📖문해력 위기? 산만의 시대? 현대인들이 집중을 못하는 이유 (ft.도둑맞은 집중력, 요한하리 작가)

<도둑맞은 집중력> 에서는 직장인들의 주의력이 완전히 망가졌다고 말합니다. 멀티태스킹, SNS, 잘못된 생활 습관으로 사람들은 집중하는 능력을 잃어버렸고 이는 퍼포먼스의 저하로 이어집니다.

한 실험에서 운전 시뮬레이터에 앉은 참가자들은 핸드폰 문자 수신을 받을 때, 술을 마셨을 때와 비슷한 수준으로 운전 능력이 떨어진다고 합니다. 만약 지금 일하는 곳에서 핸드폰 알림을 확인하고 있다면, 만취한 채로 일하러 온 것과 다름 없다는 의미입니다.

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일 하는 동안 하루에 얼마나 방해를 받고 있나요?

안녕하세요, 초기 스타트업 전문 투자사 매쉬업엔젤스입니다. 현재 스타트업과 창업에 관심이 있는 PM/PO를 대상으로 하반기 행사를 기획 중입니다. 먼저, 인터뷰를 통해 창업에 대해 어떤 고민을 하고 있는지, 어떤 부분을 필요로 하는지 듣고자 인터뷰를 마련하게 되었습니다. 참여하시는 분들에게 더 의미 있는 행사를 기획하기 위해 인터뷰이를 모집하고 있으니 많은 참여 부탁드립니다.

[매쉬업엔젤스] PM/PO 인터뷰이 모집

"언젠가 나도 창업해야지~"라고 생각하고 있는 PM/PO 와 이야기 나누고 싶어요!
(feat. 매쉬업엔젤스)

저는 직전 회사인 퍼블리(커리어리)에서의 7년을 포함해서 10년정도의 기간을 CPO로 있었는데요.
이 기간동안 많은 PM/PO분들을 채용하거나 네트워킹 했고, 만날때마다 어떻게 PM/PO 커리어를 선택했는지 꼭 질문을 드렸습니다.

놀랍게도 언젠가 창업을 하고싶고, PM/PO 커리어가 창업에 직접적인 도움이 될 것이라 생각해서 선택했다고 답해주신 분이 과반 이상이었습니다.
채용 과정에서 창업 계획이 있다는 이야기를 하기 쉽지 않은 것을 감안하면 더 많은 PM/PO 분들이 마음 속 한켠 창업 욕심이 있지 않을까 싶습니다.

최근 초기투자로 유명한 매쉬업엔젤스(오늘의 집, 마이리얼트립 등 투자)와 함께 창업에 관심있는 PM/PO 분들을 위해 무언가를 해볼 수 있지 않을까 고민을 해보고 있는데요.

우선은 제가 현직 PM/PO 분들과 인터뷰를 하면서 창업에 대한 생각, 고민에 대해서 들어보는 자리를 가져보려고 합니다. 화상으로 30분정도 진행하는 가벼운 커피챗이니 많은 관심 부탁드릴게요! 이렇게 또 인연이 되어서 앞으로 계속 교류할 수 있는 기회가 될 수 있다면 좋겠네요.

주변에 창업에 관심있는 PM/PO가 있다면, 많은 공유 부탁드리겠습니다.

커피챗 신청 링크: https://forms.gle/qrb82mK7G4cMAXjR9

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Explore the power of fine-tuning LLMs for model optimization. Learn about techniques, considerations, and when not to use LLM fine-tuning.

Fine-tuning LLMs 101 | Data Science Dojo

LLM(대규모 언어 모델)을 파인튜닝하는 것은 관련 데이터를 학습시켜 특정 작업에 맞게 모델의 매개변수를 조정하는 것으로, 모델 성능을 향상시키는 강력한 기법입니다.

🍀 LLM 파인튜닝(fine-tuning)
파인튜닝(fine-tuning)은 특정 작업에 맞게 LLM의 파라미터를 조정하는 프로세스입니다. 이는 작업과 관련된 데이터 세트에 대한 모델 학습을 통해 수행됩니다. 필요한 파인튜닝(fine-tuning)의 양은 작업의 복잡성과 데이터 세트의 크기에 따라 달라집니다.

LLM을 파인튜닝(fine-tuning)하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 한 가지 일반적인 접근 방식은 지도 학습을 사용하는 것입니다. 여기에는 모델에 레이블이 지정된 데이터 세트를 제공하는 것이 포함되며, 각 데이터 포인트는 입력과 출력의 쌍으로 구성됩니다. 모델은 손실 함수를 최소화하여 입력을 출력에 매핑하는 방법을 학습합니다.

LLM을 파인튜닝(fine-tuning)하는 또 다른 접근 방식은 강화 학습을 사용하는 것입니다. 여기에는 원하는 출력을 생성하는 데 대한 보상 신호를 모델에 제공하는 것이 포함됩니다. 모델은 보상 신호를 최대화하여 원하는 출력을 생성하는 방법을 학습합니다.

이러한 어려움에도 불구하고 기초 LLM을 파인튜닝(fine-tuning)하는 것은 특정 작업에서 LLM의 성능을 개선할 수 있는 유망한 접근 방식입니다. 대규모 데이터 세트와 컴퓨팅 리소스의 가용성이 증가함에 따라 파인튜닝(fine-tuning)이 더욱 보편화될 가능성이 높습니다.

🍀 LLM을 위한 파인튜닝(fine-tuning) 기술
파인튜닝(fine-tuning)은 특정 작업에 맞게 LLM의 파라미터를 조정하는 프로세스입니다. 이는 작업과 관련된 데이터 세트에 대한 모델 학습을 통해 수행됩니다. 필요한 파인튜닝(fine-tuning)의 양은 작업의 복잡성과 데이터 세트의 크기에 따라 다릅니다. LLM에는 용도 변경과 전체 파인튜닝(fine-tuning)이라는 두 가지 주요 파인튜닝(fine-tuning) 기술이 있습니다.

1. 용도 변경
용도 변경은 원래 학습된 작업과 다른 작업에 LLM을 사용하는 기법입니다. 예를 들어 텍스트 생성을 위해 학습된 LLM을 감성 분석에 사용할 수 있습니다.

LLM의 용도를 변경하려면 먼저 수행하려는 작업과 관련된 입력 데이터의 특징을 식별해야 합니다. 그런 다음, 이러한 특징을 원하는 출력에 매핑하는 방법을 학습할 수 있는 분류기 모델에 LLM의 임베딩 레이어를 연결해야 합니다. 용도 변경은 전체 파인튜닝(fine-tuning)보다 계산 비용이 적게 드는 파인튜닝(fine-tuning) 기법입니다. 하지만 동일한 수준의 성능을 달성할 가능성은 낮습니다.

2. 전체 파인튜닝(fine-tuning)
전체 파인튜닝(fine-tuning)은 수행하려는 작업과 관련된 데이터 데이터 세트에 대해 전체 LLM을 학습시키는 기법입니다. 이는 가장 계산 비용이 많이 드는 파인튜닝(fine-tuning) 기법이지만 최상의 성능을 얻을 가능성이 가장 높은 기법이기도 합니다.

LLM을 완전히 파인튜닝(fine-tuning)하려면 수행하려는 작업에 대한 입력 및 출력의 예가 포함된 데이터 데이터 집합을 만들어야 합니다. 그런 다음 지도 학습 알고리즘을 사용하여 이 데이터 세트에 대해 LLM을 훈련시켜야 합니다. 파인튜닝(fine-tuning) 기술의 선택은 수행하려는 특정 작업과 사용 가능한 리소스에 따라 달라집니다. 계산 리소스가 부족하다면 용도 변경을 고려할 수 있습니다. 그러나 최상의 성능을 원한다면 LLM을 완전히 파인튜닝(fine-tuning)해야 합니다.

🍀 비지도 파인튜닝(fine-tuning)과 지도 파인튜닝(fine-tuning) LLM 비교
대규모 언어 모델(LLM)은 텍스트와 코드의 방대한 데이터 세트에 대해 사전 학습됩니다. 이를 통해 텍스트 생성, 번역, 질의응답 등 다양한 작업을 학습할 수 있습니다. 그러나 LLM은 파인튜닝(fine-tuning) 없이는 특정 작업에 적합하지 않은 경우가 많습니다.

파인튜닝(fine-tuning)은 특정 작업에 맞게 LLM의 파라미터를 조정하는 프로세스입니다. 이는 작업과 관련된 데이터 세트에 대한 모델 학습을 통해 수행됩니다. 필요한 파인튜닝(fine-tuning)의 양은 작업의 복잡성과 데이터 세트의 크기에 따라 다릅니다.LLM의 파인튜닝(fine-tuning)에는 비지도 및 지도의 두 가지 주요 유형이 있습니다.

🍎 비지도 파인튜닝(fine-tuning)
비지도 파인튜닝(fine-tuning)은 레이블이 포함되지 않은 데이터 데이터 세트에 대해 LLM을 학습시키는 기법입니다. 즉, 모델은 각 입력에 대해 올바른 출력이 무엇인지 알지 못합니다. 대신 모델은 시퀀스의 다음 토큰을 예측하거나 데이터 세트의 텍스트와 유사한 텍스트를 생성하는 방법을 학습합니다.

비지도 파인튜닝(fine-tuning)은 지도 파인튜닝(fine-tuning)보다 계산 비용이 적게 드는 파인튜닝(fine-tuning) 기법입니다. 그러나 동일한 수준의 성능을 달성할 가능성도 낮습니다.

🍎 지도 파인튜닝(fine-tuning)
지도 파인튜닝(fine-tuning)은 레이블이 포함된 데이터 데이터 세트에 대해 LLM을 학습시키는 기법입니다. 즉, 모델은 각 입력에 대해 올바른 출력이 무엇인지 알고 있습니다. 모델은 손실 함수를 최소화하여 입력을 출력에 매핑하는 방법을 학습합니다.

지도 파인튜닝(fine-tuning)은 비지도 파인튜닝(fine-tuning)보다 계산 비용이 더 많이 드는 파인튜닝(fine-tuning) 기법입니다. 그러나 최상의 성능을 얻을 가능성도 더 높습니다.

파인튜닝(fine-tuning) 기법의 선택은 수행하려는 특정 작업과 사용 가능한 리소스에 따라 달라집니다. 계산 리소스가 부족하다면 비지도 파인튜닝(fine-tuning)을 고려할 수 있습니다. 그러나 최상의 성능을 원한다면 LLM의 파인튜닝(fine-tuning)을 감독해야 합니다.

🍀 인간 피드백으로부터의 강화 학습(RLHF) LLM을 위한 파라미터 효율적 파인튜닝(fine-tuning)(PEFT)
LLM을 파인튜닝(fine-tuning)하는 데는 감독된 파인튜닝(fine-tuning)과 인간의 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)이라는 두 가지 주요 접근 방식이 있습니다.

1. 감독형 파인튜닝(fine-tuning)
지도 파인튜닝(fine-tuning)은 레이블이 포함된 데이터 데이터 세트에 대해 LLM을 훈련시키는 기법입니다. 즉, 모델은 각 입력에 대해 올바른 출력이 무엇인지 알고 있습니다. 모델은 손실 함수를 최소화하여 입력을 출력에 매핑하는 방법을 학습합니다.

2. 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)
RLHF는 사람의 피드백을 사용하여 LLM을 파인튜닝(fine-tuning)하는 기법입니다. 기본 아이디어는 LLM에 프롬프트를 주고 출력을 생성하는 것입니다. 그런 다음 사람에게 출력에 대한 평가를 요청합니다. 이 평가는 더 높은 품질의 출력을 생성하기 위해 LLM을 파인튜닝(fine-tuning)하는 신호로 사용됩니다.

RLHF는 감독 파인튜닝(fine-tuning)보다 더 복잡하고 비용이 많이 드는 파인튜닝(fine-tuning) 기술입니다. 하지만 정의하기 어렵거나 라벨링된 데이터가 충분하지 않은 작업에 더 효과적일 수 있습니다.

🍀  매개변수 효율적 파인튜닝(fine-tuning)(PEFT)
PEFT는 파인튜닝(fine-tuning) 중에 업데이트해야 하는 매개변수의 수를 줄이기 위한 일련의 기술입니다. 이는 더 작은 데이터 집합을 사용하거나, 더 간단한 모델을 사용하거나, 낮은 순위 적응(LoRA)이라는 기술을 사용하여 수행할 수 있습니다.

LoRA는 저차원 행렬을 사용하여 다운스트림 작업의 공간을 표현하는 기법입니다. 그런 다음 전체 LLM 대신 이 행렬을 파인튜닝(fine-tuning)합니다. 이를 통해 파인튜닝(fine-tuning)에 필요한 계산량을 크게 줄일 수 있습니다.

PEFT는 LLM을 파인튜닝(fine-tuning)하는 데 유망한 접근 방식입니다. 파인튜닝(fine-tuning)을 더 저렴하고 효율적으로 수행할 수 있으므로 더 많은 사용자가 더 쉽게 접근할 수 있습니다.

🍀 LLM 파인튜닝(fine-tuning)을 사용하지 않는 경우
대규모 언어 모델(LLM)은 텍스트와 코드의 방대한 데이터 세트에 대해 사전 학습됩니다. 이를 통해 텍스트 생성, 번역, 질의응답 등 다양한 작업을 학습할 수 있습니다. 하지만 LLM을 파인튜닝(fine-tuning)하는 것이 항상 필요하거나 바람직한 것은 아닙니다.

다음은 LLM 파인튜닝(fine-tuning)을 사용하지 않는 몇 가지 경우입니다:

👉 모델을 파인튜닝(fine-tuning)할 수 없는 경우. 일부 LLM은 파인튜닝(fine-tuning)을 허용하지 않는 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 통해서만 사용할 수 있습니다.
👉 모델을 파인튜닝(fine-tuning)할 데이터가 충분하지 않습니다. LLM을 파인튜닝(fine-tuning)하려면 레이블이 지정된 대량의 데이터 세트가 필요합니다. 데이터가 충분하지 않으면 파인튜닝(fine-tuning)을 통해 좋은 결과를 얻지 못할 수 있습니다.
👉 데이터는 끊임없이 변화합니다. LLM을 사용하는 데이터가 지속적으로 변경되면 파인튜닝(fine-tuning)이 이를 따라잡지 못할 수 있습니다. 특히 원어의 어휘와 문법이 시간이 지남에 따라 변할 수 있는 기계 번역과 같은 작업의 경우 더욱 그렇습니다.
👉 애플리케이션은 동적이고 상황에 민감합니다. 경우에 따라 LLM의 출력은 사용자 또는 상황의 특정 컨텍스트에 맞게 조정되어야 합니다. 예를 들어 고객 서비스 애플리케이션에서 사용되는 챗봇은 고객의 의도를 파악하고 그에 따라 응답할 수 있어야 합니다. 이러한 유형의 애플리케이션에 맞게 LLM을 파인튜닝(fine-tuning)하려면 챗봇이 사용되는 다양한 컨텍스트를 캡처하는 레이블이 지정된 대규모 데이터 세트가 필요하기 때문에 어려울 수 있습니다.

이러한 경우에는 다음과 같은 다른 접근 방식을 사용하는 것을 고려할 수 있습니다:

👉 더 작고 덜 복잡한 모델 사용. 더 작은 모델은 훈련하고 파인튜닝(fine-tuning)하는 데 계산 비용이 덜 들며 일부 작업에는 충분할 수 있습니다.
👉 전이 학습 접근 방식 사용. 전이 학습은 다른 작업에 대해 학습된 모델을 사용하여 새 작업에 대한 모델을 초기화하는 기법입니다. 이 방법은 모델이 더 빨리 학습하는 데 도움이 될 수 있으므로 새 작업을 위해 모델을 훈련하는 데 더 효율적인 방법이 될 수 있습니다.
👉 인컨텍스트 학습 또는 검색 증강 사용. 컨텍스트 내 학습 또는 검색 증강은 추론 시간 동안 LLM에 컨텍스트를 제공하는 기법입니다. 이를 통해 LLM이 보다 정확하고 관련성 높은 결과를 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

🍀  마무리
결론적으로, LLM을 파인튜닝(fine-tuning)하는 것은 이러한 모델을 특정 작업에 맞게 조정할 수 있는 강력한 도구입니다. 용도 변경 및 전체 파인튜닝(fine-tuning)을 포함하여 그 뉘앙스와 옵션을 이해하면 성능을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 감독형 파인튜닝(fine-tuning)과 비감독형 파인튜닝(fine-tuning) 중 어떤 것을 선택할지는 리소스와 작업의 복잡성에 따라 달라집니다. 또한 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)과 매개변수 효율적 파인튜닝(fine-tuning)(PEFT)은 전문화된 접근 방식을 제공합니다. 파인튜닝(fine-tuning)은 LLM을 향상시키지만, 특히 모델이 이미 업무에 적합한 경우에는 항상 필요한 것은 아닙니다. 특정 애플리케이션에 대한 LLM의 효율성과 효과를 극대화하려면 파인튜닝(fine-tuning)을 사용할 시기를 신중하게 고려해야 합니다.

Data Science Dojo

LLM 파인튜닝(Fine-tuning) 101

The official GraphQL conference hosted by the GraphQL Foundation.

GraphQLConf 2023 Schedule

GraphQL 많이들 쓰고 계신가요? 저는 특히 admin 만들때 애정하며 사용하고 있는데요. GraphQL이 탄생한지 10년이 지나서야 드디어 첫 글로벌 컨퍼런스가 있었습니다. 드디어 첫회인 만큼 그동안 하고 싶었던 이야기가 가득한 많은 팀들에서 재미난 이야기들을 많은 것 같습니다! 

이번 연휴는 GraphQLConf 정주행하며 보내봐야겠어요! 
재미난 세션이 있으면 한번 정리해보겠습니다 :) 

https://graphql.org/conf/schedule/

Graphql

GraphQLConf 2023

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.

Open Dataset | 42dot

자율주행 기술업체인 42dot에서도 LLM을 개발해 공개했습니다. 역시나 LLAMA 를 기반으로 했고요, 어떤 데이터로, 어느정도의 학습을 했는지 엿볼만한 정보도 밝히고 있어 흥미롭네요.

자율주행 분야도 LLM을 어떻게 활용할지에 대해서도 여러 시나리오들을 그려볼만한데, 앞으로 전개될 방향이 궁금해집니다.

https://42dot.ai/openDataset/nlp/overview

42dot.ai

42dot LLM 공개

디자이너와 친해지고 함께 잘 일하는 방법디자인이 성장 지표에 미치는 영향프로덕트 오너를 위한 UX 디자인 크래시 코스원격 디자인팀과 함께 성공하는 방법일하는 방법: 고객 가이드UX 리서치의 작동 방식에 대한 지루하지 않은 가이드

더 나은 제품 구축을 위한 무료 E북 6종 | GeekNews

프러덕팀에서 더 잘 협업하는 방법, 특히 개발자와!는 언제부턴가 참 많은 자료들이 있었던 것 같은데요. 이번에는 디자이너와의 협업 편입니다. 

사실 프러덕트의 얼굴은 디자인인데, 디자이너의 성장과 협업만큼 또 중요한게 있을까 싶네요! 

영어 E-book이긴 하지만 짧고 도표가 많아서 영어공부 겸 해서 읽기에도 좋은 것 같아요~ 

https://news.hada.io/topic?id=11076&utm_source=slack&utm_medium=bot&utm_campaign=T01NT7P6KU6

GeekNews

더 나은 제품 구축을 위한 무료 E북 (디자이너 편)

언어는 좌절에 대한 우리의 인식을 형성함. 상황을 설명하고 다음 단계를 제안하려면 "실패(Failure)" 이외의 단어를 사용할 것"Fail Fast" 도 "Fail Forward"도 아님"Fail"은 무슨 일이 일어나는 지에 대해서 전혀 적합한 단어가 아님너무 최종적이고, 부정적이고, 막다른 길임실패 후에는 뭘 하지? 걸레질?말에는 의미가 있음. 실제로

"실패"라고 말하지 마세요 | GeekNews

지난 주 GeekNews에 재밌는 글이 소개되었습니다.

제가 이해하기로 저자가 말하고 싶은 내용은 이렇습니다. 

우리가 흔히 ‘실패’라고 말하는 상황에서 ‘실패’라는 단어 자체가 가지는 효과는 긍정적인 가치를 더하지 않습니다. 실패는 좌절과 낙담을 불러 일으키기 쉽죠. 게다가 이후 우리가 해야할 일을 생각하면 상황을 설명하는 더 나은 단어가 있습니다. 예를 들면, 시도, 재시도, 학습, 피벗, 연습 등이죠.

다만, 실패를 실패라고 불러온 기간이 길다보니 다른 단어로 치환하려면 사고의 전환이 좀 필요할 것 같네요. 제안된 단어는 실패 이후 행동을 표현하지, 실패 자체를 표현하지는 않는 것도 있고요 (아직 사고 전환이 덜 되어서 그럴까요?) 

- A 유닛 테스트 실패->안되는 상황을 발견/학습->재시도
- B 수익 모델 실패->안되는 것을 확인->피벗

—-

# 새로운 분야를 탐험할 때

미로를 풀다가 길을 잘못 들었다면, "실패"한게 아니라 단지 되돌아 온 것. 이는 비즈니스와 제품을 탐색하고 만드는데 있어서 자연스러운 것. 대부분의 경우 개선 사항을 발견하지 못하더라도 "A/B 테스트"는 좋은 방법임

"실패" 대신 사용할 수 있는 단어: 실험(experiment), 테스트, 내기(bet), 학습(learning), 조사(investigate), 시도(trial), 재시도(retry), 조사(probe)

# 학습할 때

새로운 기술을 배우고 있는데 비틀거리거나, 혼란스럽거나, 길을 잃거나, 그것을 숙달했다고 생각했지만 아직 갈 길이 멀다면, 당신은 "실패"한 것이 아니라 성장하고 있는 것

"실패" 대신 사용할 수 있는 단어: 연습(practice), 육성(cultivate), 획득(acquire), 개발(develop), 학습 곡선, 학습의 순간(learning moment), 시도(trial), 진전(progression), 진화(evolve)

# 중대한 오류가 났을 때(major error)

완전한 오판, 잘못된 전략적 결정, 수십 명의 사람들이 몇 달 동안 노력했지만 쓸모없게 된 프로젝트 등 큰 실수를 저질렀다면? 이건 큰 일이고, "우린 실패했어요"라고 말하는게 정당할 수도 있음
그럼에도 불구하고 이렇게 얘기하는 것은 그 성격을 설명하지 않으며, 건설적인 일이 될 해결책을 가리키지도 않음

"실패" 대신 사용할 수 있는 단어: 피봇(Pivot), 진화(evolve), 이관(migrate), 점검(overhaul), 개선(revamp), 변환(transform), 재구성(reconstruct), repurpose(용도 변경), 재구상(reimagine), 재설계(redesign), 재창조(recreate), 재발명(reinvent), 리엔지니어링(reengineer), 리모델링, 리브랜딩, 재조정(realign)

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https://news.hada.io/topic?id=10925

원문: Stop saying “fail” - https://longform.asmartbear.com/fail/

‘실패’라고 말하지 마세요

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

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

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

같은 미래를 그리는 사람을 만나서 이야기하는 순간은 벅차고 뜨겁다.

그 사람의 성격, 가치관, 말투, 취향은 하나도 중요하지 않게 된다.

성공한 창업가에게 부러운 점은

시장성있는 아이디어, 매출, 이익 보다도 그들의 팀원들이다.

프로덕트 전략팀 PM Lead

Founder

프로덕트 디자인 석사

기계공학과 학사

박지운

링크

스타트업을 경험한 후, 세상을 바꾸는 가장 효과적인 방법인 것 같아 저도 창업했습니다.

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