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실수가 반복되면 더 이상 실수가 아니다. 그렇다고 한 번의 실수는 괜찮은가? 그것도 아니다. 단 한 번의 실수가 모든 것을 뒤 바꾸는 경우가 허다하다. 이를 테면 입사 면접에서 사소한 또는 황당한 실수가 그렇다. 아마존이 ‘아마존 채용 면접에서 절대 하지 말아야 할 6가지’를 통해 공개했다. 그만큼 이런 ‘실수’가 많다는 얘기다.

아마존 마케팅 관리자인 브리트니 번치는 아마존의 채용 담당자 6명을 직접 인터뷰해 작성한 ‘아마존 입사 지원자를 위한 면접 가이드’를 발표했다. 아마존 입사를 위해 면접을 진행하면서 지원자들이 흔히 하는 실수 또는 잘못에 대한 사례다. 하지만 적용 범위를 아마존으로 한정하지 않아도 모든 구직자가 염두에 두어야 할 중요한 내용이다.

첫째, 지각하지 말라. 수 백 수 천 번 강조해도 전혀 이상하지 않은 기본 중의 기본이다. 면접 시간에 늦게 도착하는 지각은 절대 하지 말아야 할 실수다. 만약 약속 시간에 도착할 수 있을지 장담할 수 없는 상황이라면 채용 담당자에게 가능한 빨리 지각하는 이유를 알려야 한다. 솔직하고 정확하게 상황을 설명해야 한다.

 

흔히들 지각이라고 하면 정해진 장소에 직접 가야 하는 오프라인 면접만 생각하는 데, 온라인으로 진행하는 화상 면접도 다르지 않다. 인터넷 연결 문제나 화상 면접에 사용하는 온라인 회의 도구를 미리 설치하고 준비를 마쳐야 한다. 네트워크 연결 상태를 미리 점검하고, 화상 회의 프로그램을 미리 설치하고 사용법을 익혀야 한다. 참고로 아마존은 ‘아마존 차임(Amaaon Chime)’을 활용해 온라인 면접을 진행한다.

둘째, 현재 고용주에 대한 부정적인 언행을 하지 않는다. 현재 다니고 있거나 또는 이전에 다녔던 회사의 대표나 상사에 대한 험담을 하지 말라는 의미다. 이전 직장을 그만둔 부정적인 상황이나 이유를 자세하고 장황하게 설명하는 것은 누구에게도 도움이 되지 않는다.

면접관이 알고 싶은 것은 ‘퇴사의 이유’가 아니라 지원자의 ‘업무 능력’이다. 아마존은 채용 관리자가 묻는 질문에 지원자가 정직하고 정확한 답변을 해 주기를 원한다. 과거에 직면했던 상황이나 어려움을 극복한 방법, 직무 범위, 측정된 영향력(measured impact), 고객을 대신해 어떤 서비스를 제공했는지 등 다른 측면에 더 초점을 맞춰 답변해야 한다.

 

셋째, 준비되지 않은 모습을 보이지 마라. 자신이 지원한 업무 또는 직무에 대해 정확하게 이해하고, 이를 위해 자신이 보유한 능력과 경력을 충분하게 설명할 수 있도록 준비해야 한다. 준비 없이 임하는 면접은 면접관의 질문을 제대로 이해할 수 없는 것은 물론이고, 자신이 지원한 역할에 대해 이해하지 못해 제대로 답변하지 못할 수 있다.

아마존은 “준비 부족은 사람마다 다르게 나타나며 면접 과정 전반에 걸쳐 다양한 방식으로 나타날 수 있다. 간혹 지원자가 면접에 선발될 확률을 높이기 위해 여러 직무에 지원하지만, 직무가 비슷해 보이지만 실제로는 매우 다르기 때문에 혼란을 겪고 제대로 준비하지 못하는 경우가 종종 있다”고 밝혔다.

아마존은 입사 지원자가 지원 절차를 이해하고, 전화 및 원격 면접을 준비하며, 아마존의 문화에 대해 배울 수 있도록 웹사이트(amazon.jobs)에서 여러 가이드를 제공하고 있다. 아마존의 채용 담당자는 지원자가 이러한 리소스를 활용할 것을 권장하고, 그래도 도움이 더 필요하다면 아마존 채용 지원팀에 문의할 수 있다.

 

넷째, 모호하거나 관련 없는 답변을 하지 말라. 동문서답, 횡설수설, 중언부언을 하지 말라는 뜻이다. 면접에 참여한 지원자들은 너무 긴장한 나머지 중요한 내용에 답변을 못하고 얼어붙거나, 우왕좌왕하면서 필요 없는 내용을 횡설수설하는 경우가 종종 있다. 즉, 모든 질문에 대한 답변은 간결하고 깔끔하게 한다.

아마존은 행동 기반 면접인 STAR(Situation, Task, Action, Results)를 통해 지원자 면접을 진행한다. 업무 처리 경험을 상황, 과제, 행동, 결과라는 과정을 통해 설명함으로써, 성공 또는 실패 사례와 이를 통해 성장한 방식을 간결하고 효율적으로 보여주는 것이다. 이는 아마존뿐만 아니라 다른 입사 면접에서도 지원자가 활용하면 좋은 방법이다.

다섯째, 차별적인 답변이나 질문을 하지 말라. 인종, 피부색, 종교, 국적, 나이, 성별, 장애 등 특정 요소나 집단에 대한 고정관념, 편견, 차별적 언어는 절대 피해야 한다. 욕설, 은어, 비속어 등 부적절한 단어를 사용하지 말아야 하는 것은 물론이고 편협하거나 편견을 가진 생각을 표현하는 것은 절대금물이다.

 

여섯째, 업무 관련 기밀 정보를 말하지 말라. 면접 과정에서 자신의 능력과 경력을 부각하려, 과거에 수행했거나 현재 진행 중에 업무에 대해 설명해야 할 경우가 있다. 하지만 이 경우 공개되었거나 공개해도 무방한 범위로 제한해야 한다. 아직 출시되지 않는 프로젝트나 고객과 진행 중인 계약 내용 등 업무상 중요한 기밀을 발설하는 것은 곤란하다.

이전에 근무했거나 현재 일하고 있는 직장에서의 기업 기밀을 아마존 면접에 와서 발설하지 말라는 얘기다. 재무 현황, 제품 개발, 기술 사항 등 업무상 비밀을 잘 지키는 것은 아마존이 요구하는 ‘정직성을 갖춘 리더십 원칙’에 꼭 필요한 항목 중에 하나다. 바꾸어 말하면 면접이나 입사 과정에서 이런 정보를 요구하는 기업이라면 지원자가 피해야 한다는 의미가 된다.

 

 

 

https://www.aboutamazon.com/news/workplace/amazon-job-interview-mistakes

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체온이 섭씨 0.5도 내려가면
면역력은 35%나 낮아진다고 한다.
체온이 저하되면서 효소의 활성도가 약해지기
때문이다. 최근 연구에 따르면 암세포는 체온이
섭씨 35도일 때 가장 활성화된다고 한다. 평균 체온
섭씨 35도인 저체온의 사람들이 젊은 여성을 중심으로
늘어나고 있다. 체온이 낮으면 병에 걸리기 쉬울 뿐
아니라 노화가 진행되는 속도도 빨라진다는
사실을 명심해야 한다.


- 신야 히로미의《불로장생 탑 시크릿 Top secret》중에서 -


* 체온은 우리 몸의 나침판입니다.
평균 체온 36.5도에서 1도만 높아도 코로나 검사를
받아야 하고, 1도만 낮아도 암 검사를 받아야 합니다.
단지 여성만의 문제는 아닙니다. 몸이 차가운 사람들이
많아지고 있습니다. 첫 증상은 손발이 차가워지는 것이고,
다음은 배, 특히 아랫배와 하체 쪽이 얼음장처럼 차가워
소화불량, 변비 등 만병의 원인이 되고 있습니다.
정상 체온을 유지하는 방법은 간단합니다.
적당한 운동, 특히 유산소 운동을
꾸준히 하는 것입니다.

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https://frontender-ua.medium.com/frontend-weekly-digest-382-23-29-september-2024-0bbcff95cde9

 

 
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인공지능이
인간을 넘어설지에 대하여
많은 논의가 진행되고 있습니다.
인공지능은 데이터를 바탕으로 지식을 추출하고
미래를 예측합니다. 반면에 인간은 창의적인 사고로
인류가 경험하지 못한 상황에서도 적절한 판단이 가능할
것입니다. 이러한 면에서 인공지능은 인간을 넘어서기
어려워 보입니다. 단, 데이터는 감정이 없습니다. 모든
상황에서 객관적인 평가를 할 수 있습니다. 반대로
인간은 감정에 치우치며 종종 일을 그르치곤
합니다. 인공지능과 공존하기 위해서
인간에게 필요한 것이 무엇인지
생각하게 됩니다.


- 김용대의 《데이터 과학자의 사고법》 중에서 -


* 시대가 변하고 있습니다.
이전과는 전혀 다른 세상이 열리고 있습니다.
인류가 경험하지 못했던, 한 번도 걸어보지 않은 길을
가고 있습니다. 인공지능이 사람 일을 대신하고 있고,
모든 것은 데이터로 남아 스스로 공부하며 진화하고
있습니다. 그러나 인공지능에는 온기가 없습니다.
사랑과 감사, 따뜻한 감성, 영적 정서적 교감이
없습니다. 인공지능은 인간이 사용하는
도구일 뿐 사람은 사람과
더불어야 삽니다.

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과대 포장된 기술에 지쳤는가? 혁신과 위험 관리의 균형을 맞추고, 흔히 빠지는 함정을 피하고, 최신 기술을 전략적 도입하기 위한 단계별 원칙을 정리했다.


기술 업계에서 일하는 큰 장점 중 하나는 업계를 뒤흔드는 놀라운 발전들이다. 예를 들면 지금까지는 다음과 같은 것들이 있었다:

• 개인용 컴퓨터
• 인터넷
• 클라우드
• 블록체인
• 사물인터넷(IoT)
• 생성형 AI(genAI)

하지만 기술 업계에서 종사하면서 따르는 단점 역시 업계를 뒤흔드는 놀라운 발전들이다. 왜 그럴까?

• 과대 광고가 현실을 빠르게 넘어선다.
• 그것이 무엇이든 간에 인간의 일자리를 빼앗곤 한다.
• 앞으로도 안전할 수 있는 방법이 없다.
• 이를 먼저 활용하기 위한 경쟁이 치열하다.
• 신기술의 정체와 실제 기능성을 누구도 알지 못하기 때문에 단기간에 전문가가 되어야 한다.

즉 조직의 IT 리더는 해당 신흥 기술이 무엇이고 어떤 기능을 하는지 자세히 이해하고, 이 기술을 활용하여 조직을 개선하는 방법에 대한 실제적 사용 사례를 파악해야 한다.

기존의 비즈니스 방식에 중대한 변화를 일으킴으로써 업계에 큰 충격을 줄 잠재력을 가진 첨단 기술들이 있다. 이에 대한 기업들의 일반적인 반응은 해당 기술이 무엇인지, 어떤 기능을 하는지, 비즈니스에 어떤 이점이 있는지, 어떻게 안전하고 안전하게 배포할 수 있는지 파악할 수 있을 때까지 사용을 금지하는 것이다.

하지만 그게 현명한 방법일까? 기업 고유의 비즈니스를 알지 못하는 외부의 사람과 조직이 활용법을 알아내서 서비스를 판매할 때까지 기다리는 것이 정말 이득일까? 새로운 기술에 먼저 정통해진 외부 다른 사람들로부터 기업이 충분한 수혜를 거둘 수 있을까?

안타깝게도 대부분의 기업에서 보이는 현실적 대답은 ‘그렇다’이다.

혁신이 SEC 10K에 제출한 전략 선언문의 글머리 기호에 불과한 일부 기업을 위해, 미지의 신흥 영역에 확실하게 대처할 수 있도록 하는 접근법을 정리했다.


The safest technology adoption path versus the danger zone.
Jim Wilt

먼저 이 경우에 작용하는 두 가지 주요 요인이 있음을 기억할 필요가 있다.

기술은 성숙과 숨가쁜 변화를 반복한다.
기업 인력의 역량은 신기술을 습득하면서 성숙해간다.
이 두 가지 요소를 겸손하게 존중하는 것이 중요하다. 그럼 시작해 보겠다.

하지만 일단 감안해야 할 위험 영역
초기에 피해야 할 것들.

비즈니스 사용 사례를 명확히 제시하기. 왜 그럴까? 여기서 피해야 할 두 가지 함정이 있다:

• 새로운 기술의 한계를 아직 모른다.
• 기술의 당초 의도와 동떨어진 과장된 약속을 할 위험성이 있다.

고객/구성원에게 기술을 너무 일찍 노출하기. 왜 그럴까? 몇몇 실수의 여지가 있다.

• 기술 자체 또는 기술의 오용이 대중의 평판을 손상시킬 수 있다.
• 유의할 만한 가치가 없는 기술 과대광고에 휘말릴 위험이 있다.

새로운 기술을 비슷한 영역을 담당하는 팀에 맡기기. 왜 그럴까? 몇 가지 이유가 있다:

• 기술의 특성이 기존 경험과 정반대일 수 있다(많은 조직이 IaaS에 초점을 맞추느라 클라우드 네이티브의 가치를 놓쳤다. 생성형 AI는 기본적으로 기존 예측 AI와 크게 다르다).
• 한 가지 패러다임에 기득권을 가진 팀은 종종 새로운 기술을 위협으로 간주한다.

단일 공급업체/플랫폼 제휴를 구독하기. 왜 그럴까? 신흥 기술 분야의 경우 리더가 끊임없이 바뀐다:

• 초기에는 여러 공급업체가 서로서로를 추월할 것이며, 어떤 업체는 살아남지 못한다.
• 초기 릴리스에서는 API나 계약, 페이로드 등이 정기적으로 변경된다. (예: 오픈AI 2에서 3으로, 다시 4로 이동할 때 상당한 API 변경이 있었다.) 버전 종속을 초래할 수 있다.

이러한 여러 함정에 자주 빠지면 조직이 포기하고 시도를 멈추는 끔찍한 결과로 이어지기도 한다. ‘시도해봤지만 효과가 없었다’는 표현은 안이한 인식을 드러낼 뿐이다. 최첨단 기술의 채택은 현재 상태가 아니라 그 잠재력을 감안하는 행위이기 때문이다.

현명하면서도 안전한 접근 방식
갈의 법칙(Gall’s La)이 유용하다. “작동하는 복잡한 시스템은 항상 작동하는 단순한 시스템에서 진화한 것이다”라는 법칙이다. 작게 시작하라. 간단하게 시작하라. 그리고 진화하라.

학습 단계
두 가지 핵심 기반이 필요하다:

미션 크리티컬하지 않은 워크로드 및 (공용) 데이터
내부/비공개(폐쇄형) 노출
이들 기반은 기업 정보나 시스템이 위험에 노출되지 않도록 해준다.

성공을 향해 노력할 열정적인 소규모 가상 팀을 구성한다. 이 팀의 역할은 새로운 기술이 조직에 도움되는 방법을 탐색하는 것이다.

• 설령 완전히 실패하더라도 억지로 움직인 사람들이 아닌, 성공을 위해 열심히 노력한 사람들로부터 관련 지식을 확보할 수 있다.
• 팀에게 권한을 부여해 기술을 마음껏 활용할 수 있도록 하라.
• 여러 버전과 공급업체의 기술을 사용해 본다. 까다로운 조언처럼 들릴 수 있겠지만, 예상보다 훨씬 쉬울 것이다. 어떤 기술을 언제 사용해야 하는지 깨닫는 경험이 될 수도 있다.

미션 크리티컬하지 않고 내부 전용이기 때문에 일단은 제한을 설정할 필요가 없다. 제한은 나중에 적용하면 된다.

사용/활용 목적에 따라 기술을 배우고 적용한다. 모든 영광을 만끽하라(논다는 것은 최고의 학습 형태 중 하나다). 이를 통해 팀은 기술이 제공하는 ‘좋은 점’을 진정으로 파악할 수 있게 된다.

이제 한계에 도전한다. 기술의 작동 한계를 벗어났을 때 어떻게 실패하는지 파악한다. 가능한 한 많은 실패 시나리오를 확인해 실패와 관련된 파급 효과를 실제로 파악한다.

연습을 통해 새로운 기술이 공개 데이터에 미치는 보안 영향을 파악하고 해당 기술이 제공하는 보호 기능을 테스트한다. 공개 데이터에 대한 보호 조치를 위반해 볼 수도 있다.

비용, 성능, 품질을 늘 모니터링한다.

이 단계가 끝나면 해당 기술이 할 수 있는 일과 할 수 없는 일, 그리고 현재 상태에서의 보안 경계를 확실히 이해하게 될 것이다. 비즈니스 사례와 관련하여 약간의 토론을 진행할 수 있지만, 그 길을 본격적으로 밟기에는 다소 이르다.

성장 단계
이 시점에서 가상 팀은 기본을 넘어섰다. 이제 실험을 본격화할 단계다.

미션 크리티컬 워크로드 및 (비공개) 데이터
내부/비공개(폐쇄형)의 노출
실제 데이터와 시스템을 사용하기에 이제부터는 모든 단계에서 보안 정책 및 관행에 큰 주의를 기울여야 한다(이제 놀이 시간은 끝났다).

측정 가능한 명시적 결과를 산출하기 쉬운 내부 효율성 향상과 최적화에 집중한다. 비즈니스 사용 사례에 대해서는 (아직) 걱정할 필요 없다. 내부 사용 사례를 통해서도 팀은 긍정적인 영향을 충분히 확인할 수 있다. 예를 들어, 처음에는 생성형 AI는 초기 콘텐츠 생성을 위해 등장했지만, 일부 얼리어답터들이 코드 생성에 이를 활용하면서 개발 품질과 시간을 개선할 수 있음을 확인했다.

재사용성이 아닌 교체가능성. 이상하게 들릴 수 있겠다. 하지만 언제든 대체할 수 있도록 코드를 설계하고 작성하는 것이 중요하다. 신기술은 안정화 단계에 이르지 못했기에 코드를 즉시 변경해야 할 수 있다.

• 기술 영역의 API 및 계약 변경에 쉽게 대응할 수 있게 한다. 인터페이스와 통합에 대한 주요 변경 사항을 쉽게 수용할 수 있도록 솔루션을 설계하면 기술 변화로 인한 피해를 막을 수 있다.
• 기술 공급업체/플랫폼을 전환할 수 있어야 한다. 성숙 과정에서 쓸모가 사라질 수 있기에 다양한 기술에 익숙해져야 할 필요성을 강조해야 한다. 또한 각 기술 플랫폼의 활용성과 비용효율성이 높은 시기를 파악해야 한다.

성숙에 따른 보안성 확보. 새로운 기술과 팀의 역량이 모두 성숙해지고 새로운 모범 사례가 발전함에 따라 활용을 늘린다. 예를 들어, 생성형 Al 학습 단계에서 공개 데이터를 검색 증강 생성(RAG) 에 업로드하여 맞춤화를 실험했을 수 있다. 이제 팀이 성장 단계에 있으므로 플랫폼에 데이터를 업로드하지 않는 에이전틱 RAG를 구축하는 것이 더 안전한 접근 방식일 수 있다.

고비용 접근 방식이 필요한 경우와 저비용 접근 방식이 허용되는 경우를 파악한다. 이러한 지식을 아키텍처와 설계에 활용한다.

배치 단계
가상 팀은 새로운 신기술로 높은 수준의 성과를 달성했을 것이다. 이제 더 나아갈 준비가 됐다:

미션 크리티컬 워크로드 및 (비공개) 데이터
외부/공개(개방형) 노출
기술과 역량이 모두 안정화되고 있으므로 자신 있게 이 작업을 수행할 수 있다. 이제 아키텍처 패턴과 모범 사례를 공개하고 현명한 도입을 장려할 시점이다.

고객 가치 흐름에 직접적인 영향을 미치는 의미 있는 비즈니스 사용 사례를 파악하고 소개한다. 거듭 강조한다: 작게 시작하라. 간단하게 시작하라. 그리고 진화하라.

새로운 기술이 조직의 나머지 부분에 가치를 더할 때 이를 공유하고 홍보함으로써 다양한 사용 사례를 발전시키는 데 집중한다. ‘새롭고 멋진 도구 신드롬’과 실제 적용 가치를 구분한다.

고객의 반응을 테스트한다. 새롭고 멋진 제품을 세상에 공유하기 전에 고객 포커스 그룹과 얼리어답터들을 대상으로 테스트해 본다. 이들의 피드백을 활용하여 사각지대를 파악하고 오해를 미리 완화한다.

그리고 항상 비용, 성능 및 품질을 모니터링한다.

잠깐, 더 있다…
패턴, 레퍼런스 아키텍처/구현 및 모범 사례의 99.999%는 지속적으로 진화해야 한다. 왜 그럴까?

• 아직은 기술이 너무 초기 단계이기에 고정짓기 어렵다.
• 플랫폼들이 앞으로도 발전함으로써 팀이 구축했던 많은 커스텀 및 통합 작업을 품어낼 것이다(앞서 언급한 재사용성이 아닌 교체가능성을 기억하도록 한다).
• 보안 분야가 지속적으로 변화할 것이기에 업데이트가 필요할 것이다.
• 더 탁월한 기능을 제공하는 솔루션도 등장할 것이다(예: 랭체인과 오토젠이 생성형 Al 분야에서 해낸 일을 떠올려보라).

새로운 첨단 기술을 받아들이는 리듬에 익숙해지면 할 말이 하나만 남는다:

기술 분야에 종사하면서 특히 보람 있는 일 중 하나는 업계를 뒤흔드는 놀라운 발전이다.

 

https://www.cio.com/article/3557977/%ea%b8%b0%ea%b3%a0-%ec%8b%a0%ea%b8%b0%ec%88%a0-%eb%8f%84%ec%9e%85%ec%9d%84-%ea%b3%a0%eb%af%bc%ed%95%98%eb%8a%94-it-%eb%a6%ac%eb%8d%94%eb%a5%bc-%ec%9c%84%ed%95%9c-%ec%95%88%eb%82%b4%ec%84%9c.html

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