책 소개 

이 책은 최근 가장 뜨거운 주제인 머신 러닝을 비즈니스에 바로 접목하기 위한 다양한 방법론과 인사이트를 제공하여 비즈니스 친화적인 지식들을 전달하는데 그 목표가 있다. 또한 함께 구현하는 실습을 통해 머신 러닝이 그리 먼 이야기만은 아니라는 것을 체감하고 직접 작은 규모의 머신 러닝을 구현할 수 있는 능력을 키우는데 도움이 되고자 한다.  



구매 링크 

알라딘 :  https://goo.gl/38Rv9E

Yes24  :  https://goo.gl/doqMbF



누구에게 어떤 도움이 되는가? 

# 경영진/의사결정권자 

 1장. “머신러닝과 클라우드”를 통해 머신 러닝 비즈니스의 현주소를 짚어보고, 머신 러닝이 비즈니스 실무에서 무엇을 가능하게 하는지 살펴볼 수 있을 것이다. 막연했던 기업 내/외의 데이터를 어떻게 수집하고 관리해야 하는지도 엿 볼 수 있으며 궁극적으로 왜 웹으로 통합되어야 하는지 자세히 이야기 하고 있다.  


# 관리자/마케터 등 현업 관계자

 2장에서는 마이크로소프트 애저 머신러닝 스튜디오를 살펴보고 활용법을 익힌 후, 3장에서 직접 몇 개의 실험을 구현하며 브라우져와 마우스만으로 머신 러닝을 비즈니스 실무에 적용 가능하다는 것을 체험해 볼 수 있다. 더욱이 직접 모델을 구현하지 않아도 무한하게 공유된 다른 사람의 머신 러닝 모델을 가져와 얼마든지 변경하여 활용할 수 있다는 사실에 놀랄 것이다. 


# 웹기획자/개발자

 4장의 “웹 서비스 구현 및 배포”를 통해 머신 러닝이 더 이상 특정 데이터 과학자만의 전유물이 아니라 구현한 모델을 즉시 웹으로 배포하고 데이터를 입력하여 결과를 받아보는 것이 얼마나 손쉽고 또 중요한지 살펴볼 수 있다. 마케터라면 구현한 머신 러닝을 엑셀에서 활용하는 법까지 익힐 수 있다. 


# 데이터 과학자를 꿈꾸거나 더 깊은 지식을 원하는 당신

 5장에서는 마이크로소프트 애저 머신 러닝 스튜디오가 제공하는 있는 데이터 활용 모듈 7개와 머신 러닝에서 자주 사용되는 모델 32가지를 소개하고 활용법을 정리하였다. 특히 자주 사용되거나 유명한 로지스틱 회귀, 인공 신경망 네트워크 등 주요 모델에 대해서는 자세한 개념 설명을 담아 통계 지식이 전혀 없는 일반인들도 해당 모델을 이해하고 사용해 볼 수 있도록 하였다. 



목차 

CHAPTER 1 머신러닝 비즈니스와 클라우드

  1. 머신 러닝과 비즈니스의 만남 

  2. 데이터 전략 

  3 머신 러닝 비즈니스의 현주소

  4 웹 플랫폼과의 통합 필요성


CHAPTER 2 애저 머신러닝 스튜디오

  1. 마이크로소프트 클라우드 애저

  2. 애저 머신러닝 스튜디오 소개

  3 애저 머신러닝 스튜디오 시작하기

  4. 코타나 갤러리 소개


CHAPTER 3 웹으로 구현하는 머신러닝

  1. 워밍업

  2. 육군 몸무게 예측 실험

  3. 신용 대출 위험도 평가 모델

  4. 코타나 갤러리 100% 활용

  5. 손글씨 이미지 인식


CHAPTER 4 웹 서비스 구현 및 배포

  1. 웹 서비스 배포

  2. 웹 서비스 관리

  3. 웹 사이트와 엑셀 활용

  4. 애저 머신러닝 아키텍처 예제


CHAPTER 5 애저 머신 러닝 모듈 마스터링

  1. 데이터 모듈

  2. 분류 알고리즘

  3. 회귀 알고리즘

  4. 변칙 감지 알고리즘

  5. 클러스터링 알고리즘

  6. 훈련/스코어/평가 모델


CHAPTER 6 비즈니스 활용하기 

  1. 비즈니스 목표 정립 

  2. 팀 구성 및 리소스 확보 

  3. 데이터 수집 및 전처리 

  4. 머신 러닝 플랫폼 선정 

  5. 머신 러닝 모델링 

  6. 웹 인터페이스



추천사

우미영 (한국마이크로소프트 전무 & 사단법인 WIN 멤버)  

: “이 책은 머신러닝을 알고리즘이 아니라 비즈니스 관점에서 접근 가능하게 해 주는 책이다. 이 책을 읽고 많은 개인과 기업들이 머신러닝을 활용해 혁신을 이루어내고 새로운 비즈니스를 만들어낼 수 있기를 바란다.”


전선곤 (카이스트 기술경영학부 겸직교수 / 기술사업화그룹)  

: “이 책에 제시된 하나 하나의 방법을 따라 가다 보면 어느새 머신러닝 데이터 사이언티스트가 되어가는 자신을 발견할 수 있을 지도 모르겠다. 결국 이 책에서 다루는 여러 예시를 따라가다 보면, 머신러닝과 비즈니스가 연결되고, 웹 플랫폼에 통합된 머신러닝 세상에 도달할 것이다. 특히 클라우드 서비스 왕좌를 놓고...”


최윤석 (한국마이크로소프트 Commercial Software Engineering 부문 전무)  

: “이 책으로 다양한 실습을 접할 여러분에게 이제 인공지능은 막연한 두려움의 대상이 아닌 인간의 삶을 더 윤택하게 하는데 다양하게 활용될 수 있을 기술이란 확신을 갖는 계기가 되기를 바란다.”


황문기 (서강대학교 혁신과 경쟁 연구센터 머신러닝 Lab 교수)  

: “이 책이 저자의 오랜 비즈니스 경험과 인사이트에 기반하여 MS사의 다양한 ML 알고리즘, 그리고 Azure 플랫폼 서비스가 접목된다면, 향후 일반인, 데이터과학도 및 벤처·스타트업 들에게 새로운 머신러닝 비즈니스 잘 안내해줄 수 가이드가 되기를 기대한다.”


Mathew (Soft Bank Commercial Korea)  

: “무엇보다도 단순한 개념 이해에 그치지 않고 Azure에서 제공하는 머신러닝 스튜디오를 통한 상세한 실습 가이드는 비 전문가가 머신러닝을 활용하여 데이터 예측을 할 수 있는 입문서로서 충분히 읽어볼 가치가 있는 책이다.“




평생 간직해 온 큰 thing to do 하나를 이루었습니다.  

이 책을 통해 더 많은 일반인들이 편하게 머신 러닝을 활용하고 비즈니스에 실질적인 가치를 만들어 낼 수 있기를 고대합니다. 



(주)필로비즈 대표 양효욱 

Philo-Biz.com  웹 전략 컨설팅 및 플랫폼 구축

Socialerus.com  국내 유일 유튜버 랭킹 사이트 by 빅데이터&머신러닝  
Bizgress.com  머신러닝 기반 비즈니스 영속성 예측 플랫폼
SimplyCRF.com  임상 시험(e-CRF) 관리 웹 플랫폼




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Posted by Philosophiren


머신 러닝은 마법사가 아닙니다!


아쉽게도, 머신 러닝은 무엇이든 만들어 주는 마법사가 아닙니다. 멋진 그래프와 장미빛 미래예측 이전에 비즈니스가 추구하는 바와 목표를 먼저 고민해야 합니다. 많은 기업이 무엇을 어떻게 해야할지 고민만 깊어지는 이유가 여기 있습니다. 무작정 머신 러닝을 도입할 것이 아니라 현재 혹은 미래의 비즈니스에 어떻게 접목시킬 것인지를 우선 탐색해야 합니다.




알고리즘만으로 해결 할 순 없습니다!


머신 러닝하면 우선 어려운 수학 공식과 리눅스 기반에서의 복잡한 설치 과정 그리고 알고리즘을 생각합니다. 그러나 우수한 알고리즘만으로 비즈니스에 가치를 가져오는 것은 거의 불가능합니다. [데이터 수집 및 처리] – [알고리즘 선택 및 모델링 구현] – [인터페이스 구현] 의 전 과정을 구현하지 않을 경우 완성된 형태의 결과물을 얻기가 쉽지 않기 때문입니다. 머신러닝 비즈니스를 생각한다면 반드시 아래와 같은 전체 과정을 염두해야만 합니다.




머신 러닝을 비즈니스 레벨에서 다뤄야 합니다.


오랜 웹 전략 컨설팅 및 고난이도 플랫폼 구축을 통해 축적된 필로비즈의 노하우는 머신 러닝을 비즈니스의 레벨에서 다룹니다. 필로비즈는 데이터에서 숨은 의미를 찾고, Microsoft 클라우드 기반에서 머신 러닝 알고리즘을 구현하며, 이를 기반으로 완성된 형태의 서비스/상품을 제공하는 웹 플랫폼을 구축합니다. 그리고 그 기저에는 인문학적 토대와 비즈니스에 대한 이해가 있습니다. 필로비즈라면 가능합니다!







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우리 인류는 영생을 희망하지만, 그것이 어렵다면 오랫동안 건강하게라도 살기를 바랍니다.

수 천년 동안 인류 최대의 목표를 달성하기 위해 '무엇을 먹어야 한다' '어떻게 자야한다' '어떻게 행동해야 한다' 등의 셀 수도 없을 만큼의 가설과 방법론들을 제시했습니다.


그렇게 열심히 무병장수를 꿈 꿨지만, 아직까지 우리는 '병' '노화' 외에는 그다지 멋진 답을 찾지는 못했습니다. "왜 누구는 일찍 죽고, 누구는 오래 살까요?" 이 질문의 답을 명확하게 내 놓을 수 없는 사람은 아직 없는듯 합니다. 게놈 프로젝트(Human Genome Project, HGP)가 그나마 가장 그 질문의 답에 가까이 가고 있다고 할 수 있겠죠. 인류의 힘으로 어쩔 수 없는 천재지변을 제외하고 도대체 무엇이 사람의 삶과 죽음을 구성하는 요소가 될까요? 오랫동안 고민한 저는 아래와 같은 가설을 세웠습니다.

인류의 삶과 죽음을 구성하는 요소

기본적으로 유전학적(Genetic) 정보가 있겠죠. 그것을 연구하고 있는 것이 게놈 프로젝트이구요. 유전자만 확인하면 죽는 날을 정확하게 예측할 수 있을까요? 그렇지 않을 겁니다. 유전자 정보가 그 사람의 피지컬(Physical, 물리적/체력적 구성)은 구성할 수 있겠지만, 그 사람의 "사고방식(Mentality)" 혹은 "정체성"은 아마도 한 사람의 "행동 패턴(Behavior Pattern)"을 구성하게 될 겁니다. 그리고 이 모든 것들의 상호작용(Interaction)을 통해 그 사람의 건강, 체형, 질병, 삶, 죽는 날짜가 정해지지 않을까요?


그런데 말입니다,

인류가 그렇게 무병장수를 희망하고 노력했던 긴 시간만큼 함께 발전해 온 것이 있습니다. 바로 사업, 즉 비즈니스(Business)입니다. 물물 교환부터 시작해 원시적인 상거래, 그리고 지금은 시공간을 초월하는 비즈니스가 우리 주변에 넘쳐 납니다. 비즈니스 하나를 만들기 위해서는 오랜 시간이 필요했던 전통적인 농업/산업 사회와 달리(씨를 뿌리던, 공장을 짓던) 엄청난 기술의 발달 속도는 그 속도만큼 비즈니스의 생성과 소멸에 빛의 속도를 달아주었습니다. 현재(2016.07) 22조의 기업 가치를 자랑하는 airbnb는 불과 2008년(약 7년전) 생겨난 회사입니다.


그래서 또 고민에 고민을 더했습니다. 비즈니스의 생성과 소멸을 구성하는 요인은 무엇이 있을까? 고민을 하던 저는 "비즈니스는 유기적"이라는 표현에서 아이디어를 얻어 비즈니스를 인류와 비교해 보았습니다.

인류/비즈니스의 탄생과 죽음을 구성하는 요소

어떤가요? 비슷한가요?
완벽할 순 없지만 탄생과 죽음이라는 관점에서 사람과 비즈니스는 비슷한 구성 요소를 가지고 있다고 생각합니다.


사람이 태어나고 죽듯이, 사업(비즈니스) 또한 태어나고 소멸합니다.


Bizgress.com - 비즈니스 생존율 예측 Business Survival rate PredictionBizgress.com - 비즈니스 생존율 예측 Business Survival rate PredictionBizgress.com - 비즈니스 생존율 예측 Business Survival rate Prediction

국내 통계를 살펴보면, 매년 7~9만개의 법인이 설립되고 그 중 30%는 1년 이내, 50%는 3년 이내 폐업을 합니다. 공식적으로 폐업 절차를 받지 않은 회사들을 포함한다면 사실상 3년이 지나면 아주 소수의 회사만 살아남는다는 이야기입니다.


그렇다면, 사람의 수명을 예측하려고 노력하듯, 우리가 먹고 사는데 있어 가장 중요한 우리 비즈니스의 생존율 예측을 위한 노력도 필요하지 않을까요? 분명 우리 주변엔 많은 비즈니스 컨설팅이 존재하고, 전문화 된 컨설팅(재무,특허,인사,보안 등)도 많이 있습니다. 그런데도 우리가 느끼는 부족함은 무엇일까요?


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"기업 평가는 너무 재무측면에만 맞춰져 있다." "뭔가 내 사업에 문제가 있는듯한데, 어디서부터 손대야 할지 모르겠다" "전문화 된 컨설팅을 받고 싶은데 시간과 비용이 부담된다" ... 주변에서 많이 들어본 소리일 겁니다.


그래서 직접 만들었습니다.

우리가 무병장수를 위해 건강검진부터 하듯, 비즈니스도 전체를 조망해 보고 "비즈니스의 생존율을 예측해 보자." 

그렇게, 2년간의 준비 끝에 오픈한 "비즈니스 자가진단 및 생존율 예측 플랫폼 Bizgress.com" 은 다음과 같은 방법으로 생존율을 예측합니다.


1. 8개의 Phase로 비즈니스 전체를 조망합니다.

Bizgress.com - 비즈니스 생존율 예측 Business Survival rate Prediction


2. 자가 진단 수행

8개의 Phases, 40개가 넘는 Categories, 100여개에 이르는 질문들을 통해 자가진단을 수행합니다.


3. 결과 수치화 후 가중치 적용

진단 결과를 수치화하고, 그 이후 Commerce/Branding/Contents 등 비즈니스 타입에 따라 다른 가중치를 적용하여 다시 계산을 합니다.


4. 머신 러닝(Machine Learning)

계산된 수치를 수학/경제/통계학적 분석 방법론으로 구현한 Bizgress만의 방법론에 넣고 Microsoft Azure에서 제공하는 머신 러닝(Machine Learning)에 넣어 다시 분석합니다.


5. 리포트 제공

그 결과를 기업에게 리포트로 제공합니다. 리포트에는 각 항목들의 평균 대비 내 점수, 강점/약점, 취약점에 따른 가이드 제시 등이 포함됩니다.



이러한 과정을 거쳐 비즈니스 생존율을 예측해 보려 합니다.

물론 현재는 초기 버전입니다만, 지속적으로 글로벌 데이터를 수집하여 완성도를 높여나갈 계획입니다.


* 쇼핑몰을 운영중이신가요?

* 운영중인 사업이 정체기에 있나요?

* 스타트업인가요?

* 창업을 꿈꾸고 있나요?


그렇다면 지금 비즈그레스 Bizgress.com 에 오셔서 자가진단을 진행해 보세요.

아! 오픈 기념 무료 이벤트가 진행중이니 누구나 무료로 직접 해 보실 수 있습니다.


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1996년 IT 업계에 발을 디디며, 다짐했던 한 가지.

"내가 반드시 IT 산업에 하나의 족적을 남기고 가겠다"


이 글을 읽는 모든 분들의 무병장수와 사업의 영속성 확보를 기원합니다.


Philosophiren.


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Bizgress.com



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Posted by Philosophiren

우리 주변엔 정말 다양한 전공을 가진 사람들이 IT 업계의 기획자나 컨설턴트 혹은 온라인 마케팅 AE로 활동을 하고 있다. 그러나 누군가가 나에게 “기획자가 되기 위해 가장 필수적으로 공부해야 하는 것이 무엇”인지 묻는다면 나는 주저없이 “경영학” 을 추천하고 싶다. 앞서 이야기한 인문학적 소양들은 그 사람의 지식 이전의 토대라고 말할 수 있지만, 경영학은 업무에 아주 직접적으로 작용하기 때문이다. 

현실에는 수 많은 학문들이 있지만, 어찌보면 경영학만큼 현실에서 비판 받는 학문도 없을 것이다. 즉, 현실의 적용 여부가 너무 애매하고 실효성이 적다는 것이다. 경영학을 공부했다고 실제 비즈니스 경영을 잘 하는 것이 아닐때도 많다. 경영학 교수가 언제나 자신의 비즈니스를 성공적으로 이끌지도 않는다. 어찌보면 화학과나 분자물리학과처럼 같은 4년을 공부하고도 참으로 표가 안 나는 전공이 되기 쉽다. 그럼에도 불구하고 경영학을 추천하는 이유는 분명히 있다.

논점을 조금 바꿔 이런 이야기를 해 보자.

어느 웹 에이전시에 A라는 기획자가 있다. 이 기획자는 지난달까지 모 종합병원의 웹사이트를 리뉴얼하는 프로젝트를 진행했다. 병원이라고는 감기 걸려 주사 한대 맞으러 가본적 밖에 없는 이 기획자는 웹사이트 리뉴얼을 위해 전혀 생소한 종합병원의 수 많은 병과들을 접하게 되고, 복잡하기 그지 없는 보험체계를 이해해야 했으며, 결제 방식과 일반 사용자에겐 보이지 않는 뒷단의 환자 관리 체계까지 접해야 했다. 고생 고생해서 프로젝트를 마무리하고 다시 바로 원자력발전소를 건설하는 모 중공업 웹사이트 리뉴얼 프로젝트에 투입되었다.

주변에서 흔하게 겪는 상황일 것이다. 이 기획자가 만약 의료업과 관련있는 전공을 가졌다면 종합병원 프로젝트는 조금 쉽게 접근했을지도 모른다. 혹은 대학에서 원자물리학를 나왔다면 원자력 발전소의 컨텐츠를 조금 더 이해했을지도 모른다.

그러나 매번 전혀 생소한 사업 분야의 프로젝트를 접해야하는 이 기획자 A에게 진정 필요한 것은 무엇일까? 그것이 우리나라의 의료보험체계일까? 원자물리학에 대한 전문적인 지식일까?



웹 에이전시나 IT 컨설팅 업체에서 근무한다는 것은 매번 전혀 생소한 사업분야의 프로젝트를 수행한다는 것을 의미한다. 식약품, 중공업, 관공서, 금융권등 1차 산업부터 3산 산업을 수시로 넘나들어야 한다. 이는 기획자/컨설턴트 뿐 아니라 디자이너에게도 마찬가지이다. 매번 이렇게 다양한 산업을 넘나들며 프로젝트를 수행해야 하는 사람들에게는 어쩌면 특정 분야의 전공보다 조금은 폭 넓고 범용적인 지식이 필요할지도 모르겠다. 

그것이 바로 Basis 구간의 핵심 주제인 것이다. 인문학적 사고를 통해 생각의 다양성을 통해 문제의 본질을 들여다봤다면, 여러분은 이제 경영학 학습을 통해 사업의 본질을 들여다 볼 수 있어야한다.

우리나라의 정식 4년제 학위를 수여하는 모 사이버 대학의 경영학 수업 커리큘럼을 한번 보자.


전공 분류

과 목 명

기초

경영학원론, 경영통계, 경영경제를 위한 논리적 사고, 경영수학, 대중문화의 이해, 심리학개론

인사 / 조직

조직행동론, 인적자원관리, 비즈니스리더십, 노사관계론

마케팅

마케팅원론, 소비자행동분석, 광고와브랜드전략, 유통관리, 서비스기업경영, 마케팅조사와실습

생산운영/경영과학

생산운영관리, 경영전략론, 경영의사결정론

재 무

재무관리, 투자론, 선물옵션론, 보험학원론, 금융상품

정보 시스템

e비즈니스와전자상거래, 경영정보시스템, 기술경영, e비즈니스전략과구축

회 계

회계원리, 원가회계, 재무회계, 중급회계, 관리회계

응 용

경영전략론, 경영혁신론, 국제경영, 회사법


경영학은 보는바와 같이 인사, 조직, 재무, 마케팅 등 하나의 사업을 구성하는 전반적인 요인들을 폭 넓게 다루고 있다.

어떤 유형이든지 사업은 그 성격과 주변 환경에 상관없이 본질적으로 같은 것들을 수행하게 된다. 일을 할 사람들을 조직으로 구성하고, 특정 제품이나 서비스를 제공하고, 그 과정에는 반드시 돈이 흐르게 마련이다. 그리고 경영학은 위에서 보는 바와 같이 인사/조직/재무/마케팅/전략 등 사업을 구성하는 전반적인 요인들을 두루 배울 수 있는 기회를 제공한다. 경영학과에서 종합병원 웹사이트 리뉴얼을 위한 지식을 제공하지는 않지만, 경영학적 훈련이 되어 있는 사람이라면 전체적인 사업에 대한 이해가 빠를 것이며, 이 사업의 본질이 무엇인지 조금 더 깊게 들여다 보게 될 것이다. 

경영학을 전공했다고 바로 경영학의 대가가 될 수는 없다. 허나 다양한 산업군을 상대해야 하는 PM/기획자/컨설턴트에게 그 사업의 핵심을 들여다볼 수 있는 최소한의 기본기는 분명 제공할 것이다. 이런 토양이 있는 사람과 전혀 그렇지 못한 사람이 “비즈니스 전략 컨설팅”이나 “글로벌 기업의 Web Identitty 수립 프로젝트”에 참여한다고 생각해보자. 실력과 결과물의 차이가 나올 수 밖에 없다.

경영학을 공부하는 방법은 우리 주변에 너무도 다양하고 많아 마음만 먹는다면 얼마든지 접하기 쉽다. 인터넷이든, 몇 권의 책이든 지금 시작하길 바란다. 저 표와 같이 대학 경영학과의 과목들을 참조하면 무엇을 공부해야 할지 접근하기 쉬울 것이다.


결론적으로 여러분이 IT 기획자, 웹 에이전시의 PM 혹은 IT 전략 컨설턴트가 되고 싶다고 반드시 “경영학”을 전공으로 삼을 필요는 없다. 그러나 이런 내용들에 대해 최소한의 기본기도 없다면 여러분은 분명 어느 시점에선가 한계를 마주할 수 밖에 없을 것이다. 초급 기획자는 그런 한계조차 접할 기회가 많지 않겠지만, 점차 경력을 쌓고 제안서나 기획서를 쓰던 어느날 밤, 사무실에 홀로 앉아 여러분은 거대한 벽이 눈 앞을 가로 경험을 하게 될 것이다. 



Justin의 추천 서적

* 비즈니스 경제학 (이토 모토시게 지음)
* 경영지해 (김용성 지음)




Part 1. 기저(Basis): 기저를 파악하라.

  • 철학(Philosophy). 철학자처럼 생각하라. (바로가기)
  • 심리학(Psychology) 논리학(Logic) 언어학(Linguistics). 유희 (바로가기)
  • 경영학(Business Management). 최소한의 기본기
  • 통계학(Statistics). 속지도, 속이지도 말라.


IT Philosopher Justin from Philosophiren


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Posted by Philosophiren
Paradigm Shift2011.02.13 12:28

둘 중의 하나를 확실하게 제공할 수 있다면,
누구든 기꺼이 돈을 낼 것이다.

그들의 현재의 시간이나 돈을 확실하게 save 해 줄 수 있거나,
그들의 미래의 불확실성을 확실한 것으로 바꿔줄 수 있다면....

확실하게 큰 돈을 벌 수 있다.


from Scott.

Philosophiren


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