쿠키 1부: HTTP로 설명하는 쿠키(cookie)

“쿠키는 클라이언트에 저장되고… 음,,, 보안에 좋지 않습니다.” 😅

개발자 면접을 볼 때 쿠키에 대해서 물어보면 가장 흔하게 들을 수 있는 대답인데요. 완전히 틀린 말은 아니지만 뭔가 알맹이가 빠진 느낌이 듭니다.

“그럼 보안을 위해서 쿠키는 안 쓰는 게 좋겠네요?”

라고 반문을 하면 오랫동안 웹 개발을 한 분들도 머뭇거리시는 경우가 많은데요. 아무래도 대부분의 서버 프레임워크에서 쿠키를 직접 다루지 않아도 되도록 추상화 잘 되어 있기 때문에 오히려 쿠키를 직접 다루거나 쿠키에 대해 깊이 생각해볼 기회가 많지 않아서 그런 것 같습니다.

사실 쿠키는 웹에서는 빼놓을 수 없는 핵심적인 기술이죠? 프런트 개발을 하든 백엔드 개발을 하든 웹 개발자로서 쿠키를 제대로 이해해두시면 두고두고 유용한 지식이 될 거라 생각합니다. 그래서 2개의 포스팅에 걸쳐서 쿠키를 기술적으로 깊게 파해쳐보려고 합니다. 🔪

첫 번째 포스팅에서는 쿠키가 어떻게 서버와 브라우저 간에 이동을 하는지, 그리고 쿠키의 유효 기간과 적용 범위를 설정하는 방법과, 쿠키의 한계와 대체 기술에 대해서도 살펴보겠습니다.

📝 포스팅: https://www.daleseo.com/http-cookies/

우리가 웹에서 쿠키를 사용할 수 밖에 없는 결정적인 이유인 세션 기반 사용자 인증에 대해서는 아래 두 번째 포스팅을 참고 바랍니다.

🎵 쿠키 2부: 세션은 쿠키가 필요해: https://careerly.co.kr/comments/91233

Daleseo

쿠키 1부: HTTP로 설명하는 쿠키 🍪

막연히 옛날부터 있었던 기술이라고 생각했는데 자세히 설명해주셔서 감사합니다.

최근에는 보안의 경우 js로 접근이 가능한 로컬스토리지를 사용하지말고, 시큐어 쿠키로 자바스크립트의 접근을 막으라는 블로그 포스팅을 본 적이 있어 공유합니다

https://andrewlock.net/should-you-use-the-dotnet-8-identity-api-endpoints/#1-bearer-tokens-in-the-browser-should-generally-be-avoided-where-possible



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

한빛미디어

한빛 MSA 시리즈의 하나로 깃헙 코파일럿 특강이 올라왔습니다! 

코파일럿이 무엇인지, 어떻게 사용할 수 있는지, 그리고 어떠한 자세로 우리가 AI 어시스턴트를 이용해야할지에 대해서 풀어보았습니다 :) 

https://www.hanbitn.com/product/msa2003-copilot/

https://www.hanbitn.com

코딩 친구 넘어 코딩 선생님으로, GitHub Copilot

이거 볼려고 한빛N가입했습니다..ㅎㅎ

이번 포스팅에선 아주 중요하지만 프로그래밍 교육 과정에서 크게 다루지 않는 보안 에 대해 이야기 해보려고 한다. 최근엔 프레임워크나 라이브러리 차원에서 잘 막아주기 때문에 큰 언급없이 넘어가는 경우가 많지만 소프트웨어 개발자는 꼭 보안 전문가가 아...

웹 개발을 위해 꼭 알아야하는 보안 공격

보안은 웹 개발에서 굉장히 중요한 분야 중 하나지만, 프로그래밍 교육이나 개인 포트폴리오로 프로젝트를 진행할 때 크게 다루지 않는걸 종종 보곤 했습니다.

아마도 요즘 사용하는 프레임워크나 라이브러리에서 대부분의 보안 공격이나 실수에 대해 방어할 수 있도록 구현이 잘 되어있기 때문이겠습니다만

웹 개발자 혹은 소프트웨어 개발자라면 보안 전문가 수준까진 아니더라도 기초적인 보안 공격에 대한 이해와 이를 방어할 수 있는 방법을 알아둠으로써 혹시나 발생할 수 있는 실수를 사전에 막을 수 있어야 합니다.

오늘은 알아두면 나중에 반드시 도움이 되는 보안 공격에 대해 잘 정리된 글이 있어 공유드립니다.
글에서 언급된 대표적인 보안 공격을 요약하자면 다음과 같습니다.

📌 SQL Injection
서버에서 실행되는 SQL을 악의적으로 이용하는 공격입니다. 
이름처럼 기존 SQL에 악의적인 SQL 구문을 삽입하여 데이터 탈취, 삭제 등을 할 수 있습니다.

📌 Cross-Site Scription (XSS)
웹 페이지에 악성 자바스크립트를 삽입하는 공격입니다. 
최근엔 SPA(Single-Page Application)로 배포되는 서비스가 많은데, 이렇게 배포되는 서비스 대부분이 인증 관리를 위해 토큰을 Cookie 혹은 localStorage 에 저장합니다. 
이때 XSS 방어 준비가 되어있지 않은 경우 자바스크립트를 통해 불특정 다수의 사용자 토큰을 손쉽게 탈취 할 수 있습니다.

📌 CSRF Attack
Cross-Site Request Forgery라고 부른다. 공격자가 서비스 사용자를 이용하여 요청을 보내는 공격을 말합니다.
예를 들어 네이버 로그인과 똑같은 화면을 제공하는 피싱 사이트를 사용자가 피싱 사이트인 것을 모르고 아이디와 비밀번호를 입력하고 로그인 버튼을 누른다면 피싱 사이트는 진짜 네이버 로그인 URL 에 요청할 수 있게 됩니다. 
만약 CSRF 에 대한 방어가 제대로 안되어 있다면 성공/실패 Response 가 내려올 것이고 이를 통해 해커는 성공한 계정 정보를 판단하여 탈취할 수 있습니다.

📌 Command Injection
쉘을 실행시키는 로직을 이용한 공격으로 시스템 권한이 탈취되는 것이나 마찬가지기 때문에 매우 치명적입니다.
각 언어마다 쉘 명령을 실행할 수 있는 API 가 존재하는데 이러한 API 를 해커가 호출할 수 있게 방어가 안되어있다면 치명적인 결과를 불러올 수 있다.

📌 File Upload Attack
공격 스크립트가 담긴 파일을 서버로 업로드하는 공격입니다. 
WebShell 이 가능한 코드가 담긴 파일을 업로드하고 해커가 URL을 통해 접근 가능해지면 Command Injection 과 같은 효과를 볼 수 있습니다.

📌 JavaScript Injection
브라우저에서 자바스크립트를 삽입시키는 공격입니다. 
브라우저에서 제공하는 Console 을 통해 Javascript 코드 조작이 가능하기 때문에 Client-Side 에 민감한 데이터를 넣어놨다면 해당 공격을 통해 탈취가 가능합니다.

📌 DDoS
꽤 유명한 보안 공격중 하나입니다.
Distributed Denial of Service 라고 부르는데, 직역하면 분산 서비스 거부 공격이라고 할 수 있습니다. 
이름처럼 분산된 시스템을 이용하여 서버에 비정상적으로 많은 트래픽을 보내 마비시키는 공격입니다.
공격자는 수 많은 PC 를 이용하여 서버에 트래픽을 보내는데 몰래 심어 놓은 좀비 PC 를 이용할 수도 있고 본인이 사용할 수 있는 PC 를 이용할 수도 있습니다. 
많은 트래픽이 발생하기 때문에 공격을 받는 서비스는 부하가 생겨 느려지거나 서버가 죽을 수 있습니다.

📌 Dictionary Attack
미리 데이터베이스에 등록해놓은 수많은 문자열을 암호로 대입하는 공격으로 Brute Force의 일종입니다.
"하나만 걸려라" 공격이라고도 볼 수 있는데 많은 웹 사이트에서 간단한 단어로 비밀번호를 등록하지 못하게 하는 이유기도 합니다.

📌 Rainbow Table
평문을 해시 함수로 만든 문자열을 모두 저장시켜 놓은 표를 가지고 탈취한 계정 데이터의 암호 원문을 알아내는 공격입니다.

각 보안 공격에 대한 대응 방법과 주의사항등은 공유드린 원문에 자세히 설명되어있으니 관심있으신 분들은 참고해주시면 좋겠습니다.

📚 원문
- https://kciter.so/posts/basic-web-hacking

📚 함께보면 좋은글
- 🔐 암호화의 종류: https://careerly.co.kr/comments/89377?utm_campaign=self-share

kciter.so

🔐 웹 개발을 위해 꼭 알아야하는 보안 공격

Swagger는 API 문서를 쉽고 자동으로 작성하는 데 도움이되는 강력한 도구입니다. 이 기사에서는 Swagger를 사용하여 프로젝트의 API 문서를 자동으로 생성하는 방법을 살펴 봅니다.

Swagger는 소프트웨어 개발 커뮤니티에서 널리 사용되는 개방형 표준화 된 API 개발 프레임 워크입니다. API를 자동으로 쉽게 작성, 설계 및 문서화하는 도구를 제공합니다. Swagger는 JSON 또는 YAML 파일을 사용하여 API를 설명하고 아름답고 이해하기 쉬운 API 문서를 생성합니다.

✌️Swagger를 사용하여 API 문서를 작성하는 방법:

✅ API 정의 : JSON 또는 YAML 파일을 사용하여 경로, HTTP 메소드, 매개 변수, 설명 및 기타 관련 요소를 지정하여 API를 정의 할 수 있습니다.

✅ API 문서 생성 : Swagger 도구를 사용하면 API 정의에서 API 문서를 자동으로 생성 할 수 있습니다. Swagger는 JSON 또는 YAML 파일에 정의 된 정보를 사용하여 API의 리소스, 메소드 및 매개 변수에 해당하는 API 문서 페이지를 생성합니다.

✅ API 문서 표시 : Swagger에서 생성 된 API 문서는 아름답고 친숙한 사용자 인터페이스를 통해 액세스 할 수 있습니다. 사용자는 API와 관련된 리소스, 메소드, 매개 변수 및 기타 정보를 쉽게 볼 수 있습니다.

✌️Swagger를 사용하여 API 문서를 만들면 다음과 같은 이점이 있습니다:

✅ 문서 생성 프로세스 자동화 : Swagger를 사용하면 API 정의에서 API 문서를 자동으로 생성하여 수동 작업을 줄이고 시간을 절약 할 수 있습니다.

✅ 읽고 이해하기 쉬운 문서를 작성하십시오. Swagger는 표준 형식, 명확한 구조로 API 문서를 작성하며 읽기 쉽습니다. 이를 통해 사용자는 API의 중요한 측면을 쉽게 파악할 수 있습니다.

✅ 상호 작용 성 및 테스트 가능성 향상 : Swagger에서 생성 된 API 문서는 사용자 인터페이스에서 직접 API를 테스트 할 수있는 기능을 제공합니다. 이것은 상호 작용 성을 높이고 테스트 시간을 줄이는 데 도움이됩니다.

✅ 소스 코드와 문서 동기화 : Swagger를 사용하면 API 문서를 소스 코드와 동기화 할 수 있습니다. 소스 코드가 변경되면 Swagger는 수동으로 수행하지 않고도 해당 문서를 자동으로 업데이트 할 수 있습니다.

✅ API 문서를 수동으로 작성하려면 많은 시간과 노력이 필요합니다. 그러나 Swagger를 사용하면이 프로세스가 자동화되어 아름답고 이해하기 쉬운 API 문서를 쉽게 만들 수 있습니다. Swagger를 사용하여 프로젝트에 대한 API 문서를 작성하고이 프로세스를 자동화하는 이점을 누리십시오.

Swagger 홈페이지 👉 https://swagger.io
Swagger Gin-Golang 👉 https://github.com/swaggo/gin-swagger

모든 기사는 실제 작업에서 수행, 경험 및 사용한 후의 개인적인 견해입니다. 잘못된 정보와 혼란이있는 경우 모든 사람이 아래 의견에 의견을 제시 할 수 있기를 바랍니다.👇👇👇

Swagger를 사용하여 API 문서 자동 생성

Due to a recent Google change, MFA isn't truly MFA.

When MFA isn't actually MFA

어드민 사이트를 쉽게 만들 수 있게 도와주는 Retool에서 지난 8월 보안사고가 발생해서 27개의 클라우드 고객 계정에 무단 접근이 되는 일이 발생했는데 이 사건이 꽤 흥미롭습니다. 

Retool은 당시 스피어 피싱 공격을 받았는데 SMS 기반 피싱 공격이었습니다. 이 공격은 사내 직원들에게 사내 내부 포털의 메시지로 위장한 메시지를 보냈는데 대부분은 무시했지만 한 명이 이 피싱 사이트에 접속하게 되고 여기에 MFA를 입력해서 로그인을 한 뒤에 전화를 걸게 됩니다. 

공격자는 여기서 딥페이크를 써서 전화상으로 사내 프로세스를 자세히 안내하게 되고 직원은 약간 찜찜한 기분을 느꼈지만 결국 MFA 코드를 넘겨주고 됩니다. 

이를 통해 공격자가 직원 계정에 개인 디바이스를 추가할 수 있게 되어 G Suite 세션도 가질 수 있게 됩니다. Google이 최근에 Authenticator 동기화 기능을 추가했기 때문에 Okta에 로그인하자마자 Google의 MFA 토큰도 바로 획득할 수 있게 됩니다. Okta와 Google을 통해 멀티 팩터 인증을 구현했지만 Google의 동기화 기능 업데이트로 인해서 Okta만 획득하면 Google의 MFA도 얻을 수 있게 되어 멀티팩터 인증이 싱글팩터 인증으로 바뀌게 된 것입니다. 

Retool은 이 공격을 알자마자 모든 세션을 취소하고 사용자에게 알린 뒤 계정 탈취를 복구하게 됩니다. 

사건의 내용이 여러가지가 겹쳐서 발생하긴 했지만 이번 공격은 꽤 정교해서 Retool 내부의 사정과 프로세스를 알고 있는 상태에서 공격을 시도했던 것으로 보입니다. 

https://retool.com/blog/mfa-isnt-mfa/

Retool Blog

🪐 우아한테크코스 2024 입학설명회

지원하기

우테코의 중요한 교육철학 중 하나인 ‘몰입’ 을 주제로 코치와 졸업생이 직접 나와 우테코를 소개합니다.

일시 : 10월 5일 (목) 18:00 ~ 20:30
장소 : 온/오프라인 생중계
온라인 : 우아한테크 유튜브 라이브
오프라인 : 우아한테크코스 잠실 캠퍼스 (한국 루터회관 14층)

라이브 현장으로 50명을 초대한다고 합니다.

🚀 입학설명회 자세히 보기 및 사전 신청하러 가기!
https://www.woowacourse.io/apply

우아한테크코스 2024 입학설명회

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

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

프리티어(free tiers)로 사용할 수 있는 소프트웨어(SaaS, PaaS, IaaS...) 등을 정리해둔 사이트입니다. 토이 프로젝트나 작은 프로젝트에서 활용하기 좋을 정보가 많네요!

https://free-for.dev

Free-for

📌 무료로 사용할 수 있는 개발 도구들

코드 및 설계 리뷰할 때 ‘내 설계가 아니니까.. 내 코드가 아니니까…’라는 생각 하시나요? 어떤 마음 가짐으로 리뷰하시나요? 

모든 검토자에게는 암묵적인 책임이 따르며, 문제가 생길시 작성자만큼 큰 책임을 져야하는 것 같습니다. 검토자에게 따라는 커다란 책임과 제가 생각했을 때 가져야할 마음가짐에 관해 몇 자 적어 봅니다. 그리고 코멘트에 여러분은 어떤 마음가짐으로 검토하는지, 또는 좋은 리뷰 문화를 만들기 위해 지금 하고 있는 게 무엇인지 가르쳐 주세요!

1️⃣ 코드 작성자만큼 책임을 진다는 마음가짐

”내 일이 바삐서 또는 내 책임이 아니니까“라며 책임을 회피하면 안된다. 관련 코드로 인한 문제 발생 시 ’코드 작성자만큼 문제에 대한 책임을 져야한다‘라는 자세를 가져야 한다. 코드를 작성하는 것만큼 중요한 게 코드 리뷰며, 검토자가 대충 승인해 버리면 코드 리뷰 프로세스가 있으나 마나다(이럴 바에 코드 리뷰 프로세스가 차나리 없는 게 나을 정도다…). 

코드를 작성하며 놓치는 부분이 반드시 있기 마련이고 ‘코드를 읽기만 할 때’ 보이는 허점이 반드시 있다. 논문 쓸 때작성할 때는 몰랐지만 다 적고 다시 읽어 보면 실수가 눈에 보이듯 코드 리뷰도 그만큼 중요한 역할을 한디. 

2️⃣ 제대로 되지 않은 설계는 만성적인 골칫덩이라는 마음가짐

설계 검토할 때 의견을 내지 않거나 따로 피드백을 주지
않을 수 있다. 문서를 보고 대충 다이어그램이 맞으면 ‘이 설계 괜찮군’이라고 생각하고 넘길 수 있다. 그러나, 잘못된 (또는 미완성된) 설계의 역효과는 수 년 또는 수십 년 지속되며, 최악에는 리팩토링 또는 재설계를 해야 한다. 예컨대 이미 설계를 완료한 상태에서 새 기능을 추가한다고 생각해 보자. 초창기 설계 당시 이 가능성을 염두해 두지 않고 특정 기능에 적합한 설계를 한다. 처음 몇 년은 괜찮아도 수년이 지나 비지니스 니즈 때문에 새 기능을 넣을 때야 비로소 ‘이 아키텍처로 도저히 새 기능 추기가 불가능하군’이라고 느낀다. 이 때 문제를 고치기엔 너무 늦었다. 왜냐하면 최악으로 설계를 다시하거나 리펙토링을 해야 하기 때문이다. 또는 미완성된 또는 흠이 많은 아키텍처를 기반으로 한 서비스는 운영 및 관리 비용이 많이 들 수 있다(고로 내 일이 필요 이상으로 힘들어 진다…). 

설계할 때 또는 설계를 검토할 때 시스템에 중요한 extensibility, scalability, availability, reliability, durability, consistency 등등 여러 각도에서 생각해 보자. 

3️⃣ ‘질문하는 것‘이 좋은 피드백이 된다는 마음가짐

대게 주니어 또는 신입사원일 때 잘 몰라서 피드백을 제공하지 않는다. 시스템을 잘 모른다며 검토하지 않은 것은 문제를 방관하는 것과 같다. 잘 모른다면 작성자에게 모르는 점을 ‘질문‘함으로써 유익한 피드백을 줄 수 있다. 의외로 많은 사람들이 ‘질문의 힘‘을 모르는데, 질문을 통해 작성자는 틈을 발견하고 더 나은 코드와 설계를 할 수 있게 된다. 

내가 주니어 개발자였을 때 내가 하는 말을 아무도 들어 주지 않을 것 같아서(지금 생각해 보면 자신감이 없었던 것 같다) 피드백을 주지 않았던 적이 있었다. 돌이켜 보니 자신있게 질문하며 잘 몰라도 설계의 틈을 피헤쳐 봤어야 했다. 의외로 주니어 개발자 동료가 질문하고 내가 그 질문에 관한 답을 찾다가 코드나 설계의 흠을 찾게 된 경우가 수없이 많았다. 

4️⃣ ’돌다리도 두들겨 보고 건너라‘라는 마음가짐

‘돌다리도 두들겨 보고 건너라’라는 말이 있듯 아무리 시스템을 잘 알고 똑똑한 선임도 실수한다. 나보다 직급이 높거나 오래 근무한 팀원이 하는 일이 무조건 맞다고 생각하면 안 된다. 잘 알 수록 실수할 경우의 수가 낮을 수는 있어도 그 수가 완전히 0가 되지 않는다.

5️⃣ 리뷰를 통해 성장한다는 마음가짐

’내가 직접 코드를 작성하고 설계를 해야 성장한다‘는 건 맞는 말이지만 리뷰를 통해 더 큰 성장을 이룰 수 있다. 다양한 사람들이 작성하는 코드와 설계를 보며 ’이렇게 코드를 작상할 수 있구나!‘ 또는 ’이런 설계법이 있구나!’라는 것을 알게 된다. 또한 다른 사람이 한 실수나 나쁜 습관를 보며 ‘나는 이런 실수를 하지 말아야지‘라는 것을 배울 수 있다. 즉, 리뷰하는 것을 시야를 넓힐 수 있고 배움의 기회로 여겨야 한다.

6️⃣ 리뷰를 통해 멘토링한다는 마음가짐

선임이 후임을 멘토하는 방법으로 일대일 면담만 있는 건 아니다. 검토 과정을 통해 유익한 피드백을 남기면서 그들에게 좋은 멘토가 될 수 있다. 예전에 유독 리뷰에 관심이 많고 피드백을 자주 남겨주는 동료가 있었다. 내 할 일도 바쁜데 리뷰를 열심히 해주는 게 고맙기도 했고 한편으론 이해가 안됬었다. 하지만 돌이켜 보니 일대일 면담으로 멘토링을 따로 받는 것보다 오히려 그 동료의 리뷰를 통해 정말 많은 걸 배웠다.

멘토링이 단순히 주니어나 중간 개발자에게만 도움 되는 건 아니다. 그들의 역량을 기르면 내 일도 쉬워진다. 역량이 높은 팀원들과 일하면 나도 계속 성장할 기회를 얻는다.

검토자에게 따르는 커다란 책임

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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복잡한 시스템 빨리 이해하는 법

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

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

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

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.

차우진의 TMI.FM

🚫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

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’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

글 잘 쓰는 사람이 점점 더 중요해지는 이유!

🤓 글 잘 쓰는 사람이 일도 잘한다?

나는 맞다고 생각한다. 제품 개발이 예전과는 다르게 복잡해지고 변화가 빠른 만큼 다양한 관점과 피드백이 포함된 문서 작성이 중요해지고 있다고 생각한다. 이렇게 지식과 노하우를 남겨두지 않고 기술의 변화에 따라 개발만 하다 보면 어디서부터 어떻게 잘못되었는지 알기 어렵고 다시 되돌리기에는 너무 멀어지는 경우가 많았다.

스트라이프도 아마존과 같이 글쓰기를 중요시하는 문화라는 것을 처음 알게 되었다. 스트라이프처럼 고도화된 금융 관련 기술을 다루는 곳일수록 문서화는 더더욱 중요할 것 같다는 생각이 들었다. 

그렇지만 글을 쓰고 문서화하는 것도 결국 리소스를 소모하는 일이다. 그것을 스트라이프는 내용이 채워져 있는 샘플을 준비하여 글쓰기에 오로지 집중할 수 있도록 하였다. 나도 개발팀에 문서화를 권유하였지만 초반에는 정착되지 않았다. 문서화를 하지 않는 팀원을 위해서 각 항목에 어떤 내용이 들어가야 하는지 가이드라인을 베이스로 템플릿을 만들어놨더니 이내 많은 동료들이 문서화를 쉽게 할 수 있게 되었다.

지금은 타 부서에서도 벤치마크할 만큼 문서화에 자신 있는 개발팀이 되었고, 문서 관리 툴 노션이 전사적으로 도입하게 되는 흐름까지 가져갈 수 있었다. 

📝 이하 아티클 메모

1. 아마존에서 사용하는 글쓰기의 대표적인 양식이 '6-페이저'와 'PR/FAQ’에요. 6-페이저는 회의에 쓰이는 자료를 6페이지짜리 '줄글'로 쓰는 것을 말해요. 

2. '파워포인트'나 '글머리기호(bullet point)'식의 글처럼 핵심만을 요약하는 것이 아니라 생각의 흐름이 그대로 담긴 '내러티브'식으로 쓴다는 것이 특징이에요.

3. PR/FAQ는 사내에서도 사용되는 기획안도 일반 대중에게 발표하는 언론 보도자료(Press Release)처럼 쓰고, 거기에 예상질문까지 작성하는 것을 말해요.

4. PR/FAQ는 '고객중심'에서 시작하는 아마존의 일하는 방식인 '워킹 백워드(순서파괴)'와 관련이 있어요. 고객에서 시작해서 기획으로 거슬러 올라가는 거죠.

5. 4페이지의 메모를 쓰는 것이 20페이지짜리 파워포인트를 구성하는 것보다 어려운 이유는 좋은 메모의 내러티브 구조가 우리에게 '무엇이 더 중요한지', '서로 어떻게 연관되어있는지'를 더 잘 생각하고 이해하도록 유도하기 때문입니다.

6. 글로 명확하게 표현될수록, 의도와 메시지도 명확해져요. 어떤 사람이 회의에서 좋은 아이디어를 내면 저희는 그걸 글로 써보라고 해요.

7. 글을 쓰는 사람이 참고할 수 있는 샘플이 있어야 해요. 빈칸만 있는 양식이 아니라 내용으로 채워진 샘플이요. 그리고 모든 걸 표준화시킬 필요는 없어요. 

8. 일단 쓰고 나서 다른 사람에게 리뷰를 부탁해야 해요. 개발자들도 코드를 리뷰하는 과정을 거치는 것처럼 글을 쓰는 것도 마찬가지죠. 그리고 언제나 읽는 사람에 대해서 생각해야 해요.

Stibee

     

두루미

Product Manager

근정

김진홍

Writing articles about Japan design events and trend

Global Design Repoter

Samsung Global Design Membership.
Good Design Exhibition 2012 ( MEDICAL LINK SERVICE_Stage presentation)

Product Design Intern

신규 앱 기획 및 프로모션 디렉션

- 카메라 브랜드 | App Store(iOS) 사진/비디오 카테고리 무료 1위, 프로모션 플래닝
- 글로벌 스포츠 브랜드 | 소셜 마케팅 & 오프라인 크리에이티브 제작

BX Designer

- Self-Service 제품 전략 및 설계 담당
- 잠재 고객 획득을 위한 Freemium 모델 도입
- 구매 전환 향상을 위한 제품 개선 다수
- 새로운 데이터 모델 개발 및 대시보드 사용자 경험 통합
- App Ape 한국 사업 전략 총괄

Product Manager / Designer

디자인 공학 석사

김영빈

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도쿄에 살고 있으며 B2B SaaS 스타트업의 PdM로서 모바일 앱 분석 서비스를 개발하고 있습니다. 일본 IT 대기업에서 BX 디자이너로 커리어를 시작하였고, 레드닷 디자인 어워드의 수상 경력을 가지고 있습니다. PdM의 관점으로 보고 느끼는 부분을 공유합니다.


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