plast / 코딩공부

#1

오랜만에 근황을 남겨봅니다. 막상 쓰려고 앉으니 생각보다 쓸 이야기가 많지는 않네요.

요즘 저는 아주 잘 지내고 있습니다. 정신적으로 이렇게 괜찮았던 게 정말 오랜만이라 스스로도 꽤 놀라고 있어요. 마지막으로 이랬던 게 벌써 3년도 더 된 것 같은데, 그때의 제 모습이 조금씩 돌아오는 것 같아 기분이 좋습니다. 불과 몇 주 전까지만 해도 죽을 맛이었던 걸 생각하면, 사람 일은 참 알다가도 모르겠네요.

회사 이야기는 앞으로 조금 더 조심스럽게 하려고 합니다. 대단한 기밀을 쥐고 있는 사람은 아니지만요. 그래서 자세한 이야기보다는 요즘의 생각과 소감 정도만 짧게 적어보려 합니다.

이직을 하게 됐습니다. 장기적으로 어떤 분야에서 커리어를 쌓아가고 싶은지 고민한 끝에 내린 결정이에요. 앞으로는 AI, 그리고 하드웨어와 밀접한 분야에서 경험을 쌓는 게 제게 더 중요하다고 판단했고, 지금 회사는 그 방향과 잘 맞닿아 있습니다. 도메인 자체도 마음에 들고, 처음부터 핵심 업무에 참여할 수 있다는 점도 좋아요. 엔지니어 중심적인 문화 역시 여러모로 저와 잘 맞는다는 생각이 듭니다.

돌이켜보면 어디를 가든 저를 좋게 봐주시는 분들이 있었고, 그 점은 늘 감사하게 생각합니다. 특히 지금은 좋은 조직에서 그 어느 때보다 큰 기대를 받으며 일하고 있다는 느낌이 들어요. 그 기대에 걸맞은 사람이 되고 싶습니다.

좋은 사람들과 함께 일하며 성장할 기회가 생겼다는 게 새삼 고맙습니다. 모처럼 저 자신도 괜찮아진 만큼, 더 잘해보고 싶습니다.

일 이야기는 여기까지만 하겠습니다.

#2

앞에서 정신적으로 많이 좋아졌다고 했지만, 사실 얼마 전까지만 해도 번아웃이 꽤 심했습니다. 이러다 한동안 길게 쉬어야 하는 건 아닐까 걱정될 정도였어요.

돌이켜보면 저는 쉬는 동안에도 마음이 편하지 않았습니다. 이 시간에 뭐라도 해야 하지 않나, 이렇게 시간을 보내도 되나 하는 생각이 늘 따라다녔어요. 그런 죄책감을 연료 삼아 계속 스스로를 몰아붙여 왔던 것 같습니다. 몸은 쉬고 있어도 마음은 계속 무언가에 쫓기고 있었던 셈이죠.

결국 그렇게 하루하루를 불태우며 살다 보면, 언젠가는 더 버티지 못하는 시기가 오는 것 같습니다. 이번에 번아웃을 겪고 나서야 쉴 때는 제대로 쉬어야 한다는 말을 조금은 이해하게 됐어요. 적어도 제게는 뭘 해야 한다는 생각 없이, 아무것도 하지 않아도 괜찮다고 느낄 수 있는 시간이 필요했습니다.

그래서 최근에는 쉬는 시간만큼은 정말 모든 걸 내려놓았습니다. 목표나 이런저런 고민도 전부 잠시 접어두고, 최대한 도피한다는 마음으로 지냈어요. 그렇게 쉬어보니 마음이 훨씬 평온해지더라고요.

가끔은 이렇게 모든 것에서 도피하는 것도 필요하다는 걸 느끼고 나니, 이제는 쉬는 날 하루 종일 게임만 해도 죄책감이 들지 않습니다. 누군가는 너무 느슨해진 것 아니냐고 생각할지도 모르겠어요. 하지만 저는 오히려 크게 안도했습니다. 예전 같으면 뭔가 해야 한다는 생각에 마음이 불편했을 텐데, 이제는 그냥 즐겁게 놀고 쉴 수 있게 됐으니까요. 제게는 그 변화가 마음이 회복되고 있다는 신호처럼 느껴졌습니다.

어느 정도 회복되면 다시 달려보려고 합니다. 그래도 지금은 쉬는 동안 다음에 얼마나 더 열심히 달려야 할지까지 생각하지는 않으려고요. 이렇게 마음 편히 쉴 수 있게 된 것만으로도 충분합니다.

#3

그래서 이번에는 일보다는 취미 이야기를 좀 해보려고 합니다. 앞으로도 아마 이런 근황을 더 자주 남기게 되지 않을까 싶어요.

🤚 ! ! + 비 씹 덕 주 의 + ! ! 🤚

🚨 경 고 했 음

위에까지는 대충 AI와 함께 적당히 글을 썼는데..

아무래도 사적인 취미 얘기를 하는데 공적인 말투를 쓰기 쉽지 않다

고로 좀더 가벼운 저렴한 말투로 일기장이나 써보도록 하자.

# 3-a

리제콘

요즘 너무 정신이 없어서 예매 준비는커녕 예매날이 지나고도 잘 모르고 있었는데

매우 감사하게도 좋은 지인 덕에 스탠딩석 앞쪽에서 볼수 있었다

일단 왼쪽이 나다. 화정체육관이라서 유니콘 티를 쌀먹하는 모습, 사실 굿즈 구매도 깜빡해서 현장에 가서 천마봉이랑 이것저것 샀다고 한다.

확실히 스탠딩석이 좋다. 누구보다 방방 뛰었는데 끝나고나서 허리부터 시작해서 온몸이 아팠다고 한다

그래도 여운이 남으니까 좋다.

번외로 스텔콘때도 누구보다 방방 뛰었는데, 덕분인지 운이 좋게도 유튜브에도 대문짝만하게 본인 뒷모습이 나왔다고 한다.

초반부터 혼자 벌떡 일어나서 관종행동을 잘했다고 할 수 있다

요즘은 인방은 그렇게까지 보지는 않는 편이다. 노래만 좀 듣는데, 가끔 나나노래 들으면 맛있는듯 하다.

(+ 글을 적었던 시점 이후에 노래방이 하나 있었다. 이거 좀 지림)

그 외에는.. 린 커버곡이 취향이 맞다. 그리고 최근에 한량1234라는 미식 j-pop 픽을 찾았다. 이사람도 가끔 듣는다.

(+ 글을 적었던 시점 이후에 스텔 4기가 발표됐다. 상당히 기대되는 부분이다. 근데 볼 수 있을지는 모르겠다. 콘서트 해주면 감)

# 3-b

게임

일단 가장 즐기고있는건 뭐니뭐니해도 붕스 (붕괴:스타레일) 이다.

요즘 스토리는 호불호가 상당히 갈리는 듯 한데.. 연출이 발전이 없는게 큰 요소인 듯 하다.

그럼에도 개인적인 취향으로는 극호 라고 할수 있겠다.

개인적으로 철학적인 이야기를 너무 좋아해서, 대단한 연출이 없어도 중간중간 곱씹어볼만한게 나오면 그게 참 좋다.

개인적으로 설정에서 가장 인상 깊었던 것 중 하나는 지니어스와 지식 운명의 길인데,

테크 오타쿠들 아니랄까봐 여기서 나오는 지니어스들은 실제 연구자들을 빼다 박은듯한 느낌이 강하다. 진짜 입만열면 '호기심' 이라는 단어를 달고 사는데. 보고 있으면 자기 지능보다도, 자신의 호기심에 미쳐 사는 것 같다.

영상출처 - https://www.youtube.com/watch?v=-SffBBo40bA (OpenAI 엔지니어와의 인터뷰)

근데 요즘 들어서 이 문장들을 복기해보면 호기심이야 말로 연구자를 나타내는 가장 정확한 표현인 것 같다는 생각을 많이 한다.

특히 지금같은 AI시대에, 이미 알고 있는 지식에 안주하는것은 불가능하다. 자신이 무엇을 모르는지 인지하고, 새로운 질문을 던지고, 낯선 것을 탐구하는 능력이 중요해지고 있다.

그리고 그 태도와 능력을 총칭하는 단어를 '호기심' 이라고 표현하는 것 같고, 최근 프론티어 랩 인터뷰를 구경해도 curiosity(호기심) 이 단어를 달고사는 인터뷰를 많이 봤다.

걍 뭐 이런식으로... 스타레일이 내용이 난해하긴 한데.. 깊게 고민해보면 교훈적인 것들이 많다.

적다보니까 생각난건데.. 과연 위에 내용이 남들한테 재미 있을까? .. 나한테만 재미 있을것 같다는 생각이 들어 여기까지만 하겠다.

그외에 하는 게임은...

시간 날때 이걸 하고있기는 한데...

개인적으로는 재밌긴 하다. 근데 대중적으로 추천할만한 라이트한 게임은 아니여서 여기서는 넘어가겠다.

이건 좀 오래전이긴 한데 이것도 했다. 김형진 인생 GOAT 작품상을 수여했다고 한다. 김형진은 나다.

# 3-c

애니메이션

사실 애니메이션은 좀 안본지 한참? 2~3년은 됐는데, 올해 어쩌다보니 꼭 봐야만 하는 ... 사정이 생겨서

본의 아니게 좀 먹어봤다. 생각보다 재밌는게 많더라.

대충 봤던것들 목록이다.

프리렌

GOAT

슴슴하긴 한데 그이상으로 와닿는게 많았다

메달리스트

재밌었다. 운동선수가 가지게 될 현실적인 고민들을 많이 엿볼 수 있는데,

알고리즘 업계도 상당히 비슷한 부분이 많아 공감이 많이 됐다.

에이티식스

뇌빼고 보는 작품인줄 알았는데

끝까지 본 값은 했던것 같다. 올해 울었던 기억이 이거 볼때 빼곤 없다.

ㄱ-

나는 봐야만 했네

사실 재밌었던것 같기도 하다. 내용은 기억이 안나고 봤다는 기억만 남았다.

# 4

올해 가장 뿌듯했던 일을 꼽자면, 내 일은 아니지만 2026 IOI (국제정보올림피아드) 에 한국인 두 명이 출제자로 참여했다는 소식이다.

두명 다 피갤컵때 같이 운영한 사람들이여서, 그리고 두명 다 피갤컵 이후 출제를 많이 하게 된 분들이여서 특히 너무 자랑스러웠다.

pyb쌤은 1회 피갤컵 열었을 때부터, 2회 3회 모두 다 운영진으로 참가한 (나를 제외하면) 유일한 멤버인데,

솔직히 피갤컵의 퀄리티를 견인했다고 해도 과언이 아닐 정도로 정말 많은 기여를 했었다.

pyb쌤의 문제들은 정말 너무 좋아서 운영하는 입장에서 항상 자랑스러웠는데 IOI출제자가 되어 너무 기쁘다.

루나쌤도 2회, 3회 출제진이였고 항상 문제가 워낙 좋았는데,

피갤컵 이후로 엄청난 출제자로 성장해서 여러 대회에서 자주 보인다. (pyb쌤과 함께)

pyb쌤과 비슷하게 사고력 위주의 문제를 많이 출제하는데, 요즘같은 ai시대에 특히 중요한 유형이라고 본다.

그래서 얼마 전에 IOI 출제도 해볼 만하지 않냐고 말했던거 같은데, 이미 출제자였다니.. 매우 자랑스러웠다.

개인적으로 이런 이야기를 정말 좋아한다.

누군가에게는 피갤이 뭔데? 싶을 수도 있겠지만.

중요한 건 내가 어떤 집단에 속해 있느냐보다 그 안에서 무엇을 기여하느냐라고 생각한다.

물론 요즘 같은 세상에서는 자신을 잘 마케팅해서 좋은 조직에 들어가는 것도 매우 중요하다.

하지만 그럼에도. 자신이 속한 집단의 이름에서 자부심을 느끼기보다는, 그 집단 안에서 자신이 맡은 역할과 만들어낸 기여에 자부심을 느끼는 사람이 더 많아졌으면 좋겠다.

이상입니다.

1.

저는 소프트웨어 엔지니어입니다.

지난 몇 년 동안, 코딩이라는 일이 AI에 의해 어떻게 바뀌어 왔는지를 가장 가까운 자리에서 지켜봐 왔습니다. 처음에는 자동완성 기능에 불과했습니다. 그다음에는 짧은 코드 조각을 추천해 주더니, 이내 함수 하나를 통째로 써 주기 시작했습니다.

물론 처음부터 믿을 만했던 것은 아니었습니다. 그럴듯해 보이는 코드를 만들었지만 실제로 돌려보면 틀리는 경우가 잦았습니다. 존재하지 않는 API를 지어내거나, 맥락을 놓치거나, 자신 있게 엉뚱한 답을 내놓는 일도 흔했습니다.

그래서 처음에는 이 변화가 위협적이라기보다, 그저 편리한 보조 도구 정도로만 느껴졌습니다. 편리하긴 하지만 결국 사람이 꼼꼼히 검토하고 고쳐야 하는 도구. 가끔은 도움을 받는 것보다 수정하는 비용이 더 큰 도구. 딱 그 정도였습니다.

모델의 성장은 점진적이었습니다. 새로운 모델이 등장할 때마다 답변은 조금 더 정확해졌고, 문맥을 더 오래 유지했으며, 코드의 구조와 의도를 더 깊이 이해하기 시작했습니다. 그 과정 자체가 극적인 변화처럼 보이지는 않았습니다. 매번 “이번에는 조금 더 낫네”라고 느꼈을 뿐입니다.

하지만 인간의 신뢰는 그렇게 선형적으로 쌓이지 않았습니다. 오랫동안 의심은 기본값이었습니다. 결과물이 그럴듯해 보여도 다시 읽고, 직접 실행해 보고, 틀린 부분을 찾는 것이 당연한 절차였습니다. AI가 작성한 코드는 참고할 대상일 뿐, 그대로 믿고 쓸 수는 없는 것이었으니까요.

그러다 어느 순간부터 검증의 방식이 달라졌습니다. '처음부터 틀렸을 것'이라고 의심하기보다, '일단 맞을 가능성이 높다'고 전제하고 검토하게 되었습니다. AI에게 온전히 맡길 수 있는 작업의 범위가 조금씩 넓어졌고, 되묻는 횟수는 줄었으며, 결과물을 폐기하기보다 적당히 수정해서 쓰는 일이 잦아졌습니다.

모델의 성능은 천천히 좋아졌지만, 제가 그것을 온전히 신뢰하게 된 순간은 갑작스럽게 찾아왔습니다. 변화는 완만한 경사로를 오르듯 진행되었어도, 체감은 한순간에 문턱을 넘는 것에 가까웠습니다. 정신을 차리고 보니, 한때 믿을 수 없던 도구는 어느새 제가 가장 먼저 손을 뻗는 도구가 되어 있었습니다.

그래서 더 서늘하게 느껴졌습니다. 위험은 한 번에 폭발하지 않았습니다. 오히려 매번 아주 조금씩 나아졌기 때문에 저의 경계심도 함께 무뎌졌습니다. 그리고 어느 순간, 저는 이미 AI를 제 사고 과정의 일부로 깊숙이 들여놓고 있었습니다.

취업 시장의 풍경은 훨씬 더 가파르게 변했습니다. 불과 몇 년 전만 해도 코딩 테스트를 통과하고 면접을 무난히 치르면 어딘가에는 갈 수 있다는 감각이 있었습니다. 하지만 지금은 서류 전형을 통과하는 것조차 쉽지 않습니다. 지원자는 늘었고 자리는 줄었습니다. 공채가 사라지고 있다는 말은 더 이상 소문처럼 들리지 않습니다.

2.

지식노동자는 결국 자신의 ‘사고’를 팝니다.

정보를 모아 압축하고, 나름의 판단을 거쳐 구체적인 산출물로 빚어내는 능력을 시장에 파는 것입니다. 소프트웨어 엔지니어도 예외는 아닙니다. 요구사항을 해석하고, 구조를 설계하고, 코드를 짜며 오류를 바로잡는 일련의 과정들. 우리가 시장에 내놓았던 것은 단순한 타이핑 노동이 아니라, 코드를 짜기까지 고민하던 그 생각의 과정들이었습니다.

그런데 이제 그 사고 과정의 상당 부분이 AI로 외주화되고 있습니다. 초안을 작성하고, 테스트 코드를 짜고, 문서를 정리하며, 반복적인 구현을 처리하는 일들이 모두 그렇습니다. 예전에는 주니어가 이런 업무를 도맡으며 맥락을 파악하고 판단력을 키웠습니다. 회사 입장에서도 비교적 낮은 비용으로 실무를 처리하면서 동시에 미래의 인재를 육성하는 합리적인 구조였습니다.

그 구조가 지금, 가장 먼저 흔들리고 있습니다.

주니어가 맡던 업무는 비교적 작게 쪼개져 있어 결과를 검증하기 쉽습니다. 간단한 기능 구현, 테스트 코드 작성, 버그 수정, 기존 코드의 요약과 문서화 같은 일은 AI가 가장 빠르고 쉽게 침투할 수 있는 영역입니다.

그래서 주니어가 가장 먼저 타격을 받는 것은 우연이 아닙니다. 이는 단순히 취업의 문이 좁아졌다는 뜻이 아닙니다. 처음 일을 배우고, 실수를 통해 맥락을 익히며, 작은 판단을 반복하면서 성장해 나가던 길 자체가 끊어지고 있다는 의미입니다.

물론 시니어 엔지니어들은 아직 같은 체감의 타격을 받지 않고 있습니다. 시니어의 일은 더 복잡하고, 훨씬 방대한 맥락을 요구하며, 결과에 따르는 책임도 무겁기 때문입니다. 문제를 정의하고, 여러 선택지를 저울질하며, 리스크를 판단하고, 조직의 제약 속에서 방향을 결정하는 일은 단순한 코드 생성보다 아득히 어렵습니다. 그래서 당장은 시니어의 자리가 더 안전해 보입니다.

하지만 저는 그 안전함이 영구적일 것이라고 생각하지 않습니다.

시니어의 일을 조금 더 나누어 보면, 그 안에는 서로 다른 층위가 섞여 있습니다. 하나는 실제 인지 작업입니다. 문제를 구조화하고, 대안을 만들고, 장단점을 비교하고, 실패 가능성을 예측하고, 설계와 구현 방향을 검토하는 일입니다. 다른 하나는 책임과 조율의 영역입니다. 최종 판단의 주체가 되고, 조직 안의 이해관계를 조정하며, 실패했을 때 그 비용을 감당하는 일입니다.

AI가 당장 두 번째 영역까지 온전히 가져가기는 어렵습니다. 조직적인 신뢰, 윤리적 책임, 사람 사이의 갈등 조율은 쉽게 자동화되지 않을 것입니다. 하지만 그런 결론을 내리기 위해 거쳐야 하는 분석, 비교, 설계, 검토, 예측 같은 첫 번째 영역은 이미 빠르게 쪼개지고 있습니다. 그리고 쪼개진 일은 언제나 자동화되기 쉽습니다.

주니어의 일이 먼저 대체되는 이유는 그것이 본질적으로 더 하찮아서가 아닙니다. 더 잘게 나눌 수 있고, 더 명확하게 검증할 수 있기 때문입니다. 반대로 시니어의 업무는 아직 덜 쪼개졌고, 덜 검증 가능하며, 더 많은 책임이 얽혀 있기 때문에 상대적으로 안전해 보일 뿐입니다.

하지만 AI가 진화하는 방향은 정확히 그 인지 과정 전체를 향하고 있습니다.

모델은 단순히 더 많은 코드를 외우는 쪽으로만 발전하지 않습니다. 더 긴 맥락을 한 번에 처리하고, 복잡한 요구사항을 스스로 분해하며, 다양한 선택지를 비교 분석하고, 오류를 스스로 점검하는 등 추론의 과정을 점점 더 정교하게 흉내 내고 있습니다. 다시 말해, 인간이 지식노동을 할 때 거치는 절차적 사고를 점점 더 정교하게 모방하고 있습니다.

그렇다면 시니어의 일도 하루아침에 사라지지는 않겠지만, 내부 구성은 크게 바뀔 가능성이 높습니다. 사람은 여전히 책임의 최종 주체로 남을 수 있습니다. 하지만 그 사람이 직접 수행하던 분석과 비교, 설계와 검토, 예측의 상당 부분은 점차 AI에게 넘어갈 것입니다.

시니어의 자리는 남더라도, 그 자리를 채우는 업무의 밀도와 성격은 달라질 수 있습니다. 한 사람이 더 넓은 범위를 관리하게 되고, 더 적은 인원으로 더 많은 산출물을 요구받게 되며, 인간에게 남는 일은 점점 더 ‘최종 판단’과 ‘책임’에 가까워질 것입니다.

차이가 있다면 조금 더 복잡한 영역에서, 조금 더 느린 속도로 압력을 받는다는 것뿐입니다. 하지만 속도가 느리다고 해서 그것이 영원히 안전하다는 뜻은 결코 아닙니다.

3.

AI는 완벽하지 않습니다.

기이한 곳에서 실패하고, 맥락을 완전히 놓치기도 하며, 엉뚱한 결론에 대해 강한 확신을 보이기도 합니다. 하지만 그 사실이 큰 위안을 주지는 못합니다. 사실 인간도 마찬가지이기 때문입니다.

인간도 어처구니없는 실수를 합니다. 맥락을 놓치고, 잘못된 전제를 붙잡고, 엉뚱한 확신을 갖습니다. 실수하지 않는 인간은 없습니다. 중요한 것은 실수 자체가 아니라, 그 실수를 얼마나 빨리 발견하고, 얼마나 낮은 비용으로 수정하고, 다시 같은 일을 반복하지 않도록 구조를 바꾸는가에 가깝습니다.

그런 의미에서 AI의 불완전함은 더 이상 치명적인 약점이 아닐지도 모릅니다. 완벽하지 않아도 충분히 싸고, 충분히 빠르고, 지치지 않고 무수한 시도를 반복할 수 있다면 시장의 무게중심은 필연적으로 그쪽으로 기울게 됩니다. 인간보다 모든 면에서 완벽할 필요조차 없습니다. 주어진 비용 구조 안에서 충분히 쓸 만하고, 실패했을 때 다시 시도하는 비용이 낮다면 그것만으로도 선택될 수 있습니다.

심지어 AI의 능력은 지금 이 순간에도 멈춰 있지 않습니다. 과거 단순한 보조 도구처럼 보였던 모델들이 이제는 점점 더 긴 맥락을 다루고, 복잡한 문제를 나누고, 스스로 오류를 점검하는 방향으로 진화 중입니다. 인간의 모든 지적 능력을 완벽히 복제한 것은 아니지만, 인간이 지식노동을 할 때 사용하는 인지 절차의 상당 부분을 점점 더 잘 흉내 내고 있습니다.

결국 우리가 던져야 할 질문은 "AI가 완벽한가?"가 아닙니다. "AI가 인간보다 충분히 싸고 빠르게, 현업에서 쓸 만한 판단을 무한히 반복해서 제공할 수 있는가?"입니다.

4.

솔직히 고백하자면, 저는 지금도 어느 방향으로 나아가야 할지 확신하지 못합니다.

거대한 흐름에 올라타 AI 쪽으로 더 깊이 뛰어들어야 할지, 아니면 변하지 않는 물리적 기반인 반도체 쪽이 더 안전할지, 그도 아니라면 지금 하던 일을 묵묵히 더 깊게 파고들어야 할지 명확히 알 수 없습니다. 지금 당장 정답처럼 보이는 선택지도 불과 1년 뒤에는 낡고 철 지난 조언이 되어버릴 것만 같은 위기감이 듭니다.

주변을 둘러봐도 흔들림 없는 답을 가진 사람은 드뭅니다. 누군가는 AI 모델 자체로, 누군가는 칩 설계 분야로, 또 누군가는 기존의 전문성을 더욱 뾰족하게 벼리는 쪽으로 각자의 길을 걷습니다. 다들 묵묵히 자기 자리를 지키면서도, 동시에 불안한 눈으로 다음 방향을 고민하고 있습니다. 저 역시 그들과 크게 다르지 않습니다.

다만 한 가지는 뼈저리게 느낍니다. 훌륭한 조직에 속하는 것은 여전히 가치 있는 일이지만, 예전처럼 거대한 시스템 안에서 주어진 길만 걷다 보면 자연스레 좋은 엔지니어가 될 거라는 안도감은 이제 버려야 합니다. 커리어의 운전대를 회사라는 울타리나 시장의 관성에 온전히 내맡기기에는, 지금 맞닥뜨린 변화의 속도와 파장이 너무도 거셉니다.

그래서 저도 제 나아갈 방향을 처음부터 다시 묻고 있습니다. 제가 지금까지 쌓아온 무기가 무엇인지, 그것이 앞으로도 유효한 경쟁력을 가질지, 그리고 다가올 몇 년 동안 어떤 능력을 새로 쌓아야 할지 고민하고 있습니다.

아직 완벽한 해답을 찾은 것은 아닙니다. 하지만 적어도 지금은, 반도체와 소프트웨어가 만나는 지점으로 방향을 틀어보려 합니다.

그 선택이 반도체가 영원히 안전한 영역이라는 믿음에서 나온 것은 아닙니다. AI가 소프트웨어를 바꾸고 있듯, 하드웨어 설계와 반도체 산업 역시 그 영향에서 자유로울 수는 없을 것입니다. 이미 설계 자동화, 검증, 최적화의 영역에도 AI는 깊숙이 들어오고 있고, 앞으로 그 흐름은 더 강해질 가능성이 높습니다.

그럼에도 제가 그쪽을 바라보는 이유는, AI가 거대해질수록 결국 그 아래에 놓인 계산의 기반을 이해하는 능력이 더 중요해질 것 같다는 생각 때문입니다. 많은 사람들에게 AI의 발전은 모델이 더 똑똑해지고, 서비스가 더 편리해지는 변화로 보입니다. 더 자연스럽게 대화하고, 더 긴 글을 이해하고, 더 복잡한 코드를 작성하는 모습이 먼저 눈에 들어오기 때문입니다.

하지만 그 편리함의 아래에는 전혀 다른 층위의 문제가 놓여 있습니다. 거대한 모델을 학습시키고, 추론시키고, 더 빠르고 저렴하게 서비스하려면 결국 그 연산이 어떤 구조 위에서 수행되는지를 이해해야 합니다. 병목은 어디에서 생기는지, 무엇이 비용을 키우는지, 메모리와 데이터 이동은 어떻게 성능을 제한하는지, 어떤 하드웨어적 제약이 가능성의 경계를 결정하는지 알아야 합니다.

제가 알고 싶은 것도 바로 그 지점입니다. 모델이 어떻게 답을 내는지에 그치지 않고, 그 답을 가능하게 하는 연산 구조와 메모리 구조, 그리고 시스템 전체의 병목이 어디에서 생겨나는지를 더 아래쪽에서 이해하고 싶습니다.

하드웨어 쪽을 택했다고 해서 소프트웨어를 완전히 등지겠다는 뜻은 아닙니다. 오히려 소프트웨어를 다루며 단련한 생각의 틀을 더 깊은 곳으로 끌고 내려가 보려는 쪽에 가깝습니다. 복잡한 문제를 추상화하고 잘게 쪼개는 일, 빡빡한 시간과 메모리의 제약 속에서 최적의 해를 찾아내는 일, 집요하게 병목을 쫓고 시스템을 통제 가능한 상태로 다루는 능력. 겉으로 드러나는 대상은 달라지더라도, 그 밑에 흐르는 문제 해결의 방식은 크게 다르지 않다고 느꼈습니다.

멀리서 보면 반도체는 완전히 이질적인 분야 같지만, 그 밑바탕에 깔린 질문들은 놀랍도록 닮아 있습니다. 한정된 전력과 면적, 제한된 구조 안에서 어떻게 연산 효율을 극대화할 것인가. 무엇이 시스템의 병목을 일으키고, 어떤 구조적 선택이 성능과 비용을 가르는가. 이런 고민들은 제가 소프트웨어 진영에서 쉼 없이 마주했던 문제 해결의 과정과 결코 동떨어져 있지 않습니다.

오히려 AI 시대에는 이 경계가 점점 더 흐려질 것이라고 생각합니다. 모델, 컴파일러, 메모리 시스템, 데이터센터 인프라는 더 이상 따로 떨어진 층이 아닙니다. 하나의 성능과 비용을 만들기 위해 서로 맞물리는 거대한 시스템입니다. 그 사이를 이해하고 연결할 수 있는 사람의 가치는 상대적으로 오래 필요할 것이라고 믿고 싶습니다.

물론 이것이 정답이라고 말할 수는 없습니다. 반도체 역시 자동화될 것이고, 그 안에서도 많은 업무가 AI에 의해 재구성될 것입니다. 하지만 적어도 그곳에는 제가 지금까지 길러온 소프트웨어적 사고를 다른 깊이로 확장할 여지가 있다고 느낍니다. 추상화, 분해, 검증, 최적화, 병목 분석. 제가 팔아왔던 사고의 방식이 완전히 무효화되는 것이 아니라, 다른 층위에서 다시 쓰일 수 있는 가능성을 보고 있습니다.

사고의 시장 가격은 이미 빠르게 재평가되고 있습니다. 저 역시 그 변화를 담담하게 받아들이며, 제가 가진 사고의 방식을 어디에서 다시 유효한 무기로 만들 수 있을지 찬찬히 찾아보려 합니다.

2026 Asia Pacific Championship에 Endgame (JYJin, Serendipity__, plast) 으로 참가했다. 그리고 20등으로 은상 및 world finals에 진출했다.

보통 이런 후기 글은 타임라인 중심으로 많이 쓴다. 실제로도 타임라인은 대회를 복기하는 데 꽤 유의미한 자료가 된다. 다만 나는 타임라인을 따로 복기하지는 않는다. 이제 팀 대회는 월드 파이널만 남아 있기도 하고, 솔직히 말하면 내가 타임라인을 적지 않았던 대부분의 대회는 쉬운 2~3솔브를 제외한 핵심 문제를 거의 내가 다 풀었던 경우가 많았다. 그런 대회를 자세히 복기하다 보면 괜히 민망해질 때가 있어서 굳이 그런 식으로 글을 쓰고 싶지 않았다. 내가 잘했던 대회일수록 오히려 세세하게 기록을 남기기가 더 어려웠다.

그런 의미에서 올해 팀은 예년과 꽤 달랐다. 특히 이전과 달랐던 점은, 내가 못하는 날에도 팀 전체의 성과가 크게 흔들리지 않았다는 것이다. 예전에는 내가 조금만 막히거나 템포가 느려져도 팀 전체가 같이 무거워진다는 감각이 있었는데 올해는 전혀 그렇지 않았다. 이런 경험이 몇 번 쌓이다 보니 무의식중에 팀원들에 대한 단단한 신뢰가 생겼고, 덕분에 실전에서도 예전보다 훨씬 편한 마음으로 대회에 임할 수 있었다. 스스로 내 실력이 많이 올라왔다는 확신도 있었기에 대회 전부터 큰 걱정은 없었고, 결과적으로도 그 감각은 크게 틀리지 않았다.

전체적인 셋에 대한 감상은 D, E가 조금 까다로웠다는 생각이 든다. 특히 E는 구조상 TLE가 나기 쉬운 문제라고 생각했는데, 예상보다 많은 팀이 거기서 크게 말리지는 않은 것 같다. D는 자료구조 체급이 높으면 비교적 자명하게 보였을 문제라는 인상을 받았다. 물론 내 체급이 그 정도는 아니라서 정확히 단언하기는 어렵지만, dadas08은 5초 만에 풀이를 떠올렸다고 하니 결국 자료구조 체급으로 밀어붙이는 문제였던 듯하다.

전반적인 난이도는 플래티넘 상위권에서 다이아 하위권 정도의 문제들을 빠르게 밀어내면 월드 파이널 진출권이 보이는, 작년과 비슷한 컷이었다고 생각한다. 물론 안정적으로 월드 파이널에 가려면 그 이상의 문제도 풀어내야 한다. 다만 우리 팀은 연습 단계부터 플랜디 구간의 저점을 얼마나 잘 커버하느냐에 가장 큰 비중을 두었다. 이 방향성에는 나름의 이유가 있었다. leo020630과도 훈련 방법론에 대해 여러 번 이야기했었는데, 결국 더 어려운 문제를 잘 풀기 위해서라도 플래티넘 기본기가 먼저 단단해야 한다는 의견에 깊이 공감했다. 실제 수상권 경쟁에서도 플래티넘 구간을 빠르고 안정적으로 밀어내어 시간을 아낀 팀이 유리한 경우가 많았다. 결국 고점을 무리하게 높이는 것보다 저점을 최대한 끌어올리는 쪽이 팀 대회에서는 훨씬 중요하다고 판단했고, 그래서 플랜디 셋을 정말 많이 돌렸다. 결과적으로 좋은 의미로도, 나쁜 의미로도 우리의 훈련 방향에 맞는 성과가 나왔다고 생각한다.

실전에서는 초반부터 꽤 삐걱거렸고, 내 기준에서는 패널티 관리에도 거의 실패한 느낌이었다. 여기서의 실패는 실제로 기록이 안 좋았다는 말이 아니라, 상대적으로 평소 우리 팀 치고는 못했다는 의미에 가깝다. 그래도 결과만 놓고 보면 7솔브 팀들 중에서 패널티 2등을 기록했으니 객관적인 성적은 나쁘지 않았다. 대회 중 체감은 썩 좋지 않았음에도 불구하고 이런 결과가 나왔다는 점에서, 적어도 저점 하나만큼은 확실하게 보장된 팀이었다고 생각한다.

반면, 다이아 중상위권 문제들에 대해서는 평소 연습 때와 비슷한 결과가 나왔다. 가끔 그리디나 애드혹 계열 문제를 뚫어내는 경우를 제외하면, 이 난이도 구간의 문제를 팀 차원에서 시원하게 풀어낸 적은 원래도 많지 않았고 이번에도 마찬가지였다. 애초에 문제 셋 자체가 우리 팀의 상성과는 썩 잘 맞지 않았던 것 같다.

작년에 I, K 같은 문제에서 변별력이 생겼던 것을 생각하면, 아시아 퍼시픽 챔피언십의 출제 기조는 크게 달라지지 않았다고 느낀다. 빠른 플랜디 능력으로 패널티를 가르고, 다이아 중상위권 문제로 전체 솔브 수를 가르는 구조다. 전체적인 난이도 커브 자체는 꽤 합리적이고 변별력 있는 셋이었다고 생각한다. 다만 '알면 바로 풀고 모르면 풀기 어려운 문제'가 상위권을 가르는 데에도 몇몇 출제되었다고 생각해서 약간의 아쉬움이 남는다. 아마 올해 성적을 가른 핵심 변별 문제는 D와 I였던 것 같다.

아시아 퍼시픽에서 더 높은 순위를 기록하고 싶은 욕심이 없었다면 거짓말일 것이다. 그래도 결국 가장 중요한 목표였던 월드 파이널 진출에는 무리 없이 성공했다. 내게 가장 필요했던 것은 'World Finalist'라는 타이틀 그 자체였다. 이건 굳이 ICPC 에 깊게 몸담아 본 사람이 아니더라도 직관적으로 그 무게감을 이해할 수 있는, 인정받는 성취라고 생각한다. 적어도 내 기준에서는 딱 지금 이 시점에서만 얻을 수 있고, ps 외부의 사람에게도 충분히 설명 가능한 커리어라는 점에서 그 의미가 아주 컸다. 그런 점에서 이번 대회는 분명 성공적인 대회였다.

앞으로의 PS 계획을 말하자면, 이제는 더이상 참가할 수 있는 대회가 거의 없다. 그럼에도 불구하고 당장 바로 PS를 접지는 않을 것 같다. 그 이유는... 원래부터 내 PS의 궁극적인 목표는 코드포스 누텔라였고, 주변 사람들에게도 이 목표를 여러 번 이야기해 왔다. 이제는 ICPC를 위한 팀 대회 공부는 잠시 내려두고, 다시 온전히 코드포스를 잘하기 위한 개인 공부로 돌아갈 생각이다.

다만 삶에서의 우선순위는 예전과 조금 달라졌다. ICPC World Finalist라는 칭호는 학생인 지금 시기가 아니면 얻기 어려운 것이었고, 내게도 아주 큰 의미가 있었다. 반면 코드포스 레이팅은 결국 이 분야 사람들끼리만 깊게 공감하고 이해할 수 있는 성취라는 생각이 든다. 그러다 보니 취업이나 이후의 진로를 현실적으로 생각했을 때, 코드포스의 우선순위는 예전보다 조금 내려갔다. 이제는 단순히 알고리즘 실력을 더 올리는 것만큼이나, 그 실력을 이후의 직무나 진로와 어떻게 연결할 것인지가 더 중요해졌다고 느낀다. 그래서 앞으로는 영어, 수학, 통계 공부나 프로젝트 경험 등, 지금까지 쌓아 온 역량을 커리어로 이어 줄 수 있는 활동들에 더 높은 우선순위를 두게 될 것 같다.

그래서 당분간은 푹 쉬면서, 앞으로 어떤 것들을 채워나갈지 천천히 생각을 정리해 볼 계획이다.

끝으로, 그동안 공부에 도움을 준 사람들이 정말 많다.

팀원 Serendipity__, JYJin,

작년 여름방학에 소멤에서 몇 달을 함께 보낸 leo020630, kwoncycle, slah007,

사실상 코치나 다름없었던 dadas08, platter,

피망호에 자주 와준 swoon, IBory, pyb1031, sharaelong, sjh1224, lunarlity, gs22059, bungmint, oh040411,

같이 대회에 참가해서 반가웠던 leinad2, kizen, man_of_learning, lindelof, dong5995, ez_code, kolorvxl, iluem100, 24alps_6, coxie, gubshig, 그리고 참가자는 아니지만 yclock, jhnah917,

그리고 공부에 도움이 많이 됐던 ps갤러리주딱와 3회 피갤컵 우승자 numbering, 대회전날에는 딴짓하며 평화롭게 보내라는 조언을 남긴 stonejjun03, ...

적다 보니 끝이 없어서 여기까지만 적는다. 모두에게 진심으로 감사하다. 지금의 내 실력은 이 사람들의 도움이 없었다면 없었을 것이다.

Bye.

(접진 않았습니다)

사실 쓰고 싶은 글은 참 많은데요.

제가 글을 길고 몰입감 있게 쓰는 데에는 영 소질이 없는 것 같습니다. ㅎㅎ

글의 내용도 누군가에게 읽히고 싶어서라기보다는, 일기에 더 가까운 편이에요. 개인적으로는 이런 생각들을 개인용 디스코드에 자주 남기곤 하는데, 올해를 정리하는 글이다 보니 미래에 다시 보기 좋게 조금 더 정제해서 써보려고 합니다.

막상 예전에 쓴 글을 다시 보면 꽤 부끄러워서 잘 안 보게 되기도 하지만, 그래도 시간이 지난 뒤에 다시 읽으면 그때의 발자취를 떠올릴 수 있어서 좋지 않을까요? ㅋㅋ

일단 시작하기에 앞서.. 올해 결과부터 적어놓고 가겠습니다. 저는 결과보다는 과정을 중시하는 편이라서, 결과는 가볍게만 적겠습니다.

프로그래밍 대회 결과 (팀대회)

- UCPC 3등상 (전체 4등)

- ICPC Manlia 금메달 (전체 2등)

- NYPC CodeBattle 본선 진출 (상위 24팀)

프로그래밍 대회 결과 (개인대회)

- Codeforces Max rating 2707 (작성일 기준 현역중 한국 전체 10등 + 11등)

학업 & 취업 결과

- 연세대학교 컴퓨터과학과 졸업

- 삼성전자 mx사업부 sw엔지니어 취업

결과보다는 이제 제가 좀더 의미있게 생각하는 과정에 대해서 좀 정리해보고자 합니다.

1. 올해 가장 인상깊었던 것들 (#1 - UCPC 세미나)

UCPC 세미나에 다녀왔었는데요, 가벼운 세미나일 것이라고 생각하고 참가했는데, 세미나에서의 네 분의 발표는 생각보다 훨씬 인상 깊었고, 오래 기억에 남았습니다. 아무래도 각 업계에서 초일류급의 사람들이 한자리에 모였던 자리였기 때문일 것입니다.

저는 원래 철학적인 이야기나, 깊이 있는 생각에 특히 마음이 많이 끌리는 편입니다. 그래서인지 대부분의 이야기들이 아직도 비교적 선명하게 기억에 남아 있지만, 그중에서도 구사과님의 즐거움이 곧 재능이다라는 말이 유독 오래 남아 있습니다.

겉으로 보기에는 별 의미 없어 보일 수도 있는 문장이지만, 제 경험에 비추어 보면 꽤 본질적인 말이라는 생각이 듭니다. 흔히 공부를 정말 열심히 하는 사람들이 남들 눈에는 천재처럼 보이지만, 가까이에서 지켜보면 그들은 대개 단순히 자신이 즐거운 일을 하고 있을 뿐인 경우가 많습니다. 결국 학계에 끝까지 남는 사람들은 공부가 즐겁고, 공부밖에 모르는 사람들인 것 같습니다.

이런 감각은 학교에 다닐 때도 느꼈고, 공부를 하면 할수록 더 강해졌습니다. 코드트리를 다니던 시절, 코드트리 대표이자 저의 프로그래밍 스승님이였던 승용이 형도 비슷한 이야기를 자주 했던 기억이 납니다. 결국 사람은 자신이 갈 곳으로 돌아가게 된다는 말이었는데요. 곱씹을 때마다 다른 의미로 다가오는, 참 좋은 말인 것 같습니다.

가끔은 인생이 꽤 결정론적인 구조를 가지고 있는 것 같다는 생각이 듭니다. 돌이켜보면 저는 어렸을 때부터 수학 문제를 푸는 일이 세상에서 가장 즐거웠습니다. 신기하게도 지금도 여전히 수학 문제를 풀 때 매우 큰 즐거움을 느낍니다.

다만 그 과정 속에서 바뀔 수 있는 것들 또한 분명히 많다고 생각합니다. 만약 제가 스타트업에 가지 않았다면, 지금만큼 회사에 대한 이해나 감각을 가질 수 있었을까요. 그런 경험들을 직접 체감할 수 있었을까요. 더 나아가, 애초에 PS에 이렇게까지 깊이 발을 들여 지금의 실력에 도달할 수 있었을지도 의문입니다. 아마 쉽지 않았을 것입니다. 오렌지였던 시절만 해도, 제가 이렇게까지 할 수 있을 거라고는 전혀 생각하지 못했습니다. 저보다 훨씬 대단해 보이는 국가대표급 사람들과는 아주 큰 차이가 날 것이라고만 막연히 생각했었습니다.

결국 저를 끝까지 끌고 온 힘은 제 흥미였겠지만, 그 길을 실제로 비추고 넓혀준 것은 환경의 영향과 주변의 도움이었다고 생각합니다. 스타트업에서 정말 빡세게 일하며 능력 위주로 성장해 온 사람들, 불과 5년의 경력임에도 마치 10년 차 시니어처럼 깊이와 경험을 갖춘 사람들을 보며 느꼈던 생각과 감정들이 아직도 생생합니다.

2. 올해 가장 인상깊었던 것들 (#2 - 코드포스)

코드포스 IGM에 대해서는 이전에 비교적 자세하게 정리한 글이 있으므로, 이 글에서는 그와는 다른 이야기를 적고자 합니다.

흔히들 균형이 중요하다고 말합니다. 그 말 자체가 틀렸다고 생각하지는 않습니다. 다만 그보다 먼저 고민해야 할 것은, 과연 내가 무엇을 추구하고 있는가라는 본질적인 질문이라고 느낍니다. 해본 척, 알고 있는 척만으로는 더 이상 의미를 갖기 어려운 시대이기 때문입니다.

제가 코드포스를 높게 평가하는 이유는, 어쩌면 개인적인 재미에서 비롯되었을지도 모릅니다. 처음부터 '나는 무언가를 이루고 싶다'라는 분명한 목적을 가지고 시작하는 사람은 많지 않다고 생각합니다. 대부분은 미숙한 상태에서 출발하며, 단순히 재미를 느끼거나 혹은 환경적인 요인에 의해 버티면서 공부를 이어갑니다.

그러다 보면 어느 순간, 자신만의 의미를 찾게 되는 것 같습니다. 내가 공부하는 이유는 무엇인지, 내가 무엇을 추구하고 있는지에 대한 질문 말입니다. 이러한 답들은 처음부터 명확하게 존재한다기보다는, 경험을 쌓아가며 조금씩 변해가는 것에 가깝다고 느낍니다. 어느 정도는 스스로에 대한 합리화일 수도 있겠지만, 그 또한 과정의 일부라고 생각합니다.

저는 코드포스가 평가하는 깊이 있는 사고력과 논리력, 그리고 자신의 부족함을 인식하고 이를 개선해 나가는 피드백의 과정 전반이 매우 높은 가치를 지닌다고 믿고 있습니다. 특히 최근에 들어서 PS의 방향성이 눈에 띄게 변화하고 있다고 느낍니다. 과거에 비해 지식의 양이나 구현 능력 자체를 요구하기보다는, 문제를 어떻게 바라보고 어떤 식으로 사고를 전개하는지를 묻는 방식으로 중심이 이동하고 있다고 생각합니다. 코드포스가 지닌 의미는 더욱 분명해졌고, 바로 이 지점에서 저는 큰 가치를 느끼고 있습니다.

그리고 저는 아직 더 나아갈 수 있다고 믿고 있습니다. 지금 이 시점에서 코드포스를 당장 그만두고 싶다는 생각은 거의 들지 않습니다. 물론 취업 이후에는 바라보는 세상이 달라질 것이고, 중요하게 여기는 가치 또한 변화할 수 있을 것입니다. 그러나 그와는 별개로, 이제는 실제로 참여할 수 있는 대회가 거의 남지 않았습니다. ICPC 아시아 챔피언십(아챔)은 올해 3월에 열리고, 그곳에서 좋은 결과를 낸다면 올해 말 월드 파이널이 사실상 마지막 기회가 될 가능성이 큽니다.

저에게 주어진 시간이 많지 않다는 사실을 점점 더 실감하고 있습니다. 남은 시간 동안은 이 역량을 최대한 끌어올린 뒤, ICPC 팀인 Endgame팀 JYJin, Serendipity__와 함께 좋은 마무리를 하고, 다음 단계로 나아가고 싶다는 생각을 하고 있습니다.

3. 올해 가장 인상깊었던 것들 (#3 - 취업 준비)

다음으로 기록해 두고 싶은 내용은 취업에 대한 이야기입니다. 취업 준비 과정의 세부적인 내용까지 이 자리에서 모두 다루지는 않으려 합니다. 다만 그 시간을 어떻게 마주했고, 무엇을 느꼈는지는 남겨둘 필요가 있다고 생각합니다.

man_of_learning님과 함께 꽤 오랜 시간 준비를 해왔습니다. 기억을 더듬어보면 거의 8월 무렵부터 몇 개월간, 일상의 상당 부분을 취업 준비에 할애했던 것 같습니다. 그만큼 시간도, 에너지도 많이 쏟았습니다.

돌이켜보면 저는 취업이라는 과정을 다소 가볍게 받아들이고 있었던 것 같습니다. 이 정도면 무난하게 되지 않을까 하는 생각을, 뚜렷한 근거 없이 막연히 믿고 있었던 듯합니다. 그러나 실제로 그 과정에 직접 부딪혀 보니, 제가 상상하던 모습과 현실 사이에는 꽤 큰 간극이 존재했습니다.

제가 중요하다고 생각했던 몇 가지 역량만으로는 채용으로 이어지기 어렵다는 사실을 곧 깨닫게 되었습니다. 개인의 관점에서 강점이라고 여겼던 요소들보다, 회사가 각 직군에 대해 요구하는 능력들을 회사의 시선에서 이해하고 준비하는 일이 훨씬 중요했습니다. 결국 '내가 잘한다고 생각하는 것'이 아니라, '조직이 필요로 하는 것'을 기준으로 다시 준비해야 했습니다.

그에 따라 준비해야 할 지식의 양은 예상보다 훨씬 방대했습니다. 처음에는 영어 능력과 CS 지식 정도만 보완하면 되지 않을까 막연히 생각했습니다. 하지만 실제로 공부를 시작해 보니, 영어는 듣기와 말하기 전반에서 훨씬 높은 수준을 요구했고, CS 역시 넓은 범위뿐 아니라 세부적인 내용까지 깊이 있게 이해해야 했습니다. 피상적인 지식만으로는 도저히 충분하지 않았습니다.

이 과정에서 함께 공부하던 man_of_learning님께 큰 도움을 받았습니다. 주도적으로 회사에 지원하고 면접을 경험하며, 그 과정에서 얻은 피드백을 바탕으로 다음에 무엇을 공부해야 할지 방향을 정리해 주셨습니다. 저 역시 그 과정에서 다뤄지는 주제들이 충분히 의미 있다고 느꼈고, 함께 공부하며 많은 것을 배울 수 있었습니다. 스터디를 주도적으로 이끌어 주신 덕분에 학습 과정이 훨씬 수월해졌고, 지금도 깊이 감사하게 생각하고 있습니다.

마지막으로 채용 과정과 관련해 덧붙이고 싶은 이야기가 하나 있습니다. 다소 다른 맥락의 이야기일 수도 있지만, llm의 발전은 더 이상 가볍게 넘길 수 있는 변수가 아니라고 생각합니다. o3 이후로 추론 모델이 보여주는 사고 능력은 이전과는 확연히 다른 단계에 접어들었고, 그 변화는 실제로 체감될 만큼 큰 임팩트를 주고 있습니다. 앞으로의 흐름을 고려한다면, llm의 발전을 취업 과정에서도 더욱 진지하게 바라봐야 한다는 생각이 들었습니다.

4. 올해 가장 인상깊었던 것들 (#4 - 콘서트)

이번에는 취미에 대한 이야기를 좀 남겨보고자 합니다.

이번 2학기를 돌아보면, 유독 여유를 챙기지 못한 채 흘려보낸 학기였다는 생각이 듭니다. 그 과정에서 주변 지인들에게도 많이 소홀해졌고, 마음을 써야 할 순간들에 그러지 못했던 것 같아 죄송한 마음이 큽니다. 여러모로 문제도 많았던 학기였고, 스스로에게도 주변 사람들에게도 충분히 잘하지 못했다는 아쉬움이 남습니다.

수험생들이 수능을 준비하는 이유를 떠올려 보면, 단순히 대학에 가기 위해서라기보다는 그 이후의 삶에 긍정적인 영향을 주기 위함이라고 생각합니다. 그런 의미에서 취업은 수능보다도 더 큰 시험일 수 있다는 생각에도 공감해 왔습니다. 취업은 이후의 삶을 좌우하는 가장 중요한 선택 중 하나이기 때문입니다.

거의 모든 시간과 정신적 여유를 여러 준비에 쏟아부었던 데에는 이러한 생각들이 크게 작용했던 것 같습니다. 물론 아무런 일상도 없이 모든 시간을 공부에만 쓰고 싶었던 것은 아닙니다. 취업 준비를 비롯해 연세대학교 프로그래밍 대회 운영, ICPC 준비 등 일정이 너무 많았고, 졸업을 위해 최소한으로 요구되는 것들 역시 적지 않았습니다. 조금 더 쉬고 싶고, 조금 더 즐기고 싶다는 마음도 분명히 있었습니다. 다만 그 균형을 찾을 만큼, 당시의 저는 정신적으로 충분히 안정된 상태는 아니었던 것 같습니다.

불과 2년 전만 해도 다음 날을 무사히 살아 있을 수 있을지조차 확신하지 못할 만큼 정신적으로 매우 힘든 시기를 보내고 있었습니다. 1년 전을 돌아보면 적어도 그 정도는 아니었을 만큼은 안정되어 있었던 것 같습니다. 하지만 그때조차 학교 수업 대부분을 F로 받을 만큼, 일상을 유지하는 것 자체가 버거운 시기였습니다.

최근에 와서는 전반적으로 많은 것들이 회복되고 있다는 느낌을 받습니다. 시간이 약이라는 말이 맞는 것 같기도 하고, 운동을 포함해 정말 온갖 방법으로 발버둥 쳐 왔던 시간들이 과연 의미가 있었던 걸까 스스로에게 묻게 되기도 합니다. 다만 지금 이 시점에서 분명히 말할 수 있는 것은, 그 모든 시도들이 적어도 저를 여기까지는 데려다 주었다는 사실입니다.

그리고 이제는, 그나마 정말로 모든 여정에서 잠깐의 휴식기를 가질 수 있을 것 같습니다. 제 성격상 그 휴식이 얼마나 오래 갈지는 모르겠지만요.

그래서 요즘은 다시 취미에 대해 고민하고 있습니다. 사실 이런 고민은 무려 3년 전에도 했던 기억이 납니다. 어떤 방식으로 쉬는 것이 저에게 가장 적절한지에 대한 고민입니다. 흔히 머리를 많이 쓰는 직업을 가진 사람에게는 몸을 많이 쓰는 취미가 좋다고들 하지만, 현재의 저는 몸을 무리하게 쓰는 활동이 맞지 않은 상황입니다. 그로 인해 몸을 많이 쓰는 취미는 자연스럽게 선택지에서 제외되었습니다.

제가 중요하게 생각하는 기준은 비교적 분명합니다. 제가 즐거울 것, 중독성이 지나치지 않을 것, 접근성이 너무 좋아서 무한히 빠져들지 않을 것, 그리고 원할 때 스스로 끊을 수 있을 것. 이러한 기준에서 저에게 비교적 잘 맞았던 것들은 콘솔 게임과 인터넷 방송이었습니다.

콘솔 게임은 시작하려면 노트북에서 바로 실행하는 것이 아니라, 스위치를 꺼내는 등 약간의 준비가 필요합니다. 무엇보다 대부분이 패키지 게임이기 때문에 끝이 존재한다는 점이 좋습니다. 설령 제가 스스로를 잘 제어하지 못하더라도, 하나의 작품을 끝내면 자연스럽게 멈출 수 있다는 안정감이 있습니다.

인터넷 방송 역시 유튜브처럼 무심코 흘러 들어가게 되는 구조는 아니라서, 상대적으로 스스로 제어하기 쉽다고 느꼈습니다. 스몰토크를 좋아하는 저에게는 그 분위기 자체가 잘 맞았고, 보고 싶을 때 찾아가 부담 없이 보고 나올 수 있다는 점도 마음에 들었습니다. 특히 라이브로 노래를 듣는 경험은 생각보다 만족감이 크다고 생각합니다. 다만 막상 보다 보면 자연스럽게 꾸준히 챙겨봐야 할 것 같은 부담감이 생기기도 하고, 그 감정이 의무감으로 바뀌는 순간부터는 오히려 스트레스로 느껴지기도 합니다. 그런 점에서 여러 고민이 남아 있는 취미이기도 합니다.

그리고 올해는 콘서트가 이전보다 훨씬 더 의미 있게 다가왔습니다. 아카라카 같은 대학 축제는 여러 번 가 보았지만, 저는 j-pop이나 외국 계열 음악을 더 좋아하는 편이라 그동안은 진심으로 좋아하거나 응원하는 가수들과 취향이 맞지 않는다고 느낄 때도 있었습니다. 하지만 올해는 제가 좋아하는 사람들의 공연을 볼 수 있는 기회가 있었고, 그 경험은 유독 의미있게 남았습니다.

사실 스텔라이브를 꽤 많이 보는 편인데요. 물론 스몰토크를 좋아하는 이유도 크지만, 그 외에도 멤버들이 각자의 자리에서 보여주는 열정적인 모습이 인상 깊고, 팬층의 분위기 역시 전반적으로 건강하다고 느낍니다. 무엇보다 저에게는 정신적으로 많이 힘들었던 시기에 큰 도움이 되었던 기억이 있어서, 저에게는 다른 취미들보다 조금 더 각별한 의미로 남아 있는 것 같습니다. 이번에 있었던 콘서트도 정말 재밌었고요. ㅋㅋ

이상입니다

Part 1. 일상 공유

퇴사 후 지난 두 달 동안 삼성전자 서울대 공동연구소에서 지냈습니다. 어쩌다 보니 함께한 ystaeyoon113과 포스텍 월파팀인 Phoking팀(leo020630, kwoncycle, slah007) 멤버들과도 오래 시간을 보냈네요. 최고의 식사와 훌륭한 공간 덕분에 공부에 온전히 몰입할 수 있었고, 소프트웨어 멤버십 구성원들에게 아낌없는 기회를 제공해 주는 삼성에 진심으로 감사한 마음입니다.

퇴사 뒤 가장 크게 세운 목표는 두 가지였습니다. 코드포스와 영어입니다. 앞으로 제 역량을 키우는 데 가장 값진 투자라고 판단했기 때문입니다. 저는 코드포스처럼 추상적 사고력을 요구하는 지표가 현재 과소평가되어 있다고 봅니다. LLM 시대일수록 이런 사고력, 특히 추상화와 문제 구조화 능력이 더 중요해질 것입니다. 또한 코드포스나 월파 같은 지표는 일종의 자격증 역할을 하며, 자신의 능력을 짧고 임팩트 있게 증명하기 좋습니다. 다만 요즘은 우선순위가 영어 쪽으로 더 기울었습니다. 해외 취업을 진지하게 고민하다 보니 가장 아쉬운 부분이 영어 말하기라는 걸 많이 체감하고 있습니다.

퇴사 후 가족과 진로를 두고 많은 대화를 나눴습니다. 대기업에서의 안정적인 삶에 대한 기대도 컸고, 저 역시 곱씹을수록 삼성 입사는 매우 좋은 경험이 될 것 같다는 생각이 들었습니다. 예전엔 “회사 밥이 맛있다” 같은 말이 잘 이해되지 않았습니다. 무엇을 하고 어떤 환경에서 일하는지가 더 중요하다고 믿었거든요. 그런데 소멤에서 식사를 하다 보니 생각이 달라졌습니다. 제가 가본 식당 중 손꼽을 만큼 최고의 수준이었고, 식사 후 행복감과 만족감이 삶의 질 전반에 영향을 주더군요. 아마도 제가 그동안 복지보다는 효율과 성장을 중시하는 스타트업에서만 일했던 것도 이유일 겁니다. 다른 대기업도 비슷한 복지를 제공할지 궁금하기도 합니다.

그럼에도 제 성향을 돌아보면 해외 기업에서 더 큰 도전을 하고 싶다는 마음이 조금 더 큽니다. 이미 합격해 둔 삼성에 미안한 마음도 있지만, 당분간은 퀀트 관련으로 취업 준비를 해보며 돈이나 삶의 질보다는 성장의 측면에서 더 나아 보이는 선택을 해보고자 합니다. 다시 몇 번을 고민해봐도 삼성에서의 삶의 질은 너무 안정적이고 보장되어 있습니다. 그런 측면에서 삼성이 최고의 회사라는 생각은 변함이 없습니다.

퇴사 후 시간동안 알지 못했던 제 모습도 많이 발견했습니다. 무엇보다 제가 성인 ADHD라는 사실을 알게 되었고, 정도는 매우 약하지만 ADHD가 선천적 특성에 가깝고 도파민 관련 신경전달물질의 부족이 주요 원인이라는 점을 이해하게 됐습니다. 실제로 도파민이 잘 분비되지 않는 상황에서는 아무리 의지가 있어도 손이 잘 안 가는 경험을 크게 느꼈습니다. ‘성인 ADHD’에 대해 찾아보니 제 모습과 매우 유사했고, 집중력 검사와 뇌파 검사 등을 통해 ADHD로 판단할 근거가 있다는 설명을 들었습니다. 관련 약을 처방받아 복용하면서 동기 유지와 자기 관리에서 확연한 차이를 체감하고 있습니다.

한편 코드포스를 준비하며 원래 밤 11시에 잠들던 생활 패턴이 무너지기 시작해 새벽 3시, 4시, 5시에 잠들기도 했습니다. 그 이후로 수면 리듬을 비롯해 여러 측면에서 생활 관리가 잘 되지 않았습니다. 이제는 몸과 마음의 리듬을 다시 세워 꾸준함을 회복하려 합니다. 정말 두 달이 어떻게 지나갔는지도 모를 만큼 빠르게 지나갔고, 제대로 된 삶을 잘 못 산 것 같아서 몇몇 사람에게는 미안하기도 합니다.

Part 2. 코드포스 IGM을 달성하며

가끔 제가 프로그래밍에 투자한 시간이 많지 않다고 보시는 분들이 있지만, 제 유년기와 학창 시절 대부분은 수학에 몰입한 시간으로 채워졌습니다. 최상위권과 직접 비교할 수준은 아니더라도, 일반적인 영재고 재학생들보다 더 많은 시간을 수학에 쏟았다고 믿습니다. 그렇게 쌓은 수학의 기반 위에서 프로그래밍으로 넘어왔고, 코드포스는 8년째입니다. 탄탄한 수학 베이스 덕분에 시작 2년 만에 오렌지를 달았지만, 레드까지는 6년이 걸렸습니다.

믿으실 수 있을지 모르겠지만, 저는 지능이 '정직하게 투자한 시간'만큼 성장한다고 믿습니다. 여기서 '정직하게 투자한'이란 단순한 시간이 아니라, 방향을 바로 세우고 끝까지 물고 늘어지는 몰입을 뜻합니다. 신경가소성의 관점에서도 노력의 양보다 질이 결과를 좌우합니다. 방향이 맞고 집중도가 높은 시간은 뇌에 실제 변화를 남기고, 그 변화가 다시 다음 학습의 발판이 됩니다.

이 차이는 신체 운동과 비교하면 더 또렷해집니다. 근육은 과부하를 주어도 눈에 띄는 변화가 나타나기까지 시간이 오래 걸리고, 체질과 구조가 정해 둔 한계도 분명합니다. 반면 뇌는 몰입의 시간을 주면 시냅스가 강화되고 새로운 연결이 자라납니다. 포기하지 않고 지속하는 동안 회로가 조금씩 재배선되고, 그 축적이 결국 ‘지능 향상’으로 체감됩니다.

그래서 요즘은 ‘재능’보다 ‘지속 가능성’을 더 자주 떠올립니다. 재능이 있는 사람은 특정 단계까지 놀라운 속도로 도달하지만, 성장 곡선이 완만해지는 순간 동기가 흔들리고 재미가 옅어지기 쉽습니다. “왜 더 잘해야 하지?”라는 이유가 희미해지면 속도가 꺼집니다. 반대로 지속 가능성은 장기적인 몰입과 인내를 통해 지능을 꾸준히 키웁니다. 재능이 초반의 가속을 제공한다면, 지속 가능성은 결국 목적지까지 데려다주는 엔진에 가깝습니다.

저는 화려한 재능의 순간보다, 방향을 점검하고 몰입을 유지하는 평범하지만 정직한 시간을 더 신뢰하려 합니다. 그런 시간들이 결국 다음 변화를 만들고, 그 변화가 또 다른 도전을 가능하게 해줄 것이라 믿습니다.

NYPC CodeBattle의 예선이 종료되었다. 꽤 진심으로 임했기 때문에, 기록으로 남겨두는 게 좋을 것 같아서 이렇게 정리해본다. 같이 참여한 팀 멤버는 ICPC를 함께할 Endgame 팀(ystaeyoon113, playsworld16)이다.

2일차 : 8월 9일 (토)

전략 1 - 3차원 DP, 규칙 상태 비트마스킹 쪼개기 전략

가장 먼저 떠올린 아이디어는 3차원 DP를 활용한 기대값 계산이었다. 구체적으로는 다음과 같은 DP 테이블을 설계했다.

• DP[주사위 5개 조합(252)][상단 점수 합(0~63, 63 이상은 보너스 확정이라 63으로 통일)][현재 열려 있는 규칙 상태(2^12 비트마스킹)] = 앞으로 더 얻을 수 있는 점수의 기댓값.

코드를 짜서 실제로 DP를 채워보니, 결과 파일(data.out)이 무려 262MB나 나왔다. 그런데 문제는 메모리 제한이었다. 10MB라는 메모리에 262MB의 데이터를 담기에는 메모리가 너무 컸다.

메모리를 줄이기 위해, 규칙 상태(2^12 = 4096)를 상단점수(상단 6개 규칙, 2^6 = 64)와 하단점수(하단 6개 규칙, 2^6 = 64)로 나누는 전략을 썼다. 이렇게 하면 전체 DP 크기가 훨씬 줄어들어 8MB 정도로 압축되었다.

접근을 정리하면 다음과 같다.

• 상단점수 DP와 하단점수 DP를 별도로 관리
• 각 DP에서 기대값을 계산한 후, 두 DP의 결과를 가중치로 결합해 전체 상태의 기대값을 평가

이 접근의 핵심은 가중치 매기는 과정이었는데, 다음과 같은 아이디어를 도입했다.

• 남은 비트 개수 기반 가중치 - 상단점수 남은 비트 개수와 하단점수 남은 비트 개수를 고려해 기대값을 다르게 조정. 예를 들어, 상단점수가 거의 채워지지 않아서, 보너스 35점을 받기 어려운 상황인데 당장 하단점수를 통해 획득하는 점수의 기대값이 높으면 하단점수 쪽에만 집중하는 문제가 생길 수 있었다.
• Choice 특수 가중치 - 실제 봇 간 대전 로그를 뜯어보니, Choice 규칙이 초반에 너무 일찍 소모되는 비직관적인 케이스가 많았다. 이를 방지하기 위해 Choice 사용 시 턴에 따라 점진적인 가중치를 적용했다. 구체적으로, 1턴에 사용하면 2/3 배율, 마지막 턴에 사용하면 1 배율로 적용했다. 이렇게 하면 초반부터 Choice를 허비하지 않고, 후반으로 미루는 전략을 유도할 수 있었다.

배팅은 다음과 같이 진행하였다.

• 각 가능한 패(주사위 조합)를 선택했을 때의 기대값을 계산한 뒤, 그 기대값의 차이를 4로 나눈 만큼 배팅 금액으로 설정하였다. 이렇게 하면, 기대값 관점에서 배팅에 승리하든 패배하든 최종적으로 받는 기대값이 동일해진다.

전략 1 결과

퍼포먼스가 500점이 차이나는 팀이 두 팀 있었다.

rule base만으로도 훨씬 좋은 전략을 구상할 수 있는 듯 하여, 더 좋은 전략을 찾기 시작했다.

3일차 : 8월 10일 (일)

전략 2 - 3차원 DP 양자화 - 10MB 안에 최대한의 정보를 넣기 전략

앞서 262MB 크기의 3차원 DP를 만들었지만, 실제로 DP 값을 16비트 int로 조정하면 130MB까지 줄일 수 있었다. 여기서 더 나아가, 압축 기술을 활용해 130MB 데이터를 10MB로 압축할 수 있지 않을까 하는 생각이 들었다.

여러 압축 전략을 검색하고 실제로 테스트해 보았는데, 무손실 압축으로는 대략 30% 정도만 줄어들었고 그 이상은 잘 안 됐다. 이제 와서 돌이켜보니, 데이터 배열의 순서가 문제였다. 만약 DP의 차원을 [현재 열려 있는 규칙 상태(2^12 비트마스킹)][상단 점수 합(0~64)][주사위 5개 조합(252)]이나 [현재 열려 있는 규칙 상태(2^12 비트마스킹)][주사위 5개 조합(252)][상단 점수 합(0~64)]로 배치했다면 압축이 훨씬 수월했을 텐데, 그걸 미처 고려하지 못했다.

고민 끝에 발견한 특징은, 상단 점수 합과 규칙 상태를 고정했을 때 주사위 5개 조합(252)의 기대값 변동성이 크지 않다는 점이었다. 이걸 활용해 다음과 같은 양자화 전략을 썼다.

• 상단 점수 합과 규칙 상태를 고정한 상태에서, 252개 주사위 조합의 값을 MSE(Mean Square Error)가 최소가 되도록 정확히 두 개의 값으로 분류.
• 각 조합을 0 또는 1로 매핑하면, 전체 상태를 비트 1개로 관리할 수 있게 됨.

이렇게 하면 데이터를 10MB 안에 전부 담을 수 있었다. 게다가 원본 3차원 DP와 비교해 평균 기댓값 차이가 2000 정도에 불과했기 때문에, 원본의 맥락을 꽤 잘 반영할 거라는 기대가 컸다.

전략 2 결과

봇전에서 6승 4패를 기록했다. 아직 3일차쯤 이었기에 아직 봇전에 대한 신뢰가 있었기도 했고, 로그를 자세히 보니 비직관적인 플레이가 너무 많아서 아이디어를 금방 취소했다. 주사위 조합을 단순히 0과 1로 결정짓는 전략 자체가 위험하다는 걸 크게 느꼈다. 이 접근은 메모리 효율은 좋았지만, 주사위 조합을 잘 관리하지 못하는 문제가 있었다.

추가) 압축 전략을 테스트하다 보니, 압축된 데이터가 원본 3차원 DP와 얼마나 차이가 나는지 객관적으로 평가할 필요가 생겼다. 그래서 별도로 data_judge.py 스크립트를 만들어, 압축 데이터와 원본 DP 간의 평균 차이를 계산하는 기능을 구현했다. 덕분에 각 양자화 전략들에 대해서 얼마나 복원률이 높은지를 숫자로 비교할 수 있게 됐다.

4일차 : 8월 11일 (월)

전략 3 - 2차원 DP 합성 전략

초기 전략 1을 돌이켜보니, 3차원 DP에서 상단점수와 하단점수 남은 규칙 상태를 비트마스킹으로 나누었지만, 실제로 상단점수와 하단점수 사이에는 깊은 연관성이 있었다. 이 때문에 단순 분리가 완벽한 해결책이 아니었다.

고민 끝에 떠올린 아이디어는, (주사위 조합)과 (상단 점수 합) 간의 연관성은 상대적으로 적을 수 있다는 점이었다. 또한,

• 전략 2처럼 DP에서 손패를 제외하면(즉, 규칙 상태와 상단 점수 합만 고려), 전체 3차원 DP와 굉장히 비슷한 결과를 얻을 수 있을 거라 예상.
• 반대로 상단 점수 합을 제외하면(규칙 상태와 손패만 고려), 같은 전략 안에서 최선의 손패 관리를 할 수 있을 거라 생각.

그래서, 두 가지 2차원 DP를 만들어 합성하는 접근을 시도했다.

• 주사위 손패를 제거한 DP - 규칙 상태와 상단 점수 합 기반으로 기대값 계산.
• 상단 점수 합을 제거한 DP - 규칙 상태와 손패 기반으로 기대값 계산.
• 이 두 DP의 결과를 적절한 가중치로 합쳐 전체 기대값을 판단.

전략 3 결과

다시 한 자리수 등수로 되돌아왔다. 하지만 여전히 더 강한팀이 많았고, 더 좋은 전략을 찾기로 했다.

5일차 : 8월 12일 (화)

전략 4 - 2차원 DP, 보너스 지우기 전략

ystaeyoon113이 보너스 35점을 반드시 받는다고 가정하면, 상단 점수 합 및 보너스 정보를 DP에서 아예 지워도 괜찮지 않을까 하는 생각을 했다. 그래서 3차원 DP에서 보너스 관련 항목을 완전히 제거하는 아이디어를 새로 만들었다.

참고로 이 접근은 보기보다 효과가 아주 좋아서, 이후 모든 전략은 이 접근 기반으로 진행하게 됐다.

처음 아이디어를 구상할 때 고려한 디테일은 다음과 같다.

• 해당 DP는 상단 점수를 63점 이상을 만드는 것을 전제로 플레이한다.
• 이를 위해 상단 점수를 63점 달성하기 위한 추가 정책이 필요하다.
• 하지만, 정책을 함부로 만들면 의도치 않은 곤란한 상황이 생길 수 있는데, 이 부분은 설명하기 좀 어렵다.

전략 4 결과

봇전 상대로 10승을 진행해서 좋아하고 있었지만, 전략 3에 비해 순위가 떨어졌다.

로그를 분석해 보았을 때, 확실히 비직관적인 플레이어가 많았어서 전략이 충분히 완성되지 않았다는 느낌을 받았다.

전략 5 - 2차원 DP, 보너스 지우기 전략 ver.2

전략 4의 보너스 지우기 접근을 실제 게임에 적용해 보니, 비직관적인 플레이가 꽤 많았다. 가장 큰 문제는 추가 정책 때문에 시도 때도 없이 상단 점수에 달려들어서 오히려 전체 점수가 떨어지는 경우가 발생한 거였다.

어쨌든 상단 점수에 긍정적인 효과를 주는 건 필요했지만, 평범한 휴리스틱 정책으로는 제대로 작동하지 않았다. 전략 4를 만든 시점에 토론을 했을 때 가장 좋은 휴리스틱 정책이라고 판단했던 것은 다음과 같다.

• 상단 63점을 채우면 보너스 35점을 받는다는 점 때문에, 63점 달성까지는 각 상단 점수가 (63 + 35)/63 = 14/9의 가중치 가치가 있다고 계산했다.

이 아이디어 자체는 맞았지만, 문제는 DP를 만들 때 이 가중치를 고려하지 않았다는 점이었다. 즉, 추가 정책을 만들더라도 DP와 연계되어 기대값이 제대로 관리되어야 했다. 이 문제를 발견한 후, DP 생성 단계부터 상단 점수를 얻을 때 항상 14/9 가중치를 적용하는 특수 정책 최적화 DP를 새로 만들었다.

전략 5 결과

순위도 순위지만, 로그를 분석했을 때 비직관적인 베팅이나 비직관적인 손패 관리가 아얘 없어서 긍정적이었다.

해당 전략으로 메모리와 계산 복잡도를 줄이면서도 실전 성능이 안정적이었고, 보너스 가정을 바탕으로 한 단순화가 게임의 본질을 잘 유지했다. 이전 전략들의 약점을 보완한 느낌이었다.

6일차 : 8월 13일 (수)

전략 6 - 2차원 DP, 보너스 지우기 전략 ver.3 - 동적 DP 교체

로그를 분석하다 보니, 더 개선할 수 있는 부분을 발견했다. 특수 DP가 상단 63점을 채운 후에도 여전히 14/9 가중치를 상단점수에 부여하는 바람에 베팅이 과도해졌고, 후반부에 손패를 관리하는 방식에서도 최선의 플레이를 하지 않았다. 그로 인해 최상위권 대전에서 점수 차이로 지는 판이 몇 번 발생했다.

그래서 보너스(63점 달성)를 채운 이후부터는 14/9 가중치가 없는 기존 DP를 불러와, 상황에 따라 두 개의 기대값 DP를 동적으로 교체하는 아이디어를 추가로 적용했다. 이로써 보너스 전후의 전략을 더 유연하게 조정할 수 있게 됐다.

또한, 이 시점부터 내 코드끼리 서로 대전하는 시스템을 개발했다. 전략 5 버전과 500판을 붙여보니 승률이 58%에 달했다. 승률이 눈에 띄게 향상된 걸 보고, 내 전략에 대한 신뢰가 조금 더 생기기 시작했다. 500판 대전은 연습 순위보다 훨씬 신뢰도 높은 메트릭을 제공하는 것 같아서, 이후 대부분의 실험은 로컬 환경에서 진행하게 됐다. 

전략 6 결과

18승 2패, 최상위권 모두와 매칭되었는데도 여유롭게 승리하며 처음으로 1위를 받게 됐다.

참고로, 이 코드는 우리팀의 최종 제출이기도 하다. 이후의 전략들도 의미가 있었지만, 일단 20등에 드는것이 제일 중요하다고 생각해서, 마지막까지 제일 결과가 안정적이었던 해당 코드를 최종 제출하였다.

8월 13일 이후

전략 6에서 패배한 판들의 로그를 분석하여, 더 개선할 수 있는 것들을 고민했다. 아래에 있는 전략들은 모두 전략 6과의 상대 전적이 좋다. 하지만 side effect를 고려하여 최종 제출로 선정하지는 않았다.

전략 7 - 보너스 위치 바꾸기 전략

전략 6을 적용하다 보니, 상단 점수가 63점을 넘기 전에는 14/9의 보너스 가중치를 제공하지만, 정확히 63점에서 보너스가 끝나기 때문에 기대값이 그 지점에서 크게 변동하는 경향이 있었다. 이로 인해 63점 달성을 미루는 비효율적인 선택이 종종 발생했다.

이를 해결하기 위해, 보너스 기점을 63점이 아닌 66점이나 68점으로 변경하는 전략을 도입했다. 이렇게 기대값의 위치를 조정하면, 보너스 달성 과정이 더 부드럽게 전환되고, 미루는 문제를 줄일 수 있었다.

이 전략은 관련 문제들을 효과적으로 해결했으며, 상대 전적은 꽤 좋았지만, 예선 순위는 약간 더 낮게 나왔다.

전략 8 - 보너스 가중치 바꾸기 전략

전략 7에서 보너스 기점을 조정했지만, 여전히 가중치 자체에 대한 고민이 남아 있었다. 상단 점수가 63점을 넘기 전에는 14/9의 보너스 가중치를 제공하지만, 실제 대부분의 게임에서 상단 점수가 63점이 아니라 70점을 넘길 정도로 높게 나오는 경우가 많다. 이 경우, 단순히 63점으로 35점 보너스를 얻었다고 보는 게 아니라, 기본점수 70점으로 보너스 35점을 얻었다고 해석할 수 있다는 생각이 들었다.

그래서 보너스 가중치를 조금 더 낮추는 전략을 시도해 보았다. 이로써 과도한 상단 집중을 피하고, 전체 균형을 더 맞출 수 있을 거라 기대했다.

이 전략 역시 상대 전적은 꽤 좋았지만, 확실하고 안정적인 결과를 위해 결국 전략 6을 채택하게 됐다. 가중치 조정이 세밀한 효과를 주긴 했지만, 과도한 변동성을 초래할 위험이 있어서 보수적인 선택을 했다.

마무리

1주일간 PS 공부량을 조금 줄이고, 그 시간에 정말 즐겁게 대회에 임할 수 있었던 것 같다. 그래도 취업이나 ICPC 같은 더 중요한 목표들이 있으니, 이제 다시 정신 차리고 바짝 공부해야겠다.

결과에 대해서는 사실 20전 스위스 리그를 그렇게까지 신뢰하지 않는다. 그래서 상위 20위 안에 들지 안 들지 지금으로서는 잘 모르겠다. 그래도 평균 등수가 5등 안팎인데, 붙지 않을까? 하는 막연한 기대를 품고 기다리고 있다.

정말 좋은 퀄리티의 문제와, 능력 있는 참가자들이 많았던 덕에 더더욱 즐겁게 대회에 임할 수 있었던 것 같다.

대회 열어주신 넥슨 관계자분들께 정말 감사합니다!

문제 링크: https://nypc.github.io/2025-codebattle

2025년 7월 26일에 UCPC 2025 본선에 참가했습니다. 팀명은 Endgame으로, 작년과 완전히 같은 멤버로 한번 더 icpc까지 도전할 예정입니다. 팀원은 JyJin, plast, Serendipity__입니다.

올해 저희 팀의 유일한 목표는 ICPC World Finals 진출입니다. 이 목표를 달성하기 위해 가장 중요한 것은 '진출 확률 자체를 높이는 것'입니다. 지금 당장 대회에서 높은 등수를 기록하거나 압도적인 고점을 보여주는 것은 부차적인 문제입니다. 1등으로 진출하든, 12등으로 진출하든 결과는 같습니다.

이러한 관점에서 저희 팀은 두 가지 방향성에 집중하고 있습니다.

1. 팀의 저점 높이기 / 어떤 상황에서도 안정적인 성과를 내는 것이 중요합니다. 기복을 줄이고 팀의 기초 체급을 끌어올리는 고민을 계속하고 있습니다.
2. 고난도 문제 해결 능력 강화 / 아시아 챔피언십은 일반적인 ICPC 대회와는 결이 다릅니다. 4~5문제를 해결하고 나면, 남은 문제들은 매우 높은 난이도의 비전형적인 문제들로 채워집니다. 다이아급 문제들을 안정적으로 풀어내는 능력이 곧 월드 파이널 진출의 열쇠가 될 것입니다.

결국 저희 팀의 여정은 '안정성 확보'와 '고난도 문제 정복'이라는 두 개의 큰 축으로 요약할 수 있습니다.

UCPC 회고

이번 대회에서는 C, E, G, K번 문제를 해결했습니다.

해결한 문제들의 난이도만 보면 플래티넘 3, 플래티넘 1, 다이아몬드 5에 해당하는 문제들이었지만, 고난도 문제였던 G와 K번 모두 온전히 저의 힘으로 풀어내지 못했습니다. 특히 K번 문제의 경우, 시간 복잡도를 NlogN으로 줄이는 핵심적인 아이디어를 Serendipity__가 모두 찾아내어 저는 구현에만 집중할 수 있었습니다. 전반적으로 특정 문제에 매몰되어 시간을 효율적으로 사용하지 못했던 점이 아쉬움으로 남습니다.

팀원들의 활약과 시너지

제가 시간을 비효율적으로 사용한 것과 달리, 다른 두 팀원은 이번 대회에서 뛰어난 활약을 보여주었습니다.

JyJin은 이번 대회의 가장 변수 덩어리 문제였던 H번을 막힘없이 해결해주었습니다. 또한, 제가 혼자 풀었다면 5시간 내내 그리디 알고리즘에 매몰되었을 가능성이 높았던 A번 문제를 중간에 해결해주면서, 팀 전체가 막다른 길에 빠지는 시간을 크게 줄여주었습니다. 이번 대회에서 특히 핵심 캐리를 해주었다고 생각합니다.

Serendipity__역시 최근 좋은 컨디션을 보여주고 있습니다. K번 문제의 핵심 관찰 외에도 G번 문제를 해결하는 데 도움을 주었으며, A, B, H번 문제를 푸는 과정에서도 풀이를 꼼꼼히 검토하고 머신 사용과 전체적인 상황을 효율적으로 조율해주었습니다. 팀이 시간을 효율적으로 사용하는 데 결정적인 역할을 했으며, 단순한 문제 해결 능력을 넘어 커뮤니케이션과 의견 조율 측면에서 팀을 더욱 단단하게 만들어주었습니다.

또한 Serendipity__와는 최근 연구소에서 함께 올림피아드 문제를 풀어 보았는데, 시너지가 눈에 띄게 좋아진 것 같습니다. 서로의 관찰과 생각을 원활하게 공유하고, 이를 바탕으로 다음 아이디어를 유기적으로 연결해 나가는 모습이 인상적이었습니다.

저는 문제 해결의 방향성을 직관적으로 제시하는 데 강점이 있다고 생각합니다. 예를 들어, "이 문제의 특정 조건 때문에, 답을 고정하는 접근이 유리하다. 우선 답을 2라고 가정하고 관찰을 시작해보자"와 같이 큰 틀을 잡아주면, 팀원들이 순식간에 좋은 관찰을 이어 나가며 문제 해결의 실마리를 찾아 나갑니다. 이러한 시너지 덕분에 과거에 비해 팀의 기복이 줄어들고 전반적인 안정성이 높아졌습니다.

하지만 동시에, 이러한 과정 속에서 오히려 제가 즉흥적인 시도, 특히 그리디 풀이나 특수한 전략 풀이에 의존하는 경향이 있음을 깨닫게 되었습니다. 이제 팀의 역량을 한 단계 더 끌어올리기 위해서는 저의 문제 해결 능력을 개선하는 것이 가장 시급한 과제라고 생각합니다.

올해의 방향성

사실 올해 이렇게까지 PS에 몰두하게 될 줄은 몰랐습니다. 예상보다 이른 시기에 퇴사를 결정하게 되면서, 앞으로의 시간을 어떻게 활용할지에 대해 깊이 고민할 기회가 생겼습니다.

저는 문제 해결(PS)이 올바르게 이해하고 논리적으로 사고하는 능력을 기르는 데 매우 중요한 역량이라고 생각합니다. 예를 들어, 복잡하게 얽힌 비즈니스 문제를 접했을 때, 이를 핵심 요소들로 분해하고 각 관계의 인과관계를 따져 최적의 해결책을 찾는 과정은, 알고리즘 문제에서 주어진 제약 조건 하에 최적해를 구하는 과정과 본질적으로 맞닿아 있습니다. 이처럼 PS는 문제의 본질을 꿰뚫고, 체계적으로 접근하는 사고력의 기초 체급을 길러주는 최고의 훈련이라고 생각합니다.

물론, 뛰어난 사고력만이 전부는 아닙니다. 그 능력을 활용해 실제로 무언가를 성취하는 경험, 투명하고 진실된 관점에서 문제를 분석하고 원인을 정확히 진단하는 능력, 그리고 원활한 소통 능력 등은 비슷한 수준으로 중요한 가치들입니다.

하지만 다른 역량들은 시간을 두고 꾸준히 발전시킬 수 있는 반면, PS는 대회 성적이라는 명확한 증명서를 남깁니다. 가령, 프로젝트 관리나 소통 능력은 수년간의 실무 경험과 피드백을 통해 점진적으로 쌓아가는 것이며, 그 성과는 정성적인 평가에 의존하는 경우가 많습니다. 반면, PS는 'ICPC World Finals 진출'이나 'Codeforces 그랜드마스터 달성'과 같이, 특정 시점의 역량을 객관적이고 명확한 성적으로 증명할 수 있는 독특한 분야입니다.

특히 올해는 제가 이러한 공식적인 대회에 참여할 수 있는 마지막 해이기에 그 의미가 더욱 특별합니다. 만약 올해를 넘겨 PS를 계속한다면, '경쟁'이라는 강력한 동기부여를 유지하기 어려울 것이고, 순전히 개인적인 사고력 훈련의 목적만 남게 될 것입니다. 이러한 이유로, 한정된 시간 안에 가장 확실한 성취를 이룰 수 있는 PS의 우선순위를 가장 높게 두기로 결정했습니다.

미래에 대한 짧은 단상

이후 진로에 대한 구체적인 생각도 있지만, 이 글에서 모두 담기에는 다소 길어질 것 같습니다. 간략히 말씀드리면, 해외, 특히 싱가포르에서 퀀트 트레이더로 일하는 것을 목표로 하고 있습니다.

이러한 목표를 세운 것이 단순히 높은 연봉 때문은 아닙니다. 제 삶의 가장 큰 원동력은 '성취감', 그중에서도 제 자신의 역량을 끊임없이 확장하고 발전시키는 과정에서 오는 만족감에 있기 때문입니다. 좋은 대우를 받으며 대기업에서 안정적이고 평범한 일상을 보내는 삶이 저에게 진정한 즐거움을 주지 못할 것이라는 확신이 있습니다.

이제 저에게 주어진 시간이 많지 않다는 것을 잘 알고 있습니다. 최근 UCPC에서 운 좋게 좋은 성적을 거두었고, 이틀 동안 그 기쁨을 충분히 누렸습니다. 하지만 현재 제 실력이 그 성적에 걸맞다고는 생각하지 않기에, 이제는 다시 현실에 집중해야 할 때입니다.

남은 시간을 최대한 효율적으로 활용하여 PS 역량을 한 단계 더 끌어올리고, 제가 더 잘할 수 있는 부분을 진지하게 탐색하고 고민하여, 후회 없이 깔끔하게 PS를 마무리하고 싶습니다.

4. PS에 대한 생각 1 : 올해의 ps는 어땠을까

1년동안 92문제라니, 정말 ps에 진심으로 임한게 맞아요??

2024년은 1월부터 12월까지 정신적인 여유가 항상 부족했습니다. 다행히 6~7월경 이사를 갔을 때 즈음부터 좋은 인연도 생기고, 힘들었던 일들이 조금씩 잘 정리되었습니다. 고맙게도 2025년을 시작할 무렵부터는 정신적인 문제들이 거의 완전히 회복되기 시작했습니다.

저희 팀은 매주 팀연습을 진행했기에 매주 정해진 5시간 동안 ps에 몰입할 수 있었습니다. 저에게는 정말 고마운 시간이였습니다. 단순히 문제를 푸는 것을 넘어, 하루의 번잡함 속에서 저 자신만을 위한 소중한 시간이 되었기 때문입니다. 그 시간만큼은 주변의 여러 걱정거리와 스트레스에서 벗어나 오롯이 문제 해결이라는 하나의 목표에 집중할 수 있었습니다. 이러한 집중의 순간들이 쌓이면서, 비록 성과가 항상 만족스럽지 않았더라도 저 자신과의 깊은 대화를 통해 한층 성장할 수 있었다고 생각합니다.

저는 어릴 때부터 수학에 관심이 많았습니다. 정말 감사한 일이죠. 고등학교 시절에는 아침에 눈을 뜨는 순간부터 잠들기 전까지 수학 문제에 몰입하곤 했습니다. 제가 ps에 투자한 시간에 맞게 자연스럽게 성장할 수 있는 탄탄한 기반이 되었고, 지금의 제가 있기까지 큰 밑거름이 되었습니다. 이런 배경 없이 ps에 도전하는 사람들이 겪는 어려움도 충분히 공감합니다.

5. PS에 대한 생각 2 : ps에 대한 개인적인 생각들

저는 ps를 매우 좋아합니다. 체스나 바둑처럼 지적인 유희로 여겨질 수 있지만, ps는 실제로 글 읽기, 이해력, 문제 해결, 코딩 능력이라는 네 가지 핵심 역량을 두루 요구하는 실용적이고 근본적인 분야입니다. ps를 공부하면서 이러한 기본적인 지적 능력을 함께 향상시킬 수 있다고 생각합니다.

ps는 충분한 시간과 열정이 있는 사람에게 적합한 영역입니다. 단기간에 눈에 띄는 성과를 기대하기보다는 장기적인 관점에서 꾸준히 실력을 쌓아가는 접근이 바람직합니다. 즉각적인 실익은 제한적일 수 있으나, ps를 통해 키운 문제 해결 역량은 다양한 분야에 전이되어 더 큰 가치를 창출합니다.

물론 직장이나 협업 환경에서는 ps 능력 외에도 의사소통, 설득력, 대인관계, 그리고 프로젝트를 주도적으로 완수하는 역량이 중요합니다. 문제 해결의 깊이와 실용적인 협업 능력, 이 두 가지 측면을 균형 있게 발전시키는 것이 진정한 성장의 열쇠라고 생각합니다.

저는 문제 해결을 매우 즐기기 때문에 1년 더, 정말 마지막 icpc를 참가해 보고 싶다는 생각이 약간은 있습니다. 하지만 이는 단기간에 결정하기보다 한 달 정도 충분히 고민한 후 결정하려 합니다. 현재 우리 팀에서는 저를 제외한 두 명 모두 ICPC에 다시 출전할 자격이 있습니다. 물론 팀원들이 모두 ICPC 참여 의사가 있는지는 아직 확실치 않습니다(대회가 끝난 지 얼마 되지 않았기 때문에). 저 같은 경우 과거에 질병 및 여러 이유로 1년 휴학한 적이 있어, 설명을 통해 ICPC에 출전 자격을 받을 가능성이 있는 상황입니다.

6. PS에 대한 생각 3 : 생성형 AI가 발전한다면

요즘은 gpt에 대한 얘기를 정말 많이 듣게 되는 것 같습니다. AI가 문제 풀이 분야에서 점점 더 발전하는 것은 자연스러운 흐름이지만, 그것이 본질적으로 가장 중요한 포인트라고 보지는 않습니다. 만약 AI가 문제 풀이를 완전히 정복하는 수준에 이른다면 사실상 AI가 할 수 없는 일은 극히 적어질 것입니다. 그 때에는 대부분의 업무에서 인간보다 더 뛰어난 성과를 낼 가능성이 큽니다. 이런 상황에서는 단순히 문제를 잘 푸는 능력보다 AI를 효과적으로 활용하는 능력이 더욱 중요해질 것입니다. 즉, AI를 잘 다루고 이를 자신의 목표를 위해 적절히 활용하는 사람이 훨씬 더 유리한 위치에 놓이게 될 것입니다.

AI의 발전은 프로그래밍뿐만 아니라 다양한 분야에서 인간을 능가할 가능성이 있습니다. 그렇다고 해서 인간의 학습과 노력이 의미 없는 것이 되지는 않습니다. 오히려 AI가 발전할수록 개인의 역량과 목표 설정이 더욱 중요해질 수 있습니다. AI가 제공하는 해결책을 이해하고 응용하는 능력, 새로운 문제를 정의하고 창의적으로 해결하는 역량은 여전히 인간이 갖춰야 할 중요한 자질입니다. 따라서 문제를 푸는 과정을 통해 자신의 사고력과 문제 해결 능력을 기르는 것은 여전히 가장 중요한 능력일 것이라 믿습니다.

이런 관점에서 보면, 목표를 명확히 설정하는 것이 중요합니다. ps를 즐기는 것 자체도 의미가 있지만, 이를 통해 자신의 역량을 키우는 방향으로 활용하는 것도 좋은 선택이 될 것이라 생각합니다. 중요한 것은 개인이 어떤 목표를 가지고 문제 풀이에 접근하느냐이며, 단순한 문제 해결에 그치지 않고 이를 자기 계발의 도구로 삼는다면 더욱 가치 있는 활동이 될 것입니다. AI가 발전하더라도 문제 풀이 자체는 앞으로도 좋은 취미로 남을 것이라 기대합니다. 체스와 바둑이 그렇듯이요.

다음 편은 제 인생에 대한 2024년 회고로 마무리하겠습니다.

뒤에 계속..