스노우볼
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영상을 보면, 아래 두가지 질문이 향후 로봇 기업의 승패를 가르는 가장 중요한 평가 기준이 될 것 같음.
1) 방대한 1인칭 고품질 데이터를 지속 가능하고 합법적으로 조달할 파이프라인(플라이휠)이 있는가? ex) $TSLA FSD
2) 즉, 현실 세계에서의 구동, 검증을 어떻게 처리할 것인가?
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LLM의 발전과 로보틱스의 발전을 평행으로 비교한 아래 영상을 번역 작업하면서 느낀점.
youtu.be/4hPbFntHg7U
1) LLM의 성공 방정식을 그대로 카피해서 로보틱스의 발전 전략에 명쾌하게 설명함. 보고 있으면, 가슴이 웅장해짐. 야..이거 진짜 몇년 안에 되겠는데? 라는 생각이 듬.
2) 영상을 보고 드는 질문이 몇가지 있음.
- 첫째, 영상에서 말하는 1인칭 시점 영상과 같은 데이터를 어디서 구할 것인데? 유튜브에서? 구글이 그걸 허용해줄까? 테슬라는 이미 돌아다니고 있는 자동차에서 구하겠지만, 다른 로보틱스에서는?
- 둘째, 추론에서 얻은 결과가 100% 성공적이라는 확신이 없는 경우, 결국에는 검증 단계가 필요하지 않나? 예를 들어, Jim Fan이 얘기한 로보틱스 응용분야 중 하나인 Wet Lab에서도 결국 마지막에는 검증이 필요할 것임. 이 문제를 어떻게 해결할 것인데?
- 셋째, 이 과정을 달성하는데, 병목은 제조, 생산 하위 부분일듯. 프로토타입을 성공적으로 만든다고 해도, 예를 들어, 상용화를 위한 배터리 조달은 어떻게 할 것인지? 제품 가격은 어떻게 산정할 것인지? 그게 영상에서 말한 튜링 테스트의 기준을 통과해야할 듯
영상에서 세 가지 질문에 대해서 답해주진 않는다. 영상의 논지 범위에서 벗어난다.
하지만, 로봇기업을 평가할 때 쓸 수 있는 기준일 수도…
YouTube
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@RoyPapa5 반드시 인간 형태의 휴머노이드에 집착할 필요는 없을 것 같아요. 오히려 인간 형태이어서 문제가 복잡해지는 경우도 많습니다. 말씀하시는 그 ”루프“를 갖고 있느냐가 핵심인 것 같아요.
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☀️"이 3가지만 지켜도 성공한다"📌
1> 안 해야 할 것을 진짜로 안 하는 능력
-다이어트를 예로 들면, 케이크를 먹으면 안 된다는 것은 누구나 알고 있음
-하지만 실제로 케이크 가게를 지나칠 수 있는 '독한' 사람들이 성공함
-알고 있는 것과 실행하는 것의 차이가 결과를 만듦
2> 하겠다고 한 것을 실제로 실행하는 능력
-"내일부터 투자 시작", "운동 시작" 등의 다짐은 누구나 함
-헬스장 비즈니스 모델이 이를 증명
-->회원 전체가 실제로 헬스장에 오면 모든 헬스장이 폐업, 80~90%의 사람들이 등록만 하고 나오지 않음
나머지 10~20%의 실행하는 사람들이 대부분 사람들의 돈으로 만든 시설을 이용
- 다짐과 실행 사이의 간극이 성공의 변수
3> 어떤 상황에도 흔들리지 않는 능력
-매일 10km를 꾸준히 달리던 군대 동료가 있었음
-35도가 넘는 무더운 날에도 뛰러 나감
-->"여름이니까 덥지, 뭐"라는 반응 - 날씨와 운동의 연결을 단절
-외부 환경이나 기분에 관계없이 해야 할 것을 함
조건이나 기분을 핑계로 삼지 않는 태도가 중요!
요약>
위 세 가지 능력만 갖추면 현대사회에서 슈퍼파워와 같은 성공 가능함
특별한 재능이나 지능보다 실행력과 일관성이 더 중요!
(출처ㅣ조승연탐구생활,마인드 한조각)
테미 forever@muskinfluencer
🌟평생 성공하는 사람의 공통된 특징, "Reset' 📌 언제나 유혹은 상당히 많고 하기 싫은 건 매번 너무 하기 싫다 우리 주위를 보면 한번 틀어지면 하기 싫어져 완전히 포기해 버리는 성격들이 너무 많다 무조건 해낸다는 생각을 가지고 악착같이 덤벼야 돼. 그래야 할까말까이고 그래도 잘 안될거야 그래도 틀어질때가 있거든, 그러면 그 다음날 다시 시작한다는 마음을 가져야 해.. 그거 잘하는 사람이 평생 성공해! 그거 잘하는 사람..'리셋잘하는 사람'!!
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3 days rule
월가에 삼일의 법칙이라는 것이 있다.
첫날은 놀라고,
둘째 날은 해석하며,
셋째 날에 판결한다.
짧은 말이지만,
주가가 어떻게 속내를 드러내는지 일러준다.
어제는 첫날이었다.
테슬라의 매출은 223억 달러로 늘었고, 주당 순익은 0.41달러, 곳간에는 현금이 447억 달러 담겨 있었다.
숫자만 보면 모자랄 것이 없다.
그런데 종가는 3.5퍼센트 내렸다.
머스크가 어닝콜에서 HW3 차량의 한계를
솔직히 인정했고, 올해 설비투자가 250억 달러에
이를 것이라 말했다.
첫날의 놀람이었다.
오늘 밤은 둘째 날이다.
방향을 정하는 밤이 아니라,
어제를 다시 읽는 밤이다.
같은 말을 두고 어떤 이는 비용이 무겁다 읽고,
어떤 이는 씨앗이 많다 읽는다.
해석은 여러 갈래로 갈리고,
가격은 그 갈래들 사이에서 가만히 떨린다.
내가 눈여겨보는 자리는 셋이다.
368달러 아래는 첫날의 실망이 굳어지는 자리,
385달러 부근은 어제의 고점이 시험받는 자리,
388달러 위는 해석이 한쪽으로 기울었다는 신호다.
오늘 밤이 어느 자리에서 닫히느냐에 따라
셋째 날의 낯빛이 달라진다.
내 눈에 어리는 저녁은 이렇다.
장이 열리면 375달러 어림에서 숨을 고르고,
오후로 갈수록 380달러 쪽으로 걸음이 옮겨진다.
종가는 그 어름에 놓인다.
385달러는 처음부터 넘지 못한다.
그리고 월요일, 셋째 날이 온다.
월요일은 368달러를 한 번 더 더듬어보고,
그 자리가 버텨주면 시장은 조용히 위쪽을 본다.
삼일의 법칙이 가르치는 것은 단순하다.
첫날의 가격을 믿지 말 것,
둘째 날의 반등을 탓하지 말 것,
셋째 날까지 기다릴 것.
주주에게 필요한 덕목은 예측이 아니라 호흡이다.
어제의 11달러는 잃은 값이 아니라,
사흘 뒤를 사기 위해 치른 값이다.
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깔끔한 @banya_diary 님의 정리
한마디로:
내는 이거(RAC, 주먹), 니는 이거(모델, 머리)
우주의! 기운이! 우리를 감싸고 있다 아이가!!~~
Banya@banya_diary
깅코 바이오웍스 (Ginkgo Bioworks) AI 바이오 데이터 파운드리 - RAC(Reconfigurable Automation Carts) & 클라우드 랩(Cloud Lab) - 1. AI가 설계하고 로봇이 실험하는 구조 바이오 연구 방식 패러다임 자체가 바뀌기 시작했습니다. 기존에는 사람이 가설을 세우고 실험을 하나씩 진행했다면, 이제는 AI가 가설을 만들고 실험 방법까지 설계합니다. 그러면 깅코의 자동화 실험실이 실제 실험을 수행하고, 그 결과 데이터를 다시 AI가 학습해 다음 실험을 더 잘 설계하는 구조가 만들어집니다. 이 과정이 반복되면서 일종의 폐쇄형 반복 구조(Closed-loop)가 형성되는데, 실제로 최근 OpenAI와 깅코의 협업에서는 6개월 동안 약 36,000개의 실험이 수행되었고, 단백질 생산 비용은 약 40%, 시약 비용은 57% 절감되는 결과가 나타났습니다 . 즉, 실험을 많이 반복할수록 비용은 내려가고 성능은 개선되는 구조입니다. - 2. RAC와 클라우드 랩이 하는 역할 RAC(Reconfigurable Automation Carts)는 실험 장비들이 모여 있는 이동형 자동화 시스템이고, 클라우드 랩은 이를 원격으로 제어하는 환경입니다. 연구자는 컴퓨터로 실험 계획만 입력하면 되고, 이후 과정은 전부 자동으로 진행됩니다. 구체적으로 DNA 조립, 미생물 유전자 변형, 단백질 생산, 대사 공학(Metabolic Engineering) 등 다양한 실험이 24시간 자동으로 수행됩니다. 하루에 수백에서 수천 개 샘플을 동시에 처리할 수 있기 때문에 기존 연구실과 비교하면 실험 속도와 데이터 생성량이 압도적으로 많습니다 . - 3. 왜 ‘데이터 생산 능력’이 핵심인가 깅코가 강조하는 것은 실험 하나의 정밀도가 아니라, 같은 실험을 얼마나 많이 그리고 동일한 품질로 반복할 수 있느냐입니다. 예를 들어 기존 연구실에서는 사람이 직접 액체를 옮기는 파이펫팅(Pipetting) 과정에서 작은 오차가 계속 누적됩니다. 반면 로봇은 수만 번 반복해도 동일한 힘과 속도로 작업하기 때문에 데이터 편차가 거의 없습니다. 결국 AI 입장에서 중요한 것은 이런 일관된 데이터이며, 깅코는 이를 대량으로 만들어내는 시스템을 구축하고 있습니다. - 4. 진짜 경쟁력은 장비가 아니라 소프트웨어 RAC는 겉으로 보면 단지 여러 실험 장비를 합쳐 자동화한 것처럼 보이지만, 핵심은 오케스트레이션(Orchestration) 기술입니다. 이는 여러 장비와 실험 과정을 하나의 흐름으로 연결해주는 소프트웨어입니다. 생물학 실험은 온도, 시간, 농도 같은 변수가 조금만 틀어져도 실패할 수 있기 때문에, 수십 개 이상의 장비를 정확한 순서와 조건으로 제어하는 것이 매우 어렵습니다. 깅코는 이를 해결하기 위해 실험실 전체를 운영하는 일종의 운영체제 같은 시스템을 구축해 왔습니다 . - 5. AI가 학습할 수 있는 데이터 구조 일반 연구실에서는 실험 결과가 사람의 노트나 다양한 형식으로 저장되기 때문에 AI가 활용하기 어렵습니다. 반면 RAC에서 생성되는 데이터는 처음부터 디지털 형태로 정리되어 바로 AI로 연결됩니다. 이 덕분에 AI는 어떤 유전자 조합이 실패했는지, 어떤 조건에서 성능이 좋았는지를 계속 학습하면서 점점 더 정확한 실험을 설계하게 됩니다. 즉, 실험 자체가 AI 학습 데이터 생산 과정으로 바뀌는 구조입니다. - 6. 현재 재무 상황과 리스크 깅코는 이 구조에 집중하기 위해 기존 사업을 정리하면서 매출이 감소하고 있습니다. 매출은 2024년 2억 2,700만 달러에서 2025년 1억 7,000만 달러로 약 25% 감소했고, 올해는 1억 달러 초반까지 줄어들 가능성이 있습니다. 보유 현금은 약 4억 달러 수준으로 현재 비용 구조에서는 약 1년 정도 버틸 수 있는 상황입니다. 즉, 장기적으로는 큰 기회를 보고 있지만 단기적으로는 상당히 위험한 구간에 있다고 볼 수 있습니다. - 7. 스케일 AI와의 비교 스케일 AI는 고품질 데이터 라벨링을 통해 AI 모델 성능을 끌어올리는 기업으로, 2023년 7.6억 달러에서 2024년 8.7억 달러, 2025년 20억 달러까지 매출이 급증했습니다. 깅코는 이와 유사하게 생물학 분야에서 실제 실험을 통해 정답 데이터(Ground Truth)를 만들어주는 역할을 합니다. 현재로서 생물학 분야의 많은 연구들은 실제 실험으로만 검증할 수 있기 때문에, 이러한 물리적 데이터는 매우 높은 가치가 있습니다. - 8. 향후 성장의 핵심 변수 깅코의 성공 여부는 전통 제약사가 아니라 OpenAI 같은 AI 기업들이 이 시스템을 얼마나 활용하느냐에 달려 있습니다. 이미 OpenAI는 AI가 설계하고 RAC가 실험하는 구조를 구축했고, 구글이나 앤트로픽과 같은 다른 AI 리딩 기업들도 생물학 데이터 확보에 본격적으로 나서기 시작했습니다. 앞으로 AI 모델 성능이 깅코의 데이터를 통해 실제로 향상되는 사례가 쌓이고, 동시에 실험 비용이 인간 대비 확실히 낮아진다는 것이 입증되며, 그만큼 깅코의 실적도 개선된다면 깅코는 바이오 데이터 파운드리로서 크게 재평가될 가능성이 있습니다 . $DNA
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9 yıldır spor salonunda çalıştıktan ve 900'den fazla kişiye 9 ila 36 kilo arasında kilo verdirdikten sonra, toplayabildiğim tüm fitness ipuçlarını burada paylaşıyorum:
1. Alkol içmeyi bırak.
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■부동산 전문 변호사로 살면서 느낀 점
블라에 아까 올라온 글인데, 반박할 게 없다. 이 변호사 형님 말씀 새겨들어라.
1. 전세 살지 마라.
2. 보증금이 과하게 비싼 월세도 살지 마라.
3. 전월세를 반드시 살아야 한다면, 월세를 살아라.
4. 전세 살지 마라.
5. 빌라 전세는 아예 쳐다도 보지 마라.
6. 반드시 전세를 살아야 한다면, 정말 그러한지 다시 생각해라.
7. 빌라 전세는 "난 돈이 너무 싫어서 당장 누구 줘버려야 해"라는 사람만 살아라.
8. 아파트는 다음 임차인 구하기가 수월하고, 경매절차에서도 그나마 제 값 받고 팔린다는 점에서 비교적 사정이 낫지만, 고통받는 건 마찬가지다.
9. 그 동네에 살아야 하는데 월세가 너무 비싸서 전세를 고려하는 경우라면, 냉정하게 말해 그 동네에 살 수준이 안 되는 거다.
10. 전세 살지 마라.
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"이지영 강사의 운명을 바꾼 책"
아버지가 다니시던 회사가 부도가 나서 2년치 월급도 못받았고 엄마 아빠가 암투병 중이시라는 걸 알게 되고 치료비도 없다라는 걸 제가 알게 되면서 세상이 날 미워하나? 하늘은 날 버렸나?
20만원짜리 집으로 이사를 왔습니다 다 쓰러져가는 집이었습니다 기초 생활 수급자에게 주는 무상급식 파란색 도시락 통이 나왔고 아이들 다 알고 있었어요 짖궂게 물어본거죠 괴롭힐려고
"지영아 넌 왜 도시락이 파래?" 전 이렇게 대답했어요
"글쎄... 전교 1등이라서 특식을 주는 게 아닐까? 맛있다야 너네랑 반찬도 좀 달라."
제가 정신 승리를 한 거죠
사춘기의 우울증이 멈추지 않아서 진천 도서관에서 책을 빌려다가 탐독하기 시작했어요. 철학책, 정치학책, 우걱우걱 머릿속에 넣어놨던 그 책 속에서 다음과 같은 문구를 만났습니다.
"하늘이 장차 큰 인물이 될 사람에게는 배를 굶주리게 하고 뼈를 아프게 하여 그 사람이 그 고난을 이겨낼 기국과 역량이 있는지를 시험하나니 인생의 큰 시련을 만났거든 하늘의 선택을 받은 자가 아닌지 돌아보아라." 라는 맹자의 문구였는데 그 책이 묘하게 위로가 되더라구요 아~ 세상을 탓하지 말아야겠다.
출처 : 이지영 [Leejiyoung official]
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전)셀트리온 대표, 현)로킷헬스케어
유석환 회장님이 말씀하시는 매일 2시간 공부의 기적
- 특정 분야를 2달간 집중적으로 공부하면 전문가와 대화가 가능하다.
- 인생과 사업에서 겪는 수많은 난관을 세 번 정도 견뎌내면 멘탈과 체력이 레벨업이 되어 더 큰 도전을 할 수 있는 불멸의 단계에 도달한다.
- 세상은 점점 복잡해지지만, 그 안에서 살아남는 유일한 방법은 스스로를 심플하게 만드는 것이다.
- 사람이 죽을 곳을 선택하는 것이 인생이다.
“정상에서 끝을 내느냐,바닥에서 끝을 내느냐”
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우리 회사에 정말 독한 사람이 한 명 있었습니다.
건강검진에서 암 판정을 받았거든요.
다들 적극적으로 치료받으라고 권유했지만, 정작 본인은 아무렇지도 않은 기색이었습니다.
휴가조차 내지 않고 평소처럼 출근하더군요.
참다못한 동료가 이유를 묻자, 그는 담담하게 대답했습니다. "말기라네요. 운명이려니 합니다. 괜히 힘 빼고 싶지 않아요." 이 말은 하루 종일 사무실을 떠돌았습니다.
그는 8년 동안 기술팀의 기둥이었고, 자리는 사무실 가장 안쪽 창가였죠.
말수는 적었지만 가장 먼저 출근해 가장 늦게 퇴근했고, 책상 위엔 항상 낡은 머그잔에 진한 차가 담겨 있었습니다.
지독한 애연가라 손가락 끝에선 늘 은은한 담배 냄새가 났고요.
검진 결과가 나온 날, 인사팀과 면담을 하고 돌아온 그는 아무 일 없었다는 듯 컴퓨터를 켜고 코딩을 시작했습니다.
안색이 안 좋아 보여 다들 집에 가서 쉬라고 했지만, 그는 프로젝트를 멈출 수 없다며 손사래를 쳤습니다.
누군가 슬쩍 봤는데, 그는 그 검진 보고서를 봉투도 뜯지 않은 채 서랍 가장 깊숙한 곳에 밀어 넣었다고 하더군요.
그 뒤로도 일상은 똑같았습니다.
아침 7시 30분 정시 출근, 회사 근처 노점에서 편의점 도시락을 사서 아침을 때웠죠.
점심엔 다 같이 식당 줄을 섰지만, 예전엔 좋아하던 기름진 갈비를 옆으로 골라냈습니다.
오후에 졸음이 쏟아져도 더는 담배를 피우지 않고 책상에 엎드려 10분쯤 쪽잠을 잤습니다.
그리고 일어나 세수하고 다시 일을 시작했죠.
동료들은 그가 너무 고집스럽다며 보수적인 치료라도 받으라고 설득했습니다.
어떤 아주머니는 몸에 좋다는 약초를 챙겨주기도 했죠.
그는 받았지만 한 번도 달여 먹지 않았습니다.
그 약초들은 책상 유리 밑에 깔려 먼지만 쌓여갔습니다.
돈을 모아주겠다는 사람도 있었지만, 그는 "돈은 충분히 있다"며 딱딱하게 거절했습니다.
아무도 몰랐습니다.
그가 퇴근 후 곧장 집으로 가는 게 아니라, 재래시장(Pasar)에 들러 장을 보고 낡은 골목 안 연립주택으로 향한다는 것을요.
그곳엔 뇌졸중으로 전신 마비가 된 홀어머니가 계셨습니다.
다들 그가 효자라는 건 알았지만, 이 정도로 힘든 상황인 줄은 몰랐던 거죠.
암 판정을 받은 후 그가 가장 먼저 한 일은 은행에 가서 전 재산을 인출해 어머니의 노후 계좌에 넣은 것이었습니다.
그리고 간병인을 고용해 매일 어머니의 몸을 닦아주고 식사를 챙겨달라고 신신당부했습니다.
그가 맡은 프로젝트는 회사의 중점 사업이었고 마감이 촉박해 팀원 중 누구도 대신할 수 없었습니다.
그는 매일 더 늦게까지 일했습니다.
가끔 사무실에 홀로 남아 밤늦도록 스탠드 불빛을 밝히고 있었죠.
회의실에서 쓰러져 동료가 급히 병원에 데려간 적도 있었는데, 입원하라는 의사의 권유를 뿌리치고 다음 날 아침 수액 패치를 붙인 채 다시 출근했습니다.
프로젝트가 런칭되던 날, 회사는 작은 축하 파티를 열었습니다.
사장님은 그를 특별히 언급하며 포상금을 주겠다고 했죠.
그는 아래에 서서 표정 없이 박수 소리에 맞춰 가볍게 고개만 끄덕였습니다.
행사가 끝나고 그는 자신의 업무 노트를 정리해 부서의 가장 어린 신입에게 넘겨주었습니다.
평소보다 더 인내심 있게 프로젝트의 핵심을 한 페이지씩 설명해주면서요.
보름 뒤, 그의 자리가 비었습니다.
입원했다는 소식이 들려왔죠.
병문안을 간 동료들은 형체도 없이 야윈 그의 모습에 말을 잇지 못했습니다.
하지만 그는 병실에서도 프로젝트 유지보수를 걱정하며 노트북을 가져다 달라고 했습니다.
간병인의 말에 따르면, 그는 어머니와 통화할 때마다 일부러 밝은 목소리로 "해외 출장 중이라 잘 지내고 있다"고 거짓말을 했다고 합니다.
한 달 뒤, 그는 세상을 떠났습니다.
아주 평온한 모습이었고, 손에는 어머니의 젊은 시절 사진이 쥐어져 있었습니다.
장례를 치르러 간 동료들은 그의 집이 너무나 단출해서 놀랐습니다.
어머니의 방만 깨끗하게 정리되어 있을 뿐, 다른 곳은 거의 비어 있었죠.
책상 위엔 어머니와의 합작 사진과, 끝내 뜯지 않은 검진 보고서가 놓여 있었습니다.
나중에 업무 노트를 인계받았던 신입이 말해주었습니다.
노트 마지막 페이지에 이렇게 적혀 있었다고요.
"이번 생, 회사에도 당당했고 나 스스로도 도리를 다했다.
하지만 어머니에게만은 죄송하다."
시간이 꽤 흘렀지만, 사무실에선 여전히 가끔 그의 이야기를 합니다.
사람들은 이제야 깨달았습니다.
그가 운명에 순응한 것도, 죽음이 두렵지 않았던 것도 아니었다는 것을요.
그는 두려워할 자격조차 없었던 겁니다.
돌봐야 할 어머니가 있고, 책임져야 할 일이 있었기에 좌절하거나 망설일 여유조차 없었던 거죠.
산다는 건 때로 이렇게 내 뜻대로 되지 않습니다.
모두가 모든 걸 내려놓고 치료에 전념할 수 있는 건 아니죠.
오로지 나 자신만을 위해 살 수 있는 사람도 드뭅니다.
겉보기에 '독해' 보이는 결정 뒤에는 말 못 할 고통이 숨어있기 마련입니다.
그의 빈 책상을 지날 때마다, 그가 기대어 담배를 피우던 창가를 볼 때마다 마음이 무거워집니다.
만약 그에게 짊어져야 할 짐이 없었다면 그는 다른 길을 택했을까요?
회사가 조금 더 일찍 그의 사정을 알았더라면, 그는 단 며칠이라도 자신만을 위해 살 수 있었을까요?
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😱 시험장에서 “아... 다 외웠는데?” 하면서 백지 되는 순간...
미국 워싱턴대가 사람들 뇌를 실험한 결과가 나왔습니다.
일주일 뒤 기억이 52%나 증발한 그룹 vs
고작 14%만 증발한 그룹
그런데 더 충격적인 건...
책을 4번이나 죽어라 읽은 학생들이
겨우 1번 읽은 학생들한테 완패했다는 거예요.
“열심히 했는데 왜?”
그 이유를 알게 된 순간,
지금까지 공부한 방식이 완전히 잘못됐다는 걸 깨달았습니다.
읽기는 그냥 ‘받기’일 뿐이에요.
눈으로 훑는 순간 뇌는 정보를 슬쩍 흘려보내 버리거든요.
그래서 아무리 밤새 다섯 번 읽어도
“익숙하다”는 착각만 생길 뿐 진짜 기억은 안 돼요.
진짜 마법은 여기서 시작돼요.
책을 딱 덮고
“이 내용 뭐였지?” 스스로 물어보는 순간.
뇌가 직접 헤매고, 틀리고, 애써 끄집어내는 그 고생이 뉴런을 물리적으로 단단하게 연결시켜버립니다.
결과?
망각률이 4분의 1로 뚝 떨어져요.
시험 전날 밤새 읽기만 하는 대신
한 번 읽고 → 바로 책 덮고 → 떠올려보세요.
틀려도 되고, 답답해도 됩니다.
그 과정이 진짜 기억을 만드는 비밀입니다.
“머리가 나빠서가 아니라,
방법이 틀려서였구나...”
이 한 줄 때문에 공부 인생이 바뀔 수도 있어요.
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