승진 축하 받고 쓰는 이야기

지금 일하고 있는 스탠다임은 2015년에 시작되었으니 이제 5년이 된 젊은 회사다. 내가 2019년 6월에 입사했는데 나보다 뒤에 들어온 멤버가 꽤 많을 정도로 빠르게 성장하고 있는 회사이기도 하다. 작년 6월에 ’20명짜리 회사’라는 표현을 썼는데 지금은 30명이고 올해도 꽤 많은 신규 입사자를 뽑을 예정이다.

빠르게 규모가 커지는 회사의 고민이 여러 가지가 있겠지만, 그 중에서도 문화나 체질의 변화가 급격하게 이루어진다는 것이 큰 어려움일 수 있는데, 최소한 내가 본 20명에서 30명까지의 성장에서는 회사의 문화가 바뀌지 않고 여러 가지 면에서 강화되고 있는 것을 느낀다. 오전 10:30 출근 오후 05:30 퇴근이라던지 아이맥 (또는 아이맥 프로) 지급 및 맥북/아이패드 프로 중 택1이라던지, 아니면 병가는 휴가 일수에 산입하지 않는다던지… 업무나 사내 복지 측면에서 파격적인 부분이 많이 있지만 (이 글 참조) 무엇보다 가장 중요한 것은 수평적이고 일 중심적인 관계에 있다는 생각이다. 처음 입사할 때 내게 중요한 것은 내가 어떤 일을 할 것인가였지 어떤 포지션에서 일할 것인가가 아니었다. 처우 협의를 할 때 나는 내 포지션에 대해 물어보지도 않았고 회사에서도 이에 대한 언급이 없었다.

그러다보니 내 LinkedIn 페이지를 업데이트할 때 직급을 뭐라고 써야 하는지 고민을 좀 했다. 그래서 여기에는 그냥 Scientist라고 적었다. 나중에 동료들의 명함을 보니 대체적으로 Senior Scientist로 적고 있어서 명함에는 Senior Scientist라고 적었다. 실제로 경영진을 제외하면 사내에서 뭔가를 가지고 구분하는 일이 아예 없다시피 하기 때문에 뭐라고 적든 그렇게 큰 차이가 나는 것도 아니었다.

최근에 해외 출장을 가서 굉장히 많은 분들을 만나게 되면서 LinkedIn에서도 많은 1촌을 맺게 되어서 다시 한 번 페이지를 업데이트할 생각을 하게 되었다. 그리고 이번에는 제대로 Senior Scientist로 적는게 맞겠다 싶어서 그렇게 수정을 했다. 사실 수정을 한다고 한건데, LinkedIn 사이트에서는 이걸 승진으로 보고 Hanjo 님이 Standigm Senior Scientist(으)로 승진했습니다. 축하해주세요!라는 소식을 써 버린거다. 여기에 많은 분들이 축하를 해 주시고, 오늘은 전화까지 와서 “승진하신 것을 축하드립니다”라는 인사를 들었다.

사실 승진한게 아닌데 승진 축하를 받고 보니 (그것도 많은 외국 친구들을 포함해서) 축하해 주시는 분들에게 일일이 승진 아니라고 상황을 설명할 수도 없고, 그렇다고 축하를 받고 승진한 척 하고 있을 수도 없는 상황이 되어 버린 것이다.

그런데 최근에 회사에서 창사 이래 최대 규모의 조직 개편을 하게 되었고 (사람 수는 늘고 있고 처음 조직 개편을 하는거니 당연하긴 하지만), 이번 조직 개편에서 한 개의 팀을 맡게 되었다. 여전히 상하의 개념은 없지만, 좀더 중간관리자에 가까운 역할을 더 많이 수행하게 되었다는 면에서는 승진이라고 볼 수도 있는 상황이다. 참 사람 일이란 알 수 없는 것이다.

Standigm으로 이적

3년 8개월 동안 몸담고 있던 씨제이헬스케어를 떠나서 이번주부터 Standigm을 다니고 있다.

짧은 시간에 너무나 빠른 변화가 일어나고 있어서 지금은 가히 인공지능의 시대라고 할 수 있을 것이다. 이 기술을 가지고 다양한 분야에서 많은 일들이 일어나고 있지만, 그 중에서도 drug discovery라는 어려운 일에 정직하게 도전하는 회사에 합류하게 된 것은 개인적으로 큰 의미가 있는 일이기도 하고 기대가 되는 일이기도 하다.

이제 이틀이 지났을 따름이지만 1200명 규모의 회사와 20명 규모의 회사가 어떻게 다른지, 그리고 어떻게 달라야 하는지에 대해서 다시 한 번 느끼고 있다. 비영리 연구소에서부터 작은 벤처 기업, 코스닥 상장 기업, 대기업을 거쳐서 다시 벤처 기업에 몸을 담게 되었기 때문에 회사의 규모에 걸맞는 조직과 속도, 방향성을 어떻게 잡고 가야 하는지에 대해서도 이제는 몸으로 느끼고 실천할 수 있을 것 같다는 (약간의 자만심일 수도 있는) 생각이 든다.

환경에 따라 다르게 변화하고 맞추는 것도 중요하지만 일을 성공시키는 것이 결국 사람이라는 사실, 그리고 언제나 내가 그 주인공이어야 한다는 마음가짐만은 변함없이 중요한 일이다. 새로운 시작을 하고 있는 이 시점에서 언제나 기본이 가장 중요하다는 생각을 잊지 않고 생활해야겠다는 다짐을 다시 한 번 새롭게 가져본다.

새 블로그를 개설하다

새로운 블로그를 개설했다.

Agile2Robust.com

이 블로그에서는 일과 관련된 포스팅은 거의 하지 않았었는데, agile2robust에서는 일과 관련된 글들을 좀 포스팅해볼까 한다. 한국에는 (내가 아는 한) 화학정보학이나 분자 모델링과 관련된 블로그가 거의 없는 만큼, 이러한 분류의 블로그로는 처음이 아닐까 하는 생각이 든다.

사실 여러 블로그 툴을 생각을 해 봤는데 그냥 태터툴즈로 선택했다. 사실, 이렇게 내용이 드문 블로그라면 태터툴즈를 기반으로 하고 있는 한국 블로그계에 좀 적극적으로 뛰어들어보는 것도 나쁘지 않겠다는 생각이 들었기 때문이다.

지금 이 블로그만큼 자주 포스팅이 되지는 않겠지만 최대한 자주 포스팅을 해 보도록 노력해 보자!

문헌 정리

연구를 하면서 제일 중요한 부분 중의 하나가 바로 문헌 정리이다. 자연 과학 부분의 연구자라면 (물론 인문과학자들도 마찬가지이긴 하겠지만) 누구나 나름대로 문헌 정리에 관한 노하우를 가지고 있을 것이다.

가장 일반적으로 하게 되는 방법은, 주제별로 출력된 논문을 모아두는 방법이다. 학위 과정 동안에는 특정 키워드로 검색된 모든 논문을 주기적으로 인쇄하여 모아 두었었다. 특별히 관심을 가지고 있는 부분에 대해서는 이렇게 하는 것이 나름대로 효과적이다.

특정한 분야에서 필요로 하는 논문이 아니라 일반적인 내용의 논문이라면 이렇게 정리하는 것이 좀 까다롭다. 한번쯤 읽어보면 좋을거라고 생각하고 인쇄를 해 두어도 나중에는 어떤 내용인지, 왜 인쇄를 해 두었는지 기억해내기가 어렵기 때문이다. 이런 논문들은 그냥 따로 모아두는데, 다시 읽게 되는 경우가 거의 없다는 면에서 효율적인 방법은 별로 없는 것 같았다.

최근에는 거의 모든 저널이 웹에서 접근할 수 있게 되었으므로 이전처럼 인쇄된 논문을 물리적으로 모아야 하는 필요가 많이 적어졌다. 대신에 관리에 관해서는 좀더 좋은 방법을 필요로 하게 되는 것 같다.

윈도우에서는 Endnote가 아마 가장 유명한 프로그램일 것이다. 나도 몇 번 사용해 봤지만, pdf 파일을 다루는데 있어서 좀 어려움이 있었고, 내 돈을 주고 사기는 아까왔고, 크랙된걸 쓰자니 찜찜하고 해서 거의 사용을 하지 않았다. 결국은 pdf 파일의 이름을 나름대로의 방식으로 적절하게 변경을 하고 수동으로 디렉토리를 관리하는 방법을 사용했다. 이렇게 하면 논문들을 머리 속에 넣어둘 수 있는 한계까지만 활용할 수 있고, 특히 기억이 희미해져서 검색을 해야 하는 경우에는 검색 효율이 거의 제로에 가깝게 된다. (물론 이 때 구글 데스크탑 검색과 같은 데스크탑 검색 프로그램을 쓰게 되면 검색은 좀더 용이해진다. 이 경우에는 차라리 디렉토리 구분을 하지 않는 편이 더 나을 수도 있다)

맥북으로 전향한 후에는 BibDesk라는 프로그램을 사용하고 있다. 처음에는 Devonthink같은 프로그램을 써 볼까 했지만 가격의 압박에 포기를 했고, 그 대안으로 BibDesk를 쓰게 되었다. 이 소프트웨어의 장점은
1. 최근의 온라인 저널들은 거의 다 제공을 하고 있는 bibliography 데이터를 활용해서 정리를 할 수 있다는 점
2. pdf 파일의 이름을 자동으로 원하는 형태로 변경시켜 준다는 점
3. 키워드 입력을 통해 검색을 쉽게 할 수 있다는 점
4. TeX과 integration되어 있다는 점

등이 있겠다. 물론 이런 장점들이 BibDesk만의 장점은 아니지만, 이 정도의 기능을 가진 프로그램이 무료라면 충분히 쓸만하다고 할 수 있을 것이다. 검색이 약하다는 평가를 받고 있기는 하지만, 검색의 경우 맥에서는 Spotlight라는 강력한 검색 기능에다가 구글 데스크탑을 더해서 사용하게 된다면 큰 문제는 없는 것 같다. 사실 (최소한 지금까지는) 이런 기능까지 가지 않고도 키워드만으로도 충분히 좋은 검색을 할 수 있다.

아래는 이 프로그램의 스크린샷 한 장!

BibDesk-screenshot.jpg

우분투 업그레이드와 화면 해상도

내가 연구소에서 사용하고 있는 컴퓨터는 모두 네 대이다. 윈도우 XP가 깔린 PC 하나, 우분투가 깔린 PC 하나, 실리콘 그래픽스사의 octane 워크스테이션 하나, 그리고 까만 맥북 하나.

윈도우 XP는 일상적인 사무 및 연구용, 리눅스는 사무용 플러스 약간의 계산 및 서버용, octane은 분자 모델링 소프트웨어 구동을 위한 연구용, 그리고 맥북은 일상적인 업무 및 프리젠테이션 용으로 사용하고 있다.

이 중 우분투 PC에서 연구소의 위키를 돌리고 있다가 다른 서버로 옮겨서 이 컴퓨터를 완전한 개인용으로만 사용할 수 있게 되었고, 이에 따라 전에 사용하고 있던 edgy를 버리고 과감하게 feisty로 옮겨가기로 했다. 사실 이전 자체는 뭐라고 설명을 하거나 할 필요도 없이 너무나 간단했다. 항상 업데이트를 체크하는 프로그램에서 업그레이드를 하겠냐는 물음이 떠서 그러라고 허락을 해 준것 만으로 자기 혼자 뭔가를 열심히 하더니 (물론 중간에 한두번 OK 버튼을 누르는 정도의 일은 해야 했지만) 업그레이드를 떡 하니 마쳐놓고 말았다.

즐거운 마음으로 다시 부팅.

그런데 1600×1200 해상도가 나오지 않고 800×600 해상도로만 X가 뜨는 사태가 발생했다. 전에도 한 두번 겪어본 문제였기 때문에 기억을 되살리려고 노력을 했으나 잘 기억이 나지 않는다.

결국 몇 번의 구글링과 삽질 끝에 다음과 같은 방법으로 해상도를 제대로 잡는데 성공했다.

sudo dpkg-reconfigure -p high xserver-xorg

나름대로 적어놓고 보니, 관련 내용이 정확하게 (그리고 더 자세하게) 적혀 있는 포스트를 발견했다. 제목은 우분투 설치와 약간의 삽질 그 후. 쩝…

케미진 인터뷰

한국 바스프에서 발행하는 케미진이라는 이름의 웹진이 있다.

지난 3월 말에 이 케미진의 제작 및 운영을 맡고 있는 회사로부터 인터뷰 요청이 들어왔다. 지금까지 인터뷰 대상자들을 보면, 이름만 대면 화학 계통에서 일하고 있는 사람들이 쉽게 알 수 있는 분들이었기 때문에, 정중하게 사양을 하고 연구소 소장님을 인터뷰하는 것이 어떻겠냐는 제안도 했었다. 그런데 가능하다면 꼭 나를 인터뷰하고 싶다는 말을 해서, 그럼 인터뷰를 하기로 하였다.

인터뷰는 4월 5일에 진행이 되었고, 한 시간 정도 인터뷰를 한 후에 사진을 몇 장 찍는 것으로 마무리되었다.

도대체 어떻게 나를 알고 인터뷰를 요청하게 되었는지 물어봤는데, 저번에 나왔던 동아일보 기사를 보고 알게 되었다는 대답을 들었다.

각설하고, 이제 케미진 5월호에 인터뷰 기사가 실렸다. (이 링크를 누르면 바로 연결된다) 아내는 이 기사를 보고, “사진이 이게 뭐야“하고 말을 했는데, 내가 보기에는 뭐 그냥 있는 그대로 나온 것 같다.

분자 모델링에 관한 내용이 아주 간략하게 되어 있고, 생물학자들이 작은 유기 분자에 대한 감각이 없다거나 혹은 화학자들이 생체 고분자에 대한 감각이 없다는 말은 좀 과격하게 들릴 수도 있는 말이지만, 어쨌든 이건 간단한 인터뷰이고, 대상이 일반인라는 점을 감안하면 그다지 문제될 것은 없어 보인다.

이런 기사를 통해서 분자 모델링에 대한 이해와 관심이 좀더 늘어날 수 있다면 좋겠다.

BMDRC 창립 10주년

5월 1일은 (사)분자설계연구소 창립 10주년이 되는 날이었다. 1997년에 숭실대학교에서 분자설계연구센터로 시작이 되었고, 독립 사단 법인으로 인가를 받아 현재는 연세대학교 공학원에 입주해 있다.

1997년이면 한국은 IMF 사태로 인해 어려움을 겪고 있었던 시절이고, 개인적으로는 대학원 생활을 막 시작했던 때였다. 내가 98년에 분자 모델링 관련 일을 시작했을 때, 프로그램 판매 회사에서 가르쳐 주는 것을 빼고는 분자 모델링에 대한 것을 배울 수 있는 기회가 전무했었는데, 그 당시에 분자설계연구센터의 교육 과정은 이러한 어려움을 해결해 줄 수 있는 유일한 통로였다. 당시에 센터에서는 MSI(현 Accelrys사)의 소프트웨어를 이용하여 교육을 진행했고, 나는 tripos사의 소프트웨어를 쓰고 있었기 때문에, 배운 것을 직접 연구에 응용할 수는 없었지만, 결국 모델링 소프트웨어들이 비슷비슷하다는 점을 감안하면 그것만으로도 굉장히 큰 도움이 되었다.

연구비가 모자랄 수 밖에 없는 대학원 시절에는 내가 원하는 일을 하기 위해서는 많은 종류의 무료 소프트웨어를 사용해 볼 수 밖에 없었기 때문에 소프트웨어의 종류나 부실한 문서화 같은 것이 큰 문제가 되지 않는 상황이었다. 지금같으면 그렇게 하지 않겠지만, 어쩔 수 없이 했던 그런 형태의 일들이 지금에 와서는 큰 도움이 되는 것이 사실이다.

나는 그렇게 연구소와 인연을 맺기 시작했고, 연구소에서 하는 각종 심포지엄이나 워크샵 등을 통해서 많은 것들을 배워나갈 수 있었다. 박사 학위를 마치기 1년 전에는 일주일에 2~3일 정도를 할애하여 연구소의 소프트웨어를 사용하기도 하면서 지원을 받았고, 학위를 마친 이후 약 3년동안 연구소에서 근무하고 있다.

어떻게 보면 연구소의 10년은 내게 있어서 대학원 7년, 이후 3년의 근무 기간과 일치하는 기간이었고, 한 사람의 연구자로서 설 수 있도록 도와준 중요한 기회였다.

연구소 10주년 기념행사로 home-coming day를 한 것이었는데, 여기에 온 모든 사람들이 나름대로 많은 감회가 있을 것이고, 특히나 연구소를 창립하고 운영해 온 노경태 소장님께는 특별한 느낌이 있었으리라. 나도 연구소에 들어온지 3년밖에 되지 않았지만, 연구소의 10년에 대해 나름대로 특별한 감회를 느끼게 되었다.

연구소가 세계적인 연구 기관으로 성장하기 위해서는 무엇보다도 안정적인 재정 자립을 이루는 것이 중요할 것이다. 관련 법규나 여러 가지 측면에서 어렵기는 하지만, 안정적인 재정을 마련하고 장기적인 계획을 실행할 수 있는 준비가 갖추어진다면 한국에서의 역할 뿐 아니라 세계적으로 학문적인 선도 역할을 할 수 있는 기관이 되지 않을까 하는 기대를 가져본다.

롱테일 경제학

올해의 열 아홉번째 책은 롱테일 경제학이다.

롱테일의 개념은 이제 매우 익숙한 것이 되어서 대부분의 사람들은 이 개념을 별 어려움 없이 받아들이고 있는 것으로 보인다. 결국 중요한 것은, 이렇게 사례로부터 어떤 개념이 정립되고 나면, 그 개념의 정립을 통해서 새로운 적용 사례가 나타나는 것이다. 그리고 개인적으로는 내가 일하고 있는 분야에서 이런 종류의 새로운 개념의 적용을 할 수 있는가 하는 문제가 중요하다.

롱테일 현상을 일으키는 가장 중요한 동인은 전시 비용의 감소 라고 말할 수 있다. 상품의 진열에 (거의) 비용이 들지 않는 디지털 콘텐츠 분야에서 롱테일 현상이 두드러지게 나타나는 것은 바로 이런 이유이다. 물론 이렇게 제시된 수많은 선택의 가능성으로부터 자신이 원하는 내용을 찾기 위한 검색 엔진의 중요성 은 아무리 강조해도 지나치지 않다.

신약 개발 분야에서도 이런 종류의 논리가 적용될 수 있을까? 보건의료 분야라면 분명 가능성이 있어보인다. 물리적인 공간의 한계가 있기는 하지만, 원격 진료 라는 개념이 어느 정도는 이런 한계를 뛰어넘을 수 있는 가능성을 제시할 수 있기 때문이다. 이런 종류의 생각을 하고 있는 사람이 있는지 궁금해서 구글링을 해본 결과 이 블로그를 발견할 수 있었다. 이 블로그를 읽으면서 가만히 생각을 해 보니, 우리 나라의 한약, 혹은 건강보조식품 같은 것들이 이런 범주에 속할 수 있다는 생각이 들었다.

그렇지만, 신약이라는 규제가 심한 분야로 넘어가게 되면 좀 다른 문제가 되는 것 같다. 롱테일 경제학이 풍요 라고 하는 개념 위에 서있는 것인 반면 신약 개발은 유례없는 생산성 저하 의 문제로 고민하고 있기 때문이다. 이런 문제를 해결할 수 있는 방안으로서 필요한 Scientific innovation 은 쉽게 얻기 힘든 것이기는 하지만, 데이터의 폭발, 그리고 이런 데이터의 효율적인 관리를 도와주는 화학정보학의 발전은 분명 중요한 기반을 마련하고 있다. 어쩌면, 구글이 성공하기 이전에 검색이라는 분야가 한물 간 분야처럼 생각되었던 것을 되돌아보면, 지금 우리가 한물 간 것으로 생각하는 어떤 오래된 분야에서 이런 의외의 전기가 마련될지도 모르겠다.

(덧붙이는 글) long tail과 cheminformatics를 키워드로 해서 구글링을 해 봤더니 Depth-First 블로그가 맨 위에 나타난다. 클릭을 해 봤더니, 이 블로그에 롱테일 관련 내용은 없었다. 이전부터 주의깊게 보던 블로그였으니, 내가 안 보는 사이에 갑자기 글이 올라올 리는 없었다. 결국은, 자신의 글에 longtail 태그를 많이 붙여놔서 사람들이 자신의 블로그를 쉽게 방문할 수 있도록 유도한 것이 아닐까 하는 생각이 들었다. 확인할 방법은 없지만…

CSVed

이전 글에서 적은 적이 있지만, CSV(Comma Seperated Values) 파일은 데이터를 저장하는데 있어서 매우 유용한 파일 형식이다. 기본적으로 텍스트 파일이므로 어느 소프트웨어에서도 쉽게 열 수 있을 뿐 아니라, 압축을 하게 되면 공간도 많이 절약할 수 있다. 실제로 SDF(Structure Data File)의 경우에는 descriptor의 이름을 반복해서 적어줘야 하므로 많은 데이터를 저장할 때는 용량이 너무 커져서 사용하는데 문제가 생긴다.

PreADME외에 descriptor 계산을 해 주는 소프트웨어 중의 하나인 Dragon의 경우에도 아웃풋을 sdf로 주지 않고 txt 파일 형태(tab separated values)로 준다. 매우 현명한 방법이라는 생각이 들었다.

csv 파일이 단순한 텍스트여서 관리하기 편한 것은 사실이지만 (ruby에는 csv 라이브러리가 기본적으로 포함되어 있고, fastercsv라는 멋진 라이브러리도 존재한다) 그렇다고 해서 GUI(Graphic User Interface) 프로그램이 필요 없는 것은 아니다. 마이크로소프트 엑셀이 csv를 읽기는 하지만 컬럼 수의 제한 때문에 csv 파일을 편집하는데 적당하지 않고, 다른 통계 소프트웨어를 쓰자니 배보다 배꼽이 큰 격이다.

이런 경우에 유용하게 사용할 수 있는 소프트웨어가 바로 CSVed이다.

CSVed screenshot thumbnail

제작사 홈페이지에 보면 csv 파일을 읽을 때 전부 읽는 것이 아니라 보이는 부분만 읽기 때문에 큰 파일도 빠르게 읽을 수 있다고 되어 있다. 이건 row가 많은 경우에 해당되는 이야기일 것이고 column이 많은 경우에는 역시 그렇게 빠르게 느껴지지는 않는다. 그러나 일부 컬럼만 삭제하거나 컬럼의 위치를 옮기는 등 귀찮을 수 있는 일을 쉽게 처리해 주는데다가 USB 메모리에 넣어 가지고 다닐 수도 있기 때문에 생각보다 굉장히 간편한 툴이다. 이외에 xml이나 다른 파일 포맷들로 컨버팅할 수 있는 부가 기능도 가지고 있다.

게다가 이 프로그램은 cardware이다. (제작자에게 카드 한 장 보내달라는 말인데, 언제 한국 관련 엽서 한 장 사서 보내줘야겠다는 생각이 든다)