
[진유림 님의 강점 혁명 워크샵](https://milooy.github.io/life/strength-finder/)에 관한 글을 읽고
바로 책을 구매해서! 나의 강점 찾기 테스트를 해보았다.

아래와 같은 결과가 나왔다.

1. 최상화(Maximizer) 테마
2. 개별화(Individualization) 테마
3. 커뮤니케이션(Communication) 테마
4. 사교성(Woo) 테마
5. 긍정(Positivity) 테마

## 강점 5가지

### 1. 최상화
: 개인이나 단체의 탁월성(excellence)을 이끌어내기 위해 그들의 강점에 초점을 맞춥니다.
이들은 평균 이하의 수준을 평균으로 올리는 것보다, 우수한 수준을 최상의 수준으로 끌어올리는 것을 추구합니다.
 1. 기준이 평균이 아니라 최상
 2. 0부터 시작되는 일보단 이미 잘 되고 있는 일을 최고로 만드는거에 더 끌림
 3. 사람들의 강점에 매력을 느끼고 그 점을 선별하는 성향 때문에 다른 사람들은 이 성향의 사람이 차별한다고 생각할 수 있음
 4. 인정, 칭찬에 후하고 또 본인도 인정받을 때 감사해함
 5. 자신의 강점을 발견하여 개발한 사람들에게 매력을 느낌
 6. 본인의 부족한 점을 고쳐서 평균으로 만드려고 하는 것은 비선호 (타고난 재능을 적극 활용하고 싶어함, 이 방식이 더 즐겁고 효율적이라고 느낌)
 7. 자신의 한계, 약점, 실패에 대해 고민하는데 시간을 쓰고 싶어하지 않음
 8. 새로운 사람을 대화에 참여시킴. 새로운 사람을 알게 되는 게 기쁨

### 2. 개별화
: 각 개개인이 가지고 있는 고유한 개성에 흥미를 느낍니다.
이들은 서로 다른 사람들이 어떻게 협력해서 생산적으로 일할 수 있는지를 알아내는 재능을 가지고 있습니다.
 1. 개인간 차이에 주목함. 각자가 어디서 동기를 얻는지, 어떻게 생각하는지, 어떻게 대인관계를 구축하는지 관찰함 -> 생산적인 팀을 구성하는데 도움이 됨
 2. 다른 사람이 도움이 필요할 때를 빠르게 알고 돕는 것을 즐김
 3. 최신 정보를 빨리 얻고 특정 사람들에게 현재의 사건에 대한 최신 소식을 알려줌

### 3. 커뮤니케이션
: 대체적으로 쉽게 자신의 생각을 말로 옮길 수 있습니다. 이들은 대화도 잘하고 발표에도 능합니다.
 1. 사람들의 주의 집중 시간이 아주 짧다고 생각하여, 내가 전달하는 정보가 사람들의 기억에 남도록 이야기에 생명력을 불어넣으려고 함
 2. 완벽한 표현을 찾기 위해 노력하고 극적인&힘있는 단어를 조합하려고 애씀
 3. 자신이 아끼는 사람들과 떨어져있을 때 비참하거나 쓸쓸해하고 좋은 친구와 함께 있을 수 있기를 애타게 바람
 4. 활기 넘치는 토론에서 의견 주고 받기를 매우 좋아함

### 4. 사교성
: 새로운 이들을 만나 그들의 마음을 얻는 일에 도전하기를 무척 즐깁니다.
이들은 어색한 분위기를 깨고 다른 사람과 인맥을 쌓는 데에서 만족감을 얻습니다.
 1. 할말이 없는 경우가 거의 없고 어색함을 깨고 친해지는 데서 만족감을 얻음
 2. 일단 친해지면 대화를 마무리하고 다른 사람에게 옮겨가는 것도 좋아함 (이 성향의 세계에는 남이란 없고 아직 만나지 않은 친구들만이 있음)
 3. 사람들의 성공, 기여, 장점을 강조하여 칭찬과 축하의 메시지를 잘 건넴
 4. 새로운 사람이나 외부 사람을 토론에 잘 끌어들임
 5. 한번에 한 사람에게 모든 관심을 집중
 6. 너무 오래 혼자 있으면 기가 꺾일 수 있다.

### 5. 긍정
: 주변 사람들을 쉽게 사로잡는 긍정적인 열정을 가지고 있습니다.
이들은 낙관적이며 사람들로 하여금 자신들이 하려는 일에 열의를 갖게 만듭니다.
 1. 성취를 이룰때마다 이를 축하하고 모든 프로젝트에 재미를 가미하려고 함
 2. 미래를 계획할 때 융통성 있게
 3. 본인에게도 다른 사람에게도 과도한 스트레스 주지 않으려 노력
 4. 사람들과 교류를 많이 할 수록 인생에 더 큰 의욕

## 피드백 & 액션 아이템

1. 사람들의 성공을 돕는 역할을 찾아보자. 사람들이 자신이 가장 잘하는 것을 설명하는 것을 도와보자
2. 내 강점에 집중해라
3. 친구와 동료들에게 동기를 부여하는 활동을 계획해보자 (소소한 성과를 기념하는 이벤트, 정기적인 축하 행사 등)
4. 당신의 감정을 구체적, 실질적이며 개인적인 감사와 인정의 표현으로 바꾸어 사람들에게 전달하도록 꾸준히 노력하자

### 내 생각

생각해보니까 이미 나도 모르게 이 액션 아이템들을 실행하고 있는 것 같다.
회사 팀원들과 같이 공부하고 기술적인 내용을 나누고 싶어서 한 팀원에게 제안해 시작한 스터디! 5개월째 하고 있는데 다른 팀원들도 자유롭게 참여할 수 있도록
라운지에서 주기적으로 실행했고, 그 모습을 본 다른 팀원들도 자발적으로 참여해 지금은 넷이서 스터디를 하고 있다.

주제로 프론트엔드 전반적인 걸 다루는데 의문이 생기면 같이 찾아보고 이해하는 과정도 재미있고, 스터디 때 다뤘던 문제나 내용을
실제 작업하면서 마주쳐서 '어!! 이거 그때 저희 마주쳤던 문제!!!'하면서 쉽게 해결할 때도 종종 있다.
이 스터디가 팀원들의 성장, 나의 성장을 돕는 요소이자 동기를 부여하는 활동인 것 같다.


내 한계와 실패를 미리 걱정할 시간따위 없다!

강점혁명! 나의 강점은 무엇일까?


## 일에서 만족감을 얻는 사람들

- 만족하며 일하는 사람들은 일을 하면서 도전정신이 샘솟는다. 일은 그들의 능력을 최대한 발휘하게 하여,
한계를 벗어나 편안한 영역 밖으로 나가게끔 밀어붙인다. 이러한 운 좋은 사람들은 일이 재미있다고 생각한다. (p.12)
- 그들은 업무시간에 어느 정도의 자율성과 재량권을 갖는다. 그리고 그 자율성과 재량권을 이용하여 전문지식을 쌓거나
정통함의 경지로 나아간다. 그들은 근로자로서 또 인간으로서 두 역량을 모두 계발하며 새로운 것을 배운다. (p.12)
- 일을 하는 대가로 봉급을 받는 한, 사람들은 자신이 하는 일이 가져올 결과를 그다지 중요하게 생각하지 않는다. (p.20)

## 텔로스와 소명의식

- 루크가 자신의 일에서 추구한 것은 철학자 아리스토텔레스가 `텔로스(telos)`라고 불렀던 것,
바로 그가 속한 조직의 '목적'에 의해 형성되었다. 환자들의 건강을 증진하고, 질병을 치료하고, 고통을 줄이는
그 병원의 목적이 루크가 자신의 일을 바라보는 방식에 깊이 내재해 있었다. (p.38)
- 루크는 자신이 속한 조직의 목적을 믿었다. 이 믿음은 그의 일을 의미 있게 만들었다. (p.39)

자신의 일에 만족하려면 자신이 하는 일의 목적에 대한 신념이 있어야한다.
소명(calling)은 생업(job)이나 직업(career)과는 다르다. 생업, 직업, 소명 순으로 일에 만족감을 느낀다.
루크는 환자와의 상호작용을 통해 자신을 가장 쓸모 있고, 중요하며, 능력있다고 느꼈다.

## Job Crafting

자신의 직무 그 이상, 그 너머를 일하는 사람들은 자신이 속한 곳의 목적을 내재화해 그에 맞추어 일한다.
병원 청소 노동자 루크는 자신의 공식 업무 너머 '환자와 보호자 케어'라는 목적을 내면화한 채 일했다.
병원의 핵심 목적을 마음속에 담아둔 채 자신의 일을 재창조한 것이다.

소명의식을 가진 미용사들은 자기 기술에 자부심을 가지고 있으며,
겉보기에는 단순해보이는 머리 자르기 같은 행동의 복잡한 특성을 한껏 즐기고 있었다.
또 사람들을 상대하며 이야기를 나누고 그들을 이해하는 스스로를 자랑스러워했다. (p.53)

### 일은 언제 의미를 지닐까?

```text
1. 모든 일은 다양성, 복잡성, 기술계발, 발전이라는 요소를 포함하도록 구성될 수 있다.
2. 그 일을 하는 사람에게 상당한 자율권을 부여하도록 조직될 수 있다.
3. 사람들을 다른 이의 행복에 기여하도록 하면서 일은 의미를 지닐 수 있다.
```

- 자신의 일이 다른 사람들에게 미치는 잠재적 영향력을 아주 중요시하는 것만으로도 직원들에게 영감을 줄 수 있다. (p.55)
대학 기부금 아웃바운드 노동자들에게 장학금 수혜자를 만나게 해주면 그들은 영감을 받은 후, 더 효율적으로 변한다.

### 만족스러운 일은

```text
1. 그 일 자체가 조금 어렵고 다양한 특성을 지니며 매력적이어야 도움이 된다.
2. 그 일이 당신에게 기술을 사용하고 더 많은 기술을 계발할 기회를 준다면 도움이 된다.
3. 일하는 방식에서 재량권을 지니면 도움이 된다.
4. 존경하는 동료들과 한 팀을 이루고 있다고 느끼면 도움이 된다.
5. 일이 아주 중요한 목표를 갖고 있으며 당신이 하는 일에 의미와 목적의식을 부여한다면 큰 도움이 된다.
```

## 효율적인 조직들의 공통 요소

1. 높은 수준의 고용안정성 -> 직원들의 충성심과 신뢰 형성
2. 자율관리팀과 권력이 분산된 의사결정 과정 -> 직원들의 재량권과 자율권. 다른 직원을 감독하는 일이
주 업무인 직원의 필요성을 줄이고 직원들 사이 신뢰를 강화
3. 업계 평균 급여보다 더 높은 급여 & 개인적인 인센티브에 의존하지 않음 -> 회사가 성과를 잘 내면 모든 직원들이 이득을 본다.
4. 지속적으로 광범위한 교육 제공 -> 직원들은 새로운 도전을 마주하고 새로운 기술을 계발
5. 직원의 수행력을 과도하게 평가하지 않음
6. 회사의 사명을 굉장히 강조 -> 조직 곳곳에서 날마다 실행

## 인센티브와 동기 밀어내기

- 돈같은 외발적 동기는 내발적 동기를 약화('동기 밀어내기')시킨다. 금전 제안은 사람들로 하여금
`이 일에 내 시간과 노력을 들일 가치가 있는가?`라는 질문을 하도록 만든다.

## 이데올로기는 어떻게 진실이 되는가

- 사람들이 자신의 행동에 대한 생각을 바꾸면서다.
우리가 과거 행동들을 이해하는 방식은 우리의 미래 행동들에 영향을 미칠 가능성이 크다. (p.142)
- 자기 충족적 예언을 통해서다. 이때 이데올로기는 다른 사람들이 행위자에 반응하는 방식을 변화시키고,
다시 이것은 그 행위자가 미래에 하는 행동을 변화시킨다.
예를 들어 교사들에게 임의로 '학습속도가 더 빠른 아이'를 알려준다면, 그들을 대하는 교사의 교육방식이 달라지고
그 학생들은 더 나은 학업 성과를 낸다. 자기 충족적 예언이 실현된 것이다.

### 피그말리온 효과

아이들의 지능이 '고정되어있다는 사고'가 있는 문화보다 '개발된다는 사고'를 지닌 문화에서 아이들이 더 많은 지적 발달을 이룬다.
회사에서도 경영주들이 근로자들이 급여를 통해서만 동기 부여를 받는다고 생각하면, 임금 외에는 일할 이유가 없도록 만드는
의미없는 조립라인을 만든다.

## 결론

일에서 재량권, 몰입, 의미를 박탈하면 사람들은 만족감을 덜 느끼고, 그 일을 잘 못하게 된다.
그들이 일을 잘 못할 수록 감독들은 그들에게서 더 많은 재량권을 앗아간다.

사회구조 속에 스며있는 이데올로기는 인간의 본성을 디자인했다. 그렇기에 우리는
**사람들이 가치있다고 여기는 일을 하도록 만드는 업무환경**과 **사람들이 자신의 일에서 의미를 발견하도록 하는 환경**을
디자인해야한다. 훌륭한 업무환경은 사람들로 하여금 훌륭한 일을 하도록 만들고,
노동자와 고객, 고용주에게도 좋은 영향을 미치는 포지티브 섬(Positive sum)을 이뤄낸다.

사람들은 행복할수록 더욱 유능하고 똑똑하게 일한다. 마음 상태가 긍정적일 때 대범하고 창의적으로 생각한다.
행복의 관점에서 효율성을 정의하고 업무환경을 변화시키자.

## 내 생각

나는 개발을 통해 만족감을 얻고, 내 쓸모를 느끼며, 행복하다. 내 삶의 모든 행복이 일을 통해 오는 건 아니지만 회사에서 소소한 기쁨을 마주칠 때가 많다.
지금 내가 다니고 있는 파스토와 나의 업무들은 거시적으로 볼 때 소상공인들의 경제활동을 돕고 우리나라 풀필먼트 산업의 디지털 포메이션에 기여한다.
내가 짜는 코드 한 줄 한 줄은 이 시스템을 안정화하고, 성능을 개선한다.
직원으로서 내가 하는 일의 목적에 신념을 갖고, 조직의 구석구석에서 창의적인 파트너십을 이끌어내자.


내가 하는 일의 목적에 신념을 갖고, 조직의 구석구석에서 창의적인 파트너십을 이끌어내자.

책 '우리는 왜 일하는가'를 읽고

 

## 시간을 효율적으로 쓰면서 시간의 밀도를 높여라

### 시간의 밀도를 높이는 법

**하나의 행위가 2-3개의 의미가 있게 만들어라.**

- 즉, 하나의 행위를 여러 목적을 위해 이용하라.
- 만약 공인 중개사 자격을 위해 공부한다면 다른 부동산 임대업이나 강연, 집필도 할 수 있게 준비한다고 생각하라.

이렇게 목적이 추가되면 같은 공부를 해도 성과가 2배가 되고 의욕도 높아진다. 

### 바쁜데 할 수 있을까?

- 바쁠 때 `공부`를 하면 오히려 마음의 여유가 생긴다. (행동함으로써 불안이 줄어든다.)
- 바쁠 때 `타인`을 만나라. 세상에는 타인과의 만남으로만 얻을 수 있는 경험과 지식이 있고, 오히려 덧셈의 발상으로 시간 밀도를 높이게 된다.
물론 내 시간을 쓸 가치가 있는 사람을 만나라.

### 시간관리의 최대 장점 2가지

일과 인생이 즐거워지고, 좋은 사람이 될 수 있다.
시간 밀도를 높이고 시간을 유용하게 써서 해야할 일을 바로바로 마무리하고, 하고 싶은 일에 계속 도전할 수 있다.

### 커뮤니케이션을 할 때 시간을 낭비하지 않는 법

1. 열심히, 상세하게 이야기할 수록 상대에게는 전달되지 않는다. 장황하게 늘어놓으면 상대는 제대로 이해하지 못한다. 상대의 시간도 소중하다.
2. 포인트만 추려서 이야기하면 상대에게 잘 전달된다.
3. 남을 혼내거나 조언할 때는 여러 문제를 나열하지 않는다.
4. 상대를 설득하려면 밀어붙이는 것보다 질문 형식으로 말한다.
5. 사실과 의견을 나눠서 말한다.

### 생각하는 시간은 15분으로 제한

아직 준비가 되지 않았어도 일단 시작해버리는 각오도 필요하다. 막상 해보면 의외로 간단히 결되는 경우도 있다. 실패하더라도 그 경험을 발판 삼아 다음 행동을 하면 된다. 
주저된다면 `지금 안 움직이면 기회를 놓치는 건 아닐까` 스스로 질문해본다.


시간을 효율적으로 쓰면서 시간의 밀도를 높여라

책 '일주일은 금요일부터 시작하라' 요약


## 객체의 역할

- 여러 객체가 동일한 역할을 수행할 수 있음
- 역할은 대체 가능성을 가짐
- 각 객체는 책임을 수행하는 방법을 자율적으로 선택 가능
- 1객체가 동시에 여러 역할 수행 가능 
- 객체는 애플리케이션의 기능을 구현하기 위해 존재
- 1기능조차 객체 하나로는 복잡하고 거대하기때문에 일반적으로 객체는 다른 객체와의 협력을 통해 기능 구현
- 결국 협력의 품질을 결정하는 것: 객체의 품질

## 객체의 조건

- 객체는 충분히 협력적이어야한다. 충분히: 다른 객체의 명령에 무조건 따르는게 아니라 어느정도 '자율성'을 가져야한다. 
- 객체의 자율성은 객체의 내부와 외부를 명확히 구분하는 것으로부터 나온다. 객체의 사적인 부분은 스스로 관리하고 외부 접근을 차단해야하며, 
객체의 외부에서는 접근이 허락된 수단을 통해서만 객체와 의사소통해야한다.
- 객체는 '상태(state)'와 '행동(behaviour)', '아이덴티티(식별자)'를 지닌다. 
객체는 행동을 위해 필요한 상태를 포함하며(바리스타가 커피 제조방법을 알고있는 상태) 특정한 행동방법을 스스로 결정할 수 있어야한다
(자신이 아는 방법에 따라 커피 제조). 따라서 객체는 상태와 행위를 하나의 단위로 묶는 자율적인 존재다.
- 예전엔 데이터와 프로세스를 엄격히 구분했음. 객체지향에서는 데이터와 프로세스를 객체라는 하나의 틀 안에 함께 묶어 놓음으로써 객체의 자율성을 보장.

클래스가 객체지향 언어의 중요 구성요소이긴 하지만 자바스크립트같은 프로토타입 기반의 객체지향 언어에서는 클래스가 존재하지 않고 오직 객체만 존재한다. 
상속 역시 클래스가 아닌 객체 간의 위임 메커니즘을 기반으로 한다.

- 객체의 프로퍼티: 객체의 상태를 구성하는 모든 특징. 프로퍼티는 단순한 값과 다른 객체를 참조하는 링크로 구분된다. (앨리스가 5리터의 음료를 가지고 있다- 링크)
- 객체의 행동(이어 상호작용)은 상태에 영향을 받는다. 객체의 행동(상호작용)은 상태를 변경시킨다.

### 캡슐화와 추상화

- 캡슐화: 객체가 외부에 노출하는 것은 행동뿐임. 상태는 객체가 알아서 변경하던가말던가 함 - 자율성을 높임
- 훌륭한 추상화의 예시: 원래 런던 지하철은 실제 물리적 지형 위에 역 간 거리 등을 사실적으로 묘사-> 오히려 이해가 어려워짐. 그래서 지하철 승객의 목적인 '어떤 역에서 출발하고 어떤 환승역을 거쳐야 가장 빠르게 목적지에 도착할수있는지'를 보여주도록 꼭 필요한 정보만 정확하게 표현, 사이의 연결성에만 집중 => 지하철 노선을 추상화.
- 추상화: 어떤 양상, 구조, 디테일을 더 명확하게 이해하고자 특정 절차나 물체를 의도적으로 생략해 복잡도를 극복하는 방법. 

#### 추상화의 종류

1. 구체적인 사물간의 공통점은 취하고 차이점은 버리는 일반화
2. 중요한 부분을 강조하고자 불필요한 디테일은 버리는 단순화. 

## 개념과 분류

- 개념: 공통점을 기반으로 객체들을 묶는 그릇. E.g. 모ㅁ이 납작하고 두 손과 두발이 네모난 몸 모서리에 달린 객체는 트럼프라는 개념, 길거리를 빠르게 누비는 교통수단은 자동차라는 개념.
- 트럼프라는 개념 그룹의 일원: 하트 여왕, 하트 왕 등
- 개념으로 분류 가능. 

### 개념의 구성 요소

- 심볼: 개념을 가리키는 이름, 명칭 / 트럼프
- 내연(intension): 개념의 완전한 정의. 내연의 의미를 이용해 객체가 개념에 속하는지 여부 확인 가능 / 몸이 납작하고 두손과 두발은 네모 귀퉁이에 달린 등장인물
- 외연(extension): 개념에 속하는 모든 객체의 집합(set)/ 정원사, 병사, 하트왕 등 

### 예시

- 객체에 어떤 개념을 적용할 수 있어 개념 그룹의 일원이 되면 객체가 그 개념의 인스턴스
- 일반화, 특수화 관계: 특수한 타입은 일반적 타입이 하는 모든 행동을 동일하게 수행 + 더 많은 행동을 한다. 
- E.g. 트럼프: 납작 엎드리기, 뒤집기 & 트럼프 인간: 납작 엎드리기, 뒤집기, 걷기(new!)
- 이때 더 일반적인 타입: Supertype, 특수한 타입: Subtype


객체지향에서 가장 중요한 개념은 역할, 책임과 협력이다.

객체지향의 사실과 오해


## 이노베이션이 아니라 리노베이션이다

- 경영을 위한 체질 개선: 쓸데없는 회의를 하지 말자, 보고서는 한 페이지로 하자, 구두로 보고할 수 있으면 구두로 하자,
우르르 모여서 하는 워크숍도 필요없다. => 정해진 시간에 열심히 일하고 퇴근하자.
- simplification: 보고서도 조직도 단순하게
- 회의는 모두가 반드시 알아야할 것을 공유하는 정도로 최소화. 나머지는 당사자끼리 직접 접촉해 해결
- 스마트 스테이션: 영업직의 사무공간을 줄이고 집, 거래처와 가까운 스마트 스테이션으로 출근해 업무
- simplicity = Core + Compact. 꼭 필요한 것(core)+ 나머지는 과감하게 없앤다(compact)
- 임직원의 빠른 피드백 => 직원들의 '불필요한 기다림'이 사라짐

## 솔직한 문화

- 실무자 선에서 대책 마련하거나 문제를 축소하는 방법을 찾아서 보고하지 말 것
- 문제가 발생했다고 즉시 공유하면, 문제를 오픈한 순간 해결은 CEO의 책임이 되고, 구체적인 대안을 함께 고민할 수 있다
- 소비자들만큼이나 내부 구성원들도 기업에 대해 점점 많은 것을 알고 싶어한다. 
- 사실 대부분의 이슈는 이미 리더의 머릿속에는 정리되어 있지만, 적시에 커뮤니케이션이 되지 않으니 구성원들 입장에서는 서로서로 아는 사실을 짜맞추어 추측한다. 이런 추측이 사실인 양 조직 내에 퍼진다. 그러므로 리더가 알게된 회사의 정보는 대외비가 아닌 한 가급적 빠른 시기에 직원들에게 정확하게 공유하고 공감을 일으켜 한 몸처럼 움직이는 조직을 만들어가야한다.
- 모를 때 모른다고 할 수 있다는 것은 그에게 자신감이 있다는 뜻이다. 다른 것은 알지만 이것은 아직 모른다는 의미다. 

## 업의 본질에 따른 포트폴리오 전략

- 세발자전거론: 생활용품, 화장품, 음료 3가지 사업을 함으로써 내진설계
- 고정된 부분은 최소화한다, 구조물의 무게를 경량화해 외부 충격에도 유연하고 빠른 대응이 가능하도록
- 사업의 흥망과 상관없이 고정비를 최대한 줄인다, 위-아래 간 커뮤니케이션을 간소화해 경영의 스피드를 높인다, 리스크와 성장을 고려해 사업분야를 다각화한다.
- 고정비에는 '조직문화적인 고정비'도 포함됨. (회의 자리 미리 세팅하지 않고 들어오는 순서대로 앉기, 이메일에 인사말 쓰지않기) -> 실용주의 

## 선택과 집중의 럭셔리 추구

- 엘지생건의 발효 컨셉 화장품 '숨'을 런칭할 때 "sk-2가 발효화장품인거 아시죠?" 말함으로써 사람들에게 익숙한 카테고리 리더와 비교해 유니크함을 더함. 
- e.g. 서울: 도쿄같은 곳인데 훨씬 다이나믹하다. 도쿄에서는 사람들이 밤 11시면 귀가하지만 서울에서는 그 시간부터 신난다. 

## 리더십과 레거시

- 패스트 팔로워일 땐 가야할 방향이 확실하므로 관리형 인재가 필요. 시장을 선도하는 리더로서 방향설정 능력이 필요할 땐 사업가형 인재들이 필요.
- 각자가 '사업가처럼 일하는 사람'이 

## 정도경영

- 부하직원에게 경어체 (김대리님, 이 파트장님)
- 외부 사람들에게 무리한 부탁을 하지 말자. 나중에 나에게 어려운 부탁을 할 수도 있다.
- 차 부회장은 직원들과 점심을 먹지 않는다. 밥 먹으면서 개인적인 이야기, 회사 돌아가는 이야기 -> 그들에게 정보가 편중됨. 진급 시에도 그 풀에 있는 사람에게 정이 감 -> 결국 파벌이 되고, 객관적이지 못해짐. 

## 결론

- 회사는 결국 직원, 주주, 소비자들에게 잘하면 된다. 그 외에는 예산과 리소스의 낭비가 크다.
- 많이 팔고 던 버는게 마케팅. 제품이 팔려야 백점짜리 마케팅이다
- 스티브 잡스의 'Stay hungry' 아직도 모른다, 여전히 배고프다고 생각해야함. '우리가 경쟁사보다 낫다'고 생각하면 배고픈 사람에게 진다. 
- '마케팅을 화려하게 구사하는' 경영자 말고 '일이 되게끔 하는' 경영자. 수치적 외적 성장보다 경영시스템을 개선하여 내부 성장의 토대를 만들다.
- 엘지생건은 '더하기'보다 덜어내기와 빼기에 주목해 성장했다.


Simplicity = Core + Compact, 리노베이션이 필요하다.

그로잉 업, 고위 경영진의 이야기와 경영 노하우를 배우다


## 주요 보안 취약점

### 입력데이터 검증 및 표현

: 입력값 검증 누락 또는 부적절한 검증, 데이터의 잘못된 형식 지정으로 인해 발생.

- **크로스 사이트 스크립트 공격(XSS)**: 검증되지 않은 외부입력데이터나 부적절한 스크립트가 포함된 동적 웹페이지가 생성,전송되고 웹페이지에 포함된 부적절한 스크립트가 실행됨
- 사용자 정보유출, 세션도용, 악성코드 유포, 브라우저 무한반복 등의 공격
- request.getParameter("name")하는 코드에서 `<script>alert(document.cookies)</script>`가 입력되면 공격자에게 피해자의 쿠키정보가 전송될 수 있음. => 
`replaceAll()`을 사용해 `<`,`>`,`&`,`"`와 같이 스크립트 생성에 사용되는 모든 문자열을 &lt, &gt 등으로 변경해야 실행하지 못하도록 해야함

### sql injection

: 입력 데이터 유효성 점검하지 않아서 db 쿼리 로직이 변경되어 발생.

- 입력 값이 바로 sql 함수의 파라미터로 전달되지 않게 해야함. 파라미터화된 쿼리를 사용해야함. 
자바의 경우 `preparedStatement` 클래스를 사용해 `setString()`해서 외부의 입력이 쿼리의 구조를 바꾸는 것을 방지해야함

### HTTP 응답 분할

: http 요청 파라미터에 `\r\n`같은 걸 넣어서 http 응답이 분리된다. 첫번째 응답은 개행문자(\r, \n)로 종료시키고 두번째 응답페이지는 공격자가 맘대로 수정 가능하다. replaceAll을 넣어 개행문자를 제거해 응답헤더가 나눠지는 것을 방지해야함

- 버퍼 오버플로우: 프로그램이 버퍼에 저장할 수 있는 것보다 큰 데이터가 들어오지 않도록 입력값과 버퍼의 크기를 비교할 것
- 디렉터리 경로 조작: 파일명을 입력받을 때 상대경로(`\`,`\\` )등을 입력하지 못하도록 `replaceAll()`로 특수문자 제거할 것
- os 명령어 injection: `cmd.exe` 명령어와 다른 명령어 삽입하지 못하도록 입력값에 따른 선택지(white list)를 미리 만들어둘것.
- 자원 injection: service입력값을 소켓번호로 그대로 사용하는 경우 "-2920"과 같은 값이 들어오면 기존에 80 포트에서 구동되는 서비스와 충돌되어 에러 발생. 검사를 하고, 정해진 선택지 중 정해진 값을 할당하여 포트를 부여할 것.
- 동적으로 생성되어 수행되는 명령어 injection: eval 사용할때도 입력값 그대로 쓸 것이 아니라 `&amp;`, `&quot;` 등으로 `replaceAll()`하고 써야함
- 프로세스 제어: 외부 라이브러리 사용시 절대경로 사용할 것.
- 무제한 파일 업로드: 업로드하는 파일 타입과 크기 제한. 업로드 디렉터리를 웹서버의 다큐먼트 외부에 설정. 화이트리스트 방식으로 허용된 확장자만 업로드, 확장자도 대소문자 구분없이 처리.
- URL Redirection 시 url과 도메인의 화이트리스트를 이용하고, 사용자로부터 입력받은 url을 그대로 사용하지 말 것
- 시스템의 상태 정보나 중요한 정보는 서버에만 저장한다. 평문으로 사용자의 유저네임, authenticated값 등을 쿠키에 저장하지 말것.대신 세션에 저장해라. 중요한 정보를 쿠키에 저장할 땐 암호화한다. 외부입력 검사가 js를 통해 브라우저에서 이루어져도 서버 측에서 재검사를 한다.

### API 악용

- 필요한 파라미터가 null인지 검사할 것
- Java에서 동일 객체는 동일한 해시코드를 가져야한다. 따라서 한 클래스내에서 `equals()`와 `hashcode()`는 둘다 구현하거나 둘다 구현하지 않아야한다. ?????????????

### 보안특성

- 하드코드된 패스워드
- 사이트간 요청 위조: CSRF(Cross-site Request Forgery) / 교차접속 요청 위조: 공격자가 웹서버에 CSRF 공격 코드를 등록, 사용자가 웹 서버에 CSRF script 포함된 페이지를 요청, 웹 서버는 CSRF script를 포함하여 사용자에게 응답, 사용자는 CSRF에 사용자 권한으로 사용가능한 서비스를 요청. get을 쓰면 form 전달값이 노출되므로 CSRF 공격에 쉽게 노출될 수 있다. 인풋 폼 작성시 post 사용할 것. 또는 폼과 입력을 처리하는 프로그램 사이에 토큰을 사용해 공격자의 직접적인 url 사용을 막을 것
- 부적절한 세션 만료: 세션이 영원히 끝나지않거나 다른 사용자가 세션을 가로챌 수도 있음. 
일정시간이 흐르면 세션이 종료되도록 `session.setMaxInactivaInterval(12000)`등 양의 정수값 설정.
- 취약한 암호화 알고리즘 사용
- 예측 가능한 난수 사용. Java에서 `Math.random()`은 seed를 재설정할 수 없어 위험하다.
 `java.util.Random` 의 `setSeed(new Date().getTime())`을 사용해 r을 예측 불가능한 long타입으로 설정해라.
- 기밀정보의 단순한 텍스트 전송
- https로만 서비스하는 경우 브라우저 쿠키에 데이터를 저장할때 
반드시 Cookie 객체의 `setSecure(true)` 메서드를 호출해야함. 
보안 속성 설정하지 않으면 단순한 텍스트의 형태로 노출될 수 있다.

### 시간 및 상태

: 프로그램 동작과정에서 시간적 개념을 포함한 개념(프로세스 등)이나 시스템 상태에 대한 정보와 관련된 취약점

- 파일 등의 공유 자원을 여러 스레드가 접근해 사용할 경우, 동기화를 사용해 한번에 하나의 스레드만 접근가능하도록 할 것. 다중 스레드와 공유 변수 사용시 thread safe 함수만 사용, java의 경우 synchronized 사용
- 재귀 종료 잘 되도록 할 것

### 에러 처리

- 패스워드는 강하게 요구할 것. 패스워드 복잡도를 검증할 것
- 오류 메시지를 통한 정보 노출. `e.printStackStrace()`를 출력하지 말것. 
에러 메시지는 정해진 사용자에게 유용한 최소한의 정보만 포함하도록 할 것.

### 코드 품질: 코드가 복잡하면 안전성을 위협할 취약점들이 있을 수도 있다

- signed int를 unsigned int로 변환하면 음수가 큰 양수가 되는데 
이 값이 배열의 인덱스로 사용되면 정수 오버플로우가 일어나 프로그램이 오동작할 수도 있음. 
e.g) C의 `len()` 함수에서 문자열이 null일 경우 -1를 반환하는데 이걸 unsigned int로 변환하면 10억단위가 된다. 
버퍼 오버플로우 취약점을 가질수도 있다. null이면 -1대신 0을 반환하게 한다.
- int를 char로 변환할 때 4바이트->1바이트니 크기 확인하고 변환
- database connection 중 예외가 발생되어도 `finally`를 사용해 할당받은 자원(Jdbc 커넥션)을 반환(close)할 것

### 캡슐화

- 제거되지 않고 남은 디버거 코드. `System.err.print("디버그코드")`
- 민감한 데이터를 가진 내부클래스 사용: 내부 클래스는 컴파일 과정에서 패키지 수준의 접근성으로 바뀐다. 내부클래스를 static 선언해 외부클래스의 private 필드에 접근하지 못하게 한다.
- 변경하면 안되는 public 멤버 변수는 반드시 final 키워드로 선언한다.
- private으로 선언된 배열을 public 메서드로 반환하면 외부에서 배열의 reference를 알 수 있다. 
public 메서드 안에서 private 배열의 카피를 만들어서 그것을 반환하도록 작성하면 private 배열의 수정을 막을 수 있음
- 시스템 데이터 정보 누출: 예외 발생시 `e.getMessage()`같은 것 출력하지말고 IOE exception occured 와 같은 대략적인 정보만 제공.

### 그 외 사용 가능한 방법들

- 동적 SQL: 조건에 따라 쿼리가 다를 경우 프로그램 실행시 전체 쿼리가 만들여서 db에 요청하는 sql
- 상호배제(mutex): 동시 프로그래밍에서 공유 불가능한 자원의 동시 사용을 막기위해 사용되는 알고리즘
- DAP(Lightweight Directory Access Protocol): TCP/IP 위에서 디렉터리 서비스를 조회하고 수정하는 응용 프로토콜


주요 보안 취약점과 이를 막기 위한 코딩 방법

시큐어 코딩 : 보안을 고려해 개발하기


## 내 생각

중학생 때 스마트폰을 사용하기 시작해서 줄곧 안드로이드를 사용했다. 고등학교를 졸업한 이후에야 아이폰을 쓰면서 애플 생태계에 들어갔다.
신기하게도 아이폰을 쓴 이후로는 내 휴대폰에 대한 불만, 새 휴대폰을 향한 열망이 사라졌는데 그 이유는 '갤럭시는 사용할 수록 잔렉이 잦아진다'는 거였다.
휴대폰을 사용한 기간이 길어질 수록 속도가 느려지고, 버벅거리는 듯 했는데 마이크로인터랙션의 부재때문에 그렇게 느껴졌었다는 걸 이 책 덕분에 알게 되었다.
아이폰이 상대적으로 마이크로인터랙션이 풍부하게 적용되어있어 기기의 처리 속도가 느려지더라도 사용자(나)가 덜 느꼈다.
애플은 철저하게 마이크로인터랙션을 배치해 휴대폰을 조작하는 것을 사용자로 하여금 디지털의 무언가를 조작하는 게 아니라
철저히 아날로그적인, 부드러운 무언가를 만지는 듯한 느낌을 느끼도록 했다.
실제로 사용자가 화면을 슬라이드하다가 맨 끝에 다다랐을 때에나 언제든 절도 있게 딱딱 끊어지지않고 부드럽게 (자연스럽게) 만들었다고 한다.
마이크로 인터랙션은 사용자에게 절대 작지 않게 작용한다.

## 1장: 마이크로인터랙션 디자인

- 휴대폰이 매너모드일 때 알람도 음소거돼야하는가? iOS 휴먼 인터페이스 가이드라인 왈
"음소거 스위치를 켜 놓아도, **사용자가 분명한 의도를 가지고 직접 설정한 소리**는 그대로 재생됩니다."
- **마이크로인터랙션: 제품에서 1가지 사용 사례에 해당하는 짧은 순간, 혹은 한가지만 수행하는 작은 기능
(e.g. 설정변경, 데이터 동기화, 비번 설정, 로그인 등)**
- "디테일은 그저 디테일이 아니라 디자인 그 자체다" / Charles Eames

### 마이크로인터랙션을 적용하면 좋은 때

1. 하나의 작업을 수행할 때
2. 기기들을 서로 연결할 때
3. 단순한 정보를 주고 받을 때(주가, 날씨 등)
4. 진행중인 기능을 조정할 때(TV 채널)
5. 설정 변경할 때
6. 간단한 내용을 작성하거나 확인할 때 (상태바)
7. 어떤 기능을 끄고 켤 때

- 발전 단계 초기 기술과 같이 물건을 쓰는 방법보다 무슨 기능을 수행할 수 있는지가 의미있을 때에는 마이크로인터랙션의 중요성이 상대적으로 적다.
이후 시장 내 경쟁이 강해질 수록 마이크로인터랙션은 중요해진다.

### 마이크로인터랙션의 숨겨진 역사

- 크롬에서는 검색 시 검색어가 위치한 부분을 노랗게 표시
- 원래 스크롤 바는 행 단위로 움직였고, 스티브 잡스 이후 픽셀 단위로 움직이게 됨. + 스크롤하지 않고도 문서의 끝으로 바로 갈 수 있는 화살표 버튼 추가.
- 터치스크린에서 문서를 아래로 스크롤할 때 손가락을 위로 움직여야할까, 아래로 움직여야할까?
애플이 아이폰 발표 이후 natural scrolling(자연스러운 스크롤 방식)을 위해 아래 스크롤 명령의 방향을 위로 올리는 방식으로 바꿈
- **"버튼의 등장으로 인간의 동작은 그로 인해 생기는 움직임과 처음으로 완전히 분리될 수 있게 됐다." / 드루시, '버튼의 역사'** => 동작이 추상적인 의미를 갖게 됨

### 마이크로인터랙션의 구조

아름다운 마이크로인터랙션은 4요소를 포함: `트리거(trigger)`, `동작규칙(rule)`, `피드백(feedback)`, `순환모드(loops and modes)`

1. 트리거: 모든 마이크로인터랙션의 1요소.  
⁃ 아이폰에서 벨소리 끌 때는 사용자가 직접 행동해야함.(수동 트리거) and 이것은 수시로&빠르게 수행해야함 =>
언제나 쉽게 접근할 수 있어야하고 무슨 기능을 수행하는 중이든 간에 바로 켜고 끌 수 있어야함 => 음소거 용 물리적 조작 장치 부착

2. 동작규칙  
⁃ e.g. 전등은 스위치가 다시 꺼질때까지 계속 켜져서 밝은 상태를 유지해야한다.
3. 피드백: 우리가 **보고 듣고 느낌**으로써 시스템의 동작규칙을 이해하게 하는 모든 것  
⁃ '문서'를 실제로 '폴더'에 집어넣지 않고, '이메일'이 '수신함'에 실제로 오는 게 아닌 것처럼 모든 것은
그안에서 벌어지는 상호작용을 우리가 이해하기 쉽게 해주는 은유(metaphor)임.  
⁃ e.g. 스위치 올리면 전구에 불이 들어오는 것, 이메일 앱에 읽지 않은 메시지 개수, 네비게이션의 음성, 알림음, 주문 진행표시 막대 등
4. 순환과 모드

### 디자인 철학으로서의 마이크로인터액션

제품에 마이크로인터랙션을 부여하는 방법

1. 마이크로인터랙션을 그때그때 상황에 따라 고려. 하나하나 어떻게 개선할 수 있을지 등 생각해본다. but 범위 제한이 어려움
2. 복잡한 서비스를 쪼개서 각 하나의 마이크로인터랙션을 중심으로 하는 개별적인 제품의 집합으로 만든다.
**대신 1기능만 제대로 제공해야한다. 다른 기능은 다른 제품으로 만든다.** (MVP: Minimum Viable Product, 최소 요건 제품)
4. 기능 전체를 서로 연결된 마이크로인터랙션들의 조합으로 다룬다.

## 2장: 트리거

⁃ 1990년 대 뉴욕 지하철의 회수권 대신 플라스틱 메트로카드를 도입할 때 당시엔 터치 스크린을 사용해본 사람이 적었음.
그래서 그들은 **자판기의 모든 화면이 한번에 1기능만 수행하도록** 함.(대화처럼 1화면 1질문하도록 디자인 => 모든 화면이 각 1마이크로인터랙션)

⁃ 전체 터치 스크린을 하나의 커다란 트리거로 만듦. 대기화면을 '이곳을 터치하세요'로 해둠. but 사실 화면 아무데나 터치하면 거래 시작. 이 때의 **트리거는 시작 버튼**.
사람들이 거래 시작할 때 그 버튼을 누르는 것을 유도하는 시각적 힌트이자 가짜 어포던스(affordance)

### 트리거의 조작부

⁃ 1동작(빨리 감기 등): 그냥 버튼, 탭, 밀기 등  
⁃ 2동작(켜기, 끄기): 토글 스위치(but 현재 상태가 뭔지 알기 힘듦), 그냥 버튼
⁃ 여러동작: 다이얼

⁃ 정해진 범위 내 연속적인 값 조절(음량 조절): 슬라이드 바나 다이얼  
⁃ 폼(form): 빈 양식보다 이전에 입력된 내용이나 사려깊게 준비된 기본값으로 미리 채워져있어야함  
⁃ 트리거는 언제나 같은 행동을 해야함.

## 3장: 동작규칙

- **"단지 차별화하기 위해서 다르게 만들어진 물건이 더 나은 경우는 거의 없다. 하지만 더 좋은 물건을 만들려고 하면 거의 언제나 차별화되는 물건이 나오기 마련이다." / 디터 람스**
- 동작규칙 디자인 전에 마이크로인터랙션의 '목표'를 가장 단순명료한 형태로 정의해야함. 이때 목표는 과정이 아니라 사용자가 원하는 최종 상태여야함

### 동작규칙이 결정하는 것들

1. 트리거 활성화 시 마이크로인터랙션의 반응. 백지에서 시작하지 말 것. 사용자와 그 맥락에 대한 정보를 활용하면 마이크로인터랙션 개선 가능(e.g. 사용중인 플랫폼,기기, 시간, 주변공간의 소음 수준, 배터리 수명, 사용자의 위치와 방향, 화면 밝기 등)
2. 마이크로인터랙션 진행중 사용자가 중간에 조작할 수 있는 항목. (E.g. 다운로드 취소, 음량 조정 등)
3. 동작 순서와 타이밍 (e.g. 사용자가 검색창에 문자를 입력했을 때만 검색 버튼 활성화)
4. 사용되는 정보와 그 목적
5. 관련된 알고리듬의 구성과 변수
6. 피드백 종류와 제공 시기
7. 마이크로인터랙션의 모드 (e.g.날씨 앱의 날씨 확인 도시 입력 모드- 날씨 확인 모드) 모드는 가능하면 피해라.
8. 마이크로인터랙션의 반복 여부와 빈도
9. 마이크로인터랙션이 종료될 때 생기는 일
⁃ 동작규칙 정할 땐 마이크로인터랙션을 위해 수행해야하는 것들을 떠오르는 대로 적는다. (요구사항 정의 비슷한 느낌) -> 미묘한 디테일 추가. 논리 흐름도를 적어보는 것도 좋음
⁃ 사용자가 취하는 행동을 동사로, 그런 행동이 가능하게 하는 물건을 명사로 적어보라.
(e.g. '슬라이드 바'로 사용자가 '음량을 높이거나 낮춘다') 이때 마이크로인터랙션에 포함되는 명사는 모두 유일해야함. 같은 명사를 2개의 마이크로인터랙션에서 쓰면 그 둘을 하나로 합치는 것을 고려하라. 서로 다르게 동작하는 항목(버튼 등)은 서로 다르게 생겨야함.

### 마이크로인터랙션의 3상태

1. 기본 상태
2. 활성화 상태(사용자와 상호작용중)
3. 갱신된 상태(사용자와 상호작용 끝)

- 기본 선택값을 잘 준비하고 사용자가 선택할수있는 '동작규칙을 바꾸는' 항목을 무자비하다 싶을 정도로 줄여야함. (e.g. 생일 입력칸이 직접 문자 입력 방식이면 유효하지 않은 날짜를 입력할 수 있다. 방식을 드롭다운 메뉴로 바꾸면 예외 상황 방지 가능)
- 이용할 조작 장치, 장치를 제시하는 방법을 잘 결정해야함. 특히 문자 입력칸의 경우 '불가피한 다양성'이라고 불리는, 다양한 조건에서 제대로 동작할 수 있는 능력 필요 (e.g.구글 문서에서 표 삽입할 때 표의 크기를 시각적으로 선택할 수 있는 창)
- 동작규칙의 주요 역할 중 하나는 사용자의 오류를 원천적으로 방지하는 것.(e.g. 애플의 라이트닝 케이블. 앞뒷면이 같아 사용자가 플러그가 뒤집어진 것을 모르고 꽂으려는 애쓰는 상황을 원천 방지) 사용자가 잘못 조작하는 여지를 남기지 않고 디자인하여 오직 시스템이 제대로 반응할 수 없을 때만 오류 메시지를 표시하도록 해라. (e.g. 댓글 입력창에 욕설을 입력하면 '고양이'로 바꾸어 결과 표시)
- microcopy. 레이블이나 안내문 같은 문구. 동작규칙을 이해하도록 함. (E.g. 페이스북의 '좋아요' 마이크로인터랙션) 레이블만으로 충분한 경우에는 절대로 안내문을 사용하면 안된다.
- 안내문에 사용된 표현은 조작부의 명칭과 정확히 일치해야함

## 4장: 피드백

- 슬롯머신의 시각 효과와 음향이 사용자의 몰입을 불러일으키는 것처럼 피드백이 마이크로인터랙션에 개성을 부여함.
- 목적: 사용자가 그 마이크로인터랙션의 동작규칙을 이해하도록 돕는 것. 사용자가 버튼을 누르면 2가지를 표시하는 반응이 있어야함(1. 버튼이 눌렸다는 것, 2. 버튼이 눌림으로 인해 생긴 일)
- 원칙 1: 피드백을 통해 사용자에게 지나친 부담을 주지 않는 것(e.g. 워드에서 이탤릭 글꼴 입력할 땐 커서 자체를 기울여서 표시)
- 원칙 2: 뚜렷한 이유없이 제공하면 안됨. 언제나 사용자를 도와주기위한 메시지를 전달해야하고 피드백을 야기한 사용자의 동작과 그 피드백 사이에 밀접한 관계가 있어야함
- 원칙 3: 최소한의 피드백으로 최대 정보 전달
- 원칙 4: 디자인 과정에서 간과하기 쉬운 부분을 메시지 전달 방법으로 활용(스크롤 바, 커서, 프로그레스 바, 툴팁, 마우스 오버 효과 등)
- 피드백은 마이크로인터랙션에 성격,유머를 주입할 수 있게 된다. 사용자는 사람같은 반응을 좀 더 받아들인다. 불쾌한 골짜기(uncanny valley) 현상처럼 지나치게 개성을 드러내는 것보단 약간만.

### 피드백이 일어나야하는 경우

- 수동 트리거가 작동한 직후, 트리거 조작중, 조작 완료시
- 마이크로인터랙션이나 주변 조건에 중대한 변화를 일으킨 시스템 트리거가 작동했을 때. '중대한' 정도의 판단은 맥락마다 다름.
- 사용자가 정의된 동작규칙의 범위를 벗어나려고할 때 (e.g. 목록을 끝까지 스크롤해서 더이상 표시할 항목이 없는 상황)
- 시스템이 명령을 수행할 수 없는 경우
- 시간이 오래 걸리고 중대한 작업의 진행상황을 보여주는 경우(e.g. 다운로드 수행에 필요한 시간을 어림잡아 표시)
- 애니메이션이 가져야하는 특성: 빠름, 부드러움, 자연스러움(중력, 관성 같은 자연의 법칙을 따를것), 간결함, 목적(단지 보기 좋다는 이유는 안됨)
- 피드백 시 직설적이지 않게, 불안감을 줄이는 문구로, 무엇이 잘못 되었는지와 해결 방법을 함께 제시해야한다.
- 음향 피드백은 사용자가 이전에 들었던 소리와 연관시킬 수 있는 음향이 좋다. (e.g. 휙 -맨위로 올라가는 소리)

## 5장: 순환과 모드

- 모드: 앱이 평소와 다르게 동작하는 특별한 부분. 특정 모드동안은 평소와 다른 기능이 수행된다.
- 순환 loop: 하나 이상의 명령이 반복. (앞으로 loop)
- 횟수 기준 루프: 정해진 횟수만큼 반복
- 조건 기준 루프: 조건이 충족되면 계속 반복(e.g. 인터넷 접속돼있으면 1분마다 새로운 트윗 확인)
- 수집 기준 루프: 주어진 집합에 포함된 모든 항목을 대상으로 실행 후 종료(e.g. 안 읽은 이메일마다 새 메일 개수 표시를 늘려가는 것)
- 무한 루프. 가급적 피해야함
- 개방형 루프: 피드백에 반응하지 않고 그냥 실행되고 종료됨(e.g. 매일밤 10시에 조명 켠다)
- 폐쇄형 루프: 자체적인 피드백 기제가 있어 스스로 행동 조정(e.g. 자동차 엔진 소음의 크기를 확인, 카 스테레오의 음량을 그때그때 조정)
- 가장 강력한 루프는 오랜 기간에 걸쳐 일어나며 시간이 지남에 따라 행동에 대한 피드백을 받아들이는 폐쇄형 루프 = 장기적 루프
- 사용자가 점차 마이크로인터랙션에 익숙해지면 단순하게 한다. (e.g. 트윗 올릴때 처음엔 'post'라는 문구가 있다가 이후엔 체크 표시만 남는다)

### 장기적 순환 loop

- Long wow(오래 가는 감탄). 시간이 지남에 따라 마이크로인터랙션을 조정함으로써 점차 사용자에 맞춰 변화하는 듯 보이거나
심지어 완전히 새로운 경험으로 여겨지도록 하는 것 (e.g. spotify에서는 플레이리스트에 곡이 추가된 날짜를 시간이 오래됐을 수록 옅게 표시,
구입 희망 목록에 든 상품을 매주 알려줌, 내 정보 기억하기 체크 박스)

## 6장: 마이크로인터랙션 프로젝트의 사례

### 이미 만들어진 제품에 마이크로인터랙션을 개선 또는 추가하는 법

- 이 경험을 특징적인 순간으로 만들 필요가 있는가? 기억에 남아야하는가?
- 백지에서 시작하려면 어떻게 해야하는가? 사용자나 맥락에 대해 알고 있는 정보를 사용해 마이크로인터랙션을 개선할 수 있는가?
- 해당 ML에 든 정보 중 가장 중요한 부분은 무엇인가? 사용자가 첫눈에 확인해야하는 정보가 있는가?
- 사용자의 실수를 예방하고 있는가?
- 익숙해진 사용자를 위해 보이지 않는 트리거를 사용할 수 있는가?
- 문자와 아이콘을 사용자가 이해할 수 있는가? 마이크로카피는 큰 소리로 알려줄 정도로 중요한 내용인가? 유머 감각을 더할 수 있는가?
- 애니메이션을 추가해 좀 더 동적으로 만들 수 있는가? 화면이나 상태를 전환할 때 사용자를 방해하지 않으면서 다음 단계를 표시할 수 있는 방법은 없는가?
- 피드백을 제공할 때 음향이나 촉감 등 다른 방식을 추가할 수 있는가?

### 마이크로인터랙션의 검증

완료율, 마이크로인터랙션의 전체 수행 시간, 특정 단계에 걸린 수행 시간, 단계의 개수, 클릭/탭/선택의 개수,
시스템 오류(ML 스스로)의 횟수, 사용자 오류의 횟수

## 읽으며 인상적이었던 마이크로인터랙션들

1. MailChimp에선 메일의 가로 크기를 침팬지의 팔로 표현함. 메일침프에서 제공하는 600px를 넘어가면 침팬지의 팔이 끊기는 그림을 보여줌
2. 이메일 배경에 웃는 얼굴의 해가 있다. 꼭 기분 좋은 메시지가 아니어도 임의로 웃는 얼굴을 표시하는 것은 좋지 않은 피드백 사례임


버튼의 등장으로 인간의 동작은 그로 인해 생기는 움직임과 처음으로 완전히 분리될 수 있게 됐다.

마이크로인터랙션


## 머신러닝

: 인간이 경험을 통해 습득한 기능과 같은 것을 인공지능은 인공 신경망을 이용해 절차를 복제하고 기계가 스스로 규칙을 만들도록 한다.
   e.g. 수천개의 이미지를 입력해 데이터로 훈련. 컴퓨터는 그 정보를 가지고 철저히 독자적으로든 아니면 인간의 도움을 받아서든 자기 나름의 알고리듬을 만든다.

### 딥러닝

: 머신러닝이 여러겹으로 이루어진 인공 신경망을 이용해 훈련용 데이터를 학습하는 경우
   e.g. 자연어 처리: 기계가 딥러닝을 통해 손글씨나 사람의 말을 이해하는 것

## 딥러닝이 인기 있는 이유

1. 많은 데이터 수집 가능
2. 컴퓨터 처리능력이 갖춰졌음. (클라우드 컴퓨팅 - 데이터 무제한 저장, 분산처리 분산컴퓨팅으로 거의 실시간으로 빅데이터 분석, 컴퓨터 칩 기술의 발전으로 인공지능 연산처리 기술 성장-> 스마트폰이나 인터넷과 연결된 스마트기기를 통해서도 업무 수행 가능: 사물인터넷Iot 장치에서 엣지컴퓨팅.
인간의 경험을 통한 학습은 강화학습reinforcement learning)을 통해 머신러닝 알고리듬이 복제 가능

### 인공지능이 기업에게 주는 기회

- 고객 이해, 응대하는 방법 결정
- 더욱 똑똑한 상품과 서비스 제공
- 기업활동 절차 개선, 자동화

## 컴퓨터 비전

: 인지 컴퓨팅 기능, 기계의 시각 부분을 연구해 삼차원 정보를 이용하는 컴퓨터과학의 최신분야. 인간의 시각이 하는 기능을 수행하는 자율적인 시스템을 만드는 것이 목표.

1. 알리바바: 세계 최대 전자상거래 웹 포털
    - 중국은 인공지능 지지, 알리바바는 방문객마다 고객페이지뷰 구축, 고객이 구매하는지 다른 품목을 보고 사이트에서 나가는지 등 
    고객의 행동을 관찰해 실시간으로 이 페이지뷰를 조정하며 방문객이 결국 구매할 확률을 높임. 강화학습의 형태인 부분적인 감독 학습의 형태를 설치.
    - 인공지능 카피라이터. 딥러닝 신경망 상으로 운영되는 자연어 처리 알고리듬으로 1초에 2만개 광고 문구를 만들어냄.
    - 자사의 머신러닝, 딥러닝 솔루션을 클라우드 서비스를 통해 제공. 데이터센터들에는 인공지능 알고리듬과 데이터처리 기술을 작동시키는 하드웨어가 설치되어있음.
2. 알파벳: 구글, 베릴리(생명과학), 웨이모(자율주행), 딥마인드, 네스트 등
    - 텍스트, 음성 검색: 자연어 처리 기술, 알고리듬은 사용자 검색문장에서 개별적인 단어의 의미를 파악하기보다 
    각 단어가 다른 단어와 어떻게 연관되어 어떤 의미를 지니는지 파악. *맥락 속의 의미*를 분석함.
    - 구글 번역기는 심층 신경망을 이용해 사용자들이 더 많은 언어에 번역기를 노출시킴에따라 끊임없이 알고리듬을 정교하게 다듬는다. 
    딥러닝을 이용해 해당 언어를 그 언어를 구성하는 기본적인 요소들로 분해함
    - 방대한 양의 데이터뿐 아니라 그 자료를 신속하게 축적하는 네트워크가 머신러닝과 딥러닝의 유용성을 파악하는 열쇠다.
    - 딥마인드: 의 인공지능 기술은 자사 데이터 센터의 기계들에서 뿜어나오는 열기의 냉각효율성을 최적화, 안드로이드 운영체제를 작동시키는 모바일 기기의 배터리 수명 관리
3. 아마존: 설립초기부터 예측분석predictive analytics
    - 데이터 마이닝 기법으로서 기존 데이터를 이용하거나 미래 상황을 가정해 고객이 제안에 반응을 보이거나 특정 제품을 구매할 확률 등 비즈니스 활동 결과를 예측하는 방법
    - 에코: 자연어 알고리듬에 딥러닝 적용. 신경망이 사용자의 각성 단어wake word를 감지. 각성 단어를 들으면 명령에 귀를 기울이고 그 명령을 해석하라고 명령.
4. 애플
    - 머신러닝 기술을 단말기에 장착해 개인정보가 단말기 밖으로 벗어날 필요 없다.
    - Create ML등의 도구를 제공해 앱 개발자들이 머신러닝을 사용하도록 함. homecoat: 카메라를 대면 농구게임 심판판정에 도움
    - 시리의 자연어 처리 기술. 사용자 개인정보를 암호화해 클라우드에 전송
5. IBM
    - 프로젝트 디베이터: 토론하는 인공지능. 논점 발굴,
    argument mining: 인간이 말하는 문장의 의미를 분석하기보다 상대방의 주장이 그릇된 정보를 바탕으로 하고있음을 보여주기위해 권위있는 사실을 인용하거나
     상대방의 주장에서 논리적인 결함을 찾아낸다. 논점 발굴은 논점 포착(논점을 분석해 제시된 주장이 무엇이고 주장의 바탕이 되는 증거가 무엇인지 판단)과 
     논점 입장 분류(그 주장의 구성요소들이 토론의 상반된 입장과 관련해서 어느 위치에 있는지 판단)로 세분화된다.
6. 마이크로소프트: 인공지능의 민주화
    - 사업모델이 기술을 대중에게 보급하는 업무를 중심이었다. Windows 덕분에 Pc 보급, office 등...
    - Project Natick: 데이터센터를 해안도시 근처의 해저에 구축. 미국 인구의 50퍼가 해안도시에 거주하므로 인터넷 속도 향상 가능
    - Renault르노 F1팀과 함께 머신러닝 시뮬레이터를 구축해 F1 레이싱카들의 모든 측면을 분석. 바퀴 소모, 트랙 상태, 엔진 온도 등 모든 정보를 애저 클라우드 서버에 전송. 
    이 서버에서 머신러닝 알고리듬이 도출한 결론이 더욱 정교해져 경기에서 성과 개선 가능
7. 디즈니
    - 매직밴드: 방문객이 식당에 도착하면 이름 부르며 맞아줌, 즉석 퍼레이드를 열어 방문객이 몰려 있는 곳에서 한산한 곳으로 유도, 원하는 식당, 만나고픈 캐릭터 등을 선택하면 대기 시간 줄이는 계획표 제시/ 주파수 ID 식별 기술, 시설들을 데이터 포착 시스템에 통합
8. 페이스북
    - 딥텍스트라는 자연어 처리 기술. 댓글을 구성하는 텍스트를 보고 과거에 괴롭히는 댓글로 경고가 붙은 다른 댓글들과 비슷한 패턴을 보이는지 분석함. 
    딥텍스트는 신경망과 연관된 딥러닝 기술을 이용해 업로드되는 텍스트를 분류, 업로드된 맥락을 이해. 
    딥러닝 시스템은 훈련을 거듭할수록 정확도가 개선되므로 장난인지 의도적인 괴롭힘인지 구분하는 능력이 점점 개선됨.
    각 단어에 의미를 규정하는 태그를 부착할 뿐 아니라 단어의 빈도와 텍스트 안에서의 맥락을 추적, 각 단어가 여러 의미의 관계망에서의 위치를 지정.
    - 일주일 안에 사용자가 7명의 친구를 맺게 하면 페이스북을 장기간 이용하게 될 가능성이 높다.
9. 텔레포니카: 전화, 광대역 통신망, 모바일 네트워크 제공업체
    - 인공지능으로 통신 시설이 미비한 지역사회를 찾아 재정을 투자하고 온라인 서비스를 제공하고자함.
    - 인터넷 파라 토도스 프로젝트. 남미의 20퍼가 모바일 브로드밴드 서비스를 이용하지 못하고 있음. 
    우선 컴퓨터 비전 기술을 이용해 위성사진을 분석하고 어디에 사람들이 거주하는지 파악했다. 
    그다음 해당 지역의 전송망을 분석, 데이터를 이용해 가능한한 많은 사람들을 망라하는 망을 까는 물류 작업을 최적화.
    - 페이스북과 손잡고 고해상도 위성사진의 머신러닝 분석을 이용해 사람들이 사는 위치 지도를 작성. 
    자사의 송신기와 송신탑의 위치 데이터, 인구조사, 위성 데이터로 전송 인프라 시설망을 파악.
10. 바이어컴Viacom: 니켈로디언, MTV 등의 미디어 네트워크
    - 2개 이상의 프로그램에 꽂힌 고객은 장기간 충성도높은 고객이 될 가능성이 350퍼센트 높아진다.
    - 인공지능 알고리즘을 사용해 자사의 온라인 스트리밍 비디오 플랫폼 전체에서 데이터의 흐름과 전송 대역이 확보되어있는지 여부를 모니터한다. 
    비디오 전송 품질을 계속 모니터한다. 그결과 콘텐츠 시청에 가장 큰 변수를 알아낸다. 
    첫 째는. 첫 장면 재생까지 걸리는 시간(time to first frame), 둘째는 비디오가 끊기는 비율(rebuffering rate). 
    인공지능 분석을 이용해 전송대역 경로를 재설정해 이 두 척도가 최적 수준을 유지하도록 함.
11. 인퍼비전Infervision: 중국의 컴퓨터 비전 전문기업
    - 질병 조기 발견에 도움. 딥러닝을 이용해 스캔과 방사선 등 의료 데이터를 해석. 일차적인 데이터 소스는 방사선, CT 스캔 사진이다.
    - 감독형 딥러닝 모델을 이용. 결과가 이미 알려진 데이터 세트를 가지고 훈련을 받는다. 
    알고리듬을 구동하는 심층 신경망에 암을 진단받은 환자의 사진을 입력하고, 건강한 폐의 사진으로 정상적인 폐의 기준을 구축하고, 정상에서 벗어난 데이터를 포착하면 경고.
    - 자사의 기술이 의사를 대체하기보단 의사들이 예전보다 더 신속하고 효율적으로 진단하도록 돕는다고 강조
12. 세일즈포스: 고객관리 인공지능 솔루션 제공업체
    - Saas(서비스로서의 소프트웨어)인 아인슈타인 플랫폼을 제공함. 고객사는 자신의 고객데이터 보안 유지에 매우 민감하기 때문에, 
    실제 데이터 자체가 아니라 메타데이터로 작동하는 머신러닝 알고리듬을 설계했다. 
    고객 데이터를 구성하는 요소들에 표지를 부착해 데이터 준비 절차를 자동화했다는 뜻이다. 
    예를 들어 고객관리 DB 내 한 영역이 이메일이나 마케팅 목적인지 여부를 인식해 표지를 부착. 
    알고리듬이 고객 데이터를 보지 않고도 처리 가능.
    - 판매, 마케팅, 청구서 발송, 재정 기획 등 영업업무를 처리
13. 콘Kone: 엘리베이터, 에스컬레이터 엔지니어링 및 유지보수 업체
    - 에스컬레이터와 엘리베이터의 속도, 온도, 소음 수위, 케이블을 타는 진동의 빈도 등을 감지하는 센서가 있다. 
    데이터를 클라우드에 연결했다. 데이터를 바탕으로 결함, 가동중지 가능성이 높은 기계를 파악하는 지식을 축적.
    - 집단 통제 기능을 사용해 효율적인 엘리베이터 구동. 에너지와 시간이 덜 낭비된다.
14. 미국항공우주국NASA
    - 가장 큰 문제는 우주에서 지구로 정보를 전송할 때 사용가능한 대역이 제한되어있다는 점이다. 오늘날 데이터 용량은 mb단위로 측정.
    - 오픈소스 검색,분석 엔진인 엘라스틱서치가 인공지능 시스템의 중추를 구성하고 토양 수분에 대한 고해상도 데이터를 포착할 때도 사용됨. 
    정상 범위를 벗어난 암석을 큐리어시티의 레이저로 수증기로 만들어 어떤 물질로 구성되어있는지 알아낼 수 있음.
15. 볼보
    - 자율주행 시스템 구축을 위한 업체인 Zenuity를 설립, 딥러닝으로 자동차의 카메라와 센서에서 수집된 데이터를 토대로 주변 사물을 인식하고 반응. 
    실시간으로 상황 지도를 구축해 인공지능 프로세서에게 자동차 주변환경을 360도로 보여준다. 
    컴퓨터 비전, 센서 융합, 의사 결정 및 자동차 제어를 위한 알고리듬이 내장되어 있다. 실시간 시스템인 만큼 방대한 연산능력이 필요하다. 
    델 EMC의 VMWare와의 제휴를 통해 서비스로서의 고성능 컴퓨터에 의존해 데이터를 처리.

## 맺음말

- 인공지능에 전략적으로 접근하라.
- 인공지능에 대한 인식과 기술을 제고하라.
- 적합한 데이터를 확보하라.
- 기술과 IT 시스템을 업데이트하라. 데이터 저장과 처리용량 면에서 최신기술이 필요하다.
- 인공지능을 윤리적으로 이용하라
- 인공지능이 초래할 파괴에 대비하라. 저숙련 기술 일자리나 단순 작업 등


AI를 효과적으로 사용하고 있는 회사들

페이스북은 내가 우울증인걸 알고 있다


## 소프트웨어 장인

- 소비자들은 기민한 서비스를 원한다.
- 오늘날의 프로젝트들은 여러가지 기술들을 복합적으로 사용하고 복수의 integration point를 두어 **점진적이고 반복적**으로 개발된다.

### 애자일 매니페스토 원칙 중

- 가치있는 소프트웨어를 **일찍**, 지속적으로 전달하여 고객을 만족시키는 것을 최우선으로 한다.
- 동작하는 소프트웨어를 몇 주에서 몇 개월 단위로 자주 전달한다. **가능한 한 전달주기를 짧게** 한다.

## 애자일

- 시간, 인건비 낭비라며 페어 프로그래밍 (두 명이 한 코드를 작성), 테스트 주도 개발 거부하는 회사나 개발자가 많다. -> 설계 단순화, 코드에 공동의 오너십을 갖기 힘들어진다. -> 오류를 빨리 발견할 수 없다.
- **짧은 피드백 루프**는 기업이 기민해지기 위한 핵심 요소다.
- 애자일 전환이 절차와 도구로 끝나버리는 것을 경계해야한다.(스크럼 도입, 스탠딩업 미팅, 백로그 관리 툴)

## 소프트웨어 장인 정신

- SW 개발자가 **책임감, 프로페셔널리즘, 실용주의, 그리고 자부심**을 갖고 지속적으로 **새로운 도구와 기술**을 익히며 발전하겠다는 마음가짐을 말한다.
- 보이스카웃에는 캠핑 장소를 처음 발견했을때버다 더 깨끗하게 남겨두라는 규율이 있다.
- **멘토링, 프로페셔널 커뮤니티를 조성하기, 경험이 적은 개발자와 지식을 공유하기를 주저하지 않는 사람**
- 적극적으로 **요구사항에 질문하고 비즈니스를 이해하고 개선사항을 제안**하며 고객 또는 고용주와 생산적인 동반자가 되어야한다.
- 고객은 프로페셔널의 지식과 기술에 대한 돈을 지불한다. 나 자신의 커리어의 주체가 될 것.
- 오늘날 우리는 계속해서 늘어만 가는 정보 속에, 계속해서 줄어만 가는 의미를 목도하는 세상에서 살고 있다. / 장 보드리야르

## 동작하는 소프트웨어

- 로컬에서 돌려볼 수 있는 단위 테스트를 작성해야한다.
- 단위 테스트는 우리가 코드를 작성하는 **방식에 이미 녹아있는 것**이지 별도의 작업이 아니다. 구현이 완료되었다고 하려면 테스트까지 통과해야한다.
- 자동화된 테스트!
- 테스트 주도 개발: 테스트가 코딩 방향을 주도하면 복잡한 코드 작성이 어려워지므로 요구 사항만큼만 만족시키는 간결한 코드가 탄생한다.
- 자주 변경되는 부분을 대상으로 리팩토링해야한다.

## 실용주의 장인정신

- 품질은 선택하는 게 아니다.
- 테스트 주도 개발이 항상 필요한 건 아니지만 TDD에 능숙한 사람은 테스트 주도 개발때문에 일정이 지연되지 않는다.
- 모든 테스트를 통과할 것, 중복을 최소화할 것, 명료성을 최대화할 것, 구성요소를 최소화할 것.

## 책을 읽은 후 나의 감상

아직 개발을 시작한 지 얼마 되지 않았지만 온라인에서, 오프라인에서 많은 소프트웨어 장인들을 만났다.
내가 본 그들의 공통점은 개발에 관한 이야기를 할 때 마냥 밝은 건 아니어도 눈빛이 살아있다는 것, 더 나은 코드를 짜려고 계속 고민한다는 것, 새로운 기술을 적용해보려한다는 것 등이다.
이 책에서 저자가 한 줄로 정리한 '소프트웨어 장인'은 책임감, 프로페셔널리즘, 실용주의, 자부심을 갖고 계속 수련하는 것!!!
이 중에서 실용주의는 특히 내 기술을 깊고 또 넓게 해야만 가능할 듯하다. 기민함은 내가 속해있는 단체에서 어느정도 지원해줘야겠지만,
내 스스로도 이를 적용할 방법을 계속 생각해봐야겠지! 테스트 주도 개발을 거의 해보지 않아서 TDD에 대해 더 알아봐야겠다.


품질은 선택하는 게 아니다. 점진적, 반복적으로 개발하자.

소프트웨어 장인


## 기본 컴퓨터 시스템

1. 연산장치(CPU, GPU) : 여러 bit를 입력받아 다른 비트 조합으로 변환.
  1. gpu-병렬적, 많은 계산 동시 처리 가능
  2. 한 사이클에 처리할 수 있는 연산의 개수: Instructions Per Cycle,
1초에 처리할 수 있는 사이클의 횟수: 클럭 속도. IPC와 클럭 속도를 향상하기에는 트랜지스터를 더 작게 만들어야했기 때문에 한계가 있었음.
그래서 다중 스레딩, 비순차적 명령어 처리, 멀티 코어 아키텍처 같은 다른 방법을 모색하기 시작.
  3. 비순차적 명령어처리: 이전 작업 결과와 상관없는 작업을 순서없이 또는 동시에 실행
  4. 멀티 코어 아키텍처(듀얼 코어 등): 실행 유닛 하나에 CPU를 여러개 두어 전체적인 처리량을 키움
  5. 그러나 CPU에 코어가 많아진다고 무조건 실행시간이 단축되는 건 아님. 한 코어가 실행하는 작업에 걸리는 시간이 최대 한계
2. 메모리 장치(메인보드의 레지스터, RAM, 하드 드라이브): 비트를 저장
  1. 데이터를 읽는 방식이 데이터를 읽고 쓰는 속도에 절대적인 영향을 끼침
  2. 조금씩 자주(임의접근) vs. 한꺼번에 많이(순차 접근)? 한꺼번에 많이가 훨씬 빠르게 작동.
  3. 레이턴시latency: 장치가 데이터를 찾기까지 걸리는 시간.
하드드라이브는 물리적으로 헤드를 움직여 데이터를 읽으므로 레이턴시가 긴편 vs. RAM은 모든 데이터를 전자적으로 읽어 짧음
  4. 하드드라이브: 읽쓰 속도 느림, 대용량 데이터 저장 가능
  5. SSD: 읽쓰하드디스크보다 빠름. 용량 작음.
  6. RAM: 읽쓰 빠르나 일반적으로 용량이 64GB로 제한적
  7. L1,L2캐시: 읽쓰 매우 빠름. Cpu로 전달하는 데이터는 항상 이 캐시를 거침. 용량 매우 작음
  8. 읽쓰 속도/용량은 반비례. 그래서 시스템들은 메모리를 단계별로 운용함.
(하드 드라이브에 전체 데이터 저장 -> 일부를 RAM으로 옮김 -> 그중 매우 작은 부분을 L1/L2 캐시로 옮김)
그러면 프로그램에서 요구하는 메모리 접근 속도에 따라 데이터를 다양한 곳에 저장가능.
또 어떤 데이터가 어디에/어떻게 저장될건지, 몇번이나 데이터를 옮길건지 최적화하면 좋음.
3. 통신 계층(버스): FSB는 RAM과 L1/L2 캐시를 연결. 처리할 준비가 된 데이터를 옮겨 프로세서가 계산할 수 있도록함.
계산 완료되면 다시 돌려줌. L1/L2 캐시가 빠른 것도 버스가 빨라서임
  1. 컴퓨터 안의 데이터 통신 속도 > 네트워크를 통한 데이터 전송
  1. 버스의 핵심 속성: 주어진 시간 안에 얼마나 많은 데이터를 전송할 수 있는가?
1회에 가능한 데이터 양을 나타내는 버스 폭(width)과 초당 몇번 전송할 수 있는지의 버스 주파수(frequency)
  2. 버스 폭이 좁더라도 주파수가 높으면 임의의 메모리 영역을 자주 읽을 때 도움이 됨 (메인보드의 물리적 구조에 따라 바뀜)

### 내가 적용한 것

- 성능체크. 함수 실행에 소요되는 시간을 체크하는 데코레이터를 만들어서 함수에 붙였다.
그리고 작업관리자로 확인해보니 윈도우 업데이트 관련한 프로세스가 cpu를 30% 점유하고 있어서 문제해결했다.
이처럼 백그라운드 작업들이 cpu나 디스크 자원에 영향을 준다. cpu, 디스크, 네트워크에 간섭하는 요소가 없는지 계속 살펴볼 것!!!
- 파이썬으로 db를 계속 연결해둔 채로 neo4j에 삽입하는 쿼리를 실행하니 작업 돌려놓고 퇴근을 했다가
출근하면 중간에 디비가 끊겨있는 경우가 잦음. -> 아예 파이썬으로 쿼리 csv를 만들고, 그 이후 그 csv의 `row`를 실행하도록 해 디비가 중간에 끊기지 않음

## 리스트와 튜플

1. 리스트와 튜플은 배열에 속한다. 배열은 '정해진 고유의 순서'에 따라 데이터를 나열한 것임.
=> 이런 자료구조에서는 항목의 순서가 항목 자체만큼 중요
2. 리스트: 동적 배열, 튜플: 정적 배열. 튜플을 저장할 땐 메모리 오버헤드가 작고 연산도 명료하게 수행 가능
3. 정렬되지 않은 배열에서 특정 항목을 찾으려면 모든 항목을 검사하게 되는데, 이때 찾으려는 항목이 배열에 없으면 최악임.
그렇기때문에 해시테이블을 사용하거나 데이터를 먼저 정렬하고 검색하는 것이 좋음.
4. 리스트의 경우 `resize()`를 하면 원래 길이 n+추가된 양m에다가 +a로 여유분을 더 더함.
리스트에 값을 한번 추가하면 그뒤로도 추가할 확률이 높다고 생각하기 때문. =>
항목을 겨우 10만개 저장하더라도 append를 사용해 리스트를 만들면 그냥 리스트 내포(`[]`)해서 만들때마다 메모리를 2.7배 더 사용함
5. 튜플은 append가 불가 => 새로운 항목을 추가(튜플+튜플)하는 생황엔 항상 새로운 튜플 하나의 메모리를 새로 할당함
6. append를 사용하지 않더라도 리스트는 상태 정보를 관리하므로 튜플보다 메모리를 더 사용
7. 딕셔너리와 셋: 객체 형태의 자료구조
8. 셋: 유일한 키의 모음

## 제너레이터

+ `yield a` : 이 함수는 a에 있던 값을 반환(방출)하고, 다른 값 요청이 들어오면 이전 값을 유지한 채로 실행을 재개해 새로운 값을 방출한다.
**리스트의 개수만큼 반복해야할때 리스트를 직접 만들 필요없이 메모리를 아끼면서 반복 실행 가능**

## pandas(행렬과 벡터 계산)

+ numpy 위에 구축한 라이브러리. 균일한 타입의 데이터로 이뤄진 열을 입력받아 불균일한 타입의 표로 저장
+ 엑셀 시트같은 자료구조를 사용
+ row 연산할때 종종 임시 중간 배열을 생성해 램 소모 -> 임시 메모리 사용량을 현재 메모리 사용량의 3~5배 정도로 예상하라
+ 팬더스에서 여러 데이터 행에 함수를 적용할때 루프를 사용하는 **전형적인 파이썬 방식이 보통 가장 느림**
+ iteration해서 한 함수를 df 전체에 적용할 때 가장 나쁜 방법

```python
for row_idx in range(df.shape[0]): 
     row = df.iloc[row_idx]   
// iloc으로 df에서 또 검색해서 row 가져오기
```

+ iloc보단 나은 것: `iterrows()`
+ 가장 나은것: 바로 `df.apply(함수, raw=True)` 이때 `raw=True`를 하면 중간 Series 객체가 만들어지지 않음
+ pandas, numpy에서 concat을 반복 호출하면 행이 하나만 추가된 임시 Series가 계속 생기니까 지양할 것.
리스트를 만든 다음 그 리스트로 Series나 df를 구성하는것이 훨 나음.

### 효율적인 팬더스 개발을 위한 조언

+ 메서드 체이닝(메서드 뒤에 계속 잇는 것) 적당히 할 것
+ numexpr, bottleneck 사용할 것
+ 데이터에 필터를 먼저 적용하는 게 계산 수행 후 필터를 적용하는 것보다 나음
+ dataframe을 진화시키고 새로운 복사본을 만들때 del 써서 예전의 참조를 삭제하고 메모리에서 해제하기
+ 큰 df는 `to_pickle` 하면 디스크에 영속화 가능
+ `inplace=True` 줄이기. deprecated 예정.

## 기타

+ 코드 구조를 잡을 땐 CPU 속도 vs. 메모리 효율성 중 어느쪽으로 최적화해야할지 반드시 결정해야함.


독서

'독서'에 관한 글들을 모아봤어요.