씽크 브레이커

씽크 브레이커 - 보이지 않던 세상을 다시 읽는 사고법
양중훈 지음 / 모티브 / 2026년 7월

본 도서는 출판사로부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 했습니다.

문제 해결, 누구나  하고 싶은  일일 겁니다. 앞에 문제가 있고 그것을 해결하면 돈이면 돈, 명예면 명예가 따라오기 때문이죠. 하지만 그것이  쉽지 않죠.  어쩌면  그러한  능력은 천재만이 가능하다고 생각하죠.  물론  아니죠. 그것은 충분히  경험과 습관 그리고  학습으로 충분히 할 수있다는 겁니다. <씽크 브레이커>는 세상을 바라보는 방식을 개선해서  인식의 해상도를 개선하는 것이라고 합니다 이를 위해  문제해결에 쓸 카드를 모으고 이 카드로 세상을 보는 구조를 바꾸는 방법을 소개합니다. 

저자는 양중훈 발명가겸 크리에이터십니다. 유튜브 <발명킹밥테일>채널을 운영하시는데,  구독자가 43만명이고 누적 조회수가 4억회를 넘는  인기채널이라고 합니다. 

인간은 세상을 대부분 저화질(저해상도)로 보고 있다고 합니다.  물론 일반적인 시력을 이야기하는 건 아닐겁니다. 저자가 보기에  문제가 있으면  대부분 문제해결방법은 눈앞에 있다고 합니다.  역시  문제해결에 필요한 시력은 저화질이라는 겁니다. 그래서  보는것과 읽는 것은 다르다고 합니다. 화질을 높이려면 읽어야 한다고 합니다.  문제는  잘읽지 못한다는 거겠죠.  왜냐하면  본것을 읽었다고 생각하고 익숙해 져버린 겁니다.  이를 위해   생활속의 불편함을 느끼면 그것을 해결할려는 인식이 필요하다는 겁니다. 불편함만 느끼면 전혀 해상도를 높일 수가 없죠. 우선 내가 보는 것에 대한  익숙함에 대한 의문을 제기하는 것이 불편함을 개선하는 시작이라는 겁니다. 

우리는 흔히  문제해결을 잘하려면 '경험을 많이 하라고 합니다' 그런데  정말 듣는 사람들은 막막한 이야기죠.  구체적으로 경험을 행동카드를 모으듯이 구분하는 노력이 필요합니다. 이를 선택지를 넓히는 일이라는 말에 공감이 됩니다. 이것은 공부만의 일이 아니죠  관찰하는 것으로도  카드는 쌓이게 됩니다.  그리고  빠르게 해결하는 것을 능사로 보이 않습니다. 시간이 걸리더라도  제대로 해결을 지향합니다. 중요한 점입니다. 

인식의 해상도를 높이려면,  구조를 읽는 능력을 키워야 하고,  문제를 작은 단위로 나누고 해결은  경험의 카드를 얼마나 가지고 있냐에 따라 달라진다고 합니다.   책에는  저자가 관여한  발명과  경험의 현장 사진은  책을 읽는데 흥미를 유지시켜주는 좋은  자양분이 되었습니다. 

[100자평] 파동 눌림목 매매법

파동 눌림목 매매법 - 손절에서 익절로, ‘반전의 터닝포인트!’
파동마스터 지음 / 스마트비즈니스 / 2026년 8월

눌림목매매법을 제대로 배울 수있는 기회, 차트기초부터, 엘리어트파동을 통한 눌림목매매법과 수익을 내는 방법을 배울수있습니다.

파동 눌림목 매매법

파동 눌림목 매매법 - 손절에서 익절로, ‘반전의 터닝포인트!’
파동마스터 지음 / 스마트비즈니스 / 2026년 8월

본 도서는 리뷰어스클럽으로부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 했습니다. 

주식은  대체로 한번에  올라가지 않습니다.  올라가다가 떨어지고  다시 또 올라가고  계속 올라갈 것같다가  끝없는 낭떠러지처럼  추락하기도 합니다. 이러한 움직임을 파동이라고 합니다. 그래서 올라가다가 내렸다가 다시 올라가는 것을   '눌림목'이라고 하죠.  그런데  그곳이  잠시 올라가다가 쉬어가는 곳인지 알기는 쉽지 않습니다.  주식이 잠시 쉬어가는구나하고 올라갈 것을 예상하고  매입을 했는데 끝없이 추락해서 팔지도 못하고 장기투자자가 되어 버리는경우는 허다하게 봅니다. <파동 눌리목 매매법>은  눌림목에서 확실한  수익방법을 소개합니다. 엘리어트 파동, 이동평균선활용, 보조지표(블렌더지표와 RSI) 등을 사용해서  확률적 가능성을 높이는 방법으로 소개합니다. 

저자는  파동마스터 투자자십니다.  네이버카페 <주식투자의 장인들>,<주식파동연구소> 스레드도 열심히 운영을 하고 계신다고 합니다. 자수성가의 이미지시고  차트에서 시장에서 살아남는 생존법을  알려주시려고 하는것이 출판의 의도라고 하십니다. 실제로도 매매가 가능한 방법을 알려주십니다. 

아마 많은  개미투자자들은 어떻게 주식투자를 할까요.  대충 정보를 주변에서 듣고  한참 뜨껍게 달아오를 때  매수를 하죠. 삼성전자가 대표적인 예일겁니다. 5만원에서 오르지 못하던  삼성전자가 35만원을 넘어섭니다. 그리고 지금은  25만원선에 있습니다.  이러면 5만원 산사람이 10만원 팔수도 있고  지금까지 지고 있다가 25만원에 파는 사람도 있죠. 그리고 35만원 샀다가  25만원이 물려있는 투자자도 많을 겁니다. 이는 자신의 매매법이 없기 때문입니다. 언제 사야 하는지 언제 팔아야 하는지  알수있는  성공한 투자자의 매매법을  차트매매법의 기초부터, 심리관리, 엘리어트이론을 이용한 매매기법까지 배울수있게 해두었습니다.  특히 저자의 마인드가 좋은 것은  차트공부는  정답맞추기가 아니라  확률높은 자리를 찾는 것이라는 생각입니다.  100% 상승하는 자리는 없고   원하는  모습이 안나오면 손절하는 방법까지  세팅되어 있습니다. 

저자는 매매기초와 매매법 못지 않게  맨탈에 대한 내용도 많이 다룹니다.  충동매수를 막는 4가지 질문은   사고 싶어지는 마음이 심하면  이를 통해 마음을 진정하게 할 수있을 듯합니다. 그리고 기법에서도   눌림목이라는 것이 하라과 어떻게 다른지도 명확히 설명하고  엘리어트파동도  현실에서 맞지 않는 부분을 설명하고 저자가 찾은  안전한 구간을 설명합니다. 하지만  이것조차도  사람이 만든다는 거죠. 확률이 높아진다는 것이지  확실한 자리는 없다는걸 설명합니다. 100%라는 자리는 없죠.   독자가 이해를 쉽게 핵심적인 내용은 도표화해서 이해를 높였습니다. 파동이론을 어떻게 지도로 쓸까에 대한 정리는 이해가 너무 쉬웠습니다.  시작은 역배열입니다. 이동평균선을 새로운 걸 쓰는데 110일 220일 440일을 씁니다. 이 장기이평선이  역배열되어 있을 때, 세력봉이 나타날때가  관찰시작입니다.  본질적으로  눌림목에서 확실한 자리를 찾게 되면 고려해야 할 것이 손익비라고 합니다.  손실대비 수익비율입니다. 이를 잘못 적용하면  승률이 70%가 넘어도 손실을 볼 수있다는 겁니다.  

확률이 높아서 매수를 했는데  손실이 나면  손절하는 방법과  분산매매법 등으로  손실을 줄이는 방법까지 알수가 있습니다. 저자는 이 책을 통해 차트매매의 기초지식과 맨탈관리 그리고  저자가 갈고 닦은 눌림목매매법의 원리와 매매방법 등을 상세히 소개합니다.  저도  저자의 거래법을 정리해서  AI로 계속 확인중입니다.  문제는  원칙을 확실히 새우고  냉정하게  적용한다면 확실한 매매법으로  미래의 풍요로운 삶이 보장될 거라 봅니다. 

AI 브랜드 에이전트

AI 브랜드 에이전트 - AI 대항해 시대, 살아남는 마케터의 브랜딩 전략
정허로 지음 / 박영사 / 2026년 7월

본 도서는 출판사로부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 했습니다.

2026년  현재 마케팅환경은 급격한 변화를 하고 있습니다.   2000년대에 들어서서  인터넷 마케팅에서 이제는 AI마케팅시대를 맞고 있습니다. 이러한 시대에 브랜드도 성격이 달라지는걸 넘어 급격하게 성장하고 있습니다. 하지만  저자는 본질은 동일하다고 합니다. <AI 브랜드 에이전트>에서는 AI의 시대에   디지털 브랜딩에서 AI 브랜딩 작업을 어떻게 해야하는지 케어와 에이전트를 통해 운영과 관리 방법을 알아봅니다.  

저자는 정허로 작가십니다. 서울대 학사를 하시고 연세대에서 석사를 하셨고  대홍기획, 롯데쇼핑, 한국IBM 등 굴지의 기업에서 경력을 쌓으셨습니다. 

인공지능시대가 되면서 고객센터가 AI챗봇이 도입되고 있습니다.  저자는  아직  AI브랜드전략은 아니라고 합니다. 왜냐하면  '케어'를 하지 못하고 있기 때문입니다.  여기서 케어란  고객이 먼저 요청하기전에  고객의 상황을 파악해서  서비스를 제공하는걸 의미합니다.  소비자가 필요한 것을  기억했다가  AI가  제안을 하는것,  이러한 역할을 하는것을 에이전트라고 하고 이는  소비자와 판매자와의 관계를 만들어주는 역할이라고 합니다.  이정도라면  단순한 거래를 넘어서는 거죠. 이를 위해  브랜드에이전트를 설치하는 방법을 실제 사례와 함께 설명하고 실제해볼수있는 프레임워크도 제시합니다. 

'얽힘'이라는 대목이 재미있는데,  이는 전환비용에 대한 이야기입니다. AI에이전트는  브랜드를 바꾸는데 비용이 아니라 시간이 이유라고 합니다. 시간이 걸린다는 거죠. 왜냐하면 쌓인 데이터와 학습된 관계가 AI 브랜드에서는 중요해졌다는 겁니다.  그리고 브랜드는 인지도와 축적된 데이터로 이루어진다고 합니다. 그런데  AI브랜드는 이러한 기존문법을 완전히 바꾼다고 합니다. AI에이전트는 소비자의 정보를 디테일하게 모읍니다. 선호색상, 사이즈, 스타일, 과거만족도 등을 모으고 건강정보, 질병정보, 정치, 종교 정보 등은 절대 모으면 안된다고 합니다. 이는 윤리적 문제를 미연에 방지를 위한 조건입니다. 이러한 방법이 필요한 이유는 검색의 소멸때문입니다. AI브랜드 에이전트가  소비자를 분석해서  가장 최적화된 제안을 하고  소비자는  선택에 대한  시간과 피로감을 줄입니다. 이런 방식을 하는데 필요한  방법론을 개념으로 정리합니다. 기술적 설명을 하는 전단계 수준으로 보입니다. 

세상은 급속하게 달라지고 있고  기업들의 마케팅전략도 이제는 AI시대에 맞게  전환해야 합니다. 거기에는  케어와 에이전트의 존재가 있습니다. 이를 기업에 적용하기위한  개념을  체계적으로 정리했고  실제 구축을 위한 프레임워크와 체크리스트를 제공해서 리더의 역할과  조직모델의 소개 그리고 적용단계 등을  컨설턴트의 시각으로 정리했습니다. 기업들은 자신들의 마케팅과 브랜드를  AI 브랜드로 전환하는 방법을 스터디하기 최적의 자료를 제시했습니다. 

처음이야? 파이썬 데이터 모델링 & 머신러닝

처음이야? 파이썬 데이터 모델링 & 머신러닝 - 동영상 강의로 배우는 실전 데이터 분석법(핵심노트+오픈채팅+유튜브)
윤영빈.오환.이용희 지음 / 영진.com(영진닷컴) / 2026년 7월

본 도서는 출판사로부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 했습니다.

얼마전  인터넷 시험을 볼일이 있었는데,  문제를 캡쳐해서   인공지능에 붙여넣으니  딱 답을 구해줍니다. 문제를 푼다고 머리를 쓸 필요도 없고  오로지 복붙만 열심히 하니.  100점이 기대되는 상황이겠죠. 문제는  공부는 하나도 안된다는 점입니다. AI가 그렇습니다.   문제를 던지면 AI는 답변을 합니다. 그런데  어떻게 해서  답이 나왔는지는 전혀 알지 못합니다. 여기서  AI의 답안에 대한 책임소재가 발생합니다. AI는  할루시네이션(거짓답변), 과정의 복잡함 등이 항상  문제가 될 수있습니다. 이를 대비하는 것이  바로  AI의 작동원리를 아는 겁니다. <처음이야? 파이썬 데이터 모델링& 머신러닝>은 6주 완성 코스로  AI가 움직이는  원리를 공부하는 겁니다. 데이터모델링, 회귀모델, 지도학습, 캐글을 통한 실전까지 AI를 공부하는 기초를 탄탄히 해서  AI에 무조건 종속되기 보다 AI와 협업할 수있는 실력을 쌓는 것 길을 알게 됩니다. 

저자는 윤영빈 수제비 정보처리기사 대표저자시고 수제비 코페레이션대표십니다. 공저자  오완은 데이터분석 컨설팅사를 운영하시고  이용희는 핀테크 대기업에 근무하시며 소프트웨어 마에스트로인증을 받으셨다고 합니다.  카카오톡 오픈채팅방도 공개가 되어 있어서  이 책에 대한 궁금한 점도 문의할수있습니다. 아직 인원수가 적어서 질문에 대한 답변을 듣기 좋은 환경입니다. 

이 책은  데이터모델링과 머신러닝을 다룹니다.  이것이 우리가 일반적으로 사용하는 AI의 기본 구조일겁니다. 50%이라도요. 왜냐하면 AI에게 질문을 하면  그것에 대한 자료를 수집하고 자료라는 데이터의 구조를 만드는 것이 바로 데이터모델링입니다. 저자는 이를 추상적인 개념이라고 설명합니다. 이 추상적인 개념을 실제 시스템에 구현하는 과정을 머신러닝이라고 설명합니다. 왜 우리가  데이터모델링과 머신러닝을 배워야 하는지를 명확실 설득합니다. 이를 편하게 구현할 수도록  구글코랩을 사용해서  독자의 컴퓨터의 사양이 떨어지더라도  같이 책의 내용을 직접 코딩할 수있도록 했습니다. 이를 위해 코딩예제와 TIP을 통해 불편없이  실습하도록 했습니다.  중요한 핵심용어 들은  빨간색 형광색으로 표시해줘서  어디를 기억해야 하는지 알수있어서 좀더 신경쓸수 있었고, 실습문제로 개념을 업그레이드 할 수있었습니다. 

회귀모델을 통해  통계의 기본적인 개념을 익히고, 머신러닝의  종류인 지도학습과 비지도학습을  학습하고  개인적으로는 모델성능강화편에서 도움이 컸는데, 피처엔지니어링을 하는 방법으로 원본데이터를 가공하여 데이터를 제대로 학습할 수있도록 기법들을 배웁니다. 과정은 피쳐생성, 피처변환, 피처선택 등의 순서로 진행이 됩니다. 여기서 실제 데이터를 다루는  다양한 기법을 공부할 수있습니다. 결국 AI도 이러한 방법을 통한다는걸 아는 것과 모르는 것은 AI를 이해하는데 큰 차이가 있을 겁니다. 마지막은 실전으로 캐클에서 타이타닉 생존자 예측을 통해   앞에서 학습한 내용을  실문제를 통해 실습을 할 수있습니다. 이 타이타닉 생존자 예측 문제는 매우 유명한 데이터분석을 통해 예측 모델인걸로 압니다. 

생각하기에 따라 왜  AI가 다 알아서 해주는 세상에서  데이터모델링과 머신러닝의 개념을 알아야 할까, 왜 필요할까 라는 생각도 들수있습니다. 그러나 말그대로  어떤 원리인지도 모르고  AI에 다가서기에는 실제  아직까지 AI는 완벽하지 않습니다. 어디서 문제가 생길지 모르기에  이러한 AI의 작동원리의  핵심개념을 학습해 논다면  AI의 발전방향을 이해하고  AI에서 생기는 문제점의 해결책도 가늠할 수있는 좋은 시간이었습니다.