러너들에게 테크 멘토는 단순히 기술을 알려주는 사람은 아닙니다. 함께 실험하고 같이 실패하며 러너들이 스스로 길을 찾을 수 있도록 계속 질문을 던지는 사람이죠. 매일 그 과정을 함께하는 테크 멘토, 제이슨과 Apple의 AI, ML 기술을 아카데미에서는 어떻게 배우고 활용하는지, 또 멘토로서 러너들과 어떤 방식으로 소통하는지에 대해 이야기 나눠보았어요.

간단한 자기 소개 부탁드릴게요.

• 제이슨 : 네, 안녕하세요. 저는 Apple 디벨로퍼 아카데미의 테크 멘토 제이슨입니다. 러너들과 함께 배우고 성장하는 과정 속에서 기술적으로도 인간적으로도 많은 자극을 받고 있어요.

아카데미에 테크 멘토로 합류하게 된 계기가 궁금해요.

• 제이슨 : 예전부터 Apple 제품을 좋아했어요. 단지 기능이 좋아서가 아니라 Apple의 기기와 서비스에는 항상 사람 중심의 철학이 느껴졌거든요. 그 철학이 교육 현장과 만나면 어떤 일이 벌어질까 궁금했고 그 현장을 직접 경험하고 싶다는 생각이 컸습니다. 아카데미는 단순한 프로그래밍 교육이 아니라 러너들이 기술을 도구로 삼아 더 넓은 세상을 바라볼 수 있게 돕는 곳이에요. Apple의 이러한 교육 철학이 저한테도 잘 맞는다고 느껴졌고 그래서 한국 아카데미 시작부터 초기 멤버로 합류했어요.

테크 멘토로 러너들과의 멘토링 중 기억에 남는 순간이 있다면요?

• 제이슨 : 멘토링 에피소드는 무척 많지만 지금 떠오르는 하나는 히어로드(Hearoad)라는 소리 인식 앱을 만든 러너들이에요. 이 앱은 청각장애인들이 자전거를 탈 때 주변의 청각적 신호, 예를 들면 경적 소리나 사이렌를 인지할 수 있도록, 워치와 스마트폰을 통해 진동과 시각적으로 알려주는 기능을 갖추고 있어요. 사용자의 목소리 크기를 측정해 실시간 피드백을 주는 기능도 있었어요. Apple의 CreateML과 CoreML을 활용해 기술적으로도 잘 구현했죠. 단순히 기술 구현에 그치지 않고, 누군가의 실제 불편함을 줄이려는 진심이 느껴졌던 프로젝트였어요. 실제로 팀이 테스트해본 사용자 중 한 분이 “포스텍 캠퍼스 내에서 자전거를 타는게 조금 더 안전해진 느낌”이라며 고마워했다며 러너들이 이야기 했던게 기억에 남아요.

• 제이슨 : 또 다른 하나는 테니스를 즐기는 사람들을 위한 자세 교정 앱 Tering이에요. Apple watch의 CoreMotion 기능을 활용해서 손목의 움직임 데이터를 수집하고 그걸 머신러닝 모델로 분석해서 자세 교정을 도와주는 앱이었는데 개발자의 입장에서 기술적으로도 꽤 도전적인 과제였거든요. 러너들이 그런 부분에 적극적으로 도전하는 모습이 인상 깊었어요.

최근 발표된 Apple Intelligence, 어떻게 보고 계세요?

• 제이슨 : Apple Intelligence는 정말 의미 있는 전환점이라고 생각해요. 이전에는 AI가 연구 중심 기술이었다면 이제는 사용자 일상에 자연스럽게 녹아드는 형태로 발전하고 있거든요. Siri 개선은 물론이고 텍스트 이해, 이미지 인식, 상황에 맞는 작업 자동화까지 사용자는 어렵지 않게 경험하고 개발자도 비교적 쉽게 활용할 수 있는 구조예요.

그중에서도 가장 인상 깊었던 기술이 있다면요?

• 제이슨 : Apple Intelligence의 기반인 온디바이스 머신러닝이요. 개인정보를 클라우드로 보내지 않고 디바이스 안에서 처리하는 방식이에요. 보안이나 개인 정보 측면에서도 안전하고 무엇보다 반응이 빠르다는 장점이 있어요. 개발자 입장에서도 그만큼 활용 범위가 넓고 사용자 경험 면에서도 훨씬 자연스럽게 느껴지죠.

직접 Apple의 AI, ML 기술을 활용해서 개발해본 경험도 있으시다고요.

• 제이슨 : 네. 예전에 아이들의 건강 데이터를 활용해서 심장 박동과 호흡 정보를 분석하고 이상 징후가 있으면 조기 진단에 활용할 수 있는 앱을 만든 적 있어요. Apple이 제공하는 CoreML 기술을 이용해서 직접 모델을 만들고 그걸 디바이스에 올려 온디바이스 방식으로 작동하도록 구현했죠. 실제 의료기기는 아니지만 보조 도구로서 가능성을 테스트해봤던 프로젝트였어요.

러너가 활용한 Apple의 AI, ML 기술을 활용한 프로젝트는 어떤 모습이었나요?

• 제이슨 : 네, 정말 많아요. 러너들이 챌린지 프로젝트에서 Apple이 제공하는 여러 기술을 실질적으로 잘 활용하고 있어요. 대표적인 예로는, Apple의 5가지 ML 프레임워크 중 하나인 CreateML로 손과 몸의 움직임을 인식하는 Motion Detection 기능을 활용한 팀이 있었어요. 실제로 손짓이나 동작을 인식해서 특정 동작에 반응하는 앱을 만든 거죠. 또 애플워치로 수집한 시계열 데이터를 분석해서 사용자의 운동 패턴을 예측하는 머신러닝 모델을 적용한 팀도 있었습니다.

• 제이슨 : 작년에는 테니스를 주제로 했던 팀이 있었는데 스윙 패턴을 분석해서 잘못된 자세나 패턴을 알려주는 기능을 구현했어요. 그리고 이미지 인식 기술을 활용한 객체 분류 앱도 있었고 자연어 처리 모델을 써서 텍스트의 감정을 분석하는 솔루션을 만든 팀도 있었어요. 예를 들어, 사용자가 작성한 일기나 글에서 감정 상태를 분석해서 시각화해주는 기능이 포함돼 있었죠. 그중에서도 특히 기억에 남는 건 Apple Vision Pro의 오브젝트 트래킹 기술을 녹여낸 앱이에요. 현실 공간 안에서 객체를 식별하고 그 위치와 방향을 실시간으로 추적하는 기능이었는데 완성도도 높았고 러너들이 새로운 기기에 대한 학습 속도도 굉장히 빠르다는 걸 느꼈습니다.

AI나 ML은 어렵다는 인식도 있는데 아카데미에서는 어떤가요?

• 제이슨 : 그런 인식이 있죠. 근데 아카데미는 아이디어를 실현해내면서 기술을 익히는 구조라서 AI/ML이 처음엔 생소해도 자연스럽게 익혀지는 환경이에요. 멘토링에서 러너들은 처음엔 ‘모르겠어요’ 하다가도 어느 순간 자신이 쓴 모델을 고치며 활용하고 있어요. (웃음)

테크 멘토로서 느끼는 아카데미의 매력은 무엇인가요?

• 제이슨 : 아카데미는 일방적으로 지식을 전달하는 구조가 아니에요. 러너와 멘토가 함께 고민하고, 함께 실험하고, 실패도 같이 겪어요. 그 과정에서 러너도 성장하고 저 역시 매일 배우고 있어요. 질문이 자연스럽게 오가는 분위기 정답보다 탐색이 중요한 문화가 정말 큰 장점이라고 생각해요.

마지막으로, 프로그래밍에 관심 있는 아카데미 예비 지원자에게 한 마디 해주신다면요?

• 제이슨 : 내가 얼마나 코딩, 프로그래밍을 잘하느냐보다 어떤 이유로부터 무엇을 만들고 싶은가가 훨씬 중요해요. 아카데미는 그 질문에 진지하게 답해볼 수 있는 곳이고 그걸 실현할 수 있게 옆에서 계속 도와주는 환경이에요. 고민된다면 와서 한번 경험해보면 생각이 달라질 수 있어요.

여러 개의 질문이 오고가는 가운데 이를 기술로 풀어보려는 다양한 러너들, 그 옆에서 이를 함께 고민해주는 멘토팀. 이게 바로 아카데미의 하루라고 제이슨은 이야기합니다. 그 누구보다 기술에 대한 호기심이 넘치는 한 명의 러너로서, 언제나 러너 곁에서 더 많은 질문을 고민하고 던지는 사람, 그게 바로 제이슨이 말하는 테크 멘토의 일상이었어요.

러너들은 각자의 Pathway에 따라서 다양한 도전을 하고 있어요. 어떤 러너는 지금 처음 머신러닝을 배우고 있고 어떤 러너는 AI 프로젝트에 도전하고 있어요. 이렇게 각자 끊임없이 다양한 도전을 하는 와중에 바로 곁에서 이 기술을 왜 쓰고 싶은지를 함께 고민해주는 멘토가 있다는 건 분명 아카데미의 큰 장점일 거예요. 기술이 궁금한 사람이라면 그리고 그 기술로 뭔가를 해보고 싶은 사람이라면 아카데미에서 충분히 좋은 시작을 할 수 있을 거예요.