[GN#129] 내가 2021년에 배운 52가지

2021-12-20 ~ 2021-12-26 사이의 주요 뉴스들
정보 습득 채널이 다양해 지면서 예전보다 엄청 빠르게 수많은 새로운 것들을 알게 됩니다. 이런 걸 많이 접할수록 아 그렇구나 하고 보고 넘어가게 되는데, 그러다 보면 머리에 잘 안 남게 되더라고요. The Times의 기자였던 Tom Whitwell은 2014년부터"내가 올해 배운 52가지"라는 글을 통해서 매년 새로 배운 것들을 정리하고 있습니다. 제가 2020년 버전도 요약하여 위클리에서도 말씀드렸었는데, 올해는 더 신기한 게 많아서 다시 한번 "내가 2021년에 배운 52가지" 글을 발췌 번역해 봤습니다. 올해 가장 인상적이었던 건, 우리가 보는 대부분의 나비그림 🦋 은 다 죽은 모양이라는 것이었습니다. 자연 상태에서의 나비는 앞날개가 머리 앞으로 잘 오지 않는다고 하네요. 글을 보고 나서 찾아보니 정말 주변의 거의 모든 나비 그림이 다 날개가 앞이더군요. 딱 하나 제대로 그려진 곳을 찾았는데 유명 미술용품 업체인 Prismacolor의 색연필 표지에는 나비가 제대로 그려져 있었습니다. 일단 이모지 부터 살아 있는 모양으로 바뀌어야 하는거 아닌가 싶네요. 작년에 위클리 적으면서 저도 올해는 정리해봐야지 했는데, 몇 개만 적고 실패했습니다. 내년엔 꼭 한번 기록하고 정리해보려고 합니다.

팬데믹 상황이 바꾼 것 중에 소비자의 행동 양식도 큰데요. The New Consumer는 Quartz와 Recode에서 일했던 유명 저널리스트인 댄 프로머가 창업한 회사로 매년 소비자들의 최신 트렌드를 조사한 보고서를 발간합니다. "Consumer Trend 2022" 에서는 MZ 세대라는 새로운 소비자들의 출현, 지속성과 식료품 산업, 피트니스, 디지털 화폐 등을 통해서 전반적인 소비자들의 트렌드를 살펴봅니다. 결론에서 "2020년이 시스템에 충격을 줬다면, 2021년은 적응의 해였고, 2022년은 기회의 해" 라고 말하고 있는데, 팬데믹에서 벗어나 소비활동이 왕성해지는 시점에 기회를 잡기 위해 우리는 뭘 고민해야 할지 생각해보게 하는 좋은 보고서였습니다.

"넷플릭스/유튜브는 1.5배속이 국룰"이라고 합니다. 콘텐츠가 쏟아지는데 다 소비하기엔 시간이 부족하기도 하고, 정보 취득의 속도 조절이 가능한 글자에 비해 영상은 속도가 고정되다 보니 자신에 맞게 맞추면서 벌어지는 현상이라고 보는데요. 이에 대해서 영화나 드라마 제작쪽에 계신 분들은 콘텐츠를 온전히 즐기지 못하는 것이라고 우려의 목소리를 내기도 합니다. 그런데 학습에 관한 영상이라면 어떨까요? 최근에 발표된 논문에서 "강의 영상을 2배속으로 두번 보는게, 정상 속도로 1번 보는 것보다 학습효과가 더 좋다" 라는 결과가 나왔다고 합니다. 실제로 200여 명에게 비디오 강의를 1.5/2/2.5 배속으로 보여준 뒤 테스트 해 봤더니 2배속과 1배속이 차이가 없었고, 2배속으로 2번보면 1배속으로 한번 보는 것 보다 더 좋다는 것이죠. 이런 결과들 기반이라면 교육 영상 및 OTT 업체들은 당연히 배속재생과 그를 위한 자막제공 등에 신경 써야 하지 않을까 생각이 듭니다.


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매주 월요일 아침, 지난 일주일간의 GeekNews 중 엄선한 뉴스들을 이메일로 보내드립니다.


내가 2021년에 배운 52가지

2014년부터 매년 새로 배운 52가지를 정리하는 Tom Whitwell의 재미난 리스트. 일부만 발췌 번역
1. 매일 백만명이 터키앱 Faladdin에 마시고 난 커피 침전물 사진을 올려서 개인화된 운세를 받아 봄
2. 19세기 초, 천연두의 백신인 우두를 스페인에서 미국으로 운송하기 위해 24명의 스페인 고아를 이용했음
ㅤ→ 2명에게 우두를 팔에 감염시키고, 9~10일후 병이 나아질 때쯤 다시 다른 쌍을 감염시켜서 목적지까지 우두 바이러스를 살려둠
3. 뷰티 라이브 스트리머 Li Jiaqi 가 타오바오 12시간 쇼 한번에 2.2조원($1.9b) 어치 물품을 판매
4. 지난 20년간 소비된 미국 전력의 10%가 러시아 핵탄두에서 나온 것
5. 일부 남아프리카 학생들을 급식비를 벌기 위해 학교 Wi-Fi 암호를 판매함. 4G 데이터가 너무 비싸기 때문에, 주민들은 학교 네트웍을 이용하기 위해 6km를 걸어감.
7. 세계에서 2번째로 인기있는 (테슬라 모델3 다음으로) 전기차는 $5000짜리 홍광 미니(Wuling HongGuang Mini)
8. "Airline Food"는 프로그램이 제리 사인펠드의 스탠드업 코미디 처럼 보이게 만드는 프로그래밍 언어
9. 파워포인트 초기 버전의 기술팀은 43%가 여성이었음. 당시 실리콘밸리의 평균 여성 비율은 10%
10. 직장에서 낮잠을 짧게 자면 생산성, 심리적 웰빙 및 인지능력이 크게 향상됨. 대조적으로, 밤에 30분을 더 잔다고 비슷한 개선은 나타나지 않음
12. 좋은 이메일 제목을 작성하는 방법 : 짧게 만들기(33글자), 저널리즘적 가정을 피하고, 실험을 멈추지 마세요
13. 1980년대에는 그래프를 그리거나, 문서의 단어 수를 세거나, 랜드스케이프로 인쇄하려면 $50~$100 별도 컴퓨터 프로그램을 구입해야 했음
14. 개방형 사무실에서 노이즈 캔슬링 헤드폰을 착용하면 인지 오류를 14% 줄여주지만, 진짜 정적(silence)은 이 에러들을 1/3로 줄임
15. 중국 정부는 Flash Cafe(맥스웰 하우스가 후원하고, 음악가를 초대해서 대화하고 커피를 제공하고 작은 공연을 하는 리얼리티 쇼) 같은 "과도하게 재미있는" 콘텐츠를 단속중
16. 유용한 답변을 원하면, 답변자의 시간과 에너지와 관심을 존중하는 질문을 하세요
17. 새 Hummer 전기차의 배터리 무게는 오리지널 랜드 로버의 무게와 비슷
18. 많은 랜섬웨어는 러시아어 또는 우크라이나어등 (크레믈린과 연관있는 나라의) 언어 키보드가 있는 컴퓨터엔 설치되지 않도록 설계됨
20. 여성의 관리자가 아들이 아닌 딸의 아버지 일 경우 상대 소득이 4% 증가함. 이 "딸 효과"는 덴마크 중소기업의 25년간 데이터에서 발견됨
22. 비마그루맙(Bimagrumab)은 체중을 줄이고, 근육량을 증가시키는 단일클론항체(단 하나의 항원결정기에만 항체 반응을 하는 순수항체. 다른 세포는 손상하지 않고 적용 가능)
ㅤ→ 원래 근소모치료제로 나왔다가 실패하고, 비만 치료제로 임상 성공
24. "중국 식당 증후군"(CRS, 중국 음식은 MSG가 들어서 이상 증상이 발현한다는 주장)은 1968년도 한 정형외과 의사의 인종 차별적 장난이었음
27. Baileys Irish Cream 은 1973년 Soho의 광고 제작자 2명이 45분 만에 발명한 것
29. Crunchbase에 등록된 195,000개 이상의 소프트웨어 회사중 15% 이하만 외부 투자를 받았고, 97% 이상이 실리콘 밸리 외부에 기반을 두고 있음
30. 일본 지퍼회사 YKK는 지퍼 테마의 애니메이션도 만들고 있음
31. 좋은 품질의 오디오는 당신이 말하는 걸 19% 더 똑똑해 보이게 함
32. 우리가 나비를 계속 잘못 그리고 있음. 살아있는 나비는 대부분 앞날개가 머리 앞으로 나가지 않음. 🦋 죽은 뒤에 날개를 앞으로 부자연스럽게 펼쳐 놓은 것
34. Ford는 공유 차량에서 나는 악취를 식별한 다음, 승객을 덜 냄새나는 차량으로 이동시키는 앱을 특허로 등록함
35. 반도체 클린룸은 외과 수술실보다 1000배 더 깨끗해야 함. 이제 단일 트랜지스터가 바이러스 보다 훨씬 작기 때문
36. B2 폭격기에 들어가는 HSN-3000 부품은 핵 폭발시에 빠르게 이온화 방사선을 감지해서 컴퓨터를 꺼서 전자 장치를 보호하고 다시 켜주는 장비
37. 개인의 "탄소 발자국(Carbon Footprint)" 개념은 2000년대 초 BP(브리티시 페트롤리엄, 세계 5대 석유 회사중 하나)가 만든 것
39. 시각장애인이 사용하는 지팡이는 생각보다 복잡하고 정교하고 다양하다
ㅤ→ 세라믹/나일론/연필/마쉬멜로우 등 팁에 따라 다르고, 자동차에서 오는 빛을 반사하고, 5초안에 빠르게 접고 펼 수 있어야 하고, 탄소섬유 등으로 가벼우면서도 노면의 느낌을 그대로 전달
40. 소셜 미디어 헤드라인이 빠르게 진화하는 중. 점점 더 짧아짐(11단어 & 65자가 이상적)
41. 초당 태어나는 사람보다 200배 많은 컴퓨터가 만들어 지는 중(ARM 칩이 초당 842개 팔리고, 사람은 초당 4.3명 태어남)
42. 반려견을 위한 웨이트 기구 및 단백질 쉐이크는 이제 큰 시장임
43. 프라이버시는 생산성과 연결됨. 전화기 공장에서 생산라인의 작업자 주위에 커튼을 칠 경우 생산량이 10~15%증가 했음
44. 100명의 짐바브웨인 커뮤니티가 Falkland 섬에서 10년간 지뢰를 제거 중(아르헨티나가 1982년 74일간 점령하면서 심어 놓은 25000개의 지뢰)
45. 피칭 덱에 자연 이미지(잔디, 나무, 무지개)를 추가하면 투자 가능성이 약간 높아짐
46. 크메르(Khmer)어에는 74글자가 있어서 전화 키보드로 입력하기 어려움. 그래서 페이스북 메신저 음성 트래픽의 절반이 캄보디아 에서 발생
47. 전 세계 보톡스 산업은 연간 단 몇 밀리그램의 보톨리누스 독소로 커버 됨. 순수한 결정형태의 보톨리누스 독소는 킬로그램당 $100 trillion(100조 달러, 십경 원)
ㅤ→ 순수한 6g의 보툴리누스 독소(약 1티스푼)는 2억 명을 죽일 수 있는 것으로 추산됨
48. 중국은 매 주마다 거대한 자동차 배터리 공장이 오픈. 그 외의 세계에서는 몇 달에 1개 오픈
49. 51%의 경우 단순히 마취와 절개만 하는 가짜 수술이 진짜 수술만큼 효과가 있음
50. 1시간에 $64만 내면, 개인용 제트기 내부처럼 보이는 LA 사진 스튜디오를 빌려서 인스타그램에 개인용 제트기를 타는 사진을 올릴 수 있음
52. 14년간 14000명의 호주인 대상 연구에 의하면 승진이나 해고 모두가 정서적 웰빙이나 삶의 만족도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타남

 
컨슈머 트렌드 2022 보고서

* 저널리스트 댄 프로머가 창업한 The New Consumer가 매년 발행하는 소비자 보고서

"2020년은 시스템에 충격을 줬고, 2021년엔 우리가 적응함"
- 델타변이에도 미국 소비자 활동은 거의 정상수준으로 안정화
- 소매 판매의 일부로서 전자상거래는 예전 성장곡선으로 복귀
- 물류 및 공급망 붕괴로 글로벌 무역에 혼란
- 온라인 광고 가격이 재가속 되면서, 이커머스 성장에 비용 복잡성을 추가
- US의 경우 식당 외식이 거의 정상으로 회귀
- 그러나 일에 대한 태도는 바뀌었음: 대부분의 직장인들은 아직 사무실로 돌아오지 않음
- 88%의 미국 소비자들은 기술과 업무의 특성이 허용하는 경우, 누구나 재택 근무할 권리가 있어야 한다고 생각
- 소비자들은 더 오랜 기간 팬데믹 혼란이 올거라고 생각함

# 새로운 소비자 : 소비자들은 COVID가 만들어 낸 시스템에 적응했음
- MZ세대(10~40대)가 미국 인구의 ~40%
ㅤ→ 다들 자신을 "오프라인" 보다는 "온라인" 으로 생각
- 아직 다들 가장 친한 친구를 오프라인으로 만나고 있지만, 이것도 변해가는 중
- 절반의 미국 소비자들이, 자신이 어떤 커뮤니티의 활동적인 멤버라고 얘기함
ㅤ→ 그 커뮤니티가 온라인/오프라인 인지는 세대에 따라 다름
- MZ 세대들은 대부분(61~58%) 자신을 "게이머"라고 생각함
- 밀레니얼 세대들이 Z세대를 포함한 다른 어떤 세대들 보다 브랜드에 가까워 지고 싶어함
- MZ 소비자의 1/3은 성별이 유동적(fluid)라고 생각한다고 얘기함
- 인스타그램에서 'Non Binary' 패션 글이 꾸준히 증가

# 지속성(Sustainability) : 소비자들은 자신이 환경을 생각한다고 얘기함. 그들이 생활하고 쇼핑하는 방식을 바꿀정도일까 ?
- 기업들은 분기 보고에서 지속성과 사회적 책임에 대해 점점 더 얘기함
- 50%의 소비자가 재활용한다고 얘기함
- 지속성에 대한 행동은 세대별로 다름
ㅤ→ MZ세대는 재활용이 다른 세대에 비해 적고, 대체육, 전기차, 사는것 대신 빌리기, 탄소크레딧 구매 등을 더 많이 얘기함
- 하지만 아직 구매 결정시에 지속성이 가장 중요한 것은 아님
ㅤ→ 가성비, 제품질, 디자인, 브랜드 등

# 식료품 산업은 계속 온라인 : 1조달러 식료품 시장이 디지털로 전환 중
- 팬데믹 상황에 온라인 소비가 5%에서 15%로 성장했고 그걸 계속 유지중
- 선호에서 습관으로 바뀌어 가는 중
- 이커머스가 소규모 브랜드 들에게 경쟁의 장을 마련해 줌
- 15분 식료품 배달이 뜨는 중. 하지만 이게 브랜드 일까 기능일까 ?
ㅤ→ Ultra-fast 식료품 스타트업 투자가 폭발. Gorillas, Jokr, Fridge No More
ㅤ→ DoorDash 는 DashMart, Instacart 가 15분 배달 시작 예정
- 이커머스에서 식료품이 차지하는 비율이 다음 5년간 2배로 성장할 것

# 피트니스는 집에서 : 일부 Gym들이 돌아옴. 디지털 피트니스 붐은 어떻게 되었을까 ?
- 펠로톤 의 성장 및 참여율은 괴물같은 해를 보낸 후 느려짐
- 아직 Gym으로 가는 트래픽은 완전히 회복 되지 않았고, 디지털 피트니스 소비가 아직도 전체의 절반
- 90%가 COVID 기간중 홈 피트니스로 전환했고, 65%의 소비자가 그걸 더 선호

# 디지털 화폐 : 점점 메인스트림으로 가고, 사라지지 않을 것
- 올해의 밈 : GameStop
- 대부분의 미국인이 Bitcoin을 알고 있고, 9%는 지난 1년간 투자해봤음
- 암호화폐 투자자들은 투자이면서, 미래의 돈이라고 봄
- 암호화폐는 오프라인 화폐로서는 한계가 있지만, 디지털 사용 예가 엄청 많아지는 중
- NBA TopShop 같은 NFT/Web3 서비스가 성공하겠지만, 아직 초기 단계

# 앞을 내다보기 : 뭐가 중요할까 ?
1. 2020년이 시스템에 충격을 줬다면, 2021년은 적응의 해였고, 2022년은 기회의 해
ㅤ→ 디지털 네이티브에 의한, 디지털 네이티브를 위한 Z세대 브랜드의 황금기에 들어가는 중
2. 지속 가능성은 구매에 관련한 소비자 활동이 아니었지만, 점점 소비자 활동의 일부가 되고 있음
ㅤ→ 이미 특정인들에겐 Top 3 우선 순위중의 하나임
ㅤ→ 그에 맞춰서 디자인 할 것
3. 미국 전체 소매판매에서 전자상거래가 차지하는 비중은 정체중. 아직은..
ㅤ→ 지난 2년간 $300b 가 온라인으로 이동
4. 온라인 식료품으로의 이동도 정체중. 하지만 쇼핑 습관은 영구적으로 변화됨.
5. 피트니스의 미래는 아직은 디지털과 Gym의 하이브리드로 보임
6. 물가와 비용이 모두 상승함에 따라, 인플레이션은 2022년에 소비자에게 중요한 문제가 될 것
7. 우린 직장에 대한 태도와 구조의 해결되지 않은 변화 한가운데에 있음

 
강의 영상을 2배속으로 두번 보는게, 정상 속도로 1번 보는 것 보다 학습효과가 더 좋다

- Applied Cognitive Psychology 에 발표된 새 논문
- 231명에게 비디오를 1.5배속, 2배속, 2.5배속으로 강의를 보게 함
ㅤ→ 1.5x, 2x 그룹은 1배속 비디오 본 사람만큼 테스트를 잘 수행
ㅤ→ 2.5x는 학습 장애가 있었음
- UCLA 대학생 대상 조사결과 85%가 1x보다 빠르게 보고 있었고, 그중 91%는 1x 또는 1.5x가 훨씬 효과가 좋을거 같다고 얘기함
ㅤ→ 하지만 이 결과에서 보는 대로 2배속도 정상속도 만큼 좋음
ㅤ→ 2배속으로 2번 보면, 정상속도 1배속보다 더 좋은 결과

초격차 독서법에서도 빠르게(이해가 안되더라도) 장소를 바꿔가며 반복해서 여러번 읽는게 기억에 도움된다고 하던데 영상도 비슷한 맥락인 것 같네요.

대략 20년전에 일본의 다나카 다카아키라는 작가의 속청(빨리듣기)을 하면 머리가 좋아진다는 내용의 책이 있었는데, 비슷한 느낌이네요.

전 요즘 티비로는 OTT를 잘 안보는데 가장 큰 이유가 속도 조절이 없기 때문입니다.
브라우저에서는 대부분 OTT가 자체 속도 조절 기능이 있기도 하고, 브라우저 플러그인으로 속도 조절이 가능하기도 해서요.

한국 드라마는 보통 1.8 에서 1.5 정도로 놓고 봅니다.
자막이 있으면 1.8도 괜찮은데, 없으면 1.5로 하지 않으면 말이 명확히 들리지 않더라구요.
이건 드라마의 오디오 녹음쪽 문제라고 봅니다.

해외 드라마는 보통 2배속으로 그냥 두고 봅니다.

러닝할때는 주로 팟캐스트를 듣는데, 2배속으로 해도 집중하고 들으니 잘 들려서 괜찮더군요.

 
2022년 PyTorch 와 TensorFlow 비교

- 보통 TensorFlow는 산업용, PyTorch는 연구용 이라고 얘기하지만 이건 옛날 정보에 기반한 이야기
- 실용적인 고려사항 : 보통 3가지 비교로 귀결
ㅤ→ 모델가용성 : 공개적으로 사용할 수 있는 모델이 얼마나 많은가
ㅤ→ 배포인프라 : 얼마나 효율적으로 배포가 가능한가
ㅤ→ 에코시스템 : 다양한 환경/하드웨어

## Model Availability
- PyTorch,TensorFlow 모두 자체 공식 모델 리포지토리가 있음

- HuggingFace
ㅤ→ PyTorch 에서만 사용가능한게 85%, 독점이 아닌 모델도 50%는 사용가능. 전체의 16%만 TensorFlow에서 사용 가능(8%만 TF)
ㅤ→ Top 30 인기 모델들의 경우, 모든게 PyTorch에서 사용 가능하지만 TensorFlow는 그중 18개만 사용 가능
- 연구 논문
ㅤ→ 매년 제출되는 논문들에서의 PyTorch 사용량은 계속 증가
ㅤ→ 2017년 7%에서 시작해서 2021년엔 거의 80%까지 차지
ㅤ→ TensorFlow 1 의 어려움 때문에 PyTorch를 많이 선택
ㅤ→ 이런 어려움은 2019년에 나온 TensorFlow 2 에서 많이 개선되었지만, 이미 PyTorch가 연구 중심으로 자리잡음
ㅤ→ 2018년에 TensorFlow를 썼던 연구자들중의 55%가 2019년 PyTorch 로 옮김
ㅤ→ 2018년에 PyTorch를 사용한 연구자중의 85%는 2019년에도 PyTorch를 사용
- Papers With Code 자료에 따르면
ㅤ→ Tensorflow는 계속 줄어들고, PyTorch 및 다른 프레임워크들이 점점 많이 사용중
ㅤ→ TensorFlow 2 출시후에도 이런 추세는 계속. 기존 TF1에서 겪었던 어려움을 되돌리기엔 역부족

- 결론적으로 모델 가용성 면에서는 PyTorch가 시장을 장악
- 그외 예외들
ㅤ→ GoogleAI 는 TensorFlow 를 주로 사용했으나, Google Brain은 JAX/Flax 사용
ㅤ→ DeepMind 도 JAX를 도입하고, Jax 용 신경망 라이브러리인 Haiku 도 개발 (Sonnet for JAX)
ㅤ→ JAX : 구글이 따로 만든 프레임워크. 연구쪽에서 인기를 끌어가는 중

## Deployment
- TensorFlow는 처음부터 배포 지향 어플리케이션에 최적이었음
ㅤ→ TensorFlow Serving, TensorFlow Lite 등으로 클라우드/서버/모바일/IoT 기기등에 고통없이 배포 가능
- PyTorch는 배포관점에서 매우 부진했지만, 최근 몇년간 이 격차를 줄이기 위해 노력
ㅤ→ TorchServe 와 PyTorch Live

- 결론적으로, 아직은 배포관점에서는 TensorFlow 가 더 뛰어남
ㅤ→ 특히 TFLite 를 로컬 및 Coral 기기에서 사용 가능한 부분은 다른 산업에도 꼭 필요
ㅤ→ PyTorch Live는 모바일에만 집중하며, TorchServe 는 아직 초기 상태

## Ecosystems
- PyTorch
ㅤ→ 공식 PyTorch Hub가 존재 : Audio/Vision/NLP 등 다양한 모델을 가지고 있음
ㅤ→ SpeechBrain : 공식 오픈소스 스피치 툴킷, ASR/화자인식,인증 등 많은 기능을 가지고 있음
ㅤ→ Fast.ai 를 비롯해서 다양한 도구와 라이브러리들이 있음
ㅤ→ TorchElastic : AWS+Facebook 협업 프로젝트
ㅤ→ TorchX : 빠른 머신러닝 개발및 배포용 라이브러리
ㅤ→ PyTorch Lightning : Keras of PyTorch

- TensorFlow
ㅤ→ 공식 TensorFlow Hub : BERT를 포함한 다양한 모델
ㅤ→ Model Garden : SOTA(State-of-the-ART) 모델에 대한 소스코드 저장소
ㅤ→ TensorFlow Extended(TFX) : 모델 배포를 위한 E2E 플랫폼
ㅤ→ Vertex AI : 구글 클라우드의 Unified 머신러닝 플랫폼
ㅤ→ Media Pipe : 얼굴 인식, 손 트래킹, 객체 인식등의 기능을 만드는 머신 러닝 파이프라인을 만드는 멀티모달, 크로스플랫폼 프레임워크
ㅤ→ Coral : 로컬 AI를 내장한 제품(IOT)을 지원하기 위해 만들어진 툴킷
ㅤ→ TensorFlow.js : 머신러닝을 위한 JavaScript 라이브러리
ㅤ→ TensorFlow Cloud : 로컬 개발환경을 구글 클라우드에 연결
ㅤ→ Colab : 클라우드기반 노트북 환경 (Jupyter와 비슷)
ㅤ→ Playground : 신경망 기본을 이해하기 좋은 교육 도구
ㅤ→ Datasets : 구글이 정기적으로 공개하는 데이터셋을 저장(PyTorch 사용자도 이용가능)

- 결론적으로, TensorFlow가 에코시스템 은 더 뛰어남
ㅤ→ 그동안 구글이 많이 투자 했음
ㅤ→ 구글 클라우드와 연결하거나, Coral 기기등으로 포팅하기 쉽게하는 것등도 몇몇 분야에서 더 훌륭

## 그럼 둘 중에 뭘써야 할까 ?
- 해당 산업에 있다면, 어떤 인더스트리에 있는지에 따라 선택이 다를 수 있음 (원문에 쉬운 선택을 위한 플로우 차트 제공)
ㅤ→ 산업 환경에서 딥러닝을 쓴다면 이미 TensorFlow를 쓰고 있을 것이고 그대로 가도 됨
ㅤ→ TorchServe 때문에 PyTorch도 고려해 볼 수는 있음
ㅤ→ 모바일 이라면 PyTorch Live 이용, 오디오/비디오 입력이라면 TensorFlow를
ㅤ→ IoT에서 AI를 사용한다면 TensorFlow Lite + Coral

- 연구자라면 ?
ㅤ→ 이미 아마도 PyTorch를 쓰고 있을 것이고 그대로 가도 됨
ㅤ→ 특별한 예외로 Reinforcement Learning을 한다면 TensorFlow를 고려
ㅤ→ TensorFlow를 쓰기 싫다면 JAX도 한번 고려해 볼만
ㅤ→ 뭘 선택하든, 2022년엔 JAX는 지켜봐야 함

- 교수라면 ?
ㅤ→ 교육 과정의 목표에 따라 다를 수 있음
ㅤ→ 현업에서 바로 머신 러닝을 사용할 엔지니어를 배출하려면 TensorFlow
ㅤ→ 딥러닝 과 딥러닝 모델에 대해 이해하려면 PyTorch

- 커리어 변경을 한다면 ?
ㅤ→ PyTorch / TensorFlow 둘 다 좋은 옵션
ㅤ→ 더 사용하기 쉬운 것을 선택할 것
ㅤ→ 특정한 프레임워크에 귀속되지 않는 다면 업계에서 표준으로 사용되는 TensorFlow 가 나을 것
ㅤ→ 구인/구직 시에 TensorFlow 쪽이 더 나았음

- 취미로 딥러닝을 한다면?
ㅤ→ 뭘 하려는지에 따라 다르지만, 기본적으로 PyTorch가 나음

- 딥러닝 완전 초보자라면 ?
ㅤ→ Keras 로 시작하는 것을 추천
ㅤ→ Python 네이티브와 비슷한 환경을 찾는다면 PyTorch, 특히 PyTorch Lightning

- Google Jax - 고성능 머신러닝 라이브러리 https://news.hada.io/topic?id=5556

2019/2020년에 나왔던 얘기들과 비교해 보는 것도 재미납니다.
- 머신러닝 프레임워크의 현재 [2019] https://news.hada.io/topic?id=696
- 머신러닝 전문가들이 예견하는 2020년의 AI 방향 https://news.hada.io/topic?id=1213

- AI를 독학하고 구글에 들어간 연구원 인터뷰 https://news.hada.io/topic?id=1347
- TensorFlow 생태계: 머신러닝 개발부터 배포까지 https://news.hada.io/topic?id=1757
- 구글이 만든 머신러닝 단기집중과정 with TensorFlow [한국어] https://news.hada.io/topic?id=1052

 
HTTP Toolkit - HTTP 디버깅용 오픈소스

- 모든 HTTP/HTTPS 리퀘스트를 인터셉트 및 보기/Rewrite/Redirect/Inject Error 지원
- 다양한 환경의 HTTP 요청을 설정 필요없이 바로 캡쳐가능
ㅤ→ 브라우저/안드로이드 앱/백엔드(Node/Pyhon/Java/Ruby..)/터미널 및 Electron앱 등
- 윈도우/맥/리눅스
- HTTP 정보를 MDN에서 바로 조회 가능하게 연결
- Monaco 에디터로 메시지 바디 보기 지원 (하이라이트 & 구문강조)
- 브레이크 포인트를 통해 HTTP 트래픽을 잠시 멈추거나 실시간 편집 가능

Postman 이 유료화에만 너무 신경 쓰면서 다소 복잡해지고 있어서, 좋은 대안이라는 평가가 많네요.

 
디자인 시스템의 성공과 실패에 대한 6가지 질문

요즘 디자인시스템 초기 설계에 참여하면서 고민이 많습니다.
관련해서 저번주 UX Collective 본 내용인데요. 회사내 디자인 시스템 멤버들을 위해 번역했는데 아까워서 여기도 공유해봅니다.
디자인 시스템을 다루는 10명의 디자이너를 인터뷰해서 요약한 내용이라고 해요.

질문 1. DS 역할에서 실패하려면?:

- 경찰이 되기
- 디자이너의 힘을 쓰기 (정치 얘기)
- 구성요소를 통합 해놓고 사용하진 않기
- 팀의 요구사항을 예측하는 대신 사후대응 하듯이 작업하기
- 사용자(다른 디자이너나 개발자)의 목소리를 듣거나 조사하지 않기
- DS를 위해 만든 DS
- 작업의 명확한 로드맵과 프로세스를 유지하지 않기
- 실현 불가능한 이상적인 경험 만들기
- 팀과 함께 테스트 하지 않는 것
- DS를 하나의 제품으로 이해하지 않는 것
- 도구를 만들고 사람들에게 사용하는 법을 교육하지 않기
- 실제 일하는 방식에서 벗어난 이론을 너무 많이 가져오기
- 혼자 할 수 있다고 생각하기
- 기술팀의 누군가와 지식교환에 100% 집중하지 않기
- 너무 유연하지 못한 컴포넌트를 만들고 Detaching 허용하지 않기
- 도움을 요청하지도 않고 사람들과 연결되지 않기 (내부던 외부던)
- 바로 옆이 아닌 멀리서 규칙을 지시하기

질문 2. DS가 성공하려면 필요한 소프트스킬에는 어떤 것들이 있을까요?

- 커뮤니케이션, 커뮤니케이션, 커뮤니케이션!!!
- 사용자와 함께하기, 듣고 묻고 조사하는게 정말 중요합니다.
- 실패를 겸손하게 인정하세요
- 인내심을 가지세요
- 안전한 공간을 만드는 능력
- 가르쳐주기
- 재사용 방법에 대한 체계적인 비전 제시
- 확장에도 단호하게 일관성을 유지해야합니다
- 상대방을 이해 할 때 그렇게 많이 이입할 필요는 없습니다. 규칙을 있는 그대로 받아들이세요.
- 95%는 하드스킬이고 5%는 규칙에 어긋났을 때를 위한 소프트스킬입니다.
- 사람들의 성장을 독려하고 공유하세요
- 자율성
- 계속 제품(DS)을 파세요
- 전략적으로 생각하세요
- 모든 사람들이 참여하게 하세요
- DS와 관련된 소음 내기
- 가능한 많은 시나리오를 알아내기위해 가능한 많은 시간을 쏟으세요
- 언어를 맞추세요.

질문 3. DS가 수행되는 방식이 더 중앙집중적이여야 합니까 아니면 더 분산되어야 합니까?

두가지 방식이 있는데 있는데 사람들이 어떻게 디자인을 하는지 확인하고 책임지는 중앙집중식 팀과, 모든 사람이 그것을 책임지게 하는 방식입니다. 어느쪽을 선택하는게 맞을지 사람들에게 물어봤습니다.

- 우리는 너무 중앙집중적인 팀이라 병목이 발생합니다. 하지만 분산모델은 오너십 약화 문제가 있을수도 있습니다.
- 우리는 DS를 집중화하기 위한 100명 이상이 모여있는 디자이너 팀이 있습니다.
- 사람들이 만드는 알파 라이브러리들과 협력하고 거기서 DS 팀의 백로그를 만듭니다.
- 사람들이 자발적으로 컴포넌트를 만들도록 교육합니다.
- 중앙집중화할지 여부는 다분히 정치적인 문제입니다. 그것을 결정하기 전에 얼마나 확장성있어야 할지에 대해서 정확히 알아야합니다.
- 기대치를 조정하고 DS 만들기에 사람들을 참여시켜야합니다.
- 협업하길 원했지만, 그 방법을 잘 몰라서 프로세스를 만들었습니다. (Culture vs Process)
- 처음엔 전달을 위해 다소 덜 협력적일 수 있습니다. 성숙해지면 더 협력적으로 만들 수 있습니다.
- 우리는 이제 그걸 탈중앙화해야 하는 시기에 도달했습니다; 사람들에게 기여하는 방법을 가르쳐야합니다.
- 당신이 사람들을 교육하지 않는다면 사람들은 기여하지 않을것입니다.
- 디자이너가 표준을 넘어서서 더 나은 결과물을 만들고 싶어할 때, 동시에 그것을 표준화하는 방법을 같이 생각할 수 있어야합니다.
- DS 는 1~2명이서 할 수 없습니다. 시스템을 만드는 것이기 때문에 DS는 스쿼드 단위에서 시작되어야 합니다.
- 팀 규모에 따라 매우 다르며 때로는 DS 팀은 코어 컴포넌트 개발에 집중하고 다른 앰버서더들이 그것을 전파시킬 수 있습니다.
-최종적으로 우리는 중앙집중식 팀이지만 앰버서더들과 협력적으로 일합니다. 최종결정은 DS 팀에서 합니다.

4. DS가 더 자세하고 제한적으로 만들기 위한 규칙이라고 생각합니까? 아니면 더 광범위하고 디자이너가 새 레이아웃을 만들게 자유를 주는 개방적인 것이라고 생각합니까?

폐쇄냐 개방이냐? 만약 디자인시스템 일을 하신다면 이 질문에 관심이 있을겁니다. 나도 그렇기에 사람들에게 물어보기로 했습니다.

- "접근성"에 대한 것은 더 제한적으로 접근하세요
- 우리는 다같이 기본적인 구조에서 시작했지만, 몇가지 비일관성을 만들기 시작했습니다. 따라서 우리는 100% 폐쇄적이지는 않지만 좀 더 제약사항을 두기로 했습니다. 그러면서도 디자이너에게 뭔가 되돌려 줄 수 있는 방법을 찾으려고 항상 노력합니다
- 상황에 따라 다르므로 리스크를 먼저 측정하고 결정하세요. 일반적으로 더 작은 팀 = 높은 유연성
- 그저 창의적이고 새로운 구성요소를 만드는 일이 아닙니다. 사람들의 요구에 맞출 수 있도록 충분히 유연한 컴포넌트가 필요합니다
- DS는 비즈니스입니다. 컴포넌트가 적을 수록 좋습니다.
- 사람들이 DS를 사용하기를 즐겨야합니다. 겉으로보기엔 유니폼같아서 유연성이 없어도 된다고 생각하기 쉽습니다만 (그렇지 않습니다)
- 처음부터 매우 제한적일 수는 없습니다. 시간이 충분히 지남에 따라 특정 패턴 등으로 진화를 시작할 수 있습니다.
- 회사에 새로 합류하는 디자이너에게는 더 많은 제약이 도움이 될수도 있습니다. 규칙을 깨기 위해선 규칙부터 시작해야합니다.
- 우리는 사람들이 그들만의 레시피를 만들 수 있도록 충분한 재료를 제공합니다.
- 팀의 성숙도에 따라 다릅니다. 주니어가 더 많다면 더 적은 문서를 이해하기 때문에 더 많은 디자인 지침을 요청하는 경향이 있습니다. 그래서 더 많은 교육이 필요해지지만 그래도 그들을 가두지 않고 자유롭게 일할 수 있게 하도록 노력합니다. 가장 큰 챌린지는 사람들이 문서를 직접 읽고 사용하도록 만드는것이므로 Figma 처럼 디자이너에게 더 가까운 곳으로 가져갈 가능성이 있습니다.
- 접근성과 미학에 대한 것이라면 더 제한적이여야합니다.
- 토큰들은 일관성을 지키는데 중요합니다.
- 좋은 문서는 사람들과 조화를 이루는 것과 자유롭게 두는 것 사이의 밸런스를 맞춥니다.

질문 5. 브랜딩과 마케팅에 연결된 DS에 대해 어떻게 생각하십니까?

(잘 모르는 분야라 번역이 좀 어렵네요)

디자인 시스템이 결국 디지털 제품에 대한 것이여야 한다는 걸 이해하지만, 제품은 가장 중요한 브랜드 플랫폼 중 하나일 수 있기 때문에 사람들이 그것을 어떻게 연결지어 생각하는지 궁금했습니다.

- DS에 연결된 브랜딩에 대해 생각하는 법은 그게 반대로 DS에 어떻게 영향을 끼치는지 생각해보는 것입니다.
- 우리는 브랜드의 모양과 느낌을 정렬하기 위해 디자인 시스템을 브랜드에 맞추기 시작했습니다.
- DS는 확장성과 브랜드 ID 를 위한 것이지만, 이 둘 사이의 연결은 브랜딩 팀에 따라 다릅니다.
- Since DS is a language, MKT could support with assets for it;
- 브랜딩 팀은 기본 규칙을 만들기 위해 처음부터 DS 에 합류해야 합니다.
- 회사에 따라 다릅니다. DS 는 브랜드를 강화하는 도구이기 때문에 정렬을 맞추는 것은 중요합니다. 두 영역간의 연결은 DS의 접근성에도 영향을 끼칩니다.
- 전략을 조정하기 위해 브랜딩 팀과 싱크를 맞춘 방법을 찾는것이 중요합니다.
- They were used to join projects that the company already had a partner to support with branding, so they would come together with these partners to bring the brand inside the DS;
- 때로는 문서와 시스템을 함께 사용할 수 있지만, 대체로는 그렇지 않습니다. DS는 인터페이스입니다. 브랜드 팀은 따로 "브랜딩 시스템"을 갖고 있고 라이브러리끼리 상호작용하는 경우가 더 일반적입니다. 그 둘은 완전히 동일하진 않습니다.

질문 6. DS의 성공을 어떻게 측정할 수 있습니까?

- 참여, 채택 및 팀 상태를 이해하기 위한 인식 조사
- 컴포넌트 커버리지 (DS가 얼마나 쓰이는지 vs 하드코딩 되어있는지)
- Adoption
- Time to market
- ROI
- Figma Analytics
- 개발팀들의 반응
- 접근성
- 구성요소가 사용된 횟수

 
Omnizart - 음악 전체를 필사(Transcribe)해주는 오픈소스

"Omniscient Mozart(전지전능한 모짜르트)"
- MP3/유튜브 링크의 음악에서 보컬/드럼/코드/비트/악기 등을 자동으로 Transcribe(필사)
ㅤ→ MIDI 및 MP3 로 생성해 줌
- 파이썬 라이브러리
ㅤ→ 구글 Colab 에서 바로 실행하거나 Replicate에서 실행 가능
- 모드
ㅤ→ music : 악기의 음표 필사
ㅤ→ drum : 타악기의 이벤트 필사
ㅤ→ vocal : 음표 레벨의 보컬 멜로디 필사
ㅤ→ vocal-contour : 프레임 레벨의 보컬 멜로디 필사
ㅤ→ chord : 코드 진행 필사
ㅤ→ beat : 비트 필사

Colab에서 제가 좋아하는 John Legend 의 All Of Me 유튜브 뮤직비디오 링크를 넣어봤는데,
앞부분 피아노 부분은 MIDI로 거의 완벽하게 잘 뽑아내 주네요. 뒤에 음이 겹치는 부분은 조금 복잡하긴 합니다만..

악보 구하기 힘든 노래들은 한번 돌려볼 만 한 거 같아요.
MIDI로 뽑아서 Sibelius 나 MuseScore 에 넣어서 살짝 편집한 뒤 악보로 뽑으면 될 듯

한번 써봤는데 melodyne 같은 상용소프트웨어에 준할 정도네요.
피아노만 나오는 부분은 거의 완벽하고, 여러 악기가 함께 나오는 부분도 보컬 멜로디나 악기 멜로디 같은 탑노트는 만족스러운 수준으로 뽑아주네요.

 
고수들이 본 NFT의 미래

오늘자 팩플에서 '고수들이 본 NFT의 미래'라는 제목으로 좋은 내용을 발행해서 요약해 봅니다.

기사 원본은 URL에 있습니다만, 뉴스레터를 구독하는 것이 팩플에 더 많은 도움이 될 겁니다 ㅎㅎ

https://bit.ly/factpl_letter

* * * * *

1. 블록체인 (그라운드 X)
- IP 기반의 NFT는 파괴력은 분명하지만 관건은 ‘어떻게 접근하느냐’
- NFT에 담길 콘텐츠/IP를 소비자가 구매해야 할 이유가 명확해야 함
- 단순 상품이 아닌, 커뮤니티와 문화를 전파
- 생산자와 소비자가 일체가 된, 이익공동체를 만들어 내는 게 NFT의 핵심

2. 게임 (위메이드)
- 경제적 가치가 있고 가격이 변하는 모든 재화는 NFT가 될 것
- NFT 기술에 대해 명확한 이해가 필요: 그림을 NFT로 만든다고 해서 그 그림의 진품 여부까지 보증되지 않음
- 디지털 아이템은 게임 회사가 진품 검증 기관 역할을 할 수 있음
- 양질의 게임에 접목하는 게 NFT의 핵심 경쟁력

3. 미술 (아라리오 갤러리)
- 미술 시장에서 작품의 물리적 소유가 ‘소유권의 소유’로 대체되고 있음
- NFT를 ‘미술의 대중화’로 볼 수 있지만, 판매자의 마케팅 용어 (미술 시장은 상위 1%의 작품이 전체 매출의 90%를 차지)
- 지금의 NFT 아트는 시각적으로 강하고 키치하며 블링블링한 작품이 인기이나, 앞으로는 컨셉추얼한(본질을 꿰뚫는) 경향이 두드러질 것
- 그러나 최근 예술계의 중요한 화두가 ‘환경’과 ‘소수자 문제’인데 반해 NFT는 이 흐름에 역행하고 있는 점(채굴비용, 개도국 어린이)은 지켜봐야 함

4. 엔터테인먼트 (하이브)
- NFT는 창조적 활동을 통해 무형적 가치가 생성되는 게임, 예술, 엔터 등과 융합됐을 때 진가를 발휘
- NFT 활용은 투트랙으로 (기존 오프라인 상품·서비스는 유지하면서 디지털 전환 또는 병행이 더해지는 방향)
- 엔터의 근간인 아티스트와 아티스트의 창작물, 팬덤은 변하지 않음: NFT는 아티스트 IP를 강화할 ‘수단’일 뿐

5. 규제 (디코드 법무법인)
- 법·제도적 측면에서 NFT는 준비된 게 거의 없음
- 오프라인 원본과 디지털 원본의 관계, 관계 보증 주체, NFT 민팅(발행) 과정의 권리자 관계 정리 등이 법률적으로 해결, 설명될 필요
- 가장 시급한 건 NFT 유형에 따라 명확한 가이드라인을 제시하는 것

 
FlutterFlow - Flutter앱을 드래그앤 드랍으로 개발

"Webflow for Mobile App with Flutter"
- 훌륭한 인터페이스의 다이나믹/UGC/비즈니스 모바일 앱을 드래그앤 드랍 방식으로 개발
ㅤ→ 50+개 이상의 템플릿
- Firebase 및 API 연동 지원
ㅤ→ Algolia(검색), 구글 AdMob, Braintree(결제)
- 생성된 소스를 다운로드 가능. GitHub에 연결해서 변경관리 지원
- 프리뷰 모드/런 모드(브라우저) 등으로 프로토타입을 공개하고 피드백 받기 지원

 
애자일 안한 이야기 (39p Slide)

"애자일 비 전문가이고 애자일 하겠다는 생각을 가진적이 별로 없는 사람으로서 애자일에 도움을 받아 개발 과정의 어려움을 극복하고 조금이나마 더 유용한 소프트웨어를 만들려고 노력했던 이야기를 정리해 봤습니다."

- 애자일과 첫만남
- 객체지향의 재발견
- 애자일 성공사례
ㅤ→ 진짜 성공 이유 : 현장 상주 고객(On-Site Customer)
- 개발조직의 두가지 함정
- 완전한 팀(Whole Team)
- 버스 인자(Bus Factor)
- O2O 스타트업
- 오늘 하던 일을 못하게 되어도...
- 일이 일을 만들게 하지 말자

- Agile에 관심이 없는 이유
- 그건 Agile이 아니야!
- 고통(Pain) 주도 개발 vs. 원칙(Principle) 주도 개발

 
2022년 UX와 웹 디자인 트렌드

1. 원격 사용자 조사가 표준이 됨
2. 가상 화이트 보드에 더 많은 사람들이 참여하게 될 것
3. 제품/UX 디자이너들이 건강/웰빙등에 더 많은 고려를 하게 되고, 사람들을 좋은 방향으로 유도할 것
4. 원격 업무가 더 잘 진행되도록 하기 위한 보조 도구들이 나올 것(구글 캘린더의 회의시간 분석, 화상회의 참여자별 말한 시간을 알려주는 카운터 등)
5. VR에 대한 푸시로 더 많은 아바타와 3D 시각화를 보게 될 것
6. 메타버스든 아니든, 온라인과 오프라인 삶이 더 많이 엮이게 될 것
7. 접근성에 대한 더 많은 기대
8. 디자이너들이 모션(애니메이션)에 대해서 좀 더 책임감을 가지고 접근
9. 타이포그래피는 더 커질 것(Oversized Typography)
10. 포용적 디자인(Inclusive Design) 이 젠더 중립성을 상향시키고, UX연구를 더 확장 시킬 것
11. UX와 AI가 가까워 짐. 사용자에게 제공하는 가치에 대해서 더 전략적으로 생각해야

 
리액트 네이티브로 13년 된 네이티브 앱 전환하기

리디북스가 네이티브 앱에서 리액트 네이티브로 전환하는 과정에서 겪었던 경험에 대한 이야기

1. 리액트 네이티브를 선택한 이유

- 기존에는 웹에서 콘텐츠 탐색 및 결제를 하고 앱을 뷰어로 사용해왔었는데, 앱에서도 탐색 및 결제 기능을 도입하기로 결정. 빠른 변화에 대응 및 주어진 기간 내에 목표를 달성하기 위해 크로스 플랫폼 개발이 가능한 기술 도입 결정
- 플러터 / 리액트 네이티브를 고민하던 중에 리액트 네이티브가 커뮤니티가 조금 더 안정화, 활성화되어 있어서 리액트 네이티브 결정

2. 네이티브 기반 vs 리액트 네이티브 기반

- 네이티브 앱에 리액트 네이티브를 올릴지, 아니면 반대로 리액트 네이티브 위에 네이티브를 올릴지에 대해서 고민
- 네이티브 위에 리액트 네이티브를 올리면 화면별로 endpoint 달라지고, 앱 라이프사이클 관리가 복잡해짐
- 리액트 네이티브 위에 네이티브를 올릴 경우 기존의 네이티브 코드가 리액트 네이티브와 호환되도록 한번 수정을 해야함. 미래에는 리액트 네이티브로 아예 새로 작성을 해야 함
- 어짜피 대부분의 기능을 모두 리액트 네이티브로 옮겨갈 예정이여서 리액트 네이티브 위에 네이티브를 올리는 방향으로 가기로 결정

3. 네이티브 화면 재활용

- 주어진 기간 내에 변화게 빠르게 대응하기 위하여 새로운 화면은 리액트 네이티브로 작성하고 기존 화면은 네이티브 화면을 유지하도록 결정 (네이티브 화면은 점진적으로 리액트 네이티브로 전환)

4. 네이티브 코드 재활용

- 리디북스에서 13년간 유지보수하며 쌓아 올린 네이티브의 정수를 리액트 네이티브에 녹여낼 수 있을까? 기존의 네이티브 앱에서 Swift, Kotlin을 사용하고 있었는데 이걸 그대로 리액트 네이티브에서 쓸 수 있을지에 대한 검증
- 브릿지를 만들어서 기존 방식대로 사용 가능

5. 적용 과정의 애로사항

- 번들 크기와 메모리 사용량이 증가함
- 번들 크기는 예상한 수준이였으나 메모리는 처참했음. 최적화에 대해서 많이 신경을 써야했다.
- 써드파티 라이브러리를 신뢰하기 어려움
- 네이티브와 프론트 모두 간과할 수 없음. 네이티브 개발자가 프론트 개발을, 프론트 개발자가 네이티브 개발을 알아가야함. 서로 간 교류가 성공의 핵심임.

6. 리액트 네이티브 이래서 좋다

- 높은 생산성
- 협업하기 좋은 플랫폼

리액트 네이티브 덕분에 주어진 기간 내에 제품 로드맵을 달성했으며 변화에 빠르게 대응하는 환경과 생산성을 갖춤. 앞으로 본격적으로 네이티브 영역을 리액트 네이티브로 바꿔나갈 예정. 하지만, 뷰어는 13년간 쌓아 올린 노하우가 있기 때문에 이는 계속 유지하며 최상의 사용자 경험을 제공할 것.

저도 직접 개발하는 입장은 아니지만 제가 접하는 커뮤니티에서의 플러터 찬양을 보고 회사 앱 개발자분께 이야기하니 리액트를 더 애정하시더라구요. 저변이나 채용 시장등이 더 좋다고 하시면서요. 다른 분들 생각도 들어보고 싶네요

리엑트 네이티브로 2~3년전에 개발해서 런칭하고...
개인적으로 장점 보다 단점이 많다고 생각했고..

+ AirBnb가 포기하고 발빼면서 적은글 보고 (+ 3rd 파티 라이브러리의 생산 라인 한축이 사라진 셈이라..)
https://m.blog.naver.com/PostView.naver/…

관심을 많이 접은 상태였는데... 인기는 여전하네요.

네이티브가 엄청난 속도로 발전하고 있는데 RN이 그 속도를 따라가느냐가 관건이겠네요

 
Animated Drawings - 아이들 그림을 애니메이트 하기

- Meta AI Research 의 데모
- 아이들 그림을 애니메이션으로 만들어 주는 도구
- 캐릭터 그림을 올리면 포인트를 인식하고 조절해서 해당 캐릭터에 움직임을 부여
ㅤ→ 눈/귀, 손목/팔꿈치/어깨, 발목/무릎/엉덩이
- 다양한 기본 동작 제공
ㅤ→ 걷기, 뛰기, 댄스, 점프..
- Detectron2 + AlphaPose

 
LunaNotes - 유튜브 보면서 노트 남기는 크롬 확장

- 크롬/엣지 등에서 사용 가능
- 유튜브 영상을 보면서 주석 남기기
ㅤ→ 색상, 리스트, 볼드 등 스타일 가능
ㅤ→ 비디오 스크린샷을 남기고 그 위에 그림 그리기 지원
- 모든 노트는 서버에 저장되어서 한번에 보기 가능

 
3주만에 '노션'으로 데이팅 서비스 만들기 - 노션 이력서 소개팅

- 3주만에 노션, 페이퍼폼, 우피를 활용하여 데이팅 서비스 MVP 만든 비하인드 스토리

- 기존 데이팅 서비스의 문제
- 실제 데이팅 니즈를 온전히 반영하고 있지 않다는 것
- 가벼운 만남과 선의 사이에 있는 니즈를 공략
- 오프라인 만남과 같은 '자연스러운' 맥락 있는 만낭을 온라인에서 유도하는 것을 목표

- MVP 만들기
- 온라인 상에서 온전한 맥락을 전달하기 위해, 새로운 형식의 프로필을 만드는 것에 집중
- 나머지 영역은 최소한으로 개발 - 노션, 페이퍼폼, 우피 같은 툴 최대한 활용

- 노션 이력서 소개팅이 된 이유
- 노션의 높은 자유도와 노션 이력서 문화에서 영감을 받음
- 입체적인 개인을 보여주는데 가장 적합한 툴이라고 판단

- 서비스 특징
- 페이퍼폼으로 내용만 채우면 노션 API 를 활용하여 자동으로 노션 이력서 생성
- 우피를 활용하여 웹사이트 서빙
- 12월 24일 부터 매주 2명씩 소개

*홍보 관련 규정을 찾아봤는데, 딱히 없어서 HackerNews 처럼 직접 만든 서비스 이야기도 관심을 갖으실 수도 있을 것 같아 제작기를 공유합니다. 문제 있으면 알려주시고, 질문과 관심 모두 환영합니다!

 
Fq - 바이너리 포맷을 위한 jq

- JSON(jq)대신 바이너리 데이터를 읽어서 비슷하게 동작하는 CLI도구
ㅤ→ 바이너리 포맷을 접근하기 쉽고, 쿼리 가능하게
- 결과는 JSON호환 구조
ㅤ→ 각 값은 bit range 및 데이터를 유용한 방식으로 표현하기 위한 심볼을 가짐
- 지원 포맷
ㅤ→ av1, exif, flac, gzip, icmp, id3v2, matroka, mp3, mp4, mpeg_ts, ogg, protobuf, raw, tar, tiff, vorbis, vp8, vp9, wav, webp, xing, zip ..

 
PullRequest - Code Review as a Service

- 코드 리뷰를 온디맨드로 제공하는 서비스
- 개발팀이 사용하는 도구를 그대로 이용해서, 코드상에 있는 보안 위협/크래시/성능 이슈등을 리뷰
ㅤ→ GitHub/GitLab/BitBucket
- 아마존/구글/마이크로소프트/Uber/Slack 등에서 경험을 가진 리뷰어 네트워크 보유
- 개발자 스크리닝(기술 면접) 지원하는 Qualified, 전체 프로젝트를 평가하는 Project-Review 등의 서비스도 제공

 
스트리트 파이터 2 : 종이시트로 이뤄진 스프라이트

- 과거 게임기들은 타일 기반으로 스프리이트를 그렸고. CPS-1은 16x16 타일이었음. 그래서 한 캐릭터를 그리기 위해서는 16x16 타일을 조합해서 그려야 함.

- 문제는 타일을 자유롭게 그려넣기에는 이 시절엔 ROM 사이즈가 가격 문제로 재한되어 있었고, 그래서 아트팀에게 할당해야 하는 메모리가 재한이 심했음. 스트리트 파이터 2에 할당된건 4.6 MiB 정도. 이걸 효율적으로 써야만 했음.

- 그래서 도입한 건 '종이 시트'. 메모리 맵을 적어놓은 시트지에 16x16개의 타일을 배치. 이걸로 실제 메모리 맵에 할당하는 것과 유사하게 타일을 그려 넣을 수 있음.

- 이걸로 아트실은 어떻게 작업했는지 예시 이미지들. (원문을 꼭 읽어보세요!)

- 최대한 메모리가 낭비하면 안 됐었기에 CPS-1의 기능까지 활용하여 그릴 수 있도록 꽉꽉 채워넣은 게 핵심.

 
웹 3.0을 둘러싼 논쟁 - 마크 안데르센 vs 잭 도어시

- 마크 안데르센은 잭 도어시의 트위터 계정을 차단하고, 잭 도어시는 이 사실을 트위터를 통해 널리 알리면서 서로 공개적으로 디스

* 마크 안데르센 : 웹 3.0은 플랫폼 기업의 갑질을 막는 원천적 수단이기도 합니다.

* 잭 도어시 : 웹 3.0의 이득을 결국 누가 가져나가요? 벤처투자자 아닌가요 ?
"플랫폼을 분산한다고 해서, 사용자들이 그 플랫폼을 소유하는 것은 절대로 아니야. 실제로 그 웹3.0 플랫폼을 소유하게 되는 것은 벤처투자자들과 그들 뒤에 있는 투자자(LP)들이겠지"

* 일런머스크 : 웹3.0이라는 생각은 사기일 지도 몰라

 
웹2.0 창시자 "웹3에 흥분하기엔 너무 이르다" 왜?

- 팀 오라일리의 "Why it’s too early to get excited about Web3" 글 번역 및 정리
- 탈중앙화 vs 중앙화
- 광풍사이클
- 2가지 버블
- 우리는 사이클의 어디에 있는가?

"웹3가 새로운 경제 시스템의 탄생을 예고하는 것이라면, 진정한 부를 늘리도록 만들어보자. 진정한 부란 일찍 들어온 행운아들을 위한 문서상 부가 아니라 모든 이들을 위한 삶을 낫게 만드는 생활을 바꾸는 상품과 서비스들을 만드는 것이다."

 
Skillsoft가 Codecademy를 6200억원에 인수

- Skillsoft는 기업용 교육시스템(LMS)을 제공하는 상장회사(NYSE:SKIL)
ㅤ→ 1만2천개의 회사 고객과 4600만명의 사용자를 보유
- Codecademy는 4000만명의 사용자를 가진 주로 개발자 대상의 온라인 교육 플랫폼
ㅤ→ 14개 프로그래밍 언어 및 데이터 사이언스, 보안 등 최신 기술 강좌
- 두 회사가 합쳐서 8500만명의 고객을 가지게 됨
ㅤ→ Skillsoft 가 가진 다양한 학습 기능이 Codecademy에 제공 될 예정

https://news.ycombinator.com/item?id=29649755

HN의 해당 기사 글에 Codecademy 창업자 Zach 가 글을 남겼네요.
"10년전에 HN에서 런칭했고, HN 커뮤니티의 도움으로 이만큼 성장 할수 있었어요"

댓글들
"2010년에 Codecademy로 Python을 배웠고, 내 연봉이 720% 올랐어. 나 같은 사람들에게 많은 영향을 줬어. 당신과 팀들에게 정말 고마워."
"2011년 고등학교때 Codecademy로 프로그래밍을 배웠고, 취미이자 직업이 되었고, 지금도 열심히 코딩하는걸 좋아하며 일하고 있어"
"2013년에 Codecademy로 개발을 배우기 시작했어. 난 그냥 일반 학생이었고, 모든 수업에 흥미가 없었어. python을 배우고 2인용 배틀쉽을 짜보면서 세상을 보는 눈이 달라졌어. 수학/화학/물리 문제가 '프로그래밍 문제'로 보이기 시작했고 모든게 재미나지기 시작했어"

 
Kinesis Advantage 360 Pro 인체공학 키보드

- Pro 버전은 블루투스 지원 (키보드간 및 장비와 연결 모두, 최대 4대 페어링)
ㅤ→ ZMK 오픈소스 펌웨어 기반
- 좌우 2개로 분리된 인체공학 키보드
ㅤ→ 각 키보드가 휘어진 형태로 손목과 손가락이 자연스러운 포지션
ㅤ→ 키간 간격을 줄여서 멀리 뻗지 않아도 됨
- 76키 레이아웃 : 엄지 클러스터 (Win,Ctrl,Enter,Space,PgUp,PgDn..)
- 3단 높이 조절
- Gateron 갈색 스위치 : 저압 55g
ㅤ→ 내년엔 UpgradeKeyboards 통해서 축 교체 가능하게 지원 예정
- Pro 버전은 백라이트 내장
- Pro $439 , 일반 $399

엄지 클러스터에 오쏘 배열인게 상당히 솔깃한 제품이네요. 다만 zmk가 qmk에 비해서 아직 개발중인 기능이 (생각보다) 많아서 고민스럽긴 합니다. 배터리 상태에서 백라이트도 배터리가 얼마나 버텨줄지 살짝.. 회의적입니다.

저걸 쓰려면 많은... 노력이 필요합니다(... ) 저는 그 노력을 하지 못해서 창고에 먼지만 먹어가고 있는데... 어찌 처분할지부터 좀 고민이군요...

- Kinesis 키보드 3년 사용 후기 https://news.hada.io/topic?id=2674

블루투스 지원하면 고려해봐야지 했는데 드디어 나왔네요.
저 중간에 링크 케이블까지 무선으로 바꿔줘서 더 좋구요.
미국시간 12/20 부터니까 아마도 오늘 저녁쯤 부터 Drop.com 에서 프리오더 가능합니다.
(저녁까지 지름을 더 고민해 볼 시간이 있군요..)

 
Happy Holidays : Blob Opera

- 머신러닝 과 웹 오디오를 이용하여 4개의 목소리로 오페라를 만들거나 들어보기
ㅤ→ 눈관련 : 징글벨, 고요한 밤 거룩한 밤..
ㅤ→ 도시별 : 런던, 뉴욕, 멕시코, 남아공, 파리, 서울(아리랑,한강,도라지타령)
- 4명의 오페라 가수와 협력하여 머신러닝 모델에 노래하는 방법을 학습 시켰음
ㅤ→ 16시간 분량의 노래를 녹음하여 컨볼루셔널 신경망으로 학습
ㅤ→ 테너 크리스찬 조엘, 베이스 프레더릭 통, 메조소프라노 조안나 갬블, 소프라노 올리비아 다우트니
- David Li와 구글 아트앤컬쳐 제공