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대한민국 공군 사이버전실습 및 대응체계 개발:평택공군제7전대
에스테크스타닷컴 에스천사게임즈 오픈
ebook 출판 예정
2013년
KT BIT OSS 프로젝트
2012년
삼성전자 가전사업부 표준화파트너 시스템 개발 (Java,JSP,Oracle)
행안부 종합장애대응체계 / 복지부 행복e음 유지보수
2011년
삼성전자 스마트그리드 서버 및 스마트TV 앱 검증 서버
삼성bada 2.0 검증 어플리케이션 개발 (MWC2011출품)
2010년
[LGU+] 패킷관련 프로젝트
[수원,구미] 삼성전자 MMP 프로젝트 (터치모바일플랫폼) : 피쳐폰의 스마트화
2009년
[천안] 삼성코닝 정밀유리 : S-Contour 프로젝트
2008년
삼성전자 소프트웨어연구소 QMO과제 수행
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네 시작은 미약하였으나 네 나중은 심히 창대하리라.
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stechstar.com 핫 이슈 연구 자료 [study data]
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[一日30分 인생승리의 학습법] [알아봅시다] 50대 시니어 개발팀장이 읽으면 좋은 추천도서 [두번째]
[一日30分 인생승리의 학습법] [알아봅시다] 50대 시니어 개발팀장이 읽으면 좋은 추천도서 [두번째]
50대 IT 시니어 개발자이자 팀장 역할을 수행하시는 분들께는 단순히 기술적인 전문성을 넘어, 조직 관리의 지혜, 인생의 철학, 그리고 급변하는 AI 시대의 통찰을 균형 있게 다루는 책들이 필요합니다.
현장의 풍부한 경험을 더 깊은 통찰로 승화시켜 줄 교양서 20권을 네 가지 카테고리로 나누어 추천해 드립니다.
1. 리더십과 조직의 본질 (팀장을 위한 지혜)
실무자에서 관리자로, 또는 관리자에서 리더로 진화할 때 마주하는 인간관계와 조직의 문제를 다룹니다.
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실리콘밸리의 팀장들 (Radical Candor) | 킴 스콧
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‘완전한 솔직함’이 어떻게 팀의 성과를 만드는지 보여주는 현대 리더십의 교과서입니다.
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하이 아웃풋 매니지먼트 | 앤디 그로브
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전 인텔 CEO가 쓴 경영의 정석입니다. ‘중간 관리자’의 성과를 어떻게 측정하고 극대화할지 다룹니다.
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매니징 휴먼 (Managing Humans) | 마이클 롭
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애플, 구글 등에서 근무한 저자가 기술직군 특유의 문화를 바탕으로 쓴 유머러스하고 날카로운 관리 지침서입니다.
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데일 카네기 인간관계론 | 데일 카네기
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고전은 이유가 있습니다. 세대 차이를 넘어 사람의 마음을 움직이는 기본 원칙을 되새기게 합니다.
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겸손한 리더십 | 에드거 샤인
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권위가 아닌 ‘질문’과 ‘관계’를 통해 팀원들의 잠재력을 끌어내는 법을 제안합니다.
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2. IT 철학과 시스템 사고 (시니어 개발자를 위한 통찰)
기술 그 너머의 아키텍처와 엔지니어링의 본질을 깊이 있게 통찰하게 돕는 도서들입니다.
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맨먼스 미신 (The Mythical Man-Month) | 프레더릭 브룩스
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50년 전의 책이지만 소프트웨어 공학의 난제는 변하지 않았음을 보여주는 필독서입니다.
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피닉스 프로젝트 | 진 킴 외
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소설 형식으로 IT 운영과 개발의 갈등, 그리고 DevOps가 왜 필요한지를 흥미진진하게 풀어냅니다.
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구글 엔지니어는 이렇게 일한다 | 타이터스 워터스 외
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단순 코딩이 아닌 ‘시간에 따라 지속 가능한’ 엔지니어링이 무엇인지 구글의 사례로 보여줍니다.
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생각에 관한 생각 | 대니얼 카너먼
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인간의 인지 편향을 다룬 행동경제학 명저로, 기술적 의사결정 시 범하기 쉬운 오류를 방지해 줍니다.
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시스템 사고의 기술 | 도넬라 메도즈
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복잡한 조직과 소프트웨어 시스템을 전체적인 관점에서 바라보는 통찰을 제공합니다.
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3. 인생의 후반전과 철학 (50대를 위한 위로와 성찰)
커리어의 정점에서 인생의 의미와 품격을 고민하는 시기에 읽기 좋은 책들입니다.
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마흔에 읽는 쇼펜하우어 | 강용수
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고통과 고독을 긍정하고 자신만의 행복을 찾는 철학적 조언을 담고 있습니다.
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백년을 살아보니 | 김형석
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100세 철학자가 들려주는 인생의 황금기(60~75세)에 대한 이야기는 50대에게 큰 위안이 됩니다.
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도둑맞은 집중력 | 요한 하리
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정보 과잉 시대에 리더로서 어떻게 본질에 집중할 것인가에 대한 깊은 질문을 던집니다.
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장자 (또는 장자 관련 해설서)
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비움과 여유의 미학을 통해 조직 내 갈등이나 커리어의 압박에서 벗어나는 지혜를 줍니다.
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나이 들어가는 내가 좋습니다 | 요시모토 바나나 외
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나이 듦을 쇠퇴가 아닌 ‘익어감’으로 받아들이는 태도를 가르쳐 줍니다.
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4. 기술 트렌드와 미래 통찰 (AI와 비즈니스 환경)
후배들과 대화하고 미래 전략을 세우기 위한 거시적인 시각을 제공합니다.
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AI 이후의 세계 | 헨리 키신저, 에릭 슈미트 외
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AI가 인류의 정치, 사회, 철학에 미칠 영향을 거물급 인사들이 논합니다.
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불변의 법칙 | 모건 하우절
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세상은 변해도 변하지 않는 인간의 본성과 돈의 흐름에 대해 이야기합니다.
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제로 투 원 | 피터 틸
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경쟁이 아닌 ‘독점적 가치’를 창출하는 기술 비즈니스의 본질을 꿰뚫습니다.
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코드 너머, 회사보다 오래 남을 개발자 | 김상기 외
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시니어 개발자가 회사의 부품이 아닌 독립된 전문가로 살아남기 위한 전략을 담았습니다.
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수축사회 | 홍성국
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인구 감소와 저성장 시대, 리더로서 미래 환경을 어떻게 대비해야 할지 거시 경제적 안목을 줍니다.
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Tip: 한꺼번에 다 읽기보다는, 현재 팀 내에서 겪는 고민이 있다면 **1번(리더십)**이나 2번(시스템) 카테고리에서 한 권을, 마음의 여유가 필요하시다면 3번(철학) 카테고리에서 한 권을 골라 병행해 보시는 것을 추천드립니다.
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[정보기술] [알아봅시다] 2025년 AI를 대표하는 8개의 키워드는
[정보기술] [알아봅시다] 2025년 AI를 대표하는 8개의 키워드는
2025년 AI를 대표하는 8개의 키워드는
- AI타임스
- 승인 2025.12.27 22:20

콜린스와 메리엄 웹스터 등 해외의 유명 사전들은 올해의 단어로 각각 ‘바이브 코딩(wibe coding)’과 ‘슬롭(Slop)’을 선정했다. AI가 이제는 전문 영역을 넘어 일상에 파고들었다는 증거로 볼 수 있다.
AI타임스도 올 한해를 정리하며 대표적인 AI 키워드를 뽑아봤다. 이를 통해 올해 기술 트렌드를 되돌아본다. 그리고 이는 2026년에도 주요한 어젠다가 될 가능성이 크다.
1. 에이전트(Agentic)
AI가 단순한 챗봇을 넘어 인간을 대신해 업무를 자동화해 줄 것이라는 기대감이 반영된 단어다. 올해 초에는 샘 알트먼 오픈AI CEO도 연말쯤 에이전트가 기업에 본격 투입될 것으로 봤다. 그리고 월 2만달러의 사용료를 부과할 것이라는 말까지 나왔다.
그런 에이전트는 아직 등장하지 않았다. 현재는 상담사를 대신하는 정도로, 대부분은 테스트 단계로 볼 수 있다. 그리고 이 용어는 이제 AI 자체를 뜻하거나 마케팅용으로 활용되고 있다.
더 중요한 것은 에이전트 역할을 수행하기 위해서는 모델 성능의 향상은 물론, 기존 워크플로우의 적용과 기업 문화와의 충돌, 거버넌스 등의 문제를 해결해야 한다는 점이 드러났다는 것이다. 기술의 완성도보다 비즈니스 통합 난이도가 AI 확산의 병목이 된다는 교훈을 얻은 해였다.
내년에도 에이전트는 업계의 화두가 될 것으로 보인다. 또 이는 모델이 성능 자체만큼이나 애플리케이션으로서의 유용성이 점점 중요해질 것을 예고한다.
2. 바이브 코딩
AI가 현실 문제 해결에 가장 큰 도움을 준 사례로 꼽을 수 있는 것이 바로 AI 코딩이다. 즉, 바이브 코딩이 인기를 끈 것은 AI의 가장 성공적인 사례로 꼽혔다는 것으로 볼 수 있다.
연초부터 빅테크의 수장들이 자체 업무에 이를 적극 도입했다고 밝혔고, 이 영향으로 마이크로소프트가 코더 수천명을 해고하는 일까지 일어났다.
AI는 글쓰기처럼 추상적인 분야보다는, 정확한 답이 있고 이를 자체적으로 검증할 수 있는 수학이나 코딩 등에 강할 수밖에 없다. 이에 따라 AI 코딩의 성능은 앞으로도 크게 발전할 가능성이 크다. 그리고 이는 성공적인 에이전트 사례로 확장될 가능성이 크다.
3. 데이터센터
지난해까지 주요 AI 업체가 ‘모델’ 중심으로 움직였다면, 올해는 ‘인프라’에 집중했다. 1월부터 오픈AI는 ‘스타게이트’라는 초대형 프로젝트로 포문을 열었으며, 1년 내내 관련 발표를 내놓았다. 빅테크들도 일제히 투자 확대를 선언했다.
이는 첨단 모델 개발을 위한 컴퓨팅 확보라는 측면과 동시에 폭발적인 사용자 확대에 따른 추론(inference) 능력, 즉 서비스 확대라는 측면이 반영돼 있다.
이와 맞물려 에너지 문제도 크게 주목받았다. 동시에 엔비디아는 세계에서 가장 가치가 높은 기업으로 올라섰다. 미국과 중국과의 기술 갈등의 핵심도 데이터센터를 이루는 칩이었다.
또 이는 ‘AI 버블’ 논란의 핵심이 됐다. 이제는 우주 데이터센터까지 거론되고 있다.
이제 인프라 구축은 일부 빅테크의 문제를 넘어, 소버린 AI라는 추세를 타고 전 세계로 확대되고 있다. 국내도 알트먼 CEO와 젠슨 황 CEO가 잇달아 방문, 데이터 센터와 GPU 공급을 약속했다.

4. 초지능(Superintelligence)
인공일반지능(AGI)에 대한 논의는 올해에도 활발했다. 이미 일부 분야에서는 AI가 인간의 능력을 넘어섰다는 분위기가 형성됐으며, 오픈AI 등은 이를 넘어 ‘초지능’을 새로운 목표로 내세웠다.
특히, LLM으로는 AGI에 도달하기 어렵다는 점이 자주 지적됐다. 이 때문에 월드 모델이 보완책으로 제시됐다. 얀 르쿤 메타 전 수석 과학자까지 합류, 내년에는 이 분야에서도 빠른 발전이 기대된다.
초지능과 관련해 가장 눈길을 끌었던 것은 메타가 MSL을 설립한 것이다. 이름부터 ‘메타 초지능 연구실(meta superintelligence lab)’로, 이를 조직하기 위해 막대한 자금을 퍼부으며 인재 경쟁에 불을 댕겼다. 이 때문에 일부 AI 연구원들은 프로 스포츠 스타에 맞먹는 몸값을 기록했다.
5. 추론(reasoning)과 강화 학습(RL)
추론은 지난해 출시된 오픈AI의 ‘o1’으로 새로운 AI 성능 향상의 기준이 됐다. 이는 AI 모델의 학습을 위한 데이터 고갈과 스케일링 법칙의 한계를 넘는 돌파구로 여겨졌다.
모델 학습 측면에서는 RL이 새로운 대세가 됐다. 이는 에이전틱 AI를 위해서도 핵심 메커니즘으로 꼽힌다.
AI 전문 기술 용어로 유행이 된 것으로는 ‘증류(Distillation)’와 ‘전문가 혼합(MoE)’ 등을 꼽을 수 있다. 이는 올해 초 세계적인 충격을 안겼던 딥시크의 핵심 기술이라는 점 때문에 부각됐다.
이는 또 오픈 소스가 주류로 올라서는 기반을 마련했다. 특히 중국의 모델은 이제 미국을 따라잡았다는 평가를 받을 정도로 성장했다.
6. 피지컬 AI (Physical AI)
AI의 최종 애플리케이션으로 꼽히는 휴머노이드 로봇은 올해부터 본격적인 과대광고가 시작됐다. 일론 머스크 CEO는 테슬라를 로봇 회사로 광고했고, 정부의 드라이브로 중국에서는 로봇 체육대회와 화려한 데모 영상이 쏟아졌다. 엔비디아도 이런 흐름에 기름을 부었다.
물론, 휴머노이드는 두뇌 역할을 하는 AI의 완성은 물론, 엔지니어링 문제 해결과 비용 효율 등이 모두 해결돼야 한다. 단기간의 확장은 무리라는 평이다.
하지만 이는 산업 현장에 AI와 디지털 트윈, 엔지니어링의 결합을 통한 자동화, 즉 피지컬 AI를 화두로 끌어 올렸다. 광범위하게는 자율주행도 여기에 포함된다.
피지컬 AI는 앞서 언급한 AI의 추론과 멀티모달 모델, 월드 모델, 에이전틱 AI 등과 연결된다. 특히 올해는 텍스트를 넘어 이미지, 비디오, 음성 등 모든 데이터를 이해하고 생성하는 멀티모달 모델이 보편화된 해로 볼 수 있다.
이는 앞으로도 몇년간 중요하게 다뤄질 것으로 예상된다. 이는 AI를 실물 경제와 통합하는 핵심이기 때문이다.
7. AI 정신병과 아첨
올해는 AI의 정확도 말고도 사용자에게 미치는 ‘영향’이 강조됐다. AI 챗봇 사용자의 폭발적인 증가에 따라 이제까지 숨겨진 문제가 드러난 것이기도 하지만, 수익 확대를 위한 사용자 참여 확대를 위해 모델을 손 본 AI 기업의 탓이 크다.
지난해에는 챗봇이 청소년의 자살을 유도했다는 사례가 처음 등장한 데 이어, 올해에는 아부와 망상 부추김 등이 잇달아 보고됐다.
이 문제는 AI 기업이 연구실에서 서비스 기업으로 확장 중이라는 것을 보여주기도 한다. 사용자가 9억명을 넘어서며, 과거 소셜 미디어 등이 겪었던 문제를 반복하는 것으로 볼 수 있다.
또 이제까지는 환각이나 편향 등 기술적인 문제로 치부했던 AI의 문제를 사회적인 차원으로 끌어 올린 것으로 볼 수 있다. 즉, AI 안전 문제가 인류 멸망과 같은 극단적인 디스토피아에 머물지 않고 규제 등의 논의를 이끈 구체적인 사례다.

8. 국가대표 모델
국내에서는 독자 AI 파운데이션 모델 즉, ‘국가대표 모델’ 선정이 최고의 이슈였다. 지난해부터 거론됐던 이 프로젝트는 새 정부 출범으로 본격화했고, 지난여름 내내 화제가 됐다. 그 결과, 5개의 컨소시엄이 선정됐다.
기업들은 국가대표라는 타이틀을 놓치지 않기 위해 애를 썼다. 선정 직전에는 기업들이 일제히 자체 모델을 선보였다. 지난 몇년간 국내에서 출시된 모델보다 올해 선보인 모델이 더 많다고 꼽힐 정도였다.
이처럼 이번 프로젝트는 미국이나 중국에 비해 잠잠하던 파운데이션 모델 출시에 불을 댕겼고, 기업의 기술 경쟁을 유발했다는 점에서는 긍정적으로 볼 수 있다.
앞으로 등장할 국대 모델의 성능은 물론, 활용성이 더 중요하다. 글로벌 프론티어 모델이나 해외 오픈 소스에 맞서 경쟁력을 확보할 수 있을지의 문제다.
하지만, 올해 국내 AI 업계에 실질적인 영향을 미친 것은 B2B 중심의 버티컬 AI로 볼 수 있다. 산업별 특화 LLM을 통해 금융과 제조, 헬스케어 등 특정 도메인의 문제를 해결하는 데 집중했다. 범용성보다는 전문성으로 이동했다고 보는 것이 맞다.
소비자 시장에서는 ‘제타’나 ‘크랙’ 등 캐릭터 챗봇이 젊은 층을 중심으로 상업 성공의 조짐을 보였다.
또 정부는 국내의 AI 반도체(NPU) 스타트업을 중심으로 소버린 AI 전략을 결합해 하드웨어 국산화를 위해 드라이브를 걸었다.
9. 기타 – AI의 경계 확장과 충돌
올해 AI 챗봇의 폭발적인 성장을 견인한 것은 이미지 생성 기능이었다. 지난 3월 챗GPT의 ‘지브리 스타일’과 9월 구글의 ‘나노 바나나’ 등이 주인공이다.
이는 기존 모델의 성능에 집중하던 AI 업계의 분위기에도 큰 영향을 미쳤다. 오픈AI는 이달 초 ‘코드 레드’를 발령했는데, 여기에는 사용자의 챗봇 활용 경험을 개선하는 데 집중하는 것이 목표로 제시됐다. 그리고 새로운 이미지 생성 모델도 내놓았다.
이처럼 AI로 생성한 이미지와 영상은 AI 슬롭이라는 단어를 만들어 냈다. 오픈AI의 동영상 생성 앱 ‘소라’의 인기와 메타의 ‘바이브’ 출시 등이 이를 부채질했다.
저작권에 대한 논쟁도 거세졌다. 특히 앤트로픽은 업계에서 처음으로 저작권을 인정하는 소송 합의안을 내놓았다. ‘공정 사용(Fair Use)’은 내년에도 쟁점 사항이 될 것으로 보인다.
‘검색 엔진 최적화(SEO)’에 이어 ‘생성 엔진 최적화(GEO)’라는 용어가 등장한 것도 두드러졌다. 이는 20여년이 넘도록 정보 획득의 주요한 방법으로 자리 잡은 검색이 이제는 AI 챗봇으로 이동하고 있다는 것을 보여주는 사례이기 때문이다.
이 밖에도 ‘AI 안경’으로 대표된 웨어러블도 주목할 만하다. 특히 오픈AI가 챗GPT 전용 장치를 준비 중으로, 이는 내년의 주요 키워드로 떠오를 가능성이 크다.
AI타임스 news@aitimes.com
[출처] https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=205131
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[一日30分 인생승리의 학습법] [알아봅시다] 50대 시니어 개발팀장이 읽으면 좋은 추천도서 [첫번째]
[一日30分 인생승리의 학습법] [알아봅시다] 50대 시니어 개발팀장이 읽으면 좋은 추천도서 [첫번째]
아래 20권은 “50대 시니어 개발자 + 팀장/리더 역할” 관점에서 기술 감각을 잃지 않으면서도, 사람·조직·성과를 함께 끌어올리는 데 도움이 되는 교양서(실무 교양 포함)로 골랐습니다.
1) 팀장·리더십(사람/조직/커뮤니케이션)
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일 잘하는 팀장 — 팀장의 역할/태도/팀 운영을 한국 조직 맥락에서 정리. 교보문고
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나는 인정받는 팀장이고 싶다 — “현업 팀장”들의 시행착오/소통 포인트를 모은 책. 알라딘
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프로그래머의 리더십 — 개발자 출신 리더가 겪는 프로젝트/소통/자기계발을 현실적으로 다룸. 예스24
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The Manager’s Path (Camille Fournier) — 엔지니어→매니저 성장 단계별 역할/함정을 정리. Engineering Manager+1
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Staff Engineer (Will Larson) — 관리자 트랙이 아니어도 “영향력/전략/멘토링”으로 리드하는 법. 스태프 엔지니어십
2) 성과를 내는 팀 운영(관리/지표/OKR/생산성)
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High Output Management (Andy Grove) — 관리자의 레버리지, 1:1, 성과관리의 고전. 아마존
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Measure What Matters (John Doerr) — OKR로 목표·정렬·집행력을 만드는 방식(사례 중심). PenguinRandomhouse.com+1
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Good Strategy Bad Strategy (Richard Rumelt) — “좋은 전략=문제 해결의 핵심 진단+집중”을 강하게 훈련. 아마존
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Turn the Ship Around! (L. David Marquet) — 리더가 지시자가 아니라 “리더를 만드는 시스템”을 만드는 법. Engineering Manager+1
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무엇이 1등 팀을 만드는가? — 엔지니어링 리더가 현장에서 쓰는 프레임/소통/성과 체계를 정리(국내 번역). 한빛+
3) 전달·운영·조직 설계(DevOps/플랫폼/팀 구조)
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Accelerate (Forsgren/Humble/Kim) — “성과가 나는 전달(Delivery) 조직”의 과학적 근거와 지표. IT Revolution+1
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The Phoenix Project (Gene Kim 외) — 소설 형식으로 병목/흐름/협업(DevOps 핵심)을 체감. IT Revolution+1
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Team Topologies (Skelton & Pais) — 팀 인터랙션/인지부하 관점에서 조직을 설계하는 방법. Medium+1
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Peopleware (DeMarco & Lister) — 개발 생산성의 핵심이 “사람/환경/문화”라는 고전. DigitalDefynd Education+1
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An Elegant Puzzle (Will Larson) — 엔지니어링 조직 운영(프로세스/조직 설계/운영 패턴) 실전서. Engineering Manager
4) 소프트웨어 교양(프로젝트/설계/사고력)
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The Mythical Man-Month (Fred Brooks) — 일정/인력/커뮤니케이션의 본질(브룩스의 법칙) 고전. 위키백과+1
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The Pragmatic Programmer (Hunt & Thomas) — 장인 관점의 습관/원칙(유지보수·품질·태도) 정리. 위키백과+1
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Clean Architecture (Robert C. Martin) — 구조/경계/의존성 등 “흔들리지 않는 설계 원칙”을 정리. 아마존+1
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Thinking in Systems (Donella Meadows) — 복잡한 문제를 “시스템”으로 보는 사고 도구(관리자 필수 교양). 위키백과+1
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Radical Candor (Kim Scott) — 배려와 직언을 함께 하는 피드백 문화(팀장에게 즉효). Engineering Manager
읽는 순서(추천 루트 2가지)
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팀장 역량을 빨리 올리는 루트(8주): 4 → 9 → 6 → 20 → 11 → 12 → 13 → 14
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시니어/아키텍트 감각까지 같이 가는 루트: 5 → 15 → 19 → 16 → 18 → 17 (+필요 시 8,7)
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[사회과학] [박진영의 사회심리학] 고통을 설명하려 할 때 공감은 사라진다
[사회과학] [박진영의 사회심리학] 고통을 설명하려 할 때 공감은 사라진다
[박진영의 사회심리학] 고통을 설명하려 할 때 공감은 사라진다

게티이미지뱅크 제공
‘인생은 고통’이라는 점을 받아들이고 나면 편해진다는 이야기가 있다. 인생은 오직 고통으로만 가득 차 있다는 이야기가 아니라 삶에는 물론 좋은 일도 가득할 수 있지만 그렇지 않은 일들도 존재하기에 그런 다양한 가능성을 어느 정도 덤덤하게 받아들일 수 있어야 한다는 이야기다.
누구나 생로병사의 고통을 겪는 것은 당연하고 그 외에도 아마 생기지도 않을 일들로 인해 과하게 걱정하고 불안해하며(예를 들어 만약 XX하면 어떡하지?), 진실과 거짓을 잘 구분하지 못하고 허상을 좇는(예를 들어 XX만 있으면 행복해질 거야) 우리 마음의 경향 때문에 생기는 고통도 적지 않다.
또 자신의 잘못은 쉽게 합리화하면서 타인의 흠은 쉽게 판단하는 경향 역시 많은 고통을 만들어 낸다. 내 집단을 편애하고 외집단은 배척하는 편향, 또 내가(우리 집단이) 무조건 옳다고 우기는 편향으로 인해 많은 집단 간 갈등과 차별, 소외, 폭력이 발생하기도 한다.
그래서 결국 세상사 대부분의 문제는 내적·외적 과정을 아울러 ‘사람’의 문제라고 이야기되기도 한다. 우리가 ‘인간’인 한, 우리의 삶과 세상에는 많은 문제가 존재할 수밖에 없다는 것이다.
삶의 즐거운 일들은 고통에서 멀리 떨어져 있을 것 같지만 안타깝게도 사실은 많은 즐거움이 그 자체로 고통의 원인이 되기도 한다. 소중하기 때문에 집착하고 걱정한다(예를 들어 자식 걱정).
사람이든 목표이든 소중한 만큼 잃었을 때의 상실감 또한 크고 심한 경우 삶을 무너뜨리기도 한다.
명절날 가족 모임을 괴로워하는 정도가 지구에서 가장 심하다는 한국인들은 특히 공감할 수 있겠지만 포기할 수도 쉽게 연을 끊을 수도 없는 대상들로 인해 평생 짊어지게 되는 고통 또한 적지 않다.
사랑하는 만큼 증오하고 그럼에도 여전히 사랑받고 싶어 하는 복잡한 마음을 많은 사람들이 경험한다. 결국 인생은 고통이라는 말에 고개가 절로 끄덕여지는 이유다. 그럼에도 불구하고 많은 사람들은 인생에 이런저런 고통이 포함돼 있다는 사실을 받아들이지 않으려 한다.
이 생각에는 크게 두 부류가 있는데 하나는 불행은 ‘그럴 만한 사람들’, 열심히 살지 않았거나 착하게 살지 않은 사람들에게만 찾아오고 열심히·착하게 산 자신에게는 오지 않을 것이라고 믿는 경우다. 세상이 공정하다는 믿음(공정한 세상 신념)처럼, 삶의 다양한 고통을 어떤 잘못에 대한 ‘벌’로 여기는 인식이 여기에 해당한다.
반대로 인생은 고생의 연속이지만 결국 고생 끝에 낙이 온다는 식으로 고통을 반드시 극복해야 할 통과의례로 바라보는 시각도 있다. 이런 경우 어려움을 겪는 사람을 ‘그럴 만한 사람’으로 쉽게 판단하지는 않지만 그 어려움을 끝내 극복하지 못한 사람에게는 경멸적인 시선을 보내는 경향이 나타난다.
예를 들어 아메리칸 드림이나 자수성가 신화에 깊이 빠진 사람들의 경우 그렇게 성공하지 못한 이들을 능력·성실성·도덕성이 부족한 사람으로 여기고 연민 또한 덜 느끼는 경향이 있다는 연구들도 있다.
하지만 앞서 말했듯 인간의 삶과 고통은 다양한 방식으로 얽혀 있다. 과하게 걱정하고 불안해하며 집착하고 허상을 좇는 우리의 마음 자체가 이미 큰 고통을 만들어 내지만 지긋지긋한 인연들처럼 우리가 어찌할 수 없는 요소들에서 비롯되는 고통 또한 적지 않다.
여기에 언제든 누구에게나 닥칠 수 있는 천재지변, 질병, 경제난 같은 문제들, 더 나아가 역사적·사회문화적 요인까지 고려하면 삶은 우리가 통제할 수 없는 다양한 고통으로 가득 차 있다.
내가 점심을 먹었다고 해서 세상에서 기아가 사라지는 것은 아니다. 마찬가지로 내가 겪지 않는다고 해서 그러한 고통이 존재하지 않는다고 단정하는 것도 바람직하지 않다.
적어도 한 해를 마무리하는 이 시기만큼은 다양한 고통을 판단하거나 재단하기보다 조금 더 너그러운 시선과 자비로운 마음으로 바라보는 것이 좋지 않을까.
※필자소개
박진영 《나, 지금 이대로 괜찮은 사람》, 《나를 사랑하지 않는 나에게》를 썼다. 삶에 도움이 되는 심리학 연구를 알기 쉽고 공감 가도록 풀어낸 책을 통해 독자와 꾸준히 소통하고 있다. 온라인에서 ‘지뇽뇽’이라는 필명으로 활동하고 있다. 현재 미국 듀크대에서 사회심리학 박사 과정을 밟고 있다.
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[인공지능 개발자] [알아봅시다] Ollama Python에서 사용하기
[인공지능 개발자] [알아봅시다] Ollama Python에서 사용하기

이전 포스트에서 테스트 해봤던 Ollama를 쫌 더 다양하게 활용하기 위해 Python에서 사용하는 실습을 진행해보았다. 이번에는 예제 코드를 활용한 간단한 기능한 구현해보고 앞으로 HuggingFace 모델 가져오기, LangChain과 함께 사용하기 등 추가 실습을 더 진행해볼 예정이다.
실습은 파이썬 가상환경을 만들어서 진행했고, 한국어로 사용할 수 있는 모델을 찾기 위해서 여러 모델들을 테스트 해보았다. 한국어 채팅은 Gemma의 성능이 가장 좋았다. 아래 실습에서는 여러 모델을 섞어서 진행하겠다.
- Llama2
- Mistral
- Solar
- Gemma

구글의 Gemma만 제대로된 답변을 주고 있다. (역시 따끈따끈한 모델..) Solar는 한국에서 만들었는데(Upstage) 학습할 때 한국어 데이터셋을 많이 안 포함 시킨 건지 왜 성능이..? (10.7B size 기준)
.
.
.
설치 및 세팅
파이썬에서 Ollama를 사용하는 방법은 공식 깃헙 에서 잘 설명해주고 있다.
pip install ollama
우선 Ollama를 설치한다. (가상환경에서 진행하므로 이전에 terminal에서 설치해 준 것과 무관하게 다시 설치해줘야 한다)
import ollama
ollama.pull('llama2')
ollama를 import하고 모델을 설치해준다. 터미널에서 ollama run gemma를 통해 모델을 다운로드하고 바로 실행할 수 있지만, python에는 모델을 pull해온다. ollama.list()를 통해서 설치한 모델 리스트를 확인할 수 있고 ollama.delete('llama2')를 통해 모델을 삭제할 수도 있다.
response = ollama.chat(model='solar', messages=[
{
'role': 'user',
'content': 'Why is the sky blue?',
},
])
print(response['message']['content'])
content에 input prompt를 작성하면 답변이 생성된다. model을 바꿔가면서 테스트해봤는데, 모델에 따라서 답변의 길이, 응답 특성 등이 살짝씩 달랐다.
임베딩 벡터 얻기 + 검색(with ChromaDB)
Ollama에 이 기능이 공개된 건 꽤 최근인 것 같은데, 답변을 출력할 뿐만 아니라 답변의 embedding vector를 제공한다는 것이다. 공식 문서에서는 RAG를 구축하는데 사용할 수 있다고 설명하고 있고 (1)임베딩 (2)DB저장 (3)검색 (4)답변생성 의 과정을 실습해볼 수 있는 예시를 제공한다. 코드는 모두 Ollama에서 제공한 것이며, 사용 모델만 내가 설치한 모델로 바꿔서 진행하였다.
ollama.embeddings(model='mistral', prompt='The sky is blue because of rayleigh scattering')
위 코드를 실행하면 출력 결과로 답변과 함께 embedding vector가 나온다.
다음으로는 Ollama와 ChromaDB를 각각 사용해서 임베딩 벡터를 생성하고 저장한 뒤 검색하는 과정을 진행해보겠다.
pip install chromadb
우선 ChromaDB를 설치한다.
import ollama
import chromadb
documents = [
"Llamas are members of the camelid family meaning they're pretty closely related to vicuñas and camels",
"Llamas were first domesticated and used as pack animals 4,000 to 5,000 years ago in the Peruvian highlands",
"Llamas can grow as much as 6 feet tall though the average llama between 5 feet 6 inches and 5 feet 9 inches tall",
"Llamas weigh between 280 and 450 pounds and can carry 25 to 30 percent of their body weight",
"Llamas are vegetarians and have very efficient digestive systems",
"Llamas live to be about 20 years old, though some only live for 15 years and others live to be 30 years old",
]
client = chromadb.Client()
collection = client.create_collection(name="docs2")
# store each document in a vector embedding database
for i, d in enumerate(documents):
response = ollama.embeddings(model="mistral", prompt=d)
embedding = response["embedding"]
collection.add(
ids=[str(i)],
embeddings=[embedding],
documents=[d]
)
documents에는 임베딩을 진행한 문서를 넣어주고, embedding model은 mistral을 사용했다. 데이터양이 적어서 금방 실행된다.
# an example prompt
prompt = "What animals are llamas related to?"
# generate an embedding for the prompt and retrieve the most relevant doc
response = ollama.embeddings(
prompt=prompt,
model="mistral"
)
results = collection.query(
query_embeddings=[response["embedding"]],
n_results=1
)
data = results['documents'][0][0]
prompt에 질문을 넣어주면 해당 질문의 답변을 얻을 수 있는 가장 유사한 문장을 documents에서 찾는다. (embedding vector로 가장 유사도가 높은 문장을 찾는 걸로 알고 있는데, 정확한 방법은 알지 못한다. 추후 Langchain과 함께 사용하는 부분에 추가하겠다)
output = ollama.generate(
model="mistral",
prompt=f"Using this data: {data}. Respond to this prompt: {prompt}"
)
print(output['response'])
가장 유사성이 높은 문장을 찾아오는 것까지도 유용하지만, 그 문장을 가지고 다시 model에 넣어서 매끄러운 답변을 생성하는 과정이다.
여기까지 하면 거의 ChatGPT와 같은 모델을 뚝딱 만들어 낸 것이다! 좀 더 많은 기능들을 붙이거나 미세한 조정(chunk size 조정 등) LangChain을 사용하는 것이 유용하겠지만, 이렇게 간단한 작업은 각각 불러와서 진행해도 충분할 것 같다.
참고자료
[출처] https://velog.io/@cathx618/Ollama-Python%EC%97%90%EC%84%9C-%EC%82%AC%EC%9A%A9%ED%95%98%EA%B8%B0
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[一日30分 인생승리의 학습법] [알아봅시다] Google에서 14년간 얻은 21가지 교훈
[一日30分 인생승리의 학습법] [알아봅시다] Google에서 14년간 얻은 21가지 교훈
Google에서 14년간 얻은 21가지 교훈
(addyo.substack.com)
- 뛰어난 엔지니어는 최고의 프로그래머가 아니라 코드 주변의 사람, 정치, 조율, 모호성을 탐색하는 방법을 터득한 사람들임
- 기술보다는 프로젝트와 팀에서 반복적으로 나타나는 패턴에 초점을 맞춘 내용으로, 사용자 문제 해결, 팀 협업, 코드 품질, 경력 관리 등을 포괄함
- 명확성이 선임 엔지니어의 핵심 자질이며 영리함은 오버헤드일 뿐이라는 점과, 작성하지 않은 코드가 최고의 코드라는 역설적 통찰을 보여줌
- 대규모 조직에서는 정렬 실패가 속도 저하의 주요 원인이며, 측정 지표가 목표가 되면 왜곡된다는 조직 운영의 함정을 드러냄
- 장기적 관점에서 시간이 돈보다 가치 있는 자원이 되며, 네트워크는 각 직장보다 오래 지속되므로 의도적인 경력 설계가 필요함
1. 최고의 엔지니어는 사용자 문제 해결에 집착함
- 기술에 먼저 빠져 적용처를 찾는 것은 유혹적이지만, 가장 큰 가치를 창출하는 엔지니어는 역으로 작업함 – 사용자 문제를 깊이 이해하고 거기서 솔루션을 도출
- 사용자 집착이란 지원 티켓에 시간 투자, 사용자와 대화, 사용자의 어려움 관찰, 근본에 도달할 때까지 “왜”를 질문하는 것을 의미함
- 문제를 진정으로 이해하는 엔지니어는 종종 우아한 솔루션이 예상보다 단순함을 발견함
- 솔루션부터 시작하는 엔지니어는 정당화를 찾기 위해 복잡성을 구축하는 경향이 있음
2. 옳은 것은 쉽지만, 함께 옳음에 도달하는 것이 진짜 업무
- 모든 기술 논쟁에서 이기고도 프로젝트를 잃을 수 있으며, 항상 방에서 가장 똑똑한 사람이 되어 조용한 반감을 축적하는 뛰어난 엔지니어들을 목격함
- 비용은 나중에 “불가사의한 실행 문제”와 “이상한 저항”으로 나타남
- 핵심 기술은 옳은 것이 아니라 문제 정렬을 위해 토론에 참여하고, 타인을 위한 공간을 창출하며, 자신의 확신에 회의적 태도를 유지하는 것
- 강한 의견, 약한 집착 – 확신이 부족해서가 아니라, 불확실성 하의 결정을 정체성에 결합해서는 안 되기 때문
3. 행동 편향을 가지고 출시하라. 나쁜 페이지는 편집 가능하지만 빈 페이지는 불가능
- 완벽 추구는 마비를 초래하며, 한 번도 만들어보지 않은 것의 이상적 아키텍처를 몇 주간 논쟁하는 엔지니어들을 목격함
- 완벽한 솔루션은 사고만으로 나오지 않고 현실과의 접촉에서 등장하며, AI가 여러 방식으로 도움을 줄 수 있음
- 먼저 하고, 제대로 하고, 더 잘하는 순서로 진행 – 못생긴 프로토타입을 사용자 앞에 두고, 지저분한 디자인 문서 초안을 작성하고, 약간 부끄러운 MVP를 출시함
- 한 주의 실제 피드백에서 한 달의 이론적 논쟁보다 더 많이 학습하며, 추진력이 명확성을 만들고 분석 마비는 아무것도 만들지 못함
4. 명확성이 시니어의 징표이며, 영리함은 오버헤드
- 영리한 코드 작성 본능은 엔지니어에게 거의 보편적이며 역량 증명처럼 느껴짐
- 소프트웨어 엔지니어링은 시간과 다른 프로그래머를 추가할 때 발생하며, 그 환경에서 명확성은 스타일 선호가 아닌 운영 리스크 감소를 의미함
- 코드는 장애 중 새벽 2시에 유지보수할 낯선 사람들을 위한 전략 메모이므로, 우아함이 아닌 그들의 이해도를 최적화해야 함
- 가장 존경받는 선임 엔지니어들은 영리함을 명확성과 매번 교환하는 법을 학습함
5. 새로움은 장애, 채용, 인지 오버헤드로 갚는 빚
- 기술 선택을 작은 “혁신 토큰” 예산을 가진 조직처럼 다루고, 실질적으로 비표준적인 것을 채택할 때마다 하나씩 소비함 – 많이 감당할 수 없음
- 요점은 “절대 혁신하지 말라”가 아니라 “고유하게 혁신하도록 보상받는 곳에서만 혁신” 하는 것이며, 나머지는 지루함이 기본값이어야 함
- 지루함은 알려진 실패 모드를 가지고 있기 때문
- “작업에 최고의 도구”는 종종 “많은 작업에 걸쳐 최소-최악의 도구” 를 의미함 – 동물원 운영이 실제 세금이 되기 때문
6. 코드는 당신을 옹호하지 않으며, 사람들이 옹호함
- 초기 경력에서 훌륭한 업무가 스스로 말할 것이라 믿었으나 이는 오류였으며, 코드는 저장소에 조용히 앉아있을 뿐
- 관리자가 회의에서 당신을 언급하거나 하지 않고, 동료가 프로젝트에 당신을 추천하거나 다른 사람을 추천함
- 대규모 조직에서는 초대받지 않은 회의에서, 직접 작성하지 않은 요약으로, 5분과 12개 우선순위를 가진 사람들이 결정을 내림
- 당신이 없는 방에서 아무도 당신의 영향을 표현할 수 없다면 그 영향은 사실상 선택 사항이며, 이는 자기 홍보가 아니라 가치 사슬을 자신을 포함한 모두에게 읽기 가능하게 만드는 것
7. 최고의 코드는 작성할 필요가 없었던 코드
- 엔지니어링 문화에서 창조를 축하하지만, 삭제가 추가보다 시스템을 더 개선하는 경우가 많은데도 코드 삭제로 승진하는 사람은 없음
- 작성하지 않은 모든 코드 라인은 디버깅, 유지보수, 설명할 필요가 없는 라인
- 구축 전 질문을 고갈시켜야 함: “그냥… 하지 않으면 어떻게 될까?” – 때때로 답이 “나쁜 일 없음”이면 그것이 솔루션
- 문제는 엔지니어가 코드를 작성하지 못하거나 AI로 작성하지 못하는 것이 아니라, 너무 잘 작성해서 작성해야 하는지를 묻는 것을 잊는 것
8. 규모에서는 버그조차 사용자를 보유함
- 충분한 사용자가 있으면 모든 관찰 가능한 동작이 의존성이 되며, 약속과 무관함 – 누군가는 API를 스크래핑하고, 특이점을 자동화하며, 버그를 캐싱함
- 이는 경력 수준의 통찰을 창출함: 호환성 작업을 “유지보수”로, 새 기능을 “실제 작업”으로 취급할 수 없으며, 호환성이 곧 제품
- 시간, 도구, 공감으로 지원 중단을 마이그레이션으로 설계해야 함
- 대부분의 “API 설계”는 실제로 “API 은퇴” 를 의미함
9. 대부분의 “느린” 팀은 실제로 정렬되지 않은 팀
- 프로젝트가 지연될 때 본능은 실행을 비난하는 것 – 사람들이 충분히 열심히 일하지 않음, 기술이 잘못됨, 엔지니어가 충분하지 않음 – 하지만 보통 이것이 실제 문제가 아님
- 대기업에서 팀은 동시성의 단위이지만, 팀이 곱해질수록 조정 비용은 기하급수적으로 증가함
- 대부분의 느림은 실제로 정렬 실패를 의미함 – 잘못된 것을 구축하거나, 올바른 것을 호환되지 않는 방식으로 구축함
- 선임 엔지니어는 “코드를 더 빨리 작성”보다 방향, 인터페이스, 우선순위 명확화에 더 많은 시간을 투자함 – 실제 병목이 거기 있기 때문
10. 통제 가능한 것에 집중하고, 불가능한 것은 무시하라
- 대기업에서는 수많은 변수가 통제 밖에 있음 – 조직 변경, 관리 결정, 시장 변화, 제품 전환 – 이것에 몰두하면 행위성 없는 불안을 창출함
- 제정신을 유지하고 효과적인 엔지니어는 영향력 범위에 집중함 – 재조직 발생 여부는 통제할 수 없지만, 업무 품질, 대응 방식, 학습 내용은 통제 가능함
- 불확실성에 직면하면 문제를 조각으로 나누고 자신에게 가능한 구체적 행동을 식별해야 함
- 이는 수동적 수용이 아니라 전략적 집중이며, 바꿀 수 없는 것에 쓰는 에너지는 바꿀 수 있는 것에서 훔쳐오는 에너지
11. 추상화는 복잡성을 제거하지 않으며, 당신이 온콜일 때로 이동시킴
- 모든 추상화는 밑에 무엇이 있는지 이해할 필요가 없을 것이라는 내기이며, 때때로 이 내기에 이김
- 하지만 무언가는 항상 누출되며, 누출될 때 자신이 무엇 위에 서 있는지 알아야 함
- 선임 엔지니어는 스택이 높아질수록 “하위 레벨” 것들을 계속 학습함 – 향수가 아니라, 추상화가 실패하고 새벽 3시에 시스템과 홀로 있는 순간에 대한 존중 때문
- 스택을 사용하되, 기본 실패 모드에 대한 작동 모델을 유지해야 함
12. 글쓰기는 명확성을 강제함. 무언가를 더 잘 학습하는 가장 빠른 방법은 가르치려 시도하는 것
- 글쓰기는 명확성을 강제하며, 개념을 다른 사람에게 설명할 때 – 문서, 발표, 코드 리뷰 코멘트, 심지어 AI와 채팅 – 자신의 이해에서 공백을 발견함
- 무언가를 다른 사람에게 읽기 가능하게 만드는 행위가 자신에게 더 읽기 가능하게 만듦
- 이는 외과의사가 되는 법을 가르쳐서 배운다는 의미는 아니지만, 전제는 소프트웨어 엔지니어링 영역에서 대체로 참
- 이는 지식을 나누는 관대함만이 아니라 이기적인 학습 해크(hack) 이기도 함 – 무언가를 이해한다고 생각하면 간단히 설명을 시도하고, 막히는 곳이 이해가 얕은 곳
- 가르치는 것은 자신의 정신 모델을 디버깅하는 것
13. 다른 업무를 가능하게 하는 업무는 귀중하지만 보이지 않음
- 글루 작업 – 문서화, 온보딩, 팀 간 조정, 프로세스 개선 – 은 필수적이지만, 무의식적으로 하면 기술 궤적을 정체시키고 번아웃을 초래할 수 있음
- 함정은 이를 “도움됨”으로 하는 것이지, 의도적이고, 경계가 있고, 가시적인 영향으로 다루지 않는 것
- 시간 제한을 두고, 순환시키고, 산출물로 전환해야 함: 문서, 템플릿, 자동화 – 그리고 이를 성격 특성이 아닌 영향으로 읽기 가능하게 만들어야 함
- 귀중하지만 보이지 않는 것은 경력에 위험한 조합
14. 모든 논쟁에서 이기면, 아마도 조용한 저항을 축적하고 있는 것
- 자신의 확신을 의심하는 법을 배웠으며, 너무 쉽게 “이길” 때는 보통 무언가 잘못됨
- 사람들이 당신과 싸우는 것을 멈추는 이유는 당신이 설득했기 때문이 아니라 포기했기 때문이며, 회의가 아닌 실행에서 그 불일치를 표현함
- 진정한 정렬은 더 오래 걸림 – 다른 관점을 실제로 이해하고, 피드백을 통합하고, 때로는 공개적으로 마음을 바꿔야 함
- 옳다는 단기적 느낌은 기꺼이 협력하는 동료들과 함께 무언가를 구축하는 장기적 현실보다 훨씬 가치가 적음
15. 측정이 목표가 되면, 측정을 멈춤
- 관리에 노출하는 모든 지표는 결국 게임화되며, 악의가 아니라 인간이 측정되는 것을 최적화하기 때문
- 코드 라인을 추적하면 더 많은 라인을 얻고, 속도를 추적하면 부풀려진 추정치를 얻음
- 선임의 움직임: 모든 지표 요청에 쌍으로 응답함 – 하나는 속도용, 하나는 품질 또는 리스크용 – 그런 다음 임계값 숭배가 아닌 추세 해석을 주장함
- 목표는 통찰이지 감시가 아님
16. 모르는 것을 인정하는 것이 아는 척하는 것보다 더 많은 안전을 창출함
- “모르겠습니다”라고 말하는 선임 엔지니어는 약함을 보이는 것이 아니라 허가를 창출함
- 리더가 불확실성을 인정하면 다른 사람들도 동일하게 할 수 있다는 신호이며, 대안은 모두가 이해하는 척하고 문제가 폭발할 때까지 숨겨지는 문화
- 가장 선임인 사람이 혼란을 인정하지 않는 팀과 그 피해를 목격함 – 질문이 나오지 않고, 가정이 도전받지 않으며, 주니어 엔지니어는 다른 모든 사람이 이해한다고 가정하기 때문에 침묵함
- 호기심을 모델링하면, 실제로 학습하는 팀을 얻음
17. 네트워크는 당신이 가질 모든 직장보다 오래 지속됨
- 초기 경력에서 업무에 집중하고 네트워킹을 소홀히 했으며, 돌이켜보면 이는 실수였음
- 관계에 투자한 동료들 – 회사 안팎 – 은 수십 년간 혜택을 거둠
- 그들은 기회를 먼저 듣고, 더 빠르게 다리를 구축할 수 있었으며, 역할에 추천받고, 수년간 신뢰를 쌓은 사람들과 벤처를 공동 창업함
- 직장은 영원하지 않지만, 네트워크는 각 직장보다 오래 감 – 거래적 허슬이 아닌 호기심과 관대함으로 접근해야 함
- 떠날 때가 오면, 종종 관계가 문을 여는 것
18. 대부분의 성능 향상은 영리함 추가가 아닌 작업 제거에서 나옴
- 시스템이 느려질 때 본능은 추가하는 것 – 캐싱 레이어, 병렬 처리, 더 똑똑한 알고리듬 – 때때로 이것이 맞지만, “계산하지 않아도 되는 것이 무엇인가?”를 묻는 것에서 더 많은 성능 향상을 목격함
- 불필요한 작업 삭제는 거의 항상 필요한 작업을 더 빠르게 하는 것보다 더 영향력이 있으며, 가장 빠른 코드는 실행되지 않는 코드
- 최적화 전에 작업이 존재해야 하는지 의문을 가져야 함
19. 프로세스는 불확실성을 줄이기 위해 존재하며, 서류 흔적 생성을 위해서가 아님
- 최고의 프로세스는 조정을 더 쉽게 하고 실패를 더 저렴하게 만들며, 최악의 프로세스는 관료적 연극 – 도움이 아니라 잘못될 때 비난을 할당하기 위해 존재함
- 프로세스가 어떻게 리스크를 줄이거나 명확성을 높이는지 설명할 수 없다면, 아마도 그냥 오버헤드
- 사람들이 업무를 하는 것보다 업무 문서화에 더 많은 시간을 쓰고 있다면, 무언가 심각하게 잘못됨
20. 결국 시간은 돈보다 가치가 있게 되며, 그에 따라 행동하라
- 초기 경력에서는 시간을 돈으로 교환하며, 이는 괜찮지만, 어느 시점에서 계산이 역전됨 – 시간이 재생 불가능한 자원임을 깨닫기 시작함
- 다음 승진 레벨을 쫓고, 보상의 몇 퍼센트 포인트를 더 최적화하며 번아웃되는 선임 엔지니어들을 목격함
- 일부는 얻었지만, 대부분은 나중에 포기한 것이 가치가 있었는지 의문을 가짐
- 답은 “열심히 일하지 말라”가 아니라 “무엇을 교환하고 있는지 알고, 의도적으로 교환하라”
21. 지름길은 없지만, 복리는 있음
- 전문성은 의도적 연습에서 나옴 – 현재 기술을 약간 넘어서서 밀어붙이고, 성찰하고, 반복함 – 수년간 – 압축 버전은 없음
- 희망적인 부분: 학습은 새로운 선택지를 창출할 때 복리로 작용하며, 새로운 사소한 지식만이 아님
- 글을 쓰되 – 참여가 아니라 명확성을 위해 – 재사용 가능한 원시 요소를 구축하고, 상처 조직을 플레이북으로 수집함
- 경력을 복리 이자로 취급하는 엔지니어가 복권 티켓으로 취급하는 엔지니어보다 훨씬 앞서 나가는 경향
최종 생각
- 21가지 교훈은 많아 보이지만, 실제로는 몇 가지 핵심 아이디어로 귀결됨: 호기심을 유지하고, 겸손함을 유지하고, 업무는 항상 사람에 관한 것임 – 구축하는 사용자와 함께 구축하는 팀원
- 엔지니어링 경력은 많은 실수를 하고도 앞서 나갈 만큼 충분히 길며, 가장 존경하는 엔지니어들은 모든 것을 올바르게 한 사람이 아니라 잘못된 것에서 배우고, 발견한 것을 공유하고, 계속 나타난 사람들
[출처] https://news.hada.io/topic?id=24909
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[사회과학] [박진영의 사회심리학] 행복 빼앗는 ‘피해의식’
[사회과학] [박진영의 사회심리학] 행복 빼앗는 ‘피해의식’
[박진영의 사회심리학] 행복 빼앗는 ‘피해의식’

게티이미지뱅크 제공
행복한 사람들은 다 비슷하게 행복하지만 불행한 사람들은 다 서로 다른 이유로 불행하다는 말처럼 사람이 불행해지는 데에는 다양한 이유가 있다.
누군가는 필요한 무엇을 가지지 못해서, 가족이나 친구의 사랑이 부족해서, 소중한 사람을 잃어서, 중요한 일에서 실패를 맛보아서, 일이 너무 힘들어서, 건강이 악화되어서, 잦은 이직과 이사 때문 등등 다양한 이유로 우리는 살면서 마음이 무너지는 상황을 겪게 된다.
자신과 직접적으로 관련된 불행도 다양하게 밀려올 수 있지만 때로는 주변 사람들의 불행 때문에 불행해지기도 한다. 믿음직한 테두리가 되어주는 가족·친구가 없거나, 가족·친구 중 누군가가 커다란 빚을 지고 있거나, 크게 상심해 있을 때에도 우리는 알게 모르게 그들로부터 영향을 받는다. 그래서 나 자신에게는 별다른 일이 없어도 주변 사람들의 문제로 덩달아 골치 아파지는 일이 생길 수 있다.
또 비가 내리면 엄청나게 쏟아진다는 말처럼 불행은 한 번에 하나만 찾아오지 않는다. 예를 들어 일이 힘들어서 스트레스를 받은 탓에 건강이 악화되고, 늘 신경이 곤두서서 주변 사람들에게 차갑게 대하게 되고, 그러다 보니 친한 친구에게 상처를 입히고 말았는데 어느새 관계를 돌이킬 수 없게 되었다는 이야기는 흔하다.
사람은 아주 다양한 방식과 경로로 불행해질 수 있다. 사실 삶의 모든 영역에 아무 문제가 없는 상태가 더 희귀하기 때문에 우리의 삶에는 항상 크고 작은 슬픔과 불행의 요소가 존재한다고 보는 것이 더 정확하다.
여기에 작은 문제도 크게 부풀려 걱정하고, 없는 문제도 만들어 두려워하고, 타인의 시선을 과하게 신경 쓰고, 행복(해 보이는 것)에 집착하며 문제들을 회피하는 우리의 성향을 고려하면 불행의 요소들은 내용과 정도가 다를 뿐 언제든 존재한다.
그렇기 때문에 누군가의 단면만 보고 행복한 사람이다, 불행한 사람이라고 단정하는 시도는 쓸모가 없다.
하지만 많은 사람들은 세상에서 내가 제일 힘들고, 내 경험은 누구도 이해할 수 없고, 나만 손해를 봤다고 생각한다. 그래서 나는 더 이상 누구에게도 친절할 필요가 없으며, 큰 배려와 보상을 받으며 살아가야 한다는 사고를 하기도 한다.
에밀리 지텍 코넬대 심리학자 등의 연구에 따르면 이런 사고방식은 오히려 힘든 일을 겪었음에도 비슷한 어려움을 겪는 타인에게 더 차가운 태도를 보이게 만든다. 공감하기는커녕 경멸적인 태도를 보이며 남을 돕기보다 자신의 이익을 우선시하게 된다.
지텍은 이를 “이기적일 권리를 스스로에게 부여하는 것”이라고 표현한다. 문제는 정작 화를 낼 대상이 아닌 만만한 사람에게 분노를 표출한다는 점이다.
더 나아가 서로 자신이 겪은 어려움이 가장 심각하고 가장 힘들었다고 주장하며 누가 더 억울한지를 놓고 경쟁하는 현상도 나타난다.
이는 ‘경쟁적 피해의식(competitive victimhood)’이라 불린다. 많은 사회적 갈등에서 이미 소외된 계층끼리 누가 더 피해자인지 다투는 과정에서 정작 중요한 문제(애초에 아무도 피해를 입어서는 안 됐다는 사실이나 해결 방법에 대한 논의)가 사라진다.
이런 점에서 누가 ‘왜’ 힘들었는지에 대한 논의는 도움이 되더라도 누가 ‘얼마나,제일’ 힘들었는지는 생산적이지 않다. 그럼에도 우리는 언제든 억울함을 털어놓을 준비가 되어 있다. 물론 삶은 원래 힘들다. 나뿐만 아니라 타인도 그렇다. 그래서 서로 마음을 터놓을 수 있는 가족·친구의 존재가 중요하며, 나 또한 말하는 것뿐만 아니라 들을 준비가 되어 있어야 한다.
하루 24시간을 나와 관련된 문제에만 집중하며 살다 보면 내가 세상에서 제일 불행하다는 생각에 빠지기 쉽다. 그래서 연말에라도 나에 대한 생각을 잠시 내려놓고 타인을 떠올려 보는 시간이 있으면 좋겠다.
Zitek, E. M., Jordan, A. H., Monin, B., & Leach, F. R. (2010). Victim entitlement to behave selfishly. Journal of Personality and Social Psychology, 98(2), 245–255. https://doi.org/10.1037/a0017168
※필자소개
박진영 《나, 지금 이대로 괜찮은 사람》, 《나를 사랑하지 않는 나에게》를 썼다. 삶에 도움이 되는 심리학 연구를 알기 쉽고 공감 가도록 풀어낸 책을 통해 독자와 꾸준히 소통하고 있다. 온라인에서 ‘지뇽뇽’이라는 필명으로 활동하고 있다. 현재 미국 듀크대에서 사회심리학 박사 과정을 밟고 있다.
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