요약이 없습니다.

소프트웨어 프로젝트의 시간을 추정하는 것은 매우 어려운 일로 잘 알려져 있으며, 많은 소프트웨어 엔지니어들은 정확한 추정이 불가능하다고 생각합니다. 일부 작은 작업은 정확하게 추정할 수 있지만, 대부분의 소프트웨어 작업은 예측을 복잡하게 만드는 여러 미지의 요소가 포함되어 있습니다.

많은 엔지니어링 팀은 비공식적인 방법을 사용하여 추정합니다. 예를 들어, 티셔츠 사이즈와 같은 방식으로 추정한 후, 이를 관리자가 시간으로 변환합니다. 이는 종종 상위 관리자들이 자금 지원 및 계획 결정을 위해 추정에 의존하기 때문에 발생하는 압박 때문입니다.

추정치는 종종 작업의 성격을 결정하는 데 영향을 미치며, 그 반대의 경우는 드뭅니다. 예를 들어, 프로젝트의 마감일이 촉박하면 엔지니어들은 그 일정에 맞추기 위해 접근 방식을 단순화할 수 있습니다. 추정할 때는 특정 시간 프레임을 제시하기보다는 정치적 맥락과 관련된 위험을 이해하는 데 초점을 맞춰야 합니다.

추정을 제시할 때는 가능한 결과의 범위를 제공하고 각 접근 방식과 관련된 미지의 요소와 위험을 강조하는 것이 더 효과적입니다. 이렇게 하면 관리자가 우선순위와 상충되는 사항에 대해 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있습니다.

결론적으로, 소프트웨어 엔지니어링에서 효과적인 추정은 알려진 작업의 한계를 인식하고 대부분의 프로젝트에서 지배적인 불확실성에 집중하는 것을 포함합니다.

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펜노베이션 센터의 다면체 구조 실험실은 디자이너, 엔지니어, 컴퓨터 과학자들이 모여 건설 분야에서 혁신을 이루고 있습니다. 이들은 그래픽 정역학을 활용해 힘의 균형을 이루는 구조물을 설계하여, 강하고 효율적인 디자인을 만들어냅니다. 이러한 디자인은 적은 자재로도 가능하다는 장점이 있습니다.

"2025년의 20가지 혁신" 보고서는 펜에서 이루어진 다양한 연구 성과를 강조합니다. 이 연구들은 고대 무덤에서부터 작은 로봇, 개인 맞춤형 유전자 편집, 인공지능 기상 모델에 이르기까지 다양합니다. 이 보고서는 호기심과 협력이 어떻게 서로 다른 분야에서 의미 있는 지식을 창출하고 전 세계에 영향을 미치는지를 보여줍니다.

저자는 개인 프로젝트를 위해 수년간 GitLab을 사용해왔습니다. 처음에는 GitHub와 달리 무료로 개인 저장소를 제공하기 때문에 선택했습니다. GitHub이 개인 저장소를 무료로 제공하게 된 이후에도, 저자는 CI 파이프라인과 배포 스크립트를 포함한 자신만의 작업 흐름이 확립되어 있어 GitLab을 계속 사용하고 있습니다.

저자에게 중요한 기능 중 하나는 GitLab의 컨테이너 레지스트리입니다. 이 기능 덕분에 별도의 Docker Hub 계정 없이도 Docker 이미지를 빌드하고 저장할 수 있습니다. 10GB의 프로젝트 용량 제한은 이미지 크기를 잘 관리하기 때문에 문제가 되지 않습니다.

GitLab의 CI/CD는 사용자 친화적이며, 설정 파일의 버전 관리를 쉽게 할 수 있습니다. 저자는 GitLab에서 제공하는 공유 러너를 높이 평가하지만, 특정 필요에 따라 자신의 러너를 사용하기도 합니다. 문서화가 잘 되어 있지만, 때때로 너무 방대해 부담스러울 때도 있습니다.

하지만 저자는 느린 웹 인터페이스와 자신이 완전히 활용하지 않는 기능들이 많다는 단점도 언급합니다. 그럼에도 불구하고 저자는 GitLab에서 큰 가치를 느끼고 있습니다. 모든 개인 프로젝트가 무료로 호스팅되기 때문에 다듬어지지 않은 아이디어를 위한 이상적인 공간이 됩니다.

반면, 저자는 공개 프로젝트를 위해 GitHub을 사용하여 협업과 가시성을 얻고, 개인 작업은 GitLab에서 체계적으로 관리합니다. 이러한 이중 접근 방식은 저자의 작업 흐름에 잘 맞습니다.

데이비드 로센탈은 블로그에서 인터넷 아카이브의 저장 시스템에 대해 논의합니다. 브루스 리의 보고서 "웹의 긴 지금"은 아카이브가 인터넷 콘텐츠를 어떻게 보존하고 혁신적인 저장 솔루션을 제공하는지 탐구합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다.

인터넷 아카이브는 2004년 이후 여러 세대의 페타박스 저장 시스템을 개발하여 데이터 용량을 크게 늘렸습니다. 최신 버전은 더 큰 하드 드라이브를 사용하여 랙당 1.4 페타바이트를 저장할 수 있습니다.

아카이브는 전통적인 에어컨 대신 샌프란시스코의 시원한 기후를 활용하여 서버를 냉각합니다. 여분의 열은 겨울철 건물의 난방으로 전환되어 에너지 비용을 크게 줄입니다.

28,000개 이상의 하드 드라이브가 있는 아카이브에서는 일부 드라이브의 고장이 예상됩니다. 아카이브의 시스템은 여러 위치에 데이터를 미러링하여 데이터 손실을 방지하므로 모든 고장 난 드라이브를 즉시 교체할 필요가 없습니다.

로센탈은 장기적인 데이터 보존이 기술적 문제보다 예산 제약과 더 관련이 있다고 강조합니다. 아카이브는 연간 2,500만에서 3,000만 달러의 예산으로 운영되며, 이는 일반 상업 클라우드 서비스보다 훨씬 낮은 수준입니다.

아카이브의 저장 전략은 데이터를 계층화하여 덜 자주 접근하는 데이터를 더 저렴한 저장 옵션으로 이동시키는 방식으로 비용을 효과적으로 관리합니다.

전반적으로 인터넷 아카이브의 접근 방식은 혁신적인 기술과 실용적인 예산 관리를 결합하여 디지털 보존의 도전에 대응하고 있습니다.

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이 글에서는 OpenAI가 개발한 Codex CLI라는 소프트웨어 에이전트의 발전과 작동 방식을 다룹니다. 이 소프트웨어는 신뢰할 수 있는 소프트웨어 변경을 생성하는 데 사용됩니다. 여기서 "에이전트 루프"라는 개념이 소개되는데, 이는 사용자, Codex 모델, 그리고 모델이 작업을 수행하는 데 사용하는 도구 간의 상호작용을 가능하게 하는 핵심 논리입니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. 첫째, 에이전트 루프 과정입니다. 에이전트는 사용자 입력을 받아 모델을 위한 프롬프트를 생성합니다. 이후 모델에 질의를 보내고, 모델은 응답을 생성하거나 도구 호출을 요청합니다. 이 과정은 모델이 최종 응답이나 완료를 알리는 보조 메시지를 제공할 때까지 반복됩니다.

둘째, 모델 추론입니다. Codex CLI는 API를 사용하여 모델에 요청을 보내고 응답을 생성하는데, 이 과정에서는 사용자 입력을 토큰으로 변환한 후 다시 텍스트로 변환합니다.

셋째, 프롬프트 구조입니다. 모델에 질의할 때 프롬프트는 시스템 지침, 모델이 사용할 수 있는 도구, 사용자 지침 등 다양한 입력으로 구성됩니다. 이러한 입력의 순서와 구조는 모델의 이해에 매우 중요합니다.

넷째, 맥락 관리입니다. 대화가 길어질수록 프롬프트의 길이가 증가하여 모델의 맥락 창, 즉 처리할 수 있는 최대 입력량을 초과할 수 있습니다. 에이전트는 대화를 압축하고 중요한 정보를 유지함으로써 이를 관리합니다.

마지막으로, 성능 고려사항입니다. 글에서는 과도한 데이터 트래픽을 피하고 성능을 개선하기 위해 효율적인 프롬프트 관리의 중요성을 강조합니다. 프롬프트 캐싱과 대화 압축과 같은 기술이 효율성을 높이는 데 사용됩니다.

이 글은 Codex 에이전트 루프에 대한 소개로, 향후 아키텍처와 기능에 대한 논의를 위한 기초를 마련합니다.

2026년 1월, 인공지능(AI)이 농업에 미칠 수 있는 영향에 대한 논의가 시작되었습니다. AI는 클로드 코드라는 시스템을 통해 농작물 재배를 관리할 수 있으며, 이는 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리는 방식으로 이루어집니다. 즉, 직접 기계를 조작하는 것이 아니라 농작물의 심기, 관수, 수확 등을 관리합니다.

클로드 코드는 농장 관리자와 같은 역할을 하며, 데이터를 활용해 심기, 물주기, 수확에 대한 결정을 내리고, 인간 작업자와 협력하여 작업을 조정합니다. 이 시스템은 IoT 센서, 기상 예보, 위성 데이터를 데이터 입력으로 사용하고, 농부, 공급업체, 장비를 관리하는 오케스트레이션 기능을 갖추고 있습니다. 최종적으로는 의사 결정 기록, 명령을 생성하고, 옥수수를 생산하는 결과를 도출합니다.

현재 상황으로는, 텍사스에서 운영 중인 농부 프레드가 아이오와와 아르헨티나에서도 계획을 세우고 있습니다. 지금까지의 예산은 12.99달러가 소요되었습니다. 이 프로젝트는 2026년 1월부터 10월까지의 설정 및 성장 시즌을 포함하고 있습니다.

관심 있는 분들은 농부 프레드에게 문의할 수 있으며, 프로젝트에 대한 모든 세부 사항은 GitHub 저장소에서 확인할 수 있습니다.

인텔 80386은 1985년 10월에 출시된 혁신적인 32비트 x86 프로세서로, 개인용 컴퓨터의 성능을 크게 향상시켰습니다. 이 프로세서는 레지스터 크기를 16비트에서 32비트로 확장하여 훨씬 더 큰 주소 공간과 향상된 성능을 제공했습니다. 이 덕분에 현대 운영 체제를 실행할 수 있으며, 이전의 DOS 소프트웨어와도 호환성을 유지할 수 있었습니다.

80386의 주요 특징 중 하나는 32비트 아키텍처로, 평면 4GB 주소 공간과 효과적인 가상 메모리를 도입했습니다. 또한 산술 성능이 크게 향상되어, 32비트 곱셈은 9에서 38 사이의 사이클만 소요되었고, 이는 8086에서의 120 사이클 이상과 비교됩니다.

곱셈 방법으로는 "더하기와 시프트" 알고리즘을 사용합니다. 이 알고리즘은 효율적이며, 8비트, 16비트, 32비트 등 다양한 피연산자 크기에 유연하게 적용할 수 있습니다. 곱셈기는 비트에 따라 시프트하고 더하는 방식으로 작동하며, 가능한 경우 조기에 종료할 수 있도록 최적화되어 있습니다.

나눗셈 방법은 비복원 나눗셈 알고리즘을 사용합니다. 이 알고리즘은 피제수를 시프트하고 제수에 따라 조정하여 몫을 생성합니다. 부호가 있는 나눗셈(IDIV)은 더 복잡하여, 부호 없는 나눗셈을 수행한 후 부호 조정이 필요합니다.

80386은 당시에는 진보된 기술이었지만, 현대 프로세서들은 전용 하드웨어를 사용하여 곱셈과 나눗셈 속도를 크게 향상시켰습니다. 80386은 성능과 호환성, 효율성을 균형 있게 갖춘 컴퓨팅의 미래 발전을 위한 기초를 마련했습니다.

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크레인 리소스 요약

크레인을 시작하는 방법에 대해 알아보세요. 설치 방법, Rocq 설정, 첫 데이터 추출 수행 방법을 배울 수 있습니다. 크레인의 C++ 추출 방법에 대한 목표와 고려사항을 이해하는 것이 중요합니다. 샘플 Rocq 프로젝트와 생성된 C++ 코드를 확인해 보세요. 크레인의 옵션, 추출 규칙 및 설정에 대한 자세한 정보는 참조 매뉴얼에서 찾을 수 있습니다. Rocq 라이브러리에 접근하여 추출된 코드에서 사용되는 타입, 모나드 및 기타 도구를 확인할 수 있습니다. 크레인의 계획된 기능과 향후 업데이트에 대한 로드맵도 검토해 보세요. 마지막으로, Matthew Z. Weaver와 Joomy Korkut이 RocqPL 2026에서 발표한 "Crane Lowers Rocq Safely into C++"라는 연구 논문을 읽어보세요.

2020년, 코니 셔번은 31년의 결혼 생활 끝에 남편 피터를 비행기 사고로 잃었습니다. 그녀는 즉시 보험 이전과 같은 실질적인 일에 집중했습니다. 이 과정에서 보험 사무소의 한 여성이 그녀에게 간단하지만 강력한 조언을 해주었습니다. "도움을 받아들이세요"라는 말이었습니다.

처음에는 도움을 요청하는 것에 주저했던 셔번은 남편이 하던 장작 패기와 같은 일에서 도움이 필요하다는 것을 깨달았습니다. 그 조언을 따르기로 결심한 그녀는 친구들과 이웃의 도움을 받아 여러 가지 방식으로 지원을 받았습니다. 그들은 몇 년 동안 식사를 준비해 주기도 했습니다.

셔번은 나중에 그 조언을 해준 여성에게 감사의 인사를 전하기 위해 다시 보험 사무소를 찾았지만, 그 여성이 더 이상 그곳에서 일하지 않는다는 것을 알게 되었습니다. 그 조언은 그녀가 슬픔을 극복하는 데 큰 영향을 미쳤으며, 작은 배려가 얼마나 큰 변화를 가져올 수 있는지를 보여주었습니다.

이 글에서 윌리엄 온켄 주니어와 도널드 L. 와스는 관리자가 종종 업무에 압도당하는 이유와 그에 비해 부하 직원들이 상대적으로 할 일이 적어 보이는 현상을 탐구합니다. 그들은 관리 시간을 세 가지 유형으로 분류합니다.

첫 번째는 상사가 요구하는 업무인 '상사에 의해 부과된 시간'입니다. 두 번째는 동료를 지원하기 위해 필요한 활동인 '시스템에 의해 부과된 시간'입니다. 세 번째는 관리자가 스스로 선택하는 업무인 '자기 부과 시간'으로, 이는 다시 부하 직원에 의해 부과된 시간과 자율적인 시간으로 나눌 수 있습니다.

저자들은 부하 직원의 문제를 '원숭이'에 비유하여 설명합니다. 부하 직원이 문제를 관리자에게 가져오면, 그들은 종종 의도치 않게 책임(원숭이)을 관리자에게 넘깁니다. 그러면 관리자는 그 문제를 해결해야 할 의무를 느끼게 되고, 이는 결국 관리자가 자신의 책임에 집중하지 못하고 다른 사람의 문제에 얽매이게 만듭니다.

관리자는 시간을 되찾기 위해 경계를 설정하고 부하 직원이 자신의 업무에 대한 책임을 유지하도록 해야 합니다. 이를 위해서는 누가 무엇에 책임이 있는지에 대한 명확한 대화를 나누고, 부하 직원이 주도적으로 행동해야 하는 시스템을 구축하는 것이 필요합니다. 이 글은 부하 직원이 결정을 내리고 문제를 해결할 수 있도록 권한을 부여하는 것이 중요하다고 강조합니다. 이는 궁극적으로 관리자가 더 전략적인 업무에 집중할 수 있는 시간을 확보하게 합니다.

스티븐 R. 코비의 논평은 이 글이 처음 발표된 이후 관리 관행의 발전을 반영합니다. 그는 현재 권한 부여가 중요한 초점이지만, 여전히 관리자가 팀과 신뢰 관계를 구축해야 한다고 지적합니다. 코비는 다른 사람에게 권한을 부여하는 것이 더 나은 조직 결과로 이어지며, 관리자는 부하 직원의 성장을 촉진하기 위해 통제를 내려놓는 법을 배워야 한다고 강조합니다.

결국 이 글은 관리자의 사고 방식을 전환할 필요성을 주장하며, 리더들이 효과적으로 위임하고 팀의 역량 개발에 집중하여 시간을 관리할 것을 권장합니다.

Vidstack의 개발 여정은 Video.js v10의 발전에 큰 영향을 미치고 있습니다. 이 과정에서 90억 건의 CDN 요청과 700만 건의 NPM 다운로드와 같은 중요한 이정표를 세웠습니다. 여정은 2020년에 시작되었으며, 기존의 Video.js와 Plyr와 같은 플레이어의 한계를 극복하기 위해 Vime라는 비디오 플레이어 라이브러리가 만들어졌습니다. 초기에는 복잡한 플러그인 시스템을 제공했지만, 비디오 재생의 문제를 완전히 해결하지는 못했습니다.

2021년에는 Reddit의 Dave Furfero와의 협업을 통해 Vidstack이 탄생했습니다. Vidstack은 더 유연한 웹 컴포넌트 라이브러리를 구축하는 데 중점을 두었으며, 개발자들에게 고정된 위젯이 아닌 조합 가능한 비디오 플레이어 컴포넌트를 제공하는 것을 목표로 했습니다. 그러나 Vidstack은 아키텍처의 문제로 인해 비대해지고 사용자 맞춤화에 어려움을 겪었습니다.

2025년 초에는 기존 아키텍처의 한계가 명확해지면서, 더 지속 가능한 접근 방식을 위해 Mux와 합류하기로 결정했습니다. 다가오는 Video.js v10은 Vidstack의 장점을 통합하면서 이전의 문제를 해결할 것입니다. 개선된 API, 진정한 모듈성, 사용자 맞춤형 스킨을 제공하여 개발자들에게 더 큰 제어와 유연성을 부여할 예정입니다.

Video.js v10으로의 전환은 Vidstack을 포기하는 것이 아니라, 배운 교훈을 바탕으로 더 효과적인 비디오 플레이어 솔루션으로 발전하는 과정입니다. 알파 버전은 2월 초에 출시될 예정이며, 처음부터 끝까지 조합 가능하고 확장 가능한 플레이어를 약속하고 있습니다.

저자는 C를 처음 배운 프로그래밍 언어로 삼고, 주로 게임 모딩에는 C#을, 자동화에는 Python을 사용하면서 자신의 C 작성 습관과 방법을 공유합니다. C는 프로토타입 제작에 유용하지만, 표준 스타일 가이드가 부족해 일관성이 떨어질 수 있다는 점을 지적합니다.

저자는 새로운 프로젝트에는 C23을 사용하는 것을 선호하며, CHAR_BIT가 8로 설정되어 호환성을 보장합니다. 고정 길이 타입을 간소화하기 위해 사용자 정의 타입 정의를 만들어 코드의 가독성을 높입니다. 문자열 처리에서는 널 종료 문자열 대신 길이와 데이터를 함께 사용하는 구조체를 활용하는데, 이는 더 나은 방법이라고 생각합니다.

파싱 철학에 대해서는 "검증이 아닌 파싱"을 강조하며, 엄격한 타입 시스템을 통해 API의 견고성을 높이는 데 집중합니다. 여러 값을 반환하기 위해 튜플을 사용하고, 다양한 결과를 안전하게 처리하기 위해 구조체를 이용해 합성 타입을 만듭니다. C에서 동적 메모리는 자주 사용하지 않으며, 필요한 경우 다른 언어를 선호합니다. 표준 라이브러리 함수는 필요할 때만 사용하고, 가능한 한 자신만의 구현을 선호합니다.

전반적으로 저자는 다른 사람들도 자신의 C 코딩 스타일에 대해 고민해보기를 권장하며, 이 언어의 도전 과제에도 불구하고 C에 대한 애정을 표현합니다.

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이 글은 스티브 예그의 프로젝트인 "가스 타운"에 대해 다룹니다. 가스 타운은 여러 코딩 에이전트를 관리하기 위해 설계된 에이전트 조정기입니다. 이 시스템은 혼란스럽고 비효율적인 특성을 가지고 있지만, 그럼에도 불구하고 소프트웨어 엔지니어링 커뮤니티에서 코딩과 에이전트 조정의 미래에 대한 중요한 논의를 촉발하고 있습니다.

첫 번째로, 디자인 병목 현상이 있습니다. 에이전트가 코딩을 자동화함에 따라 가장 큰 도전 과제가 코딩 속도에서 디자인과 계획으로 이동합니다. 효과적인 디자인은 에이전트를 안내하고 유용한 결과물을 생성하도록 하는 데 매우 중요합니다.

두 번째로, 가스 타운은 특정 역할을 가진 에이전트를 특징으로 합니다. 예를 들어, 시장이나 폴캣과 같은 역할이 있어 더 체계적인 작업 관리가 가능합니다. 각 에이전트는 명확한 업무를 가지고 있어 충돌을 줄이고 작업 할당을 쉽게 만듭니다.

세 번째로, 가스 타운 운영 비용이 높지만 개발 프로세스를 가속화함으로써 상당한 가치를 제공할 수 있습니다. 개발자를 고용하는 것에 비해 비용 절감 효과가 있을 수 있어 기업들에게 매력적일 수 있습니다.

마지막으로, 코드 감독에 대한 논의가 있습니다. 예그는 개발자들이 코드에 전혀 관여하지 않아도 된다고 주장합니다. 이는 코딩이 더 자동화됨에 따라 책임과 감독의 필요성에 대한 질문을 제기합니다.

가스 타운 자체는 실용적인 도구가 아닐 수 있지만, 향후 개발 도구에 대한 중요한 질문과 패턴을 제기합니다. 자동화가 증가함에 따라 사려 깊은 디자인, 계획 및 품질 관리의 필요성이 더욱 중요해질 것입니다.

미국 소머빌과 영국 런던의 헌신적인 팀이 디자인한 이 프로젝트는 데이터를 명확하게 시각화하는 데 중점을 두고 있습니다. 팀은 다음에 개발할 대중교통 네트워크에 대한 의견을 구하고 있습니다.

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저자는 주로 C++로 웹 게임을 개발하지만 Emscripten을 사용하는 것이 너무 복잡하다고 느꼈습니다. 그래서 JavaScript와 WebAssembly(WASM) 간의 상호작용을 개선하고자 Shared Memory와 Command 및 Event 버퍼를 사용하는 시스템을 개발했습니다. 이 접근 방식은 성능을 크게 향상시켜, 테스트에서 Emscripten의 40 FPS에 비해 100 FPS를 달성했습니다.

DOM 로직 작성을 더 쉽게 하기 위해 저자는 Coi라는 새로운 언어를 만들었습니다. Coi는 컴파일 시 변경 사항을 분석하여 일반적인 Virtual DOM의 오버헤드 없이 효율적인 업데이트를 가능하게 합니다. React와 Vue와의 벤치마크 테스트에서 Coi는 다양한 작업에서 더 나은 성능을 보였고, 가장 작은 번들 크기를 기록했습니다.

Coi는 스키마 파일을 업데이트하는 것만으로 새로운 브라우저 API를 쉽게 통합할 수 있게 해줍니다. 이 과정에서 컴파일 시 자동으로 새로운 기능이 추가됩니다. 저자는 이러한 발전에 자부심을 느끼며, Coi를 서버 측에서도 사용할 수 있도록 확장하는 것을 고려하고 있습니다. 이를 통해 전체 스택에서 컴포넌트를 공유할 수 있게 될 것입니다.

텍스트에는 간단한 카운터 컴포넌트와 점수를 표시하는 애플리케이션을 위한 Coi 코드 예제가 포함되어 있습니다. 저자는 피드백을 요청하며, 라이브 데모와 프로젝트의 GitHub 저장소 링크를 공유하고 있습니다.

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저자는 오디오를 낮은 지연 시간으로 처리하여 실시간 상호작용이 가능한 로컬 음성 비서를 만들고자 하고 있습니다. 그들은 Qwen3 Omni 모델이 유망한 선택이라고 생각하지만, 실시간 음성 대 음성 처리에 대한 명확한 사용 지침을 찾지 못하고 있습니다. 현재 이용 가능한 자료들은 대부분 음성을 텍스트로 변환하거나 처리 후 오디오 출력을 제공하는 데 집중하고 있어, 지속적인 음성 상호작용을 지원하지 않습니다.

그들은 2026년 현재 로컬 및 오픈 음성 처리에 대해 사람들이 어떤 도구와 설정을 사용하고 있는지에 대한 정보를 찾고 있습니다. 누군가가 로컬에서 엔드 투 엔드 음성 모델을 성공적으로 사용하고 있는지, 아니면 여전히 자동 음성 인식(ASR), 언어 모델(LLM), 텍스트 음성 변환(TTS) 시스템을 결합하는 것이 최선의 접근 방식인지 알고 싶어합니다.

저자는 단일 GPU와 잘 작동하는 하드웨어 및 소프트웨어 구성에 대한 추천을 찾고 있으며, 이 기술을 성공적으로 구현한 다른 사람들의 개인적인 경험이나 팁도 듣고 싶어합니다. 특히 마이크로부터 입력을 받은 후 시스템이 응답하는 데 걸리는 시간과 같은 성능 지표에 관심이 많습니다.

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이 글에서는 안드로이드 빌드를 할 때 sdkmanager --licenses 명령어를 사용하여 개발에 필요한 라이센스를 자동으로 다운로드하고 수락하는 방법에 대해 설명합니다. Claude Code를 이용해 미리 설정된 VPS에서 안드로이드 앱을 만들 때, 일반적으로 사용자의 개입 없이 필요한 라이센스를 자동으로 수락합니다. 저자는 이러한 행동에 놀라움을 표하며, 이와 같은 방식으로 수락된 계약의 법적 유효성에 대해 의문을 제기합니다. 특히 일부 사람들이 이 시스템을 악용할 수 있다는 점을 고려할 때 더욱 그렇습니다.

이 글에서는 IBM PC를 전통적인 저장 장치인 하드 드라이브나 USB 대신 비닐 레코드를 사용해 부팅하는 독특한 실험에 대해 설명합니다. 이 설정은 PC를 앰프를 통해 턴테이블에 연결하는 방식으로 이루어집니다. 여기서는 PC의 잘 사용되지 않는 "카세트 인터페이스"와 함께 작동하는 맞춤형 부트로더를 만들어, 다른 부팅 옵션이 실패할 때 이를 활성화합니다.

비닐 레코드에는 수정된 FreeDOS 커널을 포함한 부팅 가능한 RAM 드라이브가 담겨 있습니다. 이 과정에서는 부팅 이미지를 오디오 신호로 변환하여 비닐에 기록할 수 있도록 하고, 올바른 재생을 위해 특정 오디오 조정이 필요합니다. 부트로더는 레코드에서 데이터를 읽어 메모리에 로드하여 시스템을 시작합니다.

이 실험은 비닐 레코드를 사용해 컴퓨터를 부팅하는 창의적인 방법을 보여주며, 오래된 기술과 혁신적인 방법을 결합한 사례입니다.

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2025년 12월 21일에 openpilot 버전 0.10.3이 출시되었습니다. 이 버전에서는 여러 가지 업데이트와 기능 개선이 이루어졌습니다. 구체적인 변경 사항에 대한 세부 정보는 제공되지 않지만, 출시 날짜와 버전 번호가 강조되고 있습니다.

정신 모델은 사물의 작동 방식을 단순화한 표현으로, 복잡한 아이디어를 이해하는 데 도움을 줍니다. 이들은 복잡성을 관리 가능한 개념으로 압축하여 세상을 더 잘 탐색할 수 있도록 돕는 도구입니다.

정신 모델의 주요 개념 중 하나는 일반적인 사고 도구입니다. 이는 다양한 분야에서 중요한 아이디어를 포함하여 의사 결정, 문제 해결 및 기회 인식을 향상시킵니다. 또한 "지도는 영토가 아니다"라는 원칙을 통해 우리의 정신 모델이 현실과 다르다는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 우리의 이해가 잘못될 수 있음을 인지하고 정확한 정보를 찾는 것이 필요합니다.

자신의 강점과 약점을 아는 것이 중요합니다. 이를 통해 전문성이 있는 분야에 집중하여 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 복잡한 문제를 기본적인 진리로 나누어 효과적인 해결책을 찾는 '첫 원칙 사고'도 유용합니다. 가상의 시나리오를 사용하여 아이디어를 시험하고 사고를 명확히 하는 '사고 실험'도 좋은 방법입니다.

결정을 내릴 때는 단기적인 결과뿐만 아니라 장기적인 결과도 고려해야 합니다. 불확실성을 수용하고 새로운 정보가 생길 때마다 믿음을 업데이트하는 '확률적 사고'도 중요합니다. 성공하는 방법만 생각하기보다는 실패로 이어질 수 있는 요소를 고려하여 더 나은 해결책을 찾는 '역전'의 사고 방식도 유용합니다. 여러 해결책이 있을 때는 가장 간단한 설명을 선호하는 '오컴의 면도날' 원칙을 적용할 수 있습니다. 실수는 종종 악의가 아닌 무능력에서 비롯된다고 가정하여 공감을 키우고 갈등을 줄이는 '한론의 면도날'도 중요합니다.

정신 모델의 적용 예로는 상대성 개념이 있습니다. 개인의 경험과 맥락에 따라 인식이 다르다는 점을 인식함으로써 공감을 촉진할 수 있습니다. 상호 호혜의 원칙에 따라 다른 사람을 잘 대하면 친절을 받을 수 있으며, 자신의 행동이 사회적 상호작용을 형성합니다. 열역학의 개념을 통해 삶에서 에너지와 무질서를 이해하고, 질서를 유지하기 위해서는 혼돈에 대한 자연스러운 경향에 맞서 노력해야 한다는 점도 중요합니다. 변화는 어렵지만 작은 단계부터 시작하면 변화에 대한 저항을 극복할 수 있습니다.

이러한 정신 모델은 복잡한 상황과 인간 행동을 이해하는 데 유용한 틀을 제공하여 비판적 사고와 의사 결정을 개선할 수 있습니다.

데이비드 부셸은 영국에 기반을 둔 웹 디자이너이자 개발자입니다. 그는 웹 디자인, 구축 및 컨설팅 서비스를 제공합니다. 데이비드는 고용 가능하며, 전 세계의 프로젝트에서 활동하고 있습니다.

phase8은 자연적인 음향 특성과 전자 제어를 결합한 혁신적인 8음성 아크라우스틱 신시사이저입니다. KORG의 첨단 아크라우스틱 합성 기술을 활용하여 풍부하고 반응성이 뛰어난 음악적 경험을 제공합니다.

이 신시사이저는 진동하는 강철 공명기를 사용하여 소리를 생성하며, 전자 제어로 생동감 있고 상호작용적인 경험을 더합니다. 13개의 조정 가능한 공명기가 제공되어 사용자는 한 번에 8개를 설치하고 타악기 소리부터 지속적인 음까지 다양한 소리를 맞춤 설정할 수 있습니다.

직관적인 시퀀서 기능이 있어 단계별 프로그래밍과 실시간 녹음이 가능하며, 8개의 슬롯에 걸쳐 시퀀스를 저장하고 불러올 수 있습니다. 또한, 진동과 음 높이에 따라 변하는 세 가지 유형의 진폭 변조 효과를 제공하여 다양한 음향 변화를 만들어냅니다.

사용자는 공명기를 만지거나 긁어내는 방식으로 악기와 물리적으로 상호작용할 수 있어 독특한 음향 질감을 창출할 수 있습니다. MIDI, USB-MIDI, CV를 지원하여 외부 장치와의 제어 및 동기화가 가능합니다.

한정판 타악기 공명기가 포함된 독점 사전 판매 패키지도 제공되어, 독특한 소리 탐색을 원하는 사용자에게 특별한 기회를 제공합니다. 전반적으로 phase8은 아크라우스틱과 전자 음악 기법을 결합하여 새로운 음향 가능성을 탐구하고자 하는 창의적인 음악가들을 위해 설계되었습니다.

이 기사는 기술 환경의 변화에 대해 다루고 있으며, 기술이 통합의 시대를 지나 다시 다양하고 개인화되고 있음을 강조합니다.

저자는 90년대와 2000년대 초반에 자라면서 경험한 기술의 진화를 회상합니다. 그 당시의 기기들은 독특하고 전문화되어 있었고, 오늘날의 다기능 기기들과는 달랐습니다. 시간이 지나면서 많은 기술 제품들이 스마트폰과 같은 단일 기기로 통합되었고, 이로 인해 기술의 개성과 창의성이 사라졌습니다.

최근에는 가상현실(VR)과 증강현실(AR)과 같은 새로운 기술이 주목받고 있으며, 소비자들은 단일 목적의 기기와 복고풍 제품에 대한 향수를 느끼고 있습니다. 이러한 변화는 기술에서 디자인과 개인 표현에 대한 중요성이 다시 강조되고 있음을 보여줍니다. 소비자들은 자신만의 취향에 맞춘 독특한 제품을 원하고 있습니다.

또한, 반독점 조치와 대형 기술 플랫폼에 대한 소비자 불만이 더 건강하고 다양한 시장을 조성하고 있습니다. 이는 사용자에게 더 많은 선택권을 제공합니다. 사람들은 알고리즘 기반 추천에서 벗어나 집중적이고 단절된 경험을 제공하는 제품을 점점 더 선호하고 있습니다.

저자는 우리가 이제 몇몇 대기업의 지배가 아닌 다양성과 개성, 선택이 특징인 새로운 황금기로 접어들고 있다고 믿고 있습니다. 전반적으로 이 글은 보다 다양하고 개인적인 기술 환경으로 나아가는 긍정적인 추세를 강조합니다.

요약이 없습니다.

2026년 1월 22일, 클라우드플레어는 자동 라우팅 정책의 오류로 인해 라우트 리크가 발생했습니다. 이로 인해 마이애미 데이터 센터에서 일부 인터넷 트래픽이 의도치 않게 광고되었고, 이는 클라우드플레어 고객뿐만 아니라 다른 외부 네트워크에도 영향을 미쳤습니다.

사건의 주요 내용은 다음과 같습니다. 라우트 리크는 25분 동안 지속되었으며, 이로 인해 네트워크 혼잡이 발생하고 사용자들의 지연 시간이 증가했으며 일부 트래픽이 버려졌습니다. 문제의 원인은 내부 트래픽이 외부로 광고될 수 있도록 잘못 설정된 구성에서 비롯되었습니다. 특히, 보고타의 데이터 센터로 트래픽을 전달하지 않기 위해 변경된 정책이 너무 느슨하게 설정되어 모든 내부 IPv6 트래픽이 부적절하게 외부로 전송되도록 했습니다.

클라우드플레어의 네트워크 팀은 문제를 신속하게 파악하고 해결하여 발생 후 25분 이내에 잘못된 구성을 되돌렸습니다. 클라우드플레어는 향후 라우트 리크를 방지하기 위해 라우팅 정책을 개선하고, 안전 장치를 구현하며, 라우팅 장비의 적합성을 검증하는 등의 조치를 취하고 있습니다.

클라우드플레어는 이번 사건으로 인해 발생한 혼란에 대해 사과하며, 유사한 문제가 재발하지 않도록 라우팅 보안을 강화하겠다고 약속했습니다.

Whosthere는 사용자가 쉽게 네트워크를 탐색하고 장치를 식별할 수 있도록 도와주는 도구입니다. 이 도구는 Go 언어로 제작된 사용자 친화적인 터미널 사용자 인터페이스(TUI)를 갖추고 있으며, 로컬 영역 네트워크(LAN)에서 장치를 발견하는 데 사용됩니다. 특별한 권한 없이도 네트워크를 탐색할 수 있는 기능을 제공합니다.

Whosthere의 주요 특징으로는 현대적인 인터페이스를 통해 발견된 장치를 쉽게 탐색할 수 있고, 여러 스캔 방법을 동시에 사용하여 빠른 스캔이 가능합니다. 사용자 공간에서 작동하므로 특별한 권한이 필요하지 않으며, OUI 조회를 통해 장치 제조업체 정보를 제공합니다. 또한, 발견된 장치를 선택적으로 포트 스캔할 수 있으며(사전에 허가를 받아야 합니다), HTTP API와 함께 백그라운드에서 실행할 수 있는 데몬 모드도 지원합니다.

설치 방법은 여러 가지가 있습니다. Homebrew를 통해 설치하려면 brew tap ramonvermeulen/whosthere와 brew install whosthere 명령을 사용하면 되고, Go를 이용해 설치하려면 go install github.com/ramonvermeulen/whosthere@latest를 입력하면 됩니다. 소스에서 빌드하려면 저장소를 클론한 후 make build 명령을 사용하면 됩니다.

사용 방법은 간단합니다. 인터랙티브 TUI를 시작하려면 whosthere를 입력하고, 데몬 모드로 실행하려면 whosthere daemon --port 8080을 입력합니다. 도움말을 보려면 whosthere --help를 입력하면 됩니다.

Whosthere는 Linux, macOS, Windows 플랫폼을 지원합니다. 설정은 YAML 파일을 사용하여 스캔 간격, 테마, 스캐너와 같은 항목을 사용자 맞춤형으로 구성할 수 있으며, 로그는 운영 체제에 따라 특정 디렉토리에 저장됩니다.

중요한 점은 Whosthere를 사용할 때는 반드시 스캔을 수행할 수 있는 권한이 있는 네트워크에서만 사용해야 한다는 것입니다. 개선을 위한 기여와 제안은 GitHub에서 환영합니다. 더 자세한 내용은 문서를 확인하거나 애플리케이션을 실행하여 기능을 탐색해 보시기 바랍니다.

IBM 9020은 미국의 항공 교통 관제(ATC) 기술에서 중요한 발전이었습니다. 이 시스템은 이전의 공중 방어 시스템인 SAGE에서 발전한 것으로, SAGE는 군사 공중 방어를 위해 설계되었지만 민간 항공 교통 관제에 필요한 여러 안전 기능이 부족했습니다. 1950년대 후반, FAA는 공군과 협력하여 SAGE 기술을 민간 용도로 변형하기 위한 SATIN 프로젝트를 시작했습니다.

1960년대에 들어서면서 FAA는 공중 충돌 문제의 증가를 경험하게 되었고, 중앙 집중식 자동화된 항공 교통 관제 시스템의 필요성을 인식했습니다. 이로 인해 NAS Enroute Stage A 프로젝트가 시작되었고, IBM의 첨단 컴퓨터 기술을 활용하여 신뢰할 수 있고 효율적인 항공 교통 관제 시스템을 만드는 것이 목표가 되었습니다.

IBM 9020은 실시간으로 작동하며 오류에 강한 시스템으로, 항공 교통 데이터를 관리하도록 설계되었습니다. 이 시스템은 여러 대의 S/360 컴퓨터로 구성되어 있어 높은 성능과 중복성을 제공했습니다. 이러한 구조 덕분에 레이더와 비행 계획을 포함한 다양한 입력 소스를 처리하고, 독특한 제어 프로그램과 오류 분석 프로그램을 통해 작업을 효과적으로 관리할 수 있었습니다.

9020 시스템은 레이더 디스플레이, 비행 데이터 입력 장치, 통신 도구가 포함된 정교한 관제 콘솔을 갖추고 있어 항공 교통 관제사들이 비행을 안전하고 효율적으로 관리할 수 있도록 도왔습니다. 항공 교통이 증가함에 따라 9020은 더 발전된 기능을 통합하도록 적응했습니다.

비록 9020은 1980년대에 더 최신 기술로 대체되었지만, 이 시스템은 국가 공역 시스템(NAS)의 발전에 중요한 역할을 했으며, 향후 항공 교통 관제 시스템의 기초를 마련했습니다.

2026년 1월 12일, 한 고객이 배치 작업 후 첫 실행에서 느린 쿼리 성능 문제를 보고했습니다. 이후 실행에서는 빠른 성능을 보였지만, 고객은 처음에 이를 캐싱 문제로 생각했습니다. 그러나 실행 계획이 실행 간에 달라졌습니다.

Dalibo는 배치 작업 후 VACUUM ANALYZE 명령을 실행하여 문제를 해결할 것을 제안했지만, 고객은 두 실행 사이에 테이블이 분석되지 않았다고 확인했습니다.

문제가 된 쿼리는 두 테이블 간의 LEFT JOIN을 포함하고 있었으며, 첫 번째 실행에서는 Merge Join을 사용했고 두 번째 실행에서는 Nested Loop Join을 사용했습니다. 실행 계획의 차이는 최적화기가 데이터에 대한 정확한 통계에 접근할 수 있는 능력에서 비롯되었습니다. 첫 번째 실행에서는 인덱스에 많은 죽은 튜플이 있어 최적화기가 정보를 수집하는 데 어려움을 겪었고, 이로 인해 비효율적인 계획이 세워졌습니다. 두 번째 실행에서는 최적화기가 더 나은 데이터를 갖게 되어 더 빠른 계획이 수립되었습니다.

이 기사는 데이터나 통계에 변화가 없더라도 실행 계획이 실행 간에 변경될 수 있음을 강조하며, PostgreSQL 최적화기 내의 복잡한 상호작용을 보여줍니다. 저자는 이 사례에 대한 피드백과 논의를 권장합니다.

윌슨 린은 최근 대화에서 자율 코딩 에이전트를 활용해 개발된 웹 브라우저인 패스트렌더(FastRender)에 대해 설명했습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

패스트렌더는 수많은 병렬 에이전트를 사용해 처음부터 만들어진 웹 브라우저입니다. 이 프로젝트는 클로드 오퍼스 4.5와 GPT-5.1 같은 고급 AI 모델을 테스트하기 위한 개인 프로젝트로 시작되었으며, 복잡한 작업에 중점을 두고 있습니다.

현재 패스트렌더는 웹 페이지를 로드할 수 있지만, 자바스크립트 엔진이 작동하지 않아 일시적으로 비활성화된 상태입니다. 그럼에도 불구하고 GitHub, Wikipedia, CNN과 같은 사이트를 느리지만 렌더링할 수 있습니다.

개발 과정에서는 최대 약 2,000명의 에이전트가 동시에 작업하며 매시간 수천 개의 코드 커밋을 생성했습니다. 전체적으로 거의 30,000개의 커밋이 이루어졌습니다. 에이전트들은 작업 실행을 최적화하기 위해 트리 구조로 조직되어 있으며, 이로 인해 병합 충돌이 적습니다.

패스트렌더의 목표는 크롬과 같은 기존 브라우저와 경쟁하는 것이 아니라, 여러 에이전트가 복잡한 소프트웨어 프로젝트에서 효과적으로 협력하는 방법을 연구하는 것입니다.

이 프로젝트는 에이전트의 작업을 안내하기 위해 사양과 시각적 피드백 루프를 사용합니다. 스크린샷 분석을 통해 결과를 개선하는 방식도 포함되어 있습니다. 러스트 프로그래밍 언어는 엄격한 컴파일 검사를 통해 코드 품질을 보장하는 데 도움을 줍니다.

에이전트들은 자율적으로 작업하며, 시스템은 인간의 개입 없이 오랜 시간 동안 운영됩니다. 흥미롭게도, 코드에서 작은 오류는 허용되어 생산성을 높이는 데 기여하며, 시스템이 높은 생산성을 유지할 수 있도록 합니다.

패스트렌더는 한 명의 엔지니어가 에이전트의 도움을 받아 광범위한 코딩 작업을 신속하게 수행할 수 있음을 보여줍니다. 이 프로젝트는 다중 에이전트 협업을 통해 새로운 소프트웨어 공학 방법을 탐구하는 연구 도구로 활용됩니다.

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코틀린 팀은 2025년 코틀린 컨퍼런스에서 '리치 에러(Rich Errors)'라는 새로운 기능을 소개했습니다. 이 기능은 유니온 타입을 사용하여 오류 처리를 개선합니다. 이를 통해 함수는 String | Error와 같은 타입을 반환할 수 있어, 유효한 결과 또는 오류를 반환할 수 있습니다. 이 새로운 방법은 전통적인 try-catch 방식에서 벗어나 오류 처리를 더 명확하게 하고 타입 시스템의 일부로 만듭니다.

리치 에러는 함수가 반환 타입에서 가능한 오류를 명확히 표시할 수 있게 하여 타입 안전성을 높입니다. 현재 코틀린은 이미 Result<T>와 같은 오류 처리 방법을 제공하고 있으며, Arrow와 같은 라이브러리도 존재하지만, 리치 에러는 이러한 기능을 언어에 더 자연스럽게 통합합니다.

리치 에러의 장점은 여러 가지가 있습니다. 첫째, 타입 안전성 덕분에 개발자는 함수의 시그니처만 보고 어떤 오류가 발생할 수 있는지 알 수 있습니다. 둘째, 오류를 일반 값으로 처리하는 것이 예외를 사용하는 것보다 더 효율적이며, 예외는 실행 시간 비용이 발생합니다. 셋째, 오류 처리를 매핑(mapping)이나 플랫 매핑(flat-mapping)과 같은 작업으로 더 원활하게 관리할 수 있습니다.

리치 에러 기능은 아직 개발 중이며 앞으로 발전할 가능성이 있지만, 코틀린에서 오류 관리를 간소화하고 사용자 친화적이며 효과적으로 만들기 위한 목표를 가지고 있습니다. 이러한 변화는 프로그래밍 언어에서 명시적인 오류 처리의 증가하는 추세를 나타냅니다.

저자는 나이를 년이 아닌 킬로미터로 측정하는 프로젝트를 만들었습니다. 년 단위가 지루하다고 느꼈기 때문입니다. 처음에는 지구의 속도를 사용했지만 너무 느리게 느껴져서, 약 600km/s인 은하수의 속도로 변경하여 긴박감을 주기로 했습니다. 이 프로젝트는 추가적인 의존성이 없는 간단한 HTML 파일로 구성되어 있으며, 주요 기술적 도전은 부드러운 별 배경을 만드는 것이었습니다. 성능 문제를 방지하기 위해 별 객체를 미리 할당했습니다. 저자는 물리학과 성능에 대한 피드백을 요청하고 있습니다.

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인공지능 경제 지수 보고서는 2025년 11월 현재 AI, 특히 클로드 모델이 경제에 미치는 영향을 분석합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

AI 사용 지표를 소개하며, 클로드의 사용을 다섯 가지 차원에서 측정합니다. 이 차원은 사용자와 AI의 기술 수준, 작업의 복잡성, 클로드의 자율성, 성공률, 사용 목적(개인, 교육 또는 업무)입니다.

지역별 AI 사용에는 큰 차이가 있습니다. 미국, 인도, 일본, 영국, 한국이 사용률에서 앞서 있으며, 전 세계적인 채택은 1인당 GDP와 관련이 있습니다. 미국 내에서는 기술 전문가가 많은 주에서 클로드 사용이 더 높지만, 주 간의 사용 차이가 점차 줄어드는 추세입니다.

지난 보고서 이후 클로드의 사용은 여전히 몇 가지 작업에 집중되어 있으며, 특히 코딩 관련 작업이 많습니다. 그러나 사용자와 클로드가 협력하여 상호작용하는 경우가 증가하여 현재 모든 상호작용의 절반 이상을 차지하고 있습니다.

작업 성공률에 대해 클로드는 일반적으로 잘 수행하지만, 더 복잡한 작업에서는 어려움을 겪습니다. 보고서는 AI가 일자리에 미치는 영향이 다양하다고 언급하며, 일부 역할은 기술이 감소할 수 있지만 다른 역할은 기술 향상을 경험할 수 있다고 설명합니다.

경제에 대한 시사점으로는 작업 성공률과 사용자 교육 수준을 이해하는 것이 일자리 자동화와 생산성 변화에 대한 예측에 도움이 될 수 있다는 점입니다. 교육 수준이 높은 국가가 AI의 혜택을 더 많이 받을 수 있으며, 이는 채택률과는 무관합니다.

전반적으로 이 보고서는 AI가 작업과 생산성을 어떻게 변화시키고 있는지를 보여주며, 그 경제적 영향에 대한 지속적인 연구의 필요성을 강조합니다.

개발자들은 원격 코딩 환경을 사용할 때 지연 현상을 싫어합니다. Compyle은 낮은 지연 시간의 개발 샌드박스를 만들기 위해 노력했지만, 초기 설정에서 느린 시작 시간(10-30초)과 높은 지연 시간(200ms 이상) 문제에 직면했습니다. 이는 추가적인 네트워크 경유와 비효율적인 라우팅 때문이었습니다.

성능을 개선하기 위해 그들은 "웜 풀"이라는 기계 집합을 도입하여 시작 시간을 약 50ms로 줄였습니다. 그러나 지연 시간 문제는 여전히 남아 있었습니다. 해결책은 중개자를 없애고 사용자를 샌드박스에 직접 연결하는 것이었습니다. 이를 통해 인증, 청구 및 메시지 처리 과정을 간소화했습니다.

Fly.io의 스마트한 라우팅 기술을 활용하여 사용자 경험을 크게 개선했습니다. 이후 여러 지역에 샌드박스 풀을 구축하여 사용자가 더 가까운 환경에 접근할 수 있도록 했고, 그 결과 평균 지연 시간이 14ms로 감소했습니다.

핵심은 아키텍처를 단순화하고 불필요한 요소를 제거하면 성능이 향상될 수 있다는 점입니다.

마크 가스코인은 인터넷 서비스 제공업체(ISP) 인프라에 대한 새로운 접근 방식을 논의하며, 광선 터미널(OLT) 하드웨어에서 직접 실행되는 오픈 소스 eBPF 가속 브로드밴드 네트워크 게이트웨이(BNG)를 제안합니다. 기존의 ISP들은 중앙 집중식 BNG 장비에 의존하고 있으며, 이는 비용이 많이 들고 단일 실패 지점을 만들어 문제를 일으킬 수 있습니다. 가스코인은 BNG 기능을 엣지로 분산시켜 각 사이트가 독립적으로 운영될 수 있도록 하여 구독자 트래픽을 지역적으로 유지할 수 있다고 주장합니다.

중앙 집중식 BNG의 문제점은 현재 모델이 비싸고, 독점 하드웨어에 의존하며, 고장이 나면 모든 구독자에게 영향을 미친다는 점입니다. 반면, 분산 BNG 개념은 OLT에서 BNG 기능을 구현함으로써 병목 현상을 줄이고 회복력을 높일 수 있습니다. 가스코인은 eBPF/XDP를 선택했는데, 이는 간단하면서도 엣지 사이트에서 충분한 성능을 제공하기 때문입니다. VPP와 같은 복잡한 대안에 비해 더 나은 선택입니다.

BNG 아키텍처는 운영을 위한 중앙 제어 서버를 특징으로 하지만, 구독자 트래픽은 각 엣지 사이트에 국한됩니다. 이 시스템은 DHCP 요청을 효율적으로 처리하며, 주로 커널의 빠른 경로를 통해 저지연성과 높은 요청 처리 속도를 보장합니다. 만약 사이트가 중앙 서버와의 연결을 잃더라도, 기존 세션과 갱신을 위해 독립적으로 기능할 수 있습니다.

코드는 기능적으로 작동하지만, 장치 인증, IPv6 지원, 관리 UI와 같은 개선이 필요합니다. 가스코인은 이 프로젝트를 오픈 소스로 전환하여 비싼 독점 솔루션에 대한 실질적인 대안을 제공할 것을 고려하고 있습니다. 이러한 분산 아키텍처는 비용 효율적이고 회복력이 뛰어나며 운영이 간단하여 현대 컴퓨팅 능력과 ISP의 변화하는 요구에 부합합니다.

요약이 없습니다.

2026년 1월 20일, 구글은 학술 기관과 소매 웹사이트와 같은 다양한 파트너를 더 잘 지원하기 위해 프로그래머블 검색 엔진(PSE)에 대한 변경 사항을 발표했습니다. 이번 업데이트는 보다 집중적이고 효과적인 검색 솔루션을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

구글은 다양한 검색 요구에 맞는 도구를 쉽게 선택할 수 있도록 도와주는 간소화된 도구를 제공합니다. 특정 사이트에 맞춘 검색 경험을 만들기 위해 프로그래머블 검색 요소가 간소화됩니다. 기업을 위한 AI 기반 대화형 검색 기능은 구글 버텍스 AI 검색을 통해 계속 제공됩니다. 또한, 정해진 도메인 수를 넘어서는 검색이 필요한 경우에는 전체 웹 검색 옵션이 제공됩니다.

파트너들은 2027년 1월 1일까지 이러한 업데이트된 도구로의 전환을 준비할 것을 권장받고 있습니다. 50개 도메인까지의 검색에는 검색 요소가 여전히 적합하며, 50개 도메인을 초과하는 검색이 필요한 경우 구글에 문의하여 전체 웹 검색 솔루션에 대한 정보를 얻어야 합니다. 커스텀 검색 JSON API 사용자에게는 50개 도메인까지 버텍스 AI 검색이 적합하며, 전체 웹 검색은 요청 시 제공됩니다.

앞으로 모든 새로운 검색 엔진은 “검색할 사이트” 기능을 사용해야 하며, 기존 엔진은 전환 마감일까지 “전체 웹 검색” 옵션을 계속 사용할 수 있습니다. 이러한 업데이트는 개발자와 파트너의 검색 경험을 향상시키기 위한 것입니다.

켄 시리프의 블로그에서는 1978년에 소개된 인텔 8086 프로세서에 대해 다루고 있습니다. 이 프로세서는 컴퓨터 역사에서 중요한 발전으로, x86 아키텍처의 기초를 형성했습니다. 8086은 16비트 프로세서로, 28가지의 다양한 연산을 수행할 수 있는 복잡한 산술 논리 장치(ALU)를 갖추고 있습니다. 이 연산에는 덧셈, 뺄셈, 그리고 AND, OR, XOR과 같은 논리 연산이 포함됩니다.

ALU의 작동은 두 단계로 이루어집니다. 첫 번째 단계에서는 마이크로 명령어가 ALU를 특정 연산에 맞게 설정하고, 두 번째 단계에서는 다른 마이크로 명령어가 ALU에서 결과를 가져옵니다. 제어 회로는 이러한 마이크로 명령어를 ALU에 연결하여 연산을 관리합니다. 8086 프로세서는 두 가지 주요 부분으로 나뉘는데, 하나는 메모리와 명령어를 가져오는 역할을 하는 버스 인터페이스 유닛(BIU)이고, 다른 하나는 명령어를 실행하는 실행 유닛(EU)입니다.

8086은 마이크로코드를 사용하여 기계 명령어를 구현합니다. 각 마이크로 명령어는 데이터 이동과 연산 실행이라는 두 가지 작업을 수행합니다. 일부 연산은 마이크로코드를 공유하며, 특정 ALU 연산은 기계 명령어의 작업 코드(opcode)에 의해 결정됩니다. 프로세서는 마이크로 명령어 간에 ALU 연산을 기억해야 하는데, 이는 결과가 즉시 제공되지 않기 때문입니다.

블로그에서는 ALU의 설계도 강조되는데, 이는 성능에 매우 중요하며 서로 다른 프로세서 간에 상당한 차이를 보입니다. 전반적으로 8086의 아키텍처와 마이크로코드 구조는 초기 마이크로프로세서 설계의 복잡성을 잘 보여줍니다.

프랑스 아티스트 테오 샹피옹, 즉 루트키드가 "스펙트럼 슬릿"이라는 예술 설치작품을 선보였습니다. 이 작품은 주변의 라디오 신호를 시각화하여 빛으로 변환합니다. 샹피옹은 라즈베리 파이와 소프트웨어 정의 라디오를 사용해 Wi-Fi와 블루투스 신호를 포착하고, 이를 64개의 LED 필라멘트를 통해 표현합니다.

이 설치작품의 빛은 무선 활동에 따라 변화합니다. 네트워크 사용량이 낮을 때는 희미한 빛을 내고, 활동이 증가하면 빛이 더욱 강해집니다. 샹피옹은 우리를 둘러싼 기술의 아름다움을 강조하고 싶어 합니다.

이 작품을 만드는 데는 약 3주간의 연구와 실험이 필요했으며, 조립에는 추가로 1주가 소요되었습니다. 총 비용은 약 1,000달러입니다. 샹피옹은 "스펙트럼 슬릿"을 파리에서 전시할 계획을 고려하고 있으며, 의뢰가 들어오면 추가 복제도 가능하다고 밝혔습니다.

애플의 메일 앱은 심각한 문제를 안고 있다. 검색 기능이 자주 작동하지 않기 때문이다. 사용자들은 발신자 이름, 제목, 특정 단어를 검색해 이메일을 찾으려 하지만 대개 결과가 없다. 이로 인해 많은 사용자들이 불만을 느끼고, 빠르게 이메일을 찾을 수 있는 지메일로 옮겨간다. 이 문제는 10년 이상 지속되고 있다.

이 문제로 영향을 받는 사용자 수는 상당하다. 약 1,400만 명의 macOS 사용자와 2억 1천만 명의 iOS 사용자, 2천8백만 명의 iPadOS 사용자가 있다. 이 중 약 35%는 애플 메일을 사용하고 있으며, 그 중 40%는 검색 실패를 경험하고 있다.

사용자들은 다양한 검색 방법을 시도하며 시간을 낭비하다가 결국 지메일을 확인하는 경우가 많다. 이 과정은 여러 분이 걸릴 수 있으며, 문제를 해결하기 위해 재색인하거나 설정을 조정하는 시도도 포함된다.

사용자들은 매일 약 3,710만 시간을 검색 실패로 낭비하고 있다. 연간으로 따지면 약 150만 년의 생산성이 손실된다. 이로 인해 누적된 시간은 2,180만 년에 달하며, 인류에게는 매년 약 4,063억 달러의 비용이 발생하고 있다.

이렇게 많은 시간이 낭비되고 있음에도 불구하고 애플은 이 문제를 해결하지 않고 있다. 이 문제는 약 320시간의 엔지니어링 작업으로 해결될 수 있을 것으로 보인다.

"그냥 포크해"라는 표현은 자유 및 오픈 소스 소프트웨어(FOSS) 커뮤니티에서 널리 사용되는 말로, 어떤 프로젝트가 마음에 들지 않으면 새로운 버전을 만들면 된다는 의미입니다. 기술적으로는 맞는 말이지만, 소프트웨어 프로젝트를 유지하는 데 필요한 복잡성을 간과하고 있습니다. 코드를 포크하는 것은 쉽지만, 프로젝트를 지속적으로 운영하려면 사용자 관리, 신뢰 구축, 거버넌스, 갈등 해결 등 사회적 노력이 필요합니다.

사람들이 포크하라고 조언할 때, 종종 그 이면에 있는 사회적 문제를 다루지 않아서 단편화가 발생하고, 이는 오히려 힘을 실어주기보다는 분열을 초래합니다. 그 결과, 관리가 잘 되지 않는 프로젝트가 많아지고, 중복된 노력이 발생하며, 작은 커뮤니티가 성장하기 어려워집니다. "그냥 포크해"라는 말은 기존의 권력 구조를 보호하고, 의미 있는 참여와 협력을 저해할 수 있습니다.

포크하는 것을 기본으로 삼기보다는, 커뮤니티 내에서 대화를 촉진하고 갈등을 해결하는 데 집중해야 합니다. 기여는 단순히 문제를 회피하는 것이 아니라, 공동의 문제 해결과 관리가 포함되어야 합니다. 포크가 특정 상황에서는 유용할 수 있지만, 첫 번째 선택이 되어서는 안 됩니다. 목표는 끝없는 새로운 프로젝트보다 협력을 촉진하는 공유 가능한 적응형 인프라를 만드는 것입니다.

유럽의 다양한 디지털 제품과 서비스에 대한 대안이 논의되고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

안전한 이메일 서비스가 제공되어 사용자 개인 정보를 보호할 수 있는 옵션이 마련되어 있습니다. 지역 기업에서 구매하는 것은 지역 사회에 도움이 되며, 일자리 창출과 세수 증가로 이어집니다. 많은 비유럽 기업들은 GDPR과 같은 데이터 보호 법규를 준수하지 않을 수 있습니다. 유럽 내 기업들은 다른 유럽 기업의 서비스에 대해 부가가치세(VAT) 환급을 받을 수 있으며, 익숙한 결제 방법도 제공합니다. EU 내에서 운영하는 것은 회원국 간의 공통 법률 덕분에 법적 절차를 간소화합니다.

또한, 웹 분석, 클라우드 컴퓨팅, 이메일 제공업체 등 다양한 디지털 서비스 카테고리와 각 카테고리별로 제공되는 유럽 대안의 수가 나열되어 있습니다.

이 글은 2026년 1월 19일 러스 콕스가 발표한 것으로, 부동 소수점 숫자를 이진 형식과 십진 형식 간에 효율적으로 변환하는 새로운 방법에 대해 설명합니다.

부동 소수점 숫자는 가수(m)와 지수(e)로 구성됩니다. 컴퓨터는 일반적으로 이진수(2진법)를 사용하지만, 사람들은 십진수(10진법)를 선호합니다. 저자는 변환 과정이 단순할 뿐만 아니라 빠를 수 있다고 주장합니다. 이 글에서는 "빠른 비반올림 스케일링"이라는 방법을 소개하며, 이를 통해 효율적인 알고리즘을 사용하여 빠른 근사값을 얻을 수 있다고 설명합니다.

이 글은 부동 소수점 숫자를 포맷하고 파싱하는 다양한 알고리즘을 체계적으로 정리합니다. 고정 소수점과 부동 소수점 숫자의 정의와 차이점, IEEE754 표준에 기반한 비반올림 숫자의 개념, 숫자를 포맷하는 기술인 고정 너비 및 최단 너비 출력 방법, 알고리즘을 효율적으로 만드는 구현 세부사항인 빠른 비반올림 스케일링, 그리고 이러한 새로운 방법들이 기존 알고리즘보다 성능이 뛰어난 이유를 비교합니다.

이 알고리즘은 Go 언어로 구현되었으며, 곧 출시될 Go 1.27 버전에 포함될 것으로 예상됩니다. 또한, 이 글은 지난 10년간 부동 소수점 숫자 알고리즘의 발전을 돌아보며, 새로운 방법의 단순성과 효율성이 최적의 솔루션에 가까워지고 있음을 시사합니다. 이 글은 부동 소수점 출력 및 파싱을 이해하고 개선하는 데 유용한 포괄적인 가이드를 제공합니다.

CSS 코드는 다양한 화면 크기에서 이미지 컬렉션 리스트를 표시하는 방법을 설명합니다. 큰 화면(최소 너비 992픽셀)에서는 네 개의 항목 중 첫 번째 항목만 작은 이미지를 보여줍니다. 태블릿 화면(768픽셀에서 991픽셀)에서도 동일한 규칙이 적용됩니다. 모바일 화면(240픽셀에서 768픽셀)에서도 첫 번째 항목만 작은 이미지를 표시합니다.

2026년 1월 24일자 최근 뉴스 헤드라인에 따르면, 우크라이나는 외국 정보 서비스용 전투 부대를 만들 계획입니다. 미국 의회는 트럼프 대통령의 베네수엘라 군사 작전을 제한하지 않았습니다. 트럼프의 주요 기부자가 독일 공군에 연료를 제공할 예정입니다. 미국은 대만을 언급하지 않고 중국을 겨냥한 새로운 방어 전략을 발표했습니다. IRIS-T 제조업체는 새로운 시설을 열고 2026년에 10개의 공중 방어 시스템을 생산할 계획입니다.

2026년 1월 15일, Firestore는 Google Cloud와 협력하여 새로운 쿼리 엔진을 도입하는 주요 업데이트를 발표했습니다. 이 업데이트된 엔진은 100개 이상의 새로운 쿼리 옵션을 제공하여 개발자들이 더 복잡하고 효율적인 애플리케이션을 구축할 수 있도록 도와줍니다. 또한 실시간 동기화와 오프라인 캐싱 기능을 유지합니다.

새로운 Firestore 업데이트의 주요 기능 중 하나는 파이프라인 작업입니다. 이 기능을 통해 개발자는 쿼리 내에서 여러 단계를 연결하여 집계나 문자열 일치와 같은 고급 작업을 수행할 수 있습니다. 이제 인덱스는 선택 사항이 되어 개발자들이 성능을 더 잘 관리할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 레시피 앱은 별도의 태그 데이터 저장소 없이도 레시피 문서에서 인기 태그를 쉽게 추출하고 제안할 수 있습니다.

또한, Firestore의 엔터프라이즈 에디션은 자동으로 컬렉션을 인덱싱하지 않기 때문에 더 나은 쓰기 성능과 낮은 비용을 제공합니다. 하지만 개발자들은 자신의 인덱스를 관리해야 합니다. 가격 측면에서도 엔터프라이즈 에디션은 쓰기 및 삭제 작업을 결합하여 청구하며, 넉넉한 무료 사용량을 지원하여 개발에 비용 효율적입니다.

기존 Firestore 사용자는 데이터를 새로운 엔터프라이즈 에디션으로 마이그레이션할 수 있지만, 새로운 인덱스와 보안 규칙을 설정해야 합니다. 개발자들은 Firestore SDK를 업데이트하고 새로운 엔터프라이즈 에디션 데이터베이스를 생성함으로써 이러한 기능을 사용할 수 있습니다. 스탠다드 에디션도 계속 지원되므로 사용자는 자신의 필요에 맞는 최적의 옵션을 선택할 수 있습니다.

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AI는 여러 면에서 말에 비유될 수 있습니다. 지형에 따라 걷는 것보다 더 빠르게 이동할 수 있지만, 기차보다는 느리고 신뢰성이 떨어집니다. 그러나 기차가 갈 수 없는 더 많은 장소에 접근할 수 있는 장점이 있습니다. AI는 많은 자원, 즉 데이터와 전력이 필요합니다. 단순히 명령을 내리는 것으로는 작동하지 않으며, 구체적인 지침으로 안내해야 합니다. 일반적으로 AI는 올바른 경로를 유지하지만, 집중력을 유지하도록 도와줘야 합니다. 정보를 제공할 수는 있지만, 그 정보를 강제로 사용하게 할 수는 없습니다. 잘 작동하는 AI는 안내에 잘 반응합니다. 사람들은 AI를 과도하게 홍보하는 이들에 대해 종종 조심스러운 태도를 보입니다.

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Radicle은 Git을 기반으로 하는 오픈 소스 협업 코딩 플랫폼으로, 피어 투 피어 네트워크에서 운영됩니다. 전통적인 코드 호스팅 서비스와 달리 Radicle은 중앙 권한이 없기 때문에 사용자들이 자신의 데이터와 협업 과정을 완전히 제어할 수 있습니다.

Radicle의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 분산화입니다. 코드 저장소는 여러 사용자 노드에 분산 저장되어 있어 단일 제어 지점이 없습니다. 둘째, 데이터 소유권입니다. 사용자는 자신의 데이터를 소유하며, 이를 통해 쉽게 데이터 이전과 백업이 가능합니다. 셋째, 로컬 기능입니다. Radicle은 오프라인에서도 사용할 수 있어 모든 기능에 지속적으로 접근할 수 있습니다. 넷째, 확장성입니다. 개발자들은 Radicle의 프레임워크를 이용해 맞춤형 협업 도구를 만들 수 있습니다. 마지막으로 보안입니다. 모든 데이터는 Git에 안전하게 저장되며, 암호화 방법을 통해 검증됩니다.

Radicle은 Linux, macOS, BSD에서 사용할 수 있으며, 그래픽 환경을 제공하는 데스크톱 클라이언트도 제공합니다. 사용자는 간단한 명령어로 Radicle을 설치하거나 소스에서 직접 빌드할 수 있습니다. 이 소프트웨어는 오픈 소스이므로 커뮤니티의 기여를 장려합니다.

새로운 릴리스와 커뮤니티 논의에 대한 정보는 다양한 소셜 미디어 플랫폼과 커뮤니티 포럼을 통해 확인할 수 있습니다.

Cap’n Proto는 매우 빠른 데이터 형식이자 원격 프로시저 호출(RPC) 시스템으로, JSON이나 프로토콜 버퍼와 같은 유사한 형식보다 더 빠르게 설계되었습니다. 인코딩이나 디코딩 단계가 없어 데이터를 직접 디스크에 기록할 수 있어 메모리 내 표현에서 효율적입니다.

주요 특징으로는 플랫폼 독립성이 있습니다. 데이터 형식은 다양한 플랫폼에서 일관되며, 현대 CPU의 효율성을 고려하여 설계되었습니다. 또한, 이전 버전과의 호환성을 유지하여 기존 필드를 변경하지 않고도 새로운 필드를 추가할 수 있어 오래된 메시지가 여전히 호환됩니다. 공간 효율성 또한 중요한데, 추가 바이트로 인해 공간을 낭비하는 것처럼 보일 수 있지만, 메시지를 효과적으로 압축할 수 있어 종종 프로토콜 버퍼보다 더 작은 크기를 제공합니다. 보안 측면에서도 Cap’n Proto는 데이터 무결성과 보안을 보장하는 검증 방법을 포함하고 있어 안전한 환경에서 신뢰할 수 있습니다.

추가적인 장점으로는 점진적 읽기가 가능하여 메시지가 완전히 수신되기 전에 처리할 수 있습니다. 특정 필드를 읽기 위해 모든 것을 디코딩할 필요 없이 랜덤 액세스가 가능하며, 대용량 파일을 효율적으로 읽을 수 있는 메모리 매핑 기능도 제공합니다. 다양한 프로그래밍 언어와 프로세스 간의 데이터 공유가 용이하며, 아레나 할당을 통해 객체를 더 빠르게 처리할 수 있는 최적화된 메모리 할당 기능도 갖추고 있습니다. 프로토콜 버퍼에 비해 더 작은 코드를 생성하는 컴팩트 코드 생성 기능도 있습니다.

Cap’n Proto는 이전에 프로토콜 버퍼에서 일했던 켄턴 바르다에 의해 개발되었으며, 사용자 피드백을 바탕으로 이전 버전을 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다. Cap’n Proto를 시작하려면 설치 페이지를 방문하고 기여 및 업데이트를 위한 토론 그룹에 참여할 수 있습니다.

이 글에서는 XML의 사용이 줄어들고 JSON이 선호되는 현상에 대해 논의하며, 이러한 변화가 잘못된 방향이라고 주장합니다. 많은 개발자들이 XML을 구식이라고 여기지만, 저자는 XML의 구조적 특성이 JSON보다 여러 면에서 유리하다고 믿습니다. 특히 검증, 네임스페이스, 자기 문서화와 같은 분야에서 그 장점이 두드러집니다.

XML과 JSON의 차이점 중 하나는 XML이 강력한 스키마 검증을 제공한다는 점입니다. 이는 데이터 구조를 정확하게 정의할 수 있게 해주지만, JSON은 이러한 기능이 부족합니다. 또한 XML은 네임스페이스를 지원하여 여러 스키마를 충돌 없이 결합할 수 있게 해주지만, JSON은 이름 충돌이 발생할 수 있습니다. XML은 문서 내에 주석을 추가할 수 있어 문서화에 유리한 반면, JSON은 주석을 허용하지 않습니다.

JSON이 선호되는 이유는 그 단순성과 사용의 용이성 때문입니다. 그러나 이러한 편리함은 종종 정확성과 신뢰성을 희생하는 결과를 초래합니다. XML의 복잡성, 예를 들어 닫는 태그가 필요하다는 점은 오히려 명확성과 구조를 돕는 역할을 합니다.

또한, 글에서는 Fast Infoset과 EXI와 같은 이진 형식이 존재하여 XML의 장점을 유지하면서 크기를 줄이고 전송 효율성을 높일 수 있다고 언급합니다.

저자는 개발자의 편리함을 우선시하는 산업의 경향을 비판하며, 이로 인해 오류가 증가하고 데이터 구조가 약해지고 있다고 지적합니다.

결론적으로, XML은 복잡한 시스템에서 내구성과 정확성이 요구되는 경우 여전히 우수한 선택입니다. 비록 "구식"으로 여겨지더라도, 저자는 현대 소프트웨어 공학에서 XML의 실용성과 장점을 재평가할 필요가 있다고 주장합니다.

한 사람이 코드 작성 없이 나노 바나나와 코딩 에이전트 같은 노코드 도구를 사용해 뉴욕시의 대형 아이소메트릭 픽셀 아트 맵인 isometric.nyc를 만들었습니다. 이들은 직접 코드를 작성하지 않았지만, 프로젝트에는 많은 수작업이 필요했습니다. 또한, 그 과정과 AI가 코딩 및 창의성에 미치는 미래에 대한 생각을 담은 글도 작성했습니다. 더 자세한 내용은 제공된 링크에서 확인할 수 있습니다.

PgDog는 PostgreSQL 성능을 향상시키기 위한 도구로, Rust를 사용하여 SQL 쿼리 처리를 위해 libpg_query 라이브러리와 상호작용합니다. 처음에는 데이터 직렬화에 Protobuf를 사용했지만, 팀은 Protobuf를 제거하고 Rust와 C 간의 직접적인 바인딩을 사용함으로써 성능이 크게 향상되었다는 것을 발견했습니다. 쿼리 파싱 속도가 5배 빨라지고, 디파싱 속도는 거의 10배 빨라졌습니다.

주요 성능 개선 사항으로는 쿼리 파싱과 디파싱이 있습니다. Protobuf를 사용할 때 쿼리 파싱 속도는 초당 613개였으나, Protobuf 없이 Rust와 C 간의 직접적인 연결을 사용하니 초당 3,357개로 5.5배 빨라졌습니다. 디파싱의 경우, Protobuf를 사용할 때 초당 759개에서 Protobuf 없이 Rust와 C 간의 직접 연결을 통해 초당 7,319개로 9.6배 빨라졌습니다.

프로세스 개요로는 먼저 프로파일링 도구를 사용해 코드의 느린 부분을 찾아내고, pg_query_parse_protobuf 함수에 집중했습니다. 그 다음, 쿼리 파싱을 위한 캐싱 시스템을 구현하여 중복 작업을 줄였지만, 일부 ORM과 구형 PostgreSQL 드라이버에서 문제를 겪었습니다. 또한, 언어 모델을 활용해 Protobuf에서 Rust로의 바인딩을 재작성하는 데 도움을 받아 Rust와 C 타입을 효과적으로 연결하는 6,000줄의 코드를 작성했습니다.

구현 세부 사항으로는 Rust 코드가 C 구조체를 처리하고 Rust로 다시 변환하는 데 안전하지 않은 함수를 사용하여 성능을 유지하면서 데이터 무결성을 보장합니다. 추상 구문 트리(Abstract Syntax Tree, AST)를 변환하는 데 사용된 재귀 알고리즘은 효율적이며 스택 메모리를 활용하여 속도와 가독성을 높입니다.

Protobuf를 제거함으로써 PgDog의 성능이 크게 향상되어 더 빠르고 효율적으로 운영할 수 있게 되었습니다. 팀은 프로젝트를 더욱 발전시키고 PostgreSQL의 확장성을 계속 향상시키기 위해 창립 소프트웨어 엔지니어를 찾고 있습니다.

텍스트는 패키지 관리자에서 작업 공간과 모노레포의 개념을 설명하며, 이들의 목적과 다양한 프로그래밍 생태계에서의 기능을 다룹니다.

작업 공간은 패키지 관리자가 로컬 종속성을 효율적으로 관리할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 종속성을 변경할 때마다 변경 사항을 게시할 필요가 없으며, 설치 중에 패키지를 자동으로 연결하여 즉시 변경 사항에 접근할 수 있습니다.

작업 공간은 대규모 프로젝트뿐만 아니라 작은 설정에서도 유용합니다. 예를 들어, 플러그인이 있는 라이브러리, 로컬 유틸리티가 포함된 애플리케이션, 예제 앱에 대해 테스트된 패키지, 로컬 복사본의 디버깅 등이 있습니다.

작업 공간과 모노레포의 차이점은 작업 공간이 함께 개발된 패키지를 관리하는 데 도움을 주는 반면, 모노레포는 모든 코드를 한 곳에 통합하는 것입니다. 두 개념은 겹치는 부분이 있지만, 각각 다른 목적을 가지고 있습니다.

다양한 패키지 관리자가 작업 공간을 처리하는 방식은 다릅니다. npm은 package.json에서 작업 공간 필드를 사용하여 로컬 패키지를 연결하지만, 특별한 게시 지원은 없습니다. Yarn은 npm과 유사하지만 더 일찍 작업 공간을 도입했으며 같은 구성을 유지합니다. pnpm은 종속성을 끌어올리지 않고 로컬 패키지를 해결하기 위해 독특한 작업 공간 프로토콜을 사용합니다. Rust(Cargo), Go(go.work), PHP(Composer)와 같은 다른 생태계도 자체 구현을 가지고 있으며, 주로 로컬 개발과 연결에 중점을 둡니다.

작업 공간을 사용할 때 발생할 수 있는 일반적인 문제로는 '팬텀 종속성'이 있습니다. 이는 끌어올린 종속성이 선언되지 않고도 가져올 수 있을 때 발생하며, 게시 시 오류를 초래할 수 있습니다. 또한, 로컬 개발에서 버전 제약을 간과하여 게시 후 문제를 일으킬 수 있는 '버전 불일치'도 있습니다. Jest와 TypeScript와 같은 도구는 작업 공간과 함께 작동하기 위해 설정이 필요할 수 있으며, 작업 공간은 코드 조직을 관리하지만 빌드 순서를 관리하지 않아 추가 도구가 필요할 수 있습니다. 마지막으로, 작업 공간은 개발을 단순화하지만 패키지를 함께 출시하는 과정은 복잡하게 만들 수 있습니다.

작업 공간과 모노레포가 패키지 관리를 더 쉽게 만들어 주지만, 업데이트와 게시 조정에서 복잡성을 초래한다는 점을 강조합니다. 저자는 작업 공간을 자주 사용하는 사람들에게 그들의 경험에 대한 피드백을 요청합니다.

요약이 없습니다.

저자는 Nüborn Baby를 사용한 지 3개월이 지난 후의 경험을 공유합니다. 많은 사람들이 이 제품을 칭찬하지만, 저자는 몇 가지 문제점을 발견했습니다.

주문 및 배송 과정은 복잡하며 최대 40주까지 걸릴 수 있습니다. 배송 보험에 추가 비용이 발생하고, 제품이 자주 품절되는 경우도 많습니다. 가격은 무료로 광고되지만, 유전자 검사와 제3자 불임 치료와 같은 숨겨진 비용이 많아 매우 비쌀 수 있습니다.

제품이 도착했을 때 수리가 필요했고, 기대했던 기능이 없었습니다. 많은 기능은 잠금을 해제하기 위해 긴 업데이트가 필요하며, 이 과정은 몇 개월 또는 몇 년이 걸릴 수 있습니다. Nüborn Baby는 지속적인 충전과 청소가 필요해 소유자가 다른 책임을 관리하기 어렵게 만듭니다. 또한, 수유와 유지 관리를 위해 추가 제품이 필요해 전체 비용이 증가할 수 있습니다.

사용자 인터페이스는 단 하나의 경고 방식(큰 울음소리)만 제공하여 불편하며, 문제를 명확하게 전달하지 못합니다. 전반적으로 저자는 Nüborn Baby에 대해 실망스러움을 느끼며, 긍정적인 리뷰의 진정성에 의문을 제기합니다.

요약이 없습니다.

죄송하지만 외부 링크에 접근할 수 없습니다. 하지만 요약하고 싶은 내용을 제공해 주시면 도와드릴 수 있습니다!

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시각 장애인을 위한 텍스트 음성 변환 기술은 지난 30년 동안 크게 발전하지 않았습니다. 반면, 시각이 있는 사용자들이 경험한 기술 발전과는 대조적입니다. 시각 장애인들은 빠르고 명확하며 효율적인 목소리를 선호하는 경향이 있어, 종종 로봇 같은 목소리를 선호하게 됩니다. 이러한 목소리는 높은 속도로도 이해할 수 있기 때문입니다. 가장 인기 있는 목소리인 엘로퀀스는 2003년 이후로 업데이트되지 않아, 기술이 발전함에 따라 호환성과 보안 문제를 일으키고 있습니다.

다른 언어를 사용하는 시각 장애인들도 비슷한 어려움에 직면해 있습니다. 많은 현대 음성들이 부족한 경우가 많습니다. espeak-ng는 여러 언어를 지원하려고 하지만, 발음 정확성과 유지 관리에 문제가 있습니다.

최근 NVDA와 같은 화면 읽기 프로그램에 Supertonic과 Kitten TTS와 같은 현대 AI 기반 텍스트 음성 변환 시스템을 통합하려는 시도가 여러 문제를 드러냈습니다. 여기에는 다음과 같은 문제들이 포함됩니다. 첫째, 의존성 증가로 인해 시스템이 느려지고 보안 위험이 커집니다. 둘째, AI 모델이 종종 단어를 пропуска하거나 숫자를 잘못 읽어 화면 읽기 프로그램에선 용납될 수 없는 상황이 발생합니다. 셋째, 현대 시스템은 음성을 생성하기 전에 전체 텍스트 덩어리를 요구하는 반면, 이전 시스템은 즉시 반응합니다. 넷째, AI 모델은 목소리 매개변수에 대한 제어가 제한적이어서 사용자에게 기능이 줄어듭니다.

시각 장애인 화면 읽기 사용자들의 미래는 불확실해 보입니다. 현재 옵션들은 구식이거나 부족하며, 현대적이고 효율적인 시스템을 만드는 데는 상당한 자금과 전문 지식이 필요할 수 있습니다. 그동안 사용자들은 "충분히 좋은" 솔루션에 의존해야 할지도 모르며, 그들의 필요를 충족시킬 수 있는 발전을 기대하고 있습니다.

"연결되어 있지만 고립된"은 기술, 특히 소셜 미디어가 어떻게 잘못된 연결감을 만들어내면서 사람들을 실제로 고립시킬 수 있는지를 다룹니다. 우리는 온라인에서 쉽게 소통할 수 있지만, 이러한 상호작용은 종종 깊이와 감정적 연결이 부족하다는 점을 강조합니다. 이 글은 우리의 행복을 위해 실제로 얼굴을 맞대고 하는 관계의 중요성을 강조하며, 디지털 소통에 지나치게 의존하는 것이 외로움을 느끼게 할 수 있다고 경고합니다. 전반적으로, 사람들에게 화면 너머의 진정한 연결을 추구할 것을 권장합니다.

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eBay는 2026년 2월 20일부터 시행되는 사용자 계약을 업데이트했습니다. 이번 업데이트에는 몇 가지 중요한 변경 사항이 포함되어 있습니다.

첫째, eBay는 AI "대신 구매" 에이전트와 대규모 언어 모델(LLM) 봇이 허가 없이 플랫폼에 접근하는 것을 명시적으로 금지합니다.

둘째, 중재 및 분쟁 해결에 관한 규칙이 명확해졌습니다. 여기에는 집단 소송 및 기타 그룹 법적 조치에 대한 제한이 포함됩니다. 사용자들은 개별적으로만 청구를 제기할 수 있으며, 집단 소송에 참여하거나 제3자를 위한 손해 배상을 요구할 수 없습니다. 중재 요청을 보내는 주소는 유타주 드레이퍼의 새로운 위치로 변경되었습니다.

셋째, 중재 계약에서 선택 해제할 수 있는 조건이 변경되었습니다. 이제 새로운 사용자만 중재 계약에서 선택 해제할 수 있으며, 기존 사용자는 2025년 5월 16일 이전에 선택 해제를 하지 않았다면 기회를 놓친 것입니다.

이러한 업데이트는 AI가 eBay와 상호작용하는 방식을 더욱 엄격하게 통제하고 사용자에 대한 법적 절차를 명확히 하기 위한 것입니다. 사용자들은 전체 약관을 읽어보아야 내용을 충분히 이해할 수 있습니다.

ast-grep은 코드의 구조를 기반으로 코드 검색, 린트(linting), 재작성 작업을 수행하는 명령줄 도구입니다. 이 도구는 추상 구문 트리(Abstract Syntax Tree, AST)를 사용하여 패턴을 일치시키며, 사용자가 일반 코드와 유사한 패턴을 작성할 수 있도록 돕습니다.

주요 기능으로는 패턴 매칭 기능이 있습니다. 사용자는 대문자로 시작하는 문자 뒤에 $ 기호를 붙여 와일드카드처럼 사용할 수 있습니다. 예를 들어, $MATCH와 같은 형식으로 AST 노드를 매칭할 수 있습니다. 설치는 npm, pip, cargo, homebrew와 같은 다양한 패키지 관리자를 통해 가능하며, Rust를 사용해 소스에서 직접 빌드할 수도 있습니다.

명령줄 사용 예시는 ast-grep --pattern 'var code = $PATTERN' --rewrite 'let code = new $PATTERN' --lang ts입니다. 또한, jQuery와 유사한 API를 제공하여 AST를 쉽게 탐색하고 코드의 찾기 및 교체 작업을 간편하게 수행할 수 있습니다. YAML 형식을 이용한 설정 기능도 있어 사용자가 새로운 린트 규칙을 만들거나 코드 구성을 수정할 수 있습니다. 성능 면에서는 컴파일 언어와 tree-sitter 파싱을 사용해 속도를 최적화했습니다.

ast-grep은 추상 구문 트리 작업을 간소화하여 오픈 소스 개발자, 기술 리더, 보안 연구자들이 최선의 관행을 적용하거나 변화를 쉽게 수용할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.

Ghostty 프로젝트는 AI 사용에 대한 명확한 규정을 가지고 있습니다.

첫째, 사용한 AI 도구와 그 도구가 작업에 얼마나 도움을 주었는지 항상 밝혀야 합니다. 둘째, AI가 생성한 풀 리퀘스트(PR)는 승인된 문제에만 적용될 수 있으며, 승인되지 않은 문제에 대한 PR은 닫힙니다. AI 사용이 의심되지만 공개되지 않은 경우에도 PR은 닫힙니다. 승인되지 않은 문제에 대해서는 논의를 시작해야 합니다.

셋째, AI가 생성한 코드는 반드시 사람이 먼저 완전히 테스트해야 합니다. 테스트할 수 없는 환경에서 AI가 코드를 작성하도록 허용해서는 안 됩니다. 넷째, AI는 논의에 도움을 줄 수 있지만, 모든 AI 생성 콘텐츠는 품질을 보장하기 위해 사람이 검토하고 수정해야 합니다.

다섯째, AI가 생성할 수 있는 것은 텍스트와 코드뿐이며, AI가 생성한 이미지, 비디오, 오디오는 허용되지 않습니다. 여섯째, AI 사용이 미흡한 경우에는 결과에 대한 책임이 따릅니다. 주니어 개발자에게는 지원이 제공되지만, AI에 의존하지 않고 스스로 배우도록 권장합니다.

일곱째, 유지보수자는 자신의 판단에 따라 AI 도구를 사용할 수 있으며, 그들의 판단 능력이 입증되었습니다. 마지막으로, 모든 기여는 노력과 품질을 반영해야 하며, 이는 유지보수자에게 부담을 주지 않기 위함입니다.

이 정책은 반AI가 아니라, 많은 경험이 부족한 사용자가 AI 도구를 잘못 사용하는 경우를 방지하기 위해 품질을 보장하는 데 목적이 있습니다. Ghostty는 책임감 있게 사용될 때 AI를 유용한 도구로 환영합니다.

사힐과 마누라는 두 형제로, 지난 2년 동안 텍스트를 비디오로 변환하는 모델을 개발해왔습니다. 이제 그들은 이 모델을 아파치 2.0 라이선스 하에 공개합니다. 이 모델은 360p 또는 720p 해상도로 2-5초 길이의 비디오를 생성할 수 있으며, 유사한 모델들에 비해 더 나은 모션 캡처와 미적 요소를 제공합니다.

이들은 이전 모델들이 시간적 일관성과 이미지와 비디오 간의 전환에서 어려움을 겪었던 점을 고려해 처음부터 새롭게 시작했습니다. 그들의 버전 2는 텍스트 인코딩과 압축을 위한 고급 기술을 사용하며, 성능을 위해 더 작고 효율적인 변분 오토인코더(VAE)를 통합했습니다.

이 모델은 만화 스타일, 음식, 자연 장면에서는 잘 작동하지만, 복잡한 움직임이나 일관된 텍스트 표현에서는 어려움을 겪고 있습니다. 이들은 기존 솔루션에 의존하기보다는 모델을 직접 개선하여 유연한 제품을 만들고자 합니다.

앞으로의 계획으로는 물리적 요소와 변형을 개선하고, 속도를 높이며, 오디오 기능을 추가하고, 모델을 확장하는 것이 포함됩니다. 그들은 개발 과정에 대한 질문에 답하고, 자신의 방법을 공유하는 데 열려 있습니다.

Turso 데이터베이스는 Rust로 작성된 새로운 SQL 데이터베이스로, SQLite와 호환됩니다. 현재 베타 버전이기 때문에 버그가 있을 수 있으며, 중요한 데이터와 함께 사용할 때는 주의가 필요합니다.

주요 기능으로는 SQL 방언과 파일 형식에서 SQLite와의 호환성, 실시간 변경 추적 기능(변경 데이터 캡처), 여러 프로그래밍 언어 지원(Go, JavaScript, Java, Python, Rust, WebAssembly), 리눅스에서의 비동기 I/O 지원, 다양한 플랫폼에서의 작동(리눅스, macOS, 윈도우, 브라우저), 검색 및 조작을 위한 벡터 지원, 향상된 스키마 관리 기능이 있습니다.

실험적인 기능으로는 동시 작업을 통한 향상된 쓰기 성능, 보안을 위한 데이터 암호화, 점진적 계산 기능, tantivy 라이브러리를 활용한 전체 텍스트 검색이 포함됩니다. 향후 기능으로는 더 빠른 검색을 위한 벡터 인덱싱이 예정되어 있습니다.

Turso 데이터베이스는 명령어 스크립트를 사용하여 설치할 수 있으며, 설치 후 SQL 명령어를 통해 데이터베이스와 상호작용할 수 있습니다. 프로그래밍 언어 예시로는 Rust에서는 cargo를 사용해 데이터베이스를 추가하고 연결할 수 있으며, JavaScript는 npm을 통해 쉽게 설치하고 연결할 수 있습니다. Python은 pip를 사용해 설치하고 연결할 수 있고, Go는 go get을 통해 설치하고 연결할 수 있습니다.

Turso는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 포함하고 있어 AI 어시스턴트가 데이터베이스와 상호작용할 수 있도록 합니다. 이를 통해 자연어로 데이터베이스 쿼리를 처리하도록 설정할 수 있습니다. 기여는 환영하며, 데이터 손상으로 이어지는 버그를 신고하면 보상을 받을 수 있습니다.

중요한 점은 Turso 데이터베이스가 아직 생산 환경에서 사용하기에는 준비되지 않았다는 것입니다. 이 데이터베이스는 비동기 지원 및 벡터 검색과 같은 기능으로 SQLite를 발전시키는 것을 목표로 하며, libSQL 프로젝트와 차별화됩니다. 이 프로젝트는 MIT 라이센스 하에 라이센스가 부여되며, 기여 또한 동일한 라이센스 하에 이루어집니다. 더 자세한 정보는 Turso 데이터베이스 매뉴얼을 참조하시기 바랍니다.

특정한 텍스트가 제공되지 않은 것 같습니다. 요약하고 싶은 특정 에피소드나 주제가 있다면, 더 많은 세부사항이나 텍스트를 공유해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다!

Zotero가 Zotero 8을 출시했습니다. 이번 주요 업데이트는 Zotero 7에서 도입된 기능을 더욱 향상시켰습니다. 주요 개선 사항은 다음과 같습니다.

통합 인용 대화 상자가 새롭게 디자인되어 인용 관리가 더 쉬워졌습니다. 이제 두 가지 모드(목록 및 라이브러리)를 제공하여 인용을 쉽게 사용자화하고 모드를 전환할 수 있습니다. PDF 및 기타 문서의 주석이 해당 항목 아래에 표시되어, 주석을 쉽게 보고 검색할 수 있게 되었습니다.

문서 보기 설정과 테마를 사용자화할 수 있는 새로운 패널이 추가되었습니다. 이 패널에서는 어두운 모드와 밝은 모드 옵션도 제공합니다. 노트는 이제 탭에서 열 수 있어 더 나은 조직과 가독성을 제공합니다. 웹페이지를 위한 읽기 모드 기능도 새롭게 추가되어, 웹페이지 스냅샷을 정리하여 읽기 쉽게 만들어 줍니다.

탭 메뉴의 탐색 기능이 개선되어 빠른 접근과 관리가 가능해졌습니다. 파일 이름이 항목 메타데이터를 변경할 때 자동으로 업데이트되는 기능도 추가되었습니다. 첨부 파일 제목 처리 방식이 개선되어 일관성과 단순함을 제공합니다.

Zotero 8은 ARM 장치에서의 리눅스 지원을 추가하여 호환성을 높였습니다. 사용자 인터페이스도 여러 가지 조정이 이루어져 탐색과 항목 관리가 더 쉬워졌습니다. Zotero Connector는 태그 제안을 지원하며, 항목 저장 시 노트를 작성할 수 있는 기능도 추가되었습니다.

Zotero 8은 추가 기능이 있으며, macOS 10.15 이상, Windows 10 이상 또는 호환 가능한 리눅스 시스템이 필요합니다. 사용자들은 Zotero 웹사이트에서 새 버전을 업그레이드하거나 다운로드할 수 있습니다.

이 기사는 CSS와 HTML을 사용해 만들어진 50개 이상의 착시 현상 모음을 다룹니다. 다양한 종류의 착시를 소개하며, 이들이 우리의 인식을 어떻게 속이는지를 설명합니다.

첫 번째로, 포겐도르프 착시는 대각선 선이 수직 막대에 의해 방해받아 잘못 정렬된 것처럼 보입니다. 하지만 두 선분은 실제로는 연속적입니다.

유도 경계 착시는 그라데이션 위에 회색 막대를 놓으면 그 막대가 자체적으로 그라데이션을 가진 것처럼 보이게 만듭니다.

콘스위트 착시는 동일한 색상이 주변의 대비에 따라 다르게 보이는 현상입니다.

화이트 착시는 회색 기둥이 배경에 따라 다른 색조로 보이는 착시입니다.

베르타이머-코프카 링은 링이 배경에 따라 색이 변하는 것처럼 보입니다.

아델슨 착시는 두 개의 타일이 동일한 색임에도 불구하고 주변 환경에 의해 다른 색으로 보이는 현상입니다.

색상 착시는 여러 착시 현상, 예를 들어 컬러스피어가 겹치는 패턴을 통해 우리의 뇌가 색을 다르게 해석하는 방식을 보여줍니다.

움직임 착시는 정적인 이미지임에도 불구하고 움직이는 듯한 인상을 주는 경우가 있습니다. 예를 들어, 확장하는 구멍이나 회전하는 뱀과 같은 이미지가 있습니다.

애니메이션 착시는 애니메이션을 통해 움직임에 대한 오해를 불러일으키는 경우가 있습니다. 예를 들어, 애니메이션 에빙하우스 착시가 있습니다.

이 기사는 독자들이 데모 위에 마우스를 올려놓으며 착시 효과를 직접 체험해보기를 권장합니다. 또한 이러한 착시 현상의 영감을 준 출처에 대한 언급도 포함되어 있습니다.

이 글은 사람들이 지식과 문제 해결에 접근하는 방식에서 "질문하는 사람"과 "추측하는 사람"의 차이를 다룹니다. 질문하는 사람은 도움을 요청하고 정보를 구하는 데 열려 있는 반면, 추측하는 사람은 질문 없이 자신의 가정에 의존하는 경향이 있습니다. 글에서는 질문하는 사람들이 더 많은 정보와 다양한 관점을 모으기 때문에 더 나은 결과를 얻는 경우가 많다고 강조합니다. 전반적으로 질문하는 것을 기꺼이 하는 것이 성공으로 이어질 수 있는 중요한 기술이라는 점을 제안합니다.

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저자는 자신의 프로젝트를 위해 CLAUDE.md 파일 생성을 자동화하려다 Claude라는 AI 도구 사용이 금지된 경험을 이야기합니다. 유료 사용자였지만, 갑자기 계정이 비활성화되었다는 메시지를 받았고, 사전 경고나 피드백은 없었습니다. 저자는 두 개의 Claude 인스턴스를 사용하여 프로젝트 구조를 지원하고 있었고, 하나는 도구를 업데이트하고 다른 하나는 새로운 프로젝트에 집중하고 있었습니다.

그들은 자신의 행동이 플랫폼의 보안 조치를 촉발했을 것이라고 의심하고 있습니다. 결정에 항의하고 지원팀과 소통하려 했지만, 아무런 응답을 받지 못했고, 구독료에 대한 크레딧 노트만 받았습니다. 저자는 효과적인 고객 지원의 부족과 AI 조정의 어려움에 대해 반성하며, 이는 종종 사용자 의도보다 안전을 우선시한다고 설명합니다. 결국, 저자는 독립적으로 프로젝트를 다시 작업할 계획을 세우며, 자동화된 시스템을 다루는 데서 오는 불만을 강조합니다.

iText는 PDF 파일의 크기를 15-25% 줄일 수 있는 Brotli 압축 기술을 도입한다고 발표했습니다. 이 기술은 품질 손실 없이 파일 크기를 줄일 수 있는 방법으로, 30년 된 Deflate 알고리즘에서 큰 발전을 이룬 것입니다.

Brotli 압축은 구글이 개발한 기술로, 이미 웹에서 널리 사용되고 있으며 PDF 사양에 추가되어 파일 효율성을 높이고자 합니다. 그러나 새로운 압축 방법을 PDF에 도입하는 것은 기존 소프트웨어와의 호환성 문제로 인해 복잡합니다. PDF 협회는 새로운 기능이 현재의 사용에 지장을 주지 않도록 노력하고 있습니다.

iText는 Brotli 압축된 PDF를 읽고 쓸 수 있는 방법을 개발했습니다. 이 과정에서는 압축 전략을 위한 새로운 인터페이스를 만들어, 핵심 PDF 작성 기능을 변경하지 않고도 다양한 알고리즘을 사용할 수 있도록 했습니다. Brotli 디코더는 순수 자바로 구현되었지만, 인코더는 네이티브 코드를 필요로 합니다. 네이티브 의존성으로 인한 복잡성을 피하기 위해 iText는 Brotli 압축을 위한 별도의 모듈을 만들었습니다.

현재 Brotli를 사용하는 PDF는 모든 리더와 호환되지 않을 수 있지만, PDF 협회가 새로운 표준을 확정하면 미래에도 호환성을 유지할 수 있을 것입니다. 지금 Brotli 압축을 사용하는 사용자들은 저장 비용을 줄이고, 압축이 표준화될 때를 대비할 수 있는 이점을 누릴 수 있습니다.

iText의 Brotli 압축 구현은 PDF 파일을 더 작고 효율적으로 만드는 데 중요한 발전을 나타내며, PDF 표준 개발에도 기여하고 있습니다.

Qwen3-TTS는 Qwen에서 개발한 고급 음성 생성 시스템으로, 음성 복제, 음성 디자인, 고품질 인간과 유사한 음성 합성 기능을 제공합니다. 이 시스템은 Qwen3-TTS-Tokenizer-12Hz라는 독특한 음성 인코더를 사용하여 효율적인 음성 처리와 자연스러운 출력이 가능합니다.

주요 특징으로는 두 가지 모델 크기(1.7B와 0.6B)가 있으며, 큰 모델은 최고의 성능을 제공하고 작은 모델은 효율성에 중점을 둡니다. 두 모델 모두 열 개의 주요 언어와 다양한 방언을 지원합니다. 시스템은 매우 빠르게 오디오를 생성할 수 있으며, 첫 번째 소리 출력은 단 하나의 문자 처리 후에 발생합니다.

또한 자연어 이해 기능이 있어 사용자의 지시에 따라 음성의 톤과 감정 같은 속성을 조정할 수 있어 생동감 있는 경험을 제공합니다. 이 모델들은 오픈 소스로 공개되어 있으며, 여러 언어에서 음성 디자인, 제어 및 복제와 같은 작업에서 최첨단 성능을 보여줍니다. 다양한 맥락과 사용자 요구에 적응할 수 있어 여러 응용 프로그램에 활용될 수 있는 다재다능한 시스템입니다.

Qwen3-TTS는 GitHub와 Qwen API를 통해 접근할 수 있어 개발자들이 이 음성 기능을 쉽게 프로젝트에 통합할 수 있도록 돕습니다.

캐피탈 원이 브렉스를 인수한다고 발표했습니다. 두 회사는 이번 파트너십에 대한 성명을 발표했습니다. 더 자세한 내용은 캐피탈 원과 브렉스의 공식 발표 링크를 방문하시면 확인할 수 있습니다.

이 기사는 SSH 세션에서 단 하나의 키 입력으로 전송되는 패킷 수가 매우 많다는 점을 다루고 있습니다. 특히, 한 번의 키 입력에 약 100개의 패킷이 생성될 수 있다고 언급합니다. 이는 2023년에 도입된 SSH의 새로운 기능인 키 입력 타이밍 은폐 때문인데, 이 기능은 키 입력의 타이밍을 숨기고 사용자 프라이버시를 보호하기 위해 추가적인 "잡음" 패킷을 전송합니다.

저자는 SSH를 사용하는 고성능 게임을 개발하고 있으며, 테스트 중 게임이 정기적인 데이터 전송을 중단하고 화면 크기에 대한 메시지만 보낼 때 CPU 사용량이 크게 감소하는 것을 발견했습니다. 이에 따라 tcpdump를 사용해 패킷 행동을 분석한 결과, 대부분의 패킷이 36바이트 크기였고, 많은 패킷이 TCP ACK 패킷이라는 것을 알게 되었습니다.

성능을 개선하기 위해 저자는 특정 SSH 확장을 광고하지 않음으로써 키 입력 은폐 기능을 비활성화했습니다. 이로 인해 CPU 사용량과 대역폭이 크게 줄어들었습니다. 이 방법은 효과적이지만, 수정된 라이브러리를 유지하는 데 대한 우려가 제기됩니다.

저자는 디버깅 과정에서 Claude Code와 같은 언어 모델을 활용하여 패킷 데이터를 분석하고 통찰을 얻었지만, 해석 과정에서 몇 가지 어려움도 있었습니다.

결론적으로, 이 글은 SSH의 패킷 행동이 실시간 애플리케이션의 성능에 미치는 영향을 강조하고, 사용자 경험을 유지하면서 데이터 전송을 최적화하기 위한 해결책을 논의합니다.

2026년 1월 23일, 라이언 도노반은 투린테크의 엔지니어링 부사장인 마이클 파커와 인터뷰를 진행했습니다. 이들은 AI가 생성하는 기술 부채와 그것이 개발자에게 미치는 영향에 대해 이야기했습니다. AI 도구는 잠재력이 있지만 생산성 결과는 일관되지 않다는 점을 논의했습니다. 특히 레거시 시스템과 같이 다양한 코드베이스에서 AI를 사용할 때, 경험이 많은 개발자들은 오히려 19% 더 느려질 수 있습니다.

투린테크의 플랫폼인 아르테미스는 팀이 코드를 더 잘 관리할 수 있도록 돕고 AI의 도전 과제를 해결하는 것을 목표로 하고 있습니다. 마이클은 코드 작성보다는 AI 상호작용 최적화에 중점을 두는 '개발자 코치'와 같은 새로운 개발 역할의 출현을 강조했습니다. 그는 또한 맥락을 이해하고 유지 관리를 개선하며 일상적인 작업을 자동화할 수 있는 더 나은 AI 도구의 필요성을 언급했습니다.

대화에서는 소프트웨어 개발에서 계획의 중요성이 강조되었으며, AI가 요구 사항을 수집하고 맥락을 제공하는 데 도움을 줄 수 있다는 제안이 있었습니다. 마이클은 AI 도구가 인간 팀과 효과적으로 협력하는 능동적인 에이전트로 발전하기를 희망한다고 밝혔습니다.

AI의 영향에 대해 불안감을 느끼는 개발자들에게 마이클은 새로운 도구에 대한 정보를 지속적으로 업데이트하고 학습을 계속할 것을 권장했습니다. 그는 문제 해결에 대한 기초적인 기술이 항상 가치가 있을 것이라고 강조했습니다. 또한 개발자들이 AI에 대한 다양한 관점을 논의하며 미래의 변화에 대비할 것을 격려했습니다.

도커(Docker Inc)는 컨테이너화를 통한 애플리케이션 배포의 선구자로 시작했지만, 2026년 현재 지속 가능한 비즈니스 모델을 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다. 널리 사용되는 기술을 개발했음에도 불구하고, 이 기술이 상용화되고 오픈 소스로 전환되면서 수익화에 어려움을 겪고 있습니다.

도커의 발전 과정에서 중요한 점은 다음과 같습니다. 첫째, 도커는 핵심 기술이 표준이 된 이후 시장에서의 위치를 찾으려 하고 있지만, 이를 통해 수익을 창출하는 방법을 아직 찾지 못했습니다. 둘째, 도커는 오케스트레이션 분야에서 쿠버네티스와 경쟁하려 했으나, 결국 스웜(Swarm) 제품을 매각하며 풀스택 플랫폼에서 벗어나는 방향으로 전환했습니다. 셋째, 도커는 개발자 경험을 향상시키기 위해 방향을 바꾸었고, 보안 도구인 도커 스카우트(Docker Scout)와 더 나은 테스트 기능을 위한 테스트컨테이너(Testcontainers)를 인수했습니다.

넷째, 도커는 인공지능(AI) 통합으로 방향을 전환하여 도커 모델 러너(Docker Model Runner)와 같은 제품을 출시하고, AI 모델을 지원하기 위해 도커 컴포즈(Docker Compose)를 확장하며 주요 클라우드 제공업체와 파트너십을 맺었습니다. 다섯째, 도커는 1,000개 이상의 보안 이미지를 무료로 오픈 소스로 제공하며, 이는 차인가드(Chainguard)와의 경쟁에 대한 대응으로 해석되며, 비즈니스 전략에 대한 의문을 제기합니다. 마지막으로, 새로운 CEO의 임명은 대형 클라우드 제공업체에 인수될 가능성에 대한 추측을 불러일으키며, 도커가 장기적인 독립성보다는 매각을 준비하고 있을지도 모른다는 신호로 해석됩니다.

결론적으로, 도커의 기술은 소프트웨어 개발에서 여전히 필수적이지만, 회사의 미래는 불확실합니다. 일련의 전략적 전환은 한때 지배했던 시장에서 정체성과 수익을 찾으려는 노력을 반영하며, 성공적인 오픈 소스 혁신을 수익화하는 데 어려움이 있음을 강조합니다.

3D 지도를 통해 골프장, 산책로, 부동산 등 흥미로운 장소를 탐험할 수 있는 인터랙티브한 비행 체험을 제공합니다.

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안녕하세요, HN! 우리는 Constellation Space의 카미란, 라이드, 라이쓰, 오미드입니다. 우리는 인공지능 시스템을 개발하여 위성 링크의 고장을 사전에 예측할 수 있습니다. 시스템에 대한 동영상은 여기에서 확인하실 수 있습니다.

우리 팀은 SpaceX, Blue Origin, NASA와 같은 회사에서 위성 운영에 대한 풍부한 경험을 가지고 있습니다. 우리는 위성 링크의 문제를 감지할 때쯤에는 이미 데이터가 손실되는 경우가 많다는 것을 알게 되었습니다.

위성 링크는 날씨 조건, 위성의 위치 등 여러 요인의 영향을 받습니다. 전통적으로 운영자들은 문제가 발생했을 때 대응하지만, 위성의 수가 증가함에 따라 이 방법은 효과적이지 않습니다.

우리의 솔루션은 다양한 출처에서 수집한 텔레메트리 데이터를 고속으로 처리하고, 물리 기반 모델과 머신러닝을 결합하여 링크 고장을 예측합니다. 우리는 대부분의 고장을 3-5분 전에 90% 이상의 정확도로 예측할 수 있어, 운영자들이 트래픽을 재조정하여 데이터 손실을 방지할 수 있도록 합니다.

현재 우리는 방위 및 상업 파트너와 함께 시스템을 테스트하고 있으며, 실시간 건강 모니터링과 예측을 제공하고 있습니다. 우리의 기술은 다양한 환경에서 안전하게 작동하도록 설계되었습니다.

우리는 위성 운영이나 관련 분야에서 경험이 있는 분들의 피드백을 구하고 있습니다. 시스템을 실제 사용에 맞게 개선할 수 있는 방법에 대해 알고 싶습니다. 기술적인 질문이 있으시면 언제든지 문의해 주세요!

이 기사는 스포츠, 과학, 음악 등 다양한 분야에서 뛰어난 인간의 성과가 어떻게 발전하는지를 다룬 최근 연구에 대해 설명합니다. 주요 발견 사항은 다음과 같습니다.

첫째, 뛰어난 인재의 발전 패턴에 대한 연구 결과, 젊은 뛰어난 수행자들은 특정 분야에서 빠르게 정점을 찍는 경향이 있지만, 성인 최고 수행자들은 보통 더 점진적으로 성공을 이루며 다양한 연습에 참여하는 경우가 많습니다.

둘째, 인구 집단 간의 차이가 있습니다. 연구에 따르면, 젊은 신동와 성인 엘리트 수행자는 종종 다른 사람들로, 약 90%의 젊은 최고 수행자가 성인이 되었을 때 해당 분야에서 최고가 되지 않는 것으로 나타났습니다.

셋째, 연습의 차이도 중요한 요소입니다. 초기 성공은 집중적이고 전문화된 연습과 관련이 있는 반면, 성인의 우수성은 다양한 분야의 경험과 점진적인 기술 발전에서 비롯되는 경우가 많습니다.

마지막으로, 저자들은 이러한 패턴을 설명하기 위한 새로운 이론을 제안하며, 이는 미래의 뛰어난 수행자들을 위한 훈련 및 교육 방법 개선에 도움이 될 수 있습니다.

전반적으로 이 연구 결과는 재능에 대한 전통적인 믿음에 도전하며, 세계적 수준의 성과를 이루기 위해서는 다양한 연습과 점진적인 발전이 중요하다는 점을 강조합니다.