‘이직’이라는 화두는 샐러리맨에게는 매우 무섭게 다가온다. 평생직장이라는 의미가 사라진 현대 시대에 있어서 직장생활 중에 많이 만나게 되는 단어이다. 더군다나, 소프트웨어 개발자들에게는 매우 일상적으로 발생한다. 그러니, 이직을 너무  두려워하지 말자. 오히려 평소에 이직에 필요한 스킬과 준비를 매우 당연하게 해야 한다.개인적으로 소프트웨어 관련 학과에서는 '이직'과 관련된 커리큘럼을 하나 만들어 두거나. 아니면, 교양과목이라도 있어야 하나 가르쳐야 한다고 생각한다.필자도 여러 기업에 입사하고 이직을 고민하는 과정을 똑같이 경험했다. 더 큰 경험으로는 기업을 창업하고 직원을 채용하고, 퇴사하는 과정도 같이 경험했다. 돌이켜 생각해 보면 직원의 입장과 중간관리자의 입장, 경영진과 최고 경영진의 입장에서의 ‘이직’을 바라보는 관점이 정말 매우 다르다.이번 이야기에서는 이런 ‘이직’의 관점을 ‘소프트웨어 개발자’의 입장에서  이야기해보자.이직이란 단어는 언제 만나게 될까? 이직이라는 단어를 머릿속에 떠올리게 되면서 당연하게 고민할 것이다. 더 좋은 조건을 제시하는 회사로 자리를 옮기거나, 또는. 현재 있는 직장에서 하는 일이 마음에 들지 않거나, 특정한 사람이나 환경 때문에도 이직이라는 단어는 언제나 떠올릴 수 있다.소프트웨어 개발자들이 이직을 고민하고  생각할 때에 어떤 부분들을 고민하고 생각해야 하는지 알아보자. 물론, 이번 이야가의 내용은 전적으로 필자의 주관적인 경험을 바탕으로 만들어진 내용들이기 때문에 매우 주관적이라는 것을 먼저 이야기해야겠다.다만, 작지 않은 경험을 적은 기업의 신입직원이었을 때부터, 벤처기업의 CEO, 중견기업의 CIO의 역할을 해보고 느낀 점 들을 몇 가지 정리하여 본 것이다.자, 이 글을 읽는 독자들은 ‘이직’을 고민하는가?혹은 이직이라는 단어에 대해서 어떻게 생각하는가?일단, 직장은 너무 쉽게 바꾸거나, 특정한 이유에 너무 집착하여, 너무 쉽게 결정하지 않기를 바란다. 일반적으로 한 회사에서 정년퇴직한다는 전설을 만난다는 것은 이제 거의 불가능에 가깝다. ( 필자역시, 딱 한사람 만났다. )소프트웨어 개발자들은 한 회사에 오래 근무할 수 있는 여건이 되는 사람들은 매우 극소수에 해당된다고 생각해야 한다. 대부분은 프로젝트가 종료되거나 의미가 없어지면서 이직에 대해서 고민을 시작 하게 된다.너무도 자주 만나게 되는 이 단어에 대해서 사람들마다 각자의 의미와 나름대로의 기준점을 잡아두는 것이 매우 좋다고 설명하겠다. 각자 자신이 걸어가야 할 로드맵이나 기본적인 원칙을 한, 두 가지쯤은 정해 두는 것이 좋다. 이 기준은 정말, 개인적인 기준들이다. 이 기준을 각자 가져야 한다.필자의 경우에는 초보때에 세웠던 원칙이 몇 가지 있었고, 나름 경험이 많아지면서  이러한 원칙들은 조금씩 그 기준을  추가하게 된다. 필자의 사례를 들어보자필자는 가장 먼저 사회생활 초년병의 시작을 병역특례로 시작하였다. 그래도. 나름 기준은 있었다. 그것은 앞으로 소프트웨어 개발일을 계속하기 위해서 내가 어떤 기준으로 회사를 찾아야 하는가에 대한 것이었다. 내가 세운 대원칙은 딱 하나였다. 하드웨어 작업을 병행하는 일을 한다는 것을 원칙으로 했다.그래서, 선택한 기업에서 처음 내게 할당된 일은 Z80으로 음성보드를 만들고, 적외선 센서로 터치스크린을 만드는 파트에서 Z80과 i8051의 크로스 어셈블리로 프로그래밍하는 일이었다. 내가 세운 큰 대원칙에는 맞는 일이었고, 일 자체에 대해서도 매우 큰 매력을 가졌다.하지만, 그 업체에서 병역특례 일을 하다가 부당한 노동현장(?)의 부조리를 맞이 하게 되면서 회사를 그만두게 됐다. 그 당시 얻은 경험 중의 하나는 ‘부조리한 노동현장’은 빨리 떠나라는 개인적인 원칙도 세웠다. 그 기준은 나중에 기업을 운영하면서도 가장 부끄러워할 경영진의 몫이라는 것을 인지하게 된 것도 가장 큰 경험이었다고 하겠다. ( 이런 경험은 차라리 초보나 신입 때에 경험하는 것이 그나마 불행 중 다행이며, 사회의 쓴맛을 제대로 보았다고 하겠다. 무료 법률상 담도 해보았고, 노무담당 문의도 해봤다. )그 후에 경력직 프로그래머로써 제대로 된 취업을 할 때에도 나름대로 원칙을 세웠다.병역특례 일을 하다가 그만두고 군대를 다녀왔을 당시에는 윈도우즈 애플리케이션의 개발이 매우 어렵던 시절이었기 때문에 나름 몸값을 요구할 수 있었다. 그래서, 프로그래밍을 하는 데 있어서 조금은 특이한 솔루션을 활용하는 경험을 하고 싶었고 그것을 중요한 원칙으로 삼았다.당시에 선택할 수 있는 기업은 3곳이었다. 하나는 용산 근처의 게임 개발사. 건대 부근의 한국전력에 소프트웨어를 개발해서 판매하던 회사, 그리고. 하나는 건축 소프트웨어 개발을 하는데 Auto-Cad의 ARX아키텍처 기반의 프로그래밍과 윈도즈 개발을 하는 일이었다.3군데의 회사에 면접이 다 통과된 이후에 고민하였다. 가장 적극적이었던 회사는 게임회사였다. 지금 기억으로도 90년대 중반에 팔레트 애니메이션을 능숙하게 조작하는 내 스킬을 보고 매우 탐을 내었던 게임업체의 사장이 기억난다. 그 먼 거리에서 인천의 집까지 나를 태워다 주면서, 같이 일하자고 차를 타고 오는 도중에 많은 이야기를 나누면서, 같이 일하자고 설득했다.하지만, 결정적으로 그 당시에 결혼을 한 필자의 입장에서는 ‘급여’가 가장 큰 걸림돌이었다. 전혀 엉뚱하게도 ‘급여’를 가장 많이 준다는 ‘회사’를 선택했다. 바로, 건축 소프트웨어 개발회사였다. ( 당연하지만, ‘급여’는 언제나 샐러리맨에게는 최고의 선택 기준이 될 것이다. )아마도, 필자가 그 당시에 급여는 매우 적지만, 그 게임업체에 들어갔다면 운명이 매우 많이 바뀌었을 것으로 생각한다. 당시, 병역특례를 하다가 군대를 다녀오면서 네트워크 프로그래밍에 대한 스킬까지 겸비한 필자가 게임업계로 들어갔으면 나름 재미있는 미래가  진행되지 않았을까 한다.하지만, 그래도 그 당시에 급여도 나름 가장 많았지만. 최고의 선택 기준은 ‘독특한 기술’에 대한 호기심이었다. 더군다나, 윈도즈 개발자로서 나름 이름을 알리기 시작하던 시기였기 때문에 필자의 선택은 옳았다고 생각한다.이때 중요한 화두는 ‘급여’와 ‘윈도즈 개발환경’, ‘독특한 콘셉트’이었다. 당시, 그 회사는 AutoCad에서 동작되는 한글 소프트웨어와 설계용 지원 유틸리티를 개발하는 업체였기 때문에, 선배 개발자들과의 경험이 매우 좋았다. 선배 개발자와 개발실장으로 계시는 분들이 20대 중반이었던 필자를 매우 아껴주었던 기억이 난다.최소한 그 계통에서 5년 이상 일을 했던 선배들이 몇 분 계셨고,  그분들에게 생각보다 많은 것을 얻을 수 있었다. 정말, 훌륭한 선배들은 언제나 초보와 신입들에게는 큰 도움이 된다.필자가 신입시절에 크게 결정한 것은 ‘장래성’도 아니고, 오히려 찾은 것은 ‘독특한 개발’을 경험할 수 있는 환경을 찾았고. 그것은 또 하나, 새로운 개발환경을 초기서부터 세팅하는 것도 포함되어 있었다.‘개발자가 이직을 결정해야 할 때’는 언제 인가하고 후배들이 가끔 질문을 해오거나 자문을 구해올 때가 있다. 그렇다면, 소프트웨어 개발자가 이직을 생각하는 때에 대해서 어떤 것을 고민해야 하고, 이직을 결정하기 위하여 중요한 사항은 어떤 것이 있을까?물론, 이직은 모든 분야에서 공통적으로 발생하는 요소이기 때문에 전부를 이야기할 수 없겠지만, 가장 좋은 이직이란 무엇인지 필자의 경험을 중심으로 이야기해보자. 다음에 나열하는 요소들은 ‘이직’을 고민하게 될 가장 큰 가능성을 가지고 있다.첫째. 자신의 전문성에 대해서 고민하기 시작할 때...보통은 자기계발에 충실한 사람의 경우에 자신이 제대로 된 전문성을 확보하고 있는지에 대해서 의문점이 생기는 시점에 '이직'을 고민하게 된다. 이 일을  계속하는 것이 미래에 ‘전문성’을 가질 수 있느냐에 대해서 의문을 가지기 시작할  때부터이다.둘째. 조직원들 간에 트러블이 발생하거나, 말도 안 되는 상사의 권위에 질렸을 때이 부분은 일반 직장과 동일하다. 아무리 전문성이 보장되고, 일이 괜찮다고 하더라도. 동료들과의 문제가 발생되는 부분은 어느 직종이나 동일하다.필자는 소프트웨어 개발일을 하면서도 벤처기업의 경영진 역할과, 중견병원그룹의 CIO생활을 하면서 다양한 직종의 사람들과 일을 해보고 인사권을 가지고 있었지만. 모두 동일하게 문제가 발생하는 것은 ‘직원들’ 간의 문제나, 중간 관리자의 전횡 등이 가장 큰 이유가 되었다.셋째. 프로젝트가 종료되었을 때에생각보다 하나의 프로젝트가 종료되면서, 소프트웨어 품질이나 개발에 대한 연속성이 제대로 이어지지 않는 경우에는 이직을 생각하게 된다.재미있고 즐거운 개발을 필자가 주창하는 이유 중의 하나가 이러한 ‘프로젝트 종료’ 시의 이직에 대한 고민을 하지 않기 위해서이다. 하지만, 대부분의 프로젝트들은 실패하거나 어려움을 겪는 경우가 다반사이기 때문에, 프로젝트가 종료될 때에 이런 충동을 느끼게 된다.이상 3가지의 기본적인 이슈들은 직장생활을 하면서 매번 만나게 되는 고민이고. 3가지의 고민이 모두 발생한다면, 당연하게 ‘이직’을 오히려 권해야 할 사항이 될 것이다.자, 이직에 대해서 고민하고, ‘이직’을 결정하였다면, ‘미련’없이 ‘이직’을 준비하자.‘이직’을 준비하는 것에 있어서 가장 중요한 것은 옮겨갈 회사를 잘 고르는 것이 가장 큰 것이다. 그리고. 퇴사를 하는 회사의 경우에는 최소한 1개월 정도의 업무 인수인계 작업은 당연하게 고려하자. 물론, 제대로 된 체계가 있는 회사는 당연하지만, 직원들의 이직 프로세스가 잘 잡혀있기 때문에 너무 걱정할 필요 없다.대부분의 조직은 누구 한 사람이 나간다고 하더라도, 그 프로젝트가 잘못되는 경우는 거의 없다. 그냥, 본인의 마음이 떠난다면 ‘이직’을 진행하는 것이 맞을 것이다.너무 걱정하지 말고 이직을 결심하고 진행하라고 조언하고 싶다.다만, 필자는 ‘이직 시에 적합한 회사’를 찾기보다는, ‘이직 시에 안 좋은 회사’를 피하는 방법을 먼저 터득하라고 조언하고 싶다.이직 시에 안 좋은 회사를 피하는 방법개발자들이 이직을 고려하고, 이직을 결심하게 되었을 때에는 신입의 입장과는 매우 다르다. 어느 정도 경력도 생겼고, 일에 대한 경험도 풍부해지고, 나이도 한두 살 더 먹었으며, 사람들과의 스킨십이나 커뮤니케이션 능력도 좋아지기 시작하는 시기가 된다.또한, 과거에는 ‘취업’과 ‘작은 목표’가 중요하였지만, 이제는 같이 일할 동료들에 대해서도 생각하게 되고, 일하는 회사의 비전이나 다른 부분들도 같이 고님할 것이다. 이런 어느 정도의 경험과 시야가 생겼을 때에 ‘이직 시에 좋지 않은 회사’를 골라내는 방법은 어떤 것들이 있을까?필자의 경험으로는  다음의 사항들을 고려하여 ‘이직’하려는 회사들을 평가했다.하나. 고급 개발자가 있는가?회사의 CTO나 개발실장이 고급 개발자이며, 그 분야의 '구루'급에 해당되는 사람인가? 존재한다면,  그분들이 회사 내부에서 '존경'받으며, '대우'를 받고 있는지 확인해보라. 그 회사에서 꾸준하게 엔지니어로 성장한다면..  그분들과 같은 대우를 받을 수 있는 인사 환경을 갖추고 있는지 확인하면 된다.대부분 허접한 회사이거나 일반 기업체에서 전산실의 역할이 부실한 경우라면 IT기술을 최고로 습득해도 계장 이상 올라갈 수 없는 곳이라면, IT기술을 중요시하는 기업이 아니라는 것이다. 이런 경우에는 '직장인'으로써의 비전만을 따지면 된다. ( 정치적인 것이 아니면, 급여, 복지일 것이다. )'개발자'로써의 삶이나 목표, 비전과는 전혀 상관없는 기업이기 때문에 일반적인 '직장생활'에 충실한 것이 좋을 것이다. 이와 관련된 처세술이나 비교자료는 인터넷에 많으니 검색해서 참조하자.둘. 개발자들이 오랫동안 근무한 사람들이 있는가?회사가 성장하고 발전하는 과정에서 사람들이 들어오고 나가는 것을 반복한다. 이런 경우에 회사에 오랫동안 근무한 개발자나 엔지니어가 존재하는지 확인해보는 것이 좋다. 대부분 경력이 올라가면 '급여'가 오르게 되고, 이렇게 경험이 풍부한 사람들이 많이 존재하는 개발 조직이나 회사가 발전 가능성이나 시장을 가지고 있는 경우가 많다.하지만, 회사는 충분하게 돈을 벌고 있지만, 회사 경력에 비해서 적은 경력의 개발자들이 2~3년 차들로 대부분 도배되어 있다면, 특정 시점에 직원들이 물갈이가 되거나, 개발자들이 죄다 못 버티고 나간 경우라는 뜻이다.'소프트웨어 개발자'들도 대부분 '직장인'에 가깝다. 이 회사가 정말 좋은 곳이고, 계속 다닐만한 가치가 있는 회사라면. 오래된 개발자들이 많이 있을 것이다. 이런 오래된 개발자가 없는 곳이라면 분명, 인사 문제나 처우에 문제가 있는 회사이다.셋. 사무실의 환경을 살펴라.큰 사무실이건 작은 사무실이건 '실제 일하는 사람들'이 사용하는 '책상'이라면 사용하는 흔적들이 있다. 공간은 있지만, 빈 책상에 사용되지 않는 물품들만 있다면. 인력파견업체가 대부분일 것이고, 처우나 사무실의 환경은 그다지 좋지 않을 것이다.대부분 팀장이고 이사이고 아웃소싱 일을 대부분 하고 있는 사람들일 것이고, 당연하지만, 근로환경도 최악이고, 월급이 때인다던 지, 프로젝트 진행이 개판이 되는 경우가 많다.넷. 신입직원 연수나 트레이닝 프로그램이 있는지 확인하라대부분, 이직 시에 이러한 것들을 고려하지 않는다. 하지만, 대부분의 중소기업이나 대기업들의 경우에 자체적인 솔루션이 있거나 나름 시장 지배력이 있는 회사의 경우에는 ‘사전에 교육’ 해야 할 내용들이 많아진다.당연하지만, 신입직원들에게 짧으면 2주, 길면 4주 이상의 트레이닝 코스가 존재하게 된다. 나름 시장 지배력이 있는 회사라면 이러한 코스가 당연하게 있다. 만일 이러한 코스가 없다면, 해당 기업은 의미 있는 솔루션을 만들거나, 의미 있는 서비스를 하고 있는 회사라고 보기 어렵다.그것은 중소기업들은 대부분 적당한 인력을 구인해서 적당하게 사용한다고 보면 된다.이처럼 소프트웨어 개발자가 이직을 생각할 때에 이러한 조건들도 있지만, 오히려 개발 경력이 3~4년 차를 넘기는 개발자에게 필자가 가장 중요하게 질문하는 것이 있다. ‘소프트웨어 개발이 적성에 맞는가?’라고 묻는다.굳이, 소프트웨어 개발이 아니더라도 자신의 자아실현이나 사회생활이 충분하게 실현되는 경우도 많다. 억지로, 소프트웨어 개발자의 길을  걸어가면서 주변을 괴롭히거나, 오히려. 안 좋은 중간 관리자가 되면서 IT업계의 원흉이 되는 것도 이 시기에 잘못 결정한 선배들이나 후배들도 많다.필자가 만난 여러 후배 개발자 중에는 소프트웨어를 설계하고 만드는 일이 그다지 적성에 맞지 않는 경우도 상당수 있었다. 또는, 저 사람은 아예 소프트웨어 개발을 하지 않았으며 좋겠다는 생각을 하게 된 사람도 있었다. 그래서, 오히려 조언을 하거나 유도를 해서 다른 일을 선택하고 그 길을 잘 걸어가는 후배들도 여럿 있다.하지만, 대한민국의 SI개발에만 있었다면 다른 직종도 가능할까?라는 질문에는 사실, 정답이 없다고  이야기한다. 갑을병정 이무기라고 불리는 먹이사슬의 과정 속에서 SI현장에서 다른 분야로 진출하는 것은 정말 어려운 일이다.대기업이나 중소기업의 SI에 입사해서, 프로젝트 관리자의 길을 걸어가는 사람이 아니라면, 매우 어려운 자리가 될 것이다. 하지만, SI나 SM의 이직 시에도 제대로 된 선택을 하면 매우 수월하고 편안한 자리로 이직을 할 수 있다.실제 후배들 중에는 많은 급여보다는 안정적인 자리를 원하는 도메인이 특화된 SM자리를 잘 차지하고 편안하게 일하는 개발자들도 간혹 발견할 수 있다. 하지만, 그런 환경이 아니라면 필사적으로 이직 시의 조건을 따져봐야 한다.최소한 ‘피해야 할 회사의 조건’을 따져봤다면, 이제는 가장 현실적인 ‘조건’을 나열하여 회사와 조직의 환경을 살펴보자. 다음의 조건들을 살펴봐라.야근수당을 받는가?2015년을 기준으로 나이 30세 초반에 연봉 3000~4000이라면 소프트웨어 개발자로서 만족하는 삶을 살 수 있을까? 하지만, 사회생활에 있어서 야근수당을 받거나 주말에 근무하면 추가 페이를 계산받는가? 냉정하게 계산하고 매일 야근과 주말근무를 하고 있다면, 실질적인 연봉은 무려 5~6000만 원을 받아야 정상이다.필자가 중견그룹의 CIO 역할을 하던 시절에 인사팀에서 가장 많은 경고와 안내를 받았던 것 중의 하나가 '야근'근무를 가능한 하지 않도록 유도하는 안내였다. 야근을 하게 되면 자연스럽게 지출되는 야근을 위한 식사와 연장근로수당, 그리고. 주말까지 일하게 되면 2배를 넘어가는 수당의 지급은 상당히 부담스러웠던 것이기 때문에, 인사팀에서는 이러한 근무를 하지 않도록 유도하는 것이 최선의 방법이었을 것이다.대부분 괜찮은 기업들은 '야근'근무를 유도하지 않는다.단지, 근무조건이 탐나는가?냉정하게 SI는 전문성이 매우 높은 분야인데, 대한민국에서는 그러하지 않고, 거의 막장에 가까운 환경을 가지고 있다. 매우 슬픈 일이다. 일본이나 미국과 같은 선진국에서 근무하는 SI 개발자들의 처우나 근무조건은 매우 좋은 조건들이고, 연봉 또한 매우 높다.제대로 된 SI분야의 경우에는 대체인원이 그렇게 많지 않고, 어느 정도 경력을 가진 개발자로 성장하기 매우 어려운 분야이기 때문에 경력자와 경험자를 매우 우대한다. 하지만, 대한민국의 SI현장은 정말 열악한 환경으로 변화하였고, 그 현장은 매우 절망스러운 곳들도 많다.대한민국의 SI가 이렇게 된 이유에 대해서는 여러 가지 이유와 근거와 설이 존재하는데, 필자가 생각하는 몇 가지 이유는 다음과 같다.하나. 대기업의 전산실에서 분리된 IT조직의 태생적 한계둘. 전산/IT를 제대로 전공으로 한 '선배'들이 실제 부재하다.셋. 대정부의 SI 관련 프로젝트가 갑을병정 프로세스만으로 진행되면서 만들어진 흑역사넷. 소프트웨어 품질을 모르는 PM/PL들이 아직 수두룩하다. ( 이론만 아는 방법론자들 투성이다. )다섯. 책임지는 소프트웨어 개발 조직과 개발인력이 그다지 SI현장에 없다.여섯. 소프트웨어 개발은 '자격증'과 아무 상관없고, 개발 경력과도 그다지 연관성이 없다.그래서, 대한민국의 SI현장은 주변에 잘 수소문하여 ‘괜찮은 곳’을 찾아가는 센스를 발휘하지 못하면, 암흙의 이직을 경험할 수 있다.물론, 이렇게 이야기하는 ‘이직’의 대부분은 ‘스타트업’이나 ‘도전적인’ 기업을 선택하는 것과는 다른 기준들이다. 대부분은 ‘조직’이라는 틀에서 움직이는 ‘작업자’들을 구인하고 그 공간이 나에게 맞는지에 대해서 잘 따져야 하는 것이다.결국, '조직'의 틀로 생각한다면, 일반 샐러리맨의 회사 선택의 기준과 그다지 차이가 없을 것이다.하지만, 소프트웨어 개발자의 세계에서 '이직'을 제대로 할 수 있는 방법은 말 그대로 '스카우트'을 받고 이동하는 것이다. 그런 대우를 받으려면, 제대로 평가된 ‘나의 인식’과 ‘나의 브랜드’가 있어야 가능하다는 것을 염두에 두자.결론적으로 '이직'을 제대로 하려면, 자신의 '브랜드'를 만들 수 있어야 한다. 그것이 핵심이다.그렇다면, 성공적인 이직을 하려면 무엇을 갖추어야 하는가? 그것은 다음의 6가지로 정리할 수 있다.하나. 자기만의 장점을 가져야 한다.둘. 자신만의 전문성을 가져야 한다.셋. 절대다수는 하지 못하는 희소성을 가져야 한다.넷. 내 경력과 전문성을 증명할 프로젝트를 가져야 한다.다섯. 포트폴리오를 구성하라여섯. 외부활동과 내 브랜드를 만들어라이 6가지 중에 2~3가지만 충족한다고 하여도, 소프트웨어 개발자는 제대로 된 대우나 평가를 받으면서 즐거운 이직을 경험할 것이다. 말 그대로 헤드헌팅이나 개발자 커뮤니티에서 당신에 대한 평가가 좋을 것이다.매우 당연한 것이지만, 준비된 사람에게는 언제나 기회가 만들어진다. 기회가 만들어지지  않는다는 것은 ‘준비가 부족하기 때문이다’라고 이야기할 수 있다.직업 이직을 권유받았는가? 아니면. 이직을 꿈꾸는가?그렇지만, 그렇게 브랜드나 명성을 얻기 전에 권유를 받았건, 상사가 괴롭혀서 떠나건, 이직에 대해서 고민하고 결심했다면 다음의 몇 가지를 고민하자.후배들에게 이야기하는 몇 가지 충고의 이야기가 있다. 이것은 정말 최소한의 기준이다.최소, 이 기준에 대해서는 고민하고 '이직'을 결심했으면 좋겠다.하나. 소프트웨어 개발자들이거나 SI현장에 있는 개발자라면 최소한 하나의 도메인이나 전문분야를 택했다면 최소 5년은 버텨야 한다.둘. 프로젝트나 포트폴리오는 5년 이하 경력은 세상이 제대로 인지하거나 인식하지 않는다.셋. 직장이 중요한 것이 아니라, 직업과 도메인이 중요하다.넷. 경력과 브랜드는 ㅇㅇ회사의 누구가 아니라. 누가 다니는 ㅇㅇ회사가 더 좋다는 평가를 받아야 한다.SI현장에 있건, SM현장에 있건, 대기업이나 중견기업은 파견 나온 개발자를 좋아한다. 어떤 분야이건 어떤 특수하거나 일반적인 분야이건 대부분은 교육이 필요하고, 경험이 필요하다. 그리고, 그 조직과 회사에 적응하는 기간이 필수적이다. 대부분 이러한 '비용'은 기업을 운영하는 입장에서는 어떻게든 최소화하기를 원한다.대부분 이런 신입 비용을 어떻게 줄이느냐가 관건이기 때문에, 대부분의 회사들은 가능한 '경험'자와 '경력자'를 선호하는 것이 매우 당연하다. 특히나, 관련된 일과 조직에 익숙한 사람이라면 회사 입장에서는 신입의 교육비용이 들어가지 않는 파견된 개발자들을 선호하게 된다.바로 업무에 투입하고 결과물을 얻을 수 있기 때문에, 이러한 파견된 개발자들을 선호할  수밖에 없다. 그래서, 보통 갑, 을의 조직들은 자신의 일을 위해서 파견 나온 SI, SM개발자들을 참 매력적으로 인식한다.특히나, 이렇게 일하는 SI, SM 개발자들은 함께 일하고, 같은 조직에서 일하는 사람들이기 때문에 눈으로 확인한 이러한 사람들을 좋아할  수밖에 없다. 당연한 것이지만, '면접'을 통해서 사람을 뽑는 것보다 직접 함께 일한 사람을 뽑는 것이기 때문에 해당 기회비용과 교육을 위한 시간 비용들이 모두 절약된다.그래서, 대부분은 고객 회사에서 이런 개발자들에게 먼저 이직을 권유하게 된다. 고객의 입장에서는 바로 실전에 투입할 수 있는 개발자를 얻을 수 있고, 권유를 받은 개발자 역시 중소기업이나 파견직에서 일하다가 더 높은 연봉과 복지제도를 제공하는 기업으로 옮겨갈 수 있는 기회를 얻는다.다만, 이러한 권유를 받는 것은 '인력파견'업체를 통해서 SI현장에 나가서 일하는 경우에는 이러한 '기회'를 얻기 어렵다. 실제, 이러한 '제의'를 받는 경우는 '고객'의 기업에 직접 나가서 일하는 경우를 의미한다고 봐야 한다.물론, 이러한 것을 중소기업 입장에서는 인력 빼가기?라고 볼 수 있다. 필자도 중소기업을 운영해봤지만, 중소기업에서 4~5년 이상 일을 하고 있는 직원이 아니라면, 이러한 이야기도 하기 힘들것이고, 실제, 중소기업의 일이라는 것이 '일을 배우고 가르치는 이유가 어느 정도 업무에 필요한 수준'까지만 가르치기 때문에, 이를 중소기업의 인력 빼가기라고 이야기하기 어렵다. 가르친 것도 없이 일만 시켰는데 무슨 ‘인력 빼가기’인가?다만, 가장 최악의 이직 회사를 피하는 방법은 정말 고려하다. 하지만, 이직을 할 때에 순간적인 선택에 의해서 정말 좋지 않은 선택을 하는 경우가 종종 있다. 하지만, 아래와 같은 회사로 이직을 하였다면, 재빠르게 '사표'를 내는 것이 가장 현명하다. 필자의 경험을 기반으로 이런 회사는 빨리 떠나야 한다고 생각한다.하나. 회사의 사무실의 인테리어가 영 허접하다현재의 소프트웨어 개발자들의 인테리어는 대부분 훌륭하다. 특히, 이제 막 시작한 스타트업의 경우라면 직원이 아니라, '동료'의 입장으로 참여하는 것이기 때문에 이 조건은 해당이 안될 것이다. 하지만, '직원'의 입장에서 그 회사에서 일을 하는 경우라면 '회사 인테리어'는 매우 중요하다.그것은 초라한 사무실에 초라한 책상에 기본적으로 제공되는 도구도 깔끔하지 않다면, 정말 간단하다. 그 회사에서 직원들에 대한 처우나 근로환경은 최악이라고 보면 된다. 아마도, 입사를 한지 한 달 후에 바로 급여나 근로형태에 대해서 불만이 생길 것이다.대부분 이런 회사의 특징은 인력파견 회사일 확률이 높다. 당연한 것이지만, 내부에 축적된 지식도, 솔루션도 없는 조직이다. 그냥, 싼 개발자를 구하고, 파견을 보낼 개발자를 구했을 것이고, 그것에 당신이 걸려들은  것뿐이다. 빨리 탈출하는 것이 현명하다.둘. 직원들의 얼굴 표정이 매일 야근한 것 같다.근무조건과 처우에 대해서는 그 회사에서 근무하는 직원들의 모습을 보면 된다, 깔끔한 복장에 자유롭고, 자신에 찬 얼굴을 하고 있는 경우라면 상관없다. 하지만, 세탁한지 며칠 된 복장에 연일 야근에 찌든 듯한 얼굴, 사무실에 난로도 제대로 안 때워서 매번 감기에 걸려있는 상태인듯한 모습이라면, 그 회사도 빨리 탈출하는 것이 현명하다.필자는 개인적으로 소프트웨어 개발자들을 제대로 처우하는 곳이라면 키보드와 마우스, 그리고. 의자는 최대한 자신이 원하는 도구를 구해주는 곳이라고 생각한다. 그리고, 최소한의 근무환경을 구성해줄 수 있어야 한다. 다만, 같이 고생하고 같이 나눌 동료가 아니라면 이런 회사는 빨리 탈출하다.셋. 오래된 선배 개발자의 경력이 얼마나 되는가?좋은 조직과 좋은 회사. 그런 곳은 좋은 회사다. 고로, 당연하게 좋은 회사는 계속 다닐만한 가치가 있기 때문에 오래된 개발자들이 존재한다. 회사 업력이 10년이 넘었다면, 10년을 다닌 개발자가 있을 것이고, 5~6년 차 개발자들이 여러 명 존재해야 한다.하지만, 회사 경력이 10년을 넘었는데도 그 회사 경력 2년 차가 팀장이고, 병특들로 모두 구성되어 있는 회사라면, '결코 좋은 회사는 아니다'.분명하게 회사의 사장에게 문제가 있거나, 똘아이 같은 개발이사가 있거나, 막 나가는 팀장이 있을 수 있다. 또는, 처우나 급여문제 등등 문제가 분명 존재할 것이다.넷. 가족과 같다는 이야기를 반복하는 사장의 이야기회사는 '이익'을 위하여 존재하는 곳이고, '돈'을 벌어야 급여가 나오는 회사이다. 회사는 '가족'이 아니다. 그리고, '사장'처럼 일하라고 반복하는 '사장'들이 가끔 있다. 그럼, 이렇게 반문해보자, '사장'같이 일하면, '그 회사'를 물려줄 것인가?아니다. 처우는 '노예'처럼 하면서 일은 '사장'처럼 하기를 원하는 것이다. 이런 회사도 떠나라. 또 이런 회사의 특징은 이렇다.'회사 사정이 어려워서...', '요즘 경기가 안 좋아서...', '다음에...', '이거 끝나면 뭔가 있을 거야...'부끄럽지만 필자도 이런 이야기들을 20대 후반 사장 시절에 반복했었다. 결론적으로 '지키지 못할 약속'을 그냥 반복할 뿐이다. 이런 이야기의 99%는 뻥이고, 그냥.  '립서비스'일뿐이다. 포상은 합리적이어야 하는 것이다. 또한, 엄청난 투자를 받는다고 해서  밀어붙인 일일 경우도 많다. 하지만, 언제나 '과실'중에 '이익'은 경영진만이 가지고 간다는 것을 잊지 말자.다섯. 인건비는 무조건 싼 개발자만 찾는 회사.간단하다. 경력 10년 차 개발, 고급 개발자가 할 수 있는 일을 하거나, 품질이 높은 일이 필요 없는 일이 대부분이다. 임금이 비싸고 경력이 풍부한 사람이 비싼 이유는 당연하게 있다. 하지만, 단지 급여가 싼 사람을 찾는 이유는 간단하다.'일'에 대한 가치를 알지도 못하고, '개발자'에게만 탓을 돌리는 사장이나 경영진일 경우에 대부분 이렇다. 경력 1년 차가 할 수 있는 일이라고만 생각하기 때문에, 경력 4~5년 차도 그에 합당한 급여를 줄 수 없는 것이다.당연한 것이지만, 실제 일은 단순 SM이기 때문에 그런 경력을 가진 개발자가 필요 없다고 인지하기 때문이다. 이런 회사들이야말로 정말 비전이 없다.여섯. 급하게 뽑는데 면접도 제대로 안보는 회사정말 엉터리 같은 인력파견업체의 경우가 이렇다. 자신들이 면접을 보는 것이 아니라, 고객사로 보내서 면접을 본다.만일 위에 언급한 6가지 내용 중에 한 개 이상으로 해당되는 회사나 조직에 있다면, ‘이직’을 고려하는 것이 정말 당연하다 하겠다. 하지만, 자신의 능력과 이직에 대한 준비가 되어 있지 않다면, 어쩔 수 없다. ‘샐러리맨’의 기본자세로 돌아가서, 내 능력에 합당한 현재의 자리에 만족하는 법을 배워야 할 것이고, 처세술이나 그 조직에서 버티기 위한 정치력을 발휘해야 할 것이다. 이러한 글들은 주변 서점에 널려있으니, 그런 책 한두권 읽어보기를 권장한다.‘이직’은 소프트웨어 개발자 생활을 하면서 계속 유혹과 한계를 경험하게 할 때마다 머릿속에 떠오를 것이다. 그때에 실수하지 않고, 좋은 판단을 하기 바라며. 가장 중요한 것은 ‘후회’ 하지 않고, 이미 결정한 것은 잊어버리는 것이 속 시원하다는 것이다.마지막으로 좋은 스타트업을 골라달라고 조언하는 경우에는 다음과 같이 답한다.스타트업은 좋은 동료가 될 생각이 있을 때에 들어가라는 것이다. 스타트업은 초기 멤버로서 합류하면서 고생도 같이 하고, 이익도 같이 나누는 동업자가 되는 것이다. 샐러리맨으로써 직장을 택하는 것과는 정말 다른 것이다.물론, 스타트업이 투자를 받고, 초기 멤버가 아닌 경우에는 위에서 언급한 내용과 별로 차이가 없다고 설명할 수 있다. 어느 규모나 별로 차이가 없었다.'이직'은 소프트웨어 개발자들에게는 매번 경험하게 된다. 그리고, 그 경험을 좋은 결과로 얻기를 바란다. 그리고, 언제나 좋은 선택이  필수이며, 인생 선배나 동료에게 좋은 조언을 구해보자.

핀터레스트의 안드로이드 개발팀이 코틀린을 도입하면서 겪은 어려움과 해결책을 소개한 The Case Against Kotlin을 foot번역하고 자의적으로 해석하고 요약했습니다. 저자 라이언 쿡(Ryan Cooke)은 현재 코틀린이 가트너의 하이프 사이클에서 “뻥튀기된 기대감의 산(Peak of Inflated Expectations)” 쯤에 있다고 말합니다. 레진시 개발동에서는 이미 코틀린을 부분적으로 도입했고, 현재는 범위를 넓혀가는 중인데요… 정말 괜찮은 걸까요?문제: 학습 곡선자바 개발자로서 문법에 익숙해지는 데 1주일 정도 걸립니다.코틀린을 이미 잘하는 사람이 없으면 베스트 프랙티스들을 찾아보면서 해야하는 데 시간이 듭니다.코틀린 사용을 가속화 시키는 데 팀 트레이닝을 계속 해야합니다. -> 기회비용 많이 듭니다.하기 싫어 하는 사람도 있고…혼자서 알아서 잘 배우는 사람도 있고…해결책: 학습 곡선코틀린은 아직 말년병장성숙한 언어가 아닙니다! 지금도 자라나고 있습니다! 그게 제일 무서워..책도 있고 인터넷 리소스도 있지만, 코틀린 신봉자가 하나 있어서 다 가르쳐주는 게 짱입니다.필자가 코틀린을 하고 싶었던 이유는 생산성인데요, 동료들 중에는 그렇게 느꼈던 사람들이 많지 않은 것 같습니다. 정착이 되면 보이겠죠.문제: 빌드 속도Gradle 빌드 속도는 보통 30초, 클린 빌드는 75초 까지 걸립니다.코틀린은 보통 빌드 속도의 25%, 클린 빌드의 40% 밖에 안나옵니다.해결책: 빌드 속도알아서 하셈 ㅋ코틀린 파일 하나 변환 -> 클린 빌드 시 조금 시간이 더 걸립니다. 파일을 많이 변환할수록 느려지긴 하지만 체감하긴 어렵습니다.보통 빌드할 때는 코틀린 파일 많아도 상관 없습니다.결론: 클린 빌드할 때 느려진다는 걸 체감할 겁니다.문제: 개발 안정성코틀린의 문법이나 특성이 문제가 아니라, 코드를 생산성 있게 작성하는 자신을 막는 새로운 문제들 때문이라고 생각합니다.사실 그냥 코틀린 배우기 싫은 거 같아요.예를 들면, 코틀린 애노테이션 프로세서 툴(kapt) 때문에 빌드가 안 되고, 무조건 클린 빌드로만 개발을 했던 적이 있습니다.이거… 코틀린 때문 아니야?!?!?! 하는 의심들 많았죠.고치느라 시간이 많이 흘렀습니다.또 어떤 문제가 튀어나올지에 대한 두려움이 커지네요.해결책: 개발 안정성그냥 IDE 나 언어의 stable 버전만 업데이트 하세요.안정된 버전들만 사용하면 그나마 힘든 일 없을거예요.정말?문제: 정적 분석FindBugs, PMD, Error Prone, Checkstyles and LintJava 는 이와 같은 툴들로 인해 Code Review에 쓸데없는 걸 줄이거나 룰을 적용할 수 있는데,코틀린에는… 이런 게 없… 분석을 위한 게 아직… 없습니다… 사람들이 알아서 다 찾아야 합니다.해결책: 정적 분석그냥 손가락빨고 기다려야 합니다. 아니면, 직접 만드세요!문제: 나 돌아갈래~돌아가기 쉽지 않습니다. 자바를 코틀린으로 옮기기에는 쉬운데, 반대는… 어렵습니다!코드가 깨지고, 변수명부터, 이런 저런 부분들을 다시 구현해야합니다.코틀린스럽거나, 코틀린의 고유한 기능들을 사용했다면, 여기서부터 헬이죠.해결책: 나 돌아갈래~되돌아오는 건 쉽지 않기 때문에 잘 생각해야 합니다.유닛 테스트가 정말 잘 된 파일들부터 바꾸세요.간단하고 재사용 가능한 잘 모듈화된 파일들을 먼저 바꾸세요.결론이 글은 고려해야 할 리스크에 대해서 나열했습니다.단점들은 구글과 젯브레인과 스택오버플로우가 차차 해결해 줄 겁니다.TL;DR 코틀린으로 작성하는 건 쉽지만, 되돌리기는 어렵습니다.그래서 말인데… 레진코믹스에서 코틀린 삽질을 함께 할 개발자를 모십니다!

Overview개발 도중 내용이 복잡하거나 소스가 길면 종종 오픈소스 라이브러리를 사용합니다. 쉽게 원하는 기능을 구현할 수 있기 때문이죠. 그렇다면 오픈소스 라이브러리는 어떻게 앱에 가져와서 사용할까요? 바로 ‘CocoaPods(이하 코코아팟)’을 쓰면 됩니다.What is CocoaPods?코코아팟의 공식 웹사이트에서는 코코아팟을 이렇게 소개하고 있습니다.“CocoaPods is a dependency manager for Swift and Objective-C Cocoa projects”“코코아팟은 스위프트와 오브젝티브-C 코코아 프로젝트를 위한 의존성 매니저(dependency manager)다.”즉, ‘개발자가 편리하게 사용할 수 있게 오픈소스 라이브러리를 프로젝트와 연결해주는 환경 또는 도구’를 말합니다. 이로 인해 다양한 장점을 가지고 있는데요. 우선 코코아팟은 개발자가 개발한 앱에 라이브러리를 추가, 삭제, 업데이트 등의 관리를 할 수 있습니다. 예를 들어, 네트워크 관련 라이브러리를 개발자가 직접 개발하지 않고, Alamofire 라이브러리를 코코아팟으로 앱에 연결해 사용하는 것입니다. 둘째, 라이브러리 버전을 직접 지정하여 사용할 수 있어 업데이트 버전이 나와도 지정한 버전을 계속 사용할 수 있다는 점입니다. 만약 새로운 버전에 맞춰 개발할 준비가 되면 그때 업데이트를 하면 됩니다.CocoaPods에서 facebook을 검색하면 관련된 다양한 라이브러리가 나옵니다.How to use Cocoapods?1.코코아팟 설치하기개발한 앱에 사용할 오픈소스 라이브러리를 찾았다면 코코아팟을 설치해 앱과 연결해봅시다. 먼저 코코아팟을 설치하고 터미널 프로그램을 열어 아래와 같은 명령어를 입력합니다.$ sudo gem install cocoapods 그리고 CocoaPods Master Specs repository에 있는 Podspec file를 컴퓨터에 다운로드합니다. –verbose 명령어를 이용해 현재 진행 상황을 터미널에서 볼 수 있게 합니다.$ pod setup --verbose 이제 코코아팟을 사용할 준비가 되었습니다. Xcode에서 간단한 프로젝트를 만들고 끝냅니다. 이번 글에서는 관광명소를 보여주는 목록 앱을 예제로 만들겠습니다.2.라이브러리 연결하기터미널 프로그램을 이용해 방금 전 만든 프로젝트 경로로 이동하고, Podfile을 만들어 앱에 필요한 라이브러리를 설정합니다. Podfile을 만드는 방법이 두 가지입니다. 첫 번째는 pod init 명령어를 이용해 코코아팟이 기본 틀이 있는 파일을 생성하게 하는 것입니다. 두 번째는 개발자가 직접 빈 파일을 만들어 설정하는 방법입니다. 이번 글에서는 pod init 명령어를 사용하겠습니다. (편리합니다.)$ pod init podfile이 생성된 것을 확인할 수 있습니다.이제 Podfile을 열어 우리가 사용할 라이브러리를 세팅하고 코코아팟 공식 사이트에 접속합니다. 사용하고자 하는 라이브러리를 검색하고 이름 옆 클립보드 아이콘에 마우스 포인터를 올려보세요. Podfile에 복사할 텍스트가 나타날 겁니다. 이 텍스트를 복사하여 Podfile에 붙이고 저장합니다. 이 글에선 URL에서 가져올 이미지를 다루기 위해 SDWebImage 라이브러리를 사용하겠습니다.완성된 Podfile의 모습위의 Podfile을 잠시 설명하자면 프로젝트의 배포 타겟은 iOS 9.0 입니다. ‘use_frameworks!’ 은 코코아팟을 통해 프로젝트에 추가할 라이브러리가 스위프트로 작성되어 있고, 프레임워크를 사용할 것이기 때문에 꼭 추가해야 하는 문장입니다. 라이브러리 옆의 숫자는 4.3 그리고 4.4 이전까지 라이브러리 버전을 사용하겠다는 뜻 입니다. 최소한의 설정을 맞췄으니, 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.$ pod install --verbose pod install 완료 후 xcworkspace 파일이 추가된 것을 확인할 수 있습니다.Pod 설치가 완료되면 xcworkspace 파일이 생성된 것을 확인할 수 있습니다. Xcworkspace 파일은 쉽게 말해서 프로젝트들의 컬렉션(collection of projects)입니다. 기존에 제작한 프로젝트(Original project)와 pods 프로젝트(Pods project)를 함께 묶는데, 이 pods 프로젝트 하나로 모든 라이브러리를 관리할 수 있습니다. 기존 프로젝트는 이 pods 프로젝트를 의존하기 때문에 xcodeproj 파일을 열면 연결된 라이브러리들에 대한 정보가 없어서(혹은 발견하지 못해서) Xcode 프로그램이 에러를 발생시킵니다. 그러므로 코코아팟으로 pod을 설치했을 때, 프로젝트는 xcworkspace 파일을 열어 개발해야 연결한 라이브러리들을 잘 사용할 수 있습니다.3.라이브러리 사용하기이제 연결한 라이브러리를 사용해봅시다.1) 예제에서는 SDWebImage 라이브러리를 이용해 URL 이미지 주소로 ImageView에 이미지를 설정하도록 코드를 추가하겠습니다.테이블뷰(UITableViewController) 컨트롤러를 이용해 목록으로 관광명소 이름, 설명, 이미지를 보여줄 것입니다. 관광명소 이름, 설명, 이미지에 맞게 데이터 모델을 만들고 스토리보드에서 UI를 디자인합니다. 테이블뷰 컨트롤러 파일을 새로 생성해서 이 소스 파일에서 라이브러리를 연결해서 기능을 구현해봅시다. 먼저 라이브러리를 이 소스에 연결하도록 import 명령어를 입력합니다.AttractionTableVC.swift import SDWebImage 그리고 아래와 같이 tableView(tableView:cellForRowAtIndexPath:) 함수에 코드를 작성합니다.2)override func tableView(_ tableView: UITableView, cellForRowAt indexPath: IndexPath) -> AttractionTableViewCell {         // Table view cells are reused and should be dequeued using a cell identifier.         let cellIdentifier = "AttractionTableViewCell"         guard let cell = tableView.dequeueReusableCell(withIdentifier: cellIdentifier, for: indexPath) as? AttractionTableViewCell else {             fatalError("The dequeued cell is not an instance of AttractionTableViewCell.")         }         let attraction = attractions[indexPath.row]                  // . . .         cell.attractionLabel.text = "\(indexPath.row). \(attraction.nameWithDescription)"         cell.attractionImage.sd_setImage(with: attraction.photoURL, completed: nil)                 // . . .                 return cell     } SDWebImage 라이브러리를 쓴 이유는, URL 이미지 주소를 이용해서 관광명소 이미지를 보여주고 싶었습니다. 하지만 UIImage에 바로 URL 주소를 사용할 수 없었고, Data 형식으로 변환한 다음 사용해야 했습니다. 라이브러리를 안 쓴 다면 아래와 같은 소스를 작성해야 했을 겁니다.// return UIImage which is set from url data     private func imageFromUrl(url: URL) -> UIImage {         var photo = UIImage()          do {             let imageData = try Data.init(contentsOf: url)             photo = UIImage(data: imageData)!             return photo         } catch {             print(error.localizedDescription)             return photo         }     } 하지만 위에서 만든 소스를 SDWebImage 라이브러리를 이용하면 아래처럼 딱 하나의 명령문으로 줄일 수 있습니다.cell.attractionImage.sd_setImage(with: attraction.photoURL, completed: nil) 소스 길이가 확연히 줄어들었습니다. 이외에도 GIF 지원, asynchronous image downloader 등 SDWebImage 라이브러리 GitHub 페이지로 접속하면 자세한 기능들을 만날 수 있습니다.CocoaPods Error브랜디의 앱 프로젝트를 클론해서 작업하면 종종 코코아팟 관련 오류로 당황했던 적이 있습니다. 몇 가지 에러의 해결 방법들을 소개하겠습니다.1.“/Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Platforms/iPhoneOS.platform/Developer/SDKs/iPhoneOS.sdk/usr/include/sqlite3.h” not found”-> 대부분의 오류들은 코코아팟을 다시 설치하면 거의 다 해결됩니다.$ sudo gem install cocoapods$ pod install –verbose2.“Could not build module firebase core” Error-> project’s temp file 삭제 (~/Library/Developer/Xcode/DerivedData — Xcode->Preference->Location에 위치함)우선 위의 폴더 경로를 먼저 찾아 Finder로 여세요. 그 다음에 Xcode를 종료해 안전하게 삭제해야 합니다.-> ProjectName, .xcworkspace 삭제-> Podfile.lock 파일과 Pods 폴더 삭제-> $ pod install –verbose-> 새로 생성한 ProjectName.xcworkspace 실행하여 다시 빌드하기-> 그래도 안 된다면?—> $ pod update(or) —> $ pod –version 체크(or) —> $ pod repo update—> Podfile에 ‘Firebase’ 주석 처리—> $ pod install (old Firebase가 제거된다)—> Podfile에 ‘Firebase’ 주석 해제—> $ pod install (new Firebase 설치)—> 해결 완료!Conclusion이제는 새로운 기능을 개발하거나 소스를 수정할 땐 코코아팟에서 관련 라이브러리를 찾아봅니다. 마음에 드는 라이브러리는 곧바로 개발하고 있는 앱 프로젝트에 연결해 적용하기도 하고요. 자신의 언어로 순수하게 소스를 개발하는 것도 좋지만, 좋은 도구를 활용하는 것도 업무에 도움이 될 겁니다. 혹시 마음에 드는 라이브러리 찾으셨다면 저에게도 알려주세요. 코코아팟을 사용하는 iOS 개발자가 되신 걸 축하드립니다!주석 1)각 라이브러리의 GitHub 페이지에서는 소스를 연결하는 자세한 방법들을 소개하고 있다.2)attractions 배열에 미리 만들어 놓은 관광명소 데이터들을 저장한다. 배열에서 선정한 하나의 관광명소 데이터 정보를 이용해 각 테이블 뷰 셀에 알맞게 설정한다. 여기서 테이블 뷰 셀에 있는 attractionImage(UIImageView)에 URL 주소로 이미지를 설정하면 된다.참고문헌 swift3 - Error: Could not build Objective-C module ‘Firebase’ - Stack OverflowGoogle 그룹스An Introduction to CocoaPods (Route 85) - YouTube글김주희 사원 | R&D 개발1팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발문화 #개발팀 #업무환경 #인사이트 #경험공유

Sketch App 도입은 Zeplin을 활용하여 효율적으로 개발자와 소통하기 위해 시작되었습니다. 도입하는 과정에서 안드로이드 UI를 담당하게 되었고, 심볼의 구조화와 적절한 플러그인의 사용을 통한 작업의 효율, 가지고 있던 문제점들을 해결하는 것에 중점을 뒀습니다.기존 작업방식과 문제점디자인 작업 패턴디자인 작업 패턴을 분석했을 때, 기존의 PSD 파일들에서 컴포넌트를 가져와 재조합하는 경우가 가장 많았습니다. 디자이너간 협업 시 최근 릴리즈된 디자인이 맞는지, 요소간 간격 같은 디테일한 부분에 대해 묻는 경우가 많았으며, 개발자와의 협업 시 지칭하는 용어가 달라서 생기는 커뮤니케이션 미스가 종종 발생했습니다. 구조화에 앞서, 분석하고 내린 작업의 키포인트는 다음과 같습니다.1. 최근 릴리즈된 디자인이 영향을 받는 모든 화면에 동기화되어야 합니다.2. 개발자와의 협업 시, 심볼의 네이밍을 기준으로 커뮤니케이션합니다.3. 디자이너가 사용 시, 시안 작업을 빠르고 편하게 할 수 있어야 합니다.4. 컴포넌트, 디자인 요소들이 서로 유기적으로 연결되어있어야 합니다.5. 시안 작업 시, 유저 데이터를 사용하기 편리해야 합니다.심볼 생성 기준심볼로 만들어야 하는 경우는 다음과 같이 정의했습니다.1. 다양한 상태값을 가진 요소2. 같은 크기의 영역 안에서 다양한 형태를 가진 요소3. GNB처럼 자주 쓰이는 컴포넌트4. 카드 형태의 디자인5. 아이콘Overrides 예시심볼 폴더 구조심볼 폴더 구조디자이너들이 사용하기 때문에 첫 번째 분류는 보이는 형태, 디자이너끼리 자주 사용하는 용어로 합니다. 두 번째 분류는 원활한 커뮤니케이션을 위해 목적 혹은 개발자분들이 사용하는 용어로 지정하며, 세 번째 분류까지 해야하는 경우 2 Column, 3 Column(스타일쉐어 내부에선 Grid라는 용어를 주로 사용합니다.)과 같은 다양한 변화에 대한 것이므로, 똑같이 커뮤니케이션에 용이하게 판단하여 결정합니다.Elements 폴더는 심볼을 구성하는 심볼들이 있는 폴더입니다. 직접 심볼 폴더트리를 타고 들어가 생성하는 경우는 없으므로, 분류에 더 목적을 두고 폴더 구조가 복잡해지는 것을 감수했습니다.그리고 Overrides를 대비하여 이해하기 쉬운 용어로 작성합니다.심볼의 활용자주 쓰는 컬러들을 심볼화하고 마스크 기능을 활용하면, 아이콘들의 색상을 더 편하게 변경할 수 있습니다. 추후에 브랜드 컬러, 그레이스케일이 변경되는 경우에도 컬러 심볼만 수정하면 큰 문제없이 바로 적용할 수 있습니다.플러그인의 활용작업에 주로 사용하는 플러그인은 Auto Layout, Button, Clipboard Fill입니다.Auto Layout의 Stacked Group 기능으로 심볼이나 요소들을 유기적으로 연결시킵니다. Button은 Tag, List item 등에 사용하며 짜잘한 수정작업을 줄여 시안작업에 더 집중할 수 있도록 합니다. Clipboard Fill은 스타일쉐어 특성때문에 활용 가치가 높은 플러그인입니다. 유저 이미지, 게시글의 사진을 스타일쉐어 웹에서 복사하여 시안을 작업할 때 활용합니다. 실 데이터를 사용하기 때문에 설득력이 높아지고, 조금 더 객관적으로 작업할 수 있다는 장점이 있습니다.플러그인 사용 Gif페이지 구성모든 화면이 모여있는 Master_Android.sketch 파일에서는 페이지로 분류합니다. 이 분류와 구글 드라이브 폴더 구조를 일치시켜 빠르게 파일을 찾을 수 있도록 하였으며, 탐색이 용이하기때문에 새로운 디자이너가 오더라도 쉽게 파악가능합니다.디자인 작업 프로세스시안 작업 시, 실제 데이터를 사용하여 설득력을 높이는 것을 가장 큰 목표로 합니다.1. 디자인 작업 전, 사용할 심볼들을 모두 Detatch합니다.2. 문제해결에 맞게 컴포넌트를 디자인합니다.3. 플러그인을 활용하여 웹에서 실제 데이터들을 가져와 채웁니다.4. 시안 작업이 끝난 후, 정리하여 Zeplin으로 내보냅니다.5. 심볼을 만들어야 한다면, Master파일 Symbols에 업데이트합니다.6. Master파일에 심볼을 사용하여 화면을 정리합니다.이 과정에서 생기는 큰 문제점은 모든 작업자가 심볼 구조화에 같은 기준을 가지고 있어야 한다는 점입니다. 생성 여부, 심볼 이름을 정하는 규칙 등에 대해 문서화하여 공유해도 익숙하지 않기때문에 실수가 생기기 마련입니다. 그래서 안정화되기까지 첫 구조를 잡았던 담당자가 정기적으로 확인하여, 다듬어나가는 것으로 결정했습니다. 비효율적인 방법일 수도 있지만, 동시에 구조화를 더 탄탄하게 하는 기회였습니다.잘가 포토샵.Sketch App의 업데이트에 따라 해결할 수 있는 방법이 달라지는 경우가 많았습니다. 그에 대비하여 의존성을 줄여나가는 고민을 계속하고 있으며 UI 뿐만 아니라, 작업툴 사용에 제약이 없다는 조건 하에 Overrides 기능과, Clipboard Fill, Auto Layout을 활용하여 다양한 템플릿 작업에도 사용할 수 있다고 생각합니다.#스타일쉐어 #개발팀 #개발자 #개발환경 #인사이트

안녕하세요, Hyper-X에서 AI Camera Picai를 개발 중인 Android 개발자, Trent 입니다. 저는 지난 5월 8일부터 5월 10일까지 JH 님, Evan 님과 함께 다녀온 Shoreline Amphitheatre 에서 열렸던 Google I/O 2018 에 대해서 전하려고 합니다. Google I/O는 Mountain View, California에서 매년 6월에 열리는 Developer Festival로서, Sundar Pichai의 Google Keynote를 시작으로 Google의 새로운 기술들과 프로덕트를 선보이는 Session들이 3일에 걸쳐 진행되었습니다. 놀라운 AI 기술의 발전이 돋보였던 올해의 행사였습니다.SessionsKeynoteSundar Pichai의 Keynote로 시작된 올해의 행사에선 AI 기술의 발전과 그 활용이 단연 돋보였습니다. Google Duplex 가 Keynote의 가장 큰 화제였는데요, Google Assistant가 직접 헤어샵이나 식당 같은 업체에 전화하여 예약을 수행해주는 기능입니다. ‘음…‘같은 소리들을 포함하며 매우 자연스럽게 종업원과 전화를 하는 모습을 보였는데요, 어려운 질문들도 척척 대답하는 모습이 놀라웠고, Google의 ML 기술에 놀라움을 금치 못했습니다.또한 Google의 독보적인 AI 기술은 Google의 기존 서비스들에도 큰 변화와 개선점들을 가져왔는데요, Gmail 의 Smart Compose 기능이 그 중 하나입니다. 이메일 작성 시 문장 전체를 AI가 autocorrect 해주는 기능인데요, 반복적인 이메일 업무를 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대되었습니다. 역시 Google의 엄청난 양의 데이터를 통해 이뤄낸 기술로 보입니다. 그 외에도 Google News의 자동 뉴스 큐레이션 시스템, Google Lens를 활용한 Google Maps의 AR 기능 등으로 기존 서비스들에 큰 변화를 선도해가는 면모를 보였습니다.Android P는 Adaptive Battery, Adaptive Brightness, App Actions, App Slices 등의 새로운 AI 기반 기능들을 Android에 가져왔습니다. 배터리를 30% 절약하고, 밝기를 자동으로 조절해주며, 시간 및 행동에 따라 연관된 앱들을 추천해주는 등 전반적으로 Android가 매우 똑똑해지는 부분을 보여 줬습니다. 이런 직관적인 AI 를 활용한 API 를 활용하면, 앱 개발자가 효율적으로 자기 앱의 접근성을 높일 수 있을 것으로 보입니다.또한 Android P 는 소소한 UX 개선 점들과 더불어 스마트폰 중독 방지 기능들을 탑재했습니다. 서양에서는 과도한 스마트폰 사용이 많은 사회적 문제가 되고 있는데요, 이를 방지하기 위해 App들에서 보낸 시간을 트래킹하고, App 시간 제한을 스스로 설정한다던가, 핸드폰을 뒤집어서 중요한 연락처의 전화가 아니면 받지 않는 등의 기능을 탑재하였습니다.What’s new in AndroidAndroid App Bundle 이 소개되었습니다. 하나의 패키지를 Google Play에 업로드 함을 통해 Android 디바이스가 필요한 리소스만 다운받을 수 있게 해주는 시스템인데요, 이미 Twitter, LinkedIn 등의 어플리케이션에 적용되어 20% 가 넘는 APK 사이즈 개선을 이뤄냈다고 합니다. 저희 팀이 개발 중인 Picai에도 APK 사이즈 문제가 있는데, 이를 통해 해결 가능할 것이라 생각하고 큰 기대를 하는 중입니다. 차후 버전인 Android Studio 3.2 버전부터 지원합니다.Android Jetpack 이 소개되었습니다. Support Library, Architecture Components, KTX 등의 라이브러리를 통합한 모양새 인데요, 이와 함께 AndroidX 로의 패키지 명 변경이 이뤄지었습니다. 그 외에도 새로운 Navigation 라이브러리, WorkManager 라이브러리 등이 소개 되었습니다. Google의 새로운 Android 개발 Best Practice 제시라고 할 수 있겠습니다. Picai에서 이미 적극적으로 사용하던 기술들이라 큰 감흥은 없었는데요, Google이 직접 나서서 Android 개발자 에코시스템을 정리하려는 노력은 좋았습니다.또한 Kotlin의 전반적인 지원 확대와 다양한 라이브러리들에 대한 소식, Android Studio 의 많은 내부 변경 및 Energy Profiler, Google Assistant와 관련된 다양한 API 들 제공, Android P에 변경된 Background 카메라 및 마이크 권한 제한 및 ImageDecoder 등에 대한 뉴스 및 다양한 안드로이드 최적화에 관한 세션이 있었습니다. 특히 Android Testing 관련 세션이 매우 인상깊었는데요, 모든 Android 테스팅에 관련된 불편함을 해결해 줄걸로 기대했지만 아쉽게도 런칭이 아직 안됬는지, 컨퍼런스 밖에서는 자취를 찾을 수 없었습니다... And MoreFirebase ML Kit 및 TFLite(TensorFlow Lite) 에 대한 발표가 인상깊었습니다. 머신러닝에 대한 접근성을 높여 어떤 개발자라도 ML을 활용한 콘텐츠를 쉽게 만들게 할 수 있도록 노력하는 모습이 돋보였습니다. 컨퍼런스 후 팀원들과 함께 자세하게 검토를 해보았으며, 아직 여러가지 제약사항이 있어 적극적으로 쓰고 있진 않지만, 앞으로의 간편한 ML 활용에 대한 기대를 불러일으키는 세션들이었습니다.Google의 새로운 Cross-Platform Framework Flutter 에 대한 세션도 참가하였는데, 개발 난이도가 쉬워 보이고 좋은 애니메이션의 UI Component 들이 제공됨은 동의 함에도 기능 분리 적인 면에서 노력이 많이 필요하겠다는 생각이 들었습니다. Hyper-X의 여러 팀들에서 도입을 검토로 하고 있지만, 아직 실무에서 적용하기는 시기 상조로 보였습니다.Snapchat Camera API 에 대한 설명을 들었는데, 기기 및 유저 데이터 기반으로 두 버전의 Camera API 및 캡쳐 메커니즘을 전부 지원하는 백엔드를 세세히 설계한 부분이 매우 인상 깊었으며, 차후 Picai에 직접 적용해보고 싶다는 생각을 가지게 되었습니다. 특히 관련하여, Fragmentation이 심한 Android Camera의 Testing을 어떻게 진행하나 궁금하여 강연 후 연사에게 찾아가 여쭤보았는데요, 만족할 만한 수준의 대답은 아니었지만 향후 Picai를 개발 함에 있어 자신감을 가질 수 있게 하는 답변을 받았습니다.Office Hour개인적으로 Google I/O 참가하면서 기대했던 것은 Office Hour 인데요, Jake Wharton, Kotlin 개발팀, Flutter 팀, TFLite 팀 등을 직접 만나서 질문을 할 수 있었다는 것이 기대되었습니다. Kotlin 개발팀과 바람직한 Kotlin 코드 스타일(Effective Kotlin 유무) 및 Jetbrains가 지향하는 패러다임(FP vs OOP), Kotlin Native의 런칭 일정 및 Coroutine 후 추가 목표 피쳐 등에 대해 토의하였으며, Flutter 팀에게는 Dart 채택 이유와 Flutter가 적합한 어플리케이션 타입이 무엇이냐에 대해 물었고, TFLite 팀에게는 회사 동료의 ML에 관한 질문을 슬랙으로 전달하고 답변 받는 등 뜻깊은 시간을 보냈습니다. Google I/O TipsUber 사용법을 숙지하라Silicon Valley 답게 차를 렌트하지 않은 경우 Uber를 통해 대부분 이동하게 되는데, Shoreline Amphitheatre 근처에서는 주차가 금지되어서 특정한 Uber 존으로 이동하여 차를 잡아야 합니다. 이 위치를 인지 못하고 앱만 보면서 돌아다니게 되면 길을 잃기 쉬우니, 주의하여 미리 탑승 존을 인지하면 좋습니다. 특히 야간에는 사람이 몰려서, 주의하여야 합니다. 오히려 더 아래쪽으로 내려와서, Google Campus 내에서 잡는 게 좋을 수도 있습니다.또한 Uber 운전사한테 얻은 정보인데요, Ride-sharing을 하는 Uber 플랜을 사용하면 운전사들이 쉽게 취소한다고 하니, 조금 비싸더라도 개인으로 탑승하는 Uber 플랜을 사용하는 것이 좋다고 합니다.복장을 조심하라(?)캘리포니아는 6월에 더울때는 엄청 덥고, 추울때는 엄청 춥습니다. 특히 야외에서 오래 돌아다녀야 하기 때문에, 충분한 대비가 필수 입니다. 후디같은 옷을 입으시거나, 얇은 외투를 입는 등 충분히 준비해가면 좋습니다. 저는 행사장에서  CODE 가 젹혀진 후디를 구입해서, 매일 입고 다녔는데요, 매우 유용했습니다. 선크림 같은게 제공되긴 하지만, 그래도 제때 실내에서 휴식을 취하고 물을 많이 마시는 것이 좋습니다.마치며행사장을 돌아다니며 구글의 생태계에 푹 빠져 볼 수 있었던, 뜻깊은 경험이었습니다. 특히 그들이 곧 완성되고 릴리즈 된다고 자신하는 새로운 기능들은 상상하지 못했던 것들이라 놀라웠고, 이 시점에 직접 볼 수 있다는 것이 감사했습니다. Hyperconnect에서도 Mobile AI의 심화된 적용을 위해 많은 노력을 하고 있는데요, Azar 및 새로 시도하고 있는 Picai 같은 앱들을 통해 더 특별한 가치를 제공할 수 있도록 노력하고 있으니, 많은 기대 바랍니다!링크Android PApp BundleAndroid JetpackAndroidXML KitTFLiteFlutter#하이퍼커넥트 #개발자 #이벤트 #구글 #참여후기 #꿀팁 #인사이트 #이벤트참여 #미국 #캘리포니아

최근 다음과 같은 고민이 깊어졌다."나는 잘하고 있을까?""내가 지금 해야만 하는 중요한 일은 무엇일까?""나의 역할은 어디까지고, 무엇을 위임해야 할까?""어떤 사람을 채용해야 할까?"팀의 구성원이 떠나기도 했고, 회사도 여러 가지 도전을 받고 있으며, 나 자신의 정체도 느끼는 것이 고민의 시작이다. 위 질문들의 공통된 뿌리는 “나의 일은 무엇인가?”라는 질문이다.'나의 일'이라는 것은 '스타트업 CTO의 일'이다. 하지만 모든 스타트업의 CTO가 하는 일이 나와 같지는 않다. 스타트업은 다양한 단계가 있고, 목표로 하고 있는 시장도 제각각이다. 가지고 있는 기술, 목표로 하는 기술도 다르고, 구성원 또한 제각각이기 때문이다. 하지만 어느 정도 공통점이 있을 거라 생각한다. 혹시 이 글을 어느 스타트업의 CTO가 읽으신다면 자신의 일과 비교를 해봐 주시길 부탁드린다.본격적으로 시작하기 전에 이 글은 내가 앞으로 겪을 경험에 따라 많이 바뀔 수 있음을 미리 알려둔다.CTO?Chief Technology Officer의 준말이다. 경영진 중의 한 명으로 회사에서 기술과 관련된 모든 일을 관리, 책임진다. 여기에서 '기술과 관련된 모든 일'이라는 모호한 것을  들여다보기 위해서는 CTO의 역할을 좀 더 나눠 볼 필요가 있다. 다음과 같이 나눠보고 각각에 대해서 살펴보자.Technical Leader - 최고의 엔지니어Technical Businessman - 기술조직과 사업조직의 가교Team Manager - 팀장Product Manager - 프로덕트 관리자Technical Leader보통 CTO라 하면 가장 먼저 떠올리게 되는 역할이다. 기술기업의 경우 핵심 기술역량을 보유하고 있거나, 서비스 기업의 경우 주도적으로 서비스를 개발/운영해본 경험이 있어야 한다. 다음과 같은 역할이 요구된다.1) 기술 비전과 로드맵회사의 기술 비전을 세우고, 그 비전을 달성하기 위한 로드맵을 정하고 실행해야 한다. 실행을 위해서 기술 조직에 비전을 전달하고 공감을 얻어 낼 수 있어야 한다.2) 아키텍트회사가 만드는 서비스 아키텍처를 만들고 발전시켜 나가야 한다. 동시에 이 서비스가 동작하는 인프라 아키텍처를 셋업하고 견고하게 만들어야 한다. 이를 위한 개발 스택들을 결정하고 적용해야 한다.3) 좋은 기술 코치팀이 기술적으로 성장할 수 있는 환경을 갖추고 코칭을 해야 한다. 팀의 구성원이 기술적 목표를 높게 유지할 수 있도록 해야 한다.4) 시니어 개발자시니어 개발자로 다음과 같은 역할을 해야 한다.· 팀이 현재 겪고 있는 가장 어려운 문제를 풀 수 있어야 한다.· 회사의 핵심 기술을 이해하고 높은 퍼포먼스로 제품을 만들어야 한다.· 개발 효율을 높일 수 있는 환경을 갖춰야 한다. (DevOps)· 문서화를 해야 한다.Technical Leader로서 위와 같은 일들을 잘 하게 되면· 고도화되더라도 효율이 떨어지지 않는 시스템· 높은 제품의 성능· 높은 기능적 완성도· 경쟁력 있는 기술과 그 기술을 갖춘 팀을 얻을 수 있다. 위 일들은 조직이 커지게 되면 팀의 시니어 개발자들이 점점 나누어 가지게 된다. (단, '기술 비전과 로드맵'을 제외하고) 다르게 말하면 반드시 위의 역할을 잘 나누어 가질 수 있는 사람을 시니어 개발자로 채용해야 한다.Technical Businessman대부분의 스타트업은 기술을 기반으로 시장의 문제를 해결(=사업)한다. CTO는 기술조직과 사업조직이 함께 잘 굴러가기 위한 가교 역할을 해야 한다. 이를 위해서는 회사의 사업에 대한 이해와 사업적인 센스가 필요하다.1) 기술적인 조언시장의 문제를 기술적으로 해결하고자 한다면, 기술조직에서 아이디어가 나와야 한다. CTO는 보통 가장 많은 아이디어를 사업조직에 제공해야 한다. 또한 회사가 새로운 일을 시작하고자 할 때, 그 일이 기술적으로 가능한 일인지, 어느 정도 크기의 일인지를 추정해야 한다. 비록 추정이 조금 부정확하더라도 추정이 있어야 사업적 판단을 할 수 있다. 그리고 회사에서 그 추정을 가장 잘 해야 하는 사람이 CTO다.2) 사업을 기술조직에 전파“나는 왜 이것을 개발해야 하는가?”에 대한 개발자의 질문에 답을 해주어야 한다.(정확히는 물어보기 전에 알려주어야 한다.) 이 일을 하는 사업적인 이유를 충분히 설명해 주어야 개발자는 동기를 얻고, 정해진 것 이상의 것을 만들어 낼 수 있다.3) 기술을 다른 조직에 전파회사가 가진 기술을 다른 조직에 전파해서 충분히 이해할 수 있도록 해야 한다. 그래야 기술이 아이디어를 만나 빛을 발하고 회사의 가치가 높아진다.Technical Businessman으로 위와 같은 일들을 잘하게 되면 회사가 가진 기술이 사업에서 효과적으로 사용된다. 그리고 사업을 위해 필요한 기술이 기술조직에서 발전하게 된다. 이 일들은 조직이 커지게 되면 역시 시니어 개발자와 프로젝트 관리자에 의해서 대체될 수 있다.Team Manager일반적인 팀장/조직장이다. 이 역할을 잘 수행하기 위해서는 커뮤니케이션 능력, 시간/리소스 관리 능력을 갖추어야 한다.1) 채용좋은 개발자를 채용해야 한다. 이를 위해서는 다음과 같은 기본적인 일을 해야 한다.· 채용 공고를 작성하고 올린다.· 면접을 진행하고 채용을 결정한다.· 좋은 사람을 소개받고 만난다.채용을 위해서는 장기적으로는 회사의 '기술 브랜드', '기업 문화'를 만들어 나가는 것이 도움이 된다. 물론 이런 것 보다 회사가 로켓처럼 날아가는 게 효과는 훨씬 더 좋다.2) 인력의 유지어렵게 뽑은 인력을 잘 유지해야 한다.  · 개인의 비전과 회사의 비전을 일치시키기 위해 노력한다. 다른 말로는 동기부여라고 한다.· 개인의 조직 내 성장을 돕는다.· 개인이 회사에서 만나게 되는 문제를 해결해 준다.물론 충분한 대우를 해주는 것도 중요하다.3) 자원의 산정과 확보프로젝트가 시작되기 전에 프로젝트에 필요한 인적, 물적 자원을 구체적으로 산정한다. (위의 Technical Leader가 하는 초기 결정을 위한 추정과는 다르다.) 대부분의 경우 어떤 사람이 어떤 일을 할 것인가를 결정짓는 일이다. 그리고 개발 혹은 운영에 필요한 추가적인 자원들을 준비한다. 장비가 될 수도 있고, 외부 서비스가 될 수도 있다.4) 일정의 계획과 관리일정을 계획하고, 관리한다. 다른 팀 혹은 외부와 의존성이 있는 경우 특히 이런 부분들을 잘 관리해서 일정이 차질 없이 진행이 될 수 있도록 한다. 프로젝트의 진행상황은 시각화하여 공개적으로 확인할 수 있도록 한다.5) 업무 프로세스 개선업무 프로세스를 개선해서 효율적으로 일할 수 있도록 해야 한다. 이를 위해서는프로젝트 관리 도구의 도입이슈 트래킹 시스템 도입스크럼/칸반등의 개발 방법론을 도입하고 운영등이 필요하다.3), 4), 5)는 우리가 일반적으로 프로젝트 관리자(PM)라 부르는 사람의 역할이기도 하다.이 일을 잘하게 되면회사에 필요한 인적 구성/역량을 갖춘 기술 조직을 유지할 수 있다.팀이 효율적으로 일할 수 있다.타 팀과 조화롭게 일할 수 있다.팀이 진행하는 프로젝트를 성공으로 이끌 수 있다.이 일들은 조직이 커지게 되면 중간 관리자, PM, HR 담당자가 생기면서 대체될 수 있다.Product Manager팀이 고객들이 원하는 제품을 전달하게 한다. 이 역할을 잘하기 위해서는 사업, 기술에 더해 UX에 대한 이해가 추가로 필요하다. (인터넷 서비스의 경우)1) 고객에 대한 이해고객을 보다 잘 알기 위한 노력을 해야 한다. 이를 위해서는 서비스에 관련된 지표들을 지속적으로 관찰해야 한다. 또는 인터뷰, 고객 대응 등을 통해 고객의 소리를 직접 듣는다.2) 고객의 대변자고객이 원하는 바를 명확하게 적은 스펙 문서를 작성해서 메이커에게 전달해야 한다. 또한 애매한 사항들이 있을 때 이를 최종적으로 결정해야 한다. 때로는 고객을 대신해서 제품에 대한 쓴소리를 해야 한다.3) 제품의 비전과 로드맵"우리는 어떤 제품을 만들어 갈 건가요?"라는 질문에 답을 할 수 있어야 한다. 즉, 제품의 비전을 구축해야 하고 이를 위한 구체적인 로드맵을 만들고 실행해야 한다. 이 비전을 조직에 전파하고 공감을 얻어야 한다.4) 우선순위의 결정사업, 고객의 측면에서 때로는 기술/디자인 부채를 없애기 위한 메이커의 입장에서 우선순위를 결정해야 한다.각 구성원 간의 이해관계가 부딪치는 부분이다. 효과적인 커뮤니케이션을 통해 슬기롭게 해결해 가야 한다.5) 제품의 퀄리티제품의 퀄리티를 책임진다. 직접 QA도 하고 디테일을 챙겨서, 구성원들이 높은 퀄리티를 목표로 할 수 있도록 해야 한다.이 역할을 잘하게 되면 좋은 제품을 만들어서 고객들의 호응을 이끌어 낼 수 있다. 또한 제품을 만드는 구성원들이 만족감을 얻을 수 있다. 이 역시 조직이 커짐에 따라 기획자, UX 디자이너가 일부 역할을 대체할 수 있으며 Product Manager를 뽑을 수도 있다.마치며스타트업의 CTO가 해야 하는 일은 이렇게 많다. 사실 스타트업 초기에는 위에서 말한 모든 것이 필요하지는 않다.(일단 컴퓨터를 사고, WIFI 설정도 하고..) 하지만 회사와 조직이 성장함에 따라 각각의 역할은 점점 중요해진다. 적당한 시기에 이 역할들을 위임하지 못하면 구멍이 생기기 시작하면서, 결국 여러 가지 중 하나도 제대로 챙기지 못하는 상황이 발생하게 된다. 이렇게 일을 정리하고 보니 지금의 내가 그런 상황이 아닌가 싶다.그럼 이제 내가 해야 하는 일은 동료들에게 적극적으로 도움을 요청해야 하는 것이다. 동료들도 내가 손을 내밀기를 기다리고 있을 거라 생각한다. :)  · 마지막으로 타이틀 이미지는 최근 프로덕트 그룹 워크샵에서 디자이너님의 타이포 세미나 때   제가 직접 그려 본 것입니다.#8퍼센트 #에잇퍼센트 #스타트업CTO #CTO #일상 #하루 #관리자

네이버랩스의 인재상은 passionate self-motivated team player입니다. 어쩌면 '자기주도적 팀플레이어'라는 말은 형용모순(形容矛盾)일 지도 모릅니다. 하지만 우린 계속 시도했고, 문화는 계속 쌓여갑니다. 다양한 분야의 전문가들이 경계없이 협력하고 스스로 결정하며 함께 도전하는 곳의 이야기를 전합니다. How to work at NAVER LABSH2W@NL 시리즈 전체보기공간 데이터를 디지털라이즈하는 것, 즉 '고정밀 매핑'은 네이버랩스 기술의 시작이 되는 중요한 과제입니다. COMET 프로젝트는 매핑 로봇이나 MMS (mobile mapping system) 차량이 다니기 어려운 복합 지형에서의 매핑 기술을 연구하고, 네이버랩스 매핑 디바이스들의 표준을 개발하는 것을 목표로 합니다. 그런데 이 프로젝트 이전, 많은 시도와 실패가 있었습니다. 물론 실패를 극복해 더 단단한 결과물을 만들어낸다는 아름다운 결말이 현실에서 비일비재하지는 않습니다. 여건도 상황도 이를 쉽게 허락하지 않지만, 무엇보다 사람도 지치기 마련입니다. 그래서 COMET 팀이 더 궁금했습니다. 어떤 일들이 있었는지 들어보았습니다. Q. 어떤 프로젝트인가요?(정은교|TL) 그간의 매핑 디바이스 개발은 주로 고정형이거나 특정 지형에 한정되었죠. 그런데 COMET은 지형 지물에 상관없이 데이터 수집이 가능해야 한다는 것이 전제였습니다. 실내나 도로처럼 규격화된 곳이 아닌 울퉁불퉁한 인도, 계단, 구불구불한 등산로 등등. 지형의 특성과 무관하게 고정밀 데이터를 수집할 수 있어야 합니다. 먼저 백팩 타입 설계를 시작한 이유입니다.프로젝트 이름에 모든 의미가 담겨있다(이성준|PM) 그래서 COMET이라는 프로젝트 명을 정했죠. 우주에는 정해진 궤도를 따라 움직이는 행성들만 있는 것이 아니라 궤도를 가로지르는 혜성도 있죠. COMET 프로젝트는 네이버랩스의 실내 매핑로봇 M1, 도로의 모바일매핑시스템 R1 사이에서 그간 커버하기 힘들었던 공간들을 빈틈없이 연결해주는 역할을 합니다.한 획을 그어보자, 혜성처럼(정성용|하드웨어/펌웨어 설계) 사실 다른 컨셉의 프로젝트들이 계속 있었어요. 그런데 예상치 못했던 내외부 변수들로 여러차례 중단되었죠. 거의 완성 직전인 프로젝트도 있었거든요. 그때 의욕이나 열정이 많이 사라질 뻔 했는데, 성준님이 ‘마지막으로 혜성처럼 회사에 한 획을 그어보자’고 하며 COMET 프로젝트를 제안했던 게 기억나요. 그런 의미의 이름 아니었나요?"COMET 의 핵심 컨셉은 기존의 고정밀 매핑 디바이스들로 접근하기 어려웠던 영역들의 빈틈을 빠짐없이 연결한다는 것입니다. 이동 환경이 비교적 균일한 도로나 실내의 보도에서는 이미 솔루션이 충분한 편입니다. 하지만 아직 고정밀 지도를 만들기 어려운 영역이나 복합 지형들은 여전히 많아요. 그런 곳에서도 COMET을 통해 공간 데이터를 끊김없이 연결할 수 있게 된 것이 가장 큰 성과입니다." 실패라는 것을 팀에서는 어떻게 활용 했나요?실패도 자산화하려면 프로세스가 필요하다(이성준|PM) COMET 이전의 여러 시도와 실패를 통해 깨달은 게 있습니다. 프로젝트의 자산에 대한 것입니다. 중단된다고 그간 쌓아왔던 것이 없어지면 안되죠. 그래서 각 프로젝트를 통해 얻은 경험과 노하우를 자산화하기 위한 프로세스를 만들고자 했습니다. 일단 큰 틀을 잡고, 각 단계는 sprint 방식으로 진행했습니다. 지금 우리가 어디까지 왔는지를 가시적으로 확인할 수 있다는 점도 큰 도움이 되었어요.모든 끝은 새로운 시작으로 연결(천정훈|프로그래밍/하드웨어 설계) 진행되었던 모든 프로젝트 정보들이 정리되고 공개되어 있습니다. 저 역시 이전의 솔루션들을 참고해 개발속도를 높일 수 있었습니다. 이런 정리를 중요하게 생각하는 이유는, COMET이 끝이 아니라 다음 프로젝트로 이어지는 단계라고 생각했기 때문입니다. 애초에 추후 프로젝트에서 활용될 수 있는 기술들에 대한 고려를 많이 하고 있습니다. 예를 들어, 다음 프로젝트에서도 활용할 것을 전제로 각종 센서데이터의 효율적 수집 프로토콜을 설계하거나, circuit board의 펌웨어 업데이트 기능도 적용하여 확장성을 미리 대비해 두는 것이죠.프로세스가 작동하면 일어나는 일(정성용|하드웨어/펌웨어 설계) 저는 사실 COMET도 완료되지 않을 거라 생각했어요. 기술적인 어려움은 아니었어요. 올해 회사의 리더십이나 로드맵이 변화되는 상황에서 이 프로젝트가 안정적으로 끝나는 것이 쉽지 않을 거라 생각했죠. 그런데 그간 쌓인 경험들, 그로 인해 만들어진 단단한 프로세스가 작동하기 시작했습니다. 그래서 모두의 예상보다 빠르게 완료가 되어버렸어요. 정말 말도 안되게 기간 단축이었습니다. 물론, 개발 중엔 하루 하루가 도전이고 위기였죠.담당자라는 개념과 경계를 넘는 것(천정훈|프로그래밍/하드웨어 설계) 분명 개개인이 달성해야 할 목표라는 건 있습니다. 보통 이런 건 명확한 편이죠. 그런데 그것만 각자 잘 한다고 프로젝트가 잘 되는 건 아닙니다. 다른 담당자의 역할이나 완료를 그저 기다리는 것이 아니라, 필요하다고 생각되면 스스로 리드하거나 함께 고민하고 대화했습니다. 팀과 상관없이 해당 분야의 전문가를 찾아 풀어야 할 문제에 대해 편하게 논의할 수 있다는 건 네이버랩스 조직문화의 확실한 강점입니다. 누구든 언제든 쉽게 서로 피드백을 나눌 수 있는 분위기이기 때문에, 고민이 생겼을 때마다 더 잘 해결할 수 있었던 것 같네요.전문가들의 진짜 전문가다운 협업(최문용|GPS 하드웨어 설계) COMET의 GPS 수신이 예상보다 나쁘게 나온 적이 있었어요. 그러면 하드웨어 전문가, 소프트웨어 전문가, GPS 알고리즘 전문가가 총출동합니다. 각각의 전문 분야를 기반으로 다각적으로 관찰하고, 논의하며, 효과적인 대응 방안을 찾으면 기구 파트에서 바로 적용을 해줍니다. 그 결과 우리가 기대하는 성능까지 올릴 수 있었습니다. 그걸 바라보는 저는, 소름이죠! 각자의 업무 경계를 크게 가르지 않고도, 협업을 통해 팀 전체의 전문성을 높일 수 있었어요.너도 코딩 나도 플래닝(정성용|하드웨어/펌웨어 설계) 실제로 우리는 서로의 영역을 구분하지 않고 자연스럽게 영역을 넘나듭니다. 담당자는 정해져 있지만, 그렇다고 개발 및 의사결정을 담당자만 하지 않습니다. 필요하다고 생각되면 누구든 직접 회로를 그려보고, 직접 코드를 작성해보고, 기구를 설계하거나 스스로 프로젝트 계획을 수립합니다.(이재량|기구개발) 물론 현실은 티격태격이죠. 의견 차이가 있을 때는 정말 뜨겁습니다. 서로 화를 내며 논쟁하기도 합니다. (저는 아닙니다) 그런데 결과적으로는 더 좋은 결론에 다다르더라고요. 누구나 자유롭게 의견을 말하고 논쟁할 수 있다는 건 프로젝트 완성도를 위해 정말 중요한 환경입니다. 결국 각자의 분야에서 아주 뛰어난 전문가들이기 때문이죠."전문성을 가진 팀원들간의 자유로운 소통이 주는 장점은 무엇일까요? 각자의 담당 업무 영역이 오버랩되면서 ‘너의 문제’와 ‘나의 문제’라는 경계가 어느 순간 사라진다는 점입니다. 서로의 전문성을 진심으로 인정하고, 서로 다른 분야에 대한 관심과 이해하려는 노력이 있었기 때문에 가능했던 것 같아요. 지금은 농담으로 다음 프로젝트에서 각자 무엇을 담당할지 사다리 타서 정하더라도 프로젝트는 잘 돌아가겠다고 말해요." Q. 앞으로의 목표는?어떤 형태로도 적용 가능한 매핑 디바이스의 표준을 만들 것(정은교|TL) 앞서 말했듯 COMET 프로젝트는 다양한 지형에서 고정밀 공간 데이터를 수집하는 것이 목표였고, 그것이 가능해졌다는 것이 가장 큰 성과입니다. 이 프로젝트를 통해 센서간 조합에서 오는 아주 다양한 문제와 side effect들을 경험하고 해결했습니다. 이러한 정보와 노하우를 바탕으로 네이버랩스 매핑 디바이스들의 표준화를 준비하고 있습니다. 그래야 이후의 많은 매핑 프로젝트에 빠르고 효율적으로 대응할 수 있습니다.(이성준|PM) 실제로 COMET은 그 자체로 끝이 아닙니다. 실제 운용 시간과 환경을 늘려가며 테스트하면서 새로운 개선점을 발견하게 될 것이고, 이러한 과정을 통해 더 다양한 환경과 머신에 적용할 수 있는 확장성 있는 시스템으로 발전시킬 수 있을 것입니다.(이재량|기구개발) 처음에는 기존에 해보지 않았던 타입을 개발해야 한다는 점에서 초기 컨셉 단계부 터 막막했습니다. 지금은 어느새 새로운 소재나 구조를 검토하며 업그레이드를 위한 테스트를 지속하고 있는 상태입니다. 계속 버전업되는 COMET을 기대해주세요.과거의 자산을 잃지 않기 위해 단단한 근간을 마련한다(정성용|하드웨어/펌웨어 설계) 결국 우리가 COMET을 통해 얻어낸 가장 큰 것은, 우리만의 매핑 디바이스 표준을 만들어가고 있다는 점이 아닐까 생각합니다. 앞으로 네이버랩스에서 개발될 매핑디바이스는 그 형태나 목적이 어떻게 되더라도 COMET이 근간이 됩니다. 이제는 프로젝트 방향이 달라질 때마다 컨셉을 새로 설계하는 방식을 벗어나, 그간의 자산을 하나도 잃지 않은 상태에서 지금 가장 효과적인 방식의 매핑 디바이스를 만들 수 있습니다. 이러한 결과를 위해 필요했던 과거의 실패들이었던 것 같습니다.

이번 포스팅에서는 포자랩스에서 핵심적으로 쓰고 있는 모델인 transformer의 논문을 요약하면서 추가적인 기법들도 설명드리겠습니다.Why?Long-term dependency problemsequence data를 처리하기 위해 이전까지 많이 쓰이던 model은 recurrent model이었습니다. recurrent model은 t번째에 대한 output을 만들기 위해, t번째 input과 t-1번째 hidden state를 이용했습니다. 이렇게 한다면 자연스럽게 문장의 순차적인 특성이 유지됩니다. 문장을 쓸 때 뒤의 단어부터 쓰지 않고 처음부터 차례차례 쓰는 것과 마찬가지인것입니다.하지만 recurrent model의 경우 많은 개선점이 있었음에도 long-term dependency에 취약하다는 단점이 있었습니다. 예를 들어, “저는 언어학을 좋아하고, 인공지능중에서도 딥러닝을 배우고 있고 자연어 처리에 관심이 많습니다.”라는 문장을 만드는 게 model의 task라고 해봅시다. 이때 ‘자연어’라는 단어를 만드는데 ‘언어학’이라는 단어는 중요한 단서입니다.그러나, 두 단어 사이의 거리가 가깝지 않으므로 model은 앞의 ‘언어학’이라는 단어를 이용해 자연어’라는 단어를 만들지 못하고, 언어학 보다 가까운 단어인 ‘딥러닝’을 보고 ‘이미지’를 만들 수도 있는 거죠. 이처럼, 어떤 정보와 다른 정보 사이의 거리가 멀 때 해당 정보를 이용하지 못하는 것이 long-term dependency problem입니다.recurrent model은 순차적인 특성이 유지되는 뛰어난 장점이 있었음에도, long-term dependency problem이라는 단점을 가지고 있었습니다.이와 달리 transformer는 recurrence를 사용하지 않고 대신 attention mechanism만을 사용해 input과 output의 dependency를 포착해냈습니다.Parallelizationrecurrent model은 학습 시, t번째 hidden state를 얻기 위해서 t-1번째 hidden state가 필요했습니다. 즉, 순서대로 계산될 필요가 있었습니다. 그래서 병렬 처리를 할 수 없었고 계산 속도가 느렸습니다.하지만 transformer에서는 학습 시 encoder에서는 각각의 position에 대해, 즉 각각의 단어에 대해 attention을 해주기만 하고, decoder에서는 masking 기법을 이용해 병렬 처리가 가능하게 됩니다. (masking이 어떤 것인지는 이후에 설명해 드리겠습니다)Model ArchitectureEncoder and Decoder structureencoder는 input sequence (x1,...,xn)<math>(x1,...,xn)</math>에 대해 다른 representation인 z=(z1,...,zn)<math>z=(z1,...,zn)</math>으로 바꿔줍니다.decoder는 z를 받아, output sequence (y1,...,yn)<math>(y1,...,yn)</math>를 하나씩 만들어냅니다.각각의 step에서 다음 symbol을 만들 때 이전에 만들어진 output(symbol)을 이용합니다. 예를 들어, “저는 사람입니다.”라는 문장에서 ‘사람입니다’를 만들 때, ‘저는’이라는 symbol을 이용하는 거죠. 이런 특성을 auto-regressive 하다고 합니다.Encoder and Decoder stacksEncoderN개의 동일한 layer로 구성돼 있습니다. input $x$가 첫 번째 layer에 들어가게 되고, layer(x)<math>layer(x)</math>가 다시 layer에 들어가는 식입니다.그리고 각각의 layer는 두 개의 sub-layer, multi-head self-attention mechanism과 position-wise fully connected feed-forward network를 가지고 있습니다.이때 두 개의 sub-layer에 residual connection을 이용합니다. residual connection은 input을 output으로 그대로 전달하는 것을 말합니다. 이때 sub-layer의 output dimension을 embedding dimension과 맞춰줍니다. x+Sublayer(x)<math>x+Sublayer(x)</math>를 하기 위해서, 즉 residual connection을 하기 위해서는 두 값의 차원을 맞춰줄 필요가 있습니다. 그 후에 layer normalization을 적용합니다.Decoder역시 N개의 동일한 layer로 이루어져 있습니다.encoder와 달리 encoder의 결과에 multi-head attention을 수행할 sub-layer를 추가합니다.마찬가지로 sub-layer에 residual connection을 사용한 뒤, layer normalization을 해줍니다.decoder에서는 encoder와 달리 순차적으로 결과를 만들어내야 하기 때문에, self-attention을 변형합니다. 바로 masking을 해주는 것이죠. masking을 통해, position i<math>i</math> 보다 이후에 있는 position에 attention을 주지 못하게 합니다. 즉, position i<math>i</math>에 대한 예측은 미리 알고 있는 output들에만 의존을 하는 것입니다.위의 예시를 보면, a를 예측할 때는 a이후에 있는 b,c에는 attention이 주어지지 않는 것입니다. 그리고 b를 예측할 때는 b이전에 있는 a만 attention이 주어질 수 있고 이후에 있는 c는 attention이 주어지지 않는 것이죠.Embeddings and Softmaxembedding 값을 고정시키지 않고, 학습을 하면서 embedding값이 변경되는 learned embedding을 사용했습니다. 이때 input과 output은 같은 embedding layer를 사용합니다.또한 decoder output을 다음 token의 확률로 바꾸기 위해 learned linear transformation과 softmax function을 사용했습니다. learned linear transformation을 사용했다는 것은 decoder output에 weight matrix W<math>W</math>를 곱해주는데, 이때 W<math>W</math>가 학습된다는 것입니다.Attentionattention은 단어의 의미처럼 특정 정보에 좀 더 주의를 기울이는 것입니다.예를 들어 model이 수행해야 하는 task가 번역이라고 해봅시다. source는 영어이고 target은 한국어입니다. “Hi, my name is poza.”라는 문장과 대응되는 “안녕, 내 이름은 포자야.”라는 문장이 있습니다. model이 이름은이라는 token을 decode할 때, source에서 가장 중요한 것은 name입니다.그렇다면, source의 모든 token이 비슷한 중요도를 갖기 보다는 name이 더 큰 중요도를 가지면 되겠죠. 이때, 더 큰 중요도를 갖게 만드는 방법이 바로 attention입니다.Scaled Dot-Product Attention해당 논문의 attention을 Scaled Dot-Product Attention이라고 부릅니다. 수식을 살펴보면 이렇게 부르는 이유를 알 수 있습니다.Attention(Q,K,V)=softmax(QKT√dk)V<math>Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V</math>먼저 input은 dk<math>dk</math> dimension의 query와 key들, dv<math>dv</math> dimension의 value들로 이루어져 있습니다.이때 모든 query와 key에 대한 dot-product를 계산하고 각각을 √dk<math>dk</math>로 나누어줍니다. dot-product를 하고 √dk<math>dk</math>로 scaling을 해주기 때문에 Scaled Dot-Product Attention인 것입니다. 그리고 여기에 softmax를 적용해 value들에 대한 weights를 얻어냅니다.key와 value는 attention이 이루어지는 위치에 상관없이 같은 값을 갖게 됩니다. 이때 query와 key에 대한 dot-product를 계산하면 각각의 query와 key 사이의 유사도를 구할 수 있게 됩니다. 흔히 들어본 cosine similarity는 dot-product에서 vector의 magnitude로 나눈 것입니다. √dk<math>dk</math>로 scaling을 해주는 이유는 dot-products의 값이 커질수록 softmax 함수에서 기울기의 변화가 거의 없는 부분으로 가기 때문입니다.softmax를 거친 값을 value에 곱해준다면, query와 유사한 value일수록, 즉 중요한 value일수록 더 높은 값을 가지게 됩니다. 중요한 정보에 더 관심을 둔다는 attention의 원리에 알맞은 것입니다.Multi-Head Attention위의 그림을 수식으로 나타내면 다음과 같습니다.MultiHead(Q,K,V)=Concat(head1,...,headh)WO<math>MultiHead(Q,K,V)=Concat(head1,...,headh)WO</math>where headi=Attention(QWQi,KWKi,VWVi)dmodel<math>dmodel</math> dimension의 key, value, query들로 하나의 attention을 수행하는 대신 key, value, query들에 각각 다른 학습된 linear projection을 h번 수행하는 게 더 좋다고 합니다. 즉, 동일한 Q,K,V<math>Q,K,V</math>에 각각 다른 weight matrix W<math>W</math>를 곱해주는 것이죠. 이때 parameter matrix는 WQi∈Rdmodelxdk,WKi∈Rdmodelxdk,WVi∈Rdmodelxdv,WOi∈Rhdvxdmodel<math>WiQ∈Rdmodelxdk,WiK∈Rdmodelxdk,WiV∈Rdmodelxdv,WiO∈Rhdvxdmodel</math>입니다.순서대로 query, key, value, output에 대한 parameter matrix입니다. projection이라고 하는 이유는 각각의 값들이 parameter matrix와 곱해졌을 때 dk,dv,dmodel<math>dk,dv,dmodel</math>차원으로 project되기 때문입니다. 논문에서는 dk=dv=dmodel/h<math>dk=dv=dmodel/h</math>를 사용했는데 꼭 dk<math>dk</math>와 dv<math>dv</math>가 같을 필요는 없습니다.이렇게 project된 key, value, query들은 병렬적으로 attention function을 거쳐 dv<math>dv</math>dimension output 값으로 나오게 됩니다.그 다음 여러 개의 head<math>head</math>를 concatenate하고 다시 projection을 수행합니다. 그래서 최종적인 dmodel<math>dmodel</math> dimension output 값이 나오게 되는거죠.각각의 과정에서 dimension을 표현하면 아래와 같습니다.*dQ,dK,dV<math>dQ,dK,dV</math>는 각각 query, key, value 개수Self-Attentionencoder self-attention layerkey, value, query들은 모두 encoder의 이전 layer의 output에서 옵니다. 따라서 이전 layer의 모든 position에 attention을 줄 수 있습니다. 만약 첫번째 layer라면 positional encoding이 더해진 input embedding이 됩니다.decoder self-attention layerencoder와 비슷하게 decoder에서도 self-attention을 줄 수 있습니다. 하지만 i<math>i</math>번째 output을 다시 i+1<math>i+1</math>번째 input으로 사용하는 auto-regressive한 특성을 유지하기 위해 , masking out된 scaled dot-product attention을 적용했습니다.masking out이 됐다는 것은 i<math>i</math>번째 position에 대한 attention을 얻을 때, i<math>i</math>번째 이후에 있는 모든 position은 Attention(Q,K,V)=softmax(QKT√dk)V<math>Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V</math>에서 softmax의 input 값을 −∞<math>−∞</math>로 설정한 것입니다. 이렇게 한다면, i<math>i</math>번째 이후에 있는 position에 attention을 주는 경우가 없겠죠.Encoder-Decoder Attention Layerquery들은 이전 decoder layer에서 오고 key와 value들은 encoder의 output에서 오게 됩니다. 그래서 decoder의 모든 position에서 input sequence 즉, encoder output의 모든 position에 attention을 줄 수 있게 됩니다.query가 decoder layer의 output인 이유는 query라는 것이 조건에 해당하기 때문입니다. 좀 더 풀어서 설명하면, ‘지금 decoder에서 이런 값이 나왔는데 무엇이 output이 돼야 할까?’가 query인 것이죠.이때 query는 이미 이전 layer에서 masking out됐으므로, i번째 position까지만 attention을 얻게 됩니다.이 같은 과정은 sequence-to-sequence의 전형적인 encoder-decoder mechanisms를 따라한 것입니다.*모든 position에서 attention을 줄 수 있다는 게 이해가 안되면 링크를 참고하시기 바랍니다.Position-wise Feed-Forward Networksencoder와 decoder의 각각의 layer는 아래와 같은 fully connected feed-forward network를 포함하고 있습니다.position 마다, 즉 개별 단어마다 적용되기 때문에 position-wise입니다. network는 두 번의 linear transformation과 activation function ReLU로 이루어져 있습니다.FFN(x)=max(0,xW1+b1)W2+b2x<math>x</math>에 linear transformation을 적용한 뒤, ReLU(max(0,z))<math>ReLU(max(0,z))</math>를 거쳐 다시 한번 linear transformation을 적용합니다.이때 각각의 position마다 같은 parameter W,b<math>W,b</math>를 사용하지만, layer가 달라지면 다른 parameter를 사용합니다.kernel size가 1이고 channel이 layer인 convolution을 두 번 수행한 것으로도 위 과정을 이해할 수 있습니다.Positional Encodingtransfomer는 recurrence도 아니고 convolution도 아니기 때문에, 단어의sequence를 이용하기 위해서는 단어의 position에 대한 정보를 추가해줄 필요가 있었습니다.그래서 encoder와 decoder의 input embedding에 positional encoding을 더해줬습니다.positional encoding은 dmodel<math>dmodel</math>(embedding 차원)과 같은 차원을 갖기 때문에 positional encoding vector와 embedding vector는 더해질 수 있습니다.논문에서는 다른 *frequency를 가지는 sine과 cosine 함수를 이용했습니다.*주어진 구간내에서 완료되는 cycle의 개수PE(pos,2i)=sin(pos/100002i/dmodel)<math>PE(pos,2i)=sin(pos/100002i/dmodel)</math>PE(pos,2i+1)=cos(pos/100002i/dmodel)<math>PE(pos,2i+1)=cos(pos/100002i/dmodel)</math>pos<math>pos</math>는 position ,i<math>i</math>는 dimension 이고 주기가 100002i/dmodel⋅2π<math>100002i/dmodel⋅2π</math>인 삼각 함수입니다. 즉, pos<math>pos</math>는 sequence에서 단어의 위치이고 해당 단어는 i<math>i</math>에 0부터 dmodel2<math>dmodel2</math>까지를 대입해 dmodel<math>dmodel</math>차원의 positional encoding vector를 얻게 됩니다. k=2i+1<math>k=2i+1</math>일 때는 cosine 함수를, k=2i<math>k=2i</math>일 때는 sine 함수를 이용합니다. 이렇게 positional encoding vector를 pos<math>pos</math>마다 구한다면 비록 같은 column이라고 할지라도 pos<math>pos</math>가 다르다면 다른 값을 가지게 됩니다. 즉, pos<math>pos</math>마다 다른 pos<math>pos</math>와 구분되는 positional encoding 값을 얻게 되는 것입니다.PEpos=[cos(pos/1),sin(pos/100002/dmodel),cos(pos/10000)2/dmodel,...,sin(pos/10000)]<math>PEpos=[cos(pos/1),sin(pos/100002/dmodel),cos(pos/10000)2/dmodel,...,sin(pos/10000)]</math>이때 PEpos+k<math>PEpos+k</math>는 PEpos<math>PEpos</math>의 linear function으로 나타낼 수 있습니다. 표기를 간단히 하기 위해 c=100002idmodel<math>c=100002idmodel</math>라고 해봅시다. sin(a+b)=sin(a)cos(b)+cos(a)sin(b)<math>sin(a+b)=sin(a)cos(b)+cos(a)sin(b)</math>이고 cos(a+b)=cos(a)cos(b)−sin(a)sin(b)<math>cos(a+b)=cos(a)cos(b)−sin(a)sin(b)</math> 이므로 다음이 성립합니다.PE(pos,2i)=sin(posc)<math>PE(pos,2i)=sin(posc)</math>PE(pos,2i+1)=cos(posc)<math>PE(pos,2i+1)=cos(posc)</math>PE(pos+k,2i)=sin(pos+kc)=sin(posc)cos(kc)+cos(posc)sin(kc)=PE(pos,2i)cos(kc)+cos(posc)sin(kc)<math>PE(pos+k,2i)=sin(pos+kc)=sin(posc)cos(kc)+cos(posc)sin(kc)=PE(pos,2i)cos(kc)+cos(posc)sin(kc)</math>PE(pos+k,2i+1)=cos(pos+kc)=cos(posc)cos(kc)−sin(posc)sin(kc)=PE(pos,2i+1)cos(kc)−sin(posc)sin(kc)<math>PE(pos+k,2i+1)=cos(pos+kc)=cos(posc)cos(kc)−sin(posc)sin(kc)=PE(pos,2i+1)cos(kc)−sin(posc)sin(kc)</math>이런 성질 때문에 model이 relative position에 의해 attention하는 것을 더 쉽게 배울 수 있습니다.논문에서는 학습된 positional embedding 대신 sinusoidal version을 선택했습니다. 만약 학습된 positional embedding을 사용할 경우 training보다 더 긴 sequence가 inference시에 입력으로 들어온다면 문제가 되지만 sinusoidal의 경우 constant하기 때문에 문제가 되지 않습니다. 그냥 좀 더 많은 값을 계산하기만 하면 되는거죠.Trainingtraining에 사용된 기법들을 알아보겠습니다.Optimizer많이 쓰이는 Adam optimizer를 사용했습니다.특이한 점은 learning rate를 training동안 고정시키지 않고 다음 식에 따라 변화시켰다는 것입니다.lrate=d−0.5model⋅min(step_num−0.5,step_num⋅warmup_steps−1.5)warmup_step<math>warmup_step</math>까지는 linear하게 learning rate를 증가시키다가, warmup_step<math>warmup_step</math> 이후에는 step_num<math>step_num</math>의 inverse square root에 비례하도록 감소시킵니다.이렇게 하는 이유는 처음에는 학습이 잘 되지 않은 상태이므로 learning rate를 빠르게 증가시켜 변화를 크게 주다가, 학습이 꽤 됐을 시점에 learning rate를 천천히 감소시켜 변화를 작게 주기 위해서입니다.RegularizationResidual ConnectionIdentity Mappings in Deep Residual Networks라는 논문에서 제시된 방법이고, 아래의 수식이 residual connection을 나타낸 것입니다.yl=h(xl)+F(xl,Wl)<math>yl=h(xl)+F(xl,Wl)</math>xl+1=f(yl)<math>xl+1=f(yl)</math>이때 h(xl)=xl<math>h(xl)=xl</math>입니다. 논문 제목에서 나온 것처럼 identity mapping을 해주는 것이죠.특정한 위치에서의 xL<math>xL</math>을 다음과 같이 xl<math>xl</math>과 residual 함수의 합으로 표시할 수 있습니다.x2=x1+F(x1,W1)<math>x2=x1+F(x1,W1)</math>x3=x2+F(x2,W2)=x1+F(x1,W1)+F(x2,W2)<math>x3=x2+F(x2,W2)=x1+F(x1,W1)+F(x2,W2)</math>xL=xl+L−1∑i=1F(xi,Wi)<math>xL=xl+∑i=1L−1F(xi,Wi)</math>그리고 미분을 한다면 다음과 같이 됩니다.σϵσxl=σϵσxLσxLσxl=σϵσxL(1+σσxlL−1∑i=1F(xi,Wi))<math>σϵσxl=σϵσxLσxLσxl=σϵσxL(1+σσxl∑i=1L−1F(xi,Wi))</math>이때, σϵσxL<math>σϵσxL</math>은 상위 layer의 gradient 값이 변하지 않고 그대로 하위 layer에 전달되는 것을 보여줍니다. 즉, layer를 거칠수록 gradient가 사라지는 vanishing gradient 문제를 완화해주는 것입니다.또한 forward path나 backward path를 간단하게 표현할 수 있게 됩니다.Layer NormalizationLayer Normalization이라는 논문에서 제시된 방법입니다.μl=1HH∑i=1ali<math>μl=1H∑i=1Hail</math>σl= ⎷1HH∑i=1(ali−μl)2<math>σl=1H∑i=1H(ail−μl)2</math>같은 layer에 있는 모든 hidden unit은 동일한 μ<math>μ</math>와 σ<math>σ</math>를 공유합니다.그리고 현재 input xt<math>xt</math>, 이전의 hidden state ht−1<math>ht−1</math>, at=Whhht−1+Wxhxt<math>at=Whhht−1+Wxhxt</math>, parameter g,b<math>g,b</math>가 있을 때 다음과 같이 normalization을 해줍니다.ht=f[gσt⊙(at−μt)+b]<math>ht=f[gσt⊙(at−μt)+b]</math>이렇게 한다면, gradient가 exploding하거나 vanishing하는 문제를 완화시키고 gradient 값이 안정적인 값을 가짐로 더 빨리 학습을 시킬 수 있습니다.(논문에서 recurrent를 기준으로 설명했으므로 이에 따랐습니다.)DropoutDropout: a simple way to prevent neural networks from overfitting라는 논문에서 제시된 방법입니다.dropout이라는 용어는 neural network에서 unit들을 dropout하는 것을 가리킵니다. 즉, 해당 unit을 network에서 일시적으로 제거하는 것입니다. 그래서 다른 unit과의 모든 connection이 사라지게 됩니다. 어떤 unit을 dropout할지는 random하게 정합니다.dropout은 training data에 overfitting되는 문제를 어느정도 막아줍니다. dropout된 unit들은 training되지 않는 것이니 training data에 값이 조정되지 않기 때문입니다.Label SmoothingRethinking the inception architecture for computer vision라는 논문에서 제시된 방법입니다.training동안 실제 정답인 label의 logit은 다른 logit보다 훨씬 큰 값을 갖게 됩니다. 이렇게 해서 model이 주어진 input x<math>x</math>에 대한 label y<math>y</math>를 맞추는 것이죠.하지만 이렇게 된다면 문제가 발생합니다. overfitting될 수도 있고 가장 큰 logit을 가지는 것과 나머지 사이의 차이를 점점 크게 만들어버립니다. 결국 model이 다른 data에 적응하는 능력을 감소시킵니다.model이 덜 confident하게 만들기 위해, label distribution q(k∣x)=δk,y<math>q(k∣x)=δk,y</math>를 (k가 y일 경우 1, 나머지는 0) 다음과 같이 대체할 수 있습니다.q′(k|x)=(1−ϵ)δk,y+ϵu(k)<math>q′(k|x)=(1−ϵ)δk,y+ϵu(k)</math>각각 label에 대한 분포 u(k)<math>u(k)</math>, smooting parameter ϵ<math>ϵ</math>입니다. 위와 같다면, k=y인 경우에도 model은 p(y∣x)=1<math>p(y∣x)=1</math>이 아니라 p(y∣x)=(1−ϵ)<math>p(y∣x)=(1−ϵ)</math>이 되겠죠. 100%의 확신이 아닌 그보다 덜한 확신을 하게 되는 것입니다.Conclusiontransformer는 recurrence를 이용하지 않고도 빠르고 정확하게 sequential data를 처리할 수 있는 model로 제시되었습니다.여러가지 기법이 사용됐지만, 가장 핵심적인 것은 encoder와 decoder에서 attention을 통해 query와 가장 밀접한 연관성을 가지는 value를 강조할 수 있고 병렬화가 가능해진 것입니다.Referencehttp://www.whydsp.org/280http://mlexplained.com/2017/12/29/attention-is-all-you-need-explained/http://openresearch.ai/t/identity-mappings-in-deep-residual-networks/47https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=laonple&logNo=220793640991&proxyReferer=https://www.google.co.kr/https://www.researchgate.net/figure/Sample-of-a-feed-forward-neural-network_fig1_234055177https://arxiv.org/abs/1603.05027https://arxiv.org/abs/1607.06450http://jmlr.org/papers/volume15/srivastava14a.old/srivastava14a.pdfhttps://arxiv.org/pdf/1512.00567.pdf

지난 주에는 학생들이 서로 간의 과제를 채점해주는 방식의 과제 채점 방법인 동료 평가에 대해 알아보았습니다. 동료 평가는 강의에 크기에 거의 무관하게 사용될 수 있고, 학생들은 다른 학생들이 제출한 과제를 채점하면서 자기가 생각하지 못했던 새로운 아이디어를 발견하거나, 자신이 했던 것과 유사한 실수를 하는 친구에게는 자신의 경험을 바탕으로 건설적이고 유용한 피드백을 줄 수 있는 등의 장점도 있었습니다.엘리스 시스템에서 코드 공유 기능을 이용하면 동료 평가를 진행할 수 있습니다.그러나 동료 평가가 항상 만능인 것만은 아닙니다. 프로그래밍 수업에서 동료 평가는 크게 보면 “다른 사람의 프로그래밍 코드를 이해”하고, “이해한 것을 바탕으로 알맞은 평가”를 하는 두 단계로 이루어진다고 볼 수 있는데, 프로그래밍에 익숙하지 않은 대다수 학생에게는 “다른 사람의 코드를 이해”하는 첫 번째 단계부터가 큰 고난으로 다가오기 때문입니다. 이는 비단 학생의 문제일 뿐만이 아니라 실제 현장에서 일하고 있는 숙련된 프로그래머에게도 마찬가지입니다. 선행 연구에 따르면 다른 사람의 코드를 코드 그 자체만 보고 이해하는 것은 숙련된 프로그래머에게도 어려운 일이며, 그중에서도 특히나 해당 코드를 작성한 저자의 의도를 이해하는 것이 어렵다는 설문 결과가 있습니다. 몇 년이 넘는 시간 동안 수많은 코드를 읽어보았을 숙련자에게도 어려운 일인데, 프로그래밍에 전혀 경험이 없는 학생들에게는 얼마나 더 큰 어려움으로 다가올지 예상해보는 것은 어려운 일이 아닌 것 같습니다.그렇다면 프로그래밍 교육의 혁신을 추구하는 연구팀으로써 이를 두고만 볼 수는 없는 것은 당연지사. 동료 평가를 성공적으로 완수하기 위해 학생들에게 필요한 것은 무엇이고, 또 프로그래밍 교육 툴의 일부로서 제공해 줄 수 있는 것은 어떤 것들이 있을지 고민해보게 되었습니다. 그리고 본 연구팀은 다양한 대학교 전산 과목에서 조교로서 활동했던 경험과 프로그램 개발자로서 Git 등의 코드 버전 관리 도구, GitHub와 같은 오픈소스 커뮤니티에서 경험 등을 바탕으로 다음과 같은 접근을 해보았습니다.숙련된 오픈소스 개발자들도 리뷰를 위해 코드를 한 줄 한 줄 비교해가며 차근차근 읽어나가야 하는데, 왜 프로그래밍에 익숙하지 않은 학생들에게는 이 과정을 전부 생략한 채 마지막 결과(제출된 코드)만 보여주고 평가를 하게 하는 걸까? 오히려 숙련된 개발자들보다는 학생들에게 “한 줄” 단위 로, 아니면 이보다 더 세세하게 “한 글자” 단위로 코드가 처음부터 끝까지 완성되는 과정을 보여주는 것이 더 효과적이지 않을까?Eliph: Effective Visualization of Code History for Peer Assessment in Programming Education백문이 불여일견, 위의 이미지는 실험을 위해 제작된 프로그래밍 교육용 동료 평가 시스템 Eliph의 실제 사용 모습입니다. 프로그래밍에 익숙하지 않은 학생들이 동료 평가 과정에서 다른 학생의 코드를 이해하는 데에 어려움을 겪는 것은, 마지막으로 제출된 코드만 보아서는 문제 풀이 과정 전반에 대한 이해가 어렵기 때문이라는 것을 가설을 바탕으로, “그렇다면 문제 풀이 과정을 최대한 세세하게 보여주자!”는 아이디어를 구현한 것이 위의 보이는 Eliph 시스템입니다.Eliph는 학생이 프로그래밍 문제를 푸는 과정을 처음 시작부터 마지막으로 제출할 때까지의 키보드 입력, 코드 실행 결과, 중간 채점 결과 등을 모두 기록한 뒤, 나중에 다른 사람이 자신의 코드를 평가할 때 되돌려볼 수 있는 기능을 제공합니다. 그리고 이를 통해 (1) 평가를 받는 학생은 자신이 작성한 코드에 대한 의도를 평가자에게 더 잘 전달할 수 있고, (2) 평가를 하는 학생은 저자의 생각의 흐름을 함께 따라가며 코드를 더 쉽고 명확하게 이해할 수 있어 양쪽 모두가 동료 평가를 더 효과적으로 활용할 수 있습니다.본 연구팀은 Eliph 시스템을 효과를 검증하기 위해 실제 대학교 전산학과 수업에서 수강생 60명의 학생을 대상으로 시스템을 검증해보았습니다. 그 결과, 평가자가 Eliph 시스템을 사용해서 다른 사람의 코드를 평가할 때 코드 저자의 의도를 더 잘 파악할 수 있어 평가에 도움이 되었다는 것을 확인할 수 있었습니다(좌측 그래프). 또한, Eliph 시스템을 사용하여 진행된 동료 평가로부터 제출된 피드백이 기존의 방식으로 진행된 동료 평가로부터 제출된 피드백들보다 저자들에게 더 높은 만족도의 준다는 것을 확인할 수 있었습니다(우측 그래프). 좀 더 자세한 결과와 분석은 아래의 참고 문헌의 Eliph 논문에서 직접 확인해보실 수 있습니다.마치며이번 글에서는 프로그래밍 교육에서 동료 평가의 중요성과 실제로 수업에서 동료 평가를 사용하기 위해 넘어야 할 난관들을 소개해보았습니다. 그리고 프로그래밍에 익숙하지 않은 학생들이 동료 평가를 효과적으로 활용할 수 있도록 도와주는 시스템 Eliph를 간략하게 소개해드렸습니다. 아직 Eliph 시스템은 프로토타입으로만 개발되어 연구용으로만 사용되고 있지만, 조만간 엘리스 교육 플랫폼에서 사용해보실 수 있도록 열심히 준비하고 있으니, 기대해주시면 감사하겠습니다.참고 문헌Park, Jungkook, et al. “Eliph: Effective Visualization of Code History for Peer Assessment in Programming Education.” Proceedings of the 2017 ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work and Social Computing. ACM, 2017.#엘리스 #코딩교육 #교육기업 #기업문화 #조직문화 #서비스소개

[맛있는 인터뷰] 잔디의 헬스보이, 안드로이드 개발자 Steve를 만나다                                         미소, 승리의 V, 로맨틱, 성공적                                       삶은 생각보다 심플한 것 같아요.                              인생은 결국 생각하는 대로 풀리게 되더라고요.                                     잔디에서 제 목표를 이뤄가고 있어요.                                      – Steve, 잔디 안드로이드 개발자편집자 주: 잔디에는 현재 40명 가까운 구성원들이 일본, 대만, 한국 오피스에서 일하고 있습니다. 국적, 학력, 경험이 모두 다른 멤버들. 이들이 어떤 스토리를 갖고 잔디에 합류했는지, 잔디에서 무슨 일을 하고 있는지 궁금해하시는 분들이 많았습니다.  이에 잔디 블로그에서는 매 주 1회 ‘맛있는 인터뷰’라는 인터뷰 시리즈로 기업용 사내 메신저 ‘잔디’를 만드는 사람들의 이야기를 다루고자 합니다. 인터뷰는 매 주 선정된 인터뷰어와 인터뷰이가 1시간 동안 점심을 함께 하며 다양한 이야기를 나누며 진행됩니다. 인터뷰이에 대해 궁금한 점은 댓글 혹은 이메일([email protected])을 통해 문의 부탁드립니다.오늘의 ‘맛있는 인터뷰’ 장소는 어디인가요?‘롱브레드’라는 빠니니집이에요. YB와 같이 버디런치할 때 갔었는데 맛있었어요. 강남이라는 위치 특성 상 보통 식당들이 혼잡한데 여긴 조용한 편이에요.                                       빠니니 앞에 우리는 겸손해진다.잔디 블로그가 유명해지면 그리되겠죠? 자기소개 좀 부탁드릴게요안녕하세요? 스타트업을 동경해 안정적인 삶을 뒤로 하고 잔디에 조인한 안드로이드 애플리케이션 개발 담당자 Steve입니다.안드로이드 개발 중에서 어떤 일을 맡고 계신가요?지금은 전체적인 부분을 다 하고 있어요. 안드로이드 쪽으로 가장 먼저 입사한 사람이라 요즘 들어오는 개발자분들 OJT도 하고, 주요 개발 포인트에도 열심히 참여하고 있습니다.그렇군요. 헬스 트레이너 자격증을 갖고 계신단 얘길 들었어요.사실 운동을 전문적으로 하려 그런 건 아니었고, 옷 맵시를 잘 살리고 싶어 운동을 시작했어요. 제가 과거에 개그 콘서트 ‘헬스보이’에 나오는 김수영 같았담 몸매였다면 믿기시겠어요? 인생의 암흑기였던 그 시절, 어떤 옷을 입어도 멋있지 않았어요. 딱 한 번이라도 좋으니 뭘 입어도 간지가 났으면 좋겠단 생각을 했어요. 그게 제 생활 습관을 바꾼 계기였어요.트레이너 자격증 따는 게 쉽지 않을 것 같아요트레이너 자격증 준비할 당시엔 장기적으로 꾸준히 운동했어요. 아침 6시에 일어나 운동하고 오전, 오후 일과를 보낸 뒤 오후 5시부터 다시 운동하고 11시에 자곤 했어요. 식단은 하루에 5끼를 한 가지 종류의 메뉴로 구성해 1년 동안 먹었는데요. 정말 힘들 때는 한 달에 한 번 피자를 먹기도 했습니다.참기 힘든 유혹의 순간이 있진 않았나요?음.. 실기 시험 일주일 전이었어요. 여긴 특이하게 짧은 바지만 입고 몸을 보여주는 테스트를 통과해야 필기 시험을 볼 수 있었는데요. 실기 시험 전 참석했던 친한 동기 생일에서 술을 마다하고 최대한 절제하고 있었어요. 근데 친구가 자기 생일인데 왜 안 마시냐 핀잔 아닌 핀잔을 주더라고요. 그 때 조금 마셨는데 순간 고삐가 풀리더라고요. 이후 3시간 동안 미친 듯이 술과 안주를 먹었어요. 정말 다행히 실기 시험에 통과했지만 그때 한번 제대로 이성을 잃었던 적이 있습니다.헬스를 하면서 얻은 수확이 있다면?1년 정도 운동을 하니 규칙적인 생활이 몸에 뱄어요. 언제, 무엇을 할지 계획을 세워 생활하다 보니 어떻게 하면 효율적으로 시간을 사용할 수 있을지 알게 되었는데요. 운동을 통해 스스로 인내하고 제어하는 방법을 그 때 다 배웠어요.그 습관이 업무에 도움이 되셨나요?업무 관련 이야기는 아니지만 잔디에 합류하기 전 이직 준비를 1년 넘게 했어요. 이직에 필요한 사항을 정리해 최선을 다해 준비해보자 마음먹었어요. 이때 운동을 통해 다진 규칙적인 생활 습관이 큰 도움이 되었는데요. 꼬박 1년 동안 밤낮을 가리지 않고 개발 공부에 매달렸어요. 덕분에 ‘함께 일해볼 생각이 없냐?’는 제의를 많이 받았어요.                                 일할 땐 진지 모드, 밥 먹을 땐 샤방 모드.그런 제의를 고사하고 잔디를 선택하신 이유가 있다면?몇 가지 이유가 있는데요. 스타트업에 계시는 다른 분들을 보고는 비전이 있는 곳으로의 이직을 결심했어요. 5년 차 엔지니어로서 1년이라는 시간을 가지고 승부수를 던진 거예요. ‘생각하면서 살면 생각한 대로 살지만, 살면서 생각하면 사는 대로 생각하게 된다.’는 말을 인상 깊게 봤어요. 이 말대로 실천하려고 노력해 온 게 시간이 지나니 확실히 남들과 차이가 커지더군요.  그래서 생각하면서 사는 게 얼마나 중요한지 알고 있어요. 그중에서도 직장은 하루에 큰 부분을 차지하니까 신중하게 직장을 선택하는 건 인생의 중요한 전환점이죠.잔디에서의 생활은 만족스러우세요?기대했던 모든 게 다 잔디에 있는 것 같아요. 업무에 대한 자율성과 책임감이 적절히 섞여 있어요. 일반 회사의 수직적 구조도, 팀장급 이상에게만 주어지는 의사 결정권도 잔디에선 찾아볼 수 없어요. 덕분에 다양한 시각과 방법으로 개발 업무를 할 수 있기 때문에 전 개인적으로 만족하며 일하고 있습니다.쉬는 날에는 보통 어떤 활동을 하세요?업무 관련 공부를 하거나 친구들을 만나곤 해요. 개인적으로 회사 근처에 사는 걸 선호해 현재 강남 쪽에 살고 있는데요. 덕분에 친구들과의 약속이 잦아졌어요. 약속이 없는 날에는 주로 혼자 공부하고 있어요.이전 인터뷰이인 Jay님이 오늘 인터뷰이에게 ‘좋은 프로덕트란 어떤 것인지’ 물어봐달라고 하셨는데요. 이 질문에 대한 Steve의 답변은?좋은 프로덕트란 ‘복잡한 설명이 없어도 모든 동작을 깔끔하게 작동할 수 있게 만드는 것이다’ 라고 정의하고 싶습니다. 이를 위해선 개발자들이 모든 프로세스를 다 자동화해야겠죠? 생각보다 매우 꼼꼼한 업무가 필요한 과정이라 개발자들에게는 스트레스가 될 수 있을 거에요. 하지만 이건 개발자의 몫이고 사용자에게는 ‘편리함’과 ‘익숙함’을 제공해야 한다고 생각합니다. 제품 사용을 위한 프로세스를 최대한 단순화시켜 사용자가 자신이 원하는 동작 이외의 행동에 대해 생각하지 않게 만드는 게 최고의 프로덕트인 것 같습니다.미리 준비하셨나요? 인상적인 답변이네요. 마지막으로 다음 인터뷰를 위한 릴레이 질문이 있으시다면?다음 인터뷰이 분에게 ‘일과 사랑 어느 쪽이 우선인지’ 꼭 물어봐 주셨으면 좋겠습니다. 보통 스타트업을 다니면 연애하기 힘들다고 하잖아요. 왠지 다음 분께서 어떤 대답을 하실지 궁금하네요.열정적인 Steve와의 인터뷰 이후 ‘잔디의 안드로이드 개발 부분은 걱정 없겠구나’ 란  생각을 하게 되었습니다. 앞으로도 잘 부탁해요 Steve! 다음 주 인터뷰도 많은 기대 부탁 드려요.#토스랩 #잔디 #JANDI #개발자 #앱개발자 #애플리케이션 #모바일 #팀원 #팀원소개 #팀원인터뷰 #인터뷰 #사내문화 #조직문화 #기업문화 #팀원자랑

제니퍼는 기업 내부망에 설치되는 On-Premise 방식의 소프트웨어 제품이다. 12년 넘게 국내 점유율 1위를 지키고 있는 제품이다보니 그만큼 고객의 요구사항도 다양하다. 대부분의 솔루션 회사는 제품 개발 초기에 단일 소스코드를 유지하며 개발하는 것을 추구했을 것이다. 하지만 비즈니스를 하다보면 특정 고객을 위한 기능을 추가할 수 밖에 없는 상황이 오게 된다. 보통 이런 경우에는 숨겨진 기능으로 개발하거나 고객사 별로 소스코드를 다르게 가져가기도 한다.기존의 제니퍼를 사용하는 고객들은 애플리케이션 모니터링만이 아닌 브라우저나 스마트폰 같은 클라이언트 영역과 데이터베이스 관리 시스템까지 연계된 통합 모니터링을 하고자하는 요구사항을 오랫동안 요청했었다. 모니터링 제품 간의 연계를 생각하면 약간 생소하게 생각할 수 있는데, 특정 데이터를 수집하고, 이를 가공하여 사용자에게 보여주는 단순한 매커니즘의 하나라고 생각하면 이해가 쉬울 것 같다.즉, 다른 종류의 데이터를 하나의 화면에서 볼 수 있는 통합 환경을 제공해야 한다. 그래서 최근에는 오픈소스로 배포되고 있는 엘라스틱서치나 상용 제품인 스플렁크 같은 로그분석 솔루션이 주목받고 있다. 하지만 위와 같은 제품들을 사용하여 제니퍼 성능 데이터와 연계하여 통합 환경을 구축한다는 것은 말처럼 간단하지 않다. 제품을 구매하고 학습하는 비용이 생각보다 크고, 통합을 위한 별도의 시스템이 갖춰져야 한다는 것은 고객의 입장에서 큰 부담이 된다. 이러한 부담을 덜어주기 위해서 제니퍼는 실험실이라 불리우는 확장 기능을 제공한다. 실험실은 워드프레스의 플러그인과 비슷한 성격을 가지며 코드 레벨 영역에서 확장될 수 있다. 실험실은 처음부터 다른 모니터링 제품과의 연계를 위해 개발된 것은 아니었다. 기획 초기에는 방대한 제니퍼 데이터를 좀 더 다양한 형태의 화면으로 제공하기 위함이었는데, 아무래도 실험적인 요소가 강하다보니 기존의 대시보드나 분석 같은 범주로 들어가기에는 완성도 측면이나 제니퍼의 방향성에 영향을 미칠 수 있다는 판단에 별도의 범주로 만들게 되었다.  실험실이란 이름은 구글 메일의 실험실에서 따온 것인데, 아직 개발 중인 실험적 기능을 위한 테스트 공간이고, 언제든지 변경 또는 중단되거나 사라질 수 있다. 그리고 모든 실험실 소스코드는 깃허브를 통해 공개하는 것이 기본 정책이다. 제니퍼소프트 깃허브에 가보면 실제로 다수의 실험실 프로젝트가 존재한다는 것을 알 수 있다. 그 중 한가지만 간략하게 소개하자면 사용자 관점의 웹 서비스 모니터링 제품인 아르고스와 연계하여 브라우저나 스마트폰 같은 사용자 관점의 성능 데이터를 제니퍼 트랜잭션 데이터와 연계하여 분석할 수 있는 기능을 제공한다. 실은 그동안 고객들에게 사용자 관점의 성능 모니터링에 대한 요구사항이 많았지만 제니퍼 본연의 영역과 확연하게 다른 측면이 있어서 요구사항을 수용하는데 많은 고민이 필요했다. 그래서 우리는 관련된 솔루션 업체를 찾았고, 상호 간의 비즈니스 협력을 통해 서로의 부족한 부분을 보완하기로 결정했다. 실험실은 제니퍼가 시도하고 있는 새로운 기능을 미리 체험해 볼 수 있을 뿐만이 아니라 오픈소스나 관련된 솔루션과의 연계를 하기 위한 화면을 제공할 수 있다. 뿐만 아니라 코드 레벨 영역에서 확장을 하는 것이다보니 제품의 커스터마이징 범위가 넓어진다. 즉, 화면에 대한 고객의 요구사항이 제니퍼의 방향성과 크게 다르더라도 많은 고민을 하지 않고 충분히 원하는 것을 구현해줄 수 있다. 과거와 달리 동일한 데이터라도 좀 더 시각적인 화면을 요구하는 요즘같은 시기에 실험실은 이러한 시도를 하기에 좋은 방법이 된다.제니퍼는 화면 단위의 확장 기능인 실험실 뿐만이 아니라 트랜잭션 데이터가 수집되는 시점이나 특정 이슈가 발생할 때, 생성되는 이벤트 데이터를 어댑터를 통해 전달받을 수 있다. 어댑터도 실험실과 마찬가지로 코드 레벨 영역에서 확장할 수 있다. 실시간으로 전달받은 트랜잭션 데이터는 별도의 스토리지에 저장하여 목적에 맞게 조회해서 사용할 수 있다. 특히 이벤트 관련 어댑터는 가장 많이 사용되는 제니퍼 확장 기능이며, 고객사의 관제시스템 연동에 주로 사용된다.  실험실은 어댑터와 달리 제니퍼 서버에서 전달받은 데이터를 처리만 하는 단순한 구조가 아니었다. 제니퍼와 독립적인 화면 구성에 필요한 모든 요소들을 갖춰야했기 때문에 고려해야할 것들이 너무 많았다.  그럼에도 불구하고 만들게 된 이유는 단순히 필자의 편리함을 위해서였다. 평소에 데이터 시각화에 관심이 많았기 때문에 이미 존재하는 방대한 제니퍼 데이터를 다양한 방식으로 표현하기 위한 시도를 했었다.하지만 상용 솔루션인 제니퍼에 테스트 코드를 필자 임의로 추가해서 배포하거나 숨긴 기능으로 만들기에는 꽤 부담스러운 일이었다. 그렇다고 별도의 소스코드로 다르게 가지고 가기에는 관리 측면에서 어려움이 있다. 그렇기 때문에 기존의 제니퍼 소스코드를 참조만 하되 서로 독립적으로 개발하는 형태를 생각하게 되었다. 이렇게 필자의 편리함을 위해 시작한 실험실이지만 오픈소스나 다른 솔루션과의 연동을 위한 화면을 제공하고, 새로운 제니퍼 기능에 대한 비전을 시사하거나 고객의 피드백을 수용하는 용도로 확장되었다.소프트웨어 개발을 하다보면 제품이 추구하는 방향과 달라서, 또는 구현은 가능하지만 소모되는 리소스 비용이 부담이 될 경우, 그리고 특정 사용자를 위한 특화된 기능을 구현할 때, 모두가 만족할만한 기능이라는 확신이 없다면 제대로 진행하기가 어려운게 현실이다. 사실 새로 시도하는 기능은 시기와 때에 따라 앞에서 고려했던 것들과 다르게 평가되는 경우도 있다.그래서 아무리 작은 아이디어라도 시도를 해보는 것 자체만으로도 큰 의미가 있으며, 새로운 가능성을 발견하는 계기가 될 수 있다. 다만 현재는 제니퍼 기능 확장에 대한 기반 정도만 갖춰진 시작 단계라서 관련된 API 문서나 개발 도구에 대한 지원이 미흡한 것이 아쉬움으로 남는다. 다음 편에서는 자바 개발자 대상으로 실험실을 직접 구현하는 방법에 대해 알아볼 것이다.

[대화 1]친구 A: 남편은 무슨일 해?아내: 어, IT회사 다녀.친구 A: 거기서 무슨일 하는데?아내: 개발자에요.친구 A: 아 그래? 그럼 퇴근 제때 못할텐데, 애들 키우기 힘들겠네.…[대화2]아내: 아니 그렇게(반바지) 입고 회사 가려고?필자: 음... 요즘 판교 쪽에서는 패피들은 반바지에 샌들 정도 신어줘야 인정받아..아내: 우리(금융회사)는 반바지 입는 사람은 생수 배달하는 사람 뿐인데. 갈아입고 가.금융기관에서 일하는 필자 아내와의 일상 대화 중 일부입니다. 대화는 짧지만 많은 의미가 함축되어있습니다. 우리 사회에서 금융권 직원이라 하면 말끔한 수트를 차려입고 아침부터 아메리카노 한잔 하면서 뭔가 중요한 딜을 성사시킬 것 같은 느낌이라면, IT개발자라 하면 그 금융권에서 사용하는 시스템 개발을 하위 위해 파견온 협력회사 직원과 그 회사에서 고용한, 소위 을, 병, 정 프리랜서들로 반바지에 좀 헝크러진 머리를 하고 밤늦게까지 그리고 주말에도 코딩하느라 제대로 씻지도 못하고 다니는 사람을 먼저 떠올립니다. 최근에 국내 유수의 게임 회사 한 곳에서만 세 명이 과로사하거나 업무 부담으로 회사에서 자살했다고 하니 그런 인식이 전혀 틀리지만은 않은 듯 합니다.미국에서는 개발자들이 대접은 잘 받지만 업무 난이도와 강도는 정말 높다고 합니다. 미국에서는 소프트웨어 개발자라고 하면 엄지손가락을 치켜 세우며 ‘6 digits’이냐고 물어보고들 합니다. 연봉이 $100,000 즉  1억 1,200만원 이상이냐고 묻는 것입니다. 연봉 10만 달러는 미국에서도 높은 편이지만, 소프트웨어 개발자들은 일반적으로 이를 상회합니다. 실리콘밸리에서는 개발자 대졸 초임이 10만 달러 정도 된다고 합니다.시가총액 상위 기업 대부분이 ICT 기업들이고 미국에서도 소프트웨어 개발 인력은 공급이 상당히 부족하니 그럴 수 밖에 없습니다. 공대중에서 최고라 하는 스탠포드와 MIT에서 최고 인기 전공은 단연 컴퓨터 사이언스라고 하는데, 대한민국에서는 인재들이 소프트웨어 분야를 기피하고, 이 분야가 더 열악해지는 악순환이 계속되고 있습니다. 자율주행 시스템, 암진단을 인간 의사보다 잘한다는 IBM 왓슨, 자산관리 로봇까지 가지 않더라도 뱅킹, 콜센터, 주차 정산, 음식 주문, 모바일 게임 등 우리 일상 생활을 소프트웨어 개발자들이 책임지고 있는데, 만성적인 개발 인력 부족으로 우리 ICT 산업의 경쟁력이 갈수록 떨어지지 않을까 걱정입니다.어제 오늘의 이야기도 아니고, 해결책이 과연 있는가?고무적인 것은 과거보다는 소프트웨어 개발자의 근무 환경에 더 관심을 가지고 야근 문화를 없애나가려고 노력하는 기업들이 많아지고 있다는 점입니다.핀테크 기업 핀다도 접근 방법은 다소 다르지만 이런 긍정적인 문화를 확산시키는 데 노력하고 있습니다. 그로 인해 우수한 인력이 한명이라도 더 핀다를 선택하고, 대한민국 젊은이 몇명이라도 더 공시생이 되기보다는 소프트웨어 개발자로 진로를 선택하기를 기대합니다.업무 환경이 중요하다.핀다의 개발자는 공유오피스 위워크(Wework) 을지로점 내의 사무실 및 라운지 등에서 자유롭게 근무합니다. 근무중에 사무실 내의 탁구장에서 함께 탁구를 치기도 하고 다트 게임을 하기도 합니다. 위워크 다른 층 라운지 쇼파에서 탁트인 전망을 보며 일하기도 합니다.물론 업무가 몰리고 데드라인에 쫓기면 야근을 하기도 하고 주말에 집에서 일하기도 하지만 이를 권장하기 보다는 지양하고 더 줄여나가려고 합니다. 저녁이 있는 삶을 보장하기 위해 지속적으로 노력할 것입니다.Wework 16층 회의실 겸 탁구장에서 열심히 탁구치는 우리 개발자. Le Viet Hoang‘월화수목금금금’ 일해도 일정 맞추기 어려운데 무슨 배부른 소리인가?소프트웨어 개발은 집중력을 요하는데, 사람이 하루 8시간도 집중해서 일하기는 쉽지 않습니다. 집중하지 못한 상황에서 작성한 낮은 품질의 코드로 더 많은 오류를 일으키고 이를 해결하기 위해 더 많은 시간을 일해야 하는 악순환이 발생합니다. 해당 직원의 행복지수도, 건강도, 로열티도 떨어지고 퇴사할 가능성이 높아집니다. 결국 회사는 잃는 것이 더 많아지게 됩니다. 하지만, 단지 초과 근무로 인해 생산성이 떨어지므로 이를 지양해야 한다고 하기에는 현실은 일반적으로 너무 열악하고 다급합니다. 초과 근무를 대신할 다른 혁신적인 방안이 있어야 기업의 관리자를 설득할 수 있을 것입니다.핀다 개발팀은 다릅니다. 개발 환경을 소개합니다.1. 이슈관리 시스템 Jira를 이용하여 태스크, 오류 등 모든 이슈를 관리합니다.      위키 시스템 Confluence를 통해 회사 및 프로젝트의 날리지를 관리합니다.  위키에 프로젝트별로 이와 같이 스페이스를 만들고 트리 구조로 페이지를 생성합니다.그림 상의 페이지에는 Jira에서 생성한 이슈들을 나열한 것을 볼 수 있습니다. 이런 방식으로 회사의 모든 지식은 체계적으로 정리되고 공유됩니다.2.  Git을 이용하여 소스코드 뿐 아니라 디자인 프로젝트까지 관리합니다.동시에 여러 버전의 소스를 유지하고, 여러 사람이 협업하기 위해 위와 같은 Git flow를 준수합니다.소스 변경(커밋) 시에는 그림과 같이 관련 이슈 번호를 넣어서 커밋과 이슈를 연동합니다.상용 배포 버전에는 그림과 같이 버전을 태그로 달아두고 버전별로 릴리즈 노트를 작성합니다.3. Jenkins를 이용하여 시스템 빌드 및 배포를 자동화하고 있습니다. 각 빌드에도 버전을 태그로 붙이고 있습니다.4. 객체지향 프로그래밍 방식을 철저히 준수합니다.시스템을 모듈로 나누고 각 모듈 간의 의존도는 최소화합니다. 논리적으로 관련된 코드는 한 패키지, 클래스 등에 모아서 응집도를 최대화합니다. 데이터와 데이터 처리 코드는 한 클래스에 모읍니다. 중복된 코드는 피할 수 있다면 한 줄이라도 허용하지 않고, 상속, 함수화, 오버로딩 등을 최대한 활용하여 코드 사이즈를 줄입니다.5. 이해하기 쉬운, 설명이 필요 없는 코드와 문서를 작성합니다.소프트웨어는 본질적으로 복잡합니다. 복잡한 문제를 최대한 쉽게 풀어내는 것이 소프트웨어 개발자의 능력의 핵심 중 하나입니다. 문제를 더 복잡하게 만들어서 다른 사람이 이해하기 어려워 하는 것을 본인의 능력이 뛰어나서라고 자만하거나, 주석을 달거나 문서화를 하지 않고서 다른 사람이 코드를 보고 이해하면 된다는 식의 생각은 아마추어리즘일 뿐입니다.핀다의 소프트웨어 프로젝트는 경험이 부족한 신입 개발자라도 30분 내에 구조와 흐름을 파악할 수 있도록 하고 있습니다.6.  웹, 안드로이드, 아이폰 앱은 철저히 통일된 MVC 구조로 구현합니다.모델(M) 부분은 서버로부터 데이터를 받아오는 모듈, 데이터의 세부사항을  처리하는 모듈, 데이터의 보존과 공급을 담당하는 모듈로 철저히 분리하여 구현합니다.화면의 부분을 담당하는 뷰(V)는 주어진 데이터로 화면을 그리는 것만 담당합니다.화면을 구성하기 위해서는 뷰를 배치하고 모델로부터 데이터를 받아서, 뷰에 전달해야 합니다. 이는 컨트롤러(C)가 담당하는데 컨트롤러는 철저히 컨트롤만 하고 세부적인 사항을 처리하지 않습니다.핀다의 웹, 안드로이드, 아이폰 앱은 모두 동일한 폴더, 클래스 구조를 가지도록 설계하고 있습니다. 이로 인해 다른 분야를 접해보지 못한 개발자라도 하루 내에 파악하여 코드 수정까지 할 수 있어서 누구나 쉽게 풀스택 개발자가 될 수 있습니다.종합해보면, 핀다 개발팀은 나만의 스타일로 코드를 작성할 자유가 없고, 프로그래밍 컨벤션을 따라 최적의 간결한 코드를 작성해야 합니다. 타이트한 프로세스를 따라야 합니다. 구글이나 마이크로소프트 보다 더 높은 수준의 클린 코드를 작성해야 합니다. 다소 타이트해보일 수 있지만, 유능한 핀다의 개발자들은 적극적으로 이를 준수하고 오히려 더 나은 개선 방안을 내놓고 있습니다. 결국 핀다의 개발자는 저녁이 있는 삶 뿐 아니라 신나고 발전적인 직장생활까지 누리게 될 것입니다.핀다의 미래가 밝아 보이나요? 아니면 너무 타이트해 보이나요?핀다는 핀다의 미래가 밝아 보인다고 느끼는 개발자에게 문을 활짝 열어놓고 있습니다.많은 기업이 핀다 방식 혹은 더 나은 방식을 도입하여 행복하게 일하는 개발자들이 더 많아지기를 기대해봅니다.#핀다 #개발 #개발팀 #개발자 #저녁이있는삶 #기업문화 #조직문화 #사내복지