Google Cloud Platform App Engine 개요 예제

 

App Engine이란 App Engine이란 뜻으로, 휴대폰 앱을 예로 들자면, 사용자에게는 보이지 않지만 사용자가 입력하는 데이터를 처리하는 Application(App)이라는 의미입니다. 흔히 말하는 backend(백엔드)입니다. 반면 프론트엔드는 사용자가 볼수 있는 사용자 인터페이스를 의미합니다. 화면 상에 보이는 입력창, 버튼, 그림 등을 말합니다.

 

백엔드는 휴대폰의 앱에 내장되어 있을 있습니다. 예를 들어 계산기 앱은 계산을 하는 코드가 앱에 내장되어 있습니다. 그러나 휴대폰에서 처리할 없는 정보는 원격 서버에 보내서 처리해야 합니다. 예를 들어 chatgpt 앱은 사용자의 질문에 대한 대답을 앱안에 가지고 있지 않으므로, 그 질문을 openaAI에서 관리하는 서버로 보내면, 서버의 LLM(대규모 언어모델) 응답을 생성해서 휴대폰으로 돌려줍니다. 그러니까 원격 서버에서 정보를 처리할 필요가 있습니다.

 

Google Cloud Platform(GCP) App Engine 완전 관리형 서버리스(*1 - 아래 주석을 달았습니다) 애플리케이션 플랫폼으로, 개발자가 서버를 직접 관리할 필요 없이 코드를 배포하고 실행할 있도록 지원합니다. App Engine 요청 트래픽이 늘어나면 서버 수를 자동 확장 기능을 제공하여 트래픽 변화에 따라 서버 수를 자동으로 조절하며, 여러 프로그래밍 언어(Python, Java, Node.js, Go ) 코드를 있습니다.

 

*1 완전 관리형 서버리스란 사용자가 서버를 장만할 필요없이 인터넷연결로 원격서버를 이용하며, 구글이 서버를 관리해 주는 것을 말합니다.

 

아래는 간단한 App Engine 사용 예제입니다.

 

1. 환경 설정 (*2)

  • GCP 콘솔에서 App Engine 사용설정합니다.
  • GCP 프로젝트를 생성하고, App Engine에서 사용할 언어로 Python 선택합니다.
  • GCP 콘솔에서 아래의 명령으로 Google Cloud SDK Flask 설치합니다.

        pip install Flask gunicorn

 

* 2 구글 글라우드에 계정을 만들면 계정마다 여러 개의 프로젝트들을 생성할 있습니다. 하나의 프로젝트 개의 App Engine 만들 있으며, 사용자는 콘솔(GCP 콘솔)에서 명령어를 사용할 있습니다. 콘솔은 계정 기본적으로 제공되는 원격서버에서 구동하는 명령어 창입니다. (윈도우의 명령 터미널 창과 같은 )

 

2. 간단한 API 서버 코드 (app.py)

 

아래의 python 코드를 app.py(*3)라는 파이썬 파일을 작성하고, 콘솔의 업로드 기능을 이용하여 원격서버에 파일을 업로드 합니다.

        from flask import Flask, jsonify

 

        app = Flask(__name__)

 

        @app.route('/hello', methods=['GET'])

        def hello():

        return jsonify({"message": "Hello, App Engine!"})

 

        if __name__ == '__main__':

        app.run(host='0.0.0.0', port=8080)

 

*3 위의 코드는 http 요청을 처리하는 웹서버를 시작하는 코드로, http request get 요청을 받으면 “Hello, App Engine!”이라는 문자열을 json 형태로 응답하는 서버의 코드입니다.

 

3. 배포하기하고 app 실행하기

  • 콘솔에서 아래의 내용이 담긴 app.yaml파일을 생성하고 앱을 배포합니다. (App Engine 설정 파일입니다.)

        runtime: python39

        entrypoint: gunicorn -b :$PORT app:app

  • 콘솔에서 아래 명령어를 실행하면 app 배포하고 실행이 됩니다.

        gcloud app deploy

  • 배포가 완료되면 브라우저에서 https://<YOUR_PROJECT_ID>.appspot.com/hello 접속하여 API 정상 작동하는지 확인합니다. (*4)

*4 <YOUR_PROJECT_ID> 프로젝트 생성시 자동 생성되는 프로젝트 고유 문자열입니다.

 

브라우저로 주소창에 위의 주소를 입력하면 브라우저 화면에 “Hello, App Engine!” 표시됩니다. , 주소를 주소창에 입력하고 엔터키를 누르면, 앱에 http get 요청이 app으로 전달되며, app 요청에 대한 응답으로 “Hello, App Engine!”라는 문자열을 브라우저로 되돌려주면, 브라우저는 문자열을 보여줍니다.

 

위의 예제에서는 문자열 회신이라는 아주 간단한 정보 처리 예를 보여주었지만, 이보다 복잡한 처리 루틴을 python으로 있습니다. 또한 요청에는 사용자가 처리하기를 원하는 정보를 실어서 보내고, 응답에 처리된 결과값을 포함하여 받을 있습니다.

 

이와 같은 방식으로 App Engine 활용하면 웹브라우저, 모바일 , 또는 인터넷에 연결된 장치 등의 단말기가 어떠한 정보 처리 요청을 app 보낼 있고, app 처리를 마치면 다시 단말기로 응답을 보낼 있습니다.

 

 

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이번 부터 제가 알고 있는 한도내에서 클라우드 컴퓨팅, 기계학습, 임베디드 등에 대해서 소개를 해보겠습니다. 어디까지나 소개니 간략히 각각이 무엇인지 왜 필요한지 정도만 설명하겠습니다.

 

먼저 클라우드 컴퓨팅을 설명합니다. 한마디로 표현하면 서버를 빌려쓴다라는 개념입니다. 즉 사용하는 자원, 시간 만큼 돈을 지불하고 사용하는 것인데, 그 것 외 다양한 서비스가 있습니다. 최근 많은 회사들이 자사의 내부에 서버를 두고 운영하는 게 아니라 클라우드 서비스를 활용해서 전산업무를 수행하고 있습니다. 왜냐하면 직접 서버를 운영하는 것보다 그렇게 하는 것이 더 저렴하고 관리가 쉽기 때문입니다.

 

대표적으로 아마존의 AWS(Amazon Web Service), 구글의 GCP(Google Cloud Platform)가 있습니다. 아래는 클라우드 컴퓨팅을 소개하는 어느 유튜브 동영상의 내용을 요약한 것입니다.

 

클라우드 컴퓨팅이 유용한 이유

 

스케일링(Scaling)

    • 애플리케이션이 갑자기 인기가 많아지면, 많은 사용자가 몰려 서버가 버티지 못할 수 있음.
    • 이를 해결하기 위해 두 가지 방법이 있음:
      • 수직 스케일링(Vertical Scaling): 서버의 CPU, 메모리, 저장 공간을 늘려 더 강력하게 만듦. 하지만 비용이 점점 비싸지고 한계가 있음.
      • 수평 스케일링(Horizontal Scaling): 여러 개의 작은 서버를 추가하여 부하를 분산시킴. 더 안정적이고 비용 효율적임.

 

로드 밸런싱(Load Balancing)

    • 수평 스케일링을 할 때, 트래픽을 여러 서버에 고르게 분배하는 기술.
    • 특정 서버에 과부하가 걸리지 않도록 자동으로 분산함.
    • 라운드 로빈(Round Robin) 방식 등 다양한 분배 방식이 있음.

 

서버리스(Serverless)

    • 사용자는 서버를 직접 관리하지 않고, 원하는 기능을 수행하는 코드만 실행하는 방식.
    • AWS Lambda 같은 서비스가 대표적이며, 코드 실행만 신경 쓰면 됨.

 

이벤트 기반 아키텍처(Event-Driven Architecture)

    • 예를 들어, 아마존에서 주문이 들어오면 ‘결제’, ‘배송’, ‘사기 감지’ 등 여러 서비스가 자동으로 반응하는 방식.
    • 서비스 간의 의존도를 줄이고 유연성을 높여줌.

 

컨테이너 오케스트레이션(Container Orchestration)

    • 여러 개의 서버에서 동일한 애플리케이션을 실행하고 관리하는 기술.
    • 쿠버네티스(Kubernetes) 같은 도구를 사용해 컨테이너를 효율적으로 배포하고 운영함.

 

클라우드 스토리지(Cloud Storage)

    • 데이터를 저장하는 방식이 여러 가지 있음:
      • 객체 스토리지(Object Storage): 사진, 영상 등 파일을 저장하는 방식 (예: AWS S3).
      • 블록 스토리지(Block Storage): 서버의 하드디스크처럼 사용되는 저장소.
      • 데이터베이스 스토리지(Database Storage): SQL, NoSQL 등 데이터 저장을 위한 공간.

 

클라우드 네트워크(Cloud Network)

    • 기존의 기업 데이터센터와 달리, 클라우드는 기본적으로 모든 리소스가 인터넷과 차단된 상태.
    • 보안 규칙을 설정하여 원하는 리소스끼리만 통신할 수 있도록 함.

 

 

유튜브에 있는 많은 클라우드 컴퓨팅 소개 영상들 중에 몇 개 가져왔습니다.

 

안될과학 - 클라우드 컴퓨팅 한 방 정리

https://www.youtube.com/watch?v=exewHoMNjsQ&pp=ygUd7YG065287Jqw65OcIOy7tO2TqO2MhSDqsJzrhZA%3D

 

조코딩 - 요즘 모르면 안되는 클라우드 개념과 필수 서비스 무료 교육 알아보기

https://www.youtube.com/watch?v=eRTUmgODZtg&pp=ygUd7YG065287Jqw65OcIOy7tO2TqO2MhSDqsJzrhZA%3D

 

다음 글부터는 좀 더 구체적으로 제가 사용해본 클라우드 서비스들에 대해 설명해 보겠습니다.

 

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저는 현재 많은 다른 분들과 같이 직장인의 삶을 살고 있습니다. 하지만 몇년전까지만 하더라도 대학교 연구실에서 연구활동에 종사하고 있었습니다. 그런데 현재의 삶을 돌아보니, 연구실에 있을때보다 많은 부분이 열악함을 느끼고 있습니다. 그래서 이직을 생각하고 있고 동시에 창업에도 관심이 있습니다.

 

이직의 경우에는 제 경험을 살려서 다른 연구실이나 회사로 옮길 수 있겠습니다만, 가장 바람직한 것은 창업입니다. 그렇지만 창업을 하려면 많은 준비를 해야해서 섣불리 시도하기 힘들고 위험하기도 합니다.

 

그래서 제가 가지고 있는 전문기술을 나열해 놓고 어떤 분야로 창업이 가능한지 생각해보려 합니다. 아래는 제가 지금까지 살면서 교과과정으로 혹은 독학으로 배운 전문 지식과 기술입니다.

 

  • 앱 개발 지식: 이 분야는 이미 많은 분들이 도전하고 있고, 온라인 강의 사이트를 통해서 쉽게 학습에 접할 수 있는 부분입니다. Android 개발용 코틀린, iOS 개발용 스위프트 등의 언어 학습이 필요합니다.
  • 인공지능 개발: 이 분야도 최근에 온라인 학습 사이트를 통해서 모델을 제작하고 배포하는 등의 실습을 할 수 있는 강의가 있습니다. 여러 종류의 기계학습 기법을 배울 수 있고, python 등의 언어로 모델을 만들 수 있습니다. 여기서 중요한 것은 데이터의 수집과 정제과정이 중요합니다.
  • 클라우드 컴퓨팅: 클라우드 컴퓨팅은 아직 생소한 분들이 많을 텐데, 쉽게 얘기해서 사용한 만큼 빌려쓰는 서버라고 생각하면 됩니다. 하지만 단순히 서버를 빌려준다기 보다는 매우 다양한 서비스가 있습니다. 예를 들면, 앱의 백앤드 기능 수행에서 부터, 앱의 부하가 늘어날 경우 서버를 자동으로 늘려준다든가, 인공지능 모델을 제공한다든가 등등 매우 방대한 내용이 있습니다. 대표적인 서비스 제공자로 아마존의 AWS와 구글의 GCP(google cloud platform)이 있습니다. 또한 각 사마다 클라우드 컴퓨팅에 대한 자격증을 발급하므로, 자격증을 취득하여 전문성을 갖출수 있습니다.
  • 디지털 제조: 3D 프린트, 그리고 CNC (computer numerical control)와 레이터 커팅 등이 있습니다. 이 3분야의 공통점은 모두 CAD (computer aided design) software를 사용할 줄 알아야하는 점입니다. 보통 상업적인 소프트웨어가 필요하지만 Autodesk의 일부 제품은 개인사용의 경우 프로젝트의 갯수를 제한하는 등의 제한을 걸고 무료로 사용하게 해 주기도 합니다.
    • 제 기억에 inventor 혹은 fusion을 무료로 사용한 적이 있습니다. 이것을 이용해서 desktop CNC를 구동하기 위한 tool path를 생성하고 실제로 CNC를 구동한 적이 있습니다.
    • 레이저 커터의 경우 maker space 등 공용장비를 확보하고 서비스하는 곳에서 사용할 수 있습니다. 대당 가격이 비싸므로 이런 서비스를 이용하는게 좋습니다.
    • 3D 프린터의 경우 다양한 가격대의 제품이 있으므로 선택할 수 있습니다. 대신 가격이 높을 수록 고급기능을 제공하므로 적당한 가격과 성능을 고려할 필요가 있습니다. 이 역시 형상을 디자인 할 수 있게 CAD 프로그램 사용지식이 필요합니다.
  • Embedded hardware: 특정한 기능을 수행하는 회로를 설계하고 제작하는 기술입니다. microcontroller가 포함된 기판을 주문 제작하여, 주로 센서에서 얻은 데이터를 온라인 상에 전송하여 데이터를 가공해서 다시 앱 등으로 제공하거나, 아니면 모터, 디스플레이 등을 구동합니다. 회로를 제작하기 위해서 유료 프로그램(Altium Designer) 혹은 무료 프로그램(KiCAD)를 사용할 수 있습니다.
  • MEMS(microelectromechanical system) 제작 지식: 이 부분은 제 본래 전문분야이며 대학교 연구실에서 다년간 경험을 쌓아야 되는 분야로 미세공정에 대한 지식과 공정에 대한 경험, 장비 사용 경험이 필요합니다. 대학원에서 해당분야(전자공학 등) 석사학위 혹은 박사학위를 받은 분에게만 해당하며 일반적으로 얻을 수 있는 지식이 아닙니다. 하지만 그래도 많은 분들이 이공계 대학원에서 석박사 학위를 취득하려 대학원에 진학하니, 가지고 있으신 분들도 많을 것입니다.

 

그럼 각 분야으로 어떤 일을 할 수 있는지 chatgpt에게 나열해보라고 하겠습니다. 1인 창업이 가능한 것만 추려달라고 했습니다.

 

1. 앱 코딩 (App Coding)

  • 모바일 앱 개발자: Android 및 iOS 앱을 개발하여 배포하는 전문가. 개인이 독립적으로 앱을 출시하거나 클라이언트 프로젝트를 수주할 수 있음.
  • 프리랜서 웹/소프트웨어 개발자: 웹사이트, SaaS(서비스형 소프트웨어), 데스크톱 애플리케이션을 개발하여 판매하거나 계약 작업 수행.
  • 게임 개발자: Unity, Unreal Engine 등을 활용한 모바일 및 인디 게임 개발 및 퍼블리싱.

 

2. 클라우드 컴퓨팅 (Cloud Computing)

  • 클라우드 솔루션 아키텍트: 중소기업 및 스타트업을 위한 클라우드 인프라 설계 및 구축.
  • DevOps 컨설턴트: CI/CD 구축, 서버 자동화, 클라우드 환경 최적화 등 기술 컨설팅 제공.
  • 프리랜서 백엔드 개발자: 클라우드 기반의 웹 서비스 및 API 구축을 통한 프로젝트 수행.

 

3. 디지털 제조 (3D 프린팅, CNC, 레이저 커팅 등)

  • 3D 프린팅 제작자: 주문 제작 서비스, 맞춤형 부품 및 프로토타입 생산.
  • CNC 가공 전문가: 소형 CNC 기계를 활용한 맞춤 부품 제작 및 온라인 판매.
  • 레이저 커팅 제품 제작자: 맞춤형 목재, 아크릴, 금속 제품을 디자인 및 생산하여 온라인 판매.
  • 디지털 제조 컨설턴트: 제조업체 및 스타트업 대상 디지털 제조 기술 도입 컨설팅.

 

4. AI 프로그래밍 (AI Programming)

  • AI 솔루션 개발자: 머신러닝 및 딥러닝 모델을 활용한 맞춤형 AI 솔루션 개발.
  • 컴퓨터 비전 개발자: 영상 인식, OCR, 객체 탐지 등의 AI 모델을 활용한 제품 개발.
  • AI 자동화 컨설턴트: 기업의 업무 자동화를 위한 AI 및 RPA 솔루션 개발.

 

5. 임베디드 하드웨어 제작 (Embedded Hardware Fabrication)

  • 임베디드 시스템 개발자: IoT 기기 및 소형 전자 장치의 펌웨어 개발 및 제조.
  • 프리랜서 하드웨어 엔지니어: 맞춤형 PCB 설계 및 개발, 소량 생산 서비스 제공.
  • IoT 제품 개발자: 스마트 센서, 웨어러블 디바이스 등 독립적 제품 기획 및 제작.

 

6. 마이크로 전자 제조 (MEMS 및 기타 마이크로 전자 장치)

  • MEMS 센서 개발자: 소형 센서의 설계 및 시제품 제작, 연구기관 및 스타트업 대상 컨설팅.
  • 프리랜서 전자 소자 개발자: MEMS 공정 및 마이크로 전자 공정을 활용한 특화 제품 개발.
  • 전문 시제품 제작 서비스: 연구기관, 대학, 스타트업을 위한 맞춤형 MEMS 센서 및 전자 소자 개발.

 

위의 대답들 중 이미 익숙한 것들이 많이 보입니다. 그 다음 2개의 전문 분야 지식으로 어떤 일을 할 수 있는지 chatgpt에게 나열해보라고 하겠습니다. 역시 1인 창업이 가능한 것만 추려달라고 했습니다.

 

1. 앱 코딩 + 클라우드 컴퓨팅

  • 클라우드 기반 SaaS 개발자: 클라우드에서 동작하는 웹앱이나 서비스를 개발하고 운영하는 1인 창업 가능.
  • 모바일+백엔드 개발자: 모바일 앱과 클라우드 백엔드를 함께 개발하여 완전한 솔루션 제공.
  • AI 기반 앱 서비스 개발자: AI 기능이 포함된 모바일 또는 웹앱을 클라우드와 연동하여 서비스 구축.

 

2. 앱 코딩 + 디지털 제조 (3D 프린팅, CNC, 레이저 커팅)

  • 스마트 제품 개발자: 맞춤형 하드웨어(3D 프린팅, CNC)와 앱을 결합한 제품 개발 및 판매.
  • IoT 기반 DIY 키트 제작자: 앱으로 제어할 수 있는 DIY 전자 키트 제작 및 판매.
  • 디지털 제조 자동화 개발자: 제조 공정을 최적화하는 소프트웨어 및 앱 개발.

 

3. 앱 코딩 + AI 프로그래밍

  • AI 챗봇 개발자: 자연어 처리 AI를 활용한 챗봇을 개발하여 기업에 제공.
  • AI 영상 분석 앱 개발자: 얼굴 인식, 객체 탐지 등의 AI 기능을 포함한 모바일/웹앱 개발.
  • AI 기반 데이터 분석 SaaS 개발자: 데이터 시각화 및 분석 웹앱을 AI와 결합하여 개발.

 

4. 클라우드 컴퓨팅 + 디지털 제조

  • 클라우드 기반 제조 자동화 솔루션 개발자: 3D 프린팅, CNC 기계의 원격 제어 및 데이터 분석 시스템 개발.
  • 스마트 팩토리 컨설턴트: 중소 제조업체의 클라우드 기반 디지털 제조 솔루션 구축.
  • 클라우드 연동 IoT 제조 개발자: 클라우드와 연결되는 스마트 디지털 제조 장비 개발 및 판매.

 

5. 클라우드 컴퓨팅 + AI 프로그래밍

  • AI API 서비스 개발자: 머신러닝 모델을 클라우드에서 API로 제공하는 서비스 개발.
  • AI 클라우드 데이터 분석 컨설턴트: 클라우드 기반 데이터 분석 및 인공지능 자동화 컨설팅.
  • 자동화 SaaS 개발자: AI를 활용한 클라우드 기반 자동화 툴 개발 및 운영.

 

6. 클라우드 컴퓨팅 + 임베디드 하드웨어 제작

  • IoT 솔루션 개발자: 클라우드와 연결되는 IoT 기기 설계 및 펌웨어 개발.
  • 스마트 디바이스 개발자: 원격 제어 및 클라우드 연동이 가능한 하드웨어 제작.
  • 임베디드 시스템 클라우드 관리자: 원격 센싱 및 IoT 데이터 수집을 위한 클라우드 솔루션 개발.

 

7. 디지털 제조 + AI 프로그래밍

  • AI 기반 제조 공정 최적화 컨설턴트: 머신러닝을 활용하여 제조 공정을 분석하고 자동화.
  • 스마트 로봇 제작자: AI 모델을 활용하여 3D 프린팅 및 CNC로 제작한 로봇 개발.
  • AI 기반 맞춤형 제조 서비스 개발자: AI가 자동으로 최적의 디자인을 생성하는 디지털 제조 솔루션 개발.

 

8. 디지털 제조 + 임베디드 하드웨어 제작

  • 맞춤형 IoT 디바이스 제작자: 3D 프린팅/CNC로 케이스를 제작하고, 내부에 임베디드 하드웨어를 조립하여 판매.
  • DIY 전자 제품 개발자: 3D 프린팅과 회로 설계를 결합한 전자 제품 제작 및 판매.
  • 웨어러블 디바이스 개발자: 스마트밴드, 헬스케어 제품 등을 제작하여 1인 기업으로 운영.

 

9. AI 프로그래밍 + 임베디드 하드웨어 제작

  • AIoT 디바이스 개발자: AI 기반 센서를 개발하여 IoT 기기로 활용.
  • 스마트 센서 개발자: 머신러닝을 활용한 환경 감지 센서 제작 및 판매.
  • AI 음성 인식 디바이스 개발자: 음성 인식 AI를 활용한 소형 임베디드 하드웨어 제작.

 

10. 임베디드 하드웨어 제작 + 마이크로 전자 제조 (MEMS 등)

  • MEMS 센서 기반 IoT 기기 개발자: MEMS 센서를 활용한 소형 IoT 제품 제작 및 판매.
  • 웨어러블 헬스케어 디바이스 개발자: 마이크로 전자 기술을 활용한 맞춤형 건강 모니터링 기기 제작.
  • 초소형 로봇 개발자: 마이크로 전자 공정을 활용한 초소형 로봇 설계 및 제작.

 

좀 새로운 개념의 직업이 보이시나요? 그 다음엔 3개의 전문 분야 지식으로 어떤 일을 할 수 있는지 chatgpt에게 나열해보라고 하겠습니다. 역시 1인 창업이 가능한 것만 추려달라고 했습니다.

 

1. 앱 코딩 + 클라우드 컴퓨팅 + AI 프로그래밍

  • AI 기반 자동화 SaaS 개발자: 머신러닝과 클라우드를 활용한 웹 서비스 및 앱 개발. (예: AI 고객지원, 데이터 분석 플랫폼)
  • AI 영상 분석 솔루션 개발자: 클라우드에서 실행되는 AI 기반 영상 분석 웹앱 및 모바일 앱 개발.
  • AI 챗봇 및 음성 인식 앱 개발자: AI 기반 챗봇, 음성 인식 시스템을 클라우드와 연동한 앱 제작.

 

2. 앱 코딩 + 클라우드 컴퓨팅 + 디지털 제조 (3D 프린팅, CNC, 레이저 커팅)

  • 스마트 제조 플랫폼 개발자: CNC, 3D 프린터와 연동되는 클라우드 기반 제조 관리 소프트웨어 및 앱 개발.
  • IoT 스마트 가전 개발자: 앱을 통해 클라우드에 연결되는 스마트 가전 제품(예: 맞춤형 공기청정기, 로봇청소기) 설계 및 제작.
  • 디지털 제작 주문 시스템 개발자: 3D 프린팅 및 CNC 가공을 위한 온라인 맞춤 제작 플랫폼 개발 및 운영.

 

3. 앱 코딩 + 클라우드 컴퓨팅 + 임베디드 하드웨어 제작

  • IoT 스마트 홈 디바이스 개발자: 클라우드와 연동되는 스마트 홈 기기(예: 원격 온도조절기, 스마트 조명) 개발.
  • 웨어러블 디바이스 개발자: 실시간 데이터 전송이 가능한 스마트 밴드, 건강 모니터링 디바이스 개발.
  • AIoT 제품 개발자: 클라우드 기반 IoT 센서를 활용한 맞춤형 하드웨어 및 앱 개발.

 

4. 앱 코딩 + 디지털 제조 + 임베디드 하드웨어 제작

  • 스마트 IoT 제품 개발자: 3D 프린팅, CNC 가공으로 하드웨어를 제작하고 앱을 통해 제어 가능한 IoT 기기 개발.
  • 스마트 헬스케어 디바이스 개발자: 3D 프린팅으로 웨어러블 장치 제작 후 센서를 탑재하여 건강 모니터링 제품 제작.
  • 맞춤형 스마트 장난감 개발자: 어린이를 위한 스마트 장난감 및 교육용 IoT 디바이스 제작.

 

5. 클라우드 컴퓨팅 + AI 프로그래밍 + 임베디드 하드웨어 제작

  • AIoT 디바이스 개발자: AI가 학습한 데이터를 클라우드로 분석하고, 임베디드 기기로 피드백 제공. (예: 스마트팜 시스템)
  • AI 기반 스마트 센서 개발자: 클라우드에서 데이터를 처리하는 지능형 센서 개발.
  • 자율주행 로봇 개발자: AI 알고리즘을 탑재한 소형 자율 로봇 제작 및 제어.

 

6. 클라우드 컴퓨팅 + 디지털 제조 + 임베디드 하드웨어 제작

  • 스마트 공장 솔루션 개발자: CNC, 3D 프린팅 공정과 연동된 클라우드 기반 자동화 시스템 구축.
  • 커스텀 IoT 제품 개발자: 디지털 제조를 활용하여 맞춤형 IoT 기기 제작 및 클라우드로 원격 제어 기능 제공.
  • 산업용 스마트 센서 개발자: 공장에서 사용하는 환경 센서를 개발하고 클라우드 분석 기능 제공.

 

7. AI 프로그래밍 + 디지털 제조 + 임베디드 하드웨어 제작

  • AI 기반 로봇 개발자: 3D 프린팅 및 CNC 가공으로 하드웨어를 제작하고 AI를 활용한 자율제어 로봇 개발.
  • AIoT 스마트 센서 개발자: AI로 환경 데이터를 분석하는 스마트 센서 제작 및 클라우드 연동.
  • AI 영상 처리 드론 개발자: 드론에 AI 카메라를 장착하여 영상 분석 및 자율 주행 기능 개발.

 

8. AI 프로그래밍 + 클라우드 컴퓨팅 + 마이크로 전자 제조 (MEMS)

  • AI 기반 MEMS 센서 개발자: 머신러닝을 활용한 스마트 MEMS 센서 개발 및 클라우드 데이터 분석.
  • AIoT 초소형 센서 개발자: MEMS 기술로 초소형 센서를 제작하고 AI 기반 데이터 분석 솔루션 제공.
  • 스마트 헬스케어 센서 개발자: MEMS 기반 생체 신호 센서를 개발하고 클라우드로 실시간 분석.

 

9. 디지털 제조 + 임베디드 하드웨어 제작 + 마이크로 전자 제조 (MEMS)

  • MEMS 기반 스마트 디바이스 개발자: MEMS 센서가 포함된 웨어러블 또는 스마트 IoT 기기 제작.
  • 맞춤형 의료기기 개발자: MEMS 기술을 활용한 의료용 웨어러블 기기 제작.
  • 초소형 로봇 개발자: 마이크로 전자 공정과 디지털 제조 기술을 활용한 초소형 로봇 설계 및 제작.

 

이상 모두 1인 창업이 가능한 직업을 제시한 결과입니다.

 

물론 위의 어느 한 분야도 전문가가 되기 쉽지 않습니다. 하지만 자신의 주 전문 분야가 한 분야 정도는 있을 수 있고, 그것에 더하여 다른 분야의 지식을 조금씩 덧붙일 수 있겠습니다. 제 경우도 MEMS 분야만 제 전문 분야이고 나머지는 독학으로 조금씩 배운부분이라 전문가 수준에 미치지는 못합니다. 그래도 필요한 기능의 실현을 위한 정도로는 배워서 써먹고 있습니다. 나중에 위의 지식들 중에 어떤 부분이 제가 현재 진행하는 습도센서, 토양습도 감지 시스템의 실현에 사용되는지 말씀드리겠습니다. 또한 다음 글에서 각 부분을 어디서 어떤 경로로 배우게 되었는지 차례로 알려드리겠습니다.

 

아무쪼록 직장생활을 하시면서 평소에 조금씩 배우셔서 나중에 독립하실때 밑천이 되시길 바랍니다.

 

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이번 글에서는 제 개인적인 얘기를 해보겠습니다. 제 소개를 간략히 하자면, 저는 국내 대학/대학원을 학사/석사 졸업하고, 해외에서 박사학위를 받았습니다. 그리고 국내외에서 포닥, 연구원 생활을 한 뒤, 현재 조그만 중소기업에 재직 중인 50대 직장인 입니다.

직장을 다니시는 분들은 모두 공감하시겠지만, 직장내의 인간관계가 직장생활 혹은 소속된 회사에 대한 호불호에 지대한 영향을 줍니다. 여기서 인간관계란 같은 부서내 사람들과의 관계 뿐만 아니라 저같이 중소기업에 소속된 사람은 회사 대표와의 관계도 포함합니다.

그 중, 대표와의 관계는 기본적으로 갑과 을의 관계입니다. 아무리 대표가 착하고 성격이 좋은 사람이라도, 그 사람이 월급이라는 수단으로 저의 회사내의 생사여탈권을 쥐고 있다면, 절대로 대표와 아무 주제 혹은 속마음을 피력하고 편안하게 얘기하기 쉽지 않습니다. 그런데, 여러 사람이 모여서 하는 회의는 더욱 그렇습니다.

제 경우는 회사대표가 회의시간에 엄숙하고 딱딱한 편이라 쉽게 의견을 내놓기가 매우 힘듭니다. 저 뿐만 아니라 회의에 참석하는 모들 사람들이 다 저처럼 느끼고 있어서, 회의에 참여하는 태도가 이렇습니다. '가능하면 책잡히지 않도록 최소한만 얘기하자'.

이러니 문제가 있어도 아무말 안하게 됩니다. 왜냐하면, 문제를 보고하는 순간 혹은 문제가 드러난 순간, 대표의 기분과 표정이 좋지 않고, 대표입에서 좋은 소리가 나오지 않기 때문입니다. 그러니, 문제가 있어도 일부러 없는 척하고 대표 모르게 넘어갑니다. 안들키면 다행인데, 그렇지만 그 문제란 잠재되어 있다가 언제가 표면위로 떠오르고, 그래서 대표가 인지하는 순간 회의시간에 폭발합니다. 그럼 속이 불편할 정도(식사의욕이 없어질 정도)로 질책을 한번받고 나면 일하고 싶은 의욕이 뚝떨어지고, 퇴사 욕구가 샘솟습니다. 그리고 시간이 지나서 문제가 어느정도 해결되면, 그런 일이 없었다는 것처럼 지나갑니다. 그다음에는 다시 다른 문제로 위의 과정이 반복됩니다. 끝도없이요.

물론 사안의 경중에 따라서 대표가 화를 내는 정도가 다르긴 합니다. 좀 덜 화를 낼때도 있고, 심한 때도 있습니다. 제가 이사님에게 물어보니, 우리 회사가 다른 회사에 비해면 회의 분위기가 그래도 좀 부드러운 편이랍니다. (하하하 - 부드러워?)

그런데 대표의 이력을 보면, 국내 유명 모 대학원/ 대기업을 거쳤다니, 회의를 하는 방식이나 분위기를 이런 기관들에서 배운 모양입니다. 한마디로 대학원이든 대기업이든 한국의 유수 기관들의 회의 분위기가 위처럼 엄숙하고 딱딱한 모양입니다.

그런데 회의 분위기가 이러면 심각한 문제가 있습니다. 바로, 문제가 숨어버리거나, 문제가 드러나도 문제 해결책을 대표 혼자서 제시해야 됩니다. 회의 중에 문제 안건이 나오면, 위축되서 다들 숨죽이고 의견을 말하지 않습니다. 오직 대표만 이래저래 해결책이라고 내놓습니다. 그게 올바른 방법인지는 아무도 모릅니다. 다만, 대표가 하자고 하는대로 하면, 아무 탈없이 지나가니까요.

그래서 저희 회사의 회의 내용은 항상 '지시'와 '보고'만 있지, '논의', '토론', '브레인 스토밍'이 없습니다.

어떤 커뮤니티에서 읽은 구절이 생각 납니다. 한국에는 두 종류의 사람이 있다. '갈구는 사람과 갈굼을 당하는 사람' 정말 사내의 인간관계, 회의 문화가 이것 밖에 안될까요?

그럼 이렇게 불만을 표시하지 말고, 무슨 대안을 내놓으라고 하실것 같습니다. 제가 원하는 것은 좀 더 수평적인 관계입니다. 무슨 말이냐면, 회사 대표와 직원 사이의 관계가 갑을 관계라기 보다 파트너에 가까웠으면 합니다. 직원이 '아래사람'이 아니라 같은 문제를 해결해가는 동반자로서요. 그래서 회의시간에 문제가 있으면, 화를 내기보다 문제의 원인이 뭐고, 그래서 해결책이 무엇인지 토론하고, 재발을 방지하려면 어떻게 해야를 의논을 하면 좋겠다는 것입니다. 물론 대표입장에서 직원이 내놓는 결과가 마음에 안들 수 있습니다. 그러나 그렇다고 직원에게 호통을 친다한들 직원에게서 좋은 해결책을 기대할 수 있을까요?

저는 한국의 대학원과 해외(미국)의 대학원을 오래 겪어서 그룹 미팅 분위기가 어떻게 다른지 알고 있습니다. 미국의 경우, 보통 연구실의 그룹 미팅은 일주일마다 한번씩 합니다. 그래서 학생들마다 일주일 동안의 결과를 설명하고 교수가 그것에 대해서 코멘트를 합니다. 여기서 교수의 태도는 이러이러한 것은 잘못되었으니 보완해라, 혹은 어러한 방향이 좋겠다 정도이며, 학생에게 화를 내는 경우는 별로 없습니다.

반면 한국 대학원 연구실의 회의 모습은 이것과 다릅니다. 기본적으로 교수는 '혼내는 사람'입니다. 즉 학생이 뭔가 잘못을 하면 따끔하게 혼내서(그러니까 교수가 적당히 화를 내고) 고친다 입니다. 하지만, 그럴경우, 회의 분위기가 저희 회사처럼 몸조심하자 혹은 상황에 따라서 공포분위기가 됩니다. 제가 미국 회사를 다녀보지 않아서 한국과 미국 양국의 직장 회의 문화를 비교할 수없지만 대학원의 경험으로 미루어 비슷할 것으로 상상됩니다.

단순히 회의 문화만 아니라, 한국 사회에서 다양한 분야에서 이런 방식으로 작동하는 것 같습니다. 앞으로 다른 글에서 제가 상상하는 좋은 회사의 모습, 혹은 회사의 문화 등에 대해서 의견을 말씀드리겠습니다.

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