MSV 소셜임팩트 '시니어' 시리즈를 읽고 | 고연령 사용자가 디지털 기기 사용에 익숙하지 않은 것이 시력, 청각, 운동능력 등 신체적인 기능 저하에만 따른 것으로 여기는 것은 가장 큰 오해다. - 컴퓨터 공학자 제프 존슨(Jeff Johnson) 우리는 노인을 위한 디자인에서 흔히 신체적 노화와 퇴화에 중점을 둡니다.

18화 고령 UX의 진짜 문제는 시력과 청각이 아니라고?

고연령 사용자가 디지털 기기 사용에 익숙하지 않은 이유는 단순히 신체적 기능 저하 때문만은 아닙니다. 사실 유년기에 형성된 멘탈 모델이 현대의 디지털 인터페이스와 맞지 않기 때문이죠. 시니어들이 유독 세 줄의 메뉴 버튼이나 아이콘을 이해하는 데 어려움을 겪는 것도 이러한 이유입니다.

- 멘탈 모델 차원에서 보면 정보가 숨어있는 위계적인 UX는 물리 버튼에 익숙한 시니어의 멘탈 모델과 잘 맞지 않습니다.
- 보이스 어시스턴트를 선호하는 이유도 멘탈 모델과 관련이 있습니다.

👉 [더 읽기](https://brunch.co.kr/@cliche-cliche/233)

고연령 사용자가 디지털 기기 사용에 익숙하지 않은 이유는 단순히 신체적 기능 저하 때문만은 아닙니다. 사실 유년기에 형성된 멘탈 모델이 현대의 디지털 인터페이스와 맞지 않기 때문이죠. 시니어들이 유독 세 줄의 메뉴 버튼이나 아이콘을 이해하는 데 어려움을 겪는 것도 이러한 이유입니다. - 멘탈 모델 차원에서 보면 정보가 숨어있는 위계적인 UX는 물리 버튼에 익숙한 시니어의 멘탈 모델과 잘 맞지 않습니다.- 보이스 어시스턴트를 선호하는 이유도 멘탈 모델과 관련이 있습니다. 👉 [더 읽기](https://brunch.co.kr/@cliche-cliche/233)

Brunch Story

고령 UX의 진짜 문제는 시력과 청각이 아니라고? 🤔

UX 리서치 범위는 사용성에 관해서라면 모든 것이어야 합니다. 텍스트는 어떤 제품에서도 빠질 수 없는 구성요소이고, 당연히 UX 리서치 영역입니다. 훌륭한 UX 텍스트는 서비스를 개선하는 가장 효과적인 방법이기 때문입니다. 어떻게 개선해야 할까요? 한 가지 문장을 기억하면 좋습니다.

텍스트까지가 사용성입니다

저는 리서처이지만 라이팅도 합니다. UX 라이터가 없을 때엔 시니어로서 라이팅까지 담당했고, 스타트업에서 UX 리드 역할을 할 때엔 리소스가 부족해 프로덕트 디자인부터 리서치와 라이팅까지 모두 해야 했습니다. UX팀도 개발팀처럼 언제나 리소스가 부족하고 디자인, 리서치, 라이팅을 분리해서 생각하기 어려울 때가 훨씬 더 많았습니다. 덕분에 저는 텍스트야말로 사용성과 유용성이라는 가치를 충족해야만 하는 디자인 요소라고 확신합니다. 평소 사용자는 읽지 않고 훑어본다는 이야기를 많이 하는데요. 한 가지 더 기억해야 하는 것이 있습니다.

"사용자는 읽기 위해서 경험하는 것이 아니다"

1️⃣ 목적성 (Purposeful)

이 텍스트가 애초에 왜 필요한 것인지 정의하고 그 후에 텍스트를 솔루션으로 제공해야 합니다. 예컨대, 카드 유효기간이 만료돼서 정기구독 중인 OTT에 새로운 결제수단을 등록해야 하는 상황이라면 어떨까요? 당황하지 않고 요금을 지불할 수 있도록 하되 본질은 '지불 방법을 업데이트하도록 안내'하는 것입니다. 동시에, 왜 업데이트를 해야 하는지 설명이 되어야 하죠. 지불방법을 업데이트할 수 있어야 목적성이 있는 겁니다.

2️⃣ 간결성 (Concise)

텍스트는 짧을수록 경제적입니다. 처음부터 텍스트를 읽으려고 경험하는 사람은 없습니다. 맛있는 음식을 먹기 위해서 배달앱을 사용할 뿐이죠. 더 짧은 텍스트로도 충분하다면 텍스트가 길어질 필요가 없습니다. 공간을 차지하고, 필요한 텍스트를 찾는데 방해가 되기 때문입니다. 한 연구에 따르면 사용자는 40자 미만의 텍스트가 3행 이하일 때 훑어보기 쉽다고 여기는 것으로 나타났습니다. 가장 간결한 텍스트가 목적을 달성하기에 최선인지에 대해서는 판단이 필요하지만, 가장 간결한 텍스트에서 출발해야 합니다.

3️⃣ 대화성 (Conversational)

모든 텍스트를 시스템에서 대화체로 사용할 필요는 없지만, 상호작용을 하고 있다고 느끼도록 돕는 효과가 있습니다. 사용자는 자신이 사용하고 있는 서비스를 통해 경험과 대화를 하고 있다고 생각할 수 있습니다. 서비스를 이용하는 흐름(Flow)에서 사용하는 대화체에는 일관성이 필요합니다. 대화 도중에 갑자기 다른 사람과 이야기를 하는 것 같은 기분이 들면 어떨까요?

4️⃣ 명료성 (Clear)

명료한 텍스트는 생각할 필요가 없습니다. 해석의 여지가 적기 때문입니다. 일반적으로 널리 사용하는 용어를 사용하고, 중의적인 해석의 여지가 없는지 점검해야 합니다. 특히 관용적인 표현이나 비유를 더하는 식으로 욕심을 내는 것은 좋지 않습니다. 어떤 이에게는 최고의 표현이겠지만, 다른 이에게는 모욕적이거나 불쾌감을 줄 수 있습니다. 텍스트에서 리스크를 감당해서는 안 됩니다. 리스크가 있다는 것은 명료하지 않다는 말입니다.

https://www.redbusbagman.com/writingforusability/

저는 리서처이지만 라이팅도 합니다. UX 라이터가 없을 때엔 시니어로서 라이팅까지 담당했고, 스타트업에서 UX 리드 역할을 할 때엔 리소스가 부족해 프로덕트 디자인부터 리서치와 라이팅까지 모두 해야 했습니다. UX팀도 개발팀처럼 언제나 리소스가 부족하고 디자인, 리서치, 라이팅을 분리해서 생각하기 어려울 때가 훨씬 더 많았습니다. 덕분에 저는 텍스트야말로 사용성과 유용성이라는 가치를 충족해야만 하는 디자인 요소라고 확신합니다. 평소 사용자는 읽지 않고 훑어본다는 이야기를 많이 하는데요. 한 가지 더 기억해야 하는 것이 있습니다. "사용자는 읽기 위해서 경험하는 것이 아니다" 1️⃣ 목적성 (Purposeful) 이 텍스트가 애초에 왜 필요한 것인지 정의하고 그 후에 텍스트를 솔루션으로 제공해야 합니다. 예컨대, 카드 유효기간이 만료돼서 정기구독 중인 OTT에 새로운 결제수단을 등록해야 하는 상황이라면 어떨까요? 당황하지 않고 요금을 지불할 수 있도록 하되 본질은 '지불 방법을 업데이트하도록 안내'하는 것입니다. 동시에, 왜 업데이트를 해야 하는지 설명이 되어야 하죠. 지불방법을 업데이트할 수 있어야 목적성이 있는 겁니다. 2️⃣ 간결성 (Concise) 텍스트는 짧을수록 경제적입니다. 처음부터 텍스트를 읽으려고 경험하는 사람은 없습니다. 맛있는 음식을 먹기 위해서 배달앱을 사용할 뿐이죠. 더 짧은 텍스트로도 충분하다면 텍스트가 길어질 필요가 없습니다. 공간을 차지하고, 필요한 텍스트를 찾는데 방해가 되기 때문입니다. 한 연구에 따르면 사용자는 40자 미만의 텍스트가 3행 이하일 때 훑어보기 쉽다고 여기는 것으로 나타났습니다. 가장 간결한 텍스트가 목적을 달성하기에 최선인지에 대해서는 판단이 필요하지만, 가장 간결한 텍스트에서 출발해야 합니다. 3️⃣ 대화성 (Conversational) 모든 텍스트를 시스템에서 대화체로 사용할 필요는 없지만, 상호작용을 하고 있다고 느끼도록 돕는 효과가 있습니다. 사용자는 자신이 사용하고 있는 서비스를 통해 경험과 대화를 하고 있다고 생각할 수 있습니다. 서비스를 이용하는 흐름(Flow)에서 사용하는 대화체에는 일관성이 필요합니다. 대화 도중에 갑자기 다른 사람과 이야기를 하는 것 같은 기분이 들면 어떨까요? 4️⃣ 명료성 (Clear) 명료한 텍스트는 생각할 필요가 없습니다. 해석의 여지가 적기 때문입니다. 일반적으로 널리 사용하는 용어를 사용하고, 중의적인 해석의 여지가 없는지 점검해야 합니다. 특히 관용적인 표현이나 비유를 더하는 식으로 욕심을 내는 것은 좋지 않습니다. 어떤 이에게는 최고의 표현이겠지만, 다른 이에게는 모욕적이거나 불쾌감을 줄 수 있습니다. 텍스트에서 리스크를 감당해서는 안 됩니다. 리스크가 있다는 것은 명료하지 않다는 말입니다. https://www.redbusbagman.com/writingforusability/

REDBUSBAGMAN | 빨간색 광역버스에 백팩을 메고 탑니다

⟪사용성을 돕는 텍스트 작성 4단계⟫

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윅스가 피그마 플러그인을 출시했습니다. 윅스는 웹사이트를 개발, 배포, 관리할 수 있는 올인원 솔루션입니다. 피그마가 완전히 자유롭게 시각 설계를 하는 데 집중한다면 윅스는 그리드를 바탕으로 사용자와 상호작용하는 애니메이션에 집중합니다. 플러그인을 사용하면 피그마에서 전체적인 디자인을 설계하고 윅스로 사이트 배포 및 관리하는 구조가 됩니다.

더 자세한 내용은 링크에서 확인하세요.
https://designcompass.org/2024/06/26/wix-figma-plugin/

#UI #노코드 #도구 #디자인

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Figma

Wix 피그마 플러그인: 코드 없이 웹사이트 만들기

한국디자인진흥원(KIDP)이 주관한 신기술융합디자인 혁신 인재양성 프로그램 자리에 비즈니스를 고려한 UX 디자인과 디자인 윤리에 대해 강연할 기회를 가졌습니다.

학생들의 열정적인 모습과 디자인에 대한 진지한 태도에 오히려 제가 더 많은 영감과 배움을 받았습니다.

귀한 자리에 초대해주셔서 진심으로 감사드리며, 앞으로도 지속적인 성장과 발전을 기원하겠습니다.

한국디자인진흥원(KIDP)이 주관한 신기술융합디자인 혁신 인재양성 프로그램 자리에 비즈니스를 고려한 UX 디자인과 디자인 윤리에 대해 강연할 기회를 가졌습니다. 학생들의 열정적인 모습과 디자인에 대한 진지한 태도에 오히려 제가 더 많은 영감과 배움을 받았습니다. 귀한 자리에 초대해주셔서 진심으로 감사드리며, 앞으로도 지속적인 성장과 발전을 기원하겠습니다.

🌟 KIDP 신기술융합디자인 혁신 인재양성 오리엔테이션 연사 참여

DBR에서 소개한 홍익대 디자인학부 윤재영 교수 님 아티클이 흥미롭습니다. 행동 변화를 유도하는 서비스들에서 익숙하게 볼 수 있는 패턴 - 돈을 맡기고 목표를 달성하면 100% 이상(인센티브까지) 환급을 받고, 실패하면 벌금처럼 돈을 돌려받지 못하게 되는 것과 다른 접근방법으로 '보상 없음'을 이야기합니다.

'보상 없음' - 사용자는 보상이 없을 때 더 끌린다

DBR에서 소개한 홍익대 디자인학부 윤재영 교수 님 아티클이 흥미롭습니다. 행동 변화를 유도하는 서비스들에서 익숙하게 볼 수 있는 패턴 - 돈을 맡기고 목표를 달성하면 100% 이상(인센티브까지) 환급을 받고, 실패하면 벌금처럼 돈을 돌려받지 못하게 되는 것과 다른 접근방법으로 '보상 없음'을 이야기합니다. 보상으로 인한 행동 유도 전략은 단기적으로는 통할 수 있지만 외재적 동기는 지속성이 떨어지기 때문에 스스로 목적과 목표를 세우는 방식으로 자기 효능감을 높이는 것이 장기적 관점에서 필요한 서비스 설계 방식이라는 거죠. 보상이 무용하다기보다는 보상으로 인한 효용은 점점 그 효과가 반감된다는 의미입니다.

챌린저스와 같은 챌린지 서비스는 아침 기상을 돕고, 운동을 꾸준히 할 수 있도록 돕습니다. 사용자의 행동을 유도하는 온라인 서비스는 주로 '트리거-피드백-보상'의 원칙을 사용하고 있죠. 하지만 최근 연구에서는 무보상이 사용자 행동을 더 쉽게 변화시킬 수 있고, 오히려 외재적 보상이 독으로 작용할 수 있다고 합니다. 행동 유도를 위해서는 무조건적 보상보다는 장기적 관점에서 효용을 따져야 하는 것이에요. 기존의 방식에 대해서 4가지 차원으로 문제점을 제기합니다.

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

1️⃣ 사용자들이 몰라서 안 하는 게 아니다

일반적으로 해당 행동이 유익한지 알려주면 자연스럽게 행동으로 이어질 거라 기대하고, 왜 행동해야 하는지 안내하는데요. 하지만 대체로 이런 정보는 상식적으로 알고 있고, 많은 경우 너무 바쁘거나 행동을 당장 하려는 동기가 부족한 거예요. 이럴 때는 셀프 모니터링 기법 등 개인화된 정보로 접근하면 효과적이라고 합니다.

2️⃣ 기계가 감성적으로 호소하면 마음이 동할까

목표를 이뤄냈을 때 서비스에서 칭찬하거나, 이루지 못할 때 캐릭터가 슬퍼하거나 죄책감을 느끼게 하는 등 지나치게 감성적으로 접근하는 경우도 흔히 찾아볼 수 있는데요. 이런 감정에 호소하는 전략은 단기적으로는 유효할 수 있지만, 장기적으로는 칭찬의 의미를 느끼지 못하고 불편한 감정을 일으켜 바람직하지 못합니다. 듀오링고를 떠올리게 하는데 문화적 맥락을 잘 활용하지 못하면 불쾌감을 크게 일으킵니다.

3️⃣ 보상이 오히려 독이 될 수 있다.

스팬퍼드대의 연구에서는 예상되는 보상, 무보상, 그리고 깜짝 보상으로 나누어 행동에 대한 보상을 실험했는데요. 예상되는 보상보다 무보상이 사람들의 행동을 더 유도했어요. 사람들을 어떤 행동을 할 때 내재적 동기에 의해 움직이기도 하기에, 외재적 보상이 주어지면 오히려 독으로 작용할 수 있습니다.

4️⃣ 적극적인 개입이 효과적일 것이라는 착각

목적을 위해 행동을 강제하게 되면 오히려 역효과가 나타납니다. 한국에서는 많은 지자체들이 쓰레기를 덜 버리게 하려고 쓰레기통을 없애거나 작게 만들었지만, 오히려 무단 투기가 빈번해졌죠. 쓰레기 무단투기가 늘어나자 다시 쓰레기통 크기와 수를 늘렸습니다. 청소년의 게임중독을 막기 위해 심야 시간에 게임을 못하게 했던 '셧다운제' 역시 큰 효과 없이 폐지되었죠. 이처럼 행동을 유도하는 적극적인 개입은 취지와 다르게 강압적으로 느껴질 수 있습니다.

서울시는 새로운 쓰레기통을 정책적으로 디자인하면서 아래와 같은 원칙을 밝혔습니다.

 1. 상징성 : 서울의 상징이 되는 디자인적 아이콘 요소를 쓰레기통에 반영하여 표정이 있는 도시 이미지를 부여한다. 쓰레기통의 부정적 인식을 개선하여 시민들에게 도시의 아름다움과 자부심을 전달하고, 도심 환경 미관 개선한다.
    
 2. 식별성 : 누구나 쉽게 쓰레기 분리 배출을 더욱 간편하게 하기 위해, 재활용 쓰레기통은 채도가 높은 그린 컬러를 적용하여 시인성을 높혔다.
    
 3. 청결성 : 성숙해진 시민 의식을 반영하여 가정 쓰레기 무단 투기 방지를 위해 좁았던 투입구를 확대하여 오투기를 줄인다. 또한 상단부는 눈 비 등 날씨를 고려하여 뚜껑형을 적용으로 쓰레기통 주변의 외부 오염 역시 최소화하여 도시의 청결을 유지한다.
    
 4. 편리성 : 쓰레기를 버리는 과정을 보다 편리하게 만들기 위해, 투입구의 높이가 조정되어 허리를 굽히지 않고도 쉽게 쓰레기를 버릴 수 있다. 또한 기존 쓰레기통 용량 75ℓ부터 100ℓ리터까지 수용이 가능하도록 크기를 키우고, 이격 공간을 최소화하여 오투기를 방지한다. 관리자가 쓰레기를 빠르게 수거할 수 있도록 단순한 구조에 환경공무관의 손목 무리를 최소화하기 위해 가벼운 재질을 적용하고, 지면과의 격차를 주어 부식 및 오염을 방지한다.

https://redbusbagman.com/rewardparadox/

DBR에서 소개한 홍익대 디자인학부 윤재영 교수 님 아티클이 흥미롭습니다. 행동 변화를 유도하는 서비스들에서 익숙하게 볼 수 있는 패턴 - 돈을 맡기고 목표를 달성하면 100% 이상(인센티브까지) 환급을 받고, 실패하면 벌금처럼 돈을 돌려받지 못하게 되는 것과 다른 접근방법으로 '보상 없음'을 이야기합니다. 보상으로 인한 행동 유도 전략은 단기적으로는 통할 수 있지만 외재적 동기는 지속성이 떨어지기 때문에 스스로 목적과 목표를 세우는 방식으로 자기 효능감을 높이는 것이 장기적 관점에서 필요한 서비스 설계 방식이라는 거죠. 보상이 무용하다기보다는 보상으로 인한 효용은 점점 그 효과가 반감된다는 의미입니다. 챌린저스와 같은 챌린지 서비스는 아침 기상을 돕고, 운동을 꾸준히 할 수 있도록 돕습니다. 사용자의 행동을 유도하는 온라인 서비스는 주로 '트리거-피드백-보상'의 원칙을 사용하고 있죠. 하지만 최근 연구에서는 무보상이 사용자 행동을 더 쉽게 변화시킬 수 있고, 오히려 외재적 보상이 독으로 작용할 수 있다고 합니다. 행동 유도를 위해서는 무조건적 보상보다는 장기적 관점에서 효용을 따져야 하는 것이에요. 기존의 방식에 대해서 4가지 차원으로 문제점을 제기합니다. [ 큐레이터의 문장 🎒 ] 1️⃣ 사용자들이 몰라서 안 하는 게 아니다 일반적으로 해당 행동이 유익한지 알려주면 자연스럽게 행동으로 이어질 거라 기대하고, 왜 행동해야 하는지 안내하는데요. 하지만 대체로 이런 정보는 상식적으로 알고 있고, 많은 경우 너무 바쁘거나 행동을 당장 하려는 동기가 부족한 거예요. 이럴 때는 셀프 모니터링 기법 등 개인화된 정보로 접근하면 효과적이라고 합니다. 2️⃣ 기계가 감성적으로 호소하면 마음이 동할까 목표를 이뤄냈을 때 서비스에서 칭찬하거나, 이루지 못할 때 캐릭터가 슬퍼하거나 죄책감을 느끼게 하는 등 지나치게 감성적으로 접근하는 경우도 흔히 찾아볼 수 있는데요. 이런 감정에 호소하는 전략은 단기적으로는 유효할 수 있지만, 장기적으로는 칭찬의 의미를 느끼지 못하고 불편한 감정을 일으켜 바람직하지 못합니다. 듀오링고를 떠올리게 하는데 문화적 맥락을 잘 활용하지 못하면 불쾌감을 크게 일으킵니다. 3️⃣ 보상이 오히려 독이 될 수 있다. 스팬퍼드대의 연구에서는 예상되는 보상, 무보상, 그리고 깜짝 보상으로 나누어 행동에 대한 보상을 실험했는데요. 예상되는 보상보다 무보상이 사람들의 행동을 더 유도했어요. 사람들을 어떤 행동을 할 때 내재적 동기에 의해 움직이기도 하기에, 외재적 보상이 주어지면 오히려 독으로 작용할 수 있습니다. 4️⃣ 적극적인 개입이 효과적일 것이라는 착각 목적을 위해 행동을 강제하게 되면 오히려 역효과가 나타납니다. 한국에서는 많은 지자체들이 쓰레기를 덜 버리게 하려고 쓰레기통을 없애거나 작게 만들었지만, 오히려 무단 투기가 빈번해졌죠. 쓰레기 무단투기가 늘어나자 다시 쓰레기통 크기와 수를 늘렸습니다. 청소년의 게임중독을 막기 위해 심야 시간에 게임을 못하게 했던 '셧다운제' 역시 큰 효과 없이 폐지되었죠. 이처럼 행동을 유도하는 적극적인 개입은 취지와 다르게 강압적으로 느껴질 수 있습니다. 서울시는 새로운 쓰레기통을 정책적으로 디자인하면서 아래와 같은 원칙을 밝혔습니다. <ol ><li>상징성 : 서울의 상징이 되는 디자인적 아이콘 요소를 쓰레기통에 반영하여 표정이 있는 도시 이미지를 부여한다. 쓰레기통의 부정적 인식을 개선하여 시민들에게 도시의 아름다움과 자부심을 전달하고, 도심 환경 미관 개선한다. </li><li>식별성 : 누구나 쉽게 쓰레기 분리 배출을 더욱 간편하게 하기 위해, 재활용 쓰레기통은 채도가 높은 그린 컬러를 적용하여 시인성을 높혔다. </li><li>청결성 : 성숙해진 시민 의식을 반영하여 가정 쓰레기 무단 투기 방지를 위해 좁았던 투입구를 확대하여 오투기를 줄인다. 또한 상단부는 눈 비 등 날씨를 고려하여 뚜껑형을 적용으로 쓰레기통 주변의 외부 오염 역시 최소화하여 도시의 청결을 유지한다. </li><li>편리성 : 쓰레기를 버리는 과정을 보다 편리하게 만들기 위해, 투입구의 높이가 조정되어 허리를 굽히지 않고도 쉽게 쓰레기를 버릴 수 있다. 또한 기존 쓰레기통 용량 75ℓ부터 100ℓ리터까지 수용이 가능하도록 크기를 키우고, 이격 공간을 최소화하여 오투기를 방지한다. 관리자가 쓰레기를 빠르게 수거할 수 있도록 단순한 구조에 환경공무관의 손목 무리를 최소화하기 위해 가벼운 재질을 적용하고, 지면과의 격차를 주어 부식 및 오염을 방지한다.</li></ol> https://redbusbagman.com/rewardparadox/

⟪'보상 없음' - 사용자는 보상이 없을 때 더 끌린다⟫

개발자가 영어도 잘해야 할까?개발만큼 중요해진 IT 영어!영어는 개발자에게 개발자 커리어를 성장시킬 수 있는 기회를 주는 동시에 개발 생산성을 향상시키는 도구가 되었다. 급변하는 IT 업계에서 최신 개발 트렌드를 빠르게 따라갈 수 있게 도와 주기도 한다. 이렇...

개발자가 영어도 잘해야 하나요? - 예스24

"개발자가 영어도 잘해야 하나요?" 는 개발자가 국내가 아닌 해외 IT 기업에서 일하기 위한 실전 영어와 학습 노하우를 알려주기 위해 쓰여진 책입니다.

이 책의 저자는 국내 평범한 개발자에서 보스턴의 웹 개발 프리랜서 겸 매사추세츠 주립대의 컴퓨터 공학 석사가 되기까지의 경험을 바탕으로, 개발자들이 알아야할 실전 IT 영어 학습 방법과 노하우를 자세하게 설명하고 있습니다.

책은 크게 여섯개의 챕터로 나뉘어 있습니다.

첫 번째 챕터에서는 개발자가 영어를 배워야 하는 이유와 일반 영어와 개발자 영어의 차이, 기초 문법과 학습 노하우를 다루고 있습니다.

두 번째 챕터에서는 소프트웨어 개발 단계인 요구 사항 분석, 설계, 구현, 테스트, 배포와 유지보수 단계에서 사용할 수 있는 실무 영어를 다양한 상황별 예시를 통해 알려줍니다.

세 번째 챕터에서는 각 개발 분야별(frontend, backend, 기타)로 자주 사용하게 되는 용어와 실무 영어 사용법을 다룹니다.

네 번째 챕터에서는 각 상황별 메일 작성에 대한 예제와 회의와 프레젠테이션에서 사용하게 되는 실무 영어를 다룹니다.

다섯 번째 챕터에서는 미국 대학원 진학에 대한 필요성을 어필하고 지원 방법과 준비해야할 내용을 다룹니다.

마지막으로 여섯 번째 챕터에서는 실제 해외 개발자 취업시 하게 되는 영어 면접이나 행동 면접, 기술 면접에 필요한 팁과 상황별 예시를 자세히 다룹니다.

이 책의 가장 큰 장점은 실용성 이라고 생각합니다.

개발자들이 자주 사용하는 기술 용어와 표현들을 다양한 상황별 예제를 통해 독자들이 실제 상황에서 어떻게 사용할 수 있는지 구체적으로 잘 정리해 두었기 때문에
이 책을 단순히 읽고 끝나는게 아니라 가지고 다니면서 상황별로 필요할 때 참고하기 좋습니다.

다만 책의 내용을 이해하기 위해서는 어느정도 기초적인 영어 지식이 필요하기 때문에 그렇지 못한 독자에게는 조금 어려울 수 있습니다.

개인적으로 이 책에서 가장 인상깊었던 점은 개발자가 사용하는 다양한 용어를 발음까지 자세히 정리했던 부분인데요,
기술 단어에 대한 발음의 통일은 효과적인 커뮤니케이션을 용이하게 하고 기술적 대화의 명확성에 기여한다 생각합니다.

그래서 책에 정리된 용어들과 발음을 보고 제가 지금까지 틀린 발음으로 사용했던 용어들이 많아 충격을 받았지만, 이 책을 통해 개선할 수 있어 좋았습니다.

아직 저도 마음속으로 품고만 있는 꿈입니다만,
"개발자가 영어도 잘해야 하나요?" 는 개발자들이 국내에만 머물기 보단 해외로 도전할 동기부여를 주는 책이라고 생각합니다.

개발자로서 해외 취업과 영어 실력 향상에 관심 있는 모든 분들께 조심스럽게 추천해 봅니다.

📌 도서 서점 링크
 * yes24: https://www.yes24.com/Product/Goods/124929252 
 * 교보 문고: https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000212263991

* 이 리뷰는 길벗출판사의 도서 지원을 받아 작성했습니다.

"개발자가 영어도 잘해야 하나요?" 는 개발자가 국내가 아닌 해외 IT 기업에서 일하기 위한 실전 영어와 학습 노하우를 알려주기 위해 쓰여진 책입니다. 이 책의 저자는 국내 평범한 개발자에서 보스턴의 웹 개발 프리랜서 겸 매사추세츠 주립대의 컴퓨터 공학 석사가 되기까지의 경험을 바탕으로, 개발자들이 알아야할 실전 IT 영어 학습 방법과 노하우를 자세하게 설명하고 있습니다. 책은 크게 여섯개의 챕터로 나뉘어 있습니다. 첫 번째 챕터에서는 개발자가 영어를 배워야 하는 이유와 일반 영어와 개발자 영어의 차이, 기초 문법과 학습 노하우를 다루고 있습니다. 두 번째 챕터에서는 소프트웨어 개발 단계인 요구 사항 분석, 설계, 구현, 테스트, 배포와 유지보수 단계에서 사용할 수 있는 실무 영어를 다양한 상황별 예시를 통해 알려줍니다. 세 번째 챕터에서는 각 개발 분야별(frontend, backend, 기타)로 자주 사용하게 되는 용어와 실무 영어 사용법을 다룹니다. 네 번째 챕터에서는 각 상황별 메일 작성에 대한 예제와 회의와 프레젠테이션에서 사용하게 되는 실무 영어를 다룹니다. 다섯 번째 챕터에서는 미국 대학원 진학에 대한 필요성을 어필하고 지원 방법과 준비해야할 내용을 다룹니다. 마지막으로 여섯 번째 챕터에서는 실제 해외 개발자 취업시 하게 되는 영어 면접이나 행동 면접, 기술 면접에 필요한 팁과 상황별 예시를 자세히 다룹니다. 이 책의 가장 큰 장점은 실용성 이라고 생각합니다. 개발자들이 자주 사용하는 기술 용어와 표현들을 다양한 상황별 예제를 통해 독자들이 실제 상황에서 어떻게 사용할 수 있는지 구체적으로 잘 정리해 두었기 때문에이 책을 단순히 읽고 끝나는게 아니라 가지고 다니면서 상황별로 필요할 때 참고하기 좋습니다. 다만 책의 내용을 이해하기 위해서는 어느정도 기초적인 영어 지식이 필요하기 때문에 그렇지 못한 독자에게는 조금 어려울 수 있습니다. 개인적으로 이 책에서 가장 인상깊었던 점은 개발자가 사용하는 다양한 용어를 발음까지 자세히 정리했던 부분인데요,기술 단어에 대한 발음의 통일은 효과적인 커뮤니케이션을 용이하게 하고 기술적 대화의 명확성에 기여한다 생각합니다. 그래서 책에 정리된 용어들과 발음을 보고 제가 지금까지 틀린 발음으로 사용했던 용어들이 많아 충격을 받았지만, 이 책을 통해 개선할 수 있어 좋았습니다. 아직 저도 마음속으로 품고만 있는 꿈입니다만,"개발자가 영어도 잘해야 하나요?" 는 개발자들이 국내에만 머물기 보단 해외로 도전할 동기부여를 주는 책이라고 생각합니다. 개발자로서 해외 취업과 영어 실력 향상에 관심 있는 모든 분들께 조심스럽게 추천해 봅니다. 📌 도서 서점 링크<ul ><li>yes24: https://www.yes24.com/Product/Goods/124929252&nbsp;</li><li>교보 문고: https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000212263991</li></ul> * 이 리뷰는 길벗출판사의 도서 지원을 받아 작성했습니다.

예스24

[📚 도서 리뷰] 개발자가 영어도 잘해야 하나요?

✻ 강연 내용 : 'AI 시대' 속에 살고 계신 여러분, AI에 대해 생각하면 두려우십니까? 기대되십니까? 아니면 애써 외면하고 계십니까? AI는 어려운 것이 아니고 절대로 두려워 할 것도 아닙니다. ChatGPT가 나온지 이제 18개월, 우리도 충분히 이 AI시대를 누릴 수 있습니다. 보다 적극적인 AI 사피엔스로 살아갈 수 있는 방법을 여러분께 안내합니다 ✻ [책이벤트] 댓글로 강연의 소감평과 함께 자신의 이야기를 남겨주세요.

[책이벤트] 필수 시청! 당장 내일과 내 일을 위해 정말 중요한 이야기 | 최재붕 'AI 사피엔스'저자 w/ 구범준 PD | #자기계발 #성공 #ai | 세바시나머지45 ep.67

나의 커리어 과정에서 지금의 위치를 가능하게 만들었던 결정적 순간을 물으면 세 가지 중요 기점이 있다.

첫 번째, 디자인을 전공하겠다고 결정한 고등학교 1학년. (내가 뭘 좋아하고 하고 싶은지를 스스로 결정한 게 중요 포인트)
두 번째, 인터랙션 디자이너로 커리어를 결정한 대학교 3학년. (인터넷 초창기에 선발주자가 된 계기)
세 번째, 20대 후반에 미국 이주. (글로벌 기업으로 커리어를 확장할 수 있었던 발판)

놀라운 속도로 발전하고 쏟아져 나오는 AI 기술들을 보고 있자면, 내가 처음 컴퓨터그래픽과 인터넷이라는 기술을 접했던 30년 전이 떠오른다. 30년 전에 인터넷이 조용하게 시작됐지만 현대사회에 없어서는 안 될 기술 기반이 된 것처럼, 지금 역시 AI가 조용히 판도를 바꾸고 있는 시작점이다. 미디어에서 AI 얘기가 쏟아져 나오고 세상의 모든 돈이 블랙홀처럼 AI 기술 투자에 몰리고 있지만, 아직 1년 조금 넘은 지각 변동이다. 새롭게 누구나 진입할 수 있는 기회의 세상이 열렸다는 뜻이다. AI가 주는 기회가 보이는지, 기회를 내 것으로 만들 수 있는지가 관건. 누구에게나 동일하게 기회가 열렸다는 게 장점이고, 그래서 전 세계 사람들과 경쟁해야 한다는 게 단점이기도 하다.

[AI 공부를 지금 해야 하는 이유]

1) 선발 주자와 후발 주자의 차이
무언가 새롭게 시작되는 기술의 변화에서는 선발주자가 우위를 가지게 된다. 대부분의 사람들은 기존에 익숙한 방식, 그리고 자신이 이미 취득한 기술을 지키고 싶어 한다. 당장은 기존 방식으로 돈벌이가 가능하고 새로운 기술은 수요가 적거나 어렵게 느껴지기 쉽다. 하지만 30년 전, 컴퓨터나 인터넷 즉 디지털 전환이 대세가 될 기술이라는 게 보였던 사람들은 일찍 시작해서 선발 주자가 될 수 있었고, 소위 “전문가"라는 칭호를 쉽게 얻는 혜택을 누렸다. 그때는 포토샵을 쓸 줄 안다는 것만으로, 엑셀을 쓸 줄 안다는 것만으로, 웹 코딩을 할 줄 안다는 것만으로 취업이 되던 시절이었다.

기술 전환의 초입은 누가 먼저 시작했느냐 자체로 얻는 혜택이 크다. AI가 바로 그 전환의 초입에 있다. 새로운 기술이 시작될 때는, 그걸 할 줄 안다는 것만으로 대우를 받는다. 써봤다는 것 자체로 할 줄 안다고 인정받는 골든 타임이 바로 지금이다.

2) 전문가와 비전문가의 차이
기존 전문 소프트웨어와 생성형 AI의 차이가 무엇일까. 터치 UI 방식의 기존 소프트웨어는 주어진 기능을 활용한다. 포토샵을 예를 들자면, 새 파일 만드는 메뉴를 눌러서, 보여주는 메뉴에서 캔버스의 크기를 정해주고, 포토샵에서 제공되는 레이어, 채널, 브러시, 필터 등등의 기능들을 조합해서 내가 원하는 걸 만들어 내는 방식이다. 적어도 포토샵을 쓸 줄 안다는 지식의 영역에서는 주어진 기능을 벗어나지 않는 범주이다.

하지만 생성형 AI는? 사용자에게 주어지는 건 명령어 창(프롬프트) 하나이다. 이 흰 도화지 같은 텍스트 필드에 내가 원하는 걸 명령하는 방식이다. 프롬프트를 어떻게 작성하는지에 따라 AI 답변이 달라지기 때문에 프롬프트를 활용하는 능력이 전문가와 비전문가의 실력을 나누게 되고, 똑같은 AI 툴을 사용하더라도 완전히 다른 툴을 사용하는 효과를 만든다. AI 가 지금보다 더 진화해서 더 자연스럽게 인간과 대화를 나눌 수 있게 된다면, 대화를 잘하는 능력이 AI 전문가의 주요 역량이 될 것이다. 아이러니하게도, 말하기와 쓰기 능력이 AI 시대에 더욱 중요해지는 이유이다.

3) 아는 사람과 해본 사람의 차이
늘 강조하지만 해보지 않은 건 아는 게 아니다. AI 관련 책 열 권을 읽는 것보다 직접 프롬프트 한 개를 넣어보는 게 훨씬 좋은 방법이다. 변하는 속도가 워낙 빠르고 어떻게 사용하는지에 따라 다른 결과물을 만들 수 있기 때문에, 정보 업데이트가 빠른 온라인을 활용하는 걸 추천한다. 특히 유튜브에 수많은 AI 기능 따라 하기 영상들이 있는데, 직접 보고 따라 해보는 게 가장 쉽고 좋은 접근 방식이다. 따라 하다 보면 응용 아이디어가 떠오르고, 조금만 다르게 응용해도 완전히 다른 결과물을 얻을 수 있기 때문에 바로 나만의 노하우로 발전시킬 수 있다. 새로운 노하우를 얻었다면 널리 공유하길 권한다. 이제는 아는 걸 나만 알고 있는 게 경쟁력이 아니라, 아는 걸 오픈해서 다른 사람들과 더 크게 키울 줄 아는 게 경쟁력이다.

추가하고 싶은 말,
지금은 AI 기술 초입이기 때문에 일찍 써본 사람이 앞서 나갈 수 있는 골든 타임이지만, 모든 새로운 기술은 평준화 단계를 거치게 되고 그 이후는 결국 사람, 즉 각자의 역량이 중요해진다. 내가 가진 (AI를 부릴 수 있는) 생각 능력, (AI의 아웃풋을 보고) 좋고 나쁨을 선택할 수 있는 판단력 그리고 발전시킬 수 있는 창의력, 나의 취향, 나만의 색깔, 나의 안목 같은 게 결국은 나의 코어 핵심 역량이다. 나의 코어 역량을 키우지 않으면 껍데기 AI 기술자가 된다는 걸 잊지 말 것.

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세바시 영상 [당장 내일과 내 일을 위해 정말 중요한 이야기 | 최재붕 ‘AI 사피엔스‘저자 w/ 구범준 PD] 영상을 보고 영감을 얻어 씀. 추천 영상.

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

나의 커리어 과정에서 지금의 위치를 가능하게 만들었던 결정적 순간을 물으면 세 가지 중요 기점이 있다.​첫 번째, 디자인을 전공하겠다고 결정한 고등학교 1학년. (내가 뭘 좋아하고 하고 싶은지를 스스로 결정한 게 중요 포인트)두 번째, 인터랙션 디자이너로 커리어를 결정한 대학교 3학년. (인터넷 초창기에 선발주자가 된 계기)세 번째, 20대 후반에 미국 이주. (글로벌 기업으로 커리어를 확장할 수 있었던 발판)​놀라운 속도로 발전하고 쏟아져 나오는 AI 기술들을 보고 있자면, 내가 처음 컴퓨터그래픽과 인터넷이라는 기술을 접했던 30년 전이 떠오른다. 30년 전에 인터넷이 조용하게 시작됐지만 현대사회에 없어서는 안 될 기술 기반이 된 것처럼, 지금 역시 AI가 조용히 판도를 바꾸고 있는 시작점이다. 미디어에서 AI 얘기가 쏟아져 나오고 세상의 모든 돈이 블랙홀처럼 AI 기술 투자에 몰리고 있지만, 아직 1년 조금 넘은 지각 변동이다. 새롭게 누구나 진입할 수 있는 기회의 세상이 열렸다는 뜻이다. AI가 주는 기회가 보이는지, 기회를 내 것으로 만들 수 있는지가 관건. 누구에게나 동일하게 기회가 열렸다는 게 장점이고, 그래서 전 세계 사람들과 경쟁해야 한다는 게 단점이기도 하다.​[AI 공부를 지금 해야 하는 이유]​1) 선발 주자와 후발 주자의 차이무언가 새롭게 시작되는 기술의 변화에서는 선발주자가 우위를 가지게 된다. 대부분의 사람들은 기존에 익숙한 방식, 그리고 자신이 이미 취득한 기술을 지키고 싶어 한다. 당장은 기존 방식으로 돈벌이가 가능하고 새로운 기술은 수요가 적거나 어렵게 느껴지기 쉽다. 하지만 30년 전, 컴퓨터나 인터넷 즉 디지털 전환이 대세가 될 기술이라는 게 보였던 사람들은 일찍 시작해서 선발 주자가 될 수 있었고, 소위 “전문가"라는 칭호를 쉽게 얻는 혜택을 누렸다. 그때는 포토샵을 쓸 줄 안다는 것만으로, 엑셀을 쓸 줄 안다는 것만으로, 웹 코딩을 할 줄 안다는 것만으로 취업이 되던 시절이었다.​기술 전환의 초입은 누가 먼저 시작했느냐 자체로 얻는 혜택이 크다. AI가 바로 그 전환의 초입에 있다. 새로운 기술이 시작될 때는, 그걸 할 줄 안다는 것만으로 대우를 받는다. 써봤다는 것 자체로 할 줄 안다고 인정받는 골든 타임이 바로 지금이다. 2) 전문가와 비전문가의 차이기존 전문 소프트웨어와 생성형 AI의 차이가 무엇일까. 터치 UI 방식의 기존 소프트웨어는 주어진 기능을 활용한다. 포토샵을 예를 들자면, 새 파일 만드는 메뉴를 눌러서, 보여주는 메뉴에서 캔버스의 크기를 정해주고, 포토샵에서 제공되는 레이어, 채널, 브러시, 필터 등등의 기능들을 조합해서 내가 원하는 걸 만들어 내는 방식이다. 적어도 포토샵을 쓸 줄 안다는 지식의 영역에서는 주어진 기능을 벗어나지 않는 범주이다.​하지만 생성형 AI는? 사용자에게 주어지는 건 명령어 창(프롬프트) 하나이다. 이 흰 도화지 같은 텍스트 필드에 내가 원하는 걸 명령하는 방식이다. 프롬프트를 어떻게 작성하는지에 따라 AI 답변이 달라지기 때문에 프롬프트를 활용하는 능력이 전문가와 비전문가의 실력을 나누게 되고, 똑같은 AI 툴을 사용하더라도 완전히 다른 툴을 사용하는 효과를 만든다. AI 가 지금보다 더 진화해서 더 자연스럽게 인간과 대화를 나눌 수 있게 된다면, 대화를 잘하는 능력이 AI 전문가의 주요 역량이 될 것이다. 아이러니하게도, 말하기와 쓰기 능력이 AI 시대에 더욱 중요해지는 이유이다. 3) 아는 사람과 해본 사람의 차이늘 강조하지만 해보지 않은 건 아는 게 아니다. AI 관련 책 열 권을 읽는 것보다 직접 프롬프트 한 개를 넣어보는 게 훨씬 좋은 방법이다. 변하는 속도가 워낙 빠르고 어떻게 사용하는지에 따라 다른 결과물을 만들 수 있기 때문에, 정보 업데이트가 빠른 온라인을 활용하는 걸 추천한다. 특히 유튜브에 수많은 AI 기능 따라 하기 영상들이 있는데, 직접 보고 따라 해보는 게 가장 쉽고 좋은 접근 방식이다. 따라 하다 보면 응용 아이디어가 떠오르고, 조금만 다르게 응용해도 완전히 다른 결과물을 얻을 수 있기 때문에 바로 나만의 노하우로 발전시킬 수 있다. 새로운 노하우를 얻었다면 널리 공유하길 권한다. 이제는 아는 걸 나만 알고 있는 게 경쟁력이 아니라, 아는 걸 오픈해서 다른 사람들과 더 크게 키울 줄 아는 게 경쟁력이다.​추가하고 싶은 말,지금은 AI 기술 초입이기 때문에 일찍 써본 사람이 앞서 나갈 수 있는 골든 타임이지만, 모든 새로운 기술은 평준화 단계를 거치게 되고 그 이후는 결국 사람, 즉 각자의 역량이 중요해진다. 내가 가진 (AI를 부릴 수 있는) 생각 능력, (AI의 아웃풋을 보고) 좋고 나쁨을 선택할 수 있는 판단력 그리고 발전시킬 수 있는 창의력, 나의 취향, 나만의 색깔, 나의 안목 같은 게 결국은 나의 코어 핵심 역량이다. 나의 코어 역량을 키우지 않으면 껍데기 AI 기술자가 된다는 걸 잊지 말 것.​---세바시 영상 [당장 내일과 내 일을 위해 정말 중요한 이야기 | 최재붕 ‘AI 사피엔스‘저자 w/ 구범준 PD] 영상을 보고 영감을 얻어 씀. 추천 영상.​https://www.youtube.com/watch?v=CKXJTzuLoww

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AI 공부를 지금 해야 하는 이유

1. 올해 '삼양식품'은, 엔비디아보다 주가가 더 많이 오르며 '면비디아'라고도 불린다고 한다. 2. 삼양식품의 주가를 끌어올리는 1등 공신은 누가 뭐라고 해도 '불닭볶음면'인데, 단순화해서 설명하면, 불닭볶음면의 폭발적인 해외 수출이 삼양식품의 실적과 주가를 끌어올리고 있는 셈. 3. 그리고 사람들은 K-푸드 열풍 등 불닭볶음면의 독특한 맛에 주목하지

면비디아와 콘텐츠의 시대

1. 올해 ‘삼양식품’은, 엔비디아보다 주가가 더 많이 오르며 ‘면비디아’라고도 불린다고 한다.

2. 삼양식품의 주가를 끌어올리는 1등 공신은 누가 뭐라고 해도 ‘불닭볶음면‘인데, 단순화해서 설명하면, 불닭볶음면의 폭발적인 해외 수출이 삼양식품의 실적과 주가를 끌어올리고 있는 셈.

3. 그리고 사람들은 K-푸드 열풍 등 불닭볶음면의 독특한 맛에 주목하지만 개인적으로 생각하는 불닭볶음면의 특이점은, 독특한 맛을 바탕으로 불닭볶음면을 먹는 것 자체가 하나의 콘텐츠가 되고 있다는 점.

4. 바꿔 말하면, 삼양식품과 불닭볶음면은, 그들이 의도했는지 안 했는지는 모르겠지만, 요즘 콘텐츠의 힘으로 성장하고 있다.

5. 특히 소셜 미디어가 발전한 시대에 ‘불닭볶음면’을 먹는 사람들 중 다수가 자발적으로 이를 콘텐츠화하고 있고, 이는 그 어떤 마케팅보다 강력한 힘을 발휘하고 있는 상황. 심지어 이런 추세는 몇 년째 이어지고 있고, 점점 더 글로벌리 확산되고 있다.

6. 게다가 최근 덴마크 정부에서 불닭볶음면을 제지하는 액션을 보였는데, 오히려 그게 계기가 되어서 도대체 어떤 맛이길래 덴마크 정부까지 나서서 리콜을 명령했냐며 전 세계 기자들이 불닭볶음면을 먹어보고 리뷰하는 상황까지 벌어지고 있다리.

7. 빌런의 등장이 주인공의 서사를 더욱 강화시키듯, 덴마크 정부의 리콜 명령이 불닭볶음면의 콘텐츠화를 더욱 증폭시키고 있는 셈.

8. 여담이지만, 얼마 전 엔드류 첸의 말을 빌려, “그로스 해킹의 시대는 끝났고, 지금부터는 콘텐츠의 시대”라고 말한 적이 있는데,

9. 삼양식품과 불닭볶음면의 행보는 이를 입증하는 하나의 사례일 수 있다. 제품이 소비자의 삶에서 그 자체로 콘텐츠가 되고, 그렇게 사람들 사이에서 전파되어 콘텐츠의 힘으로 전 세계로 제품이 전파된 굉장히 독특한 케이스가 불닭볶음면이니까.

10. 그래서 개인적으로는 불닭볶음면의 콘텐츠적 흥행이 싸이나 BTS의 성공만큼이나 주목 받아야 할 사례라고 생각하는 편인데, 주가나 실적에 대한 관심은 많지만 콘텐츠적인 면에서는 분석하는 사례는 거의 없더라.

11. 그냥 소셜 미디어에서 인기 있다는 정도. 그런데 불닭볶음면의 사례에서 콘텐츠적으로 배워야 할 점은 더 많을 수 있다.

12. 아니, 감히 단언하자면, 앞으로의 성장은 이런 식으로 진행될 것이다. 제품이든 서비스든, 지금은 그것이 그 자체로 콘텐츠가 되어 사람들 사이에서 확산되고 전파되어야, 폭발적으로 성장할 수 있는 시대니까.

13. 그리고 이를 몇 년전부터, ‘데이터 드리븐’을 넘어선 ‘콘텐츠 드리븐(Content Driven Growth)’라고 표현해왔는데,

14. 뒤집어 설명하면, 앞으로는 그게 어떤 제품, 어떤 서비스라도 콘텐츠화가 되지 않으면 아무리 훌륭하고 이뻐도 폭발적인 성장을 하기란 쉽지 않을 것이라는 뜻.

15. 물론 AI라는 변수가 남아 있긴 하지만, 이미 시장에는 나올만한 앱이나 제품은 거의 다 나온 상황이고, 시장에 흐르는 자금은 과거보다 풍요롭지 않을 것이라,

16. 마케팅이나 그로스에 돈을 많이 태워서 제품을 폭발적으로 성장시키는 시기는 이미 끝났고, 지금부터는 콘텐츠 파워를 갖추고, 이를 증폭시킬 수 있는 기회를 만들 수 있는 자들에게 폭발적인 성장의 기회가 주어질 것이라고 보고 있달까?

17. 즉, 앞으로는 콘텐츠에 대한 이해 없이는 성장도 없는 셈. 물론 아직도 이를 못 받아들이는 사람이 여전히 많지만, 냉정하게 말하면 그들이 이를 못 받아들여도 큰 상관은 없다. 어차피 그런 시대는 올 테니까. 아니, 어쩌면 이미 왔는지도 모르고. (호호) 무튼 나 화이팅! ;)

#오늘의아무말

https://brunch.co.kr/@somewonyoon/229

1. 올해 ‘삼양식품’은, 엔비디아보다 주가가 더 많이 오르며 ‘면비디아’라고도 불린다고 한다. 2. 삼양식품의 주가를 끌어올리는 1등 공신은 누가 뭐라고 해도 ‘불닭볶음면‘인데, 단순화해서 설명하면, 불닭볶음면의 폭발적인 해외 수출이 삼양식품의 실적과 주가를 끌어올리고 있는 셈. 3. 그리고 사람들은 K-푸드 열풍 등 불닭볶음면의 독특한 맛에 주목하지만 개인적으로 생각하는 불닭볶음면의 특이점은, 독특한 맛을 바탕으로 불닭볶음면을 먹는 것 자체가 하나의 콘텐츠가 되고 있다는 점. 4. 바꿔 말하면, 삼양식품과 불닭볶음면은, 그들이 의도했는지 안 했는지는 모르겠지만, 요즘 콘텐츠의 힘으로 성장하고 있다. 5. 특히 소셜 미디어가 발전한 시대에 ‘불닭볶음면’을 먹는 사람들 중 다수가 자발적으로 이를 콘텐츠화하고 있고, 이는 그 어떤 마케팅보다 강력한 힘을 발휘하고 있는 상황. 심지어 이런 추세는 몇 년째 이어지고 있고, 점점 더 글로벌리 확산되고 있다. 6. 게다가 최근 덴마크 정부에서 불닭볶음면을 제지하는 액션을 보였는데, 오히려 그게 계기가 되어서 도대체 어떤 맛이길래 덴마크 정부까지 나서서 리콜을 명령했냐며 전 세계 기자들이 불닭볶음면을 먹어보고 리뷰하는 상황까지 벌어지고 있다리. 7. 빌런의 등장이 주인공의 서사를 더욱 강화시키듯, 덴마크 정부의 리콜 명령이 불닭볶음면의 콘텐츠화를 더욱 증폭시키고 있는 셈. 8. 여담이지만, 얼마 전 엔드류 첸의 말을 빌려, “그로스 해킹의 시대는 끝났고, 지금부터는 콘텐츠의 시대”라고 말한 적이 있는데, 9. 삼양식품과 불닭볶음면의 행보는 이를 입증하는 하나의 사례일 수 있다. 제품이 소비자의 삶에서 그 자체로 콘텐츠가 되고, 그렇게 사람들 사이에서 전파되어 콘텐츠의 힘으로 전 세계로 제품이 전파된 굉장히 독특한 케이스가 불닭볶음면이니까. 10. 그래서 개인적으로는 불닭볶음면의 콘텐츠적 흥행이 싸이나 BTS의 성공만큼이나 주목 받아야 할 사례라고 생각하는 편인데, 주가나 실적에 대한 관심은 많지만 콘텐츠적인 면에서는 분석하는 사례는 거의 없더라. 11. 그냥 소셜 미디어에서 인기 있다는 정도. 그런데 불닭볶음면의 사례에서 콘텐츠적으로 배워야 할 점은 더 많을 수 있다. 12. 아니, 감히 단언하자면, 앞으로의 성장은 이런 식으로 진행될 것이다. 제품이든 서비스든, 지금은 그것이 그 자체로 콘텐츠가 되어 사람들 사이에서 확산되고 전파되어야, 폭발적으로 성장할 수 있는 시대니까. 13. 그리고 이를 몇 년전부터, ‘데이터 드리븐’을 넘어선 ‘콘텐츠 드리븐(Content Driven Growth)’라고 표현해왔는데, 14. 뒤집어 설명하면, 앞으로는 그게 어떤 제품, 어떤 서비스라도 콘텐츠화가 되지 않으면 아무리 훌륭하고 이뻐도 폭발적인 성장을 하기란 쉽지 않을 것이라는 뜻. 15. 물론 AI라는 변수가 남아 있긴 하지만, 이미 시장에는 나올만한 앱이나 제품은 거의 다 나온 상황이고, 시장에 흐르는 자금은 과거보다 풍요롭지 않을 것이라, 16. 마케팅이나 그로스에 돈을 많이 태워서 제품을 폭발적으로 성장시키는 시기는 이미 끝났고, 지금부터는 콘텐츠 파워를 갖추고, 이를 증폭시킬 수 있는 기회를 만들 수 있는 자들에게 폭발적인 성장의 기회가 주어질 것이라고 보고 있달까? 17. 즉, 앞으로는 콘텐츠에 대한 이해 없이는 성장도 없는 셈. 물론 아직도 이를 못 받아들이는 사람이 여전히 많지만, 냉정하게 말하면 그들이 이를 못 받아들여도 큰 상관은 없다. 어차피 그런 시대는 올 테니까. 아니, 어쩌면 이미 왔는지도 모르고. (호호) 무튼 나 화이팅! ;) #오늘의아무말 https://brunch.co.kr/@somewonyoon/229

닥터페퍼, 지난해 코카콜라 이어 2위 1885년에 약사가 설립한 닥터페퍼 코카콜라·펩시보다 역사 길어 매니아층 중심 SNS서 Z세대 중심 인기 콜라 시장의 영원한 1위는 '코카콜라'지만, 영원할 것 같았던 2인자 펩

139년 역사 닥터페퍼, '탄산음료 전쟁'서 펩시 누르고 2위

1. 콜라 시장의 영원한 1위는 ‘코카콜라’지만, 영원할 것 같았던 2인자 펩시는 최근 미국 탄산음료 시장에서 ‘닥터 페퍼’에게 자리를 내줬다.

2. 닥터 페퍼가 출시된 것이 1885년이니, 출시 139년 만에 틱톡을 중심으로 젊은이들이 보여준 지지에 힘입어 역주행이 펼쳐지고 있는 것.

3. 미국 음료 시장 전문 분석 업체인 베버리지 다이제스트가 집계한 2023년 미국 탄산음료 순위를 보면, 코카콜라 점유율은 19.2%로 부동의 1위. 닥터페퍼는 8.34%의 점유율을 기록하며 2위 차지했고, 펩시(8.31%)는 닥터페퍼와 0.03%포인트(P) 차로 3위를 기록했다.

4. 월스트리트저널(WSJ)은 “2004년에만 해도 코카콜라, 펩시, 스프라이트, 다이어트 코카콜라에 이어 5위에 머물렀던 닥터페퍼가 지난 20년 동안 신중한 제품 배치, 혁신적인 마케팅, 특이한 맛, 소셜미디어 덕분에 점유율을 높였다”고 분석했다.

5. 닥터 페퍼는 1885년 약사이자 탄산음료 판매원이었던 찰스 앨더튼이 자신이 일했던 텍사스주에 있는 약국 향을 연상시키는 음료를 개발해 출시한 탄산음료다. 출시 시기만 놓고 보면 코카콜라(1886년), 펩시(1890년)보다 빠르다.

6. 닥터 페퍼는 체리와 바닐라를 포함한 23가지 맛이 다른 과일 및 향신료를 결합한 독특한 맛을 가지고 있어, 호불호가 갈렸다. 그러다 코로나19 팬데믹 당시 닥터 페퍼 사재기 현상이 일어났는데, 이를 계기로 ‘닥터 페퍼 부심’을 온라인에 공유하는 것이 유행이 됐다. (=콘텐츠화)

7. (특히) 틱톡에는 닥터 페퍼 관련 영상이 자주 올라온다. 피클을 곁들인 닥터 페퍼는 물론 닥터 페퍼에 라임 주스와 코코넛 맛 커피 크리머 등을 혼합한 칵테일 레시피도 올라온다.

8. 닥터 페퍼는 이에 착안해 ‘닥터 페퍼 크리미 코코넛’이라는 무알코올 캔 버전도 출시했다.

9. 또한 닥터 페퍼는 젊은 소비자들이 색다른 맛을 찾는다는 점에 착안, 소비자들의 관심을 끌기 위해 딸기 맛, 크림 맛 등을 선보였다.

1. 콜라 시장의 영원한 1위는 ‘코카콜라’지만, 영원할 것 같았던 2인자 펩시는 최근 미국 탄산음료 시장에서 ‘닥터 페퍼’에게 자리를 내줬다. 2. 닥터 페퍼가 출시된 것이 1885년이니, 출시 139년 만에 틱톡을 중심으로 젊은이들이 보여준 지지에 힘입어 역주행이 펼쳐지고 있는 것. 3. 미국 음료 시장 전문 분석 업체인 베버리지 다이제스트가 집계한 2023년 미국 탄산음료 순위를 보면, 코카콜라 점유율은 19.2%로 부동의 1위. 닥터페퍼는 8.34%의 점유율을 기록하며 2위 차지했고, 펩시(8.31%)는 닥터페퍼와 0.03%포인트(P) 차로 3위를 기록했다. 4. 월스트리트저널(WSJ)은 “2004년에만 해도 코카콜라, 펩시, 스프라이트, 다이어트 코카콜라에 이어 5위에 머물렀던 닥터페퍼가 지난 20년 동안 신중한 제품 배치, 혁신적인 마케팅, 특이한 맛, 소셜미디어 덕분에 점유율을 높였다”고 분석했다. 5. 닥터 페퍼는 1885년 약사이자 탄산음료 판매원이었던 찰스 앨더튼이 자신이 일했던 텍사스주에 있는 약국 향을 연상시키는 음료를 개발해 출시한 탄산음료다. 출시 시기만 놓고 보면 코카콜라(1886년), 펩시(1890년)보다 빠르다. 6. 닥터 페퍼는 체리와 바닐라를 포함한 23가지 맛이 다른 과일 및 향신료를 결합한 독특한 맛을 가지고 있어, 호불호가 갈렸다. 그러다 코로나19 팬데믹 당시 닥터 페퍼 사재기 현상이 일어났는데, 이를 계기로 ‘닥터 페퍼 부심’을 온라인에 공유하는 것이 유행이 됐다. (=콘텐츠화) 7. (특히) 틱톡에는 닥터 페퍼 관련 영상이 자주 올라온다. 피클을 곁들인 닥터 페퍼는 물론 닥터 페퍼에 라임 주스와 코코넛 맛 커피 크리머 등을 혼합한 칵테일 레시피도 올라온다. 8. 닥터 페퍼는 이에 착안해 ‘닥터 페퍼 크리미 코코넛’이라는 무알코올 캔 버전도 출시했다. 9. 또한 닥터 페퍼는 젊은 소비자들이 색다른 맛을 찾는다는 점에 착안, 소비자들의 관심을 끌기 위해 딸기 맛, 크림 맛 등을 선보였다.

Naver

요즘 펩시를 제치고 역주행 중이라는 ‘닥터 페퍼’ ㄷㄷ

인간은 시각적 사고가 필요한 질문에 대해 자연스럽게 사고 방식을 전환해서 심상(mental image)을 형성하거나 시각적으로 표현한 뒤 추론에 사용하는데요.

Whiteboard-of-Thought (WoT)도 비슷하게 모델에 ‘화이트보드’를 제공하여, 추론 단계를 이미지로 그리도록 하고, 이러한 이미지를 다시 모델에 제공하여 최종 추론을 생성하는 방법입니다.

Chain-of-Thought (CoT) 방식으로 0% 정확도를 보이는 설정에서도 WoT로 최대 92%의 정확도를 달성 할 수 있었다고 합니다.

방법은 다음처럼 ChatGPT의 코드 인터프리터를 이용하면 쉽게 사용 할 수 있습니다. Assistant API를 사용할 수도 있겠고요.

1️⃣ Matplotlib 및 Turtle과 같은 라이브러리를 사용해서 사용자의 요청을 시각화하라고 요청합니다.

2️⃣ 앞서 요청으로 만든 이미지와 주고 사용자의 질문에 답하도록 요청합니다.

참 쉽죠? 😆 다만 논문에서 진행한 실험은 분야가 제한적이긴 합니다. 그래도 상식적으로(?) 그럴거라 생각했던건데 실험적으로도 그렇게 나온다니 신기하고 재밌네요.

분야나 목적에 따라 DALL-E 같은 것으로 이미지를 그리게 한 후 이를 이용하는 방법도 좋은 결과를 낼 수 있을 것 같은데요. 이것도 한 번 실험해 봐야겠습니다.

인간은 시각적 사고가 필요한 질문에 대해 자연스럽게 사고 방식을 전환해서 심상(mental image)을 형성하거나 시각적으로 표현한 뒤 추론에 사용하는데요. Whiteboard-of-Thought (WoT)도 비슷하게 모델에 ‘화이트보드’를 제공하여, 추론 단계를 이미지로 그리도록 하고, 이러한 이미지를 다시 모델에 제공하여 최종 추론을 생성하는 방법입니다. Chain-of-Thought (CoT) 방식으로 0% 정확도를 보이는 설정에서도 WoT로 최대 92%의 정확도를 달성 할 수 있었다고 합니다. 방법은 다음처럼 ChatGPT의 코드 인터프리터를 이용하면 쉽게 사용 할 수 있습니다. Assistant API를 사용할 수도 있겠고요. 1️⃣ Matplotlib 및 Turtle과 같은 라이브러리를 사용해서 사용자의 요청을 시각화하라고 요청합니다. 2️⃣ 앞서 요청으로 만든 이미지와 주고 사용자의 질문에 답하도록 요청합니다. 참 쉽죠? 😆 다만 논문에서 진행한 실험은 분야가 제한적이긴 합니다. 그래도 상식적으로(?) 그럴거라 생각했던건데 실험적으로도 그렇게 나온다니 신기하고 재밌네요. 분야나 목적에 따라 DALL-E 같은 것으로 이미지를 그리게 한 후 이를 이용하는 방법도 좋은 결과를 낼 수 있을 것 같은데요. 이것도 한 번 실험해 봐야겠습니다.

📝 Whiteboard-of-Thought 프롬프팅

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DevToys is a cross-platform Swiss Army knife for developers. DevToys helps in daily tasks like formatting JSON, comparing text, testing RegExp. No need to use many untruthful websites to do simple tasks with your data.

DevToys - A Swiss Army knife for developers

devtoys는 base64 인코딩 디코딩, uuid 생성, html 인코더 디코더, json <-> yaml 변환, 마크다운 프리뷰 등 다양한 기능을 지원하는데요!

전 개발하다가 가끔 구글에서 json2table web.. 이런 식으로 찾아서 볼 때도 있는데..
이 앱 한개로 다 해결돼요!

(무료라서 무조건 좋군요..ㅋㅋㅋㅋ)

https://devtoys.app/

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Devtoys

개발자라면 이걸 깔아보는 거 어때요?

 1. Materialized Views:
 * 정의:
   * Materialized View(MV)는 쿼리 결과를 저장하고 있는 데이터베이스 객체입니다. 이렇게만 말하면 SQL 데이터베이스에만 국한된 개념처럼 보이지만 좀 더 넓은 개념의 의미로 보면 Materialized View는 데이터의 사본을 미리 계산하고 저장하여 성능을 향상시키는 기법입니다.
 * When to use:
   * 복잡한 쿼리: 여러 조인, 집계 및 계산을 포함하는 복잡한 쿼리라서 데이터를 직접 쿼리하기 어려울 때
   * 반복적인 읽기 작업: 자주 읽히는 데이터의 경우 Materialized View 기법을 통해서 읽기 성능을 향상 시킬 수 있습니다.
   * 데이터 집계: 집계 연산 (Aggregation, 합계, 평균, 개수 등) 에서 Materialized Views 를 통해 사전 집계된 결과를 제공해서 성능을 향상 시킬 수 있습니다.
   * 서로 다른 데이터 저장소의 기능을 활용하기 위해서. 예를 들면 쓰기에 효율적인 데이터 스토어는 데이터를 저장소 역할로 사용하고, 쿼리와 읽기 성능이 좋은 관계형 데이터 스토어에서 Materialized View 를 저장하는 식으로.
 * How to use:
   * SQL 에서의 Materialized View 는 Materialized View 객체를 생성하고, 갱신 전략과 그것에 맞는 갱신 주기를 설정하고 조회하면 됩니다.
   * 추가로 너무 자주 갱신할 경우 성능에 부담이 되고, 너무 늦게 갱신하면 오래된 데이터를 볼 수 있는 문제가 발생할 수 있습니다.
 * Considerations:
   * 갱신 오버헤드: 갱신 시 리소스가 소요되는 걸 고려해서 갱신 전략과 갱신 주기를 설정하세요.
   * Dsposability and Regeneratibility: Materialized View 가 없어지거나 만료되더라도 원본 데이터에서 다시 만들 수 있어야 합니다.
   * Consistency: Materialized View 는 원본 데이터로 만들어진 별도의 캐싱 데이터 이므로 데이터 일관성이 안 맞을 수 있습니다. 이것에 대한 고려도 필요합니다.
   * 원본 데이터가 단순하거나 쿼리하기 쉽다면 이 기법은 적절하지 않을 수 있습니다.

 2. Indexing:
 * 정의:
   * 데이터베이스의 특정 열에 대해 검색 속도를 향상시키기 위해 데이터 구조를 사용하는 전략입니다.
 * When to use:
   * 빈번한 검색: 자주 검색되는 열에 대해 인덱스를 생성하면 검색 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
   * JOIN 및 WHERE 절: JOIN이나 WHERE 절에서 자주 사용되는 열에 인덱스를 생성하면 쿼리 성능이 향상됩니다.
   * 정렬과 그룹화: ORDER BY나 GROUP BY 구문에서 자주 사용되는 열에 인덱스를 생성하면 성능이 개선될 수 있습니다.
 * How to use:
   * 데이터베이스에서 인덱스를 사용하는 방법은 간단합니다. 인덱스로 사용할 테이블 칼럼을 선택하고 생성만 하면 사용됩니다.
 * Considerations:
   * 인덱스 오버헤드: 인덱스 생성 및 유지 관리에는 추가 저장 공간과 CPU 자원이 필요합니다. 인덱스가 많아지면 데이터 삽입, 업데이트, 삭제 작업의 성능이 저하될 수 있습니다.
   * 인덱스 선택: 모든 열에 인덱스를 생성하는 것은 바람직하지 않습니다. 자주 사용되는 열과 쿼리 성능에 중요한 열에 인덱스를 생성하는 것이 좋습니다.

 3. Denormalziation
 * 정의:
   * 비정규화(Denormalization)는 데이터베이스의 성능을 향상시키기 위해 데이터를 중복 저장하는 전략입니다. 이는 데이터를 정규화하여 중복을 최소화하는 것과 반대되는 개념으로, 특정 쿼리 성능을 최적화하기 위해 데이터를 중복 저장하여 조인을 줄이고 조회 속도를 향상시킵니다.
 * When to use:
   * 읽기 성능 향상: 데이터 읽기 작업이 빈번하고, 읽기 성능이 중요할 때 비정규화를 통해 데이터를 중복 저장하여 조회 속도를 높일 수 있습니다.
   * 복잡한 조인 줄이기: 여러 테이블을 조인하는 복잡한 쿼리를 자주 실행해야 하는 경우, 비정규화를 통해 조인을 줄이고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다.
   * 데이터 통합: 서로 다른 데이터 소스에서 데이터를 통합하여 조회할 때, 비정규화를 통해 데이터를 하나의 테이블에 저장하고 조회 성능을 높일 수 있습니다.
 * How to use:
   * 비정규화를 적용하려면 먼저 어떤 데이터가 중복 저장될지 결정해야 합니다. 자주 사용되는 데이터를 식별하고, 해당 데이터를 중복 저장하여 조회 성능을 향상시킵니다.
 * Considerations:
   * 데이터 일관성: 데이터가 중복 저장되므로 일관성을 유지하기 어려울 수 있습니다. 데이터가 변경될 때마다 비정규화된 데이터를 업데이트해야 하므로, 이를 위한 추가적인 로직이 필요합니다
   * 저장 공간 증가: 비정규화는 데이터를 중복 저장하므로 저장 공간 요구량이 증가할 수 있습니다. 데이터베이스의 저장 공간을 충분히 확보해야 합니다.

 4. Vertical Scaling:
 * 정의:
   * Vertical Scaling(수직적 확장)은 기존 서버나 데이터베이스의 하드웨어 사양을 업그레이드하여 성능을 향상시키는 방법입니다. 주로 CPU, RAM, 스토리지와 같은 자원을 추가하거나 교체하는 방식으로 이루어집니다.
 * When to use:
   * 단일 서버의 성능이 충분하지 않을 때: 현재 사용 중인 서버가 증가하는 데이터 처리량을 감당하지 못할 때 수직적 확장을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다.
   * 애플리케이션 구조가 수평적 확장을 지원하지 않을 때: 애플리케이션이 여러 서버에 분산될 수 없는 경우, 단일 서버의 성능을 높이는 것이 효과적입니다.
   * 쉽게 성능 향상이 필요할 때: 하드웨어 업그레이드는 상대적으로 쉽게 성능을 향상시킬 수 있는 방법입니다.
 * How to use:
   * 하드웨어 업그레이드: 서버의 CPU, RAM, 스토리지 등의 하드웨어를 업그레이드합니다.
   * 가상 머신 또는 클라우드 인스턴스 업그레이드: 클라우드 환경에서는 더 높은 사양의 인스턴스로 업그레이드할 수 있습니다.
 * Considerations:
   * 비용: 수직적 확장은 초기 비용이 높을 수 있습니다. 고성능 하드웨어는 높은 비용을 수반하므로 예산을 고려해야 합니다.
   * 확장 한계: 수직적 확장은 물리적 한계가 있습니다. 하드웨어의 최대 성능에 도달하면 더 이상 확장할 수 없으므로, 장기적인 확장성 계획을 고려해야 합니다.
   * 단일 장애점(Single Point of Failure): 단일 서버에 의존하는 경우, 해당 서버가 장애를 일으키면 전체 시스템이 영향을 받을 수 있습니다. 이 경우 고가용성 및 백업 계획을 수립하는 것이 중요합니다.

 5. Caching:
 * 정의:
   * 캐싱 (Caching) 은 자주 조회되는 데이터를 임시 저장소에 저장하여 데이터베이스 접근을 줄이고 응답 시간을 단축시키는 전략입니다. 메모리나 고속 스토리지를 사용하여 데이터를 임시로 저장함으로써 데이터베이스 성능을 향상시킬 수 있습니다.
 * When to use:
   * 자주 조회되는 데이터: 특정 데이터가 자주 조회되는 경우, 캐싱을 통해 데이터베이스 부하를 줄이고 응답 시간을 개선할 수 있습니다.
   * 읽기 성능 최적화: 읽기 작업이 빈번하고, 빠른 응답 시간이 중요한 경우 캐싱을 통해 성능을 최적화할 수 있습니다.
   * 복잡한 쿼리 결과 캐싱: 복잡한 쿼리를 자주 실행해야 하는 경우, 쿼리 결과를 캐싱하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.
   * API 응답 속도 개선: 웹 애플리케이션이나 API의 응답 속도를 개선하기 위해 캐싱을 사용할 수 있습니다.
 * How to use:
   * 캐시 설정: 캐시를 설정하려면 먼저 캐시 저장소를 선택합니다. Redis, Memcached, 로컬 메모리 등을 사용할 수 있습니다.
   * 캐시 정책 결정: 캐시 만료 시간(TTL, Time to Live)과 갱신 정책을 설정합니다. 캐시 만료 시간은 데이터의 유효 기간을 결정하며, 갱신 정책은 캐시 데이터가 만료되거나 갱신될 시점을 결정합니다.
   * 데이터 일관성 유지: 캐시된 데이터와 원본 데이터의 일관성을 유지하기 위한 전략을 마련합니다. 원본 데이터가 변경될 때 캐시를 갱신하거나 무효화하는 로직을 구현합니다.
 * Considerations:
   * 캐시 적중률(Cache Hit Rate): 캐시의 효율성을 높이기 위해 캐시 적중률을 모니터링합니다. 캐시 적중률이 낮다면 캐시 정책을 재검토하여 개선합니다.
   * 데이터 일관성: 캐시된 데이터는 원본 데이터가 변경되었을 때 일관성을 유지하기 어려울 수 있습니다. 데이터가 갱신될 때 캐시를 무효화하거나 갱신하는 전략이 필요합니다.
   * 캐시 오버헤드: 캐싱은 추가 저장 공간과 메모리 사용을 필요로 합니다. 캐시 크기를 적절히 관리하여 메모리 사용량을 최적화해야 합니다.
   * TTL 설정: 캐시 만료 시간을 적절히 설정하여 데이터의 최신성과 성능 사이의 균형을 맞춥니다. 너무 짧으면 캐시의 이점을 살리기 어렵고, 너무 길면 오래된 데이터를 반환할 위험이 있습니다.

 6. Replication:
 * 정의:
   * 데이터베이스 복제(Replication)는 데이터베이스의 데이터를 다른 서버에 복제하여 고가용성 및 성능을 향상시키는 전략입니다. 복제된 데이터베이스는 읽기 작업을 분산시키고, 데이터베이스 장애 시에도 시스템을 지속적으로 운영할 수 있도록 합니다.
 * When to use:
   * 고가용성 요구: 시스템의 고가용성이 중요한 경우, 복제를 통해 장애 시에도 서비스가 중단되지 않도록 할 수 있습니다.
   * 읽기 성능 향상: 읽기 작업이 빈번한 경우, 여러 복제본으로 읽기 작업을 분산시켜 성능을 향상시킬 수 있습니다.
   * 백업 및 복구: 데이터를 다른 서버에 복제함으로써 백업 및 복구 작업을 용이하게 할 수 있습니다.
   * 지연시간 향상: 여러 지역에 걸쳐 데이터를 분산하여 사용자에게 더 가까운 서버에서 데이터를 제공할 수 있습니다.
 * How to use:
   * 마스터-슬레이브 복제: 한 서버(마스터)가 쓰기 작업을 처리하고, 다른 서버들(슬레이브)이 읽기 작업을 처리하도록 설정하도록 할 수 있습니다.
   * 다중 리더 복제: 두 개 이상의 서버가 모두 쓰기 및 읽기 작업을 처리할 수 있도록 설정하도록 할 수 있습니다.
   * 비동기 및 동기 복제: 비동기 복제는 성능이 좋지만 데이터 일관성이 떨어질 수 있고, 동기 복제는 데이터 일관성이 높지만 성능이 저하될 수 있습니다. 필요에 따라 선택합니다.
   * 멀티 스레딩 복제: 복제 작업을 병렬로 처리하여 성능을 향상시키는 방법입니다. 슬레이브 서버에서 여러 스레드를 사용하여 마스터의 데이터를 병렬로 복제합니다.
   * 리더 없는 복제(Leaderless Replication): 모든 노드가 동등한 역할을 하여 데이터 읽기 및 쓰기 작업을 분산 처리하는 방식입니다. 주로 NoSQL 데이터베이스에서 사용되며, 각 노드가 독립적으로 작동하여 고가용성과 확장성을 제공합니다.
 * Considerations:
   * 복제 지연: 네트워크 지연이나 복제 설정에 따라 데이터 복제에 시간이 걸릴 수 있습니다. 복제 지연이 발생한다면 최신 데이터 조회의 어려움, 복제 서버의 성능 저하 등이 일어날 수 있기 때문에 복제 지연을 최소화하기 위한 네트워크 설정 및 모니터링이 필요합니다.
   * 데이터 일관성: 비동기 복제는 실시간으로 데이터가 동기화되지 않으므로 일관성 문제가 발생할 수 있습니다. 동기 복제를 통해 데이터 일관성을 유지할 수 있지만 성능에 영향을 줄 수 있습니다.
   * 충돌 해결: 마스터-마스터 복제에서는 동일한 데이터에 대한 충돌이 발생할 수 있습니다. 충돌 해결 정책을 마련해야 합니다.

 7. Shrading:
 * 샤딩(Sharding)은 데이터베이스를 여러 개의 작은 단위(샤드)로 분할하여 각각 독립적인 데이터베이스 서버에 저장하는 전략입니다. 각 샤드는 전체 데이터의 일부를 포함하며, 이를 통해 대규모 데이터베이스의 성능과 확장성을 향상시킬 수 있습니다.
 * When to use:
   * 데이터베이스 크기가 매우 큰 경우: 단일 서버가 전체 데이터를 처리하기 어려운 경우 샤딩을 통해 데이터베이스를 분할하여 처리 성능을 높일 수 있습니다.
   * 높은 트래픽: 많은 사용자가 동시에 데이터베이스에 접근할 때 샤딩을 통해 트래픽을 여러 서버에 분산시킬 수 있습니다.
   * 높은 쓰기/읽기 작업: 데이터 쓰기와 읽기 작업이 많은 경우, 샤딩을 통해 특정 샤드에서만 작업을 처리하여 성능을 최적화할 수 있습니다.
   * 데이터 분리 요구: 지리적 위치나 비즈니스 요구에 따라 데이터를 분리하여 저장해야 할 때 샤딩을 활용할 수 있습니다.
 * How to use:
   * 샤드 키 선택: 데이터를 분할할 기준이 되는 샤드 키를 선택합니다. 일반적으로 사용자 ID, 지역 코드, 타임스탬프 등이 샤드 키로 사용됩니다.
   * 샤딩 알고리즘 선택: 샤딩 알고리즘을 선택하여 데이터를 분할합니다. 주요 알고리즘으로는 다음과 같은 두 가지가 있습니다:
     * Range 기반 샤딩: 샤드 키의 범위에 따라 데이터를 분할합니다. 예를 들어, 특정 사용자 ID 범위마다 다른 샤드에 저장합니다.
     * Hashing 기반 샤딩: 샤드 키를 해싱하여 데이터를 분산합니다. 이 방식은 데이터를 고르게 분산시키는 데 유리합니다.
   * 데이터베이스 분할: 샤드 키를 기반으로 데이터를 여러 데이터베이스 서버에 분할 저장합니다.
   * Routing 로직 구현: 데이터베이스 시스템이 자동으로 샤딩을 지원하지 않는 경우, 애플리케이션 레벨에서 샤드 키를 이용해 데이터를 적절한 샤드에 라우팅하는 로직을 구현합니다. MongoDB와 같은 일부 데이터베이스는 이 로직을 자체적으로 지원합니다
 * Considerations:
   * 데이터 일관성: 여러 샤드에 데이터가 분산되므로, 트랜잭션을 처리할 때 데이터 일관성을 유지하는 것이 어려울 수 있습니다. 분산 트랜잭션 관리나 eventual consistency 모델을 고려해야 합니다.
   * 샤드 간 조인: 샤드 간 조인이 필요한 경우 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 가능한 샤드 내에서 데이터를 처리하고, 샤드 간 조인을 최소화하는 설계를 고려해야 합니다.
   * 샤드 키 선택: 샤드 키를 적절히 선택하지 않으면 특정 샤드에 데이터가 집중되어 부하가 증가할 수 있습니다. 고르게 분산되는 샤드 키를 선택하는 것이 중요합니다.
   * 리밸런싱 문제: 데이터 분포가 불균형해질 때, 샤드 추가/제거가 발생할 때 리밸런싱 작업이 필요합니다. 이를 위해 데이터 이동 및 재분할 작업을 효율적으로 자동화하는 방법을 마련해야합니다.
   * Hot Spot 문제: 특정 샤드에 데이터가 집중되어 해당 샤드에 과부하가 발생하는 문제가 발생할 수 있습니다.

<ol ><li>Materialized Views:</li></ol><ul ><li>정의:<ul ><li>Materialized View(MV)는 쿼리 결과를 저장하고 있는 데이터베이스 객체입니다. 이렇게만 말하면 SQL 데이터베이스에만 국한된 개념처럼 보이지만 좀 더 넓은 개념의 의미로 보면 Materialized View는 데이터의 사본을 미리 계산하고 저장하여 성능을 향상시키는 기법입니다.</li></ul></li><li>When to use:<ul ><li>복잡한 쿼리: 여러 조인, 집계 및 계산을 포함하는 복잡한 쿼리라서 데이터를 직접 쿼리하기 어려울 때</li><li>반복적인 읽기 작업: 자주 읽히는 데이터의 경우 Materialized View 기법을 통해서 읽기 성능을 향상 시킬 수 있습니다.</li><li>데이터 집계: 집계 연산 (Aggregation, 합계, 평균, 개수 등) 에서 Materialized Views 를 통해 사전 집계된 결과를 제공해서 성능을 향상 시킬 수 있습니다.</li><li>서로 다른 데이터 저장소의 기능을 활용하기 위해서. 예를 들면 쓰기에 효율적인 데이터 스토어는 데이터를 저장소 역할로 사용하고, 쿼리와 읽기 성능이 좋은 관계형 데이터 스토어에서 Materialized View 를 저장하는 식으로.</li></ul></li><li>How to use:<ul ><li>SQL 에서의 Materialized View 는 Materialized View 객체를 생성하고, 갱신 전략과 그것에 맞는 갱신 주기를 설정하고 조회하면 됩니다.</li><li>추가로 너무 자주 갱신할 경우 성능에 부담이 되고, 너무 늦게 갱신하면 오래된 데이터를 볼 수 있는 문제가 발생할 수 있습니다.</li></ul></li><li>Considerations:<ul ><li>갱신 오버헤드: 갱신 시 리소스가 소요되는 걸 고려해서 갱신 전략과 갱신 주기를 설정하세요.</li><li>Dsposability and Regeneratibility: Materialized View 가 없어지거나 만료되더라도 원본 데이터에서 다시 만들 수 있어야 합니다.</li><li>Consistency: Materialized View 는 원본 데이터로 만들어진 별도의 캐싱 데이터 이므로 데이터 일관성이 안 맞을 수 있습니다. 이것에 대한 고려도 필요합니다.</li><li>원본 데이터가 단순하거나 쿼리하기 쉽다면 이 기법은 적절하지 않을 수 있습니다.</li></ul></li></ul> <ol start="2"><li>Indexing:</li></ol><ul ><li>정의:<ul ><li>데이터베이스의 특정 열에 대해 검색 속도를 향상시키기 위해 데이터 구조를 사용하는 전략입니다.</li></ul></li><li>When to use:<ul ><li>빈번한 검색: 자주 검색되는 열에 대해 인덱스를 생성하면 검색 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.</li><li>JOIN 및 WHERE 절: JOIN이나 WHERE 절에서 자주 사용되는 열에 인덱스를 생성하면 쿼리 성능이 향상됩니다.</li><li>정렬과 그룹화: ORDER BY나 GROUP BY 구문에서 자주 사용되는 열에 인덱스를 생성하면 성능이 개선될 수 있습니다.</li></ul></li><li>How to use:<ul ><li>데이터베이스에서 인덱스를 사용하는 방법은 간단합니다. 인덱스로 사용할 테이블 칼럼을 선택하고 생성만 하면 사용됩니다.</li></ul></li><li>Considerations:<ul ><li>인덱스 오버헤드: 인덱스 생성 및 유지 관리에는 추가 저장 공간과 CPU 자원이 필요합니다. 인덱스가 많아지면 데이터 삽입, 업데이트, 삭제 작업의 성능이 저하될 수 있습니다.</li><li>인덱스 선택: 모든 열에 인덱스를 생성하는 것은 바람직하지 않습니다. 자주 사용되는 열과 쿼리 성능에 중요한 열에 인덱스를 생성하는 것이 좋습니다.</li></ul></li></ul> <ol start="3"><li>Denormalziation</li></ol><ul ><li>정의:<ul ><li>비정규화(Denormalization)는 데이터베이스의 성능을 향상시키기 위해 데이터를 중복 저장하는 전략입니다. 이는 데이터를 정규화하여 중복을 최소화하는 것과 반대되는 개념으로, 특정 쿼리 성능을 최적화하기 위해 데이터를 중복 저장하여 조인을 줄이고 조회 속도를 향상시킵니다.</li></ul></li><li>When to use:<ul ><li>읽기 성능 향상: 데이터 읽기 작업이 빈번하고, 읽기 성능이 중요할 때 비정규화를 통해 데이터를 중복 저장하여 조회 속도를 높일 수 있습니다.</li><li>복잡한 조인 줄이기: 여러 테이블을 조인하는 복잡한 쿼리를 자주 실행해야 하는 경우, 비정규화를 통해 조인을 줄이고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다.</li><li>데이터 통합: 서로 다른 데이터 소스에서 데이터를 통합하여 조회할 때, 비정규화를 통해 데이터를 하나의 테이블에 저장하고 조회 성능을 높일 수 있습니다.</li></ul></li><li>How to use:<ul ><li>비정규화를 적용하려면 먼저 어떤 데이터가 중복 저장될지 결정해야 합니다. 자주 사용되는 데이터를 식별하고, 해당 데이터를 중복 저장하여 조회 성능을 향상시킵니다.</li></ul></li><li>Considerations:<ul ><li>데이터 일관성: 데이터가 중복 저장되므로 일관성을 유지하기 어려울 수 있습니다. 데이터가 변경될 때마다 비정규화된 데이터를 업데이트해야 하므로, 이를 위한 추가적인 로직이 필요합니다</li><li>저장 공간 증가: 비정규화는 데이터를 중복 저장하므로 저장 공간 요구량이 증가할 수 있습니다. 데이터베이스의 저장 공간을 충분히 확보해야 합니다.</li></ul></li></ul> <ol start="4"><li>Vertical Scaling:</li></ol><ul ><li>정의:<ul ><li>Vertical Scaling(수직적 확장)은 기존 서버나 데이터베이스의 하드웨어 사양을 업그레이드하여 성능을 향상시키는 방법입니다. 주로 CPU, RAM, 스토리지와 같은 자원을 추가하거나 교체하는 방식으로 이루어집니다.</li></ul></li><li>When to use:<ul ><li>단일 서버의 성능이 충분하지 않을 때: 현재 사용 중인 서버가 증가하는 데이터 처리량을 감당하지 못할 때 수직적 확장을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다.</li><li>애플리케이션 구조가 수평적 확장을 지원하지 않을 때: 애플리케이션이 여러 서버에 분산될 수 없는 경우, 단일 서버의 성능을 높이는 것이 효과적입니다.</li><li>쉽게 성능 향상이 필요할 때: 하드웨어 업그레이드는 상대적으로 쉽게 성능을 향상시킬 수 있는 방법입니다.</li></ul></li><li>How to use:<ul ><li>하드웨어 업그레이드: 서버의 CPU, RAM, 스토리지 등의 하드웨어를 업그레이드합니다.</li><li>가상 머신 또는 클라우드 인스턴스 업그레이드: 클라우드 환경에서는 더 높은 사양의 인스턴스로 업그레이드할 수 있습니다.</li></ul></li><li>Considerations:<ul ><li>비용: 수직적 확장은 초기 비용이 높을 수 있습니다. 고성능 하드웨어는 높은 비용을 수반하므로 예산을 고려해야 합니다.</li><li>확장 한계: 수직적 확장은 물리적 한계가 있습니다. 하드웨어의 최대 성능에 도달하면 더 이상 확장할 수 없으므로, 장기적인 확장성 계획을 고려해야 합니다.</li><li>단일 장애점(Single Point of Failure): 단일 서버에 의존하는 경우, 해당 서버가 장애를 일으키면 전체 시스템이 영향을 받을 수 있습니다. 이 경우 고가용성 및 백업 계획을 수립하는 것이 중요합니다.</li></ul></li></ul> <ol start="5"><li>Caching:</li></ol><ul ><li>정의:<ul ><li>캐싱 (Caching) 은 자주 조회되는 데이터를 임시 저장소에 저장하여 데이터베이스 접근을 줄이고 응답 시간을 단축시키는 전략입니다. 메모리나 고속 스토리지를 사용하여 데이터를 임시로 저장함으로써 데이터베이스 성능을 향상시킬 수 있습니다.</li></ul></li><li>When to use:<ul ><li>자주 조회되는 데이터: 특정 데이터가 자주 조회되는 경우, 캐싱을 통해 데이터베이스 부하를 줄이고 응답 시간을 개선할 수 있습니다.</li><li>읽기 성능 최적화: 읽기 작업이 빈번하고, 빠른 응답 시간이 중요한 경우 캐싱을 통해 성능을 최적화할 수 있습니다.</li><li>복잡한 쿼리 결과 캐싱: 복잡한 쿼리를 자주 실행해야 하는 경우, 쿼리 결과를 캐싱하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.</li><li>API 응답 속도 개선: 웹 애플리케이션이나 API의 응답 속도를 개선하기 위해 캐싱을 사용할 수 있습니다.</li></ul></li><li>How to use:<ul ><li>캐시 설정: 캐시를 설정하려면 먼저 캐시 저장소를 선택합니다. Redis, Memcached, 로컬 메모리 등을 사용할 수 있습니다.</li><li>캐시 정책 결정: 캐시 만료 시간(TTL, Time to Live)과 갱신 정책을 설정합니다. 캐시 만료 시간은 데이터의 유효 기간을 결정하며, 갱신 정책은 캐시 데이터가 만료되거나 갱신될 시점을 결정합니다.</li><li>데이터 일관성 유지: 캐시된 데이터와 원본 데이터의 일관성을 유지하기 위한 전략을 마련합니다. 원본 데이터가 변경될 때 캐시를 갱신하거나 무효화하는 로직을 구현합니다.</li></ul></li><li>Considerations:<ul ><li>캐시 적중률(Cache Hit Rate): 캐시의 효율성을 높이기 위해 캐시 적중률을 모니터링합니다. 캐시 적중률이 낮다면 캐시 정책을 재검토하여 개선합니다.</li><li>데이터 일관성: 캐시된 데이터는 원본 데이터가 변경되었을 때 일관성을 유지하기 어려울 수 있습니다. 데이터가 갱신될 때 캐시를 무효화하거나 갱신하는 전략이 필요합니다.</li><li>캐시 오버헤드: 캐싱은 추가 저장 공간과 메모리 사용을 필요로 합니다. 캐시 크기를 적절히 관리하여 메모리 사용량을 최적화해야 합니다.</li><li>TTL 설정: 캐시 만료 시간을 적절히 설정하여 데이터의 최신성과 성능 사이의 균형을 맞춥니다. 너무 짧으면 캐시의 이점을 살리기 어렵고, 너무 길면 오래된 데이터를 반환할 위험이 있습니다.</li></ul></li></ul> <ol start="6"><li>Replication:</li></ol><ul ><li>정의:<ul ><li>데이터베이스 복제(Replication)는 데이터베이스의 데이터를 다른 서버에 복제하여 고가용성 및 성능을 향상시키는 전략입니다. 복제된 데이터베이스는 읽기 작업을 분산시키고, 데이터베이스 장애 시에도 시스템을 지속적으로 운영할 수 있도록 합니다.</li></ul></li><li>When to use:<ul ><li>고가용성 요구: 시스템의 고가용성이 중요한 경우, 복제를 통해 장애 시에도 서비스가 중단되지 않도록 할 수 있습니다.</li><li>읽기 성능 향상: 읽기 작업이 빈번한 경우, 여러 복제본으로 읽기 작업을 분산시켜 성능을 향상시킬 수 있습니다.</li><li>백업 및 복구: 데이터를 다른 서버에 복제함으로써 백업 및 복구 작업을 용이하게 할 수 있습니다.</li><li>지연시간 향상: 여러 지역에 걸쳐 데이터를 분산하여 사용자에게 더 가까운 서버에서 데이터를 제공할 수 있습니다.</li></ul></li><li>How to use:<ul ><li>마스터-슬레이브 복제: 한 서버(마스터)가 쓰기 작업을 처리하고, 다른 서버들(슬레이브)이 읽기 작업을 처리하도록 설정하도록 할 수 있습니다.</li><li>다중 리더 복제: 두 개 이상의 서버가 모두 쓰기 및 읽기 작업을 처리할 수 있도록 설정하도록 할 수 있습니다.</li><li>비동기 및 동기 복제: 비동기 복제는 성능이 좋지만 데이터 일관성이 떨어질 수 있고, 동기 복제는 데이터 일관성이 높지만 성능이 저하될 수 있습니다. 필요에 따라 선택합니다.</li><li>멀티 스레딩 복제: 복제 작업을 병렬로 처리하여 성능을 향상시키는 방법입니다. 슬레이브 서버에서 여러 스레드를 사용하여 마스터의 데이터를 병렬로 복제합니다.</li><li>리더 없는 복제(Leaderless Replication): 모든 노드가 동등한 역할을 하여 데이터 읽기 및 쓰기 작업을 분산 처리하는 방식입니다. 주로 NoSQL 데이터베이스에서 사용되며, 각 노드가 독립적으로 작동하여 고가용성과 확장성을 제공합니다.</li></ul></li><li>Considerations:<ul ><li>복제 지연: 네트워크 지연이나 복제 설정에 따라 데이터 복제에 시간이 걸릴 수 있습니다. 복제 지연이 발생한다면 최신 데이터 조회의 어려움, 복제 서버의 성능 저하 등이 일어날 수 있기 때문에 복제 지연을 최소화하기 위한 네트워크 설정 및 모니터링이 필요합니다.</li><li>데이터 일관성: 비동기 복제는 실시간으로 데이터가 동기화되지 않으므로 일관성 문제가 발생할 수 있습니다. 동기 복제를 통해 데이터 일관성을 유지할 수 있지만 성능에 영향을 줄 수 있습니다.</li><li>충돌 해결: 마스터-마스터 복제에서는 동일한 데이터에 대한 충돌이 발생할 수 있습니다. 충돌 해결 정책을 마련해야 합니다.</li></ul></li></ul> <ol start="7"><li>Shrading:</li></ol><ul ><li>샤딩(Sharding)은 데이터베이스를 여러 개의 작은 단위(샤드)로 분할하여 각각 독립적인 데이터베이스 서버에 저장하는 전략입니다. 각 샤드는 전체 데이터의 일부를 포함하며, 이를 통해 대규모 데이터베이스의 성능과 확장성을 향상시킬 수 있습니다.</li><li>When to use:<ul ><li>데이터베이스 크기가 매우 큰 경우: 단일 서버가 전체 데이터를 처리하기 어려운 경우 샤딩을 통해 데이터베이스를 분할하여 처리 성능을 높일 수 있습니다.</li><li>높은 트래픽: 많은 사용자가 동시에 데이터베이스에 접근할 때 샤딩을 통해 트래픽을 여러 서버에 분산시킬 수 있습니다.</li><li>높은 쓰기/읽기 작업: 데이터 쓰기와 읽기 작업이 많은 경우, 샤딩을 통해 특정 샤드에서만 작업을 처리하여 성능을 최적화할 수 있습니다.</li><li>데이터 분리 요구: 지리적 위치나 비즈니스 요구에 따라 데이터를 분리하여 저장해야 할 때 샤딩을 활용할 수 있습니다.</li></ul></li><li>How to use:<ul ><li>샤드 키 선택: 데이터를 분할할 기준이 되는 샤드 키를 선택합니다. 일반적으로 사용자 ID, 지역 코드, 타임스탬프 등이 샤드 키로 사용됩니다.</li><li>샤딩 알고리즘 선택: 샤딩 알고리즘을 선택하여 데이터를 분할합니다. 주요 알고리즘으로는 다음과 같은 두 가지가 있습니다:<ul ><li>Range 기반 샤딩: 샤드 키의 범위에 따라 데이터를 분할합니다. 예를 들어, 특정 사용자 ID 범위마다 다른 샤드에 저장합니다.</li><li>Hashing 기반 샤딩: 샤드 키를 해싱하여 데이터를 분산합니다. 이 방식은 데이터를 고르게 분산시키는 데 유리합니다.</li></ul></li><li>데이터베이스 분할: 샤드 키를 기반으로 데이터를 여러 데이터베이스 서버에 분할 저장합니다.</li><li>Routing 로직 구현: 데이터베이스 시스템이 자동으로 샤딩을 지원하지 않는 경우, 애플리케이션 레벨에서 샤드 키를 이용해 데이터를 적절한 샤드에 라우팅하는 로직을 구현합니다. MongoDB와 같은 일부 데이터베이스는 이 로직을 자체적으로 지원합니다</li></ul></li><li>Considerations:<ul ><li>데이터 일관성: 여러 샤드에 데이터가 분산되므로, 트랜잭션을 처리할 때 데이터 일관성을 유지하는 것이 어려울 수 있습니다. 분산 트랜잭션 관리나 eventual consistency 모델을 고려해야 합니다.</li><li>샤드 간 조인: 샤드 간 조인이 필요한 경우 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 가능한 샤드 내에서 데이터를 처리하고, 샤드 간 조인을 최소화하는 설계를 고려해야 합니다.</li><li>샤드 키 선택: 샤드 키를 적절히 선택하지 않으면 특정 샤드에 데이터가 집중되어 부하가 증가할 수 있습니다. 고르게 분산되는 샤드 키를 선택하는 것이 중요합니다.</li><li>리밸런싱 문제: 데이터 분포가 불균형해질 때, 샤드 추가/제거가 발생할 때 리밸런싱 작업이 필요합니다. 이를 위해 데이터 이동 및 재분할 작업을 효율적으로 자동화하는 방법을 마련해야합니다.</li><li>Hot Spot 문제: 특정 샤드에 데이터가 집중되어 해당 샤드에 과부하가 발생하는 문제가 발생할 수 있습니다.</li></ul></li></ul>

반드시 알아야 하는 7가지 데이터베이스 확장성 전략

1️⃣ The C Programming Language

컴퓨터 프로그래밍의 근본 (주니어)

2️⃣ Code Complete

소프트웨어 개발의 모든 것 (주니어, 미드)

3️⃣ Refactoring

소프트웨어 유지보수의 모든 것 (주니어, 미드)

4️⃣ 구글 엔지니어는 이렇게 일한다

소프트웨어 개발 협업에 대한 모든 것 (미드, 시니어)

5️⃣ 최고의 프롬프트 엔지니어링 강의

AI/LLM과 프롬프트 엔지니어링의 근본(주니어, 미드, 시니어)

이상한 것이 끼어있는 것 같지만 착각입니다.

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모든 개발자를 위한 프로그래밍 책 Top 5

'성장'과 '물경력' 사이에서 혼란스러워하는 분들께

그 누구도 나의 서사를 대신 써주지 않는다

'성장'과 '물경력' 사이에서 혼란스러워하는 분들께

코노님이 작성한 글입니다. 지금처럼 경력자를 후려치는 마케팅이 성행하는 시기에 살펴볼만한 대목이 많네요!

 * 물경력과 성장: 글에서는 '물경력 탈출’과 같은 마케팅이 저연차 개발자들의 불안을 자극하는 것에 대해 비판하며, 진정한 성장의 의미를 탐구합니다.
 * 개인적 경험의 가치: 다양한 경험들이 개발자로서의 성장에 어떻게 기여하는지를 공유하며, 링크드인에 적을 수 없는 경험들도 중요하다고 강조합니다.
 * 자기 인정의 중요성: 필자는 타인의 인정을 넘어 자기 스스로를 인정하는 것이 진정한 성장으로 이어진다고 주장합니다.
 * 본인의 서사 쓰기: 자신의 경험을 소중히 여기고, 타인의 시선에 휘둘리지 않으며, 자신만의 서사를 써나가야 한다고 강조합니다.

https://codingpause.hashnode.dev/about-growing-up

'성장'과 '물경력' 사이에서 혼란스러워하는 분들께 코노님이 작성한 글입니다. 지금처럼 경력자를 후려치는 마케팅이 성행하는 시기에 살펴볼만한 대목이 많네요! <ul ><li>물경력과 성장: 글에서는 '물경력 탈출’과 같은 마케팅이 저연차 개발자들의 불안을 자극하는 것에 대해 비판하며, 진정한 성장의 의미를 탐구합니다.</li><li>개인적 경험의 가치: 다양한 경험들이 개발자로서의 성장에 어떻게 기여하는지를 공유하며, 링크드인에 적을 수 없는 경험들도 중요하다고 강조합니다.</li><li>자기 인정의 중요성: 필자는 타인의 인정을 넘어 자기 스스로를 인정하는 것이 진정한 성장으로 이어진다고 주장합니다.</li><li>본인의 서사 쓰기: 자신의 경험을 소중히 여기고, 타인의 시선에 휘둘리지 않으며, 자신만의 서사를 써나가야 한다고 강조합니다.</li></ul> https://codingpause.hashnode.dev/about-growing-up

코딩 놓으려 했는데

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[토스 프론트엔드 멘토링] Frontend Accelerator 1기에 지원하기

토스에서는 프론트엔드 멘토링 시스템 Frontend Accelerator 1기를 모집한다고 하네요.
Frontend Accelerator란 4주 동안 토스 프론트엔드 리드와 멘토-멘티의 관계를 맺어 토스 엔지니어링의 일하는 방식을 경험하고, 기술 관련 피드백을 얻는 프로그램인데요.
프로그램 종료 이후, 훌륭한 성장을 이뤄내신 분은 토스 Frontend Developer 채용 서류 패스 기회를 준다고 하니 좋은 기회가 될것 같습니다. 아래는 상세 내용 입니다

멘토링 진행 과정
 * 멘티에게 과제를 부여하고, 멘토는 가이드와 피드백을 주며 멘티가 리팩토링해나가는 과정을 함께합니다.
 * 멘토링은 모두 온라인으로 진행되며, 토스 슬랙 채널과 구글밋 미팅을 기반으로 진행됩니다.

일정
 * 7월 25일 ~ 8월 16일까지 1주일에 1회, 총 4회 정기 미팅을 진행합니다.
 * 이 외 시간에는 멘토와 멘티가 필요에 따라 자유롭게 소통합니다.

지원 대상
 * 프론트엔드 엔지니어로서 빠르게 성장을 경험하고 싶으신 분
 * 토스 프론트엔드 리드와의 네트워킹에 니즈가 있으신 분
 * 토스 프론트엔드 엔지니어가 실제로 마주하게 되는 문제를 함께 고민하고 싶으신 분

지원 자격
 * 3년 이하의 경험을 가진 분이라면 누구나 지원 가능합니다. 실무 경험이 없어도 괜찮습니다.

멘티 선발 과정
 1. 지원: 6월 17일 ~ 6월 26일까지
 2. 테스트: 6월 29일 (지원해주신 모든 분들께 테스트 참여의 기회가 부여됩니다.)
 3. 캐주얼챗: 7월 4일 ~ 7월 5일 중 조율 (테스트 합격자를 대상으로 캐주얼챗을 제안드립니다.)
 4. 선발 결과 발표: 7월 8일
 5. 멘토링 기간: 7월 25일 ~ 8월 16일 (주 1회, 1시간씩 온라인 미팅을 진행합니다.)

지원 방법
 * 6월 17일 ~ 6월 26일까지 이력서 없이 간단한 답변만으로 누구나 지원이 가능합니다.
 * 지원해주신 모든 분들께 6월 29일 온라인 테스트 (20분 소요)의 기회가 부여됩니다.

토스에 채용이 되지 않는다고 해도 멘토링을 하면서 많이 성장할 수 있는 기회가 될것 같습니다. 3년 이하의 주니어 분들은 지원을 해보시는것을 추천드립니다.

토스에서는 프론트엔드 멘토링 시스템 Frontend Accelerator 1기를 모집한다고 하네요.Frontend Accelerator란 4주 동안 토스 프론트엔드 리드와 멘토-멘티의 관계를 맺어 토스 엔지니어링의 일하는 방식을 경험하고, 기술 관련 피드백을 얻는 프로그램인데요.프로그램 종료 이후, 훌륭한 성장을 이뤄내신 분은 토스 Frontend Developer 채용 서류 패스 기회를 준다고 하니 좋은 기회가 될것 같습니다. 아래는 상세 내용 입니다 멘토링 진행 과정<ul ><li>멘티에게 과제를 부여하고, 멘토는 가이드와 피드백을 주며 멘티가 리팩토링해나가는 과정을 함께합니다.</li><li>멘토링은 모두 온라인으로 진행되며, 토스 슬랙 채널과 구글밋 미팅을 기반으로 진행됩니다.</li></ul> 일정<ul ><li>7월 25일 ~ 8월 16일까지 1주일에 1회, 총 4회 정기 미팅을 진행합니다.</li><li>이 외 시간에는 멘토와 멘티가 필요에 따라 자유롭게 소통합니다.</li></ul> 지원 대상<ul ><li>프론트엔드 엔지니어로서 빠르게 성장을 경험하고 싶으신 분</li><li>토스 프론트엔드 리드와의 네트워킹에 니즈가 있으신 분</li><li>토스 프론트엔드 엔지니어가 실제로 마주하게 되는 문제를 함께 고민하고 싶으신 분</li></ul> 지원 자격<ul ><li>3년 이하의 경험을 가진 분이라면 누구나 지원 가능합니다. 실무 경험이 없어도 괜찮습니다.</li></ul> 멘티 선발 과정<ol ><li>지원: 6월 17일 ~ 6월 26일까지</li><li>테스트: 6월 29일 (지원해주신 모든 분들께 테스트 참여의 기회가 부여됩니다.)</li><li>캐주얼챗: 7월 4일 ~ 7월 5일 중 조율 (테스트 합격자를 대상으로 캐주얼챗을 제안드립니다.)</li><li>선발 결과 발표: 7월 8일</li><li>멘토링 기간: 7월 25일 ~ 8월 16일 (주 1회, 1시간씩 온라인 미팅을 진행합니다.)</li></ol> 지원 방법<ul ><li>6월 17일 ~ 6월 26일까지 이력서 없이 간단한 답변만으로 누구나 지원이 가능합니다.</li><li>지원해주신 모든 분들께 6월 29일 온라인 테스트 (20분 소요)의 기회가 부여됩니다.</li></ul> 토스에 채용이 되지 않는다고 해도 멘토링을 하면서 많이 성장할 수 있는 기회가 될것 같습니다. 3년 이하의 주니어 분들은 지원을 해보시는것을 추천드립니다.

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토스 프론트엔드 멘토링 시스템 "Accelerator 1기 모집"

『소프트웨어 장인』에 이은 또 한 권의 '로버트 C. 마틴 시리즈' 베스트셀러!70년 동안 개발자들에게 검증 받은 개발 방법론과 주옥 같은 팁들을 한 권으로 총 정리! `좋은 소프트웨어 설계를 하라`는 말에 명확한 답과 방법을 떠올릴 수 있는가? 개발은 명확한...

읽기 쉬운 코드 - 예스24

안녕하세요. 오늘은 최근에 읽은 책 소개를 하나 할까 합니다.

종종 주니어 개발자 분들과 이야기를 나누다보면 '읽기 좋은 코드란 무엇일까요?' '코드를 어떻게 하면 읽기 좋게 작성할 수 있을까요?' 라는 질문을 많이 받곤 합니다. 그 기준은 무엇이고, 어떻게 발전 시킬수 있을지에 대한 고민도 많이 듣게되구요.

종종 주니어 개발자들과의 대화에서 "읽기 좋은 코드란 무엇일까요?", "코드를 어떻게 하면 읽기 좋게 작성할 수 있을까요?"에 대한 질문을 많이 받습니다. 그런 코드를 위해 구체적으로 어떤 방식으로 코드를 작성해야 하는지, 발전시킬수 있는지에 대해서도 질문을 많이 듣습니다.

생각나는 여러 기준을 제시하며 대화를 나누곤 했지만, 그러한 기준을 정확히 어디서 배웠고 어떻게 내재화하게 되었는지 생각해보면 그 출처가 명확하지 않았습니다. 나름 선호하는 코드 스타일과 개선이 필요한 코드를 식별하고 규칙을 만들어 적용해왔지만, 도움이 될 수 있는 구체적인 액션 아이템을 제시할때는 어려움을 느끼곤 했습니다.

그러다 최근 이 두 책을 제공받아 읽게 되었습니다. 그러다 최근 두 권의 책을 읽게 되었습니다. 이 책들은 좋은 코드를 작성하기 위한 기준과 코드에 안정성을 부여하는 방법에 대해 명확한 저자의 관점으로 구체적인 예시와 함께 설명하고 있습니다. 여러 곳에서 배운 지식들을 체계적으로 정리하고 재조명할 수 있는 좋은 기회가 되었습니다.

최근 비슷한 고민을 하는 개발자들뿐만 아니라 주니어 개발자들에게도 명확한 지침서가 될 수 있을 것이라 생각되어 다음 책들을 추천합니다. 목차를 확인해보시고 관심이 간다면 주문하여 읽어보시길 바랍니다.

 * 읽기 쉬운 코드: http://gilbut.co/c/24034992MF
 * 코드 작성 가이드: http://gilbut.co/c/24046947nM

안녕하세요. 오늘은 최근에 읽은 책 소개를 하나 할까 합니다. 종종 주니어 개발자 분들과 이야기를 나누다보면 '읽기 좋은 코드란 무엇일까요?' '코드를 어떻게 하면 읽기 좋게 작성할 수 있을까요?' 라는 질문을 많이 받곤 합니다. 그 기준은 무엇이고, 어떻게 발전 시킬수 있을지에 대한 고민도 많이 듣게되구요. 종종 주니어 개발자들과의 대화에서 "읽기 좋은 코드란 무엇일까요?", "코드를 어떻게 하면 읽기 좋게 작성할 수 있을까요?"에 대한 질문을 많이 받습니다. 그런 코드를 위해 구체적으로 어떤 방식으로 코드를 작성해야 하는지, 발전시킬수 있는지에 대해서도 질문을 많이 듣습니다. 생각나는 여러 기준을 제시하며 대화를 나누곤 했지만, 그러한 기준을 정확히 어디서 배웠고 어떻게 내재화하게 되었는지 생각해보면 그 출처가 명확하지 않았습니다. 나름 선호하는 코드 스타일과 개선이 필요한 코드를 식별하고 규칙을 만들어 적용해왔지만, 도움이 될 수 있는 구체적인 액션 아이템을 제시할때는 어려움을 느끼곤 했습니다. 그러다 최근 이 두 책을 제공받아 읽게 되었습니다. 그러다 최근 두 권의 책을 읽게 되었습니다. 이 책들은 좋은 코드를 작성하기 위한 기준과 코드에 안정성을 부여하는 방법에 대해 명확한 저자의 관점으로 구체적인 예시와 함께 설명하고 있습니다. 여러 곳에서 배운 지식들을 체계적으로 정리하고 재조명할 수 있는 좋은 기회가 되었습니다. 최근 비슷한 고민을 하는 개발자들뿐만 아니라 주니어 개발자들에게도 명확한 지침서가 될 수 있을 것이라 생각되어 다음 책들을 추천합니다. 목차를 확인해보시고 관심이 간다면 주문하여 읽어보시길 바랍니다. <ul ><li>읽기 쉬운 코드: http://gilbut.co/c/24034992MF</li><li>코드 작성 가이드: http://gilbut.co/c/24046947nM</li></ul>

읽기 쉬운 코드 / 코드 작성 가이드

일본인 정원사 '이 한마디', 엔비디아 젠슨 황 인생 바꿨다, 엔비디아 CEO "日정원사와의 만남이 날 성공하게 만들어" 젠슨 황, 美대학 졸업식 연설 일본 정원사, 찌는 듯한 날에도 묵묵히 나뭇잎·이끼 정리하며 "정원 가꿀 시간은 충분" 말에 인생에서 가장 큰 깨달음 "평생 바치면 시간은 충분 우선순위 정해 집중하라" "매일 아침 중요한 업무부터 봐 출근도 전에 이미 성공적인 하루"

일본인 정원사 '이 한마디', 엔비디아 젠슨 황 인생 바꿨다

우리는 늘 시간에 쫓겨서 살아갑니다.
해야 할 일이 많고, 하고 싶은 일이 많습니다.

회사의 CEO인 젠슨황에게도 그러했을 것입니다.
젠슨황은 1년에 1달동안은 해외에서 일을 한다고 해요.
자녀들이 10살때에 일본에서 1달동안 일을 한적이 있는데,
덥고 습한날 거대한 정원을 대나무 집게로 다듬는 정원사를 보며 물었습니다.

황 : 무엇을 하고 있나요?
정원사 : 죽은 이끼를 따고 있어요.
황: 정원이 너무 넓지 않나요?
정원사 : 25년간 정원을 가꿨고, 앞으로도 시간은 충분합니다.
황 : !!

이 순간이 젠슨황에게 가장 큰 깨달음을 준 시간이라고 해요.
너무나 넓어 보이는 정원이지만,
지금껏 25년간 정원을 가꿔온 정원사는 급하지 않았습니다.
매일 매일 자신을 믿으며 정원을 가꿀뿐이었죠.

직접적으로 겪은 이야기가 아니기에 여러분에게는 크게 와닿지 않을 수 있습니다.
젠슨황은 이렇게 얘기하네요.

'여러분이 평생을 바쳐 완성하고 싶은 기술을 찾기 바랍니다.
많은 일이 일어나고 있고 해야할 일이 많지만
인생의 우선순위를 정하고, 삶의 우선순위를 정하면 시간은 충분할 거예요.'

우리에게는 아직 시간이 많습니다.
우선순위를 정하고 방향을 잘 정해서 나아가봅시다.

https://www.hankyung.com/article/202406171169i

우리는 늘 시간에 쫓겨서 살아갑니다.해야 할 일이 많고, 하고 싶은 일이 많습니다. 회사의 CEO인 젠슨황에게도 그러했을 것입니다.젠슨황은 1년에 1달동안은 해외에서 일을 한다고 해요.자녀들이 10살때에 일본에서 1달동안 일을 한적이 있는데,덥고 습한날 거대한 정원을 대나무 집게로 다듬는 정원사를 보며 물었습니다. 황 : 무엇을 하고 있나요?정원사 : 죽은 이끼를 따고 있어요.황: 정원이 너무 넓지 않나요?정원사 : 25년간 정원을 가꿨고, 앞으로도 시간은 충분합니다.황 : !! 이 순간이 젠슨황에게 가장 큰 깨달음을 준 시간이라고 해요.너무나 넓어 보이는 정원이지만,지금껏 25년간 정원을 가꿔온 정원사는 급하지 않았습니다.매일 매일 자신을 믿으며 정원을 가꿀뿐이었죠. 직접적으로 겪은 이야기가 아니기에 여러분에게는 크게 와닿지 않을 수 있습니다.젠슨황은 이렇게 얘기하네요. '여러분이 평생을 바쳐 완성하고 싶은 기술을 찾기 바랍니다.많은 일이 일어나고 있고 해야할 일이 많지만인생의 우선순위를 정하고, 삶의 우선순위를 정하면 시간은 충분할 거예요.' 우리에게는 아직 시간이 많습니다.우선순위를 정하고 방향을 잘 정해서 나아가봅시다. https://www.hankyung.com/article/202406171169i

한국경제

젠슨황의 인생에 가장 큰깨달음을 준 한마디 - 시간은 충분하다

In business, being a nice person in the room can be more impactful than being the smartest. I share my insights on empathy, respect, and active listening as key skills for successful meetings and creating a positive team environment.

Do not try to be the smartest in the room; try to be the kindest. | Jorge Galindo's blog

"가장 똑똑한 사람이 아닌 가장 친절한 사람이 되세요."

"잘 듣고, 존중하고, 공감하고, 해결 중심 접근 방식을 통해 팀의 생산성을 향상 시킬 수 있습니다."

"친절함은 전염성이 있습니다. 당신이 친절하기 시작하면 다른 사람들도 친절해질 것이고, 팀 전체에 영향을 끼칠 것입니다"

"가장 똑똑한 사람은 몇몇 사람이 그리워 하지만, 친절한 사람은 모두가 그리워 합니다"

https://www.jorgegalindo.me/en/blog/posts/do-not-be-the-smartest-in-the-room-try-to-be-the-kindest

"가장 똑똑한 사람이 아닌 가장 친절한 사람이 되세요." "잘 듣고, 존중하고, 공감하고, 해결 중심 접근 방식을 통해 팀의 생산성을 향상 시킬 수 있습니다." "친절함은 전염성이 있습니다. 당신이 친절하기 시작하면 다른 사람들도 친절해질 것이고, 팀 전체에 영향을 끼칠 것입니다" "가장 똑똑한 사람은 몇몇 사람이 그리워 하지만, 친절한 사람은 모두가 그리워 합니다" https://www.jorgegalindo.me/en/blog/posts/do-not-be-the-smartest-in-the-room-try-to-be-the-kindest

Jorgegalindo

가장 똑똑한 사람이 아닌 가장 친절한 사람이 되세요

들어가며 안녕하세요. LINE+ Contents Service Engineering 조직에서 백엔드 개발을 맡고 있는 양강현, 이병찬입니다. 저희가 속해 있는 Contents Se...

Req-Saver로 캐시의 골칫거리 'Thundering Herd 문제' 쉽게 풀기!

라인에서 Cache를 사용할 때 발생하는 Thundering Herd 문제를 어떻게 해결했는지를 설명한 글입니다.

저도 이번에 이러한 현상을 Thundering Herd라고 부르는지 처음 알게 되었는데 보통 캐시를 쓰게 되면 디비에서 데이터를 가져와서 Redis 같은 캐시에 넣어두고 이후에는 캐시해서 조회해서 빠른 응답을 주게 됩니다. 하지만 캐시의 데이터를 계속 쓸수는 없고 캐시도 데이터가 많아지면 오래된 데이터는 사라지기 때문에 캐시에 데이터가 없거나 하면 디비에 가서 데이터를 가져와서 다시 캐시에 채워주게 됩니다.

이러한 경우 서버가 1대라면 문제가 안되지만 서버가 많고 당연히 사용자 요청도 동시에 많이 이뤄지기 때문에 캐시가 TTL로 없어지거나 하면 수많은 요청이 동시에 캐시에 데이터가 없어서 디비에 가서 디비에서 연결이 몰리고 이 데이터를 다시 캐시에 채워넣으려고 여러번 저장이 이뤄지게 되는데 이 문제를 Thundering Herd 문제라고 합니다.

이 문제를 Req-Saver라는 라이브러리를 만들어서 여러 요청이 들어왔을 때 하나의 요청만 디비에 갔다와서 데이터를 채워넣고 다른 요청은 캐시에 채워진 데이터로 응답하도록 지연시키는 구현을 했고 이를 스프링에 적용해서 성능 비교를 한 결과 평균 51%의 성능이 향상되었다고 합니다.

서비스에 따라 다르긴 하지만 부하가 심한 경우 캐시 만료에 따라 디비나 캐시에 부하가 몰릴 수 있는데 꽤 괜찮은 방법으로 보입니다.

https://techblog.lycorp.co.jp/ko/req-saver-for-thundering-herd-problem-in-cache

라인에서 Cache를 사용할 때 발생하는 Thundering Herd 문제를 어떻게 해결했는지를 설명한 글입니다. 저도 이번에 이러한 현상을 Thundering Herd라고 부르는지 처음 알게 되었는데 보통 캐시를 쓰게 되면 디비에서 데이터를 가져와서 Redis 같은 캐시에 넣어두고 이후에는 캐시해서 조회해서 빠른 응답을 주게 됩니다. 하지만 캐시의 데이터를 계속 쓸수는 없고 캐시도 데이터가 많아지면 오래된 데이터는 사라지기 때문에 캐시에 데이터가 없거나 하면 디비에 가서 데이터를 가져와서 다시 캐시에 채워주게 됩니다. 이러한 경우 서버가 1대라면 문제가 안되지만 서버가 많고 당연히 사용자 요청도 동시에 많이 이뤄지기 때문에 캐시가 TTL로 없어지거나 하면 수많은 요청이 동시에 캐시에 데이터가 없어서 디비에 가서 디비에서 연결이 몰리고 이 데이터를 다시 캐시에 채워넣으려고 여러번 저장이 이뤄지게 되는데 이 문제를 Thundering Herd 문제라고 합니다. 이 문제를 Req-Saver라는 라이브러리를 만들어서 여러 요청이 들어왔을 때 하나의 요청만 디비에 갔다와서 데이터를 채워넣고 다른 요청은 캐시에 채워진 데이터로 응답하도록 지연시키는 구현을 했고 이를 스프링에 적용해서 성능 비교를 한 결과 평균 51%의 성능이 향상되었다고 합니다. 서비스에 따라 다르긴 하지만 부하가 심한 경우 캐시 만료에 따라 디비나 캐시에 부하가 몰릴 수 있는데 꽤 괜찮은 방법으로 보입니다. https://techblog.lycorp.co.jp/ko/req-saver-for-thundering-herd-problem-in-cache

LY Corporation Tech Blog

라인에서 Cache를 사용할 때 발생하는 Thundering He

[#유퀴즈온더블럭] 천우희가 외모 때문에 오디션 떨어졌었다고😲? 예쁘고 귀엽고 사랑스러운데 연기까지 잘해버려서 세상이 질투했나 보다😎

1. “(데뷔 전에 오디션을 볼 떄) ‘배우 할 수 없다. 못 생겼다' 이런 얘기를 많이 들었어요"

2. “그 당시 허탈함이 있었는데, 그렇게 저한테 타격감은 없었어요. 저는 힘들 걸 ‘너무 힘들다' 이러는 성격이 아니고, ‘와~ 얼마나 잘 되려고 (지금) 이럴까?’ 이렇게 생각하는 편이에요"

3. “집에서 알바할 때도, 제가 전을 직접 부쳤거든요. 하면서도 ‘내 인생이 점점 버라이어티해지는군. 재밌겠어', 약간 이렇게 생각하고"

4. “그냥 이런 생각을 많이 했어요. ‘에피소드 하나 더 생긴다고 생각하지 뭐~', 약간 이렇게" (갈등 = 에피소드)

5. “(그런 상황에서도) 내가 할 수 있는 게 뭘까? 좀 자기 객관화를 해야겠다는 생각이 들더라고요. ‘내가 가지고 있는 포지션과 내가 가지고 있는 강점이 뭐지?’라는 생각을 하면서, 제가 나이대에 있는 배우들을 다 검색해봤어요" (=치열한 자료 조사)

6. “다 검색해봤는데, 저랑 느낌이 비슷한 사람은 없더라고요. (그래서) 그냥 그 치기 어린 나이에 생각했던 건 나는 ‘모 아니면 도다’였어요”

7. “크게 절망하지 않았던 게, 좌절하지 않았던 게, ‘(못 생겨서 배우를 할 수 없다면 하면) 내가 한 번 보여주지. 내가 이 얼굴로 배우의 얼굴이 뭐가 좋은지 진짜 보여줄게’, 이런 마음이 있었어요” (=의지력)

8. “똑같은 상황이라도, 저는 결국 ‘마음가짐’이라고 생각하거든요. 힘들다 힘들다 생각하면 그 생각 안에서 (내가) 못 벗어나는 거에요? 그래서 ‘얼마나 잘 되려고 이럴까?'라고 생각하면서 항상 좋은 면을 생각해보려고 하죠"

- 배우 천우희

https://www.youtube.com/watch?v=dyuaT8xyvDg&t=599s

1. “(데뷔 전에 오디션을 볼 떄) ‘배우 할 수 없다. 못 생겼다' 이런 얘기를 많이 들었어요" 2. “그 당시 허탈함이 있었는데, 그렇게 저한테 타격감은 없었어요. 저는 힘들 걸 ‘너무 힘들다' 이러는 성격이 아니고, ‘와~ 얼마나 잘 되려고 (지금) 이럴까?’ 이렇게 생각하는 편이에요" 3. “집에서 알바할 때도, 제가 전을 직접 부쳤거든요. 하면서도 ‘내 인생이 점점 버라이어티해지는군. 재밌겠어', 약간 이렇게 생각하고" 4. “그냥 이런 생각을 많이 했어요. ‘에피소드 하나 더 생긴다고 생각하지 뭐~', 약간 이렇게" (갈등 = 에피소드) 5. “(그런 상황에서도) 내가 할 수 있는 게 뭘까? 좀 자기 객관화를 해야겠다는 생각이 들더라고요. ‘내가 가지고 있는 포지션과 내가 가지고 있는 강점이 뭐지?’라는 생각을 하면서, 제가 나이대에 있는 배우들을 다 검색해봤어요" (=치열한 자료 조사) 6. “다 검색해봤는데, 저랑 느낌이 비슷한 사람은 없더라고요. (그래서) 그냥 그 치기 어린 나이에 생각했던 건 나는 ‘모 아니면 도다’였어요” 7. “크게 절망하지 않았던 게, 좌절하지 않았던 게, ‘(못 생겨서 배우를 할 수 없다면 하면) 내가 한 번 보여주지. 내가 이 얼굴로 배우의 얼굴이 뭐가 좋은지 진짜 보여줄게’, 이런 마음이 있었어요” (=의지력) 8. “똑같은 상황이라도, 저는 결국 ‘마음가짐’이라고 생각하거든요. 힘들다 힘들다 생각하면 그 생각 안에서 (내가) 못 벗어나는 거에요? 그래서 ‘얼마나 잘 되려고 이럴까?'라고 생각하면서 항상 좋은 면을 생각해보려고 하죠" - 배우 천우희 https://www.youtube.com/watch?v=dyuaT8xyvDg&amp;t=599s

배우 천우희의 스토리적 사고

In this article, we will take a look at some of the most important logo statistics that will help you create a design that perfectly embodies your brand and resonates with your customers. 75% of consumers recognize brands by their logos. 59% of shoppers w

Logo Statistics, Facts, Tips, And 2022 Trends

디자인은 브랜드의 아이덴티티를 구축하는 데 매우 중요한 역할을 합니다. 로고가 75%로 가장 인지도가 높은 브랜드 식별자이고 브랜드의 시각적 스타일이 60%, 브랜드 색상이 45%, 고유한 제안이 약 25%입니다. 연구에 따르면 약 50%의 고객이 로고를 보고 브랜드를 애용합니다.

최근 변경된 로고에 대한 분석을 하셨네요.
https://medium.com/@marsdevs./design-101-the-best-and-worst-logo-redesigns-weve-ever-seen-cf6ca5884c04

DailyBlogging

(주)개념원리 / UX 서비스기획 / 팀장

CHLOE CHOI

디자이너

Milma

#DigitalTransformation #브랜드디렉터

기획/마케팅

jung

브랜드 가이드 개선
사용자 경험을 높이는 위치 기반 커뮤니티 앱 기획 및 디자인
기능 개발 및 운영
스케치 기반의 앱 UI 디자인
사업 소개를 위한 홍보물과 IR 자료 제작

Product Designer

iOS / Android 앱 디자인 및 업데이트
브랜딩 관점에서 앱 브랜드 개발
주요 개발 계획과 기획에 따른 채팅 앱 제품 디자인
피그마를 사용한 디자인 시스템 에셋 및 컴포넌트 디자인

디자인 팀 운영 및 업무 관리

UI 디자이너

html

Adobe Photoshop

프로덕트 디자인

UI 디자인

UX 디자인

그래픽 디자인

글쓰기

디자인 시스템

디지털 마케팅

리더십

브랜드 디자인

서비스 기획

커뮤니케이션

콘텐츠 기획

여러 가지 일, 아주 많은 것을 정리하고, 분류하고, 변경하여 개선하고 향상시키는 중단기 로드맵을 구성하고 실행하는 One-Man 디자인을 하고 있습니다.
디자이너 한 명이 회사에 얼마나 많은 변화를 만들 수 있을지 도전해 봅니다.

ㅡ
프레이머를 사용한 웹사이트 디자인 및 운영
피그마를 사용한 내부/외부 고객을 위한 웹 기반 제품 디자인
디자인 시스템 구축을 위한 에셋과 디자인 컴포넌트 유지보수

마케팅을 위한 브랜딩과 광고 소재 제작
웹사이트 노출과 광고 데이터 관리
브랜드 가이드 작성 및 개선

사업 소개, CS, 고객 유입을 위한 자료 제작
행사 진행을 위한 인쇄물 디자인

디자인 운영 및 관리

스타트업 공동 창업자로 모든 제품 경험과 메시지와 기능, 브랜딩을 총괄하며, 하루하루 시장에서 제품이 살아남아 성장하는 성과를 내고 있다. 

로고 디자인과 브랜드 가이드 작성 및 개선
사용자 경험 개선을 위한 플로우 제작 및 VOC에 따른 기능 개선
중장기적인 디자인 관리를 위한 디자인 시스템 구축
스케치 기반의 앱 UI 디자인
웹과 출력물을 위한 디자인 및 비즈니스 에셋과 굿즈 제작
사업 소개를 위한 IR 자료 제작

프로덕트 디자이너

pliossun

드리블에도 디자인을 올립니다.

드리블

브런치

제품을 성장시키는 회사에 필요한 디자인 관점의 문제 해결과 성과 중심의 결과를 추구하는 디자이너입니다. 웹과 앱에서 많은 제품을 출시했습니다.  시니어 디자이너로 스타트업과 프로젝트 초기에 필요한 넓은 시야와 로드맵을 생각하고 구현합니다.

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