비전공자도 이해할 수 있는 AI 지식

비전공자도 이해할 수 있는 AI 지식 - 구글 검색부터 유튜브 추천, 파파고 번역과 내비게이션까지 일상을 움직이는 인공지능 이해하기 ㅣ 비전공자도 이해할 수 있는
박상길 지음, 정진호 그림 / 반니 / 2022년 3월

코로나 변이로 인해 연일 수십만명의 확진자가 발생하는 시국이지만, 많은 산업 영역에서 '포스트 코로나 시대'를 예견하고, 준비하는 모습들로 분주한 요즘입니다.

포스트 코로나 시대에는 IT서비스 및 플랫폼 중심 비대면 산업의 서비스 고도화 및 효율화를 위해 4차 산업혁명을 견인해온 AI, 빅데이터, 클라우드 등 소프트웨어 기반 기술이 거의 필수적으로 요구되고 있고, 디지털에 기반한 새로운 제품과 서비스를 제공하는 산업의 중요성이 점점 높아지고 있습니다.

'코로나 팬데믹'이 4차산업혁명을 통한 디지털 경제로의 패러다임 변화를 더욱 가속화시키는 트리거로 작용하고 있다는 반증이라 생각합니다.

오늘 소개해 드리는 <비전공자도 이해할 수 있는 AI 지식>에서는 다양한 디지털 혁신 기술들 중에서 단연 중심에 서있는 인공지능(AI) 기술의 여러 도메인과 알고리즘의 기본부터 최신 AI 트렌드까지 누구라도 쉽게 이해할 수 있도록 설명하고 있습니다.

TV를 포함해 다양한 디지털 기기와 연동이 되는 '음성인식 AI 기술'을 통해 자연스럽게 명령을 내리고, 내가 원하는 콘텐츠를 찾아주고, 나에게 꼭 맞는 내용을 추천까지 해주는 '검색엔진과 유튜브 그리고 넷플릭스' 등의 Contents Searcing AI 기술 그리고 최적 경로와 소요 시간을 정확히 안내해 주는 '내비게이션 앱'을 통해 말 그대로 AI 알고리즘이 우리 생활의 많은 영역으로 들어와 공기처럼 자연스럽게 스며들고 있음을 직감하게 됩니다.

우리나라 최고의 AI 기반 기업인 다음, 카카오를 거쳐 현대자동차에서 인공지능 연구조직을 이끌고 있는 저자는 지금 인공지능 시대를 살아가는 우리에게 현실적으로 필요한 AI관련 주제가 무엇인지 고민한 결과, 본서에서 다루고 있는 아래의 8가지 주제에 대해 자세히 설명하고 있습니다.

알파고로 대변되는 인공지능의 등장, 자율주행, 검색엔진, 스마트 스피커, 기계번역, 챗봇, 내비게이션, 추천 알고리즘

아시다시피 본서에서 선정한 AI관련 8가지 주제는 현업에서 가장 많이 쓰이는 인공지능 기술입니다. 이러한 기술들을 쉽게 풀어쓰고, 그림(삽화)로 간략하게 시각화하여, 어려운 인공지능 기술의 작동원리를 일반인들도 쉽게 이해할 수 있도록 기획된 책이라 생각합니다. 물론 관련된 인공지능 역사도 관련 기술 이해를 위해 큰 도움이 될 것으로 보입니다.

특히 최근 인공지능 기술의 트렌드를 이끌고 있는 '초 개인화 추천 알고리즘' 편에서는 넷플릭스, 스포티파이, 페이스북, 유튜브, 아마존에 이르기까지 내노라하는 인공지능 추천서비스 기업들의 관련 스토리와 기술 작동 방식을 삽화와 함께 설명하고 있어 인공지능 초심자들에게 큰 도움이 되리라 생각합니다.

추천시스템의 2가지 방식인 '콘텐츠 기반 필터링'과 코사인 거리를 통한 추천 그리고 그 한계를 극복하기 위한 '협업필터링'과 '행렬인수분해'에 대한 설명은 마침내 '딥러닝을 도입한 유튜브 추천 알고리즘'을 설명하면서 하이라이트에 이릅니다. '인공지능 개인화 서비스'를 가장 잘 설명한 내용이 아닌가 생각합니다.

서문에서 본서를 필요로 하는 독자층을 아래와 같이 제시하고 있습니다. 본서에서 다루는 내용을 유추해 볼 수 있는 부분이라 옮겨 봅니다.

- 인공지능이 무엇이고, 실생활에 어떻게 쓰이는지 알고 싶은 일반인

- 인공지능 기술에 대한 이해를 바탕으로 유망한 기업과 기술에 투자하는 투자자

- 장차 어떤 공부를 이어나갈지 진로에 고민이 많은 고등학생

- 졸업 후 인공지능 분야로 취업을 희망하는 대학생

- 연구 중인 주제가 어떻게 인공지능 업계에서 쓰이는지 알고 싶은 대학원생

- 인공지능 개발을 위한 기초 지식이 필요한 개발자

네이버, 카카오, LG, UNIST 등 현업에서 인공지능을 구현하고 실험하는 국내 최고의 인공지능 연구자들이 이책을 검토하고 그 의견을 반영했다고 하니 책 내용의 정확도와 신뢰성 측면에서도 큰 점수를 줄 수 있을 것 같습니다.

관심있는 분들의 일독을 권합니다.

[100자평] 미래의 인재, 대학의 미래

미래의 인재, 대학의 미래 - 학생이 대학을 선택하는 시대
권오현 외 지음 / 포르체 / 2022년 2월

21세기 대한민국의 미래를 위해 기존의 대학과 차별화된 새로운 대학을 설계해 나가는 전략서

미래의 인재, 대학의 미래

미래의 인재, 대학의 미래 - 학생이 대학을 선택하는 시대
권오현 외 지음 / 포르체 / 2022년 2월

2020년, 만 25~34세까지의 청년층의 고등교육 이수율은 70%로 OECD 국가들의 평균인 45%를 상위하여 단연 1위라고 합니다. 연구 성과 중심의 세계대학 순위에서 서울대학교가 2005년에 처음 100위 권안에 진입한 이래로 최근까지 100위 안에 5~6개의 대학이 랭크되기에 이르렀습니다.

그러나 2018년 이후 국가경쟁력은 상승 추세이나 교육경쟁력은 하락하고 있으며, 특히 대학교육은 경쟁력 하위권에 머문다는 지적이 제기되고 있습니다.

이를 반증하듯 2021년 글로벌 양대 대학평가기관의 대학평가 종합순위 300위 내 한국대학의 수는 주요국 중 최하위라는 통계가 발표된 바 있습니다. (영국 QS의‘ World University Rankings’와 중국 상해교통대의‘ Academic Rankingof World Universities(ARWU)’ 순위 분석)

오늘의 대학 경쟁력은 미래의 국가 경쟁력이며, 대학 경쟁력 제고야 말로 우리나라의 밝은 미래를 위해 가장 중요하고 시급한 과제이기도 합니다.

오늘 소개해 드리는 <미래의 인재, 대학의 미래>에서는 출산률 감소에 따른 입학률 저하와 대학 경쟁력 약화로 인해 절체절명의 위기에 처해있는 대한민국의 대학교들이 변화하지 않으면 존재 가치를 완전히 상실해 버릴 것이라는 경고와 함께 미래의 인재와 대학의 미래에 대한 상관관계를 추적하고 있습니다.

아래의 질문들에 대한 해답을 찾는 과정을 통해 21세기 대한민국의 미래를 위해 기존의 대학과 차별화된 새로운 대학을 새롭게 설계해 나가는 것 ! 이것이 바로 본서의 핵심이 되겠습니다.

새 시대에는 어떤 인재가 필요할까? 새로운 인재를 키울 대학은 어떤 대학이어야 하는가? 새로운 대학은 어떻게 구현해나갈 수 잇는가?

1% 인재가 나라를 먹여 살린다는 말이 공공연한 요즘.. 미래를 위해 어떤 인재를 키워내야 하고, 대학은 이를 위해 어떤 변화를 모색해야 하는지에 대한 교육계의 고민이 깊어지고 있습니다.

'디지털 전환(Digital Transformation)'과 '기후변화로 인한 생태계 위기와 대응'이라는 2가지 인류사적 큰 흐름과 더불어 미중 갈등과 북한, 일본, 러시아의 열강과의 지정학적 과제 그리고 저출산, 고령화라는 사회 구조적 위기는 고스란히 현 시대를 살고 있는 우리 모두의 미래와 직결되는 중차대한 문제이기도 합니다.

이 시점에서 세상 보는 눈을 가지고 미래 시대를 바람직한 방향으로 창조해나갈 수 있는 다양한 영역의 인재, 지도자 양성이야 말로 국가 백년지계(百年之計)의 시작이라 할 것입니다.

본서에서는 서문을 통해 아래와 같은 단초를 제공하고 있습니다.

"이제 대학은 20세기 산업화 시대를 이끌어 온 기능적이고, 획일화된 지식인 보다 21세기 대전환의 시대를 주도할 다양한 창의적 인재들을 양성해야한다'"

책에서는 대량생산 체제의 산업구조에서는 분절화된 전공 지식이 매우 효율적인 능력으로 평가되었지만, 디지털 전환과 함께 급변하는 사회에서는 어떤 상황을 만나더라도 자기주도적으로 당당하게 도전할 수 있는 폭넓은 교양, 기초교육 기반의 역량과 태도가 중요함을 지적합니다. 물론 인간이 인공지능과 차별화할 수 있는 감성, 상상력 그리고 고도의 분석 추론 능력과 융합능력을 더욱 키워야 함을 조언합니다.

총 2부(1부 '새 시대를 맞이하는 미래의 인재', 2부 '새로운 인재를 키워낼 미래의 대학') 5장으로 구성되어 각 장 마다 1분 ~ 3분의 전문가가 참여하여 깊이있는 인사이트를 제공하고 있습니다.

새 시대의 미래 인재상에 대해 '권오현 삼성전자 전 회장'과 'KAIST의 이광형 총장'은 관습에 빠져 열심히 일만하는 능력에서 탈피하여 부가가치에 집중하며, 자유롭게 상상하고 창의력을 발휘하며 문제해결 및 공감능력을 갖춘 인재야 말로 AI에 대체되지 않는, 이 사회에 꼭 필요한 21세기형 인재라 주장합니다.

특히, 뛰어난 능력을 갖춘 청년들이 전통적 지식 습득에 안주하지 말고, 글로벌로 눈을 돌려 AI가 내재화된 인간과 사회와 공존하며, 의미있는 자신만의 삶을 개척해나가기를 조언하고 있답니다.

미래 대학의 비전으로는 미네르바 스쿨 등 글로벌 대학의 혁신 사례들을 살피면서, 그들의 개방성, 연결성, 다양성으로 변화하는 모습에 포커스를 맞추어 우리 대학의 나아갈 방향을 제시하고 있습니다.

코로나 팬데믹으로 인한 온라인 기반의 학습과 공유대학의 모습을 분석하고, AI 및 빅데이터 분석을 통한 개인화 맞춤 교육을 통한 혁신적 교육 패러다임의 변화 또한 우리 대학들이 추구해야할 미래 교육의 한 단면이 아닐까 생각합니다.

물론 정부, 기업, 언론 등 다양한 사회조직이 함께 연결되고, 연합하여 새로운 대학의 청사진을 만들어 나가야 한다는데 공감합니다.

입시 중심의 틀에서 벗어나지 못하는 중등, 고등 교육의 현실과 오로지 진학률에만 목을 매는 국내 대학들 그리고 관련된 교육당국과 시민단체, 사교육 기업들 그리고 학부모들에 이르기까지 본서에서 제시하는 미래 인재의 조건과 미래대학의 비전은 새로운 울림으로 다가갈 것으로 확신합니다.

많은 분들의 일독을 기대합니다.

* 출판사로부터 도서를 제공받아 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

빅데이터 사용설명서

빅데이터 사용설명서
김진호 지음 / 메이트북스 / 2022년 3월

디지털 데이터가 새로운 제품 서비스, 경험 그리고 가치 창출의 핵심 자원으로 활용되는 4차산업혁명 시대에서 '빅데이터'의 생산, 분석, 활용은 개별 기업을 넘어 국가 발전의 기틀이 된다고 이야기합니다.

그래서일까요? 숫자를 다루고 숫자로 말하는 사람이 성공하는 빅데이터 시대에 '데이터를 분석하는 능력'이야말로 개인과 기업의 핵심역량으로 자리잡을 것이며, 이를 담당하게될 '데이터 과학자' 혹은 '데이터 사이언티스트'가 전도유망한 직업군을 형성하게 될 것이라는 전망이 우세합니다.

그렇다면 이러한 데이터가 모든 것을 말하게 되는 '빅데이터 시대'에 무엇을 준비해야 하는 걸까요?

이와 관련해 오늘 소개해 드리는 <빅데이터 사용설명서>에서 저자는 이 질문에 2가지 답으로 요약하고 있답니다.

첫째, 이 시대가 어떤 역량을 갖춘 인재를 요구하는지 정확히 알아야 합니다.

둘째, 그런 역량을 갖추기 위해 어떤 노력을 해야 하는지 잘 파악해서 실천해야 합니다.

우선 빅데이터 출현의 배경으로 저자는 소셜 미디어, 센서, 모바일 기기가 주도하는 데이터의 폭증과 데이터 저장 및 처리기술의 발달을 지목하고 있습니다.

다양한 경로를 통해 데이터가 쉴새없이 생성되고, 이러한 데이터를 저장하고 처리하는 비용이 줄고, 기술이 발달하면서 마침내 빅데이터 처리 시간과 분석 시간이 획기적으로 단축되었다는 이야기입니다.

총 9장으로 이뤄진 본서의 대략적인 내용은 아래와 같습니다.

우선 빅데이터에 대한 개념적인 이해를 담고 있는 1장과 2장, 데이터 분석의 핵심인 의사결정과 예측 기술을 담고 있는 3장과 4장을 지나 5장에서 빅데이터 분석을 통해 새로운 비즈니스 모델 전략을 수립한 링크드인, 하코, 네스트랩스 등의 사례를 살펴봅니다.

6장에서는 데이터분석과 창의성이라는 관점에서 '분석의 6단계와 창의성'을 다루고 있습니다. 즉, "문제인식 -> 관련 연구조사 -> 모형화(변수산정) -> 자료수집(변수측정) - > 자료분석 -> 결과 제시" 라는 전형적인 데이터 분석 과정의 흐름 위에 준비, 몰입, 잠복, 영감, 문제해결 이라는 창의성 단계를 대입하여 결국 창의성 단계는 분석단계와 같음을 논리적으로 도출해내고 있습니다.

단지 창의성단계는 추상적으로 표현되었고, 분석단계는 구체적으로 표현되었다는 데 차이가 있을 뿐이라는 것이죠.

특히, 공공과 민간의 빅데이터 분석을 통한 디지털 전환 시 어려움과 극복방안을 다룬 7장은 개인적으로 본서의 메인 스토리가 아닌가 합니다. 데이터 분석 측면에서 기업의 유형을 5단계로 분류한 저자는 많은 기업이 '데이터 낭비자' 또는 '데이터 수집가'에 머물러 있다고 지적합니다. 즉, 많은 기업이 데이터를 낭비하거나 그저 쌓아놓기만 한다는 것이죠.

이는 물리적으로는 데이터를 저장하는 기술력의 엄청난 진보에 반해 대부분 기업의 데이터 관리, 분석, 적용 역량은 저장 기술의 진보 속도를 따라가지 못함을 의미합니다.

궁극적으로 저자의 핵심은 많은 기업이 빅데이터 분석과 관련하여 어려움을 겪는 이유에 대해 "기업 내에서 빅데이터를 바라보는 관점"이 다르다는 점을 지적합니다.

경영자, IT 담당부서, 현업 부서 모두 필요성은 절감하면서도 빅데이터 프로젝트를 서로에게 미루며 설왕설래하는 과정에서 비용은 비용대로 시간은 시간대로 흘러가고 데이터는 데이터대로 계속 쌓여가는 비관적인 상황이 계속되어 갑니다. 결과적으로 울며겨자먹기 식으로 빅데이터 도입이 완료되었다해도 정작 그것을 모니터링하고, 활용하는 부서는 없게 된다는 것입니다.

이러한 기업의 상황에 대해 저자는 경영자들에게 대해 자신의 확고한 데이터 기반 경영의지와 최소한의 분석적 지식 습득 그리고 장기적 투자와 지속적인 모니터링을 주문하고 있습니다.

또한 분석적 기업 문화 조성을 통해 기업내 전 구성원의 태도나 업무 프로세스에서 데이터에 근건한 의사결정을 일상화할 것을 요구하고 있습니다. 이를 위해 보고서에 대이터 분석이 포함되게 하거나 분석 자원 체계 수립 및 분석적 역량과 노력을 측정하고 보상하는 기업의 노력을 제시합니다.

마지막으로 '데이터 사이언티스트' 혹은 'AI 전문가'로 불리는 데이터 분석 전문인력 확보야 말로 기업이 사활을 걸고 준비해야할 최우선 과제임을 잊지 말아야 하겠습니다. 개인적으로는 이러한 AI 빅데이터 시대에 기업의 다양한 문제를 데이터 분석적 시각에서 해결할 수 있는 역량을 갖추는 것이 곧 미래일자리를 위한 제대로된 준비가 아닐까 생각합니다.

이외에도 책에서는 분석 결과를 시각화할 때 분석자의 주관이 개입됨으로서 빠지기 쉬운 함정들과 빅데이터 분석 역량을 갖추기 위해 개인이 준비해야할 것들에 대해 특히, 꾸준한 연습을 통한 분석역량 키우기와 몸에 배어 있어야할 분석적 습관들에 대해 자세히 설명하고 있습니다.

빅데이터 기술을 도입하여 디지털 트랜스포메이션을 실현하기 위해 고민하는 경영자, 현업부서, IT 부서 그리고 개인적으로 데이터 사이언티스트를 꿈꾸는 분들의 일독을 권합니다.

보기만 해도 쏙쏙 이해되는 IT 용어도감 277

IT 용어 도감 277 - 보기만 해도 쏙쏙 이해되는, 취준생·신입사원·IT 문외한 필독서
구사노 도시히코 지음, 이지호 옮김 / 한즈미디어(한스미디어) / 2022년 2월

지금 우리 사회는 전에 없었던 패러다임의 일대 전환기를 맞이하고 있습니다. 1990년대 전반에 등장한 인터넷은 IT와 우리의 관계를 크게 바꾸었으며, 이를 토대로 인공지능, 사물인터넷(IoT), 클라우드 등 지금까지의 상식을 덮어쓸 테크놀로지가 속속 등장하여 서로에게 영향을 미치고 있지요.

지금의 IT 트렌드는 이전의 대형 컴퓨터인 메인프레임이 소형 오피스 컴퓨터나 미니 컴퓨터, PC로 바뀌고, 집중처리가 분산처리 또는 클라이언트/서버 방식으로 바뀐 것 처럼 '그 기능과 역할은 그대로이지만 연결 방법이나 역할 분담이 바뀌기만 한 것'이 아니기 때문에 이해하기 어려운 부분이 있습니다.

현재의 IT는 핵심이 되는 테크놀로지가 서로 역할을 나눠가면서 하나의 큰 장치로 기능하고 있음을 기억할 필요가 있습니다. 그리고 이러한 테크놀로지들은 하루가 다르게 진화하고 있고, 서로 간의 연결 방식과 역할들이 점점 복잡하고 다양해짐에 따라 사용하는 용어들도 점차 세분화되고, 복잡해 지고 있답니다.

오늘 소개해 드리는 <보기만 해도 쏙쏙 이해되는 IT 용어도감 277>에서는 이러한 어렵고 복잡하지만 현장에서 자주 사용하는 IT 용어 총 277개를 선별하여 9개의 범주로 나누어서 일러스트와 함께 자세히 설명하고 있습니다.

본서에서 나눠진 9개의 범주와 대표적인 IT 용어 몇가지를 추려봅니다.

1. 현대 : 현재를 이해하기 위한 IT 용어​ : 인공지능(AI, 머신러닝(기계학습), 딥러닝(심층학습), 블록체인, NFT, DX, MaaS, 자율주행 등

2. 뉴스 : 뉴스를 볼 때 필요한 IT 용어 : VR(가상현실), AR(증강현실), ICT, LIDAR, 크라우드펀딩, 아마존고, 애그리테크(스마트농업), 에듀테크 등

3. 기본 : 컴퓨터에 대해 이해하기 위한 기본 용어 : CPU, 클럭과 코어, 중앙집중처리와 분산처리, 입력과 출력, 버퍼와 스풀, 스택과 큐, BIOS와 UEFI 등

4. 실무 : 실무에 도움이 되는 IT 용어 : 비트와 바이트, 2진수, 알고리즘, 컴파일러와 인터프리터, 펌웨어, API, 데이터베이스, 애자일, 스크럼, 데브옵스, PoC, RFID 등

5. 서비스 : 인터넷의 서비스를 이해하기 위한 기본 용어 : 클라우드, 서버의 가상화, AWS, 마이크로소프트 애저, SaaS, PaaS, IaaS, DaaS, 빅데이터, 애지컴퓨팅 등

6. 경영 : 경영과 전자상거래(EC)를 이해하기 위한 IT 용어 : PDCA, 코퍼레이트 거버넌스, GDPR, 데이터웨어하우스, BI, 데이터 마이닝, UI와 UX 등

7. 인터넷 : 인터넷의 기술을 이해하기 위한 IT 용어 : 세션, 허브와 스위치와 라우터, 디폴트게이트웨이, SSID, LAN과 WAN, TCP와 UDP, IPv6, 크롤러, 봇 등

8. 보안 : 보안에 관한 IT 용어 : DLP, 일회용 패스워드와 통합인증, 방화벽, DMZ, SSL/TLS, 생체인증, 대칭열쇠암호와 공개열쇠암호방식, 사이버공격 등

9. 기업과 인물 : IT를 뒷받침해 온 기업과 인물 : 구글, 아마존, 애플, 페이스북, 마이크로소프트, 빌게이츠, 스티브잡스, 제프베조스, 존 폰 노이만, 일론머스크 등

제목은 IT 용어도감이지만, 전체 IT의 양상을 기본적인 기술 파트와 이 기술을 활용하는 경영 파트로 나누어서 전체적인 IT의 양상을 한눈에 보여주고자 하는 저자의 노력이 엿보입니다.

특히 경영파트에서 서술되고 있는 '퍼실리티 매니지먼트', '디자인 사고(디자인 씽킹)', 'PDCA', '코퍼레이트 거버넌스' 등 기업의 IT 매니지먼트의 다양한 이면은 비단 관리자 뿐 아니라 조직에 소속된 모든 직원이 읽어 봄직합니다.

머릿말에서 밝히고 있듯이 본서의 장점은 어려운 IT 용어의 쉬운 이해를 위해 일러스트를 통해 전체의 구도를 파악하고, 3가지 포인트를 통해 대략적으로 내용을 이해한 다음, 심화 해설을 읽고 더욱 깊이 이해할 수 있도록 구성했다는 점입니다.

또한 수록 용어의 폭이 넓어 사회, 경제, 생활을 아우러는 순수 기술로 부터 마케팅과 경영을 포괄하는 총체적인 IT 개념 정립에 기여하고 있다는 점은 앞에서 설명드린 내용입니다.

개인적으로는 한 페이지로 이내로 하나의 용어를 모두 설명하고 있다는 간결성과 페이지 하단의 관련 용어를 통해 책내에서 연관된 내용을 좀 더 심도있게 확인할 수 있다는 점이 인상적이었습니다. 예를 들어, '인공지능' 편에서는 '머신러닝' -> '딥러닝' -> '기술적 특이점' 으로 관련 페이지를 표시하고 있습니다.

물론 역으로 한 페이지 내에서 모든 내용을 설명하다보니, 일부 용어는 조금 더 자세한 설명이 필요한 부분도 보입니다만, 이는 인터넷 서칭이나 좀 더 전문적인 서적을 통해 보충할 수 있는 부분이라 생각합니다. 모르는 단어를 서칭할때 최소한의 철자 정도는 알야야 하는 것 처럼, IT 용어의 기본적인 이해가 우선이니까요.

특히, 현업에서 사용하는 IT 용어의 거의 대부분은 영어 약어를 사용하고 있는데, 이는 부록으로 첨부된 '약어조견표'가 큰 도움이 될 것으로 보입니다. 예를 들어, 자율주행을 위해 레이저광선으로 주위를 정밀하게 측정하는 기술인 'LiDAR'가 'Light Detection AND Ranging'을 줄인 약어라는 것을 알게 되면, 그 뜻을 유추하고 이해하는 데 큰 도움이 된다는 이야기 입니다.

IT 트렌드가 대세가 되었고, 이를 통해 우리의 일하고, 먹고, 즐기는 방식의 일대 변화가 이어지는 요즘 !

"알아야 산다"는 말처럼 전문가가 아니더라도 반드시 알고 있어야 하는 IT 용어를 쉽게 설명하고, 궁극적으로 '전체 IT의 그림'을 보여주는 참고서적이라 생각합니다.

많은 분들의 일독을 권합니다.