1 6월 2014

弘益人間 (홍익인간)

사용자의 삶의 만족도를 높이고 불쾌함과 짜증을 감소시키는 견고하고 에러없는 소프트웨어 개발을 목표로 세월이 지나도 혁신적인 활동을 “에스 테크 스타 닷컴”은 이어갑니다.  좋은 소프트웨어 창출로 정보기술의 弘益人間 (홍익인간)을 구현합니다.

 


 

 

 

 

 

혼자가 아닌 나!


 

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1 6월 2014

comphy’s profile

2014년
대한민국 공군 사이버전실습 및 대응체계 개발:평택공군제7전대
에스테크스타닷컴 에스천사게임즈 오픈
ebook 출판 예정

2013년
KT BIT OSS 프로젝트

2012년
삼성전자 가전사업부 표준화파트너 시스템 개발 (Java,JSP,Oracle)
행안부 종합장애대응체계 / 복지부 행복e음 유지보수

2011년
삼성전자 스마트그리드 서버 및 스마트TV 앱 검증 서버
삼성bada 2.0 검증 어플리케이션 개발 (MWC2011출품)

2010년
[LGU+] 패킷관련 프로젝트
[수원,구미] 삼성전자 MMP 프로젝트 (터치모바일플랫폼) : 피쳐폰의 스마트화

2009년
[천안] 삼성코닝 정밀유리 : S-Contour 프로젝트

2008년
삼성전자 소프트웨어연구소 QMO과제 수행

 

 

 

 

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19 4월 2012

네 시작은 미약하였으나 네 나중은 심히 창대하리라.

네 시작은 미약하였으나 네 나중은 심히 창대하리라.

Your beginnings will seem humble, so prosperous will your future be….

나라장터 조달업체 등록 : 2014-07-04

한국SW산업협회 소프트웨어사업자등록 : B14-87964

출판업 신고 : 수지구청 제 123호

통신판매업 신고 : 제2012-용인수지-0185호

사업자 신고 : 용인 142-07-27414

sjkim_cc

 

 

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13 5월 2999

Web Cloud & mobile App Business working Link

Web Cloud & mobile App Business working Link

  1. Biz Design Workplace
  2. Biz marketing tools Workplace
  3. Biz reference datas
    1. 프리렌서 업무 [크몽] : https://kmong.com/
    2. 모바일 앱 시장조사 [와이즈앱] : https://www.wiseapp.co.kr/
    3. 프리렌서 업무 [위시켓] : https://www.wishket.com
    4. 프리랜서 업무 [프리모아] : http://www.freemoa.net/
    5. 프리렌서 업무 [이렌서] : http://www.elancer.co.kr/
  4. Biz online Developing tool
  5. cloud developer console
    1. microsoft azure : https://azure.microsoft.com/ko-kr
    2. google developer console : https://console.cloud.google.com/?hl=ko
    3. amazon AWS : https://aws.amazon.com/ko/console/
  6. Mobile App Biz market
    1. android developer console : https://play.google.com/apps/publish/?hl=ko
    2. onestore (T Store) : http://dev.onestore.co.kr/devpoc/index.omp
    3. apple app store : https://developer.apple.com/app-store/
  7. 지적재산권 등록
    1. 특허정보검색(KIPRIS) : http://www.kipris.or.kr/khome/main.jsp
    2. 특허로(특허출원) : http://www.patent.go.kr/portal/Main.do

 

 

 

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13 5월 2999

매일 들르는 곳 : nooksurfer : ホームページの閲覧えつらん者しゃ

매일 들르는 곳 : nooksurfer : ホームページの閲覧えつらん者しゃ

 

 

자주 들르는 곳 : Frequent stop :

 

모바일 (게임)개발툴 사이트

 

 

 웹 (사이트) 개발

 

 

디지털 마켓

 

 

멀티미디어 리소스 (마켓)

 

인문학과 사회와 재경학에 관심을 가져보자

 

오프라인 교육 기관

 

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13 7월 2025

[사회과학] [박진영의 사회심리학] 추억은 슬픔을 이기는 힘

[사회과학] [박진영의 사회심리학] 추억은 슬픔을 이기는 힘

[박진영의 사회심리학] 추억은 슬픔을 이기는 힘

입력
반려견. 게티이미지뱅크 제공

반려견. 게티이미지뱅크 제공

십 년간 함께 지냈던 반려견을 떠나 보내게 되었다. 급작스럽게 찾아온 이별이었고 준비할 시간은 짧았다. 짧다면 짧고 길다면 긴 시간 동안 함께한 사진들을 돌아보는데 거기에는 많은 추억과 함께 다양한 감정들, 행복과 기쁨, 익살스러움, 피곤하고 지친 모습들, 또 여러 번의 이사와 이런저런 사건(책 출간, 유학, 미국에서의 첫 직장생활) 등 지난 삶이 고스란히 찍혀 있었다.

덕분에 함께한 시간이 얼마나 많았는지 우리 반려견에게서 얼마나 많은 행복과 위로를 받았는지 되새길 수 있었다. 이별은 힘들지만 함께한 기쁨이 몇 배나 더 크기 때문에 과거로 되돌아가더라도 역시나 다시 함께하겠다는 선택을 내릴 것 같다.

괜히 생각하면 힘드니까 돌아보지 않는 게 더 좋을 것 같기도 했지만 열심히 추억하고 함께 많이 행복했음을 확실하게 느끼는 편이 더 후회와 슬픔을 많이 내보내게 도와주는 것 같다. 그런 한편 우리 반려견을 만나서 너무 행운이었고 감사하다는 생각은 더 많이 하게 되는 것 같다.

추억 또는 노스텔지어란 과거의 아름다웠던 시간에 대해 아쉬움과 소중함, 갈망 등을 느끼는 것을 말한다. 첼시 리드 찰스턴대의 연구자에 의하면 소중한 이와의 추억을 회상하는 것이 후회를 곱씹게 만들기보다 그 반대로 부정적인 생각에 덜 집착하게 만들 가능성이 있다.

지난 2년 간 소중한 이를 떠나보낸 경험을 한 학생들을 대상으로 약 한달 간 추적 관찰한 결과 함께한 추억을 자주 떠올리고 추억함으로써 고인을 기린 사람들이 그렇지 않은 사람들에 비해 부정적인 곱씹기와 잠을 설치는 등의 스트레스 증상을 비교적 덜 보이는 것으로 나타났다.

또 다른 연구에서는 아름다웠던 시간을 추억하는 행동이 감사하는 마음과 행복감을 높여주는 것으로 나타났다.

사진들을 쭉 보다가 반려견과 처음 만난 첫 1년의 사진이 빠져있다는 것을 알았다. 열심히 찾아서 겨우 다시 그 때의 모습을 보게 되었는데 잃어버린 시간을 다시 찾은 듯한 기쁨을 느낄 수 있었다. 사진마다 당시 어떤 상황이었고 어떤 기분이었는지 생생하게 기억이 나서 일기장을 들여다보는 듯했다. 보물을 찾은 기분이었다.

앞으로도 자주 들여다보면서 (마음 속으로) 강아지 별에서의 안부도 묻고 다른 가족들과도 좋은 기억들을 많이 나누고 싶다.

좋은 액자도 하나 마련하고 나무도 하나 심어야지. 삶은 짧으니까 아름다웠던 순간이 있다면 최대한 요란하게 표시해둬야 티가 나지 않을까.

삶의 시간이 모두 반짝이는 것은 아니지만 작게 반짝이는 추억들이 모여서 대체로 밝게 빛났다고 말 할 수 있는 삶을 만들어 줄 거라고 믿어본다.

Reid, C. A., Green, J. D., Short, S. D., Willis, K. D., Moloney, J. M., Collison, E. A., Wildschut, T., Sedikides, C., & Gramling, S. (2020). The past as a resource for the bereaved: Nostalgia predicts declines in distress. Cognition and Emotion, 35(2), 256-268. https://doi.org/10.1080/02699931.2020.1825339

※필자소개
박진영. 《나, 지금 이대로 괜찮은 사람》, 《나를 사랑하지 않는 나에게》를 썼다. 삶에 도움이 되는 심리학 연구를 알기 쉽고 공감 가도록 풀어낸 책을 통해 독자와 꾸준히 소통하고 있다. 온라인에서 ‘지뇽뇽’이라는 필명으로 활동하고 있다. 현재 미국 듀크대에서 사회심리학 박사 과정을 밟고 있다.

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12 7월 2025

[인공지능 기술] 예상치 못한 AI의 굴욕

[인공지능 기술] 예상치 못한 AI의 굴욕

예상치 못한 AI의 굴욕

[아무튼, 주말]
[아무튼, 레터]

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AI 대전환은 거스를 수 없는 흐름이다. AI 기술을 인간의 판단과 어떻게 균형 있게 조화시킬 것인지에 대한 고민이 필요하다.

영국에서 윔블던 테니스 대회가 열리고 있습니다. 148년 역사의 이 대회는 보수적 운영 방식으로 유명합니다. 선수들은 운동복은 물론 모자, 양말, 팔목 밴드, 라켓 손잡이까지 흰색으로 통일해야 합니다. 다만, 2년 전 여성 선수에 한해 어두운 색 속바지를 허용했습니다. ‘바지 혹은 치마보다 길지 않아야 한다’는 조건이 달렸고요. ‘윔블던다운 미미한 변화’라는 말이 나왔습니다.

그런데 올해 대회는 정말 큰 변화가 생겼습니다. 선심을 없애고 ‘인공지능(AI) 심판’을 도입한 것입니다. 코트 주변 카메라들이 공 궤적을 추적해 ‘아웃’ 여부를 판독합니다. 다른 대회도 AI를 많이 활용하지만 ‘전통’을 중시해온 윔블던이기에 놀라운 결정이라는 반응이 많았습니다.

판정의 정확성을 높이기 위한 것인데, 뜻밖의 논란을 불러일으켰습니다. 6일(현지시각) 러시아와 영국 선수가 맞붙은 여자 단식 16강전. 중계 화면상으론 분명히 영국 선수가 친 공이 라인을 벗어났는데도 ‘아웃’ 판정이 나오지 않았습니다. 판독 시스템이 순간 작동을 멈춘 것입니다. 결국 이 포인트는 무효 처리됐습니다. 러시아 선수가 “점수를 도둑맞았다”고 항의했지만 소용없었습니다. 그는 한번 흔들리자 끌려가기 시작했습니다. 이 경기는 러시아 선수가 간신히 이기기는 했지만 승패가 바뀔 뻔했습니다. AI 심판의 말썽은 이게 끝이 아니었습니다. 8일 열린 남자 단식 8강전에서 유형이 다른 오작동을 일으켰습니다.

이쯤 되면 “AI가 윔블던에서 씻기 힘든 굴욕을 당했다”는 말이 나오는 것도 무리가 아니겠네요. 이번 소동은 스포츠의 경계를 넘어 AI의 존재론적 가치를 둘러싸고 다양한 질문이 쏟아지는 계기가 됐습니다. AI 의존도는 어느 정도의 선이 적절한 것일까. AI의 오류로 생기는 피해는 누가 책임지고 어떻게 구제해야 하는가. AI가 특정 개인이나 집단에 대한 불공정하고 차별적인 결과물을 도출할 우려는 없는 걸까.

AI 대전환은 거스를 수 없는 흐름입니다. AI 주도권을 놓고 글로벌 경쟁이 한창입니다. 하지만 AI의 장밋빛 미래에 매몰된 나머지 AI 기술을 인간의 판단과 어떻게 균형 있게 조화시킬 것인지에 대한 인류의 고민이 부족하지는 않은지 걱정되는 것도 사실입니다. 즐거운 주말 보내십시오.

 
 

[출처] https://www.chosun.com/national/weekend/2025/07/12/QZCAYJPLHZH4FMWVBN36XH5EWY/

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11 7월 2025

[생물 및 의학(건강)] 플라스틱 먹어 분해한 뒤 지방으로 저장하는 애벌레

[생물 및 의학(건강)] 플라스틱 먹어 분해한 뒤 지방으로 저장하는 애벌레

플라스틱 먹어 분해한 뒤 지방으로 저장하는 애벌레

입력
플라스틱을 섭취하고 체내에서 분해해 지방으로 저장하는 꿀벌부채명나방 애벌레. 위키미디어 제공

플라스틱을 섭취하고 체내에서 분해해 지방으로 저장하는 꿀벌부채명나방 애벌레. 위키미디어 제공

플라스틱을 섭취한 애벌레가 대사작용을 통해 이를 분해하고 체내 지방으로 저장하는 새로운 생태적 메커니즘이 확인됐다. 플라스틱의 생물학적 분해 경로를 밝히고 이를 응용한 플라스틱 폐기 방안 연구에 중요한 단서를 제공할 것으로 기대된다.

브라이언 캐손 캐나다 브랜던대 교수 연구팀은 먹어치운 플라스틱을 대사작용으로 분해하는 애벌레의 대사 경로와 건강 상태 변화를 분석하고 연구 결과를 벨기에 안트베르펜에서 열린 ‘실험생물학회 연례학술대회’에서 8일(현지시간) 발표했다.

연구팀은 꿀벌부채명나방(Galleria mellonella)의 애벌레인 ‘왁스웜’에 주목했다. 왁스웜은 세계에서 가장 많이 생산되는 플라스틱인 폴리에틸렌(PE)을 섭취하고 이를 짧은 시간 내에 분해할 수 있다. 이번 연구에선 약 2000마리의 왁스웜이 0.5g 무게의 폴리에틸렌 비닐봉지 한 장을 24시간 이내에 분해할 수 있다는 사실이 확인됐다.

왁스웜은 섭취한 플라스틱을 분해해 지방으로 바꿔 축적했다. 연구팀은 분자생물학, 생리학, 유전체학, 재료과학 분석 기법을 동원해 왁스웜의 체내에서 플라스틱이 어떻게 처리되는지를 추적했다. 플라스틱 분해와 지방 저장에 관여하는 유전자의 대사 경로도 확인했다. 플라스틱이 애벌레 체내에서 어떻게 화학적으로 변화하는지 잔여물과 배설물의 화학 조성 변화도 살폈다.

분석 결과 왁스웜은 플라스틱을 소화 과정에서 지방산으로 분해한 뒤 이를 인간의 지방세포처럼 체지방으로 저장했다. 캐손 교수는 “사람이 포화지방과 불포화지방을 지나치게 섭취하면 체지방으로 저장되듯이 왁스웜도 플라스틱에서 분해된 지방을 에너지로 활용하지 않고 체내에 저장한다”고 설명했다.

플라스틱만 먹인 왁스웜은 며칠 안에 폐사하며 체중도 급격히 감소했다. 플라스틱만 섭취하는 왁스웜은 오래 생존하기 어려운 것이다. 캐손 교수는 “적절한 당류 등의 보조 영양원을 함께 제공할 경우 왁스웜의 분해 효율을 유지할 수 있으며 생존력도 개선될 수 있다”고 덧붙였다.

연구팀은 왁스웜의 플라스틱 분해 능력을 활용한 응용 방안을 두 갈래로 제시했다. 먼저 당류 등 보조 영양소를 함께 제공하는 폴리에틸렌 위주 식단을 통해 왁스웜을 대량 사육하는 방식이다. 플라스틱 폐기물을 생물학적으로 처리하면서 분해 주체인 왁스웜 개체를 늘릴 수 있다. 순환경제 시스템 안에서 운영된다는 장점이 있다. 왁스웜은 하루 만에 비닐봉지 한 장을 분해할 수 있는 강력한 분해 능력을 가진 만큼 플라스틱 분해에서 한 축을 담당할 가능성이 있다.

플라스틱을 분해하는 데 중요한 대사 과정을 따로 추출해 애벌레 없이 플라스틱을 분해하는 새 방법을 찾을 가능성도 제기된다. 연구팀은 핵심적인 역할을 하는 효소나 장내 미생물을 찾아낸 뒤, 생명공학 기술로 재구성해 실험실이나 공장 등에서 플라스틱을 분해할 수 있는 시스템을 연구 중이다.

왁스웜 자체도 새로운 자원으로 주목받는다. 연구진은 왁스웜이 고단백 생물체로서 양식 산업에서 어류용 사료 등으로 활용될 수 있을 것으로 내다봤다. 캐손 교수는 “실험에 따르면 왁스웜은 식용 어류에 적합한 고영양 공급원으로 활용될 수 있는 잠재력을 지니고 있다”고 밝혔다.

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8 7월 2025

[python 인공지능] Deploy ML models with FastAPI, Docker, and Heroku | Tutorial

[python 인공지능] Deploy ML models with FastAPI, Docker, and Heroku | Tutorial

 

🔧 머신러닝 모델 배포 전반

  • (00:00) FastAPI + Docker + Heroku 조합으로 머신러닝 모델을 프로덕션 수준으로 배포하는 전체 과정을 설명.

  • 다양한 프레임워크(Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)에서도 동일한 접근 방식으로 활용 가능.


🧠 모델 개발 및 저장

  • (01:03~03:53)

    • Google Colab에서 언어 감지 모델 개발 (Scikit-learn 기반 Naive Bayes + CountVectorizer).

    • 모델은 Pipeline으로 결합하여 추론을 단일 객체로 수행.

    • pickle로 모델 저장, 버전 관리(major.minor.patch) 권장.

    • 텐서플로나 파이토치 사용 시 zip 압축하여 다운로드하는 팁 소개.


🏗️ FastAPI 애플리케이션 구성

  • (05:10~08:11)

    • app/main.py에서 FastAPI 엔드포인트 구현 (헬스 체크 및 /predict POST API).

    • model.py에서 저장된 모델 로드 및 전처리/예측 로직 구현.

    • pydantic.BaseModel 기반 입력/출력 유효성 검사 적용 (타입 안전성 보장).


🐳 Docker 컨테이너화

  • (08:46~11:27)

    • FastAPI 컨테이너화를 위한 Dockerfile, .dockerignore, requirements.txt 생성.

    • 공식 FastAPI + Gunicorn 기반 Docker 이미지 활용.

    • 의존성은 scikit-learn만 추가 설치 (==1.0.2 등 버전 고정 권장).

    • docker build, docker run 명령어로 로컬 실행 및 포트 매핑 확인.


📋 FastAPI 자동 문서화

  • (12:50~13:34)

    • /docs 경로에서 Swagger 기반 API 문서 자동 생성.

    • 입력 텍스트에 따른 언어 예측 테스트 가능 (Postman 없이도 가능).


☁️ Heroku 배포

  • (14:17~17:51)

    • heroku login, heroku create, git push heroku main으로 CLI 기반 배포 진행.

    • heroku.yaml 파일 작성 필수 (Heroku Dev Center 문서 참고).

    • heroku stack:set container로 Docker 기반 스택 설정.

    • 배포 후 Heroku URL에서 API 접근 가능.


배포 후 테스트

  • (17:51~18:38)

    • Postman으로 GET /Health Check OK, POST /predict"language": "german", "language": "italian" 확인.

    • 실시간 언어 감지 API 배포 완료!


필요 시 각 섹션별로 관련 코드/구성요소를 다시 정리해드릴 수 있습니다.

 

나의 말:
섹션별로 관련 코드/구성요소를 다시 정리
 
ChatGPT의 말:

아래는 영상에서 설명한 FastAPI + Docker + Heroku를 활용한 머신러닝 모델 배포 과정을 섹션별로 코드 및 구성요소 중심으로 재정리한 내용입니다:


1️⃣ 모델 개발 및 저장 (Colab)

✅ 사용 기술:

  • scikit-learn, pandas, re, pickle

📄 주요 코드:

python
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pickle

# 데이터 준비 및 전처리
label_encoder = LabelEncoder()
y_encoded = label_encoder.fit_transform(df['language'])

# 모델 파이프라인 정의
pipeline = Pipeline([
('vectorizer', CountVectorizer()),
('classifier', MultinomialNB())
])

# 훈련
pipeline.fit(df['text'], y_encoded)

# 저장
with open('model_v0.1.0.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(pipeline, f)

# 레이블 저장 (선택)
label_classes = label_encoder.classes_


2️⃣ FastAPI 앱 구성

📁 디렉터리 구조:

bash
app/
├── main.py # FastAPI 엔트리포인트
├── model/
│ ├── model.py # 모델 로딩 및 예측 함수
│ └── model_v0.1.0.pkl # 저장된 모델 파일

📄 model/model.py (모델 로딩 및 예측)

python
import pickle
import os
import re

BASE_DIR = os.path.dirname(__file__)
MODEL_PATH = os.path.join(BASE_DIR, "model_v0.1.0.pkl")

with open(MODEL_PATH, "rb") as f:
model = pickle.load(f)

label_classes = ["english", "german", "italian", ...] # 실제 label list

def predict_pipeline(text: str) -> str:
text = re.sub(r"[^\w\s]", "", text)
pred = model.predict([text])[0]
return label_classes[pred]

📄 main.py (FastAPI 엔드포인트)

python
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
from app.model.model import predict_pipeline

app = FastAPI()

class TextIn(BaseModel):
text: str

class PredictionOut(BaseModel):
language: str

@app.get("/")
def health_check():
return {"status": "ok", "model_version": "0.1.0"}

@app.post("/predict", response_model=PredictionOut)
def predict(payload: TextIn):
language = predict_pipeline(payload.text)
return {"language": language}


3️⃣ Docker 구성

📄 Dockerfile

dockerfile
FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.8

WORKDIR /app
COPY ./app /app/app
COPY requirements.txt /app

RUN pip install --no-cache-dir -r /app/requirements.txt

📄 requirements.txt

txt
scikit-learn==1.0.2

📄 .dockerignore

txt
__pycache__/
*.pyc
*.pkl
*.zip
.venv

4️⃣ 로컬 Docker 테스트 명령어

bash
# 빌드
docker build -t language-detection-app .

# 실행 (포트 매핑)
docker run -p 8080:80 language-detection-app


5️⃣ FastAPI 자동 문서화

접속:

bash
http://localhost:8080/docs

자동 생성된 Swagger UI에서 /predict POST API 테스트 가능


6️⃣ Heroku 배포 구성

📄 heroku.yml

yaml
build:
docker:
web: Dockerfile
run:
web: uvicorn app.main:app --host=0.0.0.0 --port=${PORT:-5000}

🧪 Heroku CLI 명령어:

bash
heroku login
heroku create language-detection-app123
heroku stack:set container
git add .
git commit -m "Deploy to Heroku"
git push heroku main

7️⃣ 배포 확인

  • 배포 URL 예시: https://language-detection-app123.herokuapp.com

  • GET / → 헬스체크

  • POST /predict → 언어 예측

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1 7월 2025

[Next.js 개발] pm2 로 Next.js 실행하기

[Next.js 개발] pm2 로 Next.js 실행하기

상황

pm2 로 React+Next.js 로 구성된 어플리케이션를 무중단 배포 하고자 함.

방법

  1. build

    먼저, 어플리케이션 build를 실행 함.

    npm run build 

    또는 package.json의 scripts에 prestart를 다음과 같이 추가 해주면 npm start 를 실행 할 때 자동으로 prestart가 먼저 실행되고, prestart의 명령대로 build가 이루어져 npm run build를 따로 실행 안 해도 됨.

    package.json

    "scripts": {
        "dev": "next -p 3000",
        "build": "next build",
        "prestart": "npm run build",
        "start": "next start -p 80"
      },
  2. pm2 등록

    package.json

    "scripts": {
    ...
        "start": "next start -p 80"
    ...
      },

    cmd

    pm2 --name 어플리케이션이름 start npm -- start

    위의 명령어 실행 후 사이트 접속 했을 경우, 페이지가 나타나지 않으면 제대로 실행이 되지 않은 것이다.

    ( pm2 목록은 생성 되었으나, 사이트를 실제로 접속 했을 경우, 페이지가 뜨지 않았다.)

    필자는 그러하였고, pm2 목록을 지우고 다음과 같은 명령어로 새로 실행하였다.

    pm2 start "npm run start" --name 어플리케이션이름

참고 문헌

[출처] https://velog.io/@mangojang/pm2-%EB%A1%9C-Next.js-%EC%8B%A4%ED%96%89%ED%95%98%EA%B8%B0

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1 7월 2025

[사회과학] [박진영의 사회심리학] 충동구매가 자존감을 높여주진 않는다

[사회과학] [박진영의 사회심리학] 충동구매가 자존감을 높여주진 않는다

[박진영의 사회심리학] 충동구매가 자존감을 높여주진 않는다

입력
충동구매를 나타내는 이미지. 게티이미지뱅크 제공

충동구매를 나타내는 이미지. 게티이미지뱅크 제공

간단하게 말해서 ‘자신이 그럭저럭 가치 있고 괜찮은 사람이라는 느낌’을 자존감이나 자기가치감이라고 부른다.

어디까지나 ‘내가’ 나에 대해서 느끼는 주관적인 감정이기 때문에 객관적인 조건이 훌륭하다고 해서 반드시 자기가치감이 더 높아지는 것은 아니다.

예를 들어 별로 내세울 만한 것도 없지만 자신을 사랑해주는 가족과 친구들이 있고 저녁 노을의 아름다움이나 한 여름 수박의 달달함을 알기 때문에 나름 괜찮은 인생을 살고 있다고 느끼는 사람들이 있다.

반면 객관적으로 과시할 만한 것이 있어야 하거나 주변 사람들이 부러워하는 시선이 있어야만 자신에 만족하는 사람들도 존재한다.

이처럼 사람마다 자존감을 채우는 재료가 다르기 때문에 어떤 사람들은 비교적 쉽게 구할 수 있고 부작용이 적은(양질의 인간관계, 소소한 행복 등) 자재로 자존감을 느끼는 반면 다른 사람들은 좋은 차나 비싼 물건으로 자신을 꾸미고 어느 정도 과시할 수 있어야 불안하지 않고 만족감을 느낀다.

물론 ‘늘 새롭고 특별한 무언가를 소유해야만 뒤처지지 않고 행복할 수 있다’는 광고들을 통해 만들어진 불안과 부족하다는 느낌이 강제로 주입되는 세상에서 소비를 통해 자기가치감을 채우려는 행동이 자연스럽게 나타나는 것도 이상하지는 않다.

하지만 문제는 이러한 방식이 때로는 불안을 잠시 해소해주긴 해도 오히려 불안을 증폭시키고 자기혐오를 깊게 만들 수 있다는 점이다.

로라 박(Lora Park) 버팔로대 심리학자 등의 연구에 따르면 이렇게 자신의 재정 상태를 통해 자기가치감을 느끼는 사람들은 과소비나 충동구매를 많이 하면서도 동시에 돈을 아끼거나 저축하려는 마음도 크기 때문에 매번 돈을 쓸 때마다 불안감과 죄책감, 후회도 함께 쌓인다고 한다.

마음이 불안하고 자신을 작게 느낄수록 ‘지르고’ 싶은 욕구가 커지고 충동구매를 하게 되지만 그 만족감은 짧고 이후에는 더 큰 불안과 후회, 자기혐오가 뒤따를 수 있다.

특히 요즘에는 ‘소비가 곧 자신을 사랑하는 것’이라는 메시지들이 여기저기서 흘러나오고 크고 작은 소비 외에 ‘셀프 케어’를 하는 법을 모르는 경우도 많아 더욱 과소비와 자기혐오의 굴레에 빠진 사람들이 많다.

나 또한 꽤 자주 아무 생각 없이 특히 SNS 등을 통해 손끝까지 파고드는 광고들을 보면 갑자기 뭔가 부족한 느낌이 들고, 이것저것을 사서 그 부족함을 메우려 하는 마음에 사로잡히곤 한다. 물론 그때는 정말 필요해서 사는 거라는 믿음이 잠시 들지만, 결제 버튼을 누른 순간부터 후회가 밀려온다. 그런데도 이런 행동을 끊지 못하고 있다.

요즘은 버튼 하나만 누르면 되는 아주 간편한 행위로 ‘더 나은 사람이 될 수 있다’는 메시지가 강하게 전달되고 있다. 그 손쉬움 때문에 더 중독성이 강한 것 같기도 하다.

실제로 여러 가지 노력을 하지 않고(예: 만족스러운 삶을 사는 것), 손가락만 까딱하면 (잠깐이라도) 더 나은 사람이 된 것 같은 기분을 느낄 수 있으니 충분히 빠져들 만도 하다.

하지만 이후에는 더 깊은 후회와 비참한 기분을 느낄 수 있다는 사실을 알게 된 지금은 더욱 조심해야겠다는 생각이 든다.

※필자소개
박진영. 《나, 지금 이대로 괜찮은 사람》, 《나를 사랑하지 않는 나에게》를 썼다. 삶에 도움이 되는 심리학 연구를 알기 쉽고 공감 가도록 풀어낸 책을 통해 독자와 꾸준히 소통하고 있다. 온라인에서 ‘지뇽뇽’이라는 필명으로 활동하고 있다. 현재 미국 듀크대에서 사회심리학 박사 과정을 밟고 있다.

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28 6월 2025

[사회과학] 정신을 갉아 먹는 ‘가스라이팅’, 가스라이팅 가해자의 5가지 수법

[사회과학] 정신을 갉아 먹는 ‘가스라이팅’, 가스라이팅 가해자의 5가지 수법

정신을 갉아 먹는 ‘가스라이팅’, 가스라이팅 가해자의 5가지 수법

  •  성진규 하이닥 건강의학기자
  •  승인 2021.07.06 10:59

가스라이팅은 피해자가 자신의 감정, 생각을 부인하게 만드는 감정적인 학대이다. 가스라이팅 가해자는 피해자에 대한 통제력과 권력을 얻기 위해 ‘피해자의 기억이 부정확하다’, ‘너무 과민 반응하는 거 아니야?’, ‘모든 건 다 너의 상상일 뿐이야’라고 말하며 피해자의 판단력을 흐리게 만들고, 피해자가 가해자의 말에 의존하게 만든다. 결국, 가스라이팅 피해자는 현실을 부정, 불신하게 된다.

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가스 라이팅

가스라이팅과 같은 감정적 학대의 시작은 알아차리지 못할 정도로 미묘하다. 예를 들어, 가스라이팅 가해자는 이야기나 기억의 작은 부분을 바꾸기 시작할 것이다. 가스라이팅은 피해자가 알아차리지 못하게 매우 교묘하게 시작되기 때문에, 결국 피해자는 자신이 가스라이팅을 당한다는 사실을 인지하지 못한 채 자기 불신에 빠지기 시작한다. 시간이 지나면 지날수록 가스라이팅 가해자는 피해자의 자기 신뢰를 무너트리고 피해자가 가해자에게 정서적으로 완벽하게 의지하게 만들고 관계를 지배하려고 한다.

그렇다면 교묘하고, 치밀하게 시작되는 가스라이팅, 어떻게 알아차릴 수 있을까? 불안 장애, 우울증, 외상 후 스트레스 장애로 이어질 수 있는 가스라이팅 수법은 크게 다섯 가지로 나눌 수 있다.
1. 거짓말을 한다
가스라이팅 가해자는 정보를 숨기고 왜곡함으로써 피해자에 대한 통제력을 얻거나, 행동에 대한 책임을 피하려 한다. 이를 위해 가스라이팅 가해자는 노골적이거나 교묘한 거짓말을 할지도 모른다. 심지어 가해자는 자신의 주장과 상반되는 구체적이고 명백한 사실을 제시했을 때에도 거짓말을 계속 반복할 수 있다. 예를 들어, 바람을 피우고 있는 배우자에게 명백한 증거나 문자를 제시해도 자신이 바람을 피우고 있다는 사실을 계속 부인할 수 있다. 또한, 가스라이팅 가해자는 피해자가 알고 있거나, 직접 목격한 사실을 부정하거나 “기억이 나지 않는다”라고 주장할 수도 있다.

2. 가스라이팅 가해자는 자신의 잘못을 피해자에게 투영한다
가스라이팅 가해자는 ‘투사’라는 방어기제를 사용한다. ‘투사’란 자기 자신이 가지고 있는 공격성, 불안, 죄책감, 성적 본능 등 자신이 싫어하는 자신의 모습을 다른 사람에게 투영함으로써 현실을 부정하는 것을 의미한다.

가스라이팅 가해자는 자신들이 피해자이고 오히려 피해자가 가해자라고 주장한다. 가해자는 피해자와의 친밀한 관계를 이용해 모욕, 무관심, 무고 등으로 피해자가 분노하게 만들고, 피해자가 화를 내면 “우리 관계를 망치는 건 내가 아니고 너야”라는 식으로 말한다.

3. 피해자에게 미쳤다거나, 너무 예민하다고 말한다
가스라이팅 가해자는 자신은 아무 문제가 없다고 계속 주장한다. 가해자는 관계를 망치고 있는 것은 피해자라고 주장한다. 예를 들어, 가스라이팅 가해자는 피해자가 너무 예민하고 작은 것에 과민 반응한다고 비난함으로써 피해자의 정신 건강을 비난한다. 가해자는 때론 피해자의 가족과 친구에게도 피해자가 정신적으로 불안하다고 말하며 피해자가 외부에서 도움을 받지 못하도록 만든다.

4. 피해자를 깎아내린다
가스라이팅 가해자는 피해자의 약점을 집중적으로 비난함으로써 피해자를 통제하려 한다. 만약 피해자가 자신의 약점을 드러낸다면, 가해자는 곧바로 그 약점을 자신의 무기로 삼을 것이다. 그리고, 피해자를 돕는다는 미명 아래 계속해서 피해자의 약점을 쥐고 흔들 것이다.

가스라이팅 가해자는 농담이라는 핑계로 사람들 앞에서 피해자를 성과나 능력에 대해 모욕하거나 비꼬는 칭찬을 한다. 예를 들어 피해자에게 사치품을 사도록 설득하고, 가족들 앞에서 피해자가 사치스럽다고 비난하거나, 피해자가 재정 관리에 무능하다고 느끼게 해서 피해자의 재정이나 계획을 통제한다.

5. 피해자의 주의를 분산시킨다
가스라이팅 가해자는 피해자가 가해자의 행동을 정확하게 판단하지 못하도록 한다. 가해자는 감정적인 학대를 당하고 있는 피해자에게 관계 안에서 일어나고 있는 모든 일들이 피해자의 잘못이며 이건 모두 피해자의 문제라고 말한다.

가스라이팅 가해자는 피해자의 걱정이나 고민을 공감해 주거나 해결해 주지 않고, 오히려 대화의 초점을 피해자의 단점에 맞춘다. 가스라이팅 가해자는 피해자가 말하는 모든 것을 부인하고, 자신의 의견을 피해자에게 관철시키고 피해자의 판단력을 흐리기 위해 사실을 왜곡한다. 가스라이팅 가해자는 현재 눈앞에 벌어진 상황이나 사실관계보다 피해자의 목소리 톤, 사용하는 단어에 집중함으로 피해자에게 ‘부정적이다’, ‘화를 낸다’ 등 대화의 본질을 흐리는 비난을 한다.

[출처] https://news.hidoc.co.kr/news/articleView.html?idxno=25086

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