별을
마시려면
좋은 글라스가
필요해!


- 김은령의《여기, 좋은 마음만 담기로 해》중에서 -

* 세상을 마시려면
내가 좋은 글라스가 되어야 합니다.
내가 좋은 글라스임을 알면
그대로 마셔도 됩니다.
그러면 내가 별이 됩니다.

기다림

때가 찰 때까지

쉬고 있는데도
쉬고 싶다는 생각이 들 때가 있다.
몸은 쉬고 있지만 정신은 온전히 쉬지 못할 때,
온갖 생각들로 머릿속이 복잡할 때면 머리의 전원
스위치를 내려버리고 싶은 마음이 간절하다. 전원
스위치를 끄는 방법을 하나 알고 있다. 그건
바로 목욕이다. 김이 모락모락 피어오르는
뜨뜻한 물에 몸을 푹 담그면 분주하던
머리도 생각을 멈추고 그제야
진정한 휴식이 찾아온다.


- 김겨울 외《영감의 공간》중에서 -


* 목욕은 그 자체가
휴식입니다. 쉬는 시간입니다.
몸을 깨끗이 씻는 행위이기도 하지만
베타파 상태의 긴장된 뇌파를 낮춰 알파파 상태로
바꾸는 역할도 합니다. 내가 무엇을 어찌해보려는 의도가
내려놓아집니다. 이때 비로소 내어맡김의 상태가 되고
지혜가 떠오릅니다. 쉬고 싶다는 생각이 들 때
잘 쉬어야 뇌파도 안정됩니다.

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https://www.edaily.co.kr/News/Read?newsId=03949126642271584

비상교육, 메가스터디 등 올 상반기 직원수 감소
학령인구 감소 속 비효율 사업 축소 영향
하반기 ADIT 지위 격하 여파에 구조조정 우려↑

[이데일리 김응태 기자] 교육업계가 인력 줄이기에 나섰다. 학령인구가 감소하는 가운데 교육 시장 및 정책 환경 변화로 기존 사업을 철수하면서 인력 감축에 나선 것으로 분석된다. 하반기에는 ‘인공지능 디지털교과서’(AIDT) 지위 격하 여파로 관련 사업을 영위했던 업체를 중심으로 인력 축소가 가시화할 것이란 전망이 나온다.

27일 금융감독원에 따르면 올해 상반기 비상교육(100220) 직원 수는 1070명으로 지난해 말(1099명) 대비 29명(2.6%) 감소했다. 비상교육의 직원 수는 올해를 기점으로 감소세로 전환했다. 지난 2022년 957명, 2023년 1074명, 2024년 1099명으로 꾸준히 증가하다가 올 상반기 1070명으로 줄었다.

메가스터디교육(215200)도 올해 상반기 기준 직원 수가 2133명을 기록해 전년 말(2168명) 대비 35명(1.6%) 줄었다. 메가스터디교육은 지난해부터 직원 수가 감소세로 돌아섰다. 지난 2022년 말 1996명에서 이듬해 2233명으로 큰 폭 증가했다가 2024년 말에는 2100명대로 다시 회귀했다.

지난 2022년 연말 대비 올해 상반기 직원 수를 비교하면 비정규직의 감소 흐름이 두드러졌다. 비상교육의 올해 상반기 기준 정규직 직원 수는 1005명으로 지난 2022년 말(880명) 대비 125명(14.2%) 증가한 반면, 같은 기간 비정규직 기간제근로자는 77명에서 65명으로 12명(15.6%) 줄었다.

메가스터디교육도 올해 상반기 정규직 직원 수가 1506명을 기록해 지난 2022년 말(1369명) 대비 137명(10.0%) 증가했다. 같은 기간 비정규직은 627명으로 동일했다.

교육업계가 인력 감축에 나선 것은 학령인구 감소에 따른 교육서비스 수요가 둔화하면서 비효율 사업을 중심으로 인력을 줄인 것으로 분석된다. 실제 교육부의 교육기본통계에 따르면 지난 2024년 유·초·중등 학생수는 568만4745명을 기록해 전년(578만3612명) 대비 약 10만명 줄었다.

회사별로 교육 시장 및 정책 환경이 변화하는 시점에 직원 수 감소 흐름이 짙어지는 양상이다. 비상교육은 올해 초중등 스마트 학습 ‘온리원’ 사업부를 축소하는 방향의 구조조정을 단행하면서 직원수가 고꾸라진 것으로 풀이된다. 메가스터디교육은 지난해 공무원 사업을 철수한 게 기점이 됐다. 메가스터디교육은 메가공무원의 임차권, 물적설비, 인허가권, 인적조직 등의 일체를 주식회사 넥스트스터디에 114억원에 양도했다.

올 하반기에는 AIDT 지위가 격하하면서 관련 사업을 영위했던 업체를 중심으로 인력 감소가 가시화할 것이란 전망이 나온다. 교육자료는 학교별로 자율적으로 사용 여부를 결정하는 구조여서 교과서 대비 사용률이 떨어질 수밖에 없기 때문이다.

교육업계 한 관계자는 “조직 개편이나 부서 통폐합이 내부적으로 이뤄지면서 AIDT 업무를 담당하던 직원이 줄어들고 있다”며 “사업 축소를 예상한 직원들이 이직하는 경향도 나타나고 있다”고 말했다.

 ./input/ 폴더 안에 있는 엑셀파일을 찾아서 데이터 있는 셀의 앞뒤 공백을 삭제

# pip install pandas openpyxl


"""
    ./input/ 폴더 안에 있는 엑셀파일을 찾아서 데이터 있는 셀의 앞뒤 공백을 삭제

"""

import pandas as pd
import os

# 엑셀 파일이 있는 폴더 경로
input_folder = "./input/"

# 공백이 제거된 파일을 저장할 폴더 (원본 폴더에 저장)
output_folder = "./output/"

# 출력 폴더가 없으면 생성
if not os.path.isdir(output_folder):
    os.makedirs(output_folder)

# input 폴더 내의 모든 파일 목록 가져오기
files = os.listdir(input_folder)

print(f"'{input_folder}' 폴더에서 엑셀 파일을 찾고 있습니다...")

# 파일 목록을 순회
for filename in files:
    # 파일 확장자가 .xlsx 또는 .xls인지 확인
    if filename.endswith(".xlsx") or filename.endswith(".xls"):
        print(f"\n파일 '{filename}' 처리 중...")
        
        # 전체 파일 경로 설정
        file_path = os.path.join(input_folder, filename)
        
        try:
            # 엑셀 파일을 데이터프레임으로 읽어오기
            # 모든 시트를 읽어오기 위해 sheet_name=None 옵션 사용
            #excel_data = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None) # 헤더 제외
            excel_data = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None, header=0, dtype=str) # 모든 데이터를 문자열로 읽기
            
            # 수정한 내용을 저장할 새로운 엑셀 파일 객체 생성
            output_filepath = os.path.join(output_folder, f"{os.path.splitext(filename)[0]}_cleaned{os.path.splitext(filename)[1]}")
            
            with pd.ExcelWriter(output_filepath, engine='openpyxl') as writer:
                # 각 시트(Sheet)를 순회하며 작업
                for sheet_name, df in excel_data.items():
                    print(f"  - 시트 '{sheet_name}' 공백 삭제 중...")
                    
                    # 문자열 타입의 열만 선택하여 공백 제거
                    for col in df.columns:
                        if df[col].dtype == 'object':
                            # .str.strip() 메서드로 앞뒤 공백 제거
                            #df[col] = df[col].astype(str).str.strip()                            
                            df[col] = df[col].fillna('').astype(str).str.strip() # NaN 값이 있을 때 오류 방지
                            print(df[col])
                    
                    # 수정된 데이터프레임을 새로운 엑셀 파일의 해당 시트에 저장
                    df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)
            
            print(f"'{filename}' 파일 처리가 완료되었습니다. '{output_filepath}'에 저장됨.")

        except Exception as e:
            print(f"  - 오류 발생: '{filename}' 파일을 처리할 수 없습니다. 오류: {e}")

print("\n모든 엑셀 파일 처리가 완료되었습니다.")