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Column 칼럼

아나운서 메이크업, 어디서 받을까?

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Monday, November 04, 2013, 17:11:01

[박은주의 마이크]

아까운데 지우지 말고 잘까? 며칠 유지할 방법은 없을까?’ 아나운서 시험을 보고 돌아와 비싼 돈 들여서 받은 화장을 지울 때면 늘 이런 생각이 들었다. 내 돈이 5000, 만원, 2만원씩 세면대에 쓸려가는 것만 같아 마냥 아까웠다. 그래서 면접날에는 오랫동안 못 보던 사람들과 몽땅 약속을 잡아 곱게 화장한 내 모습을 보여주는 것으로 위안을 삼곤 했다.

 

카메라 테스트용 스타일링을 한 번 받는데 5~30만원에 육박하는 비용이 들다 보니, 돈도 돈일뿐더러 마음에 들지 않을 때는 극도의 스트레스가 따른다. 따라서 어떤 숍이 화장과 머리를 잘하는지, 비용은 또 얼마인지가 아나운서 지망생 모두의 관심사다. 어떻게 해야 현명하고 경제적으로 스타일링을 받을 수 있을까?

 

먼저 스타일링 숍에 관한 조언. 가능한 한 여러 곳을 탐색하고, 그중 가장 마음에 드는 한 곳을 골라 단골 숍으로 삼자. 나는 10년을 다닌 숍이 있다. 나보다 내 얼굴에 대해 더 잘 알고, 매번 같은 스타일을 만들어주니 시험 당일 익숙함과 편안함을 느낄 수 있다는 것이 큰 장점이었다. 시험 날 아침, 처음 본 메이크업 아티스트와 마찰이 있다면 사기가 급저하될 수밖에 없다. 시험 날의 정신적인 안녕을 위해서라도 평소 신뢰할 수 있는 단골 숍을 만들어 놓아야 한다. 나는 동료 준비생들에게 두루 의견을 물어보고, 승무원 준비생 카페, 예비 신부 모임에도 가입해 입소문이 좋은 숍들을 직접 가본 뒤 딱 한 곳을 정했다. 가격도 5~8만원인 비교적 저렴한 숍이다.

 

그래도 면접보는 횟수가 늘면 자연히 부담이 커지기 때문에 돈을 아끼기 위한 일종의 요령이 필요히다. 나는 합격을 기대하기 힘들고 그저 경험삼아 보는 시험인 경우에는 스스로 기초화장을 마친 뒤 숍에서 가장 중요한 눈 화장 정도만 받았다. 강남역과 이화여자대학교 주변에는 속눈썹만 붙이면 5000, 전체 메이크업 수정을 해주고 3만원을 받는 숍들이 많이 있다. 만약 손재주가 있는 편이라면 메이크업을 배워 스스로 하는 것도 좋다. 대부분 숍에서 셀프 메이크업 강좌를 저렴하게 운영한다. 그러나 5회 이하의 강좌로 전문가의 손길을 따라가는 데는 한계가 따르기도 한다. 나 역시 메이크업 강좌를 수강했지만 재주가 부족해 라디오 방송국이나 소규모 방송사 시험 때만 스스로 했다. 중요한 시험, 최종 합격에 가까워진 고차 면접이라면 메이크업과 헤어에 차라리 과감히 투자를 해서 합격 가능성을 높이는 것이 돈을 절약하는 길이다.

 

또한 많은 지망생들이 다른 지역 방송사 시험을 칠 때 헤어와 메이크업을 어떻게 받아야 하느냐고 묻는다. 지방에서 상경한다면 서울에는 새벽부터 문을 여는 숍들이 즐비해 어려움이 없지만 문제는 서울 학생들이 낯선 지역에 내려가는 경우다. 이때 나는 무리를 해서라도 굳이 서울의 단골 숍에서 스타일링을 받은 뒤 당일 첫차를 타고 시험을 보러 내려가곤 했다. 가장 빠른 시각에 숍을 찾았던 것이 새벽 3시 반. 유난스러워보일지 몰라도 낯선 지역의 메이크업 숍보다는 검증된 곳에서 익숙한 화장을 받는 것이 좋은 결과를 낳기 때문이다.

 

그러나 시험시간이 오전이라 당일 출발이 불가능할 때도 있는데 이럴 때는 용기를 내서 시험 보는 방송사 분장실로 전화를 걸어 부탁해보자. 해당 방송사 현직 아나운서의 스타일링 담당이야말로 임원들이 선호하는 스타일을 가장 잘 알고 있다. 지역사 스타일리스트들은 프리랜서 신분이라 흔쾌히 내 제안을 받아들이곤 했다. 이 경우 서울보다 비용도 저렴했고, 마음씨 좋은 스타일리스트들은 시험 전날 밤 방송국 옆 자신의 집을 숙소로 내어주기도 했다. 그러니 지역 방송사 시험 때 화장을 받을 방법이 없다며 자포자기하지 말 것! 적극적인 자세로 찾아나서는 사람에게 길은 늘 열려있는 법이다.

 

 

English(中文·日本語) news is the result of applying Google Translate. <iN THE NEWS> is not responsible for the content of English(中文·日本語) news.

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박은주 기자 mirip@inthenews.co.kr

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[격변의 반도체시장]②시장 구도 변화는 어디에서 오는가?

[격변의 반도체시장]②시장 구도 변화는 어디에서 오는가?

2024.10.30 13:00:00

인더뉴스 이종현·김홍식 기자ㅣ'메모리 반도체 VS 비(Non)메모리 반도체'에서 ‘AI 반도체 VS 비AI 반도체’ 시대로. 격변하는 최근 반도체 시장 변화를 두고 전하는 전문가들의 진단입니다. 어디서부터 이런 변화가 시작됐을까요? 왜 엔비디아·TSMC·SK하이닉스는 사장 최고 실적을, 인텔·ASML·삼성전자는 최악의 실적을 보이는 걸까요? 표준화와 미세공정 →맞춤형과 패키징 시대로 변혁 2000년대 초반에 등장한 12인치(300㎜) 웨이퍼는 약 25년이 된 현재에도 주력 제품입니다. 1980년대 본격 개화한 8인치(200㎜) 웨이퍼가 20년가량 주력이었던 점을 감안하면 12인치 이상의 차세대 제품이 등장할 시기이기지만 현재 논의조차 이뤄지지 않고 있습니다. 웨이퍼의 크기는 단위 면적당 생산량을 결정합니다. 동일한 리소그래피(lithography, 미세공정 기술) 적용을 기준으로 웨이퍼의 크기가 클수록 단위 면적당 생산량은 당연히 늘어나게 됩니다. 업체별 생산량과 수율에 결정적인 역할을 하는 것이 반도체 회로설계의 패턴형성을 위한 미세회로 공정 기술, 리소그래피입니다. 여기에 가장 특화된 기업이 인텔이었습니다. 인텔은 세계 최고 수준의 반도체 설계와 리소그래피 기술로 시장을 장악했다고 해도 과언이 아닙니다. 2000년대 초 0.12㎛(마이크론, 10⁻⁶m )의 미세회로 공정으로 12인치 웨어퍼 시대를 열었습니다. 현재는 나노(10⁻⁹m)의 시대이지만 12인치 웨이퍼는 그대로 유지되고 있습니다. 웨이퍼의 세대교체를 위해서는 전공정 장비의 전면 교체가 필수입니다. 대규모 투자를 필요로 하는데 반도체 업계는 이를 감당할 상황이 아닙니다. 더 미세한 공정 기술을 도입해 칩의 생산량과 수율을 높이는 게 반도체 업체 기술력을 좌우했던 시기입니다. 웨이퍼 크기의 변화 없이 현재의 미세공정 기술만으로는 고속의 대용량을 요구하는 AI 반도체 시장에 대응하기 어렵다는 것이 전문가들의 진단입니다. 세계 최대 미세공정 장비 업체인 ASML의 실적 악화가 이를 대변합니다. 또 다른 하나는 표준화에 대한 논란입니다. 50년을 지탱해 온 인텔 아키텍처는 메모리 반도체의 스펙까지 결정했습니다. CPU와 메모리 반도체, 주변기기 간의 신호를 각 처리 장치로 전송하는 경로인 데이터 입출력(I/O) 버스(BUS) 규격을 인텔 주도로 결정했습니다. CPU의 스펙이 결정되면 메모리반도체가 그 뒤를 이어 표준화가 이뤄졌습니다. 현재 표준화 메모리반도체인 DDR SD램 역시 인텔 아키텍처 기반 하에 2000년대 초반부터 주력으로 부상했습니다. 이러한 표준화에 기반한 반도체 시장이 AI 시대 도래와 함께 급격한 변화를 맞게 됩니다. 수요 시장에서 변화가 가장 큰 요인입니다. PC·서버·모바일 등 반도체 3대 수요처는 여전하지만 상당한 변화가 시작됐습니다. 모바일에서 설계 전문업체인 영국 ARM의 'Strong ARM'의 강세와 애플의 등장은 반도체 시장의 1차 지각변동이었습니다. AI가 불러온 대변화…DC와 클라우드 시대 본격적인 반도체 대변혁은 AI(인공지능) 등장에 따른 데이터센터(DC)와 클라우드 시장입니다. 이 시장에 엔비디아와 HBM(고대역메모리)이 주력으로 급부상합니다. 대용량, 고속의 데이터 처리를 요구하는 AI는 표준화를 요구하지 않습니다. 오히려 자신만의 특화된 구조와 설계에 맞는 '맞춤형'을 요구합니다. AI를 주도하는 빅테크 업체들은 자신만의 특화된 데이터센터 구축을 원합니다. 경쟁사에 자신들의 표준 기술을 따르라고 요구하지 않습니다. 자사만의 고유한 DC를 구축하고 플랫폼은 오픈형을 추구합니다. 최근의 주력 메모리반도체인 HBM도 마찬가지입니다. HBM을 구성하는 메모리반도체는 DDR SD램과 같은 범용 제품이 아닙니다. 엔비디아가 요구하는 스펙을 충족하는 메모리반도체이지, 전 세계 모든 메모리반도체 업체들이 표준에 맞춰 생산하는 제품이 아닙니다. 엔비디아는 세계표준을 제시하지 않습니다. 엔비디아 제품을 사용하는 빅테크, AI 업체 역시 마찬가지입니다. 자신이 원하는 성능만 나오게 해달라 합니다. TSMC, SK하이닉스는 그 요구를 가장 잘 충족시키는 파트너로 부상하고 이들이 현재의 시장을 주도하고 있습니다. AI의 등장은 메모리반도체 용량 확대 방법에도 근본적인 변화를 불러왔습니다. 고속의 대용량 메모리는 반도체 업체의 영원한 과제입니다. 이를 미세회로 공정과 웨이퍼 자체의 적층 기술로 극복해 왔습니다. AI의 등장은 웨이퍼 단위의 기술만으로 엄청난 양의 데이터 처리에 대응하는 데 한계에 도달함을 알렸습니다. 대안으로 등장하는 것이 반도체 후공정 기술인 패키징입니다. 패키징은 단순화하면 웨이퍼에서 생산된 반도체 소자의 집합체인 모듈의 연결 기술입니다. 패키징은 전공정에 비해 기술적으로 크게 어렵지 않다는 평가를 받아 왔으나 HBM은 이런 통념을 깨고 있습니다. HBM은 자동차와 비교하면 두 개의 엔진을 다는 것입니다. 자동차의 성능 향상에는 엔진의 출력 향상과 배기량 확대가 중요 요소입니다. 메모리업체들은 그동안 한 개의 반도체 모듈로, 즉 한 개의 엔진으로 이를 극복해왔는데 HBM은 두 개 이상의 엔진을 달게 되는 것입니다. 패키징이 반도체 시장에서 핵심으로 떠오르고 있는 이유입니다. 이강욱 SK하이닉스 패키징 개발 담당 부사장은 지난 24일 반도체대전(SEDEX 2024)에서 "HBM 비즈니스의 전환점은 패키징이고 반도체 후공정 패키징이 혁신의 최전선"이라며 "여러 가지 새로운 쌓는(stack) 기술을 개발하고 있다"고 밝힌 바 있습니다. 그는 또 "기존에는 반도체가 디자인, 팹 소자, 패키징 등 기술의 덧셈이었다면 지금은 곱셈으로 바뀌었다"며 "패키징 기술이 없으면 비즈니스 기회를 얻을 수 없다"고 말했습니다. 그렇다면 SK하이닉스는 어떻게 맞춤형과 패키징 시대를 대비하고 HBM 시장을 주도하게 됐을까요? [격변의 반도체시장]① 절대 호황도 절대 불황도 없다


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