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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

냉정과 열정 사이라는 소설이 있다. 대학교 때 읽었던 소설인데 두 사람의 여정을 각자의 시선에서 다룬 소설이다. 에잇퍼센트에 인턴으로 입사해 9개월간 일하고 훨훨 날아간 병훈님과 나도 이 소설처럼 각자의 시선에서 지난 9개월을 되돌아보려 한다. (경고한다. 로맨틱하지 않다.)병훈님이 떠나는 날. 아마 여러분이 보는것과 내가 이 사진을 보는 느낌이 많이 다를거다.1. 만나기까지- 소병훈 이야기2015년 대학교 3학년이 시작될 때부터 졸업 이후에 대한 고민이 생겨났다. 대학원 진학과 취직은 수많은 대학생들의 공통된 고민이기에 수많은 조언이 넘쳐나지만 결론은 '나에게 맞는 길'을 선택하는 것이다. 내 인생 내가 선택해야지 언제까지 남들 좋다는 길로만 가겠는가. 둘 다 겪어보고 내가 선택하겠다고 다짐했다.졸업을 위해서는 대학원에서 과제연구를 1년 해야 했기에 대학원은 겪어 볼 수 있었다. 그러면 취직도 경험해보고 싶은데 어떻게 하지? 대기업에서 1~2개월 인턴을 했던 친구들에게 물어보니 한결같이 '놀고먹다 보니 월급이 나온다'는 경험담을 늘어놓았다. 하지만 정말로 취직해서 놀고먹으면 잘리겠지. 대기업 인턴은 패스. 스타트업 관련 세미나에서 한 VC의 '스타트업은 망해도 스타트업 인턴은 망하지 않는다'는 말을 들었다. 창업에 생각이 있으면 스타트업에서 인턴을 해보라는 말이었다. 그래서 '스타트업에서 일해보자'라고 결정했다.수많은 스타트업 중에서 왜 에잇퍼센트를 선택했다고 물으신다면, 빠른 속도로 성장하면서 변하고 있는 스타트업 속에서 일해보기를 원했기 때문이다. 그리고 당시의 나는 CTO의 멋진 말 한마디에 눈을 반짝이며 '이 회사에서 이 사람과 일하고 싶다'라고 생각하면 앞뒤 안 가리고 지원하는 이상주의자였다. 그래서 페이스북에서 호성님의 글을 읽고 '이 회사가 내가 생각하던 회사구나'라는 생각이 들어서 먼저 지원했던 회사를 포기하고, 에잇퍼센트 입사를 간절히(?) 원하게 되었다.- 이호성 이야기2016년 1월의 첫 번째 근무 날. 대표님이 모두를 불러 모았다. 그리고는 회사의 투자 유치 소식을 알려 주었다. (무슨 투자 유치 소식을 "오늘 저녁에는 치킨을 시켜 먹기로 했어요." 수준으로 재미없게 이야기하는지 모르겠다.) 투자를 받는 것이 확정되었으니 대표님이 내게 전달해 주신 미션은 개발자를 채용해서 제품 개발의 속도를 높이라는 것이었다. 사실 에잇퍼센트에 오기 전에 한 회사에만 오래 있기도 했고 개발자들과의 네트워킹도 게을리했던 터라 당장 좋은 개발자를 뽑을 수 있는 방법이 없었다.그래서 블로그에 회사를 알리는 글을 쓰기 시작하면서 주위 분들께 추천을 부탁드렸다. 그중 JDLab의 양주동 대표님이 괜찮은 학교 후배를 추천해 주신다고 해서 속으로 쾌재를 불렀다. 하지만 추천해 주신 친구가 애매하게 9개월만 일할 수 있는 상황이라고 하니 고민이 되었다. 주니어가 실제로 일을 잘 하게 되려면 꽤 긴 시간이 필요한데, 실제로 일을 잘할 수 있게 되었을 때쯤 회사를 떠나는 게 아닐까 하는 생각이 들었기 때문이다. 하지만 인력(당시 4명)에 비해 해야할 일이 너무나도 많았기에 누군가의 손이라도 빌려야 할 판이었다. 그래서 일단 병훈님을 만나 보기로 했다.2. 면접- 소병훈 이야기에잇퍼센트에 들어가는 과정은 상당히 길다.처음에 간단한 티타임을 시작으로 실제 코딩 문제를 풀어보게 하고, 그 뒤에서 다시 1대 n으로 토론하는 과정, 그리고 대표님과의 이야기로 면접이 이어진다. 요즘은 논술 문제도 있다고 들었다. (역시 취직은 어려워)내 경우는 '면접 보려는 것은 아니니 그냥 커피 한잔 하자'는 부님의 간단한 속임수에 넘어가 티타임을 가졌다. 카페에서 커피 한잔 하면서 부님과 에잇퍼센트는 어떠냐고 물어보려고 왔는데, 어느새 내 앞에는 호성님이 앉아 있었고, 메일로 코딩 문제를 받는 것으로 커피 한잔이 끝났다. 이 티타임은 면접보다는 나에게 회사를 소개하고 회사가 나에게 적합한지 보는 과정이었다.코딩 문제는 성호님의 글로 유명해진 pingpong을 포함한 take-home 과제였다. 문제를 받은 다음날 다른 회사 면접을 보고 온 뒤 밤샘으로 문제를 풀었던 것과 제출할 때 pingpong 문제만큼은 자신 있어했던 기억이 난다. 그때의 기억을 떠올리며 당시에 제출했던 코드를 보니 'Assignment를 쓰지 말 것'이라는 조건이 깨져있었다. 자신감 넘치던 과거의 내가 부끄러워지는 순간이다.마지막 면접 과정도 조금은 숨 막히는 경험이었다. 가볍게 대화하는 분위기 속에서 대학에서 들었던 전공과목 별로 하나하나 물어가며 내 지식의 바닥을 확인했다. 대학에서 3년간 들었던 전공과목은 많지만, 질문 들어오는 족족 '모르겠습니다' 밖에 할 수 없었다. 내가 답할 수 있는 수준을 찾으시려는지 점점 질문의 난이도가 낮아졌고, 마지막으로 스택과 큐를 물어보는 질문에 답하면서 '이 회사는 못 들어가겠구나'라는 생각이 들었다.동시에 진행했던 다른 회사에서 합격 메일이 왔기에 에잇퍼센트에 '0월 0일까지 합격/불합격 결과를 알려주세요'라는 당당한 요구를 한 뒤 떨어졌다는 메일을 기다리고 있었다. 하지만 예상치 못한 합격 메일을 받았고, 그 메일에는실력에 대해서는 회사에 오셔서 보여주세요라는 잊지 못할 문구가 있었다.그리고 첫 출근, 4월 4일 9시 20분에 출근해서 잠긴 문을 보며 에잇퍼센트의 첫 날을 맞이했다.- 이호성 이야기병훈님이 왔다고 하셔서 학교 선배인 부님과 함께 회사 옆 '피어나' 카페로 갔다. (당시만 해도 사무실에 회의실이 없어서 모든 미팅을 회사 옆 카페에서 해야만 했다.) 병훈님의 첫인상은 “꺼벙이"였다.공대에서 흔히 볼 수 있는 스타일. 하지만 말하고 이야기하는 것은 번뜩이는 느낌은 크게 들지 않았다. 아마 나정도로 평범한 느낌이었던 것 같다. 이야기를 하다 보니 다른 곳에 면접을 이미 본 상태였다. 일단 우리 회사와 나에 대해서 좋은 감정을 갖게 하는 것이 좋겠다 싶어서 이래저래 약을 팔았다. 그리고 면접 문제를 메일로 전달하겠다고 하고 첫 번째 만남을 마쳤다.며칠 뒤 제출한 과제를 가지고 다시 한번 병훈님을 만났다. 전공에 관련된 기본적인 질문들을 던졌다.(정확히는 졸업한 지 10년이 지나서 그냥 내가 기억나는 것들을 물어보았다.) 그런데 10개의 질문을 던지면 8개의 질문 은 원하는 답을 듣지 못했다. 실망했다. 겸손하고 배움의 자세가 갖춰져 있는 친구라는 생각은 들었다. 하지만 이렇게 모르는 친구를 뽑아도 될까 하는 생각이 들었다.하지만 뽑았다. 솔직히 그냥 학벌을 보고 뽑았다. 좋은 학교에 다니고 있는 친구이니 지금까지 최소한 한 번쯤은 최선을 다해 본 적이 있겠지 라는 생각을 했다. 무엇보다 당시 나는 꽤 급했다.합격 메일에는 ‘실력에 대해서는 회사에 오셔서 보여주세요'라는 내용을 적어서 보냈다. 부족한 만큼 회사에 와서 최선을 다해주었으면 하는 마음이었다. 그리고 입사할 주에 있을 워크숍 준비에 대한 요청도 함께 드렸다.지금 와서 이야기하는 것이지만 최근에 병훈님을 면접 봤다면 떨어뜨렸을 거다. 생각해 보면 이게 면접, 특히 주니어 면접의 어려움이다. 그 사람이 입사해서의 2주 정도는 예상해 볼 수 있지만 그 뒤는 예상하는 것은 너무나 어려운 일이다.3. 들어와서 처음 했던 일- 소병훈 이야기들어와서 처음으로 했던 일은 나를 대학생에서 직장인으로 바꾸는 일이었다.회사에 들어온 지 1~2개월이 지났을 때 외부 업체와 전문 통신을 개발하는 작업을 맡았다. 대학교에서 두 PC 사이의 전문 통신 프로젝트를 만들었던 기억이 있어 충분히 혼자서(그리고 짧은 기간에) 만들 수 있으리라 생각하고 작업을 시작했다. 기존의 코드를 조금씩 수정하고 추가하던 이전의 작업들과는 다르게 처음부터 만들어내는 일이었다.이 일을 하면서 지금까지 '하나의 동작을 하는 무언가'를 100% 혼자서 만든 적이 없다는 것을 깨달았다. 항상 기본 틀을 받아서 코딩하고, 어려울 때는 모범 답안을 보면서 힌트를 얻었으며, 그러고도 힘이 부치면 7~80%만 완성하고 (시간이 없었다는 핑계를 대면서) 넘어갔었다. 회사에서는 이 일이 '소켓 통신의 이해를 확인하기 위한 프로그래밍'이라고 설명되어 있지 않았고, 어디서 버그가 발생했는지 힌트를 얻을 수 없었다.대학 강의로 들었던 내용들과 전혀 다른 지식들이 필요했지만, 필요한 기초적인 요소들은 구글에서 찾을 수 있었다. 하지만 어떤 키워드를 검색해야 하는지부터가 문제였다. 검색해야 하는 단어를 알아내려고 시니어 개발자님들께 돌아가면서 물어봤다. (너무 자주 물어야 해서 한 분에게만 묻기 죄송했다.) 처음에는 학교에서 배운 내용은 쓸모없다고 생각했었는데, 지금 생각해보니 그마저도 없었으면 구글과 위키의 내용도 이해 못했을 것 같다.웹 개발에 대한 기초도 없고, 어디가 끝인지 확신도 없어서 개발 시간이 길어졌다. 야근을 반복했다. 노력한다고 해서 없던 능력이 생기지는 않았고, 결과로 커다란 똥덩어리 같은 코드가 만들어졌다. 다행히도 (달리는 중간에 몇 개의 부품을 갈아 끼운 이후에) 최소한의 기능은 정상적으로 돌아갔다.그렇지만 이 코드가 12월까지 구린 냄새를 피우고 있었다. 에러를 만들지는 않지만 가독성이 떨어지고 창의적인 구조 때문에, 유지/보수를 할 때마다 과거의 내 실력을 확인하는 좋은 지표가 되었다.- 이호성 이야기시간이 많다면 병훈님을 옆에 앉혀 두고 차근차근 알려주고도 싶고, 같이 스터디도 하고 싶었지만 내게는 당장 해야 하는 일이 쌓여 있었다. 다행히 팀에 계신 시니어 개발자 분들이 병훈님일 이래 저래 잘 돌봐 주었다. (20살이 넘는 청년에게 "돌봐 주었다"라는 표현이 적당한 가에 대해서 곰곰 생각해 보았는데, 흠. 역시 적절하다.) 병훈님께 처음 한 달 동안은 조각을 고치는 일, 작지만 급한 일 들을 맡겼다. 덕분에 시니어 개발자들이 다른 일들에 집중을 할 수 있었다. 그리고는 한 달이 지나자 하나의 일을 떼어서 맡겨볼 수 있겠다는 생각이 들었다. 단순히 개발하는 일뿐만 아니라 다른 회사 개발자들과 커뮤니케이션을 직접 하면서 일을 할 수 있도록 했다. 병훈 님은 잊어버렸을지는 모르겠지만 외부 업체로 처음 전화를 걸었을 때 우리 팀의 시니어 개발자들은 모두들 키보드에서 손을 놓고 병훈님의 대화를 노심초사하면서 듣고 있었다.이 프로젝트는 곧 병훈님이 예상한 일정을 넘어섰고, 얼마 이후에는 내가 예상한 일정도 넘어섰다. 병훈님이 끙끙 앓고 있는 게 보였다. 그 일을 다른 사람에게 넘겨야 하는가의 고민도 여러 번 했다. 병훈님이 만들어 낸 창의적(이라고 말하고 싶겠지만 상식을 벗어난)인 코드들을 뜯어고치고 싶다는 생각도 했다. 하지만 시간은 지났고 테스트를 통과한 코드는 에잇퍼센트 프로덕트의 한 자리를 차지했다.4. 무엇을 배웠을까?- 소병훈 이야기첫 번째로 회사가 어떻게 돌아가는 지를 배웠다. 작은(?) 스타트업이었기에 개발팀 외 다른 팀원들과도 친하게 지낼 수 있었고, 회사 내에서 생기는 사건들을 전부 들을 수 있었다. 그렇게 아이디어가 나오는 순간부터 제품으로 완성되는 과정을 볼 수 있었다. 또한 회사의 크고 작은 의사 결정 과정을 지켜볼 수 있었는데, 모든 의사 결정들에 원인과 논리적인 과정이 따른다는 점이 재밌었다.내가 알지 못하는 원인들과 다른 사람들이 결정하게 된 이유가 궁금해서 여기저기 물어보았고, 모두들 숨기지 않고 말해 주었다. 대표님과의 티타임에 찾아가서 묻기도 하고(모두에게 열려있었는데 단 2명이 왔었다), 퍼포먼스 마케팅이 궁금하다며 점심시간에 옆에 앉아 이야기하고, 전화 응대를 어깨너머로 들어보기 했다. 글로 적어보니 처음 초등학교에 들어간 8살 아이 같기도 하지만, 에잇퍼센트에 있으면서 물어보는 만큼 알 수 있었고, 그만큼 이전과는 다른 세상을 알 수 있었다. (그리고 그만큼 야근을 했다.)두 번째는 개발자가 되는 과정을 배웠다. 당연히 개발 실력도 늘었지만, 조금 더 보태서 개발자가 되는 과정을 배웠다고 말하고 싶다. 누구라고 말할 것 없이 남는 시간을 조금씩 쪼개 공부하고 있는 사람들, 새벽 4시가 넘었음에도 꼼꼼히 기록을 남기며 마무리하는 야간작업, 그리고 혼자서는 만들 수 없는 거대한 코드를 점진적으로 만들어가는 개발팀을 보면서 개발자라는 직업을 만날 수 있었다. 내가 본 개발자는 (에잇퍼센트의 개발자만의 특징일 수도 있지만,) 모든 결과를 '우연'으로 넘기지 않고 원인을 찾았고, 원하는 분야를 찾아서 스스로 공부하고, 삶의 즐거움을 하나씩 가지고 있는 사람들이었다.마지막으로 나 되돌아보기. 나는 내 실력을 과대평가하고 있었다. 회사에 들어오면서 '열심히 하겠다'라고 말했지만 몇 개월 '열심히' 뛰어서 갈 수 있는 거리에는 한계가 있었다. 다른 사람들이 불가능하다고 말해도 혼자서 '노력하면 할 수 있다'라고 생각하면서 오기로 붙잡고 있다가 결국 기한을 넘긴 적이 많았다. 시간이 지나면서 '할 수 있을 것 같다'는 자신감이 아니라 완성된 결과물을 보면서 실력을 확인했다. 항상 자신감이 넘치다 보니 매번 내 생각보다 실력이 뒤에 있었고, 그런 생각이 들 때마다 기숙사에서 공부를 했다.그렇지만 나를 과대평가했던 것처럼 나의 목표도 과대평가 했었다. 내가 도달하려고 했던 목표도 꾸준히 달리면 도달할 수 있는 거리에 있었고, 생각보다 멀리 있지 않았다. 다만 '꾸준히'의 기준이 몇 주, 몇 개월이 아니라는 것을 배웠을 뿐이다.- 이호성 이야기내가 입사하기 전에 에잇퍼센트에 여러 명의 개발 인턴이 있었다고 했다. (commit log에서만 만날 수 있는 그대들이여. 왜 버그를 내게 주고 갔는가.) 그리고 한 명을 제외하고는 회사를 모두 떠났다. 처음에 대표님이 인턴 채용 제안을 몇 번 하셨을 때 개발팀에는 인턴을 채용하지 않겠노라고 말했었다. 사람이 전부인 개발팀에서 떠나는 것이 예정된 사람을 뽑고 싶지 않은 마음이었다. 하지만 병훈님은 이런 내 생각을 바꿔 놓았다.연말 평가에서 성장에 대한 상을 받을 만큼 병훈님의 성장은 눈부셨다. 이제 좋은 주니어는 무엇인가에 대해서 병훈님을 기준으로 생각을 할 수 있게 되었다. 주니어 채용에 대한 성공체험을 했다고도 할 수 있겠다.상은 병훈님이 받는데 주는 사람이 더 좋아하네?좋은 주니어는 당연하게도 일정 시간이 지났을 때 높은 곳에 올라갈 수 있는 사람이다. 높은 곳에 올라가기 위한 조건은 다음과 같은 것들이 있다.1) 상대적으로 이미 높은 곳에 있을 것 전설 속에만 존재하는 시니어 같은 주니어 되시겠다. 고등학교, 대학교 때 많은 지식과 경험을 쌓아서 이미 현업에서 잘할 수 있는 친구들이다.2) 인지능력, 학습능력문제를 이해하고 정의하는 능력이 뛰어나고 논리적인 사고를 한다. 속칭 똑똑한 친구들이다. 문제를 자세하게 설명해 주지 않아도 문제의 본질을 이해할 수 있고, 답으로 가는 길을 빠르게 찾아낼 수 있다. 새로운 것을 빠르게 익히고 배움에 대한 두려움이 없다.3) 지적겸손배움에 대해 열린 자세를 가지고 있어야 한다. 나는 개인적으로 주니어의 경우 이 능력을 "내갈굼력"이라고도 부른다. 다른 사람들에게 지적과 갈굼을 받으면서도 그것이 배움으로 이어진다면 감사한 마음으로 받아들인다. 감사한 마음은 다시 지식을 전해주는 사람에게 긍정적인 피드백이 되어 더 많은 것을 알려주게 되는 선순환 구조를 만들어 간다.4) 태도긍정적이고 도전적인 태도를 갖추어야 한다. 자신의 인생을 발전적으로 개척해 나갈 태도. 그리고 자신을 둘러싼 환경에 감사하는 태도. 이 태도는 팀에도 많은 영향을 미친다.병훈님을 면접 볼 때의 나는 1) 만을 중요하게 생각했기에 병훈님을 떨어뜨려야 하나 하고 생각했다. 하지만 이제 와서 뒤돌아 보니 병훈님은 2), 3), 4)을 모두 갖추고 있는 인재였다. 아마 몇 년 뒤에는 1)도 충분히 갖추게 되리라.5. 어떻게 일했나?- 소병훈 이야기 9개월 동안 에잇퍼센트를 다니면서 항상 내 능력으로 조금 힘들지만 불가능하지 않을 만큼 업무가 들어왔다. 스프린트(2주) 단위로 업무를 나눠가지는데, 일방적으로 업무를 할당받지 않고 팀 회의로 업무를 나눠갖는다. 호성님이 업무를 강요하지도 않고 업무 일정도 각자가 정하지만, 모두가 보고 있다는 느낌과 '스스로를 과대평가하는 나' 때문에 매번 촉박한 일정에 시달리게 되었다. 그렇게 나는 손을 들고 해당 업무의 책임자가 된다. 초반에는(전문 개발할 때까지)는 아예 질문하지 않아서 혼자 끙끙 댔는데, 너무 안쓰러워 보였는지 옆에 앉은 연태님이 먼저 도와주셨다. 시간이 지나면서 길이 명확하게 보이지 않을 때는 시니어 개발자(대부분 연태님)에게 물어보면서 일을 진행했다. 어느 날 호성님이 에잇퍼센트처럼 '실패하면서 성장할 수 있는 환경'이 다른 회사에서는 없다고 말했었다. 생각해보니 내가 자유롭게 개발해도 테스트와 코드 리뷰를 거치면서 문제를 잡아낸다. 그러고도 버그가 생기면 실서버에서 디버깅해서 문제를 해결한다. 심적으로 매우 죄송한 마음이 들지만 추가적으로 다른 벌은 받지 않았다. 일을 시작하기 전부터 지레 겁먹을 필요는 없었다. 그 뒤로 길이 희미하더라도 우선 걸어가 봤다. 그러다가 도저히 길이 보이지 않을 때, 조언을 받는 방식으로 일을 진행했다. 시간이 더 오래 걸리면서 최종 결과물의 수준이 떨어지는 상황이 발생했지만, 코드 리뷰를 받으며 최소한의 수준은 맞춰졌다. (그러면서 시간은 더 오래 걸린다.) 최대한으로 생각해서 만들어도 항상 놓치는 부분이나 더 간단한 해결 방법이 있었고, 그때 느끼는 아쉬움과 안타까움이 다음 개발할 때 잊지 않고 기억나서 내가 성장한다는 느낌이 들었다. 막바지에는 개발을 시작하기 전에 항상 의자를 들고 해당 업무를 요청한 사람 옆으로 갔다. 말로 이야기면 Slack이나 Trello로 이야기하는 것보다 빠르고, 해당 문제를 직접 보면서 자세한 설명도 들을 수 있었다. 요청사항을 받아 개발하는 느낌이 아니고 함께 문제를 해결한다는 느낌으로 이야기하면서 실시간으로 여러 해결방안을 제시하면서 생각을 주고받았다. 문제를 해결하면서 회사에 장기적으로 도움이 되는 방향을 고민하다 보니 '주인의식을 가지고 일한다'는 느낌이 들었다. (정확히는 이왕 만드는 거 아름답게 만든다는 생각이었다.)- 이호성 이야기회사에서 병훈님의 별명은 '아기새'였다. 업무를 하면서도 사람들의 보살핌을 필요로 했지만 그것 외에도 이런저런 허술한 면을 많이 보여줘서 누가 붙였는지 기억이 나진 않지만 모두의 입에 착 붙어 있는 별명이었다. (개발팀 내에서는 간혹 '아. 이런. 손이 많이 가는 친구'로 불리기도 했다.)에잇퍼센트에는 퇴사하면 털린다. 다들 떠나지 마라.병훈님을 연태님 옆자리에 앉게 했다. 회사 내에서 스위퍼(스프린트 내의 개발 잡일들을 처리하는 담당) 팀도 연태님과 같이할 수 있도록 했다. 경험과 인내심이 많고 상냥한 언니 같은 연태님(남자)은 병훈님의 좋은 파트너가 되어 주었다. 그리고 세바님은 어려운 문제를 함께 해결해 주고 코드의 퀄리티에 대한 감시자(갈굼자)가 되어 주었다. 언젠가 병훈님이 개발자의 길을 가게 되어 첫 월급을 받게 되면 이 두 분에게는 빨간 내복을 사드려야 할 거다.처음에는 아기새의 Pull Request(반영하고자 하는 코드 뭉치)에는 코멘트가 수십 개가 달렸다. 그것들을 꾸역꾸역 고치고 나면 다시 그 절반 정도의 코멘트가 달리곤 했다. 하지만 병훈님이 떠날 때쯤에는 내 코드에 "이렇게 저렇게 고치는 게 더 좋은 것 같은데요?"라고 코멘트를 달곤 했으니 발전하지 못한 나는 부끄러울 따름이다.그리고 병훈님은 다른 팀일에도 참 관심이 많았다. 그러고 보면 나도 처음에 스타트업에서 일하기 시작했을 때 다른팀 일들도 왜 그렇게 재미있었는지 모르겠다. 하지만 분명한 것은 작은 조직에서는 다른 팀에 대한 관심이 개발을 잘하는 데 많은 도움이 된다.6. 떠나기 이주일 전- 소병훈 이야기정해졌던 퇴사일이 가까워지면서 새로운 업무는 들어오지 않았다. To-do list는 사라지고, 대신 '인수인계'라는 일이 생겨났다. 지금까지 했던 일들을 문서로 남기면서 새로운 책임자에게 넘겨주는 일이었다. 큰 그림을 그렸던 것들이 있는데 완성을 하지 못한다는 아쉬움이 컸다.호성님께 1,2월 프리랜서 제안서를 받게 된 건 우연이였다. 다 같이 점심을 먹을 때 우연히 호성님과 같은 테이블에 있었고, 1,2월에 남은 일정을 이야기하다 농담처럼 나온 제안이었다.제안서를 받은 날, 기숙사에서 많은 계산을 했다. 개발하는데 어느 정도 시간이 걸릴지, 제안서의 업무 기한을 변경한다면 일정이 어떻게 될지, 그렇게 받은 돈으로 어느 정도 도움이 될지. 충분히 가능한 일정이었다. 못해서 아쉬워하던 일이기도 했다. 그렇기에 더 고민했다.긍정적으로 고민하던 제안을 거절한 이유는 '여행 도중에도 계속 개발을 생각할까 걱정되어서'였다. 이번 여행에서 아쉬움이 남으면 다음은 언제가 될지 모른다는 생각이 들자, 내 시간이 더 귀하다는 생각이 들었다.그러면서 내가 조금이라도 더 필요하다고 말해주는 점이 고마웠다. 내가 생각해보지 못한 선택지를 받아서, 나의 가치관을 되짚어 본 느낌이었다.- 이호성 이야기병훈님과 같이 식사를 했다. 병훈님은 복학하기 전 유럽으로 여행을 다녀온다고 했다. 밤에 돌아다니면 위험하니까 숙소에서 코딩이나 하라고 살살 꼬셨다. 밤에 코딩하고 그 아르바이트비로 낮에 럭셔리하게 맛있는 것 먹고 다니면 얼마나 즐거운 여행이 되겠냐고. 제안서를 하나 작성해서 해야 할 일과 보수를 적어서 병훈님께 주었다. 왠지 넘어올 것만 같은 느낌이었다.병훈님이 하루 정도 생각해 보더니 "어정쩡한 상태가 될 것 같아요. 생각해보니 이런 제안을 주신 것만으로도 정말 감사합니다."라고 했다. 실패했다.회사 입장에서 업무를 잘 알고 있는 병훈님이 조금이라도 일을 더 해주면 하는 마음이었다. 하지만 다시 생각해보니 인생의 후배에게는 좋지 않은 권유였던 것 같다. 돈이 중요할 때가 아니라 세상에 대한 경험과 자신을 뒤돌아 볼 시간이 필요했던 거니깐.7. 떠나는 날케익이나 먹고 떠나랏!- 소병훈 이야기떠나는 날도 크게 다르지 않았다. 코드도 살펴보고 pull request도 적으면서 이전과 같은 하루를 보냈다. 그리고 마지막 날, 혹시 작별 인사를 하면서 내가 울지 않을까 걱정했지만 괜한 걱정이었다. 2달 전부터 작별 인사(라 쓰고 갈굼이라 읽는다)를 받아서 그런지 마지막 인사가 특별한 느낌이 들지 않았다.그렇지만 그 뒤로 며칠간 회사를 나왔다는 묘한 홀가분함과 그동안 했던 일들이 내 손을 떠난 공허함이 있었다. 내가 없으면 회사가 바뀌지 않을까 하는 조그만 기대도 있었지만, 다들 나 없이 잘 지내나 보다. 나는 조금 아쉬웠는데.- 이호성 이야기9개월이라는 시간이 참 금방 지났다. 남은 기간 동안 여행을 떠나는 병훈님에게 사람들이 "에이 그거 여행 가면 뭐해. 그냥 회사에서 일해"와 같은 장난을 수도 없이 했던 것 같다. 하지만 떠날 시간은 정해져 있었고 병훈님은 사람들의 박수를 받으며 떠났다. 마치 80분을 열심히 뛴 축구선수가 교체를 위해 떠날 때 받는 박수처럼.8. 떠나고 난 후- 이호성 이야기며칠 간은 아침 데일리 미팅이 왠지 허전하고, 슬랙으로 말을 걸면 대답을 할 것만 같았다. 하지만 또 새로운 사람이 회사에 들어오고 바쁘게 회사가 돌아가면서 금방 잊혀지긴 하더라. 아 그러고 보니 병훈님이 만든 코드에서 버그가 나올 때마다 우리는 회사에 남은 아기새 인형을 괴롭히긴 했다.병훈님이 떠나고 나서 같은 학교의 후배인 선희님이 회사에 마케팅 인턴으로 들어왔다. 선희님이 자기소개 시간에병훈 선배와 같은 동아리에..라고 말하자마자 전 직원이 다 뒤집어졌다. 그렇다. 우리에게 "병훈"과 "선배"는 함께할 수 없는 단어였다.여행을 갔다가 돌아온 아기새 병훈님이 와인을 하나 물어왔다. 그리고는 파닥파닥.군대 문제가 있기에 당분간 병훈님과 함께 오래 일할 수 있는 기회는 찾아오지 않을 것 같다. 아쉬운 마음이 든다. 에잇퍼센트에서의 병훈님을 "막 알에서 깨어나 호기심을 가지고 세상을 바라보는 아기새"로 기억해야겠다. 그리고 그 모습을 기억하며 나 또한 초심을 되새겨야지.우리가 다시 만날 그날까지 병훈님이 더 큰 날갯짓으로 더 넓은 세상을 여행하길 바란다. 9개월간 함께 해준 병훈님께 감사한다. 안녕!덧, 그나저나 난 또 어디에서 찾아야 하나. 이 다음 아기새를.#8퍼센트 #에잇퍼센트 #인턴 #조직문화 #후기 #팀워크 #팀플레이

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