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STORM은 AI를 활용해 Wikipedia 스타일의 연구 리포트를 자동으로 생성하는 서비스입니다. 복잡한 주제도 단 3분 만에 포괄적인 논문으로 만들어내며, 모든 내용은 PDF 형식으로 다운로드가 가능합니다.

특히 주목할 만한 점은 논문 내 모든 인용문에 대한 원본 출처 확인이 가능해 신뢰성을 검증할 수 있다는 건데요. 과학 연구부터 문헌 조사까지 폭넓은 활용이 가능한 만큼, 연구자들의 초기 자료 수집과 정리 과정에 도움이 될 것으로 기대됩니다.

현재는 무료라고 하네요!

https://storm.genie.stanford.edu/

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storm.genie.stanford.edu

3분 만에 리서치 끝, 스탠포드의 AI 리서치 도구 'STORM'

서울 지하철 2호선 ‘성수(CJ올리브영)역’ 명칭 도입이 무산됐다. CJ올리브영이 성수역명 병기권 반납을 결정하면서다.17일 유통업계에 따르면 CJ올리브영은 

CJ올리브영 성수역 병기 포기, 왜?

CJ올리브영이 '성수역' 이름 병기를 포기합니다. '성수(CJ올리브영)역'으로 사용하기 위해 10억을 지불하겠다고 했지만 결국 1억 원의 위약금을 내며 병기권을 자진 반납하는 상황인데요. 공공재인 지하철역명을 사업자가 돈을 내고 활용하는 것에 대한 반발을 의식한 것으로 보입니다.

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

1️⃣ CJ올리브영은 지난 8월 서울교통공사의 ‘지하철 역명 병기 유상 판매 사업’ 입찰 결과 10억 원에 3년간 ‘성수(CJ올리브영)역’으로 표기하도록 낙찰받았습니다. CJ올리브영은 성수역 4번 출구 인근에 5층 규모로 K뷰티의 미래 청사진을 보여줄 혁신매장 1호점 ‘올리브영 N 성수’를 조성하는 과정에서 성수역명 병기권을 따내기 위해 과감히 투자한 셈이죠.

2️⃣ 서울교통공사의 ‘지하철 역명 병기 유상 판매 사업’ 입찰 결과 10억 원에 3년간 ‘성수(CJ올리브영)역’으로 표기하도록 낙찰받았습니다. 해당 사업은 지하철역 1㎞ 내에 있는 기업이나 병원, 기관 등의 이름을 기존 역명에 나란히 적을 수 있도록 하는 사업입니다. 정거장 안내 뒤에 병원이나 대학 광고방송을 하는 것을 종종 접할 수 있는데, 역 이름 옆에 기업명을 표기할 수 있도록 하는 대신 기업들로부터 입찰할 수 있도록 함으로써 서울교통공사는 수익성을 개선하려고 했습니다.

3️⃣ 무신사와 성수동에서 뷰티 카테고리로 치열한 눈치싸움을 했던 올리브영이 떠오릅니다. 무신사는 1030 핵심 소비자를 대상으로 패션 다음은 뷰티라며 '넥스트 뷰티'를 선보였고 강점이 있는 온라인에서 오프라인으로, 패션에서 뷰티로 확장하는 추세였죠. 본사가 위치한 성수동에서 520평 규모의 팝업스토어를 열며 고객 접점을 늘리는 추세였습니다. 이런 눈치싸움이 한창이던 지난 8월, 젊은 소비자와 외국인 관광객들의 쇼핑 성지인 성수동에서 뷰티 대표기업 자존심을 내걸고 무리하게 높은 금액으로 입찰한 것으로 보입니다. 올리브영은 1,354개의 매장을 오프라인에서 운영하고 있는데 성수동 일대에서만 5개 매장을 운영하며 성수동에 화력을 집중하는 모양새였죠.

https://www.kmib.co.kr/article/view.asp?arcid=1731829613&code=11151400&cp=nv

CJ올리브영이 '성수역' 이름 병기를 포기합니다. '성수(CJ올리브영)역'으로 사용하기 위해 10억을 지불하겠다고 했지만 결국 1억 원의 위약금을 내며 병기권을 자진 반납하는 상황인데요. 공공재인 지하철역명을 사업자가 돈을 내고 활용하는 것에 대한 반발을 의식한 것으로 보입니다. [ 큐레이터의 문장 🎒 ] 1️⃣ CJ올리브영은 지난 8월 서울교통공사의 ‘지하철 역명 병기 유상 판매 사업’ 입찰 결과 10억 원에 3년간 ‘성수(CJ올리브영)역’으로 표기하도록 낙찰받았습니다. CJ올리브영은 성수역 4번 출구 인근에 5층 규모로 K뷰티의 미래 청사진을 보여줄 혁신매장 1호점 ‘올리브영 N 성수’를 조성하는 과정에서 성수역명 병기권을 따내기 위해 과감히 투자한 셈이죠. 2️⃣ 서울교통공사의 ‘지하철 역명 병기 유상 판매 사업’ 입찰 결과 10억 원에 3년간 ‘성수(CJ올리브영)역’으로 표기하도록 낙찰받았습니다. 해당 사업은 지하철역 1㎞ 내에 있는 기업이나 병원, 기관 등의 이름을 기존 역명에 나란히 적을 수 있도록 하는 사업입니다. 정거장 안내 뒤에 병원이나 대학 광고방송을 하는 것을 종종 접할 수 있는데, 역 이름 옆에 기업명을 표기할 수 있도록 하는 대신 기업들로부터 입찰할 수 있도록 함으로써 서울교통공사는 수익성을 개선하려고 했습니다. 3️⃣ 무신사와 성수동에서 뷰티 카테고리로 치열한 눈치싸움을 했던 올리브영이 떠오릅니다. 무신사는 1030 핵심 소비자를 대상으로 패션 다음은 뷰티라며 '넥스트 뷰티'를 선보였고 강점이 있는 온라인에서 오프라인으로, 패션에서 뷰티로 확장하는 추세였죠. 본사가 위치한 성수동에서 520평 규모의 팝업스토어를 열며 고객 접점을 늘리는 추세였습니다. 이런 눈치싸움이 한창이던 지난 8월, 젊은 소비자와 외국인 관광객들의 쇼핑 성지인 성수동에서 뷰티 대표기업 자존심을 내걸고 무리하게 높은 금액으로 입찰한 것으로 보입니다. 올리브영은 1,354개의 매장을 오프라인에서 운영하고 있는데 성수동 일대에서만 5개 매장을 운영하며 성수동에 화력을 집중하는 모양새였죠. https://www.kmib.co.kr/article/view.asp?arcid=1731829613&amp;code=11151400&amp;cp=nv

국민일보

《1억의 위약금을 내고 성수역 이름을 포기한 올리브영》

양식을 만들 수 있는 가장 간편한 방법으로, Tally가 제작했습니다.

협업툴 사용성 설문

안녕하세요

협업 툴에 대해 정말 간단한 설문 (객관식 14문항, 5분 내외 소요) 참여하시고
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설문은 11월 23일부터 12월 6일까지 진행되며,
설문 참여하시고 연락처를 남겨주신 분들 대상으로
23일 ~ 29일까지 3분, 11월 30일 ~ 6일까지 2분에게 전달드립니다.

쿠폰 발송을 위해 수집되는 연락처는 쿠폰 발송 후 모두 폐기됩니다.
감사합니다.

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Tally Forms

설문 참여하고 스벅 쿠폰 받아가세요!

“오퍼를 받았어요”의 의미

🙅🏻‍♂️ 지원, 면접 제안을 받았어요
🙆🏻‍♀️ 연봉 등 처우가 포함된 계약서를 받았어요

“오퍼를 받았어요”의 의미 🙅🏻‍♂️ 지원, 면접 제안을 받았어요🙆🏻‍♀️ 연봉 등 처우가 포함된 계약서를 받았어요

오퍼는 커녕 채용공고 보고 지원서 내봤자 그대로 휴지통으로 들어갑니다

Machine Learning Systems

https://mlsysbook.ai/

하버드의 머신러닝 시스템 수업의 일환으로 개발된 책이라고 하네요. 내용 살펴보니까 거시적인 시스템 관점으로 다루고 있어 좋네요.

Ondevice learning, MLOps도 다루는 책으로 범위가 꽤 넓어요. 18장은 아직 작성되지 않았는데 추후에 추가될 것 같네요

https://mlsysbook.ai/ 하버드의 머신러닝 시스템 수업의 일환으로 개발된 책이라고 하네요. 내용 살펴보니까 거시적인 시스템 관점으로 다루고 있어 좋네요. Ondevice learning, MLOps도 다루는 책으로 범위가 꽤 넓어요. 18장은 아직 작성되지 않았는데 추후에 추가될 것 같네요

mlsysbook.ai

Machine Learning Systems 책(무료, 1400쪽)

(1) 퍼포먼스마케팅의 성과를 만드는 구조화 | "장기적으로 우리는 모두 죽는다."  거시경제학의 아버지 존 메이너드 케인스가 '장기적으로 시장이 모든 것을 해결해 줄 것'이라고 주장한 고전경제학자들의 낙관론을 비판하며 나온 말입니다.   퍼포먼스마케팅과 백만 년쯤 떨어져 있을 것만 같은 이 말은 우리가 매일 마주하는 일상적인 문제와 맞닿아 있습니다. 아래와 같이 단어를 아주 살짝 바꿔보면 더욱 와닿는

[그로스마케터의 시선] 장기적으로 성과는 모두 죽는다

모든 광고매체가 '머신러닝'과 '최적화'를 강조하는 시대에, 퍼포먼스 마케터는 어떤 기여를 할 수 있을까요? 아주 구체적인 답은 아니지만, 하나의 화두를 던져주는 글인 것 같습니다. A/B 테스트의 위너, 최적화된 캠페인의 효율, 어렵게 셋팅한 Segment의 반응은 영원불변하지 않습니다. 시간이 흐르고, 서비스를 둘러싼 환경과 맥락이 변하면서 마케터들은 어느 부분에는 끊임없이 개입을 해야 하는데요. 이러한 배경을 생각하면서 읽어보면 좋은 글입니다.

모든 광고매체가 '머신러닝'과 '최적화'를 강조하는 시대에, 퍼포먼스 마케터는 어떤 기여를 할 수 있을까요? 아주 구체적인 답은 아니지만, 하나의 화두를 던져주는 글인 것 같습니다. A/B 테스트의 위너, 최적화된 캠페인의 효율, 어렵게 셋팅한 Segment의 반응은 영원불변하지 않습니다. 시간이 흐르고, 서비스를 둘러싼 환경과 맥락이 변하면서 마케터들은 어느 부분에는 끊임없이 개입을 해야 하는데요. 이러한 배경을 생각하면서 읽어보면 좋은 글입니다.

Brunch Story

[장기적으로 성과는 모두 죽는다]

오프 더 레코드로 만나는 네이버의 솔직한 이야기

현직자 피셜 네이버 비하인드, 네이버피셜

📌 네이버의 생생한 이야기를, 현직자들의 목소리로 전하는 '네이버피셜' 서비스가 11월 19일 정식으로 오픈했습니다 🙂

그동안 네이버의 일과 그 과정에 담긴 다양한 이야기를 전해온 '네이버코드'가 '네이버피셜'이라는 이름으로 새롭게 리뉴얼 되었는데요, 앞으로는 네이버의 새로운 브랜드 미디어로서 더욱 다양한 콘텐츠들을 다룰 예정입니다!
(필명을 쓰긴 하지만 가끔 저도 에디터로 글을 기고할 예정이고요!)

커리어리 사용자분들께도 네이버피셜에서 다루는 오리지널 콘텐츠들을 자주 소개해 드리겠습니다! 그럼 많은 관심 부탁드립니다 : )

📌 네이버의 생생한 이야기를, 현직자들의 목소리로 전하는 '네이버피셜' 서비스가 11월 19일 정식으로 오픈했습니다 🙂 그동안 네이버의 일과 그 과정에 담긴 다양한 이야기를 전해온 '네이버코드'가 '네이버피셜'이라는 이름으로 새롭게 리뉴얼 되었는데요, 앞으로는 네이버의 새로운 브랜드 미디어로서 더욱 다양한 콘텐츠들을 다룰 예정입니다!(필명을 쓰긴 하지만 가끔 저도 에디터로 글을 기고할 예정이고요!) 커리어리 사용자분들께도 네이버피셜에서 다루는 오리지널 콘텐츠들을 자주 소개해 드리겠습니다! 그럼 많은 관심 부탁드립니다 : )

fficial.naver.com

네이버의 새로운 브랜드 미디어, '네이버피셜'

rarirar1님의 블로그 : 네이버 블로그

가끔 제가 하고 있는 일과 일에서 얻은 경험, 더 나아가 커리어를 쌓아가며 시도했던 것 중 유효했던 것과 시행착오를 겪은 것들을 모아서 공유해 달라는 요청을 받습니다. 현업에 있기 때문에 현업에 몰입을 하는 것이 먼저라 바쁜 시기에는 감사한 제안을 정중히 거절하기 바쁩니다. 정확히 셈을 해보진 않았지만 10번의 제안이 오면 그중 1, 2개 정도만 겨우 수락하고 진행하는 것 같습니다.

일만 하기도 바쁘고 제 생각을 가만히 돌아보며 성찰하기에도 부족합니다. 그럼에도 제 생각을 공유하는 자리를 가끔씩 가져가려고 의식하는 중입니다. 14년 동안 프로덕트 디자이너, UX 리서처, UX 라이터로서 일 하면서, 6번째 회사에서 일을 하면서, 매번 인더스트리를 바꿔가면서 계속 일 하는 사람으로서 제가 가진 경험에서 누군가는 '같은 시행착오를 겪지 않길 바라는 마음'이 있기 때문입니다. 일 하는 동안 덜 겪어도 되는 시행착오들, 현업에 롤모델이 없어 방황하고 고민했던 시기에 시도했던 것들 중 유용했던 경험들. 성장을 하는 건강한 방식에 대해 누군가 제게도 그때 말해줬다면 정답이 아니더라도 표본으로서 충분히 의미가 있다고 생각했습니다.

지난주 'UX 리서치에 대한 이해와 오해'를 주제로 공유했던 경험에 대해 공감해 주신 수강생 분이 기록해 주신 글을 공유받아 소개합니다. 성장은 배움에서 일어나는 것이 아니라, 배움을 공유하고 공유를 통해 나와 다른 생각을 하는 사람과 연결되고, 연결된 가운데 생각의 변화를 만들고, 그 변화가 다른 사람에게도 이뤄질 수 있도록 돕고, 이걸 반복하는 과정에서 생기는 '함께 변화하는 폭'이라고 믿습니다. (강의에 대한 생각을 기록하고 공유해 주셔서 감사합니다)

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

사실 이 수업은 어떤 수업인지 그렇게 감이 안왔었는데 들으면 들을 수록 정말 눈이 땡그래지는 포인트였다. 일단 4시간 수업의 빌드업이 정말 소름끼치게 완벽하다는 생각이 들었는데 처음에는 좀 가벼운 주제로 시작하다가 마지막으로 갔을 때 디자이너로써 가져야할 마인드와 교훈, 습관을 알려주시며 마무리하셨는데 그 과정이 정말 극극극 J인 나로써 모든게 철저하게 준비된 완벽한 강의처럼 느껴져서 감동 포인트였다. 그리고 가끔씩 던지는 유머코드도 진짜 취향저격이었다. (이것도 되게 전략적이라고 느낌) 아 발표는 저렇게 하는 거구나. 또 철두철미하게 시간을 지키시는 모습 정말 완벽 그자체.. 질문받는시간 수업끝내는 시간 쉬는시간까지 모두다
지키고 장표까지 시간안에 완벽하게 마무리하시는 모습이 정말정말 프로페셔널 해보이셔서 너무너무 감동 포인트였다.

그동안 포트폴리오 팁에서 들을 때 나만의 스토리를 만들어라. 라고 말했을 때 도대체 나만의
스토리가 뭐야? 와닿지 않았었는데, 아 이게 스토리구나 라는 생각이 들었다. 진짜 진짜 커리어를 처음 시작하는 사람들을 위해서 처음부터 장표 끝까지 버리는 내용, 대충넘어가는 부분없이 설계를 하신 느낌? 그런 느낌이라서 너무너무 감동스러웠다 진짜.. 특히나 마음에 와닿았던 내용은 마지막 성숙한 사람이 되기위한 마음가짐이었다.

개인적으로 요즘 가장 큰고민.. 팀플을 할 때 어떤 포지션으로 있을것인가?
동시에 팀플을 두개를 진행하면서 나 자신에 대해 많이 고민했었다.
나는 각각의 팀에서 어떤 역할을 해야할까? 면접 때 나는 협업시 중요한 것은
상대방의 말을 듣고 존중하는 것이라고 대답했었는데 지금 내가 그렇게 하고 있는가?
라고 다시금 되돌아보는 순간이었다. 특히 "성숙함은 더 많이 듣고 더 적게 말하세요"라는 문장을 보고ㅜ생각이 좀 많아졌던 것 같다.

협업이나 팀플에서 중요한 태도를 말할 때 대부분의 사람들이 강조하는 역량이 나의 의견을 확실히 전달하기 위해 노력했고, 팀을 위해 어떻게 이끌었고 갈등을 해결했고, 이런 적극적인 부분만을 강조하는 경우가 많은 것 같다. 물론 그부분도 굉장히 중요한 부분이라고 생각하면서, 나 또한 협업을 할 때 가만히 있는 것은 좋지 않다고 생각해서 최대한 많이 말하려고 노력했었다. 생각해보니 무조건 많이 말한다고 내 기여도가 높아질까? 그렇게 많이 말한다고 해서 좋은 결과가
나올까? 라고 하면 그건 절대 아닌거 같다. 나는 그동안 팀플을 할 때 내가 참여를 했다고 표현하기 위해 일부러라도 더 말하려고 했던적이 많은 것 같다는 생각이 들었는데, 중요한 건 많이 말하는 것이 아니라 적재적소에 나의 의견을 효과적으로 표현하는 것이라는 근본적인 포인트를 내가 잊었구나 라고 느꼈다. 최근 협업을 많이하며 다른사람들이 어떤식으로 협업을 하는가를 관찰하는 편인데 정말 이 중요한 내용을 잊게 되는 경우가 많은 것 같다. 진짜진짜 협업이 잘 되려면 나의 의견을 계속해서 내는 것 보단 상대방의 의견을 경청하고, 공감하고 , 말하는 양을 늘리는 것이 아닌 정확히 필요한 말을 효과적으로 전달하는 것이 아닐까.. 느낀다.

https://blog.naver.com/rarirar1/223662303503

가끔 제가 하고 있는 일과 일에서 얻은 경험, 더 나아가 커리어를 쌓아가며 시도했던 것 중 유효했던 것과 시행착오를 겪은 것들을 모아서 공유해 달라는 요청을 받습니다. 현업에 있기 때문에 현업에 몰입을 하는 것이 먼저라 바쁜 시기에는 감사한 제안을 정중히 거절하기 바쁩니다. 정확히 셈을 해보진 않았지만 10번의 제안이 오면 그중 1, 2개 정도만 겨우 수락하고 진행하는 것 같습니다. 일만 하기도 바쁘고 제 생각을 가만히 돌아보며 성찰하기에도 부족합니다. 그럼에도 제 생각을 공유하는 자리를 가끔씩 가져가려고 의식하는 중입니다. 14년 동안 프로덕트 디자이너, UX 리서처, UX 라이터로서 일 하면서, 6번째 회사에서 일을 하면서, 매번 인더스트리를 바꿔가면서 계속 일 하는 사람으로서 제가 가진 경험에서 누군가는 '같은 시행착오를 겪지 않길 바라는 마음'이 있기 때문입니다. 일 하는 동안 덜 겪어도 되는 시행착오들, 현업에 롤모델이 없어 방황하고 고민했던 시기에 시도했던 것들 중 유용했던 경험들. 성장을 하는 건강한 방식에 대해 누군가 제게도 그때 말해줬다면 정답이 아니더라도 표본으로서 충분히 의미가 있다고 생각했습니다. 지난주 'UX 리서치에 대한 이해와 오해'를 주제로 공유했던 경험에 대해 공감해 주신 수강생 분이 기록해 주신 글을 공유받아 소개합니다. 성장은 배움에서 일어나는 것이 아니라, 배움을 공유하고 공유를 통해 나와 다른 생각을 하는 사람과 연결되고, 연결된 가운데 생각의 변화를 만들고, 그 변화가 다른 사람에게도 이뤄질 수 있도록 돕고, 이걸 반복하는 과정에서 생기는 '함께 변화하는 폭'이라고 믿습니다. (강의에 대한 생각을 기록하고 공유해 주셔서 감사합니다) [ 큐레이터의 문장 🎒 ] 사실 이 수업은 어떤 수업인지 그렇게 감이 안왔었는데 들으면 들을 수록 정말 눈이 땡그래지는 포인트였다. 일단 4시간 수업의 빌드업이 정말 소름끼치게 완벽하다는 생각이 들었는데 처음에는 좀 가벼운 주제로 시작하다가 마지막으로 갔을 때 디자이너로써 가져야할 마인드와 교훈, 습관을 알려주시며 마무리하셨는데 그 과정이 정말 극극극 J인 나로써 모든게 철저하게 준비된 완벽한 강의처럼 느껴져서 감동 포인트였다. 그리고 가끔씩 던지는 유머코드도 진짜 취향저격이었다. (이것도 되게 전략적이라고 느낌) 아 발표는 저렇게 하는 거구나. 또 철두철미하게 시간을 지키시는 모습 정말 완벽 그자체.. 질문받는시간 수업끝내는 시간 쉬는시간까지 모두다지키고 장표까지 시간안에 완벽하게 마무리하시는 모습이 정말정말 프로페셔널 해보이셔서 너무너무 감동 포인트였다.​그동안 포트폴리오 팁에서 들을 때 나만의 스토리를 만들어라. 라고 말했을 때 도대체 나만의스토리가 뭐야? 와닿지 않았었는데, 아 이게 스토리구나 라는 생각이 들었다. 진짜 진짜 커리어를 처음 시작하는 사람들을 위해서 처음부터 장표 끝까지 버리는 내용, 대충넘어가는 부분없이 설계를 하신 느낌? 그런 느낌이라서 너무너무 감동스러웠다 진짜.. 특히나 마음에 와닿았던 내용은 마지막 성숙한 사람이 되기위한 마음가짐이었다.​개인적으로 요즘 가장 큰고민.. 팀플을 할 때 어떤 포지션으로 있을것인가?동시에 팀플을 두개를 진행하면서 나 자신에 대해 많이 고민했었다.나는 각각의 팀에서 어떤 역할을 해야할까? 면접 때 나는 협업시 중요한 것은상대방의 말을 듣고 존중하는 것이라고 대답했었는데 지금 내가 그렇게 하고 있는가?라고 다시금 되돌아보는 순간이었다. 특히 "성숙함은 더 많이 듣고 더 적게 말하세요"라는 문장을 보고ㅜ생각이 좀 많아졌던 것 같다.​협업이나 팀플에서 중요한 태도를 말할 때 대부분의 사람들이 강조하는 역량이 나의 의견을 확실히 전달하기 위해 노력했고, 팀을 위해 어떻게 이끌었고 갈등을 해결했고, 이런 적극적인 부분만을 강조하는 경우가 많은 것 같다. 물론 그부분도 굉장히 중요한 부분이라고 생각하면서, 나 또한 협업을 할 때 가만히 있는 것은 좋지 않다고 생각해서 최대한 많이 말하려고 노력했었다. 생각해보니 무조건 많이 말한다고 내 기여도가 높아질까? 그렇게 많이 말한다고 해서 좋은 결과가나올까? 라고 하면 그건 절대 아닌거 같다. 나는 그동안 팀플을 할 때 내가 참여를 했다고 표현하기 위해 일부러라도 더 말하려고 했던적이 많은 것 같다는 생각이 들었는데, 중요한 건 많이 말하는 것이 아니라 적재적소에 나의 의견을 효과적으로 표현하는 것이라는 근본적인 포인트를 내가 잊었구나 라고 느꼈다. 최근 협업을 많이하며 다른사람들이 어떤식으로 협업을 하는가를 관찰하는 편인데 정말 이 중요한 내용을 잊게 되는 경우가 많은 것 같다. 진짜진짜 협업이 잘 되려면 나의 의견을 계속해서 내는 것 보단 상대방의 의견을 경청하고, 공감하고 , 말하는 양을 늘리는 것이 아닌 정확히 필요한 말을 효과적으로 전달하는 것이 아닐까.. 느낀다. https://blog.naver.com/rarirar1/223662303503

blog.naver.com

《나의 경험을 공유한다는 것, 같은 시행착오를 겪지 않길 바란다는 것》

미리보는 2025 트렌드, 내년엔 어떤 굿즈가 유행할까?

'캐릿'에서 공개한 콘텐츠인데 아래 링크를 이용하시면 24시간 무료로 열람하실 수 있습니다. (2024년 11월 20일 18:00까지)

유행하는 콘텐츠만 소개하는 리포트들은 일시적으로 나타난 현상, 단기적인 흐름을 이야기할 때도 있어서 인사이트를 찾기 어려울 때도 있지만, 연말-연초에 이런 콘텐츠들을 속독하면서 필요한 정보를 얻는 것도 유용할 때가 있습니다.

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

 1. NFC 탑재 굿즈: 굿즈 HW에 콘텐츠가 담긴 케이스가 늘어날 것으로 전망 - 키링에 스마트폰을 갖다 대면 그날의 운세를 알려주는 케이스
 2. 텍스트 힙 굿즈: 독서 활동에 감성을 더해주는 굿즈가 흥할 것! 필사를 돕는 잉크, 책갈피, 독서 무드램프 등
 3. 인형 패션템: 반려동물 패션템처럼 인형용 굿즈에 대한 니즈가 커질 것
 4. 스포츠 아이덴티티 굿즈: 스포츠 자아를 갖춘 Z세대를 겨냥한 굿즈가 주목받을 것
 5. 아이디어가 참신한 해외 유행 굿즈: 틱톡과 릴스를 타고 실시간으로 유행할 것
 6. 핸드메이드 굿즈: 한 땀 한 땀 정성을 담아서 만든 낭망이 담긴 수공예 굿즈가 다양화될 것
    
    
https://www.careet.net/content/secret/241119-3fdd2f82-de37-4fc4-b846-01a80feab0ea

'캐릿'에서 공개한 콘텐츠인데 아래 링크를 이용하시면 24시간 무료로 열람하실 수 있습니다. (2024년 11월 20일 18:00까지) 유행하는 콘텐츠만 소개하는 리포트들은 일시적으로 나타난 현상, 단기적인 흐름을 이야기할 때도 있어서 인사이트를 찾기 어려울 때도 있지만, 연말-연초에 이런 콘텐츠들을 속독하면서 필요한 정보를 얻는 것도 유용할 때가 있습니다. [ 큐레이터의 문장 🎒 ] <ol ><li>NFC 탑재 굿즈: 굿즈 HW에 콘텐츠가 담긴 케이스가 늘어날 것으로 전망 - 키링에 스마트폰을 갖다 대면 그날의 운세를 알려주는 케이스 </li><li>텍스트 힙 굿즈: 독서 활동에 감성을 더해주는 굿즈가 흥할 것! 필사를 돕는 잉크, 책갈피, 독서 무드램프 등 </li><li>인형 패션템: 반려동물 패션템처럼 인형용 굿즈에 대한 니즈가 커질 것 </li><li>스포츠 아이덴티티 굿즈: 스포츠 자아를 갖춘 Z세대를 겨냥한 굿즈가 주목받을 것 </li><li>아이디어가 참신한 해외 유행 굿즈: 틱톡과 릴스를 타고 실시간으로 유행할 것 </li><li>핸드메이드 굿즈: 한 땀 한 땀 정성을 담아서 만든 낭망이 담긴 수공예 굿즈가 다양화될 것 </li></ol>https://www.careet.net/content/secret/241119-3fdd2f82-de37-4fc4-b846-01a80feab0ea

www.careet.net

《미리 보는 2025 트렌드, 내년엔 어떤 굿즈가 유행할까?》

2년 전 정도에 이런 글을 번역해 공유한 적이 있습니다. 당시 나름 많은 분들이 봐주셨고 이것을 통해 다양한 분야의 제품과 서비스에 대해 이야기를 나눌 수 있었습니다. 최근 국내 시장을 목표로 하는게 아닌 Global 출시를 목표로하는 곳들이 많아지면서 더 좋은 사례와 방법론들이 발굴되고 있는 것 같습니다. 예전에 모 회사의 마케팅 본부장님께서 말씀하셨다는...

당신, 혹시 제품보다 유명해지고 싶나요? - 해봄의 아카이브 - haebom

제품-시장 적합성은 제품이 고객에게 지속적으로 가치를 제공하고, 이를 통해 비즈니스 모델을 구축할 수 있는지 검증하는 단계입니다. 이 단계에서는 고객이 제품을 다시 사용하고 싶은지를 확인하며, 수익 모델이 정착될 가능성을 평가합니다.
 * 핵심 목표: 고객이 제품에서 가치를 느끼고, 지속적으로 사용하게끔 하는 것입니다.
 * 구체적인 방법:
   * 고객 피드백 수집 및 제품 개선: 제품 사용 후 얻은 고객 피드백을 바탕으로 제품의 품질을 지속적으로 개선합니다.
   * 고객 유지율 분석: 고객이 제품을 다시 사용할 확률을 평가하여, 제품이 얼마나 잘 맞는지 판단합니다.매출 발생 및 수익화 모델 검증: 고객이 제품에 돈을 지불할 의사가 있는지를 확인하고, 수익화 가능성을 점검합니다.
 * 성공 지표:
   * 지속적인 고객 유지율: 고객들이 반복적으로 제품을 사용할 정도의 가치를 느끼는지 여부.
   * 매출 증가: 수익화 모델을 통한 매출이 발생하고 있는지 여부.
     
     
그래서 고객 생애 주기 분석이 들어가야 합니다. 이를 잘 설명해 놓은 글을 발견하여 공유합니다!
본 게시글은 ‘Haebom’님의 콘텐츠를 보고 영감을 받아 공유합니다. 자세한 내용은 아래 원문을 읽어보세요 🙏🏻

제품-시장 적합성은 제품이 고객에게 지속적으로 가치를 제공하고, 이를 통해 비즈니스 모델을 구축할 수 있는지 검증하는 단계입니다. 이 단계에서는 고객이 제품을 다시 사용하고 싶은지를 확인하며, 수익 모델이 정착될 가능성을 평가합니다.<ul ><li>핵심 목표: 고객이 제품에서 가치를 느끼고, 지속적으로 사용하게끔 하는 것입니다.</li><li>구체적인 방법:<ul ><li>고객 피드백 수집 및 제품 개선: 제품 사용 후 얻은 고객 피드백을 바탕으로 제품의 품질을 지속적으로 개선합니다.</li><li>고객 유지율 분석: 고객이 제품을 다시 사용할 확률을 평가하여, 제품이 얼마나 잘 맞는지 판단합니다.매출 발생 및 수익화 모델 검증: 고객이 제품에 돈을 지불할 의사가 있는지를 확인하고, 수익화 가능성을 점검합니다.</li></ul></li><li>성공 지표:<ul ><li>지속적인 고객 유지율: 고객들이 반복적으로 제품을 사용할 정도의 가치를 느끼는지 여부.</li><li>매출 증가: 수익화 모델을 통한 매출이 발생하고 있는지 여부. </li></ul></li></ul>그래서 고객 생애 주기 분석이 들어가야 합니다. 이를 잘 설명해 놓은 글을 발견하여 공유합니다!본 게시글은 ‘Haebom’님의 콘텐츠를 보고 영감을 받아 공유합니다. 자세한 내용은 아래 원문을 읽어보세요 🙏🏻

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초기 시장을 점유하기 위한 PMF 전략

큰 장애를 냈어요. 사소한 실수였죠. 연봉을 뱉어내도 메울 수 없는 손실을 냈어요.

문제를 복구한 뒤 원인 분석을 위해 모였어요. 이상했어요. 아무도 저를 탓하지 않았거든요. 오히려 절 걱정해줬어요.

제 잘못이 아니라 프로세스의 문제라고 했어요. 일하는 법을 바꿔서 같은 상황을 만들지 않으면 되는 거라고 했어요.

또 하나 배웠어요. 때론 사람을 고치려 하지 말고 프로세스, 환경을 바꿔야 한다는 점을요.

큰 장애를 냈어요. 사소한 실수였죠. 연봉을 뱉어내도 메울 수 없는 손실을 냈어요. 문제를 복구한 뒤 원인 분석을 위해 모였어요. 이상했어요. 아무도 저를 탓하지 않았거든요. 오히려 절 걱정해줬어요. 제 잘못이 아니라 프로세스의 문제라고 했어요. 일하는 법을 바꿔서 같은 상황을 만들지 않으면 되는 거라고 했어요. 또 하나 배웠어요. 때론 사람을 고치려 하지 말고 프로세스, 환경을 바꿔야 한다는 점을요.

제가 잘못한 게 아니라고요?

최종 면접에서 자꾸 떨어진다고 코칭을 요청하시는 분들이 간혹 있다. 그 이야기는 앞단의 기술 면접은 잘 했다는 이야기인데 기술 면접과 최종 면접의 차이점은 무엇일까?

먼저 기술 면접에서는 당연히 기술적인 이야기와 업무를 중심으로 이야기한다고 하면 최종 면접에서는 더 상위 레벨의 이야기를 해야 하며 면접관의 입장에서 무엇이 궁금할지 생각해봐야 한다. 경영진의 관점에서는 기술적인 역량은 이미 검증이 된 것이고 이제 궁금한 것은 회사에 무슨 이유로 지원했고 얼마나 열정이 있고 우리가 원하는 인재상인지 얼마나 오래 같이 갈 것인지 여부 이다.

항상 나오는 질문은 왜 우리 회사에 지원하는지 이유를 물어보는 거다. 꼭 나름대로의 답변을 준비할 필요가 있다. 또 최종 면접에서는 어떤 질문을 하느냐가 앞단의 기술 면접보다 더 중요하다. 어느 정도 규모가 되는 회사라면 회사 홈페이지등을 통해 회사의 비전과 미션에 대해 알아보고 어떤 인재상을 갖고 있는지 알아보는 등 약간의 준비와 공부가 필요하다. 면접관에게 하는 질문도 기술적인 것 (이는 앞단의 기술 면접 때 물어보는 것이 맞다) 보다는 개인적인 창업이나 조인 동기에 대해 물어보는 것이 좋고 회사의 단기와 장기 목표에 대해 물어보는 것, 인재상에 대해 물어보는 것 등이 더 좋다.

다음으로 자신감을 가지고 긍정적인 톤으로 이야기하는 연습하는 것이 중요하다. 앞에 경력 단절이 있는 경우 그걸 너무 감추려 하거나 죄를 지은 것 처럼 생각하지 말고 당당하게 무슨 이유로 단절이 있고 무슨 준비를 하며 보냈는지 설명하면 된다.

최종 면접에서 자꾸 떨어진다고 코칭을 요청하시는 분들이 간혹 있다. 그 이야기는 앞단의 기술 면접은 잘 했다는 이야기인데 기술 면접과 최종 면접의 차이점은 무엇일까? 먼저 기술 면접에서는 당연히 기술적인 이야기와 업무를 중심으로 이야기한다고 하면 최종 면접에서는 더 상위 레벨의 이야기를 해야 하며 면접관의 입장에서 무엇이 궁금할지 생각해봐야 한다. 경영진의 관점에서는 기술적인 역량은 이미 검증이 된 것이고 이제 궁금한 것은 회사에 무슨 이유로 지원했고 얼마나 열정이 있고 우리가 원하는 인재상인지 얼마나 오래 같이 갈 것인지 여부 이다. 항상 나오는 질문은 왜 우리 회사에 지원하는지 이유를 물어보는 거다. 꼭 나름대로의 답변을 준비할 필요가 있다. 또 최종 면접에서는 어떤 질문을 하느냐가 앞단의 기술 면접보다 더 중요하다. 어느 정도 규모가 되는 회사라면 회사 홈페이지등을 통해 회사의 비전과 미션에 대해 알아보고 어떤 인재상을 갖고 있는지 알아보는 등 약간의 준비와 공부가 필요하다. 면접관에게 하는 질문도 기술적인 것 (이는 앞단의 기술 면접 때 물어보는 것이 맞다) 보다는 개인적인 창업이나 조인 동기에 대해 물어보는 것이 좋고 회사의 단기와 장기 목표에 대해 물어보는 것, 인재상에 대해 물어보는 것 등이 더 좋다. 다음으로 자신감을 가지고 긍정적인 톤으로 이야기하는 연습하는 것이 중요하다. 앞에 경력 단절이 있는 경우 그걸 너무 감추려 하거나 죄를 지은 것 처럼 생각하지 말고 당당하게 무슨 이유로 단절이 있고 무슨 준비를 하며 보냈는지 설명하면 된다.

최종 면접과 기술 면접의 차이점

사이드 프로젝트 개발자를 구합니다.
기획은 80% 이상 완료되어 있는 상태입니다.
현재 팀 구성원 : 기획자, 디자이너, 마케터.
플러터와 백엔드 개발을 다루는 풀스택 개발자를 찾습니다.
보상: 처음에는 드릴 수 없으나 수익이 나면 공평하게 분배해 드립니다.
원할 시 스톡옵션도 드릴 수 있습니다.

사이드 프로젝트 개발자가 아니라 호구 개발자를 구합니다로 바꿔야 하는 것 아닌가?

서비스 전체를 만드는 개발자에게는 스톡옵션을 준다고 하고 수익은 나눠 갖는다고 합니다.
어차피 자기들도 돈이 없으니까 월급을 주지는 못하고 스톡옵션으로 준다는 것.
아마 스톡옵션이 뭔지도 모를 것이 분명합니다.
법인을 만들어야 하고, 정관에 뭘 적어야 하고 언제부터 효력이 발생하고 얼만큼 발행할 수 있는지.
이런 걸 알고 적었을까? (아마 아닐 것 같습니다)

그냥 일단 적어 놓고 누구 하나 걸려라 기다리는 것.
이런 것에 혹하는 개발자들은 설마 없겠죠…?

만들고 싶은 게 있으면 그냥 혼자서 만들면 됩니다.
누구에게 의지하고 싶은 마음을 가라 앉히고.
그러면 실패해도 남는 거라도 있습니다.

요즘엔 AI 툴들 덕분에 개발자들은 날개가 생겼습니다.
물론 다른 직군들도 마찬가지긴 합니다만.
각자 훨훨 날아가면 됩니다.

<code >사이드 프로젝트 개발자를 구합니다.</code><code >기획은 80% 이상 완료되어 있는 상태입니다.</code><code >현재 팀 구성원 : 기획자, 디자이너, 마케터.</code><code >플러터와 백엔드 개발을 다루는 풀스택 개발자를 찾습니다.</code><code >보상: 처음에는 드릴 수 없으나 수익이 나면 공평하게 분배해 드립니다.</code><code >원할 시 스톡옵션도 드릴 수 있습니다.</code> 사이드 프로젝트 개발자가 아니라 호구 개발자를 구합니다로 바꿔야 하는 것 아닌가? 서비스 전체를 만드는 개발자에게는 스톡옵션을 준다고 하고 수익은 나눠 갖는다고 합니다.어차피 자기들도 돈이 없으니까 월급을 주지는 못하고 스톡옵션으로 준다는 것.아마 스톡옵션이 뭔지도 모를 것이 분명합니다.법인을 만들어야 하고, 정관에 뭘 적어야 하고 언제부터 효력이 발생하고 얼만큼 발행할 수 있는지.이런 걸 알고 적었을까? (아마 아닐 것 같습니다) 그냥 일단 적어 놓고 누구 하나 걸려라 기다리는 것.이런 것에 혹하는 개발자들은 설마 없겠죠…? 만들고 싶은 게 있으면 그냥 혼자서 만들면 됩니다.누구에게 의지하고 싶은 마음을 가라 앉히고.그러면 실패해도 남는 거라도 있습니다. 요즘엔 AI 툴들 덕분에 개발자들은 날개가 생겼습니다.물론 다른 직군들도 마찬가지긴 합니다만.각자 훨훨 날아가면 됩니다.

호구 개발자를 구합니다

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 - YouTube

fetch 함수를 쓸 때 왜 await를 두 번 써야 할까요?
간단히 설명하면, 서버와 통신할 때 데이터가 두 단계로 나눠져서 오기 때문입니다.

첫 번째 await는 서버에서 응답이 올 때까지 기다립니다. 이때 HTTP 헤더(응답의 기본 정보)를 받게 됩니다. 이 때 서버가 에러를 보내도 이 단계는 정상적으로 완료됩니다.
두 번째 await는 실제 데이터(response body)를 JSON으로 변환하는 과정입니다. 서버에서 받은 데이터를 우리가 JavaScript에서 쓸 수 있는 형태로 바꿔 줍니다.

이렇게 나눠진 구조 덕분에 큰 데이터를 받을 때도 효율적으로 처리할 수 있으며, 데이터를 다 받기 전에도 상태 코드만 보고 에러를 확인할 수 있다는 장점도 있습니다.

실무에서는 편의성 때문에 axios를 더 많이 쓰긴 하지만, 종종 fetch를 써야할 상황에서는 이런 지식들을 알아두시면 도움이 될 것 같네요.

https://www.youtube.com/watch?v=Ki64Cnyf_cA

fetch 함수를 쓸 때 왜 await를 두 번 써야 할까요? 간단히 설명하면, 서버와 통신할 때 데이터가 두 단계로 나눠져서 오기 때문입니다. 첫 번째 await는 서버에서 응답이 올 때까지 기다립니다. 이때 HTTP 헤더(응답의 기본 정보)를 받게 됩니다. 이 때 서버가 에러를 보내도 이 단계는 정상적으로 완료됩니다.두 번째 await는 실제 데이터(response body)를 JSON으로 변환하는 과정입니다. 서버에서 받은 데이터를 우리가 JavaScript에서 쓸 수 있는 형태로 바꿔 줍니다. 이렇게 나눠진 구조 덕분에 큰 데이터를 받을 때도 효율적으로 처리할 수 있으며, 데이터를 다 받기 전에도 상태 코드만 보고 에러를 확인할 수 있다는 장점도 있습니다. 실무에서는 편의성 때문에 axios를 더 많이 쓰긴 하지만, 종종 fetch를 써야할 상황에서는 이런 지식들을 알아두시면 도움이 될 것 같네요. https://www.youtube.com/watch?v=Ki64Cnyf_cA

www.youtube.com

JavaScript fetch는 왜 await를 두 번 할까

Machine Learning Systems 책(무료, 1400쪽

토스 채용

토스 프론트엔드 플랫폼 팀과 함께 겨울방학동안 샘플 앱을 만들어가실 분을 찾는다고 합니다.

내년, 토스 프론트엔드 개발환경이 모두에게 공개된다고 해요.
공개 전 샘플앱을 만들면서 검증할 분을 찾나봐요!

자세한 사항은 아래 링크로!

https://toss.im/career/job-detail?job_id=6272708003

토스 프론트엔드 플랫폼 팀과 함께 겨울방학동안 샘플 앱을 만들어가실 분을 찾는다고 합니다. 내년, 토스 프론트엔드 개발환경이 모두에게 공개된다고 해요. 공개 전 샘플앱을 만들면서 검증할 분을 찾나봐요! 자세한 사항은 아래 링크로! https://toss.im/career/job-detail?job_id=6272708003

toss.im

토스 개발팀에서 겨울방학동안 샘플 앱 만드실분~

너무나 아름답지 않나요?

모니터와 휴대폰의 네모상자 안에서
하루의 시간 절반 이상을 보내는 저에게는
너무나 소중한 장면 중 하나입니다.

하루가 끝나가는 마무리 시간 쯔음,
저는 기회가 되면 밖으로 나가서 혼자 산책을 합니다.

혼자 걸으면서 무심할 정도로 파란 하늘을 보면 때로는 이런 생각이 듭니다. 우리는 무엇을 위해 이렇게 하늘 아래에서 아둥바둥 살고 있을까?

이런 광경들을 무한히 볼 수 있는 행운을 가지고 산다면,
우리에게는 무엇이 더 필요할까요?

여러분의 세상은 어떤 세상인가요?
지금 제가 사는 세상은 이렇습니다.

너무나 아름답지 않나요? 모니터와 휴대폰의 네모상자 안에서 하루의 시간 절반 이상을 보내는 저에게는 너무나 소중한 장면 중 하나입니다. 하루가 끝나가는 마무리 시간 쯔음, 저는 기회가 되면 밖으로 나가서 혼자 산책을 합니다. 혼자 걸으면서 무심할 정도로 파란 하늘을 보면 때로는 이런 생각이 듭니다. 우리는 무엇을 위해 이렇게 하늘 아래에서 아둥바둥 살고 있을까? 이런 광경들을 무한히 볼 수 있는 행운을 가지고 산다면, 우리에게는 무엇이 더 필요할까요? 여러분의 세상은 어떤 세상인가요? 지금 제가 사는 세상은 이렇습니다.

제가 사는 세상은 이렇습니다

What is Retrieval Augmented Generation (RAG)?   Retrieval Augmented Generation (RAG) is an...

7 AI Open Source Libraries To Build RAG, Agents & AI Search

🎃 검색 증강 생성(RAG)이란 무엇인가?
 * 관련 정보 검색과 응답 생성을 결합한 AI 기술
 * 먼저 외부 소스(문서나 데이터베이스 등)에서 데이터를 검색한 다음 이 정보를 사용하여 보다 정확하고 문맥에 맞는 답변을 생성하는 방식으로 작동
 * AI는 학습된 내용에만 의존하지 않고 사실에 기반한 더 나은 답변 제공 지원

🎃 검색 증강 생성(RAG)은 어떻게 작동하나?
 1. 사용자 질문 > RAG는 데이터베이스, 웹사이트, 문서 등 다양한 데이터 소스를 검색통해 관련 정보 서치
 2. 검색된 정보 + 원래 질문 = 더 많은 정보를 제공하는 프롬프트 생성
 3. 이렇게 향상된 프롬프트 > 언어 모델에 입력 > 질문과 관련성이 높고 검색된 정보가 보강된 답변 생성
 4. 이 프로세스를 통해 AI는 사전 학습된 기능과 함께 외부 지식 소스를 활용하여 보다 정확하고 최신의 문맥 인식 답변 제공
    
    
🎃 검색 증강 생성(RAG)은 AI 모델에 어떤 도움을 주나?
RAG는 실제 세계의 외부 데이터로 내부 지식을 보강하여 AI의 신뢰성과 최신성을 높입니다. 또한 RAG는 몇 가지 주요 방식으로 AI 모델을 개선합니다:
 1. 최신 정보에 대한 액세스: RAG는 문서, 데이터베이스 또는 웹과 같은 외부 소스에서 관련성 있는 실시간 정보 검색. 즉, AI는 학습 데이터가 오래된 경우에도 정확한 응답 제공 가능
 2. 정확도 향상: RAG는 AI의 학습된 지식에만 의존하지 않고 가장 관련성이 높은 데이터를 기반으로 모델이 답변을 생성. 따라서 답변이 더욱 정확하고 사실에 근거함
 3. 문맥 이해도 향상: 검색된 데이터를 사용자의 쿼리와 결합함으로써 RAG는 보다 맥락에 맞는 답변을 제공할 수 있으므로 AI의 답변이 상황에 더욱 맞춤화되고 구체적
 4. 환각 감소: 순수 AI 모델은 때때로 정보를 '환각'하거나 구성하는 경우가 있는데, RAG는 검색된 사실적인 데이터에 근거하여 응답함으로써 부정확하거나 조작된 정보의 가능성 줄임

🎃 검색 증강 생성을 위한 7가지 오픈 소스 라이브러리
RAG를 수행하는 데 도움이 되는 몇 가지 오픈 소스 라이브러리는 문서 색인부터 검색, 언어 모델과의 통합에 이르기까지 RAG 시스템을 효율적으로 구현하는 데 필요한 도구와 프레임워크를 제공합니다.
1. SWIRL
 * https://github.com/swirlai/swirl-search
 * 검색 증강 세대(RAG) 애플리케이션을 구동하는 오픈 소스 AI 인프라 소프트웨어
 * 특징
   * 데이터를 이동하거나 복사하지 않고도 데이터 소스 전반에서 빠르고 안전하게 검색할 수 있게 함으로써 AI 파이프라인 향상
   * SWIRL은 방화벽 내부에서 작동하여 데이터 보안을 보장하는 동시에 구현 간편하여 프라이빗 클라우드 내에서 빠르고 안전하게 AI 배포
   * 20개 이상의 대규모 언어 모델(LLM)과 원활하게 통합
   * 안전한 데이터 액세스 및 규정 준수를 위해 구축
   * 100개 이상의 애플리케이션에서 데이터 가져오기 지원
2. Cognita
 * https://github.com/truefoundry/cognita
 * 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 모듈식 검색 증강 세대(RAG) 시스템을 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크
 * 특징
   * RAG 구성 요소를 구성하여 로컬에서 쉽게 테스트하고 대규모 배포
   * 다양한 문서 검색기, 임베딩을 지원하며 완전한 API 기반이므로 다른 시스템과 원활하게 통합
   * 확장 가능한 RAG 시스템을 위한 모듈식 설계
   * 비전문가도 문서 및 Q&A와 상호작용할 수 있는 UI
   * 증분 인덱싱으로 변경 사항을 추적하여 컴퓨팅 부하 낮춤
3. LLM-Ware
 * https://github.com/llmware-ai/llmware
 * 엔터프라이즈급 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크
 * 특징
   * 비공개로 안전하게 배포할 수 있는 소규모의 전문화된 모델을 통합하도록 설계되어 복잡한 엔터프라이즈 워크플로우에 적합
   * 엔터프라이즈 작업에 최적화된 50개 이상의 미세 조정된 소규모 모델 제공
   * 확장 가능한 모듈식 RAG 아키텍처 지원
   * GPU 없이도 실행할 수 있어 경량 배포 가능
4. RAG Flow
 * https://github.com/infiniflow/ragflow
 * 심층적인 문서 이해를 이용한 검색 증강 생성(RAG)에 초점을 맞춘 오픈 소스 엔진
 * 특징
   * 이 엔진을 통해 사용자는 정형 및 비정형 데이터를 통합하여 인용에 기반한 효과적인 질의응답 가능
   * 이 시스템은 간편한 배포 옵션과 함께 확장 가능한 모듈식 아키텍처 제공
   * 복잡한 데이터 형식을 처리할 수 있는 심층적인 문서 이해 기능 내장
   * 환각 위험을 줄인 근거 기반 인용
   * PDF, 이미지, 구조화된 데이터 등 다양한 문서 유형 지원
5. 그래프 RAG
 * https://github.com/microsoft/graphrag
 * 구조화된 지식 그래프를 통합하여 LLM 결과를 향상시키도록 설계된 모듈식 그래프 기반 검색 증강 생성(RAG) 시스템
 * 특징
   * 개인 데이터로 고급 추론을 지원하므로 기업 및 연구 애플리케이션에 이상적
   * 지식 그래프를 사용해 데이터 검색을 구조화하고 향상
   * 비공개 데이터 처리가 필요한 복잡한 엔터프라이즈 사용 사례에 맞게 맞춤화
   * 대규모 배포를 위해 Microsoft Azure와의 통합지원
6. Haystack
 * https://github.com/deepset-ai/haystack
 * 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 오픈 소스 AI 오케스트레이션 프레임워크
 * 특징
   * 사용자는 모델, 벡터 데이터베이스, 파일 변환기를 연결하여 RAG, 질문 답변, 시맨틱 검색과 같은 고급 시스템 구축 가능
   * 검색, 임베딩, 추론 작업을 위한 유연한 파이프라인
   * 다양한 벡터 데이터베이스 및 LLM과의 통합 지원
   * 기성 모델과 미세 조정된 모델을 모두 사용자 정의
7. Storm
 * https://github.com/stanford-oval/storm
 * 한 주제를 조사하고 인용이 포함된 전체 길이의 보고서를 생성하는 LLM 기반 지식 큐레이션 시스템
 * 특징
   * 고급 검색 방법을 통합하고 다각도의 질문을 지원하여 생성된 콘텐츠의 깊이와 정확성을 향상
   * 근거에 입각한 인용을 통해 위키백과와 유사한 문서 생성
   * 인간과 AI의 협업 지식 큐레이션 지원
   * 외부 검색 소스를 지원하는 모듈식 설계

🎃 검색 증강 생성의 과제
 * 데이터 연관성: 검색된 문서가 쿼리와 관련성이 높은지 확인하는 것은 특히 규모가 크거나 노이즈가 많은 데이터 세트의 경우 문제 가능성
 * 지연 시간: 외부 소스를 검색하면 오버헤드가 추가되어 특히 실시간 애플리케이션에서 응답 시간이 느려질 가능성
 * 데이터 품질: 품질이 낮거나 오래된 데이터는 부정확하거나 오해의 소지가 있는 AI 생성 응답으로 이어질 가능성
 * 확장성: 성능을 유지하면서 대규모 데이터 세트와 높은 사용자 트래픽을 처리하는 것은 복잡 가능성
 * 보안: 특히 기업 환경에서는 데이터 프라이버시를 보장하고 민감한 정보를 안전하게 처리하는 것이 매우 중요

보다 상세한 내용은 원문을 참고하셔도 좋습니다. ^^
 * source: https://dev.to/vectorpodcast/7-ai-open-source-libraries-to-build-rag-agents-ai-search-27bm?context=digest

🎃 검색 증강 생성(RAG)이란 무엇인가?<ul ><li>관련 정보 검색과 응답 생성을 결합한 AI 기술</li><li>먼저 외부 소스(문서나 데이터베이스 등)에서 데이터를 검색한 다음 이 정보를 사용하여 보다 정확하고 문맥에 맞는 답변을 생성하는 방식으로 작동</li><li>AI는 학습된 내용에만 의존하지 않고 사실에 기반한 더 나은 답변 제공 지원</li></ul> 🎃 검색 증강 생성(RAG)은 어떻게 작동하나?<ol ><li>사용자 질문 &gt; RAG는 데이터베이스, 웹사이트, 문서 등 다양한 데이터 소스를 검색통해 관련 정보 서치 </li><li>검색된 정보 + 원래 질문 = 더 많은 정보를 제공하는 프롬프트 생성</li><li>이렇게 향상된 프롬프트 &gt; 언어 모델에 입력 &gt; 질문과 관련성이 높고 검색된 정보가 보강된 답변 생성 </li><li>이 프로세스를 통해 AI는 사전 학습된 기능과 함께 외부 지식 소스를 활용하여 보다 정확하고 최신의 문맥 인식 답변 제공 </li></ol>🎃 검색 증강 생성(RAG)은 AI 모델에 어떤 도움을 주나?RAG는 실제 세계의 외부 데이터로 내부 지식을 보강하여 AI의 신뢰성과 최신성을 높입니다. 또한 RAG는 몇 가지 주요 방식으로 AI 모델을 개선합니다:<ol ><li>최신 정보에 대한 액세스: RAG는 문서, 데이터베이스 또는 웹과 같은 외부 소스에서 관련성 있는 실시간 정보 검색. 즉, AI는 학습 데이터가 오래된 경우에도 정확한 응답 제공 가능</li><li>정확도 향상: RAG는 AI의 학습된 지식에만 의존하지 않고 가장 관련성이 높은 데이터를 기반으로 모델이 답변을 생성. 따라서 답변이 더욱 정확하고 사실에 근거함</li><li>문맥 이해도 향상: 검색된 데이터를 사용자의 쿼리와 결합함으로써 RAG는 보다 맥락에 맞는 답변을 제공할 수 있으므로 AI의 답변이 상황에 더욱 맞춤화되고 구체적</li><li>환각 감소: 순수 AI 모델은 때때로 정보를 '환각'하거나 구성하는 경우가 있는데, RAG는 검색된 사실적인 데이터에 근거하여 응답함으로써 부정확하거나 조작된 정보의 가능성 줄임</li></ol> 🎃 검색 증강 생성을 위한 7가지 오픈 소스 라이브러리RAG를 수행하는 데 도움이 되는 몇 가지 오픈 소스 라이브러리는 문서 색인부터 검색, 언어 모델과의 통합에 이르기까지 RAG 시스템을 효율적으로 구현하는 데 필요한 도구와 프레임워크를 제공합니다.1. SWIRL<ul ><li>https://github.com/swirlai/swirl-search</li><li>검색 증강 세대(RAG) 애플리케이션을 구동하는 오픈 소스 AI 인프라 소프트웨어</li><li>특징<ul ><li>데이터를 이동하거나 복사하지 않고도 데이터 소스 전반에서 빠르고 안전하게 검색할 수 있게 함으로써 AI 파이프라인 향상</li><li>SWIRL은 방화벽 내부에서 작동하여 데이터 보안을 보장하는 동시에 구현 간편하여 프라이빗 클라우드 내에서 빠르고 안전하게 AI 배포</li><li>20개 이상의 대규모 언어 모델(LLM)과 원활하게 통합</li><li>안전한 데이터 액세스 및 규정 준수를 위해 구축</li><li>100개 이상의 애플리케이션에서 데이터 가져오기 지원</li></ul></li></ul>2. Cognita<ul ><li>https://github.com/truefoundry/cognita</li><li>프로덕션에 바로 사용할 수 있는 모듈식 검색 증강 세대(RAG) 시스템을 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크</li><li>특징<ul ><li>RAG 구성 요소를 구성하여 로컬에서 쉽게 테스트하고 대규모 배포</li><li>다양한 문서 검색기, 임베딩을 지원하며 완전한 API 기반이므로 다른 시스템과 원활하게 통합</li><li>확장 가능한 RAG 시스템을 위한 모듈식 설계</li><li>비전문가도 문서 및 Q&amp;A와 상호작용할 수 있는 UI</li><li>증분 인덱싱으로 변경 사항을 추적하여 컴퓨팅 부하 낮춤</li></ul></li></ul>3. LLM-Ware<ul ><li>https://github.com/llmware-ai/llmware</li><li>엔터프라이즈급 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크</li><li>특징<ul ><li>비공개로 안전하게 배포할 수 있는 소규모의 전문화된 모델을 통합하도록 설계되어 복잡한 엔터프라이즈 워크플로우에 적합</li><li>엔터프라이즈 작업에 최적화된 50개 이상의 미세 조정된 소규모 모델 제공</li><li>확장 가능한 모듈식 RAG 아키텍처 지원</li><li>GPU 없이도 실행할 수 있어 경량 배포 가능</li></ul></li></ul>4. RAG Flow<ul ><li>https://github.com/infiniflow/ragflow</li><li>심층적인 문서 이해를 이용한 검색 증강 생성(RAG)에 초점을 맞춘 오픈 소스 엔진</li><li>특징<ul ><li>이 엔진을 통해 사용자는 정형 및 비정형 데이터를 통합하여 인용에 기반한 효과적인 질의응답 가능</li><li>이 시스템은 간편한 배포 옵션과 함께 확장 가능한 모듈식 아키텍처 제공</li><li>복잡한 데이터 형식을 처리할 수 있는 심층적인 문서 이해 기능 내장</li><li>환각 위험을 줄인 근거 기반 인용</li><li>PDF, 이미지, 구조화된 데이터 등 다양한 문서 유형 지원</li></ul></li></ul>5. 그래프 RAG<ul ><li>https://github.com/microsoft/graphrag</li><li>구조화된 지식 그래프를 통합하여 LLM 결과를 향상시키도록 설계된 모듈식 그래프 기반 검색 증강 생성(RAG) 시스템</li><li>특징<ul ><li>개인 데이터로 고급 추론을 지원하므로 기업 및 연구 애플리케이션에 이상적</li><li>지식 그래프를 사용해 데이터 검색을 구조화하고 향상</li><li>비공개 데이터 처리가 필요한 복잡한 엔터프라이즈 사용 사례에 맞게 맞춤화</li><li>대규모 배포를 위해 Microsoft Azure와의 통합지원</li></ul></li></ul>6. Haystack<ul ><li>https://github.com/deepset-ai/haystack</li><li>프로덕션에 바로 사용할 수 있는 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 오픈 소스 AI 오케스트레이션 프레임워크</li><li>특징<ul ><li>사용자는 모델, 벡터 데이터베이스, 파일 변환기를 연결하여 RAG, 질문 답변, 시맨틱 검색과 같은 고급 시스템 구축 가능</li><li>검색, 임베딩, 추론 작업을 위한 유연한 파이프라인</li><li>다양한 벡터 데이터베이스 및 LLM과의 통합 지원</li><li>기성 모델과 미세 조정된 모델을 모두 사용자 정의</li></ul></li></ul>7. Storm<ul ><li>https://github.com/stanford-oval/storm</li><li>한 주제를 조사하고 인용이 포함된 전체 길이의 보고서를 생성하는 LLM 기반 지식 큐레이션 시스템</li><li>특징<ul ><li>고급 검색 방법을 통합하고 다각도의 질문을 지원하여 생성된 콘텐츠의 깊이와 정확성을 향상</li><li>근거에 입각한 인용을 통해 위키백과와 유사한 문서 생성</li><li>인간과 AI의 협업 지식 큐레이션 지원</li><li>외부 검색 소스를 지원하는 모듈식 설계</li></ul></li></ul> 🎃 검색 증강 생성의 과제<ul ><li>데이터 연관성: 검색된 문서가 쿼리와 관련성이 높은지 확인하는 것은 특히 규모가 크거나 노이즈가 많은 데이터 세트의 경우 문제 가능성</li><li>지연 시간: 외부 소스를 검색하면 오버헤드가 추가되어 특히 실시간 애플리케이션에서 응답 시간이 느려질 가능성</li><li>데이터 품질: 품질이 낮거나 오래된 데이터는 부정확하거나 오해의 소지가 있는 AI 생성 응답으로 이어질 가능성</li><li>확장성: 성능을 유지하면서 대규모 데이터 세트와 높은 사용자 트래픽을 처리하는 것은 복잡 가능성</li><li>보안: 특히 기업 환경에서는 데이터 프라이버시를 보장하고 민감한 정보를 안전하게 처리하는 것이 매우 중요</li></ul> 보다 상세한 내용은 원문을 참고하셔도 좋습니다. ^^<ul ><li>source: https://dev.to/vectorpodcast/7-ai-open-source-libraries-to-build-rag-agents-ai-search-27bm?context=digest</li></ul>

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[DEV]RAG를 수행하기 위한 7가지 AI 오픈소스 라이브러리

원문 : The Ultimate Guide to Font Performance Optimization 폰트 성능 최적화는 웹사이트의 폰트 로딩 속도를 높이고 더 부드럽게 렌더링 되도록 하는 다양한 웹 개발 기법을 말합니다. 이러한 최적화에는 신중한 폰트 선택, 성능이 우수한 폰트 포맷 사용, 자체 호스팅, 최적화된  선언, 폰트 디스플레이 전략 등이 포함됩니다. 웹사이트에 표시되는 폰트를 최적화하면 페이지 로딩 속도가 빨라지고 사용자 경험이 향상되며, 코어 웹 바이탈(Core Web Vitals…

(번역) 폰트 성능 최적화를 위한 궁극적인 가이드

오늘 소개드릴 글은 42dot의 유경상님이 번역해주신 글입니다.

폰트는 웹사이트의 성능과 사용자 경험에 큰 영향을 미치는 중요한 요소 중 하나임에도 불구하고, 많은 개발자들이 종종 폰트 최적화의 중요성을 간과하곤 합니다. 이 글에서는 웹사이트 폰트 성능 최적화에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다. 글에서는 웹 세이프 폰트와 웹 폰트의 차이점부터 시작하여, 폰트 자체 호스팅의 이점, WOFF2 형식의 중요성,
@font-face
선언 최적화 방법 등을 상세히 다룹니다. 또한 이 밖에도 여러가지 최적화 기법들을 소개하고 있습니다. 폰트 최적화는 비교적 작은 노력으로 큰 성능 향상을 얻을 수 있는 영역이므로, 이 글을 참고하여 여러분의 웹사이트 성능을 한 단계 끌어올리시는 기회가 되시길 바랍니다 :)

글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/the_ultimate_guide_to_font_performance_optimization/

오늘 소개드릴 글은 42dot의 유경상님이 번역해주신 글입니다. 폰트는 웹사이트의 성능과 사용자 경험에 큰 영향을 미치는 중요한 요소 중 하나임에도 불구하고, 많은 개발자들이 종종 폰트 최적화의 중요성을 간과하곤 합니다. 이 글에서는 웹사이트 폰트 성능 최적화에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다. 글에서는 웹 세이프 폰트와 웹 폰트의 차이점부터 시작하여, 폰트 자체 호스팅의 이점, WOFF2 형식의 중요성, <code >@font-face</code> 선언 최적화 방법 등을 상세히 다룹니다. 또한 이 밖에도 여러가지 최적화 기법들을 소개하고 있습니다. 폰트 최적화는 비교적 작은 노력으로 큰 성능 향상을 얻을 수 있는 영역이므로, 이 글을 참고하여 여러분의 웹사이트 성능을 한 단계 끌어올리시는 기회가 되시길 바랍니다 :) 글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/the_ultimate_guide_to_font_performance_optimization/

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폰트 성능 최적화를 위한 궁극적인 가이드

1. 언젠가 백종원 대표는, 성공 비결을 묻는 질문에 ‘척하며 산 것’이라고 말한 적 있다. 착한 사람인 척 살다 보니 착하게 살게 됐고, 열심히 사는 척을 하며 살다 보니 열심히 살게 됐고, 미식가인 척 살다 보니 실제로도 미식가가 되었다는 얘기다.  2. 그래서 백종원 대표는 후배들에게 ‘척하는 인생이라도 살라’고 말한다고. 세상에는 착한 척, 열심히 

백종원 대표와 강백호, 그리고 척하는 삶

1. 언젠가 백종원 대표는, 성공 비결을 묻는 질문에 ‘척하며 산 것’이라고 말한 적 있다. 착한 사람인 척 살다 보니 착하게 살게 됐고, 열심히 사는 척을 하며 살다 보니 열심히 살게 됐고, 미식가인 척 살다 보니 실제로도 미식가가 되었다는 얘기다.

2. 그래서 백종원 대표는 후배들에게 ‘척하는 인생이라도 살라’고 말한다고. 세상에는 착한 척, 열심히 사는 척조차 안 하는 사람들이 많으니.

3. 그런 백종원 대표의 말을 듣고, 바로 슬램덩크의 강백호가 떠올랐다고 한다. 강백호는 스스로 천재라고 착각하며 살지만, 실제로는 농구에 대해 기본도 모르는 어설픈 풋내기.

4. 그럼에도 강백호는 스스로가 천재라고 믿고, 천재인 척을 하며 살다가, 빡센 훈련과 고난의 게임을 이겨내면서 실제로 천재인 모먼트를 독자들에게 선사한다.

5. 비록 만화 캐릭터이긴 하지만, 강백호 역시 ‘척하는 인생’을 살다 진짜 천재가 된 캐릭터랄까?

6. 여담이지만, 최근 고등학생 시절 오타니 쇼헤이에 멘탈 코칭을 해준 것으로 유명한 니시다 하쓰미 씨의 책과 김항기 대표님의 추천으로 영국 작가 제임스 알렌(James Allen)의 사상들을 접하고 있는데,

7. 이 둘을 관통하는 메시지 역시 하나. ‘어떤 생각을 하느냐가 어떤 삶을 사느냐를 결정한다’는 것. 우리의 생각과 사고방식이 우리 삶의 원인이자 뿌리이고, 그 뿌리에서부터 삶의 결과 혹은 열매들이 피어난다는 얘기.

8. 그리고 그들의 책을 읽으면서 문득 이런 생각을 했다. ‘자신의 생각을 관리(manage)하는 것’이 어쩌면 피터 드러커가 말한 ‘자기 경영’의 시작일지 모른다고.

9. 그런 의미에서 지식 노동자로서 해야 할 일의 첫 번째는 수많은 잡념과 혼란한 정보 속에서 자신의 생각을 올바른 방향으로 관리하는 것일 수 있다.

10. 그런 의미에서 백종원 대표가 말하는 ‘척하는 인생’에서의 ‘척’은 가짜나 남을 속이기 위한 척이 아니라, 비록 지금 현실은 그 기대에 미치지 못하더라도, 자기가 옳다고 생각하는 방향으로 자신의 생각을 모아가는 일종의 자기 경영 기술이었던 게 아닐까?

11. 그리고 명확한 방향을 잡았기에 자신의 삶을 거기로 이끌 수 있었던 것 같고. 척이라도 해서 방향을 잡지 않으면, 혼란한 세상에 휩쓸려 생각 없이 살기 쉬우니까.

12. 강백호 역시 스스로가 천재라는 믿음이 없었으면, 무뚝뚝한 고릴라와 얌체 같은 여우와 쉽사리 꺼질 것 같은 촛불처럼 방황하는 부랑아와 함께 호흡을 맞추며 한 팀으로 뛰긴 쉽지 않았을 것 같고.

13. 그런 의미에서 우리 삶의 제 1원칙(first principle)은 ‘어떤 생각을 하느냐’, ‘어디를 바라보느냐’일 수 있다. 그리고 올바른 방향으로 가는 척이라도 해야, 그 방향으로 계속 나아갈 수 있을 것 같고. 어쩌면 그걸 사람들은 꿈이나 목표나 비전이나 미션이라고 부르는지도 모르지. 무튼 나 화이팅 🧏🏼‍♂️

#오늘의아무말

https://brunch.co.kr/@somewonyoon/238

1. 언젠가 백종원 대표는, 성공 비결을 묻는 질문에 ‘척하며 산 것’이라고 말한 적 있다. 착한 사람인 척 살다 보니 착하게 살게 됐고, 열심히 사는 척을 하며 살다 보니 열심히 살게 됐고, 미식가인 척 살다 보니 실제로도 미식가가 되었다는 얘기다. 2. 그래서 백종원 대표는 후배들에게 ‘척하는 인생이라도 살라’고 말한다고. 세상에는 착한 척, 열심히 사는 척조차 안 하는 사람들이 많으니. 3. 그런 백종원 대표의 말을 듣고, 바로 슬램덩크의 강백호가 떠올랐다고 한다. 강백호는 스스로 천재라고 착각하며 살지만, 실제로는 농구에 대해 기본도 모르는 어설픈 풋내기. 4. 그럼에도 강백호는 스스로가 천재라고 믿고, 천재인 척을 하며 살다가, 빡센 훈련과 고난의 게임을 이겨내면서 실제로 천재인 모먼트를 독자들에게 선사한다. 5. 비록 만화 캐릭터이긴 하지만, 강백호 역시 ‘척하는 인생’을 살다 진짜 천재가 된 캐릭터랄까? 6. 여담이지만, 최근 고등학생 시절 오타니 쇼헤이에 멘탈 코칭을 해준 것으로 유명한 니시다 하쓰미 씨의 책과 김항기 대표님의 추천으로 영국 작가 제임스 알렌(James Allen)의 사상들을 접하고 있는데, 7. 이 둘을 관통하는 메시지 역시 하나. ‘어떤 생각을 하느냐가 어떤 삶을 사느냐를 결정한다’는 것. 우리의 생각과 사고방식이 우리 삶의 원인이자 뿌리이고, 그 뿌리에서부터 삶의 결과 혹은 열매들이 피어난다는 얘기. 8. 그리고 그들의 책을 읽으면서 문득 이런 생각을 했다. ‘자신의 생각을 관리(manage)하는 것’이 어쩌면 피터 드러커가 말한 ‘자기 경영’의 시작일지 모른다고. 9. 그런 의미에서 지식 노동자로서 해야 할 일의 첫 번째는 수많은 잡념과 혼란한 정보 속에서 자신의 생각을 올바른 방향으로 관리하는 것일 수 있다. 10. 그런 의미에서 백종원 대표가 말하는 ‘척하는 인생’에서의 ‘척’은 가짜나 남을 속이기 위한 척이 아니라, 비록 지금 현실은 그 기대에 미치지 못하더라도, 자기가 옳다고 생각하는 방향으로 자신의 생각을 모아가는 일종의 자기 경영 기술이었던 게 아닐까? 11. 그리고 명확한 방향을 잡았기에 자신의 삶을 거기로 이끌 수 있었던 것 같고. 척이라도 해서 방향을 잡지 않으면, 혼란한 세상에 휩쓸려 생각 없이 살기 쉬우니까. 12. 강백호 역시 스스로가 천재라는 믿음이 없었으면, 무뚝뚝한 고릴라와 얌체 같은 여우와 쉽사리 꺼질 것 같은 촛불처럼 방황하는 부랑아와 함께 호흡을 맞추며 한 팀으로 뛰긴 쉽지 않았을 것 같고. 13. 그런 의미에서 우리 삶의 제 1원칙(first principle)은 ‘어떤 생각을 하느냐’, ‘어디를 바라보느냐’일 수 있다. 그리고 올바른 방향으로 가는 척이라도 해야, 그 방향으로 계속 나아갈 수 있을 것 같고. 어쩌면 그걸 사람들은 꿈이나 목표나 비전이나 미션이라고 부르는지도 모르지. 무튼 나 화이팅 🧏🏼‍♂️ #오늘의아무말 https://brunch.co.kr/@somewonyoon/238

My Favorite Product Management Memes

PM 관련 재미있는 meme 모음, 그 중에서 하나 "사람들이 프로덕트 개선 사항에 대한 아이디어를 제안할 때면 난 백로그에 이미 있다고 말하지. 하지만 난 그동안 절대 진행하지 않았지!"

Medium

경남대학교 행정학과

가연

안녕하세요!
경남대학교 빅데이터센터에서 공부하고 있는 학부 연구생입니다 !


프로덕트 매니저/서비스 기획

백재인

#문제를해결하는 #그로스마인드셋 #끊임없이배우기 #프로덕트매니저 #UXUIDesign

CEO Staff

황준영

무럭무럭 성장하고 싶은 Z세대 주니어입니다 :)

- 카카오택시 비즈니스 모델 관련 프로젝트 관리. “카카오택시 for business” 사업기획 및 프로젝트 관리, “카카오택시 블랙” 프라이싱·정산 프로세스 기획, “카카오택시” 자동결제 상위 기획. 카카오택시의 수익화 기반 구축 기여

- 카카오 성과형 광고의 영업기획 담당. 성과분석(SQL 활용) 바탕으로 비즈니스 인사이트 및 영업 가이드 도출. 다음카카오 합병 첫 광고 과제인 “검색광고-옐로아이디 연계 프로젝트” 사업PM으로 500여개 광고주 참여 및 상담률 2배 증가 기여 
 
- Daum앱, 마이피플, 소셜네트워크 Yozm, 위젯뱅크 서비스 기획 및 운영. 통신사·스타트업·모바일 솔루션(OCR, 음성인식) ·콘텐츠 제공자 파트너십 관리. 기타 전사 모바일(UX, 개발) 가이드 관리

Business Development & Project Manager

- Managed “AWAY”, an in-vehicle infotainment (IVI) platform, by working with cross functional teams, and establishing partnerships with mobility companies. Verified business feasibility of IVI market
- Coordinated strategic meetings and facilitated the decision-making processes for the top management. Conducted budget management and created product development processes (R&D, S/W, H/W)

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- “AWAY” 서비스 PM. 사업기획/프로젝트 관리/파트너십 관리
- 전략 기획 업무 담당. 임원 회의체 운영 및 의사결정 프로세스 지원. 예산 및 제품개발 프로세스(R&D, S/W, H/W) 관리

Strategy & Project Manager

- Global map 플랫폼 프로젝트 관리, 플랫폼 상위 기획 및 전략적 파트너십 관리 
- 네이버지도 내비게이션 궤적 데이터 성장 과제 PM
- 네이버 지도의 비즈니스 모델 테스트 PM, 신규 수익원 발굴
- 네이버 엔터프라이즈 API 출시 사업개발 담당. Deview 2018 키노트 레퍼런스 섭외(Uber, 쏘카, 우아한형제들 등)
- 네이버 지도 갤럭시 기어 앱 제휴 서비스 관리. 전략파트너십 관리 및 C/S 기반 제품 개선 대응
- 네이버 지도 데이터 소싱(대중교통, 로컬 콘텐츠) 관련 파트너사 및 정부기관·지자체 대관 업무 담당

Business Development & Project Manager, NAVER Map

- Expanded Zigzag's business model to include an online "Brand Store" that offers branded merchandise. Established protocols for acquiring new brand selections
- Led projects to improve storefront customer experience and integrate a new catalog system to expand zigzag's selection, significantly increasing customer engagement level
- Led multiple projects to improve the search and shopping experience for zigzag customers
- Established Scrum · A/B testing · customer interview process in the company

- 지그재그 서비스의 신사업 ‘브랜드관’ 런칭, 브랜드 셀렉션 확대 위한 기반 구축
- 스토어홈 개편 프로젝트 관리(UX 개선 & 신규 카탈로그 시스템 통합)
- 지그재그 앱 및 검색 서비스 UX 개선 관리, 쇼핑몰 검색엔진 도입

Product Manager

- Spearheaded the launching of Posty, an online shopping platform targeting women over 40

- 4050여성 타겟 패션 커머스 신사업 “Posty” 총괄, 프로덕트·사업개발·마케팅·세일즈 리드

Head of New Business

교육 / 에듀테크

Product Management

리더십

문제 정의하기

사용자 조사

Product Management & QA Team Lead

- Led a new initiative for the AI SaaS Collaboration Platform “Callabo.ai,” targeting sales professionals as a Product Manager.
- Spearheaded a stealth mode new business initiative, focusing on the incubation and development of a groundbreaking product as Head of New Business.

Product Manager & Head of New Business

- 모바일 신사업 서비스 기획/제휴: 다음앱, 마이피플
- 소셜네트워크 서비스 기획/제휴: yozm
- 위젯 서비스 기획: 위젯뱅크

Project manager

Digitalmedia Bachelor

Graduate school of culture technogy Master

진용진

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훌쩍 큰 아이를 바라보며 시간의 속도를 실감하는 아빠. 아주대 미디어학부, KAIST 문화기술대학원을 졸업하고, 다음커뮤니케이션, 카카오, 네이버랩스, 네이버, 카카오스타일, 링글 등에서 프로덕트 관리, 신사업 리더 업무를 담당했었습니다.

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