http://blog.yes24.com/blog/blogMain.aspx?blogid=freemoon&artSeqNo=7598679



보고의 원칙 1. 고객지향의 원칙 

철저한 고객 분석의 자세가 중요하다고 강조하면서 보고를 할 때도 단 5분만이라도 사전에 고객을 분석한 후에 보고를 하라고 말합니다


보고의 원칙 2. 구조적 사고의 원칙 

구조적 사고를 통해 미리미리 생각해하고 '첫째, 둘째, 셋째' 식으로 말하는 습관을 가지라고 말합니다. 아침에 출근하면서 오늘 해야할 일을 미리 생각하고 전체 업무를 대분류, 중분류, 소분류 해서 구조를 짜 놓고 중요성과 완급까지 생각해 놓으면 상사가 어떤 질문을 하더라도 자신의 업무에 대해 핵심만 보고할 수 있게 되어 상사의 신뢰를 받게 된다고 말합니다.


보고의 원칙 3. 두괄식표현의 원칙

보고하려는 것의 핵심을 10초 또는 1분 내에 말해야 하는데, 정확히 파악해서 중요한 것부터 먼저 산뜻하게 보고할 수 있는 능력을 길러야 한다고 말합니다.


보고의 원칙 4. 미래지향성의 원칙

'이 친구가 과연 앞을 보고 달리고 있나?', '미래의 상황에 대비하고 있나?'입니다. 그래서 미래에 관한 정보와 대책이 포함된 보고를 항상 원합니다.


보고의 원칙 5. 건의형의 원칙

보고 하기 전에 내가 과연 생각했고, 그 생각을 과감히 제시했는지 스스로 점검하라고 합니다. 그리고 자율성과 창의력에 대한 문제 인식, 전문서적 독서, 소명의식의 견지, 조직 문화에 대한 민감성을 유지하라고 합니다.


보고의 원칙 6. 적극성의 원칙

어떠한 형태라도 상사의 요구는 지시이므로 적극적으로 지시를 받아들이라고 합니다. 지시 수용의 적극성, 업무 추진의 적극성, 보고의 적극성이 상사를 감동하게 한다는 것입니다.

보고의 타이밍을 놓쳐 상사의 신뢰를 잃지 말하고 당부합니다.


보고의 원칙 7. 조심성의 원칙

조심성의 원칙을 말하면서 의사표시를 적극적으로 하는 것은 좋지만 적극성이 상사에 대한 '배신'과 '도전'으로 인식되지 않도록 조심하라고 합니다. 함부로 말하지 말고 표현의 적정선을 지키라고 합니다.   

조직의 리더십과 상사라는 권위, 최종 결정 권한에 대한 세심한 존중심을 상실한 생각없는 적극성과 지속성은 위험하다고 말합니다.



1. 고객지향 : 여러분의 ‘눈’은 늘 고객을 바라본다. 즉 고객지향은 모든 보고 준비의 시작이다.

2. 구조적 사고 : 그 후 여러분은 ‘머리’를 가지고 구조적으로 생각한다.

3. 두괄식 표현 : 여러분은 ‘입’으로 말할 때 두괄식으로 표현한다. 즉, 결론부터 먼저 말하는 것이다.

4. 미래지향성 : 보고의 내용에는 반드시 ‘앞을 가르키고 있는 오른손의 손가락’처럼 미래지향적인 내용이 포함되어야 한다.

5. 건의형 : 또한 보고의 내용에는 “이렇게 해보시지요”라고 ‘제시하는 왼손’처럼 건의, 즉 ‘여러분의 생각이 제시’돼야 한다.

6. 적극성 : 보고의 방법 면에서 화장실까지 '앞발'로 열심히 쫒아가 상사에게 보고하는 적극성이 긴요하다.

7. 조심성 : 적극성에는 여러가지 위험성이 따른다. ‘뒷발’은 땅에 디디고 몸의 균형을 조심스레 유지해야 한다.


EX. 진척률에 대한  한가지, 4P로 구분한 4가지(Pruduct,Price,Place,Promotion), 건의 두 가지 등 총 7가지 요점을 보고



원문: http://www.looah.com/article/view/2070


  • I interviewed at five top companies in Silicon Valley in five days, and luckily got five job offers

  • 실리콘 밸리의 잘나가는 5개 기업과 인터뷰를 봤는데 다 붙고만 썰

  • In the five days from July 24th to 28th 2017, I interviewed at LinkedIn, Salesforce Einstein, Google, Airbnb, and Facebook, and got all five job offers.
  • 때는 바야흐로 2017년 7월 24일부터 28일의 5일간, 나는 링크드인, 세일즈포오스, 구글, 에어비앤비, 그리고 페이스북에 면접을 봤고 다 붙어버리고 말은 것이다.
  • It was a great experience, and I feel fortunate that my efforts paid off, so I decided to write something about it. I will discuss how I prepared, review the interview process, and share my impressions about the five companies.
  • 엄청난 경험이었고 남은 생의 운을 다 써버린 기분이라, 뭔가 써야겠다고 생각했어. 어떻게 인터뷰를 준비했고 진행되었는지 좀 적어보고 다섯 회사에 대한 내 인상도 남겨보려고 해.
  • How it started

  • 역사는 이렇게 시작되었다

  • I had been at Groupon for almost three years. It’s my first job, and I have been working with an amazing team and on awesome projects. We’ve been building cool stuff, making impact within the company, publishing papers and all that. But I felt my learning rate was being annealed (read: slowing down) yet my mind was craving more. Also as a software engineer in Chicago, there are so many great companies that all attract me in the Bay Area.
  • 첫 직장인 그루폰에 3년간 다니고 있었다 – 멋진 팀과 짱짱 프로젝트가 가득했지. 우리는 쿨한걸 만들었고 회사에도 좋은 영향을 줬을 뿐 아니라, 페이퍼도 내고 그랬음. 근데 내가 성장하는 속도가 좀 느려지는 기분이 들었고 욕구 불만인 상황. 그리고 시카고에 있어서 그런지 베이 에리아에 있는 큰 회사들에 좀 끌리기도 했음.
  • Life is short, and professional life shorter still. After talking with my wife and gaining her full support, I decided to take actions and make my first ever career change.
  • 인생이란 짧은 것인데다가 내가 프로로 일할 수 있는 기간은 더 짧지. 아내랑 얘기한 끝에 그녀의 *헌신적인* 도움을 받아 결정했음. 이제부터 행동해서 경력을 바꿔보자고.
  • Preparation

  • 주운비이

  • Although I’m interested in machine learning positions, the positions at the five companies are slightly different in the title and the interviewing process. Three are machine learning engineer (LinkedIn, Google, Facebook), one is data engineer (Salesforce), and one is software engineer in general (Airbnb). Therefore I needed to prepare for three different areas: coding, machine learning, and system design.
  • 일단 난 머신 러닝에 관심이 있었는데 5개 회사가 그 역할을 부르는 이름이 좀 달랐고 인터뷰 과정도 달랐음. 리크드인, 구글, 페이스북, 이 3개 회사는 ‘머신 러닝 엔지니어’ 라고 불렀고, 세일즈 포스는 ‘데이터 엔지니어’ 그리고 에어비앤비는 그냥 ‘소프트웨어 엔지니어’라고 부르더라고. 그래서 3개의 다른 분야에 대해서 준비해야 했음. 코딩, 머신 러닝 그리고 시스템 디자인.
  • Since I also have a full time job, it took me 2–3 months in total to prepare. Here is how I prepared for the three areas.
  • 이미 풀타임으로 일하고 있어서 준비하는데 2-3개월이나 걸렸네. 이제부터 3개 분야에 어떻게 준비했는지 써내려가려고 함.
  • Coding

  • 코딩

  • While I agree that coding interviews might not be the best way to assess all your skills as a developer, there is arguably no better way to tell if you are a good engineer in a short period of time. IMO it is the necessary evil to get you that job.
  • 일단 난 코딩 인터뷰가 개발자로써 필요한 기술을 가지고 있는지 가늠하는 좋은 방식이라고 생각하진 않지만, 짧은 시간 동안 존잘러인지 아닌지 알아내는 마땅한 다른 방법도 없지 않나. 아무튼 내 생각엔 필요악이지만 해야한다고 봄.
  • I mainly used Leetcode and Geeksforgeeks for practicing, but Hackerrank and Lintcode are also good places. I spent several weeks going over common data structures and algorithms, then focused on areas I wasn’t too familiar with, and finally did some frequently seen problems. Due to my time constraints I usually did two problems per day.
  • 나는 Leetcode 랑 Geeksforgeeks 로 주로 연습했는데 Hackerrank 랑 Lintcode 도 좋은것 같음. 몇 주간은 데이터 구조랑 알고리즘을 주로 파다가 좀 안 맞는거 같아서 그냥 자주 나오는 문제들을 했음. 바쁘니까 하루에 2개 정도만 풀었고.
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  • Here are some thoughts:
  • 요런 생각이 들었음.
  • - Practice, a lot. There is no way around it.
  • - 연습 말고는 답 없음. 많이 해야함.
  • - But rather than doing all 600 problems on Leetcode, cover all types and spend time understanding each problem thoroughly. I did around 70 problems in total and felt that was enough for me. My thought is that if 70 problems isn’t helpful then you may not be doing it right and 700 won’t be helpful either.
  • - Leetcode 에 있는 600개를 다 해보는 것 대신에 다양한 문제들을 경험해보고 각각의 문제를 완전히 이해하는게 중요함. 나는 합쳐서 70문제 정도 했는데 대충 충분했던 듯. 70개를 했는데도 도움이 안되었다면 제대로 한 게 아닐꺼고 그 상태로는 700개를 해봐도 도움안될듯.
  • - Go for the hardest ones. After those the rest all become easy.
  • - 제일 어려운 것부터 해보면 나머지는 쉬워짐.
  • - If stuck on one problem for over two hours, check out the solutions. More time might not be worth it.
  • - 한 문제에 두 시간이나 붙잡혀 있을바에는 그냥 답을 보는게 낫다. 더 해봤자 소용ㄴㄴ
  • - After solving one problem, check out the solutions. I was often surprised by how smart and elegant some solutions are, especially the Python one-liners.
  • - 한 문제 풀고 나서는 답을 확인하자. 가끔 파이썬 원라이너처럼 스–마트하고 엘–레강스한 답들이 있어서 놀랬음.
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    역주) 아니 요샌 펄 원라이너가 아니라 파이썬 원라이너를 얘기하는 시대입니까... ㄷㄷㄷ
  • - Use a language that you are most familiar with and that is common enough to be easily explained to your interviewer.
  • - 가장 익숙한 언어로 풀어야 좋다. 그리고 그 언어가 면접관에게 쉽게 설명될 수 있을 만큼 대중적인 언어로.
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    역주) 브레인퍽으로 풀어봐야... (틀려)
  • System design

  • 시스템 디자인

  • This area is more closely related to the actual working experience. Many questions can be asked during system design interviews, including but not limited to system architecture, object oriented design,database schema design,distributed system design,scalability, etc.
  • 요 부분은 실제 일하는 경험하고 관련이 깊다. 면접을 보는 동안 엄청 많은 질문이 있을 수 있는데 시스템 설계 뿐만 아니라 객체 지향 디자인, 데이터베이스 스키마 디자인, 분산 시스템 디자인, 스케일 등등 암튼 다양하고 넓음.
  • There are many resources online that can help you with the preparation. For the most part I read articles on system design interviews, architectures of large-scale systems, and case studies.
  • 온라인에 워낙 좋은게 많은데 내가 주로 본건 시스템 디자인 인터뷰 들이랑 대형 시스템 설계, 그리고 케이스 스터디 등이었음.
  • Here are some resources that I found really helpful:
  • 아래에 꿀링크 투척했으니 참고.
  • Although system design interviews can cover a lot of topics, there are some general guidelines for how to approach the problem:
  • 시스템 디자인 면접이 다양한 주제를 다루기는 하는데, 그런 문제들에 어떻게 접근하는가에 대한 보편적인 족보가 있음.
  • - Understand the requirements first, then lay out the high-level design, and finally drill down to the implementation details. Don’t jump to the details right away without figuring out what the requirements are.
  • - 일단 요구 사항을 이해한 다음에 하이레벨 디자인을 하고, 세부 구현 사항으로 파고 내려와야 함. 요구 사항도 이해 못하면서 디테일 파면 망함.
  • - There are no perfect system designs. Make the right trade-off for what is needed.
  • - 완벽한 시스템 디자인이란 없음. 항상 적절한 트레이드 오프를 만들어야 함.
  • With all that said, the best way to practice for system design interviews is to actually sit down and design a system, i.e. your day-to-day work. Instead of doing the minimal work, go deeper into the tools, frameworks, and libraries you use. For example, if you use HBase, rather than simply using the client to run some DDL and do some fetches, try to understand its overall architecture, such as the read/write flow, how HBase ensures strong consistency, what minor/major compactions do, and where LRU cache and Bloom Filter are used in the system. You can even compare HBase with Cassandra and see the similarities and differences in their design. Then when you are asked to design a distributed key-value store, you won’t feel ambushed.
  • 말마따나, 시스템 디자인 면접을 준비하는 가장 좋은 방법은 닥치고 앉아서 시스템을 설계해보는거라고 봄. 최소한으로 일만 하지 말고, 사용하고 있는 도구들, 프레임워크 그리고 라이브러리들을 깊이 들어가보는게 좋음. HBase를 예로 들자면, 클라이언트 써서 DDL 돌리고 데이터 받아오는거 말고 전체 설계를 이해하려는 노오력을 해보는 것. 어떻게 읽고 쓰는지, HBase 가 어떻게 강력크한 데이터 컨시스턴시를 보장하는지, minor/major 컴팩션이 뭔지 그리고 LRU 캐시랑 블룸 필터가 시스템의 어디에서 쓰이고 있는지 같은거. HBase 랑 카산드라 같은거랑 비교해서 어떤 설계가 비슷하고 뭐가 다른지 찾아보기도 하고. 그 정도 하면 분산 키-밸류 스토리지 얘기할 때 후달리진 않을꺼임.
  • Many blogs are also a great source of knowledge, such as Hacker Noon and engineering blogs of some companies, as well as the official documentation of open source projects.
  • 블로그에도 좋은 글이 쌓여 있음. Hacker Noon 이나 회사들의 엔지니어링 블로그도 그렇고. 그리고 오픈소스 프로젝트들의 공식 문서들도 좋음.
  • The most important thing is to keep your curiosity and modesty. Be a sponge that absorbs everything it is submerged into.
  • 호기심과 겸손함 없이는 아무 것도 안되니까 항상 스폰지 같은 자세로 모든걸 빨아들이도록.
  • Machine learning

  • ㅁㅓㅅㅣㄴ ㄹㅓㄴㅣㅇ

  • Machine learning interviews can be divided into two aspects, theory and product design.
  • 머신 러닝 면접은 보통 이론과 제품 디자인 두 개로 나뉘었다.
  • Unless you are have experience in machine learning research or did really well in your ML course, it helps to read some textbooks. Classical ones such as the Elements of Statistical Learning and Pattern Recognition and Machine Learning are great choices, and if you are interested in specific areas you can read more on those.
  • 머신 러닝 전문가가 아니라면 일단 교과서부터 보는게 도움이 됨. Elements of Statistical Learning 이랑 Pattern Recognition and Machine Learning 이 고전이자 베스트임. 그 이후에 관심있는 분야를 더 파면 됨.
  • Make sure you understand basic concepts such as bias-variance trade-off, overfitting, gradient descent, L1/L2 regularization,Bayes Theorem,bagging/boosting,collaborative filtering,dimension reduction, etc. Familiarize yourself with common formulas such as Bayes Theorem and the derivation of popular models such as logistic regression and SVM. Try to implement simple models such as decision trees and K-means clustering. If you put some models on your resume, make sure you understand it thoroughly and can comment on its pros and cons.
  • 무엇보다 bias-variance trade-off, overfitting, gradient descent, L1/L2 regularization,Bayes Theorem,bagging/boosting,collaborative filtering,dimension reduction 같은 기본 컨셉을 이해해야 함. 베이즈 정리와 같은 일반적인 수식과 logistic regression과 SVM 같은 대중적인 모델의 파생형들이 익숙해지는 것도 필요하고. 결정 트리나 K-means 클러스터링 같은 단순한 모델은 구현해보는 것도 좋다. 이력서에 어떤 모델을 써넣으려면, 완전히 이해해서 장점과 단점도 술술 얘기할 정도가 되야 함.
  • For ML product design, understand the general process of building a ML product. Here’s what I tried to do:
  • 머신러닝 제품 디자인에 대해서는 일반적인 프로세스에 대한 이해가 일단 필요하다. 나는 이런걸 했었는데,
  • - Figure out what the objective is: prediction, recommendation, clustering, search, etc.
  • - 목적이 뭔지 파악해야 한다. 예측인지 추천인지 클러스터링인지 검색인지 등등.
  • - Pick the right algorithm: supervised vs unsupervised, classification vs regression, generalized linear model / decision tree / neural network / etc. Be able to reason about the choice.
  • - 적합한 알고리즘을 고른다. 지도형인지 아닌지, 회기인지 분류인지, generalized linear model / decision tree / neural network 등등 선택에 대해 그 이유를 말할 수 있어야 한다.
  • - Pick / engineer relevant features based on available data.
  • - 사용할 수 있는 데이터에 기반해서 기능을 골라야 한다.
  • - Pick metrics for model performance.
  • - 모델 퍼포먼스에 맞춰 메트릭을 고른다.
  • - Optionally, comment on how to optimize the model for production.
  • - 거기에 대해서 실제 서비스를 위해서 모델을 어떻게 최적화 할 수 있는지 얘기하면 좋고.
  • Here I want to emphasize again on the importance of remaining curious and learning continuously. Try not to merely using the API for Spark MLlib or XGBoost and calling it done, but try to understand why stochastic gradient descent is appropriate for distributed training, or understand how XGBoost differs from traditional GBDT, e.g. what is special about its loss function, why it needs to compute the second order derivative, etc.
  • - 아까도 얘기했지만 호기심을 가지고 계속 공부하는게 중요하다. 중요하니까 두 번 얘기한다. Spark MLlib의 API나 XGBoost 등을 그냥 쓰기만 하지 말고, stochastic gradient descent가 왜 분산 훈련에 적합한지, XGBoost가 전통적인 GBDT 랑 비교해서 뭐가 다른지 이해하려고 해봐라. 예를 들자면 그것의 loss function이 뭐가 특별한지 2차 미분 등을 왜 계산해야 하는지 등등.
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    역주) 제가 ML을 아예 몰라서 전체적으로 좋은 번역이 안됩니다...
  • The interview process

  • 인터뷰 과정

  • I started by replying to HR’s messages on LinkedIn, and asking for referrals. After a failed attempt at a rock star startup (which I will touch upon later), I prepared hard for several months, and with help from my recruiters, I scheduled a full week of onsites in the Bay Area. I flew in on Sunday, had five full days of interviews with around 30 interviewers at some best tech companies in the world, and very luckily, got job offers from all five of them.
  • 보통 링크드인을 통한 HR팀의 메세지에 답장하고, 추천을 요구하는 것으로 시작했다. 좀따 적겠지만 스타트업 면접에 떨어지고 나서, 몇 달간 혹독하게 준비하고 리크루터의 도움을 받아서 베이 에리아에서 일주일 내내 온사이트 면접을 잡았다. 일요일에 날아가서 5일 내내 **세계 최고** 회사들의 30명의 면접관들과 면접을 보고, 5개 회사로부터 모두 **합 격** 통보를 받았다.
  • Phone screening

  • 폰 스크리닝

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    역주) 전화 면접
  • All phone screenings are standard. The only difference is in the duration: For some companies like LinkedIn it’s one hour, while for Facebook and Airbnb it’s 45 minutes.
  • 전화 면접은 다들 하고 있다. 진행하는 시간이 좀 다른데, 링크드인은 한 시간, 페이스북과 에어비앤비는 45분이었다.
  • Proficiency is the key here, since you are under the time gun and usually you only get one chance. You would have to very quickly recognize the type of problem and give a high-level solution. Be sure to talk to the interviewer about your thinking and intentions. It might slow you down a little at the beginning, but communication is more important than anything and it only helps with the interview. Do not recite the solution as the interviewer would almost certainly see through it.
  • 전화 면접에서 기회는 한 번 뿐이고, 시간이 금이기 때문에 얼마나 익숙한지가 중요하다. 어떤 종류의 문제인지 빨리 알아채고 좋은 답을 내놔야 한다. 생각과 의도를 면접관에게 잘 설명해야 한다. 처음에 급하지 않고 차분하게 하되 커뮤니케이션이 생명임을 잊지 말자. 면접관도 다 알기 때문에 뻔한 답을 줄줄 읇을 필요는 없다.
  • For machine learning positions some companies would ask ML questions. If you are interviewing for those make sure you brush up your ML skills as well.
  • 머신 러닝 포지션에 대해서 회사는 응당 머신 러닝 질문을 해올꺼다. 그러니까 머신 러닝 스킬을 갈고 닦도록.
  • note icon
    역주) 이부분 좀 뻔한 거 같은데, 다른 번역 제안 부탁드립니다.
  • To make better use of my time, I scheduled three phone screenings in the same afternoon, one hour apart from each. The upside is that you might benefit from the hot hand and the downside is that the later ones might be affected if the first one does not go well, so I don’t recommend it for everyone.
  • 시간을 잘 쓰기 위해서, 3개의 전화 면접을 같은 날 오후에 한 시간 간격으로 잡았다. 요렇게 잡으니 죽 이어서 하는 기분이라 좋았지만, 앞선 면접을 망치면 뒤에도 영향을 받으니, 추천하진 못하겠음.
  • One good thing about interviewing with multiple companies at the same time is that it gives you certain advantages. I was able to skip the second round phone screening with Airbnb and Salesforce because I got the onsite at LinkedIn and Facebook after only one phone screening.
  • 여러 회사랑 면접을 동시에 하니까 좋은 점이 있었다. 에어비앤비와 세일즈포스 2차 전화 면접은 링크드인이랑 페이스북 온사이트 면접으로 대신할 수 있었다.
  • More surprisingly, Google even let me skip their phone screening entirely and schedule my onsite to fill the vacancy after learning I had four onsites coming in the next week. I knew it was going to make it extremely tiring, but hey, nobody can refuse a Google onsite invitation!
  • 구글은 더 놀라운데, 4차례의 온사이트 면접이 있음을 알고는 전화 면접을 다 제끼고 바로 같은 주에 면접을 잡아줬다. 암만 피곤해도 구글 면접 초대를 거부할 사람이 있다면 거수 바란다?
  • Onsite

  • 온사이트

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    역주) 일반적인 대면 면접
  • LinkedIn
  • 링크드인
  • This is my first onsite and I interviewed at the Sunnyvale location. The office is very neat and people look very professional, as always.
  • 써니베일에서 봤던 첫번째 온사이트 면접이었다. 사무실은 쾌적하고 사람들은 언제나처럼 프로페셔–널해 보였다.
  • The sessions are one hour each. Coding questions are standard, but the ML questions can get a bit tough. That said, I got an email from my HR containing the preparation material which was very helpful, and in the end I did not see anything that was too surprising. I heard the rumor that LinkedIn has the best meals in the Silicon Valley, and from what I saw if it’s not true, it’s not too far from the truth.
  • 각 세션은 한 시간씩 걸렸다. 코딩 질문은 평범했는데 ML 질문은 ... 장난 없었다. 이메일로 받은 면접 준비를 위한 자료가 꽤 도움이 되었다. 뭐 놀랄만큼 새로운 것은 없었다. 링크드인 식사가 실리콘 밸리 갑이라고 들었는데 진실로 그러했다고 한다.
  • Acquisition by Microsoft seems to have lifted the financial burden from LinkedIn, and freed them up to do really cool things. New features such as videos and professional advertisements are exciting. As a company focusing on professional development, LinkedIn prioritizes the growth of its own employees. A lot of teams such as ads relevance and feed ranking are expanding, so act quickly if you want to join.
  • 마이크로소프트가 사준 덕분에 재무 파탄에서 벗어난 링크드인은 쿨한 걸 할 수 있게 되었다. 비디오와 전문 광고 같은 기능들이 그럴싸하다. 전문성 개발에 초점을 둔 기업 답게, 링크드인은 직원 성장이 최우선이었다. 광고 관련이나 피드 랭킹 등의 팀이 성장하고 있으니까 관심있는 분들은 빠르게 고고.
  • Salesforce Einstein
  • 세일즈포스 아인슈타인
  • note icon
    역주) 아인슈타인은 세일즈포스의 인공지능 브랜드
  • Rock star project by rock star team. The team is pretty new and feels very much like a startup. The product is built on the Scala stack, so type safety is a real thing there! Great talks on the Optimus Prime library by Matthew Tovbin at Scala Days Chicago 2017 and Leah McGuire at Spark Summit West 2017.
  • 존잘러에 의한 존잘러 프로젝트. 스타트업 같은 새 팀이었음. 제품은 스칼라 스택에서 만들어졌고 타입 세이프티를 드디어 현실로 느낌. Great talks on the Optimus Prime library by Matthew Tovbin at Scala Days Chicago 2017 and Leah McGuire at Spark Summit West 2017.
  • I interviewed at their Palo Alto office. The team has a cohesive culture and work life balance is great there. Everybody is passionate about what they are doing and really enjoys it. With four sessions it is shorter compared to the other onsite interviews, but I wish I could have stayed longer. After the interview Matthew even took me for a walk to the HP garage :)
  • 나는 팔로 알토 오피스에서 면접을 봤는데, 응집력 있는 팀웍도 워라밸도 좋았음. 각자 하는 일에 열정도 대단하고 즐기고 있었음. 4번의 짧은 면접을 봤는데 더 머무르고 싶을 정도였음. 면접관인 Matthew 는 HP garage 에 나를 데려가 주기도 했음.
  • Google
  • 구—글
  • Absolutely the industry leader, and nothing to say about it that people don’t already know. But it’s huge. Like, really, really HUGE. It took me 20 minutes to ride a bicycle to meet my friends there. Also lines for food can be too long. Forever a great place for developers.
  • 다들 알다시피 업계 리더라 설명할 것이 없음. 근데... 진짜 진짜 진짜 넘나 크다. 친구 만나는데 자전거로 20분 걸렸음. 밥줄도 엄청 길고. 개발자들의 천국.
  • I interviewed at one of the many buildings on the Mountain View campus, and I don’t know which one it is because it’s HUGE.
  • 마운틴뷰에 산재한 오피스중 어딘가에서 면접을 봤는데 그냥 엄청 크다는거 말고 잘 모르겠음.
  • My interviewers all look very smart, and once they start talking they are even smarter. It would be very enjoyable to work with these people.
  • 면접관들은 다들 똑똑하게 생겼는데 말하는건 심지어 더 똑똑했음. 이런 사람들이랑 일하면 즐겁겠다고 생각했다.
  • One thing that I felt special about Google’s interviews is that the analysis of algorithm complexity is really important. Make sure you really understand what Big O notation means!
  • 구글 면접관들로부터 특별하게 느낀게 있다면 이들은 알고리즘 복잡도에 민감하다는 것이다. 시간복잡도 표현에 대해 숙지하고 갈 것.
  • Airbnb
  • 에어비앤비
  • Fast expanding unicorn with a unique culture and arguably the most beautiful office in the Silicon Valley. New products such as Experiences and restaurant reservation, high end niche market, and expansion into China all contribute to a positive prospect. Perfect choice if you are risk tolerant and want a fast growing, pre-IPO experience.
  • 독특한 문화와 구설수에 늘 오르내리는 실리콘 밸리의 아름다운 오피스에 있는 초고속 성장의 유니콘 스타트업. 새 제품인 Experiences 와 레스토랑 예약, 고급의 니치 마켓, 중국으로의 확장 등이 다 긍정적이다. 위험을 감수할 수 있으면 기업 공개와 더불어 빠른 성장을 기대해볼 수 있는 최고의 선택이라고 봄.
  • Airbnb’s coding interview is a bit unique because you’ll be coding in an IDE instead of whiteboarding, so your code needs to compile and give the right answer. Some problems can get really hard.
  • 에어비앤비 코딩 면접은 좀 달랐는데 화이트보드에 쓰는 대신에 IDE 에 코딩할 수 있었음. 그러니까 제대로 컴파일되는 코드를 써야 한다는 의미. 몇몇 문제는 넘나 어려웠다.
  • And they’ve got the one-of-a-kind cross functional interviews. This is how Airbnb takes culture seriously, and being technically excellent doesn’t guarantee a job offer. For me the two cross functionals were really enjoyable. I had casual conversations with the interviewers and we all felt happy at the end of the session.
  • 그리고 이 들은 일종의 교차 직군 인터뷰를 보는데, 이게 에어비앤비의 방식이며 기술적으로만 잘나서는 합격하기 어렵다는 뜻임. 두 번의 교차 면접을 봤는데 나는 재미있었다. 면접관들하고 부담 없이 이런 저런 얘기를 했고 행복하게 마무리 했음.
  • Overall I think Airbnb’s onsite is the hardest due to the difficulty of the problems, longer duration, and unique cross-functional interviews. If you are interested, be sure to understand their culture and core values.
  • 종합적으로 봤을 때 에어비앤비 온사이트 면접이 가장 어려웠다. 문제 수준도 그랬고 길기도 길었을 뿐더러, 교차 직군 면접도 그렇고. 만약 요 회사에 관심이 있다면 문화와 주요 가치에 대해 잘 알아보는게 좋을 듯.
  • Facebook
  • 페이스북
  • Another giant that is still growing fast, and smaller and faster-paced compared to Google. With its product lines dominating the social network market and big investments in AI and VR, I can only see more growth potential for Facebook in the future. With stars like Yann LeCun and Yangqing Jia, it’s the perfect place if you are interested in machine learning.
  • 아직도 빠르게 성장하고 있지만 늘 더 큰 구글과 비교되는 또 다른 거대 기업. 소셜 네트워크 시장을 지배하고 있고 AI과 VR에 돈을 쏟아붓고 있지만, 그래도 앞으로 더 성장할 수 있는 가능성을 봤음. Tann Lecun 이나 Tangqing Jia 같은 천재들이 있으니까 ML에 관심 있으면 여기가 최고임.
  • I interviewed at Building 20, the one with the rooftop garden and ocean view and also where Zuckerberg’s office is located.
  • Building 20 에서 면접을 봤는데 루프탑 가든도 있고 바다 전망이었을 뿐 아니라, 바로 저커버그의 사무실이 있는 곳.
  • I’m not sure if the interviewers got instructions, but I didn’t get clear signs whether my solutions were correct, although I believed they were.
  • 면접관들이 그렇게 하라고 지시 받았는지는 잘 모르겠는데, 내가 답을 했을 때 맞다 틀리다 확실히 알려주질 않았음.
  • By noon the prior four days started to take its toll, and I was having a headache. I persisted through the afternoon sessions but felt I didn’t do well at all. I was a bit surprised to learn that I was getting an offer from them as well.
  • 4일 내내 면접을 봤더니 정오 즈음엔 머리가 아플 지경이었다. 오후 세션은 완전 망친듯. 그런데도 합격 통보를 받아서 좀 놀랐음.
  • Generally I felt people there believe the company’s vision and are proud of what they are building. Being a company with half a trillion market cap and growing, Facebook is a perfect place to grow your career at.
  • 다들 회사의 비전을 믿고 자신들이 만들고 있는 것에 대해 자부심이 있었다. 페북은 시총 50조에 달하는 회사인 만큼 경력에 좋은 회사임에는 분명함.
  • Negotiation

  • 협상

  • Some things that I do think are important:
  • 내가 중요하게 생각한 것들은 다음과 같다.
  • - Be professional.
  • - 프로페셔널하게.
  • - Know your leverages.
  • - 협상에 유리하게 작용될만한 본인의 강점을 정확히 인지할 것.
  • note icon
    역주) https://www.facebook.com/helenakcho 님의 의견을 반영하여 수정했습니다.
  • - Be genuinely interested in the teams and projects.
  • - 팀과 프로젝트에 진심으로 관심을 가져라.
  • - Keep your patience and confidence.
  • - 인내와 자신감을 유지해라.
  • - Be determined but polite.
  • - 결단력 있게, 하지만 예의 바르게.
  • - Never lie.
  • - 그짓말 하지 마라.
  • My failed interview with Databricks

  • 데이터브릭스에는 떨어졌음

  • All successes start with failures, including interviews. Before I started interviewing for these companies, I failed my interview at Databricks in May.
  • 실패는 성공의 부모라는 말이 면접에서도 마찬가지임. 위 회사들에 면접 보기 전인 5월에 면접봤던 데이터브릭스에서는 떨어졌음.
  • Back in April, Xiangrui contacted me via LinkedIn asking me if I was interested in a position on the Spark MLlib team. I was extremely thrilled because 1) I use Spark and love Scala, 2) Databricks engineers are top-notch, and 3) Spark is revolutionizing the whole big data world. It is an opportunity I couldn’t miss, so I started interviewing after a few days.
  • 지난 4월에 Xiangrui가 링크드인으로 연락해왔다. Spark MLlib 팀에 관심 있냐고. 완전 좋았는데 왜냐면 1) 난 스파크를 쓰고 스칼라 좋아함 2) 데이터브릭스 엔지니어들 존잘임 3) 스파크는 빅 데이터 세상을 완전 바꾸고 있었음. 절대 놓치면 안될 기회였고 며칠 뒤에 바로 면접을 봤음.
  • The bar is very high and the process is quite long, including one pre-screening questionnaire, one phone screening, one coding assignment, and one full onsite.
  • 기준이 엄청 높고 사전 질문지, 전화 면접, 코딩 시험, 그리고 온 사이트 면접으로 절차가 좀 긴 편이었다.
  • I managed to get the onsite invitation, and visited their office in downtown San Francisco, where Treasure Island can be seen.
  • 온사이트 면접을 보려고 샌프란시스코에 있는 사무실로 방문했는데 Treasure Island 가 보이는 곳이었다.
  • note icon
  • My interviewer were incredibly intelligent yet equally modest. During the interviews I often felt being pushed to the limits. It was fine until one disastrous session, where I totally messed up due to insufficient skills and preparation, and it ended up a fiasco. Xiangrui was very kind and walked me to where I wanted to go after the interview was over, and I really enjoyed talking to him.
  • 면접관은 놀랄만큼 똑똑하고 게다가 겸손했다. 인터뷰하는 내내 한계까지 시험 당하는 기분이었다. 부족한 준비와 실력 탓에 첫번째 세션을 완전히 망쳐버렸다. Xiangrui는 엄청 친절했고 인터뷰 끝나고 갈 때까지 함께 해줬다. 그와 대화하는 것은 정말 좋았다.
  • I got the rejection several days later. It was expected but I felt frustrated for a few days nonetheless. Although I missed the opportunity to work there, I wholeheartedly wish they will continue to make greater impact and achievements.
  • 며칠 뒤에 불합격을 통보받았다. 예상했던 일이긴 했지만 그래도 좌절감에 며칠동안 멘붕했다. 같이 일할 기회는 놓쳤지만, 그들이 성공하고 잘 해나가기를 진심으로 기원하는 바이다.
  • Afterthoughts

  • - Life is short. Professional life is shorter. Make the right move at the right time.
  • - 인생은 짧다. 제대로 일할 시간은 더 짧다. 적절한 시간에 적확하게 움직이쟈.
  • - Interviews are not just interviews. They are a perfect time to network and make friends.
  • - 면접은 그냥 면접으로 그치지 않는다. 새 친구들 만들고 네트워킹 하는 기회로 생각해라.
  • - Always be curious and learn.
  • - 항상 호기심과 배우려는 마음을 가져라.
  • - Negotiation is important for job satisfaction.
  • - 만족하고 다니려면 협상을 잘 해라.
  • - Getting the job offer only means you meet the minimum requirements. There are no maximum requirements. Keep getting better.
  • - 합격 통보는 최소 기준을 통과했다는 것일 뿐이다. 한계는 없으니까 항상 공부하자.
  • From the first interview in May to finally accepting the job offer in late September, my first career change was long and not easy.
  • 면접에 떨어졌던 5월 부터 이번에 합격하게된 9월까지, 내 이직은 길고 쉽지 않았다.
  • It was difficult for me to prepare because I needed to keep doing well at my current job. For several weeks I was on a regular schedule of preparing for the interview till 1am, getting up at 8:30am the next day and fully devoting myself to another day at work.
  • 원래 하던 일을 잘 하면서 준비하는게 좀 힘들었음. 몇 주 동안 일정대로 제대로 하면서 인터뷰 준비하느라 새벽 1시에 자고 8:30에 일어나서 일하는거... 힘듬.
  • Interviewing at five companies in five days was also highly stressful and risky, and I don’t recommend doing it unless you have a very tight schedule. But it does give you a good advantage during negotiation should you secure multiple offers.
  • 5일 동안 5개 회사에 면접보는건 힘들고 위험하기도 하니 나처럼 스케쥴이 빡빡한 사람 말고는 비추임. 그래도 여러 회사에서 제안을 받아야 좋은 협상을 할 수 있는 것도 사실.
  • I’d like to thank all my recruiters who patiently walked me through the process, the people who spend their precious time talking to me, and all the companies that gave me the opportunities to interview and extended me offers.
  • 고마운 사람이 넘 많은데, 면접 보는 동안 인내심 발휘하여 같이 해준 여러 리크루터들, 시간을 굳이 써가며 나와 이야기해준 이들, 면접 볼 수 있는 기회를 준 이들에게 다들 감사하다.
  • Lastly but most importantly, I want to thank my family for their love and support — my parents for watching me taking the first and every step, my dear wife for everything she has done for me, and my daughter for her warming smile.
  • 마지막으로, 가족들의 사랑과 도움이 없었으면 이렇게 하지 못했을꺼다. 부모님이 처음부터 끝까지 계속 지켜봐주셨고, 나를 위해 헌신해준 사랑스런 와이프와 딸의 웃음 모두 감사하다.
  • Thanks for reading through this long post.
  • 기일게 썼는데 끝까지 읽어준 당신에게도 감사.
  • Xiaohan Zeng
  • Xiaohan Zeng
  • 10/22/17
  • 2017년 10월 22일


 이성교제 안에서 남자가 자신에게 주어졌다고 믿는 사명은 무엇일까? 그것은 두말할 것 없이 책임감이다. 남자에게는 이성교제의 시작과 동시에 책임감이라는 것이 생기는 것이다. 그래서 성실하지 않던 남자가 여자를 만나고 나서 충실하게 일상을 살아간다. 생각 없이 행동하던 것에서 한 번 더 생각하고 신중하게 결정하는 편으로 옮겨가게 되는 것이다.

  사실 남자의 책임감이라는 것은 여자에게도 매우 중요하다. 그 이유는 여자가 이성교제를 결정하는 이유에서 찾을 수 있다. 여자는 남자의 어떤 모습을 보고 교제를 결정할까? 사랑일까? 의뢰로 그렇지 않다.(사랑이 조건에 들지 않는다는 것은 아니다) 여자는 남자의 ‘신뢰’를 가장 중요한 이성교제의 기준으로 삼는다. 만약 신뢰할 수 없는 남자라면 여자는 교제를 결정하는데 있어서 망설일 것이 분명하다.

  그런데 남자들이 이 사실을 알지 못해서 사랑을 표현한답시고 시도 때도 없이 전화를 하고 문자를 보낸다. 그런 남자들에게는 미안한 얘기지만 그건 사랑의 표현이 아니다. 오히려 일방적인 스토킹에 가깝다. 그리고 순간적인 감정을 사랑이라고 불안하게 표현하기 보다는 성실한 모습으로 여자에게 신뢰감을 주는 편이 교제를 성사시키는 데에는 훨씬 유익하다. 그런데 이렇게 중요한 신뢰감이 무엇으로부터 오는가? 바로 책임감이다. 책임감은 신뢰감을 형성하는 자양분과 같은 것이다.

  그런데 이러한 남자들의 책임감이 과해서 나타나는 현상이 여자친구의 기분을 항상 좋게 만들어주려는 태도이다. 내 여자친구는 항상 즐거워야 하고 행복감에 젖어 있어야 한다고 믿고, 주장하는 것이다. 그러나 이것은 현실적으로 불가능하다. 어떤 사람이 항상 즐겁고 행복하기만 하겠는가? 만일 그런 여자가 있다면 그녀는 조증(躁病)이든지 일상생활 자체를 제대로 영위하지 못하는 사람일 것이 분명하다.

  남자들이여! 여러분의 여자친구도 가끔은 떨어지는 낙엽을 보면 우울해지며, 뜻대로 되지 않는 일상에 힘들어하고, 이해할 수 없는 관계의 문제로 눈물 흘린다. 그러므로 슬픔과 우울감이라는 구덩이에 빠져있는 여러분의 여자친구를 억지로 끌어내려 하지 말라. 얼버무리며 “알았어, 미안해, 그냥 내가 잘못했어.”라고 말하지 말라. 그리고 그 마음을 이해하려 애쓰라.

  하지만 불행히도 남자들은 여자에 비해 그다지 정서적이지 못하다. 그래서 남자가 여자의 감정을 아무리 이해하려해도 헛다리를 짚는 일이 비일비재하다. 그래도 이해하려 애쓰다보면 조금씩 이해하게 된다. 상대의 몸짓언어와 감성언어에 익숙해진다. 그리고 상대의 언어를 사용해서 정서적 공감대을 이끌어낼 수 있다. 그러므로 포기하지 말라. 오히려 노력하는 모습 자체로도 그대는 기특한 남자이다.

 

 나 역시 최근까지만 해도 이런 사람이었고 시시때때로 과거를 향해 돌진하기도 한다. 하지만 상대의 좋지 않은 기분에 대해 인정하는 것이 점점 익숙해지고 있다.(그렇다고 방치한다거나 일부러 기분이 상하게 만든다는 것은 아니다) 세상에는 내 뜻대로 되지 않는 것이 너무나 많고 그것이 변화무쌍한 여자의 기분과 관련된 것이라면 더더욱 뜻대로 되지 않는다. 그래서 더 이상 상대의 미니홈피에 표시된 기분상태를 보며 그날의 내 기분까지 결정하지는 않는다. 그냥 상대의 좋지 않은 기분을 인정하며 그것에 대해 이제는 잠시 시간을 내어 기도한다.(이것은 흡사 그날의 주가를 확인하며 하루를 점치는 것과 유사하다)

  기도하다보면 문제를 바라보기 보다는 문제의 해결자가 되어주시는 하나님을 보게 된다. 그리고 문제를 가지고 나아온 자리에서 하나님과 친밀감을 나눌 수 있게 된다. 기도라는 것이 무엇인가? 더 구체적으로 중보기도란 무엇인가? 상대의 마음을 가지고 기도하는 것이다. 상대의 심정을 가지고 하나님께 아뢰는 것이다. 상대에게 상처가 있다면 내 몸에 그 상처가 난 것처럼 기도하는 것이 중보기도이다.

  셰익스피어는 “다쳐보지 않은 사람은 남의 흉터를 보고 웃는다.”고 말했다. 상대의 마음을 헤아리지 않고는 결코 마음을 나눌 수 없으며 바른 기도도 할 수 없는 것이다. 따라서 상대의 기분을 억지로 돌리려 하지 말라. 그리고 오히려 이해할 수 있는 마음을 달라고 구해보라. 관계의 친밀함을 이루는 특별한 경험은 이러한 자연스러운 성령의 인도하심으로부터 나오게 되어있다.

  상담을 하다보면 남자친구가 자신을 너무 이해해주지 못한다는 분들이 종종 있다. 물론 그런 분들의 답답한 심정이 이해는 간다.(나 역시 여자를 답답하게 만들었던, 그리고 지금도 답답하게 만드는 남자 중 하나다) 그러나 완벽한 남자가 세상에 어디 있겠는가? 그런 분은 우리 모두의 신랑이 되시는 예수님밖에 없다. 마지막 때가 아닌 지금부터 예수님과의 혼인잔치를 열고, 세상 남자와는 영원히 안녕하고 싶다면 완벽한 남자를 계속 찾으라. 그러나 우리 모두는 서로에게 긍휼이 필요하다. 이 사실을 기억하라. 그리고 남자들이여, 내 여자친구는 항상 기분이 좋아야만 한다는 강박관념으로부터 자유해지라.


★윤상- 달리기

지겨운가요 힘든가요
숨이 턱까지 찼나요.
할 수 없죠.
어차피 시작해 버린 것을.

쏟아지는 햇살 속에
입이 바싹 말라와요.
할 수 없죠.
창피하게 멈춰 설 순 없으니.

단 한가지 약속은
틀림없이 끝이 있다는 것.
끝난 뒤엔 지겨울 만큼
오랫동안 쉴 수 있다는 것.

지겨운가요 힘든가요
숨이 턱까지 찼나요.
할 수 없죠.
어차피 시작해 버린 것을.

쏟아지는 햇살 속에
입이 바싹 말라와요.
할 수 없죠.
창피하게 멈춰 설 순 없으니.

이유도 없이 가끔은
눈물나게 억울하겠죠.
일등 아닌 보통들에겐
박수조차 남의 일인걸.

단 한가지 약속은
틀림없이 끝이 있다는 것.
끝난 뒤엔 지겨울만큼
오랫동안 쉴 수 있다는 것.

I'ts good enough for me.
bye bye bye bye.....(x4)

★강산에- 넌 할수있어
후회하고 있다면 깨끗이 잊어버려
가위로 오려낸 것처럼 다 지난 일이야

후회하지 않는다면 소중하게 간직해
언젠가 웃으며 말할 수 있을 때까지

너를 둘러싼 그 모든 이유가
견딜 수 없이 너무 힘들다 해도

너라면 할 수 있을거야 할 수가 있어
그게 바로 너야
굴하지 않는 보석 같은 마음있으니
어려워마 두려워마 아무 것도 아니야
천천히 눈을 감고 다시 생각해 보는거야
세상이 너를 무릎 꿇게 하여도
당당히 니 꿈을 펼쳐 보여줘

너라면 할 수 있을거야 할 수가 있어
그게 바로 너야
굴하지 않는 보석 같은 마음있으니
할 수 있을거야 할 수가 있어
그게 바로 너야
굴하지 않는 보석 같은 마음있으니
굴하지 않는 보석 같은 마음있으니

사자성어 좋은글s 2009.03.13 14:36
출처 : http://cafe.naver.com/dalja232.cafe?iframe_url=/ArticleRead.nhn%3Farticleid=4643
일전에 가훈으로 좋을 글귀(신장범 님)를 올렸기에
보충해서 인터넷에 있는 사자성어 가훈 정리합니다.






가훈으로 좋은 사자성어 모음


    樂善不倦- 낙선불권: 선을 즐기는 사람은 권태로움이 있을 수 없다
    自勝者强- 자승자강: 자신을 이기는 자가 강한 자다
    人一己百 -인일기백: 남이 한 번 할 때, 나는 백 번을 해서라도 따라간다
    大道無門 -대도무문: 큰 도는 이름조차 없는 것이다
    無言實踐 -무언실천: 모든 일은 말없이 실천하라

    熟慮斷行- 숙려단행: 충분히 생각한 후 실행하라
    仁者無憂- 인자무우: 어진 사람은 근심이 없다
    百世淸風- 백세청풍: 대대로 맑은 가풍을 유지한다
    自彊不息- 자강불식: 스스로 굳세어 쉬지 않는다
    尊師愛生 -존사애생: 스승을 존경하고 학생을 사랑하라

    知足常樂- 지족상락: 만족함을 알면 항상 즐겁다
    眞光不輝- 진광불휘: 진실한 광채는 겉으로 나타나지 않는다.
    正心誠意 -정심성의: 마음은 바르게 하고 뜻은 참되게 한다
    長樂萬年- 장락만년: 즐거움이 오래도록 끝이 없다
    接人春風- 접인춘풍: 사람을 대할 때는 봄바람처럼 부드럽게 하라



    知足者富- 지족자부: 자기 분수에 만족할 수 있는 자는 마음이 부자다
    飽德醉義- 포덕취의: 덕에 배부르고 의리에 취한다
    和氣致祥- 화기치상: 온화하고 부드러운 기운이 온 집안에 가득하다
    惠愛爲心- 혜애위심: 은혜와 사랑을 근본된 마음으로 한다
    浩然之氣- 호연지기: 무엇에도 구애받지 않고 당당한 기운

    事必歸正- 사필귀정: 모든 일은 반드시 바른대로 돌아간다
    三思一言- 삼사일언: 세 번 생각한 후에 말하라
    無愧我心- 무괴아심: 내 마음에 부끄러움이 없도록 하라
    無汗不成- 무한불성: 땀이 없으면 아무 일도 이룰수 없다
    開卷有得- 개권유득: 책을 펼치면 유익함이 있다

    敎學相長 -교학상장: 가르치고 배우며 함께 성장한다
    百忍三省 -백인삼성: 많이 참고 많이 반성한다
    愼思篤行 -신사독행: 신중히 생각하고 성실히 행한다
    大志遠望 -대지원망: 뜻을 크게 가지고,희망을 원대하게
    敬天愛人 -경천애인: 하늘을 공경하고 사람을 사랑하라



    有志竟成- 유지경성: 뜻이 있으면 결국 이루리라
    愛語和顔- 애어화안: 사랑스러운 말,온화한 얼굴 빛
    慈顔愛語- 자안애어: 웃는 얼굴 사랑스런 말씨로
    先公後私- 선공후사: 공적인 일이 사적인 일보다 우선한다
    雪中松柏- 설중송백: 소나무와 잣나무는 눈 속에서도 변함이 없다

    山高水長- 산고수장: 산처럼 높고 물처럼 영원히
    心淸思達- 심청사달: 마음이 맑으면 모든 일이 잘 이루어진다.
    洗心和親- 세심화친: 마음을 씻어내고 화목하고 친하게
    慈悲無敵- 자비무적: 자비한 마음을 가지면 적이 없다
    正近邪遠- 정근사원: 바른 것은 가까이, 나쁜 것은 멀리

    忍中有和- 인중유화: 참는 가운데 평화가 있다
    初志一貫- 초지일관: 처음의 뜻을 끝까지
    仁者無敵- 인자무적: 어질면 적이 없는 것이다
    言行一致- 언행일치: 말과 행동이 일치함
    弘益人間- 홍익인간: 널리 사람들에게 도움이 되도록



    仁義禮智- 인의예지: 어짐 정의 예절 지혜
    孝悌忠信- 효제충신: 효도 우애 충성 믿음
    博文約禮- 박문약례: 널리 배우고 간추려 실천함
    存心守道- 존심수도: 마음을 간직하고 도를 지켜라
    接化群生- 접화군생: 만나서 감화하며 함께 모여 살자

    見得思義- 견득사의: 이득을 보면 옳은가를 먼저 생각하라
    苦盡甘來- 고진감래: 고생 끝에 낙이 온다
    公平無私- 공평무사: 공평하여 사사로움이 없다
    克己復禮- 극기복례: 욕망을 억제하여 바른 행동을 한다
    結者解之- 결자해지: 자기가 저지른 일은 스스로 해결해야 한다

    結草報恩- 결초보은: 죽어서도 잊지 않고 은혜를 갚는다
    君家受福- 군가수복: 군자다운 집안이라야 행복한 가정을 이룬다
    勤儉和順- 근검화순: 부지런하고 검소하며,온화하고 유순함
    氣山心海- 기산심해: 기운은 산과 같고, 마음은 넓은 바다와 같이
    露積成海- 노적성해: 이슬방울 모여서 바다를 이룬다



    訥言敏行- 눌언민행: 말은 조심하고, 행동은 바르게 하는 것
    多情佛心- 다정불심: 다정다감한 마음은 곧 부처님의 마음이다
    斷機之敎- 단기지교: 도중에 중단함은 쓸모가 없음을 보여주는
    맹자 어머니의 가르침
    道不遠人- 도불원인: 도는 사람의 본성일 뿐, 먼 곳에 있지 않다
    同心協力- 동심협력: 마음을 합하여 힘을 하나로 하여라

    萬福雲興- 만복운흥: 만가지 복이 구름처럼 일어난다
    非禮不動- 비례부동: 예의에 맞지 않는 것이라면 행동하지 않는다
    霜松常靑- 상송상청: 소나무는 그 푸르름을 잃지 않는다
    安居危思- 안거위사: 편안할 때 재난에 대비하라
    一念通天- 일념통천: 마음이 한결 같으면 무엇이든지 이루어진다

    一忍長樂- 일인장락: 한 번 참으면 오래도록 즐거움을 누린다
    溫故知新- 온고지신: 옛 것을 익힌 후, 새로운 지식을 찾는다
    愚公移山- 우공이산: 어리석고 힘든 일이라도 차근차근히 실행하면
    그 뜻을 이룬다.
    有備無患- 유비무환: 미리 준비가 되어 있으면 뒷 걱정이 없다


<사진 ; 청구 윤상봉님의 '산수유'>   


목련화 / 엄정행
사랑에게 좋은글s 2009.02.12 17:50

 

사연 많은 세상을 살아가며 

서두르지 말아야 할 것이 있습니다. 

사랑의 상처가 깊은 이에게 

"사랑해"라고 말하는 것입니다. 


찰라 같은 세상을 살아가며 

망설이지 말아야 할 것이 있습니다. 

다시 없을 것 같은 이에게 

"사랑해"라고 말하는 것입니다. 


꿈결같은 세상을 살아가며 

아끼지 말아야 할 것도 있습니다. 

사랑하는 이에게 쏟아 부어야 할  

"사랑해"라는 말입니다. 


한번뿐인 이 세상을 살며 

언제나 잊지 말아야 할 것도 있습니다. 

"사랑해"라고 말할 용기를 내는 것 

그 사람 없이 사는 고통을 견디는 

것보다 훨씬 쉬운 일입니다. 

 


 

 

어느 누구를 만나든지
좋아하게 되든지 친구가 되어도
진정 아름다운 우정으로 남고 싶다면
아무것도 바라지 말아야 합니다.


그냥 나의 친구가 되었으므로
그 사실만으로 기뻐하고 즐거워해야 합니다.
어쩌다 나를 모질게 떠나 간다해도
그를 원망해서는 안됩니다.




친구가 내 곁에 머무는 동안
내게 준 우정으로, 내게 준 기쁨으로,
내게 준 즐거움으로,
내게 준 든든한 마음으로 그냥 기뻐하면 됩니다.


진정한 우정은
세월이 지날수록 더 아름다워집니다.
시간이 흐를수록
더 가까히 느껴져야 합니다.



보이는 것으로만 평가 되는 이 세상에서
보이지는 않지만
서로 서로 마음을 맡기며 서로에게
마음의 의지가 되는 참 좋은 친구...


아픈 때나, 외로운 때나, 가난한 때나,
어려운 때나, 정말 좋지 않은 때나,


정말 몹쓸 환경에 처할수록 우정이
더 돈독해지는 우리들의 만남이
많아 졌으면 참 좋겠습니다.



【 좋은글 中 에서 】



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