Uncover the mechanics of Just Walk Out technology by Amazon from our NRF booth walk-through.

Learn how the Just Walk Out technology experience works

아마존은 혁신적인 기업입니다. 국내에서 가장 혁신적인 이커머스 서비스로 자리매김한 쿠팡은 처음부터 아마존의 전략을 공개적으로 벤치마킹했습니다. 아마존은 결제 없이 물건을 갖고 매장을 떠나면 되는 '저스트 워크 아웃' 프로그램을 중단하고 '아마존 고'도 조금씩 철수하는 모양새입니다. 2022년 이후 이미 8개 이상의 매장을 폐점했고 '아마존 고'의 기술을 외부에 판매하는 솔루션 제공자로서의 비즈니스 '저스트 워크 아웃' 프로그램은 아예 중단하기로 했습니다. 아마존은 오프라인에서 실패한 걸까요?

*아마존 고 - 계산대가 없는 편의점 형태의 매장으로 체크인 후 상품을 집어 가방에 넣고 나가는 방식으로 컴퓨터 비전, 센서 퓨전 등의 기술을 활용해 2016년 12월에 시애틀에서 처음 선보임

*저스트 워크 아웃 - 아마존 고의 기술을 활용해 슈퍼마켓, 백화점 등 외부에 적용한 서비스로 2020년 3월 시애틀에서 처음 선보임

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

1️⃣ 팬데믹 환경으로 인한 타격

주로 도심에 있던 '아마존 고' 무인매장은 최첨단 리테일이라며 관심을 불러일으켰지만 팬데믹 환경에서 도시가 텅 비게 되면서 방문자가 줄어들었습니다. 방문자가 줄어들고 관심이 사라지니 매장은 더 발전하는 대신 조금씩 기능이 축소되고 통합되기 시작했습니다. 매대 별로 촘촘하게 설치되었던 카메라는 줄어들어서 구역(Zoning)을 바라보는 통폐합이 이루어졌죠. 매대 중간에 설치된 알렉사는 Just Walk Out 대신 사용자를 생각하게 만들었습니다. 알렉사를 부르고 질문을 해야 할까?

2️⃣ 기술중심주의와 고객중심주의

아마존이 혁신적이라고 평가받고 비즈니스 성과로 이를 증명했던 근본적 이유는 '고객중심주의'였습니다. 기술은 고객경험을 위해서 필요했던 것이었고 과감한 투자를 선행한 덕에 시장을 선도할 수 있었죠. 그런데 '아마존 고'는 새롭지만 놀랍도록 기술중심주의였습니다. 매장엔 100대가 넘는 카메라와 선반의 저울, 레이더 센서 등이 있었죠. 물건을 하나 들었다 내렸을 때, 다른 곳에 내렸을 때 계속 측정하고 분석했습니다. 작은 편의점을 만들기 위해 150억 달러 이상을 들이고 있었죠. 동네에 눈에 띄는 ㅇㅇㅅㅋㄹ 등 무인 아이스크림 매장과 냉정하게 비교하면 고객경험의 차이는 무엇일까요?

3️⃣ 기술을 운영하는 인건비 부담

첨단 기술의 집약체로 보였던 아마존 고는 사실 Behind of the Scene에서 많은 운영인력이 필요했습니다. 센서에만 의존해서 연산하기에는 어려움이 있었고 여러 카메라가 설치된 매대를 바라보면서 모니터링하는 인력이 인도에만 1,000명 이상이 있었다고 하니까요. 100% 무인매장을 선보이는 것을 목표로 했지만 기술 개발, 업데이트, 모니터링 인력까지 늘어나면서 컨셉이 무너졌습니다. 실제로 최근 아마존 고 매장에는 유인 계산대가 생겼습니다.

4️⃣ 아마존에겐 익숙한 실패

아마존은 작년에 좋은 실적을 보였습니다. 연간 매출은 전년 대비 12% 증가한 5748억 달러, 영업이익은 300% 이상 증가한 369억 달러였죠. 2만 7000명 이상의 직원을 정리해고 하는 등 비용감축에 나선 것도 원인이겠지만 근본적으로 실패를 극복하면서 성장해 왔습니다.

➊ '아마존 옥션'의 실패 -> 제3자 판매방식(마켓플레이스)을 통한 오픈마켓으로 커머스 성장
➋ '파이어폰' 실패 -> '아마존 에코'로 시장 선점
➌ '아마존 언박싱' 실패 -> '아마존 비디오'로 넷플릭스와 경쟁

5️⃣ 아마존의 오프라인 그 다음

아마존은 오프라인보다 온라인에서 강한 기업이고 온라인에서 3억 명의 고객 대상으로 쌓은 데이터에 차별화 포인트가 있습니다. 기존에 천문학적인 비용을 투입해야 했던 아마존 고 방식을 바꿔서 공간 별로 카메라 등 비교적 저렴한 센서를 통해 자동화 기술을 도입하고 모니터링 인력을 축소할 수 있는 기술에 집중할 것으로 보입니다. 더 적은 비용으로 운영할 수 있도록 이미 매장을 운영하고 있는 월마트 등의 일부 공간(층, 존 등)을 활용해서 협업하는 모델로 비용을 줄이고 규모의 경제를 만들 수도 있습니다.

https://youtu.be/j9iNEhn4NmE?si=3AEGdlc721RpO43b&t=187

아마존은 혁신적인 기업입니다. 국내에서 가장 혁신적인 이커머스 서비스로 자리매김한 쿠팡은 처음부터 아마존의 전략을 공개적으로 벤치마킹했습니다. 아마존은 결제 없이 물건을 갖고 매장을 떠나면 되는 '저스트 워크 아웃' 프로그램을 중단하고 '아마존 고'도 조금씩 철수하는 모양새입니다. 2022년 이후 이미 8개 이상의 매장을 폐점했고 '아마존 고'의 기술을 외부에 판매하는 솔루션 제공자로서의 비즈니스 '저스트 워크 아웃' 프로그램은 아예 중단하기로 했습니다. 아마존은 오프라인에서 실패한 걸까요? *아마존 고 - 계산대가 없는 편의점 형태의 매장으로 체크인 후 상품을 집어 가방에 넣고 나가는 방식으로 컴퓨터 비전, 센서 퓨전 등의 기술을 활용해 2016년 12월에 시애틀에서 처음 선보임 *저스트 워크 아웃 - 아마존 고의 기술을 활용해 슈퍼마켓, 백화점 등 외부에 적용한 서비스로 2020년 3월 시애틀에서 처음 선보임 [ 큐레이터의 문장 🎒 ] 1️⃣ 팬데믹 환경으로 인한 타격 주로 도심에 있던 '아마존 고' 무인매장은 최첨단 리테일이라며 관심을 불러일으켰지만 팬데믹 환경에서 도시가 텅 비게 되면서 방문자가 줄어들었습니다. 방문자가 줄어들고 관심이 사라지니 매장은 더 발전하는 대신 조금씩 기능이 축소되고 통합되기 시작했습니다. 매대 별로 촘촘하게 설치되었던 카메라는 줄어들어서 구역(Zoning)을 바라보는 통폐합이 이루어졌죠. 매대 중간에 설치된 알렉사는 Just Walk Out 대신 사용자를 생각하게 만들었습니다. 알렉사를 부르고 질문을 해야 할까? 2️⃣ 기술중심주의와 고객중심주의 아마존이 혁신적이라고 평가받고 비즈니스 성과로 이를 증명했던 근본적 이유는 '고객중심주의'였습니다. 기술은 고객경험을 위해서 필요했던 것이었고 과감한 투자를 선행한 덕에 시장을 선도할 수 있었죠. 그런데 '아마존 고'는 새롭지만 놀랍도록 기술중심주의였습니다. 매장엔 100대가 넘는 카메라와 선반의 저울, 레이더 센서 등이 있었죠. 물건을 하나 들었다 내렸을 때, 다른 곳에 내렸을 때 계속 측정하고 분석했습니다. 작은 편의점을 만들기 위해 150억 달러 이상을 들이고 있었죠. 동네에 눈에 띄는 ㅇㅇㅅㅋㄹ 등 무인 아이스크림 매장과 냉정하게 비교하면 고객경험의 차이는 무엇일까요? 3️⃣ 기술을 운영하는 인건비 부담 첨단 기술의 집약체로 보였던 아마존 고는 사실 Behind of the Scene에서 많은 운영인력이 필요했습니다. 센서에만 의존해서 연산하기에는 어려움이 있었고 여러 카메라가 설치된 매대를 바라보면서 모니터링하는 인력이 인도에만 1,000명 이상이 있었다고 하니까요. 100% 무인매장을 선보이는 것을 목표로 했지만 기술 개발, 업데이트, 모니터링 인력까지 늘어나면서 컨셉이 무너졌습니다. 실제로 최근 아마존 고 매장에는 유인 계산대가 생겼습니다. 4️⃣ 아마존에겐 익숙한 실패 아마존은 작년에 좋은 실적을 보였습니다. 연간 매출은 전년 대비 12% 증가한 5748억 달러, 영업이익은 300% 이상 증가한 369억 달러였죠. 2만 7000명 이상의 직원을 정리해고 하는 등 비용감축에 나선 것도 원인이겠지만 근본적으로 실패를 극복하면서 성장해 왔습니다. ➊ '아마존 옥션'의 실패 -&gt; 제3자 판매방식(마켓플레이스)을 통한 오픈마켓으로 커머스 성장➋ '파이어폰' 실패 -&gt; '아마존 에코'로 시장 선점➌ '아마존 언박싱' 실패 -&gt; '아마존 비디오'로 넷플릭스와 경쟁 5️⃣ 아마존의 오프라인 그 다음 아마존은 오프라인보다 온라인에서 강한 기업이고 온라인에서 3억 명의 고객 대상으로 쌓은 데이터에 차별화 포인트가 있습니다. 기존에 천문학적인 비용을 투입해야 했던 아마존 고 방식을 바꿔서 공간 별로 카메라 등 비교적 저렴한 센서를 통해 자동화 기술을 도입하고 모니터링 인력을 축소할 수 있는 기술에 집중할 것으로 보입니다. 더 적은 비용으로 운영할 수 있도록 이미 매장을 운영하고 있는 월마트 등의 일부 공간(층, 존 등)을 활용해서 협업하는 모델로 비용을 줄이고 규모의 경제를 만들 수도 있습니다. https://youtu.be/j9iNEhn4NmE?si=3AEGdlc721RpO43b&amp;t=187

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⟪아마존이 성공한 근본적 이유⟫

📌 이럴 때 추천해요 : "빡센 경제, 경영서 읽느라 지친 나에게 치팅데이를 선물하고 싶을 때"

01 . 비교적 책을 좋아하는 분이라면 '밸런스를 맞춰가며 읽는다'는 의미를 알고 계실 겁니다. 대부분 각자가 좋아하고 익숙한 분야의 책에 먼저 손이 가지만 어느 순간 이르러 지루하거나 지치는 포인트가 생기면 평소에 관심이 없던 분야 쪽으로도 기웃거리게 되기 때문이죠.

02 . 한편 이와는 결이 조금 다른 '밸런스'도 있습니다. 이건 일종의 시각 넓히기이기도 한데요, 한 가지 주제를 두고 이런 사람 이야기도 들어보고 싶고, 저런 사람 이야기도 들어보고 싶은 마음이 생길 때가 대표적입니다. 특히 제 경우엔 다그치듯 말하는 사람의 책을 읽고 나면 그다음엔 타이르듯 말해주는 사람의 책이 읽고 싶어지고, 불안감을 자극하는 책을 읽고 나면 어김없이 희망을 이야기하는 책이 읽고 싶어지거든요.

03 . 그래서 현실적인 경제, 경영 서적들의 타이트함(?)에 조금씩 피로도가 쌓여갈 때면 저는 '세스 고딘'의 작품들을 의도적으로 선택합니다. 고딘의 글이 비현실적이라는 건 절대 아니고, 그가 가지고 있는 선도적인 안목과 유쾌한 메시지, 때론 과감하기도 하고 어떨 땐 기상천외하기도 한 사례들을 접하는 게 일종의 '치팅 데이'처럼 느껴지기 때문이죠.

04 . 작년 연말에 출간된 ⟪의미의 시대⟫는 앞으로 일과 일터가 어떻게 바뀔 것인지에 대한 통찰을 담고 있는 책입니다. 몇 년 전 출간한 ⟪린치핀⟫이 '앞으로 나는 어떤 역할을 해야 하는가'에 초점이 맞춰졌다면 이번 책에서는 '앞으로 우리가 일하게 될 판은 어떻게 변할 것인가'를 이야기한다고 봐도 무방하죠. 비록 '일 잘하는 법'이라거나 '다가올 미래 예측서'와 같은 책들에 견주면 말랑말랑하고 가벼운 이야기를 담고 있지만 그래도 저는 이런 말들이 필요한 순간이 있다고 생각합니다.

05 . 특히 좋았던 점 중 하나는 제목에서처럼 '의미'를 찾고 부여할 수 있는 대상들을 잘 포착했다는 것이었습니다. 전인류가 AI라는 것에 관심을 가지는 시대라면, 그래서 머지않아 수많은 것들이 AI로 대체될 것임이 명확하다면 우리는 무엇에 의미를 부여하고, 무엇을 더 의미 있게 받아들일 것이며, 무엇의 의미를 탐색할 것인가가 아주아주 중요해질 테니 말이죠.

06 . 그러니 세세한 주제나 전문적인 항목들을 다루는 책들에 치우쳐져 있었다면 의도적으로 '뭣이 중헌디?'라는 질문을 던지는 책으로도 눈길을 돌릴 필요가 있습니다. 내 성향에 맞든 맞지 않든 이런 책을 한 번 만나고 나면 그 다음 책을 고르는 안목 역시 높아지더라고요.
'웬일로 안먹던 돌체라떼를 시키냐'는 질문에 '가끔 또 이렇게 마셔줘야 평소 아아의 소중함을 더 간절히 느끼기 때문이지'라는 친구의 말이 책에도 적용될 수 있단 생각을 해보며, 요즘같이 목을 죄어오는 책들이 쏟아지는 현실 속에서 ⟪의미의 시대⟫란 시즌 메뉴를 하나 추천해 봅니다.

📌 이럴 때 추천해요 : "빡센 경제, 경영서 읽느라 지친 나에게 치팅데이를 선물하고 싶을 때" 01 . 비교적 책을 좋아하는 분이라면 '밸런스를 맞춰가며 읽는다'는 의미를 알고 계실 겁니다. 대부분 각자가 좋아하고 익숙한 분야의 책에 먼저 손이 가지만 어느 순간 이르러 지루하거나 지치는 포인트가 생기면 평소에 관심이 없던 분야 쪽으로도 기웃거리게 되기 때문이죠. 02 . 한편 이와는 결이 조금 다른 '밸런스'도 있습니다. 이건 일종의 시각 넓히기이기도 한데요, 한 가지 주제를 두고 이런 사람 이야기도 들어보고 싶고, 저런 사람 이야기도 들어보고 싶은 마음이 생길 때가 대표적입니다. 특히 제 경우엔 다그치듯 말하는 사람의 책을 읽고 나면 그다음엔 타이르듯 말해주는 사람의 책이 읽고 싶어지고, 불안감을 자극하는 책을 읽고 나면 어김없이 희망을 이야기하는 책이 읽고 싶어지거든요. 03 . 그래서 현실적인 경제, 경영 서적들의 타이트함(?)에 조금씩 피로도가 쌓여갈 때면 저는 '세스 고딘'의 작품들을 의도적으로 선택합니다. 고딘의 글이 비현실적이라는 건 절대 아니고, 그가 가지고 있는 선도적인 안목과 유쾌한 메시지, 때론 과감하기도 하고 어떨 땐 기상천외하기도 한 사례들을 접하는 게 일종의 '치팅 데이'처럼 느껴지기 때문이죠. 04 . 작년 연말에 출간된 ⟪의미의 시대⟫는 앞으로 일과 일터가 어떻게 바뀔 것인지에 대한 통찰을 담고 있는 책입니다. 몇 년 전 출간한 ⟪린치핀⟫이 '앞으로 나는 어떤 역할을 해야 하는가'에 초점이 맞춰졌다면 이번 책에서는 '앞으로 우리가 일하게 될 판은 어떻게 변할 것인가'를 이야기한다고 봐도 무방하죠. 비록 '일 잘하는 법'이라거나 '다가올 미래 예측서'와 같은 책들에 견주면 말랑말랑하고 가벼운 이야기를 담고 있지만 그래도 저는 이런 말들이 필요한 순간이 있다고 생각합니다. 05 . 특히 좋았던 점 중 하나는 제목에서처럼 '의미'를 찾고 부여할 수 있는 대상들을 잘 포착했다는 것이었습니다. 전인류가 AI라는 것에 관심을 가지는 시대라면, 그래서 머지않아 수많은 것들이 AI로 대체될 것임이 명확하다면 우리는 무엇에 의미를 부여하고, 무엇을 더 의미 있게 받아들일 것이며, 무엇의 의미를 탐색할 것인가가 아주아주 중요해질 테니 말이죠. 06 . 그러니 세세한 주제나 전문적인 항목들을 다루는 책들에 치우쳐져 있었다면 의도적으로 '뭣이 중헌디?'라는 질문을 던지는 책으로도 눈길을 돌릴 필요가 있습니다. 내 성향에 맞든 맞지 않든 이런 책을 한 번 만나고 나면 그 다음 책을 고르는 안목 역시 높아지더라고요. '웬일로 안먹던 돌체라떼를 시키냐'는 질문에 '가끔 또 이렇게 마셔줘야 평소 아아의 소중함을 더 간절히 느끼기 때문이지'라는 친구의 말이 책에도 적용될 수 있단 생각을 해보며, 요즘같이 목을 죄어오는 책들이 쏟아지는 현실 속에서 ⟪의미의 시대⟫란 시즌 메뉴를 하나 추천해 봅니다.

[ 그때를 위한 책 - vol.37 ] ⟪의미의 시대⟫

작년에는 경영 쪽을 많이 읽다보니 너무 삶이 계산적으로 변하는 것 같아 이번 년도는 문학 쪽도 함께 읽고 있습니다. 

추천해주신 의미의 시대도 조만간 읽고 싶은 도서 목록에 올리겠습니다!

🗞️ 메타의 Llama 3, 70B으로 Claude 3 Opus를 넘으며 GPT-4와 동급임을 증명!!

영어 Only 태스크에서, 한 때 GPT-4 Turbo를 추월했던 Claude 3 Opus를 순식간에 즈려밟고 3위(4위)로 올라섰네요!!

다른 언어들을 포함하면 등수가 더 낮아지긴 합니다만, Llama 3 400B이 더욱 더 기대되는 결과가 아닐 수 없습니다. 😎🍿🥤

그나저나 GPT-4는 1년이 지났는데도 아무도 압도하지 못하고 이제야 겨우 따라가기 급급하다니, 다시봐도 정말 대단하네요. 그러니 그 당시 충격이 정말 어마어마했던.. 😳

🗞️ 메타의 Llama 3, 70B으로 Claude 3 Opus를 넘으며 GPT-4와 동급임을 증명!! 영어 Only 태스크에서, 한 때 GPT-4 Turbo를 추월했던 Claude 3 Opus를 순식간에 즈려밟고 3위(4위)로 올라섰네요!! 다른 언어들을 포함하면 등수가 더 낮아지긴 합니다만, Llama 3 400B이 더욱 더 기대되는 결과가 아닐 수 없습니다. 😎🍿🥤 그나저나 GPT-4는 1년이 지났는데도 아무도 압도하지 못하고 이제야 겨우 따라가기 급급하다니, 다시봐도 정말 대단하네요. 그러니 그 당시 충격이 정말 어마어마했던.. 😳

심리학을 전공하던 문과생이 왜 데이터를 커리어로 선택하게 되었을까요?

✅ 그 세번째 이유는 데이터 과학과 심리학이
마치 쌍둥이처럼 매우 비슷한 점들이 많았기 때문이였어요.

심리학은 인간의 심리를 파악하기 위해
연역적 추론(dedective inference) 방법론과
귀납적 추론(inductive inference) 방법론을 모두 사용합니다.

귀납적 추론(inductive inference)은 여러가지 사건이나 현상을 관찰한 다음 일반적인 결론을 도출하는 방법론입니다.
반대로 연역적 추론(dedective inference)은 미리 정한 가설을 설정하고 관찰을 통해 검증하는 방법론입니다.

심리학이 사람들 사이에서 일어나는 수많은 사건들을 관찰하여 일반적인 법칙을 찾아내듯, 데이터 과학은 데이터라는 구체적인 증거들을 사용하여 '추론'과 '예측' 을 통한 법칙을 발견합니다.

또 심리학이 다양한 형태의 통제와 실험을 통해 인간의 심리적 특징을 찾아냈듯,
데이터 분석 프로세스는 크게 '가설 설정' - '데이터 분석' - '결론 도출' 이라는 단계로 이루어져있죠.

결국 '데이터'는 우리가 궁금해하는 '현상' 또는 '사건'을 디지털화한 하나의 '증거' 라는 사실을 깨닫고 난후, 데이터 과학은 저에게 또다른 '심리학' 이 되었어요.

결국 '데이터'도 사람이 만드는 결과물입니다.
사람을 이해하기 위해서라도 데이터를 이해하는 것은 점점 더 필요한 세상이 올거에요.

앞으로도 데이터 & AI를 재미있고 가치있게
배울 수 있도록 데이터리차드가 함께 하겠습니다.

#데이터리차드 #데이터분석 #데이터과학 #심리학

심리학을 전공하던 문과생이 왜 데이터를 커리어로 선택하게 되었을까요? ✅ 그 세번째 이유는 데이터 과학과 심리학이 마치 쌍둥이처럼 매우 비슷한 점들이 많았기 때문이였어요. 심리학은 인간의 심리를 파악하기 위해 연역적 추론(dedective inference) 방법론과 귀납적 추론(inductive inference) 방법론을 모두 사용합니다. 귀납적 추론(inductive inference)은 여러가지 사건이나 현상을 관찰한 다음 일반적인 결론을 도출하는 방법론입니다. 반대로 연역적 추론(dedective inference)은 미리 정한 가설을 설정하고 관찰을 통해 검증하는 방법론입니다. 심리학이 사람들 사이에서 일어나는 수많은 사건들을 관찰하여 일반적인 법칙을 찾아내듯, 데이터 과학은 데이터라는 구체적인 증거들을 사용하여 '추론'과 '예측' 을 통한 법칙을 발견합니다. 또 심리학이 다양한 형태의 통제와 실험을 통해 인간의 심리적 특징을 찾아냈듯, 데이터 분석 프로세스는 크게 '가설 설정' - '데이터 분석' - '결론 도출' 이라는 단계로 이루어져있죠. 결국 '데이터'는 우리가 궁금해하는 '현상' 또는 '사건'을 디지털화한 하나의 '증거' 라는 사실을 깨닫고 난후, 데이터 과학은 저에게 또다른 '심리학' 이 되었어요. 결국 '데이터'도 사람이 만드는 결과물입니다. 사람을 이해하기 위해서라도 데이터를 이해하는 것은 점점 더 필요한 세상이 올거에요. 앞으로도 데이터 &amp; AI를 재미있고 가치있게 배울 수 있도록 데이터리차드가 함께 하겠습니다. #데이터리차드&nbsp;#데이터분석&nbsp;#데이터과학&nbsp;#심리학

내가 데이터 커리어를 업으로 삼은 이유 #3

오늘 메타가 오픈소스 LLM인 Llama 3를 공개했습니다.

모델은 8B, 70B, 400B으로, 우선 8B, 70B 모델을 공개했고, 400B 모델은 아직 훈련중인 상태입니다.

8B 모델은 GPT-3.5보다 약간 나은 수준인데, 70B가 엄청나네요. 70B는 성능이 거의 GPT-4와 Claude 3 Opus에 육박합니다.

크.. 역시 진격의 메타!! 과연 400B 모델의 성능은 어떨지 정말 기대됩니다. 😎🍿🥤

오늘 메타가 오픈소스 LLM인 Llama 3를 공개했습니다. 모델은 8B, 70B, 400B으로, 우선 8B, 70B 모델을 공개했고, 400B 모델은 아직 훈련중인 상태입니다. 8B 모델은 GPT-3.5보다 약간 나은 수준인데, 70B가 엄청나네요. 70B는 성능이 거의 GPT-4와 Claude 3 Opus에 육박합니다. 크.. 역시 진격의 메타!! 과연 400B 모델의 성능은 어떨지 정말 기대됩니다. 😎🍿🥤

🗞️ 메타, Llama 3 대공개!

Llama 3 소개 페이지 https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3/

Welcome to the seventh edition of the AI Index report. The 2024 Index is our most comprehensive to date and arrives at an important moment when AI's influence on society has never been more pronounced.

AI Index Report 2024 - Artificial Intelligence Index

미국 스탠퍼드대학교(Stanford University)의 스탠퍼드 인간중심 인공지능연구소(Human-Centered Artificial Intelligence. 이하, HAI)가 2024 AI 인덱스 보고서를 발표했습니다.

2024 인덱스는 지금까지 가장 포괄적인 보고서로, 올해는 AI의 기술적 발전, 기술에 대한 대중의 인식등 필수적인 트렌드를 보다 광범위하게 다루기 위해 범위를 넓혔습니다. 10가지 주요 시사점들은 다음과 같습니다.

1. 일부 작업에서 인간을 능가하지만 모든 작업에서 인간을 능가하지는 않는 AI
AI는 이미지 분류, 시각적 추론, 영어 이해 등 여러 벤치마크에서 인간의 능력을 뛰어넘었다. 그러나 경쟁 수준의 수학, 시각적 상식 추론 및 계획과 같은 더 복잡한 작업에서는 뒤처지고 있다.

2. 프론티어 AI 연구를 계속 주도하는 산업계
2023년에 산업계는 51개의 주목할 만한 머신러닝 모델을 개발한 반면, 학계는 15개만 기여했다. 또한 2023년에는 산학 협력으로 탄생한 주목할 만한 모델도 21개로, 최고치를 기록했다.

3. 훨씬 더 비싸지는 프론티어 모델
AI Index의 추정에 따르면, 최첨단 AI 모델의 학습 비용은 전례 없는 수준에 도달했다. 예를 들어 OpenAI의 GPT-4는 훈련에 약 7,800만 달러 상당의 컴퓨팅을 사용한 반면, Google의 Gemini Ultra는 1억 9,100만 달러의 컴퓨팅 비용이 들었다.

4. 미국은 중국, EU, 영국을 제치고 최고 AI 모델의 주요 공급원으로 선두 유지
2023년에 주목할 만한 AI 모델 중 61개가 미국 소재 기관에서 개발되어 유럽연합의 21개와 중국의 15개를 훨씬 앞질렀다.

5. LLM 책임에 대한 강력하고 표준화된 평가가 심각하게 부족
AI 인덱스의 새로운 연구에 따르면 책임 있는 AI 보고에 대한 표준화가 크게 부족한 것으로 나타났다. OpenAI, Google, Anthropic을 비롯한 선도적인 개발자들은 주로 다양한 책임감 있는 AI 벤치마크를 기준으로 모델을 테스트한다. 이러한 관행은 최고의 AI 모델의 위험과 한계를 체계적으로 비교하려는 노력을 복잡하게 만들고있다.

6. 제너레이티브 AI 투자 급증
지난해 전체 AI 민간 투자는 감소했지만, 제너레이티브 AI에 대한 투자는 급증하여 2022년 대비 10배 가까이 증가한 252억 달러에 달했다. OpenAI, Anthropic, Hugging Face, Inflection 등 제너레이티브 AI 분야의 주요 업체들이 상당한 규모의 펀드레이징 라운드를 진행했다고 보고했다.

7. 근로자의 생산성을 높이고 더 높은 품질의 업무로 이어지는 AI
2023년, 여러 연구에서 AI가 노동에 미치는 영향을 평가한 결과, AI를 통해 근로자가 작업을 더 빨리 완료하고 결과물의 품질을 향상시킬 수 있다는 사실이 밝혀졌다. 이러한 연구는 또한 저숙련 근로자와 고숙련 근로자 간의 기술 격차를 해소할 수 있는 AI의 잠재력을 보여주었다. 하지만 다른 연구에서는 적절한 감독 없이 AI를 사용하면 성과가 저하될 수 있다고 경고하고 있다.

8. 과학적 진보를 가속화 하는 AI
2022년, AI는 과학적 발견을 발전시키기 시작했다. 그러나 2023년에는 알고리즘 분류를 더욱 효율적으로 만드는 AlphaDev부터 물질 발견 과정을 촉진하는 GNoME에 이르기까지 훨씬 더 중요한 과학 관련 AI 애플리케이션이 출시되었다

9. 미국의 AI 규제 수 급격히 증가
미국의 AI 관련 규제는 지난해와 지난 5년 동안 크게 증가했다. 2016년 한 개에 불과했던 AI 관련 규제는 2023년에 25개로 증가했다. 작년에만 AI 관련 규제의 총 수가 56.3% 증가했다.

10. AI의 잠재적 영향력을 더 잘 인식하고 있으며, 더 긴장하는 사람들
Ipsos의 설문조사에 따르면, 지난 1년간 AI가 향후 3~5년 내에 자신의 삶에 큰 영향을 미칠 것이라고 생각하는 사람들의 비율이 60%에서 66%로 증가했다. 또한 52%는 AI 제품 및 서비스에 대해 불안감을 표명했는데, 이는 2022년에 비해 13% 포인트 증가한 수치이다. 미국에서는 퓨 데이터에 따르면 미국인의 52%가 AI에 대해 기대감보다 우려를 더 많이 느낀다고 답해 2022년의 37%보다 증가했다.

 * 원문: https://aiindex.stanford.edu/report/, https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2024/04/HAI_AI-Index-Report-2024.pdf

미국 스탠퍼드대학교(Stanford University)의 스탠퍼드 인간중심 인공지능연구소(Human-Centered Artificial Intelligence. 이하, HAI)가 2024 AI 인덱스 보고서를 발표했습니다. 2024 인덱스는 지금까지 가장 포괄적인 보고서로, 올해는 AI의 기술적 발전, 기술에 대한 대중의 인식등 필수적인 트렌드를 보다 광범위하게 다루기 위해 범위를 넓혔습니다. 10가지 주요 시사점들은 다음과 같습니다. 1. 일부 작업에서 인간을 능가하지만 모든 작업에서 인간을 능가하지는 않는 AIAI는 이미지 분류, 시각적 추론, 영어 이해 등 여러 벤치마크에서 인간의 능력을 뛰어넘었다. 그러나 경쟁 수준의 수학, 시각적 상식 추론 및 계획과 같은 더 복잡한 작업에서는 뒤처지고 있다. 2. 프론티어 AI 연구를 계속 주도하는 산업계2023년에 산업계는 51개의 주목할 만한 머신러닝 모델을 개발한 반면, 학계는 15개만 기여했다. 또한 2023년에는 산학 협력으로 탄생한 주목할 만한 모델도 21개로, 최고치를 기록했다. 3. 훨씬 더 비싸지는 프론티어 모델AI Index의 추정에 따르면, 최첨단 AI 모델의 학습 비용은 전례 없는 수준에 도달했다. 예를 들어 OpenAI의 GPT-4는 훈련에 약 7,800만 달러 상당의 컴퓨팅을 사용한 반면, Google의 Gemini Ultra는 1억 9,100만 달러의 컴퓨팅 비용이 들었다. 4. 미국은 중국, EU, 영국을 제치고 최고 AI 모델의 주요 공급원으로 선두 유지2023년에 주목할 만한 AI 모델 중 61개가 미국 소재 기관에서 개발되어 유럽연합의 21개와 중국의 15개를 훨씬 앞질렀다. 5. LLM 책임에 대한 강력하고 표준화된 평가가 심각하게 부족AI 인덱스의 새로운 연구에 따르면 책임 있는 AI 보고에 대한 표준화가 크게 부족한 것으로 나타났다. OpenAI, Google, Anthropic을 비롯한 선도적인 개발자들은 주로 다양한 책임감 있는 AI 벤치마크를 기준으로 모델을 테스트한다. 이러한 관행은 최고의 AI 모델의 위험과 한계를 체계적으로 비교하려는 노력을 복잡하게 만들고있다. 6. 제너레이티브 AI 투자 급증지난해 전체 AI 민간 투자는 감소했지만, 제너레이티브 AI에 대한 투자는 급증하여 2022년 대비 10배 가까이 증가한 252억 달러에 달했다. OpenAI, Anthropic, Hugging Face, Inflection 등 제너레이티브 AI 분야의 주요 업체들이 상당한 규모의 펀드레이징 라운드를 진행했다고 보고했다. 7. 근로자의 생산성을 높이고 더 높은 품질의 업무로 이어지는 AI2023년, 여러 연구에서 AI가 노동에 미치는 영향을 평가한 결과, AI를 통해 근로자가 작업을 더 빨리 완료하고 결과물의 품질을 향상시킬 수 있다는 사실이 밝혀졌다. 이러한 연구는 또한 저숙련 근로자와 고숙련 근로자 간의 기술 격차를 해소할 수 있는 AI의 잠재력을 보여주었다. 하지만 다른 연구에서는 적절한 감독 없이 AI를 사용하면 성과가 저하될 수 있다고 경고하고 있다. 8. 과학적 진보를 가속화 하는 AI2022년, AI는 과학적 발견을 발전시키기 시작했다. 그러나 2023년에는 알고리즘 분류를 더욱 효율적으로 만드는 AlphaDev부터 물질 발견 과정을 촉진하는 GNoME에 이르기까지 훨씬 더 중요한 과학 관련 AI 애플리케이션이 출시되었다 9. 미국의 AI 규제 수 급격히 증가미국의 AI 관련 규제는 지난해와 지난 5년 동안 크게 증가했다. 2016년 한 개에 불과했던 AI 관련 규제는 2023년에 25개로 증가했다. 작년에만 AI 관련 규제의 총 수가 56.3% 증가했다. 10. AI의 잠재적 영향력을 더 잘 인식하고 있으며, 더 긴장하는 사람들Ipsos의 설문조사에 따르면, 지난 1년간 AI가 향후 3~5년 내에 자신의 삶에 큰 영향을 미칠 것이라고 생각하는 사람들의 비율이 60%에서 66%로 증가했다. 또한 52%는 AI 제품 및 서비스에 대해 불안감을 표명했는데, 이는 2022년에 비해 13% 포인트 증가한 수치이다. 미국에서는 퓨 데이터에 따르면 미국인의 52%가 AI에 대해 기대감보다 우려를 더 많이 느낀다고 답해 2022년의 37%보다 증가했다. <ul><li>원문: https://aiindex.stanford.edu/report/, https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2024/04/HAI_AI-Index-Report-2024.pdf</li></ul>

Stanford

[스탠퍼드 HAI] 2024 AI 인덱스 보고서

Vite App

이력서 작성하는 글을 쓰다보니 예시가 필요했습니다.
그런데 경력 입력이 되어있는 곳이 링크드인 뿐이더군요.
랠릿같은 사이트로 옮길 자신도 없고, 그렇다고 notion같은 자유도를 감당할 수 없었습니다.

마크다운으로 후다닥 쓰고 싶어서 알아보던 중 MDX가 생각나서 후딱 만든 뒤, vercel로 배포하고 도메인 연결!
https://resume.totu.dev

소스코드 GitHub에 올려두니 @stackblitz 로 바로 에디팅도 가능해서 만족도 +1 입니다

https://github.com/totuworld/mdx-resume

이력서 작성하는 글을 쓰다보니 예시가 필요했습니다.그런데 경력 입력이 되어있는 곳이 링크드인 뿐이더군요.랠릿같은 사이트로 옮길 자신도 없고, 그렇다고 notion같은 자유도를 감당할 수 없었습니다. 마크다운으로 후다닥 쓰고 싶어서 알아보던 중 MDX가 생각나서 후딱 만든 뒤, vercel로 배포하고 도메인 연결!https://resume.totu.dev 소스코드 GitHub에 올려두니 @stackblitz 로 바로 에디팅도 가능해서 만족도 +1 입니다 https://github.com/totuworld/mdx-resume

totu.dev

MDX + GitHub 로 이력서 관리하기

2011년 Twitter에 있던 시니어 디자이너였던 [Mark Otto](https://twitter.com/mdo)와 소프트웨어 엔지니어였던 [Jacob Thornton](https://twitter.com/fat)이 [Bootstrap](https://getbootstrap.com/)이라는 CSS...

Bootstrap 개발자가 만든 제품 엔지니어링 도구 Pierre :: Outsider's Dev Story

10여년 전 크게 인기를 끌던 Bootstrap이라는 CSS 프레임워크가 있었는데 자연히 이를 만든 2명도 유명해졌습니다. 이 둘이 최근에 다시 모여서 Pierre라는 스타트업을 만들고 제품 엔지니어링 도구를 만들어서 어떤 것을 만들고 있을지 작년부터 궁금했습니다.

최근에 대기리스트에서 승인받아서 사용할 수 있게 되어서 한번 사용해 보고 어떤 제품인지를 살펴봤습니다.

https://blog.outsider.ne.kr/1715

10여년 전 크게 인기를 끌던 Bootstrap이라는 CSS 프레임워크가 있었는데 자연히 이를 만든 2명도 유명해졌습니다. 이 둘이 최근에 다시 모여서 Pierre라는 스타트업을 만들고 제품 엔지니어링 도구를 만들어서 어떤 것을 만들고 있을지 작년부터 궁금했습니다. 최근에 대기리스트에서 승인받아서 사용할 수 있게 되어서 한번 사용해 보고 어떤 제품인지를 살펴봤습니다. https://blog.outsider.ne.kr/1715

Outsider's Dev Story

‪이쯤에서 다시보는 영화 The Congress(2013)

‪영화의 주인공은 영화 배우로써, 자신을 스캔해 AI가 모든 영화나 CF 등에 대신 출연하는 계약을 맺게 된다. 단, 자신은 앞으로 어디도 나올 수 없음. 이에 따른 고뇌를 다룬 영화. 호불호가 있으니 주의하세요.‬

‪https://en.m.wikipedia.org/wiki/The_Congress_(2013_film)‬

‪이쯤에서 다시보는 영화 The Congress(2013) ‪영화의 주인공은 영화 배우로써, 자신을 스캔해 AI가 모든 영화나 CF 등에 대신 출연하는 계약을 맺게 된다. 단, 자신은 앞으로 어디도 나올 수 없음. 이에 따른 고뇌를 다룬 영화. 호불호가 있으니 주의하세요.‬ ‪https://en.m.wikipedia.org/wiki/The_Congress_(2013_film)‬

📝 이미지 한장과 음성으로 말하는 얼굴을 실시간으로 생성하는 MS의 연구

이미지 한 장과 음성을 이용해 말하는 얼굴을 생성하는 연구는 그동안 많았는데요.

이건 퀄리티가 다릅니다 😳 그냥 영상을 찍은거라고 해도 믿을 정도네요.

예시의 사람 얼굴도 생성AI로 생성한 것이고, 실사 스타일은 물론 애니메이션이나 모나리자 같은 것도 압도적인 퀄리티를 보여줍니다.

특히 일반 컨슈머용 GPU에서 40fps로 실시간 스트리밍이 가능하다고 하는데요.

연구자들도 이 기술의 결과 품질이 너무 높아 위험성이 있다고 판단했는지, 앞으로 모델이나 API로 공개할 예정은 없다고 합니다. (기술 디테일은 논문에 포함. 트랜스포머 이용)

저는 이게 빨라야 올해 말이나 내년이나 돼야 될 줄 알았는데;;; 미래가 너무 빨리 오네요.

커리어리는 영상을 올릴 수 없어 좀 아쉽네요. 🥲

논문 링크는 댓글로 👇

📝 이미지 한장과 음성으로 말하는 얼굴을 실시간으로 생성하는 MS의 연구 이미지 한 장과 음성을 이용해 말하는 얼굴을 생성하는 연구는 그동안 많았는데요. 이건 퀄리티가 다릅니다 😳 그냥 영상을 찍은거라고 해도 믿을 정도네요. 예시의 사람 얼굴도 생성AI로 생성한 것이고, 실사 스타일은 물론 애니메이션이나 모나리자 같은 것도 압도적인 퀄리티를 보여줍니다. 특히 일반 컨슈머용 GPU에서 40fps로 실시간 스트리밍이 가능하다고 하는데요. 연구자들도 이 기술의 결과 품질이 너무 높아 위험성이 있다고 판단했는지, 앞으로 모델이나 API로 공개할 예정은 없다고 합니다. (기술 디테일은 논문에 포함. 트랜스포머 이용) 저는 이게 빨라야 올해 말이나 내년이나 돼야 될 줄 알았는데;;; 미래가 너무 빨리 오네요. 커리어리는 영상을 올릴 수 없어 좀 아쉽네요. 🥲 논문 링크는 댓글로 👇

https://www.microsoft.com/en-us/research/project/vasa-1/

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

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

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

KPI를 도출하는 것은 대부분의 회사에서 매우 중요하게 생각하지만 대부분 올바르지 못한 방법으로 KPI를 도출하기 때문에 성과향상에 별로 기여하지 못하는 KPI를 도출하여 "KPI 관리해봐야 별거 없다"는 KPI 무용론에 휘말리는 경우가 많습니다. 직장인 성장스쿨에서는 많은 직장인들이 올바른 KPI를 도출할 수 있도록 바람직한 KPI 도출방법을 알려드리겠습니다. 부디 많은 직장인 여러분들의 성과관리와 기업의 조직/성과관리에 효과적으로 활용될 수 있게 되

KPI를 도출하는 올바른 프로세스

KPI를 도출하는 것은 대부분의 회사에서 매우 중요하게 생각하지만
대부분 올바르지 못한 방법으로 KPI를 도출하기 때문에 성과향상에 별로 기여하지 못하는 KPI를 도출하여 "KPI 관리해봐야 별거 없다"는 KPI 무용론에 휘말리는 경우가 많습니다.
직장인 성장스쿨에서는 많은 직장인들이 올바른 KPI를 도출할 수 있도록 바람직한 KPI 도출방법을 알려드리겠습니다.
부디 많은 직장인 여러분들의 성과관리와 기업의 조직/성과관리에 효과적으로 활용될 수 있게 되기를 바랍니다.

KPI 도출 시 반드시 유의해야 할 사항

직장인들이 더욱 성장하는데 도움이 되는 각종 정보들을 제공합니다. 많은 기업과 직장인들을 대상으로 주로 성과관리 방법에 대한 컨설팅과 강의를 진행하는 일을 하고 있습니다.

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KPI 도출 시 반드시 유의해야 할 사항

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