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[강남 맛집] 청담동 '만천리상회 청담점' 솔직 리뷰 - 들기름의 끝판왕

강남에서 막국수 맛집을 찾는 건 생각보다 쉽지 않아요.특히 들기름막국수나 들깨 옹심이처럼 고소한 계열은 더 그렇죠.얼마 전 지인이 강추하길래 다녀온 ‘만천리상회’, 강남에 이런 스타일의 집이 있다는 게 신기하더라고요. 삼성로 한복판에 자리한 이곳, 들어서자마자 옛 감성과 트렌디함이 묘하게 공존하는 분위기에 살짝 놀랐습니다.깔끔하지만 전통의 느낌이 살아 있고, 음식은 정말 한입 먹자마자 ‘오, 이 집 좀 하네’ 싶은 감탄이 나왔어요.위치 및 찾아가는 길 주소 서울 강남구 삼성로 766 B1층 (청담동 49)교통 지하철 청담역 9번 출구에서 도보로 약 10분 거리 (471m)특징 주변에 근린공원과 명품거리 등이 있어서 데이트 동선에 포함하기 좋습니다.영업시간 및 세부정보영업시간 오후 11시30분 ~ ..

[리더십키우기 #33] 성과를 끌어내는 리더의 피드백 기술

리더의 피드백, 그저 ‘칭찬’이나 ‘지적’일까요?많은 리더들이 ‘피드백’을 이야기하지만,정작 구성원들이 성장하는 피드백을 주고 있는지는 고민해봐야 합니다.“수고했어요. 다음에도 잘 부탁해요.” → 칭찬은 있지만 방향이 없습니다.“왜 이렇게 한 거죠?” → 비판은 있지만 배움이 없습니다.피드백이 감정 전달이나 성과 독촉에 머물면, 구성원은 방어하거나 피하려 들 뿐입니다. 좋은 피드백은 구성원이‘내가 성장하고 있다’‘내가 존중받고 있다’‘내가 더 잘할 수 있겠다’는 감정을 느낄 때 발생합니다.피드백이 동기부여가 되려면, 세 가지를 기억하세요에드워드 데시(Edward Deci)와 리처드 라이언(Richard Ryan)의 자기결정이론은 사람이 내면에서 동기를 느끼는 3가지 요소를 제시합니다.자율성(A..

[삶의태도 #34] 소통을 바라보는 태도: 말보다 중요한 ‘듣기의 힘’

“우리는 말하기 위해 듣는 것이 아니라, 이해하기 위해 들어야 한다.”– 스티븐 코비 (성공하는 사람들의 7가지 습관)왜 듣는 것이 말보다 중요할까요?많은 사람이 소통을 잘하려면 "말을 잘해야 한다’"고 생각합니다.하지만 진짜 소통은 ‘잘 말하는 것’보다 ‘잘 듣는 것’에서 시작됩니다.말은 나를 드러내는 행위이지만, 듣기는 상대를 존중하는 태도이자 신뢰를 쌓는 가장 기본적인 행동입니다.한 번 생각해보세요.누군가 내 말을 끝까지 들어줄 때말 중간에 끼어들지 않고 눈을 맞춰줄 때내가 진짜 말하고 싶은 감정까지 읽어줄 때그 사람이 얼마나 고맙고 편안하게 느껴졌는지요.그렇다면, 우리는 누군가에게 그런 사람이 되어주고 있을까요?듣기, 단순한 ‘청취’가 아니다 심리학에서 말하는 ‘듣기’는? 임상 심리학자 토머스..

[AI전략경영 #19] 전략경영 입문자를 위한 추천 도서 – 이해를 넓히는 읽을거리

“전략은 단순한 계획이 아니라, 문제를 보는 관점이며 실행을 이끄는 선택이다.”전략경영은 그 자체가 복잡하고, 많은 사람이 “전략 = 어려운 것”이라는 인식을 가지고 접근합니다.하지만 처음부터 너무 어려운 이론에 파묻히기보다, ‘왜 전략이 중요한가’에서 출발해 ‘어떻게 전략적으로 사고할 것인가’로 나아가는 독서가 필요합니다.이번 글에서는 입문자도 쉽게 이해할 수 있으면서, 전략의 핵심 개념과 실행력까지 다질 수 있는 도서 5권을 소개합니다.그리고 각 도서마다 생각을 여는 질문, 체크리스트, 실천 루틴도 함께 제공해 단순한 정보 전달을 넘어 "전략적 사고 훈련"이 되도록 구성했습니다.1. 좋은 전략 나쁜 전략 (Good Strategy Bad Strategy) 왜 추천하나요? 이 책은 “전략이란 무엇인..

[생각을 키우는 기술 #25] 주장과 반박 구조로 글 완성하는 기술

왜 주장과 반박 구조가 중요한가?글쓰기에서 가장 중요한 것은 논리적 연결입니다.주장과 반박은 단순한 ‘찬반’ 구도가 아니라, 글의 구조적 논리를 강화하는 중요한 도구입니다.우리는 주장을 펼 때 그 주장을 뒷받침하는 근거와 함께, 반박을 예상하고 그에 대한 대응을 함께 제시하는 방식을 통해 설득력을 높일 수 있습니다.주장과 반박 구조는 단순히 의견을 제시하는 것에서 그치지 않습니다.상대방이 어떻게 반박할 수 있을지 예상하고, 그 반박을 논리적으로 해결하는 과정은 글을 훨씬 강력하게 만들어줍니다.주장과 반박: 논리적 구조의 기초우리가 글을 쓸 때 주장을 명확히 하고, 그 주장을 논리적으로 뒷받침해야 합니다.이를 위해서는 주장을 뒷받침하는 근거와 그 근거가 왜 중요한지를 설명하는 부분이 필수적입니다. 예시)주..

“그 사람, 왜 저럴까?”살면서 누구나 한 번쯤 이런 생각을 해본 적이 있을 겁니다.말투 하나, 표정 하나에 괜히 기분이 상하고, 오해하고, 멀어지게 되는 관계들.그럴 때 우리는 흔히 “상대가 문제야”라고 생각하곤 합니다.하지만 한 걸음 물러서 생각해볼까요?혹시 우리는, 타인을 있는 그대로 바라보기보다 ‘내 기준’으로 바라보고 있진 않았을까요?타인을 보는 렌즈, 그건 바로 ‘나’입니다우리는 모두 자신만의 ‘해석 렌즈’를 가지고 세상을 바라봅니다.이 렌즈는 나의 성장 배경, 가치관, 감정, 과거의 상처 등으로 만들어집니다.그래서 같은 말을 들어도 사람마다 반응이 다르고, 같은 상황에서도 받아들이는 방식이 다릅니다.심리학자 프리츠 하이더는 이를 귀인이론(Attribution Theory)으로 설명합니다.사람..

많은 기업이 AI를 도입하겠다고 나서지만, 정작 “무엇부터 해야 할지” 고민하다가 실행에 어려움을 겪습니다.기술은 빠르게 발전하지만, 조직은 따라가지 못합니다.그렇다면 AI 전략경영의 첫 출발점은 어디일까요?이 글에서는 조직이 AI 전략을 제대로 시작하기 위해 꼭 알아야 할 우선순위 설정 방법과 "마중물 전략"을 소개합니다.AI 전략의 시작은 '기술'이 아니라 '질문'입니다AI 전략을 세울 때 흔히 범하는 실수는 기술 도입을 곧 전략으로 착각하는 것입니다.하지만 전략은 단순히 도구를 선택하는 것이 아니라, 어떤 문제를 풀고자 하는가에 대한 질문에서 시작되어야 합니다.전략적 질문 3가지우리는 왜 AI를 도입하려는가? (Why)무엇을 우선적으로 해결할 것인가? (What)어떻게 조직 전체가 실행할 수 있는가..

논리적 글쓰기와 말하기, 결국 '사고 습관'의 문제입니다많은 사람들이 글쓰기나 말하기에서 논리적 오류를 '표현 기술'의 문제라고 생각합니다. 하지만 진짜 중요한 것은 '생각하는 방식'입니다.논리적 오류는 대부분 무의식적으로 튀어나옵니다. 왜냐하면 그 사람의 사고 프레임에 오류가 있기 때문입니다. 따라서 좋은 문장은 좋은 생각에서 나옵니다. 그 출발점이 바로 논리적 사고습관입니다.자주 발생하는 5가지 논리적 오류와 전문적 대처법 1. '감정에 호소' → '공감 + 근거'로 풀어라감정만으로 설득하려 하면 거부감이 먼저 생깁니다."안 하면 나쁜 사람" → "왜 필요한지를 설명" 예시) X : "이건 무조건 해야죠!" O : "왜 그게 필요한지, 상황을 조금 더 설명드릴게요." 핵심원리 → 상대를 설득하는..

실패는 끝이 아니라 다른 시작입니다누구나 인생에서 한 번쯤은 넘어집니다.그 순간에는 좌절감, 자책, 실망감이 뒤섞여 우리를 무겁게 누르죠.하지만 시간을 두고 다시 돌아보면, 그 실패는 우리가 더 단단해지는 과정의 일부였음을 알게 됩니다.심리학에서는 이런 경험을 *외상 후 성장(Post-Traumatic Growth, PTG)*이라 부릅니다.즉, 실패와 고통을 겪고 난 후 오히려 더 깊은 자기이해와 성숙을 경험하는 것입니다.“실패는 방향을 잃은 게 아니라, 더 나은 방향을 모색하는 과정일 뿐입니다.”실패를 해석하는 ‘태도’가 성장을 결정합니다인지행동치료(CBT)에서는 말합니다. “사건 자체보다, 그것을 해석하는 우리의 인지가 감정을 결정한다.”실패는 ‘무능력’의 증거가 아닌 새로운 전략이 필요하다는 신호..

CAE(Computer Aided Engineering) 분야에서 딥러닝 기반 서로게이트 모델(Surrogate Model)을 적용할 때, 가장 큰 이슈 중 하나는 예측의 신뢰도입니다.실제 공학 해석에서는 단순한 예측 정확도보다 불확실성에 대한 해석과 의사결정에 필요한 신뢰성 확보가 더 중요할 수 있습니다.이러한 관점에서 **Uncertainty Quantification (UQ)**과 Active Learning은 서로게이트 모델링의 필수 구성 요소로 떠오르고 있습니다.서로게이트 모델의 불확실성 정량화: 왜 필요한가?전통적인 딥러닝 모델은 결과를 단일한 값으로 출력하지만, 현실의 공학 문제는 항상 데이터 노이즈, 모델 구조 오차, 훈련 데이터 부족 등으로 인해 불확실성이 존재합니다.이러한 불확실성을 정..