올라운더 투자법 - 주식부터 메자닌까지, 1% 펀드매니저가 자산을 불리는 절대 원칙
곽상빈.이성엽.신상훈 지음 / 동아엠앤비 / 2026년 4월
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* 출판사에서 도서 협찬을 받았습니다. 하지만 개인의 주관적인 견해로 작성하였습니다.


급변하는 금융 시장에서는 수익률보다 먼저 자산을 지키는 힘이 중요해진다. 한때 끝없이 상승할 것처럼 보였던 주식시장은 전쟁과 유가 상승, 금리 변수 같은 외부 충격 앞에서 쉽게 흔들렸고, 부동산 역시 강한 규제 속에서 이전과 같은 기대 수익을 보장하지 못하고 있다. 투자자들이 불안감을 느끼는 이유도 여기에 있다. 특정 자산 하나에 의존하는 방식만으로는 시장의 변동성을 견디기 어려워졌기 때문이다.


"올라운더 투자법"은 이런 시대적 흐름 속에서 균형 잡힌 투자 전략이 왜 필요한지를 현실적으로 보여준다. 공격적인 고수익 전략보다 장기적으로 살아남는 투자 구조에 초점을 맞추며, 자산배분과 리스크 관리의 중요성을 반복해서 강조한다. 투자란 결국 얼마나 빨리 돈을 버느냐보다 얼마나 안정적으로 지속할 수 있느냐의 문제라는 사실을 다시 생각하게 만든다.


전환사채(CB), 신주인수권부사채(BW) 같은 메자닌 상품은 주식과 채권의 특징을 동시에 가진다. 주가 상승의 기회를 얻으면서도 일정 수준의 안정성을 확보할 수 있다는 점에서 변동성이 커진 시장 환경과 잘 맞아떨어진다. 하지만 구조를 제대로 이해하지 못하면 오히려 위험한 투자로 이어질 수 있다는 점도 함께 짚어낸다. 단기간에 반복적으로 메자닌을 발행하는 기업, 최대주주 변경 이력이 잦은 기업, 차환 목적의 자금 조달이 반복되는 기업 등을 경계해야 한다는 기준은 개인투자자에게 실질적인 판단 기준이 된다.


투자는 종목을 맞히는 기술이라기보다 자신만의 원칙을 유지하는 과정에 가깝다. 많은 사람들이 수익률에만 집중하지만, 실제로 중요한 것은 시장이 흔들릴 때도 무너지지 않는 구조를 만드는 일이다. "올라운더 투자법"은 단기 수익을 좇는 투자자보다 장기적인 자산 성장과 안정적인 포트폴리오를 고민하는 사람들에게 더 필요한 책이다. 불확실성이 커진 시대일수록 다양한 투자 자산을 이해하고, 균형 있는 시각으로 시장을 바라보는 힘이 중요하다는 사실을 다시 확인하게 된다.


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혼자 리드하지 마라 - 최고의 팀을 만드는 10가지 기술
키이스 페라지 지음, 이소영 옮김 / 알에이치코리아(RHK) / 2026년 4월
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* 출판사에서 도서 협찬을 받았습니다. 하지만 개인의 주관적인 견해로 작성하였습니다.


리더십은 오랫동안 조직 성과를 좌우하는 핵심 역량으로 여겨져 왔다. 많은 사람이 좋은 리더가 되기 위해 노력했고, 부모들 역시 자녀가 어디서든 앞장서는 사람이 되기를 기대했다. 그러나 "혼자 리드하지 마라"는 익숙한 리더십 관념에 질문을 던진다. 조직을 움직이는 힘이 리더 한 사람의 능력에서만 나오는 것이 아니라, 팀 전체가 서로를 책임지고 함께 성장하는 구조에서 만들어진다는 점을 강조한다.


현장의 일은 점점 복잡해지고 있다. 한 사람이 모든 문제를 판단하고 해결하기에는 변수도 많고 속도도 빠르다. 리더가 모든 답을 쥐고 팀원을 끌고 가는 방식은 더 이상 충분하지 않다. 오히려 팀원 각자가 의견을 내고, 서로의 약점을 보완하며, 공동의 목표를 향해 움직일 때 조직은 더 강한 실행력을 갖게 된다. 여기서 필요한 개념이 팀십이다.


팀십은 친하게 지내는 분위기만을 뜻하지 않는다. 서로에게 책임을 묻고, 필요한 피드백을 주고받으며, 각자의 성장을 공동의 성과로 연결하는 행동 방식이다. 좋은 팀은 불편한 이야기를 피하지 않는다. 의견 차이를 공격으로 받아들이지 않고, 더 나은 결과를 만들기 위한 과정으로 받아들인다. 심리적 안전감은 느슨한 배려가 아니라 솔직한 협업을 가능하게 하는 기반이다.


결국 좋은 조직은 뛰어난 한 사람보다 함께 성장하는 사람들의 합으로 만들어진다. 리더가 앞에서 모든 것을 증명하려 할수록 팀은 수동적으로 변할 수 있다. 반대로 리더가 질문하고, 맡기고, 연결하고, 함께 책임지는 문화를 만들 때 팀은 스스로 움직이기 시작한다. "혼자 리드하지 마라"는 리더가 더 강해지는 법보다 팀이 함께 강해지는 법을 알려 주는 책이다. 조직 안에서 오래 성장하고 싶은 사람, 성과와 관계를 함께 세우고 싶은 리더라면 곱씹어 볼 만한 메시지를 담고 있다.


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이제, 고전을 읽어야 할 시간 - 흔들릴 때 나를 지키는 고전의 힘
최인호 지음 / 바이북스 / 2026년 5월
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* 출판사에서 도서 협찬을 받았습니다. 하지만 개인의 주관적인 견해로 작성하였습니다.


요동치는 시대를 살아가는 동안 사람은 끊임없이 외부의 기준에 자신을 맞추려 한다. 성과와 평가, 관계와 비교가 일상이 되면서 내면의 중심은 점점 흐려진다. 이러한 상황에서 방향을 잃지 않기 위한 방법으로 고전 읽기가 다시 호출된다. "이제, 고전을 읽어야 할 시간"은 그 필요를 단순한 교양의 차원을 넘어 삶의 구조를 재정립하는 문제로 끌어올린다. 


인간은 성과로 규정되는 존재가 아니라 이미 완전성을 지닌 존재라는 전제가 중심에 놓인다. 동양 고전에서 말하는 천명과 성의 개념은 인간의 존재를 외부 조건이 아닌 본질로 이해하게 만든다. 이는 실패나 평가에 따라 흔들리는 자존감을 근본적으로 재구성하는 관점이다. 자신을 도구가 아닌 존재로 바라보는 순간, 삶의 기준이 외부에서 내부로 이동한다.


이러한 인식은 곧 실천으로 이어진다. 중용은 흔히 타협이나 평균으로 오해되지만, 여기서는 중심을 잃지 않는 상태로 해석된다. 자기 기준이 명확해질수록 선택은 단순해지고, 행동은 일관성을 갖는다. 서양 철학의 코나투스 개념과 연결되는 지점에서, 인간이 스스로를 유지하고 확장하려는 본능이 고전의 지혜와 맞닿아 있음을 확인하게 된다. 이는 철학이 추상이 아니라 작동 원리라는 점을 보여준다.


관계에 대한 접근 역시 인상적이다. 타인과의 갈등을 해결하는 방식으로 제시되는 ‘서’는 감정적 배려가 아니라 구조적 원칙에 가깝다. 내가 원하지 않는 것을 타인에게 하지 않는다는 단순한 기준은 복잡한 인간관계를 정리하는 명확한 도구가 된다. 동시에 ‘충’과 결합되면서, 자기 자신에게 진실할 때 타인과의 관계도 건강해진다는 논리가 완성된다.


인간은 이미 충분한 존재이며, 그 사실을 인식하고 유지하는 것이 삶의 핵심이라는 점이다. 성과 중심 사회에서 흔들리는 이유는 능력의 부족이 아니라 존재에 대한 오해에서 비롯된다. 고전은 그 오해를 바로잡는 가장 오래되고 검증된 도구다. 고전 읽기는 지식을 쌓는 행위가 아니라 삶의 기준을 재설정하는 작업이다. 외부의 변화가 거셀수록 내부의 기준은 더 단단해야 한다. 결국 중요한 것은 더 많은 정보를 얻는 것이 아니라, 흔들리지 않는 나를 세우는 일이다.


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실전! LLM을 활용한 생성형 AI 애플리케이션 개발 - LLM 선정부터 프롬프트 엔지니어링, RAG, 멀티모달 에이전트 구축과 미세 조정까지 생성형 AI 프로그래밍 (위키북스) 10
발렌티나 알토 지음, 최용 옮김 / 위키북스 / 2024년 11월
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생성형 AI가 빠르게 확산되면서 LLM 기반 애플리케이션 개발은 선택이 아닌 필수 역량으로 자리 잡고 있다. 모델 자체의 성능보다 그것을 어떻게 연결하고 확장할 것인지가 경쟁력을 좌우하는 시대다. "실전! LLM을 활용한 생성형 AI 애플리케이션 개발"은 이러한 흐름 속에서 LLM의 구조적 이해부터 실제 구현까지 이어지는 전체 경로를 제시한다.


초반부에서는 LLM 아키텍처의 핵심 요소인 인코더-디코더 구조와 임베딩 개념을 중심으로 언어 모델의 작동 원리를 정리한다. 이어 GPT-3.5/4와 같은 상용 모델, Llama 2와 Falcon LLM 같은 오픈소스 모델을 비교하면서 각 기술의 특성과 적용 가능성을 분석한다. 이 과정은 단순한 기술 소개를 넘어, 어떤 상황에서 어떤 모델을 선택해야 하는지에 대한 기준을 제공한다.


중반부에서는 LangChain과 Streamlit을 활용한 AI 애플리케이션 개발 흐름이 구체적으로 전개된다. 프롬프트, 메모리, 도구 호출을 결합해 하나의 지능형 에이전트로 구성하는 방식은 실제 서비스 설계 관점에서 의미가 크다. 비정형 데이터를 벡터 데이터베이스로 연결하고, 이를 기반으로 RAG 구조를 구현하는 과정은 생성 AI의 실무 적용을 이해하는 핵심 단계다. 이 흐름을 통해 LLM은 단순한 응답 생성기가 아니라, 데이터와 기능을 연결하는 중심 엔진으로 확장된다.


후반부에서 다루는 LFM 개념은 생성형 AI의 다음 단계를 제시한다. 텍스트를 넘어 이미지, 오디오, 다양한 멀티모달 데이터를 통합하는 방향은 AI 시스템의 범위를 근본적으로 확장한다. 또한 파인 튜닝을 통한 모델 커스터마이징은 조직이나 서비스에 특화된 AI를 구축하는 데 필요한 실질적인 전략으로 이어진다.


개발 관점에서 보면 이 책은 기술 요소를 나열하는 데 그치지 않고, LLM을 중심으로 한 애플리케이션 아키텍처를 어떻게 구성해야 하는지를 보여준다. 모델, 데이터, 인터페이스, 실행 흐름이 하나의 시스템으로 연결되는 구조를 이해하는 것이 핵심이다. 생성형 AI 앱 개발을 준비하는 단계에서 방향성을 잡고자 한다면, 이 책은 이론과 실무를 연결하는 기준점으로 기능할 수 있다.


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랭체인 완벽 입문 - 혁신적인 LLM 앱을 구축하기 위한 랭체인 활용법 생성형 AI 프로그래밍 (위키북스) 4
타무라 하루카 지음, 최용 옮김 / 위키북스 / 2024년 2월
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생성 AI 앱 개발은 더 이상 모델 호출만으로 완성되지 않는다. ChatGPT 같은 대화형 AI의 기반에는 LLM이 있지만, 실제 서비스에서는 프롬프트 관리, 외부 데이터 연결, 응답 흐름 제어, 도구 호출, 메모리 구성 같은 개발 요소가 함께 필요하다. 이런 복잡성을 하나의 구조로 묶어 주는 도구가 LangChain이다.


"랭체인 완벽 입문"은 LLM 애플리케이션 개발을 처음 시작하는 사람에게 필요한 기본 개념과 실습 흐름을 함께 다룬다. Python과 VS Code 환경을 기준으로 개발 과정을 설명하기 때문에, 생성 AI 앱 개발을 이론이 아니라 코드 중심으로 이해하려는 독자에게 적합하다. LangChain의 각 모듈을 활용해 어떤 방식으로 AI 애플리케이션을 구성하는지 보여 주며, 실용적인 예제 코드를 통해 개발 접근 방식을 구체화한다.


생성 AI 시대의 핵심은 좋은 모델을 선택하는 것에 그치지 않는다. 사용자의 질문을 어떻게 정리하고, 어떤 데이터를 참고하게 하며, 어떤 순서로 응답을 생성하게 할 것인지가 더 중요해지고 있다. 프롬프트 엔지니어링 역시 단순한 문장 작성 기술이 아니라, AI와 협업하기 위한 인터페이스 설계에 가깝다. 이 책에서 다루는 프롬프트 기초와 LangChain 구조는 그런 관점을 익히는 데 도움이 된다.


개인적으로 LangChain을 배우는 과정은 LLM을 하나의 기술이 아니라 애플리케이션 아키텍처의 일부로 바라보게 만든다는 점에서 의미가 있다. 모델은 두뇌에 가깝지만, 실제 업무 자동화와 서비스 구현에는 기억, 검색, 도구, 실행 흐름이 필요하다. 이 연결 구조를 이해해야 RAG, Agent, 챗봇, 업무 자동화 시스템으로 확장할 수 있다.


생성 AI 앱 개발을 시작하려는 개발자라면 LangChain은 피하기 어려운 핵심 도구다. 이 책은 LLM, Python, 프롬프트 엔지니어링, AI 애플리케이션 개발의 기초를 한 흐름 안에서 익히도록 돕는 입문서로 읽을 만하다.


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