이 논문은 Management Science에 발표된 후 6,000회 이상 인용되었지만, 근본적으로 결함이 있으며 이를 수정하려는 노력은 큰 장애물에 부딪혔습니다.

앤디 킹은 "기업 지속 가능성이 조직 프로세스와 성과에 미치는 영향"이라는 논문의 결과를 재현하려고 시도하면서 잘못된 방법과 잘못된 결과 등 심각한 문제를 발견했습니다. 그는 저자들에게 여러 차례 설명을 요청했지만, 응답을 받지 못했습니다. 학계와 저널에 문제를 제기하려는 시도도 실패로 돌아갔고, 비판은 무시되거나 간과되었습니다.

킹이 결국 링크드인에서 저널에 연락하자, 저널은 잘못 보고된 주요 발견에 대한 수정 사항을 발표했지만, 다른 중요한 오류는 여전히 해결되지 않았습니다. 그는 이후 저자들의 소속 기관에 불만을 제기했으며, 기관은 일부 문제를 인정했지만 그 심각성을 경시했습니다.

킹은 신뢰할 수 있는 과학을 보장하는 시스템이 고장났으며 개혁이 필요하다고 주장합니다. 그는 연구자들이 오류 수정에 우선순위를 두고, 재현 노력을 지원하며, 자신의 기관에서 더 나은 연구 윤리 정책을 옹호할 것을 촉구합니다.

개선해야 할 주요 사항으로는, 연구 결과를 확정적으로 인용하기 전에 재현 여부를 확인할 것, 오류가 발견되면 수정 사항을 발표할 것, 그리고 연구에서 실수를 인정하고 수정할 수 있는 정직한 문화를 장려할 것을 제안합니다.

전반적으로 학술 공동체는 잘못된 정보가 퍼지는 것을 방지하기 위해 더 큰 투명성과 책임성을 향해 나아가야 합니다.

Posturr는 macOS용 앱으로, Mac에서 작업할 때 올바른 자세를 유지하도록 도와줍니다. 이 앱은 컴퓨터의 카메라를 사용하여 실시간으로 자세를 모니터링합니다. 만약 자세가 구부러지면, 화면이 점차 흐려져서 바른 자세를 취하라는 알림을 제공합니다. 자세를 바로잡으면 흐림 효과가 즉시 사라집니다.

주요 기능으로는 실시간 자세 감지 기능이 있습니다. 이는 애플의 비전 프레임워크를 사용하여 신체 위치를 모니터링합니다. 또한, 자세가 나빠질수록 화면의 흐림 정도가 증가하는 점진적인 흐림 효과가 있습니다. 모든 연결된 모니터에서 작동하며, 개인 정보 보호를 위해 데이터는 Mac에서 로컬로 처리되고 추적이 없습니다. 이 앱은 가벼워서 최소한의 자원으로 백그라운드에서 실행됩니다. 별도의 계정 등록이나 클라우드 서비스가 필요하지 않습니다.

설치 방법은 간단합니다. 먼저 Releases 페이지에서 Posturr 앱 ZIP 파일을 다운로드합니다. 압축을 풀고 앱을 응용 프로그램 폴더로 이동합니다. 처음 실행할 때는 macOS Gatekeeper를 우회하기 위해 앱을 오른쪽 클릭하고 "열기"를 선택해야 합니다. 카메라 접근 권한을 요청받으면 허용해 주어야 합니다.

사용 방법은 앱을 시작한 후 백그라운드에서 실행되며, 활성 상태일 때 알림을 표시합니다. 자세를 모니터링하고 구부리면 화면이 흐려지고, 바른 자세를 취하면 흐림이 사라집니다. 앱을 종료하려면 Escape 키를 누르면 됩니다.

최상의 성능을 위해 카메라를 눈높이에 맞추고, 얼굴에 좋은 조명이 비치도록 하며, 화면과의 거리를 일정하게 유지하는 것이 좋습니다.

Posturr는 코를 비롯한 주요 지점을 추적하여 자세를 감지합니다. 자세가 직선에서 얼마나 벗어나는지에 따라 화면 흐림을 적용합니다.

이 앱은 macOS 13.0 이상에서 작동하며, 작동하는 카메라와 약 10MB의 디스크 공간이 필요합니다. Posturr는 Mac 외부로 데이터를 전송하지 않으며, 모든 처리는 로컬에서 이루어집니다.

이 앱은 MIT 라이선스 하에 오픈 소스로 제공되며, 기여는 언제든지 환영합니다.

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Bonsplit은 macOS용 라이브러리로, 개발자들이 맞춤형 탭 바와 레이아웃을 쉽게 만들 수 있도록 도와줍니다. 이 라이브러리는 부드러운 애니메이션, 드래그 앤 드롭으로 탭 순서 변경, SwiftUI 지원, 키보드 내비게이션 기능을 제공합니다.

탭 관리 기능을 통해 아이콘과 저장되지 않은 변경 사항을 나타내는 표시기를 가진 탭을 만들 수 있습니다. 탭의 이름이나 아이콘과 같은 속성은 언제든지 업데이트할 수 있습니다. 또한, 창을 수평 또는 수직으로 나누고 새 창은 빈 상태로 시작할 수 있는 기능도 제공합니다.

내비게이션 기능을 통해 방향 명령을 사용하여 프로그램적으로 창 간 이동이 가능합니다. 사용자는 탭 닫기나 분할 기능을 활성화하거나 비활성화하는 등 동작과 외관을 사용자화할 수 있는 다양한 설정 옵션을 제공합니다. 또한, 탭과 창 이벤트에 대한 콜백을 구현할 수 있는 위임 프로토콜도 포함되어 있습니다.

개발자는 BonsplitController를 설정하여 탭과 창이 어떻게 동작할지를 지정할 수 있습니다. 예를 들어, 창을 분할하거나 탭을 닫는 기능을 허용하는 등의 설정이 가능합니다.

전반적으로 Bonsplit은 macOS 앱에서 탭 인터페이스를 쉽게 만들 수 있도록 하면서도 유연성과 부드러운 사용자 경험을 제공합니다.

DPaint.js는 고전적인 Deluxe Paint 소프트웨어에서 영감을 받은 웹 기반 이미지 편집기로, 레트로 아미가 파일 형식을 위해 특별히 설계되었습니다. 이 프로그램은 현대 이미지 형식과 아미가 전용 파일인 아이콘 파일 및 IFF ILBM 이미지 모두를 처리할 수 있습니다.

DPaint.js는 다양한 이미지 편집 도구를 제공합니다. 여기에는 레이어, 선택 도구, 마스킹, 변형 도구, 효과 및 필터가 포함됩니다. 여러 번의 실행 취소 및 다시 실행 기능을 지원하며, 다른 이미지 프로그램에서 복사 및 붙여넣기가 가능합니다. 사용자 맞춤형 디더링 도구와 색상 순환 옵션도 제공됩니다. 아미가 파일 형식에 맞춰 설계되어 다양한 아미가 아이콘 및 IFF ILBM 이미지 형식을 읽고 쓸 수 있으며, 아미가 디스크 파일에도 접근할 수 있습니다. 또한, 원래 Deluxe Paint 스타일로 작품을 미리 볼 수 있는 아미가 에뮬레이터도 포함되어 있습니다.

DPaint.js는 설치 없이 모든 웹 브라우저에서 실행되며, 무료로 사용할 수 있고 사용자 데이터를 수집하지 않으며 계정도 필요하지 않습니다. 로컬 웹 서버에서 제공될 경우 오프라인에서도 사용할 수 있습니다.

이 애플리케이션은 외부 의존성 없이 순수 자바스크립트로 구축되었습니다. 사용자는 원할 경우 Parcel.js를 사용하여 압축 버전을 만들 수 있습니다. 현재 알파 버전이며, 개발자들은 기여, 버그 보고 및 새로운 기능에 대한 제안을 환영합니다.

앞으로의 업데이트에는 애니메이션 지원, 음영 도구, 비정사각형 픽셀 모드 및 PSD 가져오기/내보내기 기능이 포함될 예정입니다.

브레이브 브라우저를 사용할 경우 개인 정보 보호 설정으로 인해 이미지 렌더링에 문제가 발생할 수 있습니다. DPaint.js는 디지털 아트 애호가들에게 향수를 불러일으키는 현대적인 도구로, 특히 레트로 스타일과 아미가 그래픽에 관심 있는 사용자들에게 적합합니다.

구글은 안드로이드에서 앱을 사이드로드할 때 사용자 인식을 높이기 위해 "고마찰" 과정을 곧 도입할 것이라고 발표했습니다. 이 변화는 설치를 차단하기 위한 것이 아니라, 사용자에게 위험성을 교육하기 위한 것이라고 강조했습니다.

구글의 매튜 포사이스는 이 새로운 시스템을 "책임 계층"이라고 설명했습니다. 고급 사용자는 여전히 검증 없이 앱을 설치할 수 있지만, 검증되지 않은 개발자를 사용할 때의 위험을 이해하도록 추가적인 단계를 거쳐야 합니다.

이번 업데이트는 구글 플레이에서 앱 검증과 관련된 경고 메시지를 더 많이 도입한 최근 변화에 따른 것입니다. 그러나 이 새로운 과정이 사이드로드를 얼마나 복잡하게 만들지는 아직 불확실합니다. 구글의 목표는 안드로이드의 개방성을 유지하여 사용자가 자유롭게 앱을 설치할 수 있도록 하는 것이지만, 이로 인해 앞으로 더 많은 어려움이 생길 수 있다는 우려도 존재합니다.

인덱스는 데이터베이스에서 데이터를 더 빠르게 접근할 수 있도록 도와주는 특별한 구조입니다. 인덱스는 데이터베이스가 디스크에서 읽어야 하는 데이터 양을 줄여주며, 기본 키와 같은 데이터 제약 조건을 적용할 수 있습니다. 하지만 인덱스는 쿼리가 테이블의 작은 부분(15-20%)만 반환할 때 가장 효과적이며, 그렇지 않은 경우에는 순차 검색이 더 나을 수 있습니다.

PostgreSQL은 테이블 데이터를 힙이라는 파일에 저장하며, 이 파일은 8KB 페이지로 나뉘어 있습니다. 각 행은 튜플 ID(TID)로 식별되며, 인덱스는 이러한 행 위치를 키 값과 연결합니다.

인덱스는 쿼리 성능을 크게 향상시킵니다. 예를 들어, "호날두"를 검색하는 쿼리는 인덱스가 없을 경우 265ms가 걸리지만, 인덱스가 있을 경우 0.07ms로 줄어듭니다. 이는 인덱스가 실행 시간을 얼마나 단축시킬 수 있는지를 보여줍니다.

인덱스의 비용에는 몇 가지 요소가 있습니다. 첫째, 인덱스는 추가 저장 공간을 필요로 하여 데이터베이스 크기와 백업 시간을 증가시킬 수 있습니다. 둘째, 인덱스가 있는 필드를 업데이트할 때 인덱스를 유지해야 하므로 쓰기 작업이 느려질 수 있습니다. 셋째, 인덱스가 많을수록 쿼리 계획자가 선택할 수 있는 옵션이 늘어나지만, 이로 인해 계획 시간이 증가할 수 있습니다. 마지막으로, 인덱스는 캐싱 및 기타 작업을 위해 메모리를 사용하므로 잘 관리하지 않으면 성능에 영향을 줄 수 있습니다.

인덱스의 종류에는 여러 가지가 있습니다. B-tree는 기본적이고 가장 일반적인 인덱스 유형으로, 다양한 쿼리에 효율적입니다. 해시 인덱스는 해시 함수를 사용하여 크기를 줄이지만, 동등 비교에만 제한됩니다. BRIN 인덱스는 대규모 테이블에서 데이터가 순차적으로 저장될 때 적합하지만, 자주 업데이트되는 행에는 효과적이지 않습니다. GIN 인덱스는 텍스트나 JSON과 같은 복합 데이터 유형을 검색하는 데 유용합니다. GiST와 SP-GiST는 다양한 데이터 유형에 맞춘 특수 인덱스를 구축하기 위한 프레임워크입니다. 부분 인덱스는 조건에 따라 행의 일부만 인덱싱하여 크기를 줄이고 특정 쿼리에 대한 성능을 향상시킵니다. 커버링 인덱스는 테이블에 접근하지 않고도 인덱스만으로 쿼리를 만족시킬 수 있게 해줍니다.

인덱스를 이해하고 효과적으로 사용하는 것은 PostgreSQL에서 데이터베이스 성능을 최적화하는 데 매우 중요합니다. 인덱스는 쿼리를 크게 빠르게 할 수 있지만, 저장 공간과 쓰기 작업과 관련된 비용을 고려하는 것이 중요합니다. 특정 요구에 맞는 인덱스 유형을 선택함으로써 PostgreSQL 데이터베이스의 효율성을 높일 수 있습니다.

저자는 리눅스 데스크탑에서 기본 애플리케이션을 관리하기 위한 간단한 텍스트 기반 프로그램을 만들었습니다. 이 프로그램이 다른 사람들에게 유용하게 사용되기를 바라며, 질문이 있을 경우 기꺼이 답변할 준비가 되어 있습니다.

BirdyChat이 유럽에서 처음으로 WhatsApp 사용자와 메시지를 주고받을 수 있는 채팅 앱이 되었습니다. 이는 디지털 시장법 덕분에 가능해졌습니다. 이 새로운 기능을 통해 BirdyChat 사용자들은 상대방의 전화번호만 알면 WhatsApp 사용자와 쉽게 대화할 수 있어, 다른 사람들이 BirdyChat을 다운로드할 필요 없이 업무 대화를 할 수 있게 되었습니다.

주요 내용으로는 사용자가 안전하게 메시지, 사진, 파일을 보낼 수 있다는 점이 있습니다. 또한, 업무 이메일을 신원 확인에 사용할 수 있어 개인적인 대화와 업무 대화를 분리할 수 있습니다. 현재는 1대1 채팅만 지원되며, 그룹 채팅 옵션은 곧 추가될 예정입니다. 이 기능은 유럽 경제 지역(EEA) 내 사용자들에게 점진적으로 제공될 것입니다.

현재 BirdyChat은 초대제로 운영되며, 관심 있는 사용자는 대기자 명단에 등록하여 조기 접근 권한을 받을 수 있습니다.

2012년 12월 4일, Rymo라는 사용자가 Nedry의 책상에 있는 태블릿이나 PDA와 비슷한 장치에 대해 게시했습니다. Rymo는 이 장치가 Motorola Envoy PDA일 가능성이 있다고 의심하지만, 이 모델은 1994년에 출시되었기 때문에 정체성에 대한 의문이 제기됩니다. 그들은 이 장치가 프로토타입이거나 Envoy의 초기 해외 버전일 수 있는지 궁금해합니다. 문제의 장치는 Nedry의 오른쪽 팔꿈치 뒤에서 보이는 작은 검은색 장치입니다. Rymo는 공식 Motorola Envoy 모델의 이미지도 함께 포함했습니다.

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3년 전, Plexim은 PLECS에 SPICE 시뮬레이션을 통합하는 것을 목표로 했으며, 이제 PLECS 5.0에서 PLECS Spice 기능이 제공됩니다. 이 새로운 기능은 엔지니어들이 하나의 도구에서 시스템 수준과 장치 수준의 시뮬레이션을 모두 수행할 수 있게 해주어, 별도의 소프트웨어를 사용하거나 모델을 중복할 필요가 없습니다.

전통적으로 전력 전자 설계는 속도와 세부 사항 간의 균형을 맞추는 것이 중요했습니다. PLECS와 같은 시스템 수준 도구는 빠르지만 세부적인 구성 요소 검증이 부족하고, SPICE 시뮬레이터는 속도와 통합성을 희생하면서 세부적인 장치 수준 분석을 제공합니다. 이로 인해 엔지니어들은 서로 다른 플랫폼을 오가며 작업해야 했고, 이는 시간 소모와 오류 발생의 원인이 되었습니다.

PLECS Spice는 표준 PLECS와 SPICE 회로를 통합한 하이브리드 시뮬레이션을 가능하게 하여 이러한 문제를 해결합니다. 엔지니어들은 전체 회로 구조를 변경하지 않고도 이상적인 구성 요소를 상세한 SPICE 모델로 교체하여 설계의 특정 부분을 개선할 수 있습니다. PLECS Spice의 주요 기능은 다음과 같습니다.

첫째, 다양한 SPICE 넷리스트 형식을 지원하는 넷리스트 파서가 있어, 여러 제조업체의 모델을 쉽게 통합할 수 있습니다. 둘째, 컴팩트 모델은 반도체의 동작을 정확하게 표현하면서도 계산 효율성이 높습니다. 셋째, 수정된 노드 분석(MNA) 방법은 반도체 모델의 비선형 측면을 효과적으로 처리합니다. 넷째, 혼합 형식 솔버는 SPICE와 표준 PLECS 구성 요소가 혼합된 회로를 하나의 회로도에서 시뮬레이션할 수 있게 해줍니다.

PLECS Spice의 유용성은 듀얼 액티브 브리지(DAB) 컨버터 분석에서 잘 드러납니다. 이 컨버터는 제어 전략과 장치 물리학을 모두 신중하게 고려해야 합니다. 이 도구는 엔지니어들이 손실을 최소화하기 위해 소프트 스위칭 기술을 최적화하는 데 도움을 주며, 전통적인 모델로는 정확하게 시뮬레이션할 수 없는 설계를 검증하는 데 용이합니다.

결론적으로, PLECS Spice는 시스템 수준과 장치 수준의 시뮬레이션을 하나의 작업 흐름으로 통합하여 전력 전자 설계 과정을 향상시킵니다. 이는 전력 전자 시스템이 점점 더 복잡해짐에 따라 필수적이며, 혁신을 가속화하고 시장 출시 시간을 단축하는 데 기여합니다.

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모데스타스 발라우스카스는 ARM64 어셈블리로 작성된 렉서를 만들어 공식 다트 스캐너보다 두 배 빠르게 다트 코드를 처리할 수 있게 했다. 하지만 104,000개의 파일을 벤치마킹하는 과정에서 실제 병목 현상은 렉서가 아니라 입출력(I/O) 작업에서 발생한다는 것을 발견했다.

렉서는 공식 다트 스캐너보다 2.17배 빠른 성능을 보였지만, 전체 속도 향상은 느린 I/O로 인해 1.22배에 그쳤다. 각 파일을 읽기 위해 필요한 시스템 호출이 30만 건이 넘었기 때문에 I/O 시간이 렉싱 시간보다 훨씬 더 길었다.

I/O를 줄이기 위해 그는 다트 파일을 1,351개의 tar.gz 아카이브로 묶었다. 이렇게 함으로써 시스템 호출의 수를 줄이고 I/O 속도를 42.85배 향상시켰다. 이로 인해 일부 압축 해제 오버헤드가 있긴 했지만 전체 처리 시간이 두 배 이상 빨라졌다.

이번 실험은 pub.dev와 같은 패키지 관리자가 tar.gz 파일을 사용하는 이유를 잘 보여준다. 이러한 파일 형식은 시스템 호출을 줄이고 대역폭을 절약하며 추출 속도를 높인다. 이 발견은 많은 작은 파일이 성능을 저하시킬 수 있는 빌드 시스템이나 로그 처리와 같은 다른 분야에도 적용될 수 있다.

향후 개선 사항으로는 더 빠른 압축 해제 방법을 사용하고, 시스템 호출 오버헤드를 완전히 피하기 위해 파일 저장에 SQLite를 탐색하는 것이 제안되었다. 이번 실험은 시스템 호출 오버헤드가 성능에 미치는 영향을 강조하며, 소프트웨어 개발을 위한 파일 저장 및 접근 방법에 대한 통찰을 제공했다.

저자는 오랫동안 맥을 사용해온 사용자로, ClarisWorks와 같은 오래된 소프트웨어와 그 시절의 단순함을 회상합니다. 현대의 도구들이 일반적으로 더 나은 점은 인정하지만, 2015년에 애플이 Aperture라는 사진 관리 및 편집 앱을 단종시킨 것에 대해 특히 실망감을 표합니다. 많은 사람들이 여전히 그 앱을 그리워하고 있습니다.

최근 macOS Tahoe의 출시와 새로운 Creator Studio 구독에 대한 논의가 이루어지면서 저자는 Aperture를 다시 살펴보고 그 독특한 기능들에 대해 생각하게 되었습니다. 현대의 앱들은 편집을 위해 다양한 모드로 전환해야 하지만, Aperture는 사용자가 이미지를 직접 편집할 수 있도록 설계되어 있어 작업 흐름을 간소화하는 헤드업 디스플레이(HUD)를 사용합니다.

저자는 Aperture의 혁신적인 도구들, 예를 들어 이미지를 확대할 수 있는 루프 기능이 작업을 더 쉽고 효율적으로 만들어 주었다고 강조합니다. 이는 현재의 소프트웨어인 어도비 라이트룸과 비교했을 때 불편한 과정과 대조적입니다. 저자는 기술이 발전했음에도 불구하고 일부 현대 애플리케이션의 사용자 경험이 정체되어 있으며, Aperture를 효과적으로 만든 직관적인 디자인이 부족하다고 주장합니다.

결국 저자는 Aperture의 기술적 우수성이 과소평가되고 있으며, 그 상실에 대해 아쉬움을 느낍니다. Aperture의 간단한 기능 덕분에 사용자는 방해받지 않고 작업에 집중할 수 있었습니다. 저자는 애플에서 Aperture 팀에 지원했지만, 앱이 단종되기 전에 채용되지 못한 개인적인 일화를 공유합니다.

최근 로이드의 등록소의 연구는 해양 안전에서 심각한 문제를 강조하고 있습니다. 선박에서 발생하는 경고음이 지나치게 많아 승무원들이 압도당하고 있으며, 일부 선박은 하루에 수만 건의 경고를 받고 있습니다. 이른바 "경고 과부하"는 승무원들이 경고음을 제대로 인식하지 않고 무시하게 만들어, 휴식 시간을 방해하고 안전하지 않은 행동으로 이어지고 있습니다.

이 연구는 11척의 선박에서 2,000일 동안 발생한 4천만 건 이상의 경고 사건을 분석했습니다. 그 결과, 많은 경고가 실제 운영에 큰 가치를 제공하지 않으며, 일부 선박은 하루에 최대 2,600건의 경고를 발생시키는 것으로 나타났습니다. 권장 기준인 시간당 30건 이하의 경고를 충족하는 선박은 절반도 되지 않았고, 무인 기계가 있는 선박에서는 경고가 휴식을 심각하게 방해했습니다.

이 문제를 해결하기 위해 보고서는 가장 빈번한 경고에 집중하여 경고 관리 개선을 제안하고 있습니다. 이를 통해 전체 경고 수를 거의 40% 줄일 수 있을 것으로 보입니다. 또한, 성능 평가를 개선하고 경고 시스템 설계 시 인간 요소를 고려하며, 일관된 기준을 위한 규제 체계가 필요하다고 강조하고 있습니다.

로이드의 등록소의 던컨 더피는 잘 관리되지 않은 경고 시스템이 안전 위험을 초래한다고 강조했습니다. 그는 해양 산업이 승무원의 안전을 지원하고 더 안전한 해양 작업을 보장하기 위해 경고 시스템 관리 개선에 전념해야 한다고 말했습니다.

배터리 연구는 리튬에 많은 집중을 하고 있습니다. 리튬 이온 배터리는 다른 종류의 배터리보다 성능이 우수하기 때문입니다. 이 배터리는 백업 전원이나 위성 등 과거에 납산 배터리가 주로 사용되던 시장에서도 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 리튬 이온 기술은 여전히 발전하고 있으며, 수명, 안전성, 용량이 개선되고 있습니다. 그러나 전기차에 적용하기 위해서는 더 많은 발전이 필요합니다.

배터리 수명은 충전 속도, 방전 깊이, 온도와 같은 여러 요인에 영향을 받을 수 있습니다. 리튬 이온 배터리는 일반적으로 장치에 따라 300에서 500회의 충전 사이클을 지속합니다. 예를 들어, 웨어러블 기기의 배터리는 약 300회 사이클을 유지하는 반면, 최신 스마트폰은 약 800회 사이클이 필요합니다. 전기차 배터리는 발전하고 있으며, 일부는 최대 5,000회 사이클을 목표로 하고 있습니다.

배터리 성능은 주로 용량으로 측정되지만, 내부 저항과 자가 방전도 중요한 요소입니다. 일부 제조업체는 정해진 날짜에 따라 배터리를 교체할 것을 권장하지만, 이는 실제 사용량을 고려하지 않습니다. 전반적으로 리튬 이온 배터리는 적절히 사용하면 예상보다 더 오랜 수명을 유지하는 경향이 있습니다.

USC 켁 의대 연구진의 연구에 따르면, 캘리포니아 지역에서 제로 배출 차량(ZEV)의 수를 늘리면 대기 오염, 특히 이산화질소(NO₂)가 실제로 감소하는 것으로 나타났습니다. 2019년부터 2023년까지 ZEV가 더 많이 도입된 지역에서는 200대의 새로운 차량이 추가될 때마다 NO₂ 수치가 1.1% 감소했습니다. 이 연구는 위성 데이터를 활용해 대기 질을 측정했으며, ZEV가 기후 변화뿐만 아니라 공공 건강에도 즉각적인 이점을 제공한다는 점을 강조합니다.

연구팀은 1,692개 지역을 분석하고, 연구 기간 동안 캘리포니아의 경량 차량 중 ZEV 등록 비율이 2%에서 5%로 증가한 것을 추적했습니다. 연구자들은 가솔린 차량이 많은 지역에서 오염이 증가하는 것을 확인하며, ZEV가 대기 질에 긍정적인 영향을 미친다는 점을 뒷받침했습니다.

이 연구 결과는 전기차의 지속적인 도입을 지지하며, 캘리포니아에서 더 깨끗한 공기가 현실이 되고 있음을 보여줍니다. 연구자들은 ZEV 도입과 천식 관련 응급실 방문을 비교해 건강에 미치는 추가적인 영향을 조사할 계획입니다. 이 연구는 미국 국립 보건원(NIH)의 일부 지원을 받아 진행되었으며, The Lancet Planetary Health에 발표되었습니다.

Epicenter.works, 시민권 단체, 독일 소비자 연합, 그리고 스탠포드 대학교의 바바라 반 쉐윅 교수는 도이치 텔레콤을 상대로 연방 네트워크 기관에 고소장을 제출했습니다. 이들은 도이치 텔레콤이 특정 온라인 서비스에 대해 불공정한 장애물을 만들고 있다고 주장하고 있습니다. 도이치 텔레콤에 비용을 지불하는 부유한 서비스는 빠른 접근을 허용받는 반면, 비용을 지불할 수 없는 서비스는 느려지거나 차단된다는 것입니다. 이러한 행위는 넷 중립성을 훼손하며, 도이치 텔레콤이 사용자에게 어떤 서비스가 잘 작동하는지를 통제할 수 있게 만듭니다. 이들은 이러한 불공정한 행동을 중단시키기 위해 노력하고 있습니다.

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2026년 1월 25일, 한 기사는 1990년대 애플의 주목받았지만 실패한 제품인 애플 네트워크 서버(ANS)에 대해 다룹니다. ANS는 대형 냉장고처럼 생겼으며 IBM의 AIX 운영 체제를 실행하기 위해 설계되었습니다. 가격이 10,000달러를 넘었고 판매가 저조하여 1997년에 단종되었습니다.

저자는 1998년에 ANS를 구입한 개인적인 경험을 회상하며, ANS가 Mac OS와 Windows NT를 실행할 수 있는 프로토타입 ROM을 발견한 것에 대한 흥분을 이야기합니다. 특히 두 대의 손상된 유닛을 조합하여 만든 두 번째 ANS 기기인 네트워크 서버 700을 소개합니다.

이 기사는 700을 리퍼비시하여 새로운 ROM을 테스트하는 과정을 자세히 설명합니다. 여기에는 사전 생산된 Mac OS ROM이 포함되어 있습니다. Windows NT ROM은 한계가 있었지만, Mac OS ROM은 부팅에 성공했으나 몇 가지 문제가 있었습니다. 저자는 무거운 기계를 다루는 물리적 어려움과 독특한 SCSI 컨트롤러 및 논리 보드와 같은 내부 구성 요소를 설명합니다.

결국 이 글은 빈티지 컴퓨팅에 대한 탐구와 애플 네트워크 서버의 유산을 보존하고 이해하려는 저자의 노력을 담고 있습니다.

AutoShorts는 긴 게임 플레이 영상을 짧고 매력적인 비디오 클립으로 변환하는 AI 기반 도구입니다. 이 도구는 액션 장면이나 재미있는 실수와 같은 흥미로운 순간을 자동으로 찾아내고, 이를 잘라내고 렌더링하며 자막이나 음성 해설을 추가하여 공유할 준비를 합니다.

AutoShorts의 주요 기능 중 하나는 AI 장면 분석입니다. OpenAI나 Google Gemini를 활용해 중요한 순간을 감지하며, 액션, 재미, 하이라이트 또는 혼합 모드에서 사용할 수 있습니다. 자막 생성 기능도 제공하여 음성 해설을 필기하거나 AI가 생성한 자막을 만들 수 있습니다. 다양한 자막 스타일과 시각적 템플릿을 선택할 수 있습니다.

AI 음성 해설 기능은 여러 언어를 지원하며, 사용자 맞춤형 음성 스타일을 제공합니다. 음성 합성을 위해 클라우드 연결이 필요하지 않습니다. 또한, GPU 가속 처리를 통해 비디오와 오디오 분석을 빠르고 효율적으로 수행합니다. 강력한 백업 시스템이 있어 일부 구성 요소에 문제가 생겨도 계속 작동합니다.

AutoShorts를 사용하기 위해서는 CUDA를 지원하는 NVIDIA GPU와 특정 소프트웨어 버전, 예를 들어 Python과 FFmpeg가 필요합니다. 설치는 Makefile을 사용해 자동으로 설정하거나 Docker를 통해 GPU에 접근하여 진행할 수 있습니다. 사용자는 지정된 폴더에 비디오를 넣고 스크립트를 실행하여 클립을 생성하며, 생성된 클립은 출력 폴더에 저장됩니다.

개발 및 문제 해결을 위한 도구도 포함되어 있어, 일반적인 문제에 대한 해결책을 제공합니다. 전반적으로 AutoShorts는 고급 AI 기술을 활용해 짧고 공유 가능한 게임 클립을 쉽게 만드는 과정을 단순화합니다.

대규모 언어 모델(LLM)의 추론 과정은 훈련과 다른 독특한 자기 회귀 디코드 단계 때문에 어려움을 겪고 있습니다. 주요 문제는 처리 능력이 아니라 메모리와 통신과 관련되어 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 네 가지 연구 기회를 제안합니다.

첫째, 메모리 용량을 크게 늘리기 위한 고대역폭 플래시 저장 장치입니다. 둘째, 메모리 속도를 개선하기 위한 처리 근처 메모리와 3D 메모리-로직 스태킹 기술입니다. 셋째, 통신 속도를 향상시키기 위한 저지연 인터커넥트입니다.

우리의 주된 초점은 데이터 센터의 인공지능에 있지만, 이러한 솔루션이 모바일 기기에도 어떻게 적용될 수 있을지에 대해서도 고려하고 있습니다.

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2025년 3월 14일, 알베도는 스페이스X의 트랜스포터-13을 통해 첫 번째 위성인 클라리티-1을 발사했습니다. 이 미션의 목표는 매우 낮은 지구 궤도(VLEO)에서 지속 가능한 운영을 입증하고 고해상도 이미지를 촬영하는 것이었습니다. 주요 성과는 다음과 같습니다.

클라리티-1은 VLEO에서 위성이 효과적으로 작동할 수 있음을 입증했습니다. 대기 저항과 원자 산소와 같은 도전 과제를 극복하며, 위성의 설계는 성능 기대치를 초과하여 목표보다 12% 더 나은 저항 계수를 달성했습니다.

이 미션은 10cm 해상도의 이미지를 촬영하는 데 필요한 기술의 98%를 검증했습니다. 여기에는 고성능의 자체 개발 버스와 열화에 저항하는 혁신적인 태양광 패널이 포함됩니다.

클라리티-1의 자세 제어 시스템과 지상 소프트웨어는 신뢰성 있게 작동하여 자동화된 운영과 적시 데이터 전송을 가능하게 했습니다. 초기의 어려움에도 불구하고 위성은 성공적으로 이미지를 촬영하고 전송하여 인상적인 센서 성능과 이미지 처리 능력을 보여주었습니다.

하지만 미션 초기의 성공에도 불구하고 제어 모멘트 자이로스코프(CMG)와 관련된 문제가 발생하여 조작과 제어에 영향을 미쳤습니다. 이러한 교훈은 향후 설계에 반영될 것입니다.

현재 클라리티-1과의 접촉은 9개월 후에 끊겼으며, 이는 아마도 온보드 메모리 문제 때문일 것으로 보입니다. 그러나 수집된 데이터는 향후 미션에 귀중한 통찰력을 제공합니다.

알베도는 다음 VLEO 미션에 교훈을 반영하여 개선된 이미징 능력과 운영 기능을 확장할 계획입니다. 전반적으로 클라리티-1은 VLEO 운영의 가능성을 검증하고 위성 기술 및 이미징의 미래 발전을 위한 기반을 마련했습니다.

텍스트에는 두 개의 링크가 포함되어 있습니다. 하나는 "NicerInPerson"이라는 사용자와 관련된 트위터 상태 링크이고, 다른 하나는 "mikekelly"라는 사용자의 깃허브 페이지로, 제목은 "claude-sneakpeek"입니다. 이 링크들의 내용에 대한 구체적인 세부사항이나 맥락은 제공되지 않았습니다.

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이 기사는 신축성 전자기술의 새로운 발전에 대해 다루고 있으며, 특히 이차원 몰리브덴 디설파이드(MoS2)로 만들어진 고성능 박막 트랜지스터에 초점을 맞추고 있습니다. 이 트랜지스터는 최대 20%까지 늘어나도 강력한 성능을 유지할 수 있습니다. 최대 이동도는 12.5 cm²/V·s에 이르며, 인상적인 온/오프 전류 비율은 107을 넘습니다.

이들의 성능의 핵심은 MoS2 조각들이 약한 반데르발스 힘으로 결합되어 있다는 점입니다. 이 덕분에 늘어날 때 조각들이 움직이고 스트레스를 완화할 수 있습니다. 이러한 설계는 전기적 연결이 유지되도록 하여 효과적인 전하 이동을 가능하게 합니다.

이러한 발견은 고성능 n형 재료를 유연한 전자기기에 통합할 수 있는 길을 열어줍니다. 이는 첨단 변형 가능한 전자 시스템 개발에 필수적입니다.

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저자는 LangGraph를 사용하면서 여러 노드와 에이전트를 포함한 그래프를 유지하는 데 어려움을 겪었습니다. 이를 해결하기 위해 저자는 다음과 같은 참조 아키텍처를 만들었습니다.

먼저, 플랫폼 계층을 분리했습니다. 또한 상태 변화가 있을 때 계약을 검증하는 과정을 추가했습니다. 아키텍처의 경계를 강화하기 위해 110개의 테스트를 실시했습니다. 마지막으로, AI 코딩 에이전트가 오류를 일으키지 않도록 설계된 패턴을 도입했습니다.

저자는 이 프로젝트의 저장소를 링크를 통해 확인할 수 있으며, 패턴에 대한 자세한 내용도 링크에서 읽을 수 있습니다. 이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 있으며, 저자는 기본 튜토리얼을 넘어 LangGraph를 확장한 경험이 있는 사람들의 피드백을 환영합니다.

AcceptLanguage는 Accept-Language HTTP 헤더를 분석하기 위해 설계된 간단하고 안전한 루비 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 RFC 7231과 BCP 47을 포함한 여러 표준을 따르며, 언어 선호도를 올바르게 처리합니다.

설치 방법은 프로젝트에 gem "accept_language"를 추가하는 것입니다. 사용 방법은 AcceptLanguage.parse("your-header")를 통해 언어 선호도를 분석하는 것입니다. 예를 들어, "da, en-GB;q=0.8, en;q=0.7"를 분석하면 덴마크어(:da)가 영국 영어(:"en-GB")보다 우선적으로 선택됩니다.

매칭 동작에 대해 설명하자면, 품질 값(q-value)은 선호도를 나타내며 0에서 1 사이의 값을 가집니다. 값이 높을수록 선호도가 높습니다. q-value가 없는 경우 기본값은 1로 설정됩니다. 여러 언어가 동일한 q-value를 가질 경우, 헤더에서 먼저 나타나는 언어가 우선됩니다. 기본 필터링 기능은 접두사를 사용하고 대소문자를 구분하지 않고 언어 태그를 매칭합니다. 와일드카드(*)는 다른 언어와 명시적으로 매칭되지 않은 모든 언어를 매칭할 수 있습니다. q-value가 0인 경우 해당 언어는 수용 불가능한 것으로 간주됩니다.

이 라이브러리는 대소문자를 구분하지 않고 언어 태그를 매칭하며, 결과에서는 원래의 대소문자를 유지합니다. BCP 47을 완전히 지원하여 스크립트와 지역 하위 태그를 포함한 다양한 언어 태그 형식을 처리합니다.

이 라이브러리는 Rack과 Ruby on Rails 애플리케이션에 통합되어 HTTP 헤더에서 사용자 언어 선호도를 감지하는 데 사용할 수 있습니다. 또한, 여러 관련 사양을 준수하며, Semantic Versioning 2.0을 따릅니다. MIT 라이선스 하에 오픈 소스로 제공됩니다.

연필의 날에 우리는 다양한 새 연필과 빈티지 연필에서의 타이포그래피를 보여주는 사진 모음을 공유했습니다. 현재 보유하고 있는 연필 재고를 확인하실 수 있습니다. 저희 이미지를 사용하실 경우 출처를 밝혀 주시면 감사하겠습니다.

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에클립시움 연구팀은 고장 난 의심스러운 FTDI USB에서 UART로 변환하는 케이블을 조사하기 위해 산업용 X선 기계를 사용했습니다. 이들은 디지키에서 구매한 정품 FTDI 케이블과 비교했습니다. 오래된 케이블은 품질이 낮은 FTDI 칩을 생산하는 공장에서 나온 것일 수도 있고, FTDI를 사칭하는 가짜일 수도 있습니다.

X선 이미지는 두 케이블 간의 뚜렷한 차이를 보여주었으며, 정품 케이블은 접지 처리, 적절한 수동 부품, 그리고 더 나은 설계 품질을 갖추고 있었습니다. 가짜 제품을 식별하는 것은 어려울 수 있으며, 이는 기업들이 의도치 않게 손상된 장비를 구매할 수 있다는 우려를 불러일으킵니다.

공급망 위험이 증가하고 있으며, 특히 기술 부품에 대한 수요가 높아짐에 따라 더욱 심각해지고 있습니다. 사이버 적들은 공급망의 약점을 이용해 중요한 시스템에 취약하거나 백도어가 있는 부품을 도입할 수 있습니다. 이 블로그는 독자들에게 하드웨어 공급망 보안의 중요성에 대해 더 알아보도록 권장하고 있습니다.

이 프로젝트의 목표는 게임에서 바위, 나무, 풀과 같은 다양한 물체를 생성하여 현실감 있고 몰입감 있는 환경을 만드는 것입니다. 이 과정은 크게 세 가지 단계로 나눌 수 있습니다: 물체 생성, 평가, 렌더링입니다.

첫 번째 단계인 물체 생성에서는 물체를 '생태 유형'으로 그룹화하여 비슷한 항목들, 예를 들어 풀이나 바위의 종류를 분류합니다. 우주선이 고속으로 이동할 수 있기 때문에 물체는 신속하게 생성되어야 합니다. 이를 위해 시스템은 컴퓨트 셰이더를 사용하여 GPU의 성능을 활용해 물체의 배치와 특성을 빠르게 처리합니다.

두 번째 단계인 평가는 물체가 배치된 후 렌더링을 위해 준비하는 과정입니다. 이 단계에서는 물체의 데이터를 카메라의 시점에 맞게 변환해야 합니다. 다시 한 번 컴퓨트 셰이더가 사용되어 이러한 변환을 효율적으로 관리하며, 어떤 물체가 보이는지 결정하고 적절한 세부 수준(LOD)을 선택하는 작업을 포함합니다.

세 번째 단계인 렌더링에서는 "GPU 기반 렌더러"를 사용하여 CPU와 GPU 간의 통신을 최소화합니다. 이를 통해 많은 물체를 더 빠르게 렌더링할 수 있습니다. 시스템은 GPU 인스턴싱을 활용하여 여러 물체를 동시에 그려 처리 속도를 크게 향상시킵니다.

다음 단계로는 물체 배치의 유연성을 개선하고, 다양한 생태계에 대한 매개변수를 도입하며, 여러 재료를 지원하고, 궁극적으로 충돌 감지 문제를 해결하는 작업이 포함됩니다.

많은 거래 관련 이메일이 SPF/DKIM 기록이 올바르고 이전에 화이트리스트에 등록되어 있었음에도 불구하고 의심스러운 것으로 분류되고 있습니다. 이는 Gmail의 스팸 필터링에 문제가 있을 수 있다는 우려를 불러일으킵니다.

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이 글에서는 Zig 프로그래밍 언어의 데이터 타입 메모리 레이아웃에 대해 설명하며, 타입이 메모리에서 어떻게 정렬되고 크기가 결정되는지를 이해하는 것이 중요하다고 강조합니다.

첫째, 메모리 정렬과 크기에 대해 설명합니다. 각 데이터 타입은 특정한 정렬(유효한 주소를 위한 간격)과 크기(필요한 바이트 수)를 가집니다. 올바른 정렬은 성능에 매우 중요하며, 잘못 정렬된 데이터는 CPU 작업을 느리게 할 수 있습니다.

둘째, Zig는 두 가지 내장 함수를 제공합니다. @alignOf(T)와 @sizeOf(T)를 사용하면 타입의 정렬과 크기를 확인할 수 있습니다.

셋째, 기본 타입의 경우 정렬과 크기가 일반적으로 일치하며, 크기는 2의 거듭제곱으로 나타납니다. 예를 들어, @sizeOf(u8) = @alignOf(u8) = 1 바이트입니다.

넷째, 구조체는 여러 필드를 결합하며, 정렬은 가장 엄격한 정렬 요구 사항을 가진 필드에 의해 결정됩니다. 크기는 필드를 정렬을 고려하여 포장하여 계산됩니다.

다섯째, 배열과 슬라이스는 요소 타입의 정렬을 상속받고, 크기는 요소 수와 타입의 크기를 곱한 값입니다. 슬라이스는 포인터와 길이를 가진 구조체처럼 구성됩니다.

여섯째, 유니온은 필드 중 가장 큰 타입을 저장합니다. 크기와 정렬은 가장 큰 필드의 요구 사항에 따라 달라집니다.

일곱째, 태그가 있는 유니온은 활성 필드를 나타내기 위해 열거형을 포함합니다. 이들의 정렬과 크기는 유니온과 태그 모두에 따라 결정됩니다.

여덟째, 동적 배열인 ArrayList와 MultiArrayList는 Zig의 동적 배열 구현입니다. ArrayList는 요소를 연속적으로 저장하고, MultiArrayList는 필드를 별도의 배열로 나눕니다.

마지막으로, 여러 가지 공식을 통해 타입의 특성에 따라 정렬과 크기를 계산하는 방법을 제시합니다. 주로 2의 거듭제곱과 배수를 중심으로 적절한 메모리 레이아웃을 위한 계산이 이루어집니다.

이 글은 데이터 타입의 크기와 정렬 요구 사항을 최소화하여 효율적인 메모리 설계를 장려하며, 궁극적으로 저수준 프로그래밍에서 성능을 향상시키는 데 기여합니다.

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새로운 AI 캐릭터인 아멜리아가 소셜 미디어에서 인기를 끌고 있습니다. 아멜리아는 보라색 머리를 가진 영국의 여학생으로, 주로 극우 단체들 사이에서 화제가 되고 있습니다. 이 캐릭터는 원래 영국 정부의 지원을 받아 극단주의로부터 젊은이들을 보호하기 위한 게임을 위해 만들어졌지만, 현재는 인종차별적이고 극단적인 견해를 전파하는 밈으로 변모했습니다.

아멜리아를 주인공으로 한 영상들은 그녀가 반이민 감정을 표현하고 논란이 되는 상황에 참여하는 모습을 담고 있으며, 이러한 영상들은 X(구 트위터)와 같은 플랫폼에서 빠르게 퍼지고 있습니다. 이 밈의 인기는 하루 500건에서 약 11,100건으로 급증하며 널리 퍼진 모습을 보여줍니다.

캐릭터의 제작자들은 이러한 상황에 놀라움을 표하며, 이 프로젝트가 교육적 목적을 가지고 교실에서 사용될 예정이었다고 설명했습니다. 비평가들은 아멜리아가 "귀여운 고스 소녀"로 묘사됨으로써 극우 집단에서 우상화된 아이콘이 되었다고 지적합니다. 또한 아멜리아와 관련된 암호화폐가 등장하면서 증오의 수익화에 대한 우려도 커지고 있습니다.

전문가들은 이 밈이 빠르게 국제적으로 확산되고 있으며, 특히 젊은 남성들에게 매력적이라는 점을 강조하며 온라인 극단주의에 대한 지속적인 대응이 필요하다고 말합니다. 영국 내무부는 그들의 프로그램이 수천 명을 폭력적인 이념에서 벗어나게 하는 데 성공했다고 밝혔지만, 제작자들에 대한 반발도 상당하다고 전했습니다.

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이 글에서는 Rust의 클로저에 대해 설명하며, 그 기능에 대한 이해를 높이는 데 중점을 두고 있습니다. 클로저는 함수와 유사하지만 더 간단한 문법을 사용합니다. 일반 함수는 명시적인 타입을 요구하는 반면, 클로저는 타입을 추론할 수 있습니다.

클로저와 함수의 주요 차이점은 클로저가 주변 환경에서 변수를 캡처할 수 있다는 점입니다. 이를 통해 클로저는 실행 중에 해당 변수를 직접 사용할 수 있습니다. 클로저가 변수를 캡처하는 방식에는 몇 가지가 있습니다. 첫째, 공유 참조를 통해 변수를 캡처하면 소유권 없이도 변수를 읽을 수 있습니다. 둘째, 가변 참조를 통해 캡처하면 변수를 수정할 수 있습니다. 셋째, 값으로 캡처하는 경우 소유권을 가져가며, 원래 변수는 더 이상 접근할 수 없게 됩니다.

클로저의 특성에는 세 가지가 있습니다. 첫째, FnOnce는 클로저가 한 번만 호출될 수 있고 캡처한 변수의 소유권을 가져갈 때 사용됩니다. 둘째, FnMut는 여러 번 호출될 수 있으며 캡처한 변수를 수정할 수 있는 클로저에 사용됩니다. 셋째, Fn은 가변 접근 없이 여러 번 호출될 수 있는 클로저에 해당합니다.

move 키워드를 클로저 선언에 추가하면 캡처한 변수의 소유권을 가져오도록 할 수 있습니다. 이는 특히 동시 프로그래밍이나 소유권이 필요한 함수에 클로저를 전달할 때 유용합니다. 글에서는 클로저를 구현하는 방법과 변수를 캡처할 때의 동작을 보여주는 예시를 제공하며, 스레드를 생성하거나 함수에서 클로저를 반환하는 등의 실제 응용 사례도 다룹니다.

저자는 앞으로 클로저와 관련된 더 복잡한 주제들을 계속 탐구할 계획입니다. Rust 클로저에 대한 추가 자료도 추천하고 있습니다.

AWS는 t3.micro 인스턴스를 제공하는 무료 티어를 운영하고 있으며, 이는 소규모 프로젝트를 시작하기에 적합합니다. 이 인스턴스는 1GiB의 메모리를 가지고 있어 초기 단계의 애플리케이션에 충분한 성능을 제공합니다. Tansu 브로커는 이 인스턴스에서 SQLite를 데이터 저장소로 사용하여 실행할 수 있으며, 이는 백업 및 복원 과정을 간소화합니다.

t3.micro 인스턴스에서 Tansu 브로커를 설정하려면 다음 단계를 따라야 합니다. 먼저, Amazon Linux 2023을 설치합니다. 그 다음, Docker Compose와 같은 필요한 패키지를 추가합니다. Docker가 ec2-user로 실행되도록 설정하고, Tansu 서비스를 정의하는 compose.yaml 파일을 생성하여 저장소 설정과 네트워크 구성을 지정합니다.

Docker 명령어를 사용하여 Tansu를 시작하고 성능을 모니터링할 수 있습니다. Tansu CLI를 사용하여 테스트 주제를 생성하고, 처리량과 지연 시간을 평가하기 위한 성능 테스트를 수행할 수 있습니다.

이 프로젝트의 목표는 저비용의 Kafka 호환 브로커를 운영하고, 유휴 상태일 때 CPU 크레딧을 축적하며, 필요에 따라 데이터베이스 파일을 전송하여 확장하는 것입니다. 이 글에서는 Tansu가 경량화되고 효율적이며 저비용 배포에 적합하다는 점을 강조하며, 다른 클라우드 제공업체에서도 실행할 수 있다고 언급합니다.

Tansu에 대한 더 많은 정보나 사용해 보려면 그들의 GitHub 페이지를 방문하세요.

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엘릭서로 코드를 작성하는 데 AI를 사용하는 것은 몇 가지 도전 과제가 있지만 생산성을 크게 향상시켰습니다. 엘릭서는 개념이 적고 간단한 언어로, AI가 코드를 혼란 없이 정확하게 생성할 수 있도록 도와줍니다. 간결한 문법 덕분에 긴 코딩 세션을 가능하게 하고, 중단이 적어 집중력과 생산성을 높이는 데 기여합니다. 타이드웨이브 도구는 AI가 엘릭서 애플리케이션을 이해하는 데 도움을 주며, 로그를 읽고 데이터베이스를 쿼리할 수 있게 해 오류를 줄입니다. 불변 데이터 구조는 복잡성을 줄여 코드 양을 줄이고 AI의 결정 과정을 간소화합니다. 또한, AI는 디자인 변경을 신속하고 효과적으로 구현할 수 있어 품질과 속도가 향상됩니다. 여러 개의 Git 워크트리를 사용하면 서로 다른 기능을 병렬로 개발할 수 있어 맥락을 잃지 않고 작업할 수 있습니다.

하지만 AI는 코드 구조를 잘 조직하지 못해 종종 지저분하고 일관성이 없는 코드를 생성합니다. 이 때문에 인간의 감독이 필요합니다. AI는 명령형 언어로 훈련받았기 때문에 방어적인 코드를 작성하는 경향이 있으며, 이는 엘릭서의 함수형 스타일과 잘 맞지 않습니다. Git 작업은 귀중한 맥락 공간을 소모할 수 있어 코딩 작업에 집중하기 어렵게 만듭니다.

디버깅 측면에서는 AI가 OTP와 비동기 프로세스와 같은 복잡한 기능을 디버깅하는 데 어려움을 겪어 시스템을 잘못 이해하는 경우가 많습니다. 또한, AI는 엘릭서의 테스트 환경이 어떻게 작동하는지 이해하지 못해 테스트 데이터에 대해 잘못된 가정을 하기도 합니다.

결론적으로, AI를 활용한 엘릭서 코드 작성은 생산성을 크게 높였지만, 체계적이고 일관된 아키텍처를 유지하는 것이 중요합니다. 이는 지저분한 코드를 피하는 데 필수적이며, 소프트웨어 개발 프로세스를 더욱 자동화하여 작업 흐름을 간소화하는 것이 목표입니다.

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이 프로그램은 안전이 중요한 시스템을 위한 C 프로그래밍을 가르치기 위해 설계된 일곱 개의 모듈로 구성되어 있습니다. 모듈은 MATH, STRUCT, CODE, TEST 순서로 진행되며, 각 모듈은 시스템 안전과 관련된 특정 질문을 다룹니다. 예를 들어, 신호가 존재하는지 여부나 데이터 오버플로우를 처리하는 방법 등이 포함됩니다.

모듈의 주요 특징은 다음과 같습니다. 의존성이 없고, 입력 처리가 포괄적이며, 결과가 예측 가능하고, 일정한 시간 성능을 유지합니다. 여기서 일정한 시간 성능은 입력의 크기에 관계없이 항상 같은 시간에 작업이 완료된다는 의미입니다.

저자는 UNIX 시스템에서 30년의 경험을 바탕으로 이 프로그램을 만들었습니다. 이 프로그램은 인증된 시스템에 필요한 엄격함을 이해할 수 있도록 도와주며, 사전 경험이 많지 않은 학습자에게도 적합합니다. 프로그램은 MIT 라이선스 하에 제공되며, 저자는 피드백을 환영합니다.

NVIDIA는 공개 GPU 커널 모듈을 위한 저장소를 운영하고 있습니다. 한 사용자가 B200 GPU에서 드라이버 버전 570.133.20을 사용할 때, 시스템 가동 시간이 약 66일 12시간이 지나면 nvidia-smi 명령어가 무한정 멈추는 버그를 보고했습니다. 이 문제는 특히 오픈 커널 드라이버에서 발생하며, 사용자들에게 독점 드라이버에서도 같은 문제가 발생하는지 확인해 줄 것을 요청하고 있습니다.

사용된 운영 체제는 안정적인 커널을 갖춘 OpenEuler 2.0 (LTS-SP2)입니다. 사용자는 시스템 및 드라이버에 대한 자세한 정보와 링크 감지와 관련된 실패를 나타내는 로그를 제공했습니다. 이 문제는 버그로 분류되었으며, 추가 조사를 위해 인정받았습니다.

더 많은 정보는 GitHub에서 버그 보고서를 확인할 수 있습니다.

Sightline은 Shodan과 유사한 새로운 검색 엔진으로, 인터넷 서비스보다는 실제 세계의 인프라에 초점을 맞추고 있습니다. 이 엔진은 OpenStreetMap 데이터를 활용하여 사용자가 다양한 지역에서 통신 타워나 발전소와 같은 특정 위치를 검색할 수 있게 합니다. 사용자는 키워드나 구조화된 쿼리를 통해 검색을 수행할 수 있습니다.

Sightline의 주요 기능으로는 Overpass API를 사용하여 OpenStreetMap의 기능을 쿼리하고, Nominatim을 통해 위치를 해석하며, 하드코딩된 지리적 데이터를 피하고, 인공지능 대신 규칙 기반의 파싱 방법을 사용하는 점이 있습니다.

이 프로젝트는 GitHub에서 확인할 수 있으며, 실제로 사용해 볼 수도 있습니다.

중국의 억만장자 쉬보가 대리모를 통해 최소 네 명의 태어나지 않은 자녀에 대한 양육권을 요구하고 있으며, 이미 여덟 명 이상의 자녀를 두었거나 임신 중입니다. 그는 약 20명의 미국에서 태어난 자녀를 목표로 하고 있으며, 특히 아들을 원하고 있습니다. 그의 사업을 이어받을 아들들을 원하고 있는 것입니다. 현재 그의 많은 자녀들은 미국에서 보모의 돌봄을 받고 있으며, 여행 서류를 기다리고 있습니다. 자신을 "중국의 첫 아버지"라고 부르는 쉬는 페미니즘을 비판하는 것으로 알려져 있으며, 미국 대리모를 통해 태어난 자녀가 100명이 넘는다고 주장하고 있습니다.

중국의 다른 부유한 인물들도 일론 머스크와 같은 인물들에 영향을 받아 대리모를 통해 대가족을 꾸리려 하고 있습니다. 한 경영자는 미국 모델들을 난자 기증자로 고용해 10명의 딸을 낳아 권력 있는 가문에 시집보낼 계획을 세우고 있다고 전해집니다.

미국에서 태어난 자녀를 많이 갖고자 하는 부유한 중국 고객들의 이러한 경향은 영향력 있는 가족 다이너스티를 만들려는 노력으로 여겨지고 있습니다. 그러나 비판자들은 이러한 관행이 부모의 참여 없이 아이들이 자라나는 문제와 대리모에 대한 윤리적 딜레마를 초래할 수 있다고 우려하고 있습니다.

볼보는 미국 전기차 시장에서 EX60 SUV를 통해 큰 발전을 이루고 있습니다. 이 새로운 모델은 400마일의 주행 거리를 목표로 하며, 400kW 급속 충전기를 사용하면 단 10분 만에 최대 173마일의 충전을 할 수 있습니다.

EX60은 새로운 800볼트 전기 시스템과 혁신적인 배터리 설계를 특징으로 하여 에너지 효율성을 높이고 빠른 충전을 가능하게 합니다. 이 차량은 볼보의 새로운 SPA3 전기차 플랫폼 위에 제작되며, 배터리를 차량 구조에 통합하고 대형 주조 기술을 사용하여 무게를 줄입니다.

전력 출력과 배터리 크기에 대한 세부 사항은 아직 공개되지 않았지만, EX60은 10년 보증이 제공됩니다. 이 모델은 곧 출시될 BMW iX3와 메르세데스-벤츠 GLC와 경쟁할 예정입니다. 두 모델 모두 전기 SUV입니다.

EX60은 1월 21일에 첫 선을 보이며, 다양한 충돌 조건과 체형에 적응할 수 있는 새로운 유형의 안전벨트를 소개할 예정입니다.

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저자는 블로그에 Bluesky를 이용해 댓글 섹션을 추가했습니다. 이를 통해 독자들은 사이트에서 직접 댓글을 확인할 수 있게 되었습니다. 그러나 저자의 블로그는 정적 생성 방식으로 만들어져 있어 전통적인 댓글 호스팅 방식은 어려움과 비용이 많이 드는 문제를 안고 있었습니다. Cory Zue의 블로그 포스트를 통해 Bluesky에 대해 알게 된 저자는 Twitter나 Disqus보다 이 플랫폼을 선택했습니다. Bluesky는 개방형 플랫폼으로 보안과 대화 품질이 더 우수하다는 장점이 있습니다.

저자는 Zue가 만든 기존 패키지를 사용하기보다는 자신의 구현을 만들어 디자인을 맞춤화하고 미래의 기능을 추가할 수 있도록 했습니다. 처음에는 블로그에서 Bluesky에 직접 게시할 수 있는 기능을 고려했지만, 복잡성 때문에 이를 포기했습니다. 대신, 저자는 특정 Bluesky 게시물에 대한 댓글을 간단한 방법으로 가져와서 표시하는 데 집중했습니다.

저자의 블로그는 React와 TypeScript로 구축되었으며, Bluesky API를 활용해 게시물의 댓글을 수집합니다. API 요청을 효율적으로 관리하기 위해 Tanstack react-query 라이브러리를 사용하기로 했습니다. 디자인은 스레드 형식의 댓글을 쉽게 읽을 수 있도록 하며, 원래의 Bluesky 게시물로 다시 연결되는 간단한 인터페이스를 제공합니다.

저자는 Bluesky를 통해 피드백을 요청하며, 이 새로운 기능이 블로그의 상호작용을 증가시킬 것이라고 기대하고 있습니다.

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저자는 수년간 개인 프로젝트를 위해 GitLab을 사용해왔습니다. GitHub이 개인 저장소에 요금을 부과하던 시절, 무료 개인 저장소를 제공하는 GitLab을 선택했습니다. 현재 GitHub도 무료 개인 저장소를 제공하지만, 저자는 GitLab을 중심으로 CI 파이프라인과 도커 이미지 등 자신의 작업 흐름을 구축했습니다.

저자가 GitLab에서 특히 좋아하는 주요 기능은 다음과 같습니다. 첫째, 모든 GitLab 프로젝트에는 컨테이너 레지스트리가 포함되어 있어, 별도의 도커 허브 계정 없이도 도커 이미지를 쉽게 저장하고 관리할 수 있습니다. 프로젝트당 10GB의 용량 제한은 저자에게 거의 문제가 되지 않습니다. 둘째, GitLab CI 시스템은 변경 사항을 시간에 따라 추적하는 간단한 구성 파일(.gitlab-ci.yml)을 사용합니다. 저자는 이 시스템이 신뢰할 수 있다고 느끼며, 수동 배포 트리거 옵션을 높이 평가합니다. GitLab의 공유 러너는 가장 빠르지는 않지만, 무료이고 신뢰할 수 있습니다. 셋째, CI/CD 문서는 방대하지만, 처음에는 다소 압도적일 수 있습니다. 익숙해지면 구성을 쉽게 재사용할 수 있습니다.

하지만 저자는 몇 가지 단점도 언급합니다. 첫째, GitLab 웹 인터페이스가 느릴 수 있어 사용 중에 불편함을 느끼기도 하지만, 최근에 개선된 부분도 있습니다. 둘째, GitLab에는 저자가 거의 사용하지 않는 많은 기능이 포함되어 있어 인터페이스가 복잡해질 수 있습니다. 그러나 이러한 다양한 기능 덕분에 필요할 때 추가 도구를 쉽게 사용할 수 있습니다.

전반적으로 저자는 개인 프로젝트 관리를 위해 GitLab을 높이 평가하며, GitLab과 GitHub을 각각 다른 용도로 사용하는 것을 즐깁니다. GitLab은 개인 정보 보호와 조직을 위해, GitHub은 공개 협업과 가시성을 위해 사용하고 있습니다.

저자는 복잡한 인터페이스와 NVIDIA 3D 가속 문제로 인해 virt-manager를 사용하여 데스크탑 가상 머신을 관리하는 데 불만을 느끼고 있습니다. 이에 따라 libvirt나 XML 없이 QEMU로 가상 머신을 관리할 수 있는 간단하고 효율적인 터미널 사용자 인터페이스(TUI)인 vm-curator라는 새로운 도구를 개발했습니다. 이 도구는 NVIDIA 그래픽 카드를 지원하는 3D 파라 가상화 기능을 제공하여 GPU 기능을 보다 쉽게 사용할 수 있게 합니다. 이 도구는 리눅스 가상 머신에서는 잘 작동하지만, 윈도우 게임에는 적합하지 않다는 점을 유의해야 합니다. 저자는 이 프로젝트를 더욱 발전시키기 위해 기여자와 기부를 찾고 있습니다.

VibeFlow의 창립자들이 Figma 디자인을 프론트엔드 코드로 변환하는 도구를 소개하고 있습니다. 이 도구는 특히 React와 Tailwind 컴포넌트를 생성하는 데 유용하며, 프로토타입 제작에 도움을 줍니다. 사용자는 이 도구를 로컬에서 실행하거나 VibeFlow 웹사이트에서 직접 설정 없이 사용할 수 있습니다.

KAIST의 김정호 교수는 고대역폭 플래시(HBF) 시장이 약 12년 후에 고대역폭 메모리(HBM) 시장을 초과할 것이라고 예측했습니다. 그는 최근 서울에서 열린 포럼에서 HBF 기술의 빠른 발전에 대해 논의했습니다. 삼성과 샌디스크와 같은 주요 기업들은 2028년까지 엔비디아, AMD, 구글의 제품에 HBF를 통합할 계획을 세우고 있습니다.

HBF는 GPU의 빠른 데이터 계층으로 HBM과 함께 작동할 것으로 예상되며, 느리지만 용량이 큰 SSD 저장소에 의해 지원됩니다. 엔비디아의 새로운 저장 플랫폼은 이러한 접근 방식에 맞춰 조정될 수 있어, 전통적인 프로세서를 거치지 않고도 효율적인 데이터 흐름을 가능하게 할 것입니다.

김 교수는 HBF 유닛의 용량이 512GB이고 대역폭이 1.638TBps에 이를 것으로 예상하며, 이를 위해 혁신적인 적층 기술이 필요하다고 언급했습니다. HBF 기술은 SK hynix와 샌디스크와 같은 기업에 의해 개발되고 있으며, 곧 프로토타입이 출시될 예정입니다. 2038년까지 HBF 시장은 HBM보다 더 커질 것으로 보입니다.

L10N::CY는 Raku 프로그래밍 언어를 위한 패키지로, 웨일스어 지원을 추가합니다. 이 패키지에는 "draig"라는 명령어가 포함되어 있어, 웨일스어로 "Hello World"를 출력할 수 있습니다. 이 패키지를 사용하려면 RAKUDO_RAKUAST=1 환경 변수를 설정하고 프로그램에 "use L10N::CY"를 포함해야 합니다. 이 패키지는 리차드 헤인스워스에 의해 만들어졌으며, Artistic License 2.0에 따라 자유롭게 사용하고 수정할 수 있습니다.

크레인 문서 요약

크레인에 대한 가이드와 정보를 찾을 수 있는 빠른 시작 섹션이 있습니다. 크레인을 설치하고, 로크를 설정하며, 첫 데이터 추출을 수행하는 방법을 배울 수 있는 시작하기 섹션도 포함되어 있습니다. 디자인 원칙에서는 크레인의 C++ 추출 방법에 관련된 목표와 절충점을 이해할 수 있습니다. 예제 섹션에서는 샘플 로크 프로젝트에 접근하고 추출된 C++ 코드를 확인할 수 있습니다.

참고 매뉴얼에서는 크레인의 모든 기능, 추출 규칙 및 옵션에 대한 자세한 정보를 제공합니다. 크레인 기본 라이브러리에서는 추출된 코드에서 사용할 수 있는 타입과 모나드를 포함한 로크 라이브러리를 탐색할 수 있습니다. 로드맵 섹션에서는 계획된 기능과 향후 개선 사항을 검토할 수 있습니다. 마지막으로, 매튜 Z. 위버와 주미 코르쿠트가 발표한 "크레인이 로크를 안전하게 C++로 낮춘다"라는 논문을 읽을 수 있습니다. 이 논문은 2026년 로크PL에서 발표되었습니다.

"StormWatch"는 겨울 폭풍 동안 중요한 기상 정보를 쉽게 접근할 수 있도록 만든 간단하고 모바일 친화적인 웹사이트입니다. 여러 사이트를 방문할 필요 없이, 사용자는 자신의 우편번호를 입력하면 모든 정보를 한 곳에서 찾을 수 있습니다.

주요 기능으로는 다음과 같은 것들이 있습니다. 미국 기상청(NWS)에서 제공하는 실시간 경고와 안전 팁, 눈, 얼음, 강수량 및 바람에 대한 예보, 경고에 기반한 맞춤형 준비 체크리스트, 가정 크기에 따른 물품 계산기, 지역 기상 뉴스 등이 포함됩니다.

이 서비스는 무료로 제공되며, 로그인할 필요 없이 어떤 기기에서도 이용할 수 있습니다. NWS와 GDELT API를 사용하며, 오픈 소스이기 때문에 다른 사람들이 수정할 수도 있습니다.

개발자들을 위해 웹사이트 기능을 효과적으로 테스트하고 검증할 수 있는 도구도 구현되었습니다.

웹사이트는 다음 링크에서 확인할 수 있습니다: StormWatch

인텔 80386은 1985년 10월에 출시된 혁신적인 32비트 프로세서로, 개인용 컴퓨터의 성능을 크게 향상시켰습니다. 이 프로세서는 레지스터 폭을 16비트에서 32비트로 확장하여 더 큰 주소 공간을 제공하며, 기존의 DOS 소프트웨어와의 호환성을 유지했습니다.

80386의 주요 특징으로는 4GB의 평면 주소 공간, 페이지 기반의 가상 메모리, 개선된 보호 모드가 있습니다. 이 프로세서는 산술 성능을 향상시켰으며, 특히 곱셈과 나눗셈에서 두드러진 성능을 보였습니다. 곱셈과 나눗셈을 처리하기 위해 전용 하드웨어를 도입하여, 사이클당 한 비트씩 처리할 수 있게 되었습니다.

곱셈의 경우, 80386은 전통적인 부스 알고리즘 대신 "더하기-시프트" 알고리즘을 사용합니다. 이 프로세서는 8비트, 16비트, 32비트와 같은 다양한 피연산자 크기를 동일한 레지스터와 마이크로코드 루틴으로 처리합니다. 특히, 특정 조건이 충족되면 곱셈 루프를 조기에 종료할 수 있는 "얼리 아웃" 최적화 기능이 포함되어 있습니다.

나눗셈에서는 80386이 표준 비복원 나눗셈 알고리즘을 사용합니다. 나눗셈 작업에는 여러 사이클이 필요하며, 부호가 있는 나눗셈(IDIV)에는 수정 단계가 포함됩니다. IDIV는 절대값을 계산하고 몫과 나머지의 부호를 조정하는 과정을 포함합니다.

80386의 곱셈과 나눗셈 처리 방식은 당시로서는 진보된 것이었지만, 이후 더 복잡한 기술과 하드웨어를 사용하는 현대 프로세서들에 의해 초월되었습니다. 전반적으로 80386의 아키텍처는 개인용 컴퓨터의 미래 발전에 기초를 마련했으며, 컴퓨터 설계에 여전히 영향을 미치고 있습니다.

이 글은 프랭클린 D. 루즈벨트의 뉴딜 정책 아래 시작된 농장안전행정국(FSA)의 사진 프로젝트에서 발생한 '킬드 네거티브'에 대해 다룹니다. 이 프로젝트는 대공황 시기 농민들의 고난을 기록하기 위해 만들어졌습니다.

킬드 네거티브는 출판에 적합하지 않다고 판단된 사진들로, 구멍이 뚫려 표시됩니다. FSA 사진작가들이 촬영한 약 27만 장의 이미지 중 약 10만 장이 킬드로 분류되었습니다.

로이 스트라이커는 FSA의 사진 프로그램을 이끌었습니다. 그는 어떤 이미지가 적합한지에 대한 명확한 기준을 가지고 있었고, 부족하다고 판단되는 사진은 종종 거부하거나 수정했습니다. 그의 편집 결정은 도로시아 랭과 같은 사진작가들에게 때때로 불만을 초래했습니다.

FSA는 농촌의 빈곤을 강조하고 어려움을 겪는 농민들을 지원하는 것을 목표로 했지만, 백인 세입자들에 더 초점을 맞추고 소수민족 그룹을 간과하는 경향이 있었습니다.

킬드 네거티브는 처음에는 거부되었지만, 그로 인해 생긴 공허함과 사진에서의 표현 및 가치에 대한 질문으로 인해 관심을 끌고 있습니다. 이들은 관람객에게 어떤 경험이 기록될 가치가 있다고 여겨졌는지를 고민하게 만듭니다.

비록 '킬드'로 분류되었지만, 이러한 이미지들은 여전히 아카이브에 존재하며, 역사적 기록의 본질과 보존되거나 무시되는 서사에 대한 성찰을 촉구합니다. 이 글은 FSA의 사명과 관련하여 사진, 사회 역사, 편집 선택의 교차점을 탐구합니다.

저자는 주로 C++를 사용하여 웹 게임을 만들지만, Emscripten은 자신의 필요에 비해 너무 복잡하다고 느꼈습니다. 그래서 JavaScript와 WebAssembly(WASM) 간의 상호작용을 개선하는 데 집중했습니다. 이를 위해 Shared Memory 방식을 사용하여 명령어를 묶어 한 번에 JavaScript로 전송할 수 있게 했습니다. 이 방법은 성능을 크게 향상시켜, 사각형을 렌더링할 때 Emscripten의 40 FPS에 비해 100 FPS를 달성했습니다.

C++에서 DOM 로직을 쉽게 작성할 수 있도록 저자는 Coi라는 새로운 언어를 개발했습니다. Coi는 Virtual DOM의 오버헤드 없이 효율적인 업데이트를 가능하게 하여, React와 Vue와의 벤치마크에서 더 나은 성능을 보여줍니다. 또한, 새로운 브라우저 API를 표준 라이브러리에 최소한의 노력으로 자동으로 포함시킵니다.

저자는 Coi의 발전에 만족하고 있으며, 높은 성능과 즐거운 문법을 결합한 점을 자랑스럽게 생각합니다. 또한, 코드 공유를 가능하게 하는 서버 측 기능도 탐색하고 있습니다.

저자는 Coi와 WebCC에 대한 데모와 링크를 제공하여 더 많은 탐색을 유도하고 있습니다. 전반적으로 이 프로젝트는 저자에게 흥미로운 시도이며, 피드백을 환영하고 있습니다.

이 텍스트는 사용자가 미리 정의된 컴포넌트 카탈로그를 기반으로 AI에게 JSON을 생성하도록 요청하여 사용자 인터페이스(UI)를 만들 수 있는 도구에 대해 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

사용자는 AI가 사용할 수 있는 컴포넌트와 동작을 지정하는 카탈로그를 정의합니다. 이 카탈로그는 생성할 수 있는 것에 대한 한계를 설정합니다. 사용자는 로그인 폼이나 피드백 폼과 같은 특정 UI 요소를 요청할 수 있으며, AI는 정의된 카탈로그에 맞는 JSON을 생성합니다.

AI가 JSON을 생성하는 동안 컴포넌트는 점진적으로 렌더링되어 실시간으로 UI를 표시합니다. 생성된 UI는 독립적인 React 컴포넌트로 내보낼 수 있으며, 추가적인 의존성이 필요하지 않습니다. 이에는 프로젝트를 독립적으로 실행하는 데 필요한 모든 파일이 포함됩니다.

이 도구의 특징으로는 AI가 카탈로그에 정의된 컴포넌트만 사용할 수 있도록 제한하는 '가드레일' 기능이 있습니다. JSON이 수신되는 대로 실시간으로 렌더링이 이루어지며, JSON 포인터 경로를 사용하여 양방향 데이터 바인딩을 지원합니다. 또한, 특정 조건에 따라 요소를 표시하거나 숨길 수 있는 '조건부 가시성' 기능도 제공합니다.

사용자는 필요한 패키지를 설치하고 제공된 문서를 따라 시작할 수 있습니다. 이 도구는 사용자가 원하는 것을 설명하면 AI가 해당 코드와 컴포넌트를 생성하여 UI 개발을 간소화합니다.

Vortex는 데이터 분석을 위한 새로운 오픈 소스 열 형식 파일로, 기존의 Parquet 형식에 비해 데이터 처리 효율성을 높이기 위해 설계되었습니다. Vortex는 데이터를 완전히 압축 해제하지 않고도 효율적으로 읽고 쓸 수 있어 시간과 메모리를 절약할 수 있습니다.

Vortex의 주요 특징으로는 다양한 데이터 유형을 지원하는 유연한 설계가 있습니다. 또한 CPU와 GPU를 효과적으로 활용할 수 있도록 최적화되어 있습니다. '지연 물질화' 기능을 통해 압축된 데이터에서 직접 계산을 수행할 수 있어 압축 해제의 필요성을 줄입니다. Vortex는 특정 데이터 유형과 기능을 위한 추가 라이브러리를 사용할 수 있어 그 기능을 더욱 확장할 수 있습니다. 여러 엔진과의 호환성도 뛰어나 DuckDB, DataFusion, Spark, Arrow와 함께 사용할 수 있습니다.

DuckDB는 이제 Vortex 확장을 포함하고 있어 Vortex 파일을 쉽게 읽고 쓸 수 있습니다. 사용자는 간단한 명령어로 이 확장을 설치하고 사용할 수 있습니다.

Vortex의 활용 사례로는 SQL 분석 시 IO와 메모리 사용량을 줄이는 것이 있습니다. 또한 다양한 데이터 유형에 대한 머신러닝 데이터 처리와 AI 모델 훈련을 위한 효율적인 데이터 전송이 가능합니다. 특히 저장소에서 GPU로의 데이터 전송이 효과적입니다.

성능 비교에서 Vortex는 벤치마크 테스트에서 Parquet의 두 버전보다 현저히 빠른 성능을 보였습니다. Parquet V2에 비해 18%, Parquet V1에 비해 35%의 속도 향상을 기록했습니다. 여러 번의 실행에서도 일관된 성능을 유지하며 실행 시간의 변동이 적었습니다.

Vortex는 분석 작업에 있어 Parquet의 매력적인 대안이 되며, DuckDB와 잘 통합되어 데이터 분석 및 처리에 유용한 도구로 자리잡고 있습니다.

사건 지휘자 또는 사건 관리자 역할에 대해 설명합니다. 이들은 긴급 상황에서 팀을 이끌어 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 역할을 맡은 사람은 상황에 대한 정보를 지속적으로 파악하는 것이 필수적입니다. 저자는 경험이 풍부한 사건 관리자가 사용한 30분 소통 전략을 소개합니다.

사건이 발생했을 때, 그는 팀과의 소통을 위해 30분을 기다린 후 업데이트를 확인했습니다. 만약 30분이 지나기 전에 업데이트를 받으면, 그는 타이머를 초기화하고 팀에게 여유를 주었습니다. 이 방법은 불필요한 방해를 줄이고 팀이 문제 해결에 집중할 수 있도록 도왔습니다. 시간이 지나면서 그의 팀은 자연스럽게 25분쯤에 업데이트를 제공하기 시작했고, 이는 적시에 소통하는 문화를 형성했습니다. 저자는 이러한 예측 가능한 접근 방식을 높이 평가하며 효과적이라고 생각합니다.

펜노베이션 센터에 위치한 다면체 구조 연구소는 디자이너, 엔지니어, 컴퓨터 과학자들이 협력할 수 있는 공간입니다. 이들은 그래픽 정역학이라는 기법을 사용하여 적은 자재로도 강하고 효율적인 구조물을 만듭니다.

2025년, 펜의 연구는 20개의 중요한 혁신을 강조하며 고대 무덤부터 작은 로봇, 유전자 편집, AI 기상 모델에 이르는 다양한 혁신을 보여주었습니다. 이 연구는 호기심과 팀워크가 어떻게 여러 분야와 지역에서 영향력 있는 지식으로 이어질 수 있는지를 잘 보여줍니다.

KAOS는 Kubernetes를 사용하여 AI 에이전트를 배포하고 관리하기 위해 설계된 프레임워크입니다. 이 시스템은 사용자가 에이전트를 쉽게 조정할 수 있도록 하며, 여러 에이전트 간의 협업과 대규모 언어 모델(LLM)과의 통합 기능을 제공합니다.

KAOS의 주요 기능으로는 에이전트 네트워크를 Kubernetes 자원으로 배포할 수 있는 에이전틱 그래프, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 표준을 사용하여 도구를 통합하는 MCP 원시 기능, 에이전트가 서로에게 작업을 위임할 수 있는 다중 에이전트 지원, OpenAI의 채팅 완성 엔드포인트와 호환되는 기능, 에이전트와 환경을 관리하기 위한 명령줄 도구인 KAOS CLI, 에이전트를 모니터링하고 문제를 디버깅할 수 있는 시각적 대시보드가 포함됩니다.

KAOS를 시작하려면 kubectl과 helm이 설치된 Kubernetes 클러스터가 필요합니다. KAOS는 KAOS CLI 또는 Helm 명령어를 사용하여 설치할 수 있으며, 구성 파일을 적용하여 첫 번째 에이전트를 배포할 수 있습니다.

KAOS는 조정 에이전트가 전문 에이전트에게 작업을 위임할 수 있는 복잡한 시스템을 지원합니다. KAOS의 아키텍처는 에이전트 포드와 MCP 서버와 같은 자원을 관리하는 다양한 컨트롤러로 구성되어 있으며, 에이전트 간의 효과적인 통신과 작업 관리를 촉진합니다.

자세한 지침과 예시는 온라인에서 제공되는 전체 문서를 참조할 수 있으며, 여기에는 빠른 시작 가이드와 샘플 구성도 포함되어 있습니다. KAOS는 Apache 2.0 라이센스 하에 배포됩니다.

"도덕경"의 요점은 다음과 같습니다.

"도"의 진정한 본질은 말이나 이름으로 표현할 수 없습니다. 이는 일반적인 이해를 넘어서는 신비로, 열린 마음과 집착이 없는 사람들에게 드러납니다.

아름다움과 추함, 선과 악 같은 개념은 함께 존재합니다. 지혜로운 사람들은 힘을 쓰지 않고 모범을 통해 가르치며, 사물이 자연스럽게 펼쳐지도록 합니다.

단순함의 가치를 인식하면 경쟁과 탐욕을 예방할 수 있습니다. 지혜로운 사람들은 자신의 영혼을 기르고 필수적인 것에 만족합니다.

진정한 힘은 비행동과 겸손에 있습니다. 지혜로운 사람들은 모범을 보이며 힘을 사용하지 않고도 조용한 영향력으로 목표를 달성합니다.

존재하는 모든 것은 서로 연결되어 있습니다. 삶의 덧없음을 인식하면 평화와 이해로 이어집니다.

효과적인 리더는 눈에 띄지 않으며 사람들에게 힘을 느끼게 합니다. 그들은 신뢰를 키우고 사람들이 강압 없이 성장할 수 있는 환경을 만듭니다.

진정한 이해는 외부의 검증이나 지식이 아닌 내면에서 옵니다. 지혜로운 사람들은 신비를 포용하고 적응력을 유지합니다.

노자는 부와 지위를 진정한 연결과 단순함보다 우선시하는 사회적 가치를 비판합니다. 그는 기본으로 돌아가고 자연스럽게 사는 것을 지지합니다.

모든 것은 같은 근원에서 태어납니다. 이러한 상호 연결성을 인식하면 겸손과 연민이 자라납니다.

지혜로운 사람들은 삶의 자연스러운 흐름에 맞춰 살며 변화와 불확실성을 받아들입니다. 그들은 부드러움에서 힘을 찾고, 취약함에서 회복력을 발견합니다.

삶의 신비와 지식의 한계를 받아들이면 존재에 대한 깊은 감사를 느낄 수 있습니다.

진정한 위대함은 진정성과 타인의 복지에 대한 헌신에서 나옵니다. 지혜로운 사람들은 축적이 아닌 나눔을 통해 지혜를 쌓습니다.

전반적으로 "도덕경"은 자연 세계와 조화롭게 살고, 단순함을 포용하며 모든 것의 상호 연결성을 인식하는 것을 강조합니다. 겸손, 비행동, 신뢰를 진정한 힘과 지혜로 가는 길로 제시합니다.

이 글은 인공지능(AI) 시대의 미래 노동과 창작자들이 직면할 수 있는 도전에 대해 다루고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

인간은 본래 의미를 추구하는 존재입니다. AI가 일자리를 대체할 것이라는 우려에도 불구하고, 사람들은 창작하고, 공유하며, 자신의 기여를 인정받고자 합니다. 그러나 생산성에 초점을 맞추면서 일의 의미가 상실되고 있습니다.

사회는 단순한 구조에서 복잡한 구조로 발전하며, 이는 의미가 생성되고 이해되는 방식에 영향을 미칩니다. 역사적으로 의미는 신과 같은 높은 권력에 의해 결정되던 것에서 생산성과 발전에서 파생되는 것으로 변화해 왔고, 현재는 의미의 위기가 발생하고 있습니다.

AI는 많은 일자리를 자동화할 수 있으며, 이는 일자리 상실과 경제적 안정성에 대한 우려를 증가시킵니다. AI가 작업을 대체하게 되면, 창작자들은 새로운 수입원과 의미를 찾는 도전에 직면하게 됩니다.

특정 역할은 여전히 중요할 것입니다. 특히 인간의 연결이 필요한 경험 경제와 의미를 창출하는 역할이 그러합니다. 사람들은 진정한 인간의 이야기와 경험에 대해 기꺼이 지불할 것입니다.

전통적인 일자리가 줄어들면서 창작자들은 독특한 관점을 통해 스스로 수입을 창출하고, 자신의 관심사를 공유하는 청중과 소통해야 합니다. 이 새로운 경제에서 주목은 중요한 자원이 될 것입니다.

미래에 성공하기 위해 창작자들은 주체성, 취향, 관점, 설득력, 기술적 능력을 개발하는 데 집중해야 합니다. 이러한 능력들은 점점 더 자동화되는 세상에서 적응하고 성공하는 데 도움이 될 것입니다.

전반적으로 이 글은 AI가 노동 시장에서 중요한 역할을 하는 미래에 창의성, 개인의 주체성, 인간의 관점이 얼마나 중요한지를 강조하고 있습니다.

요약이 없습니다.

요약이 없습니다.

Ghibli Search의 제작자가 스튜디오 지브리 영화의 장면을 찾는 데 도움을 주는 의미 기반 검색 엔진을 개발했습니다. 이 엔진은 "해질녘에 구름 속을 나는 장면"처럼 장면을 설명하거나 이미지를 업로드하면, 영화에서 시각적으로 유사한 장면을 보여줍니다. 온라인에서 실시간 데모를 이용할 수 있으며, 이 프로젝트는 GitHub에서 오픈 소스로 제공됩니다. 제작자는 검색 품질에 대한 피드백과 개선 사항에 대한 제안을 받고 있습니다.

레디버드(Ladybird)는 비영리 단체에서 처음부터 개발하고 있는 새로운 독립 웹 브라우저입니다. 이 브라우저는 웹 표준에 중점을 두어 성능, 안정성, 보안을 보장합니다. 원래는 SerenityOS 프로젝트의 HTML 뷰어로 시작했지만, 현재는 리눅스와 macOS를 포함한 여러 플랫폼을 지원하며, 2026년 여름에 알파 버전을 출시할 예정입니다.

레디버드의 주요 특징 중 하나는 독립성입니다. 다른 브라우저의 코드를 사용하지 않고 자체 엔진을 개발하고 있습니다. 또한, 이 프로젝트는 수익화 전략 없이 오로지 웹 브라우저를 만드는 데 전념하고 있습니다. 현재 8명의 전임 엔지니어와 많은 자원봉사자들이 레디버드 개발에 참여하고 있으며, 팀은 신중하게 확장하여 튼튼한 기반을 다질 계획입니다.

레디버드는 개발자들이 디스코드 서버에 참여하여 개발에 기여할 것을 초대하고 있습니다. 이 프로젝트는 후원과 기부를 통해 자금을 조달하며, 다양한 후원 등급이 있어 기업들이 프로젝트를 지원할 수 있는 기회를 제공합니다.

향후 계획으로는, 현재 데스크톱 브라우저가 안정화된 후에 윈도우나 모바일 버전 개발을 고려할 수 있습니다. 레디버드는 일반적인 기능을 위해 타사 라이브러리를 사용할 계획이지만, 자체 엔진을 유지할 것입니다.

더 많은 정보나 참여를 원하시면 레디버드의 커뮤니티 허브나 깃허브 페이지를 방문하시기 바랍니다.

요약이 없습니다.

스웨덴 헬싱보리에서는 공공 서비스가 완전한 디지털 중단 상황에서 어떻게 대응할지를 시험하고 있다. 이 실험은 기술 실패, 사이버 공격, 지정학적 긴장으로 인한 위험 때문에 미국 기술 의존도를 줄이려는 유럽의 더 넓은 노력의 일환이다.

현재 몇몇 주요 미국 기술 기업들이 유럽의 클라우드 컴퓨팅 시장을 지배하고 있으며, 이들은 약 70%의 시장 점유율을 차지하고 있다. 이러한 높은 의존도는 최근 AWS와 클라우드플레어와 관련된 사건에서 보듯이 유럽을 중단에 취약하게 만든다.

이에 따라 유럽연합(EU)은 우르줄라 폰 데어 라이엔 위원장이 주도하여 디지털 독립성을 강화하려고 하고 있다. 헬싱보리와 같은 프로젝트는 위험을 식별하고 위기 대비를 개선하는 데 목적이 있다. 독일의 슐레스비히홀슈타인과 같은 다른 지역들도 대기업 기술 의존도를 줄이기 위해 오픈 소스 소프트웨어로 전환하고 있다.

EU는 또한 데이터를 유럽의 통제 하에 두기 위한 클라우드 주권 프레임워크를 개발하고 있다. 정부와 개인 모두 디지털 서비스의 보안과 접근성을 고려하는 것이 중요하다. 완전한 디지털 독립은 달성하기 어려울 수 있지만, 유럽은 위기 상황에서도 디지털 인프라가 견고하게 유지될 수 있도록 노력할 수 있다.

서보 업데이트 요약 (2026년 1월)

서보 0.0.4 버전에서는 여러 창을 지원하고 여러 웹 플랫폼 기능이 추가되었습니다. 새로운 기능으로는 contrast-color()에 대한 CSS 지원, <meta charset> 및 인코딩 감지에 대한 부분적 지원, 테이블 요소에 대한 속성 추가와 읽기 쉬운 바이트 스트림 개선이 포함됩니다.

호환성 향상도 이루어졌습니다. 이전 웹 콘텐츠와의 호환성을 높이기 위해 공급업체 접두사가 붙은 CSS 속성을 지원하며, 여러 암호화 알고리즘을 포함한 SubtleCrypto API에 대한 완전한 지원도 추가되었습니다.

진단 및 개발 도구 부분에서는 servoshell에서 더 쉽게 디버깅할 수 있는 새로운 진단 옵션이 제공됩니다. 개발 도구의 네트워크 > 보안 탭에 대한 부분적 지원도 포함되었습니다.

성능 개선 사항으로는 다양한 렌더링 버그가 수정되고 메모리 사용량이 개선되었습니다. 선택자 매칭과 가비지 수집을 최적화하여 자원 소비를 줄이고 안정성을 높였습니다.

프록시 지원이 추가되어 기본 HTTP 프록시를 사용할 수 있게 되었습니다. 사용자는 환경 변수를 통해 프록시를 설정할 수 있습니다.

서보 프로젝트는 매달 7,110달러의 기부금을 받고 있으며, 이는 지속적인 개발과 인프라 비용을 지원합니다. 새로운 후원 등급도 마련되었습니다.

다가오는 행사로는 2026년 FOSDEM에서 서보가 웹 생태계에 미치는 영향과 구현 경험에 대한 발표가 예정되어 있습니다.

자세한 정보는 서보 프로젝트의 공식 채널을 방문해 주시기 바랍니다.

요약이 없습니다.

Codex CLI는 OpenAI가 개발한 소프트웨어 에이전트로, 사용자가 신뢰할 수 있는 소프트웨어 변경을 효율적으로 수행하도록 돕습니다. 이 글은 Codex의 작동 방식에 대한 시리즈의 첫 번째 기사로, 특히 "에이전트 루프"라는 핵심 기능에 초점을 맞추고 있습니다.

에이전트 루프는 Codex의 기능에 중심적인 역할을 하며, 사용자, AI 모델, 그리고 모델이 사용하는 도구 간의 상호작용을 관리합니다. 이 과정은 여러 단계로 이루어져 있습니다. 먼저, 에이전트는 사용자 입력을 받아 이를 모델에 대한 프롬프트로 준비합니다. 그 다음, 모델은 이 프롬프트를 바탕으로 응답을 생성하는데, 이 과정을 추론이라고 합니다. 모델은 직접 응답할 수도 있고, 도구를 사용하겠다고 요청할 수도 있습니다. 도구가 호출되면, 에이전트는 이를 실행하고 출력 결과를 다음 프롬프트에 반영합니다.

각 상호작용은 "턴"이라고 불리며, 대화가 진행됨에 따라 프롬프트에 포함되는 정보의 양이 증가합니다. 이 정보는 모델의 컨텍스트 윈도우를 초과하지 않도록 신중하게 관리됩니다. Codex는 Responses API를 사용하여 모델 추론을 수행합니다. 사용자가 요청을 하면, Codex는 다양한 입력 유형(시스템 메시지, 사용자 지침 등)을 바탕으로 프롬프트를 구성하고 이를 API에 전송합니다.

초기 프롬프트는 사용자 입력과 미리 정의된 시스템 지침, 도구 정보를 결합하여 작성됩니다. 이렇게 하면 모델이 요청의 맥락을 이해할 수 있습니다. 대화가 길어질수록 프롬프트 크기를 관리하고 효율적인 처리를 보장하는 것이 중요합니다. Codex는 성능을 유지하면서도 맥락이 관련성을 잃지 않도록 노력합니다.

이 글은 CLI의 아키텍처, 도구 구현, 그리고 Codex의 샌드박스 기능에 대한 향후 논의에 대한 암시를 제공합니다. 전반적으로 Codex CLI는 효과적인 소프트웨어 개발 상호작용을 촉진하도록 설계되었으며, 이 기사는 향후 기능과 특성에 대한 심층 탐구를 위한 기초를 마련합니다.

Emulator 2000은 특정 모델인 Cal. UW01, UW02, W030과 같은 세이코 시계를 에뮬레이트하기 위해 설계된 파이썬 프로그램입니다. 그러나 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 스페이스트로닉 시계의 경우, 전체 펌웨어 덤프가 생성되었지만, 일부 코드와 도시 정보는 외부 EPROM에 저장되어 있어 접근할 수 없습니다.

Ollama Launch는 2026년 1월 23일에 도입된 새로운 명령어로, 복잡한 설정이나 환경 변수를 필요로 하지 않고도 Claude Code, OpenCode, Codex와 같은 코딩 도구를 쉽게 설정하고 실행할 수 있도록 도와줍니다.

시작하려면 Ollama 버전 0.15 이상을 다운로드해야 합니다. 그런 다음 터미널을 열고 원하는 모델을 가져옵니다. 로컬 모델의 경우 ollama pull glm-4.7-flash 명령을 사용하면 되며, 이때 약 23GB의 VRAM과 64000개의 토큰 컨텍스트가 필요합니다. 클라우드 모델을 사용할 경우 ollama pull glm-4.7:cloud 명령을 입력하면 됩니다.

코딩 도구를 실행하려면 간단한 명령어를 사용하면 됩니다. Claude Code를 실행하려면 ollama launch claude, OpenCode를 실행하려면 ollama launch opencode를 입력하면 됩니다. 이렇게 하면 설정의 번거로움 없이 원하는 모델을 선택하고 시작할 수 있습니다.

Ollama는 여러 통합 기능을 지원합니다. 지원되는 도구로는 Claude Code, OpenCode, Codex, Droid가 있습니다. 추천하는 모델로는 로컬 모델인 glm-4.7-flash, qwen3-coder, gpt-oss:20b와 클라우드 모델인 glm-4.7:cloud, minimax-m2.1:cloud, gpt-oss:120b-cloud, qwen3-coder:480b-cloud가 있습니다.

로컬에서 모델 실행에 문제가 발생할 경우, Ollama는 클라우드 서비스를 제공하여 호스팅된 모델을 통해 더 긴 코딩 세션과 넉넉한 한도를 지원합니다. 무료 사용자도 혜택을 누릴 수 있습니다.

도구를 즉시 실행하지 않고 구성할 수 있는 방법도 있습니다. ollama launch opencode --config 명령을 사용하면 됩니다. 더 자세한 내용은 ollama.com/pricing을 방문하면 확인할 수 있습니다.

데이비드 로센탈은 인터넷 아카이브의 혁신적인 저장 솔루션에 대해 이야기하며, 브루스 리의 "웹의 긴 지금"이라는 보고서를 소개합니다. 이 보고서는 아카이브의 기술적 작동 방식, 특히 에너지 효율성을 고려하여 설계된 독특한 페타박스 서버에 대해 설명합니다. 이 서버는 건물의 난방 시스템 역할도 합니다.

처음에 아카이브는 테이프 드라이브를 사용하여 데이터를 저장했지만, 시간이 지나면서 더 발전된 페타박스 모델로 진화했습니다. 최신 서버랙은 더 큰 하드 드라이브를 사용하여 1.4 페타바이트의 데이터를 저장할 수 있으며, 이는 저장 용량을 크게 늘리면서도 드라이브의 수는 안정적으로 유지합니다.

아카이브의 냉각 시스템은 샌프란시스코의 시원한 기후를 활용하여 전통적인 에어컨이 필요 없게 만들고 전기 비용을 줄입니다. 이러한 효율적인 설계 덕분에 아카이브는 연간 2,500만에서 3,000만 달러의 한정된 예산을 에너지 비용이 아닌 데이터 수집과 저장에 집중할 수 있습니다.

최선의 노력에도 불구하고 시간이 지남에 따라 일부 데이터 손실이 예상되지만, 이는 아카이브의 수집물이 인터넷의 샘플을 나타내기 때문에 큰 문제가 되지 않습니다. 블로그는 장기적인 데이터 보존이 기술적인 문제보다 경제적인 도전 과제라고 강조하며, 높은 신뢰성을 유지하는 것이 비용이 많이 들 수 있다고 설명합니다.

전반적으로 인터넷 아카이브는 효과적인 설계와 자원 관리가 디지털 보존에서 중요한 성과를 이끌어낼 수 있음을 보여줍니다.

2026년 1월 21일, 인공지능(AI)의 능력에 대한 논의가 진행되면서 도전 과제가 제기되었습니다. AI가 코드를 작성할 수 있지만, 실제 세계에 영향을 미칠 수 있을까요? 그 대답은 '예'입니다. '클로드 코드'라는 시스템을 통해 농장 관리처럼 작동할 수 있습니다.

클로드 코드는 센서와 기상 예보에서 수집한 데이터를 사용하여 심기, 관개, 수확에 대한 결정을 내립니다. 이 시스템은 인간 작업자들을 조정하고, 모든 결정에 대한 자세한 기록을 유지합니다. 현재 이 프로젝트는 텍사스와 아르헨티나에서 운영되고 있으며, 아이오와에서 추가적인 토지 탐색과 홍보 활동이 진행되고 있습니다.

프로젝트의 일정은 다음과 같습니다. 2026년 1월 22일, 도전이 수락되었습니다. 1월과 2월에는 인프라가 구축되었고, 2월과 3월에는 토지 임대와 계약이 체결되었습니다. 3월에는 센서가 배치되었고, 4월과 5월에는 식 planting이 이루어졌습니다. 5월부터 9월까지 AI가 성장 기간을 관리하였으며, 10월에는 수확이 예정되어 있습니다.

프로젝트에 대한 더 많은 정보, 코드 및 결정 기록은 GitHub 저장소를 통해 확인할 수 있습니다. 농부 프레드는 이 AI 기반 농업 이니셔티브에 관심 있는 다양한 이해관계자들의 문의를 환영합니다.

애플 메일의 검색 기능은 심각한 결함이 있어, 사용자들이 다양한 검색어를 시도해도 이메일을 찾지 못하는 경우가 많습니다. 이로 인해 많은 사용자들이 빠르게 이메일을 찾을 수 있는 지메일을 사용하게 되었습니다. 이 문제는 10년 이상 지속되고 있습니다.

애플 메일을 사용하는 사용자 수는 macOS에서 1,400만 명, iOS에서 2억 1천만 명, iPadOS에서 2천8백만 명에 달합니다. 전체 사용자 중 35%가 애플 메일을 사용하고 있으며, 이 중 40%는 검색 실패를 경험하고 있습니다. 사용자들은 보통 여러 번 다양한 변형으로 검색을 시도한 후 포기하고 지메일을 사용하게 됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 메일 인덱스를 재구성하거나 온라인에서 해결책을 찾는 데 시간을 낭비하는 경우도 많습니다.

이로 인해 매일 3,710만 시간의 인적 자원이 낭비되고 있으며, 연간으로는 150만 년과 4,063억 달러의 생산성이 손실되고 있습니다. 이러한 시간과 금전적 손실에도 불구하고 애플은 이 문제를 해결하지 않고 있으며, 보고에 따르면 단 320시간의 엔지니어링 작업으로 해결할 수 있는 문제라고 합니다.

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openpilot 0.10.3 버전이 2025년 12월 21일에 출시되었습니다. 이번 업데이트는 여러 가지 개선 사항과 새로운 기능을 포함하고 있습니다. 주된 목표는 운전 경험을 향상시키고 시스템의 신뢰성을 높이는 것입니다. 사용자들은 이 버전에서 더 나은 성능과 추가 기능을 기대할 수 있습니다.

"인류 경제 지수"라는 제목의 보고서는 인공지능(AI), 특히 클로드 모델이 경제에 미치는 영향을 다룹니다. 이 보고서는 사용자 기술, 작업 복잡성, 자율성, 성공률, 사용 목적(개인, 교육 또는 업무 관련) 등 AI 사용의 다양한 측면을 측정하는 새로운 지표인 "경제 원시 지표"를 제시합니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 첫째, AI 사용 패턴은 주로 몇 가지 작업에 집중되어 있으며, 특히 코딩 관련 작업이 많습니다. 상위 10개 작업이 전체 상호작용의 24%를 차지하며, 이는 이전 보고서보다 약간 증가한 수치입니다. 대화의 절반 이상이 사용자가 클로드와 함께 작업을 배우거나 반복하는 데 관련되어 있습니다.

둘째, 지역별 AI 사용은 큰 차이를 보입니다. 미국, 인도, 일본, 영국, 한국이 AI 채택에서 선두를 달리고 있습니다. 미국 내에서는 기술 전문가가 많은 주에서 AI 사용이 더 높지만, 전반적으로 주별 사용이 점점 더 고르게 분포되고 있습니다.

셋째, 작업의 복잡성과 성공률에 대한 분석에서 클로드는 간단한 작업에서는 잘 수행하지만, 복잡한 작업에서는 어려움을 겪습니다. 클로드의 응답 성공률은 사용자 교육 수준과 일치하며, 이는 높은 교육 수준이 AI의 더 나은 결과로 이어질 수 있음을 시사합니다.

넷째, 클로드는 일반 경제에서보다 더 많은 교육을 요구하는 작업에 사용됩니다. AI 지원 작업이 제거되면 일부 직업에서는 기술이 저하될 수 있고, 다른 직업에서는 기술 향상이 이루어질 수 있습니다.

마지막으로, 클로드의 사용은 자동화에 의존하기보다는 사용자와 AI가 협력하는 보강 방향으로 다시 전환되고 있습니다.

이 보고서는 AI 채택의 빠른 변화, 이러한 변화가 경제에 미치는 영향, 그리고 다양한 지역과 작업이 AI 기술에 의해 어떻게 영향을 받는지를 강조합니다. 이러한 발견은 연구자와 대중이 AI가 경제에 미치는 변혁적 효과를 이해하는 데 도움을 주기 위해 마련되었습니다.

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Polymcp는 어떤 파이썬 함수든 AI 에이전트가 사용할 수 있는 도구로 변환할 수 있도록 도와주는 프레임워크입니다. 이 과정에서 코드의 복잡성을 줄이거나 다시 작성할 필요가 없습니다.

주요 특징으로는 간단한 통합 기능이 있습니다. 이를 통해 사용자는 자신의 함수를 AI 도구로 쉽게 노출할 수 있습니다. 예를 들어, 두 숫자를 더하는 간단한 함수는 AI 도구로 변환될 수 있으며, 특정 도시의 현재 날씨를 가져오는 API 함수는 AI 에이전트가 실시간 데이터를 호출하는 데 사용될 수 있습니다. 또한, 데이터에서 판매 수수료를 계산하는 비즈니스 워크플로우 함수는 자동으로 보고서를 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

기업에 대한 이점으로는 기존의 파이썬 코드를 신속하게 재사용할 수 있고, AI를 활용해 복잡한 작업을 자동화할 수 있습니다. 동일한 서버에 여러 함수를 쉽게 추가할 수 있으며, 맞춤형 설정 없이 개발 시간을 절약할 수 있습니다. 또한, 내장된 오류 처리 및 검증 기능이 있어 안정적인 성능을 보장합니다.

Polymcp는 비즈니스 환경에서 AI가 다양한 소프트웨어에서 파이썬 함수를 사용할 수 있는 방식을 표준화합니다. 더 많은 정보는 Polymcp의 GitHub 저장소를 방문하면 확인할 수 있습니다.