주변을 둘러보면 ‘생산성’이 뛰어난 사람이 한 명씩은 있다. 그들은 동시에 여러가지 것들을 진행하는데 결과마저 좋다. 심지어 커뮤니케이션 능력도 뛰어나기 때문에 그 팀은 팀워크도 최상이다. 옆에서 보고 있노라면 그렇게 많은 프로젝트와 커뮤니케이션을 성공시키는 ‘비결’이 궁금해진다. 그들은 정말 DNA가 다른 걸까? 아니면 후천적으로도 가능한걸까. 회사에서 동료들에게 좋은 평가를 받는것은 결코 중요하다. 지금부터 모두의 이익이 최상이 되는 방법, 모두의 피해를 최소화 하는 지혜로운 해결책을 도출 할 수 있는 1% 협업러의 커뮤니케이션 스킬 5가지를 공개한다. 1. 열정 에너지를 가진 매력적인 동료가 되자.이름만 떠올려도 같이 일하기 불편한 동료가 있는가 하면, 이름만 떠올려도 같이 일하고 싶게 만드는 동료가 있다. 그리고 방금 떠올린 같이 일하고 싶은 동료들의 공통점을 뽑자면 ‘열정’이라는 키워드가 잘 어울리는 사람일 것이다. 매사에 ‘열정’적인 에너지를 가진 사람이라면, 누구든 같이 일하고 싶게 만드는 매력과 이끌림을 가진 사람이라고 볼 수 있다.“열정은 나도 모르게 전염된다.” 재미있는 사실은 열정이 부족한 사람도, 열정이 넘치는 사람을 보면 끌리게 되어 있다고 한다. 무의식적으로 자신이 잊은 걸 상기시켜 주기 때문이다. 열정은 전염이 아주 강해서 주변인들에게 뜨거운 자극이 되고, 결국 조직의 분위기를 바꾸는 가장 큰 원동력이 된다고 볼 수 있다. 현재 내 열정이 조금 부족하다고 느껴진다면 열정 충만한 동료와 에너지를 함께 부딪히는 것도 좋다.“열정이 있는 사람에게는 매일이 천국이다.” 상위 1% 협업러들은 ‘열정’ 은 내가 가진 능력보다 더 큰일을 해낼 수 있게 만드는 힘이라고 한다. 그리고 그  열정을 지속적으로 유지할 수 있는 비결은 언제나 내가 하고 있는 일에서 가치를 찾는다고 답한다. ‘내가 하고 있는 일에서 가치를 찾는다 = 하고 싶은 일을 한다.’라는 말이 아니다. 나에게 어떤 일이 주어지던지 누군가가 시켜서 억지로 하는 것이 아니라 잘 해야 하는 이유를 스스로 찾으면서 그 업무를 해결하는 과정을 즐기라는 말이다.  2. 공감은 오아시스를 만든다.회사 내에서도 포식자가 들끓는 정글 같은 팀과 사막 속 오아시스 같은 팀의 차이는 무엇일까?그 해답은 공감에 있다.업무의 대부분은 분업되어 있다. 일을 하기 위해서는 다른 구성원과의 협업이 필수라는 얘기다. 협업은 구성원이 각자의 아이디어를 보태어 더 좋은 결과물을 만들어가는 과정을 거쳐가게 되는데. 이때 어떤 의견에 대해 공감하지 않고, 비판이나 무시를 거듭하면, 말해봐야 소용없다는 것을 학습한 구성원들은 새로운 아이디어를 내지 않게 된다. 이렇듯 업무와 공감은 땔 수 없는 것이다.공감이 없으면 커뮤니케이션도 없다.커뮤니케이션이 없으면 협업도 없다.취업포털 잡코리아가 직장 내 소통을 주제로 직장인 2860명을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면 직장인 79.1%가 직장 내 소통장애를 경험한 적이 있다고 답했다. 소통 장애가 겪으면 근로 의욕이 꺾인다는 응답이 44.0%에 달했다. 하지만 이 설문에서 더 집중해야 되는 부분은 바로 다음이다. 소통을 위해 가장 중요한 것을 묻는 질문에 설문자들은 공감 능력(28.4%)을 1위로 꼽았다.한국은 멕시코에 이어 OECD 국가 중 두번째로 노동시간이 긴 나라이다. 우리는 하루의 대부분의 시간을 회사와 일에 묻혀 산다. 워라벨이 강조되는 이 시대에도 여전히 회사생활은 우리 시간의 많은 부분을 차지한다. 얼굴에 웃음을 띄며 만나는 사람은 친구가 되고, 노기를 띄우며 만나는 사람은 적이 된다는 말이 있다. 전하는 말에 공감을 담아 자신과 상대 모두 잠시나마 힐링되는 회사 생활이 될 수 있기를 바란다. 3. ‘발전적 피드백’으로 팀의 업무 완성도를 S급으로 높이자.팀 단위로 공동 목표를 가지고 업무를 수행할 때 피드백을 하는 사람도 피드백을 받는 사람도 서로의 감정과 시간에 대한 소모가 크기 때문에 스트레스로 여기는 경우가 많다. 그러나  상위 1% 협업러들은 피드백으로 작업 완성도를 높이는 것을 일련의 업무 과정으로 여긴다. 발전적 피드백은 리더가 팀원에게 일방적으로 조언을 전달하는것이 아니라 직책을 떠나 서로 조언과 정보를 나눌 수 있는 상호 커뮤니케이션의 기회가 되어야 한다. 팀의 무한한 성장을 위해 피드백을 즐기는 상위 1% 협업러들은 피드백은 하는 사람도, 받는 사람도 즐거워야 한다고 말한다.2-1) 수정 피드백을 하는 입장일 때, 나는 A / B / C 중 어떤 모습일까?‘일 잘하는 사람 = 피드백을 잘하는 사람’이라는 공식이 성립되는 것은 아니다. 종종 일을 잘하는 사람 중에 본인의 능력이 타인보다 출중하다고 생각하여 기고만장한 태도를 가진 사람들은 대체로 팀원들을 존중하지 못하고 가혹한 피드백을 하는 경우가 많다. 같이 일하는 직원들의 자존감을 떨어뜨리는 피드백은 동기부여를 잃게 하는 독설일 뿐이다. 피드백은 ‘할 것인가, 말 것인가’보다 ‘어떻게 잘 할 것인가’를 고민하는 것이 더 중요하다고 한다. 작업자의 결과물이 부족하다고 느껴 수정 피드백을 할 때는, 작업 수행자의 의도를 간단하게라도 듣고 공감을 표시한 후 내 생각을 전달하는 것이 좋다. 1분 1초가 빠르게 돌아가야 하는 치열한 업무 시간에 C와 같이 긍정적 피드백의 힘을 기르는 것은 말처럼 쉬운 일은 아니다. 때문에 우리는 대부분 A or B와 같은 모습일 것이다. 그러나 태도가 차이를 만든다는 것을 명심하라. 피드백 사냥꾼이 될 것인지 상위 1% 협업러의 차이를 만들 것인지는 본인의 선택에 달려있다.   2-2) 부정적 피드백을 받았을때, 나는 A / B / C 중 어떤 모습일까?내 결과물에 부정적 피드백을 받았을 때 기분 좋게 수용할 수 있는 사람은 극히 드물다. 대부분 방어적인 태도를 보이거나 내 생각이 옳음을 증명하기 위해 피력하는데 급급하여 ‘갑분싸’ 상황이 발생하기도 한다. 이러한 상황이 반복되다 보면 서로 피드백을 주고받는 것이 부담스러워서 결국 더 좋은 조언을 주고받을 수 있는 무한한 기회를 잃게 된다. 내 결과물이 언제나 칭찬과 인정을 받을 수 있으면 좋지만 그렇지 못하더라도 피드백은 무조건 환영하는 태도를 가져라. 내가 잘하고 있는 것인지 확인받고 싶어도 수년 직장 생활 중에 제대로 된 피드백을 받지 못한 직원들도 수두룩하다. 피드백은 돈 한 푼 들이지 않고 내 결과물을 객관적인 시선에서 발전시킬 수 있는 절호의 기회다. 타인의 피드백을 내 것으로 만들어 ‘질적인 전환’을 즐기는 것이 상위 1% 협업러의 특급 노하우다.4. 신뢰의 기본은 약속을 잘 지키는 사람.회사에서 같이 협업하고 싶은 동료를 떠올려 보자. 대부분의 사람들은  ‘업무 능력이 뛰어난 동료’가 아닌 주어진  ‘업무 약속’을 성실히 잘 지키고 신뢰할 수 있는 직원을 떠올릴 가능성이 높다. 그렇다면 내가 동료들에게 신뢰를 받는 사람일까?라는 질문은 스스로에게 해보자. 평범한 직장인이라면 대부분 이런 생각을 거의 해본 적이 없을뿐더러, 자신 있게 ‘Yes’라고 대답할 수도 없을 것이다. 상위 1% 협업러들은 동료들에게 신뢰를 얻는 것이 기본 덕목이라고 말한다.■ 업무 마감일 하루 전, 나는 A / B / C 중 어떤 직원의 모습일까? 업무 약속의 가장 기본이 되는 요소 바로 ‘일정 관리’다. 회사에서 일정이라는 것은 단순히 날짜가 아니다. 조직이 목표로 한 기간 내에 원하는 프로젝트를 끝내기 위한 수단이다. 내가 일정 관리를 놓쳐 일이 늘어지는 만큼 함께 일하는 동료 또한 시간적 여유를 잃는 악순환이 반복된다. 일정은 상호 커뮤니케이션의 기본이 되는 약속이기에 기획자도 디자이너도 개발자도 정해진 일정 내에 약속한 수준의 결과물을 전달해 주어야 전사적으로 업무가 원활히 이루어질 수 있다. 아무리 뛰어난 업무 능력을 가지고 있더라도, 매번 마감일을 준수하지 못한다면 직원들은 모두들 당신과의 프로젝트에서 불안함을 느끼기 마련이다. 업무의 시작일과 마감일을 잘 지키는 것, 그것이야말로 회사의 동료들에게 신뢰받는 1순위라는 것을 명심하자.5. 평일은 ‘프로’답게, 주말은 ‘프리’하게상위 1% 협업러들은 평일과 주말의 균형, 즉 일과 개인 삶의 균형을 조화롭게 이루는 것이 매우 중요하다고 말한다. 평일 ‘프로’답게 일하고, 주말은 업무에서 해방되어 ‘프리’한 상태를 즐기는 것이 그들의 공통점이다. 즉, 일을 잘하는 사람은 노는것도 잘 논다는 말이 맞는 셈이다.5-1) 평일은 프로답게 : 금요일을 찝찝하게 퇴근하지 마라.    두 상황에서의 주말은 극과 극이다. 전자는 주말 리프레시를 위한 힐링의 출발선이라면, 후자는 몸은 집에 마음은 회사인 억울한 주말의 출발선이다. 주말을 주말답게 리프레쉬 해야 상쾌한 월요일 출근이 가능한데 해결하지 못한 업무들을 마음에 담아둔 상태로 주말을 업무 지옥으로 보낸다면 마치 14일 연속 출근하는 기분이 들지도 모른다. 금요일에 일을 완벽하게 마무리하고 퇴근 하기 위해서는 아래와 같은 3set 공식으로 일한다고 하니 참고해보자.월,화요일은 그 주에 가장 중요한 업무의 70% 이상을 몰입해서 다 처리한다고 한다. 월,화에 가장 중요한 업무를 빠르게 해결 해야 비교적 한 주가 여유로워지기 때문이다. 이때는 업무 몰입을 위해 회의, 미팅을 최소화 시기기도 하다. 수,목요일은 후 순위 남은 업무를 처리하면서 좀 더 여유를 가지고 마음으로 다양한 사람들과 회의도 하고 아이디어를 나눈다. 그리고 월+화 업무를 좀 더 디벨롭 시키면 더할 나위 없이 좋다. 마지막 금요일은 한 주를 돌아보는 가장 중요한 시간이다. 그 주의 good & bad를 정리하고 더 나은 차주 업무 계획을 세운다.  5-2) 주말은 프리하게 : 일 스트레스를 날리고, 더 재미있게 일하는 에너지!나에게 주어진 일만 잘 수행한다고 10년, 20년 인정받으며 롱런하는 직장인이 될 수 있을까요? 비즈니스 세계에서 더 인정 받기 위해서는 ‘협업’ 시너지를 잘 내는 것이 매우 중요하다고 생각합니다. 서로의 부족함을 채우고 장점을 극대화 하여 1+1 = 3을 만들 수 있는 1% 협업러가 되길 바랍니다. 마지막으로 최근 협업툴 플로우에서 1,429명 직장인 대상으로 진행했던 의미있는 설문조사 결과 리포트를 공유드리며 본 글을 마무리 하겠습니다.플로우 사용을 경험한 응답자 1,429명은 플로우 사용 전·후 ‘팀 협업’ 만족도와 ‘개인 업무 관리’ 만족도가 크게 개선됐다고 평가했다. 플로우를 사용을 통해 동료와의 협업 만족도는 22점 상승했다. 팀간 실시간 업무 진행 사항 한눈에 파악된다는 점이 긍정적으로 작용된 것으로 판단된다. 개인 업무 관리 만족도는 무려 31점이 상승했다. 응답자 1,429명은 이메일, 단톡방 사용 대신 플로우를 통해 하루 55분의 비효율적인 시간을 단축할 수 있었다고 대답했다.직장인 1,429명의 디지털 업무 경험 결과가 궁금하시다면지금 바로 신청하세요!👉선착순 신청하기

일이란 것이 내 맘대로 할 수 있는 것은 아니지만, 그래도 클라이언트를 선정하는 나름의 기준이 있어요. 1. 일단 도덕적으로 어긋나면 안돼요. 브랜딩은 회사의 영향력에 인피니티 스톤을 박아서 증폭시키는 역할을 해요. 나쁜 영향력이 증폭되면 울트론이 되기 때문에 그런 일을 벌이고 싶진 않아요.2. 애정하는 분야면 더욱 좋아해요. 요즘엔 블록체인이나, 핀테크관련 업계에 집중하고 있어요. 하지만 여행콘텐츠나 맥주나 독서, 인문 등등도 여전히 진행하고있죠. 전 이런 저런 일을 딱히 가리진 않지만 종종 넘나 어려운 분야가 있어요. 막 의료기기 분야나, 해양생물연구소같이... 너무 생소하고 어려운 분야는 머릿속에 그림을 그리기가 어려워요.ㅠㅠ3. 정당한 비용을 주고 정당한 퀄리티를 요구하는 곳을 선호해요. 일을 하다보면 아무리 고집있게 굴어도 사실 어느 정도는 더 해드리기 마련입니다. 이건 제가 착해서라기 보단 그냥 디자이너의 고질적인 집착에서 비롯되는 거죠. 사실 이런 점을 어느정도 감안하고 있어서 매번 따박따박 추가비용을 요구하진 않아요. 하지만 이런 호의를 둘리로 받아버리면 저도 얼음별대모험을 시켜드릴 거예요.  이번 프로젝트는 1,2,3번을 모두 충족하는 아주 애정하는 브랜드 '책읽찌라'의 리브랜딩이었어요. 애정하는 브랜드를 손댄다는 건 설레고 흥미돋는 일이죠. 제작은 로고와 패턴, 키비쥬얼과 목업제작, 가이드제작으로 진행되었답니당.일단 일하는 순서대로 늘어놓아볼께요.1. 이곳이 뭐하는 곳인지 이해해요. 책읽찌라는 이미 알고있는 곳이예요. 그러니 딱히 이해를 할 필욘없었어요. ... 1번은 건너뛰도록 하겠어요.(진짜 설렁설렁 쓴다.)2. 책읽찌라와 소비자의 관계를 규정해요. 책읽찌라는 동영상을 중심으로 책을 소개하고 있어요. 그걸 소비하는 층은 주로 2030일 거예요. 40대까지도 커버할 수 있다고 생각해요. 확실히 동영상콘텐츠는 연령대에 상관없이 이해하기 좋은 포맷이니까요. 음..책을 소개해주는 건 전문가와 수강생과 같은 느낌이 아니예요. 강의에 가서 책을 소개받진 않으니까요. 그렇다고 잡상인이나 광고같은 느낌도 아니예요. 책은 그렇게 사지 않죠. 책은 주로 친구나 지인의 소개를 많이 받아요. '요즘 읽을 책 없냐?''이거나 읽어봐.''오키'이런 식이 많아요. 조금 자세히 들어가면 주로 조금 형/누나/오빠/언니의 느낌이 강해요. 뭔가 되게 일 열심히하고 멋지게 살고있는 사람들이 추천해주는 책이면 나도 한 번 읽어볼까나~ 싶거든요. 그래서 지인이 지닌 둥글둥글한 느낌에 인생선배의 느낌을 결합해서 너무 귀욤하진 않게 형태를 잡기로 했어요. (하지만 귀여워요)3. 뚱글뚱글한 폰트느낌을 살려보았어요. 저건 참고로 폰트가 아니예요. 일일이 만든거죠. 노가다를 했어요. 간격조정이 진짜 힘들었어요. 전 타이포를 하는 디자이너는 아닌터라....꽤 다양한 분들의 도움을 받아야했어요. 좋은 타이포강의가 있다면 추천해주세요. 제발.4. 'ㅉ'에 포인트를 준 이유가 있어요. 책읽/찌라. 로 보통 이해하기 마련이예요. 책읽- 까지만 들어도 사실 어떤 브랜드인지 느낌이 온단말이죠. 원래 로고나 브랜드이름은 니 마음속에 그림을 박아주기 위해서 존재해요. 그래서 생소한 이름이면 익숙한 이미지를 붙이고익숙한 이름이면 무난한 이미지로 가죠.굳이 익숙한 이름에 익숙한 이미지를 붙여서 두 번 강조할 필욘 없어요. 그래서 '책읽'은 그냥 무난하게 냅뒀어요. 귀찮아서 그런게 아녜요. 절대Naver.반면 '찌라' 라는 느낌은 강세가 좀 있어요. '책'에서 한번 파열음을 내주고 '찌' 에서 된소리로 두 번 악센트가 들어가는 이름인지라 형태구성에서 'ㅉ'에 포인트를 주었어요. 의도를 한 건 아니겠지만 발음에 라임이 사는 것같아 스웩이 있어요.  5. 이제 색을 입혀보아요. 책을 소개해준다!! 라는 것은 여러가지 의미가 있어요. 지식을 쌓아서 참된 인생을 살아보쟈~ 라는 것도 있겠구..지친 니 마음속에 레드불 한사발. 같은 느낌도 있고.... 또는 오구오구 우쭈쭈 위로의 느낌도 있고... 책이란 게 참 다양한 감정을 전달하잖아요. 그래서 4개의 컬러를 선정해봤어요. 따란. 빨강색은 열정 이딴 게 아니예요. 활기를 뜻해요. 책은 정적인 느낌이 강하지만, 그렇다고 온통 정적인 색을 쓰면 수면유도제같게 느껴지잖아요. 그래서 빨간색으로 깨발랄한 느낌을 좀 살렸어요.갈색은 지식을 뜻해요. 차분하고 고급스러운 느낌을 줘요. 색의 무게중심을 맞추는 역할을 하라고 넣었어요.노란색과 살구색은 안정과 치유를 뜻해요. 요즘 온통 에세이가 괜찮아 잘했어 니가옳아 퇴사해. 느낌인데... 사람들이 책에게서 원하는 건 그런 우쭈쭈인 것 같아요.  빨간색이 강렬한 에너지를 지니고 있어서 대응색을 2개로 두었어요. 6. 컬러를 입혀보았어요. 이뻐졌죠? 살구색은 쓰지 않았어요. 채도가 다들 높은 컬러인지라 살구가 들어가면 뭔가 힘이 죽을 것 같았거든요. 사랑스러운 살구가 아싸처럼 묻히면 가슴아플 것 같았어요. 그래서 여기에선 잠시 빠져있으라고 했어요.7. 대신 패턴에선 살려주었어요. 책읽찌라의 초성을 땄어요. 난잡한 패턴보단 한글조합이 더 이쁠 것 같았어요. 책이 지닌 이미지가 또 굉장히 한글스럽잖아요. 사실 예전에 꼬꼬마 때는 한글로 디자인하기 어렵다는 생각을했어요. 그래서 영어로 쓰면 개 멋져보이고 막 그랬죠. 하지만 요즘엔 생각이 바뀌었어요. 한글은 여전히 디자인하기 어렵지만 굉장히 흥미진진한 매력을 지니고 있어요. 세종대왕님 만세예요.8. 로고 색상 바리에이션도 해보았어요. 배경색에 컬러를 깔아주면 더욱 이쁘더라구요. 각 색상별로 어떻게 바리에이션 해야하는 지 규정해야 해요. 물론 규정한 대로 잘 써야 의미가 있겠죠. 9. 이렇게 목업작업을 해보았어요. 존예라고 생각되요. 특히 저 빨간색과 노란색이 아주 부들부들한 느낌이 있더라구요. 엄청 컬러풀하지 않을까....하고 걱정했는데 막상 만들고보니 색들이 서로 균형을 잘 잡아주는 것 같아서 만족스러웠어요. 제가 만들고 막 제가 만족스러워하는 타입이예요. 이런식의 파일케이스나 굿즈가 있으면 매력터질 것 같아요. 물론 만드는 데엔 돈이 들어요. 그래서 저도 못 만들고 있어요. 하지만 목업으로 보는 것만으로도 일단 뿌듯하면 그걸로 된 거예요. 돈 생기면 만들죠 뭐.10. 그리고 이렇게 브랜드 가이드로 잘 정리해주면 일단 비쥬얼파트는 일단락이 된답니다!!~~박수. 짞짜까짜ㅏㅉ까ㅉ까짜짜까ㅉ까까짜까짜까ㅉ까짜까좋아요. 이제 파일을 건네고 이제 클라이언트님께서 열심히 사용해주시면 돼요. 대부분 넘나 바빠서 저 가이드대로 잘 지키진 못해요. 하지만 유용할 날이 반드시 올거예요. 브랜드를 다시 다듬을 때는 항상 이 후 비즈니스를 어떻게 진행할 지를 생각해야 해요. 한 번 바꾼 브랜드는 또 쉽사리 바꿀 수 없거든요.그래서 명량 울돌목처럼 소용돌이치는 대표님의 마음에 12척의 가이드를 드리는 거예요. 혼돈이 약점으로 작용하지 않도록 그걸 역이용하는 거죠. 브랜드 아이덴티티는 어지러운 생각을 잘 필터링해주거든요. 비쥬얼브랜드의 힘은 거기에 있는 것 같아요. 꼭 소비자 보기에 좋으셨더라~를 추구하는 건 아니예요.소비자가 보기에 좋은 걸 일일이 맞추다보면 이 맛도 저 맛도 아니게 되어버려요. 사람들의 취향은 오조오억개니까요. 1차적인 목표는 내 생각을 정리하기 위함이 먼저인 것 같아요. 딱 부러진 비쥬얼브랜드는 취향과 상관없이 묘한 매력을 주는 법이거든용.바쁘게 돌아가는 일상 속에서 뭔갈 엄청나게 하느라 항상 피곤한 당신이예요. 하지만 뭔가 맘 한 켠엔 밥먹고 커피 안먹은 것처럼 휑함이 자리하고 있죠. 그래요. 그 휑함의 정체는 바로 위로와 갈증이예요. 나를 향한 우쭈쭈와 호기심에 대한 갈증!~ 그것을 채워줄 수 있는 건 'check! 췕. 책!' 책이예요. 하지만 책이 조낸 많아서 뭘 읽어야 할 지 무서워요. 서점에 가면 맨날 핫트랙스에서 이쁜 것만 구경하다가 다리 아파져서 그냥 나오거든요. 일일이 리뷰를 보는 것도 일이예요. 그래서 바쁜 당신을 대신해 하루에도 수십권씩 쏟아지는 책을 미리 읽어보고 추천해주는 분이 있어요. 서점 들리기 전에 책읽찌라의 소개책들을 한 번 리스팅해보시면 더욱 빠르고 재밌는 책들을 만나보실 수 있을거예요. 우리의 시간은 소중하니까요. https://www.youtube.com/watch?v=TW1MLqkUn_I<iframe width="700.000000" height="394.000000" src="//www.youtube.com/embed/TW1MLqkUn_I" frameborder="0" allowfullscreen="">부끄러워서 한 번도 안해봤던 내 소개....http://aftermoment.kr/전 사실 이런저런 글을 쓰고있지만..워..원래 정체는 브랜드기획과 비쥬얼 아이덴티티를 만드는 사람이예요. 도대체 내 사업체는 뭐하는 곳인지 나도 모르고 너도 모르고 소비자도 모른다면... 우리가 만날 때가 된거예요 :)

창업을 한다고 했을 때 주위에 많은 사람들이 말렸었다. 어떤 사람들은 아직 나이가 어려서 창업을 하기에 충분한 인맥이 없기 때문에 좀 더 나이가 들고 주위 친구들이 대기업의 임원 부장 정도 되었을 때 창업을 하는 게 좋다고 하는 사람들도 있었고, 가족 특히 나의 어머니는 사업을 시작하면 결혼을 못할 수 있으니 결혼을 먼저 한 후에 하고 싶은 일을 하라고 말렸었다. 또 어떤 사람들은 나이도 찼고 이제 안정을 찾아야 할 시기이고 더 이상 모험을 하기에는 늦은 것이 아니냐고 만류하기도 했다.결론은 다 하지 말라는 것인데, 이유는 제각각 다르다. 누구는 너무 늦었다. 누구는 너무 빠르다고 만류했다. 그럼 도대체 창업은 언제 하는 것이 좋은가? 사실 이 문제에 있어 정답이 있는 것은 아니다. 결국 본인만이 정답을 알고 있지만, 그래도 일반적으로 생각할 수 있는 몇 가지 질문에 대한 답은 할 수 있어야 한다고 생각한다. 물론 나도 그 답을 모두 할 수 있어서 창업한 건 아니고 창업하고 나서 고생을 해보니 이런 답은 알고 있어야 하지 않을까라는 생각을 해보게 되었다.첫 번째, '가족의 지지 혹은 묵인을 받을 수 있는가?' 내가 창업을 했을 때는 결혼을 하지 않은 상태였고, 당연히 아이들도 없었다. 내가 설득해야 할 대상은 오로지 어머니뿐이었다. 다행히 나에 경우 어머니는 걱정도 많이 하셨고 반대도 하셨지만, 기본적으로 평생 내가 하고 싶은 일에 대해서는 결국 허락하신 분이셨기에 가능했다. 하지만 많은 경우 특히 기혼자이면서 아이들이 있는 경우 이 문제는 심각한 고려 대상이다. 창업은 험난한 여정이다. 그 와중에 가족의 지지를 받지 못한다면 그 과정을 이겨낼 수 없다. 기존에 받던 월급의 반으로 살아야 하거나 혹은 심한 경우 월급 자체가 없을 수 도 있다. 더 심한 경우 집에 있는 돈 마저 가져다 쓸 수도 있다. 혼자라면 어떻게 버틸 수 있지만, 가족 특히 아이들이 있다면 정말 어려운 일이다. 가족 중 나 말고도 누군가 수입원이 있으면 아주 좋고, 혹은 벌어놓은 돈이 있어서 1~2년은 버틸 수 있거나 아니면 생활비 자체를 줄였을 때 큰 문제가 없는 상태여야 한다.두 번째, '내가 하려는 사업의 핵심 역량을 나 혹은 나의 팀이 가지고 있는가?' 나에게 내가 창업하기에는 너무 어리다고 조언했던 분에게 창업이란 대기업의 인맥을 통해서 대기업에 납품할만한 제품 혹은 서비스를 만드는 것이기에 내 주위의 친구들이 대기업에서 힘을 쓸 수 있는 부장 임원이 될 때까지 창업을 하지 말아야 하는 것이 정답이다. 그것이 핵심역량이기 때문이다. 다행히 내가 하려는 사업은 대기업 인맥과는 전혀 상관없는 사업이기 때문에 나에게는 맞지 않는 조언이었다. 하지만 꼭 그런 것이 아니더라도 내가 하려는 사업이 핵심이 무엇인가 살펴봐야 한다. 기술인지 아니면 돈인지, 아니면 노하우인지, 아니면 인맥인지, 이 핵심 역량이 준비되어 있지 않다면 창업을 다시 한번 고려해 볼 필요가 있다. 난 그래서 사업의 핵심 역량을 가지기 힘든 대학생들의 창업은 그다지 권유하고 싶지는 않다.세 번째, 주위 환경에 대한 고려가 필요할 것 같다. 이 부분은 논란의 여지가 있다. 많은 혁신적인 기업들이 대공황을 비롯한 경기 침체기에 출현한 역사적 사례로 보면 꼭 이게 맞지는 않은 것 같다. 하지만 역시 경기가 나쁘고 돈이 돌지 않은 상황에서 창업을 한다면 힘든 상황으로 갈 확률은 높다. 첫번째로 내가 참여했던 창업의 시기는 서브프라임 모기지의 위험이 시작되었던 2007년 말이었다. 망한 이유는 심각한 내부의 문제로 인함이였지만, 그걸 가속화 시킨것은 2008년 부터 본격화된 서브프라임 모기지로 인한 금융위기였다. 사실 경기 사이클에 대한 정확한 예측은 힘들더라도 뻔히 힘들어져 가는 것이 보이는 산업군이나 금융 위기 상황에서 창업을 한다는 것은 본인의 리스크를 극대화시키는 결과를 가져온다.마지막으로, '무엇보다도 내가 정말 하고 싶은가?'라는 질문을 던져야 한다. 정말 힘들지만 그 상황을 즐길 자신이 있고, 정말 하고 싶은 일인지 본인에게 자문했을 때 예스가 나와야 한다. 창업은 힘든 일이다. 간혹 조직 생활에 적응하지 못해서 창업을 하고 싶다는 사람들이 종종 있는데, 정말 말리고 싶다. 직장을 다니게 되면 직장을 벗어나면 나의 시간이지만, 창업을 하면 머릿속에 뇌가 있는 한 언제나 회사일이 머리에서 떠나지를 않는다. 깨어있는 모든 시간이 일하는 시간이다. 그것을 즐길 수 있어야 한다.결론적으로 창업을 언제 하는 것이 좋은 가에 대해서는 정답을 딱히 말할 수 는 없다. 중요한 것은 스스로에게 중요한 질문을 던지고 그 질문에 대한 본인만의 답을 찾아낼 수 있다면, 각자 자신만의 시기를 찾아낼 수 있지 않을까 생각한다.#NEOFECT #창업 #스타트업창업 #창업자 #창업가 #인사이트 #경험공유 #조언

어느덧 회사 생활을 시작한 지 5년차다. 대리라는 직함도 달게됐다. 이제는 좀 회사에 적응했나 싶지만, 입사 초반은 매사가 좌충우돌의 연속이었다. 새로운 업무를 배우랴, 시키는 일들을 해가랴, 가끔있는 회식까지. 그래도 신입 첫해는 그럴 수 있다는 방패막이 있었지만, 연차가 쌓일수록 빠뜨린 업무가 하나 발생하는 건 이미지에 큰 타격을 입혔다. 처음에는 성격좋은 덜렁이로 생각할 수 있을지언정, 한 두번 실수가 쌓이면 구멍으로 인식하게 되는 것은 순식간이다. 더 큰 문제는 나에게 있었다. 외부에서 나를 바라보는 불안감 어린 시선보다도, 스스로가 업무를 제대로 처리하지 못한다는 불안감을 갖게 되면서 오히려 업무에 집중할 수 없는 게 문제였다.뾰족한 해결책이 필요했다. 처음 떠올린 건 메모였다.필요한 일은 메모지에 써서 붙여 두기. 하지만 사실 업무가 좀 많은가. 못한 일만 가득 적힌 메모지로 벽이 도배가 돼서 어느 메모가 중요한지 알아볼 수 없게 됐다. 보는 것만 해도 스트레스였다. 결국 너저분한 벽으로 팀장님께 한번 제대로 혼나고 이 방법은 접게됐다. 다음은 다이어리였다. 다이어리도 초반에는 열심히 적었다. 할 일이 빼곡히 적힌 메모지가 여기저기 날라다니는 것 보다는 한 공간에 할 일들을 적어가니 훨씬 정리정돈도 잘됐다. 하지만 안 써 버릇하던 걸 신경 써서 쓰자니 쉽지 않았다. 게다가 다이어리는 왜이렇게 무거운지. 불편함에 한 두 번 다이어리 없이 회의에 참석했다가 할 일을 다른 노트에 적고 나서부터는 결국 이노트 저노트를 쓰다가 다이어리도 치우게 됐다.그나마 변화가 생기기 시작한 것은 팀장님이 팀원 전체에 내일 할 일 목록을 적고 퇴근하도록 지시했을 때부터였다. 솔직히 처음에는 반발심도 있었다. 초등학생도 아니고 매일 내일 할 일을 적고 퇴근하라니. 당연히 그 속내를 드러내지는 않았다. 직장인이니까. 팀장님은 이 프로젝트에 ‘내일 3줄’이라는 이름까지 붙였다. 이런 이름이 없었다면 나는 아마도 끝도 없이 해야할 일들을 나열하고 있었을 것이다. 다행히 팀장의 꼼꼼한(사실은 빡빡한) 성격 덕분에 ‘내일 3줄’을 효과적으로 활용할 수 있게됐다. 처음에는 그저 기억에 잘 남게 할 광고 카피 정도의 역할로 생각했던 ‘내일' 과 '3줄’이라는 이름에 사실은 심오한 뜻이 담겨 있었다. 사실 (나도 그랬지만) 사람들은 어딘가에 해야할 일들을 열심히 적지만, 열심히 적어나가기만 할 뿐 리뷰를 한다거나 우선순위를 정하는 일에는 소홀하다. 나 역시 해야하는 일이 생기면 메모장에 할일 목록을 열심히 적기에만 바빴지 무엇이 중요한 지, 어떤 것부터 해야하는지와 같은 일을 챙기는 데에는 무심했다. 그러다보니 잊어먹어서 일을 못한다기 보다는 다른 일을 처리하다가 중요한 일을 놓치는 경우가 있었다. 그것도 중요하고 시급한 일들을. 나의 내일 3줄 할일들할 일을 적을 때의 포인트는 중요한 일을 적은 개수로 적는 것이다. 사람의 인지능력에는 한계가 있어서 너무 많은 항목을 적으면 오히려 집중력이 흐트러진다고 한다. 3개 정도가 적당하고, 많아도 5개를 넘기지 않는 것이 좋다고 한다. '내일 3줄' 프로젝트에서는 할 일을 3개로 적도록 개수를 제한하니, 오늘 하려고 적어놨던 많은 일들 중에 내일 꼭 해야할 일 3개를 퇴근 전에 추려보게 됐다. 자연스럽게 우선순위에 기반해서 중요하거나 시급한 일이 목록에 들어오게 됐고, 퇴근 후에도 적어놓은 일들을 위주로 어떻게 처리할까에 대해 생각해보게 됐다. 예전처럼 20개 이상의 할 일들이 너저분히 적혀 있었더라면 사실 노트를 들춰보고 싶은 마음조차 안생겼을 것이다.두 번째로 강조할 부분은 현실적인 목표를 적어야 한다는 것이다. to-do list 의 숨겨진 효과 중 하나는 목표를 달성했을 때 항목을 하나씩 지워가면서 성취감을 쌓는 것이다. 터무니 없는 목표를 적으면 내일도 모레도 그 목표를 달성하지 못한 채 목록에 써야 한다. 예를 들면, 이직을 한다고 하면, 이직을 1번 목표라고 적을 것이 아니라, 이력서 쓰기나 관련분야 사람만나기 같이 바로 실행으로 옮길 수 있는 일들을 적어야 한다. 하루만에 끝낼 요량이라면 월간 보고서라고 써도 좋지만 그렇지 않다면, 월간 보고서 주제잡기나 팀장님과 보고서 주제 논의하기 정도가 적당하다. 며칠 째 to-do list 상단에 묵혀놓은 할 일이 남아있다면, 어느 순간 우리 뇌는 그 목록은 안 지워지는 일로 자연스럽게 인식하게 된다. 그래서 가능하면 목록은 하루 이틀내에 지울 수 있을 정도의 태스크 수준으로 적어두는 것이 좋다.그런데 3줄 요약 쓰는 것 자체를 잊어버리면? 실제로 몇 번 이런 일도 있었다. 이럴 때는 자신이 퇴근 전 꼭 하는 행동과 3줄 요약 쓰기를 연계하면 좋다. 내 경우 퇴근 전 머그잔을 씻는 습관이 있어서, 머그잔 근처에 3줄 요약을 쓸 포스트 잇을 붙여두었다. 사실 노하우라고 하기에는 너무 소소한 방법이지만 아무튼 그 이후로는 3줄 요약 없이 퇴근했던 기억은 없다.사실 나는 아직도 일정 관리를 더 잘할 수 있는 방법을 찾고 있다. 언젠가는 다시 다이어리를 효과적으로 활용할 수 있게 될지도 모른다. '내일 3줄' 도 쓰다보니 가끔 지겨워지고 변화를 주고 싶다는 생각이 드는 게 사실이다. 아직은 그 생각이 강하지 않아서 '내일 3줄' 쓰는 일을 계속 하고 있지만, 언젠가는 새로운 방법으로 내일의 할 일을 적게될지도 모르겠다. 중요한 것은 업무의 홍수 속에서 중요한 일을 놓치지 않고 성과를 내는 것이지 3줄 요약이라는 방법에 집착하는 것이 아니다.by 직장 에이스를 꿈꾸는 5년차 직장인챌린저스, 확실한 목표달성 꾸준한 습관형성 앱www.chlngers.com

가만히 생각해보면 우리는 태어나는 순간부터 인생에서 역사적인 처음을 경험해왔습니다.1개월 신생아는 먹고 배설하는 시간 외에는 잠을 자고3개월에는 옹알이를 시작합니다.6개월에는 손가락이 펴지면서 손바닥으로 물건을 잡기 시작합니다.10개월에는 손을 잡아주면 일어설 수 있습니다.1년째에는 걸음마를 시작합니다.* 출처 BeFe이 세상에 태어나면서부터 만나는 모든 것들이 처음인 우리는 엉엉 울어대면서 그 많은 것들을 겪어왔습니다. 그 후에도 우리는 무럭무럭 자라서, 어린이집과 유치원을 거쳐 초등학교란 곳에 가게 되고, 10대가 되면 중학교, 고등학교를 섭렵한 뒤 드디어 20대가 되면 대학을 갈지 사회에 뛰어들지 결정을 하게 됩니다. 그렇게 어느새 성인이 되어버린 우리는 대학교를 졸업하고 대학원에 가거나 직장을 얻고 군대를 갑니다. 30대가 되면 결혼을 하고 첫 아이를 낳고, 40대가 되면 학부형이 되고, 50대가 되면 자녀의 이성친구를 만나고, 60대가 되면 자녀들의 결혼을 시키고 손주를 보고, 70, 80, 90, 100대가 되면 그동안의 삶을 정리하며 죽음을 맞이하게 될 겁니다.   물론 이것은 예시일 뿐, 모두가 이와 같은 패턴을 살지는 않습니다. 저도 30대부터 이 패턴과는 다른 삶을 살고 있지만 시기와 선택의 문제일 뿐, 이와 같은 삶의 경험들을 모두 처음 겪는다는 것은 동일합니다. 그러니 무엇을 겪던 겁이 나는 것도 불안한 것도 너무나 당연합니다. 평생 한 번도 해본 적 없는 것들을 경험하는 것이니까요. 그렇게 우리는 모든 처음을 겪습니다세상에 태어나는 것도, 옹알이를 하는 것도, 걸음마를 하는 것도, 학교에 입학하는 것도, 졸업하는 것도, 군대에 가는 것도, 결혼을 하는 것도, 아이를 낳는 것도, 가장이 되는 것도, 아이를 키우는 것도, 그 아이가 커서 또 결혼을 하는 것도, 그 아이의 아이를 만나는 것도, 그리고 이 인생을 마감하는 죽음까지도 이 모든 일은 각자에게는 처음 겪는 일입니다. 누구나 겪어왔던 일이라고 해서 내가 두렵지 않은 것은 아닙니다.얼마 전 29살인 친구가 30살을 앞두고 끝나가는 20대에 대한 아쉬움을 토로하는 글을 보게 되었는데요. 덕분에 저의 20대에 대해서 돌이켜보게 되었습니다. 10대의 제가 생각했던 스물은 꿈처럼 달콤할 것만 같았고, 서른은 광장히 높고 커 보였습니다. 그런데 제가 겪었던 스물은 마냥 달콤하지만은 않았고, 서른은 높고 크지 않은 그저 아무것도 아닌 존재였습니다. 그렇게 꿈꿔오던 생각과 현실의 괴리가 너무 크다 보니 나만 이런 건가 싶어서, 제 자신이 초라하게 느껴졌습니다.하고 싶은 일을 찾아 끝도 없이 방황했던 20대의 저는 아홉수라고 하는 스물아홉에 굉장히 중요한 결정을 내렸습니다. 5년간 다니던 회사를 그만두겠다는 결심을 했거든요. 더 이상 일하는 것이 즐겁지 않았고, 머릿속에는 앞으로 내 인생은 무엇을 하며 살아야 할지에 대한 고민뿐이었습니다. 그래서 더 불안하고 불안했지만, 내가 지금 질풍노도의 태풍 속에서 있는 거라면, 휘말려서 물거품이 되어버리기 전에 중심부로 가야겠다는 생각이 들었습니다. 그렇게 1년동안을 고민하다 30살에 퇴사를 결정했고, 그 덕분에 지금의 일을 시작할 수 있었습니다.그런데 마지막 서른을 보내는 서른아홉은 스물아홉과 달리 평온하기만 합니다. 서른아홉도 아홉수라면 아홉수일 텐데, 얼른 마흔이 왔으면 싶기도 합니다. 서른넷에 비로소 내가 하고 싶은 일을 찾고 회사를 시작한 후, 힘들게 달려왔던 지난 5년간의 세월. 성취감도 정말 컸지만, 그만큼 고통이 따랐던 서른을 끝내고 싶은 마음이 더 커서인 것 같기도 합니다. 그래서 요즘 저의 좌우명은 '인생은 마흔부터'입니다.   불안하지 않은 나이는 없습니다가끔 진로강의를 가면 청년들이 자신이 꿈이 없는 것을 토로하며 불안해하는 모습을 많이 보게 됩니다. 그 친구들에게 20대에는 인생을 살면서 내가 가고자 하는 방향만 찾아도 성공하는 것이라며 불안을 덜어주려 노력하곤 하는데요. 그때의 저는 숨만 쉬고 있어도 불안했으니까, 그게 얼마나 힘든 건지 잘 알고 있기 때문입니다. 그러나 이렇게 말하고 있다고 해서, 그들보다 고작 몇 년을 더 살았다고 해서 불안하지 않은 것은 아닙니다. 불안은 나이를 먹는다고 사라지는 것도 아니고, 경험이 많다고 사라지는 것도 아닌 것 같습니다. 살만큼 다 살고 경험할 만큼 경험했다고 해서 불안하지 않는다면 정말 좋겠지만, 죽음이라는 미지의 세계를 앞두고 더 불안하지는 않을까 싶습니다. 그러나 지금 불안하다고 해서 내가 잘못된 방향을 향해가고 있다는 것을 뜻하는 것은 아닙니다. 처음을 경험하기 전에 겪는 불안은 너무나도 당연한 감정이기 때문입니다.올 초 독감을 독하게 겪으면서 몸과 마음이 모두 불안했습니다. 한 달 한 달을 사는 자영업자가 거의 한 달간을 아무것도 못하고 누워 있으니 진짜 큰 병에 걸린 거면 어떡하지 하는 불안과, 내가 지금 이러고 있어도 되나 하는 생존에 대한 불안으로 가득했습니다. 그렇게 불안의 소용돌이에 빠져있던 저를 구해내기 위해 했던 방법은 바로 이것입니다.불안을 직시하라지금 나를 괴롭히는 불안을 직시하는 것입니다. 지금 내가 불안해하는 것의 정체가 무엇인지? 나는 왜 불안한 것인지? 그래서 무엇을 원하는 것인지? 무엇을 채우면 이 불안이 사라질 수 있을지? 진짜 나의 욕구는 무엇인지 끊임없이 내게 묻고 또 물으면서 감정 카드를 뽑고 다이어리를 적었습니다. 너무나 불안하지만 불안하지 않은 척하면서 불안에 사로잡혀서 아무것도 하지 못하는 것보다는, 믿을 수 있는 누군가에게 토로하거나 글로 적으면서 내 마음이 뭘 원하는지 정리하는 행동들이 얼마나 마음을 편안하게 해주는지는 해보지 않으면 모릅니다. 3년 전쯤, 통장은 마이너스를 향해가는데 일은 없고 대체 무엇을 해야 할지 모르겠어서 구직사이트를 보며 취직을 할까 하고 진지하게 고민했던 적이 있었습니다. 그렇게 회사를 찾고 이력서를 쓴 뒤 이메일을 보내기만 하면 되었는데, 저는 결국 버튼을 누르지 못했습니다. 그동안 스트레스컴퍼니를 한다고 동네방네 떠들어놨는데 이제 와서 다른 회사를 들어간다는 건 왠지 제가 했던 말들이 전부 틀렸다고 인정하는 것 같았습니다. 모두가 나를 비웃을 거 같았죠. 그런데 저는 이미 혼자서 모든 것을 책임지느라 너무 지쳐있던 상태였거든요. 제대로 하지도 못하면서 그렇다고 그만두지도 못하는 제가 너무나 한심했습니다. 그렇게 혼자서 펑펑 울면서 자책을 하다가, 나는 감정카드로 사람들의 마음을 읽어주면서 왜 내 마음은 내가 돌보지 못하는 건가 하는 생각이 들었습니다. 그래서 카드를 꺼내놓고 지금 내 감정을 전부 늘어놓았습니다. 그리고 왜 이런 감정이 느껴지는 것인지 나는 지금 무엇을 원하고 있는지 내 감정 밑에 있는 욕구도 함께 찾아봤습니다. 그렇게 해서 찾은 욕구들을 보며 하나하나 그 이유를 적기 시작했습니다. 나는 왜 이 일을 하고 있을까? 내가 이 일을 시작한 이유는 뭘까? 나는 앞으로 무엇을 하고 싶은 건가? 내 삶은 어떻게 기억되고 싶은가? 그렇게 제가 원하는 가치들을 하나씩 정리하다 보니 그제야 마음이 가라앉더군요. 한참을 울고났더니 다시 새로운 힘도 생겨났습니다. "다른 사람들에 비해 늦었다,뒤처졌다는 생각에 조급 하시진 않았나요?" 다음 주에 서울시립대 창업 동아리 학생들에게 그동안 제가 해왔던 삽질에 대한 강연이 예정되어 있어서 그 친구들이 제게 궁금해하는 질문지를 먼저 받았는데요. 그중 기억에 남았던 질문입니다. "다른 사람들에 비해 늦었다, 뒤처졌다는 생각에 조급 하시진 않았나요?" 사실 저는 이 질문을 보고 살짝 놀랐습니다. 저는 다른 사람에 비해 뒤처졌다는 생각을 한 번도 해본 적이 없었거든요. 그래서 내가 원래 그랬던가 하며 생각을 거슬러 올라가 봤더니, 예전의 저는 달랐습니다. 서른에 회사를 그만두고 나와서 대출을 받아서 아카데미에 등록하고 다시 학생처럼 열정을 불태우며 1년을 보내는 동안, 정말 즐거웠지만 한편으로는 내가 지금 이래도 되는 건가 하는 고민을 참 많이 했었습니다. 남들은 다 자기가 원하는 길을 가는 것 같은데, 나만 혼자 뒤처진 것 같다는 생각에 겁이 났던 적도 참 많았지요. 그때 제가 위로를 받았던 책이 한 권 있는데요. 바로 강상중 님의 '고민하는 힘'이라는 책입니다. 저자 또한 서른이 넘어서까지 자신이 원하는 길을 찾지 못하고 더 공부를 하러 독일로 유학을 갔고, 계속 공부를 하면서 결국 자기 길을 찾았으며 결국 재일 한국인 최초로 도쿄대 교수가 되었다는 사실이 그때의 저한테는 굉장한 위안이 되었습니다. "이렇게 똑똑한 사람도 서른이 될 때까지 자기가 하고 싶은 일을 찾지 못했는데, 나처럼 평범한 사람이 할 일을 못 찾는 것이 뭐 어때서?!"라는 생각을 하니까 마음이 편해지더라고요. "그래. 기왕에 늦은 거, 정말 내가 원하는 게 뭔지 끝까지 고민해보자. 밑바닥을 치면 뭔가 깨닫는 게 있겠지."라고 생각했고 덕분에 불안의 구렁텅이를 딛고 일어설 수 있었습니다.  보통 우리는 나에게 결핍된 어떤 하나의 사실을 두고, 그것을 가진 누군가를 부러워하는 경우가 많은데요. 그렇지만, 상대방의 입장에 들어가 보면 또 다른 세계가 펼쳐지게 됩니다. 그 사람은 그것만 가졌을 뿐, 그 사람이 가지지 못한 또 다른 무언가에 대한 결핍이 분명히 있거든요. 제가 돈이 없을 때는 돈 많은 사람들이 그렇게 부러울 수가 없었습니다. "아니 대체 돈이 많은 데 무슨 걱정이 있을 수가 있지?" 라는 생각을 했었는데, 돈 꽤나 많다는 사람들과 분노캔들을 태우면서 이야기를 나눠보니 그분들도 산더미 같은 걱정이 있더군요. 부모님 때문에, 남편 때문에, 자식 때문에.. 다 고민을 하고 있는데 그 고민들이 어느 하나 작고 하찮은 것이 없었습니다. 그렇게 모든 사람은 다 각자의 문제가 있다는 것을 깨달은 다음부터는 그 누구와도 비교하지 않습니다. 모든 사람에겐 다 각자의 문제가 있습니다누가 빠르고 느리고는 중요하지 않습니다. 지금은 내가 느린 것 같아도 어느 순간 내가 더 빠를 수도 있고 또 느려질 수도 있는 거니까요. 그냥 나의 삶을 사는 겁니다. 그러면 조급해하거나 다른 사람들을 신경 쓸 필요가 없습니다. 누가 조금 빨리 가던, 누가 더 느리게 가던 상관없이 우리는 모두 다 처음과 끝, 탄생과 죽음을 경험하게 될 테니까요. 그러니 누구와도 비교하지 말고, 그저 내 삶의 목표를 향해서 뚜벅뚜벅 걸어갑시다. 그렇게 천천히 우리 같이 걸어가요. 당신은 혼자가 아닙니다.  스트레스컴퍼니의 모든 상품은 스트레스컴퍼니샵에서 구매 가능합니다.매달 마음을 나누는 모임을 진행합니다. 함께해요. 5월 모임 안내 ⓒ스트레스컴퍼니 - 무단 전재-재배포 금지#스트레스컴퍼니 #심리스타트업 #스트레스관리 #서비스소개 #제품소개

금융에 미친 핀다 마케터! 소개팅에서도 꺼낸 금융이야기로 연락이 끊겼다는... 슬픈 사연. 알고 나면 예능보다 재밌는 금융을 널리 알려 '대한민국의 똑똑한 부자 만들기'가 목표인 리치메이커 하종욱입니다.  핀다의(www.finda.co.kr) 모든 컨텐츠에는 하단에 작성자가 적혀있다.핀다 블로그에서 컨텐츠를 구독한 적이 있는 사람이라면 한 번은 봤을지도 모르는 제 글 하단에 적혀있는 Footer 내용입니다. 심히 오글거리나 진심 다분한 네임 태그에 적혀있는 뜻을 말할 기회와 컨텐츠 하나하나를 미련해 보일 정도로 꼭꼭 눌러 적었던 것에 대해 변명할 시간이 저에게는 필요했습니다...1. Finda, 접혀있는 금융정보를 펼쳐 주다!제가 본 핀다는 그 어떤 기업보다 컨텐츠에 욕심이 많은 기업입니다. 올해 4월 정식 서비스를 오픈했지만, 네이버 블로그 기준으로 발행한 컨텐츠 개수는 552개나 됩니다. 이는 접혀있는 금융 정보를 펼쳐주겠다(Unfold)는 ‘핀다'의 기업명의 유래와도 같은 맥락이기도 합니다. 현재 핀다의 컨텐츠 구성은 크게 세 파트로 나누어집니다. 첫째, 하루가 다르게 성장해가는 핀다의 생생한 소식을 전하는 핀다 소식, 두 번째는 이제 막 금융 의사 결정을 시작하는 밀레니얼 세대들을 위한 금융꿀팁, 세 번째는 외부 집필진들의 금융 인사이트로, 마이리얼플랜, 피플펀드, MG낙원새마을금고, 페이스북 20대 재테크 노하우 페이지 운영자 이성헌님 등 P2P, 보험, 경제동향을 다루는 제휴사들의 심도 있는 금융 칼럼입니다. 이와 같이 핀다를 찾는 분들에게 단순히 금융상품 선택을 추천하는 것뿐만이 아니라 금융환경을 이해하는데 도움되는 시야를 가질 수 있도록 컨텐츠를 올려왔습니다.왼쪽이 핀다 블로그 메뉴, 곧 새롭게 개편될 예정나아가 현재는 컨텐츠 공급자의 시선이 아니라 소비자들이 진심으로 궁금하고 알고 싶은 컨텐츠들을 쉽게 찾아볼 수 있도록 개편 준비 중에 있습니다. 2. 교육, 금융환경을 바꾸고 싶은 건방진 바람개인적으로  처음 컨텐츠를 작성하게 된 계기는 ‘교육’이었습니다. 금융업에 종사하며 운 좋게 금융상품 판매자들을 대상으로 1년간 교육했던 적이 있었습니다. 구력이 한참은 부족했기에 금융에 대한 이론보다는 판매자들이 갖춰야 할 윤리적 방향성에 대한 교육이었습니다. 전하고자 했던 메시지는 딱 한 가지였습니다. “누군가 당신에게 상품을 강력하게 권유할수록 강력하게 거절하라”라는 요즘 금융 업태를 대변하는 이 문장으로도 알 수 있듯이 현재의 금융환경이 건전하지 못하다는 것. 더 이상 자신의 소득만을 위해 일하지 말고 금융소비자들의 올바른 금융 결정을 돕는 '금융멘토'가 되어야 건전한 금융환경이 만들어질 수 있다는 것이었습니다.강의를 들었던 다수의 사람들은 이와 같은 취지에 공감했고, 의지에 박수쳐줬습니다. 하지만 당장에 직면한 생계를 위해 일하고 있는 일부 판매자에게 금융소비자를 먼저 위하라는 말은 재밌게 듣고 마는 미담이 되었을 뿐, 그간 그들이 쌓아왔던 판매하는 방식에 변화를 주기란 어려운 일이었습니다. *한국금융투자자보호재단의 ‘금융 이해력 조사’에 따르면 현재의 실상을 알 수 있습니다. (기사 참고: https://goo.gl/05bk2R) 초중고 학생들은 개편된 교과과정으로 전보다 금융 이해도가 높아졌고, 3040세대는 다년간의 사회생활 속에서 부닥칠 수밖에 없었던 부동산 계약과 투자 실패 등을 밑거름 삼아 비교적 금융 이해도가 높은 반면, 20대를 비롯 사회초년생들은 60대보다도 금융 이해도 수준이 낮은 것으로 나왔습니다. 이는 잘못된 정보가 들어왔을 때 판단할 수 있는 기준이 부족한 가장 큰 원인이 됩니다. 그래서 시작했습니다. 얼마나 걸릴지는 모르겠으나 제 친구와 부모님을 포함한 금융소비자들이 올바른 금융 선택에 대한 기준을 세우는 것을 돕는 일. 정보를 선별할 기준이 생긴다면 일부 소득만을 위해 일하는 판매자들은 자연스레 도태되고 건전한 금융환경이 만들어지는 선순환의 시작점이 ‘컨텐츠’이지 않을까 하는 것이 저의 건방진 바람이었습니다. 주변에서는 많은 사람들이 관심가지기 쉽지 않아 금융 컨텐츠 말고 다른 것을 적어보는 것은 어떨까 권유도 했었지만, 저에게는 금융을 재밌고 쉽게 만들어주는 것이 컨텐츠를 적는 유일한 이유였습니다.3. 금융컨텐츠, 무엇과도 바꾸지 않는 신념지난 7월 핀다라는 위대한 배에 탑승하며 함께 일을 배우고 소통하며 느꼈던 것은 세상에는 대단한 사람들이 정말 많다는 것입니다. 팀원 모두 면면이 자신이 잘하는 점이 뚜렷하고 프로의식이 있었습니다. 커뮤니케이션 속도, 로직을 전개하는 방식 등이 저에게는 너무나 새롭고 멋지게 다가왔습니다. 이곳에서 부족한 제가 가장 도움될 수 있는 것이 무엇인가 고민했을 때, 바로 역시나 컨텐츠였습니다. 진심이 담긴 금융컨텐츠.핀다에서 팀원들의 서포트를 받으며 컨텐츠 퀄리티를 올리고 다양한 주제로 만드는 것의 매력에 더 빠져들었습니다. 글이 시장의 니즈와 부합했을 때 하루에도 몇 천명에서 몇 만 명까지 들어오는 것을 보면서, 그 글에 댓글로 여러 다양한 의견들이 모이는 것을 보며 더욱 잘 적고 싶다는 욕심이 생겼죠. 그러다 보니 같은 의미의 문장이라도 몇 번이고 지우고 적고를 반복하길 스스로 강요했던 것 같습니다.  날카로운 글은 한 사람을 변화시키는 힘을 지니고 있습니다. 또, 글은 물리적 공간의 제약 없이 누구에게도 전달할 수 있죠. 내부자들이라는 영화에서 배우 ‘백윤식’이 논설주간으로 나왔던 모습이 기억에 선명합니다. 물론 나쁜 방향으로서의 글을 적겠다는 의미는 아니고, 그만큼 글이 지닌 힘을 믿고 그 글을 선한 방향으로도 쓸 수 있지 않을까 하는 개인적인 생각입니다. 위의 세 가지 이유들이 조금은 제 상황을 이해할 수 있는 변명이 되었으려나요. 핀다에서 마지막이 될 제 글에, 늘 가슴에 있는 한 문장을 공유하며 글을 마무리하려고 합니다. ‘일을 구하는 것이 아니라 신념을 구하는 것’ 금융컨텐츠를 적는 것 또한 일이 아니라 현재 금융환경에 가치를 더할 수 있는 신념이라 믿고 있습니다. 그렇기에 많은 사람들의 변화시켜줄 금융컨텐츠를 만드는 일을 쭉 해나갈 것입니다. 감사합니다.#핀다 #마케팅팀 #마케터 #콘텐츠마케터 #인사이트 #팀원소개

안녕하세요, 여러분! 크로키닷컴 입니다. :-)오늘은 지그재그 팀이 사용하고 있는 기술 Typescript 및 GraphQL에 대해 낱낱이 파헤쳐보려고 합니다.특별히 크로키닷컴에 합류하면서 Typescript와 GraphQL을 처음 접하고 빠르게 적응하신 개발자 세 분, 그리고 오늘의 특별MC! 줄기세포 개발자 형래님(크로키닷컴을 소개합니다#5 참고)을 모셨는데요.지극히 현실적이고 실무적인, 개발자라면 궁금하고 공감할 수 밖에 없는 이야기들을 지금 시작합니다~!여러분, 함께 채팅에 참여해보니 어떠셨나요? 같은 개발자의 입장으로서 공감하셨던 분들도 계실 수 있고, 혹은 어떤 분야에서든 새로 도전해보는 데 주저하거나 고민이 있으신 분들도 있으셨을 텐데요, 모든 분들께 이 인터뷰가 좋은 영향으로 다가왔으면 좋겠습니다. :-) 모두 도전해보세요!지그재그에서는 누구보다 활발하게 채용을 진행하고 있습니다. 지그재그 팀과 함께, 수면 아래 숨겨진 가치를 찾아내는 경험에 동참할 팀원을 꼭 모시고 싶습니다 :-) 궁금하신 점은 언제나 [email protected] 또는 http://facebook.com/zigzagcareer로 연락 주세요!더 많은 공고는 채용 사이트에서 확인 가능합니다! >>> 채용 사이트 바로가기

Overview브랜디 랩스를 사랑해주시는 여러분, 안녕하세요. 개발자 오-연주입니다. 지난 4월, Brandi Back-end 개발자 분들과 코엑스에서 열렸던 AWS Summit(04.18 - 04.19)에 다녀왔습니다!여러 세션을 듣는 와중에 우연히 AI machine learning 를 쉽게 도와주는 Cloud Machine learning Flatform인 Amazon SageMaker에 대해 들었습니다. 듣던 중 머닝러닝에서 학습을 시켜 그 데이터로 ‘Brandi 서비스와 연관지으면 어떨까’ 라는 생각을 했는데요. 그래서 오늘은 많은 분들의 관심사인 머신러닝 학습관련 Amazon Amazon SageMaker에 대한 글을 쓰려고 합니다.sage는 마법사, 현자라는 의미입니다.sageMaker를 create하자!“자, 퐈이팅 넘치게 신나게 sagemaker를 create해볼까요!” 했는데…Seoul Region이 없다!현재 지원되는 리전은 아직 네 군데입니다. 저는 제일 있어 보이는 미국 동부의 버지니아를 선택하겠습니다.1] EU (Iceland) 2] US West (Oregon) 3] USEast (N. Virginia) 4] US East (Ohio)SageMaker를 create하기 전에는 학습할 데이터와 학습 모델을 저장할 S3 Bucket이 필요합니다.1. Default 값으로 S3를 만드세요.중요한 점은, bucket 이름이 “sagemaker-” 로 시작되어야 한다는 것입니다. 그래야 나중에 notebook instance가 어느 곳에 데이터를 저장할지 알 수 있습니다.Next, Create bucket 버튼을 누르다 보니, S3 Bucket이 생성되었습니다.2. Create notebook instance 버튼을 눌러 SageMaker를 만들어 봅시다!원하는 이름을 지어줍니다. 저는 machineLearningTest 라고 지었어요. IAM role 선택하는 부분에서 None을 눌러 Default 값으로 sageMaker를 만듭니다.인고의 Pending 시간3. Pending이 끝나고 “open” action을 선택하면 Jupyter가 열립니다.Jupyter(Jupyter Notebook)는 오픈 소스로 라이브 코드, 등식, 코드에 대한 시각화를 위해 사용됩니다. 또한 description을 위한 텍스트 문서(마크다운 등)를 지원하는 웹 어플리케이션입니다. 이렇게 하면 코드에 대한 문서화가 가능합니다. 이 글에서는 Jupyter Notebook을 통해 데이터를 학습하고, 그 데이터를 테스트하겠습니다. 제가 진행한 전체 코드 스크립트(entire script)는 이 글의 마지막 부분에 기술있으니 참고해 주세요.자, 이제 드디어 머신러닝 학습을 시킬 차례입니다. 머신러닝 학습에 꼭 필요한 키워드 두 가지를 뽑아봤는데요. - Dataset: 정제된 데이터와 그 데이터에 대한 label을 정리해 놓은 데이터 모음      - Machine learning Algorithm: 기계학습 알고리즘 우리는 MNIST 데이터셋을 k-means 알고리즘으로 학습시킬 겁니다.1)MNIST Dataset기계학습 알고리즘을 사용할 때 가장 기본적으로 테스트하는 데이터셋으로 MNIST 데이터셋이 있습니다. 이것은 사람이 0부터 9까지 숫자 중 하나를 손글씨로 쓴 이미지 데이터와, 해당 이미지에 대한 레이블(0 - 9)이 6만 개 들어있는 학습 데이터셋입니다. 각 이미지는 가로와 세로가 각각 28 픽셀로서, 각 픽셀은 0부터 255 사이의 숫자가 있습니다. 다시 말해, 하나의 이미지는 28 x 28 = 784개의 숫자로 이루어진 데이터입니다. 하나의 이미지를 나타내는 데이터의 array > length가 784라고 표현할 수 있겠네요.MNIST dataset2)k-means지금 만든 SageMaker 학습 알고리즘은 AWS 튜토리얼에서 제시한 K-means를 사용할 예정입니다. k-means는 label 없이, 즉 정답을 모르는 상태로 학습을 하는 비지도 학습 (unsupervised learning) 알고리즘 중 가장 쉽고 많이 쓰입니다. 정답을 모르니, ‘비슷한 애들끼리 뭉쳐봐’ 라고 하고, 알고리즘은 비슷한 친구들끼리 뭉쳐 놓습니다. k-means에서 k는 ‘k개 덩어리로 뭉쳐주세요’라고 제시하는 숫자입니다. 우리는 0부터 9까지 비슷한 친구들끼리 모이게 하고 싶으니 k=10을 쓸 겁니다.지금부터 해야 할 TO DO!1. MNIST 데이터셋을 다운로드받고, 우리가 학습시키기 좋도록 정제하기(preprocessing)2. Amazon SageMaker를 통하여 데이터 학습시키기(training job)3. Amazon SageMaker를 통하여 학습된 데이터를 배포하기(Deploy the model)4. 배포된 모델에 요청을 보내 테스트 데이터에 대한 예측값을 받아오기(inference)4. Jupyter 노트북 인스턴스 생성하기Jupyter에 New Notebook(conda_python3)을 선택해 새로운 노트북을 생성합니다.5. 학습시키기 위한 기본 셋팅드디어 코딩 시작입니다! (의욕활활) 초기 설정해두었던 IAM role, S3 Bucket, MNIST 다운로드, 다운받은 데이터 등을 확인하세요. 글보다 코드로 주석을 보는 게 가독성이 더 좋습니다. 아래 노트북을 통해 마크다운, 주석처리를 통해 description을 해두었으니 참고 바랍니다.외부에서 MNIST 다운로드가 쉽도록 한 url로 MNIST를 다운받는데 성공했습니다. MNIST 데이터셋 내용물 중 하나를 jupyter notebook에 그려서 제대로 다운 받았는지 show_digit() 함수를 작성해 확인하겠습니다.서른 번째 데이터는 누군가 3을 손글씨로 쓴 이미지입니다.6. 머신러닝 학습하기이 세션에서는 기계학습 알고리즘 설정, 학습할 데이터 경로를 지정하겠습니다. 그 후 MNIST 학습 데이터를 S3 버킷에 옮겨 저장합니다.kmeans.fit() 함수를 호출해 직접 학습을 시켜볼까요? 학습 과정은 상당히 오래 걸린다고 했는데 다행히 4분 만에 학습이 끝났습니다.여기서 잠깐! 여기서 k = 10에 대해서 조금 더 알아보도록 할게요. cluster란 한 지점에 점을 찍고 데이터 분석을 한 뒤, 비슷한 데이터들의 군집을 만들어 주는 것입니다. k-means가 진행되면서 각 cluster의 중심이 서로가 잘 뭉치는 방향으로 이동합니다. 직접 그려봤어요(부끄).7. 학습된 모델을 배포하기학습을 시키면 테스트를 하거나 사용할 수 있어야겠죠? 학습된 모델을 배포해 주세요.8. 배포된 모델 테스트 진행하기배포된 모델에 valid_set 데이터로 검증 데이터를 진행합니다..predict() 함수를 호출하면 새로운 이미지가 어떤 cluster에 속했는지 예측 결과를 알려줍니다. 가장 가까운 cluster가 0번이라고 예측 결과를 반환했네요. 또한 cluster 중심과의 거리는 5.85라고 알려줍니다. 여기서 중요한 점은 cluster 번호와 실제 숫자는 일치하지 않는다는 겁니다. 알고리즘은 임의로 cluster 중심에 번호를 매기는데, 꼭 0번 클러스터가 숫자 ’0’을 뭉쳐놓은 건 아니에요!9. 데이터 예측해보기더 많은 데이터를 예측해볼까요? valid set에 있는 100개 데이터를 예측해봅시다! 각 cluster에 가까운 데이터들이 쭉 선정되었습니다. 정확하지는 않지만 비슷한 숫자 모양들이 서로 군집되어 나타납니다. 0과 2같은 숫자들은 잘 표현되지만, 알고리즘이 9랑 4를 헷갈리거나 5와 3을 헷갈리는 듯 하네요.FASHION MNIST로 SageMaker 머신러닝 학습 및 예측해보기자, 이제 몸도 풀었으니 제가 하고 싶었던 패션 관련 머신러닝 학습 및 예측을 진행해볼게요. 마침 옷 그림으로 MNIST와 매우 비슷한 데이터를 만들어 놓은 fashion-MNIST라는 데이터셋을 발견했어요!1. 패션 관련 MNIST 다운로드 받기패션 MNIST 데이터셋을 우선 다운받아 볼게요! 다운로드는 여기에서 받을 수 있습니다. 총 네 개의 파일을 다운로드 받으세요.- train-images-idx3-ubyte.gz : train set 이미지  - train-labels-idx1-ubyte.gz : train set 레이블  - t10k-images-idx3-ubyte.gz : test set 이미지  - t10k-labels-idx1-ubyte.gz : test set 레이블  다운로드 받은 패션 Mnist의 label은 아래와 같이 되어 있습니다. 숫자 0부터 9 대신에 각 이미지가 어떤 이미지인지 텍스트로 표현되어 있어요.LabelDescription0T-shirt/top1Trouser2Pullover3Dress4Coat5Sandal6Shirt7Sneaker8Bag9Ankle boot2. Fashion-MNIST 데이터셋을 이전에 사용했던 mnist.pkl.gz 와 같은 형태로 변환해주는 스크립트 작성해주기위에서 연습할 때는 mnist.pkl.gz 한 개 파일만 사용했는데요!?! 그래서 다운로드 받은 네 개의 파일을 똑같은 형식의 파일 하나로 만들어주는 파이썬 스크립트를 작성해 fashion-mnist.pkl.gz 파일로 만들었어요.import gzip import pickle import numpy as np # MNIST 데이터셋은 train, test 셋이 각각 image, label로 나누어 저장되어있는 4개의 파일로 구성 test_image_path = 't10k-images-idx3-ubyte.gz' test_label_path = 't10k-labels-idx1-ubyte.gz' train_label_path = 'train-labels-idx1-ubyte.gz' train_image_path = 'train-images-idx3-ubyte.gz' out_file_name = 'fashion-mnist.pkl.gz' # train label / images 추출 with gzip.open(train_label_path, 'rb') as train_label_f:     train_label = np.frombuffer(             train_label_f.read(), dtype=np.uint8, offset=8).astype(np.int64)   with gzip.open(train_image_path, 'rb') as train_image_f:     train_imgs = np.frombuffer(             train_image_f.read(), dtype=np.uint8, offset=16).reshape(-1, 784).astype(np.float32)   # test label / images 추출 with gzip.open(test_label_path, 'rb') as test_label_f:     test_label = np.frombuffer(test_label_f.read(), dtype=np.uint8, offset=8).astype(np.int64)   with gzip.open(test_image_path, 'rb') as test_image_f:     test_imgs = np.frombuffer(             test_image_f.read(), dtype=np.uint8, offset=16).reshape(-1, 784).astype(np.float32)   # 기존 60000개 training set에서 50000개는 train set으로 사용하고, 10000개는 valid set으로 활용 train_label, valid_label = train_label[:50000], train_label[50000:]  train_imgs, valid_imgs = train_imgs[:50000], train_imgs[50000:]   # train set, validati on set, test set을 튜플 자료형으로 저장 out_data = ((train_imgs, train_label),             (valid_imgs, valid_label),             (test_imgs, test_label))   # pickle file로 dataset 데이터 포맷 맞춰주기 with gzip.open(out_file_name, 'wb') as out_f:     pickle.dump(out_data, out_f) 이 과정을 통해 나온 결과물, fashion-mnist.pkl.gz 를 Jupyter Notebook이 있는 경로에 업로드합니다.fashion-mnist.pkl.gz가 업로드 되었습니다!3. 머신러닝 학습하기아까 사용했던 활용했던 숫자 MNIST 스크립트를 그대로 사용하겠습니다. show_digit()을 이름만 바꾼 show_fashion()으로 데이터를 살펴보니 드레스가 보입니다.조금 전에 했던 숫자 MNIST와 똑같은 과정을 SageMaker를 이용해, 학습 → 테스트 → 예측해보니 아래와 같은 예측 결과를 얻을 수 있었습니다. 신발은 신발끼리, 바지는 바지끼리, 가방은 가방끼리 분류된 게 너무나 신기합니다. (아까 진행한 숫자보다 더 학습이 잘 된 것 같은건 기분 탓일까요…?)머신러닝이라고 겁내지 않아도 됩니다! 유저들에게 더 좋은 서비스 제공할 수 있으니까요. 지금까지 브랜디 개발2팀의 단아한 개발자 오연ㅈ….참사를 막아주세요.앗, 잠시만요!! 중요한 것을 놓칠 뻔 했네요.저처럼 테스트를 하면 그냥 지나치지 마세요. 자동 결제로 출금되는 뼈 아픈 경험을 할 수도 있습니다. 반드시 이용했던 서비스들을 stop 하거나 terminate 해주세요. (Clean-up단계) 자세한 내용은 여기를 클릭하세요.지금까지 Brandi 개발 2팀, 단아한 개발자 오연주였습니다!# entire script (숫자 Mnist) # 오호 드디어 coding start! # 이제부터 Brandi의 단아한 개발자, 저를 따라오시면 됩니다 :) # 노트북 Block을 실행하는 방법은 Shift + Enter 입니다 from sagemaker import get_execution_role role = get_execution_role()  # 초기에 설정해 뒀던 IAM role 가져오기 bucket = 'sagemaker-julie-test' # 초기 단계에 만들었던 S3 Bucket 이름 적기 %%time import pickle, gzip, numpy, urllib.request, json   # 여기서 잠깐, 생소한 라이브러리 설명을 드릴게요! # pickle: python식 데이터 압축 포맷 # numpy: 수치 계산을 하기 위한 python package # Load the dataset urllib.request.urlretrieve("http://deeplearning.net/data/mnist/mnist.pkl.gz", "mnist.pkl.gz") with gzip.open('mnist.pkl.gz', 'rb') as f:     train_set, valid_set, test_set = pickle.load(f, encoding="latin1")     # matplotlib로 그리는 그림이 jupyter 노트북에 바로 보여줄 수 있도록 설정 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt # 도표나 그림을 그릴 수 있게 해주는 라이브러리 plt.rcParams["figure.figsize"] = (2, 10) # 그림의 크기 지정 def show_digit(img, caption='', subplot=None):     if subplot is None:         _,(subplot) = plt.subplots(1,1)         imgr = img.reshape((28, 28))     subplot.axis('off')     subplot.imshow(imgr, cmap='gray')     plt.title(caption)   # train_set의 그림과[0] 데이터 이름[1]을 예시로 보여준다 show_digit(train_set[0][30], 'This is a {}'.format(train_set[1][30]))   # 학습을 하기 위해 학습 알고리즘 및 데이터 경로 설정! from sagemaker import KMeans data_location = 's3://{}/kmeans_highlevel_example/data'.format(bucket) output_location = 's3://{}/kmeans_example/output'.format(bucket)   print('training data will be uploaded to: {}'.format(data_location)) print('training artifacts will be uploaded to: {}'.format(output_location))   kmeans = KMeans(role=role,                 train_instance_count=2,  # 장비 2대를 사용하여 학습하겠어요!                 train_instance_type='ml.c4.8xlarge',                 output_path=output_location,                 k=10,  # 아래 그림을 참고해 주세요!                 data_location=data_location) %%time   # 학습 시작! kmeans.fit(kmeans.record_set(train_set[0]))   %%time # 모델을 만든 후 사용하기 위하여 배포하기 kmeans_predictor = kmeans.deploy(initial_instance_count=1,                                 instance_type='ml.m4.xlarge')                                  # valid_set에 30번째 sample을 테스트 해보기 result = kmeans_predictor.predict(valid_set[0][30:31])  print(result)   %%time   # vaild_set에 있는 0번부터 99번까지의 데이터로 cluster를 예측 해보자 result = kmeans_predictor.predict(valid_set[0][0:100])   # 예측 결과에 대한 cluster 정보를 수집 clusters = [r.label['closest_cluster'].float32_tensor.values[0] for r in result]   # 각 cluster별 예측된 이미지 출력 for cluster in range(10):     print('\n\n\nCluster {}:'.format(int(cluster)))     digits = [ img for l, img in zip(clusters, valid_set[0]) if int(l) == cluster ]     height = ((len(digits)-1)//5)+1     width = 5     plt.rcParams["figure.figsize"] = (width,height)     _, subplots = plt.subplots(height, width)     subplots = numpy.ndarray.flatten(subplots)     for subplot, image in zip(subplots, digits):         show_digit(image, subplot=subplot)     for subplot in subplots[len(digits):]:         subplot.axis('off')     plt.show() 출처Getting Started - Amazon SageMaker CodeOnWeb - 머신러닝 초보를 위한 MNIST fashion-mnist 글오연주 사원 | R&D 개발2팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발문화 #개발팀 #업무환경 #인사이트 #경험공유

안녕하세요. 크몽의 마케팅 콘텐츠 크리에이터로 활동하는 폴입니다 :)제가 크몽에 입사하고 나서 시작된 크몽 굿즈 프로젝트에 대해서 이야기해보려고 합니다.굿즈  goods굿즈라는 것은 실체를 가진 유형의 물품, 즉 실물에 한정하며 팬들의 소장욕을 자극하여 상품 구매에 유인할 수 있도록 상업적인 주가 맞춰진 것이 굿즈라고 할 수 있습니다.최근 들어 여러 스타트업&대기업에서 굿즈를 만들고 대중들에게 알리고 있습니다. 크몽도 역시 대중들에게 피부로 와 닿을 수 있는 유형물 굿즈 프로젝트를 시작하게 됐습니다.굿즈를 만들기 전에대부분의 기업의 굿즈 상품들을 보면 어디에서도 볼 수 있는 상품입니다. 볼펜을 예시로 들어보겠습니다. 내 방과 사무실에도 있는 그냥 평범한 볼펜 정도로 생각할 수 있습니다. 볼펜은 기업의 로고나 문구 즉, 기본적인 판촉 유형물로 제작됩니다. 한발 더 앞서면 기업을 대표하는 캐릭터로 귀엽게 제작을 해서 사람들에게 나눠주기도 합니다.로고가 박힌 볼펜과 캐릭터로 제작된 볼펜을 직접 만들어본 경험이 있고, 심지어 외부에 나가서 직접 한 사람 한 사람 나눠주기도 해보았습니다. 허나 가장 힘이 빠지는 것은 제작된 볼펜들은 대부분 필통 꽂이에 꽂혀있거나 땅바닥에 굴러다니고 하수구를 뚫을 때 잠시 사용되는 안타까운 일이 발생할 때 가장 힘이 빠집니다. 다시 곰곰이 생각하고 목표를 잡았습니다.적어도 크몽에서 만든 굿즈는실용적으로 그 쓰임을 다할 수 있도록, 그렇게 만들자굿즈 콘셉트크몽은 대표적인 캐릭터가 있습니다. 원숭이 캐릭터로 크몽을 알릴 때 적극적으로 대변을 해주는 역할을 하고 있는데요. 캐릭터를 이용한 굿즈 상품은 정말 너무나도 많습니다. 하지만 스타트업에 대표적인 마스코트 캐릭터가 있다면 정말 큰 무기입니다. 저에게는 정말 행운이었죠.크몽의 어머니라 불리는 디자이너 '지니(Jinny)'님이 만들어준 캐릭터를 이용해 굿즈 상품에 적극적으로 개발할 수 있었습니다. 마케팅팀(뇌트워킹)은 필로우 인형(pillow)뿐만 아니라 일반적인 볼펜이 아닌 캐릭터를 활용하여 북마크(bookmark)도 가능한 볼펜을 만들었습니다.컬러코드대부분의 사람들이 가장 어려워하는 RGB와 CMYK칼라코드입니다. RGB(Red, Green, Blue) 빛의 삼원색으로 빨간, 녹색, 파란색을 이용해서 색을 표시하는 방식으로 즉 모니터 화면에서 보이는 색상입니다 RGB로 작업한 디자인을 인쇄하게 되면 낭패를 겪습니다.주로 인쇄에 사용되는 CMYK(Cyan, Magenta, Yellow, Black)는 시난, 마젠타, 노랑, 검정의 4색 CMYK 요소를 4개의 편 판으로 분해해 컬러 인쇄판을 만듭니다. 심지어 CMYK코드로 제작을 하더라도 인쇄과정에서 색상 오차가 심하게 나오는 경우가 많습니다.CMYK 같은 코드로 인쇄해도 색상오차가 나오는 작업물결국 공장과 조율을 잘해야 하는 것인데 기본적인 준비는 팬톤칼라(Pantone Color)입니다. 팬톤칼라는 미국 팬톤사에서 제작한 인쇄 및 소재별 잉크를 조합하여 제작한 색표집입니다. 팬톤칼라가 굉장히 비싸긴 하지만 정말 원하는 색상 코드를 잘 골라서 구매하시는 것이 가장 현명한 선택입니다. 인쇄소보다 실물로 찍어내는 물품 공장에서 대부분 펜톤 칼라칩을 요구합니다. 팬톤칼라코드만 알려주는 이미 공장에서 가지고 있는 팬톤칼라코드로 비교하면서 색상을 찍어냅니다.색상감리 현장모습이것은 기본일 뿐이며 가장 효과적인 방법은 직접 색상 감리를 하는 것입니다. 대량으로 찍어내는 인쇄소나 공장은 사실 색상 감리 과정이 비효율적이기 때문에 일부에 돈을 요구합니다. 적은 금액으로 생산해서 색상의 오차가 크게 발생하느니 일부의 금액을 더 주고 색상 감리를 가는 것이 좋은 방법입니다.공장이 제주도라도 날아가서 감리해야 된다고 생각합니다.제작 샘플굿즈 제작이 진행되면 대량 생산하기 전에 샘플을 먼저 받아보고 나서 피드백을 줘야 합니다. 정말 못난 업체는 샘플도 안 보내고 바로 대량 생산된 물품을 보내는 업체도 있습니다. 그땐 정말 황당하죠. 그래서 꼭 업체에다 먼저 샘플을 먼저 받아보겠다고 말합니다. 그 말을 안 하면 샘플은커녕 바로 대량생산을 하여 바로 보냅니다. 적어도 사진이라도 받아야 합니다. 필로우 인형 같은 경우는 샘플은 5번 정도 받고 대량 상산을 진행했습니다.피드백을 계속 줘야 원하고자 하는 제품이 완성됩니다. 샘플에서는 모양, 크기, 색상, 퀄리티를 확인할 수 있는 금쪽같은 기회입니다. 하지만 제작된 샘플과 대량생산용 완성품이랑 절대로 완벽히 100% 같을 수 없습니다. 적어도 내가 생각한 -5% 정도의 마음의 준비를 해야 정신건강에 좋다고 생각합니다.샘플을 비교하여 상품 퀄리티를 올리는 작업결과물크몽 북마크 볼펜크몽 필로우 인형앞으로앞으로 크몽은 굿즈 상품을 계속해서 실용적이고 아이디어적인 fancy 한 굿즈를 제작할 예정입니다. 제가 쓴 글은 굿즈를 제작할 때 정말 기본 중에 기본이라 생각합니다. 굿즈의 기본적인 제작 과정이 정말 귀찮고 힘든 일이라고 생각하는 사람도 많습니다. 하지만 저러한 과정이 즐겁고 저를 설레게 합니다.크몽 럭키 박스크몽은 상품 쇼핑몰이 아닙니다. 굿즈로 돈을 벌기 위한 목적으로 만들지 않습니다. 굿즈는 마케팅 콘텐츠로서 정말 좋은 콘텐츠입니다. 온라인 시대인 만큼 사진과 동영상이 모든 것을 대변하는 시대이지만 실제로 내 피부에 와 닿는 굿즈가 고객들에게 좋은 이미지와 신뢰를 주고 기업에 좋은 시너지를 준다고 생각합니다. 앞으로 크몽 뇌트워킹팀과 함께 정말 멋진 크몽 굿즈를 만들 것입니다. 서툰 저의 글을 읽어주셔서 감사합니다.#크몽 #마케팅팀 #마케터 #기업문화 #경험공유 #인사이트 #굿즈 #콘텐츠 #콘텐츠마케팅

★02★Q: VAT 가입, 꼭 해야하나요? (영국 기준)A: 공통 답변 - VAT 가입은 판매 방식에 따라 해도 되고 안해도 되지만, 가급적이면 어떤 식으로 판매를 하더라도 VAT 가입할 것을 추천드립니다.아래에 구체적으로 설명되어 있지만, FBM으로 판매하든 FBA로 판매하든 VAT 납부는 피할 길이 없습니다. VAT 가입 여부와는 무관하게 VAT (부가세) 자체는 발생합니다. 그리고 심지어 그걸 내야하는 의무는 여러분입니다 - 아마존 고객들이 아닙니다. 많은 분들이 착각하는 게, FBM으로 보내면 수취인이 관부가세를 납부하도록 하면 된다고 생각을 하시는데, 전혀 아닙니다... FBM으로 보내도, 상세페이지에 관부가세는 수취인 부담을 원칙으로 한다고 써놓더라도, 세금 관련 발생한 고객 클레임에 대해 여러분이 아무리 아마존에 항변을 해도, 아마존 판매자 약관 내용 중에 the price you display on amazon must be inclusive of all duty/tax 라는 내용이 있고 여러분은 입점할 당시 이 약관 내용에 대해 동의를 했기 때문에 결국 아마존에서 발생하는 모든 주문, 모든 발송 되는 FBM 화물에 대하여 여러분이 관부가세를 내야하는 책임이 있습니다.A: 아니요 - 영국에 법인을 설립하면 85,000 파운드 누적 매출까지는 VAT 가입/신고/납부가 면제됩니다.영국에 법인을 설립하는 경우 85,000 파운드의 매출까지는 VAT 가입/신고/납부가 면제됩니다 (한국 기준으로 본다면 간이사업자와 같은 혜택이라고 볼 수 있습니다). 대한민국 사업자가 영국 법인을 설립하는 게 쉽거나 저렴한 것도 아니라서 이건 그냥 패스하겠습니다.A: 아니요 - 모든 주문을 FBM으로만 처리하는 경우에는 VAT 가입 없이 아마존 UK에서 판매할 수 있습니다 (비추천).아마존 UK에서 발생하는 모든 주문을 FBM (fulfilled by merchant 한국 직배송)으로 처리하고 모든 발송물들에 대해 DDP 무역조건으로 보내서 세금 문제도 발송인(여러분)이 해결한다면, VAT 가입 없이 아마존 UK에서 판매 활동을 할 수 있습니다. 하지만 FBM으로만 판매한다고 하더라도 VAT 가입/신고/납부 하는 것을 추천드립니다. 어차피 세금 공제 혜택을 제대로 누리기만 한다면 VAT 가입 하고 판매 활동을 하는 것이나 VAT 가입 안하고 판매 활동을 하는 것이나 수익성이 똑같을 뿐더러, 나중에라도 해외 셀러들에 대한 영국 법이 바뀌거나 아마존 정책이 바뀔 때 걱정할 일이 없습니다.A: 네 - 주문 중에 일부라도 FBA로 처리하는 경우에는 VAT 가입을 반드시 해야 아마존 UK에서 판매할 수 있습니다.아마존 UK에서 발생하는 주문 중에 일부라도 FBA(fulfilled by amazon 아마존 배송대행)으로 처리한다면 VAT 가입을 해야 아마존 UK에서 판매 활동을 할 수 있습니다.추가 설명 및 근거(위 답변에 대한 구체적인 이유가 궁금하신 분들만 읽으세요.설명이 매우 복잡하고 깁니다.)제가 아래에 드릴 모든 설명은 영국 국세청 (HMRC)에서 발표한 자료를 근거로 합니다. 아래 링크에 나온 자료를 전부 꼼꼼하게 읽어보신다면 영국 VAT 개념에 대해 매우 많은 부분을 이해하실 수 있을겁니다.https://www.gov.uk/government/publications/vat-notice-7001-should-i-be-registered-for-vat/vat-notice-7001-should-i-be-registered-for-vat#Taxable-supplies하지만 20~30페이지 되는 분량의 영어 자료를 자세히 읽고 이해하는 것이 쉽진 않을거라 생각합니다. 영어 울렁증이 있으신 분들, 그리고 시간적 여유가 없으신 분들을 위해 위 링크의 모든 내용을 제가 대신하여 매우 자세하게 읽어봤고, 이제 여러분들처럼 아마존 유럽에 판매하고자 하는 대한민국 사업자의 입장에서 모든 관점을 맞추고 최대한 쉽게 풀어서 한국어로 설명드리고자 합니다. 즉, 여러분들은 제가 아래에 정리해드린 특정 내용만 눈여겨 보시면 충분히 이해가 되실겁니다.요점 #1-1: 대한민국 사업자는 HMRC 입장에서 바라볼 때 NETP (non-established taxable person)입니다.'NETP가 뭔가요?' 가장 먼저 알아야할 것은 NETP의 정의입니다.위에서 보이듯이, NETP라는 것은 영국에 통상적으로 거주하지 않고 영국 내 부동산이 없으며, 기업의 경우 영국 내에서 설립한 회사가 아닌 기업을 보고 NETP라고 합니다. 이 정의대로라면, 너무 당연한 얘기지만, 대한민국 사업자는 NETP입니다.요점 #1-2: NETP의 VAT 가입 의무 기준이제 대한민국 사업자가 NETP라는 것을 알았다면 다음으로 짚고 넘어가야할 것은 NETP의 VAT 가입 의무 기준입니다.위에서 보이듯이, NETP로 분류되는 주체는 Taxable Supplies라는 것이 영국 내에서 발생하게 되면 VAT 가입 의무가 생깁니다. 'Taxable Supplies? 그게 도대체 뭐죠?' 다음으로 알야할 것은 Taxable Supplies의 정의입니다.Taxable Supply란, '영국 안에서 발생한 그 어떤 Supply(과세/영세 포함)'를 말하는데, 이 Supply라는 개념에 대해서도 좀 더 깊이 파고들면 'Supply is the sale of goods or services' 즉, 제품이든 서비스든 그 어떤 것을 '판매하는 것'을 말합니다. 그럼 다시 돌아가서 Taxable Supply라는 것은 과세든 영세든 그 어떤 제품이든 서비스든 '영국 안에서 발생한 매출'이라고 정확히 정의할 수 있습니다.정리하자면...Taxable Supply = 영국 안에서 발생한 그 어떤 SupplySupply = 제품이든 서비스든 그 어떤 것을 판매하는 것 (다른 말로 '매출')Taxable Supply = 영국 안에서 발생한 그 어떤 '매출'그리고 위 사진에서 가운데쯤에 적색 박스로 칠해진 부분을 보시면 'if you are an NETP, and you make any taxable supplies in the UK, then you must register for VAT'라고 되어있습니다. 이제 여러분은 대한민국 사업자로서 이미 NETP라는 것을 알고 있습니다. 그럼 NETP인 여러분과 제가 아마존 UK라는 시장에서 판매한다는 것은 과연 NETP로서 '영국 안에서 매출을 발생하고 있는것인가'에 대한 결론을 내릴 수 있다면 '대한민국 사업자가 아마존 UK에 판매하기 위해서 VAT 가입이 필수이냐'에 대한 확실한 답변을 내릴 수가 있습니다. 하지만 이게 쉽지 않더라고요... 왜냐하면...여기서 저도 개인적으로 굉장히 헷갈렸던 부분이 바로 'supply made in the UK' 즉 영국 안에서 발생한 매출이라는 개념인데, 여러분과 저 같은 대한민국 사업자들이 아마존 UK라는 온라인 마켓플레이스에서 매출이 발생한거라면, 과연 이게 '영국 안에서 발생한 매출인가?'라는 질문을 하게 되었습니다.그러다보니 굉장히 재미있는 일이 벌어지는데요, 대한민국 사업자의 입장에서 생각해본다면, 아마존의 주문 이행 방식은 FBA와 FBM 두 가지 방식이 있는데, FBA의 경우 고객이 주문을 하는 그 순간을 놓고 봤을 때 (매출 발생 시점), 제품 재고가 영국 현지 안에 있는 상태에서 판매가 이루어지는 것이기 때문에 대한민국 사업자가 FBA로 판매하는 경우 해당 판매 건은 '영국 안에서 발생한 매출'로 간주되는 것은 어찌보면 당연한 것입니다. 다른 말로, FBA로 판매하는 대한민국 사업자는 VAT 가입 의무가 있는 것입니다. 하지만 FBM의 경우는요? FBM의 경우 고객이 주문을 하는 그 순간을 놓고 봤을 때 (매출 발생 시점), 제품 재고가 한국에 존재하는 상태에서 판매가 이루어지는 것이기 때문에 엄밀히 말해서 'supply made in the UK' (영국 안에서 발생한 매출)가 아니라 'supply made in Korea' (한국 안에서 발생한 매출)가 되는 것입니다. 다른 말로, FBM으로 판매하는 대한민국 사업자는 VAT 가입 의무가 없는 것입니다 (이것은 저도 100% 확실하지는 않지만 굉장히 많은 리소스들을 검토해보고 확인해본 결과 제 최종적인 개인 의견이며, 조금 이따가 밝힐 HMRC의 Overseas Seller의 정의와도 부합합니다).기타 드릴 말씀: 물론, FBM으로 판매하는 대한민국 사업자가 VAT 가입 의무가 없다고 해서, 발생한 매출에 대한 VAT 납부 의무가 없다는 것은 절대 아닙니다. 이 두 가지는 엄연히 다른 것입니다. 매출이 발생했다는 것은 어쨌거나 거래가 일어났다는 것이기 때문에 부가세가 발생합니다 (FBM의 경우에서는 그 거래가 한국 >>> 영국이 되는거라 화물이 영국에 수입 되는 시점에 발생하는 수입 부가세를 납부하는 것에 대한 의무는 여전히 있다고 생각하시면 됩니다). 이 부가세는 판매자이자 발송인인 여러분이 부담해야하기 때문에 (아마존의 모든 최종 판매가는 all duty/tax inclusive라는 내용의 아마존 판매자 약관 참조), FBM으로 모든 주문을 처리할 경우, 모든 화물은 DDP 무역조건으로 발송하셔야한다는 것을 필히 숙지하시기 바랍니다 (이따가 자세히 설명합니다).요점 #2-1: 대한민국 사업자는 HMRC에서 바라볼 때 Overseas seller입니다.위에 언급한 컨셉 (제 개인 추측)을 뒷받침 해주기도 하며 연관성이 깊은 두 번째 개념입니다. 이번에도 먼저 Overseas Seller의 정의에 대해 정확하게 알아보겠습니다.위에서 보이듯이, Overseas Seller라는 것은 영국에 재고가 존재하는 상태에서, 온라인 매개체를 통해 영국 소비자들에게 판매하는, 영국에 설립되지 않은 기업을 말합니다. 그렇다면 아마존 UK에 판매하고자 하는 대한민국 사업자의 입장에서 바라보는 이 문구는 'FBA를 이용해서 판매하는 대한민국 사업자들을 일컫는 말이 Overseas Seller'라는 것을 알 수 있습니다. 앞서 요점 #1에서 이미 충분히 설명했지만, Overseas Seller, 즉 FBA를 통해 판매하는 대한민국 사업자들은 고객이 주문을 하는 순간을 놓고 봤을 때 (매출 발생 시점), 제품 재고가 영국 현지 안에 있는 상태에서 판매가 이루어지는 것이기 때문에 '영국 안에서 발생한 매출'로 간주됩니다.결론적으로...Overseas Seller = 'NETP의 입장으로서 영국 안에서 Taxable Supply가 발생하는 것'이 공식이 성립되므로, VAT 가입 의무가 생기는 것입니다.또한 결론적으로...FBM으로 판매하는 셀러 = 'NETP의 입장이긴 하지만, 영국 안에서 Taxable Supply가 발생하는 것은 아님'이 공식이 성립되므로, VAT 가입 의무가 없는 것입니다.

많은 회사에서는 사장이나 관리자가 직원, 시간표를 편리하게 관리하고 급여를 처리하기 위해 각 매장의 POS 시스템을 통해 출퇴근기록 기능을 사용하고 있습니다.다수 지점을 관리하고, 각 지점에 직원수가 많은 상점 또는 회사에서, 정교한 출퇴근관리 시스템은 관리자가 업무를 효율적으로 처리하도록 도와줍니다. 그러나 관리자들은 왜 출퇴근기록을 관리하기 위해 POS 머신을 사용하게 되었을까요?그 첫 번째 이유는, POS 화면에서 바로 출퇴근 기록을 남길 수 있기 때문입니다. 그러나 저희가 방문하거나, 미팅을 가졌던 많은 관리자 또는 사업자들은 POS에서 제공한 근태관리 시스템을 사용하다 포기한 경우가 많습니다. 그 이유는 아래에서 더 자세히 설명하겠습니다.둘째, POS 머신이 아닌 다른 방법의 근태관리는 별도의 비용과, 부담스러운 유지비용이 필요하기 때문입니다. 출퇴근기록을 위해 출퇴근 카드 방식을 이용할 경우, 기계를 구입하고 직원들이 사용할 수 있도록 충분한 출퇴근 카드를 비치해 두어야 합니다. 지문인식(생체인식) 출퇴근 기록기이 경우, 각 매장마다 설치해야 하는 번거로움과 더불어 높은 비용이 발생하고 유지 및 보수를 위해 많은 시간과 예산을 할당해야 합니다.셋째, POS를 사용하는 대부분의 관리자들은 근태관리 시스템을 선택할 때 정확히 무엇을 고려해야 하는지 모르고 있습니다. POS 기계가 제공하는 근태관리 기능이 그 회사의 사업 운영에 적합한지 여부를 비교하거나, 평가하지 않은 채로 시스템을 도입합니다. 그리고 급여를 정산할 때가 되면, POS를 통한 출퇴근기록 시스템을 이용한 것이 큰 실수였음을 깨닫게 됩니다.POS 출퇴근기록 시스템의 도입에 대해 고려해야 할 사항1. 근태기록의 신뢰성이 있는가출퇴근을 하는데 있어 관리자의 큰 걱정은 근무시간이 정확하게 기록되는가, 그리고 믿을 수 있는가 입니다. 한 명의 직원이 POS기에 동료 사원의 번호를 입력하여 대리 출근해 줄 수 있다면 이미 이러한 시스템은 신뢰성을 상실하였다고 볼 수 있습니다.2. 접근성이 뛰어난가비즈니스의 사장과 관리자는 항상 사업장과 관련된 다양한 데이터 및 기록을 확인하고자 합니다. 따라서 어디서든 실시간으로 매출 및 재고 상황을 확인할 수 있는 어플을 이용하시는 분들이 많습니다. 바로 스마트폰 앱이나 PC 브라우저로 언제 어디서든 이번 달 급여비를 예상하거나 실시간으로 오늘까지의 인건비 누적 현황을 확인할 수 있는 접근성 때문입니다. 그렇다면 POS를 출퇴근기록기 사용하는 관리자가 직원들로부터 누락된 출퇴근기록을 추가 / 편집 / 삭제해달라는 요청을 받거나 급여정산용 출퇴근기록을 추출하기 위해 항상 POS 기기가 있는 매장으로 가야한다고 상상해 보시기 바랍니다.3. 사용자 경험 우수성POS 시스템은 POS 업무와 관련하여 사용자 경험이 뛰어날 수 있습니다. 직원들의 근무표를 계획하고, 출퇴근기록을 관리하며, 급여를 처리하는 데 있어 POS 시스템은 사용자와 직원에게 보통 이상의 근태관리 사용자 경험을 제공할 필요가 없습니다. 사용자의 편의와 시간 절감을 위해 POS 근태관리의 타당성을 재점검 해보시기 바랍니다.4. 근무일정 스케줄러의 유무근태관리에 있어서 출근과 퇴근시간만 기록되면 모두 끝난다고 생각했다면 다시 생각해 보시기 바랍니다. 직원 근무표 계획은 한 달에 한두 번 이상 하는 작업으로 관리자 업무 시간의 상당 부분을 차지합니다. 근무일정, 출퇴근기록, 그리고 급여정산 이 세가지는 서로 매우 긴밀한 관계를 가지고 있습니다. POS 시스템에는 관리자의 필요에 맞는 정교한 스케줄러가 없다는 것을 기억하시기 바랍니다.5. 실시간으로 받아보는 알림의 유무사장 혹은 관리자가 매장에 상주하며 모든 직원의 출석을 확인할 수는 있지만, 현실적으로 거의 불가능합니다. 오픈부터 마감까지 원활하게 운영되어야 하는 매장에서 직원의 지각이나 결근은 심각한 고객 만족도 저하로 이어질 수 있습니다. 직원들의 출퇴근과 지각에 대한 알림을 즉시 받아볼 수 있다면 아파서 결근하거나 지각한 직원으로 인한 인력 부족을 막을 수 있습니다. 당신은 전자입니까? 혹은 후자입니까?6. 권한의 세분화 정도여러 매장을 보유하고 각 지점의 관리자가 본사에 보고하도록 하는 기업에서 POS 출퇴근기록기를 이용하는 경우, 출석 / 급여 승인 절차는 다음과 같습니다.:지점 관리자는 POS 에서 출퇴근기록을 추출하고 마감합니다;그 기록을 결재받기 위해 본사 담당자에게 이메일로 보냅니다;승인 후, 본사 또는 지점 관리자가 급여를 정산합니다.이러한 종류의 업무 환경에는 누가 승인할 수 있고 누가 마감하여 보고해야 하는지 구분하는 액세스 권한이 필요합니다.정리하자면, 많은 POS 머신에는 근태관리 시스템이 내장되어 있지만 출퇴근기록 기능은 POS 회사의 사업 측면에서 주요 분야가 아닙니다. 간단히 말해, POS의 근태 시스템은 근태관리에 관해 정교한 역할을 수행할 수 없습니다. POS는 POS 본연의 역할을 제대로 수행할 수 있기만 하면 됩니다.올바른 근태관리 시스템을 선택하세요.비즈니스에 매장이 하나가 있든 수백 개가 있든 상관없이 직원 근무일정 및 출퇴근기록을 관리 할 수 있는 올바른 시스템을 선택하면 많은 시간과 노력을 절약할 수 있으며 그 시간으로 다른 중요한 업무에 집중할 수 있습니다. 사업 운영에 적합한 직원 스케줄러 및 출퇴근기록 시스템은 위의 모든 문제를 해결하고 더 효율적인 직원 관리 방식을 제시합니다. 기존 업무를 더 효율적으로 처리할 수 있는 방법론과 도구들이 매일 등장하고 있으며 우리는 이를 적극 활용하여 효율성을 극대화해야 합니다.시프티는 모바일과 웹을 통해 직원들의 스케줄, 출퇴근기록, 그리고 급여정산 업무를 한 플랫폼 내에서 처리할 수 있도록 합니다. 총괄관리자와 지점관리자가 각각 차별화된 액세스 권한으로 자신에게 적합한 권한의 업무만 수행할 수 있어 더 체계적이고 효율적인 운영을 할 수 있어 수많은 지점을 운영하는 중소기업에서부터 대기업까지도 효율적으로 사용할 수 있습니다.시프티는..가볍고 접근성이 높습니다. 직원의 스마트폰을 출퇴근기록 체크포인트로 사용하는 것에 대한 이점은 하나의 기계에 의존하지 않아도 된다는 것입니다. 기존 출퇴근기록 장치가 오작동하는 경우 어떻게 해야 하나요? 망가지면 어떡하나요? 시프티의 모바일앱과 관리자용 PC버전을 이용하면 관리자와 직원은 언제 어디서나 일정 및 시간표를 확인할 수 있습니다. (관리 권한은 지점관리자 이상의 액세스 권한에게 있습니다.)직원 근무일정 스케줄러와 및 실시간 알림을 이용할 수 있습니다. 누군가가 늦은 경우 매니저는 즉시 다른 직원에게 근무를 요청하거나 직접 매장 일을 도울 수 있습니다. 또한 근무일정 스케줄러를 이용하여 비즈니스의 운영상 요구 사항에 맞게 이용할 수 있습니다.직원들의 부정 출퇴근을 방지합니다. 직원의 스마트 폰을 출퇴근 체크 포인트로 사용하면, 출퇴근 시 직원의 근무지를 인증(Wi-Fi 또는 GPS 기반)하고 시스템 프로필에 등록 된 직원의 기기가 맞는지 확인 후 출퇴근을 인정해줍니다.언제 어디서나 직원들의 스케줄 및 근태 관리가 가능합니다. 시프티는 본사에서도 모든 지점 관리가 가능하며 본사 인사 또는 급여 담당자는 전 지점의 근무일정과 출퇴근기록을 승인하고 급여정산도 할 수 있습니다.매장을 운영하는 것만으로도 많은 관리자들은 이미 충분한 어려움을 가지고 있습니다. 관리자께서는 직원 근태관리로 낭비하는 시간을 절약하여, 사업을 성장시키고 시장 점유율을 확대하는 데에 시간을 쓰고 고객에게 집중하시기 바랍니다. 직원 근무일정과 출퇴근기록 때문에 많은 시간을 낭비해서는 안됩니다. 좋은 근태 시스템을 도입하여 시간을 절약하고 매끄러운 직원운용을 이루기 바랍니다.#시프티 #기업문화 #혁신 #조직문화 #기업소개 #시스템구축

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