oosioo
오시오에 어서 오시오
가장 가까운 쪽이 내 땅
노트에 적힌 낱말은 '국경'이었다. 지금도 선 위에서 이어지는 분쟁들을 지도에 찍어 보고, 산과 강이 국경을 어떻게 끌어당기는지, 휴전선 위의 나라가 육지와 바다에서 맞닥뜨리는 일들, 국경을 지키는 장치와 거기 들어온 AI를 따라간다. 끝으로 식민지 시대에 자로 그은 아프리카 국경을 보로노이 다이어그램으로 다시 그어 본다. 오늘의 한 페이지 여섯 번째 글.
집에 쌓인 술에 이야기를 붙였다 — 라벨 한 장이면 AI가 설명을 채우는 나만의 술 기록장
코로나로 밖에서 술 마시기 어려워지자 집에 술이 쌓였다. 라벨 사진 한 장이면 술 설명은 AI가 채우고, 나는 보관 위치와 누구와 어땠는지만 적는 기록 앱을 주말 이틀에 만들었다. 비비노·셀러트래커·와인그래프 같은 국내외 사례와 함께, 나만을 위한 작은 서비스의 문턱이 얼마나 낮아졌는지.
전달하는 사람 (2) — 쉬워야 도착한다, 전문가의 저주
아는 사람은 모르는 사람의 머릿속을 상상하지 못합니다. 전문가의 저주를 넘어, 자기 언어가 아니라 듣는 사람의 언어로 옮기는 법을 이야기해봅니다.
식장에서 마음이 바뀐 사람
결혼식 도중 마음이 바뀐 신랑과 신부에서 출발해, 흔들리는 결혼이라는 제도와 궁합이라는 믿음을 통계로 들여다보고, 그럼에도 변하지 않는 값에 대해 적었다.
심리검사 하나를 만들었다가 스무 개가 됐다 — 검사 한 종을 파일 하나로 늘리는 구조
재미로 만든 간이 검사 하나에서 시작해, 검사 한 종을 파일 하나로 얹으면 채점·리포트·화면이 알아서 붙는 틀로 바꿨더니 스무 개가 됐다. 딸깍의 진짜 힘은 하나를 뚝딱 만드는 게 아니라 스물한 번째를 공짜로 만들 판을 짜두는 데 있다. 다만 국내외 사례를 둘러보니, 검사처럼 보이는 걸 만드는 일과 진짜 검사를 만드는 일은 전혀 다른 난이도였다.
전달하는 사람 (1) — 아무리 좋은 것도 전달 못 하면 없는 것과 같다
능력과 전달력은 다릅니다. 아무리 뛰어난 가치도 듣는 사람의 언어로 옮기지 못하면 없는 것과 같습니다. 스토리텔링을 다시 정의해보는 이야기입니다.
밑창에 남은 달리기
노트에 적힌 낱말은 '달리기' 하나였다. 나고야 아시안게임의 마라톤과 한국의 달리기 열풍에서 출발해, 메달을 위한 훈련과 건강을 위한 달리기가 어떻게 다른지, 사이클의 파워미터가 러닝으로 건너오며 생긴 러닝 다이나믹스와 이를 읽는 머신러닝을 따라간다. 끝에는 닳은 러닝화 밑창으로 달리는 습관을 거꾸로 읽어 보는 분석기를 붙였다. 오늘의 한 페이지 네 번째 글.
매일 아침, 나만의 잡지가 온다 — 필요한 것만 골라 한 장으로 정리해 주는 맞춤형 브리핑
뉴스레터는 넘치고 받은편지함은 어지럽다. 내게 필요한 정보만 골라 쉽게 정리해 주는 맞춤형 브리핑이 국내외에서 어떻게 바뀌어 왔는지, 뉴닉·네이버·에이닷부터 아티팩트·챗GPT 펄스·노트북LM까지 짚어 보고, 요즘 경향과 함께 AI 딸깍으로 나만의 아침 브리핑을 만들어 업무와 출퇴근길에 쓰는 방법을 제안한다.
부가가치를 만드는 사람 (5) — 시대가 변해도 나를 지키는 것
AI가 대체하는 것은 '주어진 몫'이고, 살아남는 것은 그 위에 얹는 부가가치입니다. 시대가 변해도 자기 값을 스스로 올리는 사람의 태도를 이야기합니다.
위성으로 지뢰를 찾을 수 있을까 — 국군의날, 무료 위성과 지형 데이터로 그린 접경 지뢰 지도
국군의날에 무료 위성 영상으로 지뢰가 묻혔거나 떠내려올 만한 곳을 지도에 찍어 보려 했다. AI의 첫 대답은 "그대로는 안 된다"였다. 방향을 틀어 북에서 내려오는 강의 남쪽 강변과 분계선 북쪽 땅의 변화를 따로 그렸다. 지뢰 자체는 끝내 보이지 않았다는 데까지 적는다.
AI 유권자 5천 명에게 투표를 시킨 사람들 — 선거를 미리 돌려보는 합성 유권자
사람 대신 AI가 만든 가상 유권자에게 표를 묻는 회사와 연구가 늘고 있다. 뉴욕 예비선거를 371표 차로 맞히고 대선은 빗나간 Aaru, 독일어로 물었더니 녹색당으로 기운 GPT, 한국 지방선거를 예측해 본 국내 업체까지 따라가 보고, 네오페르소나로 직접 돌려 본 소감과 이걸 여론조사라고 부르면 안 되는 이유를 적었다.
경계에 선 히어로들
현실에서 슈퍼히어로에 가장 가까운 사람은 누구일까. 마블과 DC의 히어로 34명에게 점수를 매겨 두 세계를 가르는 선을 찾아보며 PCA와 LDA, 서포트 벡터 머신을 만나고, 파산 예측부터 얼굴 인식까지 현실에서 선을 긋는 기계들을 따라간다. 오늘의 한 페이지 세 번째 글.
부가가치를 만드는 사람 (4) — 두 세계를 잇는 사람
서로 멀리 떨어진 두 가지를 잇는 자리에 선 사람은 드물어서 값집니다. 서예와 컴퓨터, 의학과 개발 — 교차점이 만드는 희소한 부가가치 이야기입니다.
다음을 맞히는 기계들
누구도 다음 단어를 알지 못한다는 문장에서 출발해, 미사일의 다음 자리를 맞히는 칼만 필터부터 날씨 예보와 마트의 장바구니, 다음 낱말을 고르는 LLM까지 따라가 본다. 오늘의 한 페이지 두 번째 글.
부가가치를 만드는 사람 (3) — 시키지 않은 일이 만든 것
아무도 시키지 않은 일에서 부가가치가 태어납니다. 실패한 접착제가 포스트잇이 되고, 남는 시간의 장난이 커리어를 바꾼 이야기들입니다.
냅킨 한 장에 들어가는 이야기
식당에서 주는 사각 냅킨 한 장에는 몇 글자가 들어갈까. 넓이로 나눈 거짓말과 floor의 정직한 계산 사이에서, 분량이라는 그릇이 생각의 형태를 어떻게 바꾸는지 적었다. 아이디어 노트를 무작위로 펼치는 새 연재 오늘의 한 페이지의 첫 글.
부가가치를 만드는 사람 (2) — 같은 일을 남다르게 하는 사람
가장 가까운 부가가치는 지금 맡은 일을 남보다 잘하는 것입니다. 반장에서 부사장이 된 사람부터 현장의 명장들까지, 같은 일에서 다른 값을 만든 사람들의 이야기입니다.
부가가치를 만드는 사람 (1) — 주어진 몫만 채우면 대체된다
회사든 장사든 공부든, 주어진 몫만 채우면 대체 가능한 존재에 머뭅니다. 그 위에 무엇을 더 얹을 수 있을까요. 부가가치라는 렌즈로 일을 다시 보는 이야기를 나눠보려 합니다.
기억하는 AI (5) — 기억도 버리지 않으면 독이 된다
쌓기만 하고 관리하지 않은 기억은 자산이 아니라 부채가 된다. 비대해진 색인, 낡은 정보, 불러오기 실패라는 세 함정과 그 처방.
기억하는 AI (4) — 수십 개의 일을 한 사람처럼 다룬다
아침엔 쇼핑몰, 점심엔 대시보드, 저녁엔 글쓰기. 성격이 다른 일을 하루에도 몇 번씩 오가도 맥락이 끊기지 않는 하루의 실제 모습.
기억하는 AI (3) — 하나의 파일에 하나의 사실만 담는다
기억은 잘 쌓는 것보다 잘 찾게 쌓는 것이 어렵다. 종류를 나누는 법, 한 파일 한 사실 원칙, 그리고 불러오기를 좌우하는 한 줄 설명.
작은 성공을 반복하는 법 (4) — 다만, 큰 방향을 향해야 한다
작은 성공은 강력하지만 쉬운 일에만 쏠리기 쉽습니다. 큰 방향을 먼저 세우고 그쪽으로 한 칸씩 쪼개야 봉우리에 닿습니다.
작은 성공을 반복하는 법 (3) — 큰 성공은 작은 성공의 합이다
주니어는 홈런을 원하지만, 사이클·소프트웨어·조직심리 연구의 데이터는 작은 성공을 반복하는 쪽이 결국 크게 이긴다고 말합니다.
기억하는 AI (2) — 규칙을 한 파일에 몰아넣지 않는다
규칙을 한 파일에 전부 담는 방식과, 잘게 쪼개 필요할 때만 꺼내오는 방식. 두 저장 철학의 차이가 여러 프로젝트에서 승패를 가른다.
작은 성공을 반복하는 법 (2) — 쪼개면 따라오는 집중과 평정
큰 목표를 작은 성공으로 쪼개면 단기 집중력이 올라가고, 아직 오지 않은 문제에 대한 걱정이 줄어듭니다.
AI가 이전 대화를 기억 못 하는 이유 — 기억하는 AI (1)
AI가 맥락을 잃는 건 사용법이 서툴러서가 아니라, 여러 일을 오갈 때 무너지도록 되어 있는 저장 방식 탓이다. 문제의 뿌리를 짚는다.
AI 합성 패널로 소비자 조사하기 — 서베이 산업이 겁내는 자기잠식
한 줄로 소비자 조사를 돌렸다. 답한 건 사람이 아니라 우리가 만든 가짜 소비자 3만 명이었다. 네오페르소나와 엔비디아 Nemotron으로 합성 소비자 패널을 만드는 법, 그리고 종래 서베이 산업이 이걸 반기면서 동시에 겁내는 이유 — 자기잠식과 한계까지 짚는다.
작은 성공을 반복하는 법 (1) — 쪼개는 것이 가장 오래된 정공법
큰 목표 앞에서 막막할 때 감당 안 되는 문제를 잘게 쪼개는 것은, 컴퓨터공학의 분할 정복과 같은 가장 오래된 정공법입니다.
인사평가와 퇴사 (2) — 리더가 할 일은 판을 까는 것
리더가 8월에 물어야 할 네 가지와, 판을 깔아주는 사람이 되기 위한 두 가지 전제를 이야기해봤습니다. 위임은 오늘부터 할 수 있지만 일관성은 시간이 지나야만 증명됩니다.
인사평가와 퇴사 (1) — 불신은 어디에서 오나
평가 결과에 만족하지 못한다는 응답이 넷 중 셋이라고 합니다. 인사팀이 욕받이가 되는 구조와, 상급자의 주관·따로 노는 인사 관리·기준 부재가 한꺼번에 걸려 있던 회사를 떠올려 적어봤습니다.
드론 포인트클라우드로 건물 3D 모델 만들기 — 점 뭉치에서 집까지
하늘에서 찍은 사진으로 만든 점 뭉치에서 정점 열 개짜리 집을 세운다. 이번엔 그걸 더 줄여 보라고 한 줄 시켰다. 정점은 12% 줄었고, 그 과정에서 멀쩡한 벽 1.3 m 를 두 번 잘라먹었다. 무엇을 고쳤고 무엇을 도로 껐는지 적는다.
사진 한 장을 3D 영상으로 만드는 법 — 깊이맵으로 흉내 낸 인스타 3D
오큘러스에서 본 인스타의 3D 사진 레이어링을, 평면 모니터 한 장으로 흉내 냈다. 단안 깊이추정으로 깊이맵을 만들고 시선에 따라 픽셀을 밀어 입체를 눈속임하는 실험. 흑백 스트리트 사진 「ILLUSO」 한 장으로.
AI로 풍수 명당 찾기 — 일곱 조건을 지형 수치로 번역한 지도
집 짓기 좋은 자리를 지형·물·건물·햇빛으로 계산해달라고 한 줄 물었다. 배산임수·장풍득수 같은 옛말을 경사·향·물까지 거리 같은 숫자로 바꾼 지도가 나왔다. 평지에서 다 똑같이 나온 자리, 1회에서 봤던 그 문제가 또 나온 대목까지 뜯어본다.
영상을 사진 한 장으로 합치기 — 682프레임 롱노출 합성
액션캠으로 찍은 10초를 사진 한 장으로 만들고 싶었다. 그냥 더하면 하얗게 타고, 평균 내면 회색이 된다. 세 번 틀리고 26분 만에 나왔다. 이번에는 틀린 자리가 눈에 보였다는 게 앞 회차와 달랐다.
AI로 사주 풀기 — 이름을 지우고 여덟 글자만 준 아인슈타인·잡스
사주처럼 오래 굳어진 체계는 웹에 자료가 쌓여 있어 AI로 만들기 좋은 소재다. 실제로 반나절 만에 나왔다. 다만 만들어놓고 보니 진짜 문제는 다른 데 있었다 — 이게 맞는지 어떻게 아는가. 인물을 감춘 채 풀리고 문헌과 대조해 봤다.
가을 꽃놀이 명소 62곳, 언제 어디로 가야 하나 — 시기 지도 딸깍
어떤 꽃을 보려면 언제 어디로 가야 하는지 한 줄로 물었다. 전국 62곳의 절정 시기를 모아 시간축에 얹은 지도가 나왔다. 슬라이더를 밀면 그 날짜에 피어 있는 곳만 밝아진다.
서울 불꽃축제 명당 지도 (2026) — 한 줄로 서울 99만 칸을 계산한 딸깍
서울세계불꽃축제 명당을 AI에게 한 줄로 물었다. 40분 뒤 지형과 건물 높이로 서울 99만 칸의 시야를 따진 히트맵 지도가 나왔다. 무엇이 실제로 돌아갔고, 어디서 틀렸고, 왜 한 줄로 이게 되는지 뜯어본다.