아키텍처 관점에서 개발을 다시 보다

소프트웨어 아키텍처 The Basics - 모던 엔지니어링을 위한 소프트웨어 아키텍처의 모든 것, 제2판
마크 리처즈.닐 포드 지음, 류광.307번역랩 옮김 / 한빛미디어 / 2025년 11월

한빛미디어 서평단 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서
책을 협찬받아 작성된 서평입니다.

📚 책 소개

오늘 소개할 책은 소프트웨어 아키텍처 The Basics (마크 리처즈, 닐 포드) 이다.

📍 책 선택 이유

 아키텍처 관점에서 서비스를 바라보는 능력은 개발자의 성장에 핵심적인 요소라고 늘 생각해왔다. 시스템이 어떤 방식으로 구성되고 확장되며 유지될 수 있는지 이해해야 한 단계 더 나아갈 수 있다고 느꼈다. 하지만 아직까지 소프트웨어 아키텍처를 체계적으로 학습한 경험이 없어서 항상 갈증이 있었다. 그런 상황에서 이 책을 접하게 되었고 내가 놓치고 있던 관점과 개념들을 정리할 수 있는 기회라고 생각해 선택하게 되었다. 새로운 시각을 얻고 앞으로의 학습 방향까지 고민해볼 수 있을 것 같다는 기대도 함께 생겼고 무엇보다 실무 경험만으로는 채워지지 않던 구조적 사고를 보완해줄 수 있는 책이라는 점이 마음을 끌었다.

👏🏻 책의 특징 및 차별점

[실무 전반에 적용 가능한 아키텍처 사고방식을 제공하는 입문서]
 이 책은 아키텍처를 거대한 이론이 아니라 실제 서비스에서 반복적으로 마주치는 핵심 질문들로부터 설명한다. 역할과 책임, 품질 속성, 트레이드오프 사고처럼 구조를 이루는 기본 단위를 한 번에 정리해주기 때문에 AI 기반 기능을 서비스로 연결하는 과정에서 느끼던 막연함이 많이 정리되었다. 특히 AI 서비스 엔지니어인 나에게는 모델 성능, 서빙 방식, API 구성, 인프라 선택이 하나의 구조적 판단으로 연결되어야 한다는 부분을 잡아준 점이 인상적이었다. 그리고 같은 내용이 백엔드 개발자에게는 확장성과 유지보수성 판단 기준, 프론트엔드에게는 API와 도메인 구조 이해의 토대, PM/기획자에게는 기술 선택과 리스크를 해석할 언어가 될 수 있을 것이라고 생각했고 서비스 개발과 관련된 대부분의 직군에게 도움이 될 내용이라고 느꼈다.

[기술 선택과 협업 방식을 정교하게 만드는 실전형 기준점 제시]
 이 책의 또 다른 강점은 선택 과정 자체를 문서화하고 공유할 수 있는 방법을 알려준다는 점이다. 품질 속성과 조직 구조의 연계, ADR 기반의 의사결정 기록, 아키텍처 스타일 선택 기준 등은 팀 단위로 일하는 모든 직군에게 구체적인 협업 언어가 된다. 모델 중심의 개발에서 벗어나 서비스 전체의 수명·리스크·조직 맥락까지 고려하는 시야를 확장할 수 있었고 인프라 엔지니어에게는 장기 운영 관점, 데이터 엔지니어에게는 파이프라인 품질 속성 설계 기준, 리드 개발자에게는 기술 방향성 합의 도구로 활용될 수 있을 것이라고 생각했다. 이 책은 구조를 통해 더 나은 결정을 내리는 방법을 공통 언어로 제공한다는 점에서 확실한 차별점을 가진다.

👤 추천 독자

1. 모델 중심 개발에서 한 단계 나아가 서비스 전체 구조와 기술 선택 기준을 잡고 싶은 AI 서비스/ML 엔지니어
2. 다양한 요구와 제약 속에서 확장성과 유지보수성을 고려한 아키텍처 판단 흐름을 익히고 싶은 백엔드/플랫폼/데이터 엔지니어
3. 요구사항과 서비스 품질을 구조적인 언어로 정리하고 팀 협업에 반영하고 싶은 PM/기획/테크 리드 등 기술 의사결정에 관여하는 직군

딥러닝 입문, 기초 개념을 가장 직관적으로 설명하는 책 !

그림으로 배우는 StatQuest 신경망 & AI 강의 - 머리에 쏙쏙 들어오는 딥러닝 그림책
조시 스타머 지음, 김태헌 옮김 / 제이펍 / 2025년 11월

제이펍 출판사의 서평단 활동으로
제공받은 도서를 읽고 솔직하게 작성한 리뷰입니다.

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📚 책 소개

오늘 소개할 책은 그림으로 배우는 StatQuest 신경망 & AI 강의 (조시 스타머) 이다.

📍 책 선택 이유

 AI 자연어처리 개발자로 첫 실무를 시작하게 되면서 LLM 기반 서비스 개발뿐 아니라 모델 구조 이해나 성능 개선 같은 기본적인 역량도 필요하다는 걸 많이 느끼고 있다. 그동안 생성형 AI 프로젝트를 중심으로 경험을 쌓다 보니 정작 신경망 구조나 최적화 방식 같은 기초 이론을 체계적으로 복습할 기회가 부족했다. 그래서 실무 투입 초반에 딥러닝의 근본 원리를 한 번 제대로 정리하고 싶다는 생각이 들었고 그 과정에서 StatQuest 시리즈의 ‘신경망 & AI 첫걸음’을 선택하게 됐다. 어려운 개념을 그림과 비유로 설명해주는 시리즈라 MLP부터 CNN, RNN, Transformer까지 딥러닝 흐름을 자연스럽게 이해하는 데 도움이 될 것 같았다. 실무에서는 모델이 왜 그렇게 동작하는지 설명하고 문제가 생겼을 때 스스로 원인을 찾는 능력이 필요하기 때문에 지금 단계의 나에게는 심화 이론서보다 핵심 개념을 정확하게 잡아주는 책이 더 적합하다고 판단해 이 책을 선택했다.

🔎 목차

책의 목차는 위와 같다.

01 신경망과 AI의 기본 개념!!!
02 역전파를 활용한 가중치와 편향 최적화!!!
03 입력과 출력이 여러 개인 신경망!!!
04 ArgMax와 SoftMax로 출력값 간단하게 만들기!!!
05 크로스 엔트로피로 훈련 속도 높이기!!!
06 합성곱 신경망으로 이미지 분류하기!!!
07 순환 신경망으로 주가 예측하기!!!
08 장단기 메모리로 더 나은 주가 예측하기!!!
09 워드 임베딩으로 단어를 숫자로 변환하기!!!
10 Seq2seq와 인코더-디코더 모델로 언어 번역하기!!!
11 어텐션으로 더 나은 언어 번역하기!!!
12 트랜스포머로 더욱 강력한 언어 번역하기!!!
13 디코더-온리 트랜스포머로 대량의 텍스트 생성하기!!!
14 인코더-온리 트랜스포머로 분류와 클러스터링하기!!!
부록(학교에서 배웠겠지만 아마도 지금은 잊어버렸을 내용)!!!

👏🏻 책의 특징 및 차별점

[딥러닝 입문, 기초 개념을 가장 직관적으로 설명하는 구조]

 이 책의 가장 큰 강점은 복잡한 신경망 개념을 공식과 이론 중심이 아니라 그림, 비유, 직관적 흐름으로 이해시키는 방식이다. 수식이나 글로만 쓰여진 머신러닝, 딥러닝 개념 설명을 보면 직관적이지 않아서 이해하는데 많은 시간이 걸리는 경우가 많은데 이 책은 그와 정반대이다. 시각적으로 모델의 입력과 출력, 흐름을 확인할 수 있어서 정말 빠르게 이해할 수 있다. 또한, MLP부터 CNN, RNN, LSTM, Seq2Seq, Attention, Transformer까지 이어지는 방대한 딥러닝 구조가 하나의 자연스러운 이야기처럼 연결되기 때문에 초심자도 전체 흐름을 쉽게 잡을 수 있다. 기존 입문서들이 개념 단위로 끊어 설명하는 반면 이 책은 딥러닝의 전체 맥락을 ‘하나의 큰 그림’으로 보여주는 유일한 입문서라는 점에서 확실한 차별점이 있다.

[모델을 이해하기 위해 꼭 필요한 수학 개념까지 부담 없이 정리해주는 책]

 이 책의 또 다른 장점은 본문 외에 부록으로 핵심 수학 개념을 직관적으로 다시 정리해준다는 것이다. 미분의 핵심 아이디어, 거듭제곱 법칙, 연쇄 법칙, 코사인 유사도, Softmax 미분 등 딥러닝을 공부할 때 반복적으로 등장하는 개념들을 공식 암기가 아닌 ‘왜 이렇게 되는지’를 중심으로 설명한다. 수학에 부담이 있는 사람도 자연스럽게 이해할 수 있을 정도의 구어체 설명과 그림으로 이루어진 구성이라 딥러닝을 기초부터 다시 잡고 싶은 독자에게 정말 큰 도움이 될 것 같다. 내가 딥러닝을 처음 공부할 때 이 책이 있었으면 좋았겠다는 생각이 들 정도이다.

👤 추천 독자

1. 딥러닝을 처음부터 다시 탄탄하게 정리하고 싶은 주니어 AI 엔지니어

2. 신경망, 딥러닝 전체 흐름을 한 권으로 빠르게 훑고 싶은 학습자

3. 복잡한 AI 개념을 쉽게 이해하고 싶어 하는 비전공자, 데이터 직무 종사자

바이브 코딩 감잡기

핸즈온 바이브 코딩 - 요구사항 정의부터 리팩터링까지 직관이 아닌 원리로 익히는 실전 가이드
정도현 지음 / 한빛미디어 / 2025년 10월

한빛미디어 서평단 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서
책을 협찬받아 작성된 서평입니다.

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📚 책 소개

오늘 소개할 책은 핸즈온 바이브코딩 (정도현) 이다.

📍 책 선택 이유

 바이브 코딩이라는 키워드가 본격적으로 주목받기 시작한 건 작년 말부터였던 것 같다. 나 역시 흐름을 따라 시도해보려 했지만 당시에는 아직 코드 작성 방식 자체를 익히는 단계였기 때문에 의도적으로 바이브 코딩을 멀리해왔다. 하지만 지금은 상황이 달라졌다. 실무 효율성과 사이드 프로젝트 개발 속도를 높이기 위해서는 실제로 경험하고 적용해보는 과정이 필요하다고 느꼈다. 어떤 도구부터 익혀야 할지 고민하던 찰나에 이 책을 접하게 되었고 지금까지 제안된 바이브 코딩의 전반적인 방법론을 체계적으로 학습하고 싶어져서 이 책을 선택하게 되었다.

👏🏻 책의 특징 및 차별점

[AI 시대 전체 개발 프로세스를 재정의한 통합형 가이드]

 이 책은 단순히 “AI로 코드를 생성하는 법”을 소개하는 수준을 넘어 AI와 함께 일하는 전체 개발 체계를 다룬다. 바이브 코딩의 개념/전략(1장)부터 언어 모델 구조와 선택 기준(2장), 도구/환경 구성(3~4장), 프롬프트 엔지니어링(6장), 문서/설계/테스트 패턴(7장), MCP 기반 에이전트 통신(8장), 실전 프로젝트(9~10장), 리뷰 전략(11장)까지 모두 포함한다. 즉 설계 → 구현 → 검증 → 운영 → 리뷰로 이어지는 실제 실무 흐름 전체를 AI 관점에서 재구성한 AI 개발 시대의 교과서에 가깝다. 기존 바이브 코딩 관련 콘텐츠가 코드 생성 중심에 머무르는 반면 이 책은 AI 기반 개발 문화와 프로세스의 새로운 기준을 제시한다는 점에서 확실한 차별성이 있다.

[실전 프로젝트 기반의 재사용 가능한 개발 패턴을 제공하는 책]

 단순 예시 수준이 아니라 완전한 실전 프로젝트를 통한 학습이라는 점도 큰 특징이다. AI 기반 클라우드 아키텍처 설계(9장)와 풀스택 웹앱 개발(10장)을 처음부터 끝까지 AI와 함께 구현하는 과정을 보여주고 이 과정에서 PRD, 설계 문서, 테스트 패턴, 인프라 패턴 같은 재사용 가능한 패턴 언어를 제시한다. 이 책은 AI에게 코드 한 번 생성시켜보기가 아니라 현업 수준의 설계/문서화/협업/리뷰 방식까지 통합한 실무형 개발 패턴 가이드다. AI를 실제 환경에서 활용하려는 개발자에게 반복 가능한 구조와 실질적 도구를 제공한다는 점에서 기존 책들과 뚜렷이 구분된다.

👤 추천 독자

1. AI 기반 개발 흐름을 완전히 재정비하고 싶은 개발자

2. 실전 프로젝트 중심으로 바이브 코딩을 경험하고 싶은 사람

3. AI와 협업해 더 빠르고 정확하게 개발하고 싶은 모든 직군

프롬프트 엔지니어링에 대한 모든 것

할루시네이션을 줄여주는 프롬프트 엔지니어링 - 랭체인, RAG, 에이전트로 신뢰성 있는 LLM 활용
한성민 지음 / 한빛미디어 / 2025년 9월

한빛미디어 서평단 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서
책을 협찬받아 작성된 서평입니다.

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📚 책 소개

📍 책 선택 이유

 ChatGPT 같은 LLM 전성시대가 되면서 AI 엔지니어에게 꼭 필요한 역량 중 하나는 프롬프트를 통해 원하는 결과를 이끌어내는 프롬프트 엔지니어링이다. 과거에 RAG 챗봇을 구축하는 프로젝트에서 프롬프트 엔지니어링을 공부하고 적용했던 경험이 있었지만 그 경험을 한 시점은 LLM이 등장한 지 얼마 안 된 시점이었다. 그동안 새로운 개념과 방법론이 많이 등장했을 것이라고 생각했다. 개발에 집중하다 보니 프롬프트 엔지니어링의 필요성을 인지하면서도 본격적으로 학습하지 못했다. 조금 늦었지만 지금이라도 프롬프트 엔지니어링 전반을 깊이 이해하고 싶어져서 이 책을 선택하게 되었다.

🔎 목차

책의 목차는 아래와 같다.

[CHAPTER 01 프롬프트 엔지니어링 개요] 

1.1 프롬프트 엔지니어링이랑

1.2 대규모 언어 모델

1.3 기본 환경 설정

1.4 LLM 실습

1.5 오늘날의 프롬프팅 기법들

[CHAPTER 02 할루시네이션 예방 기법] 

2.1 할루시네이션의 정의와 유형

2.2 할루시네이션 발생 유형

2.3 할루시네이션을 예방하는 기술

2.4 프롬프트 엔지니어링 기법

2.5 자기 일관성

2.6 CoT 프롬프팅

2.7 지식 생성 프롬프팅

2.8 자기 검증

2.9 CoVe 프롬프팅

2.10 평가 및 진단 도구

[CHAPTER 03 심화: 프롬프트 응용] 

3.1 프롬프트 체인

3.2 랭체인 프레임워크

3.3 ReAct

3.4 리플렉션

3.5 프롬프트 가드레일

3.6 멀티 에이전트 시스템

3.7 도메인 특화 프롬프트

3.8 LLM 시스템 평가와 관측 가능성

[CHAPTER 04 그라운딩과 지식 통합] 

4.1 그라운딩 개념과 필요성

4.2 검색 증강 생성

4.3 데이터 통합과 지식 그래프

4.4 그라운딩 기법을 고려한 체인

4.5 에이전트 디자인을 통한 지식 통합

[CHAPTER 05 실전 프로젝트: 에이전트 만들기] 

5.1 첫 번째 프로젝트: 나만의 백과사전 챗봇
5.2 두 번째 프로젝트: 실시간 질의응답 에이전트
5.3 세 번째 프로젝트: 주식 트렌드 분석 에이전트
5.4 프로젝트를 마무리하며

[부록: 고급 기법과 도구 소개]
A 심화 프롬프팅 기법
B 주요 도구 및 라이브러리
C 책임감 있는 AI 구축

👏🏻 책의 특징 및 차별점

[프롬프트 엔지니어링의 모든 것을 담은 종합 레퍼런스]
 이 책은 프롬프트 엔지니어링과 관련된 원리, 기법, 사례를 모두 다룬 ‘레퍼런스 북’에 가깝다. 기본적인 프롬프트 설계 원칙부터 Chain-of-thought, Few-shot, Self-consistency 같은 심화 기법까지 체계적으로 다루고 있으며 각 기법이 실제로 어떻게 활용될 수 있는지 구체적인 예시를 곁들인다. 내가 프롬프트 엔지니어링에 대해 알고 있던 내용은 0.01%도 안된다는 것을 이 책을 통해 깨달았고 그래서 여러 번 읽으면서 내 것으로 만들고 싶어졌다. 이 책은 단편적인 트릭 모음집이 아니라 프롬프트 엔지니어링의 전반을 아우르는 구조화된 안내서라는 점에서 기존 도서들과 뚜렷이 구분된다.

[모든 독자를 위한 실무형 설계 가이드]
 또 하나의 특징은 독자층을 ‘전문가’로 한정하지 않았다는 것이다. AI 엔지니어뿐만 아니라 기획자, 디자이너, 심지어 비개발자까지도 접근할 수 있도록 실무 사례 중심의 설명으로 구성되어 있다. 이 과정에서 저자가 직접 겪은 실패와 개선 과정을 함께 보여주면서 누구나 시행착오를 줄이고 더 빠르게 성과를 얻을 수 있도록 돕는다. 누구나 바로 현장에 적용할 수 있는 실행 가이드라는 점에서 큰 가치를 가지고 있는 책이다.

👤 추천 독자

1. ChatGPT, Gemini 등 생성형 AI를 사용할 때 할루시네이션을 줄이고 싶은 사람

2. 프롬프트 엔지니어링 전반을 체계적으로 배우고 싶은 사람

3. 서비스에 들어가는 AI 기능의 안정성을 위해 할루시네이션을 최소화해야 하는 AI 엔지니어

7번의 스타트업을 거치며 얻은 방대한 인사이트

데이터 삽질 끝에 UX가 보였다 - 스타트업 전문 프로덕트 디자이너가 들려주는 현실 데이터 드리븐, 제12회 브런치북 출판 프로젝트 대상 수상작
이미진(란란) 지음 / 한빛미디어 / 2025년 7월

한빛미디어 서평단 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서
책을 협찬받아 작성된 서평입니다.

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📚 책 소개

오늘 소개할 책은 데이터 삽질 끝에 UX가 보였다 (이미진(란란)) 이다.

📍 책 선택 이유

 AI 엔지니어를 꿈꾸지만 정확히는 서비스에 들어가는 AI 모델을 개발하는 직무를 꿈꾸는 나는 실제 서비스를 개발하는 프로젝트를 여러 개 경험해봤다. AI 모델의 성능도 중요했지만, 사용자의 경험을 개선하고 실제 변화를 이끌기 위해서는 UX를 고려하는 것이 필수적이라고 생각하며 항상 이를 염두에 두고 설계하려 했다. 그러나 학부생 프로젝트에서는 실질적으로 탐색할 수 있는 UX 개선 방법에 한계가 있었기 때문에 이에 대해 더 깊이 공부해보고 싶다는 생각을 늘 가지고 있었다. 그러던 중 스타트업 전문 프로덕트 디자이너가 직접 쓴 현실 데이터 드리븐 UX 개선 경험담이라는 이 책을 접했고 실제 사례를 통해 배울 수 있다는 점에서 큰 매력을 느껴 읽어보게 되었다.

👏🏻 책의 특징 및 차별점

[7번의 스타트업을 거치며 얻은 방대한 인사이트]

 이 책은 스타트업에서 데이터 기반 의사결정을 직접 경험한 프로덕트 디자이너 란란님이 쓴 책이다. 스타트업은 데이터가 정리되어 있지 않은 경우가 많고 업무를 당장 처리하는 데 급급해 데이터 기반 의사결정을 위한 시간을 확보하기 어려운 환경적 한계가 존재한다. 이러한 한계에도 굴하지 않고 직접 부딪히며 혼자서 데이터 드리븐 UX를 구현해낸 경험을 통해 얻은 인사이트를 책 한 권에 정리해 주셨다. 그 과정에서 쌓인 노하우와 생생한 사례가 모여 있어서 현장에서 바로 활용할 수 있는 ‘생존형 UX 가이드’를 읽는 듯한 느낌을 주었다. 란란님의 오답노트인 이 책을 보며 나는 시행착오를 줄이고 더 빠르게 정답에 다가갈 수 있겠다는 생각이 들었다.

[육수 같은 인사이트 & 냥냥북스 이야기]

 책 제목에 '데이터'라는 단어가 들어가서 수학, 통계 공식, 컴퓨터와 관련된 이야기가 나올 것 같지만 전혀 그렇지 않다. 꼭 알아두어야 하는 개념적인 내용에 대한 설명을 쉽게 풀어서 설명한 후 가상의 스타트업 냥냥북스에 대한 이야기로 이해하기 쉽게 내용을 전개한다. 또한 육수 같은 인사이트 파트도 곳곳에 포함되어 있어서 란란님의 생생한 경험과 인사이트를 생생하게 확인할 수 있었다. 결론적으로 이 책은 어렵지 않으면서도 실질적인 도움을 줄 수 있도록 내용을 쉽게 풀어낸 책이었다.

👤 추천 독자

1. 스타트업에서 혼자 일하는 UX/UI 디자이너

2. 데이터 정리가 안 된 환경에서도 UX 개선의 실마리를 찾고 싶은 스타트업 종사자

3. 데이터 기반 의사결정으로 UX 개선 하는 방법을 알고 싶은 사람