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가깝지만 먼 나라 일본.

뭔가 똑같은듯 다른 국가가 

옆 동네 일본이라고 할 정도로

미묘한 기운이 감도는 국가임에는 틀림없다.

 

그 만큼 서로의 국가로 유학을 오고 가는

사람들도 많을 뿐만 아니라 서로의 기업으로

입사하는 경우도 간혹 발생하곤 한다.

 

오늘은 그러한 한국인의 시선에서 보면

이해가 안되는 일본 회사의 특징은

어떤지 보도록 하자.

 

직장을 다녀본 사람들이라면

딱 보면서 아니 왜?

이런 소리를 분명히 할 것이다.

 

첫번째. 새롭게 생기는 신생기업, 벤처기업

혹은 IT기업을 제외하고는 모든 기업의 책상에는

파티션이라는 직원간의 프라이버시를

보호할만한 보호장치가 전혀 없다.

 

이것은 역설적으로 본다면, 누가 뭘하는지

철저한 감시가 가능하다는 의미이다.

 

한편으로는 직급이 올라갈 수록 공간의 넓이가

달라진다는 점 또한 특징이라고

할 수 있으며, 그만큼 신입사원에 대한

투자가 많이 인색하다는 의미로

표현할 수도 있는 대목이다.

 

2번째. 종합상사 뿐만 아니라 굉장히 오래된 기업

그밖에 작은 기업 및 유통업체 등

아침 체조를 꼭 시행한다는 점.

 

이유는 잘 모르겠다. 

실제 일본은 마을단위 사회에서도 

마을을 상징하는 체조가 존재할 정도이다.

 

화합을 목적으로 체조를 하는지 모르겠지만

우리나라의 경우에는 주로 공사현장에서 

부상방지 및 안전제일을 목적으로 체조를 시키지만

이렇게 일반기업까지 아침 체조를 시키는 경우는 드물다.

 

3번째. 출근 후 아침조례, 퇴근직전 종례가 존재하며,

현장직 혹은 교대근무를 시행하는 회사에서는

출근점호, 퇴근점호가 존재한다.

아울러 회사내에서는 조례 및 종례 때

반성회라는 자아비판...혹은 단체 갈굼의 목적으로

자체 회의가 존재한다.

 

국내에서는 보통 월례회의, 주간회의, 긴급회의 등으로

간소하게 혹은 특정 날짜를 지칭해서 하지만

일본은 메뉴얼 사회라는 점이 확실하다는 것을

이러한 조례, 종례, 반성회를 통해서 볼 수 있는 대목이다.

 

4번째. 종합상사 및 사무직, 홍보, 백화점 등에서는

아직도 유니폼이 존재한다는 점.

추세가 줄어들거 같아 보이지만

아직도 줄어들지 않는게 유니폼 문화이다.

 

심지어 아직도 90년대에나 볼 법한 동그란 모자에

망사 장갑을 끼고 스카프까지 한 전형적인

안내원 유니폼은 아직도 쉽게 볼수 있는 곳이 일본이다.

 

특히 백화점만 가도 아직까지 백화점 자체

유니폼을 착용하고 활동하는 것을 볼 수 있다.

 

물론 공사 현장직이나 공업직쪽의 유니폼은

확실히 옷의 스타일이 다르다.

하지만 유니폼이 굳이 필요없는 공업 사무직들까지 

똑같은 유니폼을 착용하고 활동한다는 점이다.

 

실제로 일본의 유니폼 시장은 아직도 성장중이고

여전히 ing형이라고 이야기가 나온다.

 

5번째. 획일화 되어 있는 면접 복장의 표준.

한국은 면접 복장이라고 해도 정장의 색상까지

획일적이지는 않고 넥타이 또한 간혹 회사의 이미지에 맞게

다양한 색상으로 회사의 색상 정체성과 맞춰서

착용하는 경우가 다반사이다.

여성 정장 또한 검은색을 입을지 언정

블라우스는 자유롭게 한다는 점과

굳이 검은색 정장을 입지 않지만 일본은 대체적으로

표준화 되어 있는 정장을 규격화 하여 착용하는 것이 보통이다.

심지어는 가방까지 똑같다. 

입사당일날의 입고가는 정장이라고 하는데

분명히 말하지만 이건 그냥 허풍수준이다.

물론 입사식이니까 좀 깔끔하고 이쁘게 자유로이

입는것은 좋지만 이렇게 튀는 의상을 입고갔다가는..

가뜩이나 보수적이라고 불리우는 일본 회사 사회에서

어떻게 될지는.... 말 안해도 잘 알 것이다.

 

바로 이 모습이다.

특정 회사의 설명회 혹은 취업활동 박람회에

참석한 취업준비생들의 모습이다.

간혹 방송에서 보면 볼 수 있는 그 모습이 바로

이제 대학교 졸업직전의 입사 준비생들의 

모습이 바로 저 모습이다.

 

추가로 일본의 회식문화 또한

한국과는 별반 다를바가 없다.

다만 적당히 마신다고 오해를 할 듯 한데

일본도 사람 사는곳이고 똑같은 상명하복의

문화를 받아들이고 당연한듯이 살아가는 사회이다.

 

당연히 술자리에서 윗사람이 가자고 하는데 

사정상 빠지는게 아닌 이상은 가급적

분위기에 맞춰서 참석해야 하는 것은 당연하다.

이렇게 술에 취해 개판 오분전이 되는 

사람들도 꽤나 많이 나온다.

일본이 더 깨끗하고 더 얌전하다느니 

그런 소리는 할 필요없다.

 

사람 사는곳은 다 똑같다.

어디가 더 좋고 나쁘고를 따지는것보단

지금에 주어진 삶에 더 감사히 생각하는것이

좋지 않나 생각해보는것도 좋을 것이다.

 

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목적이 어떻게 되던간에 

워드1급 혹은 컴활 2급을 취득하려는

사람들이 굉장히 늘었다는 것을

알 수 있는 요즘의 시기이다.

 

보통 취업이 목적으로 취득하는

사람들이 많은 것을 사실이지만 필기는

어찌됐건 시중에 나와있는 책을 활용하면

어느정도는 충분히 소화가 가능한 분야이기에

필기는 그럭저럭 괜찮다고 할 수 있다.

하지만 위와같은 컴퓨터활용능력 2급 자격증

취득을 위해서는 필기 뿐만 아니라

실기 또한 통과를 해야하기에 굉장히 애로사항을

꽃피우는 사람들이 많을 것이라고 생각한다.

 

오늘은 위와같은

컴퓨터 활용능력 2급 취득을 위한

엑셀 실기 시험에 필수적으로 알아두면

좋은 함수들을 외우는 시간을 가져보도록 한다.

(함수 사용법에 대한 내용을 다루지 않을 것이다.)

 

필자는 원래 엑셀을 자주 만졌던 사람이기에

컴활2급 취득시간에 그렇게 오랜기간이

걸리지 않았으나 엑셀을 만져보지 못한 사람들은

2~3개월 정도 걸리는 기간을 소진해야

실기 통과를 할 수 있다고들 한다.

 

컴퓨터활용능력 이하 컴활2급 자격증 취득을

위한 실기시험의 문제 구성은 보통 위와 같다.

1번 문제는 난이도가 낮은 문제들로 구성되며,

기본적인 엑셀 입력 및 줄맞춤,

메모 삽입, 고급필터 조건이 많이 나온다.

1번 문제는 엑셀의 기본구조와

고급필터 조건을 외우면 되는데

이때 외워둬야할 함수는 다음과 같다. 

AND, OR ,NOT

요 3개의 함수를 주로 조건부 수식

함수로 많이 사용되는 단골과 같은 함수이다.

사용법을 잘 익혀두고 사용하도록 한다.

[중요!]

사용자지정서식은 꼭 잘 외워두도록 한다.

특히 시험에 갑자기 툭! 튀어나오는 문제중에 하나이다.

#,### ; [빨강](#,###) ; 0.00 ; @"님"

이러한 형식과 관련하여 내용을 꼭 잘 외워서

활용할 수 있도록 하며,

표준색스타일 색상 표준 지정도 꼭 

잘 외워두도록 한다.

 

아울러 2번문제가 우리가 본격적으로 마주해야 할

함수 사용 문제가 바로 나오게 된다.

컴활2급에서 언급되는 함수의 갯수만 무려 90개 정도이며,

사용법과 수식 순서도 외우고 있어야

실제로 사용이 가능하다는 점이 굉장한 맹점 중에 하나이다.

 

하지만 이렇게나 많은 함수를 다 외우는데에는

한계가 따른다는 점도 있지만 사용법을 모르면

도로아미타불이 된다는 큰 문제점을 지니게 된다.

 

필자의 경험상...그리고 딱 봐도 중요하다 싶어보이는 함수를 

여러모로 정리를 해보았다.

통계함수 계열

AVERAGE()
AVERAGEA()
AVERAGEIF()
AVERAGEIFS()

MAX()
MAXA()
MIN()
MINA()

COUNT()
COUNTA()
COUNTBLANK()
COUNTIF()
COUNTIFS()

LARGE()
SMALL()

RANK.EQ()
RANK.AVG()

 

수학/삼각함수

SUM()
SUMIF()
SUMIFS()

ROUND()
ROUNDUP()
ROUNDDOWN()

ABS()
INT()
RAND()

MOD()
POWER()
TRUNC()
PRODUCT()

 

텍스트 관련 함수

LEFT()
MID()
RIGHT()

LOWER()
UPPER()
PROPER()
TRIM()
REPLACE()
LEN()

FIND()
FINDB()

SEARCH()
SEARCHB()

VALUE()

 

날짜/시간, 논리함수

WEEKDAY()
DATE()
TIME()
TODAY()

YEAR()
MONTH()
DAY()
HOUR()
MINUTE()
SECOND()

 

찾기/참조 함수

VLOOKUP()
HLOOKUP()

INDEX()

 

데이터베이스 함수

DSUM()
DAVERAGE()
DCOUNT()
DCOUNTA()
DMAX()
DMIN()

 

위에 언급된 함수들은 전체적으로

컴활2급 실기시험에서 자주 언급되고 자주활용되어

나왔던 함수들 중에서 묶어서 나열한 내용들이다.

 

사실 저 함수들 외에도 모든 함수들을 외우는것은

베스트라고 할 수 있으나 시간은 극히 한정적이고

수식 문제중 모르는 것들은 과감히 넘기고

최대한 풀어서 합격 점수인 70점 커트라인만 넘겨도 된다면

저 정도의 함수를 외우고 난 뒤에 활용만 잘해도

충분히 시험치루고 득점을 하는데 큰 문제는 없을 것이다.

 

 

 

그리고 번외적으로 얘기하자면

문제3번의 경우에는 주로

부분합, 가상 시나리오, 데이터 통합, 피벗테이블, 목표값찾기

요 다섯가지중 랜덤하게 2문제가 출제된다.

목표값찾기가 잡히게 된다면,

무조건 가상시나리오 혹은 피벗테이블이

문제로 잡히게 된다고 한다.

왜냐면 상대적으로 가상시나리오하고 피벗테이블이

굉장히 어려운문제이고, 목표값찾기는 상당히

쉬운문제이기 때문이다.

부분합하고 데이터통합은

중간쯤이라고 생각하면 쉽다.

5가지는 꼭 사용방법을 구글이나 네이버, 다음등에서

검색을 통해서 꼭 사용법을 숙지하도록 한다.

 

문제4번은 매크로하고 그래프 차트 문제이다.

이 아이들은 방법을 잘 외우고 해야 한다.

상대적으로 잘만 외우면 어려운 문제들이 아니기 때문에

여기서 득점을 못하면 안된다. 

 

 

특정 동영상을 홍보하는 것은 아니지만

위의 동영상이 실기 총정리가 굉장히 잘되어 있는만큼

실기 공부에 충분히 도움이 될 것이다.

 

실기는 오로지 인터넷 상에 돌아다니는

모의고사만 약 10개 정도 열심히 시간 제한을

걸어가면서 풀어보면 분명히 해결 실마리가 나올 것이고

요령도 생길 것이다.

 

잘 익히고 열심히 외우고 합격의 맛을 보도록 하자.

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지난 포스트에서는 이미지로 된 외국어 글씨에 대한

번역방법에 대해서 PC버전으로 설명을 한 적이 있다.

https://m-nes.tistory.com/925

오늘은 PC버전에 이어서

모바일 스마트폰 버젼에 대한 설명이다.

안드로이드와 ios의 약간적인

차이점은 존재하지만 기본적인 방식은

똑같기 때문에 아이폰 사용하는 유저들도

똑같은 방법을 이용해서

활용을 하면 쉽게 가능할 것이다.

모바일 스마트폰( 갤럭시, 안드로이드 계열, 아이폰 Ios계열)

이미지 글씨 번역 방법

 

우선 이렇게 본인의 스마트폰에서 구글 번역기를

실행하도록 한다.

만약 없다면 플레이스토어나 앱스토어에서

다운로드를 받으면 된다.

그리고 어플을 실행하고 나면

저러한 모습이 나오는데

우리는 이미지에 있는 글씨를 텍스트로 추출해서

번역해야하는 목적이 있기 때문에 카메라 버튼을

터치하여 이동하도록 한다.

 

오늘 번역에 사용할 예제 이미지는 좌측의 이미지이다.

중국어로 된 신문의 일부 내용을 텍스트로 추출해서

번역에 활용할 것이다.

그렇게 카메라 버튼을 터치해서 이동을 했다면

가져오기 버튼을 터치를 하도록 한다.

 

그러면 본인이 번역을 원하는 파일에 대한

선택하는 브라우저 화면이 나온다.

그 화면에서 본인이 번역을 원하는 이미지 파일을

선택하도록 한다.

 

이렇게 본인이 선택한 이미지에서

택스트 추출을 위한 분석 작업이 진행되는

모습을 확인할 수 있을 것이며,

그렇게 확인된 뒤에는 

손가락으로 번역 및 추출을 원하는 부분에 대해서

이렇게 활성화된 부분에 대한

문지르기 작업을 하면 텍스트가 추출되며,

번역이 자동적으로 되는 것을 알 수 있다.

자세히 보고 싶다면 화살표 버튼을 터치해서

이동을 하면 된다.

다만 구글 번역기를 이용했을 시에

번역의 품질이 맘에 안들어서

파파고를 이용하고 싶다면 원문 텍스트를 

복사해서 파파고에 붙여넣기를 해서 번역을

시도해도 좋을 것이며,

그게 아닌 다른 목적으로 텍스트 추출을

원했다면 이 방법을 이용해서 다른 곳에 복사 및 붙여넣기

기능을 이용해도 무난할 듯 할 것이다.

 

모바일의 특성상 내용이 많은 이미지 텍스트에 대해서는

추출 작업의 한계가 발생할 수도 있을 것이다.

짧은 단문이나 짧은 내용에 대해서만

시도를 하는 것으로 해야 하며, 

용량이 크거나 내용이 많은 것들은

가급적 Pc버젼 방식으로 이용하는 것을

추천한다.

 

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