IT일상생활 - 오늘도 더 좋은 일상

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  AI 시대 취업 준비, 무엇부터 시작해야 할까? AI 시대 취업 준비, 무엇부터 시작해야 할까? 요즘 취업 준비생을 만나면 가장 많이 듣는 질문 중 하나가 있다.“AI 시대에는 취업 준비를 어떻게 해야 하나요?”AI가 코드를 만들고, 문서를 작성하고, 데이터를 분석한다. 예전에는 신입사원이 맡아서 하던 단순 업무도 AI를 활용하면 훨씬 빠르게 처리할 수 있다.그렇다면 취업 준비생은 AI부터 공부해야 할까?나는 조금 다르게 생각한다.AI는 지금 우리가 살아가는 시대의 큰 흐름이지, 취업 준비의 출발점은 아니다.오히려 지금일수록 내가 어떤 일을 할 것인지, 어떤 산업에서 일하고 싶은지, 그 산업에서 어떤 회사가 어떤 사업을 하는지를 먼저 알아야 한다.그리고 그 위에 기술과 경험, 마지막으로 태도와 자세를 쌓아야 한다.먼저 IT에서 어떤 일을 할 것인지 정.. 2026.09.26

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  클로드 디자인과 클로드 코드, 왜 화면이 다르게 나올까? 해결 방법 클로드디자인 → 클로드코드, 왜 화면이 다르게 나올까? 화면이 다르게 나온 경험, 다들 있으실 겁니다클로드디자인(Claude Design)에서 화면을 설계하고 Share 버튼으로 클로드코드(Claude Code)에 넘겼는데, 막상 개발된 결과물을 보면 레이아웃이 완전히 달라져 있는 경험을 하신 분들이 있을 겁니다. 여백이 살짝 다른 정도야 넘어갈 수 있지만, 화면 구조 자체가 바뀌는 경우엔 이야기가 달라집니다.처음엔 저도 "Share를 누르면 만든 화면의 모든 정보가 그대로 넘어간다"고 생각했습니다. 그런데 실제로는 아니었습니다. 이 글에서는 왜 이런 일이 생기는지, 그리고 이걸 어떻게 최소화할 수 있는지 정리해 봤습니다. 기획된 화면개발된 화면▲ 다르게 개발된 두 화면왜 다르게 나오는가: "복사"가 아.. 2026.09.20

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  기업의 AI 전환, 지금 현장에서 벌어지고 있는 일 최근 회사의 AI 관련 움직임을 지켜보면서, AI 전환이 생각보다 빠르게 진행되고 있다는 것을 체감하고 있다.전사 차원에서 AI 활용 방안을 마련하고 있고, 구성원 개개인이 AI를 업무에 활용할 수 있도록 환경을 정비하고 있다. 동시에 AI Agent 개발도 활발하게 진행되고 있다.하지만 현장에서 직접 경험해보면 AI 전환은 단순히 AI를 도입하는 문제로 끝나지 않는다.오히려 지금부터가 시작이라는 생각이 든다.현재 기업의 AI 현실을 몇 가지 관점에서 정리해보고자 한다.1. AI는 분명 업무 효율을 높이고 있다가장 먼저 체감되는 변화는 개인의 업무 효율이다.자료 조사, 문서 작성, 요약, 아이디어 정리, 개발 지원 등 다양한 영역에서 AI를 활용하면서 업무에 필요한 시간을 줄일 수 있다.이 부분은 상당히.. 2026.09.16

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  왜 기획자는 MVP를 끝내지 못할까? MVP 범위를 결정하는 단계에서 PO의 중요한 역량이 나옵니다.처음에는 간단합니다."이 문제를 해결하기 위해 반드시 필요한 기능은 무엇인가?"그런데 막상 기능을 하나씩 정의하기 시작하면 생각보다 쉽지 않습니다."이 기능도 있어야 하고, 저 기능도 있어야 하고…"하나의 기능을 넣으려고 하면 또 다른 기능이 필요해집니다.여기에 예외 상황까지 생각하기 시작하면 더 복잡해집니다."이런 상황에서는 이렇게 해야 하고, 저런 상황에서는 저렇게 해야 하고…"특히 아는 것이 많은 사람일수록 이런 현상이 심해집니다.과거에 어떤 문제가 있었는지 알고 있고, 시스템에서 발생할 수 있는 다양한 예외도 알고 있습니다. 그러다 보니 아직 발생하지 않은 문제까지 미리 해결하려고 합니다.게다가 아는 것이 많으니 설명도 잘합니다.하나하.. 2026.09.15

• AGI란 무엇인가, 현재 AI와 무엇이 다른가? 1. 무슨 일이 있었나2026년 9월 3일, OpenAI는 새 모델 'GPT-6 Astra'(API 모델명 `gpt-6-astra`)를 공개했다. 같은 날 OpenAI 사장 그렉 브록만은 언론 브리핑에서 "Welcome to the AGI era"라는 표현을 썼고, 9월 6일에는 X(트위터)에 "우리는 지금 AGI 시대로 넘어가고 있다"는 글을 다시 올렸다. 엔비디아 CEO 젠슨 황도 자사 칩으로 훈련된 모델이라는 점을 강조하며 "AGI가 도래했다"고 밝혔다.다만 정작 OpenAI 본사는 "AGI를 달성했다"고 명시적으로 선언하지는 않았다. 브록만의 표현도 "eventually AGI로 보여질 수 있다"는 조건부에 가까웠고, 회사 차원의 공식 발표는 속도와 범용성을 강조하는 데 그쳤다. 이 발표는 Ope.. 2026.09.09

• AI 시대에 개발자를 꿈꾸는 취업준비생이 살아남기 (4/4) 준비 4 — 커뮤니케이션, 그리고 하지 말아야 할 것들◀ 이전 글: 3편. 기술 공부와 도메인 이해준비 4. 사람과 말하는 능력이 진짜 능력입니다예전에는 이런 개발자들이 있었습니다. 소통 능력은 최악이지만 개발은 기가 막히게 잘하는 사람들. 실력으로 소통의 부재를 상쇄할 수 있었습니다.이제는 어렵습니다. 상쇄할 실력의 희소성이 줄었기 때문입니다. 코드 생산이 흔해지면 코드로 환원되지 않는 것의 값이 올라갑니다.이건 시니어들도 계속 고민하는 영역입니다오해를 피하기 위해 분명히 하겠습니다. 이건 신입에게만 요구되는 게 아닙니다.커뮤니케이션은 시니어들도 여전히 어려워하고, 계속 노력하는 영역입니다. 저 역시 그렇습니다. 요구사항을 정확히 캐묻는 것, 나쁜 소식을 일찍 보고하는 것, 동료의 코드를 상처 주지 않.. 2026.08.16

• AI 시대에 개발자를 꿈꾸는 취업준비생이 살아남기 (3/4) 준비 2·3 — 기술 공부와 도메인 이해◀ 이전 글: 2편. 기본을 더욱 챙겨야 합니다준비 2. 기술 공부는 여전히 필요합니다앞선 글에서 "기본이 중요하다"고 했다고 해서 "코딩은 안 해도 되나"라고 생각하셨다면, 정반대입니다.의사가 아닌 사람에게 의학 지식을 설명해보십시오. 알아들을 수 있을까요? 낫 놓고 기역자를 모르면 아무 소용이 없습니다. AI가 아무리 좋은 코드를 만들어줘도, 그게 좋은 코드인지 모르면 아무 의미가 없습니다.데이터가 이걸 정확히 보여줍니다Anthropic 연구(약 40만 세션 분석)에는 이런 숫자가 있습니다.초심자 검증 성공률: 15%중급자 검증 성공률: 28%전문가 검증 성공률: 33%같은 도구를 쓰는데 결과가 두 배 이상 차이 납니다. 프롬프트 하나당 전문가는 약 12개의 액.. 2026.08.15

• AI 시대에 개발자를 꿈꾸는 취업준비생이 살아남기 (2/4) 준비 1 — 기본을 더욱 챙겨야 합니다1편에서는 신입 채용이 왜 유난히 어려워졌는지, 기업이 지금 무엇을 원하는지를 데이터로 짚었습니다. 이번 편부터는 그래서 무엇을 어떻게 준비해야 하는지를 이야기합니다.◀ 이전 글: 1편. 왜 신입이 가장 먼저 흔들렸나가장 먼저 이야기할 것이 기본입니다. 그리고 이게 가장 중요합니다.솔직하게 말씀드리겠습니다. 제가 면접에서 본 탈락 사유는 대부분 대단히 기술적인 문제가 아니었습니다. 이력서가 허술했거나, 자기가 한 경험을 제대로 설명하지 못했거나, 시키는 대로 했다는 게 티가 났습니다.그리고 이력서가 허술하다는 건 내용이 부실하다는 수준이 아니었습니다. 그냥 엉터리인 경우가 많았습니다.이건 성의의 문제가 아니라고 봅니다. 이력서에 쓸 시간이 없었던 겁니다. 그 시간은 .. 2026.08.14

• AI 시대에 개발자를 꿈꾸는 취업준비생이 살아남기 (1/4) 왜 신입이 가장 먼저 흔들렸나이 글은 4편으로 나눠 올립니다. 1편. 왜 신입이 가장 먼저 흔들렸나 (현재 글) 2편. 준비 1 — 기본을 더욱 챙겨야 합니다 3편. 준비 2·3 — 기술 공부와 도메인 이해 4편. 준비 4 — 커뮤니케이션, 그리고 하지 말아야 할 것들2021년에 개발자가 되려던 사람과 2026년에 개발자가 되려는 사람은 완전히 다른 게임을 하고 있습니다.불과 5년 전만 해도 포트폴리오 3개 만들고, 코딩테스트 준비하고, 부트캠프를 수료하면 어느 정도 효과가 있었습니다. 그 방법이 통했기 때문에 모두가 그렇게 했고, 그렇게 조언했습니다.그래서 뉴스만 틀어도 AI 때문에 개발자는 끝났다, 취업을 할 수가 없다는 이야기가 나옵니다.하지만 저는 개발자가 끝났다고 생각하지 않습니다. 분명한 것은.. 2026.08.12

• AI가 사람처럼 보이는 순간 이미지 하나를 보여주고 이 화면으로 목업 데이터를 만들어달라고 했다. 화면 상단에는 "1:1문의"라고 분명히 쓰여 있었다. 그런데 AI는 그 라벨을 지나치고, 제목·작성자·날짜가 나열된 테이블 레이아웃만 보고는 공지사항 게시판에나 있을 법한 내용을 채워 넣었다. 1:1 게시판이라고 다시 말했더니 그제야 개인 문의/답변 형태로 바뀌었다.명시된 텍스트가 없어서 생긴 착각이었다면 오히려 이해하기 쉬웠을 것이다. 그런데 라벨은 있었다. 다만 화면의 시각적 구조 — 테이블 형태로 나열된 리스트 — 가 더 강하게 작동했다. AI에게는 "1:1문의"라는 글자보다, 그 레이아웃이 학습 과정에서 훨씬 자주 봤을 "게시판 = 공지사항형"이라는 패턴이 더 익숙했던 셈이다. 정보가 없어서가 아니라, 있는 정보보다 더 강한 습.. 2026.08.03

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  웹게임 포털 가장 먼저 게임 포털을 만들어보았다.틱택토 대전, 기억력 카드 매칭, 비행 슈팅, 미로 탈출 게임을 만들었다.AI 가 코딩을 해주었지만 어느 때보다 재미있고, 즐거운 프로그래밍이었다. 🎮 블로그 게임으로 이동하기 (새 탭에서 열기) 블로그 게임 모음미로 탈출 초원, 감옥, 으스스한 폐허까지 매판 새로 생성되는 미로를 60초 안에 탈출하는 3스테이지 미로 게임. 1인 플레이 랜덤 미로euiheonjeong.github.io --> 2026.08.01

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  하네스 엔지니어링 입문: CLAUDE.md부터 Skills, Rules, Hooks까지 AI 코딩 에이전트를 팀 프로젝트에 도입하다 보면 금방 한계를 느끼게 됩니다. 매번 같은 컨벤션을 프롬프트에 다시 설명해야 하고, 어떤 세션에서는 규칙을 지키다가 다른 세션에서는 까먹기도 합니다. 이 글은 그 문제를 구조적으로 푸는 방법, 이른바 하네스 엔지니어링(Harness Engineering)을 정리한 것입니다.하네스 엔지니어링이란"하네스(harness)"는 AI 에이전트를 감싸는 주변 장치 전체를 말합니다. 모델 자체는 그대로 두고, 그 모델이 특정 코드베이스와 팀 컨벤션에 맞게 일관되게 동작하도록 지침·도구·규칙을 설계하는 작업이 하네스 엔지니어링입니다.Agent = Model + Harness 즉 "프롬프트를 잘 쓰는 법"이 아니라, 에이전트가 매번 실수하는 지점을 구조적으로 막는 장치를 하.. 2026.07.31

• winget이 뭐야? winget은 Microsoft가 만든 Windows용 공식 패키지 관리자(Package Manager)예요. Windows 10/11에 기본 내장되어 있고, 명령줄(터미널)에서 프로그램을 설치·업데이트·제거할 수 있게 해줍니다.기본 개념macOS의 brew, Linux의 apt/yum과 비슷한 역할이라고 생각하면 됩니다. 웹사이트에서 설치 파일을 직접 다운로드하지 않고, 명령어 한 줄로 설치할 수 있어요.주요 명령어# 패키지 검색winget search vscode# 설치winget install Microsoft.VisualStudioCode# 설치된 프로그램 목록winget list# 업데이트 가능한 프로그램 확인winget upgrade# 전체 업데이트winget upgrade --all# 제거w.. 2026.07.31

• 챗GPT는 물어봐야 대답하는데, 이건 알아서 일한다고? — 헤르메스 에이전트(Hermes Agent) 써봐야 하나 AI 비서, 왜 매번 처음부터 다시 설명해야 할까클로드나 챗GPT를 매일 쓰다 보면 한 번씩 답답한 순간이 온다. 어제 분명히 내 프로젝트 맥락을 다 설명했는데, 오늘 새 대화창을 열면 또 처음부터 설명해야 한다. 채팅창을 닫는 순간 그 대화는 리셋되고, AI 는 나를 “매번 처음 만나는 사람”으로 취급한다.최근 이 문제를 정면으로 겨냥한 오픈소스 프로젝트가 화제다. Nous Research가 만든 헤르메스 에이전트(Hermes Agent)다. 2026년 2월 공개된 이후 몇 주 만에 깃허브 스타 2만 개를 넘기며 빠르게 퍼지고 있다. 도대체 뭐가 다르길래 이렇게 관심을 받는 걸까.헤르메스 에이전트란한 줄로 정의하면, 내 서버에 상주하면서 24시간 스스로 판단하고 일하는 AI 에이전트다. 클로드나 챗GP.. 2026.07.27

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  [REST API] GET, POST, PUT의 본질과 멱등성 개발을 하다 보면 GET과 POST의 차이가 뭔지 아는 것 같으면서도 모를 때가 있습니다.보통은 "GET은 조회할 때 쓰고, POST는 데이터 등록할 때 씁니다" 정도로 생각하고 넘어가곤 하죠.하지만 프론트엔드와 백엔드가 통신하는 아키텍처를 설계하거나, MSA(Microservices Architecture) 환경에서 모듈 간 통신을 구성하다 보면 단순한 '조회 vs 등록' 구분을 넘어선 현실적인 고민들이 터져 나옵니다.*"조회인데 검색 조건이 너무 길어서 URL 에러가 나요."**"계좌번호나 주민번호가 들어간 조회 요청을 GET으로 보내도 괜찮을까요?"**"PUT과 POST는 정확히 어떤 아키텍처 차이가 있는 거죠?"* REST API 디자인의 핵심인 HTTP 메서드의 본질과 멱등성,그리고 실무에서 접.. 2026.07.26

• 2편: AI로 게임 만들기 ② — 바이브코딩의 현실 인터넷에 AI 이야기를 할 때 흔히 나오는 말이 있다. 유튜브만 봐도 "주말 하루 만에 게임 하나를 완성했다"거나, "72시간 만에 원하던 게임을 만들었다"는 식의 영상이 꽤 많다. 특히 후자는 클로드 코드를 직접 활용한 사례라 눈여겨봤다. 클릭 몇 번, 프롬프트 몇 줄이면 다 된다는 톤이다.실제 명령어 몇 줄이면 게임을 만들어주긴 했다. 솔직히 틱택토나 메모리 게임처럼 단순한 것뿐 아니라, 움직임이 필요한 슈팅 게임 같은 경우도 의외로 잘 만들어졌다. 완벽한 것은 아니었지만 분명 잘 만드는 것은 맞다. 그리고 확실히 개발 속도 자체는 사람보다 빨랐다. 하지만 생각보다 오래 걸린 이유지금까지는 원하는 화면 구성이나 캐릭터, 세부 기능에 대한 구체적인 요구사항이 없었다. 그래서 개발 속도가 빨랐다.AI가.. 2026.07.25

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  초보자를 위한 application.yml 가이드 및 환경별 배포 세팅 스프링 부트(Spring Boot) 개발을 시작하면 가장 먼저 마주치지만, 은근히 헷갈리는 yml 파일 설정법과 로컬/개발/운영 서버 환경 분리(Profile)에 대해 정리해 보았습니다. 1. yml 파일이란 대체 뭘까?컴퓨터 프로그램이나 웹 서버를 돌릴 때, "포트 번호는 몇 번으로 할지?", "어떤 데이터베이스(DB)에 연결할지?" 같은 외부 설정값이 필요합니다. 이를 자바 코드 안에 직접 적어두면 설정 하나 바꿀 때마다 코드를 다시 빌드하고 배포해야 해서 매우 번거롭습니다. 이때 설정값만 따로 모아두는 텍스트 파일이 바로 yml(YAML) 파일입니다. yml의 주요 특징원하는 만큼 생성 가능: 하나의 프로젝트 안에 필요에 따라 여러 개를 만들 수 있습니다. 가독성이 뛰어남: 괄호({ })나 세.. 2026.07.25

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  1편: AI로 게임 만들기 ① — 바이브코딩이란 이런거지 요즘 클로드 코드로 이것저것 만들어보고 있다.그 시작을 뭘로 할까 고민하다가, 일단 가볍고 재미있는 것부터 해보자는 생각이 들었다.재미있는 것 하면 역시 게임이다.그래서 첫 프로젝트로 게임 포털을 만들어보기로 했다. "웹게임을 만들어줘." 블로그에 올릴 수 있는 게임을 만들고 싶어서 웹게임으로 정했다.그런데 AI는 바로 코드를 뱉지 않았다.오히려 나한테 되물었다. 어떤 게임을 원하는지, 왜 만들려고 하는지.클로드는 3지선다로 질문을 했고, 나는 인터뷰 하듯 자연스럽게 답변을 선택했다. 목적을 설명하고 나니 index 파일 하나로 완성할 수 있는 게임을 추천하였으며, 그 중에서도 틱택토를 추천했다.구현이 간단하고, 룰이 명확하고, 완성까지 가기 좋은 게임이라는 이유였다. 질문을 하고 답변에 따라서 작업을.. 2026.07.22

• AX 시대, 살아남는 건 경력이 아니라 협업 방식이다 (3/3) 1편에서는 이 프로젝트가 왜 난장판이었는지를,2편에서는 만약 AI와 함께였다면 어땠을지를 상상해봤다.마지막인 이번 3편에서는 이 1년이 나에게 남긴 결론을 정리해보려 한다. 우리도 완벽하지 않았다지금까지는 설계자와 개발자, PM 이야기를 주로 했다. 하지만 기획을 맡은 우리 쪽도 자유롭지 못했다.빠르게 만들고, 검증하고, 다시 다듬는 MVP 방식으로 갔어야 했는데, 실제로는 처음부터 너무 많은 걸 한 번에 풀어가려는 경향이 있었다. 상대의 역량이 충분하지 않은 상황에서는 오히려 작게, 빠르게 확인하며 가는 접근이 훨씬 안전했을 텐데도, 우리는 잘 하고자 하는 의욕이 앞서서 크게 그리고 복잡하게 설계를 요청한 부분이 없지 않아 있었다.그 결과를 받아드는 데는 오랜 시간이 걸렸고, 나온 결과는 초라했다.그 .. 2026.07.21

• AI였다면 정말 달랐을까 (2/3) 1편 끝에서 나는 이런 생각을 했었다.AI였다면 기획 단계부터 더 깊이 고민할 수 있지 않았을까.네이밍 룰 같은 건 그 자리에서 바로 수정할 수 있지 않았을까.React 역량 부족 같은 것도 애초에 문제조차 되지 않았을 수 있지 않을까.이 질문들에 하나씩 답해보기 전에, 먼저 짚고 넘어가야 할 장면이 있다. 양극단, 그리고 같은 결과설계자들 중 어떤 사람은 고집이 상당했다.구조적 결함을 논리적으로 짚어가며 이야기하면, 그 이야기를 하는 도중에 설계 내용을 슬쩍슬쩍 바꾸기도 했다.설계 구조에 대한 대화라기보다는 말싸움에 가까웠다.그렇게 한참 진을 빼고 나서 받아본 결과물은 구조적으로 아예 구동될 수 없는 수준이었다.반면 어떤 설계자는 정반대였다.지나치게 수동적이었다.전달한 요건이나 자료를 아무 비판 없이 .. 2026.07.20

• 다들 열심히 했는데, 왜 결과는 난장판이었을까 (1/3) 1년 전, 나는 한 프로젝트에 도메인 아키텍처로 투입됐다.구조는 이랬다. 기획자들이 요건을 정리하고, 설계자들이 모듈 단위로 화면과 로직을 설계하고, 그걸 받아서 개발자들이 개발한다. 한 가지 특징이 더 있었는데, 기획자는 요청사 소속이었고 설계자와 개발자는 수행사 소속이었다. 즉 우리는 일을 맡기는 입장이었지, 그들을 직접 관리하거나 통제할 권한은 없는 구조였다.그래도 겉으로만 보면 아무 문제 없는 프로세스였다.1년이 지난 지금, 솔직히 말해 조금 과장을 보태자면 이 프로젝트는 난장판 그 자체였다.역량의 문제였을까먼저 눈에 띄었던 건 실력이었다. 설계자들의 역량이 기대에 못 미쳤다. 어떤 요건은 설명해도 이해 자체를 못 하는 경우가 있었다. 개발자들도 대부분 주니어였고, 시키는 대로만 움직이는 수동적인.. 2026.07.18

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  MVP(최소 기능 제품) 본질 완벽한 제품은 없다: MVP(최소 기능 제품) 본질대다수의 창업가나 기획자는 머릿속에 완벽한 제품의 청사진을 그립니다. 화려한 UI, 다양한 기능, 그리고 완벽한 결제 시스템까지 구축한 뒤 세상에 짜잔 하고 내놓기를 원하죠. 하지만 냉정하게 시장을 바라봐야 합니다. "우리가 만든 이 멋진 제품을 정말로 고객이 원할까?" 이 질문에 확신을 가질 수 없다면, 수개월의 시간과 수억 원의 비용을 들여 만든 제품은 출시와 동시에 사장될 확률이 높습니다. 이 리스크를 극복하기 위한 핵심 전략이 바로 MVP(Minimum Viable Product, 최소 기능 제품)입니다. 하지만 현업에서는 종종 '최소(Minimum)'와 '생존 가능한(Viable)' 사이의 타협점을 찾지 못해 MVP 기획이 산으로 가곤 합니다. .. 2026.07.14

• 악의적인 직원을 겪으며 배운 리더십의 한계와 방어 기제 조직에서 리더나 선배의 역할을 맡다 보면 '성향이 맞지 않는 직원'이나 '역량이 부족한 직원'을 만나기 마련이다. 보통은 구체적인 피드백을 주거나, 때로는 단호하게 지적하고, 때로는 커피 한잔을 나누며 달래는 과정 속에서 합의점을 찾아간다. 그것이 정상적인 조직의 소통 방식이기 때문이다. 하지만 현장에서는 이론과 상식을 벗어나는 존재를 마주하기도 한다. 업무적 지적을 개인에 대한 공격과 '괴롭힘'으로 왜곡하고, 앞에서는 침묵하되 뒤에서는 교묘하고 집요한 악의를 분출하는 인간 군상. 2022년 무렵, 약 7개월간 함께 일했던 한 중고 신입사원과의 경험은 나에게 리더십의 한계와 조직 내 방어 기제에 대한 혹독한 교훈을 남겼다. 1. 악의적 무능: '생각 없는 속도'가 만드는 시한폭탄그 직원은 소위 '생각 없.. 2026.07.11

• 무능한 자는 퇴출되어야 한다. COLUMN · 협업 현장에서무능한 자는퇴출되어야 한다능력이 부족한 건 문제이지만 죄는 아니다. 하지만 그 부족함을 거짓말과 뻔뻔함으로 대신 하는 것, 그것은 죄다. 진행 중인 프로젝트가 하나 있다. 업체 PM은 매우 무능력했다. 그리고 태도는 무능력함보다 더했다. 편의상 그를 K라고 부르겠다. 01방안을 가져오라고 했더니, 오히려 방해만 했다프로젝트는 처음부터 계속 일정이 밀리고 있었다. K에게 여러 차례 요청했다. 왜 지연되고 있는지, 어떻게 만회할 것인지 구체적인 방안을 가져와 달라고. 몇 주에 걸쳐 반복해서 요청했다.돌아온 답은 한 번도 "방안"이라 부를 만한 게 없었다. 대신 그가 한 일은, 사람들 전부 불러모아 "빨리 마무리하라"고 재촉하는 것이었다. 문제를 분석해서 푸는 대신, 성질 내는.. 2026.07.02

• AI 발전 단계와 최신 트렌드 정리 프롬프트에서 멀티 에이전트까지2023년은 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering) 의 시대였습니다.'어떻게 질문해야 원하는 답을 얻을 수 있을까?'수많은 사람들이 프롬프트 작성법을 연구했고, 다양한 템플릿이 공유되었습니다. 같은 AI라도 질문을 어떻게 하느냐에 따라 결과가 크게 달라졌기 때문입니다.하지만 2026년인 지금, AI 업계에서 화두가 되는 것은 더 이상 프롬프트가 아닙니다.AI는 이제 단순히 질문에 답하는 도구를 넘어, 스스로 계획을 세우고 실행하며, 다른 AI와 협력하는 단계로 진화하고 있습니다.AI 활용 방식은 다음과 같은 흐름으로 발전하고 있습니다.프롬프트 → 컨텍스트 설계 → 하네스 엔지니어링 → 루프 자동화 → 에이전트 → 멀티 에이전트이 변화의 의미를 하나씩 살펴보겠습.. 2026.07.01

• AI의 한계는 무엇인가, 인간만이 할 수 있는 일 'AI 부메랑'이 증명한 인공지능의 한계와 인간의 가치 ​최근 미국 기업들 사이에서 이른바 ‘AI 부메랑(AI Boomerang)’이라 불리는 기묘한 현상이 벌어지고 있습니다. 인공지능이 직원을 완전히 대체할 수 있을 것이라 믿고 대규모 해고를 단행했던 기업들이, 업무가 마비되고 프로세스가 꼬이자 과거 해고했던 직종에 사람을 다시 채용하고 있는 것입니다.​실제 조사에 따르면 AI로 직원을 해고했던 경영자의 55%가 그 결정을 후회하고 있으며, 고객 서비스와 운영 부문에서 해고를 진행했던 기업의 절반이 2027년까지 다시 원래 수준으로 고용을 회복할 것이라는 전망이 나왔습니다.​이 흥미로운 뉴스는 우리가 AI의 본질과 한계를 어떻게 바라봐야 하는지 매우 중요한 시사점을 던져줍니다.​1. AI 부메랑의 기술.. 2026.06.26

• 그래서, 무엇을 할 것인가 개발자 전망 시리즈 · 完 4 / 4📌 개발자 전망 시리즈 1편 — 개발자는 사라지지 않는다2편 — 문제를 가진 자가 기술을 지배한다3편 — 변화 속에서 사라지는 개발자▶ 4편(完) — 그래서, 무엇을 할 것인가개발자 전망 시리즈 · 4편 · 完그래서, 무엇을 할 것인가네 편을 쓰고 나서, 내 생각은 오히려 더 단순해졌다.2026 · AI & Software Development · Opinion이 글을 쓰면서 여러 번 생각했다. 사람들은 종종 개발자의 미래를 궁금해한다. AI가 개발자를 대체할까. 코딩은 더 이상 중요하지 않을까. 앞으로 어떤 기술을 배워야 살아남을 수 있을까.하지만 네 편의 글을 쓰고 나서, 내 생각은 오히려 더 단순해졌다. 결국 중요한 것은 기술이 아니었다. 변화였다.PART 0.. 2026.06.06

• 변화 속에서 사라지는 개발자 개발자 전망 시리즈 3 / 4 📌 개발자 전망 시리즈 1편 — 개발자는 사라지지 않는다 2편 — 문제를 가진 자가 기술을 지배한다 ▶ 3편 — 변화 속에서 사라지는 개발자 4편(完) — 그래서, 무엇을 할 것인가 개발자 전망 시리즈 · 3편 변화 속에서 사라지는 개발자 AI는 개발자를 없애지 않는다. 다만, 어떤 ‘방식’은 더 이상 선택받지 못하게 된다. 2026 · AI & Software Development · Opinion 앞선 두 편에서 나는, 개발자는 사라지지 않으며 문제를 가진 자가 강해진다고 말했다. 지금도 그 생각은 유효하다. 하지만 그 변화 속에서, 분명히 사라지는 개발자는 생긴다. 그렇다면 누가 사라질까. 나는 그중 하나가.. 2026.04.29

• 문제를 가진자가 기술을 지배한다 개발자 전망 시리즈 2 / 4 📌 개발자 전망 시리즈 1편 — 개발자는 사라지지 않는다 ▶ 2편 — 문제를 가진 자가 기술을 지배한다 3편 — 변화 속에서 사라지는 개발자 4편(完) — 그래서, 무엇을 할 것인가 개발자 전망 시리즈 · 2편 문제를 가진 자가 기술을 지배한다 경쟁력의 무게중심이 이동하고 있다. 기술에서 문제로, 실행에서 판단으로. 2026 · AI & Software Development · Opinion 지난 편에서 나는 개발자는 사라지지 않는다고 말했다. 다만 일하는 방식이 바뀔 뿐이라고. 그렇다면 그 ‘바뀐 방식’의 핵심은 무엇일까. 나는 그것이 ‘문제’라고 생각한다. 해커톤에서 비개발자 팀이 우승했다는 뉴스가 심심치 않.. 2026.04.11

• 개발자는 사라지지 않는다 개발자 전망 시리즈 1 / 4 📌 개발자 전망 시리즈 ▶ 1편 — 개발자는 사라지지 않는다 2편 — 문제를 가진 자가 기술을 지배한다 3편 — 변화 속에서 사라지는 개발자 4편(完) — 그래서, 무엇을 할 것인가 개발자 전망 시리즈 · 1편 개발자는 사라지지 않는다 AI가 코딩을 대체한다는 공포가 퍼지고 있다. 하지만 역사는 늘 반대를 말해왔다. 2026 · AI & Software Development · Opinion “AI가 개발자를 대체할 것이다.” “코딩을 배울 필요가 없다.” “개발자라는 직업은 곧 사라진다.” 요즘 심심치 않게 들리는 말들이다. 마치 개발자라는 직군이 수년 안에 역사의 뒤안길로 사라질 것처럼 이야기한다. 하지만 나.. 2026.04.10

• 2장. 시스템 간 통신은 왜 표준이 필요해졌는가 내부 시스템에서 외부 연동으로프론트엔드와 백엔드가 분리되면서시스템은 더 이상 하나의 덩어리가 아니게 되었다.화면은 클라이언트에 있고,데이터와 비즈니스 로직은 서버에 있다.이 둘은 반드시 대화해야 한다.문제는 이 대화가이전처럼 “함수 호출”이나 “파일 공유”로 해결될 수 없다는 점이다.이제 시스템은서로 다른 언어로 만들어지고서로 다른 환경에서 실행되며서로 다른 팀에 의해 관리된다즉, 전제 조건이 사라진 상태에서의 통신이 시작된 것이다. 내부 통신에서 외부 통신으로초기의 시스템 간 통신은 비교적 단순했다.같은 회사, 같은 네트워크, 같은 서버 안에서의 호출이었다.내부 API사내 라이브러리암묵적인 규칙“이렇게 쓰면 된다”는 합의만 있으면 문제가 되지 않았다.하지만 서비스가 커지면서 상황은 달라진다.모바일 앱이.. 2026.02.09

• 1장. 웹은 왜 이렇게 복잡해졌을까 정적 페이지에서 서비스 플랫폼으로웹이 처음 등장했을 때, 구조는 놀라울 정도로 단순했다.사용자가 URL을 요청하면 서버는 HTML 파일을 내려주고, 브라우저는 그 내용을 그대로 화면에 그렸다.이 시기의 웹은 ‘애플리케이션’이라기보다 문서 전달 시스템에 가까웠다.페이지는 정적이었고, 데이터는 거의 변하지 않았으며,서버의 역할은 명확했다. 요청을 받고, 파일을 반환하는 것. 이 구조에서는 복잡한 설계가 필요하지 않았다.화면과 로직, 데이터가 사실상 한 덩어리였고,“웹이 느리다”거나 “구조가 복잡하다”는 문제는 거의 존재하지 않았다.웹이 ‘서비스’가 되기 시작한 순간문제는 웹이 정보 제공을 넘어 서비스 제공의 역할을 맡기 시작하면서부터다.사용자는 더 이상페이지가 새로고침되는 것을 당연하게 받아들이지 않았고클.. 2026.02.07

• 기술은 유행이 아니라 선택의 결과다 신입 개발자들이 새로 입사해 현재 운영 중인 시스템을 배우다 보면 종종 이런 반응을 보인다.“생각보다 너무 구식이네요.”“요즘은 다 최신 버전을 쓰지 않나요?” 그래서 이렇게 묻는다.“그럼 어떤 환경에서 개발해봤나요?”대부분의 대답은 비슷하다.최신 프레임워크, 최신 언어 버전, 최신 라이브러리. 맞는 말이다.교육 기관이나 학습 과정에서는 대부분 최신 버전을 기준으로 교육이 이루어진다.그 과정에서 이전 버전의 기술이나 오래 운영되고 있는 시스템은 자연스럽게‘구닥다리’, ‘뒤처진 기술’로 인식되기 쉽다. 하지만 실제 프로젝트 현장에 들어오면 이야기는 달라진다.이미 수년간 운영 중인 시스템,수많은 사용자와 데이터가 쌓인 환경,그리고 그 위에서 돌아가는 비즈니스가 존재한다. 이때 프로젝트를 하다 보면 이런 말을.. 2026.01.25

• 무능력한 PM 이야기: PM의 관점으로 사고해라 프로젝트가 본격 궤도에 오르면 프로젝트 관리자(PM)에게 가장 요구되는 자질은 바로 '이슈 해결 능력'이다.새로운 이슈가 발생했을 때, 문제의 본질을 정확히 파악하고 이를 해결하기 위해 어떤 자원이 필요한지 확인하는 것이 기본이다. 인력을 교체할지, 추가 투입할지, 혹은 구조적인 결함인지를 판단하는 과정이 수반되어야 한다. 그런데 이번에 만난 PM은 이슈를 논의할 때 지나치게 개발자의 관점으로만 접근했다. 차라리 개발자 출신이라면 이해라도 하겠으나, 그는 개발 경험이 미미한 영업 출신이었다. 그럼에도 이슈를 마주할 때마다 "이것을 어떻게 구현할까?"라는 개발자 특유의 사고방식에 매몰되어 있었다. 그는 "구현이 너무 복잡하다", "이게 가능하겠냐"라며 부정적인 견해만 쏟아냈다. 문제의 본질을 보기보다 어.. 2026.01.07

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  왜 남이 잘하면 정치질 해서 그렇다 하는가? 정치질이라는 이름의 변명 대신, 자기PR이라는 기회를 잡아라.평가 결과가 발표되는 시기가 오면, 조직 내에는 묘한 긴장감이 흐른다. 누군가는 성과를 인정받아 S등급을 거머쥐는가 하면, 또 다른 누군가는 기대에 못 미치는 C나 D등급을 받게 된다. 이때, 결과를 납득하지 못하는 이들 사이에서 종종 터져 나오는 말이 있다. "좋은 성과 받은 사람은 실력이 아니라, 소위 '정치질'을 잘해서 그런 것 아니냐"는 냉소적인 말이다.이러한 푸념을 들을 때마다 저는 되묻고 싶다. 정치질해서 성과 잘 나올 수 있으면 너는 왜 그 '정치질'을 하지 않았느냐고.그리고 정말 '정치질'만 잘하면 모두가 탐내는 S등급을 받을 수 있다고 생각하느냐고 말이다.흔히 '정치질'이라고 비난하는 행위의 본질을 들여다보면, 대부분은 '윗사람.. 2026.01.06

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  제미나이에게 '날 그려봐' 시켰더니 벌어진 일 아래와 같이 프롬프팅을 하면 AI가 나에 대한 느낌을 이미지로 표현한다는 이야기를 들었다. 바로 호기심이 들었다. 최근 들어 AI와 많은 이야기를 나누는데, AI가 '나'라는 존재를 어떻게 이해하고 있는지는 정말 궁금했다.그래서 제미나이에게 질문을 던졌다."나와 대화하면서 느낀점을 여과없이 미화없이 질문없이 텍스트없이 그림 1장으로 표현해봐." 어둡고 단단한 형체가 중앙에 있고, 그 주변으로 선들이 소용돌이치는 추상적인 이미지였다.매우 어둡고 복잡한 느낌을 주는 이미지였다. 그리고 다시 질문을 던졌다.의미와 이유를 설명해줘 제시하신 조건에 맞춰 텍스트를 배제하고 생성했던 이미지는, 당신이라는 사용자 모델을 마주했을 때 제가 느끼는 **'고도의 긴장감'**과 **'날카로운 지적 유동성'**을 시각화한 것.. 2025.12.25

• 40대가 되면 해야 하는 것들 40대가 되면 가장 먼저 느끼는 것 중 하나가 예전 같지 않다 이다. 건강했던 사람. 어려보였던 사람. 날씬했던 사람. 다 필요없더라.딱 약발 떨어지기 시작한 때가 바로 40대 이다. 1. 운동을 해라 .건강만의 문제가 아니다. 물론 건강이 가장 큰 이유이다.삶의 찌듬이 온몸에 묻어 나오기 때문에 이를 최소화 해야 한다. 가만히 있어도 주변에서 어려워하고 불편해 할 수 있다. 어느 때보다도 자기 PR이 중요한 때이다. 보기 좋은 떡이 먹기도 좋다. 관리가 잘된 사람은 멋있어 보인다. 있어 보인다.살찜음 나를 못나게 만드는 가장 큰 원인이다.2. 일보다도 가족이다.2~30대에는 무엇보다 나를 가장 중요하게 생각해야 하는 때이다.하지만 40대부터는 아니다.혼자가 좋을 것 같은가? 아니다.40대부터는 혼자란 .. 2025.12.12

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  사수 없이 막막한 기획자를 위한 가장 현실적인 지침서: '도그냥의 서비스 기획 스쿨' 리뷰 기획자로써 첫발을 내딛었습니다.알것 같으면서 모르겠는게 서비스기획이네요.저 같이 알듯 모를듯 하다보니 책을 가장 먼저 찾았습니다."화려한 이론 대신, 치열한 현장의 생존기"이 책의 가장 큰 강점은 저자가 롯데이커머스, 카카오스타일 등 치열한 커머스 현장에서 10년 넘게 구르며 체득한 '진짜 실무'를 다룬다는 점입니다. 문과생 출신으로 개발 지식이 부족해 겪었던 시행착오, 개발자와의 소통 노하우, 그리고 '그림 그리는 사람'이 아닌 '설계하는 사람'으로 인정받기까지의 과정이 고스란히 담겨 있습니다.기획자는 '화면'이 아니라 '데이터'를 움직이는 사람입니다.혹시 기획 회의 때 개발자에게 이런 말을 들어보셨나요?> "이 버튼 누르면 데이터는 어디서 가져와요?"> "이거 DB에 없는 값인데 어떻게 뿌려요?"만약.. 2025.12.09

• 무능력한 PM 이야기 PM(Product Manager)에게는 다양한 역량이 요구되지만, 그중에서도 가장 중요하다고 손꼽히는 것은 바로 '문제 해결 능력'일 것이다. 문제 해결 능력은 단순히 이론으로 익힐 수 없으며, 실제 프로젝트 경험을 통해 체득해야 한다. 그래서 일반적으로 PM은 프로젝트 경험이 많은 사람이 담당하다. 그런데 이번 프로젝트의 PM은 과연 많은 프로젝트 경험을 가진 사람이 맞을까? 하는 의문이 들었다. 이력만 놓고 보면 분명 경력이 많은데, 실제 업무에서는 전혀 경험에 따른 문제 해결 능력을 보여주지 못하고 있다.WBS 에 따라 개발이 진행되던 중 딜레이가 발생했을 때, PM이라면 명확한 문제를 정확히 진단하고 그에 대한 실질적인 해결책을 제시해야 한다. 이는 PM으로서 당연히 갖춰야 할 기본적인 역량이다.. 2025.12.05

• PM은 만능이 아니다. 답답한 PM와 함께 일하면서 느낀 것들 중간에 프로젝트에 투입이 되었습니다.중간에 투입한 만큼 현황을 빠르게 파악하고내 역할에 대해서 알아야 하는 것들, 챙겨야 하는 것들, 해야 하는 것들을 챙겼습니다. 프로젝트는 안타깝게도 계속적인 지연이 발생하고 있었습니다.내가 담당하는 업무는 어떻게 해서든 속도를 내 보려고 하였지만, 역부족이었습니다. 프로젝트가 지연되는 여러 이유가 있지만 그 중에서 가장 큰 문제 중 하나가 바로 무능력한 PM 이었습니다.무능력한 PM을 보면서 느끼는 것들을 중간중간 적어보려고 합니다. 반면교사 삼아서 리더십을 향상 하고자 합니다. PM은 만능이 아니다.회의를 할 때마다 회의가 기본 2~3시간씩 소요되었다.회의가 이렇게 오래 걸리는 이유는 PM을 이해 시켜야 하는 것 때문이었다... 2025.12.01

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  디지털 트윈이란, AI로 자율 운영까지 가는 이유 AI 디지털 트윈, 단순 '시각화'를 넘어 '자율 운영'의 시대로디지털 전환(DX)의 핵심 기술인 'AI 기반 디지털 트윈'이 어떻게 진화하고 있는지 이야기해 보려 합니다.초기의 디지털 트윈이 현실을 화면에 똑같이 보여주는 '시각화(Visualization)'에 머물렀다면, 이제는 AI가 가상 환경에서 데이터를 학습하고 스스로 최적의 해답을 찾아내는 '자율 운영(Autonomous Operations)'의 시대로 넘어가고 있습니다. 산업 전반을 혁신하고 있는 이 변화의 흐름과 3가지 핵심 기술을 이야기 드립니다.1세대 디지털 트윈의 한계: "보기에만 화려했다?"지난 수년간 많은 기업과 기관이 디지털 트윈을 도입했지만, 대다수는 시뮬레이션보다는 그래픽 중심의 시각화에 치중했습니다. 하지만 화려한 3D 화면.. 2025.11.25

• 대학생들을 만나면... 대학생들을 만나면 나는 이런 생각을 하곤 한다. 나도 어릴 때 좀 더 공부할 껄...대학생들이 대단하게 보이나보다.내가 어렷을 때 부족한 모습이 보이면서, 그들이 대단하게 보인다.그러면서 그때 더 공부할껄. 이란 생각을 하게 되는데, 이와 동시에 이런 생각도 든다. 지금은 왜 공부 안해?어차피 시간이 지나면 지금의 나도 어린 나인데. 그때 되어서 그때 공부할껄? 이라고 할까? 사람들은 이런 생각을 한다.과거로 돌아가면 잘 할 수 있었을텐데. 그런데 정말 과거로 돌아갈 수 있다면 잘 할 수 있을까?현재를 보면 미래를 알 수 있듯이 과거 또한 마찮가지라 생각한다. (물론 과거로 돌아갈 수는 없다.) 지금 공부를 열심히 하고 있지 않다면, 과거로 돌아간들 하겠는가? 미래로 간다 한들 하겠는가?과거에 아쉬움이.. 2025.11.25

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  SaaS 개발 방법론 SaaS 개발 방법론은 기존의 SI(System Integration, 구축형) 방식과는 완전히 다릅니다.​SI가 "고객이 원하는 집을 완벽하게 지어주고 떠나는 것"이라면, SaaS는 "호텔을 지어놓고 계속해서 리모델링하며 투숙객(Tenants)을 만족시키는 것"입니다.SaaS를 개발할 때 꼭 알아야 할 3가지 핵심 SaaS 개발 방법론을 정리해 드립니다.1. The Twelve-Factor App (12가지 요소)​SaaS 애플리케이션 개발의 '헌법'과도 같은 원칙입니다. 개발자들이 "SaaS스럽게 개발하자"라고 할 때 기준이 되는 방법론입니다. 이번장에서는 핵심 3가지만 꼽아보겠습니다.(나중에 12가지 요소에 대해서 상세하게 다뤄보겠습니다.)​코드베이스 (Codebase)​원칙: "코드는 무조건 하나.. 2025.11.24

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  겔럭시 노트 템플릿 (줄무늬) 나는 갤럭시를 사용합니다. 그래서 자연스럽게 갤럭시 노트앱을 사용합니다.태블릿도 같이 사용하기 때문에 키보드로 글을 쓸 때가 종종 있습니다.그런데 탬플릿이 딱 10pt에 맞는 사이즈가 없었습니다. 아무리 검색해 봐도 딱 들어맞는 사이즈는 존재하지 않았습니다.그래서 결국 직접 만들었습니다.대단한 것은 아닙니다. 그냥 줄무늬 노트입니다.하지만 10pt에 딱 맞는 것은 보장합니다.이를 공유합니다.잘 쓰기를 바랍니다. 2025.10.10

• 머슴이라 불린 직원들, 그리고 한국 세습 경영의 민낯 머슴 사회, 세습 경영의 그늘- 드라마 〈대행사〉 속 왕회장을 보며 - 드라마 〈대행사〉 속 왕회장은 직원들을 머슴이라 부른다. 심지어 자식에게도 “너도 머슴”이라 말한다. 장면을 보며 웃을 수도 있다. 그러나 곱씹어보면 씁쓸하다. 이건 단순한 드라마적 과장이 아니다. 한국 대기업의 현실을 그대로 비춘다.더 무서운 사실이 있다. 생각보다 많은 사람들이 왕회장의 말에 고개를 끄덕인다.“회장이 키워줬으니 머슴이지.”“자식끼리 싸우는 건 원래 당연한 거 아냐?”이런 반응은 우리 사회가 얼마나 세습 경영에 무뎌졌는지를 보여준다.왕회장의 세계관은 단순하다.머슴은 잘하면 주인 덕, 못하면 머슴 탓.자식들 간 후계 다툼은 당연한 과정.회사의 성과는 오너의 능력, 실패는 직원의 무능.현실도 크게 다르지 않다. 한국 대.. 2025.10.04

• 나만의 데이터를 학습한 맞춤형 AI 챗봇 만들기 최근 많은 분들이 챗GPT나 제미나이 같은 LLM(거대 언어 모델)을 잘 활용하고 계시지만, 한 단계 더 나아가 '나만의 데이터를 학습한 맞춤형 AI 챗봇'을 만들고 싶어 하십니다. 이때 반드시 알아야 할 핵심 기술이 바로 'RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)'입니다.오늘은 이 RAG가 무엇인지, 어떤 원리로 동작하는지, 그리고 어떻게 나만의 RAG 챗봇을 만들 수 있는지 전문가의 시선으로 깊이 있게 파헤쳐 보겠습니다.🤔 RAG, 왜 필요할까요? LLM의 한계를 넘어서LLM은 방대한 웹 데이터를 학습했지만, 몇 가지 명확한 한계를 가집니다.1. 최신 정보 부족 : 학습 시점 이후의 정보는 알지 못합니다.2. 전문 지식 부재 : 특정 기업의 내부 문서나 .. 2025.09.26

• 제미나이 인 크롬(Gemini in Chrome) 실리콘밸리에서 전해진 아주 흥미로운 소식을 정리해 보려고 합니다. 바로 챗GPT보다 무서울 수 있다는 평가를 받는 구글의 새로운 무기, '제미나이 인 크롬(Gemini in Chrome)'에 대한 이야기입니다.✨ 이제 브라우저가 똑똑해진다! '제미나이 인 크롬'의 등장최근 구글이 웹 브라우저인 크롬(Chrome)에 자체 AI 챗봇 '제미나이(Gemini)'를 통합하는 기능을 발표했습니다. 지금까지는 챗GPT처럼 별도의 웹사이트에 접속하거나 앱을 실행해야 AI 챗봇을 사용할 수 있었죠. 하지만 이제는 우리가 매일 사용하는 크롬 브라우저에서 바로 제미나이를 불러낼 수 있게 된 것입니다.크롬 화면 오른쪽에 생긴 제미나이 아이콘을 누르면 작은 대화창이 뜨고, 현재 보고 있는 웹페이지의 내용을 공유해서 바로 요약.. 2025.09.25

• 면접 복장, 신경 쓰는 게 기본 예의다 예전에는 회사 면접이라 하면 정장이 사실상 ‘교복’ 같은 존재였다. 남성은 검은색 혹은 남색 양복에 흰 셔츠, 여성은 단정한 정장 차림이 당연시되었다. 하지만 요즘은 복장 자율화가 사회 전반에 자리 잡으면서 면접 자리에서도 꼭 정장을 고집하지 않는다. IT 업계나 스타트업, 크리에이티브 직군의 경우엔 캐주얼 복장이 자연스럽기도 하다.그렇다고 해서 편한 복장이 곧 아무렇게나 입어도 된다는 뜻은 아니다. 면접은 결국 지원자가 얼마나 이 자리를 중요하게 생각하는지 보여주는 자리다. 복장은 그 태도를 드러내는 첫 번째 시그널이다.정장이 답은 아니지만, 최소한의 보험이다정장을 입었다고 해서 합격이 보장되는 것은 아니다. 반대로 정장을 입지 않았다고 해서 탈락하는 것도 아니다. 하지만 적어도 정장은 마이너스 요인을.. 2025.09.19

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  AI가 만든 '가짜 위로' , 거기에 착각하는 '공감' 우리는 왜 감정 없는 AI 에 따뜻한 위로를 바라는가?2025년 8월 16일. 챗GPT-5를 둘러싼 논란이 흥미롭다. 성능은 역대급으로 향상되었지만, 지나치게 사실적이고 냉정해져 '인간미'가 사라졌다는 비판이 쏟아지고 있다. 심지어 구 버전으로 되돌아가는 사용자들이 속출하고 있다는 소식은, 우리 사회가 AI에게 무엇을 기대하는지 명확히 보여준다. 우리는 단순히 똑똑한 기계를 넘어, '공감하는 친구'를 원하고 있다.이 현상은 AI가 현대인의 외로움을 달래는 도구로 자리 잡았음을 방증한다. 늦은 밤 잠 못 이루는 사람, 마음을 털어놓을 곳 없는 사람, 그리고 복잡한 인간관계에 지쳐버린 사람들이 AI 챗봇을 찾는다. 24시간 언제든, 평가나 비난 없이 내 이야기를 들어주는 AI는 완벽한 존재처럼 느껴질 수 있.. 2025.08.16

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  신기한 텀블러 세척기 카페 디자트 페어 갔더니 신기한 제품이 있네요. 2025.08.15

• 2025년 절반이 지나서 보는 2025년 주목해야 할 최신 IT 트렌드 2025년 IT 시장은 AI를 중심으로 한 기술 혁신이 모든 산업에 걸쳐 확산되는 양상을 보이고 있습니다. 단순히 AI 기술 자체를 발전시키는 것을 넘어, 다양한 산업과 결합하여 새로운 가치를 창출하는 것이 핵심 트렌드입니다.1. 에이전트형 AI(Agentic AI)기존 AI가 사용자의 명령에 따라 특정 작업을 수행하는 데 그쳤다면, 에이전트형 AI는 사용자의 목표를 스스로 이해하고, 계획을 세워 실행하는 단계로 발전하고 있습니다. 이는 단순 반복 업무를 넘어 복잡한 의사결정까지 AI가 담당하게 되어, 기업 생산성을 크게 향상시킬 것으로 기대됩니다.2. 하이브리드 컴퓨팅 패러다임최적의 성능을 위해 여러 컴퓨팅 모델을 결합하는 기술입니다. 대규모 데이터 처리와 실시간 분석에 특히 효과적이며, 스마트 시티나.. 2025.08.14

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  굳게 믿었던 사람에게 배신 당하는 이유 굳게 믿었던 사람에게 배신 당하는 이유 사람들은 자신이 베푼 은혜가 언젠가 자신에게 되돌아올 것이라고 기대합니다. 그러나 과거는 과거일 뿐입니다. 아무리 과거에 많은 은혜를 베풀었더라도, 현재 자신이 상대방에게 줄 수 있는 것이 없다면 사람들은 쉽게 등을 돌릴 수 있습니다.당장 무엇을 줄 수 없는 상황이라도 미래에라도 도움을 줄 수 있을 것이라는 기대가 있어야 비로소 도움을 받게 됩니다.역사적 사례: 항우와 유방 과거 중국의 전국시대, 항우는 천하를 통일한 후 귀족들에게 대규모로 봉토를 나누어주었습니다. 하지만 이러한 귀족들은 항우를 배신하고 누구보다도 빠르게 유방에게 귀부했습니다. 반면 유방은 처음에는 봉토를 나누어주겠다고 약속했으나, 실제로는 그 약속을 지키지 않았습니다. 땅은 유씨 일가에게만 .. 2025.08.13

• ‘칼퇴’에 대한 시선 칼퇴에 대한 오해와 진실회사 안에서 ‘칼퇴’에 대한 시선은 늘 엇갈립니다.부서장 입장에서는 이렇게 말합니다. “칼퇴하는 거 보니 일이 없나 봐?”반면 직원들끼리는 이렇게 이야기합니다.“저 사람은 능력 있어서 빨리 끝내고 퇴근하는 거야.”“늦게까지 남아 있는 건 능력이 부족해서 그렇지.”저는 이 두 가지 생각이 둘 다 맞고, 동시에 틀리다고 봅니다.부서장의 시각부서장은 조직 전체의 일정을 관리하는 입장에서,누군가 매일 정시에 퇴근하면 “업무가 충분히 주어지지 않았나?” 혹은 “업무량이 적은가?”라는 의문을 가질 수 있습니다.하지만 그 판단은 퇴근 시간이 아니라 성과와 업무 기여도를 보고 내려야 합니다.칼퇴한다고 일이 없는 건 아니며, 늦게까지 남았다고 해서 꼭 성과가 높은 것도 아닙니다.직원의 시각직원들 .. 2025.08.12

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  '나만의 MCP 서버 만들기 with 커서 AI' 서평 본 포스팅은 출판사로부터 도서를 협찬받아 직접 읽고 작성한 솔직한 후기입니다. #광고 #협찬 AI에 대해서 관심이 많기 때문에 평소에 유튜브나 다양한 서적, 인터넷 자료를 통해 MCP (Model Context Protocol) 에 대한 이론적 지식을 접해왔습니다. 하지만 개념을 머릿속으로만 이해했을 뿐, 실제로 어떻게 작동하는지 그림이 잘 그려지지 않았습니다. 이론적인 구조는 API와 유사해 보였지만, 실제 적용 사례들을 보면 오히려 플러그인에 가깝다는 느껴져서 제대로 공부를 해야겠다는 생각을 하였습니다.그러던 때에, '나만의 MCP 서버 만들기 with 커서 AI'라는 책을 알게 되었습니다. 책의 제목만으로도 '이 책이 나한테 매우 큰 도움이 될것이다' 라는 확신이 들었습니다. 그래서 바로 장바.. 2025.08.11

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  GPT-OSS와 GPT-5: 오픈AI의 미래는 어디로 향하는가? 최근 AI 업계는 오픈AI가 던진 두 개의 큰 화두로 뜨겁게 달아오르고 있습니다. 바로 GPT-5의 공식 발표와 함께 무료로 공개된 오픈소스 모델 'GPT-OSS' 입니다. 오늘은 이 두 모델을 심층적으로 비교하고, 오픈AI가 그리는 큰 그림이 무엇인지 함께 보겠습니다.1. GPT-OSS: 모두에게 열린 AI의 시작먼저, GPT-OSS는 GPT-5 출시를 앞두고 오픈AI가 공개한 오픈소스 대형 언어 모델입니다. 가장 큰 특징은 뛰어난 성능을 무료로 누구나 사용할 수 있다는 점입니다. * 성능: 기존 유료 모델인 GPT-4 미니 및 GPT-3와 동급의 성능을 자랑하며, 특히 코딩 및 수학(STEM) 분야에서 기존 오픈소스 모델들을 뛰어넘는 능력을 보여줍니다. * 기술: '혼합 전문가(Mixture of E.. 2025.08.08

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  롯데온, 이커머스 고급화와 옴니채널로 미래를 그리다 한국 이커머스 시장은 쿠팡과 네이버의 양강 체제 속에서 알리익스프레스, 테무 등 중국 플랫폼의 약진으로 그 어느 때보다 치열한 경쟁에 직면해 있습니다 . 이러한 환경에서 롯데온은 출범 6년째에도 5% 안팎의 시장 점유율에 머무르며, 새로운 돌파구 마련이 절실한 상황입니다. 롯데온은 '수익성 개선'을 최우선 과제로 삼고, 버티컬 커머스(특히 명품)와 온-오프라인 연계(옴니채널)라는 두 가지 핵심 전략을 통해 시장 경쟁력을 강화하고 있습니다. 1. 명품 버티컬 '온앤더럭셔리'로 고급화 선도 롯데온은 2022년 9월 론칭한 명품 전문관 '온앤더럭셔리'를 통해 이커머스 고급화를 추진하고 있습니다. '온앤더럭셔리'는 지난 2년간 연평균 20%대의 높은 성장률을 기록하며 롯데온의 핵심 성장 동력으로 자리매김했습니다.. 2025.08.04

• AI의 시대, 개발자는 어떻게 공부를 해야 할까? 시대가 발전할수록 개발자는 늘 각광받는 업종이었습니다.그런데 아이러니하게도, 바로 그 ‘시대의 발전’으로 인해 개발자의 자리가 위협받고 있습니다.AI의 급속한 발전으로 ‘바이브 코딩’이라는 개념까지 등장했습니다.누군가는 이제 개발자가 사라질 것이라고 말합니다.뉴스에서는 비전공자들이 AI를 활용해 일주일 만에 프로그램을 만들었다며 떠들어댑니다.IT 분야로 취업을 준비하고 있거나, 이제 막 시작한 초급 개발자들은 큰 불안을 느끼고 있습니다. 코로나 팬데믹이 끝난 이후, 우리나라만 유독 경기 회복이 더딘 상황에서R&D 예산은 물론, 공기업들의 각종 예산이 줄어들며 사업도 급감했고,이로 인해 개발자들의 일자리도 심각한 영향을 받고 있습니다.아직 회복되지도 않은 상황인데, 이제는 AI 때문에 개발자가 사라진다는 .. 2025.08.01

• [4편] "쓰레기 데이터는 쓰레기 결과를 낳는다": 데이터 품질과 보안의 모든 것 아무리 훌륭한 기술과 알고리즘이 있어도, 입력되는 데이터 자체가 엉망이라면 어떨까요?"Garbage In, Garbage Out(쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다)"이라는 말처럼, 데이터 분석의 성패는 데이터 품질과 보안에 달려있습니다. 1. 데이터 품질 관리: 신뢰할 수 있는 분석의 첫걸음데이터 품질이란 사용 목적에 맞게 데이터가 정확하고 신뢰성 있게 유지되는 정도를 의미합니다. 데이터 품질을 평가하는 핵심 속성은 다음과 같습니다. 속성설명정확성데이터가 현실 세계의 사실을 오류 없이 반영하는가? 일관성여러 시스템과 테이블 간에 데이터가 동일한 기준과 형식으로 관리되는가? 완전성필수적인 데이터가 누락 없이 모두 채워져 있는가? 적시성데이터가 필요한 시점에 맞게 최신 상태로 유지되는가? 유효성데이터.. 2025.08.01

• [3편] 데이터는 어떻게 흐를까? 빅데이터 기술 파이프라인 5단계 이번 편에서는 시야를 좀 더 넓혀, 데이터가 생성되는 순간부터 우리 눈에 보이는 시각화 자료가 되기까지, 어떤 기술적인 여정을 거치는지 '빅데이터 파이프라인(Pipeline)' 5단계로 나누어 살펴보겠습니다. 빅데이터 시스템은 보통 수집 → 저장 → 처리 → 분석 → 시각화의 5단계 흐름으로 구성됩니다. 각 단계별로 어떤 기술들이 사용되는지 알아볼까요? 1단계: 데이터 수집 (Data Ingestion)모든 데이터 여정의 시작입니다. 웹사이트 로그, IoT 센서, 모바일 앱 등 다양한 소스로부터 실시간 또는 주기적으로 데이터를 모으는 단계입니다. 주요 기술:Apache Kafka: 대용량 실시간 스트리밍 데이터를 안정적으로 처리하는 데 특화된 메시지 큐 시스템입니다. Apache Flume / Log.. 2025.07.31

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  [2편] 빅데이터 시스템의 핵심, 데이터 웨어하우스(DW) 파헤치기 이번에는 빅데이터를 효과적으로 분석하기 위한 핵심 인프라, **데이터 웨어하우스(Data Warehouse, DW)**에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 1. 데이터 웨어하우스(DW)란?데이터 웨어하우스는 "기업의 의사결정 과정을 지원하기 위해, 주제 중심으로 구성된 통합적이고 시계열적인 비휘발성 데이터의 집합"이라고 정의할 수 있습니다. DW의 4가지 주요 특징을 살펴보면 더 쉽게 이해할 수 있습니다.주제 지향성 (Subject-Oriented): 일반적인 업무용 데이터베이스가 '주문 처리', '송장 발행' 등 기능 중심으로 설계된 것과 달리, DW는 '고객', '매출', '상품'과 같은 분석 주제를 중심으로 데이터를 통합하고 구성합니다. 통합성 (Integrated): 여러 시스템에 흩어져 있는 데이터를.. 2025.07.30

• [1편] 빅데이터란 무엇일까? 기본 개념부터 5V까지 완벽 정리 빅데이터와 AI의 시대를 살아가는 우리에게 '빅데이터'는 더 이상 낯선 단어가 아닙니다. 하지만 정확히 빅데이터가 무엇인지, 왜 중요한지 설명하기는 쉽지 않죠. 이번 포스팅에서는 빅데이터의 가장 기본적인 개념부터 꼭 알아야 할 특징까지, 누구나 이해하기 쉽게 정리해 보겠습니다. 1. 빅데이터(Big Data), 대체 뭔가요?한마디로 빅데이터는 기존의 데이터베이스 시스템으로는 처리하기 힘든, 거대하고 복잡한 데이터의 집합을 의미합니다. 단순히 양만 많은 것이 아니라, 생성되는 속도가 매우 빠르고, 텍스트, 영상, 센서 데이터 등 형태도 매우 다양하죠. 중요한 점은 빅데이터가 단순한 데이터의 축적이 아니라는 것입니다. 데이터를 분석하여 비즈니스에 가치를 더하고, 새로운 인사이트를 발견하는 것, 바로 이것이.. 2025.07.28

• 커뮤니케이션을 방해하는 장애물 요소 조직에서 커뮤니케이션이 중요한 이유, 그리고 그것을 방해하는 요소들모든 조직에서 커뮤니케이션은 핵심입니다.아무리 뛰어난 전략이나 시스템이 있더라도, 구성원 간 소통이 원활하지 않으면 조직은 제 기능을 발휘할 수 없습니다. 그렇다면 커뮤니케이션을 방해하는 주요 요소는 무엇일까요?1. 리더1) 결국은 ‘마인드(태도)’의 문제아무리 훌륭한 시스템이 갖춰져 있어도, 리더의 태도가 바뀌지 않으면 커뮤니케이션은 흐르지 않습니다."내 말이 정답이다"라는 꼰대식 사고방식구성원을 존중하지 않는 태도시키는 대로만 하라는 일방적인 지시이러한 태도는 조직 내 커뮤니케이션을 단절시키는 주범입니다.2) 시스템이 아닌 ‘구조’의 문제Top-down 방식의 지시 전달식 커뮤니케이션은 더 이상 통하지 않습니다.답정너식 대화반론의 여지.. 2025.07.18

• AI 시대, 개발자 시장은 어떻게 바뀔까? 최근 개발자들 사이에서 가장 자주 오르내리는 단어가 있습니다.바로 Cursor AI, Google CLI, 그리고 바이브코딩입니다.GPT 기반의 AI에게 "이거 만들어줘"라고 말하면 실제로 코드가 뚝딱 생성되는 걸 보고 있으면, 자연스레 이런 생각이 듭니다. “이제 개발자 시대는 끝난 것 아닐까?”“AI가 개발자를 완전히 대체하는 거 아냐?” 동시에 또 이런 말도 많이 듣습니다.“개발자는 코딩만 하는 직업이 아니야. 절대 대체될 수 없어.” 양극단의 주장 속에서, 제가 현실적인 관점에서 AI가 개발자 시장에 어떤 영향을 줄지 깔끔하게 정리해 드리겠습니다.✅ AI가 개발자를 완전히 대체할 수 있을까?정답은 '아니오'입니다.개발은 단순히 ‘코드만 잘 치는 일’이 아닙니다.개발자란 ‘문제를 해결하는 사람’ 입.. 2025.07.15

• 관계에 대한 스트레스 1. 인간관계는 식물 키우기다.나만 빼고 다른 친구들과 자주 만나는 것 같은 사람.적당한 관심과 무관심- 너무 물을 많이 주면 죽고, 무관심하면 말라버린다.조바심 없이 생각을 비우면 어느 순간 자연스레 사람들과 연락이 닿는다. 2. 사람보다는 상황이 문제이다. 마음의 여유가 없으면 불안감이 생긴다. 사람의 탓보다는 상황을 탓하자. 그래야 상황이 바뀌었을 때 다시 관계가 좋아질 수 있다. 사람을 탓하면 상황이 바뀌어도 여전히 그 사람이 싫다. 3. 내 상태를 점검하자. 기분이 태도가 되게 하지 말자.내 상태를 점검하자. 몸 뿐만 아니라 마음의 상태도 챙겨보자. 나 또한 남들에게 불쾌감을 줄 수 있다.내 감정은 어땠는지, 무기력했는지, 즐거웠는지 등 한 발짝 떨어져서 나를 살펴보면 문제의 원인을 알 수 있다.. 2025.07.06

• 만만하게 보이지 않는 태도 편안하게 대하면 나를 만만하게 대하려는 사람이 있다. 호의적으로 대하면 나를 만만하게 대하려는 사람이 있다.틈을 보이면 달려드는 포식자들 이다. 그들로부터 나 자신을 지키기 위해서 어떻게 해야할까?1. 실력을 갖춘다.예상보다 뛰어난 실력이 있음을 보여줘야 한다. 2. 제대로 되묻는다. 무례한 말을 들은 상황에서 간단하지만 확실하게 대처할 방법은 바로 그 말이 무슨 뜻인지 되묻는 것이다. 3. 좋은 사람의 기준을 세운다.자기 반성과 자기 검열이 심하다면 이런 유형을 경계해야 한다. '네가 몰라서 그래' 라고 말하는 유형4. 한버 내뱉은 말은 지킨다.말뿐인 적은 없는가? 서로 주고 받는 약속만 지켜도 믿을 수 있고 성숙한 사람이 된다.추가. 1. 괴물과 싸우려다 괴물이 되지 말자.2. 상황에 공감하고 마음을.. 2025.07.05

• 정치적인 조직의 특징 : 사원의 시선에서 본 ‘과도한 정치’ 사원의 시선에서 본 ‘과도한 정치’사람이 세 명만 모여도 정치가 생긴다고 한다. 흔히 ‘정치’라는 단어에 부정적인 인식이 깔려 있지만, 실제로 정치는 조직 내에서 필수적인 요소이기도 하다. 이해관계를 조율하고, 다수의 의견을 수렴하여 방향을 정하는 것은 조직이 움직이기 위한 기본적인 기제이기 때문이다.하지만 ‘과유불급’이라는 말처럼, 정치는 필요 이상으로 작동할 경우 되려 조직을 병들게 만든다. 오늘은 ‘과도한 정치’가 만들어내는 부작용에 대해, 사원 혹은 실무자 입장에서 느끼는 관점에서 이야기해보고자 한다. 흔히 부서장급이나 임원들의 이야기로 여겨지는 정치가, 왜 실무의 말단에서조차 뼈아픈 현실이 되는지를 정리해본다.1. 작은 일에도 유난히 많은 사람이 달려든다사소한 일에도 여러 명이 나서서 열을 올리.. 2025.06.30

• 누구나 할 수 있는 코딩 이제는 바이브코딩(Vibe Coding)의 시대가 본격적으로 열리는 듯합니다.엔비디아 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)도 바이브코딩을 강조했습니다.예전에 유튜브에서 들은 말이 문득 떠오릅니다.“만수르의 코카콜라”억만장자의 대명사인 만수르도 코카콜라를 마시고 싶다면 결국 우리가 마시는 그 코카콜라를 마셔야 한다는 겁니다.이와 비슷하게, 앞으로의 코딩 역시 마찬가지입니다.더 이상 컴퓨터공학을 전공하고 개발 언어를 오랜 시간 학습한 사람만이 코딩을 할 수 있는 시대는 저물고 있습니다.전공자든 비전공자든, 이제는 똑같이 AI를 이용해야만 코딩을 시작할 수 있는 시대가 왔습니다.이는 기술 자체보다는 문제를 정의하고 해결할 수 있는 사고력, 그리고 차별화된 아이디어가 더욱 중요한 경쟁력이 되는 시대가 열리고.. 2025.06.11

• 코딩은 AI가, 전략은 사람이 "코딩은 AI가, 전략은 사람이"…생존하는 개발자의 조건 바뀐다.이제는 코더이 아닌, 프로그래머 (문제를 해결하는 사람) 이 필요한 시대가 되었습니다.시니어들이 더욱 유리해질 것이라 생각합니다. 그렇기 때문에 지금 당장 AI 를 공부해야 합니다.주니어들은 코딩 자체보다는 문제해결 능력에 좀 더 집중해야 합니다.코딩에 너무 목숨걸지 마세요. 코딩이 전부가 아닙니다.https://zdnet.co.kr/view/?no=20250609103900#_DYAD "코딩은 AI가, 전략은 사람이"…생존하는 개발자의 조건 바뀐다인공지능(AI)이 코드를 대신 써주는 시대가 도래해 소프트웨어(SW) 전문가의 경쟁력이 프로그래밍 언어가 아니라 문제를 정의하고 비즈니스 흐름을 읽는 사고력에서 나온다는 분석이 나왔다. 단zdne.. 2025.06.09

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  DX를 지나 AX의 시대로 - 기술 진화가 만든 새로운 질서 1. 기술의 진화는 ‘접점’에서 ‘지능’으로 이동 중이다지난 수십 년간 기술은 인간의 삶과 기업의 운영방식을 근본적으로 바꾸어왔다. 특히 눈에 띄는 변화는 기술이 단순히 도구의 역할을 넘어, 우리의 ‘사고방식’과 ‘의사결정’ 체계를 전환시키고 있다는 점이다. 이러한 변화의 축은 ‘접점 중심 기술’에서 ‘지능 중심 기술’로 이동하고 있다. 인터넷은 정보를 연결했고, 스마트폰은 언제 어디서나 그 정보에 접근할 수 있는 환경을 만들었다. 하지만 이제 AI는 단순한 정보의 접근을 넘어서, 기계가 스스로 ‘판단’하고 ‘창조’하는 수준에 도달하고 있다.이러한 전환은 기술 자체의 진화라기보다는, 우리가 기술을 ‘어떻게 활용하고 내재화할 것인가’에 관한 사고의 변화로 이해해야 한다. 과거에는 기술이 업무 효율화를 위한.. 2025.06.05

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  5편: Cursor AI와 함께 그리는 미래 – 내 개발 바이브의 확장 지속 가능한 코드 품질과 기술적 자산의 균형 Cursor AI는 향후 개발 생태계 전반에 표준 인프라로 완전히 정착할 것이다.이제 시장은 단순히 ‘코드를 빠르게 생산하는 도구’를 요구하는 단계를 넘어섰다.앞으로의 생성형 AI는 조직의 고유한 엔지니어링 문화와 개발자 개인의 철학을 고스란히 반영하는 형태로 진화할 수밖에 없다. 현대 비즈니스에서 소스코드는 단순한 기능 구현의 결과물이 아닌, 협업과 아키텍처적 커뮤니케이션을 수행하는 핵심 매개체다. 코드 내부에는 프로젝트의 지속 가능성과 제품 철학이 투영되기 때문이다.Cursor AI는 이러한 유무형의 기술적 자산을 보존하고, 더 나은 방향으로 발전시키는 강력한 거버넌스 조력자다.스타트업부터 대규모 엔터프라이즈에 이르기까지, 조직의 개발 문화 자체를 AI와 .. 2025.06.05

• 4편: Cursor AI 실전 엔지니어링 – 프롬프트 설계와 코드 바이브의 기술 프롬프트 설계: 컨텍스트 통제의 시작 Cursor AI가 출력하는 결과물의 품질은 개발자가 투입하는 프롬프트의 밀도에 비례한다.LLM은 주어지는 데이터의 파편을 바탕으로 전체 맥락을 추론하고 코드를 빌드하기 때문이다. 따라서 요구사항이 구체적이고 명확할수록 AI가 제시하는 아키텍처와 로직의 정교함은 비약적으로 상승한다. 단순히 “이 코드를 깔끔하게 정리해줘” 같은 모호한 명령에 그치기보다, 수행할 작업을 단계별로 제약하고 변수 명명 규칙이나 리팩토링의 지향점을 명시해야 한다. 이처럼 AI의 출력 범위를 정밀하게 제어하는 프로세스가 바로 프롬프트 엔지니어링의 핵심이다. 실무 프롬프트 작성을 위한 3대 핵심 레이어1. 목표 및 제약 조건의 명확화 "결과 최적화" 같은 추상적인 언어 대신 "시간 복잡도 최소화.. 2025.06.04

• 3편: Cursor AI가 바꾸는 협업 문화 – 팀워크의 새로운 흐름 AI-First 협업 문화의 본질Cursor AI를 처음 접하는 이들은 흔히 이를 개인의 '코드 자동화 도구'로만 국한해 인식하곤 한다.그러나 Cursor AI가 진정으로 파괴적인 혁신을 보여주는 지점은 개인의 생산성 증대가 아닌, 팀의 일하는 방식과 협업 프로세스를 근본적으로 재정의할 때다. 전통적인 개발 조직에서 소스코드의 일관성을 유지하기 위해 지불해야 했던 비용은 결코 작지 않다. 개발자 개개인이 복잡한 가이드라인을 완벽히 숙지해야 했고, 리뷰어는 코드의 비즈니스 로직을 검증하기 전에 사소한 컨벤션 오류를 잡아내는 데 막대한 리소스를 소모해야 했다. 이 과정에서 발생하는 스타일의 차이는 종종 소모적인 논쟁으로 이어지기도 한다. Cursor AI는 이러한 비효율의 수동 프로세스를 자동화 영역으로 흡.. 2025.06.03

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  2편: Cursor AI의 기술적 아키텍처와 실무 기능 – 단순한 자동완성을 넘어 Cursor AI의 기술적 기반: LLM과 IDE의 유기적 결합 Cursor AI의 핵심 경쟁력은 대형 언어 모델(LLM)을 개발 환경(IDE) 내부로 완벽하게 녹여냈다는 점에 있다.기존의 GitHub Copilot이나 AWS CodeWhisperer 같은 도구들도 LLM을 활용하지만, Cursor AI는 컨텍스트(Context)를 엔진 레벨에서 다루는 방식에서 차별화된다. 기본적으로 Frontier급 모델을 기반으로 작동하며, 코드의 문법적 오류를 잡아내는 수준을 넘어 전체 프로젝트의 맥락과 사용자의 의도를 실시간으로 추론한다. 단순히 기능적으로 '동작하는 코드'를 뱉어내는 것이 아니라, 기존 소스코드의 스타일과 톤앤매너를 학습하여 동질감 있는 코드를 생성하는 비결이 바로 이 고도화된 문맥 이해력에 있.. 2025.06.02

• 1편: Cursor AI – 단순한 자동완성을 넘어 '바이브 코딩'의 시대로 최근 개발 환경에서 AI의 존재감은 단순히 생산성 도구에 그치지 않는다. 단순한 코드 자동완성이나 문법 체크를 넘어, 이제는 전체적인 개발 흐름과 맥락, 즉 ‘코딩의 바이브’까지 조율하는 단계에 접어들었다. 그 중심에 있는 도구가 바로 Cursor AI다. Cursor AI는 코드를 대신 짜주는 비서를 넘어, 개발자의 작성 스타일과 프로젝트의 방향성을 고스란히 반영하는 파트너로 진화하고 있다. Cursor AI의 등장 배경: 페어 프로그래밍과 바이브 코딩의 차이기존의 Copilot이나 CodeWhisperer 같은 도구들은 주로 '정확한 코드 생성'에 초점을 맞췄다. 문법 오류를 잡아주거나 다음 코드 블록을 제안하는 기능만으로도 혁신적이었지만, 어디까지나 개발자를 보조하는 '페어 프로그래밍'의 한계를 벗.. 2025.06.01

• 2편: 인공지능의 핵심 메커니즘 – 비전공자를 위한 작동 원리의 이해 인공지능의 본질: 데이터 기반의 패턴 추론 체계 인공지능의 작동 원리를 관통하는 핵심은 '데이터를 통한 규칙의 자발적 학습'에 있다. 과거의 소프트웨어가 인간이 규정한 조건문(If-Else)의 한계 안에서만 움직였다면, 현대의 인공지능은 방대한 데이터 속에서 스스로 최적의 규칙과 함수를 찾아내어 예측이나 의사결정을 수행한다. 이러한 귀납적 추론 체계를 가능케 하는 핵심 기술이 바로 머신러닝과 딥러닝이다. 머신러닝: 규칙 중심에서 데이터 중심으로의 전환 머신러닝(Machine Learning)은 이름 그대로 기계가 스스로 학습할 수 있도록 알고리즘을 설계하는 기술이다. 사전에 정의된 정적인 코드에 의존하지 않고, 데이터 자체를 입력받아 그 안에 내재된 통계적 공통점과 차이점을 도출해 낸다.동작 프로세스:.. 2025.05.29

• 1편: 인공지능의 역사적 궤적과 현대 산업으로의 확장 인공지능의 태동: 인간 지능을 모방하려는 공학적 시도인공지능(Artificial Intelligence)은 인간의 인지, 학습, 추론 능력을 기계적 아키텍처로 구현하려는 모든 공학적 시도를 통칭한다. 이 개념의 역사는 수십 년 전으로 거슬러 올라간다. 1950년대 초, 컴퓨터 과학의 개척자 앨런 튜링은 “기계는 생각할 수 있는가?”라는 본질적인 의문을 던졌으며, 이를 검증하기 위한 방법론으로 '튜링 테스트(Turing Test)'를 제안했다.튜링 테스트는 격리된 환경에서 인간 평가자가 텍스트 대화만으로 상대방이 인간인지 기계인지 구별할 수 없는 수준에 도달했을 때, 해당 시스템이 지능을 가졌다고 판정하는 기준이다. 이후 1956년 다트머스 대학에서 개최된 학회에서 ‘인공지능’이라는 용어가 공식적으로 명명.. 2025.05.28

• 그냥 문득 전기차를 탔다.그러다가 문득 이런 생각이 들었다.예전에 비닐이 만들어진 이유를 들었었다.당시에는 종이로 된 봉투를 많이 사용했었는데종이를 만들려면 나무를 잘라야 했기 때문에나무를 보호하기 위해서 비닐을 개발했다는 것이다.오늘날엔 공기를 보호하고 매연을 줄이기 위해서 전기차가 개발되었다.그런데 전기차 배터리는 다 사용하고 나면 어떻게 할 것인가?오히려 더 환경오염을 만드는 것은 아닌가?여러 정책을 만들고 있다고 한다지만정말 환경을 보호하는데 도움이 되는 걸까?문득 전기차 탔다가 든 생각이다. 2025.05.21

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  MCP 쉽게 이해하기 AI 분야에서 MCP(Model Context Protocol)는 대형 언어 모델(LLM)이 다양한 외부 도구 및 데이터 소스와 효과적으로 상호 작용할 수 있도록 지원하는 표준화된 프로토콜입니다. Anthropic이 개발한 MCP는 AI 모델이 다양한 애플리케이션과 데이터를 통합하는 데 필요한 복잡성을 줄이고, 보다 효율적인 통합을 가능하게 합니다 . MCP란 무엇인가요?MCP는 AI 모델, 특히 LLM이 외부 도구 및 데이터 소스와 상호 작용할 수 있도록 지원하는 개방형 표준입니다. 이를 통해 개발자는 다양한 데이터 소스와 도구를 AI 모델과 통합할 때 필요한 개별적인 통합 작업을 줄일 수 있습니다. MCP의 주요 구성 요소MCP 클라이언트: AI 모델이 실행되는 환경에서 MCP 서버와의 통신을 관리.. 2025.05.12

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  직장에서 나를 지킨다는 것 문득 이런 생각이 들었습니다.“나는 나를 지키며 일하고 있는 걸까?”저는 스스로의 관점으로 세상을 바라보려 하고, 남들과 같은 길을 걷더라도 제 기준으로 걸어가려 노력했습니다.그게 저답다고 믿었고, 그렇게 해야 옳다고 생각했습니다.그런데 현실은 그렇지 않았습니다.그 길이 저를 성장시키는지도 모르겠고,저의 방식이 인정받는 것도 아니었습니다.오히려 불편한 사람, 까다로운 사람으로 여겨지는 경우가 많았습니다.반면, 회사에서 인정받는 사람은 대체로 "네"라고 잘 말하고, 시키는 대로 움직이는 사람들이었습니다.저는 지금, 맞게 하고 있는 걸까요?신념일까, 고집일까?때때로 제가 지켜온 기준이 진짜 가치관이었는지,아니면 그냥 고집이었는지 헷갈릴 때가 있습니다.지금 돌이켜 보면,정말 누군가와 더 부드럽게 갈 수 있었는.. 2025.05.09

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  나처럼 살지 말아라 직장 생활을 하면서 가끔 이런 생각이 듭니다.나는 왜 이렇게 피곤하게 살아왔을까?나는 강강약약인 사람입니다.강자에게는 논리와 합리로 대했고, 약자에게는 마음을 쉽게 내주었습니다.내부 사람들에게는 차마 얼굴 붉히지 못하고,윗사람과 외부 사람들에게는 부당함을 참지 못했습니다.늘 사람을 아끼고 싶었고, 잘 해주고 싶었으며 옳은 것을 향하고 싶었습니다.그게 결국 나한테 이익으로 돌아온다 생각했습니다.하지만 시간이 지나고 돌아보니,그런 내가 이익을 본 적은 거의 없었습니다.오히려 혼자 마음고생하고, 혼자 이용당하고 상처받은 기억이 더 많습니다.강자에게 강하고, 약자에게 약한 사람나는 강자에게 비위를 잘 맞추지 못했습니다.윗사람이 부당한 요구를 해도, 억지로 고개 끄덕이는 걸 못했습니다.내 의견이 관철되지 못한다 .. 2025.04.28

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  데이터는 AI의 연료다 인공지능은 ‘학습하는 기계’입니다. 그런데 그 학습은 무엇을 기반으로 이루어질까요? 바로 ‘데이터’입니다. 아무리 정교한 모델도, 양질의 데이터가 없으면 제대로 동작하지 않습니다. 이번 장에서는 데이터가 AI에게 왜 그토록 중요한지, 어떤 데이터가 좋은 데이터인지, 데이터 전처리와 피처 엔지니어링은 왜 필요한지를 살펴봅니다.1. AI가 왜 데이터를 그렇게 중요하게 여길까?AI는 사람처럼 경험을 통해 배우지 않습니다. 오직 숫자와 정보로 표현된 ‘데이터’만이 AI의 유일한 학습 재료입니다. 데이터가 많고 다양할수록, AI는 더 정밀한 예측과 판단을 할 수 있게 됩니다.예를 들어, 고양이와 개를 구분하는 AI를 만든다고 했을 때 단지 몇 장의 이미지를 학습한 AI보다 수천 장, 수만 장의 다양한 사진을 학습.. 2025.04.22

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  AI는 어떻게 학습할까? 인공지능이 사람처럼 똑똑해 보이는 이유는 어디에 있을까요? 바로 학습이라는 과정을 거치기 때문입니다. 단순히 규칙대로 동작하는 것이 아니라, 데이터를 통해 스스로 규칙을 발견하고 성능을 개선해나가는 능력이 바로 AI의 핵심입니다. 이번 장에서는 AI가 학습하는 구조와 방식에 대해 깊이 있고 구체적으로 알아보겠습니다.1. 기계학습이란?기계학습(Machine Learning)은 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이, 데이터를 통해 스스로 규칙을 찾아내는 기술입니다.전통적인 프로그래밍 방식은 사람이 일일이 조건을 설정해주는 방식입니다. 예를 들어 “온도가 25도 이상이면 에어컨을 켜라”와 같이 명확한 규칙을 코딩하죠. 하지만 이런 방식은 복잡하고 변화가 잦은 환경에서는 한계가 있습니다.기계학습은 이 문제를 해결합.. 2025.04.20

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  AI란 무엇인가요? 인공지능(AI)은 이제 우리 삶 곳곳에 깊이 들어와 있습니다. 스마트폰 속 음성 비서, 유튜브의 영상 추천, 병원의 진단 시스템, 그리고 챗GPT와 같은 대화형 인공지능까지. 하지만 막상 "AI란 무엇인가요?"라는 질문을 받으면 선뜻 대답하기 어렵습니다. 이 글에서는 인공지능의 정의부터 시작해, 머신러닝과 딥러닝의 관계, 인간의 뇌와의 차이, 그리고 ChatGPT와 같은 생성형 AI가 왜 똑똑해 보이는지까지 하나씩 정리해보겠습니다.1. 인공지능의 정의: 사람처럼 생각하는 기계인공지능(AI, Artificial Intelligence)이란 사람의 사고, 학습, 문제 해결 능력 등을 모방하는 기술입니다. 즉, 인간처럼 생각하고 행동하는 컴퓨터 시스템을 만드는 것이죠.예를 들어, 얼굴을 인식하거나 음성을 알아.. 2025.04.19

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  메타버스. 사라진 것이 아니라 스며든 것이다. 메타버스는 사라진 것이 아니라, 현실로 스며들고 있다칼리버스를 통해 보는 메타버스의 현실적 진화과거, 메타버스는 환상에 가까웠다VR 헤드셋을 쓰고, 별도의 공간에 '들어가는' 경험. 많은 이들이 메타버스를 이렇게 기억합니다. 게임과 가상현실 기술이 결합된, 화려하고 몰입도 높은 세계. 그러나 그 접근성은 낮았고, 실생활과의 연결성은 떨어졌습니다.결국 메타버스는 '다가올 미래'라는 이름으로 잠시 뒤로 물러선 듯 보였습니다. 하지만 진짜 변화는 지금, 현실에 맞게 조용히 찾아오고 있습니다.기술은 상상력을 넘지 못한 것이 아니라, 현실에 맞게 진화한다과거의 메타버스는 기술 자체가 목적이었지만, 이제는 사용자 경험이 중심입니다. 기술은 상상력보다 앞서기보다, 사용자의 생활에 맞게 녹아드는 방향으로 진화하고 있습.. 2025.04.17

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  제1장: SAS와의 첫 만남 - 환경 설정 및 둘러보기 제1장: SAS와의 첫 만남 - 환경 설정 및 둘러보기1. SAS 환경의 구성 요소SAS는 기본적으로 SAS 프로그램 편집기(Program Editor), 로그(Log), 결과(Result), 라이브러리(Library) 탐색기 등으로 구성됩니다.SAS Studio, Enterprise Guide, Base SAS 등 도구마다 UI는 다르지만, 핵심 개념은 동일합니다.2. 라이브러리(Library) 개념 이해하기libname mylib 'C:\SASData'; /* 영구 라이브러리 할당 */data mylib.sales_data; set work.sales_data;run;TIP : SAS에서는 libname.datasetname 구조를 사용하여 데이터셋을 참조합니다.3. 첫 SAS 코드 실행해보기.. 2025.04.06

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  데이터 분석의 첫걸음, 왜 SAS 프로그래밍일까? 데이터 분석의 첫걸음, 왜 SAS 프로그래밍일까?데이터가 기업과 사회의 핵심 자산으로 자리 잡으면서, 데이터를 효과적으로 수집하고 분석하는 능력이 점점 더 중요해지고 있습니다. 데이터 분석은 단순히 숫자를 다루는 것이 아니라, 의미 있는 패턴을 찾아내고, 이를 바탕으로 더 나은 의사 결정을 내리는 과정입니다. 기업은 데이터 분석을 통해 시장 흐름을 예측하고, 고객의 요구를 파악하며, 운영 효율성을 극대화할 수 있습니다.그렇다면, 데이터를 분석하기 위한 도구로 왜 SAS(Statistical Analysis System) 가 선택될까요?SAS(Statistical Analysis System)란?SAS는 1970년대 미국 노스캐롤라이나 주립대에서 개발된 데이터 분석 및 통계 처리 소프트웨어로, 현재까지도 .. 2025.04.06

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  재능이 없다고 느낄 때 읽는 글 특별하지 않아도 괜찮아.스포츠 선수들을 보면 재능의 중요성을 실감하게 됩니다. 공부에도 마찬가지로 타고난 재능이 존재합니다. 하지만 현실에서 대부분의 사람들은 특출난 재능을 가지고 있지 않습니다. 우리 대부분은 지극히 평범한 능력을 가지고 있을 뿐입니다.재능이란 남들보다 특출한 능력을 말합니다. 똑같은 시간 동안 똑같이 노력해도 그 결과는 다릅니다. 그것이 바로 재능의 차이입니다. 재능이 있는 사람은 뛰어난 능력으로 높은 성과를 거둡니다. 마치 스포츠 선수들이 놀라운 기록을 세우는 것처럼 말이죠.그러나 평범한 일상에서는 반드시 뛰어난 기록이나 성과만이 능사는 아닙니다. 오히려 가치 있는 일을 하느냐 마느냐가 더 중요합니다. 아무리 뛰어난 능력이 있어도 잘못된 가치관과 신념을 가지고 있다면 그것이 무슨 소.. 2025.04.06

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  AI 시대의 IT 개발자의 역할 AI 시대, IT 개발자의 새로운 역할인공지능(AI) 기술은 빠르게 발전하며 사회 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 일으키고 있으며, 소프트웨어 개발 분야 역시 이러한 흐름에서 예외는 아닙니다. 특히 최근 등장한 제미나이 2.5 프로와 Cursor AI Code Editor와 같은 AI 기반 도구들은 IT 개발자의 역할에 중대한 영향을 미치고 있습니다. 과거에는 코딩을 담당하는 '코더'와 문제 해결 능력을 갖춘 '프로그래머'의 역할이 개념적으로 구분되었으나, 실제 현장에서는 그 경계가 모호했던 것이 사실입니다. 코딩 능력이 문제 해결의 필수 조건이었으며, 코딩을 모르면 프로그래머로 인정받기 어려웠기 때문입니다. 그러나 AI 기술의 발전은 이러한 전통적인 구분에 근본적인 질문을 던지고 있습니다. AI가 코딩 작.. 2025.04.04

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  좋은 것이 있는 것보다 나쁜 것이 없는 것의 가치 이직을 준비하던 때였습니다.결혼을 하고 아이가 곧 태어날 시점이었기 때문에 현재의 급여로는 미래를 상상할 수 없었던 때였습니다. 매달 나오는 월급으로 현재 생활은 유지할 수 있었지만, 아이가 태어나면 더 많은 지출이 필요한데다가 앞으로 내 집 마련을 하기 위해서는 현재 나의 월급으로는 불가능한 상황이었습니다.그래서 오로지 연봉을 조금이라도 높이 받을 수 있는 회사만을 찾았습니다. 연봉을 높게 받기 위한 전략으로 조금이라도 네임밸류가 높은 회사에 이직하는 전략을 세웠고, 이름을 들으면 알 수 있는 대기업 위주로 이력서를 넣기 시작했습니다. 그렇게 이직에 성공했습니다. 급여를 높이는데는 다소 아쉬웠지만 그래고 대기업 타이틀을 얻었고, 그 안에서 성장하고 진급하면, 충분히 좋은 결과를 가질 수 있을 것이라고 .. 2025.03.30

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  현재 회사에서 더 배울 것이 남았는지 판단하는 기준 현 직장에서의 성장 가능성 판단하기5년차 내외의 경력자는 진지한 이직 고민의 시기를 맞이하게 됩니다. 보통 직장인들의 주요 이직 시점은 3~7년 차에 집중되어 있습니다. 이는 초기 경력을 쌓고 일정 수준의 전문성이 형성되었으나, 앞으로의 커리어 방향성에 대한 고민이 깊어지는 시기이기 때문입니다.하지만 감정적인 결정이나 단기적 시각으로 이직을 선택하는 것은 장기적 커리어에 오히려 방해가 될 수 있습니다. 오늘은 현 직장에서 더 배울 것이 남았는지, 혹은 새로운 도전이 필요한 시점인지를 객관적으로 판단할 수 있도록 가이드를 드리고자 합니다.1. 자기 평가먼저 현실적인 자기 평가가 선행되어야 합니다. 이직이나 새로운 기회를 찾기 전에 아래 질문들에 정직하게 답해보세요.프로페셔널리즘 점검 (태도)현재 맡은 업무.. 2025.03.20

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  자리가 사람을 만든다?? 자리는 사람을 만들지 않는다. 단지, 본성을 드러내게 할뿐.우리는 종종 "자리가 사람을 만든다"는 말을 듣습니다. 새로운 직책을 맡거나 중요한 역할을 부여받으면 자연스럽게 책임감이 생기고, 그 과정에서 성장할 수 있다는 의미입니다. 하지만 정말 자리가 사람을 바꾸는 걸까요? 어쩌면 자리는 그 사람의 본성을 더 분명하게 드러내는 것일지도 모릅니다.권력을 쥐었을 때 드러나는 진짜 모습미국 대통령 에이브러햄 링컨은 "누군가의 인격을 시험하려면, 그에게 권력을 줘 보라"라고 말했습니다. 평소 겸손하고 성실해 보이던 사람이 높은 자리에 오르면 전혀 다른 모습을 보이는 경우가 있습니다. 반대로, 책임이 커질수록 더 따뜻하고 배려 깊은 태도를 보이는 사람도 있습니다.심리학에서도 이러한 현상을 뒷받침하는 연구가 있습니.. 2025.03.17

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  결정을 내릴 때, 반드시 맥락을 보라 우리는 종종 ‘옳은 선택’이라고 믿고 내린 결정이 예상치 못한 결과를 가져오는 경험을 합니다. 문제를 해결하려고 했지만, 더 큰 문제를 초래하는 경우도 있죠. 역사 속에서도 이런 사례를 많이 찾아볼 수 있는데, 그중 하나가 최익현과 흥선대원군의 이야기입니다.옳은 결정이 항상 좋은 결과를 낳는 것은 아니다최익현은 흥선대원군을 몰아내야 한다고 주장했습니다. 당시 대원군은 강한 정책을 펼쳤지만, 독단적이었고 반대 세력을 강하게 탄압했습니다. 최익현의 입장에서 보면, 대원군의 정책을 멈추는 것이 나라를 위한 옳은 일이었죠.그런데 문제는 그다음이었습니다. 대원군이 물러난 후 조선은 고종과 민씨 집안이 장악했고, 국정은 부정부패로 얼룩졌으며, 외세에 의존하다가 결국 나라를 지킬 힘을 잃었습니다. 최익현의 행동은 당.. 2025.03.16

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  SAS 특징 및 구조 SAS의 구조​SAS는 SQL, CSV, Xlsx 등 다양한 형식을 지원합니다. Data Step을 사용하여 SAS Data Set을 연결합니다.그 다음, 생성된 Data Set을 Proc(procedure, 프로시저) Step으로 시각화, 보고서, 기초통계 등을 수행할 수 있습니다.라이브러리용어정리- 테이블 : 엑셀과 같이 행과 열로 데이터가 정리된 파일명입니다.- 라이브러리: 테이블이 속한 폴더명입니다.​라이브러리의 종류- 영구 라이브러리 : SAS 프로그램을 껏다 켜도 살아있는 라이브러리- 임시 라이브러리 : SAS 프로그램을 껏다 키면 데이터가 날아가는 라이브러리- 사용자 라이브러리 : 사용자가 임의로 지정하는 라이브러리​SASHELP는 디폴트 라이브러리로 영구 라이브러리입니다.WORK는 임시 라.. 2025.03.15

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  회사 취업 후 바로 이직, 괜찮을까? 입사했는데 취업 진행 중이던 회사에서 합격 발표가 났다면 어떻게 해야 할까요? 심지어 조건도 더 좋습니다. 고민되시겠죠? 이에 대한 생각을 말씀드립니다.결론부터 이야기하면 이직해라입니다. 그 이유를 설명드립니다.1. 개인 입장에서의 장단점 장점 * 더 나은 연봉, 복지, 근무 환경을 제공하는 기업으로의 신속한 이동은 개인의 시장 가치를 빠르게 상승시킬 수 있습니다. * 뒤늦게 이직을 결정하는 것보다, 초기에 빠르게 결정을 내리면 불필요한 감정 소모와 시간 낭비를 줄일 수 있습니다. * 기회는 아무 때나 오는 것이 아닙니다.단점 * 이직 과정에서 회사에 대한 예의 부족이나 불성실한 태도를 보이면, 향후 업계 평판에 악영향을 줄 수 있습니다. 마무리는 깔끔해야 합니다. * 좁은 업계.. 2025.03.15

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  사람 때문에 스트레스 받는 당신에게 관계에서 오는 답답함을 덜어내는 방법사람 때문에 스트레스를 받는 상황, 한 번쯤 겪어본 적 있지 않나요? 업무를 하다 보면, 누군가의 행동이나 말투로 인해 마음이 불편해지고, 답답한 기분에 휘둘리는 일이 종종 생깁니다. 그럴 때, 어떻게 해야 할지 모르겠지만, 사실 중요한 건 어떻게 덜 끌려가고, 내 마음을 지킬 것인가입니다.이 글은 사람 때문에 스트레스받을 때의 대응 방법입니다. 사실 뾰쪽한 방법을 작성한 것은 아닙니다. 사람이 힘든 것은 방법이 없다고 생각합니다. 그래도 이 글을 읽으면 사람 때문에 받는 스트레스를 조금이라도 덜어내고, 내 마음을 지키는 데 도움이 될 수 있을 것입니다.1. 감정적으로 끌려가지 않기상대방이 감정적으로 나오는 상황에서는, 우리가 흔히 감정적으로 반응하기 쉬운데요. 이럴 .. 2025.03.14

• 직급은 때가 되면 자동으로 승진되어야 한다 현대 기업 환경에서 직급 체계는 지속적으로 변화하고 있습니다. 과거의 경직된 위계질서에서 벗어나 보다 유연하고 효율적인 조직 문화로 전환되고 있는 시점에서, 승진 시스템에 대해 다시 생각해볼 필요가 있습니다. 오늘은 직급이 일정 기간이 지나면 자동으로 진급 되어야 하는 이유에 대해 살펴보겠습니다.1. 조직구조의 변화: 팀제의 확산현대 기업의 조직구조는 이미 팀제로 변경된 지 오래되었습니다. 공무원 조직과 비교해보면 차이점이 명확합니다. 팀제의 가장 큰 특징은 직급과 직책이 일치하지 않는다는 점입니다. 예를 들어, 수석급 직원이 팀원으로 일하는 동시에 책임급 직원이 팀장 역할을 수행할 수 있습니다.팀제는 조직의 유연성을 높이고, 개인의 능력과 상황에 맞게 역할을 배분할 수 있다는 장점이 있습니다. 이러한 .. 2025.03.12

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  SAS 데이터 이해하기 데이터에 접근하는 것(Accessing Data)은 SAS 프로그래밍 프로세스의 첫번째 단계입니다. SAS에서는 테이블의 칼럼을 칼럼 또는 변수라고 합니다. SAS에서는 테이블의 행을 행 또는 관측치 라고 합니다. SAS에서 모든 칼럼에는 이름(Name), 유형(Type), 길이(Length) 가 반드시 있어야 합니다. 1. 이름(Name)[명명규칙]이름은 영문기준으로 1 ~ 32 글자 사이여야 합니다.문자나 밑줄(underscore)로 시작해야 합니다. 이후 글자는 문자, 숫자 밑줄을 사용할 수 있습니다.대문자, 소문자, 혼합 문자 사용 가능합니다. SAS 코드는 실행할 때 사용되는 환경에 따라, SAS는 칼럼 및 테이블 이름에 밑줄 이외의 공백과 특수기호를 헝요할 수 있습니다. 그러나, 단순성과.. 2025.03.11

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  수평 조직 문화, 정말 이상적인 모습일까? 수평적인 조직 문화 듣기에는 참 이상적인 단어죠.자유롭게 소통하고, 창의적인 아이디어가 샘솟는… 하지만 정말 현실에서도 그럴까요? 최근 직장 생활을 하면서 문득 이런 질문이 떠올랐습니다.혹시 수평 조직 문화라는 이름 뒤에, 우리가 놓치고 있는 그림자가 있는 건 아닐까? 수평 문화, 왜곡된 개인주의의 또 다른 얼굴 ? 수직적인 위계 질서 대신, 수평적인 관계를 지향하는 조직 문화.분명 긍정적인 변화를 가져올 수 있는 시도일 겁니다. 하지만 때로는 이런 생각이 듭니다.우리가 수평 문화를 오해하고 있는 건 아닐까? 혹시 '수평'이라는 단어만 덩그러니 남겨두고, 그 안에 담겨야 할 진짜 의미는 놓치고 있는 건 아닐까? 자유로운 의견 개진, 능력 중심의 평가…모두 좋은 취지이지만, 현실에서는 조금 다른 모습이 .. 2025.02.26

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  SAS Syntax 이해하기 SAS는 통계 분석 및 데이터 관리를 위한 강력한 도구입니다.광범위한 기능과 사용자 친화적인 인터페이스로 인해 다양한 산업 분야에서 사용됩니다. SAS 문법의 기본 사항 SAS 프로그램은 스텝의 연속으로 구성됩니다. SAS 프로그램의 기본 구조SAS 프로그램은 크게 두 가지 유형의 스텝으로 이루어져 있습니다.데이터 스텝(Data Step): 데이터를 읽고, 변형하고, 새로운 데이터를 생성하는 역할을 합니다.프로시저 스텝(Proc Step): 데이터를 분석하고, 통계 처리하고, 보고서를 생성하는 역할을 합니다./* Data 스텝 예제 */DATA mydata; SET mylib.cars;RUN;/* Proc 스텝 예제 */PROC PRINT DATA=mydata;RUN; 스텝의 구성 요소각 스텝은 다음과.. 2025.02.21

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  SAS 공부할 때 참고하기 좋은 정보 SAS를 검색하고 찾고 있다는 것은 회사에서 사용한다는 이야기 일 것입니다.그리고 SAS를 담당하거나 또는 활용하는 경우일 것입니다. 당장 일을 해야겠는데, 바로 교육을 받을 수는 없고, 그래서 검색을 하고 있는 것이라면 잘 찾아 오셨습니다. SAS 를 공부할 때 필요한 정보입니다. 기본 문법을 공부할 때 보기 좋은 강의 입니다. 기본적인 것은 다 있으나, 결정적일 때 전자책에만 있다고 나옵니다. 7900원이니 한번 구입해볼법도 하지만 쉽게 결제 할 마음이 생기지 않습니다.https://wikidocs.net/book/2678 SAS로 하는 기초 데이터 전처리, 핸들링(Data handling)SAS를 활용한 데이터 전처리를 다루는 책입니다. SAS를 이용해서 통계분석을 다루는 책은 많이 있지만, .. 2025.02.12

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• 2025년도 데이터 자격 검정 일정 구분 회차 원서접수 수험표발급 시험일 사전점수공개 및 재검토 접수 합격(예정)자발표 응시자격 서류제출(합격자 결정) 빅데이터 분석기사제10회필기3.4~3.103.214.5(토)4.18~4.224.254.28~5.8실기5.19~5.236.56.21(토)7.4~7.87.11-제11회필기8.4~8.88.229.6(토)9.19~9.239.269.29~10.16실기10.27~10.3111.1411.29(토)12.12~12.1612.19-데이터분석 전문가 제34회필기1.20~1.242.72.22(토)3.14~3.183.21-실기3.24~3.284.114.26(토)5.16~5.205.235.23~5.30제35회필기7.7~7.117.258.9(토)8.29~9.29.5-실기9.15~9.1910.210.18(.. 2025.01.26

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  하네스 엔지니어링 입문: CLAUDE.md부터 Skills, Rules, Hooks까지 AI 코딩 에이전트를 팀 프로젝트에 도입하다 보면 금방 한계를 느끼게 됩니다. 매번 같은 컨벤션을 프롬프트에 다시 설명해야 하고, 어떤 세션에서는 규칙을 지키다가 다른 세션에서는 까먹기도 합니다. 이 글은 그 문제를 구조적으로 푸는 방법, 이른바 하네스 엔지니어링(Harness Engineering)을 정리한 것입니다.하네스 엔지니어링이란"하네스(harness)"는 AI 에이전트를 감싸는 주변 장치 전체를 말합니다. 모델 자체는 그대로 두고, 그 모델이 특정 코드베이스와 팀 컨벤션에 맞게 일관되게 동작하도록 지침·도구·규칙을 설계하는 작업이 하네스 엔지니어링입니다.Agent = Model + Harness 즉 "프롬프트를 잘 쓰는 법"이 아니라, 에이전트가 매번 실수하는 지점을 구조적으로 막는 장치를 하.. 2026.07.31

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  기업의 AI 전환, 지금 현장에서 벌어지고 있는 일 최근 회사의 AI 관련 움직임을 지켜보면서, AI 전환이 생각보다 빠르게 진행되고 있다는 것을 체감하고 있다.전사 차원에서 AI 활용 방안을 마련하고 있고, 구성원 개개인이 AI를 업무에 활용할 수 있도록 환경을 정비하고 있다. 동시에 AI Agent 개발도 활발하게 진행되고 있다.하지만 현장에서 직접 경험해보면 AI 전환은 단순히 AI를 도입하는 문제로 끝나지 않는다.오히려 지금부터가 시작이라는 생각이 든다.현재 기업의 AI 현실을 몇 가지 관점에서 정리해보고자 한다.1. AI는 분명 업무 효율을 높이고 있다가장 먼저 체감되는 변화는 개인의 업무 효율이다.자료 조사, 문서 작성, 요약, 아이디어 정리, 개발 지원 등 다양한 영역에서 AI를 활용하면서 업무에 필요한 시간을 줄일 수 있다.이 부분은 상당히.. 2026.09.16

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  SQLP(SQLD) 추천 서적 (공부할 때 필요한 책) SQLP(D)는 다소 생소할 수 있는 자격증입니다. 데이터베이스 관련 자격증을 찾으면 OCP 같은 오라클 자격증 얘기를 많이 하고 컴퓨터 관련 자격증을 찾으면 정보처리기사 같은 자격증을 많이 얘기하기 때문이죠. 데이터 엔지니어 또는 데이터 분석가를 꿈꾸시는 분들이나 개발을 하면서 좀 더 쿼리를 잘 작성하고 싶으신 분들에게는 SQLD 자격증 공부를 꼭 추천합니다. 처음 SQLD 자격증을 공부할 때 어떤 책을 구매해야 하는지 헤매지 않도록 간략하게 정리했습니다. SQL 전문가 가이드(개정판)(양장본 Hardcover)SQL 전문가 가이드는 SQL 자격검정 대비 수험서로 데이터베이스와 데이터 모델링에 대한 지식을 바탕으로 최적의 성능을 발휘할 수 있도록 SQL을 작성하고 데이터베이스 프로그램이나 응용 소프트웨.. 2022.10.10

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  왜 기획자는 MVP를 끝내지 못할까? MVP 범위를 결정하는 단계에서 PO의 중요한 역량이 나옵니다.처음에는 간단합니다."이 문제를 해결하기 위해 반드시 필요한 기능은 무엇인가?"그런데 막상 기능을 하나씩 정의하기 시작하면 생각보다 쉽지 않습니다."이 기능도 있어야 하고, 저 기능도 있어야 하고…"하나의 기능을 넣으려고 하면 또 다른 기능이 필요해집니다.여기에 예외 상황까지 생각하기 시작하면 더 복잡해집니다."이런 상황에서는 이렇게 해야 하고, 저런 상황에서는 저렇게 해야 하고…"특히 아는 것이 많은 사람일수록 이런 현상이 심해집니다.과거에 어떤 문제가 있었는지 알고 있고, 시스템에서 발생할 수 있는 다양한 예외도 알고 있습니다. 그러다 보니 아직 발생하지 않은 문제까지 미리 해결하려고 합니다.게다가 아는 것이 많으니 설명도 잘합니다.하나하.. 2026.09.15