백곰술사의 IT Insight

안녕하세요.

23.11.08일 금융감독원이 '금융 IT 안전성 강화를 위한 가이드라인'을 발표하였습니다.

아래와 같이 크게 두 가지 관점에서 나누어 볼 수 있습니다.

하드웨어 관점에서는 자원 임계치 구분 및 DR 인프라 확보(그에 따른 BCP 훈련)

소프트웨어 관점에서는 개발·변경 내용 검증을 위한 제3자 검증·통제 별도 조직 구성

두 가지 관점에서 금융사가 고민하는 부분은 소프트웨어 관점입니다.

임계치 및 DR은 비용을 투입하여 수행하면 끝이지만

제3자 검증·통제를 위한 별도 조직 구성은 각 금융사에 맞는 도입 전략이 필요하기 때문입니다.

이번 글은 제 3자 검증 조직 도입을 위해 현 시점 가장 빠르게 해야하는 실행 과제를 도출하려 합니다.

금융IT 안전성 강화를 위한 제 3자 검증 조직 도입 이슈트리

금융IT 안전성 강화를 위한 제3자 검증 조직을 어떻게 구성할 것인가?

이슈트리 구성 후에는 실행용이성/효과 측면에서 우선순위를 산정해 보면 아래와 같습니다.

결론적으로

내부 팀 생성/기존 임직원 교육을 통한 인력풀 확보/경력직 채용을 통한 인력풀 확보

이 세가지가 현 시점 가장 시급하게 수행되어야 할 과제라고 할 수 있습니다.

이후

SR/개발 프로세스에 제 3자 검수 단계 적용 및 솔루션/컨설팅을 통한 외부 역량 도입을 수행하는 것이

한정된 자원에서 가장 효율적으로 '금융 IT 안전성 강화를 위한 가이드라인'을 구현하는 전략이라고 할 수 있습니다.

안녕하세요.

반복적 개발 방법론으로 프로젝트를 수행하며

이 방법론이 현장에서 어떻게하면 잘 활용될 수 있는지 생각해 보았습니다.

저는 금융사에 재직 중이며 금융사 시스템은 결합도가 굉장히 강합니다.

따라서 서브시스템의 결합방식인 증분형은 실질적으로 불가능하기에 프로젝트에서 사용하지 않습니다.

보통은 진화형 반복적 개발 방법론을 사용합니다.

진화형 반복적 개발 방법론은 보통 고객의 요구사항이 불명확할 때 사용하며

운영계에 단계적으로 배포되며 고객의 요구사항을 반복적으로 수용 개발해 진화해 나갑니다.

하지만 우리가 이론적으로는 아래와 같은 개념도로 단순하게 생각할 수 있지만

이 방법론이 현장에서 성공하려면 꽤 많은 한계와 고려사항이 있습니다.

제 경험을 토대로 내용을 공유해 보겠습니다.

1. 핵심요구사항을 개발하는 1차 배포의 품질 기준

 핵심요구사항을 개발하는 1차 최초 배포의 품질 기준은 어느정도 수준일까요?

 반복적 개발 방법론이기에 1차 최초 배포의 품질 기준을 낮게 잡을 수 있을까요?

 배포라는 것은 운영계에 배포되어 실제 사용자가 사용한다는 것을 뜻합니다.

 요구사항이 빈약해 아주 낮은 수준의 품질을 운영계에 배포하는 것은 아래와 같은 문제점을 야기하게 됩니다.

  1) Data Modeling이 틀어질 가능성이 매우 높습니다.

     - 초기 품질이 매우 낮았기에 요구사항이 늘어날수록 기존 테이블들의 변경이 야기됩니다.

  2) 스파게티 코딩이 늘어납니다.

     - 로직이 지속적으로 변경되니 당연한 결과입니다.

 반복적 개발 방법론을 사용하며 효과를 내려면

 요구사항 협의가 완료된 기능(Function)기준으로 배포하거나,

 요구사항이 빈약하더라도 RFP/Reference 기준 100%의 품질을 예상 후, 그 기준에서 90%품질 이상으로 배포되어야 합니다.

 고객이 일단 개발 된 것 부터 빨리 운영계에 배포해달라고 하는 요청이 지속적으로 옵니다.

 하지만 품질확보를 하지 못한 1차 운영계 배포는 첫단추부터 잘못 꿰메는 것이라 두고두고 이후 개발이 고통스러울 것입니다.

 배포 품질 기준은 꼭 고려해야할 가장 최우선 요소입니다.

2. 수행사가 프로젝트의 환경에 익숙한가?

 반복적 개발 방법론은 폭포수 모델처럼 분석-설계-개발-테스트-배포가 순차적으로 진행되어 한번에 끝나지 않습니다.

 일정을 분할해 폭포수 모델이 반복적으로 배포됩니다.

 그런데 수행사가 수행 환경에 익숙하지 않다면?

 실질적으로 설계/개발을 주도하는 분들은 PL/개발자분들입니다.

 현 프로젝트 환경에 익숙하지 않은 분들은 요구사항이 주어지는대로 빠르게 설계/개발 및 배포할 수 없습니다.

 정직원들이 Agile을 이루어 직접 개발하는 곳은 이런 이슈가 없겠지만

 아직 금융사 뿐만 아니라 타 업종 대기업들은 거의 OS를 통해 개발하는 것이 현실입니다.

 적응기간이 필요합니다.

 따라서 반복적 개발 방법론을 사용하려 할 때는

 수행사 구성원들의 수행Reference를 확인하고 구성원을 최적화한 뒤 수행해야 합니다.

3. 일정의 터프함은 구성원들을 지치게 한다.

 반복적 개발 방법론을 활용할 때 PM들이 제일 많이하는 행동입니다.

 "1차 배포에 대한 요구사항은 전체 대비 20%수준입니다.

 따라서 전체 일정 대비 20%의 공수를 가지고 진행하겠습니다."

 이론적으로는 맞는 말입니다.

 하지만 반복적 개발 방법론의 핵심은

 일정관리 측면에서 폭포수 모델 같은 고전적 방법론 보다 더 긴 개발 일정이 필요합니다.

 많은 PM들이 이 부분을 간과하고 반복적 개발 방법론을 채택합니다.

 한 번의 SDLC 수행 간 개발자들이 얼마나 많은 피로도가 쌓이는지는 분명 아실겁니다.

 혹자들은 초기 요구사항이 빈약하지만 일정을 맞추고 고품질의 산출물을 달성하기 위해 사용하는 방법론이 아니냐? 라고 하지만

 반복적 개발 방법론을 사용해보신 분들은 아실겁니다.

 수 번의 SDLC가 반복되는 프로젝트는 개발자가 피로감에 중간에 다 나갑니다.

 결론적으로 Risk가 더 높아지는 것이 현실입니다.

 이런 부분이 이론과 현실의 차이입니다.

 다시 말씀드리면

 반복적 개발 방법론의 일정 산정은 고전적 폭포수 모델보다 더 산정되어야 합니다.

 초기 요구사항이 빈약한 만큼 배포 주기를 조금은 러프하게 가져가야 합니다.

 주어진 일정이 버퍼가 없다면 반복적 개발 방법론은 선택하지 않는 것이 좋습니다.

프로젝트를 수행하며 가장 중요한 관리영역은 범위관리, 일정관리도 아닌 이해관계자 관리일 것 입니다.

"열 길 물속은 알아도 한 길 사람 속은 모른다"

이해관계자 관리만은 다른 관리영역과 다르게 사람의 마음이 주가 되는 영역입니다.

서로 우호적이었던 관계도 급작스럽게 나빠져서 프로젝트가 망가지는 것은 다반사이며 최악은 드랍이 되기도 합니다.

그만큼 PM의 이해관계자 관리 역량은 중요합니다.

제가 경험한 이해관계자 관리 핵심요소는 아래와 같습니다.

(이해관계자 식별, 통제, 관리 등의 일반적인 관리기법이라기 보다는 실제 경험상 중요했던 점입니다.)

1. 서로의 역할에 대해 명확히 해야한다.

 프로젝트를 처음 시작하면 RACI매트릭스를 만들어 각 이해관계자의 역할 및 책임을 명확히 하는 것이 중요합니다.

 특히 이해관계자가 많아지면 각자의 의견이 다른 부분이 많기에 각자의 권한과 역할이 명확하지 않을 시

 프로젝트 중간에 의사결정 및 요구사항이 흔들리게 되며 일정 지연 등의 결과로 귀결될 가능성이 많습니다.

 [참고] RACI Matrix
  정의 : 프로젝트에서 이해관리자들이 담당하는 역할과 책무를 매트릭스 형태로 기술하는 모델

• Responsible: 프로젝트의 "실무자"인 사람 또는 관련자. 이들은 반드시 과업 또는 목표를 완수하거나 의사결정을 내린다. 여러 사람들이 공동으로 책임을 질 수 있다.
• Accountable: 프로젝트의 "소유자"인 사람 또는 관련자. 이 사람은 반드시 과업, 목표, 의사결정이 완료되었을 때 승인이나 승낙을 제공한다. 이 사람은 반드시 모든 관련 활동에 관한 행렬에서 책임이 할당될 수 있도록 해야 한다. 성공을 위해서는 한 사람만이 책무를 담당해야 하며 그 사람이 바로 "책임을 지는 사람"이 되어야 한다.
• Consulted: 프로젝트를 처리하고 승인하기에 앞서 투입요소를 제공해야 하는 사람 또는 관련자. 이런 사람들은 "중심 인물"이며 능동적인 참여자이다.
• Informed: "관련"되어야 하는 사람 또는 관련자. 그들은 진척상황 또는 의사결정에 관한 업데이트를 필요로 하지만 공식적인 컨설팅을 필요로 하거나 과업 또는 의사결정에 직접 기여할 필요는 없다.

2. 이해 관계자의 언어로 소통하자.

 프로젝트에는 다양한 유형의 이해관계자가 존재합니다. 회사관리자, 실무 현업, IT 현업, PM, PL 등

 일례로

 실무현업과 회의 시에는 Flow Chart등을 기반으로 프로세스를 얘기하는 것이 좋습니다.

 테이블과 프로그램 목록 등은 실무현업이 잘 알지 못하고 이해할 필요도 없기에 오히려 소통에 방해가 됩니다.

 IT현업과 회의 시에는 화면설계서, 인터페이스 정의서 등 실질 개발과 관련된 자료가 기반이 되어야 합니다.

 IT현업 입장에서는 데이터 구조 및 개발자원 등이 더 중요하기 때문입니다.

 학에게 평평한 접시로 음식을 대접하면 음식을 제대로 먹지 못하는 이솝우화를 떠올리면 됩니다.

 항상 상대방의 관점에서 효율적인 의사소통 형태로 소통해야 합니다.

3. 이해관계자와 우호적 관계를 유지하자.

 어떻게보면 프로젝트에서는 이해관계자와의 우호관계가 가장 중요합니다.

 관계에 따라 잘 안되는 프로젝트도 성공으로 이끌 수있고, 잘되는 프로젝트도 지연될 수 있습니다.

 이 부분은 어떤 관리기법이 있는 것은 아닙니다.

 이해관계자가 좋아하는 부분을 같이 공감해주고 소통해주면 그것으로 충분합니다.

 이해관계자가 회식을 좋아한다면 회식을.

 이해관계자가 학문을 좋다한다면 관심분야에 대한 얘기를.

 이해관계자가 피로함을 느낀다면 해소할 수 있는 휴식을.

 이해관계자와의 우호관계는 프로젝트 상 부족한 점도 수월하게 넘어갈 수 있는 원동력이자 핵심요소입니다.

금융위가 ICT기반의 Payment회사에 후불결제기능을 50만원까지 허용하였습니다.

카카오페이와 네이버페이에 신용공여 서비스를 허가한 것으로 전통적으로 신용카드사의 업역입니다.

카카오페이와 네이버페이가 후불결제기능을 안정적으로 서비스하고
추후 신용카드사를 넘어서는 여신 플랫폼이 되려면 어떤 부분이 필요한지 알아보려 합니다.

1. 금융사 수준에 맞먹는 리스크 관리

  여신을 서비스하는(대출, 신용공여 등) 금융산업의 가장 큰 특징은 리스크 관리입니다.
  금융사는 리스크 관리를 통해 고객에게 서비스 안정성, 주주에게는 재무 안정성, 회사로는 수익 극대화를 실현할 수 있습니다.

  아래 그림의 1, 2, 3은 순서는 아니며 리스크 관리의 기능만 표현해 놓은 것입니다.

 
  1) 여신서비스는 무형의 고객 신용을 기반으로 하는 서비스이기 때문에 철저한 신용평가모델이 필요합니다.

  2) 아무리 신용평가 및 자금운용을 잘했다고 해도 손실을 발생할 수 밖에 없는데 적정한 대손충당을 쌓는 것이 중요합니다.
      모자르지도 과하지도 않은 적정한 대손충당금을 쌓아야 수익을 극대화시킬 수 있습니다.
  3) 그럼에도 고객들은 연체를 하게 되는데 연체를 하더라도 연체율을 적정한 수준에서 관리해야 합니다.

2. 여신서비스 기획/운영 역량의 극대화

  신용공여 등의 여신 서비스는 누적된 경험역량이 매우 중요합니다.

  경험역량은 IT시스템/직원의 경험역량/리스크관리 체계 고도화 등 모든 영역을 포괄합니다.

  1) 카카오페이/네이버페이가 초기에는 50만원의 후불결제기능을 제공하는 서비스의 경험을 지속적으로  쌓고

  2) 이 경험을 토대로 자사 Business Model의 리스크관리 체계 고도화, IT시스템 고도화 등를 수행합니다.

  3) 이와 더불어 은행, 카드사 등의 여신 커리어 경력사원의 입사를 통해 좀 더 다양한 관점에서 경험을 고도화 시킵니다.

  4) 마지막으로 신용공여 뿐만 아닌 소액 대출 등의 신규 여신 서비스도 수행합니다.

3. 소액후불결제에서 발전된 여신 서비스를 창출

  지속적으로 발전되는 여신 역량은 종합지급결제사업자, 지급지시서비스업 등과 결합해
  고도화된 신규 서비스를 창출할 수 있습니다.

  새로운 신규서비스들은 고객에게 새로운 UX 제공과 함께 Payment ICT회사를 대표여신플랫폼으로 발전시킬 수 있습니다.

  1) 50만원의 소액후불결제를 신용카드업과 같이 개인의 신용에 맞는 한도를 제공하는 서비스 제공

  2) 종합지급결제사업자와 결합한 신규대출상품개발

요근래 중간관리자의 직급으로 올라가려하니 조직생활이 부쩍 중요해졌습니다.

조직분위기를 유연하게 해줘야하고 그것과 같이 성과도 창출해야하고 야근도 해야하고..

제 개인 시간이 많이 줄어듦을 느낍니다.

내가 원래 이런걸 싫어했었나.. 싶은 순간 문득

"밀레니얼 세대"라는 단어가 머릿속에 떠올랐습니다.

한번도 제가 밀레니얼 세대라는 생각을 해본적이 없는데

여러 글을 읽어보니 저도 밀레니얼 세대가 맞더군요.

저를 통해서 밀레니얼 세대의 특징을 한 번 풀어보았습니다.

키워드는 "개인적인" 그리고 "자기 주도적인"입니다.

1. 스스로의 성장이 가장 중요하다.

  저는 대졸 후 IT Big3사 중 한 곳에 입사했습니다.

  3년 반을 재직하며 차세대를 개발단계부터 들어가 안정화까지 3번을 수행했습니다.

  1년에 일주일정도 씩만 쉰 것 같습니다.

  동기들은 수준낮은 워라밸과 부조리한 사업수행 때문에 퇴사도 많이했지만 저는 즐거웠습니다.

  그 당시에 저는 조직/주변평가를 위해서 일한다고 생각했고 회사에서 평가도 잘 받았습니다

  그런데 돌아보니 조직 및 평가를 위해서라기 보다는

  오로지 제 기준의 도메인지식 + 개발력 등의 목표와 달성 시 성취감 때문이었더군요. ^^

  3년 반 일하고 사실상 개발적 측면에서는 더 이상 배울 것이 없어 퇴사했습니다.

  저에게 제일 중요한 것은 개인적인 성장을 이룰 수 있는 환경 바로 그것이 제일 중요합니다.

2. 회사에서 내가 원하는 커리어의 일을 하고 싶다.

  회사에서는 제가 원하는 일을 해보고 싶습니다.

  회사 입장에서는 조직/인력 관리 측면에서 개인의 의지와는 상관없이 업무를 주는 경우가 많습니다.

  하지만 이런 경우에는 사실 많은 흥미가 생기지 않습니다.

  만약 회사의 업무가 제 개인적 성장과 합치한다면 아침부터 밤샐 때 까지 회사업무를 할수도 있습니다.

  결론적으로 내가 하고 싶은, 내가 관심있는 일을 하고 싶다는 것입니다.

  회사에서 그렇게 일할 수 있다면 많이 행복할 것 같습니다.

 3. 수평적 문화를 좋아한다.

  최근 Start-Up들은 수평적 문화가 기본이지만 아직 공기업 및 대기업 들은 Top-Down입니다.

  개인적인 생각으로 Top-Down은 장점이 없습니다.

  Top-Down 조직의 특성은 정보의 비대칭으로 인해 정책을 결정하는 사람이 소수인 체제입니다.

  저는 수평적 문화를 좋아고

  단/장기 전략 등을 결정할 때 모든 정보를 평등하게 공유하고 지혜를 합치는

  수평적 관계를 통해 내가 결정한 일에 대해 주도적으로 일한다는 생각을 가지길 원합니다.

  하지만 우리나라의 많은 대기업은 오너회사이고 이런 문화는 보통 Start-Up에서 유효합니다.

안녕하세요

코로나 때문에 경제도 안좋아 취업도 힘든데 현대차그룹에이어 LG그룹도 대졸공채전형을 폐지하였습니다.

단일 대규모 공채보다는 각 부서마다 필요 인력을 수시채용을 하는 방향으로 나아간다고 합니다,

1. 취업 경쟁력은 스펙에서 포트폴리오로 이동중

대규모 공채에서 수시채용 변화의 핵심은

"이제 우리가 원하는 프로젝트 경험, 개발을 해봤던 인력을 찾겠다" 입니다.

대규모 공채는 가능성 있는 "사람을 뽑고 -> 필요한 곳에 배분한다." 라는 개념이었습니다.

자신이 수행한 포트폴리오가 좋은 스펙을 될 수 있지만 킬러컨텐츠는 될 수 없었습니다.

그러다보니 경쟁력이라면 자소서/대학/학점/영어/자격증/코딩시험 등으로 공통화되었고

막상 대기업에 입사하더라도 자신이 원하는 업무를 할 수 있을지도 미지수 였습니다.

하지만

수시채용으로 패러다임이 변화되며

이제는 경험기반의 포트폴리오가 취업시장의 핵심으로 떠오르게 되었습니다.

학부 때부터 자신이 관심이 있는 기술을 꾸준히 공부하고 개발해보며 포트폴리오를 작성하고,

관심 업무의 채용 공고가 나왔을 때 지원해야 경쟁력을 가질 수 있습니다.

이렇게 입사하는 지원자들의 가장 큰 특징은 자기계발이 기본 습관화된 인재입니다.

그렇다면 이제는 경력자들도 시장경쟁력을 갖추려면 조금은 달라져야 합니다.

2. IT경력자도 포트폴리오 관리가 필요하다.

결론부터 말씀드리면 IT경력자도 자신만의 포트폴리오가 필요하다입니다.

경력자의 포트폴리오를 먼저 생각해봅시다.

보통은 자신이 커리어에서 수행해 온 업무를 PPT, 블로그, github 등을 통해 정리해놓는 경우가 많습니다.

이제까지는 그래도 좋았습니다.

대규모 공채에서는 포트폴리오보다는 스펙이라는 잠재역량이 중요한 팩터였기에

어떻게보면 채용하는 인재가 "관심있는 분야의 능동성"은 조금 떨어졌기 때문입니다.

아주 약간의 사람들은 이전에도 했지만 대부분은 하지 않았습니다.

하지만 이제는 좀 달라져야합니다.

이제부터 사회에 들어오는 고급인재들은 기본 + 자신의 관심 기술에 대한 공부가 습관화된 인재들 입니다.

그에 대응하려면 경력직도 조금 더 능동적이고 조금 더 깊이있는 포트폴리오가 필요합니다.

  1. 자신의 업무와 관련된 신기술의 분석 및 정리

  2. 자신의 업무분야를 발전 및 고도화 시킬 수 있는 고민의 흔적들

  3. 업무 외에도 자신이 관심있는 기술들의 Toy Project

저는 위 세 개 정도는 경력자의 경쟁력을 위한 필수 포트폴리오 요소라고 생각합니다.

그렇지 않으면 수시채용이 인원들이 경력직화되는 3~5년 이후 시점에는

많은 선배 경력직분들이 시장 경쟁력을 잃어버리게 될 수도 있습니다.

열심히 신기술에 대해 공부하고

현재 자신의 업무에 대한 발전 고민을 꾸준히 해서

앞으로도 경쟁력있는 경력자가 되어야겠습니다.

안녕하세요

카카오 가상자산지갑 Clip이 대체불가능한토큰(NFT) 기술을 활용한 ‘카드’ 기능을 추가하는 등

블록체인 업계는 NFT를 통해 블록체인 산업 활성화를 추진하고 있습니다.

블록체인 활성화 기반 기술인 NFT에 대해서 이해 기반으로 정리해봅니다.

1. NFT(Non-Fungible Token) 개념

- 각각의 토큰이 각각의 고유한 가치를 지니고 있어 토큰 간 대체하는 것이 불가능한 암호화폐
- 게임 아이템, 쿠폰, 미술품 소유 권한티켓, 부동산, 소득권, 크립토키디, 쿠폰 등에 사용

2. 게임 산업을 통해 본 NFT(Non-Fungible Token) 기대효과

NFT는 블록체인으로 인한 디지털자산 소유권 뿐만 아니라

디지털 자산 컨텐츠를 통한 애프터마켓(?)이 생길 수 있다는 기대효과가 존재합니다.

NFT는 쿠폰, 카드 등의 여러 서비스가 있으나 게임산업을 기반으로 생각해보면 이해가 빠르게 됩니다.

AS-IS 게임산업은 게임 서비스가 종료되면 소유 아이템 등에 대한 데이터를 일절 이용할 수 없습니다.

하지만

TO-BE NFT 기반 게임산업은 아이템 등의 디지털 자산 소유권한이 사용자에게 있기에

게임 서비스가 종료되어도 캐릭터 및 아이템 등의 데이터를 영속적으로 이용할 수 있으며

이 영속적인 데이터 가치를 기준으로 새로운 플랫폼 등이 만들어져 신규 가치를 생성할 수 있습니다.

처음에 이 말을 이해하기 어려웠습니다.

게임 서비스가 종료되었을 때 캐릭터나 아이템 데이터 등이 존재하는 것이 무슨 의미가 있는 것이지..?

디지털 자산이 플랫폼과 독립적이어도 그 플래폼에 종속될 때 가치를 지닐텐데..

하지만 이 기대효과는 몇몇 의미있는 블로그 및 해시넷 등을 보면서 이해가 되게 되었습니다.

예를들면

NCSoft가 NFT기반으로 리니지 서비스를 제공하다 서버를 종료한다고 해도

  1) 리니지의 캐릭터 및 아이템 컨텐츠는 NFT를 통해 사용자가 소유하고 있고

  2) 사용자가 소유한 리니지 컨텐츠가 개별적인 가치를 꾸준히 지니며

  3) 그러한 가치를 기반으로 생성된 신규 플랫폼에서 자유롭게 사용할 수 있기에

결론적으로 컨텐츠 중심의 산업발전을 유도하며, 지속적인 가치창출이 가능합니다.

이 부분은 완연히 마이데이터의 정신과 맞닿아있음 알 수 있습니다.

3. NFT(Non-Fungible Token)가 성공하려면?!

 1) 기업의 오픈생태계 전략 필요

   NFT기반의 컨텐츠 활성화는 기업입장에서 단기적으로 자사 서비스 주도권을 약화시키는 것처럼 보입니다.

   게임을 예로들면 모든 게임 내 소유권이 게임사에서 사용자에게 넘어가며, 게임사만이 독점적으로 할 수 있었던

   게임 컨텐츠 서비스를 NFT를 이용해 다른 회사들도 할 수 있기 때문입니다.

   하지만 최근 트렌드는 마이데이터 산업을 보면 아시다시피 개방과 협력을 통한 가치창출입니다.

   게임계 뿐만 아니라 NFT 도입을 진행 중인 금융계 등도 중앙집중화된 현 전략을

   오픈생태계 전략으로 전환하여 컨텐츠 기반의 신규 가치사슬을 생성해야 합니다.

   오히려 이 방향이 장기적으로 자사 서비스의 영속성있는 신규 가치창출을 일으킬 것입니다.

 2) NFT관련 규제 법/제도 보완

   일반적인 SNS플랫폼(카카오) 등에서의 NFT 카드 도입 등은 원활히 추진 중이지만

   NFT 게임에서의 아이템 거래는 게임 내 아이템을 Eth화폐로 변환할 수 있으므로

   사행성 측면의 규제로 인해 도입이 지지부진합니다.

   하지만 게임업계 법/제도 측면에서의 "사행성"이라는 관점은 시각을 바꾸어야 합니다.

   사용자의 시간과 금전을 투자하여 생성한 NFT 자산을 자유롭게 외부에서 현금과 하는 것은

   산업적 측면에서 컨텐츠 Lock-In효과 및 신규 가치창출이 가능하게 하며

   개인 자산이라는 측면에서도 교환/환금을 억제하는 제도는 보완해야 합니다.

3) 블록체인 인프라의 성능발전 및 대중화

    퍼블릭 블록체인의 합의 성능은 아직 대중화되기에는 한계가 존재합니다.
    성능해결을 위해 Side Chain 등의 기술을 사용하지만,
    중앙집중화된 시스템에 비해서는 게임에서의 속도가 느리기 때문입니다.
    이런 부분은 복잡합 게임 시스템을 실시간으로 지원하는데 어려움을 겪게합니다.
    업계는 성능문제 해결을 위해 Side-Chain기반 기술인 이더리움 플라즈마 등을 개발중입니다.
   

    그리고
    아직 NFT라는 기술기반의 서비스가 대중들에게 어색하고 수용성이 부족합니다.
    이 부분은 마이데이터 관점에서의 NFT 홍보를 통해 대중화를 시켜야 할 것입니다.

   참조

   바이낸스 아카데미 : https://academy.binance.com/ko/blockchain/blockchain-use-cases-gaming

  해시넷 :   http://wiki.hash.kr/index.php/%EB%8C%80%EC%B2%B4%EB%B6%88%EA%B0%80%ED%86%A0%ED%81%B0

안녕하세요

구글에서 제공해주는 Colab(Colaboratory)을 이용해 MNIST코딩을 해보는 중

TensorFlow 버전 별 MNIST import 방식이 다른 듯 하여 포스팅해놓습니다.

결론적으로

TensorFlow 2.0 버전의 튜토리얼이 자세히 나와있어 2.0 버전으로 공부하는 것이 괜찮을 것 같습니다.

1. Tensorflow 2.x 에서 Tensorflow 1.x 방식으로 MNIST import 오류

TensorFlow 1.x 에서는 아래 패키지를 import하게 되어있습니다.

  -> from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

제가 산 책이 Tensorflow 1.x 버전이었는데 Colab TensorFlow가 2.2 버전 이었기에 아래와 같이 오류가 발생했습니다.

github issue를 검색해보니 2.x버전부터는 아래 MNIST 예제 패키지를 제공하지 않는 것 같습니다.

Github issue 의견들

출처 : https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/34083

2. MNIST 데이터 import 오류 해결

  1) TensorFlow 2.x 버전으로 설치한 뒤 tf.keras.datasets.mnist의 사용

      구글에서 제공하는 TensorFlow 2.0를 보면 tf.keras.datasets.mnist를 사용해 MNIST 데이터셋을 import합니다.

      아래 참조 튜토리얼 가이드대로 학습하면 됩니다.

참조 : https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner?hl=ko

  2) TensorFlow 1.x 버전으로 다운그레이드 한 뒤 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import 사용

      Tensorflow 1.x 버전으로 다운그레이드 한 뒤

      from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data를 통해 데이터셋을 import합니다.

      많은 책 및 블로그가 현재도 1.x 버전 기준으로 설명하고 있기에 간단하게 실습하기는 더 편한 것 같습니다.

  3) Local에 MNIST 데이터셋을 저장하여 import 사용

       버전과 관련 없이 Local폴더에 MNIST Dataset을 저장하여 활용합니다.

금융IT 직원으로서 개인 디지털 역량 발전 측면에서 고민하고 있는 부분을 적어봅니다.

아래 3가지는 어떻게 보면 보수적인 금융문화의 결과물이 아닐지 생각합니다.

추후 시니어가 되었을 때 Insight를 보여줄 수 있는 사람이 되기 위해 열심히 공부해야겠습니다.

1. 신기술 스터디의 부재 및 무관심

 개인차원에서 신기술에 대해 스터디를 결성하거나, 회사차원에서 기술지원 사내 모임을 지원하는 부분이 적습니다.

 회사 내 스터디모임이 존재해 현 사내 금융 아키텍처 및 데이터 기반으로 유행하는 기술Stack을 적용해

 Toy Project를 진행한다든지하는 역량 발전과 관련된 모임을 해보고 싶은데 많은 관심들이 없는 게 안타깝습니다.

 이건 개인과 조직 모두의 문제인데 아무래도 IT자체도 보수적인 분야라 그런 부분이 한 몫하는 것 같습니다.

2. 도메인 기반의 IT가 최고

 금융 IT는 신기술 기반의 카카오, 네이버 및 여러 스타트업과는 다르게 도메인 지식 기반 IT입니다.

 수신, 여신, 회계 등 업무를 더 잘 알아야 인정받는 IT라고 할까요..?

 그런데 이게 참.. 아이러니 한 것이 있습니다.

 도메인 기반의 IT이다보니 업무를 잘 이해해서 소스로 그것을 빈틈없이 구현되는 것만이 최고이고

 정작 IT전반을 둘러싸고 있는 거대한 변화 흐름엔(ex. Cloud Native, DevOps) 많이 무지합니다.

 결국엔 금융IT 아키텍처도 대세로 흐를 건데 말이죠.

 오히려 이제는 도메인의 이해는 기본이고 여기에 최신 기술에 대한 고민을 더하는 논의가 활발히 되어야 합니다.

3. 훌륭한 멘토가 많이 없다

 IT업계를 보게되면 신기하게도 기술기반의 IT업계 사람들은 자신들의 업무 뿐만 아니라

 Side Project를 통해서도 신기술을 습득하고 개발력을 높이는 것을 당연하게 생각하고 노력합니다.

 그런데 부끄럽게도 금융업에 있는 IT직원들은 많이들 그렇게 노력을 안하고 있는 것 같아요.(제 기준에서는)

 물론 금융IT에 추가적인 기술Stack이 필요하지 않은 부분이 가장 크겠지만요.

 개인적인 생각으로는 업계 진입의 높은 허들을 동반한 현직자들의 안일한 자기계발의 결과일 것입니다.

 사실 금융IT에는 디지털시대에 우리가 나아가야할 Insight에 대해 깊이있는 애기를 주고 받을 수 있는 사람이 거의 없습니다.

 이 부분은 정말 카카오나 네이버같은 회사와 비교되는 바입니다.

 카카오뱅크/페이나 네이버페이가 UX가 좋고 기술적으로 안정되는 것은 다른 이유가 아닐 것 입니다.

안녕하세요

디지털 시대에 변화된 금융IT 아키텍처의 변화에 대해 적어보려 합니다.

아래는 개인적으로 업무를 하며 느낀 기반으로 작성했습니다.

[디지털 시대 이전]

금융IT의 꽃은 뭐니뭐니해도 계정계입니다.

 1) 여신/수신 등 금융 비즈니스의 필수업무 개발/운영을 수행하며
 2) 도메인 기반IT이기 때문에 업무진입장벽도 높습니다.

 3) 데이터를 생성/처리하는 업무를 담당하여 기간계/처리계라고도 불립니다.

대부분의 금융회사는 계정계가 핵심이자 갑이며 나머지 시스템은 을의 입장을 가지고 있습니다.

하지만

최근 AI, BigData의 발전으로 데이터 분석/활용이 중요해짐으로써 금융IT의 핵심 비중의 변화가 생기고 있습니다.

[디지털 시대 이후]

최근 금융IT의 화두라 하면 당연 Data Lake/BigData 기반 AI Modeling을 통한 비즈니스 전략 수립입니다.

금융 IT의 핵심인 계정계는 원래 그런 것, 당연한 것으로 오히려 고리타분한(?) 업무로 인식이 변화됨을 느낍니다.

서비스만 개발하는 비용을 줄이는 대상으로 전락당했다고나 할까요?

디지털 시대 이후에는 고객에게 개인화된 서비스를 제공하는 비즈니스가 핵심이기에 금융권에서도

그것을 가능하게 하는 빅데이터 분석 및 AI Modeling 기술에 관심을 두고 투자를 늘리고 있습니다.

[디지털 시대, 계정계과 AI와의 협업은 필수]

금융권에는 아직 계정계과 AI를 담당하는 조직 간에는 Silo가 존재합니다.

많은 금융사가 CFT(Cross-Functional Team)을 유기적으로 만들지 않았기 때문입니다.

(AI는 AI, BigData는 BigData, 계정계는 계정계로 판단하는 폐해입니다.)

조직 간 Silo로 발생할 수 있는 문제는 아래와 같습니다.

 1) AI 담당자 입장에서는 계정계 업무를 이해하지 못하면 Data를 명확히 사용할 수 없습니다.

 2) 계정계 담당자 입장에서는 AI 조직의 요청사항이 업무/Data를 이해하고 요청하는 것인지 의심스럽습니다.

하지만 우리는 조직 간 협업을 통해 우리는 아래와 같은 시너지를 낼 수 있습니다.

 1) AI 담당자 입장에서는 Data의 명확한 이해 기반으로 AI Modeling을 할 수 있다.

 2) 계정계 담당자 입장에서는 AI조직에서 추가/수정 해달라는 데이터에 대해 이해기반으로 데이터를 생성해준다.

데이터를 생성하는 계정계와 그것을 분석/활용하는 정보계/AI 등의 협업이 원활히 된다면

Fintech시대에 다양한 서비스를 제시해줄 수 있는 금융IT로 발전할 것입니다.