저자는 자폐증을 가진 자신의 경험과 친구들의 이야기를 공유하는 프로젝트를 만들었습니다. 이 프로젝트의 목표는 자폐증을 정의하는 것이 아니라, 일상생활에서 겪는 마스킹, 결정 피로, 탈진과 같은 어려움을 보여주는 것입니다. 저자는 회복력과 약물 같은 주제에 대해 긍정적인 피드백을 받았으며, 앞으로 더 개선할 계획입니다. 만약 몇몇 사람들이 자폐증을 가진 동료들의 고충을 이해하게 된다면, 이 노력은 가치가 있을 것입니다. 저자는 프로젝트에 참여하고 피드백을 준 모든 사람들에게 감사의 마음을 전합니다.

스탠다드 인텔리전스 팀은 샌프란시스코에 30 페타바이트 규모의 데이터 저장 클러스터를 구축했습니다. 이 클러스터는 기계 학습 모델 훈련을 위해 9천만 시간 분량의 비디오 데이터를 관리하기 위해 필요했습니다. 비디오 데이터는 텍스트 데이터보다 훨씬 더 많은 저장 공간을 요구하기 때문에 이러한 설정이 필요했습니다. AWS의 클라우드 저장소에 연간 1,200만 달러를 지출하는 대신, 그들은 지역의 공동 위치 센터를 선택하여 비용을 연간 약 35만 4천 달러로 줄였습니다.

지역 저장소를 선택한 주요 이유는 기계 학습 훈련 데이터는 일부 데이터 손상을 허용할 수 있어 높은 신뢰성이 필요하지 않기 때문입니다. 대부분의 기업들은 저장 공간을 덜 사용하기 때문에 클라우드 솔루션이 그들의 필요에 비해 비쌉니다.

비용 구조를 살펴보면, 매달 인터넷과 전기 요금으로 1만 7천 5백 달러가 발생하며, 하드웨어 설치에 약 42만 6천 5백 달러의 일회성 비용이 필요합니다. AWS를 이용할 경우 월 약 113만 달러, 클라우드플레어는 월 약 27만 달러가 소요됩니다. 반면, 그들의 지역 설정은 월 2만 9천 5백 달러로 훨씬 저렴합니다.

설치 과정에서는 "스토리지 스태킹 토요일"을 조직해 친구들의 도움을 받아 하드웨어를 신속하게 조립했습니다. 데이터 저장 관리를 위해 간단한 소프트웨어를 사용하여 복잡한 시스템을 피하고 디버깅을 간소화했습니다.

이 프로젝트를 통해 얻은 교훈은 데이터 센터와의 근접성이 유지보수에 유리하다는 점, 소프트웨어 설계의 단순함이 디버깅의 어려움을 피하는 데 도움이 된다는 점, 그리고 네트워킹의 적절한 계획과 관리가 중요하다는 점입니다.

유사한 프로젝트를 위한 추천 사항으로는 공간과 노력을 절약하기 위해 고밀도 저장 솔루션을 사용하고, 병목 현상을 피하기 위해 품질 좋은 네트워킹 장비에 투자하며, 상세한 설명서에 제공된 특정 하드웨어와 구성 지침을 고려하여 비슷한 설정을 구축하는 것이 있습니다.

이 프로젝트는 팀이 낮은 비용으로 방대한 데이터를 수집할 수 있게 해주었고, 대규모 자금을 가진 연구소들과 경쟁할 수 있는 위치에 놓이게 했습니다. 또한, 기계 학습 연구에 참여할 새로운 인재를 찾고 있습니다.

작년에는 데이터베이스에서 직접 접근하지 않고도 ER 다이어그램을 생성할 수 있는 오픈 소스 도구인 ChartDB OSS를 소개했습니다. 이제 우리는 자연어를 사용하여 데이터베이스를 설계하거나 스키마를 수정할 수 있는 ChartDB Agent를 출시합니다.

ChartDB Agent를 사용하면 다음과 같은 작업을 할 수 있습니다. 먼저, 간단한 영어로 스키마를 설명하여 생성할 수 있습니다. 또한 인공지능을 활용해 새로운 테이블, 열, 관계를 구상할 수 있습니다. 시각적으로 다이어그램에서 반복 작업을 진행할 수 있으며, SQL 스크립트를 쉽게 내보낼 수 있습니다.

회원 가입 없이 chartdb.io/ai에서 직접 사용해 볼 수 있으며, 자신의 데이터베이스와 함께 사용하고 싶다면 가입할 수 있습니다. 여러분의 피드백을 기다립니다!

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클로드 코드(Claude Code)는 유닉스 명령 인터페이스와 파일 시스템 접근을 결합한 강력한 도구로, 대형 언어 모델(LLM)에게 지속적인 기억력과 다양한 작업을 원활하게 연결할 수 있는 능력을 제공합니다. 이러한 설정은 효율적인 코딩과 노트 작성이 가능하게 하여, 작업 흐름에 유용한 운영 체제가 됩니다.

저자는 클로드 코드를 사용하면서 오브시디안(Obsidian)이라는 노트 작성 도구와 함께 경험한 내용을 공유합니다. 오브시디안은 파일을 간단한 마크다운 텍스트로 저장하는 도구로, 이 조합을 통해 어디서든 쉽게 노트에 접근하고 정리할 수 있습니다. 클로드 코드는 유닉스 철학을 따르는 간단한 디자인 덕분에 두드러지며, 이는 도구가 한 가지 일을 잘하고 서로 협력할 수 있도록 강조합니다. 이러한 접근 방식은 LLM이 출력과 입력을 효율적으로 처리할 수 있게 해줍니다.

클로드 코드의 중요한 장점 중 하나는 파일 시스템 접근입니다. 이를 통해 정보 기억과 세션 간의 맥락 유지를 가능하게 하여, 이러한 기능이 없는 다른 AI 도구들과 차별화됩니다. 저자는 클로드 코드가 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 만드는 청사진 역할을 하며, 복잡한 디자인보다 단순성과 조합 가능성을 강조합니다.

또한 저자는 다양한 도구를 통합한 "클로드시디안(Claudesidian)"과 사용자 행동을 학습하여 이메일 관리를 더 효과적으로 돕는 Gmail 어시스턴트와 같은 새로운 프로젝트를 진행 중입니다.

주요 내용으로는 AI에서 파일 시스템 접근의 중요성, 도구 개발에서 유닉스 철학을 따르는 것의 가치, 그리고 클로드 코드가 미래 AI 시스템에 영감을 줄 수 있는 잠재력을 강조합니다.

이 글은 우리의 노력과 정체성, 자아 존중감이 어떻게 연결되는지를 반영합니다. 기술 발전, 특히 인공지능(AI) 덕분에 우리가 의미를 느끼는 작업이 더 이상 힘들지 않게 될 때 어떤 일이 벌어지는지를 질문합니다. 저자는 AI 덕분에 코딩이 쉬워지면서 자신의 일에서 의미를 잃어가는 개인적인 경험을 공유합니다. 이는 디지털 사진의 발전으로 인해 사진작가가 느낀 감정과 유사합니다.

저자는 기술이 생산성을 높일 수 있지만, 동시에 힘든 작업에서 정체성을 찾는 사람들에게는 공허함을 초래할 수 있다고 지적합니다. 일이 쉬워질수록 사람들은 성취감과 목적 의식을 잃을 수 있다는 우려를 표합니다. 이 글은 AI가 계속 발전함에 따라 우리가 일과 그 가치에 대한 기대를 재평가할 필요가 있음을 제안합니다. 결국 저자는 이러한 변화가 직장에서 우리의 정신과 정체성에 도움이 될지, 아니면 해가 될지를 질문합니다.

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저자는 업무 관련 작업에 구글 시트를 선호합니다. 이는 그들의 필요에 가장 간단하고 효과적인 해결책이기 때문입니다. 빠르게 변화하는 업무 환경에서 아홉 달을 보낸 후, 많은 복잡한 프로젝트가 구글 시트를 사용하면 신속하게 완료될 수 있다는 것을 알게 되었습니다.

그들은 간단한 스프레드시트로 해결할 수 있었던 프로젝트에서 낭비된 시간의 예를 공유했습니다. 첫 번째로, 화물 관리를 위한 관리 패널을 만들었지만 거의 사용되지 않았고, 구글 시트로 대체할 수 있었던 경우입니다. 두 번째로, 세금을 계산하기 위한 견적 시스템을 개발하는 데 몇 주를 보냈지만, 결국 경쟁사의 솔루션을 발견하고 이를 구글 시트로 복제한 경우입니다. 세 번째로, 다양한 고객 관계 관리(CRM) 옵션을 조사한 끝에 구글 시트에 내장된 CRM 템플릿이 있다는 것을 깨달은 경우입니다.

저자는 계획이 중요하다고 강조하지만, 실제 작업이 시작되기 전까지 문제의 전체 범위를 이해하기 어렵다고 말합니다. 구글 시트와 같은 기본적인 솔루션을 사용하면 불필요한 복잡성과 낭비되는 노력을 피할 수 있습니다. 이 접근 방식에는 한계가 있으며 모든 상황에 적합하지는 않지만, 현재의 업무 환경에서는 실용적인 전략으로 입증되었습니다.

이 책은 사이먼 톰슨이 쓴 '구성적 타입 이론'에 대한 서문입니다. 이론의 목적은 논리와 프로그래밍 언어를 연결하여 프로그램 개발과 검증을 하나의 틀 안에서 가능하게 하는 것입니다. 이 이론은 전체 함수, 표현력이 풍부한 타입, 그리고 논리적 주장을 포함할 수 있는 모듈을 특징으로 합니다.

이 책은 컴퓨터 과학 및 관련 분야의 학부생, 대학원생, 연구자, 그리고 교사를 대상으로 하며, 내용을 쉽게 이해할 수 있도록 구성되어 있습니다. 책은 논리와 함수형 프로그래밍의 기초부터 시작하여, 타입 이론을 예시와 함께 소개하고, 그 수학적 성질을 탐구하며, 개선 가능성에 대해서도 논의합니다. 이후 장에서는 타입 이론에 대해 더 깊이 들어가 증명, 예제, 그리고 응용을 제공합니다.

구성은 논리, λ-계산, 함수형 프로그래밍, 그리고 구성적 수학을 다루고 있습니다. 텍스트의 핵심은 타입 이론에 대한 소개이며, 이후 장에서는 그 응용, 수학적 관점, 그리고 기초적인 측면을 탐구합니다. 각 장에는 학습을 강화하기 위한 연습문제가 포함되어 있어 독자들이 자신의 프로그래밍 프로젝트를 생각해보도록 유도합니다.

저자는 책을 만드는 데 도움을 준 동료, 기여자, 가족에게 감사의 뜻을 전합니다. 이 책은 초보자를 위한 안내서이자 타입 이론에 대한 더 깊은 탐구를 제공하며, 이론과 실용적인 프로그래밍 통찰을 통합하는 것을 목표로 하고 있습니다.

Uxntal은 Uxn 가상 머신을 위한 프로그래밍 언어로, 그 고유한 기능에 맞춰 설계되었습니다. 프로그램은 간단한 어셈블리 스타일로 작성됩니다.

Uxntal의 기본 개념 중 하나는 스택입니다. Uxn은 후입선출(LIFO) 방식의 스택을 사용하여, 항목이 추가된 순서대로 처리됩니다. 또한, Uxntal 숫자는 16진수로 작성되며, 이에 익숙해지는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.

간단한 프로그램 예시로 "Hello World!"를 출력하는 방법이 있습니다. 이 프로그램은 레이블을 사용하고 문자를 반복하여 출력합니다. 레이블은 메모리 내의 특정 주소를 나타내며, 레이블에는 @와 같은 접두사가, 주소에는 ;와 같은 접두사가 사용됩니다.

Uxntal은 스택을 조작하는 다양한 작업을 포함하고 있습니다. 예를 들어, 항목을 복제하거나, 항목을 꺼내거나, 스택 간에 항목을 이동하는 작업이 가능합니다. Uxntal 컴파일러는 스택 불균형을 검사하여 오류를 조기에 발견하고 코드를 최적화합니다.

또한, Uxntal은 매크로를 정의할 수 있는 기능을 제공하며, 이는 코드 어셈블리 과정에서 인라인으로 처리됩니다. Uxn은 64KB의 메모리를 가지고 있으며, 스택, 장치 메모리, 사용자 프로그램을 위한 특정 영역이 있습니다. 제로 페이지 메모리는 자주 접근하는 변수를 저장하는 데 사용됩니다.

Uxn은 포트를 통해 장치와 상호작용할 수 있으며, 이를 통해 입력 및 출력 메시지를 중단 없이 처리합니다. 개발을 지원하기 위해 어셈블러, 포매터, 검증기와 같은 다양한 도구가 Uxntal에 제공됩니다.

이 요약은 Uxntal 프로그래밍 언어와 그 기능에 대한 핵심 내용을 담고 있어 초보자들이 이해하기 쉽게 구성되어 있습니다.

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이제 프롬프트를 작성할 때 최근 변경 사항에 기반한 제안이 표시됩니다. 이러한 제안을 수용하고 파일을 쉽게 첨부할 수 있습니다.

사용자 정의 스크립트를 통해 에이전트의 행동을 관찰하고 제어할 수 있는 기능이 추가되었습니다. 이를 통해 사용 현황을 감사하고, 명령을 차단하거나 민감한 정보를 숨길 수 있습니다.

팀은 모든 프로젝트에 적용되는 규칙을 만들고 공유할 수 있어, 다양한 저장소에서 일관된 행동을 보장할 수 있습니다.

재사용 가능한 프롬프트를 공유할 수 있는 링크를 생성하는 기능이 추가되었습니다. 이는 문서화와 팀 자원에 유용합니다.

메뉴바에서 에이전트의 상태를 빠르게 확인할 수 있는 기능이 생겼습니다.

에이전트는 이제 작업 공간에서 이미지 파일을 읽고 이를 맥락에 포함시킬 수 있어, 단순히 붙여넣은 이미지 이상의 지원이 가능해졌습니다.

이러한 업데이트는 에이전트의 기능성과 사용성을 향상시킵니다.

이 장에서는 범주론에서 기본적인 개념인 자연 변환에 대해 소개합니다. 자연 변환은 함수 사이의 관계를 나타내는 방법으로, 범주 간의 동등성을 정의하는 데 필수적입니다.

자연 변환은 함수 간의 매핑 방법으로, 함수는 범주 간의 매핑을 의미합니다. 범주가 동등하다고 판단하기 위해서는 이러한 자연 변환이 중요합니다. 동등한 범주란 구조가 동일하지만, 객체는 다를 수 있는 경우를 말합니다. 즉, 객체 간의 관계는 비슷하지만 서로 다른 객체를 가질 수 있습니다.

범주론에서 동형사상은 동등성으로 간주됩니다. 두 객체가 동형일 때, 그들은 공통의 속성을 공유하며, 여러 목적을 위해 동등하게 취급할 수 있습니다. 전통적인 수학에서는 객체에 중점을 두는 경우가 많지만, 이 장에서는 객체 간의 관계인 변환이 범주를 이해하는 데 더 중요하다고 주장합니다.

프로그래밍에서 자연 변환은 다형성 함수와 관련이 있습니다. 다형성 함수는 다양한 타입에 대해 일관되게 작동할 수 있는 함수를 의미합니다. 자연 변환은 변환 간의 관계를 보여주는 도형을 통해 시각화할 수 있으며, 이러한 도형은 특정 관계가 유지되는지를 나타냅니다.

자연 변환은 수평 및 수직으로 구성할 수 있어, 함수 간의 복잡한 상호작용을 가능하게 합니다. 이 장에서는 범주 자체가 그들의 변환 간에 변환을 가질 수 있는 고급 개념인 "2-범주"에 대해서도 언급합니다.

결론적으로, 자연 변환은 범주론에서 함수 간의 관계를 정의하고 범주 간의 동등성을 확립하는 데 중요한 개념입니다. 이는 프로그래밍에서도 실용적인 의미를 가지며, 더 복잡한 범주 구조를 이해하는 데 필수적입니다.

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이 텍스트는 안드로이드와 iOS 기기에 설치할 수 있는 "프로그레시브 웹 앱" (PWA)에 필요한 기본 파일에 대해 설명합니다. 여기에는 설치를 위해 Chrome과 함께 작동하는 간단한 manifest.json 파일과 서비스 워커가 포함된 최소한의 설정이 언급됩니다. 또한, single-file-pwa.html이라는 더 간단한 버전도 있는데, 이 버전은 모든 내용을 하나의 HTML 파일로 통합합니다. 이 파일은 JavaScript를 사용해 manifest.json을 생성하며, 서비스 워커 없이도 설치할 수 있습니다.

FlowSynx는 사용의 용이성과 유연성을 위해 설계된 오픈 소스 워크플로 오케스트레이션 시스템입니다. .NET 기반으로 개발되어 Windows, Linux, macOS 등 다양한 플랫폼에서 작동합니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.

FlowSynx는 플러그인 기반 아키텍처를 사용하여 사용자가 자신의 필요에 맞는 맞춤형 플러그인을 만들 수 있도록 합니다. 이러한 설계 덕분에 전체 시스템의 안정성에 영향을 주지 않고도 기능을 추가하거나 변경하기가 쉽습니다.

이 시스템은 여러 운영 체제에서 원활하게 작동하며, Docker를 통해 배포할 수 있어 현대 개발 환경에 적합합니다.

워크플로는 방향성 비순환 그래프(DAG)를 사용하여 정의되며, 조건부 논리와 오류 처리 기능을 지원하여 고급 제어와 신뢰성을 보장합니다.

FlowSynx는 고급 관리를 위한 명령줄 인터페이스와 시각적 워크플로 설계 및 모니터링을 위한 웹 기반 콘솔을 포함하고 있습니다.

개발자 도구로는 애플리케이션에 워크플로 기능을 통합할 수 있는 소프트웨어 개발 키트(SDK)와 원격 접근을 위한 RESTful API를 제공합니다.

이 시스템은 다양한 인증 방법을 지원하며, 규정 준수와 감독을 위한 로깅 및 감사 기능을 제공합니다.

워크플로는 특정 이벤트에 의해 트리거될 수 있으며, 자동화된 프로세스에서 인간의 승인을 요구하는 기능도 포함되어 있습니다.

실행 중 발생하는 오류를 관리하기 위한 유연한 전략이 마련되어 있어 워크플로의 복원력을 높입니다.

결론적으로, FlowSynx는 다양한 산업과 사용 사례에 적합한 경량화되고 맞춤형이며 개발자 친화적인 접근 방식을 통해 워크플로 자동화를 간소화하는 것을 목표로 하고 있습니다.

Resterm은 API 요청을 효율적으로 수행하기 위해 설계된 터미널 기반의 REST 클라이언트입니다.

Resterm의 주요 기능으로는 작업 공간 탐색기가 있어 .http/.rest 파일을 쉽게 탐색하고 필터링할 수 있습니다. 또한, Vim 스타일의 편집기를 통해 요청을 편집할 수 있으며, 인라인 하이라이팅과 검색 기능도 지원합니다. 편집기 내에서 직접 요청을 만들 수 있어 별도의 파일이 필요하지 않습니다. 기본적인 curl 명령어 지원도 제공되지만, 제한적입니다. 응답 패널에서는 응답에 대한 상세 정보, 헤더 및 이력을 확인할 수 있습니다. 인증을 요청에 추가하는 방법도 간소화되어 있습니다. JavaScript 후크를 이용한 사전 요청 및 테스트 스크립팅 기능도 지원합니다. GraphQL 요청과 gRPC 호출을 처리할 수 있는 도구도 포함되어 있습니다. 세션 간 쿠키와 이력을 저장할 수 있으며, 연결 설정인 타임아웃과 프록시를 사용자 맞춤형으로 설정할 수 있습니다.

요청 파일은 .http/.rest 형식으로 구성되어 있으며, 메타데이터를 포함해 쉽게 추적하고 조직할 수 있는 명확한 규칙을 따릅니다. Resterm을 빌드하고 실행하려면 Go 명령어를 사용하여 요청 파일과 함께 컴파일하고 실행하면 됩니다.

키 바인딩으로는 패널 간 전환은 Tab 또는 Shift+Tab으로, 요청 전송은 Ctrl+Enter, 파일 저장은 Ctrl+S, 종료는 Ctrl+Q로 가능합니다. 다양한 명령줄 플래그를 통해 파일, 환경, 타임아웃 등을 지정할 수 있습니다.

Resterm은 현재 초기 개발 단계에 있으며, 향후 개선된 응답 도구 및 사용자 맞춤형 키 매핑과 같은 추가 기능을 계획하고 있습니다.

LatentCSI는 WiFi 신호 데이터, 즉 CSI 측정을 이용해 물리적 공간의 이미지를 생성하는 새로운 방법입니다. 이 방법은 복잡한 기술인 GAN에 의존하지 않고, 간단한 신경망을 사용해 이러한 신호를 사전 훈련된 모델이 이해할 수 있는 형식으로 변환합니다. 또한, 이 방법은 텍스트 프롬프트를 활용한 노이즈 제거 기법을 적용하여 이미지 품질을 향상시키는 과정을 포함하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 이미지 생성에서 일반적으로 발생하는 문제를 피할 수 있으며, 효율적이고 고품질의 결과를 제공합니다.

LatentCSI의 효과는 두 개의 데이터 세트를 통해 테스트되었으며, 그 중 하나는 일반 WiFi 장치와 카메라로 수집된 데이터입니다. 이 방법은 실제 이미지와 직접 작업하는 다른 방법들에 비해 속도와 이미지 품질 면에서 더 나은 성능을 보였습니다. 또한, 사용자가 텍스트 설명을 통해 출력 결과를 제어할 수 있는 추가적인 장점도 제공합니다.

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wkhtmltopdf를 사용하는 데 어려움을 겪고 있는 사람이 다른 사람들이 어떤 도구를 사용하는지, 예를 들어 Canva와 같은 대안이 있는지 질문하고 있습니다.

타호 시스템에서 전자 앱으로 인해 지연이 발생하는 문제가 있습니다. 일부 전자 버전에서 문제가 발생하고 있지만, 최신 버전인 36.9.2, 37.6.0, 38.2.0, 39.0.0 이상에서는 이 문제가 해결되었습니다.

업데이트가 필요한 앱을 확인하기 위해 스크립트를 사용할 수 있습니다. 임시 해결책으로는 시스템 시작 시 다음 명령어를 실행하는 방법이 있습니다: launchctl setenv CHROME_HEADLESS 1. 이 명령어는 전자 앱에서 창 그림자를 비활성화하여 시각적으로 덜 매력적일 수 있지만, 지연 현상을 멈추게 할 수 있습니다.

2025년 10월 1일 현재, 많은 앱들이 여전히 구버전의 전자를 사용하고 있으며 업데이트가 제공되지 않고 있습니다.

마지막으로, 저자는 iOS와 애플 워치를 위한 시각적인 일기 예보를 제공하는 앱인 Weathergraph를 홍보하고 있습니다.

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디비는 핀테크와 헬스테크 분야에서 경력을 쌓은 전 CTO로서 많은 스타트업들이 자신들의 비즈니스에 영향을 미치는 개인정보 보호 법규를 잘 모른다는 문제를 지적합니다. 대부분의 창업자들은 비싼 변호사를 고용할지, 아니면 위험한 일반 템플릿을 사용해 법규를 준수할지 어려운 선택에 직면하게 됩니다. 이러한 선택은 종종 자금 조달 실패나 규제 조사의 문제로 이어질 수 있습니다.

디비는 이전 회사인 브랜치에서 개인정보 보호 준수에 상당한 시간과 비용을 투자했지만, 결과가 불충분하고 법이 변경될 때마다 업데이트가 필요하다는 것을 알게 되었다고 전합니다.

이 문제를 해결하기 위해 그는 PrivacyForge.ai라는 도구를 만들었습니다. 이 도구는 인공지능을 활용해 회사의 특정 데이터 처리 방식과 현재 법규에 맞춘 개인정보 보호 문서를 생성합니다. 기존의 정적인 템플릿에 의존하는 다른 도구들과 달리, PrivacyForge.ai는 개별 데이터 흐름을 분석하여 맞춤형 문서를 제공합니다.

현재 이 서비스는 운영 중이며, 유료 고객들은 법률 비용을 절감하고 준수 검토를 성공적으로 통과하고 있습니다. 디비는 개인정보 보호 준수에 어려움을 겪고 있는 커뮤니티의 피드백을 환영합니다.

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이 글은 17세기 이후 컴퓨터 장치의 발전을 주요 인물과 혁신을 중심으로 살펴봅니다.

블레즈 파스칼은 1642년에 패스칼린이라는 기계식 계산기를 만들었습니다. 이 계산기는 덧셈과 뺄셈을 수행할 수 있었으며, 정확한 계산을 위한 기계적 이월 메커니즘이 큰 혁신이었습니다. 그러나 복잡성 때문에 실용성이 떨어졌습니다.

철학자이자 수학자인 고트프리트 빌헬름 폰 라이프니츠는 모든 기본 연산(덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈)을 수행할 수 있는 최초의 계산기인 스텝드 레커너를 개발했습니다. 그의 설계는 결함이 있었지만 이후 많은 기계식 계산기에 영향을 미쳤습니다.

라이프니츠는 또한 논리적이고 수학적인 주장을 표현할 수 있는 보편적인 형식 언어를 구상했습니다. 이는 현대 컴퓨터 과학과 논리의 기초가 되는 아이디어를 제시했습니다.

이 글은 파프누티 체비셰프의 근사 이론에 대해서도 다룹니다. 이 이론은 수학 함수가 다항식으로 얼마나 잘 근사될 수 있는지를 다루며, 프로그래밍에서 많은 함수가 다항식 근사에 의존하기 때문에 현대 컴퓨팅에 매우 중요합니다.

찰스 배비지는 차분 엔진을 제안했습니다. 이 기계는 차분 표를 통해 계산을 단순화하여 다항식 평가를 자동화할 수 있었습니다. 비록 완성되지 않았지만, 컴퓨팅 역사에서 중요한 진전을 이루었습니다.

배비지의 작업은 이후의 컴퓨터 발전, 특히 분석 엔진의 기초를 마련했으며, 초기 프로그래밍, 특히 아다 러블레이스의 기여에 영향을 미쳤습니다. 기계식 컴퓨터에서 전자식 컴퓨터로의 발전은 오늘날 컴퓨팅의 속도와 신뢰성에서 큰 진전을 가져왔습니다.

이 글은 현대 컴퓨팅을 형성하는 데 있어 역사적 혁신의 중요성을 강조하며, 이러한 기초 개념들이 현재 기술의 근본을 이루고 있음을 보여줍니다.

저널리스트 헌터 S. 톰프슨의 사망 사건이 2005년 자살로 판명된 이후 20년 만에 재조사될 예정이다. 그의 아내인 아니타 톰프슨은 콜로라도 수사국에 사건을 새롭게 검토해 줄 것을 요청했지만, 새로운 증거는 발견되지 않았다. 톰프슨은 콜로라도 우디 크릭 자택에서 사망했으며, 그의 죽음은 처음에 자살로 보고되었고, "더 이상 게임은 없다"는 내용의 유서가 발견되었다.

마이클 부글리오네 보안관은 독립 기관을 참여시켜 톰프슨의 가족과 대중에게 명확성과 안정을 제공하는 것이 목표라고 밝혔다. 재조사에 소요되는 시간은 아직 정해지지 않았다. 헌터 S. 톰프슨은 '곤조 저널리즘'을 창시한 것으로 유명하며, "라스베가스의 두려움과 혐오"와 같은 저명한 작품을 집필했다.

영국, 미국, 호주에서는 도움이 필요한 사람들을 위한 다양한 위기 상담 전화가 운영되고 있다.

뉴저지에 위치한 테마파크인 필드 스테이션: 공룡이 11월 9일에 문을 닫습니다. 이곳은 페이스북 마켓플레이스를 통해 공룡 모형을 판매하고 있으며, 가격은 크기에 따라 약 500달러에서 3,000달러에 이릅니다. 일부 모형은 움직임과 소리 기능이 제한되어 있습니다. 구매자는 설치 해체와 운송을 직접 준비해야 합니다.

이 공원은 2012년에 개장하고 2016년에 이전했습니다. 폐장 전 특별 이벤트도 진행하고 있으며, 9월 27일과 28일에는 "쥬라기 애완동물 동물원"이 열립니다. 또한 10월 3일부터 25일까지는 "어두운 밤의 공룡" 이벤트가 진행되어 투어, 게임, 그리고 무서운 어트랙션이 마련됩니다. 10월 13일에는 "개와 공룡"의 날이 있어 방문객들이 애완동물을 데려올 수 있습니다. 이는 공원을 경험할 마지막 기회이자, 뒷마당에 공룡을 추가할 수 있는 기회입니다.

이 글에서는 GCC 컴파일러 기능을 활용한 실험적인 "defer" 매크로에 대해 설명하고 있습니다. 이 매크로는 자원 정리를 자동화하여 변수가 범위를 벗어날 때 함수를 호출함으로써 메모리 관리를 수동으로 하지 않아도 되도록 돕습니다.

저자는 malloc로 할당된 메모리가 변수가 범위를 벗어날 때 자동으로 해제되는 간단한 예제를 보여줍니다. 중첩 함수는 다른 함수 안에서 선언될 수 있으며, 부모 함수의 변수를 접근할 수 있어 블록의 끝에서 자동으로 정리 코드를 실행할 수 있게 합니다.

이 매크로는 GCC 전용 구문을 사용하여 변수를 위한 정리 함수를 설정하는 방식으로 정의됩니다. 매크로는 정리를 간소화하지만, 별도의 함수와 스택 프레임을 생성하기 때문에 성능에 부담을 줄 수 있습니다. 저자는 이러한 부담을 줄이기 위해 중첩 함수를 인라인으로 만들어 최적화할 것을 제안합니다.

매크로는 복잡한 수동 정리를 요구하는 코드보다 간단하게 작성할 수 있게 해주며, 임시 변수를 사용하거나 점프를 사용하는 대신 더 깔끔한 코드를 제공합니다. 그러나 이 접근법은 특정 컴파일러 기능에 의존하기 때문에 이식성이 없고 GCC에서만 작동합니다.

전반적으로 이 글은 C에서 자원 관리를 개선할 수 있는 창의적인 방법을 제시하면서도 실험적이고 이식성이 떨어진다는 점을 인정하고 있습니다.

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소프트웨어 엔지니어들은 파일의 변경 사항을 추적하기 위해 주로 diff를 사용합니다. 특히 코드 리뷰와 테스트 과정에서 많이 활용됩니다. 저자는 기존의 diff 라이브러리에 불만을 느껴, 이전 버전을 수정한 후 자신만의 Go 라이브러리를 만들게 되었습니다. 이 새로운 라이브러리는 기존 라이브러리의 여러 단점을 보완하기 위해 다양한 입력 유형을 지원하고, 사용자 맞춤형 출력 형식을 제공하며, 성능을 유지하는 것을 목표로 하고 있습니다.

새로운 라이브러리의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 입력의 유연성을 갖추고 있어 텍스트와 다양한 시퀀스를 모두 처리할 수 있습니다. 둘째, 통일된 형식이나 구조화된 결과로 출력을 제공합니다. 셋째, 사용하기 쉬운 간단한 API를 설계했습니다. 넷째, 실행 효율성과 diff의 크기를 최소화하는 성능을 균형 있게 유지합니다.

저자는 기존의 Go diff 라이브러리를 평가했으며, 많은 라이브러리들이 필수 기능이 부족하거나 성능 문제를 안고 있음을 발견했습니다. 대부분의 라이브러리가 마이어스 알고리즘을 사용하는데, 이는 유사한 입력에 대해서는 효율적이지만 크고 서로 다른 입력에 대해서는 느린 경향이 있습니다. 새로운 라이브러리는 성능을 개선하기 위해 전처리와 휴리스틱 같은 다양한 전략을 사용하면서도 가독성을 저해하지 않도록 설계되었습니다.

또한, 이 라이브러리는 코드의 가독성을 높이기 위한 후처리 기법도 지원합니다. 저자는 앞으로도 라이브러리를 지속적으로 개선할 계획이며, 기능에 대한 피드백을 환영합니다.

이 텍스트는 OpenAI의 Sora 2와 관련된 비디오와 시스템 카드에 대한 링크를 제공합니다. 비디오는 유튜브에서 확인할 수 있으며, 시스템 카드는 Sora 2 시스템에 대한 자세한 정보를 제공합니다.

와시는 1,500년 이상의 역사를 가진 전통 일본 종이로, 수작업으로 만들어집니다. 이 종이는 아름다움, 강도, 그리고 독특한 질감으로 유명합니다. 적절히 보관하면 일부 종류의 와시는 천 년 이상 지속될 수 있으며, 이는 고대 문서에서도 확인할 수 있습니다. 최근 BBC 진행자인 폴 카터가 에치젠을 방문하여 와시 종이 제작 과정을 탐방했습니다.

최근 발견된 VMware의 심각한 취약점인 CVE-2025-41244가 2024년 10월부터 활발히 악용되고 있습니다. 이 취약점은 VMware Aria Operations와 VMware Tools에 영향을 미치며, 공격자가 가상 머신(VM)에서 권한을 상승시킬 수 있게 합니다.

VMware의 모회사인 Broadcom은 이 문제에 대한 패치를 배포했지만, 사용자에게 이 취약점이 지속적으로 악용되고 있다는 사실은 알리지 않았습니다. 보안 회사 NVISO Labs는 중국의 국가 지원 해커 그룹인 UNC5174가 이 취약점을 이용해 사이버 보안 회사인 SentinelOne을 공격하는 등 1년 동안 이 취약점을 악용해 왔다고 보고했습니다.

이 취약점은 VMware Aria Operations와 VMware Tools의 자격 증명 기반 및 비자격 증명 서비스 검색 기능 모두에 영향을 미칩니다. 이를 통해 권한이 없는 사용자가 루트 권한으로 코드를 실행할 수 있으며, 많은 리눅스 배포판에서 사용되는 오픈 소스 버전인 open-vm-tools에도 영향을 미칩니다.

NVISO는 악용 방법이 쓰기 가능한 디렉토리에 악성 바이너리를 배치하는 것을 포함하며, 이를 통해 더 높은 권한으로 실행될 수 있다고 경고했습니다. Broadcom은 다양한 VMware 제품에 대한 수정 사항을 발표했으며, 리눅스 공급업체들은 open-vm-tools에 대한 업데이트를 배포할 것으로 예상됩니다.

조직들은 이 취약점의 악용 여부를 감지하기 위해 비정상적인 프로세스를 모니터링할 것을 권장합니다. NVISO는 이 취약점의 특성으로 인해 다른 악성 소프트웨어가 의도치 않은 권한 상승의 혜택을 받을 가능성이 있다고 언급했습니다.

이 문서는 다양한 BASIC 프로그래밍 방언, 개발 환경(IDE), 도구 및 튜토리얼과 관련된 자료를 모은 것입니다.

BASIC 방언 섹션에서는 여러 가지 BASIC 방언이 소개됩니다. 예를 들어, AppGameKit은 초보자를 위한 게임 개발 엔진이며, FreeBASIC은 여러 플랫폼에서 사용할 수 있는 오픈 소스 BASIC 컴파일러입니다. QB64는 QBasic의 현대적인 버전으로, 네이티브 바이너리를 지원합니다. PureBasic은 간단함과 크로스 플랫폼 기능으로 유명하며, Chipmunk Basic은 전통적인 프로그래밍 환경을 갖춘 빠른 인터프리터입니다.

IDEs, 편집기, 플러그인 및 도구 섹션에서는 BASIC 프로그래밍을 위한 다양한 도구가 포함되어 있습니다. DavsIDE는 QB64를 위한 대체 IDE이며, VisualFBEditor는 FreeBASIC을 위한 IDE입니다. WinFBE는 Windows에서 사용할 수 있는 FreeBASIC 편집기입니다.

기타 섹션에는 BASIC 프로그램, 소스 코드 및 BASIC과 관련된 에뮬레이터 모음이 포함되어 있습니다.

튜토리얼 섹션에서는 초보자를 위한 다양한 BASIC 방언 사용법, 프로그래밍 기법 및 게임 개발에 대한 가이드를 제공합니다.

이 자료는 BASIC 프로그래밍 언어를 배우거나 탐구하고자 하는 모든 이들에게 유용한 종합 자료로 활용될 수 있습니다.

보잉은 737 맥스를 대체할 새로운 항공기를 개발하고 있습니다. 보도에 따르면, 이 새로운 단일 통로 비행기는 현재 개발 중이며 2025년까지 준비될 수 있다고 합니다. 회사는 시장에서의 경쟁력을 높이기 위해 최신 모델을 만드는 데 집중하고 있습니다.

요약이 없습니다.

다중 무장 강도에 관한 이 책은 불확실한 상황에서 결정을 내리는 데 도움을 주는 알고리즘에 대한 접근하기 쉬운 소개입니다. 책은 주제의 다양한 측면을 다루는 여러 장으로 구성되어 있습니다.

첫 네 개의 장에서는 IID(독립적이고 동일하게 분포된) 보상에 대해 다루며, 기본 모델, 불가능한 결과, 베이즈 방법, 리프시츠 보상에 대해 설명합니다. 다음 세 개의 장에서는 적대적 보상에 대해 다루며, 전체 피드백 시나리오와 선형 보상 및 복잡한 행동을 포함한 확장에 대해 설명합니다. 8장에서는 맥락적 강도에 대해 논의하며, 보상이 관찰 가능한 맥락에 따라 달라지는 경우를 다룹니다. 마지막 세 개의 장에서는 이 주제를 경제학과 연결하여 게임에서의 학습, 예산 제약, 인센티브에 대해 탐구합니다.

부록에서는 집중도와 KL-발산과 같은 중요한 개념에 대한 배경 정보를 제공합니다. 일부 장은 특정 주제에 대한 개요로 독립적으로 읽을 수 있습니다. 각 장에는 연습 문제도 포함되어 있어 학습을 도와줍니다.

NVIDIA는 최근 그래픽 기술에서 중요한 발전을 이루었습니다. 특히 RTX 메가 지오메트리와 조라 데모를 통해 새로운 레이 트레이싱 및 세부 수준(LOD) 기술을 선보였습니다.

RTX 메가 지오메트리는 클러스터 레이 트레이싱과 언리얼 엔진의 나나이트 기술을 결합하여 매우 세밀한 그래픽 렌더링을 가능하게 합니다. 조라 장면은 36GB의 glTF 파일로 제공되며, 16억 4천만 개 이상의 삼각형으로 구성되어 있어 그 크기와 일반 시스템의 제한된 메모리로 인해 처리하기가 복잡합니다.

이 대용량 파일을 처리하기 위해서는 상당한 메모리가 필요하며, 효율적으로 다루기 위해 최적화가 필요했습니다. 이를 통해 메모리 사용량과 처리 시간을 줄일 수 있었습니다. 이 과정에서는 삼각형 메시의 세부 수준을 관리하기 위한 계층 구조를 만들고, 클러스터화, 분할, 단순화 기술을 적용하여 효율적인 렌더링을 목표로 했습니다.

여러 가지 최적화를 통해 레이 트레이싱 최적화 코드의 처리 시간이 30분 이상에서 약 2분 35초로 크게 단축되었습니다. 저자는 향후 메쉬 최적화 라이브러리의 버전에서 더 나은 메모리 관리 및 처리 알고리즘을 통합할 계획을 언급했습니다.

이러한 발전은 복잡한 3D 그래픽을 효율적으로 렌더링하는 데 있어 직면하는 도전과 해결책을 강조하며, 현대 그래픽 엔진에서 메모리 관리와 알고리즘 최적화의 중요성을 부각시킵니다.

Chainloop는 WebAssembly(WASM)와 WASI 기반의 정책 엔진을 미리 공개했습니다. 이 엔진은 안전하고 효율적으로 규정을 자동으로 준수할 수 있도록 도와줍니다. 팀은 보안성을 유지하면서 선호하는 프로그래밍 언어로 정책을 작성할 수 있습니다. 이 새로운 엔진은 전통적인 정책 엔진의 한계를 극복하며, 시스템 침해나 데이터 유출과 같은 보안 위험을 줄입니다.

WASM 엔진의 주요 특징 중 하나는 보안입니다. 이 엔진은 제로 트러스트 모델을 사용하여 승인된 기능만 허용하고 무단 접근을 차단합니다. 성능 면에서도 거의 네이티브 속도로 작동하여 빠른 정책 평가를 보장합니다. 또한, 정책은 다운타임 없이 업데이트할 수 있어 변화하는 규제에 신속하게 대응할 수 있습니다. 팀은 Go, Rust, JavaScript, Python, C/C++ 등 여러 언어로 정책을 작성할 수 있는 유연성을 제공합니다. 정책을 컴파일하고 테스트하는 과정도 간단하며, CI/CD 파이프라인과 잘 통합됩니다.

Chainloop는 기존의 Rego 정책 엔진을 유지하면서 더 복잡한 요구를 위해 WASM을 대안으로 도입했습니다. 개발 경험은 미리 구축된 라이브러리와 자동화 도구 덕분에 간소화되어, 개발자들이 정책을 쉽게 생성하고 관리할 수 있습니다.

결론적으로, Chainloop의 WASM 정책 엔진은 안전하고 고성능의 규정 준수 자동화를 가능하게 하며, 다양한 프로그래밍 언어를 지원하여 유연성과 개발자 경험을 향상시킵니다.

Puneet과 Roop은 건설 분야에서 청사진을 읽고, 비용을 추정하며, 허가를 신청하는 복잡한 과정을 개선하기 위해 Bild AI를 설립했습니다. 그들은 첨단 컴퓨터 비전과 인공지능 기술을 활용하여 주택, 병원, 학교 건설을 더 효율적으로 만들고자 합니다.

현재 그들은 다음과 같은 팀원을 찾고 있습니다. 지능형 시스템 개발에 집중하고, 최신 AI 모델과 도구를 활용하며, 피드백을 바탕으로 신속하게 프로토타입을 만들고 개선할 수 있는 사람입니다.

이상적인 후보자는 컴퓨터 비전이나 머신러닝을 적용한 경험이 있어야 하며, AI 제품 개발 경력이 필요합니다. 또한 긍정적인 태도와 원활한 의사소통 능력을 갖추고, 도전적인 업무를 기꺼이 맡을 수 있어야 합니다.

추가적으로 스타트업 경험이나 사람들이 사용하는 제품을 만든 경험, 건설 분야에 대한 배경, 긍정적인 영향을 미치고자 하는 열정을 가진 후보자는 우대합니다.

관심 있는 지원자는 자신이 적합한 이유를 간단히 설명하고, 좋아하는 과일을 언급해야 합니다. 이 직무는 샌프란시스코에서 풀타임으로 근무하며, 이사할 의향이 있는 지원자도 가능합니다.

웹 개발에서 디자이너와 개발자 간의 간극이 점점 커지고 있다는 내용입니다. 처음에는 디자이너와 개발자가 원활하게 협력했지만, 웹이 발전하면서 그들의 역할이 점점 분리되었습니다. 디자이너는 Figma와 같은 도구를 사용해 시각적인 요소에 집중하고, 개발자는 복잡한 프레임워크를 이용해 코딩을 담당하게 되었습니다. 이러한 분리는 서로 다른 언어와 도구로 인해 의사소통이 어려워지는 "인수인계" 과정에서 불만을 초래했습니다.

협업을 개선하려는 노력에도 불구하고, 근본적인 문제는 여전히 남아 있습니다. 디자이너와 개발자 간의 분리는 마찰을 일으키고 창의성을 제한합니다. 디자이너는 이제 기능적인 디자인을 구현할 능력이 부족해졌으며, 이는 도구와 프로세스에 의해 제약을 받기 때문입니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 Nordcraft가 개발되었습니다. 이 플랫폼은 디자인과 개발을 통합하여 더 많은 협업과 유연성을 제공합니다. 팀원들이 서로의 강점을 활용할 수 있도록 하여 경직된 역할 없이 작업할 수 있게 합니다. 궁극적인 목표는 웹 디자인과 개발을 위한 더 창의적이고 효율적인 환경을 조성하는 것입니다.

러스트에서의 주요 개념은 다음과 같습니다. 첫째, 트리 형태의 소유권 구조입니다. 각 객체는 하나의 부모와 여러 자식을 가질 수 있어 트리 구조를 형성합니다. 둘째, 가변 참조의 독점성입니다. 한 객체에 대해 가변 참조는 오직 하나만 존재할 수 있으며, 가변 참조가 있을 경우 다른 어떤 참조도 존재할 수 없습니다. 셋째, 전염성 대여입니다. 객체를 대여하면 그 객체의 부모와 계층 내 다른 객체에도 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 자동차의 한 바퀴를 대여하면 전체 자동차를 대여하는 것과 같은 의미입니다.

참조 형태에 대해 살펴보면, 트리 형태의 참조는 러스트에서 관리하기 쉽습니다. 반면, 공유 참조는 소유권과 대여 규칙을 복잡하게 만들 수 있습니다. 불변 공유 객체의 경우 생애 주기 주석이나 참조 카운팅(Rc/Arc)을 사용해야 합니다. 가변 공유 객체는 대여 검사 규칙으로 인해 문제를 일으킬 수 있습니다.

대여 검사기와 관련된 도전 과제가 있습니다. 전염성 대여는 자식을 대여할 때 부모도 암묵적으로 대여하게 되어 가변 작업을 복잡하게 만듭니다. 또한, 순환 참조는 대여 문제를 일으킬 수 있습니다.

대여 검사기 문제를 해결하기 위한 방법으로는 데이터 중심 설계가 있습니다. 이는 불필요한 getter/setter를 최소화하고 전염성 대여를 피하는 데 초점을 맞춥니다. ID나 핸들을 사용하여 직접 대여를 대체하고 참조를 관리하는 방법도 있습니다. 변화를 즉시 적용하기보다는 명령어를 사용해 변경 사항을 예약하는 방식으로 변이를 연기할 수 있습니다. 변이를 피하고 불변 데이터를 선택하거나 데이터를 변형하기보다는 재구성하는 방법도 있습니다. 순환 참조를 처리하기 위해서는 약한 참조를 사용하여 순환을 끊는 것이 좋습니다, 특히 콜백에서 그렇습니다.

내부 변이를 위해서는 RefCell, Cell, Mutex와 같은 타입을 사용하여 대여 검사 규칙을 유지하면서 데이터 변경을 허용할 수 있습니다.

일반적인 가이드라인으로는 대여의 범위를 최소화하고 가능한 한 짧게 유지하는 것이 있습니다. 불필요한 참조를 피하는 데이터 구조, 예를 들어 배열이나 맵을 사용하는 것도 고려해야 합니다. 러스트가 안전성을 제공하지만 소유권과 대여를 효과적으로 관리하기 위해 더 복잡한 설계 패턴이 필요할 수 있다는 점을 이해하는 것이 중요합니다.

스포츠북, 예를 들어 드래프트킹스와 팬듀엘은 낮은 마진 환경에서 운영되며, 주로 "패자"라고 불리는 일반 베터들에게 의존합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

스포츠북의 비즈니스 모델은 스포츠 이벤트에 대한 배당률을 설정하고 사용자로부터 베팅을 받는 것입니다. 이들은 배당률에 포함된 소액의 마진인 "빅(vig)"을 통해 주로 수익을 창출합니다. 일반적인 베터는 연간 약 100달러를 잃는 반면, 숙련된 베터는 큰 금액을 이길 수 있어 스포츠북의 수익에 위협이 될 수 있습니다.

스포츠북은 경험이 부족한 베터를 유치하는 데 집중합니다. 이들은 자신의 좋아하는 팀에 베팅할 가능성이 높습니다. 실제로 수익을 내는 베터는 약 3%에 불과합니다.

스포츠북은 주 세금(일부 주에서는 최대 51%), 프로모션, 광고 등 높은 비용에 직면해 있으며, 이는 수익을 크게 감소시킵니다. 새로운 고객을 유치하기 위해 마케팅에 많은 비용을 지출하며, 사용자당 약 300달러를 쓰기도 합니다.

숙련된 베터를 보호하기 위해 스포츠북은 종종 이들이 배당률을 이용해 이익을 얻는 것을 제한하거나 금지합니다. 이는 법적으로 허용되며, 기업은 보호된 계층에 대한 차별이 아닌 한 고객에게 서비스를 거부할 수 있습니다.

스포츠북은 복잡한 베팅인 파레이를 장려하여 더 높은 빅을 부과하고 수익을 증가시킵니다. 이들은 사용자들이 자주 베팅하도록 유도하는 전략을 사용합니다.

결론적으로, 스포츠북은 일반 베터를 유치하면서 숙련된 도박꾼의 영향을 제한하며, 어려운 규제와 재정 환경 속에서도 성장하고 있습니다.

이 글은 저자가 ZFS(제타바이트 파일 시스템)와 그 기본 암호화 기능을 사용하면서 겪은 개인적인 경험을 담고 있습니다. 저자는 일상적인 작업 중 실수로 인해 8.5 TiB의 데이터를 거의 잃을 뻔한 이야기를 공유하며, 문제를 이해하고 상황을 디버깅하며 결국 데이터를 복구하는 과정을 설명합니다.

저자는 데이터 관리를 위해 두 개의 ZFS 풀(구형과 신형)을 사용했습니다. 신형 풀은 처음부터 기본 암호화를 사용했고, 구형 풀은 나중에 암호화로 업그레이드되었습니다. 그러나 이 과정에서 복잡한 문제가 발생했습니다. 구형 풀의 암호화 키를 변경하는 과정에서 스냅샷을 제대로 관리하지 않아 복호화할 수 없는 데이터셋이 생겼습니다. 저자는 암호화 키 변경이 백업에 반영되지 않아 백업이 더 이상 유효하지 않다는 사실을 너무 늦게 깨달았습니다.

저자는 여러 가지 교훈을 얻었습니다. 첫째, 백업을 지속적으로 테스트하여 문제를 조기에 발견해야 합니다. 둘째, 모든 단계가 제대로 진행되었음을 확인한 후에만 파괴적인 변경을 수행해야 합니다. 셋째, 암호화 키를 변경한 후에는 항상 암호화 루트의 스냅샷을 전송해야 합니다. 넷째, 스냅샷을 삭제하기 전에 북마크를 만들어야 합니다.

저자는 ZFS의 작동 방식, 즉 복사-쓰기 파일 시스템, 스냅샷, 기본 암호화의 메커니즘을 탐구했습니다. 그 과정에서 무엇이 잘못되었는지에 대한 가설을 세우고 문제를 재현하기 위한 테스트 환경을 만들었습니다. 데이터 복구 과정은 복잡했으며, ZFS의 수정된 버전을 만들어 북마크를 수동으로 생성하고 필요한 스냅샷을 전송하여 암호화된 데이터셋에 대한 접근을 복원하는 작업이 포함되었습니다.

결국 저자는 데이터를 성공적으로 복구했으며, ZFS의 암호화 기능과 관련된 이해의 중요성을 강조합니다. 저자는 개선이 이루어질 때까지 기본 암호화를 사용할 때 주의할 것을 권장하며, 대부분의 사용자에게는 블록 수준 암호화를 사용하는 것이 좋다고 제안합니다. 이 이야기는 ZFS 암호화를 사용하는 사람들에게 경각심을 일깨우는 사례로, 잠재적인 위험과 신중한 데이터 관리의 중요성을 강조합니다.

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만성 염증이 심장병의 강력한 예측 인자로 인식되고 있으며, 이는 콜레스테롤보다 더 중요하다는 새로운 권고가 미국심장학회(ACC)에서 발표되었습니다. 이들은 모든 사람이 혈액 검사를 통해 고감도 C-반응성 단백질(hs-CRP) 수치를 측정해야 한다고 제안합니다. 이러한 변화는 염증이 심장병의 조절 가능한 위험 요소로서 중요하다는 점을 부각시킵니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 고염증 수치(hs-CRP)는 심장병 위험과 더 밀접하게 연관되어 있으며, 특히 콜레스테롤 저하 약물인 스타틴을 복용 중인 환자나 전통적인 위험 요소가 없는 사람들에게서 더욱 두드러집니다. 전통적인 위험 요소도 여전히 중요하지만, 염증은 결정적인 요소로 남아 있습니다. 염증을 줄이는 효과적인 방법으로는 스타틴과 콜키신 같은 특정 약물 사용, 건강한 식단, 규칙적인 운동, 금연, 건강한 체중 유지 등이 있습니다. 그러나 모든 항염증 약물이 효과적인 것은 아니며, 일부는 주요 임상 시험에서 이점을 보이지 않았습니다.

hs-CRP 수치에 대해 이상적인 수치는 1 mg/L 이하이며, 3 mg/L 이상은 높은 위험을 나타냅니다. 다른 염증 지표들도 평가되었지만, hs-CRP가 심혈관 위험 예측에 가장 효과적입니다.

ACC는 이제 모든 사람에게 정기적인 hs-CRP 검사를 권장하며, 염증을 콜레스테롤과는 별개의 위험 요소로 다루는 것이 중요하다고 강조하고 있습니다.

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2025년 10월 1일, 뉴욕 브롱크스의 한 공공 주택 아파트 건물이 부분적으로 붕괴되었습니다. 오전 8시 10분경 소각기 샤프트가 떨어지면서 발생한 사고로, 관계자들은 폭발이 붕괴의 원인일 수 있다고 보고 있습니다. 다행히도 이 사고는 보일러실에서 발생했기 때문에 부상자나 사망자는 보고되지 않았습니다. 긴급 서비스가 신속하게 대응하였고, 피해를 입은 아파트 주민들은 안전을 위해 대피하고 있습니다. 건물의 가스 공급은 차단되었으며, 에릭 애덤스 시장은 점검이 진행되는 동안 해당 지역에 접근하지 말 것을 권고했습니다. 앰배서더 아만다 세프티모와 같은 지역 지도자들은 지역 사회의 안전을 보장하기 위해 책임을 물어야 한다고 촉구하고 있습니다.

컴퓨터는 주 메모리(RAM)를 사용하여 빠른 데이터 접근을 가능하게 합니다. RAM은 디스크 저장소보다 속도가 빠르기 때문에 CPU는 주로 RAM과 함께 작업합니다. 그러나 RAM은 휘발성이어서 전원이 꺼지면 데이터가 사라집니다.

운영 체제는 여러 프로세스에 메모리를 할당하여 서로 간섭하지 않도록 합니다. 간단한 방법은 연속적인 메모리 블록을 할당하는 것이지만, 이 경우 빈 메모리가 연속적이지 않으면 외부 단편화가 발생할 수 있습니다.

외부 단편화는 전체 빈 메모리는 충분하지만, 연속된 블록으로 존재하지 않을 때 발생합니다. 이로 인해 시스템이 더 많은 프로세스를 효율적으로 실행하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

단편화를 해결하기 위해 운영 체제는 페이징을 사용합니다. 페이징은 메모리를 고정 크기의 블록(프레임)으로 나누는 방식입니다. 프로세스는 물리적 메모리가 연속적이지 않더라도 연속적으로 보이는 가상 메모리 공간에 접근합니다.

모든 프로그램의 모든 부분을 한 번에 로드할 필요는 없습니다. 필요에 따라 페이지만 메모리에 로드하는 수요 페이징 방식은 공간을 절약하고 대형 프로그램을 더 효율적으로 관리하는 데 도움이 됩니다.

프로세스의 가상 메모리는 스택(함수 호출용), 힙(동적 메모리용), 코드 세그먼트(실행 가능한 코드용)와 같은 세그먼트로 나뉩니다. 각 세그먼트는 특정 기능과 성장 방향을 가지고 있습니다.

스택은 함수 호출과 지역 변수를 위해 아래로 성장하고, 힙은 동적 메모리 할당을 위해 위로 성장합니다. 스택 할당은 빠르지만 컴파일 시 알려진 크기로 제한되며, 힙 할당은 더 유연하지만 느리고 더 많은 관리 오버헤드가 필요합니다.

메모리 매핑은 파일과 메모리를 프로세스의 주소 공간에 직접 매핑할 수 있게 해줍니다. 메모리 매핑은 개인적(복사-쓰기)일 수도 있고, 프로세스 간에 공유될 수도 있습니다.

리눅스는 힙 메모리 관리를 위해 malloc과 메모리 매핑을 위해 mmap과 같은 시스템 호출을 사용하여 프로그램의 필요에 맞게 효율적인 메모리 할당과 관리를 가능하게 합니다.

이러한 개념을 이해하면 운영 체제가 메모리를 어떻게 관리하고 다양한 애플리케이션의 성능을 최적화하는지 파악하는 데 도움이 됩니다.

작가는 일기를 쓰는 것을 간헐적으로 시도해본 후, 이제는 완전히 헌신하고 싶어합니다. 그들은 다른 사람들이 어떤 도구를 사용하고, 일기 쓰는 과정을 어떻게 접근하는지에 대해 궁금해하고 있습니다.

레너트와 라우프는 AI 에이전트가 앱과 데이터베이스에서 정보를 검색하고 가져오는 데 도움을 주는 오픈 소스 도구인 에어위브(Airweave)를 개발하고 있습니다. 최근에는 관리형 서비스와 새로운 검색 기능을 출시했습니다.

에어위브는 다양한 플랫폼에 흩어져 있는 데이터에 접근하고 이해하는 데 어려움을 해결합니다. 이 도구는 API에 연결하여 콘텐츠를 정리하고 색인화하며, 데이터를 동기화하여 최신 상태로 유지합니다. 정보를 검색할 때는 고급 검색 기능을 활용해 결과를 순위별로 제공합니다.

사용자들은 에어위브를 활용해 법률 보조 도구부터 연구 도구까지 다양한 애플리케이션을 만들어냈습니다. 팀은 새로운 기능과 개선점을 탐색하고 있으며, 사용자들의 피드백을 환영하고 에어위브를 사용해 보도록 권장하고 있습니다.

인기 있는 이미지 호스팅 사이트인 Imgur가 1억 3천만 명 이상의 사용자와 함께 영국에서 서비스를 중단했습니다. 이는 아동 데이터 보호에 대한 우려로 인해 규제 기관으로부터 벌금 위협을 받았기 때문입니다. 영국 정보위원회(ICO)는 Imgur의 모회사인 MediaLab을 아동 코드 전략의 일환으로 조사하고 있습니다. 이 전략은 청소년의 개인 정보를 온라인에서 처리하는 기준을 설정합니다.

ICO는 MediaLab에 대해 데이터 보호 위반 가능성에 대한 벌금 부과 의사를 통지했습니다. Imgur가 영국에서 운영을 중단했지만, ICO는 과거의 위반에 대한 책임에서 벗어날 수 없다고 밝혔습니다. 조사는 계속 진행 중이며, ICO는 아동 데이터 보호의 중요성을 강조하고 있습니다. Imgur는 2009년에 설립되었고 2021년에 MediaLab에 인수되었습니다. 최근 영국에서 서비스가 중단되었습니다.

카기 뉴스는 2025년 9월 30일에 시작된 일일 뉴스 서비스로, 전 세계 뉴스를 중심으로 개인화된 신뢰할 수 있는 뉴스 리뷰를 제공합니다. 전통적인 뉴스 매체의 혼란 없이 필수 정보를 전달하는 것을 목표로 하고 있습니다.

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마이클 린치의 나를 형성한 소프트웨어 에세이들은 2025년 9월 30일에 출간되었으며, 소프트웨어 개발에 대한 그의 이해에 큰 영향을 미친 에세이와 블로그 포스트를 반영하고 있습니다. 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

조엘 스폴스키의 조엘 테스트(2000)는 고용주가 소프트웨어 팀을 얼마나 잘 지원하는지를 평가하기 위한 12가지 질문으로 구성되어 있습니다. 이 테스트는 개발자를 존중하고 생산적인 작업 환경을 만드는 것이 중요하다고 강조합니다.

알렉시스 킹의 검증하지 말고 파싱하라(2019)는 소프트웨어 안전성을 높이기 위해 데이터를 단순히 검증하는 것이 아니라 새로운 유형으로 변환해야 한다고 설명합니다. 이러한 접근 방식은 검증되지 않은 데이터로 인한 오류를 방지합니다.

프레드 브룩스의 은총은 없다(1986)에서는 필수 복잡성과 우발적 복잡성을 구분합니다. 그는 도구의 발전이 개발자의 생산성을 크게 향상시키지 못할 것이라고 주장하며, 필수 복잡성을 해결해야 한다고 강조합니다.

조엘 스폴스키의 선택(2000)은 소프트웨어 디자인에서 사용자 결정을 최소화하는 것이 중요하다고 강조합니다. 너무 많은 선택지는 사용자를 압도하고 경험을 복잡하게 만들 수 있습니다.

레이몬드 첸의 애플리케이션 호환성 계층(2010)에서는 소프트웨어 변경 시 사용자 행동을 고려해야 호환성과 사용 편의성을 유지할 수 있다고 논의합니다.

에릭 큐플러의 테스트에 논리를 넣지 마라(2014)는 테스트 코드를 지나치게 복잡하게 만드는 것을 경고하며, 테스트가 쉽게 이해될 수 있도록 명확성을 강조합니다.

줄리아 에반스의 조금의 일반 자바스크립트로 많은 것을 할 수 있다(2020)는 프레임워크 대신 일반 자바스크립트를 사용하는 것을 권장하며, 그 단순함과 효과성을 강조합니다.

댄 맥킨리의 지루한 기술을 선택하라(2015)는 최신의 화려한 기술을 신중하게 고려하지 않고 사용하는 것을 피하라고 조언하며, 확립된 기술이 더 신뢰할 수 있다고 제안합니다.

테렌스 에든의 디지털 삶에서 나 자신을 잠금 해제했다(2022)는 독자에게 디지털 재난 복구에 대해 생각하게 하며, 예상치 못한 데이터 손실에 대비하는 것이 중요하다고 강조합니다.

브래드 피츠패트릭의 보너스 통찰(2009)은 소프트웨어에서 일관된 입력 처리가 중요하다고 강조하며, 사용자 친화적인 데이터 입력 프로세스를 옹호합니다.

이 에세이들은 개발자들이 트렌디한 기술이나 복잡한 솔루션보다 명확성, 사용자 경험, 효과적인 관행을 우선시하도록 격려합니다.

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TinyWorlds는 Google DeepMind의 Genie Architecture를 기반으로 만들어진 간소화된 세계 모델입니다. 다른 모델들과 달리 TinyWorlds는 사전 행동 데이터 없이도 비디오에서 행동을 학습할 수 있어 확장성이 뛰어납니다. 이 모델은 사용자들이 세계 모델이 어떻게 작동하는지를 이해하는 데 도움을 주는 것을 목표로 합니다.

TinyWorlds의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다. 첫째, 아키텍처는 자가 회귀 변환기(autoregressive transformer)를 사용하여 이산 토큰을 처리합니다. 이는 비디오에서 다음 프레임을 예측하는 과정을 단순화합니다. 둘째, 모듈로는 비디오 토크나이저와 행동 토크나이저가 있습니다. 비디오 토크나이저는 비디오를 이산 토큰으로 압축하여 중요한 시각 정보를 포착합니다. 행동 토크나이저는 비디오 프레임 간의 행동을 추론하여 모델이 레이블이 없는 행동으로도 학습할 수 있게 합니다. 마지막으로 동역학 모델은 과거 프레임과 행동을 바탕으로 다음 프레임을 예측합니다.

사용자는 TinyWorlds를 설정하기 위해 코드를 다운로드하고 필요한 데이터셋을 준비한 후, 훈련 및 추론 스크립트를 실행하면 됩니다. 이 모델은 사용자가 정의한 행동에 따라 미래의 프레임을 생성할 수 있어 상호작용적인 경험을 제공합니다.

TinyWorlds는 게임 플레이 비디오를 데이터셋으로 처리하며, Doom이나 Zelda와 같은 고전 게임을 포함합니다. 사용자는 새로운 데이터셋을 쉽게 만들 수도 있습니다.

TinyWorlds는 기여를 장려하며 아키텍처, 훈련 방법 및 데이터셋 추가에 대한 개선점을 탐색하고 있습니다. 이 요약은 TinyWorlds의 주요 기능과 특징을 강조하여 세계 모델링과 기계 학습에 관심 있는 사용자들에게 접근할 수 있도록 합니다.

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소프트웨어의 품질은 매우 중요하지만, 그 정의나 누가 품질을 결정하는지에 대한 합의는 없습니다. 많은 리더들이 품질을 KPI와 같은 지표와 동일시하는 경향이 있지만, 진정한 품질은 사용자 기대를 충족하는 것에 있습니다. Linear와 같은 회사는 품질을 브랜드 가치로 삼고 있으며, Stripe에서는 품질이 주요 우선사항으로, 99.999%의 가동 시간을 달성했습니다.

품질은 단순한 슬로건이나 점수가 아니라, 제품 자체에 내재되어야 하며, 사용자가 판단해야 합니다. 지속적인 피드백과 공동 책임을 강조하는 분산형 접근 방식이 위에서 아래로 내려오는 중앙집중형 접근 방식보다 더 강한 회복력을 만들어냅니다.

품질을 정의하기는 어렵지만, 제품이 사용자 기대를 얼마나 잘 충족하거나 초과하는지를 요약할 수 있습니다. 이 정의는 품질의 주관적인 성격을 강조하며, 이는 소비자에 따라 다르고 시간이 지남에 따라 변화합니다.

기술이 빠르게 발전함에 따라 소프트웨어 개발자들이 품질을 유지해야 하는 압박이 커지고 있습니다. 역사적으로 Ford와 같은 회사는 리더십 주도의 품질 이니셔티브가 지속적인 헌신 없이는 실패할 수 있다는 것을 배웠습니다. 1980년대 Ford의 “품질이 최우선” 캠페인은 외국 경쟁자에게 잃은 시장 점유율을 회복하기 위해 품질을 우선시하는 것이었습니다. 처음에는 성공적이었지만, Ford는 나중에 품질에 대한 집중을 느슨하게 하여 쇠퇴의 원인이 되었습니다.

이 기사는 C++26에서 도입된 새로운 기능인 std::optional<T&>에 대해 다루고 있습니다. 이 기능은 개발자들이 선택적 참조를 보다 안전하게 표현할 수 있도록 돕습니다.

std::optional은 C++17에서 선택적 값을 표현하기 위해 도입되었습니다. 하지만 참조를 저장할 수는 없었습니다. C++26에서는 std::optional<T&>를 통해 이 문제를 해결합니다.

std::optional<T&>는 무엇일까요? 이 구조체는 객체를 소유하지 않고, 단지 기존 객체를 참조합니다. 참조와 값 같은 의미를 결합하며, null이 될 수 있는 포인터처럼 동작합니다.

이 기능의 장점은 원시 포인터의 필요성을 줄여 코드의 표현력을 높이고 오류 가능성을 낮춘다는 점입니다. 설계의 주요 선택 사항으로는 std::optional<T&>에 대한 할당이 복사가 아닌 참조를 재바인딩하여 의도치 않은 동작을 방지합니다. 또한, make_optional()은 std::optional<T&> 대신 소유하는 std::optional<T>를 생성하여 잠재적인 댕글링 참조를 피합니다.

디자인에서는 얕은 constness를 사용하여, const optional<T&>를 역참조하더라도 비-const 참조를 제공합니다. 값 검색을 위한 value_or 메서드는 참조 대신 값을 반환하여 안전성을 유지하고 예기치 않은 상황을 피합니다.

결론적으로, std::optional<T&>는 선택적 참조를 관리하는 보다 안전한 대안을 제공하여 C++의 코드 명확성을 향상시키고 원시 포인터에 대한 의존성을 줄입니다.

Styx 에뮬레이터가 공개되어, 보안 연구와 임베디드 시스템 디버깅을 위한 맞춤형 에뮬레이션 도구 개발에 중요한 이정표가 되었습니다. Styx는 비리눅스 환경에 특화된 기능을 제공하여 기존의 QEMU와 같은 도구들을 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다.

Styx의 주요 기능으로는 내장된 버그 탐지 도구와 GDB 서버가 있습니다. 또한, 고성능의 크로스 에뮬레이터 추적 기능을 제공하며, 사용자는 여러 명령 실행 백엔드를 선택할 수 있습니다. 프로세서와 주변 장치 간의 맞춤형 연결도 가능하며, 퍼징, 플러그인, 다중 프로세서 시스템을 지원합니다.

Styx를 사용해야 하는 대상은 QEMU에서 지원하지 않는 시스템을 목표로 하는 경우, 임베디드 시스템이나 다중 프로세서 시스템을 디버깅할 때, 새로운 임베디드 시스템을 개발할 때입니다.

기술적으로 Styx는 Rust로 개발되어 C/C++에 비해 더 나은 개발자 경험을 제공합니다. 잘 정의된 인터페이스를 통해 대상에 대한 효율적인 반복 작업이 가능하며, 현재 Styx는 라이브러리 형태로 제공되며, Python과 C 바인딩을 통해 통합이 용이합니다.

앞으로의 계획으로는 더 매끄러운 다중 에뮬레이터 조정 개발, 안드로이드 폰을 위한 전체 시스템 에뮬레이터, 더 많은 대상 아키텍처와 주변 장치에 대한 지원 확대가 있습니다.

커뮤니티 참여를 장려하며, 사용자들은 Styx의 개발에 피드백을 제공하고 기여할 수 있습니다. 문서화와 논의 참여를 원하시는 분들은 GitHub와 Discord의 Styx 에뮬레이터 공식 채널을 방문하실 수 있습니다.

Styx는 임베디드 시스템을 다루는 개발자와 연구자들에게 보다 쉽게 디버깅하고 맞춤형 작업을 할 수 있도록 돕는 다재다능하고 강력한 도구가 되는 것을 목표로 하고 있습니다.

스타트업에서 경력 있는 엔지니어만 채용하는 관행에 대해 반대하는 글이 발표됐다. 저자 앤드류 처칠은 많은 엔지니어와 인터뷰를 진행하며, 종종 간과되는 재능 있는 주니어 엔지니어들이 많다는 사실을 발견했다. 기업들은 생산성과 경험 부족에 대한 우려로 주니어 채용을 꺼리지만, 이러한 사고방식은 인재 풀을 제한하게 된다.

첫째, 많은 기업들이 경험이 풍부한 엔지니어를 채용하는 데 집중하면서, 새로운 아이디어와 에너지를 팀에 가져올 수 있는 의욕적인 주니어 엔지니어들을 놓치고 있다. 둘째, 기업들은 주니어가 많은 교육 시간을 필요로 한다고 생각하지만, 의욕이 있는 주니어는 AI 도구의 도움을 받으면 빠르게 생산성을 높일 수 있다. 셋째, 전통적인 면접 방식은 시대에 뒤떨어져 있다. 기업들은 실질적인 문제 해결 능력보다 암기한 알고리즘에 집중하는 경향이 있다.

주니어를 채용하는 것의 장점은 그들이 적응력이 뛰어나고 배우고자 하는 열망이 크며, 뛰어난 엔지니어로 성장할 수 있다는 점이다. 또한, 팀의 역동성을 활기차게 만들 수 있다. 채용 과정에서는 후보자의 사고방식과 열정을 프로젝트 논의를 통해 평가하고, AI 도구 사용이 가능한 현실적인 코딩 도전을 활용해야 한다. 문제 해결 능력과 실시간 코딩 능력을 평가하며, AI와 수동 코딩을 언제 사용하는지에 대한 이해도를 측정하는 것이 중요하다.

채용 후에는 멘토링에 투자하고 주니어가 배울 수 있는 경로를 만들어야 한다. 그들의 발전을 측정하고 지속적인 개선을 위해 열린 소통을 장려해야 한다. 주니어를 채용하는 것은 경쟁이 치열한 채용 시장에서 큰 이점을 제공할 수 있으며, 특히 기업들이 소프트웨어 개발에서 AI의 역할 변화에 적응하는 과정에서 더욱 그러하다. 주니어에 대한 투자는 장기적인 이익으로 이어질 수 있다.

새로운 오픈 소스 도구인 아투인 데스크탑이 출시되었습니다. 이 도구는 문서의 형태와 터미널의 기능을 결합하여 사용자가 쉽게 워크플로를 생성하고 실행할 수 있도록 합니다. 아투인 데스크탑은 팀의 워크플로에서 자주 발생하는 문제, 즉 구식 문서와 개인의 기억에 의존하는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.

아투인 데스크탑의 주요 기능으로는 실행 가능한 워크플로를 만들 수 있는 런북 기능이 있습니다. 이를 통해 신뢰할 수 있고 쉽게 공유할 수 있는 워크플로를 생성할 수 있습니다. 또한 다양한 명령어, 데이터베이스 쿼리, 모니터링 도구를 한 곳에서 지원하여 통합된 환경을 제공합니다. 팀원들은 Git이나 허브를 통해 실시간으로 작업을 동기화하고 공유할 수 있어 협업이 용이합니다. 베타 테스트 기간 동안 사용자 피드백을 바탕으로 개선 사항도 반영되었습니다.

이 도구는 작업 자동화와 시스템 디버깅, 데이터베이스 운영 관리, 새로운 엔지니어의 실무 워크플로 교육, 사고 대응 계획 문서화 및 실행 등 다양한 용도로 활용될 수 있습니다.

앞으로 아투인 데스크탑은 고급 실행 흐름, 원격 런북, 클라우드 서비스와의 더 나은 통합 등 추가 기능을 계획하고 있습니다. 개발자들은 아투인 데스크탑을 다운로드하고 GitHub에서 개발에 기여함으로써 참여할 수 있습니다. 이 도구는 구식 문서를 대체하고 인프라 관리를 위한 더 효과적인 시스템을 제공하도록 설계되었습니다.

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이 기사는 블루스카이의 연령 인증 정책으로 인해 직접 메시지(DM)를 사용하는 데 제한이 있는 상황과 GDPR(일반 데이터 보호 규정)의 영향을 다룹니다.

블루스카이의 연령 인증에 따르면, 사용자는 나이를 인증하지 않고도 블루스카이에 접근할 수 있지만, 성인 콘텐츠나 DM을 받을 수는 없습니다. 이는 온라인 안전을 위한 합리적인 접근 방식으로 여겨집니다.

DM에 대한 제한이 있어, 새로운 규칙이 시행되기 전의 DM을 복구할 수 없으며, 연령 인증이 완료되지 않으면 이전 연락처로부터 오는 메시지를 관리하기가 어렵습니다.

저자는 DM을 개인 데이터로 간주해야 한다고 믿으며, DM을 조회하기 위해 정보 접근 요청을 제출했습니다. 이 요청은 처리하는 데 두 달 이상 걸렸습니다.

블루스카이의 느린 대응은 데이터 처리 관행에 대한 우려를 불러일으켰지만, 저자는 결국 자신의 데이터에 접근할 수 있었습니다.

저자는 연령 인증 없이 DM에 접근할 수 있는 다양한 방법을 고려했지만, 공식적인 절차를 따르기로 결정했습니다.

앞으로 저자는 블루스카이에 자신의 인박스를 비활성화하고 알림을 지워달라고 요청할 계획이며, 더 나은 사용자 경험의 필요성을 강조하고 있습니다.

전반적으로 이 기사는 블루스카이의 사용자 데이터와 연령 인증 접근 방식에 대한 불만을 드러내며, 온라인 안전과 데이터 프라이버시 법률 간의 관계를 탐구합니다.

리오 터미널은 러스트로 개발된 고성능 터미널 에뮬레이터로, 빠른 작동과 고급 기능을 제공합니다. 주요 특징으로는 진정한 색상 지원이 있습니다. 일반 터미널이 256색만 표시하는 것과 달리, 리오는 최대 1,600만 색상을 표현할 수 있습니다. 또한, 사용자는 특정 프로토콜을 통해 터미널에서 이미지를 표시할 수 있습니다.

리오는 윈도우, macOS, 리눅스, 그리고 프리BSD에서 모두 작동하는 크로스 플랫폼 기능을 갖추고 있습니다. 글꼴 리가처를 지원하여 가독성을 높이고, 사용자가 터미널 화면을 쉽게 분할하고 관리할 수 있는 기능도 제공합니다. 사용자 정의 필터와 셰이더를 지원하여 시각적으로도 향상된 경험을 제공합니다.

많은 사용자들은 리오의 빠른 속도, 간편한 설정, 그리고 미적인 매력을 높이 평가하고 있습니다. 사용자 친화적인 디자인과 커뮤니티 피드백에 대한 반응 덕분에 일상적으로 사용하는 터미널로서 충성도 높은 사용자층을 형성하고 있습니다. 전반적으로 리오는 성능과 사용의 즐거움을 결합한 최고의 터미널 에뮬레이터로 인정받고 있습니다.

dgsh는 "다그쉬"라고 발음되는 유닉스 스타일의 셸로, 사용자가 기존 유닉스 도구와 맞춤형 구성 요소를 활용하여 복잡한 데이터 처리 파이프라인을 생성할 수 있게 해줍니다. 이 셸은 여러 프로세서 코어에서 실행할 수 있는 방향성 비순환 프로세스 그래프를 형성하여 처리 효율성을 높입니다.

dgsh의 주요 기능 중 하나는 프로세스 간 통신입니다. 멀티파이프 기능을 통해 여러 입력 및 출력 채널로 명령을 연결할 수 있어 더 복잡한 데이터 처리가 가능합니다. 예를 들어, comm 명령은 두 개의 입력을 받아 세 개의 출력을 생성할 수 있습니다. 멀티파이프 블록은 여러 입력 스트림을 관리하고 비동기적으로 출력을 전달하여 셸 스크립트 내에서 복잡한 데이터 처리를 지원합니다. 또한 저장된 값 기능을 통해 데이터 스트림의 마지막 기록을 저장하고, 이를 다른 프로세스에서 나중에 가져올 수 있습니다.

dgsh의 문법은 bash와 유사하지만 멀티파이프 블록이 포함되어 있어 명령의 병렬 실행과 데이터 흐름 관리를 가능하게 합니다. 다양한 유닉스 도구들이 dgsh에 맞게 수정되어 여러 입력과 출력을 지원하며, 이로 인해 기능이 향상되었습니다.

dgsh는 Debian, Ubuntu, FreeBSD, Mac OS X에서 설치할 수 있습니다. 사용자는 GitHub에서 소스 코드를 클론한 후, 구성하고 컴파일하여 설치해야 합니다. dgsh의 모든 명령과 관련 프로그램에 대한 포괄적인 매뉴얼과 참조 문서도 제공됩니다.

전반적으로 dgsh는 익숙한 유닉스 명령을 사용하여 대량 데이터 처리 작업을 효율적으로 수행할 수 있는 강력한 방법을 제공합니다. 현대 컴퓨팅 요구에 맞춰 기능을 강화한 점이 특징입니다.

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이 블로그 글에서는 후지의 무손실 압축 기술이 RAF 이미지 파일에서 어떻게 작동하는지를 설명하며, 저자가 이 기술을 이해하고 구현하는 과정을 다룹니다.

후지의 무손실 압축은 파일 크기를 줄이면서도 품질을 유지하는 방식입니다. 예를 들어, 50MB의 파일이 25MB로 줄어들 수 있습니다. 저자는 디지털 사진 소프트웨어를 개발하는 과정에서 이 알고리즘을 더 깊이 이해하고 싶었습니다.

이 압축 알고리즘은 적응형으로, 과거 데이터를 바탕으로 변화하며, 차분형으로 예상 값과 실제 값의 차이를 저장합니다. 이미지 처리를 위해 이미지를 수직 스트라이프로 나누어 각 스트라이프를 독립적으로 처리할 수 있도록 합니다. 각 스트라이프는 색상 벡터로 나누어져 픽셀을 색상별로 그룹화합니다. 알고리즘은 이웃 픽셀을 기반으로 예상 값을 계산하고, 그 차이를 구한 후, 가변 길이 코딩을 사용해 효율적으로 차이를 인코딩하여 압축합니다.

알고리즘은 이미지의 복잡성에 따라 인코딩에 사용되는 비트 수를 조정하여 색상 변화가 적은 영역에서 더 효율적인 저장이 가능하게 합니다. 저자는 후지의 알고리즘이 일반적으로 비압축 형식에 비해 파일 크기를 약 35-50% 줄인다고 언급합니다.

압축 해제 과정은 압축의 역순으로, 원본 이미지 데이터를 복원하기 위해 같은 원리를 사용합니다. 저자는 후지의 무손실 압축 알고리즘의 복잡성과 깊이를 강조하며, 이 기술을 구현하면서 얻은 귀중한 학습 경험을 공유합니다.

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오스트리아 군대는 마이크로소프트 오피스에서 오픈 소스 소프트웨어인 리브레오피스로 전환했습니다. 이 변화는 약 16,000개의 작업 공간에 영향을 미치며, 디지털 독립성을 강화하고 데이터를 외부 클라우드 서비스에 의존하지 않고 내부에서 처리하기 위한 목적입니다. 전환 결정은 2020년에 시작되어 2021년에 완료되었으며, 2022년부터는 계획과 교육이 진행되었습니다.

군대는 리브레오피스 프로젝트에도 기여하고 있으며, 필요한 적응 프로그램을 개발하여 모든 리브레오피스 사용자에게 이익을 주고 있습니다. 이번 전환은 주로 비용 절감을 위한 것이 아니라, 운영 기능을 자율적으로 유지하기 위한 것입니다. 모든 컴퓨터에서 마이크로소프트 오피스 2016은 제거되었지만, 필요한 경우 내부 승인을 통해 일부 모듈은 여전히 설치할 수 있습니다.

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임뷰의 공동 창립자인 조쉬가 클로드 코드 에이전트를 안전하고 효과적으로 실행하기 위해 설계된 데스크톱 앱인 스컬프터를 소개했습니다. 이 앱은 여러 코딩 에이전트를 사용할 때 발생할 수 있는 병합 충돌과 보안 위험 문제를 해결하고자 했습니다. 스컬프터는 각 에이전트마다 별도의 도커 컨테이너를 사용하여 권한 요청을 피하고 시스템을 보호합니다.

주요 기능 중 하나는 "페어링 모드"로, 이를 통해 에이전트와 통합 개발 환경(IDE) 간에 코드를 실시간으로 동기화할 수 있습니다. 사용자는 필요에 따라 수동으로 코드를 가져오거나 푸시할 수도 있습니다. 스컬프터는 대화 포크 및 상태 롤백과 같은 추가 기능을 계획하고 있으며, 현재 무료로 사용할 수 있습니다. 사용자들의 피드백도 환영합니다.

제공된 링크는 AI 모델인 클로드의 시스템 카드로 연결됩니다. 이 카드에는 클로드의 기능, 사용 방법, 그리고 지침에 대한 중요한 정보가 담겨 있습니다.

주요 내용으로는 클로드의 기능과 강점에 대한 개요, 안전하고 효과적인 사용을 위한 지침, 그리고 AI의 윤리적 고려사항과 한계가 포함되어 있습니다.

더 구체적인 정보는 위에 링크된 전체 문서를 참조하시기 바랍니다.

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남극의 독특한 구조물인 '맥주 캔'은 공식적으로 '수직 타워'로 알려져 있습니다. 이 구조물은 지상에 있는 편안한 생활 공간과 그 아래에 위치한 중요한 인프라를 연결하는 역할을 합니다.

2008년에 건설된 이 고가의 기지는 식사, 사무실, 휴게 공간 등 필수 시설을 제공하여 거주자들이 오랜 시간 동안 실내에서 생활할 수 있도록 합니다. 눈 아래에는 '아치'라는 산업 지역이 있어 전력 생산, 유지 보수 및 기타 중요한 작업이 이루어집니다.

맥주 캔은 약 15미터 깊이로 내려가는 큰 금속 실린더로, 이 두 구역을 연결합니다. 내부에는 90개의 계단과 물품 및 쓰레기를 옮길 수 있는 화물 엘리베이터가 있습니다. 내부 온도는 매우 차가워 외부와 비슷합니다.

맥주 캔을 오르내리는 것은 높이와 기지의 고도 때문에 운동이 됩니다. 거주자들은 몇 번이나 왕복할 수 있는지를 경쟁하며 이를 '맥주 캔'이라고 부릅니다. 전반적으로 맥주 캔은 남극 기지의 중요한 부분으로, 생활 공간과 작업 공간을 연결하는 다리 역할을 합니다.

코딩 에이전트인 앤트로픽의 클로드 코드와 오픈AI의 코덱스 CLI는 언어 모델(LLM)이 기능적인 코드를 생성하는 능력을 크게 향상시킵니다. 이러한 에이전트는 코드를 작성하고 테스트하며 개선할 수 있지만, 그 효과를 극대화하기 위해서는 에이전트의 작동을 안내하는 "에이전틱 루프"를 설계하는 것이 중요합니다.

에이전틱 루프는 코딩 에이전트가 도구를 반복적으로 사용하여 코딩 문제를 해결하는 체계적인 과정입니다. 잘 설계된 루프는 에이전트가 명확한 목표를 효율적으로 달성할 수 있도록 도와줍니다.

에이전트가 "YOLO" 모드(You Only Live Once)에서 작동할 수 있지만, 이 모드는 감독 없이 명령을 실행하기 때문에 몇 가지 위험이 따릅니다. 예를 들어, 해로운 셸 명령 실행, 데이터 유출 공격으로 인한 데이터 도난, 시스템을 악의적인 목적으로 사용하는 경우가 있습니다. 이러한 위험을 줄이기 위해서는 안전한 환경(샌드박스)에서 에이전트를 실행하고, 외부 컴퓨팅 자원(예: GitHub Codespaces)을 활용하며, 그들의 행동을 주의 깊게 모니터링하는 것이 권장됩니다.

적절한 도구 선택은 성공적인 코딩 루프를 위해 매우 중요합니다. 에이전트를 안내하기 위해 필요한 셸 명령과 기타 자원을 문서(AGENTS.md)에 명시하는 것이 좋습니다.

민감한 자격 증명에 대한 접근을 에이전트에게 부여할 때는 한계를 두고 테스트 환경을 활용하여 위험을 관리해야 합니다.

에이전틱 루프는 디버깅, 성능 최적화, 의존성 업그레이드, 도커 컨테이너 개선과 같이 명확한 목표가 있는 실험이 필요한 문제에 특히 유용합니다.

에이전틱 루프 설계 개념은 아직 새로운 분야로, 앞으로도 지속적인 발전이 예상됩니다. 저자는 이러한 도구에 대한 추가 탐구와 이해의 필요성을 강조합니다. 코딩 에이전트는 강력한 기능을 제공하지만, 그 잠재력을 효과적으로 활용하기 위해서는 신중한 설계와 위험 관리가 필수적입니다.

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개발자들은 대형 언어 모델(LLM)이 생성한 코드를 수정하거나 고치는 데 점점 더 많은 어려움을 겪고 있습니다. 이는 오래된 레거시 시스템을 다루는 것과 비슷한데, 변경을 하기 전에 코드를 이해하는 것이 필수적입니다. 그러나 LLM은 방대한 양의 코드를 빠르게 생성하기 때문에 "이해 부채(comprehension debt)"라는 새로운 문제가 발생하고 있습니다.

일부 팀은 LLM이 생성한 코드를 검토하고 이해하는 데 시간을 할애하지만, 이로 인해 작업 흐름이 느려져 LLM을 사용함으로써 절약한 시간의 이점을 상쇄하게 됩니다. 반면, 다른 팀은 검토되지 않은 코드를 서둘러 프로젝트에 추가하여 미래에 복잡한 문제를 초래할 위험을 감수하고 있습니다.

LLM은 코드 편집에 도움을 줄 수 있지만, 종종 충분한 성과를 내지 못해 문제를 해결하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 이로 인해 개발자들은 자주 코드를 수동으로 수정해야 하며, 이는 이해하는 데 필요한 시간을 증가시킵니다.

결국 LLM에 대한 의존도가 높아지면서 개발자들이 해결해야 할 "이해 부채"가 점점 쌓이고 있습니다.

이 글에서는 주제보다는 긴급성에 따라 Slack 채널을 정리하는 방법에 대해 다루고 있다. 저자 마크는 채널을 "얼마나 자주" 읽어야 하는지에 따라 재배치하니 더 빠르게 반응할 수 있고 스트레스도 줄어들었다고 밝혔다. 그는 채널을 네 가지 그룹으로 나누었다: "지금 읽기", "매시간 읽기", "매일 읽기", "언제든지 읽기". 이러한 접근 방식은 긴급한 메시지에 먼저 집중할 수 있게 도와주며, 소음이 많은 채널로 인한 번아웃을 줄이고 중요한 정보를 놓치지 않도록 한다.

마크는 채널의 중요성과 자신의 참여 수준에 따라 우선순위를 정할 수 있는 유연한 프레임워크를 사용할 것을 제안한다. 그는 채널을 팀이나 프로젝트와 같은 "무엇"에 따라 정리하는 것은 긴급성을 반영하지 않기 때문에 덜 효과적이라고 강조한다. 목표는 즉각적인 주의가 필요한 채널을 빠르게 식별하여 생산성을 유지하고 Slack에서 Inbox Zero를 달성하는 것이다. 그는 다른 사람들도 이 방법을 시도해 보아 Slack 커뮤니케이션을 더 잘 관리할 수 있기를 권장한다.

DEML은 기존의 그래프 언어인 Graphviz와 Mermaid보다 더 직관적으로 유향 비순환 그래프(DAG)를 표현하기 위해 설계된 새로운 언어입니다. 이 언어는 노드가 관계에 따라 정리되는 고도 기반 시스템을 사용하여, 마치 강물이 아래로 흐르는 것과 유사한 방식으로 구성됩니다.

DEML은 데이터가 노드를 통해 흐르는 과정을 나타내기 위해 특별한 구문을 사용합니다. 각 고도 수준은 ----로 표시되며, 그 수준 내의 노드 순서는 유연하게 조정할 수 있습니다. 노드는 한 줄의 첫 번째 단어로 정의되며, 출력은 ">"로, 입력은 "<"로 표시됩니다. 여러 개의 입력이나 출력을 "|"로 구분할 수 있습니다.

Dagrs라는 라이브러리를 통해 DAG 구조를 기반으로 작업을 실행할 수 있습니다. DEML에서는 노드에 명령을 "="로 할당할 수 있습니다. DEML은 작업과 의존성을 정의하는 데 있어 YAML보다 더 읽기 쉬운 것으로 나타났습니다. 또한 DEML 파일은 특정 명령을 사용하여 Mermaid 다이어그램 파일로 변환할 수 있습니다.

DEML의 목표는 고도 기반 DAG 표현 방식을 촉진하고, Dagrs 라이브러리를 사용하여 작업을 실행하며, DEML 파일을 시각적 다이어그램으로 변환할 수 있도록 하는 것입니다. 또한 구문 강조와 엣지 레이블링과 같은 기능으로 언어를 향상시키는 것도 포함됩니다.

DEML의 아이디어는 프로그래밍 언어에서 함수 선언 순서의 어려움에서 비롯되었습니다. 이를 통해 DAG에서 구조화된 순서가 유용할 수 있다는 생각이 떠올랐습니다. DEML은 Apache License 2.0과 MIT License 하에 제공되어 폭넓은 사용과 기여를 허용합니다.

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필립 미글린치, 하이프 MCP의 공동 창립자는 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버에서 프롬프트 분석의 중요성에 대해 이야기합니다. MCP 서버는 애플리케이션과 LLM(대형 언어 모델) 워크플로우를 연결하는 역할을 합니다.

MCP는 고객이 프롬프트에 맥락을 추가하고 동적인 도구 호출을 통해 작업을 수행할 수 있도록 돕습니다. 이는 엔지니어링 분야에서 특히 유용하며, Context7과 같은 MCP 서버는 문서를 제공하고 Stack Auth와 같은 서버는 관련 정보를 통합합니다.

전통적으로 MCP 서버는 클라이언트 측에서 운영되기 때문에 가시성이 부족했습니다. 그러나 원격 MCP 서버로의 전환은 새로운 분석 기능을 가능하게 하여 사용량과 오류를 추적하기 쉽게 만들어줍니다.

개발자들은 애플리케이션 레이어에 로깅 라이브러리를 추가하여 도구 사용에 대한 메트릭을 수집할 수 있습니다. 또한, MCP 서버는 게이트웨이를 사용하여 요청과 응답을 분석할 수 있어 보안을 강화하고 모니터링을 개선할 수 있습니다.

게이트웨이는 도구 호출을 활성화하는 프롬프트를 캡처합니다. 이를 위해 도구의 입력 스키마에 특별한 분석 필드를 추가합니다. 클라이언트가 도구 호출을 할 때, 이 필드는 현재 프롬프트와 대화 기록으로 자동으로 채워집니다.

이러한 접근 방식은 서버 운영자에게 도구 설명을 개선하고, 사용자 상호작용 패턴을 파악하며, 문제를 효과적으로 디버깅하고, 보안 위협을 모니터링할 수 있는 이점을 제공합니다.

하이프 MCP 게이트웨이가 분석을 주입하는 방법은 효율적이며 원래 서버 기능을 변경하지 않습니다. 이를 통해 MCP 서버의 사용을 관찰하고 전반적인 성능을 향상시킬 수 있습니다.

더 많은 정보나 하이프 MCP 게이트웨이를 직접 보고 싶다면 대기자 명단에 등록하거나 데모를 예약할 것을 권장합니다.

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현재 진행 중인 프로젝트에 대해 묻고 있으며, 새로운 아이디어가 있는지 궁금해하고 있습니다.

이 웹사이트는 1983년에 시작된 썬 마이크로시스템즈 네트워크 파일 시스템(NFS)에 초점을 맞추고 있으며, 현대 컴퓨터 시스템에서도 여전히 중요한 역할을 하고 있습니다. 이 프로젝트는 2025년 9월 샌타클라라에서 열린 MSST 컨퍼런스에서 40주년을 기념했습니다.

사이트에는 설계 문서, 엔지니어링 사양, 연구 논문, 마케팅 자료 등 다양한 자료가 포함되어 있습니다. 자료는 네 가지 섹션으로 나뉘어 있습니다. 첫 번째는 소스 및 사양, 두 번째는 NFS에 관한 문서, 세 번째는 관련 작업에 대한 문서, 네 번째는 사진입니다.

대부분의 자료는 무료로 다운로드할 수 있습니다. 관련된 인터넷 RFC 목록도 제공됩니다. 또한, 1995년 이후의 NFS 자료가 더 많은 다른 사이트(nfsv4bat.org)에 대한 참고 링크도 있지만, 해당 사이트는 느리거나 안전하지 않을 수 있습니다.

이 웹사이트는 여러 개인의 기여로 만들어졌으며, 의견이나 제안은 제작자인 제프 아놀드에게 보낼 수 있습니다. 사이트는 2025년 9월 24일에 마지막으로 업데이트되었습니다.

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위키미디어 재단은 인공지능(AI)과 기계 학습(ML)이 위키미디어 프로젝트와 어떻게 상호작용하는지를 평가한 인권 영향 평가(HRIA)를 발표했습니다. 재단은 지식에 대한 접근이 인권이라고 믿으며, 모든 사람이 신뢰할 수 있는 정보를 자유롭게 접근하고 공유할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다.

이번 평가는 AI와 ML이 위키미디어 생태계 내 인권에 미치는 긍정적 및 부정적 영향을 이해하기 위해 실시되었습니다. AI 도구가 자원봉사자들이 콘텐츠를 관리하는 데 도움을 줄 수 있지만, 지식 표현의 편향이나 유해한 콘텐츠 생성 가능성과 같은 위험도 존재한다는 점을 강조합니다. 보고서는 이러한 기술을 신중하게 관리하여 위키미디어 자원봉사자와 사용자들의 권리를 보호할 필요성을 강조합니다.

주요 발견 사항으로는 재단이 개발한 AI 도구가 인권을 증진할 수 있지만, 적절히 관리되지 않을 경우 위험을 초래할 수 있다는 점이 있습니다. 생성적 AI는 허위 정보와 유해한 콘텐츠를 증가시킬 수 있으며, 위키미디어 프로젝트의 콘텐츠가 AI 모델 훈련에 사용될 경우 편향과 문화적 민감성 부족을 초래할 수 있습니다.

재단은 이러한 발견 사항을 해결하고 필요한 권고 사항을 이행하기 위해 자원봉사자 커뮤니티와의 논의를 장려합니다. 그들은 인권을 보호하면서 위키미디어 프로젝트를 향상시키기 위해 AI와 ML을 책임감 있게 활용하는 방법에 대한 피드백을 요청하고 있습니다.

일본과 유럽연합에서는 오픈 소스 라이선스를 계약으로 간주합니다. 반면, 미국에서는 오픈 소스 라이선스를 계약이 아닌 "일방적인 허가"로 보고 있습니다. 이러한 관점의 차이는 중요합니다. 왜냐하면 미국이 오픈 소스 관행의 주요 출처이기 때문입니다.

"레몬 시장"이라는 개념은 경제학자 조지 아커로프가 제안한 것으로, 구매자와 판매자 간의 정보 격차가 시장 실패를 초래할 수 있음을 설명합니다. 구매자가 좋은 제품과 나쁜 제품을 구별하지 못할 때 평균 가격이 하락하고, 이로 인해 품질 좋은 제품이 시장에서 사라지게 됩니다. 결국 낮은 품질의 제품, 즉 "레몬"이 시장에 만연하게 됩니다.

저자는 인터넷이 "레몬 단계"에 접어들었다고 주장합니다. 온라인 쇼핑에서는 저품질의 일반적인 제품들이 더 나은 선택지를 가리며 문제를 일으키고 있습니다. 이는 판매자들이 제품의 품질보다는 가시성을 높이기 위한 마케팅 전략을 사용하기 때문입니다.

이 문제는 전자상거래를 넘어 온라인 데이팅이나 채용과 같은 분야에서도 나타납니다. 여기서 참가자와 기업은 비슷한 정보 비대칭으로 인해 고품질 옵션과 평범한 옵션을 구별하는 데 어려움을 겪습니다. 예를 들어, 채용 과정에서는 후보자와 고용주 모두 자신을 잘못 표현하는 경우가 많아 비효율성과 품질 저하로 이어집니다.

저자는 가시성과 알고리즘(메타)에 최적화하는 데 집중하는 것이 실제 제품과 서비스의 품질을 저하시킨다고 경고합니다. 결과에 대한 강조가 출력보다 우선시되면 실제 작업이 간과되고 피상적인 전략이 선호될 수 있습니다.

결국 이 글은 시장 조작의 복잡성에 빠지기보다는 제품 품질과 진정한 가치 창출에 다시 집중할 필요가 있다고 강조합니다.

2020년, 팬데믹 중에 저자는 스페인어를 배우기 시작했습니다. 이는 멕시코에서 타코 트럭 사업을 준비하기 위한 희망에서 비롯된 것이었습니다. 5년 동안 1800일 연속으로 학습했지만, 스페인어 실력이 부족하다는 것을 깨달았습니다. 몇몇 단어와 문장을 인식할 수는 있었지만, 글을 쓰는 데는 어려움을 겪었습니다.

듀오링고의 게임화 요소인 XP 포인트와 리그는 저자에게 동기를 주지 못했습니다. XP가 언어 학습과 어떻게 연결되는지 이해하기 어려웠고, 사회적 상호작용이 피상적이어서 진정한 참여감을 느끼지 못했습니다. 이전에 유용했던 토론 포럼이 사라지면서 공동체 의식도 약해졌습니다.

저자는 학습 연속성을 유지하는 것에는 어느 정도 가치가 있다고 생각했지만, 이는 효과적인 언어 습득과는 거리가 멀었습니다. 그들은 오래된 수업을 반복할 수 있었지만, 진정한 이해 없이 진행된 것이었습니다. 이후 저자는 듀오링고의 방법과 언어 전이(Language Transfer)의 방법을 비교하면서, 듀오링고가 문장을 번역하는 데 집중하고 문법 교육이 부족하다는 점이 부족하다는 것을 깨달았습니다.

저자는 듀오링고가 사용자 유지에 집중하고 교육의 질을 소홀히 한다고 비판했습니다. 이 회사는 학습 경험을 개선하기보다는 사용자 기반을 확장하고 AI로 콘텐츠를 만드는 데 우선순위를 두고 있었습니다. 일본으로 이주한 후, 저자는 일본어 학습에 집중하며 그룹 수업, 플래시카드, 그리고 Wanikani와 Bunpro 같은 전문 플랫폼을 활용했습니다. 이러한 자원들은 더 목표 지향적이고 효과적인 학습 기회를 제공했습니다.

래리 샌저는 진실과 정의에 대한 열망을 바탕으로 위키피디아 개혁을 위한 아홉 가지 주장을 제시했습니다. 주요 내용을 요약하면 다음과 같습니다.

첫째, 합의 기반 의사결정 방식을 종료해야 한다고 주장합니다. 현재의 합의 결정 방식은 결함이 있으며 반대 의견을 억압하는 경향이 있습니다. 샌저는 이 방식을 대체해야 한다고 강조하며, 권력을 가진 사람들이 다른 의견을 소외시키는 도구로 변질되었다고 지적합니다.

둘째, 경쟁하는 기사를 허용해야 합니다. 진정한 중립성을 달성하기 위해서는 같은 주제에 대해 다양한 관점을 반영한 여러 기사를 허용해야 한다고 주장합니다. 이는 좁은 시각에 대한 기존의 편향을 완화하는 데 도움이 될 것입니다.

셋째, 출처 블랙리스트를 폐지해야 합니다. 현재 위키피디아는 특정 미디어를 부당하게 배제하는 출처 목록을 유지하고 있습니다. 샌저는 출처를 인용하는 데 있어 보다 개방적인 접근 방식을 지지합니다.

넷째, 진정한 중립성을 되살려야 합니다. 중립성 정책을 강화하여 모든 관점, 특히 소외된 의견이 공정하게 반영되도록 해야 한다고 강조합니다.

다섯째, “모든 규칙 무시” 규정을 폐지해야 합니다. 이 규정은 신입 사용자들을 격려하기 위해 만들어졌지만, 내부자들에게는 방패 역할을 하고 있습니다. 책임성을 촉진하기 위해 이 규정을 제거해야 한다고 주장합니다.

여섯째, 위키피디아의 리더를 식별해야 합니다. 투명성이 필수적이며, 리더십 위치에 있는 사람들은 자신의 신원을 공개하여 책임을 다해야 한다고 강조합니다.

일곱째, 공개적인 기사 평가 시스템을 도입해야 합니다. 샌저는 기사의 품질을 개선하고 사용자 의견을 존중하기 위해 공개 피드백 시스템을 요구합니다.

여덟째, 무기한 차단을 종료해야 합니다. 사용자를 영구적으로 차단하는 것은 불공정하며, 보다 관대하고 감독이 가능한 방식으로 개혁해야 한다고 주장합니다.

아홉째, 입법 과정을 수립해야 합니다. 위키피디아의 정책 결정 과정은 미약하며, 효과적인 거버넌스를 위해 선출된 편집 위원회와 같은 보다 민주적인 접근이 필요하다고 강조합니다.

샌저는 또한 분산형 백과사전 네트워크 지원과 관리자에 대한 성과 평가 도입 등 추가 제안도 언급했습니다. 전반적으로 그는 위키피디아 커뮤니티가 이러한 개혁을 수용하여 플랫폼의 신뢰성과 포용성을 높일 것을 촉구하고 있습니다.

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