[회고] 기능조직과 목적조직 경험담

기능조직 vs 목적조직조직을 어떻게 짜느냐에 따라 협업 방식, 속도, 책임 구조가 완전히 달라진다. 그중 가장 대표적인 두 가지 방식이 기능조직과 목적조직이다. 지난 번 성능우선주의와 고객우선주의 모두를 경험한 경험기를 작성했는데, 역시 운이 좋게도 동일한 제품을 기능조직에서, 목적조직에서 각각 기획해볼 수 있는 값진 경험을 했다. 우선 각각의 장단점과 실제 기업 사례를 통해 비교해고자 한다.기능조직: 역할 중심 구조기능조직은 기획팀, 개발팀, 사업개발팀, 마케팅팀처럼 기능별로 조직을 나누는 방식이다.전문성을 키우고 일관된 프로세스를 유지하기에 적합하다.장점비슷한 일을 하는 사람끼리 모여 효율성 높음역할과 책임이 명확함전문성 강화 및 교육 시스템 구축 용이단점부서 간 소통과 협업이 어려움전체 목표보다 부..

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• · 2025. 7. 5.
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[AI 독학하기] 2. 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)

머신러닝과 딥러닝으로 자연어 처리하는 방법전처리도 했고, 벡터화도 완료했다면 이제는 기계가 문장을 보고 뭔가 “판단”하거나 “생성”하는 단계그 중심에 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)이 있음머신러닝 vs 딥러닝 차이항목머신러닝딥러닝특징규칙 기반 + 수작업 특징 추출스스로 특징을 학습예시 모델Naive Bayes, SVMRNN, LSTM, Transformer장점빠르고 단순복잡한 문맥까지 처리 가능단점복잡한 문장에 약함학습 시간이 오래 걸리고 데이터 많이 필요 주요 모델 소개Naive Bayes문장 안에 있는 단어들의 확률로 긍정/부정을 판단예: “맛있다” 80%, “최고” 60% → 긍정일 확률이 높음SVM (Support Vector Machine)단어들의 벡..

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• · 2025. 7. 5.
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[AI 독학하기] 1. 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)

자연어처리란?사람의 언어(말이나 글)를 컴퓨터가 이해하고 처리하게 만드는 기술쉽게 말해, 사람의 언어를 이해하는 컴퓨터, 언어로 소통하는 인공지능 등을 만드는 게 자연어처리.자연어처리 대표 기술토큰화 (Tokenization)문장을 단어/문장 단위로 쪼갬"나는 밥을 먹었다" → ["나는", "밥", "먹었다"]품사 태깅 (POS tagging)각 단어의 품사 파악"먹었다" → 동사개체명 인식 (NER)사람, 장소, 조직 등 찾아냄"이순신은 조선 장군이다" → 이순신: 인물문장 분류 (Text classification)감정 분석, 카테고리 분류 등"좋아요!" → 긍정질의응답 (QA)질문에 대한 답변 생성"한글 만든 사람?" → 세종대왕요약 (Summarization)긴 텍스트 요약기사 → 한 문장 요약번..

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• · 2025. 7. 4.
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[회고] 성능중심과 고객중심 사이에서 기획자의 고민거리

성능우선주의와 고객우선주의한 회사에서 기획자로 근무하면서 성능을 중시 조직과 고객 편의성을 중시하는 성향이 다른 두 조직에서 기획 업무를 경험할 수 있었다. 개발자가 PM인 B2B SaaS 제품팀, BDM이 팀장인 B2C 제품팀이였다. 각각 기획해볼 수 있었다. 우선 두 개념에 대해 대해 정리해보자면 다음과 같이 요약해볼 수 있다.성능우선주의 (Performance-first)핵심 가치: 기술적 완성도, 속도, 효율성, 안정성예시: 빠른 응답속도, 적은 리소스 사용, 최대 성능 달성장점: 기술적 우수성 확보, 경쟁력 있는 퍼포먼스단점: 고객의 실제 니즈나 사용성은 뒷전이 될 수 있음고객우선주의 (Customer-first)핵심 가치: 고객 만족, 사용성, 문제 해결예시: 사용하기 쉬운 UI, 친절한 안내..

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• · 2025. 7. 1.
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세계 주요 개인정보 보호법: GDPR, CCPA 등

디지털 환경에서 개인정보 보호는 이제 선택이 아닌 필수이다. 유럽의 GDPR 이후 전 세계적으로 개인정보 보호 규제가 빠르게 강화되고 있으며, 각국은 자국민의 데이터를 보호하고 데이터 주권을 확보하기 위해 독자적인 법률 체계를 마련하고 있다.각국 개인정보 보호법 비교 표국가법명주요 특징시행 연도비고 EUGDPR (General Data Protection Regulation)엄격한 동의 기반, 위반 시 고액 과징금2018글로벌 표준 역할미국 (CA)CCPA (California Consumer Privacy Act) / CPRA옵트아웃 중심, 소비자 권리 강화2020 / 2023주 단위 법, 점차 확대 중브라질LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados)GDPR 기반 구조, DPO ..

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• · 2025. 5. 26.
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공수 산정 방법론: 스크럼 포커(Scrum Poker)

개요스크럼 포커(Scrum Poker) 또는 플래닝 포커(Planning Poker)는 애자일 팀이 작업 항목(User Story)의 난이도나 복잡도를 추정할 때 사용하는 협업 기반 추정 기법이다. 시간 단위 대신 스토리 포인트라는 상대적 기준을 사용하고, 각 팀원이 숫자 카드를 비공개로 제시한 뒤, 의견 차이가 있으면 토론 후 재조정하는 방식이 핵심이다.유래스크럼 포커는 2002년 애자일 방법론 전문가 Mike Cohn이 제안했으며 전통적 일정 추정 방식(팀장이 대충 정함)은 아래와 같은 문제점이 발생한다.과소추정 / 과대추정 빈번팀원들은 눈치 보며 동의하거나 입을 닫는 경우강압적인(말도 안 되는) 산정그래서 나온 해결책이 스크럼 포커(혹은 플래닝포커) 방식이다.“모든 팀원이 각자의 관점에서 자유롭게 ..

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• · 2025. 5. 20.
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