IT와 재테크, 그리고 나의 웰빙 라이프

스도쿠는 계산이 하나도 필요 없는 숫자 퍼즐이다. 빈칸에 1부터 9까지를 규칙에 맞게 채우기만 하면 된다. 출퇴근길이나 점심시간에 한 판 하기 딱 좋다. 이 블로그에서 설치 없이 바로 할 수 있게 올려 둔다. 판마다 새 퍼즐이 나오고, 난이도는 쉬움·보통·어려움 세 가지다. PC와 모바일 모두 된다.

국제회의 브레이크 타임에 자주 듣는 영어, Day 3 다섯 문장이다. 먼저 글자를 보지 않고 듣고, 들린 대로 받아쓰고, 정답과 발음 포인트를 본 다음 따라 말한다.

국제회의 브레이크 타임에 자주 듣는 영어, Day 2 다섯 문장이다. 먼저 글자를 보지 않고 듣고, 들린 대로 받아쓰고, 정답과 발음 포인트를 본 다음 따라 말한다.

표준화기구 국제회의에 가면 늘 부러운 장면이 있다. 브레이크 타임에 커피 한 잔씩 들고 삼삼오오 모여서 영어로 이야기를 주고받는 사람들.. 기술적인 이야기까지는 바라지도 않는다. 쉬는 시간에 몇 마디라도 주고받고 싶은데, 내 영어가 너무 딸린다. ㅡ,.ㅡ;

지난 1편 에서 머신 리더블(기계판독 가능) 문서를 정리하면서, AI-Ready 데이터는 그 위층이라고만 짧게 적었다. 생성형 AI 사업에서 RAG를 붙여 보니 문서를 기계가 "읽는" 것만으로는 부족하더라.. 그래서 이번에는 AI-Ready 데이터가 정확히 뭘 더 요구하는지, 올해 나온 행정안전부·NIA 가이드라인을 중심으로 정리해 둔다.

요즘 생성형 AI를 활용한 사업을 구축하고 있다. RAG도 그렇고, AI가 좀 더 정확한 지식으로 답하게 하려면 결국 기존 문서들을 머신 리더블(기계판독 가능) 문서로 바꾸는 작업이 필요하더라.. 문제는 회사에서 나오는 문서 대부분이 HWP, DOC, PDF라는 거다. 그래서 머신 리더블 문서가 정확히 뭔지, 단계가 있다는데 어떤 단계인지, 요즘 같이 들리는 'AI-Ready 데이터'와는 같은 말인지 정리해 둔다.

하늘공원 억새가 한창이라고 해서 가족들이랑 상암 하늘공원에 다녀왔다. 가을마다 사진으로만 보던 그 은빛 억새밭이다. 도착하자마자 사람이 엄청 많았다.. 다들 같은 생각을 했나 보다. ㅎㅎ~

오목은 바둑판 하나만 있으면 누구나 할 수 있는 게임이다. 규칙은 딱 하나, 내 돌 5개를 먼저 한 줄로 이으면 이긴다. 그런데 막상 해 보면 공격과 수비를 동시에 봐야 해서 은근히 머리를 쓴다. 상대가 없어도 할 수 있게 컴퓨터와 두는 오목을 올려 둔다. 설치 없이 이 글에서 바로 할 수 있고, 컴퓨터 실력은 쉬움·보통·어려움 세 가지다. PC와 모바일 모두 된다.

예전 윈도우에 기본으로 들어 있던 그 지뢰찾기다. 숫자를 보고 지뢰가 어디 있는지 추리해서, 지뢰를 밟지 않고 모든 칸을 열면 이긴다. 설치도, 회원가입도 필요 없다. 아래에서 바로 시작하면 된다. PC에서는 마우스로, 휴대폰에서는 터치로 한다. 첫 칸은 항상 안전하게 만들어 뒀으니 아무 데나 눌러서 시작하자.

그제 영등포에서 전주까지 기차를 탔다. 평소 같으면 KTX인데, KTX는 도착 시간이 너무 이르고, 딱 맞는 시간대는 매진이었다. 그런데 예매 화면에 S-train(남도해양열차) 50% 할인 문구가 떠 있더라.. 시간도 맞고 반값이니 그냥 이걸로 갔다. ㅎㅎ~ 이름은 몇 번 들어 봤는데 실제로 타 본 건 처음이다. 그래서 칸마다 사진을 찍어 왔다. 2026년 10월에 직접 타 본 기준으로 정리한다.

생성형 AI가 GPU 서버 위에서 돈다는 건 알고 있었다. 그런데 "이 GPU 한 장이 동시에 몇 명까지 받아주느냐"고 물으면 아무도 숫자로 답을 못 했다. 나도 못 했고. 그래서 직접 재봤다. 엘리스 클라우드에서 GPU를 시간당 빌려 모델을 하나 띄우고, 파이썬으로 요청을 한꺼번에 때려봤다. 결과가 생각과 많이 달라서 정리해 둔다.

4편 끝에 이렇게 적었다. 질문 5개를 눈으로 보는 걸로는 정말 좋아졌는지 말하기 어렵다고. 지금 내 서비스도 그렇다. 완료라는 게 없고 계속 고도화해야 하는데, 뭔가 바꿀 때마다 "이게 나아진 건가?"를 확인할 방법이 필요하다. 그래서 시리즈 마지막 편은 검색 품질을 숫자로 재는 법이다. 1~4편의 문서 14개로 시험지를 만들어 키워드, 벡터, 하이브리드, 필터, 재정렬을 채점해 봤다. 그런데 첫 시험은 거의 다 만점이 나왔다. ㅡ,.ㅡ; ( 1편 · 2편 · 3편 · 4편 )

3편 마지막에 "둘을 합치는 게 하이브리드 검색"이라고 적었다. 지금 내 서비스도 하이브리드 검색에 재정렬(reranker)을 붙여서 쓰고 있다. 이번 편은 합치면 무엇이 좋아지고 무엇이 그대로인지 하나씩 비교해 본다. 그래서 1~3편에서 쓴 문서를 전부 모아 14개로 만들고, 같은 질문을 키워드, 벡터, 하이브리드, 재정렬까지 한 번에 돌려 봤다. 결론부터 말하면 하이브리드가 항상 이기지는 않았다. ㅡ,.ㅡ; ( 1편 · 2편 · 3편 )

2편에서 키워드 검색은 사전을 키우는 만큼 똑똑해진다고 정리했다. 하지만 사전에 없는 말은 여전히 못 찾는다. 이번 편은 뜻으로 찾는 벡터 검색이다. ( 1편: 개념 정리 · 2편: 키워드 검색 ) 이번에는 회사 PC에서 직접 돌렸다. 그런데 첫 줄부터 막혔다. 모델을 내려받는 단계에서 SSL 인증서 오류가 났다. ㅡ,.ㅡ; 그 이야기부터 시작한다.

1편에서 '머신러닝'으로 찾을 때와 '기계학습'으로 찾을 때 1위가 다르게 나오는 걸 봤다. 키워드 검색이 뜻이 아니라 글자로 찾기 때문이었다. 그럼 그 '글자로 찾는다'는 게 속에서 정확히 어떻게 돌아가는 걸까? 지금 내 서비스는 하이브리드 검색을 쓴다. 하지만 그 절반은 여전히 키워드 검색이다. 그래서 이번 편은 키워드 검색의 속을 열어 본다. 역색인, 한국어 형태소 분석, BM25 점수 계산까지 파이썬으로 직접 만들어 보고, 실무에서 쓰는 Elasticsearch 설정까지 정리했다. ( 1편: 키워드·벡터·하이브리드 검색 개념 정리 )

나는 자바로 웹 SI 프로젝트만 해 본 개발자다. 게시판, 관리자 화면, DB 조회.. 그런 거. 그런데 요즘 생성형 AI로 검색 서비스를 만드는 일을 하고 있다. AI 쪽은 솔직히 초짜다. ㅡ,.ㅡ; 검색 대상은 크롤링한 메타정보와 문서, 사내 시스템 기술문서 3만 건 정도, 그리고 RDB에 있는 각종 정보들이다. 처음에는 키워드 검색으로 시작했고, 지금은 하이브리드 검색을 쓴다. 예전에 sLLM 구축 글 에서 "진짜 문제는 검색이었다"고 적었는데, 이번에 제대로 공부해 보려고 시리즈로 정리한다.

이번 주는 제주 출장이었다. 10월 13일 오후, 제주국제컨벤션센터(ICC)에서 일정을 마치고 숙소로 가면서, 근처에 있는 베릿내오름을 걸어서 넘어갔다. 정상 쉼터에서 쉬어 가도 40분이면 충분한 길이다. 걸은 순서대로 사진과 함께 정리해 둔다..

숫자 두 개를 합치고 또 합쳐서 2048을 만드는 게임이다. 규칙은 단순한데 한 판 하다 보면 자꾸 "한 판만 더" 하게 된다.. 설치도, 회원가입도 필요 없다. 아래에서 바로 시작하면 된다. PC에서는 키보드 방향키로, 휴대폰에서는 화면을 밀어서 한다. 실수했으면 되돌리기로 한 수 무를 수도 있다.

작년(2025년) 7월에 미국 국채를 공부하면서 채권 용어와 위험을 정리한 글 을 썼다. 그때 나는 채권에 대해 아는 게 거의 없었고, 글 마지막을 "과연 나는...... ??"으로 끝냈다. 그 뒤로 1년 남짓 지나는 동안 실제로 채권 두 가지를 샀다. 하나는 ISA 계좌에서 산 국내 캐피탈채(장외채권)이고, 다른 하나는 미국 30년 국채 ETF다. 결과는 꽤 달랐다. 그 이야기를 적어 둔다.

내년에 맡을 사업 중에 온톨로지 기반 지능형 플랫폼 구축 사업이 있다. 그런데 사실 온톨로지는 용어만 들어 봤지, 개념이 뭔지, 늘 하던 관계형 DB(RDB) 설계와 뭐가 다른지 잘 몰랐다. 그래서 지난주 관련 세미나에 다녀왔다. 실무자 입장에서는 그중 직접 온톨로지를 만들어 보는 시간과 의미 기반 인프라를 다룬 시간이 이해에 도움이 됐다. 내용이 추상적이긴 했지만 감은 잡혔다. 들은 내용과 검색한 자료를 더해서, 나 같은 입장의 사람이 읽을 수 있게 정리해 둔다.

이번 주에 제주 출장이 있어서 김포공항에 갔다. 지금이야 익숙하지만, 맨 처음 비행기를 탈 때는 체크인이 뭔지, 신분확인은 어디서 하는지, 보안검색은 또 뭔지.. 용어도 모르고 순서도 몰랐다. 버스는 표 끊고 자리에 앉으면 끝이다. 그런데 비행기는 타기 전에 거쳐야 할 단계가 여럿이다. 처음 타는 사람한테는 꽤 고난도 교통수단인 셈이다. 그래서 이번 출장길에 단계마다 사진을 찍어 왔다. 김포공항 국내선 기준으로 순서대로 정리한다.

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...