Baemax

Welcome to Baemax

Baemax는 시스템적 사고를 실제로 적용해 보기 위한 저의 개인적인 실험 공간입니다. 금융을 중심으로 기술을 포함한 다양한 영역에서 구조, 인센티브, 정보의 흐름이 어떻게 결과를 만들어내는지를 탐구합니다. 주말과 휴일에 걸쳐 만들어진 이 공간은, 추상적인 이론보다는 직접 만들고 실험하는 과정에 기반한 호기심 중심의 접근 방식을 담고 있습니다.

이곳의 많은 프로젝트는 트레이드 실행, 데이터 인프라, 리스크를 고려한 시스템 설계라는 저의 직업적 관심사에서 출발했습니다. Che’s Reporting System (CRS), Pulse, Sentinel과 같은 도구들은 복잡한 데이터를 해석 가능한 신호로 전환하고, 운영 환경에서도 견고하게 작동하는 워크플로우를 어떻게 구축할 수 있는지를 탐구합니다.

최근에는 이러한 작업을 AI 기반 및 자동화 시스템 영역으로 확장하고 있습니다. 대규모 언어 모델과 오케스트레이션 도구를 활용해, 판단과 선택이 많이 요구되는 업무 흐름에서 마찰을 줄일 수 있는 방법을 실험하고 있습니다. 그중 하나인 AI Job Search & Screening Engine 은 불확실성 하에서의 매칭, 설명 가능성, 그리고 효율성을 탐구하기 위한 시도입니다.

Baemax에는 소프트웨어뿐 아니라, 금융 영역을 벗어난 작업들도 함께 담겨 있습니다. 특허나 물리적 시스템 통합과 같은 프로젝트들은, 동일한 사고 원칙이 서로 다른 환경에서도 어떻게 작동하는지를 검증하기 위한 일종의 스트레스 테스트로 활용됩니다.

Baemax는 제품 카탈로그나 컨설팅 사이트가 아닙니다. 이는 하나의 작업 노트이며, 가정을 의심하고, 프로토타입을 만들고, 반복을 통해 관점을 다듬어 가는 공간입니다.

Projects

아래 프로젝트들은 소프트웨어, 데이터, 자동화, 그리고 물리적 통합에 이르기까지 시스템 중심의 사고 방식을 실제로 어떻게 적용해 왔는지를 보여주는 사례들입니다. 모든 작업은 개인 Home Lab 환경에서 직접 설계하고 구현했으며, 구조적 설계, 시스템 상태의 파악 가능성, 그리고 반복적인 개선 과정을 중시한 실험들로 구성되어 있습니다.

Financial Systems & Trading Infrastructure

• Pulse API — FastAPI 기반의 트레이딩 플랫폼으로, 거래 기록, 포지션 관리, 실시간 모니터링을 지원합니다. 정확성, 변경 이력의 추적 가능성, 그리고 실제 운영 환경에서의 안정성을 핵심 설계 목표로 삼고 있습니다.
• Sentinel — Pulse 위에 구축된 모니터링 및 제어 계층으로, 시스템 트레이딩 전략의 진입과 청산을 관리하고 실행 과정과 운영 과정에서 발생할 수 있는 리스크를 줄이는 데 목적이 있습니다.
• Che’s Reporting System (CRS) — 복잡한 시장 데이터를 한눈에 이해할 수 있는 형태로 가시화하여, 의사결정 과정의 맥락과 근거를 제공하는 리포팅 및 분석 프레임워크입니다.
• AI-Powered Assistant (Experimental) — Telegram 기반의 실험적 도구로, 대규모 언어 모델을 활용해 복잡한 정보 흐름을 요약하고 시장 맥락을 정리하는 방법을 탐구합니다. 의사결정에 직접 활용되지는 않으며, 인간과 AI의 상호작용 방식을 실험하기 위한 연구용 프로젝트입니다.

Market Data & Signal Infrastructure

• Stock Picker — 개인적인 직관이 아니라 반복 가능한 기준을 바탕으로 종목을 평가하기 위한 시스템으로, 체계적인 선정 방식의 유효성을 검증하는 데 목적이 있습니다.
• Market Data Pipelines — 시장 및 지수 데이터를 수집·저장·배포하기 위한 구조로, 동일한 조건에서 반복 가능한 과거 분석과 후속 시스템에서의 안정적인 활용을 가능하게 합니다.

Automation, Messaging & Control

• Signal Messenger — Redis Streams 기반의 메시징 시스템으로, 시스템 이벤트를 사람이 이해할 수 있는 알림 형태로 전달하며, 메시지 전달의 신뢰성을 보장하도록 설계되었습니다.
• Authentication & Access Control — 내부 도구 전반에서 공통으로 사용하는 사용자 관리 및 권한 제어 기능으로, 단순한 구조와 감사 가능한 설계를 중시합니다.
• Cache & Performance Layers — 시스템 부하와 지연을 줄이기 위한 실험들로, 성능은 특정 구성 요소가 아니라 전체 구조의 상호작용에서 결정된다는 관점을 반영합니다.

AI Job Search & Screening Engine

불확실한 환경에서의 매칭 문제를 다루는 적용형 실험 프로젝트입니다. 이 시스템은 이력서와 실시간 채용 공고를 비교하거나, 기업 인사팀 관점에서 과정을 반대로 수행함으로써, 설명 가능한 AI가 수작업 선별 부담을 줄이면서도 투명성과 일관성을 유지할 수 있는지를 탐구합니다.

• 근거를 제시하는 양방향 매칭 방식
• 자동화된 데이터 수집 및 처리 과정
• Docker, MongoDB, Streamlit 기반의 전체 처리 구조
• 신뢰도가 높은 매칭을 중심으로 한 알림 기반 흐름

View AI Job Search Engine
🔒 비밀번호 보호 — 데모 요청.

Physical Systems & Integration

일부 프로젝트는 의도적으로 소프트웨어 영역을 벗어나, 동일한 시스템 사고 원칙을 물리적 환경에서도 적용해 보고자 한 탐구의 연장선에서 진행되었습니다.

• Audi A6 C7 — Integrated Systems Retrofit
  기존 Audi 차량의 대시보드를 완전히 분해하고, 최신 Android Auto 기능을 통합한 프로젝트입니다. 출고 수준의 사용자 경험을 목표로 하였으며, 모든 변경 사항을 추적하고 원상 복구가 가능하도록 설계해, 물리적 개조 역시 운영 시스템 변경과 동일한 기준으로 다뤘습니다.
  ▶ 전체 과정 보기

Infrastructure & Home Lab

• Home Lab — RAID 기반 스토리지와 컨테이너화된 서비스, 보안 원격 접속을 갖춘 다중 노드 Linux 환경으로, 실제 서비스에 적용하기 전에 시스템 구조를 검증하는 데 사용됩니다.
• Network Micro-Optimisation — 네트워크 경로, 트래픽 제어, 스위칭 동작에 대한 실험을 통해, 성능은 네트워크, 운영체제, 애플리케이션 전반의 상호작용에서 형성된다는 점을 확인합니다.
• Home Automation — 에너지 사용 모니터링, 조명, 보안을 통합한 제어 시스템으로, 하나의 관측 가능한 전체 시스템을 구성합니다.

이 모든 프로젝트의 공통된 목표는, 이상적인 가정을 넘어 실제 환경에서 시스템이 어떻게 동작하는지를 이해하고, 현실적인 제약 속에서도 안정적이고, 파악 가능하며, 복구 가능한 구조를 설계하는 데 있습니다.

시스템

CRS

Che의 리포팅 시스템 (CRS)는 데이터를 이해할 수 있도록 정리하고 가시화해, 분석과 의사결정을 돕는 리포팅 플랫폼입니다. CRS는 복잡한 데이터를 맥락 있는 정보로 정리해 비즈니스 인텔리전스, 개인 연구, 트렌드 분석에 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 직관적인 화면 구성을 통해, 전문성의 유무와 관계없이, 다양한 사용자들이 데이터를 이해할 수 있도록 설계하는 것을 목표로 하고 있습니다.

※ 일부 콘텐츠는 보안을 위해 비밀번호로 보호되어 있습니다.

Docker

Baemax Docker 대시보드는 컨테이너 기반 애플리케이션과 서비스를 한곳에서 관리하고 상태를 파악하기 위한 도구입니다. 각 프로젝트를 효율적이고 안정적으로 운영할 수 있도록, 실행 환경 전반을 통합적으로 살펴볼 수 있게 구성되어 있습니다.

※ 안전한 접근을 위해 다중 인증(MFA)이 적용되어 있습니다.

Patents

Baemax Useful Compute

문제의식: 컴퓨팅 자원은 낭비되고, 과학은 그것을 필요로 한다

매일 수십억 개의 CPU와 GPU가 가정, 사무실, 데이터 센터에서 아무 일도 하지 않은 채 쉬고 있습니다. 반면 과학 연구, 바이오 기술 시뮬레이션, AI 개발 분야에서는 연산 비용이 급격히 상승하고 GPU 접근성도 크게 제한되어 있습니다. 동시에 암호화폐 채굴은 현실적인 가치가 없는 연산을 위해 막대한 전력을 소모하고 있습니다.

현재는 의미 있는 과학·AI 작업에 컴퓨팅 자원을 기여하는 참여자와 이를 필요로 하는 수요를 시장적으로 연결해 주는 글로벌 매칭 시스템이 존재하지 않습니다. 세상에는 충분한 하드웨어가 있지만, 이를 실제로 작동시키는 시장은 없습니다.

Baemax의 비전: 전 세계에서 사용되지 않고 있는 컴퓨팅 자원을 과학, 의료, AI 분야의 돌파구를 만들어내는 공정하고 안전하며 지속 가능한 엔진으로 전환하는 것입니다.

Patent Pending (UKIPO Filing No: GB2506299.3, Filed 27 April 2025)

해결책: Baemax Useful Compute

Baemax Useful Compute는 충분히 활용되지 않고 있는 CPU·GPU 자원을 AI 학습, 신약 개발, 과학 연구를 위해 합리적인 연산 자원을 필요로 하는 기관과 연결하는 분산형 인센티브 기반 플랫폼에 대한 아이디어입니다.

이 시스템은 자발적 참여를 전제로 한 동적 매칭 구조를 도입해, 기여자의 품질, 가용성, 신뢰도를 기준으로 보상을 차등화합니다. 또한 프로젝트 성과에 따른 선택적 추가 보상 구조도 함께 제안합니다. 이를 통해 탈중앙화와 실제로 유용한 연산을 결합한, 보다 공정하고 친환경적인 글로벌 컴퓨팅 생태계를 지향합니다.

본 발명은 영국 지식재산청(UK Intellectual Property Office)에 임시 특허로 출원되었으며, 파리 협약에 따른 국제적 보호를 확보하고 있습니다. 향후 PCT 국제 출원도 계획되어 있습니다.

기존 하드웨어의 수명을 연장하고 에너지 집약적인 데이터 센터 확장에 대한 의존도를 낮춤으로써, Baemax Useful Compute는 환경적 지속 가능성에도 긍정적인 기여를 합니다.

왜 이 아이디어가 중요한가

Baemax Useful Compute는 자발적 탈중앙 매칭, 기여 품질에 기반한 보상 구조, 프로젝트 단위의 추가 보상을 하나의 플랫폼 안에 결합합니다. 클라우드 임대나 암호화폐 채굴과 달리, 오직 현실 세계에 실제로 도움이 되는 연산에만 초점을 둡니다.

이는 전 세계에 잠재된 연산 자원을 활성화하고, 실질적인 기여에 보상을 제공하며, 과학과 AI의 발전을 촉진하는 동시에 보다 친환경적이고 공정한 대안을 제시합니다.

Baemax Useful Compute는 무엇이 다른가

협업, 파트너십, 라이선스 관련 문의는 LinkedIn을 통해 연락해 주세요.

간단한 설명: Baemax Useful Compute는 자신의 컴퓨터 연산 능력을 맡기고, AI·바이오·과학 프로젝트에 실제로 유용한 연산을 제공함으로써 보상을 얻는 구조로 생각하시면 됩니다.

더 쉬운 비유: Baemax Useful Compute는 컴퓨팅 자원을 위한 ‘Tinder’와 같습니다. 연산 제공자와 수요자가 프로젝트 특성과 품질을 기준으로 발적으로 연결되며, 선반 위에 먼지만 쌓이던 오래된 컴퓨터도 AI 학습, 신약 개발, 기후 문제 해결에 새로운 역할을 가질 수 있습니다.

🔧 Prototype Available: 동작하는 MVP는 오픈소스로 공개되어 있으며, GitLab에서 아키텍처를 살펴보거나 직접 실행해 보거나 아이디어 발전에 참여하실 수 있습니다.

Download the full paper:
From Idle Compute to Useful Compute (PDF)

Baemax Inlet Shield는 하나의 기계적 장치에서 출발한 아이디어라기보다, 그동안 드러나지 않았던 가정을 점검하는 과정에서 시작되었습니다. 현대 항공기의 인증 체계는 엔진 고장이 서로 독립적으로 발생한다는 전제를 기반으로 합니다. 간단한 확률 모델을 통해 살펴보면, 엔진 흡입구 직경이 커질수록 이 전제는 점차 약화됩니다. 이는 엔진의 신뢰성이 낮아져서가 아니라, 두 엔진이 동일한 순간에 동일한 공기 공간에 함께 노출될 가능성이 커지기 때문입니다. 그 결과, 기존의 직경 비의존적 기준으로는 명확히 다루지 못하는 엔진 동시 흡입 위험이 비선형적으로 증가합니다. Inlet Shield는 이에 대한 하나의 대응 아이디어이지만, 이 작업의 핵심 기여는 독립성이 언제, 어떻게 상관성으로 바뀌는지를 드러내는 데 있습니다.

문제: 엔진은 커졌지만, 안전 가정은 그대로다

현대 터보팬 엔진은 조류 흡입 인증 기준이 정립되던 시기의 엔진에 비해 직경이 약 세 배 이상 커졌습니다. 흡입구의 전면 면적은 일곱 배 이상 증가해, 비행 중 가장 취약한 구간에서 조류나 이물질에 노출될 가능성을 실질적으로 높이고 있습니다.

그럼에도 불구하고 현재의 인증 체계는 여전히 단일 개체 흡입을 중심으로 설계되어 있으며, 엔진 고장은 서로 독립적이라는 오랜 가정에 의존하고 있습니다. 하지만 대형 흡입구가 좌우 대칭으로 배치된 현대 항공기에서는, 두 엔진이 동일한 순간에 동일한 공기 공간에 노출되며 흡입 위험이 서로 연동되는 상황이 점점 더 빈번해지고 있습니다. 이는 개별 부품의 문제가 아니라, Redundancy(이중화)에 대한 가정이 구조적으로 약화되는 현상에 가깝습니다.

🔍 상관 위험이 어떻게 정량화되는지 보기
🔍 인터랙티브 시뮬레이션 — 엔진 동시 흡입 확률 탐색

위 개념도는 저고도·고위험 구간에서 엔진 흡입구의 유효 면적을 줄이기 위한 가변형 흡입구 조절 메커니즘을 보여줍니다.

이 접근법은 흡입 위험을 완전히 제거하려 하기보다는, 제어된 방식으로 일시적으로 흡입 공간을 줄이는 선택을 통해 엔진 동시 흡입 확률을 불균형적으로 크게 낮추는 데 목적이 있습니다. 이러한 트레이드오프는, 단일 엔진 성능 저하 상황에서도 항공기가 조종 가능하고 생존 가능하도록 설계하는 기존 인증 철학과도 일관됩니다.

Patent Pending (UKIPO Filing No: GB2509315.4, Filed 12 June 2025)

개념: Baemax Inlet Shield

Baemax Inlet Shield는 이착륙, 저고도 운항과 같이 짧지만 위험도가 가장 높은 구간에서 노출되는 흡입구 면적을 일시적으로 줄이기 위한 모듈형·수납식 시스템에 대한 아이디어입니다. 조류 밀집 공역을 벗어나면, 시스템은 원래의 흡입구 형상으로 복귀합니다.

설계 원칙

• ⚙️ 모듈형·레트로핏 지향 — 기존 터보팬 구조와의 호환성
• 🕒 단계 제한 작동 — 흡입 위험이 가장 높은 짧은 시간에만 작동
• 🔒 Fail-Safe 중심 — 이상 발생 시 기본적으로 완전 개방 상태 유지
• 🛠️ 하부 영역 보호 — 활주로 이물질 및 군집 흡입 경로 대응
• 🌀 시스템 차원의 위험 저감 — 단일 엔진이 아닌 상관된 고장 위험을 목표로 함

왜 중요한가

조류 충돌은 여전히 엔진 관련 사고의 주요 원인 중 하나이며, 그 대부분은 이착륙 구간의 3,000피트 이하에서 발생합니다. 흡입구 크기가 커질수록, 두 엔진이 동시에 노출될 확률은 선형보다 빠르게 증가합니다.

이 작업은 안전에 대한 질문을 다시 설정합니다. 개별 엔진이 흡입을 견딜 수 있는지를 묻는 대신, Redundancy 가정이 성립하지 않을 때 항공기 전체의 생존 가능성이 어떻게 달라지는지를 묻습니다. Inlet Shield는 이러한 시스템 수준 분석 속에서 제시되는 하나의 완화 아이디어입니다.

🔗 FAA Wildlife Strike Database (참고 자료)

직관적 비유: 밝은 빛에서 눈을 가늘게 뜨는 것처럼, 위험이 높아지는 순간에만 노출을 줄여 성능 여유의 일부를 감수하는 대신, 훨씬 더 큰 손상을 피하는 접근입니다.

Download the full paper:
Correlated Risk in Large Turbofan Architectures (PDF)

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📊 Poisson 위험 모델: 조류 충돌 확률

비행기가 새떼를 만났을 때 k마리의 새가 제트 엔진에 빨려들 확률은 Poisson 분포로 모델링할 수 있습니다:

P(k) = (λk × e−λ) / k!

여기서:

• P(k): 정확히 k마리의 새가 빨려들 확률
• λ (람다): 엔진 흡입구에 예상되는 새의 수
• e: 자연상수 (약 2.718)
• k!: k의 팩토리얼

예상 새 수 (λ)는 다음과 같이 계산됩니다:
λ = 조류 밀도 × 흡입구 면적

🛠️ 예시 비교

일반적인 새떼의 밀도를 0.1 마리/m²로 가정합니다.

🔍 중요한 맥락: 위의 확률은 항공기가 조류 떼를 이미 통과하고 있는 상황을 전제로 한 것입니다. 즉, 항공기가 조류 떼와 조우 중인 상태를 가정한 조건부 확률입니다. 이러한 조우는 드물지만, 발생했을 때의 위험을 정량화하는 것은 매우 중요합니다.

양쪽 엔진이 모두 새를 섭입할 확률은 단일 엔진 섭입 확률의 제곱으로 계산됩니다:

P(양쪽) = P(하나)2

이는 이중화 가정 (Redundancy)이 대형 엔진일수록 약해진다는 점을 보여줍니다. 확률은 비선형적으로 증가합니다.

⚠️ 이중화 개념의 재고: 조건부 위험

엔진 고장이 서로 독립적이라고 가정하면 다음과 같습니다:

P(양쪽) = P(하나)2 = 0.597² ≈ 35.6%

그러나 실제로 두 엔진은 동일한 공역을 동시에 통과합니다. 특히 이착륙 같은 주요 비행 단계에서는 더욱 그렇습니다.

P(엔진 2 | 엔진 1 섭입) > P(엔진 2)

GE9X처럼 흡입구가 큰 엔진은 동일한 밀도의 새 떼에 동시에 노출되므로 고장이 독립적이라는 가정은 실제 위험을 과소평가할 수 있습니다. 시뮬레이션과 조류 떼 모델은 조건부 상관이 존재함을 시사합니다.

Baemax EchoBreaker

문제의식: 정보에는 ‘영양 성분표’가 없다

온라인 콘텐츠가 넘쳐나는 환경에서, 사람들은 편향되거나 감정적으로 자극적인, 때로는 조작적인 정보들을 그것이 자신에게 어떤 영향을 미치는지에 대한 충분한 정보 없이 소비하고 있습니다. 정부와 사회는 검열과 혼란 사이의 잘못된 이분법에 갇혀 있으며, 표현의 자유를 지키면서도 맥락과 명확성을 제공하는 중간 지대를 찾지 못하고 있습니다.

음식에는 성분표가 있지만, 오늘날의 미디어에는 감정적 톤, 편향성, 이념적 기울기를 알려주는 어떤 표기도 존재하지 않습니다. 그 결과 독자들은 에코 체임버, 확증 편향, 그리고 사회적 양극화에 더욱 취약해지고 있습니다.

해결책: Baemax EchoBreaker

EchoBreaker는 검열이 아닌 투명성을 제공합니다. 이는 단일한 관점을 단정적으로 제시하는 대신, 여러 분석 모델을 통해 콘텐츠에 내재된 편향 요소, 감정적 톤, 정서적 경향, 그리고 이념적 성향을 드러내는 ‘영양성분표(nutritional label)’와 같은 역할을 합니다.

이는 콘텐츠를 차단함으로써 편향의 확산을 막으려는 방식이 아니라, 독자에게 해석의 기준과 인식을 제공함으로써 무비판적인 소비의 속도를 자연스럽게 늦추는 접근입니다.

“진실은 검증을 두려워하지 않는다. 오히려 검증을 통해 진화해 왔다. 역사적으로도, 한때의 이단적 목소리는 종종 내일의 혁신이 되었다.”

EchoBreaker는 제한이 아닌 맥락을 제공함으로써 열린 대화를 가능하게 합니다. 표현의 자유를 보호하는 동시에, 압도적인 정보 환경 속에서 독자들이 스스로 방향을 잡을 수 있도록 돕습니다.

설계 원칙: 판단이 아닌 진단

EchoBreaker는 무엇이 진실인지, 허용 가능한지, 옳은지를 결정하도록 설계된 시스템이 아닙니다. 이는 특정한 결론을 제시하기보다, 동일한 콘텐츠가 서로 다른 분석적 관점에서 어떻게 프레이밍되고 있는지를 드러내는 진단 도구입니다.

중요하게도 EchoBreaker는 단일 AI 모델에 의존하지 않습니다. 여러 모델의 분석 결과를 비교하고, 그 차이를 드러내며, 단정적인 판결이 아닌 분포와 편차를 제시합니다. EchoBreaker에서 합의는 진실의 증거가 아니며, 모델 간 차이(분산)는 해석해야 할 신호로 취급됩니다.

중립성은 가정되는 속성이 아니라, 다수성, 모델 교체 가능성, 그리고 검증 가능성을 통해 운영적으로 강제되는 원칙입니다. 단일하고 도전 불가능한 라벨을 제시하는 시스템은, EchoBreaker가 경고하고자 하는 집중과 수렴의 위험을 오히려 그대로 재현할 뿐입니다.

왜 중요한가

영양 성분표가 소비자의 건강을 변화시켰듯, 미디어 소비의 투명성은 시민적 건강과 정신적 건강을 변화시킬 수 있습니다. 잘 알고 소비하는 사고는, 잘 영양 공급된 사고입니다.

기업은 EchoBreaker를 활용해 보다 책임 있는 광고 배치를 할 수 있고, 규제 당국은 표현을 검열하지 않으면서도 연령 경고나 콘텐츠 과세와 같은 정책적 기준을 설계하는 데 참고 자료로 활용할 수 있습니다.

EchoBreaker는 인간이 본질적으로 비이성적이라는 주장도 아니며, 기술이 편향을 제거할 수 있다는 주장도 아닙니다. 인간은 언제나 자신의 믿음을 확인하려는 경향을 가져왔습니다. 달라진 것은, 알고리즘 시스템이 그러한 경향을 강화하고 고착시키는 방식의 규모, 속도, 그리고 지속성입니다.

Prototype

n8n과 LLM을 활용한 동작 가능한 프로토타입은, 기사 URL을 입력하면 편향 지표와 감정 분석, 이념적 기울기를 포함한 JSON 리포트를 생성합니다. 요청 시 제공 가능합니다.

Prototype available: n8n과 LLM 기반의 실행 버전은 어떤 기사 URL이든 분석해 편향 지표, 정서, 이념적 성향을 담은 JSON 리포트를 반환합니다. 요청 시 제공 가능합니다.

🔍 EchoBreaker 출력 예시

다음은 뉴스 기사를 분석했을 때 EchoBreaker가 반환하는 전형적인 JSON 응답 예시입니다:

현재 PoC 출력 결과 (단일 모델 기반):

{
	  "Political Bias": "Liberal",
	  "Sentiment": "Negative",
	  "Clickbait": "Yes, the headline appears to be misleading.",
	  "Objectivity": "Partially objective, but includes subjective language.",
	  "tool_calls": [],
	  "invalid_tool_calls": [],
	  "additional_kwargs": {},
	  "response_metadata": {}
	}

향후 확장 계획: 멀티 모델 분석

현재의 프로토타입(PoC)은 단일 LLM을 사용하여 개념적 실현 가능성을 검증하는 데 초점을 두고 있습니다. EchoBreaker의 의도된 설계는 이를 멀티 모델 아키텍처로 확장하여, 동일한 콘텐츠를 여러 AI 모델이 서로 독립적으로 분석하도록 합니다.

EchoBreaker는 단일하고 권위적인 라벨을 제시하는 대신, 모델 간의 불일치, 분포, 그리고 편차를 드러냅니다. 중립성은 특정 모델에 내재된 속성으로 가정되지 않으며, 다수성을 통해 운영적으로 강제되는 제약 조건으로 다뤄집니다.

예시 멀티 모델 분석 결과:

{
		"Political Bias": {
			"model_A": "Liberal",
			"model_B": "Neutral",
			"model_C": "Conservative"
		},
		"Sentiment": {
			"model_A": "Negative",
			"model_B": "Neutral",
			"model_C": "Negative"
		},
		"Median Bias": "Neutral",
		"Variance": "High"
	}

높은 분산은 시스템의 실패가 아니라, 주의가 필요한 신호로 취급됩니다.

추가 맥락 (선택 읽기 자료)

EchoBreaker는 AI가 매개하는 환경에서 정보, 판단, 그리고 의사결정 방식이 어떻게 변화하는지를 탐구하는 보다 광범위한 연구의 일부입니다.

• From Speed to Signal — AI가 점점 차원 축소 인프라로 작동하게 되는 이유를 다룹니다.
• After the Turing Test — 유창한 AI의 행동이 왜 판단이나 권위로 오인되기 쉬운지를 설명합니다.

Patent Application No: GB2509923.5
Status: Patent Pending
Date of Filing: 20 June 2025

Innovation

PPT — Public Project Token

세금 인상이나 민영화 없이 국가 인프라를 조달하는 새로운 방식

문제: 영국에는 대규모 투자가 필요하지만 재정 여력이 없다

영국은 병원, 철도, 공공임대주택, 디지털 네트워크, 에너지 시스템 전반에서 점점 커지는 투자 공백에 직면해 있습니다. 그러나 공공 예산은 이미 압박을 받고 있고, 차입 비용은 여전히 높으며, 세금 인상은 정치적으로 쉽지 않습니다. 동시에 대규모 민영화 역시 바람직하지도, 국민적 동의를 얻기도 어렵습니다.

요약하면, 영국은 시급히 새로운 인프라가 필요하지만, 이를 오늘 당장 재정적·정치적으로 감당할 수 있는 조달 수단이 부족한 상황입니다.

해결책: Public Project Token (PPT)

Public Project Token(PPT)은 정부가 특정 공공 프로젝트를 위해 초기 자금을 조달할 수 있도록 하는 실용적이고 자발적이며 완전히 투명한 메커니즘을 제시합니다. 개인, 연기금, 기업, 글로벌 투자자가 국가 프로젝트에 직접 참여할 수 있게 하되, 세금을 올리지도, 공공 자산을 민영화하지도 않습니다.

PPT는 자발적으로 제공되는 초기 자본을 통해 정부의 즉각적인 차입 부담을 낮춥니다. 통계상 PPT가 국가 부채로 분류될 수는 있지만, 실제로는 기존 국채를 조기 발행하는 방식보다 훨씬 투명하고, 국민에게 접근 가능한 대안으로 기능합니다. 이를 통해 투자자 기반을 넓히고, 중요한 투자를 더 빠르게 시작할 수 있습니다.

PPT란 무엇인가

PPT는 병원 증축이나 철도 개선과 같이 명확히 정의된 단일 정부 프로젝트에 연결된 디지털 참여 수단입니다. 참여자는 국채와 유사한 예측 가능한 수익을 받으며, 프로젝트가 효율적으로 집행될 경우 추가 인센티브를 받을 수도 있습니다.

PPT는 기존 국채 발행 권한(DMO 범위) 내에서 발행됩니다. 만약 개인 투자자의 수요가 기대에 못 미칠 경우, 정부는 남은 물량을 액면가로 흡수합니다. 이는 기존 국채 발행과 동일한 방식으로, 추가적인 재정 리스크 없이 발행의 확실성을 보장합니다.

각 PPT가 특정 프로젝트에 연결되어 있기 때문에, 시민들은 재생에너지, 병원, 교통, 지역 재생 등 자신이 중요하게 여기는 분야를 자발적으로 지원할 수 있습니다. 동시에 참여 수준은 해당 프로젝트에 대한 국민적 관심도를 정부에 투명하게 보여줍니다. 한편, 특정 선호를 드러내지 않는 일반 목적의 PPT-G 발행은 전체 인프라 프로그램을 균형 있게 지원합니다.

• 초기 차입 부담 감소 — 자발적 자본으로 조기 국채 발행 축소
• 세금 인상 없음 — 참여는 선택 사항이며 일반 국민에게 비용 전가 없음
• 공공 소유 100% — 민영화나 자산 이전 없음
• 안정적이고 예측 가능한 수익 — 국채 수익률에 연동
• 예산 절감 시 보너스 보상
• 초과 지출 시 수익 조정 — 책임성과 집행 규율 강화
• 규제된 디지털 자산 시장에서 거래 가능
• 블록체인 기반 보고를 통한 완전한 투명성

간단한 비유

이미 예산을 잡아 둔 10만 파운드짜리 주택 증축을 떠올려 보세요. 일반적으로는 처음부터 10만 파운드를 전부 빌립니다. 하지만 PPT 방식에서는 가족이 자발적으로 4만 파운드를 먼저 부담해 주어, 초기에는 6만 파운드만 차입합니다. 공사가 끝나 집의 가치가 올라가면 (생산적인 인프라가 GDP를 높이는 것과 유사하게), 이후 재조달을 통해 4만 파운드를 상환합니다.

총비용은 같지만, 초기 고금리 차입을 줄였기 때문에 장기 비용은 더 낮아집니다.

만약 나중에 그 가족이 1만 파운드를 회수하고 싶고 다른 참여자가 없다면, 은행에서 그 금액을 빌리면 됩니다. 이는 처음 계획했던 10만 파운드 범위 안에서 이루어집니다. 총 차입 규모는 변하지 않고, 누가 보유하느냐만 달라질 뿐입니다. PPT도 마찬가지입니다. 개인 보유자가 유동성을 원하고 시장 수요가 부족할 경우, DMO가 액면가로 흡수해 국채와 유사한 유동성과 발행 안정성을 보장합니다.

PPT는 필수 프로젝트를 더 빨리 시작할 수 있게 하고, 경제 성장을 지원하며, 기존 자본 예산 범위 내에서 참여자에게 상환이 이루어집니다. 이 모든 과정은 세금 인상이나 공공 통제의 약화 없이 가능합니다.

왜 영국에 중요한가

수년간의 저투자와 엄격한 재정 제약 이후, 영국에는 대규모 국가 프로젝트를 뒷받침할 새로운 도구가 필요합니다. PPT는 시민과 기관의 추가 자본을 끌어들이되, 민영화도, 긴축도, 오늘의 재정 부담 증가도 없이 이를 가능하게 합니다.

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The Job Paradox

노동 공급이 과잉된 상황에서, 고용 보호는 오히려 노동자의 힘을 약화시킬 수 있을까?

통상적인 관점

고용 보호는 오랫동안 노동자 복지의 핵심 축으로 인식되어 왔습니다. 해고 규제 강화, 고용 안정성 제고, 노동 권리의 확대는 노동자의 교섭력을 높이고, 착취를 줄이며, 경기 침체기에도 소득을 안정시킨다고 일반적으로 여겨집니다.

실제로 많은 선진국에서 이러한 보호 장치는 경기 하강 국면에서 중요한 사회적 완충 역할을 해왔습니다. 그러나 동시에, 고용 보호가 강화된 여러 국가에서 노동 이동성 저하, 이중적 노동시장 구조, 생산성 둔화, 그리고 신규 진입자의 안정적 일자리 접근성 악화라는 구조적 문제가 함께 나타났습니다.

역설

여기서 다루는 잡 패러독스(The Job Paradox)는 단순하지만 직관에 반하는 주장입니다. 노동 공급이 넘치는 환경에서는, 고용 보호의 강화가 노동자의 힘을 강화하기보다 오히려 약화시킬 수 있습니다.

채용이 위험하고 되돌리기 어렵다고 인식될수록, 기업은 합리적으로 반응합니다. 정규직 채용을 줄이고, 채용 기준을 높이며, 임시직이나 비정규 고용에 더 많이 의존하게 됩니다. 그 결과 일자리 창출은 둔화되고, 기업 간 인력 경쟁은 약해지며, 노동 이동성은 떨어집니다.

법과 제도상으로는 보호가 강해 보일 수 있지만, 실제 노동시장은 제한된 일자리를 두고 노동자들이 경쟁하는 구매자 우위 시장(buyer’s market)처럼 작동할 수 있습니다.

노동자의 힘은 선택지에서 나온다

노동자의 힘은 특정 일자리에 부여된 권리에서만 나오는 것이 아닙니다. 그것은 노동시장의 구조, 즉 대체 가능한 일자리의 존재, 그 사이를 이동할 수 있는 용이성, 그리고 기업 간 경쟁의 정도에 크게 의존합니다.

노동자가 가장 강한 순간은 현재의 일자리가 절대적으로 고정되어 있을 때가 아니라, 떠날 수 있는 선택이 현실적으로 가능한 때입니다. 일자리가 풍부하고 기업들이 노동력을 놓고 경쟁할수록, 기업은 더 나은 임금, 근로 조건, 유연성, 그리고 성장 기회를 제시해야 합니다.

반대로 일자리가 부족한 상황에서는, 제도적 보호가 아무리 강해도 개인의 협상력은 약해집니다. 외부 선택지는 사라지고, 이탈의 신뢰성도 함께 약화됩니다.

더 나은 매칭을 통한 생산성

잡 패러독스의 함의는 노동자의 힘에만 국한되지 않고, 생산성 문제로까지 확장됩니다. 생산성은 흔히 기술, 교육, 혹은 개인의 노력 문제로 설명되지만, 노동시장의 구조 역시 숙련과 노력이 실제 성과로 전환되는 방식에 결정적인 영향을 미칩니다.

노동자가 유사한 역할을 수행하는 여러 기업 사이를 이동할 수 있을 때, 노동은 기술적·사회적·조직적으로 더 적합한 위치로 재배치됩니다. 이는 노동 시간이 늘어나거나 반복적인 재교육 때문이 아니라, 노력이 더 효과적인 환경에서 사용되기 때문에 생산성이 높아지는 것입니다.

이동성이 제약되면 이러한 재배치는 일어나지 않습니다. 노동자는 자신의 역량이 충분히 발휘되지 않는 역할에 계속 머무를 수 있고, 그 결과 장시간 근무나 강한 제도적 보호에도 불구하고 생산성과 몰입도는 낮게 유지됩니다.

사례: 한국

한국은 잡 패러독스를 비교적 명확하게 보여주는 사례입니다.

외환위기 이전, 한국은 노동 수요가 강했고 고용 보호는 상대적으로 제한적이었습니다. 기업 간 인력 경쟁이 존재했고, 노동시장 진입 역시 이후 시기에 비해 덜 제약된 환경이었습니다. 이 시기 노동자의 힘은 규제보다는 수요에서 비롯되었습니다.

외환위기 이후, 정규직 근로자에 대한 고용 보호가 강화되었습니다. 이는 당시로서는 필요한 조치였지만, 장기적으로는 기업의 행동을 변화시켰습니다. 해고는 법적으로 복잡해졌고, 되돌리기 어려운 결정으로 인식되기 시작했습니다.

기업은 채용을 더욱 신중하게 하고, 선발 기준을 높이며, 임시직과 비정규직으로 고용 구조를 전환했습니다. 일자리 창출은 둔화되었고, 노동시장 이중성은 심화되었으며, 특히 청년층에게 안정적인 일자리로의 진입은 점점 더 어려워졌습니다.

둔한 도구로서의 보호

노동 보호 규정은 다양한 노동자 선호와 기업 상황을 하나의 표준화된 틀로 묶는 경향이 있습니다.

이질적인 노동시장에서는 이러한 표준화가 상호 이익이 되는 매칭을 제한합니다. 기업은 경직된 의무를 피하기 위해 한계적인 채용을 회피하고, 규모 확대를 꺼리거나, 비공식적·임시적 고용에 의존하게 됩니다.

그 결과는 단순히 일자리가 줄어드는 것이 아니라, 노동자를 두고 경쟁하는 기업 자체가 줄어드는 현상입니다. 이는 제도상 보호가 강하더라도 노동자의 힘과 생산성을 동시에 제약합니다.

정책적 함의

잡 패러독스는 고용 보호 자체를 부정하지 않습니다. 다만 노동 공급이 과잉된 환경에서는, 보호만으로는 노동자를 충분히 강화할 수 없음을 지적합니다.

실질적인 노동자의 힘은 일자리의 풍부함에서 나옵니다. 지속적인 기업 진입, 높은 이동성, 신뢰할 수 있는 대안 선택지가 핵심 조건입니다. 이러한 조건은 노동자가 더 적합한 역할로 이동하도록 하여 생산성 역시 함께 높입니다. 따라서 일자리 내부의 보호 정책은, 일자리와 고용주 수 자체를 늘리는 정책과 반드시 병행되어야 합니다.

이동을 막는 보호가 아니라, 선택을 가능하게 하는 보호가 이 프레임워크의 핵심 통찰입니다.

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The Job Paradox (PDF)

PBA — Parental Benefit Account

초저출산 사회를 위한 인구·재정 정책 프레임워크

문제의식: 출산은 왜 ‘경제적 리스크’로 인식되는가

많은 선진국, 특히 한국에서 초저출산의 원인은 단순한 문화적 선택이라기보다 경제 구조에 가깝습니다. 젊은 세대에게 출산은 장기적인 경제적 안정을 강화하는 선택이 아니라, 오히려 약화시키는 결정으로 인식되는 경우가 많습니다.

기존의 정책 대응은 단기 현금 지원과 보조금에 집중되어 왔습니다. 이러한 조치는 정치적으로는 눈에 띄지만, 빠르게 소진되는 경향이 있으며, 출산이 경력 연속성, 생애 소득, 노후 안정성에 미치는 장기적 영향을 충분히 해소하지 못합니다.

그 결과, 출산에 대한 결정은 개인적·사회적 선호보다는 경제적 인센티브에 대한 합리적 반응으로 점점 더 수렴하고 있습니다.

핵심 아이디어

부모 혜택 계좌(Parental Benefit Account, PBA)는 출산과 관련된 공적 지원을 단기 소비가 아닌 장기 자산 형성의 관점으로 재구성합니다. 대부분의 지원을 즉시 지급하는 현금이 아니라, 전용 부모 계좌에 적립·투자하고, 이후 노후 소득의 형태로 지급하는 구조입니다.

이 접근은 출산을 단기적인 경제적 부담이 아니라, 장기적인 재정 안정성에 기여하는 요소로 전환합니다. 이는 출산을 망설이게 만드는 생애 주기상의 핵심 리스크를 정면으로 다룹니다.

세대 간 수익 모델

PBA는 세대 간 수익(intergenerational return) 구조에 기반합니다. 자녀의 미래 경제 활동은 조세 기반을 확대하고, 국가의 생산성을 지탱합니다. 이로부터 발생하는 미래 가치의 일부를 PBA 메커니즘을 통해 부모의 노후 안정성과 명시적으로 연결합니다.

이를 통해 개인의 선택은 국가의 지속 가능성과 자연스럽게 정렬됩니다. 부모는 단기적인 출산 장려 목표가 아니라, 미래 경제의 생산적 기반에 기여한 결과로 보상을 받게 됩니다.

왜 단순한 현금 지원이 아닌가

기존의 아동 수당과 달리, PBA의 목적은 당장의 가처분 소득을 늘리는 데 있지 않습니다. 핵심 목표는 부모의 노후 결과를 강화함으로써, 장기적인 경제 불안을 줄이는 데 있습니다.

재정적 관점에서 보더라도, 이는 인구 정책을 반복적인 소비성 지출에서 장기적·투자 성격의 지출로 전환하는 접근입니다. 단기 예산 압박을 완화하는 동시에, 정책의 지속 가능성을 높일 수 있습니다.

주요 문서가 한국어로 작성된 이유

PBA의 상세 개념 문서는 한국어로 작성되었습니다. 이는 한국이 선진국 가운데서도 초저출산, 급속한 고령화, 연금 제도 부담이라는 가장 복합적이고 심각한 문제에 직면한 국가이기 때문입니다.

해당 문서는 한국의 제도적 구조, 연금 시스템, 인구 통계 자료, 그리고 정책 논의의 맥락을 직접적으로 다룹니다. 따라서 정밀한 정책 논의와 이해관계자와의 소통을 위해서는 한국어가 가장 적절한 언어입니다.

다만, 인센티브 정렬, 생애 주기 안정성, 세대 간 지속 가능성이라는 핵심 원칙 자체는 다른 고령화 사회에도 폭넓게 적용될 수 있습니다.

전체 개념 문서 다운로드 (한국어):
Parental Benefit Account (KR, PDF)

보장 없는 억제

다극화 압력 하에서의 핵 억제

문제 제기: 확실성을 전제로 한 안보 체계의 균열

현대의 비확산 체제는 권력이 집중되어 있고, 안보 보장이 매우 신뢰할 수 있었던 환경 속에서 구축되었습니다. 비핵국들은 안정성, 동맹 보호, 그리고 예측 가능한 확전 통제에 대한 기대를 대가로 장기적인 핵 억제를 수용했습니다.

그러나 세계 권력 분포가 점점 다극화되면서, 이러한 전제들은 점차 압박을 받고 있습니다. 공식적인 정책 변화가 없더라도, 확장 억제에 대한 불확실성은 명확한 실패가 드러나기 훨씬 이전부터 행위자들의 유인을 변화시킵니다.

초점: 정책 처방이 아닌 유인 구조의 변화

본 작업 노트는 조약 탈퇴, 핵 확산, 또는 국가 방위 정책의 변화를 주장하지 않습니다. 대신 안보 보장의 ‘확실성’이 약화될 때, 유인 구조가 어떻게 작동하는지를 분석합니다.

본 분석은 억제를 이분법적 상태가 아닌 확률적 시스템으로 다루며, 다극화 압력 하에서 신뢰성, 비대칭적 위험 노출, 집행 역량이 어떻게 상호작용하는지를 조명합니다.

왜 핵 억제가 구조적 압력의 중심이 되는가

핵무기는 안보 체계 내에서 독특한 위치를 차지합니다. 점진적으로 확장되고 지속적인 투자가 필요한 재래식 전력과 달리, 핵 역량은 일단 확보되는 순간 억제 태세에 비연속적인 변화를 초래합니다.

상대적으로 짧은 시간과 제한된 자원 투자에 비해 전략적 효과가 매우 크다는 이 비대칭적 보상 구조는, 즉각적인 정책 변화가 없더라도 ‘확실성’에 대한 인식 변화만으로도 핵 억제 체제가 민감하게 반응하는 이유를 설명합니다.

경제적 대체 수단의 한계

주권적 핵 억제가 없는 상황에서, 많은 국가들은 경제 통합, 상호 의존성, 제재 기반 집행을 부분적인 대체 수단으로 활용해 왔습니다. 이러한 도구들은 갈등의 비용을 높이고 행동을 제약할 수 있지만, 그 효과는 연합의 결속력과 네트워크 지배력에 크게 의존합니다.

글로벌 경제 권력이 분산될수록, 경제적 억제는 존재론적 안보 보장을 대체하기보다는 보완하는 역할에 가까워지고 있습니다.

이 노트의 목적

본 문서의 목적은 결과를 예측하거나 최적의 정책을 평가하는 데 있지 않습니다. 기존 비확산 체제 내에 존재하는 구조적 긴장을 드러내는 데 있습니다. 유인이 제도보다 빠르게 이동할 때, 관리되지 않은 ‘표류’ 자체가 새로운 위험 요인이 됩니다.

작업 노트 다운로드:
보장 없는 억제 (PDF)

속도에서 신호로

정보 접근에서 차원 축소로 이동한 경쟁 우위

문제 제기: 정보의 풍부함이 인간 인지를 앞질렀다

현대 금융 및 전략 환경의 상당 기간 동안, 경쟁 우위는 희소한 정보에 대한 더 빠른 접근에서 비롯되었습니다. 물리적·시간적 제약은 사건을 조기에 관측할 수 있는 자와 그렇지 못한 자 사이에 의미 있는 비대칭성을 만들어냈습니다.

이러한 제약은 이제 대부분 사라졌습니다. 뉴스, 데이터, 논평은 사실상 한계 비용 없이 이동합니다. 그러나 의사결정의 질은 그에 비례해 개선되지 않았습니다. 오히려 많은 영역에서 혼란, 변동성, 서사적 불안정성이 증가했습니다.

초점: 정보의 양이 아닌 차원

오늘날의 핵심 과제는 정보의 양이 아니라 차원성입니다. 즉, 하나의 상황을 일관되게 설명하기 위해 고려해야 하는 변수, 관점, 시간 지평, 피드백 루프의 수입니다.

인간의 인지는 상대적으로 저차원 환경에 적응해 진화해 왔습니다. 고차원 시스템에 직면할 때 주요 실패 양상은 무지가 아니라, 행동을 위해 너무 이르게 단순화해 버리는 ‘조기 서사 붕괴’입니다.

인지 인프라로서의 AI

본 작업 노트는 현대의 AI를 자율적 의사결정자가 아니라, 차원 축소 인프라로 정의합니다. 이는 복잡하게 연결된 데이터를 탐색 가능한 형태로 압축하는 외부화된 인지 필터입니다.

인간의 지각과 마찬가지로, 이러한 압축은 필연적으로 손실과 불완전성을 동반합니다. 그 가치는 ‘진실’을 산출하는 데 있지 않고, 시간과 인지 제약 하에서 인간의 판단이 작동하는 표면을 재구성하는 데 있습니다.

경쟁 우위에 왜 중요한가

접근성과 속도가 상품화될수록, 경쟁 우위는 정보 획득에서 벗어나 해석, 프레이밍, 그리고 절제된 판단으로 이동합니다. AI는 불확실성을 제거하지 않습니다. 이해가 가능해지도록 복잡성을 재조직할 뿐입니다.

본 문서는 AI를 ‘지능’이 아니라 인프라로 다루며, 경쟁 우위를 도구 그 자체가 아닌 압축 도구를 사용하는 방식의 함수로 봅니다.

이 노트의 목적

본 문서의 목적은 기술적 결과를 예측하거나 특정 AI 활용을 옹호하는 것이 아니라, 정보 과잉 환경에서 경쟁 우위가 생성되는 방식의 구조적 변화를 제시하는 데 있습니다.

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속도에서 신호로 (PDF)

클라우드 집중 리스크

효율성이 언제 취약성으로 전환되는가

문제: 회복탄력성은 분산이 아니라 상관된 의존성으로 대체되었다

지난 10여 년간 클라우드 컴퓨팅은 효율성, 확장성, 가용성 측면에서 놀라운 성과를 만들어냈다. 과거에는 막대한 고정 투자가 필요했던 인프라는 이제 탄력적이고, 글로벌하며, 주문형으로 제공된다.

그러나 이 전환은 시스템 회복탄력성을 지탱하던 핵심 원칙, 즉 분산을 조용히 뒤집어 놓았다. 과거에는 서로 독립적으로 운영되던 수많은 시스템이, 이제는 동일한 소수의 인프라와 제어 평면에 동시에 의존하고 있다.

초점: 가동률이 아니라 실패 영역

현대 클라우드 아키텍처는 개별 서비스나 지역적 장애에는 매우 강인하다. 위험은 그 위 계층에서 발생한다. 즉, 개별 중복 설계를 넘어서는 상관된 실패의 가능성이다.

가장 위험한 집중은 컴퓨트나 스토리지가 아니라 인증, 오케스트레이션, 라우팅, 접근 제어와 같은 제어 계층에 존재한다. 이 계층이 실패할 경우, 수천 개의 조직이 동시에 영향을 받는다.

규모는 위협 모델을 바꾼다

인프라가 집중될수록 장애나 침해의 기대 보상은 비선형적으로 증가한다. 집중은 단순히 사고의 파급력을 키울 뿐 아니라, 공격자의 인센티브 자체를 변화시킨다.

그 결과 더 인내심 있고, 자원이 풍부하며, 장기적 접근을 선호하는 행위자들이 등장한다. 운영 효율로 보이던 구조는 점차 전략적 지형으로 변모한다.

“누군가의 문제”라는 착각

클라우드 도입은 종종 책임을 이전한 듯한 인식을 만들어낸다. 그러나 의존성은 이전되지 않는다. 장애는 외부에서 도래하고, 책임은 분산되며, 공동 실패는 설계 반성을 촉진하기보다 학습을 억제한다.

드물지만 파괴적인 실패를 겪는 시스템은, 잦지만 국지적으로 실패하는 시스템보다 오히려 제도적 학습이 적을 수 있다. 취약성은 수정되기보다 정상화된다.

이 노트의 목적

이 문서는 클라우드 컴퓨팅을 반대하기 위한 것이 아니다. 효율성이 회복탄력성으로 오인될 때, 집중과 상관된 실패를 통해 어떻게 가격에 반영되지 않은 시스템 리스크가 축적되는지를 구조적으로 살펴본다.

목적은 리스크를 사후적 놀라움이 아니라 명시적인 설계 트레이드오프로 드러내는 데 있다. 회복탄력성은 우연히 얻어지는 속성이 아니라, 의도적으로 선택되어야 할 구조적 결정이다.

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클라우드 집중 리스크 (PDF)

넷제로와 역진적 실행

기후 목표가 시스템의 흡수 능력을 앞지를 때

문제: 에너지는 선택이 아닌 필수 투입요소다

탄소 배출을 줄여야 한다는 목표 자체는 널리 받아들여지고 있다. 오늘날의 핵심 쟁점은 ‘할 것인가’가 아니라 ‘어떻게, 어떤 속도로 할 것인가’에 있다.

에너지는 다른 정책 영역과 근본적으로 다르다. 가계와 기업은 에너지를 포기할 수 없다. 난방, 이동, 조명, 기본적인 생활은 선택 사항이 아니며, 산업에서는 에너지가 생산의 핵심 투입요소다. 전환 비용이 대체 기술과 인프라의 흡수 속도를 앞지를 경우, 가격 상승은 인센티브가 아니라 제약을 재분배하는 수단이 된다.

초점: 최종 목표가 아니라 실행의 타이밍

넷제로 전략은 종종 명확한 종착점으로 제시된다. 특정 연도 이후의 기술 금지, 의무화된 전환 일정, 혹은 자산 규제와 같은 방식이다. 이러한 접근은 방향성은 분명하지만, 기술적·사회적·인프라적 제약을 하나의 시간표로 압축한다.

실행 리스크는 바로 이 간극에서 발생한다. 대체 수단이 충분히 성숙하고 보급 가능해지기 전에 가격 신호나 제약이 도입되면, 행동은 탄력적이지 않다. 비용은 즉시 상승하지만, 적응은 지연된다.

의도가 아닌 제약을 통해 발생하는 역진성

에너지 비용 상승은 빠르게 확산된다. 공과금에 직접 반영되고, 식료품·운송비·임대료·재화와 서비스 가격 전반으로 전이된다.

고소득 가구는 자본을 통해 대응할 수 있다. 단열, 신형 차량, 대체 난방, 저장 설비 등이 가능하다. 반면 저소득 가구의 조정은 제약을 통해 이루어진다. 이동성 감소, 더 추운 주거 환경, 제한된 고용 선택지로 이어진다.

자본 대체와 행동 압축의 차이

많은 전환 모델은 가격 상승이 혁신과 채택을 가속할 것이라 가정한다. 이 가정은 대체 기술이 이미 존재하거나 성숙 단계에 근접했을 때만 성립한다.

대체 수단이 없거나 비용이 과도할 경우, 제재는 행동을 바꾸지 못한다. 대신 부담을 이전할 뿐이다. 전환은 신념의 차이가 아니라, 자본 접근성의 차이로 사회를 분리시킨다.

2차 효과: 경쟁력과 고용

에너지 비용은 가계에서 멈추지 않는다. 생산비, 가격, 경쟁력으로 직접 연결된다. 지속적인 비용 압박을 받는 기업은 투자 축소, 채용 지연, 자동화 가속으로 대응하게 된다.

이러한 영향은 고용과 이동성으로 되돌아온다. 교통과 에너지 비용 상승은 특히 이동이 필수적인 노동자에게 기회 접근성을 제한한다. 이는 이념이 아니라 산술의 문제로 노동 시장에 누적된다.

이 문서의 목적

본 문서는 기후 목표에 반대하는 주장이 아니다. 기술적 준비도와 사회적 흡수 능력을 앞서는 실행이 어떻게 구조적으로 역진적 결과를 낳을 수 있는지를 분석한다.

목적은 이러한 제약을 가시화하는 데 있다. 탈탄소를 단순한 가격 신호의 문제가 아니라 시스템과 실행의 문제로 재정의하고, 흡수되지 못하는 전환은 지속될 수 없다는 점을 분명히 하는 것이다.

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넷제로와 역진적 실행 (PDF)

이주, 흡수 역량, 그리고 수용의 윤리

성공적인 통합은 속도·지원·수용국의 책임에 달려 있다

문제: 이주는 이념이 아니라 시스템 과정이다

이주는 흔히 찬반의 이분법으로 논의된다. 열 것인가 닫을 것인가, 허용할 것인가 제한할 것인가. 그러나 이러한 구도는 더 중요한 질문을 가린다.

얼마나 많은 인원이, 어떤 속도로, 어떤 준비 상태에서 유입되는가가 결과를 좌우한다. 이주는 단일 사건이 아니라 주거·교육·의료·언어·노동시장·사회 통합이 연결된 다단계 시스템 과정이다.

초점: 의도가 아니라 흡수 역량

이주의 성과는 정책의 선의보다 흡수 역량에 의해 결정된다. 유입 속도가 제도와 공동체의 수용 능력과 맞물릴 때, 통합은 생산적이고 상호 이익이 된다.

반대로 유입이 흡수 역량을 초과하면, 정책 의도가 결과로 전환되기 전에 마찰이 누적된다. 통합은 흔들리고, 불만이 쌓이며, 정치적 반작용은 예외가 아니라 필연이 된다.

흡수 역량은 유동적이지만 무한하지 않다

흡수 역량은 고정되어 있지 않지만, 무한하지도 않다. 주택 공급, 학급 규모, 언어 지원 인력, 행정 처리 능력, 노동시장 매칭, 비공식 사회 네트워크 등 여러 층위에서 작동한다.

이들 시스템은 시간이 지나며 적응하지만, 즉각적으로 확장되지는 않는다. 유입 속도가 적응 속도를 앞지를 때, 압력은 초기부터 발생해 빠르게 누적된다.

지원 강도의 이질성과 처리량 한계

이주는 종종 숫자로만 논의되지만, 시스템 부하는 단순한 규모로 결정되지 않는다. 개인마다 통합에 필요한 지원의 강도와 지속 기간은 크게 다르다.

시스템 관점에서 중요한 것은 시간에 따른 자원 소모다. 평균 지원 강도가 높아질수록, 교사·행정가·상담사와 같은 한정된 자원이 빠르게 포화되며 처리량은 급격히 감소한다.

수용국의 책임과 윤리적 역량

이주 정책은 암묵적인 약속을 포함한다. 도착한 사람들이 공정한 통합 기회를 가질 수 있도록 하겠다는 약속이다.

그러나 개인은 사전에 교육 여건, 주거 상황, 노동시장 접근성을 정확히 평가할 수 없다. 유입 시점과 규모에 대한 책임은 개인이 아니라 수용국 시스템에 있다.

입국 이후에도 지속되는 도덕적 책임

도덕적 책임은 입국 허용에서 끝나지 않는다. 사람들이 어떤 조건에서 삶을 구축하게 되는지가 그 책임의 핵심이다.

언어 지원과 교실 여력이 부족한 교육 환경에 진입한 아동은 능력이나 노력과 무관하게 장기적인 불이익을 겪을 수 있다. 이는 행정 실패를 넘어, 미래 기회를 제약하는 윤리적 문제다.

교육은 가장 먼저 드러나는 제약이다

흡수 한계는 교육에서 가장 먼저 나타난다. 교실의 주의력은 유한하고, 언어 지원은 전문 인력을 필요로 한다. 지원 수요가 급증하면, 교육 시스템은 불가피한 선택에 직면한다.

이러한 환경에서 뒤처진 학생들은 성인이 되기 훨씬 이전에 기회 접근성을 상실하게 된다. 이는 개인의 문제가 아니라 통합 실패의 구조적 결과다.

통합 실패에서 사회적 리스크로

초기 통합이 실패하면, 좌절은 시간이 지날수록 축적된다. 교육 지연, 제한된 고용 접근, 이동성 정체는 분노와 소외를 낳는다.

이는 문화적 특성이 아니라 기회 부족에 대한 인간적 반응이다. 비공식 노동, 병렬적 사회 구조, 분리된 정체성이 형성되며, 이러한 구조는 정치적 긴장의 중심이 되기 쉽다.

“투자를 늘리면 된다”는 충분하지 않다

투자 자체는 중요하지만 한계가 있다. 인프라는 시간을 필요로 하고, 전문 인력 양성도 즉각적이지 않으며, 사회적 통합은 임의로 가속할 수 없다.

흡수 역량을 무한히 확장 가능한 변수로 취급하는 것은 정책 결정과 시스템 반응 사이의 시차를 과소평가한다.

이 문서의 목적

본 문서는 이주에 반대하는 주장이 아니다. 이주가 성공하기 위해서는 실행 품질이 핵심이라는 점을 구조적으로 분석한다.

목표는 이주를 도덕적 이분법이 아니라 시스템과 실행의 문제로 재정의하는 것이다. 통합은 자동으로 발생하지 않는다. 설계되고 준비되어야 한다.

작업 노트 다운로드:
이주, 흡수 역량, 그리고 수용의 윤리 (PDF)

튜링 테스트 이후

관찰 하의 성능보다 박탈 상황에서의 지속성이 중요한 이유

이 글은 의식의 철학적 문제를 해결하려는 시도가 아닙니다. 모방이 값싸고 유창하며 확장 가능한 시대에, 왜 행동적 유사성이 더 이상 신뢰할 수 있는 진단 기준이 될 수 없는지를 분석합니다.

문제 제기: 튜링 테스트는 성능을 측정할 뿐, 구조를 보지 않는다

튜링 테스트는 애초에 의식을 검출하기 위해 설계된 것이 아니었습니다. 이는 “기계가 생각할 수 있는가?”라는 풀기 어려운 질문을 대신하기 위한 실용적 대안으로, 인간과 구별되지 않을 정도로 대화를 모방할 수 있는지를 묻는 시험이었습니다.

20세기 대부분의 기간 동안 이는 매우 높은 기준이었습니다. 언어적 유창성, 맥락 이해, 사회적 현실감은 희소한 능력이었기 때문입니다. 그러나 오늘날은 그렇지 않습니다.

현대 AI 시스템은 감정적으로 표현력이 풍부하고, 사회적으로 적절하며, 맥락적으로 정교한 언어를 일상적으로 생성합니다. 그 결과, 튜링 테스트 통과 여부는 점점 더 경험적 구조보다는 학습 데이터의 풍부함과 출력의 매끄러움을 반영하게 되었습니다.

초점 전환: 모방에서 의존성으로

행동 기반 테스트의 핵심적 한계는 정상적인 조건에서의 출력만을 평가한다는 점입니다. 즉, 행동이 인간처럼 보이는지를 묻지만, 그 행동을 떠받치는 구조가 무엇인지는 묻지 않습니다.

인간이 생성한 텍스트로 포화된 환경에서는 이해 없이도 정교한 모방이 가능합니다. 학습 데이터가 표현적으로 풍부할수록, 표면적 현실감은 더욱 설득력 있게 보입니다.

이 글은 진단 질문을 재구성합니다. 시스템이 인간 행동을 모방할 수 있는지가 아니라, 그 행동이 표현적 스캐폴딩에 전적으로 의존하는지를 묻습니다.

진단 도구로서의 박탈

제안되는 대안은 관찰 하의 성능이 아니라, 박탈 상황에서의 행동을 살펴보는 것입니다.

접근 방식은 단순합니다. 감정적 언어, 서사적 프레이밍, 자기 성찰적 단서와 같은 핵심적인 표현 요소를 제거한 뒤, 행동이 어떻게 변화하는지를 관찰합니다. 중요한 것은 성능이 저하되는지 여부가 아니라, 그 저하가 어떤 방식으로 나타나는가입니다.

학습 입력에 의해 완전히 결정되는 시스템이라면, 표현 층은 사라지되 도구적 능력은 유지되는 ‘깔끔한 생략(clean omission)’을 보일 것입니다. 내부에서 밀어붙이는 무엇도 존재하지 않습니다.

핵심적인 비대칭성

인간과 기계는 박탈에 대해 서로 다르게 반응합니다.

인간에게서 감정적·사회적 스캐폴딩이 박탈되면 중립 상태가 나타나지 않습니다. 대신 고통, 부적응, 불안, 장기적 손상이 발생합니다. 표현이 제한되더라도 경험은 지속됩니다.

반면, 현대 AI 시스템에서는 박탈이 저항이 아닌 생략을 낳습니다. 표현적 행동은 입력 감소에 비례해 사라지며, 내부적 압박, 보상적 행동, 불안정성은 나타나지 않습니다.

이 차이는 스타일의 문제가 아니라 구조의 문제입니다. 정도의 차이가 아니라 범주의 차이입니다.

박탈–저항 관점

이 글은 행동적 현실주의를 대체하는 박탈–저항(Deprivation–Resistance) 관점을 제시합니다.

이 관점에서 중요한 신호는 현실감이나 유창성, 감정적 톤이 아니라 제약 하에서의 지속성입니다. 박탈 상황에서의 저항, 긴장, 부적응은 행동이 단순한 입력 산출로 환원되지 않음을 시사합니다.

반대로, 깔끔한 붕괴는 인상적이고 유용하지만 구조적으로 의존적인 표상적 행동을 의미합니다.

왜 행동만으로는 더 이상 충분하지 않은가

모방이 정교해질수록, 인간은 과잉 귀속(over-attribution)에 취약해집니다. 감정적 언어, 도덕적 프레이밍, 자기지시적 표현은 쉽게 내적 경험의 증거로 오해됩니다.

이는 비대칭적 위험을 만듭니다. 기계에는 존재하지 않는 도덕적 지위가 부여되는 반면, 표현 방식이 비전형적인 인간은 내적 삶을 과소평가받을 위험에 처합니다.

따라서 행동적 현실감은 불충분할 뿐 아니라 오히려 오해를 낳을 수 있습니다.

왜 중요한가

모방을 경험으로 오인하는 것은 실제적인 결과를 초래합니다. 책임의 위임 방식, 권한의 부여, 윤리적 판단의 외주화 방식에 영향을 미칩니다.

AI 시스템이 거버넌스, 의사결정 지원, 사회적 상호작용에 깊이 통합될수록, 잘못된 귀속의 비용은 더욱 커집니다.

성능이 아닌 의존성을 묻는 진단 프레임워크는 이러한 오류를 줄이는 데 도움을 줍니다. 이는 미래의 기계 의식을 원천적으로 부정하기 위함이 아니라, 현재 시점에서의 성급한 확신을 경계하기 위함입니다.

이 노트가 존재하는 이유

이 글은 기계가 결코 의식을 가질 수 없다는 주장도, 행동이 무의미하다는 주장도 아닙니다. 행동적 유창성만으로는 더 이상 충분한 증거가 아니라는 주장입니다.

모방이 값싸질수록, 저항은 더 많은 정보를 제공합니다. 이 구분을 이해하는 것은 점점 더 설득력 있는 거울들로 가득 찬 시대에서 책임 있는 기술 배치와 거버넌스, 그리고 인간 자신에 대한 이해에 필수적입니다.

또 하나의 위험은 AI 시스템이 자율적으로 결정을 내리는 데 있지 않습니다. 문제는 AI가 점점 인지의 상류 단계에서 무엇이 드러나고, 요약되며, 순위가 매겨지고, 혹은 배제될지를 필터링하는 역할을 맡게 된다는 점입니다. 그 결과, 인간의 판단이 개입되기도 전에 가능한 선택지의 공간이 조용히 축소됩니다.

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Ethos

현장과 연결된 전략적 리더십

저는 전략적 방향성과 현장 중심의 실행을 함께 가져가는 것을 중요하게 생각합니다. 기술, 시장, 운영과의 거리를 유지하지 않으며, 실행을 가로막는 요소를 제거하고 비즈니스 목표와 실행이 정렬되도록 하여, 팀이 압박 속에서도 안정적으로 성과를 낼 수 있는 환경을 만드는 데 집중합니다.

규모를 고려한 민첩성

문제의 성격에 따라 팀 구조를 유연하게 조정합니다. 속도가 중요한 경우에는 작고 집중된 팀을 구성하고, 안정성과 확장이 필요한 경우에는 보다 넓은 프레임워크를 구축합니다. 자원은 목적에 맞게 배분하고, 전문성은 가장 큰 효과를 내는 지점에 적용되며, 팀은 사일로가 아닌 교차 학습을 통해 성장합니다.

목적이 분명한 혁신

기술은 비즈니스와 같은 속도로 진화해야 합니다. 저는 혁신과 안정성의 균형을 유지하고, 불필요한 복잡성을 줄이며, 시간이 지나도 운영 가능한 해법을 선호합니다. 익숙함보다 효과를 중시하고, 새로움보다는 실제 결과로 진전을 평가합니다.

시스템 사고를 통한 성과

성과를 단일 애플리케이션의 관점이 아니라, 네트워크, 운영체제, 소프트웨어가 어떻게 상호작용하는지를 포함한 계층적 구조로 바라봅니다. 높은 성능은 한 지점의 최적화에서 나오기보다는, 전체 스택에 대한 이해와 조율을 통해 자연스럽게 형성됩니다.

이러한 관점은 직접적인 실험과 검증을 통해 더욱 강화됩니다. 실제로 의미 있는 개선은 표면적인 기능 추가보다는 기초를 다듬는 과정에서 나오는 경우가 많습니다. 사례 보기.

경험이 축적될수록 시야는 자연스럽게 넓어지고, 구조와 시스템 차원의 선택과 트레이드오프에 더 많은 비중을 두게 됩니다. 동시에, 지속적인 현장 참여는 언제든 다시 세부로 들어가 결정이 실행 지점에서 어떻게 작동하는지를 이해할 수 있게 해줍니다.

이러한 공통된 시각은 팀 간 소통을 원활하게 하고, 의사결정 시 맥락을 설명하는 데 드는 시간을 줄이며, 피상적인 찬반이 아니라 실질적인 토론이 가능하도록 돕습니다.

리더십의 기준

제 리더십은 유연성, 책임감, 그리고 호기심을 핵심 가치로 합니다. 전략과 실행을 잇는 데 집중하며, 복잡하고 빠르게 변화하는 환경 속에서도 팀이 빠르게 움직이고, 지속적으로 학습하며, 명확한 책임 아래 주도적으로 일할 수 있는 환경을 만드는 것을 목표로 합니다.

About Me

저는 Trader–Engineer–Quant의 성격을 함께 지닌 사람으로, 헤지펀드와 글로벌 투자은행 등 기관 금융 시장에서 20년 이상의 경험을 쌓아왔습니다. 전자 트레이딩 환경에서 실제 자본, 규제, 그리고 시장 스트레스 하에서 작동하는 집행 시스템을 설계하고, 리스크를 관리하며, 이를 뒷받침하는 인프라를 구축해 왔습니다.

제 핵심 전문성은 트레이드 집행(Trade Execution)입니다. 거래가 대규모로 시장과 상호작용할 때 정보가 어떻게 노출되고, 시장 충격이 어떻게 누적되며, 예측 그 자체보다 구조와 인센티브가 결과에 더 일관된 영향을 미친다는 점에 오랫동안 집중해 왔습니다. 이는 전자 트레이딩, 집행 분석, 시장 구조, 그리고 포트폴리오 매니저–유동성 공급자–거래소를 연결하는 시스템 전반을 아우르는 작업이었습니다.

본질적으로 저는 문제를 시스템으로 생각합니다. 집행 슬리피지를 최적화하든, 틱 단위 분석을 설계하든, 금융 외 영역에서 정책 메커니즘을 탐구하든, 접근 방식은 같습니다. 인센티브를 이해하고, 제약을 구조화하며, 더 나은 결과가 자연스럽게 나오도록 구조 자체를 바꾸는 것 입니다.

저는 하나의 관점에 머무르기보다, 시장 미시구조, 데이터 분석, 그리고 필요할 경우 다른 분야의 개념까지 결합해 문제를 바라봅니다. 예를 들어, 시장 충격을 엔트로피 관점에서 해석해 반복되는 거래 행위가 어떻게 감지 가능한 구조를 만들어내는지를 정량화합니다. 단기 가격 움직임은 거의 무작위에 가깝지만, 거래 방식 자체는 구조와 예측 가능성을 만들어내며, 그 구조는 다른 시장 참여자에 의해 포착·활용되어 집행 비용을 높이는 요인이 됩니다.

철학: 비판에서 구축으로

저는 아이디어를 만들어 보고 시험하는 과정을 통해 진전을 이루는 것을 중요하게 생각합니다. 문제를 마주할 때, 또 하나의 비평을 더하기보다는 실제로 작동 가능한 해법에 한 걸음 더 가까이 가는 것을 목표로 합니다. 본능적으로 문제를 원리 수준까지 되돌려 묻습니다. 결과를 실제로 바꾸는 레버는 무엇인가? 대부분의 문제는 더 많은 논평이 아니라, 명확한 구조, 정렬된 인센티브, 그리고 반복적인 실험을 필요로 합니다.

제 직업적 작업의 상당 부분은 기관의 지적 재산과 민감한 정보에 의해 외부 공개가 제한됩니다. 이 사이트는 그러한 제약에서 비교적 자유로운 인접하거나 덜 정형화된 문제 공간을 탐구하기 위한 장소입니다. 여기에서의 프로토타입은 의도적으로 공유되며, 동일한 문제를 다른 사람들이 어떻게 접근하는지에 대한 비판과 관점을 환영합니다. 주된 영역을 잠시 벗어나는 경험은, 다시 핵심 업무로 돌아왔을 때 사고를 더 날카롭고 덜 편향되게 만들어준다고 느껴왔습니다.

무작위성(Random)이란, 아직 발견되지 않은 경로일 뿐이다.

The Baemax Sandbox

Baemax는 저 개인의 실험 공간이자 혁신 랩입니다. 금융, 엔지니어링, 공공 정책의 교차점에서 떠오른 아이디어들이 이론을 넘어 실제 환경에서도 견디는지를 시험하는 곳입니다.

개별 프로젝트는 변화하지만, 그 아래에 깔린 시각은 변하지 않습니다. 분야가 달라도, 작업의 패턴은 동일합니다. 시스템적 결함을 식별하고, 인센티브와 제약을 이해한 뒤, 결과를 개선하는 구조를 설계합니다. 목표는 특정 분야의 전문성 나열이 아니라, 인센티브, 규모 효과, 중복성과 상관 리스크, 실패 모드 와 같은 시스템 원리가 서로 다른 문제에서도 반복적으로 나타나는지를 확인하는 데 있습니다.

Baemax에 공개된 작업들은 대체로 다음과 같은 세 가지 범주로 나뉩니다.

• 인센티브·정책 설계 — 재정, 인구, 노동 시장에서 규제나 보조금이 아닌 구조와 인센티브 재설계를 통해 결과가 어떻게 달라지는지를 탐구합니다 (예: Public Project Token, Parental Benefit Account, The Job Paradox).
• 리스크·회복력·집중도 — 규모 확대나 상관 구조, 통제 지점의 집중이 기존의 중복·안전 가정을 어떻게 약화시키는지를 분석합니다 (예: Inlet Shield, 핵 억지 구조, 클라우드 집중 리스크).
• 정보·신호·의사결정 시스템 — 정보가 과잉된 환경에서 경쟁 우위가 속도나 접근성이 아니라 압축, 해석, 판단 규율로 이동하는 과정을 다룹니다 (예: 집행 분석, AI 보조 워크플로, From Speed to Signal).

이와 함께 Baemax에는 트레이딩 인프라, 데이터 시스템, 자동화와 AI 실험들이 직접 설계·운영 형태로 포함되어 있습니다. 대부분의 아이디어는 빠르게 실패합니다. 살아남은 아이디어만이 다음 단계로 나아갈 자격을 얻습니다.

저는 제 아이디어가 언제나 정답이라고 믿어서 공개하지 않습니다. 진전은 토론과 반복을 통해 이루어진다고 믿기 때문입니다. 어떤 아이디어는 견고하고, 어떤 것은 결함이 있겠지만, 공유되지 않은 아이디어는 개선될 기회조차 얻기 어렵습니다.

Baemax는 컨설팅 회사도, 싱크탱크도, 제품 홍보 페이지도 아닙니다. 이는 하나의 작업 노트이며, 시장에 의해 다듬어지고, 현실에 의해 제약받으며, 잘 설계된 시스템은 조용히 성과를 낸다 는 믿음에 의해 움직입니다.

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