Transcend Borders: Software & Design If you’re not sure about what to do next, focus on what you’re curious about. While curiosity can sometimes lead to distraction, it’s also a powerful leading indicator for potential areas of personal & professional growth. You just need to leverage it with intention (@neuranne) |
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About 데일리 노트
- 9월의 마지막 주 뉴스레터로 인사드립니다. 이번주도 5개의 파트로 나누어 큐레이팅 소식들을 담아냈으며, 이번 데일리 노트도 재미있게 읽어나가시길 바랍니다.
- Part 1: AI 모델 인사이트— 새로운 AI 모델/프로젝트 출시 소식 또는 연구 주제 소개
- Part 2: AI & 삶 — AI 기술이 우리 일상생활에 끼치는 영향
- Part 3: AI & 비즈니스 — AI 기술이 비즈니스 현장 또는 노동 시장에 끼치는 영향
- Part 4: AI & 디자인 — 새로운 디자인 모델/프로젝트 출시 소식 또는 연구 주제 소개
- Part 5: 라이브러리 — ‘소프트웨어 라이브러리’, ‘디자인 라이브러리’, ‘생각이 꼬리에 꼬리를 물어’ 세 개의 소주제를 담아 크리에이터들이 참고할 수 있는 도구/가이드/프로젝트/아이디어 소식
- 목차
- AI 모델 인사이트: SW & HW의 통합 노력
- AI & 삶: NotebookLM이 만들어낸 신개념 학습 방식
- AI & 비즈니스: 체계적으로 VaaS 비즈니스 준비하기
- AI & 디자인: 공간 지능, 3D 공간을 그 자체로 이해하려는 노력
- 라이브러리
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SW & HW의 통합 노력
- AI 소프트웨어 기업들의 하드웨어 제작 움직임이 점차 활발해지고 있습니다. 9월 22일, 과거 Apple iPhone 핵심 디자이너였던 Jony Ive님이 10명 남짓의 팀원과 함께 OpenAI 하드웨어 디바이스를 기획하고 있음을 공식적으로 인정했으며, 지난 목요일 Perplexity AI CEO Aravind님은 “소프트웨어 기업이라면, 하드웨어로 피봇 하십시오”라는 의미심장한 말을 X에 올리며, SW와 HW에 대한 통합적인 관심이 필요한 시기라는 점을 다시 한번 강조했습니다.
- 지난 뉴스레터(”Google의 SW & HW 통합 움직임”)를 통해 소프트웨어와 하드웨어 개발에 대한 빅테크 사들의 전략을 비교해 드린 바 있습니다. 이번 주에는 두 빅테크 기업인 Google과 Meta에서 새롭게 출시한 SW & HW 소식을 정리하며, 이 두 부문이 결코 떼야 뗄 수 없는 관계라는 점을 다시 한번 강조하고자 합니다.
- SW 부문부터 살펴보면, Google사는 두 개의 Gemini 계열 모델인 Gemini-1.5-Pro-002과 Gemini-1.5-Flash-002 모델 업데이트 소식을 발표했습니다. 지난 5월 버전에 비해 두 모델의 멀티모달 수행 능력이 (벤치마크: MMLU-Pro) 최대 7% 개선되었으며, 수학 분야(벤치마크: MATH, HiddenMath)에서는 최대 20%의 과제 수행 능력 성능이 개선된 걸로 드러났습니다.
- 기존 모형의 성능을 업데이트 한 Google사와 달리, Meta는 더 작은 규모의 용량을 담은 스몰(11B), 미디엄(90B), 텍스트 처리만 가능한 라이트웨이트(1B, 3B) 모델을 발표했으며, 손쉽게 모델을 활용할 수 있도록 API 관련 정보들을 한 곳에 모아놓은 개발자-친화적인 다이렉토리인 Llama Stack Distribution을 공개 했습니다. 에지 장치*, 모바일 디바이스 내에서는 용량이 큰 모델을 탑재하기 어려워, 더 많은 소규모 디바이스 내에서 AI를 지원하고자 모델의 용량을 축소한 것으로 보입니다.
- 에지 장치: 데이터를 발생하는 기기로 데이터를 생성 또는 수집하는 사물 인터넷(IoT) 센서부터 비디오/감시 카메라, 인터넷에 연결된 가전 기기, 스마트폰과 같은 스마트 기기 등을 포함
- HW 부문으로 넘어가면, Google사는 Google TV 디바이스를 중심으로 업데이트 소식을 전했습니다. Google TV의 핵심 운영 장치 역할을 하는 Google TV Streamer를 중심으로 홈패널을 통해 집 내 모든 스마트홈 디바이스를 조절할 수 있는 기능, 비활성화 된 화면을 원하는 그림 또는 생성형 그림으로 둘 수 있는 기능, 새로운 스포츠 탭의 추가, 영상들의 추천 내용 강화 등의 변화들을 공개했습니다.
- Meta사는 연례 컨퍼런스인 Meta Connect 2024 행사에 맞춰 (i) 기존 Meta Quest MR 헤드셋의 소형 버전인 Meta Quest 3S 출시, (ii) Meta AI 어시스턴트 탑재로 성능이 강화된 Ray-Ban Meta Glasses 업데이트, (iii) AR 안경의 표본으로 처음 선보이는 Orion Glasses을 출시하며, XR(확장현실) 사업 부문에 쏟아 붇고 있는 지금까지의 결실을 공개했습니다.
- 많은 분이 헷갈리는 Ray-Bans Glasses와 Orion Glasses의 차이에 관해서 설명해 드리겠습니다. Ray-Bans Meta Glasses는 23년 9월 Meta가 처음 선보인 디지털 안경입니다. 안경을 통해 온라인 의사소통은 가능했지만, 가상현실 속에서의 경험을 누리기에는 기능이 부족하여 AR 안경으로 불리지는 않았습니다. 이와 달리, Orion Glasses는 대형 홀로그래픽 디스플레이 기능이 탑재되어 Meta가 자타공인 인정한 첫 증강현실(AR) 안경입니다.
- Orion Glasses가 컴퓨터라면, 마우스 역할을 하는 팔목 팔지와 함께 원하는 세부 기능에 접근할 수 있습니다. 두 하드웨어 디바이스의 연계된 시스템을 통해 Orion 안경은 주인의 목소리, 눈 움직임, 손 동작을 모두 추적하며 증강현실(AR) 내에서 자연스러운 움직임을 구현하도록 지원합니다.
- 종합해 보면, Google사는 소프트웨어의 성능을 강화한 모델과 주요 스마트 홈디바이스인 Google TV의 운영 능력을 높일 수 있는 하드웨어를 발표하며 기존의 모델 또는 운영 장치의 내재적 역량을 강화하며 수직적 성장을 해나가려는 모습이었습니다.
- 반면에, Meta사는 소규모 디바이스에 탑재하기 위해 소형 모델과 XR 현실에서 몰입경험을 더해줄 수 있는 세 종류의 하드웨어 디바이스 출시 소식을 전함으로써 소프트웨어의 활용처를 늘리며 수평적 성장을 이루려는 움직임을 보였습니다.
- 앞으로도 소프트웨어 기업들의 SW & HW 통합 노력이 계속해 나타날 것으로 기대되며, 데일리 노트에서 꾸준히 소식을 업데이트 드릴 수 있도록 하겠습니다.
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NotebookLM이 만들어낸 신개념 학습 방식
- 지금까지 우리의 학습 방식은 대부분 한 방향으로 이뤄졌습니다. 글/동영상이 적힌 순서대로 눈으로 읽거나 성우의 목소리에 따라 글/동영상의 내용을 따라갔었죠. 이러한 배경 아래, 정보를 능동적으로 받아들이기 위해 ‘기술과 다양한 학습 자료를 적극적으로 활용하는 학습 방식’인 플립 러닝(Flipped learning)이 주목을 받으며 여러 교육 환경에 적용 되기도 했습니다.
- 최근 Google Labs에서 출시한 Notebook LM의 오디오 서비스는 여러 형식의 파일(ex. PDF, 유튜브 동영상, 오디오 파일)을 대화형 팟캐스트 형식으로 출력함으로써 신개념 학습 활동 방식을 소개했다는 평을 받고 있습니다. 이번 장에서는 NotebookLM 오디오 기능의 활용에 대해 얘기하고자 합니다.
- Audio Overview 서비스는 Google이 제작한 필기 앱 NotebookLM의 기능 업데이트 과정에서 9월 11일 공개되었습니다. 하나 이상의 파일을 첨부하여, 클릭을 누르면, 두 명의 가상 AI 호스트가 입력 받은 파일들에 대한 내용을 기반으로 대화를 나누는 팟캐스트가 만들어집니다. 팟캐스트 내용은 파일들의 주요 내용 요약부터 파일 간의 관련성으로 채워집니다.
- Audio Overview AI 서비스는 출시 날부터 소프트웨어 커뮤니티로부터 높은 관심을 받았습니다. 접근성도 좋고, 활용도가 높아 아직도 이 기능을 창의적으로 활용한 사례들이 공유 되고 있습니다. 베스트셀러 작가인 Steven님은 자신의 책 본문을 NotebookLM에 옮겨붙은 경험을 소개하며 놀라움을 표했습니다. 그는 복잡한 문서 내용을 다양한 형식으로 이해할 수 있는 길이 열렸으며, 독서보다는 대화형 매체(ex. 비디오, 오디오) 기반의 학습을 선호하는 사람들에게 유용하게 활용될 것이라는 점을 언급했습니다.
- 문서를 팟캐스트로 생성한 것에 한 발 더 나아가 Wes Roth님은 새롭게 형성된 팟캐스트를 Hey Gen 시각화 스토리텔링 도구에 넣어 비디오 형식으로 팟캐스트 대화를 시각적으로 변환한 실험을 공유했습니다. 이처럼, 미래에는 다양한 툴을 통해 학습 방식들이 더욱더 복합한 형태로 발전할 것임을 보여주는 신호로 보였습니다.
- 현재 시중에 나와 있는 아바타 AI 툴들을 활용하여 팟캐스트에 등장하는 두 가상 호스트의 얼굴을 실존 인물 사진으로 대체하여, 누구나 ‘비디오형 팟캐스트’를 만들어 낼 수 있게 되었습니다. 한 큐에 문서 → 대화하는 오디오 → 아바타 인물들이 등장하는 비디오로 만들 수 있게 된다면, 기존의 팟캐스트 시장은 어떤 영향을 받을지 궁금해집니다.
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체계적으로 VaaS 비즈니스 준비하기
- 최근 구글에서 “생성형 AI를 활용하는 185가지 사례” 블로그 글을 통해 AI 기술이 많은 기업체의 비즈니스에 실질적으로 적용되고 있는 모습을 185가지 양적 사례를 통해 보였습니다. 고객 서비스, 고용자 역량 강화, 코딩, 데이터 분석, 사이버 보안, 창의력 등 6가지 부문에서 AI 에이전트를 도입하고 있는 여러 산업 사례들을 나열하며, AI 기술 도입이 더이상 이상이 아닌 현실로 다가왔음을 확인할 수 있었습니다.
- AI 기술을 비즈니스에 적용하는 사례가 많아질수록, 범용기술(General-Purpose Technology)인 AI를 기반으로 나타날 수직적 SaaS(VaaS) 솔루션 시장의 부흥이 나타날 것이라는 목소리가 높아지고 있습니다. 벤처투자사 a16z는 “Vertical SaaS: Now with AI Inside” 글을 통해 2020년에는 핀테크가 VaaS 부흥을 일으켰다면, 2024년에는 AI를 통해 VaaS 부흥기가 다시 찾아올 것이라고 언급하며 이 시장에서의 새로운 기회 영역들을 조명하기도 했습니다.
- 이번 장에서는 AI 기술을 기반으로 VaaS 솔루션을 만들어내려는 분들을 위한 길잡이가 되어줄 수 있는 팟캐스트 “How to build a $1M+ vertical SaaS business (step-by-step guide)”의 주요 내용을 소개하고자 합니다.
- How to build a $1M+ vertical SaaS business (step-by-step guide)
- 지금까지 수직적 SaaS 부문은 기회가 많은데도 큰 관심을 받지 못했습니다. 한 산업 안에서만 집중해야 하다 보니, 창립자들은 시장 크기가 너무 작다고 여겼고, VC 들은 의미 있는 산출물을 내기에는 기업체 수가 적다고 여겼기 때문입니다. 많은 분들이 갖고 있는 오해와 다르게, 수직적 SaaS 시장에서 성공할 수 있는 기회는 많으며, 올바른 진입 전략을 구축해 놓아야만 높은 성장률을 성취해 낼 수 있습니다.
- 가장 먼저 알아둬야 할 부분은 VaaS 시장에 진출하는 것은 ‘예술’ 보다는 ‘과학’에 가깝다는 점입니다. 아이디어를 먼저 생각하기보다는 무슨 산업에 특화된 서비스를 만들지 객관적인 지표를 통해 결정하는 과정이 먼저 이뤄져야 합니다.
- 한 산업을 분석할 때는 ‘수익성’과 ‘산업 분포도’를 봐야 합니다. 각 산업의 평균 수익률이 어떻게 나오는지, 중소-대형 기업 간의 분포가 어떤지를 살펴보아야 합니다. 예를 들어, 전체 시장의 수익률, 한 가게의 연평균 수익률, 총 가게 수, 해당 가게들의 크기 분포도가 소-중-대에 걸쳐 골고루 분포되었는지 등을 확인해야 합니다.
- 그 다음 단계는 소비자의 구매 여정을 가장 작은 단위까지 구체적으로 그릴 수 있어야 합니다. 소비자가 최종 서비스를 받을 때까지의 과정 안에서의 각 사업 단위를 파악하고, 여러 사업 단위 중 소프트웨어 서비스를 만들어 낼 기회의 영역을 찾아내야 합니다.
- 전체적인 운영 프로세스 과정에 대한 이해도를 갖췄다면, 그다음 단계는 각 세부 프로세스의 P&L 분석을 진행하는 것입니다. 가장 쉬운 방법은 상장 기업들의 공공 데이터를 살펴보는 것이며, 투자은행에 근무하는 직원들과 친해져 산업 동향 정보를 알아내거나, 직접 산업 현장에서 일하고 있는 직원들에게 점심을 사주며 관련 내부 정보를 알아내는 방법 등을 활용할 수 있습니다.
- 세부 프로세스의 P&L 정보를 획득했으면, 직접 만들게 될 소프트웨어 서비스가 (i) 수익 증대, (ii) 비용 감소, (iii) 소비자들의 불편 해소, (iv) 준법 감시 역할 중 하나 이상의 역할을 수행할 수 있는지를 확인하고, 추후 만들어 낼 VaaS 솔루션이 특정 문제를 효율적으로 해결할 수 있는지를 검토해야 합니다.
- 개발하게 될 소프트웨어 서비스의 기대 효용을 명확하게 측정한 후에는 시장 경쟁자 분석을 진행해야 합니다. 기존의 시장 참여자들은 크게 4가지 형태 중 하나일 가능성이 큽니다: (i) A-Z까지 모든 문제에 대한 해결책을 제시하는 ERP 솔루션 업체, (ii) 각 기능에 대한 수평적인 솔루션들을 묶어서 제공하는 업체, (iii) 종이 서류 작업으로 비즈니스를 하는 업체와 (iv) 아웃소싱을 통해서 일부 작업을 위임하는 업체. 처음부터 (i) ERP 솔루션을 구축하는 것은 불가능하며, (ii) 여러 분절된 솔루션을 하나의 단일화된 솔루션으로 만들거나, (iii) 종이 서류 작업을 디지털화 할 수 있는 방향으로 솔루션을 기획해야 합니다.
- 사업 초기에는 작은 문제부터 해결할 수 있는 ‘웨지 프로덕트’를 만들어야 합니다. 아날로그 방식으로 사업을 운영하거나, 경쟁이 느슨하거나, 일 처리가 진행되지 않는 ‘웨지’를 발견하여 쉽고, 신속하게 실행가능하고, 신뢰도를 이른 시일 내 축적할 수 있는 서비스를 개발해야 합니다.
- 시장 경쟁사 분석을 통해 세부 경쟁사 분석을 진행했으면, 해당 형태의 기존 업체들이 제품/서비스를 시장에 성공적으로 출시하고 판매하기 위해 펼친 GTM(Go-to-Market) 전략을 확인해야 합니다. 가장 좋은 전략은 상품 또는 노이즈 마케팅 기반의 전략이며, 계약 건 평균 가치를 높게 가져오는 것이 중요합니다.
- 가장 마지막으로 ‘가격’을 어떻게 선정할지를 고민하는 것입니다. 가장 기본적인 접근법은 내가 해결하는 문제의 실질 효용 가치를 역으로 산출해 보는 것입니다. 문제로부터 생기는 총비용을 먼저 계산한 뒤 (사건별 비용 x 연도별 사건 수), 내 솔루션으로부터 고객이 아낄 수 있는 비용 (총 비용 x 문제가 덜 발생할 비율)을 알아내어, 사업체가 아낄 수 있는 비용 이상으로 솔루션 가격을 산출하면 됩니다.
- 생각 정리
- “기막힌 아이디어로 세상을 바꿔보자”라는 감각적인 접근이 아닌 충분한 시장 조사를 진행함으로써 체계적인 순서로 VaaS 솔루션을 기획할 수도 있다는 방법론에 대해서 배울 수 있어 재미있게 들었던 팟캐스트였습니다.
- 이 방식의 장점은 크게 두 가지 있다고 생각합니다. (i) ‘생각’보다는 ‘행동’을 통해 기획을 구체화 나갈 수 있다는 점과 (ii) 풍부한 사전 조사 내용을 상품 개발-배포 단계 이후에도 유용한 참고자료로 활용할 수 있다는 부분입니다.
- (i) 산업의 수익성, 산업 분포도 분석하기, (ii) 소비자의 구매 여정 그려내기, (iii) 각 세부 프로세스의 P&L 분석하기, (iv) 소프트웨어 서비스의 효용 점검하기, (iv) 시장 경쟁사 분석 진행하기, (v) 시장 경쟁사들의 GTM 전략 파악하기, (vi) 가격 선정하기 등의 순서를 하나씩 해결함으로써 VaaS 솔루션의 경쟁력을 스스로 인지해보는 방식을 추천드립니다.
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공간 지능, 3D 공간을 그 자체로 이해하려는 노력
- Snap의 Spectacles, Apple의 Vision Pro, Meta의 Orion까지 가상현실 세계를 만들려는 시도들은 계속되고 있으나, 아직 물리적 세상과 가상 세계를 통합한 사례는 부재합니다. ‘공간 지능(Spatial Intelligence)’을 통해 3D 세상을 이해해 나가려는 World Labs의 창립자들은 이 간극이 ‘표현 방식의 차이’에서 비롯된다고 설명합니다. 대형언어모델 또는 컴퓨터 비전 기술을 통해 1D, 2D로 객체를 표현할 수는 있지만, 3D 세상을 그 자체를 이해하거나 표현할 수 있는 3D 모델은 없기에 가상 현실과 물리적 세상 간의 괴리가 여전히 존재하는 것입니다.
- 이번 장에서는 ‘공간 지능’의 개념과 활용 사례에 대해서 이야기를 나눈 팟캐스트 “The Future of AI is Here” — Fei-Fei Li Unveils the Next Frontier of AI 내용을 요약하며 3차원 이상의 세계를 이해하는 노력을 소개 드리고자 합니다.
- “The Future of AI is Here” — Fei-Fei Li Unveils the Next Frontier of AI
- World Labs의 연구 분야인 ‘공간 지능(Spatial Intelligence)’은 언어만큼이나 근본적인 기술이며, 언어 이상으로 역사가 더 깊고 기초 분야라고도 볼 수 있습니다. ‘공간 지능’은 3D 시공간에서 기계의 지각, 논리, 행동 능력이라고 정의해볼 수 있으며, 3D 시공간 내 (i) 물체(object), (ii) 이벤트의 포지션(position), (iii) 세상 내 상호작용(interaction)이 4D 포지션에 미치는 영향에 대해서 알아봅니다. 즉, 물리적 세상, 3D 세상, 추상적 세상의 상호작용을 이해하려는 노력입니다.
- 현재 컴퓨터 비전과 AI 기술의 한계를 알면 ‘공간 지능’이 앞으로 왜 더 중요해질 것인지 알 수 있습니다. 과거 몇 년간, 우리의 과제는 기존에 존재하는 데이터(ex. 이미지, 비디오)를 이해하는 것이었습니다. 그러나, 앞으로는 기존에 존재하지 않았던 데이터(ex. 스마트폰 카메라, 픽셀) 등을 이해해야 할 것입니다. 지금까지 우리는 2D 자산(ex. 사진)으로부터 3D 세상을 이해하려고 했으며 2020년 연구실의 공동창립자 중 Ben Mildenshall이 NeRF 논문 내용을 발표하며 3D 세상을 2D와 분리하여 바라볼 수 있는 배경을 마련했습니다.
- ‘공간 지능’이 ‘대형 언어 모델’과 가지는 가장 큰 차이점은 표현 방식입니다. 대형 언어 모델을 둘러싼 모든 원리는(ex. 콘텐스트 길이, 트랜스포머 모델, 시퀸서, 어텐션)1D의 행렬 구조로 제시됩니다. 반면에 ‘공간 지능’은 3D 공간 그 자체로 물리적 세상을 표현하고자 합니다. 언어는 원초적으로 생성된 시그널이지만, 3D 공간은 물리학의 법칙 & 구조 & 원재료를 통해 그 자체로 존재합니다.
- 2D와 3D를 비교하기 위해서는 ‘기반 표상’(underlying representation)과 ‘사용자가 바라보는 화면’(user-facing affordances)을 분리해서 생각해야 합니다. 근본적으로 인간은 2D (‘사용자가 바라보는 화면’) 형식으로 장면을 바라보지만, 우리 뇌 속에 있는 시각 시스템은 행동하는 물체가 3D의 ‘기반 표상’을 가지고 있다는 점을 무의식적으로 알고 있습니다. 즉, 우리의 뇌는 3D 차원에서 세상을 이해하고 있습니다. 우리가 살아가는 세상을 2D 모델에게 구현하도록 주문할 수 있겠지만, 이는 2D 모델의 능력 범위를 벗어납니다. 3D 모델을 활용해 3D 세상을 구현해 보려는 시도가 더 적합합니다.
- 3D 모델을 만들게 됨으로써 우리가 상상할 수 있는 가장 대표적인 활용 사례는 ‘3D 세상의 구축’입니다. 지금까지 ‘3D 공간’을 만드는 행위는 많은 자본(돈, 개발자, 시간)을 가진 소수 산업(ex. 게임, 과학, 연구계)에서만 가능했습니다. 그러나, ‘공간 지능’ 모델에 대한 이해를 바탕으로 가상 세계를 만들어 내는 비용을 획기적으로 낮출 수 있다면, 자연스럽게 여러 종류의 ‘3D 세상’이 나타나, 새로운 미디어로서 역할을 하게 될 것이라 봅니다.
- 여기에 더해, 컴퓨터 비전 기술만으로는 시도하지 못했던 수많은 실험을 진행할 수 있을 것으로 예측합니다. 역동적인 3D 움직임을 2D 형태의 카메라 비디오에 담는 것이 아니라, 3D 형식 그대로 모델에 투입함으로써 가상 세계+증강 세계+현실 세계를 모두 아우른 세계를 표현할 수 있게 될 것 같습니다.
- 또한, ‘공간 지능’ 모델은 바라보고 있는 ‘기반 표상’(underlying representation) 그대로 내용을 이해할 수 있게 됨으로써 가상 세계와 현실 세계를 혼합할 수 있게 되어 수많은 종류의 에이전트 (ex. 소프트웨어 내 AI 에이전트, 로봇)를 자유롭게 통제할 수 있는 날이 올 것이라고 봅니다.
- 기술의 마법은 더 많은 가능성과 미지의 세계를 여는 것에 있다고 생각합니다. World Labs가 성공을 척도할 수 있는 지점은 많은 사람들이 ‘공간 지능’ 모델을 비즈니스에 도입할 때라고 생각합니다. 이 목표를 이루기까지 얼마나 오래 걸릴지는 모르지만, 지금 갖고 있는 아이디어를 기반으로 모험을 해나가려고 합니다.
- 생각 정리
- 팟캐스트를 들으면서 가장 재밌었던 부분은 ‘공간 지능’의 활용 사례에 관해서 얘기할 때였습니다. 누구나 생성형 3D 세상을 만들 수 있게 된다면, 어떤 세상을 만들어 내고 싶은지를 생각하게 되었습니다.
- 저의 경우, 시간을 거슬러 돌아가 과거 속 가장 좋았던 추억의 순간을 경험할 수 있는 세상을 만들어 내고 싶습니다. 이런 희망 사항이 가능해진다면, 표면적으로나마 타임머신을 탄 경험을 했다고 말할 수 있지 않을까 싶습니다.
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라이브러리
소프트웨어 라이브러리
- Release/Update (출시/업데이트)
- Product/Servces/Tools (상품/서비스/도구)
- Guide/Others (가이드/기타)
디자인 라이브러리
- 출시/업데이트 (Release/Update)
- 프로젝트 (Project)
- 상품/서비스/도구 (Product/Service/Tool)
- 가이드/기타 (Guide/Others)
- Freepik AI 도구 콤보 활용 방법: 이미지 생성 > 확장 > 리터치 > 업스케일
- 웹사이트 디자인을 기획하는 방법: 노션 디자인 데이터베이스 > 피그마 > 아웃라인 > 큰 요소 배치
- 감정을 표현하기 위한 프롬프트 기술
생각이 꼬리에 꼬리를 물어
- 앞으로 무엇을 해야 할지 불확실하다면, 호기심을 가진 영역이 무엇인지에 집중해 보세요. 호기심이 가끔 방해로 이어지기도 하지만, 개인적으로든 전문적으로든 성장을 위한 강력한 선도 지표가 되어주기도 합니다. 의도를 가지고 그 호기심을 레버리지를 하면 됩니다 (@neuranne)
- 현재 어려움을 겪고 있는 이유는 인생이 불공평해서가 아니라, 삶이 몇 십년 동안 쌓아온 자기 신념과 노력으로부터 오는 엄청난 만족감의 맛을 보여주기 위해 기다리고 있어서입니다 (@orangebook_)
- 표면적인 상태로만 남을까 봐 두려워 사람들은 시작을 두려워하지만, 이 두려움으로 인해 결국 의미 있는 상태로 발전할 기회를 놓치게 됩니다 (@thedankoe)
- 위대함은 서툰 시작에서 기인하며, 험난한 일을 통해 나옵니다. 팀 내 가장 중요도가 낮은 사람에서 시작해 실질적인 결과를 도출함으로써 그 위치에서 벗어날 때 나타납니다 (@RyanHoliday)
- 이 세상의 많은 소프트웨어는 아직 초안 상태에 있습니다. 아직 혁신해 나갈 수 있는 공간이 많으며, 익숙한 질문에 대해 새로운 접근을 시도해야만 혁신해 나갈 수 있습니다 (@alia0209)
- 드라마는 어디서든 나타날 수밖에 없습니다. 드라마에 대한 유일한 해결책은 능동적이고, 공감 깊은 대화입니다. 성장 또는 재능의 결집이 있다고 해서 구원 받을 수 없으며, 오로지 세계 최고 수준의 대화 만이 문제를 해결할 수 있습니다. 특정 위치 이상의 리더들이 대화의 중요성을 간과해서는 안됩니다 (@shreyas)
- 외로움은 개인적인 변화를 위해서 필요한 불가피하게 지불해야 하는 세금입니다. 개인적인 변화 과정이 외롭게 느껴질 수 있지만, 외로움으로부터 나오는 단기적인 어려움을 견디고 나면, 의미 있는 보상를 얻을 수 있게 됩니다. 본인이 분출하는 에너지와 같은 방향을 바라보고 있는 새롭고, 활기찬 사람들을 끊임없이 끌어들일 것입니다 (@SahilBloom)
- 이 세상에 자연적으로 생성된 것은 없습니다. 영감을 불러오거나, 본인의 상상력에 불을 지피는 곳 어디서든 아이디어를 가져오기 바랍니다 (Jim Jarmusch)
- 커리어 플랜을 짜는 것보다 중요한 부분은 돈 또는 직업 타이틀로 얻을 수 없는 능력들을 갖춘 사람들을 따라가는 것입니다 (Tamar Yehoshua)
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여러분의 참여를 환영합니다.
'데일리 노트' 뉴스레터는 독자들의 적극적인 참여를 전제로 기획되었습니다.
의견 남기기를 통해 여러분들의 이야기를 들려주세요. 뉴스레터 내용에 대한 의견, 다른 크리에이터분들에게 선보이고 싶은 제품/서비스, 공유하고 싶은 이야기, 협업하고 싶은 내용 모두 환영합니다. |
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