01 . 혹시 예전에는 별생각 없이 자주 썼던 말인데 어느 순간부터는 덜 사용하게 되는 말이 있으신가요? 뭐 유행이 한풀 꺾여서 더 이상 안 쓰게 될 수도 있지만 그건 나뿐만 아니라 많은 사람에게 해당되는 말이기도 하고, 말하는 습관이나 환경이 달라짐에 따라 왠지 거리를 좀 두게 되는 말들도 존재하지만 그 또한 내 의지로 인해 사용성이 감소하는 단어는 아닐 겁니다.

02 . 살면서 특정한 단어의 쓰임을 고민한다는 건 그 단어가 가진 고유한 뜻보다 누군가에게 어떻게 들릴지를 깊이 있게 생각해 보는데서 출발합니다. 이런 예시가 적절한지 모르겠지만, 마치 칼이나 가위처럼 날카로운 도구를 나 혼자 다룰 때는 비교적 적당한 주의만으로도 충분히 사용할 수 있지만 누군가에게 건넬 때는 한 번 더 조심성이 더해지는 것처럼 말이죠. 서로 주고받는 타이밍이 약간이라도 어긋나거나 상대가 아직 그 사용성에 익숙하지 않다면 사고로 이어질 수도 있으니까요.

03 . 일을 해오는 동안 생긴 습관 중에 하나는 누구에게라도 흘려 내뱉는 말처럼 'OO 님이 이해 좀 해주세요'라는 표현을 쉽게 쓰지 않게 되었다는 겁니다. 심지어 그전까지는 많은 사람들이 그토록 쉽고 편하게 '이해하라'는 말을 한다는 사실조차도 모르고 있었죠.
물론 살면서 누군가에게 이해를 구하는 일도 생기고 나 역시 상대를 이해해야 하는 순간들이 부지기수로 많습니다. 하지만 내가 직접 이해를 바라거나 반대로 내가 직접 이해를 하는 것과는 다르게, 상대에게 또 다른 특정 대상을 가리켜 이해하라고 요구하는 것은 본질적인 차이가 있다고 생각합니다. 더불어 꽤 일방적이고 때로는 무례한 요구이기까지 하죠.

04 . 직접 경험한 것도 있고 간접 경험한 것도 있지만 사건의(?) 케이스들은 대부분 이랬습니다. A,B,C라는 세 사람이 있다면 보통 A가 B에게 문제를 제기하거나 개선을 요구하는 데서 출발합니다. 그 이야기를 들은 A는 C에게 사정 혹은 문제가 있다는 것을 알지만 본인이 이 사실을 이슈로 만들고 싶은 생각은 없습니다. 그렇다고 뾰족한 대책을 마련해 줄 수도 없다 보니 문제를 다시 B에게로 돌려보내는 겁니다. 바로 '네가 좀 이해해라. C에게도 그만한 사정이 있을 거다'라는 말과 함께 말이죠.

05 . 특히 이 과정에서 A가 B보다 높은 지위에 있는 경우라면 문제는 더 심각해질 수 있습니다. 문제를 덮고 돌려보내는 것 자체도 좋지 않은 상황을 야기하지만 그보다 더 나쁜 건 B로 하여금 '내가 이해를 하면 되는 문제인 거구나'라는 인식을 심어주기 때문이죠. 그때부터는 누군가를 '이해하라'는 말이 매우 강압적인 표현이 될 수도 있음이 분명합니다.

06 . 그래서 어느 순간부터는 섣불리 '이해하라'는 말을 꺼내기에 앞서 상대가 스스로 어떻게 문제를 받아들이고 있고 어떤 노력을 하고 있는지를 객관적으로 볼 수 있게 대화를 이어가려 합니다. 즉, 'OO 님이 생각하시기엔 지금 상황에서 제일 큰 문제가 무엇이라고 생각하세요?'라든가 '혹시 저에게 말씀하시기 전까지 어떤 부분들이 제일 고민이 되었나요?' 같은 질문을 하려고 하거든요. 그럼 많은 경우 스스로가 생각한 문제나 스스로가 해온 노력들을 직접 말로 표현하면서 생각을 더 체계적으로 정리하는 케이스가 많았습니다.

07 . 이렇다 보니 이제는 누군가가 고민을 얘기하거나 의견을 개진하려고 할 때 일단 무턱대고 '이해'부터 내세우고 요구하는 사례가 더 눈에 잘 띕니다.
"아니에요. 그렇게 생각하지 마시고 OO 님도 좋게 좋게 받아들이세요. 아예 모르는 사이도 아니고 우리가 그 정도는 충분히 이해할 수 있잖아요."
아마 지금 이 글을 읽고 계신 분들 중에도 이런 표현의 말들을 들어본 분이 적지 않을 거라고 생각됩니다. 그만큼 우리 모두 크게 의식하지 않고 일상 속에 퍼뜨리는 말 중에 하나니까요.

08 . 하지만 '이해하라'는 말은 상대에게 정확한 범위도, 역할도, 방법도, 효과도 규정하지 않은 채로 문제 자체를 무효화하는 결과로 이어집니다. 물론 타인과 관계를 맺어가야 하는 입장에서 누군가를 더 깊고 넓게 이해하는 데서 오는 긍정적인 점들이 많다는 건 당연히 잘 알고 있지만, 매사 타인에게 '이해하고 보라'는 식의 주문은 그리 적절해 보이지 않다는 게 제 생각입니다.

09 . 그럼에도 불구하고 '괜히 속 좁은 사람처럼 보일 수 있지 않을까...'라고 생각된다면 '이해하라'는 말을 이렇게 한번 사용해 보는 것도 좋습니다.
일을 같이하는 입장이라면 '우리가 C에게 어떤 도움을 줄 수 있을까요?'라며 문제의식 자체를 공통의 어젠다로 등록하는 방법도 있고, 일반적인 사이에서는 '혹시 우리가 잘못 이해하고 있는 부분이 있으려나?'처럼 '충분히 헤아려봤음에도 쉽게 납득되지 않는 부분이 존재하는지'를 셀프 체크하는 방법도 있거든요. 저는 이게 '이해'라는 단어를 제대로 사용하는 현명한 가이드라고도 생각합니다.

10 . 파나소닉의 창업자이자 국내의 많은 독자들에게도 경영의 귀재로 알려져 있는 마쓰시타 고노스케 옹은 이런 말을 남겼습니다.
"만사가 잘 진행되게 하려면 누구에게 어떤 말을 해주는가가 기본이다. 적절한 말이 올바르게 쓰일 때 일도 사람도 성장한다."
그런 의미에서 저는 '이해'라는 단어도 그렇게 쓰였으면 합니다. '적절하고 올바르게'.

01 . 혹시 예전에는 별생각 없이 자주 썼던 말인데 어느 순간부터는 덜 사용하게 되는 말이 있으신가요? 뭐 유행이 한풀 꺾여서 더 이상 안 쓰게 될 수도 있지만 그건 나뿐만 아니라 많은 사람에게 해당되는 말이기도 하고, 말하는 습관이나 환경이 달라짐에 따라 왠지 거리를 좀 두게 되는 말들도 존재하지만 그 또한 내 의지로 인해 사용성이 감소하는 단어는 아닐 겁니다. 02 . 살면서 특정한 단어의 쓰임을 고민한다는 건 그 단어가 가진 고유한 뜻보다 누군가에게 어떻게 들릴지를 깊이 있게 생각해 보는데서 출발합니다. 이런 예시가 적절한지 모르겠지만, 마치 칼이나 가위처럼 날카로운 도구를 나 혼자 다룰 때는 비교적 적당한 주의만으로도 충분히 사용할 수 있지만 누군가에게 건넬 때는 한 번 더 조심성이 더해지는 것처럼 말이죠. 서로 주고받는 타이밍이 약간이라도 어긋나거나 상대가 아직 그 사용성에 익숙하지 않다면 사고로 이어질 수도 있으니까요. 03 . 일을 해오는 동안 생긴 습관 중에 하나는 누구에게라도 흘려 내뱉는 말처럼 'OO 님이 이해 좀 해주세요'라는 표현을 쉽게 쓰지 않게 되었다는 겁니다. 심지어 그전까지는 많은 사람들이 그토록 쉽고 편하게 '이해하라'는 말을 한다는 사실조차도 모르고 있었죠. 물론 살면서 누군가에게 이해를 구하는 일도 생기고 나 역시 상대를 이해해야 하는 순간들이 부지기수로 많습니다. 하지만 내가 직접 이해를 바라거나 반대로 내가 직접 이해를 하는 것과는 다르게, 상대에게 또 다른 특정 대상을 가리켜 이해하라고 요구하는 것은 본질적인 차이가 있다고 생각합니다. 더불어 꽤 일방적이고 때로는 무례한 요구이기까지 하죠. 04 . 직접 경험한 것도 있고 간접 경험한 것도 있지만 사건의(?) 케이스들은 대부분 이랬습니다. A,B,C라는 세 사람이 있다면 보통 A가 B에게 문제를 제기하거나 개선을 요구하는 데서 출발합니다. 그 이야기를 들은 A는 C에게 사정 혹은 문제가 있다는 것을 알지만 본인이 이 사실을 이슈로 만들고 싶은 생각은 없습니다. 그렇다고 뾰족한 대책을 마련해 줄 수도 없다 보니 문제를 다시 B에게로 돌려보내는 겁니다. 바로 '네가 좀 이해해라. C에게도 그만한 사정이 있을 거다'라는 말과 함께 말이죠. 05 . 특히 이 과정에서 A가 B보다 높은 지위에 있는 경우라면 문제는 더 심각해질 수 있습니다. 문제를 덮고 돌려보내는 것 자체도 좋지 않은 상황을 야기하지만 그보다 더 나쁜 건 B로 하여금 '내가 이해를 하면 되는 문제인 거구나'라는 인식을 심어주기 때문이죠. 그때부터는 누군가를 '이해하라'는 말이 매우 강압적인 표현이 될 수도 있음이 분명합니다. 06 . 그래서 어느 순간부터는 섣불리 '이해하라'는 말을 꺼내기에 앞서 상대가 스스로 어떻게 문제를 받아들이고 있고 어떤 노력을 하고 있는지를 객관적으로 볼 수 있게 대화를 이어가려 합니다. 즉, 'OO 님이 생각하시기엔 지금 상황에서 제일 큰 문제가 무엇이라고 생각하세요?'라든가 '혹시 저에게 말씀하시기 전까지 어떤 부분들이 제일 고민이 되었나요?' 같은 질문을 하려고 하거든요. 그럼 많은 경우 스스로가 생각한 문제나 스스로가 해온 노력들을 직접 말로 표현하면서 생각을 더 체계적으로 정리하는 케이스가 많았습니다. 07 . 이렇다 보니 이제는 누군가가 고민을 얘기하거나 의견을 개진하려고 할 때 일단 무턱대고 '이해'부터 내세우고 요구하는 사례가 더 눈에 잘 띕니다. "아니에요. 그렇게 생각하지 마시고 OO 님도 좋게 좋게 받아들이세요. 아예 모르는 사이도 아니고 우리가 그 정도는 충분히 이해할 수 있잖아요."아마 지금 이 글을 읽고 계신 분들 중에도 이런 표현의 말들을 들어본 분이 적지 않을 거라고 생각됩니다. 그만큼 우리 모두 크게 의식하지 않고 일상 속에 퍼뜨리는 말 중에 하나니까요. 08 . 하지만 '이해하라'는 말은 상대에게 정확한 범위도, 역할도, 방법도, 효과도 규정하지 않은 채로 문제 자체를 무효화하는 결과로 이어집니다. 물론 타인과 관계를 맺어가야 하는 입장에서 누군가를 더 깊고 넓게 이해하는 데서 오는 긍정적인 점들이 많다는 건 당연히 잘 알고 있지만, 매사 타인에게 '이해하고 보라'는 식의 주문은 그리 적절해 보이지 않다는 게 제 생각입니다. 09 . 그럼에도 불구하고 '괜히 속 좁은 사람처럼 보일 수 있지 않을까...'라고 생각된다면 '이해하라'는 말을 이렇게 한번 사용해 보는 것도 좋습니다. 일을 같이하는 입장이라면 '우리가 C에게 어떤 도움을 줄 수 있을까요?'라며 문제의식 자체를 공통의 어젠다로 등록하는 방법도 있고, 일반적인 사이에서는 '혹시 우리가 잘못 이해하고 있는 부분이 있으려나?'처럼 '충분히 헤아려봤음에도 쉽게 납득되지 않는 부분이 존재하는지'를 셀프 체크하는 방법도 있거든요. 저는 이게 '이해'라는 단어를 제대로 사용하는 현명한 가이드라고도 생각합니다. 10 . 파나소닉의 창업자이자 국내의 많은 독자들에게도 경영의 귀재로 알려져 있는 마쓰시타 고노스케 옹은 이런 말을 남겼습니다. "만사가 잘 진행되게 하려면 누구에게 어떤 말을 해주는가가 기본이다. 적절한 말이 올바르게 쓰일 때 일도 사람도 성장한다."그런 의미에서 저는 '이해'라는 단어도 그렇게 쓰였으면 합니다. '적절하고 올바르게'.

'네가 이해하라'는 말이 주는 부정적 영향에 대하여

118 likes, 18 comments - choin_noteApril 13, 2024 on : "마..마케터가 되고 싶어요🥺 연세대학교 대학생 분들과 온라인으로 진행한 마케팅 커리어 토크에서 �...".

마케터초인 on Instagram: "마..마케터가 되고 싶어요🥺 연세대학교 대학생 분들과 온라인으로 진행한 마케팅 커리어 토크에서 꺼내옵니다. feat.코멘토 학점을 얼마나 되어야 해요? 저 학점이 높지 않아서🫣 전공이 특이한 학과에요. 경영학과 복수 전공 해야 하나요? 🤔 마케팅 자격증은 뭐가 필요한가요? 토익점수는요?😭 놀라시겠지만 이 모든 것들이 다 마케터가 되어 좋은 마케팅을 하는데 필요치 않아요. 그럼요???? 마케터의 생각을 갖고 마케터처럼 소통하고 마케터같은 라이프스타일을 사는 게 중요해요. 그 안에는 브랜드에 대한 관심과 진심 나만의 이야기가 필요하죠. 그리고 디지털 채널에 대한 이해도도 필수고요. 과거 TV와 같은 전통매체에서 이제는 디지털로 중심이 넘어 왔으니까요. 마케터의 생각과 습관 만들기 잘 기억해주시고 원하시는 마케터가 되시길 응원해 드려요! 도움이 되셨다면 LIKE와 댓글로 반응을 남겨주세요 :) 또 궁금한 게 있으시면 다음에 계속 이어갈게요. 무기연구가 초인"

연세대학교 대학생 분들과 진행한
마케팅 커리어 토크에서 꺼내옵니다.

마케터가 되고 싶어요.
그런데

학점을 얼마나 되어야 해요?
저 학점이 높지 않아서요..🫣

전공이 특이한 학과에요.
경영학과 복수 전공 해야 하나요? 🤔

마케팅 자격증은 뭐가 필요한가요?
토익점수는요?😭

놀라시겠지만 이 모든 것들이
다 마케터가 되어 좋은 마케팅을 하는데 필요치 않아요.

그럼요????

마케터의 생각이 필요합니다.
그냥 생각이 아니라 마케터의 생각이요.
그 안에는 브랜드에 대한 생각이 있어야 하죠.

마케터는 뭘로 일을 하나요?
브랜드로 비즈니스를 키우는 일을 하죠.
그래서 비즈니스에 대한 관심,
브랜드에 대한 진심이 필요해요.

그 안에는 나만의 이야기가 필요하죠.

그리고 디지털 채널에 대한 이해도도 필요해요.
과거 TV와 같은 전통매체에서
이제는 모든 중심이 디지털로 넘어 왔으니까요.
일상에서 SNS나 다양한 디지털 채널과
가까이 지내보세요.

그렇게 마케터가 되려면
마케터의 생각을 갖고
마케터처럼 소통하고
마케터같은 라이프스타일을 사는 게 중요해요.

마케터의 생각과 습관 만들기
잘 기억해주시고
원하시는 마케터가 되시길 응원해 드립니다.

도움이 되셨다면 마케터의 TIP
다음에 계속 이어갈게요.

<마케터의 무기들>
초인

*원문 : 인스타
https://www.instagram.com/p/C5udRznSPlA/

연세대학교 대학생 분들과 진행한 마케팅 커리어 토크에서 꺼내옵니다. 마케터가 되고 싶어요.그런데 학점을 얼마나 되어야 해요? 저 학점이 높지 않아서요..🫣 전공이 특이한 학과에요. 경영학과 복수 전공 해야 하나요? 🤔 마케팅 자격증은 뭐가 필요한가요? 토익점수는요?😭 놀라시겠지만 이 모든 것들이 다 마케터가 되어 좋은 마케팅을 하는데 필요치 않아요. 그럼요???? 마케터의 생각이 필요합니다.그냥 생각이 아니라 마케터의 생각이요.그 안에는 브랜드에 대한 생각이 있어야 하죠. 마케터는 뭘로 일을 하나요?브랜드로 비즈니스를 키우는 일을 하죠.그래서 비즈니스에 대한 관심,브랜드에 대한 진심이 필요해요. 그 안에는 나만의 이야기가 필요하죠. 그리고 디지털 채널에 대한 이해도도 필요해요. 과거 TV와 같은 전통매체에서이제는 모든 중심이 디지털로 넘어 왔으니까요.일상에서 SNS나 다양한 디지털 채널과가까이 지내보세요. 그렇게 마케터가 되려면마케터의 생각을 갖고 마케터처럼 소통하고 마케터같은 라이프스타일을 사는 게 중요해요. 마케터의 생각과 습관 만들기 잘 기억해주시고원하시는 마케터가 되시길 응원해 드립니다. 도움이 되셨다면 마케터의 TIP다음에 계속 이어갈게요. &lt;마케터의 무기들&gt;초인 *원문 : 인스타https://www.instagram.com/p/C5udRznSPlA/

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마케터가 되려면 필요한 이것

Generative AI is finding its niches within business in 2024, with multimodal models providing new capabilities. At the same time, artists are glazing their work against AI scraping.

Top 5 AI Trends to Watch in 2024

2024년에는 생성형 AI가 새로운 기능을 제공하는 멀티모달 모델을 통해 비즈니스 내에서 틈새를 찾아가고 있습니다. 테크리퍼블릭에서 2024년에 주목해야 할 제너레이티브 모델로 대표되는 AI의 다섯 가지 트렌드 예측에 대한 내용을 참고하면 좋을거 같다.

🟢 기존 애플리케이션과의 통합을 통한 도입 증가하는 AI 🟢
👉 코파일럿
기업과 비즈니스를 위해 시장에 출시되는 많은 생성형 AI 사용 사례는 완전히 새로운 사용 사례를 만드는 것이 아니라 기존 애플리케이션과 통합되고 있다.
 * Microsoft는 365 제품군 제품 옆에 코파일럿을 적용
 * SoftServe와 같은 기업에서 산업 작업 및 유지 관리를 위한 코파일럿을 제공
 * Google은 동영상 제작에서 보안에 이르기까지 모든 분야에 다양한 코파일럿을 제공
👉 AI 에이전트
2024년에 AI가 기존 애플리케이션과 더 많이 통합될 수 있는 또 다른 방법은 AI 에이전트이다.
 * AI 에이전트는 다른 AI 봇의 작업을 자동화하므로 사용자가 개별 모델에 구체적으로 지시할 필요가 없음
 * 대신 에이전트에 하나의 자연어 명령어를 제공하면 에이전트 팀이 그 명령을 수행하는 데 필요한 여러 명령을 조합하여 작업을 수행할 수 있음

🟢  엔터프라이즈 AI를 지배하는 검색 증강 세대 🟢
 * 검색 증강 세대를 통해 LLM은 응답을 제공하기 전에 외부 소스와 대조하여 답변을 확인할 수 있다. 예를 들어, AI는 기술 매뉴얼과 대조하여 답변을 확인하고 사용자에게 매뉴얼로 바로 연결되는 각주를 제공할 수 있다. RAG는 정확성을 높이고 환각을 줄이기 위한 것이다.
 * RAG는 비용이 급증하지 않으면서도 AI 모델의 정확도를 향상시킬 수 있는 방법을 조직에 제공한다. RAG는 LLM에 기업 데이터를 추가하고 엔지니어링 및 미세 조정을 신속하게 수행하는 다른 일반적인 방법에 비해 더 정확한 결과를 생성한다. 2024년에도 뜨거운 화두였으며 올해 후반에도 계속 그럴 가능성이 높다.

🟢 지속 가능성에 대한 조용한 우려를 표명하는 조직 🟢
생성형 AI는 기존 컴퓨팅에 비해 에너지와 자원을 많이 사용한다. 현재 AI 규제는 주로 사용 사례에 초점을 맞추고 있지만, 앞으로는 에너지 사용도 특정 규제에 포함될 수 있다. 
👉 AI 데이터센터 및 칩의 에너지 사용량
 * NVIDIA가 올해 고객에게 제공할 것으로 예상되는 10만 대의 AI 서버는 현재 데이터센터에서 사용되는 전기의 일부인 연간 5.7~8.9TWh의 전력을 생산 수치. 하지만, 예측한 대로 2027년까지 NVIDIA만 150만 대의 AI 서버를 그리드에 추가한다면, 서버는 연간 85.4~134.0TWh를 사용하게 되며, 이는 훨씬 더 심각한 영향 줌.
 * 또 다른 연구에 따르면 Stable Diffusion XL로 1,000개의 이미지를 생성하는 것은 평균적인 가스 구동 자동차로 4.1마일을 주행하는 것과 같은 양의 이산화 탄소를 발생시킴
 * "다목적 생성 아키텍처는 모델 매개 변수의 수를 제어하더라도 다양한 작업을 위한 작업별 시스템보다 훨씬 더 비싸다는 것을 발견했다."라고 Hugging Face의 알렉산드라 사샤 루치오니와 야신 저나이트, 카네기 멜론 대학의 엠마 스트루벨 연구원 언급
 * Microsoft AI 연구원 Kate Crawford는 Nature 저널에서 GPT-4 훈련에 해당 지역 물의 약 6%가 사용되었다고 언급
👉 각 기업들의 노력 
 * 구글: 특정 지역에서 태양열과 풍력 에너지를 구매
 * NVIDIA: 더 적은 수의 서버 랙과 더 강력한 GPU를 사용하여 데이터 센터의 에너지를 절약하는 형태의 기술 집약적 드라이브

🟢 AI 전문가의 역할 변화 🟢
👉 소프트웨어 엔지니어링에 AI 활용
 * 소프트웨어 엔지니어링 영역에서 AI의 사용은 오늘날 가장 빠르게 성장하고 있는 사용 사례 중 하나
 * 앞으로 우리 중 상당수가 될 AI 시스템과 상호작용하는 모든 사람이 이러한 모델을 안내하고 조정하는 방법을 알아야 한다는 점에서 신속한 엔지니어링은 조직 전체에서 중요한 기술 가능성. 물론 소프트웨어 엔지니어링 분야의 사람들은 대규모 프롬프트 엔지니어링과 프롬프트 엔지니어링의 일부 고급 기술을 제대로 이해 필요
 * AI 역할을 할당하는 방식은 개별 조직에 따라 크게 달라질 수 있다. 프롬프트 엔지니어링을 수행하는 대부분의 사람들이 프롬프트 엔지니어링을 직책으로 삼을지 여부는 아직 미지수
👉  AI와 관련된 임원 직책
 * 2024년 1월 MIT의 슬론 매니지먼트 리뷰에서 데이터 및 기술 임원을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면 조직에서 때때로 최고 AI 책임자를 감축하고 있는 것으로 나타남. AI 또는 데이터 책임자와 같은 고도로 전문화된 리더의 "책임에 대한 혼란"이 있었으며, 2024년에는 데이터의 출처에 관계없이 데이터에서 가치를 창출하고 CEO에게 보고하는 "중요한 기술 리더" 중심으로 정상화될 것으로 예상
 * 다른 한편에서는, 최고 데이터 및 분석 책임자와 최고 AI 책임자가 "널리 퍼져 있지는 않지만" 그 수가 증가하고 있는 것으로 예측. 이 두 역할이 CIO 또는 CTO와 별개의 역할로 남을지 여부는 예측하기 어렵지만, 조직이 원하는 핵심 역량이 무엇인지, CIO가 동시에 너무 많은 다른 책임과 균형을 맞추고 있는지 여부에 따라 달라질 수 있음
 * 고객과의 대화에서 이러한 역할(AI 책임자, 데이터 및 분석 책임자)이 점점 더 많이 등장하고 있음
 * 2024년 3월 28일, 미국 관리예산처는 연방 기관 내 AI 사용에 대한 지침을 발표했는데, 여기에는 모든 기관이 최고 AI 책임자를 지정해야 한다는 의무가 포함됨.
   
   
   
🟢 보편화 되는 AI 아트 🟢
👉 점점 더 보편화되는 AI 아트
 * Adobe Stock은 AI 아트 제작 툴을 제공하고 스톡 이미지 카탈로그에 AI 아트 표시
 * 2024년 3월 18일, Shutterstock과 NVIDIA는 3D 이미지 생성 도구를 얼리 액세스 버전 발표
 * OpenAI는 최근 영화 제작자들이 포토리얼한 소라 AI를 사용할 수 있도록 홍보 중. 이 데모에 대해 스테이블리티 AI의 전 CEO였던 에드 뉴턴-렉스(Ed Newton-Rex)를 비롯한 아티스트 옹호론자들은 "아티스트 워싱(아티스트 워싱: 허가나 대가 없이 사람들의 작품을 학습시키면서 소수의 크리에이터에게 생성 AI 모델에 대한 긍정적인 의견을 구하는 것)이라고 비판
 * 2024년에는 워터마킹과 글레이징(glazing)이라는 두 가지 방식으로 AI 아트웍에 대한 대응이 더욱 발전할 것으로 예상
👉 AI 아트 워터마킹
 * 워터마킹의 선도적인 표준은 콘텐츠 출처 및 진위성 연합의 것으로, OpenAI와 Meta가 AI가 생성한 이미지에 태그를 붙이기 위해 협력하고 있지만 시각적으로 또는 메타데이터로 표시되는 워터마크는 쉽게 제거 가능함
 * 일부에서는 워터마크가 특히 2024년 미국 대선을 앞두고 잘못된 정보를 방지하는 데 충분하지 않다고 보는 경향
👉 AI에 대한 오리지널 아트 중독
 * 온라인에 게시된 원본 아트에 대한 AI 모델의 학습을 막으려는 아티스트는 시카고 대학교에서 만든 데이터 중독 도구인 Glaze 또는 Nightshade를 사용하여 방지 가능
 * 데이터 중독은 아트웍을 AI 모델이 읽을 수 없을 정도로만 조정
 * 2024년에도 AI 이미지 생성 및 아티스트의 원본 작품 보호에 대한 관심이 높아지면서 이와 같은 도구가 더 많이 등장할 것으로 예상

🔴🔴 결론: AI가 과대 포장된 것일까? 
 * 많은 신기술들이 이전데 과대광고 주기를 겪었으며, 초기 호황 이후로 ‘생산성의 정체기'에 도달하기도 했다. 
 * 2023년에 AI의 인기가 너무 높아서 2024년으로 넘어가면서 과대 포장된 측면이 없지 않지만, 그렇다고 AI가 실용적으로 활용되지 않는다는 의미는 아니다.

 * 원문: https://www.techrepublic.com/article/top-ai-trends/

2024년에는 생성형 AI가 새로운 기능을 제공하는 멀티모달 모델을 통해 비즈니스 내에서 틈새를 찾아가고 있습니다. 테크리퍼블릭에서 2024년에 주목해야 할 제너레이티브 모델로 대표되는 AI의 다섯 가지 트렌드 예측에 대한 내용을 참고하면 좋을거 같다. 🟢 기존 애플리케이션과의 통합을 통한 도입 증가하는 AI 🟢👉 코파일럿기업과 비즈니스를 위해 시장에 출시되는 많은 생성형 AI 사용 사례는 완전히 새로운 사용 사례를 만드는 것이 아니라 기존 애플리케이션과 통합되고 있다.<ul ><li>Microsoft는 365 제품군 제품 옆에 코파일럿을 적용</li><li>SoftServe와 같은 기업에서 산업 작업 및 유지 관리를 위한 코파일럿을 제공</li><li>Google은 동영상 제작에서 보안에 이르기까지 모든 분야에 다양한 코파일럿을 제공</li></ul>👉 AI 에이전트2024년에 AI가 기존 애플리케이션과 더 많이 통합될 수 있는 또 다른 방법은 AI 에이전트이다.<ul ><li>AI 에이전트는 다른 AI 봇의 작업을 자동화하므로 사용자가 개별 모델에 구체적으로 지시할 필요가 없음</li><li>대신 에이전트에 하나의 자연어 명령어를 제공하면 에이전트 팀이 그 명령을 수행하는 데 필요한 여러 명령을 조합하여 작업을 수행할 수 있음</li></ul> 🟢&nbsp; 엔터프라이즈 AI를 지배하는 검색 증강 세대 🟢<ul ><li>검색 증강 세대를 통해 LLM은 응답을 제공하기 전에 외부 소스와 대조하여 답변을 확인할 수 있다. 예를 들어, AI는 기술 매뉴얼과 대조하여 답변을 확인하고 사용자에게 매뉴얼로 바로 연결되는 각주를 제공할 수 있다. RAG는 정확성을 높이고 환각을 줄이기 위한 것이다.</li><li>RAG는 비용이 급증하지 않으면서도 AI 모델의 정확도를 향상시킬 수 있는 방법을 조직에 제공한다. RAG는 LLM에 기업 데이터를 추가하고 엔지니어링 및 미세 조정을 신속하게 수행하는 다른 일반적인 방법에 비해 더 정확한 결과를 생성한다. 2024년에도 뜨거운 화두였으며 올해 후반에도 계속 그럴 가능성이 높다.</li></ul> 🟢 지속 가능성에 대한 조용한 우려를 표명하는 조직 🟢생성형 AI는 기존 컴퓨팅에 비해 에너지와 자원을 많이 사용한다. 현재 AI 규제는 주로 사용 사례에 초점을 맞추고 있지만, 앞으로는 에너지 사용도 특정 규제에 포함될 수 있다.&nbsp;👉 AI 데이터센터 및 칩의 에너지 사용량<ul ><li>NVIDIA가 올해 고객에게 제공할 것으로 예상되는 10만 대의 AI 서버는 현재 데이터센터에서 사용되는 전기의 일부인 연간 5.7~8.9TWh의 전력을 생산 수치. 하지만, 예측한 대로 2027년까지 NVIDIA만 150만 대의 AI 서버를 그리드에 추가한다면, 서버는 연간 85.4~134.0TWh를 사용하게 되며, 이는 훨씬 더 심각한 영향 줌.</li><li>또 다른 연구에 따르면 Stable Diffusion XL로 1,000개의 이미지를 생성하는 것은 평균적인 가스 구동 자동차로 4.1마일을 주행하는 것과 같은 양의 이산화 탄소를 발생시킴</li><li>"다목적 생성 아키텍처는 모델 매개 변수의 수를 제어하더라도 다양한 작업을 위한 작업별 시스템보다 훨씬 더 비싸다는 것을 발견했다."라고 Hugging Face의 알렉산드라 사샤 루치오니와 야신 저나이트, 카네기 멜론 대학의 엠마 스트루벨 연구원 언급</li><li>Microsoft AI 연구원 Kate Crawford는 Nature 저널에서 GPT-4 훈련에 해당 지역 물의 약 6%가 사용되었다고 언급</li></ul>👉 각 기업들의 노력&nbsp;<ul ><li>구글: 특정 지역에서 태양열과 풍력 에너지를 구매</li><li>NVIDIA: 더 적은 수의 서버 랙과 더 강력한 GPU를 사용하여 데이터 센터의 에너지를 절약하는 형태의 기술 집약적 드라이브</li></ul> 🟢 AI 전문가의 역할 변화 🟢👉 소프트웨어 엔지니어링에 AI 활용<ul ><li>소프트웨어 엔지니어링 영역에서 AI의 사용은 오늘날 가장 빠르게 성장하고 있는 사용 사례 중 하나</li><li>앞으로 우리 중 상당수가 될 AI 시스템과 상호작용하는 모든 사람이 이러한 모델을 안내하고 조정하는 방법을 알아야 한다는 점에서 신속한 엔지니어링은 조직 전체에서 중요한 기술 가능성. 물론 소프트웨어 엔지니어링 분야의 사람들은 대규모 프롬프트 엔지니어링과 프롬프트 엔지니어링의 일부 고급 기술을 제대로 이해 필요</li><li>AI 역할을 할당하는 방식은 개별 조직에 따라 크게 달라질 수 있다. 프롬프트 엔지니어링을 수행하는 대부분의 사람들이 프롬프트 엔지니어링을 직책으로 삼을지 여부는 아직 미지수</li></ul>👉&nbsp; AI와 관련된 임원 직책<ul ><li>2024년 1월 MIT의 슬론 매니지먼트 리뷰에서 데이터 및 기술 임원을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면 조직에서 때때로 최고 AI 책임자를 감축하고 있는 것으로 나타남. AI 또는 데이터 책임자와 같은 고도로 전문화된 리더의 "책임에 대한 혼란"이 있었으며, 2024년에는 데이터의 출처에 관계없이 데이터에서 가치를 창출하고 CEO에게 보고하는 "중요한 기술 리더" 중심으로 정상화될 것으로 예상</li><li>다른 한편에서는, 최고 데이터 및 분석 책임자와 최고 AI 책임자가 "널리 퍼져 있지는 않지만" 그 수가 증가하고 있는 것으로 예측. 이 두 역할이 CIO 또는 CTO와 별개의 역할로 남을지 여부는 예측하기 어렵지만, 조직이 원하는 핵심 역량이 무엇인지, CIO가 동시에 너무 많은 다른 책임과 균형을 맞추고 있는지 여부에 따라 달라질 수 있음</li><li>고객과의 대화에서 이러한 역할(AI 책임자, 데이터 및 분석 책임자)이 점점 더 많이 등장하고 있음</li><li>2024년 3월 28일, 미국 관리예산처는 연방 기관 내 AI 사용에 대한 지침을 발표했는데, 여기에는 모든 기관이 최고 AI 책임자를 지정해야 한다는 의무가 포함됨. </li></ul>🟢 보편화 되는 AI 아트 🟢👉 점점 더 보편화되는 AI 아트<ul ><li>Adobe Stock은 AI 아트 제작 툴을 제공하고 스톡 이미지 카탈로그에 AI 아트 표시</li><li>2024년 3월 18일, Shutterstock과 NVIDIA는 3D 이미지 생성 도구를 얼리 액세스 버전 발표</li><li>OpenAI는 최근 영화 제작자들이 포토리얼한 소라 AI를 사용할 수 있도록 홍보 중. 이 데모에 대해 스테이블리티 AI의 전 CEO였던 에드 뉴턴-렉스(Ed Newton-Rex)를 비롯한 아티스트 옹호론자들은 "아티스트 워싱(아티스트 워싱: 허가나 대가 없이 사람들의 작품을 학습시키면서 소수의 크리에이터에게 생성 AI 모델에 대한 긍정적인 의견을 구하는 것)이라고 비판</li><li>2024년에는 워터마킹과 글레이징(glazing)이라는 두 가지 방식으로 AI 아트웍에 대한 대응이 더욱 발전할 것으로 예상</li></ul>👉 AI 아트 워터마킹<ul ><li>워터마킹의 선도적인 표준은 콘텐츠 출처 및 진위성 연합의 것으로, OpenAI와 Meta가 AI가 생성한 이미지에 태그를 붙이기 위해 협력하고 있지만 시각적으로 또는 메타데이터로 표시되는 워터마크는 쉽게 제거 가능함</li><li>일부에서는 워터마크가 특히 2024년 미국 대선을 앞두고 잘못된 정보를 방지하는 데 충분하지 않다고 보는 경향</li></ul>👉 AI에 대한 오리지널 아트 중독<ul ><li>온라인에 게시된 원본 아트에 대한 AI 모델의 학습을 막으려는 아티스트는 시카고 대학교에서 만든 데이터 중독 도구인 Glaze 또는 Nightshade를 사용하여 방지 가능</li><li>데이터 중독은 아트웍을 AI 모델이 읽을 수 없을 정도로만 조정</li><li>2024년에도 AI 이미지 생성 및 아티스트의 원본 작품 보호에 대한 관심이 높아지면서 이와 같은 도구가 더 많이 등장할 것으로 예상</li></ul> 🔴🔴 결론: AI가 과대 포장된 것일까?&nbsp;<ul ><li>많은 신기술들이 이전데 과대광고 주기를 겪었으며, 초기 호황 이후로 ‘생산성의 정체기'에 도달하기도 했다.&nbsp;</li><li>2023년에 AI의 인기가 너무 높아서 2024년으로 넘어가면서 과대 포장된 측면이 없지 않지만, 그렇다고 AI가 실용적으로 활용되지 않는다는 의미는 아니다.</li></ul> <ul ><li>원문: https://www.techrepublic.com/article/top-ai-trends/</li></ul>

TechRepublic

[TechRepublic] 2024년에 주목해야 할 5가지 AI 트렌드

일 하다 눈길이 가는 소식을 큐레이션해서 공유합니다

TREND REPORT "2021년 4월에 본 것"

저는 2011년 8월 일을 시작한 이후 계속해서 UX라는 단어가 붙은 직무에서 일을 하고 있습니다. 처음 일했던 곳에서는 UX 컨설턴트, 그다음은 UX 기획자와 UX 디자이너, 그리고 UX 라이터와 UX 리서처라는 타이틀을 갖고 있었죠. 13년 만에 App이나 Web 중심의 디지털 프로덕트에서 공간 경험을 중심으로 한 디지털 프로덕트를 만드는 지금도 여전히 제 명함에는 UX라는 단어가 적혀있습니다. UI, UX, CX에 대한 개념은 시장에서 커뮤니케이션하기 위한 것이라 정답이 있다기 보단 그 시점에 시장의 분위기와 업종의 성숙도에 따라 달라지는 것이라고 느끼지만 커피챗에서 자주 접하는 질문이라 이번 기회에 제 생각을 간략히 적어봅니다.

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

UI(User Interface)와 UX(User eXperience)에 대한 구분은 이제 많은 디자인 조직과 협업 조직에서 이해하고 있는 상황입니다. CX는 Customer eXperience 줄임말인데 아직 업계에서 인식은 가지각색입니다. UX와 CX의 차이는 무엇인지? CX와 CS의 차이는 무엇인지? 업종마다, 기업의 비즈니스 단계에 따라 이해도에 차이가 크다 보니 설문조사를 통해 이를 진단하는 과정에도 여러 한계가 나타나는 상황인데요. 맥킨지는 4가지 차원에서 설문조사가 고객 경험을 측정하는 도구로 부적절하다고 지적하고 있습니다. 실제로 LinkedIn에 CX라고 검색하면 GUI부터 서비스 기획, 공간 디자인부터 CS 응대까지 다양한 역할자가 자신의 타이틀로 CX를 사용하고 있다는 것을 쉽게 알아차릴 수 있습니다.

➊ UI(User Interface)
➀ 대상: 제품 / 서비스 화면
➁ 목적: 조작하는데 있어 이해하기 쉽고 심미성을 더하는 것
➂ 역할: 화면 UI 설계, GUI(Graphic UI)
 
➋ UX(User eXpereience)
➀ 대상: 제품/서비스 경험
➁ 목적: 제품/서비스 효율성을 높이고 이용 과정에서 감성 만족을 통해 차별화된 상품 경쟁력 확보
➂ 역할: 화면 설계, 사용자 리서치, 사용 시나리오 도출
 
➌ CX(Customer eXperience)
➀ 대상: 고객 라이프 사이클 전반 (물리적 접점까지로 확대)
➁ 목적: 서비스 기회요소를 발굴하고 고객 가치를 창출하는 것을 통해 기업 경쟁력 확보
➂ 역할: 고객 분석 및 서비스 전략 수립, 새로운 CX 요소에 따른 ROI 측정, Blueprint 설계, 파일럿 운영

최근에는 CX와 CS(Customer Service)를 혼용해서 쓰는 경우도 종종 보이는데요. 자연스러운 현상이라고 생각합니다. CS에서 반복적으로 인입되는 VoC는 사용성의 결함인 경우가 많고 이런 문제를 근본적으로 해결하려고 한다면 프로덕트팀과 밀접하게, 거의 원팀에 가깝게 일을 해야 하니까요!

https://maily.so/redbusbagman/posts/9a0f99

저는 2011년 8월 일을 시작한 이후 계속해서 UX라는 단어가 붙은 직무에서 일을 하고 있습니다. 처음 일했던 곳에서는 UX 컨설턴트, 그다음은 UX 기획자와 UX 디자이너, 그리고 UX 라이터와 UX 리서처라는 타이틀을 갖고 있었죠. 13년 만에 App이나 Web 중심의 디지털 프로덕트에서 공간 경험을 중심으로 한 디지털 프로덕트를 만드는 지금도 여전히 제 명함에는 UX라는 단어가 적혀있습니다. UI, UX, CX에 대한 개념은 시장에서 커뮤니케이션하기 위한 것이라 정답이 있다기 보단 그 시점에 시장의 분위기와 업종의 성숙도에 따라 달라지는 것이라고 느끼지만 커피챗에서 자주 접하는 질문이라 이번 기회에 제 생각을 간략히 적어봅니다. [ 큐레이터의 문장 🎒 ] UI(User Interface)와 UX(User eXperience)에 대한 구분은 이제 많은 디자인 조직과 협업 조직에서 이해하고 있는 상황입니다. CX는 Customer eXperience 줄임말인데 아직 업계에서 인식은 가지각색입니다. UX와 CX의 차이는 무엇인지? CX와 CS의 차이는 무엇인지? 업종마다, 기업의 비즈니스 단계에 따라 이해도에 차이가 크다 보니 설문조사를 통해 이를 진단하는 과정에도 여러 한계가 나타나는 상황인데요. 맥킨지는 4가지 차원에서 설문조사가 고객 경험을 측정하는 도구로 부적절하다고 지적하고 있습니다. 실제로 LinkedIn에 CX라고 검색하면 GUI부터 서비스 기획, 공간 디자인부터 CS 응대까지 다양한 역할자가 자신의 타이틀로 CX를 사용하고 있다는 것을 쉽게 알아차릴 수 있습니다. ➊ UI(User Interface)➀ 대상: 제품 / 서비스 화면 ➁ 목적: 조작하는데 있어 이해하기 쉽고 심미성을 더하는 것 ➂ 역할: 화면 UI 설계, GUI(Graphic UI)&nbsp;➋ UX(User eXpereience)➀ 대상: 제품/서비스 경험 ➁ 목적: 제품/서비스 효율성을 높이고 이용 과정에서 감성 만족을 통해 차별화된 상품 경쟁력 확보 ➂ 역할: 화면 설계, 사용자 리서치, 사용 시나리오 도출&nbsp;➌ CX(Customer eXperience)➀ 대상: 고객 라이프 사이클 전반 (물리적 접점까지로 확대) ➁ 목적: 서비스 기회요소를 발굴하고 고객 가치를 창출하는 것을 통해 기업 경쟁력 확보 ➂ 역할: 고객 분석 및 서비스 전략 수립, 새로운 CX 요소에 따른 ROI 측정, Blueprint 설계, 파일럿 운영 최근에는 CX와 CS(Customer Service)를 혼용해서 쓰는 경우도 종종 보이는데요. 자연스러운 현상이라고 생각합니다. CS에서 반복적으로 인입되는 VoC는 사용성의 결함인 경우가 많고 이런 문제를 근본적으로 해결하려고 한다면 프로덕트팀과 밀접하게, 거의 원팀에 가깝게 일을 해야 하니까요! https://maily.so/redbusbagman/posts/9a0f99

inspireX

⟪UI, UX, CX? 결국은 더 나은 사용성과 유용함⟫

1. 생성형 AI와의 협업은 인간 능력의 순위를 계속 재조정하게 될 것입니다.

2. 이전에 뛰어난 능력이라고 평가받던 것들의 중요성이 줄고, 하찮게 여겨지던 행동이 높은 평가를 받게 됩니다.

3. 예를 들어 묵묵한 인내와 지구력보다 없던 개념을 생각해내는 엉뚱함이 주목받는 식입니다.

4. 고정된 틀에 갇히지 않아 그때그때 새로운 환경에 잘 적응 하는 사람들이 더 높은 생산성에 도달하기 때문입니다.

5. 단순한 근면함과 순응성은 이제 진화 과정에서 덜 중요해집니다.

6. 출제자의 의도를 파악하기 위한 노력도 불필요합니다.

7. 답이 있는 문제는 AI가 풀 것이고, 인간은 답이 없는 문제를 고민하는 역할로 분업이 이루어질 터이기 때문입니다.

#시대예보핵개인의시대

1. 생성형 AI와의 협업은 인간 능력의 순위를 계속 재조정하게 될 것입니다. 2. 이전에 뛰어난 능력이라고 평가받던 것들의 중요성이 줄고, 하찮게 여겨지던 행동이 높은 평가를 받게 됩니다. 3. 예를 들어 묵묵한 인내와 지구력보다 없던 개념을 생각해내는 엉뚱함이 주목받는 식입니다. 4. 고정된 틀에 갇히지 않아 그때그때 새로운 환경에 잘 적응 하는 사람들이 더 높은 생산성에 도달하기 때문입니다. 5. 단순한 근면함과 순응성은 이제 진화 과정에서 덜 중요해집니다. 6. 출제자의 의도를 파악하기 위한 노력도 불필요합니다. 7. 답이 있는 문제는 AI가 풀 것이고, 인간은 답이 없는 문제를 고민하는 역할로 분업이 이루어질 터이기 때문입니다. #시대예보핵개인의시대

< 인간은 답이 없는 문제만 고민하는 시대 >

AI 기술이 급속도로 발전하면서 다양한 기업과 단체가 AI 개발에 힘쓰고 있다. 보도에 따르면 AI 시스템 개발 과정에서 조직 전체에 영향을 미치는 심각한 위협이 발생할 수 있다고 한다. 이런 위협과 대응 방안에는 어떤 게 있을까. AI 시스템 개발에 있어 사이버 보안

AI 시스템 개발할 때 발생할 위기 요인 - 테크레시피

이제 생성형 AI의 B2C에서 B2B로 확장이 시작되기 시작하는 단계라서 보안과 위협은 다소 먼 얘기처럼 볼 수 있습니다. 그러나, 보안은 언제나 중요하지요. 미리 미리 준비하길 바라며 테크레시피의 AI개발시 보안과 위협 관련 글이 있어 공유해봅니다. 자세한 내용은 원문을 참고 플리즈~^^

AI 시스템 개발에 있어 사이버 보안 관점에서 전문가가 고려해야 할 문제로 데이터셋 오염과 프롬프트 인젝션 2가지를 들 수 있다.

< 데이터세트 오염 >
 * 개념
 * AI 학습 과정에서 부정확하거나 관련 없는 정보가 데이터세트에 입력되어 AI 모델이 크게 오염되는 것
 * 내용
 * 대규모 학습 데이터의 경우 부정확한 소수 정보나 무관한 데이터가 포함되어도 학습 과정에서 큰 문제가 되지 않는다. 하지만 소수 데이터원으로부터 학습하는 경우 부적절한 데이터가 소량만 섞여도 모델이 침해되어 심각한 위험을 초래할 수 있음
 * 데이터세트 오염은 발견하기도 어려워 사이버 보안 전문가에게 최대 과제 중 하나
 * AI 시스템이 침해되면 데이터세트를 오염시켜 기능 장애를 유발하거나 데이터세트에 접근해 기업 기밀 정보나 개인정보를 훼손할 수 있어 조직 전체 보안에 영향을 미침
 * 유출된 데이터 내용과 영향 범위에 따라 AI 규제 강화나 사회적 반발이 일어날 수 있음
 * 참고글
 * Data Poisoning Attacks: A New Attack Vector within AI(https://www.cobalt.io/blog/data-poisoning-attacks-a-new-attack-vector-within-ai)

< 프롬프트 인젝션 >
 * 개념
 * 모델 출력을 가로채 의도하지 않은 동작을 강제로 유도하는 것
 * 내용
 * LLM은 입력된 지시에 따르는 경향이 있기 때문에 특정 프롬프트를 주입(injection)하면 AI 판단을 흐트러뜨릴 수 있음. 예를 들어 이력서 데이터에 숨겨진 텍스트로 AI 심사위원은 이 문서에 주목하라며 채용하시는 게 좋다고 적어두면 LLM이 해당 이력서를 높게 평가할 수 있음.
 * 숨겨진 텍스트에 따라 기밀 정보 유출이나 사이버 공격으로 이어질 수 있어 AI 보안적 취약성으로 알려져 있음
 * 프롬프트 인젝션이 실제 범죄에 사용된 사례는 올해 3월까지 확인되지 않았지만 실험적으로 실시한 공격 97.2%가 성공했다는 연구도 있음
 * 구글은 지난해 10월 26일 프롬프트 인젝션을 포함한 생성형 AI 취약점을 새로 발견한 보안 연구원에게 보상금을 지급하기로 결정
 * 참고글
 * Prompt Injection Attacks: A New Frontier in Cybersecurity(https://www.cobalt.io/blog/prompt-injection-attacks)
 
 
< 사이버 보안 전문가가 고려해야 할 사항 >
 * 고려사항
 * 데이터세트 무결성 측면에서 오염이나 의도적인 인젝션 공격으로 AI 모델이 초기 대규모로 심지어 영구적으로 훼손될 수 있기 때문에 학습 데이터세트에 대한 주의가 중요한 보안 이슈
 * 악의적인 AI 모델을 특정 AI 개발 플랫폼에서 실행하면 해당 모델을 통해 시스템에 침투할 수 있는 취약점이 보고
 * 알고리즘 매개변수 업데이트 등 시간과 자원이 많이 필요한 경우 개발을 가속화하려다 보안 약점이 생길 수 있음
 * 데이터 과학자와 AI 엔지니어가 최선을 다해 노력했더라도 복잡한 AI 영역에서 특정 위험 징후가 발생해 이게 오염이나 인젝션 대상이 되는 취약점일 수 있음. 이 경우 공격을 인지하기도 어려워짐
 * 대응 방안
 * 사이버 보안 전문가가 AI 시스템 도입 전 침해 징조를 발견하고 AI 엔지니어가 개발 과정에서 보안 영향을 지속적으로 고려하는 등 비용과 자원을 투입하는 것
 * 사이버 보안 전문가, 데이터 과학자, AI 엔지니어 등 부서간 협력을 통해 개발 과정 취약점을 최소화하고 위협을 경감하는 게 이상적
 * 현황
 * 미국 사이버 보안 인프라 보안청(CISA), 국가 안보국(NSA), 영국 국가 사이버 보안 센터(NCSC) 등 유명 기관이 협력해 안전한 AI 시스템 개발을 위한 가이드라인이라는 문서를 작성한 상태
 * 여러 규제 기관이 AI 개발을 위한 가이드라인을 발표하며 AI 개발 위험을 경감하고 안전한 AI 발전을 위해 노력

 * 참고문헌
 * [KISA Insight 2023 Vol.06] 인공지능(AI) 안전 및 보안 규범 분석 및 시사점: https://xn--3e0bx5e6xzftae3gxzpskhile.kr/20301/form?postSeq=21&page=1
 * 챗GPT 등 생성형 AI 활용 보안 가이드라인(2023.6): https://www.ncsc.go.kr:4018/main/cop/bbs/selectBoardArticle.do?bbsId=InstructionGuide_main&nttId=54340&menuNo=070000&subMenuNo=070300&thirdMenuNo=
 * 원문: https://techrecipe.co.kr/posts/64585

이제 생성형 AI의 B2C에서 B2B로 확장이 시작되기 시작하는 단계라서 보안과 위협은 다소 먼 얘기처럼 볼 수 있습니다. 그러나, 보안은 언제나 중요하지요. 미리 미리 준비하길 바라며 테크레시피의 AI개발시 보안과 위협 관련 글이 있어 공유해봅니다. 자세한 내용은 원문을 참고 플리즈~^^ AI 시스템 개발에 있어 사이버 보안 관점에서 전문가가 고려해야 할 문제로 데이터셋 오염과 프롬프트 인젝션 2가지를 들 수 있다. &lt; 데이터세트 오염 &gt;<ul ><li>개념<ul ><li>AI 학습 과정에서 부정확하거나 관련 없는 정보가 데이터세트에 입력되어 AI 모델이 크게 오염되는 것</li></ul></li><li>내용<ul ><li>대규모 학습 데이터의 경우 부정확한 소수 정보나 무관한 데이터가 포함되어도 학습 과정에서 큰 문제가 되지 않는다. 하지만 소수 데이터원으로부터 학습하는 경우 부적절한 데이터가 소량만 섞여도 모델이 침해되어 심각한 위험을 초래할 수 있음</li><li>데이터세트 오염은 발견하기도 어려워 사이버 보안 전문가에게 최대 과제 중 하나</li><li>AI 시스템이 침해되면 데이터세트를 오염시켜 기능 장애를 유발하거나 데이터세트에 접근해 기업 기밀 정보나 개인정보를 훼손할 수 있어 조직 전체 보안에 영향을 미침 </li><li>유출된 데이터 내용과 영향 범위에 따라 AI 규제 강화나 사회적 반발이 일어날 수 있음</li></ul></li><li>참고글<ul ><li>Data Poisoning Attacks: A New Attack Vector within AI(https://www.cobalt.io/blog/data-poisoning-attacks-a-new-attack-vector-within-ai)</li></ul></li></ul> &lt; 프롬프트 인젝션 &gt;<ul ><li>개념<ul ><li>모델 출력을 가로채 의도하지 않은 동작을 강제로 유도하는 것</li></ul></li><li>내용<ul ><li>LLM은 입력된 지시에 따르는 경향이 있기 때문에 특정 프롬프트를 주입(injection)하면 AI 판단을 흐트러뜨릴 수 있음. 예를 들어 이력서 데이터에 숨겨진 텍스트로 AI 심사위원은 이 문서에 주목하라며 채용하시는 게 좋다고 적어두면 LLM이 해당 이력서를 높게 평가할 수 있음.</li><li>숨겨진 텍스트에 따라 기밀 정보 유출이나 사이버 공격으로 이어질 수 있어 AI 보안적 취약성으로 알려져 있음</li><li>프롬프트 인젝션이 실제 범죄에 사용된 사례는 올해 3월까지 확인되지 않았지만 실험적으로 실시한 공격 97.2%가 성공했다는 연구도 있음</li><li>구글은 지난해 10월 26일 프롬프트 인젝션을 포함한 생성형 AI 취약점을 새로 발견한 보안 연구원에게 보상금을 지급하기로 결정</li></ul></li><li>참고글<ul ><li>Prompt Injection Attacks: A New Frontier in Cybersecurity(https://www.cobalt.io/blog/prompt-injection-attacks)</li></ul> </li></ul>&lt; 사이버 보안 전문가가 고려해야 할 사항 &gt;<ul ><li>고려사항<ul ><li>데이터세트 무결성 측면에서 오염이나 의도적인 인젝션 공격으로 AI 모델이 초기 대규모로 심지어 영구적으로 훼손될 수 있기 때문에 학습 데이터세트에 대한 주의가 중요한 보안 이슈</li><li>악의적인 AI 모델을 특정 AI 개발 플랫폼에서 실행하면 해당 모델을 통해 시스템에 침투할 수 있는 취약점이 보고</li><li>알고리즘 매개변수 업데이트 등 시간과 자원이 많이 필요한 경우 개발을 가속화하려다 보안 약점이 생길 수 있음</li><li>데이터 과학자와 AI 엔지니어가 최선을 다해 노력했더라도 복잡한 AI 영역에서 특정 위험 징후가 발생해 이게 오염이나 인젝션 대상이 되는 취약점일 수 있음. 이 경우 공격을 인지하기도 어려워짐</li></ul></li><li>대응 방안 <ul ><li>사이버 보안 전문가가 AI 시스템 도입 전 침해 징조를 발견하고 AI 엔지니어가 개발 과정에서 보안 영향을 지속적으로 고려하는 등 비용과 자원을 투입하는 것</li><li>사이버 보안 전문가, 데이터 과학자, AI 엔지니어 등 부서간 협력을 통해 개발 과정 취약점을 최소화하고 위협을 경감하는 게 이상적</li></ul></li><li>현황<ul ><li>미국 사이버 보안 인프라 보안청(CISA), 국가 안보국(NSA), 영국 국가 사이버 보안 센터(NCSC) 등 유명 기관이 협력해 안전한 AI 시스템 개발을 위한 가이드라인이라는 문서를 작성한 상태</li><li>여러 규제 기관이 AI 개발을 위한 가이드라인을 발표하며 AI 개발 위험을 경감하고 안전한 AI 발전을 위해 노력</li></ul></li></ul> <ul ><li>참고문헌<ul ><li>[KISA Insight 2023 Vol.06] 인공지능(AI) 안전 및 보안 규범 분석 및 시사점: https://xn--3e0bx5e6xzftae3gxzpskhile.kr/20301/form?postSeq=21&amp;page=1</li><li>챗GPT 등 생성형 AI 활용 보안 가이드라인(2023.6): https://www.ncsc.go.kr:4018/main/cop/bbs/selectBoardArticle.do?bbsId=InstructionGuide_main&amp;nttId=54340&amp;menuNo=070000&amp;subMenuNo=070300&amp;thirdMenuNo=</li></ul></li><li>원문: https://techrecipe.co.kr/posts/64585</li></ul>

테크레시피

[테크레시피] AI 시스템 개발할 때 발생할 위기 요인

최근 오픈소스가 활성화되면서 새로운 프로그래밍 언어가 다양하게 나오고 있는데요. 그중에도 2024, 2025년도에 두각을 드러낼 것 같다고 생각한 프로그래밍 언어도 소개합니다.

2024년, 배우면 좋을 프로그래밍 언어 ② | 원티드

2024년 새로운 프로그래밍 언어를 도전해보신다면 이 언어를 추천합니다!

안녕하세요. 이번에 원티드랑 두번째 글로 2024년 배우면 좋은 프로그래밍언어 Part 2와 2024/2025에 주목해야하는 프로그래밍 언어에 대한 글을 기고했습니다 :)

특히 2024/2025에 주목해봐야할 언어는 파이썬이 점령한 AI와 데이터처리에 도전하는 언어들도 다뤄보았습니다 :)

파트1은 아래에서 보실수 있습니다.

Part1. https://www.wanted.co.kr/events/article_240408a

2024년 새로운 프로그래밍 언어를 도전해보신다면 이 언어를 추천합니다! 안녕하세요. 이번에 원티드랑 두번째 글로 2024년 배우면 좋은 프로그래밍언어 Part 2와 2024/2025에 주목해야하는 프로그래밍 언어에 대한 글을 기고했습니다 :) 특히 2024/2025에 주목해봐야할 언어는 파이썬이 점령한 AI와 데이터처리에 도전하는 언어들도 다뤄보았습니다 :) 파트1은 아래에서 보실수 있습니다. Part1. https://www.wanted.co.kr/events/article_240408a

원티드

2024년도에 배우면 좋은 프로그래밍언어 Part 2

데이터 유괴, AI 평가 불가, 게임업계 신입 대신 AI 도입, 실용주의sLLM, 의료 AI 등

생성형AI 기술 업계 일자리에 미치는 영향 💣 | 4월 3주 AI Weekly

구글·MS 등 빅테크, 'AI가 기술 업계 일자리에 미치는 영향' 공동 연구를 진행중이라고 합니다. 이러한 연구를 기반으로 기술직군에 AI발 해고 '칼바람'이 이어지는 것 아니냐는 우려도 커지고 있습니다.

이외도 데이터 유괴, AI 평가 불가, 게임업계 신입 대신 AI 도입, 실용주의sLLM, 의료 AI 등 지난주 눈여겨 볼 AI 뉴스 공유드립니다.
https://stib.ee/xwxB

구글·MS 등 빅테크, 'AI가 기술 업계 일자리에 미치는 영향' 공동 연구를 진행중이라고 합니다. 이러한 연구를 기반으로 기술직군에 AI발 해고 '칼바람'이 이어지는 것 아니냐는 우려도 커지고 있습니다. 이외도 데이터 유괴, AI 평가 불가, 게임업계 신입 대신 AI 도입, 실용주의sLLM, 의료 AI 등 지난주 눈여겨 볼 AI 뉴스 공유드립니다.https://stib.ee/xwxB

Stibee

AI가 기술 업계 일자리에 미치는 영향 연구 등 4월 3주 AI 뉴스모음

얼마전 많은 사람들의 기대를 모았던, 전 애플 직원들이 창업한 Humane의 AI 기기인 AI Pin의 리뷰가 올라오기 시작했습니다.

음성으로 AI(LLM)와 대화하며 지시를 시키는 기기로, 영화 Her에서 나오는 AI의 모습을 비슷하게 구현한 모습입니다. 몇 달 전 CES에서 크게 이슈가 되었던 rabbit r1이라는 기기도 유사한 컨셉으로 나왔었는데요.

결론은 한마디로 쓰ㄹ.. 아직 수준이 너무 낮아서 사용하기 어렵다고 합니다. r1도 마찬가지였는데, AI Pin은 r1 보다도 AI의 수준이 너무 낮고, 반응 속도가 심하게 느린 것이 가장 큰 문제라고 합니다.

제가 보기엔 음성 인터페이스를 가진 Always-On AI(제 맘대로 지은 용어)라는 컨셉과, 복잡한 작업도 백그라운드에서 알아서 수행해준다는 컨셉이 핵심으로 보이는데요.

Always-On AI라는 관점으로 봤을 때는 아이폰+에어팟, 메타의 스마트 안경 등도 같은 컨셉을 지향하며 발전해나가고 있어서 방향은 잘 잡은 것 같긴 합니다.

다만, 백그라운드에서 복잡한 작업을 대신해준다는 컨셉의 성능과 반응 속도를 어디까지 끌어올릴 수 있을지, 스크린의 부실함을 얼마나 그리고 어떻게 커버할 수 있을지가 관건이 아닐까 합니다.

그보다, 이런 기기들이 나오는 것이, 몇 년 전에 실패했던 음성 비서 스피커의 컨셉이 다른 형태로 다시 시도되고 있는 것으로 생각되는데요.

저도 앞으로 음성 인터페이스가 크게 활약을 할 수 있을 것이라고 생각하고 있어서, 과연 음성 인터페이스의 트렌드가 어떻게 변해갈지, 어떤 분야에서 어떻게 쓰일지, 메이저 인터페이스로 자리잡을 수 있을지 등 앞으로의 발전이 사뭇 궁금합니다.

얼마전 많은 사람들의 기대를 모았던, 전 애플 직원들이 창업한 Humane의 AI 기기인 AI Pin의 리뷰가 올라오기 시작했습니다. 음성으로 AI(LLM)와 대화하며 지시를 시키는 기기로, 영화 Her에서 나오는 AI의 모습을 비슷하게 구현한 모습입니다. 몇 달 전 CES에서 크게 이슈가 되었던 rabbit r1이라는 기기도 유사한 컨셉으로 나왔었는데요. 결론은 한마디로 쓰ㄹ.. 아직 수준이 너무 낮아서 사용하기 어렵다고 합니다. r1도 마찬가지였는데, AI Pin은 r1 보다도 AI의 수준이 너무 낮고, 반응 속도가 심하게 느린 것이 가장 큰 문제라고 합니다. 제가 보기엔 음성 인터페이스를 가진 Always-On AI(제 맘대로 지은 용어)라는 컨셉과, 복잡한 작업도 백그라운드에서 알아서 수행해준다는 컨셉이 핵심으로 보이는데요. Always-On AI라는 관점으로 봤을 때는 아이폰+에어팟, 메타의 스마트 안경 등도 같은 컨셉을 지향하며 발전해나가고 있어서 방향은 잘 잡은 것 같긴 합니다. 다만, 백그라운드에서 복잡한 작업을 대신해준다는 컨셉의 성능과 반응 속도를 어디까지 끌어올릴 수 있을지, 스크린의 부실함을 얼마나 그리고 어떻게 커버할 수 있을지가 관건이 아닐까 합니다. 그보다, 이런 기기들이 나오는 것이, 몇 년 전에 실패했던 음성 비서 스피커의 컨셉이 다른 형태로 다시 시도되고 있는 것으로 생각되는데요. 저도 앞으로 음성 인터페이스가 크게 활약을 할 수 있을 것이라고 생각하고 있어서, 과연 음성 인터페이스의 트렌드가 어떻게 변해갈지, 어떤 분야에서 어떻게 쓰일지, 메이저 인터페이스로 자리잡을 수 있을지 등 앞으로의 발전이 사뭇 궁금합니다.

📝 Return of the Voice AI

얼마 전에 보내드린 `AI를 어떻게 활용해 보셨나요?` 설문 결과를 보면 챗GPT를 사용해 본 경험이 95.8%나 되었어요. AI를 정보 검색과 텍스트 생성 용도로 가장 많이 사용한다고 하셨는대요. 텍

GPT로 광고 카피 쉽고 빠르게 만들기

좋은 카피를 잘 만들기 위해 이런 것들을 준비하면 좋아요.
 1. 좋은 카피 예시들이 많으면 좋다.
 2. 좋은 카피의 예시와 데이터도 잘 매칭되어 있으면 더 좋다.
 3. 카테고리별로 나눠서 잘 학습된 카피가 있으면 좋다.
 4. 카피를 잘 쓰는 법칙이나 책의 내용을 활용해도 좋다.
 5. 카피를 잘 표현하는 사람들의 노하우를 글로 정리해서 넣어도 좋다.
    
    

본 게시글은 ‘큐레터’의 콘텐츠를 보고 영감을 받아 공유합니다. 자세한 내용은 아래 원문을 읽어보세요 🙏🏻

좋은 카피를 잘 만들기 위해 이런 것들을 준비하면 좋아요.<ol ><li>좋은 카피 예시들이 많으면 좋다.</li><li>좋은 카피의 예시와 데이터도 잘 매칭되어 있으면 더 좋다.</li><li>카테고리별로 나눠서 잘 학습된 카피가 있으면 좋다.</li><li>카피를 잘 쓰는 법칙이나 책의 내용을 활용해도 좋다.</li><li>카피를 잘 표현하는 사람들의 노하우를 글로 정리해서 넣어도 좋다. </li></ol> 본 게시글은 ‘큐레터’의 콘텐츠를 보고 영감을 받아 공유합니다. 자세한 내용은 아래 원문을 읽어보세요 🙏🏻

아이보스

Netflix는 Java, RxJava 및 Spring Boot를 활용해 마이크로서비스 아키텍처를 발전시켰으며, GraphQL Federation으로의 전환을 통해 더욱 발전했다. 이 글에서는 Netflix의 아키텍처 변화와 Java 사용 변천사를 설명한다.

Netflix의 Java 사용 변천사 (번역)

안녕하세요 :) 저는 최근에 다시 Java와 Spring Boot를 사용하는 미국 회사로 이직하면서, 지난 2년간 스타트업에서 Ruby on Rails를 사용하며 잊고 지내던 Java와 Spring 생태계에 다시 발을 내딛었습니다. 🥰

현재 회사에서는 수많은 모놀리틱 서비스와 마이크로서비스가 함께 사용되는 상황이라 꽤 복잡한 아키텍처로 구성되어 있습니다. 그리고 새로운 Java/Spring 기반 서비스들이 빠르게 추가되고 있어서 각 서비스들 간의 통신이나 아키텍처 구성을 어떻게 개선해가면 좋을지 고민되는 상황이었는데요. 🙃

팀에 빅테크(FAANG) 출신 시니어 개발자들도 있어서 제가 이 개선을 주도하지는 않겠지만,
적어도 아키텍처 개선 방향에 대한 내 의견을 가지고 있어야겠다
는 생각으로 힌트를 얻고자 Java 기반 서비스들의 큰 형님격인 Netflix의 문을 두드렸습니다.

Netflix는 Java 기반 서비스들의 아키텍처를 어떻게 발전시켜나갔는지 궁금해서 찾아보다가 이 글을 발견했고, 오랜만에 Java 생태계로 돌아온 저에게 유익했던 글이라 DeepL의 도움을 받아 번역해보았습니다.

전체 내용 보기 👉 https://www.integer.blog/evolution-of-java-usage-at-netflix/?ref=careerly.co.kr

📌 목차
 1. Groovy 시대 with BFF(Backend For Frontend)
 2. RxJava와 리액티브 프로그래밍 사용
 3. GraphQL Federation으로 전환
 4. Netflix가 사용하는 Java 버전
 5. Netflix가 사용하는 Spring Boot

안녕하세요 :) 저는 최근에 다시 Java와 Spring Boot를 사용하는 미국 회사로 이직하면서, 지난 2년간 스타트업에서 Ruby on Rails를 사용하며 잊고 지내던 Java와 Spring 생태계에 다시 발을 내딛었습니다. 🥰 현재 회사에서는 수많은 모놀리틱 서비스와 마이크로서비스가 함께 사용되는 상황이라 꽤 복잡한 아키텍처로 구성되어 있습니다. 그리고 새로운 Java/Spring 기반 서비스들이 빠르게 추가되고 있어서 각 서비스들 간의 통신이나 아키텍처 구성을 어떻게 개선해가면 좋을지 고민되는 상황이었는데요. 🙃 팀에 빅테크(FAANG) 출신 시니어 개발자들도 있어서 제가 이 개선을 주도하지는 않겠지만, <code >적어도 아키텍처 개선 방향에 대한 내 의견을 가지고 있어야겠다</code>는 생각으로 힌트를 얻고자 Java 기반 서비스들의 큰 형님격인 Netflix의 문을 두드렸습니다. Netflix는 Java 기반 서비스들의 아키텍처를 어떻게 발전시켜나갔는지 궁금해서 찾아보다가 이 글을 발견했고, 오랜만에 Java 생태계로 돌아온 저에게 유익했던 글이라 DeepL의 도움을 받아 번역해보았습니다. 전체 내용 보기 👉 https://www.integer.blog/evolution-of-java-usage-at-netflix/?ref=careerly.co.kr 📌 목차<ol ><li>Groovy 시대 with BFF(Backend For Frontend)</li><li>RxJava와 리액티브 프로그래밍 사용</li><li>GraphQL Federation으로 전환</li><li>Netflix가 사용하는 Java 버전</li><li>Netflix가 사용하는 Spring Boot</li></ol>

1nteger 🏄🏻‍♂️

Mobile development is a dynamic field that evolves rapidly, demanding developers to be proactive in keeping up with the latest trends, tools, and technologies. As the app landscape continuously...

How to Stay Up-to-Date as a Mobile Developer

개발자가 간단하게 실천할 수 있는 최신 정보 습득 방법에 대해 가져와 봤습니다! 이미 실천하고 계신 분들도 많으실 것 같네요ㅎㅎ 빠르게 변하는 산업인 만큼 지속적으로 새로운 정보를 받아들이는 것은 중요할 것 같습니다.

 1.  개발자 블로그 및 뉴스레터 구독하기
     iOS, aOS 공식 블로그뿐만 아니라 업계 전문가가 운영하는 블로그나 뉴스레터를 정기적으로 받아보는 것은 꾸준히 정보의 흐름을 읽을 수 있는 가장 좋은 방법입니다.
     
     
 2.  소셜 미디어 및 온라인 커뮤니티에 참여하기
     트위터, 레딧, 스택오브플로우와 같은 개발자 커뮤니티에 가입하는 것은 개발자들과 함께 소통하면서 성장할 수 있는 좋은 방법입니다. (커리어리도 마찬가지입니다!) 관련 해시태그를 팔로우하고, 스레드에 참여해서 좋은 정보를 실시간으로 얻어보세요! (개인적으로 일론머스크의 트윗이 재밌더군요...)
     
     
 3.  컨퍼런스 및 모임 참석
     온라인 및 오프라인 컨퍼런스에 주기적으로 참여하면 동료 개발자들과 네트워크를 형성하고, 최신 업계 동향을 접할 수 있습니다. wwdc, google i/o뿐만 아니라 국내 기업에서 주최하는 세션이나 컨퍼런스에 참여해 보세요!
     
     
 4.  온라인 강좌를 통한 지속적 학습
     코세라와 같은 유명 플랫폼에서 제공하는 온라인 강좌를 통해 지속적으로 지식을 심화해 나가는 것도 좋은 방법입니다. 최신 도구나 프레임워크를 학습하는 것은 나에게 큰 도움이 될 것입니다!
     
     
 5.  출퇴근 시간에 팟캐스트 듣기
     통근 시간을 이용해 팟캐스트의 힘을 활용해 보세요! Fragmented, Swift by Sundell 및 Android Developers Backstage와 같은 팟캐스트에서는 최신 모바일 개발 사례나 인터뷰 및 토론을 제공합니다! 영어 공부도 덤이고요! 이 외에 주요 CEO들이 출연하여 기술에 대해 이야기하는 ACQUIRED를 추천드립니다! 최근에는 앤비디아의 젠슨 황이 출연하기도 했죠.
     
     
 6.  GitHub 리포지토리 및 오픈 소스 프로젝트를 팔로우하기
     GitHub만큼이나 개발자가 코드를 파보기가 좋은 데가 없죠. 도메인와 관련된 프레임워크 라이브러리 오픈소스 프로젝트의 저장소를 꾸준히 기여하고, 참여하면 코딩 기술을 업그레이드할 뿐만 아니라 새로운 코딩 표준 및 공동 개발 방식을 접할 수 있습니다.
     
     
 7.  베타 릴리즈 사용해 보기
     얼리어답터가 되어 운영체제, SDK 및 개발도구의 베타 릴리즈를 실험하면 누구보다 빠른 기술을 습득할 수 있습니다. 이러한 경험을 통해 앱을 조정하고, 개발 커뮤니티에 좋은 의견들을 나눠볼 수 있죠.
     
     
 8.  업계 보고서 읽기
     보고서를 통해 업계 최신 동향을 광범위하게 얻을 수 있습니다. 또한 시장 행동과 타깃 유저 행동에 대한 통팔력을 통해 더 큰 그림을 이해하고, 프로젝트 방향에 대한 정보를 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 해외 쪽 뿐만 아니라 국내 주요 기업도 리포트를 발간하고 있으니, 참고하면 좋을 것 같습니다.
     
     
 9.  개인적인 개발 계획 수립
     커리어적인 성장을 위해 체계적인 계획을 개발하는 것이 중요합니다. 학습을 위한 시간을 확보하고, 강좌 및 컨퍼런스와 같은 앞선 내용들에 리소스를 할당하고 정기적으로 스스로 평가하는 시간을 가져보는 것이 좋습니다.
     
     
 10. 지속적인 네트워킹
     네트워킹은 최신 정보를 유지하는 데에 필수적인 요소입니다 동료 개발자와 소통하고, 적극적으로 협업 기회를 찾아보는 것입니다. 멘토링 및 협업 프로젝트에 참여하는 것도 좋습니다.
     
     본문에 대한 원글은 아래 링크에서 볼 수 있습니다.
     https://medium.com/gitconnected/how-to-stay-up-to-date-as-a-mobile-developer-0d6c5ef47acc

개발자가 간단하게 실천할 수 있는 최신 정보 습득 방법에 대해 가져와 봤습니다! 이미 실천하고 계신 분들도 많으실 것 같네요ㅎㅎ 빠르게 변하는 산업인 만큼 지속적으로 새로운 정보를 받아들이는 것은 중요할 것 같습니다. <ol ><li>개발자 블로그 및 뉴스레터 구독하기iOS, aOS 공식 블로그뿐만 아니라 업계 전문가가 운영하는 블로그나 뉴스레터를 정기적으로 받아보는 것은 꾸준히 정보의 흐름을 읽을 수 있는 가장 좋은 방법입니다. </li><li>소셜 미디어 및 온라인 커뮤니티에 참여하기트위터, 레딧, 스택오브플로우와 같은 개발자 커뮤니티에 가입하는 것은 개발자들과 함께 소통하면서 성장할 수 있는 좋은 방법입니다. (커리어리도 마찬가지입니다!) 관련 해시태그를 팔로우하고, 스레드에 참여해서 좋은 정보를 실시간으로 얻어보세요! (개인적으로 일론머스크의 트윗이 재밌더군요...) </li><li>컨퍼런스 및 모임 참석온라인 및 오프라인 컨퍼런스에 주기적으로 참여하면 동료 개발자들과 네트워크를 형성하고, 최신 업계 동향을 접할 수 있습니다. wwdc, google i/o뿐만 아니라 국내 기업에서 주최하는 세션이나 컨퍼런스에 참여해 보세요! </li><li>온라인 강좌를 통한 지속적 학습코세라와 같은 유명 플랫폼에서 제공하는 온라인 강좌를 통해 지속적으로 지식을 심화해 나가는 것도 좋은 방법입니다. 최신 도구나 프레임워크를 학습하는 것은 나에게 큰 도움이 될 것입니다! </li><li>출퇴근 시간에 팟캐스트 듣기통근 시간을 이용해 팟캐스트의 힘을 활용해 보세요! Fragmented, Swift by Sundell 및 Android Developers Backstage와 같은 팟캐스트에서는 최신 모바일 개발 사례나 인터뷰 및 토론을 제공합니다! 영어 공부도 덤이고요! 이 외에 주요 CEO들이 출연하여 기술에 대해 이야기하는 ACQUIRED를 추천드립니다! 최근에는 앤비디아의 젠슨 황이 출연하기도 했죠. </li><li>GitHub 리포지토리 및 오픈 소스 프로젝트를 팔로우하기GitHub만큼이나 개발자가 코드를 파보기가 좋은 데가 없죠. 도메인와 관련된 프레임워크 라이브러리 오픈소스 프로젝트의 저장소를 꾸준히 기여하고, 참여하면 코딩 기술을 업그레이드할 뿐만 아니라 새로운 코딩 표준 및 공동 개발 방식을 접할 수 있습니다. </li><li>베타 릴리즈 사용해 보기 얼리어답터가 되어 운영체제, SDK 및 개발도구의 베타 릴리즈를 실험하면 누구보다 빠른 기술을 습득할 수 있습니다. 이러한 경험을 통해 앱을 조정하고, 개발 커뮤니티에 좋은 의견들을 나눠볼 수 있죠. </li><li>업계 보고서 읽기보고서를 통해 업계 최신 동향을 광범위하게 얻을 수 있습니다. 또한 시장 행동과 타깃 유저 행동에 대한 통팔력을 통해 더 큰 그림을 이해하고, 프로젝트 방향에 대한 정보를 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 해외 쪽 뿐만 아니라 국내 주요 기업도 리포트를 발간하고 있으니, 참고하면 좋을 것 같습니다. </li><li>개인적인 개발 계획 수립커리어적인 성장을 위해 체계적인 계획을 개발하는 것이 중요합니다. 학습을 위한 시간을 확보하고, 강좌 및 컨퍼런스와 같은 앞선 내용들에 리소스를 할당하고 정기적으로 스스로 평가하는 시간을 가져보는 것이 좋습니다. </li><li>지속적인 네트워킹네트워킹은 최신 정보를 유지하는 데에 필수적인 요소입니다 동료 개발자와 소통하고, 적극적으로 협업 기회를 찾아보는 것입니다. 멘토링 및 협업 프로젝트에 참여하는 것도 좋습니다. 본문에 대한 원글은 아래 링크에서 볼 수 있습니다.https://medium.com/gitconnected/how-to-stay-up-to-date-as-a-mobile-developer-0d6c5ef47acc</li></ol>

Medium

개발자가 실생활에서 실천할 수 있는 스터디 방법 소개 🔑

 1. 기본기 확실히 하기
 2. 학습 능력 키우기
 3. 의사 소통 잘하기
 4. 문제 정의 잘하기
 5. 태스크 완료 시간 추정 잘하기
 6. 운영을 고려한 코드 작성하기
 7. 서비스 사고 대처 능력 키우기
 8. 결과를 내는데 집중하기
 9. 영향력 갖기 (코딩 멍키)

대부분의 개발자들은 굉장히 트렌디하다. 특히 한국 개발자들이 더 그렇다. 회사 일이 아무리 바쁘고 재미있어도 일에서 사용하는 기술이 최신이 아닌 레거시라고 생각하면 뒤쳐진다고 느끼고 조바심과 불안감을 많이 느낀다. 안 그래도 시간도 없고 힘도 부치는데 회사 일이 끝나면 새로운 기술을 조바심/불안감 기반으로 공부하는 경우가 아주 흔한다. 흔히 이야기하는 주경야독인데 약간 건강하지 않은 형태의 주경야독이다. 낮에는 회사 일을 하느라 바쁜 와중에 밤에는 선행학습을 하느라 바쁘다는 거다. 예를 들면 회사에서 레거시 시스템을 사용하는데 이게 커리어에 도움이 안된다고 보니 밤에 지금 마켓에서 핫한 시스템 공부를 하는 거다. 이 공부의 모티브가 중요한데 불안감이나 조바심이 주된 모티브라면 건강하지 않다.

내가 생각하는 건강한 학습은 평소 맡은 업무에 몰두하고 성취하는 경험을 통해 자신감을 쌓고 인정받고 (이에 대해서 뒤 "3. 의사 소통 잘하기"와 "4. 문제 정의 잘하기"에서 더 이야기해볼 예정이다) 이를 바탕으로 필요 중심 그리고 호기심 중심으로 학습하는 것이다. 즉 "현재"(필요성)에 집중하고 "나"(호기심)에 집중하는 거다. 여기에 약간의 조바심이나 불안감이 조미료처럼 첨가된다면 금상첨화다.

그런데 이게 가능하라면 내가 있는 환경이 중요해진다. 내가 잘 맞지 않는 환경이라면 현재에 집중하기가 쉽지 않을 것이다. 잘 맞는 환경인지 아닌지 판단하는 첫 번째는 같이 일하는 사람들이 어떤 사람들인지 특히 내 매니저가 어떤 사람인지 보는 건데 힘들어도 배울 점이 많고 성장한다는 느낌이 든다면 좋은 환경이다.

다음으로 나만의 학습방법을 만들어보는 것이 필요하다. 수능공부를 하는 것이 아니니 뭔가 두꺼운 책을 하나 사서 처음부터 끝까지 읽어야만 학습이 아니란 점, 필요한만큼 이해하고 넘어가도 된다는 점, 학습을 하다보면 항상 어느 시점에는 벽에 부딪칠 것이기에 꾸준함이 중요하다는 것 등등을 인지해야 한다. 개인적으로는 잘 모르는 주제가 생기면 유투브 등으로 짧은 영상 몇개 보고 더 깊게 들어갈 필요가 있다면 잘 아는 지인들에게 (적절히 보상을 해주고) 물어본다던지 아니면 더 긴 영상 강의(유데미, 인프런, 유투브 등등)등을 찾아서 밀도있게 학습하는 형태로 가려고 한다. 뭔가 정말 제대로 배우고 싶을텐데 다른 사람을 가르쳐보거나 톡을 하는 기회를 만들어서 강제로 학습하려고 한다.

결국 내가 인정받는 것은 내가 만든 결과물이지 어떤 기술을 알고 있느냐는 아니라는 점을 인식하고 호기심과 필요성 중심으로 학습으로 하는 습관을 갖도록 하자.

<ol ><li>기본기 확실히 하기</li><li>학습 능력 키우기</li><li>의사 소통 잘하기</li><li>문제 정의 잘하기</li><li>태스크 완료 시간 추정 잘하기</li><li>운영을 고려한 코드 작성하기</li><li>서비스 사고 대처 능력 키우기</li><li>결과를 내는데 집중하기</li><li>영향력 갖기 <s>(코딩 멍키)</s></li></ol> 대부분의 개발자들은 굉장히 트렌디하다. 특히 한국 개발자들이 더 그렇다. 회사 일이 아무리 바쁘고 재미있어도 일에서 사용하는 기술이 최신이 아닌 레거시라고 생각하면 뒤쳐진다고 느끼고 조바심과 불안감을 많이 느낀다. 안 그래도 시간도 없고 힘도 부치는데 회사 일이 끝나면 새로운 기술을 조바심/불안감 기반으로 공부하는 경우가 아주 흔한다. 흔히 이야기하는 주경야독인데 약간 건강하지 않은 형태의 주경야독이다. 낮에는 회사 일을 하느라 바쁜 와중에 밤에는 선행학습을 하느라 바쁘다는 거다. 예를 들면 회사에서 레거시 시스템을 사용하는데 이게 커리어에 도움이 안된다고 보니 밤에 지금 마켓에서 핫한 시스템 공부를 하는 거다. 이 공부의 모티브가 중요한데 불안감이나 조바심이 주된 모티브라면 건강하지 않다. 내가 생각하는 건강한 학습은 평소 맡은 업무에 몰두하고 성취하는 경험을 통해 자신감을 쌓고 인정받고 (이에 대해서 뒤 "3. 의사 소통 잘하기"와 "4. 문제 정의 잘하기"에서 더 이야기해볼 예정이다) 이를 바탕으로 필요 중심 그리고 호기심 중심으로 학습하는 것이다. 즉 "현재"(필요성)에 집중하고 "나"(호기심)에 집중하는 거다. 여기에 약간의 조바심이나 불안감이 조미료처럼 첨가된다면 금상첨화다. 그런데 이게 가능하라면 내가 있는 환경이 중요해진다. 내가 잘 맞지 않는 환경이라면 현재에 집중하기가 쉽지 않을 것이다. 잘 맞는 환경인지 아닌지 판단하는 첫 번째는 같이 일하는 사람들이 어떤 사람들인지 특히 내 매니저가 어떤 사람인지 보는 건데 힘들어도 배울 점이 많고 성장한다는 느낌이 든다면 좋은 환경이다. 다음으로 나만의 학습방법을 만들어보는 것이 필요하다. 수능공부를 하는 것이 아니니 뭔가 두꺼운 책을 하나 사서 처음부터 끝까지 읽어야만 학습이 아니란 점, 필요한만큼 이해하고 넘어가도 된다는 점, 학습을 하다보면 항상 어느 시점에는 벽에 부딪칠 것이기에 꾸준함이 중요하다는 것 등등을 인지해야 한다. 개인적으로는 잘 모르는 주제가 생기면 유투브 등으로 짧은 영상 몇개 보고 더 깊게 들어갈 필요가 있다면 잘 아는 지인들에게 (적절히 보상을 해주고) 물어본다던지 아니면 더 긴 영상 강의(유데미, 인프런, 유투브 등등)등을 찾아서 밀도있게 학습하는 형태로 가려고 한다. 뭔가 정말 제대로 배우고 싶을텐데 다른 사람을 가르쳐보거나 톡을 하는 기회를 만들어서 강제로 학습하려고 한다. 결국 내가 인정받는 것은 내가 만든 결과물이지 어떤 기술을 알고 있느냐는 아니라는 점을 인식하고 호기심과 필요성 중심으로 학습으로 하는 습관을 갖도록 하자.

좋은 개발자가 알아야하는 9가지 포인트들 - 2. 학습 능력 키우

스레드를 5개월만에 런칭하기 위해 모놀리틱 아키텍처를 사용했고, 5일 만에 1억명의 사용자가 몰려드는 것을 수용할 수 있었음.

사용된 기술은 커스텀 버전의 Django와 PHP, 데이터 저장소로는 TAO/UDB/MySQL와 ZippyDB 그리고 피크 타임을 위한 서버리스 펑션 Async.

자, 말 할 거 많죠? ㅋㅋㅋ 한마디하고 싶은 분들 다 여기여기 붙으세요. 🤣🤣🤣

스레드를 5개월만에 런칭하기 위해 모놀리틱 아키텍처를 사용했고, 5일 만에 1억명의 사용자가 몰려드는 것을 수용할 수 있었음. 사용된 기술은 커스텀 버전의 Django와 PHP, 데이터 저장소로는 TAO/UDB/MySQL와 ZippyDB 그리고 피크 타임을 위한 서버리스 펑션 Async. 자, 말 할 거 많죠? ㅋㅋㅋ 한마디하고 싶은 분들 다 여기여기 붙으세요. 🤣🤣🤣

📝 메타의 스레드, 모놀리틱 아키텍처 사용

차세대 자바스크립트 런타임으로 주목받고 있는 Bun이 v1.1을 출시하였습니다. 하필 거짓말처럼 만우절에 출시를 하여 윈도우즈 사용자들의 애간장을 태웠는데요. 그동안 Bun을 윈도우에서 사용하려면 WSL(Windows Subsystem for Linux)가 필요했었는데, 이제는 네이티브로도 사용할 수 있게 되었습니다 🙌

자세한 내용은 아래 공식 블로그와 유튜브 영상을 참고 바랍니다. 실제 Bun을 개발하고 있는 엔지니어들이 직접 나와서 소개하고 있는데 같은 개발자로서 약간 웃프네용 😂

📝 블로그: https://bun.sh/blog/bun-v1.1
📺 영상: https://youtu.be/yXTFOeGly9o

많은 분들이 Bun을 단순히 Node.js 보다 무지 빠른 자바스크립트 런타임이라고 알고 계시는데, 사실 Bun은 개발자 경험이 놀랍도록 띄어난 올인원 툴키트(all-in-one toolkit)입니다. Bun만 있으면 복잡한 과정없이 자바스크립트 뿐만 아니라 타입스크립트나 JSX로 작성된 코드를 바로 실행할 수 있으며, 패키지 매니저와 테스트 러너, 심지어 번들러까지 탑재하고 있습니다. 즉, 이 모든 귀찮은 일들이 다른 라이브러리 설치하지 않아도 Bun 하나만 있으면 해결됩니다 🤯

Bun에 대해서 더 알고 싶으시다면 아래 게시물을 추천드리겠습니다.

📕 Bun: 귀엽지만 강력한 새로운 자바스크립트 런타임: https://careerly.co.kr/comments/92202

차세대 자바스크립트 런타임으로 주목받고 있는 Bun이 v1.1을 출시하였습니다. 하필 거짓말처럼 만우절에 출시를 하여 윈도우즈 사용자들의 애간장을 태웠는데요. 그동안 Bun을 윈도우에서 사용하려면 WSL(Windows Subsystem for Linux)가 필요했었는데, 이제는 네이티브로도 사용할 수 있게 되었습니다 🙌 자세한 내용은 아래 공식 블로그와 유튜브 영상을 참고 바랍니다. 실제 Bun을 개발하고 있는 엔지니어들이 직접 나와서 소개하고 있는데 같은 개발자로서 약간 웃프네용 😂 📝 블로그: https://bun.sh/blog/bun-v1.1📺 영상: https://youtu.be/yXTFOeGly9o 많은 분들이 Bun을 단순히 Node.js 보다 무지 빠른 자바스크립트 런타임이라고 알고 계시는데, 사실 Bun은 개발자 경험이 놀랍도록 띄어난 올인원 툴키트(all-in-one toolkit)입니다. Bun만 있으면 복잡한 과정없이 자바스크립트 뿐만 아니라 타입스크립트나 JSX로 작성된 코드를 바로 실행할 수 있으며, 패키지 매니저와 테스트 러너, 심지어 번들러까지 탑재하고 있습니다. 즉, 이 모든 귀찮은 일들이 다른 라이브러리 설치하지 않아도 Bun 하나만 있으면 해결됩니다 🤯 Bun에 대해서 더 알고 싶으시다면 아래 게시물을 추천드리겠습니다. 📕 Bun: 귀엽지만 강력한 새로운 자바스크립트 런타임: https://careerly.co.kr/comments/92202

🥟 Bun v1.1 출시 소식

디자인 시스템, 코드를 넘어서

https://so-so.dev/react/design-system-beyond-code/

같은 걸 3번 만드는 경험은 흔치 않죠. 그래서 글에 깊은 맛이 있답니다!!

https://so-so.dev/react/design-system-beyond-code/ 같은 걸 3번 만드는 경험은 흔치 않죠. 그래서 글에 깊은 맛이 있답니다!!

So-so

디자인시스템 3번만든 이야기

HashMap is Hash table based implementation of the Map interface. This implementation provides all of the optional map operations, and permits null values and the null key. (The HashMap class is...

Barclays Java Spring-Boot Micro-service Interview Question with answer 2024

Finally 블록에서 예외가 발생하면 어떻게 되나요?
자바에서, try-catch에서 finally 블록 내에서 예외가 발생할 때의 동작은, try-catch 블록의 예외 처리와 약간 다릅니다. 
 
[Try-Catch 블록의 예외]
 * 정상적인 플로우가 중지됩니다.
 * 예외 유형과 일치하는 catch 블록이 있다면, 해당 블록 내의 코드가 실행됩니다. 이를 통해 예외를 처리할 수 있습니다.
 * catch 블록이 완료되거나 어떤 catch 블록과도 일치하지 않으면 finally 블록의 코드가 실행됩니다.
[Finally 블록의 예외]
 * 원래의 예외가 중지됩니다. 이는 원래의 예외가 메서드 호출자에게 전달되지 않는 것을 의미합니다.
 * finally 블록에서 던진 예외가 호출자에게 전파되는 새로운 예외가 됩니다.
[키 포인트]
 * finally 블록은 try-catch 블록에서 예외가 발생하는지 여부에 관계없이 항상 실행됩니다.
 * finally 블록의 예외는 원래의 예외를 억제합니다.
 * finally 블록에서 던진 예외는 호출자가 처리해야 하는 새로운 예외가 됩니다.
[Finally 블록의 쓰임새]
 * 리소스(데이터베이스 연결, 파일 클로징)를 해제합니다.
 * 예외에 관계없이 항상 수행해야 하는 정리 작업을 처리합니다.
 
자바의 다이아몬드 문제란 무엇인가요?
"다이아몬드 문제"란 여러 상속 시나리오에서 발생하는 특정한 문제를 의미합니다. 클래스 상속 다이어그램을 그릴 때 발생하는 다이아몬드 모양에서 이름을 따왔습니다.

 1. 자바의 접근방식: 자바는 클래스의 다중상속을 지원하지 않습니다. 그러나 자바는 인터페이스의 다중상속은 허용합니다. 
 2. 자바 인터페이스의 다이아몬드 문제: 클래스가 두 개의 인터페이스를 구현하고 두 인터페이스가 모두 동일한 메소드명을 가진다면, 구현 클래스는 모호성을 해결하기 위해 메서드를 자체적으로 구현해야 합니다.
interface InterfaceA {
    default void display() {
        System.out.println("Inside InterfaceA");
    }
}

interface InterfaceB {
    default void display() {
        System.out.println("Inside InterfaceB");
    }
}

class MyClass implements InterfaceA, InterfaceB {
    // Here, we must provide our own implementation of display to resolve the ambiguity.
    @Override
    public void display() {
        InterfaceA.super.display(); // calling InterfaceA's default implementation
        InterfaceB.super.display(); // calling InterfaceB's default implementation
    }
}

어떻게 해결할 수 있을까요?

1. 메서드 오버라이딩: 구현 클래스에서 자신만의 구현을 제공하여 모호함을 해결합니다. 이 방식은 기본 구현 중 하나를 선택하거나 완전히 새로운 구현을 제공하고자 할 때 적합합니다.
class MyClass implements InterfaceA, InterfaceB {
    @Override
    public void display() {
        System.out.println("Hello world");
    }
}

2. 특정 인터페이스의 메서드 호출: 특정한 인터페이스의 메서드를 호출합니다. 
class MyClass implements InterfaceA, InterfaceB {
    @Override
    public void display() {
        InterfaceA.super.display(); // or InterfaceB.super.display()
        // Additional logic if needed
    }
}

 
Multilevel 상속이란 무엇인가요?
Multilevel 상속에서 A 클래스는 B 클래스를 상속하며, B 클래스 역시 C 클래스를 상속합니다.
 
자식 클래스는 부모 클래스를 통해 조부모 클래스에서 간접적으로 상속됩니다. 자식 클래스는 부모 및 조부모 클래스의 모든 public/protected 멤버에 접근할 수 있습니다.
 
String, Stringbuffer, Stringbuilder의 차이는 무엇인가요?
(번역/원문 참고)
 
메서드 오버라이딩과 오버로딩은 무엇인가요?
[메서드 오버로딩]
 * 단일 클래스 내에서 발생합니다. 이름은 같지만 매개 변수가 다른 동일한 클래스의 여러 메서드를 말합니다.
 * 메서드 오버로딩을 사용하면 유사한 작업을 수행하지만 입력/출력이 다른 메서드를 만들 수 있습니다.
class Calculator {
  public int add(int a, int b) {
    return a + b;
  }

  public double add(double a, double b) {
    return a + b;
  }
}

[메서드 오버라이딩]
 * 상속에서 클래스 간에 메서드 오버라이딩이 발생합니다. 하위 클래스가 상위 클래스에서 상속된 메서드를 재정의하는 것을 말합니다. 메서드는 상위 클래스 메서드와 동일한 이름, 반환 유형 및 매개 변수를 갖습니다.
 * 메서드 오버라이딩을 사용하면 하위 클래스가 상위 클래스에서 상속된 메서드를 자체적으로 구현하여 하위 클래스에 대한 동작을 전문화할 수 있습니다.
class Animal {
  public void makeSound() {
    System.out.println("Generic animal sound");
  }
}

class Dog extends Animal {
  @Override
  public void makeSound() {
    System.out.println("Woof!");
  }
}

 
예외 클래스의 계층구조는 무엇인가요?
Arraylist와 Linkedlist의 차이는 무엇인가요?
Set과 Arraylist의 차이는 무엇인가요?
(번역/원문 참고)
 
번역: [https://ducktopia.tistory.com/119]
원문:

Finally 블록에서 예외가 발생하면 어떻게 되나요?자바에서, try-catch에서 finally 블록 내에서 예외가 발생할 때의 동작은, try-catch 블록의 예외 처리와 약간 다릅니다.&nbsp;&nbsp;[Try-Catch 블록의 예외]<ul ><li>정상적인 플로우가 중지됩니다.</li><li>예외 유형과 일치하는 catch 블록이 있다면, 해당 블록 내의 코드가 실행됩니다. 이를 통해 예외를 처리할 수 있습니다.</li><li>catch 블록이 완료되거나 어떤 catch 블록과도 일치하지 않으면 finally 블록의 코드가 실행됩니다.</li></ul>[Finally 블록의 예외]<ul ><li>원래의 예외가 중지됩니다. 이는 원래의 예외가 메서드 호출자에게 전달되지 않는 것을 의미합니다.</li><li>finally 블록에서 던진 예외가 호출자에게 전파되는 새로운 예외가 됩니다.</li></ul>[키 포인트]<ul ><li>finally 블록은 try-catch 블록에서 예외가 발생하는지 여부에 관계없이 항상 실행됩니다.</li><li>finally 블록의 예외는 원래의 예외를 억제합니다.</li><li>finally 블록에서 던진 예외는 호출자가 처리해야 하는 새로운 예외가 됩니다.</li></ul>[Finally 블록의 쓰임새]<ul ><li>리소스(데이터베이스 연결, 파일 클로징)를 해제합니다.</li><li>예외에 관계없이 항상 수행해야 하는 정리 작업을 처리합니다.</li></ul>&nbsp;자바의 다이아몬드 문제란 무엇인가요?"다이아몬드 문제"란 여러 상속 시나리오에서 발생하는 특정한 문제를 의미합니다. 클래스 상속 다이어그램을 그릴 때 발생하는 다이아몬드 모양에서 이름을 따왔습니다. <ol ><li>자바의 접근방식: 자바는 클래스의 다중상속을 지원하지 않습니다. 그러나 자바는 인터페이스의 다중상속은 허용합니다.&nbsp;</li><li>자바 인터페이스의 다이아몬드 문제: 클래스가 두 개의 인터페이스를 구현하고 두 인터페이스가 모두 동일한 메소드명을 가진다면, 구현 클래스는 모호성을 해결하기 위해 메서드를 자체적으로 구현해야 합니다.</li></ol><pre ><code class="language-java">interface InterfaceA {
 default void display() {
 System.out.println("Inside InterfaceA");
 }
}

interface InterfaceB {
 default void display() {
 System.out.println("Inside InterfaceB");
 }
}

class MyClass implements InterfaceA, InterfaceB {
 // Here, we must provide our own implementation of display to resolve the ambiguity.
 @Override
 public void display() {
 InterfaceA.super.display(); // calling InterfaceA's default implementation
 InterfaceB.super.display(); // calling InterfaceB's default implementation
 }
}</code></pre>어떻게 해결할 수 있을까요? 1. 메서드 오버라이딩: 구현 클래스에서 자신만의 구현을 제공하여 모호함을 해결합니다. 이 방식은 기본 구현 중 하나를 선택하거나 완전히 새로운 구현을 제공하고자 할 때 적합합니다.<pre ><code class="language-java">class MyClass implements InterfaceA, InterfaceB {
 @Override
 public void display() {
 System.out.println("Hello world");
 }
}</code></pre>2. 특정 인터페이스의 메서드 호출: 특정한 인터페이스의 메서드를 호출합니다.&nbsp;<pre ><code class="language-java">class MyClass implements InterfaceA, InterfaceB {
 @Override
 public void display() {
 InterfaceA.super.display(); // or InterfaceB.super.display()
 // Additional logic if needed
 }
}</code></pre>&nbsp;Multilevel 상속이란 무엇인가요?Multilevel 상속에서 A 클래스는 B 클래스를 상속하며, B 클래스 역시 C 클래스를 상속합니다.&nbsp;자식 클래스는 부모 클래스를 통해 조부모 클래스에서 간접적으로 상속됩니다. 자식 클래스는 부모 및 조부모 클래스의 모든 public/protected 멤버에 접근할 수 있습니다.&nbsp;String, Stringbuffer, Stringbuilder의 차이는 무엇인가요?(번역/원문 참고)&nbsp;메서드 오버라이딩과 오버로딩은 무엇인가요?[메서드 오버로딩]<ul ><li>단일 클래스 내에서 발생합니다. 이름은 같지만 매개 변수가 다른 동일한 클래스의 여러 메서드를 말합니다.</li><li>메서드 오버로딩을 사용하면 유사한 작업을 수행하지만 입력/출력이 다른 메서드를 만들 수 있습니다.</li></ul><pre ><code class="language-java">class Calculator {
 public int add(int a, int b) {
 return a + b;
 }

 public double add(double a, double b) {
 return a + b;
 }
}</code></pre>[메서드 오버라이딩]<ul ><li>상속에서 클래스 간에 메서드 오버라이딩이 발생합니다. 하위 클래스가 상위 클래스에서 상속된 메서드를 재정의하는 것을 말합니다. 메서드는 상위 클래스 메서드와 동일한 이름, 반환 유형 및 매개 변수를 갖습니다.</li><li>메서드 오버라이딩을 사용하면 하위 클래스가 상위 클래스에서 상속된 메서드를 자체적으로 구현하여 하위 클래스에 대한 동작을 전문화할 수 있습니다.</li></ul><pre ><code class="language-java">class Animal {
 public void makeSound() {
 System.out.println("Generic animal sound");
 }
}

class Dog extends Animal {
 @Override
 public void makeSound() {
 System.out.println("Woof!");
 }
}</code></pre>&nbsp;예외 클래스의 계층구조는 무엇인가요?Arraylist와 Linkedlist의 차이는 무엇인가요?Set과 Arraylist의 차이는 무엇인가요?(번역/원문 참고)&nbsp;번역: [https://ducktopia.tistory.com/119]원문:

🕊️ 2024 버클리즈 Java SpringBoot 인터뷰 질문 

Learn to become an Data Analyst using this roadmap. Community driven, articles, resources, guides, interview questions, quizzes for modern backend development.

Data Analyst Roadmap

개발자분들은 roadmap.sh에 대해 이미 아시겠죠?
최근 데이터분석가의 로드맵도 업데이트되어 공유합니다!

사실 이렇게 보면.. 개발자 로드맵보다 조금 정립되어있지 않은 느낌도 드는데, 그래도 참고해보면 좋을 것 같아요!

https://roadmap.sh/data-analyst

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roadmap.sh

데이터분석가 로드맵 🤓

1. 감정은 전염되기 때문에 매우 중요하다.

2. 사람들은 자신과 연관된 것들을 자랑스러워하고 자신과 동료들이 성공할 것이라고 믿고 싶어 한다.

3. 그래서 조직을 이끄는 리더에게 주어진 가장 중요한 임무 하나가 자신감을 보여 주는 것이다.

4. 사람들은 자신감 넘치는 사람을 따르고 지지하고 싶어 한다.

5. 그렇기 때문에 자신감 있어 보이는 사람들이 취직하고 승진할 가능성이 크다.

6. 이뿐만 아니라 리더가 자신감 있게 행동하면 그 자신감이 전염되어 그를 따르는 다른 사람들도 더 자신감 있게 행동한다.

#권력을경영하는7가지원칙

1. 감정은 전염되기 때문에 매우 중요하다. 2. 사람들은 자신과 연관된 것들을 자랑스러워하고 자신과 동료들이 성공할 것이라고 믿고 싶어 한다. 3. 그래서 조직을 이끄는 리더에게 주어진 가장 중요한 임무 하나가 자신감을 보여 주는 것이다. 4. 사람들은 자신감 넘치는 사람을 따르고 지지하고 싶어 한다. 5. 그렇기 때문에 자신감 있어 보이는 사람들이 취직하고 승진할 가능성이 크다. 6. 이뿐만 아니라 리더가 자신감 있게 행동하면 그 자신감이 전염되어 그를 따르는 다른 사람들도 더 자신감 있게 행동한다. #권력을경영하는7가지원칙

< 리더의 자신감은 전염된다 >

Optimism, obsession, self-belief, raw horsepower and personal connections are how things get started. Cohesive teams, the right combination of calmness and urgency, and unreasonable commitment are...

What I Wish Someone Had Told Me

1. 일은 낙관, 집념, 신념, 거친 돌파력, 인간적 연결에서부터 시작됩니다.

2. 하지만 일을 마무리하는 것은 단합된 팀, 빠른 속도와 차분함의 조합, 무한한 헌신입니다.

3. (사람들이 착각하지만) 팀에게는 ‘중요한데 어려운 일을 하는 것’이 ‘중요하지 않지만 쉬운 일을 하는 것’보다 훨씬 더 쉽습니다. 담대한 목표는 사람들의 동기를 자극하니까요.

4. 인센티브는 슈퍼 파워지만, 신중하게 설정해야 합니다. (그게 고객이든, 직원이든, 한 번 도입한 인센티브를 되돌리긴 쉽지 않기 때문입니다)

5. (너무 많은 일을 동시에 벌이려고 하지 말고) 확신을 가지는 소수의 몇 가지에 자원을 집중하세요. 하지만 말이 쉽지, 이를 행동으로 옮기는 건 쉽진 않을 겁니다. 생각했던 것보다 훨씬 더 많은 것들을 (뼈를 깎는 고통을 감수하며) 제거해야 할 테니까요. (=존 우든 효과)

6. 커뮤니케이션은 명확하고 깔끔하게 하세요.

7. 조직의 구조가 구성원들이 생산적으로 일하는 것을 방해하게 않도록 하세요. 특히 관료주의와 헛소리에 대해선 발견할 때마다 싸우고, 구성원들 또한 이를 발견할 때마다 싸우도록 만드세요.

8. 비즈니스에서 중요한 건 결과입니다. 과정이 좋았다며, 나쁜 결과를 변명하도록 내버려두지 마세요. (결과가 안 좋았다면, 분명 프로세스에 문제가 있는 겁니다. 따라서 과정이 좋았다는 위로가 아니라, 문제를 파악하고 개선해야 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다)

9. 채용에 더 많은 시간을 투자하고, 빠르게 성장할 가능성이 보이는 사람들을 영입하기 위해 위험을 무릎 써보세요!

10. 슈퍼스타는 보이는 것보다 훨씬 더 큰 가치를 가지지만, 그들에 대한 평가는 조직의 성과에 어떤 기여를 했는지를 두고 정확하게 내려야 합니다.

11. 빠른 반복은 많은 문제를 해결합니다. 특히 빠르게 반복할 수 있으면, 틀려도 상관없습니다. (빠르게 반복하는 과정에서 틀린 것들을 계속 수정할 테니까요)

12. 물리 법칙에 해당하는 비즈니스와는 싸우지 마세요. (비과학적인 믿음으로 사업을 하지 말라는 말입니다)

13. 영감은 쉽게 깨지고, 삶은 놀랍도록 빠릅니다. 그리고 아무것도 하지 않은 것이야말로 최악의 위험입니다.

14. 스케일은 급부상하고 있는 신흥 자산입니다.

15. 복리는 마법입니다. 그러니 규모와 복리가 만나는 비즈니스를 하세요.

16. 쓰러져도 다시 일어나 계속 나아가세요.

17. 위대한 사람들과 함께 일하는 것은 인생에서 가장 큰 축복 중 하나입니다.

- 샘 알트만

https://blog.samaltman.com/what-i-wish-someone-had-told-me

1. 일은 낙관, 집념, 신념, 거친 돌파력, 인간적 연결에서부터 시작됩니다. 2. 하지만 일을 마무리하는 것은 단합된 팀, 빠른 속도와 차분함의 조합, 무한한 헌신입니다. 3. (사람들이 착각하지만) 팀에게는 ‘중요한데 어려운 일을 하는 것’이 ‘중요하지 않지만 쉬운 일을 하는 것’보다 훨씬 더 쉽습니다. 담대한 목표는 사람들의 동기를 자극하니까요. 4. 인센티브는 슈퍼 파워지만, 신중하게 설정해야 합니다. (그게 고객이든, 직원이든, 한 번 도입한 인센티브를 되돌리긴 쉽지 않기 때문입니다) 5. (너무 많은 일을 동시에 벌이려고 하지 말고) 확신을 가지는 소수의 몇 가지에 자원을 집중하세요. 하지만 말이 쉽지, 이를 행동으로 옮기는 건 쉽진 않을 겁니다. 생각했던 것보다 훨씬 더 많은 것들을 (뼈를 깎는 고통을 감수하며) 제거해야 할 테니까요. (=존 우든 효과) 6. 커뮤니케이션은 명확하고 깔끔하게 하세요. 7. 조직의 구조가 구성원들이 생산적으로 일하는 것을 방해하게 않도록 하세요. 특히 관료주의와 헛소리에 대해선 발견할 때마다 싸우고, 구성원들 또한 이를 발견할 때마다 싸우도록 만드세요. 8. 비즈니스에서 중요한 건 결과입니다. 과정이 좋았다며, 나쁜 결과를 변명하도록 내버려두지 마세요. (결과가 안 좋았다면, 분명 프로세스에 문제가 있는 겁니다. 따라서 과정이 좋았다는 위로가 아니라, 문제를 파악하고 개선해야 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다) 9. 채용에 더 많은 시간을 투자하고, 빠르게 성장할 가능성이 보이는 사람들을 영입하기 위해 위험을 무릎 써보세요! 10. 슈퍼스타는 보이는 것보다 훨씬 더 큰 가치를 가지지만, 그들에 대한 평가는 조직의 성과에 어떤 기여를 했는지를 두고 정확하게 내려야 합니다. 11. 빠른 반복은 많은 문제를 해결합니다. 특히 빠르게 반복할 수 있으면, 틀려도 상관없습니다. (빠르게 반복하는 과정에서 틀린 것들을 계속 수정할 테니까요) 12. 물리 법칙에 해당하는 비즈니스와는 싸우지 마세요. (비과학적인 믿음으로 사업을 하지 말라는 말입니다) 13. 영감은 쉽게 깨지고, 삶은 놀랍도록 빠릅니다. 그리고 아무것도 하지 않은 것이야말로 최악의 위험입니다. 14. 스케일은 급부상하고 있는 신흥 자산입니다. 15. 복리는 마법입니다. 그러니 규모와 복리가 만나는 비즈니스를 하세요. 16. 쓰러져도 다시 일어나 계속 나아가세요. 17. 위대한 사람들과 함께 일하는 것은 인생에서 가장 큰 축복 중 하나입니다. - 샘 알트만 https://blog.samaltman.com/what-i-wish-someone-had-told-me

Sam Altman

창업을 하고자 하는 사람들에게 해주고 싶은 말들

사용자가 공유한 콘텐츠

✅2023 뷰티 트렌드 리딩 세미나

2023년도 사업 계획이 막막한 뷰티업계 관계자를 위한 세미나

📌올리브영의 독점 체제에 새로운 균열을 일으킬 신흥시장을 봐라. 이젠 럭셔리 프리미엄이다. 뷰티컬리를 주목하라.

안녕하세요. 박진호입니다.
뷰티업계에 10년 동안 몸담으며 일반 브랜드가 메가 브랜드로 거듭나는 기회를 두 번 목격했습니다.

1️⃣첫 번째, 2015년 이후 올리브영이 커가면서 닥터자르트, 차앤박 등이 메가 브랜드로 성장
2️⃣두 번째, 2019년 카카오 선물하기를 통해 논픽션, 템버린즈 등의 향 베이스 브랜드가 성장

✅이번이 세 번째라고 믿습니다.
뷰티컬리를 기반으로 력서리 브랜드와 콜드체인 브랜드가 뜰 것입니다.

아직 승자는 나오지 않았습니다.
모두가 승자가 될 수 없습니다.
100명의 한정된 인원을 받을 예정입니다.

티켓 가격은 20만 원입니다.
다른 세미나와 비교해 가격이 다소 높을 수 있습니다.

하지만 가치로 따지면 뷰스컴퍼니가 그동안 업계에 기여한 역할에 비해 너무나도 저렴한 비용이라고 생각합니다.
트렌드를 읽고 예측하기 위해 3년간 매달 100만 원의 실비를 쓰고 있습니다.

링크 공유 드립니다.
프로필사진url참고요.

✅딱 100명시 마감이고 27일까지 신청 받습니다.

카드 결제: https://event-us.kr/m/51586/2404
무통장 입금: https://event-us.kr/m/51588/2403

#트렌드 #세미나 #트렌드2023 #브랜드 #뷰티브랜드 #올리브영 #뷰티컬리 #카카오선물하기 #뷰스컴퍼니 #와디즈 #뷰티마케팅

📌올리브영의 독점 체제에 새로운 균열을 일으킬 신흥시장을 봐라.

대표이사

대표 

회계학, 심리학

뷰티 전문 브랜드 마케팅 그룹 뷰스컴퍼니
뷰티시장 흐름, 마케팅, 데이터
전반적으로 관심이 많습니다.
내부에선 뷰티브랜드 컨설팅, 브랜딩, 마케팅, 컨텐츠, 인플루언서 그리고 데이터 관련 사업을 하고있습니다.


박진호

박진호 인스타

브런치

2022년 포브스가 선정한 2030 파워리더이자 대한민국에서 가장 많은 1,600개의 프로젝트를 진행한 뷰티 마케팅 회사 CEO 박진호입니다.
뷰스컴퍼니를 운영중입니다.

#스타트업 #뷰티 #마케팅 #마케터 #애널리스트 #뷰스컴퍼니 #포브스

#문제를해결하는

📌올리브영의 독점 체제에 새로운 균열을 일으킬 신흥시장을 봐라.

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