다.

iPhone 15 Pro Max 1TB 모델은 유럽에서 2,300달러(310만원) 입니다. 그리고 밀수업자가 우크라이나에서 판매할때 금액은 2,900달러(390만원) 라고합니다. 80만원의 차익을 챙길 수 있습니다.

애플은 우크라이나에서 공식 가격을 발표했으나 언제 판매를 시작할지 알 수 없는 상황입니다.

우크라이나의 아이폰15 프로 맥스 1TB 공식 가격
256GB UAH 63,499 (231만원)
512GB UAH 73,499 (268만원)
1TB UAH 83,499 (304만원)

novyny.live

아이폰15 프로 맥스 밀수품은 우크라이나에서 390만원에 거래됩니다.

지식백과 Question Answering: HyperCLOVA 지식의 한계에 도전합니다

네이버에서 최초의 대화형 검색 서비스인 ‘지식인터랙티브’, 클로바 스피커의 ‘똑똑사전’ 서비스를 아시나요?
ChatGPT 보다 먼저 LLM 기반의 채팅서비스를 내었지만 결국 wow 포인트가 없었던 이유로 ChatGPT만큼 빛을 보지는 못했습니다 하하..

네이버에서는 2년전 HyperCLOVA가 처음 나왔을 때부터 RAG 구조를 기반으로 하는 LLM 서비스 고민들을 많이 해왔습니다. 때문에 최근에 CUE 라는 서비스까지도 빠르게 만들수 있었지 않았나 싶습니다.
그래서 요즘들어서 어디서건 RAG, RAG 하는게 신기하기도 합니다.
어쩌면 2년전 LLM 모델들의 Hallucination은 더 심각했으니, RAG 없이 QA 시스템을 만들기엔 답이 없는 상태이긴 했습니다.

하지만 그때에도 집요하게 엔지니어링하고 품질을 끌어올려 서비스를 했던 것이 ‘지식인터랙티브’와 ‘똑똑사전’ 서비스였습니다. 해당 서비스를 위해 실험하고 고민했던 부분들을 정리해서 발표한 deview 2021 자료를 다시 끌올해서 공유드리려고 합니다. LLM으로 서비스를 고민하시는 분들에게는, 지금봐도 도움이 되는 것들이 있지 않을까 싶습니다.
발표자료: https://deview.kr/2021/sessions/436

LLM으로 프로덕트를 만들때 우선 서비스 기획적으로 Hallucination을 피하는 방법이 있는데요…
모델이 잘하는 특정 영역이나 정답이 없는 creative한 영역, 혹은 모델이 틀려도 excuse가 될만한 도메인으로 대상 도메인을 줄입니다ㅋㅋ
지식인터랙티브나 똑똑사전도 그래서 공룡, 우주, 동물 등 어린이들을 타겟팅한 도메인을 잡은 측면도 없지않아 있습니다. 착한 어린이들은 AI가 틀려도 논란을 만들진 않겠죠?ㅎㅎ

그러면 이제 서비스를 만들면서 기술적으로 공유드릴만한 점들은 아래와 같습니다.

1. 쿼리 도메인 분류기
예를들어 공룡대상의 지식관련 대화 시스템인데 ‘욕해봐’, ‘방구껴봐’ 질의가 은근 많습니다…
그래서 타겟하는 도메인의 질문들만 시스템 입력으로 판별해주는게 필요했습니다.

2. Inference 캐싱전략 (online/offline)
지금도 LLM은 비싸지만 그때에 작은 LLM일 때에도 inference 시간과 비용은 너무 컸습니다. 
Online으로 raw input에 대한 response caching도 있겠지만, 좀더 커버리지를 넓히기 위해 Encoder류 임베딩 기반으로 질문 매칭을 통해 미리 구축해놓은 질문-답변 DB를 활용한 Offline caching 전략도 사용했습니다. Encoder류의 임베딩은 그래도 싸고 빠르니까요.

3. Prompt engineering
이때에 prompt engineering이라함은 거의 few-shot example을 얼마나 어떻게 주느냐였습니다. 지금처럼 instruction-following 능력이란 것이 없었기 때문에.. 
그래서 fewshot은 몇개를 넣어주면 좋은지, random한 example보다 input과 관련된 fewshot example을 주면 얼마나 효과가 있는지 등의 분석이 중요했습니다. 이때에도 input 질문과 관련된 fewshot을 넣어주려면 대상 질문들 pool을 만들어야하고, 검색용 임베딩 모델이 또 쓰이죠.

4. RAG 구조
검색기는 BM25 + DPR 하이브리드로 사용했는데, 지금은 DPR 보다 훨씬 더 좋은 검색 임베딩 모델이 많아졌죠. 그래도 아직은 BM25도 강력합니다.

LLM에 검색 문서를 넣으려면 역시 고려사항으로 따라왔던 점이 chunk size였습니다. 그래서 구체적으로는 다음의 4가지 방법들로 시도해봤습니다.
1) 250글자 길이로 chunking 2) 3문장 단위로 chunking 3) 100-word chunking 4) 문단 단위 청킹하되, 문단이 긴 경우 Byte-level BPE 길이 기준으로 chunking

그리고 질문을 검색에 적합한 쿼리형태로 변환하는 과정도 필요했구요, 더 나아가면 지금의 CUE나 딥마인드의 Sparrow와 같이 질의확장을 사용하면 더 좋은 검색을 할 수 있습니다.

5. SFT, PEFT
지금 돌이켜보면 이때 저희는 전문가들을 통해 양질의 도메인 QA 데이터를 만들어서 학습시켰었는데, 그게바로 ChatGPT에서 설명하는 SFT 이었더군요. Instuction 데이터는 아니었지만 도메인 데이터로 추가 학습을 시켰더니, forgetting 현상은 조금 일어나지만 knowledge가 확실히 학습이 많이 되었습니다.
그리고 RAG 구조의 인풋에 대해 LLM을 joint learning 했을때 효과도 좋았습니다. SFT도 full-finetuning 뿐 아니라 당시에도 Adapter류의 다양한 PEFT 방법론들이 나와서 P-tuning, LoRA 모두 비교 실험해본 결과도 있습니다. LoRA가 현재에도 PEFT의 원탑이 될줄은…

6. 답변 검증 (fact verification / guadrails)
갖가지 hallucination을 막기위한 방법들을 써도, 결국엔 마지막 한번더 질문에 대한 답변을 확인하는 과정이 필요했습니다. 결국은 모델이 커져서 어느 정도 해결된다면 없어도 될 부분이긴 하겠습니다만, 답변의 정확도가 중요하다면 커버리지를 잃더라도 도입해야할 부분이 될 수 있는 것 같습니다.

7. 마무리
저는 약간 회고의 느낌으로 작성을 해봤습니다. 요즘은 RAG나 LLM 기반으로 서비스를 많은 곳에서 만들어보면서 공유되는 꿀팁들이 많이 있는것 같습니다. 저도 많은 도움을 받았기 때문에, 소소하게나마 이 내용도 도움이 되시는 분이 있길 바랍니다:)

Deview

LLM으로 서비스를 만들때 고려할 점들

혼자서 소개팅 앱을 운영하며 월 1000만원의 순수익을 벌어가는 한국인 개발자 (feat. 2년 동안 버텼다)

“김서방은 무슨 일을 하나?”
“저 소개팅 앱 만들어요.”
“아, 그래…?” (침묵)

장모님과 하는 일에 대해 처음 대화하던 날…
뭔가 탐탁스럽지 않아 하셨던 것 같은 느낌을 기억합니다.

왜일까?
소개팅 어플이 안 좋은 이미지를 가지고 있어서 그럴까..?
그냥 뭔지 잘 몰라서 그러신 걸까?
모르겠습니다.
이후로 다시 이런 대화를 한 적은 없습니다.(웃음)

비단 장모님 뿐만이 아니라 다른 사람들과도 이런 경험이 있었습니다.

커피한잔은 언섹시 비즈니스.
섹시한 비즈니스라고 할 수는 없을 것 같습니다.

하지만 저는 섹시한 비즈니스보다는 언섹시한 비즈니스를 좋아하는 남자.
1인 개발자에게 좋은 전략이기도 합니다.
섹시한 비즈니스를 감히 내가 성공시킬 자신이 없거든.

커피한잔을 만드는 이야기를 언섹시 비즈니스라는 매체에서 인터뷰해봤습니다.
(이름 참 맘에 듭니다)

https://maily.so/unsexybusinesskr/posts/227a55c8

차우진의 TMI.FM

커피한잔은 언섹시 비즈니스

눈물 흘리면서 기사봤습니다. 너무 재밌는 글 감사합니다.

파이썬으로 프로그래밍할 때 어떻게 캐시를 적용할 수 있는지 알아보도록 하겠습니다. - 관련 포스팅: https://www.daleseo.com/python-cache/ - 실습 코드: https://dales.link/uwr 목차: 0:00 소개 0:26 캐싱(caching)이란?

파이썬에서 캐시 적용하기 (@cache, @lru_cache) | 달레의 파이썬

하드웨어와 소프트웨어를 불문하고 Caching(캐싱)은 정말 광범위하게 다양한 형태로 활용되고 있는 성능 최적화 기법입니다. 이번 시간에는 파이썬으로 프로그래밍할 때는 어떻게 캐시를 적용할 수 있는지 실습을 통해 알아보도록 하겠습니다.

📺 동영상: https://youtu.be/j84_b4aWFCA
📝 포스팅: https://www.daleseo.com/python-cache/

• 캐싱(caching)이란?
• 메모이제이션(memoization)
• `@cache` 데코레이터
• 해싱 전략
• `@lru_cache` 데코레이터
• [보너스] LRU 캐시 구현

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파이썬에서 캐시 적용하기 (@cache, @lru_cache)

세션3. Kubernetes 기반 앱 배포 시스템 만들기 발표자 - 안승규

제4회 데보션(DEVOCEAN) 테크 데이 - 세션3. Kubernetes 기반 앱 배포 시스템 만들기

Kubernetes 에 대해 핵심만 쏙쏙 알 수 있는 세션이 있어서 소개합니다.
SKT의 안승규님이 Kubernetes Korea Group Meetup 에서 발표하신 영상입니다.👍

2023년 4월 - 어플리케이션 개발자를 위한 Kubernetes 기술 1부 (54분)
👉 https://youtu.be/JxkPIwu7ASY

2023년 9월 - 어플리케이션 개발자를 위한 Kubernetes 기술 2부 (31분)
👉 https://youtu.be/mr_csnT3k18

2023년 7월 - 알면 좋은 쿠버네티스 그 이상의 이야기 (30분)
👉 https://youtu.be/zSVkLv51Wjo

어플리케이션 개발자를 위한 Kubernetes 기술

개발자 면접은 어떻게 진행될까? | 처음 이직 시도를 했을 때가 떠오릅니다. 별 근거도 없이 자신만만하던 4년 차 때, 평소 실력만 믿고 당당하게 기술 면접에 뛰어들었죠. 면접은 생각보다 훨씬 어려웠고, 결과는 처참했습니다. 식은땀을 삐질삐질 흘리며 겨우 첫 라이브 코딩 테스트를 마쳤던 기억은 쉽사리 잊히지 않습니다. 그렇게 직접 부딪혀 보고 나서야 깨달았어요.

개발자 면접 유형 총정리

개발자 면접을 준비하고 계신가요? 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 몰라 막막하신 분들을 위해 개발자 면접 대비 키트를 준비했습니다! 제가 지금까지 썼던 개발자 면접 준비 관련 글과 추천 자료를 한 곳에 모았습니다. 적극 활용하셔서 면접에 잘 대비하시길 바랍니다! 

0️⃣  면접 유형 파악하기

- 개발자 면접 유형 총정리: https://careerly.co.kr/comments/66132

1️⃣ 코딩 면접

[추천 글]
- 코딩 테스트를 위해 꼭 공부해야 할 이론: https://careerly.co.kr/comments/66531
- 코딩 테스트에 완벽하게 대비하기 위해 해야 할 6가지: https://careerly.co.kr/comments/66559
- 라이브 코딩 테스트 실전 5단계 가이드: https://careerly.co.kr/comments/66693

[기출 문제 플랫폼]
국내
- 프로그래머스: https://school.programmers.co.kr/learn/challenges?tab=all_challenges
- 백준: https://www.acmicpc.net
- 삼성 SW Expert Academy: https://swexpertacademy.com/main/main.do

해외:
- LeetCode: https://leetcode.com/problemset/all
- HackerRank: https://www.hackerrank.com
- Codility: https://www.codility.com

2️⃣ 시스템 설계 면접

[추천 글]
- 소프트웨어 시스템 설계 시 고려할 세 가지: https://careerly.co.kr/comments/67065
- 시스템 설계 면접 준비 방법: https://careerly.co.kr/comments/67313

[추천 자료]
도서
- 데이터 중심 애플리케이션 설계 (원제: Designing Data-Intensive Applications): https://search.shopping.naver.com/book/catalog/32466573690
- 가상 면접 사례로 배우는 대규모 시스템 설계 기초 (원제: System Design Interview: An Insider's Guide): https://search.shopping.naver.com/book/catalog/32485737619

온라인 자료 (영문)
- Grokking the System Design Interview: https://designgurus.org/course/grokking-the-system-design-interview
- Deep Dive into System Design Interview: https://www.educative.io/path/deep-dive-into-system-design-interview
- The System Design Primer: https://github.com/donnemartin/system-design-primer

3️⃣ 인성 면접 / 행동 면접

[추천 글]
- 면접에서 효과적으로 경험 어필하는 법: https://careerly.co.kr/comments/67573

[추천 툴]
- 각 기업 문화 페이지
- STAR 기법

Brunch Story

👩🏻‍💻 개발자 면접 대비 키트

복잡한 시스템을 익힐 때 아무리 서류를 여러 번 읽어보고 연구해 봐도 이해하는 데 시간이 꽤 걸릴 수도 있어요. 주니어시절 아키텍처를 이해하는 데 어려움을 많이 겪었던 것 같아요. 아키텍처를 이해하는 데 도움 되었던 방법 몇 가지 적어 봅니다.

1️⃣ 서류를 읽어보며 상위 설계 대충 이해해 보기

시스템 설계를 설명하는 서류나 학습 자료가 있다면 한 번 훑어보면서 대충 상위 레벨 아키텍처를 스스로 이해해 보려고 노력한다. 자료를 읽는다고 바로 이해되는 건 아니지만, 대충 큰 그림을 이해하고 코드를 읽어 보면 아키텍처를 이해하는 데 큰 도움이 된다.

서류가 없는 경우, 이 단계를 스킵하고 다음 단계부터 시작하면 된다.

2️⃣ 코드 읽어 보면서 시스템 설계 다이어그램 직접 그려 보기

스케일이 큰 시스템의 코드베이스는 굉장히 복잡하고 하나하나 꼼꼼하게 읽어 보면서 그릴 수 없다. 그렇지만 최대한 중요한 코드를 파악하고 컴포넌트가 어떤 역할을 하고 컴포넌트 간 어떤 상호 작용을 하는지 다이어그램을 그려 보며 스스로 설계해 본다. 다이어그램이 완벽하지 않아도 된다. 요점은 스스로 코드를 파해쳐 보며 설계해 보는 게 자료만 읽는 것보다 아키텍처를 이해하는 데 더 도움 된다.

이 방법은 마치 알고리즘 문제 풀기와 비슷하다. 기본적으로 알고리즘 개념을 책을 읽거나 유투브 강의를 보며 익힌 다음 직접 문제를 풀어 보면서 연습해야 '내 것'으로 만들 수 있다. 아키텍처도 비슷한 방식으로 접근하는데, 설계 경험 충분하지 않다면 실무에서 아키텍처를 익히려면 직접 그려보고 설계해 보는 게 가장 중요하다.

또한 이런식으로 아키텍처 다이어그램을 직접 그리면 설계 서류를 작성하고 설계 면접을 준비하는 데 도움 된다.

3️⃣ 선임에게 다이어그램 보여 주며 설명해 보기

스스로 그려 본 다이어그램을 관련 아키텍처를 잘 아는 선임에게 보여 주며 스스로 익힌 점을 설명해 보자. 틀려도 괜찮다. 요점은 시스템을 잘 아는 선임에게 내가 이해한 시스템을 설명하고 선임이 틀린 점을 바로 알려주면서 내가 모르는 점을 알게 되고 틀린 점을 바로 고칠 수 있다. 

예를 들어, 주니어 시절 선임이 '학습 세션(learning session)'을 통해 다이어어그램을 그리며 신입사원에게 아키텍처를 설명해 줬는데, 세션이 끝나도 그 시스템을 이해하지 못했다. 물론 어느 정도 상위 수준의 아키텍처를 이해할 수 있었지만, 정보를 흡수만 하는 게 시스템을 익히는 데 큰 도움이 되지 않았다. 

어렵더라도 내가 스스로 익혀보고 설계를 해보면서 선임에게 반대로 알려 주면서 상호적인 학습 세션을 통해 배우면 개념을 훨씬 빠르고 깊게 익힐 수 있었던 것 같다.

4️⃣ 팀원에게 다이어그램 그리며 시스템 설명해 보기

'가르치면서 배운다'는 걸 느낀 적이 있는데, 아키텍처를 가르쳐 주면서 팀원들이 모르는 점을 물어본다. 모든 질문에 대답할 수도 있고 없을 수도 있지만, 없어도 괜찮다. 내가 알지 못한 점을 다른 사람의 질문을 통해 알 수 있고, 스스로 공부했을 때 그냥 지나쳤을 수도 있는 아키텍처의 디테일한 점을 익힐 수 있다. 종종 생각지도 못한 질문을 받고 그 질문에 관한 답변을 찾으면서 스스로 공부했을 때 보다 더 많은 양의 정보를 흡수할 수 있다.

5️⃣ 상호작용하는 학습 세션 만들기

스텝3과 스텝4를 할 수 없는 상황이라면 팀원끼리 모여 함께 다이어그램을 그리며 설계를 설명해 보는 건 어떨까? 같이 배우면 혼자 배우는 것보다 더 많은 양의 정보를 흡수할 수 있다.

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GitHub - teddylee777/machine-learning: 머신러닝 입문자 혹은 스터디를 준비하시는 분들에게 도움이 되고자 만든 repository입니다. (This repository is intented for helping whom are interested in machine learning study)

엄청난 repo를 발견해버렸습니다...
유튜브 테디노트 채널의 repo인데요!

머신러닝에 관련된 모든 카테고리의 강의를 정리했을 뿐 아니라
책, 유튜브 채널, 웹사이트까지 모두 소개하고 자격증까지 소개하고 있네요...

잠 안오면 이거 하나씩 깨부셔야겠어요!

https://github.com/teddylee777/machine-learning#%ED%86%B5%EA%B3%84-statistics

GitHub

머신러닝을 혼자서 처음부터 공부한다면...!

TypingMind, Xnapper, BlackMagic, DevUtils의 개발자 Tony Dinh이 회사를 퇴사하고 3년만에 월 수익 5,500만 원을 버는 Indie Hacker가 된 과정과 제품 성공 이야기를 전합니다.

🗞️ 베트남 개발자가 사이드 프로젝트로 월 5천만원 벌게 된 이야기

안녕하세요 :) 
오늘은 베트남에서 혼자 2일만에 개발한 ChatGPT 껍데기 서비스로 월 4,000만원 버는 Tony Dinh 이야기를 준비했습니다.

Tony는 7년간 개발자로 일하다 사이드 프로젝트를 위해 퇴사한 후, 단 3년 만에 베트남 월 평균 임금의 166배를 벌고 있습니다. 어떻게 가능했을까요? 그의 지난 3년을 핵심만 정리해서 이 글👇에 담았습니다. 

전체 내용 보기 ➡️ https://www.sidehustlerstory.com/p/tony-dinh/?ref=careerly.co.kr

👇 전체 목차입니다. 내용 이해에 이미지가 필요한 부분이 많아서 이 글에는 목차만 공유합니다.

📌 시작: 사이드 프로젝트 for 재미+취업 😆💼
📌 선 퇴사 😎, 후 개발 👨‍💻
📌 Tony의 연봉 히스토리 💸
📌 풀스택 개발자의 풀스택 제품 라인업 🤹
📌 첫 성공: DevUtils 🛠️
📌 Cool & Free 제품으로 바이럴 타기: BlackMagic 🎩
📌 BlackMagic을 1억 7천만원에 팔 수 밖에 없었던 드라마 🎬
📌 2022년에 스크린샷 앱을 만든다고? Xnapper 📸
📌 ChatGPT 껍데기로 매 달 4천만원 벌기: TypingMind 🧠
🎁 60일 만에 월 수익을 7배 증가시킨 베타 테스팅 전략 ($300 → $2,164) 📈
🎁 구매 취소율 80% 위기를 극복한 방법 🏋️‍♂️
🎁 BlackMagic 인수 제안(7억 원)을 거절한 뒷 이야기와 이 과정에서 배운 것들 👋
🎁 5번이나 프로덕트 헌트 1위 등극한 Tony의 런칭 전략 🥇
🎁 Tony가 제품 개발에 활용한 기술 스택 🛠️

전체 내용 보기 ➡️ https://www.sidehustlerstory.com/p/tony-dinh/?ref=careerly.co.kr

사이드허슬러스토리

ChatGPT 껍데기로 월 4천만원 버는 베트남 개발자 이야기

The Product-Minded Software Engineer by Gergely...

제품 중심 개발자 되기

바로 제품중심으로 생각할 줄 아는 개발자이다. (Product-Minded Software Engineer) 
"나쁜 엔지니어들은 기술에만 너무 집중합니다. 훌륭한 Product Engineer들은 사랑 받는 제품을 만들기 위해 제품 개발 과정에서 적절한 깊이로 고민 해야 한다는 사실을 압니다." 
Shopify의 head of engineering인 Jean-Michel Lemieux은 Product Engineer를 위와 같이 정의했다.

나는 기획이라는 업을 한 지 약 7~8년차가 되었고, 프리랜서/인하우스 둘 다 경험해 보았을 때
다양한 스타일의 개발자들을 만나왔다. 사람의 성격이나 성향, 기질은 둘째 치고 
함께 일할 때 즐거움을 주었던 분들의 특징은  바로 제품에 대해 "생각"이라는걸 할 줄 안다는 것이었다. 

내 경험이다만, 일단 제품 중심 개발자는 질문하는 것도 행동하는 것도 달랐다. 

1. 이 기능이 왜 필요한지 정확히 이해하기 위해 많은 질문을 던진다.
2. 이를 테스트하고 수정된 사양에 포함된 일부 제안을 가져온다.
3. 빠르게 기능을 구축하고 피드백을 얻는다.
4. 기능을 출시한 후에도 예상과 일치하는지 계속해서 확인한다.
5. 예상과 달랐을 때, 결과를 깊이 파고들어 실제 세계에서의 제품 사용에 대해 새로운 것을 배운다.

(주니어~미들이지만 위 1번부터 5번 모두 해당하는 Frontend 개발자 분이 계셨다. 그 사람의 개발 실력이 어떻든 간에 만약 내가 창업을 한다면, 가장 먼저 영입 하고 싶은 분이기도 하다.)

반면 "기획서 나오면 검토할게요". "안됩니다." "6개월 이상 걸립니다." "기능정의서 먼저 주세요." "화면 보고 얘기하시죠." "그때 자세히 못봤는데 지금 보니 이거 못합니다." 라는 대답만 나오는 개발자와는 그닥 즐겁게 일하지는 못했던 것 같다.  

제품 중심으로 생각할 줄 아는 개발자는 각 프로젝트 이후, 제품 이해력이 깊어지고 더 나은 제품 직감력을 발휘 하기 시작한다. 길가에 그냥 지나쳤던 나무가 플라타너스 나무로 보이듯이, 감각이 생기면 문제 해결도 빨라지고 수월해지는 것이다. 이 과정에서 제품 중심 개발자는 더 많은 커리어 성장 기회를 얻는다.

📌 제품 중심 개발자가 되기 위한 팁
사용자가 있는 제품을 개발하고 있다면, 제품 중심 마인드를 키우는 데 도움이 되는 몇 가지 팁이 있다. 이러한 팁은 제품 중심 개발자로 성장하는 데 효과적인 것으로 보인다.
(아티클 원문에서 내가 깊게 공감하는 것만 뽑아 봤다. 약간 수정포함)

1. 회사의 존재 이유를 이해하기. 
비즈니스 모델은 무엇인가? 어떻게 수익을 창출하나? 어떤 부분이 가장 이윤이 많으며 어떤 부분이 가장 확장되고 있나? 왜 그럴까?

2. PM과 좋은 관계를 구축하기. 
대부분의 PM은 개발자를 멘토링할 기회에 기뻐한다. (말걸어주면 기쁘다.)
개발자들이 제품에 관심을 가지면 자신의 역량을 확장할 수 있다. 물론 제품 관련 질문을 많이 하기 전에 좋은 관계를 구축하고, PM에게 제품에 더 많이 관여하고 싶다고 분명히 전하는 것이 좋다.

3. 타당한 제안 제시하기. 
비즈니스, 제품 및 이해관계자에 대한 좋은 이해를 갖게 된 후에는 제품 개발에 대한 이니셔티브를 가져갈 수 있다. 

4. PM(기획자)에게 피드백 자주 요청하기. 
훌륭한 제품 중심 개발자가 되기 위해서는 기존의 엔지니어링 기술에 더해 제품 기술을 개발해야 한다. 제품 기술에 대한 당신의 성과를 어떻게 평가하는지 가장 잘 아는 사람은 PM(기획자)이다. 제품 제안이 얼마나 가치 있는지에 대한 피드백을 얻고, 추가 성장을 위한 아이디어를 얻기 위해 PM에게 연락한다.

물론 저런 것이 적성에 맞지 않고 도저히 힘든 사람들도 있기에 이 세상 모든 개발자에게 강요할 수는 없을 것이다. 어디까지나 내가 맞는 직군, 내게 맞는 회사나 조직, 프로젝트에 맞춰서 일하면 될 것이다. 내 의견이 반영 되는 것이나 주도적으로 일하는 것이 버거운 사람도 있는 것일테니 말이다. (그렇다면 프리랜서나 SI/SM을 추천한다. 불안정하지만, 오히려 월 단가는 훨씬 더 높다.)

커리어를 건강하게, 차곡차곡 쌓아 올라가고 싶은 사람에게는 제품개발 사고능력이 필수라고 본다. 나는 그런 개발자와 함께 일하고 싶다. 

원문: https://eopla.net/magazines/6578

"유튜브는 원래 데이팅 어플이었다?" 스타트업 피봇 사례 39가지

PM(기획자)인 내가 함께 일하기 좋아하는 개발자는

안녕하세요, 뱅크샐러드 코어 백엔드 팀의 정겨울입니다. 뱅크샐러드는 백엔드 서비스에 다양한 언어를 사용하고 있습니다. 특히 지난 4년간은 Go와 gRPC...

뱅크샐러드 Go 코딩 컨벤션 | 뱅크샐러드

뱅크샐러드는 백엔드 서버 언어로 Go 를 가장 활발하게 사용하고 있습니다. 일관성 있는 서비스 코드 베이스를 만들기 위한 노력으로 코딩 컨벤션을 잘 정리해두고 있는데요, 이번에 회사 블로그 글로 포스트되어서 공유합니다. 

Go에 관심이 있으시다면 읽어보시면 좋을 것 같아요.

> 시간이 흐르고, 조직의 규모가 변하며, 구성원이 바뀔수록 코드 일관성 그 이상으로 여러 코드 베이스의 개념적 일관성을 유지하기 위한 노력이 필요합니다. 이 글에선 주로 코드 일관성 측면에서 뱅크샐러드가 어떤 Go 코딩 컨벤션을 따르며 권장하는지 얘기해보고자 합니다.

https://blog.banksalad.com/tech/go-best-practice-in-banksalad/

Banksalad

뱅크샐러드의 Go 언어 코딩 컨벤션

Developers and Open Source authors now have a massive amount of services offering free tiers, but it can be hard to find them all to make informed decisions.

Free for Developers

사이드 프로젝트! 생각만 해도 가슴이 뛰는 분들 많으실텐데요! 가슴이 뛰는 이유로는..... 프로젝트 진행의 즐거움과 유저들과의 만남도 있겠지만... !! 개인적으로는 비용에 대한 부담이 큰 것 같아요. 

사이드 프로젝트인만큼 투자할 수 있는 시간과 에너지가 한정되어있는데, 그러자니 SaaS, PaaS를 찾아보게 되고, 그만큼 비용이 늘어날 수 밖에 없는데요. 

사이드 프로젝트는 하고 싶지만 비용은 줄이고 싶어! 하시는 분들을 위한 서비스들을 모아놓은 곳이 있어 공유합니다. 

클라우드, 이벤트 통계, API, BaaS, CI/CD, 디자인 등등 다양한 부분의 무료 서비스들을 한번에 찾아볼 수 있습니다! 

https://free-for.dev

Free-for

사이드 프로젝트를 위한 무료 서비스들

Airbnb를 실패의 위기에서 구한 방법과 디자이너를 향한 그의 조언

브라이언 체스키가 Airbnb에서 PM을 없애버린 이유

"A/B 테스트를 그만두고 스스로 만족할 때까지 프로덕트를 다듬고, 자랑스럽다 말할 수준이 되면 다른 사람에게 공개하라"

여러모로 굉장히 흥미롭네요. 에어비앤비 CEO 브라이언 체스키가 디자인 중심의 경영을 선언하고 PM 롤을 없앴군요? 

체스키는 회사가 커질수록 서비스의 변화가 줄어들고 비용만 증가하는 문제를 두고 고민하다가 CEO가 제품 개발에 깊이 참여하는 애플의 경영 방식을 따르기로 했다고 합니다(feat. 조너선 아이브). 이게 '디자인 중심의 경영'이라고 선언한 방식의 요지이고, 하위 부서들의 로드맵 폐지하고 본인이 직접 컨트롤 가능한 소수의 핵심 사업만 추진한다네요.

그럼 PM은 어떻게 됐냐. 기존 조직을 기능 조직(디자인, 개발, 마케팅)으로 나누고 PM직무는 기존 직무와 마케팅 직무를 결합하여 ‘프로덕트 마케터’로 이름을 바꾼 뒤 디자이너의 권한을 강화했다고 합니다. 

'PM은 쓸모 없고 디자이너가 짱이야!' 했다기보단 제품을 만들어갈 때 역할과 균형을 꽤 크게 조율했다고 보는 게 맞을 거 같은데요.. 근데 왜 때문에 저러는지 알 거 같기도 합니다.

연중 80%의 업데이트는 상반기/하반기 나누어 2번만 크게 진행하고, A/B테스트는 꼭 필요한 경우에만 진행하는 걸로(A/B테스트 맛집이었는데 서운..) 정하면서 문제와 제품을 깊이 들여다볼 시간을 만들었고 체스키 스스로도 기업 경영보다는 제품에 시간을 쏟는 중이라고 합니다.

재밌네요! 흥미진진. 
저런 환경은 어떨지.. 한 번 경험해 보고 싶습니다.

🚫PM을 없앤 에어비앤비

오늘 영상의 주인공은 고위드 김항기 대표님입니다. 김항기 대표님의 이력은 독특하다는 표현으로는 부족할 정도인데요. 그는 대우증권 지점영업직으로 시작해 법인영업, 애널리스트, 펀드매니저를 거쳐 자산운용사를 설립하는 등 금융인으로서 가능한 모든 커리어를 섭렵하며 최고의 자리에 올랐습니다. 하지만 4년 전부터는 스타트업을 비롯한 혁신 기업에게 혁신적인 금융을 제공한다는 비전을 주창하며 고위드의 대표를 맡았는데요.

영업사원에서 대표가 되기까지, 20년 차 투자자의 인생 철학 | 고위드 김항기

1. “질문이 모호한 것은 (진짜) 문제가 뭔지 모른다는 뜻이고, (뭐가 정말 문제인지 모르니까) 불안해서 그 불안함을 해결하려고 그냥 주위를 찾아다니는 거예요. (나도 모르는 내 문제를 누군가가 해결해주길 바라면서 말이죠)”

2. “(근데) 이 패턴을 가지고 있으면 문제 해결이 (절대) 안 돼요"

3. “(이건) 선배님이 저한테 알려주신 거예요. 제가 어느 날 가서 무슨 질문을 했더니 저한테 이렇게 말하시더라고요. “네 불안에 내 시간 쓸 생각 없어. 끝까지 실행해봐, 그러면 질문이 구체적으로 변할 거야. 그래도 해결 안 되면 그때 찾아와"라고”

4. “불안할 때 한 가지 일을 더 실행해보고, 더 실행해보고, 더 실행해보는 것들, 그런 것들을 통해서 저도 굉장히 많이 배웠고, 그래서 제 인생의 슬로건에는 이런 게 있긴 해요. ‘까리하면 제일 어려운 길로’”

5. “최소한 그렇게 살면 (쉽게) 죽진 않거든요. 그러니까 ‘헷갈리면 아 몰라 제일 어려운 길로 가’, 그러면 진짜 죽지는 않아요. 근데 (금융 시장에서 오래 있으면서) 헷갈릴 때 쉬운 길을 택해 버릇하면 반드시 죽는다는 건 제가 알고 있어요"

6. “(그러니) 정말 힘드시더라도, 장기적으로 옳은 길을 택하시는 게 가장 빠른 길이다(라는 걸), 많은 선배 경영자들과 훌륭한 경영인들의 책을 보고 느끼시고, 어떤 방향이 장기적으로 성장할 수 있는 길인지 한 번 생각해보시면 어떨까라는 생각을 가지고 있습니다"

- 고위드 김항기 대표

https://www.youtube.com/watch?v=guETTiacPnE&t=902s

’질문이 모호하다’는 건

01. 며칠 전 절친한 분의 의뢰로 네이밍 작업을 하나 하게 되었습니다. 브랜딩 일을 한다고 하면 자주 받는 의뢰 중의 하나인데, 가장 좋아하는 일이기도 하지만 동시에 가장 어렵다고 생각하는 일이 바로 이름 짓기, 이 네이밍입니다. 

02. 네이밍이 어려운 이유는 결과론적 시각이 가장 크게 작용하는 부분이기 때문입니다. 누구나 아는 위대한 제품이나 서비스, 브랜드로 성장한 다음에야 '저 브랜드는 이름부터 근사해'라는 평을 듣게 되지만, 사실 그 이름을 처음 들이밀었을 때는 반신반의하거나 '이게 뭐냐'는 식의 반응을 보인 사람들이 훨씬 많을 거거든요. 
하물며 큰 성공을 거둔 뒤에도 '솔직히 이름이 뭐 얼마나 대단한 역할을 했냐. 성공하고 나니까 좋아 보이는 거지'라는 내부의 비판을 들을 때도 있습니다. 

03. 동의가 되는 부분도 있고 아닌 부분도 있지만 오늘 하고 싶은 이야기는 네이밍의 역할에 관한 것은 아닙니다. 오히려 좋은 이름을 짓기 위해서는 (그 수많은 핍박과 의심과 결과론적 시각의 집중포화를 맞음에도 불구하고) 어떤 노력과 관심을 기울여야 하는지 현실적인 방법들에 대한 이야기가 될 것 같네요. 

04. 네이밍에 정답이 없다는 사실은 누구나 다 알고 계실 겁니다. 어쩔 땐 저도 수십 개에 해당하는 리스트를 만들어 가슴에 품고 다니면서도 맘에 드는 녀석이 하나 없어 끙끙 않을 때가 많거든요. 이번에 지인이 의뢰하신 네이밍도 마찬가지였습니다. 개인적으로는 비업무의 영역이지만 또 그분에게는 나름의 중요한 의미가 있는 프로젝트이니 대충 할 수도 없는 노릇이죠. 때문에 요 며칠간은 매일 아침마다 몇 개의 단어를 입으로 발음해 보고 운전하고 지나가다 눈에 밟히는 간판 위에 그 단어를 얹어보기도 하고, 만나는 사람에게 '이런 유형의 발음이 어떻게 들리시나요?' 같은 질문들을 해대며 살았던 것 같습니다. 

05. 그런 노력들 속에서 이번에도 깨달은 것 한 가지는 네이밍이라는 분야야말로 지나치게 깊이 파고들어갈 것이 아니라 끊임없이 지우고, 버리고, 비우고를 반복하며 먼 시각에서 흐린 눈(?)으로 바라봐야 한다는 것이었습니다.
이게 무슨 말인고 하면, 네이밍을 일반적인 기획이나 브랜딩처럼 기존의 지식과 정보 위로 쌓고 또 쌓아가며 다듬는 방법을 택하면 오히려 역효과가 날 수 있다는 의미입니다. 

06. 그래픽 디자이너로 시작해 90~2000년대 전 세계 기업의 로고를 수도 없이 많이 디자인 한 폴 랜드(Paul Rand)라는 인물을 아실 겁니다. 그런 폴 랜드가 남긴 유명한 어록이 하나 있죠. 
'좋은 이름을 만나면 로고 작업의 절반은 이미 끝나 있는 것과 마찬가지다. 좋은 이름은 탄생과 동시에 사람들의 일상 속으로 깊숙이 파고들어 그 자체로 브랜드가 되기 때문이다. 간결하지만 명확한 이름을 만나면 로고는 10초 만에도 그린다.'

07. 그래서 저는 네이밍을 할 때 나름의 원칙들이 몇 가지 있습니다. (물론 이 원칙은 자주 깨지기도 하지만요... 일단 저 스스로를 다독이는 무기인 셈이죠.)

첫째, 발음 자체가 되도록 간결하고 쉬울 것 
둘째, 의미 파악을 위한 depth가 깊지 않을 것 
셋째, 유행의 흐름을 되도록 덜 타게 할 것 
넷째, 다른 이름과 헷갈리게 만들지 않을 것 
다섯째, 후발주자라는 인식을 절대 심어주지 말 것 

08. 이렇게 보면 사실 위 다섯 가지 원칙은 하나의 문장으로 정리가 되는 것 같습니다.
바로 '쉽고 간결하되 누군가를 의식해서 만든 것처럼 보이지 않아야 한다'라고 말이죠. 그리고 저는 이것이야말로 네이밍이자 브랜딩을 하는 가장 본질적인 노력이라고도 생각합니다. '우리다움을 가장 명확하게 드러내되, 그것이 유일하고 특별하고 소중하게 하는 것'이 바로 브랜드를 만드는 첫 번째 이유가 될 테니 말이죠. 

09. 그래서 혹시라도 업무를 하시는 중에 네이밍을 해야 할 일이 있다면 그저 필 꽂히는 느낌대로 여러 단어를 조합해 볼 게 아니라 방망이 깎는 노인처럼 마치 그 브랜드가 그 이름으로 런칭했다고 가정하고 계속해서 가상현실에 접목해 보는 노력을 하는 게 중요합니다. 그러면서 불필요한 것을 덜어내고 더 명확하게 드러낼 수 있는 게 없을지 하나씩 체크하는 게 좋은 이름을 만드는 진정 어린 노력이 아닐까 싶거든요. 

10. 네이밍 업무를 할 때면 수명이 몇 년씩은 단축되는 듯한 느낌이지만, 좋은 이름 하나를 만들고 나면 그 뿌듯함과 벅참은 다른 무엇보다도 오래 보존됩니다. 누군가는 이름을 짓는다는 그 무게감이 버거워 굳이 맡으려고 하지 않을 때도 많지만 개인적으로는 한 번쯤 과감히 도전해 봐도 좋은 영역이라고 생각합니다. 다른 존재에게 이름을 부여한다는 행위는 기존에 우리가 하던 일과는 또 전혀 다른 책임감과 사명감을 안겨다 주기 때문이죠. 그래서 저는 이름을 짓는 일을 참 애정하고 더 잘하고 싶은가 봅니다.

이름을 짓는다는 것 : '네이밍'을 위한 현실적인 고민과 노력

기술문서 쉽게 쓰기 지침 #테크니컬라이터 #언어정책

국내외 불문하고 어려운 용어들로 구성된 글과 표현을 지양하고 누구나 이해하기 쉽고 명확하게 이해할 수 있도록 노력하고 있는 국내외 동향을 파악해보았습니다. 이와 같은 부분은 기술문서 작성에도 동일하게 적용되는 부분이라서 기술문서 쉽게 쓰는 방법에도 적용해보았습니다.

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'나의 디자인이 정말 사용자의 문제 해결에 도움이 되고 있을까?'의 오랜 고민의 답을 찾고자 퍼블리에서 프로덕트디자이너로 일하게 되었습니다. 좋은 팀과 함께 성장하고 있습니다.

테크니컬 라이터(Technical Writer)

김유리

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서비스의 기술문서를 책임지는 사람✍🏻
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