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Android Studio JCenter 이용하기

 안녕하세요. 크몽개발팀 입니다.오늘 포스트 주제는 Android Studio JCenter 이용하기입니다.JCenter????  JCenter에 대해 처음 들으시는분들도 있을거같은데요.JCenter는 라이브러리들이 모여있는 저장소라고 보시면 되겠습니다.그렇다면 JCenter를 이용하여 무엇을 할까요?바로 외부 라이브러리들을 가져와서 프로젝트안에 Import 할려고 합니다. JCenter 사이트 링크 : https://bintray.com/bintray/jcenterJCenter 페이지에 접속하시면 위와 같은 페이지를 볼 수 있는데요.여기서 사용하고 싶은 라이브러리를 검색해보겠습니다.제가 검색한 라이브러리는 ImageLoder 라이브러인 'Glide'를 검색했습니다.빨간색으로 표시되있는게 제가 찾던 라이브러리 입니다.검색한 라이브러리를 클릭하면 위와 같이 상세페이지를 볼 수 있는데요.라이브러리 Github 주소 와 버젼에 대한 정보를 확인할 수 있습니다.그럼 이제 검색한 라이브러리를  Android Studio Gradle에 Import 하겠습니다. Android Studio에서 프로젝트를 생성하게 되면 위와 같이 3개의 그래들 파일을 볼 수 있는데요.자주 사용할 그래들 파일은 app폴더에 있는 그래들 파일입니다.그래들 파일을 열어보면 낯익은 코드들이 보이는데요.ADT에서는 매니페스트에서 버젼관리를 햇었는데 Studio에서는 그래들로 빠진거같습니다.그리고 빨간표시를 해둔곳이 바로 JCenter에서 검색한 라이브러리를 Import 하시면 되겠습니다.  위에 JCenter에서 찾은 라이브러리명을 입력하고 뒤에 버젼번호도 같이 입력합니다.그리고 Sync 버튼을 눌러주면 라이브러리가 Import 됩니다. External Libraries를 확인해보시면 라이브러리가 추가된걸 확인할 수 있습니다.---------------------------------------------------------------------------------------이렇게 JCenter를 이용하여 간단하게 라이브러리들을 Import를 할 수 있습니다.그리고 그래들 과 JCenter를 이용하여 라이브러리를 적용할때 가장 좋은점은'com.github.bumptech.glide:glide:3.+' 이런식으로 버젼에대한 값을 주면라이브러리 상위버젼이 나올경우 자동으로 최상위 버젼으로 라이브러리를 Import 해준다는 점입니다.이로써 라이브러리 버젼관리도 많이 편해질거 같습니다.이것으로 Android Studio JCenter 이용하기 포스트를 마치겠습니다.#크몽 #개발팀 #인턴 #인턴생활 #인사이트
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음성 기반 인터페이스와 TPO

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.세계적으로도 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.1편: 음성 기반 인터페이스의 등장2편: 음성 기반 인터페이스와 TPO3편: 음성 기반 인터페이스와 페르소나4편: 음성 기반 인터페이스 vs GUI5편: 국내 음성 기반 인터페이스 현황1편의 말미에서 언급한 바와 같이 이미 다수의 메이저 업체들이 수년간 경험과 데이터를 기반으로 다양한 VUX 가이드라인을 제시하고 있다. 그리고 그 가이드라인에서 공통적으로 제안하는 VUX 디자인 첫 번째 단계 중 하나는 바로 '구체적인 사용자 환경의 설정'이다.VUX 디자인의 첫 번째 단계는 제공하고자 하는 서비스의 타겟 사용자와 사용자의 상황을 분석하고, 제공할 주요 기능을 목록으로 정의하는 단계입니다. 즉, 이 서비스를 어떤 사용자가 어떤 환경에서 주로 이용할 것인지를 고려하여 제공할 기능 범위를 정의합니다.SKT NUGU VUX가이드라인 중'사용자의 환경'을 구성하는 요소는 매우 복합적이지만 여러 요소들 중에서도 가장 큰 비중을 차지하는 것은 바로 TPO, 즉 시간(Time), 장소(Place), 상황(Occasion)이다.시간과 장소가 동일하더라도 상황이 다를 수 있으며 장소와 상황이 동일하더라도 시간에 따라 사용자의 경험이 달라질 수 있다. 마찬가지로 시간과 상황이 동일하더라도 발화가 이루어지는 장소에 따라 완전히 다른 사용자 경험을 구성하게 된다.몇년 전부터 스피커 등 VUX 서비스를 운영하고 있는 협력사들의 누적된 발화 데이터를 통해 발견할 수 있었던 흥미로웠던 점은 각 TPO에 따라 사용자들이 디바이스, 즉 AI를 대하는 태도가 현저히 상이하다는 점이었다. 일례로 침대 머리맡에 놓여있는 같은 스피커에게 하는 말도 출근 전과 퇴근 후의 요청사항 및 표현 방식이 다르고, 같은 스마트폰에게 하는 요청사항과 표현도 사적인 공간에 있는지, 공적인 공간이 있는지에 따라 확연히 달라진다는 것이다.사용자 경험은 단순히 사용자가 디바이스를 대하는 태도와 요청사항뿐만 아니라 디바이스가 가진 특성에 따라서도 달라질 수 있는데, 각 디바이스가 가진 여러 특이사항 중에서도 가장 중점적으로 살펴볼 부분은 바로 시각적 정보를 전달하는 디스플레이의 존재 여부다.TPO를 구분하는 방법은 여러가지가 있지만 이번 글에서는 구글에서 안내하는 어시스턴트의 4가지 주요 환경을 바탕으로 사용 환경의 차이를 알아보고자 한다.https://assistant.google.com/intl/ko_kr/휴대전화(스마트폰)에서스마트폰은 가장 개인적이고 친밀한 디바이스인 동시에 대표적인 On-the-Go, 즉 언제 어디에서든 사용되는 디바이스다. 사용자가 다수로 지정될 수 있는 스피커와는 달리 개인 1인 당 1대의 디바이스가 할당되기 때문에 사적인 정보를 스스럼없이 털어놓을 수 있게 된다.특성상 사용 시간대와 장소는 어느 한 시점에 국한되지 않으며 메신저, 캘린더 등 일상적인 정보를 가장 가까이서 제공할 수 있는 장점이 있다. 스피커와는 달리 디스플레이가 제공되기 때문에 시각 콘텐츠에 대한 접근이 용이하며, 현재 아이폰 시리와 삼성 빅스비에서 주로 많이 사용되는 기능들로는 기상 알람 세팅, 뉴스/날씨 읽어주기, 메시지 읽어주기, 맛집 검색 등이 있다.집에서집에서 제공되는 VUX 경험은 거주와 생활 형태에 따라 크게 두 가지로 나뉠 수 있다. 크게 개인이 혼자서 디바이스를 활용하게 되는 1인 1 디바이스 형태와 가족들이 함께 하나의 디바이스를 활용하는 다가구 1 디바이스 형태로 나뉘며, 개인이 디바이스를 소유하는 경우 스피커는 주로 사용자가 수면을 취하거나 가장 많은 시간을 보내는 개인 침대 인근 책상 또는 선반에, 가족이 함께 사용하는 디바이스의 경우 거실, 부엌 등의 공용공간에 위치하게 된다.위 언급된 두 시나리오 모두 음악, 뉴스, 날씨 등 청각 콘텐츠를 제공하지만 1인 1 디바이스의 경우에서 디바이스와 보다 높은 친밀도가 형성되는 것을 확인할 수 있으며, 이러한 사용자 시나리오를 카카오 미니의 카톡 읽어주기, 네이버 클로바 연애상담 등의  기능들이 조금씩 추가되고 있다.TV에서현재 KT와 SKT는 기기자니2와 NUGU Btv를 통해 셋톱박스 기능을 탑재하고 있는 스피커를 제공하고 있다. 구글 홈, 네이버 클로바, 카카오 미니 등도 TV와의 연동을 통해 기본적인 채널 변경, 음량 조절 등을 제공하지만 콘텐츠 검색 등 TV 디스플레이의 장점을 100% 활용하기 위해서는 결국 셋톱박스의 역할을 할 수 있어야 한다(구글의 경우 크롬 캐스트 활용이 가능하지만 국내 활용도가 높지 않다). 주로 TV 옆, 또는 TV 자체로 디바이스 역할을 하게 되며 평균적으로 개인 소유 디바이스 중 가장 큰 디스플레이를 제공하는 TV의 특성상 다양한 시각 콘텐츠 검색 및 소비가 가능하다. 1인 1 디바이스에서 주로 위치하는 침대 인근 책상/선반과는 달리 TV의 경우 다가구 1 디바이스의 상황이 자주 발생하며, 구글 등 주요 업체는 사용자 별 목소리 구분 기술을 통해 다가구 1 디바이스 활용 사례에 대비하고 있다.자동차에서우리가 광고를 통해 '자동차에서'의 음성 인터페이스 시나리오를 자주 접하게 되는 이유는 '자동차'라는 환경이 음성 기반 인터페이스의 장점이 극대화되는 공간이기 때문이다. 한 겨울에 거리에서 메시지를 보내는 경우처럼 분명히 음성 인터페이스가 용이할 수 있는 상황에서도 우리가 공공장소에서 음성 인터페이스를 자주 활용하지 않는 이유 중 하나는 '소리 내어 주목을 끌지 않고 싶기 때문'으로 볼 수 있다.결과적으로는 운전 중 수동 조작이 어렵다는 환경의 특성과 더불어 발화 내용이 외부에 노출되지 않는 매우 개인적인 공간이라는 특성 덕분에 광고를 넘어 실제로도 음성 인터페이스가 가장 활발하게 활용되는 사용자 시나리오 중 하나로 꼽히고 있으며, 차 내에서의 킬러 앱인 내비게이션의 음성 인터페이스 연동 여부가 가장 중요한 포인트라 할 수 있다.개인적으로는 내비게이션 VUI 서비스 중 SKT의 T-MAPxNUGU가 사용자 환경과 시나리오를 바탕으로 세계에서도 상당히 높은 수준의 서비스를 구현해낸 서비스라 생각된다(무엇보다 GUI와 VUI의 적절한 배합이 인상적이다).모든 서비스가 모든 환경에서 최적의 경험을 제공할 수는 없다. 공용 공간에서 메신저/캘린더 등의 개인 정보와 연동된 개인적인 경험을 누리기는 어렵고, 시각 디스플레이가 없는 상황에서 맛집이나 옷을 검색하고 구매하는 경험을 누리기는 어렵다.  아침 기상 후에 필요로 되는 서비스와 운전 시에 필요로 되는 서비스, 취침 전에 필요로 되는 서비스는 각기 다르며 VUI 디자인을 시작하기 위해서는 각 TPO에 맞는 기획이 필요하다.  결과적으로 사용자가 AI의 어떤 '성격'을 원할지 (친근한 친구 같은 AI vs 딱딱한 비서 같은 AI)는 TPO에 따라 상이할 수 있으며, TPO 설정 시 사용자와 서비스에 대한 페르소나 설정이 동시에 진행 되어야만 한다.3편: 음성 기반 인터페이스와 페르소나에서 계속.#히든트랙 #음성기반기술 #음성기반UX/UI디자인 #스타트업인사이트 #경험공유
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[인공지능 in IT] 인공지능 기업에서 하드웨어 엔지니어로 사는 법

인공지능 열풍이 거세게 불면서 이를 개발하는 엔지니어에 대한 수요도 폭발적으로 늘었다. 글로벌 IT의 중심이라 불리던 실리콘밸리를 포함해 중국에서도 막대한 자본을 바탕으로 엔지니어에게 기존 연봉의 2~3배를 제공하는, '인재 쟁탈전'에 돌입했다. 암흑기라 불릴 정도로 이공계 기피현상이 심했던 과거 일은 어느새 기억 속에서 잊혀질만큼 소프트웨어 엔지니어의 위상은 날이 갈수록 높아지고 있다. 심지어 교과 과정에 코딩 교육 의무화를 논의하는 단계다.AI 전문인력이란, 대게 원천기술을 개발하는 소프트웨어 엔지니어나, 학문적인 연구를 하는 리서치 인력을 많이 생각한다. 하지만, 실제로 핵심적인 역할을 담당하는 사람은 하드웨어 엔지니어다. 일반적으로 하드웨어 엔지니어라고 하면 많은 사람들이 납땜을 하고, 모터를 돌리는 등 '기계'를 만지는 엔지니어를 떠올리지만(물론 이 역시 하드웨어 엔지니어가 하는 일 중 하나다), 요즘처럼 인공지능이 적용되지 않은 곳이 없는 세상에서 하드웨어 엔지니어 역할은 그 이상이다.모두의 이해를 돕고, 인공지능 기술을 만드는 회사에서 하드웨어 엔지니어 역할이 얼마나 중요한지 알 수 있도록, 스켈터랩스 사내에서 시니어 하드웨어 엔지니어로 일하고 있는 오혁님과 질의응답 시간을 가졌다.< 스켈터랩스 오혁 하드웨어 엔지니어 >하드웨어 엔지니어로서 주로 하고 있는 일은?사용자가 실제로 만질 수 있는 기기, NVIDIA에서 생산하는 하드웨어 플랫폼과 운영체제(OS) 등을 막론하고, 소프트웨어 알고리즘을 실제 프로덕트로 구현하는 일을 한다. 이런 면에서 보면 소프트웨어 엔지니어링 서포터라고 생각할 수 있다. 하지만, 많은 사람이 더욱 더 심층적으로 인공지능을 연구할 수 있는 이유는 바로 하드웨어의 발전 때문이다.< '구글I/O 2017'에서 차세대 인공지능 전용 칩 'TPU'를 발표하는 모습, 출처: 구글 >예를 들어보자. 프로세서(CPU) 연산속도는 계속 빨라지고 있고, 그래픽 프로세서(GPU)가 프로세서 역할을 일부 담당하고 있으며, 대용량 메모리, 인공지능 가속기 등 모든 면에서 하드웨어 성능이 뒷받침되어야 한다. 하드웨어가 없다면, 소프트웨어 엔지니어가 열심히 만들어도 실제 구현하기가 어렵다. 간단하게 정리하면 하드웨어 엔지니어로서 리서처 역할을 하고, 눈으로 보이는 하드웨어도 만든다.일반인들이 알고 있는 것과 가장 큰 차이가 있다면?일반적으로 하드웨어 엔지니어라고 하면 많은 사람이 빛을 내거나, 모터를 돌리고, 부품을 조립하는 등 물리적인 제품을 만든다고 생각한다. 맞는 말이다. 하지만, 이 모든것을 컨트롤하기 위한 펌웨어, 미들웨어, OS, 디바이스 드라이버 등 소프트웨어가 돌아가기 바로 직전 단계까지, 하드웨어 엔지니어가 담당한다. 또한, 실제 제품 구현도 우리가 맡는다. 때문에, 놀랍게도 하드웨어 엔지니어도 소프트웨어 엔지니어의 전유물이라고 여겨지는 코딩을 많이 한다.< 'GTC 2017'에서 엔비디아 젠슨 황 CEO가 고성능 GPU 아키텍쳐 '볼타'를 발표하고 있다, 출처: 동아일보 >인공지능 붐이 일어나면서 어떤 점이 달라졌는가?인공지능 열풍이 불기 전 하드웨어 엔지니어는 제품을 목적에 맞게 실행하는 역할을 주로 했다. 제품을 구동되기 위해서는 대부분 순차적으로 프로세스를 진행한다. 땜질하고, 코딩하고, 각 부품에 연동하면 완성되는 형태다. 그러나, 지금은 이런 기본적인 프로세스 외에도 기계학습에 대한 알고리즘이나 인공지능 기술 전반에 걸쳐 소프트웨어적인 기술을 이해하지 못하면 절대로 원활하게 제품을 구현할 수 없다. 소프트웨어 엔지니어링을 서포트하는 역할에서 벗어나 인공지능 기술에 들어가는 소프트웨어가 어떻게 구현되는지 이해해야 적합한 제품을 만들 수 있기 때문이다.심지어 이제는 펌웨어를 코딩하는 것도 예전과 많이 달라졌다. 결과물만 놓고 보면, 모터를 돌리는 것은 같을 수 있다. 하지만, 예전에는 로봇 팔을 만들어 무언가를 잡기 위해, A 모터와 B 모터를 순차적으로 돌려서 잡는 것에 그쳤다면, 이제는 기계학습을 적용해 어떤 종류의 컵이라도 스스로 알아서 잡을 수 있도록 제작한다. 하나하나 펌웨어로 낮은 레벨에서 구현하는 것이 아니라, 로봇팔이 잡았을 때 이에 맞는 조건을 제공, 코드 하나로 학습하는 커스터마이징을 적용하는 것이다.< 국산 복강경 로봇수술기기 '레보아이'의 모습, 출처: 동아일보 >인공지능 기업의 하드웨어 엔지니어로서 가장 재미있는 점은?인공지능을 적용하면서 굉장히 재미있는 것을 많이 시도할 수 있다. 아이디어를 내고 무언가를 만들고 싶다면, 최종 제품으로 가는 길에 있어 여러 옵션을 선택할 수 있기 때문이다. 다시 말해 인공지능 소프트웨어를 통해 기존과 다른 방식으로 문제에 접근하고, 이를 해결할 수 있다는 점이다. 비유하자면, 지금까지 손으로 직접 돌리는 드라이버를 사용했다면, 이제는 앞의 부품을 언제든 바꿔낄 수 있는 전동드릴을 사용하고 있다고 보면 된다.반대로 힘든 점은 무엇인가?아무래도 인공지능이 너무 핫하다 보니 계속해서 새로운 기술이 등장한다. 인공지능 업계에서 종사하는 모든 사람들도 마찬가지겠지만, 신기술을 공부하고 연구해야 좋은 제품을 만들 수 있다. 또한, 하드웨어 엔지니어들이 열심히 만든 결과물이 너무나도 빠른 기술 발전속도로 잠시 거쳐가는 것에 불과할까 걱정되기도 한다.그럼에도 앞으로 기대되는 점은 무엇인가?하드웨어 엔지니어로서 세상을 이롭게 하는 제품을 더 많이 제작할 수 있다는 점이다. 인공지능 기술이 발전함에 따라 인간이 못 하는 영역도 조금씩 다가서고 있다.개인적으로는 로봇 쪽에 관심이 많다. 기술 발전속도가 빨라지는 만큼 다양한 제품이 등장해 사람들의 삶에 많은 혜택을 줄 것으로 기대한다. 예를 들면, 청각 장애인을 위해 음성인식을 시각적으로 바꿔주는 제품이나, 거동이 불편한 독거노인을 돕기 위한 기술 등이 있다. 삶을 윤택하게 해주는 기술을 개발하는 것이 점점 더 쉬워지고 있다는 점에서 많이 기대하는 중이다. 어떤 형태가 될 지는 예측할 수 없지만, 지금 단계에서는 소프트웨어든 하드웨어든 커다란 인공지능 플랫폼을 만들고 있다고 생각한다.이호진, 스켈터랩스 마케팅 매니저조원규 전 구글코리아 R&D총괄 사장을 주축으로 구글, 삼성, 카이스트 AI 랩 출신들로 구성된 인공지능 기술 기업 스켈터랩스에서 마케팅을 담당하고 있다#스켈터랩스 #기업문화 #인사이트 #경험공유 #조직문화 #인공지능기업 #기술기업 #하드웨어엔지니어
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컴공생의 AI 스쿨 필기 노트 ⑤ 베이즈 결정이론

이번 5회차 수업에서는 베이즈 결정이론(Bayes Decision Theory)과 가우시안 혼합모형(Gaussian Mixture model)에 대해 배웠어요.1980년대 이후 세계 금융시장에서 위험관리를 계량화한 것은 확률이론, 그중에서도 ‘베이즈 정리’가 있었기에 가능했어요. 이전의 경험과 현재의 증거를 토대로 사건의 확률을 추론하는 알고리즘 덕분에 온갖 파생상품이 탄생했어요. 그런데 베이즈 정리는 오랫동안 금기시됐는데요. 주관적인 믿음을 측정하기 때문에 합리적이지 않다는 이유에서였다고 해요. 하지만 베이즈 정리의 활용도는 갈수록 커지고 있어요. 암호 해독부터 전쟁 중 의사결정, 실종된 사람이나 선박의 위치 추정, 암 발병률 예측, 스팸메일 걸러내기 등 무한대에 가깝다고 해요. 이번  필기노트에서는 베이즈 결정이론에 대해 알아볼게요.Bayes Decision Theory베이즈 결정이론은 패턴 인식을 위한 통계적 접근 방법이에요. 베이즈가 제시한 통계적 방법을 통해 의사 결정을 하는 방법이죠. 전통적 통계 방식은 통계적 추리를 할 때 표집으로 얻은 정보만 사용해요. 베이지안 확률이 전통적 통계 방식과 다른 점은 학습자가 기존에 가지고 있는 사전 정보를 활용한다는 것인데요. 불확실한 상황에서 통계적으로 얻은 정보를 가지고 의사 결정을 해야 하는 경제학, 경영학 등 여러 분야에서 많이 사용되고 있어요.베이즈 결정이론에 사용되는 베이즈 정리(Bayes rule)에 대해 간단한 예시를 들어볼게요.우리가 은행 지점장이라고 가정해봐요. 고객에게 돈을 빌려줄 수는 있지만 아무에게나 막 빌려줄 수는 없겠죠?그래서 은행 고객을 high-risk, 즉 돈을 빌려줘도 안 갚을 확률이 높은 고객과 low-risk, 즉 돈을 빌려주면 갚을 확률이 높은 고객으로 나눌 거예요.그런데 은행 고객이 돈을 갚을지 안 갚을지를 판단하는 기준이 있어야겠죠? 그래서 고객의 연봉(yearly income)과 현재 은행 계좌 보유금액(savings)을 가지고 판단할 거예요. 이렇듯 변수가 두 개만 있을 때 우리는 이항분포를 사용해서 의사를 결정해요. 위에서는 두 가지 고객이 존재하므로 이항분포를 사용해서 고객에게 돈을 빌려줄지 여부를 결정하죠. 결정을 내릴 때는 확률이 큰 쪽을 선택할 거예요. 확률이 큰 쪽을 선택하는 것은 이성적인 판단이기 때문이에요. 그래서 고객 x가 high risk일 확률(P(C=1|x)이 x가 low-risk일 확률(P(C=0|x)보다 크다면 1이라는 결정을 내리고, 작다면 0이라는 결정을 내려요.하지만 우리가 내리는 결정에도 error(=risk)가 존재하겠죠?확률의 합은 항상 1이고 결정은 항상 P(C=1|x)나 P(C=0|x) 중 확률이 큰 쪽이기 때문에 1에서 그 확률을 빼면 그 결정의 error가 돼요. 베이즈 결정이론은 이처럼 분류하고자 하는 물체들에 대해서 사전 정보가 주어지는 경우에 사용이 될 수 있는 이론이에요.Bayes’ rule베이즈 결정이론에는 베이즈 정리(Bayes’ rule)가 사용되는데요. 자세히 살펴볼게요.- P(C) : prior probability(선행 확률, 특정 사건이 일어날 것에 대한 추가 정보를 획득하지 못한 확률)로 여기서는 x가 어떤 값을 가지든 C가 1일 확률을 말해요.- p(x|C) : likelihood(우도, C가 주어졌을 때 조건부 확률) C가 주어졌을 때 x를 가지고 있을  확률을 말해요. 따라서 x값에 따라 확률이 달라져요. 예를 들어 p(x|C = 1) 은 C가 1인 즉 high risk인 고객이 x를 가지고 있을 확률을 나타내요.- p(x) : evidence(증거)는 C와 상관없이  x가 나타날 확률이에요.- p(C|x) : posterior probability(사후 확률)로 우리는 사후 확률을 기반으로 아래와 같이 decision을 내려요.위의 예시처럼 두 가지 고객만 있는 상황(이항분포)이 아니라 K명의 고객이 있는 경우(다항분포)는 어떻게 계산할까요? 이 경우에도 베이즈 정리가 적용되는데 식이 조금 달라져요.p(x) 구하는 식만 달라지고 나머지는 위에서 봤던 예시와 같아요. 그리고 이항분포의 error는 1에서 둘 중에 큰 확률을 뺐듯이 다항분포의 error도 아래와 같이 구해요.Loss and Risk위의 이항분포에서는 고객에게 돈을 빌려줌으로써 돈을 못 받는 손실(Loss)이 존재하고 돈을 못 받을 것 같은 고객에게 빌려주지 않음으로써 생기는 손실이 존재해요. 이 중 어떤 것이 더 손실이 적을지 생각해봐야겠죠?의사 결정을 하는 행동(action)을 αi라고 했을 때 αi에 대한 손실을 λik라고 정의할게요.위의 식은 예상되는 손실값이에요. 이 손실값은 실제로는 k인 상황이지만 행동 αi를 취해서 생기는 손실이에요.손실을 줄여야 하기 때문에 가장 작은 손실이 생기는 행동을 취해야 해요. 따라서 위의 식을 보면 argmin함수를 이용해서 k개의 행동 중 가장 작은 손실을 취해요.Reject 의사 결정이 어려운 경우에는 의사 결정을 피하는 것이 더 적절한 경우도 있어요. 이때는 어떠한 행동도 하지 않는 행동 αK+1을 추가해요.action αK+1을 추가하면 αK+1에 따른 손실 λik 또한 하나가 더 늘어요.위의 수식은 reject 행동을 포함했을 때 결정을 내리는 식인데 간단하게 참고하시면 될 것 같아요.이번에는 베이즈 결정이론에 대해 자세하게 다뤘는데요. 이번 수업은 교수님께서 많은 것을 가르쳐주셔서 저 같은 초보자가 듣기에 조금 힘든 점이 있었어요. 벌써 8주차 이론수업의 절반 이상이 지났는데요. 5주 동안 배운 많은 이론들을 코드로 능숙하게 표현하는 데에는 많은 노력이 필요하겠지만, 이만큼 왔다는 것만으로도 뿌듯한 기분이 들어요. 8주차부터 시작하게 될 팀 프로젝트에서 실력 발휘를 하기 위해서 더 열심히 수업에 임해야겠어요!* 이 글은 AI스쿨 - 인공지능 R&D 실무자 양성과정 5주차 수업에 대하여 수강생 최유진님이 작성하신 수업 후기입니다.
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비트윈이 사용자를 분석하는 방법 - VCNC Engineering Blog

 빅데이터분석이 최근 이슈가 되면서 관심이 많으실 것 같습니다. 비트윈팀도 데이터 분석 참 좋아하는데요, 저희도 한번 해보았습니다. 이번 포스팅에서는 비트윈팀의 데이터 분석 노하우를 아낌없이 공유해드립니다.왜 사용자의 데이터를 분석해야하는가요?비트윈같은 서비스는 초기 단계에는 앱을 기획하고 만들어낸 팀에 아이디어에 의해 계속해서 발전하고, 유지됩니다. 하지만 기능이 점점 다양해지고 사용자가 점점 많아지면서 사용자들의 앱 사용패턴을 점점 예측하기 어려워집니다. 게다가 비트윈은 해외 진출을 구상 중이었는데, 개인 혹은 팀의 아이디어만으로 해외에서의 사용패턴을 정확히 알기는 어려웠습니다.이런 시점에 필요한 것이 사용자 분석입니다.사용자들의 사용패턴을 분석해 보는 방법은 여러 가지가 있습니다. 초기에 해볼 수 있는 가장 직관적이고 쉬운 것은 비트윈을 사용하는 자기 자신의 사용 패턴을 돌아보고 분석해보는 것입니다. 또 친구들이나 익명 사용자들의 사용패턴을 물어보거나, 관찰하는 방법들이 있습니다. 이런 방법은 매우 효과적이고 많은 아이디어를 주지만 여러 가지 한계점이 있습니다. 지역적, 시간적인 한계 등이 그것입니다.그래서 택할 수 있는 방법이 실제로 사용자들의 행동을 컴퓨터로 수집해서 분석하는 것입니다. 말 그대로 '데이터 분석'을 하게 되는 것입니다.무엇을 분석할지 알아야 합니다데이터로 분석할 수 있는 것은 무궁무진합니다만, 먼저 데이터가 있어야합니다. 비트윈과 같이 서버와 통신하는 앱은 사용자들이 서버에 요청을 할 때마다 엑세스 로그를 남기게 됩니다. 이 엑세스 로그는 사용자들의 사용패턴을 고스란히 담고 있어, 소중한 데이터가 됩니다.엑세스 로그 분석은 전혀 어렵지 않습니다. 엑세스 로그에서 특정 행동에 해당하는 내용을 세는 것만으로도 여러 가지 유의미한 값을 얻어낼 수 있습니다. 하루 동안의 로그를 한줄씩 읽어서 메시지에 관련된 로그를 카운트하면 그날의 메시지 전송 건수를 얻을 수 있는 것입니다. (참 쉽죠?)엑세스로그에서 가입, 메시지, 사진, 메모 등 기본적인 내용에 해당하는 것들을 카운트하는 것만으로도 꽤 자세하게 앱 전체 사용자들의 전반적인 사용통계를 얻어낼 수 있습니다. 이제 해당 데이터를 엑셀에 넣어서 차트를 그려보면, 사용 통계에 대한 그럴싸한 차트가 그려집니다.엑세스 로그 분석에 성공했다면 좀 더 다양한 분석을 해볼 수 있을 텐데요, 사용자별 행동패턴 분석이나, 나라별, 혹은 아이폰, 안드로이드 디바이스별 분석 등 다양한 분석을 시도해볼 수 있습니다. 분석을 하기 전에 중요한 것은 무엇이 궁금한지, 어떻게 궁금한 데이터를 모을지 아이디어를 먼저 내는 것입니다. 여러 예제들을 찾아보며 공부해보면, 금방 좋은 아이디어를 얻으실 수 있을 겁니다.물론 여기서 중요한것은 개인정보나 사생활의 보호입니다. 로그가 유출되었을때의 보안 문제 뿐 아니라, 데이터 분석팀에게조차 개인정보가 노출된다면 곤란합니다. 이 문제에 저희가 어떻게 대처하고 있는지는 글 뒷부분에 자세히 알려드리겠습니다.특정 기술에 구애받지 말고 다양하게 구현해봅시다처음에는 로그 파일을 돌며 간단한 string을 검사하는 스크립트와 엑셀로도 충분했지만, 점점 복잡한 분석을 할수록 다양한 기술이 필요해집니다. 비트윈 사용자 분석도 점점 다양해지고 복잡해지면서 여러 가지 기술들을 사용하고 있습니다.비트윈 사용자 분석은 처음에는 6줄짜리 간단한 shell script에서 시작되었습니다.cat 2011-10-31.log | grep /messages | grep POST | wc -l cat 2011-10-31.log | grep /photos | grep POST | wc -l cat 2011-10-31.log | grep /memos | grep POST | wc -l cat 2011-10-31.log | grep /like | grep POST | wc -l cat 2011-10-31.log | grep SIGN | wc -l cat 2011-10-31.log | grep REL | grep POST | wc -l 이런 스크립트를 만들어서 결과를 이메일로 공유하거나, 엑셀로 만들어 놓곤 했습니다.여기에 비트윈 분석은 조금 더 발전하여, 로그파일을 쿼리하여 Map Reduce 작업이 가능한 Hive를 사용하고, PHP로 통계 웹사이트를 만들어 차트를 그리기 시작했습니다. 이 방식은 처음에는 매우 편리했지만 차츰 쿼리만으로 원하는 결과를 얻기가 힘든 다소 복잡한 분석이 필요해지기 시작했습니다.현재는 모든 로그를 분산 데이터베이스인 HBase에 Date Key와 User Key로 넣고, 코드 생산성이 좋은 Scala로 직접 Map Reduce코드를 작성해서 데이터들을 분석하고 있습니다. 그래서 충분히 scalable하면서도 꽤 편리하게 이용할 수 있는 데이터베이스를 활용하고, Scala의 좋은 expression을 활용하여 짧고 유지보수나 확장이 쉬운 코드로 분석을 수행하면서도 Java와 호환되는 Scala의 특성을 이용하여 Map Reduce 코드 작성을 효과적으로 하고 있습니다. 이렇게 분석한 데이터는 MySQL에 넣어서 2차로 가공하고, Scala Web Framework인 Play Framework을 이용하여 분석 사이트를 구축하고 D3 Chart를 이용해서 Visualize하고 있습니다. 이렇게 함으로써 편리한 MySQL 쿼리 사용의 장점을 취하고 멋진 차트를 효과적으로 그려낼 수 있습니다.좋은 Visualization은 멋질 뿐만 아니라 손쉽게 아이디어를 공유할 수 있게 해줍니다.앞으로는 더 빠른 성능을 위해 Hive를 더 잘 사용해보거나, Elastic Search같은 index engine들을 사용해 볼 계획도 가지고 있습니다. 또한 End point들에서 직접 성능을 측정하여 중앙으로 모아서 분석해보려는 생각도 가지고 있습니다.기술을 선택함에 있어서 정답은 없는 거 같습니다. 널리쓰이는 MySQL같이 scalability가 좀 떨어지지만, 다양한 쿼리로 높은 생산성을 낼 수 있는 데이터베이스도 있고, HBase같이 scalability가 좋지만, 데이터를 저장하는 형태에 제한이 있어 생산성이 조금 떨어지는 데이터베이스도 있습니다. 저희는 앞서 소개드렸듯이 이 두 가지를 모두 혼용하여 사용하고 있습니다. 각자가 마주한 상황에 맞게, 또 각자가 익숙한 기술에 맞게 설계하고, 사용해보면 됩니다.개인정보 보호는 철저하게빅데이터 분석이 개인정보를 침해하는 빅 브라더가 될 수 있다는 우려들이 나오고 있습니다. 300만이 넘는 커플들의 비밀스러운 일기를 담고 있는 비트윈 서비스는 당연하게도 모든 업무를 진행하는 데 있어 보안과 개인정보를 최우선으로 하고 있습니다. 데이터 분석에서도 분석할 수 있는 내용을 상당히 제한받더라도, 예외 없이 그 원칙을 지키고 있습니다.비트윈의 API서버는 AWS클라우드에서 운영되고 있는데, 사용료가 상당히 비싸기 때문에 큰 컴퓨팅 파워를 사용해야 하는 데이터분석까지 AWS에서 하기엔 좀 부담이 되었습니다. 그래서 PC급 컴퓨터 여러 대를 구입하여 사무실 구석에 쌓아놓고 사용하고 있습니다.하지만 문제는 보안이었습니다. AWS의 비트윈 API서버는 다중으로 보안이 유지되고 있지만, 사무실에 있는 서버에 사용자들의 개인정보를 담아둘 수는 없는 일이었습니다. SECO*이 사무실을 지켜주고 있긴 하지만 보안회사에 고객들의 소중한 개인정보를 맡기고 안심할 수는 없으니까요. 그리고 설사 보안 문제가 잘 해결된다고 해도, 분석을 수행하는 비트윈 데이터분석팀원에 개인정보 혹은 사생활이 노출된다면 그 또한 문제라고 생각하였습니다.그래서 저희가 생각해낸 방법은 '익명화'입니다. Access Log들을 저장할 때 사용자의 아이디를 전부 단방향 salted-hash하여 누구인지 알 수 없게 만들었습니다. (물론 salt key는 데이터 분석팀은 알 수 없습니다.) 그리고 애초에 Access Log에는 '어떤 사람'이 '50글자짜리 메시지를 보냈다' 라던가, '사진을 올렸다' 정도만 기록이 되기 때문에, 이를 통계적으로 분석하는 것은 유의미하지만, 사적인 정보를 담고 있지는 않습니다.익명화되어 처리되고 있는 로그는 개인정보는 거의 담고 있지 않으면서도, 유익한 분석 결과를 만들어줍니다.이런식으로 운영을 한다면 데이터 분석팀에서도 사적인 정보(예: 메시지 내용)에 대해서는 접근할 수 없기 때문에, 회원들의 소중한 개인정보와 사생활을 지킬 수 있습니다. 어떤 분석을 수행할 때 언제나 비트윈팀은 언제나 보안과 사생활 보호의 원칙을 지킬 수 있는 범위에서만 진행하고 있습니다.아이디어의 공유, 그리고 액션아이템이 무엇보다도 중요합니다데이터 분석의 목표가 무엇인지, 왜 해야 하는지 생각해보면, 무엇을 해야 하는지 알 수 있습니다. 바로 분석으로부터 얻은 아이디어를 공유하고 액션아이템을 정하고 실천하는 것입니다.데이터를 visualization하는것이 중요한 이유가 여기에 있습니다. 보기 좋은 떡이 먹기도 좋다는 말이 있듯이, 데이터도 먹기 좋아야 합니다. 여러 사람이 쉽게 이해할 수 있어야 아이디어를 공유하고 의사결정을 내리기가 수월하기 때문입니다.민트&베리 사용량 분석. 연인들이 쓰는 앱이라 사랑표현이 인기가 많군요. 디자인팀이 이런 자료를 참고하여 이후 디자인 아이디어를 내는 데 도움이 되면 좋겠죠?비트윈팀은 매번 데이터 분석 미팅을 진행하고 나면 액션아이템을 정하고 실천합니다. 저희가 어떤 식으로 의사결정을 내리고 행동하는지에 대해서는 비트윈 팀블로그의 VCNC는 데이터분석에 기반해 어떤 결정을 내렸나 포스팅을 보시면 도움이 되실 것 같네요.맺으며이번 포스팅에서는 비트윈팀이 어떻게 무엇을 분석하는지 간단하게 다뤄봤습니다. 의견이나 참견 모두 환영이니 댓글 많이 남겨주세요! 다음번 포스팅엔 기술적인 부분에 대해 좀 더 자세하게 다뤄보도록 하겠습니다.
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SQS + Lambda

Overview안녕하세요. 저는 브랜디 R&D 본부 개발1팀의 기둥을 담당하는 이상근입니다. 오늘은 SQS(Simple Queue Service)와 Lambda를 간단한 예제와 함께 정리해보려고 합니다. 각 서비스에 대한 설명은 이미 매뉴얼로 쉽게 정리되어 있으므로, 이번 글에서는 서비스 간 구성을 집중적으로 살펴보겠습니다.1)SQS와 Lambda에 대하여SQS(Simple Queue Service)는 마이크로 서비스와 분산 시스템, 그리고 서버리스 애플리케이션을 쉽게 분리하고 확장할 수 있는 ‘완전관리형 메시지 대기열 서비스’입니다. 그리고 Lambda는 ‘이벤트 처리 방식의 서버리스 컴퓨팅 서비스’입니다. 아래 그림은 SQS와 Lambda Function을 이용해 메시지를 등록-조회-처리하는데 필요한 구성요소를 정리한 것입니다. SQS, Lambda ArchitectureProducer - 처리할 작업 메시지를 SQS에 등록Trigger - 큐(Queue) 대기열에 있는 메시지들을 조회하기 위해 CloueWatch의 스케줄 이벤트를 이용하여 매 분마다 Lambda Consumer 실행Consumer - Lambda Consumer는 큐 대기열에 있는 메시지 목록을 조회하여 각 메시지를 Lambda Worker에서 처리할 수 있도록 실행Worker - Lambda Worker는 메시지를 받아 작업을 처리하고 해당 메시지를 삭제큐 생성하기이번에는 큐 생성에 대해 살펴보겠습니다. ‘Create New Queue’를 클릭했을 때 지역(Region)에 따라 각각 다른 화면이 노출됩니다. Create New Queue Button타입 선택 화면항목 입력 화면두 번째 이미지와 같이 SQS에서는 Standard, FIFO 두 가지 타입을 제공하고 있습니다. 표준 대기열은 순서에 맞지 않게 메시지가 전송될 수 있습니다. 만약 순서를 반드시 유지해야 한다면 FIFO 대기열을 사용하거나, 순서 정보를 추가하고 사용해야 합니다. 하지만 FIFO 대기열의 경우 현재 미국 동부(버지니아 북부), 미국 동부(오하이오), 미국 서부(오레곤) 및 EU(아일랜드) 지역(Region)이서만 제공되고 있기 때문에 다른 곳에서는 사용할 수 없습니다. 2) 3) 1.Create New Queue ‘Create New Queue’에는 여러 항목이 있습니다. 우선 아래를 참조하여 각 항목에 적절한 내용을 기재합니다. Default Visibility Timeout : 대기열에서 조회한 메시지가 중복 조회되지 않기 위한 시간Message Retention Period : 메시지 보관 기간Maximum Message Size : 메시지 최대 사이즈Delivery Delay : 신규 메시지 전달 지연 시간Receive Message Wait Time : 조회된 메시지가 없을 경우, 사용 가능한 메시지를 기다리는 long polling 시간 설정Dead Letter Queue Settings : 정상적으로 처리되지 못한 메시지를 보관하기 위하여 메시지 수신 최대 수를 지정, 지정한 수신을 초과할 경우 지정한 큐에 메시지 저장2.큐 등록 확인 기본 값으로 설정한 큐 등록을 확인합니다. Queue List3.SQS 메시지 등록 import boto3, json sqs_client = boto3.client(     service_name='sqs',     region_name='xxxxxx' ) SQS 메시지 등록  response = sqs_client.send_message(     QueueUrl='https://sqs.xxxxxx.amazonaws.com/xxxxxx/sqs-test-1',     MessageBody='메시지 내용' )   print(json.dumps(response))   {"MD5OfMessageBody": "xxxxxxx", "MessageId": "xxxxx-xxxx-xxxxxx", "ResponseMetadata": {"RequestId": "xxxxxxx", "HTTPStatusCode": 200, "HTTPHeaders": {"server": "Server", "date": "Fri, 09 Feb 2018 08:01:13 GMT", "content-type": "text/xml", "content-length": "378", "connection": "keep-alive", "x-amzn-requestid": "xxxxxxx"}, "RetryAttempts": 0}} 4.AWS Console 메시지 등록 확인 View MessageDetail Message5.조회와 실행 1)SQS 메시지를 조회합니다.2)LambdaWorker 함수를 실행하고 > InvocationType으로 동기, 비동기 등의 실행 유형을 설정합니다. import boto3, json   def handle(event, context):     queue_url = 'https://sqs.xxxxxx.amazonaws.com/xxxxxx/sqs-test-1' sqs_client = boto3.client(         service_name='sqs',         region_name='xxxxxx'     )      lambda_client = boto3.client(         service_name='lambda',         region_name='ap-northeast-1'     )      # SQS 메시지 조회     response = sqs_client.receive_message(         QueueUrl=queue_url,         MaxNumberOfMessages=10,         AttributeNames=[             'All'         ]     )      print(json.dumps(response))      # {"Messages": [{"MessageId": "xxxxx-xxxx-xxxxxx", "ReceiptHandle": "xxxxx-xxxx-xxxxxx", "MD5OfBody": "xxxxxxx", "Body": "\uba54\uc2dc\uc9c0 \ub0b4\uc6a9", "Attributes": {"SenderId": "xxxxxxx", "ApproximateFirstReceiveTimestamp": "1518163931724", "ApproximateReceiveCount": "1", "SentTimestamp": "1518163466941"}}], "ResponseMetadata": {"RequestId": "", "HTTPStatusCode": 200, "HTTPHeaders": {"server": "Server", "date": "Fri, 09 Feb 2018 08:12:11 GMT", "content-type": "text/xml", "content-length": "1195", "connection": "keep-alive", "x-amzn-requestid": "xxxxxxx"}, "RetryAttempts": 0}}      for message in response['Messages']:         payload = {'message': message, 'queueUrl': queue_url}          # Lambda Worker 함수 실행         lambda_client.invoke(             FunctionName='lambda_worker',             InvocationType='Event',             Payload=json.dumps(payload)         ) 6.Lambda Consumer 함수 등록 Execution role : SQS ReceiveMessage, Lambda InvokeFunction, CloudWatchLogs7.확인-실행-삭제 1) 이벤트로 넘어온 메시지 내용을 확인하고2) 메시지 프로세스를 실행한 후3) SQS 메시지를 삭제합니다. import boto3, json   def handle(event, context):     sqs_client = boto3.client(         service_name='sqs',         region_name='xxxxxx'     )      message_body = json.loads(event['message']['Body'])      queue_url = event['queueUrl']     receipt_handle = event['message']['ReceiptHandle']      ###############     # 큐 메시지 처리     ############### # SQS 메시지 삭제     sqs_client.delete_message(         QueueUrl=queue_url,         ReceiptHandle=receipt_handle     ) 8.Lambda Worker 함수 등록 Execution role : SQS DeleteMessage, CloudWatchLogs9.CloudWatch의 Event Rule 등록 Event RulesCreate Rule10.1분에 한 번씩 지정한 Lambda 함수를 실행하여 SQS 메시지 확인 참고)이것만은 꼭 알아두세요! 여러 대의 서버에 메시지 사본을 저장하기 때문에 가끔씩 메시지 사본을 받거나 삭제하는 중엔 저장 서버 중 하나를 사용할 수 없을 수도 있다고 합니다. 이 경우, 해당 문제가 발생하면 사용할 수 없는 서버의 메시지가 삭제되지 않아, 메시지를 다시 가져와야 하는 문제가 생길 수 있습니다. 그러므로 애플리케이션에서 동일 메시지를 두 번 이상 처리하는 것도 대비해야 합니다.Conclusion지금까지 AWS 환경에서 SQS, Lambda, CloudWatch EventRule을 이용한 메시지 대기열 등록과 처리에 대한 기본 예제들을 실행해봤습니다. AWS의 다른 서비스들과 같이 아주 간단한 방법으로 메시지 대기열을 이용할 수 있었습니다. 오늘 살펴본 방법들을 활용하면 동영상 트랜스 코딩 등의 작업을 비롯해 분산 애플리케이션 간의 데이터 처리에도 유용하게 사용할 수 있을 겁니다. ps.아마존 형님들의 IT 인프라를 이용하여 편하게 개발에만 집중합시다. 참고 1) 각 서비스 매뉴얼은 아래 페이지 링크 참조하면 된다.SQSLambdaboto3 2)2018년 2월 기준이다. 3)표준 대기열과 FIFO 대기열의 특징은 아래와 같으며 자세한 내용은 매뉴얼에 정리되어 있다. 표준 대기열 : 무제한 처리량, 최선 정렬FIFO 대기열 : 높은 처리량, 선입선출 전송 글이상근 팀장 | R&D 개발1팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발문화 #개발팀 #업무환경 #인사이트 #경험공유
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변화하는 웹 플랫폼 따라가기

플랫폼이 어떻게 변화해가는지를 살펴보면, 직접 경험해보지 않더라도 사람들의 문제의식이 어디에 있는지, 어떤 문제들이 언제부터 풀리게 되는지를 파악할 수 있습니다.이 글에서는 이런 변화들을 살펴볼 수 있는 몇가지 유용한 링크들을 소개하려고 합니다.어떤 논의들이 어디서 오가고 있을까WICG discoursehttps://discourse.wicg.io/WICG는 웹 인큐베이터 커뮤니티 그룹이라고 해서, 웹 표준에 기여해본 사람이 아니라도 토론을 통해 아이디어를 발전시켜서 사람들이 실제로 겪는 문제를 W3C 표준까지 끌어올리는 것을 목표로 하는 커뮤니티입니다.이 곳에서는 주로 CSS, DOM API에 대한 아이디어가 올라옵니다.ES-Discusshttps://esdiscuss.org/ES-Discuss는 WICG와 비슷하게 ECMAScript 스펙에 대해서 논의하는 메일링 리스트입니다. 위 링크는 메일링 리스트에서 오간 이야기를 쉽게 조회할 수 있도록 아카이빙 해놓은 사이트입니다.논의된 아이디어는 어디서 표준으로 다듬어지고 있을까HTML: https://github.com/w3c/html 또는 https://github.com/whatwg/htmlCSS: https://github.com/w3c/csswg-draftsJS: https://github.com/tc39/ecma262HTML은 W3C의 WebPlat WG와 WHATWG에서, CSS는 W3C의 CSSWG에서, JS는 ECMA의 TC39에서 표준을 이끌고 있습니다.위 저장소들에 공개된 초안은 표준이 되기까지 여러 단계를 거치게 되는데, 여기서 다루지는 않겠습니다. (2018-01-25 수정) 이에 대한 내용은 다음의 블로그 포스트에서 자세히 설명하고 있습니다.W3C 표준화 제정 단계ECMAScript와 TC39다듬어진 표준은 어떤 브라우저에서 얼마나 구현되고 있을까다음의 링크에서 각 주제에 대해 브라우저들이 현재 어디까지 구현을 했는지 파악할 수 있습니다.Chrome: https://www.chromestatus.com/featuresFirefox: https://platform-status.mozilla.org/Edge: https://developer.microsoft.com/en-us/microsoft-edge/platform/status/Safari: https://webkit.org/status/크롬 플랫폼 사이트의 경우 각 주제들이 어떤 버전에 반영되었는지 같이 확인할 수 있어서 편리합니다.나머지 브라우저들의 버전별 구현 상태는 https://caniuse.com/에서 주제를 검색하여 참고할 수 있습니다.구현된 기능들은 언제부터 사용할 수 있었고, 언제부터 사용할 수 있게 될까크롬과 파이어폭스는 릴리즈 캘린더를 공개적으로 관리하고 있습니다. 위에서 확인한 기능들을 담고있는 안정 버전이 언제쯤 릴리즈 될 지 다음의 링크를 보고 대략적으로 예상할 수 있습니다.Chrome: https://www.chromium.org/developers/calendarFirefox: https://wiki.mozilla.org/RapidRelease/Calendar크롬과 관련된 플랫폼 따라가기특정 크롬 버전이 어떤 V8 버전을 사용하고 있는지는 https://omahaproxy.appspot.com/에서 확인할 수 있습니다.Node.jsNode.js의 릴리즈 스케쥴은 https://github.com/nodejs/Release에서 확인할 수 있습니다.어떤 Node.js 버전이 어떤 V8 버전을 사용하고 있는지는 https://nodejs.org/en/download/releases/에서 확인할 수 있습니다.Electronhttps://electronjs.org/에서 일렉트론 최신버전이 어떤 노드, 크로미움, V8 버전을 사용하고 있는지 확인할 수 있습니다.일렉트론의 크로미움 팔로업은 깃헙 일렉트론 저장소의 Projects에서 확인할 수 있습니다: https://github.com/electron/electron/projects따라가는데 도움이 되는 블로그브라우저 벤더들이 직접 운영하는 블로그를 구독하면 웹 플랫폼의 소식을 가장 빠르게 접할 수 있습니다.ChromeChromium Blog: https://blog.chromium.org/V8 Blog: https://v8project.blogspot.kr/FirefoxMozilla Hacks: https://hacks.mozilla.org/SafariWebKit Blog: https://webkit.org/blog/EdgeMicrosoft Edge Dev Blog: https://blogs.windows.com/msedgedev/(2018-01-25 수정): @SaschaNaz님 제보로 Webkit status 사이트와 Edge 블로그 추가#스포카 #개발팀 #개발자 #인사이트 #업무일지 #후기
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레진 기술 블로그 - 모두를 위한 설계. 레진 웹 접근성 가이드라인.

레진엔터테인먼트는 글로벌(한국, 일본, 미국) 서비스를 운영하고 있기에 다양한 사람들의 재능과 욕구에 관심이 있습니다. 우리는 웹 접근성에 관심을 기울여 조금 특별한 욕구를 가진 사람들의 문제를 해결하려고 합니다. 소수의 특별한 욕구는 모두의 욕구와 연결되어 있다고 생각하기 때문입니다.조금 특별한 욕구를 가진 사람WHO는 세계 인구의 15%에 해당하는 사람들이 장애가 있는 것으로 파악하고 있습니다. 그리고 보건복지부 장애인 실태조사에 따르면 후천적 장애 발생률은 90% 수준입니다. 이런 통계에 따르면 한 개인이 일생을 살면서 장애인이 되거나 일시적으로 장애를 체험하게 될 확률은 무려 13.5%나 됩니다.저는 적록 색약입니다. 약한 수준의 장애로 분류할 수 있죠. 채도가 낮은 상태의 적색과 녹색을 쉽게 구별하지 못합니다. 충전 중 적색이었다가 완충이 되면 초록색으로 변하는 LED가 박혀있는 전자제품은 전부 망했으면 개선하면 좋겠어요. 전 세계 남성의 8%가 색약이고, 여성은 0.5%가 색약입니다. 대부분 적록 색약이고 마크 저커버그도 적록 색약입니다. 만화가 이현세 선생님도 적록 색약이고요. 한편 색약인 사람은 빛의 밝고 어두움을 구별하는 능력이 뛰어난 것으로 밝혀져 있어 저격과 관측에 탁월한 능력을 발휘합니다. 숨어있는 저격수 빨리 찾기 게임을 해 보세요. 위장 사진 1, 위장 사진 2, 위장 사진 3. 색약인 사람이 이길 것입니다.전맹 시각장애인은 마우스 포인터와 초점을 볼 수 없으므로 키보드만을 사용해서 웹을 탐색합니다. 키보드와 음성 낭독에 의존하지만, 키보드 기능을 정말 잘 다루죠. 그래서 키보드 접근성 문제를 해결하면 시각장애인뿐만 아니라 키보드를 능숙하게 사용하는 사람들의 사용성이 높아집니다. 소수의 특별한 요구사항을 해결하는 것이 모두를 위한 설계와 연결되어 있습니다.결국, 누구에게나 특별히 다른 측면이 있고 그것을 고려할 때 "모두를 즐겁게 하라!"라는 우리의 좌우명에 한 걸음 더 가까워질 수 있다고 믿습니다.도저히 풀 수 없을 것 같은 숙제웹 접근성을 소개할 때 많이 듣는 질문이 있습니다.장애인이 우리 서비스를 이용해요?매출에 도움이 돼요?시간과 비용이 많이 필요하지 않아요?이 질문에 대한 제 대답은 다음과 같습니다.이용한다면 기쁠 것 같아요.큰 도움은 안 될 거예요.조금은 그렇죠. 하지만 반환이 있어요.레진코믹스와 같이 이미지 기반의 콘텐츠를 서비스하는데 웹 접근성을 준수하려고 노력한다는 것은 무모한 도전에 가깝습니다. 왜냐하면, 현재로서는 전맹 시각장애인 고려가 없고 논의조차 쉽지 않기 때문입니다.하지만 달에 갈 수 없다고 해서 일찌감치 체념할 필요는 없겠지요. 쉬운 문제부터 하나씩 풀어 나아가길 기대합니다. 로켓에 올라탔으니까 금방 갈 수 있지 않을까요?W3C 표준을 우리 언어로W3C에서는 WCAG 2.1이라는 웹 콘텐츠 접근성 지침을 제시하고 있고요. 국내 표준 KWCAG 2.1 또한 있습니다. 국내 표준은 W3C 표준에서 중요도가 높은 항목을 우리 언어로 정리한 것이기 때문에 결국 어떤 지침을 선택해서 따르더라도 괜찮습니다.하지만 표준 문서는 너무 장황하고 전문 용어가 많아 다양한 분야 전문성을 가진 직원들과 함께 보기에는 한계가 있다고 생각했습니다. W3C 표준을 근간으로 하되 비전문가도 15분 정도면 읽고 이해할 수 있을 만큼 정리된 문서가 필요했고 레진 웹 접근성 가이드라인 사내 표준을 제안하고 공개하게 됐습니다.의미를 전달하고 있는 이미지에 대체 텍스트를 제공한다.전경 콘텐츠와 배경은 4.5:1 이상의 명도 대비를 유지한다.화면을 400%까지 확대할 수 있다.키보드만으로 조작할 수 있다.사용할 수 있는 충분한 시간을 제공한다.발작을 유발하는 콘텐츠를 제공하지 않는다.반복되는 콘텐츠 블록을 건너뛸 수 있다.모든 문서의 제목은 고유하고 식별할 수 있다.링크와 버튼 텍스트는 콘텐츠의 목적을 알 수 있다.섹션에는 의미있는 마크업과 헤딩이 있다.문서의 휴먼 랭귀지 속성을 제공한다.문맥 변경은 예측할 수 있다.폼 콘트롤 요소에 설명을 제공한다.실수를 예방하고 정정하는 것을 돕는다.HTML 문법을 준수한다.WCAG 2.1 지침의 1.1.1 항목 예를 들어 볼게요.All non-text content that is presented to the user has a text alternative that serves the equivalent purpose, except for the situations listed below. 사용자에게 제공되는 모든 텍스트 아닌 콘텐츠는 아래 나열된 상황을 제외하고 같은 목적을 수행하는 대체 텍스트를 제공한다.원문 표현보다 아래와 같이 다듬은 표현이 좋다고 보는 것이죠.의미를 전달하고 있는 이미지에 대체 텍스트를 제공한다.물론 사내 지침은 너무 단순하게 표현했기 때문에 지침마다 ‘부연 설명, 관련 예시, 기대 효과, 관련 표준, 평가 도구’ 텍스트와 링크를 간략하게 제공하고 있습니다. 사실상 W3C 표준에 대한 링크 페이지라고 생각해도 괜찮습니다. 사실이 그런걸요.맺음말레진 웹 접근성 가이드라인은 사내 유관 부서 담당자분들께 공유하고 동의를 얻어 사내 지침으로 결정하고 공개할 수 있게 됐습니다. 긍정적으로 검토해 주신 사우님들 감사합니다.레진 웹 접근성 가이드라인은 W3C 표준을 요약한 버전에 불과하므로 누구라도 복제(Fork), 개선 요청(Pull Requests), 문제 제기(Issues)할 수 있습니다."Design for all, amuse everyone!"
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오픈서베이 이건노 CTO가 ‘공동성장 가능해야 좋은 개발팀’이라 말하는 이유

오픈서베이 이건노 CTO(이하 폴)는 훌륭한 개발팀의 첫 단추로 ‘일단 매출이 나는 서비스 만들기’를 꼽는 현실주의 개발자입니다. 돈을 벌어야 생존 가능한 환경이 갖춰지고 이때부터 좋은 팀에 대해 고민을 할 수 있다면서요.  동시에 모두가 즐겁게 일하며 공동성장할 수 있는 팀이라는 이상을 꿈꿉니다. 지속가능한 서비스는 지속가능한 개발팀에서 비롯되는데, 즐겁지 않은 업무 환경에서는 그런 개발팀이 나올 수 없다고 믿기 때문입니다.  이런 현실주의적 몽상가는 주니어로 입사해 개발 조직 리더까지 지낸 이스트소프트에서의 경험으로 오픈서베이 개발팀을 리빌딩합니다. 구성원 모두가 즐겁게 일할 수 있는 환경을 위해 폴은 어떤 고민과 노력을 했을까요?   오픈서베이 이건노(폴) CTO   폴, 안녕하세요!  안녕하세요. 스타트업은 처음이라 직원 간 출퇴근 시간도 다르고 영어 이름으로 불리고 하는 게 익숙하지 않았는데, 17년 4월에 조인해서 벌써 만으로 2년째 다니고 있네요(웃음). 오픈서베이 개발팀을 총괄하고 있는 폴입니다.    현실주의적 몽상가의 오픈서베이 합류 계기가 궁금합니다(웃음).  경영진 미팅이었어요. 저는 주변 후배들이 이직 고민할 때도 그 회사의 경영진을 꼭 보라고 이야기하는 편인데, 제가 오픈서베이에 조인한 결정적인 계기도 하이(황희영 대표)와의 미팅이었어요. 하이를 만나보니 제품에 대한 애정이 정말 크다는 걸 느꼈어요. 대표가 제품에 애정이 많다는 뜻은 정말 하고 싶은 일을 한다는 의미잖아요. 사실 제품에는 관심 없고 주식, 엑싯 이런 거만 고민하는 대표도 있거든요. 그런데 하이처럼 제품에 애정이 정말 많은 대표가 있는 회사라면 저도 정말 믿고 다닐 수 있겠다고 생각했어요.  “대표가 제품에 애정이 많다는 뜻은  정말 하고 싶은 일을 한다는 의미라고 생각해요”   현재 개발팀 구성은 어떻게 되나요?  오픈서베이 개발팀은 현재 프로젝트 매니저 3명, 프론트엔드 개발자 2명, 백엔드 개발자 4명, 그리고 앱 개발자 2명까지 총 11명으로 구성돼 있어요. 최근 회사가 빠르게 성장하면서, 올해는 개발팀도 여러모로 성장하는 한 해가 될 것 같아서 기대됩니다.   팀이 성장하면 어떤 변화가 생기나요? 기업의 규모는 천차만별이지만 업무의 범위는 크게 다르지 않아요. 그러다 보니 인원이 적은 스타트업은 한 명이 얕고 넓게 일하는 구조인데, 회사가 성장하면서 직원이 늘면 각 구성원의 역할을 좀 더 세분화하고 전문화할 수 있게 돼요.  오픈서베이 개발팀도 기존에는 프로젝트 매니저가 기획·QA 등 다양한 역할을 모두 소화했다면 최근에는 좀 더 한 분야에 집중해서 깊게 일하는 식으로 역할의 변화를 주고 있어요. 그래서 서비스 기획자·백엔드 개발자·QA 엔지니어 등 다양한 직군을 채용하고 있고요.   오픈서베이 개발팀의 채용 정보를 알고 싶다면? (링크)   조셉(김경만 오베이 PM) 인터뷰를 보면, 개발팀 세미나 제도를 통해 긍정적인 영향을 많이 받은 것 같아요.  사실 세미나 자체가 주니어 개발자의 발언 기회를 위한 제도예요. 개발자는 스스로 제품이나 기술에 대해 주도적으로 고민할 때 역량이 극대화된다고 생각해요. 그런데 주니어 시절에는 아무래도 고민의 결과를 제품이나 기술에 반영하기 힘들죠. 세미나는 이런 갈증을 느끼는 주니어가 좀 더 의욕적으로 일할 수 있는 창구를 제공하기 위해 도입했어요. 구성원분들 덕에 우리 개발팀에는 잘 적용됐지만, 무작정 도입만 한다고 알아서 잘 작동하진 않는 것 같아요. 세미나가 주니어에게는 동등하게 업무 커뮤니케이션을 할 기회지만, 시니어에게는 사실 귀찮고 번거로운 일이 될 수 있거든요. 해왔던 대로 하는 게 편하다는 생각도 들 수 있고 새로운 기술을 팀에 적용하는 과정에서 드는 리소스도 크고요.    주니어 관점일 때는 생각지도 못했는데 이야기를 들어보니 그렇네요.  사실 저도 마찬가지예요. 저도 CTO이기 전에 개발자니까 주니어 개발자의 신선한 아이디어나 최신 기술을 업무에 적용해보고 싶은 마음도 있어요. 주니어분들의 세미나를 통해 저도 새롭게 배우는 점이 많아요. 그런데 CTO 입장에서는 이를 도입했을 때 우리 제품이나 업무 환경에 어떤 영향이 미칠지를 계산하지 않을 수 없어요. 좋아 보인다고 무작정 도입하면 문제가 터졌을 때 대처할 준비가 안 된 거니까 부담이 너무 크거든요.  그래서 이런 제도는 신중하게 도입하고 모든 구성원이 꾸준히 노력해야 잘 유지되는 것 같아요. 저도 간혹 이런 데서 내적 갈등이 생길 때마다 세미나 제도의 긍정적인 영향을 생각하며 이겨내는 편이에요(웃음). 실제로도 팀 업무 환경 개선이나 기술 수준 향상에 많은 도움이 되고 있고요.   “주니어에게도 고민 내용을 공유할 기회를 주려고 해요. 개발자는 주도적으로 제품을 고민할 때 역량이 극대화되거든요”    ‘코드리뷰’도 비슷한 제도라고 들었어요.  맞아요. 코드리뷰는 제품이나 소프트웨어의 변경사항을 체계적으로 관리하는 형상 관리의 일환이기도 해요. 오픈서베이 개발팀은 각 개발 담당자가 코드를 업데이트하면 슬랙에 자동으로 알림이 와요. 그럼 구성원들은 자유롭게 코드를 열어보고 의견을 내는 거죠. 여기서 담당자가 놓친 오류나 실수를 점검해 주거나, 더 효율적이고 경제적인 코드에 대한 의견을 주고받기도 해요.    그럼 코드리뷰는 보통 어떤 식으로 진행되나요?  마이너한 코드는 비대면 방식으로 온라인에서 수시로 리뷰를 진행하는데, 메이저한 코드 업데이트가 있을 때는 따로 회의를 열어서도 해요. 경우에 따라 방식은 다르지만 적극적으로 진행하려는 편이에요.  코드리뷰 제도를 도입하고 장려하는 이유는 명확해요. 개발자는 여럿이 함께 일할수록 시너지가 난다고 생각하거든요. 개발자 개인의 실력이 아무리 좋아도 본인이 작성한 코드의 오류나 실수를 다 잡아내기는 힘드니까요.  코드리뷰 자체가 구성원들이 의견을 주고받으면서 시스템 전반을 두루 이해하고 배우는 과정이기도 해요. 탄탄한 개발팀은 한명의 개발자가 하나의 시스템을 맡는 게 아니라 여러 구성원이 여러 시스템을 보조하는 구조거든요. 그래야 특정 담당자가 공백일 때 다른 구성원이 대신 문제를 처리해줄 수 있고, 개인의 부담도 줄어드니까요.  개발팀의 조셉과 로빈이 코드리뷰 중인 화면   그러다 자칫 잘못하면 서로의 감정을 상하게 하거나, 주니어를 향한 시니어의 훈육 공간으로 전락할 수도 있을 것 같아요.  그래서 어떤 제도가 좋다고 해도 무턱대고 받아들이면 안 된다는 생각을 해요. 도입에 앞서 서로 인신공격을 하면 안 된다거나 리뷰 내용은 공개된 채널에서만 주고받아야 한다는 등의 세세한 규칙을 정할 필요가 있어요. 코드에 대한 의견이 상대방을 헐뜯으려는 게 아니라 제품 개선과 모두의 성장을 위해서라는 상호 신뢰도 충분히 형성돼 있어야 하고요.    구성원들이 서로 자극을 주거나 보고 배우면서 함께 성장하는 팀을 지향하는군요. 정확히 맞아요. 개발자는 연차나 경력과 무관하게 개인별로 역량의 편차가 좀 있는 편이에요. 하나의 팀에 똑같은 수준의 역량을 갖춘 개발자만 모여 있는 게 오히려 부자연스러울 정도로요. 그래서 서로 다른 역량을 가진 팀원들이 함께 일할 때 시너지가 날 수 있는 방법이 필요해요.  저도 예전에는 이렇게 생각하지 않았어요. 일 잘하는 개발자에게 일을 몰아 주고 그 친구가 일을 다 하게 했죠. 거기에 따라 보상도 많이 주고요. 처음에는 일이 되는 것 처럼 보였는데 그런 식으로 한두 명이 일을 많이 하니까 금방 지치더라고요. 결국 서로 도와 가면서 팀으로 일하는 게 필요하더라고요.   그렇게 생각한 특별한 계기가 있나요? 개발팀장 시절에 새로 합류한 구성원 한명이 기억나네요. 좀 독특했어요. 에러·버그 등 문제가 생기면 원인을 파악하고 해결하는 개발업무를 ‘트러블슛(Trouble Shoot)’이라고 하는데, 그 친구는 다른 구성원이 담당하는 시스템의 트러블슛도 함께 고민하는데 시간을 많이 쓰더라고요.  사실 전 그때까지만 해도 팀원은 자신에게 주어진 일을 잘하면 되고 팀장은 역량에 맞춰 일을 잘 분배해주면 된다고 생각했어요. 그래서 이 친구 모습을 보면서 왜 자기 일은 안 하고 다른 사람 일을 야근까지 하면서 보고 있을까 생각했었죠.  그런데 시간이 지날수록 팀원들의 역량과 그 친구의 역량이 동반 성장하더라고요. 그것도 눈에 바로 보일 정도로 빠르게요. 서로 자극을 주고 함께 고민하면서 결국은 팀 전체가 성장한 거예요. 서로 시너지가 났던 거죠. 그러면서 자연스럽게 성과도 잘 나왔어요.   하지만 의지만으로는 자신의 업무를 넘어서 다른 구성원의 업무를 함께 고민하기는 힘들 것 같아요. 팀에서 함께 일할 수 있는 환경을 잘 만들어 주는 게 중요했던 것 같아요. 이슈 관리, 형상 관리, 버전 관리, 테스트, 릴리즈 등 개발과 운영을 위해서 필요한 기본적인 이해가 서로 있어야 해요. 그리고 개발 업무에만 집중할 수 있게 빌드, 배포와 같은 반복적인 업무의 자동화나 운영 툴 개발과 같은 것도 중요합니다.  그리고 가장 중요한 건 서로에 대한 배려심이라고 생각해요. 이번에 도와주고 다음에 도움을 받고 하는 서로에 대한 배려가 없다면 함께 일하는 문화는 자리 잡을 수 없어요. 일이 나뉘어 있기도 하지만 결국 같은 목적으로 일하고 있는 동료와 팀이라는 것을 알고 서로 배려해 주는 거죠. “좋은 제품은 좋은 개발 환경에서 나온다고 생각해요.  그래서 좋은 환경을 만들어주고 싶어요”   레드(김승엽 개발자) 인터뷰만 봐도, 로빈(권장호 개발자)를 통해 자극을 받아 공동성장하는 모습이 인상적이더라고요. 폴은 이런 레드에게 팀장을 넘어 멘토로서도 다양한 조언을 해주려는 것 같아요. 개발팀 구성원들이 회사 안에서의 성장에 갇히길 바라지 않아요. 좋은 인연으로 만났는데 회사라는 틀 안에서 팀장과 팀원 관계로 한정할 필요는 없다고 생각해요. 틀을 벗어나면 제가 할 수 있는 조언의 범위도 넓어지고 깊이도 훨씬 풍부해지기도 하고요. 인생 관점에서 조언해줄 수 있잖아요. 그럼 반대로 저도 레드를 비롯한 다른 구성원들을 통해 많이 보고 배울 수 있게 돼요.    쉽게 가지기 힘든 생각 같은데, 폴의 주니어 때 팀장님을 통해 배우신 건가요? 아니요. 사실 저는 팀장님과의 기억이 많지 않아요. 주니어로 입사한 지 2년 만에 엉겁결에 팀장이 됐거든요. 처음에는 기존 팀장님이 갑작스럽게 자리를 비우면서 팀장 업무를 임시로 맡았어요. 이때는 인사권 같은 건 전혀 없고 그냥 팀 업무를 할당받아서 각 구성원에게 배분하는 역할만 잠깐 한다고 생각했죠. 그런데 회사에서 “이왕 한 거 너가 계속해라”라며 아예 팀장을 시켜버리더라고요. 그때는 많이 당황했어요. 저도 완전 주니어일 때라 좋은 팀장님 밑에서 이것저것 배우고 싶었거든요. 그런데 이렇게 일찍 팀장이 되면서 이젠 내게 가르쳐줄 사람이 없는 걸까 싶어서 앞이 깜깜했어요 “나도 개발 잘할 수 있는데 왜 매니저 역할을 주는 거지? 내가 개발을 잘 못 한다는 건가?”라는 삐뚤어진 생각도 했고요. 얼마나 막막했으면 구글에 ‘팀장이 하는 일’ 같은 걸 검색한 적도 있어요(웃음).   위기를 어떻게 극복했을지 궁금해요. 그 과정이 지금의 폴 인사 철학에 많은 영향을 줬을 것 같아요.  그래도 어쨌든 팀장 일을 해내야 하니까 시선을 좀 넓혀봤어요. 제게는 이제 직속 팀장은 없지만 저보다 경력 많고 실력 좋은 선배 개발자가 팀원으로 있었고, 다른 팀에 훌륭한 시니어 개발자나 선배 팀장님도 계셨죠. 시선을 넓히니 오히려 제가 보고 배울 사람이 더 많더라고요. 그분들에게 궁금한 걸 적극적으로 묻거나 보고 배우면서 중요한 시기를 잘 보낼 수 있었던 것 같아요.  그때 처음으로 깨달은 게 아닐까 싶어요. 제가 엉겁결에 팀장이 되면서 다른 많은 분들을 보면서 보고 배운 것처럼, 팀원들도 꼭 팀장이 아니더라도 다른 팀원들을 서로 보고 배우면서 긍정적인 자극을 받으며 성장할 수 있다는 걸요. ‘팀장은 팀원에게 가르쳐주는 사람이야’란 생각에 갇혀 있었으면 절대 깨닫지 못했을 것 같아요. 얘기를 해보니 정말로 저 난관을 통해서 지금과 같은 생각을 할 수 있게 된 것 같네요(웃음).  “팀장과 팀원이라는 틀을 벗어나면 훨씬 풍부하게 긍정적인 자극을 주고받을 수 있어요”   폴의 경험과 고민이 결국은 팀 업무 환경이나 문화를 통해 드러나는 것 같네요. 그렇게 봐주시면 정말 고맙죠. 사실 어떻게 하면 더 일하기 좋은 회사와 팀을 만들 수 있을지는 계속 고민되는 부분이에요. 돈 많이 주는 회사가 일하기 좋은 회사라고 간단히 생각해버릴 수도 있는데, 저는 일하기 좋은 회사를 이루는 요건은 좀 더 다양한 것 같거든요. 일단 하는 일이 어떤 가치를 가지고 있고 이것을 쓰는 사람들에게 어떤 가치를 제공해 주는지 알고 있어야 해요. 그래야 내가 하는 일에서 보람을 찾을 수 있으니까요. 물론, 회사에서도 보람을 가질 수 있는 방법을 함께 고민해 줘야겠죠.  보람만으로 회사에 다닐 수 없으니 역세권 사무실, 맛있는 커피, 좋은 경영진, 좋은 팀원 등 중요한 요건들이 엄청 많은데요. 오픈서베이는 서로에게 자극을 주거나 보고 배우며 스스로 성장할 수 있는 좋은 구성원들이 많은 것 같아요. 저도 요즘  구성원들에게 많이 배우고 있습니다.    마지막 질문입니다. 좋은 팀을 위한 폴의 역할은 무엇인가요?  장점을 찾아 주는 게 저의 중요한 일이죠. 잘하는 일을 해야 역량도 극대화되거든요. 장점이 없는 사람은 없다고 생각해요. 장점을 잘 모르는 친구들이 있는데 이런 친구들의 장점을 찾아주고 또 그 장점이 회사에서 잘 발현되도록 도와주는 조력자 역할을 잘 해내는 게 제가 할 일이라고 생각해요.  좋은 장점이 잘 발현되면 개발자는 한 단계 더 성장할 기회가 생겨요. 예를 들어 초기 제품 기능을 빠르게 잘 만드는 게 장점인 친구는 신사업 중심의 일을 할 수 있게 해주면 그 역량이 잘 발현되거든요. 거기서 가치를 인정받고 탄력이 붙으면 지속적으로 좋은 성과를 낼 수 있게 되고요. 이 과정을 저는 “알을 깨고 나온다”라고 표현하는데, 이렇게 알을 깨고 나오면 좀 더 제품이 주는 본질적인 가치를 알게 된다고 생각해요. 개발자로서 일하는 가치와 방법을 알게 되는 거죠. 그런 만큼 오픈서베이의 예비 구성원분들도 좋은 자극을 받으며 성장할 수 있는 계기가 되셨으면 좋겠어요. 회사를 그저 출근해서 일만 해주고 돈을 받아가는 공간이라고 생각하면 회사 다니기가 우울하잖아요. 사람마다 얻어갈 수 있는 건 다 다르겠지만, 긍정적인 영향을 받아 성장하는 계기가 오픈서베이가 될 수 있을 것같아요.    “폴과 함께 즐겁게 일하고 싶으시다면 지금 바로 오픈서베이 입사지원을 해보세요”  
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프로그래밍에는 왜 창의성이 필요하다고 할까요?

왜 프로그래밍에는 창의성이 필요하다고 할까요? 실제로 프로그래밍을 하다 보면 복잡한 문법을 이해하고, 암호 같은 에러를 차분히 해결해야 하니, 오히려 수학적이며 논리적인 사고가 더 필요해 보입니다. 그런데도 프로그래밍이 창의적이어야 하는 이유는 하나의 프로그램을 만드는 답이 여럿이기 때문입니다.답이 하나여도 가르치기 어려운데, 다양한 방법을 어떻게 가르쳐야 하는 걸까요? 또, 기상천외한 학생들의 코드를 보며 이해하고 교육하는 것이 얼마나 긴 시간이 필요하며 어려운 일인가요? 어디서부터 해결해나가야 할지 막막합니다.Elice 리서치 팀에서 하는 일 중 하나는 학생들의 수많은 코드 중 비슷한 타입들을 추려내는 것입니다. 코드를 몇 가지 타입으로 추려내고 나면, 선생님은 학생 하나하나의 코드를 보고 교육하는 것이 아니라, 비슷한 형태의 코드를 작성한 학생 그룹 전체에게 적절한 피드백을 줄 수 있습니다. 이렇게 그룹 전체에게 피드백을 준다면 선생님은 같은 시간에 더 많은 학생을 교육할 수 있을 것입니다.그럼 이제, 비슷한 코드를 어떻게 찾아내서 분류할지 이전 연구를 보며 알아봅시다. (현기증이 날 수 있으며, 다 이해할 수 없어도 괜찮으니 걱정하지 마세요!)지프의 법칙과 숙제 제출 패턴자연어 처리(Natural Language Processing;NLP)를 배울 때 자주 거론되는 사람이 있습니다. 바로 미국의 언어학자인 조지 킹슬리 지프George Kingsley Zipf인데, 이 사람이 만든 지프의 법칙은 자연적으로 일어나거나 생성되는 특정 정보들이 일정하게 나타내는 경향을 나타낸 것입니다. 지프는 영어로 된 텍스트를 분석하던 도중, 자주 쓰이는 단어를 순서대로 나열하면 각 단어의 빈도는 그 단어의 출현 순위에 반비례함을 찾아냈습니다. 영어에서 가장 많이 사용되는 단어 1~3위가 “the”, “of”, “and” 인데, “the”는 “of”의 약 두 배, “and”의 약 세 배의 빈도를 보입니다.이것을 수학적으로 표현하면, 일정 크기 이상의 영어 말뭉치(corpus)에 들어 있는 단어들의 개수를 전부 세서 그 단어들을 가장 많이 쓰이는 것부터 순위를 1위부터 나열했을 때, 특정 단어의 순위가 k 라면 (즉 전체에서 k번째로 많이 쓰인 단어라면) 그 단어가 말뭉치에서 쓰인 개수는 1/k에 비례한다는 것입니다. 이것을 그래프로 그려보면 다음과 같습니다. 재미있는 사실은, 여기에서 x축과 y축에 log를 씌워 보면 (이것을 log-log scale로 변환한다고 합니다.) 다음과 같은 직선 형태로 변환된다는 것입니다.이것이 도대체 숙제 제출과 무슨 관계가 있길래 이렇게 장황한 설명을 한 것일까요? 위에서 나온 지프의 법칙을 기억하시나요? 학생이 낸 숙제를 채점하다 보면 꽤 많은 학생이 비슷한 방식으로 숙제를 푸는데, 제출된 풀이 방식들을 비슷한 것끼리 묶어 분석해 보니, 이것 또한 지프의 법칙을 따른다는 것이 발견되었습니다. 예를 들어 가장 인기 있었던 풀이 방식으로 100명이 숙제를 제출했다면, 두 번째로 인기 있는 풀이 방식으로는 약 50명이 숙제를 제출했다는 뜻입니다.여기서 우리가 찾아낼 수 있는 인사이트는 무엇일까요? 첫째, 학생들의 숙제들을 비슷한 것끼리 묶을 수 있다면, 그리고 이 분류를 컴퓨터로 자동으로 할 수 있다면 조교가 채점하거나 코멘트를 할 때 써야 할 시간이 상당히 줄어들 것입니다. 둘째, 방법 서너 개에 대해서만 어떻게 채점할지 혹은 어떻게 코멘트할지에 대해 준비를 해놓으면, 그걸로 숙제 대부분을 채점/코멘트할 수 있을 것입니다. 대다수의 숙제는 몇 가지 인기 있는 풀이방식으로 만들어졌을 것이기 때문입니다.그러면 이제 다음 문제는, ‘비슷한 풀이 방식으로 푼 프로그램 코드’를 어떻게 찾아낼 것인가? 를 고민해봅니다. MIT의 Elena Glassman은 이에 대한 해법으로 Overcode를 제시했습니다.Overcode뉴스 기사나 책, 블로그 글 등 자연어로 이루어진 텍스트 데이터를 분석하고, 여기에 어떤 주제가 들어있는지 밝혀내는 연구는 많이 진행 됐습니다. 이를 위한 머신러닝 알고리즘 중 하나가 토픽 모델, Topic model 입니다(토픽 모델에 대해서는 다른 글에서 자세히 다룰 예정입니다). 그러나 토픽 모델링을 프로그래밍 문제에 실제로 적용하기는 쉽지 않습니다. 코드에 사용되는 문법이나 키워드가 자연어와 1:1로 매칭되지 않기 때문에, 기존에 자연어에서 사용되던 모델을 그대로 사용할 수 없기 때문입니다. 가령, 슬쩍 보면 무척 달라 보이는 아래 두 파이썬 코드는 사실 완전히 같게 동작합니다. 이 두 코드를 (사람들이 일상생활에서 사용하는) 자연어를 분석하는 모델로 분석한다면 제대로 된 결과를 낼 수 없는 건 당연합니다.def fibonacci(): parents, babies = (1, 1) while babies < 100 xss=removed>fibonacci()def fib(parents, babies): ‘’’ parents = 1 babies = 1 ‘’’ while True: print ‘This generation has {0} babies’.format(babies) parents = babies # set parents as babies babies = parents + babies # recursively add number of babies if babies >= 100: break fib(1, 1)Elena Glassman이 제시한 Overcode의 목적은 비슷한 로직으로 만들어진 프로그래밍 코드들을 모으는 것입니다. 이제 Overode가 어떻게 작동하는지 간단하게 소개하도록 하겠습니다. 가장 먼저 수행되어야 하는 것은 서로 다른 형식으로 쓰인 소스 코드들을 정리하는 것입니다. 소스코드 정리에는 주석 제거, 줄 및 공백/들여쓰기를 일정하게 맞추는 작업 등이 포함됩니다.Image from Overcode하지만 이 작업만으로는 충분하지 않습니다. 거의 같아 보이는 코드도 실제로 프로그램을 실행하기 전까지는 같은지 알 수 없고, 꽤 달라 보이는 코드도 실제로는 완전히 같게 동작할 수 있기 때문입니다 (여기서 같게 동작한다 함은, 결과를 같게 내는 것 이상으로 결과를 내는 중간과정이 완전히 같다는 것을 의미합니다). 다시 위로 돌아가, fibonacci() 함수와 fib(parents, babies) 함수를 살펴봅시다. 위 두 코드는 기존의 자연어 처리 기법에 따르면 완전히 다른 프로그램일 것입니다. 변수명이 달라서가 가장 큰 이유일 텐데, 사실 컴퓨터의 입장에서 변수는 어떤 값을 할당하는 공간에 불과하며, 그 공간에 어떤 이름을 붙이느냐는 중요하지 않습니다. 코드를 작성하는 것이 사람이기 때문에 공간에 편하게 이름을 붙이는 것뿐입니다. 서로 다른 프로그램에서 어떤 변수가 서로 같은 역할을 하는지, 컴퓨터가 알아내려면 어떻게 해야 할까요? (컴퓨터는 창의적이지 않습니다!)Image from OvercodeElena가 제시한 방법은 프로그램을 실행하면서 변수의 값이 어떻게 바뀌는지를 추적한 것입니다. 아래 두 코드를 보고, 한번 머릿속으로 프로그램을 실행해 봅시다. 학생 B의 코드는 for문으로 5의 3승을 계산했고, 학생 C의 코드는 while문으로 5의 3승을 계산한 것입니다. 학생 B의 코드가 실행됨에 따라 r이라는 변수가 어떻게 변하는지, 학생 C의 코드에서 result가 어떻게 변하는지 확인해보면 둘 다 1 → 5 → 25 → 125 의 값을 가지게 됩니다. 그렇다면 컴퓨터는 이렇게 판단할 수 있습니다. “B의 코드에서의 변수 r과 C의 코드에서의 result가 완전히 같은 방식으로 변하니, 같은 의미로 사용된 것이다.”Image from Overcode이제 같은 의미를 가지는 변수들을 알아냈다면, 컴퓨터는 쉽게 가장 “흔한” 이름으로 변수의 이름을 바꿔치기 합니다. 그러면 처음에 서로 다르게 보였던 코드들도 이제 같아질 것입니다.물론 이것이 다는 아닙니다. 예를 들어, 간단한 테스트 케이스들을 통해 결과를 비교함으로써 변수를 분석하기 전에 먼저 거르는 방법, 너무 흔한 변수들을 처리하는 방법 (예를 들어 완전히 다르게 동작하는 코드들에서도 반복문에서 사용되는 인덱싱 변수들은 같이 변화할 것입니다), 한 변수가 다른 의미론적으로 두 번 사용되는 경우 처리하는 방법… 등이 논문에는 더욱 자세히 적혀있습니다. 궁금한 독자들은 한번 논문을 읽어보도록 합시다.남은 문제들Elena가 제시한 방법은 위에서 보여준 예제와 같은 간단한 코드에서 꽤 잘 동작합니다. 예를 들어, 다음과 같은 문제들이 있습니다.a의 b승을 구해서 리턴하는 프로그램N번째 피보나치 숫자를 리턴하는 프로그램다항식의 미분 결과를 리턴하는 프로그램하지만 대학교에서 1학년만 넘어가더라도 이런 간단한 프로그램 과제는 내지 않습니다. 예를 들어 Elice에서 교육 중인 기초 프로그래밍/ 프로그래밍 유치원 수업을 듣는 학생들은 매우 많은 실습문제를 풉니다. 여기에서 푸는 과제들은 초반 몇 주가 지나면 이 정도의 간단한 프로그래밍 수준을 뛰어넘기 때문에, 코드가 꽤 길어지고 다양성이 생기게 되는데 이런 경우 이 방법은 잘 동작하지 않습니다.또 다른 문제는, 이 방법이 “동작하는” 코드에서만 작동한다는 것입니다. 예를 들어, 수강생들이 아직 기초 문법을 배우고 있다면? 제대로 실행도 되지 않는 코드를 만들었을 때, 비슷한 실수를 한 사람들끼리 묶어주고 싶다면? 아쉽게도 Elena가 제시한 방법은 이렇게 에러가 나는 코드에서는 동작하지 않습니다. 코드가 실행되지 않는다면 변수의 값의 변화를 추적할 수 없기 때문입니다.마치며이번 포스트에서는 학생의 제출 코드를 비슷한 것끼리 묶는(Clustering하는) 방법에 대해 간단하게 살펴 보았습니다. 학생이 낸 비슷한 답안을 모아주는 솔루션은 수학 문제 같은 단답식 문제, 혹은 영어 에세이같은 자연어에 대해서는 이미 상용화가 되어 있습니다. 영어 에세이의 경우 여러분들이 가장 친숙할 만한 상용화된 솔루션은 아마 copy detector일 것입니다.하지만 프로그래밍 코드의 클러스터링은 연구가 계속 진행되고 있습니다. 앞서 말했듯 코드에서 한 글자 한 글자가 가지는 의미가 자연어에서 가지는 알파벳과는 완전히 다르기 때문이기도 하고, 정말 실행을 해 보기 전까지는 어떻게 동작하는지 예측하는 것이 매우 어렵기 때문이기도 합니다. Elice 리서치 팀에서도 프로그래밍 코드에 대한 분석을 자동으로 수행하는 머신러닝 연구를 수행하고 있습니다. 이러한 기술을 통해 선생님이나 조교가 학생을 더욱 효율적으로 지도하고, 컴퓨터의 도움으로 지도에 아낀 시간을 한 단계 더 개인화된 도움을 주도록 하는 것이 Elice의 목표 중 하나 입니다.글쓴이김수인: KAIST 전산학부 박사과정 / Research Lead, Elice김재원: KAIST 전산학부 박사과정 / The Lead, Elice배휘동: KAIST 전산학부 박사과정 / Frontend Lead, Elice#엘리스 #코딩교육 #교육기업 #기업문화 #조직문화 #서비스소개
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Node.js - Event

Event(이후 '이벤트'로 통칭)Node.js(이후 '노드'로 통칭)는 이벤트 기반 비동기 방식으로 작동한다. 그러므로 노드를 잘 다루기 위해서는 이벤트에 대해 이해하여야 한다.노드에서 이벤트를 호출하고 여러 처리를 하기 위해서는 EventEmitter 객체를 상속받아 구현해야 한다.아래 예제 코드를 통해 EventEditter를 상속받은 객체를 가지고 이벤트를 생성하고 호출하는 등 여러 처리하는 법을 살펴보자.* 코드 복사붙여넣기가 필요한 경우 http://madeitwantit.tistory.com/32 에서 가능하다.EventEmitterEventEmitter 클래스는 events 모듈에 의해 정의되고 제공된다.EventEmitter = require('events');위와 같이 EventEmitter를 정의할 수 있다.EventEmitter의 메서드EventEmiter.on('이벤트 이름', '리스너 함수') - 지정한 '이벤트 이름' 이벤트에 '리스너 함수'를 리스너 배열 가장 끝에 추가한다. EventEmiter.once('이벤트 이름', '리스너 함수') - on() 메서드와 기능이 비슷하다. 다만 이 메서드로 등록된 리스너는 일회성으로 한 번 실행된 후 제거된다. EventEmiter.addListener('이벤트 이름', '리스너 함수') - on() 메서드와 같다.EventEmiter.emit('이벤트 이름'[, arg]...) - '이벤트 이름'  이벤트에 등록된 리스너 함수를 등록된 순서에 따라 호출한다. 이벤트가 존재한다면 true, 그 외에는 false를 반환한다.EventEmiter.setMaxListeners(n) - EventEmitter는 디폴트로 최대 리스너 수가 10으로 지정되어 있다. 10보다 더 많은 리스너를 등록할 때 사용한다. Infinity나 0을 지정하면 제한 없이 리스너를 등록할 수 있다.EventEmiter.getMaxListeners() - 현재 EventEmitter에 지정된 최대 리스너 수를 반환한다.EventEmiter.listenerCount('이벤트 이름') - '이벤트 이름'에 등록되어 있는 리스너의 수를 반환한다.EventEmiter.listeners('이벤트 이름') - '이벤트 이름'에 등록되어 있는 리스너 배열의 사본을 반환한다.EventEmiter.removeAllListeners(['이벤트 이름']) - 모든 리스너나 파라미터에 지정한 '이벤트 이름'의 리스너를 제거한다.EventEmiter.removeListeners('이벤트 이름', '리스너 함수') - '이벤트 이름'에 등록되어 있는 특정 '리스너 함수'를 제거한다. 같은 리스너가 여러 개 등록되어 있으면 이 메서드를 여러 번 호출해야 한다.EventEmitter의 이벤트'newListener' - 새로운 이벤트를 등록할 때, 추가될 리스너를 리스너 배열에 추가하기 전에 호출된다. 이벤트에 리스너가 전달되기 위해 이벤트 이름과 추가될 리스너가 전달된다.'removeListener' - 리스너가 제거된 후 호출된다.하단의 예제를 통해 newListener가 호출되는 시점에 대해 살펴보자.                                                              * 코드 복사붙여넣기가 필요한 경우 http://madeitwantit.tistory.com/32 에서 가능하다.참고문헌:모던 웹을 위한 Node.js 프로그래밍 - 윤인성Haruair (http://haruair.com/blog/3396)Node.js Documentation (https://nodejs.org/api)조대협의 블로그 (http://bcho.tistory.com/885)#트레바리 #개발자 #안드로이드 #앱개발 #Node.js #백엔드 #인사이트 #경험공유
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Humans of TODAIT : 전설의 전성윤을 만나다

‘Humans of TODAIT’의 두번째 주인공, 투데잇 안드로이드 개발자 전성윤을 만나봤습니다. 투데잇의 전설(★)이 된 그의 이야기를 함께 들어볼까요?(2016.08)✓ 전설윤, 그는 누구인가Q. 자기소개 부탁드려요.안녕하세요! 투데잇에서 안드로이드 개발자를 맡았던 전성윤입니다. 퇴사자 인터뷰를 하려니까 투데잇을 떠나는 게 정말 실감나네요. 작년 2015년 10월 경, ‘SW 마에스트로’ 과정에서 만난 분께서 대표님을 소개해주셨고, 좋은 인연으로 연결되어 투데잇과 함께 일하게 되었어요. 처음엔 안드로이드 개발자로 들어왔다가 지금은 안드로이드 개발 팀장직까지 맡고 있습니다. (당시 2016.08)Q. 투데잇을 떠나는 이유는 무엇인가요?사실 처음 입사할 때도 1년 정도 생각하고 있었어요. 일하다보니 투데잇이 너무 좋아져서 나가고 싶지 않았지만, 아무래도 군문제와 학교 복학 문제가 마음에 걸리더라고요. 그래서 여러 고민 끝에 할 수 없이 나가게 된 케이스예요. 결국 아쉽지만 이번 8월을 마지막으로 투데잇과 헤어지게 되었죠.Q. 별명이 전설윤이라고 하던데, 왜 전설이라고 불리는 건가요?저도 이번 인터뷰를 통해서 생각해보게 된 건데요. ‘전설’이라는 칭호가 지금은 한물 간 사람에게 붙는 것이 아닌가 싶어요. 다른 팀원분들이 들어오시게 되면서 자연스럽게 리즈시절이 지나게 되었죠. (웃음)다른 이유가 아니라, 혼자만 잘하는 것이 아닌 다 함께 잘하기 위해 애썼기 때문인 것 같아요. 업무에 있어 버려야 할 습관 같은 작업 처리 팁에 대해 새 팀원분들께 적극적으로 공유했고 적당한 선에서 체크해드렸어요. 7–8개월의 짬 덕분인지 기획 단계에서부터 개발 단계 때 준비할 것들이나 구현 방법들이 곧장 떠오르는 경지에 이르더라고요. 이런 점들이 다른 팀원분들이 좋은 퍼포먼스를 낼 수 있게 이끌어주는 역할을 했던 것 같아요. 또 그 분들도 잘 하는 방법에 대해 치열하게 고민했고 실제로도 다들 너무 잘해주셔서 결론적으로 이제는 혼자가 아닌 다 함께 잘하게 된 거죠.✓ 보안 전문가에서 투데잇 안드로이드 팀장으로 레벨 업!Q. 투데잇 안드로이드 팀장까지, 성윤님의 입사 초반부터 지금까지 업무 성장과정이 듣고 싶어요!입사 초기에는 솔직히 맘고생 많이 했어요. 내가 지금 당장 회사에 기여할 수 있는 점이 무엇일까 의욕적으로 많이 고민했지만, 그에 비해 개발 능력은 많이 떨어졌죠. 초기에는 무엇보다 제 개발 능력 수준에 대해 정확히 몰랐고 커뮤니케이션하는 방법이 미숙했던 것 같아요. 그 때마다 대표님, 개발팀장님께서 진심어린 피드백과 따끔한 조언을 계속 해주셔서 해결할 수 있었죠. 두 분의 노력덕분에 중반부터는 업무 처리 능력도 커뮤니케이션 능력도 많이 향상됐어요,이후에 본격적으로 개발자분들이 더 들어오고 협업이 시작되면서 1인 개발자에서 2인 개발자 체제로 바뀌게 되었고, 자연스럽게 그에 따른 새로운 이슈들이 생길 수 밖에 없었어요. 다른 개발자분들에게 업무 분담하고 리드하는 부분에서 어려움을 느꼈지만, 함께 잘 해결해나갈 수 있었죠 지금은 기획적인 틀을 잡고 누군가에게 일을 맡기고 내 일을 해내고 하는 여러 부분에서 팀장의 위치에서 역할을 잘 해내는 것 같아요. (웃음)Q. 그렇다면 특별히 힘들거나 어려웠던 일정은 무엇이 있었나요?되게 좋은 질문이에요! 전 개발자다보니까 이런 질문이 너무 좋네요. (웃음)구매페이지와 그룹 기능 작업이 좀 힘들었어요. 그 중에서도 프로버전 구매페이지 작업이 가장 힘들었는데요. 작업 자체가 힘들다기보다는 구매페이지에서 에러가 나면 유저의 신뢰도에 큰 영향을 주기 때문에 한치의 실수도 용납되지 않는 부분이라는 점이 부담이 됐죠. 처음엔 실수도 많았는데, 그 이후에 치밀하게 설계한 덕분에 두 번째부턴 버그가 터져도 바로 대처할 수 있었어요. 개인적으로 개발적으로 많이 성장한 느낌을 받았죠.그룹 기능 개발은 클라이언트 쪽에서 해결해야 하는 부분이 많아서 힘들었어요. 하지만 릴리즈 이후 유저분들이 격렬하게 환호해주신 덕분에 뿌듯하게 잘 마무리할 수 있었죠. 두 작업 다 힘들었지만, 굉장히 보람됐던 작업으로 기억에 남아요.Q. 유저들의 피드백을 보면서 얻은 게 많다고 하던데, 좀 더 말해주세요!“실제 유저와 소통하고 친근한 서비스를 제공하려고 노력하다보니 유저들의 피드백이 얼마나 소중한 건지 알게되더라구요.”투데잇을 다니기 전까지만 해도 저는 별 5개 짜리 리뷰가 당연하게 받아야할 칭찬이라고 생각했어요. 그래서 사실 크게 반응하지 않았었는데, 실제 유저와 소통하고 친근한 서비스를 제공하려고 노력하다보니 유저들의 피드백이 얼마나 소중한 건지 알게되더라구요. 당연히 좋은 피드백은 정말 힘이 많이 되었고, 좋지 않은 피드백도 굉장히 감사했어요. 사실 유저 입장에서 그냥 지워버리면 그만인건데, 우리 앱의 장점을 알아봐주시고, 개선할 점을 말해주시고 또 기다려주시는 거잖아요. 그런 유저분들 보면서 빨리 개선해드리고 싶단 생각이 들죠. 그 어떤 피드백보다 더 큰 동기부여가 되더라고요.✓ 투데잇 TALK“투데잇팀은 서로 부담없이 정말 효율적으로 커뮤니케이션을 해서 어떻게 하면 서로의 업무 컨텍스트를 빠르게 마무리할지 고민해요.”Q. 투데잇의 힘은 이거다!음 투데잇의 힘은 서로를 존중하고 커뮤니케이션을 중시하는 데에서 나오는 것 같아요. 결국 모든 문제의 결착점은 커뮤니케이션이거든요. 사소한 거라도 시기에 맞춰서 커뮤니케이션이 되어야 하는데, 개발팀과 비개발팀간의 커뮤니케이션이 사실 어렵잖아요. 하지만 투데잇팀은 서로 부담없이 정말 효율적으로 커뮤니케이션을 해서 어떻게 하면 서로의 업무 컨텍스트를 빠르게 마무리할지 고민해요. 누군가 못한 부분이 있더라도 절대 무시하지 않고, 서로의 업무를 존중하고 정식적으로 피드백을 공유하면서 문제를 잘 해결하기 위한 고민을 하죠.Q. 투데잇에서 제일 기억에 남는 순간이 있다면?투데잇에서는 많이 힘들었을 때부터 행복했을 때 그리고 소소한 일상들까지 전부 다 기억에 남아요. 워크샵이라고 가평에 가서 일한 적이 있었는데, 정말 놀지도 못하고 거의 일만했거든요. 근데 밖에 나와서 그런지 그 자체가 너무 재밌었어요. 일하면서도 되게 색다르고 즐거웠죠. (웃음) 제주도로 워크샵 갔을 때도 너무 재미있었고, 정말 매일 매순간이 기억에 남아요. 팀 분위기가 너무 좋아서 그런지 특별한 일들 뿐만 아니라 개발팀 회의할 때나 회사 메신저에서 웃고 떠들고 했던 것들처럼 아주 소소한 일상들까지 모두 에피소드였던 것 같아요. 깜짝 생일파티도 그렇고 되게 예정없이 나온 에피소드가 많았거 든요. 그런게 진짜 참된 에피소드 아닐까요?✓ 마지막으로…Q. 애정이 컸던 만큼 투데잇을 떠나기 많이 아쉬울 것 같아요.네 많이 아쉽죠. 전 투데잇에서 10개월 동안 정말 하루종일 개발만 했어요. 일 하는 게 너무 좋아서 거의 자취하다시피 야근도 매일 했었거든요. 좋아하는 사람과 좋은 분위기에서 재밌게 일하기도 했고, 또 어떤 목표를 이루기 위해 정말 치열하게 고민하고 일할 수 있었는데 이 부분들을 더이상 느끼지 못한다는 점이 많이 아쉬워요.음 아쉬운 사건을 말하라면, 맨 처음으로 앱 안에 코틀린을 적용해볼 때 너무 시간을 오래 끌었던 일이 있었어요. 잘 적용시킬 방법에 대해 혼자 고민하고 정리해보다가 늦어졌었는데, 다른 분들 일정에 피해를 준데다가 실수도 한두개가 아니었거든요. 그 때 제가 계획대로 잘 처리했으면 마케팅적으로나 여러 시도들을 해볼 수 있지 않았을까?하는 아쉬움이 들죠. 결국 개발자가 세운 일정에서 해내는 여부에 따라 회사에 큰 영향이 가고, 다른 팀에도 막대한 영향이 갈 수 있다는 걸 뼈저리게 깨달았어요. 그래도 이 사건 덕분에 업무적으로도 많이 성장할 수 있었던 것 같아요. 몸소 당해봤으니 그럴 수 밖에 없죠. (웃음)Q. 투데잇을 떠나며 마지막으로 하고 싶은 말이 있다면?“충분히 치열하게 일했고 다함께 즐겁게 소통하면서 일했기 때문에 언젠가 또 다시 만나지 않을까 싶어요.”개인적으로 아쉬운 점은 있지만, 충분히 치열하게 일했고 다함께 즐겁게 소통하면서 일했기 때문에 언젠가 또 다시 만나지 않을까 싶어요. 모든 투데잇 사람들과 연을 이어가고 싶기도 하고 특히 대표님께 보답하고 싶다는 마음이 크거든요. 처음 들어갔을 때, 아무 준비 안 돼있는 상태였던 절 믿어주시고 함께 일할 수 있는 기회를 주셨어요. 앞서 말한 것처럼 일하면서 초반에 실수도 많이 했는데 꾸준히 믿고 지금의 포지션까지 저를 밀어주셨다는 점이 너무 감사하거든요. 대표님께 보답하자! 투데잇에 보답하자!가 마지막으로 하고 싶은 말이에요. 저 나가더라도 아는 척해주셔야 해요..!Q. 투데잇을 꿈꾸는 개발자에게 한마디!음 투데잇에 들어오는 건 어쩌면 쉬울 수도 있어요. 저 같은 경우 30분 정도 면접을 보고 당일에 바로 함께하기로 했거든요. 하지만 중요한 건 본인이 ‘함께 성장하고 싶은 사람’인가?에 대해 생각해보셔야 해요. 또 투데잇과 방향성이 맞는지 스스로 생각해보고, 성장하기 위해선 어떤 태세를 취해야 하는지 고민해보아야 하죠. 만약 이런 성향이 맞지 않는 사람이라면 아마 들어오시더라도 투데잇과 잘 맞지 않아서 힘들 수도 있거든요. 투데잇에 들어오고 싶은 분들은 이런 부분들에 대해 한 번 깊게 고민해보셨으면 좋겠어요.#투데잇 #팀원소개 #팀원인터뷰 #팀원자랑 #기업문화 #조직문화 #개발자 #개발팀

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