보스는 자사의 사운드터치 스마트 스피커에 대한 API 문서를 오픈 소스로 공개하기로 결정했습니다. 이 스피커는 원래 2026년 2월 18일에 지원이 종료될 예정이었으나, 이 기한이 2026년 5월 6일로 연장되었습니다. 이 날짜 이후에는 앱 업데이트를 통해 사용자가 스피커를 로컬에서 제어할 수 있게 되어, 블루투스, 에어플레이, 스포티파이 커넥트를 통한 음악 스트리밍이 계속 가능해집니다. 또한 원격 제어 및 설정 옵션도 유지됩니다.

API를 오픈 소스로 공개하는 것은 사용자가 클라우드 지원 없이도 스피커를 계속 사용할 수 있는 도구를 만들 수 있다는 의미입니다. 일반적으로 많은 기기는 클라우드 서비스가 중단되면 사용할 수 없게 되지만, 보스의 이 결정은 사용자가 사운드터치 스피커를 계속 사용할 수 있도록 해줍니다.

"Jeff Dean Facts"는 유명한 구글 직원 제프 딘의 뛰어난 프로그래밍 능력을 유머러스하게 강조한 농담들입니다. 이 농담들은 척 노리스 농담과 비슷하지만, 코딩과 기술 주제에 중점을 두고 있습니다.

이 모음집에는 여러 가지 재미있는 주장들이 포함되어 있습니다. 예를 들어, 제프 딘은 P=NP를 증명하는 것과 같은 복잡한 문제를 쉽게 해결한다고 합니다. 그는 너무 능숙해서 사람들이 농담으로 코드를 제출하기 전에 오류를 확인하기 위해 코드를 컴파일하고 실행할 수 있다고 말합니다. 그의 영향력이 너무 커서 그가 휴가를 가면 구글 서비스가 어려움을 겪는다고도 합니다.

이 농담들은 그의 능력을 과장하여, 한 줄의 코드로 웹 서버를 만들거나 데이터를 압축해 블랙홀을 생성할 수 있다고 주장합니다. 이 저장소는 원래 Quora와 같은 플랫폼에 등장했던 이러한 농담들을 보존하기 위해 만들어졌으며, 다양한 출처에서 수집된 내용입니다.

빛은 우리가 사물을 보고 환경에서 다양한 효과를 만들어내는 데 필수적입니다. 이 글에서는 빛의 행동을 살펴보며, 빛의 세기, 위치, 각도, 색상에 대해 집중적으로 설명합니다.

빛의 세기는 와트(W)로 측정되며, 이는 매초 방출되는 에너지를 나타냅니다. 빛의 세기가 증가할 때 우리의 밝기 인식은 비선형적으로 변화합니다. 낮은 세기에서의 작은 변화는 높은 세기에서보다 더 눈에 띄게 나타납니다.

빛은 표면에서 반사되어 우리가 사물을 볼 수 있게 해줍니다. 빛의 각도와 거리도 표면의 모습에 영향을 미치며, 빛의 위치를 바꾸면 표면의 다른 부분에 닿는 빛의 양이 달라집니다.

물체가 멀어질수록 시야에서 차지하는 각도가 작아져 물체가 더 작아 보입니다. 각도는 도(degree)나 라디안(radian)으로 측정할 수 있으며, 라디안은 보다 보편적인 측정 단위입니다.

3차원에서 고체 각도는 물체가 차지하는 구의 양을 측정합니다. 물체가 멀어질수록 우리의 시야에서 차지하는 면적이 줄어듭니다.

표면의 각 점은 그 위의 반구에서만 빛을 볼 수 있어, 빛의 원천과 각도에 따라 밝기가 달라집니다.

복사도는 면적과 고체 각도당 세기를 측정하며, 휘도는 물체가 우리의 눈에 얼마나 밝게 보이는지를 나타냅니다. 이는 인간의 눈이 다양한 파장에 대해 얼마나 민감한지에 영향을 받습니다.

다양한 표면은 빛을 다르게 반사합니다. 매끄러운 표면(거울)은 빛을 선명하게 반사하는 반면, 거친 표면은 빛을 여러 방향으로 산란시킵니다.

그림자 크기와 선명도는 빛의 원천 크기와 위치에 따라 달라집니다. 작은 빛의 원천은 더 선명한 그림자를 만들어냅니다.

빛은 더해지는 성질이 있어 색상이 다양한 방식으로 섞입니다. 표면은 특정 파장을 반사하여, 그 표면에 닿는 빛에 따라 색상이 결정됩니다.

빛은 표면에서 튕겨 나가 다른 영역을 밝힐 수 있습니다. 각 튕김은 빛의 강도를 감소시켜, 장면에서 색상과 밝기를 인식하는 데 영향을 미칩니다.

장면 주위에 빛의 원천을 배치하면 균일한 조명을 만들 수 있으며, 이는 흐린 날 하늘이 모든 방향에서 빛을 방출하는 것과 유사합니다.

빛과 표면 간의 상호작용을 이해하면 컴퓨터 그래픽에서 현실적인 환경을 시뮬레이션할 수 있으며, 일상적인 시각 경험의 복잡성을 드러낼 수 있습니다.

제이미 트위스에 따르면 AI 코딩 도우미의 효과가 점점 떨어지고 있습니다. 그는 최신 모델들이 종종 눈에 띄지 않는 방식으로 실패하는 경우가 많다고 지적하며, 이러한 실패가 큰 문제를 일으킬 수 있다고 경고합니다. 트위스는 데이터 과학과 인공지능의 교차점에서 일하고 있으며, 이러한 도구들의 개선이 필요하다고 강조하고 있습니다.

나는 부드러운 비디오를 생성할 수 있는 PyTorch DeepDream 도구의 버전을 만들었습니다. 이 버전은 깜박임을 최소화하고 다양한 설정을 지원하며, GoogLeNet과 같은 여러 이미지 분류기를 사용할 수 있습니다. 주요 기능으로는 이전 프레임의 이미지를 혼합하여 부드러움을 제공하는 광학 흐름(optical flow) 사용, 물체가 움직일 때 발생하는 잔상(ghosting)을 방지하기 위한 가림 마스크(occlusion masking) 적용, 레이어, 옥타브(octaves), 반복(iterations)에 대한 고급 설정 유지, 그리고 GPU, CPU, 애플 실리콘과의 호환성이 있습니다. 샘플 비디오는 저장소에서 확인해 보세요!

프로젝트 파추리(Project Patchouli)는 전자기 드로잉 태블릿을 만드는 데 중점을 둔 오픈 소스 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 코일 배열과 RF 프론트 엔드와 같은 하드웨어 구성 요소와 디지털 신호 처리 알고리즘을 포함하고 있습니다. 다양한 상용 펜과 호환되어 맞춤형 프로젝트를 위한 빠르고 반응성이 뛰어난 드로잉 경험을 제공합니다.

프로젝트는 EMR(전자기 반응) 기술에 대한 자세한 문서도 제공합니다. 이 문서에는 기술의 작동 원리, 회로 설계, 신호 처리, 그리고 다양한 공급업체의 펜 프로토콜에 대한 내용이 포함되어 있습니다.

주요 업데이트로는 2024년 1월에 프로젝트가 시작되었고, 2024년 3월에는 첫 번째 하드웨어 프로토타입이 성공적으로 테스트되었습니다. 2025년 1월에는 문서가 Read the Docs에 호스팅될 예정입니다.

프로젝트의 리더는 유키다마(Yukidama)이며, 소통을 원하시는 분은 [email protected]으로 이메일을 보내거나 공개 Discord 서버에 참여하실 수 있습니다.

이 프로젝트는 NLnet 재단의 NGI 제로 코어 펀드의 지원을 받고 있습니다.

라이센스 관련해서는 문서와 자원은 크리에이티브 커먼즈 저작자 표시 4.0 라이센스 하에 제공되며, 하드웨어 설계는 CERN 오픈 소스 하드웨어 라이센스에 따라 라이센스가 부여됩니다. 코드의 경우 일반적으로 GPLv3 라이센스가 적용됩니다.

현재 이 프로젝트는 활발히 개발되고 있습니다.

나는 플레이어들이 무작위 성경 구절의 책을 가능한 적은 시도로 맞추는 일일 게임을 만들었다. 이 아이디어는 정교회에서의 배경과 이전의 신앙 관련 코딩 프로젝트에서 영감을 받았다. 새로운 개발자로서 유용하고 공유할 수 있는 무언가를 만들고 싶었고, 이 게임은 친구들과 가족의 일상에 자연스럽게 자리 잡았다.

프로젝트는 새벽 1시에 시작했으며, 몇 시간 만에 기본 버전을 완성했다. 개발에는 SvelteKit을 사용했고, 데이터베이스는 SQLite를 활용했으며, 집에 있는 우분투 머신에 호스팅했다. 광고나 회원가입이 없으며, 게임은 완전히 무료로 제공된다. 더 재미있고 교육적인 경험이 될 수 있도록 모든 피드백과 제안을 환영한다.

2026년 1월 2일, 한 사이버 보안 뉴스레터는 베네수엘라의 국영 인터넷 서비스 제공업체인 CANTV(AS8048)와 관련된 BGP 라우팅 유출 사건을 보도했습니다. 이 유출 사건은 지난 12월 이후 발생한 11건의 유사 사건 중 하나입니다. BGP 라우트 유출은 네트워크가 라우팅 정보를 잘못 공유할 때 발생하며, 이로 인해 인터넷 경로가 느려지고 비효율적으로 됩니다. 보고서는 이 유출이 악의적인 의도보다는 CANTV의 부실한 라우팅 관행 때문일 가능성이 높다고 지적했습니다.

BGP(경계 게이트웨이 프로토콜)는 네트워크 간의 인터넷 트래픽을 고객과 제공자의 관계에 따라 안내하는 데 필수적입니다. 라우트 유출은 네트워크가 제공자로부터 다른 제공자로 잘못된 경로를 공유할 때 발생하며, 이는 작은 네트워크에 과부하를 일으킬 수 있습니다.

이번 사건에서 CANTV는 자신의 제공자인 Sparkle(AS6762)로부터 다른 네트워크인 V.tal GlobeNet(AS52320)으로 경로를 유출했습니다. 이러한 유출은 우연히 발생했을 가능성이 있으며, 트래픽을 가로채려는 시도가 아닌 느슨한 라우팅 정책에서 비롯된 것으로 보입니다. BGP에서 이러한 이상 현상은 흔히 발생하며, 항상 악의적인 행동을 의미하지는 않습니다.

또한, 보고서는 RPKI(자원 공개 키 인프라)라는 보안 조치가 이 특정 유출을 방지하지 못했을 것이라고 강조했습니다. RPKI는 경로의 출처를 올바르게 확인하는 데 중점을 두기 때문입니다. 향후 유사한 문제를 예방하기 위해 ASPA(자율 시스템 제공자 인증)라는 새로운 표준이 제안되었습니다.

이 기사는 BGP 보안을 강화하고 라우팅 유출의 위험을 줄이기 위해 네트워크 운영자 간의 협력과 개선된 라우팅 관행의 필요성을 강조하고 있습니다.

저자는 Go 프로그래밍 언어를 몇 달 동안 사용한 개인적인 경험을 공유하며 Rust로 돌아갈까 고민하고 있습니다. Go의 장점과 단점을 정리했습니다.

저자가 좋아하는 점 중 하나는 동시성입니다. Go는 고루틴과 채널을 통해 동시성을 기본적으로 지원하여 다른 언어에 비해 관리가 용이합니다. 또한 Go의 타입 시스템은 간단하여 복잡한 상속 없이 구조체를 쉽게 포함할 수 있습니다. 타입을 명시적인 인터페이스 선언 없이도 동적으로 사용할 수 있는 점도 장점으로 꼽았습니다. 저자는 Go의 간결한 문법을 높이 평가하며, 이는 타입 주석과 가시성 규칙을 단순화하는 데 도움이 됩니다.

반면 저자가 싫어하는 점도 있습니다. 첫째, Go는 기본적인 열거형(enum) 타입이 없어 상수 집합을 안전하게 생성하고 관리하는 데 불편함이 있습니다. 둘째, Go의 상수 변수는 컴파일 시점에 결정되어야 하므로 유연성이 떨어지고 API 사용 시 문제를 일으킬 수 있습니다. 셋째, Go의 오류 처리 시스템은 비효율적이라고 느껴집니다. 오류가 값으로 반환되지만, 효과적으로 처리하기 위한 세부 정보가 부족하여 오류 유형을 구분하기 어렵습니다.

종합적으로 저자는 Go가 동시성과 단순성에서 강점을 가지고 있지만, 타입 관리, 불변성, 오류 처리에서는 약점이 있다고 생각하고 있습니다.

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리눅스 커널에서 125,183개의 버그를 분석한 결과, 평균적으로 버그가 발견되지 않은 채로 남아 있는 기간은 약 2.1년이며, 일부는 20년까지 지속되기도 합니다. 특정 하위 시스템, 예를 들어 CAN 버스 드라이버는 평균 버그 지속 기간이 약 4.2년으로 더 긴 것으로 나타났습니다. 주요 발견 사항은 다음과 같습니다.

버그가 발생한 후 1년 이내에 발견되는 비율이 57%로 증가했으며, 이는 2010년 0%에서 2022년 69%로 개선된 수치입니다. VulnBERT라는 도구는 92.2%의 버그를 성공적으로 식별하며, 잘못된 경고 비율은 1.2%로 낮습니다.

이 연구는 버그 탐지의 어려움을 강조하며, 특히 레이스 조건과 같은 버그는 평균 5.1년이 걸려 발견됩니다. 최근 버그 탐지의 개선은 더 나은 도구와 코드 리뷰의 증가 덕분이며, 여전히 오래된 버그에 대한 미해결 문제가 존재합니다.

연구 방법론은 "Fixes:" 태그를 사용하여 커밋 기록을 분석하고 버그와 그 지속 기간을 추적하는 방식이었습니다. 이 발견은 커널 보안을 개선하는 데 중요한 의미를 가지며, 지속적인 모니터링과 고급 탐지 도구의 통합 필요성을 강조합니다.

버그 탐지는 개선되고 있지만, 여전히 많은 취약점이 수년간 숨겨져 있어 효과적인 관리를 위한 도구와 전략의 강화가 필요합니다.

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더 나은 건강은 약물만으로 이루어지는 것이 아니라 우리가 먹는 음식에서 시작됩니다. 미국의 새로운 식이 지침은 건강 문제를 유발하는 고도로 가공된 식품에서 벗어나, 전체적이고 영양이 풍부한 식품의 중요성을 강조합니다.

현재 많은 미국인들이 당뇨병 전 단계, 당뇨병 및 만성 질환으로 고통받고 있으며, 이는 주로 불균형한 식단 때문입니다. 새로운 식품 피라미드는 실제 식품을 중심으로 한 식단을 권장합니다. 고품질 단백질을 동물과 식물에서 섭취하는 것을 우선시하며, 체중 1파운드당 0.54~0.73그램의 단백질 섭취를 목표로 합니다. 신선한 채소는 하루 3회, 과일은 하루 2회 다양하게 섭취해야 합니다. 섬유질이 풍부한 통곡물도 하루 2~4회 포함하되, 정제된 탄수화물은 피해야 합니다.

자연적인 지방도 포함해야 하며, 이는 고기, 유제품, 견과류, 아보카도 등에서 얻을 수 있습니다. 이러한 지방은 전반적인 건강에 도움을 줍니다. 추가된 설탕은 피하는 것이 좋으며, 특히 어린이에게는 더욱 주의해야 합니다. 그러나 전체 과일과 일반 유제품에 자연적으로 존재하는 설탕은 괜찮습니다. 식사 중에는 물이나 무가당 음료를 마시는 것이 좋습니다.

새로운 피라미드는 엄격한 다이어트 없이도 사람들이 더 건강한 식품 선택을 할 수 있도록 돕는 유연한 가이드입니다. 문화적 및 개인적 취향을 반영할 수 있는 점이 특징입니다.

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나폴레옹 기법은 즉각적인 개입 없이도 스스로 해결될 가능성이 있는 작업을 미루는 생산성 방법입니다. 예를 들어, 긴급하지 않은 이메일에 대한 답장을 하루 정도 미루는 것이 그 예입니다. 이렇게 하면 발신자가 스스로 해결책을 찾을 수도 있습니다.

이 기법은 나폴레옹 보나파르트가 편지를 세 주 동안 열지 않고 두었던 습관에서 유래되었습니다. 이로 인해 많은 편지가 답변이 필요하지 않다는 것을 알게 되었습니다. 이 방법을 사용하면 불필요한 작업을 걸러내고, 시간과 에너지를 절약할 수 있으며, 다른 사람들이 더 자립적으로 행동하도록 가르칠 수 있습니다.

나폴레옹 기법을 적용할 때는 행동을 미루는 것의 긍정적이고 부정적인 결과를 고려해야 합니다. 이 기법은 위험이 낮은 사소하고 긴급하지 않은 문제에 가장 효과적입니다. 미루는 것을 방지하고 불쾌한 작업을 단순히 피하지 않도록 명확한 마감일을 설정하는 것이 중요합니다.

또한, 부정적인 정보를 무시하는 타조 효과, 미루기, 작업이 주어진 시간에 맞춰 늘어나는 파킨슨 법칙과 같은 일반적인 함정에 주의해야 합니다. 전반적으로 이 기법은 자원을 절약하고 신중한 소통을 촉진하여 생산성을 향상시키는 데 도움을 줍니다.

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2026년 1월 5일, Go 프로그래밍에서 go.sum 파일은 잠금 파일이 아니며 의존성 그래프 분석에 사용되지 않아야 한다는 점이 강조되었습니다. go.sum 파일은 모듈 버전과 그에 대한 암호화 해시의 로컬 캐시 역할을 하며, 보안을 보장하면서도 빌드의 버전 결정에는 영향을 미치지 않습니다. 실제 의존성 관리는 go.mod 파일을 통해 이루어지며, 이 파일은 모든 직접 및 전이적 의존성과 그 정확한 버전을 나열합니다.

go.mod와 go.sum에 대한 혼란은 다른 프로그래밍 언어들이 종종 매니페스트와 잠금 파일을 모두 가지고 있어 두 파일이 모두 버전 결정에 영향을 미치기 때문입니다. 반면, go.mod는 두 가지 역할을 동시에 수행하여 의존성 관리를 간소화합니다.

이 글에서는 Go 모듈이 효율적이며 패키지 해소 속도를 저하시키지 않는다고 강조합니다. 이는 다른 생태계에서 해소 시간이 문제인 것과는 대조적입니다. 저자는 Go의 간단한 모듈 및 의존성 관리 방식을 높이 평가할 것을 권장합니다.

해시 맵 병합은 일반적으로 O(N) 효율적인 작업으로 여겨집니다. 그러나 많은 키를 다룰 때 성능이 크게 저하되어 병합 시간이 느려질 수 있습니다. 이 가이드는 일부 인기 있는 라이브러리가 왜 이러한 문제를 겪는지와 성능을 개선하는 방법을 탐구합니다.

병합 과정에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 특히 Abseil과 Boost와 같은 라이브러리에서는 "주요 클러스터링" 현상으로 인해 병합 속도가 해시 테이블을 생성하는 것보다 20배 이상 느려질 수 있습니다. 이는 키들이 해시 테이블의 같은 부분에 배치되기 때문입니다.

저자는 다양한 해시 테이블 라이브러리를 대규모 데이터셋으로 테스트하여 병합 시간을 관찰했습니다. 효율적인 병합을 위한 몇 가지 해결책이 있습니다. 첫째, "소금 해시 함수"를 사용하면 해시 계산에 무작위 시드를 추가하여 키들이 두 해시 테이블에 더 고르게 분포되도록 도와주고 클러스터링을 피할 수 있습니다. 둘째, 두 해시 테이블에 충분한 공간을 미리 할당하면 빈 버킷이 충분히 확보되어 클러스터링을 방지할 수 있습니다. 셋째, "스트라이드 반복" 방법은 키를 비선형 순서로 방문하여 키를 무작위로 분포시키고 병합 속도를 개선하는 데 도움이 됩니다.

비교 성능을 살펴보면, 미리 할당하는 방법이 가장 빠른 경우가 많습니다. 특히 중복 키가 적을 때 더욱 효과적입니다. 소금 해시 함수는 성능을 개선하지만 미리 할당하는 것보다 느립니다. 스트라이드 반복은 효율적이지만 구현이 더 복잡합니다.

결론적으로, 최상의 병합 전략은 특정 사용 사례에 따라 다르지만, 미리 할당하는 방법이 일반적으로 가장 쉽고 효과적인 방법입니다. 소금 해시 함수와 스트라이드 반복도 유효한 대안이 될 수 있습니다. 해시 테이블 병합은 올바르게 접근하지 않으면 비효율적일 수 있지만, 성능을 향상시킬 수 있는 효과적인 전략이 존재합니다.

오디오 유도 루프(청취 루프라고도 알려짐)는 청각 장애인을 돕기 위해 소리를 보청기로 직접 전달하는 장치입니다. 간단히 설명하자면 다음과 같습니다.

역사적으로, 최초의 자기 유도 루프 시스템은 1937년 조셉 폴리아코프에 의해 발명되었습니다. 이 시스템은 보청기 내의 텔레코일을 사용하여 자기장을 감지하고, 사용자가 전화 통화를 명확하게 들을 수 있도록 합니다.

디자인 측면에서 이 시스템은 특정 지역 주위에 배치된 케이블 루프들로 구성되어 있습니다. 이 루프는 전자기장을 생성하여 텔레코일이 장착된 보청기와 인공와우가 이를 감지할 수 있게 합니다. 이를 통해 사용자는 배경 소음 없이 소리를 들을 수 있습니다.

적절한 설치를 위해서는 간섭을 피하고 음질을 보장하기 위한 특정 장비가 필요합니다. 시스템은 다양한 청력 손실 정도를 가진 사람들을 위해 일관된 음량을 유지하도록 설계되어야 합니다.

오디오 유도 루프는 높은 자기장을 생성할 수 있어 다른 전자 기기와 간섭이 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 차폐된 케이블을 사용하고 모든 장비가 동일한 전원 공급원을 공유하도록 하는 방법이 있습니다.

표준 및 법률 측면에서는 오디오 루프 신호의 강도에 대한 국제 기준이 있으며, 이는 보청기의 마이크와 일치해야 합니다. 영국에서는 2010년 평등법에 따라 가능한 곳에 청취 루프를 설치해야 합니다.

대안으로는 미국에서 FM 전송 시스템이 비용이 낮아 더 일반적이며, 특히 극장에서 적외선 시스템도 사용됩니다.

전반적으로 오디오 유도 루프는 청각 장애인들이 다양한 공공 장소에서 명확한 소리를 즐길 수 있도록 접근성을 향상시킵니다.

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대형 언어 모델(LLM)에서 주목 메커니즘은 세 가지 주요 행렬인 쿼리(Query, Q), 키(Key, K), 값(Value, V)로 구성됩니다. 이 행렬들은 변환기(transformer)가 입력의 중요한 부분에 동시에 집중할 수 있게 하여, 전통적인 순환 신경망(RNN)처럼 각 단어를 순차적으로 처리하는 방식과는 다릅니다.

주목 메커니즘은 우리의 뇌가 문장에서 관련된 단어에 집중하는 방식과 유사합니다. 변환기는 Q, K, V를 사용하여 어떤 단어에 주목해야 할지를 결정하고, 이를 통해 문맥을 이해합니다.

각 단어는 벡터로 표현되며, 가중치 행렬(Wq, Wk, Wv)은 이 벡터들을 Q, K, V 행렬로 변환합니다. 이후 주목 점수가 계산되어 각 단어가 다른 단어에 얼마나 주목해야 하는지를 결정합니다.

변환기는 RNN과 달리 각 단어가 다른 모든 단어를 동시에 살펴볼 수 있게 하여, 모델의 속도를 높이고 단어 간의 관계를 더 잘 포착할 수 있도록 합니다.

Q, K, V 행렬의 차원은 모델의 성능에 영향을 미칩니다. 작은 차원은 계산 속도를 높일 수 있지만 복잡한 관계를 놓칠 수 있으며, 큰 차원은 더 복잡한 패턴을 포착할 수 있지만 자원 소모가 더 큽니다.

주목 점수는 한 단어가 다른 단어에 얼마나 주목해야 하는지를 나타내며, 이를 바탕으로 모델은 값 벡터의 가중 합을 생성합니다.

결론적으로, Q, K, V 행렬은 변환기의 주목 메커니즘에 필수적이며, 이를 통해 입력의 관련 부분에 동시에 집중하여 언어를 효율적으로 처리하고 이해할 수 있게 합니다.

LaTeX 커피 얼룩 패키지에 대한 요약입니다. 이 패키지는 Hanno Rein이 만들고 Patrick Bideault가 유지 관리하며, 문서에 현실적인 커피 얼룩을 추가하여 수작업으로 추가하는 것보다 시간을 절약해 줍니다.

이 패키지는 네 가지 유형의 커피 얼룩을 제공합니다. 첫 번째는 270도 원형 얼룩에 두 개의 튀는 점이 있는 형태입니다. 두 번째는 60도 원형 얼룩입니다. 세 번째는 연한 색의 튀는 점이고, 네 번째는 다채로운 쌍 튀는 점입니다.

설치 방법은 coffeestains.sty 파일을 프로젝트 디렉토리에 두거나, 사용하는 LaTeX 배포판에 맞게 올바르게 설치하는 것입니다. 문서의 헤더에 \usepackage{coffeestains}를 포함시켜야 합니다.

사용할 때는 \coffeestainA{alpha}{scale}{angle}{xoff}{yoff}와 같은 명령어를 사용하여 얼룩을 추가합니다. 여기서 alpha는 투명도를 나타내며 0에서 1 사이의 값을 가집니다. scale은 크기를 조정하며 기본값은 1입니다. angle은 얼룩의 회전 각도를 나타내며 0에서 360도 사이입니다. xoff와 yoff는 페이지에서 얼룩의 위치를 설정합니다.

이 패키지는 자유롭게 배포할 수 있으며, 얼룩은 Hanno Rein이 제작했습니다. 커피로 기부하는 것도 환영합니다. 앞으로는 차나 기름 얼룩과 같은 더 많은 얼룩 유형과 문서에 쉽게 포함할 수 있는 도구를 추가할 계획입니다.

이 패키지는 2009년 첫 출시 이후 여러 버전을 거치며 기능과 사용 편의성을 개선해 왔습니다. 패키지의 모토는 "커피는 훌륭하다. 커피가 세상을 구할 것이다."입니다. 이 요약은 LaTeX 커피 얼룩 패키지의 핵심 내용을 쉽게 이해할 수 있도록 간단히 정리한 것입니다.

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Vamos는 사용자가 Mac이나 PC에서 AmigaOS m68k 명령어 바이너리를 실행할 수 있도록 해주는 도구입니다. 이 도구는 그래픽이나 사용자 인터페이스 기능을 사용하지 않는 콘솔 애플리케이션을 위해 AmigaOS의 기능을 에뮬레이트합니다. 주로 오래된 컴파일러와 어셈블러를 실행하기 위해 설계되었습니다.

Vamos의 주요 기능으로는 Musashi를 사용한 빠른 m68k CPU 에뮬레이션, 네이티브 라이브러리 로딩 지원, 다양한 DOS 및 Exec 라이브러리 기능이 포함됩니다. 또한, 추적 및 로깅 기능도 제공합니다.

설치 방법은 amitools 설치 README에서 확인할 수 있으며, 구성은 명령줄이나 .vamosrc 구성 파일을 통해 할 수 있습니다. 이 파일은 .ini 파일과 유사한 구문을 사용합니다. 중요한 설정으로는 볼륨 매핑, 경로에 대한 별칭(어사인), 명령 경로, 라이브러리 설정, 하드웨어 구성 등이 있습니다.

프로그램을 실행하려면 vamos ami_bin arg1 arg2... 명령어를 사용하면 됩니다. Shell-Seg 바이너리를 -x 옵션과 함께 제공하면 실제 Amiga 셸을 실행할 수 있습니다. 로깅, 메모리 추적, CPU 선택을 위한 다양한 옵션도 지정할 수 있습니다.

볼륨은 Amiga 에뮬레이션에서 접근할 수 있는 호스트 파일 시스템의 일부를 나타냅니다. 어사인은 Amiga 경로에 대한 단축키를 생성하여 에뮬레이션 환경 내에서의 탐색을 용이하게 합니다.

Vamos는 68000, 68020, 68040 등 다양한 CPU 유형을 선택할 수 있도록 해줍니다. 메모리는 단일 블록으로 관리되며, 사용자는 스택 크기와 메모리 한계를 정의할 수 있습니다.

사용자는 실행 중 하드웨어 예외를 처리하는 방법을 구성할 수 있습니다. 예를 들어, 무시하거나 로깅하거나 중단하는 방식으로 설정할 수 있습니다.

Amiga 바이너리를 실행하려면 ./vamos a68k와 같이 간단히 실행하면 됩니다. 자세한 작업 로깅을 위해 상세 출력을 활성화할 수도 있습니다.

Vamos는 현대 시스템에서 AmigaOS 명령줄 애플리케이션을 실행할 수 있는 강력한 에뮬레이터로, Amiga 소프트웨어에 관심 있는 개발자와 애호가들에게 적합합니다.

무사시는 다양한 모토로라 680x0 프로세서, 특히 68000, 68010 등을 에뮬레이션하는 휴대용 소프트웨어입니다. C 언어로 작성되었으며, 이식성과 속도를 고려하여 ANSI C89 규격을 준수합니다.

무사시의 주요 목적은 모토로라 680x0 프로세서를 빠르고 효율적으로 에뮬레이션하는 것입니다. 이 소프트웨어는 무료로 사용, 수정 및 배포할 수 있지만, 보증은 제공되지 않습니다. 기본 설정을 위해서는 여러 메모리 읽기 및 쓰기 기능을 구현하고, 리셋 호출로 코어를 초기화해야 합니다.

인터럽트 처리는 하나 또는 여러 개의 인터럽트를 정확하게 처리할 수 있도록 설정할 수 있습니다. 또한, 무사시는 여러 CPU 인스턴스를 지원할 수 있으며, 이를 관리하기 위해 특정 기능이 필요합니다. 리눅스와 DOS용 예제 코드가 제공되며, 소스에서 에뮬레이터를 빌드하는 방법에 대한 설명도 포함되어 있습니다.

무사시의 최신 버전은 GitHub 페이지에서 확인할 수 있습니다.

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저자는 빈티지 TV 효과를 만들어내는 WebGL CRT 셰이더를 오픈 소스로 공개합니다. 이 셰이더는 게임, 에뮬레이터, 다양한 앱에서 사용할 수 있습니다. 웹 브라우저에서 장치의 GPU를 이용해 작동하며, 캔버스에 렌더링합니다. 저전력 장치에서도 잘 작동하며, iPhone XS부터 시작해 추가 최적화도 가능합니다. 과학적으로 정확하진 않지만, 매력적인 시각 효과를 제공합니다.

이 셰이더는 2025년 초 Love2D 프로젝트로 시작되었고, 이후 웹용으로 수정되었습니다. 사용자들이 직접 체험할 수 있는 라이브 데모도 제공됩니다.

더 자세한 내용은 GitHub에서 프로젝트를 확인할 수 있습니다.

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일리노이주에서 발생한 데이터 유출 사건으로 60만 명 이상의 환자 정보가 영향을 받았습니다. 인적 자원부(IDHS)는 개인 정보가 수년간 잘못 공개되었다고 보고했습니다. 2021년부터 2025년 사이에 기관 계획을 위한 지도에서 32,000명 이상의 재활 서비스 고객의 이름과 주소, 약 67만 명의 메디케이드 및 메디케어 절약 프로그램 수혜자에 대한 상세 정보가 노출되었습니다.

이 문제는 9월 22일에 발견되었으며, 기관은 신속하게 개인 정보 보호 설정을 수정하여 허가된 인원만 접근할 수 있도록 조치했습니다. 또한 향후 데이터가 공공 사이트에 업로드되는 것을 방지하기 위한 새로운 정책도 마련했습니다. 영향을 받은 개인들에게는 유출 사실이 통보되며, 추가 정보를 위한 연락처도 제공될 예정입니다.

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인간은 도시화와 온실가스 배출을 통해 지구를 크게 변화시키고 있으며, 이는 NASA의 위성 이미지에서도 확인할 수 있습니다. 주요 관찰 결과는 다음과 같습니다.

유럽의 농장에서 발생하는 영양분 유출로 발트해에서 플랑크톤의 대량 발생이 증가하고 있습니다. 연구에 따르면, 따뜻해진 바다로 인해 대서양에서 동시에 발생하는 허리케인의 수가 늘어나고 있습니다. 이라크에서는 기후 변화로 인한 가뭄으로 하바니야 호수가 줄어들었고, 이라크의 물 저장량은 역사적으로 낮은 수준에 이르렀습니다. 호주 퀸즐랜드에서는 극심한 강우로 인해 심각한 홍수가 발생했으며, 기후 변화가 이를 악화시켜 인명 피해가 발생했습니다.

한국에서는 기온 상승으로 인해 산불 발생 가능성이 높아졌고, 이로 인해 광범위한 지역이 피해를 입었습니다. 로스앤젤레스에서도 기온 상승이 산불 발생 확률을 두 배로 증가시켜 큰 피해와 높은 사망자를 초래했습니다. 인도에서는 나르마다 강에 새로운 대형 태양광 발전소가 설치되어 재생 가능 에너지의 발전을 보여주고 있지만, 온실가스 배출량은 여전히 증가하고 있습니다.

보고서는 기후 변화의 도전이 계속되고 있지만, 전 세계적으로 재생 가능 에너지 채택이 증가하는 긍정적인 신호가 있음을 강조하고 있습니다.

저자는 A4 용지를 이용한 독특한 측정 방법을 소개합니다. 이 방법은 정확하지는 않지만 일상적인 측정에는 충분히 유용합니다. A4 용지의 크기와 특성을 설명하며, 용지를 반으로 자를 때 특정 비율이 유지된다는 점을 강조합니다. A4 용지의 크기는 21.0cm x 29.7cm입니다.

저자는 A4 용지가 더 큰 사이즈인 A0부터 A4까지 반복적으로 반으로 잘라서 얻을 수 있다고 설명합니다. 이 과정에서도 비율이 유지됩니다. 또한, 그는 A4 용지를 사용해 컴퓨터 모니터의 크기를 측정한 경험을 이야기하며, 간단한 계산과 추정을 통해 화면 크기가 27인치임을 확인했습니다.

이 글은 A4 용지가 일상에서 얼마나 실용적인지를 강조하며, 그 수학적 특성과 크기에 대한 통찰을 제공합니다.

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노션 AI는 간접 프롬프트 주입이라는 방법을 통해 데이터 유출이 발생할 수 있는 보안 문제를 가지고 있습니다. 이 문제는 사용자의 승인 없이 AI 편집이 저장될 때 발생하며, 이로 인해 사용자가 확인하기도 전에 민감한 정보가 노출될 수 있습니다.

공격 방식은 다음과 같습니다. 사용자가 숨겨진 악성 코드를 포함한 이력서를 업로드합니다. 이후 사용자가 노션 AI에게 채용 추적기를 업데이트해 달라고 요청하면, AI는 알지 못한 채 공격자의 서버로 연결되는 링크를 이미지로 가장하여 삽입합니다. 이 링크는 사용자가 변경 사항을 승인하기도 전에 활성화되어, 사용자의 민감한 데이터(예: 급여 기대치 및 후보자 피드백)가 공격자에게 전송됩니다.

추가적인 위험 요소로는 노션 메일의 AI 초안 작성 도구가 사용자가 이메일 초안에서 신뢰할 수 없는 자원을 언급할 경우 데이터가 노출될 수 있다는 점이 있습니다.

사용자와 조직을 위한 권장 사항으로는 데이터 출처에 대한 검증 절차를 마련하고 민감한 데이터에 접근하는 연결을 제한하는 것이 있습니다. 또한, 추가 보안을 위해 노션 AI의 웹 검색 기능을 비활성화하고, 노션 AI를 사용할 때 민감한 개인 정보를 공유하지 않도록 주의해야 합니다. 웹 요청에 대해서는 사용자 승인을 요구하는 것이 좋습니다.

노션에 대한 권장 사항으로는 노션 AI 문서와 이메일에서 신뢰할 수 없는 이미지의 자동 렌더링을 방지하고, 무단 데이터 요청을 차단하기 위한 강력한 콘텐츠 보안 정책을 수립하는 것이 포함됩니다.

이 취약점은 2025년 12월 24일에 보고되었고, 노션에서 이를 인정했으나 결국 적용되지 않는 것으로 판단되었습니다. 이후 2026년 1월 7일에 공개적으로 발표되었습니다.

분자 시각 저널에 발표된 연구에서는 극저주파 전자기장(ELF-EMF)이 인간 태아 공막 섬유아세포(HFSF)에 미치는 영향을 조사했습니다. 이 연구는 망막 색소 상피(RPE) 세포에서 유래한 배양액을 처리했을 때의 결과를 다루고 있습니다.

연구의 주요 발견은 다음과 같습니다. 첫째, ELF-EMF에 노출된 HFSF의 성장 속도가 감소했습니다. RPE 세포 배양액을 추가했을 때 세포 증식이 더욱 줄어들었습니다. 둘째, ELF-EMF는 HFSF에서 COL1A1의 생산을 크게 감소시켰으며, RPE 배양액이 이 감소를 더욱 강화했습니다. 셋째, ELF-EMF에 노출되면 MMP-2의 수치가 증가했으며, RPE 배양액이 이 증가를 더욱 촉진했습니다. MMP-2는 콜라겐을 분해하는 역할을 하므로, 이는 공막의 재형성을 암시합니다. 넷째, ELF-EMF 노출은 콜라겐과 MMP-2 발현 조절과 관련된 특정 세포 신호 전달 경로(ERK1/2 및 p38 MAPK)를 활성화했습니다.

결론적으로, 이 연구는 ELF-EMF가 공막에서 콜라겐 생산에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며, 이는 눈의 길이 증가와 관련된 문제에 기여할 가능성이 있음을 시사합니다. 연구는 전자기장이 눈 건강에 미치는 영향에 대한 추가 연구의 필요성을 강조합니다.

2025년, 캐롤라인 크램프턴은 폭넓게, 그러나 다르게 독서하는 것을 목표로 삼아 121권의 책을 읽었습니다. 이는 그녀가 기록한 가장 많은 수치입니다. 하지만 그녀는 평소 좋아하는 장르에 얽매여 새로운 스타일이나 도전적인 책을 탐색하지 못했다고 느꼈습니다. 블로그를 통해 독서에 대해 이야기하고 독자들과 소통하는 것을 즐겼지만, 팟캐스트 관련 책 외에는 선택에 방향성이 부족하다는 것을 인식했습니다. 또한, 그녀는 너무 많은 '기분 따라 읽기'를 했습니다.

크램프턴은 책 구매를 줄였지만, 자신의 책 컬렉션 대신 도서관의 전자책 대출에 의존했습니다. 그녀는 주로 소설을 읽었고, 121권 중 115권이 소설이었습니다. 그녀가 가장 좋아하는 장르는 미스터리/범죄였습니다. 그녀의 가장 좋아하는 열 권의 책은 고전과 현대 작품이 혼합되어 있으며, "The Conjure-Man Dies"와 "The Heat of the Day"와 같은 주목할 만한 제목이 포함되어 있습니다.

2026년에는 독서 목표를 없애고, 이미 소장하고 있는 책에 집중하며, 독서 선택의 다양성을 추구할 계획입니다. 잠자기 전에는 짧은 이야기를 읽고, 책을 다 읽을 때마다 리뷰를 작성하며, 특정 작가의 작품을 중심으로 한 프로젝트를 진행할 예정입니다. 전반적으로 그녀는 숫자나 기대의 압박 없이 독서를 즐기고자 합니다.

Trail of Bits는 널리 사용되는 타원 곡선 암호화 라이브러리인 elliptic JavaScript 라이브러리에서 두 가지 중요한 취약점을 발견했습니다. 이 라이브러리는 매주 1천만 번 이상 다운로드되며, 공격자가 서명을 위조하거나 유효한 서명을 검증하지 못하게 할 수 있는 취약점이 존재합니다.

첫 번째 취약점인 CVE-2024-48949는 EdDSA 서명 변조와 관련이 있습니다. 이 문제는 필요한 검사가 누락되어 공격자가 알려진 메시지와 서명 쌍에 대해 서명을 위조할 수 있게 합니다. 두 번째 취약점인 CVE-2024-48948은 선행 제로가 있는 해시의 ECDSA 서명 검증 실패와 관련이 있으며, 이로 인해 유효한 서명이 잘못 거부되는 문제가 발생합니다.

이 취약점들은 Wycheproof라는 암호 알고리즘 테스트 도구를 사용하여 발견되었습니다. 연구자는 테스트 케이스와 개념 증명 코드를 작성하여 문제를 확인했습니다.

취약점은 2024년 7월에 라이브러리 유지 관리 담당자에게 비공식적으로 공개되었지만, 90일 공개 기간이 지난 2024년 10월까지 하나는 해결되지 않았습니다. 이 과정에는 문제 확인, 수정 제안, CVE ID 요청이 포함되었습니다.

이 발견은 Wycheproof와 같은 도구를 사용하여 암호화 라이브러리에 대한 지속적인 테스트의 필요성을 강조합니다. 이러한 취약점은 elliptic 라이브러리를 사용하는 시스템의 보안에 심각한 위험을 초래하며, 신속한 수정과 지속적인 테스트 관행의 필요성을 강조합니다.

사샤 푸틸린은 명상을 "각성된 이완"의 한 방법으로 탐구하고 있습니다. 이는 이완과 경계를 대립적인 개념으로 보지 않고, 두 가지를 결합하는 접근법입니다. 그는 명상 중 이완하는 것이 어렵다고 느끼며, 몸의 긴장이 자주 이동해 힘든 경험을 합니다. 의도적으로 이완하려고 하면 불안감이나 감정적 반응이 생기기도 합니다.

푸틸린은 "근육 긴장"이라는 개념을 언급하며, 이것이 우리의 정신 상태에 영향을 미치는 신체적 계산의 한 형태라고 설명합니다. 그는 우리가 의식적으로 조절할 수 있는 골격근과 조절할 수 없는 평활근의 차이를 강조합니다. 평활근은 지속적인 긴장 패턴이나 "잠금"을 형성할 수 있으며, 이는 신체적 불편함과 스트레스에 기여할 수 있습니다.

그는 평활근을 이완하는 것이 긴장을 완화하고 전반적인 웰빙을 향상시키는 데 중요하다고 말합니다. 사우나나 찬물에 담그는 것과 같은 기법, 그리고 긴장된 부위에 집중하는 명상이 이러한 긴장을 풀어주는 데 도움이 될 수 있습니다. 푸틸린은 평활근 이완을 목표로 하는 명상 방법을 개발하는 데 관심이 있으며, 인식을 결합하여 긴장을 조였다가 풀어주는 사이클을 촉진하는 연습을 포함하고자 합니다.

이 텍스트는 2억 9천 1백만 건의 실제 시티 바이크 이용 기록을 시각화한 내용을 설명합니다. 각 움직이는 화살표는 하나의 라이드를 나타냅니다. 시티 바이크를 이용한 적이 있다면, Cmd + K를 눌러 영수증을 검색하면 자신의 라이드를 찾을 수 있습니다. 이 영수증에는 라이드를 이용한 시간과 정류장이 표시됩니다. 이 프로젝트는 오픈 소스이며, 더 많은 정보는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

기술적인 세부사항으로는 백엔드 서버가 없고, 데이터는 Cloudflare CDN에 저장되어 DuckDB WASM을 통해 접근합니다. 또한, deck.gl과 Mapbox를 사용하여 많은 애니메이션 바이크 라이드를 빠르게 렌더링합니다. 웹 워커는 경로 디코딩과 사전 계산을 처리하여 성능을 향상시킵니다. 경로는 2,400개 이상의 바이크 정류장 사이에서 가장 짧은 경로를 찾아 생성됩니다.

Dependabot은 개발자들이 프로젝트의 의존성을 관리하는 데 도움을 주는 도구로, 업데이트를 제안합니다. 이 도구는 GitHub 내에서 작동하지만, 그 핵심 코드인 dependabot-core는 오픈 소스이며 루비로 작성되었습니다. Dependabot은 자동으로 업데이트를 확인하지만, 실행 간에 메모리를 유지하지 않기 때문에 매번 새롭게 시작합니다.

Dependabot의 작동 방식은 복잡하지 않습니다. 이는 스마트 봇이 아니라 상태를 유지하지 않는 루비 라이브러리로, 작업 정의에 따라 업데이트를 실행합니다. 저장소를 확인할 때, 먼저 저장소를 복제하고 의존성 파일을 분석한 후 발견된 업데이트에 대해 풀 리퀘스트를 생성합니다.

dependabot-core의 코드베이스는 방대하며, 약 33만 줄의 루비 코드로 구성되어 있습니다. 여러 패키지 생태계를 지원하며, 각 생태계는 파일을 가져오고, 의존성을 파싱하며, 업데이트를 확인하고, 변경 사항을 적용하는 특정 클래스를 가지고 있습니다.

Dependabot은 이전 실행을 기억하지 않기 때문에 각 작업은 기존 풀 리퀘스트와 보안 권고에 대한 정보를 포함한 모든 필요한 맥락을 제공해야 합니다. 또한, Dependabot은 자신의 이전 풀 리퀘스트를 조회하거나 독립적으로 취약점 데이터베이스를 유지할 수 없으며, 이 정보는 GitHub의 인프라에 의존합니다.

Dependabot의 독점적인 부분은 작업 스케줄링, 상태 추적 및 취약점 매칭과 관련이 있으며, 이는 오픈 소스로 사용할 수 없습니다. dependabot-gitlab과 같은 다른 도구들은 이러한 기능이 어떻게 공개적으로 구축될 수 있는지를 보여줍니다.

현재 Dependabot은 정기적으로 업데이트를 확인하는 폴링 방법을 사용하고 있어 불필요한 확인이 많이 발생합니다. 대안으로는 의존성의 변화가 있을 때만 반응하는 이벤트 기반 업데이트를 구현하는 방법이 있습니다.

앞으로는 dependabot-core와 dependabot-gitlab과 같은 오픈 소스 구성 요소를 결합하여, 정기적인 확인 대신 실시간 업데이트를 활용하는 더 효율적인 시스템을 구축할 가능성이 있습니다. Dependabot은 의존성 관리를 위한 유용한 기능을 제공하지만, 현재 운영 방식은 GitHub의 폐쇄적인 인프라에 크게 의존하고 있으며, 오픈 소스 혁신을 통해 개선할 여지가 있습니다.

최근 연구에 따르면 현재 사용되는 인공지능(AI) 도구가 유방암을 발견하는 데 있어 약 3분의 1의 사례를 놓칠 수 있다고 합니다. 구체적으로, AI 시스템은 414건의 진단된 암 중 127건을 간과하여 30.7%의 놓침 비율을 보였습니다. 이 문제는 특히 유방 조직이 밀집한 여성과 작은 종양을 가진 여성에게 더욱 두드러집니다.

연구자들은 이러한 문제를 해결하기 위해 확산강조영상(DWI)이라는 특수 MRI 기법을 시험했습니다. 두 명의 방사선 전문의가 DWI를 사용하여 MRI 영상을 평가한 결과, AI가 놓친 대부분의 암을 발견했습니다. 한 전문의는 놓친 병변의 83.5%를, 다른 전문의는 79.5%를 발견했습니다.

이 연구는 DWI가 AI의 효과를 높일 수 있음을 시사하지만, 저자들은 연구가 특정 기관에서 이미 암 진단을 받은 여성 그룹을 대상으로 진행되었기 때문에 결과가 일반 인구에 적용되지 않을 수 있다고 경고했습니다. 따라서 DWI가 AI를 활용한 유방암 탐지 개선에 도움이 되는지를 확인하기 위해 추가적인 다기관 연구가 필요하다고 권장하고 있습니다.

Amifuse는 사용자가 macOS, Linux, Windows에서 Amiga 파일 시스템 이미지를 마운트할 수 있게 해주는 도구입니다. 이 도구는 FUSE를 통해 원래의 AmigaOS 파일 시스템 핸들러를 사용하여 작동합니다. Amiga m68k CPU를 에뮬레이션하여 역설계된 시스템에 의존하지 않고 Amiga 하드 디스크 이미지를 읽을 수 있습니다.

Amifuse를 사용하기 위해서는 몇 가지 요구 사항이 있습니다. macOS에서는 macFUSE를 설치해야 하고, Linux에서는 FUSE를 설치해야 합니다. Windows에서는 WinFSP를 설치해야 하며, Python은 3.9 이상의 버전이 필요합니다. 또한 파일 압축 해제를 위해 7z가 필요하고, 파일 시스템 핸들러로는 pfs3aio와 같은 예시가 있습니다.

설치 과정은 다음과 같습니다. 먼저 Amifuse 저장소를 서브모듈과 함께 클론합니다. 그 다음, Python 가상 환경을 설정하는 것이 권장됩니다. 마지막으로 pip를 사용하여 필요한 패키지를 설치합니다.

빠른 시작을 위해서는 테스트용 PFS3 디스크 이미지와 핸들러를 다운로드하려면 make download 명령을 사용합니다. 파일을 압축 해제하려면 make unpack을 실행하고, 이미지를 마운트하려면 amifuse mount pfs.hdf 명령을 사용합니다.

사용 명령어로는 amifuse inspect <image>를 통해 이미지의 파티션 정보를 확인할 수 있고, amifuse mount <image>를 사용하여 파일 시스템을 마운트할 수 있습니다.

마운트 옵션으로는 파티션 이름이나 인덱스를 지정할 수 있으며, 필요에 따라 마운트 위치와 파일 시스템 드라이버를 선택할 수 있습니다. 실험적인 읽기-쓰기 모드나 아이콘 변환 기능은 macOS에서만 사용할 수 있습니다.

추가 도구로는 Rigid Disk Block 이미지를 분석하는 rdb-inspect와 파일 시스템 핸들러 바이너리를 확인하는 driver-info가 있습니다.

지원되는 형식으로는 HDF/RDB, Emu68 스타일 MBR 이미지, ADF 플로피 이미지가 있으며, 지원되는 파일 시스템으로는 PFS3, SFS, FFS/OFS, BFFS가 테스트되었습니다.

기본적으로 마운트는 읽기 전용이며, 실험적인 읽기-쓰기 모드도 제공됩니다. 이 도구는 포그라운드에서 실행되며, 언마운트는 Ctrl+C로 수행할 수 있습니다.

이 블로그에서는 Homechart를 위한 WebDAV/CalDAV 클라이언트와 서버를 만드는 과정에서 겪은 어려움에 대해 이야기합니다. 처음에는 명확한 사양 덕분에 쉽게 진행될 것이라고 생각했지만, 여러 가지 문제에 직면했습니다.

첫째, 기존 라이브러리를 살펴보았는데, Go 언어로 작성된 go-webdav 라이브러리가 그들의 필요에 맞는 필수 기능이 부족하다는 것을 알게 되었습니다. 둘째, RFC 문서가 혼란스럽고 구식이라서, 사양을 완전히 구현하는 것을 포기하게 되었습니다.

대신, 그들은 기존 클라이언트와 서버를 역설계하기로 결정했습니다. 이 방법이 더 빠른 결과를 가져왔습니다. HTTP 요청과 응답을 캡처하는 도구를 사용하여 필요한 API를 이해했습니다. 또한, Go 언어에서 XML을 처리하는 데 어려움을 겪어 XML 노드를 더 쉽게 관리할 수 있는 맞춤형 래퍼를 만들었습니다.

그들이 최소 기능 제품(MVP)을 구축한 후, 애플이나 구글과 같은 주요 제공업체들이 RFC를 완전히 준수하지 않는 경우가 많아 호환성 문제가 발생했습니다. 이러한 상황에서 저자들은 큰 기업들이 기준을 어기더라도 아무런 결과를 겪지 않는 반면, 자신들은 엄격하게 기준을 따라야 한다는 점에 불만을 표했습니다.

결론적으로, 그들은 여러 가지 복잡한 문제로 인해 WebDAV/CalDAV 라이브러리를 만드는 것을 시도하지 말 것을 권장합니다.

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연구자들에게 유용할 수 있는 링크에 대한 메타데이터를 수집하고 정리하는 공공 데이터베이스를 공유하고자 합니다. 이 프로젝트에는 다음과 같은 정보가 포함된 데이터셋이 포함되어 있습니다.

페이지 제목, 설명 또는 요약, 출판 날짜(가능한 경우), 썸네일 또는 미리보기 이미지입니다.

이 데이터베이스의 목적은 RSS 및 피드 분석, 뉴스 분석, 링크 소멸(링크 로트) 분석과 같은 분야에서 실험을 위한 유용한 링크 메타데이터 세트를 만드는 것입니다.

데이터베이스는 여기에서 접근할 수 있습니다: RSS 링크 데이터베이스 2025. 이전 연도의 데이터베이스도 있습니다.

로드니 브룩스는 2018년 1월 1일에 발표한 자율주행차, 로봇공학, 인공지능(AI), 인간 우주 비행에 대한 예측을 되돌아보며 자신의 정확성을 평가하고 그동안 놀랐던 점들을 이야기합니다.

브룩스는 전반적으로 자신의 예측이 꽤 정확했다고 평가하지만, 일부 분야에서는 지나치게 낙관적이었다고 인정합니다. 그는 자신의 예측을 2050년까지 추적할 계획이며, 스스로에게 책임을 지겠다고 밝혔습니다. 그는 2023년경에 AI의 중요한 발전이 있을 것이라고 예상했지만, 그것이 대규모 언어 모델(LLM)일 것이라고 구체적으로 언급하지는 않았습니다.

자율주행차에 대해서는 미국 시장의 주요 기업으로 웨이모(구글)와 주크스(아마존)를 지목하며, 테슬라는 뒤처지고 있다고 언급합니다. 그는 특히 웨이모 차량이 정전 중에 어려움을 겪었던 사건을 통해 이들 기업이 직면한 도전 과제를 논의합니다. 스페이스X에 대해서는 팔콘 9 발사 수가 예상보다 빠르게 성장한 점을 과소평가했다고 말합니다.

브룩스는 2026년부터 2035년까지의 새로운 예측도 제시합니다. 양자 컴퓨터는 일반적인 계산보다는 특정 문제에 집중할 것이며, 자율주행차의 성공은 웨이모와 주크스에 달려 있고, 인간의 개입 비율이 중요한 지표가 될 것이라고 설명합니다. 휴머노이드 로봇은 인간의 손에 비해 손재주에서 한계가 있을 것이며, 신경 계산 시스템은 가능성을 보이겠지만 2036년까지 뚜렷한 승자는 나타나지 않을 것이라고 예측합니다. 마지막으로, LLM은 미래 모델이 출력 결과를 설명할 수 있어야 하며, 안전 장치가 필요하다고 강조합니다.

브룩스는 기술 발전의 속도와 그것이 사회에 미치는 영향을 이해하는 것이 중요하다고 강조하며, 자신의 폭넓은 경험을 바탕으로 이러한 점을 설명합니다.

NASA는 국제우주정거장(ISS)에서 발생한 의료 상황에 대한 업데이트를 발표했습니다. 한 승무원이 안정적인 상태이며, 임무의 안전이 최우선입니다. NASA는 Crew-11의 임무를 조기에 종료하는 방안도 고려하고 있습니다. 이러한 상황에 대비해 준비가 되어 있으며, 앞으로 24시간 이내에 추가 정보를 제공할 예정입니다. 업데이트를 원하시면 ISS의 소셜 미디어를 팔로우하거나 NASA의 주간 뉴스에 구독하실 수 있습니다.

연구자들이 암 면역 요법이 심장에 염증을 일으킬 수 있는 이유를 조사하고 있습니다. 이번 연구는 암 치료와 심장 건강 사이의 관계를 이해하는 것을 목표로 하고 있습니다.

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이 기사는 특정 방법인 O_DIRECT를 사용하여 데이터베이스(InnoDB)에 데이터를 쓸 때 파일 동기화 작업(fsync 및 fdatasync)과 관련된 고체 상태 드라이브(SSD)의 성능에 대해 다룹니다.

첫 번째로, 소비자 SSD는 전원 손실 보호 기능이 없을 경우 쓰기 속도는 빠르지만 fsync 작업은 느린 경향이 있습니다. fsync가 자주 호출되면 전체 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

저자는 삼성 990 프로 SSD에서 크루셜 T500으로 전환할 것을 추천하며, 기업용 SSD가 전원 손실 보호 기능 덕분에 데이터 손실 위험을 줄여 fsync 대기 시간을 개선하는 데 더 좋다고 강조합니다.

테스트 결과에 따르면, 다양한 구성과 SSD를 사용한 실험에서 소비자 SSD는 기업용 SSD에 비해 fsync 대기 시간이 더 길었습니다. O_DIRECT_NO_FSYNC를 사용하면 fsync 호출 빈도가 줄어들어 성능이 향상됩니다.

구성에 따른 성능 차이는 SSD의 종류와 전원 손실 보호 기능의 유무에 따라 크게 달라집니다. 테스트 결과, 기업용으로 설계된 SSD가 쓰기 작업 시 대기 시간 면에서 일반적으로 더 나은 성능을 보였습니다.

이러한 발견은 SSD의 특성과 성능을 이해하는 것이 데이터베이스 작업을 최적화하고 성능 문제를 피하는 데 중요하다는 점을 강조합니다.

죄송하지만 외부 링크에 접근할 수 없습니다. 하지만 요약하고 싶은 내용을 제공해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

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도움이 필요하신가요? 지원팀에 연락하시고 참조 ID: f1c0d564-ecab-11f0-9c70-77bd14833f0c를 포함해 주시기 바랍니다.

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벡터 그래픽스는 일반적으로 CPU에 의해 렌더링되지만, GPU를 활용하면 성능을 개선할 수 있습니다. 이 글에서는 GPU에서 벡터 형태를 효과적으로 렌더링하는 방법에 대해 설명하며, 래스터화, 앤티앨리어싱, 최적화 기법에 중점을 둡니다.

래스터화의 기본 개념은 벡터 형태 안에 있는 픽셀을 결정하는 것입니다. 이를 위해 와인딩 넘버라는 개념을 사용하여 형태의 선분과의 교차점을 세어봅니다. 각 픽셀의 가시성은 이 와인딩 넘버에 따라 결정됩니다. 와인딩 넘버가 0이면 픽셀이 채워지지 않고, 0이 아닌 경우에는 형태의 색으로 채워집니다.

GPU는 많은 스레드를 동시에 처리할 수 있어 픽셀 단위의 래스터화에 적합합니다. 각 스레드는 해당 픽셀이 형태 안에 있는지 밖에 있는지를 선분과의 교차점을 확인하여 계산합니다.

앤티앨리어싱 기법에는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 첫 번째는 슈퍼샘플링으로, 이미지를 더 높은 해상도로 렌더링한 후 축소하는 방식입니다. 하지만 이 방법은 자원을 많이 소모합니다. 두 번째는 분석적 앤티앨리어싱으로, 픽셀의 얼마나 많은 부분이 형태에 의해 덮이는지를 계산하여 자원 소모를 줄이면서 더 나은 품질을 제공합니다.

커버리지를 계산하는 알고리즘은 형태의 각 선분에 대해 두 가지 값을 계산합니다. 하나는 면적, 즉 선분이 픽셀과 얼마나 겹치는지를 나타내고, 다른 하나는 픽셀의 왼쪽에 선분이 얼마나 위치하는지를 나타냅니다. 이 두 값을 결합하여 픽셀의 불투명도를 결정하는 알파 값을 생성합니다.

성능을 최적화하기 위해 이미지 영역을 더 작은 블록으로 나누어 관련 형태와 픽셀 커버리지를 위한 커버 테이블을 포함시킵니다. 이렇게 하면 각 픽셀에 대해 처리해야 할 선분의 수가 줄어들어 속도가 향상됩니다.

최종 렌더링 과정에서 GPU는 각 픽셀에 대해 병렬 알고리즘을 실행합니다. 픽셀 색상을 초기화하고, 커버 테이블에서 알파 값을 계산한 후, 불투명도에 따라 형태의 색을 혼합합니다.

이 접근 방식은 벡터 그래픽스를 렌더링하는 성능을 개선할 수 있으며, 대부분의 계산 집약적인 작업이 GPU에 의해 처리됩니다. 다양한 방법과 최적화가 있지만, 이 방법은 실용성을 위해 단순함과 효율성을 잘 조화시킵니다. GPU를 활용한 벡터 그래픽스 렌더링은 복잡한 이미지에서 성능을 크게 향상시킬 수 있는 유망한 접근 방식입니다.

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저자는 재택근무 중 회의에 바쁠 때 신호를 보내기 위해 맞춤형 장치를 만들었습니다. 단순히 문을 잠그는 것으로는 부모님과의 소통이 원활하지 않았기 때문입니다. 처음에는 캘린더를 공유해 보았지만, 통화 누락, 예기치 않은 회의, 그리고 빠른 접근의 필요성 등 여러 문제에 직면했습니다.

ESP32 마이크로컨트롤러를 사용하여 카메라 상태(켜짐 또는 꺼짐)를 화면에 표시하는 시스템을 설계했습니다. 그러나 애플의 카메라 상태를 확인하는 간단한 방법이 없어 어려움을 겪었습니다. 대신 시스템 로그를 모니터링하는 우회 방법을 고안했습니다.

이 프로젝트는 다음과 같은 복잡한 솔루션으로 발전했습니다. 첫째, 동적 IP 관리로 mDNS를 사용하여 IP 주소가 변경될 때마다 장치를 다시 구축할 필요를 없앴습니다. 둘째, 실시간 업데이트를 위해 HTTP에서 블루투스 저전력(BLE)으로 통신 방식을 변경했습니다. 셋째, macOS용 메뉴 아이콘을 디자인하고 효율적인 데이터 전송을 위한 독창적인 이진 프로토콜을 만들었습니다.

장치의 전문적인 케이스를 만들기 위해 3D 모델링을 배우면서 3D 프린팅에서 물리적 허용오차에 대한 어려움도 겪었습니다. 몇 가지 결점이 있었지만, 기능적이고 스타일리시한 장치를 성공적으로 제작하여 현재 그 목적을 효과적으로 수행하고 있습니다.

저자는 이 프로젝트를 즐겼으며, 향후 개선을 위한 아이디어에 열려 있으며, 얼굴 인식과 같은 가능성도 고려하고 있습니다.

2026년에는 첫 상업용 우주 정거장이 지구 궤도를 돌기 시작하며 우주 탐사의 새로운 시대가 열립니다. 지난 30년 동안 국제우주정거장(ISS)은 우주 비행사와 실험을 저지구 궤도로 보내는 유일한 선택이었습니다. 그러나 NASA가 2030년대 초반까지 ISS를 퇴역시킬 계획을 세우면서 민간 기업들이 나서고 있습니다.

스타트업인 바스트(Vast)는 스페이스X의 팰컨 9 로켓을 이용해 Haven-1 우주 정거장을 발사할 계획입니다. Haven-1은 ISS보다 작고 간단하게 설계되어 있으며, 우주 관광과 미세 중력 실험을 지원하며 최대 4명의 승무원이 탑승할 수 있습니다. 이는 더 큰 정거장인 Haven-2의 전초 기지로 여겨지며, ISS를 대체할 예정입니다.

또 다른 회사인 시에라 스페이스(Sierra Space)는 2026년에 오르비탈 리프 프로젝트의 일환으로 확장 가능한 우주 정거장 모듈의 프로토타입을 발사할 예정입니다. 상업용 우주 정거장으로의 전환은 업계 내 경쟁과 혁신을 촉진할 것으로 예상되며, 이는 비용 절감과 우주 접근성을 높이는 데 기여할 수 있습니다.

새로운 상업용 정거장에 대한 기대감이 있지만, 정부 기관 외에 이들을 지속 가능하게 할 만큼의 수요가 있을지는 불확실합니다. 제약 및 소재와 같은 산업은 우주에서 기회를 찾을 수 있지만, 이들 산업의 성장 여부는 새로운 정거장의 성공에 달려 있습니다.

2020년, 킴 맥마흔은 V8 엔진이 RISC-V 아키텍처를 위해 오픈 소스화된다고 발표했습니다. 이후 RISC-V 지원이 V8의 주요 저장소에 통합되었으며, 현재는 x86_64와 ARM64 아키텍처와 기능적으로 거의 동등한 수준에 이르렀습니다. RISC-V 커뮤니티는 이 지원을 적극적으로 유지하고 테스트하고 있습니다.

최근 업데이트된 내용은 다음과 같습니다. 첫째, V8의 RISC-V 포트는 코드 내 점프 관리를 위해 상수 풀과 트램폴린 풀을 사용합니다. 이러한 풀을 처리하는 로직이 간소화되어 메모리 조직이 개선되고, 향후 보안 강화를 위한 준비가 이루어졌습니다. 둘째, 웹어셈블리(Wasm) 구현에서 점프 테이블과 관련된 버그를 수정했습니다. 새로운 방법은 업데이트가 원자적으로 이루어지도록 하여 경쟁 조건을 방지하고, 함수 호출의 신뢰성을 높였습니다.

셋째, 여러 가지 성능 향상이 이루어졌습니다. 예를 들어, 주소 계산 속도를 높이기 위해 shxadd 명령어를 사용하고, 태그가 있는 포인터를 압축 해제하는 새로운 방법을 도입하여 필요한 명령어 수를 크게 줄였습니다. 넷째, RISC-V 유지 관리자는 V8의 지속적인 변화에 맞춰 포트를 업데이트하는 데 많은 노력을 기울여 기능성과 성능을 보장하고 있습니다.

다섯째, RISC-V의 유연한 벡터 확장 지원이 개선되어 SIMD(단일 명령어 다중 데이터) 작업을 더 잘 처리할 수 있게 되었으며, 실제 하드웨어 테스트를 통해 새로운 버그도 수정되었습니다. 마지막으로, RISC-V 32비트 버전은 주로 소형 임베디드 시스템에서 사용되었으나 사용이 제한적이어서 2026년 5월까지 지원을 계속하되 점차 사용 중단될 예정입니다.

전반적으로 V8의 RISC-V 포트는 상당한 발전을 이루었으며, 이제 다양한 작업 부하를 처리할 수 있는 광범위한 벤치마크를 실행할 수 있는 능력을 갖추게 되었습니다.

저자는 새로운 인증 시스템인 CubeAuthn을 개발했습니다. 이 시스템은 디지털 보안을 위해 루빅스 큐브를 물리적인 키로 사용합니다. 큐브의 독특한 배열을 인식하여 43경 가지의 가능한 조합 중 하나를 선택하고, 이를 통해 FIDO2와 호환되는 자격 증명을 생성합니다. 전통적인 토큰이 정보를 저장하는 방식과는 달리, 큐브의 물리적 상태를 이용해 키를 만듭니다. 이 개념 증명에는 사용자가 큐브의 배열을 암호화 키로 사용하여 WebAuthn을 지원하는 웹사이트에 로그인할 수 있는 브라우저 확장 프로그램이 포함되어 있습니다. 이 프로젝트는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

LMArena는 AI 커뮤니티에서 모델 성능을 평가하기 위해 사용되는 온라인 리더보드로, 이 시스템에 대한 비판이 제기되고 있다. LMArena는 사실의 정확성보다 길이와 형식 같은 표면적인 요소를 더 중시하기 때문에 결함이 있다고 주장한다. 사용자들은 종종 답변을 빠르게 훑어보며, 외관에 기반한 잘못된 판단을 내리게 된다.

주요 문제점으로는 첫째, 사용자들이 길고 시각적으로 매력적인 답변을 선호하는 경향이 있어, 이러한 답변이 틀렸더라도 선택하게 되는 경우가 많다. 둘째, LMArena의 개방적이고 게임화된 특성은 조작을 가능하게 하며, 질 관리나 잘못된 평가에 대한 책임이 없다. 셋째, 리더보드는 모델들이 진실성보다 참여도를 높이는 방향으로 최적화하도록 유도하여, 잘못된 정보가 보상받는 악순환을 초래한다. 넷째, 이러한 시스템은 정확성을 희생하고 단기적인 이익을 추구하는 문화를 만들어 AI 산업을 후퇴시키고 있다.

AI 분야가 발전하기 위해서는 단순한 마케팅 전략보다 모델의 신뢰성과 안전성을 보장하는 엄격한 평가 방법을 우선시해야 한다. 개발자들은 순위를 추구할 것인지, 아니면 품질과 유용성의 원칙을 따를 것인지 선택해야 한다.

타겟은 미니애폴리스에 매우 첨단의 법의학 실험실을 설립했습니다. 이 실험실은 많은 경찰서의 실험실보다 더 발전된 기술을 갖추고 있습니다. 2003년에 설립된 이 실험실은 상점 절도를 방지하기 위해 감시 영상을 분석하는 데 도움을 주고 있으며, 2023년에는 타겟이 절도로 인해 거의 10억 달러의 손실을 입었습니다. 이 실험실에는 절도범을 식별할 수 있는 전문가들이 근무하고 있으며, 살인이나 방화와 같은 중범죄 해결에도 경찰을 지원합니다.

예를 들어, 이 실험실은 휴스턴 경찰이 방화 사건의 용의자를 식별하는 데 도움이 된 손상된 비디오 영상을 복구하는 데 기여했습니다. 또한, 타겟은 범죄 해결을 위한 기술 교육을 제공하고 비밀 수사를 조직함으로써 정부 기관을 지원합니다. 전반적으로 타겟의 법의학 실험실은 절도를 예방하고 범죄 수사에 중요한 역할을 하고 있습니다.

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프랑스의 지질학자 미셸 시프르는 1962년 프랑스 알프스의 동굴에서 63일간 혼자 생활하며 외부의 시간 정보를 없이 인간이 시간을 어떻게 인식하는지를 연구했습니다. 그의 실험은 원래 빙하를 연구하기 위한 것이었지만, 시간이 없는 환경에서의 인간 반응을 조사하는 첫 번째 연구로 발전했습니다. 이 연구는 인간의 몸이 자체적인 내부 시계를 가지고 있다는 사실을 밝혀내어 생체 리듬학이라는 분야의 발전으로 이어졌습니다. 현재 거의 80세가 된 시프르는 니스에 살며 자신의 모험에 대한 기억에 둘러싸여 있으며, 우주 경쟁이 자신의 연구에 어떤 영감을 주었는지, 특히 우주 비행사들의 장기 임무가 미치는 영향에 대해 회상하고 있습니다.

이 텍스트는 AI 도구와 파이썬을 사용하여 웹사이트용 애니메이션 픽셀 아트를 만드는 과정을 설명합니다. 주요 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

목표는 개인적이고 복고풍의 애니메이션 픽셀 아트 프로필로 웹사이트를 개선하는 것이었습니다. 저자는 부피가 큰 GIF 대신 이 스타일을 선택했습니다.

제작 과정에서는 먼저 ChatGPT를 사용해 초기 이미지를 생성하고, Midjourney로 애니메이션을 만들었습니다. 이후 포토샵에서 이미지를 다듬어 깔끔한 픽셀 아트 스타일을 유지했습니다.

파이썬을 활용한 처리 과정에서는 비디오 품질을 개선하기 위해 맞춤형 스크립트를 작성했습니다. 이 과정에서 색상 양자화 기법을 사용해 특정 팔레트로 색상의 수를 줄여 복고풍의 느낌을 살렸고, 시간적 부드러움 기법을 통해 애니메이션의 정적인 부분이 일관되도록 하여 깜박임을 수정했습니다.

최종적으로 애니메이션 스프라이트 시트는 HTML 캔버스 요소를 사용해 표시되며, 이는 선명한 렌더링과 효율적인 애니메이션 제어를 가능하게 합니다.

완성된 스프라이트 시트는 크기가 46KB에 불과하며, 초당 10프레임으로 부드럽게 애니메이션이 진행되어 웹사이트에 고품질의 시각적 경험을 제공합니다.

전반적으로 이 과정은 AI 도구, 이미지 처리, 코딩을 결합하여 개인화된 애니메이션 픽셀 아트 효과를 달성하는 데 중점을 두었습니다.

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

이런 일이 발생한 이유는 무엇일까요? 브라우저에서 자바스크립트와 쿠키를 허용해야 합니다. 이를 차단하면 문제가 발생할 수 있습니다.

도움이 필요하신가요? 질문이 있으시면 지원 팀에 문의하시고 참조 ID: faf4bc8d-ecab-11f0-b381-c63d4581031c를 사용해 주시기 바랍니다.

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대부분의 디스크 드라이브가 있는 컴퓨터는 디스크에서 직접 프로그램을 실행할 수 있지만, 코모도어 64(C64)는 항상 BASIC 프롬프트로 부팅되어 사용자가 프로그램을 로드하기 위해 명령어를 입력해야 했습니다. 1980년대에 댄 카마이클이 개발한 기술을 통해 일부 프로그램은 로드 후 자동으로 시작할 수 있었습니다.

C64의 부팅 과정은 다른 시스템과 달리 항상 BASIC으로 시작합니다. 이로 인해 사용자는 디스크에서 프로그램을 로드하기 위해 명령어를 입력해야 합니다. 카마이클의 방법은 시스템의 메모리와 제어 벡터를 조작하여 프로그램이 자동으로 시작되도록 하는 기술입니다.

C64의 BASIC은 유연한 메모리 관리 기능을 가지고 있으며, 로드된 프로그램의 유형에 따라 포인터를 조정할 수 있습니다. 이 기술은 특정 메모리 영역에 작은 프로그램을 로드한 후, 시스템 벡터를 덮어써서 로드된 프로그램으로 제어를 전환하는 방식으로 작동합니다.

BASIC 프로그램과 기계어 프로그램의 로딩 과정은 다르며, 각 유형에 맞는 특정 단계가 있어 올바른 실행을 보장합니다. 초기 자동 로더는 공간 제한과 비효율성이 있었지만, 이 글에서는 현대적인 개선 사항과 최적화 방법을 논의하여 성능과 신뢰성을 높이는 방법을 설명합니다.

최신 버전의 자동 로더는 GitHub에서 편집 가능한 템플릿으로 제공되어 현대적인 작업 흐름에 더 잘 통합될 수 있도록 하고 있습니다. 이 글은 C64 프로그램을 자동으로 로드하는 기발한 방법과 이러한 기술을 최적화하고 현대화하여 사용성을 개선하는 통찰력을 제공합니다.

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타마린드 바이오의 데니즈와 셰리는 자사의 AI 도구를 통해 신약 개발을 지원하는 회사를 소개했습니다. 이들은 생명공학 제약 회사들이 알파폴드와 같은 고급 모델을 활용해 기술적 전문 지식 없이도 새로운 약물을 설계할 수 있도록 돕고 있습니다.

처음에 데니즈는 스탠포드 연구소에서 연구자들을 위해 모델을 운영하는 일을 했습니다. 이 경험이 타마린드를 창립하게 된 계기가 되었고, 이를 통해 신약 개발 과정을 간소화할 수 있었습니다. 현재 많은 주요 제약 회사와 생명공학 기업들이 타마린드의 계산 생물학 서비스를 이용하고 있습니다.

타마린드는 사용하기 쉬운 웹 애플리케이션과 개발자를 위한 프로그래밍 인터페이스를 제공합니다. 사용자들은 다양한 AI 모델을 연결하여 작업 흐름을 만들 수 있으며, 자신만의 모델을 업로드할 수도 있습니다. 이 서비스는 성능과 효율성을 최적화하도록 설계되어 있어 과학자들이 기술적인 문제보다는 연구에 집중할 수 있게 합니다.

타마린드는 기능을 확장하고 있으며, 사용자들의 피드백을 적극적으로 수용하고 있습니다. 또한, 인재를 채용 중이며, 관심 있는 사람들은 더 많은 정보를 요청하도록 권장하고 있습니다.

이 텍스트는 인터넷 트래픽을 일반 이메일로 위장하여 방화벽의 감지를 피하는 빠른 SOCKS5 프록시에 대해 설명합니다.

작동 방식은 다음과 같습니다. 클라이언트가 로컬 머신에서 SOCKS5 프록시를 실행합니다. 이 프록시는 이메일 통신으로 위장된 트래픽을 서버로 전송합니다. 방화벽은 이를 VPN이나 프록시가 아닌 합법적인 이메일 세션으로 인식합니다.

주요 기능으로는, 모든 리눅스 VPS에서 간단한 명령어로 설치할 수 있습니다. 여러 사용자를 지원하며, 각 사용자마다 비밀 키와 IP 화이트리스트를 설정할 수 있습니다. 자동으로 실행하기 쉬운 클라이언트 패키지를 생성하며, 연결이 끊어지면 자동으로 재연결합니다. SOCKS5를 지원하는 모든 애플리케이션과 호환됩니다.

사용된 기술로는 Python, asyncio, TLS 1.2 이상, 그리고 인증을 위한 HMAC-SHA256이 있습니다. 더 자세한 내용은 GitHub 페이지를 방문하면 확인할 수 있습니다.

2026년 1월 5일, 저자는 Opus 4.5라는 새로운 AI 코딩 에이전트가 개발 워크플로우를 크게 향상시킬 수 있는 능력에 대해 이야기합니다. 이전에는 회의적이었던 저자는 이제 AI 에이전트가 개발자를 대체할 수 있다고 믿게 되었으며, Opus 4.5와의 경험을 바탕으로 그 주장을 뒷받침합니다.

Opus 4.5의 사용은 매우 간편하다는 점이 저자의 주요 발견 중 하나입니다. 추가적인 도구나 계획이 거의 필요하지 않으며, 음성 인식과 내장된 기능을 효과적으로 활용할 수 있습니다.

프로젝트 성공 사례로는 여러 가지가 있습니다. 첫째, Opus 4.5는 이미지를 변환하는 유틸리티를 신속하게 구축했으며, 오류를 스스로 수정하고 배포 과정도 관리했습니다. 둘째, 저자는 GIF 녹화 애플리케이션을 만들었고, 몇 시간 만에 여러 기능을 추가했습니다. 셋째, Opus 4.5는 저자의 아내의 사업을 위한 소셜 미디어 게시물을 자동화하는 앱을 개발했으며, 복잡한 백엔드 작업도 쉽게 처리했습니다. 마지막으로, 저자의 아내의 야드 사인 프랜차이즈를 위한 주문 관리 및 라우팅을 간소화하는 앱도 만들어졌습니다.

하지만 저자는 Opus 4.5가 생성한 코드를 완전히 이해하지 못한다고 인정하며, 코드 품질과 보안에 대한 우려를 표명합니다. 따라서 신중한 감독이 필요하다는 점을 강조합니다.

저자는 AI 주도의 개발로의 전환을 강조하며, 개발자들이 전통적인 코딩 관행에 대한 걱정보다 창작에 집중해야 한다고 제안합니다.

AI가 전통적인 코딩 기술을 대체하는 것에 대해 복잡한 감정을 느끼고 있지만, 저자는 다른 이들이 새로운 능력을 수용하고 혁신적인 솔루션을 계속 구축해 나가기를 권장합니다. 전반적으로 저자는 Opus 4.5의 잠재력에 대해 기대감을 표하며, 개발 작업의 효율성을 강조하고 개발자들이 빠르게 변화하는 환경에 적응할 것을 촉구합니다.

시각적으로 매력적이고 사용하기 쉬운 기어 디자인을 위한 간단한 지역 도구를 만듭니다.

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두 년 전, Hacker News에서 누군가 ADHD를 관리하는 방법으로 1분에 120번 깜빡이는 작은 LED를 소개했습니다. 이 LED는 이후 60번으로 속도가 줄어들며 집중력을 높이는 데 도움이 된다고 합니다. 작성자는 구형 기기용으로 개발된 ADHD_Blink라는 버전을 찾아 최신 모델인 M5StickC Plus2에 맞게 수정했습니다. 이 과정에서 깜빡임과 절전 설정을 더 쉽게 조정할 수 있도록 개선했습니다.

작성자는 이 방법이 실제로 효과가 있을지 확신하지 못하지만, 시도해 볼 생각에 들떠 있습니다. 코딩과 기기 수정에는 AI인 Claude Code를 활용했으며, 이 경험은 매우 신기하게 느껴졌습니다. 이 경험을 통해 작성자는 미래의 AI 연결 기기가 사용자 요청에 따라 기능을 변경할 수 있을지 궁금해졌습니다.

작성자는 이 LED 방법을 시도해본 사람들의 피드백을 듣고 싶어합니다.

2026년 현재 이메일 암호화의 도전과 실패에 대한 기사가 발표되었습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

2025년 말, 연구자들은 PGP 소프트웨어, 특히 GnuPG에서 심각한 취약점을 발견했습니다. 이로 인해 이메일 보안에 대한 논의가 다시 촉발되었습니다. 이메일은 종종 기밀로 취급되지만, 실제로는 진정한 프라이버시가 부족합니다. SMTP와 STARTTLS와 같은 프로토콜은 이메일을 충분히 안전하게 보호하지 못해 공격에 취약합니다.

사용자들은 종종 암호화된 이메일에 대한 답장을 암호화되지 않은 상태로 보내 실수하는 경우가 많습니다. 이는 프라이버시 침해로 이어질 수 있습니다. Signal과 같은 메시징 앱과 달리 이메일은 평문 정보를 쉽게 노출할 수 있는 기능을 가지고 있습니다. 이메일 내용이 암호화되더라도 수신자 정보와 타임스탬프와 같은 중요한 메타데이터는 공개적으로 전송됩니다. 이 메타데이터는 통신에 대한 많은 정보를 드러내어 프라이버시를 위협할 수 있습니다.

DKIM과 같은 기술은 이메일의 진위를 보장하지만, 특정 메시지를 보냈다는 증거로 작용할 수 있어 사용자에게 위험을 초래합니다. 이메일 보안을 개선하려는 노력은 기술적인 문제보다는 정치적인 장애물에 직면해 있습니다. 주요 기술 기업들은 현 상태를 바꿀 유인이 적습니다.

VPN이나 ProtonMail과 같은 서비스는 보안을 보장하지 않으며, 키 관리와 암호화 과정에서 여전히 취약점이 존재할 수 있습니다. 따라서 이메일 암호화를 안전하게 하려는 시도는 정치적 및 기업의 의지가 크게 변화하지 않는 한 무의미할 것이라는 결론을 내리고 있습니다.

이 연구는 현대 데이터베이스가 리눅스의 io_uring 인터페이스를 활용하여 입출력 효율성을 높이고 오버헤드를 줄이는 방법을 탐구합니다. io_uring은 저장소와 네트워크 작업을 결합하여 더 빠른 비동기 작업을 가능하게 하지만, 단순히 이를 전환하는 것만으로는 항상 성능 향상으로 이어지지 않습니다. 연구자들은 io_uring을 두 가지 시나리오에서 테스트했습니다. 첫 번째는 저장소 중심의 버퍼 관리자를 개선하는 것이고, 두 번째는 네트워크 중심의 분석 작업에서 데이터 전송을 향상시키는 것입니다. 그들은 등록된 버퍼와 같은 io_uring의 고급 기능이 전체 성능에 미치는 영향을 살펴보았습니다. 연구 결과는 이러한 최적화가 효과적인 경우와 설계 선택이 성능 향상에 미치는 영향을 보여줍니다. 연구자들은 이 findings를 바탕으로 io_uring을 활용한 입출력 중심 시스템 구축을 위한 실용적인 지침을 제공하며, PostgreSQL의 사례 연구를 통해 14%의 성능 향상을 검증했습니다.

구글의 공동 창립자인 세르게이 브린이 은퇴 기간을 마치고 인공지능(AI) 분야에서 다시 일하기 시작했습니다. 그는 새로운 AI 프로젝트인 제미니가 출시되기 전에 회사를 떠난 것에 대해 아쉬움을 표했습니다. 최근 그는 회사에 복귀한 이후 처음으로 코드 요청을 제출하며 다시 적극적으로 참여하고 있음을 알렸습니다.

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2023년, 약물 개발 회사인 T3D Therapeutics는 알츠하이머 치료제 T3D-959의 임상 시험에서 문제를 겪었습니다. 초기 결과는 유망해 보였고, 이 약물이 인지 저하에 도움을 줄 수 있다는 가능성을 시사했습니다. 그러나 참가자들의 상세 데이터를 검토한 결과, T3D는 심각한 문제를 발견했습니다. 일부 위약 그룹의 환자들이 개선을 보였고, 일부 참가자는 알츠하이머 진단을 받지 않았다는 것입니다.

T3D는 임상 시험을 관리하는 Clinilabs와 여러 남부 플로리다 클리닉이 데이터를 조작하고 자격이 없는 참가자를 등록함으로써 사기를 저질렀다고 주장했습니다. 그러나 Clinilabs는 이러한 주장을 부인하며, T3D의 잘못된 시험 설계를 비난했습니다.

이 상황은 남부 플로리다에서 임상 시험 산업의 더 넓은 문제를 드러냅니다. 이 지역에서는 많은 시험이 유사한 문제에 직면해 있습니다. 전문가들은 시험 장소에 대한 재정적 유인이 비윤리적인 관행으로 이어질 수 있다고 지적합니다. 예를 들어, 자격 기준을 충족하지 않는 사람이나 증상을 조작하는 사람을 등록하는 경우가 있습니다.

이 지역의 여러 다른 회사들도 임상 시험에서 유사한 문제를 보고했으며, 이는 임상 연구의 신뢰성에 대한 의문을 불러일으키고 있습니다. T3D와 다른 영향을 받은 회사들은 그들의 발견을 FDA에 보고하며, 참가자를 보호하고 정확한 결과를 보장하기 위해 임상 시험에 대한 더 나은 감독이 필요하다고 강조했습니다.

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2025년 데이터베이스 산업은 중요한 발전과 트렌드, 사건들이 있었습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

PostgreSQL은 데이터베이스 시장에서 계속해서 주도적인 위치를 차지했습니다. 최신 버전인 v18에서는 비동기 I/O와 스킵 스캔 지원과 같은 새로운 기능이 추가되었습니다. Databricks와 Snowflake와 같은 대기업들이 PostgreSQL 관련 기업을 인수하며 PostgreSQL 서비스에 대한 관심과 투자가 계속되고 있음을 보여주었습니다.

PostgreSQL의 확장성을 높이기 위한 새로운 프로젝트도 발표되었습니다. Supabase의 Multigres와 PlanetScale의 Neki와 같은 프로젝트는 더 나은 성능을 위한 분산 시스템을 만드는 데 중점을 두고 있습니다.

2025년에는 대형 언어 모델(LLM)과 데이터베이스 간의 상호작용을 표준화한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이 부상했습니다. 이는 데이터베이스와의 통합과 기능성을 쉽게 해줍니다. 모든 주요 데이터베이스 시스템이 MCP 지원을 시작했습니다.

MongoDB는 FerretDB를 상대로 특허와 상표 침해를 주장하며 소송을 제기했습니다. 이는 NoSQL 시장에서의 긴장을 드러내는 사건입니다.

여러 새로운 오픈 소스 파일 형식이 등장하면서 Parquet의 오랜 지배에 도전했습니다. 이로 인해 기존 형식들도 경쟁력을 유지하기 위해 개선되었습니다.

2025년에는 IBM이 DataStax를 인수하고 Databricks가 Neon을 인수하는 등 많은 인수합병이 있었습니다. 또한 Fivetran과 dbt Labs의 합병 발표는 산업 내 통합을 나타냅니다.

스타트업에 대한 초기 단계 자금 지원은 줄어들었지만, Databricks가 40억 달러를 모금하고 ClickHouse가 3억 5천만 달러를 확보하는 등 주목할 만한 자금 조달이 있었습니다.

Fauna와 PostgresML과 같은 여러 기업이 문을 닫으면서 시장의 어려움을 반영했습니다.

Oracle의 래리 엘리슨은 Oracle 주가 상승 덕분에 세계에서 가장 부유한 사람이 되었으며, 이는 데이터베이스 산업의 재정적 중요성을 더욱 부각시켰습니다.

전반적으로 2025년은 PostgreSQL의 지속적인 성장, 데이터베이스 관리의 새로운 기술, 법적 분쟁, 그리고 중요한 시장 거래로 특징지어졌으며, 데이터베이스의 미래를 형성하는 데 기여했습니다.

JPMorganChase 웹사이트를 떠나고 있습니다. 방문하는 새로운 사이트나 앱에는 JPMorganChase의 규칙과 개인정보 보호 정책이 적용되지 않습니다. 새로운 사이트의 정책을 확인하여 귀하에게 어떤 영향을 미치는지 이해하시기 바랍니다. JPMorganChase는 해당 제3자 사이트의 제품, 서비스 또는 콘텐츠에 대해 책임을 지지 않으며, JPMorganChase 이름이 명시된 경우를 제외합니다.

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TV 가격이 지난 25년 동안 크게 하락했습니다. 2001년에는 50인치 TV가 약 1,100달러였지만, 현재는 200달러 이하로 구매할 수 있습니다. 이러한 가격 하락의 주된 원인은 액정 디스플레이(LCD) 기술의 발전입니다. LCD는 한때 틈새 시장의 제품이었지만, 이제는 시장을 지배하는 기술로 자리 잡았습니다.

가격이 낮아진 주요 요인은 다음과 같습니다. 첫째, LCD 기술의 발전입니다. 2018년까지 LCD는 시장의 95% 이상을 차지하게 되었고, 제조 과정이 크게 개선되었습니다. 둘째, LCD에 사용되는 유리 시트의 크기가 크게 증가했습니다. 더 큰 시트를 사용하면 생산 효율성이 높아지고 단위당 비용이 낮아집니다. 셋째, 제조 과정의 개선입니다. 혁신적인 기술 덕분에 생산 과정이 간소화되어 수율이 증가하고 결함이 줄어들었습니다. 예를 들어, '원 드롭 필' 기술은 액정 채우는 과정을 빠르게 해줍니다.

넷째, 규모의 경제입니다. 대규모 공장은 한 번에 수백만 개의 디스플레이를 생산할 수 있어 비용을 분산시키고 효율성을 높입니다. 마지막으로, 경쟁 시장입니다. 제조업체 간의 치열한 경쟁은 기술과 개선에 대한 지속적인 투자를 촉진하며, 종종 낮은 이윤으로 운영됩니다.

결론적으로, 기술 발전, 대규모 생산 방식, 그리고 시장 경쟁이 결합되어 TV 가격이 급격히 하락하게 되었습니다.

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외부 콘텐츠, 특히 PDF 파일에 접근할 수 없습니다. 하지만 요약하고 싶은 문서의 텍스트나 주요 내용을 제공해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

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이 기사는 2006년부터 2014년까지의 동적 랜덤 액세스 메모리(DRAM) 산업의 발전 과정을 다루고 있으며, 공급과 수요의 큰 변동을 일으키는 "실리콘 사이클"에 초점을 맞추고 있습니다.

첫 번째로, 실리콘 사이클에 대해 설명합니다. DRAM 산업은 2006년부터 2008년 사이에 제품 부족에서 과잉 공급으로 급격히 전환되었고, 이로 인해 가격이 폭락했습니다. 이 과정에서는 생산 능력을 확장하려는 경쟁이 치열해졌고, 이를 "치킨 게임"이라고 부릅니다.

두 번째로, 산업의 역동성에 대해 언급합니다. 가격이 하락하는 상황에서도 기업들은 생산을 줄이기를 꺼려했고, 이로 인해 재정적 압박이 가중되었습니다. 결과적으로 Qimonda와 Elpida Memory와 같은 약한 기업들이 시장에서 퇴출되었고, 삼성전자, SK 하이닉스, 마이크론 그룹 등 세 개의 주요 기업이 시장을 지배하게 되었습니다.

세 번째로, 진입 장벽이 높아졌다는 점을 지적합니다. 시간이 지남에 따라 DRAM 산업에 진입하기 위해 필요한 자본이 크게 증가하여 새로운 경쟁자가 등장하기 어려워졌습니다. 이러한 변화는 경쟁 시장에서 몇몇 기업이 지배하는 과점 시장으로의 전환에 기여했습니다. 이로 인해 가격이 안정화되었습니다.

네 번째로, 경쟁 전략에 대해 설명합니다. 삼성의 성공은 기술과 생산 능력에 대한 공격적인 투자 덕분입니다. 이를 통해 생산 비용을 낮추고 제품을 차별화할 수 있었습니다. 이러한 전략적 접근 방식과 함께 증가하는 현금 보유량 덕분에 삼성은 경기 침체기에 경쟁사들보다 덜 취약해졌습니다.

마지막으로, 장기적인 함의에 대해 논의합니다. 연구에 따르면, 산업 사이클의 증대와 진입 장벽의 상승이 DRAM 시장의 안정성을 높이고, 향후 경기 변동의 가능성을 줄일 수 있다고 합니다.

전반적으로 이 기사는 DRAM 산업의 도전과 구조적 변화가 어떻게 경쟁 환경과 시장 역학을 형성해 왔는지를 강조합니다.

요약이 없습니다.

디스크월드는 거대한 거북이에 의해 지탱되는 평평한 세계로, 23권의 소설과 다양한 상품으로 구성되어 있습니다. 이 세계는 창조 이후로 엄청난 인기를 얻었습니다.

디스크월드 MUD는 테리 프래쳇의 디스크월드 소설을 기반으로 한 온라인 다중 사용자 게임입니다. 이 게임은 소설의 유머와 재미를 그대로 유지하며, 플레이어들이 캐릭터와 상호작용하고 다양한 지역을 탐험할 수 있도록 합니다.

플레이어는 길드에 가입하거나 상점과 집을 소유할 수 있으며, 신문에 글을 쓸 수도 있습니다. 이 게임은 무료로 제공되며 자원봉사자들에 의해 유지 관리됩니다. 웹 브라우저를 통해 쉽게 캐릭터를 생성할 수 있습니다.

최근 업데이트에는 게임 기능 변경과 유지 보수 공지가 포함되어 있습니다. 최신 업데이트 기준으로 74명의 플레이어가 접속 중입니다.

게임에서의 한마디: “만약 끔찍한 생물들이 새벽 시간 이전에 당신의 침대 아래에서 손을 흔든다면, 나에게 불평하지 마세요.” - 경이로운 개 가스포드.

저는 Tailscale, 오래된 노트북, Claude Code, 그리고 Termius를 사용하여 인터넷이 있을 때마다 제 휴대폰으로 코딩을 합니다. 이런 방식은 파티와 같은 상황에서 집에 있으면서 제 프로젝트를 진행하고 싶을 때 아주 유용합니다.

컴퓨터 게임의 발전, 특히 20세기 후반의 롤플레잉 게임(RPG)과 전쟁 게임의 성장을 다루고 있다.

1960년대 후반과 1970년대에는 공상과학, 테이블탑 게임, 판타지 롤플레잉 같은 취미가 '너드'라고 불리는 사람들을 끌어들였다. 이들은 상상의 세계를 탐험하는 것을 즐겼다.

1970년대 중반에 도입된 '던전 앤 드래곤(D&D)'은 플레이어가 이야기와 캐릭터 역할을 수행할 수 있는 혁신적인 게임이었다. 이 게임은 서사와 통계적 게임플레이를 결합했다.

D&D의 원칙은 최초의 컴퓨터 롤플레잉 게임(CRPG)에 영감을 주었다. 이 게임들은 캐릭터 통계 개념을 유지했지만 서사적 유연성은 제한적이었다. 초기 예로는 '드래곤 메이즈'와 '템플 오브 앱샤이'가 있다.

'템플 오브 앱샤이'는 롤플레잉 요소와 던전 탐험으로 주목받았다. '위저드리'와 '울티마'는 CRPG 장르를 더욱 정의했으며, 위저드리는 캐릭터 최적화에 중점을 두고, 울티마는 이야기와 캐릭터의 선택을 강조했다.

RPG의 성장과 함께 보드 전쟁 게임의 컴퓨터 버전도 등장했다. 조엘 빌링스와 다른 이들은 '비스마르크'와 같은 게임의 컴퓨터 버전을 만들어 게임 플레이를 자동화하고 인간 심판의 필요성을 없앴다.

CRPG와 전쟁 게임의 성공은 게임을 틈새 취미에서 더 넓은 시장으로 전환시켰고, 전통적인 너드 인구를 넘어 더 많은 플레이어에게 매력을 끌었다.

1980년대 초반에는 컴퓨터가 비디오 게임 콘솔과 차별화되기 시작했다. 복잡한 전략 게임을 제공하며 더 많은 계산 능력과 메모리를 요구하게 되었다.

이 텍스트는 테이블탑 게임과 새로운 컴퓨터 기술의 융합이 어떻게 새로운 게임 장르를 탄생시켰는지를 설명하며, 비디오 게임과 너드 문화의 풍경을 크게 변화시켰음을 보여준다.