하루10분

집 지으려고 하니, 평생 안 배워도 될 것을 공부하게 되네요. 업체에 맡기자니, 원하지 않는 기능이 들어간 제품을 설치하거나 너무 구린 제품을 설치하게 될 것 같아서 하이크비젼 CCTV와 녹화기는 제가 직접 구입하고 설치만 요청하려 합니다. 그래서 IP 카메라와 NVR 녹화기를 구입했어요. 이것도 직업 때문에 생긴 쓸데없는 완벽주의 병인 듯...NVR 녹화기는 한화 테크윈 XRN-410S 입니다. H.265 4K가 저장되고 POE를 지원하는 제품으로 고르다가 이 제품을 구입했어요. 국산제품이라 매뉴얼이 친절하게 있을 줄 알았는데, 퀵 매뉴얼만 들어 있고 상세 매뉴얼은 인터넷에서 PDF로 다운로드하여서 프린트해서 보았습니다. 녹화기는 개인이 구입할 일이 딱히 없으니... 그래도, 퀵 매뉴얼만 넣어둔 것은 ..

지난주에 다녀온, 목포 신상 카페 SUKSAN 이름이 왜 SUKSAN인가 했는데, 석산. 그러니깐 돌산을 깎아서 산 중턱에 올린 카페다. 베이커리 카페다. 빵은 사진을 못 찍었는데... 잘라서 다 먹었다. 대형카페가 다 그렇듯... 가격은 쎈 편이다. 커피맛은.. 글쎄였다. 고소한 맛도 없고, 그렇다고 산미도 있지 않았다. 구경하러 간 거니깐, 맛은 여기까지만. 천장은 모두 나무로 마감되었다. 나무가 주는 편안함과, 일관성 있는 패턴으로 깔끔하기까지 했다. 하늘이 보이는 공간도 있다. 하늘이 다소 불편하게 보여서 아쉬웠다. 하늘이 보이는 창 밑으로도 마감을 하면 좋았을텐데 하는 아쉬움. 단체로 모여서 스터디나 모임을 할 수 있는 공간도 있었다. 이렇게 항구가 보이는 뷰가 사진에 보이는 공간의 3배정보는 ..

장성에 조성된 한옥마을 초입에 있는 한옥 카페를 다녀왔어요. 한옥이라고 부를 수 있을지 모르겠어요. 중목 구조로 지어졌고, 2층으로 되어 있고 벽면은 모드 통유리로 되어 있는 곳입니다. 날씨가 맑은 날 다녀왔자민, 비 오는 날 다시 가보고 싶었어요. 음료들이 모두 맛있었어요. 아이가 마시는 망고는 생망고의 맛 그대로였어요. 그리고 커피..커피가 정말 맛있습니다. 라떼도 맛있었고요. 커피가 식었을 때도 고소하면서 드라이하게 목 넘기는 게 또 마시고 싶어지더라고요. 조명은 한지로 은은함을 만들었어요. 대낮에 가서 은은함을 느낄 만큼은 아니었어요. 어두울 때 다시 가보고 싶더라고요. 나뭇결과 한지조명이 잘 어울릴 것 같습니다. 주문코너의 아일랜드 식탁과 바닥 타일이 적절한 컬러배치가 되어 보여요. 특히 바닥 ..

서비스기획자, PM, 팀리더... 등을 거치며 기획자로 시작한 내 인생 3번째 회사에 다니기 시작했다. 부문 헤더의 제안으로 세 번째 회사에 가게 되었다. 두 번째 회사로 갈 때처럼 도메인이 완전히 바뀌었다. 연차가 높음에도 PM으로 제안 준 것에 너무 감사한 마음이었다. 그래서 5년 4개월을 재직했던 두 번째 회사와 이별하고 세 번째 회사로 이직하였다. 도메인이 바뀌는 것에 대한 두려움은 없었다. 새로운 것을 이해하고 분석하고 로드맵을 그려가는 것이 가장 재미있었기에 새로운 도메인에서 일하기 시작하는걸 나는 무척 좋아한다. 입사하고 첫째 주가 지나고 내가 파악한 것들은, 이곳은 너무 과도기이고 수많은 그라운드룰이 있었다. 그라운드룰을 모두 지켜가며 일하려고 하니 일을 위한 일들이 너무 많았다. 그리고,..

Data Lake 대규모의 데이터를 원시 그대로 저장하여 데이터의 다양성을 유지시키는 유형이다. 즉, 어떤 데이터를 수집하고 분석해야할지 정해져 있지 않은 경우에는 이 Data Lake를 구성한다. 구조화된(관계형 데이터), 반구조화된(CSV 또는 JSON 파일), 원시적인(기계 및 센서 데이터) 형태로 저장된 비정형(기계 및 센서 데이터) 데이터들이 저장된다. 개인적인 생각으로는 머신러닝이 발전되면서 정제된 데이터뿐만 아니라 모든 데이터에서 상관관계를 따져볼 수 있도록 학습 시키기 위해서 Data Lake가 발전되었다고 생각한다. Data Warehouse Data Warehouse 는 데이터 도매점과 같은 곳이다. 전사 또는 프로덕트에서 발생하는 데이터들이 모두 흩어져 있으나, 흩어져 있는 데이터들을..

gtag로 설치하며, 웹/앱에 설치하여 다른 디바이스 방문 USER를 UID 기준으로 볼 수 있고, 이들을 한 테이블에서 비교해서 볼 수 있다. 기본 제공되는 gtag만 넣었을 경우, 자동 수집 이벤트 들이 있다. 향상된 수집 이벤트도 제공한다. 모바일 데이터 분석에 도움을 주는 추천 이벤트도 제공한다. 커스텀 이벤트들이 2~4와의 이벤트와 충돌되지 않아야 한다. 2~4의 이벤트에는 다양한 파라미터들도 제공하고 있다. 이 파라미터들중에 유용한 파라미터를 사용하자. 이벤트 수집에 대해서는 더 많은 정보를 보고 싶다면, 이벤트 수집 문서에서 확인하자. 이벤트는 단순히 사용자와 사이트간의 상호작용 측정을 한다. 사용자 데이터는 사용자 한명 한명에게 태그를 붙이고 측정하는걸 말한다. (GA4콘솔→구성→맞춤 정의..

부동산 빅데이터를 민간 기업이 활용하는 사례 모음 마지막 업데이트 : 2022년 12월 5일 SmartZip , 미국 매물 예상 분석 서비스 : 부동산 매물의 2000개 속성 정보를 Dataminin에 의한 분석 후 향후 6~12개월 이후 매물이 예상되는 정보 제공 Zillow , 미국 Zestimates : 3000개 도시의 1.1억 가구 이상의 정보가 축적된 Zestimates라는 툴을 이용하여, 부동산정보/GIS/인구 및 통계정보/학군정보 등 부동산 매매에 필요한 정보를 통합하여 주택 가격 지수 산정 AWS 머신러닝 이용 Teranet , 캐나다 Geowarehouse : 토지정보,가격,소유주,가구수,평균소득,인공위성3D사진,등기정보 등을 geowarehouse.ca 사이트를 통해 제공 Syracu..

프롭 테크는 부동산(Property)과 기술(Technology)의 합성어다. 인공지능, 빅데이터, 블록체인 등 정보 기술 등을 활용하여 부동산 중개, 임대 관리, 개발 등 사업 영역에서 서비스를 제공하는 산업을 프롭 테크라 한다. 영국에서는 프롭 테크 영역을 스마트 부동산, 부동산 핀테크, 부동산 공유 경제, 데이터 디지털화와 분석 등 4가지로 분석하였다. 미국에서는 프롭테크 대신, REtech(Real Estate Technology)란 용어로 사용되며, 상업용 부동산은 CREtech(Commercial Real Estate Technology)라는 용어도 사용한다. 프롭 테크와 관련하여, 공식적 지위를 가지고 있는 단체는 2019년 국토교통부로부터 사단법인 인가를 획득한 한국 프롭 테크 포럼이 있다.