빠름과 편리함에 열광하는 대한민국 (3번의 오판으로 얻은 깨달음)

나는 더 이상 ‘편리함과 속도’라는 특수한 영역에서 한국 스타트업이 성공할지를 함부로 예측하거나 판단하지 않기로 했다. 그 이유는 무려 3번이나 틀린 판단한 사례가 있기 때문이다. 내 경험으로 미루어 보건대, 대한민국 사람들은 빠른 속도를 중시하며, 편리함을 매우 중요하게 생각한다. 그리고 이런 특성으로 인해 내가 예상치 못한 스타트업이 크게 성공하는 모습을 자주 봐 왔다. 오늘은 그 대표적인 세 가지 사례를 공유해 보고자 한다.


1. 토스(Toss)의 성공

미국의 페이먼트 서비스 ‘벤모(Venmo)’를 카피캣한 토스의 등장을 처음 접했을 때, 나는 별로 성공 가능성을 높게 보지 않았다. 왜냐하면 미국 뱅킹 시스템은 굉장히 느리고, 불편하고, 비용도 많이 든다. 미국에서 은행으로 돈을 보내려면 며칠이나 걸리는 것이 일반적이다. 그래서 그런 비효율적인 환경에서는 Venmo 같은 간편 송금 서비스가 혁신적이었다.

하지만 한국은 달랐다. 토스가 나오기 전에도 이미 은행 간 이체가 미국보다 훨씬 빠르고 편리했기 때문이다. 물론 몇 번의 터치가 더 필요하긴 했지만, 계좌번호만 있으면 이체가 즉시 가능했기에, 나는 토스가 제공하려는 “전화번호로 돈 보내기” 정도의 차별점을 그리 특별하게 느끼지 못했다.

나의 예상: “이미 충분히 편리한데 뭐가 더 좋겠어?”

결과적으로 내 예상은 보기 좋게 빗나갔다. 한국 소비자들은 이미 편리한 상황에서도 ‘조금 더 간편하고 직관적인 UX’를 훨씬 가치 있게 받아들였다. “매우 빠르고, 더 쉽게 쓸 수 있는 서비스”라는 점이 토스를 성공으로 이끌었다고 볼 수 있다.


2. 쿠팡 로켓배송의 성공

미국의 경우, 아마존이 배송 혁신을 이뤄냈다는 것은 널리 알려진 사실이다. 땅이 넓다 보니 배송에 오래 걸리고, 일주일 이상 걸리는 경우도 흔했다. 그렇기에 ‘빠른 배송’ 자체가 미국에서는 엄청난 혁신이 될 수 있었다.

그런데 한국은? 땅덩이가 작고, 이미 다른 쇼핑몰들도 1~3일 이내에 물건을 받아볼 수 있었다. 그 차이가 ‘이미 충분히 빠른데, 더 빨라봐야 얼마나 차이가 나겠어?’ 정도라고 생각했다. 그래서 쿠팡의 로켓배송에 대해서도,

나의 예상: “배송을 하루나 반나절 정도 더 줄인다고 해서, 소비자가 크게 열광할까?”

라는 판단을 했고, 결국 또 틀리고 말았다. 결론적으로 “미리 주문해두면 다음 날 아침에 도착하는 속도”라는 것은 한국 소비자들의 신속함을 선호하는 성향편리함을 중시하는 특징을 정확히 파고들었다. 무거운 생수나 급히 필요한 생필품을 ‘당장’ 주문해서 하루 만에 받아보는 로켓배송은 쿠팡의 성장을 견인했고, 그 성공 스토리는 지금도 이어지고 있다.


3. 전동 킥보드의 성공

2017년, 샌프란시스코에서 전동 킥보드를 열심히 타고 다닐 때, 실리콘밸리 창업자들과 이런 얘기를 나눴다.

“한국에서도 전동 킥보드 서비스가 잘될까요?”

내 대답은 부정적이었다. 한국은 대중교통이 너무나 잘 되어 있고, 버스-지하철 환승체계가 카드 한 장으로 편리하게 통합되어 있기 때문이다. 굳이 전동 킥보드를 이용해야 할 이유가 없다고 생각했다. 샌프란시스코는 지형이 험하고, 대중교통이 한국만큼 촘촘하지 않으니 킥보드가 인기를 끈다고 봤다.

하지만 몇 년 뒤, 한국에서는 전동 킥보드가 엄청난 속도로 퍼져나갔다. 물론 최근에는 안전 문제 등으로 규제가 강화되고 있지만, 한때는 길 위에서 전동 킥보드를 쉽게 찾아볼 수 있을 정도로 빠르게 성행했다. “걸어서 10분 거리를 3분 만에 이동할 수 있다”는, 사실 그렇게까지 큰 차이가 아닐 수도 있지만, 한국인 특유의 ‘더 빠르고 편리하게’라는 니즈를 또 한 번 정확히 충족시킨 사례가 된 것이다.


결론: ‘더 빠르고, 더 편리해야 한다’는 한국 시장만의 독특함

이 세 가지 사례에서 공통적으로 깨달은 점은, 한국 소비자들은 이미 충분히 편리한 환경을 가지고 있음에도 불구하고, 그걸 더 효율적으로 만드는 새로운 서비스에 열광한다는 것이다.

  • 토스는 이미 빠른 은행 이체를 더 간편화했다.
  • 쿠팡 로켓배송은 이미 짧은 배송 기간을 거의 ‘당일 수준’으로 단축했다.
  • 전동 킥보드는 이미 촘촘한 대중교통망 위에도 ‘더 빠른 이동’을 제공했다.

한국 시장은 ‘더 빨리, 더 편리하게’라는 모토에 놀라울 정도로 민감하게 반응한다. 어찌 보면 사소해 보이는 UX 차이, 혹은 하루 정도 빠른 배송 시간이 한국인들의 소비 패턴을 뒤흔들 수 있다는 사실을 나는 3번의 실패 예측으로 절실하게 배웠다.

그래서 나는 더 이상 한국에서의 스타트업 아이디어 성공 여부를 쉽게 예측하지 않는다. “이미 충분히 편한데?”라는 내 판단이 틀렸던 사례가 너무 많았기 때문이다. 이제는 그냥 “혹시 또 혁신이 될지 모른다”라는 열린 마음으로 지켜보는 편이다. 아마 이것은 한국이라는 독특한 시장의 특징이 아닐까 싶다.

한국에서 창업을 꿈꾸는 이들에게, 그리고 새로운 서비스를 기획하는 이들에게 마지막으로 하고 싶은 말은 이것이다.

“한국 시장에서는 이미 충분히 편리해 보여도, 조금 더 빠른 서비스와 조금 더 간단한 UX가 폭발적인 반응을 일으킬 수 있다.”

3번의 실패 예측 끝에 얻은 교훈이, 누군가에게 작은 도움이 되기를 바란다.

순이익 vs. EBITDA 그리고 EV/EBITDA의 의미

순이익 vs. EBITDA

1) 정의 및 공식

순이익 (Net Income)

순이익=영업이익−이자비용−법인세±기타 수익(비용)

  • 기업의 모든 비용(이자, 세금 등 비영업적 항목)을 차감한 후의 최종 이익입니다.
  • 재무제표에서 가장 아래(Bottom Line)에 위치하며, 기업이 실제로 손에 쥐는 금액을 의미합니다.

EBITDA (Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation, and Amortization)

EBITDA=영업이익+감가상각비(Depreciation)+무형자산상각비(Amortization)

  • 영업이익감가상각비무형자산상각비를 더해, 이자와 세금, 감가상각 등의 영향을 제외하고 영업활동 현금창출 능력을 보는 지표입니다.

2) 가장 큰 차이

  1. 비용 항목 반영 범위
    • 순이익: 영업활동 이외의 비용(이자, 세금 등)과 비영업적 수익(비용)까지 모두 반영하는 가장 포괄적인 지표
    • EBITDA: 이자·세금·감가상각 등을 제외해, 영업활동 중심의 현금창출력에 주목
  2. 일반적으로
    • EBITDA는 순이익보다 차감하는 비용이 적으므로 숫자가 더 크게 나타나는 편입니다.

3) 활용 목적

  • 순이익:
    • 기업의 최종 이익을 보여줘,
    • 주주 가치 평가경영 성과(특히 이익잉여금, 배당여력 등)를 평가할 때 자주 사용됩니다.
  • EBITDA:
    • 현금창출 능력이나 투자 여력을 파악하는 데 유용합니다.
    • 부채 구조, 감가상각 정책의 차이를 비교적 배제하고 기업 간 객관적인 비교가 가능합니다.

4) 숫자 예시

어떤 기업의 간소화된 손익계산서를 가정해 봅시다.

  • 매출액: 1,000억 원
  • 매출원가 및 판매·관리비: 800억 원 (이 중 감가상각비 50억 원 포함)
    • 영업이익 = 1,000 – 800 = 200억 원
  • 이자비용: 30억 원
  • 법인세: 40억 원
  • 기타 수익(비용): 0억 원 (가정)
  1. 순이익(Net Income)

순이익=영업이익(200억)−이자비용(30억)−법인세(40억)=130억원

  1. EBITDA
    • 영업이익(200억 원)에 **감가상각비(50억 원)**를 다시 더해 줍니다. (무형자산상각비는 없다고 가정)

EBITDA=200억+50억=250억원

  • 결과적으로,
    • 순이익 = 130억 원
    • EBITDA = 250억 원
    • (EBITDA는 이자·세금·감가상각 등을 차감하기 전 기준이므로, 순이익보다 크게 나타납니다.)

EV/EBITDA의 의미

1) EV (Enterprise Value)

EV=시가총액+(총차입금−현금성자산)+소수주주지분(필요 시)\text{EV} = \text{시가총액} + (\text{총차입금} – \text{현금성자산}) + \text{소수주주지분} \quad (\text{필요 시})

  • 기업 전체 가치를 나타내는 지표로, 회사가 부채를 포함해 실제로 얼마에 ‘거래’될 수 있는지를 추정하는 금액입니다.

2) EV/EBITDA

EV/EBITDA=Enterprise Value/EBITDA

  • EV 대비 영업활동 현금창출력(EBITDA)이 어느 정도인지 나타내는 비율입니다.
  • 부채 수준, 감가상각 정책 등의 차이를 어느 정도 배제하고, 기업들을 상호 비교할 때 자주 쓰입니다.
  • 일반적으로 EV/EBITDA가 낮을수록, 기업이 창출하는 EBITDA 대비 기업가치(가격)가 저평가되었다고 볼 수 있습니다.

3) 두 기업의 예시 비교

아래는 A 기업B 기업의 가정치 예시입니다.

구분A 기업B 기업
영업이익(억 원)300400
감가상각비(억 원)5010
이자비용(억 원)2060
법인세(억 원)5070
순이익(억 원)(300 – 20 – 50) = 230(400 – 60 – 70) = 270
EBITDA(억 원)(영업이익 + 감가상각비) = 300 + 50 = 350400 + 10 = 410
시가총액(억 원)3,0005,000
순차입금(억 원)5001,500
EV(억 원)3,000 + 500 = 3,5005,000 + 1,500 = 6,500
EV/EBITDA3,500 / 350 = 10.06,500 / 410 ≈ 15.85

투자 매력 비교

  • 순이익: B 기업(270억 원)이 A 기업(230억 원)보다 많습니다.
  • EBITDA: B 기업(410억 원)이 A 기업(350억 원)보다 높아, 현금창출력도 커 보입니다.
  • EV/EBITDA:
    • A 기업: 약 10.0
    • B 기업: 약 15.85

일반적으로 EV/EBITDA가 낮을수록 (EBITDA 대비 기업가치가 저평가되어 있을 가능성이 높으므로) 투자 매력이 더 높다고 해석할 수 있습니다.
따라서, 이 예시만 본다면, A 기업은 순이익과 EBITDA는 B 기업보다 낮지만, EV/EBITDA가 더 낮아 “시장에서 상대적으로 저평가되어 있다”라고 볼 수 있습니다.
반면, B 기업은 절대적인 순이익과 EBITDA 규모는 크지만, 부채도 많고 시가총액이 높아 EV가 커져서 EV/EBITDA가 크게 나타났습니다.


결론

  1. 순이익은 모든 비용(이자, 세금 등)을 반영한 실질적인 최종 이익입니다.
  2. EBITDA는 감가상각비와 무형자산상각비를 더해, 영업활동 현금창출 능력을 나타내므로 순이익보다 보통 큰 값을 가집니다.
  3. EV/EBITDA는 기업 전체 가치(EV)를 EBITDA로 나눈 것으로, 저평가 여부를 비교적 객관적으로 파악할 때 많이 쓰이며, 지표 값이 낮을수록 현금창출력 대비 기업가치가 낮게 책정되었을 가능성이 큽니다.

결과적으로, 순이익과 EBITDA는 서로 다른 각도에서 기업의 성과를 평가하는 지표이며, EV/EBITDA는 이 기업들의 가치를 상대적으로 비교하고 투자 매력을 판단하는 데 유용한 지표가 됩니다.

공헌이익 vs. 매출총이익 vs. 영업이익

공헌이익 vs. 매출총이익 vs. 영업이익

항목별 특징 및 의의

1) 공헌이익 (Contribution Margin)

공헌이익=매출−변동비

  • 개념: 고정비를 전혀 반영하지 않고, 매출에서 **판매량 증감에 따라 직접 변화하는 비용(변동비)**만을 차감해 계산합니다.
  • 의의:
    • 단기 의사결정, 손익분기점(BEP) 분석에서 핵심 지표로 활용됩니다.
    • 추가 판매가 고정비와 최종 이익에 얼마나 기여하는지 손쉽게 파악할 수 있습니다.

2) 매출총이익 (Gross Profit)

매출총이익=매출−매출원가

  • 개념: 매출에서 제품 생산 또는 구매에 들어간 **모든 직접 비용(매출원가)**을 뺀 금액입니다.
    • 여기에는 변동비와 함께 공장 임대료·설비 감가상각 등 생산 관련 고정비가 일부 포함됩니다.
  • 의의:
    • 제품 생산 효율성을 평가하는 지표입니다.
    • 생산 공정, 원가 구조 등을 관리·개선하는 데 활용됩니다.

3) 영업이익 (Operating Profit)

영업이익=매출총이익−판매비와 관리비

  • 개념: 매출총이익에서 영업활동 전반에 필요한 비용(판매비·관리비·마케팅비 등)을 차감한 값입니다.
  • 의의:
    • 본업에서 창출되는 실제 이익을 나타내므로, 기업의 경영 성과와 효율성을 종합적으로 평가합니다.
    • 외부 이해관계자 및 투자자와의 소통 시 가장 기본적으로 활용되는 지표 중 하나입니다.

예시로 이해하기

다음과 같은 가정으로 각 지표를 계산해 봅니다.

  • 제품 판매가(매출 단가): 100만 원
  • 단위당 변동비: 40만 원
    • (예: 원재료비, 직접 인건비 등 판매량 증감에 따라 비례)
  • 단위당 고정비(매출원가 내 배분): 10만 원
    • (예: 공장 임대료, 설비 감가상각 등 생산량과 무관하게 발생)
  • 영업활동 고정비(판매비·관리비): 20만 원
    • (예: 마케팅비, 사무실 임대료, 관리부서 인건비 등)
  1. 공헌이익 공헌이익=매출−변동비=100−40=60만 원
  2. 매출총이익 매출총이익=매출−매출원가
    • 매출원가 = 변동비(40만 원) + 생산 관련 고정비(10만 원) = 50만 원
    매출총이익=100−50=50만 원
  3. 영업이익 영업이익=매출총이익−판매비와 관리비=50−20=30만 원

결과 (큰 값 순서):

  1. 공헌이익 = 60만 원
  2. 매출총이익 = 50만 원
  3. 영업이익 = 30만 원

최종 요약

  • 공헌이익: 고정비를 고려하기 전, 변동비만 제외한 이익 → 단기 의사결정추가 판매 시 이익 기여도 분석에 활용
  • 매출총이익: 매출원가(변동비 + 생산 관련 고정비)를 제외한 이익 → 제품 생산 효율성 평가
  • 영업이익: 매출총이익에서 영업활동 전반(판매비·관리비 등) 비용을 차감한 이익 → 본업(영업)에서의 실제 성과 지표

일반적으로, 고정비와 추가 운영비가 점차 더 많이 반영될수록 금액이 공헌이익 > 매출총이익 > 영업이익 순으로 감소합니다.


일반적이지 않은 경우의 예시

  1. 생산 과정의 고정비가 전혀 없거나 무시할 정도로 매우 낮은 경우
    • 매출원가에 반영될 고정비가 거의 없다면, 매출총이익이 공헌이익과 거의 동일하게 나타날 수 있습니다.
    • 예: 대부분의 생산비가 원재료(변동비)만으로 구성된 소프트웨어나 디지털 제품, 프린트 온 디맨드 형태 사업 등.
  2. 판매비와 관리비가 거의 없는 경우
    • 초기 스타트업이나 1인 창업 형태로, 마케팅·관리비가 극단적으로 적은 경우엔 영업이익이 매출총이익과 큰 차이가 없을 수 있습니다.
    • 예: 개인 온라인 강의나 원자재 공급업 등에서 영업 관련 비용이 미미한 경우.
  3. 특별한 회계 처리나 재무구조 변화로 인해 변동비나 고정비가 일시적으로 음(-)의 값을 갖는 경우
    • 정부 지원금이나 보조금 등의 항목이 특정 생산 비용을 초과해서 상쇄하면, 비용이 마치 “마이너스”로 잡혀 공헌이익이나 매출총이익이 역전되는 상황이 있을 수 있습니다.
    • 예: 연구개발(R&D) 정부 보조금을 받아 실제 발생한 비용 이상을 상쇄하여, 한시적으로 특정 제품의 원가가 ‘음(-)’으로 표시되는 경우.
  4. 여타 영업수익(기타 영업수익)이 영업비용보다 큰 경우
    • 판매비와 관리비가 고정적으로 발생하더라도, 상품 판매 외에 다른 영업수익이 많다면(예: 로열티 수익, 자회사 배당 수익 등), 영업이익이 오히려 매출총이익보다 클 수 있는 예외적 사례도 존재합니다.
    • 예: 제조업체가 보유 특허를 라이선싱해 얻는 로열티 수익이 매우 커서, 일반 제조 원가로 인한 매출총이익보다 영업이익이 더 커지는 상황.

이처럼, 사업 특성이나 회계 처리, 재무구조 차이에 따라 공헌이익 > 매출총이익 > 영업이익의 일반적인 순서가 바뀌거나, 값의 차이가 크지 않을 수도 있습니다.

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    https://huggingface.co/learn/agents-course/unit0/introduction
  1. AI Agents in LangGraph
    LangGraph 프레임워크 내 AI 에이전트 집중 학습
    https://www.coursera.org/projects/ai-agents-in-langgraph

How to Search and Organize Research Papers in the AI Era

(A Practical Guide Inspired by My Friend LEE Jeong-su)

Before diving into the details, I want to express my deep gratitude to my friend LEE Jeong-su for generously sharing these valuable tips. This guide will help you efficiently discover and organize academic papers, especially in the rapidly evolving world of artificial intelligence.


1. Search Core Keywords in English on Google (Add “arxiv”)

  • When searching for a specific topic, use English keywords on Google for broader and more in-depth results.
  • After your main keyword, type a space followed by “arxiv” to find recent or emerging research papers.
    • Example: "AI voice dubbing" arxiv

This tactic helps you locate the newest and most relevant preprints or published papers in your field of interest.


2. Gather Papers from the First Search Page in Priority Order

Once you see the results, prioritize which papers to download and read based on the following criteria:

  1. Recency: Is it a newly published or posted paper?
  2. Affiliation: Is it from a reputable university or company?
  3. Venue: Was it accepted at a top-tier conference or journal?
  4. Citation Count: Is it frequently cited by others?

Filename Convention

  • Rename each downloaded PDF using simple keywords that reflect the paper’s core topic.
  • Add square brackets [] at the front to categorize them more systematically.
    • Example: [AI-Voice] Neural Dubbing Techniques.pdf

3. Set Up Google Notebook LM (Referred to as “LM”) and Create a Folder

  • Create a folder named after the paper’s primary goal or subject.
    • Tip: A descriptive folder name makes it easier to navigate and keep related papers together.

4. Upload the Selected Papers

Simply upload the PDFs you’ve chosen into the designated folder. This will help you keep your research materials organized and easily accessible.


5. Ask LM, “What is the core idea of this paper?”

Use LM to get a quick, synthesized summary of the paper’s main contributions. This can save you time and help you decide if you want to explore the paper more deeply.


6. After Reading LM’s Summary, Open the Original Paper and Check the Abstract & Key Figures

  • Abstract: Usually found on the first page, it summarizes the research objectives, methods, and key results.
  • Key Figures: Often located within the first two pages, these visuals quickly convey the paper’s main findings or methodology.

7. For Anything You Don’t Understand, Ask LM for Further Clarification

  • If a particular concept or method is unclear, ask LM follow-up questions to deepen your understanding without diving into the entire paper immediately.

8. If Your Curiosity is Still Not Satisfied or LM’s Explanation Isn’t Enough, Read the Original Paper

  • At this stage, it’s time to go through the specific sections or the entire paper for more in-depth analysis.
  • Use LM as a companion for difficult sections, asking for definitions, examples, or re-explanations in simpler terms.

9. Always Ask LM, “How Was This Verified?” (Verification/Validation)

  • Understanding the paper’s evaluation or validation methods is crucial.
  • Knowing how the authors tested their hypotheses or models helps you gauge the research’s credibility and relevance.

10. When You’re Satisfied with Your Understanding

  • Read the Conclusion and Limitations at the end of the paper. These sections reveal the paper’s final takeaways and potential weaknesses or future directions.
  • Check the References—especially if they mention additional studies related to your interests. Save these for further reading, applying the same search and organization process.

11. Repeat and Expand

  • As you accumulate more papers in your folder, you can start asking broader or more detailed questions.
  • This iterative approach fosters deeper insights and a clearer understanding of the overall research landscape.

인공지능 시대에 논문 검색 및 정리 방법

본 콘텐츠는 나의 친구 LEE정수에게 전수받은 소중한 노하우임.
글을 시작하기 전에, 이런 귀중한 지식을 나누어 준 것에 대해 깊은 감사의 인사를 전함!

1. 핵심 키워드를 영어로 구글에서 검색하기

키워드 뒤에 띄어쓰기 후 arxiv를 추가하여 검색하기
(예) “ai voice dubbing” arxiv

2. 검색 결과 첫 페이지의 논문을 우선순위에 따라 취합하기

각 논문 파일명은 내가 이해하기 쉬운 핵심 키워드로 설정
파일명 앞에 [ ]를 붙여 세부적으로 분류하기

우선순위 기준

  • – 최신 논문인지 여부
  • – 유명한 대학 또는 기업에서 발표한 논문인지
  • – 좋은 학회에서 accept된 논문인지
  • – Citation(인용)이 많이 된 논문인지

3. Google Notebook LM (이하 “LM”)을 켜고 폴더명을 설정하기

– 폴더명은 논문의 목적 또는 내용을 잘 나타내는 카테고리명으로 설정

4. 선택한 논문 파일 업로드하기

5. LM에게 “해당 논문의 핵심 아이디어가 뭐야?”라고 질문하기

6. LM 답변을 읽은 후, 논문의 원본을 열어서 Abstract와 Key Figure를 확인하기

  • – 주로 논문의 1~2 페이지 내에 있음

7. 이해가 부족한 부분은 LM에 추가 질문을 던져가며 내용 파악하기

8. 더욱 깊은 호기심이 생기거나, LM의 설명만으로 이해되지 않는 부분은 원본 논문을 직접 읽어보기

9. LM에게 반드시 “verification(검증)은 어떻게 했는지” 질문하기

10. 논문에 대한 호기심과 이해가 어느 정도 충족되었으면:

– 논문 맨 뒤의 Conclusion과 Limitation 꼭 읽기
– 본문 중간에서 내 관심 주제와 관련하여 언급된 참고문헌은 따로 저장하고 동일한 방법으로 추가 진행

11. 위 과정을 반복하여 폴더 내 논문이 쌓이면, 점차 더욱 포괄적이거나 구체적인 맥락에서 질문하고 분석 가능

깔끔한 문장 작성하는 10가지 방법

1. 피동형 문장은 피하기

나쁜 예시: “회의 결과가 모두에게 전달되었습니다.”

좋은 예시: “회의 결과를 모두에게 전달했습니다.”

2. 불필요한 “~부분” 표현 대신 간결하게

나쁜 예시: “상담 중 확인해야 하는 부분은 계약 조건입니다.”

좋은 예시: “상담 중 계약 조건을 확인합니다.”

3. 경제적인 표현 사용하기

나쁜 예시: “본 문서에서 사용되는 용어의 정의는 아래와 같이 설명됩니다.”

좋은 예시: “아래와 같이 용어를 정의합니다.”

4. ‘~도록’ 표현은 간결하게 수정하기

나쁜 예시: “최대한 빠르게 답변드리도록 하겠습니다.”

좋은 예시: “최대한 빠르게 답변드리겠습니다.”

5. 불필요한 한자어 및 외래어 줄이기

나쁜 예시: “전일 회의에서 확인한 사항을 보고드립니다.”

좋은 예시: “어제 회의에서 확인한 사항을 보고드립니다.”

6. 모호한 ‘~것 같습니다’ 표현 대신 확신 있는 문장 사용하기

나쁜 예시: “이 문제는 아마 두 가지로 나눌 수 있을 것 같습니다.”

좋은 예시: “이 문제는 두 가지로 구분됩니다.”

7. 문장을 끊어 명확하게 표현하기

나쁜 예시: “신제품 출시와 관련하여 마케팅 전략 및 고객 피드백을 종합적으로 검토한 후 최종 방안을 논의하기로 했습니다.”

좋은 예시: “신제품 출시 관련 마케팅 전략을 검토했습니다. 고객 피드백을 반영해 최종 방안을 논의할 예정입니다.”

8. 분명하고 구체적으로 표현하기

나쁜 예시: “제안서에 다양한 요소를 고려하는 부분이 좋을 것 같습니다.”

좋은 예시: “제안서에는 가격, 품질, 서비스 항목을 반드시 포함하겠습니다.”

9. 과장 없는 객관적인 말씨 사용하기

나쁜 예시: “최고의 품질을 자랑하는 신제품을 선보입니다.”

좋은 예시: “고객 만족도 95%를 기록한 신제품을 선보입니다.”

10. 능동형 문장 사용하기

나쁜 예시: “회사에 대한 애정이 남아 있어 퇴사를 하게 되었습니다.”

좋은 예시: “회사를 떠나기로 결정했습니다.”

10년 넘게 미국 살면서 몰랐던 they/them/their의 단수 사용

최근에 영어로 번역을 하다가 their라는 단어를 단수로도 쓸 수 있다는 사실을 새삼 알게 되었음.
“their는 무조건 복수형 아니야?”라고만 생각했는데, 실제로는 단수 지칭에도 흔히 쓰인다길래 좀 놀랐음.

알아보니까 오래전부터 존재하던 관용적 쓰임새가 요즘 들어 더욱 강조되고 있는 것으로 보면 됨. 셰익스피어 시절 등 옛날 문학 작품에도 단수 they가 꽤 있었음. 그 이유는 정치적 올바름(Political Correctness, PC)이 중요하게 대두되면서, 최근 몇 년간 특정 성별을 가정하지 않는 ‘성중립 언어’의 중요성이 강조되면서 더 자주 쓰게 됨.

즉, 아예 새로 생긴 표현은 아니지만, 언어에서 성별을 고정하지 않으려는 노력과 맞물려서, 과거에는 “he or she”로 쓰던 경우가 지금은 자연스럽게 “they”로 바뀌는 상황이라고 생각하면 됨.

아래에 예시와 함께 간단히 정리해 봄.


1. 번역 중에 깨달은 their의 단수 사용

“(공동창업자를 고를 때) 그 사람을 믿을 수 있는 것보다 그 사람의 실력을 믿을 수 있는지 검증해야 한다”

위의 문장을 ChatGPT한테 영어로 번역하라고 했는데, 아래와 같이 번역함.

When choosing a co-founder, you should verify their skills rather than just trusting them as a person.

여기서 “their”가 공동창업자 ‘한 명’을 가리킴에도 복수처럼 보이는 they를 쓰고 있음. 이때 “he/she” 대신 “they”가 훨씬 자연스럽다고 함.


2. 단수 they/them/their? 어떻게 가능?

원래 학교에서 “they/them/their”는 복수형이라고만 배웠음. 근데 불특정 단수(성별 미지정)에도 이걸 쓰는 게 오래전부터 관용적으로 이어져 왔다고 함. 예를 들어,

If a student wants to succeed, they should study hard.

student가 분명 한 명이어도, 성별 모를 때 자연스럽게 “they”를 씀. 현재는 공식 문서나 일상 대화에서도 흔히 보임.


3. 왜 “one’s”로 바꾸면 어색할까?

처음엔 “When choosing a co-founder, you should verify one’s skills rather than trusting one as a person.” 이렇게 바꿔볼 수도 있지 않나 싶었음. 근데 주어가 “you”인데, 갑자기 “one”을 쓰면 문장의 시점이 뒤섞여 어색해짐.

  • you(2인칭) vs. one(격식 3인칭)
    둘을 섞으면 이상함.
    결국 문장을 통째로 “one”으로 격식 있게 가거나, 아니면 “you – their” 구조를 쓰는 게 자연스러움.

4. “their”가 왜 복수 아니냐?

실제로는 “their”가 원래 복수 대명사 맞음. 근데 불특정 단수를 가리킬 때도 오랫동안 쓰여 왔음.
요즘은 사전과 문법서에서도 단수 they를 공식적으로 인정하고, 원어민들도 일상적으로 많이 씀.


5. 결론

상대의 성별이 확실치 않거나 굳이 밝힐 필요 없을 때, 단수 they/them/their 쓰면 됨.

“(공동창업자를 고를 때) 그 사람의 실력을 믿을 수 있는지 검증해야 한다”
→ “When choosing a co-founder, you should verify their skills rather than just trusting them as a person.”

이렇게 간단히 쓸 수 있음. 처음엔 “their = 복수”라고만 생각했는데, 요즘은 단수로도 널리 쓰인다는 걸 배우고 나니 작문할 때 훨씬 편해졌음. 필요할 때 단수 they/them/their를 적극 활용해봐야지!

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프로토타입 중심 제품 개발 혁명

아래 내용은 구글에 디자이너로 입사에서 UX 엔지니어 직책으로 진화한 친구에 피드백을 통해서 작성되었음. AI와 UX 디자인의 융합이 가져온 개발 프로세스의 변화를 자세히 설명한 내용임,


1. 전통적 개발 프로세스와 그 한계

  • 기존 개발 단계:
    1. 제품 요구사항 문서(PRD) 작성: 제품의 기본 아이디어와 요구사항을 문서화
    2. UX 와이어프레임 및 목업 제작: 디자이너가 사용자 경험을 시각화하여 가설을 세움
    3. 엔지니어링 단계: 개발팀이 문서를 기반으로 제품을 실제 구현

  • 문제점:
    • 긴 개발 주기: 아이디어에서 실제 제품 구현까지 여러 단계를 거치면서 시간이 오래 걸림
    • 검증 어려움: 목업 단계에서는 디자이너의 가정에 의존하기 때문에 실제 사용자 반응이나 성능 검증이 어렵고, 개발 후에야 문제점을 발견하는 경우가 많음
    • 비용 및 리소스 낭비: 개발 초기 단계에서 명확한 피드백 없이 진행되면, 후반에 수정 비용과 시간 소모가 크게 증가

2. AI 도입으로 변화된 개발 속도

  • 개발 속도 혁신:
    • AI의 힘을 빌어 아이디어가 떠오르는 즉시 기능 구현 및 프로토타입 제작이 가능해짐
    • 기존 방식에 비해 개발 속도가 약 1/50로 단축되어, 빠른 실행과 검증이 가능

  • 즉각적 실행과 의사결정:
    • 더 이상 긴 회의와 방대한 문서 작업 없이, “한번 해보자”라는 간단한 의사결정으로 바로 프로토타입 제작
    • 단 24시간 내에 실제 데이터를 연결한 프로토타입을 통해 사용자 환경에서 실행해 볼 수 있어, 초기 아이디어의 실현 가능성과 문제점을 빠르게 파악

3. 프로토타입 중심의 검증 및 개발 프로세스

  • 프로토타입 제작:
    • 디자인 경험이 있는 엔지니어가 아이디어를 24시간 내에 실제로 구현
    • 이 과정에서, 디자이너는 어떤 부분이 개선되어야 하는지 명확한 피드백을 받고, 엔지니어는 효율적이고 확장 가능한 코드를 어떻게 작성할지 고민하게 됨

  • 사용자 피드백을 통한 검증:
    • 프로토타입을 실제 사용자 환경에서 테스트하며, 사용자 피드백을 수집
    • 수집된 데이터를 기반으로 초기 가설과 디자인 가정의 정확성을 검증함

  • 본격적 개발 단계 전환:
    • 프로토타입 단계에서 얻은 피드백을 바탕으로, 백엔드 시스템 구축, 상세 페이지 디자인, 기능 구체화 등 본격적인 제품 개발로 전환
    • 이렇게 함으로써, 개발 초기 단계에서 불필요한 리소스 낭비 없이 효율적인 개발 진행이 가능

4. 역할 변화와 미래의 개발 문화

  • 변화하는 직군의 역할:
    • 프로덕트 매니저: 초기 단계에서 불필요해지는 경향. 검증된 프로토타입을 기반으로 진행되므로, 전통적인 역할이 축소될 가능성이 큼
    • 코딩 가능한 디자이너: 디자ㅇ인 뿐만 아니라 직접 코딩까지 가능한 인재가 가장 큰 영향력을 발휘. 아이디어를 빠르게 구현하고 피드백을 반영할 수 있기 때문
    • 디자인 이해도를 가진 엔지니어: 사용자의 요구와 디자인 감각을 이해하면서 효율적인 시스템 구축을 담당하는 역할이 중요해짐

  • 스타트업에서의 채택:
    • 빠른 실행과 민첩성이 중요한 스타트업에서는 이미 이 프로세스를 적극적으로 도입 중
    • 이들은 전통적인 개발 프로세스보다는 빠른 프로토타입 제작과 즉각적인 검증을 통해 시장에 빠르게 대응하며, 창업자가 주도하는 형태로 발전하고 있음

5. 결론: 프로토타입 중심의 새로운 개발 표준

  • 핵심 변화:
    • 아이디어 → 프로토타입 → 검증 → 본격 개발로 이어지는 단계가 새로운 표준으로 자리 잡고 있음
    • 빠른 실행과 검증을 통해 제품 개발의 효율성과 품질을 극대화할 수 있음

  • 미래 전망:
    • 기존의 “디자인 → 개발” 방식은 점차 사라지고, 프로토타입 중심의 개발 방식이 표준으로 자리 잡을 전망
    • 이러한 변화는 전반적인 제품 개발 문화를 혁신하여, 시장의 변화에 더욱 신속하게 대응할 수 있게 할 것으로 기대됨

이와 같이 AI 기술의 도입과 프로토타입 중심의 검증 프로세스는 앞으로의 개발 방식에 큰 변화를 가져올 것임. 제품 개발의 모든 단계에서 빠른 실행과 피드백을 통해 더 나은 결과물을 만들 수 있는 환경이 마련되고 있으며, 이는 산업 전반에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 보임.