jQuery::이미지 크기 동적으로 변경

아래와 같이 이미지를 표현하고 난 후,

<img src='yes.jpg'>

상황에 따라 이미지 사이즈를 동적으로 변경해야 하는 경우가 종종 발생한다.
한 예로, 이미지의 가로와 세로의 길이를 비교해서 긴 쪽 이미지를 100px 로 바꾸는 경우를 jQuery 를 이용하면 어떻게 될까.

var img=$('img');
if( img.width()  > img.height() ) {
   img.width('100px');
}else{
  img.height('100px');
}

작동해야 할 것 같은 이 코드는 원하는 대로 작동하지 않는다.
원인은 이미지가 완전히 로딩되지 않은 상태에서 이미지의 가로, 세로 길이를 비교했기 때문이다. alert 를 이용해 img.width() 와 img.height() 를 찍어보면 값은 0으로 나온다.

따라서 위의 코드를 이미지가 완전히 로딩되고 난 이후에 동작하도록 고쳐야 한다.
load 함수를 이용해 이를 고려한, 완전히 동작하는  코드는 아래와 같다.

var img=$('img');

img.load( function() {
   if( img.width()  > img.height() ) {
     img.width('100px');
   }else{
     img.height('100px');
   }
}

PS::
위의 코드를 이용한 이미지 사이즈 변경은 한가지 문제점을 가지고 있는데,
.load 함수의 실행은 이미지가 완전히 로딩된 후에 일어난다는 사실이다.

즉, 큰 이미지가 로딩되어 화면에 표시된 후( 네트웍 속도가 느릴 수록 이 효과는 극대화),
load 함수에 따라 이미지 리사이징이 일어난다.
문제 해결은간단한데, .load 함수 이전에 이미지 표시를 막으면 된다.

1. css 파일에 이미지 표시를 하지 않는 것으로 default 설정을 한다.

img{
  visibility:hidden;
} 

2. .load 함수에서 이미지 표시 제한을 풀어준다.

img.load( function() {
   if( img.width()  > img.height() ) {
     img.width('100px');
   }else{
     img.height('100px');
   }
   img.css('visibility','visible');

}

GigaScience :: BGI 가 출간하는 저널

BGI 가 BioMedCentral 과 합작하여 GigaScience라는 새로운 저널을 출간한다는 소식이다.  ( http://www.gigasciencejournal.com/ )

'Big Data' 에 기반한 생의학 연구들의 출판을 목표로 하고 있고, 리뷰 과정에서 기존의 '학문적 의미'에 대한 잣대와 동시에 데이터의 유용성과 재연성을 중요한 잣대로 할 계획이라고 한다.

또하나 흥미로운 점은 '데이터셋' 자체에 DOI 를 부여하여, 데이터가 하나의 연구 논문에서 분석되는데서 벗어나 넓리 퍼져나가 다양한 연구에 이용될 수 있도록하여 데이터의 가치를 극대화하겠다는 점을 공언한 점이다.

"데이터의 '저장'과 함께 데이터의 효과적인  '전파' 도 중요한 문제다  "
- GigaScience 저널의 편집장 Scott Edmunds( BGI 소속)

데이터셋 자체에 DOI 를 부여하는 건 정말 '학계' 에서 보기 드문 획기적인 발상이다.  또한 이는 지난 10년 간의 Genomic data 들의 낮은 재사용성을 NGS data에 대해 답습하지 않을 수 있는 가능성을 어느 정도 열어 준다고 평가한다.

Microarray database인 NCBI 의 GEO에는 현재 24,000여개의 독립된 dataset (GSE 단위) 이 존재하지만, 두번 이상 재분석 된 dataset은 손에 꼽을 정도다. 기본적으로 어떤 논문에 어떤 GSE data가 쓰였는지 논문 본문을 검색하거나, 반대로 geo 데이터를 검색하지 않는 이상 알 수 없고, 해당 논문이 인용이 되어도, 논문에 딸린 dataset에 대한 인용인지를 평가하는 것도 어려운 등의 문제가 존재하여, dataset 자체에 대한 평가가 어려웠다는 문제가 있었기 때문이다.

1. Dataset 자체에 DOI 가 붙으면, 이를 분석한 논문과 별개로 dataset 자체에 대한 citation 이 가능해진다. 따라서 어떤 Dataset 이 퀄리티 높고, 재연성이 높은 dataset 인지를 일목요연하게 search하고 분석하는 것이 가능해 진다.

2. 인용이 가능해짐은 곧, dataset 자체로 높은 citation 을 얻을 수 있다는 얘기. 이는 곧, 높은 품질의 dataset 생산과 '전파' 에 대한 연구자들의 '동기'를 유발하게 하는 효과를 불러 일으킬 수 있다.
이는 다시 재연가능하고 유용한 dataset 숫자의 증가라는 긍정적인 결과로 이어진다.

2010년이 넘어가면서 본격적으로 생물학은 data dependent information science 로 넘어왔다. 바야흐로 bioinformatics 의 전성시대가 열리고 있고, dataset 자체가 논문과 상응하는 DOI 를 가질 수 있는 시대가 열렸다는 것은 이런 '시대의 흐름'을 보여주는 한 단면이 아닐까

GWAS catalog 데이터 등록 날짜 통계

2011년 7월 26일자 GWAS catalog DB 에 수록된 데이터들의 등록일 통계( 총 5846건). 심심해서 한번 그려봤다.

1. 2008년 DB 생성 이래로 연도별로 꾸준히 증가하는 추세. 2011년 7월  까지 데이터가 전년도 데이터 총량의 85.7% 로 추세가 이어지면 2011년 데이터는 2010년에 비해 거의 두배 가까이 될 것으로 예상

2. 월별, 일별 데이터 등록일을 보면 월별로 1월과 11월이, 일별로는 매월 25일에 등록된 데이터가 압도적으로 많다. 12월 연휴를 앞두고 11월에 처리하거나, 12월 연휴를 마치고 복귀해 전년도 데이터를 마무리 정리하기 때문에 1월과 11일이 많지 않나 싶고, 월별로는 매월을 마무리하는 월말에 데이터 등록량이 많지 않나 싶은데, 왜 꼭 굳이 25일이 특이하게 많을까? GWAS catalog 데이터 관리 팀의 매월 데이터 등록 마감일이 25일이 아닐까?

iPAD APP:: Bio-IT World

아이패드는 기존의 컨텐츠를 완전히 다른 레벨의 컨텐츠로 진화를 가능케 해주는 매우 뛰어난, 새로운 영역의 기계다. (적어도 내게는)PC에서의 꾸리한 인터페이스에 거의 사용도 안 하던 youtube가 가장 우수한 동영상 컨텐츠 뷰어가 되고, 웹툰이라는 컨텐츠가 '다음 코믹스' 아이패드 앱을 통해 내게는 완전히 새로운 형태의 만화 컨텐츠로 격상되는 경험을 주었다.

BioITWorld 아이패드 앱도 역시 이처럼 기존의 컨텐츠가 완전히 새로운 경험을 담은 우수한 컨텐츠로 새롭게 다가오게 만든 앱이다. BioITWorld 는 생물학과 컴퓨터 공학의 접점, 즉 Bioinformatics 라 명명하는 영역의 다양한 뉴스와 깊이 있는 분석 보고서를 담아 2달에 한번씩 발간되는 잡지다. 무료로 제공되기 때문에 주로 웹을 통해서 볼 수밖에 없는데, 웹을 통해 발간된 잡지는 오랜 시간 컴퓨터 모니터를 통해 읽기가 힘들어 제대로 컨텐츠 소비를 하기 어려운 단점이 있었다.

그러던 것이 이번 BioITWorld 아이패드 앱을 통해, 종이 잡지 보다도 훨씬 읽기 편한, interactiive 한 컨텐츠를 효과적으로 전달하는 잡지로 거듭났다고 개인적으로 평가해본다.

BioIT World 아이패드 앱, 초기 Archive 화면

앱을 실행시키면 위와 같이 Archive 화면이 뜨고, 원하는 달의 잡지를 볼 수 있다.

기사를 클릭하면 왼쪽과 같이 기사를 보여주는데, 이 상태론 글씨가 너무 작아서 제대로 읽을 수가 없다. 이제껏 웹 버전( 및 이를 출력한 프린트 버전 ) 은 이런 화면에서 잡지를 읽어야 했기 때문에, 제대로 내용을 읽기가 힘들고, 설령 읽는다해도 PC 화면을 붙잡고 오래 읽어내기는 힘들었다. 이제 아이패드용 앱에서 오른쪽과 같이 자유자재로 확대해서 편하게 내용을 읽을 수 있다.

동영상이 삽입된 페이지 ( 붉은색 카메라 아이콘)

위 페이지에서 동영상 아이콘을 누르면 연결되는 페이지

웹버전 잡지 답게,  내용에 맞는 동영상이 링크되어 있고, 이를 누르면 바로 Youtube에 등록된 동영상을 볼 수 있다.

BioIT world 아이패드 앱으로 Bioinformatics 뉴스를 실감나게 즐겨보자!

천달러 게놈($1,000 Genome) :: 번역 출간

직접 번역에 참여한 '천달러 게놈( $1,000 Genome )' 이 오는 5월 24일 한국에서 출판될 예정이다. ( 교보문고 , 알라딘 , Yes24 , 네이버 )

왜 이책을 번역했나?


 이 책은 지난해 미국에서 9월 7일 출간되었다. 저자는 BioIT world 의 에디터이자, 과거 Nature genetics 를 창간하고 책임 편집장을 맡았던 케빈 데이비스(Kevin Davies )로, BioIT world 를 10년이 넘게 이끌어오면서 그동안 $1,000 Genome 으로 대변되는 DNA sequencing 혁명과 이를 바탕으로한 개인유전학 및 개인맞춤의학( Personal genomics , Personalized medicine ) 산업의 출발에서 부터 현재 그리고 미래를 조망하는 내용을 담고 있다.

 BioIT world 를 통해 이 책의 출판 소식을 접한 나는 곧바로 주문해서 책을 읽었고, 동료들에게도 이 책의 출간 소식을 알렸다. 책을 접하고 난 후, 우리는 '빠르게 전개되고 있는  개인유전학 산업을 우리 손으로 직접 한국에 알리고 싶다는 생각' 을 가지게 되었고,  그렇다면 이 책을 직접 번역해서 출판해보자는 생각을 이 책의 공역자 '우정훈'과 누가 먼저랄 것도 없이 떠올리게 되었고, 그렇게 번역 출판 과정을 진행하기 시작했다.

출판 과정은 많은 우여곡절 끝에 많은 분들의 도움을 받아 무사히 출간에 까지 이르게 되었는데, 이에 관한 내용은 우정훈의 블로그 글에 자세히 나와 있으니, 관심 있는 분들은 이 글도 읽어보시길.



어떤 내용이 담겨 있나?


 이 책은 23andMe, Navigenics, deCodeMe, Pathway genetics 등의 개인유전학 정보 회사들, Solexa, Illumina, 454 Life science, Complete genomics , Life Technology ( 전 ABI 사 ) 등의 차세대 유전코드 분석 회사들, 유전 정보를 바탕으로한 제약 산업과 의료계의 변화 등 개인의 DNA 염기 서열 분석이 현실화 되면서 가능해진 유전체 사업과 이를 둘러싼 산업,의료 나아가 사회적 변화가 어떻게 진행되어 왔고, 또 앞으로 어떻게 변화해 나갈 것인지를 가감없이 보여주고 있다.

특히 대표적인 개인유전정보 회사들의 서비스( 23andme, Navigenics, deCodeMe)를 직접 체험하면서 개인유전정보 서비스의 허와 실을 적나라하게 보여주고 있으며, 이들 회사들의 서비스를 통해 실제로 암과 같은 큰 질병을 조기 발견하여 치료가 가능했던 사례 등 실제 일반인들이 현재의 개인유전정보 서비스를 통해 얻을 수 있는 것이 무엇인지를 현실감있게 간접적으로 체험해볼 수 있는 내용이 담겨 있다.

이와 더불어, 한 사람의 DNA 염기 서열 30억 쌍을 10년 전 3조원에서 백만원(1천달러)으로 낮추는 엄청난 혁신을 가능케 했던 2세대 DNA 염기 서열 분석 기술과 2세대 기술을 완전히 압도하며 궁극적으로 DNA 염기 서열 분석을 $0로 까지 낮추는 3세대 DNA 염기 서열 분석 기술을 준비하는 회사들( 퍼시픽 바이오사이언스:PacBio, 옥스포드 나노포어, 아이온토렌트시스템스 등) 로 이어지는 치열한 DNA 염기 서열 분석 기술 경쟁의 흥미진진한 내용들도 포함되어 있다.



DNA 서열 분석 가격이 낮아졌다? 근데 그게 뭐가 그리 중요한데 호들갑?

게놈 산업의 현실화 


2000년 인간 게놈( Human Genome ) 분석 초안이 완성되었을 때부터, Bio 산업이 IT 산업의 뒤를 이어 세상을 엄청나게 변화시킬 주역이 될 것이란 예상과 기대가 넘쳐흘렀다. 하지만, 인간게놈 초안이 완성되고 난 이후에 이런 변화는 전혀 관찰하기 힘들었고, 학계 종사자를 제외한 일반인에게 인간게놈 연구의 파급효과란 제로에 가까웠다.

예상과 다른 현실이 펼쳐진 데에는 인간 게놈 DNA 서열들이 무엇을 의미하는지에 대한 지식이 산업적(제약, 의료 등)으로 이용될만큼 충분히 쌓이지 않은데 그 원인이 있었고, 설령 이런 지식이 쌓여 있다 하더라도,  이를 질병 치료에 이용하기 위해 개개인의 게놈 분석을 하기엔 그 비용이 엄청나게 높아(3조원, 10년이란 시간) 사실상 개인 게놈 정보의 이용이 불가능했었다.

게놈 DNA 서열 분석 기술의 혁명적 발전으로 이제는 1천달러( 서비스 비용은 여전히 1만달러 이상이긴 하지만 ) 와 일주일 정도면 상용 서비스를 이용해 한 사람의 게놈 분석을 할 수 있게 되었다. 즉, 이제 관심있는 사람이라면 누구든 자신의 게놈 DNA 서열을 읽어낼 수 있는 시대가 된 것이다.  그리고 이 비용은 시간이 지나갈 수록 기하급수적으로 떨어지고 있기 때문에, 수년 내에 이 가격은 1천달러가 아니라 1백달러(10만원) 수준으로 떨어질 것으로 예상되고 있다. 그냥 현실화가 아니라, 게놈 분석의 대중화가 목전에 있는 것이다.

게놈 산업을 IT 산업의 역사에 비유해 보자면, 1970년대 후반 애플 컴퓨터가 등장하며 개인용 컴퓨터 시대가 열리고, 컴퓨터가 대중화되기 시작한 시점이  현재의 게놈 산업의 발전 단계와 유사하다.  개인용 컴퓨터가 등장한 이후에는 이 컴퓨터를 다양한 용도로 이용할 수 있게 해주는 소프트웨어 개발 회사들이 성공가도를 달리기 시작했고, 기존의 산업군에 컴퓨터의 이용이 활발하게 자리잡기 시작하고, 1990년대 후반 인터넷의 등장과 함께 IT 산업은 정점을 맞이하게 된다. 게놈 산업도 이와 유사한 패턴을 가지고 성장해 나갈 것으로 예상한다.

개개인이 자신의 게놈 DNA 서열을 가지게 되면, 서열 분석을 해줄 분석 서비스가 필요해지고 이는 곧 분석 소프트웨어 산업으로 이어질 것이다. 게놈 분석을 통해 사람들이 자신의 유전 정보를 운용할 수 있게 되면, 기존의 산업군에 개인유전정보가 다양하게 이용되며 새로운 제품군들을 만들어 내게 되고, 대표적으로 광고, 보험 및 제약/의학 산업 등은 기존의 방식과는 완전히 새로운 방식의 사업 모델들로 대체되어 나가며 개인유전정보 산업이 꽃을 피우며 성장해 나갈 것이다.



새로운 패러다임, 새로운 삶의 방식

컴퓨터 사용 이 전과 이 후의 세상은 완전히 다르다. 스마트폰의 이전과 이후도 완전히 다른 세상이다. 물론 이런 엄청난 변혁을 서서히 겪어온 우리는 '급격한 변화' 를 피부로 느끼지 못하는 경우가 많지만, 20년 정도 전을 지금과 비교해 본다면 지금 우리가 얼마나 과거와는 다른 삶의 방식과 사고방식을 가지고 살아가는지 쉽게 느낄 수 있다.

개인 게놈 분석이 대중화된 시대 역시 그 이전의 시대와는 확연히 대비되는 세상이 된다. 질병이 걸리고 나서 힘겹게 수술 등을 통해 질병을 치유하는 시대에서, 질병이 발병하기 이전에 유전적으로 질병 위험도를 검사하고, 질병이 애초에 발병하지 않도록 사전에 예방하는 예방의학의 시대가 도래한다.

개인이 질병 위험도를 컨트롤 할 수 있다면, 보험사의 보험 상품도 지금과는 다른 방식이 되어야 한다. 질병 위험도가 높은 사람이 보험 상품을 구매할 수 없도록 하는 방향으로 변화하진 않을 거라 본다. 그건 보험사의 이익을 챙기기 이전에 보험회사의 존재 의의가 사라지는 방향이기 때문에, 이런 바보같은 결정을 하는 회사는 없을 것이다. ( 그런데도 사람들은 이런 바보같은 미래가 펼쳐질 것을 걱정하고 있다. ) 오히려 보험회사는 개인의 예방의학을 장려하는 쪽으로 보험 상품을 개발하고, 예방의학의 실천 정도에 따라 보험료를 차등화하는 방향으로 변화해 나갈 것이라고 생각한다. 단적으로 미국에선 Counsyl 이라는 개인 유전 정보 기반의 임신전 태아 유전병 테스트가 보험 지정 테스트로 선택되어 고객들의 유전 정보 기반 서비스 이용을 장려하고 있다.

왜 보험 사가 이런 선택을 할까? 간단하다. 그게 더 값싸게 먹히기 때문이다. 질병이 걸린 사람에 대해서 보험료를 지급하는 것 보다는, 고객이 유전적으로 질병 위험도가 어느 정도나 되는지 알고 스스로 질병에 걸리지 않기 위한 노력을 적극적으로 하게 하여 건강한 상태를 유지하고 결과적으로 보험료를 지급하지 않는 쪽이 훨씬 보험사에 유리하다. ( 건강한 상태를 유지하는 것은 궁극적으로 고객이 보험을 구매하는 이유이기도 하다. )

이렇듯, 개인 게놈 분석이 대중화된 시대의 산업은 그에 발맞추어 상당한 변화를 겪게 될 것이다.  이런 엄청난 변화들은 지금껏 우리가 경험해본 것 처럼, 서서히 피부로 느끼기 힘든 변화들이 거듭되며 나타날 것이라고 생각한다.

문제는 이런 혁명적 변화를 가져올 개인 게놈 시대가 이미 시작되었고, 앞으로 머지 않은 미래에 글에서 언급한 변화들이 하나둘씩 현실이 될 것이라는 사실이다. 이런 시대를 미리 대비하고 싶고, 지금 어떤 변화들이 진행되고 있는지 구체적으로 알고 싶은 사람이라면, '천달러 게놈( $1000 Genome ) ' 을 한번 일독해 보라고 권하고 싶다.

언론 소개 글

조선일보 : http://books.chosun.com/site/data/html_dir/2011/05/28/2011052800256.html
중앙일보: http://life.joinsmsn.com/news/article/article.asp?Total_ID=5555669&ctg=12&sid=6182

한국일보 : http://news.hankooki.com/lpage/culture/201105/h2011052718282484210.htm
매일경제: http://news.mk.co.kr/v3/view.php?sc=50500003&cm=Book&year=2011&no=355263&relatedcode=&sID=505
서울경제 : http://economy.hankooki.com/lpage/entv/201105/e20110527173259118180.htm

헤럴드경제 : http://biz.heraldm.com/common/Detail.jsp?newsMLId=20110527000245

전자신문 : http://www.etnews.co.kr/news/detail.html?id=201105260007

이타임즈: http://www.etimes.net/Service/CreditBank_2008/ShellView.asp?ArticleID=2011061015251802220
코리아헤럴드 : http://www.koreaherald.com/national/Detail.jsp?newsMLId=20110527000245
문화일보 : http://www.munhwa.com/news/view.html?no=20110610010325300260020

Biostats Calculator:: iPhone/iPad 통계 툴

지난해 12월에 출시된 iPhone/iPad 용 통계 계산기 Biostats Calculator( http://itunes.apple.com/us/app/biostats-calculator/id325068885?mt=8# ).  통계학자가 아니면서 다양한 데이터에 대한 통계 계산을 일상적으로 해야하는 생물학/의학 연구자라면 복잡한 통계툴의 사용법을 배워서 사용하는 대신 이런 간편한 앱을 이용하는 것도 상당한 도움이 될 것 같다. 

뭐 하나쯤 스마트폰에 깔아놓는 것은 나쁘지 않겠지만, 그런 마음으로 구매하기엔 $10로 가격이 너무 비싸다는게 단점.  사실 이런 앱이 매력적으로 느껴지는 사람이라면, 어느 정도 일상적으로 통계 데이터를 다루는 사람일텐데, 대게 그런 사람이라면 이미 익숙하게 사용하는 통계툴이 있을 것이라, $10를 내면서 까지 이 앱을 구매할 정도의 매력을 느끼진 못할 것 같다.

마케팅 측면에선 좀 더 타겟 고객층을 명확하게 하고, 그에 따라 불필요한 통계 계산 기능은 빼는 것이 낫다는게 내 의견.

킨들 불량::2번 연속 반품 및 교환

또 킨들 관련 글, 이번엔 불량 킨들 교환 경험에 관한 글이다. 그것도 연속 2번. 정말 흔치 않은 확률로 일어날 만한 사건인거 같아 포스팅을 남긴다.

1차 교환 킨들이 오른쪽, 2차 교환 킨들이 왼쪽 제품이다. 

1차 교환 

4월 2일 주문한 킨들을 받아, 아주 만족스럽게 사용하고 있었다. 문제가 발생한 날은 4월 29일. 킨들 사용 한달이 안 된 시점에서 문제가 발생했다.  충전을 완료하고 '시작 slide' 를 작동했는데 아무 반응이 없었다. 부랴부랴 아마존 사이트에 들어가 문제 해결책이 있는지 찾아보니, 시작 slide 를 15초 이상( 어떤 글에선 50초 ) 잡고 있다가 작동시켜 '재시동' 을 하면 문제가 해결된다고 한다는 정보를 입수. 그대로 시행.

뭔가 재시동을 하는 것 같이 초록색 불이 한동안 켜져 있었지만 무반응. 가만히 놔뒀더니 화면에 가로로 줄이 가기 시작했다. 얼마전 '이빨까기인형' 블로그에서 본 것과 같은 불량인 듯 싶었다.

새벽 3시쯤 되었지만, 바로 아마존 Kindle support 페이지에 가서 불량 보고를 하자마자, 아마존에서 전화가 오고, 자초지종을 설명하니, 아주 친절하게 1 day shipping 으로 다시 보내주겠다고 한다. ( 이 날이 금요일이고, 새 킨들은 실제로 다음날 토요일 오전에 도착했다. ) 그런데 이빨까기인형 블로그에서와는 다르게, 불량 제품은 아마존으로 반품을 해야했다. ( 이빨까기인형 님은 일본에 거주하니, 미국-일본 배송비 등을 고려하면 반품 정책이 그리 효율적이지 않아서 일 수 있겠다. )

아마존에서는 새 제품 배송과 동시에 반품을 위한 pre-paid UPS 주문서를 보내준다( 아래 그림 참조). 이 주문서를 반품할 킨들을 포장한 박스 겉면에 붙여서 가까운 UPS dropbox 에 넣으면 킨들 반품은 완료되니, 이 과정이 그리 성가신 작업은 아니긴 하다. 단, 30일 내에 불량 킨들 반품을 아마존 측에서 배송 받지 못한 경우엔 자신의 계좌에서 새로 보내준 킨들 가격을 그대로 결제하도록 되어 있으니, 반품은 꼭 해야만 한다.

2차 교환 


위에서 설명한 대로 새 킨들을 불량 신고 접수 후, 바로 다음날 배송 받았다. 이날은 하루 종일 누나가 킨들로 책을 읽었는데, 저녁 때가 되자, 누나가 또다시 문제점을 발견했다. 이번에는 킨들의 특정 부분이 다른 부분에 비해 희미하게 화면에 표시가 되는 문제였다.

사진 상에선 잘 안 보이는데, 중간 쯤에 This wasn't so 부분이 다른 부분과 비교해서 희미하게 보인다.

재시동을 해도 마찬가지였고, 다양한 책을 테스트 해봐도 마찬가지였다. 이렇게 되선 신경이 쓰여서 책을 읽을 수가 없다. 다시 바로 아마존에 불량 신청을 했고, 또다시 아무 문제 없이 킨들 교환을 받았다. 그러나 이번엔 2-day shipping 이네? 처음엔 1 day shipping 이었는데, 두번째는 이 옵션이 안 걸려 있었다.

내게 2-day shipping 은 사실상 standard shipping 이나 마찬가지 조건이다. 왜냐면 나는 'Amazon prime' 회원이라 기본으로 아마존에서 제품 구입시 2-day shipping 이 무료이기 때문이다. ( Amazon prime 회원 가입은 미국 대학에 다니는 학생은 공짜로 할 수 있다.  '.edu' 메일 주소로 확인을 하기 때문에, 이를 이용할 수 있는 사람은 prime 회원에 가입해서 혜택을 받으면 좋다. )


아마존 반품 정책

나는 이번 2번의 반품 이외에도, 한국에 있을 때, 한번 더 반품을 받은 적이 있다. 구체적으로 반품은 아니고, '재발송' 이었다. 신청한 책이 예정된 날짜를 넘겨 도착하지 않아, 아마존에 바로 claim 을 걸었더니, 아무런 확인 및 조건 없이 바로 새책을 배송해 주었다. 그러고 나서 몇일 지나 원래 배송중이었던 책이 도착해서, 결과적으로 난 두권의 새책을 배송받았었다. ( 한권당 10만원 짜리 )

기본적으로 아마존은 고객의 불만 사항에 대해 고객이 더 큰 불만을 가지거나 아마존을 혐오하지 않도록 아주 발빠르게 대응을 해준다. 반품이나 교환, 환불 등의 요구를 하게된 고객들 대부분이 아마존에 대한 엄청난 불만을 한가득 가지고 이런 불만 사항 접수를 하게 되는데, 너무 친절하게 요구를 들어주니, 결국 접수 이후 전화를 끊으면서 처음에 가졌던 불만은 온데간데 없이, 오히려 더 아마존을 신뢰하는 고객으로 거듭나게 되지 않을까 생각해본다. ( 적어도 나는 그랬다. )

아마존의 반품, 교환 정책은 만점.  절대적으로 만족한다.



킨들 제품 퀄리티 문제

킨들은 여타의 전자제품들과 다르게, display 에 E-ink 를 도입해, 실제 종이책을 읽는 것과 거의 유사한 화면을 보여준다. 하지만, E-ink 기술 자체의 완성도는 조금 떨어지지 않나 하는 의구심이 든다. 나같은 경우야 흔치 않겠지만, 한달도 안 되는 기간 동안 두개의 불량 킨들을 발견, 교환했다는 사실 자체가 킨들 제품에 대한 신뢰도를 많이 떨어뜨렸다.

킨들 제품 자체는 너무 만족스러운데, 이제 내일 모레 3번째로 받게될 킨들에 대해서도 또 불량이 나지 않을까 하는 걱정스런 마음이 앞선다.

또 하나, 킨들 제품을 구입하면 2년 짜리 Extended warranty 를 구입할 수 있는데, 위에 언급한 것과 같은 화면 불량은 심심치 않은것 같으니 이 보증 구입을 하는게 좋지 않을까 추천해 본다.
( 기본은 1년 보증)