기본 콘텐츠로 건너뛰기

[알아두면 쓸모 있는 Google Workspace 팁] 원격 협업시 업무의 집중도를 높이기 위한 3가지 방법.

원격 협업시 업무의 집중도를 높이기 위한 3가지 방법.


물리적 사무실 공간에서 함께 일하는 사람들은 업무의 집중도를 높이기 위해서 업무에 방해받지 않으려는 여러가지 시도를 하곤 합니다. 주로 사무실 환경에서 헤드폰을 끼거나 이어폰을 꽂는 것으로 업무의 집중도를 높이도 합니다.

Google Workspace의 사용자들은 재택에서 근무를 하거나 사무실에서 근무하면서 팀원들과 원격으로 협업이 자연스럽게 이루어지고 있습니다. 원격으로 협업시에도 업무의 집중도를 높일 필요가 있습니다. 원격의 협업자들은 수시로 온라인 회의를 요청할 수 있고, 채팅 메시지를 보내기도 합니다. 나만의 업무 집중 시간대를 설정하여 방해를 받지 않고 집중을 할 수 있는 시간대를 설정하고 이 사실을 협업자들에게 알릴 필요가 있습니다.   

Google Workspace에는 업무의 집중도를 높이기 위한 방법 (팁) 3가지 있습니다. 

  1. Google 캘린더에서 방해 금지 시간대를 만드는 방법


캘린더 이벤트에 방해 금지 시간대를  추가하여 다른 예정된 회의보다 개인 집중 시간을 우선시 하게 할 수 있습니다. 방해 금지 시간 이벤트를 추가할 때 자동으로 회의를 거부하는 옵션을 선택하는 것이 좋습니다. 이 옵션을 선택하면 집중 시간과 충돌하는 캘린더 초대장을 보내는 사람은 누구나 즉시 자동으로 초대 거부 알림을 받게 됩니다.

여러 동료들과 협업하는 경우 매일, 매주 또는 매월 집중 시간에 사용할 예상 시간에 대해 논의하고 합의할 수 있도록 제안 할 필요가 있습니다. 예를 들어, 어떤 역할에서는 하루에 한 시간의 집중 시간이면 충분할 수 있습니다. 다른 상황에서는 프로젝트에 대한 집중적이고 중단 없는 작업을 위해 전체 요일 세트를 차단하는 것이 합리적일 수 있습니다. 조직 내 각 사람에게 이 기능을 적절하게 적용하는 방법을 논의하고 문서화하십시오.

새 방해 금지 시간 이벤트를 만들려면 웹에서 Google 캘린더를 열고 페이지 왼쪽 상단의 +만들기 버튼을 선택한 다음 방해 금지 시간을 선택합니다.

  1. Google 채팅에서 상태를 방해 금지 모드로 설정하는 방법

Google 채팅 상태를 방해 금지 모드로 조정하여 동료에게 메시지를 나중으로 연기해야 ​​한다는 신호를 줄수 있습니다. Google 채팅에서 방해 금지가 활성화되면 시스템이 메시지 알림을 음소거합니다. 여전히 모든 메시지를 수신하지만 통지는 발생하지 않습니다. 이 옵션은 직접 또는 온라인 Google Meet 세션에서 고객이나 동료에게 최대한 주의를 기울이고자 할 때 유용할 수 있습니다.

Google 채팅 상태를 방해 금지로 설정하려면 웹에서 Google 채팅 또는 Gmail을 열고 페이지 오른쪽 상단에 있는 채팅 상태 표시기를 클릭(또는 탭)합니다. 이 옵션은 기본적으로 활성으로 설정될 수 있습니다. 알림을 음소거하려면 방해 금지를 선택합니다.

원하는 기간 동안 Google 채팅 상태를 방해 금지로 설정합니다.


다음으로 음소거 기간을 30분, 1시간, 2시간, 4시간, 8시간, 24시간 또는 특정 시간까지 선택합니다. 마지막 옵션을 사용하면 특정 미래 날짜와 시간을 선택하여 Google 채팅 알림을 재개할 수 있습니다.

대부분의 조직에서 명확한 이메일 응답 기간 기대치를 설정하지만 귀하의 조직에서도 마찬가지로 채팅 응답 표준을 설정하는 것이 좋습니다. 일반적으로 예상 채팅 응답 시간은 사람들이 24시간과 같이 더 짧은 시간 내에 메시지에 응답하는 것입니다. 그러나 일부 상황 및 역할에서는 예상 응답 시간이 1시간 정도로 짧을 수 있습니다.

  1. Gmail에서 보내기를 예약 전송하기

이메일과 관련된 한 가지 문제는 이메일을 보낼 때 바로 응답을 받을 수 있다는 것과, 답장이 가능한 시간(예: 하루 늦게 또는 전통적인 업무 외의 휴일)은 실제로 다른 사람이 이메일에 대해 조치를 취하기를 원하는 시간이 아닐 수 있다는 것입니다.

Gmail 의 예약 전송 기능은 미래의 날짜와 시간에 전송 할 수 있게합니다.  이메일로 전송되는 시간을 정확하게 관리하는 방법입니다. 이 예약 전송을 사용하면 다른 사람의 표준 근무 시간에만 이메일을 보낼 수 있을 뿐만 아니라 이메일에 대하여 응답할 수 있는 최적의 시간에 있을 때만 이메일을 보낼 수 있습니다.

Gmail에서 이 예약 전송 기능을 사용하려면 웹에서 Gmail을 열고,  ‘편지 쓰기’ 버튼을 선택하여 새 이메일 초안을 작성하고 평소와 같이 받는 사람, 제목 및 메시지를 입력합니다. 그런 다음 이메일 보내기 버튼 오른쪽에 있는 삼각형을 선택하고 보내기 예약을 선택합니다( 

이메일 보내기 버튼 오른쪽에 있는 삼각형을 선택한 다음 보내기 예약을 선택하고 이메일을 보낼 미래 날짜와 시간을 선택합니다.


제공된 시간 중 하나를 선택하거나 시간을 선택하여 캘린더에서 날짜와 시간을 선택합니다. 지정된 날짜 및 시간까지 이메일은 받은 편지함, 별표, 다시 알림, 중요 및 보낸 메시지와 동일한 목록의 예약됨 범주에 남아 있습니다.

귀하는 이메일이 전송되기 전에 언제든지 이메일 내용과 일정 전송 날짜 및 시간에 액세스, 편집 및 조정할 수 있습니다. 선택한 시간에(온라인 상태일 필요는 없음) 시스템에서 예약된 이메일을 보냅니다.

------------------------------

참고: 본 내용은 지난 2022년9월23일에 TechRepublic 사이트에 올라온 영문 블로그를 번역 및 각색한 것입니다.  


댓글

이 블로그의 인기 게시물

Uber의 Software Factory에서 배울 점: AI 에이전트는 ‘비용’이 아니라 ‘운영 설계’의 문제다

Uber의 Software Factory에서 배울 점: AI 에이전트는 ‘비용’이 아니라 ‘운영 설계’의 문제다 Uber Engineering이 공개한 “Running a Software Factory Efficiently at Uber Scale” 글은 단순한 AI 코딩 도구 소개가 아닙니다. 핵심은 AI 에이전트를 개발 현장에 많이 쓰면서도 비용을 통제하기 위한 운영 구조 입니다. 저는 이 글을 보면서 개인용 AI 오케스트레이션, 특히 제가 정리하고 있는 CPAO(Cost-aware Personal Agentic Orchestration) 와 매우 가까운 문제의식을 느꼈습니다. 규모는 Uber처럼 크지 않더라도, 개인·소규모 조직도 이제 AI를 “가끔 쓰는 도구”가 아니라 “반복 업무를 맡기는 업무팀”으로 운영해야 하는 단계에 들어섰기 때문입니다. 1. Uber가 말하는 AI Software Factory Uber는 AI 도구가 소프트웨어 개발 전 과정에 들어와 있다고 설명합니다. 코드 작성, 코드 리뷰, CI 실패 복구, 버그 분석, 온콜 알림 처리, 유지보수 PR 생성 등 여러 업무가 에이전트 기반으로 움직이고 있습니다. 인상적인 것은 사용량 증가입니다. Uber에 따르면 2026년 2월부터 8월까지 주간 활성 사용자는 7배, 주간 에이전트 요청은 9.4배 증가했습니다. 그런데 총 AI 비용은 4월 이후 비교적 안정화됐다고 합니다. 동일 모델 기준으로 보면 1,000개 요청당 비용은 피크 대비 약 34%, 세션당 비용은 6월 피크 대비 52% 낮아졌다고 합니다. 즉, Uber의 방향은 “AI를 덜 쓰자”가 아닙니다. 오히려 더 많이 쓰되, 낭비되는 턴·요청·토큰을 줄이는 방식 입니다. 2. 핵심은 비용 방정식이다 Uber는 AI 에이전트 비용을 다음과 같은 식으로 분해합니다. 총비용 = 사용자 수 × 세션/사용자 × 턴/세션 × 요청/턴 × 토큰/요청 × 토큰당 가격 이 식이 중요한 이유는 AI 비용을 막연한 “...

[알아두면 쓸모 있는 구글 문서 팁] 문서 공유시- 사용자 이름 대신에 익명의 동물이 표시 되는 이유와 동물 종류

구글 드라이브에는 다른 유사 서비스에서는 제공하지 않는 구글 만의 유니크한 기능들이 있다 구글 문서를  불특정 다수에게 전체 공개로 공유할 수 있습니다. 불특정인이 구글 문서에 접속한 경우 익명의 동물로 표시됩니다.  ' 웹에 공개' 또는 '링크가 있는 사용자' 공유 설정을 선택하면 인식할 수 없는 이름이나 익명의 동물이 표시될 수 있습니다. 파일에서 인식할 수 없는 이름을 볼 수 있는 몇 가지 이유는 다음과 같습니다. 메일링 리스트와 파일을 공유합니다. Google 계정이 없는 사용자와 파일을 공유하며, 그 사용자가 다른 사용자에게 공유 초대를 전달했습니다. 내 파일을 수정할 수 있는 누군가가 파일을 다른 사용자와 공유했습니다. 다른 사용자가 자신의 Google 계정 이름을 변경했습니다. 공유 설정 페이지에서 해당 사용자 이름 위로 마우스를 이동하여 이메일 주소를 확인하세요. 익명의 동물 다른 사용자에게 개별적으로 보기 또는 수정 권한을 부여하거나 메일링 리스트에 속해 있는 경우에만 사용자 이름이 표시됩니다. 파일 권한을 '링크가 있는 사용자'로 설정하면 파일을 보고 있는 사용자의 이름이 표시되지 않습니다. 대신 다른 사용자가 익명으로 라벨이 지정되어 표시되고 각 익명 사용자는 다양한 익명의 동물로 나열됩니다. 파일 권한을 '링크가 있는 사용자'로 설정했지만 특정 사용자와 파일을 공유하는 경우 파일을 공유한 사용자의 이름이 표시됩니다. 그 외 다른 사용자가 파일을 볼 때는 익명으로 나타납니다. 비공개 파일의 익명 동물 파일 권한을 '링크가 있는 사용자'로 설정한 다음 이를 '특정 사용자'로 변경하면 다음과 같은 경우 여러 익명의 동물이 표시될 수 있습니다. 누군가 파일을 여러 번 여는 경우에는 익명의 동물 목록에서 오래되고 연결이 끊긴 세션을 강제 종료하는 데 조금 시간이 걸릴 수 있습니다. 누군가 온...

GPT-6 Astra 공개 내용 쉽게 해설: AI가 “대답하는 도구”에서 “일을 수행하는 동료”로

※ 아래 내용은 OpenAI가 공개한 GPT-6 Astra 소개 페이지의 주장을 바탕으로 쉽게 풀어쓴 해설입니다. 벤치마크 수치는 제조사가 제시한 조건과 측정 방식에 따라 달라질 수 있습니다. 한 줄 요약 GPT-6 Astra는 단순히 글을 잘 쓰는 모델을 넘어, 웹 브라우저와 컴퓨터를 직접 사용하고 여러 단계의 업무를 끝까지 수행하는 것을 목표로 한 모델입니다. 1. GPT-6 Astra는 무엇이 달라졌나? OpenAI는 GPT-6 Astra를 새로운 세대의 지능 모델이라고 소개합니다. 핵심은 지식량만 늘리는 것이 아니라 컴퓨터 사용, 웹 탐색, 소프트웨어 개발, 과학 연구, 사이버보안, 전문 업무 를 실제 작업 흐름 속에서 수행하도록 설계했다는 점입니다. 기존 챗봇이 질문에 답하고 결과물을 만들어 주는 데 집중했다면, Astra는 사용자의 목표를 이해한 뒤 브라우저를 열고, 자료를 찾고, 문서를 작성하고, 결과를 점검하는 식의 다단계 업무 수행 을 강조합니다. 2. 가장 중요한 변화: AI가 컴퓨터를 사용한다 소개 페이지의 표현을 쉽게 바꾸면 다음과 같습니다. 온라인 자료를 찾아 요약하기 문서·스프레드시트·프레젠테이션 만들기 웹사이트를 만들고 실제 화면에서 품질 점검하기 과학 데이터를 분석하고 그래프 만들기 양식 입력, 예약 검색, 상품 비교 같은 반복 업무 수행하기 이 변화는 “AI에게 무엇을 물어볼까?”에서 “AI에게 어떤 업무를 맡길까?”로 사용 방식이 이동한다는 뜻입니다. 프롬프트 한 번의 답변보다 목표·권한·검토 지점·완료 조건 을 설계하는 일이 중요해집니다. 3. 업무 성능에 대한 OpenAI의 주장 영역 공개 페이지에 제시된 내용 실무적으로 읽는 법 컴퓨터 사용 화면을 이해하고 브라우저·업무 도구를 조작 사람이 하던 반복적인 클릭·입력 업무를 위임할 가능성 소프트웨어 개발 코드 작성뿐 아니라 테스트와 수정까지 수행 코딩 보조를 넘어 이슈 해결 사이클에 참여 전문 업무 문서·스프레드시트·발표자료를 템플릿에 맞춰 생성 회사 ...

Claude Fable 5.1 프롬프트 가이드: 쉽게 쓰는 AI 지시문 작성법

Claude Prompting Guide Claude Fable 5.1 프롬프트 가이드: 쉽게 쓰는 AI 지시문 작성법 Anthropic의 공식 문서는 Claude Fable 5.1을 더 잘 쓰기 위한 프롬프트 작성법을 설명합니다. 개발자용 문서라 조금 어렵지만, 핵심은 간단합니다. AI에게 “무엇을, 어느 정도로, 어떤 방식으로 끝낼지”를 더 분명히 알려주라는 것입니다. 출처: Anthropic Claude Platform Docs 한눈에 보는 핵심 작업 난이도에 맞게 AI의 “생각하는 정도”를 조절한다. 긴 작업에서는 중간 진행 상황을 사용자에게 알려달라고 요청한다. 독립적인 도구 호출은 한 번에 묶어서 처리하게 한다. 대화 기록은 중간에 고치지 말고 계속 뒤에 붙이는 방식이 안전하다. 글이 너무 길거나 딱딱하면 쉬운 문장과 구조를 요청한다. 작업을 시켰다면 끝까지 완료하고 검증하게 한다. 1. “생각하는 정도”를 작업에 맞게 정하라 Claude Fable 5.1에는 작업에 얼마나 많은 추론을 쓸지 정하는 effort 개념이 있습니다. 쉽게 말하면 AI에게 “빨리 대답할지, 더 깊게 생각할지”를 조절하는 장치입니다. 낮은 effort 간단한 요약, 분류, 짧은 답변처럼 빠른 처리가 중요한 작업 중간 effort 품질과 비용의 균형이 필요한 일반 업무 높은 effort 코딩, 분석, 복잡한 문서 작성처럼 실수가 비싼 작업 매우 높은 effort 긴 산출물이나 중요한 의사결정 보조 작업 문서의 조언은 명확합니다. 무조건 가장 높은 설정을 쓰지 말고, 실제 업무에서 품질·속도·비용을 비교해보라는 것입니다. AX 컨설팅 관점에서는 이 부분이 중요합니다. AI도 직원처럼 업무 난이도에 맞는 투입 시간이 필요합니다. 2. 오래 걸...

외식업 대표 사례에서 배우는 사회적기업·소상공인 AI 업무자동화 시작법

사회적기업·소상공인을 위한 AI 활용 가이드 외식업 대표 사례에서 배우는 AI 업무자동화 시작법 AI 업무자동화는 대기업만의 이야기가 아닙니다. 사람이 부족한 작은 조직일수록 AI가 초안을 만들고 사람이 승인하는 구조 가 현실적인 출발점입니다. 오늘의 핵심 AI는 사장이 아니라 업무를 도와주는 직원 작은 조직에 필요한 4개의 AI 업무팀 사람의 승인 지점을 남기는 법 내일부터 시작하는 3단계 AI는 사장이 아니라, 업무를 도와주는 직원입니다 최근 외식업 대표의 AI 자동화 활용 사례를 보며 한 가지를 다시 확인했습니다. AI 업무자동화는 더 이상 대기업만의 이야기가 아닙니다. 오히려 사람이 부족하고, 대표와 실무자가 여러 일을 동시에 처리해야 하는 사회적기업, 소상공인, 작은 조직 에게 더 현실적인 도구가 되고 있습니다. 하지만 AI가 모든 일을 마음대로 처리하게 만드는 것이 목표는 아닙니다. 브랜드 이미지, 고객 응대, 금전 처리, 계약, 민감한 개인정보가 걸린 일은 반드시 사람이 확인해야 합니다. AI가 초안을 만들고, 정리하고, 반복 작업을 준비한다. 사람은 마지막 판단과 승인을 한다. 이 구조가 가장 안전하고 실용적입니다. 저는 이것을 AI 직원 모델 이라고 부릅니다. 작은 조직에 필요한 AI 업무팀 4가지 1. AI 홍보팀 블로그 글, SNS 문구, 안내문, 보도자료, 뉴스레터, 행사 소개글 초안을 만듭니다. 2. AI 고객응대팀 반복 질문을 분류하고 답변 초안을 만들어 담당자가 빠르게 확인하도록 돕습니다. 3. AI 운영관리팀 일정, 체크리스트, 회의록, 업무보고, 미처리 업무 알림을 정리합니다. 4. AI 자료정리팀 흩어진 문서, 설문, 인터뷰, 보고서, 회의록을...