디지털 서비스가 빠르게 성장하거나 사용량이 급증할 때, 어떤 서비스는 비교적 안정적으로 확장되는 반면 어떤 서비스는 쉽게 한계에 부딪히기도 합니다. 이 차이는 단순한 기술력의 문제가 아니라, 서비스가 어떤 환경 위에서 운영되는지와 밀접하게 연결되어 있습니다. 이 글에서는 클라우드 기반 서비스가 확장에 유리한 이유를 구조적으로 설명합니다. 확장은 ‘자원을 어떻게 쓰는가’의 문제입니다 확장은 기능을 늘리는 것만을 의미하지 않습니다.사용자가 늘어나고, … 더 읽기
디지털 도구를 사용하다 보면 기능 추가나 사용 범위 확장이 쉬운 도구가 있는 반면, 작은 변경에도 많은 제약이 따르는 도구도 존재합니다. 이 차이는 우연이 아니라 초기 설계 구조의 차이에서 비롯됩니다. 이 글에서는 디지털 도구의 확장성이 왜 다르게 나타나는지를 구조적 관점에서 설명합니다. 확장성은 나중에 덧붙이는 요소가 아닙니다 확장성은 기능이 많아서 생기는 속성이 아닙니다.대부분의 경우, 처음부터 확장을 전제로 … 더 읽기
AI 도구는 방대한 양의 데이터를 다루는 것처럼 보입니다.사용자는 하나의 질문을 입력하지만, 그 뒤에서는 수많은 데이터 처리 과정이 동시에 이루어집니다. 이 글에서는 AI 도구가 대량의 데이터를 어떻게 처리하는지, 그 기본 구조와 흐름을 중심으로 설명합니다. 모든 데이터를 한 번에 처리하지는 않습니다 AI 도구가 많은 데이터를 다룬다고 해서,모든 데이터를 동시에 읽고 처리하는 것은 아닙니다.실제로는 데이터를 단계적으로 나누고, 필요한 … 더 읽기
디지털 도구를 살펴보면 오픈소스와 상용 도구라는 구분을 자주 접하게 됩니다.이 구분은 단순히 “무료냐 유료냐”의 문제가 아니라, 도구가 만들어지고 유지되는 구조의 차이에서 비롯됩니다. 이 글에서는 오픈소스 도구와 상용 도구가 어떤 구조적 차이를 가지는지를 중심으로 설명합니다. 출발점은 ‘공개 여부’입니다 오픈소스 도구의 가장 큰 특징은 소스 코드가 공개되어 있다는 점입니다.누구나 코드를 확인하고, 수정하거나 확장할 수 있습니다.반면 상용 도구는 … 더 읽기
소프트웨어를 만들기 위해 반드시 프로그래밍 언어를 배워야 했던 시기는 점차 달라지고 있습니다.최근에는 노코드(No-code)와 로우코드(Low-code)라는 개념이 등장하면서, 개발 방식 자체가 변화하고 있습니다. 이 글에서는 노코드와 로우코드 도구가 무엇인지, 그리고 어떤 구조적 차이를 가지는지를 중심으로 설명합니다. 개발 방식은 왜 변화하게 되었을까 기존의 소프트웨어 개발은 전문 인력과 긴 개발 시간이 필요했습니다.하지만 디지털 도구가 빠르게 늘어나면서,모든 요구를 전통적인 개발 … 더 읽기
AI 도구를 사용하다 보면 같은 질문을 했는데도 결과가 다르게 나오는 경우를 자주 경험하게 됩니다.이때 많은 사람들은 AI의 성능 차이나 오류를 먼저 떠올립니다. 하지만 실제로 AI의 정확도는 단일 요인으로 결정되지 않습니다. 여러 구조적 요소가 함께 작용한 결과로 나타납니다. 이 글에서는 AI 도구의 정확도가 어떤 요인에 의해 달라지는지를 차분히 살펴봅니다. 정확도는 ‘정답률’만을 의미하지 않습니다 AI에서 말하는 정확도는 … 더 읽기
같은 생산성 도구를 사용해도, 어떤 사람은 편리하다고 느끼고 어떤 사람은 복잡하다고 느낍니다.이 차이는 사용자의 숙련도 차이만으로 설명되지 않습니다. 실제로는 도구의 설계 방식과 사용자의 인지 구조가 어떻게 맞물리는지에 따라 체감 경험이 달라집니다. 이 글에서는 같은 도구가 사용자마다 다르게 느껴지는 이유를 구조적으로 살펴봅니다. 사용 경험은 기능보다 ‘인지 부담’에 의해 결정됩니다 도구를 사용할 때 느끼는 편리함은 기능의 수보다,그 … 더 읽기
생산성 도구는 단순히 작업을 빠르게 해주는 기능 모음이 아닙니다.특히 개발자용 생산성 도구를 살펴보면, 겉으로 보이는 기능보다 반복적으로 공통되는 설계 기준이 존재합니다. 이 글에서는 생산성 도구가 어떤 기준으로 설계되며, 왜 비슷한 구조를 갖게 되는지를 중심으로 설명합니다. 생산성 도구의 핵심 목적은 ‘속도’가 아니라 ‘집중 유지’입니다 생산성 도구의 목적은 작업 시간을 줄이는 것처럼 보이지만,실제로는 집중이 끊어지는 지점을 최소화하는 … 더 읽기
AI와 대화를 나누다 보면 이런 순간을 겪게 됩니다.분명 앞에서 설명한 내용을 기억하고 있을 것이라 생각했는데, AI가 갑자기 엉뚱한 답을 하거나 맥락을 놓친 것처럼 보일 때입니다. 이 현상은 AI의 기억력이 부족해서라기보다, 컨텍스트 윈도우라는 구조적 한계에서 비롯됩니다. AI는 ‘대화를 기억’하지 않습니다 사람은 대화를 나누면서 앞선 내용을 기억하고, 그 기억을 바탕으로 다음 말을 이어갑니다.하지만 AI는 사람처럼 기억을 저장하거나 … 더 읽기