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자아도취 성향이 강한 사람의 소름끼치는 특징 7가지
자아도취 성향이 강한 사람의 소름끼치는 특징 7가지
입력 : 2017.03.04 22:34
심리학에서 나르시시즘(Narcissism·과도한 자기애)은 마키아벨리즘, 사이코패스 성향과 함께 ‘악(惡)의 3요소(the Dark Triad)’로 분류된다. 그만큼 과도한 자기애는 주위 사람을 위험에 빠뜨릴 수도 있는 반사회적인 특질인 것.
그런데 주위에서 자아도취 성향이 강한 사람을 확인할 방법이 7가지 있다고, 미국 비즈니스인사이더가 1일(현지 시간) 전했다.
① 끼부림이 심하다
나르시시즘이 있는 사람은 모두에게 ‘강렬한 인상’을 남기려고 한다. 주변 사람들에게 ‘특별한’ 사람이 되고 싶어 하기 때문이다. 이들은 특히 이성에게 끼를 부리거나, 상대방이 사랑받는다고 착각하게 함으로써 다른 이들을 ‘조종’하려고 든다. 심리학 박사인 스티븐 스토스니는 만난 지 며칠만에 ‘사랑한다’는 말을 쉽게 꺼내는 사람은 특히 경계해야 한다고 경고했다.
② 자존감이 낮은 사람을 좋아한다
자아도취 성향이 강한 사람은 계획된 만남을 ‘인연’으로 가장하는 경우가 많다. 상대방에게 특별한 순간을 선사함으로써 자신을 좋아하게 만들기 위해서다. 이들은 자존감이 낮은 사람을 주로 노리는데, 이는 자신의 외모에 대해 자신감이 낮은 사람들이 상대방의 호의와 친절에 취약하기 때문. 나르시시스트들은 페이스북이나 인스타그램 등을 통해 수집해 상대방의 취미와 좋아하는 음식 등을 파악한 뒤, 배려심이 넘치는 사람처럼 행동한다. 하지만 나르시시트들의 ‘로맨티시스트’ 작전에 넘어가선 안 된다. 이들은 당신이 사랑에 빠진 순간, 사용가치가 사라져버린 당신을 ‘뻥’ 차버릴 것이기 때문이다.
③ 동정을 구걸 한다
나르시시스트들은 주변 사람들에게 툭하면 아픈 과거나 불우한 가정사에 관해 얘기함으로써 동정과 연민을 자아내곤 한다. 상대방의 흘리는 눈물을 바라보며 자신이 ‘특별한 사람’이라고 믿고 싶어 하기 때문이다. 심리학자 마사 스타우트는 자신의 저서 ‘옆집 소시오패스(The Sociopath Next Door)’에서 “만약 악마가 존재한다면, 그 악마는 당신으로부터 동정을 구하려 들 것”이라고 언급하기까지 했다.
④ 다른 사람을 거짓말쟁이로 몰고 간다
자아도취 성향이 있는 사람은 주변 사람을 거짓말쟁이로 몰고 갈 때가 많다. 가령 상대방이 자신을 모함했다거나 자신을 ‘스토킹’했다고 주장하는 식이다. 이는 물론 조직 내 한 사람을 자신의 ‘적’으로 돌림으로써, 다른 조직원들의 지지와 응원을 받기 위한 나르시시스트들의 생존 전략. 선천적으로 타고난 연기자인 나르시시트들은 완벽한 ‘피해자 코스프레’를 통해, 상대방이 하지도 않은 말과 행동을 스스로 했다고 믿게 만들기도 한다.
⑤ 칭찬과 비난을 동시에 한다
“와, 새로 한 머리 예쁘다. 그런데 머릿결이 조금 상했네?”
자기애가 과도한 사람은 상대방에 대해 칭찬과 비난이 교묘하게 섞인 언어를 구사한다. 언뜻 들으면 칭찬 같지만 곱씹어 생각해보면 ‘기분이 나쁜’ 말을 함으로써 상대방의 자존감을 떨어뜨리는 것이다. 이런 언어 전략 외에도 나르시시스트들은 인간관계에서 ‘당근’과 ‘채찍’을 지나치게 자주 사용함으로써 상대방을 조련하려 든다. 특히, 이들은 시간이 지날수록 칭찬을 줄이고 비난 횟수를 늘림으로써, 상대방이 끝내 칭찬을 구걸하게 한다.
⑥ 가차 없이 연락을 끊는다
나르시시스트들은 첫 만남에선 당신이 세상에서 가장 특별한 사람이라고 생각할 만큼 헌신적으로 행동하지만, 당신의 이용가치가 떨어진 후엔 살면서 옷깃 한 번 스친 적 없었던 사람인 것처럼 당신을 무시할 것이다. 한편 연인 관계에서도 자기애 성향이 강한 사람은 잠수를 자주 탄다. 이들은 당신이 보내는 모든 연락을 무시함으로써, 당신이 뭔가 큰 잘못을 했다고 믿게 한다.
⑦ 자해‧자살 소동을 벌인다
당신이 이별의 후유증에서 벗어날 무렵, 나르시시스트들은 무릎을 꿇으며 당신을 찾아올 것이다. 자기 자신을 더는 사랑하지 않는 당신을 한 번 더 ‘조종’하기 위해서다. 이들은 눈물을 흘리고 무릎을 꿇으며 당신에게 사과를 구하고, 심한 경우엔 자해‧자살 소동을 벌이며 당신에게 또 한 번의 관심과 애정을 구걸할 것이다. 하지만 나르시시스트들의 ‘연기’에 속으면 안 된다. 이들은 또 한 번의 기회를 얻은 순간, 새로운 사랑을 기대하는 당신의 모습을 보며 ‘희열’을 느낄 것이기 때문이다.
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출처 : http://news.chosun.com/site/data/html_dir/2017/03/04/2017030401307.html
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[PM수행시] “아무나 지도자 위치를 탐해선 안된다, 치열한 고민·준비 없이 나서는 건 죄악”
[PM수행시] “아무나 지도자 위치를 탐해선 안된다, 치열한 고민·준비 없이 나서는 건 죄악”
입력 : 2017.02.09 03:04
故 박세일 서울대 명예교수 遺稿서 ‘리더의 조건 ‘제시
고(故) 박세일〈사진〉 서울대 명예교수가 지난달 별세하기 직전 지인들에게 ‘지도자의 길’이라는 글을 보낸 사실이 뒤늦게 알려졌다. 그는 유고(遺稿)가 된 이 글에서 “우리 사회에 지도자가 되고 싶은 욕심은 많은데 지도자의 자질과 능력, 덕성을 키우는 노력은 많이 부족하다”며 “그러니 안민(安民)도, 경세(經世)도 되지 않는다”고 했다. 이 글은 A4용지 17장 분량으로, 작년 2월 박 교수가 지인들을 대상으로 유가의 ‘대학’에 대해 발표하고 토론한 내용을 정리한 것이다.
박 교수는 이 글에서 “아무나 지도자의 위치를 탐해서는 안 된다”며 “치열한 준비도 없이, 고민도 없이 나서는 것은 역사와 국민에 대단히 무례한 일이다. 아니 죄악이다”고 했다. 또 “대한민국에 여러 가지 어려운 문제가 등장하는 주 이유의 하나는 정치 지도자와 행정 지도자들이 경세학 내지 지도자학에 대한 기초적 이해를 제대로 하지 않고 불충분한 상황에서 정치와 나라 운영의 큰 책무를 맡는 경우가 의외로 많기 때문”이라고 했다.
그는 지도자가 갖춰야 할 4가지 덕목으로 애민(愛民)과 수기(修己), 비전과 방략(方略), 구현(求賢)과 선청(善聽), 후사(後史)와 회향(回向)을 꼽았다. 박 교수는 “국민 사랑과 국가 사랑보다 자기 사랑과 자기 가족 사랑, 자기 지역 사랑이 앞서면 처음부터 국가지도자의 길을 걷지 않는 편이 좋다”며 “세계 흐름에 대한 상당한 통찰, 국가 운영에 대한 어느 정도의 전문적 식견 등이 요구된다”고 했다. 또 “지도자는 역사에 큰 기여를 하는 것 자체를 목표로 해야 하며 그 결과와 성과를 나누는 데 참여할 생각을 해서는 안 된다”며 “일이 끝나면 빈손으로 가야 한다. 실패와 반성의 책임은 자신만이 가지고 가야 한다”고 했다.
전직 장차관들이 공직을 끝내고 자신의 정책 경험을 책이나 논문으로 쓰라고 권유했다. 지난달 13일 별세한 박 교수는 대한민국의 시대적 과제로 ‘선진화’를 제시했던 보수우파의 대표적 경세가였다.
출처 : http://news.chosun.com/site/data/html_dir/2017/02/09/2017020900329.html
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IDG 블로그 | 2017년에 버려질 빅데이터 도구 7가지
IDG 블로그 | 2017년에 버려질 빅데이터 도구 7가지
InfoWorld
빅데이터라는 모험이 시작된 지 꽤 됐다. 그러다 보니, 이제 더 이상 새롭지 않은 것들도 있다. 더 나아가 방해가 될 수도 있는 기술도 있다. 빅데이터는 변화가 빠른 엔터프라이즈 기술이다. 일부 소프트웨어는 새로운 기술의 탄생을 알려주는 역할을 할 뿐이다.
Credit: Getty Images Bank
향후 수년 동안 기술들의 업그레이드와 교체가 빅데이터 도입의 성공과 실패를 좌지우지 할 수도 있다. 이에 교체를 고려해야 할 기술들을 정리해봤다.
1. 맵리듀스(MapReduce)
맵리듀스는 느리다. 문제 해결에 가장 적합한 도구 역할을 하는 경우가 정말 드물다. 맵리듀스를 ‘부분 집합’으로 간주할 수 있는 가장 흔한 DAG(Directed Acyclic Graph) 기술 등 선택할 수 있는 알고리즘들이 많다.
맞춤형 맵리듀스 작업을 많이 했다면, 스파크(Spark)와의 성능 차이만으로도 교체에 수반되는 비용과 노력을 정당화할 수 있을 것이다.
2. 스톰(Storm)
스파크가 스트리밍 세상을 집어 삼킬 것이라고 말하지는 않겠다. 그러나 아마 그럴 것이다. 또 에이펙스(Apex)와 플린크(Flink) 등 성능과 레이턴시가 스톰보다 우수한 스파크 대안들이 존재한다.
또한 레이턴시 허용 한도를 평가하고, 저 수준에서의 한층 복잡한 코드의 버그가 몇 ms의 가치가 있는지 생각해봐야 한다. 스톰은 지원이 미흡하다. 호튼웍스(Hortonworks)가 유일하다. 그렇지만 호튼웍스가 직면하는 시장 압력이 높아지고 있다는 점을 감안하면, 스톰이 더 큰 주목을 끌 확률은 낮다.
3. 피그(Pig)
스파크 등 완벽한 대안 기술이 많다. 처음에는 피그가 빅데이터에 꽤 좋은 ‘PL/SQL’로 보일지 모르겠다. 그러나 곧 조금 이상하다는 점을 발견할 것이다.
4. 자바(Java)
JVM(Java virtual machine)이 아닌 언어를 의미한다. 빅데이터 용으로는 신택스(syntax)가 무겁다. 또한 람다(Lambda)와 같은 새로운 아키텍처가 이상한 방식으로 결합되었다. 빅데이터의 상당 부분이 스칼라(Scala)와 파이썬(Python)으로 이동했다. 후자는 성능 저하를 감당할 수 있지만 파이썬 라이브러리가 필요하거나, 파이썬 개발자가 많을 때 적합한다.
물론 통계에 R을 이용할 수도 있다. 그러나 R의 스케일 기능이 미흡하기 때문에 파이썬으로 옮겨야 한다.
5. 테즈(Tez)
테즈는 또 다른 호튼웍스의 펫 프로젝트(공감대나 중요성이 아닌, 개인적인 선호도로 추진된 프로젝트)이다. DAG를 구현한 기술이다. 그러나 스파크와 다르다. 개발자 가운데 한 명은 이를 ‘어셈블리 언어’라고 설명했다.
호튼웍스 배포판의 경우 테즈와 하이브(Hive), 다른 도구를 이용할 수 밖에 없을 것이다. 그러나 아마 다른 배포판에서는 스파크 엔진을 이용하고 있을지도 모르겠다.
테즈는 버그가 많다. 특히 특정 한 벤더의 프로젝트다. 따라서 다른 기술이나 커뮤니티의 지원을 받지 못한다. 다른 솔루션에서는 찾아볼 수 없는 확실한 장점도 없다. 개인적으로 정리될 것으로 판단되는 엔진이다.
6. 우지(Oozie)
필자는 오래 전부터 우지를 싫어했다. 워크플로우 엔진이 아니다. 그렇다고 스케줄러도 아니다. 그런데 둘다 된다. 동시에 둘다 되지 않기도 한다. 게다가 버그투성이다. 스트림셋(StreamSet), DAG 구현 기술 등 우지의 대부분 기능을 대신해 줄 대안들이 많다.
7. 플룸(Flume)
스트림셋과 카프카(Kafka) 등 플룸의 대안이 될 수 있는 솔루션이 많다. 2015년 5월 20일 발표는 플룸이 구식 기술임을 알려준다. 연간 대비 ‘활동 수준’을 확인해보기 바란다. 몸도 마음도 떠났다. 다른 기술로 옮겨가야 할 때다.
언급한 도구들을 아마 2018년까지는 벗어나야 할 지 모른다. 또 무슨 기술이 있을까? 구식이지만, 완벽한 대안 기술이 구현되지 않아 입지가 남아있는 기술들도 있다. 하지만 이들은 향후 교체에 대비해야 할 기술들이다.
1. 하이브(Hive)
지나칠 정도로 문제가 많다. 그러나 하이브는 최소 수준에서나마 성능을 충족하는 분산형 데이터베이스다. RDBMS들이 40년 동안 최고 기술임을 입증했다면, 이런 괴물이 등장하지 않았을 것이라는 점에 유념할 필요가 있다.
2. HDFS
자바에서 시스템 수준 서비스를 개발하는 것은 썩 좋은 생각이 아니다. 자바의 메모리 관리 능력 때문에 속도가 조금 느려지기도 한다. HDFS 네임노드(NameNode)는 모든 분야에서 이상적이지 못하며, 병목을 발생시킨다.
여러 벤더가 이를 개선하기 위한 편법을 개발했다. 그러나 더 좋은 것들이 존재한다. 다른 분산형 파일 시스템들이 있다. 맵알-FS(MapR-FS)는 꽤 잘 설계된 기술이다. 또 글러스터(Gluster) 같은 기술도 있다.
미래를 내다보면서, 유망해 보이지만 노후화 될 기술들을 찾아 정리할 시기다. 지금까지 그런 기술들을 골라봤다. 혹시 더 추가할 기술이 있는가? editor@itworld.co.kr
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