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한 사용자가 1936년에 도입된 유니버설 픽처스의 오프닝 로고가 어떻게 만들어졌는지 질문했습니다. 그들은 이 로고가 이전의 것들과 비교해 독특한 디자인을 가지고 있으며, 많은 움직이는 부분과 반사가 특징이라고 언급했습니다. 그러나 그들은 온라인에서 관련 정보를 찾는 데 어려움을 겪었습니다.

한 답변에서는 아트 디렉터 알렉산더 골리첸이 로고를 어떻게 만들었는지에 대한 자세한 설명을 제공했습니다. 이 로고는 아크릴 유리를 사용하여 제작되었으며, 특별한 조명을 이용해 회전하는 별들을 촬영하여 반사 효과를 만들었습니다. 지구본은 별들이 투사된 상태로 촬영되어 역동적인 빛의 패턴이 생성되었습니다. 이 과정은 약 6개월이 걸렸습니다. 이후 이 지구본은 1955년 영화 "이 섬의 지구"에서 재사용되었습니다.

저자는 자신의 MacBook Pro Silicon M1 Max에서 예상치 못한 배터리 소모 문제를 경험했습니다. 이를 조사하기 위해 터미널 명령어를 사용해 전원 관리 로그에 접근했지만, 로그가 복잡해 이해하기 어려웠습니다. 그래서 로그를 분석할 수 있는 도구를 만들었지만, 그다지 유용하지 않았습니다. 추가 연구를 통해 'Sleep Aid'라는 도구를 발견했는데, 이 도구는 깨어나는 이벤트를 쉽게 확인하고 설정을 조정할 수 있도록 도와줍니다. 저자는 "유지 보수를 위한 깨우기" 옵션이 비활성화되어 있어 잦은 깨어남이 발생하고 있다는 것을 알게 되었습니다. 이 설정을 활성화하자 배터리 소모 문제가 해결되었고, MacBook이 플러그를 뺀 상태에서 밤새 전력을 잃지 않게 되었습니다.

제프리 해스는 인디애나 대학교 제이콥스 음악학교의 명예 교수로, 전자 음악 및 컴퓨터 음악 센터와 관련이 있습니다. 더 많은 정보는 그들의 웹사이트에서 확인할 수 있으며, 이메일로 연락할 수도 있습니다. 피드백과 의견은 환영합니다. 이 콘텐츠는 2025년 제프리 해스와 인디애나 대학교 이사회의 저작권이 있습니다.

Ursa 엔진이 출시되었습니다. 이 새로운 엔진은 아파치 카프카와 풀사르를 결합하여 데이터 스트리밍을 더 빠르고 스마트하게, 그리고 저렴하게 만들어 줍니다. 사용자들은 카프카 작업을 시간당 50달러에 5GB/s 속도로 실행할 수 있어, 전통적인 엔진인 레드판다보다 훨씬 비용이 적게 듭니다.

Ursa는 이제 스노우플레이크의 오픈 카탈로그와 통합되어 아이스버그 테이블에 안전하게 접근할 수 있습니다. 또한, Ursa는 AWS에서 완전히 사용 가능해져, 사용자가 주키퍼 관리 없이도 프로덕션 작업을 실행할 수 있게 되었습니다.

Ursa의 주요 이점으로는 최대 95%까지 총 소유 비용(TCO)을 줄일 수 있는 가능성이 있습니다. 전통적인 시스템에 비해 1000배 높은 처리량을 제공하며, 기존 카프카 API와 완벽하게 호환되어 애플리케이션 변경 없이 사용할 수 있습니다.

아키텍처의 특징으로는 리더리스 디자인이 있어 관리가 간편하고 확장성이 향상됩니다. 또한, 레이크하우스 네이티브 스토리지를 통해 데이터를 저렴한 형식으로 직접 저장하여 쿼리할 수 있도록 합니다.

Ursa는 카프카와 풀사르를 결합하여 AI 모델과 기타 애플리케이션을 위한 실시간 데이터 스트리밍을 지원합니다. StreamNative는 주요 클라우드 플랫폼에서 손쉽게 배포할 수 있도록 하며, 사용한 만큼만 지불하는 모델을 제공하여 시작할 때 신용카드가 필요하지 않습니다.

전반적으로 Ursa는 데이터 스트리밍 기능을 향상시키면서 비용을 줄이고 비즈니스 운영을 간소화하는 것을 목표로 하고 있습니다.

서보는 러스트로 개발된 독립적인 웹 브라우저 엔진으로, 크로미움이나 게코와 같은 기존 엔진에 대한 빠르고 안전한 대안을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 원래 모질라 프로젝트였던 서보는 현재 리눅스 재단 유럽이 관리하고 있으며, 브라우저뿐만 아니라 다양한 애플리케이션에 내장될 수 있도록 설계되었습니다. 서보는 현대 웹 애플리케이션에 필수적인 다중 스레드 성능과 메모리 안전성을 강조합니다.

현재 서보는 완전한 기능을 갖춘 브라우저는 없지만, 테스트를 위한 야간 빌드가 제공되고 있습니다. 서보는 가능성을 보여주고 있지만, 일부 렌더링 버그가 있으며, Acid3 테스트에서 100점 만점에 83점을 기록해 개선이 필요함을 나타냅니다.

모질라는 처음에 서보의 구성 요소를 파이어폭스에 통합했지만, 2020년 해고 이후 초점을 변경했습니다. 현재 서보는 여러 조직의 지원을 받으며 활발히 개발되고 있습니다.

구글과의 ongoing 법적 분쟁은 모질라의 미래와 파이어폭스의 구글 검색 엔진 의존성에 영향을 미칠 수 있으며, 이는 게코의 운명과 커뮤니티 주도의 프로젝트 가능성에 대한 의문을 제기합니다. 불확실성에도 불구하고 서보의 개발과 웹 생태계에서의 미래 영향에 대한 기대감이 존재합니다.

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Apple Silicon Mac에서 Zig를 사용하는 개발자에게는 프로파일링 도구가 Linux에 비해 제한적입니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

프로파일러의 종류에는 CPU 시간 프로파일러가 있습니다. 이 중 통계 샘플링은 주기적으로 샘플을 수집하여 코드에서 소요된 시간을 추정합니다. 하드웨어 이벤트 샘플링은 하드웨어 카운터의 오버플로우를 기반으로 샘플을 수집합니다. 그리고 계측 프로파일러는 특정 지점에서 성능을 모니터링하기 위해 코드를 삽입합니다.

Apple Silicon을 위한 프로파일링 도구로는 여러 가지가 있습니다. 첫째, Samply는 스택 트레이스를 수집하는 샘플링 프로파일러로, 사용자 친화적인 인터페이스를 가지고 있으며 실행 중인 프로세스와 새로운 명령 모두를 프로파일링할 수 있습니다. 설치는 cargo install samply 또는 brew install samply로 가능합니다. 둘째, Poop은 하드웨어 카운터를 사용하여 성능을 비교하는 도구로, 현재 개발 중이며 루트 접근이 필요합니다. 설치는 포크된 레포를 클론한 후 Zig로 빌드해야 합니다. 셋째, Tracy는 실시간 프로파일러로 계측 기능을 제공하지만 Apple Silicon에서는 호출 스택 샘플링을 지원하지 않습니다. 설치는 Tracy 레포를 클론한 후 Zig 프로젝트와 통합해야 합니다. 마지막으로 Apple Instruments는 CPU 프로파일링과 그 외 여러 기능을 제공하는 다목적 도구이지만, 느린 인터페이스로 알려져 있습니다. GPU 사용량과 기타 메트릭도 추적할 수 있습니다.

Apple Silicon을 위한 프로파일링 도구는 Linux만큼 다양하지 않지만, Samply와 Tracy 같은 도구는 성능 분석에 유용할 수 있습니다. Samply는 빠른 점검에 추천되며, Poop은 반복적인 최적화에 더 적합합니다.

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대규모 언어 모델을 사용하는 AI 에이전트는 복잡한 작업을 독립적으로 수행할 수 있지만, 컴퓨터 사용이나 소프트웨어 개발과 같은 분야에서는 인간의 능력에 미치지 못합니다. 이들의 독립성이 증가함에 따라 실수나 잘못된 정보에 휘둘릴 가능성 같은 안전 문제도 제기되고 있습니다. 이를 개선하기 위해 우리는 "인간-루프 시스템"을 제안합니다. 이 시스템은 인간의 감독과 AI의 효율성을 결합하여 생산성을 높이는 방식입니다.

우리는 인간과 AI의 상호작용을 연구하기 위해 설계된 오픈 소스 웹 인터페이스인 Magentic-UI를 소개합니다. 이 인터페이스는 웹 브라우징, 코드 실행, 파일 조작이 가능하며 다양한 도구로 맞춤 설정할 수 있습니다. Magentic-UI는 인간이 효과적으로 참여할 수 있는 여섯 가지 방법을 포함하고 있습니다: 공동 계획, 공동 작업, 다중 작업, 행동 보호 장치, 그리고 장기 기억입니다.

우리는 Magentic-UI를 네 가지 영역에서 평가했습니다: 작업 완료 능력, 사용자와의 상호작용, 실제 사용자 피드백, 그리고 안전 점검입니다. 결과적으로 Magentic-UI는 인간과 AI 간의 안전하고 효율적인 협업을 개선할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있음을 보여주었습니다.

온라인 쇼핑에서의 다크 패턴은 웹사이트와 앱이 사용자를 속여 더 많은 돈을 쓰게 하거나 불필요한 개인 정보를 공유하게 만드는 기만적인 방식입니다. 온라인 쇼핑 시 주의해야 할 점은 다음과 같습니다.

숨겨진 비용은 결제 과정에서 늦게 나타나거나 명확하지 않게 표시됩니다. 여기에는 미리 선택된 추가 항목이나 무료 체험의 자동 갱신이 포함될 수 있습니다.

혼란스러운 질문은 사용자가 비즈니스에 유리한 선택을 하도록 유도합니다. 이는 주로 구독 취소나 데이터 수집 과정에서 발생합니다.

희소성 신호는 카운트다운 타이머나 재고 부족 알림과 같은 방식으로, 놓칠까 봐 두려움을 조성하여 성급한 구매를 유도합니다.

다른 사용자의 행동에 대한 알림은 긴박감을 조성할 수 있지만, 종종 오해를 불러일으킬 수 있습니다.

확인 수치심은 구매에 동의하지 않을 경우 죄책감을 느끼게 하는 언어를 사용합니다. 예를 들어, 죄책감을 유발하는 선택지를 제공하는 방식입니다.

강제 지속성은 구독 가입은 쉽게 하지만 취소는 어렵게 만들어 여러 단계를 요구하는 경우가 많습니다.

데이터 수집은 거래에 필요하지 않은 과도한 개인 정보를 요구하는 경우입니다.

위장된 광고는 진짜처럼 보이지만 제품이나 서비스로 리디렉션되는 오해의 소지가 있는 링크입니다.

거짓 계층 구조는 선호하는 제품을 더 매력적으로 보이게 하면서 다른 제품은 덜 중요하게 보이도록 제시하는 방식입니다.

리디렉션이나 잔소리는 사용자가 사이트를 떠나려 할 때 방해하는 팝업이나 알림을 지속적으로 표시합니다.

이러한 전술을 인식하는 것은 온라인 쇼핑 시 더 현명한 선택을 하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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클라우드 보안 연구원인 에두아르드 아가브릴로아에와 마테이 조셉스는 구글 클라우드 플랫폼(GCP) 이미지에서 보안 비밀을 찾기 위한 연구를 진행했습니다. 이들은 이전에 아마존 웹 서비스(AWS)와 애저에 대한 연구를 수행한 바 있습니다. AWS에서는 공개 이미지에서 많은 비밀이 노출된 것을 발견했지만, GCP의 8,400개 이상의 이미지를 스캔한 결과, 비밀이 전혀 발견되지 않았습니다. 이는 GCP가 이미지 게시를 엄격하게 관리하고 있다는 점이 보안에 기여하고 있음을 시사합니다.

연구팀은 공개 이미지를 기반으로 디스크를 생성하고 파일을 추출하여 비밀과 관련된 일반적인 파일 유형을 검색했습니다. 100GB가 넘는 대량의 데이터를 처리했음에도 불구하고 민감한 정보는 발견되지 않았습니다. 이 연구는 GCP의 검증 정책이 비밀 노출을 방지하는 데 효과적이라는 점을 강조하며, GCP의 선별된 접근 방식이 보안을 강화하는 데 기여하고 있음을 보여줍니다.

결과적으로 GCP의 엄격한 게시 규칙 덕분에 비밀이 전혀 발견되지 않았으며, 이는 AWS에서 발견된 높은 수치와 애저에서의 중간 정도의 발견과 대조적입니다. 이 연구는 클라우드 서비스에서 보안 조치의 중요성을 강조하며, 다양한 플랫폼에서 공개 이미지에 대한 지속적인 모니터링이 필요하다는 점을 알리고 있습니다.

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Eclipse SUMO(도시 이동 시뮬레이션)는 복잡한 교통 시스템을 모델링할 수 있는 오픈 소스 교통 시뮬레이션 도구입니다. 이 도구는 차량, 대중교통, 보행자를 포함한 다양한 교통 수단을 시뮬레이션할 수 있으며, Windows, Linux, macOS에서 실행할 수 있는 높은 이동성을 자랑합니다.

SUMO의 주요 기능으로는 다양한 교통 수단을 모델링하는 다중 교통 시뮬레이션, 자동화된 차량을 시뮬레이션에 통합하는 자동 주행 기능, 차량 간의 통신을 지원하는 차량 통신 기술, 교통 신호와 속도 제한을 제어할 수 있는 인터랙티브한 교통 관리 도구가 있습니다. 또한, 개별 객체의 움직임을 세밀하게 시뮬레이션하는 미시적 시뮬레이션 기능과 다양한 형식의 도로 네트워크를 가져올 수 있는 네트워크 가져오기 기능도 제공합니다. 현실적인 교통 수요를 생성하는 수요 생성 기능과 교통 신호 일정을 수정할 수 있는 교통 신호 관리 도구도 포함되어 있습니다.

SUMO는 대규모 네트워크와 많은 차량을 지원할 수 있는 성능을 가지고 있으며, 여러 운영 체제와 호환되며 C++와 Python으로 구현되었습니다. 오픈 소스 라이선스 하에 제공되므로 사용자가 소프트웨어를 수정할 수 있는 장점도 있습니다.

더 많은 정보와 SUMO 다운로드는 공식 웹사이트를 방문하면 확인할 수 있습니다.

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미국 상원은 외국의 불법 복제 웹사이트를 차단하기 위한 초당적 법안인 "Block BEARD"를 도입했습니다. 이 법안은 이전 하원 법안인 외국 디지털 불법 복제 방지법(FADPA)과 유사합니다.

Block BEARD의 주요 목적은 저작권 소유자가 연방 법원에 웹사이트를 "외국 디지털 불법 복제 사이트"로 지정해 줄 것을 요청하고, 미국의 인터넷 서비스 제공업체(ISP)에게 해당 사이트를 차단하도록 명령할 수 있게 하는 것입니다. 차단 기준으로는 저작권자가 해당 사이트로 인해 피해를 입었다는 것을 입증하고, 운영자에게 통지하기 위한 합리적인 노력을 기울이며, 운영자가 미국에 기반을 두고 있지 않다는 것을 확인해야 합니다. 또한, 해당 사이트는 주로 불법 복제를 목적으로 해야 합니다.

법원에서 사이트가 불법 복제 사이트로 지정되면, 차단이 가능한지 여부를 판단하고 공익을 고려할 수 있습니다. 차단 명령은 1년 동안 유효하며, 새로운 사이트 주소에 대한 연장이나 업데이트 옵션이 있습니다. 이 법안은 ISP, 검색 엔진, 소셜 미디어 등 다양한 서비스 제공업체에 적용되지만, 가입자가 5만 명 미만인 업체와 도서관 같은 공공 장소는 제외됩니다.

이 법안은 저작권 소유자 단체들로부터 긍정적인 반응을 얻었으며, 불법 복제에 대한 효과적인 도구가 될 수 있을 것으로 보입니다. 또한, 표현의 자유나 인터넷 보안에 해를 끼치지 않도록 균형을 맞추려는 노력이 담겨 있습니다. 법안은 상원과 하원을 모두 통과해야 하며, 이를 위해 입법자들이 협력하고 있습니다.

전반적으로 Block BEARD는 온라인 불법 복제에 대한 법적 도구를 강화하면서 권리와 공익을 조화롭게 유지하려고 합니다.

프로그래머로서 소스 코드에 접근할 수 없는 상황에서 소프트웨어 문제를 해결하는 것은 매우 답답할 수 있습니다. 최근에 제가 경험한 Trackmania(2020) 게임에서의 지속적인 끊김 현상이 그 예입니다. 이 게임은 초당 약 130프레임에서 5프레임까지 떨어져서 원활한 플레이가 어려웠습니다.

처음에는 다른 플레이어들이 추천한 일반적인 해결책, 즉 드라이버 업데이트와 오버레이 비활성화를 시도했지만 문제는 해결되지 않았습니다. 원인을 찾기 위해 Superluminal이라는 프로파일링 도구를 사용해 게임 성능을 분석했습니다. 그 결과, 게임이 주 스레드에 크게 의존하고 있으며, 비디오 재생과 같은 작업을 위해 다른 스레드도 사용하고 있다는 것을 발견했습니다.

프로파일링 중에 게임이 Steam과 Ubisoft의 오버레이와 관련된 특정 라이브러리를 사용하고 있다는 것을 알게 되었지만, 이 오버레이를 비활성화해도 문제가 해결되지 않았습니다. 또한 비디오 디코딩을 위한 별도의 스레드가 있어, 게임 플레이 중에 CPU 자원을 이 작업에 사용하는 이유에 대한 의문이 생겼습니다.

더 깊이 조사해보니 Open Planet이라는 커뮤니티 기반 스크립팅 플랫폼을 발견했습니다. 이 플랫폼은 Trackmania에 플러그인을 추가할 수 있게 해줍니다. Open Planet을 제거한 후에는 끊김 현상이 사라졌고, 이는 특정 플러그인이 성능 문제를 일으켰음을 시사했습니다. Open Planet을 다시 설치했을 때는 끊김이 다시 발생하지 않았고, 이는 이전에 설치한 특정 플러그인과 문제가 연결되어 있었던 것으로 보입니다.

결국, 저는 세심한 분석과 프로파일링을 통해 끊김 문제를 해결할 수 있었습니다. 소스 코드에 접근할 수 없더라도 체계적인 조사를 통해 해결책을 찾을 수 있다는 것을 보여주었습니다.

카본은 C++의 후계자로 개발 중인 새로운 프로그래밍 언어입니다. C++의 강점을 유지하면서 성능이 중요한 애플리케이션에서 개선을 목표로 하고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

카본의 목적은 C++의 기술적 부채로 인한 문제를 해결하면서도 좋은 성능과 기존 C++ 코드와의 호환성을 보장하는 것입니다.

카본의 주요 특징으로는 성능이 C++와 동일한 속도를 유지하면서 저수준 접근을 허용하는 점이 있습니다. 또한, 기존 C++ 코드와 함께 작동할 수 있어 점진적인 마이그레이션이 가능합니다. 문법은 현대적으로 설계되어 C++ 개발자들이 배우기 쉽도록 만들어졌습니다. 메모리 안전성을 개선하고 버그를 줄이는 데 중점을 두고 있습니다.

현재 카본은 실험 단계에 있으며, 컴파일러와 링커를 포함한 도구 체인이 개발 중이지만 아직 생산 환경에서 사용할 준비는 되어 있지 않습니다. C++ 개발자들은 카본이 익숙하고 쉽게 전환할 수 있을 것으로 예상됩니다.

카본은 오픈 소스 프로젝트로, 기여자들을 위한 환영하는 커뮤니티를 조성하는 것을 목표로 하고 있습니다. 사용자는 온라인 도구 체인을 통해 카본을 실험할 수 있지만, 현재 초기 개발 단계로 기능이 제한적입니다.

프로젝트의 미래 목표는 안정적인 릴리스(0.1)에 도달하고, 시간이 지남에 따라 제네릭과 메모리 안전성 같은 기능을 확장하는 것입니다. 카본 프로젝트에 관심 있는 기여자들은 디스코드에서 논의에 참여하고 개발에 기여할 수 있습니다.

GenosDB는 현대 웹 애플리케이션을 위해 설계된 경량의 분산 그래프 데이터베이스입니다. 이 데이터베이스는 실시간 피어 투 피어 동기화, WebAuthn 기반 인증, 역할 기반 접근 제어(RBAC) 기능을 갖추고 있습니다. 또한, OPFS를 사용하여 효율적인 로컬 저장소를 제공합니다.

주요 기능으로는 효율적인 저장과 장치 간 실시간 동기화, 데이터 관리를 위한 CRUD 작업, 추가 기능을 위한 외부 모듈 지원이 있습니다. 현재 GenosDB는 베타 버전으로, 생산 환경에서의 사용은 권장되지 않습니다. 기본 및 고급 쿼리, 분산 저장소, 충돌 해결 기능이 포함되어 있습니다.

RBAC 기능은 사용자 정의 가능한 역할과 권한, 생체 인증, 암호화된 거래 검증을 지원합니다. 보안 측면에서는 중요한 작업이 디지털 서명되고, 권한이 실시간으로 검증됩니다.

설치는 NPM을 통해 하거나 CDN을 사용하여 브라우저에서 직접 할 수 있습니다. 데이터 직렬화를 위한 @msgpack, 압축을 위한 pako, 피어 투 피어 동기화를 위한 trystero와 같은 라이브러리를 사용합니다.

커뮤니티 참여를 장려하며, 사용자들은 GitHub Discussions나 Gitter를 통해 지원을 받을 수 있습니다. 이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 있으며, 제3자 의존성은 각자의 라이선스를 따릅니다. 현재 프로젝트는 활발히 유지 관리되고 있으며, 사용 가능한 버전은 최소화된 빌드만 제공됩니다. 자세한 문서와 예제는 프로젝트의 GitHub 위키를 방문하면 확인할 수 있습니다.

Go의 데이터 레이스 탐지기는 특정 상황에서 데이터 레이스를 놓칠 수 있는 한계가 있습니다. Go는 공유 메모리에 대한 비동기 접근을 감지하기 위해 이 도구를 포함하고 있지만, 특정 잠금 메커니즘이 관련될 경우 문제를 간과할 수 있습니다.

예를 들어, 두 개의 스레드가 공유 카운터를 증가시키는 상황을 생각해볼 수 있습니다. 한 스레드는 뮤텍스라는 잠금을 사용해 접근을 제어하는 반면, 다른 스레드는 잠금 없이 추가로 카운터를 증가시킵니다. 이로 인해 레이스 조건이 발생할 수 있지만, 스레드 실행의 타이밍에 따라 데이터 레이스 탐지기가 이를 항상 감지하지는 못할 수 있습니다.

탐지기는 "발생 이전(happens-before)" 관계를 기반으로 두 작업이 동시에 발생할 수 있는지를 판단합니다. 그러나 잠금이 모델링되는 방식 때문에 맹점이 생길 수 있습니다. 만약 스레드가 특정 순서로 잠금을 획득한다면, 도구는 레이스가 없다고 잘못 결론지을 수 있습니다. 하지만 다른 타이밍에서는 레이스가 발생할 가능성이 있습니다.

이러한 한계에도 불구하고 Go의 데이터 레이스 탐지기는 프로그래밍에서 데이터 레이스를 식별하는 데 가장 우수한 도구 중 하나로 여겨집니다. 사용자들은 이 도구의 한계를 인식해야 하며, 보고된 레이스가 없다고 해서 코드에 데이터 레이스가 없다는 보장은 없다는 점을 유념해야 합니다.

제 이름은 솔렌 라펜입니다. 저는 배우고 지식을 나누는 것을 좋아합니다. 제 취미는 Qubes OS, BSD, OpenBSD, Lisp, 커맨드 라인 게임, 보안, 그리고 인터넷 관련 주제입니다. 저는 Qubes OS 핵심 팀의 일원이며, 이전에는 OpenBSD 개발자로 활동했습니다. 제 블로그에서는 인공지능을 사용하지 않습니다. 저에게 연락하고 싶으시면 [email protected]로 이메일을 보내시거나 Mastodon에서 @[email protected]로 연락하실 수 있습니다. 저는 OpenBSD, FreeBSD, Linux, Qubes OS에 대한 프리랜스 컨설턴트로 일하며, DevOps, DevSecOps, 기술 문서 작성에 중점을 두고 있습니다.

알티마 NSX는 1990년대 초에 소개된 노트북 컴퓨터로, 그 특징과 역사, 리뷰에 대해 다루고 있다.

알티마는 개인용 컴퓨터 시장에 기여했지만 짧은 시간 동안 존재했던 컴퓨터 회사였다. 저자는 뉴스레터를 통해 이러한 회사들을 조명하고자 한다.

NSX는 386SX 프로세서를 탑재하고, VGA 디스플레이와 20MB 하드 드라이브를 갖추고 있으며, 무게는 약 9-10파운드에 달한다. 2MB의 RAM이 장착되어 있으며, 최대 8MB까지 확장이 가능하고, 내장 모뎀과 백라이트 화면도 포함되어 있다.

리뷰에서는 NSX가 일반적인 노트북보다 무겁고 배터리 수명이 약 1.5시간으로 짧다는 점이 지적되었다. 큰 화면을 가지고 있지만 속도와 배터리 수명 면에서는 평균적인 성능으로 평가되었다.

디자인 면에서는 키보드의 편안함과 디자인이 호평을 받았지만, 무게로 인해 휴대성이 떨어진다는 단점이 있었다. 외부 키보드 포트가 제공되며, 외부 모니터와 연결할 수 있는 기능도 있었다.

NSX의 출시 가격은 4,999달러로, 일부 경쟁 제품보다 비쌌지만 기능에 비해 가성비가 좋다고 여겨졌다.

이 노트북은 다양한 리뷰를 받았지만, 견고한 디자인과 파워 유저에게 유용하다는 점에서 긍정적인 평가를 받았다. 저자는 알티마 NSX를 사용해본 독자들이 자신의 경험을 공유해주기를 권장한다.

전반적으로 이 글은 초기 컴퓨터 기술에 대한 향수와 작은 회사들이 산업에 미친 영향을 반영하고 있다.

노바는 웹 개발을 더 쉽고 빠르게 만들어주는 새로운 Erlang 웹 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 Erlang의 동시성, 신뢰성, 확장성의 장점을 활용하여 현대 웹 애플리케이션을 구축하는 데 적합한 경량 프레임워크를 제공합니다.

주요 특징으로는 경량화와 모듈화가 있어 기존 Erlang 프로젝트와 쉽게 통합할 수 있습니다. 또한, Erlang의 액터 모델을 활용하여 효율적인 웹 애플리케이션을 지원하는 데 중점을 두고 있습니다. 사용자 친화적인 설계로 라우팅, 미들웨어, 템플릿과 같은 작업을 간소화합니다. 플러그인과 사용자 정의 통합을 지원하여 확장성도 뛰어납니다.

더 많은 정보는 GitHub에서 확인하거나 공식 홈페이지를 방문해 보세요. 개발자들은 커뮤니티의 피드백을 환영하며, 특히 Erlang 애호가들의 의견을 듣고 싶어합니다. 웹 개발에 Erlang을 사용하는 것에 대한 생각이나 프레임워크에 원하는 기능에 대한 의견을 공유해 주시기 바랍니다.

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Lean은 주로 수학자들이 수학을 형식화하기 위해 사용하는 프로그래밍 언어입니다. Lean을 통해 수학자들은 수학 개념을 코드로 표현할 수 있어, GitHub와 같은 플랫폼에서 정리된 정리들을 협업하고 공유할 수 있습니다.

저자는 Lean을 사용하여 간단한 정리인 "2는 2와 같다"를 증명하는 예를 제공합니다. 여기서 사용되는 문법과 전술에 대해 설명하며, "sorry"는 미완성 증명의 자리 표시자로 사용되고, "rfl"은 같은 숫자 간의 동등성을 증명하는 데 쓰인다고 합니다. 저자는 올바른 증명과 잘못되거나 비논리적인 증명을 대조하며, 잘못된 공리(예: 2가 3과 같다고 주장하는 것)를 도입하면 2 + 2가 6과 같다는 터무니없는 결론에 이를 수 있음을 보여줍니다.

이 글은 Lean이 정리를 증명하는 데 강력한 도구이지만, 그것이 기반하고 있는 공리만큼 신뢰할 수 있다는 점을 강조합니다. 실제 사례로는 페르마의 마지막 정리가 언급되며, 이 정리는 증명하는 데 수세기가 걸렸고 현재 Lean으로 형식화되고 있습니다.

마지막으로 저자는 독자들에게 다양한 자료를 통해 Lean을 탐구해보라고 권장하며, Lean의 즐거움과 사고를 자극하는 특성을 강조합니다.

Ollama는 macOS와 Windows용 새로운 앱을 출시하여 AI 모델과의 채팅을 더욱 쉽게 만들어 줍니다. 이 앱의 주요 기능은 다음과 같습니다.

사용자는 다양한 모델을 다운로드하고 상호작용할 수 있습니다. 또한, 텍스트나 PDF 파일을 드래그 앤 드롭하여 쉽게 분석할 수 있는 기능도 제공됩니다. 대용량 문서의 경우, 설정에서 컨텍스트 길이를 늘릴 수 있지만, 이 경우 더 많은 메모리가 필요합니다.

이 앱은 이미지 전송 기능도 지원하여 Google DeepMind의 Gemma 3와 같은 호환 모델에 이미지를 보낼 수 있습니다. 또한, 코드 파일을 이해하는 데 도움을 줄 수 있는 기능도 포함되어 있습니다.

새로운 앱은 Ollama의 웹사이트에서 macOS와 Windows 버전을 다운로드할 수 있으며, 커맨드라인 버전은 GitHub의 릴리스 페이지에서 받을 수 있습니다.

관리자가 된 것을 축하합니다! 이 역할은 스스로 일을 하는 것에서 다른 사람을 돕는 것으로 전환하는 만큼 도전적일 수 있습니다. 다음은 기억해야 할 몇 가지 중요한 사항입니다.

첫째, 초점을 바꾸세요. 이제 당신의 일은 직접 일을 하는 것이 아니라 팀을 지원하는 것입니다. 모든 일을 혼자 하려 하지 말고 팀원들이 결과를 낼 수 있도록 신뢰하세요.

둘째, 실수를 예상하세요. 관리자로서 실수를 할 수 있습니다. 실수를 인식하고, 그로부터 배우며, 자신의 오류에 대해 솔직해지는 것이 중요합니다. 팀은 완벽한 리더가 아니라 공감할 수 있는 리더를 원합니다.

셋째, 명확하게 소통하세요. 기대와 목표를 분명히 전달하세요. 모호함을 피하고 팀이 자신의 역할과 작업의 중요성을 이해할 수 있도록 도와주세요.

넷째, 상사에게 배우세요. 좋은 관리자가 있다면 그에게서 배우고, 그렇지 않다면 그들의 나쁜 습관이 당신의 관리 스타일에 영향을 미치지 않도록 하세요. 자신의 기준을 세우는 것이 중요합니다.

다섯째, 자신을 돌보세요. 관리 업무는 스트레스를 유발할 수 있으므로, 탈진을 피하기 위해 자신의 웰빙을 우선시하세요. 정기적인 자기 관리가 당신과 팀 모두에게 필수적입니다.

여섯째, 팀의 성공을 축하하세요. 이제 당신의 성과는 팀의 성공과 연결되어 있습니다. 개인적인 칭찬을 추구하기보다는 팀원들의 기여를 인정하고 격려하세요.

모든 것을 완벽하게 해낼 수는 없지만, 겸손함과 팀을 위한 근무 환경 개선에 대한 열망이 있다면 효과적인 리더가 될 수 있습니다. 당신은 잘 해낼 수 있습니다!

피그마가 계획 중인 기업 공개(IPO)를 위한 로드쇼를 시작한다고 발표했습니다. 이 행사는 회사가 상장 준비를 하는 중요한 단계로 여겨집니다.

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저자는 샤워 중에 아이디어가 떠오르는 경험과 이것이 관리에서의 어려움과 어떻게 연결되는지를 공유합니다. 처음에 작은 팀을 관리하려고 할 때, 프로그래밍에 정신이 팔려 관리의 효과성이 떨어지고 실수를 하게 되었습니다. 이 경험은 지식 작업에서 집중의 중요성을 강조했습니다. 생산성은 작업에 얼마나 많은 주의를 기울일 수 있는지에 따라 달라지기 때문입니다.

저자는 집중력을 향상시키기 위한 몇 가지 전략을 제시합니다. 첫째, 감정적으로 일에 몰입하는 것이 집중력을 유지하는 데 도움이 됩니다. 둘째, 한 번에 하나의 작업만 수행하는 것이 더 나은 결과를 가져올 수 있습니다. 비록 단기적으로는 비효율적으로 느껴질 수 있지만, 집중력을 높이는 데 효과적입니다. 셋째, 과도한 약속을 피하여 우선순위 작업에 더 집중할 수 있도록 합니다. 마지막으로, 사소한 작업을 처리할 특정 시간을 정해두면 주요 프로젝트에서 주의가 분산되는 것을 방지할 수 있습니다.

저자는 이후 관리 역할에서 방해 요소 없이 완전히 관리에 집중했을 때 성과가 더 좋아졌다고 말합니다. 어려움이 있었지만, 이 전일제 역할에서 집중력이 크게 향상되었다고 언급했습니다.

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저자는 오케스트라 지휘자를 AI의 프롬프트 엔지니어에 비유합니다. 지휘자는 음악가들이 더 나은 연주를 할 수 있도록 이끌고, 프롬프트 엔지니어는 AI 모델이 작업을 효과적으로 수행하도록 돕습니다. 두 역할 모두 의사소통과 기술 수준에 따라 선택을 하는 과정을 포함합니다. 지휘자는 자신의 앙상블에 맞는 음악을 선택하고, 프롬프트 엔지니어는 AI의 오류를 최소화할 수 있는 프롬프트를 만듭니다.

저자는 현재의 AI 모델이 능력이 있지만 여전히 많은 실수를 한다고 생각하며, 이를 전문 음악가가 아닌 고등학생 음악가에 비유합니다. AI는 간단한 작업은 잘 수행하지만, 더 복잡한 작업에서는 어려움을 겪습니다. 이는 고등학생이 고급 음악을 다룰 때 어려움을 겪는 것과 유사합니다.

이 비유에는 한계가 있습니다. 음악가가 실수를 하면 부모님이 실망할 수 있지만, AI가 실수를 하면 데이터 손실이나 적절한 정신 건강 지원을 제공하지 못하는 등 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 저자는 AI의 미래 개선에 대한 희망을 표현하지만, 현재의 한계가 지속된다면 그 영향력에 대해 회의적인 입장을 유지하고 있습니다.

호주 선박이 양자 이중 중력계라는 새로운 기술을 사용해 여섯 일 동안 성공적으로 항해했습니다. 이 장치는 Q-CTRL에서 개발한 것으로, GPS 신호가 불안정하거나 방해받는 상황에서 GPS의 백업 역할을 합니다. 해양에서 사용되는 최초의 장비로, GPS에만 의존하지 않고 안전한 항해를 보장하기 위한 더 넓은 해결책의 일환입니다.

더 많은 개발자들이 코딩에 도움을 주는 AI 도구를 사용하고 있지만, 최근 조사에서는 이러한 도구에 대한 신뢰가 감소하고 있는 것으로 나타났습니다. 2025년 스택 오버플로우 개발자 설문조사에 따르면, 49,000명 이상의 개발자가 참여했으며 AI 사용률은 84%로 증가했지만, 그 정확성을 신뢰하는 비율은 33%로 떨어졌습니다. 이는 지난해 43%에서 감소한 수치입니다. 많은 개발자들은 AI가 생성한 코드가 "거의 맞지만" 수정하는 데 더 많은 시간이 걸린다고 불만을 토로하고 있습니다. 이로 인해 처음부터 코드를 작성하는 것보다 더 많은 시간이 소요됩니다.

조사 결과, 개발자들이 여러 도구를 사용하고 있어 작업 흐름이 복잡해지고 있다는 점도 강조되었습니다. AI 도구가 생산성을 높여줄 것이라고 약속하지만, 새로운 기술적 문제와 보안 위험을 초래할 수 있습니다. 개발자들은 여전히 스택 오버플로우와 같은 인간 자원에 크게 의존하고 있으며, AI에서 문제를 겪은 후 이 플랫폼을 찾는 경우가 많습니다.

AI 통합을 개선하기 위해 조직들은 더 나은 디버깅 프로세스에 투자하고, 인간 전문가의 지속적인 지원 체계를 유지하며, AI 도구를 점진적으로 도입하고, 개발자 교육에 집중할 것을 권장합니다. 성공적인 AI 도입의 핵심은 AI 도구와 인간 개발자 간의 협업을 강화하여 AI가 생산성에 긍정적으로 기여하도록 하는 것입니다. 이를 통해 기술적 부채의 원인이 되지 않도록 해야 합니다.

Qwen3-Coder 컬렉션은 총 5개의 아이템으로 구성되어 있습니다. 이 컬렉션은 약 3시간 전에 업데이트되었습니다. 현재 상태는 45점으로 평가받고 있습니다.

루시딕 AI는 아비나브, 앤디, 제레미가 개발한 도구로, AI 에이전트를 관찰하고 디버깅하는 데 도움을 줍니다. 사용자는 단 한 줄의 코드로 AI의 성능과 문제를 쉽게 추적할 수 있습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

첫째, 간편한 설정입니다. 사용자는 코드에 간단한 명령어를 추가하고 대시보드에 로그인함으로써 시작할 수 있습니다. 둘째, 디버깅 도구를 제공합니다. 에이전트의 실행, 경향, 실패 모드를 시각적으로 보여주어 문제를 쉽게 파악할 수 있습니다. 셋째, 시간 여행 기능이 있습니다. 사용자는 에이전트의 상태를 수정하고 실행을 다시 시뮬레이션하여 변화가 결과에 미치는 영향을 확인할 수 있습니다. 넷째, 궤적 클러스터링 기능이 있어 유사한 실행을 그룹화하여 여러 시뮬레이션에서 행동 패턴과 실패 경향을 드러냅니다. 마지막으로, 사용자 맞춤 평가 기능이 있습니다. 사용자는 특정 요구 사항에 따라 에이전트 성능을 평가할 수 있는 평가 기준(루브릭)을 만들 수 있습니다.

이 도구는 제한된 기능으로 무료로 이용할 수 있으며, 사용자는 대시보드를 방문하여 시작할 수 있습니다. 피드백을 환영하며, 지원이 필요할 경우 언제든지 연락해 주기를 권장합니다.

안드레 카르파티는 "바이브 코딩"이라는 용어를 소개했습니다. 이는 AI를 사용해 코드를 작성하되, 코드 자체를 완전히 이해하지 못하는 상황을 의미합니다. 이 개념은 이해하기 어렵고 유지 관리가 힘든 "레거시 코드"와 밀접한 관련이 있으며, 이로 인해 기술 부채가 발생할 수 있습니다. 바이브 코딩은 작은 임시 프로젝트나 프로토타입을 만들 때는 빠르고 재미있을 수 있지만, 나중에 코드를 유지해야 할 경우에는 큰 문제가 될 수 있습니다. 특히 프로그래밍 지식이 없는 사람들에게는 더욱 그렇습니다.

텍스트는 비전문가가 코딩을 이해하지 못한 채 큰 프로젝트를 시도하는 것을 경고하며, 이를 아이에게 신용카드를 주는 것에 비유합니다. 타운니와 같은 AI 도구가 바이브 코딩에 도움을 줄 수 있지만, 특히 지속적인 유지 관리가 필요한 진지한 프로젝트에서는 신중하게 사용하는 것이 중요합니다. 저자는 코드를 이해하는 것이 얼마나 중요한지를 강조하며, 때로는 이해할 수 없는 레거시 코드를 수정하려고 하기보다는 잘 작성된 코드로 새롭게 시작하는 것이 더 나을 수 있다고 제안합니다.

결론적으로, AI가 프로그래밍을 변화시키고 있지만, 복잡한 소프트웨어를 구축하기 위해서는 기본적인 코딩 기술이 여전히 필수적입니다.

구글은 미국에서 사용자의 나이를 추정하고 그에 맞춰 콘텐츠를 조정하는 새로운 기술을 시험하고 있습니다. 이 회사는 사용자의 구글 계정에서 검색 기록과 유튜브 시청 습관과 같은 정보를 분석하여 나이를 판단할 예정입니다. 만약 사용자가 18세 미만으로 확인되면, 구글은 그들에게 구글 경험의 변화에 대해 설명하는 이메일을 보낼 것입니다.

18세 미만 사용자에게 구글은 다음과 같은 조치를 취할 계획입니다. 지도에서 타임라인 기능을 비활성화하고, 개인 맞춤형 광고를 중단하며 특정 광고 카테고리를 제한합니다. 또한, 플레이 스토어에서 성인 관련 앱에 대한 접근을 차단하고, 유튜브에서는 디지털 웰빙을 위한 기능을 활성화하여 휴식 알림과 취침 알림을 제공합니다.

자신이 잘못 나이가 적게 판단되었다고 생각하는 사용자는 정부 발급 신분증이나 셀카를 제공하여 이의 신청을 할 수 있습니다.

이번 조치는 유튜브에서 시행된 유사한 조치에 이어지는 것으로, 구글의 더 넓은 전략의 일환입니다. 이 전략은 나이 인증을 강화하고 젊은 사용자를 온라인에서 보호하기 위한 것입니다. 인스타그램과 로블록스와 같은 다른 플랫폼들도 나이 추정을 위해 인공지능을 사용하고 있으며, 입법자들은 미성년자를 온라인에서 보호하기 위한 규제를 마련하고 있습니다.

저자는 코드가 생성되고 프로젝트에 통합되는 방식에 대해 불만을 표출하며, 최종 코드의 품질이 생성 방법보다 더 중요하다고 강조합니다. 그들은 대형 언어 모델(LLM)로 생성된 일부 코드가 기존 프로젝트 규칙을 따르지 않아 인간 개발자가 작성하지 않았다는 것이 분명하다고 지적합니다.

저자는 개발 속도가 중요하긴 하지만, 소프트웨어의 품질과 유지 관리 가능성을 희생해서는 안 된다고 믿습니다. 그들은 커피를 서두르는 바리스타에 비유하며, 사람들은 속도보다 품질을 선호하며, 때로는 더 오랫동안 기다리는 것을 감수한다고 강조합니다.

결국 저자는 개발자들에게 LLM을 사용할 때 품질, 일관성, 그리고 작업의 장기적인 영향을 우선시할 것을 촉구합니다. 그들은 코드 생성 시 더 명확한 지침과 좋은 프롬프트가 필요하다고 주장하며, 유지 관리 가능한 소프트웨어를 보장하기 위해 기존 코딩 원칙을 준수하는 것이 중요하다고 강조합니다.

전문가들은 기후 위기가 악화됨에 따라 공중 난기류가 더욱 심각해지고 있다고 경고하고 있습니다. 최근 델타 항공의 한 비행기가 솔트레이크시티에서 암스테르담으로 가는 도중 심한 난기류를 경험해 미니애폴리스에 긴급 착륙해야 했습니다. 이 사고로 최소 25명의 승객이 부상을 입었습니다. 비행기가 착륙했을 때 의료진이 대기하고 있었고, 부상자들은 인근 병원으로 이송되었습니다.

한 승객은 이번 난기류가 자신이 경험한 것 중 가장 심각했다고 말하며, 와인 카트와 같은 물체가 공중으로 날아갔다고 전했습니다. 전문가들은 기후 변화로 인해 향후 몇십 년 안에 심각한 난기류 사건이 두 배 또는 세 배로 증가할 것이라고 예측하고 있습니다. 2009년 이후 미국에서는 난기류와 관련된 심각한 부상이 207건 보고되었습니다.

이 기사는 미국이 과학 강국으로서의 위상을 잃어가고 있는 현상을 다루고 있으며, 이는 소련의 과학 성취가 쇠퇴한 것과 비교되고 있다. 로알드 사그디에프는 소련의 전성기 동안 과학 경력을 시작한 과학자로, 그곳에서 부패와 이념적 압력이 과학 발전을 어떻게 저해했는지를 회상한다. 그는 소련의 우주 성취가 빛났던 시절을 떠올리지만, 스탈린 하에서 정치적 이념이 과학적 진실을 왜곡하고 혁신을 제한했던 점도 강조한다. 이 글은 현재 미국의 과학 환경에도 유사한 위협이 존재할 수 있음을 시사한다.

NASA의 제임스 웹 우주 망원경(JWST)은 초기 우주에서 수많은 신비로운 "작은 빨간 점"을 발견했습니다. 이 점들은 새로운 유형의 천체를 나타낼 가능성이 있습니다. 우주의 첫 번째 10억 년 동안 관측된 이 점들은 전통적인 별이 아닌, 블랙홀에 의해 에너지를 공급받는 뜨거운 가스 덩어리로 여겨집니다.

천문학자 제니 그린과 안나 드 그라프를 포함한 연구자들은 이 "블랙홀 별"이 은하의 진화와 초대질량 블랙홀의 성장 이해에 중요한 역할을 할 수 있다고 믿고 있습니다. 처음에는 성숙한 은하로 생각되었던 이 점들은 기존 모델로 설명하기에는 너무 밀집해 있어, 과학자들은 이들의 밝기가 블랙홀에 의해 가열된 주변 가스 껍질에서 비롯된 것일 수 있다고 고려하고 있습니다.

연구 결과, 이 점들이 방출하는 빛은 활성 블랙홀 주변의 가스 특성과 일치하여, 이들이 밀집된 가스 고치일 가능성을 시사합니다. 이러한 천체의 발견은 블랙홀 성장의 새로운 단계를 나타내며, 은하 형성에 대한 우리의 이해를 재편할 수 있습니다.

작은 빨간 점들은 거리 때문에 연구하기 어렵지만, 지구에 더 가까운 유사한 천체의 최근 발견이 더 많은 통찰력을 제공할 수 있습니다. 만약 이들이 블랙홀 별로 확인된다면, 이는 천문학에서 중요한 돌파구가 될 것입니다.

"모든 기계"라는 개념은 기자 카렌 하오가 현대 AI 시스템을 설명하기 위해 만든 용어입니다. 이러한 시스템은 종종 모든 문제를 해결할 수 있는 능력을 가진 것으로 묘사되지만, 저자는 AI가 실제로 할 수 있는 것과의 괴리를 지적합니다.

저자는 기술에서 "마찰"이라는 개념에 대해 생각합니다. 일반적으로 마찰은 사용자 경험을 부드럽게 하기 위해 제거해야 할 요소로 여겨집니다. 그러나 마찰은 의미 있는 연결과 사회적 상호작용을 나타낼 수도 있습니다. 마찰이 없는 경험은 개인주의와 고립으로 이어질 수 있으며, 이는 오직 개인의 필요만을 충족시키고 타인을 무시하게 됩니다.

마찰을 없애도록 설계된 AI 시스템은 타인에게 방해받지 않는 느낌을 조성하고, 이는 외로움을 느끼게 할 수 있습니다. 사람들이 점점 더 챗봇을 동반자로 찾게 되면서, AI의 약속은 실제 인간 상호작용을 피하는 것으로 변질됩니다. 결국 저자는 이러한 AI의 "유토피아"가 개인이 주변 세계에 진정으로 영향을 받지 않는 디스토피아로 이어질 수 있다고 경고합니다.

미국 정부가 브라질의 인기 디지털 결제 플랫폼인 픽스(Pix)에 대한 조사를 시작했습니다. 이는 픽스가 애플 페이와 구글 페이와 같은 미국 기업들을 불공정하게 제한하고 있다는 우려에서 비롯된 것입니다. 픽스는 무료로 사용할 수 있으며 브라질 중앙은행이 관리하고 있습니다. 현재 약 1억 6천만 명의 브라질인이 픽스를 사용하고 있으며, 이는 미국의 대안 결제 수단을 사용하는 비율에 비해 매우 높은 수치입니다.

이번 조사는 미국과 브라질 간의 지정학적 긴장이 고조되고 있는 상황을 반영합니다. 미국은 브라질의 중국과의 관계를 견제하고 소비자 데이터에 접근하기를 원하고 있습니다. 전문가들은 미국이 자국 기업의 경쟁력을 높이고 브라질이 서방과 더 긴밀히 협력하도록 유도하려는 의도가 있다고 분석하고 있습니다.

픽스는 2020년 출시 이후 브라질의 결제 습관을 변화시켰으며, 신용카드나 직불카드와 같은 전통적인 결제 수단을 초월했습니다. 이번 조사는 픽스 사용자들 사이에서 불만을 일으키고 있으며, 이들은 이를 국가적 자존심에 대한 도전이자 공공 관리 결제 시스템에 대한 위협으로 보고 있습니다.

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Matrix는 분산형 커뮤니케이션 플랫폼으로, EU 조직들에게 데이터 프라이버시와 GDPR과 같은 법률 준수에 있어 상당한 위험을 초래합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 관할권 문제입니다. Matrix의 주요 고객인 Element는 영국에 본사를 두고 있으며, 브렉시트로 인해 더 이상 EU 법의 적용을 받지 않습니다. 영국의 감시 법률인 조사 권한 법(Investigatory Powers Act)은 데이터 보안과 프라이버시를 위협할 수 있습니다.

둘째, 암호화의 한계입니다. Matrix는 종단 간 암호화(End-to-End Encryption, E2EE)를 사용하지만, 1:1 채팅을 위한 Olm 프로토콜과 그룹 채팅을 위한 Megolm 프로토콜은 메타데이터를 완전히 보호하지 못합니다. 메타데이터란 누가 언제 소통하는지를 포함하며, 전송 중에 노출될 수 있어 EU의 프라이버시 기준을 위반할 수 있습니다.

셋째, 연합 위험입니다. Matrix는 서버 간의 개방적인 통신을 허용하는데, 이로 인해 무단 서버가 스팸이나 데이터 유출을 일으킬 수 있습니다. 이러한 개방형 모델은 비EU 기관과 개인 데이터를 우연히 공유함으로써 GDPR을 위반할 위험을 증가시킵니다.

넷째, 상업적 솔루션의 단점입니다. Element는 연합 위험을 해결하기 위해 Secure Border Gateway를 제공하지만, 이는 폐쇄형 소스 솔루션으로 사용자가 감사할 수 없어 준수와 신뢰에 대한 우려를 낳습니다.

다섯째, 거버넌스 문제입니다. Matrix 재단은 Element가 운영에 대한 통제를 강화함에 따라 독립성을 잃고 있으며, 이는 프라이버시 거버넌스와의 잠재적인 충돌을 초래할 수 있습니다.

마지막으로, EU 조직에 안전한 대안으로 Wire가 추천됩니다. 스위스에 본사를 둔 Wire는 더 강력한 데이터 보호와 EU 법률 준수, 그리고 Matrix와 관련된 위험 없이 고급 보안 기능을 제공합니다.

결론적으로, Matrix는 엄격한 EU 데이터 프라이버시 법을 준수해야 하는 조직에 안전한 선택이 아닐 수 있으며, 진정한 프라이버시와 보안을 보장하는 플랫폼을 선택하는 것이 중요합니다.

터미널 애플리케이션에서 Ctrl+C를 사용하면 자식 프로세스가 제대로 종료되지 않거나 터미널이 엉망이 되는 문제가 발생할 수 있습니다. 이 가이드는 이러한 문제를 해결하는 방법을 설명하며, Moose CLI를 예로 들고 있습니다.

주요 문제는 다음과 같습니다. 첫째, Ctrl+C를 누른 후 터미널이 잘못 작동할 수 있습니다. 예를 들어, 커서가 사라지거나 출력이 뒤섞이는 경우가 있습니다. 둘째, 자식 프로세스가 종료 신호를 제대로 받지 못해 백그라운드에서 계속 실행될 수 있습니다. 셋째, 정리 작업과 자식 프로세스의 출력 간에 충돌이 발생할 수 있습니다.

해결책으로는 첫째, 자식 프로세스의 출력을 관리하는 것입니다. 출력이 충돌하지 않도록 자식 프로세스의 출력을 분리하고, 터미널로 직접 출력하는 대신 로깅 시스템을 사용하는 것이 좋습니다. 모든 출력을 정리 작업 전에 처리해야 합니다. 둘째, 애플리케이션이 종료될 때 터미널 상태를 항상 정리해야 합니다. crossterm과 같은 라이브러리를 사용하면 일관된 터미널 처리가 가능합니다. 셋째, 프로세스를 부드럽게 종료하려고 시도한 후 강제로 종료하는 것이 좋습니다. 모든 생성된 프로세스의 목록을 유지하여 추적할 수 있습니다. 넷째, 스피너와 같은 인터랙티브 요소를 조정하여 표시 문제를 피하고, 스레드 간의 원활한 통신을 위해 원자적 작업을 사용하는 것이 중요합니다.

테스트 전략으로는 애플리케이션이 신호를 어떻게 처리하는지 테스트하고, 레이스 조건이 있는지 확인하며 터미널 상태가 올바른지 점검하는 것이 포함됩니다.

피해야 할 일반적인 실수로는 자식 프로세스의 출력을 직접 터미널로 보내지 않는 것이 있습니다. 입력 처리에 항상 주의하고 스레드가 제대로 관리되고 있는지 확인해야 합니다.

효과적인 터미널 애플리케이션을 만들기 위해서는 자식 프로세스를 잘 관리하는 것이 중요합니다. 출력 분리, 터미널 상태 정리, 원활한 프로세스 종료를 포함한 이러한 관행을 따르면 사용자 경험을 향상시키고 터미널 문제를 예방할 수 있습니다.

메타는 AI 인프라에 대한 투자를 크게 늘리고 있으며, 2025년에는 660억에서 720억 달러를 지출할 계획입니다. 이는 지난해보다 약 300억 달러 증가한 금액입니다. 이 투자는 AI 프로젝트를 지원하기 위한 데이터 센터와 서버 구축에 사용될 것입니다. 메타는 2026년에도 비슷한 수준의 지출 증가를 예상하고 있으며, AI 능력을 강화하는 데 주력하고 있습니다.

회사는 오하이오의 프로메테우스와 루이지애나의 하이페리온을 포함한 주요 AI 클러스터를 개발 중이며, 이들은 세계에서 가장 큰 AI 슈퍼클러스터 중 하나가 될 것입니다. 이러한 프로젝트는 상당한 에너지를 필요로 하며, 메타의 활동으로 인해 조지아에서는 일부 주민들이 물 부족을 겪는 등 지역 사회에 영향을 미칠 수 있습니다.

메타는 AI 인재 유치에도 집중하고 있으며, 이를 성장의 주요 동력으로 보고 있습니다. 리얼리티 랩스 부문에서 큰 손실이 있었음에도 불구하고, 회사의 전체 수익은 강세를 보이며 2분기에는 475억 달러에 달했습니다. 이는 광고를 향상시키는 AI 도구 덕분입니다.

전반적으로 메타는 제품과 서비스를 개선하기 위해 선도적인 AI 인프라를 구축하는 데 전념하고 있습니다.

저자는 다양한 프로그래밍 언어를 실험하며 macOS에서 Emacs의 오랜 문제를 해결하기 위해 시간을 투자했습니다. 이 문제는 Emacs가 느리고 메모리를 많이 소모하는 현상입니다. 사용해보니 Emacs의 성능은 시간이 지남에 따라 급격히 떨어지며, 종종 재시작이 필요하다는 것을 발견했습니다.

Emacs는 macOS에서 RAM 사용량이 지속적으로 증가하고 속도가 느려지며 가끔 멈추는 문제가 발생합니다. 이는 Linux나 Windows에서의 성능과는 대조적입니다. 이러한 문제의 근본 원인은 Emacs가 macOS의 이벤트 처리 시스템과 상호작용하는 방식에 있습니다. 사용자 이벤트를 처리할 때 빈번한 메모리 할당과 해제가 발생하여 비효율적인 메모리 사용이 초래됩니다.

이러한 작업을 처리하는 코드는 복잡하며, macOS API의 변화로 인해 형성된 것입니다. Emacs가 주 플랫폼이 아니기 때문에 문제 해결이 어렵습니다. 더 빠른 맥은 이 문제를 악화시키는데, 이벤트를 신속하게 처리하면서 불필요한 메모리 할당이 증가하고, 시스템이 이를 캐시하게 되어 더 많은 느려짐을 초래합니다.

이 문제를 해결하는 것은 코드의 복잡성 때문에 쉽지 않습니다. 그러나 Emacs의 이벤트 큐와 스레딩을 개선하기 위한 논의가 진행되고 있습니다. 저자는 일부 코드를 Swift로 옮기는 것을 제안하며, 이는 메모리 관리와 스레딩 안전성을 향상시킬 수 있을 것으로 보입니다.

미래에 대한 희망이 있으며, 개선이 이루어진다면 macOS에서 더 효율적인 Emacs가 가능해질 수 있습니다. 이는 더 나은 크로스 플랫폼 지원으로 이어질 수 있습니다. 전반적으로 macOS에서의 Emacs는 디자인 한계로 인해 고성능 자동차가 고전하는 것과 비유되며, 개선 아이디어는 있지만 상당한 변화가 필요합니다.

저자는 자신을 "부가 프로젝트 수집가"라고 소개하며, 여러 프로젝트를 시작했지만 끝내지 못했다고 말합니다. 프리랜서를 위한 소프트웨어 서비스, 인공지능 도구, 독특한 소셜 네트워크 등을 시도했지만, 각각에 대한 흥미를 잃었습니다. 그들의 도메인 이름 모음은 많은 미완성 아이디어를 나타냅니다. 이러한 프로젝트를 완성하지 못했음에도 불구하고, 저자는 과정에서 귀중한 지식과 즐거움을 얻었다고 느낍니다. 언젠가 성공적으로 프로젝트를 시작할 수 있기를 희망하고 있습니다. 비슷한 경험을 가진 사람들에게 자신의 성공과 실패를 공유해 줄 것을 초대합니다.

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Apache Flink 2.1.0이 출시되어 실시간 데이터 처리와 인공지능(AI)을 위한 통합 플랫폼으로서의 발전에 중요한 이정표가 되었습니다. 이번 버전은 116명의 글로벌 기여자들이 참여했으며, 16개의 개선 제안이 반영되고 220개 이상의 문제가 수정되었습니다. 특히 데이터 처리와 AI 통합에 중점을 두었습니다.

이번 업데이트의 주요 기능 중 하나는 실시간 AI 기능 강화입니다. 사용자는 이제 Flink SQL과 Table API를 통해 AI 모델을 관리할 수 있으며, ML_PREDICT 기능을 통해 SQL 쿼리 내에서 실시간으로 AI 모델을 사용할 수 있습니다.

데이터 처리 측면에서도 개선이 이루어졌습니다. 프로세스 테이블 함수(PTFs)를 통해 더 복잡한 데이터 변환과 이벤트 처리가 가능해졌습니다. 또한 새로운 VARIANT 데이터 타입이 추가되어 JSON과 같은 반구조적 데이터를 효율적으로 처리할 수 있게 되어 데이터 분석의 유연성이 높아졌습니다.

스트리밍 조인 최적화도 이루어졌습니다. DeltaJoin과 MultiJoin과 같은 새로운 전략이 도입되어 스트리밍 작업에서 자원 사용을 줄이고 성능을 향상시켰습니다.

추가 기능으로는 비동기 싱크에서 사용자 정의 배치 지원, 모니터링을 위한 개선된 메트릭, 더 나은 상태 관리를 위한 새로운 SQL 커넥터가 포함되었습니다.

마지막으로, PyFlink는 이제 Python 3.12를 지원하며 Python 3.8에 대한 지원은 중단되었습니다.

Flink 2.1.0은 실시간 데이터 처리와 AI 통합에서의 기능을 강화하여 기업들이 실시간 분석을 기반으로 지능적인 결정을 내릴 수 있는 도구를 제공합니다. 사용자들은 필요한 조정을 위해 업그레이드 노트를 검토할 것을 권장합니다.

도시 지하철 시스템에서 짧은 기차를 사용하는 것의 이점에 대해 논의하고 있다. 주요 내용은 다음과 같다.

첫째, 비용 절감이다. 지하철 시스템에서 가장 큰 비용은 종종 역에 드는데, 짧은 기차를 위해 역을 작게 설계하면 약 15-20%의 비용 절감이 가능하다.

둘째, 건설 속도가 빠르다. 작은 역은 더 빨리 건설할 수 있어 프로젝트 기간을 30-40% 단축할 수 있으며, 이는 교통 시스템의 빠른 구현을 가능하게 한다.

셋째, 서비스 빈도가 증가한다. 짧은 기차는 더 자주 운행할 수 있어 승객의 대기 시간을 줄이고 전반적인 경험을 개선한다.

넷째, 유연성과 경험이다. 작은 기차 시스템은 점진적으로 구축할 수 있어, 특히 최근 인프라 개발이 부족한 미국과 같은 지역에서 향후 프로젝트에 유용한 경험을 제공한다.

다섯째, 수용력 관리가 용이하다. 자동화된 기차를 통해 더 자주 짧은 기차를 운행할 수 있으며, 이는 승객 수요를 충족시키면서도 운영 비용이 더 많이 드는 긴 기차를 필요로 하지 않는다.

여섯째, 성공 사례가 있다. 밴쿠버의 스카이트레인, 런던의 DLR, 코펜하겐 메트로와 같은 성공적인 사례들은 효율적으로 낮은 비용으로 구축되었다.

일곱째, 저지 시티의 가능성이다. 저지 시티는 작고 효율적인 지하철 시스템을 개발하여 성장과 뉴욕 시와의 연결성을 강화할 수 있는 이점이 있다.

마지막으로, 잘못된 구현에 대한 경고가 있다. 저자는 적절한 계획 없이 "작은 기차"를 만드는 것에 대해 경고하며, 이는 불필요하게 크고 비싼 인프라를 초래할 수 있어 작은 시스템의 이점을 상실하게 할 수 있다.

전반적으로 저자는 도시 교통 시스템을 개선하기 위한 스마트한 전략으로 짧은 기차를 채택할 것을 권장하고 있다.

Emiel Kollof는 특정 프로젝트나 소프트웨어가 아직 제대로 작동하지 않으며 성공적으로 빌드되지 않는다고 보고했습니다. 그는 2025년 7월 30일 기준으로 최신 버전에서 테스트를 진행했고, 이 문제를 확인했습니다.

Hyprnote는 유종, 존, 덕, 성이 만든 오픈소스 기반의 개인 정보 보호에 중점을 둔 AI 노트 작성 앱입니다. 이 앱은 사용자의 기기에서만 작동하므로 데이터가 클라우드나 외부 서버로 전송되지 않습니다. 일부 사람들이 데이터 프라이버시 문제로 인해 특정 노트 작성 도구 사용에 불편함을 느끼고 수기로 노트를 작성하게 된 이야기를 듣고 이 앱이 개발되었습니다.

Hyprnote는 마이크와 시스템에서 오디오를 캡처하여 회의를 로컬에서 기록하고 요약할 수 있습니다. Whisper와 HyprLLM 같은 로컬 AI 모델을 사용하여 요약을 생성합니다. 팀은 모델의 요약 능력을 향상시키는 작업이 진행 중임을 인정하고 있습니다.

이 앱은 사용자가 회사의 내부 모델을 통합할 수 있도록 맞춤형 엔드포인트를 지원하며, 팀 협업을 위한 선택적 자체 호스팅 서버 구성 요소도 제공합니다. 그들은 VSCode와 유사하게 확장 기능과 사용자 정의 워크플로우를 통해 앱의 기능을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

제작자들은 로컬 AI 모델로 구동되는 개인 정보 보호 중심의 애플리케이션이 차세대 AI 도구를 이끌 것이라고 믿고 있으며, 프로젝트에 대한 피드백을 환영합니다.

GDAL(지리공간 데이터 추상화 라이브러리)은 래스터 및 벡터 지리공간 데이터 형식을 변환하고 처리하는 데 사용되는 오픈 소스 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 오픈 소스 지리공간 재단에 의해 유지 관리되며, 다양한 형식에 대한 통합 데이터 모델과 데이터 조작을 위한 명령줄 도구를 제공합니다.

GDAL의 주요 특징 중 하나는 다양한 형식을 지원한다는 점입니다. 이 라이브러리는 여러 종류의 래스터 및 벡터 형식을 지원하여 지리공간 데이터를 다루는 데 유용합니다. 또한, 데이터 변환 및 처리 작업을 위한 명령줄 유틸리티를 포함하고 있습니다. GDAL에 대한 포괄적인 문서도 온라인에서 제공되며, 오프라인 접근을 위해 PDF 형식으로 다운로드할 수 있습니다.

GDAL은 활발한 커뮤니티를 가지고 있으며, 사용자들은 메일링 리스트와 포럼을 통해 도움을 요청하거나 기여할 수 있습니다. 여러 프로그래밍 언어에서 사용할 수 있는 API도 제공되며, C, C++, 파이썬, 자바 등 다양한 언어를 지원합니다.

GDAL은 MIT 스타일의 오픈 소스 라이선스 하에 배포되어, 누구나 자유롭게 사용하고 수정할 수 있습니다.

Base44라는 플랫폼에서 발견된 중요한 보안 취약점에 대한 내용이 담겨 있습니다. 이 플랫폼은 사용자가 전통적인 코딩 대신 자연어 프롬프트를 사용하여 애플리케이션을 만들 수 있도록 하는 "바이브 코딩"을 지원합니다. 이 취약점은 개인 애플리케이션에 대한 무단 접근을 가능하게 하여 민감한 기업 데이터에 위험을 초래했습니다.

바이브 코딩의 혁신적인 점은 비전문가도 쉽게 애플리케이션을 구축할 수 있도록 해주며, 이로 인해 다양한 기업에서 널리 사용되고 있다는 것입니다. Wiz Research는 Base44에서 발견된 결함이 누구나 공개적으로 보이는 앱 ID만으로 개인 애플리케이션에 등록할 수 있게 한다고 밝혔습니다. 이 결함은 모든 인증 절차를 우회할 수 있었습니다.

Wiz는 이 취약점을 발견한 즉시 Base44와 Wix에 책임감 있게 보고하였고, 이들은 24시간 이내에 문제를 확인하고 수정했습니다. 다행히도 실제로 이 결함이 악용된 증거는 발견되지 않았습니다. 이 사건은 바이브 코딩 플랫폼에서 공유 인프라에 의존할 때의 위험성을 강조합니다. 단 하나의 결함이 여러 애플리케이션에 위협이 될 수 있습니다.

이 결함은 공격자가 다양한 기업 애플리케이션에서 민감한 데이터에 접근할 수 있게 했을 가능성이 있지만, 실제로 데이터 유출이 발생한 사례는 보고되지 않았습니다. Base44를 사용하는 조직은 애플리케이션 설정을 점검하고 비정상적인 활동을 모니터링할 것을 권장합니다. 취약점이 해결되었음에도 불구하고 이러한 조치는 필요합니다.

이번 사건은 AI 개발 플랫폼에서 사용자 데이터를 보호하고 신뢰를 유지하기 위해 강력한 보안 조치의 필요성을 강조합니다. 기술이 빠르게 발전하는 환경에서 보안의 중요성을 다시 한 번 일깨워 주며, 개발자와 사용자 모두가 혁신과 함께 보안을 우선시해야 한다는 메시지를 전달합니다.

최근 심해 탐사에서 북서 태평양의 9킬로미터(5.6마일) 깊이에서 놀라운 생명체 군집이 발견되었습니다. 중국 과학자들이 이끄는 연구팀은 잠수정 '펀도우즈'를 이용해 이러한 극한 환경을 탐험하며, 관다리벌레와 조개를 포함한 다양한 생물의 이미지를 촬영했습니다. 이 임무는 이전에 인구가 적다고 여겨졌던 깊이에서의 생명체를 기록했으며, 과학자들은 관찰한 동물들의 풍부함을 "놀랍다"고 평가했습니다.

탐사는 2,500킬로미터 이상을 커버하며, 해저에서 스며 나오는 황화수소와 메탄 같은 화학물질에 의해 유지되는 생태계를 발견했습니다. 이 생태계는 태양빛이 아닌 화학물질에 의해 형성된 것입니다. 관찰된 생물 중에는 이전에 본 적이 없는 종도 있어, 이들이 어떻게 생존하고 엄청난 압력 속에서 화학물질을 에너지로 전환하는지에 대한 추가 연구가 필요하다는 목소리가 나왔습니다.

이 발견은 그러한 깊이에서의 생명체가 드물다는 기존의 믿음에 도전하며, 메탄에 의해 이끌리는 생태계가 예상보다 더 흔할 수 있음을 시사합니다. 과학자들은 이러한 발견에 대해 흥분을 감추지 못하며, 심해 생명체에 대한 미래 탐사와 이해의 가능성을 강조했습니다.

Futhark는 속도를 위해 설계된 프로그래밍 언어입니다. 그러나 때때로 프로그래머들은 느린 프로그램을 작성하게 되고, 그 이유를 이해할 필요가 있습니다. 프로파일러는 프로그램의 다양한 부분이 실행되는 데 걸리는 시간을 보여줌으로써 이를 도와줍니다. Futhark는 처음에는 제한된 프로파일링 기능을 가지고 있었지만, 최근 업데이트를 통해 프로파일링 도구가 개선되어 코드에서 시간이 소요되는 부분을 이해하기가 더 쉬워졌습니다.

이전에는 Futhark의 프로파일링 결과가 프로그래머가 인식할 수 없는 컴파일러 생성 이름을 사용하여 해석하기 어려웠습니다. 이를 해결하기 위해 저자는 "출처"라는 개념을 도입했습니다. 이는 생성된 코드를 원래 소스 코드와 연결하는 역할을 합니다. Futhark 컴파일러가 코드를 최적화하고 재작성하기 때문에 출처를 추적하는 것이 어려운 도전이었습니다.

해결책은 컴파일러가 코드 문장에 정보를 부착하는 방식을 개선하여 각 코드 부분의 출처를 기록할 수 있도록 하는 것이었습니다. 이 변경으로 인해 프로파일링 데이터가 생성될 때, 자세한 소스 정보가 포함되어 프로그래머가 느린 코드 섹션을 더 효과적으로 식별할 수 있게 되었습니다.

앞으로 저자는 프로파일링 정보를 더 읽기 쉽고 사용하기 쉽게 개선할 계획입니다. 여기에는 코드 성능의 시각적 히트 맵을 생성하고, 느린 GPU 작업을 특정 소스 코드 부분과 연결하는 방식을 다듬는 아이디어가 포함됩니다. 궁극적인 목표는 Futhark 프로그램을 최적화하기 위한 더 명확한 통찰력과 제안을 제공하여 사용자 경험을 크게 향상시키는 것입니다.

연구자들은 2,500년 된 시베리아의 "얼음 미라"에 있는 문신을 고급 이미징 기술을 사용해 연구했습니다. 이 미라에는 표범, 사슴, 수탉, 그리고 신화 속 그리핀과 같은 동물의 복잡한 디자인이 새겨져 있었습니다. 이 여성은 유목민 문화인 파지리크 문화에 속하며, 사망 당시 약 50세였습니다. 문신은 매우 세밀하고 정교하여 고대 전사 사회의 예술성을 잘 보여줍니다.

고고학자들은 현대 문신가와 협력하여 사용된 문신 기법을 이해했습니다. 그들은 그녀의 팔에 새겨진 문신의 품질이 다르다는 것을 발견했으며, 이는 서로 다른 예술가가 작업했거나 과정 중에 실수가 있었음을 시사합니다. 문신은 아마도 동물 재료로 만든 도구를 사용하여 스텐실 기법으로 새겨졌을 가능성이 높습니다.

이 연구 결과는 고대 문신의 기술적 숙련도를 강조하며, 이러한 문신이 생전에 가지는 문화적 의미에 대한 통찰을 제공합니다. 그러나 사후에는 큰 의미가 없었던 것으로 보입니다. 이 연구는 고고학 저널인 '앤티퀴티'에 발표되었습니다.

마이크로소프트가 .NET 10의 여섯 번째 프리뷰 버전을 출시했습니다. 이번 업데이트는 애플리케이션 개발을 위한 다양한 개선 사항을 포함하고 있으며, JSON 처리 개선, Blazor WebAssembly, ASP.NET Core, .NET MAUI 업데이트, 그리고 .NET 도구의 향상이 포함됩니다.

.NET 10 프리뷰 6의 주요 기능은 다음과 같습니다. 우선, JIT(Just-In-Time) 코드 생성이 개선되어 구조체 인자를 더 잘 최적화할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 루프 반전과 같은 기법을 활용하여 성능이 향상됩니다. 또한, 개발자는 .NET 도구를 설치하지 않고도 실행할 수 있는 원샷 도구 실행 기능을 통해 지속적인 통합이나 임시 용도로 유용하게 사용할 수 있습니다. JSON 속성 처리에 있어서는 중복 JSON 속성을 허용하지 않는 새로운 옵션이 추가되어 보안 문제를 해결할 수 있게 되었습니다.

크로스 플랫폼 도구 지원이 강화되어, 도구를 여러 런타임 식별자와 함께 패키징할 수 있어 다양한 플랫폼 간 배포가 간편해졌습니다. 새로운 CLI 스키마 옵션은 명령 트리의 JSON 표현을 출력하여 통합 및 스크립팅을 개선합니다. 파일 기반 애플리케이션은 이제 쉽게 네이티브 실행 파일로 배포할 수 있습니다. Blazor의 경우 자산을 미리 로드하는 컴포넌트와 개선된 폼 검증 기능이 추가되었습니다. WPF와 Windows Forms도 더 나은 플루언트 테마와 향상된 다크 모드 지원으로 업데이트되었습니다.

이번 프리뷰는 이전 버전들을 이어받아 개발자 경험과 애플리케이션 성능을 더욱 향상시키기 위한 목적을 가지고 있습니다. .NET 10의 정식 버전은 11월에 출시될 예정이며, 개발자들은 공식 .NET 웹사이트에서 프리뷰 버전을 다운로드할 수 있습니다.

암호화 및 보안 뉴스레터 127호 요약

암호화된 클라이언트 헬로(ECH)가 발표 승인을 받았습니다. ECH는 TLS 작업 그룹에 의해 승인되어 RFC로 출판될 예정이며, TLS 통신에서 개인 정보 보호를 강화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 2018년에 출시된 TLS 1.3은 암호화를 현대화했지만, 서버의 신원과 같은 특정 기능은 평문으로 남겨두었습니다. ECH는 이러한 문제를 해결합니다.

ECH는 TLS 핸드셰이크 과정에서 서버의 신원을 보호하기 위해 DNS 레코드에 저장된 특별한 암호화 키를 사용합니다. 이 과정은 암호화를 설정하는 데 필요합니다. 이 키들은 ALPN과 IP 주소 힌트와 같은 연결 매개변수도 제공할 수 있습니다.

ECH는 주요 브라우저와 클라우드플레어의 지원을 받고 있지만, 사용 시 개인 정보 보호 문제를 일으킬 수 있습니다. 특히 러시아와 중국과 같은 국가에서는 암호화된 트래픽을 차단하거나 모니터링할 수 있습니다. ECH는 사용자가 방문하는 웹사이트를 숨길 수 있지만, 동시에 사용자들이 당국에 눈에 띄게 만들 수 있어 위험할 수 있습니다.

추가 뉴스 하이라이트로는 Let's Encrypt의 첫 번째 IP 주소 인증서와 다양한 암호화 프로토콜 및 취약점에 대한 업데이트를 포함한 새로운 보안 기능과 업데이트가 있습니다. 또한 영국과 EU에서 2030년까지 잠재적인 복호화 백도어에 대한 논의가 진행되고 있습니다.

이 뉴스레터는 50,000명 이상의 구독자에게 암호화 및 보안 분야의 발전에 대한 정보를 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

컴퓨터 세계에서 데이터 교환은 다양한 응용 프로그램에 필수적이며, 이를 위해 여러 데이터 형식이 발전해왔습니다. 이 글에서는 XML, JSON, CBOR의 세 가지 주요 형식에 대해 설명합니다.

XML(확장 가능한 마크업 언어)은 1990년대 W3C에 의해 SGML(표준 일반화 마크업 언어)에서 발전하여 웹에서 데이터를 구조적으로 공유할 수 있는 방법을 만들기 위해 개발되었습니다. XML은 태그 기반 구조를 사용하여 복잡한 문서를 지원하며, 스키마를 통해 유효성을 검증할 수 있습니다. 사람에게 읽기 쉬운 형식이지만, 장황할 수 있어 비효율성을 초래할 수 있습니다. XML은 웹 서비스와 문서 형식에서 널리 사용되며, 특히 기업 환경에서 구조화된 데이터 교환에 중요한 역할을 했습니다.

JSON(자바스크립트 객체 표기법)은 2000년대 초 더글라스 크록포드에 의해 XML의 경량 대안으로 만들어졌습니다. 주로 웹 API와 서버와 브라우저 간 데이터 교환을 위해 사용됩니다. JSON은 자바스크립트 객체 구문을 기반으로 하여 XML보다 간단하고 압축된 형식으로, 키-값 쌍과 배열에 중점을 둡니다. 이러한 단순성 덕분에 파싱이 용이하고 대역폭 사용량이 줄어듭니다. JSON은 빠르게 인기를 얻어 RESTful API의 표준으로 자리 잡았습니다.

CBOR(간결한 이진 객체 표현)는 사물인터넷(IoT)과 같은 제약된 환경을 위해 설계된 이진 형식입니다. CBOR는 JSON의 데이터 모델과 이진 인코딩의 효율성을 결합합니다. 이 형식은 텍스트 기반 형식에 비해 더 작은 메시지 크기와 빠른 파싱 속도를 제공하여 자원이 제한된 장치에 적합합니다. IETF에 의해 표준화된 CBOR는 JSON과의 호환성을 유지하면서 이진 데이터와 확장성을 위한 기능을 추가합니다.

XML에서 JSON, 그리고 CBOR로의 발전은 특정 용도에 맞춰 데이터 형식을 최적화하려는 경향을 반영합니다. XML은 복잡한 문서에 강력하지만, JSON은 데이터 교환을 단순화하고, CBOR는 제약된 환경에서 효율성을 높입니다. 각 형식은 고유한 장점을 가지고 있어, 응용 프로그램의 필요에 따라 여러 형식이 공존하는 환경을 만들어냅니다.

Crush는 터미널에서 코딩 경험을 향상시키기 위해 설계된 도구로, 다양한 도구와 워크플로우를 선호하는 대형 언어 모델(LLM)과 통합합니다.

주요 기능으로는 여러 LLM을 지원하여 OpenAI나 Anthropic API를 사용해 원하는 모델을 선택하거나 추가할 수 있습니다. 세션 중에 LLM을 변경할 수 있으며, 이때도 기존의 맥락을 유지합니다. 여러 프로젝트와 맥락을 동시에 관리할 수 있는 세션 관리 기능도 제공합니다. Crush는 언어 서버 프로토콜(LSP)을 사용하여 추가적인 맥락을 제공합니다. 또한, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 새로운 기능을 추가할 수 있는 확장성도 갖추고 있습니다. macOS, Linux, Windows 등 다양한 플랫폼에서 호환됩니다.

설치는 Homebrew, NPM, Nix와 같은 패키지 관리자를 통해 가능하며, Debian 및 RPM 형식으로 제공되거나 Go를 사용해 설치할 수 있습니다. Crush를 사용하려면 OpenAI나 Anthropic과 같은 제공자로부터 API 키를 설정해야 합니다. 설정은 간단하며, JSON 형식으로 저장된 사용자 정의 옵션을 통해 조정할 수 있습니다.

기능을 향상시키기 위해 LSP와 MCP를 추가할 수 있으며, 허가 없이 사용할 수 있도록 도구를 화이트리스트에 추가할 수 있습니다. 사용자 정의 API 설정도 지원합니다. Crush는 활동을 기록하여 쉽게 추적할 수 있도록 하며, 최근 로그를 확인할 수 있는 명령어도 제공합니다.

커뮤니티와의 소통을 위해 Twitter, Discord, Slack과 같은 플랫폼에서 지원과 피드백을 받을 수 있습니다. Crush는 오픈 소스이며 FSL-1.1-MIT 라이선스를 따릅니다.

저자는 대학 졸업 후 임베디드 소프트웨어 개발과 PCB 설계에 대한 자신의 여정을 공유합니다. 처음에는 소프트웨어에서 하드웨어 설계로의 전환이 어려울 것이라고 생각했지만, 실제로는 즐거운 경험이었습니다. 그들이 직면한 주요 도전은 조직적인 문제로, 프로젝트에 필요한 부품을 관리하는 것이었습니다.

회로를 설계하면서 다양한 설계 간에 부품을 공유하면 재고에 대한 혼란이 생긴다는 것을 알게 되었습니다. 이로 인해 어떤 부품이 있는지, 새로운 설계에 어떤 부품이 필요한지 파악하기 어려웠습니다. 소프트웨어 개발에서는 의존성을 쉽게 관리할 수 있지만, 물리적인 부품을 추적하는 것은 복잡했습니다.

이 문제를 해결하기 위해 저자는 오픈 소스 Gridfinity 저장 시스템을 기반으로 한 그리드 시스템을 사용하여 전기 부품을 정리하는 프로그램을 개발했습니다. 각 부품에 맞는 수납함을 설계하고, 모든 것을 체계적으로 정리하기 위해 라벨링 시스템을 만들었습니다. 이 소프트웨어는 회로 설계에 필요한 모든 부품의 위치를 보여주는 자재 명세서(BOM)를 관리할 수 있게 해줍니다.

소프트웨어는 기능적으로 작동하지만, 저자는 대량 구매를 위한 BOM 내보내기와 향상된 검색 기능과 같은 기능을 추가할 계획입니다. 소프트웨어를 만드는 과정이 즐거웠고, 테스트 목적으로 명령줄 버전도 제작했습니다. 앞으로는 소프트웨어의 개발과 구조에 대한 블로그 포스트를 공유할 계획입니다.

요약이 없습니다.

미국이 기여한 인터랙티브 맵에 대한 언급이 있습니다. 하지만 이 맵의 내용이나 목적에 대한 추가적인 정보는 제공되지 않았습니다.

Frigade의 공동 창립자인 크리스천은 웹 기반 제품의 사용자 경험을 향상시키기 위해 설계된 AI 에이전트를 소개했습니다. 이 에이전트는 애플리케이션을 탐색하고, 사용자를 직접 안내하며, 문서를 생성하고, 사용자를 대신해 작업을 수행합니다. 이는 MS Office의 클리피보다 더 발전되고 유용한 버전이라고 할 수 있습니다.

Frigade AI는 일반적인 AI 고객 지원 도구와는 다릅니다. 일반적인 도구는 단순한 챗봇으로 모호한 도움을 제공하는 경우가 많지만, Frigade는 사용자의 특정 상황에 맞춰 실시간으로 안내합니다. 이를 통해 에이전트는 동료를 초대하거나 청구 정보를 가져오는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

최근 AI 기술의 발전 덕분에 소프트웨어 인터페이스를 이해하는 능력이 향상되었습니다. 이제 Frigade를 사용하려면 에이전트를 제품에 초대하고, 애플리케이션을 탐색하도록 하며, 필요에 따라 리소스를 첨부하고 작은 자바스크립트 코드를 설치하면 됩니다. 이 설정은 빠르게 이루어져 사용자가 질문을 하고 즉각적인 도움을 받을 수 있습니다. 사용자의 피드백은 에이전트의 성능을 더욱 향상시킬 수 있으며, 개발자는 자신의 코드를 통합하여 기능을 추가할 수 있습니다.

크리스천은 해커 뉴스 커뮤니티에 이 접근 방식에 대한 피드백을 요청하며, 그들이 자체 AI 에이전트를 개발하고 있는지 또는 기존 솔루션을 찾고 있는지에 대해 의견을 듣고자 합니다.

요약이 없습니다.

물론입니다! 하지만 요약할 텍스트가 제공되지 않은 것 같습니다. 요약해드릴 내용을 공유해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

AgentGuard는 AI 개발자들이 AI 에이전트가 무한 루프에 빠질 때 발생할 수 있는 과도한 API 요금을 피할 수 있도록 돕는 도구입니다. 이 도구는 API 사용량을 실시간으로 모니터링하며, 예산 한도에 도달하면 자동으로 프로세스를 중단하여 비용이 많이 드는 실수를 방지합니다.

AgentGuard를 사용하려면 기존 AI 프로젝트에 두 줄의 코드를 추가하기만 하면 됩니다. 예를 들어, 50달러의 예산 한도를 설정하는 것은 간단하며, 비용을 자동으로 추적합니다. 사용량이 한도에 도달하면 실행을 중단하고 발생한 상황을 알려줍니다.

이 도구의 제작자는 많은 개발자들이 OpenAI에서 예상치 못한 높은 요금이 청구되었다고 보고하는 것을 보고 개발하게 되었습니다. 기존의 일부 도구는 비용이 발생한 후에 측정할 수 있지만, AgentGuard는 실시간으로 과도한 지출을 방지합니다.

현재 AgentGuard는 OpenAI와 Anthropic API와만 호환되며, 비용 추정치는 이들의 문서화된 가격을 기반으로 합니다.

AgentGuard를 설치하려면 npm i agent-guard 명령어를 사용할 수 있습니다. 더 많은 정보는 GitHub 페이지를 방문하면 확인할 수 있습니다.

윈스턴, 에드워드, 제임스는 Meka Agent라는 오픈 소스 프레임워크를 개발했습니다. 이 프레임워크는 비전 기반 언어 모델이 컴퓨터에서 인간처럼 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 처음에는 품질 보증 테스트를 위한 에이전트를 만들었지만, 기존의 브라우징 프레임워크가 부족하다는 것을 알게 되었습니다. 그들은 WebArena에서 72.7%의 점수를 기록한 브라우징 에이전트를 개발했으며, 이는 OpenAI의 ChatGPT 에이전트가 기록한 65.4%를 초월한 성과입니다.

Meka는 몇 가지 주요 기능을 제공합니다. 첫째, 진정한 비전 기반 제어가 가능하여 화면을 보고 요소와 직접 상호작용할 수 있습니다. 둘째, 브라우저 전용 도구와 달리 시스템 수준의 작업을 관리할 수 있는 전체 컴퓨터 접근이 가능합니다. 셋째, 사용자가 자신의 언어 모델과 시스템을 쉽게 통합할 수 있도록 확장성이 뛰어납니다. 마지막으로, 높은 성능 점수를 자랑합니다.

그들의 목표는 개발자들이 에이전트를 지시함으로써 어떤 컴퓨터에서든 작업을 자동화할 수 있도록 돕는 것입니다. 피드백을 환영하며, 사용자가 GitHub 저장소와 호스팅 플랫폼을 통해 Meka를 사용해 보기를 권장합니다.

1953년 6월에 발행된 "판타지 & 사이언스 픽션" 잡지가 온라인에서 제공됩니다. 이 잡지는 인터넷 아카이브의 일부로, 자바스크립트를 지원하는 브라우저를 통해 읽을 수 있습니다. 총 130페이지로 구성되어 있으며, 한 페이지 또는 두 페이지 보기와 같은 다양한 보기 옵션을 제공합니다. 사용자는 이 잡지를 소셜 미디어에서 공유하거나 다른 사이트에 임베드할 수 있습니다. 발행일은 1953년 6월이며, 영어로 제공됩니다. 이 자료는 판타지, 사이언스 픽션, 그리고 펄프 잡지와 같은 여러 컬렉션의 일부입니다. PDF, EPUB, DAISY와 같은 다양한 형식으로 다운로드할 수 있는 옵션도 제공되며, 인쇄 장애가 있는 사용자도 이용할 수 있습니다. 이 잡지는 2017년 5월 1일 "더 펄프 라이브러리안"에 의해 업로드되었으며, 현재까지 1,800회 이상의 조회수를 기록했습니다. 이 정보는 역사적인 출판물을 어떻게 접근하고 공유할 수 있는지를 알려줍니다.

요약이 없습니다.

에즈라 클라인과 데릭 톰프슨의 책 풍요는 미국 정부가 과도한 규제와 관료적 절차로 인해 인프라 구축에 비효율적이 되었다고 주장합니다. 이 문제는 시애틀에 제안된 전기차 충전소의 사례로 잘 드러납니다. 이 충전소는 완공까지 세 달이 걸릴 예정이었지만, 현재까지도 건설이 진행되지 않아 3년이 지연되었습니다.

이 프로젝트는 자금 문제나 지역 사회의 반대와 같은 이슈가 아니라, 공급업체 변경과 설계 변경 등 여러 관료적 장애물에 직면했습니다. 클라인과 톰프슨은 정부가 결과보다 절차에 더 중점을 두게 되면서 작은 프로젝트조차 복잡해졌다고 지적합니다. 그들은 실행을 우선시하는 보다 효과적인 거버넌스 접근 방식을 제안합니다.

전기차 충전 공간 8개와 같은 간단한 인프라를 구축하지 못하는 것은 정부가 필수 서비스를 제공하는 능력에 대한 더 큰 문제를 반영합니다. 프로젝트의 지연은 전기차의 대중적 수용, 주택 공급, 그리고 전반적인 경제 성장에 영향을 미칩니다. 클라인과 톰프슨은 공공 기관에 대한 신뢰를 회복하고 중요한 문제를 해결하기 위해 승인 절차를 간소화하고 정부의 효율적인 행동이 필요하다고 강조합니다.

모건 정션의 빈 땅은 이러한 시스템적 비효율성을 상징하며, 정부가 인프라 프로젝트를 수행하는 방식에 대한 개혁의 긴급한 필요성을 부각시킵니다.

이 글에서는 TrackingDict라는 사용자 정의 파이썬 사전 클래스를 소개합니다. 이 클래스는 어떤 키가 접근되었는지를 추적하는 데 도움을 줍니다. 대량의 데이터 세트를 다룰 때, 예를 들어 데이터베이스에서 정보를 가져올 때 유용합니다. 이렇게 하면 보고서에 사용된 모든 데이터가 포함되도록 할 수 있습니다.

이 클래스의 주요 기능은 다음과 같습니다. 먼저, 표준 사전에서 상속받아 접근된 키를 추적하기 위한 집합을 초기화합니다. 또한, __getitem__ 메서드를 재정의하여 접근된 키를 추적 집합에 추가합니다. 이 클래스는 접근된 키와 접근되지 않은 키를 각각 조회할 수 있는 속성도 제공합니다.

예를 들어, 사용자 정보를 담고 있는 TrackingDict 인스턴스를 생성하고 특정 키에 접근하면, 클래스는 다음과 같은 정보를 보고할 수 있습니다. 접근된 키는 {'name'}이고, 접근되지 않은 키는 {'email', 'age'}입니다. 이는 모든 데이터가 확인되었는지 확인하기 위한 단위 테스트에 유용합니다. 업데이트된 버전에서는 코드의 명확성을 높이기 위해 타입 힌트가 포함되어 있습니다.

추가적으로, 댓글에서는 .get() 메서드를 처리하고 사용되지 않은 키를 시간에 따라 추적하는 기능 개선에 대한 논의가 있습니다.

최근 기사에서는 부정 정전 용량이 갈륨 나이트라이드(GaN) 장치를 어떻게 향상시킬 수 있는지에 대해 다루고 있습니다. 이 기술은 일반적인 단점을 피하면서 성능을 개선하는 데 도움을 줍니다. 이러한 발전은 트랜지스터의 한계를 극복하고, 더 효율적으로 작동할 수 있게 합니다. 저자 캐서린 부르작은 반도체 기술에서 강유전체 재료를 사용할 때의 잠재적인 이점을 강조하고 있습니다.

TUXEDO Computers는 리눅스 사용자들을 위해 설계된 InfinityBook Pro 15 Gen10 노트북을 발표했습니다. 이 노트북은 AMD의 Ryzen AI 300 시리즈 프로세서로 구동되며, Zen 5 코어와 통합된 Radeon 그래픽을 특징으로 합니다. 15.3인치 화면은 2560 x 1600 해상도를 지원하며, 밝기는 500 니트에 달합니다. 최대 128GB의 RAM을 지원하고, 99Wh의 긴 배터리 수명을 자랑합니다.

이 노트북은 Ryzen AI 7 350부터 Ryzen AI 9 HX 370까지 다양한 구성으로 제공될 예정입니다. 하지만 현재 Ryzen AI 기능에 대한 소프트웨어 지원은 제한적입니다. 기본 모델의 시작 가격은 1,090 유로로, 2024년 7월부터 출시된 유사한 기능의 다른 노트북들에 비해 높은 편입니다.

InfinityBook Pro 15 Gen10은 2025년 8월에 공식 출시될 예정입니다. 더 많은 정보는 TUXEDO Computers의 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.

Optician Sans는 전 세계 안경사가 사용하는 전통적인 시력 검사 차트에서 영감을 받은 무료 글꼴입니다. 이 글꼴은 가독성을 높이기 위해 설계되었으며, 시력 측정을 위한 LogMAR 차트의 시각 원칙을 기반으로 하고 있습니다.

이 글꼴은 역사적인 스넬렌 차트(1862년 개발)와 슬론 차트(1959년 도입)를 바탕으로 하여, 읽기 쉬운 글자를 효과적으로 선택할 수 있도록 합니다. Optician Sans의 목적은 환자들이 상업적인 정보를 명확하게 볼 수 있도록 돕는 것이며, 이는 디자이너의 직업에 대한 헌신을 반영합니다. 디자인 특징으로는 통일된 외관을 위해 맞춤형 대체 글리프가 포함되어 있으며, 전시용으로도 완벽하게 기능합니다.

라이선스는 SIL 오픈 폰트 라이선스에 따라 배포되며, 오픈 소스로 GitHub에서 사용할 수 있습니다. 이 글꼴은 ANTI Hamar와 타이포그래퍼 파비오 두아르트 마르틴스에 의해 개발되었습니다.

더 많은 정보나 글꼴, 이미지 및 기타 자료를 사용하고 싶다면 이메일로 문의하거나 그들의 Dropbox 폴더에 접근할 수 있습니다.

많은 사람들이 이제 개인 서버를 운영하고 미니 랙을 이용해 홈랩을 구축하고 있습니다. 제가 직면한 한 가지 문제는 이러한 서비스의 상태를 신속하게 확인하고 라즈베리 파이를 원격으로 제어하는 것이었습니다. 이로 인해 다양한 설정에서 라즈베리 파이 노드에 추가할 수 있는 사용자 친화적인 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 만들고 싶다는 생각이 들었습니다.

이 GUI는 이전에 오픈 소스 프로젝트인 Ubo pod를 위해 설계한 것으로, 이제 독립형 모듈로 만들기로 결정했습니다. 이 GUI를 통해 사용자는 라즈베리 파이를 관리하고 시스템 자원을 모니터링하며 애플리케이션 상태를 확인할 수 있습니다. 또한 이 모듈이 서버 랙에 맞도록 새로운 인쇄 회로 기판(PCB)과 외함을 설계하고 있습니다.

저는 이 재설계 과정을 공유하고 있으며, 특히 하드웨어 요구 사항에 대한 초기 피드백을 받고 싶습니다. GUI 소프트웨어는 이미 완전히 개발되어 온라인에서 테스트할 수 있습니다. PCB 설계와 더 많은 정보는 제공된 링크를 통해 확인할 수 있습니다.

삼성 갤럭시 Z 폴드 7은 이전 모델에 비해 큰 발전을 이룬 제품으로, 더 얇고 가벼운 디자인을 제공하며 접이식 스마트폰의 이전 문제들을 해결했습니다. 가격은 1,999달러로, 200MP 카메라, 개선된 디스플레이, 강력한 멀티태스킹 기능을 자랑합니다.

디자인 면에서 Z 폴드 7은 접었을 때 두께가 8.9mm에 불과하고 무게는 215g으로 일반 스마트폰과 비슷한 수준입니다. 커버 스크린은 6.5인치 크기에 120Hz 주사율을 지원하며, 내부 디스플레이는 8인치의 유연한 OLED로 역시 120Hz 주사율을 제공합니다. 카메라 시스템은 200MP 메인 센서, 12MP 초광각 렌즈, 10MP 망원 렌즈로 구성되어 있어 이미지 품질이 크게 향상되었습니다. 성능은 스냅드래곤 8 엘리트 칩을 기반으로 하며, 12GB 또는 16GB의 RAM 옵션이 있어 게임과 멀티태스킹에서 높은 속도를 보장합니다. 배터리는 4,400mAh로 하루 정도 사용할 수 있지만, 충전 속도는 25W로 다소 느린 편입니다.

장점으로는 슬림하고 가벼운 디자인, 뛰어난 카메라와 디스플레이 품질, 강력한 멀티태스킹 기능과 안정적인 소프트웨어 지원이 있습니다. 반면, 단점으로는 높은 가격, 평균적인 배터리 수명과 충전 속도, 일부 소프트웨어 기능과 앱이 중복되는 느낌이 들 수 있습니다.

전반적으로 갤럭시 Z 폴드 7은 접이식 스마트폰을 원하는 소비자에게 실용적인 선택처럼 보이지만, 높은 가격이 일부 구매자에게는 부담이 될 수 있습니다.

북유럽의 풍력 발전소 개발자들이 새로운 문제에 직면하고 있습니다. 해상 풍력 발전소의 수가 증가하면서, 더 크고 많은 풍력 터빈이 이웃 발전소에 영향을 미치고 있습니다. 이는 이웃 발전소의 바람이 줄어들어 전력 생산량이 감소할 수 있다는 것을 의미합니다. 이러한 상황은 마치 새 집을 지은 후 이웃이 당신의 전망을 가리는 것과 비슷합니다. 해저에 터빈이 점점 더 많이 설치되면서 기존 발전소에서 바람이 "도난당하는" 문제도 더욱 심각해지고 있습니다.

필립 오퍼만의 블로그 시리즈 "Rust로 운영체제 만들기"는 독자들이 Rust 프로그래밍 언어를 사용하여 작은 운영체제를 만드는 과정을 안내합니다. 각 포스트는 튜토리얼 형식으로 필요한 코드를 제공하고, 추가 탐색을 위한 GitHub 저장소 링크를 포함하고 있습니다. 주요 주제는 다음과 같습니다.

첫 번째로, 독립 실행형 Rust 바이너리를 설정하여 표준 라이브러리 없이 Rust 코드를 실행하는 방법을 다룹니다. 두 번째로, 최소한의 Rust 커널을 구축하여 텍스트를 표시할 수 있는 기본 64비트 커널을 만드는 과정을 설명합니다. 세 번째로, VGA 텍스트 모드를 구현하여 화면에 텍스트를 안전하게 표시하는 인터페이스를 제공합니다.

네 번째로, 테스트에 대한 기술을 소개하여 커널 내에서 단위 테스트와 통합 테스트를 수행하는 방법을 설명합니다. 다섯 번째로, CPU 예외를 처리하기 위한 시스템을 설정하는 방법을 다룹니다. 여섯 번째로, 더블 폴트를 관리하여 시스템 리셋을 방지하는 방법을 설명합니다. 일곱 번째로, 하드웨어 인터럽트를 구성하여 타이머와 키보드 입력과 같은 하드웨어 이벤트를 처리하는 방법을 다룹니다.

여덟 번째로, 메모리 관리를 소개하고 페이지 매핑 및 메모리 할당 기술을 구현하는 방법을 설명합니다. 아홉 번째로, 멀티태스킹을 탐구하며 협력적 멀티태스킹과 Rust의 async/await 기능을 설명합니다.

사용자는 업데이트를 구독하고 이전 버전의 블로그에 접근할 수 있으며, 현재 버전은 최신 관행과 라이브러리에 중점을 두고 있습니다. 블로그에 대한 지원은 GitHub에서 후원을 통해 권장됩니다. 또한, 이 콘텐츠는 여러 언어로 제공됩니다.

대형 기술 기업들이 고객의 필요보다 주가를 더 중요시하고 있다. 이들은 품질 좋은 제품이나 서비스를 제공하기보다는 주주를 만족시키는 데 집중하고 있다. 이러한 변화는 독점적인 비즈니스 모델로 이어져, 기업들이 사용자들이 경쟁사로 전환하기 어렵게 만드는 장벽을 만들어 고객을 착취하게 된다.

구글 워크스페이스와 마이크로소프트 365와 같은 주요 서비스 간의 상호 운용성 부족이 이 문제를 잘 보여준다. 사용자들은 다른 서비스로 이동하기가 너무 어려워 종종 갇힌 느낌을 받는다. 이러한 상황은 기업들이 실제 제품 품질보다 과대 광고에 우선순위를 두게 만든다. 예를 들어, 기술이 홍보된 만큼 유용하지 않더라도 "인공지능"을 과대 광고하여 주가를 매력적으로 보이게 할 수 있다.

많은 사용자들이 이러한 서비스에 불만을 느끼고 있지만, 높은 전환 비용 때문에 여전히 그 서비스에 머물러 있다. 기업들은 이러한 상황을 이용해 주가를 높이기 위해 과대 광고를 생성하며, 종종 제품의 유용성과 사용자 만족도를 희생한다. 한 기술 트렌드가 사라지면 "양자 컴퓨팅"과 같은 새로운 트렌드가 과대 광고 주기로 자리를 잡는다. 결국, 과대 광고 자체가 제품이 되는 상황이다.

요약이 없습니다.

캘리포니아 대학교 데이비스 캠퍼스의 연구자들이 피스타치오의 DNA 지도를 상세히 작성했습니다. 이는 피스타치오의 영양가와 지속 가능성을 개선하는 데 중요한 역할을 합니다. 캘리포니아는 미국 내 피스타치오의 거의 모든 생산을 담당하고 있어, 이 연구는 경제적으로도 큰 의미가 있습니다.

이번에 개발된 유전자 지도는 이전의 것보다 훨씬 더 정밀하여, 식물 육종가들이 더 나은 피스타치오 품종을 개발할 수 있게 합니다. 특히 기후 변화로 인해 따뜻한 겨울이 농작물 수확에 영향을 미치는 상황에서 더욱 중요합니다. 연구는 또한 피스타치오 성장의 네 가지 주요 단계를 제시하여 농부들이 작물을 보다 효과적이고 지속 가능하게 관리할 수 있도록 돕습니다.

더불어, 이 연구는 견과류의 영양 성분에 영향을 미치는 유전적 요소를 밝혀내어, 앞으로 더 건강한 피스타치오를 육종할 수 있는 길을 열어줍니다. 이 연구는 여러 농업 단체의 지원을 받아 진행되며, 피스타치오 생산의 품질과 지속 가능성을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 블로그 포스트는 다양한 버전 간의 AI/ML API 트래픽을 로드 밸런싱하기 위해 Apache APISIX를 설정하는 방법을 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

AI/ML API 개요: 이 API는 OpenAI와 호환되는 포괄적인 엔드포인트로, 150,000명 이상의 개발자가 사용하며 다양한 AI 모델에 접근할 수 있습니다.

Apache APISIX란?: APISIX는 고성능 API 게이트웨이로, 광범위한 트래픽 관리 기능을 제공하며 플러그인을 통해 AI 게이트웨이로도 활용할 수 있습니다.

가이드의 목적: 이 가이드는 다음과 같은 내용을 자세히 설명합니다. Docker를 사용하여 Apache APISIX 설치하기, Admin API 보안 설정하기, 다양한 API 버전의 라우트 설정하기, 이들 버전 간의 트래픽 분할 구현하기, 설정 테스트 및 모니터링하기.

설치 단계: APISIX를 etcd와 함께 설정하기 위해 빠른 시작 스크립트를 다운로드하고 실행합니다. APISIX가 제대로 작동하는지 확인합니다.

보안 설정: 생성된 관리자 키를 사용하여 Admin API에 대한 인증을 활성화합니다. 접근을 제한하기 위해 IP를 화이트리스트에 추가합니다.

라우트 정의: 트래픽 분할 전에 API 버전 1과 버전 2의 라우트를 생성하여 각각이 정상적으로 작동하는지 확인합니다.

트래픽 분할: 트래픽 분할 플러그인을 사용하여 두 버전 간에 트래픽을 균등하게(50/50) 분배합니다. 테스트 목적으로 비율을 조정할 수 있습니다.

검증 및 테스트: 새로운 엔드포인트가 예상대로 작동하는지 테스트합니다. 두 API 버전 간의 요청 분배를 검증하기 위해 부하 테스트를 수행합니다.

모범 사례: 권장 사항으로는 속도 제한, 인증, 회로 차단기, 가시성 도구 구현 및 코드로서의 인프라 사용을 통해 더 나은 관리를 할 수 있습니다.

이 가이드는 Apache APISIX를 사용하여 AI/ML API 트래픽을 설정하고 관리하는 포괄적인 접근 방식을 제공하며, 보안과 성능을 보장합니다.

요약이 없습니다.

Traccar는 오픈 소스 GPS 추적 시스템으로, Java 기반의 백엔드 서비스를 제공합니다. 200개 이상의 GPS 프로토콜과 2000개 이상의 GPS 장치 모델을 지원합니다. Traccar는 주요 SQL 데이터베이스와 호환되며, 사용자 친화적인 REST API를 제공합니다.

Traccar의 구성 요소로는 웹 애플리케이션과 모바일 애플리케이션이 있습니다. 웹 애플리케이션은 추적을 위한 Traccar 웹 앱이며, 모바일 애플리케이션으로는 Android와 iOS용 Traccar Manager와 모바일 장치 추적을 위한 Traccar Client가 있습니다.

Traccar의 주요 기능으로는 실시간 GPS 추적, 운전 행동 모니터링, 상세 및 요약 보고서 제공, 지오펜싱 기능, 알람 및 알림, 계정 및 장치 관리, 이메일 및 SMS 지원이 있습니다.

팀 연락처는 Anton Tananaev([email protected])와 Andrey Kunitsyn([email protected])입니다.

Traccar는 Apache 라이선스 2.0 버전 하에 라이선스가 부여되어 있습니다. 이는 자유롭게 사용할 수 있지만 보증은 제공되지 않음을 의미합니다. 자세한 내용은 Apache 웹사이트를 방문하시기 바랍니다.

해커들이 은행에서 돈을 훔치기 위해 4G 모뎀을 장착한 라즈베리 파이 장치를 네트워크에 설치하려고 시도했습니다. 이를 통해 그들은 보안 장치를 우회하고 은행의 내부 시스템에 접근할 수 있었습니다. 이 해커들은 UNC2891로 알려져 있으며, 탐지를 피하기 위해 악성 소프트웨어를 합법적인 프로그램으로 위장하는 등 고급 방법을 사용했습니다.

그들의 목표는 민감한 데이터를 보호하는 보안 장치를 조작하여 은행의 ATM 시스템을 침해하는 것이었습니다. 그러나 해커들이 ATM 네트워크를 성공적으로 이용하기 전에 이 공격이 발견되었습니다. 연구자들은 은행 인프라에 라즈베리 파이를 물리적으로 설치하는 이례적인 전술을 주목했으며, 이는 이러한 사이버 공격에 대한 새로운 방법으로 평가받고 있습니다.

스웨덴의 스타트업인 러버블은 AI 기반의 웹사이트 및 앱 빌더를 개발하며, 불과 일주일 만에 유니콘(10억 달러 이상의 가치)에서 센타우르(연간 반복 수익 1억 달러 이상)로 성장했습니다. 8개월 전에 출시된 이 회사는 현재 230만 명 이상의 활성 사용자와 18만 명의 유료 구독자를 보유하고 있으며, 직원 수는 45명에 불과합니다.

최근 회사는 사용자들을 더 저렴한 요금제로 전환하면서 150만 달러의 수익 감소를 겪었지만, 이제는 기업 고객을 유치하기 위해 새로운 비즈니스 요금제를 도입하고 있습니다. 이 요금제에는 셀프 서비스 옵션, 싱글 사인온, 개인 프로젝트와 같은 기능이 포함되어 있어 기업들이 러버블의 도구를 보다 효과적으로 활용할 수 있도록 돕습니다.

러버블은 이미 클라르나와 허브스팟과 같은 대형 고객을 확보했으며, 플랫폼에서 1천만 개 이상의 프로젝트가 생성되는 등 상당한 성과를 보이고 있습니다. AI 도구에 대한 수요가 증가함에 따라 유럽의 더 많은 기업들이 연간 반복 수익 1억 달러 목표를 달성하고 있습니다.

최근 연구에 따르면, DataComp CommonPool이라는 대규모 AI 훈련 데이터 세트에는 여권, 신용카드, 출생증명서와 같은 개인 식별 정보(PII)를 포함한 수백만 개의 이미지가 포함되어 있다고 합니다. 연구자들은 데이터의 일부만 감사했으며, 전체 데이터 세트에는 수억 개의 이러한 이미지가 있을 것으로 추정하고 있습니다. 그들은 수천 개의 검증된 신원 문서와 이력서에서 개인 정보 및 연락처와 같은 민감한 세부 정보를 발견했습니다.

CommonPool은 128억 개의 샘플을 보유하고 있으며, 이미지 생성 모델 훈련에 사용되는 가장 큰 공개 데이터 세트 중 하나입니다. 제작자들은 이 데이터를 학술 연구를 위해 의도했지만, 라이선스가 상업적 사용을 허용하고 있어 개인 정보 보호에 대한 우려가 제기되고 있습니다. 이 연구는 웹 스크래핑으로 수집된 데이터가 종종 PII를 포함하고 있다는 위험을 강조하며, 민감한 정보를 필터링하려는 시도에도 불구하고 이러한 문제가 발생한다고 지적합니다.

연구자들은 알고리즘이 많은 식별 가능한 얼굴을 놓치고, 알려진 PII를 효과적으로 필터링하지 못해 개인 정보 보호가 불충분하다고 강조합니다. 개인이 자신의 데이터 삭제를 요청하더라도, 훈련된 모델이 원래 정보를 유지하기 때문에 위험이 사라지지 않을 수 있다고 경고합니다. 이러한 발견은 웹 스크래핑 관행을 재평가할 필요성을 제기하며, 연구자들을 보호하지 않거나 "공개적으로 이용 가능"하다고 여겨지는 것의 복잡성을 고려하지 않는 개인정보 보호법의 잠재적 위반을 강조합니다.

전반적으로 이 연구는 사람들이 개인적이라고 믿었던 많은 이미지와 문서가 그들의 동의 없이 AI 시스템에서 사용되고 있다는 점을 경고하며, 이는 중대한 윤리적 및 법적 문제를 일으키고 있습니다.

톰 시어스는 C 언어에서 메모리 효율적인 구조체를 만드는 방법에 대해 설명하며 "몬스터" 구조체를 예로 들었습니다.

먼저, 일반적인 몬스터 구조체는 건강, 피해, 위치와 같은 다양한 필드를 포함하며, 계산에 따르면 총 89바이트입니다. 그러나 실제 크기는 컴파일러가 정렬을 위해 추가하는 패딩 때문에 96바이트가 됩니다.

패딩을 줄이기 위해 필드를 가장 큰 타입에서 가장 작은 타입 순으로 재배치하면 크기를 96바이트에서 92바이트로 줄일 수 있습니다.

중복 필드를 제거하는 것도 공간을 절약하는 방법입니다. 예를 들어, is_alive 필드는 health 필드로부터 계산할 수 있어 구조체 크기를 88바이트로 더 줄일 수 있습니다.

더 작은 데이터 타입을 사용하는 것도 효과적입니다. 예를 들어, int 대신 uint16_t를 사용하면 구조체 크기를 84바이트로 줄일 수 있습니다.

부울 값을 비트필드를 사용하여 더 효율적으로 표현할 수 있습니다. 이렇게 하면 여러 개의 부울 값을 하나의 바이트에 담을 수 있어 크기를 80바이트로 줄일 수 있습니다.

식별자(예: 몬스터 이름)를 문자열 대신 열거형(enum)을 사용하면 메모리 사용량을 크게 줄일 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 구조체 크기를 단 20바이트로 줄일 수 있습니다.

구조체 최적화는 유익하지만, 메모리 효율성과 코드 가독성 간의 균형을 맞추는 것이 중요합니다. 일부 방법은 정수 오버플로우와 같은 위험을 초래할 수 있습니다.

전반적으로 데이터를 신중하게 구조화하고 최적화하면 성능이 중요한 애플리케이션에서 프로그램의 메모리를 상당히 절약할 수 있습니다.

매주 저자는 배운 교훈과 개인 성장 계획에 대해 반성합니다. 이번 주에는 최근의 윔블던과 투르 드 프랑스와 같은 대회에서 영감을 받아 스포츠에서의 라이벌 관계의 중요성에 대해 이야기합니다.

저자는 미시간-오하이오 주립대학 풋볼 라이벌전과 페이튼 매닝과의 오랜 경쟁에서 얻은 개인적인 경험을 나눕니다. 라이벌 관계는 운동선수들이 한계를 넘어서고 자신의 성과에 집중하도록 이끈다고 강조합니다.

라이벌 관계는 단순한 대결 이상의 의미를 지닙니다. 이러한 관계는 긴박감과 동기 부여를 높여줍니다. 저자는 라이벌을 친구가 아닌 적으로 보는 것이 경쟁력을 강화할 수 있다고 믿습니다. 이와 같은 사고방식은 일시적으로 감정 상할 수 있지만, 위대한 성과를 이끌어낼 수 있습니다.

저자는 매닝과 같은 라이벌에게 감사함을 표현하며, 그들이 자신을 도전하게 하고 잠재력을 발휘하도록 이끌어 준다고 말합니다. 결국 라이벌 관계를 수용하는 것은 개인적이고 직업적인 성장으로 이어질 수 있습니다.

옥사이드가 시리즈 B 펀딩 라운드에서 1억 달러를 성공적으로 모금하여 총 자본금이 1억 8,900만 달러로 증가했습니다. 이번 자금은 옥사이드가 클라우드 컴퓨팅 시장에서 주요 기업으로 자리 잡는 데 도움을 줄 것이며, 특히 온프레미스 솔루션에 집중할 계획입니다.

2019년에 회사를 시작했을 때 많은 투자자들은 시장 잠재력에 회의적이었습니다. 그러나 하드웨어와 소프트웨어를 함께 설계하는 것의 중요성을 이해한 투자자들의 지원 덕분에 옥사이드는 제품 개발을 시작했습니다. 그들은 자체 하드웨어 디자인, 운영 체제, 통합 서비스 등 핵심 기술을 개발하여 2년 전 첫 시스템을 성공적으로 출시했습니다.

이후 고객들의 관심이 높아지면서 판매 주기가 빨라지고 긍정적인 피드백이 이어졌습니다. 미국의 USIT로부터의 새로운 투자는 옥사이드의 목표와 일치하며, 운영을 확장하고 고객의 요구를 충족하는 데 도움이 될 것입니다. 옥사이드는 이 새로운 단계에 대해 기대하고 있으며, 혁신적인 컴퓨팅 솔루션을 제공하기 위해 최선을 다할 것입니다.