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AI 에이전트 업무 자동화, 1인 기업과 직장인이 지금 준비해야 할 일하는 방식

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AI 에이전트 업무 자동화는 이제 단순히 “편리한 도구를 쓰는 것”을 넘어, 일하는 방식 자체를 바꾸는 단계로 들어가고 있습니다. 예전에는 사람이 직접 검색하고, 정리하고, 문서를 만들고, 일정을 등록했다면 이제는 AI 에이전트가 정해진 규칙에 따라 업무를 수행하고 결과물을 만들어냅니다. 중요한 변화는 AI가 질문에 답하는 수준을 넘어, 실제 업무 흐름 안에서 반복적으로 실행되고 개선된다는 점입니다.

AI 에이전트 업무 자동화, 1인 기업과 직장인이 지금 준비해야 할 일하는 방식
AI 에이전트 업무 자동화는 이제 단순히 “편리한 도구를 쓰는 것”을 넘어, 일하는 방식 자체를 바꾸는 단계로 들어가고 있습니다.

특히 1인 기업, 프리랜서, 강사, 콘텐츠 제작자, 사무직 직장인에게 AI 에이전트는 단순한 보조 도구가 아니라 작은 팀처럼 작동할 수 있습니다. 업무를 잘게 나누고, 각 업무에 맞는 규칙과 자료를 제공하면 리서치, 콘텐츠 제작, 이메일 정리, 일정 관리, 보고서 작성까지 상당 부분을 자동화할 수 있습니다.

AI 에이전트는 도구보다 업무 구조를 먼저 바꿔야 제대로 작동한다

AI 에이전트를 사용할 때 많은 사람이 먼저 어떤 서비스를 써야 하는지부터 고민합니다. 클로드 코드, 오픈클로, 챗GPT, 코덱스, 자동화 툴처럼 다양한 선택지가 있기 때문입니다. 하지만 실제로 중요한 것은 도구 이름이 아니라, 내가 맡기려는 업무가 어떤 순서와 기준으로 처리되어야 하는지를 정리하는 일입니다.

AI 에이전트 업무 자동화의 핵심은 좋은 도구를 찾는 것이 아니라, 반복 가능한 업무 흐름을 설계하는 것입니다.

예를 들어 블로그 작성, 강의 슬라이드 제작, 고객 문의 분류, 일정 등록 같은 일은 겉으로는 서로 달라 보이지만 내부 구조는 비슷합니다. 입력 자료를 받고, 필요한 정보를 판단하고, 정해진 양식에 맞게 결과물을 만들고, 사람이 최종 검토하는 흐름입니다. 이 흐름을 명확히 정의할수록 AI 에이전트는 더 안정적으로 일합니다.

반대로 업무 기준이 모호하면 아무리 성능이 좋은 AI 모델을 사용해도 결과물은 흔들립니다. AI가 똑똑해졌다고 해도 아직은 “내가 원하는 방식”을 스스로 완벽히 이해하지 못합니다. 그래서 업무별 폴더, 규칙 문서, 참고 자료, 예시 파일, 결과물 양식 등을 미리 구성하는 과정이 필요합니다.

하네스 엔지니어링은 AI를 내 방식대로 일하게 만드는 설계법이다

최근 AI 에이전트를 설명할 때 자주 등장하는 개념이 하네스 엔지니어링입니다. 쉽게 말하면 뛰어난 AI 모델이 엉뚱한 방향으로 가지 않도록 업무 규칙과 실행 환경을 단단히 잡아주는 방식입니다. 예전의 GPTs가 주로 프롬프트로 AI를 규율했다면, 요즘의 에이전트는 프롬프트뿐 아니라 코드, 문서, 스크립트, 데이터 파일, 양식 파일까지 활용해 훨씬 촘촘하게 통제합니다.

하네스 엔지니어링이 잘된 AI 에이전트는 단순한 대화형 AI보다 복잡한 업무를 더 일관되게 처리할 수 있습니다.

예를 들어 강의 슬라이드를 자동으로 만들고 싶다면 “PPT 만들어줘”라고 말하는 것만으로는 부족합니다. 어떤 색상 체계를 사용할지, 한 장의 슬라이드에 들어갈 문장 길이는 어느 정도인지, 표지와 본문과 정리 페이지의 구조는 어떻게 다른지, 어떤 형식의 파일로 저장할지까지 정해두어야 합니다. 이 기준이 쌓이면 AI는 단순히 문장을 생성하는 것이 아니라, 하나의 제작 시스템처럼 움직이게 됩니다.

구분	일반 프롬프트 방식	하네스 엔지니어링 방식
업무 지시	대화창에 요청을 입력	업무별 규칙과 절차를 미리 정의
결과물 품질	요청할 때마다 편차가 큼	일정한 기준으로 반복 생산 가능
필요 자료	사용자가 매번 설명	문서, 코드, 양식, 참고 파일을 함께 사용
적합한 업무	간단한 질문, 초안 작성	보고서, PPT, 리서치, 이메일 처리, 자동화 업무

업무 기준을 만들지 않은 상태에서 AI에게 많은 권한을 주면 결과물은 빨라질 수 있지만, 품질과 방향성이 흔들릴 수 있습니다.

업무용 AI 에이전트는 폴더와 역할을 나누면 팀처럼 움직인다

AI 에이전트를 실무에 적용할 때 효과적인 방법은 업무를 하나의 거대한 덩어리로 맡기지 않고, 목적별로 나누는 것입니다. 예를 들어 교육 설계 에이전트, 강의 슬라이드 제작 에이전트, 블로그 작성 에이전트, 유튜브 아이디어 에이전트, 이메일 분류 에이전트처럼 역할을 분리하면 각 에이전트가 더 명확한 기준으로 움직일 수 있습니다.

업무를 쪼개고 각 에이전트의 역할을 명확히 할수록 AI는 주니어 직원처럼 실무를 처리할 수 있습니다.

중앙에 라우터 역할을 하는 비서형 에이전트를 두는 방식도 유용합니다. 사용자는 하나의 창구에만 요청하고, 중앙 에이전트가 요청 내용을 판단해 적절한 업무 에이전트에게 넘기는 구조입니다. 이렇게 하면 여러 프로젝트 폴더를 직접 오가며 실행하지 않아도 되고, 텔레그램 같은 메신저를 통해서도 업무 지시가 가능해집니다.

교육 설계 에이전트: 고객사, 직무 수준, 교육 목표를 바탕으로 실습 시나리오 생성
평가 에이전트: 수강생 결과물을 기준표에 맞춰 평가하고 피드백 작성
PPT 제작 에이전트: HTML 기반 초안을 만들고 슬라이드 파일로 변환
블로그 에이전트: 자막, 자료, 키워드를 바탕으로 SEO 글 초안 작성
영업 관리 에이전트: 이메일을 분류하고 고객사별 진행 상황을 요약
리서치 에이전트: 링크드인, 유튜브, 블로그 등에서 참고 자료를 수집

이 구조가 자리 잡으면 혼자 일하는 사람도 작은 운영팀을 가진 것처럼 일할 수 있습니다. 다만 AI가 모든 판단을 대신하는 것은 아니므로 최종 검토와 방향 설정은 사람이 맡아야 합니다.

클로드 코드는 정밀한 업무 자동화에, 오픈클로는 유연한 개인 비서에 가깝다

업무용 AI 에이전트를 만들 때는 정밀하게 설계할 업무와 가볍게 시도할 업무를 나눠보는 것이 좋습니다. 클로드 코드처럼 프로젝트 폴더와 규칙을 세밀하게 잡을 수 있는 도구는 업무 품질을 안정적으로 유지해야 하는 경우에 적합합니다. 반면 오픈클로처럼 컴퓨터 화면을 직접 조작하는 방식에 강한 도구는 일정 관리, 카카오톡 아카이빙, 열차 좌석 조회처럼 일상적인 반복 작업에 잘 맞습니다.

정밀한 결과물이 필요한 업무는 강한 하네스가 필요하고, 생활형 자동화는 유연한 컴퓨터 조작 능력이 더 중요합니다.

도구 성격	적합한 활용	장점
클로드 코드형 에이전트	PPT 제작, 보고서 작성, 블로그 자동화, 이메일 분류	업무 기준을 촘촘하게 적용 가능
오픈클로형 에이전트	일정 등록, 카카오톡 정리, 웹·앱 조작, 좌석 조회	사람처럼 화면을 보며 유연하게 처리
혼합 운영	업무와 일상을 나누어 자동화	정확성과 편의성을 동시에 확보

예를 들어 캘린더에 일정을 등록할 때 매번 구글 캘린더를 열고 클릭할 필요 없이, 메신저에 “다음 주 화요일 오후 2시에 미팅 등록”이라고 입력하면 AI가 직접 캘린더를 생성할 수 있습니다. 카카오톡 나에게 보내기 메시지를 긁어와 구글 시트에 정리하고, 링크 내용을 보강해 나만의 학습 데이터베이스로 만드는 것도 가능합니다.

다만 금융, 결제, 세금계산서, 예약 구매처럼 실제 권한과 책임이 발생하는 작업은 반드시 사람이 최종 확인하는 구조가 필요합니다.

콘텐츠 제작과 리서치는 AI 에이전트가 가장 빠르게 성과를 내는 영역이다

AI 에이전트가 특히 빠르게 성과를 내는 영역은 콘텐츠 제작과 리서치입니다. 블로그 글 작성, 유튜브 주제 발굴, 썸네일 아이디어 정리, 링크드인 글 모니터링, 경쟁 채널 분석처럼 자료를 모으고 재구성하는 일은 AI가 매우 잘 처리합니다.

콘텐츠 자동화의 목적은 글을 대충 많이 만드는 것이 아니라, 자료 수집과 초안 작성 시간을 줄여 사람이 더 중요한 판단에 집중하게 만드는 것입니다.

예를 들어 매일 특정 전문가들의 글을 모니터링하고, 전날 올라온 글을 요약해 아침마다 받아볼 수 있습니다. 유튜브 채널을 주기적으로 확인해 새로 제작할 만한 주제나 썸네일 방향을 추천받을 수도 있습니다. 좋은 글이나 링크를 카카오톡에 저장해두면 AI가 이를 정리해 학습용 웹사이트나 데이터베이스로 변환하는 방식도 가능합니다.

핵심 정리

AI 에이전트는 콘텐츠를 대신 만들어주는 도구이기 전에, 흩어진 자료를 모으고 분류하고 재활용 가능한 구조로 바꾸는 생산성 시스템입니다. 좋은 자료를 꾸준히 모으고, 그 자료를 글·영상·강의·보고서로 전환하는 흐름을 만들면 1인 기업도 콘텐츠 생산량을 크게 늘릴 수 있습니다.

이 방식의 장점은 단순히 시간을 아끼는 데서 끝나지 않습니다. 사람이 놓치기 쉬운 자료를 계속 모아주기 때문에 아이디어 고갈을 줄이고, 반복적인 정리 업무를 줄이며, 콘텐츠 제작의 출발점을 빠르게 만들어줍니다.

AI 에이전트는 한 번 만들고 끝나는 도구가 아니라 계속 훈련해야 하는 시스템이다

AI 에이전트를 만들었다고 해서 바로 완성되는 것은 아닙니다. 오히려 중요한 과정은 그다음부터 시작됩니다. 결과물을 보고 피드백을 주고, 잘못된 부분을 수정하고, 기준을 보강하면서 계속 개선해야 합니다. 신입 직원에게 일을 가르치듯이 AI 에이전트도 반복적인 피드백을 통해 더 안정적으로 바뀝니다.

AI 에이전트의 품질은 처음 만든 설정값보다, 이후 얼마나 검증하고 개선했는지에 따라 결정됩니다.

특히 평가 기준을 정해두고 AI가 스스로 결과물을 비교하게 하는 방식은 매우 효과적입니다. 예를 들어 PPT 제작 에이전트라면 디자인 일관성, 문장 길이, 정보 구조, 시각적 균형, 브랜드 톤 같은 기준을 만들고, AI가 그 기준에 맞을 때까지 실험하게 할 수 있습니다. 이런 반복 개선 과정을 통해 첫 번째 결과물보다 열 번째 결과물이 훨씬 좋아지는 일이 가능합니다.

결과물이 마음에 들지 않으면 단순히 다시 만들라고 하지 말고, 무엇이 부족한지 기준을 알려준다.
AI에게 “현재 시스템을 비판적으로 검토하고 개선점을 제안하라”고 요청한다.
다른 AI 모델의 의견도 함께 비교해 구조적 허점을 찾는다.
좋은 결과물이 나오면 그 기준과 예시를 에이전트 규칙에 반영한다.

에이전트가 많아질수록 관리할 자료와 판단할 결과물도 늘어나므로, 자동화 자체가 새로운 관리 업무가 될 수 있다는 점을 고려해야 합니다.

깃허브와 벤치마킹은 비개발자에게도 강력한 출발점이 된다

AI 에이전트를 더 잘 만들고 싶다면 이미 누군가 만들어둔 사례를 적극적으로 참고하는 것이 좋습니다. 깃허브는 개발자만 쓰는 공간처럼 보이지만, AI 에이전트 시대에는 비개발자에게도 매우 유용한 참고 자료가 됩니다. 코드를 직접 이해하지 못해도 AI에게 깃허브 링크를 주고 “이것처럼 내 업무에 적용하려면 어떻게 해야 하느냐”고 물어보면 시작할 수 있습니다.

이제 중요한 것은 모든 기술을 직접 아는 것이 아니라, 참고할 만한 사례를 찾아 AI가 구현할 수 있게 연결하는 능력입니다.

예를 들어 PPT 자동 생성, 영상 편집 자동화, 웹 크롤링, 데이터 정리, 문서 변환 같은 기능은 이미 다양한 프로젝트와 사례가 공개되어 있습니다. AI에게 관련 깃허브 프로젝트를 찾아보게 하고, 그중 적합한 방식을 자신의 업무에 맞게 변형해달라고 요청하면 비개발자도 충분히 자동화 시스템을 만들 수 있습니다.

유튜브 인터뷰, 논문, 블로그 글, 기술 문서도 좋은 벤치마킹 자료가 됩니다. 핵심 아이디어만 추출해 AI에게 전달하면, AI는 이를 바탕으로 구체적인 실행 구조를 제안할 수 있습니다. 이 과정에서 사람의 역할은 모든 코드를 직접 작성하는 것이 아니라, 어떤 방향이 필요한지 판단하고 좋은 기준을 제시하는 것입니다.

AI 에이전트 시대에는 실행자가 아니라 설계자가 더 중요해진다

AI 에이전트가 확산되면 사무직의 역할은 크게 달라질 가능성이 큽니다. 문서를 직접 작성하고, 자료를 직접 찾고, 반복 업무를 직접 처리하는 능력보다 어떤 일을 자동화할지 정하고, 그 업무의 기준을 설계하고, 결과물을 검증하는 능력이 더 중요해집니다.

앞으로의 생산성 차이는 AI를 쓰느냐 안 쓰느냐가 아니라, AI 에이전트를 얼마나 내 업무에 맞게 설계하고 운영하느냐에서 갈릴 가능성이 큽니다.

특히 대표, 팀장, 1인 기업 운영자라면 AI 에이전트를 직접 체험해볼 필요가 있습니다. 단순히 직원에게 맡기거나 외부 서비스만 도입해서는 체감하기 어렵습니다. 실제로 자신의 메일, 일정, 자료 정리, 콘텐츠 제작, 영업 관리 중 하나라도 에이전트로 바꿔보면 업무의 병목이 어디에 있는지 훨씬 명확하게 보입니다.

전통적인 산업에서도 가능성은 큽니다. 건설, 제조, 공공 분야처럼 디지털 전환이 느리다고 여겨졌던 분야에서도 도면 기반 수량 산출, 문서 정리, 공고 수집, 보고서 작성, 일정 관리 같은 업무는 AI 에이전트와 결합될 수 있습니다. 중요한 것은 거창한 시스템을 처음부터 만드는 것이 아니라, 매일 반복되는 작은 업무 하나를 AI에게 맡겨보는 것입니다.

AI 에이전트가 모든 일을 완전히 대체한다고 생각하기보다, 사람이 기준을 만들고 AI가 실행을 담당하는 구조로 접근해야 실패 가능성을 줄일 수 있습니다.

지금 시작할 수 있는 가장 현실적인 AI 에이전트 적용 순서

AI 에이전트를 처음 도입한다면 복잡한 시스템부터 만들 필요는 없습니다. 가장 먼저 해야 할 일은 내 업무 중 반복되는 일을 찾는 것입니다. 매일 확인하는 메일, 매주 작성하는 보고서, 자주 만드는 블로그 초안, 반복적으로 정리하는 회의록, 계속 모니터링하는 웹사이트가 좋은 출발점입니다.

AI 에이전트 도입은 거대한 자동화 프로젝트가 아니라, 반복 업무 하나를 줄이는 실험에서 시작하는 것이 가장 현실적입니다.

단계	실행 내용	확인할 점
1단계	반복 업무 하나를 선택한다	매일 또는 매주 반복되는지 확인
2단계	업무 순서와 판단 기준을 문서로 적는다	AI가 따라 할 수 있을 만큼 구체적인지 확인
3단계	예시 결과물과 참고 파일을 제공한다	좋은 결과물과 나쁜 결과물을 구분
4단계	작게 실행하고 결과물을 검토한다	처음부터 완전 자동화를 목표로 하지 않기
5단계	피드백을 반영해 규칙을 개선한다	반복 오류를 줄이는 방향으로 수정

처음부터 회사 전체 업무를 자동화하려고 하면 실패하기 쉽습니다. 대신 “아침마다 메일 요약 받기”, “자막으로 블로그 초안 만들기”, “회의록을 보고서 형식으로 정리하기”처럼 작고 명확한 업무부터 시작하는 편이 좋습니다. 이 작은 성공이 쌓이면 자연스럽게 업무용 에이전트 구조를 확장할 수 있습니다.

AI 에이전트는 이미 현실이 되었고, 이제는 직접 다뤄봐야 한다

AI 에이전트는 먼 미래의 이야기가 아니라 이미 업무 현장에서 적용 가능한 현실적인 도구가 되고 있습니다. 단순한 자동 응답이나 문장 생성 수준을 넘어, 일정 관리, 콘텐츠 제작, 리서치, 이메일 분류, 웹사이트 제작, 데이터 수집, 문서 작성까지 다양한 업무에 들어오고 있습니다.

AI 에이전트 시대의 핵심 역량은 내가 원하는 결과를 정의하고, AI가 그 기준에 맞게 일하도록 시스템을 설계하는 능력입니다.

물론 모든 업무가 즉시 자동화되는 것은 아닙니다. 유지보수도 필요하고, 오류도 발생하며, 사람이 최종 판단해야 하는 영역도 분명히 남아 있습니다. 그러나 반복적인 사무 업무와 디지털 기반 지식 노동의 상당 부분은 이미 에이전트 전환이 가능한 단계에 가까워지고 있습니다.

지금 필요한 것은 완벽한 도구를 기다리는 것이 아니라, 내 업무 중 하나를 골라 직접 실험해보는 것입니다. 작은 자동화 하나를 성공시키면 AI가 단순한 도구가 아니라 함께 일하는 시스템이 될 수 있다는 감각을 빠르게 얻을 수 있습니다.

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광주문학관, 올해 첫 상주작가에 송재영 소설가 선정

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22일 광주문학관이 ‘2026년 문학 상주작가 지원사업’ 첫 상주작가로 송재영 소설가를 선정했다. 사진은 송재영 씨. /광주시 제공

광주문학관이 ‘2026년 문학 상주작가 지원사업’ 첫 상주작가로 송재영 소설가를 최종 선정했다

22일 광주시에 따르면 해당 사업은 작가가 문학시설에 직접 상주해 창작에 전념하면서 시민 대상 프로그램을 운영, 지역문학 활성화와 문학 향유 기회 확대를 목표로 한다.

문화체육관광부가 주최하고 한국문화예술위원회가 주관하며, 광주문학관은 올해 처음으로 해당 사업 기관에 이름을 올렸다.

선정된 송재영 작가는 필명 ‘타라재이’로 활동하며, 2015년부터 광주를 기반으로 스토리텔링·아카이브·영상·전시 기획 등 ‘기억’과 ‘장소’를 주제로 한 작업을 꾸준히 이어온 작가다.

오는 5월1일부터 11월30일까지 약 7개월간 광주문학관에 머물며 집필과 시민 참여형 프로그램을 함께 이끌 예정이다.

운영 프로그램으로는 나만의 그림책 제작, 장르문학 창작 워크숍, 자기서사 글쓰기, 생애 기록 프로그램 등이 준비돼 있다.

지역의 역사와 이야기를 문학적으로 풀어내는 데 초점을 맞췄다는 게 문학관 측 설명이다.

세부 일정은 5월 이후 광주문학관 누리집을 통해 공개된다.

송재영 작가는 "문학관이라는 공간에서 시민들과 함께 호흡하며 문학의 즐거움을 나눌 수 있는 다양한 프로그램을 만들어가고 싶다"고 소감을 전했다.

전순희 시 문화유산자원과장은 "이번 사업을 통해 지역문학 창작 환경을 풍성하게 조성하고, 시민들이 일상 속에서 문학을 더 가깝게 접할 수 있도록 내실 있는 운영에 최선을 다하겠다"고 말했다.

출처 : 남도일보(https://www.namdonews.com)

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"10분 만에 앱 완성" 이제 구글 시트로 다 됩니다! 완전 무료, AI 초보자도 OK! (역대급 업데이트)

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#앱개발 #구글시트 #클로드 #Claude #앱만들기 #바이브코딩 #Vibecoding #코딩강의 #오빠두엑셀

"10분 만에 앱 완성" 이제 구글 시트로 다 됩니다! 완전 무료, AI 초보자도 OK! (역대급 업데이트)
#앱개발 #구글시트 #클로드 #Claude #앱만들기 #바이브코딩 #Vibecoding #코딩강의 #오빠두엑셀 00:00 강의 시작 02:19 이제 AI로 ‘10분 안에’ 앱을 만들 수 있습니다!

00:00 강의 시작

02:19 이제 AI로 ‘10분 안에’ 앱을 만들 수 있습니다!

03:27 구글 Ai 스튜디오에서 무료 API 키 발급 받기

04:34 현존 코딩의 최강 AI 도구! Claude 모델 사용법

05:21 구글시트로 데이터 및 앱 인터페이스 구축하기

07:55 앱 동작에 사용할 Gemini API 모델 선택하기

09:10 앱 코드 작성에 사용할 프롬프트 완성하기

10:53 프롬프트 복/붙으로 코드 완성하기

12:29 완성된 코드를 앱스 스크립트로 옮기기

14:05 완성된 앱 배포 및 접근 권한 설정하기

15:46 앱 개발 끝! 완성된 앱 테스트해보기

16:36 부족한 부분과 오류 개선 후 새 버전으로 배포하기

18:38 나만의 식단/음식 분석 앱 5분 안에 만들기

20:48 음식 분석 앱 완성 및 배포하기

23:15 나만의 다이어트 식단 관리 앱 복사 및 사용방법

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샘 올트먼이 본 2030년 '1인 유니콘 시대'

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1) 5년 전망: “절반이 사라진다”보다 중요한 것

초급·반복적 지식노동의 자동화는 현실화된다. 채팅·요약·초안 작성·리서치·QA 같은 업무가 먼저 바뀐다.
샘 올트먼이 본 2030년 '1인 유니콘 시대'
1) 5년 전망: “절반이 사라진다”보다 중요한 것 초급·반복적 지식노동의 자동화 는 현실화된다.
동시에, 극소수 인원(심지어 1인)으로도 예전 ‘수백 명 팀’이 하던 제품을 만들 수 있는 환경이 형성된다.
22세 신입보다 재교육을 회피하는 50~60대가 더 타격을 받을 가능성이 크다. 젊은 층일수록 전환 속도가 강점.

핵심 시나리오

팀 구조: 대규모 주니어 채용 → 소수 핵심 인력 + AI 워크플로.
커리어 경로: ‘부서별 말단’ → 작게 만들고 크게 배포하는 빌더/창업자.

2) 왜 지금이 “1인 빌더”의 황금기인가

최신 모델·툴 체인은 텍스트/이미지/음성/코드 전 영역을 커버한다.
인프라·오토메이션 덕분에 기획→디자인→개발→마케팅이 짧은 주기로 수렴한다.
결과적으로 소수 인원으로 Billion-scale 임팩트가 가능한 드문 시기.

3) AI를 가르는 네 축(Compute · Data · Algorithm · Product)

3-1. Compute(컴퓨트): 가장 큰 병목은 에너지

칩·메모리·네트워킹·랙·데이터센터 건설·허가·전력 수급까지 전 주기 대공사.
수요 급증 시 접속 제한/대기열 같은 서비스 병목이 반복될 수 있다.
중장기 해법: 더 많은 칩과 기가와트급 전력을 안정 조달, 생산·설치의 자동화.

3-2. Data(데이터): 합성·과제 생성·발견형 학습으로 이동

교과서 추가 학습의 한계가 보인다. 이제 모델은 데이터에 없는 것을 배우는 방향(가설→실험→업데이트).
사용자와 함께 더 어려운 태스크·환경을 생성해 모델을 단련하는 흐름이 중요해진다.

3-3. Algorithm(알고리즘): 추론 강화로 “작은 모델의 기적”

추론 능력 강화를 통해, 로컬·경량 모델도 고성능을 낼 수 있는 돌파구가 나타났다.
같은 컴퓨트로 더 똑똑하게, 더 싸게 돌리는 길이 열리며 보급 속도를 끌어올린다.

3-4. Product(제품화): 과학만으론 부족하다

사람 손에 쥐여 실제 문제를 푸는 제품으로 이어질 때 사회와 함께 진화한다.
모델보다 **경험 설계(온보딩·피드백·신뢰·과금)**가 성공/실패를 좌우한다.

4) 2030 신입을 위한 역량 지도

What > How

특정 툴 숙련도보다 문제정의·기획·평가지표 설계가 더 큰 레버리지.
“이걸 어떻게 만들지”보다 “무엇을 만들어 누구의 어떤 문제를 어떻게 바꿀 것인지”.

추론·시스템 사고

프롬프트 한 번보다 체인·루프·도구 호출이 엮인 시스템 프롬프팅이 성과를 만든다.
데이터 수집→합성→평가→수정의 폐쇄 루프를 설계하는 감각이 필요.

제품 감각·윤리/거버넌스

과장·허상 대신 신뢰 가능한 동작 범위를 명확히 보여 주는 것.
프라이버시, 안전장치(정렬), 책임소통을 처음부터 제품요건으로 포함.

5) 6개월 액션 플랜(대학생·입문자 기준)

1주차 — 세팅

업무/학습 흐름을 적고, 가장 귀찮은 1단계를 AI로 치환.
매일 15분 실험 슬롯 확보(요약/코드/이미지/오디오 중 하루 하나).

2~4주차 — 시스템화

자주 쓰는 프롬프트를 모듈화하고, 나만의 미니 에이전트로 고정.
결과물은 반드시 내 말투·사례로 재작성(그대로 복붙 금지).

5~8주차 — 공개 프로젝트 2개

실제 사용자를 상정한 작은 제품 2개(예: 회의 도우미, 마이크로 자동화).
깃허브/노션/블로그에 문제–접근–평가–한계까지 정리.

9~12주차 — 성능 관리

TOT(생각의 나무)나 체인 기반으로 3가지 접근 생성→A/B 테스트.
“정확도·속도·비용” 3축 지표판 만들기.

13~24주차 — 확장·협업

동료 2~3명과 역할을 나누어 엔드투엔드 제품 한 번.
실사용자 20명 인터뷰/피드백 반영→버전 2 배포.

6) 채용·이직 관점: 포트폴리오는 이렇게 보인다

“무엇을 바꿨나”에 초점: 이전/이후(비용, 시간, 품질) 수치화.
리스크 관리: 실패 사례·버그·한계와 그 조치(안전·프라이버시·거부 처리).
재현 가능성: 실행 스크립트/프롬프트·데이터 파이프라인 공개(가능한 범위에서).

7) 마음가짐: 도망치지 말고 작게 부딪히기

거대한 미래를 예측하는 대신, 작은 실험을 빠르게 반복하자.
완벽보다 일주일마다 눈에 보이는 개선을 내는 사람이 결국 앞선다.

끝으로

“절반이 대체된다”는 구호는 공포를 자극하지만, 커리어 전략은 공포가 아니라 설계와 실행이 만든다.

당신이 정의한 문제를, 당신만의 방식으로, 지금 당장 작은 규모로 풀어보자.

그 루프를 6개월만 돌리면—입직 경쟁력은 이미 다른 세계가 된다.

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“3년 뒤 충격 전망” AI시대 이런 사람이 돈 다 가져간다 (이종범 교수) (풀버전)

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“모든 직업이 대체될까?”

예측은 계속 빗나가고, 결국 남는 건 ‘행동’입니다

한때는 판사·변호사 같은 전문직은 AI가 대체하기 어렵고, 단순 노동부터 치환될 거라 말했습니다. 하지만 지난 20년을 돌아보면 “대체된다/안 된다”는 목록은 몇 년 간격으로 뒤집혔고, 최근 것조차 금세 낡은 예측이 되곤 합니다. 결론은 단순합니다. 직업의 종류가 아니라 ‘일의 방식’이 바뀐다는 사실, 그리고 먼저 행동하는 사람이 기회를 선점한다는 사실입니다.

“3년 뒤 충격 전망” AI시대 이런 사람이 돈 다 가져간다 (이종범 교수) (풀버전)
“모든 직업이 대체될까?” 예측은 계속 빗나가고, 결국 남는 건 ‘행동’입니다 한때는 판사·변호사 같은 전문직은 AI가 대체하기 어렵고, 단순 노동부터 치환될 거라 말했습니다.

1) 예측은 틀리고 변화는 빨라진다

20년 전, 5년 전, 심지어 1년 전의 “대체 불가” 목록이 오늘 보면 뒤집혀 있습니다.
기술의 궤적을 정확히 그리는 건 점점 어려워졌고, 유일하게 확실한 건 변화의 속도뿐입니다.

2) 왜 ‘쓰는 사람’이 이긴다

대부분의 사람은 AI를 “한번 써보고 말아요.” 체감 이익이 즉시 오지 않으면 배움을 미룹니다. 그래서 활용자와 비활용자의 격차는 생각보다 빠르게 벌어집니다.

제가 대학 강의에서 “AI를 반드시 쓰라”고 해도 실제로는 끝까지 안 쓰는 학생이 많습니다. 이유는 단순합니다. 지금도 과제·시험을 ‘어떻게든’ 할 수 있으니까. 그러나 “어떻게든”의 생산성으로는, AI를 파고든 동료의 속도를 따라잡기 어렵습니다.

3) 하우(How)의 시대에서 왓(What)의 시대로

예전엔 포토샵을 “배워야” 디자인을 했습니다. 이제는 무엇(What)을 만들지 명확히 말하면 도구가 구현을 ‘대행’합니다.

이미지·음악·영상·카피라이팅까지, 도구의 숙련도보다 목표 정의와 방향 설정이 더 큰 가치가 되는 흐름입니다.

4) 예술과 ‘피지컬 AI’까지 진입한다

AI는 그림과 음악도 만듭니다. 여기에 로봇·인공근육 등 물리적 영역(피지컬 AI)이 결합되면, 무용·공연·서비스업 같은 ‘몸의 노동’까지 영향을 받습니다.

“그래도 인간의 고유 영역”이라는 믿음은 점점 도전받고 있습니다. 대체의 속도와 범위를 과소평가하지 않는 편이 안전합니다.

5) 정렬(Alignment)과 거부 문제

AI는 사회 규범을 어기는 요청(폭력·불법 등)을 차단하도록 설계됩니다. 이런 규범적 거부는 당연하고 필요합니다.

문제는 규범 외의 영역에서 발생하는 “모델의 자의적 거부”인데, 시장의 선택은 냉정합니다. 사용자가 성능 저하로 느끼는 거부는 도태를 부릅니다. 결국 품질·안전·책임의 균형을 맞춘 모델이 살아남게 됩니다.

6) AI는 인프라가 된다

전기·인터넷처럼 끊기면 사회가 멈추는 인프라가 됩니다. 공공 행정부터 교육·산업 전반으로 스며들 것입니다.

그때 가서 배우기엔 늦습니다. 지금의 시행착오가 자산입니다.

7) 도구는 이미 일상 속으로

회의 보조: 실시간 요약·질문 추천·액션 아이템 정리까지 자동화하는 회의 도구들이 폭넓게 쓰입니다.
콘텐츠 제작: 이미지·영상 생성·편집, 음성/나레이션, 배경 제거, 스타일 변환 등은 제작의 장벽을 낮춥니다.
개인화 음악/미디어: 기분·상황에 맞춘 음악·사운드를 즉석 생성해 쓰는 것도 흔해졌습니다.

핵심은 특정 서비스 이름이 아니라, **“업무 흐름에 어디를 AI로 치환할지”**를 설계하는 시각입니다.

8) 잘 쓰는 법: 질문을 ‘AI에게’ 설계시키라

“좋은 질문이 중요하다”는 말은 맞지만, 초보자에게는 어렵습니다. 방법은 간단합니다.

막연한 목표를 먼저 적기: “이 주제로 3분 스피치를 하고 싶다.”
질문 설계도 요청: “내 목표를 이루려면 무엇을 물어야 하나? 단계별로 프롬프트 목록을 만들어 줘.”
그 프롬프트로 다시 질의: 각 단계 결과를 이어 붙여 작업 완성.

그리고 결과는 반드시 내 언어로 재작성하세요. 원문 그대로 붙이면 “AI 특유의 문체”가 남습니다. 내 용어·사례·감각으로 덮어씌우는 과정이 품질을 가릅니다.

9) 개인 워크플로를 ‘봇’으로 고정

반복 업무가 있다면 나만의 챗봇/에이전트를 만들어 프로세스를 고정하세요.

예: 유튜브 제작 → [주제 입력] → [제목 후보] → [썸네일 카피] → [대본 구조] → [스크립트] → [타임라인·CTA].

매번 새로 묻지 말고 템플릿화하면 속도와 일관성이 올라갑니다.

10) Tree of Thoughts(TOT): 생각의 가지를 늘리기

프롬프트 끝에 “여러 방법으로 생각해 줘”를 명시하면, AI가 해결 경로를 분기해 제시합니다.

정답이 하나인 문제도 접근법은 여러 개일 수 있습니다. 이때 TOT는 내가 못 본 조합을 보여주는 데 강합니다.

11) 창의성은 ‘연결’에서 온다

창의성은 서로 무관해 보이는 것들의 새로운 연결입니다.

매일 아무 두 단어를 뽑아 억지로 연결하는 훈련만으로도 발상이 열립니다. AI는 이 연결 놀이에 탁월합니다. 내 아이디어의 출발점을 AI에 위탁해 보세요. 이후의 선택과 편집은 사람의 몫입니다.

12) 기업가정신(Entrepreneurship), 지금 더 필요하다

앞으로의 세계는 더 복잡하고, 예측 불가능합니다. 막다른 길에서 돌아가는 사람과 뚫고 나가는 사람이 갈립니다.

기업가정신은 회피가 아니라 돌파의 기술입니다. 작게라도 실행하고, 짧게 검증하고, 빨리 전환하는 습관이 결국 자산이 됩니다.

13) “인간이 퇴화한다”는 걱정에 대하여

계산기가 생겨도 인간의 사고가 사라지지 않았듯, 기억의 외주는 생각의 파괴가 아닙니다.

전화번호를 외우지 않아도 우리는 더 많은 것을 배웁니다. AI는 사고의 여유 공간을 만들어 줄 뿐, 우리의 판단과 책임을 대신하지는 않습니다.

지금 시작할 수 있는 7가지 액션

현재 업무 흐름을 적고, 가장 귀찮은 1단계를 AI로 치환해 본다.
자주 쓰는 프롬프트를 문서로 모아 ‘나만의 봇’에 고정한다.
매일 15분 실험 슬롯을 만든다(요약, 회의록, 이미지, 코드 중 하루 하나).
결과물은 반드시 내 말투로 재편집한다.
TOT로 3가지 대안을 받아 비교 후 택1 한다.
한 달에 한 번, 업무 전 과정의 자동화 비율을 점검한다.
팀·학생·지인과 베스트 프랙티스를 공유해 집단 학습 속도를 올린다.

맺음말

“직업이 대체되느냐”는 질문은 점점 덜 중요해집니다. 중요한 건 내 일의 어떤 부분이 바뀌고 있는지, 그리고 내가 지금 무엇을 바꾸고 있는지입니다.

AI 시대는 하우가 아니라 왓을 선명히 말하고 실행하는 사람에게 유리합니다. 완벽한 계획보다 작은 실행이, 느린 학습보다 짧은 실험의 반복이 더 멀리 데려다 줍니다.

지금도 선택지는 두 개뿐입니다. 바뀌는 세계를 구경하느냐, 만드는 쪽에 서느냐.

정답은 늘 행동하는 쪽에 있습니다.

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Ep.01 시골집 구매시 무허가 미등기 주택에 관한 썰 (건축물대장생성 | 건축물등기 | 시골집매매)

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무허가, 미등기 시골집을 나만의 세컨하우스로 만들고 싶다면? 양성화가 어렵다면?

시골집에는 무허가 미등기 주택이 너무 많은데,

그렇게 된 히스토리를 알아보고,

촌집의 건축물대장생성, 건축물등기 등 합법화하는 방법에 대해 썰을 풀어봅니다.

00:00 미리보기

1:20 척척벅수 소개

3:07 무허가 미등기 촌집은 불법?

4:19 무허가 미등기가 불법 건축물이 아닌 이유

5:39 무허가 촌집이 등기가 없는 이유

5:50 과세가옥대장과 재산세

7:04 2006년 이전 건축물임을 증명하는 방법

8:22 무허가 촌집 건축물대장생성 추인

10:17 무허가 촌집별 건축물대장생성과 등기방법

15:41 스페셜땡쓰투 공주시 공무원분들!

#무허가 #미등기 #건축물대장 #건축물등기하기 #농가주택 #시골집매매

무허가·미등기 시골집, 매매 전 꼭 확인할 것
오래된 촌집은 건축물대장이 아예 없거나 등기가 되어 있지 않은 경우가 많아, 매매 전 소유권과 합법화 가능성을 함께 확인해야 안전합니다.

왜 시골집에 무허가·미등기가 많을까

오래된 농어촌 주택은 건축 당시 허가 절차 자체가 지금처럼 엄격하지 않았거나, 신고 없이 증축을 반복하면서 실제 현황과 서류상 기록이 어긋난 경우가 많습니다. 이런 건축물은 재산세는 과세되고 있어도 정식 건축물대장이 없는 경우가 있어, 매매 시 소유권 이전 등기 자체가 까다로워질 수 있습니다. 건축물의 준공 시점을 증명할 수 있는 자료(항공사진, 과세 이력 등)를 확보해두는 것이 합법화 절차의 출발점이 됩니다.

건축물대장 생성과 등기, 어떤 순서로 진행하나

무허가 건축물을 합법화하려면 우선 관할 지자체에 건축물대장 생성을 신청하고, 준공 시점과 현황을 소명하는 절차를 거쳐야 합니다. 대장이 생성된 이후에야 소유권보존등기를 신청할 수 있는 구조이기 때문에, 등기가 급하다고 해서 대장 절차를 건너뛸 수는 없습니다. 지역과 건축물 상태에 따라 소요 기간과 요구 서류가 다르므로, 매매를 계획하고 있다면 계약 전에 관할 지자체 건축과에 미리 문의해보는 것이 안전합니다.

등기 없는 시골집, 매매계약 전 확인 필수

등기가 되어 있지 않은 주택은 실제 소유자와 계약 상대방이 다를 위험이 있으므로, 과세대장상 명의와 점유 현황을 반드시 함께 확인한 뒤 계약을 진행해야 합니다.

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토핑경제 – 나만의 조합이 공간을 만든다

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토핑경제 – 나만의 조합이 공간을 만든다
디자인은 기성품이 아니라, 선택지의 조합이다 요즘 들어 자주 듣는 말이 있다.

디자인은 기성품이 아니라, 선택지의 조합이다

요즘 들어 자주 듣는 말이 있다.

“기본으로 두고, 거기에 제가 원하는 걸 좀 얹고 싶어요.”

피자처럼, 요거트처럼, 나의 집도 그렇게 꾸밀 수 있느냐는 말.

어느 순간부터 사람들은

기성품 하나를 통째로 사는 걸 꺼려하기 시작했다.

패키지보다 ‘조합’을 선택하려 한다.

그런 흐름을 경제학자들은

‘토핑경제(Topping Economy)’라고 부른다.

필수만 있고, 나머지는 각자 골라서 더하는 방식.

한마디로 커스터마이징의 시대다.

그러고 보면,

요즘의 디자인도 비슷하다.

누군가는 말한다.

“전체는 모던한데, 주방만은 레트로였으면 좋겠어요.”

“침실은 호텔처럼 하고 싶은데, 거실은 꼭 러그가 있어야 해요.”

정확히 어떤 스타일이라고 말할 순 없지만,

자신에게 ‘딱 맞는 조합’은 알고 있는 사람들.

이럴 땐 건축가가 해줄 수 있는 건

‘추천’이 아니라 ‘조율’이다.

디자이너의 취향을 덧붙이는 것이 아니라,

고객의 취향이 어울릴 수 있도록 유연하게 틀을 비워주는 일.

그게 요즘 설계의 핵심이 된다.

결국 토핑경제는,

공간을 대하는 태도 자체가 달라졌다는 이야기다.

과거엔 전문가가 정해준 스타일을 그대로 따랐다면,

지금은 고객 스스로가 공간을 편집하고 선택하고 구성한다.

우리는 그 선택의 폭이 넓도록 도와주는 사람이다.

그리고 그 조합들이 ‘완성’이 아닌

‘과정’으로 남는다는 사실도 받아들여야 한다.

요즘 공간은

처음부터 완벽하지 않아도 된다.

살면서 바뀌어도 괜찮다.

조금씩 바꾸고, 덜어내고, 새로 얹는 일.

그게 지금의 리듬이다.

디자인이란 건,

사실 그렇게 매번 다시 써보는 레시피에 가까운지도 모른다.

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공간의 사적인 사용법 – 사용자가 완성하는 집

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공간의 사적인 사용법 – 사용자가 완성하는 집
건축은 도면으로 끝나지 않는다. 살면서 만들어지는 것들 우리는 평면을 그린다.

건축은 도면으로 끝나지 않는다. 살면서 만들어지는 것들

우리는 평면을 그린다.

동선을 계산하고, 가구 배치를 고려하고, 조망과 통풍을 다 따진다.

하지만 그 공간이 실제로 어떻게 쓰일지는

설계자가 아니라 사용자만이 안다.

계획된 식탁 자리에 커다란 화분이 놓이고,

수납장 앞엔 늘 벗어둔 외투가 걸린다.

누군가는 창가를 독서용으로,

누군가는 반려견의 놀이터로 쓴다.

그건 설계의 실패가 아니다.

살면서 완성되는 공간의 자연스러운 모습이다.

요즘은

‘모두를 위한 기능적 공간’보다

‘나만의 리듬으로 쓰는 공간’이 사랑받는다.

즉, 공간에는 정답이 없다.

있어야 할 자리가 아니라,

되고 싶은 자리로 진화해가는 집.

그런 공간은 사용자의 시간 위에 완성된다.

그래서 설계자는

모든 것을 정해주는 사람이 아니라

열어두는 사람이어야 한다.

여백이 있어야 하고,

융통성이 있어야 하고,

가끔은 예상과 다른 방향도 허용해야 한다.

집은

벽과 바닥으로만 구성된 구조물이 아니라,

살아가는 방식에 따라 달라지는 무대다.

누군가는 부엌을 서재처럼 쓰고,

누군가는 현관 옆 벽에 그림을 전시한다.

그 사적인 사용법이 쌓이고 겹쳐질수록

그 공간은 유일해진다.

그래서 설계는

모든 걸 완성하는 게 아니라

충분히 살아갈 수 있도록 비워두는 일이다.

공간은 사용자와 함께 만들어지는 이야기니까.

#공간의사용법 #사용자중심설계 #열린건축 #생활의건축 #chiho

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살면서 좋아지는 집

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살면서 좋아지는 집
처음보다 나중이 더 편안한 공간을 짓는다는 것 집이라는 공간은 처음 만났을 때보다 살다 보니 편해졌다는 말이 더 어울릴 때가 있다.

처음보다 나중이 더 편안한 공간을 짓는다는 것

집이라는 공간은

처음 만났을 때보다

살다 보니 편해졌다는 말이 더 어울릴 때가 있다.

첫인상은 평범했지만,

걸을수록 동선이 익고,

빛이 드는 시간이 눈에 익고,

가구가 자리를 잡아가며

어느새 감정이 머무는 구조가 되는 집.

그런 집은

누군가 ‘설계가 잘 됐다’고 말하지 않아도

살고 있는 사람이 스스로 느낀다.

“그냥 좋아요. 편해서요.”

이 말은

디자인의 완성보다

생활의 밀도를 말하는 표현이다.

살면서 좋아지는 집이 되기 위해선

몇 가지 태도가 필요하다.

모든 공간이 꽉 차 있지 않아야 하고,

처음부터 모든 기능이 정해져 있지 않아야 하며,

사용자의 습관에 따라

공간이 조금씩 변할 수 있도록

여지를 남겨둬야 한다.

거실이 처음보다 작게 느껴질 수도 있고,

작은 방이 생각보다 자주 쓰일 수도 있다.

주방 옆 틈이 서서히 수납이 되고,

창가 자리가 나만의 자리로 바뀌기도 한다.

그 모든 변화가

처음엔 예측되지 않더라도

설계 안에 받아들일 수 있는 유연성이 있다면

그 집은 점점 자기에게 맞아진다.

살면서 좋아지는 집은

고정된 디자인이 아니라

삶이 움직이면서 완성되는 집이다.

설계자는 그걸 다 예측할 수는 없지만,

예측하지 못할 가능성을

미리 열어둘 수는 있다.

그리고 그런 집이

사람을 오래 머물게 한다.

좋은 집이란

처음 좋았던 집이 아니라

살다 보면 좋아지는 집이다.

#살면서좋아지는집 #집의시간 #생활의유연성 #공간과감정 #chiho

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1) 5년 전망: “절반이 사라진다”보다 중요한 것

2) 왜 지금이 “1인 빌더”의 황금기인가

3) AI를 가르는 네 축(Compute · Data · Algorithm · Product)

3-1. Compute(컴퓨트): 가장 큰 병목은 에너지

3-2. Data(데이터): 합성·과제 생성·발견형 학습으로 이동

3-3. Algorithm(알고리즘): 추론 강화로 “작은 모델의 기적”

3-4. Product(제품화): 과학만으론 부족하다

4) 2030 신입을 위한 역량 지도

What > How

추론·시스템 사고

제품 감각·윤리/거버넌스

5) 6개월 액션 플랜(대학생·입문자 기준)

6) 채용·이직 관점: 포트폴리오는 이렇게 보인다

7) 마음가짐: 도망치지 말고 작게 부딪히기

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1) 예측은 틀리고 변화는 빨라진다

2) 왜 ‘쓰는 사람’이 이긴다

3) 하우(How)의 시대에서 왓(What)의 시대로

4) 예술과 ‘피지컬 AI’까지 진입한다

5) 정렬(Alignment)과 거부 문제

6) AI는 인프라가 된다

7) 도구는 이미 일상 속으로

8) 잘 쓰는 법: 질문을 ‘AI에게’ 설계시키라

9) 개인 워크플로를 ‘봇’으로 고정

10) Tree of Thoughts(TOT): 생각의 가지를 늘리기

11) 창의성은 ‘연결’에서 온다

12) 기업가정신(Entrepreneurship), 지금 더 필요하다

13) “인간이 퇴화한다”는 걱정에 대하여

지금 시작할 수 있는 7가지 액션

맺음말

Ep.01 시골집 구매시 무허가 미등기 주택에 관한 썰 (건축물대장생성 | 건축물등기 | 시골집매매)

왜 시골집에 무허가·미등기가 많을까

건축물대장 생성과 등기, 어떤 순서로 진행하나

토핑경제 – 나만의 조합이 공간을 만든다

공간의 사적인 사용법 – 사용자가 완성하는 집

살면서 좋아지는 집

이슈 56

Design.
Build.
Influence.