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오늘날 빠르게 변화하는 업무 환경에 따라 효율성을 극대화하고 반복 작업을 줄이는 자동화가 점점 더 중요해지고 있습니다. 한편 자동화와 함께 콘텐츠의 생산과 분석의 관점에서 생성형 AI가 활용되기 시작했습니다. 이런 변화에 맞춰 이번 글에서는 GPT 모델을 사용하는 챗GPT API와 구글 앱스 스크립트를 결합한 자동화 예제를 다루려고 합니다. 예제에서 사용할 두 가지 기술 모두 비교적 쉽게 구현할 수 있지만, 강력한 자동화 도구입니다. 기업이나 조직, 커뮤니티 등에서 구글이 제공하는 서비스 기반으로 업무를 자동화하는 방법을 소개하겠습니다.
몇 달 전에 썼던 <의사소통이 즐거운 개발자의 3가지 능력>이 인기 글이 되었습니다. 무엇보다 많은 분들이 의사소통에 대해 관심을 가지고 있다는 사실이 반가웠습니다. 저 역시, 최근에 설계에 관한 글을 썼는데, 이를 두고 지인들과 대화를 나누는 과정에서 인식의 다양성을 느끼는 동시에 의사소통의 중요성을 깨달을 수 있었습니다. 특히 자신이 익숙한 경험이나 지식을 대할 때, 다른 사람의 인식과 경험을 내게 익숙한 대로 판단하거나 걸러내지 않고 그대로 받아들일 수 있다면 사고의 폭을 넓힐 수 있다는 생각이 들었습니다. 개발자의 의사소통에 대해 더 확장해 얘기해 보고자 이런 경험과 관련이 있거나 연상되는 사건을 추려서 글로 엮어 보았습니다.
파이썬을 사용하는 분들이라면, 파이썬 콘퍼런스 ‘파이콘’에 대해 한 번쯤은 들어보셨을 것 같습니다. 2014년에 처음 시작된 파이콘 한국은 올해로 벌써 10번째 열리는 비영리 콘퍼런스입니다. 파이콘의 가장 큰 특징은 단순히 개발자들만의 모임이 아니라, 파이썬을 사용하는 사람들이라면 누구나 모여서 경험을 나누고, 교류할 수 있는 행사라는 겁니다. 어떤 이야기가 펼쳐질지 궁금한 분들을 위해 요즘IT에서 파이콘 한국 2024 발표자들을 만나봤습니다. 파이썬이 그들의 프로젝트와 삶에 어떤 변화를 불러왔는지, 그리고 어떤 새로운 가능성을 제시할지 궁금하지 않으신가요? 오는 10월 26일, 27일 양일간 열릴 콘퍼런스 주요 세션을 미리 살펴보는 시간을 마련했습니다.
여러분이 크롬 브라우저에서 youtube.com으로 들어간다고 가정해 볼게요. 이때 브라우저는 클라이언트의 역할을 합니다. 이 브라우저가 유튜브의 서버 컴퓨터에 요청을 보내 사이트 코드를 받아오는 거예요. 그러면 우리는 그 정보를 받아 사이트를 쓸 수 있게 됩니다. 그런데 여기서 궁금증이 생깁니다. 인터넷에 연결된 수많은 컴퓨터 가운데 이 유튜브 사이트의 서버 컴퓨터는 어떻게 찾을 수 있을까요? 이번에는 그 물음에 대한 답을 하려고 합니다. 웹을 이해하기 위해 알아야 할 핵심 지식, IP, DNS, URL의 기초 개념을 파헤쳐 보겠습니다.
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챗GPT(ChatGPT)로도 해결되지 않는 복잡한 코딩 문제나 깊이 있는 글쓰기에 답답함을 느끼신 적 있나요? 그렇다면 오픈AI(OpenAI) 출신 전문가들이 설립한 앤트로픽(Anthropic)의 최신 모델 ‘클로드 3.5 소넷(Claude 3.5 Sonnet)’이 여러분이 찾던 해답일 수도 있습니다. 이 생성형 AI는 GPT의 모델 중 GPT-4o를 뛰어넘는 성능으로 화제가 되고 있는데요. 더 정확한 코딩, 더 깊이 있는 분석은 물론, 심지어 실시간으로 코드의 프리뷰까지 가능합니다. 이번 글에선 클로드(Claude)의 여러 기능을 살펴보고, 더 나아가 ChatGPT와 클로드, 두 강력한 생성형 AI를 어떻게 상황에 맞게 활용하여 업무 생산성을 극대화할 수 있는지 알아보겠습니다.
처음 크롬을 접했을 때의 희열을 잊을 수 없다. 브라우저와 계정이 직접 연동된다는 것은 아주 큰 편리함을 가져다주었다. 몇 년간 크롬의 모든 것이 좋기만 했다. 하지만 새로운 구글 계정을 만들면서 이야기는 달라졌다. 구글 계정을 여러 개로 나눈 이유는 일과 취미를 분리하기 위함이었다. 그리고 두 번째 계정으로 크롬을 사용하게 되면서 전에는 보이지 않던 단점들이 눈에 들어오기 시작했다. 그때 아크 브라우저를 만나게 되었고, 그동안의 답답함이 해소되는 경험을 했다. 이번 글에서는 개발자의 관점에서 크롬을 정말 사랑하면서도 느꼈던 약간의 아쉬움, 그리고 아크가 그것을 어떻게 개선했는지 리뷰를 통해 살펴보고자 한다.
요즘 개발자는 단순히 뛰어난 코드를 작성하는 것만으로는 성공하기 어렵습니다. 저 역시 주니어 개발자일 때, 능력의 부족함을 많이 느꼈습니다. 다만 그때는 ‘일잘러’가 된다기보다 개발 스킬을 키우려고만 노력했습니다. 그래서인지 기술적인 측면에서 성장했지만 능력만큼 인정받지 못하거나 때로는 같이 일하기 힘들다는 말을 듣기도 했습니다. 다른 개발자들도 어떠한 계기가 있어, 조금이라도 빨리 이러한 측면에 관심을 가지고 시도해 봤으면 좋겠다는 생각이 들었습니다. 그런 마음에 이 글을 쓰기 시작했습니다. 개발자도 ‘일잘러’가 되어야 하는 이유와 커리어 단계별로 필요한 역량, 주니어를 위한 성장 가이드를 정리했습니다.
프로그래밍 언어는 소프트웨어를 개발하는 데 사용되는 도구이며, 이를 통해 다양한 기능을 수행할 수 있는 소프트웨어가 만들어집니다. 특히 우리는 복잡한 계산이나 데이터 분석을 할 때, 다양한 프로그래밍 언어와 소프트웨어를 사용합니다. 그러나 소프트웨어마다 계산 방식이나 수학적 라이브러리가 다를 수 있어, 동일한 문제를 다루더라도 결과가 다를 수 있습니다. 이러한 차이를 최소화하여 데이터 분석의 일관성을 유지하는 것은 매우 중요한 과제입니다. 이번 글에서는 이러한 소프트웨어 간 계산 차이의 예시(Rounding)와 이유를 살펴보고, 이러한 문제를 해결하고자 진행 중인 ‘CAMIS’ 연구 프로젝트에 대해 알아보겠습니다.
최근에 한 언론에서 ‘뺑뺑이 AI콜센터’라는 기획 기사를 본 적이 있습니다. 고객센터에 전화하면 인내심의 한계에 도달할 때쯤 상담사와 연결되거나, 기다림에 지쳐 챗봇에 물어봤자 이내 엉뚱한 답변이 돌아온다는 내용이었습니다. 은행이나 카드 앱에서 챗봇에게 “문의한 내용을 찾을 수 없어요.”라는 답변을 받아봤다면 여러분도 충분히 공감하실 거라고 생각합니다. 현직 AI 챗봇 서비스 기획자의 입장에서 현재 금융 AI 챗봇의 한계를 짚어보겠습니다. 또, 앞으로의 챗봇이 ‘뺑뺑이 AI콜센터 직원’에서 ‘똑똑한 금융 비서’로 탈바꿈하기 위해 기획자가 놓쳐서는 안 될 UX 요소에 대해 이야기하고자 합니다.