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누구나 부르짖는 차별화는 정말 필요한 걸까?

스타트업을 해보고,  스타트업들을 지원하면서  늘상 듣는 이야기 이다.  너네의 차별화 전략은 뭐냐? 그냥 어설픈 차별화를 생각하기 위해 얼마나 많은 시간과 노력을 쏟고 있는걸까? 처음부터  성공 = 1등  이란 공식을 전제로 하는 것 자체의 문제가 있는걸까? 주변을 돌아보면 어느 업종 업계에서도  1등은 하나 뿐이지만 수 십, 수 백만의 기업이  지금까지 하던 일을 묵묵히 하면서 잘 살고 있다.  내가 아는 주변 회사들을 보아도 1등을 하고 있는 기업은 거의 없다.  심지어는 그렇게 알려지지 않았지만,  그들은 자신들의 행복에 별로 의구심이 없다.  투자자들이 부추기고 있는 이상한 한국 기업의 이상론.. 투자자들역시 그냥 자기가 투자한 금액이 다른 곳에서 투자한 곳보다 좋으면 되지 않을까? 차별화가 없거나 1등이 될 수가 없으면  아예 거들떠 보지도 않는 현실.. 자신이 잘하는 것을 더욱 잘하도록 노력하는 시간보다 투자자들에게 어필하는데 더욱 집중하고 있는  스타트업들을 보면 안쓰러운 마음마저 든다.  자신의 아이디어로 자신의 힘을 시험하고 자신의 노력을 최대한 기울이고 싶어도 타 기업과 차별화가 없어서  버려지는 사람들.. 내가 봐 왔던 장인들은 그 어떤 차별화도 가지고 있지 않다.  아니, 어거지로 차별화라고 말을 한다면,  그게 좋아서 열심히 하는 정도. 내가 예전에 어떤 투자자 앞에서 난 이 것만을 위해 20년을 보내왔으며 자나깨나 이 것만을 생각하기 때문에 동종업계에서 40년을 한 사람보다 낫다고 평가 받은 적이 있다.  라고 했더니,  자기 자랑하는 것은 좋은데 그걸로는 투자의 평가가 되지 않는다.  라고 못이 박혔다.  실리콘밸리에서 이런 이야기가 있었다.  물구나무서기를 못하는 사람이  일 주일동안 물구나무 서기를 연습한 동영상을 보여주고 자기는 아무리 못하는 것이라도  남들보다 많은 노력을 기울일 자신이 있다면서 어필하자  투자자들이 들어왔다. 이런 이야기를 하면 그건 실리콘밸리 이야기이니까 비교하려면 네가 실리콘밸리 가던가 라는 식으로 바로

자신을 관철하는 인간은 사회에서 소외당하기 쉽지만 대성하는 사람도 그런 사람이야.. 힘내!

만화를 보던 영화를 보던 드라마를 보던 나를 투영시키는 경우가 많다.  특히나 사회에 적응 못하는 부류의 이야기는 더욱 빠져드는 편이다.  계속 사회에서 거부당하는 사람들은  자신은 틀리지 않았는데 왜그런지 이유를 모르는 케이스가 많다.  개중에는 정말로 사람들에게 폐를 끼치면서 그걸 모르는 사람도 있지만,  사람들을 생각해주지만 사람들에게 상처받고 있는 사람들에게 해주고 싶은 말이다.  giip :: Free mixed RPA orchestration tool!  https://giipasp.azurewebsites.net/

전기 시장은 어떻게 변할까? - 스타트업을 위한 아이디어

전 아이디어가 있으면 공개하는 주의 입니다. 제가 이루지 못할 거면 다른 누군가가 해주는게 나으니까요. 전기는 전력의 생산에서 저장, 유통, 사용, 회수(?) 정도로 하나의 에코시스템(생태계)을 이룰 수 있습니다. 이 중에서 생산은 거의 국가에서 만든 발전소를 메인으로 하는데요, 아직 전기 생산성이 투자대비 효율이 적어 국가의 예산으로 진행할 수 밖에 없겠지요. 하지만 점점 집광 패널의 비용이 저렴해지면서 허들은 낮아지고 있습니다. 고효율의 고가격 패널보다는 20%전후의 저스펙 패널이 전기세 보다 투자대비 효율이 나기 시작하는 듯 합니다. 스타트업 중에는 집광 패널의 각도 및 집광 효율, 고장 발생등에 대한 보수 관련 쪽으로 시작한 기업들도 나오고 있네요. 그 다음이 저장입니다. 가장 큰 투자 비용이 들면서 정기적으로 교체를 해야 하므로 사용량 계산을 잘못하면 저장소가 가득차 전기를 버려야 하거나 저장소가 너무 많아 교체시마다 막대한 비용이 나올 수 있습니다. 이를 효율적으로 예측해주는 스타트업은 아직 못봤는데 있지 않을까요? 저장된 전기는 현재는 자가소비가 대부분이지만, 이제는 전기를 배달하는 시대가 올 것입니다. 얼마전 소개 된 전기 자동차 여러대가 전기를 필요로 하는 시설에 가서 전선을 꽂기만 하면 공급을 해주는 시설이 나온 적이 있지요. 전기를 필요로 하는 곳에 직접 전기를 공급해주는 전기의 유통이 시작되려 하고 있습니다. 이 곳에 지금 들어간다면 꽤 좋은 타이밍에 시장의 상승에 올라타지 않을까요? 전기의 사용은 예전부터 지속적으로 있었고 앞으로도 고효율 전기장치를 중심으로 발전은 계속 될 것입니다. 모터 기술로 적은 전기로 강한 힘을 낸다거나 말이죠.. 마지막으로 회수 라는 개념은 아직은 많지 않지만, 이미 모바일 배터리 대여 서비스 등이 나오고 있지요. 빌리는 것은 쉬운데 돌려주는 곳이 한정될 수록 이용자의 불만은 커질 것입니다. 이를 막기 위한 물류연계가 중요하겠지요. 편의점은 사라지지 않을 거란 제 생각을 뒷밭침하는 이야기 이기도 하구요. 전기의

한국의 IT Outsourcing 시장의 현실과 미래에 대한 고찰

중복 되는 이야기를 자주 쓰긴 하지만,  중간중간 정리하고 통합하겠습니다. ^^ 한국의 IT Outsourcing 시장은  서점에서 파는 모 백서에 따르면 년매출 약 4조원 정도 됩니다.  공교롭게도 94%는 대기업과 공공기관에서 발주하는 물량이구요,  6%인 2400억원 정도가 중견 이하에서 올리는 매출이지요.  물론 중견기업과 중소기업의 많은 부분조차 대기업의 하청으로 생기는 물량이기 때문에 중소기업자체의 매출은 극히 드물다고 생각하시면 됩니다.  IT에 종사하시는 분들은 그냥 실감이 나실 것입니다.  이 글을 읽고 있는 본인 뿐만아니라 많은 동종업계 종사자 분들이 늘상 하는 얘기는 조달청에 어떻게 하면 입찰을 잘하는지 눈여겨 본다거나 국가 예산 따먹기를 위해 얼마나 머리를 굴려야 하는지.. 즉, IT다운 곳에 쓰이는 금액 보다는  얼마나 눈치를 잘보고  제안서를 화려하게 잘 쓰고 화려한 입담으로 담당자를 속여 넘겨야  되는지를 자랑처럼 늘어 놓습니다.  심지어는 국가 예산 통과를 도와주는 전문 기업도 나오고 있지요.  그렇게 국가에서 2억의 예산을 받으면 통과 기업이니 기술료니 비용 계상(計上)을 도와준 기업의 수수료니 하면 반은 빠져 나갑니다.  그리고 나서 나머지 금액으로 국가에 형식적으로 리포팅하면서 버리는 시간과 비용을 생각하면.... 남는게 없지만 현상 유지를 위해선 여기에 매달려 이게 주업이 된 기업들도 많지요.  늘상 비교를 하고 있지만,  일본의 IT Outsourcing 시장만 보더라도 1등 기업이 4조엔(한화 44조여원)이지만,  한국과는 달리 2등 기업이 약 2.5조엔(한화 28조여원)으로 상위 기업들이 엄청난 편차를 가지고 있지 않습니다.  그냥 30세의 독립한 소규모 IT Outsourcing사업을 하는 젋은 사람도 200억엔(한화 2200억여원) 매출을 내기도 하니까요. 한국에서는 상상할 수도 없는 숫자입니다. 시장 자체가 작으니까요..   그리고 이들은 자기네의 이득이 되지 않는다면 출혈경쟁을 하지 않습니다.  즉, 이익을 조금

컨설팅을 위한 지식을 모으는 팁

현대에는 거의 모든 사람이 동일한 조건하에 정보를 손에 얻을 수가 있습니다. 하지만 컨설팅을 나가보면 많은 전문가라 불리는 사람들의 수준이 너무 차이가 많이 나서 고객도 혼란해 하고, 컨설턴트 끼리도 스스로의 애매한 지식을 피력하려 부적절한 방법을 사용하는 경우가 많습니다. 저의 경우는 제가 얻고 있는 지식원을 모두 공개합니다. 주변에서는 그렇게 하다가 그걸 모두 얻은 사람이 고객을 가로채면 어떡하느냐? 라는 근심스런 조언을 주시는 분들도 있습니다. 그럴 때마다 반박하지요. 제가 얻는 지식 역시 누구나 엑세스 가능한 정보이며, 늦냐 빠르냐의 차이이지 언젠가는 도달할 영역입니다. 굳이 이런거 알려주지 않으려 애쓰는 모습을 보면 패스워드를 알려주지 않음으로서 자신의 존재가치를 어필하는 꼰대 상사랑 같다는 생각을 금치 못합니다. 오히려 제 정보원을 공유하고 서로 정보의 넓이를 넓혀갈 수 있는 사람들을 모으는 것이 훨씬 서로에게 이득이 되기 때문에 정리한 정보조차 공유하고 있습니다. 본론으로 들어가서, 제가 가진 정보의 60%정도는 구글 검색에서 얻고 있습니다. 즉, 검색만 잘하면 많은 정보가 들어옵니다. 하지만 왜 서로 다른 정보를 찾을까요? 아마도 찾는 언어가 달라서일 겁니다. 저의 경우는 일본어 > 영어 > 한국어 순으로 검색합니다. 일본어 결과는 경험을 중심을 잘 정리된 블로그가 많기 때문이지요. 논문이나 원리 자체를 알기 위해서는 영문을 검색합니다. 거의 이 정도에서 대부분 필요한 정보가 손에 들어오지만, 간혹 한국어 내용중에 잘 정리한 글도 있기에 검색을 걸어봅니다. 언어 비율은 일본어 : 영어 : 한국어 = 6 : 3.9 : 0.1 정도 일까요? 그 외에도 LDA(Topic modeling)를 역산하여 정확한 구글의 의도를 찾아내는 것도 검색에 들이는 시간을 줄이거나 인간으로서 불가능한 수십 수백만의 구글 결과 문서에서 나에게 필요한 문서만을 추리는 방법론(Ascent Networks의 박대표님 감사합니다!)도 있지만 이건 너무 길어서 나중에

ORACLE서버간 복사를 위한 팁들..

오라클은 sql을 실행하여 DDL SQL을 만든다거나 하는 것들이 가능한데 문제는 파일로 저장하면 애매한 부분에서 줄넘김이 되면서 에러를 발생시킨다.  이번에 이동해야 하는건 테이블만 12만개나 있어서  하나식 보면서 할 수가 없어 찾아보니.. 여러가지 옵션들이 있어  내 나름대로 정리해 봤다.  #get_ddl.sql set  long  100000 set  head  off set  feed  on set  wrap  on set  linesize  3200 set  pagesize  0 set  trimspool  on set  longchunksize  1024 spool insertout.txt select dbms_metadata.get_dll('TABLE', 'MyTablename', 'MyOwner'); exit long : 한 필드에 표시되는 문자 수. 적으면 내용이 중간에 잘린다.  head off : 필드명을 없앤다.  feed on : 한 필드 내의 줄넘김을 표시한다. off면 한줄만 표시되면서 다음 줄 이후는 잘린다.  wrap on : ?? 기억이;; linesize 3200 : 한 줄에 3200글자까지 지원.. 이게 작으면 오른쪽이 잘린다.  pagesize 0 : 한 줄에 표현하는 페이지.. 숫자가 커도 별로 의미 없이 공백만 생기므로 0으로 설정 trimsppo on : 이건 그냥 붙여봤는데 아직 테스트 안함. lognchunksize 1024 : 오른쪽 글자 잘림을 막아줌(linesize가 있어도 잘리는 경우 이것까지 넣으니까 다음줄로 안넘어가고 옆으로 잘 붙어준다.) spool filename.sql : filename.sql 파일로 출력해준다.  이렇게 처리하면 sql만 들어가기 때문에  echo "exit" >> filename.sql  등으로 exit을 넣어줘야 cli로 실행하는 경우 먹통이 되지 않는다.  Procedure, Function을 복사하

NLP를 위한 LDA등을 사용한 문서 정리 및 검색을 위한 머신러닝 방법론

코드를 공부하는 글이 아니므로  샘플 코드등은 없으니  코드를 찾으시는 분들은 패스하셔도 됩니다.  개념 적인 접근, 그리고 사용법은 아는데  추가적인 돌파구를 위한  아이디어를 원하시는 분들을 위한 글입니다.  대부분 도큐먼트(글뭉치?)의 의미를  한 눈에 캐치하여  인덱싱하여  도큐먼트를 관리하기 위해  Topic Modeling을 사용하려 하고 있습니다.  하지만 단순히 LDA를 사용해봤자,  사용된 단어의 개수가 많은 글들끼리의 묶음 정도로 밖에 분류가 안됩니다.   https://en.wikipedia.org/wiki/Latent_Dirichlet_allocation LDA : 잠재적 디리클렛 배분법 google스러운  정보의 정리를 위해서는 하나만 사용하는 것이 아니라  다양한 ML모듈을 활용해야 하는데요..  예를 들어 이렇게 합니다.  LDA모듈로 문장을 읽어내면 단어의 기본형과 Document에서 사용된 단어수가 나오고 이를 기반으로 이 document의 topic에 해당할 법한 상위 단어들이 표시됩니다.  여러 document를 던질 수록  각각의 document그룹에서  사용된 빈도가 높은 단어들이 나옵니다.  여기서 topic이 다른 문서가 많이 섞일 수록 topic을 유추하는 확률이 많이 떨어집니다.  그리고 언어가 여러 언어일 수록  서로 모르는 언어가 되버리고 마는 것이지요.  여기서 제가 많이 사용하는 방법은,  모든 언어를 영어로 번역합니다.  google translate API는 무료로 소량의 번역을 해주는데 만약 google sheet의 translate 함수를 사용하면  속도는 조금 느릴 수 있으나 많은 제약이 사라집니다.  뭐, 구글 어카운트를 여러개 만들어서 돌리는 것도 방법이구요.  서비스로 사용할 분이라면 유료로 구입하는 게 당연하겠지만 이렇게 블로그의 글을 보시는 분들이라면 공부 정도의 레벨이겠죠? 이렇게 영어로 번역하면  문장이 어색해도 상관없습니다.  LDA는 자주 쓰인 단어에 대한 카테고라이징을 목적으로 하는