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검색 엔진이 이제 PDF 파일을 색인화할 수 있게 되었으며, 이 과정은 완료되기까지 몇 달이 걸릴 것으로 예상됩니다. PDF에서 텍스트를 추출하는 것은 어려운 일입니다. PDF는 텍스트를 그래픽 형식으로 저장하기 때문에 일반적인 텍스트처럼 쉽게 다룰 수 없습니다. 이로 인해 제목이나 단락과 같은 중요한 요소를 식별하기가 어렵습니다.

텍스트 추출을 개선하기 위해 몇 가지 방법이 개발되었습니다. 첫째, 제목을 식별하는 방법입니다. 제목은 보통 글꼴 크기와 두께로 구분됩니다. 각 페이지의 글꼴 크기를 분석하는 방법이 제안되었으며, 이는 전 세계적으로 통일된 기준에 의존하지 않고 각 문서가 사용하는 다양한 크기 규칙을 반영합니다. 각 페이지의 중간 글꼴 크기보다 20% 큰 크기는 제목을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

둘째, 제목을 연결하는 방법입니다. 제목이 여러 줄로 나뉘어 있을 수 있으며, 이를 언제 연결할지는 복잡한 문제입니다. 간단한 규칙은 같은 글꼴 크기와 스타일을 가진 연속적인 줄을 연결하는 것입니다.

셋째, 단락을 식별하는 방법입니다. 현재 PDFTextStripper와 같은 도구는 단락을 꽤 잘 식별하지만, 줄 간격이 다양한 경우에는 어려움을 겪습니다. 통계적 접근 방식을 통해 페이지의 줄 간격을 분석하면 이 문제를 개선할 수 있습니다.

전반적으로 PDF에서 텍스트를 추출하는 것은 형식의 설계로 인해 본질적으로 완벽하지 않지만, 개선을 통해 검색 엔진이 추출한 정보의 관련성과 일관성을 높일 수 있습니다.

이 미니 사이트는 패턴 매칭에 중점을 둔 프로그래밍 언어인 Snobol을 배우고, Snobol을 사용하여 간단한 Forth 인터프리터를 만드는 경험을 기록한 것입니다.

Snobol 학습은 오랫동안 제 프로그래밍 목록에 있었고, 그 독특한 패턴 매칭 접근 방식이 매력적입니다. Snobol은 Awk와 달리 제어 흐름을 위해 오직 패턴 매칭에만 의존하므로 현대 프로그래밍 언어와는 상당히 다릅니다.

Snobol 프로그램의 각 줄은 다섯 가지 선택적 부분으로 구성됩니다: 레이블, 주제, 패턴, 대체, 그리고 이동 명령입니다. 이러한 단순함은 초보자에게 도움이 될 수 있지만, 더 큰 프로그램에서는 어려움을 초래할 수 있습니다.

배운 내용을 적용하기 위해 Snobol로 장난감 Forth 인터프리터를 구현하기로 결정했습니다. "99 Bottles of Beer" 프로그램을 기반으로 하여 500줄 이하의 코드로 Forth 인터프리터를 만들었습니다.

특정 목표 프로그램을 갖는 것이 새로운 언어를 이해하는 데 도움이 된다고 생각합니다. 이 방법은 Snobol 기술을 테스트하는 데 효과적이었습니다.

추가 자료로는 Snobol에 대한 소개 가이드와 프로젝트 개발에 대한 통찰을 포함했습니다. 이 프로젝트는 주로 늦은 밤에 편안한 환경에서 완료되었습니다. 모든 콘텐츠는 제 것이며, 시각 자료는 무료 드로잉 프로그램을 사용하여 만들었습니다.

마이크로소프트 스토어 패키지는 Windows LTSC 버전인 2019, 2021, 2024에서 사용할 수 있습니다. 그러나 Windows 10 LTSC 2019에서는 마이크로소프트 스토어가 더 이상 작동하지 않으며, 이를 사용하기 위해서는 업데이트가 필요합니다. 이미 설치되어 있는 경우, Uninstall.bat 파일을 사용해 제거해야 합니다. 패키지를 설치하려면 다운로드한 후 더블 클릭하여 실행하면 됩니다. 설치 후에는 최상의 경험을 위해 설정에서 마이크로소프트 스토어를 업데이트해야 할 수 있습니다.

고압적인 직장 환경에서는 스트레스를 느끼고 그만두고 싶다는 생각이 드는 것이 흔합니다. 하지만 모든 사람이 압박을 받고 있다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 동료에게 짜증을 내는 것은 직업적인 관계를 해칠 수 있습니다. 이러한 관계는 미래의 취업 기회에 매우 중요하며, 나중에 추천을 받을 필요가 있을 수 있습니다. 마감일이나 업무에 집중하기보다는 동료와의 관계를 우선시하는 것이 좋습니다. 모든 상호작용은 인간적인 것이기 때문입니다. 힘든 시기에도 존중하고 지지하는 태도를 유지하면 긍정적인 평판을 지킬 수 있습니다.

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커피 얼룩은 마를 때 가장자리가 가장 어둡게 나타나는 특징이 있습니다. 이는 액체가 증발하는 방식 때문입니다. 커피 한 방울이 표면에 떨어지면 퍼지지만, 가장자리는 표면의 불완전함 때문에 방해를 받습니다. 커피가 증발할 때 가장자리에서의 증발 속도가 중앙보다 더 빠릅니다. 이로 인해 어두운 커피 입자를 포함한 액체가 가장자리로 더 많이 흐르게 됩니다. 액체가 증발하면서 커피 입자가 남게 되고, 이로 인해 가장자리에 색의 농도가 높아집니다. 따라서 얼룩의 가장자리는 중앙보다 더 어둡게 나타납니다.

저자는 오딘 프로그래밍 언어에 대한 자신의 경험을 이야기하며, 게임 엔진 회사에서 배운 C 언어의 유용한 기능들이 오딘에 어떻게 반영되었는지를 강조합니다. 오딘의 주요 특징은 다음과 같습니다.

오딘은 메모리 관리를 위한 맞춤형 할당기를 내장하고 있어 전통적인 C 언어보다 더 발전된 메모리 관리가 가능합니다. 또한, 단기적으로 필요한 메모리를 효율적으로 관리할 수 있는 임시 할당기도 제공하여 게임과 같은 상황에서 유용합니다. 메모리 누수를 감지하는 데 도움을 주는 추적 할당기도 있어, 할당과 해제를 기록함으로써 디버깅이 쉬워집니다.

오딘에서는 모든 변수가 자동으로 0으로 초기화되어 초기화되지 않은 메모리로 인한 버그를 줄여줍니다. 구조체의 특정 필드만 초기화하고 나머지는 기본값인 0으로 설정할 수 있는 지정 초기화 기능도 제공하여 코드의 가독성을 높입니다. 또한, 오딘은 CPU 캐시 효율성을 높이기 위해 "배열의 구조"라는 방식을 지원하여 메모리 레이아웃 관리를 간소화합니다.

오딘은 C 언어의 단순함을 유지하면서 현대적인 기능을 통합하는 것을 목표로 하여 프로그래머들이 접근하기 쉽게 설계되었습니다. 저자는 프로그래밍에 익숙하지 않은 사람들에게 오딘에 대한 책과 같은 추가 자료를 찾아보라고 권장하며, 독자들이 오딘과 게임 개발에 대한 논의를 위해 디스코드 서버에 참여하도록 초대합니다.

FastVLM은 비전-언어 모델에서 이미지 처리를 개선하기 위해 설계된 새로운 시스템으로, 효율성과 속도를 높이는 데 중점을 두고 있습니다. 주요 특징으로는 FastViTHD 인코더가 있습니다. 이 하이브리드 비전 인코더는 토큰 수를 줄이고 고해상도 이미지의 인코딩 속도를 높입니다. 성능 면에서 가장 작은 모델 변형은 LLaVA-OneVision-0.5B보다 85배 빠르며, 비전 인코더는 3.4배 작습니다. 더 큰 모델은 최근 경쟁자들을 초월하여 7.9배 더 빠른 성능을 제공합니다. 또한, 모바일 기기에서 모델의 기능을 보여주는 iOS용 데모 앱도 제공됩니다.

FastVLM을 사용하려면 LLaVA 코드베이스의 지침에 따라 모델을 훈련하고 실행해야 합니다. 특정 명령어를 사용하여 환경을 설정하는 방법이 안내되어 있습니다. 다양한 모델 버전이 다운로드 가능하며, 0.5B, 1.5B, 7B 크기의 체크포인트가 제공됩니다.

모델 추론을 실행하는 방법에 대한 지침이 Python을 사용하여 제공되며, Apple Silicon 기기와 일반 Apple 기기에 대한 특별한 가이드라인도 포함되어 있습니다. 사용자는 코드가 유용하다고 생각할 경우 논문을 인용하도록 권장됩니다. 이 프로젝트는 다른 사람들의 기여를 인정하며, 코드와 모델 사용에 대한 라이선스 정보를 포함하고 있습니다.

모질라의 파이어폭스 웹 브라우저에 대한 공식 GitHub 저장소에 대한 내용입니다. 이 저장소는 공개되어 있으며 모질라에서 관리하고 있습니다. 현재 3,400개 이상의 별표와 120개의 포크가 있습니다.

저장소는 브라우저, 개발 도구, 확장 기능 등 다양한 구성 요소를 위한 여러 디렉토리로 구성되어 있습니다. 사용자는 README 파일에 제공된 특정 링크를 통해 디렉토리 구조와 소스 코드에서 파이어폭스를 빌드하는 방법에 대한 설명을 찾을 수 있습니다.

개발자들은 테스트를 위해 야간 빌드를 다운로드할 수 있지만, 이 빌드에는 버그가 포함될 수 있습니다. 또한, 개발자들이 질문을 하거나 프로젝트에 기여할 수 있는 자료도 제공되고 있습니다.

이 저장소는 파이어폭스의 소스 코드와 개발 정보를 위한 중심 허브 역할을 합니다.

저자는 2012년경부터 오픈 하드웨어 이더넷 스위치 개발에 착수해 왔으며, 이 과정에서 ngscopeclient와 고속 프로브와 같은 다른 프로젝트에도 영향을 미쳤습니다. 초기 버전인 "open-gig-switch"는 사용 가능한 하드웨어와 저자의 고속 디지털 설계 기술 부족으로 인해 한계에 부딪혔습니다. 일부 진전을 이루었지만 결국 이 프로젝트는 더 이상 진행되지 않게 되었습니다.

세월이 흐르면서 저자는 경험을 쌓고 장비를 개선하여 더 나은 설계를 할 수 있게 되었습니다. 이 과정에서 LATENTPINK라는 새로운 프로토타입 프로젝트가 개발되었습니다. 이 보드는 10G 이더넷을 위한 VSC8512 PHY를 포함한 다양한 구성 요소를 성공적으로 통합했습니다. 그러나 이 프로젝트를 통해 고급 기능을 지원하기 위해 더 강력한 하드웨어가 필요하다는 점이 드러났습니다.

다음 단계인 LATENTRED는 듀얼 24포트 라인 카드와 향상된 업링크 기능을 갖춘 더 강력한 1U 스위치를 목표로 하고 있습니다. 이 설계는 성능을 개선하고 복잡성을 줄이기 위해 여러 개의 PCB와 혁신적인 상호 연결 솔루션을 포함할 예정입니다. 저자는 하드웨어에 대한 상당한 진전을 이루었지만, 스위치 엔진 아키텍처와 소프트웨어 통합을 최종 확정해야 합니다.

앞으로도 해야 할 일이 많지만, 저자는 2026년 중반까지 기능적인 프로토타입을 갖출 것으로 기대하고 있습니다. 이 프로젝트는 이전의 경험을 바탕으로 새로운 기술과 설계를 통합하며 계속 발전하고 있습니다.

A5는 세계를 오각형 셀로 나누는 지리 공간 지수로, 32개의 해상도 수준을 제공합니다. 가장 큰 셀은 지구 전체를 포함하고, 가장 작은 셀은 30mm² 이하의 면적을 가집니다. 각 해상도 수준의 셀은 면적이 거의 동일하여(2% 이내) 서로 다른 변수 간의 관계나 휴가 임대와 같은 점 데이터의 분포를 분석하기가 용이합니다.

A5의 주요 특징으로는 균일한 셀 크기가 있어 데이터 표현의 편향을 줄이고, 가장 세밀한 수준에서 30mm²의 높은 해상도를 제공하며, 64비트 정수를 사용해 인코딩합니다. 또한, 전 세계적으로 셀 면적의 왜곡이 최소화됩니다.

A5는 정십이면체의 독특한 오각형 타일링을 사용하여 셀의 형태를 구형으로 투영할 때 유지할 수 있도록 돕습니다. 이로 인해 삼각형, 사각형, 육각형과 같은 규칙적인 형태를 사용하는 다른 시스템에 비해 왜곡이 적습니다.

A5는 오픈 소스로 개발되었으며, TypeScript로 구현되어 API 문서와 함께 라이브러리로 사용 가능합니다.

"대인용 컴퓨팅"이라는 용어는 컴퓨터 장치를 사용자가 해를 입도록 하면서 다른 이익을 주는 방식으로 사용하는 것을 의미합니다. "대인용 컴퓨터"는 주로 이러한 목적을 위해 설계된 장치입니다. 이 이름은 "대인용 지뢰"라는 개념에서 영감을 받아 "개인용 컴퓨팅"과 "개인용 컴퓨터"를 결합한 것입니다.

이 글에서는 자바의 비동기 프로그래밍 발전 과정을 다룹니다. 초기에는 스레드를 사용했지만, 자바 21에서 도입된 구조적 작업 범위(StructuredTaskScope)로 발전했습니다.

비동기 프로그래밍은 현대 프로그래밍 언어에서 필수적입니다. 자바는 자바스크립트나 고(Go)와 같은 언어에 비해 문법이 덜 매끄럽습니다. 초기 자바에서는 스레드를 수동으로 관리해야 했고, 이 과정은 복잡하고 오류가 발생하기 쉬웠습니다.

자바 5에서 도입된 ExecutorService는 스레드 관리를 간소화했지만, 결과를 가져오는 과정에서 여전히 차단(blocking) 문제가 있었습니다. 자바 7에서는 ForkJoinPool이 출시되어 CPU 집약적인 작업을 위해 설계되었으며, 작업 훔치기(work-stealing) 알고리즘을 사용했습니다.

자바 8에서는 CompletableFuture가 도입되어 비차단(non-blocking) 작업 체이닝을 가능하게 하여 비동기 작업 처리 방식을 개선했습니다. 같은 버전에서 ParallelStreams 기능이 추가되어 대량의 데이터셋을 처리할 때 성능을 최적화할 수 있게 되었습니다.

자바 9에서는 Flow API가 추가되어 비동기 데이터 스트림을 관리하는 반응형 프로그래밍을 지원합니다. 자바 21에서는 경량 스레드인 가상 스레드가 도입되어 CPU 활용도를 높이고 여러 작업을 차단 없이 처리할 수 있게 되었습니다.

구조적 동시성(Structured Concurrency)도 자바 21에서 미리보기 기능으로 추가되어, 동시 작업을 그룹화할 수 있게 하여 하나의 작업이 실패할 경우 다른 작업을 취소할 수 있도록 하여 오류 관리를 간소화했습니다. 자바는 간단한 작업, CPU 집약적 또는 I/O 집약적 작업, 반응형 시스템 등 다양한 상황에 맞는 여러 API를 제공하여 개발자들이 특정 요구에 따라 선택할 수 있게 합니다.

결론적으로, 자바는 비동기 프로그래밍을 관리하는 데 있어 동시성 기능을 크게 발전시켜 개발자들이 더 쉽게 작업할 수 있도록 하고 있습니다.

저자는 국가과학위원회와 의회도서관 학자위원회에서 사임한다고 발표했습니다. 이는 이들 기관의 독립성과 사명 수행 능력이 약화되고 있다는 우려 때문입니다. 많은 공무원들이 헌신하고 있음에도 불구하고, 정치적 환경이 점점 더 적대적으로 변하면서 주요 인사들이 해임되고 의미 있는 작업이 방해받고 있습니다.

역사적으로 과학적 자유와 혁신을 지원해온 국가과학위원회는 이제 정치적 간섭으로 인해 그 역할이 단순한 형식으로 축소되고 있습니다. 저자는 더 이상 논의가 영향력을 미치지 못하고 있으며, 자문 기구의 중요성이 사라졌다고 느끼고 있습니다.

의회도서관 역시 민주적 퇴보를 겪고 있으며, 최근 카를라 헤이든 관장이 해임된 사건이 이를 잘 보여줍니다. 이는 지식 전파를 누가 통제할 것인지에 대한 더 넓은 정치적 타겟팅을 반영합니다.

저자는 이러한 역할에 남아 있는 것은 현재 시스템에 동조하는 것이라고 강조합니다. 이는 지식을 훼손하는 행위로, 사임은 부정직에 참여하지 않겠다는 거부로 해석됩니다. 저자는 더 정직하고 효과적인 지식 관리 방식을 옹호하기 위해 사임하기로 결정했으며, 이 결정은 개인적이면서도 정치적인 입장을 나타냅니다. 이는 여전히 이들 기관에서 일하고 있는 사람들의 목소리를 더욱 부각시키기 위한 의도도 담고 있습니다.

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바르비컨은 1965년부터 1976년까지 지어진 런던의 독특한 건축 복합체입니다. 처음에는 그 디자인에 회의적이었던 저자는 이제 그 아름다움과 풍부한 역사에 감명을 받았습니다. 최근 친구들과 함께한 두 시간의 가이드 투어에서 저자는 이 복합체에 대한 흥미로운 사실들을 배웠습니다.

거주자들은 같은 장소에서 다양한 인생 단계를 경험할 수 있습니다. 이 복합체는 미로처럼 설계되어 있어 쉽게 길을 잃을 수 있습니다. 거주자만 접근할 수 있는 숨겨진 공간도 있으며, 이들은 특별한 열쇠를 가지고 있습니다. 바르비컨은 로마와 중세 유적 위에 세워졌으며, 1,000년 된 유대인 묘지도 포함되어 있습니다. 건축 양식은 고대 이집트에서 영감을 받았고, 유명한 디자이너들에 대한 언급도 있습니다.

바르비컨은 미디어와 사진 촬영에도 인기 있는 장소입니다. 더 알고 싶은 사람들을 위해 저자는 "바르비컨 거주자들"과 "유토피아 건축: 바르비컨 센터"와 같은 여러 책을 추천합니다.

최근 연구에 따르면 COVID-19 팬데믹 동안 원격 근무가 많은 직원들이 창업을 시작하는 데 영향을 미쳤다고 합니다. 연구자들은 LinkedIn과 IP 주소 데이터를 분석하여 이 추세를 추적했으며, 팬데믹 이후 새로 생긴 사업 중 약 11.6%가 원격 근무와 관련이 있다고 결론지었습니다.

통근 시간이 줄어들고 생산성이 증가하며 유연한 근무 일정이 직원들이 안정적인 수입을 유지하면서도 창업을 탐색할 수 있는 기회를 제공했습니다. 그러나 이러한 추세는 기업에게 도전 과제가 될 수 있습니다. 핵심 직원들이 경쟁 회사를 시작할 위험이 있기 때문입니다.

일부 연구에서는 원격 근무가 기존의 직장 유연성으로 인해 새로운 사업을 시작하려는 욕구를 줄일 수 있다고 제안하지만, 이번 연구는 원격 근무가 특히 생명공학과 같은 성장 산업에서 기업가 정신을 촉진할 수 있음을 강조합니다.

많은 대형 기술 기업들은 팀워크와 생산성 향상 등의 이유로 원격 근무를 제한하고 있지만, 원격 근무가 전반적인 생산성을 높인다는 증거가 있음에도 불구하고 이러한 조치를 취하고 있습니다. 2025년까지 원격 근무는 여전히 많은 미국인들의 유급 근무일에서 중요한 비중을 차지하고 있습니다.

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유럽 취약점 데이터베이스(EUVD)가 공식 출범하여 중요한 보안 결함을 추적할 수 있는 플랫폼을 제공하고 있습니다. 이는 미국이 예산 삭감과 지연으로 인해 자체 취약점 추적 시스템에 어려움을 겪고 있는 상황에서 이루어진 것입니다. EUVD는 취약점 관리 강화를 목표로 하며, 영향을 받는 정보통신기술(ICT) 제품 사용자에게 투명한 정보 출처를 제공합니다.

ENISA의 전무이사인 유한 레파사르는 이 데이터베이스가 사용자들이 취약점에 대한 완화 조치를 찾는 데 도움을 줄 것이라고 강조했습니다. EUVD는 미국의 국가 취약점 데이터베이스(NVD)와 유사하지만, 더 신속한 업데이트와 나은 탐색 기능을 약속합니다.

EUVD는 중요한 취약점, 현재 악용되고 있는 취약점, 그리고 EU 사이버 보안 팀이 조정하는 취약점에 대한 세 가지 대시보드를 제공합니다. 이 데이터베이스는 공개 데이터베이스와 공급업체 권고 사항 등 다양한 출처에서 데이터를 수집합니다. ENISA는 또한 CVE 프로그램의 일환으로 CVE 식별자를 부여할 수 있으며, 이 프로그램은 미국의 자금 문제로 인해 불확실한 상황에 처해 있습니다.

전반적으로 EUVD는 미국이 사이버 보안 취약점을 관리하는 데 직면한 도전에 대한 시의적절한 대응입니다.

항공 교통 관제(ATC)는 수년간의 자금 부족, 관리 부실, 구식 관행으로 인해 지속적인 어려움에 직면해 있습니다. 이러한 상황은 항공의 초기 시절로 거슬러 올라가며, 그 당시에는 비행기가 적고 기술이 제한적이어서 ATC의 필요성이 크지 않았습니다. 제1차 세계대전 중 항공 라디오의 발전은 중요한 전환점을 가져왔으며, 이는 조종사와 지상 관제 간의 더 나은 통신을 가능하게 했습니다.

1920년대에 미국 우편국은 항공 우편 서비스를 시작했습니다. 이 서비스는 항공 산업에 중요한 자금을 지원했으며, 기상 정보 제공과 비행 추적을 위한 비행 서비스 기지의 설립으로 이어졌습니다. 1930년대 중반에는 증가하는 항공 교통을 관리하기 위해 항로 관제 센터가 설립되면서 ATC가 정부의 책임이 되었습니다.

제2차 세계대전은 레이더의 도입과 같은 중요한 발전을 가져왔으며, 이는 공중 방어와 이후 ATC 관행을 혁신적으로 변화시켰습니다. 전후에는 연방항공청(FAA)이 설립되어 민간과 군사 항공 관제를 통합하고, 고위험 중간 충돌 사건 이후 안전성을 개선하는 데 기여했습니다.

FAA는 ATC 현대화를 위한 대규모 투자를 시작했으며, 여기에는 추적 및 안전성을 향상시키기 위한 레이더 시스템과 컴퓨터 기술의 도입이 포함되었습니다. 그러나 군과 민간 항공 교통을 조정하는 복잡성 등 여전히 해결해야 할 과제가 남아 있습니다.

원래 조종사 지원을 위해 설립된 비행 서비스 기지는 자동화와 민영화로 인해 점차 중요성이 줄어들고 있습니다. 현재 FAA는 구식 시스템과 중복된 기능으로 인해 국가 공역 시스템에서 비효율성을 겪고 있습니다. 전반적으로 ATC는 크게 발전했지만 여전히 항공 안전과 효율성에 영향을 미치는 지속적인 문제에 직면해 있습니다.

현대의 대형 언어 모델(LLM)은 컴퓨팅 파워뿐만 아니라 데이터 통신 방식에서도 속도 저하를 겪고 있습니다. 다중 헤드 잠재 주의(Multi-head Latent Attention, MLA)는 키-값(KV) 레이어에 대해 더 작고 낮은 순위의 행렬을 사용하여 이 문제를 해결합니다. 이를 통해 캐시된 데이터의 크기를 줄이고 처리 속도를 높일 수 있습니다. MLA는 또한 성능을 개선하기 위해 특별한 행렬을 사용하며, 통신 요구를 줄이기 위해 일부 계산을 희생합니다.

MLA는 특정 모델에서 효과적임이 입증되었지만, 많은 기업들은 여전히 그룹 쿼리 주의(Group Query Attention, GQA)를 사용하고 있으며 MLA로 전환하지 않았습니다. 이 논문에서는 GQA가 데이터 오버헤드를 추가하지 않고도 MLA로 표현될 수 있지만, 그 반대는 불가능하다는 점을 보여줍니다. MLA의 사용을 촉진하기 위해 저자들은 인기 있는 GQA 기반 모델(예: LLaMA와 Qwen)을 MLA 기반 모델로 변환하는 방법인 TransMLA를 소개합니다. 변환 후, 이러한 모델은 데이터 크기를 늘리지 않고도 성능을 향상시키기 위해 추가 훈련이 가능합니다. 저자들은 또한 변환 후 모델의 속도를 유지하는 기술을 개발할 계획이며, 이는 향후 응용 프로그램의 효율성을 개선하는 데 기여할 것입니다.

macOS의 취약점(CVE-2025-31250)에 대한 요약입니다. 이 취약점은 한 애플리케이션(A)이 다른 애플리케이션(B)에서 발생한 것처럼 보이는 권한 요청 팝업을 생성할 수 있게 하여, 사용자의 동의가 또 다른 애플리케이션(C)에 적용되도록 했습니다. 이로 인해 보안 위험이 발생할 수 있습니다.

패치 상태에 따르면, macOS Sequoia 15.5에서 패치가 배포되었지만, 이전 버전인 macOS Ventura 13.7.6와 macOS Sonoma 14.7.6는 패치되지 않아 여전히 취약한 상태입니다.

기술적인 측면에서 이 문제는 TCC(투명성, 동의 및 제어) 권한 시스템에서 발생했습니다. 이 시스템은 권한을 요청하는 애플리케이션을 제대로 검증하지 않았습니다. 취약점은 TCC 데몬에 특정 메시지를 보내는 방식으로, 동의 요청을 위조할 수 있게 했습니다.

공격자들은 위조된 요청이 사용자가 정당한 애플리케이션에 집중하고 있을 때 나타나도록 타이밍을 조절하여, 사용자가 무의식적으로 권한을 부여할 가능성을 높일 수 있었습니다.

이 취약점이 악용될 경우, 공격자는 카메라와 마이크와 같은 중요한 권한에 대한 사용자 동의를 얻을 수 있어 악의적인 활동으로 이어질 수 있습니다.

애플은 권한 요청의 검증 과정을 강화하는 패치를 배포하여 이 취약점을 효과적으로 수정했습니다.

사용자들은 권한 요청에 대해 주의해야 하며, 이러한 취약점으로부터 보호하기 위해 정기적으로 macOS를 업데이트해야 합니다. 이 글은 보안 인식의 중요성과 지속적인 보안 연구의 필요성도 강조하고 있습니다.

저자는 사이버 보안에서 경계를 유지해야 한다고 강조하며, 취약점은 종종 복잡하고 효과적으로 해결하기 위해 철저한 조사가 필요하다고 언급합니다.

데모신에서 복잡한 애니메이션을 작은 파일 크기로 제작하기 위해 Shader Minifier라는 도구가 사용됩니다. 이 도구는 GLSL 코드를 최적화하여 파일 크기를 줄이는 역할을 합니다. 이 블로그 글에서는 Shader Minifier의 15년간의 발전 과정을 다룹니다.

Shader Minifier의 기원은 2010년으로 거슬러 올라갑니다. 당시 데모신에서는 인상적인 4k 인트로에 대한 수요가 높아졌고, 이에 따라 Shader Minifier가 개발되었습니다. 이 도구는 불필요한 공백을 제거하고 변수 이름을 변경하는 등의 지루한 작업을 자동화하여 파일 크기를 줄입니다.

초기에는 매크로를 사용해 코드를 단축했지만, 이러한 방법이 Crinkler와 같은 도구의 압축을 오히려 방해한다는 사실이 밝혀졌습니다. 현대의 압축 도구들이 코드를 스스로 최적화하는 데 더 효과적이라는 것이 분명해졌습니다.

변수 이름을 한 글자로 바꾸는 것이 유리해 보였지만, 이름을 재사용하는 것이 압축에 더 효과적이라는 사실이 드러났습니다. 이 도구는 변수 이름을 적극적으로 재사용하며, 그 과정에서 GLSL 컴파일러의 버그도 발견했습니다.

8k 인트로로의 전환은 새로운 도전 과제를 가져왔고, Shader Minifier는 이에 적응해야 했습니다. 정적 분석과 인라인 기능을 구현하여 파일 크기를 더욱 줄이는 데 성공했습니다. 이제 이 도구는 8k 인트로를 더 효율적으로 제작하면서도 가독성을 유지하는 데 도움을 줍니다.

Shader Minifier는 계속해서 발전하고 있으며, 더 큰 64k 인트로를 위한 개선 가능성도 열려 있습니다. 목표는 개발 과정을 단순화하고 제작자들이 작고 고품질의 애니메이션을 쉽게 만들 수 있도록 돕는 것입니다.

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이 기사는 에미상 수상 경력을 가진 게임 작곡가 마이크 워스의 웹사이트 디자인 프로젝트에 대해 다룹니다. 마이크는 90년대 애니메이션에 대한 사랑을 반영하면서도 지나치게 향수에 젖지 않은 웹사이트를 원했습니다. 앤디는 현대적이고 접근 가능하며 반응형인 디자인을 유지하면서도 유쾌하고 표현력이 풍부한 디자인을 구현하고자 했습니다.

앤디는 90년대의 웹 디자인 기법인 이미지 맵을 사용한 경험을 회상합니다. 이미지 맵은 이미지 위에 클릭 가능한 영역을 만드는 기술로, CSS와 자바스크립트의 발전으로 사용이 줄어들었지만 여전히 가볍고 접근성이 좋다는 장점이 있습니다. 그러나 유지 관리가 어렵고 시각적 피드백이 부족하다는 단점도 있습니다.

디자인 과정에서 앤디는 이미지 맵을 실험했지만 자신의 요구를 충족시키기에는 부족하다는 것을 깨달았습니다. 대신 그는 보이지 않는 클릭 가능한 경로를 가진 인라인 SVG를 사용하기로 결정했습니다. 이 방법은 더 큰 상호작용 영역을 제공하고 사용자 피드백을 개선할 수 있게 해주었습니다. 이를 통해 그는 90년대 웹사이트의 표현력을 담아낸 현대적인 디자인을 만들 수 있었습니다.

결국 앤디는 디자인에 적합한 도구를 선택하는 것이 중요하다고 강조하며, 오래된 기법과 현대적인 방법을 혼합하여 독특하고 기능적인 웹사이트를 만드는 것이 필요하다고 말했습니다.

제이슨 프루엣은 로스앨러모스 국립연구소의 국가안보 인공지능 사무소 소장으로서 인공지능(AI)이 과학과 안전에 미치는 변혁적인 영향을 논의했습니다. 그는 AI가 단순한 도구를 넘어 과학자들이 문제를 해결하고 발견을 하는 방식에 근본적인 변화를 가져온다고 믿고 있습니다.

로스앨러모스는 올해 AI에 대한 투자를 그 어느 때보다 많이 진행했으며, 이는 제2차 세계대전 이후 정부의 과학 지원과 유사한 과학적 진보에 대한 새로운 의지를 반영합니다. 연구소는 대학들과 협력하여 AI 연구에 필수적인 고급 컴퓨팅 자원에 대한 접근을 제공하고 있습니다.

AI의 발전은 변환기 모델의 도입으로 크게 향상되었으며, 이는 다양한 분야에서의 혁신으로 이어졌습니다. 현재 AI 모델은 많은 기준에서 인간을 능가하고 있지만, AI의 전체 잠재력에 대해서는 여전히 배워야 할 것이 많습니다.

AI 능력에 대한 경쟁은 군비 경쟁에 비유되며, 각국은 경제와 방어 발전을 위한 AI의 전략적 중요성을 인식하고 있습니다. AI는 큰 잠재력을 제공하지만, 일자리 대체와 보안 위협과 같은 위험도 동반합니다. 이러한 위험을 관리하기 위해서는 책임 있는 개발과 국제적인 협력이 필요합니다.

프루엣은 AI의 진화가 가속화되고 있으며, 사회가 이 변화에 얼마나 빨리 적응할 수 있는지가 중요하다고 강조합니다. 그는 AI가 많은 분야의 미래를 형성할 중요한 힘이라고 보고 있습니다.

P-해킹은 연구자들이 통계적으로 유의미한 결과를 얻기 위해 데이터나 분석을 조작하는 행위를 말합니다. 이는 과학적 발견의 신뢰성을 저해할 수 있습니다. P-해킹이 발생하는 다섯 가지 일반적인 방법은 다음과 같습니다.

첫째, 실험을 조기에 종료하는 경우입니다. 연구자들은 계획한 샘플 크기에 도달하기 전에 유의미한 결과를 발견하면 실험을 중단할 수 있습니다. 이로 인해 대표성이 결여된 결과가 나올 수 있습니다.

둘째, 실험을 반복하는 것입니다. 일부 연구자들은 유의미한 결과가 나올 때까지 여러 번 실험을 진행하며, 성공적인 결과만 보고하고 실패한 결과는 무시할 수 있습니다.

셋째, 결과를 선택적으로 강조하는 경우입니다. 연구자들은 데이터에서 유리한 결과만 부각시키고 다른 결과는 생략하여 편향된 시각을 만들 수 있습니다.

넷째, 데이터를 조정하는 것입니다. 데이터 포인트를 포함하거나 제외하는 결정이 과학적 이유가 아닌 유의미한 결과를 얻고자 하는 욕구에 의해 영향을 받을 수 있습니다.

다섯째, 선택적 보고입니다. 가설을 지지하는 결과만 강조하고 그렇지 않은 결과는 무시하면 과학 공동체에 잘못된 정보를 줄 수 있습니다.

이러한 함정을 피하기 위해 연구자들은 샘플 크기를 미리 정의하고, 모든 결과를 투명하게 보고하며, 확립된 데이터 분석 관행을 준수해야 합니다. 이는 과학 연구의 신뢰성과 재현성을 유지하는 데 도움이 됩니다.

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USENIX는 2025년 5월 11일부로 연례 기술 회의(ATC)를 종료하기로 결정했습니다. 1975년에 시작된 이 회의는 한때 시스템 연구에서 혁신적인 아이디어를 공유하는 중요한 플랫폼이었습니다. 그러나 시간이 지나면서 학문적인 초점으로 변화하면서 산업 실무자들과의 연결이 약해졌습니다. 2004년에는 산업 참여 부족에 대한 우려가 커지면서 시스템 연구의 미래에 대한 논의가 시작되었습니다.

USENIX ATC의 감소에도 불구하고 Go와 Rust와 같은 새로운 프로그래밍 언어가 등장하여 이 분야에 중요한 기여를 했습니다. 이러한 언어들은 전통적인 학문적 경로보다는 오픈 소스 개발에 의해 주로 발전했습니다. 오픈 소스 시스템의 등장은 산업 내 혁신이 이루어지는 방식을 변화시켰습니다.

USENIX ATC의 감소는 대면 회의를 조직하는 데 어려움이 있었던 점도 영향을 미쳤습니다. 특히 온라인 이벤트가 인기를 끌면서 더욱 그러했습니다. 한때 이 회의는 획기적인 작업을 위한 중요한 플랫폼이었지만, 최근 몇 년 동안 관련성을 유지하는 데 어려움을 겪었습니다. ATC에서 발표된 마지막 주요 논문은 AI 인프라 검증에 관한 것으로, 실제 문제를 다루는 회의의 유산을 강조했습니다.

결국, USENIX ATC는 과거에 중요한 역할을 했지만, 변화하는 기술과 연구 환경에 적응하는 데 어려움을 겪으면서 종료에 이르게 되었습니다.

유럽 소프트웨어 회사인 넥스트클라우드는 구글이 80만 명 이상의 사용자를 보유한 안드로이드 파일 앱의 파일 접근 권한을 부당하게 제한하고 있다고 주장하고 있습니다. 이 권한은 앱의 기능에 매우 중요하며, 모든 파일 유형을 읽고 쓸 수 있게 해줍니다. 구글은 넥스트클라우드에게 더 개인정보 보호에 중점을 둔 대안을 사용하라고 제안했지만, 넥스트클라우드는 이러한 대안이 자신의 필요를 충족하지 못한다고 반박하고 있습니다.

2024년 구글이 정책을 변경한 이후, 넥스트클라우드는 권한 복원을 위해 애쓰고 있지만 구글로부터는 일반적인 답변만 받았다고 합니다. 이 앱은 F-Droid와 같은 다른 플랫폼에서는 완전히 기능하지만, 구글 플레이 스토어 버전은 이러한 제한으로 어려움을 겪고 있습니다.

넥스트클라우드는 구글의 이러한 행동이 소규모 기업에 대한 경쟁 억압의 일환이라고 믿고 있습니다. 이 회사는 다른 대형 기술 기업과 유사한 문제를 겪었으며, 소규모 개발자를 보호하지 못하는 느린 규제 과정에 대해 비판하고 있습니다. 넥스트클라우드는 이러한 변화가 효과적으로 경쟁할 수 있는 능력을 위협한다고 강조하고 있습니다. 구글은 이 상황에 대한 언급 요청에 응답하지 않았습니다.

텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스의 연구팀이 다른 기관들과 함께 핵융합 에너지 연구에서 중요한 돌파구를 마련했습니다. 이들은 전통적인 방법보다 열 배 빠르게 핵융합로에서 입자의 움직임을 예측할 수 있는 새로운 방법을 개발했으며, 정확성도 유지하고 있습니다.

핵융합 에너지의 주요 도전 과제는 고에너지 입자를 안전하게 가두는 것입니다. 이 입자들이 빠져나가면 핵융합 과정이 방해받을 수 있습니다. 현재 이러한 탈출 지점을 찾는 방법은 시간이 많이 소요되고 비효율적입니다. 새로운 방법은 대칭 이론을 활용해 자기 구속 시스템의 결함을 식별하는데, 이는 거의 70년 동안 어려움이 있었던 스타레레이터라는 유형의 핵융합로에 특히 적용됩니다.

이 혁신은 또 다른 핵융합로 설계인 토카막에서도 유사한 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있으며, 고에너지 전자를 제어하는 데 기여할 수 있습니다. 이 연구는 신뢰할 수 있는 핵융합 에너지로 가는 길을 가속화할 수 있는 가능성을 지니고 있으며, 미국 에너지부의 지원을 받았습니다.

이 문서는 1990년대 초 루카스아츠에서 개발한 iMUSE(인터랙티브 음악 스트리밍 엔진) 시스템을 다루고 있으며, 이는 비디오 게임에서 인터랙티브 음악의 혁신을 가져왔습니다. iMUSE의 작동 방식과 오늘날의 적용 가능성을 설명하는 데 중점을 두고 있습니다.

iMUSE는 Monkey Island 2에서 처음으로 완전히 구현되었으며, 게임 Loom의 영향을 받았습니다. 이 시스템은 플레이어의 행동에 따라 음악이 동적으로 변화할 수 있도록 했습니다.

iMUSE의 핵심 기능 중 하나는 마커와 훅입니다. 마커는 음악에서 전환이 발생할 수 있는 지점을 나타내고, 훅은 이러한 전환을 유도하는 조건입니다. 이 두 요소는 게임 플레이에 따라 음악이 변할 수 있게 하여 몰입감을 유지합니다. 또한, 구성 데이터베이스는 게임 시작 전에 음악 시퀀스와 음악의 행동 방식을 정의하는 논리를 포함하고 있습니다.

iMUSE는 세 가지 유형의 시간을 효과적으로 관리했습니다. 절대 시간은 오디오의 품질을 위해, 음악 시간은 음악의 인식을 위해, 게임 시간은 플레이어의 진행을 위해 사용되었습니다. 이러한 동기화는 부드러운 음악 전환을 보장했습니다.

시스템 명령은 오디오 재생을 제어하는 기능을 제공하며, 음악의 시작, 중지 및 전환을 가능하게 합니다. MIDI 명령은 특정 음악 지점으로 점프하거나 시퀀스 간 악기 파트를 공유하는 등의 인터랙티브 기능을 지원하도록 확장되었습니다.

iMUSE의 원칙은 현대 게임 오디오 개발에서도 여전히 중요하며, FMOD와 Wwise와 같은 현대 오디오 엔진에 영향을 미치고 있습니다. 이 문서는 새로운 도구들이 오늘날 음악의 상호작용성과 작곡 과정을 향상시킬 수 있다고 제안합니다.

iMUSE는 음악과 게임 플레이 간의 능동적인 관계를 강조하며 인터랙티브 음악의 기초 모델을 설정했습니다. 현대의 구현은 이러한 원칙을 바탕으로 현재 기술을 활용하여 더욱 풍부한 오디오 경험을 제공할 수 있습니다. 이 분석은 iMUSE에서 영감을 받아 동적인 오디오 시스템을 만들고자 하는 게임 개발자와 오디오 작곡가에게 역사적 개요와 가이드를 제공합니다.

사이클아우토는 1930년대 프랑스 산업가 오귀스트 레몽의 디자인에서 영감을 받은 현대적인 화물 자전거입니다. 일반적인 화물 자전거는 긴 프레임을 가지고 있어 라이더가 화물 뒤쪽에 위치하지만, 사이클아우토는 라이더가 앞바퀴 위에 위치하도록 설계되어 체인 없이 직접 페달을 밟을 수 있습니다. 이로 인해 유지보수가 간편해집니다. 또한, 세 가지 속도로 조정 가능한 기어박스가 있어 출발이 더 쉬워집니다.

이 자전거의 화물 공간은 반트레일러처럼 분리할 수 있어 다양한 형태의 트레일러를 사용할 수 있습니다. 따라서 화물, 사람, 음식 장비와 같은 상업용 물품을 운반하는 데 매우 유용합니다. 두 개의 프레임으로 구성되어 있어 쉽게 분리할 수 있어 트렁크에 실을 수 있습니다. 또한, 짧은 휠베이스 덕분에 도심에서의 기동성이 향상됩니다. 사이클아우토는 자전거 행사에서 소개되었지만, 생산 일정은 아직 확정되지 않았습니다.

HealthBench는 60개국의 262명의 의사들의 의견을 바탕으로 개발된 의료 분야의 AI 시스템 평가 도구입니다. 이 도구의 주요 목표는 AI 모델이 건강 정보와 상호작용하는 방식을 개선하고 임상의사들을 지원하는 것입니다.

HealthBench의 목적은 실제 건강 상황에서 AI 모델의 효과성과 안전성을 측정하는 것입니다. 이를 통해 AI가 건강 정보에 대한 접근성과 치료의 질을 향상시킬 수 있도록 합니다.

평가는 5,000개의 시뮬레이션된 건강 대화로 구성되며, 의사들이 만든 기준에 따라 점수가 매겨집니다. 이는 AI의 응답이 의미 있고 신뢰할 수 있도록 보장합니다.

HealthBench는 세 가지 주요 원칙에 중점을 둡니다. 첫째, 점수는 실제 세계의 영향과 복잡한 상황을 반영해야 합니다. 둘째, 평가는 의료 전문가의 기준에 부합해야 합니다. 셋째, 기준은 AI 모델의 지속적인 개선을 허용해야 합니다.

평가 과정에서는 각 AI 응답이 48,562개의 구체적인 기준에 따라 점수가 매겨져 포괄적인 평가가 이루어집니다. 점수는 AI 모델인 GPT-4.1에 의해 응답이 기준을 얼마나 잘 충족하는지에 따라 결정됩니다.

이 도구는 AI가 다양한 건강 관련 질문에 어떻게 응답해야 하는지를 보여주는 예시를 포함하고 있으며, 긴급 상황에서 신속하고 정확한 행동의 중요성을 강조합니다. 전반적으로 HealthBench는 의료 분야에서 AI 평가의 새로운 기준을 설정하며, AI 성능과 환자 결과를 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다.

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이 텍스트는 루비에서 제안된 "읽기 시 네임스페이스(namespace on read)" 기능에 대해 설명하고 있습니다. 이 기능은 개발자들이 코드를 조직하기 위해 가상의 최상위 네임스페이스를 정의할 수 있도록 도와줍니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

이 기능의 목적은 라이브러리 간의 이름 충돌을 피하고, 모듈의 독립성을 보장하며, 여러 버전의 젬(gem)을 충돌 없이 사용할 수 있도록 하는 것입니다.

구현 방식으로는 라이브러리를 별도로 로드하고 의존성을 관리할 수 있는 네임스페이스를 도입합니다. 이 기능은 기본적으로 비활성화되어 있지만, 환경 변수를 사용하여 활성화할 수 있습니다. (RUBY_NAMESPACE=1)

네임스페이스의 종류에는 두 가지가 있습니다. 첫 번째는 루트 네임스페이스로, 추가 라이브러리 없이도 접근할 수 있는 내장 클래스와 모듈을 포함합니다. 두 번째는 사용자 네임스페이스로, 프로그래머가 생성하며 사용자 정의 루비 스크립트를 실행하고 클래스와 모듈을 별도로 정의할 수 있습니다.

기능적으로는 상수, 클래스 변수, 전역 변수가 각 네임스페이스 내에서 격리됩니다. 네임스페이스 내에서 정의된 메서드는 다른 네임스페이스에서 호출되더라도 해당 네임스페이스의 규칙에 따라 작동합니다.

문서에는 네임스페이스를 정의하고 사용하는 방법을 보여주는 코드 예시가 포함되어 있어, 서로 다른 애플리케이션이 간섭 없이 작동하는 모습을 보여줍니다.

미래의 고려사항으로는, 루비의 향후 버전에서 네임스페이스의 사용성을 더욱 향상시키기 위해 새로운 문법을 도입할 가능성에 대한 논의가 있습니다.

요약하자면, "읽기 시 네임스페이스" 기능은 루비의 모듈화와 관리 용이성을 개선하여 개발자들이 보다 조직적이고 충돌 없는 방식으로 코드를 작업할 수 있도록 돕는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 튜토리얼은 초보자가 파이썬을 사용하여 N-바디 중력 시뮬레이션을 만드는 방법을 배우기 위한 5단계로 구성되어 있습니다. 기본적인 파이썬과 미적분 지식이 있다고 가정하지만, 이해를 돕기 위해 자세한 설명을 제공합니다.

이 튜토리얼의 목표는 파이썬에서 효율적인 N-바디 시뮬레이션 코드를 작성하는 것입니다. 각 단계마다 참고용 코드 조각과 전체 코드 예제가 포함되어 있습니다.

단계는 다음과 같습니다. 첫 번째 단계에서는 초기 설정을 다루고, 두 번째 단계에서는 중력을 구현하는 방법을 배웁니다. 세 번째 단계에서는 첫 번째 N-바디 프로그램을 작성하고, 네 번째 단계에서는 고차 알고리즘을 탐구합니다. 마지막으로 다섯 번째 단계에서는 적응형 시간 간격을 사용하는 방법을 배웁니다. 추가적으로 그래프와 애니메이션을 만드는 기술도 소개됩니다.

튜토리얼을 마친 후에는 자신만의 N-바디 시뮬레이션 프로젝트를 만들도록 권장합니다. 소스 코드와 튜토리얼 자료는 제공된 GitHub 링크와 튜토리얼 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.

이 튜토리얼을 완료하면 파이썬으로 자신만의 N-바디 시뮬레이션을 만들 수 있게 될 것입니다.

레기온 헬스는 정신과 분야를 혁신하고 있습니다. 이 회사는 인공지능(AI)을 활용해 면허를 가진 전문가들로부터 빠르고 저렴한 정신 건강 치료를 제공하는 새로운 시스템을 만들고 있습니다. 다른 스타트업들이 기존의 프로세스에 AI를 단순히 추가하는 것과는 달리, 레기온 헬스는 정신 건강 치료 접근 방식을 완전히 재설계하고 있습니다. 그들의 기술은 운영을 간소화하고 행정 업무를 줄여, 환자 치료의 질을 높이는 데 기여하고 있습니다. 이는 AI를 활용해 정신 건강 서비스에 실질적인 변화를 가져올 수 있는 기회입니다.

최근 NASA의 연구에서 금성의 지각에 대한 놀라운 새로운 정보가 밝혀졌습니다. 과학자들은 금성의 지각이 시간이 지남에 따라 두꺼워질 것으로 예상했지만, 연구 결과는 금성의 지각이 변성 작용이라는 과정을 겪고 있다는 것을 보여줍니다. 이 과정에서는 밀도가 높은 부분이 부서지거나 녹아내리는 현상이 발생합니다. 이는 지각이 움직이는 판 구조론에 의해 형성되는 지구의 지각과는 다른 모습입니다.

금성은 평균 약 40킬로미터 깊이의 두꺼운 단일 지각을 가지고 있으며, 가장 두꺼운 부분은 최대 65킬로미터에 이릅니다. 이러한 얇은 지각은 금성의 극한 환경을 고려할 때 예상 밖의 결과입니다. 지각 물질의 녹거나 부서지는 과정은 원소를 행성 내부로 재순환시킬 수 있으며, 이는 화산 활동을 촉진할 가능성이 있습니다.

NASA의 DAVINCI와 VERITAS, 그리고 ESA의 Envision과 같은 향후 탐사 미션은 이러한 발견을 확인하고 금성의 화산 활동을 더 잘 이해하기 위해 더 많은 데이터를 수집할 계획입니다. 현재 과학자들은 금성에서의 화산 활동의 정도에 대해 확신하지 못하고 있습니다.

오늘날 많은 사람들이 AI 기반 사기의 증가로 인해 온라인 상호작용을 검증할 필요성을 느끼고 있습니다. 공공 관계 전문가인 니콜 옐랜드는 특히 구직 사기의 피해를 본 이후로, 낯선 사람의 미팅 요청을 수락하기 전에 철저한 배경 조사를 실시하고 있습니다. 사기꾼들은 딥페이크 영상과 같은 첨단 기술을 이용해 실제 사람을 가장하고 있어, 사기를 식별하기가 점점 더 어려워지고 있습니다.

직업 관련 사기 보고가 급증하고 있으며, 피해 금액도 크게 늘어나고 있습니다. 이를 방지하기 위해 일부 전문가들은 코드 단어를 요청하거나 영상 통화를 통해 추가 신원을 확인하는 등 전통적인 검증 방법을 사용하고 있습니다. 이러한 조심스러운 접근은 많은 사람들이 모든 상호작용을 의심스럽게 바라보게 만들며 불신의 분위기를 조성하고 있습니다.

연구자들도 연구에서 사기 문제로 어려움을 겪고 있으며, 데이터의 신뢰성을 확보하기 위해 참가자를 선별하는 데 과도한 시간을 소모하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 상식과 세심한 관찰을 통해 비현실적인 일자리 제안을 인식하는 등의 방법으로 사기를 식별할 수 있습니다. 전반적으로 사기의 증가로 인해 전문적인 소통에서 불안감이 커지고 있는 상황입니다.

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이번 글은 "엘릭서, 여정을 시작하는 7단계" 시리즈의 첫 번째 장으로, 엘릭서 프로그래밍 언어에 중요한 역할을 하는 에를랑 가상 머신(BEAM)에 대해 살펴봅니다.

에를랑은 1980년대에 통신을 위해 개발된 프로그래밍 언어로, 현재는 다양한 응용 프로그램에 사용되고 있습니다. 에를랑은 분산 처리, 오류 내성, 그리고 여러 작업을 동시에 처리할 수 있는 능력으로 잘 알려져 있습니다. 주요 특징으로는 선언적 스타일, 고급 패턴 매칭, 그리고 일급 함수가 있습니다.

에를랑은 단순한 프로그래밍 언어에 그치지 않고, OTP 프레임워크, 다양한 도구, 그리고 BEAM 가상 머신을 포함하는 생태계를 가지고 있습니다. 이 생태계는 매우 신뢰할 수 있는 시스템을 만드는 데 최적화되어 있습니다.

BEAM은 에를랑 코드를 실행하고 동시성을 위해 중요한 프로세스를 관리합니다. 이 가상 머신은 프로세스를 효율적으로 실행하고, 오류를 감지하며, 자동 메모리 관리를 통해 시스템의 반응성과 확장성을 보장합니다.

엘릭서는 에를랑의 영향을 받아 BEAM 위에서 실행되며, 그 기능과 라이브러리의 이점을 누립니다. 엘릭서의 문법은 사용자 친화적이고 간결하여 코드를 작성하고 유지보수하기가 더 쉽습니다. 이는 에를랑의 견고한 기반 위에 보다 접근하기 쉬운 코딩 스타일을 결합한 것입니다.

다음 장에서는 에를랑 프로세스의 작동 방식과 확장 가능한 시스템 구축에서의 역할에 대해 논의할 것입니다.

저자 로레나 미렐레스는 엘릭서에 열정을 가진 백엔드 개발자로, 기술 분야에서 여성의 참여를 촉진하는 데 힘쓰고 있습니다.

소프트웨어 개발의 보안을 유지하는 것은 도전적이고 비용이 많이 들 수 있으며, 종종 공기 차단 환경이나 철저한 직원 검증과 같은 엄격한 조치를 요구합니다. 이러한 관행은 개발 속도를 늦추고 취약점을 증가시킬 수 있습니다.

전 세계의 규제 기관들은 특히 중요한 시스템에 대해 소프트웨어 보안의 증명을 요구하고 있습니다. 이 글에서는 패키지 관리자 Nix가 이러한 보안 요구 사항을 전통적인 방법의 부담 없이 충족할 수 있는 솔루션을 제공하는 방법에 대해 설명합니다. Nix는 조직이 소프트웨어의 출처와 무결성을 검증할 수 있도록 하여 개발자들이 보다 자유롭게 작업할 수 있게 하면서도 규정을 준수할 수 있도록 합니다.

Nix를 사용할 때의 주요 이점은 다음과 같습니다. 첫째, 조직은 소프트웨어가 특정하고 신뢰할 수 있는 출처에서 구축되었음을 입증할 수 있습니다. 둘째, Nix는 모든 애플리케이션 소스와 도구 체인을 추적하여 완전한 투명성을 보장합니다. 셋째, 모든 소스를 내보내고 보관하여 제3자 감사에 대비할 수 있습니다.

Nix는 개발자, 준수 담당자, 보안 전문가에게 특히 유용합니다. 별도의 소프트웨어 포크를 유지하지 않고도 재현 가능하고 안전한 빌드를 가능하게 합니다.

이 글에서는 Nix를 사용하여 안전한 소프트웨어 이미지를 구축하는 예제 프로젝트를 제공하며, 의존성을 추적하고 규정 준수를 위한 필요한 소스를 수집하는 방법을 보여줍니다.

결론적으로, Nix는 공급망 무결성 증명을 간소화하여 규정 준수를 부담이 아닌 관리 가능한 과정으로 변화시킵니다. 이를 통해 팀은 최신 도구를 사용하면서 소프트웨어의 보안을 보장할 수 있어 강력한 공급망 보장을 실현 가능하고 비용 효율적으로 만들 수 있습니다.

Nix를 공급망 보안에 도입하고자 하는 조직은 전문가의 도움을 받아 효과적으로 채택 과정을 진행할 수 있습니다.

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제너럴 모터스(GM)는 전기차(EV)의 주행 거리를 늘리고 비용을 낮추기 위해 리튬 망간 풍부 배터리(LMR)라는 새로운 배터리 기술을 개발하고 있습니다. 이 기술은 2028년까지 트럭에 적용될 예정이며, 코발트 사용을 줄여 배터리를 더 가볍고 저렴하게 만들 것입니다. LMR 배터리는 리튬 인산철(LFP) 배터리와 비슷한 가격대에서 더 높은 에너지 밀도를 제공할 것으로 기대됩니다.

GM은 LG 에너지 솔루션과 협력하여 이 기술을 개발하고 있으며, 이미 약 300개의 풀사이즈 LMR 셀 프로토타입을 제작했습니다. 새로운 LMR 배터리는 약 350마일의 주행 거리를 제공하며, 이는 LFP와 니켈 망간 코발트(NMC) 배터리 사이에 위치하게 됩니다. NMC 배터리는 가장 긴 주행 거리를 제공합니다.

또한 GM은 미국 내에서 이러한 배터리를 생산할 계획이며, 원자재를 현지에서 조달하여 비용을 줄이고 효율성을 높이려 하고 있습니다. 생산의 현지화는 공급망을 간소화하고 배터리 품질 관리를 복잡하게 만드는 배송 지연을 최소화하는 데 목적이 있습니다.

GM은 전기차의 가격을 낮춰 대중의 수용을 촉진하는 데 집중하고 있으며, 가솔린 차량과 가격이 비슷해지는 것을 목표로 하고 있습니다. 이러한 발전이 성공한다면 전기차 시장에 큰 영향을 미치고 전기차의 널리 받아들여지는 데 기여할 수 있을 것입니다.

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wtfis는 도메인, 완전한 도메인 이름(FQDN), 또는 IP 주소에 대한 정보를 쉽게 수집할 수 있도록 설계된 명령줄 도구입니다. 다양한 오픈 소스 정보(OSINT) 서비스를 활용하여 사용자에게 명확한 결과를 제공하며, 비전문가도 쉽게 이해할 수 있도록 돕습니다.

주요 기능으로는 여러 데이터 소스가 있습니다. Virustotal은 호스트 이름, 도메인 또는 IP 분석의 주요 출처로, 평판 점수와 인기 순위를 포함합니다. IP2Whois는 도메인에 대한 자세한 Whois 데이터를 제공하는 선택적 출처입니다. IPWhois는 IP 주소의 지리적 위치와 자율 시스템 번호(ASN) 데이터를 제공합니다. Shodan은 IP 주소의 열린 포트와 서비스에 대한 정보를 검색합니다. Greynoise는 IP가 의심스러운 활동과 연관되어 있는지를 확인합니다. URLhaus는 호스트 이름이나 IP가 악성코드 배포와 연결되어 있는지를 보여줍니다. AbuseIPDB는 악성 IP 주소에 대한 보고서를 제공합니다.

설치는 pip를 통해 간단하게 할 수 있으며, 명령어는 $ pip install wtfis입니다. conda와 Homebrew를 통해서도 설치할 수 있습니다.

사용 방법은 기본 명령어인 $ wtfis [hostname/domain/IP]를 입력하면 됩니다. 추가 데이터 소스나 출력 형식을 지정할 수 있는 선택적 플래그도 제공됩니다.

사용자는 다양한 서비스에 대한 API 키를 환경 변수나 구성 파일에 설정해야 합니다. 출력 옵션을 통해 색상, 레이아웃, 최대 결과 수를 사용자 맞춤형으로 조정할 수 있습니다.

wtfis는 Docker 이미지에서 실행할 수 있어 배포가 용이합니다. 이 도구는 깊은 기술 지식 없이도 네트워크 엔티티를 빠르게 분석하고자 하는 사람들에게 특히 유용합니다.

Lumoar는 스타트업이 SOC 2 준수를 빠르고 쉽게 준비할 수 있도록 돕는 무료 플랫폼을 제공합니다. 주요 기능으로는 단계별 SOC 2 체크리스트가 있어 요구 사항을 이해하고 진행 상황을 추적할 수 있도록 돕습니다. 또한, SOC 2 준수 정책을 신속하게 생성할 수 있는 도구도 제공됩니다. 증거 관리 시스템을 통해 증거를 중앙 집중화하고 특정 통제와 파일을 연결하여 감사 과정을 쉽게 할 수 있습니다. 팀 내에서 작업과 증거 요청을 하나의 플랫폼에서 관리할 수 있는 팀 협업 기능도 포함되어 있습니다.

더 고급 기능에 관심이 있는 분들을 위해 자동화 도구와 통합 기능에 대한 대기자 명단도 마련되어 있습니다. 신용 카드 없이도 무료로 준수 준비를 시작할 수 있습니다.

귀하의 컴퓨터 네트워크에서 비정상적인 활동이 감지되었습니다. 계속 진행하려면 아래 상자를 클릭하여 로봇이 아님을 확인해 주시기 바랍니다.

이 메시지가 표시된 이유는 다음과 같습니다. 브라우저에서 자바스크립트와 쿠키가 활성화되어 있는지 확인하고, 이들이 차단되지 않았는지 점검해 주세요.

도움이 필요하신가요? 지원팀에 연락하시고 참조 ID: 02c525c3-3014-11f0-a672-209ae88807f5를 제공해 주시기 바랍니다.

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ALTCHA는 웹사이트와 온라인 서비스를 스팸과 악용으로부터 보호하는 보안 솔루션입니다. 이 솔루션은 작업 증명(proof-of-work) 메커니즘을 사용하며, 자체 호스팅이 가능하고 쿠키나 지문 추적을 사용하지 않아 사용자 프라이버시를 존중합니다. 또한, GDPR(일반 데이터 보호 규정)과 접근성 기준을 준수합니다.

ALTCHA의 주요 특징 중 하나는 사용자 친화적인 디자인입니다. 시각적 퍼즐 대신 작업 증명을 사용하여 매끄러운 경험을 제공합니다. 프라이버시를 중시하며, 쿠키나 추적이 없고 완전히 GDPR을 준수합니다. 접근성 디자인은 WCAG 2.2 AA 기준을 충족하며, 유럽 접근성 법에 따릅니다. 파일 크기가 작아(압축 시 17kB) reCAPTCHA와 같은 대안보다 빠릅니다. 또한, 제3자 서비스와 독립적으로 운영할 수 있는 자체 호스팅 옵션과 SaaS(서비스형 소프트웨어) 옵션도 제공합니다.

ALTCHA는 간단한 <altcha-widget> 태그를 사용하여 쉽게 구현할 수 있습니다. React, Vue, WordPress 등 다양한 프로그래밍 언어와 플랫폼을 지원합니다. 또한, 스팸 필터링과 데이터 난독화 등 특정 요구에 맞게 다양한 구성 옵션을 제공합니다. 위젯 상태 변화를 모니터링하기 위해 이벤트를 추적할 수도 있습니다.

스팸 필터는 양식 데이터를 분석하여 원치 않는 제출을 줄이는 기능을 통합하고 있습니다. 설치는 npm을 통해 하거나 스크립트 태그를 사용하여 웹사이트에 통합할 수 있습니다.

더 많은 정보는 ALTCHA 웹사이트를 방문하시기 바랍니다.

네덜란드 과학자들이 전자 뇌 없이 공기만으로 달리고 수영할 수 있는 독특한 소프트 로봇을 개발했습니다. 이 로봇은 가젤과 개의 움직임을 모방하여 공기 압력과 튜브의 진동을 통해 생동감 있는 움직임을 구현합니다.

로봇의 디자인은 3D 프린팅으로 제작된 몸체와 다리 역할을 하는 튜브로 구성되어 있습니다. 이 튜브에 들어가는 공기 흐름을 조절함으로써 로봇은 속도와 움직임 패턴을 조정할 수 있습니다. 흥미롭게도, 다리의 동기화는 공기 입력이 공유되기 때문에 자연스럽게 이루어져, 로봇이 육지에 있거나 물속에 있을 때 보행 방식을 적절히 조정할 수 있습니다.

처음에는 로봇이 연결되어 있어 작동하는 데 많은 전력이 필요했습니다. 과학자들은 다리 수를 네 개에서 두 개로 줄이고 에너지를 덜 소모하도록 재설계하여, 작은 배터리로 작동하는 새로운 무선 버전을 만들었습니다. 이 버전은 빛 센서를 사용해 자율적으로 움직일 수 있습니다.

비록 발전이 있었지만, 로봇은 여전히 복잡한 환경에서 행동을 제어하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 연구자들은 복잡한 프로그래밍 대신 물리적 특성에 더 의존하는 시스템을 개발하려고 하고 있으며, 이는 업데이트 없이 자동으로 조정되는 인공 심장과 같은 실용적인 응용 프로그램으로 이어질 수 있습니다.

이 사이트는 HTML, CSS, JavaScript와 같은 기본 웹 표준을 사용하여 웹사이트와 웹 애플리케이션을 만드는 방법에 대한 개요를 제공합니다. 빌드 도구나 프레임워크에 의존하지 않고 진행됩니다.

주요 주제는 다음과 같습니다.

첫째, 구성 요소에 대한 내용입니다. React나 Vue와 같은 프레임워크에 의존하지 않고 웹 컴포넌트를 사용하여 기본적인 빌딩 블록을 만드는 방법을 다룹니다. 둘째, 스타일링 부분에서는 CSS 모듈이나 SASS와 같은 도구 대신 현대적인 CSS 기능을 활용하는 방법을 설명합니다. 셋째, 웹 프로젝트를 구축하고 배포하는 방법에 대해 다루며, 프레임워크나 서버 측 로직 없이 웹 컴포넌트를 사용하는 방법을 소개합니다. 마지막으로, 단일 페이지 애플리케이션을 개발하는 기법에 대해 설명하며, 라우팅과 상태 관리와 같은 기본 기술을 포함합니다.

이 튜토리얼은 HTML, CSS, JavaScript에 대한 기본 지식이 있는 사람들을 대상으로 합니다. 초보자에게는 적합하지 않으며, 그들은 오딘 프로젝트 기초 과정이나 MDN 웹 개발 학습 자료와 같은 리소스에서 시작하는 것이 좋습니다.

사이트는 현대 프레임워크가 복잡한 애플리케이션을 빠르게 개발할 수 있게 해주지만, 동시에 복잡성을 증가시키고 지속적인 유지 관리가 필요하다는 점을 강조합니다. 반면, 기본적인 접근 방식은 단순성과 낮은 유지 관리를 우선시하며, 현재 브라우저에서 웹 표준에 대한 강력한 지원을 활용합니다.

다음 튜토리얼에서는 콘텐츠 구성, 스타일링 및 동작을 위한 웹 컴포넌트 사용에 대해 다룰 예정입니다.

한 달 전, 일반 서비스 관리국(GSA)은 보안을 우선시하고 혁신을 촉진하기 위해 FedRAMP 프로그램을 현대화하는 목표로 FedRAMP 20x를 시작했습니다. 주요 업데이트 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 새로운 클라우드 서비스 29개가 승인되어 올해 총 73개로 증가했습니다. 또한, 7개 서비스가 "FedRAMP Ready" 지정을 받았으며, 올해 총 40개 서비스가 이 지정을 받았습니다. 기관 승인에 대한 검토 대기열은 2022년 7월 이후 가장 작은 규모로 줄어들었습니다.

둘째, 커뮤니티 참여가 활발히 이루어졌습니다. FedRAMP에 대한 1,200건 이상의 문의에 응답했으며, 프로그램 업데이트에 대해 산업 관계자 및 의회와 소통했습니다. 공개 회의와 토론회를 개최하여 천 명 이상의 참석자를 모았습니다.

셋째, 기준 개선이 이루어졌습니다. 새로운 제안된 기준을 공개하여 피드백을 받고 있으며, 승인 경계에 대한 지침을 수정하고 변경 요청 처리에서 발생하는 병목 현상을 해결했습니다.

넷째, 인공지능(AI) 이니셔티브가 진행되고 있습니다. FedRAMP의 AI 활용을 강화하고 운영 효율성을 개선하기 위한 새로운 도구와 시스템이 개발되었습니다.

마지막으로, FedRAMP 20x의 1단계 파일럿이 시작되어 자격을 갖춘 클라우드 서비스가 12개월 동안의 승인을 받을 수 있게 되었습니다. 보안 지표와 평가 범위를 다루는 제안된 기준에 대한 새로운 공개 의견 수렴 기간도 열렸습니다.

FedRAMP 팀은 도전 과제가 있음에도 불구하고 프로그램을 발전시키기 위해 협력과 대중의 의견을 통해 지속적인 개선을 목표로 하고 있습니다.

Airweave는 에이전트가 다양한 애플리케이션을 의미 기반 쿼리를 통해 검색할 수 있도록 설계된 도구입니다. 이 도구는 모든 앱, 데이터베이스, API와 연결되어 사용자가 데이터를 쉽게 접근할 수 있는 지식으로 변환할 수 있게 해줍니다.

Airweave의 주요 기능으로는 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 모두 처리하여 검색 가능하게 만드는 기능이 있습니다. 25개 이상의 소스에서 데이터 동기화를 지원하며, 에이전트 쿼리를 위한 의미 검색 기능도 제공합니다. 사용자 친화적인 대시보드와 상호작용을 위한 API도 포함되어 있습니다.

시작 가이드는 간단합니다. 먼저 저장소를 복제하고 해당 디렉토리로 이동합니다. 제공된 스크립트를 실행하여 애플리케이션을 시작하고, 웹 브라우저를 통해 대시보드에 접근하면 됩니다.

Airweave는 Python과 TypeScript/JavaScript를 위한 SDK를 제공하여 통합을 용이하게 합니다. 개발자를 위한 API 문서도 접근 가능합니다.

기술 스택은 React, FastAPI, PostgreSQL, Docker/Kubernetes를 사용하여 구축되었습니다.

앞으로는 더 많은 소스 통합과 웹훅, Kubernetes 지원과 같은 추가 기능이 계획되어 있습니다.

커뮤니티와 지원 측면에서는 기여가 환영되며, Discord와 GitHub를 통해 도움을 받을 수 있습니다. Airweave는 오픈 소스이며 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

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스페이드(Spade)는 하드웨어 설계를 단순화하고 오류를 최소화하기 위해 설계된 새로운 하드웨어 설명 언어입니다. 소프트웨어 프로그래밍의 원칙을 적용하여 강력한 기능을 제공하면서도 하드웨어 생성에 대한 저수준 제어를 포기하지 않습니다.

스페이드의 주요 특징 중 하나는 파이프라인을 핵심 개념으로 삼고 있다는 점입니다. 이를 통해 레지스터를 수동으로 정의하지 않고도 타이밍과 구조를 쉽게 조정할 수 있습니다. 파이프라인 단계의 변경은 "reg" 문을 수정하는 것만으로 가능하며, 컴파일러가 원래 동작을 유지하도록 업데이트를 안내합니다.

스페이드는 강력한 타입 시스템을 갖추고 있으며, 구조체, 배열, 연관 데이터가 있는 열거형(enum)을 포함합니다. 이는 코드의 신뢰성을 높이고 다른 모듈과의 통합을 쉽게 만듭니다. 열거형은 CPU 명령어와 같은 복잡한 데이터를 표현할 수 있어 유효한 필드만 접근할 수 있도록 보장합니다.

이 언어는 패턴 매칭을 지원하여 코드 내 다양한 경우를 쉽게 관리할 수 있게 합니다. 이는 산술 논리 장치(ALU)와 같은 구성 요소를 구축하는 데 유용하며, 모든 시나리오가 코드에 반영되도록 합니다.

스페이드는 자동 타입 추론 기능을 제공하여 광범위한 타입 선언의 필요성을 줄이면서도 정적 타이핑의 장점을 유지합니다. 컴파일러는 명확하고 유익한 오류 메시지를 제공하여 사용자가 문제를 빠르게 이해하고 수정할 수 있도록 돕습니다.

스페이드는 의존성 관리, 프로젝트 생성 및 테스트를 위한 도구를 포함하고 있습니다. 테스트는 파이썬으로 작성할 수 있으며, 필요에 따라 더 높은 성능의 도구를 활용할 수 있습니다. 생성된 파형은 자동으로 타입 정보로 주석이 달립니다.

향후 업데이트에서는 정수 범위를 타입으로 추가하고, 제네릭 및 개선된 클럭 도메인 처리를 포함할 계획입니다. 사용자는 스페이드 책을 참조하여 사용법을 익히고, Gitlab이나 Discord에서 개발 진행 상황을 따라갈 수 있습니다. 스페이드는 아직 발전 중이며, 사용자들은 잠재적인 버그와 미완성 기능을 예상해야 합니다.

스페이드는 스웨덴 링셰핑 대학교에서 오픈 소스 프로젝트로 개발되며, EUPL-1.2 라이선스와 표준 라이브러리 및 웹사이트에 대한 다른 라이선스 하에 배포됩니다.

커뮤니티가 Organic Maps의 포크인 CoMaps를 활발히 개발하고 있습니다. 이 프로젝트는 투명성, 커뮤니티 의사결정, 비영리 목표, 오픈 소스 원칙, 그리고 개인 정보 보호를 강조합니다.

프로젝트는 빠르게 진행되고 있으며, 기술 개발과 첫 번째 릴리스 작업이 underway입니다. "CoMaps"라는 이름은 임시로 정해진 것이며, 커뮤니티는 5월 20일까지 Codeberg에서 최종 이름을 선택하기 위한 투표에 참여할 수 있습니다.

사람들은 개발에 참여하거나 의사결정 과정에 참여하고, 프로젝트를 홍보하거나 웹사이트 및 소셜 미디어 작업을 도와줌으로써 이 프로젝트에 기여할 수 있습니다. 기부도 환영하며, Open Collective를 통해 투명하게 관리될 예정입니다.

Organic Maps의 주주들과의 협상은 지연되고 있습니다. 한 주주가 통제권 유지를 원하고 있어 프로젝트의 미래가 불확실한 상황입니다.

CSS를 처음 배우는 사람들이 자주 겪는 문제 중 하나는 height 속성이 예상대로 작동하지 않는 것입니다. 이와 관련된 주요 내용은 다음과 같습니다.

CSS에서 높이와 너비는 다르게 계산됩니다. 너비는 부모 요소에 따라 결정되지만, 높이는 자식 요소에 의존합니다. 이로 인해 자식 요소에 높이 비율을 설정할 때 부모의 높이가 자식에 의해 결정된다면 제대로 작동하지 않을 수 있습니다.

비율 높이를 제대로 사용하려면 부모 요소에 고정된 높이가 필요합니다. 자식 요소가 비율 높이를 효과적으로 사용할 수 있도록 하려면 부모 요소의 높이를 픽셀이나 rem 단위로 설정해야 합니다.

패딩을 사용할 때는 높이 비율이 콘텐츠 박스를 기준으로 계산됩니다. 즉, 패딩이 자식 요소가 사용할 수 있는 공간을 줄이게 됩니다.

높이 문제를 피하기 위해 CSS Grid나 Flexbox로 전환하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 이러한 레이아웃 방법은 자식 요소가 콘텐츠에 구애받지 않고 사용 가능한 공간을 채울 수 있도록 합니다.

이 글에서는 CSS Grid나 Flexbox를 사용하여 고정 높이를 구현하는 방법을 설명합니다. 이를 통해 콘텐츠 크기로 인한 오버플로우 문제 없이 레이아웃을 더 쉽게 관리할 수 있습니다.

CSS가 높이와 너비를 계산하는 방식을 이해하고 적절한 레이아웃 기법을 사용하는 것이 CSS에서 높이와 관련된 일반적인 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

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StarGuard는 GitHub 저장소의 신뢰성을 평가하기 위해 설계된 명령줄 도구입니다. 이 도구는 가짜 스타, 의존성 문제, 라이선스 문제와 같은 위험 요소를 식별하여 자동으로 검토 과정을 수행합니다. 이를 통해 빠르고 효율적인 평가가 가능합니다.

StarGuard의 주요 목적은 오픈 소스 프로젝트에서 가짜 스타, 악의적인 의존성, 위험한 라이선스를 탐지하는 것입니다. 이는 공급망 공격과 가짜 인기 지표의 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다.

이 도구는 여러 가지 기능을 제공합니다. 스타 활동을 분석하여 이상 징후를 찾아내고 신뢰 점수를 생성합니다. 또한 다양한 프로그래밍 언어의 패키지 의존성에서 문제를 확인하며, 위험도가 높은 라이선스를 표시합니다. 기여자의 활동 수준을 평가하고, 의심스러운 코드 패턴을 스캔하는 기능도 포함되어 있습니다. 결과는 JSON, Markdown, 일반 텍스트 등 다양한 형식으로 보고서로 제공되며, 시각적인 스타 역사 그래프도 생성됩니다.

StarGuard는 GitHub API를 활용하여 데이터를 수집하고, 비정상적인 스타 패턴을 탐지하기 위한 알고리즘을 적용합니다. 수집된 데이터는 신뢰 점수를 생성하기 위해 정규화됩니다.

사용을 시작하려면 Python 3.9 이상과 GitHub 개인 액세스 토큰이 필요합니다. 사용자는 명령줄 지침을 통해 전체 스캔이나 빠른 탐지 스캔을 실행할 수 있습니다.

StarGuard는 다양한 사용자에게 유용합니다. CTO는 오픈 소스 기여도를 평가할 수 있고, 보안 팀은 정기적인 스캔을 통해 보안 평가를 수행할 수 있습니다. 투자자는 인기 있는 개발 도구의 신뢰성을 신속하게 평가할 수 있으며, 오픈 소스 유지 관리자는 신뢰 점수를 표시하여 투명성을 높일 수 있습니다.

기여는 Apache License 2.0에 따라 환영하며, 보안과 개인 정보 보호를 유지하기 위해 토큰이 제공되지 않는 한 공개 데이터만 접근합니다. StarGuard는 오픈 소스의 실사를 간소화하여 외부 코드를 사용할 때 발생할 수 있는 위험을 관리하는 데 도움을 주고자 합니다.

이 글에서는 제인 스트리트에서의 인터뷰와 인턴십 프로그램에 대한 정보가 포함된 게시물에 대해 언급하고 있습니다.

Tailscale은 다양한 장치를 안전하게 연결하는 방법을 제공합니다. 그러나 실제 네트워크는 IP 주소가 겹치거나 엄격한 방화벽과 같은 문제로 복잡할 수 있습니다. 새로운 4via6 서브넷 라우팅 기능은 이러한 문제를 해결하는 데 도움을 주어 로봇이나 센서와 같은 복잡한 엣지 배포를 쉽게 연결할 수 있게 합니다.

전통적인 VPN은 이러한 상황에서 어려움을 겪지만, 4via6는 IP나 포트를 관리할 필요 없이 유사한 네트워크 간의 원활한 연결을 가능하게 합니다. 이 기능은 고객의 네트워크를 분리하고 장치를 연결하며 안전한 원격 접근을 제공합니다. 이는 여러 장치가 연결을 필요로 하는 자율 로봇의 관리에 특히 유용합니다.

4via6를 사용하면 각 네트워크에 고유한 식별자가 부여되며, 장치는 특정 명명 규칙을 통해 쉽게 접근할 수 있습니다. 이 기능은 클라우드 배포도 지원하여 서로 다른 환경이나 클라우드 제공업체 간의 연결을 가능하게 합니다.

전반적으로 Tailscale의 4via6는 엣지 장치의 연결을 간소화하여 복잡한 배포에 유용한 도구가 됩니다.

윌리엄 레너드 피커드는 20년 이상 언더그라운드 LSD 세계에서 중요한 인물이었습니다. 2001년, 그는 감옥에서 자신의 이야기를 털어놓았습니다. 2000년 말에 체포된 피커드는 하버드 대학을 졸업한 후 대량의 LSD를 제조할 수 있는 주요 제조업체로 지목되었습니다.

LSD 생산은 실험실을 빠르게 세울 수 있기 때문에 탐지가 어렵습니다. 주요 성분인 에르고타민 타르트레이트는 엄격하게 규제되지만 종종 유럽에서 밀수됩니다. LSD 거래는 많은 사람들이 단순한 이익이 아닌 이상주의에 의해 움직인다는 점에서 독특합니다. 피커드의 재판은 LSD 제조의 비밀스러운 세계를 드러내고 1960년대 반문화와 1990년대 물질주의 간의 충돌을 반영할 가능성이 큽니다.

지난 몇십 년간 소비된 대부분의 LSD는 캘리포니아 베이 지역의 임시 실험실에서 생산된 것으로, 이 지역은 '산성 삼각지대'로 알려져 있습니다. 약물 관련 법적 문제를 겪었던 피커드는 한때 자신의 지식을 선한 방향으로 사용하고자 했으나, 사업 파트너의 배신으로 인해 인생이 뒤바뀌었습니다. 그의 이야기는 약물 문화의 복잡성과 LSD 사용의 변화를 잘 보여줍니다.

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이 기사는 뉴욕시의 혼잡 통행료 제도의 효과에 대해 다루고 있습니다. 주요 변화로는 도로上的 차량 수가 줄어들고, 이동 시간이 빨라지며, 경적 소음이 감소한 점이 있습니다. 기자들은 M.T.A., 소방서, 레스토랑 예약 플랫폼, 연구자 등 다양한 출처에서 의견을 모았습니다. 변화가 뚜렷하게 나타나고 있지만, 장기적인 효과에 대한 질문은 여전히 남아 있습니다. 보고서는 정책 변화가 그 효과를 완전히 드러내기까지 시간이 걸리는 경우가 많다는 점을 강조하고 있습니다.

닌텐도는 사용자 계정 약관을 업데이트하여, 스위치 콘솔을 해킹하거나 불법 복제 게임을 플레이할 경우, 기기가 영구적으로 비활성화될 수 있음을 경고하고 있습니다. 새로운 내용은 무단 사용이 콘솔을 작동 불능 상태로 만들 수 있다는 점을 명확히 하고 있습니다. 이 규정은 현재의 스위치와 곧 출시될 스위치 2 모두에 적용됩니다.

업데이트된 약관은 또한 닌텐도가 위반이 발생할 가능성이 있다고 판단할 경우, 사전 통보 없이 서비스 접근을 중단할 수 있다고 명시하고 있습니다. 위반 사항에는 불법 복제 게임을 플레이하거나 콘솔을 무단으로 수정하는 것이 포함됩니다.

닌텐도는 해킹된 콘솔을 감지하고 온라인 서비스에서 차단한 이력이 있습니다. 새로운 약관은 이제 해킹된 기기를 오프라인 사용조차 불가능하게 완전히 비활성화할 수 있음을 시사합니다. 이 조치를 어떻게 시행할 것인지, 비활성화된 콘솔을 복구할 수 있는지에 대한 정보는 아직 명확하지 않습니다. 전반적으로 닌텐도는 해킹과 불법 복제에 대해 더욱 강력한 입장을 취하고 있습니다.

NASA는 우주 망원경에서 얻은 데이터를 음악으로 변환하여 블랙홀 주변의 활동을 표현하는 "우주 사운드스케이프"를 만들었습니다. 이 과정을 '소니피케이션'이라고 하며, 찬드라 X선 관측소, 제임스 웹 우주 망원경, IXPE의 데이터를 사용합니다.

새롭게 발표된 세 가지 음향 작품은 블랙홀의 다양한 측면을 보여줍니다.

첫 번째 작품인 WR124는 거대한 별이 외부 층을 흘려보내며 성운을 형성하는 과정을 담고 있습니다. 이 소리는 비명 같은 소리로 시작되며, 별의 물질이 확장됨에 따라 다양한 악기 소리가 포함됩니다.

두 번째 작품 SS 433은 태양과 비슷한 별이 중성자별이나 블랙홀을 공전하는 이중 별계입니다. 이 소리는 X선 방출에 따라 변동하며, 배경의 별들은 차임벨 소리로 표현됩니다.

세 번째 작품인 센타우루스 A는 중심에 초대질량 블랙홀이 있는 은하로, 강력한 제트를 방출합니다. 이 소니피케이션은 바람 차임과 현악기의 음색을 결합하여 은하의 소리를 포착합니다.

이러한 소니피케이션은 사람들이 우주를 새로운 방식으로 "듣는" 경험을 제공하며, 복잡한 천문학적 데이터를 음악 형태로 변환합니다.

보안 연구원이 Cerca 데이팅 앱에서 심각한 취약점을 발견했습니다. 이로 인해 사용자 메시지, 여권 정보, 성적 취향과 같은 개인 정보가 노출되었습니다. 연구원은 2025년 2월 23일 Cerca 팀에 이 문제를 보고하고 생산적인 후속 전화 통화를 가졌지만, 여러 차례 후속 연락에도 불구하고 수정 작업에 대한 업데이트를 받지 못했습니다. 연구원은 2025년 4월 21일 연구 결과를 발표하기 전에 취약점이 수정되었음을 확인했습니다.

주요 문제 중 하나는 일회용 비밀번호(OTP) 시스템의 결함으로, 이를 통해 누구나 전화번호만으로 계정에 접근할 수 있었습니다. 연구원은 보호되지 않은 앱 엔드포인트를 통해 개인 식별 정보(PII)와 같은 민감한 사용자 데이터를 쉽게 찾을 수 있었습니다. 이러한 상황은 사용자 개인정보 보호와 보안에 대한 우려를 불러일으켰습니다. 앱이 민감한 데이터를 적절히 보호하지 못했기 때문입니다.

연구원은 이러한 취약점이 신원 도용이나 스토킹과 같은 심각한 결과를 초래할 수 있다고 강조하며, 많은 스타트업이 앱 보안에 대해 서두르는 접근 방식을 비판했습니다. 그들은 개인 정보를 다루는 애플리케이션의 경우, 빠른 시장 출시보다 사용자 안전을 우선시해야 한다고 주장했습니다.

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스타벅스는 직원 대신 기계를 도입하는 전략이 예상만큼 효과적이지 않았음을 인정했습니다. CEO 브라이언 니콜은 기계가 업무를 처리할 수 있을 것이라는 믿음 아래 매장 내 인력을 줄이려는 노력이 잘못된 방향이었다고 밝혔습니다. 2025년 2분기 실적이 실망스러웠고, 매출이 지난해 대비 2% 증가하는 데 그쳤으며, 이익은 40% 감소한 후 스타벅스는 자동화에 의존하기보다는 더 많은 직원을 채용하는 데 집중하고 있습니다.

지난 2년 동안 스타벅스는 전 세계 매장 수를 늘리는 동안에도 직원 수를 40만 2천 명에서 36만 1천 명으로 줄였습니다. 그러나 북미 지역의 매출이 감소하면서 고객과 직접 대면하는 역할에서 자동화가 효과적이지 않다는 점이 드러났습니다. 니콜은 직원에 대한 투자가 새로운 장비에 투자하는 것보다 서비스와 매출 향상에 더 도움이 된다고 강조했습니다.

회사는 또한 고객 경험을 향상시키기 위해 컵에 손글씨로 쓴 메모와 같은 개인적인 터치를 추가하고 있습니다. 스타벅스에는 더 나은 인력 배치와 지원을 요구하는 노동자들을 대표하는 노조가 성장하고 있습니다. 전반적으로 스타벅스는 카페에서 인간 상호작용의 가치를 다시 강조하고 있습니다.

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2025년 5월 6일, 레이먼드 첸은 윈도우의 progman.exe에서 사용된 기본 아이콘을 활용한 MS-DOS 프로그램에 대해 질문했습니다.

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AZR(절대 제로 추론기)가 제안한 프로그램은 고급 모델을 사용하여 코드를 생성하고 테스트하는 것을 포함합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

코드 샘플은 모델에 내장되어 2D로 시각화되며, UMAP을 사용하여 표시됩니다. 사용자는 시각화된 포인트 위에 마우스를 올려놓음으로써 다양한 모델을 탐색하고 선택을 고정할 수 있습니다.

여러 가지 모델이 제공되며, 그 중에는 AZR Coder 7B, AZR Base 7B, AZR Coder 14B, AZR Base 14B가 포함됩니다.

예시 작업으로는 중력과 마찰 같은 요소를 포함하여 회전하는 육각형 안에서 공이 튕기는 시뮬레이션을 만드는 것이 있습니다.

제공된 코드 샘플은 Pygame을 사용하여 작업을 구현하는 방법을 보여줍니다. 여기에는 디스플레이 초기화, 색상 및 상수 정의, 육각형 모양 생성, 공의 튕김 물리 처리 등이 포함됩니다.

AZR는 자가 학습 전략을 사용하여 모델이 작업을 생성하고 해결하며, 인간이 선별한 데이터에 의존하지 않고 스스로 개선합니다.

AZR는 세 가지 추론 모드에서 작동합니다. 첫째, 연역은 프로그램과 입력으로부터 출력을 예측하는 것입니다. 둘째, 유추는 알려진 출력과 프로그램으로부터 입력을 추론하는 것입니다. 셋째, 귀납은 입력-출력 쌍을 기반으로 프로그램을 생성하는 것입니다.

모델은 성능 피드백에 따라 스스로 업데이트하며, 시간이 지남에 따라 추론 능력을 향상시킵니다.

실험 결과에 따르면 AZR는 다양한 벤치마크에서 기존 모델보다 우수한 성능을 보여주며, 이는 사전 데이터 없이도 추론 및 코딩 작업에서 효과적임을 나타냅니다.

전반적으로 AZR는 자율적인 추론 및 코딩 능력에서 중요한 발전을 나타내며, 생성된 작업에서 학습하고 스스로 개선하는 데 중점을 두고 있습니다.

Trail of Bits는 PyPI와 협력하여 보안과 기능을 강화하고, 테스트 스위트의 성능을 개선했습니다. 강력한 테스트 스위트는 코드의 신뢰성을 위해 매우 중요하지만, 테스트 수가 증가함에 따라 실행 시간도 늘어나 개발에 지장을 줄 수 있습니다. 최근 PyPI의 백엔드인 Warehouse의 테스트 스위트는 163초에서 30초로 최적화되어 81%의 속도 향상을 이루었고, 테스트 수는 3,900개에서 4,700개 이상으로 증가했습니다.

이 최적화를 위한 주요 전략은 다음과 같습니다. 첫째, pytest-xdist를 사용한 병렬 테스트 실행으로 여러 테스트를 동시에 수행하여 실행 시간을 크게 단축했습니다. 둘째, Python 3.12의 sys.monitoring을 활용한 효율적인 커버리지 측정으로 오버헤드를 줄여 성능을 개선했습니다. 셋째, pytest를 설정하여 관련 디렉토리로 테스트 검색을 제한함으로써 불필요한 검색 시간을 줄였습니다. 마지막으로, 테스트 중 필요하지 않은 모듈을 식별하고 제거하여 시작 시간을 단축했습니다.

이러한 변화의 결합 효과로 테스트 속도가 빨라져 더 자주 테스트를 수행할 수 있게 되었고, 커버리지나 테스트 품질을 희생하지 않으면서 전체 소프트웨어 보안을 강화했습니다.

테스트 스위트를 개선하고자 하는 다른 이들에게는 다음과 같은 조언이 제시됩니다. pytest-xdist를 사용하여 테스트를 병렬화하고, Python 3.12 이상의 커버리지 계측을 최적화하며, 관련 디렉토리에 집중하여 테스트 검색을 수행하고, 불필요한 임포트를 제거하는 것입니다. 이러한 변화는 성능 향상으로 이어져 테스트 실행 속도를 높이고 소프트웨어 보안을 유지하는 데 기여할 수 있습니다.

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MIT, 아마존 로보틱스, 그리고 브리티시컬럼비아 대학교의 연구자들이 로봇이 물체를 들어올리고 흔들기만 해도 그 물체의 무게, 부드러움 등 물리적 특성을 파악할 수 있는 새로운 방법을 개발했습니다. 이 기술은 로봇의 내부 센서를 활용하여 카메라나 외부 도구 없이도 가능하므로 비용 효율적입니다.

로봇은 '고유 감각'이라는 과정을 통해 관절을 통해 물체를 '느끼며', 이는 인간이 무게를 감지하는 방식과 유사합니다. 이 시스템은 로봇의 관절 움직임에서 데이터를 수집하여 물체의 특성을 빠르고 정확하게 추정합니다.

이 방법의 주요 특징은 복잡한 장비 없이도 물체의 질량과 부드러움을 정확하게 추정할 수 있다는 점입니다. 특히 어두운 공간이나 재난으로 인한 잔해와 같은 어려운 환경에서 유용합니다. 이 기술은 로봇과 물체의 상호작용을 모델링한 시뮬레이션에 의존하여 특성을 식별합니다. 또한, 물체 특성의 변화가 로봇의 움직임에 미치는 영향을 이해하기 위해 미분 가능한 시뮬레이션을 사용합니다.

연구자들은 앞으로 이 방법을 컴퓨터 비전과 결합하여 더 복잡한 로봇 시스템에서의 응용 가능성을 탐구할 계획입니다. 이들의 연구는 로봇이 내부 센서만으로도 환경에 대해 효과적으로 학습할 수 있음을 보여줍니다.

toyDB는 교육 목적으로 Rust로 개발된 분산 SQL 데이터베이스입니다. 주요 기능으로는 신뢰할 수 있는 상태 기계 복제를 보장하는 Raft 합의 알고리즘, 일관된 트랜잭션을 지원하는 ACID 트랜잭션, BitCask 및 인메모리 옵션을 포함한 플러그형 스토리지 엔진, 복잡한 쿼리를 가능하게 하는 SQL 인터페이스가 있습니다.

이 프로젝트는 2020년에 데이터베이스 내부 구조를 탐구하기 위해 시작되었으며, CockroachDB와 Neon에서 분산 SQL 데이터베이스 작업을 통해 얻은 실제 경험을 바탕으로 개선되었습니다. toyDB는 성능과 확장성보다는 단순성과 이해를 중시합니다.

로컬 클러스터를 실행하려면 Rust 컴파일러가 필요합니다. ./cluster/run.sh 명령어를 입력하면 다섯 개의 노드가 설정됩니다. 첫 번째 노드에 연결하려면 cargo run --release --bin toysql 명령어를 사용하면 됩니다.

toyDB는 일관된 동작을 보장하기 위해 스크립트 테스트를 사용하며 다양한 SQL 기능을 지원합니다. 테스트는 cargo test 명령어로 실행할 수 있습니다.

속도 최적화는 되어 있지 않지만, 다양한 작업 부하(읽기 및 쓰기 작업 등)를 테스트할 수 있는 벤치마크 도구가 포함되어 있습니다. 결과에 따르면 특정 제약으로 인해 쓰기 성능이 낮지만, 인메모리 스토리지를 사용하면 성능이 개선됩니다.

디버깅은 VSCode에서 특정 설정을 통해 수행할 수 있습니다.

전반적으로 toyDB는 분산 SQL 데이터베이스 아키텍처와 개념을 이해하기 쉽게 보여주는 간단한 예시로 기능합니다.

2025년 5월 11일, Armbian 개발팀은 몇 가지 중요한 업데이트를 발표했습니다. 주요 개선 사항 중 하나는 OpenMediaVault 통합입니다. 이제 Armbian은 OpenMediaVault를 지원하여 사용자가 단일 보드 컴퓨터를 쉽게 네트워크 저장 장치로 변환할 수 있습니다. 이 기능은 armbian-config 인터페이스를 통해 직접 설치할 수 있어 수동 설정이 필요하지 않습니다.

사용자 경험도 개선되었습니다. 이제 핫스팟이 활성화되지 않았을 때 "무선 핫스팟 비활성화?"라는 메시지가 제거되어 새로운 사용자가 설정 과정을 더 간편하게 진행할 수 있습니다.

하드웨어 업그레이드도 이루어졌습니다. Orange Pi 5 Max는 이제 메인라인 U-Boot를 사용하여 부팅되며, 이는 향후 업데이트를 개선합니다. PocketBeagle2도 표준화를 위한 부팅 구성 업그레이드를 받았습니다.

Rockchip64 플랫폼에서도 개선이 있었습니다. 에너지 효율성과 안정성을 높이기 위해 새로운 운영 성능 포인트(OPP)가 추가되었고, 오래된 무선 문제 수정 사항은 제거되었습니다.

마지막으로, 코드베이스 정리 작업이 진행되어 사용되지 않는 코드가 정리되었습니다. 이를 통해 시스템의 효율성을 유지하고 새로운 기능 테스트를 위한 준비가 이루어졌습니다.

OpenMediaVault 및 기타 기능 사용에 대한 자세한 정보는 Armbian 소프트웨어 사용자 가이드에서 업데이트된 문서를 통해 확인할 수 있습니다.

연방거래위원회(FTC)는 구독 취소를 가입만큼 쉽게 할 수 있도록 요구하는 "클릭하여 취소" 규정의 시행을 연기했습니다. 새로운 준수 마감일은 2025년 7월 14일로 설정되었습니다. 이 규정은 부정적 선택 규정의 일환으로, 기업들이 가입 과정에 비해 복잡한 취소 절차를 만들지 못하도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다.

FTC는 기업들이 원래의 5월 14일 마감일을 맞추는 데 어려움을 겪을 수 있다는 점을 고려하여 시행 연기를 결정했습니다. 이 규정 연기 결정은 3-0의 찬성 투표로 지지받았으나, 두 명의 위원은 불법 해고로 인해 참석하지 못했습니다. 7월 14일부터 기업들은 전체 규정을 준수해야 하지만, FTC는 시행 과정에서 문제가 발생할 경우 규정을 수정할 의향이 있다고 밝혔습니다.

저자는 Clojure를 사용하여 최소한의 언어 서버 프로토콜(LSP) 클라이언트를 만드는 과정을 설명합니다. 이 작업은 약 200줄의 코드로 이루어졌습니다. 처음에는 대형 언어 모델(LLM)을 LSP와 통합하려고 시도했지만, 어려움을 겪었습니다. LSP는 텍스트 편집기(클라이언트)와 언어별 도구(서버) 간의 통신을 가능하게 하는 표준화된 프로토콜로, 코드 탐색 및 코드 검사와 같은 작업을 수행하여 언어 및 IDE 개발자 모두의 개발 과정을 단순화합니다.

LSP의 주요 내용은 IDE와 프로그래밍 언어 간의 공통 통신 인터페이스를 제공하여 별도의 통합 필요성을 줄인다는 점입니다. 저자는 LSP의 필수 구성 요소를 구현하는 과정을 설명하며, 통신 계층과 메시지 형식을 위한 JSON-RPC를 포함하지만 문서 동기화와 같은 특정 기능은 생략했습니다. 또한, 저자는 LSP 클라이언트를 사용하여 명령줄 린터를 만들려고 시도했지만, 많은 언어 서버가 직접 진단 요청을 지원하지 않아 한계를 느꼈습니다. 대신, 코드 문제 발생 시 알림을 전송합니다.

LSP의 올바른 통합은 서버를 초기화하고, 서버의 기능을 알리며, 적절히 종료하는 과정을 포함합니다. 저자는 린터를 시연하기 위한 적합한 언어 서버를 찾는 데 어려움을 겪었으며, 이는 진단 요청에 대한 직접 지원이 부족하기 때문입니다. 저자는 텍스트 편집기에 대한 LSP의 이점을 인정하지만, 명령줄 도구에 대한 한계도 지적하며, 여러 언어 서버와 그 상태를 관리하는 것이 복잡할 수 있다고 언급합니다. 그럼에도 불구하고 LSP는 이전 통합 방법에 비해 상당한 개선으로 평가됩니다.

다중화는 전자기기에서 여러 통신 채널을 하나의 채널로 결합하여 전송하는 방법입니다. 멀티플렉서(mux)는 신호를 모아 이 단일 라인을 통해 전송하고, 디멀티플렉서(demux)는 수신 측에서 원래 형태로 다시 분리합니다. 각 신호는 출처를 나타내는 키로 식별됩니다.

다중화의 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 비트 연산입니다. 다중화는 비트맵이 여러 불리언 값을 하나의 정수로 인코딩하는 방식에서 볼 수 있습니다. 이는 여러 작업을 동시에 수행할 수 있어 효율적입니다.

둘째, 배치 처리입니다. 서비스에 여러 개의 개별 요청을 보내는 대신, 여러 키를 한 번에 전송하고 결과를 단일 응답으로 반환하여 같은 키 연관성을 유지할 수 있습니다.

셋째, 관계형 다중화입니다. 데이터베이스에서는 각 사용자마다 별도의 테이블을 만드는 대신, 사용자 식별자를 포함한 단일 테이블에 데이터를 결합할 수 있습니다. 이렇게 하면 효율적인 쿼리와 인덱싱이 가능해집니다. 사용자 ID와 같은 접두사를 사용해 데이터를 구조화하면 여러 데이터 유형을 하나의 키-값 공간에서 관리할 수 있습니다.

넷째, 쿼리 비상관화입니다. 이는 상관된 서브쿼리를 조인 연산으로 변환하여 쿼리 간의 의존성을 제거하는 과정입니다. 이 과정은 데이터베이스 작업을 단순화하고 최적화할 수 있습니다.

전반적으로 다중화는 다양한 분야에 적용되는 다재다능한 개념으로, 데이터 전송 및 관리의 효율성을 높이는 데 기여합니다.

프리드리히 니체는 20세기 초의 중요한 철학자로, 현대 사회와 기독교에 대한 비판으로 잘 알려져 있습니다. 그의 가장 유명한 저서인 "차라투스트라는 이렇게 말했다"에서는 '초인'이라는 개념을 소개하며, 이는 전통적인 도덕을 초월한 이상적인 개인을 의미합니다.

니체는 "신은 죽었다"고 선언하며, 전통적인 종교적 가치가 빠르게 변화하는 세속적 세계에서는 더 이상 의미가 없다고 주장했습니다. 그는 기독교가 자아 부정과 죄책감을 조장하여 인간의 잠재력을 억누른다고 믿었습니다. 또한 그는 현대 국가를 비판하며, 이를 개인성과 창의성에 대한 위협으로 보고 "새로운 우상"이라고 표현했습니다.

"차라투스트라"에서 니체는 일반 사람들을 진정한 창의성과 독창성이 결여된 안주하는 '무리'의 일원으로 묘사합니다. 그는 인류의 변화를 주장하며, 개인이 고독을 받아들이고 독립적으로 사고할 것을 촉구합니다. 이는 사회로부터의 거부를 감수해야 할 수도 있음을 의미합니다.

니체의 비판에도 불구하고 그의 사상은 잘못 해석되고 악용되기도 했으며, 특히 히틀러와 같은 인물들에 의해 그러했습니다. 그럼에도 불구하고 그는 많은 철학자와 예술가에게 영향을 미쳤으며, 개인주의에 대한 그의 메시지는 오늘날 동조와 대중 문화가 지배하는 세상에서도 여전히 유효합니다.

연구자들이 대형 언어 모델(LLM)을 보다 효과적으로 압축할 방법을 모색하고 있습니다. 대부분의 연구가 훈련 후 압축에 집중하는 반면, 새로운 방법인 비율 제약 훈련(BackSlash)은 훈련 중 압축을 다룹니다. BackSlash는 모델의 정확성과 복잡성을 균형 있게 조절하는 기술을 사용하여, 성능을 유지하면서 불필요한 매개변수를 줄일 수 있습니다. 테스트 결과, BackSlash는 정확도를 잃지 않으면서 메모리 사용량을 60%에서 90%까지 줄일 수 있으며, 훈련 후 압축 방법보다 더 우수한 성능을 보였습니다. 또한, 이 방법은 일반화 능력을 향상시키고, 상당한 매개변수 축소에도 불구하고 정확성을 유지하며, 작은 기기에서 더 빠르게 사용할 수 있도록 모델을 단순화합니다.

페트리코르는 비가 마른 땅에 내릴 때 나는 기분 좋은 흙내음입니다. 이 용어는 1964년 과학자 이사벨 조이 베어와 리처드 그렌펠 토마스에 의해 만들어졌으며, 그리스어로 "돌"과 "신의 피"를 결합한 것입니다.

이 향기는 건조한 시기에 식물에서 방출된 오일이 토양과 암석에 흡수되면서 발생합니다. 비가 내리면 이 오일과 토양의 특정 박테리아가 생성하는 지오스민이라는 화합물이 공기 중으로 방출됩니다. 그래서 가벼운 비가 내린 후에 이 냄새가 더 강하게 느껴지는 경우가 많습니다.

이 과정은 빗방울이 토양에서 기포를 만들어내고, 이 기포가 향기와 다른 미생물을 포함한 에어로졸을 방출하는 방식으로 진행됩니다. 인간은 매우 낮은 농도의 지오스민도 감지할 수 있으며, 일부 과학자들은 이 향기에 대한 우리의 매력이 조상들이 생존을 위해 비에 의존했던 것과 관련이 있을 수 있다고 제안합니다.

결론적으로, 페트리코르는 마른 땅에 내리는 첫 비와 관련된 독특하고 인식 가능한 향기로, 자연 오일과 토양 박테리아에서 비롯됩니다.

자주 집중이 흐트러지고 집중력을 높이고 싶다면, 컴퓨터의 시계를 활용해보세요. 다음은 설정 방법입니다.

먼저, 필요한 것들은 다음과 같습니다. 우분투 운영체제와 GNOME 데스크탑, 패널 날짜 형식 확장 프로그램, 그리고 간단한 배시 스크립트입니다.

첫 번째 단계는 패널 날짜 형식 확장 프로그램을 설치하는 것입니다. GNOME 셸 확장 관리자이 없다면, 터미널에서 다음 명령어를 실행하세요. sudo apt install gnome-shell-extensions. 그 후, GNOME 확장 웹사이트에서 패널 날짜 형식을 설치합니다.

두 번째 단계는 집중 스크립트를 만드는 것입니다. focus.sh라는 파일을 만들고 다음 코드를 추가합니다.

#!/bin/bash
if [ -z "$1" ]; then
  echo "현재 집중하고 있는 것은 무엇인가요?"
  read FOCUS
else
  FOCUS="$1"
fi

if [ -z "$FOCUS" ]; then
  dconf write /org/gnome/shell/extensions/panel-date-format/format "'%b %d  %H:%M'"
else
  dconf write /org/gnome/shell/extensions/panel-date-format/format "'%b %d  %H:%M  집중: $FOCUS'"
fi

echo "집중이 설정되었습니다: $FOCUS"

이 스크립트를 실행 가능하게 만들려면, chmod +x focus.sh 명령어를 사용하세요.

세 번째 단계는 경로에 추가하는 것입니다. 쉽게 접근할 수 있도록 ~/.bashrc 또는 ~/.zshrc 파일에 다음 줄을 추가합니다. export PATH="$PATH:/path/to/your/script".

이제 사용 방법입니다. focus.sh Coding 또는 focus.sh Marketing과 같이 실행하면, 설정한 집중 내용이 시계에 표시됩니다.

이 방법이 효과적인 이유는 여러 가지입니다. 첫째, 의지가 필요하지 않습니다. 알림이 자동으로 나타나기 때문입니다. 둘째, 항상 보이기 때문에 자주 시계를 확인하게 됩니다. 셋째, 시계를 볼 때마다 다시 집중하도록 도와줍니다. 마지막으로, 작업을 방해하지 않습니다.

추가적으로, 포모도로 타이머, 작업 색상 구분, 시간 추적 기능 등을 추가할 수 있습니다. 이 방법은 매일 보는 것을 활용하여 집중력을 유지하는 데 도움을 줍니다.

요약이 없습니다.

저자는 "xtool"이라는 새로운 오픈 소스 도구를 개발했습니다. 이 도구는 사용자가 Linux, Windows, macOS에서 Swift를 사용하여 iOS 앱을 만들 수 있게 해줍니다. xtool은 Swift 패키지를 생성하고, 앱에 서명하고 설치하며, Apple 개발자 서비스와 상호작용할 수 있는 기능을 제공하여 Xcode의 크로스 플랫폼 대안 역할을 합니다.

xtool의 주요 기능은 다음과 같습니다. SwiftPM 패키지를 iOS 앱으로 빌드할 수 있으며, iOS 앱에 서명하고 설치할 수 있습니다. 또한 Apple 개발자 서비스와 프로그래밍적으로 상호작용할 수 있습니다.

xtool은 Xcode의 많은 기능을 포함하고 있지만 몇 가지 제한 사항도 있습니다. 인터페이스 빌더는 복제하기 어려운 부분이 있지만, SwiftUI는 좋은 대안이 될 수 있습니다. 자산 카탈로그는 역공학이 필요할 수 있지만, 이미지는 여전히 원시 파일로 추가할 수 있습니다. Apple 전용 매크로는 소스에서 다시 구축해야 할 수도 있습니다. 현재는 "Application" 타겟만 빌드할 수 있으며, 나중에 앱 확장을 추가할 수 있을 것으로 보입니다. LLDB 디버깅은 iOS 17의 최근 변경 사항으로 인해 업데이트가 필요합니다. 앱 스토어 배포는 아직 가능하지 않지만, 미래에는 가능할 수 있습니다.

저자는 iOS 앱 배포에 8년간의 노력을 기울였으며, xtool을 개선하기 위한 기여를 환영합니다. xtool을 사용하는 사람들은 자신의 경험을 공유해 주기를 권장합니다.