IT와 재테크, 그리고 나의 웰빙 라이프

3편 까지 새 글 쓰는 방식을 정리했다. 그런데 새 글만 잘 써서는 답이 안 나온다. 애드센스가 보는 건 글 한 편이 아니라 블로그 전체 니까. 그래서 이번엔 반대로 갔다. 새 글보다 예전 글 78편부터 정리하기로 했다.

잠깐 머리 식힐 때 딱 좋은 게 뱀 게임이다. 설치도, 회원가입도 필요 없다. 아래에서 바로 시작하면 된다. PC에서는 키보드로, 휴대폰에서는 화면을 밀거나 버튼을 눌러서 한다. 한 판에 1~3분이면 충분하다.

1편 에서 제미나이로 쓴 글 78편이 애드센스에서 거절당한 얘기를 했다. 그때 내 글을 다시 읽으면서 든 생각이 있다. "이거 내 글 같지가 않다." 내용이 틀린 건 아니었다. 그런데 누가 썼는지가 안 보였다. 그래서 이번에 Claude와 블로그 자동화를 다시 시작하면서, 글부터 쓰지 않고 내 문체부터 가르쳐 보기로 했다. AI에게 보여 준 건 10년 전 캠핑 후기였다 지금 블로그 글은 대부분 제미나이로 쓴 거라 기준이 될 수 없었다. 그래서 꺼낸 게 오래전 네이버 블로그다. 2012년에 캠핑을 시작하고 이것저것 올리던 곳이다. 그중 몇 편을 PDF로 뽑아서 Claude에게 넘겼다. 나는 한 편 정도라고 생각했는데, 열어 보니 146쪽짜리 PDF에 글이 4편 들어 있었다. 렉타타프 혼자 설치하기 (2013년) 포천 353캠핑장 솔캠 후기 (2013년) 석모도 민머루해수욕장 갯벌체험 (2014년) 마포 이자카야 회식 후기 (2016년) 설치법, 캠핑 후기, 가족 나들이, 맛집. 성격이 다른 글이 섞여 있었던 덕에 오히려 분석이 정확해졌다. 글 종류가 달라도 변하지 않는 게 진짜 내 문체니까. AI가 찾아낸 내 문체 7가지 Claude가 정리한 결과는 이랬다. 반말 독백체 : 일기 쓰듯 "~했다", "~이다"로 쓴다. 존댓말은 글 속 사람한테 말 걸 때만. 에피소드로 시작 : 정보가 아니라 그날 상황부터 꺼낸다. 대화를 그대로 옮긴다 : "포도님 : 출발하셨어요...?" 이런 식으로. 말줄임표와 물결, 이모티콘 : .. ~~~ ㅋㅋ~ ㅡ,.ㅡ; 킁~ 냠냠~ 나를 낮추는 유머 : "초짜가 포스팅하자니 쪽팔리기도 하고" 사진 한 장, 설명 두세 줄 : 소제목 없이 사진을 따라 이야기가 흘러간다. 정해진 마무리 : 끝은 늘 "이상 ○○ 끝!" 특히 7번은 나도 잊고 있던 습관이다. 그런데 그대로 다...

1편 에서 예고한 대로, 이번엔 실제로 해 본 과정이다. Claude한테 던진 첫 질문은 이거였다. "블로그에 주제만 말하면 글이랑 사진까지 알아서 올려 주는 거, 만들 수 있어?" 된다고 했다. 그런데 나는 이렇게 부탁했다. "바로 하지 말고 단계별로 하나씩 알려 줘." ㅎㅎ~ 바로 만들어 달라고 할 줄 알았는데, 단계부터 나눴다 돌아보면 단계를 나눈 덕에 어디서 막혔는지 바로 알 수 있었다. 그렇게 나눈 단계가 7개다. 문체 확정 : 10년 전 네이버 블로그 글을 PDF로 보여 주고 내 말투를 분석 주제 방향 : 이 블로그가 뭘 하는 곳인지부터 다시 정함 초안 : 기존 글들의 "1.~란? → 4.결론" 틀을 일부러 피해서 작성 이미지 : 도식은 Claude가 그리고, 캡처는 내가 찍고 Blogger 임시저장 : Chrome을 Claude가 직접 조작 매뉴얼(스킬) 저장 : 다음부터 설명 없이 같은 방식으로 자동화 : 남은 수작업 없애기 1~4단계는 비교적 순조로웠다. 1편이 바로 그 결과물이다. 문제는 5단계부터였다. 제일 오래 걸린 건 글이 아니라 사진 한 장이었다 Claude가 내 PC의 Chrome을 조작해서 Blogger에 글을 넣는 방식인데, 시작부터 막혔다. Chrome에 Claude 확장 프로그램을 안 깔아 놨던 거다. 킁~ 설치하고 나니 제목, 본문, 라벨, 검색 설명까지는 순식간에 들어갔다. 그런데 이미지에서 또 멈췄다. Claude가 만든 이미지는 Claude 쪽 작업 공간에 있는데, Chrome 확장 프로그램이 거기 있는 파일을 못 읽는단다. 그래서 1편은 반쯤 수동으로 올렸다. Claude가 Blogger 화면에 노란 상자를 하나 띄워 놓고 "여기로 이미지 3장을 끌어다 놓으라"고 하길래 그렇게 했더니, 이미지가 알아서 본문의 제자리로 쏙쏙 들어갔다. 예전에 블로그 포스팅할 때 이미지를 순서에 맞춰 넣는 것도 곤욕이었다. 그...

블로그를 1년 가까이 방치했다. 작년에 부업 삼아 이 블로그를 열었다. 목표는 단순했다. AI로 글을 쓰고, 애드센스로 커피값이라도 벌어 보자. 재테크, 세금, IT, AI... 검색 좀 된다 싶은 주제는 다 손을 댔고 그렇게 쌓인 글이 78편이다. 대부분 구글 제미나이의 도움을 받아 썼다. 그리고 애드센스 심사 결과는... "가치가 별로 없는 콘텐츠" 킁~ ㅡ,.ㅡ; 솔직히 억울하진 않았다. 나도 알고 있었으니까. 내가 봐도 내 글이 아닌 것 같은 글들이었다. 왜 거절당했을까? 내 블로그를 다시 뜯어봤다 다시 시작하기 전에 원인부터 짚어 보기로 했다. 구글은 AI로 쓴 글이라는 이유만으로 거절하지 않는다. 문제 삼는 건 "누가 써도 똑같은 글" 이다. 애드센스 거절 화면에도 친절하게(?) 적혀 있다. 신뢰할 수 있는 고품질 정보 를 주는지, 꾸준히 관리 되는지, 실제 사용자의 관심 을 끌고 있는지. 그 기준으로 내 블로그를 보니 걸리는 게 한두 개가 아니었다. 첫째, 글의 뼈대가 전부 똑같았다. "1. ○○란 무엇인가 → 2. 왜 중요한가 → 3. 전략 → 4. 결론". 금융소득종합과세 글도, 엔캐리 트레이드 글도 이 순서 그대로다. 한두 편이면 깔끔해 보이지만 78편이 다 이러면 공장에서 찍어낸 티가 난다. 둘째, 어디서나 볼 수 있는 이야기였다. PER, PBR, ROE 설명은 이미 수천 개의 사이트에 있다. 거기에 내 글이 하나 더 있을 이유가 없었다. 셋째, 글에 '내'가 없었다. 네이버 블로그 시절에는 캠핑장 가기 싫었던 토요일 오후 이야기부터 시작했는데, 여기서는 사전 같은 정의부터 시작했다. 넷째, 주제가 너무 넓었다. 세금 글 옆에 AI 구축 가이드, 그 옆에 영월 소금빵 후기. 구글 입장에서는 이 블로그가 뭘 하는 곳인지 알기 어려웠을 거다. 그래서 다시 해 보기로 했다. 이번엔 Claude와 함께 그렇다고 AI를 ...

조만간 태국으로 출장을 가야할 일이 생겼다.  업무 준비만으로도 바쁜데, 낯선 도시에 대한 정보까지 찾아보려니 막막하기만 하다. "덥다는데 옷은 뭘 챙기지?", "결제는 어떻게 하지?", "일 끝나고 잠깐 구경할 만한 곳은 없을까?" 같은 질문들이 머릿속을 맴돈다. 이 글은 나처럼 처음으로 방콕 출장을 가는 사람들을 위해, 출국 전 반드시 체크해야 할 준비물부터 현지에서 유용한 팁, 그리고 바쁜 일정 속에서도 방콕의 매력을 느낄 수 있는 효율적인 여행 코스까지, 나의 출장 계획을 정리하는 겸 자세히 알아본다. 1. 출국 전 필수 체크리스트 1.1 서류 및 통신 여권: 유효기간이 6개월 이상 남았는지 반드시 확인해야 한다. 태국은 한국 국적이라면 관광 및 상용 목적으로 90일까지 무비자 체류가 가능하다. eSIM (이심): 가장 간편한 방법이다. 한국에서 미리 QR코드를 구매해두면, 방콕 공항에 도착하자마자 바로 데이터를 사용할 수 있다. 유심칩을 교체하는 번거로움과 분실 위험이 없어 출장자에게 특히 추천한다. AIS, DTAC 같은 현지 통신사 eSIM이 안정적이다. 항공권/숙소 바우처: 모바일과 함께 종이로도 하나쯤 출력해두면 만일의 사태에 대비할 수 있다. 1.2 돈과 결제 바트(THB) 환전: 태국은 여전히 현금 사용 비중이 높다. 특히 길거리 음식이나 야시장을 이용할 계획이라면 소액권 위주로 어느 정도 환전은 필수다. 다만, 최근에 바트 환율이 너무 올랐다고 한다. 1바트에 43~44원 정도 한다. 트래블로그/트래블월렛 카드: 해외 결제 수수료가 없는 카드다. 하나쯤 만들어 가면 쇼핑몰이나 큰 레스토랑에서 유용하게 쓸 수 있고, 필요시 현지 ATM에서 수수료 없이 바트 인출도 가능하다. GLN: 최근 많이 사용하는 QR 결제 시스템이다. 하나은행이나 토스 앱을 통해 미리 충전해두면, 태국 현지 제로페이처럼 QR코드로 편리하게 결제할 수 있어 매우 유용하다. 1.3 의류 및 개인용품 복장: ...

나는 현재 생성형 AI를 활용한 검색 서비스를 개발 중이다. 처음에는 메타의 Llama 모델을 사용하다가 최근 알리바바의 Qwen3 모델로 변경하여 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 적용하고 있다. 이 과정에서 나는 RAG의 적용 방식을 두고 개발업체와 의견이 갈리는 경험을 했다. 나의 초기 생각은 ' LLM이 가진 기존 지식 + 내부 문서 '를 융합하여 더 풍부한 답변을 만드는 것이었다. 하지만 개발업체는 ' 오직 내부 문서 '만으로 답변을 생성하는 것이 RAG의 올바른 방향이라고 주장했다. 이 글은 나의 이런 고민을 정리하고, 중소기업이 온프레미스 환경에서 sLLM(소형 거대 언어 모델)을 구축할 때 고려해야 할 사항, 특히 RAG 적용 방안에 대한 두 가지 접근법을 비교 분석하기 위해 작성해 본다. 1. 왜 중소기업은 '온프레미스 sLLM'을 고민하는가? 대기업처럼 막대한 자본이 없는 중소기업이 OpenAI의 ChatGPT API를 사용하지 않고, 굳이 복잡한 온프레미스 sLLM 구축을 고민하는 이유는 명확하다. 보안: 가장 결정적인 이유다. 기업의 민감한 내부 데이터를 외부 클라우드 서비스로 전송하지 않고, 우리 회사 서버 안에서만 안전하게 처리할 수 있다. 비용: 초기 구축 비용은 들지만, API 호출당 과금되는 방식이 아니므로 장기적으로 대규모 사용 시 비용을 절감할 수 있다. sLLM의 발전: Llama, Qwen, Mistral 등 오픈소스 sLLM의 성능이 비약적으로 발전하여, 비교적 적은 컴퓨팅 자원으로도 충분히 활용 가능한 수준에 도달했다. 2. RAG 적용의 두 가지 접근법: 당신의 AI는 '창작자'인가, '답변자'인가? RAG는 LLM이 답변을 생성할 때, 외부 지식 DB(우리의 경우 내부 문서)에서 관련 정보를 '검색(Retrieval)'하여, 그 내용을 '참고(Augmented)'해서 답변을 ...