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이력서에는 많은 경험을 나열하기보다, 성과가 뛰어나거나 기여도가 높은 소수의 경험을 구체적으로 설명하는 것이 더 효과적입니다. 최근에는 동아리 활동, 기업 주최 공모전, 관심 분야 대회 등 다양한 대외활동을 통해 여러 경험을 쌓는 분들이 많습니다. 진심에서 우러나온 참여도 있지만, 이력서 한 줄을 채우기 위한 목적도 존재합니다.

물론 다양한 경험을 했다는 점은 긍정적입니다. 모든 경험은 분명 가치 있는 자산입니다. 그러나 단순히 "해봤다"고 나열만 한다면, 이력서를 읽는 사람에게는 아무런 인상을 주지 못할 수 있습니다. 따라서 경험의 배경, 목표, 본인의 역할, 구체적 성과, 배운 점 등을 중심으로 상세히 서술하는 것이 중요합니다.

경험이 10개가 넘는데, 모두 자세히 써야 할까요? 이론상 가능하지만, 분량이 많아지면 핵심이 흐려질 수 있습니다. 따라서 가장 대표적이고 자랑하고 싶은 경험 3가지 정도를 선정해 집중적으로 설명하는 것이 효과적입니다.

그렇다면 나머지 경험들은 어떻게 해야 할까요? 버리는 것이 아니라, 별도의 문서로 정리해 링크 형태로 이력서에 첨부하면 됩니다. 이력서에는 대표 경험 3가지를 중점적으로 서술하고, 추가 경험은 "더 많은 경험은 여기에 있습니다"라는 방식으로 안내해보세요. 이력서의 밀도는 높이고, 독자의 흥미를 유도하는 전략이 될 수 있습니다.

채용 담당자는 시간이 없습니다. 그렇다고 대충 읽는다는 의미는 아닙니다. 다만, 주어진 시간 안에 많은 업무를 처리해야 하기에 한 명의 이력서를 오랜 시간 읽기 어렵다는 점을 이해할 필요가 있습니다. 이력서를 읽는 사람의 입장을 고려하면, 작성자의 태도도 달라져야 합니다.

그래서 이력서는 무조건 짧아야 할까요? 아닙니다. "한 장으로 줄이라"는 조언도 있지만, 저는 동의하지 않습니다. 이력서 분량보다 더 중요한 건 흥미롭고 잘 읽히는 내용입니다. 얇지만 어려운 책보다 두껍지만 쉽게 읽히는 책이 더 매력적일 수 있듯이, 이력서도 마찬가지입니다.

이력서는 단순한 정보 나열이 아니라 스토리텔링이 필요합니다. 경험을 시작한 이유, 진행 과정, 결과와 배움까지 이야기 형태로 풀어내면, 읽는 이의 흥미와 공감을 이끌어낼 수 있습니다.

성과가 눈에 띄지 않아 어떤 경험을 써야 할지 고민이 되나요? 자신감을 가지세요. 경험의 가치는 그 속에서 얻은 배움에 있습니다. 숫자가 크거나 유명한 프로젝트보다, 본인의 성장과 통찰을 보여주는 경험이 더 인상 깊을 수 있습니다. 배운 점, 다음에 더 잘할 수 있다는 다짐 등도 훌륭한 성과로 어필할 수 있습니다.

마지막으로, 이력서를 읽는 사람은 모두 다릅니다. 숫자를 중시하는 사람, 친숙한 주제를 반가워하는 사람, 스토리텔링에 끌리는 사람 등 각자의 관점이 있습니다. 따라서 정답은 없습니다. 자신이 가장 잘 표현할 수 있는 방식으로, 자신만의 이야기를 담아내는 것이 가장 좋은 전략입니다.

여러분의 소중한 경험을 자신 있게 표현할 수 있기를 진심으로 응원합니다.

﻿이력서에는 많은 경험을 나열하기보다, 성과가 뛰어나거나 기여도가 높은 소수의 경험을 구체적으로 설명하는 것이 더 효과적입니다. 최근에는 동아리 활동, 기업 주최 공모전, 관심 분야 대회 등 다양한 대외활동을 통해 여러 경험을 쌓는 분들이 많습니다. 진심에서 우러나온 참여도 있지만, 이력서 한 줄을 채우기 위한 목적도 존재합니다. 물론 다양한 경험을 했다는 점은 긍정적입니다. 모든 경험은 분명 가치 있는 자산입니다. 그러나 단순히 "해봤다"고 나열만 한다면, 이력서를 읽는 사람에게는 아무런 인상을 주지 못할 수 있습니다. 따라서 경험의 배경, 목표, 본인의 역할, 구체적 성과, 배운 점 등을 중심으로 상세히 서술하는 것이 중요합니다. 경험이 10개가 넘는데, 모두 자세히 써야 할까요? 이론상 가능하지만, 분량이 많아지면 핵심이 흐려질 수 있습니다. 따라서 가장 대표적이고 자랑하고 싶은 경험 3가지 정도를 선정해 집중적으로 설명하는 것이 효과적입니다. 그렇다면 나머지 경험들은 어떻게 해야 할까요? 버리는 것이 아니라, 별도의 문서로 정리해 링크 형태로 이력서에 첨부하면 됩니다. 이력서에는 대표 경험 3가지를 중점적으로 서술하고, 추가 경험은 "더 많은 경험은 여기에 있습니다"라는 방식으로 안내해보세요. 이력서의 밀도는 높이고, 독자의 흥미를 유도하는 전략이 될 수 있습니다. 채용 담당자는 시간이 없습니다. 그렇다고 대충 읽는다는 의미는 아닙니다. 다만, 주어진 시간 안에 많은 업무를 처리해야 하기에 한 명의 이력서를 오랜 시간 읽기 어렵다는 점을 이해할 필요가 있습니다. 이력서를 읽는 사람의 입장을 고려하면, 작성자의 태도도 달라져야 합니다. 그래서 이력서는 무조건 짧아야 할까요? 아닙니다. "한 장으로 줄이라"는 조언도 있지만, 저는 동의하지 않습니다. 이력서 분량보다 더 중요한 건 흥미롭고 잘 읽히는 내용입니다. 얇지만 어려운 책보다 두껍지만 쉽게 읽히는 책이 더 매력적일 수 있듯이, 이력서도 마찬가지입니다. 이력서는 단순한 정보 나열이 아니라 스토리텔링이 필요합니다. 경험을 시작한 이유, 진행 과정, 결과와 배움까지 이야기 형태로 풀어내면, 읽는 이의 흥미와 공감을 이끌어낼 수 있습니다. 성과가 눈에 띄지 않아 어떤 경험을 써야 할지 고민이 되나요? 자신감을 가지세요. 경험의 가치는 그 속에서 얻은 배움에 있습니다. 숫자가 크거나 유명한 프로젝트보다, 본인의 성장과 통찰을 보여주는 경험이 더 인상 깊을 수 있습니다. 배운 점, 다음에 더 잘할 수 있다는 다짐 등도 훌륭한 성과로 어필할 수 있습니다. 마지막으로, 이력서를 읽는 사람은 모두 다릅니다. 숫자를 중시하는 사람, 친숙한 주제를 반가워하는 사람, 스토리텔링에 끌리는 사람 등 각자의 관점이 있습니다. 따라서 정답은 없습니다. 자신이 가장 잘 표현할 수 있는 방식으로, 자신만의 이야기를 담아내는 것이 가장 좋은 전략입니다. 여러분의 소중한 경험을 자신 있게 표현할 수 있기를 진심으로 응원합니다.﻿

이력서에 쓰는 경험

하지만 이력서를 거꾸로 들고 읽고있는 생성형 그림으로 HR의 맹점까지 한번에 짚어주셨네요 (ㅎㅎ)

WEBNORI

불특정하게 발생하는 사용자 이벤트, 그리고 그 비용 -
불특정하게 발생하는 사용자로부터의 이벤트를 처리할 때, 흔히 "이벤트가 발생할 때마다 DB 인서트를 수행"하는 구조를 사용하게 됩니다. 단순한 구조지만, 매 요청마다 커넥션을 생성하고 인서트를 수행하는 방식은 곧 다음과 같은 문제를 야기합니다.
"커넥션 폭주, 리소스 고갈, 그리고 예기치 못한 비용 증가"
해결 방법은 의외로 간단합니다. DB의 커넥션 수를 넉넉하게 잡아두면 됩니다. 하지만 중요한 사실은,
"DB 커넥션은 공짜가 아닙니다."
우리가 해결한 방법은?

https://wiki.webnori.com/pages/viewpage.action?pageId=112033814

불특정하게 발생하는 사용자 이벤트, 그리고 그 비용 -불특정하게 발생하는 사용자로부터의 이벤트를 처리할 때, 흔히 "이벤트가 발생할 때마다 DB 인서트를 수행"하는 구조를 사용하게 됩니다. 단순한 구조지만, 매 요청마다 커넥션을 생성하고 인서트를 수행하는 방식은 곧 다음과 같은 문제를 야기합니다."커넥션 폭주, 리소스 고갈, 그리고 예기치 못한 비용 증가"해결 방법은 의외로 간단합니다. DB의 커넥션 수를 넉넉하게 잡아두면 됩니다. 하지만 중요한 사실은,"DB 커넥션은 공짜가 아닙니다."우리가 해결한 방법은? https://wiki.webnori.com/pages/viewpage.action?pageId=112033814

wiki.webnori.com

액터모델과 오버엔지니어링

해상도 높은 문제 정의는 어떻게 해야할까?

UX/UI 포트폴리오 문제 정의를 뾰족하게 다듬는 법

실력있는 디자이너는 ‘답’보다 ‘문제’를 먼저 다듬습니다. 디자인 기획이 자꾸 산으로 간다면, 문제 정의부터 점검해 보세요.

명확하고 뾰족한 문제 정의를 만드는 기준은?
- 구체성
- 객관성
- 핵심 경험과 연결성
- 측정 가능성

https://maily.so/woodydesignlab/posts/x1zgngv9oqg

실력있는 디자이너는 ‘답’보다 ‘문제’를 먼저 다듬습니다. 디자인 기획이 자꾸 산으로 간다면, 문제 정의부터 점검해 보세요. 명확하고 뾰족한 문제 정의를 만드는 기준은?- 구체성- 객관성- 핵심 경험과 연결성- 측정 가능성 https://maily.so/woodydesignlab/posts/x1zgngv9oqg

레드버스백맨

그래서 진짜 문제는 뭐야?

알람 소리에 반사적으로 일어나서 준비를 마치고 정신없이 이동하면 어느새 사무실 책상에 앉아 있게 됩니다. 동료들과 인사를 마치고 컴퓨터를 키는 순간 업무는 시작되지요. 반복되는 일상 속에서도 만족감과 뿌듯함이 있어야 앞으로 나아갈 수 있는데, 동력이 약하진 모터가 서서히 작동을 멈추듯 직장인에게 현실을 부정하고 싶은 현타가 올 때가 있습니다. ‘지금 내가

직장 다니면서 제대로 ‘현타’ 맞는 순간 7

알람 소리에 반사적으로 일어나서 준비를 마치고 정신없이 이동하면 어느새 사무실 책상에 앉아 있게 됩니다. 동료들과 인사를 마치고 컴퓨터를 켜는 순간 업무는 시작되지요.

반복되는 일상에서 만족감과 뿌듯함이 있어야 앞으로 나아갈 수 있는데, 동력이 약해진 모터가 서서히 멈추듯 직장인에게 현실을 부정하고 싶은 현타가 올 때가 있습니다. ‘지금 내가 뭘 하고 있는 거지?’라는 생각이 머리를 강타하는 ‘현타 오는 순간들‘을 소개합니다.

1️⃣비효율적인 업무 방식
매일 출근해서 하는 업무인데 효율성이 없다면 매일이 얼마나 힘들까요. 시간이 갈수록 익숙해져야 하는 업무들이 비효율성으로 가득 차 있다면 업무 진행이 더디어지고 힘이 빠지게 됩니다.

쳇바퀴 같은 일상일지라도 매일 앞으로 나아가게 만드는 동력이 필요한데, 비효율적인 업무 방식은 앞으로 나아갈 힘을 잃게 만듭니다. 업무의 비효율성은 회사나 부서 자체의 역량 부족에서 비롯되기 때문에 현타에 빠지게 만드는 요인이 됩니다.

2️⃣ 발전이 없는 단순반복 업무
반복되는 일상 속에서도 어제보다 오늘 더 발전했다는 생각이 들어야 자존감이 높아지고, 보람을 느끼기 마련입니다. 직장에서의 업무가 너무나도 단순 반복적이라면 일의 권태를 느끼게 되는데요.

직장인들이 현타를 느끼는 순간 중 상위 랭킹으로 꼽히는 것이 바로 ‘발전 없는 자신’을 발견할 때라고 합니다. 일을 하면서 나도 발전하고, 회사도 발전하는 모습을 체감하는 것이 중요한 동력이 되기 때문입니다.

3️⃣잦은 야근과 과한 업무량
아무리 하고 싶은 일을 하고 있고, 원하던 직장에 들어갔다고 하더라도 몸이 지나치게 힘들면 마음도 지치게 됩니다. 잦은 야근과 과도한 업무량이 반복될 때 직장인은 강도 센 현타를 느끼게 된다고 합니다.

몸도 휴식하듯 뇌도 휴식할 필요가 있는데, 과한 업무는 뇌에 피로를 느끼게 만들어서 업무의 효율 또한 떨어뜨리게 됩니다. 목적없이 일만 하다 하루를 마감하는 일이 반복되어서는 안되겠지요.

4️⃣상사•동료의 부정적인 감정 전달
직장인들을 힘들게 하는 요인 중 하나로 ‘인간관계’가 꼽힙니다. 매일 출근하는 직장에서 매일 상사의 화풀이를 들어야 한다면 정신적인 피로가 상당할 텐데요.

‘내가 지금 여기서 왜 이런 소리를 듣고 있지?’라는 현타가 크게 오는 순간이 바로 자신이 감정받이로 느껴질 때라고 합니다. 동료들의 반복적인 불평이나 불만, 부정적인 말들을 지속적으로 듣는 것 역시 고역입니다. 불평이 매일 반복되는 직장으로 내딛는 발걸음은 무거울 수밖에 없습니다.

5️⃣캄캄하고 불투명한 커리어 비전
직장인이라면 자신만의 계획을 가지고 미래를 기대하며 현재에 충실하고 있을 텐데요. 지금 현재 회사생활에 문제가 없고 무난한 일상을 보내고 있다 하더라도 미래의 비전이 불투명하다는 것을 깨달으면 무탈했던 현재에 불안감이 비집고 들어옵니다.

‘언제까지 이 일을 할 수 있을까?’라는 생각이 이어지다 보면 현타를 느끼게 된다고 하는데요. 지금의 내가 다리 뻗고 편히 잠들 수 있는 건 탄탄하게 보장된 미래가 있기 때문이라는 말이 괜한 소리가 아닌 듯합니다.

6️⃣칼퇴하던 동료의 재테크 성공 소식
근무도 인간관계도 무난하게 해내고 있는 직장인에게 현타가 오는 순간은 바로 ‘동료의 재테크 성공 소식’을 들었을 때라고 합니다. 자신이 매일 열심히 일해서 받는 월급보다 더 효율적인 방법으로 부수익을 얻는 동료를 볼 때 허무함을 느낀다고 하는데요.

야근하던 자신과 다르게 칼퇴하며 조용히 부를 축적한 동료를 보면 ‘이렇게 열심히 일하는 것이 무슨 소용인가’ 생각이 든다고 합니다. 일도 하고 재테크도 해야 하는 현대인들은 바쁠 수밖에 없네요.

7️⃣시간이 흘러도 오르지 않는 연봉
불만 없이 성실하게 일하며 성과를 내는 직장인들에게는 그에 대한 보상이 따라주어야 합니다. 하지만 시간이 지나도 연봉이 잘 오르지 않고, 보상이 잘 이뤄지지 않을 때 직장인들은 ‘이렇게 일하는 것이 무슨 소용인가’ 싶은 현타를 느끼게 됩니다.

투자한 노력에 따른 갚진 의미를 얻어야 하는데, 직장인의 기본적인 보상인 연봉이 정당한 이유 없이 동결된다면 열심히 해야 할 동력을 잃게 될 테니까요.

알람 소리에 반사적으로 일어나서 준비를 마치고 정신없이 이동하면 어느새 사무실 책상에 앉아 있게 됩니다. 동료들과 인사를 마치고 컴퓨터를 켜는 순간 업무는 시작되지요. 반복되는 일상에서 만족감과 뿌듯함이 있어야 앞으로 나아갈 수 있는데, 동력이 약해진 모터가 서서히 멈추듯 직장인에게 현실을 부정하고 싶은 현타가 올 때가 있습니다. ‘지금 내가 뭘 하고 있는 거지?’라는 생각이 머리를 강타하는 ‘현타 오는 순간들‘을 소개합니다. 1️⃣비효율적인 업무 방식매일 출근해서 하는 업무인데 효율성이 없다면 매일이 얼마나 힘들까요. 시간이 갈수록 익숙해져야 하는 업무들이 비효율성으로 가득 차 있다면 업무 진행이 더디어지고 힘이 빠지게 됩니다. 쳇바퀴 같은 일상일지라도 매일 앞으로 나아가게 만드는 동력이 필요한데, 비효율적인 업무 방식은 앞으로 나아갈 힘을 잃게 만듭니다. 업무의 비효율성은 회사나 부서 자체의 역량 부족에서 비롯되기 때문에 현타에 빠지게 만드는 요인이 됩니다. 2️⃣ 발전이 없는 단순반복 업무반복되는 일상 속에서도 어제보다 오늘 더 발전했다는 생각이 들어야 자존감이 높아지고, 보람을 느끼기 마련입니다. 직장에서의 업무가 너무나도 단순 반복적이라면 일의 권태를 느끼게 되는데요. 직장인들이 현타를 느끼는 순간 중 상위 랭킹으로 꼽히는 것이 바로 ‘발전 없는 자신’을 발견할 때라고 합니다. 일을 하면서 나도 발전하고, 회사도 발전하는 모습을 체감하는 것이 중요한 동력이 되기 때문입니다. 3️⃣잦은 야근과 과한 업무량아무리 하고 싶은 일을 하고 있고, 원하던 직장에 들어갔다고 하더라도 몸이 지나치게 힘들면 마음도 지치게 됩니다. 잦은 야근과 과도한 업무량이 반복될 때 직장인은 강도 센 현타를 느끼게 된다고 합니다. 몸도 휴식하듯 뇌도 휴식할 필요가 있는데, 과한 업무는 뇌에 피로를 느끼게 만들어서 업무의 효율 또한 떨어뜨리게 됩니다. 목적없이 일만 하다 하루를 마감하는 일이 반복되어서는 안되겠지요. 4️⃣상사•동료의 부정적인 감정 전달직장인들을 힘들게 하는 요인 중 하나로 ‘인간관계’가 꼽힙니다. 매일 출근하는 직장에서 매일 상사의 화풀이를 들어야 한다면 정신적인 피로가 상당할 텐데요. ‘내가 지금 여기서 왜 이런 소리를 듣고 있지?’라는 현타가 크게 오는 순간이 바로 자신이 감정받이로 느껴질 때라고 합니다. 동료들의 반복적인 불평이나 불만, 부정적인 말들을 지속적으로 듣는 것 역시 고역입니다. 불평이 매일 반복되는 직장으로 내딛는 발걸음은 무거울 수밖에 없습니다. 5️⃣캄캄하고 불투명한 커리어 비전직장인이라면 자신만의 계획을 가지고 미래를 기대하며 현재에 충실하고 있을 텐데요. 지금 현재 회사생활에 문제가 없고 무난한 일상을 보내고 있다 하더라도 미래의 비전이 불투명하다는 것을 깨달으면 무탈했던 현재에 불안감이 비집고 들어옵니다. ‘언제까지 이 일을 할 수 있을까?’라는 생각이 이어지다 보면 현타를 느끼게 된다고 하는데요. 지금의 내가 다리 뻗고 편히 잠들 수 있는 건 탄탄하게 보장된 미래가 있기 때문이라는 말이 괜한 소리가 아닌 듯합니다. 6️⃣칼퇴하던 동료의 재테크 성공 소식근무도 인간관계도 무난하게 해내고 있는 직장인에게 현타가 오는 순간은 바로 ‘동료의 재테크 성공 소식’을 들었을 때라고 합니다. 자신이 매일 열심히 일해서 받는 월급보다 더 효율적인 방법으로 부수익을 얻는 동료를 볼 때 허무함을 느낀다고 하는데요. 야근하던 자신과 다르게 칼퇴하며 조용히 부를 축적한 동료를 보면 ‘이렇게 열심히 일하는 것이 무슨 소용인가’ 생각이 든다고 합니다. 일도 하고 재테크도 해야 하는 현대인들은 바쁠 수밖에 없네요. 7️⃣시간이 흘러도 오르지 않는 연봉불만 없이 성실하게 일하며 성과를 내는 직장인들에게는 그에 대한 보상이 따라주어야 합니다. 하지만 시간이 지나도 연봉이 잘 오르지 않고, 보상이 잘 이뤄지지 않을 때 직장인들은 ‘이렇게 일하는 것이 무슨 소용인가’ 싶은 현타를 느끼게 됩니다. 투자한 노력에 따른 갚진 의미를 얻어야 하는데, 직장인의 기본적인 보상인 연봉이 정당한 이유 없이 동결된다면 열심히 해야 할 동력을 잃게 될 테니까요.

다음 - 피플앤잡

실리콘밸리에는 묘한 패턴이 하나 있다. 구글이 제법 괜찮은 AI 제품을 내놓아도 사람들은 OpenAI의 ChatGPT와 Anthropic의 Claude 같은 스타트업 서비스들에게만 열광하는 것이다.특히 구글의 최대 개발자 행사인 구글 I/O를 하루 이틀 앞두고 OpenAI가 시장을 뒤흔들 만한 제품을 발표하며 모든 이목을 집중시키는 일이 반복됐다. OpenAI는 2024년 GPT-4o와 함께 스칼렛 요한슨의 목소리를 흉내내는 전화형 모델을 출시했고, 2023년에는 구글의 Gemini 이전 버전인 Bard 출시 직전에 GPT-4를 선보이며 존재감을 과시했다. 시장은 항상 OpenAI에 열광했고, 구글은 "우리가 최고의 모델을 만들었다"는 옛 명성만 되뇌며 실질적인 반격에는 실패했다.하지만 이번에는 달랐다. 구글 I/O 직전, OpenAI가 발표한 코딩 어시스턴트 '코덱스(Codex)'는 잠시 주목을 받았고 이후 발표된 조니 아이브의 OpenAI 하드웨어 디자인 총괄 합류 소식도 주목을 받았지만, 정작 새로운 제품은 없었다. 이들은 곧 구글 I/O의 비전에 묻혔다. 구글은 AI 전쟁에서 누구보다 강력한 무기들을 가지고 있다. 전 세계 검색 시장 점유율 90%를 차지하는 압도적인 검색엔진 구글, 애플과 모바일 생태계를 양분한 안드로이드 OS, 그리고 구글 클라우드, 지메일, 구글맵 같은 킬러 앱들의 독점적 지위까지. 겉보기에는 실행 속도가 느리고, 조직 내에서는 AI를 각 부서가 따로 도입하면서 엉성하게 움직이는 듯 보였지만,

AI 시대에 갈피 못잡던 구글의 역습 : 오호츠크 리포트

실리콘밸리에는 묘한 패턴이 하나 있다. 구글이 제법 괜찮은 AI 제품을 내놓아도 사람들은 OpenAI의 ChatGPT와 Anthropic의 Claude 같은 스타트업 서비스들에게만 열광하는 것이다.

특히 구글의 최대 개발자 행사인 구글 I/O를 하루 이틀 앞두고 OpenAI가 시장을 뒤흔들 만한 제품을 발표하며 모든 이목을 집중시키는 일이 반복됐다. OpenAI는 2024년 GPT-4o와 함께 스칼렛 요한슨의 목소리를 흉내내는 전화형 모델을 출시했고, 2023년에는 구글의 Gemini 이전 버전인 Bard 출시 직전에 GPT-4를 선보이며 존재감을 과시했다. 시장은 항상 OpenAI에 열광했고, 구글은 "우리가 최고의 모델을 만들었다"는 옛 명성만 되뇌며 실질적인 반격에는 실패했다.

하지만 이번에는 달랐다. 구글 I/O 직전, OpenAI가 발표한 코딩 어시스턴트 '코덱스(Codex)'는 잠시 주목을 받았고 이후 발표된 조니 아이브의 OpenAI 하드웨어 디자인 총괄 합류 소식도 주목을 받았지만, 정작 새로운 제품은 없었다. 이들은 곧 구글 I/O의 비전에 묻혔다.

그렇다면, 과연 구글 I/O의 비전은 무엇이었길래 미래를 보여줬다고 한 것일까요?

 1. 일반 사용자를 위한 제품
 2. 창작자들을 위한 도구
 3. 엔지니어들을 위한 도구
 4. 하드웨어와 미래 비전
 5. 지구를 구하는 사명감까지

실리콘밸리에는 묘한 패턴이 하나 있다. 구글이 제법 괜찮은 AI 제품을 내놓아도 사람들은 OpenAI의 ChatGPT와 Anthropic의 Claude 같은 스타트업 서비스들에게만 열광하는 것이다. 특히 구글의 최대 개발자 행사인 구글 I/O를 하루 이틀 앞두고 OpenAI가 시장을 뒤흔들 만한 제품을 발표하며 모든 이목을 집중시키는 일이 반복됐다. OpenAI는 2024년 GPT-4o와 함께 스칼렛 요한슨의 목소리를 흉내내는 전화형 모델을 출시했고, 2023년에는 구글의 Gemini 이전 버전인 Bard 출시 직전에 GPT-4를 선보이며 존재감을 과시했다. 시장은 항상 OpenAI에 열광했고, 구글은 "우리가 최고의 모델을 만들었다"는 옛 명성만 되뇌며 실질적인 반격에는 실패했다. 하지만 이번에는 달랐다. 구글 I/O 직전, OpenAI가 발표한 코딩 어시스턴트 '코덱스(Codex)'는 잠시 주목을 받았고 이후 발표된 조니 아이브의 OpenAI 하드웨어 디자인 총괄 합류 소식도 주목을 받았지만, 정작 새로운 제품은 없었다. 이들은 곧 구글 I/O의 비전에 묻혔다. 그렇다면, 과연 구글 I/O의 비전은 무엇이었길래 미래를 보여줬다고 한 것일까요? <ol ><li>일반 사용자를 위한 제품</li><li>창작자들을 위한 도구</li><li>엔지니어들을 위한 도구</li><li>하드웨어와 미래 비전</li><li>지구를 구하는 사명감까지</li></ol>

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AI 시대에 갈피 못잡던 구글의 역습

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여러분 PostgreSQL 프로시저는 Python, JavaScript은 물론 Perl, Java, Lua 등도 사용할 수 있답니다~* 대부분 구식🤭 MySQL만 쓰셔서 모르시겠지만.. (도망간다)

여러분 PostgreSQL 프로시저는 Python, JavaScript은 물론 Perl, Java, Lua 등도 사용할 수 있답니다~* 대부분 구식🤭 MySQL만 쓰셔서 모르시겠지만.. (도망간다)

Postgresql은 mysql이랑 다루는데 있어 차이가 많이 나나요? 취업하고자 하는 회사에서 Postgresql을 요구해서 배워야 하는 상황인데 도움을 좀 받고 싶습니다

간만에 개발 떡밥이(신난다) 이번엔 제가 소수 입장에 있는 ORM이군요. 후후..

저는 몇몇 사건을 통해 ORM 반대주의자가 된 사람인데요.

주요 이유는 잘못쓰면 큰 문제가 나중에 발견된다는 것과 최적화가 어렵고 오버헤드가 크기 때문입니다. 즉, 항간의 이야기와 달리 ORM이 오히려 디버깅과 유지보수가 어렵다는게 문제라는 것이죠.

유지보수의 문제점으로 말하는 것들은 대부분 보통 ORM을 쓰나 SQL을 쓰나 똑같은 문제들입니다. 빠르게 개발한다는 측면에서는.. 간단한건 그럴 수 있겠죠. 요즘은 SQL을 써도 타입 힌팅이 되고, 조금 편하게 한다면 쿼리 빌더 정도를 쓰면 되겠고요.

그리고 가능하면 프로시저를 적극적으로 활용하는게 좋다고 생각하는데요.

프로시저로 만드는 건 API를 만든다고 생각하면 이른바 관심사의 분리가 확실히 이루어지는 것이라 성능 최적화나 디버깅, 유지보수 측면에서 더욱 좋습니다.

즉, 이것이야말로 열분들 좋아하는 진정한 MSA가 아니겠습니까?! (아님)

간만에 개발 떡밥이(신난다) 이번엔 제가 소수 입장에 있는 ORM이군요. 후후.. 저는 몇몇 사건을 통해 ORM 반대주의자가 된 사람인데요. 주요 이유는 잘못쓰면 큰 문제가 나중에 발견된다는 것과 최적화가 어렵고 오버헤드가 크기 때문입니다. 즉, 항간의 이야기와 달리 ORM이 오히려 디버깅과 유지보수가 어렵다는게 문제라는 것이죠. 유지보수의 문제점으로 말하는 것들은 대부분 보통 ORM을 쓰나 SQL을 쓰나 똑같은 문제들입니다. 빠르게 개발한다는 측면에서는.. 간단한건 그럴 수 있겠죠. 요즘은 SQL을 써도 타입 힌팅이 되고, 조금 편하게 한다면 쿼리 빌더 정도를 쓰면 되겠고요. 그리고 가능하면 프로시저를 적극적으로 활용하는게 좋다고 생각하는데요. 프로시저로 만드는 건 API를 만든다고 생각하면 이른바 관심사의 분리가 확실히 이루어지는 것이라 성능 최적화나 디버깅, 유지보수 측면에서 더욱 좋습니다. 즉, 이것이야말로 열분들 좋아하는 진정한 MSA가 아니겠습니까?! (아님)

이건 약간 다른 얘긴데 AI 시대가 되어서, 좀 raw하게 짜는게 유지보수에 도움이 되기도 하는 것 같음. 너무 추상화 된 코드보다는 raw한 코드를 AI가 더 잘 이해하고 처리 할 수 있으니.

Last year, HBR published a piece on how people are using gen AI. Much has happened over the past 12 months. We now have Custom GPTs—AI tailored for narrower sets of requirements. New kids are on the block, such as DeepSeek and Grok, providing more competition and choice. Millions of ears pricked up as Google debuted their podcast generator, NotebookLM. OpenAI launched many new models (now along with the promise to consolidate them all into one unified interface). Chain-of-thought reasoning, whereby AI sacrifices speed for depth and better answers, came into play. Voice commands now enable more and different interactions, for example, to allow us to use gen AI while driving. And costs have substantially reduced with access broadened over the

How People Are Really Using Gen AI in 2025

1. 심리 치료 및 우정 : 친구처럼 대화하거나 상담 용도로 AI를 쓰는 사람들이 급증하고 있어요.

2. 삶 구조화 : AI에게 자기 삶을 공유하고, 이를 구조화해달라는 요청이 늘어나고 있어요.

3. 목적 찾기 : 심지어는 삶이나 프로젝트의 목적까지 찾아달라고 요청도 늘고 있어요.

4. 학습 개선 : 더 학습을 잘 하기 위해 AI를 활용하는 빈도도 늘어나고 있어요.

5. 코딩 생성 : 전문가들 사이에서 코드 생성 요청도 늘어나고 있어요.

6. 아이디어 생성 : 전문가들 사이에서 아이디어 생성 요청도 늘고 있습니다.

7. 유머와 재미 : 유머와 재미를 위해서 AI를 쓰는 경우가 늘어나고 있어요.

8. 코딩 개선 : 전문가들 중에서 자신의 코드를 개선해달라는 요청이 늘고 있어요.

9. 창의성 : 자신의 창의성을 더할 수 있는 방법도 AI에게 요청하는 경우가 늘고 있어요.

10. 건강 : 더 건강한 삶을 살 수 있는 방법에 대한 요청도 늘어나고 있어요.

++ 정리하면, 생성형 AI 등장 후 아이디어 생성이나 글 편집, 정보 검색 등 초보적 단계에서 AI를 활용하는 수준을 넘어, 이제는 일상과 실질적인 삶에 AI를 활용하는 케이스가 늘어나고 있다고 볼 수 있는데요. 특히 대부분의 상위 활용 케이스는 2024년에는 순위권에 없었던 패턴이라고 합니다.

1. 심리 치료 및 우정 : 친구처럼 대화하거나 상담 용도로 AI를 쓰는 사람들이 급증하고 있어요. 2. 삶 구조화 : AI에게 자기 삶을 공유하고, 이를 구조화해달라는 요청이 늘어나고 있어요. 3. 목적 찾기 : 심지어는 삶이나 프로젝트의 목적까지 찾아달라고 요청도 늘고 있어요. 4. 학습 개선 : 더 학습을 잘 하기 위해 AI를 활용하는 빈도도 늘어나고 있어요. 5. 코딩 생성 : 전문가들 사이에서 코드 생성 요청도 늘어나고 있어요. 6. 아이디어 생성 : 전문가들 사이에서 아이디어 생성 요청도 늘고 있습니다. 7. 유머와 재미 : 유머와 재미를 위해서 AI를 쓰는 경우가 늘어나고 있어요. 8. 코딩 개선 : 전문가들 중에서 자신의 코드를 개선해달라는 요청이 늘고 있어요. 9. 창의성 : 자신의 창의성을 더할 수 있는 방법도 AI에게 요청하는 경우가 늘고 있어요. 10. 건강 : 더 건강한 삶을 살 수 있는 방법에 대한 요청도 늘어나고 있어요. ++ 정리하면, 생성형 AI 등장 후 아이디어 생성이나 글 편집, 정보 검색 등 초보적 단계에서 AI를 활용하는 수준을 넘어, 이제는 일상과 실질적인 삶에 AI를 활용하는 케이스가 늘어나고 있다고 볼 수 있는데요. 특히 대부분의 상위 활용 케이스는 2024년에는 순위권에 없었던 패턴이라고 합니다.

Harvard Business Review

요즘 사람들이 가장 많이 AI를 활용하는 분야 Top 10

ChatGPT 사용할 때 어떤 모델을 선택해야할지 망설여집니다. 모델명만 봐서는 어떤게 좋은지 모르겠더라고요.

그래서 ChatGPT에게 설명을 부탁해봤습니다.

🧠 GPT-3.5 (2022)
→ 중학생처럼 똑똑한 AI. 질문 잘하지만 가끔 헷갈림.

🎓 GPT-4 (2023)
→ 고등학생 수준의 AI. 더 정확하고 추론도 잘함.

⚡ GPT-4-turbo (2023 말~)
→ GPT-4보다 빠르고 저렴한 버전. 급식 줄 안 서는 느낌!

🧑‍🎓 GPT-4.5 (비공식 명칭)
→ GPT-4랑 5 사이. 중3.5학년 느낌의 중간단계 모델.

🧞 GPT-4o = o4 (2024)
→ ‘omni’ = 만능! 글, 이미지, 음성까지 다 되는 AI 친구.

🧪 o3
→ GPT-4o의 시험판. 모의고사 버전 느낌.

🎯 o4-mini
→ GPT-4o보다 작고 빠른 축소형. 시험 족보 외우는 친구 느낌.

ChatGPT 사용할 때 어떤 모델을 선택해야할지 망설여집니다. 모델명만 봐서는 어떤게 좋은지 모르겠더라고요. 그래서 ChatGPT에게 설명을 부탁해봤습니다. 🧠 GPT-3.5 (2022)→ 중학생처럼 똑똑한 AI. 질문 잘하지만 가끔 헷갈림. 🎓 GPT-4 (2023)→ 고등학생 수준의 AI. 더 정확하고 추론도 잘함. ⚡ GPT-4-turbo (2023 말~)→ GPT-4보다 빠르고 저렴한 버전. 급식 줄 안 서는 느낌! 🧑‍🎓 GPT-4.5 (비공식 명칭)→ GPT-4랑 5 사이. 중3.5학년 느낌의 중간단계 모델. 🧞 GPT-4o = o4 (2024)→ ‘omni’ = 만능! 글, 이미지, 음성까지 다 되는 AI 친구. 🧪 o3→ GPT-4o의 시험판. 모의고사 버전 느낌. 🎯 o4-mini→ GPT-4o보다 작고 빠른 축소형. 시험 족보 외우는 친구 느낌.

ChatGPT 버전명 설명

AI 기술이 우리 일상과 산업 전반에 스며들면서 소프트웨어 개발 환경 역시 큰 변화의 물결을 맞이하고 있다. 특히 코딩을 돕는 AI 에이전트의 등장은 개발 생산성에 대한 큰 변화를 만들고 있다. 나 역시 이러한 변화를 체감하며, 나에게 익숙한 소프트웨어 개발의 대표적인 두 축인 프론트엔드와 백엔드 영역에서 AI 기술이 미치는 영향과 그로 인해 변화하는 소프트웨어 엔지니어의 역할에 대해 개인적인 생각을 정리해 본다.

먼저 프론트엔드 영역을 살펴보자. 프론트엔드 엔지니어의 주요 업무 중 하나는 디자이너가 만든 시각적 결과물을 실제 사용자와 상호작용할 수 있는 인터페이스로 구현하는 것이다. 최근 커서(Cursor)와 같은 코딩 에이전트는 이 영역에서 놀라운 생산성 향상을 만들었다. 특히 피그마(Figma)와 MCP를 통한 연동 및 디자인 시스템의 활용은 정형화된 UI 구현 작업을 상당 부분 자동화하여, 엔지니어는 반복적인 코드 작성 시간을 줄이고 더 복잡한 문제에 집중할 수 있게 되었다. 물론 아직은 AI가 생성한 코드를 그대로 사용하기보다는 엔지니어의 검토와 수정이 필요하며, 복잡한 상태 관리나 비즈니스 로직 구현, 또는 매우 독창적인 인터랙션 구현에는 한계가 있다. 하지만 UI 구현에 드는 시간과 노력이 크게 줄어든다는 점은 부인할 수 없는 변화로 보인다.

다음으로 백엔드 영역도 살펴보자. 백엔드 엔지니어는 비즈니스 요구사항을 만족시키는 도메인 논리를 구현하고 안정적인 API를 제공하며, 나아가 대규모 시스템을 효율적으로 운영하기 위한 아키텍처 설계와 관리를 담당한다. 내 경험과 주변 동료들의 이야기를 종합해 보면, 백엔드 영역에서 코딩 에이전트의 생산성 향상 효과는 UI 구현만큼 극적이지는 않다. 복잡하게 얽힌 비즈니스 규칙, 레거시 시스템과의 연동, 데이터베이스 설계, 보안 및 성능 최적화 등 고려해야 할 요소가 많고, 도메인 맥락 의존성이 높기 때문일 것이다. 하지만 전혀 도움이 되지 않는 것은 아니다. 특정 로직 구현에 대한 아이디어를 얻거나, 테스트 코드 또는 API 문서 초안을 작성하고, 복잡한 아키텍처 패턴을 학습하거나 설계 대안을 탐색하는 과정에서는 분명 유용한 조력자 역할을 하고 있다. 또한, 클라우드 기술의 발전은 과거 백엔드 엔지니어의 주된 고민거리였던 인프라 구축 및 운영 부담을 상당 부분 덜어주며 비즈니스 요구사항 개발에 더 집중할 수 있는 환경을 만들어주고 있다.

이러한 변화 속에서 주목할 점은 프론트엔드와 백엔드 사이의 경계가 점차 흐릿해지고 있다는 것이다. AI의 도움으로 UI 구현 부담이 줄어든 프론트엔드 엔지니어는 자연스럽게 상태 관리 로직이나 서버와의 통신 너머, 즉 백엔드 영역의 문제 해결에 더 깊이 관여할 여지가 생겼다. 반대로 백엔드 엔지니어 역시 과거보다 표준화되고 있는 프론트엔드 기술(리액트)과 AI의 도움을 받아 사용자 인터페이스 개발에 대한 진입 장벽이 낮아졌다. 물론 각 영역의 깊이 있는 전문성은 여전히 중요하지만, 기술적인 장벽이 낮아짐에 따라 엔지니어들이 특정 기술 스택에 갇히기보다 제품 전체의 맥락을 이해하고 최종 사용자 가치를 중심으로 사고하는 것이 더욱 중요해지고 있다.

최근 여러 기업에서
프로덕트 엔지니어(Product Engineer)
라는 직군을 채용하는 모습은 이러한 변화를 반영하는 현상 중 하나라고 생각한다. 프로덕트 엔지니어는 단순히 프론트엔드와 백엔드 기술을 모두 다룰 수 있는 풀스택 개발자를 의미하는 것을 넘어, 사용자 경험부터 기술 구현, 데이터 분석, 인프라 운영까지 제품 개발의 전 과정에 걸쳐 주도적으로 문제를 정의하고 해결하며 제품의 성공에 기여하는 역할로 기대받고 있다. 불과 몇 년 전만 해도 이상적인 이야기처럼 들렸을지 모르지만, AI 기술의 발전과 개발 생태계의 변화는 이러한 역할의 현실화시키고 있다. 내 주변에서도 이미 기술 영역의 경계를 넘어 제품 자체에 집중하며 일하는 동료들을 어렵지 않게 찾아볼 수 있다.

2010년대 모바일 시대를 맞이하며 전문화되었던 프론트엔드와 백엔드의 역할 분담이, 이제 AI 시대를 맞아 다시 융합되는 듯한 흐름이 관찰된다. 물론 이는 나의 제한적인 경험과 관찰에 기반한 생각이며, 앞으로 기술이 어떻게 발전하고 시장이 어떻게 반응할지는 계속 지켜봐야 할 것이다. 하지만 한 가지 분명한 점은, 앞으로 소프트웨어 엔지니어에게는 깊이 있는 전문성과 더불어, 직군의 경계를 넘어 협력하고 제품 전체의 가치를 높이는 능력이 더욱 중요해질 것이라는 점이다. 이러한 변화의 흐름을 읽고 끊임없이 배우고 적응하는 자세가 그 어느 때보다 필요한 시점인 것 같다.

AI 기술이 우리 일상과 산업 전반에 스며들면서 소프트웨어 개발 환경 역시 큰 변화의 물결을 맞이하고 있다. 특히 코딩을 돕는 AI 에이전트의 등장은 개발 생산성에 대한 큰 변화를 만들고 있다. 나 역시 이러한 변화를 체감하며, 나에게 익숙한 소프트웨어 개발의 대표적인 두 축인 프론트엔드와 백엔드 영역에서 AI 기술이 미치는 영향과 그로 인해 변화하는 소프트웨어 엔지니어의 역할에 대해 개인적인 생각을 정리해 본다. 먼저 프론트엔드 영역을 살펴보자. 프론트엔드 엔지니어의 주요 업무 중 하나는 디자이너가 만든 시각적 결과물을 실제 사용자와 상호작용할 수 있는 인터페이스로 구현하는 것이다. 최근 커서(Cursor)와 같은 코딩 에이전트는 이 영역에서 놀라운 생산성 향상을 만들었다. 특히 피그마(Figma)와 MCP를 통한 연동 및 디자인 시스템의 활용은 정형화된 UI 구현 작업을 상당 부분 자동화하여, 엔지니어는 반복적인 코드 작성 시간을 줄이고 더 복잡한 문제에 집중할 수 있게 되었다. 물론 아직은 AI가 생성한 코드를 그대로 사용하기보다는 엔지니어의 검토와 수정이 필요하며, 복잡한 상태 관리나 비즈니스 로직 구현, 또는 매우 독창적인 인터랙션 구현에는 한계가 있다. 하지만 UI 구현에 드는 시간과 노력이 크게 줄어든다는 점은 부인할 수 없는 변화로 보인다. 다음으로 백엔드 영역도 살펴보자. 백엔드 엔지니어는 비즈니스 요구사항을 만족시키는 도메인 논리를 구현하고 안정적인 API를 제공하며, 나아가 대규모 시스템을 효율적으로 운영하기 위한 아키텍처 설계와 관리를 담당한다. 내 경험과 주변 동료들의 이야기를 종합해 보면, 백엔드 영역에서 코딩 에이전트의 생산성 향상 효과는 UI 구현만큼 극적이지는 않다. 복잡하게 얽힌 비즈니스 규칙, 레거시 시스템과의 연동, 데이터베이스 설계, 보안 및 성능 최적화 등 고려해야 할 요소가 많고, 도메인 맥락 의존성이 높기 때문일 것이다. 하지만 전혀 도움이 되지 않는 것은 아니다. 특정 로직 구현에 대한 아이디어를 얻거나, 테스트 코드 또는 API 문서 초안을 작성하고, 복잡한 아키텍처 패턴을 학습하거나 설계 대안을 탐색하는 과정에서는 분명 유용한 조력자 역할을 하고 있다. 또한, 클라우드 기술의 발전은 과거 백엔드 엔지니어의 주된 고민거리였던 인프라 구축 및 운영 부담을 상당 부분 덜어주며 비즈니스 요구사항 개발에 더 집중할 수 있는 환경을 만들어주고 있다. 이러한 변화 속에서 주목할 점은 프론트엔드와 백엔드 사이의 경계가 점차 흐릿해지고 있다는 것이다. AI의 도움으로 UI 구현 부담이 줄어든 프론트엔드 엔지니어는 자연스럽게 상태 관리 로직이나 서버와의 통신 너머, 즉 백엔드 영역의 문제 해결에 더 깊이 관여할 여지가 생겼다. 반대로 백엔드 엔지니어 역시 과거보다 표준화되고 있는 프론트엔드 기술(리액트)과 AI의 도움을 받아 사용자 인터페이스 개발에 대한 진입 장벽이 낮아졌다. 물론 각 영역의 깊이 있는 전문성은 여전히 중요하지만, 기술적인 장벽이 낮아짐에 따라 엔지니어들이 특정 기술 스택에 갇히기보다 제품 전체의 맥락을 이해하고 최종 사용자 가치를 중심으로 사고하는 것이 더욱 중요해지고 있다. 최근 여러 기업에서 <code >프로덕트 엔지니어(Product Engineer)</code>라는 직군을 채용하는 모습은 이러한 변화를 반영하는 현상 중 하나라고 생각한다. 프로덕트 엔지니어는 단순히 프론트엔드와 백엔드 기술을 모두 다룰 수 있는 풀스택 개발자를 의미하는 것을 넘어, 사용자 경험부터 기술 구현, 데이터 분석, 인프라 운영까지 제품 개발의 전 과정에 걸쳐 주도적으로 문제를 정의하고 해결하며 제품의 성공에 기여하는 역할로 기대받고 있다. 불과 몇 년 전만 해도 이상적인 이야기처럼 들렸을지 모르지만, AI 기술의 발전과 개발 생태계의 변화는 이러한 역할의 현실화시키고 있다. 내 주변에서도 이미 기술 영역의 경계를 넘어 제품 자체에 집중하며 일하는 동료들을 어렵지 않게 찾아볼 수 있다. 2010년대 모바일 시대를 맞이하며 전문화되었던 프론트엔드와 백엔드의 역할 분담이, 이제 AI 시대를 맞아 다시 융합되는 듯한 흐름이 관찰된다. 물론 이는 나의 제한적인 경험과 관찰에 기반한 생각이며, 앞으로 기술이 어떻게 발전하고 시장이 어떻게 반응할지는 계속 지켜봐야 할 것이다. 하지만 한 가지 분명한 점은, 앞으로 소프트웨어 엔지니어에게는 깊이 있는 전문성과 더불어, 직군의 경계를 넘어 협력하고 제품 전체의 가치를 높이는 능력이 더욱 중요해질 것이라는 점이다. 이러한 변화의 흐름을 읽고 끊임없이 배우고 적응하는 자세가 그 어느 때보다 필요한 시점인 것 같다.

무너지고 있는 프론트엔드, 백엔드 직군의 경계에 대한 고찰

프로덕트 매니저(PM)로 일하면서 늘 지표 이야기를 듣게 됩니다. 대부분 PM은 선행지표(leading indicator)와 후행지표(lagging indicator)의 개념을 잘 이해하고 있습니다. 하지만 선행지표에 영향을 미치는 '인풋(input) 지표, '아웃풋(output)' 지표까지 고려하지 않는 경우가 있어서 예시와 함께 설명을 드려보겠습니다.

1. 선행지표와 후행지표
선행지표는 우리가 지금 당장 어떤 행동을 해야 미래의 목표를 달성할 수 있을지 미리 알려주는 지표입니다. 쉽게 말하면 '미래의 성과를 예측할 수 있는 지표'입니다. 예를 들면 커머스에서 '검색 결과에서 장바구니로 담는 비율', SaaS 서비스의 '세션당 핵심 기능 사용 횟수' 등이 대표적입니다.

반면 후행지표는 이미 일어난 일을 통해 우리의 노력이 얼마나 성공적이었는지 확인하는 지표입니다. 예를 들면 매출, ARR(연간 반복 매출), 리텐션 등이 있습니다.

2. 선행지표에 집중해야 하는 이유
OKR을 설정할 때 후행지표가 아니라 선행지표를 설정해야 한다는 점을 많이 강조합니다. 선행지표가 중요한 이유는 변화를 사전에 감지하고 이에 따라 적절히 개선할 수 있는 시간을 확보할 수 있기 때문입니다. 또한, 선행지표는 하나의 팀이나 조직이 직접적으로 통제할 수 있는 지표인 반면, 매출 같은 후행지표는 외부 변수나 여러 팀의 복합적 요인이 영향을 미치기 때문에 통제력이 낮으며, 문제 발생시 진단하고 개선하는 데 많은 시간 지연이 발생할 수 있습니다.

선행지표의 다른 장점은 조직 내 행동을 촉진하는 점입니다. "사람은 측정되는 대로 행동한다"라는 말이 있듯이, 실행 가능한 행동에 집중하도록 하는 것이 선행지표의 큰 장점입니다. 선행지표를 OKR과 같은 주요 목표와 연결하면 팀이 당장 실행 가능한 행동에 집중할 수 있고, 후행지표로 최종 성과를 검증해서 목표 왜곡을 방지해나갈 수 있습니다.

3. 우리가 놓치기 쉬운 인풋과 아웃풋 지표의 중요성
선행지표만으로 충분하다고 생각할 수도 있지만, 실제로는 이 선행지표를 움직이는 인풋(input)과 아웃풋(output) 지표 개념을 같이 일면 좋습니다. PM이 이 구조를 이해하면 제품의 다이나믹고 함께 지표를 더욱 체계적으로 관리할 수 있습니다. 인풋 지표는 팀이 직접적으로 통제할 수 있는 구체적인 행동을 나타내며, 아웃풋 지표는 그 행동의 결과로 나타내는 지표입니다. OKR과 같은 전략적 목표는 선행지표로 설정하고, 선행지표를 움직이게 만드는 인풋과 아웃풋 지표는 개별 이니셔티브나 프로젝트 단위에서 설정하면 목표 달성을 위한 실행력을 높이고, 실질적인 개선 방향을 잡을 수 있습니다.

4. 가상의 예시: 커머스의 검색→구매 전환율 높이기
커머스 search and discovery 팀의 예시(가상)를 통해 인풋 지표(input metric), 선행 지표(leading metric), 아웃풋 지표(output metric), 그리고 후행 지표(lagging metric)의 명확한 관계와 역할을 설명해 보겠습니다.

이 팀의 목표는 검색을 진행한 유저들의 구매 전환율을 향상시키는 것입니다. 처음에는 '검색 결과를 본 유저가 장바구니에 상품을 담는 비율(검색>장바구니 전환율)’을 선행지표로 잡고 UX 개선을 시도했으나, 기대만큼 장바구니 담기 전환율이 상승하지 않았습니다. 그때 담당 프로덕트 매니저(PM)는 중요한 점을 깨닫습니다.

바로, 선행 지표에 직접 영향을 줄 수 있는 팀이 컨트롤 가능한 '인풋 지표'가 설정되지 않았다는 점이었습니다. 기존의 검색 결과 로직이 단순 알파벳(가나다) 순이었기 때문에, 이를 '인기순' 정렬로 변경하는 실험을 진행하기로 합니다.

팀은 '인기순 정렬이 적용된 검색 결과 페이지의 노출 수'를 인풋 지표로 정의했습니다. 팀이 검색 결과 화면에서 인기순 정렬 방식을 부분적으로 배포하여, 이 노출 수를 직접적으로 조정할 수 있었기 때문입니다. 또한 인기순 정렬의 실제 성과는 '검색 결과 CTR(클릭률)'이라는 아웃풋 지표를 통해 측정하였습니다.

실험 결과, 인기순 정렬이 적용된 페이지의 CTR이 상승했고, 이는 선행지표인 장바구니 전환율의 상승으로 이어졌습니다. 결과적으로 장바구니 전환율의 증가는 후행 지표인 주간/월간 검색 기반 매출의 의미 있는 상승으로 이어졌습니다.

이를 간단히 플로우로 보여주면 아래와 같습니다.
(Input) 인기순 정렬 적용된 검색 결과 페이지 노출 수 증가 ⟶ (Output) 검색 결과 CTR 증가 ⟶ (Lead) 장바구니 담기 전환율 증가 ⟶ (Lag) 주간/월간 매출 증가

이처럼 인풋, 선행, 아웃풋, 후행 지표를 명확히 구분하고 각 지표의 역할, 영향력을 설정하면 PM이 제품 개선의 방향성을 정하는데 기여할 수 있을 것이라 생각합니다.

프로덕트 매니저(PM)로 일하면서 늘 지표 이야기를 듣게 됩니다. 대부분 PM은 선행지표(leading indicator)와 후행지표(lagging indicator)의 개념을 잘 이해하고 있습니다. 하지만 선행지표에 영향을 미치는 '인풋(input) 지표, '아웃풋(output)' 지표까지 고려하지 않는 경우가 있어서 예시와 함께 설명을 드려보겠습니다. 1. 선행지표와 후행지표 선행지표는 우리가 지금 당장 어떤 행동을 해야 미래의 목표를 달성할 수 있을지 미리 알려주는 지표입니다. 쉽게 말하면 '미래의 성과를 예측할 수 있는 지표'입니다. 예를 들면 커머스에서 '검색 결과에서 장바구니로 담는 비율', SaaS 서비스의 '세션당 핵심 기능 사용 횟수' 등이 대표적입니다. 반면 후행지표는 이미 일어난 일을 통해 우리의 노력이 얼마나 성공적이었는지 확인하는 지표입니다. 예를 들면 매출, ARR(연간 반복 매출), 리텐션 등이 있습니다. 2. 선행지표에 집중해야 하는 이유 OKR을 설정할 때 후행지표가 아니라 선행지표를 설정해야 한다는 점을 많이 강조합니다. 선행지표가 중요한 이유는 변화를 사전에 감지하고 이에 따라 적절히 개선할 수 있는 시간을 확보할 수 있기 때문입니다. 또한, 선행지표는 하나의 팀이나 조직이 직접적으로 통제할 수 있는 지표인 반면, 매출 같은 후행지표는 외부 변수나 여러 팀의 복합적 요인이 영향을 미치기 때문에 통제력이 낮으며, 문제 발생시 진단하고 개선하는 데 많은 시간 지연이 발생할 수 있습니다. 선행지표의 다른 장점은 조직 내 행동을 촉진하는 점입니다. "사람은 측정되는 대로 행동한다"라는 말이 있듯이, 실행 가능한 행동에 집중하도록 하는 것이 선행지표의 큰 장점입니다. 선행지표를 OKR과 같은 주요 목표와 연결하면 팀이 당장 실행 가능한 행동에 집중할 수 있고, 후행지표로 최종 성과를 검증해서 목표 왜곡을 방지해나갈 수 있습니다. 3. 우리가 놓치기 쉬운 인풋과 아웃풋 지표의 중요성 선행지표만으로 충분하다고 생각할 수도 있지만, 실제로는 이 선행지표를 움직이는 인풋(input)과 아웃풋(output) 지표 개념을 같이 일면 좋습니다. PM이 이 구조를 이해하면 제품의 다이나믹고 함께 지표를 더욱 체계적으로 관리할 수 있습니다. 인풋 지표는 팀이 직접적으로 통제할 수 있는 구체적인 행동을 나타내며, 아웃풋 지표는 그 행동의 결과로 나타내는 지표입니다. OKR과 같은 전략적 목표는 선행지표로 설정하고, 선행지표를 움직이게 만드는 인풋과 아웃풋 지표는 개별 이니셔티브나 프로젝트 단위에서 설정하면 목표 달성을 위한 실행력을 높이고, 실질적인 개선 방향을 잡을 수 있습니다. 4. 가상의 예시: 커머스의 검색→구매 전환율 높이기 커머스 search and discovery 팀의 예시(가상)를 통해 인풋 지표(input metric), 선행 지표(leading metric), 아웃풋 지표(output metric), 그리고 후행 지표(lagging metric)의 명확한 관계와 역할을 설명해 보겠습니다. 이 팀의 목표는 검색을 진행한 유저들의 구매 전환율을 향상시키는 것입니다. 처음에는 '검색 결과를 본 유저가 장바구니에 상품을 담는 비율(검색&gt;장바구니 전환율)’을 선행지표로 잡고 UX 개선을 시도했으나, 기대만큼 장바구니 담기 전환율이 상승하지 않았습니다. 그때 담당 프로덕트 매니저(PM)는 중요한 점을 깨닫습니다. 바로, 선행 지표에 직접 영향을 줄 수 있는 팀이 컨트롤 가능한 '인풋 지표'가 설정되지 않았다는 점이었습니다. 기존의 검색 결과 로직이 단순 알파벳(가나다) 순이었기 때문에, 이를 '인기순' 정렬로 변경하는 실험을 진행하기로 합니다. 팀은 '인기순 정렬이 적용된 검색 결과 페이지의 노출 수'를 인풋 지표로 정의했습니다. 팀이 검색 결과 화면에서 인기순 정렬 방식을 부분적으로 배포하여, 이 노출 수를 직접적으로 조정할 수 있었기 때문입니다. 또한 인기순 정렬의 실제 성과는 '검색 결과 CTR(클릭률)'이라는 아웃풋 지표를 통해 측정하였습니다. 실험 결과, 인기순 정렬이 적용된 페이지의 CTR이 상승했고, 이는 선행지표인 장바구니 전환율의 상승으로 이어졌습니다. 결과적으로 장바구니 전환율의 증가는 후행 지표인 주간/월간 검색 기반 매출의 의미 있는 상승으로 이어졌습니다. 이를 간단히 플로우로 보여주면 아래와 같습니다. (Input) 인기순 정렬 적용된 검색 결과 페이지 노출 수 증가 ⟶ (Output) 검색 결과 CTR 증가 ⟶ (Lead) 장바구니 담기 전환율 증가 ⟶ (Lag) 주간/월간 매출 증가 이처럼 인풋, 선행, 아웃풋, 후행 지표를 명확히 구분하고 각 지표의 역할, 영향력을 설정하면 PM이 제품 개선의 방향성을 정하는데 기여할 수 있을 것이라 생각합니다.

PM이 이해하면 좋은 지표 개념

1. 회사의 스테이지마다 필요한 인재는 다르다. 회사가 성장하면 그 단계에 맞는 구성원이 필요하다. 어린아이가 자라면 입던 옷은 작아진다. 몸에 맞는 새로운 옷이 필요하다. 회사도 그렇다. 성공 경험을 해봤거나, 다른 경험과 생각을 가진 사람이 필요하다. 더 성장하기 위해서.

2. 회사가 변하면 구성원들은 성장하거나, 정체하거나, 도태된다. 이들을 성장시키고, 동기부여하고, 충원하는 건 리더의 몫이다. 최소 몇 걸음을 먼저 보고 고민한다. 그래서 성장은 리더의 그릇과 크기가 같다. 리더가 늘 성장해야 하는 이유다.

3. 10년 전 쿠팡은 그런 회사였다. 미친 듯이 성장했다. 있던 사람들이 나갔다. 또, 새로운 사람들이 들어왔다. 이 사이클의 반복이었다. 그렇게 계속 성장했다.

4. 그 중심은 김범석 의장이었다. 쿠팡의 PO로 일하며 그의 모습을 종종 직접 볼 수 있었던 건 행운이다. 쿠팡을 떠나고 나스닥 상장 시 그의 환한 웃음은 내가 봤던 바로 그 표정이었다. 장소와 상황이 비현실적으로 느껴졌다. 그를 직접 봤던 장면들이 떠올랐다.

5. 하나. 쿠팡 초기 그는 직접 PO 조직을 맡았다. 어느 날 퇴근 무렵 모든 PO가 소집됐다. 무슨 일일까. 이슈는 없었다. PO들에게 떠오른 그의 생각을 직접 전했을 뿐이다. 그때 PO는 mini-ceo라 불렸다. PO 들과 다른 직원들이 보는 그의 모습은 온도차가 있었다. 회사의 기대가 컸기 때문일 거다.

6. 둘. 로켓배송 초기에 물량이 터졌다. 주문이 몰렸다. 마냥 좋아할 수가 없었다. 물량을 받아낼 오퍼레이션 준비가 안됐으니까. 애자일 조직 전체가 주말 물류센터로 투입됐다. 생수를 나르고, 기저귀를 날랐다. 누구도 예외가 없었다. 그 정신없는 물류센터에서 환한 표정으로 웃으며 소매를 걷어붙이고 함께 물량을 쳐내던 그가 있었다.

7. 셋. 그는 직접 전 직원을 대상으로 교육을 진행했다. 지마켓과 쿠팡은 무엇이 다른가, 전략과 수익모델의 차이는 무엇인가. 밖에서 보면 같은 커머스다. 하지만 갈 길은 달랐다. 뭐가 다른지, 왜 달라야 하는지 그는 열변을 토하며 이해시키려고 했다. 커머스를 배우던 내게 신선했다. 많이 배웠다.

8. 넷. 로켓배송 확장을 하던 때다. 동남권 물류센터가 처음 오픈했다. 삼성동에서 대구까지 같은 차로 이동했다. 당시 C 레벨들과 함께. 두 시간 동안 그는 잠시도 쉬지 않았다. 임원들에게 본인의 생각들을 계속 쏟아냈다. 공교롭게도 도착할 무렵 이슈가 터졌다. 전면 장애로 앱 접속이 아예 안됐다. 하필이면 CEO와 있을 때 장애라니. CTO는 사색이 됐다. 그는 잠깐 붉은 얼굴로 화를 내고서는, 다시 환하게 웃는 얼굴로 미팅에 참석했다.

9. 다섯. 함께 축하할 성과가 생겼다. 하지만 당장 다 같이 모일 장소가 없었다. 그는 전층 사무실을 직접 돌았다. 책상 위에 올라가서 확성기로 소리쳤다. 서슴없이 직원들과 하이파이브를 나누며 떠났다. 모두 환호하고 박수를 치며 기뻐했다.

10. 여섯. 분기마다 전사 타운홀을 했다. 코엑스 컨퍼런스룸에서. 아마 스티브 잡스의 키노트 준비가 이렇지 않았을까. 수없는 리허설의 반복, 피드백의 요구, 디테일의 수정. 준비 과정을 모르는 사람들에게는 그저 완벽하고 자연스럽고 울림 있는 프레젠테이션이었을 거다.

11. 쿠팡 없이 어떻게 살았을까? 그런 세상을 만들자. 그는 10년 전부터 외쳤다. 강하게, 자주 반복했다. 그때는 모두 반신반의했다. 로켓배송이 없던 때다. 하지만 그 일이 실제로 일어났다. 코로나 때 쿠팡이 없었다면 우리는 어땠을까. 쿠팡은 전통적인 유통회사들의 매출을 이미 넘어섰다.

12. 그때 그는 어떤 생각이었을까. 이미 나스닥과 글로벌을 생각했을까. 아니면 그도 함께 변하고 성장했을까. 리더는 앞을 내다보는 사람이다. 남이 보지 못하는 걸 본다. 그걸 모두에게 공유한다. 그게 곧 비전이다. 조직을 한 방향으로 이끌어 현실로 만든다. 결국 회사는 그 비전의 크기, 리더가 상상하는 크기만큼 성장한다. 그를 직접 보며 배울 수 있던 기회에 지금도 감사하다.

1. 회사의 스테이지마다 필요한 인재는 다르다. 회사가 성장하면 그 단계에 맞는 구성원이 필요하다. 어린아이가 자라면 입던 옷은 작아진다. 몸에 맞는 새로운 옷이 필요하다. 회사도 그렇다. 성공 경험을 해봤거나, 다른 경험과 생각을 가진 사람이 필요하다. 더 성장하기 위해서. ​2. 회사가 변하면 구성원들은 성장하거나, 정체하거나, 도태된다. 이들을 성장시키고, 동기부여하고, 충원하는 건 리더의 몫이다. 최소 몇 걸음을 먼저 보고 고민한다. 그래서 성장은 리더의 그릇과 크기가 같다. 리더가 늘 성장해야 하는 이유다. ​3. 10년 전 쿠팡은 그런 회사였다. 미친 듯이 성장했다. 있던 사람들이 나갔다. 또, 새로운 사람들이 들어왔다. 이 사이클의 반복이었다. 그렇게 계속 성장했다. ​4. 그 중심은 김범석 의장이었다. 쿠팡의 PO로 일하며 그의 모습을 종종 직접 볼 수 있었던 건 행운이다. 쿠팡을 떠나고 나스닥 상장 시 그의 환한 웃음은 내가 봤던 바로 그 표정이었다. 장소와 상황이 비현실적으로 느껴졌다. 그를 직접 봤던 장면들이 떠올랐다. ​5. 하나. 쿠팡 초기 그는 직접 PO 조직을 맡았다. 어느 날 퇴근 무렵 모든 PO가 소집됐다. 무슨 일일까. 이슈는 없었다. PO들에게 떠오른 그의 생각을 직접 전했을 뿐이다. 그때 PO는 mini-ceo라 불렸다. PO 들과 다른 직원들이 보는 그의 모습은 온도차가 있었다. 회사의 기대가 컸기 때문일 거다. ​6. 둘. 로켓배송 초기에 물량이 터졌다. 주문이 몰렸다. 마냥 좋아할 수가 없었다. 물량을 받아낼 오퍼레이션 준비가 안됐으니까. 애자일 조직 전체가 주말 물류센터로 투입됐다. 생수를 나르고, 기저귀를 날랐다. 누구도 예외가 없었다. 그 정신없는 물류센터에서 환한 표정으로 웃으며 소매를 걷어붙이고 함께 물량을 쳐내던 그가 있었다. ​7. 셋. 그는 직접 전 직원을 대상으로 교육을 진행했다. 지마켓과 쿠팡은 무엇이 다른가, 전략과 수익모델의 차이는 무엇인가. 밖에서 보면 같은 커머스다. 하지만 갈 길은 달랐다. 뭐가 다른지, 왜 달라야 하는지 그는 열변을 토하며 이해시키려고 했다. 커머스를 배우던 내게 신선했다. 많이 배웠다. ​8. 넷. 로켓배송 확장을 하던 때다. 동남권 물류센터가 처음 오픈했다. 삼성동에서 대구까지 같은 차로 이동했다. 당시 C 레벨들과 함께. 두 시간 동안 그는 잠시도 쉬지 않았다. 임원들에게 본인의 생각들을 계속 쏟아냈다. 공교롭게도 도착할 무렵 이슈가 터졌다. 전면 장애로 앱 접속이 아예 안됐다. 하필이면 CEO와 있을 때 장애라니. CTO는 사색이 됐다. 그는 잠깐 붉은 얼굴로 화를 내고서는, 다시 환하게 웃는 얼굴로 미팅에 참석했다. ​9. 다섯. 함께 축하할 성과가 생겼다. 하지만 당장 다 같이 모일 장소가 없었다. 그는 전층 사무실을 직접 돌았다. 책상 위에 올라가서 확성기로 소리쳤다. 서슴없이 직원들과 하이파이브를 나누며 떠났다. 모두 환호하고 박수를 치며 기뻐했다. ​10. 여섯. 분기마다 전사 타운홀을 했다. 코엑스 컨퍼런스룸에서. 아마 스티브 잡스의 키노트 준비가 이렇지 않았을까. 수없는 리허설의 반복, 피드백의 요구, 디테일의 수정. 준비 과정을 모르는 사람들에게는 그저 완벽하고 자연스럽고 울림 있는 프레젠테이션이었을 거다. ​11. 쿠팡 없이 어떻게 살았을까? 그런 세상을 만들자. 그는 10년 전부터 외쳤다. 강하게, 자주 반복했다. 그때는 모두 반신반의했다. 로켓배송이 없던 때다. 하지만 그 일이 실제로 일어났다. 코로나 때 쿠팡이 없었다면 우리는 어땠을까. 쿠팡은 전통적인 유통회사들의 매출을 이미 넘어섰다. ​12. 그때 그는 어떤 생각이었을까. 이미 나스닥과 글로벌을 생각했을까. 아니면 그도 함께 변하고 성장했을까. 리더는 앞을 내다보는 사람이다. 남이 보지 못하는 걸 본다. 그걸 모두에게 공유한다. 그게 곧 비전이다. 조직을 한 방향으로 이끌어 현실로 만든다. 결국 회사는 그 비전의 크기, 리더가 상상하는 크기만큼 성장한다. 그를 직접 보며 배울 수 있던 기회에 지금도 감사하다.

< 쿠팡의 창업자를 직접 보며 배운 것: 리더의 크기가 전부다 >

나는 가끔 조합형 한글의 아름다움에 대해 생각한다.

그 아름다움은 단순히 예쁜 글꼴이나 정갈한 종이 위의 자소 배열에서 끝나지 않는다. 진짜 매력은, 정밀한 정보 구조와 이산 수학적 규칙성 속에 숨어 있다.

초성 19자, 중성 21자, 종성 28자(받침없음 포함)의 조합으로 구성된 조합형 한글은 이론적으로 가능한 모든 조합을 체계적으로 담아낸, 말 그대로 한글 문자 컴파일러와도 같다.

유니코드에서 한글은 U+AC00(가)부터 U+D7A3(힣)까지, 무려 11,172개의 음절로 정의되어 있는데, 이 조합 방식은 다차원 배열의 인덱싱 구조와도 흡사하다. 예컨대 ‘한’이라는 글자는 초성 ‘ᄒ’, 중성 ‘ᅡ’, 종성 ‘ᆫ’으로 구성되며, 다음 공식을 통해 유니코드 포인트가 계산된다:

U+AC00 + (초성 인덱스 × 588) + (중성 인덱스 × 28) + 종성 인덱스

이는 단순한 문자 처리 방식이 아니다. 초·중·종성이라는 세 개의 축을 갖는 3차원 좌표 공간에서 유니코드 포인트로 압축하여 출력하는 고성능 한글 출력 엔진이라 할 만하다. 15세기에 고안된 문자 체계가 현대 알고리즘 수준의 체계를 이미 내포하고 있었다는 것이다.

물론 조합형이라는 표현은 현대 디지털 기술이 정의한 것이지만, 그 기저에는 분해와 조합이 가능한 체계적 자모 설계가 존재한다. 즉, 세종대왕은 문자라는 고급 개념을 기계적으로 구현 가능한 형태로 설계한 엔지니어였던 셈이다.

어찌 보면, 조합형 한글은 600년 전에 만들어진 한국어라는 언어의 바이트코드다. 문자 이전의 자모, 음소 이전의 정보 구조. 다르게 말하자면 세종대왕은 나랏말을 만든 게 아니라, 나랏말을 코드화한 것이라고 할 수 있다.

즉, 세종대왕은 킹 갓 프로그래머였던 것.

나는 가끔 조합형 한글의 아름다움에 대해 생각한다. 그 아름다움은 단순히 예쁜 글꼴이나 정갈한 종이 위의 자소 배열에서 끝나지 않는다. 진짜 매력은, 정밀한 정보 구조와 이산 수학적 규칙성 속에 숨어 있다. 초성 19자, 중성 21자, 종성 28자(받침없음 포함)의 조합으로 구성된 조합형 한글은 이론적으로 가능한 모든 조합을 체계적으로 담아낸, 말 그대로 한글 문자 컴파일러와도 같다. 유니코드에서 한글은 U+AC00(가)부터 U+D7A3(힣)까지, 무려 11,172개의 음절로 정의되어 있는데, 이 조합 방식은 다차원 배열의 인덱싱 구조와도 흡사하다. 예컨대 ‘한’이라는 글자는 초성 ‘ᄒ’, 중성 ‘ᅡ’, 종성 ‘ᆫ’으로 구성되며, 다음 공식을 통해 유니코드 포인트가 계산된다: U+AC00 + (초성 인덱스 × 588) + (중성 인덱스 × 28) + 종성 인덱스 이는 단순한 문자 처리 방식이 아니다. 초·중·종성이라는 세 개의 축을 갖는 3차원 좌표 공간에서 유니코드 포인트로 압축하여 출력하는 고성능 한글 출력 엔진이라 할 만하다. 15세기에 고안된 문자 체계가 현대 알고리즘 수준의 체계를 이미 내포하고 있었다는 것이다. 물론 조합형이라는 표현은 현대 디지털 기술이 정의한 것이지만, 그 기저에는 분해와 조합이 가능한 체계적 자모 설계가 존재한다. 즉, 세종대왕은 문자라는 고급 개념을 기계적으로 구현 가능한 형태로 설계한 엔지니어였던 셈이다. 어찌 보면, 조합형 한글은 600년 전에 만들어진 한국어라는 언어의 바이트코드다. 문자 이전의 자모, 음소 이전의 정보 구조. 다르게 말하자면 세종대왕은 나랏말을 만든 게 아니라, 나랏말을 코드화한 것이라고 할 수 있다. 즉, 세종대왕은 킹 갓 프로그래머였던 것.

나는 가끔 조합형 한글의 아름다움에 대해 생각한다.

그 아름다움

알고리즘 입문자를 위한 달레의 친절한 안내서

Binary Tree Level Order Traversal | 알고달레

코딩 테스트를 준비하시는 분들을 위해서 일주일에 한 번씩 문제 풀이를 해드리고 있습니다. 이번 시간에는 LeetCode의 102번째 문제인 Binary Tree Level Order Traver를 재귀와 깊이 우선 탐색을 통해 풀어보겠습니다.

📺 동영상: https://youtu.be/eRQJzWHyQmM
📝 설명/코드: https://www.algodale.com/problems/binary-tree-level-order-traversal/

코딩 테스트를 준비하시는 분들을 위해서 일주일에 한 번씩 문제 풀이를 해드리고 있습니다. 이번 시간에는 LeetCode의 102번째 문제인 Binary Tree Level Order Traver를 재귀와 깊이 우선 탐색을 통해 풀어보겠습니다. 📺 동영상: https://youtu.be/eRQJzWHyQmM📝 설명/코드: https://www.algodale.com/problems/binary-tree-level-order-traversal/

알고달레

리트코드 102. Binary Tree Level Order Tr

🚀 유니콘이라 불리던 그들, 이제 진짜 실력을 보여줄 때

어제 언더스탠딩에서 본 파인드어스 이재용 회계사님의 분석이 인상 깊어서 정리해 봤습니다. 이 글을 쓰는 중에도 &quot;흑자 났다고 축하할 때가 아니다&quot;라는 말이 계속 맴돕니다.

💰 유니콘, 기업가치 1조 원의 무게

기업가치 1조 원, 이제 증명해야 할 시간입니다. 경기가 좋을 때, 투자받을 때는 &#39;가능성&#39;으로 평가받았지만, 이제는 다릅니다. 투자자들은 2-3년 내 회수를 기대하고 있고, 우리가 봐야 할 건 손익계산서가 아니라 진짜 성장하고 있는지입니다. 매출 숫자보다 중요한 건, 사용자들이 정말 우리 서비스 없이는 못 사는지예요.

📈 토스 | 일상이 된 금융 플랫폼

토스는 이 한 가지 수치만 봐도 압도적입니다.

1인당 평균 사용시간 154분 (카카오뱅크는 28분)으로 2022년 53분에서 시작해서 매년 2배씩 늘어나는 중이죠. 토스를 단순한 인터넷은행으로 본다면 하루에 2시간 반 쓴다는 게 납득하기 어렵습니다. 하지만 토스는 해냈습니다. 일단 시도하고 아니면 롤백하는 방식에 호불호는 있지만 만보기부터 운세, 건강검진결과까지 다양한 서비스로 사용자를 모은 덕분이죠. 금융에 생활이 더해져서 이제는 생활에 금융이 닿은 플랫폼이 되었고 무엇보다 인터넷뱅킹 사각지대에 있던 시니어와 키즈 세그먼트를 유입시켰죠. 매일 들어오게 만드는 데 성공했습니다.

일단 들어왔으니 투자도 보고, 대출도 확인하고 어느새 토스 없는 하루가 상상이 안 

토스·당근·오늘의집, 찔끔 흑자라고 웃을 때 아닙니다 (파인드어스 이재용 회계사) | Walcoln SJ Rhee

어제 언더스탠딩에서 본 파인드어스 이재용 회계사님의 분석이 인상 깊어서 정리해 봤습니다. 이 글을 쓰는 중에도 "흑자 났다고 축하할 때가 아니다"라는 말이 계속 맴돕니다.

💰 유니콘, 기업가치 1조 원의 무게

기업가치 1조 원, 이제 증명해야 할 시간입니다. 경기가 좋을 때, 투자받을 때는 '가능성'으로 평가받았지만, 이제는 다릅니다. 투자자들은 2-3년 내 회수를 기대하고 있고, 우리가 봐야 할 건 손익계산서가 아니라 진짜 성장하고 있는지입니다. 매출 숫자보다 중요한 건, 사용자들이 정말 우리 서비스 없이는 못 사는지예요.

📈 토스 | 일상이 된 금융 플랫폼

토스는 이 한 가지 수치만 봐도 압도적입니다.

1인당 평균 사용시간 154분 (카카오뱅크는 28분)으로 2022년 53분에서 시작해서 매년 2배씩 늘어나는 중이죠. 토스를 단순한 인터넷은행으로 본다면 하루에 2시간 반 쓴다는 게 납득하기 어렵습니다. 하지만 토스는 해냈습니다. 일단 시도하고 아니면 롤백하는 방식에 호불호는 있지만 만보기부터 운세, 건강검진결과까지 다양한 서비스로 사용자를 모은 덕분이죠. 금융에 생활이 더해져서 이제는 생활에 금융이 닿은 플랫폼이 되었고 무엇보다 인터넷뱅킹 사각지대에 있던 시니어와 키즈 세그먼트를 유입시켰죠. 매일 들어오게 만드는 데 성공했습니다.

일단 들어왔으니 투자도 보고, 대출도 확인하고 어느새 토스 없는 하루가 상상이 안 되는 상태가 되었죠. 현존하는 국내 서비스에서는 가장 확실하게 성공을 증명한 진짜 플랫폼 전략이구나 싶었습니다.

🥕 당근마켓 | 양적 성장의 한계와 질적 성장의 과제

당근 발표 자료를 보면 곳곳에 성장 한계의 신호들이 보입니다. 이미 가입자는 4천만 명이고 MAU는 2,000만 명으로 크게 이 수치를 늘리기 어려워 보여죠. 1인당 거래는 연 9건 수준입니다. 이것도 한계가 보입니다.

진짜 문제는 다른 곳에 있습니다. 중고거래를 넘어서야 하니 '알바', '동네생활', '동네지도' 등 당신 근처의 생활을 위해 앱을 적극적으로 사용하는 패턴이 만들어져야 하는데 글쎄요. WAU 1,300만 명이 1년에 3,900만 건의 소통을 한다는 건, 1인당 매년 3개 글만 쓴다는 뜻이에요. 활성화된 커뮤니티라고 하기에는 부족합니다.

중고거래는 이사나 대청소처럼 필요할 때 급증하는데 사용자를 매일 들어오게 하려면 동네 맛집 추천도 보고, 운동 모임도 찾고 그래야 하잖아요. 아직은 그 단계까지 가지 못한 것 같습니다.

당근은 중고거래의 왕은 맞지만, 동네 커뮤니티의 왕이 될 수 있을까요? 게다가 당근에서 물건을 찾다가 쿠팡 광고를 보면 음? 이런 느낌이 종종 듭니다. 아, 광고는 현재 당근 수익의 99.8%를 차지하고 있습니다.

🏠 오늘의집 | 구조적 역풍 속 생존

거시경제의 바람이 매섭습니다.

1. 통계청 발표에 따르면 1970년 이후 이사율은 최저치 - 100명 중 12명 수준
2. 1인 가구 비중은 33%까지 늘었지만, 인테리어 지출은 신혼가구 대비 1/3 수준
3. 경기침체로 부동산 거래량 지속적 감소세

사회적 변화로 보면 오늘의집 2024년 실적(영업이익 6억 원)은 '졌잘싸'로 평가할 수 있습니다. 전년 대비 22% 정도 거래액이 늘었다는 건 인정해야 합니다.

앞으로가 더 걱정입니다.

1. 비혼, 저출산 시대에 집을 꾸밀 절대적 모수 감소 (10년 전과 비교하면 40% 감소)
2. 부동산 가격 영향으로 이사 자체가 줄어들고 월세가 전세 역전
3. 경기가 어려워지면서 가처분소득 감소로 인테리어는 뒷순위

오늘의집은 슈퍼커머스를 꿈꾸며 카테고리를 늘렸고 쌀, 소고기, 계란까지 판매하고 있습니다. 인테리어로 시작해 식품까지 파는 건 유니콘으로서 부여받은 목표 거래액(수, 양)을 맞추기 위해서 어쩔 수 없는 선택이었을 겁니다. 문제는 정체성의 혼란, 쿠팡이나 컬리와 경쟁하는 상황이 되어버렸습니다.

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

✅ 토스가 증명한 하나의 성공 방정식
사용자에게 스며들기. 금융 서비스가 아니라 생활 서비스가 된 거죠.

🔄 당근의 숙제
중고거래 1등에서 동네생활 1등으로 진화할 수 있을까요? 쉽지 않은 상황입니다.

🏗️ 오늘의집의 생존기
어려운 이사, 인테리어 시장에서도 성장했다는 건 의미 있지만, 앞으로가 더 걱정입니다.

유니콘으로 선정되는 것보다 유니콘이라는 것을 증명해야 하는 시기. 기업가치가 아니라, 사용자들이 "이거 없으면 안 돼"라고 말하는 서비스를 만든 곳이겠죠. 여러분이 매일 사용하는 서비스 중에서 정말 '없으면 안 되는' 서비스는 무엇인가요?

출처: 파인드어스 이재용 회계사 - "토스·당근·오늘의집, 찔끔 흑자라고 웃을 때 아닙니다"

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어제 언더스탠딩에서 본 파인드어스 이재용 회계사님의 분석이 인상 깊어서 정리해 봤습니다. 이 글을 쓰는 중에도 "흑자 났다고 축하할 때가 아니다"라는 말이 계속 맴돕니다. 💰 유니콘, 기업가치 1조 원의 무게 기업가치 1조 원, 이제 증명해야 할 시간입니다. 경기가 좋을 때, 투자받을 때는 '가능성'으로 평가받았지만, 이제는 다릅니다. 투자자들은 2-3년 내 회수를 기대하고 있고, 우리가 봐야 할 건 손익계산서가 아니라 진짜 성장하고 있는지입니다. 매출 숫자보다 중요한 건, 사용자들이 정말 우리 서비스 없이는 못 사는지예요. 📈 토스 | 일상이 된 금융 플랫폼 토스는 이 한 가지 수치만 봐도 압도적입니다. 1인당 평균 사용시간 154분 (카카오뱅크는 28분)으로 2022년 53분에서 시작해서 매년 2배씩 늘어나는 중이죠. 토스를 단순한 인터넷은행으로 본다면 하루에 2시간 반 쓴다는 게 납득하기 어렵습니다. 하지만 토스는 해냈습니다. 일단 시도하고 아니면 롤백하는 방식에 호불호는 있지만 만보기부터 운세, 건강검진결과까지 다양한 서비스로 사용자를 모은 덕분이죠. 금융에 생활이 더해져서 이제는 생활에 금융이 닿은 플랫폼이 되었고 무엇보다 인터넷뱅킹 사각지대에 있던 시니어와 키즈 세그먼트를 유입시켰죠. 매일 들어오게 만드는 데 성공했습니다. 일단 들어왔으니 투자도 보고, 대출도 확인하고 어느새 토스 없는 하루가 상상이 안 되는 상태가 되었죠. 현존하는 국내 서비스에서는 가장 확실하게 성공을 증명한 진짜 플랫폼 전략이구나 싶었습니다. 🥕 당근마켓 | 양적 성장의 한계와 질적 성장의 과제 당근 발표 자료를 보면 곳곳에 성장 한계의 신호들이 보입니다.&nbsp;이미 가입자는 4천만 명이고 MAU는 2,000만 명으로 크게 이 수치를 늘리기 어려워 보여죠. 1인당 거래는 연 9건 수준입니다. 이것도 한계가 보입니다. 진짜 문제는 다른 곳에 있습니다. 중고거래를 넘어서야 하니 '알바', '동네생활', '동네지도' 등 당신 근처의 생활을 위해 앱을 적극적으로 사용하는 패턴이 만들어져야 하는데 글쎄요. WAU 1,300만 명이 1년에 3,900만 건의 소통을 한다는 건, 1인당 매년 3개 글만 쓴다는 뜻이에요. 활성화된 커뮤니티라고 하기에는 부족합니다. 중고거래는 이사나 대청소처럼 필요할 때 급증하는데 사용자를 매일 들어오게 하려면 동네 맛집 추천도 보고, 운동 모임도 찾고 그래야 하잖아요. 아직은 그 단계까지 가지 못한 것 같습니다. 당근은 중고거래의 왕은 맞지만, 동네 커뮤니티의 왕이 될 수 있을까요? 게다가 당근에서 물건을 찾다가 쿠팡 광고를 보면 음? 이런 느낌이 종종 듭니다. 아, 광고는 현재 당근 수익의 99.8%를 차지하고 있습니다. 🏠 오늘의집 | 구조적 역풍 속 생존 거시경제의 바람이 매섭습니다. 1. 통계청 발표에 따르면 1970년 이후 이사율은 최저치 - 100명 중 12명 수준 2. 1인 가구 비중은 33%까지 늘었지만, 인테리어 지출은 신혼가구 대비 1/3 수준 3. 경기침체로 부동산 거래량 지속적 감소세 사회적 변화로 보면 오늘의집 2024년 실적(영업이익 6억 원)은 '졌잘싸'로 평가할 수 있습니다. 전년 대비 22% 정도 거래액이 늘었다는 건 인정해야 합니다. 앞으로가 더 걱정입니다. 1. 비혼, 저출산 시대에 집을 꾸밀 절대적 모수 감소 (10년 전과 비교하면 40% 감소) 2. 부동산 가격 영향으로 이사 자체가 줄어들고 월세가 전세 역전 3. 경기가 어려워지면서 가처분소득 감소로 인테리어는 뒷순위 오늘의집은 슈퍼커머스를 꿈꾸며 카테고리를 늘렸고 쌀, 소고기, 계란까지 판매하고 있습니다. 인테리어로 시작해 식품까지 파는 건 유니콘으로서 부여받은 목표 거래액(수, 양)을 맞추기 위해서 어쩔 수 없는 선택이었을 겁니다. 문제는 정체성의 혼란, 쿠팡이나 컬리와 경쟁하는 상황이 되어버렸습니다. [ 큐레이터의 문장 🎒 ] ✅ 토스가 증명한 하나의 성공 방정식 사용자에게 스며들기. 금융 서비스가 아니라 생활 서비스가 된 거죠. 🔄 당근의 숙제 중고거래 1등에서 동네생활 1등으로 진화할 수 있을까요? 쉽지 않은 상황입니다. 🏗️ 오늘의집의 생존기 어려운 이사, 인테리어 시장에서도 성장했다는 건 의미 있지만, 앞으로가 더 걱정입니다. 유니콘으로 선정되는 것보다 유니콘이라는 것을 증명해야 하는 시기. 기업가치가 아니라, 사용자들이 "이거 없으면 안 돼"라고 말하는 서비스를 만든 곳이겠죠. 여러분이 매일 사용하는 서비스 중에서 정말 '없으면 안 되는' 서비스는 무엇인가요? 출처: 파인드어스 이재용 회계사 - "토스·당근·오늘의집, 찔끔 흑자라고 웃을 때 아닙니다" https://www.linkedin.com/posts/redbusbagman_%ED%86%A0%EC%8A%A4%EB%8B%B9%EA%B7%BC%EC%98%A4%EB%8A%98%EC%9D%98%EC%A7%91-%EC%B0%94%EB%81%94-%ED%9D%91%EC%9E%90%EB%9D%BC%EA%B3%A0-%EC%9B%83%EC%9D%84-%EB%95%8C-%EC%95%84%EB%8B%99%EB%8B%88%EB%8B%A4-%ED%8C%8C%EC%9D%B8%EB%93%9C%EC%96%B4%EC%8A%A4-%EC%9D%B4%EC%9E%AC%EC%9A%A9-activity-7333327097496514561-v_Ka?utm_source=social_share_send&amp;utm_medium=member_desktop_web&amp;rcm=ACoAAAZSc3oBarIEHbo_ENsWiZv-BA5Ud1-qJ3U

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⟪🚀 유니콘이라 불리던 그들, 이제 진짜 실력을 보여줄 때⟫

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한때 천만원에 거래가 되기도 했던 Manus를 "Bedrock-Manus"로 무료 오픈소스로 공개합니다. 아래는 이를 활용한 "Deep Research" 기능입니다. 데모 영상, 깃헙 코드까지 보실 수 있습니다. 이렇게 다 공개해도 되나싶네요 ㅎㅎ

🔍 Deep Research란? AI가 웹을 자동으로 탐색해서 심층적인 조사 보고서를 작성해주는 기능입니다.

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1️⃣ 복합적 정보 수집 및 분석
2️⃣ 자동화된 심층 리서치 프로세스
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🔗 오픈소스로 제공되니, 필요하신 분들은 언제든 자유롭게 활용해 보세요!

📺 Demo: hhttps://www.youtube.com/watch?v=Pb1lJTSLI98
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- Bedrock-Manus: https://lnkd.in/eCQ4qjir

여러분의 프로젝트나 업무에 도움이 되길 바라며, 사용 후기나 개선 아이디어도 공유해 주시면 더욱 발전시켜 나가겠습니다.

(AWS GenAI Specialist SA이신 장동진 박사님이 올리신 자료입니다. 더 많은 자료는 아래 유툽 채널을 참조하세요! 진짜 금광입니다....)
https://www.youtube.com/@dongjinjang5551

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✅️Prompting Guide 101 by Google : https://lnkd.in/d8UwPWeN

✅️ Identifying and Scaling Al use cases by OpenAl : https://lnkd.in/dJ36b3PU

✅️ A practical guide to building agents y OpenAI : https://lnkd.in/dBsKFteH

✅️ Best Practices sof Agentic Coding by Anthropic : https://lnkd.in/dA8JatJ7

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👋 LLM 활용에 도움이 되는 가이드 모음

‘훌륭한 데이터 분석가란 어떤 사람인가?’에 대해
'데이터 분석가 지망생'과 '현직 데이터 분석가' 사이에
큰 생각의 차이가 있다는 것을 최근 알게 되었습니다.

데이터 분석가 지망생의 생각은 이렇습니다.

훌륭한 데이터 분석가는
- Excel | Python | VBA | Power BI | Tableau 등을 능숙하게 사용할 수 있다.
- 마케팅 | 재무 | 광고 | 사용자 행동 분석을 깊이 있게 할 수 있다.
- 빠르게 배우는 사람 | 노력파 | 어떤 일이든 열심히 하는 인재이다. 

현직 데이터 분석가의 생각은 이렇습니다.

훌륭한 데이터 분석가는
- 의사결정자가 마주한 문제를 정의하고 효과적으로 찾아낼 수 있다
- 다양한 분석 접근 방식을 탐색하고, 가장 효과적인 방법을 선택하여 적용한다
- 전략적 문제 해결자 | 스마트하게 일하는 사람 | 실패하더라도 자기 투자에 적극적인 사람이다.

이전에는 아무도 이걸 알려주지 않았습니다.

취준생이 진짜로 집중해야 할 것은
학교나 부트캠프에서 쌓아온 이론이나 기술이 아니라,
내가 그 회사에 어떤 가치를 줄 수 있느냐입니다.

그것이 지금 데이터 분석가 취업 시장의 현실입니다.

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훌륭한 데이터 분석가란 어떤 사람인가?

일반 고데기보다 10배 비싼 다이슨 고데기, 얼마나 좋길래... - 머니투데이 뉴스

다이슨 무선 고데기
다이슨은 무려 7년간의 연구를 통해 고데기를 내놓았습니다.
이 고데기를 만들기 위해  385억원을 투자했다니..! 선이 없는 좋은 고데기를 만드는 게 이렇게 어려운 것이었군요.

머니투데이

서동환

소프트웨어 엔지니어

김지섭

구희윤

미래를 상상하기 좋아하며 상상 이상으로 긍정적인 편입니다.

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