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잭 크렌쇼(Jack Crenshaw)가 1988년부터 1995년 사이에 발표한 유명한 컴파일러 구축 튜토리얼인 "컴파일러 만들기"에 대한 내용이 다뤄집니다. 이 튜토리얼은 시간이 지나도 여전히 프로그래머들 사이에서 참고되고 있습니다. 저자는 이 튜토리얼이 미친 지속적인 영향에 대해 반성하며, 이를 파이썬으로 번역하는 프로젝트를 시작했습니다. 이번 번역은 구식 기술 대신 현대의 웹어셈블리(WebAssembly)를 목표로 하고 있습니다.

이 튜토리얼은 명확하고 대화체의 스타일로, 재귀 하강 파서를 단계별로 구축하는 접근 방식으로 찬사를 받고 있습니다. 많은 현대 자료들이 코드 생성 전에 파싱 이론에 중점을 두는 것과는 달리, 이 튜토리얼은 빠르게 어셈블리 코드를 생성하는 단계로 넘어갑니다.

저자는 튜토리얼을 다시 살펴보며 얻은 통찰을 공유합니다. 초보자에게는 효과적이지만, 타입 검사와 코드 최적화와 같은 부분에서 한계가 있음을 지적합니다. 포스트에는 튜토리얼에서 발췌한 샘플 코드 조각이 포함되어 있으며, 독자들에게 새로운 파이썬 구현을 탐색해보도록 권장합니다. 이 프로젝트의 목표는 컴파일러에 관심 있는 사람들이 구식 기술 없이도 원본 자료에 접근할 수 있도록 돕는 것입니다.

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2025년 12월 3일, 저자는 Emacs와 Mu4e를 사용하여 여러 이메일 계정을 보다 효과적으로 관리하려는 경험을 공유했습니다. 저자는 오프라인 작업을 선호하기 때문에 간단하고 방해 요소가 적은 이메일 클라이언트를 만들고자 했습니다. 과정 중 몇 가지 어려움이 있었지만 많은 것을 배웠습니다.

저자는 Emacs를 사용하여 일정과 메모를 관리하며 이메일도 이 시스템에 통합하고 싶었습니다. 그들은 사용자 맞춤형 인터페이스 덕분에 이메일 검색에 빠르게 접근할 수 있는 Mu4e를 선택했습니다.

먼저 개인 Gmail 계정과 자선 단체 이메일 계정을 설정했으며, 이메일 수신을 위해 인터넷 메시지 접근 프로토콜(IMAP)을 사용했습니다. 처음에는 mbsync를 시도했지만 Gmail과의 호환성 문제로 어려움을 겪어 OfflineIMAP으로 전환했습니다. OfflineIMAP이 더 잘 작동했습니다.

Gmail에 OfflineIMAP을 통해 접근하기 위해 저자는 OAuth 2.0을 설정했습니다. 이는 앱 비밀번호를 대체하는 현대적인 인증 방법입니다. 저자는 OAuth 과정을 안전하게 관리하기 위해 스크립트를 작성했습니다.

또한 민감한 정보를 노출하지 않고 비밀번호와 토큰을 가져오는 이메일 도우미 스크립트도 설정했습니다. 이메일 전송을 위해 저자는 msmtp라는 간단한 메일 전송 에이전트를 사용했으며, OAuth 토큰이나 앱 비밀번호를 사용하도록 설정했습니다.

마지막으로, 저자는 Mu4e를 설정하여 이메일을 인덱싱하고 Emacs 내에서 이메일을 관리하는 방식을 사용자 맞춤화했습니다. 그러나 Microsoft 365로 관리되는 업무 이메일은 보안 제한으로 인해 타사 클라이언트를 지원하지 않아 어려움을 겪었습니다.

결론적으로 저자는 개인 이메일과 자선 이메일을 Emacs 작업 흐름에 성공적으로 통합했지만, 업무 이메일에서는 도전에 직면했습니다.

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2025년 12월 4일, 텔레비전 아카데미는 AV1 비디오 코덱에 기술 및 공학 에미상을 수여했습니다. 이는 비디오 콘텐츠 전달에 미친 중요한 영향을 인정받은 것입니다.

2010년대 중반, 웹은 높은 비용과 라이선스 문제로 인해 주로 H.264에 의존하는 비디오 코덱의 어려움에 직면했습니다. 이를 해결하기 위해 2015년 모질라와 여러 기술 리더들이 오픈 미디어 연합을 결성하여 새로운 코덱을 개발하기 시작했습니다. 이 과정에서 2018년에 출시된 AV1이 탄생했으며, 이는 로열티가 없는 표준으로 뛰어난 압축 성능을 제공합니다. 현재 AV1은 스트리밍에 널리 사용되고 있으며, AVIF 이미지 포맷에도 영향을 미쳤습니다.

이번 에미상 수상은 오픈 표준의 중요성과 AOM 커뮤니티의 노력을 강조합니다. 앞으로 AOMedia는 AV2를 개발 중이며, 이는 비디오 콘텐츠의 압축성과 효율성을 개선하고 웹 비디오를 모든 사람이 접근할 수 있도록 하는 미션을 계속 이어갈 것입니다.

브루노의 집에 오신 것을 환영합니다! 저는 브루노 시몬, 창의적인 웹 개발자입니다. 여기에는 제 포트폴리오가 있으며, 저에 대해 더 알아볼 수 있습니다. 방문을 즐기시고, 물건을 부수지 않도록 조심해 주세요!

Mistral AI는 새로운 오픈 소스 코딩 모델인 Devstral 2를 출시했습니다. 이 모델은 두 가지 크기로 제공되며, Devstral 2는 1230억 개의 매개변수를, Devstral Small 2는 240억 개의 매개변수를 가지고 있습니다. 두 모델 모두 효율적이고 비용 효과적으로 설계되었으며, 특히 Devstral 2는 SWE-bench Verified 벤치마크에서 72.2%의 점수를 기록하며 강력한 성능을 자랑합니다.

주요 특징으로는 비용 효율성이 있습니다. Devstral 2는 Claude Sonnet과 같은 다른 모델보다 최대 7배 더 효율적입니다. 또한, Devstral 2는 수정된 MIT 라이선스 하에 공개되며, Devstral Small 2는 Apache 2.0 라이선스를 사용합니다. Devstral Small 2는 소비자 하드웨어에서도 실행 가능하며, 로컬 배포와 사용자 맞춤화도 지원합니다. Mistral Vibe CLI라는 명령줄 인터페이스를 통해 사용자는 코딩 작업을 자동화하고 자연어로 코드베이스와 상호작용할 수 있습니다.

Devstral 모델은 작지만 성능이 뛰어나며, 더 큰 모델들과도 경쟁할 수 있습니다. 이 모델들은 생산 작업 흐름에 최적화되어 여러 파일을 처리하고, 의존성을 추적하며, 오류를 수정할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. Mistral Vibe CLI는 프로젝트 인식 컨텍스트와 다중 파일 조정과 같은 기능으로 코딩 경험을 향상시킵니다.

현재 Devstral 2는 API를 통해 무료로 제공되며, 향후 가격은 입력에 대해 백만 토큰당 0.40달러, 출력에 대해 2.00달러로 설정될 예정입니다. Devstral Small 2는 더 저렴할 것입니다. Mistral AI는 사용자들이 이 도구들을 프로젝트에 활용해 보기를 권장하며, 다양한 경로를 통해 지원을 제공합니다.

스티븐 램지(Stephen Ramsay)는 "바이브 코딩(vibe coding)"에 대한 자신의 생각을 공유합니다. 바이브 코딩은 전통적인 프로그래밍 방법 대신 인공지능을 사용해 빠르고 직관적으로 코드를 생성하는 것을 의미합니다. 램지는 프로그래밍에 대한 깊은 애정을 표현하며, 이를 충족감 있고 즐거운 활동으로 보고 있습니다. 그러나 그는 바이브 코딩에 대해 복잡한 감정을 느끼고 있으며, 이는 프로그래밍에서 문제를 이해하고 해결하는 즐거움을 감소시킨다고 생각합니다.

그는 바이브 코딩이 효과적이고 복잡한 시스템을 만들어낼 수 있다는 점을 인정하며, 이로 인해 인간의 코딩보다 열등하다는 기존의 생각에 도전합니다. 램지는 프로그래밍 언어가 기계 실행만을 위한 것이 아니라 인간의 가독성과 이해를 위해 설계되었다고 주장합니다. 따라서 그는 왜 바이브 코딩이 인간의 편의를 우선시하는 언어를 사용하는지 의문을 제기하며, AI에 대한 편리함을 강조하면서 인간의 코딩 과정을 단순화하는 "바이브 지향 프로그래밍 언어(VOP)"의 필요성을 제안합니다.

램지는 프로그래밍의 진화에 대해 생각하며, 코딩의 미래에 대한 우려와 기대를 동시에 표현합니다. 그는 기술이 발전함에 따라 전통적인 프로그래밍이 덜 중요해질 수 있다고 언급합니다. 과거의 기술 발전과 현재의 코딩 관행의 변화를 비교하며, 프로그래밍의 환경이 큰 변화를 앞두고 있다고 제안합니다.

Django 6.0이 출시되었으며, 이 인기 있는 파이썬 웹 프레임워크에 여러 중요한 기능과 개선 사항이 추가되었습니다. 주요 업데이트는 다음과 같습니다.

첫째, Django는 템플릿 부분(template partials)을 지원하게 되었습니다. 이를 통해 개발자는 재사용 가능한 템플릿 섹션을 정의할 수 있어 코드 중복을 줄이고 유지 관리성을 향상시킬 수 있습니다.

둘째, 새로운 내장 작업 프레임워크인 Tasks가 도입되어 백그라운드 작업 처리가 가능해졌습니다. 이를 통해 이메일 전송과 같은 작업을 메인 요청-응답 주기 외부에서 실행할 수 있습니다. 개발자는 간단한 API를 사용해 작업을 정의하고 큐에 추가할 수 있습니다.

셋째, 콘텐츠 보안 정책(Content Security Policy, CSP) 지원이 추가되었습니다. CSP는 XSS와 같은 콘텐츠 주입 공격으로부터 보호하는 데 도움을 줍니다. 개발자는 신뢰할 수 있는 콘텐츠 출처를 선언하기 위해 CSP 헤더를 쉽게 구성할 수 있습니다.

넷째, 이메일 API가 업데이트되어 파이썬의 현대적인 이메일 API를 사용하게 되었습니다. 이를 통해 이메일 작성 및 전송을 위한 더 깔끔하고 유니코드 친화적인 인터페이스를 제공합니다.

추가적인 개선 사항으로는 이메일 함수가 선택적 매개변수에 대해 키워드 인수를 요구하게 되어 코드의 명확성이 향상되었습니다. 또한, 일반 유틸리티가 이제 자동으로 셸에서 임포트되어 개발자 경험이 개선되었습니다. 데이터베이스에서 생성된 값을 사용하는 필드는 저장 후 자동으로 새로 고쳐지며, StringAgg 집계 함수는 모든 데이터베이스 백엔드에서 사용할 수 있어 문자열 연결이 더 쉬워졌습니다. 기본 기본 키 유형이 BigAutoField로 변경되어 더 큰 데이터 세트를 수용하고 기본 키 고갈을 방지합니다. 마지막으로, 템플릿 루프에서 길이 계산을 단순화하기 위해 새로운 변수 forloop.length가 추가되었습니다.

이러한 업데이트는 Django 애플리케이션의 보안, 성능 및 사용성을 향상시키기 위한 것입니다. 이전 버전에서 업그레이드하는 개발자는 django-upgrade와 같은 도구를 사용해 새로운 기능에 적응할 수 있습니다.

저자는 1994년 출시된 빈티지 ARM 데스크탑인 RiscPC에 Debian Linux를 설치하려고 시도한 경험을 공유합니다. 이 과정에서 여러 가지 어려움에 직면했으며, 이를 기록하여 다른 사람들에게 도움이 되고자 합니다.

저자는 RiscPC에 대한 향수를 느끼며 Linux의 기능을 탐구하고 싶어합니다. Debian을 선택한 이유는 익숙함 때문이며, 이전 버전으로 실험해보고 싶었습니다. RiscPC에 적합한 다른 리눅스 배포판으로 ARMLinux와 Slackware를 언급하지만, RiscPC의 ARM710 프로세서와 호환되지 않아 적합하지 않다고 판단합니다.

설치 과정은 적절한 부트로더가 부족하고 Debian 버전과 RiscPC 하드웨어 간의 호환성 문제로 인해 복잡합니다. 저자는 다양한 방법을 시도하며, 여러 Debian 버전(예: Potato와 Woody)을 사용하고 시스템을 수동으로 구성합니다. 필요한 모듈과 도구를 포함한 커스텀 initrd(초기 램디스크)를 만들어 시스템 부팅을 가능하게 합니다.

많은 문제를 극복한 후, 저자는 Debian Woody를 성공적으로 설치하고 시스템을 작동시키는 데 성공합니다. 앞으로 부팅 과정을 개선하고 그래픽 지원을 위해 XFree86 설치를 시도할 계획을 세우고 있습니다.

이 블로그는 구형 기계를 현대 소프트웨어로 되살리는 데 필요한 복잡성과 인내를 강조하며, 레트로 컴퓨팅의 도전과 보상을 잘 보여줍니다.

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Pebble Index 01은 생각과 아이디어를 잊기 전에 기록할 수 있도록 도와주는 작은 반지입니다. 버튼을 누르고 아이디어를 말하면, 그것이 기록되어 휴대폰으로 메모나 알림으로 전송됩니다.

이 제품은 결혼반지만큼 작은 크기로, 세 가지 색상(광택 있는 은색, 광택 있는 금색, 무광 검정)과 여덟 가지 사이즈로 제공됩니다. 스테인리스 스틸로 제작되어 내구성이 뛰어나고 방수 기능이 있으며, 버튼을 누르기 전까지는 아무것도 기록되지 않습니다. 인터넷 연결이나 구독이 필요하지 않습니다. 배터리는 수년간 사용 가능하며 재충전할 필요가 없습니다. 또한, 사용자의 필요에 맞게 기능을 조정할 수 있어 스마트 기기를 제어하거나 다양한 앱과 통합할 수 있습니다.

Index 01은 자전거를 타거나 요리를 할 때처럼 손쉽게 휴대폰에 접근할 수 없는 바쁜 순간에 적합합니다. 사용자는 손을 사용하지 않고도 알림과 메모를 기록할 수 있습니다.

Pebble Index 01은 75달러에 사전 주문할 수 있으며, 2026년 3월부터 배송이 시작됩니다. 이후 가격은 99달러로 인상될 예정입니다.

이 장치는 기록을 휴대폰에서 로컬로 처리하여 개인 정보를 보호합니다. 필요할 경우 기록된 메시지를 들을 수도 있으며, 아이폰과 안드로이드 기기 모두와 호환됩니다.

주요 기능은 기억하는 것이지만, 앞으로는 사용자 맞춤형 동작과 인공지능 기능 통합 등으로 기능을 확장할 계획이 있습니다.

결론적으로, Pebble Index 01은 일상생활에 자연스럽게 녹아들 수 있도록 설계된 실용적이고 discreet한 도구입니다.

렛츠 인크립트는 비영리 인증 기관으로, 2015년 9월 14일에 첫 번째 공개 신뢰 인증서를 발급했습니다. 지난 10년 동안 이 기관은 세계 최대의 인증 기관으로 성장했으며, 수십억 개의 인증서를 발급하고 HTTPS 암호화의 광범위한 사용을 지원해왔습니다.

주요 이정표로는 2016년 3월에 백만 번째 인증서를 발급한 것과 2018년에는 하루에 백만 개의 인증서를 발급하며, 2020년까지 총 발급 수가 10억 개에 달한 점이 있습니다. 2025년 말까지는 하루에 천만 개의 인증서를 발급하고, 보호되는 웹사이트 수가 10억 개에 가까워질 것으로 예상하고 있습니다.

이 기관은 웹 보안을 향상시키는 데 있어 HTTPS의 중요성을 강조하며, 전 세계적으로 암호화된 연결 비율이 5년 만에 30%에서 약 80%로 증가했습니다. 미국에서는 이 비율이 95%에 가까워지고 있습니다.

렛츠 인크립트는 국제화된 도메인과 와일드카드 인증서 지원 등 여러 기능을 도입했으며, 증가하는 수요를 처리하기 위해 인프라를 업그레이드했습니다. 이 프로젝트는 인터넷 보안에 기여한 공로로 여러 차례 인정받고 상을 받았습니다.

창립 후원자인 모질라, EFF, 시스코, 아카마이, 아이덴트러스트는 이 기관의 설립에 중요한 역할을 했으며, 아이덴트러스트는 필수적인 기술 지원을 제공했습니다. 앞으로 렛츠 인크립트는 인터넷을 더 안전하고 접근 가능하게 만들고, 그 사명을 지속하기 위해 커뮤니티의 지원을 장려할 계획입니다.

2025년 12월 10일, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이 리눅스 재단 산하의 에이전틱 AI 재단(AAIF)에 기부된다는 새로운 이니셔티브가 발표되었습니다. MCP는 AI 애플리케이션과 외부 시스템을 연결하는 개방형 표준으로, 현재 10,000개 이상의 활성 서버에서 사용되고 있으며, ChatGPT와 Microsoft Copilot과 같은 주요 플랫폼에 통합되어 있습니다.

이번 기부의 목적은 MCP가 오픈 소스이며 커뮤니티 중심의 프로젝트로 계속 유지되도록 하는 것입니다. 리눅스 재단은 중요한 오픈 소스 이니셔티브를 지원하는 것으로 알려져 있으며, MCP의 개발 관리를 도울 예정입니다. AAIF는 Anthropic, Block, OpenAI가 공동 설립한 기관으로, 투명하고 협력적인 방식으로 에이전틱 AI의 성장을 목표로 하고 있습니다.

MCP의 주요 특징으로는 커넥터 디렉토리의 확장, 도구 관리 기능의 향상, 공식 SDK를 통한 강력한 커뮤니티 지원이 있습니다. MCP의 거버넌스는 커뮤니티 참여를 우선시할 것입니다.

이번 결정은 에이전틱 AI 기술을 위한 중립적이고 혁신적인 생태계 개발에 대한 의지를 강조합니다. MCP와 참여 방법에 대한 자세한 정보는 웹사이트를 방문하면 확인할 수 있습니다.

딜런 비티는 소프트웨어 컨퍼런스에서 발표하고자 하는 사람들에게 조언을 제공합니다. 그는 두 가지 핵심 포인트를 강조합니다.

첫째, 목표를 정의하세요. 발표를 하고 싶은 이유를 명확히 이해해야 합니다. 이는 자신의 경력을 쌓기 위한 것인지, 네트워킹을 위한 것인지, 아니면 전문 발표자가 되기 위한 것인지에 따라 달라질 수 있습니다.

둘째, 현실적으로 접근하세요. 성공적인 발표자가 되기 위해서는 시간과 노력이 필요합니다. 그는 첫 국제 컨퍼런스에 도달하기까지 7년이 걸렸다고 말합니다.

첫 해에는 실력을 쌓는 것이 중요합니다. 독창적인 발표 내용을 작성하고, 지역 사용자 그룹에서 연습하며 다듬어야 합니다. 피드백을 받아 발표 기술을 향상시키는 것도 필요합니다.

두 번째 해에는 사람들에게 알려지는 것이 중요합니다. 커뮤니티 컨퍼런스에 참석하여 네트워킹을 하고 가시성을 높이세요. 다른 참석자와 주최자에게 자신을 소개하고, 행사 후에도 연락을 이어가며 인맥을 쌓는 것이 좋습니다.

세 번째 해에는 발표가 수락되는 것을 목표로 합니다. 다듬어진 발표 내용을 공개 모집이 있는 컨퍼런스에 제출하세요. 네트워크를 활용해 어떤 행사에 참석할 가치가 있는지, 어떤 주제가 수요가 있는지 알아보는 것이 중요합니다.

네 번째 해에는 지루함을 느낄 수 있습니다. 시간이 지나면서 흥미가 줄어들 수 있으니, 성공이 무엇을 의미하는지 스스로 정의하고 발표 일정에 맞게 조정하세요. 청중을 항상 염두에 두고 최선을 다하는 것이 중요합니다. 그들의 시간과 투자에 대한 존중이 필요합니다.

딜런은 발표 초안이나 프레젠테이션에 대해 도움을 요청하고, 지식을 나누는 과정을 즐기라고 조언합니다.

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이 시리즈는 싱글 플레이어 게임을 수정하는 도구인 치트 엔진의 간단한 버전을 만드는 데 초점을 맞추고 있습니다. 치트 엔진은 사용자가 게임을 디버깅할 수 있도록 도와주며, 메모리 스캐너와 디스어셈블러 같은 기능을 포함하고 있습니다. 이 시리즈는 교육적인 목적을 가지고 있으며, 개인적인 용도로만 사용하도록 하여 소프트웨어 계약을 준수할 것입니다.

우리는 Rust라는 안전하고 빠른 프로그래밍 언어를 사용하여 치트 엔진을 개발할 것입니다. 물론 Python과 같은 다른 언어도 사용할 수 있습니다. C 계열 언어에 대한 기본적인 지식이 있으면 좋습니다.

튜토리얼은 게임 프로세스에 연결하는 것부터 시작하여 여러 단계를 다룰 것입니다. 우리는 윈도우에서 모든 프로세스를 나열하고, 특정 프로세스를 열며, 그 이름을 가져오는 방법을 배울 것입니다. 윈도우 API의 주요 기능을 활용할 것이며, 권한과 접근 권한을 이해하기 위해 문서를 읽는 것이 중요하다는 점을 강조할 것입니다.

튜토리얼의 첫 번째 단계는 치트 엔진을 열고, 프로세스를 선택한 후, 해당 프로세스와 상호작용할 수 있는 권한이 있는지 확인하는 것입니다. 궁극적인 목표는 시리즈의 후속 부분에서 더 많은 치트 엔진 기능을 구축할 수 있는 기초를 만드는 것입니다.

코드 예제와 더 깊이 있는 내용을 원하시는 분들은 튜토리얼과 관련된 GitHub 저장소를 참조하실 수 있습니다. 다음 부분에서는 "정확한 값 스캔"에 대해 다룰 예정입니다.

켄 시리프의 블로그에서는 1980년에 도입된 인텔 8087 부동소수점 보조 프로세서에 대해 다루고 있습니다. 이 프로세서는 부동소수점 계산 속도를 크게 향상시켜 초기 마이크로프로세서보다 최대 100배 빠른 성능을 자랑합니다. 이러한 발전은 오토캐드와 스프레드시트와 같은 응용 프로그램에 큰 도움이 되었으며, 그 부동소수점 시스템은 오늘날에도 여전히 사용되고 있습니다.

8087 칩은 40,000에서 75,000개의 트랜지스터로 구성된 복잡한 구조를 가지고 있습니다. 시리프는 이 칩의 기능을 이해하기 위해 역설계를 진행했으며, 그 복잡한 설계를 문서화했습니다. 이 칩은 계산을 위한 "데이터 경로"와 중요한 값(예: π)을 저장하는 상수 ROM, 그리고 연산을 위한 스택 구조의 여덟 개 레지스터를 포함하고 있습니다.

일반적인 프로세서가 레지스터를 직접 지정하는 것과 달리, 8087은 스택 기반 아키텍처를 사용하여 연산이 스택의 최상위 값에서 이루어집니다. 이러한 설계는 명령어 집합과 컴파일러 설계를 단순화하는 것을 목표로 했지만, 완전히 목표를 달성하지는 못했습니다.

이 칩은 유효숫자와 지수로 구성된 부동소수점 숫자를 처리하며, 80비트 레지스터를 사용합니다. 이는 당시 일반적인 8비트 또는 16비트 레지스터보다 큰 크기입니다. 내부 구조는 비트를 저장하는 정적 RAM 셀과 복잡한 기능을 가능하게 하는 정교한 배선 층으로 구성되어 있습니다.

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리눅스 커널 커뮤니티는 2년 전 인증 번호 기관(CNA)으로 지정된 이후로 CVE(공통 취약점 및 노출) 발급을 담당해왔습니다. 이 기간 동안 CVE 발급량이 급격히 증가하여 2024년에는 세 번째, 2025년에는 첫 번째로 올라섰습니다. 이러한 급증은 그들의 프로세스와 추적 방법에 대한 의문을 불러일으켰습니다.

저자는 이 주제에 대해 여러 차례 발표를 하였으며, CVE 할당의 발전 과정과 CNA로서 첫 해에 직면한 문제를 어떻게 해결했는지에 대해 논의했습니다. 이 작업은 매우 중요하지만, 리눅스 커널 개발 과정에서는 직접적으로 드러나지 않으며, linux-cve-announce 메일링 리스트를 통해서만 업데이트됩니다.

저자는 그들의 접근 방식을 명확히 하기 위해 리눅스 커뮤니티 내에서 CVE가 어떻게 보고되고 할당되는지를 상세히 설명하는 일련의 글을 작성할 계획입니다. 여기에는 버전 관리 시스템, CVE 관리에 사용되는 도구, 그리고 기존 CVE 형식에 비해 더 간단한 추적 방법에 대한 정보가 포함될 것입니다. 이 목표는 유사한 문제에 직면한 다른 오픈 소스 프로젝트에 도움이 될 수 있는 지식을 공유하는 것입니다.

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이 게시물은 'WarCraft II: Tides of Darkness'의 30주년을 기념하며, 플레이어들이 공유한 소중한 추억을 강조합니다. 많은 사용자들이 가족 모임 중 몰래 게임을 하던 경험이나 게임의 기계적 요소에서 나온 창의적인 전략에 대해 회상했습니다. 플레이어들은 'WarCraft II'에 대한 깊은 애정을 표현하며, 이 게임이 일부 사람들에게 소프트웨어 엔지니어링 분야로 진로를 선택하게 만들었고, 흥미와 향수를 불러일으켰다고 말했습니다. 게임의 독특한 그래픽, 음악, 세심한 디테일은 플레이어들에게 오랫동안 기억에 남는 영향을 주었고, 이로 인해 'WarCraft II'는 사랑받는 고전이 되었습니다. 또한, 게임의 소스 코드가 온라인에 있었지만 삭제되었다는 언급도 있었습니다. 전반적으로 이 게시물은 'WarCraft II'가 게임 문화와 개인의 삶에 미친 중요한 영향을 되돌아보게 합니다.

Qt WebAssembly 애플리케이션의 디버깅은 특히 지속적인 버그가 있을 때 어려울 수 있습니다. 가장 간단한 디버깅 방법은 -g 옵션을 사용하거나 CMAKE_BUILD_TYPE=Debug로 설정하는 것입니다. Emscripten은 WebAssembly 바이너리에 DWARF 심볼을 자동으로 포함시키며, 이는 특정 브라우저 확장 프로그램이 있는 Chrome에서만 완전히 지원됩니다.

Safari나 Firefox와 같은 다른 브라우저에서 디버깅을 하거나 확장 프로그램을 설치할 수 없는 경우, 소스 맵을 생성해야 합니다. 소스 맵에 대한 내용은 이후 포스트에서 다룰 예정입니다.

DWARF 디버깅을 활성화하려면 브라우저 개발자 도구 설정을 조정해야 하지만, 바이너리에 전체 디렉토리 경로가 포함되어 있기 때문에 심볼릭 링크는 필요하지 않습니다.

Chrome을 사용할 때는 콘솔 도구를 열고 Qt WebAssembly 애플리케이션으로 이동한 후 심볼이 로드될 때까지 기다립니다. 그 후에는 중단점을 설정하고 페이지를 새로 고침하여 데스크톱 애플리케이션처럼 디버깅할 수 있습니다.

전반적으로 -g 또는 -g3 인자를 사용하여 Qt를 디버그 모드로 빌드하면 효과적인 디버깅을 위한 필요한 심볼이 유지됩니다.

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에이전틱 AI 재단(AAIF)은 블록, 앤트로픽, 오픈AI와 같은 기업들이 주도하는 새로운 이니셔티브로, 오픈 소스 에이전틱 AI의 발전을 목표로 하고 있습니다. 에이전틱 AI는 인간의 개입 없이 독립적으로 행동하고 결정을 내릴 수 있는 AI 시스템을 의미합니다.

AAIF는 오픈 소스 AI 프로젝트에 대한 협업을 위한 중립적인 공간을 제공하여, 특정 기업이 생태계를 지배하지 않도록 합니다. 이 재단은 커뮤니티 프로그램과 연구를 지원하고, 다양한 AI 시스템이 함께 작업할 수 있는 기준을 마련할 것입니다.

주요 내용으로는 AAIF가 개방형 거버넌스 원칙에 따라 운영되며, 다양한 기여를 장려하고 프로젝트의 지속 가능성을 보장한다는 점이 있습니다. 창립 프로젝트로는 블록의 "구스", 앤트로픽의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP), 오픈AI의 AGENTS.md가 있으며, 이들은 AI 개발에서 협업과 통합을 촉진하기 위해 설계되었습니다. 재단은 AI 개발의 분열을 방지하고, 몇몇 기업에 권력이 집중되지 않도록 모두에게 이익이 되는 개방형 기준을 촉진하는 것을 목표로 하고 있습니다.

AAIF는 개발자, 연구자, 오픈 AI에 관심 있는 모든 이들을 초대하여 프로젝트에 참여하고 기여하며 논의에 동참할 것을 권장합니다. 목표는 혁신과 협업이 가능한 개방적이고 접근 가능한 AI 생태계를 만드는 것입니다.

자세한 정보는 AAIF 웹사이트를 방문하면 확인할 수 있습니다.

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이 기사는 다중 스케일 곡선 그래핀으로 제작된 새로운 유형의 슈퍼커패시터에 대해 다루고 있으며, 이는 에너지 저장 효율성을 향상시킵니다. 슈퍼커패시터는 에너지를 빠르게 저장하고 높은 출력을 제공하는 장치이지만, 종종 낮은 에너지 밀도로 인해 소형 응용 분야에는 적합하지 않은 경우가 많습니다.

연구자들은 작은 곡선 구조와 무질서한 영역을 결합한 새로운 그래핀을 개발했습니다. 이러한 설계는 이온 접근성을 높이고 에너지 저장 능력을 개선합니다. 그래핀의 독특한 구조는 이온 이동을 더 원활하게 하여 슈퍼커패시터의 높은 성능에 필수적입니다.

새로운 슈퍼커패시터는 이온 액체를 사용할 경우 99.5 Wh/L, 유기 전해질을 사용할 경우 49.2 Wh/L의 인상적인 에너지 밀도를 달성했으며, 69.2 kW/L의 높은 전력 밀도를 기록했습니다. 그래핀은 그래파이트 산화물을 빠르게 열처리하여 생산되며, 이 과정에서 원하는 곡선과 엉킨 구조가 형성됩니다.

전통적인 그래파이트와 비교할 때, 새로운 다중 스케일 그래핀은 구조적 한계가 없기 때문에 이온 삽입 속도와 전반적인 성능이 크게 향상되었습니다. 이 연구는 그래핀 구조 최적화가 현대 휴대용 전자기기에 더 효율적이고 적합한 슈퍼커패시터를 만드는 데 기여할 수 있음을 보여줍니다.

Z3는 마이크로소프트 리서치에서 개발한 정리 증명기로, MIT 라이선스 하에 제공됩니다. 다양한 플랫폼에서 Visual Studio, Makefile, CMake, vcpkg 또는 Bazel과 같은 도구를 사용하여 구축할 수 있으며, 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다.

Z3를 구축할 때, Windows에서는 Visual Studio를 사용하여 32비트 또는 64비트 빌드를 위한 명령어를 입력해야 합니다. Python과 C++20 지원이 필요합니다. Linux에서는 make 또는 CMake를 사용하여 GCC나 Clang과 같은 다양한 컴파일러 옵션으로 빌드할 수 있습니다. vcpkg를 이용하면 설치가 간편하며, Bazel도 선택할 수 있는 방법입니다.

Visual Studio로 빌드할 경우, Z3는 제어 흐름 보호(Control Flow Guard)와 주소 공간 배치 무작위화(Address Space Layout Randomization)와 같은 보안 기능을 갖추고 있습니다. 필요한 의존성은 최소화되어 있으며, 주로 C++ 런타임 라이브러리가 필요합니다. 빌드를 위해 Python이 필요하고, 특정 언어 바인딩을 위해서는 특정 도구 체인이 요구됩니다.

Z3는 .NET, C, C++, Java, OCaml, Python, Julia, Smalltalk 등 여러 언어를 지원합니다. 각 언어의 바인딩을 구축하기 위한 설치 명령어와 플래그가 제공됩니다. 기본 입력 형식은 SMTLIB2이며, Z3는 다양한 프로그래밍 언어를 위한 여러 API를 제공합니다. 이 요약은 Z3의 주요 정보와 구축 및 사용 지침을 간단하게 정리한 것입니다.

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2025년 12월 9일, Sword Health는 정신 건강 지원을 위한 AI의 임상 능력을 측정하기 위해 설계된 새로운 오픈 소스 프레임워크인 MindEval을 발표했습니다. 전 세계에서 10억 명 이상의 사람들이 정신 건강 치료가 필요하다는 점에서 효과적인 AI 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 그러나 기존의 평가 방법은 AI가 안전하고 효과적인 치료를 제공하는 능력을 충분히 평가하지 못하고 있습니다.

MindEval은 면허를 가진 임상 심리학자들과 협력하여 개발되었으며, 현실적인 다중 회차 치료 대화를 통해 AI 모델을 평가합니다. 이 프레임워크는 임상 기술의 중요한 요소를 자동으로 평가하며, 임상 정확성, 윤리적 행동, 반응 평가, 치료 관계, 의사소통 품질의 다섯 가지 주요 기준에 중점을 둡니다. 이를 통해 개발자와 연구자들이 정신 건강 치료에서 AI를 개선할 수 있는 신뢰할 수 있는 기준을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

현재의 AI 도구들은 치료 환경에서 종종 성과가 저조하며, 일반적으로 단순한 지식 검증에 의존하고 있습니다. MindEval은 이러한 문제를 해결하기 위해 전체 치료 세션을 시뮬레이션하고 이를 기존의 임상 지침에 따라 평가합니다.

12개의 주요 AI 모델에 대한 초기 테스트 결과, 이들 모델은 평균 6점 만점에 4점 이하의 점수를 기록하며 전반적으로 어려움을 겪고 있음을 보여주었습니다. 이 결과는 모델의 크기를 단순히 늘리는 것만으로는 치료 환경에서의 성능 향상이 보장되지 않음을 나타내며, 특히 심각한 증상을 가진 환자에게는 더욱 그렇습니다.

Sword Health는 MindEval 프레임워크를 오픈 소스로 공개하며, 모든 코드와 평가 데이터를 포함시켜 투명성을 높이고 정신 건강 치료에서 AI의 안전성과 신뢰성을 향상시키고자 합니다.

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OpenEvolve는 대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 기계가 알고리즘을 생성하도록 돕는 오픈 소스 도구입니다. 전통적인 수동 코딩이나 exhaustive 검색 방법 대신, OpenEvolve는 자연 진화와 유사한 과정을 통해 LLM이 프로그램을 생성하고 개선할 수 있도록 합니다.

이 시스템의 주요 특징 중 하나는 진화적 프레임워크입니다. 이는 후보 프로그램을 생성하고 평가하며, 다양성과 품질을 촉진하는 시스템으로 조직하는 품질-다양성 검색 방법을 사용합니다. OpenEvolve는 다섯 가지 구성 요소로 이루어져 있습니다. 프롬프트 샘플러, 코드를 생성하는 LLM 앙상블, 프로그램을 테스트하는 평가기, 성공적인 프로그램을 정리하는 프로그램 데이터베이스, 그리고 전체 과정을 관리하는 컨트롤러가 포함됩니다.

또한, 여러 개의 독립적인 집단(섬)이 독립적으로 진화하는 섬 기반 진화 방식을 채택하여 다양한 탐색을 장려하고 최적이 아닌 해결책에 갇히는 것을 방지합니다. MAP-Elites 기법은 다양한 고품질 솔루션을 보존하고 다양한 알고리즘 발견을 촉진합니다. 프로그램은 단계적으로 평가되어 성능이 낮은 프로그램을 빠르게 걸러내고 더 집중적인 테스트를 수행합니다.

OpenEvolve는 알고리즘 발견, 원형 포장, GPU 커널 최적화, 프롬프트 최적화 등 여러 분야에서 성공적으로 사용되었습니다. 예를 들어, 자동 최적화를 통해 알고리즘의 속도를 321배 향상시키는 성과를 거두었고, 최신 기술과 일치하는 새로운 알고리즘을 발견했습니다. 또한, GPU 처리 성능을 개선하면서도 정확성을 유지하는 최적화를 식별했습니다. 자연어 처리 작업을 위한 프롬프트를 개선하여 기준 테스트에서의 정확성을 높이는 데도 기여하고 있습니다.

사용자는 OpenEvolve를 라이브러리나 명령줄 인터페이스를 통해 쉽게 구현할 수 있으며, 자신의 프로그램과 평가 기준을 지정할 수 있습니다. GitHub에서 제공되며 복잡한 구성과 병렬 평가를 지원합니다. OpenEvolve는 기계가 복잡한 알고리즘을 자율적으로 개발하도록 가르치는 진화 전략의 중요한 발전을 나타냅니다.

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AlgoDrill은 LeetCode에서 연습한 후 코딩 패턴을 기억하는 데 어려움을 겪는 사람들을 돕기 위해 만들어졌습니다. 이 플랫폼은 NeetCode 150을 포함한 문제들을 활용하여 패턴 기반의 연습을 제공합니다. 사용자들은 문제를 단계별로 해결하면서 각 단계의 이유를 배우고, 슬라이딩 윈도우나 동적 프로그래밍과 같은 특정 패턴에 집중할 수 있습니다. 목표는 사용자가 면접에서 자신 있게 빠르게 코드를 작성할 수 있도록 돕는 것입니다. 제작자는 이 연습 방식이 학습에 도움이 되는지, 사이트의 어떤 부분이 혼란스럽거나 부족한지에 대한 피드백을 찾고 있습니다.

자일스는 자신의 하드웨어, 특히 RTX 3090 GPU를 사용하여 맞춤형 대형 언어 모델(LLM)을 훈련한 경험에 대해 이야기합니다. 그는 세바스찬 라슈카의 책에서 설명한 대형 언어 모델을 처음부터 만드는 훈련 과정을 재현하는 것을 목표로 하고 있습니다.

자일스는 약 1억 6천 3백만 개의 매개변수를 가진 기본 모델을 48시간 동안 FineWeb 데이터셋을 사용하여 훈련했습니다. 처음에는 자신의 하드웨어로 훈련이 가능할지 의문을 가졌지만, 잘 구조화된 접근 방식을 통해 가능하다는 것을 발견했습니다.

모델 구성에서는 GPT-2 모델과 유사한 매개변수를 사용했습니다. 여기에는 토큰 수와 문맥 길이가 포함되며, 드롭아웃 비율과 가중치 결합과 같은 요소에 대해서는 현재의 최선의 관행을 바탕으로 결정을 내렸습니다.

데이터셋 선택에서는 품질을 고려하여 선별된 FineWeb 데이터셋을 활용했습니다. 또한 교육 콘텐츠에 초점을 맞춘 FineWeb-Edu 버전을 시도하여 모델 성능이 향상되는지 확인했습니다.

훈련 과정에서는 하이퍼파라미터 조정, 훈련 중 메모리 관리, 효율성을 위한 혼합 정밀도 훈련 기법을 구현했습니다. 텐서 코어를 사용하면 훈련 속도가 크게 향상된다는 점도 언급했습니다.

훈련 후, 모델의 성능은 FineWeb과 FineWeb-Edu 데이터셋에서 검증 손실을 통해 평가되었습니다. 초기 결과는 유망했지만, OpenAI의 원래 GPT-2 소형 모델의 성능에는 미치지 못했습니다.

FineWeb-Edu에서 추가 훈련을 진행했지만 여전히 OpenAI의 결과에는 못 미쳤습니다. 자일스는 성능 차이의 이유로 데이터 크기, 훈련 에폭 수, 아키텍처 선택의 차이를 추측했습니다.

자일스는 기능적인 LLM을 성공적으로 훈련했지만, 자신의 모델이 OpenAI의 모델만큼 효과적이지 않다는 결론을 내렸습니다. 그는 향후 실험을 위해 더 강력한 클라우드 하드웨어에서 훈련을 탐색할 계획입니다.

이 글은 자일스의 AI 모델 훈련 여정을 개인적으로 기록한 것이자, 자신의 언어 모델을 구축하고자 하는 다른 이들에게 유용한 자료로 기능합니다.

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CTGT의 시릴은 개발자들이 대형 언어 모델(LLM)의 동작을 효과적으로 제어할 수 있도록 설계된 Mentat라는 API를 소개했습니다. 이 도구는 복잡한 미세 조정이나 프롬프트 엔지니어링 없이도 추론과 편향을 실시간으로 조정할 수 있게 해줍니다. 특히 금융과 미디어와 같은 규제가 있는 산업에서는 정확성이 매우 중요하기 때문에 유용합니다.

Mentat는 잘못된 모델 출력인 환각 문제를 해결하기 위해 고급 기술을 사용하며, 정책 준수를 보장합니다. 이 도구는 단순히 출력 결과를 필터링하는 것이 아니라 처리 과정 중에 모델의 동작을 수정하여 신뢰성을 높입니다. 예를 들어, 다양한 테스트에서 모델의 정확성을 크게 향상시켰습니다.

CTGT는 개발자들이 이 API를 사용해 보고 피드백을 제공해 주기를 권장합니다. 이를 통해 AI 애플리케이션의 성능을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다. 사용자들은 회원 가입 없이 API와 비교 도구에 접근할 수 있습니다.

이 기사는 대형 로펌과 소형 로펌 간의 기술 도입 차이에 대해 다루고 있습니다. 법률 업무의 본질은 크게 변하지 않았지만, 업무 수행 방식은 진화해왔습니다. 변호사들은 자동화 사용에 대해 저항감을 느끼는 경우가 많지만, 경쟁력을 유지하기 위해 기술 도입에 대한 압박이 있습니다.

대형 로펌은 일반적으로 위신을 높이고 미래에 대비하기 위해 기술을 도입합니다. 이는 고객 유치에 도움이 됩니다. 반면, 소형 로펌은 주로 행정 업무를 줄이고 고객 수를 늘리기 위해 기술을 활용합니다.

소형 로펌은 대형 로펌보다 계약적 제약이 적어 기술 도입이 더 빠릅니다. 대형 로펌은 종종 기술 공급업체와 장기 계약을 맺고 있기 때문입니다. 또한, 소형 로펌은 보통 한 명의 변호사가 사건을 관리하기 때문에 업무 흐름을 간소화하기가 더 쉽습니다.

그럼에도 불구하고 많은 변호사들은 전통적인 관행과 청구 방식의 변화에 대한 저항으로 인해 기술 도입에 주저하고 있습니다. 하지만 소형 로펌을 포함한 많은 로펌들이 법률 기술을 도입함으로써 업무를 개선할 수 있는 큰 기회를 가지고 있습니다.

코드의 성능 측정을 위한 벤치마킹에서 컴파일러 최적화로 인한 어려움이 논의되고 있다. LLVM과 같은 컴파일러는 복잡한 계산을 더 간단한 수식으로 대체하여 성능을 향상시킬 수 있는데, 이로 인해 계산이 최적화되면 벤치마크 결과가 오해를 불러일으킬 수 있다.

주요 문제는 두 가지이다. 첫째, 계산 결과가 사용되지 않으면 컴파일러가 해당 계산을 완전히 제거할 수 있다. 둘째, 컴파일 시간에 매개변수가 알려져 있다면, 컴파일러는 계산의 일부를 단순화할 수 있다.

이러한 문제를 방지하기 위해 저자는 코드가 최적화되지 않도록 명시적인 방법을 사용할 것을 제안한다. 예를 들어, 런타임에 변경 가능한 매개변수 함수를 사용하면 컴파일러가 값을 상수로 취급하지 않게 된다. 또한, 결과를 계산하고 출력하는 것(예: 출력의 "해시"를 계산하는 것)은 결과가 사용되도록 하여 최적화를 방지한다.

주요 권장 사항은 다음과 같다. 입력 매개변수를 런타임에 조정 가능하게 만들고, 항상 결과를 출력하여 계산에 반영되도록 해야 한다. 이러한 방법을 따르면 복잡한 반최적화 기술에 의존하지 않고도 더 신뢰할 수 있는 벤치마크를 만들 수 있다.

저자는 노화로 인한 죽음이 없는 미래에 대해 강한 반감을 표명하지만, 더 긴 수명에 대해서는 반대하지 않습니다. 그들은 죽음이 삶의 의미를 부여하는 한계로 존재해야 한다고 주장합니다.

오브리 드 그레이는 불사의 두려움이 "노화에 대한 최면"이라고 제안하지만, 저자는 이 두려움이 단순한 대처 기제라기보다는 우리의 가치관을 반영한다고 믿습니다. 저자는 시간의 제약과 같은 한계가 우리를 정의하고 목표를 향해 나아가도록 격려하는 방법을 보여주는 개인적인 경험을 공유합니다.

이 에세이는 버나드 윌리엄스를 언급하며, 그는 불사가 지루함과 자아 상실로 이어질 것이라고 주장합니다. 저자는 이에 동의하며, 목표를 추구하는 과정이 삶의 의미를 부여한다고 말합니다. 죽음은 긴박감을 만들어내고 행동을 취하도록 이끌며, 퇴직 후 사람들이 목표를 잃고 쇠퇴하는 모습을 통해 이를 확인할 수 있습니다.

저자는 단순히 장수를 위해 사는 것에 경고하며, 삶을 즐기지 않으면 죽음이 없을 경우 목적의식과 긴박감을 잃을 수 있다고 지적합니다.

Arlan은 Nia라는 도구를 개발하고 있습니다. 이 도구는 AI 코딩 에이전트의 성능을 향상시키기 위해 실제 코드베이스와 문서에서 정확한 맥락을 제공하는 데 초점을 맞추고 있습니다. Nia는 일반 모델이 의존하는 오래된 정보로 인해 발생하는 오류를 제거하는 데 도움을 줍니다. 이 도구는 GitHub 저장소와 문서와 같은 다양한 출처를 색인화하여 코딩 에이전트가 관련 정보를 검색할 수 있는 데이터베이스를 만듭니다.

Nia는 여러 검색 기법을 조합하여 정확한 코드 조각과 그 위치를 반환합니다. 이를 통해 코딩 에이전트가 정확한 코드를 생성하는 것이 더 쉬워집니다. Nia는 여러 코딩 에이전트와 프로젝트를 동시에 지원할 수 있으며, 색인을 최신 상태로 유지하여 오래된 문서를 인용하는 일을 피합니다.

Nia는 유료 제품으로 제공되며 개인 사용자에게는 무료 이용 옵션도 있습니다. 사용자는 자신의 저장소를 연결하고 개인 프로젝트를 위해 데이터를 로컬에서 색인화하여 프라이버시를 유지할 수 있습니다. 이 도구는 의료 분야와 특정 아카이브를 기반으로 AI 에이전트를 개인화하는 등 다양한 응용 가능성을 보여줍니다.

Arlan은 사용자로부터 피드백을 받아 Nia를 개선하고 그 한계를 더 잘 이해하고자 합니다.

이 텍스트는 사이먼 J. 길레스피의 "안진 가상 컴퓨터" 프로젝트에 관한 내용입니다. GitHub에 있는 프로젝트 저장소에 대한 정보가 포함되어 있으며, 알림, 코드, 문제, 릴리스 등의 세부 사항이 있습니다. 가장 최근 릴리스는 12월 9일에 출시된 1.0 버전입니다. 이 버전은 블루투스 키보드와 핸즈프리 마우스를 지원하며, 사용자 상호작용을 위한 특정 제어 기능이 포함되어 있습니다. 추가 정보를 로드하는 데 오류가 발생하는 경우도 있으며, 텍스트에는 커밋에 대한 검증된 서명도 언급되어 있습니다.

어도비는 포토샵, 익스프레스, 아크로뱃과 같은 자사 앱의 기능을 챗GPT에 통합하여 인공지능 활용을 강화하고 있습니다. 이를 통해 사용자는 챗봇에게 이미지 편집, PDF 수정, 요소 애니메이션 등의 작업을 요청할 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 속성을 조정하거나 파일을 병합하는 등의 작업을 간단히 요청하면 됩니다.

사용자는 챗GPT를 통해 포토샵으로 이미지를 편집할 수 있으며, 배경 흐림이나 효과 적용과 같은 변경 사항을 지정할 수 있습니다. 또한, 슬라이더를 사용해 효과의 강도를 조절할 수 있습니다. 익스프레스를 이용하면 디자인 라이브러리에 접근하고 테마가 있는 프로젝트를 만들 수 있으며, 아크로뱃의 기능을 통해 PDF에서 텍스트를 편집하는 등의 작업도 가능합니다.

사용자가 원할 경우, 챗GPT가 처리할 수 없는 작업은 어도비의 애플리케이션으로 돌아가서 완료할 수 있습니다. 이러한 기능은 챗GPT의 데스크톱, 웹, iOS 앱에서 전 세계적으로 제공되며, 현재 안드로이드에서는 어도비 익스프레스만 사용할 수 있지만 곧 포토샵 지원도 추가될 예정입니다.

어도비는 올해 AI 기능을 적극적으로 출시하고 있으며, 자사 앱을 위한 새로운 도우미도 도입했습니다. 더 많은 기업들이 자사의 서비스를 챗GPT에 통합함에 따라 유사한 도구들 사이에서 사용자 선호를 위한 경쟁이 치열해질 것입니다.

저자는 정기 회의에서의 경험과 이 과정에서 적극적으로 메모하는 것의 중요성에 대해 이야기합니다. 단순히 회의록을 작성하거나 인공지능 요약을 사용하는 대신, 자신만의 언어로 핵심 사항과 통찰을 기록하는 것을 선호한다고 강조합니다. 이러한 습관은 많은 회의를 관리할 때 논의 내용과 행동을 시간에 따라 추적하는 데 도움이 됩니다.

여러 메모 도구를 시도했지만 완전히 만족하지 못한 저자는 1대1 회의와 같은 정기 회의를 위해 특별히 설계된 자신만의 도구를 만들었습니다. 이 도구를 성공적으로 사용한 후, 이제 다른 사람들과 공유하고 싶어 합니다. 이 도구는 회의 메모 관리를 개선하고자 하는 누구에게나 무료로 제공됩니다.

저자는 소프트웨어의 모든 메뉴 항목에 아이콘을 추가하는 추세에 대해 불만을 표출하고 있습니다. 특히 Google Sheets와 macOS Tahoe에서 이러한 경향이 두드러진다고 지적합니다. 이들은 이러한 접근 방식이 불필요한 시각적 혼잡을 초래하고 메뉴 탐색을 어렵게 만든다고 주장합니다. 저자는 아이콘은 실제로 사용성을 향상시킬 때만 사용되어야 하며, 단순히 공간을 채우기 위한 것이어서는 안 된다고 믿고 있습니다.

또한, macOS의 다양한 메뉴에서 아이콘 사용의 일관성이 부족하다는 점을 지적하며, 아이콘 배치의 이유에 대해 의문을 제기합니다. 일부 아이콘이 유용할 수 있다는 점은 인정하지만, Finder와 같은 경우를 제외하고는 아이콘의 전반적인 증가가 애플의 이전 지침과 모순된다고 느낍니다. 애플은 기호의 과도한 사용이 혼란을 초래할 수 있다고 경고한 바 있습니다.

결국 저자는 메뉴에서 아이콘의 광범위한 사용에 지치고 있으며, 디자인에서 보다 신중한 접근 방식을 옹호하기가 어렵다고 느끼고 있습니다.

저는 'Flight Simulator'라는 미들웨어 API를 만들어서 제 LangChain 에이전트가 무한 루프 때문에 약 50달러의 OpenAI 크레딧을 낭비하지 않도록 했습니다. 이 도구는 에이전트의 프롬프트를 사용하기 전에 루프나 개인 정보 유출과 같은 문제를 테스트합니다. 코드와 저장소는 여기에서 확인할 수 있으며, 실시간 데모도 여기에서 볼 수 있습니다. 다른 문제에 대한 피드백도 언제든지 환영합니다!

Epsilon은 Go로 작성된 WebAssembly 런타임으로, 외부 의존성이 없습니다. WebAssembly 2.0 사양을 완전히 지원하며, CGo 없이 amd64와 arm64와 같은 다양한 아키텍처에서 실행할 수 있습니다. 주요 기능으로는 Go 애플리케이션에 WebAssembly 모듈을 포함할 수 있는 능력과 테스트 및 디버깅을 위한 대화형 REPL이 있습니다.

Epsilon을 설치하려면 다음 명령어를 사용합니다. go get github.com/ziggy42/epsilon

빠른 시작을 위해 기본 실행 방법은 바이트 배열에서 WebAssembly 모듈을 로드하고 실행하는 것입니다. 간단한 예시는 다음과 같습니다. 먼저 "add.wasm" 파일을 읽고, 이를 통해 인스턴스를 생성한 후, "add" 함수를 호출하여 결과를 출력합니다.

사용자 정의 Go 함수를 WebAssembly 모듈에 추가할 수도 있습니다. 이를 위해 import 빌더를 사용하여 호스트 함수를 추가하고, 이를 포함한 모듈을 인스턴스화할 수 있습니다.

Epsilon은 테스트와 디버깅을 위한 REPL을 포함하고 있습니다. REPL을 실행하려면 go run ./cmd/epsilon 명령어를 사용합니다. REPL에서 사용할 수 있는 주요 명령어는 모듈을 로드하는 LOAD, 함수를 호출하는 INVOKE, 전역 변수를 읽는 GET, 메모리를 검사하는 MEM, 로드된 모듈을 나열하는 LIST 등이 있습니다.

예를 들어 REPL 세션에서 모듈을 로드하고 함수를 호출하는 과정을 보여줍니다.

Epsilon의 테스트 및 벤치마크를 위해 WABT를 설치하여 WASM 코드를 컴파일할 수 있습니다. 단위 테스트는 go test ./epsilon/... 명령어로 실행하고, 사양 테스트는 go test ./internal/spec_tests/...로, 벤치마크는 go test -bench . ./internal/benchmarks로 실행할 수 있습니다.

기여를 원하시는 분은 CONTRIBUTING.md 파일을 참고하시기 바랍니다. Epsilon은 Apache 2.0 라이센스 하에 배포되며, 공식 Google 제품이 아니므로 Google의 취약점 보상 프로그램에 해당되지 않습니다.

GitHub Actions의 패키지 관리 시스템에는 심각한 결함이 있어 소프트웨어 보안에 위험을 초래하고 있습니다. npm이나 Cargo와 같은 다른 잘 알려진 패키지 관리자와 달리, GitHub Actions는 필수 기능이 부족합니다.

첫째, GitHub Actions는 의존성의 정확한 버전을 기록하는 잠금 파일(lockfile)이 없습니다. 이로 인해 코드 수정 없이도 워크플로우에서 예측할 수 없는 변화가 발생할 수 있습니다. 둘째, 코드 실행 시 의도한 코드와 실제 실행되는 코드가 일치하는지 확인하는 무결성 검사가 없습니다. 따라서 사용자는 GitHub가 제공하는 코드가 올바르다고 믿어야 합니다.

셋째, 사용자는 다른 액션에서 오는 전이 의존성(transitive dependencies)을 볼 수 없고 제어할 수 없습니다. 이러한 가시성 부족은 보안 취약점을 초래할 수 있습니다. 넷째, GitHub은 일부 완화 조치를 도입했지만, 이는 최상위 의존성만을 다루며 전이 의존성의 변화에 대한 보호는 제공하지 않습니다. 다섯째, 액션은 실행할 때마다 GitHub에서 다운로드해야 하므로 네트워크 접근 없이 워크플로우를 실행할 수 없습니다.

여섯째, 네임스페이스 문제로 인해 GitHub 계정이 있는 누구나 액션을 생성할 수 있어, 계정 탈취나 오타를 이용한 공격과 같은 보안 위험이 발생할 수 있습니다. 연구에 따르면 대다수의 GitHub Actions 사용자가 검증되지 않은 코드를 실행하고 있으며, 시스템 내에 상당한 보안 취약점이 존재합니다. 잠금 파일과 무결성 검사가 없기 때문에 사용자는 자신도 모르게 악성 코드를 실행할 위험에 처해 있습니다.

보안을 개선하기 위해 GitHub는 잠금 파일 시스템, 무결성 해시, 의존성에 대한 더 나은 가시성을 도입해야 합니다. 그러나 이러한 기능에 대한 이전 요청은 거부되었습니다. GitHub Actions의 결함은 사용자에게만 영향을 미치는 것이 아니라, 이를 호환하려는 다른 플랫폼에도 영향을 미칩니다.

대형 언어 모델(LLM)인 제미니가 인기를 끌면서 "제미니에게 물어봤더니, 제미니가 이렇게 말했다..."라는 댓글이 늘어나고 있다. 이러한 댓글이 진정한 인간 대화를 방해할 수 있다는 이유로 Hacker News(HN)에서 이러한 댓글을 허용해야 하는지에 대한 논의가 제기되고 있다. 글쓴이는 LLM이 생성한 텍스트보다 실제 대화를 선호하며, 대형 LLM의 응답을 게시하는 것을 억제하기 위해 가이드라인을 업데이트하거나 이러한 응답을 복사해 붙여넣는 것에 대한 새로운 규칙을 만드는 것에 대한 의견을 묻고 있다.

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저자는 구직 활동과 기업 세계에 대해 좌절감을 느끼고 있다. 여러 회사에 지원하고 있지만, 자신의 가치관과 맞는 회사를 찾는 데 어려움을 겪고 있다. 특히 성장에 집중하는 기업들이 그들에게 맞지 않는다고 생각한다. 현재 주니어 직급에 머물러 있는 자신이 "사다리를 오르는 것"의 중요성을 의문시하고 있으며, 이는 자신보다는 상사에게만 이익이 되는 것처럼 느껴진다.

작은 회사에서 일하고 싶지만, 이러한 회사들은 성장에 집중하지 않기 때문에 찾기 어렵고, 교육을 위한 자원이 부족한 경우가 많다. 저자는 기업들이 성과를 평가하는 기준에 대해 혼란스러워하며, 전통적인 직무나 보너스에서 만족을 찾지 못하고 있다.

많은 소프트웨어 개발자들이 직무보다 개인 프로젝트에 더 큰 동기를 느낀다고 믿고 있으며, 자신에게 진정으로 중요한 일, 예를 들어 오픈 소스 프로젝트에 집중하고 싶어 한다. 저자는 자신의 감정이 부정적이거나 이기적으로 보일 수 있음을 인정하지만, 기업의 성공보다 의미 있는 일을 추구하는 것이 더 중요하다고 강조한다. 같은 가치관을 가진 사람들과 연결하기 위해 자신의 홈페이지에 이러한 가치관을 공유했다.

Fate는 React 애플리케이션을 위해 tRPC를 사용하여 설계된 새로운 데이터 클라이언트입니다. Relay와 GraphQL에서 영감을 받아 데이터 가져오기와 상태 관리를 간소화하는 것을 목표로 하고 있습니다.

Fate의 주요 기능 중 하나는 "뷰"를 통해 구성 요소가 필요한 데이터를 명시할 수 있는 뷰 구성입니다. 이를 통해 화면당 단일 네트워크 요청을 가능하게 하여 요청 수를 줄이고 효율성을 높입니다. 또한, Fate는 모든 가져온 데이터를 정규화된 캐시에 저장하여 업데이트를 쉽게 하고 오래된 데이터 문제를 방지합니다.

데이터 마스킹 기능을 통해 구성 요소가 명시적으로 요청하지 않은 필드는 숨겨져, 과도한 데이터 요청과 우연한 데이터 결합을 줄입니다. Fate는 현대적인 React 기능인 액션과 서스펜스를 활용하여 사용자 경험을 개선합니다.

리스트 구성 요소를 위한 커서 기반 페이지네이션을 지원하여 무한 스크롤과 "더 불러오기" 기능을 쉽게 구현할 수 있습니다. 또한, 프레임워크는 서버 요청이 실패할 경우 롤백 메커니즘을 통해 변형 중 즉각적인 UI 업데이트를 허용합니다.

Fate는 클라이언트와 서버 간의 상호작용에서 타입 안전성을 촉진하여 개발자가 오류를 피할 수 있도록 돕습니다. 현재 Fate는 알파 단계에 있으며, 생산 환경에서는 사용하기에 적합하지 않습니다. 개발자들은 템플릿을 사용하거나 수동 설치 단계를 따라 빠르게 시작할 수 있습니다. 이 프레임워크는 복잡한 추상화 없이 JavaScript에 집중하여 간단하고 예측 가능하도록 설계되었습니다.

Fate는 Relay와 tRPC의 장점을 결합하여 보다 편리한 데이터 가져오기 경험을 제공하고자 합니다. 앞으로의 기능과 개선 계획이 있으며 지속적으로 발전하고 있습니다.

이 블로그 포스트는 QEMU의 Tiny Code Generator(TCG)의 내부 작동 방식을 살펴봅니다. TCG는 타겟 명령어를 호스트 머신에서 실행할 수 있도록 변환합니다.

가상 CPU(vCPU)는 tcg_cpu_exec라는 함수를 사용하여 명령어를 실행합니다. 이 함수는 "변환된 코드 블록"을 찾아내거나 생성합니다.

코드 생성 과정에서 tb_gen_code 함수는 타겟 명령어로부터 중간 표현(IR) 코드를 생성합니다. 이 과정은 gen_intermediate_code를 통해 이루어지며, 이후 이 IR 코드는 tcg_gen_code를 사용해 기계어로 변환됩니다. TCG는 생성된 IR 코드와 호스트 CPU의 동작을 구분합니다.

gen_intermediate_code 함수는 다양한 아키텍처에 맞춰 조정되어 있으며, 아키텍처별 변환 작업을 사용합니다. 예를 들어, Intel x86 호스트에서 PowerPC 명령어를 처리할 때 이러한 방식이 적용됩니다.

각 변환 블록(TB)은 프로로그와 에필로그를 포함하고 있어 실행 흐름을 관리하고 성능을 최적화합니다. 이를 통해 연속적인 TB를 QEMU의 주요 코드로 돌아가지 않고도 실행할 수 있습니다.

디스어셈블리 컨텍스트는 아키텍처에 따라 다르며, 현재 CPU 상태를 기록하기 위해 생성됩니다. 이로 인해 TB는 컨텍스트에 민감하게 작동합니다.

명령어 변환은 translate_insn에 의해 처리되며, 이 함수는 타겟 명령어를 IR로 변환하기 위해 opcode 핸들러 테이블을 사용합니다.

블로그에서는 PowerPC 명령어가 TCG IR 코드로 변환되는 예시를 제공하며, 산술 연산과 메모리 쓰기와 같은 다양한 작업의 변환 과정을 보여줍니다.

전반적으로 TCG는 한 아키텍처의 코드를 다른 아키텍처에서 효율적으로 실행할 수 있도록 IR 코드를 생성하고 변환하며, 구조화된 블록을 통해 실행 과정을 최적화하고 정확한 변환을 위해 컨텍스트 정보를 유지합니다.

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여백, 특히 단어 간격은 타이포그래피에서 매우 중요한 요소지만 종종 간과됩니다. 여백은 글자, 단어, 줄을 구분하는 빈 공간을 의미하며, 텍스트의 가독성과 레이아웃에 큰 영향을 미칩니다.

타이포그래피에서 사용되는 여백의 종류는 여러 가지가 있습니다. 가장 일반적으로 사용되는 표준 공백은 스페이스바를 눌러 생성됩니다. 비단절 공백은 특정 위치에서 줄 바꿈을 방지하며, 러시아어와 같은 언어에서 사용됩니다. 또한, 에므스페이스, 엔스페이스, 얇은 공백, 머리카락 공백 등은 폭이 다르며, 특정 용도로 사용됩니다.

역사적으로 단어 간격은 7세기까지 유럽 언어에서 사용되지 않았습니다. 금속 활자에서는 여백이 물리적인 객체로 존재하여 텍스트 레이아웃에 영향을 미쳤습니다.

현대 타이포그래피에서는 단어 간격의 폭이 서체 디자이너에 의해 결정됩니다. 이는 텍스트의 리듬과 시각적 균형을 유지하는 데 필수적입니다.

최고의 관행으로는 과도한 단어 간격을 피하는 것이 중요합니다. 이는 가독성과 레이아웃을 방해할 수 있습니다. 또한, 얇은 공백을 대시나 이니셜과 같은 특정 용도로 사용해야 하며, 타자기 사용에서 비롯된 이중 공백 사용은 이제 구식으로 여겨지므로 주의해야 합니다.

정렬된 텍스트에서는 단어 간격이 줄 너비를 고르게 채우기 위해 변경될 수 있습니다. 이로 인해 불일치가 발생할 수 있으므로 수동 조정이 필요할 때가 많습니다.

모든 소프트웨어가 고급 간격 옵션을 지원하는 것은 아닙니다. 인디자인과 같은 전문 타이포그래피 도구는 여백에 대한 보다 정밀한 제어를 가능하게 합니다.

이러한 원칙을 이해하고 적용함으로써 타이포그래퍼는 작업의 명확성과 미적 매력을 향상시킬 수 있습니다.

저자는 TLS "Inspection" 소프트웨어에 강력히 반대하며, 이 소프트웨어가 조직이 암호화된 트래픽을 모니터링할 수 있도록 설계되었다고 주장합니다. 그러나 이 소프트웨어는 실제로 TLS 암호화가 제공하는 보안을 약화시키며, 중간자 공격(Man In The Middle, MITM)을 수행하는 것과 같아 기업들이 민감한 통신을 가로채고 감시할 수 있게 만듭니다. 이는 기밀 정보가 노출될 수 있는 심각한 개인 정보 보호 문제를 야기합니다.

저자는 TLS Inspection 소프트웨어와 관련된 여러 가지 문제를 강조합니다. 첫째, 보안 위험이 증가합니다. 기업의 MITM 개인 키가 신뢰할 수 있는 인증 기관의 키보다 더 쉽게 유출될 가능성이 높아지기 때문입니다. 둘째, TLS 인증서를 관리하는 것은 복잡하며 운영 체제와 애플리케이션에 따라 다르기 때문에 관리가 매우 어려워집니다. 셋째, 나쁜 관행이 정상화됩니다. TLS 오류를 무시하는 문화가 생겨 기술 직원들이 중요한 보안 경고를 간과하게 됩니다. 넷째, 성능 문제도 발생합니다. 트래픽을 복호화하고 다시 암호화하는 과정에서 병목 현상이 생기고 시스템 가용성에 영향을 미칠 수 있습니다.

저자는 보안을 보장하기 위해 이상 탐지나 제로 트러스트 아키텍처와 같은 덜 침해적인 방법이 더 낫다고 제안합니다. 전반적으로, 저자는 TLS Inspection 소프트웨어의 여러 단점 때문에 산업계가 이를 포기할 것을 촉구합니다.

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fanfa라는 도구는 사용자가 Mermaid라는 다이어그램 도구를 이용해 다이어그램을 만들고 공유할 수 있게 해줍니다. 이 도구의 주요 기능 중 하나는 다이어그램에 애니메이션을 추가할 수 있는 '시네마틱 애니메이션'입니다. 이를 통해 보다 매력적인 프레젠테이션이 가능합니다.

또한, 사용자 인터페이스가 직관적이어서 사용자가 드래그로 이동하고, 스크롤로 확대 및 축소하며, 더블 클릭으로 뷰를 초기화할 수 있는 '인터랙티브 컨트롤' 기능이 있습니다.

다이어그램을 쉽게 공유할 수 있는 옵션도 마련되어 있어, 사용자는 자신의 다이어그램 링크를 간편하게 다른 사람과 나눌 수 있습니다.

마지막으로, 이 도구는 다이어그램을 빠르게 수정하고 업데이트할 수 있는 기능을 제공하여, 사용자가 필요에 따라 신속하게 작업을 진행할 수 있도록 돕습니다. 전반적으로 fanfa.dev는 시각적이고 인터랙티브한 요소로 다이어그램 작성 경험을 향상시킵니다.

발표자는 인공지능의 빠른 발전을 역사적인 기술 변화와 비교하며, 말과 체스를 예로 들었습니다.

말의 경우, 1700년대 증기기관이 발명된 이후 120년 동안 말은 큰 영향을 받지 않았습니다. 그러나 1950년까지 미국에서 90%의 말이 사라졌습니다. 이는 엔진 기술의 발전 때문이었습니다.

체스에서는 컴퓨터 체스가 40년 동안 꾸준히 발전했습니다. 2000년에는 인간 그랜드마스터가 컴퓨터를 상대로 90%의 승률을 기록했지만, 2010년에는 컴퓨터가 90%의 승률을 보였습니다.

인공지능에 대한 투자도 빠르게 증가하고 있으며, 매년 두 배로 늘어나고 있습니다. 발표자는 Anthropic에서 일하며 인공지능, 특히 Claude가 업무에서 질문에 답하는 능력에서 인간을 빠르게 초월하는 것을 목격했습니다. 단 6개월 만에 Claude는 매달 30,000개의 질문에 답변했지만, 발표자의 팀은 4,000개에 불과했습니다.

발표자는 인공지능이 인간의 일자리를 얼마나 빠르게 대체하고 있는지를 반성하며, 말이 사라진 과정을 떠올렸습니다. 그들은 말이 겪었던 것보다 더 긴 전환기를 바라지만, 그 과정이 훨씬 더 빨리 진행될까 우려하고 있습니다.

세가 새턴이 다시 주목받고 있습니다. 일본에서만 출시되었던 많은 게임들이 영어로 번역되고 있으며, 특히 스토리가 중심이 되는 RPG들이 인기를 끌고 있습니다. 그 중에서도 그란디아는 1997년 말에 출시된 주목할 만한 타이틀로, 처음에는 새턴용으로 계획되었으나 출시 지연으로 인해 플레이스테이션으로 옮겨졌습니다. 최근에는 열정적인 팬들이 새턴 버전을 번역하여 영어 사용자들도 즐길 수 있게 되었습니다.

그란디아는 탐험을 갈망하는 14세 소년 저스틴과 그의 친구 수, 그리고 나중에 합류하는 피나의 모험을 다룹니다. 이 게임은 산업 혁명 시대를 배경으로 하며, 저스틴이 잃어버린 문명 앤젤루의 비밀을 밝혀내려는 과정을 통해 모험과 개인의 성장이라는 주제를 탐구합니다. 이야기는 경쾌하고, 어린 시절의 모험의 본질을 잘 담고 있습니다.

게임은 전략을 강조하는 독특한 전투 시스템을 가지고 있어, 플레이어가 움직이는 게이지를 기반으로 행동을 선택할 수 있습니다. 또한, 마나 알에서 주문을 배우고 전투를 통해 기술을 강화하는 매력적인 마법 시스템도 포함되어 있습니다.

그래픽 면에서 그란디아는 당시로서는 인상적이며, 3D 환경을 효과적으로 활용하고 있지만 가끔 프레임 속도 문제를 겪기도 합니다. 노리유키 이와다레가 작곡한 사운드 디자인은 적절한 사운드트랙으로 분위기를 한층 더합니다.

게임 플레이는 NPC와 상호작용하고 퀘스트를 수집할 수 있는 마을 탐험과 보물과 적들로 가득한 던전 탐험을 번갈아 진행합니다. 다양한 경험치 시스템을 통해 캐릭터 발전을 장려합니다.

그란디아는 이야기의 빈틈과 기술적 결함이 있지만, 젊은 시절의 낙관주의와 모험의 주제를 잘 담아낸 아름다운 RPG로 남아 있습니다. 상당한 시간 투자가 필요하지만, 어린 시절의 탐험과 꿈에 대한 향수를 불러일으킬 수 있습니다. 전반적으로, 이 게임은 플레이어가 나이가 들어도 꿈을 추구하도록 격려하는 진정한 경험을 제공합니다.

카세트 테이프가 다시 인기를 얻고 있으며, 특히 영국과 미국에서 판매량이 크게 증가하고 있습니다. 테일러 스위프트와 빌리 아일리시 같은 유명 아티스트들이 음질이 낮고 사용이 불편한 카세트에 음악을 출시하고 있습니다.

이 현상을 카세트의 부활로 보는 사람들도 있지만, 사실 젊은 청취자들 사이에서는 카세트를 다시 발견하는 과정으로 보는 것이 더 정확할 수 있습니다. 많은 사람들은 카세트가 물리적인 형태를 가지고 있어 음악과의 개인적인 연결을 제공한다고 느끼며, 디지털 스트리밍의 비물질적인 경험과는 다른 매력을 가지고 있다고 생각합니다.

카세트는 믹스 테이프를 만드는 등 창의적인 표현의 기회를 제공합니다. 또한, 음악 산업에서 기업의 통제에서 벗어난 자유를 상징하며, 더 개인적이고 상업적이지 않은 방식으로 음악과 연결될 수 있는 방법을 제공합니다.

결론적으로, 카세트가 디지털 스트리밍을 대체하지는 않겠지만, 오늘날의 디지털 세계에서 독특하고 향수를 불러일으키는 청취 경험을 제공합니다.

이 글에서는 소프트웨어 시스템에서 ID 형식을 선택하는 복잡성에 대해 다루고 있습니다. 특히 시스템이 확장될수록 이러한 선택이 중요해집니다.

대부분의 시스템은 초기 단계에서 자동 증가 ID를 사용합니다. 이는 구현이 간편하기 때문입니다. 그러나 이러한 단순함은 시스템이 성장하고 발전함에 따라 문제를 일으킬 수 있습니다.

ID 형식이 배포되면 시스템 아키텍처의 일부분이 됩니다. 이후에 이를 변경하는 것은 어려울 수 있으며, 특히 ID가 시스템의 여러 부분에 내장되어 있을 경우 더욱 그렇습니다.

시스템이 단일 데이터베이스를 넘어 확장될 경우, 예를 들어 샤딩이나 다중 지역 배포가 필요할 때는 더 복잡한 ID 생성 방법이 필요합니다.

일반적인 ID 형식으로는 UUIDv4가 있습니다. 이는 간단하고 고유하지만 순서나 구조가 부족합니다. ULID나 UUIDv7은 타임스탬프 기반으로 일부 순서를 제공하지만, 높은 동시성이나 시계 드리프트 문제에 직면할 수 있습니다. 스노우플레이크는 강력한 순서와 성능을 제공하지만, 유연성이 떨어지고 조정이 필요할 수 있습니다.

저자는 OrderlyID를 만들어 다른 형식의 한계를 극복하고자 했습니다. OrderlyID는 구조화된 시간 순서의 ID를 제공하며, 다중 테넌시를 지원하고 미래의 변화에 대한 유연성을 갖추고 있습니다.

ID 형식을 선택할 때는 시스템의 특정 요구 사항, 즉 순서의 중요성, 구조, 미래의 확장성을 고려해야 합니다.

저자는 ID에 타입 접두사를 추가하고 체크섬을 포함시키는 것이 실제 애플리케이션에서 사용성과 오류 처리를 크게 개선할 수 있다는 것을 알게 되었습니다.

결론적으로, 적절한 ID 형식을 선택하는 것은 시스템 아키텍처를 유지하고 시스템이 성장함에 따라 발생할 수 있는 미래의 복잡성을 피하는 데 매우 중요합니다.

EU와 미국 간 데이터 전송에 관한 도전과 위험에 대해 논의하고 있습니다. 특히 이러한 전송을 지원하는 법적 틀에 대한 내용이 중심입니다.

대부분의 EU와 미국 간 데이터 전송은 "대서양 데이터 프라이버시 프레임워크" 또는 "표준 계약 조항"에 의존하고 있습니다. 그러나 이들은 불안정한 미국의 법률과 규정에 기반하고 있어 법적 상황이 매우 취약합니다. 이러한 상황은 쉽게 무너질 수 있습니다.

현재 미국 행정부의 법률 변경과 도전, 특히 연방거래위원회(FTC)의 독립성 문제는 데이터 보호 법률의 집행에 위협이 될 수 있습니다. 대법원 사건인 트럼프 대 슬라우터 사건은 FTC의 독립성을 더욱 약화시킬 수 있습니다.

미국 정부의 데이터 감시를 감독하기 위해 설립된 데이터 보호 검토 법원(DPRC)은 법적 근거가 부족하며, 대법원이 독립적인 행정 기관에 대해 반대하는 판결을 내릴 경우 위헌으로 간주될 수 있습니다.

바이든 행정부의 데이터 전송을 지원하는 행정명령 14.086은 트럼프가 다시 권력을 잡을 경우 뒤집힐 위험이 있습니다.

EU와 미국 간 데이터 전송의 법적 근거에 대한 불확실성이 많아, EU 기관들은 잠재적인 중단에 대비해야 한다고 제안합니다. 저자는 EU 정부와 조직이 미국 제공업체에 대한 데이터 전송을 제한하고, 개인 데이터를 보호하기 위해 유럽 제공업체를 사용하는 것을 고려할 것을 권장합니다.

결론적으로, EU와 미국 간 데이터 전송을 위한 법적 환경은 불안정하며, 두 지역 간 데이터 흐름이 중단될 수 있는 중대한 위험이 도사리고 있습니다.

Flow는 비동기 프로그래밍을 위해 새로운 키워드와 제어 구조를 도입하며, 주로 Promises와 Futures를 사용하여 시간에 따라 발생하는 작업을 관리합니다.

Promise는 한 번 값을 설정할 수 있는 핸들이며, Future는 Promise에 의해 설정될 값에 대한 읽기 전용 참조입니다. 주요 기능으로는 wait()가 있으며, 이는 Future에 값이 설정될 때까지 실행을 일시 중지합니다. ACTOR는 wait()를 호출할 수 있는 특별한 함수 유형입니다. 또한 Streams인 PromiseStream<>와 FutureStream<>는 비동기 메시지의 시리즈를 관리합니다.

디자인 패턴으로는 RPC(원격 프로시저 호출)가 있으며, 이는 서버가 구조화된 PromiseStreams를 통해 요청을 처리할 수 있게 합니다. 취소 기능은 액터의 Future 참조가 사라지면 액터를 취소합니다.

메모리 관리 측면에서는 참조 카운팅을 사용하여 객체의 수명 관리를 위해 몇 개의 참조가 존재하는지를 추적합니다. 아레나는 버퍼의 효율적인 관리를 위한 메모리 풀입니다.

잠재적인 문제로는 참조 사이클이 있으며, 이는 객체가 삭제되는 것을 방해할 수 있습니다. 또한, 비독립 객체를 반환하는 함수는 잘못된 참조를 초래할 수 있습니다.

Flatbuffers를 사용한 직렬화는 강력한 직렬화를 가능하게 하며, 호환성을 깨지 않고 스키마 진화를 지원합니다. 파일 식별자는 역직렬화 중 스키마 검증에 사용되며, 특성은 타입이 어떻게 직렬화되는지를 정의합니다.

액터는 단일 Future를 반환할 수 있으며, 여러 값을 반환해야 할 경우 PromiseStream을 사용해야 합니다. 액터 컴파일러와 관련된 주의사항으로는 wait()와 함께 switch 문을 사용하지 말고, wait()를 포함하지 않는 try/catch 문에 주의해야 합니다.

이 가이드는 비동기 프로그래밍을 위한 Flow의 효과적인 사용법을 개요하며, 핵심 구조, 패턴 및 메모리 관리 전략을 강조합니다.

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오스트리아 그라츠의 소프트웨어 엔지니어인 호르스트 구트만은 2년 동안 사용한 O'Reilly 구독을 취소하기로 한 이유를 이야기합니다. 그는 다양한 기술 서적과 학습 자료를 제공하는 점에 감사했지만, 연간 500달러의 비용이 자신에게는 비효율적이라고 느꼈습니다. 그는 독서 속도가 느리기 때문에 이 비용이 가치가 없다고 판단했습니다. 또한, 모바일 앱의 사용성 문제도 겪었습니다. 동기화가 잘 되지 않거나 다른 독서 앱에 비해 매력적인 테마가 부족하다는 점이 불만이었습니다. 그는 다른 플랫폼에서 개별 서적을 구매하는 것이 더 저렴할 것이라고 생각하며, 그렇게 하면 영구적으로 소장할 수 있다고 덧붙였습니다. 전반적으로 그는 구독을 갱신할 가능성이 낮다고 말했습니다.

노바에 오신 것을 환영합니다!

노바는 다양한 용도로 설계된 간단한 프로그래밍 언어입니다. 아이디어 스케치, 문서 및 노트 작성, 가벼운 모델링과 사고, 컴퓨터 없이 계산을 수행하는 데 사용됩니다.

프로그래밍은 종종 복잡하고 혼란스러울 수 있지만, 노바는 이를 더 쉽게 만들고자 합니다. 노바는 프로그래머와 기계 간의 소통을 위한 도구로, 글쓰기와 노트 작성에 유용합니다.

노바를 탐색해 보시고, 노바가 여러분에게 어떤 도움이 될 수 있는지 확인해 보시기 바랍니다!

노바를 배우고 싶다면 다음과 같은 자료를 찾을 수 있습니다. 노바 작성에 관한 기사, 온라인 노바 IDE, 기존 코드와 노바를 연결하는 구현체 등이 있습니다.

또한, IRC(#nova on Libera)와 Discord(#nova on Nouveau)에서 우리 커뮤니티에 참여하실 수 있습니다.

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AI Window는 AI 기술이 발전함에 따라 인터넷을 개방적이고 접근 가능하게 유지하기 위한 새로운 이니셔티브입니다. 이 프로그램의 주요 특징은 사용자에게 완전한 선택권을 제공하는 경험을 포함하고 있습니다. 또한, 사용자 선택을 보호하는 기능과 데이터 사용에 대한 투명성을 높이는 점도 강조됩니다.

AI Window의 목표는 사용자와 개발자들이 함께 웹의 미래를 형성하는 커뮤니티를 만드는 것입니다. 이에 관심이 있는 사람들은 업데이트를 받기 위해 가입할 수 있으며, 이 프로그램을 가장 먼저 체험할 기회를 가질 수 있습니다.

대기자 명단에 등록하려면 사용자는 이메일을 제공하고 개인정보 보호 고지에 동의해야 합니다. 만약 이전에 Mozilla 뉴스레터에 가입하지 않았다면, 이메일을 통해 구독을 확인해야 할 수도 있습니다.

한 팀이 앱 백엔드에 특히 효과적인 버그 탐지 도구를 개발했습니다. 이들은 처음에 코드베이스의 기술 부채를 해결하는 것을 목표로 했습니다. 기술 부채는 AI로 인해 더욱 심각해지는 일반적인 문제입니다. 이들은 기술 부채 관리를 돕기 위해 자동화된 테스트를 만들기 시작했지만, 도구가 테스트를 작성하는 것보다 코드에서 버그를 찾는 데 더 뛰어나다는 것을 발견했습니다.

이 도구는 코드베이스를 분석하고, 로컬 개발을 위해 빌드하며, 여러 테스트를 실행하여 성숙한 프로젝트에서도 버그와 취약점을 찾아냅니다. 스캔 과정은 몇 시간이 걸리지만, 높은 품질의 결과를 제공하여 엔지니어들이 가장 중요한 문제에 집중할 수 있도록 돕습니다.

제작자들은 컴퓨팅 파워는 저렴하지만 엔지니어의 주의력은 소중하다고 믿고 있습니다. 이들은 코드 품질을 개선하는 다른 작업을 위한 도구의 기능을 확장할 계획입니다. 또한, 이 도구를 사용해 보도록 다른 이들을 초대하며, 신용카드 없이도 첫 번째 무료 스캔을 제공하고, 요청 시 오픈 소스 저장소도 스캔합니다.

이 책 목록의 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

과학 소설과 판타지 장르에서는 '2001: 스페이스 오디세이'가 진화와 우주 여행을 탐구하고, '엔더스 게임'은 한 소년이 외계인과 싸우기 위해 훈련하며 도덕적 갈등을 겪는 이야기를 담고 있습니다. '황금 나침반'은 소녀가 평행 세계를 여행하는 과정을 그리며, '듄'은 자원이 풍부한 사막 행성에서의 정치적 음모를 다룹니다.

고전 문학에서는 '좋은 땅'이 중국 농촌에서 한 가족의 흥망성쇠를 이야기하고, '변신'은 한 남자가 곤충으로 변하면서 소외감을 탐구합니다. '분노의 포도'는 대공황 시기에 한 가족의 고난을 다루고 있습니다.

철학과 사회 비평 분야에서는 '도덕경'이 균형과 자연 질서에 대해 성찰하고, '1984'는 전면 감시 아래의 디스토피아적 세계를 그립니다. '시녀 이야기'는 억압적인 사회에 맞서는 여성의 투쟁을 다룹니다.

현대 소설에서는 '밤의 서커스'가 두 젊은 마술사 간의 마법적인 경쟁을 그리고, '너를 잊지 않을 거야'는 복제와 인간성에 대한 주제를 탐구합니다. '편의점 인간'은 편의점에서의 삶을 통해 사회적 규범에 도전하는 여성의 이야기를 담고 있습니다.

논픽션과 에세이에서는 '총, 세균, 그리고 강철'이 지리와 자원을 통해 사회 발전을 설명하고, '잡식성의 딜레마'는 음식 생산과 소비 선택을 살펴봅니다. '우리가 지금에 이르기까지'는 혁신과 그것이 사회에 미친 영향을 논의합니다.

각 책은 정체성, 사회, 도덕, 인간 본성과 같은 중요한 주제를 다루고 있어 각 장르에서 주목할 만한 읽을거리가 됩니다.

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조이보드는 1983년에 출시된 아타리 2600 비디오 게임 콘솔을 위한 균형 보드 주변 기기입니다. 사용자는 보드 위에 서서 다양한 방향으로 몸을 기울여 게임을 조작하며, 이는 조이스틱과 유사한 방식입니다. 이 제품은 스키 선수 수지 차피에에 의해 홍보되었습니다.

조이보드는 바닥에 있는 네 개의 방향 감지 장치를 통해 움직임을 감지합니다. 조이스틱을 연결할 수 있어 조이스틱이 필요한 게임에서도 사용할 수 있습니다. 조이보드는 더 발전된 기술을 사용하는 Wii 밸런스 보드와 비교되기도 합니다.

조이보드를 위해 특별히 제작된 게임은 두 가지입니다. 하나는 스키 게임인 "모굴 매니악"이고, 다른 하나는 화면의 캐릭터가 보여주는 패턴을 반복하는 "오프 유어 로커"입니다. "서프스 업"이라는 서핑 게임이 개발되었지만, 출시되지는 않았습니다.

"구루 메디테이션"이라는 용어는 아미가 운영 체제의 오류와 관련이 있으며, 시스템이 다운될 때 조이보드 위에서 가만히 있으려던 개발자들에서 유래했습니다. 이후 "구루 메디테이션"이라는 게임이 만들어졌는데, 이 게임에서는 플레이어가 조이보드 위에서 가만히 있어야 성공할 수 있습니다.

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우리는 심층 신경망이 수행하는 작업이나 초기화 방법에 관계없이 비슷한 저차원 공간으로 그룹화되는 경향이 있음을 발견했습니다. 이 연구에서는 다양한 유형의 신경망을 포함해 1,100개 이상의 모델을 분석하였고, 이들 모델이 구조에서 공통된 패턴을 공유한다는 것을 보여주었습니다. 이러한 모델의 가중치 행렬을 분석한 결과, 정보 표현에 있어 비슷한 부분 공간을 자주 사용한다는 사실을 발견했습니다. 이는 많은 데이터나 컴퓨팅 파워 없이도 이러한 공유 구조를 식별할 수 있을 가능성을 시사합니다. 이러한 발견은 모델 재사용, 여러 작업에서의 학습, 모델 결합 및 더 효율적인 알고리즘 생성 방식을 개선하는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 대규모 신경망 훈련의 환경적 영향을 줄이는 데도 기여할 수 있습니다.

죄송하지만, 외부 링크나 URL의 내용을 접근할 수 없습니다. 하지만 요약하고 싶은 내용을 제공해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

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브렌트는 잘 구조화된 C 프로그램 작성을 위한 필수 지침을 공유하며, 캡슐화와 성능에 중점을 두고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

첫째, 캡슐화입니다. 헤더 파일을 사용하여 코드 구현의 세부 사항을 숨기고, 사용자들이 함수만을 통해 데이터 구조와 상호작용할 수 있도록 하여 안전성과 유지보수성을 높입니다.

둘째, 성능 고려사항입니다. 캡슐화가 성능을 저하시킬 수 있지만, 구조체 멤버를 노출하면 코드를 최적화할 수 있습니다. 멤버를 보호하면서도 접근할 수 있도록 const를 사용합니다.

셋째, 메모리 관리입니다. 메모리 할당과 해제를 동일한 모듈에서 관리해야 하며, 메모리 소유권을 명확히 표시하여 오용을 방지합니다.

넷째, void* 사용을 피해야 합니다. 대신 특정 구조체를 정의하여 타입 안전성과 코드 명확성을 향상시킵니다.

다섯째, 문자열 처리입니다. 문자열에는 char*를 사용하고, 호환성을 위해 UTF-8을 고수합니다. 문자열 타입을 복잡하게 만들지 않도록 합니다.

여섯째, 표준 타입을 사용합니다. 바이트 배열에는 uint8_t와 같은 표준 타입을 사용하고, 불리언 값에는 <stdbool.h>를 포함합니다.

일곱째, 함수 설계입니다. 하나의 작업만 수행하는 함수를 작성하고, 전역 또는 정적 변수를 피하며, 가독성을 높이기 위해 매크로보다 인라인 함수를 선호합니다.

여덟째, 테스트입니다. 함수를 독립적으로 테스트하고 C의 간단한 테스트 기능을 활용합니다.

아홉째, 경고를 오류로 취급합니다. 모든 컴파일러 경고를 오류로 간주하고 코드가 표준을 준수하도록 합니다.

열째, 제로 초기화입니다. 정의되지 않은 동작을 피하기 위해 항상 구조체를 초기화합니다.

열한째, 구조체 레이아웃입니다. 메모리 정렬을 최적화하기 위해 큰 타입의 멤버를 먼저 배치합니다.

이러한 규칙들은 깔끔하고 효율적이며 유지보수가 용이한 C 프로그래밍 관행을 촉진하기 위한 것입니다.

이 텍스트는 지진과 쓰나미와 관련된 여러 링크를 제공합니다. 첫 번째 링크는 특정 지진 사건에 대한 자세한 정보를 담고 있는 페이지로 연결됩니다. 두 번째 링크는 쓰나미를 포함한 기상 재해에 대한 뉴스로 안내합니다. 세 번째 링크는 최근 지진의 지도를 제공합니다. 네 번째 링크는 쓰나미 경고 및 알림에 대한 정보를 제공합니다. 이러한 자료들은 지진 활동을 추적하고 관련된 쓰나미 위험을 이해하는 데 유용합니다.

NATS는 생산자가 메시지를 스트림으로 보내고 소비자가 이를 받는 스트리밍 시스템입니다. 일반 NATS 스트림은 메시지를 잃을 수 있지만, NATS의 하위 시스템인 JetStream은 합의 알고리즘인 Raft를 사용하여 메시지가 최소한 한 번은 전달되도록 보장합니다. JetStream은 항상 사용할 수 있도록 설계되었지만, CAP 정리에 따르면 시스템은 선형성과 항상 가용성을 동시에 만족할 수 없습니다. JetStream은 일부 노드의 손실을 견딜 수 있지만, 제대로 작동하기 위해서는 과반수의 노드가 필요합니다.

테스트는 Jepsen 라이브러리를 사용하여 NATS JetStream의 다양한 결함을 시뮬레이션했습니다. 이 과정에서 프로세스 충돌과 네트워크 문제를 포함하여 다섯 개의 복제본이 있는 JetStream 스트림에 초점을 맞췄습니다. 테스트의 목적은 이러한 조건에서 JetStream이 어떻게 작동하는지를 파악하는 것이었으며, 특히 메시지 손실에 대한 영향을 살펴보았습니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 첫째, 2.10.22 버전에서는 프로세스 충돌로 인해 JetStream 스트림이 완전히 삭제될 수 있었으나, 이는 2.10.23 버전에서 수정되었습니다. 둘째, JetStream 파일의 단일 비트 오류로 인해 상당한 메시지 손실과 노드 간 데이터 불일치가 발생했습니다. 셋째, 스냅샷 파일이 손상되면 시스템이 스트림을 잘못 삭제하여 영구적인 데이터 손실이 발생할 수 있습니다. 넷째, NATS는 데이터를 즉시 디스크에 플러시하지 않기 때문에 전원 장애나 충돌 시 데이터 손실이 발생할 수 있으며, 이는 확인된 메시지가 저장되지 않을 수 있음을 의미합니다. 마지막으로, 단일 운영 체제 충돌로 인해 서로 다른 노드가 서로 다른 확인된 데이터 뷰를 가지는 분리된 두뇌 상황이 발생할 수 있어 추가적인 데이터 손실을 초래할 수 있습니다.

NATS는 데이터 손실을 방지하기 위해 기본 데이터 플러시 정책을 변경하는 것을 고려해야 합니다. 또한, 현재 fsync 동작과 JetStream의 가용성 주장에 따른 위험을 명확히 설명하는 문서화가 필요합니다.

NATS JetStream은 특정 조건에서 일반적으로 잘 작동했지만, 결함 시나리오에서 데이터 손실과 가용성에 대한 중대한 문제가 여전히 남아 있습니다. 신뢰성과 일관성을 향상시키기 위해 추가적인 테스트와 개선이 필요합니다.

저자는 업무와 개인 작업을 분리하는 것을 선호하여, 업무용 노트북에 최소한의 우분투 서버 설치를 통해 개인 가상 머신(VM)을 설정했습니다. 그들은 메모 작성 및 기타 작업을 위해 Emacs를 설치하고, 전체 화면 모드에서 이를 주요 인터페이스로 사용하고 있습니다.

이를 위해 전통적인 윈도우 관리자 없이 Emacs를 실행할 수 있는 간단한 설정을 만들었습니다. 필요할 경우 웹 브라우저와 같은 다른 애플리케이션도 사용할 수 있지만, 주로 Emacs를 통해 작업을 수행하며, 텍스트 기반 브라우저로 웹을 탐색하거나 필요에 따라 그래픽 브라우저를 실행합니다.

저자는 Emacs를 사용하여 IRC, 트위터, RSS 피드와 같은 여러 작업을 동시에 관리하는 것을 즐깁니다. 이를 위해 편리한 창 레이아웃을 만들었습니다. 또한, 최소화되고 키보드 중심으로 설계된 Ratpoison과 2wm과 같은 경량 윈도우 관리자도 탐색하고 있으며, 이는 Emacs 경험을 향상시키고 깔끔한 작업 공간을 유지하는 데 도움을 줍니다.

결론적으로, 저자는 Emacs를 포괄적인 작업 공간으로 효과적으로 활용하며, 다양한 애플리케이션을 통합하고 전통적인 데스크탑 환경의 방해 없이 생산성에 집중하고 있습니다.

2025년 12월 6일, UTC 기준으로 오후 9시 13분경에 NIST 가이더스버그 캠퍼스의 세슘 빔 원자 시계가 고장 나면서 여러 인터넷 시간 서버에서 약 -10밀리초의 시간 차이가 발생했습니다. 영향을 받은 서버에는 time-a-g부터 time-f-g까지와 ntp-d.nist.gov가 포함되었습니다. 이 사건 동안 일부 모니터링 시스템도 예기치 않게 작동을 멈췄고, 한 서버인 time-a-g는 종료되었으며, 다른 서버인 time-f-g는 오류로 인해 시간 서비스를 중단했습니다.

현재 다른 서버들은 여전히 운영되고 있으며, 시간 차이가 자동 고장 응답을 유발할 수준에 도달하지 않았습니다. 만약 시간 차이가 더 커지면, 정확성을 유지하기 위해 서버가 비활성화될 수 있습니다. 현장에는 백업 시계가 준비되어 있으며, 고장 난 시계는 2025년 12월 9일에 교체될 예정입니다. 이 과정에서 잠시 서비스 중단이 필요할 것입니다. 다른 NIST 캠퍼스의 서버는 영향을 받지 않았습니다.

최근 연구 프로젝트에서 연구자들은 비침습적인 뇌 데이터를 바탕으로 생각을 텍스트로 변환할 수 있는 모델을 훈련하기 위해 약 10,000시간의 신경 언어 데이터를 수집했습니다. 이 데이터셋은 전 세계에서 가장 큰 규모로 여겨집니다. 데이터 수집 과정에는 수천 명의 참가자가 포함되어, 통제된 환경에서 헤드셋을 착용하고 언어 모델과 대화했습니다.

데이터 수집 과정은 참가자들이 자유롭게 대화하는 방식으로 진행되었습니다. 이들은 최대한 많은 내용을 말하거나 입력하기 위해 두 시간 동안 대화에 참여했습니다. 처음에는 구조화된 과제가 사용되었으나, 시간이 지나면서 보다 개방적인 대화로 전환되었습니다.

연구자들은 기존의 헤드셋이 필요를 충족하지 못해 다양한 뇌 데이터 측정 기술을 결합하여 맞춤형 다중 모드 헤드셋을 설계했습니다. 초기에는 소음 감소가 중요했지만, 데이터셋이 약 4,000-5,000시간으로 증가하면서 수집된 데이터의 양이 소음 문제를 초월하게 되어 더 많은 유연성을 확보할 수 있었습니다.

이 프로젝트는 하루 20시간 운영되었으며, 효율적인 참가자 예약 및 관리 시스템이 필요했습니다. 연구자들은 시간이 지남에 따라 일정 관리와 데이터 수집 과정을 크게 개선했습니다. 또한, 데이터 형식과 백엔드 시스템을 개선하여 사용 가능한 데이터의 시간당 비용을 줄였고, 데이터 수집 중 실시간 품질 검사를 가능하게 했습니다.

현재 팀은 수집된 데이터를 활용해 모델 훈련에 집중하고 있으며, 추가 개발을 위해 협업이나 인재 채용에 열려 있습니다. 전반적으로 이 프로젝트의 성공은 혁신적인 데이터 수집 방법, 효과적인 참가자 참여, 그리고 기술과 운영의 지속적인 개선에 달려 있습니다.

CATL은 세계적인 배터리 제조업체로, 향후 3년 내에 완전 전기 선박을 바다에서 운항할 계획입니다. 2017년부터 활동을 시작한 해양 부문은 내륙 및 연안 수역에서 대양을 항해하는 선박으로 사업을 확장해왔습니다. CATL은 탄소 배출이 없는 해양 운송을 목표로 하며, 배터리 교환 및 클라우드 기반 관리 옵션을 포함한 완전한 배터리 보충 시스템을 개발했습니다.

이 회사는 이미 세계 최초의 순수 전기 대양 여객선을 포함해 900척 이상의 선박에 배터리를 공급했습니다. 최근 배터리 가격이 하락하고 나트륨 이온 배터리 기술이 발전함에 따라 해양 운송의 전기화가 더욱 촉진될 것으로 예상됩니다. 연구에 따르면 현재 배터리 기술을 이용한 전기 선박은 최대 5,000km까지 항해할 수 있어, 해양 전기화가 점점 더 현실화되고 있습니다.

과학의 역사에서는 백인 남성들의 업적이 주로 강조되며, 여성들의 기여는 종종 간과됩니다. 이러한 현상을 '마틸다 효과'라고 부르며, 이는 여성 발명가들이 정기적으로 무시된다고 주장한 마틸다 조슬린 게이지의 이름을 따서 붙여졌습니다. 역사학자 마가렛 로시터는 1993년에 이 용어를 널리 알리며 여성의 과학 기여를 인정할 필요성을 강조했습니다.

'마틸다 효과'라는 타임라인 시리즈는 과학 역사에서 소외된 주목할 만한 여성들을 소개합니다. 그 중 한 예로 물리학자 리제 마이트너가 있습니다. 그녀는 핵 분열을 발견하는 데 기여했지만, 남성 동료인 오토 한이 그들의 연구로 노벨상을 받으면서 그녀는 크게 무시당했습니다. 비슷한 사례로, 아프리카계 미국인 화학자 앨리스 오거스타 볼이 있습니다. 그녀는 나병에 대한 혁신적인 치료법을 개발했지만 젊은 나이에 세상을 떠났고, 그녀의 기여는 남성 교수에게 돌아갔습니다.

에스더 레더버그, 조슬린 벨 번넬, 로잘린드 프랭클린과 같은 다른 여성들도 비슷한 운명을 겪었습니다. 이들은 중요한 발견을 했음에도 불구하고 그 업적이 남성 동료들에게 가려지거나 인정받지 못했습니다. 이러한 사례들은 과학 분야에서 여성들이 인정받지 못하고 상을 받지 못하는 더 넓은 경향을 반영합니다.

여성의 과학 기여에 대한 더 많은 통찰을 원한다면, 마가렛 로시터의 저서와 타임라인 시리즈가 유용한 자료를 제공합니다.