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[AI 에이전트 04] 내 방 서버 한 대가 직원 열 명을 대신한다

📅 2026년 7월 17일 · 👁 11

내 방 서버 한 대가 직원 열 명을 대신한다 맥 미니 대란의 비밀 : 클라우드 월세보다 싼 '내 방 서버' 구축 열풍 한동안 하드웨어는 뒤로 물러난 것처럼 보였다. 사진은 클라우드에 올리고, 문서는 웹에서 쓰고, 프로그램도 구독으로 빌렸다. "이제는 컴퓨터 성능이 그렇게 중요하지 않다"는 말도 자연스럽게 나왔다. 그런데 에이전트 AI가 등장하면서 이상한 역주행이 시작됐다. 사람들은 다시 작은 컴퓨터를 찾기 시작했다. 거대한 게이밍 PC가 아니라, 조용히 24시간 켜둘 수 있는 상자 하나. 그 상자는 점점 '내 방 서버'라는 이름으로 불렸고, 그 흐름이 한 때 '맥 미니 대란' 같은 표현으로까지 번졌다.먼저 오해를 풀어야 한다. 로컬 에이전트라고 하면 많은 사람이 "그럼 AI를 집에서 직접 돌려야 하는 거야?"라고 생각한다. 여기서 '돌린다'는 말에는 두 가지가 섞여 있다. 하나는 모델 자체를 내 컴퓨터에서 구동하는 것이고, 다른 하나는 에이전트 AI가 내 컴퓨터에서 '행동'하도록 만드는 것이다. 둘은 같지 않다.모델을 집에서 구동하려면 상당한 연산이 필요하다. 반면 에이전트 AI의 '행동'은 그런 연산을 요구하지 않는다. 파일을 열고, 폴더를 만들고, 브라우저를 조작하고, 프로그램을 실행하는 일이다. 핵심은 거대한 연산이 아니라 꾸준한 실행이다.실제 에이전트 사용자들은 보통 세 방식 중 하나를 선택한다. 첫째, 완전 클라우드형. 브라우저에서 대화만 하고 끝낸다. 배우기 쉽고 시작이 빠르다. 대신 '해줘'의 끝이 언제나 사람 손에서 멈춘다. 둘째, 혼합형. 큰 판단은 클라우드가 하고, 실행은 로컬이 한다. 지금 가장 흔한 형태다. 셋째, 완전 로컬형. 모델도 기기 안에서 최대한 구동한다. 데이터가 밖으로 나가지 않지만, 비용과 관리 부담이 커진다.대중적으로는 혼합형이 먼저 퍼진다. '최고 모델은 밖에서 빌리고, 일상의 실행만 안에 두자.' 이 타협이 현실적이기 때문에, 하드웨어는 거대한 연산 장비가 아니라 조용한 실행 거점으로 다시 주목받는다.구조를 그려보면 이해가 쉽다. 사용자는 메신저로 "이거 해줘"라고 보낸다. 내 방에 켜져 있는 작은 컴퓨터가 그 지시를 받아 클라우드 모델에 전달한다. 모델은 계획을 세운다. 어떤 파일을 열지, 어떤 웹페이지로 갈지, 어떤 순서로 클릭할지. 그다음부터는 로컬 컴퓨터가 움직인다. 파일을 열고 저장하고, 폴더를 옮기고, 브라우저에서 다운로드 버튼을 누른다. 판단은 클라우드에서, 실행은 내 방에서.이 구조에서 로컬 머신은 천재가 아니다. 집사다. 명령을 전달하고, 실행하고, 결과를 정리해 보고한다. 수백만 원짜리 그래픽카드가 꼭 필요하지 않다. 중요한 것은 최고 성능이 아니라 항상 켜져 있다는 것이다. 에이전트 AI가 일상이 되면, '그 기계가 지금 켜져 있나'가 곧 '내 비서가 살아 있나'로 바뀐다.왜 항상 켜져 있어야 하는가? 에이전트 AI는 사람이 컴퓨터 앞에 앉아 있을 때만 일하지 않기 때문이다. 사람은 자는 동안에 더 많은 일을 맡기고 싶어한다. 밤새 주문 메일을 분류하고, 들어온 주문을 표로 정리하고, 배송 조회를 확인하고, 아침에 볼 요약을 만들어두는 식이다. "이 제품 가격이 내려가면 알려줘", "재고가 일정 수치 아래로 떨어지면 알림 줘", "새벽마다 이 폴더를 백업해." 이런 일은 모두 사람이 자는 시간에 돌아가면 더 좋다.클라우드 모델이 아무리 똑똑해도, 내 쪽에서 파일을 열고 저장할 자리가 꺼져 있으면 자동화는 멈춘다. 그래서 사람들은 "항상 대기하는 자리"를 원한다. '대화창'이 아니라 '상주하는 비서'가 되는 순간, 그 자리는 인프라가 된다.이렇게 되면 하드웨어의 조건이 달라진다. 우리는 그동안 컴퓨터를 '내가 사용할 때 켜는 기계'로 생각했다. 에이전트 AI 시대에는 '내가 없어도 돌아가는 기계'가 된다. 성능보다 생활성이 중요해진다. 소음이 크면 가족이 싫어한다. 발열이 높으면 불안하다. 전기 요금이 많이 나오면 결국 끈다. 공간을 많이 차지하면 치워버린다. 사람들이 찾는 것은 고성능이 아니라 저전력, 저소음, 소형, 안정성이다. 냉장고나 공유기처럼 존재하는 기계다.맥 미니가 자주 언급되는 이유가 여기 있다. 에이전트 AI의 집은 모니터가 필요 없다. 원격으로 접속하면 된다. 상자 하나만 조용히 켜두는 형태가 된다. M 시리즈 칩이 들어간 모델은 전성비가 좋다. '전기를 적게 먹는데도 충분히 일을 한다'는 뜻이다. 밤새 윙윙거리면 결국 꺼버린다. 에이전트 AI의 집은 강한 기계보다 오래 켜둘 수 있는 기계가 먼저다.'대란'이라는 말이 붙는 지점은 비용 계산이다. 에이전트 AI를 꾸리는 사람은 결국 두 가지 비용을 본다. 모델 호출 비용과 실행 환경 유지 비용이다. 손을 클라우드에 두려면 서버를 빌려야 한다. 이때부터 '클라우드 월세'가 시작된다. 처음에는 편하다. 하지만 월세는 누적된다. 월 10만 원이면 1년에 120만 원. 월 20만 원이면 1년에 240만 원. 저장 공간과 트래픽 비용까지 붙으면 더 올라간다.반대로 내 방 서버는 초기 비용이 들지만, 월세처럼 계속 빠져나가지 않는다. 소형 저전력 기계라면 전기 부담도 작다. '모델은 빌리되, 실행 환경은 사자.' 100만 원대의 소형 컴퓨터는 꽤 설득력 있는 선택지가 된다. 1년 월세와 비슷한 가격으로 항상 켜둘 자리를 확보할 수 있기 때문이다.월세와 집의 차이는 가격만이 아니다. 월세는 내가 멈추면 바로 끝난다. 계정을 끊는 순간 비서는 사라진다. 내 방 서버는 내 손에 남는다. 내가 원하는 방식으로 바꿀 수 있고, 내 습관에 맞게 키울 수 있다.내 방 서버가 주는 이득은 돈만이 아니다. 프라이버시도 있다. 에이전트 AI는 내 파일과 계정을 만진다. 실행 거점이 내 방에 있으면, 민감한 데이터가 외부 서버로 통째로 넘어가지 않아도 된다. 최소한 내 파일시스템을 직접 조작하는 손은 내 공간 안에 머물게 할 수 있다. 실행 기록도 내 장치에 남긴다. 문제가 생겼을 때 직접 확인할 수 있다. 내 방 서버는 단순한 컴퓨터가 아니라, 권한을 관리하는 문지기이자 기록을 보관하는 금고가 된다.내 방 서버를 쓰기 시작하면, 안정성이 왜 중요한지 바로 체감한다. 비서는 가끔만 깨어 있으면 쓸모가 없다. 와이파이보다 유선을 선호하고, 공유기 옆에 두고, 업데이트 시간을 정해두고, 정전에도 꺼지지 않게 보조 전원을 붙이기도 한다. 목적은 단순하다. 밤새 돌려놓은 작업이 아침에 살아 있어야 한다. 빠른 기계가 아니라, 안 꺼지는 기계가 먼저다.격리 욕구도 수요를 키운다. 권한이 커질수록 불안이 커진다. 많은 사용자는 에이전트 AI를 메인 컴퓨터에서 돌리고 싶어 하지 않는다. 실수 하나가 작업 파일 전체를 건드리는 상황을 피하고 싶기 때문이다. 별도의 상자에서만 움직이게 하면 사고가 나도 범위가 줄어든다. 문제가 생기면 그 상자만 끄면 된다.'내 방 서버'는 더 이상 취미가 아니다. 생활 도구가 된다. 항상 켜져 있는 비서. 내 파일을 만지는 손. 권한을 좁힌 격리 공간. 월세 대신 내 장비. 에이전트 AI가 살 집이 필요해졌다.하지만 한 가지가 남는다. 내 방 서버를 마련해도 인터넷이 끊기면 많은 기능이 멈춘다. 클라우드 호출 비용도 계속 쌓인다. "기기 안에서 더 많은 일을 처리할 수 없을까", "연결이 끊겨도 비서는 잠들지 않았으면 좋겠다." 이때부터 관심은 하드웨어의 또 다른 얼굴로 이동한다. 칩이다. 집이 생겼다면, 이제는 그 집의 체력을 키우는 단계다.온디바이스 AI 칩 : 인터넷이 끊겨도 24시간 깨어 있는 비서 내 방 서버를 마련하면 에이전트 AI는 확실히 안정을 찾는다. 하지만 곧 다른 문제가 드러난다. 서버가 안정해도 세상이 안정한 것은 아니기 때문이다. 인터넷은 생각보다 자주 흔들린다. 완전히 끊기는 날은 드물어도, 잠깐 느려지고, 인증이 실패하고, 와이파이가 튕기는 순간은 하루에도 여러 번이다.사람은 그때 그냥 넘긴다. 비서는 그러면 안 된다. 비서가 멈추는 순간, 사람은 다시 손으로 돌아가기 때문이다. 에이전트 AI가 일상이 되려면 조건이 하나 더 필요하다. 연결이 흔들려도 기본 루틴이 계속 돌아가야 한다.에이전트 AI가 하는 일을 잘게 쪼개보면 두 층이 보인다. 첫째, 바깥을 건드리는 일. 웹에서 최신 정보를 가져오고, 서비스에 로그인하고, 결제 직전까지 가는 행동이다. 이 층은 인터넷이 필요하다. 둘째, 집 안에서 끝나는 일. 파일을 정리하고, 알림을 묶고, 기록을 남기고, 반복 패턴을 감시하는 일이다. 이 층은 인터넷이 없어도 처리할 수 있는 부분이 많다.문제는 많은 시스템이 두 번째 층까지도 클라우드에 기대어 왔다는 점이다. 간단한 분류나 요약도 밖에 보내서 답을 받아야 했다. 머리는 빌려도 되지만, 반사 신경까지 빌리면 불편하다. 여기서 온디바이스 AI 칩의 의미가 나온다.온디바이스 AI는 기기 안에서 일부 AI 계산을 처리하는 방식이다. 핵심은 대체가 아니라 분업이다. 모든 것을 기기 안에서 끝내겠다는 주장이 아니라, 끊기면 곤란한 일을 기기 안에서 먼저 처리하겠다는 선택이다.NPU 같은 AI 전용 칩이 여기서 등장한다. 이름이 어렵게 느껴지지만 역할은 단순하다. 자주 반복되는 작은 판단을 빠르고 전력을 적게 소비하며 처리하는 엔진이다.시장은 이미 이 방향으로 빠르게 움직이고 있다. 2025년 NPU를 탑재한 노트북·태블릿의 소비자 컴퓨팅 시장 점유율은 42%에 달했고, 2026년에는 AI PC가 전체 출하량의 59%를 차지할 전망이다. 스마트폰도 2025년 NPU 탑재 기기 출하량이 9억 8천만 대를 넘어설 것으로 예측된다. 온디바이스 AI 시장 규모는 2025년 약 107억 달러에서 2033년 755억 달러로 연평균 27.8% 성장할 전망이다.생활 속 장면으로 보면 즉시 이해된다. 지하철에서 인터넷이 약해졌다고 하자. "어제 온 주문 메일을 정리해." 클라우드 호출이 실패하면 예전 방식에서는 여기서 멈춘다. 온디바이스 칩이 있으면 완전히 멈추지 않는다. 로컬에 이미 내려받아 둔 메일 목록을 분류하고, 첨부파일을 임시 폴더에 모으고, 급한 건 알림으로 표시한다. 외부 조회가 필요한 작업은 큐에 쌓아둔다. 인터넷이 돌아오면 부족했던 단계만 이어서 처리한다. '인터넷이 끊겼는데도 비서가 반쯤은 일을 했다.' 이 경험이 중요하다. 비서의 가치는 한 번의 기적이 아니라, 끊기지 않는 반복에서 나오기 때문이다.온디바이스 칩이 만드는 변화는 속도보다 먼저 리듬이다. 에이전트 AI는 하루 종일 아주 작은 결정을 수백 번 한다. 어떤 알림이 중요한지, 어떤 파일이 작업 중인지, 어떤 행동은 위험해서 멈춰야 하는지. 이런 판단을 매번 클라우드로 보내면 지연이 생기고 비용이 쌓인다. 기기 안에서 처리하면 작은 판단은 즉시 끝난다.비서가 매번 멈칫하면 사람은 결국 직접 한다. 비서가 자연스럽게 이어지면 사람은 더 많이 맡긴다. 온디바이스는 편의 기능이 아니라 의존성을 바꾸는 장치다.온디바이스가 잘하는 일의 성격이 보인다. 첫째, 분류. 메일, 메시지, 알림, 파일을 규칙에 맞게 나눈다. 둘째, 감시. 특정 키워드가 오면 표시하고, 일정이 겹치면 경고하고, 재고가 줄면 알림을 만든다. 셋째, 정리. 로그를 읽고, 같은 유형을 묶고, 오늘 할 일을 한 장으로 만든다. 넷째, 사전 처리. 민감한 부분을 가리고, 필요한 정보만 추려서 더 큰 모델에게 넘긴다. 이 네 가지는 거대한 지능이 없어도 된다. 대신 꾸준함이 필요하다. 이 꾸준함이 바로 24시간 깨어 있음의 실체다.분산 컴퓨팅의 귀환 : 내 방 서버들이 연결될 때 내 방 서버 하나로 비서를 운영하는 사람이 늘어나면, 자연스럽게 다음 질문이 온다. 이 서버들이 서로 연결될 수 있다면 어떨까.과거 인터넷 초창기에도 비슷한 발상이 있었다. P2P, 즉 개인과 개인이 직접 연결되는 방식이다. 파일을 공유하고, 연산을 나누는 구조. 당시에는 인프라가 부족하고 신뢰 메커니즘이 없었다. 하지만 지금은 다르다. 개인이 고성능 기기를 갖고 있고, 통신은 안정되어 있고, 에이전트 AI가 연결의 매개가 될 수 있다.구체적인 장면을 상상해보자. 나는 이미지 처리가 필요한 작업을 맡겼다. 내 방 서버는 충분한 GPU가 없다. 이때 같은 지역의 다른 서버가 유휴 자원을 빌려준다. 내 에이전트가 그 서버에 작업을 보내고, 결과를 받아온다. 클라우드 서비스와 비슷하게 들린다. 다른 점은 중앙 서버가 없다는 것이다. 연결이 분산되어 있고, 누군가의 서버에 모든 것이 모이지 않는다.이 구조가 매력적인 이유는 몇 가지다. 첫째, 비용이다. 클라우드 서버를 빌리면 돈이 나간다. 이웃의 유휴 연산을 빌리면 훨씬 쌀 수 있다. 둘째, 프라이버시다. 데이터가 특정 기업의 서버로 집중되지 않는다. 셋째, 지속성이다. 하나의 서버가 꺼져도 다른 서버가 이어받는다.물론 이 구조에는 해결해야 할 문제가 있다. 신뢰다. 모르는 서버에 내 데이터를 맡기려면 어떤 보장이 있어야 한다. 여기서 에이전트 오케스트레이션이 다시 등장한다. 에이전트끼리 서로의 신뢰 점수를 확인하고, 허용된 작업만 요청하고, 결과를 검증한다. MCP 같은 프로토콜이 이 신뢰의 언어가 된다.지금 당장 이런 세계가 완성되어 있다는 말은 아니다. 하지만 방향이 보인다. 내 방 서버는 외딴 섬이 아니다. 연결되면 작은 데이터센터가 된다. 그 연결이 충분히 많아지면, 거대 클라우드 없이도 돌아가는 분산 인프라가 만든다.이 방향은 이미 실험 중이다. GPU 연산을 공유하는 탈중앙화 플랫폼들이 등장하고 있다. AI 훈련을 분산 처리하려는 프로젝트들이 생겨나고 있다. 에이전트끼리 서로 작업을 위임하는 프로토콜 실험도 이어지고 있다. 완성까지는 시간이 걸리겠지만, 방향 자체는 분명하다.결국 하드웨어의 귀환은 개인 소유의 기기가 다시 중요해진다는 의미만이 아니다. 내 기기가 더 큰 네트워크의 노드가 된다는 의미이기도 하다. 클라우드가 모든 것을 가져갔던 시대에서, 분산된 개인 기기들이 다시 힘을 되찾는 시대로의 이동이다.내 방 서버를 사는 것은 단순히 비서의 집을 마련하는 일이 아닐 수 있다. 다음 세대 인터넷 인프라의 작은 부품 하나를 소유하는 일일 수도 있다.인터넷이 끊겨도 24시간 깨어 있는 비서 재시도도 중요하다. 사람은 실패하면 포기할 수 있다. 비서는 포기하면 안 된다. 배송 조회가 실패하면 10분 뒤에 다시 시도한다. 로그인 인증이 실패하면 잠시 뒤 다시 요청을 띄운다. 서버가 느리면 우선순위를 바꿔 중요한 작업부터 처리한다. 거대한 두뇌가 아니라 끈질긴 루틴의 영역이다.밤새 돌려야 하는 백업, 새벽에 돌아야 하는 정산, 아침에 만들어야 하는 요약. 천재적인 추론보다 끊기지 않는 반복이 더 중요하다. 온디바이스는 '똑똑함'의 이야기가 아니라 '지속성'의 이야기다.

[스마트스토어+쿠팡 01] 스마트스토어 시작하기

📅 2026년 7월 15일 · 👁 33

스마트스토어센터 가입하기스마트스토어센터에 가입하려면 준비물이 필요합니다. 본인 명의 휴대폰, 사업자등록증, 계좌번호를 준비하고 다음 단계를 따라 해보세요.01 스마트스토어센터 홈페이지에 접속하고 [가입하기]를 클릭합니다.• 스마트스토어센터 홈페이지 : sell.smartstore.naver.com/home02 네이버 아이디로 가입하고 싶다면 [네이버 아이디로 가입하기]를 클릭하세요.03 네이버 계정으로 로그인한 후 ‘네이버 커머스 ID’ 창이 뜨면 전체 [전체 동의하기]를 체크하고 [동의하기]를 누릅니다.04 ‘네이버 커머스 ID 회원가입’ 화면이 나타나면 회원 정보를 입력하고 휴대폰 인증을 완료한 후 [가입]을 눌러 회원가입을 마치세요.05 만약 네이버 아이디가 아닌 이메일 아이디로 가입하고 싶다면 ‘회원가입’ 화면에서 [이메일 아이디로 가입하기]를 클릭하세요.06 04와 마찬가지로 ‘네이버 커머스 ID 회원가입’ 화면이 나타나면 회원 정보를 입력하고 휴대폰 인증을 완료한 후 [가입]을 눌러 회원가입을 마칩니다.스토어 이름과 주소(URL) 만들기가입 과정에서 초보 셀러들이 가장 오래 고민하는 단계입니다. 스토어명을 선택할 때는 몇 가지 원칙을 따르는 것이 좋습니다. 고객이 한 번에 기억할 수 있는 이름으로 만들고, 숫자와 특수문자는 최소화하세요. 또한 브랜드 확장이 가능한 구조여야 하며, ‘무엇을 파는 곳인지’ 쉽게 떠오르는 이름이어야 합니다.기본 정보 입력하기스토어명과 URL을 정했다면 이어지는 단계에서는 다음과 같은 항목의 스토어 기본 정보를 입력합니다.• 스토어 이름• 스토어 URL• 스토어 소개글(판매 품목 간단 소개)• 네이버 톡톡·네이버 쇼핑 연동 승인• 고객센터 전화번호(070 번호 가능)스토어 소개글은 나중에 수정할 수 있지만 초기 노출에 영향을 주는 영역이니 너무 비워두지 말고 간단하게라도 핵심 품목을 적어두세요.대표 카테고리 선택하기대표 카테고리는 언제든 변경할 수 있기 때문에 처음에는 크게 부담 가질 필요가 없습니다. 다만, “첫 3개월 동안 데이터를 쌓을 핵심 카테고리 한 가지”는 정해두는 것이 좋습니다. 노출 방향성과 고객 층이 정해지기 때문입니다. 대표 카테고리로는 다음 항목들이 있습니다.• 생활용품• 주방/리빙• 패션/잡화• 문구/사무• 디지털 기기 등판매 권한 신청하기특정 카테고리(의료기기·식품·화장품 등)는 별도 심사가 필요합니다. 처음 판매하는 대부분의 초보 셀러는 “신청하지 않음”으로 두어도 문제없습니다. 구매대행을 계획한다면 다음 세 가지를 확인하세요.• ‘해외 상품 판매’ 체크• ‘해외 구매대행 판매 권한 신청’ 진행 필수• 카테고리 그룹 선택은 초반에는 생략 가능초보 셀러가 가장 흔히 겪는 문제 중 하나가 ‘권한 미설정으로 상품 등록 자체가 막히는 상황’입니다. 가입 단계에서 반드시 한 번 더 체크하세요.배송·정산 정보 입력하기이제 실제 판매 준비 단계입니다. 초기 셀러의 대부분은 물류센터 없이 시작합니다. 따라서 출고지 주소는 자택 또는 사업장 주소 그대로 입력해도 전혀 문제없습니다. 다음 항목들을 입력하세요.• 배송 유형 : 택배• 수입 형태 : 병행수입(일반 셀러 권장)• 출고지 주소 : 자택 또는 사업장 주소• AS·CS 연락처• 반품·교환 주소• 정산 계좌 : 개인 사업자는 개인 계좌도 가능정산 계좌는 ‘계좌 인증’을 해야 등록이 완료됩니다. 개인 사업자는 개인 계좌도 사용할 수 있습니다.담당자 정보와 2단계 인증 설정하기직원이 있다면 담당자 정보를 입력하고, 직접 관리할 경우 본인 정보를 그대로 작성하면 됩니다. 네이버는 보안 강화를 위해 2단계 인증(휴대폰/이메일)을 기본 권장합니다. 계정 보안은 매출보다 중요합니다. 초보일수록 꼭 설정해두세요.모든 입력이 끝나면 [가입 완료] 버튼을 누르고 심사를 기다립니다. 대부분 1일 내에 승인이 이루어지며 승인과 동시에 상품을 등록할 수 있습니다. 이제 여러분은 정식으로 스토어를 연 판매자입니다.

[AI 실무 올인원 01] 관심 주식 종목의 최신 뉴스 검색하기

📅 2026년 7월 13일 · 👁 62

관심 종목 뉴스를 챙기려다 브라우저 탭만 수십 개 열린 적 있나요? 주식 페이지에 접속만 해도 차트 때문에 시선이 분산되어 정작 중요한 내용은 놓치기 일쑤입니다. 문제는 정보가 너무 많아서 내가 필요한 것이 어디에 있는지 찾을 수 없다는 데 있습니다. 이번 활용에서는 불필요한 정보는 싹 걷어내고 핵심만 한눈에 파악하는 방법을 알아보겠습니다.01 관심 종목을 찾을 때는 이름보다 종목코드를 사용하면 좋습니다. 종목코드Ticker는 주식을 고유하게 식별하는 코드로, 검색·거래·분석 시 혼동을 줄여줍니다. 내가 찾는 기업의 종목코드는 꼭 외워둡시다. 예를 들어, 삼성전자와 구글의 종목코드를 챗GPT에게 물어볼까요? [새 채팅]을 눌러 새로운 대화를 열고 다음 프롬프트를 입력하세요.02 이번에는 챗GPT에서 [웹 검색] 모드로 대화해서 실시간 정보를 얻어보겠습니다. 실시간으로 정보를 얻어오는 이유는 챗GPT가 학습한 데이터가 2025년 8월이 마지막이기 때문입니다. 8월 이후의 데이터를 검색하려면 반드시 [웹 검색] 모드를 켜야 합니다. 입력창에서 [+] 버튼을 누르고 [웹 검색]을 클릭하세요.03 그다음 입력창에 다음 프롬프트를 입력하세요.04 만약 호재성 기사만 뽑아서 보고 싶다면 조건을 더 구체적으로 걸어야 합니다. 정보가 과부하되면 우리 뇌가 제대로 처리하지 못하기 때문입니다. 다음처럼 프롬프트에 조건을 추가해보세요.05 이제 챗GPT가 만들어준 결과 표를 ‘오늘의 시장 브리핑’ 보고서로 바꿔보겠습니다. 다음 프롬프트를 입력하세요.

[수익화 앱 01] Xcode·안드로이드 스튜디오 설치하기

📅 2026년 7월 12일 · 👁 61

[수익화 앱 01] Xcode·안드로이드 스튜디오 설치하기커서는 앱을 만드는 작업실이고, 시뮬레이터와 에뮬레이터는 앱을 켜보는 가상의 스마트폰입니다. 커서에서 코드를 만들고 수정한 뒤, iOS 시뮬레이터나 안드로이드 에뮬레이터에서 앱을 실행해 화면과 기능을 확인합니다.따라서 플러터 앱을 개발하려면 커서 외에도 앱을 실행할 수 있는 프로그램을 함께 설치해야 합니다. iOS 앱을 확인하려면 Xcode가, 안드로이드 앱을 확인하려면 안드로이드 스튜디오가 필요합니다. 사용하는 운영체제에 따라 설치할 프로그램이 다르니 자신의 환경에 맞는 내용을 따라 진행하세요. 참고로 윈도우에서는 iOS 앱을 개발하거나 테스트할 수 없으므로 안드로이드 앱만 개발할 수 있습니다.macOS 사용자 전용 설정iOS 앱은 macOS 사용자만 개발할 수 있으며, 애플 제품을 개발하기 위한 IDE인 Xcode와 앱을 개발할 때 테스트를 위한 시뮬레이터를 설치해야 합니다. 다음 순서에 따라 설치를 진행하세요.01 앱스토어 앱을 실행한 뒤 Xcode를 검색하세요. 목록에서 Xcode를 클릭한 뒤 [Get] 버튼을 눌러 앱을 다운로드하고 실행하세요.02 Xcode를 처음 실행하면 필요한 컴포넌트를 다운로드받을 수 있는 옵션이 나타납니다. 우리는 iOS 앱을 만들 것이므로 iOS 옵션을 체크합니다. 이 옵션은 아이폰과 아이패드 앱을 빌드할 때 필요한 iOS SDK와 앱을 가상 환경에서 테스트할 때 실행할 시뮬레이터를 함께 설치하는 옵션입니다. 화면 아래의 [Download & Install]을 눌러주세요. 컴포넌트는 거대한 프로그램을 구성하는 독립적인 단위의 기능이나 도구를 의미합니다. Xcode는 용량이 매우 크기 때문에, 모든 기능을 한꺼번에 설치하지 않고 개발자가 필요한 ‘부품(컴포넌트)’만 골라서 설치할 수 있게 설계되어 있습니다. 이처럼 특정 목적(iOS 개발)을 위해 꼭 필요한 도구 꾸러미를 하나의 컴포넌트라고 이해하면 쉽습니다. 설치가 완료되면 Xcode가 실행됩니다.03 iOS SDK와 시뮬레이터가 모두 설치된 후 위쪽 메뉴에서 [Xcode ➝ Open Developer Tools ➝ Simulator]를 실행할 수 있습니다.macOS, 윈도우 공통다음 항목들은 macOS, 윈도우 사용자 모두에게 필요한 것들입니다. 순서에 따라 설치를 진행해주세요.안드로이드 스튜디오 설치하기안드로이드 스튜디오는 안드로이드 앱을 빌드하기 위한 공식 개발 도구입니다. 플러터는 하나의 코드로 iOS와 안드로이드 앱을 모두 만들 수 있지만 안드로이드 앱을 실행할 수 있는 형태로 빌드하기 위해서는 안드로이드 스튜디오가 필요합니다.01 안드로이드 스튜디오 사이트로 이동해 중앙의 다운로드 버튼을 누르세요.안드로이드 스튜디오 홈페이지 : developer.android.com/studio02 이용약관에 동의한 뒤 본인의 컴퓨터 사양에 맞는 설치 파일을 내려받으세요. 내려받은 안드로이드 스튜디오 설치 파일을 이용해 설치를 진행하면 됩니다.03 설치된 파일을 실행하면 안드로이드 스튜디오 초기 설정 위자드가 실행됩니다. 다음을 따라 설정을 진행하세요. 가장 먼저 타입은 [Standard] 옵션으로 선택합니다. 다음으로 Verify Settings 화면에서는 따로 설정할 것이 없으므로 [Next]로 넘어가세요.04 라이선스 동의 단계에서는 목록에 있는 모든 라이선스에 동의해야 다음 단계로 넘어갈 수 있습니다. ➊ android-sdk-license를 선택한 상태에서 ➋ [Accept]를 누른 뒤 ➌ android-sdk-arm-dbt-license를 선택합니다. 다시 ➍ [Accept]를 선택하고 ➎ [Next] 버튼을 눌러 계속 진행해주세요.05 안드로이드 스튜디오 구성에 필요한 요소를 내려받게 됩니다. 다운로드가 완료되면 [Finish]를 눌러 초기 설정을 마무리하세요.06 안드로이드 스튜디오를 실행했을 때 다음과 같은 화면이 나타나면 다 설정이 완료된 겁니다.안드로이드 에뮬레이터 설치하기안드로이드 에뮬레이터는 실제 안드로이드 기기가 없어도 개발 중인 앱을 컴퓨터에서 테스트할 수 있는 가상 기기입니다. 다양한 안드로이드 기기와 버전에서 앱이 어떻게 작동하는지 확인할 수 있습니다.01 안드로이드 스튜디오 메인 화면의 [More Actions] 버튼을 눌러 나타나는 메뉴에서 [Virtual Device Manager]를 선택하세요.02 가상 기기를 관리하는 화면이 나타나면 왼쪽 위의 [+] 버튼을 누릅니다. 추가할 수 있는 가상 기기 목록이 나타납니다. Pixel 9이면 가장 최신 API를 지원하는 기기를 테스트하기에 충분합니다. Pixel 9을 선택하고 [Next] 버튼을 누르세요.03 가상 기기를 추가하기 전 선택한 옵션들을 확인하세요. [Finish]를 누르면 가상 기기 설치를 위한 요소를 내려받는 확인창이 나타납니다. [Yes]를 눌러 다운로드를 진행하세요.04 다운로드가 끝나면 [Finish] 버튼을 눌러 완료하세요.05 가상 기기 관리 화면으로 돌아오면 왼쪽에 방금 설치한 Pixel 9 기기가 목록에 표시되는 것을 확인할 수 있습니다. 맨 오른쪽 실행 버튼을 눌렀을 때 중앙에 가상 기기가 실행되면 에뮬레이터 설치가 완료된 겁니다.

[AI 에이전틱 01] 코드 모르는 개발자의 탄생

📅 2026년 7월 10일 · 👁 184

[AI 에이전틱 01] 코드 모르는 개발자의 탄생 with 클로드 코드코드 쓸 줄 모르는 '프로덕트 엔지니어'엔지니어가 코드를 쓸 줄 모르다니, 이 말은 몇 년 전만 해도 성립하지 않는 문장이었다. 코드를 쓸 줄 아느냐 모르느냐는 개발자와 비개발자를 나누는 가장 확실한 경계였다. 나는 그 경계 밖에서 오래도록 기획 직군으로 일해왔다. 문과생, PD, PO, PM. 엔지니어링은 늘 다른 직군의 일이었다.그런 내가 지금은 프로덕트 엔지니어라는 타이틀을 달고 있다. 계획한 적도 없고, 목표로 삼은 적도 없는 길이었다. 그 변화는 너무 빠르고 다층적이어서 지금의 나조차도 이 상황이 흥미롭고 낯설다.문을 닫자 새 문이 열렸다많은 사람이 AI에게 일자리를 빼앗길까 두려워하는 지금, 나는 이미 그 경험을 했다. 2023년까지 나는 옥소폴리틱스에서 콘텐츠 팀장과 PO로 AI 기반의 뉴스·리포트 기능을 만들었다. 프롬프트를 고도화하고, 품질을 개선하고, 모델을 훈련시키며 '사람 같은 결과'를 내도록 만들었다.그러다 어느 순간, 내가 속한 팀은 더 이상 필요하지 않게 되었다. 물론, 완전히 AI 때문은 아니었지만 회사는 30명에서 8명으로, 다시 3명으로 줄었고 AI 프로젝트를 마지막으로 결국 나는 회사를 떠났다. AI 서비스를 만들며 대체 위기를 직감하는 그 과정은 단순한 두려움 이상의 복잡미묘한 경험이었다.하지만 시간이 지나면서 전혀 다른 일이 벌어졌다. AI는 내 자리를 가져갔지만, 동시에 새로운 가능성을 열어주었다. 코딩을 할 줄 모르는 '기획자'였던 나는 AI 덕분에 엔지니어링 영역의 문을 열 수 있었다. 문제를 정의하고, 사용자 경험을 고민하고, 제품의 방향을 설계하는 능력. 내가 가진 본질적인 힘은 기술의 도움을 받아 더 멀리 확장되기 시작했다.처음 호현 님이 바이브 코딩을 배워보라고 제안했을 때 리플릿과 커서를 써봤다. 처음에는 PM으로서 프로토타입을 만들 수 있는 도구로만 여겼다. 현재는 주로 클로드 코드를 사용하는데, 나의 업무 방식과 영역은 이전과 확연히 달라졌다. 기획과 디자인, 개발이 놀라운 속도로 진행된다. AI가 새로운 가능성을 열어준 것이었다.AI 시대를 사는 새로운 방식그 과정에서 나는 이 책에서 말하는 '슈퍼휴먼'이라는 개념을 처음 체감했다. 슈퍼휴먼은 초능력을 가진 존재가 아니다. AI를 곁에 둔 채 여러 직무의 경계를 넘나들며 하나의 문제를 처음부터 끝까지 해결할 수 있는 사람이다.AI는 내가 하지 못하던 일들을 대신하는 것을 넘어, 내가 상상하지 못했던 속도와 범위로 나를 확장시켰다. 한 명이 여러 명의 역할을 수행할 수 있는 시대. 기술은 이미 사람의 능력을 대체하는 단계를 지나, 사람의 능력을 증폭시키는 방향으로 이동하고 있다.다만 깨달은 것이 있다. 도구가 강력해질수록 '무엇을 만들고 싶은가?'라는 질문이 더 중요해진다는 것. 얼마 전 나노바나나를 써보고 싶었는데, 막상 열어보니 ‘뭘 만들지?’ 싶었다. 딱히 만들고 싶은 게 없으니 노트북에 저장된 사진들로 이미지 합성만 해보다 끝났다. 기술은 이제 조금만 찾아보면 확보할 수 있다. 결국 도구가 아무리 좋아도 무엇을, 왜, 어떤 임팩트로 만들고 싶은지가 없으면 창작은 시작되지 않는다. 진짜 희소한 건 만들고 싶은 무언가를 품고 있는 사람이다.솔직히 엔지니어라는 타이틀은 여전히 조금 어색하다. 하지만 AI와 함께 일할수록 확실해지는 것이 있다. AI 시대의 핵심은 전공이나 기술 실력이 아니라, 무엇을 만들지 정의하는 능력, 그리고 그것을 AI와 함께 실현하는 방식이 될 것이다. 즉, 코드를 직접 쓰느냐, 영상을 직접 촬영하고 편집하느냐가 중요한 게 아니라, 내가 원하는 '무엇'이 무엇인지 아는 것이 더 중요하다는 것이다. 왜냐면 PM과 디자이너가 엔지니어링을 하고 엔지니어가 디자인을 하거나 기획을 하는 크로스오버가 이뤄질 때 제일 중요한 핵심은 '기획하는 힘'이기 때문이다. 기술은 AI가 지금도 잘하지만 앞으로 더 잘할 테니까.이 책은 내가 AI에게 대체되었다가 다시 AI로 역량을 확장한 경험의 기록이자, 앞으로 많은 사람이 마주할 변화의 서막이기도 하다. 두려움이 아니라 일단 사용해보는 도전과 실험이 필요하다. AI가 나의 가능성을 넓히는 기술이 될지, 위협이 될지는 지금 어떻게 쓰느냐에 달려있다.-- 이상 김진실-- 이하 김호현이제부터 다룰 슈퍼휴먼/, 슈워워크 소개슈퍼휴먼내가 못하던 것들을 도와주는 것을 넘어 AI는 내가 상상할 수 없던 일을 할 수 있게 해주었다. 나는 약 석 달 동안 10개의 회사와 AI 컨설팅을 했고, 앱을 빌딩하고, 페이먼트 시스템을 세팅해서 돈을 벌 수 있었다. 기존의 나에 비해 20배 정도의 속도로 달릴 수 있었다. 어쩌면 100배의 속도로 달리고 있는 것인지도 모르겠다. 디자인, 법무 등 AI가 없었으면 아예 못했을 일도 많으니 무한대의 속도일지도 모르겠다. 그렇게 난 슈퍼휴먼이 되었다.슈퍼휴먼이라고 하지만 미래에는 모두가 갖는 속도일 것이다. 지금 우리 모두가 조선시대 기준으로는 다 슈퍼휴먼일 것이다. 서울에서 부산까지 한 달 걸리는 거리를 3시간이면 이동하고, 먼 곳에 있는 사람과도 통화를 하고, 하루 만에 미국에서 나타나기도 한다. 우리가 하루에 할 수 있는 일은 조선시대 사람들에 비해 100배 이상의 생산량이 아닐까? 편지를 수십 통 쓰고, 대화를 수십 번 하고, 이동을 한 달 치를 하고, 계산을 순식간에 해낸다.문제는 이런 속도의 변화가 100년이 아니라 5년 내에 일어났다는 것이다. 그리고 그 속도가 더 빨라지고 있다는 것이다. AI를 많이 쓰던 작년의 나와 올해의 나도 속도가 이미 달라졌다. 코딩 속도도 엄청나게 빨라졌다. 10년 전 자선 단체의 홈페이지를 만들려면 한 달이 걸렸다. 1년 전에는 AI를 활용해 3일이 걸렸다. 어제는 20분 만에 했다. 샤워하러 들어갈 때 AI 코드 생성 서비스 리플릿Replit에 프롬프트를 날리고 샤워하고 나오니 10여 페이지의 사이트가 이미지까지 생성되어 있었다. 디플로이 버튼을 누르니 인터넷에 올라갔다. 코딩도, 서버 세팅도 내가 하지 않았다.이렇게 해서 지금도 엄청난 일들을 하고 있다. 컨설팅이나 강연도 1주일에 3회 이상을 하면서, 태재미래전략연구원에서 연구팀장으로 주 3일 일한다. 짬짬이 책도 쓰고, 프롬프트를 날려서 5개의 프로젝트를 개발하고 있다. 그리고 한양대학교 겸임 교수 역할을 하고 있다. 대표, 연구팀장, 작가, 교수, 엔지니어, 컨설턴트, 강사. 이렇게 7개의 직함을 가진 슈퍼휴먼이 되었다.그런데 한 가지 문제가 생겼다. 번아웃이 오기 시작했다. 이전에 경험한 적 없는 극도의 정신적 피로감이 몰려왔다. 너무 힘들었다. AI는 충분히 잘했다. AI는 충분히 빨랐다. 다만 내 인지 능력이 따라갈 수가 없었다. 내 컴퓨터 화면은 ADHD 그 자체였다. ADHD는 주의력결핍 과잉행동장애, 즉 집중력 부족과 너무 많은 행동을 산만하게 하는 증상이다.내 컴퓨터 화면에는 바이브 코딩 서비스인 클로드 코드 에이전트가 동시에 4개의 프로젝트 코딩을 하고 있고, 또 다른 에이전트는 내가 하는 말을 책으로 만들어내고 있다. 제미나이 딥리서치로 연구를 하고 있고, 클로드가 보고서를 쓰고 있다. 이메일의 답장도 클로드가 써내고 있다. 새로운 컨설팅과 강연 요청, 연구원에서의 팀원과의 소통, 윗분들과의 소통, 다른 팀들과의 소통도 몰려온다. 나중에는 카카오톡에 오는 메시지 하나도 힘겨워진다.메신저는 또 왜 이리 많아졌는지. 카카오톡, 페이스북 메신저, 텔레그램, 구글 챗, 문자 메시지, 디스코드, 슬랙, 왓츠앱이 화면에 떠 있다. 내가 올렸던 페이스북 글에 대한 반응도 브라우저 한구석에서 손짓을 한다.그런데도 자꾸 ‘여유 시간’이 생긴다. AI에게 일을 주면 잠시 할 일이 없어진다. 그러면 또 다른 일을 하려고 문맥 교환을 한다. 다른 프로젝트 에이전트가 해놓은 일을 봐주고 잠깐 숨을 돌리면 다른 에이전트가 또 일을 다 했다고 하고, 메신저에 메시지가 온다. ‘여유 시간’이 아니다. 이전에 코딩할 때는 모든 것을 끄고 고도의 집중력을 발휘하여 일을 했다. 그런데 이제는 일 시키고 기다리는 동안 다른 일 하고, 또 일 시키고 다른 일 하고 하는 것을 반복하고 있다.그게 너무 힘들어서 다른 프로젝트를 하지 않기 위해 급기야는 게임을 시작했다. 언제든 일시정지 할 수 있는 게임을 골라 AI가 돌아가는 동안 게임을 했다. 그렇게 하면 문맥 교환을 최소화할 수 있다. 게임하면서 일을 하는 것이 가장 한 가지 일에 집중하는 상태인 괴이한 상태가 되었다.슈퍼워크그래서 도움을 청하기로 했다. AI가 아닌 사람의 도움을 오랜만에 청하기로 했다. 옥소폴리틱스 사업을 할 때 콘텐츠 팀장이자 PO를 맡았던 김진실 매니저에게 SOS를 요청했다. 김진실 매니저는 흔쾌히 새로운 도전을 받아들였다.그런데 어떻게 같이 일을 해야 할까?내가 필요한 것은 AI를 나만큼 쓸 수 있는 나의 분신이었다. 특정한 역할을 할 사람이 아니었다. 디자이너, 엔지니어, 프로덕트 매니저, 컨설턴트가 아니었다. AI에게 나와 같은 방식으로 일을 시킬 수 있는 슈퍼휴먼이어야 했다.그래서 엔지니어링 배경이 전혀 없는 김진실 매니저에게 엔지니어링을 가르쳐 주기로 했다. 물론 컴퓨터공학 4년 과정을 가르치는 것은 아니다. AI 부트캠프 6개월 과정을 가르치는 것도 아니다. 바이브 코딩 프로젝트에 참여할 수 있을 만큼만 가르쳐주었고, 그 지식의 깊이가 어느 정도가 되어야 하는지, 무엇을 가르쳐야 하는지를 찾아내는 데 오히려 오랜 시간이 걸렸다.그 지식을 AI와 함께 정리하고 함께 목록을 만들어가며 김진실 매니저에게 기본 지식을 전수하는 데 성공했다. 지식을 전달하는 데는 오랜 시간이 걸리지 않았다. 알아야 하는 것들의 목록을 주면 AI와 스스로 학습해나갔다.그리고 김 매니저는 일주일 만에 클로드 코드로 바이브 코딩을 하고, 프로젝트 매니징 툴을 만들고, 프로덕트 매니징을 하고, 고객 관리를 하는 또 다른 슈퍼휴먼이 되었다. 그리고 우리는 각자 수십 개의 AI를 거느린 두 명의 매니저가 협업하는 구조가 되었다.

[교사를 위한 캔바 01] 캔바 에디터 기본기 다지기

📅 2026년 7월 8일 · 👁 84

[교사를 위한 캔바 01]캔바 에디터 기본기 다지기캔바를 제대로 활용하려면 먼저 에디터의 기본 구조와 핵심 기능을 익히는 것이 중요합니다. [Chapter 02] 캔바 에디터 기본기 다지기에서는 홈 화면과 에디터의 구성부터 템플릿, 배경, 텍스트, 요소 활용법까지 차근차근 살펴봅니다. 디자인 경험이 없어도 누구나 쉽게 따라 할 수 있도록 기본 기능을 중심으로 설명합니다. 캔바의 다양한 도구를 익히며 원하는 디자인을 더욱 빠르고 완성도 높게 만들어보세요. 이후 학습할 AI 기능과 고급 활용법의 기초도 자연스럽게 다질 수 있습니다.Class 04 홈 화면과 에디터 둘러보기캔바는 디자인을 위한 하나의 거대한 디지털 교실과 같습니다. 본격적으로 수업 자료 제작하기에 앞서 디자인 파일을 찾고 만들고 관리하는 홈 화면의 구조와 실제 편집이 이루어지는 에디터Editor의 세부 기능을 이해해야 합니다. [Class 04] 홈 화면과 에디터 둘러보기에서는 캔바 작업 환경의 주요 기능을 익히고, 이후 단계에서 시행착오 없이 더욱 능숙하게 디자인 작업을 수행할 수 있도록 안내합니다.홈 화면 둘러보기캔바에 로그인하면 가장 먼저 홈 화면을 마주합니다. 이곳에서는 최근 작업한 디자인, 추천 템플릿, 빠른 시작 메뉴 등을 한눈에 볼 수 있습니다. 이제 캔바의 주요 메뉴 배치와 기능을 하나씩 살펴보겠습니다.➊ 검색창 : 내 디자인, 파일, 업로드 항목을 유형, 카테고리, 소유자, 수정된 날짜별로 검색할 수 있습니다.➋ 메인 화면 사이드바 : 캔바 메인 화면의 사이드바는 디자인을 만들고 관리할 수 있는 다양한 도구와 메뉴를 한눈에 볼 수 있게 해주는 공간입니다. 다음과 같이 디자인에 필요한 기능을 빠르게 찾고 접근할 수 있어요.만들기 : 새 디자인을 빠르게 시작하거나, 맞춤 크기 설정, 파일 업로드 등 다양한 시작 옵션을 제공합니다.Canva AI: AI로 이미지 생성, 문서 작성, 디자인 생성 등 다양한 기능을 활용할 수 있습니다.홈 : 최근 작업한 디자인과 추천 템플릿, 프로젝트 등을 을 볼 수 있는 메인 화면입니다.교실 : 선생님과 학생이 소속된 반을 만들고 반별로 자료를 공유하고 과제를 관리할 수 있는 공간입니다.선생님은 과제를 만들고 학생들에게 배포하거나 제출물 확인할 수 있습니다.학생은 받은 과제를 확인하고 캔바에서 직접 작업해 제출할 수 있습니다.프로젝트 : 폴더별로 디자인, 이미지, 파일 등을 정리하고 관리할 수 있습니다.템플릿 : 다양한 디자인 템플릿을 검색하고 활용할 수 있습니다.브랜드 센터 : 브랜드 키트, 브랜드 템플릿, 로고 등 브랜드 관련 자료를 관리할 수 있습니다.프린트 스토어 : 다양한 인쇄 제품을 한눈에 살펴보고, 내 디자인을 실제 인쇄물로 주문할 수 있습니다. 용지 종류나 사이즈, 수량 등 옵션을 선택해 명함, 캘린더 스티커, 티셔츠 등 다양한 형태의 인쇄물로 제작할 수 있습니다.이 외에도 앱, Grow, 동적 QR 코드, 콘텐츠 플래너, Design School, Dream Lab 등은 사이드바의 [더보기]를 누르면 사용할 수 있는 다양한 부가 기능이 있습니다.➌ 계정/프로필 아이콘 : 왼쪽 아래에 위치하며 계정 설정, 팀 전환, 알림, 도움말 등에 접근할 수 있습니다.➍ 중앙 메인 영역 : 추천 템플릿, 인기 디자인 유형, 교육용 자료 등 맞춤형 추천 콘텐츠와 최근 작업한 디자인이 표시됩니다.에디터 화면 둘러보기캔바의 핵심인 에디터 화면은 실제 디자인 작업이 이루어지는 공간입니다. 직관적으로 배치된 메뉴와 도구의 역할을 파악하면 복잡한 디자인 작업도 한결 수월하게 진행할 수 있습니다. 화면의 메뉴와 도구의 기능에 대해 살펴보겠습니다.➊ 에디터 화면의 사이드바 : 에디터 화면의 왼쪽에 위치하며 추천 템플릿, 요소, 텍스트, 브랜드 센터 등 다양한 탭이 있습니다.➋ 편집 메뉴 : 파일 관리, 공유, 크기 조정, 실행 취소/다시 실행, 디자인 이름, 자동 저장 상태 등이 있습니다.➌ 플로팅 툴바 : 디자인에서 텍스트나 이미지 같은 특정 요소를 선택했을 때 바로 위나 근처에 나타나는 작은 도구 모음입니다. 여기에는 잠금, 복제, 삭제, 정렬, 링크 추가 등 자주 사용하는 기능이 모여 있어서 원하는 작업을 빠르게 할 수 있습니다.➍ 에디터 툴바 : 디자인 위쪽에 표시되며 선택한 요소에 따라 글꼴, 색상, 정렬, 효과 등 다양한 편집 옵션이 나타납니다.➎ 페이지 썸네일 : 디자인 아래쪽에서 모든 페이지의 썸네일을 볼 수 있습니다. 섬네일을 통해 페이지 상태를 빠르게 확인하고, 원하는 페이지로 이동할 수 있습니다. 또한 [그리드뷰 ]로 전환하면 모든 페이지를 한눈에 볼 수 있으며, 썸네일을 드래그해 페이지 순서를 자유롭게 바꿀 수도 있습니다.Class 05 디자인의 기본, 템플릿과 배경 알아보기좋은 디자인은 적절한 템플릿을 선택하는 것에서 시작됩니다. 캔바의 다양한 템플릿은 선생님의 디자인 감각을 효과적으로 보완해줍니다. 여기서는 각 학급의 특징과 수업 목표에 맞는 템플릿을 효율적으로 검색하고 적용하는 과정을 알아봅니다. 또한 배경 색상이나 패턴을 변경해 템플릿에 나만의 분위기를 연출하는 기초 디자인 원리도 함께 알아보겠습니다.테마에 맞는 템플릿 검색하기먼저 캔바의 템플릿을 활용해 학교 축제 포스터를 직접 만들어보겠습니다. 우리 학교와 학생들의 분위기에 딱 맞는 템플릿을 잘 고르는 것만으로도 디자인의 절반은 완성한 셈입니다. 이제 원하는 템플릿을 검색하고 디자인에 적용하는 구체적인 방법을 함께 알아볼까요?01 캔바 홈 화면에서 [템플릿]을 선택하고 검색창에 디자인 유형이나 키워드, 색상, 스타일, 분위기 등을 입력합니다. 학교 행사 포스터를 예로 들면 포스터, 축제, 행사, 컬러풀, 심플, 모던, 폭죽처럼 구체적인 키워드를 사용할수록 원하는 템플릿을 더 쉽게 찾을 수 있습니다. 여기서는 축제 포스터로 검색해보겠습니다. 디자인 유형별로 추천 템플릿만 살펴보기보다 검색 기능을 활용하면 더 다양한 템플릿을 찾을 수 있고 선택의 폭도 넓어져요. 02 검색 결과에서 원하는 디자인을 선택합니다. 템플릿 검색 결과가 너무 많다면 검색창 아래에 있는 필터를 적용해 원하는 스타일이나 분위기에 맞게 범위를 좁혀보세요. 여기서는 [스타일]에서 [다크]를 선택해 원하는 템플릿만 확인해보겠습니다.03 마음에 드는 템플릿을 발견하면 선택해 미리보기 화면으로 확인한 뒤 [이 템플릿 맞춤 편집하기]를 눌러 편집 화면으로 이동합니다.선택한 템플릿 아래로 비슷한 버전의 템플릿을 자동으로 추천해줍니다. 기존에 선택한 템플릿과 비슷한 스타일의 디자인을 보여주기 때문에 원하는 템플릿을 찾을 때 유용합니다.템플릿 이름과 크기 변경하기디자인의 목적이 잘 드러나도록 이름을 정하면 나중에 파일을 쉽게 찾을 수 있습니다. 또한 인쇄물이나 웹 게시용 등 사용 목적에 맞게 캔버스 크기를 조절하는 방법도 함께 알아봅시다.01 먼저 템플릿 이름을 변경해보겠습니다. 에디터 화면 왼쪽 위의 ➊ [파일]을 누른 뒤 ➋ []를 클릭해 제목을 변경합니다. 또는 화면 오른쪽 위의 ➌ 템플릿 이름 부분을 눌러 수정할 수 있습니다. 학교 축제 포스터로 템플릿 이름을 변경해보세요.02 다음으로 템플릿 크기를 변경해보겠습니다. 에디터 화면 왼쪽 위의 [크기 조정]을 눌러 원하는 크기로 변경하면 됩니다.템플릿 페이지 추가 및 삭제하기수업 자료를 만들다 보면 슬라이드를 추가하거나 불필요한 페이지를 삭제해야 할 때가 있습니다. 이때 템플릿의 디자인 일관성을 유지하면서 페이지를 효율적으로 구성하는 방법을 익혀보겠습니다.01 먼저 페이지가 아래로 스크롤되는 형태로 표시되는 경우입니다. 템플릿 페이지를 추가하려면 ➊ 페이지 아래의 [+ 페이지 추가]를 눌러 새 페이지를 만들 수 있습니다. 페이지를 복제하려면 바로 위에 있는 ➋ []을 누르면 됩니다. 삭제하려면 ➌ []를 누르세요.02 다음은 프레젠테이션 형식처럼 페이지가 표시되는 경우입니다. 페이지 아래에 미리보기 형식으로 페이지를 나열하여 보고 싶다면 ➊ [ 페이지 썸네일 표시]를 눌러 보기 방식을 전환합니다. 이후 아래에 나열된 페이지에 마우스 커서를 올리면 [] 버튼이 보입니다. ➋ [] 버튼을 눌러 페이지 복제, 삭제, 추가를 할 수 있습니다.또한 페이지 복제 기능을 활용하면 전체 디자인의 일관성을 유지하면서도 다양한 세부 내용을 구성할 수 있습니다.배경 색상 변경하기템플릿의 기본 배경이 마음에 들지 않는다면 간단한 클릭만으로 분위기를 완전히 바꿀 수 있습니다. 학교의 상징색이나 수업 테마에 어울리는 색상과 패턴을 적용하는 방법을 알아보겠습니다.01 슬라이드 배경 영역을 한 번 클릭한 후, 에디터 툴바의 [ 배경 색상]을 누릅니다. 그러면 왼쪽에 색상 메뉴가 열리며 현재 문서에 사용 중인 색상부터 기본 단색, 색상 검색 등을 통해 자유롭게 변경할 수 있습니다.02 색상 메뉴 아래에 있는 검색창에서 원하는 색상을 검색하거나 문서 색상의 [색상 코드 입력 ]을 눌러 학교의 상징색을 직적 입력해 보다 정확한 색으로 적용할 수 있습니다. 또한 사진 색상에서 어울리는 배경색으로 변경할 수도 있습니다. 여기서는 로열 블루 색상인 #4169E1를 입력해 배경색을 바꿔보았습니다.03 에디터 툴바의 [Canva AI에게 물어보기]를 통해 대화를 통해 디자인을 더욱 쉽게 개선할 수도 있습니다. 예를 들어 왼쪽 입력창에 “다른 스타일의 배경색을 추천해줘.”라고 입력했더니 다양한 스타일의 색상 조합을 추천해주었습니다. 마음에 드는 스타일이 있다면, Canva AI와 대화하며 디자인에 바로 적용할 수도 있습니다.