걷기가 '기분 전환'에 탁월한 효과가 있다는 것에서부터, 빠르게 걷는 것이 다이어트에 굉장히 효과적이라는 얘기까지, 걷기의 효용에 대해선 사실 그 끝을 알 수 없을 정도로 다양한데요.

[늴리리만보 걷기 리츄얼] 꾸준히 걸으면 심지어 성격이 좋아진데요? (5~6월 시즌) | Notion

1. 교통 기술의 발달로 인간의 삶은 보다 편리하고 윤택해졌지만, 여러 전문가들이 이야기하듯이, 인간의 몸 자체는 과거와 크게 달라지지 않았다고 하는데요.

2. 다시 말해, 기술과 문화는 고도로 발전했지만, 인간의 신체가 활동하는 메커니즘은 과거 걷고 달리면서 수렵 채집을 하던 시절과 크게 다를 바 없다는 겁니다.

3. 그래서 일부 연구자들 중에는, 기술 발전으로 인해 인간의 신체 활동량이 과거에 비해 급격히 줄어들면서 현대 사회의 많은 문제들이 발생하고 있다고 주장하는 이들이 있는데요. 그 대표적인 사람 중 한 명이 책 <도파민네이션>으로 큰 주목을 받은 애나 램키입니다.

4. 원래 도파민은 인간이 어떤 것을 원할 때 그것을 얻기 위해 몸을 움직이라는 신호로서 작동하는 호르몬인데, 정작 현대인들은 몸은 움직이지 않고 스마트폰을 보면서 도파민에 중독되고 있다고 애나 램키는 주장하죠.

5. 그런 의미에서 애나 렘키는, 스마트폰 중독, 게임 중독 등에서 벗어나는 가장 첫 번째 방법이, 지금 바로 침대에서 벗어나 조금이라도 몸을 움직이는 것이라고 말합니다.

6. 그리고 의사들 중에서도 현대인들의 활동량이 워낙 적기 때문에, 가만히 누워 있는 시간이 길거나 의자에 앉아 있는 시간이 길수록 몸이 망가진다고 말하는 이들도 꽤 있는데요. 이들이 이런 주장을 하는 데는 여러 이유와 실험 결과들이 있지만, 근본적인 이유 중 하나는 원래 인간의 몸은 움직이도록 설계되어 있는데, 그렇지 않기 때문에 많은 문제들이 발생하고 있다는 겁니다.

7. 간단히 정리하면, 몸의 활동량을 충분히 가지지 않는 것이 신체적, 정신적 건강에 미치는 영향이 생각보다 꽤 크다는 얘긴데요. 여러 활동 중 걷기가 중요한 이유 중 하나는, 별다른 학습이나 노력 없이도 누구나 금방 할 수 있는 활동이기 때문입니다.

8. 심지어 책 <걷기의 세계> 저자인 셰인 오마라는 걷기 등을 통해 신체 활동을 높이면 개방성, 외향성, 우호성 등 성격마저도 좋아진다고 주장하는데요

9. 언뜻 보면 고작 조금 걸었다고 성격이 좋아진다는 게 말이 안 되는 것 같지만, 조금만 생각해보면 이해되는 부분도 충분히 있습니다. 하루 종일 좁은 공간에서 모니터나 스마트폰을 보는 것보다는, 걸으면서 외부 세상의 정보를 받아들이고 교류하는 것이 개방성, 우호성, 외향성 측면에서 당연히 더 좋을 수밖에 없으니까요.

10. 그래서 저는 이런 주장을 하기도 합니다. 악플러는 골방에서 만들어지지, 산책하면서 만들어지진 않는다고요.

11. 바꿔 말하면, 뭔가 일이 잘 풀리지 않고 답답하거나, 원래는 안 그랬는데 성격이 갑자기 폐쇄적으로 변하거나, 괜히 까칠해진다면, 사람들은 으레 성격이 더러워졌다는 등 다른 곳에서 원인을 찾지만, 뜻밖에도 상황적으로 신체적 활동이 줄어들었기 때문에 그런 일이 벌어질 수도 있다는 겁니다.

12. 그리고 그걸 돌파하는 가장 간편한 방법은 하루 15분이라도 일부러 걷는 시간을 마련하는 것일 수 있고요.

13. 무튼 ‘뉴스레터 구독자 2만 명이 돌파할 때까지 매일 2만 보를 걷겠다’는 아무말에서부터 [늴리리만보 걷기 리츄얼]을 시작했는데, 걷기가 여러모로 몸 건강과 정신 건강에 좋은 영향을 미친다는 것을 알게 되면서, 이 좋은 걷기를 더 즐겁고 더 재미있게 하려면 어떻게 해야 하느냐를 요즘은 고민하고 있답니다 (호호)

14. 고작 뉴스레터 구독자가 2만 명이 넘었다고 해서, 걷기의 즐거움을 포기할 수는 없으니까요.

15. 그런 의미에서 5월부터 저와 함께 각자 자신의 삶에서 매일매일 즐겁게 걸으며 [늴리리만보 걷기 리츄얼]에 참여할 분들을 모집하고자 하오니, 관심 있는 분들께서는 자세한 내용 참고해주시면 감사하겠습니다. 다들 화이팅입니다 ;)

https://somewon.notion.site/5-6-1c0988237d984a57bf1b067a8af1ed3c

1. 교통 기술의 발달로 인간의 삶은 보다 편리하고 윤택해졌지만, 여러 전문가들이 이야기하듯이, 인간의 몸 자체는 과거와 크게 달라지지 않았다고 하는데요. 2. 다시 말해, 기술과 문화는 고도로 발전했지만, 인간의 신체가 활동하는 메커니즘은 과거 걷고 달리면서 수렵 채집을 하던 시절과 크게 다를 바 없다는 겁니다. 3. 그래서 일부 연구자들 중에는, 기술 발전으로 인해 인간의 신체 활동량이 과거에 비해 급격히 줄어들면서 현대 사회의 많은 문제들이 발생하고 있다고 주장하는 이들이 있는데요. 그 대표적인 사람 중 한 명이 책 &lt;도파민네이션&gt;으로 큰 주목을 받은 애나 램키입니다. 4. 원래 도파민은 인간이 어떤 것을 원할 때 그것을 얻기 위해 몸을 움직이라는 신호로서 작동하는 호르몬인데, 정작 현대인들은 몸은 움직이지 않고 스마트폰을 보면서 도파민에 중독되고 있다고 애나 램키는 주장하죠. 5. 그런 의미에서 애나 렘키는, 스마트폰 중독, 게임 중독 등에서 벗어나는 가장 첫 번째 방법이, 지금 바로 침대에서 벗어나 조금이라도 몸을 움직이는 것이라고 말합니다. 6. 그리고 의사들 중에서도 현대인들의 활동량이 워낙 적기 때문에, 가만히 누워 있는 시간이 길거나 의자에 앉아 있는 시간이 길수록 몸이 망가진다고 말하는 이들도 꽤 있는데요. 이들이 이런 주장을 하는 데는 여러 이유와 실험 결과들이 있지만, 근본적인 이유 중 하나는 원래 인간의 몸은 움직이도록 설계되어 있는데, 그렇지 않기 때문에 많은 문제들이 발생하고 있다는 겁니다. 7. 간단히 정리하면, 몸의 활동량을 충분히 가지지 않는 것이 신체적, 정신적 건강에 미치는 영향이 생각보다 꽤 크다는 얘긴데요. 여러 활동 중 걷기가 중요한 이유 중 하나는, 별다른 학습이나 노력 없이도 누구나 금방 할 수 있는 활동이기 때문입니다. 8. 심지어 책 &lt;걷기의 세계&gt; 저자인 셰인 오마라는 걷기 등을 통해 신체 활동을 높이면 개방성, 외향성, 우호성 등 성격마저도 좋아진다고 주장하는데요 9. 언뜻 보면 고작 조금 걸었다고 성격이 좋아진다는 게 말이 안 되는 것 같지만, 조금만 생각해보면 이해되는 부분도 충분히 있습니다. 하루 종일 좁은 공간에서 모니터나 스마트폰을 보는 것보다는, 걸으면서 외부 세상의 정보를 받아들이고 교류하는 것이 개방성, 우호성, 외향성 측면에서 당연히 더 좋을 수밖에 없으니까요. 10. 그래서 저는 이런 주장을 하기도 합니다. 악플러는 골방에서 만들어지지, 산책하면서 만들어지진 않는다고요. 11. 바꿔 말하면, 뭔가 일이 잘 풀리지 않고 답답하거나, 원래는 안 그랬는데 성격이 갑자기 폐쇄적으로 변하거나, 괜히 까칠해진다면, 사람들은 으레 성격이 더러워졌다는 등 다른 곳에서 원인을 찾지만, 뜻밖에도 상황적으로 신체적 활동이 줄어들었기 때문에 그런 일이 벌어질 수도 있다는 겁니다. 12. 그리고 그걸 돌파하는 가장 간편한 방법은 하루 15분이라도 일부러 걷는 시간을 마련하는 것일 수 있고요. 13. 무튼 ‘뉴스레터 구독자 2만 명이 돌파할 때까지 매일 2만 보를 걷겠다’는 아무말에서부터 [늴리리만보 걷기 리츄얼]을 시작했는데, 걷기가 여러모로 몸 건강과 정신 건강에 좋은 영향을 미친다는 것을 알게 되면서, 이 좋은 걷기를 더 즐겁고 더 재미있게 하려면 어떻게 해야 하느냐를 요즘은 고민하고 있답니다 (호호) 14. 고작 뉴스레터 구독자가 2만 명이 넘었다고 해서, 걷기의 즐거움을 포기할 수는 없으니까요. 15. 그런 의미에서 5월부터 저와 함께 각자 자신의 삶에서 매일매일 즐겁게 걸으며 [늴리리만보 걷기 리츄얼]에 참여할 분들을 모집하고자 하오니, 관심 있는 분들께서는 자세한 내용 참고해주시면 감사하겠습니다. 다들 화이팅입니다 ;) https://somewon.notion.site/5-6-1c0988237d984a57bf1b067a8af1ed3c

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꾸준히 걸으면 심지어 성격이 좋아진데요?

🎞️🍿 진격의 AI : 개발자는 자멸할까?

패스트캠퍼스에서 진행한 세미나의 영상이 올라왔습니다. 무려 99만원! 짜리를 무료로! 🤭 (소개 페이지에서 쿠폰 받으셔야해요)

https://fastcampus.co.kr/ai_xyz_kimjinjung

20분 발표에 40분 질문 답변을 진행했는데요. 좋은 질문이 많아서 저도 재밌었던 세미나입니다.

팝콘 뜯으면서 보실만한 내용이니 심심하실 때 한 번 살펴봐주세요.🤗

🎞️🍿 진격의 AI : 개발자는 자멸할까? 패스트캠퍼스에서 진행한 세미나의 영상이 올라왔습니다. 무려 99만원! 짜리를 무료로! 🤭 (소개 페이지에서 쿠폰 받으셔야해요) https://fastcampus.co.kr/ai_xyz_kimjinjung 20분 발표에 40분 질문 답변을 진행했는데요. 좋은 질문이 많아서 저도 재밌었던 세미나입니다. 팝콘 뜯으면서 보실만한 내용이니 심심하실 때 한 번 살펴봐주세요.🤗

얼마전 마이애미의 한 남성이 AI 여자친구 챗봇에 월 1천만원 이상 소비한다는 소식이 있어 화제가 됐었는데요.

실제 같은 이미지와 음성을 제공하는 여자친구를 만들 수 있는데, 커스터마이징을 통해 자신에게 완벽한 여러 버전의 여자친구를 만들 수 있기 때문이라고 합니다.

다른 이야기지만, CX(고객센터) 서비스를 제공하는 Infobip의 조사에 따르면, 거의 20%의 미국인이 챗봇에게 본래 목적과 다른 대화를 시도한 경험이 있다고 하는데요.

참가자의 47.2%는 호기심으로, 23.9%는 외로워서, 16.7%는 챗봇이 아니라 피싱이라고 생각해서, 12.2%는 성적인 목적으로 시도를 했다고 합니다.

또한 전체 응답자의 57.1%가 감정적 필요에 의해 챗봇에 대화를 시도하였고 대화에서 안전감을 느꼈으며, 18.2%가 AI 챗봇과 친구 관계를 형성하였고 그 중 10.7%는 베프가 되었다고 합니다.

이 조사 결과에 따르면 사람들이 이미 AI와 개인적인 관계를 맺고 장기적인 우정까지도 형성하고 있다는 것인데요. 그 이유가 특히 외로움 등의 감정적인 필요에 있었다는 것이 여러가지 생각할 거리를 주는 것 같습니다.

얼마전 마이애미의 한 남성이 AI 여자친구 챗봇에 월 1천만원 이상 소비한다는 소식이 있어 화제가 됐었는데요. 실제 같은 이미지와 음성을 제공하는 여자친구를 만들 수 있는데, 커스터마이징을 통해 자신에게 완벽한 여러 버전의 여자친구를 만들 수 있기 때문이라고 합니다. 다른 이야기지만, CX(고객센터) 서비스를 제공하는 Infobip의 조사에 따르면, 거의 20%의 미국인이 챗봇에게 본래 목적과 다른 대화를 시도한 경험이 있다고 하는데요. 참가자의 47.2%는 호기심으로, 23.9%는 외로워서, 16.7%는 챗봇이 아니라 피싱이라고 생각해서, 12.2%는 성적인 목적으로 시도를 했다고 합니다. 또한 전체 응답자의 57.1%가 감정적 필요에 의해 챗봇에 대화를 시도하였고 대화에서 안전감을 느꼈으며, 18.2%가 AI 챗봇과 친구 관계를 형성하였고 그 중 10.7%는 베프가 되었다고 합니다. 이 조사 결과에 따르면 사람들이 이미 AI와 개인적인 관계를 맺고 장기적인 우정까지도 형성하고 있다는 것인데요. 그 이유가 특히 외로움 등의 감정적인 필요에 있었다는 것이 여러가지 생각할 거리를 주는 것 같습니다.

📰 AI 여자친구를 제공하는 10억 달러(유니콘) 기업이 생길 것

매주 화요일 오전에 서울대 강의가 있다. 지난주만해도 이렇게 푸릇푸릇하지 않았는데, 한 주만에 풍성해진 모습.

강의를 마치고 나오는데 두 무리의 중학생(?)들을 대학생(?)들이 이끌고 다니는 것을 보았다. 견학인가보다. 신기하기도 하고. 역시 눈으로 봐야 꿈과 목표가 또 생기는거겠기도하고. 여러가지 생각이 들었다.

매주 화요일 오전에 서울대 강의가 있다. 지난주만해도 이렇게 푸릇푸릇하지 않았는데, 한 주만에 풍성해진 모습. 강의를 마치고 나오는데 두 무리의 중학생(?)들을 대학생(?)들이 이끌고 다니는 것을 보았다. 견학인가보다. 신기하기도 하고. 역시 눈으로 봐야 꿈과 목표가 또 생기는거겠기도하고. 여러가지 생각이 들었다.

저커버그는 틱톡 때문에 한참 주가가 떨어지던 2022년에, 릴스를 위한 추천엔진에 사용하기 위해 대량의 GPU를 구매함. 심지어 혹시 몰라서 필요량보다 훨씬 많은 양을 구매.

그랬기 때문에 GPU를 LLM 등의 생성AI 연구에 빠르게 투입 할 수 있게 됨.

사내외 분위기가 안 좋았던 시기에 그만한 결정을 한 것도 놀랍고, 결과적으로 선견지명이라고 볼 수 있지만, 사실 그보다는 운이 엄청 좋았다고 할 수 있다.

뒤로 보면 모든게 연결되어 있어 보이지만, 앞 일은 정말 모르는 법이다.

저커버그는 틱톡 때문에 한참 주가가 떨어지던 2022년에, 릴스를 위한 추천엔진에 사용하기 위해 대량의 GPU를 구매함. 심지어 혹시 몰라서 필요량보다 훨씬 많은 양을 구매. 그랬기 때문에 GPU를 LLM 등의 생성AI 연구에 빠르게 투입 할 수 있게 됨. 사내외 분위기가 안 좋았던 시기에 그만한 결정을 한 것도 놀랍고, 결과적으로 선견지명이라고 볼 수 있지만, 사실 그보다는 운이 엄청 좋았다고 할 수 있다. 뒤로 보면 모든게 연결되어 있어 보이지만, 앞 일은 정말 모르는 법이다.

(경영진의 관점에서) 굳이 직접 사내용 AI를 개발하는 이유

🏙 Fortune 500대 경영진이 고민하는 AI의 현실

Gen AI는 점점 다가오고 있네요. 우리 회사도 자사 서비스에 ChatGPT를 적용할 수 없을까요?라고 묻는 분들이 점점 늘어나고 있어요. 관련해서 좋을 글을 알게 되어 공유 드립니다.

 * 처음에 Gen AI가 등장했을 때는 너도나도 자체로 LLM을 구축해야 하는 건가? 고민했는데, 그 고민이 충분하기도 전에 수많은 오픈소스와 API, 클라우드 활용성, 그리고 RAG... 너무나도 빠르게 좋은 방향을 잡아가는 듯 합니다.
   
   
 * 일반적 목적으로 사용 가능한 LLM 은 손으로 꼽는 개수로 수렴할 것이고, 이를 쉽게 사용하기 위한 클라우드 화, 그리고 개별 요구사항을 잘 반영하기 위한 맞춤화가 응용 서비스가 Gen AI를 제품에 적용하는 방향이 되는 듯 합니다.
   
   
 * 너무 속도가 빠르다 싶은게... 보통 Privacy는 어느정도 시간이 흘러서 상용화가 본격적인 시점에 부각되는 경우가 많은데... 엊그제 소개된 거 같은데 Gen AI에서 Privacy는 이미 중요한 키워드가 되어 있습니다.

[원문 내 요약] (경영진의 관점에서) 굳이 직접 사내용 AI를 개발하는 이유
 1.  회의론자들은 자율주행으로 치면 Level 1에 불과한 지금의 AI가 과연 기업의 생산성과 사업성에 실질적인 가치를 주는게 맞는지 의문을 제기했습니다.
     
     
 2.  아직 AI 투자에 대한 ROI는 객관적인 지표보다 생산성 향상에 대한 직원들의 주관적 의견으로 판단되고 있습니다. 그러나 향후 2~3년 안에 매출, 비용 절감, 효율성 등 실질적인 수익 측정의 방식도 점점 더 중요해질 것 같습니다.
     
     
 3.  기업용 생성형 AI 솔루션만을 위한 전문 인재를 확보하기에 현실적인 어려움이 있기 때문에, 기반 모델 업체에서는 맞춤형 모델 개발을 위한 전문 서비스를 제공하고 있고, 수익의 상당 부분을 차지하고 있기도 합니다.
     
     
 4.  불과 6개월 전만해도 대부분의 기업이 1~2개의 모델만 테스트했지만, 요즘에는 93%의 기업이 3개 이상의 모델을 테스트하고 사용하고 있습니다. 오픈AI 모델이 현재 높은 시장 점유율을 보이고 있기는 하지만, 다양한 모델들도 테스트되고 있기 때문에 향후 시장 지형에 변화가 있을지도 모릅니다.
     
     
 5.  특정 업체에 대한 의존도를 조정하고, 시장 변화에 빠르게 대응한다는 차원에서, API만 갈아끼우면 모델을 쉽게 바꿀 수 있도록 프로덕트를 설계하고 있습니다.
     
     
 6.  오픈 소스 모델에 대한 선호도 및 실제 도입이 계속 높아지고 있습니다. 오픈 소스 모델을 도입하는 주된 이유는 비용이 아니라, 컨트롤과 맞춤화 때문인데요. 오픈 소스 모델이 모델에 대한 통제권을 더 가질 수 있고, 보안에도 유리하게 조정할 수 있거든요.
     
     
 7.  기업들은 여전히 회사의 데이터를 다른 업체에 공유한다는 것에 대한 리스크가 있다고 판단하는데요. IP가 비즈니스 모델의 중심인 회사들은 특히 더 데이터 보안에 민감합니다.
     
     
 8.  맞춤형 모델을 0부터 직접 학습시키기보다, 파인튜닝과 RAG(검색 증강 생성 - 검색과 결합된 생성형 AI) 기술을 활용을 선호하는 추세입니다.
     
     
 9.  클라우드 서비스와 모델은 한세트입니다. Azure 사용자는 일반적으로 OpenAI를, AWS 사용자는 Anthropic이나 Cohere를 사용합니다.
     
     
 10. 모델을 채택하는 주요 요인은 추론 능력, 신뢰성, 용이성이며, 클로드의 긴 컨텍스트 / Cohere의 파인 튜닝 등 차별화된 기능도 매력 포인트가 됐습니다.
     
     
 11. 파인튜닝이 된 Mistral과 Llama가 OpenAI만큼 성능이 좋지만 훨씬 더 저렴합니다.
     
     
 12. 검증된 기업용 AI 솔루션이 아직 부족합니다. 기업의 업무 프로세스를 효율화 시키거나 기업의 데이터를 잘 활용할 수 있도록 하는 AI 서비스를 부디 기다립니다.
     
     
 13. 기업들은 사내에 AI를 도입하여 생산성을 높이는 영역에는 적극적이지만, 그에 비해 고객 대상 서비스에는 AI 도입을 조심스러워하는 경우가 많습니다. 할루시네이션이나, 민감성이 높은 사안에 대한 AI 문제의 후폭풍을 피하고 싶거든요. 때문에 이런 이슈를 통제하는 데 도움이 되는 도구를 개발한다면, 크게 주목받을 수 있을겁니다.
     
     

[원문 공유]
https://maily.so/ownsight/posts/03c7ebe5

Gen AI는 점점 다가오고 있네요. 우리 회사도 자사 서비스에 ChatGPT를 적용할 수 없을까요?라고 묻는 분들이 점점 늘어나고 있어요. 관련해서 좋을 글을 알게 되어 공유 드립니다. <ul ><li>처음에 Gen AI가 등장했을 때는 너도나도 자체로 LLM을 구축해야 하는 건가? 고민했는데, 그 고민이 충분하기도 전에 수많은 오픈소스와 API, 클라우드 활용성, 그리고 RAG... 너무나도 빠르게 좋은 방향을 잡아가는 듯 합니다. </li><li>일반적 목적으로 사용 가능한 LLM 은 손으로 꼽는 개수로 수렴할 것이고, 이를 쉽게 사용하기 위한 클라우드 화, 그리고 개별 요구사항을 잘 반영하기 위한 맞춤화가 응용 서비스가 Gen AI를 제품에 적용하는 방향이 되는 듯 합니다. </li><li>너무 속도가 빠르다 싶은게... 보통 Privacy는 어느정도 시간이 흘러서 상용화가 본격적인 시점에 부각되는 경우가 많은데... 엊그제 소개된 거 같은데 Gen AI에서 Privacy는 이미 중요한 키워드가 되어 있습니다.</li></ul> [원문 내 요약] (경영진의 관점에서) 굳이 직접 사내용 AI를 개발하는 이유<ol ><li>회의론자들은 자율주행으로 치면 Level 1에 불과한 지금의 AI가 과연 기업의 생산성과 사업성에 실질적인 가치를 주는게 맞는지&nbsp;의문을 제기했습니다. </li><li>아직 AI 투자에 대한 ROI는 객관적인 지표보다 생산성 향상에 대한 직원들의 주관적 의견으로 판단되고 있습니다. 그러나 향후 2~3년 안에 매출, 비용 절감, 효율성 등 실질적인 수익 측정의 방식도 점점 더 중요해질 것 같습니다. </li><li>기업용 생성형 AI 솔루션만을 위한 전문 인재를 확보하기에 현실적인 어려움이 있기 때문에, 기반 모델 업체에서는 맞춤형 모델 개발을 위한 전문 서비스를 제공하고 있고, 수익의 상당 부분을 차지하고 있기도 합니다. </li><li>불과 6개월 전만해도 대부분의 기업이 1~2개의 모델만 테스트했지만, 요즘에는 93%의 기업이 3개 이상의 모델을 테스트하고 사용하고 있습니다. 오픈AI 모델이 현재 높은 시장 점유율을 보이고 있기는 하지만, 다양한 모델들도 테스트되고 있기 때문에 향후 시장 지형에 변화가 있을지도 모릅니다. </li><li>특정 업체에 대한 의존도를 조정하고, 시장 변화에 빠르게 대응한다는 차원에서, API만 갈아끼우면 모델을 쉽게 바꿀 수 있도록 프로덕트를 설계하고 있습니다. </li><li>오픈 소스 모델에 대한 선호도 및 실제 도입이 계속 높아지고 있습니다. 오픈 소스 모델을 도입하는 주된 이유는 비용이 아니라, 컨트롤과 맞춤화 때문인데요. 오픈 소스 모델이 모델에 대한 통제권을 더 가질 수 있고, 보안에도 유리하게 조정할 수 있거든요. </li><li>기업들은 여전히 회사의 데이터를 다른 업체에 공유한다는 것에 대한 리스크가 있다고 판단하는데요. IP가 비즈니스 모델의 중심인 회사들은 특히 더 데이터 보안에 민감합니다. </li><li>맞춤형 모델을 0부터 직접 학습시키기보다, 파인튜닝과 RAG(검색 증강 생성 - 검색과 결합된 생성형 AI) 기술을 활용을 선호하는 추세입니다. </li><li>클라우드 서비스와 모델은 한세트입니다. Azure 사용자는 일반적으로 OpenAI를, AWS 사용자는 Anthropic이나 Cohere를 사용합니다. </li><li>모델을 채택하는 주요 요인은 추론 능력, 신뢰성, 용이성이며, 클로드의 긴 컨텍스트 / Cohere의 파인 튜닝 등 차별화된 기능도 매력 포인트가 됐습니다. </li><li>파인튜닝이 된 Mistral과 Llama가 OpenAI만큼 성능이 좋지만 훨씬 더 저렴합니다. </li><li>검증된 기업용 AI 솔루션이 아직 부족합니다. 기업의 업무 프로세스를 효율화 시키거나 기업의 데이터를 잘 활용할 수 있도록 하는 AI 서비스를 부디 기다립니다. </li><li>기업들은 사내에 AI를 도입하여 생산성을 높이는 영역에는 적극적이지만, 그에 비해 고객 대상 서비스에는 AI 도입을 조심스러워하는 경우가 많습니다. 할루시네이션이나, 민감성이 높은 사안에 대한 AI 문제의 후폭풍을 피하고 싶거든요. 때문에 이런 이슈를 통제하는 데 도움이 되는 도구를 개발한다면, 크게 주목받을 수 있을겁니다. </li></ol> [원문 공유]https://maily.so/ownsight/posts/03c7ebe5

오너의 아싸이트

Fortune 500대 경영진이 고민하는 AI의 현실

메타가 퀘스트 플랫폼을 Horizon OS로 리브랜딩하고, 이를 ASUS, Lenovo, Xbox 등의 다른 기기에서도 실행 할 수 있도록 공개한다는 소식입니다.

안드로이드나 iOS와 달리, MS 윈도우즈처럼 VR/AR 헤드셋은 물론 일반 PC에도 설치해서 범용적으로 사용 할 수 있게하는 것이 목표인 것으로 보입니다.

요즘 메타가 진짜 말 그대로 진격의 메타라는 수식어가 잘 어울리는 행보를 전방위적으로 계속 보이고 있는데요.

과연 XR 전쟁은 또 어떻게 될지 여기도 참 흥미진진합니다. 😎🍿🥤

메타가 퀘스트 플랫폼을 Horizon OS로 리브랜딩하고, 이를 ASUS, Lenovo, Xbox 등의 다른 기기에서도 실행 할 수 있도록 공개한다는 소식입니다. 안드로이드나 iOS와 달리, MS 윈도우즈처럼 VR/AR 헤드셋은 물론 일반 PC에도 설치해서 범용적으로 사용 할 수 있게하는 것이 목표인 것으로 보입니다. 요즘 메타가 진짜 말 그대로 진격의 메타라는 수식어가 잘 어울리는 행보를 전방위적으로 계속 보이고 있는데요. 과연 XR 전쟁은 또 어떻게 될지 여기도 참 흥미진진합니다. 😎🍿🥤

🗞️ 메타, 호라이즌 OS 공개!

책 제목을 정했습니다.

이전 책들과 달리 고민이 굉장히 많았는데요. 이번엔 초심자도 쉽게 접근 할 수 있을 것 같은 느낌을 줄 수 있도록, 아주 평이한 실용서 지향의 제목으로 정했습니다.

물론 제목은 평이하지만 편집자 분들의 하드캐리로 콘텐츠가 정말 훌륭하게 나왔습니다. 편집과 디자인에 인력과 돈도 많이 쓰신다는 후문.. (감사합니다 🥹)

출간 목표는 5월 말 입니다. 커밍쑨~

책 제목을 정했습니다. 이전 책들과 달리 고민이 굉장히 많았는데요. 이번엔 초심자도 쉽게 접근 할 수 있을 것 같은 느낌을 줄 수 있도록, 아주 평이한 실용서 지향의 제목으로 정했습니다. 물론 제목은 평이하지만 편집자 분들의 하드캐리로 콘텐츠가 정말 훌륭하게 나왔습니다. 편집과 디자인에 인력과 돈도 많이 쓰신다는 후문.. (감사합니다 🥹) 출간 목표는 5월 말 입니다. 커밍쑨~

어떤 기술이든 대중화가 되려면 가격이 시장에서 받아들여지는 수준이 되어야 한다.

그런면에서 가격을 한 번 살펴보았다.

효율적인 추론 인프라를 가진 Groq에서 Llama 3 8B의 가격이 1백만 토큰당 약 USD 0.75 달러.

Llama 3 8B는 GPT-3.5를 능가하는 모델로, 작은 작업에 사용하기에는 충분하다.

평균적으로 사용하는 토큰수를 정의하긴 어렵지만, 표준 Lorem ipsum이 토큰 약 100개로 이루어져 있으므로 이를 기준으로 계산 해 보면, 1백만 작업당 약 7.5달러 정도가 된다.

작업의 비교가 정확하게 되는 건 아니지만, 현재의 클라우드 인프라 중 가벼운 작업에 사용하는 Edge Function에 비교 해 볼 수 있겠다.

Edge Function의 가격은 Vercel 등의 유명한 플랫폼들에서 보통 1백만 호출당 USD 2달러로 가격이 책정되어 있다.

🧮 Llama 3 8B 가격은 이의 약 3.75배 정도.

작년 이맘때만해도 비용이 얼마나 나올까 부들부들 떨면서 썼는데 벌써 부담이 크지 않게 됐다. 게다가 LLM의 가격은 계속 저렴해지고 있으므로, 비용 걱정 없이(는 아니겠지만😅) 마구 쓸 수 있는 날도 얼마 남지 않은 것 같다.

어떤 기술이든 대중화가 되려면 가격이 시장에서 받아들여지는 수준이 되어야 한다. 그런면에서 가격을 한 번 살펴보았다. 효율적인 추론 인프라를 가진 Groq에서 Llama 3 8B의 가격이 1백만 토큰당 약 USD 0.75 달러. Llama 3 8B는 GPT-3.5를 능가하는 모델로, 작은 작업에 사용하기에는 충분하다. 평균적으로 사용하는 토큰수를 정의하긴 어렵지만, 표준 Lorem ipsum이 토큰 약 100개로 이루어져 있으므로 이를 기준으로 계산 해 보면, 1백만 작업당 약 7.5달러 정도가 된다. 작업의 비교가 정확하게 되는 건 아니지만, 현재의 클라우드 인프라 중 가벼운 작업에 사용하는 Edge Function에 비교 해 볼 수 있겠다. Edge Function의 가격은 Vercel 등의 유명한 플랫폼들에서 보통 1백만 호출당 USD 2달러로 가격이 책정되어 있다. 🧮 Llama 3 8B 가격은 이의 약 3.75배 정도. 작년 이맘때만해도 비용이 얼마나 나올까 부들부들 떨면서 썼는데 벌써 부담이 크지 않게 됐다. 게다가 LLM의 가격은 계속 저렴해지고 있으므로, 비용 걱정 없이(는 아니겠지만😅) 마구 쓸 수 있는 날도 얼마 남지 않은 것 같다.

📝 LLM API의 대중화가 왔다. 1년만에. 벌써.

📝 6년 전 2018년, LLM의 시초격인 BERT와 Llama 3와의 비교.

지금의 LLM이 있게 한 구글의 Transformer 아키텍처를 이용한 (거의)최초의 범용 거대 언어 모델인 BERT는, 약 40억개의 토큰으로 약 1억개의 파라미터(base 기준)를 가진 모델입니다.

Llama 3의 기본 모델이라고 할 수 있는 70B는 70억개의 파라미터를 가진 모델을 15조개의 토큰으로 학습시킨 모델이죠.

BERT 대비 Llama 3의 파라미터는 약 700배, 학습데이터는 약 3,750배입니다. 😳🤯

Llama 3의 제일 작은 버전만 해도 80억개로 약 74배나 되는 크기입니다.

그런데 BERT가 처음 나왔을 때만해도 이것도 크다면서 모두가 최적화에 매진했는데요. 그 중 가장 유명한 ALBERT의 베이스 모델이 약 1천 2백만개로, Llama 3 8B와 비교하면 약 666배가 됩니다. (아..악마의 수!!)

Llama 모델이 아닌 다른 모델 들 중 지금으로써 가장 작은 모델들이 약 1~2B 정도인데요. 그것만 해도 약 10~20배가 됩니다. 그리고 이것들은 모바일에서 쌩쌩 돌아가죠. 😅

그러니까 6년전만해도 대규모 언어 모델이라고 불렸던 것이, 지금은 모바일 버전의 1/10밖에 안되는 모델이 되었다는 것이죠.

그리고 GPT-3가 처음 나왔을 때 175B이라고 해서 미친거 아냐? 소리가 절로 나왔는데, 지금은 음. 뭐 퀀타이제이션해서 좀 무리하면 맥북 최고 사양 정도면(?) 돌릴 수 있는.. 그런 것이 되었죠.

그러니 10년은 커녕 5년 뒤도 예측 할 수 없는게 지금의 기술 업계인 것 같습니다. 이럴 때 일수록 미래를 예측하려하기보다 그냥 하고 싶은 일을 하는게 맞는게 아닌가 싶습니다.

📝 6년 전 2018년, LLM의 시초격인 BERT와 Llama 3와의 비교. 지금의 LLM이 있게 한 구글의 Transformer 아키텍처를 이용한 (거의)최초의 범용 거대 언어 모델인 BERT는, 약 40억개의 토큰으로 약 1억개의 파라미터(base 기준)를 가진 모델입니다. Llama 3의 기본 모델이라고 할 수 있는 70B는 70억개의 파라미터를 가진 모델을 15조개의 토큰으로 학습시킨 모델이죠. BERT 대비 Llama 3의 파라미터는 약 700배, 학습데이터는 약 3,750배입니다. 😳🤯 Llama 3의 제일 작은 버전만 해도 80억개로 약 74배나 되는 크기입니다. 그런데 BERT가 처음 나왔을 때만해도 이것도 크다면서 모두가 최적화에 매진했는데요. 그 중 가장 유명한 ALBERT의 베이스 모델이 약 1천 2백만개로, Llama 3 8B와 비교하면 약 666배가 됩니다. (아..악마의 수!!) Llama 모델이 아닌 다른 모델 들 중 지금으로써 가장 작은 모델들이 약 1~2B 정도인데요. 그것만 해도 약 10~20배가 됩니다. 그리고 이것들은 모바일에서 쌩쌩 돌아가죠. 😅 그러니까 6년전만해도 대규모 언어 모델이라고 불렸던 것이, 지금은 모바일 버전의 1/10밖에 안되는 모델이 되었다는 것이죠. 그리고 GPT-3가 처음 나왔을 때 175B이라고 해서 미친거 아냐? 소리가 절로 나왔는데, 지금은 음. 뭐 퀀타이제이션해서 좀 무리하면 맥북 최고 사양 정도면(?) 돌릴 수 있는.. 그런 것이 되었죠. 그러니 10년은 커녕 5년 뒤도 예측 할 수 없는게 지금의 기술 업계인 것 같습니다. 이럴 때 일수록 미래를 예측하려하기보다 그냥 하고 싶은 일을 하는게 맞는게 아닌가 싶습니다.

여러분 이직 준비 다들 어떻게 하시나요? 이직 준비 라는 단어 딱 상상만으로도 가슴이 탁 막히지는 않으시나요? 혹은 면접관으로 이제 막 첫 발을 준비하고 계신분들. 뭘 물어봐야 좋은 면접이 될까. 사전에 뭘 준비해야할까 걱정되지 않으시나요?

한빛미디어에서 너무 재밌는 책을 보내주셔서 오랜만에 기술적으로도, 개발자 태도면에서도 많이 배우고 생각해 볼 수 있는 시간을 가질 수 있었습니다. 읽는 내내 정말 무릎을 탁 치면서 맞아 맞아 하며 공감하고 많이 배운 “개발자 기술 면접 노트” 입니다.

취업과 이직의 첫 시작인 목표 설정부터, 이력서 작성 방법, 기술 면접 그리고 면접 이후 어떻게 더 성장해 나갈 수 있는지에 대해 아주 알차게 담고있는 책입니다.

그저 겉핥기가 아니라 실제 물어볼법한 질문을 가지고 의도 파악과 좋은 방향의 답, 더 공부해야 하는 키 포인트들까지 아낌없이 비법이 공유되어 있습니다. (개발자 면접 준비 올인원이 있다면 바로 이 책?) 연차별로 기대하는 역량과 역할, 그에 맞는 스킬셋 등 제공하고 있어 나는 진짜 이 연차에 걸맞는 역할을 하고 있을까 스스로 점검해볼수도 있었습니다.

꼭 이직을 하지 않더라도 일년에 한번씩 본인을 재점검하기 위해 이력서를 제출해보라는 이야기 들어보셨을 것 같습니다. 꼭 전형을 진행하지 않더라도 이 책을 주기적으로 들춰보고 나의 이번 년도는 어땠는지 살펴보는 것 만으로도 충분할 것 같습니다. 업무적으로 어떤 성장을 이뤘는지, 나는 어떤 팀원이였는지, 나의 리더십은 어떠한 모습이였는지, 내가 성장하고자 하는 방향으로 잘 가고 있는지 등 다방면으로 스스로를 되돌아 볼 수 있을 것 같습니다.

https://m.hanbit.co.kr/store/books/book_view.html?p_code=B5491056069

여러분 이직 준비 다들 어떻게 하시나요? 이직 준비 라는 단어 딱 상상만으로도 가슴이 탁 막히지는 않으시나요? 혹은 면접관으로 이제 막 첫 발을 준비하고 계신분들. 뭘 물어봐야 좋은 면접이 될까. 사전에 뭘 준비해야할까 걱정되지 않으시나요? 한빛미디어에서 너무 재밌는 책을 보내주셔서 오랜만에 기술적으로도, 개발자 태도면에서도 많이 배우고 생각해 볼 수 있는 시간을 가질 수 있었습니다. 읽는 내내 정말 무릎을 탁 치면서 맞아 맞아 하며 공감하고 많이 배운 “개발자 기술 면접 노트” 입니다. 취업과 이직의 첫 시작인 목표 설정부터, 이력서 작성 방법, 기술 면접 그리고 면접 이후 어떻게 더 성장해 나갈 수 있는지에 대해 아주 알차게 담고있는 책입니다. 그저 겉핥기가 아니라 실제 물어볼법한 질문을 가지고 의도 파악과 좋은 방향의 답, 더 공부해야 하는 키 포인트들까지 아낌없이 비법이 공유되어 있습니다. (개발자 면접 준비 올인원이 있다면 바로 이 책?) 연차별로 기대하는 역량과 역할, 그에 맞는 스킬셋 등 제공하고 있어 나는 진짜 이 연차에 걸맞는 역할을 하고 있을까 스스로 점검해볼수도 있었습니다. 꼭 이직을 하지 않더라도 일년에 한번씩 본인을 재점검하기 위해 이력서를 제출해보라는 이야기 들어보셨을 것 같습니다. 꼭 전형을 진행하지 않더라도 이 책을 주기적으로 들춰보고 나의 이번 년도는 어땠는지 살펴보는 것 만으로도 충분할 것 같습니다. 업무적으로 어떤 성장을 이뤘는지, 나는 어떤 팀원이였는지, 나의 리더십은 어떠한 모습이였는지, 내가 성장하고자 하는 방향으로 잘 가고 있는지 등 다방면으로 스스로를 되돌아 볼 수 있을 것 같습니다. https://m.hanbit.co.kr/store/books/book_view.html?p_code=B5491056069

[책] 개발자 기술 면접 노트

REST (Representational State Transfer): REST is a widely adopted architectural style for designing networked applications. It is based on a set of principles and constraints, such as using standard...

Most popular API architecture styles in our Digital World

REST (Representational State Transfer)
REST는 애플리케이션을 설계하기 위해 널리 채택된 API 아키텍처 스타일입니다. 리소스 조작, 상태-비저장 및 균일한 인터페이스를 위해 표준 HTTP 메서드(GET, POST, PUT, DELETE)를 기반으로 합니다. REST API는 리소스를 식별하기 위해 URI(Uniform Resource Identifier)를 사용하며 JSON 또는 XML과 같은 다양한 형식으로 데이터를 교환합니다.
 
SOAP (Simple Object Access Protocol)
SOAP는 네트워크를 통해 구조화된 정보를 교환하기 위한 XML 기반 프로토콜입니다. 엄격한 규칙을 따르며 메시지의 구조를 정의하기 위해 XML 스키마를 사용합니다. SOAP API는 일반적으로 HTTP 프로토콜을 사용하지만 SMTP나 TCP와 같은 프로토콜도 사용할 수 있습니다. SOAP API는 높은 수준의 프로토콜 추상화를 제공하고, 암호화 및 트랜잭션 관리와 같은 고급 기능을 지원합니다. 은행 및 금융 산업에서는 보안을 이유로 일반적으로 SOAP를 사용합니다.
 
SOAP는 서로 다른 시스템 간의 복잡한 연결이 필요한 환경에서 사용됩니다. 암호화, 디지털 서명 및 신뢰할 수 있는 메시징과 같은 고급 기능을 지원하는 엄격하고 표준화된 메시징 프로토콜을 제공합니다. 따라서 보안, 신뢰성 및 트랜잭션이 중요한 시나리오에 적합합니다. 
 
GraphQL
GraphQL은 API 쿼리 언어로 클라이언트가 서버에 특정한 데이터를 요청할 수 있습니다. 클라이언트가 필요한 데이터만 요청하여 데이터 패치에 대해 유연하고 효율적인 접근 방식을 제공합니다. 각 엔드포인트가 고정된 데이터 세트를 반환하는 REST와 달리 GraphQL API는 단일 엔드포인트가 있으며 클라이언트는 요구 사항에 따라 응답을 형성할 수 있습니다.
 
facebook, GitHub, Shopify, Twitter등의 회사가 사용합니다.
 
gRPC (Google Remote Procedure Call)
gRPC는 구글이 원격 프로시저 호출 API 구축을 위해 개발한 고성능 오픈 소스 프레임워크입니다. protobuf를 사용하며 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다. gRPC API는 양방향 스트리밍 및 인증과 같은 기능을 제공하며 전송을 위해 이진 직렬화 및 HTTP/2를 사용하여 서비스 간의 효율적인 통신을 가능케 합니다. 
 
gRPC는 효율적이고 확장 가능한 분산 시스템을 구축하게 합니다. 구글, 넷플릭스, 스퀘어 등의 회사가 사용합니다.
 
WebSocket
WebSocket은 단일 TCP 연결을 통해 이중 통신 채널을 제공하는 통신 프로토콜입니다. 요청-응답 기반의 전통적인 HTTP와 달리 WebSocket은 클라이언트와 서버 간의 실시간 양방향 통신을 허용합니다. 이것은 클라이언트와 서버가 반복적인 요청 없이 서로에게 메시지를 보낼 수 있게 합니다. WebSocket은 채팅 애플리케이션, 협업 도구, 스트리밍 서비스와 같은 실시간 업데이트가 필요한 애플리케이션에서 사용됩니다.
 
WebSocket을 사용하는 메시징 어플리케이션은 Slack, Discord, Trello, Robinhood 등이 있습니다. 
 
Webhook
Webhook는 HTTP POST 요청을 다른 시스템의 미리 정의된 URL로 전송하여 한 시스템에서 이벤트를 자동으로 알리거나 트리거하는 메커니즘입니다. 두 시스템이 거의 실시간으로 데이터를 전송하여 통신할 수 있도록 합니다. 특정 이벤트나 조건이 발생하면 Webhook를 트리거하고, Webhook는 대상 시스템의 엔드포인트로 관련 데이터 페이로드를 전송합니다. 일반적으로 서로 다른 서비스와 시스템을 통합하는 데 사용되며 실시간 데이터 동기화, 이벤트 기반 워크플로우 및 자동 알림을 가능하게 합니다.
 
번역: [https://ducktopia.tistory.com/121]
원본:

REST (Representational State Transfer)REST는 애플리케이션을 설계하기 위해 널리 채택된 API 아키텍처 스타일입니다. 리소스 조작, 상태-비저장 및 균일한 인터페이스를 위해 표준 HTTP 메서드(GET, POST, PUT, DELETE)를 기반으로 합니다. REST API는 리소스를 식별하기 위해 URI(Uniform Resource Identifier)를 사용하며 JSON 또는 XML과 같은 다양한 형식으로 데이터를 교환합니다.&nbsp;SOAP (Simple Object Access Protocol)SOAP는 네트워크를 통해 구조화된 정보를 교환하기 위한 XML 기반 프로토콜입니다. 엄격한 규칙을 따르며 메시지의 구조를 정의하기 위해 XML 스키마를 사용합니다. SOAP API는 일반적으로 HTTP 프로토콜을 사용하지만 SMTP나 TCP와 같은 프로토콜도 사용할 수 있습니다. SOAP API는 높은 수준의 프로토콜 추상화를 제공하고, 암호화 및 트랜잭션 관리와 같은 고급 기능을 지원합니다. 은행 및 금융 산업에서는 보안을 이유로 일반적으로 SOAP를 사용합니다.&nbsp;SOAP는 서로 다른 시스템 간의 복잡한 연결이 필요한 환경에서 사용됩니다. 암호화, 디지털 서명 및 신뢰할 수 있는 메시징과 같은 고급 기능을 지원하는 엄격하고 표준화된 메시징 프로토콜을 제공합니다. 따라서 보안, 신뢰성 및 트랜잭션이 중요한 시나리오에 적합합니다.&nbsp;&nbsp;GraphQLGraphQL은 API 쿼리 언어로 클라이언트가 서버에 특정한 데이터를 요청할 수 있습니다. 클라이언트가 필요한 데이터만 요청하여 데이터 패치에 대해 유연하고 효율적인 접근 방식을 제공합니다. 각 엔드포인트가 고정된 데이터 세트를 반환하는 REST와 달리 GraphQL API는 단일 엔드포인트가 있으며 클라이언트는 요구 사항에 따라 응답을 형성할 수 있습니다.&nbsp;facebook, GitHub, Shopify, Twitter등의 회사가 사용합니다.&nbsp;gRPC (Google Remote Procedure Call)gRPC는 구글이 원격 프로시저 호출 API 구축을 위해 개발한 고성능 오픈 소스 프레임워크입니다. protobuf를 사용하며 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다. gRPC API는 양방향 스트리밍 및 인증과 같은 기능을 제공하며 전송을 위해 이진 직렬화 및 HTTP/2를 사용하여 서비스 간의 효율적인 통신을 가능케 합니다.&nbsp;&nbsp;gRPC는 효율적이고 확장 가능한 분산 시스템을 구축하게 합니다. 구글, 넷플릭스, 스퀘어 등의 회사가 사용합니다.&nbsp;WebSocketWebSocket은 단일 TCP 연결을 통해 이중 통신 채널을 제공하는 통신 프로토콜입니다. 요청-응답 기반의 전통적인 HTTP와 달리 WebSocket은 클라이언트와 서버 간의 실시간 양방향 통신을 허용합니다. 이것은 클라이언트와 서버가 반복적인 요청 없이 서로에게 메시지를 보낼 수 있게 합니다. WebSocket은 채팅 애플리케이션, 협업 도구, 스트리밍 서비스와 같은 실시간 업데이트가 필요한 애플리케이션에서 사용됩니다.&nbsp;WebSocket을 사용하는 메시징 어플리케이션은 Slack, Discord, Trello, Robinhood 등이 있습니다.&nbsp;&nbsp;WebhookWebhook는 HTTP POST 요청을 다른 시스템의 미리 정의된 URL로 전송하여 한 시스템에서 이벤트를 자동으로 알리거나 트리거하는 메커니즘입니다. 두 시스템이 거의 실시간으로 데이터를 전송하여 통신할 수 있도록 합니다. 특정 이벤트나 조건이 발생하면 Webhook를 트리거하고, Webhook는 대상 시스템의 엔드포인트로 관련 데이터 페이로드를 전송합니다. 일반적으로 서로 다른 서비스와 시스템을 통합하는 데 사용되며 실시간 데이터 동기화, 이벤트 기반 워크플로우 및 자동 알림을 가능하게 합니다.&nbsp;번역: [https://ducktopia.tistory.com/121]원본:

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🕊️ 개발 세계에서 인기 있는 API 아키텍처 스타일

 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)

레벨이 올라가고 연차가 쌓이기 시작하면 기술적인 역량 만큼 어쩌면 더 중요해지기 시작하는 것이 평판이고 영향력이다. 나의 존재로 인한 주변 동료나 팀의 역량이 올라가는 사람이 바로 영향력이 있는 사람인데 영향력의 시작은 좋은 평판이며 좋은 평판의 시작은 바로 의사 소통 능력이다.

의사 소통 능력이란 무엇일까? 기본은 질문을 잘 하는 것과 질문하기 쉬운 사람이 되고 질문을 잘 대답해주는 것이라 생각한다.

 1. 경청하기(Active Listening): 질문을 잘 하는 것 그리고 질문에 대답을 잘 해주는 것은 기본적으로 상대의 말을 경청하는 태도와 습관에서 비롯된다. 이는 특히 상대가 내가 신뢰하지 못하는 사람일 경우 더 중요해지는데 상대 말에서 잘못된 논리나 구멍을 찾기 위해서가 아니라 상대를 이해하기 위해서 잘 들으려 해야 한다 ("호기심"의 중요성).
 2. 질문 잘 하기: 이는 타고나는 재능의 영역이라기 보다는 연습이 필요한 스킬 영역인데 첫 번째는 모르는 것을 남의 이목 신경쓰지 않는 어린아이처럼 순진하게 물어보는 것이 첫 번째이고 (동일한 질문을 반복하지만 않으면 된다) 두 번째는 본인이 이해한대로 설명(paraphrasing)하면서 맞게 이해했는지 확인하는 형태로 물어보는 것이다. 질문을 잘 안하는 혹은 자신이 없는 팀원들의 경우 일대일 미팅할 때 다음 팀 미팅에서는 질문 하나 하기 등을 숙제로 주곤 했었다.
 3. 상대에 따라 소통 내용의 기술적 수준을 달리하기: 동료 개발자, 매니저(디테일을 잘 아는 사람인지 아닌지), 고객 등 상대에 따라 사용하는 기술 용어의 수준은 달라야 한다. 상대의 백그라운드와 기대치를 미리 알고 거기에 맞춰 사용할 언어를 달리하는 것이 필요하다. 다수의 사람앞에서 발표하는 기회가 생기면 꼭 손 들어보자.
 4. 글 쓰기: 생각이란 글로 표현될 때 더 분명해지며 더 많은 사람들에게 전달이 가능하다. 코딩을 할때 막힌다면 혹은 시스템 디자인을 하는데 생각이 잘 정리가 안된다면 글로 본인의 생각을 정리해보자. 잘 쓸려고 하는 것 보다는 많이 꾸준하게 써보는 것이 중요하다
 5. 롤 모델 찾기: 같은 회사 내에서 의사소통 능력이 뛰어난 사람을 찾아서 그 사람의 행동을 유심히 살펴보고 따라해보는 것도 아주 효과적인 방법이다.

앞서 이야기한 방법들은 환경에 따라 쉽지 않을 수도 있기에 환경을 잘 선택하는 것, 아니다 싶은 곳에서 빨리 떠나는 결정을 하는 것도 필요하다. 의사소통 능력이 있다면 다음 단계인 문제 정의가 쉬워지며 본인이 맡은 업무의 완료 시간 추정도 쉬워진다. 영향력을 증대하려면 꼭 필요한 어려운 대화를 하는 기술도 시작은 의사소통 능력이다. 이는 타고난 능력이 아닌 실수와 연습을 통해 시간을 두고 발전하는 스킬이란 점을 명심하자.

<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> 레벨이 올라가고 연차가 쌓이기 시작하면 기술적인 역량 만큼 어쩌면 더 중요해지기 시작하는 것이 평판이고 영향력이다. 나의 존재로 인한 주변 동료나 팀의 역량이 올라가는 사람이 바로 영향력이 있는 사람인데 영향력의 시작은 좋은 평판이며 좋은 평판의 시작은 바로 의사 소통 능력이다. 의사 소통 능력이란 무엇일까? 기본은 질문을 잘 하는 것과 질문하기 쉬운 사람이 되고 질문을 잘 대답해주는 것이라 생각한다. <ol ><li>경청하기(Active Listening): 질문을 잘 하는 것 그리고 질문에 대답을 잘 해주는 것은 기본적으로 상대의 말을 경청하는 태도와 습관에서 비롯된다. 이는 특히 상대가 내가 신뢰하지 못하는 사람일 경우 더 중요해지는데 상대 말에서 잘못된 논리나 구멍을 찾기 위해서가 아니라 상대를 이해하기 위해서 잘 들으려 해야 한다 ("호기심"의 중요성).</li><li>질문 잘 하기: 이는 타고나는 재능의 영역이라기 보다는 연습이 필요한 스킬 영역인데 첫 번째는 모르는 것을 남의 이목 신경쓰지 않는 어린아이처럼 순진하게 물어보는 것이 첫 번째이고 (동일한 질문을 반복하지만 않으면 된다) 두 번째는 본인이 이해한대로 설명(paraphrasing)하면서 맞게 이해했는지 확인하는 형태로 물어보는 것이다. 질문을 잘 안하는 혹은 자신이 없는 팀원들의 경우 일대일 미팅할 때 다음 팀 미팅에서는 질문 하나 하기 등을 숙제로 주곤 했었다.</li><li>상대에 따라 소통 내용의 기술적 수준을 달리하기: 동료 개발자, 매니저(디테일을 잘 아는 사람인지 아닌지), 고객 등 상대에 따라 사용하는 기술 용어의 수준은 달라야 한다. 상대의 백그라운드와 기대치를 미리 알고 거기에 맞춰 사용할 언어를 달리하는 것이 필요하다. 다수의 사람앞에서 발표하는 기회가 생기면 꼭 손 들어보자.</li><li>글 쓰기: 생각이란 글로 표현될 때 더 분명해지며 더 많은 사람들에게 전달이 가능하다. 코딩을 할때 막힌다면 혹은 시스템 디자인을 하는데 생각이 잘 정리가 안된다면 글로 본인의 생각을 정리해보자. 잘 쓸려고 하는 것 보다는 많이 꾸준하게 써보는 것이 중요하다 </li><li>롤 모델 찾기: 같은 회사 내에서 의사소통 능력이 뛰어난 사람을 찾아서 그 사람의 행동을 유심히 살펴보고 따라해보는 것도 아주 효과적인 방법이다. </li></ol> 앞서 이야기한 방법들은 환경에 따라 쉽지 않을 수도 있기에 환경을 잘 선택하는 것, 아니다 싶은 곳에서 빨리 떠나는 결정을 하는 것도 필요하다. 의사소통 능력이 있다면 다음 단계인 문제 정의가 쉬워지며 본인이 맡은 업무의 완료 시간 추정도 쉬워진다. 영향력을 증대하려면 꼭 필요한 어려운 대화를 하는 기술도 시작은 의사소통 능력이다. 이는 타고난 능력이 아닌 실수와 연습을 통해 시간을 두고 발전하는 스킬이란 점을 명심하자.

좋은 개발자가 알아야하는 9가지 포인트들 - 3. 의사 소통 잘하

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

원문 : Navigating the future of frontend...

(번역) 프런트엔드의 미래 탐색하기

오늘 소개해드릴 글은 컬리의 유경상님이 번역해주신 글입니다.

이번 글에서는 프런트엔드의 최신 프레임워크들을 이해하기 위해 과거와 현재의 기본 개념들을 설명하며, 현재의 프레임워크들이 어떻게 제약 조건들을 극복하고, 컴파일, 라우팅, 캐싱 등과 같은 기본 요소들을 결합하고 있는지 소개하고 있습니다. 이 글을 통해 프런트엔드 생태계가 어떠한 과정을 거쳐 발전하였고, 현재와 같은 메타 프레임워크들이 탄생하게 되었는지 가볍게 알아보시면 좋을 것 같습니다. :)

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

오늘 소개해드릴 글은 컬리의 유경상님이 번역해주신 글입니다. 이번 글에서는 프런트엔드의 최신 프레임워크들을 이해하기 위해 과거와 현재의 기본 개념들을 설명하며, 현재의 프레임워크들이 어떻게 제약 조건들을 극복하고, 컴파일, 라우팅, 캐싱 등과 같은 기본 요소들을 결합하고 있는지 소개하고 있습니다. 이 글을 통해 프런트엔드 생태계가 어떠한 과정을 거쳐 발전하였고, 현재와 같은 메타 프레임워크들이 탄생하게 되었는지 가볍게 알아보시면 좋을 것 같습니다. :) 글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/navigating_the_future_of_frontend/

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프런트엔드의 미래 탐색하기

프로덕트 매니저 (PM) 는 성공적인 제품과 서비스를 만들어내기 위해 다양한 역량을 갖추어야 합니다. 성공적인 (최소한 덜 실패하는) 프로덕트 매니저가 되기 위해 갖추어야 할 8가지 역량을 제 경험에 비추어 정리해보았습니다.

프로덕트 매니저의 필수 역량 8가지: 혁신을 이끄는 성장의 레시피

1. 지속적으로 줌-인, 줌-아웃을 합니다 : 프로젝트를 성공적으로 이끌려면, 전체적인 방향성과 목표를 놓치지 않으면서도, 이용자 관점에서 디테일한 부분까지 꼼꼼히 살펴야 합니다. 따라서 쏟아지는 일에 휩쓸리지 않고, 수시로 줌-인, 줌-아웃하며 일을 할 수 있어야 해요.

2. 화려한 한 방보다는 지속적인 최적화에 더 큰 관심을 기울입니다 : 경험이 없는 사람들은 화려하게 준비해서 잘 런칭하면 큰 관심을 받을 것이라고 착각하지만, 그건 현실을 잘 모르는 얘기입니다. 아무리 잘 준비해도, 막상 프로젝트를 내놓으면 수정하고 최적화할 것들이 넘쳐납니다. 다시 말해, 프로젝트에선 탄생보다 진화가 훨씬 더 중요합니다.

3. 고객과 데이터를 중심으로 사고하세요 : 비즈니스 프로젝트는 크게 2가지로 나눌 수 있습니다. 1) 고객이 어려움을 겪는 문제를 해결하거나(Problem-solving), 2) 고객에게 새로운 습관을 만들어 주거나 (Habit-forming). 그리고 이 2가지의 접근 방식은 달라야 합니다. 고객의 문제를 해결하는 프로젝트는 고객의 명확한 니즈나 pain point를 파악하고, 이를 효과적으로 해결하는 데 초점을 맞춰야 하고, 새로운 습관을 만드는 프로젝트는 (재미 등) 고객의 잠재된 니즈를 발굴하여, 이를 새로운 습관으로 형성할 수 있도록 유도하는 것이 중요합니다. 그리고 이를 위해선 기본적으로, 고객 입장에서 생각하고, 고객 피드백과 데이터를 토대로 의사결정하는 사고방식을 가져야 합니다. 습관을 만들든, 고객의 문제를 해결하든, 모두 데이터를 보면서 사고해야 한다는 말입니다.

4. 비즈니스 모델을 생각하지 않은 프로젝트는 사상누각에 불과합니다 : 처음에 떠오른 아이디어를 제품이나 서비스로 기획하는 일은 재미있고 신나는 활동입니다. 하지만 지속적으로 고객을 만족시키고, 프로젝트를 발전시키기 위해선 비즈니스 모델이 반드시 있어야 합니다. 고객의 문제를 진정으로 해결하고, 고객에게 만족감을 주려면 많은 돈과 시간과 인력이 들어가니까요. 따라서 비즈니스 모델에 대한 탐구나 고려가 없는 프로젝트는 바람 앞에 등불과도 같은 겁니다.

5. 우선순위가 없다는 건 뭐가 중요한지 모른다는 뜻입니다 : 어떤 프로젝트든 시간과 자원은 한정되어 있습니다. 따라서 중요하고 좋은 효과를 낼 수 있는 곳에 자원을 우선적으로 집중해야 합니다. 즉, 프로젝트가 성공하기 위해선 항상 우선순위를 명확히 하고, 가장 중요한 일에 자원을 집중해야 합니다.

6. 커뮤니케이션과 협업 없이는 위대한 일을 해낼 수 없습니다 : 자신의 제한된 시간과 역량을 최대한 효과적으로 활용하기 위해서는 다른 사람과 명확하게 커뮤니케이션을 하고, 협업을 잘 하는 것이 무엇보다 중요합니다. 반대로, 커뮤니케이션이나 협업 능력이 떨어지면, 쉬운 일마저 어려워지죠. 따라서 일을 잘하고 싶다면, 커뮤니케이션과 협업하는 역량부터 키워야 합니다. 특히 내가 잘 되기 위해선 다른 사람을 잘 도울 수 있어야 합니다. 따라서 다른 사람을 진정으로 도울 수 있는 플러싱(Plussing) 기술을 익히는 건 필수적인 일입니다.

7. 기회는 환경 변화 속에서 만들어집니다. 따라서 변화에 기민하게 대응해야 합니다 : 인터넷의 등장, 스마트폰의 등장, 생성형 AI의 등장 등 새로운 변화가 일어나면 새로운 기회가 만들어집니다. 따라서 기회를 잡고 싶다면, 변화에 대한 감각을 예민하게 길러야 합니다. 하던 대로 하는 게 아니라.

8. 호기심을 가지고 지속적으로 탐구하고 학습해야 지적 성장이 일어납니다 : 세상에 완전히 새로운 건 없습니다. 뭐가 좋은지를 찾고, 좋은 건 잘 학습하고, 그걸 자신의 스타일대로 풀어내는 연습을 해야 창의적인 결과물을 만들어낼 수 있습니다. 사람들은 창의성을 재능이나 능력이라고 착각하지만, 창의성은 태도에 더 가깝습니다.

++ 존경하는 정윤호 대표님 글을 참고해서 작성해봤습니담 ;)

https://slashpage.com/yunojung/pm-8skills

1. 지속적으로 줌-인, 줌-아웃을 합니다 : 프로젝트를 성공적으로 이끌려면, 전체적인 방향성과 목표를 놓치지 않으면서도, 이용자 관점에서 디테일한 부분까지 꼼꼼히 살펴야 합니다. 따라서 쏟아지는 일에 휩쓸리지 않고, 수시로 줌-인, 줌-아웃하며 일을 할 수 있어야 해요. 2. 화려한 한 방보다는 지속적인 최적화에 더 큰 관심을 기울입니다 : 경험이 없는 사람들은 화려하게 준비해서 잘 런칭하면 큰 관심을 받을 것이라고 착각하지만, 그건 현실을 잘 모르는 얘기입니다. 아무리 잘 준비해도, 막상 프로젝트를 내놓으면 수정하고 최적화할 것들이 넘쳐납니다. 다시 말해, 프로젝트에선 탄생보다 진화가 훨씬 더 중요합니다. 3. 고객과 데이터를 중심으로 사고하세요 : 비즈니스 프로젝트는 크게 2가지로 나눌 수 있습니다. 1) 고객이 어려움을 겪는 문제를 해결하거나(Problem-solving), 2) 고객에게 새로운 습관을 만들어 주거나 (Habit-forming). 그리고 이 2가지의 접근 방식은 달라야 합니다. 고객의 문제를 해결하는 프로젝트는 고객의 명확한 니즈나 pain point를 파악하고, 이를 효과적으로 해결하는 데 초점을 맞춰야 하고, 새로운 습관을 만드는 프로젝트는 (재미 등) 고객의 잠재된 니즈를 발굴하여, 이를 새로운 습관으로 형성할 수 있도록 유도하는 것이 중요합니다. 그리고 이를 위해선 기본적으로, 고객 입장에서 생각하고, 고객 피드백과 데이터를 토대로 의사결정하는 사고방식을 가져야 합니다. 습관을 만들든, 고객의 문제를 해결하든, 모두 데이터를 보면서 사고해야 한다는 말입니다. 4. 비즈니스 모델을 생각하지 않은 프로젝트는 사상누각에 불과합니다 : 처음에 떠오른 아이디어를 제품이나 서비스로 기획하는 일은 재미있고 신나는 활동입니다. 하지만 지속적으로 고객을 만족시키고, 프로젝트를 발전시키기 위해선 비즈니스 모델이 반드시 있어야 합니다. 고객의 문제를 진정으로 해결하고, 고객에게 만족감을 주려면 많은 돈과 시간과 인력이 들어가니까요. 따라서 비즈니스 모델에 대한 탐구나 고려가 없는 프로젝트는 바람 앞에 등불과도 같은 겁니다. 5. 우선순위가 없다는 건 뭐가 중요한지 모른다는 뜻입니다 : 어떤 프로젝트든 시간과 자원은 한정되어 있습니다. 따라서 중요하고 좋은 효과를 낼 수 있는 곳에 자원을 우선적으로 집중해야 합니다. 즉, 프로젝트가 성공하기 위해선 항상 우선순위를 명확히 하고, 가장 중요한 일에 자원을 집중해야 합니다. 6. 커뮤니케이션과 협업 없이는 위대한 일을 해낼 수 없습니다 : 자신의 제한된 시간과 역량을 최대한 효과적으로 활용하기 위해서는 다른 사람과 명확하게 커뮤니케이션을 하고, 협업을 잘 하는 것이 무엇보다 중요합니다. 반대로, 커뮤니케이션이나 협업 능력이 떨어지면, 쉬운 일마저 어려워지죠. 따라서 일을 잘하고 싶다면, 커뮤니케이션과 협업하는 역량부터 키워야 합니다. 특히 내가 잘 되기 위해선 다른 사람을 잘 도울 수 있어야 합니다. 따라서 다른 사람을 진정으로 도울 수 있는 플러싱(Plussing) 기술을 익히는 건 필수적인 일입니다. 7. 기회는 환경 변화 속에서 만들어집니다. 따라서 변화에 기민하게 대응해야 합니다 : 인터넷의 등장, 스마트폰의 등장, 생성형 AI의 등장 등 새로운 변화가 일어나면 새로운 기회가 만들어집니다. 따라서 기회를 잡고 싶다면, 변화에 대한 감각을 예민하게 길러야 합니다. 하던 대로 하는 게 아니라. 8. 호기심을 가지고 지속적으로 탐구하고 학습해야 지적 성장이 일어납니다 : 세상에 완전히 새로운 건 없습니다. 뭐가 좋은지를 찾고, 좋은 건 잘 학습하고, 그걸 자신의 스타일대로 풀어내는 연습을 해야 창의적인 결과물을 만들어낼 수 있습니다. 사람들은 창의성을 재능이나 능력이라고 착각하지만, 창의성은 태도에 더 가깝습니다. ++ 존경하는 정윤호 대표님 글을 참고해서 작성해봤습니담 ;) https://slashpage.com/yunojung/pm-8skills

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프로젝트를 성공적으로 마무리하려면 어떻게 해야 하나?

함수, 이렇게 만들면 넌 주니어

실무에서 코드 리뷰를 할때 함수명에 'or' 나 'and'가 들어가는 케이스들을 종종 보는데요.
이런 경우 좋지 못할 함수명일 가능성이 높습니다. 함수 이름을 지을때는 다음과 같은 방법을 고려하는것이 좋습니다.

 * 함수 내부 로직만을 그대로 함수 이름으로 사용하는 것은 바람직하지 않을수 있습니다.
   * 내부 로직만으로 이름을 지으면 다른 개발자가 해당 함수의 역할을 이해하는데 시간이 오래 걸릴수 있습니다.
     
     
 * 'and' 나 'or' 가 들어간 함수명은 좋지 않을 가능성이 높습니다.
   * 함수 내부 로직만을 반영한 네이밍일 가능성이 높기 때문입니다.
     
     
 * 도메인 지식을 함수 네이밍에 적용하는것은 좋은 방법 일 수 있습니다. (도메인 주도 설계 DDD)
   * 비즈니스 로직을 더욱 명확히 나타낼수 있기 때문에 다른 개발자가 빠르게 이해하는데 도움이 됩니다.

함수명은 무엇보다 가독성이 중요한데요. 위와 같은 사항들을 고려해 동료 개발자가 이해하기 쉬운 함수명을 작성하는것을 추천드립니다.

https://www.youtube.com/watch?v=Wd6FJ1s_ZUc

실무에서 코드 리뷰를 할때 함수명에 'or' 나 'and'가 들어가는 케이스들을 종종 보는데요.이런 경우 좋지 못할 함수명일 가능성이 높습니다. 함수 이름을 지을때는 다음과 같은 방법을 고려하는것이 좋습니다. <ul ><li>함수 내부 로직만을 그대로 함수 이름으로 사용하는 것은 바람직하지 않을수 있습니다.<ul ><li>내부 로직만으로 이름을 지으면 다른 개발자가 해당 함수의 역할을 이해하는데 시간이 오래 걸릴수 있습니다. </li></ul></li><li>'and' 나 'or' 가 들어간 함수명은 좋지 않을 가능성이 높습니다.<ul ><li>함수 내부 로직만을 반영한 네이밍일 가능성이 높기 때문입니다. </li></ul></li><li>도메인 지식을 함수 네이밍에 적용하는것은 좋은 방법 일 수 있습니다. (도메인 주도 설계 DDD)<ul ><li>비즈니스 로직을 더욱 명확히 나타낼수 있기 때문에 다른 개발자가 빠르게 이해하는데 도움이 됩니다.</li></ul></li></ul> 함수명은 무엇보다 가독성이 중요한데요. 위와 같은 사항들을 고려해 동료 개발자가 이해하기 쉬운 함수명을 작성하는것을 추천드립니다. https://www.youtube.com/watch?v=Wd6FJ1s_ZUc

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함수 이름 작성 팁

나 없이 조직이 돌아가지 않으면 내가 트롤이다 | 조직의 중요한 결정은 다 나 몰래 내려진다. '윗분들은' 정말 쉬쉬하고 싶은 것일까?' 에 이어 다시 IT 원주민들의 회사 생활을 엿보자. 원준팀의 '애니메이션 커뮤니티' 서비스는 점점 성장해서 직원 수도 100여 명이 넘고 다음 시리즈 유치도 성공하며 업계에서 꽤 이름 난 스타트업이 되었다.

리더가 없어도 의사결정할 수 있어야 한다.

팀원들은 ‘팀장님이 문제를 해결해 주실 거야.’라고 생각하고 팀장은 ‘팀장인 내가 팀원 간 문제를 해결해야지.’라고 생각하지만 반은 맞고 반은 틀리다. 좋은 원칙이 있고 정보가 잘 흐른다면 누구나 좋은 의사결정을 할 수 있어야 한다.

예를 들면 담당자끼리 이야기하다가 풀리지 않으면 상위 담당자끼리 이야기해서 문제를 해결하는 시도는 자칫 편리해 보이지만 다음과 같은 문제를 야기한다   

 1. 팀 자체적인 문제해결 능력이 약해진다 : 가장 전문성을 갖춘 개개인이 스스로 문제해결을 하고 실패 속에서 배우는 시스템이 구축되지 않는다.
 2. 의사결정 속도가 느려진다. 언제든 상위 의사결정자를 부를 수 있다는 것은 결국 실무자 둘이 이야기할 것을 상위 의사결정자가 결정한다는 뜻. 의존성을 만들면 당연히 의사결정 속도가 느려진다.
 3. 상위 리더십이 더 중요한 결정에 시간을 쓸 수 없다. 팀장들이 매사 ‘불 끄러’ 다닌다고 더 중요한 전략적 의사결정과 로드맵 수립 같은 일에 투자할 수 없다. 이는 모호한 전략과 애매한 실행으로 이어져 성과가 안 좋아지고, 성과가 안 좋아지면 조직 간 갈등이 증가하는 악순환이 시작된다.

IT기업은 대부분 역할 조직의 형태를 따르고 있다. 역할 조직에서는 각자 ‘일당백’을 하므로 ‘나 없으면 돌아가지 않는 조직’이 되는 것이 일 잘하는 것이라 생각할 수 있지만 정반대다.  역할 조직에서는 누군가 없어져도 언제든 대체할 수 있다. 

내가 없어도 잘 돌아가고, 내가 있으면 더 잘 돌아가야 한다. 내가 없어져서 조직이 멈춰버리거나 급격히 성능이 저하된다면 조직 엔지니어링에 실패한 것이다. 팀장이 빠져도 팀원이 70~80% 수준의 의사 결정과 결과물을 낼 수 있어야 한다.

문제는 ‘리더가 의사결정을 마음대로 해서’가 아니다. 의사결정은 리더의 고유 권한이고 주요한 업무 중 하나라는 것을 구성원도 모두 이해하고 있다.  불만은 리더가 의사 결정해서가 아니라 의사결정에 필요한 정보와 과정을 구성원이 알 수 없기 때문에 불만이 생긴다.  리더가 해야 할 일 중에 가장 중요한 일은 ‘팀원들이 나와 비슷한 수준으로 의사결정할 수 있도록 정보가 흐르게 하는 것이다.

역할 조직에서 정보가 제대로 흐르지 않고 정치가 심화되면 각자의 정보 독점이 일어나면서 각자 성과보다는 ‘지위 관리’에 집중하게 된다. 각자의 지위와 권력을 유지하기 위해 역할을 나누고, 쪼개고, 허락을 구하고 결재받는 시간이 길어지며 의사결정과 업무 속도가 느려진다. 회의 아젠다로 ‘역할 나누기’가, ‘000팀, 검토해 주세요.’라는 요청이 업무에 자주 등장하게 된다

의사결정을 위해 무슨 팀을 찾아갈지 찾는 일이 일상다반사가 된다. 정보의 독점으로 인해 각자의 정보 의존성을 이겨내지 못하면 업무 자체가 진행되지 않기 때문이다. 속도가 곧 경쟁력임을 표방하는 스타트업에서는 이보다 큰 위기신호가 없다.

이를 해결하기 위해서는 다음과 같은 실행이 뒤따라야 한다.

1. 의사결정자, 담당자, 커뮤니케이션 채널을 명확하게 지정한다.

리더는 프로젝트 시작 전에 책임자를 분명하게 정해야 한다. 개인 실무자가 조직의 역학관계를 파악하는 것은 불가능하다. 정리된 내용은 관련 담당자 모두가 볼 수 있는 채널에 공유되어야 하며, 프로젝트 중 담당자 변경이 있다면 같은 채널에 이를 알려야 한다.

2. 프로젝트 관련된 정보가 공유되고 원칙이 세워진다.

프로젝트 관련된 정보가 투명하게 공유되어야 한다. 각 담당자는 프로젝트에 관련된 정보를 ‘파악하는 것’뿐 아니라 적절한 대상에게 공유하여 모두가 접근할 수 있도록 해야 한다.프로젝트의 ‘전략적 원칙’이 수립되어야 하는데, 여기서 말하는 전략적 원칙이란 프로젝트 목표를 달성하기 위해 ‘무엇을 얻고 무엇을 포기할지’ 명확하게 선언된 것을 말한다. 명확한 프로젝트 원칙은 리더 없이도 구성원이 좋은 결정을 내릴 수 있도록 돕는다.

3. 정보가 적시에 전달된다.

정보는 필요한 사람이 찾아보기 전에 의사결정을 내린 사람이 책임지고 전달해야 한다. 이는 리더나 실무자 모두에게 해당되며 프로젝트 진행 중 개개인 구성원이 노력이 필요하다. 시점은 의사결정된 즉시가 가장 좋다. 위에서 정리된 의사결정자, 담당자, 커뮤니케이션 채널을 참고해서 담당자에게 전달한다.

https://brunch.co.kr/@kgbtomas/291

팀원들은 ‘팀장님이 문제를 해결해 주실 거야.’라고 생각하고 팀장은 ‘팀장인 내가 팀원 간 문제를 해결해야지.’라고 생각하지만 반은 맞고 반은 틀리다. 좋은 원칙이 있고 정보가 잘 흐른다면 누구나 좋은 의사결정을 할 수 있어야 한다. 예를 들면 담당자끼리 이야기하다가 풀리지 않으면 상위 담당자끼리 이야기해서 문제를 해결하는 시도는 자칫 편리해 보이지만 다음과 같은 문제를 야기한다 &nbsp;&nbsp; <ol ><li>팀 자체적인 문제해결 능력이 약해진다 : 가장 전문성을 갖춘 개개인이 스스로 문제해결을 하고 실패 속에서 배우는 시스템이 구축되지 않는다.</li><li>의사결정 속도가 느려진다. 언제든 상위 의사결정자를 부를 수 있다는 것은 결국 실무자 둘이 이야기할 것을 상위 의사결정자가 결정한다는 뜻. 의존성을 만들면 당연히 의사결정 속도가 느려진다.</li><li>상위 리더십이 더 중요한 결정에 시간을 쓸 수 없다. 팀장들이 매사 ‘불 끄러’ 다닌다고 더 중요한 전략적 의사결정과 로드맵 수립 같은 일에 투자할 수 없다. 이는 모호한 전략과 애매한 실행으로 이어져 성과가 안 좋아지고, 성과가 안 좋아지면 조직 간 갈등이 증가하는 악순환이 시작된다.</li></ol> IT기업은 대부분 역할 조직의 형태를 따르고 있다. 역할 조직에서는 각자 ‘일당백’을 하므로 ‘나 없으면 돌아가지 않는 조직’이 되는 것이 일 잘하는 것이라 생각할 수 있지만 정반대다.&nbsp;&nbsp;역할 조직에서는 누군가 없어져도 언제든 대체할 수 있다.&nbsp; 내가 없어도 잘 돌아가고, 내가 있으면 더 잘 돌아가야 한다. 내가 없어져서 조직이 멈춰버리거나 급격히 성능이 저하된다면 조직 엔지니어링에 실패한 것이다. 팀장이 빠져도 팀원이 70~80% 수준의 의사 결정과 결과물을 낼 수 있어야 한다. 문제는 ‘리더가 의사결정을 마음대로 해서’가 아니다. 의사결정은 리더의 고유 권한이고 주요한 업무 중 하나라는 것을 구성원도 모두 이해하고 있다. &nbsp;불만은 리더가 의사 결정해서가 아니라 의사결정에 필요한 정보와 과정을 구성원이 알 수 없기 때문에 불만이 생긴다.&nbsp;&nbsp;리더가 해야 할 일 중에 가장 중요한 일은 ‘팀원들이 나와 비슷한 수준으로 의사결정할 수 있도록 정보가 흐르게 하는 것이다. 역할 조직에서 정보가 제대로 흐르지 않고 정치가 심화되면 각자의 정보 독점이 일어나면서 각자 성과보다는 ‘지위 관리’에 집중하게 된다.&nbsp;각자의 지위와 권력을 유지하기 위해 역할을 나누고, 쪼개고, 허락을 구하고 결재받는 시간이 길어지며 의사결정과 업무 속도가 느려진다. 회의 아젠다로 ‘역할 나누기’가, ‘000팀, 검토해 주세요.’라는 요청이 업무에 자주 등장하게 된다 의사결정을 위해 무슨 팀을 찾아갈지 찾는 일이 일상다반사가 된다. 정보의 독점으로 인해 각자의 정보 의존성을 이겨내지 못하면 업무 자체가 진행되지 않기 때문이다. 속도가 곧 경쟁력임을 표방하는 스타트업에서는 이보다 큰 위기신호가 없다. 이를 해결하기 위해서는 다음과 같은 실행이 뒤따라야 한다. 1. 의사결정자, 담당자, 커뮤니케이션 채널을 명확하게 지정한다. 리더는 프로젝트 시작 전에 책임자를 분명하게 정해야 한다. 개인 실무자가 조직의 역학관계를 파악하는 것은 불가능하다. 정리된 내용은 관련 담당자 모두가 볼 수 있는 채널에 공유되어야 하며, 프로젝트 중 담당자 변경이 있다면 같은 채널에 이를 알려야 한다. 2. 프로젝트 관련된 정보가 공유되고 원칙이 세워진다. 프로젝트 관련된 정보가 투명하게 공유되어야 한다. 각 담당자는 프로젝트에 관련된 정보를 ‘파악하는 것’뿐 아니라 적절한 대상에게 공유하여 모두가 접근할 수 있도록 해야 한다.프로젝트의 ‘전략적 원칙’이 수립되어야 하는데, 여기서 말하는 전략적 원칙이란 프로젝트 목표를 달성하기 위해 ‘무엇을 얻고 무엇을 포기할지’ 명확하게 선언된 것을 말한다. 명확한 프로젝트 원칙은 리더 없이도 구성원이 좋은 결정을 내릴 수 있도록 돕는다. 3. 정보가 적시에 전달된다. 정보는 필요한 사람이 찾아보기 전에 의사결정을 내린 사람이 책임지고 전달해야 한다. 이는 리더나 실무자 모두에게 해당되며 프로젝트 진행 중 개개인 구성원이 노력이 필요하다. 시점은 의사결정된 즉시가 가장 좋다. 위에서 정리된 의사결정자, 담당자, 커뮤니케이션 채널을 참고해서 담당자에게 전달한다. https://brunch.co.kr/@kgbtomas/291

Brunch Story

리더가 없어도 결정은 내려진다.

누구나 직장에서 도망치고싶은, 부끄러운 순간들이 있을겁니다. 그럴 때 누구는 도망하고, 누구는 인내하며, 누구는 부정하고, 누구는 부끄러움을 모르기도 합니다. 그리고 누군간 극복하고 해내고 맙니다. 저는 그 중 도망자였습니다. 부끄러운 고백입니다. 이 글은 제가 토스에 다녔던 2015년-2016년 두 해, 토스의 극초기에 겪었던 실패의 회고입니다.

유난한 도전과 도망: 어느 직장인의 부끄러운 회고

https://jaypark.me/11

재한님이 토스 초기 멤버로써 어떤 일을 겪었는지 남겨주셨네요.
누구나 감추고 싶은 과거가 있죠. 이걸 공개하셨다는 것 만으로 대단하다고 생각합니다.

https://jaypark.me/11 재한님이 토스 초기 멤버로써 어떤 일을 겪었는지 남겨주셨네요.누구나 감추고 싶은 과거가 있죠. 이걸 공개하셨다는 것 만으로 대단하다고 생각합니다.

박재한 블로그

어느 직장인의 회고

Next.js 14.2 includes development, production, and caching improvements. Including new configuration options, 99% Turbopack tests passing, and more.

Next.js 14.2

2024년 4월 12일, Next.js 14.2 버전이 출시 되었습니다. 주요 변경사항을 정리해보았습니다.

 * Turbopack 개발중, 프로덕션 용도로는 아직 시기상조
   * 개발 모드 (
     next dev --turbo
     )에서 99.8%의 통합 테스트를 통과했습니다.
   * 빌드(
     next build
     ) 용으로는 아직 개발중으로, 74.7%의 테스트를 통과했습니다.
 * 빌드 및 프로덕션 성능이 개선됨, 특히 메모리 사용량이 줄어듬
   * 서버/클라이언트 컴포넌트 간 트리 쉐이킹이 더 좋아졌습니다.
   * 미니멀로 세팅한 Next.js 앱에서 메모리 사용량과 캐시 파일 크기가 평균
     2.2GB
     에서
     190MB
     미만으로 감소했다고 합니다. CI 빌드 시 메모리 부족으로 머신이 뻗는 현상이 줄어들겠네요.
 * 에러 DX가 개선됨, Hydration 에러가 어디서 발생했는지 더 잘 보여줌
   * Next.js에서 종종 겪던
     Hydration failed because the initial ui does not match what was rendered on the server
     에러에 대한 원인을 더 잘 찾을 수 있을 것 같습니다.
 * React 19와 통합한 메이저 버전을 준비중
   * 아마도 Next.js 15가 될 것 같습니다.

자세한 내용은 Next.js 블로그 (https://nextjs.org/blog/next-14-2) 를 참고해주세요.

2024년 4월 12일, Next.js 14.2 버전이 출시 되었습니다. 주요 변경사항을 정리해보았습니다. <ul ><li>Turbopack 개발중, 프로덕션 용도로는 아직 시기상조<ul ><li>개발 모드 (<code >next dev --turbo</code>)에서 99.8%의 통합 테스트를 통과했습니다.</li><li>빌드(<code >next build</code>) 용으로는 아직 개발중으로, 74.7%의 테스트를 통과했습니다.</li></ul></li><li>빌드 및 프로덕션 성능이 개선됨, 특히 메모리 사용량이 줄어듬<ul ><li>서버/클라이언트 컴포넌트 간 트리 쉐이킹이 더 좋아졌습니다.</li><li>미니멀로 세팅한 Next.js 앱에서 메모리 사용량과 캐시 파일 크기가 평균 <code >2.2GB</code>에서 <code >190MB</code> 미만으로 감소했다고 합니다. CI 빌드 시 메모리 부족으로 머신이 뻗는 현상이 줄어들겠네요.</li></ul></li><li>에러 DX가 개선됨, Hydration 에러가 어디서 발생했는지 더 잘 보여줌<ul ><li>Next.js에서 종종 겪던 <code >Hydration failed because the initial ui does not match what was rendered on the server</code> 에러에 대한 원인을 더 잘 찾을 수 있을 것 같습니다.</li></ul></li><li>React 19와 통합한 메이저 버전을 준비중<ul ><li>아마도 Next.js 15가 될 것 같습니다.</li></ul></li></ul> 자세한 내용은 Next.js 블로그 (https://nextjs.org/blog/next-14-2) 를 참고해주세요.

Nextjs

Next.js 14.2 릴리즈

MusicLM

Generative AI의 시대는 이미 문이 열린 것 처럼 느껴집니다. 이미 의미있는 수준의 시장이 생겨나가고 있고, 각 회사는 준비하던 것을 쏟아내고 있습니다. 임계점이지 않을까 합니다. 아직 ChatGPT처럼 공개는 되어 있지 않지만 구글이 준비하는 음악 만드는 AI 입니다. 

이제는 영상도, 게임도, 음악도, AI의 힘을 빌려서 빠르게 테스트해보고 만들 수 있는 세상이 되어가고 있습니다. 20년전에 컴퓨터활용도 마냥, AI 활용도가 앞으로의 주요 능력이 될거라 예상됩니다.

google-research.github.io

App Ape / Product Manager

김영빈

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


Head of Solution Engineering

HoJoong Kim

- Sr. IT Guy(INFP)
- OpenSource, Cloud, PreSales, AI/Data/LLM
- Tech Trend, Leadership, Tech review and Research

디지털마케터

김성필

디지털브랜딩, 콘텐츠중독자, 신사업성애자
성장을 돕는, 나만 보고 싶은
끝내주는 생각과 기록
#끊임없이배우기 #브랜드마케팅 #디지털마케팅 #스타트업 #크리에이터 #투자 #광고 #비즈니스프로듀서 #성장을돕는 #🍊

구글의 Generative AI, 텍스트로 음악만들기

선임 엔지니어

부장 컨설턴트

CBO / 일본법인대표

전자공학 석사

미용의료 정보 플랫폼 강남언니에서 사업총괄(CBO)와 일본법인 대표를 겸직하고 있습니다. 전략, 마케팅, 영업, 콘텐츠, 운영팀을 리딩하고 있습니다. 개발자로 커리어를 시작해서 현재는 다양한 직군의 팀을 한 방향으로 몰입해서 성과를 내는 일을 하고 있습니다. 본질에 대한 고민을 하는 것을 좋아하고, 서로 다른 2가지를 연결하는데 재미를 느낍니다.

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