1. 시계로 인해 사람들이 배고픔에 대한 자신의 경험을 의심하고 시계의 지시를 따르게 된다. 시계가 사용자가 경험하는 새로운 물리적 현실을 만들어냈다.

2. 사람들은 배가 고프다는 느낌을 식욕을 자극하는 요소에서 제외시켜버렸다.

3. 대신 추상적인 모델이 특정 상태에 도달했을 때, 즉 시곗바늘이 문자판의 특정한 지점, 가령 문자판의 정오 표시를 가리킬 때 식사를 했다.

#경험의멸종 📚

1. 시계로 인해 사람들이 배고픔에 대한 자신의 경험을 의심하고 시계의 지시를 따르게 된다. 시계가 사용자가 경험하는 새로운 물리적 현실을 만들어냈다. ​2. 사람들은 배가 고프다는 느낌을 식욕을 자극하는 요소에서 제외시켜버렸다. ​3. 대신 추상적인 모델이 특정 상태에 도달했을 때, 즉 시곗바늘이 문자판의 특정한 지점, 가령 문자판의 정오 표시를 가리킬 때 식사를 했다. #경험의멸종 📚

< 당신은 몸의 신호를 믿나요, 시계의 숫자를 믿나요? >

https://blog.naver.com/madaboutit/223895984290

Kotlin의 Scope 함수 정리

Kotlin의 Scope 함수는 객체의 컨텍스트 내에서 코드 블록을 실행할 수 있게 해주는 강력한 기능입니다.

Scope 함수에는
let()
,
run()
,
also()
,
apply()
,
with()
이렇게 5개가 있는데요. 얘네들이 비슷한 것 같으면서도 미묘하게 달려서 잘 정리해두지 않으면 언제 어떤 녀석을 써야 하는지 은근히 헷갈릴 수 있습니다.

이번 포스팅에서는 Kotlin의 Scope 함수 5종의 사용법을 정리해드리도록 하겠습니다.

📝 포스팅: https://www.daleseo.com/kotlin-scope-functions/

Kotlin의 Scope 함수는 객체의 컨텍스트 내에서 코드 블록을 실행할 수 있게 해주는 강력한 기능입니다. Scope 함수에는 <code >let()</code>, <code >run()</code>, <code >also()</code>, <code >apply()</code>, <code >with()</code> 이렇게 5개가 있는데요. 얘네들이 비슷한 것 같으면서도 미묘하게 달려서 잘 정리해두지 않으면 언제 어떤 녀석을 써야 하는지 은근히 헷갈릴 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 Kotlin의 Scope 함수 5종의 사용법을 정리해드리도록 하겠습니다. 📝 포스팅: https://www.daleseo.com/kotlin-scope-functions/

www.daleseo.com

차병원·바이오그룹이 벤처캐피탈에 이어 사모펀드(PEF) 영역까지 투자 보폭을 넓힌다. 그룹 계열 벤처캐피탈인 솔리더스인베스트먼트에 ‘PE 본부’를 신설하고, 기관전용 PEF 라이선스를 추가 취득하는 쪽으로 가닥을 잡았다. 벤처캐피탈을 설립한 지 14년 만에 사업 확장을 추진하는 것이다

차병원그룹, PE 키운다...메리츠證 연봉왕 영입

차병원·바이오그룹이 벤처캐피탈에 이어 사모펀드(PEF) 영역까지 투자 보폭을 넓힌다. 그룹 계열 벤처캐피탈인 솔리더스인베스트먼트에 ‘PE 본부’를 신설하고, 기관전용 PEF 라이선스를 추가 취득하는 쪽으로 가닥을 잡았다. 벤처캐피탈을 설립한 지 14년 만에 사업 확장을 추진하는 것이다.

솔리더스인베스트먼트는 최근 PE 본부를 신설하고, 초대 부문 대표로 황태영 전 메리츠증권 구조화투자본부장 부사장을 선임했다. 그동안 회사를 이끌어온 김정현 대표는 VC 본부를 총괄할 전망이다.

https://www.newstof.com/news/articleView.html?idxno=28558

차병원·바이오그룹이 벤처캐피탈에 이어 사모펀드(PEF) 영역까지 투자 보폭을 넓힌다. 그룹 계열 벤처캐피탈인 솔리더스인베스트먼트에 ‘PE 본부’를 신설하고, 기관전용 PEF 라이선스를 추가 취득하는 쪽으로 가닥을 잡았다. 벤처캐피탈을 설립한 지 14년 만에 사업 확장을 추진하는 것이다. 솔리더스인베스트먼트는 최근 PE 본부를 신설하고, 초대 부문 대표로 황태영 전 메리츠증권 구조화투자본부장 부사장을 선임했다. 그동안 회사를 이끌어온 김정현 대표는 VC 본부를 총괄할 전망이다. https://www.newstof.com/news/articleView.html?idxno=28558

뉴스톱

플레이모어와 함께할 동료를 찾습니다 | Notion

첫번째 채용입니다. (두근💓) 채용 직무는 다음과 같습니다.

🔍 Product Manager
🎨 Product Designer
📱 Software Engineer, RN App (Full Stack)
🚀 Software Engineer, AI Agent (Backend)

회사 소개와 직무에 대한 자세한 내용은 아래 링크에서 확인해주세요.

https://go.playmore.ai/careers

소개를 이리저리 멋지게 작성하려고 해 보다가.. 담백하게 작성했습니다. ☺️ 꼭 메일이 아니어도 DM등으로 문의 해 주셔도 좋습니다.

그럼 많은 관심과 추천, 홍보 부탁드리겠습니다.

감사합니다. 🙇🏻‍♂️🙇🏻‍♀️

첫번째 채용입니다. (두근💓) 채용 직무는 다음과 같습니다. 🔍 Product Manager🎨 Product Designer📱&nbsp;Software Engineer, RN App (Full Stack)🚀 Software Engineer, AI Agent (Backend) 회사 소개와 직무에 대한 자세한 내용은 아래 링크에서 확인해주세요. https://go.playmore.ai/careers 소개를 이리저리 멋지게 작성하려고 해 보다가.. 담백하게 작성했습니다. ☺️ 꼭 메일이 아니어도 DM등으로 문의 해 주셔도 좋습니다. 그럼 많은 관심과 추천, 홍보 부탁드리겠습니다. 감사합니다. 🙇🏻‍♂️🙇🏻‍♀️

playmoreai on Notion

🪄 플레이모어와 함께할 동료를 찾습니다

카카오브레인 출신이 만든 oo.ai, 2000억 몸값에 500억 투자 유치 

인공지능(AI) 기반 검색엔진 ‘oo.ai’를 운영하는 오픈리서치가 약 500억원 규모의 투자 유치에 나섰다. 기업가치는 2000억원 수준으로 알려졌다.

오픈리서치는 지난해 7월 설립된 직후 약 100억원 규모의 시드(seed) 투자를 유치하며 업계의 주목을 받았다. 당시 투자에는 LB인베스트먼트와 미래에셋캐피탈·벤처투자 등이 참여했는데, 이들 기관은 이번 시리즈A 단계에도 추가 투자할 가능성이 큰 것으로 알려졌다.

https://biz.chosun.com/stock/market_trend/2025/06/16/UGVECMB36NEZJL6L35WGBZVHME/

인공지능(AI) 기반 검색엔진 ‘oo.ai’를 운영하는 오픈리서치가 약 500억원 규모의 투자 유치에 나섰다. 기업가치는 2000억원 수준으로 알려졌다. 오픈리서치는 지난해 7월 설립된 직후 약 100억원 규모의 시드(seed) 투자를 유치하며 업계의 주목을 받았다. 당시 투자에는 LB인베스트먼트와 미래에셋캐피탈·벤처투자 등이 참여했는데, 이들 기관은 이번 시리즈A 단계에도 추가 투자할 가능성이 큰 것으로 알려졌다. https://biz.chosun.com/stock/market_trend/2025/06/16/UGVECMB36NEZJL6L35WGBZVHME/

조선비즈

미국의 인공지능(AI) 칩 수출 통제를 피하기 위해 중국 AI 기업들이 대규모 데이터를 담은 하드디스크를 말레이시아로 밀반출, 현지에서 AI 모델을 훈련하는 것으로 알려졌다. GPU 밀수에 이어 또 하나의 편법이 드러났다.월스트리트저널(WSJ)은 최근 베이징에서 출발한 중국 기술자 4명이 각각 80테라바이트(TB) 용량의 하드디스크 15개씩을 들고 쿠알라룸푸르에 도착했다고 13일(현지시간) 보도했다. 이는 총 4.8페타바이트(PB)의 데이터로, 대형언어모델(LLM)을 학습하기에 충분한 분량이다.이번 작전은 수개월에 걸쳐 계획된 것으

"중국 AI 기업, GPU 밀수 대신 데이터 해외로 운반해 모델 학습"

어떻게든 방법을 찾는 사람들
——
월스트리트저널(WSJ)은 최근 베이징에서 출발한 중국 기술자 4명이 각각 80테라바이트(TB) 용량의 하드디스크 15개씩을 들고 쿠알라룸푸르에 도착했다고 13일(현지시간) 보도했다. 이는 총 4.8페타바이트(PB)의 데이터로, 대형언어모델(LLM)을 학습하기에 충분한 분량이다.

이번 작전은 수개월에 걸쳐 계획된 것으로 알려졌다. 중국 엔지니어들은 온라인 전송 시 시간이 오래 걸리고 발각될 위험이 크다고 판단, 데이터를 물리적으로 운반하는 방법을 택했다.

https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=171337

어떻게든 방법을 찾는 사람들——월스트리트저널(WSJ)은 최근 베이징에서 출발한 중국 기술자 4명이 각각 80테라바이트(TB) 용량의 하드디스크 15개씩을 들고 쿠알라룸푸르에 도착했다고 13일(현지시간) 보도했다. 이는 총 4.8페타바이트(PB)의 데이터로, 대형언어모델(LLM)을 학습하기에 충분한 분량이다. 이번 작전은 수개월에 걸쳐 계획된 것으로 알려졌다. 중국 엔지니어들은 온라인 전송 시 시간이 오래 걸리고&nbsp;발각될 위험이 크다고 판단, 데이터를 물리적으로 운반하는 방법을 택했다. https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=171337

AI타임스

안녕하세요. 그린입니다 🍏WWDC 2025가 막 시작되었어요!그래서, 첫번째 살펴볼 주제로 What's new in SwiftUI 입니다 🙋🏻 Overview사실상 이번 WWDC 2025의 가장 핵심은 Liquid Glass가 아닐까 싶습니다.모든 Apple 플랫폼에서 더 나은 디자인의 앱을 개발할 수 있도록 SwiftUI에서도 새로운 기능들이 소개되었어요.Liquid Glass를 사용해 앱에 디자인을 입히는 방법들이 소개되죠.더욱 향상된 프레임워크와 새로운 툴들을 이용해 성능을 향상시키고 웹 컨텐츠 및 서식 텍스트 편집과 같은 진보된 기능을 통합하는 방법도 살펴볼 수 있습니다.또, 3차원 뷰 레이아웃을 포함해 더 많은 기능들도 다뤄볼 수 있어요. 한번 본격적으로 리캡해볼까요? Make the ne..

What's new in SwiftUI (feat. WWDC 2025)

WWDC 2025가 시작 되었습니다 🕶️
이번에 제일 핫한 키워드는 Liquid Glass가 아닐까 싶네요.

이제 시간될때마다 하나씩 세션을 뜯어볼 예정인데 첫번째 타겟으로 SwiftUI의 개선 및 발전 사항들을 톺아봤습니다 🙋🏻

개인적으로 개발하면서 SwiftUI에서 왜 이런 기본적인 것도 안 해줄까? 라는 것들이 항상 있는데 이번에 몇가지들을 해소 해줘서 감개무량 합니다 😭

WWDC 2025가 시작 되었습니다 🕶️이번에 제일 핫한 키워드는 Liquid Glass가 아닐까 싶네요. 이제 시간될때마다 하나씩 세션을 뜯어볼 예정인데 첫번째 타겟으로 SwiftUI의 개선 및 발전 사항들을 톺아봤습니다 🙋🏻 개인적으로 개발하면서 SwiftUI에서 왜 이런 기본적인 것도 안 해줄까? 라는 것들이 항상 있는데 이번에 몇가지들을 해소 해줘서 감개무량 합니다 😭

iOYES

2000년 초반부터 온톨로지 연구를 해왔고, 관심을 갖고 있는 사람으로서 GraphRAG 에 대해 갖고 있는 생각을 적어봤습니다.

1.
GraphRAG는 전통적인 RAG 기법 대비 좋은 성능을 보인다는 연구들이 보고되고 있기는 합니다만, 일단 KG(knowledge graph) 자체가 잘 구축되어 있을 것을 1차적인 전제로 한다는 면에서 허들이 있습니다. 그럼에도 최근 이 기술이 각광을 받는 것은 일반적인 자연어에 비해 정보를 구조화해서 LLM에 전달할 때의 장점이 있기 때문이라 생각합니다.

2.
그러나, knowledge graph의 구축비용이 만만치 않습니다. 도메인 전문가가 직접 구축하는 것이 기본적인 접근인데 이 비용은 두말할 것 없을 겁니다. LLM을 활용해서 구축하는 방법도 있겠지만, 어차피 다시 LLM에 입력해서 활용할 정보인데 굳이 그래프 형태로 경유해야만 하는가에 대한 의문이 생길 수 있습니다.

제 생각엔(증명해보진 못했습니다만), 정보를 자연어 문장 형태로 나열하는 방식 대비, 동일한 용어나 정보를 사용하더라도 그래프 형태로 구성되었을 때 그 구조 자체가 주는 의미적인 정보가 더 명시적으로 표현될 수 있기에 (node 간 거리 등으로), LLM의 output을 graph로 구성만 해주더라도 답변에 더 도움이 될만한 여지가 있지 않을까 싶긴 합니다.

3.
하지만 GraphRAG에서의 허들은 KG 구축비용만이 아닙니다. KG로부터 sub graph를 추출할 때 사용자 질의에 필요한 지식의 편향이 오히려 오답을 유도할 수 있기에, KG 자체를 node를 균형있게 설계하고 실제 instance 레벨에서 일정한 수준의 밀도를 유지해야 하지만 query 할 때도 이를 고려한 튜닝을 해줘야 합니다.

예컨대 한 node는 edge가 많이 연결되고 다른 node는 적거나 없을 가능성이 다분하기에, 어떤 연구에서는 node 와 edge 의 비율이 1:2.5~3.5 수준으로 유지하는 것이 좋고, graph traversal도 5~7 수준으로 유지하는 것이 좋다라고 보고하기도 했습니다. 이 정도라도 할 수 있는 수준의 KG를 갖추기도 비용이 만만치 않다는 점도 현실이지만, 만일 있다고 하더라도 저 숫자가 정답은 아닐겁니다. 말그대로 케바케죠. query 를 케바케로 튜닝해야 한다는 건 결국 비용입니다.

4.
또한 sub graph 추출은 단순히 키워드 매칭을 하는 문제가 아니라, 그래프 탐색 전략, 랭킹 알고리즘 등을 조합해서 튜닝해야 하고, 불필요한 node는 필터링해야 할 수도 있습니다. 또 그렇게 추출한 결과에서 질문에 필요한 정보가 아닌 meta 성 property들은 제거해줘야 할 수도 있고, query 결과의 문법적 요소들을 정제해줘야 할 수도 있습니다 (LLM 입장에서 noise가 될 가능성도 있고, 불필요한 token을 소모하게 된다는 점 등을 고려하면).

5.
이런 복잡성과 튜닝비용을 감수하고서라도 GraphRAG의 성능이 전통적인 RAG나 이를 개선한 여러 방법론들 대비 장점이 있는지에 대한 것은, 프로젝트 성격에 따라 신중하게 검토해야 할 문제입니다. GraphRAG가 좋다고 하니 무작정 덤빌 문제가 아니라는 뜻이죠.

2000년 초반부터 온톨로지 연구를 해왔고, 관심을 갖고 있는 사람으로서 GraphRAG 에 대해 갖고 있는 생각을 적어봤습니다. 1. GraphRAG는 전통적인 RAG 기법 대비 좋은 성능을 보인다는 연구들이 보고되고 있기는 합니다만, 일단 KG(knowledge graph) 자체가 잘 구축되어 있을 것을 1차적인 전제로 한다는 면에서 허들이 있습니다. 그럼에도 최근 이 기술이 각광을 받는 것은 일반적인 자연어에 비해 정보를 구조화해서 LLM에 전달할 때의 장점이 있기 때문이라 생각합니다. 2.그러나, knowledge graph의 구축비용이 만만치 않습니다. 도메인 전문가가 직접 구축하는 것이 기본적인 접근인데 이 비용은 두말할 것 없을 겁니다. LLM을 활용해서 구축하는 방법도 있겠지만, 어차피 다시 LLM에 입력해서 활용할 정보인데 굳이 그래프 형태로 경유해야만 하는가에 대한 의문이 생길 수 있습니다. 제 생각엔(증명해보진 못했습니다만), 정보를 자연어 문장 형태로 나열하는 방식 대비, 동일한 용어나 정보를 사용하더라도 그래프 형태로 구성되었을 때 그 구조 자체가 주는 의미적인 정보가 더 명시적으로 표현될 수 있기에 (node 간 거리 등으로), LLM의 output을 graph로 구성만 해주더라도 답변에 더 도움이 될만한 여지가 있지 않을까 싶긴 합니다. 3.하지만 GraphRAG에서의 허들은 KG 구축비용만이 아닙니다. KG로부터 sub graph를 추출할 때 사용자 질의에 필요한 지식의 편향이 오히려 오답을 유도할 수 있기에, KG 자체를 node를 균형있게 설계하고 실제 instance 레벨에서 일정한 수준의 밀도를 유지해야 하지만 query 할 때도 이를 고려한 튜닝을 해줘야 합니다. 예컨대 한 node는 edge가 많이 연결되고 다른 node는 적거나 없을 가능성이 다분하기에, 어떤 연구에서는 node 와 edge 의 비율이 1:2.5~3.5 수준으로 유지하는 것이 좋고, graph traversal도 5~7 수준으로 유지하는 것이 좋다라고 보고하기도 했습니다. 이 정도라도 할 수 있는 수준의 KG를 갖추기도 비용이 만만치 않다는 점도 현실이지만, 만일 있다고 하더라도 저 숫자가 정답은 아닐겁니다. 말그대로 케바케죠. query 를 케바케로 튜닝해야 한다는 건 결국 비용입니다. 4.또한 sub graph 추출은 단순히 키워드 매칭을 하는 문제가 아니라, 그래프 탐색 전략, 랭킹 알고리즘 등을 조합해서 튜닝해야 하고, 불필요한 node는 필터링해야 할 수도 있습니다. 또 그렇게 추출한 결과에서 질문에 필요한 정보가 아닌 meta 성 property들은 제거해줘야 할 수도 있고, query 결과의 문법적 요소들을 정제해줘야 할 수도 있습니다 (LLM 입장에서 noise가 될 가능성도 있고, 불필요한 token을 소모하게 된다는 점 등을 고려하면). 5.이런 복잡성과 튜닝비용을 감수하고서라도 GraphRAG의 성능이 전통적인 RAG나 이를 개선한 여러 방법론들 대비 장점이 있는지에 대한 것은, 프로젝트 성격에 따라 신중하게 검토해야 할 문제입니다. GraphRAG가 좋다고 하니 무작정 덤빌 문제가 아니라는 뜻이죠.

GraphRAG 에 대한 생각

어제 AI 시대의 개발자 토론회에서 내가 대 AI 시대에는 버전관리 시스템이 필요없을 수도 있다고 생각해야한다는 말을 했는데, 그정도로 파격적인 생각을 해야한다는 이야기긴했지만, 진짜 그럴까?를 다시 한 번 생각해봤다.

우선 버전관리 시스템의 목적은 크게 다음 세 가지다.

1. 변경 이력 관리: 코드나 문서의 수정 내용을 체계적으로 기록하여 언제, 누가, 무엇을 변경했는지 추적 할 수 있게 함.

2. 협업 지원: 여러 명이 동시에 작업해도 충돌 없이 협업할 수 있도록 함.

3. 안전한 복원: 문제가 발생했을 때 과거 상태로 쉽게 되돌릴 수 있도록 해, 안정성과 신뢰성을 높일 수 있도록 함.

앞으로 개발의 방법은 아마도 AI Agent에게 여러개의 작업을, 아니 수십 수백개의 작업을 쉴 새 없이 던지는 시대가 될 것이다.

그것이 프로토타입을 만드는 것이든, 프러덕션용 기능을 만드는 것이든, 버그를 수정하는 것이든, 리팩토링을 하는 것이든.

그렇게 생각하니 git은 AI Agent 시대를 예견하고 만들었나 싶을 정도로 AI 시대에 완벽한 AI와의 협업 툴이라는 생각이 든다. 그것이 비단 코드 뿐만이 아니고 거의 모든 업무에서.

오히려 이슈 관리 툴이 이에 맞게 변경되어야하는게 아닌가 싶은 생각이 든다. 왜냐하면 이슈를 등록하는 것은 보통 “언젠가” 해야 할 일인데, 앞으로는 “그 즉시” 진행하는 일이 될 것이니.

예를 들어 지금은 일을 시작하기 전에 이슈를 사람이 체계적으로 잘 정리하는 것을 먼저하는데, 앞으로는 AI가 사용 패턴을 미리 수집해서 정리 및 예측하고 해결 방법을 제안하는 형태가 되거나,

혹은 사람이 한마디하면 그 즉시 일을 시작하는 태스크 트리거가 오히려 이슈의 앞단에 있고, 이슈는 사후 정리되는 형태가 되지 않을까라는 생각이 든다.

아무튼, 기존의 툴들은 대부분 “사람간의” 협업을 쉽게 효율적으로하는 것이 집중되어 있는데, 앞으로는 “AI와의 협업”을 효율적으로 하는 것이 중요해지니, 이러한 협업 툴도 대 전환기를 맞게 될 수도 있겠다.

어제 AI 시대의 개발자 토론회에서 내가 대 AI 시대에는 버전관리 시스템이 필요없을 수도 있다고 생각해야한다는 말을 했는데, 그정도로 파격적인 생각을 해야한다는 이야기긴했지만, 진짜 그럴까?를 다시 한 번 생각해봤다. 우선 버전관리 시스템의 목적은 크게 다음 세 가지다. 1. 변경 이력 관리: 코드나 문서의 수정 내용을 체계적으로 기록하여 언제, 누가, 무엇을 변경했는지 추적 할 수 있게 함. 2. 협업 지원: 여러 명이 동시에 작업해도 충돌 없이 협업할 수 있도록 함. 3. 안전한 복원: 문제가 발생했을 때 과거 상태로 쉽게 되돌릴 수 있도록 해, 안정성과 신뢰성을 높일 수 있도록 함. 앞으로 개발의 방법은 아마도 AI Agent에게 여러개의 작업을, 아니 수십 수백개의 작업을 쉴 새 없이 던지는 시대가 될 것이다. 그것이 프로토타입을 만드는 것이든, 프러덕션용 기능을 만드는 것이든, 버그를 수정하는 것이든, 리팩토링을 하는 것이든. 그렇게 생각하니 git은 AI Agent 시대를 예견하고 만들었나 싶을 정도로 AI 시대에 완벽한 AI와의 협업 툴이라는 생각이 든다. 그것이 비단 코드 뿐만이 아니고 거의 모든 업무에서. 오히려 이슈 관리 툴이 이에 맞게 변경되어야하는게 아닌가 싶은 생각이 든다. 왜냐하면 이슈를 등록하는 것은 보통 “언젠가” 해야 할 일인데, 앞으로는 “그 즉시” 진행하는 일이 될 것이니. 예를 들어 지금은 일을 시작하기 전에 이슈를 사람이 체계적으로 잘 정리하는 것을 먼저하는데, 앞으로는 AI가 사용 패턴을 미리 수집해서 정리 및 예측하고 해결 방법을 제안하는 형태가 되거나, 혹은 사람이 한마디하면 그 즉시 일을 시작하는 태스크 트리거가 오히려 이슈의 앞단에 있고, 이슈는 사후 정리되는 형태가 되지 않을까라는 생각이 든다. 아무튼, 기존의 툴들은 대부분 “사람간의” 협업을 쉽게 효율적으로하는 것이 집중되어 있는데, 앞으로는 “AI와의 협업”을 효율적으로 하는 것이 중요해지니, 이러한 협업 툴도 대 전환기를 맞게 될 수도 있겠다.

Contribute to psmon/kopring-reactive-labs development by creating an account on GitHub.

kopring-reactive-labs/Docs/eng/08_bulkprocessor.md at main · psmon/kopring-reactive-labs

코틀린버전이며 이 기술로 DB비용 증가를 억제

https://github.com/psmon/kopring-reactive-labs/blob/main/Docs/eng/08_bulkprocessor.md

코틀린버전이며 이 기술로 DB비용 증가를 억제 https://github.com/psmon/kopring-reactive-labs/blob/main/Docs/eng/08_bulkprocessor.md

GitHub

구현패턴으로 DB사용비용을 10배줄이기

집에서는 도저히 일이 안 된다는 사람들을 많이 봤습니다. 사무실에 가서 하지 않으면 절대 집중이 안 된다고. 커피숍이라도 가야한다고.

최고의 사무실은 바로 우리집 방구석

집에서는 도저히 일이 안 된다는 사람들을 많이 봤습니다.
사무실에 가서 하지 않으면 절대 집중이 안 된다고. 커피숍이라도 가야한다고.

저도 그 기분을 압니다.
커피숍에서 코딩을 해보기도 했는데 변수가 많았습니다.
어느 날은 잘 되다가도 어느 날은 공치고 돌아오고.
이렇게 일 하는 건 안정적으로 오래할 수 없다는 걸 깨달았습니다.

다행히 저는 집에서도 집중을 잘 하는 편입니다.
커피한잔 작업의 90%이상은 집에 있는 제 책상에서 이루어졌습니다.

커다란 모니터도 2개나 있고, 책상과 의자의 높이, 키보드, 온도/습도. 소음.
출근 시간도 없지, 모든 면에서 집이 훨씬 편하니까.

집에서 일을 잘하는 건 타고난 게 아닙니다. 하다보면 습관이 되어 편해지는 것.
집에서 일할 수 있는 습관을 들여놓으면 1인 개발에 다른 사람보다 한 발 유리해진 겁니다.
돈도 안 들지, 시간도 아낄 수 있지, 무엇보다 안정적으로 코딩할 수 있게 되니까.

강력 추천하는 사무실은 바로 자기집 방구석입니다.

https://jeho.page/essay/2025/06/09/my-office-is-my-room.html

집에서는 도저히 일이 안 된다는 사람들을 많이 봤습니다. 사무실에 가서 하지 않으면 절대 집중이 안 된다고. 커피숍이라도 가야한다고. 저도 그 기분을 압니다. 커피숍에서 코딩을 해보기도 했는데 변수가 많았습니다. 어느 날은 잘 되다가도 어느 날은 공치고 돌아오고. 이렇게 일 하는 건 안정적으로 오래할 수 없다는 걸 깨달았습니다. 다행히 저는 집에서도 집중을 잘 하는 편입니다. 커피한잔 작업의 90%이상은 집에 있는 제 책상에서 이루어졌습니다. 커다란 모니터도 2개나 있고, 책상과 의자의 높이, 키보드, 온도/습도. 소음. 출근 시간도 없지, 모든 면에서 집이 훨씬 편하니까. 집에서 일을 잘하는 건 타고난 게 아닙니다. 하다보면 습관이 되어 편해지는 것. 집에서 일할 수 있는 습관을 들여놓으면 1인 개발에 다른 사람보다 한 발 유리해진 겁니다. 돈도 안 들지, 시간도 아낄 수 있지, 무엇보다 안정적으로 코딩할 수 있게 되니까. 강력 추천하는 사무실은 바로 자기집 방구석입니다. https://jeho.page/essay/2025/06/09/my-office-is-my-room.html

K리그 프로그래머

1인 개발자의 최고의 사무실은 바로 자기집 방구석

지난 2025년 4월 22일 정식으로 첫 Airflow 3.0.0이 릴리즈되었다. Airflow 블로그를 보면 지난 4년간 Airflow 유스 케이스는 단순 ETL, ELT, Reverse ETL을 넘어 MLOps(30%)와 GenAI 워크플로우(10%)로 확장되면서 엔터프라이즈용 데이터 애플리케이션 개발 프레임워크로 자리매김하고 있으며 이를 위해 다양한 기능 개선 설문을 통해 요청된 기능들을 일부 Airflow 3.0에 적용했다고 한다. 그 중 몇 개를 이야기해보자면 다음과 같다:

✅ Flask 기반 UI -> React 기반 UI
✅ DAG 버전 자동 관리
✅ Web UI에서 Backfill 수행 지원
✅ Task 실행 환경을 별도의 인터페이스로 분리
- Python 이외의 개발 환경 지원
- 2.x에서 개발한 DAG와 호환성 지원
- Edge Executor를 통해 리모트 디바이스에서 DAG 수행
- Multi-cloud, Hybrid-cloud 형태로 환경 운영 가능
✅ Airflow 2.x부터 지원되던 Datasets를 Data Assets이란 기능으로 확장
...

지난 2월 Airflow 2.10.x를 기반으로 인프런에 Airflow 강의를 론치했기에 강의 예제 코드를 시험삼아 Airflow 3.0.1로 업그레이드해보았는데 docker-compose.yml 파일을 약간만 변경하면 DAG들이 아무 문제없이 동작하는 것도 확인했다. Airflow 3.0에 아직은 버그가 많겠지만 구글 클라우드의 Cloud Composer가 Airflow 3.0으로 업그레이드하는 시점부터는 별다른 버그 걱정없이 쓸 수 있으리라 믿는다 (현재 Cloud Composer가 사용하는 Airflow 최신 버전은 2.10.5).

Airflow 3.0에 관한 소개를 인프런 Airflow 강의에 추가했는데 강의 링크는 댓글 참고

지난 2025년 4월 22일 정식으로 첫 Airflow 3.0.0이 릴리즈되었다. Airflow 블로그를 보면 지난 4년간 Airflow 유스 케이스는 단순 ETL, ELT, Reverse ETL을 넘어 MLOps(30%)와 GenAI 워크플로우(10%)로 확장되면서 엔터프라이즈용 데이터 애플리케이션 개발 프레임워크로 자리매김하고 있으며 이를 위해 다양한 기능 개선 설문을 통해 요청된 기능들을 일부 Airflow 3.0에 적용했다고 한다. 그 중 몇 개를 이야기해보자면 다음과 같다: ✅ Flask 기반 UI -&gt; React 기반 UI ✅ DAG 버전 자동 관리 ✅ Web UI에서 Backfill 수행 지원 ✅ Task 실행 환경을 별도의 인터페이스로 분리 - Python 이외의 개발 환경 지원 - 2.x에서 개발한 DAG와 호환성 지원 - Edge Executor를 통해 리모트 디바이스에서 DAG 수행 - Multi-cloud, Hybrid-cloud 형태로 환경 운영 가능 ✅ Airflow 2.x부터 지원되던 Datasets를 Data Assets이란 기능으로 확장 ... 지난 2월 Airflow 2.10.x를 기반으로 인프런에 Airflow 강의를 론치했기에 강의 예제 코드를 시험삼아 Airflow 3.0.1로 업그레이드해보았는데 docker-compose.yml 파일을 약간만 변경하면 DAG들이 아무 문제없이 동작하는 것도 확인했다. Airflow 3.0에 아직은 버그가 많겠지만 구글 클라우드의 Cloud Composer가 Airflow 3.0으로 업그레이드하는 시점부터는 별다른 버그 걱정없이 쓸 수 있으리라 믿는다 (현재 Cloud Composer가 사용하는 Airflow 최신 버전은 2.10.5). Airflow 3.0에 관한 소개를 인프런 Airflow 강의에 추가했는데 강의 링크는 댓글 참고

Airflow 3.0 주요 기능 소개

전략적으로 입사 지원을 해야 합니다.

‘되면 좋고, 안 되면 말고’ 식의 입사 지원으로는 원하는 결과를 빠르게 얻기 어렵습니다. 목표를 명확히 세우고, 구체적인 기간을 설정해 실행 계획을 세우는 것이 중요합니다.

저를 포함한 많은 사람들이 취업이나 이직 과정에서 시행착오를 겪는 가장 큰 이유는 목표와 계획이 없기 때문입니다. 단지 ‘빨리 취업하고 싶다’는 마음만 앞서기 쉽습니다. 그래서 채용 플랫폼을 뒤지며 보이는 채용 공고를 닥치는 대로 북마크하고, 하나하나 이력서를 제출합니다.

처음에는 성의 있게 지원서를 씁니다. 회사 이름을 넣고, 요구하는 자격요건과 우대사항을 분석해 나의 경험과 역량을 강조합니다. 하지만 시간이 지나고 탈락이 반복되면 점점 조급해집니다. 서류를 수정하는 시간도 짧아지고, 공들여 쓴 이력서 대신 복붙한 자기소개서가 늘어갑니다. 그러다 보면 지원은 늘어나는데 결과는 ‘불합격’뿐입니다.
결국 마음은 지치고, 자신감을 잃게 됩니다. 입사 지원을 포기하거나, 냉소적인 태도를 취하게 됩니다.

이런 과정, 저도 겪었습니다. 혹시 여러분도 비슷한 경험을 하고 있진 않나요?

그렇다면 지금부터 제가 시행착오를 통해 얻은 작은 노하우를 공유해보려 합니다. 대단한 전략은 아니지만, 공감된다면 여러분의 루틴에 벤치마킹해보셔도 좋겠습니다. 이 글은 ‘취업과 이직의 여정을 건강하게 운영하는 루틴’에 관한 이야기입니다.

⸻

1. 규칙적인 생활 패턴을 유지하세요

취업 준비 중인 시기일수록 생활 리듬을 유지하는 것이 중요합니다. 정해진 시간에 자고 일어나며, 출근 시간에 맞춰 하루를 시작하세요. 퇴근 시간 이후에는 철저히 개인 시간을 보내며 심신을 회복하는 것이 좋습니다.

건강한 생활은 건전한 멘탈 유지에 도움이 됩니다. 탈락이 반복되면 누구나 흔들릴 수 있지만, 마음이 지치지 않으려면 꾸준한 일상 루틴이 든든한 기반이 됩니다.

⸻

2. 주중은 구직 활동, 주말은 휴식

월요일부터 금요일까지는 구직 활동에 집중하고, 주말에는 반드시 쉼의 시간을 확보하세요. 예를 들어 이렇게 일주일을 운영할 수 있습니다.
• 월요일: 채용 공고 탐색
• 화요일: 지원 기업 정보 조사
• 수요일: 지원서 수정 및 작성
• 목요일: 지원서 제출
• 금요일: 한 주 활동 정리 및 다음 주 계획

채용 공고는 매일 보는 것보다 일주일에 한 번 보는 것이 효율적입니다. 무작정 많이 지원하기보다는 정성껏 준비한 이력서를 2~5개 정도 제출하는 것이 좋습니다.

⸻

3. 입사 지원 전, 기업을 철저히 조사하세요

지원할 기업은 반드시 깊이 있게 조사해야 합니다.
• 홈페이지와 조직문화 페이지 확인
• 사람인/잡플래닛 같은 리뷰 사이트 참조
• 관련 뉴스 스크랩
• 커리어 SNS를 통한 전·현직자와의 소통

이 과정을 통해 처음엔 매력적으로 보였던 회사라도, 실제 나와 맞지 않는 부분을 발견할 수 있습니다. 겉만 보고 지원했다가, 막상 입사 후 힘들어지는 경우가 적지 않습니다. 지금은 기업 정보를 찾아보기가 매우 쉬운 시대입니다.
성급한 선택은 후회로 돌아옵니다.

⸻

4. 조급함을 내려놓고, 계획적으로 움직이세요

성공은 조급한 사람보다 차분하게 계획을 세우고 실행하는 사람에게 더 빨리 찾아옵니다. 즉흥적인 행동이 빠른 실행처럼 보일 수 있지만, 장기적으로 보면 실패를 반복할 가능성이 높습니다.

계획적인 입사 지원이야말로 지치지 않고 오래 가는 전략입니다. 그리고 이 과정을 스스로 운영할 수 있는 사람은 분명히 기업에서도 좋은 인재로 보입니다.

⸻

오늘부터라도 조급함을 내려놓고, 목표를 위한 일상을 설계해보세요.
냉철하게 생각하고, 차분하게 움직이면 반드시 좋은 결과로 이어집니다.
당신의 건강한 취업 여정을 진심으로 응원합니다.

전략적으로 입사 지원을 해야 합니다. ‘되면 좋고, 안 되면 말고’ 식의 입사 지원으로는 원하는 결과를 빠르게 얻기 어렵습니다. 목표를 명확히 세우고, 구체적인 기간을 설정해 실행 계획을 세우는 것이 중요합니다. 저를 포함한 많은 사람들이 취업이나 이직 과정에서 시행착오를 겪는 가장 큰 이유는 목표와 계획이 없기 때문입니다. 단지 ‘빨리 취업하고 싶다’는 마음만 앞서기 쉽습니다. 그래서 채용 플랫폼을 뒤지며 보이는 채용 공고를 닥치는 대로 북마크하고, 하나하나 이력서를 제출합니다. 처음에는 성의 있게 지원서를 씁니다. 회사 이름을 넣고, 요구하는 자격요건과 우대사항을 분석해 나의 경험과 역량을 강조합니다. 하지만 시간이 지나고 탈락이 반복되면 점점 조급해집니다. 서류를 수정하는 시간도 짧아지고, 공들여 쓴 이력서 대신 복붙한 자기소개서가 늘어갑니다. 그러다 보면 지원은 늘어나는데 결과는 ‘불합격’뿐입니다.결국 마음은 지치고, 자신감을 잃게 됩니다. 입사 지원을 포기하거나, 냉소적인 태도를 취하게 됩니다. 이런 과정, 저도 겪었습니다. 혹시 여러분도 비슷한 경험을 하고 있진 않나요? 그렇다면 지금부터 제가 시행착오를 통해 얻은 작은 노하우를 공유해보려 합니다. 대단한 전략은 아니지만, 공감된다면 여러분의 루틴에 벤치마킹해보셔도 좋겠습니다. 이 글은 ‘취업과 이직의 여정을 건강하게 운영하는 루틴’에 관한 이야기입니다. ⸻ 1. 규칙적인 생활 패턴을 유지하세요 취업 준비 중인 시기일수록 생활 리듬을 유지하는 것이 중요합니다. 정해진 시간에 자고 일어나며, 출근 시간에 맞춰 하루를 시작하세요. 퇴근 시간 이후에는 철저히 개인 시간을 보내며 심신을 회복하는 것이 좋습니다. 건강한 생활은 건전한 멘탈 유지에 도움이 됩니다. 탈락이 반복되면 누구나 흔들릴 수 있지만, 마음이 지치지 않으려면 꾸준한 일상 루틴이 든든한 기반이 됩니다. ⸻ 2. 주중은 구직 활동, 주말은 휴식 월요일부터 금요일까지는 구직 활동에 집중하고, 주말에는 반드시 쉼의 시간을 확보하세요. 예를 들어 이렇게 일주일을 운영할 수 있습니다.	•	월요일: 채용 공고 탐색	•	화요일: 지원 기업 정보 조사	•	수요일: 지원서 수정 및 작성	•	목요일: 지원서 제출	•	금요일: 한 주 활동 정리 및 다음 주 계획 채용 공고는 매일 보는 것보다 일주일에 한 번 보는 것이 효율적입니다. 무작정 많이 지원하기보다는 정성껏 준비한 이력서를 2~5개 정도 제출하는 것이 좋습니다. ⸻ 3. 입사 지원 전, 기업을 철저히 조사하세요 지원할 기업은 반드시 깊이 있게 조사해야 합니다.	•	홈페이지와 조직문화 페이지 확인	•	사람인/잡플래닛 같은 리뷰 사이트 참조	•	관련 뉴스 스크랩	•	커리어 SNS를 통한 전·현직자와의 소통 이 과정을 통해 처음엔 매력적으로 보였던 회사라도, 실제 나와 맞지 않는 부분을 발견할 수 있습니다. 겉만 보고 지원했다가, 막상 입사 후 힘들어지는 경우가 적지 않습니다. 지금은 기업 정보를 찾아보기가 매우 쉬운 시대입니다.성급한 선택은 후회로 돌아옵니다. ⸻ 4. 조급함을 내려놓고, 계획적으로 움직이세요 성공은 조급한 사람보다 차분하게 계획을 세우고 실행하는 사람에게 더 빨리 찾아옵니다. 즉흥적인 행동이 빠른 실행처럼 보일 수 있지만, 장기적으로 보면 실패를 반복할 가능성이 높습니다. 계획적인 입사 지원이야말로 지치지 않고 오래 가는 전략입니다. 그리고 이 과정을 스스로 운영할 수 있는 사람은 분명히 기업에서도 좋은 인재로 보입니다. ⸻ 오늘부터라도 조급함을 내려놓고, 목표를 위한 일상을 설계해보세요.냉철하게 생각하고, 차분하게 움직이면 반드시 좋은 결과로 이어집니다.당신의 건강한 취업 여정을 진심으로 응원합니다.

전략적 입사 지원

최근 한국에 아는 개발자 분께서 미국에서 근무할 수 있는 포지션의 최종 면접을 앞두고 있었는데 갑자기 채용이 무기한 연기되었다는 황당한 소식을 듣게 되셨습니다. 다른 개발자 분께서는 심지어 최종 합격을 하고 리로케이션 패키지까지 받았는데, 느닷없이 오퍼가 취소되어 멘붕에 빠지셨다고 하네요... 🫠

주변에서 일어나는 이런 안타까운 일들을 보며 해외 취업 시장이 진짜 예전같지 않다는 것을 체감하게 됩니다. 미중 관세 전쟁으로 오랫동안 지속되었던 자유 무역과 세계화의 시대가 점점 저물고 있는 것이 아닌가 싶어요. 미국을 비롯한 여러 나라들이 자국 중심의 정책 기조로 선회하고 있습니다. 이러한 분위기 속에서 기업들은 아무래도 외국인 고용에 소극적인 자세를 취할 수 밖에 없죠. 이미 체감하시는 분들도 많겠지만 해외 취업을 준비하시는 분들께 상당히 좋지 않은 소식입니다.

최근에 올라오는 개발자 모집 공고를 보면 비자 스폰서십을 제공한다는 문구가 빠지고, 특정 국가나 지역에 거주하는 지원자만을 대상으로 하는 경향이 두드러지고 있어요. 만약 현재 외국 기업과 채용 절차를 진행 중이시라면, 잔여 일정을 가능한 빨리 잡으시라고 말씀드리고 싶습니다. 괜히 철저히 준비하신다고 일정을 미루다 보면, 인터뷰 기회 자체가 사라질 수도 있으니까요.

해외 취업이라는 게 어쩔 수 없이 국제 정세와 각국의 이민 정책에 큰 영향을 받습니다. 몇 년 전만 해도 빅테크 기업들이 세계 각지의 인재들을 서로 모셔가려고 안달이었던 시절이 있었지만 (저도 큰 수혜자였죠...), 지금과 같은 분위기가 이어진다면 해외 취업의 빙하기가 오지 않을까 조심스럽게 예상해봅니다.

최근 한국에 아는 개발자 분께서 미국에서 근무할 수 있는 포지션의 최종 면접을 앞두고 있었는데 갑자기 채용이 무기한 연기되었다는 황당한 소식을 듣게 되셨습니다. 다른 개발자 분께서는 심지어 최종 합격을 하고 리로케이션 패키지까지 받았는데, 느닷없이 오퍼가 취소되어 멘붕에 빠지셨다고 하네요... 🫠 주변에서 일어나는 이런 안타까운 일들을 보며 해외 취업 시장이 진짜 예전같지 않다는 것을 체감하게 됩니다. 미중 관세 전쟁으로 오랫동안 지속되었던 자유 무역과 세계화의 시대가 점점 저물고 있는 것이 아닌가 싶어요. 미국을 비롯한 여러 나라들이 자국 중심의 정책 기조로 선회하고 있습니다. 이러한 분위기 속에서 기업들은 아무래도 외국인 고용에 소극적인 자세를 취할 수 밖에 없죠. 이미 체감하시는 분들도 많겠지만 해외 취업을 준비하시는 분들께 상당히 좋지 않은 소식입니다. 최근에 올라오는 개발자 모집 공고를 보면 비자 스폰서십을 제공한다는 문구가 빠지고, 특정 국가나 지역에 거주하는 지원자만을 대상으로 하는 경향이 두드러지고 있어요. 만약 현재 외국 기업과 채용 절차를 진행 중이시라면, 잔여 일정을 가능한 빨리 잡으시라고 말씀드리고 싶습니다. 괜히 철저히 준비하신다고 일정을 미루다 보면, 인터뷰 기회 자체가 사라질 수도 있으니까요. 해외 취업이라는 게 어쩔 수 없이 국제 정세와 각국의 이민 정책에 큰 영향을 받습니다. 몇 년 전만 해도 빅테크 기업들이 세계 각지의 인재들을 서로 모셔가려고 안달이었던 시절이 있었지만 (저도 큰 수혜자였죠...), 지금과 같은 분위기가 이어진다면 해외 취업의 빙하기가 오지 않을까 조심스럽게 예상해봅니다.

🧊 급격하게 얼어붙고 있는 해외 취업 시장 🥶

요즘 제품을 만드는 개발자라면 단순히 코드만 잘 짜는 것 이상을 요구받습니다. 고객을 이해하고, 데이터 기반으로 제품을 개선할 수 있는 감각이 점점 더 중요해지고 있는데요.
최근에 읽은 『마케팅을 바꾸는 데이터의 힘』을 통해 개발자라도 알아두면 기본적인 마케팅/데이터 개념 네 가지를 정리해봤습니다.

1️⃣ 아하 모먼트 (Aha Moment)
사용자가 마음속으로 ‘아하’ 하고 깨닫는 순간을 의미합니다. 무언가 이해되고, 감정이 움직이고, 행동이 바뀌는 시점인데요. 이 순간을 지나면 리텐션이 확 뛰어오릅니다.
예: 토스는 “4일 내 2번 송금”, 넷플릭스를 처음 쓸 때, "추천 알고리즘이 나보다 나를 더 잘 아네?" 느낄 때
개발자의 역할: 이 순간을 고객이 더 빨리, 더 쉽게 경험하도록 만드는 기술적 기반을 설계하고 구현합니다.
이런 순간은 리텐션(재방문율)과 전환율 이 크게 오르는 핵심 트리거 가 됩니다. 그래서 서비스마다 이 아하 먼트를 찾아내고, 앞당기는 데 집중합니다.

2️⃣ 북극성 지표 (North Star Metric)
북극성은 밤하늘에서 항상 같은 위치에 떠 있어 방향을 잡는 기준입니다. 특히 어둡고 복잡한 상황에서도 길을 잃지 않게 해주는 지표라는 의미에서 이 이름이 붙었는데요. 팀마다 여러 KPI가 있지만, 그 중 가장 중요하고 중심이 되는 단 하나의 지표를 북극성 지표라고 합니다.
예: 슬랙 ‘주간 메시지 수’, 넷플릭스 ‘총 시청 시간’
개발자의 역할: 북극성 지표를 정확하게 측정하고, 모든 기능 개발이 이 지표 성장에 기여하는지 함께 고민합니다.

3️⃣ 그로스 해킹 (Growth Hacking)
해킹은 보안 침입 외에도, ‘창의적으로 문제를 해결하는 행위’를 뜻합니다. 즉 그로스(성장) 해킹 이란 창의적인 방법으로 비즈니스 성장을 위한 문제를 빠르게 해결하는 행위를 말합니다. 기존 마케팅 방식의 단점인 큰 예산과 긴 시간을 들이는 대신, 창의적인 아이디어를 작고 빠르게 실행하며 데이터를 통해 배우는 방식입 의미합니다.
예: A/B 테스트, 푸시알림 실험, 가입 퍼널 튜닝 등
개발자의 역할: 빠른 실험과 배포/롤백이 가능한 환경 구축, 피처 플래그(Feature Flag) 도입, 체계적인 데이터 로깅 시스템 설계.

4️⃣ 데이터 민주화 (Data Democracy)
민주화란 소수의 엘리트만 누리던 권한을 모두에게 나누는 개념입니다. 즉, 데이터를 특정 부서만 다루는게 아닌, 모든 구성원이 필요한 데이터를 자유롭게 활용할 수 있게 하는 개념입니다. 개발자는 이 데이터를 활용해 우선순위를 비즈니스 임팩트 기준으로 조정할 수 있습니다.
예: 마이리얼트립 에서는 대표이사도 SQL을 직접 날려서 고객 데이터를 조회한다고 합니다
개발자가 해야 할 일: 잘 정제된 데이터를 제공하여 동료들이 데이터와 '친해질' 수 있도록 돕습니다.

코드를 넘어, 고객과 데이터에 대한 이해
비즈니스를 이해하는 개발자는 존재감이 크고, 신뢰받는 팀원이자 파트너가 될수 있습니다. 제품과 비즈니스 성장에 함께 기여하는 협업형 인재가 될수 있죠. 또한 마케터, PO, 데이터 팀과 깊이 있는 대화를 나눌 수 있게 됩니다.
함께 성장하는 동료 개발자분들께 이 글이 작은 도움이 되기를 바랍니다.

요즘 제품을 만드는 개발자라면 단순히 코드만 잘 짜는 것 이상을 요구받습니다. 고객을 이해하고, 데이터 기반으로 제품을 개선할 수 있는 감각이 점점 더 중요해지고 있는데요.최근에 읽은 『마케팅을 바꾸는 데이터의 힘』을 통해 개발자라도 알아두면 기본적인 마케팅/데이터 개념 네 가지를 정리해봤습니다. 1️⃣ 아하 모먼트 (Aha Moment)사용자가 마음속으로 ‘아하’ 하고 깨닫는 순간을 의미합니다. 무언가 이해되고, 감정이 움직이고, 행동이 바뀌는 시점인데요. 이 순간을 지나면 리텐션이 확 뛰어오릅니다.예: 토스는 “4일 내 2번 송금”, 넷플릭스를 처음 쓸 때, "추천 알고리즘이 나보다 나를 더 잘 아네?" 느낄 때개발자의 역할: 이 순간을 고객이 더 빨리, 더 쉽게 경험하도록 만드는 기술적 기반을 설계하고 구현합니다.이런 순간은 리텐션(재방문율)과 전환율 이 크게 오르는 핵심 트리거 가 됩니다. 그래서 서비스마다 이 아하 먼트를 찾아내고, 앞당기는 데 집중합니다. 2️⃣ 북극성 지표 (North Star Metric)북극성은 밤하늘에서 항상 같은 위치에 떠 있어 방향을 잡는 기준입니다. 특히 어둡고 복잡한 상황에서도 길을 잃지 않게 해주는 지표라는 의미에서 이 이름이 붙었는데요. 팀마다 여러 KPI가 있지만, 그 중 가장 중요하고 중심이 되는 단 하나의 지표를 북극성 지표라고 합니다.예: 슬랙 ‘주간 메시지 수’, 넷플릭스 ‘총 시청 시간’개발자의 역할: 북극성 지표를 정확하게 측정하고, 모든 기능 개발이 이 지표 성장에 기여하는지 함께 고민합니다. 3️⃣ 그로스 해킹 (Growth Hacking)해킹은 보안 침입 외에도, ‘창의적으로 문제를 해결하는 행위’를 뜻합니다. 즉 그로스(성장) 해킹 이란 창의적인 방법으로 비즈니스 성장을 위한 문제를 빠르게 해결하는 행위를 말합니다. 기존 마케팅 방식의 단점인 큰 예산과 긴 시간을 들이는 대신, 창의적인 아이디어를 작고 빠르게 실행하며 데이터를 통해 배우는 방식입 의미합니다.예: A/B 테스트, 푸시알림 실험, 가입 퍼널 튜닝 등개발자의 역할: 빠른 실험과 배포/롤백이 가능한 환경 구축, 피처 플래그(Feature Flag) 도입, 체계적인 데이터 로깅 시스템 설계. 4️⃣ 데이터 민주화 (Data Democracy)민주화란 소수의 엘리트만 누리던 권한을 모두에게 나누는 개념입니다. 즉, 데이터를 특정 부서만 다루는게 아닌, 모든 구성원이 필요한 데이터를 자유롭게 활용할 수 있게 하는 개념입니다. 개발자는 이 데이터를 활용해 우선순위를 비즈니스 임팩트 기준으로 조정할 수 있습니다.예: 마이리얼트립 에서는 대표이사도 SQL을 직접 날려서 고객 데이터를 조회한다고 합니다개발자가 해야 할 일: 잘 정제된 데이터를 제공하여 동료들이 데이터와 '친해질' 수 있도록 돕습니다. 코드를 넘어, 고객과 데이터에 대한 이해비즈니스를 이해하는 개발자는 존재감이 크고, 신뢰받는 팀원이자 파트너가 될수 있습니다. 제품과 비즈니스 성장에 함께 기여하는 협업형 인재가 될수 있죠. 또한 마케터, PO, 데이터 팀과 깊이 있는 대화를 나눌 수 있게 됩니다.함께 성장하는 동료 개발자분들께 이 글이 작은 도움이 되기를 바랍니다.

"마케팅을 바꾸는 데이터의 힘"을 읽고 정리해본 마케팅/데이터 개

좋은 동료 훌륭한 동료는 나를 몇단계 성장할 수 있는 계기가 되기도 한다. 어떤 동료와 함께 일할 때 성장 확률이 높을까?

내가 속한 환경에서는 어떻게 일해야 성장할 수 있을까?

누구나 '좋은 개발자'가 되고 싶어 합니다.
하지만 대부분은 기술서적을 더 읽고, 새로운 언어를 배우며 스스로를 "업그레이드"하려 하죠. 물론 그 노력은 값집니다.

하지만 과연 그것만으로 충분할까요?

개발자의 성장은 단지 지식의 양으로만 설명되지 않습니다. 
어떤 환경에 속해 있는가, 어떤 질문을 던지고 있는가, 그리고 누구와 함께 성장하고 있는가가 훨씬 중요할 수 있습니다.
마치 같은 씨앗이라도 어디에 심기느냐에 따라 전혀 다른 나무로 자라듯이요.

최근에 읽은 한 글에서는 그런 성장에 대한 통찰을 볼 수 있었습니다.
단순히 기술을 가르치고 업무를 분배하는 조직이 아닌, 개발자가 스스로 고민하고 질문할 수 있게 만들어주는 환경의 가치가 중요합니다.

예를 들어, 어떤 문제가 생겼을 때 "답"을 주기보다, 스스로 해답에 도달하도록 가이드만 제시하는 구조, 이건 단순한 교육이 아니라 ‘성장을 설계하는 방식’에 가깝습니다.
또한 '실수'를 부끄러워하기보다 기회로 전환할 수 있는 문화, 그리고 그 과정에서 '어떻게 성장했는가'를 함께 나누는 분위기가 중요합니다.

실제로 개발자가 마주하는 대부분의 문제는 기술 자체보다 '어떻게 접근할 것인가'에 달려 있기 때문에, 이런 환경은 곧 실력의 방향성을 결정짓는 나침반이 됩니다.
성장을 고민하고 있는 개발자, 혹은 정체되어 있다고 느끼고 있다면 한번 읽어보면 좋을것 같아요.

누구나 '좋은 개발자'가 되고 싶어 합니다. 하지만 대부분은 기술서적을 더 읽고, 새로운 언어를 배우며 스스로를 "업그레이드"하려 하죠. 물론 그 노력은 값집니다. 하지만 과연 그것만으로 충분할까요? 개발자의 성장은 단지 지식의 양으로만 설명되지 않습니다.&nbsp;어떤 환경에 속해 있는가,&nbsp;어떤 질문을 던지고 있는가, 그리고&nbsp;누구와 함께 성장하고 있는가가 훨씬 중요할 수 있습니다. 마치 같은 씨앗이라도 어디에 심기느냐에 따라 전혀 다른 나무로 자라듯이요. 최근에 읽은 한 글에서는 그런 성장에 대한 통찰을 볼 수 있었습니다. 단순히 기술을 가르치고 업무를 분배하는 조직이 아닌,&nbsp;개발자가 스스로 고민하고 질문할 수 있게 만들어주는 환경의 가치가 중요합니다. 예를 들어, 어떤 문제가 생겼을 때 "답"을 주기보다, 스스로 해답에 도달하도록&nbsp;가이드만 제시하는 구조,&nbsp;이건 단순한 교육이 아니라 ‘성장을 설계하는 방식’에 가깝습니다.또한 '실수'를 부끄러워하기보다&nbsp;기회로 전환할 수 있는 문화, 그리고 그 과정에서 '어떻게 성장했는가'를 함께 나누는 분위기가 중요합니다. 실제로 개발자가 마주하는 대부분의 문제는 기술 자체보다 '어떻게 접근할 것인가'에 달려 있기 때문에, 이런 환경은 곧&nbsp;실력의 방향성을 결정짓는 나침반이 됩니다.성장을 고민하고 있는 개발자, 혹은 정체되어 있다고 느끼고 있다면 한번 읽어보면 좋을것 같아요.

F-Lab : 상위 1% 개발자들의 멘토링

좋은 개발자는 환경이 만든다

안녕하세요. 월급쟁이부자들(이하 ‘월부’)에서 프론트엔드 챕터 리드를 맡고 있는 염승엽, 닉네임 카일입니다.
월부는 “월급쟁이에게 내 집 마련과 행복한 노후를 돕는다”는 미션 아래,
더 나은 삶을 고민하는 분들에게 실질적인 도움이 되는 서비스를…

모던 데이터 파이프라인 구축기: 레거시를 넘어

오래된 집에서 배관 누수가 발생하면 배관공이 필요하듯,
오래된 소프트웨어에도 레거시가 발생하면
엔지니어링이 필요합니다.

현대 사회의 많은 소프트웨어는
마치 하나의 기계와 같은
복합적이고 체계적인 구조를 가지고 있습니다.

이런 구조를 이해하고 필요한 구성요소를 개선하거나 새롭게 만드는 일을
’레거시 모더나이제이션 (Legacy Modernization)’이라고 부릅니다.

해당 아티클은 클라우드 인프라인 AWS와 GCP를 결합하여
더 쉽게 이해 가능하고,
더 관리가 수월하며,
필요시 확장 가능한 구조를 만드는 과정을 보여주고 있습니다.

클라우드 시스템을 하나의 시스템만 사용하는 것이 아닌,
두 가지 이상을 결합하는 하이브리드형 구조를
만든 것이 인상적이였습니다.

AWS의 마이크로 서비스와 GCP의 마이크로 서비스들이
파이프라인 내에서 각자
어떤 역할을 하는지를 알아보는 재미도 있었구요.

데이터 엔지니어/분석형 엔지니어를 꿈꾸는 분들에게
현대적인 데이터 파이프라인이란 어떤 것이고,
전체적인 데이터 플로우를 파악할 수 있게 도와주는 아티클이니
꼭 한번 읽어보시길 추천드립니다 :)

오래된 집에서 배관 누수가 발생하면 배관공이 필요하듯, 오래된 소프트웨어에도 레거시가 발생하면 엔지니어링이 필요합니다. 현대 사회의 많은 소프트웨어는 마치 하나의 기계와 같은 복합적이고 체계적인 구조를 가지고 있습니다. 이런 구조를 이해하고 필요한 구성요소를 개선하거나 새롭게 만드는 일을 ’레거시 모더나이제이션 (Legacy Modernization)’이라고 부릅니다. 해당 아티클은 클라우드 인프라인 AWS와 GCP를 결합하여 더 쉽게 이해 가능하고, 더 관리가 수월하며, 필요시 확장 가능한 구조를 만드는 과정을 보여주고 있습니다. 클라우드 시스템을 하나의 시스템만 사용하는 것이 아닌, 두 가지 이상을 결합하는 하이브리드형 구조를 만든 것이 인상적이였습니다. AWS의 마이크로 서비스와 GCP의 마이크로 서비스들이 파이프라인 내에서 각자 어떤 역할을 하는지를 알아보는 재미도 있었구요. 데이터 엔지니어/분석형 엔지니어를 꿈꾸는 분들에게 현대적인 데이터 파이프라인이란 어떤 것이고, 전체적인 데이터 플로우를 파악할 수 있게 도와주는 아티클이니 꼭 한번 읽어보시길 추천드립니다 :)

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엔지니어링의 핵심, 유지 보수가 가능한 파이프라인 구성하기

우리가 만들고 있는 서비스의 근간을 이해해야 하는 이유

발이 닿지 않는 바다에서

우리는 서비스를 개발할 때 표면을 유영해요. 라이브러리, API처럼 잘 약속된 인터페이스를 사용하죠. 얕은 물에서 수영하는 것과 비슷해요.

평소에는 표면을 유영하듯 개발해도 문제가 없어요. 표면 아래, 서비스를 이루고 있는 근간을 이해하지 못해도 괜찮아요. 구현엔 어려움이 없으니까요.

하지만 장애를 마주하는 날엔 후회할지도 몰라요.

https://hajoeun.com/2025/below-surface?utm_source=careerly

우리는 서비스를 개발할 때 표면을 유영해요. 라이브러리, API처럼 잘 약속된 인터페이스를 사용하죠. 얕은 물에서 수영하는 것과 비슷해요. 평소에는 표면을 유영하듯 개발해도 문제가 없어요. 표면 아래, 서비스를 이루고 있는 근간을 이해하지 못해도 괜찮아요. 구현엔 어려움이 없으니까요. 하지만 장애를 마주하는 날엔 후회할지도 몰라요. https://hajoeun.com/2025/below-surface?utm_source=careerly

hajoeun.com

1. AI가 없는 삶은 이제 상상할 수 없다. 전기와 인터넷처럼. 편리하지만 또 부작용도 있다. '환각'과 '환상'이다.

2. '환각'. 외부 자극이 없는데도 마치 어떤 사물이 있는 것처럼 지각함. GPT는 거짓말쟁이다. 정말 천연덕스럽게 거짓말을 한다. 없는 것을 있는 것처럼 그럴듯하게 말한다. 그럴듯한 말들도 몇 번 검증을 해봐야 한다. 인간이 컨트롤할 수 있다.

3. 두 번째는 '환상'이다. 현실적인 기초나 가능성이 없는 헛된 생각이나 공상. '환상'의 주체는 인간이다. AI가 아니라. 말도 안 되는 생각을 하는 것이다. GPT가 정리해 준 내용을 내 생각이나 나의 앎이라고 착각하는 일. 그 결과는 나의 생각이 아니다. 나의 성과로 포장할 수는 있겠지만.

4. '환상'이 훨씬 무섭다. '환각'은 확인하고 부숴버릴 수 있다. 하지만 환상은 아니다. AI가 똑똑해지는 만큼, 사용자는 멍청해질지도 모를 일이다. 생각하는 근육은 사용하지 않으면 약해지니까.

#AI의환각
#인간의환상

1. AI가 없는 삶은 이제 상상할 수 없다. 전기와 인터넷처럼. 편리하지만 또 부작용도 있다. '환각'과 '환상'이다. ​2. '환각'. 외부 자극이 없는데도 마치 어떤 사물이 있는 것처럼 지각함. GPT는 거짓말쟁이다. 정말 천연덕스럽게 거짓말을 한다. 없는 것을 있는 것처럼 그럴듯하게 말한다. 그럴듯한 말들도 몇 번 검증을 해봐야 한다. 인간이 컨트롤할 수 있다. ​3. 두 번째는 '환상'이다. 현실적인 기초나 가능성이 없는 헛된 생각이나 공상. '환상'의 주체는 인간이다. AI가 아니라. 말도 안 되는 생각을 하는 것이다. GPT가 정리해 준 내용을 내 생각이나 나의 앎이라고 착각하는 일. 그 결과는 나의 생각이 아니다. 나의 성과로 포장할 수는 있겠지만. ​4. '환상'이 훨씬 무섭다. '환각'은 확인하고 부숴버릴 수 있다. 하지만 환상은 아니다. AI가 똑똑해지는 만큼, 사용자는 멍청해질지도 모를 일이다. 생각하는 근육은 사용하지 않으면 약해지니까. #AI의환각 #인간의환상

< AI의 '환각'보다 무서운, 내가 만드는 '환상' >

The 100 greatest designs of modern times

The greatest designs of modern times 100

Fortune 매거진에서 1959년 "100 best-designed products of the modern era" 발간 60주년을 기념하여 "The greatest designs of modern times" 100가지를 선정 

상위 15위내 애플 제품이 4개이며, 5위 소니 워크맨(1979년), 6위 감자칼/필러(1990년), 7위 Uber, 8위 Netflix. 1959년과 2019년 동시 선정된 프로덕츠는 6개. 100위내 대한민국 프로덕트 전무...

[공식 YouTube 영상 링크]
https://youtu.be/ZmCjWZ6pR4M

[상위 10위] 
ㅡ 제품 이미지 및 100위까지 full-lists는 기사 원문 참고

1. iPhone Designed by Apple, 2007
2. Macintosh Designed by Apple, 1984
3. Google Search Engine Designed by Google, 1997
4. Eames Fiberglass Armchair Designed by Ray + Charles Eames, 1950
5. Sony Walkman TPS-L2 Designed by Norio Ohga, 1979
6. OXO Good Grips Peeler Designed by Sam Farber + Smart Design, 1990
7. Uber Rideshare Designed by Uber, 2009
8. Netflix Streaming Designed by Netflix, 1997
9. Lego Building Blocks Designed by Lego + Hilary Fisher Page, 1939
10. iPod Designed by Apple (Jonathan Ive), 2001

"Great design is more than window dressing—it’s about making life easier, simpler, better. And that’s beautiful."

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