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코드리뷰, 이렇게 하고 있습니다.

토스랩 안드로이드팀이 코드리뷰 하는 방법실리콘밸리 이야기 - 코드리뷰는 어떻게 하나요? 를 보고 토스랩이 코드리뷰 하는 프로세스와 방법에 대해서 공유해드리고자 합니다.왜 코드리뷰를 하게 되었나요?토스랩에 안드로이드가 팀 단위로 꾸려진 것은 5월 전후였습니다. 그 전에는 1인 개발 체제를 가지고 있었습니다. 갑작스럽게 인원이 많아지면서 코드스타일, 구조의 일관성 등이 계속적으로 깨지게 되고 이에 따라 제품의 안정성도 급격히 떨어지는 사태가 발생하였습니다.이에 내부적으로 제품의 품질을 강화하기 위한 대책들이 강구되었는데 그 중에 하나가 코드리뷰였습니다.코드리뷰를 위한 프로세스는 토스랩 웹 개발팀의 프로세스를 참고하여 안드로이드 개발 팀원의 내부 의견을 반영하여 진행되었습니다.1. 언제 코드리뷰를 요청하나요?안드로이드팀은 코드리뷰 요청에 대해 별도의 제약을 두지 않았습니다. 언제든지 코드리뷰 시스템이 코드리뷰를 요청할 수 있습니다. 다만 코드 리뷰가 시작되는 시점이 조금 다릅니다.모든 개발자가 코드리뷰를 각자의 업무(Task)가 완료되면 코드리뷰 시스템에 코드리뷰를 요청하고 이를 각 개발자가 언제든지 확인할 수 있도록 하고 있습니다.코드리뷰의 시작은 3. 그럼 코드리뷰는 언제 하나요? 에서 확인해보록 하겠습니다.2. 어떻게 요청하나요코드리뷰는 내가 아닌 다른 사람이 코드를 읽어야 하므로 어떤 목적에서 작업 된 코드인지를 미리 할 수 있어야 빠르게 코드리뷰를 할 수 있습니다. 최대한 자유롭게 하되 아래와 같은 형식을 지키도록 하고 있습니다.TitleFeature/Bug-fix 건인지 알 수 있도록 합니다.어떤 목적인지 간략하게 적도록 합니다.어떤 이슈와 연결된 건인지 알 수 있도록 합니다.Description어떤 로직을 추가/수정했는지를 작성합니다.어떻게 추가/수정했는지를 작성합니다ex)Title - [fix] 소켓 API 버전 처리 (JND-3986) Description@Version 커스텀 어노테이션 추가Version 없는 Event 에 Version 필드 추가, @Version어노테이션 부여SocketObject -> EventObject 로 파싱하는 로직 공통 메소드로 분리파싱 후 바로 반환하지 않고 Version Valid 로직 추가class JandiSocketServiceModel { T getObject(Object, T) // 파싱 공통 메소드 boolean validVersion(Object) // version 확인 } Java Reflection 사용.위와 같이 작성함으로써 이 이슈는 소켓 API 버전에 대한 버그 수정건으로 JND-3986 이라는 이슈와 연관된 것임을 알 수 있습니다. 상세 내용으로는 @Version 이 JandiSocketServiceModel의 getOject 와 validVersion 메소드와 연관되어 있음을 알 수 있도록 기술하였습니다.코드리뷰를 상세하게 쓰는 것은 리뷰어들이 코드리뷰를 효율적으로 하기 위함이기 때문에 리뷰할 부분을 빨리 확인 할 수 있게 적도록 하도 있습니다.3. 그럼 코드리뷰는 언제 하나요?실리콘 밸리의 큰 회사들 (구글, 페이스북 등)은 코드리뷰가 요청이 오면 업무의 최우선순위로 조정되어 즉시 응답하도록 하는 것이 원칙입니다. (지금 당장 하든지 아니면 언제부터 할 것인지를 피드백을 반드시 줘야 한다고 들었습니다.)하지만 스타트업은 일반적으로 개발해야 할 것들이 훨씬 더 많고 코드리뷰가 아니더라도 일이 산더미인 경우가 많습니다. 저희 토스랩이라고 이를 크게 벗어나지 않기 때문에 안드로이드팀은 별도로 코드리뷰하는 프로세스를 정의하였습니다.월~수 : feature/bug-fix 개발이 업무의 최우선 순위이다.목, 금 : 코드리뷰가 업무의 최우선 순위이며 코드리뷰 대상은 목요일 출근 전까지 리뷰 요청을 한 건을 대상으로 한다.이는 개발자들끼리 코드리뷰의 중요성을 이해하지만, 이것이 개발 건보다 더 큰 업무 비중을 차지하게 되면 개발 속도나 의욕을 저해할 수 있기 때문에 최대한 분리하여 해당 건에만 집중하기 위해 룰을 정하였습니다.업무에 따라서 편차는 있지만, 대개의 코드리뷰는 금요일에 모두 완료를 하고 있으며 긍정적 피드백이 나올때까지 코드를 변경해야만 완료가 됩니다.4. 무엇을 리뷰하나요?개발자 개인의 성향과 개발건의 성격에 따라 그때마다 다른 모습을 보여줍니다.성능 개선 개발 : 시간복잡도신규 feature 개발 : 잠재적인 오류에 대한 검출리팩토링 : 테스트코드나 구조에 대한 물음신규 기술 도입 : 해당 기술의 로직과 그에 대한 물음기타 : 변수명과 같은 코드 컨벤션을 하기도 합니다. 전체적인 흐름을 이해하기 위해 실제 빌드를 해서 동작을 시켜보고 이해하기도 합니다.기본적인 사항들은 CI 품질도구 리포팅 기능을 이용하기 때문에 주로 큰 그림에서의 코드리뷰를 하는 편입니다.5. 코드리뷰 코멘트는 어떻게 작성하나요?OO 보다는 XX 가 더 나은 것 같아요.XX 는 OO 부분을 참고해서 이용하면 되요.OO 는 XX 에 의해서 문제되지 않을까요?XX 를 하려다가 OO 로 했는데 어떻게 생각하세요?위와 같이 가급적이면 상대방을 공격하지 않는 느낌을 주도록 하며 단순히 문제를 이슈업하기 보다는 대안을 제시하는 방법을 주로 하고 있습니다. 코드리뷰는 서로의 코드에서 이해할 수 없는 부분을 찾고 문제가 될 수 있는 부분을 미리 찾아내는 자리인만큼 문제의 검출과 해결에 주안을 두고 진행합니다.6. 코드리뷰가 끝나면 어떻게 하나요?서로가 이해할 수 있을 만큼 리뷰가 진행되면 코드는 그때서야 개발용 브랜치에 통합을 합니다. 최소 1명의 피드백도 진행되지 않은 코드는 통합하지 않는 것이 원칙으로 하며 통합되어야 하는 건이 코드리뷰가 진행되지 않으면 늦어도 월요일 아침에 긴급히 진행해 줄 것을 환기시킵니다.7. 긴급히 코드리뷰해야 하는 건은 어떻게 하나요?긴급히 해야하는 건은 그만큼 사안이 중요하다고 생각하기 때문에 리뷰를 요청하는 즉시 진행을 하도록 합니다. 다만 해당 건이 즉시 반영해야 할만큼 중요한지를 서로간의 의논해서 진행하도록 합니다.총평안드로이드팀이 코드리뷰를 최초 시작한 것은 6월초입니다. 브랜치를 통합하기 전 개발 완료된 건에 대한 코드리뷰가 처음이었기 때문에 자리를 잡는데는 2달여 시간이 흐른 다음이었습니다. 초기에는 실수로 코드리뷰를 생략한다던가, 어떻게 코멘트를 남겨야할지에 대해서 조심스럽다던가 하는 시행착오를 겪어서 지금은 개발 건에 따라 20건이 넘는 의견이 남겨질 정도로 활발하게 의견을 교류하고 통합을 거칩니다.코드리뷰에 생소한 사람은 대개 나의 작업물을 누군가에게 검토 받는다는 느낌에 거부감을 가지기 마련입니다. 하지만 더 큰 그림에서 본다면 코드리뷰는 코드의 안정성을 서로 다른 관점에서 검토하는 것이기 때문에 코드의 신뢰성이 더욱 커지는 과정입니다. 그러기에 이에 대한 이해 없이 진행하는 코드리뷰는 금방 유명무실해지기 때문에 모두의 이해를 가진 다음에 진행 할 것을 추천합니다.제품의 안정성을 신경써야 하는 시점에 QA 강화와 같은 외부의 요인만을 찾는 것보다 내부에서 좀 더 개선 할 수 있는 요인을 찾는 것도 하나의 방법입니다. 토스랩에서는 다양한 품질 검증 과정에서 코드리뷰를 매우 중시하고 있습니다. 모든 팀이 각자만의 스타일대로 코드리뷰를 진행하고 있습니다.모든 개발자분들이 코드리뷰에 열린 자세로 올바른 코드리뷰를 진행하기를 바랍니다.#토스랩 #잔디 #JANDI #개발 #개발팀 #개발자 #개발환경 #업무환경 #코드리뷰 #인사이트 #조언
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컴공생의 AI 스쿨 필기 노트 ⑦합성곱 신경망

안녕하세요! 이번 주 수업에서는 합성곱 신경망에 대해서 배웠어요. 제가 읽은 한 기사에 의하면 대장 내시경 검사에도 딥러닝을 이용하면 종양 식별 능력을 더 높일 수 있다고 해요. 딥러닝을 이용한 검사는 전문가 분석을 통한 대장 내시경 검사보다 종양을 9개 더 많이 발견했고 진단 정확도는 96%인 것으로 나타났어요. (원문 링크) 이 대장 내시경에 우리가 배운 CNN(Convolutional Neural Network), 이미지 기반 딥러닝 모델을 사용했다고 하는데요. 이 대장 내시경에 사용된 CNN에 대해 알아볼까요? (Cover image : Photo by Paul Carmona on Unsplash)CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망) CNN(합성곱 신경망)은 Convolution(합성곱)연산을 사용하는 인공신경망의 한 종류에요. 합성곱 신경망은 주로 이미지 데이터를 다루는 문제에서 사용돼요. 쉽게 말해 합성곱 신경망은 이미지의 특징을 추출하고 잘 조합하여 문제를 해결하는데요.  예를 들어 왼쪽 이미지가 고양이인지 컴퓨터가 알아맞히기 위해서 합성곱 신경망은 고양이가 가져야 할 특징을 한 번에 파악하는 것이 아니라 부분부분 판단하여 종합적으로 결론을 내요. 합성곱 신경망은 사진에 고양이의 특징이 기묘하게 분포되어 있어도 정확하게 고양이의 특징을 찾아내는 높은 적응도를 갖고 있어요.이제 합성곱 신경망의 구조에 대해 알아볼까요?CNN의 네트워크 구조1. 합성곱 층 (Convolutional Layer)합성곱은 두 함수 중 하나를 반전하고 이동시켜가며 다른 하나의 함수와 곱한 결과를 적분해나간다는 아주 어려운 뜻을 가지고 있어요. 다음 예시를 보도록 할게요.여기에 2차원 배열 픽셀을 넣으면 X 인지 O 인지 알아내는 합성곱 신경망이 있다고 해봐요.이 합성곱 신경망은 똑바로 된 X와 O를 넣으면 X 인지 O 인지 정확하게 구분하는데,이렇게 크기가 바뀌고 회전되어 모양이 변형된 이미지를 보고도 X 인지 O 인지 정확히 구분할 수 있을까요?합성곱 신경망은 합성곱 신경을 이용하여 이미지의 특징을 매칭 시킨 결과가 같으면 같은 이미지라고 인식해요.‘X’ 이미지의 특징을 추출하면 위와 같은 매트릭스, 합성곱 필터(Convolution filter(=커널))가 나와요. (세 특징을 잘 조합하면 X 형태가 나오죠?)이제 제일 왼쪽의 합성곱 필터를 가지고서 이미지가 X 인지 알아볼게요. 합성곱 필터와 원본 이미지를 비교할 때는 곱셈을 이용해요. 합성곱 필터의 크기만큼 원본 이미지와 차례차례 곱해서 값을 채워나가요.위의 합성곱 정의에서 두 함수를 하나는 이미지, 또 하나는 필터라고 생각하면, 필터를 이동시켜가며 이미지와 곱한 결과를 적분 즉, 덧셈해 나간다는 뜻이 돼요.합성곱 필터의 크기만큼 값을 다 계산한 후, 계산한 원소를 다 더해서 합성곱 필터의 크기만큼 나눈 평균값을 또 다른 새 매트릭스에 채우게 되는데 이를 특징 맵(Feature map)이라고 불러요. 즉, 특징 맵은 기존의 이미지에 필터를 곱한 결과로 각 픽셀에 쓰여있는 값이 클수록 그 특징을 가지고 있다는 뜻이에요.이렇게 원본 이미지와 합성곱 필터의 곱한 결과로 특징 맵이 나왔어요.나머지 두 개의 합성곱 필터와 곱한 결과로 두 개의 특징 맵을 가질 수 있어요.한 개의 합성곱 층(Convolutional layer)에는 여러 개의 합성곱 필터가 있어요. 합성곱 층에서 기존의 이미지와 필터들을 합성곱한 결과, 처음 이미지는 필터 된 이미지(특징 맵)로 쌓이게 돼요.2. 풀링 층(Pooling Layer)풀링은 가로/세로 방향의 공간을 줄이는 연산으로 합성곱 층의 특징을 압축한 특징 맵을 형성해요. 풀링에는 최대 풀링(Max pooling)과 평균 풀링(Average pooling)이 있는데 이미지 인식 분야에서 주로 사용하는 것은 최대 풀링이에요. 그래서 보통 풀링이라고 하면 최대 풀링이라는 의미로 사용한다고 보시면 돼요.위의 예시는 2x2 최대 풀링을 적용한 예시에요. 아까 구한 특징 맵에서 2x2 픽셀에서 가장 큰 원소 값을 새로운 맵을 채워나가는데 이를 활성화 맵(Activation map)이라고 불러요. 최대 풀링을 사용하면 노이즈가 감소하고 속도도 빨라지며 영상의 분별력이 좋아진다고 해요. 마지막 출력 층은 최대 풀링의 모든 뉴런과 연결되어 출력값이 어떤 클래스에 해당하는지 파악되는데 사용돼요.이렇게 CNN을 이용하면 변형된 이미지라고 하더라도 원래 이미지의 특징을 가지고 있다면 정확히 구분할 수 있어요.코드로 연습해보기아래는 간단한 인공신경망 코드예요.Layer 1 - input:1x28x28 , output : 64x28x28 + Activation function - reluLayer 2 - input: 64x28x28 output:1x28x28Layer 3 - input: 1x28x28=784 output:10class MNIST_Net(nn.Module):    def __init__(self):        super(MNIST_Net, self).__init__() # nn.Module 생성자 호출         # an affine operation: y = Wx + b        layers = []        layers.append(nn.Conv2d(1,64,3,1,1))         layers.append(nn.ReLU())         layers.append(nn.Conv2d(64,1,3,1,1))         layers.append(nn.ReLU())         self.main = nn.Sequential(*layers)        self.fc = nn.Linear(28*28, 10)    def forward(self, x):        # x.view함수는 주어진 인자의 크기로 해당 데이터의 크기를 반환합니다. 즉, (Batch_size,1,28,28) --> (Batch_size,28*28)로 변환합니다.        x = self.main(x)        x = x.squeeze().view(-1, 28*28)        x = self.fc(x)  # 10 으로 10개의 Class에 대한 logit 값을 호출합니다.         return x합성곱 인공 신경망의 내용은 정말 배울 것이 많아서 수업 시간 내에 다 배우기가 조금 벅찼지만 다른 인공 신경망에 비해 재밌어서 집중할 수 있었어요. 이제 앞으로 1번의 이론수업만을 남겨두고 있어서 아쉽기도 하고 또 뿌듯하기도 해요. 앞으로 조원들과 함께 프로젝트를 진행하면서 지금까지 배운 이론을 적용해보게 되는데요. 프로젝트 주제를 정하는 것부터 벌써 쉽지가 않아요. 하지만 열심히 프로젝트를 해서 리쿠르팅 데이 때 실력을 뽐낼 수 있다면 좋겠네요!* 이 글은 AI스쿨 - 인공지능 R&D 실무자 양성과정 7회차 수업에 대해 수강생 최유진님이 작성하신 수업 후기입니다.
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[인공지능 in IT] 인공지능과 저널리즘

얼마 전, 재미있는 기사를 읽었다. 일본의 한 SF 공모전에 응모한 작품 1,400편 중 인공지능이 작성한 소설 두 편이 예선 심사를 통과했다는 내용이었다. 이 중 소설 한편의 제목은 '컴퓨터가 소설을 쓴 날'이다. 소설을 작성하는 인공지능 기술을 개발한 연구팀은 육하원칙 등의 제시어를 준 뒤, 연관어에 따라 소설을 쓰는 알고리즘을 활용했다.미디어 혹은 인공지능 분야에 생소한 독자들에게 다소 신기할 수 있겠지만, 사실 인공지능을 활용한 저널리즘은 수 년 전부터 진행 중이다. 국내에서는 2014년 서울대학교 언론정보학과의 'hci+d Lab' 이준환 교수팀이 개발한 알고리즘을 시초라고 할 수 있다. '프로야구 뉴스 로봇'이라고 불리는 소프트웨어는 KBL의 모든 경기를 자동으로 요약해 정리한다. 연구팀이 처음부터 이 같은 기능을 염두에 둔 것은 아니었고, 데이터를 시각화하는 과정에서 시각화 방식을 텍스트로 바꿔본 것이 연구의 시작이라고 한다. 위 사례는 사람이 아닌 기계가 직접 '글'을 작성했다는 점에 있어 의미가 크다. 미디어 업계에서도 디지털화는 불가항력 같은 존재가 되고 있다.얼마 전, 옥스퍼드-로이터 저널리즘 연구소에서 미디어 업계를 대상으로 조사를 시행했다. "2018년 실행해야 할 가장 중요한 과제는 어떤 것이라고 생각하는지"에 대한 물음에 "데이터 수용량을 증가시키는 것"을 가장 많이 답변했다. 모바일 알림, 웹사이트나 애플리케이션에 사용자를 등록시키는 일 등 여러 과제들이 있었지만, IT 솔루션 업계도 아닌 미디어 업계가 데이터 수용량 증가를 최우선 과제로 생각하고 있다는 사실은 개인적으로 매우 충격적이었다. 또한, "현재 귀사에서는 기사 보도에 있어 어떠한 용도로 적극적인 인공지능 기술을 도입할 예정입니까?"라는 질문에 '컨텐츠 추천', '업무 자동화', '기삿거리 탐색' 등 다양한 분야에서 인공지능 기술 도입을 계획하고 있었다. 그만큼 이미 언론에서도 인공지능 기술은 먼 세상 이야기가 아닌, 당장 피부로 느껴질 정도로 가까워졌다.세계 최대 통신사 중 하나인 'Associated Press(AP)'는 2017년 'The Future of Augmented Journalism: A guide for newsrooms in the age of smart machines'이라는 인공지능 활용 기술 가이드를 발간했다. 해당 가이드에 따르면, 인공지능은 언론에서 크게 다섯가지 영역으로 활용된다. 이에 대한 예시를 하나씩 살펴보도록 하자.첫번째로 'Machine Learning', 즉 기계학습이다. 기계학습을 이용하면, 방대한 데이터로부터 결론을 도출하는 과정을 쉽게 처리할 수 있다. 그리고 기계학습 알고리즘을 통해 기자들은 이미지를 포함한 막대한 양의 자료를 한 번에 처리할 수도 있다. 미국의 매체 'Quartz' 소속 'Sarah Slobin' 기자가 트럼프 미국 대통령의 취임 연설에 대한 기사에 기계학습을 이용한 분석 자료를 쓴 일례가 있다. 트럼프의 얼굴 표정과 연설에서 표현된 감정을 판단하는 데에 기계학습 알고리즘을 사용한 것.< 출처: Quartz, 제공: 스켈터랩스 >두번째 활용 영역은 'Language'다. 인공지능 분야에서 언어에 대한 연구는 꾸준히 이어지고 있는데, 언어 처리 분야 중에서도 저널리즘과 관련 있는 기술은 '자연어 생성'과 '자연어 처리'다. 당연하겠지만, 자동으로 문장을 생성하는 것은 언론에서 매우 유용하게 사용할 수 있는 기술 중 하나다. 'LA Times'는 'LA Quakebot'이라는 서비스를 개발했다. 'LA Quakebot'은 자연어 생성 기술을 활용해 지역에서 지진이 일어난 순간, 이미 작성된 프레임에 맞춰 기사를 작성하며, 완성된 기사는 트위터를 통해 송출한다.< 출처: LA QuakeBot 트위터, 제공: 스켈터랩스 >세번째는 'Speech'로, 저널리즘에서 대화형 인터페이스가 뉴스 소비 및 유통에 어떠한 영향을 미칠 지 관심을 가지고 있다. 이미 'AP', 'Wall Street Journal', 'BBC', 'Economist' 등 여러 미디어가 오디오 인터페이스 기술을 시도하는 것으로 알려졌다. Speech 역시 크게 두 가지로 나뉘는데, 'TTS'라고 불리는 'Text-To-Speech'를 활용하면 뉴스룸에서 제공하는 문자 기사를 음성으로 변환시키고, 합성된 음성을 콘텐츠로 송출할 수 있다. 반대로 'STT', 즉 'Speech-To-Text'를 활용하면 음성으로부터 의미를 잡아내고, 모든 의도와 목적에 맞춰 음성을 문자로 변환시키며, 이를 통해 기자들이 인터뷰 내용을 녹취하는데 소요하는 시간을 줄일 수 있다.< 출처: BBC NEWS LABS, 제공: 스켈터랩스 >네번째, 듣는 것과 녹취하는 것을 넘어 눈으로 본 것을 기록할 수 있는 'Vision' 기술이다. 컴퓨터 비전을 활용하면 빠르고 쉽게 이미지 및 영상을 분류하고 정리할 수 있다. 용이한 검색을 통해 궁극적으로 편집 속도까지 높일 수 있는 셈이다. 'AP'는 인공위성으로 수집한 영상 데이터를 공급하는 'Digital Globe'라는 기업을 통해 동남아 선박의 고해상도 위성사진을 확보했다. 이를 통해 노예선에 관한 탐사보도에 필요한 결정적인 증거를 찾으며, 2016년 공공서비스 부문 퓰리처상을 수상했다.< 출처: AP, 제공: 스켈터랩스 >마지막으로 'Robotics'를 꼽을 수 있다. 로봇 센서를 활용해 사건 사고에 대한 사람들의 반응을 실시간으로 측정할 수 있으며, 앞서 언급한 'Quakebot'의 예처럼 자연재해가 발생하는 것에 대해 다룰 수 있다. 'AP'는 2016년 하계올림픽 당시, 로봇과 원격 카메라를 이용해 기자들이 물리적으로 직접 접근할 수 없는 지역에 카메라를 설치하고, 원격 조종해 촬영했다. 또한, 드론을 이용해 이라크 모술 남동쪽 다이바가 근처에 추방된 이라크인들을 촬영해 중독 지역 난민 위기에 대해서도 보도한 바 있다.< 출처: AP, 제공: 스켈터랩스 >이렇듯 인공지능이 미디어 업계 전체에 긍정적인 영향을 주고 있으며, 이를 활용한 사례는 앞으로도 더욱 늘어날 것으로 전망한다. 다만, 지속적으로 발전하는 인공지능을 무조건 도입하는 것만이 능사는 아니다. 인공지능 기술의 확산으로 보도 속도, 보도 규모 및 범위 등에 도움될지라도, 데이터의 질에 따라 좋지 않은 기사가 나올 수 있기 때문이다. 'AP'의 스마트머신 시대 뉴스룸을 위한 가이드에도 언급된 포인트로 마무리를 해보자.1. 인공지능은 저널리즘의 도구이지, 저널리즘을 대체하지 않을 것이다.2. 인공지능은 인간과 마찬가지로 편향적이고, 실수를 할 수도 있다. 이는 데이터가 모든 것을 결정하기 때문이다.3. 인공지능이 만병통치약은 아니다. 최근 자율주행 자동차 사고 이슈처럼 기술이 극복하지 못하는 문제는 여전히 존재한다.4. 인공지능에 대해 더 많이 알아야 인공지능 활용 가능성의 문이 크게 열린다.5. 저널리즘의 도구가 변한다고 해서 저널리즘의 법칙이 변하지 않는다. 언제나 윤리와 기준은 매우 중요하다.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
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바로고 복지 문화 뼈가 되고 살이 되는 강연 <헬로네이처 허광남 CTO>

출근이 즐거워지는바로고의 복지 문화13가지안녕하세요, 바로고 입니다.바로고 직원들의 출근이 즐거워지는13가지 이유바로복지 문화 13가지가 있기 때문이죠^^[바로고 복지문화]바로고 복지 문화에 대해자세히! 알고 싶다면 클릭!뼈가 되고, 살이 되는외부 인사 초청 강연훌륭한 팀워크와 업무 효율을 높이는유익한 외부 인사 초청 강연!맛있는 음식과 함께 해봐요^^2017년 9월 7일외부 인사 초청 강연강연자헬로네이처 허광남 CTO뼈가 되고 살이 되는강연의 주제는고객 행동 데이터 보면서 개발하기강연은바로고 본사에서 진행되었습니다.강연을 본격적으로 시작하기 전프로젝터로 점검하고간단한 담소를 주고받으며편안한 분위기를 만들어주시는 허광남님뼈가 되고 살이 되는 강연이그동안 바로고에서 진행된 만큼오늘의 강연 또한 기대됩니다!고객 행동 데이터 보면서 개발하기Elastic Stack오늘 강연은1. 데이터 시각화의 가치2. 오픈소스 시각화 패키지 Elastic Stack3. 유용한 플러그인 소개4. ELK 적용 사례위의 같은 순서로 알차게 진행되었습니다.시작부터 집중하는바로고의 직원들업무에 바쁘다 보면다른 정보를 습득하거나다른 분야의 사람들과 의견을 공유할 여유가 없을 수도 있어요.이렇게 외부 인사 초청 강연을 통해다양한 의견을 공유하고리프레쉬 하는 기회가 생기는 것에바로고 직원들의 만족도가 높은 편입니다.이번 강연의 핵심이었던Elastic Stack 의 특징에 대해간단히 설명해보겠습니다강연의 내용을 함께공유한다는 것에도 의미가 있어요^^Elastic Stack 특징-Google Analytics(GA)의 데이터로사이트 접속 통계를 구할 경우원하는 대로 데이터를 획득하기 어렵다.-자체 서버의 모든 로그를 100% 수집할 수 있기 때문에데이터에 대한 신뢰성이 높다.-파라미터 값별로 통계를 볼 수 있기 때문에정확한 데이터 분석이 가능하다.-검색엔진(lucene)이 포함되어 있어빠르게 데이터를 검색할 수 있다.-모두 오픈소스이며 자유롭게 사용이 가능하다.자유롭게 질문을 주고받으며의견을 공유할 수 있었던 의미 있는 시간이 되었습니다.이번 강연에서도다양한 의견을 주고받고같은 문제에 대해다양한 시각이 존재한다는 것을알게 된 계기가 된 것 같습니다.바로고 직원 모두에게의미있는 시간이 되었으리라 생각합니다.오늘 열정으로 강의해주신허광남님께 진심으로 감사의 말을 전합니다.또 다른 시각에서 접근하는고객에 대한 접근 방법뼈가 되고 살이 되는알찬 시간이 되었습니다.감사합니다!바로고의 외부 강연이 끝날 시간 즈음그 시간이 바로 점심시간열심히 강의 들었으니에너지 충전이 필요합니닷!모두 수고하셨습니다.선택이 아닌 필수#배달 #배달대행바로고날씨 좋은 9월, 야외에서 오늘은 쉬는 날, 집에서누구와 함께 든 어디에서든내가 원하는 곳으로 배달!-전국 배송망을 갖춘바로고에서라면가능합니다.배달대행[바로고 공식 홈페이지]
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KT 채용 필수 정보! 실무자가 직접 말하는 KT 人사이드(IT 직무 편)

다가오는 하반기 공채 시즌에 앞서, 지난주 KT 직원들이 직접 말하는 KT 人사이드 ‘영업/마케팅’ 직무 편 잘 보셨나요? 자율적이고 수평적인 회사 분위기와 신입사원에게 주도적으로 역량을 펼칠 기회를 주는 KT의 기업문화를 간접적으로 접할 수 있었는데요. 알면 알수록 빠져드는 KT의 매력! 이번 주에도 더욱 빠져보시라고 새로운 인터뷰를 준비했습니다. KT 人사이드 영업/마케팅 직무 편 보러 가기 지난주에 이어 이번 주에는 KT 기술의 핵심! IT 직무를 맡고 계신 KT人들의 이야기를 들어보려고 합니다. 그들이 말하는 사람을 향한 KT의 기술! 지금. 들어갑니다.  “KT는 다양한 기술 분야를 융합한, 성장 가능성이 가장 큰 곳입니다.”- KT 기업사업컨설팅본부 IoT컨설팅팀 조아영 Q. 현재 어떤 직무를 담당하고 계신가요?A. IT 컨설팅이라는 직무를 맡고 있습니다. 제 직무는 기업 및 공공고객들에게 저희 KT 상품을 제안하는 일이며, 저는 그 중에서도 IoT컨설팅팀에서 일하고 있습니다. ‘IoT를 B2B에 어떻게 적용하느냐’라고 많이들 궁금해하시는데, 원격검침부터 차량, 통신까지 다양한 분야에 적용을 하고 있습니다. 신사업이니 만큼 정형화된 제안보다는 조금 더 사업을 주도적으로 진행하면서 컨설팅하는 재미가 있습니다. 그리고 ‘IT컨설팅’은 프로젝트 수주 전까지 제안서를 작성하고 컨설팅하는 직무가 주 업무이고, ‘IT수행’은 프로젝트 수주 이후에 협력사와 같이 프로젝트를 진행하는 것이 주 업무라고 할 수 있습니다. Q. KT를 선택한 이유는 무엇인가요?A. KT는 기존 사업인 통신기술(CT)뿐 아니라 정보기술(IT)까지 광대한 사업영역을 가지고 있습니다. 두 분야를 융합하여 확장할 가능성이 매우 크다고 생각해 선택하게 되었습니다. 특히 IT컨설팅을 지원한 이유는, 컴퓨터를 전공하며 습득한 이공계적 지식과 더불어 대학 신문사 활동을 통해 얻게 된 논리적 사고, 커뮤니케이션 능력을 함께 활용하여 역량을 발휘할 수 있을 것이라 생각했기 때문입니다. 현실적으로는 전공을 살리면서 광화문에서 근무할 수 있다는 점 또한 큰 장점으로 다가왔습니다.Q. 하루 일과를 설명해주세요.A. 일과는 근무장소에 따라 크게 두 가지 경우로 나뉩니다. 광화문에서는 주로 선제안이나 보고 등 일상적인 업무가 주를 이룹니다. 선제안을 위해서는 보통 타 부서와의 회의, 고객사 방문, 선제안서 작성 등을 합니다. 시장 조사, 실적 파악 등 내부 보고를 위한 보고서 작성 업무도 함께 진행되곤 합니다. 프로젝트에 투입이 되면 보안 상의 이유로 제안센터에 가게 됩니다. 보안이 철저한 제안센터에서 제안서를 작성하는데, PM(Project Manager)의 지휘 아래 각PL(Part Leader)들은 제안요청서에 맞게 담당한 부분을 작성해 나갑니다. 매일 유사하게 반복되는 업무보다 마감에 따라 업무강도에 강약이 있는 사이클식 업무를 선호한다면 컨설팅 직무에 적합하다고 생각합니다. Q. 지원자에게 마지막으로 전하고 싶은 취업 팁은?A. KT는 지원자들의 자소서를 모두 읽기로 유명한 기업입니다. 취업의 첫 시작인 자소서에 진심이 보인다면 아주 특별한 스펙이 없다 하더라도 가능성이 충분하다고 생각합니다. KT의 면접 분위기 또한 비교적 정중하다고 생각합니다. 면접관마다 다르겠지만, 입사 후에도 느낀 전반적인 회사의 분위기는 온화하다는 것입니다. 면접관들 모두 최대한 피면접자의 이야기를 들어주려고 노력하신다는 점을 기억해 주세요. 식상한 말이지만, 면접 때 너무 꾸며낸 모습을 보여주려고 하지 마세요. 자소서와 면대면 상황에서 일관되고 자연스러운 모습을 보여준다면 좋은 결과가 있을 것이라 생각합니다. 제 경험에 비추어 생각해보면, 말을 유창하게 잘하는 것도 중요하겠지만 내용이 논리적이고 일관되냐가 더 중요했던 것 같습니다.“KT인에게는 동료와의 커뮤니케이션이 가장 중요한 포인트입니다.”- kt skylife 기술본부 ICT운영팀 손형락Q. 현재 어떤 직무를 담당하고 계신가요?A. ICT운영팀에서 고객시스템 운영을 맡고 있습니다. 스카이라이프의 고객님들을 맞이하기 위한 고객정보관리시스템을 관리합니다. 고객님들을 유치할 때 필요한 시스템을 고객센터 및 파트너社에 최상의 품질로 제공하기 위해 노력합니다. 시시각각 변화하는 영업환경에 대응하면서, 시스템을 관리 해야 하기 때문에 중요한 업무라 생각합니다. Q. kt skylife를 선택한 이유는 무엇인가요?A. kt skylife는 국내 유일의 위성방송 사업자입니다. 유일하다는 것은 그만큼 시장에서의 경쟁력이 있다는 것을 의미합니다. 경쟁사에서 시도하지 못하는 기술을, 위성을 통해 우리만의 기술로 사용할 수 있을 것입니다. 하루가 다르게 변해가는 시장에서 유일하다는 것은 기업의 가장 중요한 매력 포인트라고 생각합니다.Q. 하루 일과를 설명해주세요.A. 9시 출근이나 항상 30분 일찍 도착합니다. 혹시 모를 장애에 대비하기 위한 습관이라고나 할까요. 퇴근 후에 온 메일이 있는지 확인하고, 그날의 업무를 정리합니다. 스케줄대로 움직이다 보면 어느새 6시. 오전∙오후 시간 모두 각 사업부서와 협의하기 위한 시간으로 사용하지만, 짬짬이 나는 시간들을 잘 활용하면 6시에 퇴근할 수 있습니다. 6시 이후에는 어학 공부 및 새로운 IT 트렌드를 접할 수 있는 각종 세미나에 다니며 틈틈이 자기 계발을 위해 시간을 보내고 있습니다. Q. 지원자에게 마지막으로 전하고 싶은 취업 팁은?A. 상대방의 의견을 들을 수 있는 자세가 되어 있어야 합니다. 어떤 집단에 들어간다는 것은 그 때부터 스스로를 조금은 놓아야 한다고 생각합니다. 회사생활은 혼자서는 해낼 수 없는 중요한 업무들로 가득 차 있습니다. 동료들과 함께 나아갈 수 있는 사람임을 어필할 수 있다면 좋은 점수를 받지 않을까요? 커뮤니케이션이 가장 중요한 포인트인 것 같네요.  “KT는 생활 밀착형 복지 혜택이 좋은 기업입니다.“- KT 소프트웨어개발단 GIS정보제공서비스개발TF 송민정Q. 현재 어떤 직무를 담당하고 계신가요?A. 현재 GIS(지리정보시스템)의 검색 파트에서 개발 업무를 담당하고 있어요. 구체적으로는 크게 3가지로 나눌 수 있는데 데이터 정제 및 현행화 모듈 개발, 검색 엔진 개발 및 질의 최적화, 테스팅 도구 개발을 진행하고 있습니다. GIS 분야, 특히 검색 서비스는 올해 제가 처음 하는 분야라 기술 리서치 하는데 상대적으로 시간을 많이 쓰고 있어요. 또한 기존 서비스와의 차별점을 내세우기 위해 고객 요구 사항뿐만 아니라 자체적으로 요구 사항을 만들어 적용해 보기도 합니다. 국내외 유수 기업 고객의 지도 서비스, 나아가 KT 내비와 지도의 검색서비스로 출시될 생각에 벌써 가슴이 설레네요. Q. KT를 선택한 이유는 무엇인가요?A. 대학교 때 친하게 지냈던 선배가 KT로 입사했어요. 그래서 자연스럽게 업무 환경이나 조직 분위기에 대해 알 수 있었는데, 그때 저에게 있어 KT 기업 이미지가 긍정적으로 생기기 시작했던 것 같아요. 대부제도나 경조사 지원정책, 자녀를 임신하거나 출산한 여성에게 친화적인 제도 등 생활 밀착형 복지가 잘 되어 있다고 들었는데, 실제로 입사 후에 혜택을 많이 받고 있어요. 또한 다양한 ICT 사업시도를 하고 있는 KT에서 SW개발자에 대한 중요성이 점점 강조되고 있고, 전폭적인 지원을 해주고 있다는 소식도 선택의 큰 이유였던 것 같아요.Q. 회사에서 가장 보람 있었던 일은 무엇인가요?A. 입사 1년 차에 담당했던 'KT 패밀리박스' 앱 서비스 개발 업무 때의 일이에요. 경험이 부족한데도 믿고 맡겨주신 선배님 덕분에 앱 리뉴얼 서버 개발에 상당 부분 참여하게 되었습니다. 지금 생각해보면 그때 같은 상황을 기회라고 하는 것 같아요. 크고 작은 실수가 있었지만 모두 한마음으로 이해해 주셨어요. 출시 임박해서는 여타 서비스 개발이 그러하듯이 다소 고된 시간이 있었지만, 사업부서와 협업이 잘되어 그 어느 때보다 즐겁게 일했어요. 무엇보다 자식 같은 서비스가 출시되었을 때의 기쁨은 이루 말할 수가 없었네요. Q. 하루 일과를 설명해주세요.A. 매일 오전 10시에 20-30분간 진행되는 팀 미팅이 있어요. 어제 한 일, 오늘 할 일, 이슈사항을 공유합니다. 월/수/금요일 점심시간에는 운동 동호회 활동을 해요. 회사 헬스장에서 트레이너 선생님을 모시고 회원들과 40여 분 운동을 하며 체력 관리도 하고 스트레스도 풀어요. 오후에는 특별한 일이 없으면 업무에 집중해서 개발 업무를 해요. 비교적 자유롭게 동료들과 대화하며 문제를 해결하거나 토론을 해요. 동료와 한 자리에 앉아 페어 코딩을 할 때도 있어요. 6시가 넘으면 팀장님께서는 퇴근을 장려하세요. 더하고 싶거나 잔업이 있는 경우에는 자율적으로 야근을 하지만, 가급적 일과 시간에 마치려고 노력하는 편입니다.“KT에는 격려와 조언을 아끼지 않는 선배님들이 있습니다.“- kt telecop 차세대IT추진단 IT구축팀 편광일Q. 현재 어떤 직무를 담당하고 계신가요?A. 저는 IT구축팀에서 ‘케이티텔레캅’ App을 담당하고 있습니다. ‘케이티텔레캅’ App은 kt telecop 서비스, 요금 조회, 상담 등 고객님들께 꼭 필요한 서비스를 하나의 App을 통해서 해결할 수 있는 기능을 가지고 있습니다. 저는 이런 ‘케이티텔레캅’ App과 관련하여 사업부서와 Daily Meeting을 하고, 추가 기능 개발 및 유지 보수를 진행합니다. 또한, 새로운 기능 개발에 있어서 협력업체와 co-work할 경우 협력업체 선택, 프로젝트에 대한 전반적인 일정 관리, 새로운 기능에 대한 전략을 제시합니다. Q. 회사에서 가장 보람 있었던 일은 무엇인가요?A. 제가 회사에서 가장 보람 있었던 일은 ‘케이티텔레캅’ App 기능 중 하나를 개발한 것입니다. 개발 당시 신입사원인 저에게 큰 부담이 되어 홀로 인터넷, 서적 등을 참고하며 수차례 야근도 했습니다. ‘과연 내가 해낼 수 있을까?’라는 생각을 할 때쯤 팀 선배님들께서 이를 알아차리고, 격려와 함께 부족한 부분에 대한 조언과 자료 공유를 통해 하나씩 차근히 진행할 수 있도록 도와주셨습니다. 그 결과 무사히 프로젝트를 완료할 수 있었고, 이는 저를 응원해 주고 격려해 주는 선배님들이 있었기에 가능했다고 생각합니다. 신입사원 분들도 업무를 진행 할 때, 힘든 점이 있다고 혼자 고민하기보다 선배님 혹은 동기들에게 도움을 요청하면 더 좋은 결과를 얻을 수 있을 것입니다.Q. 하루 일과를 설명해주세요.A. 출근 후, 팀 동료들과 반가운 인사를 나누며 하루를 시작합니다. 오늘 해야 할 일들을 우선순위로 작성하고, 월/수/금요일에는 KT그룹의 사내방송(KBN)을 시청합니다.9시 - 팀 회의를 통해 그날의 이슈사항과 각자 할 일에 대해 공유합니다.10시 - 회사 내 시스템을 모니터링하며 실시간 상황을 체크합니다. 협력사와 함께 프로젝트 개발 이슈를 정리하고, 보완해야 할 부분은 직접 개발합니다.12시 - 즐거운 점심시간입니다! 저희 회사 지하에 위치한 구내식당 밥의 맛과 영양은 정말 최고입니다^^ 식사를 마치면 팀장님과 팀원들 모두 사다리 타기, 다트 등을 통해 음료 사주기 시간을 갖습니다.13시 - 점심 먹고 졸린 시간인 만큼 팀 내부적으로 안마해주기, 재미있는 이야기 하기 등으로 식곤증을 극복합니다.14시 - 사업부서와 시스템에 대한 추가 요구사항이나 이슈에 대해 공유하는 회의를 진행합니다. 회의를 통해 새롭게 도출된 요구사항을 시스템에 반영하고 수정∙보완합니다.18시 - 하루의 일과를 마치고 퇴근시간을 갖습니다. 특히, 매주 수요일은 ‘가족사랑의 날’이기 때문에 본부장님, 팀장님들과 함께 정시 퇴근합니다. Q. 지원자에게 마지막으로 전하고 싶은 취업 팁은?A. 대부분 취업준비생들은 자기소개서를 작성할 때, 회사 홈페이지 혹은 기사를 참고하면서 쓰곤 하는데, 저는 다른 지원자들보다 차별화를 두기 위해서 직접 본사에 찾아가 선배님들에게 많은 이야기를 들으려고 노력했습니다. 또한, ‘우수기업-청년 채용박람회’에 참석해 kt telecop 부스에서 인사지원팀 과장님들과 이야기를 나누며 회사에 대한 정보를 얻고, 저에 대해 강한 어필을 했습니다. 이 때 보여드린 ‘저의 입사 의지와 진정성이 합격에 결정적인 역할을 하지 않았나!’라는 생각을 하게 됩니다. 신입 공채를 지원하는 후배님들도 남들과는 다른 차별성을 갖고 우리kt telecop에 지원하게 된다면, 분명 좋은 결과를 얻을 수 있을 것입니다.지난주 영업/마케팅 직무에 이어 지금까지 IT 직무를 맡고 계신 KT人들의 이야기를 들어봤는데요. KT의 핵심 기술을 담당하고 있는 KT人들의 인터뷰를 보니, KT가 바라는 인재상에 대해 감이 잡히는 것 같지 않나요? 특히, IT 직무에 필요한 주요 역량으로는 동료∙고객사와의 원활한 커뮤니케이션 능력과 더불어, 체계적인 분석력과 참신한 개발능력이 필요할 것 같습니다. 이와 함께, IT분야에 종사하는 KT人들의 취업 핵심 팁은 자소서를 진솔하고 꼼꼼하게 쓸 것, 면접 시 자연스럽고 일관된 태도를 보이는 것, 그리고 입사 후 동료들과 협력하여 직무를 수행해낼 수 있는 가능성을 보이는 것! 여러분도 모두 해낼 수 있을 겁니다. KT 직무 인터뷰는 다음주에 더욱 풍성한 이야기로 찾아오겠습니다. 안녕!#kt #기업문화 #사내문화 #조직문화 #복지혜택 #kt공채 #하루일과 #kt일상 #구성원인터뷰 #직무정보
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애플, 화제의 프로그래밍 언어 Swift 공개

안녕하세요. 크몽 개발팀 입니다!   지난주에는 개발하기 전 개발환경 셋팅에 필요한 개발도구들을 소개해 드렸습니다.그러나 개발환경을 셋팅하기 전에 먼저 결정해야 할 것이 있습니다.바로 어떤 프로그래밍 언어로 개발을 할것인가 하는 문제 인데요~언어의 종류가 많고 사용하는 언어마다 특성이조금씩 다르기 때문에 결정하는 것이 어려울 때가 많습니다. 오늘은 다양한 종류의 언어 중에서 요즘 개발자 분들사이에서 화제가 되고 있는 'Swift(스위프트)'라는 언어를 소개해보려고 합니다.    2014년 6월 2일 미국 샌프란시스코 모스콘웨스트컨벤션센터에서 열린애플 WWDC(WorldWide Developers Conference)에서발표 마지막에 새로운 프로그래밍 언어 'Swift(스위프트)'를 공개했습니다.Swift는 C와 Objective-C의 중간에 있는 언어로서iOS와 OS X 기반의 애플리케이션 개발을 위한 언어입니다. 간단하게 장점들을 말씀드리면 고성능 앱을 개발 하기 위하여LLVM의 발전된 코드 분석기를 이용해 컴파일과 최적화를 수행합니다. 이 결과 Python 기준으로 오브젝트 정렬 속도는 3.9배,RC4 인크립션 처리속도는 220배나 빠른 처리속도를 가지고 있습니다. 그리고 현대적인 언어에서 지원하는 주요 기능들을 대거 흡수하고,Cocoa 및 Cocoa Touch frameworks의 모든 부분에서 접근이 가능합니다.또한 C와 Objective-C에서 써오던 기존 방식 또한 그대로 도입할 수있기 때문에 기존에 개발하던 업무에 지장을 주지 않습니다.   마지막으로  읽고 쓰기 쉬운 문법으로 코드를 작성하기 때문에유시보수 시 적은 양의 코드가 사용됩니다.그리고 소스를 코딩한 후 그 결과를 실시간으로 볼 수 있습니다. [출처] 애플 스위프트 언어 (Swift) - 앱 개발을 위한 애플의 새로운 언어|작성자 마스터 현재 9월에 애플에서 Swift 정식버전이 출시 되었고Swift로 작성된 애플리케이션의 iOS 앱스토어 승인도 시작되었습니다.또한 Xcode 6 시험판을 내려받아서 사용할수 있고,iTunes Store와 App Store를 통해 Swift 프로그래밍 언어 전자책을 다운받을 수 있다고 합니다.  개발된지 오래 되지 않아서 아직 Objective-C를 함께 사용하고있지만 쉽게 접근할 수 있는 언어이기 때문에점점 Swift를 사용하는 개발자 분들이 많아질 것으로 보입니다 ^^ 이상 포스트를 마치겠습니다. #크몽 #개발팀 #신입개발자 #신입사원 #경험공유
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소프트웨어 개발자에게 성공이란...

소프트웨어 개발자들이 생각하는 ‘성공’이라는 단어와 키워드에는 어떤 것들의 의미를 포함하고 있을까? 한편으로는 단편적이고 획일적인 ‘성공’이라는 단어에 너무 많은 개발자들이 매몰되어 있는 것 아닌가 하는 생각을 해본다. 필자 스스로 실무경력 20년을 넘겨서 소프트웨어 개발을 하고 있는 경험을 바탕으로 주변의 성공한 개발자들에 대해서 혼자 생각해 보았다.일반적으로 의미의 ‘성공’이라는 것이 무엇을 의미하는 것인가에 대한 정의는 이번 칼럼의 말미에서 이야기하도록 하자. 정말 많은지 모를 대한민국에서 성공한 개발회사나 개발된 서비스들을 살펴보는 것부터 시작을 하는 것이 정답인지는 필자도 잘 모르겠다. 성공적인 서비스나 소프트웨어, 프로그램은 세상에 선보인다는 것. 그러한 것을 만들어낸 순수한 아이디어나 원천기술로 무장한 기술로 축적되었고, 그 아이디어를  뛰어넘어, 새로운 기술이라고 할 수 있는 것을 보유한 제품이나 상품들이 얼마나 되는지에 대해서부터 냉정하게 필자는 잘 모르겠다라고 먼저 인지하고 넘어가자. 아니, 다시 말하자면, 냉정하게 국내에서 그런 것을 본적이 별로 없는  듯하다.더욱더 삐딱하게 이야기하자면, 국내에서 성공한 개발 서비스들은 대부분 아류작이거나 남의 아이디어를 도용한 제품과 서비스들이 대부분이 아닌가라고 생각한다. 심지어는 특정 솔루션 시장은 오픈소스를 그대로 제품에 반영해 두고서는 자신의 제품인 것처럼 위장하는 사례까지 보이고 있으니, 과연 대한민국 소프트웨어 시장은 과연 얼마나 ‘성공’이라는 키워드를 그대로 사용해도 되는지에 대해서 매우 의문시된다.(물론, 필자의 삐딱한 시선에서만 그렇게 보일지도 모른다.)대한민국의 소프트웨어 시장에서 1위를 지키고 있다고 하는 서비스와 제품들이 되려면 어떻게 해야 하는가?. 삐딱하게 이야기하자면, 오로지, 대한민국에서 성공한 개발회사나 개발자가 되려면, 창의적인 아이디어나, 독특한 아이디어로 무장하는 승부수를 던지기 보다는, 해외의 서비스 중에 알차고, 괜찮은 것들에 대해서 관심을 가지는 것이 중요하다고 생각한다. ( 그래서, 영어공부를 잘해야 하는지도 모르겠다. )필자가, 대기업과 신규사업기획을 할 때에 작업하는 내용을 보고서는 경악을 금치 못했던 경험을 한적이 있다. 정말 상당한 컨설팅 금액( 수십억을 넘긴 비용 )을 지불해서, 대기업이 유명한 컨설팅업체를 통해서 신규사업에 대한 기획과 아이디어에 대한 컨설팅을 받는 것에 전문가의 한 사람의 참여했었다. 그런데, 그 중요한 작업의 모티브는 해외에서 이미 성공적으로 안착한 서비스에 대한 분석과, 한국에서의 서비스 시에 벌어질 일에 대해서 예측을 하는 일을 하고 있었다는 점이다. 새로운 아이디어가 아니라는 점이다.물론, 성공한 서비스를 도입해서, 로컬 화한다는 것 또한 매우 어려운 일이라고 생각하지만, 대부분의 새로운 기획이나 신규 서비스에 대한 작업들의 대부분을 이런 식으로 진행한다는 이야기를 들었을 때에 받은 충격은 정말 놀라운 경험이었다, 물론, 지나고 나서 생각해보니, 그렇게 놀랄만한 경험도 아니었는지 모르겠다. 대부분의 대기업들이 이런 식으로 한다는 이야기를 듣고 더 놀라기는 했지만. 물론, 이렇게 로컬화 한다는 것 자체도 대단한 도전이고 어려운 점이라는 것은 인정한다고 하지만, 이런 로컬화와 아류작에 대해서 비판적인 시야를 가진 필자의 생각은 그렇다.성공한 서비스들은 대부분 아류작들이다?냉정하게 국내에서 성공한 대부분의 서비스들은 아류작들이고, 복제본들이고, 독창적인 아이디어보다는 해외 서비스를 대부분 국내에 안착한 서비스라고 생각한다. 심지어 독창적인 mp3 플레이어마저도, 아이팟의 생태계가 한층 더 발전적인 시장을 창출했으니, 국내에서 만들어진 디지털적인 요소들 중에 독창적인 것이 얼마나 있는가?필자는 생각한다. 예술에 있어서 복제와 창작의 차이는 매우 크다는 것을. 물론, 소프트웨어 개발이 이런 예술에 비견될 정도의 가치를 부여해서 그런 것 만은 아니다. 소프트웨어 개발은 아이디어와 구현하고자 하는 추진력과 열정이 결합되어져서 만들어지는 최고의 가치 구현을 위한 세계이기 때문에 그렇게 생각할 뿐이다.필자가 좋아하는 만화 중에 ‘맛의 달인’이라는 만화에 나온 표현을 그대로 옮기자면 다음과 같은 장면이 나온다. 프랑스의 유명한 요리를 그대로 일본에서 구현하지만, 그 요리에 대한 평가는 ‘프랑스의 요리를 그대로 구현한 요리이다’. ‘매우 아름답지만 최저의 요리’라는 평가를 받는다. 그러한 최저의 요리라는 평가를 받은 이유는 ‘로컬화 한다는 것은 실정에 맞게 고치고, 연구 개발한 맛이라면 완벽하겠지만. 너무도 프랑스 요리와 똑같이 만든 것은 처절한 아류라는 점이다. 지금 먹은 요리에는 프랑스 요리사의 모습이 그대로 남아있다는 점. 원형이 프랑스의 것을 그대로 답습했다는 것.오리지널을 복사했다는 냉정한 평가는 정말 명확하다. 요즘 가장 국내에서 최근에 성공한 서비스를 이야기한다면, 카카오톡과 애니팡을 예로 들 수 있겠다. 다른 사람들은 어떻게 평가할지 모르지만, 정말 대단한 성공을 가진 것은 사실이다. 하지만, 둘 다 원형을 그대로 복사했을 뿐, 새로운 것은 아무것도 없다는 점이다. 아니, 오히려. 기존의 원형을 대한민국의 안 좋은 통신사의 서비스와 결합한 케이스라고 평가를 해야 정확하지 않을까 한다. 원형을 오히려 퇴보시킨 서비스라고 평가하고 싶다.카카오톡은 WatsApp을 그대로 복제했다. 대표적으로 등록되어진 전화번호로 연계하는 원형의 아이디어를 그대로 받아들였다. 하지만, 카카오톡의 새로운 신규 비즈니스 모델인 게임센터는 자체적인 생태계를 만들어서 통제하려 하는 기존의 통신사의 방식과 그다지 차이가 없다고 보인다. 뭐, 돈을 벌어야 하는 기업의 입장을 반대하는 것이 아니다. 단지, 필자의 삐딱한 시선으로는 진보를 위한 선택이 아니라, 퇴보를 위한 선택이었다는 점이 불편할 뿐이다.애니팡도 마찬가지이다. 기존의 게임방식을 그대로 복제했다. 그리고, ‘하트’라는 이름으로 무분별한 ‘스팸’을 활성화해서, 기존 통신사들이 SMS에서 얻어들이는 대량 SMS 발송을 통한 이익을, 그대로 실현한 점이다.물론, 카카오톡이나 애니팡의 ‘이익 실현 구조’는 매우 성공적으로 국내에 론칭한 것은 사실이고, 이러한 구조로 ‘돈’을 벌어야 한다는 점이 매우 안타까울 뿐이다. 개인적으로는 ‘국내’에서는 어느 정도 ‘돈을 버는 성공은’할 수 있지만, 해외에서까지 성공적으로 론칭할 것인지는 조금 의심스럽다. ( 어차피, ‘돈’을 벌면 성공이라는 관점으로는 매우 대성공이다. )넥슨의 카트라이더와 마리오 카드와 같이 일일이 나열하기에는 너무도 많은 사례들이 있어서 굳이 더 나열하지 않겠다.다만. 정말 중요한 것은 복사보다는 진짜가 더 좋다는 점이다. 가령, 오리지널이 존재하는 영역이나 예술과 같은 고부가가치의 영역에서는 ‘화가나 작가가 다른 사람의 작품을 흉내내면  웃음거리밖에 되지 않는다’는 점을 이야기하고 싶다. 필자 개인적으로는 ‘그런 웃음거리를 통한 수익실현’을 그렇게 높게 평가하고 싶지 않기 때문이다.대표적으로 통신사는 ‘스팸’과 ‘보이스 피싱’을 해결하지 못하는가? 에 대해서 필자는 그렇게 생각한다. ‘대량 SMS수입’을 포기하지 못하고, ‘전화번호를 통한 대량 통화의 수익’을 포기하지 못하는 구조적인 문제 때문에 그렇다고 생각한다.과거에 문제가 된 iOS6로 업데이트가 되면서 SKT 아이폰4S에서 발생한 전화번호 호출의 문제, ‘112 신고가 안 되는 아이폰’이라는 기사와 사건에 대한 문제의 근본적인 원인은 SKT가 국제표준 방식을 따르지 않아서 발생한 문제라는 것을 모르는 사람들이 정말 많다. 이 문제를 더 파고들어가면, 부당한 SMS수입을 얻고 있는 국내 통신사들의 부도덕한 점도 드러난다. 2003년 이후 3G 서비스(WCDMA)가 도입되었지만, 문자 메시지 국제표준이 기존의 80 byte에서 140 byte로 늘어났지만, 정작 통신사들은 국제표준규격을 지키지 않으면서 연간 수백억의 이익을 부당하게 얻어냈다. 다만. 아이폰4s 출시 당시 KT는 140바이트를 맞추었지만, SKT는 아직도 80 byte였다는 점을 예로 들고 싶다.국제표준을 따르거나, 해외의 서비스가 ‘돈’이 되는 것에는 빠르지만, ‘돈’이 안 되는 기준에는 미온적이고, 대처가 느린 것에 대해서는 참으로 훌룡(?)한 성공적인 방법이라고 평가를 굳이 필자와 같은 주변 사람이 할 필요가 있을까 한다. 그런 훌륭한 평가는 비싼 컨설팅 비용을 지불한 뛰어난 전문가들이 할 것이기 때문에...내 주변에 성공한 개발자와 성공한 벤처 사업가...성공한 개발자. 고급 승용차를 몰고, 출근하는 개발자의 모습을 본다면, 성공한 개발자의 향기를 느낄 수 있을까? 물론, 일반적으로 그럴 수 있다고 생각한다.자본주의 사회에서 ‘돈’은 그 사람을 평가하는 가장 기본적인 ‘수단’이기 때문이다. 성공하지 못한 필자는 아니지만, 필자 주변에는 고급 승용차인 BMW나 벤츠를 직접 몰고 다니는 성공한 개발자들이 여럿 있다. 그리고, 상당히 많다. 사업을 하는 사람으로부터, 프리랜서인 사람까지 매우 다양하다.분명, 그들은, 자신만의 서비스와 제품을 실현하였고, 시장에서도 안정적인 자신만의 브랜드를 확립하였고, 후배들로 존경을 받고 있으며, 직원들에게 비전과 꿈을 주고 있으며, 새로운 기술과 시장에 대해서 언제나 도전하고 있는 사람들이 있다.그들은 충분히 ‘성공’한 사람들이다.‘복제’와 ‘아류작’이 아니더라도. 독특한 자신들만의 서비스와 제품을 구현하여 성공한 개발자들이 분명 존재한다.그들의 성공요인을 주변의 사람으로서 살펴본다면, 몇 가지의 요인이 있다고 정의할 수 있다. 그것들을 필자의 주관적인 생각으로 정리해보면, 크게 4가지 정도로 정리할 수 있다고 본다.하나. 그들은 뛰어난 개발자는 아니었다.그들은 아주 탁월한 능력을 소유한 개발자들은 아니었다는 점이다. 그리고, 아주 뛰어난 학벌을 가진 개발자들도 아니었다. 개발자 동호회에서 만난 친구도 있고, 직장생활이나 사회생활에서 만난 사람도 있었지만. 그들은 아주 탁월한 재능을 지녔거나, 엄청난 코딩능력, 뛰어난 직관을 지닌 사람만은 아니었다.순수한 개발 능력만 놓고 본다면, 오히려, 뒤처지는 개발자들이었는지도 모른다. 하지만, 뛰어난 개발자들이나 아이디어를 가진 사람들과 친하게 지냈으며, 그들의 도움을 자연스럽게 얻어내는 소통의 달인은 아니었지만, 개발자 커뮤니티에 매우 즐겁게 활동을 하던 사람들이었다.둘. 그들은 우직하지만, 묵묵하게 자신의 상품과 아이디어를 다듬었다.그들은 하나의 아이디어가 실현되는 것을 쉽게 포기하지 않았다. 사업을 하기 전에는 그 아이디어를 실현하기 위해서 애썼고, 속한 회사가 아이디어에 대해서 낮은 평가를 하는 것에 대해서도 크게 실망하지 않았다. 오히려, 반대를 해도 해당 서비스와 제품, 기술에 대한 애정이 정말 높았으며, 그것을 실현하려고 매우 애썼다.처음에는 언제나 소프트웨어는 단순한 것부터 시작한다.그 단순한 것을 꾸준하게 다듬고, 소프트웨어에서 제품으로 다듬어서 시장에서 가치를 인정받을 수 있도록 수년 이상을 투자하고 노력해야만 얻어진다. 그것은 스티브 잡스도 똑같았다. iOS는 하루 이틀 만에 나온 소프트웨어가 아니기 때문이다.심지어, 몇 년 동안 밥을 굶더라도, 자신이 생각하는 가치를 실현하기 위해서 포기하지 않고 도전했던 우직한 도전이 오히려 성공을 만들어 내었다. 분명, 훌륭한 소프트웨어는 뛰어난 기술로 만들어지는 것만은 아니다는 것을 요 근래에서야 필자도 느낀다.필요한 가치가 적정한 가격에 구현되어진 것이 정말 필요하다는 점이다. 뛰어난 기술이 뛰어난 제품을 만드는 것이 아니라, 뛰어난 제품이 뛰어난 기술을 만든다는 것이다. 그것이 사용자들로 하여금, 또 다른 가치를 얻을 수 있는 기능을 제공한다는 것에 대해서 굳이 설명하지 않더라도, 그들은 그 아이디어와 생각을 실현하기 위해서 자신만의 길을 걸었다.정말 우직할 정도로... 필자 주변의 그들은, 몇 년을 일 년에 몇백만 원을 벌더라도, 그 꿈을 포기하지 않았다.셋. 시장과 세상의 시선을 그렇게 두려워하지 않았다. 자신의 ‘가치’와 ‘비전’을 실현했다.자신의 아이디어와 자신의 서비스, 제품을 지키기 위해서 약간의 주변 사람들에게 욕을  얻어먹는 것을  두려워하지 않는다. 필자가 아는 어떤 기업은 시장에서는 냉혈안이라는 말도 듣고, 불법 복제된 제품에 대해서는 가차 없는 소송도 불사하는 어떤 기업을 알고 있다. 하지만, 그 회사와 그 사장에 대해서 필자는 비난하지 않는다. 왜냐하면, 그는 기업 내부의 직원들에게는 절대 급여를 밀리지 않고, 야근을 시키지 않는 최고의 사장이었기 때문이다.시장과 타인에게는 가차 없지만, 자신이 생각한 비전을 실현한 회사를 만들기 위해서 언제나 최선을 다하는 사람이었을 뿐이다. 그리고, 자기 것을 지키기 위해서 애를 썼고, 직원들과의 거리도 언제나 적절하게 유지했다. 냉정하게 기업과 사업이라는 것은 자선사업이 아니라는 것을 잘 알고 있었다. 충분하게 돈을 벌고, 외제 승용차를 사장은 타고 다니지만 ( 외제 승용차를 타는 것도, 대한민국은 간단하다. 법인세를 충분하게 낼 정도로 수익이 생기면, 그 수익으로 차를 리스해서 타면 간단하다는 대한민국의 세법 구조 때문이다. ), 모든 직원들에게 그 이익을 100% 나누어주지는 않는다. 직원은 직원일 뿐이니까.그들은 회사의 재정이 힘들어지면 소속된 직원을 힘들기 전에 내보낼 줄도 알고, 필요하다면... 해고도 그리 어렵지 않게 결정하는 사람도 있다, 영업기밀을  들고나간 직원과 소송도 불사했다. 차라리, 친구와 따로 술을  마실지언정, 직원들과의 ‘관계’는 냉정하고 쿨한 관계를 유지했다. (물론, 그렇지만. 인간관계가 깨어지는 것을 매우 괴로워하는 사람들이다. 다만, 아래 직원들에게 속시원히 이야기를 못할 뿐이다. )넷. 필요한 기술자나 기술은 기필코 얻으려 노력했다.그들은 자신이 부족한 점을 잘 이해하고 있었다. 부족한 것을 오히려, 더 널리, 많이 이야기를 하였다. 그리고, 그것을 커버하기 위해서 매우 많은 노력을 한다. 다 잘하고자 하는 팔방미인이 되는 것이 아니라, 자신이 부족한 점을, 자신이 가장 잘하는 것으로 커버하려 애쓴 것이다. 전문적인 기술을 소유한 사람에게 도움 요청하는 것을 부끄러워하지 않고, 도와준 사람에게 충분한 대우나 접대를 잊지 않았다. 그래서, 그들이 도와달라고 하면, 주변의 전문가들이 아낌없이 그를 도와준다.그 이외에서 그들은 그렇게 ‘성실’하게 일하는 친구들은 아니었다. 실제, 사장이었던 그들이 직원의 입장으로 회사를 다닐 때에는 근태 문제로 지적을 받은 친구들도 꽤 많다는 점이다. 아마도, 사업이나 자신이 좋아하는 일을 하는 것과, 어떤 일이 주어진 상태에서 일을 하는 것은 분명 다른 지도 모르겠다. 직원일 때에 불성실하지만, 자신의 일을 할 때에 성실한 것은 전혀 상관관계가 없어 보인다. 한편으로는 ‘사장’이나 ‘자신의 일’을 하는 사람의 경우에는 특별하게 ‘근무시간’이라는 것 자체는 큰 의미가 없다는 점이 더 정답일 것이다. 하여간, 그들은 성공한 개발자들이고, 성공한 기업인이 되어 있었다. 자신만의 제품이나 서비스를 만들면 자연스럽게 ‘사장’이 되어버리는 것이 소프트웨어 업계의 현실인 듯하다.그렇다면, 대한민국에서 ‘성공’이란 ‘돈’을 의미하는가?강남의 최고급 아파트와 외제 승용차가 성공을 의미할까?자신의 뛰어난 기술력으로 커뮤니티에서 인정받고, 유명해진 명예를 얻는 것이 성공을 의미할까? 다른 사회현상을 생각하면서 다시 한번 비교해보자.요즘 개발자들도 오디션 프로에 영향을 받은 듯하다. 요즘 연예계 지망자들이나 배우나, 가수를 꿈꾸는 친구들이 선배나 멘토들에게 묻는 것이 언제나 똑같다고 한다.그것은 ‘빠르게 성공’하고 ‘빠르게 명예’를 얻는 방법이 무엇이냐 묻는 것이다.어렵고 복잡하고, 길게 걸리는 방법은 무시하고, 오디션 프로에서 1등을 해서, 빠르게 성공하는 방법만을 생각한다고 한다.물론, 그 방법도 있을 것이다.소프트웨어의 세계에도 똑같은 방법이 있다. 대표적인 방법이 유명대학을 가서, S 멤버쉽이 되고, 대기업에 입사해서 경력을 쌓은 다음, 해외의 서비스를 적당하게 분석하다가, 성공적으로 론칭한 서비스를 재빠르게 국내에 도입해서 성공에 이르게 하는 방법이 아마도 가장 빠른 방법일 수 있겠다.물론, 이 방법으로 ‘성공’을 쟁취하려 하는 개발자라고 하더라도. 비난하지 않는다.분명, 그 길은 대다수 ‘성공’이라고 부른다. 하지만, 그 길을 선택하고 집중하는 것 또한 매우 어렵고 힘든 길이다. 선택한다고 얻을 수 있는 길도 아니다.가령, 이 글을 읽는 독자가 학생이라면. 가장 먼저 명문대학을 가는 것부터 시작해야 할 테니, 당장, 이 내용을 덮어버리고, 국영수를 공부하는 것에 몰두해야 하기 때문이다.사실, 가장 넓게 알려진 성공으로 가는 길은 가장 가기 어려운 길인지도 모른다. 경쟁이란 정말 어렵고 힘들 것이라는 것을 잊지 말자.본론으로 다시 돌아와 보자. 개발자로서 '성공'이란 무엇을 의미하는가? 아니, 개발자로서 비전을  갖는다는 것은 무엇을 의미하는가?  원천적으로 개발자의 삶이란 어떻게 살아야 하나요라고 묻는다면,이 문제는 정말 어렵고, 사람마다 다르기 때문에 최선을 다하는 것이 정답이라라는 교과서적인 답변만 늘어놔야 하는지도 모르겠다.이점에 대해서는 이제는 폐간했지만 오랫동안 개발자들의 벗이 되었던 마이크로소프트웨어 잡지에 대해서 원망을  슬쩍해보자.그것은, 나에게 ‘정말 대단히 큰 재미’를 선사했다는 것이 나에게 가장 처음 다가온 충격이었는지도 모른다. 처음에 가진 꿈은 그냥, ‘소프트웨어 개발’을 통해서 삶을 영유할 수 있는 것만으로 나는 행복했다는 점이다. 그래서, 이 소프트웨어의 세계로 진입하게 된 마이크로소프트웨어에 대해서 원망을 해야 하는지도 모르겠다.하지만 필자는 소프트웨어로써 ‘개발자로서 성공’을 하기 위해서, 이 직업과 삶을 선택한 것이 아니라, ‘개발자로 살기 위해서’이 삶을 선택한 것이었다. 나이를 먹고, 무언가를 목표로 살아온 경험을  되돌아본다면, ‘돈’과 ‘명예’를 선택하지 않았을 때에, 오히려, ‘돈’과 ‘명예’를 얻지 않았는가 하다. 오히려, ‘돈’을 선택하던 시기에 ‘돈’을 더 많이 잃어버린 경험도 가지게 되었다.이제는 주변을  되돌아보면, 필자는 꽤 넓은 스펙트럼을 가지게 되었다는 것을 느끼게 된다. 한때는 고인이 되셨지만 대통령이셨던 분부터, 수천억을 소유한 재벌 총수, 의료재단과 대학법인을 소유하신 분, 병원의 원장님들을 비롯한 분들을 비롯하여, 출판계, 영화계, 물론. 다수의 소프트웨어 개발자들까지. 매우 넓은 사람 관계를 만들어본 것 같다.그중에 소프트웨어 개발자들은 참 착하고 바보스러운 사람들이 많은 것 같지만, 한편으로는 너무도 욕심이 많은 사람들이 존재하는 참, 신기한 동네이다.그리고, 여러 계층을 경험해보니. 모든 계층은 똑같이 피라미드 구조를 가지고 있다는 점이다. 대부분 다 똑같았다. 하층의 사람들은 싼 가격에 노동력과 지식을 제공하고, 상위 레벨에서는 적절한 대우 이상과 재미있고 신기한 일들을 많이 한다는 점이다. 이 부분은 어느 계층이나 똑같다.대표적으로 출판일을 경험했을 때에 자신의 이름이 들어간 편집장이 되는 사람과, 그것을 목표로 기획자로 일하는 직원의 급여 수준이나 처우, 대우는 정말 최고급 아키텍트와 SI 개발자를 비교하는 것 이상으로 그 상대 감은 소프트웨어 개발세 상의 것 이상으로 매우 컸다.행복한 개발자라고 한다면, ‘개발이 정말 재미있고’, ‘개발도 잘하고’, ‘소프트웨어 개발 피라미드의 상층부의 일’을 하고 있다는 사람이 있다면. 그 사람은 정말 행복할 것이다. 뭐, 그런 사람은 이 글을 읽고 있지도 않을 것이다.그러나, 개발이 재미있지 않거나, 개발을 뛰어나게 잘하지도 못하고, 소프트웨어 개발 피라미드의 하층부에서 일하고 있다면, 어떻게 생존해야 하는 가에 대해서 정말 심각하게 고민해야 한다.이 글을 읽는 독자가 이제 개발자의 길을 시작한 사람이라면 고민해라, 소프트웨어 개발을 비롯한 모든 전문적인 직업들은 새로운 것을 배우고, 익히고, 소모하면서 계속 변화되는 것을 즐길 줄 알아야 재미있는 직업이다. 그런 것이 아니라면, 정말 힘들고, 피곤하고 어려운 것이 전문직과 같은 직업이다. 만일 그런 것이 힘들다면 다른 일을 알아보는 것이 현명하다.소프트웨어 개발자들과 가장 비슷하게 일하는 웹디자이너들의 푸념이 있다.‘낮은 급여에 야근은 허구한 날, 거기에. 불투명한 미래’에 대한 그들의 이야기를 들으면서, 흔히 소프트웨어 개발자들은 그 질문에 답변한다. ‘너희들은 모니터라도 크지’라고. 대부분의 프로젝트들은 ‘분석’에 의해서 ‘일정’을 만들지 않고, ‘일정’을 통해서, ‘품질’을 선택한다고 봐야 한다.‘정말 하고 싶은 것이 무엇인가?’개발자들에게 물어보면, 대부분 당황하는 경우가 많다. 이것은 개발자이기 때문에 답변을 못하는 것이 아니라, 자신의 비전이나 꿈에 대해서 명쾌하게 정의하지 못하고 있기 때문이다. 주변의 초보 개발자들에게 이야기하고 싶은 점은...가끔은 수필집이나 여행기, 그리고. 다른 사람의 생각과 꿈에 대한 글을 많이 읽어보라고 권하는 것이다. 그러면, 그 비전과 꿈에 대해서 이야기해달라는 사람들이 꽤나 있고는 하다.문제는 그 비전은 누가 정해주는 것이 아니라, 자신이 생각하거나, 자신이 발견하는 것이 옳지 않냐고 다시 이야기를 해준다. 물론, 이렇게 이야기하는 사람도 있다.‘저는 이번 프로젝트에서 인정을 받아서, 다음 프로젝트를 수행할 때에는 팀장이 되고 싶어요!’라고 이야기할 수 있다. 하지만, 이런 ‘단기적인 비전’을 말하는 것은 아니다. 이런 ‘단기적인 비전’만을 따라가다 보면, 냉정하게 수단만 중요시 여기게 되고, 목적 자체를 잃어버린 인생의 방랑자가 될 가능성이 매우 크다.내가 생각하는 ‘성공’이란 과연 무엇인가?또 하나는, 그 ‘성공’의 목표를 너무 작게 가져도 문제이고, 너무 커도 문제라는 점이지만, 그래도, ‘꿈’과 ‘목표’가 있다는 것 자체가 재미있고, 신기하지 아니한가?‘성공은 자신이 정한 것을 이루는 것’을 의미한다고.그럼 ‘꿈’을 어떻게 정의하나요?1. 10년, 20년, 30년 후의 자신의 모습을 상상해보고 정의해봐라.2. 현재 내가 좋아하는 모든 것들을 적어봐라.3. 내가 가장 잘하고 가장 인정받는 것을 적어봐라.보통은 이렇게 끄적거리다 보면, 무언가가 조금은 구체적인 비전이 나올 수도 있지만, 아무렇지도 않은 것이 나올 수 있다. 하지만, 일단, 끄적이기 시작했다면, 다음번에는 좀 더 잘할 수 있다는 것이 중요하다. 가장 중요한 것은 ‘내가 비전에 대해서 생각하기 시작했다’는 점이다. 일단 작심 3일이라도 중요한 결정이다. 그것은, ‘결정’을 하고 ‘결심’을 하기 시작했다는 것이기 때문이다.일단, ‘써야 한다’. ‘생각은 생각일 뿐이다’주변의 개발자들이 가장 잘 못쓰는 말 중의 하나가 ‘머릿속에 다 있다’라는 말이고, ‘글로 쓰기에 너무 어려운 이야기’이다라는 이야기가 가장 잘못된 것이라는 것을 잘 모르는 경우가 많다.‘머릿속에 다 있다’라는 이야기는 한번 생각은 해봤으나, 결론을 내리지 못하였다는 이야기로 들리고, ‘글로 쓰기 어렵다는 이야기’는 그만큼 정리가 안되고, 그 일에 대해서 잘 모른다는 이야기와 똑같다.10년 20년 특정 도메인에서 일한 베테랑이라고 하는 개발자와 일을 할 때에, 자신이 하는 일은 너무도 복잡하여, 설계도나 다이어그램, 순서도, 타이밍 차트 등을 그릴 수 없다는 사람들이 있다.그들과 이야기하고, 그 업무를 다이어그램과 설계도로 만들어 주어도, 그들은 그것 말고, 설명이 안 되는 그 무언가가 있다고 이야기를 한다. 물론, 필자는 그때에 이렇게  이야기해준다.‘만일 그러한 것이 존재한다면. 그것은 당신만이 생각하는 경험이나 당신이 소중하게 생각하는 가치인지 모른다. 하지만, 그것은 어떤 지식이 되기에 매우 부족한 것일 수 있다. 지식은 설명하기 쉽고, 이해하기 쉬운 것이 지식이다. 설명하기 어려운 경험은 정규화되거나 전달되어지기 매우 어렵다’더 쉽게 이야기하면. ‘쉽게 설명하거나 글자로 남기지 못한다면, 당신은 그것에 대해서 잘 알고 있지 못한 것입니다’비전이나 목표 잡기가 너무 어려워요?!그렇다면, 당장 휴일에 컴퓨터를 내버려두고, 아이폰이나 패드와 같은 스마트하다고 우기는 디지털기기를 집안에 던져두고 여행을 떠나는 것이 현명한 방법이겠다. 그리고, 다른 매체를 들여다보고, 개발자 이외의 사람들을 만나서 이야기해보라라고 권유해야 하는 것이 맞을  듯하다.생각 이상으로 소프트웨어 개발자의 세계는 정말 좁다. 그리고, 단편적인 지식들과 단편적인 경험들만이 존재하는 세상인지도 모른다. 그래서, 소프트웨어 개발자들은 ‘관심의 폭을 넓히고,’ ‘자신을 확장’하는 것이 결론적으로는 더 뛰어난 개발자가 된다는 것을 나중에야 깨달을 것이다. 마지막으로 이야기한 한다면, 소프트웨어 개발자에게 ‘성공’이란 일단... 전혀 해보지 않았던 것을 도전해보는 것, 그리고. 삶은 소프트웨어 개발처럼 버전을 나누어서 설명하기 어렵다는 것을 이해하고. 무언가 계속 새로운 것에 도전한다는 것이 진정한 ‘성공’ 아닌가 한다.#와탭랩스 #와탭 #개발자 #개발 #프로그래머 #성공 #성공한개발자
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음성 기반 인터페이스의 등장

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
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8퍼센트 '프로덕트' 팀 인터뷰

안녕하세요, 8퍼센트입니다.8퍼센트는 다양한 매체와 콘텐츠로 이야기를 전하고 있습니다. 이번엔 인터뷰를 통해 8퍼센트를 이루고 있는 각 팀들의 이야기를 들어보며 고객에게 더 가까이 다가가고자 합니다. 그 첫 번째 주인공은 서비스 개발을 담당하는 ‘프로덕트’ 팀입니다.Q. 안녕하세요, 인터뷰를 위해 프로덕트 팀 허재영 님과 이호성 CTO님이 자리해주셨는데요. 먼저, 8퍼센트의 제품을 만드는 프로덕트팀은 구체적으로 어떤 일을 하시나요?A. 프로덕트 팀은 8퍼센트의 서비스를 만드는 팀입니다. 고객들이 8퍼센트를 이용하는 데 있어서 불편함이 없도록 서비스를 개선하고 유지하는 역할을 하고 있습니다. 예를 들어 기존의 인터넷 기반 금융 서비스는 공인인증서, Active X를 보면 알 수 있듯이 사용자의 편리함에 초점을 두고 있지 않습니다. 저희의 역할은 사용자들에게 더 편리하고 효율적인 금융 생활을 할 수 있도록 새로운 금융서비스를 시도하는 것입니다.Q. 새로운 금융시스템을 구축하고 운영해나가는 과정이 쉽지 않을 것 같은데, 그것에 대해 어려움과 극복해낸 경험이 궁금합니다.A. 8퍼센트는 이미 만들어진 솔루션을 사용하거나 외주를 통해 시스템을 구축하는 기존의 회사들과 다르게 직접 바닥부터 금융 시스템을 쌓고 있습니다. 금융시스템은 정확함과 안정성을 빼놓을 수 없는데 사용자가 많아지고 시스템이 거대해질수록 생각지 못한 부분에서 오류가 생기게 됩니다. 이러한 오류는 회사의 손실을 발생시키고, 고객들의 신뢰를 잃게 합니다. 위와 같은 일이 발생하지 않게 시스템을 정밀하게 설계하는 것은 기본이고 추가로 발생하는 문제들에 대해 올바르게 대처하는 것이 금융 시스템을 구축하고 운영하는 과정입니다. 물론 힘든 과정이지만 단계별로 시스템을 구축하는 것이 앞으로 남들과 다른 서비스를 제공할 수 있는 기반이 된다고 생각합니다.서비스 초기, 지급 프로세스에 문제가 있었던 적이 있었는데, 이를 인지하고 그에 대한 대응을 진행했습니다. 또한, 대응에 그치지 않고 테스트와 수정한 부분에 대해 제대로 동작하고 있는지 알아보는 QA(Quality Assurance) 프로세스를 갖추는 계기가 되었습니다. Q. 그렇게 만들어지는 8퍼센트 서비스만의 차별화된 점은 무엇인가요?A. 첫 번째는 '자동 투자'입니다. 자동 투자를 선택하게 되면 예치금과 상환된 투자금이 지속적으로 재투자됩니다. 따라서, 고객이 직접 신경 쓰지 않아도 자산을 쉽게 불릴 수 있습니다. 두 번째는 '스페셜딜'입니다. 일부 스페셜딜은 기업이 제공하는 서비스를 투자자가 직접 체험해볼 수 있으며, 이를 통해 고객은 투자 이외의 부수적인 혜택을 누릴 수 있습니다. 소개해드릴 마지막 차별점은 다양한 업체와의 제휴입니다. 8퍼센트는 현재, 기존 금융권에 있는 많은 금융 회사들과 제휴를 맺고 있습니다. 기존 금융 회사가 오랜 시간 쌓아놓은 시스템과 노하우, 그리고 8퍼센트의 서비스를 합쳐 좋은 서비스를 제공하는 것은 저희 서비스의 강점이 된다고 생각합니다. 또한, 기존 금융권뿐 아니라 토스와 같은 스타트업과의 제휴 역시, 토스 플랫폼에서 간편하게 8퍼센트 서비스를 이용할 수 있다는 점에서 이런 다양한 제휴는 저희만의 차별점이 된다고 생각합니다.Q. 8퍼센트 서비스에는 정말 다양한 장점이 있는 것 같습니다. 이렇게 좋은 서비스를 구상할 때 중요하게 생각하는 기준이 무엇인가요?A. 프로덕트 팀에서는 제품을 구상하는 데 있어서 ‘고객들에게 전달될 수 있는 가치’, ‘안정성과 정확성’, ‘사용성’ 이렇게 세 가지 기준을 중요하게 생각하고 있습니다. 금융 서비스는 대부분 돈으로 환산되는 가치를 추구합니다. 프로덕트 팀이 추구하는 금전적인 가치 역시 투자를 했을 때 돈을 벌고, 대출을 통해 돈을 절약하는 것입니다. 이러한 금전적 가치는 개인과 개인들이 서로 연결되어 발생한다는 점에서 사회적 가치에 기여한다 생각합니다. 또한, 핀테크 서비스들이 나오기 이전에 투자와 대출은 상당히 무겁고 다가가기 힘든 면이 있었습니다. 그래서 프로덕트 팀에서는 투자와 대출로 이뤄진 8퍼센트 서비스를 이용자가 손쉽게 쓸 수 있게 만드는 ‘사용성’이 제품을 구상하는 데 있어서 중요한 기준이 됩니다. 예를 들어, 토스 플랫폼을 통해서 저희 투자 서비스를 이용할 수 있게 하는 것도 ‘사용성’을 높이는 것의 일환입니다.Q. 얘기를 들어보니 명확한 기준을 통해 좋은 서비스가 나오는 것 같습니다. 8퍼센트 투자나 대출 서비스를 직접 이용하시나요? A. 모두가 소액부터 거액까지 다양하게 투자 서비스를 직접 체험하고 있습니다. 이는 고객의 입장에서 생각해볼 기회가 되어 일하는데 좋은 자극이 됩니다. ‘개밥 먹기’라고 개 사료를 만드는 회사에서 실제로 먹어보면서 제품이 어떤지 테스트하는 것에서 유래한 말이 있습니다. 8퍼센트 역시 이런 '개밥 먹기' 테스트를 꾸준히 하고 있습니다. 상품 2.0이 처음 출시되었을 때, 직접 소액 대출을 받아 안내, 혹은 연체 문자가 잘 오는지 등 대출 프로세스를 경험하기 위해서 대출 서비스를 이용했습니다. 물론 회사 내부 관계자에게 대출하기 위해 투자자를 모은다는 것은 윤리적인 문제가 있기 때문에 딜을 내부로만 열어서 회사 분들이 투자한 것만으로 모집했습니다. 신용등급은 당연히 떨어지지 않았고 상환하며 아직 잘 쓰고 있습니다.Q. 현재 P2P 금융 법제화에 대한 논의가 활발히 진행되고 있는데, 과거 새로운 규제가 생겼을 때 대처한 경험이 궁금합니다.A. 지금까지 가장 큰 변화는 작년 5월 가이드라인이 시행되면서 일어났습니다. 그전까지 투자자들로부터 모집한 자금은 회사의 소속으로 되어있었는데, 회사가 부도가 나게 되면 그 돈이 압류되어 투자자들의 돈을 못 빼는 현상이 발생할 수 있었습니다. 가이드라인에서 제시한 부분 중 가장 큰 것이 바로 이에 대한 것입니다. 투자자의 돈을 제삼자가 보관하게 해라 즉, 금융기관이 그 돈을 보관하게 하라는 것인데 이를 위해 농협과 함께 설계부터 시작해 지금의 시스템을 만들었습니다. 농협 측에 자금을 보관하고 저희가 시스템상으로 자금의 흐름을 요청하는 식으로 자금이 직접 저희를 통하지 않고 P2P 거래가 이루어지게 되었습니다.Q. 프로덕트 팀의 대처 능력이라면 법제화 같은 변화에서도 흔들림 없는 서비스를 제공할 수 있을 것 같습니다. 마지막으로 프로덕트팀의 목표는 무엇인가요?A. 프로덕트 팀에서는 항상 ‘우리가 바라는 프로덕트가 무엇일까?’ 고민합니다. 개발자로서 가장 안타까운 것은 열 명의 팀원들이 서로 힘내서 만들어내는 서비스가 사라지는 것입니다. 더 나아가, 사라지지 않는다는 것은 사회적인 가치를 인정받는다는 것입니다. 물론 돈을 만들어낸다는 얘기이기도 하지만 우리가 열심히 만든 자식과도 같은 서비스의 사회적인 가치를 인정받고 지속가능하게 하는 것이 최종적인 목표입니다. 특히 이번 18년도 1분기에 8퍼센트의 단기적 성장과 함께 미래 계획이 구체화 되고 그에 대한 긍정적인 확신이 생겨 큰 동기부여가 되었습니다. 8퍼센트 고객들도 더 편리하고 효율적인 서비스를 만들어갈 저희와 끝까지 동행해주셨으면 좋겠습니다.인터뷰는 8퍼센트의 모든 팀을 소개할 때까지 계속되니 많이 기대해주세요:)> 8퍼센트 서비스 보러 가기 #8퍼센트 #에잇퍼센트 #프로덕트팀 #프로덕트 #인터뷰 #팀원소개 #팀소개
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챗봇과 인공지능 머신러닝 ㅡ Part 1/2

스타워즈를 보신 분이라면 거기에 나오는 난쟁이 로봇 R2D2와 키다리 로봇 C3P0를 아실 것이다. 친근한 R2D2는 전자음을 조정해 인간과 대화를 하며 주로 말 잘하고 박식한 로봇인 C3P0가 통역을 해준다.이런 충실하면서 똑똑한 친구들이 옆에서 항상 나를 도와준다면 어떨까? 정말 좋을 것이다. 만약 매일 보는 스마트폰 안에서도 나의 질문에 답해주는 이런 고마운 친구들이 있다면 얼마나 좋을까? 이런 저런 생각을 하다보면 우리는 대화형 로봇의 필요성을 느낀다.챗봇(Chatbot)이란?챗봇의 정의는 “대화형 인터페이스 상에서 규칙 또는 지능으로 유저와 소통하는 서비스”이다. 이 말을 하나하나 풀어보자.먼저, 대화형 인터페이스란 뭐지? 어렵다. 쉽게 설명해 보자. 인터페이스는 사람과 컴퓨터를 연결하는 장치라고 한다. 역시 어렵다. 아! 그냥 스마트폰 앱으로 보면 된다. 그럼 소통한다는 말은 대화한다는 것이므로 스마트폰 앱에서 일방향이 아닌 양방향이 가능하다는 얘기다. 어! 이상하다. 양방향이라면 나의 말에 응대하는 로봇은 뭐로 움직이는 거지? 궁금하다. 누가 일정한 규칙으로 만들어 논건지 아니면 우리처럼 지능이 있는 건지. 지능이 있다면 그런 지능은 뭐지? 점차 우리는 자연스럽게 인공지능에 다가간다.인공지능(Artificial Intelligence)이라는 용어는 1956년 미국 다트머스의 한 학회에서 존 매카시가 처음 사용했다고 한다. 원래 인공지능은 소프트웨어인 정신을 말하고 로봇은 하드웨어인 육체를 말하는 것이지만 정신없이 육체가 존재할 수 없는 것처럼 로봇을 얘기하면 당연히 인공지능은 따라간다.학자들은 인공지능을 강(强)인공지능과 약(弱)인공지능으로 구분한다. 간단히 얘기하면 강인공지능이란 자의식이 있는 인간에 가까운 지능이고 약인공지능은 자의식이 없다. 자아가 없으며, 명령받은 일만을 수행한다. IBM의 왓슨(Watson), 작년에 인공지능의 붐을 가져온 구글의 알파고(Alpha-GO) 등은 모두 약인공지능이다. 이런 인공지능을 구현하는 기술은 무엇인가? 바로 기계한테 학습을 시키는 머신러닝(Machine Learning)이다.1959년 아서 사무엘은 머신러닝을 "기계가 일일이 코드로 명시하지 않은 동작을 데이터로 부터 학습하여 실행할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 연구 분야"라고 정의했다. 여기서 학습이란, 입력 값을 받아 결과 값을 내는 모델을 만드는 표현과 표현을 통해 주어진 업무가 얼마나 잘 수행됐는지 알아보는 평가, 그리고 평가에서 설정한 기준을 찾는 최적화로 구성된 일련의 과정을 말한다. 중요한건 우리가 시키지 않은 일도 학습에 의해 자율적으로 처리한다는 것이다. 정말 신기하지 않은가?이제 챗봇이 뭔지 감이 잡힌다. 스마트폰 앱상에 존재하는 로봇인데, 물론 육체는 화면의 아이콘으로 밖엔 안보이지만 인공지능을 가지고 머신러닝에 의해 동작을 하면서 우리와 대화를 하는 그분. 그렇다면 이제 남은 건 이분의 지능이 어느 정도인지 또 얼마나 일을 잘하는 지로 판가름 난다.우리는 평생 공부를 한다. 이제는 학교를 졸업하고 나서도 항상 배워야 한다. 학습이 없다면 지능도 없다. 학습은 일일이 지도받는 지도학습과 알아서 공부하는 자율학습이 있다. 알아서 공부하려면 먼저 머리에 지식이 많아야 한다. 역시 기계도 사람과 비슷하게 배운다.  다음시간엔 챗봇에게 학습을 시켜 지능을 가지게 하는 방법에 대해 알아본다.> Part 2에서 계속
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우아한 설계의 첫걸음, ES7의 decorator

하루가 멀다 하고 신기술이 쏟아지는 요즘 자바스크립트 또한 계속해서 새로운 모습으로 바뀌고 있습니다. ECMAScript 2015(이하 ES6)에 새롭게 등장한 Arrow function, Class, Generator 등이 그중 하나라 할 수 있습니다. 오늘은 ECMAScript 2016(이하 ES7)에서 새롭게 제안된 Decorator에 대해 알아보려 합니다.Decorator란?ES7 스펙 명세(링크)에는 Decorator를 아래와 같이 설명하고 있습니다.선언된 클래스와 그 프로퍼티들을 디자인 시간에 변경할 수 있는 편리한 문법위 문장만 봐서는 도대체 Decorator가 어떤 역할을 하는지 감이 오지 않습니다. 백문이 불여일견이라고 예제를 통해 Decorator를 어떻게 활용할 수 있는지 알아보겠습니다. 아래 코드는 Decorator를 이용해 설계한 클래스 코드의 일부입니다.@withSuperEngine class Car {     ...   @readOnly  manufacturer = 'ZOYI'   ... } 클래스와 클래스의 프로퍼티가 어떤 성질을 가지고 있는지 한눈에 보이시나요? Car는 슈퍼 엔진을 가지고 있고 manufacturer는 변경할 수 없는 값이라는 것을 소설을 읽는 것처럼 쉽게 이해할 수 있습니다. 이처럼 Decorator를 이용하면 코드를 우아하게 작성할 수 있습니다. 그렇다면 어떻게 Decorator를 정의하고 사용할 수 있을까요?Decorator는 최종적으로 채택된 스펙이 아니기 때문에 babel과 함께 사용해야 합니다. babel 설정은 링크에서 확인할 수 있습니다.Decorator의 선언 및 사용방법Decorator는 사실 함수입니다. 함수를 선언한 뒤 ‘@’ 키워드를 이용해 선언된 함수를 Decorator로 사용할 수 있습니다. @withSuperEngine, @readonly, @say.hello, @hello(...) 등이 사용 가능한 Decorator의 호출 형태입니다. Decorator는 클래스를 꾸밀지, 클래스의 프로퍼티를 꾸밀지에 따라 선언하는 방법이 달라집니다.클래스 프로퍼티의 Decorator먼저 클래스 프로퍼티의 Decorator를 정의하고 사용하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이 경우에는 프로퍼티의 descriptor를 인자로 받아 새로운 descriptor를 반환하는 형태를 가집니다. (descriptor에서 설정할 수 있는 여러 값은 링크를 확인해주세요.)그럼 이제 readonly 역할을 하는 Decorator를 작성하고 테스트를 해 보도록 하겠습니다.function readonly(target, property, descriptor) {     descriptor.writable = false   return descriptor } class Car {     @readonly   manufacturer = 'ZOYI' } const myCar = new Car()   myCar.manufacturer = ‘JOY’ // 새로운 값을 할당하려고 한다면 에러가 납니다. 또 다른 예제로 클래스의 프로퍼티를 열거할 때 열거 대상에서 제외하는 Decorator를 작성해 보겠습니다.function nonenumerable(target, property, descriptor) {     descriptor.enumerable = false   return descriptor } class Car {     @nonenumerable  acceleration = 10 manufacturer = 'ZOYI' } const myCar = new Car()   for (let key in myCar) {     console.log(key)  // manufacturer 만 출력이 된다. acceleration는 열거 대상에서 제외된다. } 단 몇 줄만으로 우리는 클래스의 프로퍼티를 읽기 전용으로 만든다던지 열거 대상에서 제외했습니다. 참 편리하지 않나요? Decorator의 활용은 여기서 끝나지 않습니다. 메모이제이션을 하는 메서드를 만들수 있고 클래스에 자동으로 바인드된 메서드로 만들 수도 있습니다.Decorator는 제안된 지 얼마 안 됐지만 많은 사람들이 활발히 연구 중입니다. github에는 지금도 계속해서 Decorator에 관련된 라이브러리들이 올라오고 있습니다. 그중 core-decorators.js는 미리 정의된 유용한 Decorator 패키지를 제공합니다.클래스의 Decorator클래스의 Decorator는 타겟 클래스의 생성자를 인자로 받습니다. 사용자는 인자로 받은 생성자를 입맛에 맞게 바꾼 뒤 반환을 해 주면 됩니다.function setAnimalSound(sound) {     return (target) => {     target.prototype.sound = sound     return target   } } @setAnimalSound('oink') class Pig {     say() {     return this.sound   } } @setAnimalSound('quack') class Duck {     say() {     return this.sound   } } const pig = new Pig()   console.log(pig.say()) // ‘oink’ 출력 const duck = new Duck()   console.log(duck.say()) // ‘quack’ 출력 위 코드처럼 오리나 돼지의 울음소리를 클래스 내부에서 정의하지 않고 클래스 Decorator를 사용해서 정의할 수 있습니다.(사실 이런 코드는 설계 관점에서 봤을 때 바람직하지 않지만 Decorator를 사용할 수 있는 여러 방법 중에 하나라고 봐주시면 감사하겠습니다.)클래스 Decorator는 클래스의 생성자를 바꾸는 것에 국한되지 않고 완전히 다른 클래스의 생성자로 바꿔치기도 할 수 있습니다. 아래 코드는 그 예제를 보여줍니다.function withBus(target) {     return class Bus {     say() {       return 'I am bus'     }   } } @withBus class Car {     say() {     return 'I am car'   } } const car = new Car()   console.log(car.say()) // ‘I am bus’ 출력 이런 구현 방식은 특정 상황에서 클래스 자체를 하이재킹 함으로써 전통적인 분기문 예외 처리가 아닌 보편적인 프로그래밍을 할 수 있게 도와줍니다.클래스 Decorator는 Cross-Cutting-Concern(전체 설계에서 빈번하게 나오는 관심사를 쉽게 모듈화 시키지 못하는 상황)이나 React에서 컴포넌트 하이재킹을 쉽게 해결해줄 수 있는 방법을 제공합니다. 이런 상황을 어떻게 효율적으로 처리하는지에 대해서는 Decorator를 소개하는 글의 취지에 맞지 않아 다음에 연재할 글에서 다룰 예정입니다.마무리이상으로 ES7에 새롭게 제안된 클래스 및 클래스 프로퍼티에 사용할 수 있는 Decorator에 대해서 알아봤습니다. Decorator는 Java, Python과 같은 언어에서 이미 존재하는 문법이기 때문에 이런 설계가 기존에 없던 새로운 방법은 아닙니다. 하지만 오랫동안 ES5에 머물던 자바스크립트가 ES6, ES7 그리고 최근에는 ES8까지 빠르게 변하고 있는 스펙 속에 다른 언어의 장점을 품는 것은 그 자체로 상당히 도전적인 변화라 생각합니다. Decorator 문법은 클래스와 그 파라미터를 꾸밀 수 있는 것에 멈추지 않고 함수의 파라미터에도 꾸밀 수 있게 드래프트 버전이 나온 상태입니다. 자바스크립트에서 Decorator를 이용한 우아한 설계가 어디까지 발전할 수 있는지, 그리고 향후 자바스크립트의 행보가 기대됩니다.#조이코퍼레이션 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유 #일지
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BLSTM Tutorial

Summary:이 포스팅은 Bidirectional LSTM에 대한 기본 개념을 소개하고, tensorflow와 MNIST 데이터를 이용하여 구현해 봅니다.Bidirectional LSTM1. 개념 설명앞에서 RNN 과 LSTM 모델에 대해 소개했습니다.기본적인 LSTM 모델은 이전 시간의 step들이 다음 step에 영향을 줄 것이라는 가정을 했습니다.하지만 이후의 step 또한 앞의 step 에 영향을 줄 수 있다면 이 모델을 어떻게 적용시킬 수 있을까요?이후의 step 의 영향도 반영한 모델이 Bidirectional LSTM 모델입니다.위의 그림과 같이 BLSTM 은 두 개의 LSTM 모델을 Concatenate 하여 사용합니다.Time step 이 1부터 t 까지 있다고 가정할 때 forward lstm model 에서는 input 을 Time step 이 1 일때부터 t 까지 순차적으로 주고 학습합니다.반대로 backward lstm model 에서 input 을 T = t 일때부터 1까지 거꾸로 input 주고 학습을 하게 됩니다.time step 마다 두 모델에서 나온 2개의hidden vector은 학습된 가중치를 통해 하나의 hidden vector로 만들어지게 됩니다.2. 구현전체 코드는 Github page 를 참고해주세요.MNIST image 를 input 으로 넣었을 때 이 image 가 0 에서 9 중에 어떤 숫자인지 맞추는 BLSTM 모델을 만들어 보고자 합니다.MNIST 는 0 - 9 의 숫자 image data 이며 각 데이터는 28 x 28 의 matrix (data 는 28 x 28 길이의 array) 로 이루어져 있습니다.앞에서 봤듯이 LSTM 은 sequence 형태를 요구합니다.그래서 데이터 하나를 한 번에 넣는 것이 아니라 각 데이터의 matrix 를 row 만큼, 즉 28번의 time step 으로 나누어 넣어주게 됩니다.그래서 input_sequence 를 28 길이로 설정합니다. learning_rate = 0.001 training_epochs = 10 # 전체 데이터를 몇번 반복하여 학습 시킬 것인가 batch_size = 256 # 한 번에 받을 데이터 개수 # model # 입력되는 이미지 사이즈 28*28 input_size = 28 # input size(=input dimension)는 셀에 입력되는 리스트 길이 input_steps = 28 # input step(=sequence length)은 입력되는 리스트를 몇개의 time-step에 나누어 담을 것인가? n_hidden = 128 n_classes = 10 # classification label 개수 X = tf.placeholder(tf.float32,[None, input_steps, input_size]) Y = tf.placeholder(tf.float32,[None, n_classes]) W = tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden * 2, n_classes])) b = tf.Variable(tf.random_normal([n_classes])) X 는 28 x 28 의 matrix 로 이루어진 데이터를 받고 Y 는 실제 class (0 - 9) 를 의미하는 length 10 의 vector 를 받습니다.그리고 각 forward lstm 모델과 backward lstm 모델에서 들어오는 weight 값을 받을 변수를 설정합니다.DropoutWrapper 는 모델에서 input 으로 주어진 data 에 대한 Overfitting 이 발생하지 않도록 만들어주는 모델입니다.각 state 를 랜덤하게 비활성화시켜서 데이터를 더 random 하게 만들어줍니다. keep_prob 변수를 통해서 dropoutWrapper 의 확률값을 조정합니다.keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) forward lstm 과 backward lstm 에서 사용할 cell을 생성합니다# lstm cell 생성 lstm_fw_cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units = n_hidden, state_is_tuple = True) lstm_fw_cell = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(lstm_fw_cell, output_keep_prob=keep_prob) lstm_bw_cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units = n_hidden, state_is_tuple = True) lstm_bw_cell = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(lstm_bw_cell, output_keep_prob=keep_prob) 학습할 모델을 생성합니다outputs,_ = tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(lstm_fw_cell,lstm_bw_cell, X, dtype = tf.float32) 기존의 lstm 과 달리 output 이 2개의 LSTMStateTuple 로 이루어져 있습니다.각 output 에 가중치를 더해서 하나의 output 으로 만들어주는 과정이 필요합니다.여기서 가장 헷갈리는 부분이 transpose 입니다. 왜 output 에 대해서 transpose를 하는 것인지 의문이 들 수 있습니다.tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn 문서를 보시면 output 의 default 는 [batch_size,max_time,depth] 라고 나와있습니다.각각 mini batch 의 크기 그리고 time step, hidden state 의 depth 를 의미합니다.우리는 각 데이터마다 마지막 time step 의 결과값을 output 으로 선택해야 합니다.그래야지 전체 step 이 반영된 output 을 얻을 수 있습니다.outputs_fw = tf.transpose(outputs[0], [1,0,2]) outputs_bw = tf.transpose(outputs[1], [1,0,2]) pred = tf.matmul(outputs_fw[-1],w_fw) +tf.matmul(outputs_bw[-1],w_bw) + biases matmul operation 연산 속도를 위해서 다음과 같이 하나의 output 으로 먼저 합치고 전체에 대한 가중치를 주는 것이 더 좋은 방법입니다.outputs_concat = tf.concat([outputs_fw[-1], outputs_bw[-1]], axis=1) pred = tf.matmul(outputs_concat,W) + b 이하 코드는 이전의 tutorial 과 동일합니다.

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