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내현 나르시시스트 공략집 2편

점선길 — Wed, 17 Sep 2025 05:32:44 +0900

그들의 힘을 무너뜨리는 가장 확실한 무기

지난 편에서 우리는 내현 나르시시스트가 얼마나 교묘한 언어와 행동으로 우리의 삶에 독을 퍼뜨리는지 알아봤습니다. 그들의 가장 큰 무기가 당신의 주체성을 갉아먹는 '가스라이팅'이었다면, 그들의 힘을 무너뜨리는 가장 확실한 무기는 무엇일까요?

바로 '떠나는 결단'입니다.

오늘은 자존감이 높았지만, 내면의 '에코이스트'가 깨어나며 깊은 고통에 빠졌던 한 사람의 사례를 통해 그 무기의 힘을 증명하고자 합니다.

고통을 통해 본능적 자아를 깨운 사례

한 에코이스트가 있었습니다. 그는 여러 사업 프로젝트들을 운영하며 많은 사람을 다뤄봤기에, 겉으로는 누구에게도 휘둘리지 않는 강한 사람으로 보였습니다. 사람에게 받은 상처로 인해 혼자 일하는 디지털 노마드가 되기로 결심했고, 더 큰 성공을 위해 유명 사업가들의 생각과 행동 방식을 철저히 공부하며 자신을 단련했습니다.

이러한 노력 덕분에 그의 자존감은 매우 높았고, 언뜻 보면 그 역시 외현적 나르시시스트처럼 보일 수도 있었습니다. 하지만 그는 내면에 타인의 고통에 공감하고 희생을 마다하지 않는 '에코이스트'의 본성을 가지고 있었습니다.

문제는 그가 아주 강력한 내현 나르시시스트를 만났을 때 시작되었습니다. 이 나르시시스트에게 종속된 사람들 중, 또 다른 악성 나르시시스트에게 직접적인 괴롭힘을 당하고 있었기 때문에, 그는 정작 모든 문제의 근원이 내현 나르시시스트에게 있음을 늦게 깨닫게 되었습니다.

그는 내현 나르시시스트에게 종속된 사람들이 모여 내현 나르의 뒷담화를 할 때, 동석하지 않고 입을 닫고 있었습니다. 겉과 속이 다른 그들의 행동이 옳지 않다고 생각했기 때문입니다. 하지만 오랜 시간 동안 이어진 학대 속에서, '내면의 에코이스트가 되살아나' 내현 나르시시스트의 행위에 너무나 괴로워하는 나날을 보내게 되었습니다. 결국, 그는 이 모든 것을 깨달아버렸습니다. 종속된 사람들의 이중적인 행동은 그들의 잘못이 아니라, 모든 지휘와 통제권을 가진 내현 나르시시스트의 언행이 만들어낸 환경 때문이었다는 것을.

마지막 고뇌를 넘어선 '결단'

그는 깊은 고뇌에 빠졌습니다. 내현 나르시시스트의 모호한 발언들로 인해 그 속뜻을 해석하고자 낭비한 많은 시간들, 단지 시간을 허비한 것뿐 아니라 에코이스트의 일상생활 속에도 그 잔재가 깊숙이 침투하여 평소라면 일어나지 않을 괴로운 일들이 연달아 일어나고 있었습니다.

마침내, 상대방에게 얻는 이익이 있을지라도 그 대가로 치르는 심각한 심리적 고통은 건강하지 않은 방법이라는 것을 깨달았습니다. 나르시시스트는 그가 공적인 업무를 할 수 없도록 구조적으로 기회를 차단하고, 모든 탓을 그에게 돌리는 교묘한 '방해와 책임 전가'를 행했습니다. 이러한 부당한 상황 속에서 그의 이성과 감정은 충돌했습니다. '왜 그들의 행동에 이렇게 고통받고 있는가'라는 질문이 그를 짓눌렀습니다.

에코이스트는 마침내 깨달았습니다.

내현 나르시시스트가 원하는 것은 그가 주체적으로 무언가를 더 하는 것이 아니라, 복종하는 것임을.
상대의 심리를 분석하고, 그들의 모순을 지적하는 것은 의미가 없다는 것을.
나르시시스트에게는 논리도, 공감도 통하지 않으며, 이 게임은 승패가 없는 무한한 소모전이라는 것을.

결국 그는 악순환을 끊어내고, 내현 나르시시스트와의 모든 관계를 단절하기로 결단했습니다.

진정한 힘을 되찾는 길

놀랍게도, 그는 그 결단을 실행에 옮긴 후 큰 변화를 경험했습니다. 물리적으로 거리를 두자, 그를 짓눌렀던 심한 스트레스와 심리적 고통에서 점차 해방되기 시작했습니다. 나르시시스트의 끊임없는 통제와 비난이 사라진 자리에는 오직 자신의 본능과 내면에 집중하는 평화가 찾아왔습니다.

공략법 2단계: 떠나는 결단을 하십시오.

나르시시스트의 힘은 오직 관계 속에서만 존재합니다. 그들은 당신의 반응, 감정, 에너지를 먹고 삽니다. 그들의 말과 행동을 분석하고, 옳고 그름을 따지며 에너지를 쏟는 동안 당신은 그들의 게임판 위에서 벗어나지 못합니다.

그들의 힘을 무너뜨리는 가장 확실한 무기는, 바로 그 게임판에서 완전히 내려오는 것입니다.

그들의 손아귀에서 벗어나 온전히 자신에게 집중하기 시작할 때, 당신은 더 이상 '을'이 아닌 당신의 삶을 되찾은 주체적인 존재로 다시 태어날 것입니다.

다음 편에서는 '나르시시스트가 협업하는 방식'에 대해 심층적으로 다루겠습니다.

'본 콘텐츠의 모든 사례는 독자들의 이해를 돕기 위해 실제 경험을 바탕으로 각색되었습니다.'

내현 나르시시스트 공략집 1편

점선길 — Sat, 6 Sep 2025 15:38:51 +0900

당신이 '을'이라고 믿는 순간, 그들의 게임이 시작됩니다

나르시시스트는 크게 '외현적(Overt)'과 '내현적(Covert)' 유형으로 나뉩니다. 외현적 나르시시스트가 자신의 우월함을 뻔뻔하게 드러낸다면, 내현적 나르시시스트는 조용히 상대를 깎아내립니다. 하지만 이 두 가지 유형은 한 사람에게서 동시에 나타나기도 합니다.

그들은 자신에게 권위가 보장되는 환경에서는 외현적 나르시시스트처럼 행동하며 타인을 깎아내리고 통제합니다.

"이게 다 네가 제대로 안 해서 생긴 일이야."
"네 멋대로 행동해서, 왜 나를 이렇게 힘들게 해?"

그러나 당신이 통제에서 벗어나려 하거나 그들의 권위에 도전하면, 그들은 가면을 바꾸어 내현적 나르시시스트의 모습을 드러냅니다.

"그게 되겠어? 네가 너무 큰 꿈을 꾸는 것 같아."
"나만 믿고 따라오면 될 텐데, 왜 굳이 힘든 길을 가려고 해?"

이처럼 나르시시스트는 상황에 따라 가장 유리한 가면을 골라 씁니다. 당신이 혼란스러웠던 이유는 그들의 행동이 일관되지 않았기 때문이 아니라, 그들이 당신을 지배하기 위해 끊임없이 전략을 바꾸었기 때문입니다.

왜 우리는 내현 나르시시스트를 알아채기 어려울까요?

기회를 가장한 가스라이팅: 그들은 당신이 그들에게 해주는 모든 헌신을 '당신의 성장을 위한 기회'라고 포장하거나, 헌신하면 기회를 줄 것처럼 연출합니다. 당신은 그들의 인정을 얻기 위해 자아와 에너지를 소진하지만, 그들은 당신의 어떤 희생에도 결코 만족하지 않습니다.
거짓된 남탓: 내현 나르시시스트는 사실관계와 무관하게 자신을 늘 무결한 사람으로 연출합니다. 그들은 자신의 통제 밖에서 발생한 일조차도 상대의 탓으로 돌리며 혼란과 죄책감을 심어줍니다.
교묘한 통제: 그들은 당신을 칭찬하며 심리적 안정감을 줍니다. 당신은 자신을 믿어주는 그들을 위해 기꺼이 희생하지만, 그들이 원하는 것은 당신의 진심이 아닌 당신이 가진 '쓸모'입니다. 그들의 말을 따를수록 가학적인 학대가 심해지지만, 그들은 겉으로는 온화하고 친절해 보이기 때문에, 당신은 불쑥 튀어나오는 왜곡된 발언이 그들의 진심이 아닐 거라고 스스로를 의심하게 됩니다.

이처럼, 교묘한 통제는 당신을 혼란에 빠뜨려 그들이 악한 나르시시스트라는 것을 알아채기 어렵게 만듭니다.

당신이 가진 진짜 힘의 실체: '자율성'이라는 보물

그들이 휘두르는 힘은 당신이 그들에게 동의해줄 때만 작동하는 모래성에 불과합니다. 당신이 그들의 통제에서 벗어나 독립적인 길을 가려 했을 때, 그들의 진짜 속마음이 드러났을 것입니다. 그들의 가학적인 행동은 당신이 가진 자율성, 독립성, 그리고 비판적 사고를 억누르기 위한 필사적인 시도였습니다.

공략법 1단계: 당신의 주체성을 되찾으십시오.

나르시시스트의 가장 큰 무기는 '너의 삶을 마음대로 흔들 수 있다'는 믿음을 당신에게 심어주는 것입니다. 이 환상에서 벗어나 당신이 가진 진짜 힘을 깨닫는 순간, 게임의 규칙은 바뀝니다. 그들의 통제로 인해 좁아진 시야를 넓히고 본연의 '나'에게 집중해야 합니다. 지금 당신이 행하고 있는 일의 결과물이 결국 누구를 위한 것인지 파악하세요. 그들의 말이 아닌, 당신 내면의 목소리에 집중하고 당신의 삶에 대한 통제권을 되찾으십시오.

다음 편에서는 '그들의 힘을 무너뜨리는 가장 확실한 무기'에 대해 심층적으로 다루겠습니다.

'본 콘텐츠의 모든 사례는 독자들의 이해를 돕기 위해 실제 경험을 바탕으로 각색되었습니다.'

내현 나르 공략집 예고편

점선길 — Sun, 31 Aug 2025 22:35:07 +0900

프롤로그: 가스라이팅이라는 보이지 않는 덫

세상에는 선의를 가진 사람을 이용하고 파괴하는 '내현 나르시시스트'가 존재합니다. 그들은 당신의 인간성과 공감 능력을 착취해 결국 당신의 일상과 자아를 무너뜨립니다.

건강한 나르시시즘은 우리 모두에게 필요하지만, 병적인 나르시시즘을 가진 이들은 자신의 공허한 자존감을 채우기 위해 타인을 희생시킵니다. 이들은 특히 타인의 감정을 존중하고 공감하는 '에코이스트'를 노립니다.

'자존감이 낮아 배려심이 높다'는 에코이스트에 대한 잘못된 편견과 달리, 자존감이 높고 건강한 에코이스트도 나르시시스트의 표적이 됩니다. 내현 나르시시스트는 상대의 삶 깊숙이 파고들어, 스스로를 의심하고 무너뜨리도록 교묘히 가스라이팅을 합니다.

이 블로그는 그들을 자유자재로 다룰 수 있는 '최강의 심리 공략집'입니다.

제가 분석한 모든 정보와 사례를 공유하며, 보이지 않는 가학적인 학대로 고통받는 이들을 위한 실질적인 해법을 제시할 것입니다. 이제는 우리의 삶을 되찾을 때입니다. 함께 이 공략집을 완성해 나갑시다.

다이소는 부동산 기업인가? (박리다매로는 설명이 안 되는 것 같다)

점선길 — Fri, 9 Aug 2024 22:21:13 +0900

타오바오에서 배송 대행지를 끼고 직구를 하는 시절을 넘어서, 알리익스프레스로 직배송 직구 시절이 있었고, 지금은 테무로 더 빠르고 간편하게 직배송 직구를 하는 시대이다.

이렇게 중국 생산 제품을 직구로 구매하는 경험이 쌓이다 보니 자연스럽게 다이소와 비교하게 된다.

아무리 박리다매 전략으로 질 좋은 제품을 저렴하게 판매한다고 할지라도, 단지 이 전략만으로는 계산이 안 되는 측면이 있지 않나 싶다.

자세한 건 재무제표를 살펴봐야겠지만, 입지 좋은 상권에 다이소 매장이 있는 것만 봐서도 부동산으로 인한 수익이 숨은 진짜이지 않을까.

일단 갑자기 떠오르는 생각을 기록해 둔다.

How to Plan an MVP? 완벽이라는 허상과 작별하라

점선길 — Wed, 20 Dec 2023 20:49:54 +0900

MVP를 개발하는데 '이것도 공부하고 저것도 공부하고 이쁘게 만들어야지'라는 가치관을 가지고 있다면 창업과는 맞지 않은 사람일 수 있다.

일단 빠르게 결과물을 내는 것이 가장 최우선이다.

이것도 하고 저것도 하고 더 있어보이게 더 이쁘게는 나중 일이다.

더 완벽하고 더 구색을 갖추고 그런 욕심이 드는 것은 당연하겠지만, 그런 생각으로 삽질을 하고 있다는 것을 빠르게 알아차리고 지금 이 일을 하는 것에 있어 가장 중요한 것이 무엇인지를 제대로 설정해서 뇌 속의 스위치를 바꿔 일단 결과물을 만들어야 한다.

아, 그런데 한 가지 유의할 점은, 그 판단 기준이 본인의 주관(똥고집)이나 어떠한 전문가(진짜 전문가인지는 알 수 없다) 한 사람의 의견이 되면 안 된다는 것이다.

스타트업의 지속 가능성을 높이기 위해서는 매출을 발생시키든 투자를 받던 돈이 굴러들어 오게 해야 한다.

그 시점을 앞당기기 위한 최선의 선택이 무엇인가, 이것이 판단의 기준이 되어야 한다.

42Seoul 온라인 테스트 또 통과한 후기

점선길 — Wed, 18 Jan 2023 01:19:08 +0900

일전에 42서울 온라인 테스트 통과와 체크인 미팅(라피신 직전 단계)까지 진행한 후기를 이 블로그에 남겼었다. 당시에는 현장 등록에 차질이 있어 다음을 기약해야 했는데, 앞으로의 진로를 위해 42Seoul을 다시 선택지로 고려하게 되었고 온라인 테스트에 다시 응시하게 되었다. (운영진 측에 문의를 하니 다시 참여가 가능하다고 해서 온라인테스트를 다시 치렀고 통과 이메일을 받았다.)

저번에는 노트북으로 봤고 이번에는 폰으로 봤다. 2시간 동안 시험을 치른다는 게 말처럼 쉬운 일은 아니다. 그래서 이번에는 폰을 손에 들고 책상에 앉았다가 바닥에 엎드렸다가 침대에 누웠다가 하면서 최대한 편한 마음으로 테스트를 보았다. (이번에 대학원 면접을 비대면으로 보았기에 휴대폰 요금제를 큰맘 먹고 무제한으로 변경했는데 테더링 데이터에 제한이 있는 줄 모르고 다 써버려서 폰으로 봐야 하는 사정이 있었던 덕분에 편하게 치를 수 있었다.)

PC에서 보라고 돼있는데, 폰으로도 가능했다. (따라할 사람은 얼마든지 해 보면 좋겠다. 시험이라는 느낌보다 게임하는 느낌이라 긴장을 덜하는 효과가 있다.)

나는 창의성이라면 자신있는데, 요즘 월급 받는 직장인 모드로 살다 보니 머리 회전이 멈춰버린 느낌이 드는 나날을 보내고 있었다. 그래서인지 42서울 온라인 테스트를 아무 준비 없이 그냥 한번 봤는데 쉬운 문제에서 막혀서 테스트를 통과할 만큼의 Level까지 풀지를 못했다. 바로 다른 이메일 계정으로 테스트에 응시할 수 있지만, 뇌 회전을 위한 윤활유를 공급해줘야 할 것 같아 Robozzle이라는 사이트에서 몇 문제를 풀어보며 연습을 했다. (42서울 테스트랑 완전 똑같지는 않지만 비슷하다. 연습하고 싶으면 추천한다.)

Robozzle 보다 42Seoul 테스트가 더 어려운 것 같지만, 그것과는 별개로 Robozzle 문제를 풀다 보면 관습과 꼰대 어택, 그리고 포장된 직급의 미명 하에 고정관념이라는 보이지 않는 장벽이 생겨버린 것을 알아차릴 수 있고, 새삼 놀라며 그 경각심이 나를 일깨워 주는 깨우침도 덤으로 얻을 수 있다. (세상에 틀린 건 없다. 어떤 문제를 풀거나 목표를 달성하기 위한 다른 시각과 다른 풀이 방법이 있을 뿐.)

로보즐을 풀다보면 주어진 칸(알고리즘을 완성하는데 주어진 풀이 공간)을 다 채우지 않아도 문제가 풀리는 것도 있었고, 단 하나만 다르게 생각해도 막혔던 부분이 풀리는 것도 있었다.

42서울 온라인 테스트를 통해 인생의 한 부분을 또 한 번 돌아볼 수 있었다는 말로 후기를 마친다.

+번외의 말

이번에 대학원 지원하면서 멀티모달에 관심이 생겼고 미래에 핵심기술은 역시 인공지능이라는 확신이 더욱 확고해졌다. 배부른 돼지가 될 것인가 배고픈 소크라테스가 될 것인가란 말이 있는데, 나는 배부른 소크라테스가 되어 보겠다.

Python Training Day 13. Lambda functions

점선길 — Mon, 26 Dec 2022 02:28:50 +0900

Chapter 15. Lambda functions

Instead of defining the function somewhere and calling it, we can use python's lambda functions, which are inline functions defined at the same place we use it.

They don't need to have a name, so they also called anonymous functions. We define a lambda function using the keyword lambda.

your_function_name = lambda inputs : output

Exercise

l = [2,4,7,3,14,19]

for i in l:
  odd_lambda = lambda x : x % 2 != 0
  print(odd_lambda(i))
  
  
  <script.py> output:
    False
    False
    True
    True
    False
    True

Python Training Day 12. List Comprehensions

점선길 — Sun, 25 Dec 2022 03:54:40 +0900

Chapter 14. List Comprehensions

List Comprehensions is a very powerful tool, which creates a new list based on another list, in a single, readable line.

for loops vs. list comprehension

# for loop
word_lengths = []
for word in words:
      if word != "the":
          word_lengths.append(len(word))

# list comprehension
word_lengths = [len(word) for word in words if word != "the"]

time comparison

2030개의 단어를 가진 String을 Input Data로 넣었을 때 for loop와 list comprehension의 결괏값 도출 경과 시간 차이를 Test 해 보았을 때, List Comprehension이 시간 측면에서 더욱 효율적인 것으로 나왔다.

import math

numbers = [34.6, -203.4, 44.9, 68.3, -12.2, 44.6, 12.7]

# ---CASE 1 : returns an int no larger than the input.---

# 1. int
newlist = [int(positive_num_int) for positive_num_int in numbers if positive_num_int >= 0]

# 2. math.floor
# newlist = [math.floor(positive_num_int) for positive_num_int in numbers if positive_num_int >= 0]

# 3. math.trunc
# newlist = [math.trunc(positive_num_int) for positive_num_int in numbers if positive_num_int >= 0]

# ---CASE 2 : returns the smallest integer larger than the input.---

# 1. math.ceil
#newlist = [math.ceil(positive_num_int) for positive_num_int in numbers if positive_num_int >= 0]

# 2. round
#newlist = [round(positive_num_int) for positive_num_int in numbers if positive_num_int >= 0]

print(newlist)

Exercise

정수 리스트를 생성하라고 했으니까 소수점 아래 숫자를 버림 하던지 반올림하던지 상관이 없어 두 경우 모두 정답으로 처리하는 듯하다.

Python Training Day 10 & 11. Pandas Basics, Generators

점선길 — Fri, 23 Dec 2022 23:38:13 +0900

Chapter 13. Pandas Basics

Pandas DataFrames

It is built on the Numpy package and its key data structure is called the DataFrame.

There are several ways to create a DataFrame. One way is to use a dictionary.

Another way to create a DataFrame is by importing a csv file using Pandas.

dict = {"country": ["Brazil", "Russia", "India", "China", "South Africa"],
       "capital": ["Brasilia", "Moscow", "New Dehli", "Beijing", "Pretoria"],
       "area": [8.516, 17.10, 3.286, 9.597, 1.221],
       "population": [200.4, 143.5, 1252, 1357, 52.98] }

import pandas as pd
brics = pd.DataFrame(dict)

# Set the index for brics
brics.index = ["BR", "RU", "IN", "CH", "SA"]

# Import the cars.csv data: cars
cars = pd.read_csv('cars.csv')

Indexing DataFrames

There are several ways to index a Pandas DataFrame. One of the easiest ways to do this is by using square bracket notation.

Square brackets can also be used to access observations (rows) from a DataFrame.

You can also use loc and iloc to perform just about any data selection operation. loc is label-based, which means that you have to specify rows and columns based on their row and column labels. iloc is integer index based, so you have to specify rows and columns by their integer index like you did in the previous exercise.

# Import pandas and cars.csv
import pandas as pd
cars = pd.read_csv('cars.csv', index_col = 0)

# Print out country column as Pandas Series
print(cars['cars_per_cap'])

# Print out country column as Pandas DataFrame
print(cars[['cars_per_cap']])

# Print out DataFrame with country and drives_right columns
print(cars[['cars_per_cap', 'country']])

# Print out first 4 observations
print(cars[0:4])

# Print out fifth and sixth observation
print(cars[4:6])

# Print out observation for Japan
print(cars.iloc[2])

# Print out observations for Australia and Egypt
print(cars.loc[['AUS', 'EG']])

Chapter 14. Generators

Generators are used to create iterators, but with a different approach. Generators are simple functions which return an iterable set of items, one at a time, in a special way.

When an iteration over a set of item starts using the for statement, the generator is run. Once the generator's function code reaches a "yield" statement, the generator yields its execution back to the for loop, returning a new value from the set.

Exercise

Write a generator function which returns the Fibonacci series. They are calculated using the following formula: The first two numbers of the series is always equal to 1, and each consecutive number returned is the sum of the last two numbers.

The more references about Generators

Python에서 yield란

yield와 return의 차이점을 이해하고 generator와 어떤 연관이 있는지 알아보자

https://qqplot.github.io/python/2022/02/12/python_yield.html

Python에서 yield란

yield와 return의 차이점을 이해하고 generator와 어떤 연관이 있는지 알아보자 사이킷런 api를 살펴보다가 yield라는 예약어(reserved word)가 나와서 뭔가 했다. 어디선가 봤던 거 같은데 그 역할이 가늠이

qqplot.github.io

파이썬의 yield 키워드와 제너레이터(generator)

https://www.daleseo.com/python-yield/

파이썬의 yield 키워드와 제너레이터(generator)

Engineering Blog by Dale Seo

www.daleseo.com

Python Training Day 9. Numpy Arrays

점선길 — Tue, 20 Dec 2022 22:27:53 +0900

Chapter 12. Numpy Arrays (learnpython)

Numpy arrays are great alternatives to Python Lists.

Fast, easy to work with, and give users the opportunity to perform calculations across entire arrays.

# Create 2 new lists height and weight
height = [1.87,  1.87, 1.82, 1.91, 1.90, 1.85]
weight = [81.65, 97.52, 95.25, 92.98, 86.18, 88.45]

import numpy as np

# Create 2 numpy arrays from height and weight
np_height = np.array(height)
np_weight = np.array(weight)

Exercise