구매 전환율을 폭발적으로 올릴 수 있는 밴드웨건 효과, 앵커링 효과, 넛지 효과와 같은 소비자 심리학 법칙과 통찰을 하나씩 알아보겠습니다.

구매 전환율이 2배가 되는 7가지 소비자 심리학 법칙 | Hyper Conversion

밴드웨건 효과: 대세를 따라가려는 소비자 심리학
편승 효과라고도 부르는 밴드웨건 효과는 사람들이 유행이나 대세를 따라가는 경향을 말합니다. 쉽게 말해 ‘남들이 많이 산데는 이유가 있다’라는 심리예요. 이 효과를 잘 활용하면 전환율을 크게 높일 수 있습니다.

권위의 법칙: 전문가의 말은 신뢰하는 소비자 심리학
권위의 법칙은 권위 있는 전문가는 나보다 더 잘 알 것이라고 여기고 그렇기에 전문가가 하는 말을 신뢰하거나 따르는 경향을 말합니다. 이 심리를 활용하면 브랜드의 신뢰도를 높이고 보다 쉽게 구매 결정을 유도할 수 있습니다.

앵커링 효과: 가치는 상대적이라는 소비자 심리학
앵커링 효과는 사람들이 의사 결정을 할 때 처음 접한 정보를 기반으로 가치를 다르게 판단하는 경향을 이야기해요. 쉽게 말해, 처음 제공된 정보가 이후 제공되는 정보를 판단하는 데 큰 영향을 미친다는 거죠. 이 원리를 잘 활용하면 고객의 구매 결정에 결정적인 영향을 줄 수 있습니다.

손실 회피 편향: 이익보다 손실을 더 크게 느끼는 소비자 심리학
손실 회피 편향이란 사람들이 이익이 주는 행복보다 손실이 주는 고통을 더 강하게 느끼며, 손실을 피하려는 경향이 강하다는 심리학 법칙을 말합니다. 특히 할인 이벤트나 프로모션을 진행할 때 이 현상을 잘 활용하면 구매 욕구를 효과적으로 자극할 수 있어요.

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

밴드웨건 효과: 대세를 따라가려는 소비자 심리학편승 효과라고도 부르는 밴드웨건 효과는 사람들이 유행이나 대세를 따라가는 경향을 말합니다. 쉽게 말해 ‘남들이 많이 산데는 이유가 있다’라는 심리예요. 이 효과를 잘 활용하면 전환율을 크게 높일 수 있습니다. 권위의 법칙: 전문가의 말은 신뢰하는 소비자 심리학권위의 법칙은 권위 있는 전문가는 나보다 더 잘 알 것이라고 여기고 그렇기에 전문가가 하는 말을 신뢰하거나 따르는 경향을 말합니다. 이 심리를 활용하면 브랜드의 신뢰도를 높이고 보다 쉽게 구매 결정을 유도할 수 있습니다. 앵커링 효과: 가치는 상대적이라는 소비자 심리학앵커링 효과는 사람들이 의사 결정을 할 때&nbsp;처음 접한 정보를 기반으로 가치를 다르게 판단하는 경향을 이야기해요. 쉽게 말해, 처음 제공된 정보가 이후 제공되는 정보를 판단하는 데 큰 영향을 미친다는 거죠. 이 원리를 잘 활용하면 고객의 구매 결정에 결정적인 영향을 줄 수 있습니다. 손실 회피 편향: 이익보다 손실을 더 크게 느끼는 소비자 심리학손실 회피 편향이란 사람들이&nbsp;이익이 주는 행복보다 손실이 주는 고통을 더 강하게 느끼며, 손실을 피하려는 경향이 강하다는 심리학 법칙을 말합니다. 특히 할인 이벤트나 프로모션을 진행할 때 이 현상을 잘 활용하면 구매 욕구를 효과적으로 자극할 수 있어요. 본 게시글은 ‘hyperconversion’의 콘텐츠를 보고 영감을 받아 공유합니다. 자세한 내용은 아래 원문을 읽어보세요 🙏🏻

Hyper Conversion

구매전환율 2배가 되는 심리학 법칙 7가지

세상에 팔 수 없는 제품은 없다.극단적인 표현이지만 이 말이 100% 틀렸다고 할 수는 없습니다. 스트리트웨어 브랜드로 유명한 슈프림은 2016년에 실제 점토 벽돌에 자사 로고를 새겨 한정판...

일 잘하는 마케터의 5가지 설득법

1. 실패하지 않을 것이라고 이야기하기
상대방을 설득할 때, '이 프로젝트를 하면 좋은 점'을 이야기하는 것은 효과가 있습니다. 하지만 설득력을 높이기 위해서는 '이 프로젝트가 실패하지 않을 이유'의 관점에서도 이야기를 하는 것이 더 좋습니다. 상사나 동료가 보스님의 제안을 망설이는 이유 중 하나는 '실패에 대한 두려움'이라는 사실, 잊지 마세요!
많은 기업이 상세페이지에 '시장 점유율 1위', '판매량 1위'와 같은 용어를 쓰는 이유가 있어요. 많은 사람이 선택했다는 논조로 설득하는 것이 효과적이기 때문이죠. 저는 상세페이지를 만들 때, '우리 제품을 사면 소비자가 절대 실패하지 않을 것이라고 설득하기'라는 목표를 먼저 설정하곤 합니다. 소비자가 상세페이지를 보는 이유는 이 구매가 실패하지 않을 것이라는 확신을 얻기 위해서이기 때문입니다.

3. 상대방 입장에서 생각하기
아마존의 창업자 제프 베조스는 고객 집착(Customer Obseesion)을 강조하기로 유명합니다. 회사 내 사업전략을 세울 때 고객 필요와 욕구를 가장 우선시하는데요. 아마존 프라임의 빠르고 무료로 제공되는 배송 서비스나 간편한 반품 정책은 이를 통해서 나온 결과물입니다. 소비자 이익 극대화를 초점에 맞춘 아마존이 꾸준히 성장하는 것은 바로 이러한 이유 때문이죠.
간혹 '고객을 위한 기술'이 아닌, '기술을 위한 기술'을 개발하면서 회사가 거대한 연구소와 같이 바뀌는 것을 가끔 볼 수 있어요. 고객이 선택하지 않는 기술 개발은 오히려 사업 성장의 걸림돌이 되기도 합니다.

4. 감정과 논리로 함께 설득하기
이를 통해 영감을 얻은 애플은 'Think Different'라는 캠페인을 진행했습니다. 단순한 제품 기능을 홍보하는 것이 아니라 소비자들에게 '우리 모두가 세상을 바꿀 수 있다'는 강렬한 메시지를 전달했어요. 물론 애플은 동시에 혁신적인 기술 소개와 구체적 수치와 데이터를 통해 논리적으로 제품의 우수성을 입증했죠.
애플의 광고는 감정적 호소와 논리적 근거를 적절히 활용해요. 아이폰 광고는 종종 감성적인 장면을 통해 제품이 어떻게 사람들의 삶을 더 나아지게 하는지 보여줍니다. 또 한편으로는 제품의 기술적 우수성을 논리적으로 설명하기도 하고요. 이러한 접근은 소비자들이 제품을 구매할 때 이성적이면서도 감정적인 요소를 모두 고려하게 합니다.

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

1. 실패하지 않을 것이라고 이야기하기상대방을 설득할 때, '이 프로젝트를 하면 좋은 점'을 이야기하는 것은 효과가 있습니다. 하지만 설득력을 높이기 위해서는&nbsp;'이 프로젝트가 실패하지 않을 이유'의 관점에서도 이야기를 하는 것이 더 좋습니다. 상사나 동료가 보스님의 제안을 망설이는 이유 중 하나는 '실패에 대한 두려움'이라는 사실, 잊지 마세요!많은 기업이 상세페이지에 '시장 점유율 1위', '판매량 1위'와 같은 용어를 쓰는 이유가 있어요. 많은 사람이 선택했다는 논조로 설득하는 것이 효과적이기 때문이죠. 저는 상세페이지를 만들 때, '우리 제품을 사면 소비자가 절대 실패하지 않을 것이라고 설득하기'라는 목표를 먼저 설정하곤 합니다. 소비자가 상세페이지를 보는 이유는 이 구매가 실패하지 않을 것이라는 확신을 얻기 위해서이기 때문입니다. 3. 상대방 입장에서 생각하기아마존의 창업자 제프 베조스는 고객 집착(Customer Obseesion)을 강조하기로 유명합니다. 회사 내 사업전략을 세울 때&nbsp;고객 필요와 욕구를 가장 우선시하는데요. 아마존 프라임의 빠르고 무료로 제공되는 배송 서비스나 간편한 반품 정책은 이를 통해서 나온 결과물입니다. 소비자 이익 극대화를 초점에 맞춘 아마존이 꾸준히 성장하는 것은 바로 이러한 이유 때문이죠.간혹 '고객을 위한 기술'이 아닌, '기술을 위한 기술'을 개발하면서 회사가 거대한 연구소와 같이 바뀌는 것을 가끔 볼 수 있어요. 고객이 선택하지 않는 기술 개발은 오히려 사업 성장의 걸림돌이 되기도 합니다. 4. 감정과 논리로 함께 설득하기이를 통해 영감을 얻은 애플은 'Think Different'라는 캠페인을 진행했습니다. 단순한 제품 기능을 홍보하는 것이 아니라 소비자들에게&nbsp;'우리 모두가 세상을 바꿀 수 있다'는 강렬한 메시지를 전달했어요. 물론 애플은 동시에 혁신적인 기술 소개와 구체적 수치와 데이터를 통해 논리적으로 제품의 우수성을 입증했죠.애플의 광고는 감정적 호소와 논리적 근거를 적절히 활용해요. 아이폰 광고는 종종 감성적인 장면을 통해 제품이 어떻게 사람들의 삶을 더 나아지게 하는지 보여줍니다. 또 한편으로는 제품의 기술적 우수성을 논리적으로 설명하기도 하고요. 이러한 접근은 소비자들이 제품을 구매할 때 이성적이면서도 감정적인 요소를 모두 고려하게 합니다. 본 게시글은 ‘Q레터’의 콘텐츠를 보고 영감을 받아 공유합니다. 자세한 내용은 아래 원문을 읽어보세요 🙏🏻

아이보스

가장 빠른 방법은 세상에 호기심
가지기 입니다. 그런데 갑자기 없던
호기심이 생기지는 않습니다.

이때 작은 발견에 감사하는 태도가
중요해요. 분명 작은 호기심을 이어나가는
실천이 삶의 채도를 바꾸게 될 거예요.

가장 빠른 방법은 세상에 호기심가지기 입니다. 그런데 갑자기 없던호기심이 생기지는 않습니다. 이때 작은 발견에 감사하는 태도가중요해요. 분명 작은 호기심을 이어나가는실천이 삶의 채도를 바꾸게 될 거예요.

🧐Why형 인간 되기?

💛 눈이 부시게 ... 오늘을 살아가세요

하루하루 열심히 살아낸 우리들을 위해 테헤란로 소진언니가-

제가 가장 애정하는 jtbc 드라마 '눈이부시게'에 나오는 명대사예요.

엄청 많이 울면서 봤던 정말 잘 만든 웰메이드 드라마예요. 연휴 기간 동안 시청해보셔도 좋을 듯 하네요.

추석 연휴를 앞두고 나를 돌아보고 응원하는 시간이 되시기를 바라면서 전해드립니다.

#눈이부시게 #jtbc #jtbc드라마 #명대사
________________
✨'job'을 넘어 나만의 '업'을 찾는 길
🎯 #테헤란로소진언니

https://www.youtube.com/watch?v=Kb32FWeU1Co

💛 눈이 부시게 ... 오늘을 살아가세요 하루하루 열심히 살아낸 우리들을 위해 테헤란로 소진언니가- 제가 가장 애정하는 jtbc 드라마 '눈이부시게'에 나오는 명대사예요. 엄청 많이 울면서 봤던 정말 잘 만든 웰메이드 드라마예요. 연휴 기간 동안 시청해보셔도 좋을 듯 하네요. 추석 연휴를 앞두고 나를 돌아보고 응원하는 시간이 되시기를 바라면서 전해드립니다. #눈이부시게 #jtbc #jtbc드라마 #명대사 ________________ ✨'job'을 넘어 나만의 '업'을 찾는 길 🎯 #테헤란로소진언니 https://www.youtube.com/watch?v=Kb32FWeU1Co

💛 눈이 부시게 ... 오늘을 살아가세요

1
우리는 다소 이상한 사실을 마주하게 됩니다.

2
우리는 우리가 할 수 있는 일과 도달할 수 있는 목표를 과소평가하는 경향이 있습니다.

3
그리고 마찬가지로 이상한 사실이 있습니다.

4
우리가 할 줄 모르는 일을 다른 사람들은 할 수 있다고 생각하는 겁니다.

5
그게 사실이 아니라는 것을 알길 바랍니다.

1 우리는 다소 이상한 사실을 마주하게 됩니다. ​ ​2 우리는 우리가 할 수 있는 일과 도달할 수 있는 목표를 과소평가하는 경향이 있습니다. ​ ​3 그리고 마찬가지로 이상한 사실이 있습니다. ​ ​4 우리가 할 줄 모르는 일을 다른 사람들은 할 수 있다고 생각하는 겁니다. ​ ​5 그게 사실이 아니라는 것을 알길 바랍니다.

< 우리 모두가 간과하는 중요한 진실 >

퍼포먼스 마케팅의 수학공식 이해하기! “매출액 = 객단가 x 거래건수”

👉 매출액 = 객단가 X 거래건수
👉 매출액을 높이기 위해서는 객단가를 높이거나(↑) 또는 거래건수(↑)를 높여야 합니다.
👉거래건수는 다시 유입자수 X 구매 전환율로 분류할 수 있겠습니다.

이를 다시 정리면, 매출액 = 객단가 X 유입자수 X 구매 전환율
- 객단가 : 1건의 구매당 평균 구매 금액
- 전환율 : 유입자수 대비 전환된 횟수 (* CVR = 전환수/유입자수)
(ex. 금일 홈페이지 유입자수가 100명이고 구매건수가 5건이면, 금일 우리 홈페이지 구매 전환율은 5%)

👉 거래건수를 높이기 위해서는 유입자수(↑)를 늘리거나 전환율(↑)을 높여야 합니다. 더 세분화되었죠?
 * 유입은 Paid 매체를 통한 광고 집행으로 늘릴 수 있겠습니다. (ex. 페이스북 광고, 구글 디스플레이광고, 키워드 광고 등)
 * 전환율(CVR)을 높이기 위해서는 여러 가지 고려해볼 수 있지만 아래와 같은 예시를 들어볼 수가 있다.
1) 상세페이지 설득력 높이기
2) 전환가능성이 높은 (=잠재적 LTV가 높은) 고객 획득하기
3) More, 채널톡과 같은 CRM 솔루션 활용하여 고객 Retention 높이기

👉 매출액 = 유입자수 X 구매 전환율 X 객단가
사실 이 단계에서도 더 세분화 할 수 있습니다.
유입도 신규 방문자 수 X 회원가입 전환율 등으로 세분화 할 수 있겠고,
구매 전환율 역시 세부 상품페이지 유입율 X 구매버튼 클릭률 등으로 세분화할 수 있겠죠?
세분화하면 할 수록 각 단계에서 어떤 지표들을 관리해야하는 지 보이실 겁니다.
한 번 큰 틀에서 각자 서비스의 '매출' 을 구성하는 여러 변수들을 정리해보세요!

👉 매출액 = 객단가 X 거래건수👉 매출액을 높이기 위해서는 객단가를 높이거나(↑) 또는 거래건수(↑)를 높여야 합니다.👉거래건수는 다시 유입자수 X 구매 전환율로 분류할 수 있겠습니다. 이를 다시 정리면, 매출액 = 객단가 X 유입자수 X 구매 전환율-&nbsp;객단가 : 1건의 구매당 평균 구매 금액-&nbsp;전환율 : 유입자수 대비 전환된 횟수 (* CVR = 전환수/유입자수)(ex. 금일 홈페이지 유입자수가 100명이고 구매건수가 5건이면, 금일 우리 홈페이지 구매 전환율은 5%) 👉 거래건수를 높이기 위해서는 유입자수(↑)를 늘리거나 전환율(↑)을 높여야 합니다. 더 세분화되었죠?<ul ><li>유입은 Paid 매체를 통한 광고 집행으로 늘릴 수 있겠습니다. (ex. 페이스북 광고, 구글 디스플레이광고, 키워드 광고 등)</li><li>전환율(CVR)을 높이기 위해서는 여러 가지 고려해볼 수 있지만 아래와 같은 예시를 들어볼 수가 있다.</li></ul>1) 상세페이지 설득력 높이기2) 전환가능성이 높은 (=잠재적 LTV가 높은) 고객 획득하기3) More, 채널톡과 같은 CRM 솔루션 활용하여 고객 Retention 높이기 👉 매출액 = 유입자수 X 구매 전환율 X 객단가사실 이 단계에서도 더 세분화 할 수 있습니다.유입도 신규 방문자 수 X 회원가입 전환율 등으로 세분화 할 수 있겠고,구매 전환율 역시 세부 상품페이지 유입율 X 구매버튼 클릭률 등으로 세분화할 수 있겠죠?세분화하면 할 수록 각 단계에서 어떤 지표들을 관리해야하는 지 보이실 겁니다.한 번 큰 틀에서 각자 서비스의 '매출' 을 구성하는 여러 변수들을 정리해보세요!

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[➗✖️매출의 수학공식을 이해하자!]

커리어리 친구들, 오픈AI가 재배한 딸기(strawberry, o1)를 잘 따서 먹고(사용하고) 있습니꽈? ㅎㅎ 현재 온통 제 페북 탐라에 딸기 얘기 밖에 없네요!! 일반 분들은 가을에 왠 딸기?? 라고 하겠지만 … 공개된 블로그를 읽고 제가 느낀 점에 대해 몇 가지 적어 보고자 합니다.

이번 ‘딸기’ 버전에서 크게 향상 된 것은 추론 시간을 단축시키고 동시에 많은 사용자가 사용할 수 있도록 추론을 확장시켜 추론 패러다임을 대중화시켰다고 봅니다. 물론 ‘딸기’ 이전에 그록(Groq, 일론 아저씨 Grok2 아님) 에서 엄청나게 빠른 추론 경험을 해 보신 분들이 있을 것 입니다.

강화 학습(Reinforcement Learning)의 선구자들 중 한 명인 리차드 서튼(Richard S. Sutton) 은, 컴퓨팅 자원이 증가함에 따라 무한히 확장될 수 있는 두 가지 핵심 기술이 '학습'(learning)과 '탐색'(search) 라고 보았습니다. 이 내용은 2019년에 작성한 에세이인 “쓴 교훈(The Bitter Lesson)"에서 비롯되었는 데, 특정한 인간의 지식이나 전문성을 모델에 주입하는 것보다, 계산 능력의 증가와 함께 일반적인 학습 알고리즘을 사용하는 것이 더 효과적이라는 점을 강조했습니다.

딸기는 이러한 후자인 검색에 초점을 맞추지 않았나 생각합니다.

1. 사실 추론을 수행하기 위해 거대한 모델은 필요하지 않습니다. 수 많은 파라미터가 Trivia QA와 같은 벤치마크에서 좋은 성능을 내기 위해 사실을 암기하는 데 사용됩니다. 또한, 지식에서 추론을 분리하는 것이 가능합니다.

즉, 웹브라우저나 코드 검증기와 같은 도구를 호출하는 방법을 아는 작은 "추론 코어"를 사용하는 것입니다. 그렇게 하면, 사전 훈련에 필요한 계산량이 줄어들 수 있습니다.

2. 막대한 양의 계산이 사전/후 훈련 대신 추론 서비스 제공으로 이동합니다. LLM은 텍스트 기반 시뮬레이터와도 유사한 데, 시뮬레이터에서 다양한 전략과 시나리오를 전개함으로써, 모델은 결국 좋은 솔루션으로 수렴하게 됩니다. 이 과정은 AlphaGo의 몬테카를로 트리 탐색(MCTS)과 같은 연구에서도 잘 보여 줍니다.

3. 수 억명이 사용하고 있는 OpenAI는 오래전에 추론 스케일링 법칙을 알아냈을 것이며, 이는 학계가 최근에야 발견하지 않았을까 추측해 봅니다. 주요 논문 근거는 다음과 같습니다.

- Large Language Monkeys: Scaling Inference Compute with Repeated Sampling : DeepSeek-Coder가 SWE-Bench에서 샘플 하나로 15.9%에서 250개의 샘플로 56%로 증가하여 Sonnet-3.5를 능가한다는 것을 발견했습니다.

- Scaling LLM Test-Time Compute Optimally can be More Effective than Scaling Model Parameters: 이 논문은 PaLM 2-S가 테스트 시간 검색을 통해 MATH에서 14배 더 큰 모델을 능가한다는 것을 보여주었습니다.

4. 딸기의 실제 프로덕션에 적용하는 것은 학술적 벤치마크를 달성하는 것보다 훨씬 어려울 것 같습니다. 현재 ‘딸기’ 버전은 대부분 잘 생각(COT)해서 좋은 결과를 보여 주지만, 몇몇은 기대한 만큼 ‘reasoning’이 동작하지 않은 것이 여기 저기 탐라에 올라 온 글들을 보았습니다. (아직 베타 이전의 프리뷰 버전임을 감안)

또한, 실제 환경에서의 추론 문제에 대해, 언제 탐색을 중지해야 할까요? 보상 함수는 무엇일까요? 성공 기준은 무엇인가요? 언제 코드 인터프리터와 같은 도구를 루프에 호출해야 할까요? 이러한 CPU 프로세스의 계산 비용을 어떻게 고려할까요? 이에 대해 오픈AI에서 자세히 공개하지 않았습니다.

5. 딸기 버전은 쉽게 데이터 플라이휠이 될 수 있습니다. 만약 답변이 정확하다면, 전체 탐색 추적이 긍정적이고 부정적인 보상을 모두 포함하는 작은 학습 예제 데이터셋이 될 것 입니다.

그러니깐 여러분들은 많이 쓰면 쓸수록 일종의 강화 학습과 차세대 GPT를 위한 추론 코어를 향상 시켜 줄 것 입니다 🙂 (전 세계 사용자들을 이용해 베타 테스트중 ㅡ.ㅡ)

커리어리 친구들, 오픈AI가 재배한 딸기(strawberry, o1)를 잘 따서 먹고(사용하고) 있습니꽈? ㅎㅎ 현재 온통 제 페북 탐라에 딸기 얘기 밖에 없네요!! 일반 분들은 가을에 왠 딸기?? 라고 하겠지만 … 공개된 블로그를 읽고 제가 느낀 점에 대해 몇 가지 적어 보고자 합니다. 이번 ‘딸기’ 버전에서 크게 향상 된 것은 추론 시간을 단축시키고 동시에 많은 사용자가 사용할 수 있도록 추론을 확장시켜 추론 패러다임을 대중화시켰다고 봅니다. 물론 ‘딸기’ 이전에 그록(Groq, 일론 아저씨 Grok2 아님) 에서 엄청나게 빠른 추론 경험을 해 보신 분들이 있을 것 입니다. 강화 학습(Reinforcement Learning)의 선구자들 중 한 명인 리차드 서튼(Richard S. Sutton) 은, 컴퓨팅 자원이 증가함에 따라 무한히 확장될 수 있는 두 가지 핵심 기술이 '학습'(learning)과 '탐색'(search) 라고 보았습니다. 이 내용은 2019년에 작성한 에세이인 “쓴 교훈(The Bitter Lesson)"에서 비롯되었는 데, 특정한 인간의 지식이나 전문성을 모델에 주입하는 것보다, 계산 능력의 증가와 함께 일반적인 학습 알고리즘을 사용하는 것이 더 효과적이라는 점을 강조했습니다. 딸기는 이러한 후자인 검색에 초점을 맞추지 않았나 생각합니다. 1. 사실 추론을 수행하기 위해 거대한 모델은 필요하지 않습니다. 수 많은 파라미터가 Trivia QA와 같은 벤치마크에서 좋은 성능을 내기 위해 사실을 암기하는 데 사용됩니다. 또한, 지식에서 추론을 분리하는 것이 가능합니다. 즉, 웹브라우저나 코드 검증기와 같은 도구를 호출하는 방법을 아는 작은 "추론 코어"를 사용하는 것입니다. 그렇게 하면, 사전 훈련에 필요한 계산량이 줄어들 수 있습니다. 2. 막대한 양의 계산이 사전/후 훈련 대신 추론 서비스 제공으로 이동합니다. LLM은 텍스트 기반 시뮬레이터와도 유사한 데, 시뮬레이터에서 다양한 전략과 시나리오를 전개함으로써, 모델은 결국 좋은 솔루션으로 수렴하게 됩니다. 이 과정은 AlphaGo의 몬테카를로 트리 탐색(MCTS)과 같은 연구에서도 잘 보여 줍니다. 3. 수 억명이 사용하고 있는 OpenAI는 오래전에 추론 스케일링 법칙을 알아냈을 것이며, 이는 학계가 최근에야 발견하지 않았을까 추측해 봅니다. 주요 논문 근거는 다음과 같습니다. - Large Language Monkeys: Scaling Inference Compute with Repeated Sampling : DeepSeek-Coder가 SWE-Bench에서 샘플 하나로 15.9%에서 250개의 샘플로 56%로 증가하여 Sonnet-3.5를 능가한다는 것을 발견했습니다. - Scaling LLM Test-Time Compute Optimally can be More Effective than Scaling Model Parameters: 이 논문은 PaLM 2-S가 테스트 시간 검색을 통해 MATH에서 14배 더 큰 모델을 능가한다는 것을 보여주었습니다. 4. 딸기의 실제 프로덕션에 적용하는 것은 학술적 벤치마크를 달성하는 것보다 훨씬 어려울 것 같습니다. 현재 ‘딸기’ 버전은 대부분 잘 생각(COT)해서 좋은 결과를 보여 주지만, 몇몇은 기대한 만큼 ‘reasoning’이 동작하지 않은 것이 여기 저기 탐라에 올라 온 글들을 보았습니다. (아직 베타 이전의 프리뷰 버전임을 감안) 또한, 실제 환경에서의 추론 문제에 대해, 언제 탐색을 중지해야 할까요? 보상 함수는 무엇일까요? 성공 기준은 무엇인가요? 언제 코드 인터프리터와 같은 도구를 루프에 호출해야 할까요? 이러한 CPU 프로세스의 계산 비용을 어떻게 고려할까요? 이에 대해 오픈AI에서 자세히 공개하지 않았습니다. 5. 딸기 버전은 쉽게 데이터 플라이휠이 될 수 있습니다. 만약 답변이 정확하다면, 전체 탐색 추적이 긍정적이고 부정적인 보상을 모두 포함하는 작은 학습 예제 데이터셋이 될 것 입니다. 그러니깐 여러분들은 많이 쓰면 쓸수록 일종의 강화 학습과 차세대 GPT를 위한 추론 코어를 향상 시켜 줄 것 입니다 🙂 (전 세계 사용자들을 이용해 베타 테스트중 ㅡ.ㅡ)

<오픈AI의 딸기(o1) 서비스에 대한 저의 견해>

방송인 최화정(63)이 국내 화장품 브랜드 ‘설화수’의 홍보 모델이 됐다. 국내 대표 화장품 업체 아모레퍼시픽은 “최화정을 설화수 한국 앰버서더로 선정했다”며 “이달부터 설화수 스킨케어 제품의 공식 홍보 모델로 활동

“60대에 화장품 모델 영광”… 설화수 새 얼굴된 ‘이 배우’

1. (요즘 유튜브에서 큰 인기를 끌고 있는) 방송인 최화정 씨가 국내 화장품 브랜드 ‘설화수’의 홍보 모델이 됐다.

2. 최근 아모레퍼시픽은 “최화정 씨를 설화수 한국 앰버서더로 선정했다”며 “이달부터 설화수 스킨케어 제품의 공식 홍보 모델로 활동할 것”이라고 밝혔다.

3. 방송인 최화정 씨는 1979년 TBC 공채 탤런트로 데뷔했으며 45년간 연기자, 쇼호스트, MC 등으로 활약했다. 1996년 11월 14일 파워FM 개국과 함께 SBS 라디오 ‘최화정의 파워타임’을 27년간 진행해왔다.

4. 지난 6월 라디오 DJ 자리에서 내려온 뒤, 최화정 씨는 유튜브 채널 ‘안녕하세요 최화정이에요’를 통해 젊은 세대와 소통하며 제2의 전성기를 맞고 있다.

5. 아모레퍼시픽 관계자는 최화정 씨를 모델로 발탁한 이유에 대해 “60대라고 믿기지 않는 밝은 에너지를 갖고 있으며 자기 관리의 아이콘으로 통한다”며 “자신감 있고 당당한 이미지와 브랜드 타깃 고객을 고려해 선정했다”고 설명했다. (이에) 최화정 씨는 “60대에 설화수 모델이 돼 영광스럽다”고 했다.

6. 설화수는 아모레퍼시픽의 고가 한방화장품 브랜드로, 중년층을 주 고객층으로 삼고 있다. 1997년 브랜드 론칭 이후 20년간 ‘노 모델’ 전략을 고수해오다, 타깃 고객층을 넓히기 위해 2018년 배우 송혜교를 첫 모델로 내세웠다. 2022년부터 K팝 걸그룹 블랙핑크 멤버 로제가 2년 동안 설화수의 글로벌 앰버서더로 활약했다.

1. (요즘 유튜브에서 큰 인기를 끌고 있는) 방송인 최화정 씨가 국내 화장품 브랜드 ‘설화수’의 홍보 모델이 됐다. 2. 최근 아모레퍼시픽은 “최화정 씨를 설화수 한국 앰버서더로 선정했다”며 “이달부터 설화수 스킨케어 제품의 공식 홍보 모델로 활동할 것”이라고 밝혔다. 3. 방송인 최화정 씨는 1979년 TBC 공채 탤런트로 데뷔했으며 45년간 연기자, 쇼호스트, MC 등으로 활약했다. 1996년 11월 14일 파워FM 개국과 함께 SBS 라디오 ‘최화정의 파워타임’을 27년간 진행해왔다. 4. 지난 6월 라디오 DJ 자리에서 내려온 뒤, 최화정 씨는 유튜브 채널 ‘안녕하세요 최화정이에요’를 통해 젊은 세대와 소통하며 제2의 전성기를 맞고 있다. 5. 아모레퍼시픽 관계자는 최화정 씨를 모델로 발탁한 이유에 대해 “60대라고 믿기지 않는 밝은 에너지를 갖고 있으며 자기 관리의 아이콘으로 통한다”며 “자신감 있고 당당한 이미지와 브랜드 타깃 고객을 고려해 선정했다”고 설명했다. (이에) 최화정 씨는 “60대에 설화수 모델이 돼 영광스럽다”고 했다. 6. 설화수는 아모레퍼시픽의 고가 한방화장품 브랜드로, 중년층을 주 고객층으로 삼고 있다. 1997년 브랜드 론칭 이후 20년간 ‘노 모델’ 전략을 고수해오다, 타깃 고객층을 넓히기 위해 2018년 배우 송혜교를 첫 모델로 내세웠다. 2022년부터 K팝 걸그룹 블랙핑크 멤버 로제가 2년 동안 설화수의 글로벌 앰버서더로 활약했다.

n.news.naver.com

유튜브로 다시 전성기를 구가하고 있는 방송인 최화정 씨 ㄷㄷ

YouTube에서 마음에 드는 동영상과 음악을 감상하고, 직접 만든 콘텐츠를 업로드하여 친구, 가족뿐 아니라 전 세계 사람들과 콘텐츠를 공유할 수 있습니다.

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변창우 작가님을 모시고 다가올 미래를 어떻게 준비할 지 고민이 많은 직장인을 위해 이야기를 들어보았습니다. 그 두번째 이야기~ 😊

#무기가_되는_생각법 #변창우 #추천도서

AI시대, 일잘러가 되기위한 덕목 로지컬씽킹과 로직트리 활용.

하지만 '대중화', '보편화' 되어가고 있는 AI시대에 적응하기 위해서는 기술보다 이것이 더 중요하다고 한다.

AI시대를 준비하는 일잘러들은 어떤 마음가짐으로 다가올 미래를 준비하고 있을까?

2부에서는 다가올 미래에 먹고 사는것에 고민이 많을 직장인들과 예비직장인들을 위한 현실 조언을 준비했다.

https://youtu.be/on9TKjlrciU?si=4bqrD7az57OryAVo

변창우 작가님을 모시고 다가올 미래를 어떻게 준비할 지 고민이 많은 직장인을 위해 이야기를 들어보았습니다. 그 두번째 이야기~ 😊 #무기가_되는_생각법 #변창우 #추천도서 AI시대, 일잘러가 되기위한 덕목 로지컬씽킹과 로직트리 활용. 하지만 '대중화', '보편화' 되어가고 있는 AI시대에 적응하기 위해서는 기술보다 이것이 더 중요하다고 한다. AI시대를 준비하는 일잘러들은 어떤 마음가짐으로 다가올 미래를 준비하고 있을까? 2부에서는 다가올 미래에 먹고 사는것에 고민이 많을 직장인들과 예비직장인들을 위한 현실 조언을 준비했다. https://youtu.be/on9TKjlrciU?si=4bqrD7az57OryAVo

youtu.be

짧은 o1 사용 소감.

아이디어 토론 상대로 사용해봤는데, 기존 모델들보다 압도적으로 좋음. 기존 모델들보다 아이디어를 더 깊은 수준으로 그리고 디테일하게 생성함.

지난 1-2주 동안 실제 사람과 토론한 내용을 다시 토론해봤는데, 사람과 했던 이야기들 중 핵심적이라고 생각했던 이야기가 거의 다 들어가 있었음.

Claude 3.5나 GPT-4하고 토론하면 너무 평이한 답변만 해서 답답했음. 그래서 내 스스로 생각한 것을 투영하는 고무오리 정도 수준으로만 사용했음. 그런데 이제는 진짜 사람 수준으로 아이디어를 제안하고 토론 할 수 있게 되었음.

다만, 아직 유레카 수준의 창의력을 발휘하는 것은 아니고, 맥락과 스펙을 잘 전달하는 것은 여전히 중요함.

짧은 o1 사용 소감. 아이디어 토론 상대로 사용해봤는데, 기존 모델들보다 압도적으로 좋음. 기존 모델들보다 아이디어를 더 깊은 수준으로 그리고 디테일하게 생성함. 지난 1-2주 동안 실제 사람과 토론한 내용을 다시 토론해봤는데, 사람과 했던 이야기들 중 핵심적이라고 생각했던 이야기가 거의 다 들어가 있었음. Claude 3.5나 GPT-4하고 토론하면 너무 평이한 답변만 해서 답답했음. 그래서 내 스스로 생각한 것을 투영하는 고무오리 정도 수준으로만 사용했음. 그런데 이제는 진짜 사람 수준으로 아이디어를 제안하고 토론 할 수 있게 되었음. 다만, 아직 유레카 수준의 창의력을 발휘하는 것은 아니고, 맥락과 스펙을 잘 전달하는 것은 여전히 중요함.

A collection of (mostly) technical things every software developer should know about - mtdvio/every-programmer-should-know

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개발자라면 찜 해놔야하는 GitHub 저장소들

모든 프로그래머가 알아야하는 지식 모음
https://github.com/mtdvio/every-programmer-should-know
JS 프로젝트 50일동안 50개만들기
https://github.com/bradtraversy/50projects50days

모오던 웹개발
https://github.com/dexteryy/spellbook-of-modern-webdev

30초면 배울 수 있는 코드 스니핏들
https://github.com/Chalarangelo/30-seconds-of-code

개발 면접 핸드북
https://github.com/yangshun/tech-interview-handbook

개발자라면 찜 해놔야하는 GitHub 저장소들 모든 프로그래머가 알아야하는 지식 모음https://github.com/mtdvio/every-programmer-should-knowJS 프로젝트 50일동안 50개만들기https://github.com/bradtraversy/50projects50days 모오던 웹개발https://github.com/dexteryy/spellbook-of-modern-webdev 30초면 배울 수 있는 코드 스니핏들https://github.com/Chalarangelo/30-seconds-of-code 개발 면접 핸드북https://github.com/yangshun/tech-interview-handbook

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모든 프로그래머가

SQL을 처음부터 제대로 공부하고 싶지만, 어떻게 공부해야 할지 망설이고 있나요?

아래의 SQL 마인드맵으로 초보 단계부터 고급 단계까지 차근차근 공부해봐요.

 1. 초보 단계 (Basic)
    * SELECT
    * FROM
    * WHERE
    * ORDER BY
    * AGGREGATE
    * GROUP BY
    * LIMIT
 2. 중급 단계 (Intermediate)
    * LEFT JOIN
    * INNER JOIN
    * LIKE
    * IN
    * CASE WHEN
    * HAVING
    * UNION ALL
 3. 고급 단계 (Advanced)
    * SUBQUERY
    * CTE (WITH)
    * STORED PRECEDURE
    * TRIGGER
    * WINDOW FUNCTION
 4. 연습 단계 (Practice)
    * BASIC SQL PROJECT (SQL 기초 프로젝트)
    * INTERMEDIATE SQL PROJECT(SQL 중급 프로젝트)
    * ADVANCED SQL PROJECT(SQL 고급 프로젝트)

#데이터리차드 #SQL #로드맵

SQL을 처음부터 제대로 공부하고 싶지만, 어떻게 공부해야 할지 망설이고 있나요? 아래의 SQL 마인드맵으로 초보 단계부터 고급 단계까지 차근차근 공부해봐요. <ol ><li>초보 단계 (Basic)<ul ><li>SELECT</li><li>FROM</li><li>WHERE</li><li>ORDER BY</li><li>AGGREGATE</li><li>GROUP BY</li><li>LIMIT</li></ul></li><li>중급 단계 (Intermediate)<ul ><li>LEFT JOIN</li><li>INNER JOIN</li><li>LIKE</li><li>IN</li><li>CASE WHEN</li><li>HAVING</li><li>UNION ALL</li></ul></li><li>고급 단계 (Advanced)<ul ><li>SUBQUERY</li><li>CTE (WITH)</li><li>STORED PRECEDURE</li><li>TRIGGER</li><li>WINDOW FUNCTION</li></ul></li><li>연습 단계 (Practice)<ul ><li>BASIC SQL PROJECT (SQL 기초 프로젝트)</li><li>INTERMEDIATE SQL PROJECT(SQL 중급 프로젝트)</li><li>ADVANCED SQL PROJECT(SQL 고급 프로젝트)</li></ul></li></ol> #데이터리차드 #SQL #로드맵

SQL 학습 로드맵

AutoParams 덕분에 3년 이상을 Spring Boot 앱 개발에 TDD를 덜 힘들게 적용했습니다. 누군가에게 조금이라도 더 도움이 되길 바라며 올해 스프링 캠프에서 AutoParams의 목적과 아키텍처, 사용법을 설명하는 자리를 가졌습니다.

AutoParams 덕분에 3년 이상을 Spring Boot 앱 개발에 TDD를 덜 힘들게 적용했습니다. 누군가에게 조금이라도 더 도움이 되길 바라며 올해 스프링 캠프에서 AutoParams의 목적과 아키텍처, 사용법을 설명하는 자리를 가졌습니다.

AutoParams를 사용한 Spring Boot 응용프로그램 테

1. 찰스 다윈은 하루에 90분씩 3번 일했고, 나머지 시간에는 긴 산책을 하거나 낮잠을 자거나 상념에 잠겼다. (그러면서도 그는 <종의 기원>을 포함해 19권의 책을 집필했다)

2. 엄청난 다작가이자 사상가로 알려진 앙리 푸앵카레는 오전 10시부터 정오까지 첫 번째 작업을 한 뒤, 오후 5시부터 7시까지 두 번째 작업을 했다. (그는 하루 4시간만 일했다)

3. 마찬가지로, 수학자 고드프리 해럴드 하디는 ‘의식적 작업은 하루 4시간이 최대치’이며, 나머지 시간을 너무 많은 바쁜 일로 채우면 오히려 비생산적이라고 믿었다.

4. 다윈, 푸앵카레, 하디는 모든 같은 이야기를 하고 있다. 제대로 초점을 맞추고, 진짜 집중력을 (제대로) 발휘하면, 그리고 양질의 휴식으로 집중하는 시간을 잘 뒷받침하면, 위대한 성취를 이루는 데 필요한 시간은 하루 4시간이면 충분하다고. 이는 바쁨을 추구하는 우리의 문화와 정면으로 충돌하는 발상이다.

5. 위대함을 낳는 ‘1만 시간의 법칙’은 앤더스 에릭슨과 동료들의 공동 연구로 탄생한 이래로, 말콤 글래드웰이 책 <아웃라이어>에 소개하며 대중의 큰 주목을 받았다. 말콤 글래드웰은 1만 시간의 법칙을 소개하며 ‘어떤 분야에서든 전문가 수준에 도달하려면 1만 시간의 의도적 연습이 필요하다’고 주장했다.

6. 그리고 이는 바쁨과 스트레스와 과로를 미덕으로 여기는 세상에서 큰 환영을 받았고, 아직도 많은 사람들이 이 법칙을 마치 교리처럼 신봉한다.

7. 그런데 에릭슨의 실제 연구에는 ‘매일 의도적 연습이 효과적인 수준을 넘지 않도록 제한해야 한다’는 내용도 담겨 있으며, 연구에서는 ‘하루에 투입해야 할 이상적인 시간은 4시간’이라고도 제안한다.

8. 이 연구에서 더 흥미로운 부분은 ‘정상급 연주자와 평균적 연주자는 쉬는 방식부터 다르다’는 점이다. 정상급 연주자는 평균적 연주자들에 비해 더 체계적이고 계획적으로 여가 시간을 보냈다.

9. 정상급 연주자들은 연습만 의도적으로 하는 게 아니라, 휴식도 의도적으로 취했다. 그들은 평균적 연주자보다 1시간 가량 더 잠을 찾다. (탁월한 퍼포먼스 = 의식적 연습+의식적 휴식)

10. 흔히 휴식을 일의 반대라고 생각하지만, 일과 휴식의 엄격한 분리는 현대의 그릇된 통념이다. 오랫동안 사람들은 쉴 때 뇌의 활동력이 떨어진다고 생각했다. 하지만 날로 발전하는 뇌 영상 기술에 힘입어 뇌과학자들은 ‘쉬는 동안에도 뇌의 전반적인 활동량이 감소하지 않는다’는 것을 발견했다.

11. 활동성은 단지 뇌의 다른 영역으로 옮겨갔다. 그리고 연구자들은 쉬는 동안 활성화되는 뇌의 영역을 ‘디폴트 모드 네트워크(DMN)’라고 칭하게 되었다.

12. 그리고 추가 연구를 통해, 디폴트 모드 네트워크는 고도로 활동적일 뿐 아니라, 정신 건강과 정서에 있어 굉장히 중요하다는 점이 발견됐다.

13. 특히 창의적이고 혁신적인 유형의 일을 할 땐 일하는 시간만큼, 휴식과 긴장 풀기가 필요하다. 디폴트 모드 네트워크가 활성화되면, 우리의 직관이 주도권을 가지고, 창의성은 멀리 있는 요소와 연관점을 찾기 시작한다.

14. 산책을 하거나 샤워 도중에 강력한 생각이나 통찰이 떠올렸다면, 디폴트 모드 네트워크에 감사해야 한다.

15. 그러나 당신이 휴식 때 텔레비전 앞에서 멍하게 있거나 유튜브에서 고양이 동영상을 본다면 디폴트 모드 네트워크가 활성화되는 데는 차질이 생긴다. (TV를 보거나 동영상을 보는 건 좋은 휴식 방법은 아니라는 얘기다)

16. (게다가) 창의적인 사람의 뇌는 디폴트 모드 네트워크가 더 강력하게 개발되어 휴식 시간에도 더 효과적으로 일을 한다는 연구 결과도 있다.

17. (고로 올바른 방식으로) 더 많은 시간을 휴식에 쓰면, 창의력과 행복감이 증진될 뿐 아니라, 일하는 시간의 능률마저 올라간다.

18. (그러니 숏폼 중독 등 주의력을 탕진해 일에 부정적인 영향을 미치는 휴식이 아니라, 자신에게 맞는 올바른 휴식법을 찾아라. 그러면 일의 능률을 올라갈 수밖에 없다)

- 존 피치 외, <이토록 멋진 휴식> 중

1. 찰스 다윈은 하루에 90분씩 3번 일했고, 나머지 시간에는 긴 산책을 하거나 낮잠을 자거나 상념에 잠겼다. (그러면서도 그는 &lt;종의 기원&gt;을 포함해 19권의 책을 집필했다) 2. 엄청난 다작가이자 사상가로 알려진 앙리 푸앵카레는 오전 10시부터 정오까지 첫 번째 작업을 한 뒤, 오후 5시부터 7시까지 두 번째 작업을 했다. (그는 하루 4시간만 일했다) 3. 마찬가지로, 수학자 고드프리 해럴드 하디는 ‘의식적 작업은 하루 4시간이 최대치’이며, 나머지 시간을 너무 많은 바쁜 일로 채우면 오히려 비생산적이라고 믿었다. 4. 다윈, 푸앵카레, 하디는 모든 같은 이야기를 하고 있다. 제대로 초점을 맞추고, 진짜 집중력을 (제대로) 발휘하면, 그리고 양질의 휴식으로 집중하는 시간을 잘 뒷받침하면, 위대한 성취를 이루는 데 필요한 시간은 하루 4시간이면 충분하다고. 이는 바쁨을 추구하는 우리의 문화와 정면으로 충돌하는 발상이다. 5. 위대함을 낳는 ‘1만 시간의 법칙’은 앤더스 에릭슨과 동료들의 공동 연구로 탄생한 이래로, 말콤 글래드웰이 책 &lt;아웃라이어&gt;에 소개하며 대중의 큰 주목을 받았다. 말콤 글래드웰은 1만 시간의 법칙을 소개하며 ‘어떤 분야에서든 전문가 수준에 도달하려면 1만 시간의 의도적 연습이 필요하다’고 주장했다. 6. 그리고 이는 바쁨과 스트레스와 과로를 미덕으로 여기는 세상에서 큰 환영을 받았고, 아직도 많은 사람들이 이 법칙을 마치 교리처럼 신봉한다. 7. 그런데 에릭슨의 실제 연구에는 ‘매일 의도적 연습이 효과적인 수준을 넘지 않도록 제한해야 한다’는 내용도 담겨 있으며, 연구에서는 ‘하루에 투입해야 할 이상적인 시간은 4시간’이라고도 제안한다. 8. 이 연구에서 더 흥미로운 부분은 ‘정상급 연주자와 평균적 연주자는 쉬는 방식부터 다르다’는 점이다. 정상급 연주자는 평균적 연주자들에 비해 더 체계적이고 계획적으로 여가 시간을 보냈다. 9. 정상급 연주자들은 연습만 의도적으로 하는 게 아니라, 휴식도 의도적으로 취했다. 그들은 평균적 연주자보다 1시간 가량 더 잠을 찾다. (탁월한 퍼포먼스 = 의식적 연습+의식적 휴식) 10. 흔히 휴식을 일의 반대라고 생각하지만, 일과 휴식의 엄격한 분리는 현대의 그릇된 통념이다. 오랫동안 사람들은 쉴 때 뇌의 활동력이 떨어진다고 생각했다. 하지만 날로 발전하는 뇌 영상 기술에 힘입어 뇌과학자들은 ‘쉬는 동안에도 뇌의 전반적인 활동량이 감소하지 않는다’는 것을 발견했다. 11. 활동성은 단지 뇌의 다른 영역으로 옮겨갔다. 그리고 연구자들은 쉬는 동안 활성화되는 뇌의 영역을 ‘디폴트 모드 네트워크(DMN)’라고 칭하게 되었다. 12. 그리고 추가 연구를 통해, 디폴트 모드 네트워크는 고도로 활동적일 뿐 아니라, 정신 건강과 정서에 있어 굉장히 중요하다는 점이 발견됐다. 13. 특히 창의적이고 혁신적인 유형의 일을 할 땐 일하는 시간만큼, 휴식과 긴장 풀기가 필요하다. 디폴트 모드 네트워크가 활성화되면, 우리의 직관이 주도권을 가지고, 창의성은 멀리 있는 요소와 연관점을 찾기 시작한다. 14. 산책을 하거나 샤워 도중에 강력한 생각이나 통찰이 떠올렸다면, 디폴트 모드 네트워크에 감사해야 한다. 15. 그러나 당신이 휴식 때 텔레비전 앞에서 멍하게 있거나 유튜브에서 고양이 동영상을 본다면 디폴트 모드 네트워크가 활성화되는 데는 차질이 생긴다. (TV를 보거나 동영상을 보는 건 좋은 휴식 방법은 아니라는 얘기다) 16. (게다가) 창의적인 사람의 뇌는 디폴트 모드 네트워크가 더 강력하게 개발되어 휴식 시간에도 더 효과적으로 일을 한다는 연구 결과도 있다. 17. (고로 올바른 방식으로) 더 많은 시간을 휴식에 쓰면, 창의력과 행복감이 증진될 뿐 아니라, 일하는 시간의 능률마저 올라간다. 18. (그러니 숏폼 중독 등 주의력을 탕진해 일에 부정적인 영향을 미치는 휴식이 아니라, 자신에게 맞는 올바른 휴식법을 찾아라. 그러면 일의 능률을 올라갈 수밖에 없다) - 존 피치 외, &lt;이토록 멋진 휴식&gt; 중

일을 못하는 사람들은 대부분 잘 쉬지도 못해요ㅠ

회사의 대표 옆에서 일해볼 수 있다는 점인 것 같아요.

가까이 있으면 그 사람의 사고방식을 배울 수 있어요. 회사를 세울 정도의 사람이라면 분명 배울 점이 있어요.

제가 만난 분들은 관점이 남달랐어요. 시장을 보는 관점, 제품을 대하는 관점에서 정말 많이 배울 수 있었죠. 개발자로서 조금 더 큰 그림을 볼 수 있는 기회가 되었어요.

누군가는 불편한 일이라고 할지도 몰라요. 하지만 조금 불편한 그 순간에 우리는 성장할 수 있다고 믿어요.

회사의 대표 옆에서 일해볼 수 있다는 점인 것 같아요. 가까이 있으면 그 사람의 사고방식을 배울 수 있어요. 회사를 세울 정도의 사람이라면 분명 배울 점이 있어요. 제가 만난 분들은 관점이 남달랐어요. 시장을 보는 관점, 제품을 대하는 관점에서 정말 많이 배울 수 있었죠. 개발자로서 조금 더 큰 그림을 볼 수 있는 기회가 되었어요. 누군가는 불편한 일이라고 할지도 몰라요. 하지만 조금 불편한 그 순간에 우리는 성장할 수 있다고 믿어요.

작은 회사에 일하면 좋은 점

Elastic announces the return of open source licensing for Elasticsearch and Kibana, adding AGPL as an option alongside existing licenses. This change reinforces our long-standing commitment to open so...

Elasticsearch is Open Source, Again

https://www.elastic.co/kr/blog/elasticsearch-is-open-source-again

AWS와의 갈등으로 3년전 Apache 라이센스를 버리고 SSPL 라이센스를 도입하면서 오픈소스가 아니게 되었다가 이번에 다시 AGPL 라이센스를 도입해서 오픈소스가 되었습니다.

오픈소스는 오픈소스 이니셔티브에서 사용 권한을 가지고 있어서 오픈소스 이니셔티브에서 인정한 라이센스가 아니라면 오픈소스라는 말을 사용할 수 없습니다. 오픈소스 이기는 하지만 엘라스틱 같은 회사는 클라우드 사업을 하기 때문에 AWS같은 클라우드 업체에서 elasticsearch를 서비스로 내놓으면서 갈등이 생기고 결국 오픈소스 라이센스를 버리고 클라우드 업체가 elasticsearch를 사용할 수 없게하는 SSPL을 도입해서 이를 막았습니다.

그동안의 과정이 고통스럽긴 했지만 3년이 지난 지금 AWS와의 파트너쉽이 견고해졌고 AWS도 OpenSearch에 충분한 투자를 했기 때문에 다시 오픈소스로 돌아와도 되겠다고 생각하고 AGPL을 도입하기로 했다고 합니다.

엘리스틱은 이렇게 얘기하고 사람들의 의견은 다양하게 있는거 같습니다. 엘라스틱의 의도를 그대로 믿을 수도 있고 오픈소스를 버린게 결과적으로 안좋았다고 판단했기에 번복했다는 얘기도 있습니다.

오픈소스였다가 아니었다가 혼란스럽고 앞으로 그러면 OpenSearch는 어떻게 되는건지 궁금하기도 하지만 앞으로 시장이 어떻게 흘러갈지 봐야될 것 같습니다.

https://www.elastic.co/kr/blog/elasticsearch-is-open-source-again AWS와의 갈등으로 3년전 Apache 라이센스를 버리고 SSPL 라이센스를 도입하면서 오픈소스가 아니게 되었다가 이번에 다시 AGPL 라이센스를 도입해서 오픈소스가 되었습니다. 오픈소스는 오픈소스 이니셔티브에서 사용 권한을 가지고 있어서 오픈소스 이니셔티브에서 인정한 라이센스가 아니라면 오픈소스라는 말을 사용할 수 없습니다. 오픈소스 이기는 하지만 엘라스틱 같은 회사는 클라우드 사업을 하기 때문에 AWS같은 클라우드 업체에서 elasticsearch를 서비스로 내놓으면서 갈등이 생기고 결국 오픈소스 라이센스를 버리고 클라우드 업체가 elasticsearch를 사용할 수 없게하는 SSPL을 도입해서 이를 막았습니다. 그동안의 과정이 고통스럽긴 했지만 3년이 지난 지금 AWS와의 파트너쉽이 견고해졌고 AWS도 OpenSearch에 충분한 투자를 했기 때문에 다시 오픈소스로 돌아와도 되겠다고 생각하고 AGPL을 도입하기로 했다고 합니다. 엘리스틱은 이렇게 얘기하고 사람들의 의견은 다양하게 있는거 같습니다. 엘라스틱의 의도를 그대로 믿을 수도 있고 오픈소스를 버린게 결과적으로 안좋았다고 판단했기에 번복했다는 얘기도 있습니다. 오픈소스였다가 아니었다가 혼란스럽고 앞으로 그러면 OpenSearch는 어떻게 되는건지 궁금하기도 하지만 앞으로 시장이 어떻게 흘러갈지 봐야될 것 같습니다.

Elastic Blog

https://www.elastic.co/kr/blog/elast

국내 개발자로서 자부심을 불어넣는 오픈소스 생태계가 있습니다. 바로 토스(Toss)가 주도하는 오픈소스 생태계 인데요.

es-hangul
이라고 하는 한글을 다루기 위한 라이브러리는 이미 1,000개가 넘는 GitHub 스타를 획득했습니다. 또한
lodash
보다 2배 더 빠른 유틸리티 라이브러리인
es-toolkit
은 이미 6,100개의 스타를 받고 국내를 넘어 세계적으로 많은 개발자들의 관심을 받고 있는데요. 이번 토스 모닥불 EP.4 영상에서는 토스에서 오픈소스 생태계를 운영하는 개발자들의 이야기를 만나볼 수 있습니다.

특히나 주목할 만한 점은, 패널로 참여한 토스의 오픈소스
suspensive
를 운영하고 계시는 분인데요. 이 개발자분은 요즘은 필수로 사용되고 있는
TanstackQuery
의 최상위 기여자입니다.
Jotai
외에도 토스 오픈소스에도 적극적으로 기여를하고 결국에는 토스에 합류하신게 참 대단하게 느껴지네요.

또한 오픈소스 생태계 구축을 통해 기술 커뮤니티에 긍정적인 영향을 미치고자 하는 토스의 노력도 대단한것 같습니다. 한국 개발 생태계의 경쟁력을 높이고, 개발자들에게 새로운 도전과 성장의 기회를 제공하는데 있어서, 토스의 이러한 행보를 응원합니다.

https://www.youtube.com/watch?v=SdBL-p597Dw

국내 개발자로서 자부심을 불어넣는 오픈소스 생태계가 있습니다. 바로 토스(Toss)가 주도하는 오픈소스 생태계 인데요. <code >es-hangul</code>이라고 하는 한글을 다루기 위한 라이브러리는 이미 1,000개가 넘는 GitHub 스타를 획득했습니다. 또한 <code >lodash</code>보다 2배 더 빠른 유틸리티 라이브러리인 <code >es-toolkit</code>은 이미 6,100개의 스타를 받고 국내를 넘어 세계적으로 많은 개발자들의 관심을 받고 있는데요. 이번 토스 모닥불 EP.4 영상에서는 토스에서 오픈소스 생태계를 운영하는 개발자들의 이야기를 만나볼 수 있습니다. 특히나 주목할 만한 점은, 패널로 참여한 토스의 오픈소스 <code >suspensive</code> 를 운영하고 계시는 분인데요. 이 개발자분은 요즘은 필수로 사용되고 있는 <code >TanstackQuery</code> 의 최상위 기여자입니다. <code >Jotai</code> 외에도 토스 오픈소스에도 적극적으로 기여를하고 결국에는 토스에 합류하신게 참 대단하게 느껴지네요. 또한 오픈소스 생태계 구축을 통해 기술 커뮤니티에 긍정적인 영향을 미치고자 하는 토스의 노력도 대단한것 같습니다. 한국 개발 생태계의 경쟁력을 높이고, 개발자들에게 새로운 도전과 성장의 기회를 제공하는데 있어서, 토스의 이러한 행보를 응원합니다. https://www.youtube.com/watch?v=SdBL-p597Dw

www.youtube.com

토스의 오픈소스 생태계: 한국을 넘어 글로벌로

최고의 자동완성 플러그인 타입스크립트를 사용하여 개발자를 속이고 코드를 최적화한 경험을 공유합니다.

타입스크립트스럽게 성능과 생산성 두 마리 토끼 모두 잡기

이름만 보고 프론트엔드인줄 알았는데요. 살펴보니 백엔드였습니다!

2021년 1월에 출시한 쿠키런:킹덤에 운영 도구는 어마어마하군요!

https://tech.devsisters.com/posts/typescript-ish-way-to-improve-performance/

이름만 보고 프론트엔드인줄 알았는데요. 살펴보니 백엔드였습니다! 2021년 1월에 출시한 쿠키런:킹덤에 운영 도구는 어마어마하군요! https://tech.devsisters.com/posts/typescript-ish-way-to-improve-performance/

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TypeScript하면 프론트만?!

Vite는 기존 자바스크립트 번들러의 만성적인 성능 문제를 해결하고 개발자 경험을 향상시키기 위해서 등장한 차세대 번들러입니다. 브라우저에서 지원하는 ESM(ES Modules)를 적극적으로 활용하고, 자바스크립트 대신에 컴파일 언어인 Go로 작성된 현대적인 자바스크립트 개발 도구이죠.

Vite은 예전부터 널리 사용되던 번들러인 Webpack보다 설정이 훨씬 쉽고 간단하며, 설정이 필요 없기로 유명하던 번들러인 Parcel보다도 훨씬 빠릅니다. 이로 인해서 기존 번들러보다 뛰어난 개발자 경험을 제공하여 많은 개발자로부터 사랑을 받고 있는 번들러입니다.

2023년 Sate of JavaScript 설문 결과를 보시면 빌드 도구 부분에서 Vite(73%)가 Parcel(30%)을 아득히 넘고 Webpack(90%)에 이어서 사용률 2위를 기록하고 있습니다. 2021년에 20% 사용률로 처음 그래프에 등장했는데 무서운 성장세가 아닐 수 없습니다.

더욱 고무적인 부분은 바로 Vite를 써본 응답자들의 만족도입니다. 88%로 압도적인 1위를 차지하고 있으며, Webpack의 만족도는 45%까지 곤두박질 친 것을 볼 수 있습니다.

참고로 많은 분들이 영문 철자만 보시고 Vite를 “바이트”라고 발음해야 하는 걸로 오해하시는데요. 사실 Vite라는 이름은 “빠름”을 의미하는 프랑스어에서 유래되었고 그래서 정확한 발음은 “비트”라고 합니다. 한국 개발자들 사이에서는 우스갯 소리로 빛처럼 빠르다고 “빛”이라고도 많이 부르는 것 같습니다. 😄

이번 포스팅에서는 Vite를 처음 사용하시는 분들의 위해서 Vite를 시작하는 방법을 안내해드리겠습니다.

📝 포스팅: https://www.daleseo.com/vite/

Vite는 기존 자바스크립트 번들러의 만성적인 성능 문제를 해결하고 개발자 경험을 향상시키기 위해서 등장한 차세대 번들러입니다. 브라우저에서 지원하는 ESM(ES Modules)를 적극적으로 활용하고, 자바스크립트 대신에 컴파일 언어인 Go로 작성된 현대적인 자바스크립트 개발 도구이죠. Vite은 예전부터 널리 사용되던 번들러인 Webpack보다 설정이 훨씬 쉽고 간단하며, 설정이 필요 없기로 유명하던 번들러인 Parcel보다도 훨씬 빠릅니다. 이로 인해서 기존 번들러보다 뛰어난 개발자 경험을 제공하여 많은 개발자로부터 사랑을 받고 있는 번들러입니다. 2023년 Sate of JavaScript 설문 결과를 보시면 빌드 도구 부분에서 Vite(73%)가 Parcel(30%)을 아득히 넘고 Webpack(90%)에 이어서 사용률 2위를 기록하고 있습니다. 2021년에 20% 사용률로 처음 그래프에 등장했는데 무서운 성장세가 아닐 수 없습니다. 더욱 고무적인 부분은 바로 Vite를 써본 응답자들의 만족도입니다. 88%로 압도적인 1위를 차지하고 있으며, Webpack의 만족도는 45%까지 곤두박질 친 것을 볼 수 있습니다. 참고로 많은 분들이 영문 철자만 보시고 Vite를 “바이트”라고 발음해야 하는 걸로 오해하시는데요. 사실 Vite라는 이름은 “빠름”을 의미하는 프랑스어에서 유래되었고 그래서 정확한 발음은 “비트”라고 합니다. 한국 개발자들 사이에서는 우스갯 소리로 빛처럼 빠르다고 “빛”이라고도 많이 부르는 것 같습니다. 😄 이번 포스팅에서는 Vite를 처음 사용하시는 분들의 위해서 Vite를 시작하는 방법을 안내해드리겠습니다. 📝 포스팅: https://www.daleseo.com/vite/

Vite 처음 시작하기

원문 : Good Refactoring vs Bad Refactoring thumbnail…

(번역) 좋은 리팩터링 vs 나쁜 리팩터링

오늘 소개해드릴 글은 42dot의 유경상님이 번역해주신 글입니다.

많은 개발자들이 리팩터링의 중요성을 알고 리팩터링을 하지만, 적절하지 않은 리팩터링으로 오히려 코드 베이스에 악영향을 준다는 것을 간과하는 경우가 많습니다. 이 글에서는 저자가 지금까지 겪어온 경험을 기반으로 어떤 리팩터링이 잘못된 리팩터링이고, 어떤 식으로 리팩터링하는 것이 바람직한지에 대해 구체적인 코드 예시와 함께 설명합니다. 이에 더해서 올바른 리팩터링 방법과 더 나은 리팩터링을 위한 도구도 함께 소개하고 있습니다. 이 글을 통해 현재 적절한 리팩터링을 하고 있는지 점검해 보시는 기회가 되시면 좋을 것 같습니다 :)

> 글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/good_refactoring_vs_bad_refactoring/

오늘 소개해드릴 글은 42dot의 유경상님이 번역해주신 글입니다. 많은 개발자들이 리팩터링의 중요성을 알고 리팩터링을 하지만, 적절하지 않은 리팩터링으로 오히려 코드 베이스에 악영향을 준다는 것을 간과하는 경우가 많습니다. 이 글에서는 저자가 지금까지 겪어온 경험을 기반으로 어떤 리팩터링이 잘못된 리팩터링이고, 어떤 식으로 리팩터링하는 것이 바람직한지에 대해 구체적인 코드 예시와 함께 설명합니다. 이에 더해서 올바른 리팩터링 방법과 더 나은 리팩터링을 위한 도구도 함께 소개하고 있습니다. 이 글을 통해 현재 적절한 리팩터링을 하고 있는지 점검해 보시는 기회가 되시면 좋을 것 같습니다 :) &gt; 글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/good_refactoring_vs_bad_refactoring/

ykss.netlify.app

좋은 리팩터링 vs 나쁜 리팩터링

혼자서는 데이터분석을 구할 수 없다!!!

데이터를 네이버 사전에 검색해보면 다음과 같이 정의 됩니다.
1. 이론을 세우는 데 기초가 되는 사실. 또는 바탕이 되는 자료.
2. 관찰이나 실험, 조사로 얻은 사실이나 정보.
3. 정보, 통신, 컴퓨터가 처리힐 수 있는 문자, 숫자, 그림 따위의 형태로 된 정보. 데이터 용량.

이 중에서 1번 또는 2번이 데이터분석의 본질 적인 부분이 아닐까 생각합니다.
데이터를 분석하다는 것은, 어떤 사실이나 자료를 체계적으로 정리하고, 의미 있게 시용될수 있는 방법을 모색하는 것 입니다.

혹자는 데이터분석가를 21세기의 가장 섹시한 직업이라고 표현하기도 하는데, 데이터분석의 본질에 대해서 더 생각해볼수 있으면 좋은것 같습니다.

잇다

퍼블리 VP of Operation

정소희

퍼블리가 원활하게 돌아가는 데 필요한 모든 일을 합니다. 현재는 정산/비용 관리, 계약서 검토 등 경영지원 역할을 담당하고 있습니다.

스타트업에서 벌어지는 어떤 상황에서도 유연하게 대처할 수 있는 제너럴리스트를 목표로 일하고 있습니다.
#커뮤니케이션 #스타트업

서동환

프로덕트 매니저/서비스 기획

한주현

통계분석 연구원

CRM 컨설턴트

Business Analyst

Business Data Analyst

주변에서 일어나는 현상을 이해하고, 설명하고, 더 넓은 시야로 세상을 보고 싶은 데이터 분석가 입니다. 영화감독이 영상의 편집을 통해서 감동과 즐거움을 선사하듯이, 저는 정보 또는 데이터의 편집을 통해서 사람을 이해하고, 가치를 전달하는 사람이 되고자 합니다.

정경창

주변에서 일어나는 현상을 이해하고, 설명하고, 더 넓은 시야로 세상을 보고 싶은 데이터분석가 입니다.  영화감독이 영상의 편집을 통해서 감동과 즐거움을 선사하듯이, 저는 정보 또는 데이터의 편집을 통해서 사람을 이해하고, 가치를 전달하는 사람이 되고자 합니다.

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