50~60년대 국내 상황은 말로 표현하기 힘들다. 당시 강대국들은 전쟁 직후 한국이 다시 정상적으로 복귀하는 것은 불가능하다고 여길 정도였으니, 여러 모로 살아남기 힘든 환경이었던 것만은 분명하다. 하지만, 뭐든지 열심히 노력하는 특유의 국민성을 바탕으로 한걸음씩 내딛기 시작했고, 1988년 서울 올림픽까지 개최할 정도로 경제 성장을 이뤘다. 당시 필자가 태어난 것은 아니었지만, 여러 자료나 부모님 세대의 말씀을 조합하면, 이 같은 성장의 중심에는 제조업의 부흥이 있었기 때문이다.제조업은 국가 실물 경제의 근간이라고 할 정도로 중요한 역할을 담당한다. 단단한 제조업 생태계가 창출해 내는 부가가치를 바탕으로 서비스업이 발전한다면, 산업의 경쟁력을 잃지 않으면서 지속적인 성장을 이뤄낼 수 있는데 큰 보탬이 된다. 최근에는 인공지능과 같은 고도의 기술이 널리 퍼져 제조업의 중요성을 더욱 부각하고 있다. 전통적인 기계 산업 기술은 과학기술을 지탱하는 뿌리의 역할을 하고, 인공지능이나 데이터의 확장 등 탄탄한 제조업 중심의 주력 산업과 융합해 폭발적으로 성과를 낼 수 있다. 결국, 아무리 새로운 기술이 등장한다 해도, 제조업과는 떼려야 뗄 수 없는 관계인 셈이다.인공지능은 제조업에서 매우 유용하게 쓰이고 있다. 그 중에서 공장 자동화에 큰 역할을 하고 있는 '머신 비전(Machine Vision)'에 대해서 이야기를 해보자. 머신 비전은 사물인식, 얼굴인식, 이미지 캡션, 문자 인식 등 여러 형태로 적용되며, 최근 들어 딥 러닝을 통해 더욱 강력해지고 있다. 특히, 비전을 활용해 불량품을 검출하는 'Defect Detection'은 제조업에서 큰 역할을 할 수 있다. 대다수의 공장에서 제품 생산 마지막 공정은 '품질보증(Quality Assurance, QA)'이다. QA를 통해서 생산한 제품 혹은 부품에 문제가 없는지 확인한 후, 구매자에게 좋은 품질의 제품만을 제공해야 하기 때문에 매우 중요하다.실제로 대량생산라인을 보유하고 있는 제조업 기반 기업은 QA에 막대한 비용을 소모하고 있다. 때문에 유심히 확인하지 않거나, 몇몇 샘플들만 체크하고, 심지어 QA를 생략하는 경우도 있다. 결국 피해는 고스란히 최종 구매자에게 이어진다. 예를 들어, 새로 장만한 스마트폰이나 자동차 부품에 흠집이 있는 경우, 최종 구매자가 겪어야 할 불편함은 작지 않다. 또한, 고객 충성도 하락까지 이어질 수 있어 기업은 사전에 방지해야 한다.불량품 검출이 이루어지는 프로세스를 간단하게 알아보자. 스켈터랩스의 정수익 책임 PM의 도움을 받아 이미지로 구성했다.< 불량품 검출 프로세스, 출처: 스켈터랩스 >먼저 부품 생산 과정 중 불량을 탐지하기 위해서는 광학 기기를 사용해 사진을 찍어야 한다. 그리고 촬영된 사진을 이용해 머신 비전으로 탐지하는 것이다. 하지만, 머신 비전이 적용되었다고 해서 바로 족집게처럼 불량품을 검출해낼 수 있는 것도 아니다. 이미 많은 이들이 알고 있지만, 딥 러닝은 수많은 데이터셋을 바탕으로 선행한 학습 전제가 필요하다. 결함으로 판명된 부품들에 대한 데이터를 수집하고, 학습해 '이 부품은 이런 형태의 손상이 있으니 불량이다'라고 판단하는 방식이다. 인식하고, 학습하고, 검출하는 단계를 계속해서 반복하며 기계가 점점 '똑똑해진다'라고 할 수 있다.이어서 스켈터랩스의 사례를 참고해보자. 내부에서 개발하고 있는 불량품 검출 서비스는 크게 세가지 부분으로 구성된다. 파란색 네모 안에 있는 이름은 가제다.< 스켈터랩스의 머신 비전 불량품 검출 서비스 >하나씩 살펴보면, 'Dulok'은 실제로 현장에서 촬영되는 이미지를 모니터링하거나, 이를 클라우드에 업로드하는 '모니터링 모듈'이며, 'Ewok'은 웹상으로 부품 정보에 대해 'curation', 'labeling', 추론 결과를 확인할 수 있도록 하는 '애플리케이션'이다. 마지막으로 'Gorax'는 '학습을 통해 부품의 결함을 검출하는 모델'이다. 이 부분은 실제 서비스에서 단순히 딥 러닝을 통한 추론 외에도 다른 피쳐들이 제공되어야 한다.기존에는 사람이 이미지 상에서 결함에 대한 정의를 하나하나 내리고, 결함의 특징을 수동으로 설정해야 했다. 때문에 반도체나 LCD처럼 표면 형태가 정형화되어 있는 분야에서만 머신 비전 기술을 활용할 수 있었다. 반대로 섬유나 천연가죽 등 표면 형태가 비정형화된 분야에서는 결함 특징 값을 수동으로 설정하기 어려워 육안검사에 의존해야만 했다.그러나 점차 '머신 비전' 기술이 발전하면서 적용되는 영역은 계속 늘어나고 있다. 이는 품질을 높이는 결과로 이어져, 결과적으로는 최종 소비자들이 혜택을 받는다. 이처럼 인공지능 기술은 향후 지속적으로 발전을 거듭해 제조업의 일자리를 뺏는 것이 아닌, 함께 공생하는 생태계를 구축하는데 도움될 것이라 생각한다.이호진, 스켈터랩스 마케팅 매니저조원규 전 구글코리아 R&D총괄 사장을 주축으로 구글, 삼성, 카이스트 AI 랩 출신들로 구성된 인공지능 기술 기업 스켈터랩스에서 마케팅을 담당하고 있다#스켈터랩스 #기업문화 #인사이트 #경험공유 #조직문화 #인공지능기업 #기술기업

필자는 스팀헌트라는 스팀 블록체인 기반 댑 프로젝트를 진행하고 있다. 스타트업을 하면서 저마다의 관점과 철학이 다른 문제이겠으나, 내가 지금까지 약 1년간 경험해본 이놈의 "블록체인"이라는 업계는 뭔가 정상적이지 않다. 그간 나름 "스타트업"이라는 업계 전반의 경험에 비추어 봤을때 이바닥 관행들이 뭐가 내게는 비정상적으로 보이는지 간략히 살펴보면 다음과 같다.1.대부분의 "블록체인" 태그를 달고 나오는 프로젝트들은 가장 처음 하는 일이 펀딩이다. 아직 제품은 커녕 그냥 프로젝트 소개하는 랜딩페이지에 수십명의 팀원, 어드바이저 리스트, 현실성이 있을까 싶은 각종 기업 로고들이 파트너사로 나열되어 있다.2.그들에게 "제품"이란 마치 수십 수백페이지의 엄청난 공을 들인 "화이트페이퍼"인듯 하다. 왜냐하면 위에서 얘기한 랜딩페이지 맨 위에 항상 가장 대문짝 만한 자리를 차지하고, 이미 3개국어는 기본, 5개국어 버전까지 준비해 놨기 때문이다.3.이런 제품도 없고 요상한 랜딩페이지만 있는 프로젝트들이 수십, 수백억의 ICO, IEO, 프라이빗 세일 등등의 단어로 치장된 "토큰 세일"을 진행한다. 이들이 초기에 들이는 자원중 99% 이상은 카톡방 관리, 텔레그램방 관리, 코인판 (사이트 이름이다) 마케팅, 각종 밋업, 컨퍼런스 참여, 유투버들 마케팅 등등이다. 물론 이런 행동들은 성공적인 펀딩을 위해 필요한 일들이긴 하다. 다만, 일반적인 스타트업이라면 초기에 99%의 자원이 제품과 유저들에게 쏟아야 마땅한 단계에 그게 아니라는게 내겐 비정상적인걸로 보일 뿐.4.아직 제품도 없는 팀이 팀원 리스트를 꾸린걸 보면 거의 중견급 스타트업 레벨이다. 아직 유저도 없고 비즈니스도 없는 팀이 CEO, CTO, CMO, CSO, C.... 레벨이 5명은 기본, 개발자 5-6명을 리스트에 박아놓는다. 일반적인 스타트업에서는 MVP가 어느정도 검증되고 나서 스케일을 낼때 하는 일들이다. 마치 삽도 뜨기 전에 삽질할 사람들 수십명을 모아놓은 그림이다. 이 중 십중팔구는 삽을 뜨려고 보니 땅바닥이 콘크리트 바닥이라 팔 수가 없거나, 애초에 팔 의지도 없었던게 대부분이지만...5.어드바이저 리스트... 내가 가장 요상하게 여기던 관행인데, 어느 프로젝트를 들어가도 이력이 화려해 보이는 어드바이저들 5명 이상은 기본으로 갖고 들어가더라. 내가 맨 처음 이바닥 들어갈때는 나름 "뭐, 아무도 가본 길이 아니니 조언해줄 사람들이 많이 필요할수도 있겠지.."라고 착각했었다. 알고보니, 그들은 그저 위에 자리를 채워주는 역할과 아주 약간의 투자자+거래소 인맥을 소개시켜주는 역할을 하는 사람들이더라. 이렇게 이름만 팔아주고 대부분 총 발행량의 0.5 ~ 2, 3%까지 토큰을 받아가는데, 대부분 상장과 함께 가장 먼저 덤핑될 토큰들이라는게 업계의 공통된 시각이다. 사실, 이 바닥이 그리 넓지 않아서 거래소 인맥 소개시켜주는건 인맥이 넓으신 1-2명으로도 충분히 커버 가능하다. 아예 제대로된 엑셀러레이터 들어가면 그들이 백배는 더 전문적으로 잘 해주는 영역이기도 하다. 아무리 생각해도 삽도 안떠본 스타트업이 저 많은 어드바이저 리스트를 꾸려야 할 이유를 지금도 못찾았고, 앞으로도 모를것 같다.6.지금이야 STO니 해서 증권형 토큰들이 하나둘씩 나오지만, ICO하는 대부분의 코인들은 본인들이 "유틸리티" 코인이라고 주장한다. 뭐, 토큰 모델 디자인상 유틸리티 토큰일 수 있다. 그런데 문제는, 이를 배포할 때 초기 토큰 홀더들은 100% "투자자"라는데에 있다. 그들이 주장하는 토큰의 유틸리티, 유저 페르소나와 1도 관계 없는 사람들이 대부분 토큰을 갖게 되고, 시장 상장 후 차익 실현을 위해 보유하는 경우가 거의 백프로다. 마치 사탕 사먹으라고 발행한 백원짜리 동전을 손에 쥔 백명의 사람들이 사실 사탕 사먹으려는게 아니고 모두 이백원, 삼백원에 팔기위해 손에 쥐고 있는것과 같은 논리다. 이러니, "유틸리티" 토큰이라는게 작동할리가 없다.7.백서... 어드바이저와 함께 내가 가장 요상하게 여기는거다. 대부분의 프로젝트가 삽도 뜨기 전에 수십, 수백장짜리의 백서부터 쓴다. 읽어보면 완전 세상을 바꿀 의지가 넘쳐 흐르는 철학적 도입부 + 본인들의 기술이 세상에 없던, 혹은 현존하는 기술은 거의 쓰레기 수준이라는 설명 + 삽도 떠본적 없는데 3-5개년 중장기 계획이 세워져 있고, 3년후에는 이미 이 시장을 평정해 있는 이야기들로 점철되어 있다. 제품도 없고 유저도 없는 상태에서 쓰여지는 수십페이지짜리 백서라는건, 그냥 대학교에서 팀플 리포트 A학점정도 맞을 만큼 잘 써진 그냥 소설 페이퍼정도인데, 이걸 무슨 신주단지마냥 만들어서 돌리는지 도무지 이해할수가 없다.8.투자자 생태계가 진짜 엄청나게 요상하게 꾸려져 있다. 일반적인 스타트업에서 보통 시드펀딩을 위해 VC들을 만나보면, 그들은 이 제품이 진짜 어떤 문제를 해결중인건지, 그 문제 해결에 열광하는 유저들이 얼마나 존재하는지, 이게 스케일이 가능한 형태인지, 스케일 했을때 시장규모가 얼마나 될건지, 이놈들이 그중 얼마나 먹을 수 있는 팀원들인지... 보통 이런걸 본다. 이런걸 봐야 나중에 스케일에 성공해서 엑싯이 되든 상장이 되든 해서 투자 수익을 얻을 수 있기 때문이다. 한편, 이바닥 투자자들이 가장 중요시 여기는 것들을 나열해 보면 다음과 같다.1) 백서가 얼마나 있어빌리티하게 작성되어 있는지 (본인들이 잘 모르는 개념들이 잔뜩 들어가 있을수록 높은 점수를 받는다)2) 흥행성 - 이 프로젝트가 얼마나 "호재"를 잘 타서 토큰 가격 펌핑이 가능한 구조인건지. 파트너사들, 각종 MOU, 화려한 이력이 있는 팀, 어드바이저 등등이 보통 활용된다.3) 토큰 분배 - 프라이빗 세일에서 디스카운트 먹은 투자자들 규모가 얼마나 되는지, 팀/어드바이저들은 얼마를 던질 준비가 되어 있는지4) 토큰 상장 - 소위 "대형" 거래소에 처음부터 상장될건지, 얼마나 많은 거래소에서 유통될건지...이 어디에도 "제품"이나 "유저"와 관련된 내용은 하나도 없다. 즉, 투자자들이 진짜 그들 제품의 성공 가능성에 대해 점쳐보며 투자할 분위기도, 그럴 생태계도 아닌게 이 판이다.9.원래 비트코인도, 이더리움도, 이런 탈중앙화 퍼블릭 블록체인 프로젝트의 강점은 오픈소스 프로젝트라는데에 있다. 모든 소스코드가 깃헙에 투명하게 공개되어 있고, 누구나 개발에 기여할 수 있다. 그런데, 이 후에 쏟아진 수 많은 블록체인 프로젝트들이 개발이 이루어지지 않거나, 본인들 소스코드는 비공개라고 하는 경우가 허다하다. 심지어 깃헙 링크가 아예 없는 프로젝트도 수두룩 하다.10.글로벌 프로젝트라는데 물론 아직 "글로벌" 유저도 없고, 레딧이나 트위터 등의 활동도 전무하고, 공식 커뮤니케이션 채널은 카카오톡 오픈챗이나 텔레그램 채널이란다. 가끔 싱가포르나 어디 글로벌 컨퍼런스에서 머리 노란 사람들과 사진 몇방 찍고 이걸 블로그나 신문기사로 찍어내면 글로벌 프로젝트가 되는 분위기다.이렇게 요상한 관행들이 어떤 결과를 가져왔는지 한번 살펴보자. 뭐, 가격 폭락하고 거품 빠지고... 이딴걸 얘기하려는게 아니다. 일반적인 스타트업 업계에 비해 이바닥의 현 성적표가 얼마나 초라한지를 보는거다.1. 전체 ICO의 78% 이상은 스캠으로 판명, 7%는 실패하거나 프로젝트가 사멸하였다 (블룸버그).2. 가장 큰 네트워크 규모를 자랑하는 이더리움 블록체인에서 돌아가는 1,375개의 댑 (DApp - 블록체인에서 돌아가는 앱을 뜻하는 단어)들 중 86%는 유저가 단 한명도 없으며, 93%는 아예 온 체인 트랜잭션이 단 한 건도 발생하지 않은 댑이다 (크립토글로브).3. 이더리움 지갑 보유자 전체의 고작 2%만이 이더리움 댑을 사용하는 유저이다 (dapp.com)4. CoinGecko에 리스팅 되어 있는 전체 4,139개의 프로젝트 중 과거 30일 동안 단 한번이라도 개발 커밋이 이루어진 프로젝트는 단 64개 밖에 없다 (2019년 2월 28일 기준).이걸 스타트업 상황에 비교해서 설명해보면 이렇다.전체 스타트업 중 78%는 사기를 쳤고, 7%는 삽도 못떠보고 망했다. 86%는 유저를 1명도 못만들었고, 93%는 유저는 있는데 유저들의 사용 이력이 1도 없다. 특정 운영체제를 쓰는 스마트폰 보유자들의 고작 2%만이 실제 앱 스토어에서 앱을 다운받아 사용하는 유저이다. 전체 스타트업 중 고작 1.5%만이 과거 30일동안 단 한번이라도 개발 커밋이 이루어졌다. 정말 요상하지 않는가? 그런데 더 충격적인건... 이걸 요상하게 여기는 우리 팀이 더 비정상이라고 보는 이 업계 시각이다. 내가 하는 스팀헌트라는 프로젝트에 대해서는 다음 글에서 상세히 소개할 예정이지만, 우리는 처음에 제품부터 만들어서 유저를 모으고, 가설을 검증하고, 사업모델을 모색하고... 그 다음 펀딩을 추진하는, 지금까지 스타트업에서 있었던 아주 일반적인 트리를 타고 있었다.백서? 물론 없었다. 제품 운영도 안해보고 저런 소설을 내 스스로 쓰는거에 대한 오글거림도 있었고, 솔직히 수만명의 커뮤니티 유저들을 상대하다 보면 그런짓에 시간을 쓸 여유도 없었다.웹사이트에는 그냥 이렇게 끄적여 놨었다...ㅎㅎ그런데, 우리는 아주 일반적인 단계라고 여기며 요즘 펀딩을 준비하고 있는데, 거의 모든 관계자들이 그놈의 "백서"를 요구한다. 제품부터 열어봅시다, 유저부터 한번 봅시다 하고 말꺼내는 사람들이 거짓말 안보태고 10에 1명 찾아볼까 말까였다. 우리도 얼마전까지는 "우린 그런 소설책 쓸 시간이 없어요~~" 이랬었는데... 결국 우리도 백기를 들고 일주일만에 백서를 써버렸다. 근데 사실 써보고 나니, 우린 제품도 1년이나 운영하면서 나름 가설 검증을 많이 해 놓은 단계라 그런지 백서가 쉽게 써지긴 하더라. 로드맵도 3-5년 후 이야기는 있지도 않다. 1년 앞에 어떻게 될지 모르는게 일반적인데 굳이 3-5년후를 쓸 가치를 못느낀다.사실, 위에서 소개한 뭔가 이 바닥에서는 "비정상"처럼 여겨지는 일반적인 스타트업들이 타는 트리를 타고 있는 블록체인 프로젝트들이, 스팀헌트가 만들어진 스팀 블록체인에는 수두룩하게 많다. 아니, 스팀에서는 오히려 위에서처럼 백서만 들고와서 펀딩하는 프로젝트들을 더 까는 경향이 있다.스팀이 코인의 시총만 따지면 40-50위권 수준이라 유명새를 타지 못한 상태이지만, 그 블록체인을 기반으로 움직이는 60여개의 댑들은 이미 실제 유저들을 어마어마하게 거느리고, 이더리움이나 EOS마냥 메타마스크나 스캐터를 깔지 않으면 로그인조차 할 수 없는 상태가 아닌, 일반적인 앱을 쓰는것과 동일한 UX에 모바일에서도 100%로 돌아간다. 코인판의 수 많은 사람들이 거래소에서 pump and dump에만 열을 올리고 있는 사이 스팀에서는 실제 소셜 앱들을 만들기 위한 스타트업 다운 스타트업 생태계가 만들어지고 있던 거다.출처 - https://stateofthedapps.com (2019년 1월 7일 기준)https://stateofthedapps.com라고, 이더리움, EOS등 2,500개 이상의 댑들의 유저수, 트랜젝션을 기반으로 순위를 매기는 공신력 있는 사이트가 있다 (무슨 돈만내면 별점 매겨주는 ICO레이팅 그딴 사이트가 아니다). 거기 차트에 들어가보면 이미 스팀기반 댑들이 상위권을 차지하고 있다. 스팀헌트도 항상 상위 10-20위사이에서 왔다갔다 하면서 최상위권을 유지중이다. 또한, 대부분이 도박, 게임등인 이더리움/EOS와는 달리 스팀기반 댑들은 소셜 서비스라는게 엣지이다. 스팀헌트 역시 테크 얼리어답터들의 "커뮤니티" 플랫폼이다.오늘을 기점으로 다시 브런치 활동을 시작하려고 한다. 내가 직전에 연재하던 시리즈가 "기획돌이의 스타트업 고군분투기"였는데, 이건 일반적인 스타트업에서 좌충우돌하던 깨달음에 대한 글들이였다면, 오늘부터 연재할 글들은 이 "비정상"이 "정상"처럼 여겨지는 블록체인판에서 내가 스팀헌트 프로젝트를 운영하면서 겪게되는 좌충우돌에 대한 이야기들을 소개할 예정이니, 많은 관심과 구독 부탁드린다.글쓴이는 스팀헌트 (Steemhunt) 라는 스팀 블록체인 기반 제품 큐레이션 플랫폼의 Co-founder 및 디자이너 입니다. 비즈니스를 전공하고 대기업에서 기획자로 일하다가 스타트업을 창업하고 본업을 디자이너로 전향하게 되는 과정에서 경험한 다양한 고군분투기를 연재하고 있습니다.현재 운영중인 스팀헌트 (Steemhunt)는 전 세계 2,500개가 넘는 블록체인 기반 앱들 중에서 Top 10에 들어갈 정도로 전 세계 150개국 이상의 많은 유저들을 보유한 글로벌 디앱 (DApp - Decentralised Application) 입니다 (출처 - https://www.stateofthedapps.com/rankings).스팀헌트 웹사이트 바로가기

필자가 재직 중인 일정 데이터 스타트업 히든트랙(린더)은 현재 SKT NUGU, Google Assistant에서 '아이돌 캘린더'라는 이름의 일정 검색/구독 서비스를 운영 중이며, 삼성 빅스비와 협업을 통해 내년 상반기 전시/공연 일정 검색/구독 서비스 상용화를 앞두고 있다.https://blog.naver.com/nuguai/221387861674세계적으로도 아직 음성 관련 서비스 사례가 많지 않은 상황에서 VUI 기반 서비스 개발에 도움이 될만한 자료를 국내에서 찾기는 더더욱 쉽지 않았고, 향후 음성 기반 서비스를 준비하는 다른 이들이 우리가 겪었던 시행착오를 줄일 수 있기를 바라는 마음으로 간단하게 5부작 형태의 글로 우리가 고민해온 과정을 준비해보았다.음성 서비스 시장의 확대해외 리서치 업체 닐슨에 따르면 2018년 2분기 기준 미국 가구 중 4분의 1에 해당하는 24%가 최소 1대 이상의 AI 스피커를 소유하고 있으며 미국 성인의 20%가 하루 1회 이상 음성 검색 서비스를 활용하고 있다. 국내 리서치 전문 기관인 컨슈머 인사이트에 따르면 국내 AI 스피커 사용 경험률은 11%에 달하며 올해 안으로 세계 5위 수준의 스피커 시장 점유율(3%)을 확보할 것으로 예상된다.아마존 에코는 시각 장애인들이 콘텐츠에 접근하는 속도를 최대 10배까지 빠르게 만들어주었으며 SKT 내비게이션 서비스 T-Map은 NUGU의 음성 인터페이스를 통해 터치 인터랙션을 26%까지 감소시켜 사고 위험을 줄였다.음성 서비스 시장이 확대되고 있다는 것과, 그 변화가 사람들의 삶에 많은 영향을 끼치고 있다는 것은 누구도 부정할 수 없는 자명한 사실이다.하지만 여전히 아쉬운 일상 속 음성 서비스 만족도그렇다면 과연 우리의 일상 속 음성 서비스 경험의 만족도는 어떨까?지난 4월 진행된 컨슈머인사이트의 조사에 따르면 국내 주요 음성 서비스에 대한 사용자 만족률은 49%로, 절반에 채 못 미치고 있는 상황이다."국내 음성 서비스 만족도 - 49%"주요 불만족 이유로는 ‘음성 명령이 잘되지 않는다’(50%), ‘자연스러운 대화가 곤란하다’(41%), ‘소음을 음성 명령으로 오인한다’(36%) 등이 꼽혔으며, 아직도 대다수의 사용자들에게 AI 스피커는 기업들의 서툰 시도로 인식되고 있다.국내 음성 기반 서비스 만족도는 타 스피커 상용화 국가들과 대비해서도 현저히 낮은 편인데, 유독 국내의 사용자들이 만족스러운 음성 서비스 경험을 누리지 못하고 있는 이유가 대체 무엇인지, 이번 글을 통해 잠시 논해보고자 한다.1. 과열된 AI 마케팅국내 'AI 스피커' 시장은 타 국가 대비 매우 치열한 점유율 경쟁이 벌어지고 있는 곳이다. 미국의 경우만 하더라도 구글 어시스턴트, 아마존 알렉사, 애플 시리의 삼파전이 벌어지고 있는 상황에서 국내는 KT 기가지니, SKT NUGU, 네이버 클로바, 카카오 i, 삼성 빅스비 등 5개가 넘는 다양한 플레이어들이 이 작은 시장을 차지하기 위해 혈투를 벌이고 있다.AI, 즉 인공지능은 사전적으로 '인간의 지능으로 할 수 있는 사고, 학습, 자기 개발 등을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 방법'을 뜻하는데, 현존하는 대다수의 속칭 'AI' 서비스들이 해당 수준에 다다르기에는 아직 많은 시간이 필요하다는것은 누구도 부정할 수는 없을듯 하다. 경쟁이 과열되다 보면 제품을 판매하기 위해 다소 공격적인 선택을 하는 경우가 있고, 현재 국내에서 이루어지고 있는 AI라는 용어의 지나친 남발이 바로 그 대표적인 예시라고 할 수 있다.멀리 갈 것 없이 각 나라에서 스피커를 부르는 호칭을 보면 잘 알 수 있는데, 우리가 흔히 'AI 스피커'라 부르는 구글 홈, 아마존 에코 등 대다수의 스피커는 미국 내에서 '스마트 스피커'라는 단어로 통용된다.(구글에 AI Speaker를 검색해보면 Smart Speaker로 자동 대체되는 것을 확인할 수 있다)구글 내 AI 스피커 검색 결과(첫 두 검색은 광고)즉, 아직은 '스마트'하다고 부를 수밖에 없는 수준의 기능에 대한 과장 된 'AI 마케팅'으로 인해 국내 사용자들은 시장 생성 초기부터 고도화된 인공지능을 기대하게 되고, 이는 결국 자연스레 낮은 사용자 만족도로 이어질 수밖에 없는 것이다.향후 AI가 음성 기반 서비스의 핵심 기술이 될것은 분명하지만 당장의 지나친 기대감은 되려 국내 음성 기반 서비스의 *캐즘 기간을 장기화시킬 수 있을것으로 우려된다.*캐즘: 첨단기술 제품이 선보이는 초기 시장에서 주류시장으로 넘어가는 과도기에 일시적으로 수요가 정체되거나 후퇴하는 단절 현상2. 조금 더 시간이 필요한 기술력앞서 언급한 컨슈머 인사이트의 조사에 따르면 사용자의 불만족 이유 중 TOP 3 모두가 '낮은 인식률' 바탕으로 하고 있는 것을 재차 확인할 수 있다.1. 음성 명령이 잘되지 않는다(50%)2. 자연스러운 대화가 곤란하다(41%)3. 소음을 음성 명령으로 오인한다(36%)  컨슈머인사트 AI 스피커 만족도 통계음성 서비스 경험은 사용자의 명확한 의사가 전달되지 않는다면 애초에 시작될 수 없다. 자연스러운 대화를 진행하기 위해서는 결국 사람의 언어, 즉 자연어를 분석하여 의도를 파악할 수 있어야 하며 이를 실현하기 위해서는 아래에 소개 된 ASR(음성 인식)과 NLU(자연어 처리)가 높은 수준으로 구현되어야 한다.T map X NUGU 디자인 사례로 알아보는 음성인터페이스 디자인 1강 - https://youtu.be/Dz-rxGV-dOAASR과 NLU 성능이 뒷받침되지 않는 음성 서비스는 아무리 고도화 된 서비스 로직이 준비된들 '대화'가 진행될 수 없으며 부족한 성능은 결국 국내 대다수 스피커들이 "죄송합니다. 무슨 말인지 이해 못했어요"를 출력하며 사용자 불만족도를 상승시키는 주요 요인으로 볼 수 있다.인식 정확도를 상승시키기 위해서는 결과적으로 더 많은 양의 학습 데이터가 필요하며 대다수의 업체가 아직 관련 기술력이 많이 부족한 상황에서도 공격적으로 스피커를 출시하는 이유 또한 결국 초기 점유율 높여 이 학습 데이터를 지속적으로 쌓기 위해서다.국내에서는 아직 높은 수준으로 두 단계를 구축한 메이저 업체가 없는 상황에서, 국내 기업들은 경쟁력을 확보하기 위해 관련 기술력을 가진 국내외 다양한 기업에 지속적으로 투자를 늘려나가고 있는 상황이다.http://www.zdnet.co.kr/view/?no=201702231628363. 더 많은 고민이 필요한 음성 사용자 경험(VUX) 디자인이번 협업 프로젝트를 진행하며 VUX를 공부하는 과정에서 우리의 사례를 포함한 몇 가지 재미있는 질문들을 발견할 수 있었다.질문1. 음악 앱이 재생되는 상황에서 사용자가 "앞으로 10초"라고 말했다면, 빨리 감기를 하는 게 맞을까 되감기를 하는 게 맞을까? - 네이버 클로바 사례질문2. 자정이 살짝 넘은 새벽 1시, 사용자가 "내일 일정 알려줘"라고 말했다면, 향후 23시간 동안의 일정을 알려주는 게 맞을까 23시간이 지난 그 다음날 일정을 알려주는 게 맞을까? - 히든트랙 린더(빅스비, SKT 파트너 스타트업) 사례질문3. '오늘'이라는 이름의 기업이 존재하는 상황에서 "오늘 기업 정보 알려줘"라고 말했다면, 오늘의 주요 기업 정보를 제공하는게 맞을까 주식회사 '오늘'의 정보를 제공하는게 좋을까? - 딥서치(빅스비 파트너 스타트업) 사례앞서 언급했던 1,2번의 사용자 만족도 문제가 이미 어쩔 수 없는 국내 시장의 지나친 경쟁과 더 시간이 필요한 기술력에 대한 아쉬움을 토로하는 내용이었다면, 3번의 VUI상의 새로운 경험에 대한 고민들이 이번 글을 쓰게 된 계기이자 목적이라고 볼 수 있다. 아직도 각 질문에 대한 뚜렷한 정답이 없는 상황에서 위와 같은 고민들을 함께 논의하며 최대한으로 정답에 가까운 선택을 내릴 수 있었으면 한다.클로바의 "앞으로 10초", 린더의 "내일 일정 알려줘", 딥서치의 "오늘 기업 정보 알려줘"에 대한 해답과 같이 '최선'이라고 부를 수 있는 가이드가 아직 존재하지 않는 현 VUX 시장은 더욱더 깊은 고민과 통찰이 필요한 시점이다. 단순히 해외 사례를 그대로 인용하여 국내 서비스에 적용하는 것이 아닌 정서와 문화, 그리고 각 콘텐츠에 대한 높은 이해도를 바탕으로 적절히 녹여낼 수 있어야 한다.올해 초 처음으로 챗봇을 디자인해보며 겪었던 애로사항들을 적은 부족한 글이 새로운 디자인을 시도하는 이들에게 조금이나마 도움이 되었다는 피드백을 받을 수 있었고,http://magazine.ditoday.com/ui-ux/일정-구독-서비스-린더의-탄생/이에 용기를 얻어 이번에는 다소 길지만 조금 더 많은 내용을 담고 있는 글을 준비하게 되었다.SKT NUGU, 삼성 빅스비와의 협업 과정에서 '음성 기반 인터페이스(VUI)'는 챗봇과는 확연히 다른 또 다른 형태의 디자인이라는 것을 알 수 있었고, 단순히 대화형 인터페이스(CI: Chatting Interface)를 음성의 형태로 재가공하는 것이 아닌, 서비스 기반부터 리디자인이 필요하다는것을 깨달았다.이미 구글, 아마존, 애플 등 메이저 업체들이 수년간의 경험과 데이터를 기반으로 다양한 VUX 가이드라인을 제시하고 있으며, 최근에는 SKT NUGU, 네이버 클로바 등 국내 업체들도 조금씩 VUX 서비스 제작에 대한 구체적인 로드맵을 제공하고 있는 상황이다.https://developers.nugu.co.kr/docs/voice-service-design-guideline/앞으로 약 다섯 달간 연재 진행 예정인 향후 4편의 내용들은 위 가이드 문서들에서 언급하는 다양한 해외와 국내 사례들을 바탕으로 주제를 선정하였으며, 각 편의 내용들은 VUI 서비스 제작 경험이 있는 다양한 국내 회사들의 고민 과정을 조금씩 담고 있다.1편: 음성 기반 인터페이스의 등장2편: 음성 기반 인터페이스와 TPO3편: 음성 기반 인터페이스와 페르소나4편: 음성 기반 인터페이스 vs GUI5편: 국내 음성 기반 인터페이스 현황음성 인터페이스는 정말 유용할까?음성 인터페이스는 먼 미래의 것이 아니다. 우리는 이미 수 년 전부터 다양한 종류의 음성 인터페이스를 접해왔으며, 그중 대표적인 예시가 바로 누구나 한 번쯤은 경험해보았을 ARS, 자동응답 시스템이다.각종 정보를 음성으로 저장 한 후, 사용자가 전화를 이용하여 시스템에 접속하면 음성으로 필요한 정보를 검색할 수 있도록 사용법을 알려주고, 필요한 정보를 찾으면 이를 음성으로 들려 주는 바로 그 시스템이 현 음성 인터페이스 경험의 모태라 할 수 있다.예약을 진행하는 과정에서 어떤 제품군을 수리 맡기고 싶은지, 냉장고인지, 컴퓨터인지, 노트북인지, 핸드폰인지 '말로 검색하고 말로 예약 확인을 받는' 바로 그 과정이 바로 수년 전부터 존재해온 음성 인터페이스이다. 우리가 말로, 음성으로 수리하고 싶은 제품을 말하고 응답을 받아온 이유는 간단하다.더 편했기 때문이다.다만 그렇다고 해서 음성 인터페이스가 모든 분야를 혁신시킬 변화의 축이 되기는 힘들다.음성 입출력의 한계는 매우 명확하며, 시각적 입출력이 반드시 필요한 산업과 분야(음식, 지도 등)는 꾸준히 기존과 같은 시각 기반의 인터페이스를 필요로 할 것이다.모든 분야에 적용될 수는 없는 음성 인터페이스이지만 한가지 확실한 것은 이제 시작이라는 것이다.다소 장황하고 부족한 이 글이 조금이나마 앞으로의 험난한 여정을 도울 기초적인 가이드가 될 수 있었으면 하는 마음으로 연재를 시작해본다.저도 아직 많이 낯선 분야인만큼 의아하시거나 틀린부분이 있다면 댓글로 많은 지적 및 피드백 부탁드립니다. 감사합니다 :)#히든트랙 #음성기반기술 #스타트업인사이트 #UX디자인 #음성기반디자인

한 번도 안 써 본 개발자는 있어도 한 번만 써 본 개발자는 없을 듯한 Parse(parse.com)가 오늘 아침 충격적인 공지 메일을 보내왔는데, 1년후 서비스 종료한다는 것이었다. Parse는 모바일에 특화된 DB 플랫폼을 시작으로, 어드민툴, 푸시, 애널리틱스, 로그인, 크래쉬리포트 등으로 서비스를 확장하며 모바일 개발자들의 백엔드 구축을 편하게 만들어주었는데 2013년 페이스북에 인수되면서 안정성에 대한 신뢰가 커지고, 가격 정책이 변경되어 상당히 저렴해지면서 개발자들의 더욱 큰 호응을 얻었다. 1초에 30개의 요청까진 무료였으니 1개월로 환산하면 7700만 요청이 무료이고, 이는 10만 사용자 이상도 무난하게 대응할 수 있는 숫자이다. 물론 사용자와 요청 수가 늘어나면 월 100~200달러씩 비용을 추가하면 되고 무엇보다 서버 확장에 신경쓰지 않아도 됐다. 푸시 발송은 100만대의 기기까지 발송이 무제한 무료였고 크래쉬리포트와 유저 리텐션 분석도 심플하고 쓸만했는데 무료였다. 역시 무료인 2TB 트래픽은 상용 CDN을 사용하면 수십만원의 비용이 든다.복잡한 쿼리를 작성하기 어렵고 서버사이드 코드를 디버깅하기 쉽지 않아 서버 로직이 복잡한 서비스에는 적합하지 않았지만 계속 보완된다는 느낌이 있고 무료이니 불편해도 감수하고 쓸만 했어서, 이외에는 단점을 찾기가 어려울 정도였다. 무료티어가 워낙 후해서 돈을 내고 쓰는 개발자가 얼마나 될까 싶다는 점이 오히려 불안요소였다. Parse 그리고 페이스북 입장에서 수익성이 어떻게 확보될까 의구심이 들었던 것이다.  수익성 측면에서 무료로 사용하던 앱들의 트래픽이 늘어나 과금티어로 넘어가야 하는데 그러려면 100만 다운로드 이상의 중대형 서비스로 성장해야 하고, 그 정도 되면 그 스타트업도 자체 백엔드 엔지니어가 확보되고 백엔드 로직도 복잡해져 Parse와 궁합이 잘 안 맞게 되는 것이다. 수익성이 아니라면 잠재적인 가치로써 Parse를 사용하는 스타트업과 페이스북의 연결고리를 찾아 유저 베이스를 활용하던지 광고 매체로써 활용하던지 방안이 있어야 하는데 페이스북 자체 패밀리들(페이스북, 메신저, 인스타그램, 와츠앱)의 매체력과 광고수익이 워낙 크고 견고하게 성장하는 중인데다 페이스북 애널리틱스와 외부 광고 서비스가 자리잡으면 Parse는 더더욱 투자가치가 떨어진다. 당장 수익성이 없고, 잠재적인 가치도 잘 모르겠고, 똑똑한 내부 엔지니어들이 묶여 있고, 무료로 쓰는 개발자들은 매일 뭐 만들어달라 뭐 고쳐달라 요청을 하니 '우리가 이걸 왜 붙들고 있어야 하지' 내부 논의가 계속 있어왔을 것 같은데, 그래도 작년 가을까지는 페이스북 코리아에서 Parse 관련 세미나와 컨퍼런스도 열고 미국에서 F8이 열린 시점에는 IoT와 React로 확장하는 등 좀더 적극적으로 활용하려는 듯 했다. 작년 겨울부터 분위기가 이상해졌다. 우선 작년 말 크래쉬리포트 서비스 종료. Parse의 서비스의 일부이긴 했지만 다른 대안과 비교해서 확실한 우위가 있던 서비스여서 '수익성'의 이유 외에는 정리할 이유가 없어보였다. 그 동안 문제 삼지 않았던 '수익성'이 이제는 문제가 된건가? 그러면 사실 Parse 전체 서비스도 접을 수 있다는 생각이 들었다. 그리고 이어서 나온 '오픈소스화'와 'Heroku 연동'. 오픈소스는 좋은 의미 또는 서비스의 발전을 위해서라고 볼 수도 있는데 Heroku 연동은 굳이 왜? Parse 입장에서나 Parse를 쓰는 개발자 입장에서나 백엔드를 Parse 클라우드 코드 대신 Heroku로 이동할 이유가 없어 보였다. Parse를 접게 되어 마이그레이션 해야 한다면 모를까...??? 가 현실이 되었다.나도 작년까지는 서버비 한 푼 내지 않고 대부분의 서비스를(수십개) Parse에 올렸었고 주변에나 Parse 세미나에서도 Parse의 장점에 대해 이야기하곤 했는데... 수익성 없는 앱들을 정리하면서 Parse에 대한 의존도가 낮아지긴 했지만 지금 제작하고 있는 것들부터 마이그레이션 해야 하고, 추천했던 지인들에게는 마이그레이션 전략을 컨설팅해야 할 판이다. 서비스 종료라는 극단적인 선택을 하기 전에 무료 티어를 좁혀서 수익화를 한 상태로 좀더 오래 버텨줬으면 어땠을까 하는 아쉬움이 든다. 구글앱스도 수익화를 하면서 유지하듯이. 광고 외의 B2B 비즈니스에서 페이스북에 대한 신뢰가 많이 하락하지 않을까 싶다. 마이그레이션 비용은 상당하다. 우선 Parse의 슬로건이 백엔드 작업 없이 백엔드를 이용할 수 있는 것이었기 때문에 이제 백엔드를 직접 구성하던지 Parse가 제공하던 서비스들의 대체제들을 각각 찾아 옮겨야 하고, 초기부터 그런 대안으로 구축한 것보다 이전하는 비용이 훨씬 큰 것은 당연하다. 클라이언트 엔지니어가 Parse로 구축했다가 아직까지 백엔드 엔지니어가 없는 서비스들은 그냥 정리될 가능성도 크다. 사실 백엔드 서비스들의 이용료 자체는 많이 낮아진 상태이기 때문에 여기서 말하는 마이그레이션 비용은 대부분 외주/컨설팅이나 백엔드 개발자 채용 등의 엔지니어링 비용이다. 나도 대안들을 이제 막 찾기 시작했지만 이전할 수 있는 대안들을 정리하면서 마무리해본다. Parse DB: http://firebase.com/ (구글이 인수했다. 데자뷰의 느낌이 들 수도 있지만 그래도 믿어보자)Parse Push: http://valuepotion.com/ (푸시 & 분석& 마케팅툴 - 카카오 국내 자회사의 글로벌 서비스)https://www.pushwoosh.com/ (urbanairship보다 저렴하다고)Parse Crash Reporting: http://crashlytics.com (트위터 인수, 과거에 유료였으나 무료로 전환됨)Parse Cloud Code:http://heroku.com/ (Parse의 Heroku 연동과 함께 살펴보자)https://github.com/ParsePlatform/parse-server (Parse에서 제공한 서버 오픈소스. 이를 활용한 마이그레이션 서비스가 나올 듯 싶다)

Overview대학원에서 소프트웨어 공학을 전공하고 있습니다. 이번 학기엔 ‘빅데이터 분석’ 과 ‘대용량데이터베이스관리론’ 과목을 수강하면서 생애 처음으로 R Studio 프로그램을 설치해봤는데요. 머신 러닝을 다뤄본 적도, 자연언어처리 분야를 개발한 적도 없지만 어느 날 텍스트 마이닝 관련 강의에서 불현듯 이런 생각이 떠올랐습니다. “내가 좋아하는 가수로 텍스트 마이닝을 하면 어떤 결과가 나올까?”머릿속으로 생각하는 것과 내가 직접 구현을 해보는 것은 절대 다른 법! 일단 도전해보기로 했습니다. 개발 3년과 덕질 10년의 실력을 쏟아 부을 겁니다.지금까지 예쁜 디자인이라고만 알고 있었던 WordCloudStep1. 트위터 Developer 에서 인증키 받기트위터 Developer (Twitter Developer Platform — Twitter Developers) 에 접속해서 개인 계정으로 로그인하고, 오른쪽 위의 Apply를 클릭합니다.Twitter standard APIs > Get started with standard access를 클릭합니다.등록된 개발자 앱이 없으면 Create an app의 apps.twitter.com을 클릭합니다.Create New App을 클릭합니다.각 항목을 입력합니다. 저는 Website 가 없기 때문에 로컬 호스트를 기재했습니다.약관에 동의한 후 Create your Twitter application을 클릭합니다.만약 어플리케이션 이름이 중복된다면 위와 같은 에러 메세지가 나올 겁니다. 정상적으로 어플리케이션이 등록되면 위의 화면과 함께 API Key를 발급받을 수 있습니다. Consumer Key (API Key) 옆의 내용 (캡쳐화면에는 비공개)을 클릭하면 API Key 뿐만 아니라 API Secret, Access Token 등 세부 내용을 관리할 수도 있습니다.Step2. R Studio 설치하기 (Mac OS 기준)구글에서 R for macOS를 검색을 하면 맨 위에 설치 페이지가 보입니다. 1)먼저 R 패키지를 설치해야, 나중에 R Studio를 설치했을 때 실행이 가능합니다.R Studio 홈페이지에서 R Studio를 다운받습니다. 다운로드 링크는 여기를 클릭하세요.RStudio가 정상적으로 실행이 된다면, 이제 준비는 끝났습니다! Step 3. 필요한 패키지를 먼저 설치하기따로 설치가 필요한 패키지는 RStudio에서 명령어로 설치할 수 있습니다.—한 개씩 설치하는 법install.packages(“packageName”)—여러 개의 패키지를 한 번에 설치하고 싶을 땐 위와 같이 설치할 수 있습니다.—여러 개를 한꺼번에 설치하는 법install.packages(c(“package1”, “package2”,”package3”))—설치를 했다고 해서 바로 사용할 수는 없습니다. 이 패키지를 사용하겠다는 명령어를 다시 입력해야 합니다.—설치한 패키지를 사용하기library(“packageName”)—이번 글에서는 아래와 같은 패키지들이 필요합니다.twitteRROAuthbase64enchttpuvtmSnowballCwordcloudRColorBrewerStep 4. 트위터 api와 연동하여 WordCloud 생성하기먼저 각자 API 관련 Key 들로 객체를 생성해주고, setup_twitter_oauth() 메소드를 사용하여 Twitter API에 접근합니다.searchTwitter 4) 라는 함수를 사용하면, 트위터 API 를 통해 관련 트윗 내용을 추출할 수 있는데요. 좋아하는 일본 아이돌 가수인 “아라시”를 키워드로 추출하려고 첫 번째 파라미터에 “Arashi”를 넣었습니다. 그 뒤의 내용은 영문으로 작성된 최근(Recent) 트윗을 최대 1500개까지 리턴 받겠다는 의미입니다. resultType에는 popular를 넣으면 가장 인기있는 트윗을 받을 수도 있습니다.데이터를 가져오면, 위와 같이 데이터가 추출된 것을 확인할 수 있습니다.이제 matchTweets에 있는 내용으로 분석가가 되어 마음대로 데이터를 가공할 수 있습니다. class 등으로 구조와 클래스를 확인할 수 있을 뿐만 아니라, nchar() 를 이용해 트윗당 문자 수를 계산할 수도 있습니다. 이번 글에서는 위와 같이 트윗을 20개 추출했습니다.각각의 트윗을 보면, 이상한 코드나 슬래시 등 필요 없는 데이터들이 포함되어 내려온 것을 확인할 수 있습니다. 이 부분들을 제거해 깔끔한 데이터로 가공해보겠습니다. 그리고 텍스트 집합이라고 볼 수 있는 Corpus를 생성한 후, WordCloud 까지 생성해볼게요.데이터를 Corpus 로 만들 때는 Corpus() 를 사용하면 됩니다. 저는 VectorSource 라는 명령어를 사용해 단어들을 Vector로 바꿔주었고, 데이터가 잘 들어갔는지 확인하기 위해 inspect() 를 사용했습니다.사람이 읽기 불편한 단어들을 제거하는 건 tm_map 함수 하나면 충분합니다.위의 이미지를 보면, 각 행마다 특정 특수문자들을 제거하기 위한 명령어가 있습니다. 중간 부분엔 stopwords 라는 단어가 있는데, 영어 문장에 들어가는 i.e 나 etc 같은 표현들을 제거할 수 있는 겁니다. 그 외에도 대문자를 소문자로 바꾸거나 번호를 제거하는 등의 옵션들이 이미 R에서는 제공되고 있기 때문에, 우리는 입맛에 맞게 가져다 쓰기만 하면 됩니다.이제 대망의 WordCloud를 만들 차례입니다.max.words는 최대 N개의 단어를 고르는 옵션이며, min.freq는 최소 N번 이상 나온 단어, random.order = FALSE는 제일 많이 나온 단어가 먼저 나오도록 지정하는 옵션입니다. colors는 지정하지 않으면 검정색으로만 나오지만, 알록달록 예쁘게 표현하고 싶다면 여러 옵션을 지정해서 Frequency 에 따라 다른 색이 나오도록 할 수도 있습니다. 5) 첫 번째 이미지가 이번 글의 예제로 얻은 결과인데요. 추출 언어를 영어로만 한정했더니 일본어 발음을 영문으로 표현한 데이터가 많았습니다. 기타 설정을 변경하여 다시 추출한 게 바로 두 번째 이미지입니다. 큼직큼직하게 나온 단어들을 보면 DVD 나 블루레이 출시와 관련된 트윗이 대다수인 것을 볼 수 있는데요, 검색 결과 최근 2017-2018 라이브 투어 ‘Untitled’가 출시된 것을 확인할 수 있었습니다. 기타 작게 표현된 단어들을 보면 아라시의 노래 제목들도 확인 가능한데, 이 노래들이 인기있다는 것도 예측할 수 있습니다.Conclusion지금까지 R을 이용해 트위터 API 와 연동한 텍스트 마이닝을 했습니다. 데이터를 WordCloud로 생성하는 것도 해봤고요. 이번 글에서는 기본적인 예제를 다뤘지만 텍스트 마이닝의 세계는 아주 깊고 넓습니다. 만약 이 글로 텍스트 마이닝에 조금이라도 흥미가 생겼다면 일단 도전해보세요! 좋아하는 것과 연관 지어서 따라 하다 보면 꽤 즐거운 시간이 될 겁니다.참고1) 18년 6월 6일 기준이다.2) Twitter Sentiment Analysis Tutorial3) Text mining: Twitter extraction and stepwise guide to generate a word cloud4) R 함수 관련 설명은 R Documentation 사이트에서 확인할 수 있다. 5) 색상 옵션이 궁금하다면 여기에서 참고할 수 있다. 6) 머신러닝 언어처리 - R로 WordCloud 만들어보기 - 데이터 사이언스 랩글김우경 대리 | R&D 개발1팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유 #R #텍스트마이닝

안녕하세요?크몽(www.kmong.com) 개발자SEAN입니다.오늘은 요즘 말이 많이 나오고있는 IT용어중에서 사물인터넷(IOT)에 대해서 적어 봅니다. 위키피디아의 사물인터넷의 정의는 '사물 인터넷(Internet of Things, 약어로 IoT)은 각종 사물에 센서와 통신 기능을 내장하여 인터넷에 연결하는 기술을 의미한다. 여기서 사물이란 가전제품, 모바일 장비, 웨어러블 컴퓨터 등 다양한 임베디드 시스템이 된다. 사물 인터넷에 연결되는 사물들은 자신을 구별할 수 있는 유일한 아이피를 가지고 인터넷으로 연결되어야 하며, 외부 환경으로부터의 데이터 취득을 위해 센서를 내장할 수 있다.모든 사물이 해킹의 대상이 될 수 있어 사물 인터넷의 발달과 보안의 발달은 함께 갈 수밖에 없는 구조이다.'라고 정의가 되어있습니다.예를 들자면 아침에 집에서 알람이 울리면 그와 동시에 토스트기계가 반응하여 저절로 빵이 구워진다든지 집을 나서기 직전 문앞에서 오늘의 날씨를 알려준다든지, 모든 전자기기에 접목을 시킬수있습니다. 또다른 예를 들자면 카페의자에 센서를 달아서 카페마다 자리가 몇자리 남았는지 몇명이 있는지 등을 파악하여 굳이 찾아가지 않아도 내가 쉽게 자리가 있는 카페를 찾을 수 있습니다.  사물인터넷은 매우 좋지만 쉽게 대중화 되지 못하는 점은 위의 정의와 같이 보안에 매우 취약합니다.예를 들어 위의 카페의 정보를 잘못 보이도록하여 그 카페에 못가게 한다든지, 집안의 기계를 다른사람이 조종을 한다든지의 개인 프라이버시 침해가 발생 할 수있다는 것이겠지요. 그리고 또다른 문제점으로는 비용이 많이 든다는 겁니다. 이 점도 무시를 할 수없겠지요. 조그마한 장비라도 여기저기 붙여야하고 그 기기를 연결도 시켜야하고 쉬운 문제는 아닐 듯합니다.언젠가는 대중화 되는 날이 있겠지요?저도 기대해봅니다.이상 크몽 개발자 SEAN이었습니다.#크몽 #개발자 #개발팀 #팀원소개 #기업문화 #조직문화

Read in English같이 일하고 있는 직장 동료들에 대해 얼마나 알고 계시나요? 엑스브레인처럼 작은 팀의 경우에는 함께하는 한 분 한 분이 팀 전체 분위기에 끼치는 영향이 상당하답니다. 또한, 머신러닝 툴 ‘다리아’로 저희가 꿈꾸는 데이터 사이언스계의 변혁을 일으키려면, 이를 위해 일하는 팀 또한 서로 잘 알고, 협력할 줄 알아야겠죠.각각 개성이 넘치지만, 서로 모여 엑스브레인의 매일매일을 풍족하고 즐겁게 만들어가는 팀을 소개합니다! 각 멤버들의 일상과 엑스브레인에서의 직무에 대해서도 알아보고, 또 뉴욕타임즈에 실린 “상대방과 사랑에 빠질 수 있는 36가지 질문” 중 직장 동료에게 할 수 있을 만한, 가장 흥미로운 질문들을 추려서 진행한 인터뷰를 통해 엑스브레인 팀 멤버 개개인의 색다른 매력을 만나보세요.(그렇다고 진짜로 사랑에 빠지시면 곤란합니다…)올해 8월에 합류하신 용현님은 종민님과 함께 다리아의 소프트웨어를 책임지고 있는 엑스브레인의 엔지니어이십니다. 자칭 노잼이라고 하시지만, 사실 VR의 미래와 축구에 관심이 정말 많으신 분이죠. 가끔 모니터에 코드 대신 축구게임을 띄워놓고 계신 걸 목격하기도 했답니다…액티브한 엑스브레인을 지향하는 용현님을 만나보세요!창밖을 바라보는 용현님은 무슨 생각을 하는걸까요…(궁금)안녕하세요 용현님! 엑스브레인에서의 용현님의 역할에 대해서 얘기해주세요용현: 저는 소프트웨어 엔지니어로서 종민님과 함께 소프트웨어 인프라를 개발하고 테스팅하는 역할을 하고 있습니다.용현님의 엑스브레인에서의 하루 일과는 어떻게 되나요?용현: 요즘은 점심 때쯤 나와서, 그때그때 관련된일을 합니다. 오늘은 MS SQL이라는 다른 데이터베이스에서 데이터를 가져오는 테스팅을 했습니다. 가끔은 산책을 즐기기도 하고, 주로 저녁 식사 후 작업을 하다가 퇴근합니다.용현님의 직무 중 가장 즐기는 일은?용현: 머신러닝 모듈을 클라우드 시스템에 분산처리 하기 위해서는 수진님이 개발하신 걸 스파크로 바꾸고, 코드를 보고 변형해가면서 분석해 보는게 제일 재밌는 것 같아요.반대로, 가장 하기 싫은 일은?용현: 시스템을 테스트하기 위해 환경을 구축하는 일이 가장 어렵습니다. 가끔 지시대로 해도 잘 안되는 경우가 발생하거든요.용현님 책상에 있는 물건 중 용현님을 가장 잘 대변한다고 생각하는 아이템은?용현: 책상에 있는게 별로 없어서…아마 랩탑이겠죠? 입사할 때 회사에서 제공해준 거대한 랩탑.“거대한 랩탑"어떤 계기로 소프트웨어 엔지니어가 되셨는지?용현: 원래는 전공으로 역사를 정했는데, 주변의 컴퓨터 공부를 하는 사람들을 보면서, 직접 결과물을 고안해내고 만드는 과정이 신기했어요. 내가 생각하는 대로 아웃풋을 만들 수 있다는 점이 매력적이어서요.왜 엑스브레인인가요?용현: 일단 신입 개발자로서 아직 개발되고 있는 단계의 제품 개발에 합류할 수 있는 기회를 얻고 싶었어요. ‘다리아’ 개발 과정을 초기부터 일련으로 지켜볼 수 있다는게 신기하고. 또 프로그래밍 공부를 늦게 시작한 편이라 수학적인 배경이 부족하다고 느낀 적이 많았는데, 작업을 하면서 그런 쪽으로도 많이 배울 수 있어서 좋고요.팀 내 가장 최근 합류한 멤버 중 하나로서, 용현님이 생각하시는 엑스브레인의 비전을 말해주세요.용현: 엑셀처럼 일상에서 쉽게 접하고 쓸 수 있는 머신러닝 툴의 대명사가 되는게 목표이지 않을까요?작업할 때 주로 듣는 플레이리스트 top 3 공유해 주세요용현: 코딩할 때는 주로 EDM을 듣는 편입니다. 집중이 잘되기도 하고요. Hardwell On Air이라는 스테이션을 자주 듣습니다. 최근에 나온 에픽하이 트랙도 자주 듣고 있고요.씨네마 소사이어티 때 추천하고 싶은 영화가 있다면?용현: 와치맨 (2009). 빌런이기도 한 주인공 로셱이 매우 매력적이고, 재미있습니다.10년 뒤 지금, 용현님은 어떤 모습일까요?용현: 일하는 건…지금의 모습만 유지되었으면 좋겠네요. 데드라인에 크게 쫓기지 않고, 공부도 하면서 자기계발할 시간도 갖고, 시간이 나면 친구들과 축구도 할 수 있는 사람이 되어 있었으면 좋겠어요.이 세상의 어떤 사람과도 저녁 식사를 할 수 있다면, 누구와 같이 먹고 싶나요?용현: 딱히 생각이 나지는 않지만… 주커버그? 세상에 대한 다양한 비전이 있는 거 같아서요.만약에 한 명의 엑스브레인 멤버와 식사를 해야 한다면 누구와 하실 건가요?용현: 새로 오신 정갑님과 친해질 겸 식사 같이 하고 싶네요. 이야기도 잘 하시는 것 같고 재밌을 것 같아요.유명해지고 싶나요? 어떤 방법으로요?용현: 아니요.용현님에게 “완벽한” 날이란 어떤 날인가요?용현: 일과를 끝내고 침대에 들어가서, 내일의 일을 걱정하지 않고 잠들 수 있을 정도로 보람찬 하루일 것 같아요.90살까지 살 수 있고 마지막 60년을 서른 살의 마음, 혹은 서른 살의 몸으로 살 수 있다고 해봅시다. 몸과 마음 중 어느 쪽을 택할 건가요?용현: 30살의 몸이요. 마음이란게 젊을수록 꼭 좋은 건 아닌 거 같아요.용현님의 인생에서 가장 감사하게 생각하는 것은 무엇인가요?용현: 이때까지 하고 싶은 것, 배우고 싶은 것을 할 수 있었던 배경이 아닐까요? 또 전공을 바꾼다거나 진로를 선택할 때 독립적으로 정할 수 있었던 부분…그런 특권에 감사하고 있습니다.내일 아침 눈을 떴을 때 어떤 능력이나 특성을 가지게 된다면 어떤 것이었으면 좋겠어요?용현: 하려고 마음 먹은 일을 끝까지 해나가는 행동력, 추진력!오랫동안 하고 싶었던 일이 있나요? 왜 그 일을 하지 않았나요?용현: 요리를 늘 배우고 싶었어요. 학교 다닐 때는 기숙사에 살아서 그럴 기회가 없었고.. 지금이라도 시작하고 싶네요 :)지금까지 용현님 인생에서 가장 잘해낸 일은 무엇인가요?용현: 무언갈 배우는데 최선을 다한 것일 것 같아요..학교 내에서든 밖에서든.엑스브레인에서 가장 기억에 남는 일이 있다면?용현: 주로 야외에서 했던 이벤트? “규원 산악회”라던지, 함께 축구한다던지… 팀빌딩도 되는 것 같고요.1년 뒤 갑자기 죽을 것이라는 사실을 알게 된다면 지금 용현님의 삶의 방식 중 어떤 걸 바꿀 건가요? 왜 그렇죠?용현: 요즘 푹 쉬지를 못했는데…잠을 더 많이 잘 것 같네요.상대방과 가까운 친구가 되기 위해 상대방이 나에 대해 알아야 할 것을 말해보세요.저는 성격이 무던한 편이라, 누구와도 잘 지내는 편입니다.혹시 농담의 대상으로 삼아서는 안 된다고 생각하는 것이 있다면 어떤 것들이 있을까요?용현: 약자에 관한 농담, 그리고 상대방의 약점에 관한 농담은 삼가야 된다고 봅니다 .내가 생각하는 엑스브레인의 엑기스는?용현: 자율, 배려, 배움….너무 진지한가요?#엑스브레인 #팀원소개 #팀원인터뷰 #기업문화 #조직문화 #팀원자랑

미국 스탠퍼드대학의 Xuefeng Ling 교수팀이 본태성 고혈압 발병 위험을 예측하는 AI를 개발했다고 해요. 이 연구에서 활용한 AI 모델은 의사결정 트리(decision tree) 기계학습 기법을 적용했는데요. 그 결과 AI를 통하여 10명 중 9명은 1년 내 본태성 고혈압 발병 위험을 정확하게 예측할 수 있었어요. 국내외 연구자들은 이 의사결정 트리 모델을 적용하여 고령화 시대에 폭발적으로 증가한 고혈압 환자 진료 부담을 덜 수 있을 거라고 기대하고 있다고 합니다. (기사 원문: AI 훈풍 타고 '최적 고혈압 관리'로 향한다)(Cover image : Photo by Gabe Pangilinan on Unsplash)8주 차 수업에서는 이렇듯 의학 분야에도 도움을 주고 있는 딥러닝 모델의 하나인 의사결정 트리(Decision Trees)와 의사결정 트리의 문제를 해결해주는 랜덤 포레스트(Random Forests)에 대해 배웠습니다. 예시를 통해 알아볼까요?의사결정 트리(Decision Tree)의사결정 트리는 다양한 의사결정 경로와 결과를 트리 구조를 사용하여 나타내요. 의사결정 트리는 질문을 던져서 대상을 좁혀나가는 스무고개 놀이와 비슷한 개념이에요.위의 그림은 야구 선수의 연봉을 예측하는 의사결정 트리 모델이에요. 의사결정 트리를 만들기 위해서는 어떤 질문을 할 것인지 그리고 그 질문들을 어떤 순서로 할 것인지 정해야 해요. 의사결정 트리의 시작을 ‘뿌리 노드’라고 하는데요, 위의 예에서 뿌리 노드인 ‘Years < 4> 참고로, 의사 결정 트리는 회귀와 분류 모두 가능한데요. 위의 그림과 같이 숫자형 결과를 반환하면 회귀 트리(Regression Tree)라 부르고 범주형 결과(A인지 B인지)를 반환하면 분류 트리(Classification Tree)라 불러요.  이렇게 질문을 던지고 그 질문에 따라 답을 찾아가다 보면 최종적으로 야구 선수의 연봉을 예측할 수 있게 돼요. 최적의 의사결정 트리를 만들기 위한 가장 좋은 방법은 예측하려는 대상에 대해 가장 많은 정보를 담고 있는 질문을 고르는 것이에요. 이처럼 얼마만큼의 정보를 담고 있는가를 엔트로피(entropy)라고 해요. 엔트로피가 클수록 데이터 정보가 잘 분포되어 있기 때문에 좋은 지표라고 예상할 수 있어요. 이처럼 의사결정 트리는 이해하고 해석하기 쉽다는 장점이 있어요. 또한 예측할 때 사용하는 프로세스가 명백하며 숫자형/범주형 데이터를 동시에 다룰 수 있어요. 그렇지만 최적의 의사결정 트리를 찾는 것은 어려운 일인데요. 그래서 오버 피팅, 즉 과거의 학습한 데이터에 대해서는 잘 예측하지만 새로 들어온 데이터에 대해서 성능이 떨어지는 경우가 되기 쉬워요. 이러한 오버 피팅을 방지하기 위해 앙상블 기법을 적용한 랜덤 포레스트(Random Forest) 모델을 사용해요.의사결정 트리 코드아래는 의사결정 트리를 구성하는 코드예요. # classification treefrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierclf = DecisionTreeClassifier()clf.fit(xtrain, ytrain)yhat_train = clf.predict(xtrain)yhat_train_prob = clf.predict_proba(xtrain)yhat_test = clf.predict(xtest)yhat_test_prob = clf.predict_proba(xtest)clf.score(xtrain, ytrain)clf.score(xtest, ytest)sklearn.tree에 있는 DecisionTreeClassifier를 임포트 합니다.clf : 의사결정 트리를 의미합니다.clf.fit으로 모델을 학습시킵니다.  clf.predict : 데이터를 테스트합니다.  clf.predict_proba : 데이터 각각에 대한 확률이 주어집니다.  clf.score : 학습 데이터와 테스트 데이터의 정확도를 확인합니다.랜덤 포레스트(Random Forest)랜덤 포레스트는 많은 의사결정 트리로 이루어지는데요. 많은 의사결정 트리로 숲을 만들었을 때 의견 통합이 되지 않는 경우에는 다수결의 원칙을 따라요. 이렇게 의견을 통합하거나 여러 가지 결과를 합치는 방식을 앙상블 기법(Ensemble method)이라고 해요.그럼 랜덤 포레스트의 ‘랜덤’은 어떤 것이 무작위라는 것일까요? 여기에서 ‘랜덤’은 각각의 의사결정 트리를 만드는 데 있어 쓰이는 요소들을 무작위적으로 선정한다는 뜻이에요. 즉 랜덤 포레스트는 같은 데이터에 대해 의사결정 트리를 여러 개를 만들어서 그 결과를 종합하여 예측 성능을 높이는 기법을 말해요. 많은 의사결정 트리로 구성된 랜덤 포레스트의 학습 과정(사진 출처 : 위키백과)랜덤 포레스트 코드아래는 랜덤 포레스트를 구성하는 코드예요.from sklearn.ensemble import RandomForestRegressorrf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=0)rf.fit(xtrain, ytrain)yhat_test = rf.predict(xtest)rf.score(xtrain, ytrain)rf.score(xtest, ytest)sklearn.ensemble에 있는 RandomForestRegressor를 임포트 합니다.  rf : 랜덤 포레스트를 의미합니다.   rf.fit으로 모델을 학습시킵니다.    rf.predict : 데이터를 테스트합니다.    rf.score : 학습 데이터와 테스트 데이터의 정확도를 확인합니다.  이론 수업을 마치며2018년 5월 22일부터 시작한 8주간의 이론 수업이 이로써 마무리가 되었어요!! 매주 3시간 동안 어려운 내용의 수업을 듣는 게 힘들기도 했지만 그만큼 얻은 게 많아서 뿌듯하기도 합니다. 이론 수업과 AI스쿨 후기는 아쉽게도 이번이 마지막이지만, 앞으로 8주간은 팀 프로젝트 과정과 커리어 코칭 과정이 기다리고 있어요! 지금까지 8주간 이론 공부를 열심히 했기 때문에 굉장히 기대가 되네요. 살짝 알려드리면 저희 조는 시각장애인과 청각장애인을 위한 상황 해설 솔루션을 주제로 프로젝트를 진행하려고 해요! 아직 추상적인 부분이 많아 조교님으로부터 피드백을 많이 받게 될 것 같지만 그동안 배운 이론을 적용시켜서 높은 퀄리티로 프로젝트를 완성시키고 싶다는 욕심입니다. :) 이론 수업의 시작과 함께 우연한 기회로  AI스쿨 후기를 쓰게 되었는데요. 수업 내용도 어렵고 글쓰기도 익숙하지 않아 쉽지 않았지만 배운 내용을 최대한 공유하고자 했습니다. 이를 통해서 배운 내용을 복습하고 부족한 부분을 알 수 있어서 무척 뜻깊은 경험이었습니다. 부족하지만 이 글을 읽고 조금이라도 도움이 되었으면 좋겠어요! AI 스쿨이 인공지능 엔지니어를 꿈꾸는 제게 큰 발걸음이 될 수 있도록 앞으로도 저는 프로젝트에 전력을 다할 것 같습니다. 8주 동안 열심히 수업 들으신 수강생 여러분 모두 좋은 결과가 있기를 바랍니다!* 이 글은 AI스쿨 - 인공지능 R&D 실무자 양성과정 8회차 수업에 대해 수강생 최유진님이 작성하신 수업 후기입니다.

Backbone이란?Backbone은 자바스크립트 프레임워크로 MVC 패턴을 적용하여 웹 애플리케이션 개발할 수 있도록 돕는 유용한 프레임워크입니다. MVC 패턴에 대해서는 밑에 더 자세히 설명하기로 하고 간단히 Backbone을 적용한 후의 장점을 소개하면 깔끔하게 뷰와 로직을 분리할 수 있어 코드를 유지 보수하는데 드는 시간이 줄며 기능 수정 혹은 기능 확장이 쉬워진다는 점등을 들 수 있습니다.또한, Backbone에서는 Underscore 라이브러리를 사용하는데, 이 라이브러리에서 제공하는 템플레이트 기능을 통해 뷰의 재사용과 설계를 쉽게 할 수 있다는 점도 장점입니다.만약 서버 측에서 RESTful한 URL을 제공한다면, Backbone을 사용하여 얻을 수 있는 이점이 더 확실해집니다. 모델에 RESTful한 URL을 제공하면, 간단하게 서버와 동기화하면서 그에 따르는 뷰의 변화 따위를 손쉽게 구현할 수 있습니다.RESTful한 인터페이스 설계에 대해서 궁금하시다면 이전에 올라온 글을 참조해보세요. Backbone 기반으로 설계된 여러 웹 애플리케이션 중에는 여러분이 잘 알고 있을만한 서비스들도 있을 것입니다.MVC 패턴?이미 MVC라는 용어에 익숙하신 분들도 많겠지만, 생소하신 분들을 위하여 간단히 정리해보면 MVC 패턴은 디자인 패턴 중의 하나로 모델(실제 쓰일 데이터)과 모델을 보여줄 뷰(인터페이스) 그리고 사용자로부터의 입력을 받아 모델과 뷰를 중재하는 컨트롤러로 나누어서 구현을 해나가는 방식을 말합니다. GoF 책에도 이 패턴이 소개되어 있지요.모델은 뷰나 컨트롤러와 무관하게 작성되는데 그런 모델을 뷰가 관찰하고 있다가 모델의 변화에 따라 적절히 뷰의 모습을 바꾸게 되므로 서로 투명하게 작동하게 됩니다. 즉 모델만 잘 설계해서 만들어주고 그에 따르는 뷰의 모습만 정의하면 그다음부터는 지저분하게 모델의 상태에 따르는 코드를 직접 처리할 필요가 없다는 장점이 있습니다.Backbone이 MVC 패턴을 적용하기 위한 프레임워크라고 하였지만, 실제로 Backbone에서는 MVC 패턴의 변형인 MVR 패턴을 사용합니다. 컨트롤러 대신 Router가 쓰이는 형식인데, 이 링크에서 Backbone의 Router에 대한 자세한 설명을 제공하고 있습니다. 하지만 Router가 컨트롤러의 역할을 대행하는 것은 아니고, 대부분의 Backbone 예제를 살펴보면 실제로 컨트롤러가 담당하는 업무들을 뷰에 이관하여 처리하는 것을 볼 수 있습니다. MV* 패턴 중에는 MVP 패턴이나 MVA 패턴 같은 MVC 패턴의 변형들이 존재합니다만 그 바탕을 이루는 Model-View의 관계는 변하지 않는 것을 볼 수 있습니다.Simple code snippet간단한 예제를 통해 실제 코드 상에서 어떤 식으로 Backbone을 적용하는지 알아보겠습니다.모델먼저 모델을 정의해야 합니다. 가령 밑의 코드에서는 사각형 모델을 정의하고 있는데요, 기본값을 지정해 줄 수 있고, 사각형 모델과 관련된 함수들을 정의해놓은 것을 볼 수 있습니다.var Shape = Backbone.Model.extend({ defaults: { x:50, y:50, width:150, height:150, color:'black' }, setTopLeft: function(x,y) { this.set({ x:x, y:y }); }, setDim: function(w,h) { this.set({ width:w, height:h }); }, });이렇게 Backbone.Model.extend 함수를 통해 모델의 청사진을 구성하게 됩니다. 이 모델을 이용하여 뷰를 구성할 수 있습니다.콜렉션Backbone.Collection.extend({ model: Shape });많은 상황에서 복수의 모델을 다루게 될 일이 생깁니다. 가령, 게시판에 올라온 글들은 게시물의 집합이라고 볼 수 있겠죠. 콜렉션을 통해서 이러한 복수의 모델의 집합을 만들어낼 수 있습니다. 위의 코드에서는 앞서 소개한 Shape 모델의 콜렉션을 정의한 것을 볼 수 있습니다. 모델과 마찬가지로 콜렉션도 뷰에 바인딩할 수 있고, 콜렉션에 관련한 이벤트(change, add, remove)를 뷰과 관찰하게 할 수 있습니다. 또한, Underscore 라이브러리에서는 콜렉션과 밀접하게 관련된 여러 함수를제공합니다.뷰var DocumentRow = Backbone.View.extend({ tagName: "li", className: "document-row", initialize: function() { this.model.bind('change:name', this.render); }, events: { "click .icon": "open", "click .button.edit": "openEditDialog", "click .button.delete": "destroy" }, render: function() { // render or update something } });기본적으로 뷰에 뷰와 관련된 모델이나 콜렉션을 바인딩하게 되는데요, 이 바인딩을 통해 뷰는 모델이나 콜렉션의 상태를 관찰하고 변화를 감지하여 바인딩 시 전달한 핸들러를 통해 적절한 행동을 수행할 수 있게 됩니다. 위의 예제를 보면 모델의 name 속성 변경 시 render 함수를 호출하도록 바인딩한 것을 알 수 있습니다. 또한, 뷰에 관련한 이벤트와 그에 관련된 핸들러를 events에 정의해놓을 수 있습니다. 보통 render 함수 내에서 뷰를 구성하거나 혹은 바인딩 된 모델, 콜렉션의 변화에 따르는 뷰의 변화를 적용하게 됩니다.뷰에 관련된 더 자세한 사항은 뷰 문서를 참조하시기 바랍니다.템플레이트var compiled = _.template("hello: <%= name %>"); compiled({name : 'moe'}); => "hello: moe"Underscore에서 제공하는 템플레이트 기능을 이용하여 문자열을 곧바로 html 요소로 만들어낼 수 있습니다. 또한, 템플레이트 내에 자바스크립트 함수 등을 삽입하는 기능도 제공합니다. 기본적으로 Underscore에서 템플레이트 기능을 제공하지만, 그 외에도 여러 라이브러리가 있습니다.가령 mustache를 이용해서도 똑같은 기능을 할 수 있습니다. 필요에 따라 유연하게 템플레이트 라이브러리를 바꿀 수 있다는 점이 매력이라고 볼 수 있습니다. Backbone 공식 사이트에서도 이러한 템플레이트 라이브러리를 이용하는 것을 권장하고 있습니다.Ember.jsBackbone이 나름의 역사가 있는 프레임워크이기 때문에 많이 쓰이고 있지만, 그 외에도 비슷한 기능을 제공하는 프레임워크가 많습니다. 그 중의 하나인 Ember.js가 있습니다. Ember.js의 장점이라면 기본적으로 Handlebars라는 템플레이트 라이브러리를 지원함과 동시에 Backbone보다 심화된 여러 기능을 제공하는 점이 있습니다.그러면서도 사용의 꼴이 Backbone과 비슷하므로 만약 Backbone을 사용해 본 적이 있다면 적응하기도 쉽습니다. 참고로 아래에 여러 MVC프레임워크를 소개하고 장/단점을 분석한 사이트의 링크를 달아두었는데 여타의 프레임워크보다 더 좋은 점수를 받기도 하였습니다.Backbone 말고 다른 MVC프레임워크를 원한다면, 특히 자체 템플레이트 라이브러리를 지원하는 프레임워크를 원한다면, Ember.js 사용을 고려해 보는 것이 어떨까요?더 읽어볼 만 한 것An Intro to Backbone.jsBackbone.js by exampleBackbone Tutorials위의 사이트들은 제가 Backbone을 공부하면서 참고한 사이트들입니다. 영문 사이트이지만 코드만 훑어 봐도 그 의도와 얼개는 파악할 수 있을 것으로 생각합니다. Backbone 공식 사이트에서 제공하는 튜토리얼 사이트도 방문해볼 가치가 있습니다. Backbone을 이용하여 개발한 간단한 서비스의 소스코드를 공개해 놓았습니다.The Top 10 Javascript MVC Frameworks ReviewedJourney Through The JavaScript MVC Jungle위 두 사이트에서는 앞서서 소개한 Backbone과 Ember.js 외의 여러 MV*패턴 프레임워크를 소개하고 장단점에 대하여 분석해놓았습니다.마치며이상으로 Backbone 도입과 그에 따르는 장점을 살펴보았습니다. 일반적인 홈페이지와 제작과는 약간 양상이 다른 웹플리케이션(웹 + 애플리케이션)개발자 분들은 프로젝트에 MVC 패턴 프레임워크를 적용해 보면 어떨까 하는 생각이 듭니다. 프로젝트의 생산성에 크게 이바지할 수 있으리라 생각됩니다.#스포카 #개발 #개발자 #인사이트 #Backbone #일지 #개발팀

스마트링크 시즌2 채용공고에 보내주신 뜨거운 반응 감사합니다!! 정말 많은 분들의 열정과 관심에 분주하지만 즐거운 만남들을 여럿 가질 수 있었습니다. 그리고 드디어!! 은하철도에 함께 탑승할 5명의 동료가 최종 선발되셨습니다. 뜨거운 관심과 지원에 다시 한번 감사드리며 아쉽지만 이번에 함께하지 못한 분들도 저희가 좌석을 보다 넉넉하게 꾸리게되면 함께할 수 있는 날이 오면 좋겠습니다.여기서 잠깐!그렇다고해서 스마트링크 시즌2 채용이 완전히 완료된 것은 아닙니다. 스마트링크는 언제나 좋은 분들과 함께할 준비가 되어있습니다. 상시채용 형태로 계속 이어나갈 예정이니 스마트링크 은하철도에 관심있는 분들은 언제나 문을 두드려 주시면 감사하겠습니다. 그럼 새로운 동료들과 슬슬 날아갈 준비를 하러 이만 :) - 2019. 6. 25 어느 기분좋은 화요일---------------------------------------------------------------------안녕하세요. 스마트링크의 Mike 라고 합니다. 기획과 마케팅을 담당하고있죠. 스마트링크는 작년부터 저희와 함께할 분들을 애타게 찾고 있습니다. 그 사이에 많은 분들을 뵙고 기회를 도모하기도 했습니다. 여러 다양한 경험을 축적하기도 했구요. 이렇게 여러 과정을 거치던 와중에 그동안 아기다리고기다리던, 그리고 열심히 준비했던 성과들이 하나둘 나오기 시작했습니다. 마치 미드에서 시즌이 바뀌는 것처럼 우리에게 근본적인 패러다임의 변화가 있었다랄까요? 이런 변화를 염두하며 지난 채용공고를 봤는데...안되겠어. 다시 써야겠어!그래서 이렇게 시즌2 만을 위한 채용공고를 작성하는 중입니다. 스마트링크의 시즌2는 어떻게 진행되고 그래서 어떤 분들과 함께하고 싶은지 지금부터 이런저런 이야기를 해보도록 하겠습니다.  뭐하는 회사임?스마트링크는 소프트웨어 개발사 입니다. 끝. 참 쉽죠? 그런데 세상은 넓고 소프트웨어 개발사는 넘치고 넘칩니다. 그런데 뭐가 그렇게 다른가? 라고 물으신면! MVP(Minimum Viable Product) 소프트웨어 개발 컨설팅 전문 업체라고 말씀드릴 수 있겠습니다. 이게 뭔말이냐 하면 덩치 큰 SI도 진행하지만 주로 스타트업 또는 초기 사업 아이디어가 빠르게 시장에 진입할 수 있도록 기획, 디자인, 개발, 테스팅, 데브옵스까지 (물론 견적에 따라 달라집니다! 단호! ㅋㅋ) 풀 패키지로 작업하는걸 좋아하는 업체라고 보시면 되겠네요. 그래서 프로젝트 기간이 짧고 굵은게 많죠. 늘어지는 프로젝트 별로 안좋아 합니다. AtoZ로 빠르게, 효율적으로, 효과적으로! 일하는걸 선호하고 실제로 그렇게 일을 진행합니다. 그런데 아마 이런 의문이 드실거에요. 왜 작은일 맡는걸 좋아하지? 사실, 규모가 중요한게 아니라 AtoZ 라는게 중요합니다. (심지어 예산 높은 큰 프로젝트 요청을 까기도 합니다. 꽤 자주;;) 그 이유는? 면접때 질문 주시면 신나게 답해드리도록 하죠 ㅎㅎ 다 이유가 있습니다!  누가 일하고 있는데?AtoZ, 풀패키지로 일하는걸 좋아한다는 대목에서 아시겠지만 있을 사람은 다 있습니다. 기획, 디자인, 개발 인력 모두 있구요. 그래야 일이 되겠죠? 다만 현재 사람수가 많지는 않아요. 소수정예! 하지만 모두 각 분야에서 베테랑들이라 자부합니다. 특히 개발사이니만큼 모든 분야는 개발을 중심으로 돌아가구요, 각 영역을 생판 모르는 분야로 치부하지않고 서로를 끊임없이 알아가고 파악하고 융화되는 방식으로 일합니다. 예를 들면 기획과 개발은 DB구조나 Convention을 공유하고, 디자인은 Front-end 최적화된 디자인과 UI/UX를 뽑아냅니다. 여기서 일일이 언급하기는 뭐하지만 일 잘하는 사람들이 모여있다고 자부하고 있고, 앞으로 동료들도 일 잘하는 사람을 가장 원하고 바라고 있습니다. 일을 잘한다는 기준이 절대적일 수는 없겠지만, 예를 들면 이런거죠. 최대한 정확하고, 낭비나 누수없이, 빠르게 문제를 해결하기 위해 계속 꼼수를 쓰는 사람들! 이랄까요? 세상에 (노는것 포함) 할일이 얼마나 많은데! 극단적 효율을 추구하는 집단이라고 보시면 되겠습니다.  제대로된 꼼수는 사실 탄탄한 정석 바탕에서 나올 수 있다죠.다만 아직 목마릅니다. 일을 더 잘하고 싶어요. 그래서 우리는 시즌1을 보내면서 내부를 다지는 일도 지속적으로 탄탄하게 단내 나도록 해왔습니다. 그리고 슬슬 그 결과들이 눈 앞에 펼쳐지고 있네요. 그래서 결심할 수 있었습니다. 이제 확장의 시기가 왔다! 시즌2로 나아갈 때가 되었다!   시즌2라...시즌1엔 어떻게 했고, 시즌2에서는 어떻게 할건데??시즌1에서 스마트링크 작업방식을 정의내리자면 이렇습니다.천상천하유아독존!!네, 그렇습니다. 각자 부여된 일을 독자적으로 수행해서 최종 결과물을 내는 방식이었죠. 내부적으로 진행하는 일이야 Agile 방법론을 적극 도입한다해도 외부 프로젝트를 진행하는 경우에는 어쩔 수 없는 Waterfall 방식이었습니다. 기획 작업을 마무리하면, 받아서 디자인 작업을 하고, 마지막으로 개발을 완료하는 방식이었죠. 특히 개발은 Ownership을 기반으로한 책임개발제(라 쓰고 독박이라 읽는다)로 운영되고 있었습니다. 이 방식으로 운영했던 이유는 모호한 업무분담과 그로 인한 누수를 최소화하기 위한 방책이었죠. 사공이 많으면 배가 산으로 간다는 속설을 극복할 방법이기도 했구요. 실력있는 개발자를 중심으로 이 방법은 한동안 잘 유지되는듯 했습니다. 그런데 계속 이렇게 운영하다보니 이런 상황이 발생했습니다.될놈될, 안될안 ㅠ 개발 결과물의 빈부격차 ㅠ책임개발제는 결과물이 사람에 의해 결정된다는 의미 입니다. 실무자의 경험이나 실력에 따라 천차만별일 수 밖에 없는거죠. 그러다보니 퀄리티 확보를 위해서는 결국 다시 여러 사람들의 손을 거쳐야하는 이슈들이 종종 발생했습니다. 사실 이는 필연적인 부분일지도 모르겠습니다. Full-Stack 개발을 추구한다해도 결국 저마다 가지고있는 개성과 강점은 다르니까요. 그럼에도 불구하고 지금까지는 딱히 문제 없었습니다. 다만 미래를 염두하면 걱정되는 부분들이 있더군요. 인력이 늘어나고 보다 다양한 사람들이 함께하게된다면 과연 이 시스템이 버틸 수 있을까? 라는 근본적 의문이 드는겁니다. (그래서 이번 채용은 Front-end와 Back-end를 구분해서 진행합니다.) 그리고...Ownership이고 뭐고 다 좋은데 왜 외롭냐...외롭기도 하더군요. 기획, 디자인, 개발 모두가 그랬고 특히 개발자들은 그냥 말 그대로 굉장히 외롭게 되었습니다. 복작이며 한 팀으로 일하는 방식이라기보다는 프리랜서들 조합과 같은 이 상황은 구성원들을 각자 개인의 울타리로 고립시키는 결과로 이어졌습니다. 기획, 디자인, 개발은 각자 나름의 방식으로 일하면 결국 서로 Sync를 맞추기 위한 작업이 추가될 수 밖에 없습니다. 효과적인 분업도 좋지만 결국 우리는 함께 일하는 회사라는 공동체 안에 있습니다. 능률, 효율과 더불어 협업도 굉장히 중요하죠. 적당한 균형점을 찾는게 중요해졌습니다. 앞으로 사공은 엄청 많아질거거든요. 그것도 다양한 특징과 강점을 가진 각양각색의 사공들이 말이죠. 이렇게 사공이 많아져도 배가 산으로 가면 안되죠.  우주로 가는건 괜찮을지도... 사공이 많은 배라면 차라리 이런걸 만들면 어떨까?사공이 많은 멋진 배를 만드는 방법이란 뭘까? 누수 없는 업무처리와 능률을 모두 잡는 방법은 무엇일까? 이런 고민을 하던 와중에 우리에게 필요한건 엔진이란걸 알게 되었습니다. 이 엔진은 이런 조합으로 구성되어야 했습니다.목표한 기능을 정확하고 안정적으로 구현할 수 있는 동력자칫 시야를 좁힐 수 있는 미시적 요소들을 과감하게 skip할 수 있는 돌파력누수없이 매끄럽게 진행되는 안정적 업무 전달계통그리고 이 과정을 우리 모두 함께하고 있다는 응집력 뭔가 뜬구름 잡는 이야기들로 보일지도 모르겠습니다. 하지만 이 조합은 연역적이라기보다는 귀납적입니다. 실제 우리가 고민해온 부분을 해결하고자한 일들의 결과물이 위와 같은 역할을 하고있다는 것이 보다 정확한 표현이겠네요. 그리고 이 엔진은 한 단어로 귀결됩니다.그렇습니다. 컴포넌트.그리고 우리는 Components 를 엔진 삼아 우주전함 대신 은하철도 시스템을 구축했습니다. 이른바 스마트링크 시즌2 은하철도 프로젝트!  은하철도 프로젝트라니... 뭥미?? - 스마트링크 시즌2 은하철도 프로젝트보통 스타트업이 성장하는 모습을 로켓에 비유하기도 합니다. 빠르고 가파르게 수직상승하는 모습을 본딴 것이겠죠. 하지만 우리는 조금 다르게 생각합니다. 한가지 아이템으로 절체절명의 상황을 이겨내고 급성장하는 방법도 좋겠지만 우리는 오히려 안정성과 지속가능성에 더 초점을 맞추고 있습니다. 이를 위해서 스마트링크는 꽤 오랜시간 공들여 Component 구축을 진행했고 그 결실이 드디어 빛을 봤습니다! 장기적으로 효율적이고도 생산적인 구조를 위해 이제까지의 내부 프로세스를 과감하게 변경하고 새롭게 아래와 같은 구조로 진행합니다. 반영구적 Components 엔진을 돌리면서 모두를 리딩하는 곳, 기관실우리의 엔진 Components를 계속 다듬고 발전시킵니다. 내부 프로젝트도 진행하죠.실무자들의 즐거운 놀이터, 1등석이미 잘 구축된 Components로 안락하고 쾌적하고 빠르게 할당된 프로젝트를 진행합니다. 특히 개발자에게는 상용 서비스에서 활용 가능한 React Skill을 마음껏 연마하는 과정이기도 합니다 :)초심자들의 탄탄한 학습의 장, 일반석숙련도와 경험이 적은 초보자들은 체계적인 교육과 안정적인 Components 활용법을 익히고 1등석에 옮겨탈 준비를 합니다.뭔가 괜찮은 열차죠? 은하철도 프로젝트는 크게 이런 구조로 작동하게 됩니다. 이번 채용공고를 통해 모시고자하는 자리는 1등석과 일반석 입니다.베테랑들은 탑승한 동료들을 위해 열심히 기관실을 돌리면서 최대한 안정적이고 쾌적한 작업환경을 위해 움직입니다. 물론 내부적인 방향과 비전을 위한 고민, 세팅도 주도하겠지만 최종적으로는 모든 구성원들과 함께 공유하고 의견을 모아 진행합니다. 기관실과 객석들 역시 유기적이고 탄탄하게 연결돼야 하니까요.가즈아~ 기관실은 구비되어있다!!기관실과 객석이 설국열차처럼 꽉 막혀있지 않습니다. 본인이 원한다면 일정정도 열정과 의지로 기관실에 옮겨탈 수도 있습니다. 이건 순전히 본인의 취향에 달려있다고 생각해요. 세상은 넓고 사람은 다양하고 가치관도 제각각입니다. 그저 선택의 문제일 뿐이죠. 우리는 그저 보다 많은 사람들이 우리의 은하철도에 올라탈 수 있기를 바랄 뿐입니다. 그래서 선택할 수 있는 자리를 마련한 것 뿐이구요. 실무자들이 실무에만 집중할 수 있는 구조는 회사라는 공동체에서 매우 중요하다고 생각합니다. 선택은 여러분의 몫입니다.  1등석과 일반석이라... 좀 더 설명해보지?고민의 공간, 기관실.1등석과 일반석을 설명하자면 먼저 기관실 설명을 하지 않을 수 없습니다. 기관실은 끊임없이 소프트웨어 Core를 생산하는 곳이라고 보시면 되겠습니다. 그 중심은 당연히 Components 겠죠. 세상의 모든 서비스를 커버하겠다는 야심과 함께 사용자에게는 쾌적한 경험을, 개발자들에게는 효율적이고 신속한 개발환경을 선사하는 영역입니다. 그래서 개발언어를 잘 이해하고 보다 핵심적인 영역을 손대고 싶은 사람에게 적합합니다. 실력도 당연히 동반되어야겠지만 이제까지 경험으로 보자면 자기주도적인 취향도 핵심이더군요. 기관실은 이런 사람들이 모여있습니다. 사용자경험 뿐 아니라 내부 개발진들의 의견을 끊임없이 추적하고 해결하는 고민의 공간 입니다.기관실이 잘 할테니까 팔로팔로미~ ㅎㅎ효율의 공간, 1등석위에서 '취향'에 대해 언급했는데요. 1등석은 취향에 따라 자신의 업무방향을 선택할 수 있는 공간 입니다. 잘 짜여진 Components와 Convention에 따라 실제 상용서비스를 만들거나 관리하는 역할을 합니다. 고민의 폭은 줄이고, 실질적인 결과물에 초점을 맞추는 효율의 공간이라고 보시면 되겠어요. 새로운 결과물을 세상에 선보이고, 이들을 잘 작동시키는 사람들이 모여있는 곳입니다. 그러다가 지금 쓰고있는 Components 개선이 좀 더 필요할거 같다 싶으면 자체적으로 해결해도되고 기관실로 넘길 수도 있습니다. 이 부분이 바로 취향의 영역이라고 볼 수 있는데요. 본인의 실력과 더불어 이 취향에 따라서 기관실로 갈지, 1등석에서 작업할지 결정할 수도 있습니다.학습의 공간, 일반석일반석은 다른 말로 초심자의 영역이라고 보시면 되겠습니다. 세상은 급변하고 소프트웨어 변화 역시 엄청나죠. 우리는 끊임없이 학습하고 발전해야만하는 영역에서 일하고 있습니다. 그래서 이 부분을 절대 간과해선 안된다고 생각하고 있어요. 다만 취미 정도의 학습이라면 각자 개인의 소양 정도로 진행하는 것이 적절하겠죠. 일반석은 실제 상용 서비스에 적용 가능한 수준의 학습이 이뤄지는 공간입니다. 그 핵심은 React, Meteor, MongoDB 라고 보시면 되겠구요. 고퀄 서비스들을 실제로 만들어낼 수 있는 핵심 역량을 키울 수 있는 곳입니다. 사람들은 각자 일하는 방법이나 인생설계 방향을 가지고 있습니다. 그리고 여기에 따라 너무 다양한 나름의 스타일을 가지고있죠. 우리는 이 부분을 간과해서는 안된다고 생각해요. 우리가 말하는 취향은 바로 이런 것입니다. 취향에 따라 내가 주도적인지 수동적인지, 스스로 설계하는 스타일인지 주어진 과제를 잘 해결하는 스타일인지 나뉘는게 당연하겠죠. 이 부분은 실력과는 또 다른 축인거 같습니다. 한가지 방식을 강요해봤자 상황이 제대로 돌아갈리는 만무하고 또 그래서도 안됩니다. 일을 잘 하고싶은 스마트링크는 그래서 우리가 운영 가능한 범위 내에서 최대한의 공간과 가능성을 만들고 싶었습니다. 그래서 이런 구조를 생각해낸거구요.좀 더 솔직히 말하자면, 네. 이거 준비하는데 힘들었습니다 ㅠ 그냥 실력있는 사람들이 머리를 맞대고 모이기만 한다면야 이런 고민과 구상이 필요 없을지도 몰라요. 오히려 그게 편하기도 하구요. 척 하면 척~ 착 하면 착~ 아시죠? 그리고 이 은하철도 프로젝트를 채용공고에서 공개하는 것이 과연 좋을까? 라는 고민이 있었던것도 사실입니다. 우리 자뻑모드로로 보자면 중요한 영업비밀일지도 모른다고 생각했거든요. 하지만 채용공고가 다소 길지라도 가능한 범위 내에서는 충분히 미리 공유하는게 좋겠다고 생각했습니다. 사실 이런 생각까지는 쉬운데 실제로 이렇게 구조를 잡는건 생각보다 매우매우 오래걸리고 어렵거든요. 그리고 그 어려운걸 우리는 해냈습니다. Components를 잘 구축해놨다 이겁니다 ㅎㅎㅎ다시 한번 말하자면 스마트링크는 로켓이 아니라 은하철도 입니다!! 날아오른다!!! 이거시 바로 은하철도!!!  알겠고, 그렇다면 구체적인 채용정보를 내놓아라!그래서 누굴 뽑는것인가? 라고 물으신다면 개발자 0명 찾습니다! 0명은 무엇이냐? 좋은 사람이 있으면 있는만큼 욕심을 낼것이다! 이런 욕구와 목마름이 있다는 것이죠! 많이 지원해 주세요! 공통적으로 체크해보실 수 있는 정보를 우선 드릴까요? 현재 사용중인 기술 스택 및 도구공통: Google Drive, Trello, Slack기획: FramerX, Adobe XD디자인: FramerX, Adobe XD 포함 Adobe 모든 제품군, ZeplinFront-end: Semantic UI, React, React NativeBack-end: MeteorTesting: Mocha, JestDevOps: Jenkins, Docker, Phusion Passenger, Nginx, AWSDatabase: MongoDB 근무환경최상의 사무 환경 및 공간 제공 (넓고 쾌적한 책상! 빵빵하고 쾌적한 냉난방시설! 막 엎어져서 작업하는 소파! 등) 식대 지원 (중식/석식) 4대 보험 주5일 근무 Refresh 휴가 출근시간 선택제 (8-5 / 9-6 / 10-7 / 11-8)경조사비 지원 근무지: 서울시 서초구 양재동 4-14 3층워크샵이라 하면 적어도 뷔페와 함께하는 야간 요트 유람 정도는 해줘야하는거 아닙니까? (사실 명목은 지스타…)  알겠고, 개발자 채용요건을 내놓아라! 네, 드...드리겠습니다. 아래를 봐주세요. 참고로 위에서 충분히 설명했듯 우선 1등석과 일반석에 모셔요~ ㅎㅎ Global Spec과 실무경험을 국내에서 탑재할 수 있는 기회를 놓치지 마세요! 이제 개알못 기획자는 아웃! React 코드를 보고 이렇게 반응하는 사람이라면 우리는 이렇게 됩니다 ㅎㅎ기술 스택스마트링크는 2001년 부터 C > C++ > Java > Object Pascal > PHP > JSP > Rails > Python 등의 개발 언어 기반으로 많은 프로젝트를 수행하여 왔습니다. 현재는 Javascript, Nodejs, React, React Native, Meteor, MongoDB의 매력에 흠뻑 빠져 있지만, 프로젝트 진행의 효율을 더(even more productive) 개선할 수 있는 새로운 기술이나 방법론에 대한 목마름으로 언제든 Early Adapter가 될 준비가 되어 있습니다.   모집분야 : 각 영역의 Front-end 혹은 Back-end 개발자를 모십니다.Javascript/Nodejs/Meteor 기반의 웹/모바일 애플리케이션 개발자 React + Meteor + MongoDB 기술 기반의 Web Application 개발 React Native + Meteor + MongoDB 기술 기반의 Mobile Native Application 개발  자격요건 : 개발에 미친 사람!!! 자유로운 소통과 공유의 가치를 잘 이해하고, 자기주도적인 환경에서 최대의 능력을 발휘하며, 긍정에너지 발산이 가능한 분 논리적이고 체계적인 문제해결 능력 및 오픈 마인드 커뮤니케이션 능력 전산 관련학과 학사 이상 또는 동일한 자격 (경력 무관)  우대조건 React, React Native 등의 JavaScript SPA(Single Page Application) 프레임워크 경험 Nodejs + MongoDB 기반 Micro Service Architecture 서비스 개발 경험 영어 커뮤니케이션 능력 (특히, 영문서 이해 능력: 해외 최신 기술을 주로 이용하다보니 한글 자료가 없는 경우가 많습니다.) AWS 등 클라우드 서비스 운영 경험 Git 포트폴리오: 직접 작성한 패키지, 오픈소스 기여 경험Docker 컨테이너 기반 서비스 구축 및 운영 경험 CI 시스템 구축 및 운영 경험 Mocha, Jest 등의 테스팅 프레임워크 또는 TDD(Test Driven Development) 경험  어떻게 지원하면 되는거임? 아래 루트로 지원해주시면 서류검토 후 면접일정을 직접 안내해 드립니다. 이메일과 핸드폰 연락처가 모두 기재되어있으면 참 좋겠죠? 면접이 진행되면 스마트링크에 궁금한 것, 알아보고 싶은 모든 것을 물어보실 수 있습니다! 함께 대화하는 자리라고 생각하시는게 가장 좋을거 같네요. 1. 이메일로 지원하세요! [email protected]해당 정보들도 함께 보내시면 금상첨화!이력서 (희망연봉포함)포트폴리오개발 경력 자료 (github 주소 환영합니다!) 2. 로켓펀치에서도 지원하실 수 있습니다!일반석 채용공고 https://www.rocketpunch.com/jobs/574961등석 채용공고 https://www.rocketpunch.com/jobs/57499 3. 잡코리아도 됩니다!스마트링크 은하철도에 탑승할 개발자 정규직 채용(신입&경력)http://www.jobkorea.co.kr/Recruit/GI_Read/28711079?Oem_Code=C1 4. 사람인도 됩니다!스마트링크 은하철도에 탑승할 개발자 정규직 채용(신입&경력)http://www.saramin.co.kr/zf_user/jobs/relay/view?rec_idx=36338553&view_type=etc   지금 망설이고 있다면???국내에서는 중소기업, 특히 신생기업이나 스타트업에 대한 인식이 그렇게 좋지않죠. 이런 현실적인 부분도 감안해서 저희는 직접적인 코딩테스트나 압박면접 같은건 진행하지 않습니다. 차분하고 진실된 마음의 대화가 가장 중요하다고 생각해요. 본인의 평소 생각을 그저 편안하게 나눈다 생각하고 부담없이 관심만 가지고 다가와주세요 :)이 짤처럼 무서운거 아니에요 ㅋㅋㅋ 편하게 드루와 드루와~지금까지 소개해드린 스마트링크 시즌2, 은하철도 프로젝트 느낌이 어떠신가요? 저희의 설렘과 기대가 잘 전달이 되었을지 모르겠어요. 같은 설렘과 기대가 느껴지신다면 망설이지 마세요! 우리의 은하철도에 탑승할 분들을 그야말로 간절한 마음으로 기다리고 있습니다.  지금 당신은 지원 메일을 보내고있다~!!!

디자인 학도로서 4년 넘게 학교에서 UI/UX를 공부했다. 또래에 비해 학교를 오래 다녔으며 해당 분야에 대한 관심도 남달랐거니와, 심지어는 UI 디자인 소프트웨어를 만드는 회사에 다닌 경험이 있는 만큼 실무적으로는 아직 많이 부족할 지라도 이론만큼은 이제 어느 정도 자신이 있다고 생각했다.그런데 대체 이 녀석은 또 뭐지. 챗봇이라니.   지난 1월, 새로운 사업을 결심한 팀원들과 사업구상을 하며 챗봇이라는 아이템을 마주하게 되었다. 우리가 챗봇에 대한 무한 신뢰를 했던 이유는 한 가지였다. '일상적 편리함에 있어 메신저만 한 것은 없다'는 것.한때 SNS에 화제가 되었던 '엄마의 메모장'챗봇은 이미 한 차례 미국 본토를 강타하고 조금씩 국내 시장에 진입하고 있던 상황이었고, 새로운 기술에 호기심을 가진 우리 팀은 챗봇에 희망을 품고 해당 분야에 대한 학습을 진행하기 시작했다.  자연어 처리, 형태소 분석 등 기술적인 부분들을 개발팀원들이 검토하고 있는 동안 디자이너로서 챗봇에 대한 리서치를 시작하려는 찰나, 아무리 검색을 해도 평소에 비해 아무것도 나오지 않는 매우 당황스러운 시추에이션이 발생했다.  일반적인 웹이나 어플리케이션 기획의 경우 이미 레퍼런스 삼을 만한 사례가 충분히 있었고, 설령 국내 자료 중에 없다고 한들 영어로 조금만 검색해보면 해외 자료들을 금세 찾을 수 있었다. 그러나 챗봇은 상황이 달랐다. 영어권 챗봇 또한 이제 막 성장하는 단계인 만큼 해외 챗봇 사례 중에서도 이렇다 할 벤치마킹 대상을 찾는 것이 쉽지 않았다.우선 우리가 만들고자 한 챗봇은 '일정' 관련 봇이었다. '자연스러운 대화를 이해하여 사용자의 일정 입력을 돕는 챗봇이 있다면 어떨까'라는 것이 우리의 가설이었다.괜찮지 않을까?지난 4년 간 학교에서 배운 과정대로라면 브레인스토밍, AEIOU, 컨셉맵핑, 유저 인터뷰, 포커스그룹 인터뷰 등에 걸친 여러 기법들을 통해 디자인을 시작해야 했다. 하지만 현 상황은 우리가 대체 정확히 무엇을 만드는 것인지에 대한 정의조차 내려지지 않은 상태였다.이 챗봇의 기능은 무엇이며, 타겟은 누구이고, 어떻게 구현될 수 있는 걸까. 너무나 생소한 분야였던 만큼 우선 첫 한 달 동안은 챗봇 관련 국내외 글을 꾸준히 읽기 시작했다. 4차 산업혁명, 완전자동화 등 챗봇에 대한 여러 이론적인(쓸데없는) 내용들이 있었지만 그중에서도 유독 눈에 띄는 글이 하나 있었다.https://chatbotsmagazine.com/bots-hype-or-glory-656f4d614efb#.g6s68jvkgI was an undercover-bot for 2 months. Here is what I learned.Bots: hype or glory?chatbotsmagazine.com 해당 글의 주요 내용을 번역 및 요약하자면 이러하다.- UX 매니아로서, 그 수많은 챗봇 중에 쓸만한 게 없더라.- 그래서 챗봇을 개발하기 전 직접 실험을 해보기로 했다.- 약 2달간 직접 서비스 내에 사용자를 돕는 봇인'척' 했다(틈틈이 사람이라고 힌트는 줬다).- 우리 서비스를 사용하는 사용자들은 컴퓨터나 기술을 좋아하는 사람들이 아닌, 일반인이었다.- 봇이 아닌 사람이 실시간으로 응대한다고 인지는 시켜주었지만 사실 신경 쓰는 사람은 없었다.본문은 '아직 챗봇은 기술적으로도, 시대적으로도 준비가 되지 않았다'로 최종 결론을 지으며 마무리되는데, 이미 챗봇에 콩깍지가 씌여 있던 나에게는 그저 앞부분의 내용이 중요할 뿐이었다."사람이 챗봇인 척 테스트를 한다고?"서비스 기획 및 디자인에 갈피를 못 잡고 있었던 우리 팀은 긴말할 것 없이 곧바로 실행에 들어갔다. 대학교 게시판에 피실험자 알바 구인 글을 올리고 약 30명의 캘린더 유저를 확보했다. 실험에 대한 대략적인 안내사항은 이러했다.1. 우리는 현재 일정 관련 챗봇을 만들기 위해 수동으로 실험 중이며, 주 기능은 '일정등록' 이다.2. 구글 또는 네이버 캘린더 작성 권한을 사용자로부터 공유받아 일정을 입력한다(캘린더 공유 기능 활용).3. 사용자는 최소 주 1회 이상 카톡을 통해 캘린더에 일정을 입력하여야 한다(페이 지급 조건).4. 사용자는 챗봇에게 일정 등록뿐만이 아닌 일정 관련 어떠한 요청도 할 수 있다.5. 이에 대한 예시로 문자/메일 분석, 공개 캘린더 추가, 키워드 일정 추천 등을 제시한다.6. 대화의 형태는 정해져 있지 않으며 원하는 어떠한 형태(말투, 축약어, 신조어)로든 가능하다.응대에 사용한 옐로아이디 관리자 툴지금은 플러스친구로 업데이트된 카카오톡 옐로아이디 관리자 툴을 활용하여 사용자들과 대화(채팅)를 진행했다. 데스크탑용 웹 인터페이스를 통해 대화를 입력할 수 있었기에 입력 속도는 빨랐지만 사용자가 언제 무슨 말을 걸어올지 도저히 예측이 불가능했다. 팀 내 개발자들이 자연어 처리에 대한 공부를 지속하는 동안 운영을 맡은 팀원과 함께 2명이서 상시 대기하며 사용자들의 요청에 응대했다.운영 초기 우리가 기대했던 이상적인 요청들은 이러했다.하지만 현실은 아래와 같았다.목적어 및 각각의 형태소가 매우 명료하고 명확한, 챗봇 개발 시 자동화가 가능한 텍스트들을 기대하고 있었지만 실상 대부분의 요청은 실제 사람이 개입하지 않는 이상 과연 처리가 가능할까 싶은 내용들이 태반이었다.텍스트 입력 시간도 사용자마다 다 제각각이었다. 아침 일과를 시작할 때 일정을 입력하는 사용자들이 있는 반면 하루를 정리하며 다음날 일정을 계획하는 사용자들도 있었다. 밥을 먹다가도, 샤워를 하다가도 옐로아이디 알람이 울리면 컴퓨터로 달려가 응답을 했다. 아무리 상시 대기를 한다 해도 잠은 자야 했기에 결국 자정부터 다음날 아침 8시까지는 옐로 아이디의 자동 응답기능을 활용하여 '잠시만 기다려주세요'를 출력하였다.(물론 잠시는 아니었지만)여러 시행착오를 거쳐 약 한 달 간의 기나긴 응대 끝에 실험이 종료되었고, 우리는 사용자들을 대상으로 설문 및 인터뷰를 진행하였다.우선 가장 중요하게 생각한 전체 캘린더 일정 입력률(데스크탑/모바일 캘린더를 포함한 모든 입력) 대비 카톡을 통한 일정 입력률은 약 절반 정도로 확인되었다.카톡을 통한 일정 입력률 / 전체 일정 입력률  = 51%이와 더불어 '카톡을 통해 캘린더에 일정을 등록하는 방식에 대해 불편한 점'을 질문한 결과1. 즉각적이지 않은, 늦은 응답 - 40%2. 개인 일정 정보 유출에 대한 불안 - 20%3. 익숙하지 않은 카톡 입력의 불편함 - 13.3%순으로 응답함을 확인하였다.생각보다 나쁘지 않은 결과였다.비록 입력 된 내용들을 정형화 하기가 쉽지는 않았지만, 기대했던 것에 비해 카톡을 통한 입력률이 높은 편이었고 가장 큰 문제점으로 지적된 '늦은 응답'과 '개인 정보 유출'은 챗봇 개발을 통해 개선할 수 있을 것으로 기대했다. 자동화를 통해 즉각적으로 응답할 수 있을뿐더러 사람의 개입을 없애 개인 일정 정보 유출을 방지할 수 있을 것이라는 판단 하에 챗봇 개발을 진행하였다.그렇게 한달 간 입력받은 텍스트 데이터를 활용, 약 2주 간의 개발 끝에 간단한 일정 등록 기능을 갖춘 일정 관리 챗봇, 린더봇이 탄생하게 되었다.https://www.youtube.com/watch?v=zSRYRYfzTFo2편에서 계속...#히든트랙 #챗봇 #기술기업 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유

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