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| 85 | “글로벌 시대의 적재적소 인재 활용” 진짜 실력을 파악하는 AI 영어 능력 평가가 필요한 이유 - Summary /techlibrary/333225 |
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2024년 AR/VR 헤드셋 판매 예상치
970만
대
/numbers/82001/334912 |
| 87 | 전 세계 분기별 AR/VR 헤드셋 트래커 Worldwide Quarterly Augmented and Virtual Reality Headset Tracker /numbers/82001/334912 |
| 88 | IDC https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS51971224 |
| 89 | Z세대 : 결제의 미래 (Gen Z: the future of spending) /numbers/82001/232989 |
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“관리자에게 좋지 않은 경력 조언을 받은 적 있다”
39
%
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| 91 | 직원 인게이지먼트, 유지 및 역량 개발을 위해 직장 내 유해한 특성에 맞서 싸우기 Combating Toxic Traits in the Workplace for Stronger Engagement, Retention and Development /numbers/82001/334688 |
| 92 | Intoo https://go.intoo.com/toxic-traits-in-the-workplace.html?utm_source=media&utm_medium=press-release&utm_campaign=toxic-traits-in-workplace:// |
| 93 | Z세대 : 결제의 미래 (Gen Z: the future of spending) /numbers/82001/232989 |
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“설계팀과 제조팀 간의 시너지가 부족하다”
71
%
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| 95 | 2024 첨단 제조산업 보고서 Advanced Manufacturing Report /numbers/82001/334681 |
| 96 | Hexagon Manufacturing Intelligence, Forrester https://hexagon.com/advanced-manufacturing-report |
| 97 | Z세대 : 결제의 미래 (Gen Z: the future of spending) /numbers/82001/232989 |
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오픈AI가 GPT-4를 훈련시키는 데 투자한 비용
7800만
달러
/numbers/82002/334604 |
| 99 | 2024 AI 인덱스 보고서 The AI Index Report: Measuring trends in AI 2024 /numbers/82002/334604 |
| 100 | Stanford Institute https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2024/04/HAI_AI-Index-Report-2024.pdf |
| 101 | Z세대 : 결제의 미래 (Gen Z: the future of spending) /numbers/82001/232989 |
| 102 | /topnews/334674 |
| 103 | 디지털 디바이스 /t/55815/디지털 |
| 104 | 퍼스널 컴퓨팅 /t/62074/퍼스널 |
| 105 | “비싼 만큼 값어치 한다” 울트라와이드 모니터의 모든 것 /topnews/334674 |
| 106 | PC용 울트라와이드 모니터를 구입하는 것은 풀사이즈 HDTV를 구입해 데스크톱에 설치하는 것보다 더 극적인 선택이 될 수 있다.
울트라와이드 모니터는 책상을 압도하는 대형 모니터로, 기존 사무용 또는 게임용 환경 구성을 다시 생각해야 할 수도 있다. 16:9 화면비를 제공하는 표준 와이드스크린 모니터와는 달리, 울트라와이드 모니터는 가로가 길고 세로가 약간 짧아 화면비가 21:9, 슈퍼 울트라와이드의 경우 32:9이다. 화면비와 전체 화면 크기를 비교하면 다음과 같다.
30인치 21:9 모니터 : 24인치 16:9 모니터와 같은 높이지만 최대 33% 더 넓음
34인치 21:9 모니터 : 27인치 16:9 모니터와 같은 높이지만 최대 33% 더 넓음
38인치 21:9 모니터 : 30인치 16:9 모니터와 같은 높이지만 최대 33% 더 넓음
40인치 21:9 모니터 : 32인치 16:9 모니터와 같은 높이지만 최대 33% 더 넓음
49인치 32:9 모니터 : 27인치 16:9 모니터 2대를 나란히 놓은 것과 동일
울트라와이드 모니터는 이렇게 넓은 시야각으로 게임과 영화에 더욱 몰입할 수 있으며, 생산성 작업에도 이점이 있다. 대신 중급형 울트라와이드 모니터도 약 500달러부터 시작하는 등 상대적으로 가격이 비싸다. 하지만 울트라와이드 모니터를 다음 모니터로 선택해야 할 이유는 충분하다.
결론부터 말하자면, 울트라와이드 모니터는 구입할 가치가 있다. 울트라와이드 모니터는 멀티태스킹을 더욱 편안하게 해주고 몰입감 있는 시야각으로 게임 경험을 높여준다.
대부분 사용자는 3440×1440 해상도의 34인치 울트라와이드 모니터를 구입하는 것이 좋다. 게임을 즐기고 싶다면 향상된 주사율(120Hz 이상)과 그래픽카드와 호환되는 적응형 동기화 표준을 지원하는지 살펴보기 바란다. 물론, 현재 판매되는 대부분 울트라와이드 모니터는 이런 조건을 갖추고 있으므로 선택의 폭은 넓다.
울트라와이드 모니터로 업그레이드해야 하는 이유
울트라와이드 모니터는 게임, 영화의 경험, 업무생산성을 높일 수 있다. 이유를 알아보자.
PC 게임의 몰입감을 높여주는 추가 공간
화면비는 크기나 해상도에 관계없이 모든 울트라와이드 모니터의 핵심 기능이다. 모든 울트라와이드 모니터는 21:9 화면비를 지원하며, 일부는 더 넓은 화면비를 지원한다. 일반적인 모니터와 HDTV의 16:9 화면비보다 더 넓은데, 그 결과, 16:9 모니터보다 더 많은 게임을 볼 수 있다.
다시 한번 강조하지만, 21:9 화면비는 크기나 해상도와는 전혀 상관없는 장점이다. 게이머는 종종 HDTV 구매를 고려한다. 34인치 울트라와이드 모니터 가격으로 두 배는 큰 55인치 HDTV를 구입할 수 있다. 더 좋은 선택처럼 보이지만 그렇지 않은 경우가 많다.
디스플레이가 크다고 항상 더 몰입감 있는 경험을 제공하는 것은 아니기 때문이다. 화면이 더 크게 보이기는 하지만, 게임 내 경치는 여전히 16:9 화면 비율에 묶여 있다. 16:9 디스플레이라면, 24인치, 32인치, 55인치, 85인치 모두 똑같다.
21:9 화면 비율의 울트라와이드 모니터는 더 넓은 시야를 제공한다. 16:9 모니터나 TV보다 좌우로 더 많은 것을 볼 수 있다. 이는 몰입감 있는 경험에 중점을 두거나 최대한 많은 정보를 봐야 하는 게임에서 유용하다.
마이크로소프트 플라이트 시뮬레이터는 울트라와이드 디스플레이에서 더 좋은 경험을 얻을 수 있다. 16:9 모니터나 HDTV에서는 시야가 제한되어 비행기 조종석 전체를 보기 어렵고 카메라를 자주 움직여야 한다. 포르자 7이나 아메리칸 트럭 시뮬레이터와 같은 드라이빙 게임도 같은 이유로 울트라와이드 모니터가 더 좋다.
울트라와이드 모니터의 추가 공간은 더 많은 정보를 얻는 데도 사용할 수 있다. 문명 VI와 같은 전략 게임은 게임 맵을 더 넓게 볼 수 있어 축소하지 않고도 더 많은 세계를 한 번에 볼 수 있다. 월드 오브 워크래프트나 파이널 판타지 XIV와 같은 대규모 멀티플레이어 게임도 이점이 있다. 인터페이스를 커스터마이징할 수 있는 공간이 더 넓어지므로 덜 어수선해 보인다.
화면 전환이 필요없는 멀티태스킹
울트라와이드 모니터의 추가 공간이 게임만을 위한 것은 아니다. 윈도우와 다양한 애플리케이션을 왔다갔다하는 일상 업무에도 적합하다.
일반적인 34인치 울트라와이드 모니터의 해상도는 3440×1440이다. 이를 2560×1440 해상도의 일반적인 27인치 사무용 모니터와 비교해 보면, 가로로 880픽셀이 추가돼 전체적으로 약 130만 픽셀이 더 늘어난다.
이는 엄청난 추가 공간이다. 집중하고 있는 앱의 크기를 줄이지 않고도 이메일, 문서, 메시징 앱, 웹사이트 및 기타 정보를 참조하는 데 사용할 수 있다. 두 개 이상의 윈도우를 나란히 사용하는 데도 적합한다. 문서를 비교하거나, 피사체를 다른 시점으로 찍은 두 장의 사진을 편집하거나, 다른 창에서 코드를 편집하면서 웹사이트나 프로그램의 미리보기를 볼 수 있다.
멀티미디어 타임라인 편집에 안성맞춤
울트라와이드 모니터의 추가 공간은 가로 축에 있다. 이는 멀티태스킹에 유용할 뿐만 아니라 타임라인을 사용하는 앱을 편집할 때에도 유리하다.
타임라인은 일반적으로 앱의 아래쪽 절반을 따라 가로로 배치되며 오디오 또는 비디오의 진행 상황을 처음부터 끝까지 보여준다. 울트라와이드 모니터의 추가 공간을 사용하면, 한 번에 더 많은 타임라인을 표시할 수 있다. 이런 식으로 대규모 프로젝트에서 무슨 일이 일어나고 있는지 추적하고 편집하는 동안 앞뒤로 스크롤하는 횟수를 줄일 수 있다.
또한 추가 공간은 프로젝트 미리보기를 위한 공간을 마련하고 관련 파일을 탐색할 수 있는 작업 공간의 크기를 늘려준다. 16:9 모니터와 비교하면 한 번에 더 많은 파일을 볼 수 있고 미리보기가 더 커진다.
울트라와이드 모니터로 업그레이드하지 않는 이유
물론, 단점도 있다. 대부분 동영상 콘텐츠는 21:9가 아닌 16:9 화면 비율로 제작되므로 울트라와이드 모니터의 장점을 최대한 활용하지 못한다. 또한, 16:9 화면비의 4K 미리보기를 제공하지 못하므로 4K 콘텐츠로 작업하는 경우 문제가 된다. 울트라와이드 모니터를 구매하기 전에 고려해야 할 몇 가지 다른 단점도 살펴보자.
추가 공간을 활용하지 못하는 e스포츠 및 콘솔 게임
게이머에게 좋은 소식만 있는 것은 아니다. 울트라와이드 모니터는 추가 공간을 이점을 누리지 못하는 특정 장르에는 적합하지 않다.
e스포츠 게임이 대표적인 예다. 더 넓은 시야각이 경쟁 상의 이점이 될 수 있기 때문에 이 분야에서 울트라와이드 모니터는 여전히 논란거리다. 플레이어의 불만으로 인해 대부분 e스포츠 게임이 울트라와이드 모니터를 지원하게 됐지만, 이상한 시점이나 다루기 어려운 인터페이스와 같은 문제가 발생할 수도 있다. 또한 프로 게이머가 되고자 한다면, 16:9 화면비를 고수하는 것이 좋다. e스포츠 대회에서는 울트라와이드 모니터를 허용하는 경우가 거의 없기 때문이다.
콘솔 게이머도 실망할 수 있다. PS5, 엑스박스 시리즈 X/S, 닌텐도 스위치 등의 최신 콘솔도 21:9 화면비를 지원하지 않기 때문이다. 이는 PC에서 울트라와이드 모니터를 지원하는 크로스 플랫폼 게임에서도 마찬가지이다. 게임 콘솔을 울트라와이드 모니터에 연결할 수 있지만, 화면 양쪽에 커다란 레터박스(검은색 띠)가 표시된다. 울트라와이드 모니터의 설정에서 이미지를 확대해 제거할 수는 있지만 결과가 이상하게 보일 수 있다.
콘솔에서 울트라와이드 모니터를 사용하려면 다중 입력과 분할 화면 모드를 지원하는 제품을 골라야 한다. 이 모드를 사용하면 21:9 화면을 16:9 화면(콘솔에 연결)과 5:9 화면(PC에 연결)으로 분할할 수 있어 게임 가이드를 찾거나 게임 중 트위치를 시청할 때 유용하다.
작가, 프로그래머, 아티스트에게 무의미한 가로 공간
울트라와이드 모니터는 가로축에 픽셀이 추가되지만 세로축은 비슷한 16:9 모니터와 동일하다. 이는 작가, 편집자, 프로그래머, 사진작가에게는 장점이 아니다. 문서는 세로로 스크롤하기 때문에 여분의 가로 공간은 도움이 되지 않는다. 일반적으로 세로로 스크롤하는 인터페이스를 사용해 코딩하는 프로그래머도 마찬가지다.
사진작가와 디지털 아티스트도 세로 방향으로 작업하는 경우가 많다. 27인치 와이드 모니터에 비해 34인치 울트라와이드 모니터의 추가 공간은 사진이나 이미지가 가로보다 세로로 길면 무의미해진다.
하지만 멀티태스킹에는 도움이 된다. 프로그래머는 관련 파일을 탐색할 수 있는 작업 공간이 더 넓어지고, 작가는 자료를 참고할 수 있는 공간이 더 넓어진다.
장점과 단점이 있는 울트라와이드 모니터의 크기
울트라와이드 모니터의 장점은 모두 화면비에 의한 추가 가로 공간에서 나온다. 그만큼 모니터 자체도 크다. 울트라와이드 모니터는 책상 위 공간을 많이 차지하는 대형 받침대와 함께 제공되는 경우가 많다. 게임용 주변기기를 두거나 PC를 사용하지 않는 다른 작업을 위해 책상을 자주 사용하는 경우 비좁게 느껴질 수 있다.
34인치 울트라와이드 모니터는 디스플레이를 책상 가장자리로 밀면 27인치 모니터보다 더 가까이 앉게 된다. 책상이 약간 좁은 경우, 모니터가 너무 가까우면 눈이 피로해지고 전체 화면을 보기 위해 시선을 자주 움직여야 하므로 문제가 될 수 있다.
38인치 울트라와이드 모니터는 이 문제가 더욱 심각한데, 많이 사용하는 30인치 깊이의 책상에는 잘 맞지 않을 정도이다. 대형 울트라와이드 모니터를 편안한 거리에 배치하려면 더 깊은 책상이나 모니터 암이 필요하다.
화면비의 장점을 살릴 수 없는 동영상 콘텐츠
필립스, 비지오와 같은 텔레비전 제조업체는 2010년부터 2013년까지 '시네마' 텔레비전 제품군을 통해 울트라와이드 기술을 TV에 도입하고자 했다. 대부분 영화는 와이드 화면 비율로 촬영되므로 영화를 즐긴다면, 울트라와이드 모니터가 좋은 선택이다. 울트라와이드 모니터는 화면비가 영화의 화면비에 더 가깝기 때문에 상단과 하단의 레터박스가 더 작거나 아예 사라진다.
하지만, 울트라와이드 TV는 몇 년 후 단종됐는데, 대부분의 TV가 16:9 콘텐츠를 표시하는 데 주로 사용되기 때문이다. 이후로 동영상 콘텐츠 생산은 좁은 화면비 쪽으로 더 치우쳤다. 넷플릭스나 훌루와 같은 스트리밍 서비스는 수많은 오리지널 콘텐츠를 제작하며 16:9 화면비를 선호한다. 유튜브와 트위치 콘텐츠 제작자 역시 보편적으로 16:9 화면비에 맞는 콘텐츠를 제작한다.
틱톡이나 유튜브 쇼츠 같은 스마트폰 중심의 동영상 콘텐츠로 인해 세로형 동영상이 점점 더 보편화되고 있다. 세로형 동영상은 16:9 디스플레이에서는 보기 좋지 않으며, 21:9 울트라 와이드 모니터에서는 더더욱 의미가 없다. 21:9 울트라와이드 모니터에서 9:16 세로 동영상은 디스플레이 가로 공간의 40%만 차지한다.
하지만 16:9 비디오나 9:16 비디오를 21:9 디스플레이에서 본다고 해서 사용자가 손해를 보는 것은 없다. 그저 넓은 화면 양쪽에 커다란 레터박스가 있을 뿐이다.
결론 : 울트라와이드 모니터는 그만한 가치가 있다
구매할 때 고려해야 할 사항이 많지만, 울트라와이드 모니터를 구매할 것을 추천한다.
이는 단순히 장점이 단점보다 크기 때문은 아니다. PC의 유연성이 울트라와이드 모니터의 특이한 폭과 해상도에 적합하기 때문이다. 스마트폰부터 태블릿, 게임 콘솔에 이르기까지 대부분 디바이스는 특정 범위의 화면 비율과 해상도에 맞춰 제작된다. 하지만 PC는 다르다. 윈도우 10 이상을 실행하는 컴퓨터는 800 x 600 CRT부터 8K 평면 TV까지 모든 디스플레이를 이용할 수 있다.
울트라와이드 모니터는 이런 유연성을 활용할 수 있다. 대부분 게임과 앱은 울트라와이드 모니터의 강점을 아무런 문제없이 이용할 수 있다. 더 크고 넓은 디스플레이로 더 많은 콘텐츠를 한 번에 표시할 수 있으며, 그렇기 때문에 울트라와이드 모니터는 PC 애호가에게 최고의 선택이다.
울트라와이드 모니터를 고르는 방법
울트라와이드 모니터는 다양한 화면 크기가 있지만, 앞서 소개한 것처럼 대부분 3440×1440 해상도의 34인치 패널을 사용한다. 일반적으로 연결 옵션도 상당히 비슷하다. 하지만 사용자가 알아야 할 몇 가지 주요 차이점이 있다.
패널 유형
울트라와이드 모니터는 보통 IPS, VA, OLED 패널을 사용한다.
IPS 패널은 뛰어난 색 정확도, 높은 최대 밝기, 선명한 디테일, 우수한 모션 성능을 제공한다. IPS의 약점은 명암비인데, TV 프로그램이나 영화를 볼 때 가장 두드러진다. IPS 패널은 일반적으로 중급 및 프리미엄 모델에서 볼 수 있다.
VA 패널은 프리미엄 모델에서도 볼 수 있지만 저가형 제품에서 흔히 볼 수 있다. VA 패널은 IPS 패널보다 명암비가 우수하고 색상 성능과 밝기는 비슷하지만, 저가형 제품의 VA 패널이 그저 괜찮은 편이다. 대부분의 VA 패널은 모션 성능이 부족하고 흐릿하게 보일 수 있어 화면이 빠르게 바뀌는 게임에는 적합하지 않다.
OLED 패널은 고급형 제품에 사용된다. 색상, 대비 및 모션 성능에서 가장 앞서 있다. 선명도는 IPS나 VA에 비해 약간 떨어지는 경우가 있지만 대부분 사용자는 사소한 단점이라고 생각할 것이다. 또한 OLED는 HDR을 위한 최고의 선택이다.
일반적으로 OLED가 IPS보다 우수하고 IPS가 VA보다 우수한다. 그러나 일부 사용자는 명암비가 더 좋고 어두운 콘텐츠에서 더 어둡게 보이기 때문에 IPS보다 VA를 선호할 수도 있다.
받침대
울트라와이드 모니터는 높이, 기울기, 스위블을 조절할 수 있는 인체공학적 받침대를 제공하는 제품이 좋지만, 저렴한 제품에는 없는 기능이다. 하지만 조절 기능이 없는 받침대는 선택하지 않는 것이 좋다. 울트라와이드 모니터는 크기도 크고 받침대도 무겁기 때문에 높이를 조절하려고 책을 받치는 식으로는 안정적으로 배치하기가 어렵다.
USB-C 허브
USB-C 허브 모니터는 책상 위를 깔끔하게 정리할 수 있도록 해준다. 하지만 USB-C는 아직 울트라와이드 모니터에서 보기 드문 기능이다. 에이수스의 ProArt PA348CGV처럼 최대 90와트의 전력을 공급하는 USB-C 포트와 4개의 USB-A 다운스트림 포트가 있는 제품도 있지만, 가격과 다른 사양을 신중하게 고려해야 한다.
가격
울트라와이드 모니터의 권장소비자가격은 부담스러울 수 있다. 하지만 할인 판매 기간이나 구형 모델의 가격 인하를 노리는 방법이 있다. 예를 들어, 저가형 울트라와이드 모니터인 기가바이트 GS34WQC는 종종 300달러 미만에 구입할 수 있다.
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| 120 | 네트워크 /t/62078/네트워크 |
| 121 | “IIoT 시대에 더 중요해졌다” 네트워크 스위치의 이해 /topnews/333246 |
| 122 | 오늘날 네트워크는 모든 기업에 매우 중요하다. 네트워크가 비즈니스 애플리케이션과 멀티미디어 메시지는 물론 주요 데이터를 전 세계의 사용자에게 제공하는 역할을 하기 때문이다. 이 네트워크의 기본 요소 중 하나인 네트워크 스위치는 LAN(local area network) 내에서 기기를 연결해 리소스 공유하는 데 활용한다.
네트워크 스위치의 정의와 작동 방식
네트워크 스위치는 OSI(Open Systems Interconnection) 모델의 데이터 링크 계층인 레이어 2에서 작동하는 기기다. 이 기기는 물리적 포트에 연결된 기기가 보낸 패킷을 받아 패킷이 도달하려는 기기로 전달한다. 스위치는 라우팅이 이루어지는 네트워크 레이어(레이어 3)에서도 작동하기도 한다. 스위치는 이더넷, 파이버 채널, 비동기 전송 모드(ATM), 인피니밴드 등을 기반으로 하는 일반적인 네트워크의 구성 요소다. 오늘날 대부분의 스위치는 이더넷을 사용한다.
기기가 스위치에 연결되면 스위치는 기기의 NIC(network-interface card)에 종속된 코드인 MAC(media access control) 주소를 기록하고, NIC는 스위치에 이더넷 케이블을 연결한다. 이후 스위치는 맥 주소를 사용해 어떤 기기의 나가는 패킷이 전송되고 있는지, 들어오는 패킷을 전달할 위치를 식별한다. 맥 주소는 물리적 기기에 종속돼 변경되지 않지만, 네트워크 계층(레이어 3) IP 주소는 기기에 임의로 할당되거나 시간이 지남에 따라 변경될 수 있다. 맥 주소는 마치 자동차의 차대번호, IP 주소는 자동차 번호판이라고 생각하면 쉽다.
패킷이 스위치에 들어오면 스위치는 헤더를 읽은 다음 대상 주소와 일치하는 하나 이상의 주소를 찾아 대상 기기로 연결되는 적절한 포트를 통해 패킷을 보낸다. 스위치와 연결된 기기로 동시에 오가는 네트워크 트래픽 간의 충돌 가능성을 줄이기 위해 대부분 스위치는 기기로 들어오고 나가는 패킷이 스위치 연결의 전체 대역폭에 액세스할 수 있는 전이중(full-duplex) 기능을 지원한다. 두 사람이 무전기가 아닌 스마트폰으로 대화하는 모습을 상상하면 된다.
스위치가 레이어 2에서 작동하는 것은 사실이지만 레이어 3에서도 작동하며, 이를 위해서는 서브넷을 아우르는 논리적 네트워크 세그먼트인 가상 LAN(VLAN)을 지원해야 한다. 트래픽이 한 서브넷에서 다른 서브넷으로 이동하려면 스위치 사이를 통과해야 하며, 이는 스위치에 내장된 라우팅 기능에 의해 구현된다.
스위치와 허브, 라우터의 차이
허브는 리소스 공유를 목적으로 여러 기기를 연결할 때 사용한다. 허브에 연결된 기기의 집합을 LAN 세그먼트라고 한다. 허브는 연결된 기기 중 하나에서 전송된 패킷이 허브에 연결된 모든 기기로 브로드캐스트된다는 점에서 스위치와 다르다. 스위치에서는 패킷이 주소가 지정된 기기로 연결되는 포트로만 전달된다. 스위치는 일반적으로 LAN 세그먼트를 연결하므로 허브는 스위치에 연결된다. 스위치는 같은 LAN 세그먼트에 있는 기기로 향하는 트래픽을 필터링한다. 이런 기능 덕분에 스위치는 네트워크 대역폭뿐만 아니라 자체 처리 리소스를 더 효율적으로 사용한다.
스위치는 네트워크 트래픽의 포워딩 및 라우팅을 제공하는 라우터와 혼동되기도 하는데, 스위치와 라우터는 목적과 위치가 다르다. 라우터는 네트워크 계층인 레이어 3에서 작동하며 네트워크를 다른 네트워크에 연결한다. 스위치와 라우터의 차이점을 쉽게 생각하는 방법은 LAN과 WAN을 생각하면 된다. 기기는 스위치를 통해 로컬로 연결되고 네트워크는 라우터를 통해 다른 네트워크에 연결된다. 정리하면 패킷이 인터넷에 도달하는 경로는 기기 > 허브 > 스위치 > 라우터 > 인터넷 순서가 된다.
물론 라우터 하드웨어에 스위칭 기능이 내장돼 라우터가 스위치 역할도 수행하는 때도 있다. 가정용 무선 라우터가 대표적이다. 이 라우터는 WAN 포트를 통해 광대역 연결로 라우팅하지만, 일반적으로 컴퓨터, 텔레비전, 프린터 또는 게임 콘솔용 이더넷 케이블을 연결하는 데 사용하는 추가 이더넷 포트도 있다. 다른 노트북이나 휴대폰과 같은 네트워크의 다른 기기는 Wi-Fi 공유기를 통해 연결되지만, 여전히 LAN을 통한 스위칭 기능을 제공한다. 따라서 라우터는 사실상 스위치이기도 하다. 그리고 라우터에 별도의 스위치를 연결해 추가 기기에 인터넷과 LAN 액세스를 모두 제공할 수도 있다.
인터넷 스위치라는 용어도 있는데, 대부분은 라우터를 설명하는 것이다. 스위치와 라우터 모두 네트워크 트래픽을 전달하고 라우팅할 수 있다. 스위치는 LAN에서 작동하고 라우터는 WAN에서 작동한다. 앞서 설명한 것처럼 스위칭 기능은 라우터에 내장될 수 있으며 라우터가 스위칭 기능을 수행할 수 있다. 인터넷을 통해 패킷을 이동하는 것은 라우터가 하는 일이다.
스위치의 종류
스위치는 연결해야 하는 기기 수와 필요한 네트워크 속도/대역폭의 유형에 따라 다양한 제품으로 나뉜다. 소규모 사무실이나 홈 오피스에서는 일반적으로 4포트 또는 8포트 스위치로 충분하지만, 일정 규모 이상 기업은 일반적으로 최대 128포트 스위치를 사용한다. 소형 스위치는 데스크톱에 설치할 수 있을 정도로 작지만, 배선실, 데이터센터 또는 서버 팜의 랙에 장착할 수 있는 대형 스위치도 있다. 랙 마운트 가능 스위치의 크기는 1U에서 4U까지 다양하다. 스위치의 네트워크 속도도 고속 이더넷(10/100Mbps), 기가비트 이더넷(10/100/1000Mbps), 10기가비트(10/100/1000/10000Mbps), 40/100Gbps 속도까지 여러 가지다. 속도는 작업에 필요한 처리량에 따라 달라진다.
스위치의 기능도 다른데, 4가지 유형 정도로 정리할 수 있다.
비관리형 : 비관리형 스위치는 가장 기본적인 스위치로, 고정 구성을 제공한다. 일반적으로 플러그 앤 플레이 방식이므로 사용자가 선택할 수 있는 옵션이 거의 없다. 서비스 품질과 같은 기능에 대한 기본 설정이 있을 수 있지만 변경할 수는 없다. 비관리형 스위치는 상대적으로 저렴하다는 장점이 있지만, 기능이 부족하므로 기업용으로는 적합하지 않다.
관리형 : 관리형 스위치는 IT 전문가를 위해 더 많은 기능과 기능을 제공하며 기업 환경에서 가장 많이 볼 수 있는 유형이다. 관리형 스위치는 명령줄 인터페이스(CLI)를 통해 구성한다. 네트워크 문제를 해결하는 데 필요한 정보를 제공하는 간단한 네트워크 관리 프로토콜(SNMP) 에이전트를 지원한다. 또한 가상 LAN, 서비스 품질 설정 및 IP 라우팅을 지원하는 제품도 있다. 보안도 강화되어 처리하는 모든 유형의 트래픽을 보호한다. 이런 고급 기능 때문에 관리형 스위치는 비관리형 스위치보다 훨씬 더 비싸다.
스마트 또는 지능형 스위치 : 스마트 스위치 또는 지능형 스위치는 관리형 스위치로, 비관리형 스위치보다 더 많은 기능을 제공하지만, 관리형 스위치보다 적은 기능을 제공한다. 비관리형 스위치보다 더 정교하지만, 완전 관리형 스위치보다 저렴한 것이 특징이다. 일반적으로 텔넷 액세스를 지원하지 않으며 CLI가 아닌 웹 GUI를 제공한다. VLAN과 같은 다른 옵션은 완전 관리형 스위치에서 지원하는 기능만큼 다양하지 않다. 가격이 저렴하므로 소규모 회사나 필요한 기능이 적은 회사에 적합하다.
KVM 스위치 : KVM 스위치는 데이터센터 또는 대량의 서버가 있는 곳에 쓰이는 특정 유형의 스위치다. 여러 컴퓨터에 키보드, 비디오(모니터), 마우스 연결을 제공하여 사용자가 단일 위치 또는 콘솔에서 서버 그룹을 제어할 수 있다. KVM 연장기를 추가하면 KVM 스위치를 통해 로컬 및 원격으로 컴퓨터에 액세스할 수 있으므로 서버 유지보수와 관리를 중앙 집중화할 수 있다.
네트워크 스위치 관리 기능
네트워크 스위치의 기능은 스위치 제조업체와 제공되는 추가 소프트웨어에 따라 다르지만, 일반적으로 스위치를 통해 전문가가 관리할 수 있는 기능이 몇 가지 있다.
스위치의 특정 포트를 활성화 및 비활성화한다.
듀플렉스(반쪽 또는 전체) 및 대역폭에 대한 설정을 구성한다.
특정 포트에 대한 서비스 품질(QoS) 수준을 설정한다.
맥 필터링 및 기타 액세스 제어 기능을 설정한다.
링크 상태를 포함해 기기에 대한 SNMP 모니터링을 설정한다.
네트워크 트래픽 모니터링을 위해 포트 미러링을 구성한다.
네트워크 스위치가 여전히 중요한 이유
오늘날 현대 기업에서 스위치는 여전히 중요한 역할을 담당하고 있다. 더 많은 무선 연결을 가능하게 할 뿐만 아니라 사물 인터넷 기기와 스마트 빌딩을 지원해 더 지속 가능한 운영을 가능하게 한다. 특히 공장에서 센서와 기계를 연결하는 산업용 사물 인터넷 기기가 늘어나면서 이를 기업 네트워크에 연결하는 스위칭 기술이 더 중요해졌다.
최신 스위치에는 네트워크에 연결된 기기에 최대 100W의 전력을 공급할 수 있는 PoE(Power over Ethernet) 기술이 포함되는 추세다. 이를 통해 기업은 보안 카메라, 실외 조명, 무선 액세스 포인트, VoIP 전화는 물론 원격 지역의 온도, 습도, 습도 등을 모니터링할 수 있는 수많은 센서와 같이 별도의 전원 콘센트가 필요하지 않은 곳까지 기기를 설치할 수 있다. IoT 기기에서 수집, 전송되는 데이터를 스위치로 모으고, AI/ML 알고리즘에 적용해 더 스마트한 환경을 만들 수도 있다.
대규모 네트워크에서 스위치는 분석을 위해 트래픽을 오프로드하는 데 자주 사용된다. 트래픽이 LAN으로 이동하기 전에 스위치를 WAN 라우터 앞에 배치할 수 있는데 이는 보안 전문가에게 중요하다. 또한, 포트 미러링은 침입 탐지, 성능 분석 및 방화벽 작업 등을 쉽게 한다. 대부분은 포트 미러링은 침입 탐지 시스템이나 패킷 스니퍼로 전송되기 전에 스위치를 통해 흐르는 데이터의 미러 이미지를 생성한다.
스위치는 디지털 트윈 기술, 네트워크 케이블 통합, SD-WAN 환경과 같은 새로운 혁신과 함께 대규모 데이터센터 및 클라우드 환경에서 계속 사용되고 있다. 그러나 가장 기본적인 네트워크 스위치는 복도 건너편에 있든 지구 반대편에 있든 상관없이 기기 A에서 기기 B로 패킷을 빠르고 효율적으로 전송하는 역할이다. 이 과정에서 여러 다른 기기가 패킷 전송에 기여하지만, 스위치는 여전히 네트워킹 아키텍처의 필수적인 부분이다.
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| 138 | 생산성과 효율성을 높이기 위해 빠르게 생성형 AI를 도입하는 기업이 늘었지만, 전략적으로 구현에 접근하는 곳은 많지 않다. 많은 생성형 AI 프로젝트가 실패하거나 ROI가 낮고 예상보다 훨씬 많은 비용이 소요되기도 한다.
IT 경영진도 인재 부족, 데이터 품질 저하, 포괄적 AI 거버넌스 부재, 위험 완화 및 제어 등 생성형 AI의 효과적 도입과 확장을 가로막는 여러 가지 장애물에 직면해 있다.
가트너 리서치에 따르면 2025년까지 기업이 생성형 AI 개념 증명을 수행한 후 여러 가지 과제를 극복하지 못해 포기하는 프로젝트가 전체의 30%에 달할 것이다. 비용이 늘어나고 사업적 가치가 불분명하다는 점도 생성형 AI 프로젝트가 실패하는 주요 원인이다.
가트너는 전사적 생성형 AI 도입을 위한 10가지 모범 사례 연구 보고서에서 사업적 가치를 우선시하고 AI 리터러시와 책임감 있는 AI 정책 마련에 집중하라고 조언했다. 부서간 협업과 지속적 학습 역시 강조했다.
가트너 수석 부사장이자 애널리스트 아룬 찬드라세카란은 기업의 생성형 AI 프로젝트와 관련해 가장 큰 과제는 기존 데이터 품질 저하, 관련 데이터를 생성형 AI 워크플로우에 통합하기, AI 시스템의 거버넌스라고 지적했다.
성공적인 생성형 AI 프로젝트를 위한 준비 작업에 나선 기업은 앞으로도 더욱 증가할 것으로 보인다. 가트너는 2024년 현재 책임감 있는 AI 거버넌스 프로그램을 도입한 기업은 2%에 불과하지만, 2027년에는 50% 이상으로 늘어난다고 예상했다.
찬드라세카란 외 다른 전문가는 대다수 기업의 데이터 위생, 분류, 보안이 부족하다고 지적해 왔다. 품질이 열악한 데이터가 생성형 AI의 LLM과 결합하면 ‘쓰레기가 들어와 쓰레기가 출력되는’ 현상이 발생할 뿐이다. 생성형 AI 플랫폼은 다음 단어, 다음 이미지나 코드줄 예측 엔진에 불과하므로 입력된 데이터를 바탕으로 답변을 생성한다.
인재 부족과 내재된 위험성
그 외 생성형 AI 프로젝트의 실패 요인으로는 비효율적 프롬프트 엔지니어링(LLM 훈련), 검색 증강 생성(RAG), 부적절한 말뭉치 단위화 및 검색, AI 모델 미세 조정의 복잡성을 들 수 있다.
찬드라세카란은 AI 기술과 전문성의 부족이 기업에 악영향을 미침이 분명하다고 말했다.
AI의 기업 내 구현을 지원하는 AI 매니지드 서비스 업체인 AI 콜라보레이터(AI Collaborator)의 설립자 겸 CEO 제임스 브릭스는 많은 기업이 부딪히는 가장 큰 문제는 생성형 AI 프로젝트를 구현∙모니터링∙관리 가능한 인재가 부족하다는 것이라고 말했다. AI 배포와 관련된 위험도 늘어나는 추세다.
브릭스는 “AI 애플리케이션이 견고한 책임 프레임워크에 기반하지 않은 채 구축됐을 때 발생하는 투명성, 거버넌스, 공정성 문제도 위험하다”라고 지적했다.
다른 신기술과 마찬가지로 생성형 AI도 내재된 위험 말고 기존 위험을 증폭시킬 가능성이 있다. 예를 들어 생성형 AI 도구가 다른 기업 시스템과 부적절하게 통합되면 보안되지 않은 데이터와 백도어 같은 취약점이 발생한다.
딜로이트는 악의적 공격자가 AI 도구를 활용해 잘못된 정보나 딥페이크를 퍼뜨리고 여론을 원하는 방향으로 바꿀 수 있다고 경고했다.
생성형 AI를 도입하는 기업은 미국 국립표준기술연구소(NIST)가 제안한 AI 위험 관리 프레임워크나 범용 AI 시스템에 대한 새 유럽연합 규정 등 예전부터 있었거나 새롭게 제정된 규제 위험을 고려해야 한다.
또한, 사용자 프롬프트에 맞는 응답을 생성할 때 환각과 편향을 벗어나야 한다는 점도 해결해야 할 과제다.
찬드라세카란은 “모델 학습의 경계가 모호하고 법적 책임이 회색 영역에 있다는 점을 의식하고 데이터 보호를 계속 우려하는 IT 경영진이 많다”라고 전했다.
최근 AI 도입 관련 보고서를 공개한 벤처캐피털 안드레센 호로위츠는 생성형 AI 전문 인재를 확보하기가 매우 어려우기 때문에 사내에서 생성형 AI를 쉽게 개발할 수 있는 도구를 제공하는 신생업체와 협력하는 경우가 많을 것으로 예측했다.
“비용은 높지만…” 장점이 단점보다 크다고 판단한 기업들
찬드라세카란은 생성형 AI 프로젝트의 초기 비용은 무시할 만한 수준이지만, 사용례가 확대되면서 빠르게 증가할 수 있다고 말했다. 뿐만 아니라 잘못된 아키텍처 결정, 추론 최적화에 대한 전문성 부족, 변경 관리 불충분으로 총 소유 비용이 늘어날 위험도 있다.
안드레센 호로위츠는 최근 수십 곳의 포춘500대 기업 및 최고경영진과 대화를 나누고 70곳 이상의 기업을 대상으로 설문조사를 실시해 기업의 생성형 AI 활용과 구매, 예산 책정 방식을 파악했다.
보고서는 “지난 6개월 동안 생성형 AI에 대한 자원과 태도가 변화한 내용은 충격적이었다. 경영진은 여전히 약간의 의구심을 느끼지만, 예산은 약 3배 가까이 늘어났고 소규모 오픈소스 모델에 배포되는 사용례가 늘어났으며 실험적인 시도에서 프프로덕션 단계로 워크로드를 전환하고 있었다”라고 기술했다.
보고서에 따르면, 생성형 AI 솔루션의 대규모 구축과 배포 과정에서 모델 업체에 API를 제공하는 것만으로는 부족하다. 필요한 컴퓨팅 인프라를 구현하고 유지 관리하며 확장하기 위해서는 고도의 전문지식을 갖춘 인재가 필요하다.
안드레센 호로위츠의 제너럴 파트너 사라 왕은 “2023년 기업의 AI 지출에서 구현은 가장 큰 비중을 차지했고 경우에 따라서는 가장 금액이 크기도 했다. 한 기업 임원은 LLM 구축은 사용례 구축 비용의 1/4에 지나지 않고 예산의 대부분을 차지하는 것은 개발 비용일 것이라고 말하기도 했다”라고 전했다.
2023년 가트너가 실시한 2차례의 설문조사에서는 응답자 78%가 생성형 AI의 이점이 위험보다 크다고 답했다. 그러나 성공의 관건은 높은 구축 비용으로 생성형 AI를 제대로 구축하는 것이다.
투자 수익률을 입증하는 것도 과제다. 찬드라세카란은 “현실에서는 생성형 AI의 재무적 수익을 파악하지 못한 기업이 많은데, 초반에 AI 이니셔티브의 ROI를 정의하는 데 어려움을 겪기 때문”이라고 말했다.
찬드라세카란은 생성형 AI 구현의 가치는 “사용례, 도메인, 산업에 따라 매우 구체적”이라며 “대다수 개선사항은 생산성, 주기, 고객 경험, 주니어 직원의 숙련도 향상 등 미래 재무적 가치의 주요 지표에 반영될 것”이라고 설명했다.
향후 이점 미리 파악하기
가트너에 따르면 생성형 AI 여정의 첫 번째 단계는 기업의 AI 목표를 결정하고 가능한 것에 대한 탐색적 대화를 진행하는 것이다. 다음은 생성형 AI로 시범 운영할 수 있는 사용례를 모색하는 단계다.
생성형 AI가 즉각적 인력 감축과 비용 절감으로 이어지지 않는다면, 생성된 가치는 어떻게 사용되는지에 따라 시간이 지나며 재정적 이점이 더 느린 속도로 발현할 것으로 예상된다.
예를 들어, 찬드라세카란은 수요가 늘어나면 적은 인력으로도 더 많은 일을 하게 되고, 고령 인력 고용이나 서비스 업체와의 계약을 줄이고, 고객과 직원 가치를 개선해 유지율을 높이는 것은 모두 시간이 지나면서 증가하는 재무적 이점이라고 말했다.
최근에는 자체 모델을 구축하는 대신, 미리 구축된 LLM을 맞춤화하는 쪽을 선택하는 기업이 늘어나고 있다. 기업은 프롬프트 엔지니어링과 검색 증강 생성(RAG)을 통해 특정 요구사항에 맞게 오픈소스 모델을 미세 조정할 수 있다. RAG는 환각 등의 이상 현상을 크게 줄이며 더욱 맞춤화되고 정확한 생성형 AI 모델을 만든다.
안드레센 호로위츠는 기업의 생성형 AI 도입을 좌우하는 6가지 요소를 정의했다.
비용과 효율성 : 생성형 AI 기반 시스템의 이점이 비용보다 더 큰지 평가하는 역량. 대규모 데이터를 처리하고 저장하면 인프라 및 컴퓨팅 리소스와 관련 비용이 증가할 수도 있음.
지식 및 프로세스 기반 작업 : 고도의 지식과 프로세스 기반 업무와 현장 및 물리적 업무만 수행하는 경우.
높은 클라우드 도입률 : 인프라 요구사항을 고려할 때 중간보다 높은 수준의 클라우드를 채택함.
규제 및 개인정보 보호 부담이 낮음 : 규제 감시가 심하고 데이터 프라이버시를 우려해야 하며 윤리적 편견이 높은 직무나 산업은 생성형 AI에 적합하지 않음.
전문화된 인력 : 기술 지식과 새로운 역량을 갖춘 우수한 인재, 그리고 인재가 빠르게 적응하도록 지원할 역량이 있어야 함.
지적 재산권, 라이선스 및 사용 계약 : 라이선스/사용 계약 및 제한 사항을 평가하고, 관련 규정 준수 요건을 수립 및 모니터링하며, 관련 공급업체와 맞춤형 계약을 협상할 능력.
클라우드 서비스 업체를 통해 생성형 AI 도구를 접하는 것도 흔히 보이는 방법인데 안드레센 호로위츠는 “기업 경영진은 오픈소스 모델이 클라우드 서비스 업체보다 데이터를 잘못 처리할까 우려하고, 긴 조달 과정을 피하려는 경향이 있다”라고 분석했다.
파운데이션 모델 업체는 보통 맞춤형 모델 개발 전문 서비스를 제공해 기업의 모델 가동과 실행을 지원한다.
생성형 AI 배포 모범 사례
기업은 서비스 업체와 협력해 생성형 AI 구현을 준비하는 단계를 밟게 된다. 가장 중요한 것은 인력의 업스킬링과 재교육이다. 보안 및 규정 준수 교육과 클라우드 업체의 라이선스 계약으로 관련 우려를 해소하는 것도 포함된다.
딜로이트가 펴낸 CISO를 위한 생성형 AI 가이드는 생성형 AI 도입으로 최대의 이점을 누릴 준비가 된 기업이라면, 라이선스 계약을 평가∙협상∙감독하는 절차를 구현할 것을 권장했다. 기업은 생성형 AI 도구 모니터링 방법을 설계하고 편견 등의 특정한 AI의 위험을 해결하는 가드레일 또는 제어 장치를 설정해야 한다.
딜로이트는 소프트웨어 코드 증강은 생성형 AI의 주요 용도이므로 기업이 평가 도구와 모델 검증 기능, 위협 모니터링 및 탐지 기능을 갖춰야 한다고 권고한다. 또한 “무엇보다도 생성형 AI 도입 로드맵에는 사이버보안 리더, 최고 자원 책임자, 법무팀 등 위험 이해관계자가 긴밀하고 지속적으로 협력해서 위험을 이해하고 예측해야 한다”라고 강조했다.
IDC는 AI 도입을 준비하는 기업에 비즈니스 목표, 사용례, 가치 측정 방법을 명확히 정의하고, 사용례 수준에서 구축과 구매를 비교하고, 신뢰할 수 있는 솔루션 업체와 협력하라고 조언했다. 그 외의 다른 단계로는 회사 경영진의 동의 얻기, AI 준비를 위한 데이터 인프라 평가 및 업그레이드, 개인정보 보호, 보안과 책임감 있는 AI에 대한 프로세스, 제어 정책 수립 등이 있다.
생성형 AI 이니셔티브는 소수의 사용자에서 수천 명 이상까지 규모를 확대할 수 있어야 하며 궁극적으로는 기업 전체에 배포되어야 한다. 가트너는 생성형 AI를 확대 배포하려면 기업 내 수많은 사용례 가능성을 평가하고 체계적으로 접근해 구축할지, 구입할지를 결정할 수 있어야 한다고 조언했다.
보고서에서 가트너는 “이런 선행 결정의 영향력은 지속적이므로 각 사용례를 신중하게 고려해야 한다”라고 밝혔다. 또한 “이상적으로는 AI 제품이 업계에서 차별화된 경쟁력을 제공하고, 구축 프로세스에 대한 적절한 기술과 노하우가 있을 때 구축하는 것이 좋다”라고 덧붙였다.
기업은 파일럿을 운영하여 새로운 아이디어를 시도하고, 생성형 AI를 통해 가능한 것과 불가능한 것에 대한 조직 내 근육 기억을 쌓고, 실험을 통해 학습해야 한다.
또한 가트너는 기업에 다음과 같은 사항을 권장한다.
구성 가능한 생성형 AI 플랫폼 아키텍처를 설계하라. 생성형 AI 환경은 인프라, 모델, AI 엔지니어링 도구, 애플리케이션의 네 가지 중요한 계층으로 구성된다. 플랫폼 아키텍처가 구성 가능하고 확장 가능하며 거버넌스를 미리 고려했는지 확인하라.
공정성, 편견 완화, 윤리, 위험 관리, 개인정보 보호, 지속 가능성, 규제 준수 같은 중요한 영역에 명확한 원칙과 정책을 마련하고, 책임 있는 AI에 대한 비전을 정의하고 공개하여 생성형 AI 프레임워크를 최우선으로 삼아야 한다.
생성형 AI는 결국 모든 직원 또는 상당수의 직원이 사용할 것이므로 데이터 및 AI 리터러시에 투자해야 한다. 관련 사용례를 파악하고 해당 AI 애플리케이션을 구현 및 운영할 수 있는 역량과 함께 맥락에 맞게 AI를 활용할 수 있는 능력이 핵심이다. 또한 HR 부서와 협력해 커리어 매핑 클리닉과 오픈 마이크 세션을 마련하고, AI가 기술과 직무에 미치는 영향에 대한 두려움, 불확실성, 의심(FUD)을 해소하라.
생성형 AI 모델은 기업 내 데이터와 결합할 때 최고의 가치를 제공하기 때문에 강력한 데이터 엔지니어링 관행을 구축해야 한다. 여기에는 벡터 임베딩을 통해 모델을 엔터프라이즈 데이터와 통합하는 모범 사례와 효율적인 미세 조정을 위한 새로운 접근 방식에 대해 AI 팀을 교육하는 것도 포함된다. 메타데이터 캡처, 지식 그래프 구축, 데이터 모델 생성 등의 기능에 투자하라.
서비스나 제품이 단계적으로 폐지될 때까지 지속적으로 고객 가치를 향상시킬 수 있도록 타임라인을 진행하고, 설계된 생성형 AI를 위한 제품 접근 방식을 채택하라.
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| 154 | 클라우드 /t/34/클라우드 |
| 155 | “구름 속에도 함정이 있다” 클라우드에서 애플리케이션을 개발할 때 고려할 10가지 원칙 /topnews/331112 |
| 156 | 클라우드에서 소프트웨어를 개발하면 유연성과 안정성 향상, 효율성 증대, 비용 절감 등의 이점을 적극 활용할 수 있다. 그러나 문제도 많다. 애플리케이션과 개발에 드는 노력을 보호하려면 어떤 점을 주의해야 할지를 파악하는 것이 첫 번째 단계다. 클라우드 개발 전에 고려해야 할 10가지 함정을 차례대로 살펴보자.
성능 및 지연 시간
클라우드 서비스는 가용성과 성능 면에서 보통은 안정적이지만, 서비스 중단이나 성능 문제가 발생하면 개발 작업이 악영향을 받기 마련이다.
엔드포인트 보안 기업 태니엄 CIO인 에릭 가스톤은 “안타깝게도 클라우드 애플리케이션은 네트워크 혼잡, 멀티 테넌트 환경의 공유 자원, 사용자와 클라우드 데이터센터 간 지리적 거리 등으로 성능 문제를 겪는 경우가 많다. 이 문제를 해결하려면 개발자는 애플리케이션 코드 최적화 여부를 확인하고, CDN으로 최종 사용자에게 더 가까운 곳에 콘텐츠를 캐시해야 한다”라고 말했다.
성능을 개선하는 다른 방법으로는 엣지 컴퓨팅처럼 지연 시간이 짧은 클라우드 컴퓨팅 서비스에 가입하는 것도 있다. 가스톤은 “어떤 방법을 택하든 클라우드에서의 애플리케이션 성능은 설계와 구축, 그 이상의 의미를 가지며 고려할 요소가 많다”라고 말했다.
SaaS 번역 플랫폼 업체인 로컬라이즐리(Localizely) CTO인 알렉사 크르스틱은 지연 시간을 줄이기 위해 데이터센터나 지역에 분산된 클라우드 서비스 사용을 고려할 수도 있다고 제안했다.
사이버 보안 및 데이터 보호 위협
다른 IT 분야와 마찬가지로 보안 및 데이터 프라이버시는 클라우드 개발 이니셔티브의 주요 관심사다. 특히 공격의 종류와 발생률이 증가하면서 더욱 해결 방법이 까다롭다.
병원과 의사를 환자와 연결하는 미국 의료 플랫폼 클리닉스팟(Clinicspots)의 소프트웨어 개발자 프라샤란 싱은 “클라우드 개발에는 민감한 데이터와 애플리케이션을 무단 액세스와 사이버 위협에서 보호하는 엄격한 보안 프로토콜이 필요하다. 클라우드 서비스의 공유형 온디맨드 특성 때문에 강력한 보안 관행을 유지하는 과정이 더욱 복잡해진다”라고 설명했다.
싱은 보안 위험 완화 방법으로 데이터 암호화, 액세스 제어 메커니즘 구현, 정기적 보안 프로토콜 업데이트가 있다며 “클라우드 서비스 업체를 철저히 조사해 업계 규정을 준수하는지 확인하는 것도 필수 과정”이라고 말했다.
맞춤형 LED 네온 조명과 간판 제조∙소매업체인 커스텀 네온(Custom Neon) CTO 맷 에어드는 클라우드 컴퓨팅의 공유 책임 모델 때문에 “인프라는 클라우드 업체가 보호해도 일반적으로 애플리케이션 수준의 보안을 책임지는 것은 기업”이라고 정의했다. 에어드는 “커스텀 네온은 엄격한 보안 절차를 마련하고 보안 감사를 자주 수행하며 지침과 규정을 준수해 문제를 해결하고 있다”라고 설명했다.
공급업체 종속
클라우드는 보통 엄청난 유연성을 제공한다. 그렇다고 개발과 테스트 환경에서도 선택의 폭이 무한하다는 뜻은 아니다.
가스톤은 “특정 공급업체에 종속돼 이탈이나 마이그레이션 시 큰 비용을 각오해야 한다는 것이 가장 큰 우려”라고 짚었다. 가스톤은 “한 업체에 종속되면 많은 문제를 야기하지만, 클라우드에 구애받지 않는 아키텍처를 채택하고 최대한 명확한 표준을 수립하면 도움이 된다”라고 조언했다.
크르스틱은 “적절한 클라우드 추상화 계층을 구현하고 표준화된 인터페이스를 준수하면 공급업체 종속이라는 위험을 완화할 수 있을 것”이라고 덧붙였다.
비용 급증
클라우드 서비스에는 비용이 숨겨져 있다. 소프트웨어 개발과 테스트 운영도 마찬가지다.
가스톤은 “클라우드가 처음 등장하자 모두들 확장된 멀티 테넌트 환경이 비용을 절감할 것이라 생각했다. 그러나 시간이 지나자 그렇지 않은 것으로 밝혀졌고, 지금도 그렇다. 계약 내용을 제대로 모니터링하고 관리하지 않는다면 클라우드 비용이 빠르게 통제 불능에 빠질 수 있다”라고 경고했다.
가스톤은 비효율적인 리소스 배포, 잘못된 사용량 예측, 리소스 할당 관리 실패가 모두 계약 초과와 예상치 못한 비용 발생에 직접적인 영향을 미친다며 “개발자는 클라우드 개발 및 운영의 재무적 측면을 잘 이해하고 있어야 한다”라고 조언했다.
모니터링 도구로 자원 사용량을 추적하고, 자동 확장 솔루션을 구현하고, 주기적으로 구성을 검토∙최적화해 비용을 통제하는 것도 여기에 포함된다.
클라우드의 확장성도 비용 관리를 어렵게 하는 주범이다. 에어드는 예상치 못한 사용량이 늘어나면 비용도 치솟을 수 있다며 “필요한 만큼만 사용하고 비용을 지불하려면, 자원 사용을 최적화하고 예상치 못한 활동에는 알람을 설정하고, 평소에도 사용량을 주의 깊게 살펴봐야 한다”라고 말했다.
규정 준수 요구 사항
클라우드 인프라의 위치에 따라 클라우드의 데이터가 여러 지역과 국가에 혼재할 수 있다. 클라우드에서 호스팅되는 애플리케이션이 특정한 규정과 법적 요건을 준수하는지를 확인해야 하는 개발자는 규정 준수 문제를 고려해야만 한다.
크르스틱은 “규정 준수 인증이 내장된 클라우드 서비스 업체를 선택하고, 법률 및 규정 준수 전문가와 긴밀히 협력하면 관련 규정을 이해하고 따르는 데 도움이 된다”라고 제안했다.
싱은 클라우드에 저장된 데이터에는 데이터센터가 있는 국가 법률이 적용되기 때문에 데이터 주권 및 현지 규정 준수와 관련한 법적 복잡성이 발생할 가능성이 있다고 지적했다.
싱은 “데이터 관리 정책을 사용하고 공급업체가 관련 규정을 따라야 한다. 하이브리드 또는 멀티 클라우드 전략을 사용하면 데이터 저장 위치를 잘 제어할 수 있다”라고 말했다.
개발팀 역시 규제 변화에 대한 정보를 지속적으로 파악하고 필요한 제어 장치를 마련해야 한다.
호환성 및 통합
싱은 클라우드 환경을 위해 설계된 소프트웨어가 인프라와 플랫폼 서비스의 차이 때문에 다른 클라우드 서비스에서 잘 작동하지 않는 문제를 고려해야 한다고 말한다. 싱은 “이 경우 여러 플랫폼에서의 호환성을 보장하기 위해 추가 개발이 필요할 수도 있다”라고 지적했다.
해결 방법의 하나는 컨테이너를 채택하고 오케스트레이션 도구를 사용해 다양한 클라우드 서비스에서 호환성을 관리하고 배포를 용이하게 하는 것이다.
개발자는 클라우드에서 복잡한 통합 작업에 직면할 수도 있다. 싱은 “클라우드 기반 애플리케이션을 기존 온프레미스 시스템과 통합하는 것은 어려운 과제다. 레거시 인프라나 소프트웨어를 처리해야 하는 경우가 많기 때문이다. 사용되는 기술의 차이 역시 통합 프로세스를 복잡하게 만드는 원인이 될 수 있다”라고 말했다.
한 가지 해결 방법은 미들웨어나 API 관리 도구로 통합 프로세스를 간소화해 클라우드와 온프레미스 시스템 간의 원활한 커뮤니케이션을 보장하는 것이다.
에어드는 “클라우드 앱을 현재의 온프레미스 시스템과 통합하는 것은 어렵다”라며 현재 API로 구동하는 모듈식 앱 개발에 집중하고, 원활한 통합을 위해 미들웨어 기술을 사용한다고 말했다. “특히 방대한 데이터를 처리할 때는 데이터를 효과적으로 관리하고 클라우드로 마이그레이션하는 것이 어렵다. 직원이 클라우드 네이티브 데이터 관리 기술을 잘 알고 있는지 확인하고, 클라우드 공급업체가 제공하는 데이터 마이그레이션 도구와 서비스를 사용한다.”
확장성 요구
클라우드 서비스의 가장 큰 이점은 필요에 따라 용량을 늘리고 줄일 수 있다는 것이다. 그러나 개발팀은 클라우드에서 소프트웨어를 생성, 테스트, 배포할 때 확장 문제에 직면할 수 있다.
대규모 클라우드 배포용 확장 가능 시스템을 설계하는 얼스웹(Earthweb)의 사이버 보안 전문가 마리아 오프레는 “경험상 가장 중요한 것은 느슨한 결합, 구성요소의 독립성, 모듈식 접근 방식을 강조해 확장성을 고려한 아키텍처를 설계하는 것이었다”라고 말했다.
오프레는 “이러한 원칙 하에 설계된 마이크로서비스 아키텍처는 매우 효과적인 것으로 입증됐다. 각 개별 서비스는 수요에 따라 독립적으로 확장할 수 있고, 오류를 격리할 수 있다. 따라서 소프트웨어가 자동으로 확장 및 축소할 수 있다”라고 설명했다.
오프레는 컨테이너와 구성 관리를 통해 변경불가능한 인프라와 자동화를 배포하는 것도 좋은 방법이라며 “선언적이고 일회성인 인프라를 만들면 확장 과정에서 발생하는 마찰을 없앨 수 있다”라고 조언했다.
문제가 발생한 다음 사후적으로 확장하는 것이 아니라 병목 현상이 나타나기 이전에 선제적으로 확장하려면, 성능과 사용량을 효과적으로 모니터링할 수 있어야 한다는 것이 오프레의 의견이다. 오프레는 “설계 초기 단계부터 ‘스케일 업이 아닌 스케일 아웃’이라는 사고방식을 취한 결과 고객사를 위해 대규모로 확장할 수 있는 시스템이 구축됐다”라고 말했다.
분산된 협업 및 커뮤니케이션
소프트웨어 개발팀에게는 효과적인 커뮤니케이션과 협업 능력이 필수적이다. 그렇지 않으면 팀원이 개발 프로세스의 진행 상황을 파악하기가 몹시 어려워진다.
하지만 소프트웨어 업체 텍스트드립(Textdrip)의 CEO 필 포트먼은 클라우드에서 작업하는 분산된 개발팀 간의 효과적인 협업을 촉진하는 것은 어려운 일이라고 말했다. 포트먼은 팀이 “협업 도구를 채택하고 애자일 방법론을 구현하며 정기적인 스탠드업 회의와 문서화를 통해 명확한 의사소통을 장려해야 한다”라고 주장했다.
테스트 및 배포라는 과제
애플리케이션의 테스트 및 배포에도 나름의 어려움이 있을 수 있다.
IT 서비스 및 컨설팅 업체 베어스데브(BairesDev)의 솔루션 아키텍트 후안 나시프는 "클라우드 기반 시스템을 테스트하는 것은 특히 복잡하고 분산되어 있다면 더욱 어렵다"라고 말했다. 나시프는 "테스트 도구와 프로세스로 클라우드 기반 시스템을 테스트할 수 있다. 또한 자동화 도구를 사용해 테스트 프로세스를 자동화할 수도 있다”라고 제안했다.
싱은 클라우드 애플리케이션을 테스트하려면 클라우드 서비스의 분산된 특성으로 인해 기존 소프트웨어와는 다른 접근 방식이 필요하다며 "여러 환경과 구성을 다룰 때는 배포도 어려워진다"라고 말했다.
이때 지속적 통합/지속적 배포(CI/CD) 파이프라인을 구현하면 테스트나 배포 프로세스를 간소화하고 여러 환경에서 일관성을 유지할 수 있다.
글로벌 시장을 위한 개발
전 세계 시장을 겨냥한 클라우드 애플리케이션을 설계하는 전문 지식이나 자원이 부족할 때가 있다.
CSA 리서치 이사 레베카 레이는 클라우드 애플리케이션을 설계하는 디자이너, 제품 관리자, 기술 담당자는 제품의 전 세계적 성공에 대한 책임을 지고 있으면서도 필요한 자원이 부족하거나 해외 경험이 거의 없는 경우가 많다고 말했다.
이때의 해결책은 여러 단계에서 현지화 팀과 협력해 제품 설계가 전 세계에서 통용되도록 하는 것이다. 레이는 아이디어 도출, 제품 요구사항의 우선 순위 지정, 사용자 인터페이스 디자인을 예로 들었다.
레이는 “아무리 작은 요구사항이나 애자일 프로세스라도 모든 클라우드 릴리즈에 포함하기에는 항상 기능이 너무 많기 마련이다. 현지화 전문가는 국제적 사용례, 현지 비즈니스 관행, 국내 규제 환경 및 다양한 경쟁 환경을 기반으로 가중치를 부여하는 기준을 개발하는 전문성을 갖췄다”라고 설명했다.
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| 172 | 일반 대중과 여러 기업에서 생성형 AI를 광범위하게 사용하려는 움직임이 계속되고 있다. 하지만 오류, 저작권 침해 문제, 노골적인 환각 현상으로 인해 정확성에 대한 신뢰가 훼손되는 경우가 종종 발생한다.
스탠포드 대학교의 한 에 따르면, 생성형 AI는 법률 관련 질문에 답할 때 75% 확률로 실수를 저지르는 것으로 나타났다. 해당 연구팀은 "두 개의 서로 다른 사건 사이의 선례 관계를 측정하는 작업에서 LLM은 무작위 추측보다 더 나은 결과를 만들어내지 못했다"라고 말했다.
문제는 오픈AI의 GPT-4, 메타의 라마2(Llama2), 구글의 팜2(PaLM2)와 같이 생성형 AI 기술의 기반이 되는 LLM이 비특이적인 파라미터를 가진 무정형 형태일 뿐 아니라 LLM을 학습시키는 것이 선천적으로 편견을 가지고 태어난 인간이라는 점이다.
LLM은 규모가 커질수록 추측성 또는 무작위적인 답변이 많아지는 '확률적 앵무새'라는 특징을 가지고 있다. 이런 ''은 논리 프레임워크 없이 학습한 내용을 계속 앵무새처럼 반복한다.
환각 및 기타 생성형 AI 관련 오류를 줄이는 대표적인 방법은 특정 데이터 소스를 사용해 LLM의 근거를 갖추는 데 사용되는 기법인 다. RAG를 통해 쿼리에 대해 보다 정확하고 구체적인 응답이 가능한 맞춤화된 생성형 AI 모델을 만들 수 있다. 그러나 추론에 대한 논리적 규칙이 여전히 부재하므로 RAG 역시 생성형 AI의 혼란을 정리하지 못한다.
즉, NLP(Natural Language Processing)에는 신뢰할 수 있는 결론(출력)을 도출하기 위한 투명한 추론 규칙이 없다. 일각에서는 생성형 AI가 제공하는 최종 답변에 이르는 각 단계에서 신뢰할 수 있는 결론을 보장하기 위해 '공식 언어' 또는 일련의 규칙/가드레일이 필요하다고 주장한다. 정확한 의미를 위한 공식적인 시스템이 없는 상태의 NLP는 주관적이고 토대가 미흡한 의미를 생성한다.
AI 스타트업 엘리멘탈 코그니션(Elemental Cognition) CEO이자 컴퓨터 과학자 데이비드 페루치는 "쉽게 말해 2+2는 4라는 간단한 합의와 비슷하다. 4라는 최종 답변에는 모호함이 없다"라고 말했다. 엘리멘탈 고그니션은 '신경 기호 추론기(neuro-symbolic reasoner)'인 브래이드(Braid)를 개발했다. 브래이드는 엘리멘탈 코그니션 직원들과 진행한 인터뷰에 기반해 LLM의 언어 논리 모델을 구축한다.
페루치는 "예를 들면 비즈니스 분석가를 인터뷰할 때 '문제를 이해했는지 확인하겠다. 귀하에게 중요한 여러 비즈니스 규칙과 관계 제약 및 권한을 살펴보겠다'라는 표현을 사용한다. 이런 표현이 들어간 인터뷰를 학습하면 결국에는 이런 문제를 해결하는 방법을 알고 있는 정규 논리 추론자가 실행하는 정규 지식 모델을 얻게 된다"라고 설명했다.
간단히 말해 페루치는 "신경망의 장점을 살린 다음 논리, 투명성, 설명 가능성, 협업 학습을 추가한다. 이 작업을 LLM으로 엔드투엔드로 수행하려고 하면 실수하게 되고, 실수를 했다는 사실도 모르게 된다. 엘리멘탈 코그니션의 아키텍처는 LLM 단독 아키텍처가 아니다"라고 덧붙였다.
엘리멘탈 코그니션의 아키텍처에서 비즈니스에 맞는 답변을 제공하기 위해 LLM을 미세 조정하는 방식인 프롬프트 엔지니어링은 일련의 논리적 규칙으로 대체된다. 이런 규칙은 LLM을 통해 대화하는 범용 추론기가 정확하고 명확한 대화를 실행하도록 보장한다.
엘리멘탈 코그니션은 출력물에 대해 일종의 체크섬을 계산하는 생성형 AI 모니터링, 평기 및 관찰 툴을 개발한다. 이런 체크섬 기술은 다른 AI 엔진, 즉 한 AI 플랫폼이 다른 AI 플랫폼을 모니터링하는 데도 사용해 첫 번째 플랫폼이 잘못된 답변이나 콘텐츠를 내보내지 않도록 도와주는 역할을 하기도 한다.
엘리멘탈 코그니션과 함께 이런 종류의 생성형 AI 도구를 제공하는 업체는 아리제(Arize), 트루에라(TruEra), 휴먼루프(Humanloop) 등이 있다. IDC의 AI 및 자동화 부문 리서치 디렉터 캐시 랭에 따르면, 데이터로봇(DataRobot)과 같은 다양한 ML 플랫폼도 AI 모니터링 분야로 진출하고 있다.
지금까지는 엔터프라이즈 배포 환경에서 생성형 AI 결과물을 모니터링하는 작업에는 일반적으로 사람이 직접 참여해야 했다. 가까운 미래에도 그럴 가능성이 높지만, 모니터링 및 평가 기술이 뒷받침되면 생성형 AI는 훨씬 더 정확한 응답을 생성할 수 있다. 랭은 "사람이 LLM의 결과와 반응을 판단한 다음 피드백을 모델에 통합하는 방식은 확장성이 떨어진다. 최근에는 평가 함수나 다른 LLM을 사용해 다른 LLM의 결과를 판단하는 방법이 트렌드가 되고 있다"라고 말했다.
랭은 LLM 모니터링 소프트웨어를 일반적으로 LLM 기반 애플리케이션을 평가하고 디버깅하는 LLMOps(Large Language Model Operation) 범주에 포함한다. 더 일반적으로는 FMOps(Foundation Model Operation)라고 부른다. 랭에 따르면, FMOps는 생성형 AI 라이프사이클을 자동화하고 간소화하는 데 사용된다. FMOps 기능에는 기초 모델 테스트, 평가, 추적 및 비교, 새로운 데이터로 조정 및 조정, 맞춤형 파생 모델 개발, 성능 디버깅 및 최적화, 프로덕션에서 FM 기반 애플리케이션 배포 및 모니터링 등이 포함된다. 랭은 "말 그대로 LLM을 위한 머신러닝 운영이며, LLM 기반 애플리케이션 수명주기를 운영하기 위한 새로운 도구 세트, 아키텍처 원칙 및 베스트 프랙티스에 중점을 둔다"라고 덧붙였다.
예를 들어, 아리제의 피닉스(Phoenix)는 하나의 LLM을 사용해 관련성, 유해성 및 응답 품질을 평가한다. '은 원격 측정 데이터를 사용해 LLM의 실행과 주변 애플리케이션 컨텍스트를 이해한다. 즉, LLM 워크플로우가 중단된 위치를 파악하거나 검색 및 도구 실행과 관련된 문제를 해결할 수 있다.
가트너 수석 애널리스트 아비바 리탄은 LLM 모니터링 및 평가 방식은 다양하다고 설명한다. 어떤 사람은 데이터의 출처를 확인하고 LLM 응답의 출처를 확인하려고 시도하고 "출처를 찾을 수 없으면 환각으로 간주한다"라고 설명했다. 입력과 출력 임베딩 간 모순을 찾아 일치하지 않거나 '합산'되지 않으면 환각으로 표시하는 방식도 있다. 혹은 '이상치(outlier)' 혹은 통상적이지 않은 응답을 찾는 기술도 있다.
구글 검색과 동일한 방식으로 데이터베이스의 정보를 숫자 데이터로 변환하는 것을 '임베딩'이라고 한다. 예를 들어, 한 지역의 호텔을 가격, 편의시설 및 위치에 기반해 5자리 숫자로 지정할 수 있다. 해당 지역에서 가격 및 편의시설이 비슷한 호텔을 구글에서 검색하면 검색 엔진은 비슷한 숫자를 가진 모든 호텔을 제시한다.
같은 방식으로 LLM 평가 소프트웨어는 임베딩과 유사한 답변, 즉 쿼리와 가장 유사한 데이터를 찾는다. 리탄은 "임베딩과 멀리 떨어져 있는 데이터는 이상치를 의미하며, 이상치인 이유를 찾을 수 있다. 그러면 그것이 올바른 데이터 소스가 아니라는 것을 확인할 수 있다. 구글은 검색 데이터와 검색 기능을 모두 갖추고 있기 때문에 이런 방법을 선호한다"라고 설명했다.
LLM 평가 도구를 통해 환각과 잘못된 출력을 최소화하는 또 다른 방법은 주어진 응답의 출처를 찾는 것이다. 신뢰할 수 있는 출처가 없다면 이는 환각이라는 뜻이다. 랭은 "모든 주요 클라우드 공급업체도 LLM 애플리케이션을 조정하고 평가하는 데 도움이 되는 유사한 유형의 기술을 연구하고 있다"라고 덧붙였다.
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ⓒ Getty Image Bank
네트워크 스위치의 정의와 작동 방식
네트워크 스위치는 OSI(Open Systems Interconnection) 모델의 데이터 링크 계층인 레이어 2에서 작동하는 기기다. 이 기기는 물리적 포트에 연결된 기기가 보낸 패킷을 받아 패킷이 도달하려는 기기로 전달한다. 스위치는 라우팅이 이루어지는 네트워크 레이어(레이어 3)에서도 작동하기도 한다. 스위치는 이더넷, 파이버 채널, 비동기 전송 모드(ATM), 인피니밴드 등을 기반으로 하는 일반적인 네트워크의 구성 요소다. 오늘날 대부분의 스위치는 이더넷을 사용한다.
기기가 스위치에 연결되면 스위치는 기기의 NIC(networkinterface card)에 종속된 코드인 MAC(media access control) 주소를 기록하고, NIC는 스위치에 이더넷 케이블을 연결한다. 이후 스위치는 맥 주소를 사용해 어떤 기기의 나가는 패킷이 전송되고 있는지, 들어오는 패킷을 전달할 위치를 식별한다. 맥 주소는 물리적 기기에 종속돼 변경되지 않지만, 네트워크 계층(레이어 3) IP 주소는 기기에 임의로 할당되거나 시간이 지남에 따라 변경될 수 있다. 맥 주소는 마치 자동차의 차대번호, IP 주소는 자동차 번호판이라고 생각하면 쉽다.
패킷이 스위치에 들어오면 스위치는 헤더를 읽은 다음 대상 주소와 일치하는 하나 이상의 주소를 찾아 대상 기기로 연결되는 적절한 포트를 통해 패킷을 보낸다. 스위치와 연결된 기기로 동시에 오가는 네트워크 트래픽 간의 충돌 가능성을 줄이기 위해 대부분 스위치는 기기로 들어오고 나가는 패킷이 스위치 연결의 전체 대역폭에 액세스할 수 있는 전이중(fullduplex) 기능을 지원한다. 두 사람이 무전기가 아닌 스마트폰으로 대화하는 모습을 상상하면 된다.
스위치가 레이어 2에서 작동하는 것은 사실이지만 레이어 3에서도 작동하며, 이를 위해서는 서브넷을 아우르는 논리적 네트워크 세그먼트인 가상 LAN(VLAN)을 지원해야 한다. 트래픽이 한 서브넷에서 다른 서브넷으로 이동하려면 스위치 사이를 통과해야 하며, 이는 스위치에 내장된 라우팅 기능에 의해 구현된다.
스위치와 허브, 라우터의 차이
허브는 리소스 공유를 목적으로 여러 기기를 연결할 때 사용한다. 허브에 연결된 기기의 집합을 LAN 세그먼트라고 한다. 허브는 연결된 기기 중 하나에서 전송된 패킷이 허브에 연결된 모든 기기로 브로드캐스트된다는 점에서 스위치와 다르다. 스위치에서는 패킷이 주소가 지정된 기기로 연결되는 포트로만 전달된다. 스위치는 일반적으로 LAN 세그먼트를 연결하므로 허브는 스위치에 연결된다. 스위치는 같은 LAN 세그먼트에 있는 기기로 향하는 트래픽을 필터링한다. 이런 기능 덕분에 스위치는 네트워크 대역폭뿐만 아니라 자체 처리 리소스를 더 효율적으로 사용한다.
스위치는 네트워크 트래픽의 포워딩 및 라우팅을 제공하는 라우터와 혼동되기도 하는데, 스위치와 라우터는 목적과 위치가 다르다. 라우터는 네트워크 계층인 레이어 3에서 작동하며 네트워크를 다른 네트워크에 연결한다. 스위치와 라우터의 차이점을 쉽게 생각하는 방법은 LAN과 WAN을 생각하면 된다. 기기는 스위치를 통해 로컬로 연결되고 네트워크는 라우터를 통해 다른 네트워크에 연결된다. 정리하면 패킷이 인터넷에 도달하는 경로는 기기 허브 스위치 라우터 인터넷 순서가 된다.
물론 라우터 하드웨어에 스위칭 기능이 내장돼 라우터가 스위치 역할도 수행하는 때도 있다. 가정용 무선 라우터가 대표적이다. 이 라우터는 WAN 포트를 통해 광대역 연결로 라우팅하지만, 일반적으로 컴퓨터, 텔레비전, 프린터 또는 게임 콘솔용 이더넷 케이블을 연결하는 데 사용하는 추가 이더넷 포트도 있다. 다른 노트북이나 휴대폰과 같은 네트워크의 다른 기기는 WiFi 공유기를 통해 연결되지만, 여전히 LAN을 통한 스위칭 기능을 제공한다. 따라서 라우터는 사실상 스위치이기도 하다. 그리고 라우터에 별도의 스위치를 연결해 추가 기기에 인터넷과 LAN 액세스를 모두 제공할 수도 있다.
인터넷 스위치라는 용어도 있는데, 대부분은 라우터를 설명하는 것이다. 스위치와 라우터 모두 네트워크 트래픽을 전달하고 라우팅할 수 있다. 스위치는 LAN에서 작동하고 라우터는 WAN에서 작동한다. 앞서 설명한 것처럼 스위칭 기능은 라우터에 내장될 수 있으며 라우터가 스위칭 기능을 수행할 수 있다. 인터넷을 통해 패킷을 이동하는 것은 라우터가 하는 일이다.
스위치의 종류
스위치는 연결해야 하는 기기 수와 필요한 네트워크 속도/대역폭의 유형에 따라 다양한 제품으로 나뉜다. 소규모 사무실이나 홈 오피스에서는 일반적으로 4포트 또는 8포트 스위치로 충분하지만, 일정 규모 이상 기업은 일반적으로 최대 128포트 스위치를 사용한다. 소형 스위치는 데스크톱에 설치할 수 있을 정도로 작지만, 배선실, 데이터센터 또는 서버 팜의 랙에 장착할 수 있는 대형 스위치도 있다. 랙 마운트 가능 스위치의 크기는 1U에서 4U까지 다양하다. 스위치의 네트워크 속도도 고속 이더넷(10/100Mbps), 기가비트 이더넷(10/100/1000Mbps), 10기가비트(10/100/1000/10000Mbps), 40/100Gbps 속도까지 여러 가지다. 속도는 작업에 필요한 처리량에 따라 달라진다.
스위치의 기능도 다른데, 4가지 유형 정도로 정리할 수 있다.
비관리형 : 비관리형 스위치는 가장 기본적인 스위치로, 고정 구성을 제공한다. 일반적으로 플러그 앤 플레이 방식이므로 사용자가 선택할 수 있는 옵션이 거의 없다. 서비스 품질과 같은 기능에 대한 기본 설정이 있을 수 있지만 변경할 수는 없다. 비관리형 스위치는 상대적으로 저렴하다는 장점이 있지만, 기능이 부족하므로 기업용으로는 적합하지 않다.
관리형 : 관리형 스위치는 IT 전문가를 위해 더 많은 기능과 기능을 제공하며 기업 환경에서 가장 많이 볼 수 있는 유형이다. 관리형 스위치는 명령줄 인터페이스(CLI)를 통해 구성한다. 네트워크 문제를 해결하는 데 필요한 정보를 제공하는 간단한 네트워크 관리 프로토콜(SNMP) 에이전트를 지원한다. 또한 가상 LAN, 서비스 품질 설정 및 IP 라우팅을 지원하는 제품도 있다. 보안도 강화되어 처리하는 모든 유형의 트래픽을 보호한다. 이런 고급 기능 때문에 관리형 스위치는 비관리형 스위치보다 훨씬 더 비싸다.
스마트 또는 지능형 스위치 : 스마트 스위치 또는 지능형 스위치는 관리형 스위치로, 비관리형 스위치보다 더 많은 기능을 제공하지만, 관리형 스위치보다 적은 기능을 제공한다. 비관리형 스위치보다 더 정교하지만, 완전 관리형 스위치보다 저렴한 것이 특징이다. 일반적으로 텔넷 액세스를 지원하지 않으며 CLI가 아닌 웹 GUI를 제공한다. VLAN과 같은 다른 옵션은 완전 관리형 스위치에서 지원하는 기능만큼 다양하지 않다. 가격이 저렴하므로 소규모 회사나 필요한 기능이 적은 회사에 적합하다.
KVM 스위치 : KVM 스위치는 데이터센터 또는 대량의 서버가 있는 곳에 쓰이는 특정 유형의 스위치다. 여러 컴퓨터에 키보드, 비디오(모니터), 마우스 연결을 제공하여 사용자가 단일 위치 또는 콘솔에서 서버 그룹을 제어할 수 있다. KVM 연장기를 추가하면 KVM 스위치를 통해 로컬 및 원격으로 컴퓨터에 액세스할 수 있으므로 서버 유지보수와 관리를 중앙 집중화할 수 있다.
네트워크 스위치 관리 기능
네트워크 스위치의 기능은 스위치 제조업체와 제공되는 추가 소프트웨어에 따라 다르지만, 일반적으로 스위치를 통해 전문가가 관리할 수 있는 기능이 몇 가지 있다.
스위치의 특정 포트를 활성화 및 비활성화한다.
듀플렉스(반쪽 또는 전체) 및 대역폭에 대한 설정을 구성한다.
특정 포트에 대한 서비스 품질(QoS) 수준을 설정한다.
맥 필터링 및 기타 액세스 제어 기능을 설정한다.
링크 상태를 포함해 기기에 대한 SNMP 모니터링을 설정한다.
네트워크 트래픽 모니터링을 위해 포트 미러링을 구성한다.
네트워크 스위치가 여전히 중요한 이유
오늘날 현대 기업에서 스위치는 여전히 중요한 역할을 담당하고 있다. 더 많은 무선 연결을 가능하게 할 뿐만 아니라 사물 인터넷 기기와 스마트 빌딩을 지원해 더 지속 가능한 운영을 가능하게 한다. 특히 공장에서 센서와 기계를 연결하는 산업용 사물 인터넷 기기가 늘어나면서 이를 기업 네트워크에 연결하는 스위칭 기술이 더 중요해졌다.
최신 스위치에는 네트워크에 연결된 기기에 최대 100W의 전력을 공급할 수 있는 PoE(Power over Ethernet) 기술이 포함되는 추세다. 이를 통해 기업은 보안 카메라, 실외 조명, 무선 액세스 포인트, VoIP 전화는 물론 원격 지역의 온도, 습도, 습도 등을 모니터링할 수 있는 수많은 센서와 같이 별도의 전원 콘센트가 필요하지 않은 곳까지 기기를 설치할 수 있다. IoT 기기에서 수집, 전송되는 데이터를 스위치로 모으고, AI/ML 알고리즘에 적용해 더 스마트한 환경을 만들 수도 있다.
대규모 네트워크에서 스위치는 분석을 위해 트래픽을 오프로드하는 데 자주 사용된다. 트래픽이 LAN으로 이동하기 전에 스위치를 WAN 라우터 앞에 배치할 수 있는데 이는 보안 전문가에게 중요하다. 또한, 포트 미러링은 침입 탐지, 성능 분석 및 방화벽 작업 등을 쉽게 한다. 대부분은 포트 미러링은 침입 탐지 시스템이나 패킷 스니퍼로 전송되기 전에 스위치를 통해 흐르는 데이터의 미러 이미지를 생성한다.
스위치는 디지털 트윈 기술, 네트워크 케이블 통합, SDWAN 환경과 같은 새로운 혁신과 함께 대규모 데이터센터 및 클라우드 환경에서 계속 사용되고 있다. 그러나 가장 기본적인 네트워크 스위치는 복도 건너편에 있든 지구 반대편에 있든 상관없이 기기 A에서 기기 B로 패킷을 빠르고 효율적으로 전송하는 역할이다. 이 과정에서 여러 다른 기기가 패킷 전송에 기여하지만, 스위치는 여전히 네트워킹 아키텍처의 필수적인 부분이다.
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| 214 | 인터넷 보안은 그 분야 전문가에게도 복잡한 주제이며, 일반 사용자에게는 용어조차도 어려울 수 있다. 물론 모든 전문 용어를 다 알 필요는 없다. 하지만, 기본적인 용어에 대한 어휘력을 갖추면 주요 위협으로부터 자신을 보호할 수 있는 충분한 정보를 확보하는 데 도움이 될 수 있다.
예를 들어 피싱 이메일이 무엇인지 안다면 피싱 이메일에 대한 경각심을 갖고 이런 흔한 위험을 피할 수 있다. 여기서 소개하는 주요 보안 용어는 보안 경고를 이해하고 홈 네트워크와 컴퓨터를 보호하기 위한 적절한 조치를 취하는 데 도움이 될 것이다.
핵심 보안 용어
컴퓨터 시스템과 네트워크는 무단 액세스로부터 사용자와 사용자의 데이터를 보호하기 위해 다양한 기술을 사용한다. 우선, 데이터를 보호하는 방법을 설명하는 가장 일반적인 용어부터 알아보자.
2FA. 이중 인증(TwoFactor Authentication)의 줄임말로, 비밀번호 외에 추가적인 '요소'를 추가해 온라인 계정을 보호하는 방법이다. 문자 메시지 확인 또는 신뢰할 수 있는 앱에서 생성한 코드를 추가 인증 요소로 사용할 수 있다. 만약 이중 인증을 사용할 수 있는 계정이라면, 사용하는 것이 좋다.
인증(Authentication). 일반적으로 비밀번호, 생체 인식 또는 코드 확인을 통해 플랫폼 또는 계정에 대한 승인된 액세스를 확인한다.
생체 인식. 얼굴 형상이나 지문과 같은 사용자의 신체적인 특성을 보안 인증 수단으로 사용하는 것을 말한다. 노트북의 지문 센서와 윈도우 헬로 카메라는 암호보다 더 쉽고 안전하게 로그인할 수 있는 일반적인 생체 인식 보안 기능이다.
인증서 인증(Certificate Authentication). 신뢰할 수 있는 기관에서 디지털 서명한 기록을 사용해 웹사이트, 파일 또는 시스템의 진위 여부를 확인한다.
암호화(Encryption). 미리 정해진 방식으로 정보를 뒤죽박죽으로 만들어 민감한 정보를 모호하게 하거나 숨기는 방법. 하드 드라이브 및 기타 저장 장치를 암호화하면 장치가 악의적인 사람의 손에 넘어갈 경우 데이터를 보호할 수 있으며, 네트워크 연결을 암호화하면 데이터가 네트워크를 통해 이동할 때 제 3자가 가로채지 못하도록 보호한다.
위험 및 악용 관련 용어
해커와 범죄자들이 사용하는 일반적인 위험과 수법에 관한 용어다. 보안 소프트웨어를 구매할 때는 모든 위협 유형으로부터 보호하고 내 정보가 다크 웹에 표시될 때 알려주는 옵션을 선택하기 바란다.
백도어. 공격자가 시스템에 액세스하는 은밀한 방법을 만드는 보안 취약점, 즉 PC에 열려 있는 '뒷문'을 만들어 악용하는 수법이다.
부팅 레코드 바이러스. 흔히 MBR(Master Boot Record) 바이러스라고하며, 컴퓨터 시스템이 부팅될 때 로드되는 하드 드라이브의 일부를 표적으로 삼는 바이러스 형태이다. 운영체제의 보안 기능을 우회하는 데 악용된다.
봇넷. '로봇 네트워크'의 줄임말로, 범죄자가 대상 시스템의 보안 장치나 인프라를 압도하기 위해 대량의 감염된 컴퓨터를 사용하는 것을 말한다.
무차별 대입 공격(Brute Force Attack). 사용자 아이디와 비밀번호 조합을 알아내기 위해 대량의 문자와 숫자 조합을 사용하는 방식이다.
크라임웨어(Crimeware). 사이버 범죄자가 범죄 행위를 수행하기 위해 사용하는 멀웨어이다. 봇넷에 감염된 컴퓨터를 추가하는 트로이 목마 바이러스가 대표적이다.
다크 웹(Dark Web). 특정 소프트웨어를 사용해 트래픽을 익명화하는 인터넷용 섀도우 네트워크의 일종이다. 다크 웹은 종종 도난당한 비밀번호를 포함해 불법 또는 도난당한 데이터를 전송하는 데 사용된다. 다크 웹을 모니터링하는 보안 서비스는 이런 네트워크를 검색해 위협 정보가 발견되면 사용자에게 경고한다.
데이터 마이닝. 대규모 데이터 세트를 사용해 특정 대상에 대한 상관관계를 찾는 것을 말한다. 공격자는 여러 웹사이트나 데이터베이스에서 개인에 대한 데이터 요소를 찾아내 공격을 수행하거나 신원 도용을 저지르기에 충분한 정보를 수집할 수 있다.
서비스 거부 공격. DoS(Denial of Service)라고 부르며, 대상 시스템의 정상적인 작동을 방해하기 위해 의도적으로 과부하 트래픽을 일으키는 공격이다. 봇넷을 이용해 수행하는 경우가 많다.
사전 공격(Dictionary Attcack). 대량의 공통 용어를 사용해 사용자의 비밀번호를 알아내는 자동화된 무차별 암호 대입 공격의 한 형태이댜.
결함 주입(Fault Attack). 결함 주입 공격이라고도 한다. 해커가 정상적인 기능을 우회하기 위해 서버나 웹 브라우저에 의도적으로 잘못된 데이터 패킷을 전송하는 등 시스템의 일부에 오류를 발생시켜 시스템에 액세스하는 데 사용하는 방법이다.
하이재킹(Hijacking). 감염된 컴퓨터나 네트워크 연결을 악의적인 목적으로 사용할 수 있도록 제어권을 획득하는 것을 말한다.
IP 스푸핑. 일반적으로 실제 출처를 숨기거나 다른 시스템을 사칭하기 위해 자신의 IP 주소가 아닌 다른 IP 주소에서 온 것처럼 보이도록 신호를 변경하는 방법이다. 미디어 스트리밍처럼 국가별 제한이 있는 서비스를 우회적으로 이용하는 데 사용할 수 있다.
커널 공격. 운영 체제의 핵심 코드(커널이라고 함)를 수정해 정보를 훔치거나 시스템에 대한 제어 액세스 권한을 얻기 위한 채널을 생성하는 보안 악용 방법이다.
멀웨어(Malware). 컴퓨터 시스템에서 악의적인 행위를 수행하는 소프트웨어. 바이러스나 트로이 목마 또는 사용자가 입력하는 내용을 기록하여 비밀번호 및 기타 정보를 수집하는 키로거 등을 통칭하는 용어다.
중간자 공격(ManintheMiddle Attack). 두 시스템 간의 트래픽을 가로채 공격자가 임의로 조작하는 방식의 공격이다. 가로챈 데이터를 훔치거나 다른 목적으로 손상된 정보를 삽입하는 데 사용할 수 있다.
신분 위장 공격(Masquerade Attack). 합법적인 사용자 또는 시스템의 자격 증명을 사칭하거나 이를 사용해 시스템에 액세스하는 방법이다.
비밀번호 크래킹. 사전 공격 등을 통해 작동 중인 비밀번호를 알아내 시스템에 액세스하는 행위.
비밀번호 스니핑. 암호화되지 않은 비밀번호에 대한 네트워크 트래픽을 모니터링하여 사용자 자격 증명을 발견하는 방법이다.
파밍(Pharming). 사용자가 유효한 사이트에 있다고 믿고 로그인 자격 증명이나 기타 식별 정보를 입력할 수 있는 스푸핑된 웹사이트로 트래픽을 리디렉션해 사용자의 데이터를 탈취하는 방법이다. 피싱 공격과 함께 사용되는 경우가 많다.
피싱(Phishing). 이메일이나 문자 메시지를 통해 피해자가 사용자 아이디와 비밀번호와 같은 민감한 데이터를 공개하도록 유인하는 소셜 엔지니어링 공격의 한 형태이다. 피싱 메시지는 일반적으로 은행이나 온라인 쇼핑몰처럼 신뢰할 수 있는 브랜드에서 보낸 것처럼 보이도록 디자인된 콘텐츠와 이미지를 이용한다.
포트 스캔. 공격자가 컴퓨터 시스템의 진입 지점을 발견하기 위해 사용하는 방법이다. 해커는 네트워크 또는 컴퓨터의 포트를 스캔해 사용 가능한 포트, 네트워크 내 컴퓨터에서 실행 중인 서비스 유형, 시스템에 액세스할 수 있는 기타 세부 정보를 파악할 수 있다.
랜섬웨어. 사용자가 시스템을 이용하지 못하게 잠그거나 민감하거나 당황스러운 데이터를 훔쳐내기 위한 멀웨어의 일종으로, 사용자가 액세스 권한을 되찾거나 정보 유출을 막기 위해 돈을 지불하도록 유도하는 것을 목적으로 한다.
세션 하이재킹. 사용자의 세션에서 활성 쿠키 데이터를 복제하는 등 이미 설정된 연결을 제어해 사용자의 온라인 계정에 액세스한다. 일반적으로 웹사이트 연결은 정해진 시간이 지나면 만료되는 세션 내에서 보안이 유지된다. 공격자는 만료되지 않은 세션의 쿠키 사본을 웹사이트에 제시함으로써 사용자를 사칭해 액세스 권한을 얻을 수 있다.
스니핑. 네트워크를 통해 전송되는 트래픽에서 데이터를 탐지하고 수집하는 모든 방법. 무선 네트워크에서 비밀번호를 찾는 데 자주 사용된다.
사회 공학. 인간의 사회적 취약점을 악용해 민감한 정보를 수집하거나 시스템에 액세스하는 데 사용하는 방법을 말한다. 피싱, 전화 사기, 신뢰할 수 있는 사람 사칭 등 다양한 기업이 사용된다.
스푸핑. 제한된 콘텐츠에 액세스하기 위해 컴퓨터의 IP 주소를 수정하거나 방문자를 속이기 위해 피싱 이메일 또는 가짜 웹사이트를 신뢰할 수 있는 브랜드의 소유인 것처럼 보이게 하는 등 시스템이나 계정을 그렇지 않은 것처럼 보이도록 수정하는 모든 기만적인 방법을 말한다.
트로이 목마. 겉보기에 안전한 애플리케이션 내에 숨겨져 있는 멀웨어. 컴퓨터에 악성 코드를 심는 데 이용한다.
바이러스. 스스로 복사본을 생성해 다른 파일과 시스템에 삽입함으로써 확산되는 멀웨어이다.
워초킹/워다이얼링/워드라이빙. 해커가 주변을 운전하며 무선 네트워크를 검색하거나(Wardriving), 걸어 다니며 같은 작업을 수행하고 눈에 띄는 방식으로 표적을 표시하거나(Warchoacking), 모뎀으로 액세스할 수 있는 컴퓨터를 찾기 위해 전화 번호를 자동 다이얼링하는(Wardialing) 방식으로 잠재적인 공격 대상을 발견하고 식별하는 방식이다. 전화를 받았는데 귀에서 모뎀의 치직거리는 소리가 들린다면, 워다이얼링 시도일 수 있다.
네트워킹 보안 용어
가장 단순한 홈 네트워크에도 일반적으로 침입자를 차단하고 데이터를 보호하는 데 도움이 되는 다양한 장치와 기능이 있다.
액세스 제어. 특정 디바이스의 네트워크 참여를 허용하거나 차단하는 라우터의 기능이다.
방화벽. 컴퓨터 또는 네트워크에 대한 액세스를 제한하는 장치 또는 소프트웨어이다. 방화벽을 통해 들어오고 나가는 항목에 대한 권한을 설정할 수 있다.
라우터. 네트워크의 액세스 및 트래픽 흐름을 관리하고, 네트워크 내의 컴퓨터에 주소를 할당하며, 네트워크 내의 시스템 간 연결 흐름을 지시하는 디바이스이다. 홈 라우터는 일반적으로 인터넷 서비스 업체의 모뎀에 연결되며 홈 네트워크 내의 디바이스가 서로 및 인터넷에 연결할 수 있는 중앙 허브 역할을 한다. 대부분의 라우터에는 외부 침입으로부터 네트워크를 보호하는 방화벽 및 액세스 제어 기능이 포함되어 있다. 홈 네트워크를 완벽하게 보호하려면 라우터의 기능을 알아두는 것이 좋다.
인터넷 보안 용어
사용자를 보호하고 온라인에서 데이터가 도난당하는 것을 방지하기 위해 웹사이트와 애플리케이션은 다양한 기술과 기법을 사용한다.
쿠키. 웹사이트 등의 시스템에서 사용자를 식별하고 추적하기 위해 사용하는 데이터 파일로, 종종 해당 사용자와 관련된 구성 정보가 포함되어 있다. 쿠키에는 사용자의 계정에 액세스하는 데 사용할 수 있는 개인 식별 정보 및 세션 데이터가 포함될 수 있다. 웹사이트 로그인을 활성 상태로 두면 세션 쿠키 데이터를 사용해 계정에 다시 액세스할 수 있다. 따라서 웹사이트 이용이 끝나면 의식적으로 로그아웃하면 이렇게 악용되는 것을 방지할 수 있다.
HTTPS. 'S'는 안전하지 않은 일반 HTTP와 달리 신뢰할 수 있는 발급자의 서명된 인증서로 보호되는 연결을 나타낸다. 기본적으로 온라인 보안에 관심이 있다면 개인 데이터를 전송하는 모든 웹사이트의 주소가 HTTPS로 시작해야 한다.
인터넷 프로토콜(IP). 인터넷을 통해 컴퓨터를 연결하는 표준 방법으로, 각 시스템에는 IP 주소라고 하는 고유한 숫자 또는 영숫자 주소가 있습니다. IPv4의 경우, 192.168.1.72, Ipv6의 경우 2001:0db8:85a3:0000:0000:8a2e:0370:7334와 같은 주소를 사용한다. 현재 두 버전 모두 사용되고 있다. 일부 사이버 공격은 신뢰할 수 있는 출처에서 온 것처럼 보이도록 IP 주소를 변조한다.
SSL(Secure Sockets Layer). 디지털 서명 보안을 사용해 인터넷에서 신뢰할 수 있는 시스템을 식별하는 보안 표준이다. 웹사이트의 신원을 확인하기 위해 HTTPS에서 사용하는 표준이기도 하다.
비즈니스 보안 용어
직장에서 IT 부서는 회사 데이터와 시스템을 안전하게 보호하기 위해 여러 가지 보안 프랙티스를 적용한다.
최소 권한. 보안을 손상시킬 수 있는 의도치 않은 구성 변경을 방지하기 위해 컴퓨터에 대한 관리자 액세스를 보류하는 등, 특정 시스템이나 사용자에게 필수 기능을 수행하는 데 필요한 만큼의 액세스 권한만 부여하는 보안 원칙이다. 기업 IT 환경에서는 이런 이유로 일반 사용자에게는 회사에서 발급한 PC에 대한 기본 액세스 권한만 부여한다. 가정에서도 자녀의 컴퓨터 설정을 제한하는 식으로 적용할 수 있다.
VPN(Virtual Private Network). VPN은 인터넷을 통해 여러 대의 컴퓨터를 안전하게 연결하는 수단으로, 내부 네트워크처럼 동작하는 것이 특징이다. 많은 기업이 직원들에게 공개 인터넷이 아닌 VPN을 통해 민감한 시스템에 액세스하도록 요구한다. 가정에서도 VPN을 사용하면 웹 서핑을 할 때 개인 정보 보호 장치를 추가하는 효과를 얻을 수 있다.
기타 중요한 컴퓨터 및 보안 용어
데몬(Daemon). 컴퓨터 시스템에서 자동화된 백그라운드 프로세스로 실행되는 프로그램. 대부분의 데몬은 양성이지만, 많은 멀웨어가 데몬을 추가해 사용자 활동을 모니터링하고 인터넷을 통해 해커의 지시를 기다린다.
암호 해독(Decryption). 일반적으로 보안 인증을 통해 암호화된 데이터 또는 텍스트를 읽을 수 있는 상태로 복원하는 작업이다.
허니팟(Honeypot). 공격자를 유인하고 함정에 빠뜨리기 위해 고의적으로 노출된 시스템으로, 겉보기에는 가치 있는 데이터로 가득 차 있다. 네트워크 관리자와 사법기관이 사이버 범죄자를 잡기 위해 허니팟을 사용하기도 한다. 현재 일부 가정용 보안 방화벽에는 허니팟 기능이 포함되어 있어 액세스 시도를 감지하고 침입자에게 경고를 보낼 수 있다.
평문(Plaintext). 암호화되지 않은 텍스트 콘텐츠. 암호화된 암호 텍스트와 반대되는 개념이다. 비밀번호와 같은 민감한 정보는 어떤 시스템에도 평문으로 저장해서는 안된다.
루트(Root). 맥OS나 리눅스 같은 유닉스 계열 운영체제의 핵심 관리자 또는 수퍼유저 계정이다. 대부분의 최신 유닉스 계열 시스템은 수퍼유저 기능에 대한 무단 액세스를 방지하기 위해 기본적으로 루트 계정을 비활성화한다. 많은 사이버 공격의 목표는 루트 액세스 권한을 얻어 시스템을 완전히 장악하는 것이다.
스팸. 원치 않는 메시지로, 주로 이메일을 통해 전달되지만 문자 메시지와 소셜 미디어에서도 점점 더 흔해지고 있다. 반드시 위험한 것은 아니지만 피싱 공격과 사기가 포함될 수 있다.
제로 데이(Zero Day). 새로운 취약점이 발견된 첫날로, 공격자가 취약점을 인지하고 사용자가 시스템에 방어 패치를 적용하기 전에 취약점을 악용할 수 있기 때문에 가장 취약한 시기로 간주된다.
editor@itworld.co.kr /news/327466 |
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| 216 | “MS 계정 없이” 로컬 계정으로 윈도우 11을 설정하는 방법 /news/327347 |
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| 218 | "퍼셉트론에서 트랜스포머, CNN까지" 신경망 기본 개념과 최신 스타일의 이해 /news/327774 |
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/news/327109 |
| 220 | “AI부터 튜닝, 멀티미디어까지” 2024년 필수 윈도우 SW 17선 /news/327109 |
| 221 | 개발자 /t/61023/개발자 |
| 222 | 애플리케이션 /t/39/애플리케이션 |
| 223 | 비주얼 스튜디오 코드로 생산성을 높이는 10가지 방법 /news/330552 |
| 224 | 네트워크 /t/62078/네트워크 |
| 225 | 보안 /t/36/보안 |
| 226 | 퍼스널 컴퓨팅 /t/62074/퍼스널 |
| 227 | “킬 스위치부터 멀티 홉까지” VPN 관련 필수 용어 14가지 /news/329818 |
| 228 | 개발자 /t/61023/개발자 |
| 229 | 정량적 성과 평가, 개발자에게는 의미 없다 /news/328187 |
| 230 | 스마트폰 /t/62075/스마트폰 |
| 231 | 퍼스널 컴퓨팅 /t/62074/퍼스널 |
| 232 | 고속 충전과 배터리 손상 간 상관관계 파헤치기 /news/327620 |
| 233 | 스마트폰 /t/62075/스마트폰 |
| 234 | 낫싱 폰 (2a) 리뷰 | ‘과한 디자인ㆍ아쉬운 카메라’ 호불호 갈릴 보급형 스마트폰 /news/328537 |
| 235 | AIㆍML /t/69500/AIㆍML |
| 236 | 개발자 /t/61023/개발자 |
| 237 | 글로벌 트렌드 /t/55049/글로벌 |
| 238 | 글로벌 칼럼 | 생성형 AI로 인한 로우코드 개발의 지각 변동 /news/329314 |
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| 240 | 글로벌 트렌드 /t/55049/글로벌 |
| 241 | [ITWorld 넘버스] AI가 바꿀 2024년 미리 보기 /news/319974 |
| 242 | ‘뉴 노멀’에서 ‘올드 노멀’로 되돌아가는 데는 그리 오랜 시간이 걸리지 않았다. 외출할 때마다 마스크를 챙기고, 사회적 거리두기를 하던 기억도 이제는 희미하다. 하지만 코로나 19가 쏘아 올린 거시 경제적 위기는 여전했고, 2024년에도 계속될 전망이다. 불확실한 경제 상황, 예측할 수 없는 미래는 기업의 가장 큰 불안 요소이지만, 현재 상황을 분석하고 가능성 있는 미래를 염두에 둔다면 변화에 빠르게 대처할 수 있을 것이다.
2024년 IT 업계에서 가장 주목해야 할 기술은 여전히 AI다. 인터넷에 버금가는 사회/경제적 혁신을 이끌게 될 기술로 주목받는 AI는 2024년 한층 고도화되면서 안정기에 접어들 것으로 예상된다. 이에 따라 AI에 능통한 기업과 그렇지 못한 기업의 지식 격차는 2024년 기업의 생산성과 수익을 판가름할 것으로 보인다. 여기서는 2024년 한해 계획에 참고하면 좋을 만한 AI 관련 2024년 전망을 정리한다.
2024년에도 변화의 중심은 AI
가트너는 오는 2026년까지 생성형 AI 모델이나 API를 사용하는 기업이 80%에 달할 것으로 예상했다. 2023년 초에는 5% 미만이었던 것을 고려하면 폭발적인 성장이다. 이에 따라 AI의 신뢰와 리스크, 보안 관리를 의미하는 AI TRiSM(Artificial Intelligence Trust, Risk, and Security Management)의 필요성도 분명해졌다. 사전 예방적 데이터 보호, AI 전용 보안, 데이터 및 모델 드리프트, 모델 모니터링, 입출력 리스트 제어 등과 같은 AI TRiSM 기능을 적용하는 기업은 오류 및 불법 정보를 최대 80%까지 줄임으로써 보다 정확하게 의사결정할 수 있다.
AI 성능에 핵심적인 역할을 하는 AI 반도체 시장도 몸집이 커지고 있다. 딜로이트는 생성형 AI 전용 반도체칩 시장 규모가 2024년 400억 달러(약 51조 9,600억 원) 수준까지 이르렀다가 2027년에는 4,000억 달러(약 519조 원)에 달할 것으로 전망했다. 또한 딜로이트는 기업용 소프트웨어 업체 대부분이 올해를 기점으로 제품과 서비스에 생성형 AI를 추가할 것이며, 생성형 AI를 도입한 SW 업체는 100억 달러(약 13조 원)의 추가 매출을 얻을 수 있다고 분석했다.
실무자의 업무 환경은 어떻게 바뀔까? 우선 중요도가 높지 않은 업무에서는 생성형 AI 사용이 고착화될 것으로 예상된다. 퀄트릭스의 ‘2024년 직원 경험 트렌드’에 따르면, 많은 직원이 자료 작성(63%), 개인 비서 역할(59%), 내부 지원 부서에 연락(50%)과 같이 AI를 직접 제어할 수 있는 업무에서 AI를 활용하는 것을 긍정적으로 생각하고 있었다. 반면 교육, 업무 성과 평가, 채용 및 승진 면접처럼 주관적인 의견이 개입되고 중요도가 높은 업무에 대해서는 선호도가 30%대에 그쳤다.
AI는 직원의 업무 방식뿐 아니라 일자리 지형도 바꾸고 있다. 생성형 AI가 창의적인 사고를 성공적으로 수행하는 모습을 입증하면서 2023년에는 더 많은 일자리가 사라질 것에 대한 우려가 있었지만, 한편에서는 프롬프트 엔지니어(Prompt Engineer)처럼 AI가 창출한 새로운 역할도 생겨났다. SAS는 “AI 기술이 고용 시장에 일시적인 혼란을 야기할 수 있지만, 앞으로 경제 성장을 견인할 직무를 창출할 것“이라며, 올해는 이런 신규 일자리가 크게 주목받을 것으로 예상했다.
접근 방식도 달라진다
AI 도입이 필수적인 흐름이라면 2024년에는 비용 효율적인 운영을 고민해야 하는 시기다. 올해부터는 AI에 대한 논의가 이론에서 실제 추론 및 운영 환경으로 전환되면서 투자에 대한 초점 역시 훈련 비용에서 추론/운영 비용으로 이동할 것으로 보인다. 델 테크놀로지스에 따르면, 훈련 비용은 모델의 크기와 데이터 집합 사용에 따라 결정되지만 추론/운영 비용은 트랜잭션 수, 사용자 규모, 데이터 유형, 지속적인 유지보수에 좌우된다.
클라우데라는 비교적 적은 비용과 훈련 데이터로도 LLM 성능을 최적화하는 대표적인 3가지 방법으로 프롬프트 엔지니어링, 검색증강생성(Retrieve Augmented Generation, RAG), 파인 튜닝(Fine Tuning)에 주목했다. 또한 앞으로는 많은 기업이 더 나은 LLM을 만들기 위해 MLOps(Machine Learning Operation)와 데이터 페더레이션 기능 개발에 주력할 것으로 예상했다.
AI의 잠재력을 극대화해 경쟁 우위를 확보하기 위한 방법으로 에퀴닉스는 ▲신뢰할 수 있는 출처 ▲전략적인 데이터 수집 ▲적절한 모델 3가지 요소가 필요하다고 강조했다. 또한 지난해에는 생성형 AI가 기업의 데이터를 유출하는 사고가 있었던 만큼 2024년에는 민감 데이터를 위험 요소로부터 효율적으로 보호하는 방법으로 프라이빗 AI 논의가 활발해질 것으로 전망했다.
마케팅 캠페인도 AI로 효과적으로
디지털 마케팅 분야에서도 AI가 핵심 키워드다. 인크로스는 경기 침체로 인해 2024년에는 광고 효율을 극대화할 수 있는 서비스와 기술이 계속해서 주목받을 것이라고 분석했는데, 특히 ‘AI 마케팅’이 크게 발전할 것이라고 전망했다. 실제로 마케팅 업계에서는 현재 AI를 활용해 광고 소재를 제작하고 ML을 통해 캠페인 효율을 최적화하는 추세가 점차 확산하고 있다. 인크로스는 광고 업계 전반에 AI/ML의 영향력이 확대할 것으로 바라봤다.
몰로코의 조사도 인크로스의 전망을 뒷받침한다. 몰로코가 전 세계 모바일 앱 마케터를 대상으로 실시한 조사에 따르면, 퍼포먼스 기반 모바일 마케팅 솔루션을 선택할 때 고려하는 10가지 요소 중 ‘고급 ML 기술’이 37%로 1위를 차지했다.
광고 패러다임 자체가 변화할 것이라는 전망도 있다. 메조미디어는 일방향적인 기존의 광고 방식이 생성형 AI를 통해 이용자와 상호작용하는 방식으로 광고 패러다임이 바뀔 것이며, 이에 따라 2024년에는 많은 마케터가 프롬프트 작성, 디지털 리터러시에 대한 이해, 유해 정보 필터링과 같은 생성형 AI 역량을 개발할 것으로 예상했다.
기회 혹은 위기…AI라는 양날의 검
모든 기술에는 어두운 이면이 있는 법이다. 올해 기업의 보안에 가장 큰 영향을 미칠 요소로 AI가 꼽히는 것도 자연스럽다. 미국보안산업협회(Security Industry Association, SIA)는 2024년 기업 보안에 영향을 미칠 것으로 예상되는 가장 중요한 트렌드로 AI를 선정했다. 구체적으로는 ‘AI 보안’을 가장 중요한 트렌드로 선정했으며, AI가 탑재된 디지털카메라의 비디오 인텔리전스, 생성형 AI, AI 규제가 뒤를 이었다.
매해 연말 보안 위협 전망을 내놓는 보안 업체들도 일제히 AI의 어두운 이면을 지적했다. 이글루코퍼레이션과 SK쉴더스는 피싱 이메일 작성, 악성코드 생성 등 생성형 AI를 악용해 해커가 공격을 더 쉽고 빠르게 수행할 수 있는 환경이 마련되면서 2024년 생성형 AI를 악용한 사이버공격이 증가할 것으로 전망했다.
특히 프루프포인트는 현재 맬웨어 개발자들이 AI를 활용해 더 많은 표적에 접근할 수 있는 첨단 프로그래밍 기법을 만들고 있음을 지적하며, 그 결과 2024년에는 샌드박스나 EDR(Endpoint Detection and Response)과 같은 도구를 피할 수 있는 맬웨어가 크게 확산하며 ‘맬웨어의 각축장’이 벌어질 수 있다고 경고했다.
세상의 모든 IT 리서치 자료, '넘버스'
여기서 소개한 모든 자료는 넘버스(Numbers) 서비스에 등록돼 있다. 넘버스는 IT 전문 미디어 ITWorld가 제공하는 IT 리서치 자료 메타 검색 서비스다. IDC, 가트너, 포레스터 등 주요 시장조사 업체의 자료는 물론 국내외 정부와 IT 기업, 민간 연구소 등이 발표한 기술 관련 최신 자료를 총망라했다. 2024년 1월 현재 1,300여 건의 자료가 등록돼 있으며, 매달 50여 건이 새롭게 올라온다. 등록된 자료는 출처와 토픽, 키워드 등을 기준으로 검색할 수 있고, 관련 기사를 통해 해당 자료의 문맥을 이해할 수 있다. 자료의 원문 제목과 내용을 볼 수 있는 링크, 자료를 발행한 주체와 발행 일자도 함께 확인할 수 있다.
mia.kim@foundryco.com /news/319974 |
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/news/325660 |
| 244 | “다음 단어 예측 엔진” LLM 알고리즘의 이해 /news/325660 |
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| 246 | [ITWorld 넘버스] 왓 디벨로퍼 원트 /news/322928 |
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| 248 | “MSㆍAWS도 못 피했다” 2023년 최악의 서비스 중단 사고 7선 /news/324617 |
| 249 | 애플리케이션 /t/39/애플리케이션 |
| 250 | 브라우저 쿠키 없는 미래는 어떤 모습일까 /news/325086 |
| 251 | 데이터ㆍ분석 /t/54649/데이터ㆍ분석 |
| 252 | 클라우드 /t/34/클라우드 |
| 253 | 올바른 NoSQL 데이터베이스를 선택하는 5가지 질문과 주요 솔루션 /news/324743 |
| 254 | AIㆍML /t/69500/AIㆍML |
| 255 | 개발자 /t/61023/개발자 |
| 256 | 글로벌 트렌드 /t/55049/글로벌 |
| 257 | 기업 문화 /t/73379/기업 |
| 258 | AI가 촉발한 IT 예산의 중심 이동, 일자리 재편 불가피 /news/325527 |
| 259 | AIㆍML /t/69500/AIㆍML |
| 260 | 단 몇 분 만에 뚝딱… ‘나만의 AI 챗봇’ 만드는 법 /news/324316 |
| 261 | 퍼스널 컴퓨팅 /t/62074/퍼스널 |
| 262 | 라즈베리 파이 5 리뷰 | 싱글보드 초소형 컴퓨터의 비약적인 업그레이드 /news/325303 |
| 263 | AIㆍML /t/69500/AIㆍML |
| 264 | 글로벌 트렌드 /t/55049/글로벌 |
| 265 | 생성형 AI가 실물 경제와 물리적 산업에 가져오는 이점 /news/326248 |
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| 267 | 글로벌 트렌드 /t/55049/글로벌 |
| 268 | [ITWorld 넘버스] AI가 바꿀 2024년 미리 보기 /news/319974 |
| 269 | ‘뉴 노멀’에서 ‘올드 노멀’로 되돌아가는 데는 그리 오랜 시간이 걸리지 않았다. 외출할 때마다 마스크를 챙기고, 사회적 거리두기를 하던 기억도 이제는 희미하다. 하지만 코로나 19가 쏘아 올린 거시 경제적 위기는 여전했고, 2024년에도 계속될 전망이다. 불확실한 경제 상황, 예측할 수 없는 미래는 기업의 가장 큰 불안 요소이지만, 현재 상황을 분석하고 가능성 있는 미래를 염두에 둔다면 변화에 빠르게 대처할 수 있을 것이다.
2024년 IT 업계에서 가장 주목해야 할 기술은 여전히 AI다. 인터넷에 버금가는 사회/경제적 혁신을 이끌게 될 기술로 주목받는 AI는 2024년 한층 고도화되면서 안정기에 접어들 것으로 예상된다. 이에 따라 AI에 능통한 기업과 그렇지 못한 기업의 지식 격차는 2024년 기업의 생산성과 수익을 판가름할 것으로 보인다. 여기서는 2024년 한해 계획에 참고하면 좋을 만한 AI 관련 2024년 전망을 정리한다.
2024년에도 변화의 중심은 AI
가트너는 오는 2026년까지 생성형 AI 모델이나 API를 사용하는 기업이 80%에 달할 것으로 예상했다. 2023년 초에는 5% 미만이었던 것을 고려하면 폭발적인 성장이다. 이에 따라 AI의 신뢰와 리스크, 보안 관리를 의미하는 AI TRiSM(Artificial Intelligence Trust, Risk, and Security Management)의 필요성도 분명해졌다. 사전 예방적 데이터 보호, AI 전용 보안, 데이터 및 모델 드리프트, 모델 모니터링, 입출력 리스트 제어 등과 같은 AI TRiSM 기능을 적용하는 기업은 오류 및 불법 정보를 최대 80%까지 줄임으로써 보다 정확하게 의사결정할 수 있다.
AI 성능에 핵심적인 역할을 하는 AI 반도체 시장도 몸집이 커지고 있다. 딜로이트는 생성형 AI 전용 반도체칩 시장 규모가 2024년 400억 달러(약 51조 9,600억 원) 수준까지 이르렀다가 2027년에는 4,000억 달러(약 519조 원)에 달할 것으로 전망했다. 또한 딜로이트는 기업용 소프트웨어 업체 대부분이 올해를 기점으로 제품과 서비스에 생성형 AI를 추가할 것이며, 생성형 AI를 도입한 SW 업체는 100억 달러(약 13조 원)의 추가 매출을 얻을 수 있다고 분석했다.
실무자의 업무 환경은 어떻게 바뀔까? 우선 중요도가 높지 않은 업무에서는 생성형 AI 사용이 고착화될 것으로 예상된다. 퀄트릭스의 ‘2024년 직원 경험 트렌드’에 따르면, 많은 직원이 자료 작성(63%), 개인 비서 역할(59%), 내부 지원 부서에 연락(50%)과 같이 AI를 직접 제어할 수 있는 업무에서 AI를 활용하는 것을 긍정적으로 생각하고 있었다. 반면 교육, 업무 성과 평가, 채용 및 승진 면접처럼 주관적인 의견이 개입되고 중요도가 높은 업무에 대해서는 선호도가 30%대에 그쳤다.
AI는 직원의 업무 방식뿐 아니라 일자리 지형도 바꾸고 있다. 생성형 AI가 창의적인 사고를 성공적으로 수행하는 모습을 입증하면서 2023년에는 더 많은 일자리가 사라질 것에 대한 우려가 있었지만, 한편에서는 프롬프트 엔지니어(Prompt Engineer)처럼 AI가 창출한 새로운 역할도 생겨났다. SAS는 “AI 기술이 고용 시장에 일시적인 혼란을 야기할 수 있지만, 앞으로 경제 성장을 견인할 직무를 창출할 것“이라며, 올해는 이런 신규 일자리가 크게 주목받을 것으로 예상했다.
접근 방식도 달라진다
AI 도입이 필수적인 흐름이라면 2024년에는 비용 효율적인 운영을 고민해야 하는 시기다. 올해부터는 AI에 대한 논의가 이론에서 실제 추론 및 운영 환경으로 전환되면서 투자에 대한 초점 역시 훈련 비용에서 추론/운영 비용으로 이동할 것으로 보인다. 델 테크놀로지스에 따르면, 훈련 비용은 모델의 크기와 데이터 집합 사용에 따라 결정되지만 추론/운영 비용은 트랜잭션 수, 사용자 규모, 데이터 유형, 지속적인 유지보수에 좌우된다.
클라우데라는 비교적 적은 비용과 훈련 데이터로도 LLM 성능을 최적화하는 대표적인 3가지 방법으로 프롬프트 엔지니어링, 검색증강생성(Retrieve Augmented Generation, RAG), 파인 튜닝(Fine Tuning)에 주목했다. 또한 앞으로는 많은 기업이 더 나은 LLM을 만들기 위해 MLOps(Machine Learning Operation)와 데이터 페더레이션 기능 개발에 주력할 것으로 예상했다.
AI의 잠재력을 극대화해 경쟁 우위를 확보하기 위한 방법으로 에퀴닉스는 ▲신뢰할 수 있는 출처 ▲전략적인 데이터 수집 ▲적절한 모델 3가지 요소가 필요하다고 강조했다. 또한 지난해에는 생성형 AI가 기업의 데이터를 유출하는 사고가 있었던 만큼 2024년에는 민감 데이터를 위험 요소로부터 효율적으로 보호하는 방법으로 프라이빗 AI 논의가 활발해질 것으로 전망했다.
마케팅 캠페인도 AI로 효과적으로
디지털 마케팅 분야에서도 AI가 핵심 키워드다. 인크로스는 경기 침체로 인해 2024년에는 광고 효율을 극대화할 수 있는 서비스와 기술이 계속해서 주목받을 것이라고 분석했는데, 특히 ‘AI 마케팅’이 크게 발전할 것이라고 전망했다. 실제로 마케팅 업계에서는 현재 AI를 활용해 광고 소재를 제작하고 ML을 통해 캠페인 효율을 최적화하는 추세가 점차 확산하고 있다. 인크로스는 광고 업계 전반에 AI/ML의 영향력이 확대할 것으로 바라봤다.
몰로코의 조사도 인크로스의 전망을 뒷받침한다. 몰로코가 전 세계 모바일 앱 마케터를 대상으로 실시한 조사에 따르면, 퍼포먼스 기반 모바일 마케팅 솔루션을 선택할 때 고려하는 10가지 요소 중 ‘고급 ML 기술’이 37%로 1위를 차지했다.
광고 패러다임 자체가 변화할 것이라는 전망도 있다. 메조미디어는 일방향적인 기존의 광고 방식이 생성형 AI를 통해 이용자와 상호작용하는 방식으로 광고 패러다임이 바뀔 것이며, 이에 따라 2024년에는 많은 마케터가 프롬프트 작성, 디지털 리터러시에 대한 이해, 유해 정보 필터링과 같은 생성형 AI 역량을 개발할 것으로 예상했다.
기회 혹은 위기…AI라는 양날의 검
모든 기술에는 어두운 이면이 있는 법이다. 올해 기업의 보안에 가장 큰 영향을 미칠 요소로 AI가 꼽히는 것도 자연스럽다. 미국보안산업협회(Security Industry Association, SIA)는 2024년 기업 보안에 영향을 미칠 것으로 예상되는 가장 중요한 트렌드로 AI를 선정했다. 구체적으로는 ‘AI 보안’을 가장 중요한 트렌드로 선정했으며, AI가 탑재된 디지털카메라의 비디오 인텔리전스, 생성형 AI, AI 규제가 뒤를 이었다.
매해 연말 보안 위협 전망을 내놓는 보안 업체들도 일제히 AI의 어두운 이면을 지적했다. 이글루코퍼레이션과 SK쉴더스는 피싱 이메일 작성, 악성코드 생성 등 생성형 AI를 악용해 해커가 공격을 더 쉽고 빠르게 수행할 수 있는 환경이 마련되면서 2024년 생성형 AI를 악용한 사이버공격이 증가할 것으로 전망했다.
특히 프루프포인트는 현재 맬웨어 개발자들이 AI를 활용해 더 많은 표적에 접근할 수 있는 첨단 프로그래밍 기법을 만들고 있음을 지적하며, 그 결과 2024년에는 샌드박스나 EDR(Endpoint Detection and Response)과 같은 도구를 피할 수 있는 맬웨어가 크게 확산하며 ‘맬웨어의 각축장’이 벌어질 수 있다고 경고했다.
세상의 모든 IT 리서치 자료, '넘버스'
여기서 소개한 모든 자료는 넘버스(Numbers) 서비스에 등록돼 있다. 넘버스는 IT 전문 미디어 ITWorld가 제공하는 IT 리서치 자료 메타 검색 서비스다. IDC, 가트너, 포레스터 등 주요 시장조사 업체의 자료는 물론 국내외 정부와 IT 기업, 민간 연구소 등이 발표한 기술 관련 최신 자료를 총망라했다. 2024년 1월 현재 1,300여 건의 자료가 등록돼 있으며, 매달 50여 건이 새롭게 올라온다. 등록된 자료는 출처와 토픽, 키워드 등을 기준으로 검색할 수 있고, 관련 기사를 통해 해당 자료의 문맥을 이해할 수 있다. 자료의 원문 제목과 내용을 볼 수 있는 링크, 자료를 발행한 주체와 발행 일자도 함께 확인할 수 있다.
mia.kim@foundryco.com /news/319974 |
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| 271 | “마우스 커서 옮기면 창 자동 활성화” 사소하지만 유용한 윈도우 팁 10가지 /news/319771 |
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| 273 | “아이디어가 번뜩인다” CES 2024에서 가장 흥미로웠던 제품 13가지 /news/321213 |
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| 277 | “새해 다짐 대신 좋은 습관 만들기” 일상을 바꾸는 윈도우 활용 팁 5가지 /news/320296 |
| 278 | 퍼스널 컴퓨팅 /t/62074/퍼스널 |
| 279 | CES 2024에서 강렬한 존재감을 남긴 최고의 노트북 10선 /news/320989 |
| 280 | 개발자 /t/61023/개발자 |
| 281 | 데이터ㆍ분석 /t/54649/데이터ㆍ분석 |
| 282 | SQL 쿼리 속도를 높이는 9가지 방법 /news/319554 |
| 283 | AIㆍML /t/69500/AIㆍML |
| 284 | 글로벌 트렌드 /t/55049/글로벌 |
| 285 | "생성형 AI 시대를 대비하라" 변화를 도울 데브섹옵스 주요 기술 4가지 /news/319792 |
| 286 | 윈도우 /t/54650/윈도우 |
| 287 | “마이크로소프트의 2023년…” 성공과 실패 그리고 뜻밖의 순간 15장면 /news/319603 |
| 288 | 개발자 /t/61023/개발자 |
| 289 | 개발팀의 행복을 유지하는 9가지 전략 /news/318924 |
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| 291 | 개발자 /t/61023/개발자 |
| 292 | “클라우드를 움직이는 힘” 고 언어의 장점과 단점 9가지 /news/316264 |
| 293 | 구글의 고(Go) 프로그래밍 언어가 처음 등장했을 때는 이 언어는 호기심 많은 컴퓨터 전문가나 다루던 언어였다. 그러나 이후 10여 년의 시간을 거치면서 세계적으로 중요한 여러 클라우드 네이티브 프로젝트를 움직이는 검증된 프로그래밍 언어로 발전했다.
도커, 쿠버네티스와 같은 중요한 프로젝트에서 개발자가 고를 선택한 이유는 무엇일까? 고의 대표적인 특징은 무엇이고, 다른 프로그래밍 언어와 어떤 면에서 다를까? 고는 어떤 종류의 프로젝트에 가장 적합할까? 여기서는 고의 기능과 최적의 사용 사례는 물론 부족한 기능과 제약을 살펴보고 앞으로의 발전 방향을 예측해 본다.
작고 간소한 고 언어
고, 또는 흔히 말하는 고랭(Golang)은 오랜 유닉스 권위자이자 구글 특별 엔지니어인 롭 파이크를 주축으로 구글 직원이 만든 언어지만 엄밀히 말하면 “구글 프로젝트”는 아니다. 그보다는 언어의 사용 방법과 방향에 대해 명확한 소신이 있는 리더십의 주도로 커뮤니티에서 개발한 오픈소스 프로젝트라고 하는 편이 더 정확하다.
고는 쉽게 배울 수 있고 다루기 편하며 다른 개발자가 읽기 쉬운 언어를 목표로 한다. 고는 특히 C++와 같은 언어와 비교해 기능이 많지는 않다. 구문 측면에서는 C와 비슷하므로 오랜 기간 C를 사용해 온 개발자라면 비교적 쉽게 배울 수 있다. 그러나 고의 여러 기능, 특히 동시성 및 함수형 프로그래밍 기능은 얼랭(Erlang)과 같은 언어와 더 비슷하다.
고는 온갖 종류의 크로스 플랫폼 엔터프라이즈 애플리케이션을 구축하고 유지하기 위한 C와 유사한 언어로, 자바와도 많은 공통점을 갖고 있다. 또한 파이썬과는 유사점보다 차이점이 훨씬 더 크긴 하지만 어디에서나 실행 가능한 코드를 빠르게 개발할 수 있다는 면에서는 마찬가지라고 할 수 있다. 고 설명 문서를 보면, 고를 “동적 형식 지정 인터프리트 언어처럼 느껴지는 빠른 정적 형식 지정 컴파일 언어”라고 설명한다. 규모가 큰 고 프로그램도 컴파일에는 몇 초밖에 걸리지 않는다. 또한 고에서는 C 스타일의 include 파일 및 라이브러리에 따르는 오버헤드를 대부분 피할 수 있다.
고 언어의 강점
고는 여러 가지 면에서 개발자의 일을 편하게 해준다.
강점 1. 편리함
고는 많은 일반적인 프로그래밍 요구를 충족할 수 있다는 점에서 파이썬과 같은 스크립팅 언어와 자주 비교된다. 이런 기능 중에는 동시성과 스레드 동작을 위한 고루틴처럼 언어 자체에 내장된 경우도 있고, 고의 http 패키지와 같이 고 표준 라이브러리 패키지로 제공되는 부가적인 기능도 있다. 고는 파이썬과 마찬가지로 가비지 수집을 포함한 자동 메모리 관리 기능을 제공한다.
고 코드는 파이썬과 같은 스크립팅 언어와 달리 실행 속도가 빠른 네이티브 바이너리로 컴파일된다. 또한 C 또는 C++와 달리 고의 컴파일 속도는 매우 빨라서 고로 작업하다 보면 컴파일 언어보다는 스크립팅 언어에 가깝게 느껴진다. 고 빌드 시스템은 다른 컴파일 언어에 비해 덜 복잡하다. 몇 단계만 거치면 별다른 수고 없이 프로젝트를 빌드하고 실행할 수 있다.
강점 2. 빠른 속도
고 바이너리의 실행 속도는 C 바이너리에 비하면 느리지만 그 차이가 크지는 않아서 대부분의 애플리케이션에서 무시해도 될 정도다. 성능은 대부분의 작업에서 C에 필적하며, 자바스크립트, 파이썬, 루비 등 개발 속도로 유명한 다른 언어와 비교하면 대체로 훨씬 더 빠르다.
강점 3. 이식성
고 툴체인으로 생성된 실행 파일은 기본적인 외부 종속성 없이 독립적으로 작동할 수 있다. 고 툴체인은 다양한 운영체제 및 하드웨어 플랫폼용으로 제공되며, 이러한 툴체인을 사용해 여러 플랫폼에 걸쳐 바이너리를 컴파일할 수 있다.
강점 4. 상호운용성
고는 모든 기능을 기반 시스템에 대한 접근성을 희생하지 않고 제공한다. 고 프로그램은 외부 C 라이브러리와 통신하거나 네이티브 시스템을 호출할 수 있다. 예를 들어 도커에서 고는 저수준 리눅스 함수, 컨트롤 그룹(cgroups) 및 네임스페이스와 상호작용해 컨테이너 동작을 구현한다.
강점 5. 광범위한 지원
고 툴체인은 리눅스, 맥OS 또는 윈도우 바이너리나 도커 컨테이너로 무료로 사용 가능하다. 고는 레드 햇 엔터프라이즈 리눅스, 페도라와 같은 많은 인기 있는 리눅스 배포판에 기본적으로 포함되므로 이러한 플랫폼에 비교적 쉽게 고 소스를 배포할 수 있다. 마이크로소프트 비주얼 스튜디오 코드부터 액티브스테이트(ActiveState)의 코모도(Komodo) IDE에 이르기까지 많은 서드파티 개발 환경도 충실하게 지원한다.
고 언어가 가장 적합한 분야
모든 작업에 적합한 언어는 없지만 다른 언어에 비해 더 많은 작업에서 효과적인 언어는 있다. 고는 다음과 같은 애플리케이션 유형 개발에서 가장 빛을 발한다.
분야 1. 클라우드 네이티브 개발
고의 동시성과 네트워킹 특성, 높은 수준의 이식성은 클라우드 네이티브 앱을 구축하는 데 적합하다. 실제로 고는 도커, 쿠버네티스, 이스티오를 포함한 클라우드 네이티브 컴퓨팅의 여러 초석을 구축하는 데 사용됐다.
분야 2. 분산 네트워크 서비스
네트워크 애플리케이션의 성패는 동시성에 달려 있는데, 고루틴과 채널 등 고의 네이티브 동시성 기능이 이 부분에서 강점이 있다. API, 웹 서버, 웹 애플리케이션을 위한 최소한의 프레임워크 등 네트워킹, 분산 기능 및 클라우드 서비스를 위한 고 프로젝트가 많은 것도 이 때문이다.
분야 3. 유틸리티 및 독립형 툴
고 프로그램은 최소한의 외부 종속성을 가진 바이너리로 컴파일된다. 따라서 시작 시간이 빠르고 즉시 패키징해 재배포할 수 있으므로 유틸리티나 다른 툴을 만드는 데 적합하다. 한 가지 예로 SSH 등에 사용되는 텔레포트(Teleport)라는 액세스 서버가 있다. 텔레포트는 소스에서 컴파일하거나 사전 빌드된 바이너리를 다운로드하는 방법으로 빠르고 쉽게 서버에 배포할 수 있다.
고 언어의 제약
제약 1. 생략된 언어 기능이 많음
지향점이 뚜렷한 고의 기능은 칭찬과 비판을 동시에 받아왔다. 고는 작고 이해하기 쉬운 언어에 중점을 두고 설계됐으므로, 일부 기능은 의도적으로 생략됐다. 그 결과 다른 언어에서는 일반적인 몇 가지 기능을 고에서는 볼 수 없다.
오랜 불만 중 하나는 한 함수가 여러 유형의 변수를 받을 수 있게 해주는 제네릭 함수의 부재였다. 고 개발 팀은 고의 나머지 부분을 보완하는 구문과 동작을 구현해야 한다는 이유로 오랜 시간 동안 제네릭 추가에 반대 입장을 고수했다. 그러나 2022년 초에 출시된 고 1.18부터는 제네릭을 위한 구문이 포함됐다. 여기서 알 수 있는 점은 고는 여러 버전 간에 폭넓은 호환성을 보존한다는 이유로 중대한 기능을 추가하는 일이 거의 없고, 추가할 때도 많은 고민을 거친다는 것이다.
제약 2. 바이너리 크기가 클 수 있음
고의 또 다른 잠재적인 단점은 생성된 바이너리의 크기다. 기본적으로 고 바이너리는 정적으로 컴파일된다. 즉, 런타임에 필요한 모든 요소가 바이너리 이미지에 포함된다. 이 방식은 빌드 및 배포 프로세스를 간단하게 해주지만 그 대가로 “Hello, world!”를 출력하는 바이너리의 크기가 64비트 윈도우 기준 약 1.5MB에 이른다. 고 팀은 각 릴리스마다 바이너리의 크기를 줄이기 위한 작업을 해오고 있다. 또한 압축이나 디버그 정보를 제거하는 방법으로 고 바이너리 크기를 줄이는 것도 가능하다. 후자의 방법은 서비스가 실패할 경우 디버그 정보를 유용하게 사용할 수 있는 클라우드 또는 네트워크 서비스보다는 독립형 분산 앱에서 더 적합하다.
제약 3. 가비지 수집에서 많은 리소스 소비
고가 자랑하는 기능인 자동 메모리 관리는 단점이 되기도 한다. 가비지 수집을 위해 얼마간의 처리 오버헤드가 필요하기 때문이다. 고는 설계상 수동 메모리 관리 기능을 제공하지 않으며, 고의 가비지 수집은 엔터프라이즈 애플리케이션에서 발생하는 메모리 부하에 잘 대응하지 못한다는 비판을 받아왔다. 그래도 새 버전이 나올 때마다 메모리 관리 기능이 개선되고 있다. 예를 들어 고 1.8에서는 가비지 수집의 지연 시간이 크게 줄어들었다. 고 개발자는 C 확장에서 수동 메모리 할당을 사용하거나 서드파티 수동 메모리 관리 라이브러리를 사용할 수 있지만, 대부분의 고 개발자는 이러한 문제에 대해 네이티브 솔루션을 선호한다.
제약 4. GUI 구축을 위한 표준 툴킷의 부재
데스크톱 애플리케이션의 GUI와 같이 고 애플리케이션을 위한 풍부한 GUI를 구축하는 소프트웨어 문화는 여전히 빈약하다. 대신 대부분의 고 애플리케이션은 명령줄 툴 또는 네트워크 서비스다. 다만 고 애플리케이션에 GUI를 제공하기 위한 다양한 프로젝트가 진행 중이다. 대표적인 것이 GTK 및 GTK3 프레임워크를 위한 바인딩이다. C 바인딩에 의존하며 순수 고로 작성되지 않았지만 플랫폼 네이티브 UI를 제공하는 프로젝트도 있다. 윈도우 사용자라면 워크(walk)를 사용해볼 수 있다.
그러나 아직은 확고한 승자나 장기적인 관점에서 안전한 방법이 없다. 크로스 플랫폼 GUI 라이브러리를 구축하고자 했던 구글 프로젝트를 포함한 몇몇 프로젝트도 성과 없이 끝났다. 또한 고는 설계상 플랫폼 독립적이므로 이와 같은 프로젝트가 표준 패키지 모음의 일부가 될 가능성은 낮다. 마지막으로, 고는 네이티브 시스템 함수와 통신할 수 있지만 커널 또는 디바이스 드라이버, 임베디드 시스템과 같은 저수준 시스템 구성요소를 개발하기 위한 용도로는 적합하지 않다. 결국 고 런타임과 고 애플리케이션을 위한 가비지 수집기는 기반 운영체제에 의존한다. 이런 작업에 적합한 최신 언어에 관심이 있다면 러스트 언어를 추천한다.
고 언어의 미래
고 개발진은 고집을 부리기보다는 고 개발자 기반을 더욱 포용하는 방향으로 언어의 방향을 바꾸고 있으며, 그에 따라 앞으로는 이 개발자층의 희망 및 요구사항을 더 반영하며 개발될 것이다. 이 같은 변화의 대표적인 예가 최선의 방법에 대한 오랜 숙고 끝에 추가된 제네릭이다. 2021년 고 개발자 설문에서 고 개발자들은 고 언어가 제공하는 기능에 전반적으로 만족한다고 답했지만 개선해야 할 부분도 많다고 지적했다. 고 사용자들이 주로 개선을 원하는 분야는 종속성 관리(고 언어의 오랜 숙제), 버그 진단, 안정성이며, 그에 비해 메모리, CPU 사용률, 바이너리 크기, 빌드 시간 등의 순위는 훨씬 낮았다.
대부분의 언어는 핵심 사용 사례에 중점을 둔다. 고는 처음 등장하고 10년 동안 네트워크 서비스 틈새를 파고들었으며 이 영역에서 계속 확장해 나갈 가능성이 높다. 설문에서 확인된 고 언어의 주 사용 사례는 API 또는 RPC 서비스 생성(49%), 데이터 처리(10%), 웹 서비스(10%), CLI 애플리케이션(8%) 순이었다.
고 언어의 매력이 높아지고 있음을 보여주는 또 다른 신호는 언어 평가 후 실제로 도입하는 개발자의 수다. 프로젝트에 고 사용을 고려 중이라고 답한 설문 응답자 중 75%는 고를 선택했다. 고를 선택하지 않은 개발자가 선택한 주요 대안은 러스트(25%), 파이썬(17%), 자바(12%)였다. 이들 각 언어는 다른 틈새 시장을 발견했거나 지금 찾고 있다. 러스트의 경우 안전하고 빠른 시스템 프로그래밍, 파이썬은 프로토타이핑과 자동화 및 글루 코드, 자바는 전통적인 엔터프라이즈 애플리케이션이다.
고의 속도와 간편한 개발이 다른 사용 사례로 얼마나 확산될지, 또는 고가 엔터프라이즈 개발 분야에 얼마나 깊이 침투하게 될지는 아직 알 수 없다. 그러나 주요 프로그래밍 언어로서 고의 미래는 이미 보장돼 있다. 특히 고의 속도와 단순함은 가장 큰 미덕이다. 장기적인 유지 관리가 가능한 확장성 있는 인프라를 더 쉽게 개발할 수 있는 기반이 되는 클라우드에서고 언어의 미래는 확실하다.
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| 319 | "생성형 AI의 기반" 대규모 언어 모델 총정리 /news/314561 |
| 320 | GPT, 바드, 라마 2 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 대중의 상상력을 자극하고 다양한 반응을 끌어냈다. LLM에 대한 열기의 이면을 살펴보면서 대규모 언어 모델의 기원, 이러한 모델이 어떻게 구축 및 학습되는지를 살펴본다. 또한, 어떤 범위에서 효과적인지 검토하고, 가장 많이 사용되는 LLM에 대해 알아보자.
대규모 언어 모델이란?
언어 모델의 시초는 20세기 초까지 거슬러 올라가지만 대규모 언어 모델이 본격적으로 부상한 시점은 신경망이 도입된 이후다. 특히 2017년에 등장한 트랜스포머(Transformer) 심층 신경망 아키텍처는 언어 모델에서 LLM으로의 진화에 큰 역할을 했다.
대규모 언어 모델은 설명 프롬프트를 기반으로 한 텍스트 생성, 코드 생성 및 코드 완성, 텍스트 요약, 언어 간 번역, 텍스트투스피치 및 스피치투텍스트 애플리케이션을 포함한 다양한 작업에 유용하다.
한편, 적어도 현재 개발 단계에서의 LLM에는 단점도 있다. 생성된 텍스트의 품질이 그다지 좋은 편이 아니며, 형편없는 경우도 종종 발생한다. LLM은 없는 사실을 만들어 내기도 하는데 이를 환각(hallucination)이라고 한다. 답을 구하는 사용자에게 관련 지식이 없다면 환각은 상당히 그럴듯하게 들릴 것이다.
언어 번역의 경우, 네이티브 스피커의 검수를 받지 않은 문장은 100% 정확한 경우가 거의 없지만, 검수는 일반적으로 상용구에 한해서만 이뤄진다. 생성된 코드에는 버그가 흔하고, 아예 실행되지 않는 경우도 있다. 대체로 LLM은 논란의 여지가 있는 언급을 하거나 불법적인 행동을 추천하는 일이 없도록 미세한 조정을 거치지만 악의적인 프롬프트를 사용하면 안전 장치를 무력화할 수도 있다.
대규모 언어 모델을 학습시키기 위해서는 대규모 텍스트 말뭉치(corpus)가 하나 이상 필요하다. 학습 예제에는 1B 워드 벤치마크(1B Word Benchmark), 위키피디아, 토론토 북 코퍼스(Toronto Books Corpus), 커먼 크롤(Common Crawl) 데이터 집합, 그리고 공개 오픈소스인 깃허브 리포지토리 등이 포함된다.
대규모 텍스트 데이터 집합에는 저작권 침해와 쓰레기라는 두 가지 문제점이 있다. 저작권 침해의 경우 현재 여러 관련 소송이 진행 중이다. 쓰레기는 최소한 청소는 가능하다. 쓰레기 청소가 된 데이터 집합의 예로, 커먼 크롤 데이터 집합을 기반으로 한 800GB 용량의 데이터 집합인 콜로설 클린 크롤드 코퍼스(Colossal Clean Crawled Corpus: C4)가 있다.
대규모 언어 모델은 딥러닝 신경망, 대규모 학습 말뭉치를 사용하며, 신경망을 위한 수백만 개 이상의 매개변수 또는 가중치를 필요로 한다는 면에서 전통적인 언어 모델과 다르다.
하나 이상의 대용량 학습 말뭉치와 함께 LLM에는 많은 수의 매개변수, 즉 가중치가 필요하다. 매개변수의 수는 지금까지 매년 증가했다. 엘모(ELMo, 2018)의 매개변수 수는 9,360만 개이며 버트(BERT, 2018)는 1억 1,700만 개, T5(2020)는 2억 2,000만 개다. GPT2(2019)의 경우 16억 개, GPT3(2020)는 1,750억 개, 팜(PaLM, 2022)은 5,400억 개이며 GPT4(2023)의 매개변수는 1조 7,600억 개에 이른다.
매개변수가 많을수록 모델의 정확도는 높아지지만 그만큼 더 많은 메모리가 필요하고 실행 속도가 느려진다. 2023년에는 비교적 작은 모델들이 여러 가지 크기로 출시되기 시작했다. 예를 들어 라마 2(Llama 2)는 70억 개, 130억 개, 700억 개 버전으로 제공되며 클로드 2(Claude 2)는 930억 개와 1,370억 개의 매개변수 크기로 제공된다.
텍스트를 생성하는 AI 모델의 역사
언어 모델의 시초는 1913년에 시에 수학을 적용한 안드레이 마코프다. 마코프는 푸시킨의 유게니 오네긴에서 한 문자가 나타날 확률은 이전 단어에 따라 달라지며, 일반적으로 자음과 모음이 번갈아 나타나는 경향이 있음을 밝혀냈다. 현재 마코프 체인은 각 이벤트의 확률이 이전 이벤트의 상태에 따라 달라지는 이벤트 시퀀스를 설명하는 데 사용된다.
마코프의 연구는 1948년 클로드 섀넌의 통신 이론에서 확장됐고, 이후 IBM의 프레드 젤리넥과 로버트 머서가 1985년에 교차 검증 기반의 언어 모델을 만들어 실시간 대규모 어휘 음성 인식에 적용하면서 다시 한번 확장됐다. 기본적으로 통계적 언어 모델은 단어의 시퀀스에 확률을 할당한다.
언어 모델의 실제 작동을 간단히 보려면 구글 검색 또는 휴대폰에서 자동 완성을 켠 상태로 문자 메시지 앱에 단어를 몇 개 입력해보면 된다.
2000년에 요슈아 벤지오와 공동 저자들은 통계적 언어 모델의 확률을 신경망으로 대체하여 차원의 저주를 회피하고 당시 최첨단 기술이었던 평탄화 트라이그램(smoothed trigram) 모델에 비해 단어 예측을 20%~35% 개선하는 신경 확률 언어 모델을 다룬 논문을 발표했다. 피드 포워드 자동 회귀 신경망 언어 모델 개념은 지금도 여전히 사용되지만, 현재의 모델은 매개변수 수가 수십억 개에 이르고 광범위한 말뭉치로 학습되며, 그래서 ‘대규모 언어 모델’이라는 명칭으로 불린다.
언어 모델이 성능 개선을 목표로 발전하면서 시간이 갈수록 크기도 커졌다. 그러나 이 같은 크기 증가에는 단점도 있다. 2021년에 발표된 논문 ‘확률적 앵무새의 위험에 대해: 언어 모델의 크기에는 한계가 없는가?’는 언어 모델은 클수록 좋다고 생각하는 경향에 대해 의문을 제기한다. 논문 저자는 웹의 모든 것을 수집하지 말고 환경적, 재정적 비용을 먼저 고려해서 데이터 집합을 선별 및 문서화하는 데 투자할 것을 제안한다.
언어 모델과 LLM에 대한 이해
현재의 언어 모델은 다양한 작업과 목표가 있고 형태도 다양하다. 예를 들어 언어 모델은 문서에서 다음 단어를 예측하는 작업 외에 새로운 텍스트를 생성하고 텍스트를 분류하고 질문에 답하고 감정을 분석하고 명명된 개체를 인식하고 음성을 인식하고 이미지의 텍스트를 인식하고 손글씨를 인식할 수 있다. 일반적으로 중소 규모의 보충 학습 집합을 사용하여 실시되는 특정 작업을 위한 언어 모델 맞춤 설정을 미세 조정(finetuning)이라고 한다.
언어 모델에 들어가는 중간 작업의 예를 들면 다음과 같다.
학습 말뭉치를 문장으로 세분화
단어 토큰화
어간 추출
표제어 추출(어근 단어로 변환)
POS(Part Of Speech) 태깅
정지단어 식별 및 제거(경우에 따라)
명명된 객체 인식(NER)
텍스트 분류
청킹(Chunking, 문장을 유의미한 구로 분할)
상호참조 해결(텍스트의 동일한 개체를 가리키는 모든 표현 찾기)
이 중에서 일부는 텍스트 분류와 같이 자체적인 작업 또는 애플리케이션으로도 유용하다.
대규모 언어 모델은 딥러닝 신경망과 대규모 학습 말뭉치를 사용하며, 신경망을 위한 수백만 개 이상의 매개변수 또는 가중치를 필요로 한다는 면에서 기존 언어 모델과 다르다. LLM 학습은 지정된 작업에 대한 모델의 오류를 가능한 가장 낮게 하기 위한 가중치 최적화의 문제다. 예를 들어 보통 자기 지도 방식으로 말뭉치의 임의의 지점에서 다음 단어를 예측하는 작업이 있다.
가장 인기 있는 LLM
최근 대규모 언어 모델의 폭발적인 성장을 촉발한 것은 2017년 발표된 “필요한 것은 주의 집중(Attention is All You Need)”이라는 논문이다. 이 논문은 “순환과 컨볼루션을 완전히 배제하고 오로지 주의 집중 메커니즘에만 기반을 둔 새롭고 단순한 신경망 아키텍처”로 트랜스포머를 소개했다.
오늘날 가장 많이 사용되는 대규모 언어 모델 중 몇 가지를 소개하면 다음과 같다.
엘모(ELMo)
엘모는 2018년에 나온 앨런NLP(AllenNLP)의 심층 맥락화 단어 표현 LLM으로, 단어 사용의 복잡한 특징, 그리고 언어적 맥락에 따라 그 단어 사용이 어떻게 달라지는지를 모델링한다. 원본 모델은 9,360만 개의 매개변수를 사용하며 1B 워드 벤치마크로 학습됐다.
버트(BERT)
버트는 구글 AI가 자사 트랜스포머 신경망 아키텍처를 기반으로 2018년에 출시한 언어 모델이다. 버트는 모든 레이어에서 왼쪽과 오른쪽의 맥락에 대한 공동 조건화를 통해 레이블 없는 텍스트로부터 심층 양방향 표현을 사전 학습하도록 설계됐다. 초기에 사용된 두 모델의 크기는 각각 매개변수 1억 개와 3억 4,000만 개였다. 버트는 토큰의 최대 15%가 “손상되는” 마스킹된 언어 모델링(MLM)을 학습에 사용한다. 영어 위키피디아와 토론토 북 코퍼스를 사용해 학습됐다.
T5
구글의 2020년 텍스트투텍스트 트랜스퍼 트랜스포머(T5) 모델은 GPT, ULMFiT, 엘모, 버트 및 후속 모델에 적용된 최고의 전이 학습 기법을 기반으로 새로운 모델을 합성한다. 오픈소스 콜로설 클린 크롤드 코퍼스(C4)를 사전 학습 데이터 집합으로 사용한다. 영어용 표준 C4는 원본 커먼 크롤 데이터 집합을 기반으로 한 800GB 데이터 집합이다. T5는 모든 NLP 작업을 통합 텍스트투텍스트 형식으로 재구성한다. 클래스 레이블 또는 입력의 범위만 출력할 수 있는 버트 스타일 모델과 달리, 이 형식에서는 입력과 출력이 항상 텍스트 문자열이다. 기본 T5 모델에는 총 2억 2,000만 개의 매개변수가 사용된다.
GPT 제품군
AI 연구 및 배포 기업인 오픈AI(OpenAI)의 사명은 “인공 일반 지능(AGI)이 모든 인류에 혜택이 되도록 하는 것”이다. 물론 AGI에는 아직 도달하지 못했고, 머신러닝의 개척자인 메타FAIR의 얀 르쿤 등 일부 AI 연구자는 AGI에 대한 오픈AI의 현재 접근 방식에는 답이 없다고 생각하기도 한다.
오픈AI는 GPT 언어 모델 제품군을 갖추고 있다. GPT 제품군 전체와 2018년 이후의 발전 과정을 간략하게 살펴보자. (참고로 GPT 제품군 전체는 구글의 트랜스포머 신경망 아키텍처를 기반으로 한다. 구글이 트랜스포머를 오픈소스로 공개했으므로 이는 합법적이다.)
GPT(생성형 사전 학습 트랜스포머)는 오픈AI가 2018년에 출시한 모델로, 약 1억 1,700만 개의 매개변수를 사용한다. GPT는 토론토 북 코퍼스를 사용해 사전 학습된 단방향 트랜스포머이며 인과적 언어 모델링(CLM) 목표에 따라, 즉 시퀀스의 다음 토큰을 예측하도록 학습됐다.
GPT2는 2019년에 출시된 GPT 확장 모델로, 매개변수는 15억 개이며 최대 40GB의 텍스트 데이터를 포함한 800만 개의 웹페이지 데이터 집합을 사용해 학습됐다. 오픈AI는 GPT2가 “너무 뛰어나고” “가짜 뉴스”로 이어질 수 있다는 이유에서 원래는 GPT2에 대한 접근을 제한했다. 이 조치는 나중에 철회됐지만, GPT3가 출시되면서 사회적 문제가 생길 가능성이 더 커졌다.
GPT3는 2020년에 나온 자동 회귀 언어 모델로, 1,750억 개의 매개변수를 사용하며 필터링된 버전의 커먼 크롤과 웹텍스트2(WebText2), 북1(Books1), 북2(Books2), 영어 위키피디아의 조합으로 학습됐다. GPT3에 사용된 신경망은 GPT2와 비슷하지만 몇 개의 추가 블록이 있다.
GPT3의 가장 큰 단점은 환각, 즉 명확한 근거 없이 사실을 지어내는 경향이다. GPT3.5와 GPT4에도 정도는 덜하지만 같은 문제가 있다.
코덱스(CODEX)는 2021년 GPT3에서 파생된 모델로 코드 생성을 위해 5,400만 개의 오픈소스 깃허브 리포지토리로 미세 조정됐다. 깃허브 코파일럿(Copilot)에 사용되는 모델이다.
GPT3.5는 GPT3와 코덱스의 2022년 업데이트 집합이다. gpt3.5turbo 모델은 채팅에 최적화됐지만 기존의 완성 작업에서도 잘 작동한다.
GPT4는 오픈AI의 주장으로는 일부 전문 및 학술 벤치마크에서 인간 수준의 성능을 발휘하는 2023년 대규모 멀티모달 모델(이미지와 텍스트 입력을 받아서 텍스트 출력을 생성)이다. GPT4는 미국 변호사 시험, LSAT, GRE 및 여러 AP 주제 시험을 포함한 다양한 시뮬레이션 시험에서 GPT3.5를 앞섰다.
참고로 시간이 지나면서 GPT3.5와 GPT4의 성능도 바뀌었다. 2023년 7월 스탠포드 대학 논문에 따르면 2023년 3월부터 2023년 6월 사이에 소수 식별을 포함한 여러 작업에서 모델의 동작이 크게 바뀌었다.
GPT4 모델의 편향성에 대한 우려
GPT4의 학습 방법을 오픈AI가 설명하지 않은 것은 심각한 우려 사항이다. 오픈AI 측이 내세우는 이유는 경쟁이다. 마이크로소프트(현재까지 오픈AI에 130억 달러의 자금을 투자함)와 구글 간의 경쟁을 감안하면 어느 정도 납득은 되는 이유다. 그러나 학습 말뭉치의 편향성에 대해 알지 못한다는 것은 모델의 편향성에 대해 알지 못한다는 것을 의미한다. 에밀리 벤더는 2023년 3월 16일 마스토돈에 게시한 GPT4에 대한 글에서 “#오픈AI가 학습 데이터, 모델 아키텍처 등에 대한 정보를 *공개*하기 전까지 GPT4는 독성 쓰레기로 간주해야 한다”라고 말했다.
챗GPT와 빙GPT는 원래 gpt3.5turbo 기반의 챗봇이었지만 2023년 3월에 GPT4를 사용하도록 업그레이드됐다. 현재 GPT4 기반의 챗봇 버전에 액세스하려면 챗GPT 플러스에 가입해야 한다. GPT3.5 기반의 표준 챗GPT는 2021년 9월까지의 데이터로만 학습됐다.
빙GPT는 “더 뉴 빙”이라고도 하며, 마이크로소프트 엣지 브라우저에서 액세스할 수 있다. 마찬가지로 2021년까지의 데이터로 학습됐다. 이에 대해 빙GPT에 직접 물어보면 지속적으로 학습하면서 웹의 새로운 정보로 지식을 업데이트하고 있다고 주장한다.
홍콩 과학기술대학교 인공 지능 연구 센터의 파스칼 펑 교수는 2023년 3월 초에 챗GPT 평가에 대해 강연했는데, 시간을 투자해서 볼 만한 가치가 충분한 강연이다.
람다(LaMDA)
구글이 2021년에 발표한 “획기적인” 대화 기술인 람다(대화 애플리케이션을 위한 언어 모델)는 트랜스포머 기반 언어 모델로, 대화를 통해 학습되며 응답의 분별력과 구체성을 대폭 개선하도록 미세 조정됐다. 람다의 강점은 사람의 대화에서 흔히 발생하는 주제 표류에 대처할 수 있다는 것이다.
팜(PaLM)
팜(패스웨이 언어 모델)은 구글 리서치가 2022년에 발표한 고밀도 디코더 전용 트랜스포머 모델로 매개변수 수는 5,400억 개이며 패스웨이(Pathways) 시스템을 사용해 학습됐다. 팜은 고품질의 웹 문서와 서적, 위키피디아, 대화, 깃허브 코드를 포함한 여러 영어 및 다국어 데이터 집합의 조합을 사용해 학습됐다.
또한 구글은 모든 공백(특히 코드에 중요)을 보존하고, 어휘 목록에서 벗어난 유니코드 문자를 바이트로 분할하고, 숫자를 각 자릿수당 하나의 개별 토큰으로 분할하는 “무손실” 어휘 목록도 만들었다.
팜코더(PaLMCoder)는 파이썬 전용 데이터 집합으로 미세 조정된 팜 540B 버전이다.
팜E(PaLME)
팜E는 구글이 로봇공학용으로 2023년에 구체화한 멀티모달 언어 모델이다. 연구진은 팜을 가져와서 로봇 에이전트의 센서 데이터로 보완하여 “구체화(팜E의 ‘E’는 구체화를 의미)”했다. 또한 팜E는 팜 외에 ViT 22B 비전 모델도 채택했으므로 일반적인 기능의 비전 및 언어 모델이기도 하다.
바드(Bard)
바드는 구글이 2023년 출시한 람다 기반의 구글 대화형 AI 서비스다. 2023년 3월 21일에 출시된 후 2023년 5월 10일에 일반에 공개됐다.
바드는 출시 이후 여러 번 업데이트됐다. 2023년 4월에는 20개의 프로그래밍 언어로 코드를 생성하는 기능이 추가됐고, 2023년 7월에는 40가지 인간 언어 입력에 대한 지원과 함께 구글 렌즈가 통합되고 40개 이상의 언어를 사용한 텍스트투스피치 기능이 추가됐다.
라마(LLaMA)
라마(대규모 언어 모델 메타 AI)는 650억 매개변수를 사용하는 “원시” 대규모 언어 모델로, 메타 AI(전 메타FAIR)가 2023년 2월에 출시했다. 라마에 대한 메타의 설명은 다음과 같다.
대규모 언어 모델 분야에서는 라마와 같은 비교적 작은 기반 모델을 학습시키는 것이 바람직하다. 훨씬 더 적은 컴퓨팅 성능과 리소스만으로 새 접근 방식을 테스트하고 다른 사람들의 작업을 검증하고 새로운 사용 사례를 탐색할 수 있기 때문이다. 기반 모델은 레이블 없는 대량의 데이터 집합으로 학습되므로 다양한 작업을 위한 미세 조정에 이상적이다.
라마는 여러 크기로 출시됐으며 어떻게 구축되었는지에 대한 자세한 내용이 담긴 모델 카드가 제공된다. 메타 AI의 얀 르쿤에 따르면 원래는 체크포인트와 토크나이저를 요청해야 했지만, 정식으로 요청을 제출해서 모델을 받은 누군가가 4채널 사이트에 다운로드 가능한 토렌트를 게시한 덕분에 지금은 쉽게 구할 수 있다.
라마 2(Llama 2)
라마 2는 차세대 메타 AI 대규모 언어 모델로, 2023년 1월부터 7월 사이에 라마 1에 비해 40% 더 많은 데이터로 학습됐으며(공개적으로 사용 가능한 소스에서 2조 개의 토큰 사용), 컨텍스트 길이는 2배 더 긴 4096이다. 라마 2는 매개변수 70억 개, 130억 개, 700억 개의 여러 크기로 제공되고 사전 학습 및 미세 조정된 변형도 있다. 메타 AI는 라마 2가 오픈소스라고 주장하지만 허용되는 사용에 대한 제약이 포함됐다는 이유로 이 주장에 동의하지 않는 사람들도 있다. 커뮤니티 라이선스 외에 상용 라이선스도 제공된다.
라마 2는 최적화된 트랜스포머 아키텍처를 사용하는 자동 회귀 언어 모델이다. 조정된 버전은 지도 미세 조정(SFT)과 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)을 사용해서 유용성과 안전성에 대한 인간의 선호도에 맞게 조정된다. 라마 2는 현재 영어 전용이다. 모델 카드에는 벤치마크 결과와 탄소 발자국 통계가 포함돼 있다. 연구 논문 ‘라마 2: 개방형 기반과 미세 조정된 채팅 모델’에서 더 자세한 내용을 볼 수 있다.
클로드 2(Claude 2)
2023년 7월에 출시된 앤트로픽(Anthropic)의 클로드 2는 단일 프롬프트에서 최대 10만 개의 토큰(약 7만 단어)을 수락하며, 수천 토큰의 스토리를 생성할 수 있다. 클로드는 구조적 데이터를 편집, 재작성, 요약, 분류, 추출할 수 있으며 내용을 기반으로 한 Q&A와 그 외의 다양한 작업이 가능하다. 대부분의 학습은 영어로 이뤄졌지만 다른 여러 일반적인 언어에서도 잘 작동하며, 일반적이지 않은 언어로도 어느 정도의 커뮤니케이션이 가능하다. 프로그래밍 언어에 대한 지식도 방대하다.
클로드는 유용하고 정직하고 무해한(Helpful, Honest, Harmless, HHH) 모델로 학습됐으며 무해함을 강화하고 프롬프트를 통해 공격적이거나 위험한 출력을 생성하기가 더 어렵게 하기 위한 광범위한 레드 팀 과정을 거쳤다. 사용자의 개인 데이터를 학습에 사용하거나 인터넷에서 답을 참조하지 않지만, 사용자가 직접 클로드에 인터넷의 텍스트를 제공해서 그 내용으로 작업을 수행하도록 요청할 수는 있다. 클로드는 미국 및 영국 사용자에게 무료 베타 버전으로 제공되며, 생성형 AI 플랫폼인 재스퍼(Jasper), 코드 AI 플랫폼인 소스그래프 코디(Sourcegraph Cody), 아마존 베드록(Amazon Bedrock)과 같은 상업적 협력업체 채택됐다.
결론
살펴본 바와 같이 대규모 언어 모델은 여러 기업에서 활발하게 개발되는 중이며 오픈AI와 구글 AI, 메타 AI, 앤트로픽에서 거의 매달 새로운 버전이 나오고 있다. 이러한 LLM 중에서 진정한 인공 일반 지능(AGI)을 달성한 모델은 없지만 새 모델이 나올 때마다 대체로 지난 모델에 비해 개선되는 중이다. 다만 대부분의 LLM에서 환각을 비롯한 비정상적인 현상이 자주 발생하며, 경우에 따라 사용자 프롬프트에 대해 부정확하고 편향되거나 불쾌한 응답을 생산하기도 한다. 결국 출력이 정확함을 검증할 수 있는 경우에 한해서만 LLM을 사용해야 한다.
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| 347 | 누구나 널리 알려진 좋은 소프트웨어를 사용하고 싶지만, 사실 전문가용 프로그램은 개인이 구매하기에 너무 비싸다. 이럴 때는 실행 파일은 물론 소스 코드까지 다운로드할 수 있는 오픈소스 소프트웨어라는 대안이 있다. 무료 소프트웨어여서 그 품질과 기능에 의심이 들겠지만 걱정할 필요가 없다. 많은 오픈소스 소프트웨어가 전문가용 제품 못지않은 품질과 기능을 제공한다. 오피스부터 미디어 편집, 파일 관리 및 백업까지 분야별 최고의 오픈소스 애플리케이션을 모았다.
생산성 : 오피스, PDF 및 컨퍼런스 툴
컴퓨터에서 매일 하는 작업을 꼽으라면 무엇보다 문서 편집이다. 리브레오피스(LibreOffice)는 텍스트, 스프레드시트, 프레젠테이션을 작성하는 종합 오피스 패키지로, 2000년에 소스코드가 공개된 오픈 오피스(Open Office)에서 파생됐다. 오픈 오피스 프로젝트는 현재 아파치 오픈 오피스라는 이름으로 지속되고 있다. 리브레오피스의 빠른 업데이트 주기는 아파치 오픈 오피스보다 유리한 점이다.
최신 7.5 버전에서는 라이터(Writer)의 텍스트 문서 편집 기능이 개선돼 머리글의 서식이 향상됐고 표 삽입이 쉬워졌다. 컬러 북마크를 사용해 섹션을 더 쉽게 탐색하고 찾을 수 있다. 스프레드시트인 칼크(Calc)에서는 확장된 수식 보조 기능과 다이어그램을 위한 새로운 함수가 눈에 띈다. 드로우(Draw)와 임프레스(Impress)는 표를 더 쉽게 디자인할 수 있게 바뀌었고, EMF 그래픽을 더 빠르게 가져올 수 있다. 어두운 색의 사용자 인터페이스가 표시되는 다크 모드도 지원된다.
한편 여러 기기 간 문서 교환에 유용한 것이 바로 PDF 포맷이다. PDF 파일로 문서를 만들면 다른 운영체제와 모바일 앱에서도 문서가 깨지지 않고 똑같이 표시된다. 마킹, 메모와 같은 부가 기능을 사용해 신속하게 메모 또는 변경 요청을 문서화할 수 있고, 그룹 작업도 가능하다. 보통 많은 사람이 PDF 파일을 다루기 위해 무료 어도비 아크로벳 리더를 사용하지만, PDF 파일을 빠르게 보는 용도로는 오픈소스 프로그램인 수마트라 PDF(Sumatra PDF)가 있다. 구글 번역 및 딥엘(DeepL)을 통한 번역으로 연결되는 링크, 주석을 사용한 마커 삽입 등의 기능을 제공한다.
협업 툴도 살펴보자. 팀의 협업 형태는 코로나 시기를 거치면서 크게 변했다. 온라인 비디오 컨퍼런스가 이제 보편적으로 사용된다. 화상회의는 회의실이 불필요하고 출장을 갈 필요도 없으며 이동 중에도 참여할 수 있는 장점이 있다. 협업 툴에는 줌 또는 마이크로소프트 팀즈가 유명하지만, 오픈소스 대안으로 오픈 토크(Open Talk)가 있다. 오픈 토크 시스템은 클라우드에서 작동하며 웹사이트를 통해 바로 사용할 수 있다. 전화 걸기, 화면 공유, 투표, 회의 녹화 등 상용 경쟁 툴과 비슷한 기능을 제공한다.
이밖에 많은 기업이 이미 작업 그룹을 디지털 방식으로 관리할 텐데, 이 분야에는 매터모스트(Mattermost)가 있다. 그룹 채팅, 프로젝트 관리, 소리를 포함한 화면 공유 옵션 등을 지원하는 데스크톱, 모바일 및 온라인 시스템이다. 매터모스트 웹사이트의 무료 계정을 통해 사용할 수 있다. 회사 IT에 통합하려면 추가 소프트웨어가 필요하며, 기술 지원 및 IT 통합은 유료로 제공된다.
인터넷 : 브라우저와 이메일
메시징, 온라인 쇼핑, 인터넷 뱅킹은 많은 사람에게 없어서는 안될 요소로 자리잡았고, 이런 사이트에 액세스하려면 웹 브라우저가 필요하다. 많은 사용자가 구글 크롬을 선호하지만 크롬에는 개인정보 보호 문제가 있다. 인터넷 검색을 넘어서는 구글의 탐욕스러운 데이터 수집은 이미 악명이 높다. 대안은 언구글드 크로미엄(Ungoogled Chromium)이다. 크롬 웹 브라우저의 오픈소스 버전으로, 구글의 모든 액세스가 차단된다. 서핑 시 기능 제약은 없으며 크롬 웹 스토어의 확장 프로그램도 작동한다.
이메일 역시 PC에서 매일 사용하는 기능이다. 이메일은 속도가 빠르며 사진이나 문서, 다양한 데이터를 주고받기에 적합하다. 썬더버드(Thunderbird)는 많은 기능을 갖춘 무료 메일 프로그램이다. 여러 사서함과 다양한 전송 프로토콜, 주소록, 캘린더 등을 지원한다. 썬더버드 20주년을 맞아 개발팀은 앱 전체에 대한 전반적인 현대화를 진행중이다.
멀티 미디어 : 사진, 영상, DTP 및 디자인
디지털 사진의 인기가 계속되는 가운데, 김프(Gimp)를 사용하면 손쉽게 사진을 편집할 수 있다. 대비와 밝기를 조절하고 이미지를 더 선명하게 할 수 있다. 레이어, 마스크를 비롯한 이미지 몽타주 툴은 오래전부터 거의 모든 이미지 툴이 지원하는 표준 기능이다. 김프 버전 2.10부터는 배경 제거 툴이 추가됐고, 영역을 자르고 선택하는 툴도 포함된다.
또다른 오픈소스 이미지 편집 툴인 디지캠 포토 매니저(Digikam Photo Manager)는 사진 모음을 전체적으로 보여준다. 키워드, 평점, 컬러 마커를 기준으로 정렬하거나 사진의 메타데이터를 분석해 위치를 보여준다. RAW 이미지를 위한 편집 기능과 툴도 있다. 로우 테라피(RAW Therapee)도 RAW 사진 현상을 위한 다양한 툴과 이미지 보기 관리를 포함한 많은 RAW 옵션을 제공한다.
데스크톱 출판(DTP)용 문서 디자인 분야에는 잉크스케이프(Inkscape)와 스크라이버스(Scribus)의 조합을 추천한다. 잉크스케이프에서는 세밀한 일러스트레이션을 디자인할 수 있다. 곡선, 개체, 텍스트를 만드는 주요 기능을 지원하고, 요소 정렬, 색 채우기, 그라디언트 또는 그래픽 결합을 포함한 다양한 툴이 있다. 이 프로그램을 이용하면 확장 가능한 로고, 인포그래픽 및 기타 디자인을 빠르게 만들 수 있다.
이렇게 만든 요소는 스크라이버스의 페이지 디자인에 사용할 수 있다. 샘플 페이지와 자체 디자인된 표준 요소를 사용해 간단한 전단지 또는 메뉴뿐만 아니라 신문, 잡지도 만들 수 있다. PDF 형식으로 출력해 전문적인 인쇄까지 가능하다. 잉크스케이프와 스크라이버스는 JPG, TIF, PNG, SVG와 같은 다양한 그래픽 형식을 지원한다.
한편 그림을 그리고 스케치하고 색을 칠하는 작업을 컴퓨터에서 하는 경우가 늘어나고 있다. 그 결과 아티스트의 일러스트레이션, 그림 또는 개념 디자인까지 디지털로 받아 별도의 스캔 작업 없이 즉각 처리할 수 있는 세상이다. 이때 특수한 그래픽 프로그램을 사용하면 머리 속 아이디어를 바로 화면으로 옮길 수 있다. 크리타(Krita)가 대표적이다. 특수한 브러시 팁, 레이어, 효과, 마스크를 통해 이 과정을 지원한다. 애니메이션 옵션을 사용해 생기를 불어넣을 수도 있다. 그래픽 태블릿과 함께 사용하면 디지털 펜의 압력과 기울기까지 반영해 브러시 스트로크 또는 디지털 연필 스트로크를 표현한다.
3D 애플리케이션인 블렌더(Blender)도 있다. 나온지 30년이 넘은 이 유서 깊은 앱은 처음에 영화사에서 내부적으로만 사용되다가 2002년 오픈소스가 된 이후부터 개발 속도가 빨라졌다. 정교한 모델링과 텍스처 모듈 외에 애니메이션, 합성, 비디오 편집을 위한 기능도 제공한다. 플러그인 인터페이스와 스크립팅을 통해 사용자가 원하는 대로 확장하고 조정할 수 있다. 블렌더는 지원하는 기능이 워낙 다양해 쓰임새도 광범위하다. 예를 들어 스파이더맨 2와 원더우먼 등 헐리우드 영화 제작에도 이 툴이 사용됐다. 나사(NASA)는 인터렉티브 웹 애플리케이션인 익스피리언스 큐리오시티(Experience Curiosity)에 블렌더를 사용했다.
영상 재생기로는 VLC 미디어 플레이어가 압도적이다. 구형 휴대폰 촬영 영상부터 새로운 고해상도 4K 클립까지 VLC로 재생할 수 없는 형식은 거의 없다. 재생 목록 사용하기, 온라인 비디오 및 팟캐스트 검색, 홈 네트워크를 사용한 스트리밍 등으로 다양한 용도에 맞게 사용할 수 있다. 잘 알려져 있지는 않지만 비디오 변환 기능도 유용하다. 샷컷(ShotCut)은 비디오 편집에 유용하다. 비디오를 보고 자르고 배열하는 용도로 사용된다. 비디오, 오디오, 전환, 효과 믹싱을 위한 유연한 타임라인도 제공한다. FFmeg 프레임워크를 설치하면 다양한 비디오 형식을 가져오고 내보낼 수 있다.
많은 사용자가 마이크로소프트의 미디어 플레이어를 사용해 음악 파일을 관리한다. 미디어 플레이어는 디지털화, 재생, 다른 기기로의 스트리밍을 지원하는 좋은 툴이지만 시스템 리소스를 과도하게 쓰는 단점이 있다. 이럴 때 사용할 수 있는 오픈소스 대안이 도파민(Dopamine)이다. 훨씬 더 가벼우면서도 많은 관리 기능, 재생 목록, 통합 이퀄라이저를 제공한다. 또한 온라인에서 노래 가사를 불러오고 Last.fm 및 디스코드를 통합할 수 있다. 포터블 버전이 특히 유용하다. 음악이 들어 있는 USB 드라이브에 설치해 두면 다양한 컴퓨터에서 사용할 수 있으며 곡 데이터베이스는 항상 최신 상태로 유지된다. 이 기능은 로컬 네트워크에서도 작동한다.
보안과 관리 : 데이터 및 시스템 백업
중요한 데이터와 시스템 파티션은 반드시 정기적으로 백업해야 하는데, 문서, 사진 및 음악 백업에 안성맞춤인 오픈소스가 바로 듀플리카티(Duplicati)다. 설치하고 시작하면 백그라운드에서 작동하며, 데이터 선택, 스케줄 등의 구성은 브라우저 인터페이스를 통해 할 수 있다. 하드 디스크, 네트워크 드라이브, USB 스토리지 디바이스 또는 인터넷의 서버를 백업 파일 저장 대상으로 설정할 수 있다. FTP, WebDAV와 같이 잘 알려진 전송 프로토콜 외에 드롭박스, 아마존, 구글과 같은 클라우드 서비스 액세스도 지원한다. 저장된 데이터를 압축하며 AES256으로 암호화한다.
전체 파티션 또는 하드 드라이브 백업에 적합한 또다른 오픈소스 앱이 클론질라(Clonezilla)다. CD 또는 USB 드라이브에 부팅 가능한 복구 시스템을 만든 다음 이를 사용해 하드 디스크 또는 개별 파티션의 이미지를 만든다. 하드웨어 장애가 발생하면 클론질라로 시스템을 재시작하고 이미지 데이터를 복원하면 된다. 백업 저장 대상으로는 로컬 스토리지 기기 또는 네트워크 드라이브를 설정할 수 있다. 클론질라는 NFS 또는 WebDAV를 통해 연결을 설정해 인터넷의 서버로도 데이터를 백업할 수 있다.
한편 문서나 사진을 파일 단위로 공유하는 방법은 많다. 단, 클라우드나 이메일을 통한 공유는 많은 경우 보안 위험이 따르므로, 민감한 데이터의 경우 암호화된 연결을 사용하는 것이 좋다. 이처럼 안전한 파일 교환이 필요할 때 쓸 수 있는 앱이 어니언셰어(Onionshare)다. 어니언셰어는 토르(Tor) 브라우저에 적용돼 사용자 정보를 익명화하는 어니언(Onion) 기술을 활용해 데이터의 안전한 교환을 구현한다. 즉, 전송의 경우 수신자가 검색할 수 있는 어니언 주소를 생성하고, 데이터 암호화 자체가 부가적인 보안을 형성한다. 발신자는 수신자가 전송 잠금을 해제할 수 있는 개인 키를 정의한다. 어니언셰어에는 파일 공유 기능 외에 채팅 옵션과 토르 네트워크를 통해 안전하게 웹사이트를 제공하는 웹 서버 기능도 있다.
그밖에 유용한 오픈소스 애플리케이션
ZIP 형식은 여러 파일을 하나의 패키지로 합치고 데이터를 압축한다. 파일을 압축하면 메일 또는 클라우드를 통해 더 빠르게 전송할 수 있다. 이런 ZIP 압축 프로그램 중 가장 유명한 오픈소스 앱이 7Zip이다. 7Zip은 ZIP 압축 파일을 열고 생성하며 파일을 추가 또는 제거할 수 있고 원하는 경우 윈도우 탐색기의 컨텍스트 메뉴에 통합할 수 있다. 이렇게 하면 ZIP을 열고 만드는 작업을 빠르게 불러올 수 있다. 7Zip을 이용하면 ZIP 파일을 지원할 뿐만 아니라 RAR, TAR, BZIP2, GZ, ARJ, LHA, LZH와 그 외의 많은 형식도 읽을 수 있다.
민감한 데이터가 포함된 파일이라면 AES 크립트(AES Crypt)를 사용해 손쉽게 암호화할 수 있다. 파일을 암호화하면 인터넷을 통해 전송할 때도 안전하게 보호할 수 있다. AES 크립트를 설치하면 윈도우 탐색기의 컨텍스트 메뉴에 새 항목이 생긴다. 암호화를 실행하려면 마우스 오른쪽 버튼으로 하나 이상의 파일을 클릭하고 컨텍스트 메뉴의 “AESCrypt”를 클릭한다. 이후 열리는 창에서 비밀번호를 입력하고 확인을 누르면 된다. 비밀번호를 입력해야만 데이터에 대한 액세스를 허용하는 256비트 보안 파일을 생성한다. 이런 파일을 열려면 마우스 오른쪽 버튼을 다시 클릭하고 AES크립트 항목을 선택한 다음 비밀번호를 입력해야 한다.
editor@itworld.co.kr /news/310516 |
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| 369 | "우린 벌써 뛰고 있어" 생성형 AI를 워크플로우와 결합한 기업 3곳의 경험 /news/308413 |
| 370 | 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 하는 챗GPT, 클로드(Claude), 바드(Bard)를 비롯한 공용 생성형 AI 챗봇도 충분히 좋지만, 이와 같은 범용 챗봇은 엔터프라이즈 워크플로우에 매끄럽게 통합되지는 않는다. 기업 직원이 별도의 앱을 사용하거나, 회사가 시간과 노력을 들여 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 통해 자체 애플리케이션에 AI 기능을 추가해야 한다. 또한 챗GPT 및 기타 생성형 AI 챗봇을 사용하기 위해서는 직원이 프롬프트 엔지니어링에 대해서도 배워야 한다.
반면, 임베디드 생성형 AI는 직원이 이 기술을 가장 필요로 하는 곳, 즉 기존 워드 프로세싱 애플리케이션과 스프레드시트, 이메일 클라이언트를 비롯한 기타 엔터프라이즈 생산성 소프트웨어에 새로운 AI 기능을 구현해주며, 이를 위해 회사가 따로 해야 할 일도 없다. 제대로 구현되면 직관적으로, 단절 없이 새로운 AI 기능을 사용할 수 있게 되므로 어려운 생성형 AI 사용법 학습 과정 없이 모든 혜택을 누리게 된다.
포레스터는 최근 북미와 영국의 기술 의사 결정자를 대상으로 한 설문조사 결과를 근거로 2025년까지 거의 모든 기업이 쓰기 및 편집을 포함한 커뮤니케이션 지원 용도로 생성형 AI를 사용하게 될 것으로 예측했다. 실제로 설문 응답자의 70%는 쓰기 또는 편집 작업의 대부분 또는 전체에서 이미 생성형 AI를 사용하고 있다고 답했다.
그러나 포레스터에 따르면 챗GPT 같은 독립적인 생성형 AI 툴은 교차 직무 협업을 지원하지 못하며 직원이 업무를 수행하는 부분에서 작동하지도 않는다. 포레스터는 설문조사 보고서에서 “많은 사용 사례에서 생성형 AI는 독립형 앱보다는 임베디드 기능일 때 더 큰 혜택을 제공한다는 의미”라고 설명했다.
IBM 컨설팅의 글로벌 AI 및 분석 부문 리더 매니시 고얄 역시 “아무리 좋은 AI를 가져오더라도 정작 사람들이 워크플로우에서 AI를 사용할 수 없다면 채택되지 않는다"라고 말했다.
임베디드 생성형 AI와 관련하여 현재 가장 큰 화제는 마이크로소프트 365 생산성 제품군 전반에 통합 구축되고 있는 생성형 AI 비서인 마이크로소프트 365 코파일럿이다. 일부 생성형 AI 기능은 팀즈 및 기타 마이크로소프트 365 앱에 구현됐지만 코파일럿 자체는 아직 정식 출시되지 않았고 테스트를 위한 초기 액세스가 허용된 기업은 600개에 불과하다.
마이크로소프트 365 코파일럿의 정식 출시를 손꼽아 기다리고 있는 솔루션 통합업체 인사이트(Insight)의 최고 엔터프라이즈 설계자 겸 CTO 데이비드 맥커디는 “데모를 본 사람이라면 생성형 AI의 통합이 백오피스가 돌아가는 방식을 완전히 바꿔 놓게 될 것임을 알고 있다"라고 말했다.
한편 일부 기업은 오픈AI에 대한 API를 통하거나 라마 2(Llama 2) 같은 LLM을 로컬로 실행해서 자체 앱에 생성형 AI를 직접 추가하고 있다. 예를 들어 인사이트는 API를 통해 마이크로소프트 엑셀에 생성형 AI를 내장했다. 맥커디는 “다만 향후 오피스 365에 통합될 것이기 때문에 이 부분에 대한 개발을 너무 많이 하지는 않고 있다"라고 말했다.
자체 AI 임베드를 만드는 데 필요한 시간이나 인력을 갖추지 못한 기업도 지금 생산성 툴 내에서 생성형 AI 사용을 시작할 수 있다. 많은 업체가 이미 앱에 다양한 생성형 AI 기능을 추가했기 때문이다. 예를 들어 줌, 마이크로소프트 팀즈를 비롯한 여러 온라인 회의 플랫폼은 내장형 또는 애드온 방식으로 AI 기반 요약 기능을 제공한다.
맥커디는 “이 기능이 회의 요약 방식을 완전히 바꾸어 놓았다. 요약 기능이 매우 유용한다는 점은 확실히 말할 수 있다. 큰 이득이 없는 기능도 많지만 요약과 목록 작성만큼은 최고”라고 말했다.
일부 기업에서 워크플로우에 생성형 AI를 어떻게 사용하고 있는지, 어느 부분에서 효과적인지, 그리고 생성형 AI를 안전하게 도입하기 위한 전략은 무엇인지 알아보자.
스트림 파이낸셜 : 이메일, 텍스트 문서, 코드의 생성형 AI
미국 솔트레이크시티에 소재한 핀테크 기업 스트림 파이낸셜 테크놀로지(Stream Financial Technology)의 엔지니어링 책임자인 조완자 조셉은 “우리가 사용하는 스파크(Spark)라는 이메일 클라이언트에는 이메일 요약과 작성을 위한 생성형 AI가 내장돼 있다"라고 말했다.
조셉은 “나도, 경영진도 대부분 긍정적이다. 유일하게 부정적으로 보는 부분은 AI가 이해 부족을 가리는 허울이 될 수 있다는 점이다. 즉, 글을 읽다가 말이 안 되는 부분이 있어서 지적하면 AI가 써서 그렇다고 둘러댈 수 있다는 점”이라고 말했다.
스트림 파이낸셜이 사용하는 또 다른 생성형 AI 툴은 마이크로소프트 워드, 구글 문서도구를 비롯한 많은 애플리케이션 내에서 작동하는 그래멀리(Grammarly)다. 그래멀리는 처음에는 단순한 문법 검사기였지만 최근 AI 기반의 텍스트 생성, 문구 수정 및 요약 기능까지 더했다.
조셉은 “그래멀리 기업 구독을 이용하고 있다. 구글 문서 도구 내에서 작동하며, 단락을 쓰거나 요약하도록 지시할 수 있다. 내용을 채워 넣고 요약하는 용도로는 좋지만 기술적인 분야에 대한 심층적인 내용은 다루지 못한다"라고 말했다.
조셉이 지적한 그래멀리 AI의 문제점은 각각의 상호작용이 별개라는 점이다. 챗GPT, 클로드와 같이 대화를 계속 주고받으면서 결과물을 세밀하게 다듬을 수가 없다. 조셉은 “그래멀리 AI에 무엇을 해야 할지 지시할 좋은 방법이 없다"라고 말했다.
조셉은 회사 측이 기밀 데이터 또는 고객 정보에 대해서는 공용 AI를 사용하지 않도록 주의한다고 강조했다.
조셉은 “장기적 관점에서 생성형 AI를 사용해 마케팅 문구와 같은 콘텐츠를 생성하는 데 대해 낙관적이다. A/B 테스트를 위한 다른 문구를 작성하거나 동일한 문구를 다양한 형태로 반복 생성할 수 있다"라고 말했다.
조셉은 생성형 AI가 가장 크게 영향을 미치는 부분은 코드 생성이라면서 “깃허브 코파일럿에 1인당 월 19달러를 내고 있는데, 그 5배라 해도 기꺼이 낼 것이다. 막대한 시간을 절약할 수 있게 해주며 지식도 상당한 수준”이라고 말했다.
조셉은 “코드 생성은 생성형 AI의 가치가 입증된 부분이다. 그 외의 모든 부분은 아직 단언할 수 없고, 갈 길이 멀다"라고 말했다.
NFP : 마케팅 문구, 회의 요약에 생성형 AI 사용
보험 중개업체 NFP는 2년 전부터 텍스트 작성에 AI를 사용해왔다. 이 회사의 영업 지원 부문 SVP인 카일 힐리에 따르면 NFP는 챗GPT가 대중에 공개되기 훨씬 전부터 재스퍼(Jasper) AI를 사용해서 마케팅 문구를 작성했다.
처음 오픈AI의 GPT 3.5 대규모 언어 모델을 기반으로 2021년 2월 출시된 재스퍼는 화이자, 스포츠 일러스트레이티드(Sports Illustrated), 허브스팟(HubSpot), 센티넬원(SentinelOne)을 포함한 10만 곳 이상의 기업 고객을 두고 있다.
현재 재스퍼 AI는 가장 진보된 버전의 챗GPT와 같은 기반 모델인 GPT 4를 사용한다. 여기에 특정 사용 사례에 따라 맞춤화된 마케팅 또는 비즈니스 콘텐츠를 생성하도록 설계된 부가적인 모델과 세부적인 조정 등 비즈니스 친화적인 기능을 추가했다. 또한 회사 자체 브랜드 성격을 학습시키고, 회사 워크플로우 내에서 확장 기능 및 API를 통해 사용할 수 있다.
힐리는 “보안에 대해 일부 우려가 있었다. 그리고 재스퍼는 폐쇄형 시스템이다. 마케팅 부서에서 일부 카피라이팅 작업에 여전히 재스퍼를 사용하고 있다"라고 말했다.
최근 NFP는 재스퍼에서 영업 활동 지원 플랫폼인 세일즈로프트(Salesloft)에 내장된 생성형 AI 툴로 대부분 전환했다. 세일즈로프트는 지난 봄에 빠른 이메일 작성을 위한 생성형 AI 기능을 추가했다.
힐리는 “CRM 시스템의 안내 및 코칭에도 생성형 AI를 사용하기 시작했다. AI 툴이 모든 부분에 연결되기 시작하면서 이제는 더 많은 프로그램에서 GPT를 사용하고 있다. 마이크로소프트 생태계 전반에 완전히 내장된 형태”라고 말했다.
힐리 본인도 생성형 AI를 적극적으로 사용한다. 힐리는 “2023년 비즈니스 계획 전체를 AI를 사용해 작성했다”면서 “AI의 효과에 대해 내부적인 설득 작업을 진행하던 중에 고위직의 누군가가 AI가 아직 그 수준에 이르지 못했다고 말했다. 그래서 오기로 비즈니스 계획을 AI로 만들어서 제출했는데, 반응이 아주 좋았다. 로봇이 작성한 것으로 믿기지 않는다는 반응이었다"라고 말했다.
힐리는 “사모펀드 분야에서 일하는 영업팀의 고위급 직원도 리드를 작성하고 계약을 체결하는 데 AI를 사용하기 시작했다. 올해 초부터 경영진, 영업부서를 비롯해 많은 직원이 AI를 사용하고 있다. 이들은 ‘AI를 채택해야만 한다’고 말한다"라고 전했다.
NFP는 마이크로소프트 팀즈에서도 생성형 AI를 사용해서 회의 노트를 자동으로 생성한다.
힐리는 “모두가 이해해야 할 중요한 점은 AI가 우리 일을 대체하는 것이 아니라 증폭하고 보강한다는 것이다. 같은 수의 사람으로 더 많은 일을 할 수 있게 해준다"라고 말했다.
힐리는 다음 단계는 세일즈포스의 생성형 AI 기능을 사용해서 원시 데이터를 해설적 데이터로 바꾸는 것이라며 “지금 이 부분을 추진하고 있다. 이를 통해 경영진은 자연스럽게 느껴지는 방식으로 정보를 흡수할 수 있게 된다. 예를 들어 나처럼 숫자에 서툴고 항상 숫자에서 막힌다면 숫자가 아닌 다른 방식으로 정보를 흡수할 수 있게 될 것”이라고 말했다.
생성형 AI 툴을 사용할지 여부를 결정할 때 중요한 것은 학습 데이터의 정확성과 개인정보 보호, 보안, 그리고 사용성이다.
힐리는 “영업 및 마케팅 문구에서는 사유 부분을 다루지 않는다. 그러나 NFP는 인수합병을 많이 한다. 법무팀이 AI를 사용해서 계약서를 더 빠르게 만들거나 미묘한 차이 또는 세부 사항을 찾을 수 있을까? 개인정보 보호와 보안, 클로즈드 소스 모델을 살펴봐야 한다"라고 말했다.
힐리는 지금은 영업 담당자가 새로운 AI 툴을 익히도록 하는 작업을 진행 중이라면서 “간소함과 사용의 용이함이 중요하다. 자연스럽게 느껴지는지, 마음을 먹고 사용법을 배워야 하는지가 관건”이라고 말했다.
힐리는 예를 들어 챗GPT는 사용하기가 쉽지 않았다면서 “챗GPT에 말을 하기 위해서는 거의 정해진 코스에 따라야 한다. 어떤 면에서는 프로그래밍과 상당히 비슷하다. 하지만 NFP는 기술 기업이 아니고 보험을 판매하는 회사”라고 말했다.
직원이 이미 사용하는 툴에 내장된 형태의 생성형 AI는 이러한 사용성 장벽을 극복하는 데 도움이 될 수 있다.
힐리는 “예를 들어 세일즈로프트는 반복적이고 유기적이다. 생성형 AI는 이 툴의 자연스러운 확장이다. 새로운 것을 배울 필요가 없다는 것이 NFP에는 중요한 점이다. 35년째 일하는 보험 담당자도 바로 사용할 수 있고, 25세 직원이라면 시스템 전체를 지극히 자연스럽게 받아들인다"라고 말했다.
톰슨 로이터 : 서신 초안 작성, 직원 질문에 대한 응답에 생성형 AI 사용
뉴스 기업 톰슨 로이터(Thomson Reuters)의 최고 인사 책임자인 매리 앨리스 부이식은 수십년 전부터 제품과 사무실에서 AI를 사용해왔다면서 “이미 존재하는 많은 부분에 AI가 내장돼 있다. 핵심은 증강, 즉 사람들이 더 가치 있는 일을 할 수 있도록 해주는 데 있다"라고 말했다.
부이식은 AI는 사람이 아니라 “작업을 대체한다"라고 말했다.
생성형 AI가 보편화된 지금 톰슨 로이터는 선제적으로 공급업체에 관심을 갖고 이들의 AI 로드맵을 살펴봤다. 부이식은 이미 많은 부분이 발표됐다고 말했다. 예를 들어 세일즈포스와 워크데이(Workday) 모두 생성형 AI 전략을 마련했다. 부이식은 “마이크로소프트 코파일럿과 그 외에도 수많은 툴이 있다"라고 말했다.
부이식은 톰슨 로이터에서 이미 많은 생성형 AI 툴이 사용되고 있다고 말했다. 예를 들어 커뮤니케이션 팀은 AI를 사용해서 문서의 초안을 작성한다.
“실제로 작업의 첫 번째 초안 작성에서 전반적으로 AI 툴을 사용할 여지가 있다. 다만 정확성은 AI에 의지할 수 없고 교육에서도 이 부분을 다뤘다. 처음 초안이 작성된 다음에는 사람이 편집한다. 즉, 사람의 전문성을 적용해서 더 높은 품질의 제품을 제공한다"라고 말했다.
HR 분야에서는 생성형 AI를 사용해 직원 질문에 답하기와 관련한 실험이 진행 중이다. 부이식은 “초기 결과는 매우 만족스럽다. 지금까지 정확도는 95%이며 과거 이러한 질문에 답하느라 빼앗겼던 시간을 돌려줘서 부가가치를 창출하는 일에 투자할 수 있게 해준다"라고 말했다.
생성형 AI 도입을 위한 세 갈래 접근
부이식은 톰슨 로이터는 가능성에서 앞서 나가기 위해 AI 도입을 가속화하기 위한 전사적 이니셔티브를 출범했다고 말했다.
첫 번째 단계는 AI 표준과 윤리의 정립으로, 몇 년 전부터 해오고 있다. 부이식은 “톰슨 로이터는 30년 이상 AI를 사용하고 있다. 생성형 AI 이전에도 이 분야의 리더가 되기 위해 노력했다"라고 말했다.
부이식은 “다음 단계는 인력 교육이다. 이는 반드시 필요한 단계”라고 말했다.
톰슨 로이터는 지난 4월 전세계 모든 직원이 참여할 수 있는 AI 교육의 날을 열었다. 총 2만 7,000명의 직원 중 약 7,000명이 라이브로 이 이벤트에 참석했다. 부이식은 “그 외에도 수천 명이 비동기적으로 이 교육 자료를 활용하고 있다"라고 덧붙였다.
부이식에 따르면 참가자의 대다수는 이미 자신의 업무에 생성형 AI를 적용할 수 있다고 말했다.
부이식은 “이는 로이터 직원 대부분이 앞으로 일하면서 겪게 될 가장 중요한 혁신이다. 우리는 이 부분에서 선두에 서야 한다. 회사 측은 교육과 개발, 업스킬 및 리스킬에 대한 책임이 있다. 그러나 모든 개인도 배우고 발전해야 할 책임이 있다"라고 말했다.
톰슨 로이터 AI 전략의 세 번째 축은 모든 툴을 실험할 수 있는 안전한 장소를 제공하는 것이다. 부이식에 따르면 톰슨 로이터는 생산성 소프트웨어에 내장된 생성형 AI 외에도 오픈AI, 앤트로픽, 구글, 그리고 라마 2와 같은 오픈소스 모델을 포함한 다양한 대규모 언어 모델을 실험하고 있다.
부이식은 “변화의 속도가 매우 빠르다. 톰슨 로이터는 고객 사용 사례를 위해 최선의 기술을 활용하고자 한다"라고 말했다.
마지막으로, 이 회사는 학습과 실험의 문화를 강화하고 있다. 부이식은 “가장 빠르게 배우고 실험하는 팀이 승리하게 될 것”이라고 말했다.
위험을 고려해서 현명하게 선택하기
몇몇 엔터프라이즈 기술 업체는 생성형 AI 기능뿐만 아니라 모델을 학습시키는 방법 또는 사용할 구체적인 모델에 관한 유연함도 고객에 제공한다.
IBM 컨설팅의 고얄은 “IBM은 세일즈포스를 사용한다. IBM의 세일즈포스 관리자는 나와 같은 최종 사용자가 그냥 볼 수 있도록 적절한 모델을 선택하고 구성할 수 있다. 세일즈포스는 임베디드 AI를 선택할 수 있는 옵션도 제공한다"라고 말했다.
고얄은 IBM 컨설턴트가 현재 기업과 협력해서 마이크로소프트 365를 비롯한 과련 기술로 무엇이 가능한지, 그리고 법률 및 보안 측면에서 생성형 AI가 어떤 영향을 미치는지에 대해 생각하도록 돕고 있다고 말했다.
고얄은 “IBM의 왓슨x(Watsonx)에 대한 입장은 확고하다. 고객의 데이터는 고객의 소유라는 것이다. IBM은 모델 학습에 고객 데이터를 절대 사용하지 않는다. 애저, AWS, 구글과 협력하고 있으며 이들 각 기업은 생성형 AI의 이 부분에 있어 예전부터 명확한 입장을 유지하고 있다. IBM의 파트너 및 고객 역시 마찬가지다. 고객이 업로드하거나 서비스에 사용하는 어떠한 데이터도 모델 학습에 사용되지 않는다. 그렇지 않으면 어떤 기업도 AI를 사용하지 않을 것”이라고 말했다.
이 원칙을 위반한 엔터프라이즈 업체의 예로 줌이 있다. 줌은 처음에 회의 녹취록을 AI 학습에 사용할 것이라고 말했다가 격렬한 반발에 직면해 황급히 철회한 바 있다.
그러나 초기 학습 데이터의 출처에 대해서는 업체의 투명성이 부족하다. 고얄도 그 점을 인정하면서 “왓슨x는 학습 데이터에 대한 완전한 데이터 계보를 제공한다. 그러나 모든 업체가 그렇지는 않다. 명확하게 밝히지 않는 경우가 많다"라고 말했다.
또한 몇몇 AI 업체는 저작권이 있는 상품을 허가 없이 AI 학습에 사용했다는 이유로 아티스트 및 작가로부터 피소된 상황이다.
고얄은 “AI에는 항상 위험이 있었다"라고 말했다. 대규모 언어 모델에는 과거의 오래된 위험이 더 증폭된 경우도 있고 새로운 위험도 있다. 고얄은 “기업은 생성형 AI를 사용할 때 가드레일을 설치해야 한다"라고 말했다.
그러나 기업에 결국 중요한 것은 이러한 새로운 기능을 어떻게 사용할 수 있을지를 살펴보는 것이다. 고얄은 “그 방법을 가장 빠르게 파악하는 기업이 승자가 되고 꿈처럼 보이는 일을 현실화할 수 있을 것”이라고 말했다.
editor@itworld.co.kr /news/308413 |
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| 400 | “더 쉽고 빠른 파이썬” 파이파이(PyPy)의 이해 /news/302293 |
| 401 | 파이썬은 강력하고 유연하며 다루기 쉬운 언어로 유명하다. 이런 장점 때문에 방대하고 다양한 애플리케이션과 워크플로우, 분야에 사용된다. 그러나 인터프리티드 언어인 데다 런타임의 동적 특성 때문에 파이썬은 C, C++와 같은 머신 네이티브 언어에 비해 속도가 훨씬 더 느리다는 고질적인 단점이 있다. 개발자들은 오랜 시간 동안 파이썬의 속도 제한을 극복하기 위한 다양한 방법을 고민해왔다. 예를 들어 성능 집약적인 작업을 C로 작성하고 이 C 코드를 파이썬으로 래핑하는 방법 같은 것이다. 많은 머신러닝 라이브러리가 실제로 이 방식으로 동작한다. 또는 파이썬 코드에 런타임 형식 정보를 섞어 C로 컴파일할 수 있게 해주는 프로젝트인 사이썬(Cython)을 사용하는 방법도 있다.
그러나 차선책은 이상적인 방법일 수는 없다. 그냥 파이썬 프로그램을 그대로 가져와 훨씬 더 빠르게 실행할 수 있다면 좋지 않을까? 그 대답이 바로 파이파이(PyPy)다.
파이파이 vs. C파이썬
파이파이는 기본 파이썬 인터프리터인 C파이썬(CPython)을 대체한다. C파이썬은 파이썬을 중간 바이트코드로 컴파일하고 이 바이트코드가 가상머신에 의해 인터프리트되는 방식인 데 반해, 파이파이는 JIT(JustInTime) 컴파일을 사용해 파이썬 코드를 머신 네이티브 어셈블리어로 변환한다.
수행하는 작업에 따라 상당한 정도의 성능 향상이 가능하다. 평균적으로 파이파이는 파이썬 3.7에 비해 파이썬 속도를 약 4.7배 더 높여주며 일부 작업에서는 50배 이상의 속도 향상이 가능하다. 새로운 버전의 C파이썬 인터프리터에도 특정 종류의 JIT 최적화가 추가되고 있지만 현재 파이파이의 범위와 효과에 비할 바는 아니다. 앞으로 대등해질 가능성을 배제할 수 없지만 적어도 지금은 아니다.
가장 좋은 점은 파이파이가 제공하는 효과를 얻기 위해 개발자가 따로 해야 할 일이 거의 없다는 것이다. C파이썬을 파이파이로 바꾸기만 하면 된다. (다음에서 설명할) 몇 가지 예외는 있지만 파이파이의 공식적인 목표는 기존의 파이썬 코드를 수정 없이 실행하면서 자동으로 속도를 높여주는 것이다.
현재 파이파이는 파이썬 2와 파이썬 3을 각기 다른 프로젝트 구현으로 모두 지원한다. 즉, 실행할 파이썬의 버전에 따라 다른 버전의 파이파이를 다운로드해야 한다. 파이파이의 파이썬 2 브랜치가 나온 시점이 훨씬 더 오래됐지만 파이썬 3 버전도 최근 거의 따라잡았다. 현재 파이썬 버전 3.9까지 지원하며 파이썬 3.10은 실험 수준에서 지원된다. 파이파이는 모든 핵심 파이썬 언어를 지원하는 것 외에, 패키징을 위한 pip, 가상 환경을 위한 virtualenv 등 파이썬 생태계의 방대한 툴과도 호환된다. C 모듈을 사용하는 패키지를 포함해 대부분의 파이썬 패키지는 변경 없이 그대로 동작한다. 물론 일부 제한도 있다. 이는 아래에서 살펴본다.
파이파이의 작동 방식
파이파이는 동적 언어를 위한 다른 JIT 컴파일러에도 있는 최적화 기법을 사용한다. 실행 중인 파이썬 프로그램을 분석하면서 생성 및 사용되는 객체의 형식 정보를 판단한 후 이 형식 정보를 가이드 삼아 속도를 높인다. 예를 들어 파이썬 함수가 한두 개의 객체 형식에서만 작동한다면 파이파이는 이러한 특정 사례를 처리하는 기계 코드를 생성한다. 파이파이의 최적화는 런타임에서 자동으로 처리되므로 일반적으로는 개발자가 직접 성능을 조정할 필요가 없다. 고급 사용자라면 파이파이의 명령줄 옵션을 변경하면서 특수한 사례를 위한 더 빠른 코드를 생성할 수 있지만 그럴 필요까지는 거의 없다.
또한 파이파이는 몇몇 내부 함수를 처리하는 방식도 C파이썬과 다르지만 동작의 호환성을 유지하려고 노력한다. 예를 들어 파이파이의 가비지 수집 방식은 C파이썬과 달라서 범위에서 벗어나는 모든 객체가 즉각 수집되지는 않으므로 파이파이로 실행되는 파이썬 프로그램은 C파이썬으로 실행되는 경우에 비해 메모리 사용량이 더 높게 표시될 수 있다. 그러나 gc 모듈을 통해 노출되는 gc.enable(), gc.disable(), gc.collect()와 같은 파이썬의 고수준 가비지 수집 컨트롤을 여전히 사용할 수 있다.
파이파이의 JIT 동작에 대한 정보가 필요하다면 파이파이에 포함된, 파이썬 애플리케이션에 대한 많은 JIT 후크를 노출하는 pypyjit라는 모듈을 활용하면 된다. JIT에서 성능이 떨어지는 함수 또는 모듈이 있는 경우 pypyjit를 사용해 세부적인 통계를 확인할 수 있다. 또 다른 파이파이 전용 모듈인 __pypy__는 파이파이만의 다른 기능을 노출하며 해당 기능을 활용하는 애플리케이션을 작성하는 데 유용하다. 파이썬의 런타임 동적 특성 덕분에 파이파이가 있을 때 이러한 기능을 사용하고, 없을 때는 무시하는 파이썬 애플리케이션을 만드는 것이 가능하다.
파이파이의 제약
파이파이는 매우 강력하지만 제약도 있다. 파이파이는 기본 C파이썬 런타임에 대한 완전한 범용 대체재는 아니다. 몇 가지 제약으로 인해 특정 종류의 프로그램에서는 파이파이의 효과가 줄어들거나 아예 사라진다. 가장 중요한 제한 사항은 다음과 같다.
파이파이는 순수 파이썬 앱에서 가장 효과적 : 파이파이는 전통적으로 “순수” 파이썬 애플리케이션, 즉 다른 언어 없이 파이썬만으로 작성된 애플리케이션에서 최고의 효과를 발휘했다. 넘파이(NumPy)와 같이 C 라이브러리와 접촉하는 파이썬 패키지는 파이파이가 C파이썬의 네이티브 바이너리 인터페이스를 에뮬레이션하는 방식상 좋은 결과를 얻지 못했다. 파이파이 개발자들은 그동안 이 문제를 줄여 나가면서 C 확장에 의존하는 대다수 파이썬 패키지와의 호환성을 더 높였다. 예를 들어 넘파이는 지금은 파이파이에서 매우 잘 작동한다. 그러나 최대한의 C 확장 호환성을 원한다면 C파이썬을 사용해야 한다.
파이파이는 장기간 실행되는 프로그램에서 가장 효과적 : 파이파이가 파이썬 프로그램을 최적화하는 방법의 특성상 장시간 실행되는 프로그램이 최적화 효과를 가장 많이 얻는다. 프로그램 실행 시간이 길수록 파이파이는 런타임 형식 정보를 더 많이 얻을 수 있고 최적화도 더 많이 할 수 있기 때문이다. 단발성 파이썬 스크립트는 이러한 혜택을 얻지 못한다. 이 효과를 얻는 애플리케이션은 일반적으로 오랜 시간 실행되는 루프가 있거나 백그라운드에서 지속적으로 실행되는 웹 프레임워크 같은 애플리케이션이다.
파이파이는 AOT 컴파일을 하지 못함 : 파이파이는 파이썬 코드를 컴파일하지만 파이썬 코드용 컴파일러는 아니다. 파이파이의 최적화 수행 방법과 파이썬의 태생적인 동적 특성으로 인해 JIT 코드를 독립형 바이너리로 배출해서 재사용할 방법이 없다. 즉, 이 문서에 설명돼 있듯이 각 프로그램이 실행될 때마다 매번 컴파일해야 한다. 파이썬을 독립형 애플리케이션으로 실행할 수 있는 더 빠른 코드로 컴파일하고 싶다면 사이썬, 넘바(Numba), 또는 현재 실험 단계인 누이트카(Nuitka) 프로젝트를 사용해야 한다.
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| 429 | 머신러닝(Machine learning)과 딥러닝(deep learning)은 널리 알려진 익숙한 용어지만, 이런 유명세 만큼이나 더 폭넓은 오해를 받는 부분도 있다. 여기서는 한 걸음 물러서서 머신러닝과 딥러닝의 기본을 살펴보고, 가장 보편적인 몇 가지 머신러닝 알고리즘을 알아본다. 이런 알고리즘이 역사적 데이터로부터 예측 모델을 만들기 위한 퍼즐의 다른 조각과 어떻게 관련되는지도 설명한다.
머신러닝 알고리즘이란
머신러닝은 데이터로부터 자동으로 모델을 생성하는 방법이고, 머신러닝 알고리즘은 머신러닝을 움직이는 엔진이다. 즉, 데이터 집합을 모델로 바꿔주는 알고리즘이다. 지도, 비지도, 분류, 회귀 등 어떤 알고리즘이 가장 효과적인지는 해결하려는 문제의 종류, 가용한 컴퓨팅 리소스, 데이터의 속성에 따라 달라진다.
머신러닝의 작동 원리
일반적인 프로그래밍 알고리즘은 컴퓨터에 해야 할 일을 간단한 방식으로 알려준다. 예를 들어 정렬 알고리즘은 정렬되지 않은 데이터를 데이터에 있는 하나 이상 필드의 숫자 또는 알파벳 순서 등 특정 기준에 따라 정렬된 데이터로 변환한다.
선형 회귀 알고리즘은 직선, 또는 다항식과 같이 매개변수가 선형인 다른 함수를 수치 데이터에 맞추는데, 이를 위해 일반적으로 사용하는 방법은 선과 데이터 간의 제곱 오차를 최소화하기 위해 행렬 역변환을 수행하는 것이다. 제곱 오차를 척도로 사용하는 이유는 회귀선이 데이터 포인트 위에 있는지, 아래에 있는지는 중요하지 않기 때문이다. 중요한 것은 선과 포인트 간의 거리다.
매개변수가 선형이 아닌 곡선을 데이터에 맞추는 비선형 회귀 알고리즘은 조금 더 복잡하다. 선형 회귀 문제와 달리 결정론적 방법으로 해결할 수 없기 때문이다. 대신 비선형 회귀 알고리즘은 일종의 반복적 최소화 프로세스를 구현하는데, 이는 급속 하강(steepest descent) 방법의 변형인 경우가 많다.
급속 하강은 기본적으로 현재 매개변수 값에서 제곱 오차와 그 기울기를 계산하고, 단계 크기 즉, 학습률을 선택하고, 기울기 방향을 "아래로" 따라간 다음, 새로운 매개변수 값에서 제곱 오차와 그 기울기를 다시 계산한다. 운이 좋다면 최종적으로 이 과정은 수렴한다. 급속 하강에는 수렴 속성을 개선하고자 하는 여러 변형이 있다.
머신러닝 알고리즘은 비선형 회귀보다도 더 복잡한데, 머신러닝은 다항식과 같은 특정 수학 함수에 맞추는 제약이 없다는 점도 그 이유 중 하나다. 머신러닝이 해결하는 대표적인 두 가지 문제 범주는 회귀와 분류다. 회귀는 수치 데이터, 분류는 비수치 데이터에 사용된다. 전자는 특정 주소와 직업을 가진 사람의 예상 수입은 어느 정도인가와 같은 문제, 후자는 대출 신청자가 이 대출을 상환하지 않을 것인가와 같은 문제다. 예측 문제(“내일 마이크로소프트 주식의 시초가는 얼마가 될까?”)는 시계열 데이터에 대한 회귀 문제의 하위 집합이다. 분류 문제는 이진(예/아니요), 다중 범주 문제(동물, 채소 또는 광물)로 나뉘기도 한다.
지도 학습 vs. 비지도 학습
이러한 구분과 별개로 머신러닝 알고리즘에는 지도와 비지도, 2가지 종류가 있다. 지도 학습에서는 동물 이름이 딸린 일련의 동물 사진과 같은, 답변이 포함된 학습 데이터 집합을 제공한다. 이 학습의 목표는 이전에 본 적이 없는 사진을 올바르게 식별(학습 집합에 포함된 동물의 종류)할 수 있는 모델을 만드는 것이다.
비지도 학습에서는 알고리즘이 스스로 데이터를 살펴보고 유의미한 결과를 도출하려고 시도한다. 예를 들어 각 클러스터 내에서 연관될 수 있는 데이터 포인트의 클러스터 집합이 결과로 나올 수 있다. 클러스터가 겹치지 않을 때 더 효과적으로 작동한다.
학습과 평가를 통해 매개변수를 최적화해 데이터의 기준 진실과 가장 잘 일치하는 값 집합을 찾음으로써 지도 학습 알고리즘을 모델로 바꾼다. 알고리즘은 옵타마이저를 위해 예를 들어 확률적 경사 하강(SGD: 무작위 시작점에서 여러 번 수행되는 급속 하강이라고 할 수 있음)과 같은 급속 하강의 변형에 의존하는 경우가 많다. SGD의 일반적인 개선 방법은 운동량을 기반으로 경사의 방향을 수정하거나, 한 데이터 패스(에포크라고 함)에서 다음 패스로의 진행에 따라 학습률을 조정하는 요소를 추가하는 것이다.
머신러닝을 위한 데이터 정제
자연 상태에서 깨끗한 데이터는 존재하지 않는다. 머신러닝에 사용하려면 데이터를 적극적으로 필터링해야 한다. 예를 들면 다음과 같다.
데이터를 살펴보고 누락된 데이터가 많은 열을 제외한다.
데이터를 다시 살펴보면서 예측에 사용할 열을 선택한다. 이 열은 반복할 때 바꾸는 경우가 많다.
나머지 열에서 여전히 누락된 데이터가 있는 행을 제외한다.
명백한 오타를 교정하고 동일한 답변을 병합한다. 예를 들어 U.S. US. USA, 미국은 하나의 범주로 병합해야 한다.
범위를 벗어난 데이터가 있는 행을 제외한다. 예를 들어 뉴욕시 내의 택시 이동을 분석한다면 뉴욕시 경계 상자를 벗어난 승하차 위도 및 경도는 필터링으로 걸러낸다.
그 외에도 할 수 있는 일이 많지만 이는 수집된 데이터에 따라 달라진다. 지루한 작업일 수 있으나 머신러닝 파이프라인에 데이터 정제 단계를 두면 자유롭게 수정하고 반복할 수 있다.
머신러닝을 위한 데이터 인코딩 및 정규화
머신 분류를 위해 범주 데이터를 사용하려면 텍스트 레이블을 다른 양식으로 인코딩해야 한다. 일반적으로 2가지 인코딩이 사용된다.
첫째는 레이블 인코딩으로, 각 텍스트 레이블이 숫자로 대체된다. 둘째는 원핫(onehot) 인코딩으로, 각 텍스트 레이블 값이 이진 값(1 또는 0)이 있는 열로 변환된다. 대부분의 머신러닝 프레임워크에는 이 같은 변환을 수행하는 함수가 있다. 레이블 인코딩의 경우 머신러닝 알고리즘이 혼동해서 인코딩된 열이 정렬된 것으로 착각할 수 있으므로 일반적으로 원핫 인코딩이 선호된다.
머신 회귀에 숫자 데이터를 사용하려면 일반적으로 데이터를 정규화해야 한다. 그렇지 않으면 범위가 큰 숫자가 특징 벡터 간의 유클리드 거리를 지배하는 경향이 있고, 이들의 효과가 확대되면서 다른 필드가 희생되고 급속 하강 최적화가 잘 수렴되지 않을 수 있다. ML을 위해 데이터를 정규화 및 표준화하는 방법은 최소최대 정규화, 평균 정규화, 표준화, 단위 길이로 스케일링 등 여러 가지가 있다. 이 프로세스를 보통 특징 스케일링(feature scaling)이라고 한다.
머신러닝 특징
앞에서 언급한 특징(feature) 벡터가 무엇인지 알아보자. 우선, 특징이란 관찰 대상 현상의 측정 가능한 개별적인 속성 또는 특성이다. “특징”이라는 개념은 선형 회귀와 같은 통계 기법에서 사용되는 설명 변수와 관계가 있다. 특징 벡터는 한 행의 모든 특징을 하나의 숫자 벡터로 결합한다.
특징을 선택하는 기법 중 하나는 문제를 설명하는 최소 독립 변수 집합을 선택하는 것이다. 두 변수가 고도로 상호 연관된다면 하나의 특징으로 결합해야 하거나 하나를 삭제해야 한다. 주성분 분석을 수행하여 상호 연관된 여러 변수를 선형적으로 상호 연관되지 않은 변수들의 집합으로 변환하는 경우도 종종 있다.
새로운 특징을 구축하거나 특징 벡터의 차원을 축소하기 위해 사용하는 변환 방법 중에서 간단한 방법도 몇 가지 있다. 예를 들어 Year of Death에서 Year of Birth를 빼면 수명 및 사망 분석을 위한 주요 독립 변수인 Age at Death를 구축할 수 있다. 특징 구축이 명확하지 않은 경우도 있다.
일반적인 머신러닝 알고리즘
머신러닝 알고리즘은 선형 회귀와 로지스틱 회귀부터 심층 신경망 및 앙상블(다른 모델의 조합)에 이르기까지 수십 가지가 있지만 가장 일반적인 알고리즘은 다음과 같다.
선형 회귀 또는 최소 제곱 회귀(숫자 데이터)
로지스틱 회귀(이진 분류)
선형 판별 분석(다중 범주 분류)
결정 트리(분류와 회귀)
나이브 베이즈(분류와 회귀)
K최근접 이웃(KNN, 분류와 회귀)
학습 벡터 양자화(LVQ, 분류와 회귀)
서포트 벡터 머신(SVM, 이진 분류)
랜덤 포레스트, “배깅” 앙상블 알고리즘의 한 유형(분류와 회귀)
부스팅 방법(AdaBoost 및 XGBoost 포함)은 일련의 모델을 생성하는 앙상블 알고리즘으로, 각각의 새로운 모델이 이전 모델의 오류를 수정하려고 시도
흔히 듣는 신경망과 심층 신경망은 어디에 있을까? 이 둘은 대체로 계산 집약적이라서 GPU 또는 다른 특수한 하드웨어가 필요하므로 비교적 단순한 알고리즘에는 맞지 않는 이미지 분류, 음성 인식과 같은 특수한 문제에만 사용해야 한다. 위에서 “심층”은 신경망 안에 숨은 계층이 많다는 것을 의미한다. 신경망과 심층 신경망에 대한 더 자세한 내용은 “딥러닝의 진정한 의미”를 참고하면 된다.
머신러닝 알고리즘의 초매개변수
머신러닝 알고리즘은 데이터로 학습해서 예측된 값 또는 클래스에 영향을 미치는 각 독립 변수에 대한 최적의 가중치 집합을 찾는다. 알고리즘 자체에는 초매개변수(hyperparameters)라는 변수가 있다. 결정되는 가중치가 아니라 알고리즘의 작동을 제어하기 때문에 매개변수가 아닌 초매개변수로 불린다.
많은 경우 가장 중요한 초매개변수는 학습률이다. 학습률은 최적화에서 다음에 시도할 가중치 집합을 찾을 때 사용되는 단계 크기를 결정한다. 학습률이 너무 높으면 경사 하강이 평지(plateau) 또는 비최적 지점에 빠르게 수렴할 수 있고, 학습률이 너무 낮으면 경사 하강이 정체되어 완전히 수렴하지 않을 수 있다.
다른 많은 일반적인 초매개변수는 사용되는 알고리즘에 따라 달라진다. 대부분 알고리즘에는 최대 에포크 수, 또는 최대 실행 시간, 에포크 간 최소 개선과 같은 중지 매개변수가 있다. 특정 알고리즘에는 검색의 형태를 제어하는 초매개변수가 있다. 예를 들어 랜덤 포레스트에는 리프당 최소 샘플 수, 최대 깊이, 분할 시 최소 샘플 수, 리프의 최소 가중치 비율, 그 외에 8가지에 대한 초매개변수가 있다.
초매개변수 튜닝
여러 프로덕션 머신러닝 플랫폼이 현재 자동 초매개변수 튜닝을 제공한다. 기본적으로 시스템에 변경할 초매개변수와 최적화하고자 하는 메트릭을 알려주면 시스템은 허용되는 만큼 많은 실행 횟수에 걸쳐 이러한 초매개변수를 스윕한다. 단, 구글 클라우드 초매개변수 튜닝은 텐서플로우 모델에서 적절한 메트릭을 추출하므로 직접 지정할 필요가 없다. 초매개변수 스위핑을 위한 검색 알고리즘에는 베이지안(Bayesian) 최적화, 그리드(grid) 검색, 무작위 검색의 3가지가 있다. 베이지안 최적화가 대체로 가장 효율적이다.
최대한 많은 초매개변수를 튜닝해야 최선의 답을 얻는다고 생각할 수 있다. 그러나 개인 하드웨어에서 실행하는 경우가 아닌 한 비용이 상당히 커질 수 있고, 어떤 경우든 얻는 이득은 점점 줄어든다. 자신의 데이터와 선택한 알고리즘에서 가장 중요한 초매개변수는 경험을 통해 발견할 수 있다.
자동 머신러닝
알고리즘 선택에 대해 말하자면, 어느 알고리즘 또는 알고리즘 앙상블이 현재 데이터에 맞는 최선의 모델을 제공할지 아는 방법은 하나밖에 없다. 모두 시도해 보는 것이다. 여기서 가능한 모든 정규화 및 특징 선택까지 시도한다면 조합의 수는 폭발적으로 증가한다.
모든 것을 수동으로 시도한다는 것은 비현실적이므로, 당연히 머신러닝 툴 제공업체들은 많은 노력을 기울여 오토ML(AutoML) 시스템을 출시했다. 우수한 시스템은 특징 공학과 알고리즘 및 정규화에 대한 스윕을 결합한다. 최선의 모델에 대한 초매개변수 튜닝은 나중을 위해 남겨두는 경우가 많다. 다만 특징 공학은 자동화하기 어려운 문제이며 이 부분을 다루지 않는 오토ML 시스템도 있다.
요약하자면, 머신러닝 알고리즘은 머신러닝 퍼즐의 한 조각일 뿐이다. 알고리즘 선택(수동 또는 자동) 외에도 옵티마이저, 데이터 정제, 특징 선택, 특징 정규화, 그리고 선택적으로 초매개변수 튜닝까지 처리해야 한다. 이 모든 부분을 처리하고 데이터에 맞는 모델을 구축했다면, 이제 모델을 배포하고 조건의 변화에 따라 업데이트할 차례다. 프로덕션의 머신러닝 모델을 관리하는 것은 또 다른 문제다.
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| 456 | 최신 윈도우 11 기능을 따라가다 보면 쉽게 혼란스러워진다. 마이크로소프트 빌드(Microsoft Build) 행사와 함께 새로운 기능이 끊임없이 쏟아지는 5월에는 더욱 그렇다. 올해도 마찬가지였다. 마이크로소프트는 실용적인 것부터 이상적인 것까지 빌드 행사에서 다양한 윈도우 11 기능을 쏟아냈다.
올해 빌드 행사에서는 윈도우 11의 모멘트 3(Moment 3)과 함께 흥미로운 새 기능이 공개됐고 향후 출시될 더 많은 기능에 대한 힌트도 얻을 수 있었다. 다만 소규모 기능 업데이트인 모멘트는 언제든 배포될 수 있기 때문에 출시 시기는 달라질 수 있다.
현재 모멘트 3에 도입될 것으로 알려진, 그리고 사용자 PC에 배포될 여러 새 기능을 간단히 설명한다.
윈도우 11 모멘트 3의 기능들
이제부터 소개할 모멘트 3 기능은 기본 기능이 아니라 옵션이며, 새로운 기능을 출시 즉시 받겠다고 미리 설정하지 않은 이상 6월 이후에야 배포된다. 2023년 6월, 아마도 패치 화요일 주기를 고려하면 6월 13일쯤 윈도우 11 비보안 프리뷰 릴리즈에 추가 선택 형식으로 배포될 예정이다.
새로운 기능을 한발 먼저 사용하는 것을 좋아하고 최신 업데이트가 출시되는 즉시 받고 싶은 사용자라면 윈도우 11 설정 앱의 ‘윈도우 업데이트 항목’으로 이동한다. 여기서 ‘최신 업데이트가 제공되는 즉시 받기’ 메뉴의 토글을 켠다.
마이크로소프트는 사용자의 삶의 질을 조금씩 개선하는 기능을 단계적으로 릴리즈한다. 모멘트 3 역시 마찬가지다. 마이크로소프트는 이달 초 이들 기능을 윈도우 참가자 프로그램 22621.1776(릴리즈 채널) 베타 일부분으로 테스트했고 이제 최종 릴리즈로 배포했다.
더 넓은 위젯 창 : 윈도우 11에 추가된 흥미로운 변화는 사용자가 앱을 더 많이 설정할 수 있도록 많은 공간을 확보하는 위젯의 변화다. 위젯은 2개가 아닌 3개 열로 더 넓어지고 개인화할 수 있다. 마이크로소프트가 공개한 새로운 위젯 선택기를 보면 사용자는 자신이 선택한 위젯이 어떤 모습으로 나타날지 미리 볼 수 있으며, 더 많은 위젯을 찾을 수 있다(위젯 선택기는 조금 늦게 배포될 수 있다).
센서 설정 : 일부 노트북은 사용자가 자리를 비우거나 보안을 위해 PC를 잠가 둘 경우 화면을 자동으로 어둡게 조정하는 존재 감지 센서가 있다. 설정 개인정보 보호 및 보안 감지 센서에서 관리할 수 있다.
VPN 아이콘 : 이제 VPN을 사용할 때 작업표시줄에 작은 방패 아이콘이 나타난다.
USB4 허브 및 설정 : 인텔 기반 노트북은 보통 썬더볼트 독과 연결된다. 그러나 USB4는 AMD 라이젠 노트북에서 거의 동일한 기능을 수행한다. 어떤 것이든 새로운 윈도우 설정 페이지에서는 노트북의 USB4 기능과 연결된 주변장치의 정보를 알 수 있다.
블루투스 지원 확대 : 윈도우 11은 이제 갤럭시 버드2나 버드2 프로 같은 이어폰에서 지원하는 저전력 오디오 표준인 블루투스 저전력 오디오(Bluetooth Low Energy Audio)를 지원한다.
계정 아이콘 배지 : 시작 메뉴의 계정 아이콘에 작은 느낌표가 나타나면 마이크로소프트 계정 관리에 주의가 필요하다는 뜻이다. 다른 윈도우 기능에 대한 유용한 알림(즉, 광고)과 연결되어 있다.
라이브 자막 언어 확대 : 자막이 없는 콘텐츠에 자막을 자동으로 제공한다. 라이브 자막은 중국어, 다양한 영어 방언, 프랑스어, 독일어, 스페인어 등을 지원한다.
마이크로소프트가 이전 프리뷰에서 공개한 내용을 기반으로 할 때 모먼트 3 릴리즈에서는 다음과 같은 작은 변경도 있을 것으로 보인다.
새로운 프린트 화면 바로가기 : PrtScn 키를 누르면 이제 캡처 도구가 열린다.
원드라이브 저장공간 표시 : 윈도우 11 설정 앱 안의 계정 페이지에서 사용자의 모든 원드라이브 구독 내용에 할당된 저장 공간의 전체 양을 확인할 수 있다.
2FA 복사 : '휴대폰과 연결' 앱으로 PC에 스마트폰을 연결하면 다른 서비스에서 받은 2FA 인증 코드가 자동으로 복사된다.
터치 키보드 옵션 : 새로운 설정 시간 및 언어 입력 터치 키보드 설정에서 터치 키보드를 항상 보이게 할지, 아예 없앨지, 하드웨어 키보드를 연결하지 않았을 때만 보이게 할지 선택할 수 있다. 키보드를 떼었다 붙일 수 있는 서피스 프로 같은 노트북에서 특히 유용하다.
초 시계 : 이제 작업 표시줄 시계 앱에서 초 단위의 시간을 알 수 있다.
검색용 빙 챗 AI 바로가기 : 이제 검색창에 작은 빙 챗 아이콘이 나타난다. 기업 계정으로 로그인할 때는 기업 아이콘으로 바뀐다.
콘텐츠 적응형 밝기 제어 : 콘텐츠 종류에 따라 디스플레이를 밝거나 어둡게 할 수 있다. HDR은 아니지만 유사한 기능이다.
모먼트 3 이외의 새로운 윈도우 11 기능들
마이크로소프트는 빌드 행사에서 모먼트 3 이외의 신규 기능도 공개했지만 출시 시기는 아직 알려지지 않았다. 일부는 윈도우 참가자 프로그램 베타 코드에서 보았거나 앞으로 볼 가능성이 있고, 다른 기능은 모먼트 업데이트를 통해 윈도우 PC에 배포될 것이다.
WinRAR 지원 : WinRAR, 7Zip, GZ 같은 압축 포맷 형식이 윈도우에 통합된다는 반가운 소식이 전해졌다. 마이크로소프트는 해당 기능을 빠른 시일 내에 테스트할 것이으로 보이며, 완전한 압축 해제 기능이 윈도우 11에 릴리즈되는 것은 9월쯤으로 예상된다. 2024년에는 RAR, Zip 같은 다른 압축 파일을 생성하는 것도 가능하다.
윈도우 코파일럿 : 빌드 행사에서 큰 주목을 받은 윈도우 코파일럿은 AI 기술을 윈도우로 가져온다. 마이크로소프트는 6월 중 윈도우 코파일럿 출시를 약속했지만, 구체적인 방법은 알려지지 않았다. 윈도우 참가자 프로그램에서 윈도우 코파일럿을 확인할 수 있기를 기대한다.
작업표시줄 앱 그룹 해제 : 윈도우 10에서는 작업표시줄 내 다수 앱에 개별 레이블을 지정해 표시할 수 있다. 윈도우 11도 이 기능을 다시 수용했다. 참가자 프로그램(개발자 채널) 릴리즈에서 이번 주에 공개될 예정이다. 머지않아 전체 공개되기를 기대한다.
작업표시줄 앱 우클릭 : 작업표시줄과 관련한 또 하나의 재미있는 기능이 있다. 마치 작업 관리자에서 하듯이 작업표시줄에서 앱을 우클릭해 진행 중인 작업을 종료할 수 있다.
윈도우 백업 : 마이크로소프트는 참가자 프로그램(개발자 채널)에서 윈도우 백업을 테스트하고 있다. 윈도우 백업은 파일, 폴더(데스크톱에서의 레이아웃 위치까지), 앱과 더 많은 데이터를 클라우드에 저장하고 새로운 PC에서 재설치를 지원하는 기능이다.
RGB 조명 제어 : 크리스마스트리처럼 색색의 조명을 달고 작동 중일 때마다 반짝거리는 PC 주변장치를 여럿 소유하고 있다면 축배를 들 만한 소식이다. 최근 마이크로소프트는 RGB 조명을 윈도우에서 제어하는 기능을 추가하고 업계에 표준화된 설정을 제공한다고 밝혔다.
editor@itworld.co.kr /news/292885 |
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| 480 | 디지털 디바이스 /t/55815/디지털 |
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| 482 | “어느 순간 느려졌다면…” 크롬의 성능을 높이는 9가지 설정 /news/289759 |
| 483 | PC 사용자에게 가장 인기 있는 웹 브라우저인 크롬은 처음에는 빠르고 반응성 좋은 브라우징 경험을 제공하지만, 시간이 지나면 캐시 파일, 확장 프로그램, 리소스 소비 등의 요인 때문에 느려질 수 있다.
크롬의 성능을 향상시키는 방법은 브라우저 최신 상태 유지, 캐시 삭제, 이용 가능한 특수 기능 활용 등 많다. 크롬 실행 속도를 최대한 빠르게 유지하는 간단한 9가지 방법을 소개한다.
크롬을 항상 업데이트할 것
크롬을 최신 버전으로 업데이트하면 가장 최근의 성능 개선과 버그 수정, 보안 업데이트를 확보할 수 있다. 구글은 브라우저에 업데이트를 자주 제공하므로 항상 최신 상태를 유지하는 것이 중요하다. 업데이트는 브라우저를 닫을 때 백그라운드에서 자동으로 실행되도록 설계되어 있으며, 브라우저를 닫는 일이 거의 없다면 업데이트를 직접 확인해야 한다.
크롬은 업데이트 시간이 되면 브라우저 창 우측 상단 구석에 버튼이 생긴다. 이 버튼을 누르면 업데이트된다. 버튼이 보이지 않는다면 창 우측 상단 구석에서 세로 방향 점 3개 도움말 Chrome 정보를 클릭한다. 그러면 크롬이 업데이트를 확인한 후 설치한다. 다시 시작을 클릭하면 크롬 업데이트가 완료되고 크롬이 닫힌다. 따라서 업데이트 전에는 탭에 미완성 작업이 열려 있지 않은 지 확인해야 한다.
너무 많은 탭을 열지 말 것
브라우저에서 탭을 여러 개 열어 놓으면 메모리가 소비되며, 메모리만큼은 아니지만 CPU도 소비된다. 열어 놓은 탭의 개수가 늘어날수록 컴퓨터 리소스에 대한 수요도 늘어난다. 성능이 저하되고 페이지 로드 시간이 늘어날 수 있다. 시스템이 과부하 상태가 되면 정지 또는 멈춤 현상까지 발생할 수 있다.
미사용 확장 프로그램을 설정 해제할 것
확장 프로그램은 브라우저에 기능을 추가하는 작은 소프트웨어 프로그램이다. 유용하지만 너무 많이 설치하거나 부실하게 최적화된 것을 사용하면 구글 크롬의 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 불필요한 확장 프로그램을 설정 해제하면 브라우저의 성능을 높일 수 있다.
브라우저 확장 프로그램을 설정 해제하는 방법은 간단하다. chrome://extensions 로 들어가 해당 확장 프로그램의 슬라이더를 끔 위치로 밀거나 삭제를 클릭하면 된다.
브라우징 데이터를 삭제할 것
기록, 쿠키, 캐시 파일 등의 브라우징 데이터를 삭제하면 디스크 공간이 확보되고 오래되거나 손상된 파일로 야기된 웹사이트 문제가 해결되므로 성능 향상에 도움이 된다. 시스템 성능뿐 아니라 개인정보보호 및 보안도 향상된다.
일반적으로 쿠키와 캐시 파일은 빠른 접근을 위해 컴퓨터의 RAM에 저장되므로 브라우징 데이터를 삭제하면 RAM 사용량을 줄여 성능이 향상될 수도 있다. 특히 장치의 메모리가 한정적인 경우, 브라우징이 부드러워지고 페이지 로딩 시간도 빨라지는 것이 보통이다.
브라우징 데이터를 삭제하는 방법은 세로 방향 점 3개 설정 개인 정보 보호 및 보안을 클릭한 후 각 옵션을 개별적으로 선택하고 데이터를 삭제하면 된다.
웹 페이지 미리 로드를 설정할 것
웹 페이지 미리 로드를 설정하면 웹 페이지에 실제로 도착하기 전에 리소스를 가져와 로드 함으로 성능이 향상된다. 사용자가 링크 위에 커서를 가져가거나 특정 페이지에 방문할 것으로 예측되면 크롬은 해당 페이지를 표시하는 데 필요한 리소스(예 : 이미지, CSS, 자바스크립트 파일)을 가져오기 시작한다. 이 작업은 사용자가 아직 현재 페이지에 있는 동안 배경에서 수행된다. 사용자가 결국 링크를 클릭하는 시점에는 컨텐츠의 많은 부분이 이미 로드 된 상태이므로 페이지의 로드 속도가 더욱 빨라 보인다.
웹 페이지 미리 로드를 설정하는 방법은 세로 방향 점 3개 설정 개인 정보 보호 및 보안 쿠키 및 기타 사이트 데이터를 클릭한 후 빠른 탐색 및 검색을 위해 페이지 미리 로드 옆에 있는 슬라이더를 켬 위치로 밀면 된다.
크롬의 에너지 절약 모드를 사용할 것
크롬의 에너지 절약 모드는 주요 기능이 배터리 지속 시간을 아끼는 것이지만 특정 배경 활동을 제한하는 방식으로 성능도 약간 향상시킨다. 에너지 절약 모드는 배터리 잔량이 20% 이하인 경우에만 사용 설정할 수 있으며, 컴퓨터의 전원이 연결되어 있지 않을 때 사용 설정할 수도 있다.
에너지 절약 모드를 설정하려면 세로 방향 점 3개 설정 성능을 클릭하고 전원 그룹에서 에너지 절약 모드 옆에 있는 슬라이더를 켬 위치로 민 다음 이 기능을 활성화하고자 하는 경우를 선택한다.
하드웨어 가속을 설정할 것
하드웨어 가속을 설정하면 크롬은 하드웨어 가속이 도움이 되는 특정 작업에 컴퓨터의 GPU를 사용한다. GPU는 그래픽 집약적인 작업을 효율적으로 처리하도록 설계되었고 특정 연산을 병렬로 처리할 수 있기 때문에 동영상 재생, 애니메이션, 그래픽 렌더링과 같은 작업에 더욱 적합하다.
이런 작업 중 일부를 CPU에서 GPU로 전가하면 성능이 향상되고 웹 컨텐츠 렌더링이 부드러워지며 시스템 리소스 소비가 줄어든다. 이는 고성능 그래픽 카드가 탑재된 시스템에서나 그래픽 요소가 많은 애플리케이션 및 웹사이트를 사용하는 경우에 특히 유익하다.
하드웨어 가속을 설정하려면 세로 방향 점 3개 설정 시스템을 클릭한 후 가능한 경우 하드웨어 가속 사용 옆에 있는 슬라이더를 켬 위치로 민다.
구글 플래그에서 GPU 래스터화를 설정할 것
래스터화는 벡터 그래픽(예: HTML, CSS, SVG 요소)을 화면에 표시될 수 있는 픽셀로 변환하는 과정이다. 기본적으로 크롬은 래스터화에 CPU를 사용한다.
GPU 래스터화를 설정하면 이 작업이 컴퓨터의 GPU로 대신 전가된다. GPU는 CPU보다 그래픽 처리를 더욱 효율적으로 처리하도록 설계되었으므로 특히 고성능 GPU가 탑재된 시스템에서 웹 페이지의 렌더링이 빨라지고 성능이 향상될 수 있다.
GPU 래스터화를 설정하는 방법은 chrome://flags로 이동하여 GPU Rasterization(GPU 래스터화)를 검색한 후 항목 옆에서 Enabled(설정)을 선택하면 된다. 이는 실험적인 기능이며 구글 크롬은 이 기능을 테스트 목적으로만 사용함을 분명히 밝히고 있다는 점에 유념해야 한다. 사용할 수 있다고 해서 사용해야 하는 것은 아니다. 위험이 보상보다 클 수도 있다. 또한, 하드웨어 가속을 설정했다면 래스터화도 어차피 설정되어 있다.
구글 크롬 설정을 초기화할 것
크롬을 기본 설정으로 초기화하면 브라우저가 원래 구성으로 복원되고 속도 저하 등의 문제의 원인인 사용자화, 확장 프로그램, 설정이 제거되므로 성능 문제가 해결될 수 있다.
이 방법은 다른 성능 개선 방법을 시도했으나 실패했거나 어떤 구체적인 설정이나 확장 프로그램이 문제의 원인인지 확실하지 않은 경우에 사용하면 좋다.
구글 크롬 설정을 초기화하려면 세로 방향 점 3개 설정 설정 초기화를 클릭하면 나오는 페이지에서 설정을 기본 값으로 복원하는 옵션을 선택하면 된다.
구글은 이미 크롬 속도를 높이고 있다
구글 크롬 112는 이 인기 웹 브라우저의 성능을 상당히 개선했다. innerHTML 파싱을 위한 전문 고속 경로뿐만 아니라 toString() 및 join()와 같은 자바스크립트 함수가 최적화되었다.
이런 기능은 다수의 웹사이트와 웹 앱에 걸쳐 널리 활용되면서 웹 브라우징에 눈에 띄는 차이를 가져왔다. 구글은 이런 개선 덕분에 3개월간 애플의 스피도미터(Speedometer) 2.1 브라우저 벤치마크가 10% 증가했다고 전했다. 크롬을 항상 최신 상태로 유지해야 할 또 하나의 이유다. 구글이 노고를 들여 항상 내놓는 성능 업데이트를 적극 활용하자.
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| 509 | ‘챗GPT’는 인공지능과 상호작용하는 방식에 혁신을 가져왔다. 고급 자연어 처리 기능을 갖춘 챗GPT는 퀴즈 놀이부터 시 쓰기까지 다양한 작업에 도움을 줄 수 있다. 여기서는 챗GPT를 활용할 수 있는 놀랍도록 재미있고 유용한 10가지 방법을 살펴본다.
재미있는 레시피 만들기
챗GPT가 할 수 있는 흥미로운 일 중 하나는 사용자의 입맛, 재료, 특정 식단 요건에 따라 레시피를 생성하는 것이다. 원하는 요리 종류, 사용하려는 재료, 식이 제한 사항 등 특정 정보를 입력하면 된다. 그러면 챗GPT가 단계별 지침, 재료의 양, 요리 팁이 포함된 레시피를 알려준다. 챗GPT에 위스키를 베이스로 하고 스웨덴 미트볼을 사용한 칵테일을 만들어 달라고 했다. 챗GPT는 파격적인 요청이라는 점을 금방 알아차렸지만 이내 요구사항에 따라 레시피를 제공했다. 칵테일 이름도 ‘스모키 미트볼 즈위즐’이라고 지어줬다(개인적으로는 ‘미트볼 맨해튼’이 더 낫다고 생각한다).
맞춤형 운동 계획
챗GPT는 사용자의 체력 수준, 목표, 사용 가능한 장비, 건강 상태 등에 따라 맞춤화된 운동 계획을 짤 수 있다. 기본 정보, 현재 체력 수준, 운동 경험, 목표, 건강 상태, 장비 사용 가능 여부 등의 정보를 제공하면 된다. 챗GPT에 3개월짜리 운동 계획을 만들어 달라고 했다. 나이, 성별, 몸무게를 입력하고 무릎이 좋지 않다고 언급했다. 또 헬스장 장비를 이용할 수 없고, 7kg가량을 감량하는 것이 목표라고 덧붙였다. 우선 챗GPT는 새로운 운동 계획을 시작하기 전에 의사 또는 개인 트레이너와 상담하고, 부상을 입지 않도록 자세 모니터링이 중요하다고 권고했다. 이어 제공한 정보를 바탕으로 운동 계획을 알려줬다. 어떤 정보를 입력해야 할지 모르겠다면 챗GPT에 가장 정확하고 개인화된 운동 계획을 짜는 데 필요한 정보가 무엇이냐고 물어볼 수도 있다.
퀴즈 게임
다양한 주제에 대한 질문, 답변 또는 흥미로운 사실을 제공해 챗GPT와 퀴즈 게임을 하거나, 퀴즈 게임을 만들어 달라고 할 수 있다. 예를 들어 챗GPT에게 게임하고 싶다고 말한 다음, 주제나 테마를 지정하면 챗GPT가 질문을 던진다. 직접 만든 퀴즈로 챗GPT에 문제를 낼 수도 있다. 챗GPT에게 퀴즈 게임을 하고 싶다고 말한 다음, 양자 물리학에 관련된 5가지 질문을 해달라고 했다. 챗GPT는 답을 입력하면 정답인지 아닌지 알려준다고 말했다. 구글의 도움으로 간신히 5개 퀴즈 중 3개를 맞힐 수 있었다.
가상의 여행 가이드
챗GPT는 다양한 여행지 정보, 추천, 조언을 제공하는 가상의 여행 가이드 역할을 할 수 있다. 한 가지 명심해야 할 점은 챗GPT의 지식은 적어도 현재로서는 2021년까지의 데이터를 기반으로 한다는 것이다. 즉, 신상 레스토랑처럼 최근에 문을 연 곳은 추천할 수 없다. 하지만 방문 장소, 현지 관습, 요리, 기타 여행 관련 주제에 관해 귀중한 인사이트를 얻을 순 있다. 챗GPT에게 대만 타이베이로 여행을 계획 중이라고 하고, 꼭 가봐야 할 명소와 현지인에게 인기 있는 음식을 추천해 달라고 했다. 방문해야 할 장소와 추천 음식 목록은 꽤 정확했지만, 개인적으로는 대만식 오믈렛 단빙이 목록에 포함돼 있지 않아 아쉬웠다.
음악 작곡
챗GPT는 직접 음악을 작곡하거나 오디오 파일을 만들 순 없지만 가사 작성, 코드 진행 제안, 노래 구조 및 편곡 팁 제공 등을 도울 수 있다. 특정 음악 콘셉트 지침을 요청하거나 멜로니 또는 하모니 아이디어를 브레인스토밍할 수도 있다. 챗GPT에게 E플랫 단조로 작곡 중인 재즈에 좋은 코드 진행을 제안해 달라고 했다. 챗GPT는 i – iv – VII7 – III7 – V7 – i(9) 코드 진행을 제안하고, 재즈 곡에 깊이를 더하기 위해 코드 확장, 대체, 변경을 실험해 보라고 권유했다.
명상 및 마음 챙김 연습
명상을 좋아하는 사용자가 있다면 챗GPT가 마음 챙김 운동을 도와줄 수 있다. 예를 들어 5분 동안 마음 챙김 호흡 운동을 하고 싶다고 하면, 챗GPT가 어떻게 해야 하는지 단계별로 자세히 알려준다. 다른 유형의 명상이나 마음 챙김 운동을 하고 싶지만 어떻게 해야 할지 잘 모르겠다면 언제든지 챗GPT에게 제안을 요청할 수도 있다.
이력서 작성하기
시중에 많은 이력서 빌더가 있지만, 이력서를 직접 작성하려고 한다면 챗GPT가 콘텐츠 및 형식 지침, 제안, 팁을 제공할 수 있다. 이력서에 포함하려는 업무 경험, 교육, 스킬, 성과, 기타 세부 정보를 입력하면 된다. 챗GPT로 이력서를 작성하는 것이 다소 불편하다면, 지원 직무에 관한 이력서 템플릿을 제공해 달라고 요청할 수도 있다. 실제로 PC월드에서 기자로 일하고 싶지만 개인정보는 제공하고 싶지 않다고 말했더니 꽤 괜찮은 이력서 템플릿을 만들어줬다. 빈칸을 채우기만 하면 됐다.
개인 스타일리스트
AI가 실제로 사람을 스타일링할 수 있는 수준까지 발전하진 못했지만, 의상 아이디어, 색 조합, 액세서리 등을 제안할 순 있다. 아울러 특정 상황에 맞는 옷차림 팁을 제공할 수도 있다. 선호하는 스타일, 체형, 행사 내용, 기타 특정 요구사항 등 몇 가지 개인 정보를 공유해야 한다. 이를테면 닌텐도를 테마로 한 파티에 갈 예정인데, 닌텐도의 기업 컬러를 반영한 비즈니스 캐주얼 스타일 제안이 필요하다고 챗GPT에 말했다. 매우 상세한 제안을 받았다.
텍스트 기반 RPG 게임
챗GPT는 주어진 프롬프트에 응답하고 시나리오에 따라 선택하며 플레이하는 텍스트 기반 롤플레잉 게임을 만들 수 있다. 게임 설정을 챗GPT에 맡기거나, 직접 자세한 설명을 할 수 있다. 예를 들면 방금 불시착한 외딴 적대 행성을 배경으로 하는 텍스트 기반 롤플레잉 게임을 하고 싶다고 챗GPT에 말했다. 이어 플레이어는 탑승자 중 유일하게 살아남은 사람이고, 이 행성에는 초목과 물이 거의 없으며, 목표는 살아남아 원래 행성으로 돌아가는 것이라고 덧붙였다.
시 쓰기
챗GPT는 다양한 스타일과 테마로 시를 쓸 수 있다. 주제, 스타일, 원하는 분위기 등 시를 작성하는 데 필요한 기본 정보나 관련 있는 정보를 챗GPT에 알려주면 된다. 그러면 해당 정보를 바탕으로 시를 생성한다. 마리오가 젤다를 가논도르프에서 구출하고 피치 공주가 질투를 느껴 루이지와 함께 도망치는 장면에 관한 시를 써달라고 요청했다. 아울러 자유시의 아버지라고 불리는 월트 휘트먼 스타일로 써야 한다고 덧붙였다. 그 결과 환상적인 시가 탄생했고, 이를 다시 하이쿠(일본 정형시)로 바꿔달라고 말했다.
다음 단계는?
챗GPT는 어시스턴트, 엔터테인먼트 또는 창의적인 영감을 원하는 사용자에게 ‘가능성의 세계’를 열어줬다. 레시피와 운동 계획 생성부터 이력서 작성, 시 창작까지 다양한 작업을 처리할 수 있는 다재다능함은 일상을 증강하는 AI의 힘을 보여준다. 기술이 계속 발전하면서 챗GPT와 유사한 AI 모델은 더욱 혁신적으로 응용되리라 예상된다. AI 어시스턴트의 미래는 밝으며, 사람들이 디지털 세상과 상호작용하는 방식을 혁신할 잠재력은 이제 겨우 표면을 드러내기 시작했을 뿐이다.
editor@itworld.co.kr
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| 522 | 보안 /t/36/보안 |
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| 525 | 디지털 디바이스 /t/55815/디지털 |
| 526 | 모바일 /t/37/모바일 |
| 527 | 스마트폰 /t/62075/스마트폰 |
| 528 | ‘노트북·스마트폰·태블릿’ 하나로... 갤럭시 생태계 활용법 /news/286141 |
| 529 | 데이터센터 /t/35/데이터센터 |
| 530 | 클라우드 /t/34/클라우드 |
| 531 | “온프레미스로 복귀” 클라우드 송환에서 주의해야 할 3가지 /news/288355 |
| 532 | 윈도우 /t/54650/윈도우 |
| 533 | “5분 만에 싹” 윈도우 11을 더 편하게 바꾸는 5가지 방법 /news/287113 |
| 534 | /newsletter/index.php?newsletter_id=21018 |
| 535 | “몇 년 안에 1,000큐비트 도달” 레벨 2 구현으로 모멘텀 얻는 양자 컴퓨팅 /newsletter/index.php?newsletter_id=21018 |
| 536 | 생성형 AI 열풍에 밀려 관심에서 멀어지는 것처럼 보였던 양자 컴퓨팅이 다시 활기를 띄고 있다. 마이크로소프트가 큐비트의 안정성을 획기적으로 개선해 레벨 2, 즉 복원력 있는 양자 컴퓨팅 단계에 도달했다고 발표한 것이다. 양자 컴퓨팅이 실전에 활용되기 보다는 실험 단계에 머무르면서 생성형 AI처럼 당장 활용할 수 있는 기술에 관심을 빼앗긴 것은 당연한 일일 것이다. 하지만 관심이 식었다고 개발이 중단되는 것은 아니다. 더구나 마이크로소프트는 몇 년 안에 1,000큐비트 수준의 상용 양자 컴퓨팅을 실현할 수 있을 것이라고 자신감을 보였다. 양자 컴퓨팅 관련 최근 기사를 간추렸다. /newsletter/index.php?newsletter_id=21018 |
| 537 | /news/332735 |
| 538 | 마이크로소프트 “획기적 이정표”가 현실 양자 컴퓨팅에 가지는 의미 https://www.ciokorea.com/news/332735 |
| 539 |
양자 컴퓨터
https://www.ciokorea.com/tags/22790/%EC%96%91%EC%9E%90+%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%84%B0 |
| 540 | /news/332330 |
| 541 | 더 뜨거워진 양자 컴퓨팅 경쟁…MS “역대 가장 안정적인 큐비트” https://www.itworld.co.kr/news/332330 |
| 542 |
양자 컴퓨팅
https://www.itworld.co.kr/tags/64696/%EC%96%91%EC%9E%90+%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%8C%85 |
| 543 | /news/331280 |
| 544 | 양자 컴퓨팅을 아직은 ‘방관’해도 될까?··· “이제는 아니다” https://www.ciokorea.com/news/331280 |
| 545 |
퀀텀 컴퓨터
https://www.ciokorea.com/tags/20443/%ED%80%80%ED%85%80+%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%84%B0 |
| 546 | /news/328089 |
| 547 | “양자 컴퓨팅 활성화 촉진”··· 엑스프라이즈·구글, 500만 달러 콘테스트 개최 https://www.ciokorea.com/news/328089 |
| 548 |
양자 컴퓨터
https://www.ciokorea.com/tags/22790/%EC%96%91%EC%9E%90+%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%84%B0 |
| 549 | /news/326514 |
| 550 | 양자 컴퓨터의 주요 난제가 풀려간다?··· 잇달아 등장한 3종의 해법에 쏠리는 관심 https://www.ciokorea.com/news/326514 |
| 551 |
퀀텀 컴퓨터
https://www.ciokorea.com/tags/20443/%ED%80%80%ED%85%80+%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%84%B0 |
| 552 | /news/324253 |
| 553 | 생성형 AI 열풍 속 양자 컴퓨팅 투자 ‘반토막’ https://www.itworld.co.kr/news/324253 |
| 554 |
양자 컴퓨팅
https://www.itworld.co.kr/tags/64696/%EC%96%91%EC%9E%90+%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%8C%85 |
| 555 | /news/322760 |
| 556 | “최우선 과제는 양자 공격 방어”…시스코 ‘양자 네트워킹’의 현주소 https://www.itworld.co.kr/news/322760 |
| 557 |
양자
https://www.itworld.co.kr/tags/55381/%EC%96%91%EC%9E%90 |
| 558 | /news/315219 |
| 559 | 알리바바, 양자 컴퓨팅 연구소 운영 중단…美 반도체 수출 제재 등 불확실성 여파 커 https://www.itworld.co.kr/news/315219 |
| 560 |
알리바바
https://www.itworld.co.kr/tags/41801/%EC%95%8C%EB%A6%AC%EB%B0%94%EB%B0%94 |
| 561 | /news/304741 |
| 562 | 실용 사례 풍성··· 금융 산업은 양자 컴퓨팅에 대비 중 https://www.ciokorea.com/news/304741 |
| 563 |
퀀텀 컴퓨터
https://www.ciokorea.com/tags/20443/%ED%80%80%ED%85%80+%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%84%B0 |
| 564 | /news/300115 |
| 565 | 글로벌 칼럼 | 양자 컴퓨팅이 이미 가치를 창출하는 분야는 어디일까? https://www.itworld.co.kr/news/300115 |
| 566 |
양자컴퓨팅
https://www.itworld.co.kr/tags/53626/%EC%96%91%EC%9E%90%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%8C%85 |
| 567 | /newsletter/index.php?newsletter_id=20865 |
| 568 | 당신의 ‘보안 위생’은 안녕하십니까? /newsletter/index.php?newsletter_id=20865 |
| 569 | 사이버보안 업계에서는 개인의 ‘보안 위생’이 기업의 여러 보안 도구 못지않게 중요한 요소로 꼽힌다. 보안 위생이란 일상적인 디지털 환경에서 안전을 보장하는 일종의 관행이다. 예를 들면, 의심스러운 파일 열지 않기, 공공 와이파이 사용 시 VPN 활용하기, 백신 프로그램 설치하기 등이 있다. 제아무리 철통 보안을 자랑하는 애플이라도 보안 취약점을 피해 가지 못한다. 즉, 개인정보와 데이터를 보호하는 첫걸음이자 핵심은 사용 중인 앱과 서비스, 시스템을 마냥 신뢰하지 않고 개인 보안 위생을 철저하게 실천하는 것이다. 이를 위한 필수 상식과 팁을 소개한다. /newsletter/index.php?newsletter_id=20865 |
| 570 | /news/329461 |
| 571 | “인터넷 음지도 안전하게 서핑” 윈도우 ‘샌드박스’ 기능 활용하기 https://www.itworld.co.kr/news/329461 |
| 572 |
샌드박스
https://www.itworld.co.kr/tags/43653/%EC%83%8C%EB%93%9C%EB%B0%95%EC%8A%A4 |
| 573 | /news/327466 |
| 574 | 누구나 알아야 할 안티바이러스 및 PC 보안 용어 50선 https://www.itworld.co.kr/news/327466 |
| 575 |
해킹
https://www.itworld.co.kr/tags/177/%ED%95%B4%ED%82%B9 |
| 576 | /news/329818 |
| 577 | “킬 스위치부터 멀티 홉까지” VPN 관련 필수 용어 14가지 https://www.itworld.co.kr/news/329818 |
| 578 |
VPN
https://www.itworld.co.kr/tags/3232/VPN |
| 579 | /news/330769 |
| 580 | 애플 '고페치' 보안 취약점으로 드러난 불변의 보안 원칙 3가지 https://www.itworld.co.kr/news/330769 |
| 581 |
고페치
https://www.itworld.co.kr/tags/245656/%EA%B3%A0%ED%8E%98%EC%B9%98 |
| 582 | /news/329650 |
| 583 | 윈도우 헬로로 크롬 비밀번호를 보호하는 3단계 팁 https://www.itworld.co.kr/news/329650 |
| 584 |
크롬비밀번호
https://www.itworld.co.kr/tags/244908/%ED%81%AC%EB%A1%AC%EB%B9%84%EB%B0%80%EB%B2%88%ED%98%B8 |
| 585 | /news/329622 |
| 586 | 구글, 크롬 ‘세이프 브라우징’ 업그레이드…표준 모드에서도 실시간 보호 지원 https://www.itworld.co.kr/news/329622 |
| 587 |
크롬
https://www.itworld.co.kr/tags/22453/%ED%81%AC%EB%A1%AC |
| 588 | /news/329139 |
| 589 | "남 일 아닌 개인정보 보호" 크롬보다 나은 보안 특화 브라우저 6선 https://www.itworld.co.kr/news/329139 |
| 590 |
웹브라우저
https://www.itworld.co.kr/tags/1442/%EC%9B%B9%EB%B8%8C%EB%9D%BC%EC%9A%B0%EC%A0%80 |
| 591 | /news/326234 |
| 592 | 피싱 사기 감지하는 새로운 선택지, 웹 링크 무료 검사 도구 2종 https://www.itworld.co.kr/news/326234 |
| 593 |
피싱
https://www.itworld.co.kr/tags/2031/%ED%94%BC%EC%8B%B1 |
| 594 | /news/324876 |
| 595 | “내 PC가 위험하다” 지금 가장 위협적인 보안 취약점 4가지와 대응 방법 https://www.itworld.co.kr/news/324876 |
| 596 |
PC보안
https://www.itworld.co.kr/tags/50375/PC%EB%B3%B4%EC%95%88 |
| 597 | /news/328397 |
| 598 | IT 보안 베테랑이 알려주는 현명한 PC 사용 습관 10가지 https://www.itworld.co.kr/news/328397 |
| 599 |
보안
https://www.itworld.co.kr/tags/176/%EB%B3%B4%EC%95%88 |
| 600 | /newsletter/index.php?newsletter_id=20781 |
| 601 | 애플 울타리 깼다…유럽연합 디지털시장법 발효의 영향 /newsletter/index.php?newsletter_id=20781 |
| 602 | 최신 업데이트 버전인 iOS 17.4의 가장 큰 변화는 유럽연합 디지털시장법에 대비해 사용자의 서드파티 앱 스토어를 허용한 것이었다. 애플이라는 정원을 둘러싼 울타리 한 귀퉁이에 틈이 생긴 것이다. 디지털시장법에서 애플, 구글, 페이스북, 마이크로소프트, 아마존 등 거대 플랫폼 업체는 사용자간 소통을 통제하는 진입 장벽 앞 문지기로 정의되고 적극 규제 대상이 되었다. 디지털 서비스 없이는 아무것도 할 수 없는 세상에서 거대 기업을 적극 규제해 독과점을 방지하는 디지털시장법은 정보 편향 제거, 미성년 대상 광고 축소 등 실질적인 변화를 이끌어내고 있다. /newsletter/index.php?newsletter_id=20781 |
| 603 | /news/328495 |
| 604 | ‘정원 둘러싼 벽’ 허무는 애플…플랫폼 종속 현상 줄이는 다양한 노력 공개 https://www.itworld.co.kr/news/328495 |
| 605 |
애플
https://www.itworld.co.kr/tags/197/%EC%95%A0%ED%94%8C |
| 606 | /news/319596 |
| 607 | 서드파티 앱 스토어와 사이드로딩…2024년 애플에 닥칠 변화 2가지 https://www.itworld.co.kr/news/319596 |
| 608 |
앱스토어
https://www.itworld.co.kr/tags/198/%EC%95%B1%EC%8A%A4%ED%86%A0%EC%96%B4 |
| 609 | /news/328285 |
| 610 | iOS 17.4로 업데이트할 이유 3+1가지 "타사 앱스토어 허용되나" https://www.itworld.co.kr/news/328285 |
| 611 |
이모티콘
https://www.itworld.co.kr/tags/13281/%EC%9D%B4%EB%AA%A8%ED%8B%B0%EC%BD%98 |
| 612 | /news/329321 |
| 613 | 글로벌 칼럼 | “업계 자율 규제는 허구” 강력한 프라이버시 법안이 필요하다 https://www.itworld.co.kr/news/329321 |
| 614 | /news/327690 |
| 615 | EU 집행위, 앱스토어 독과점 이유로 애플에 20억 달러 벌금 부과 https://www.itworld.co.kr/news/327690 |
| 616 |
EU
https://www.itworld.co.kr/tags/2379/EU |
| 617 | /news/323616 |
| 618 | 블로그 | 비전 프로 생태계를 망치러 온 애플의 ‘핵심 기술 수수료’ https://www.itworld.co.kr/news/323616 |
| 619 |
애플
https://www.itworld.co.kr/tags/197/%EC%95%A0%ED%94%8C |
| 620 | /news/326227 |
| 621 | EU, 틱톡 ‘디지털 서비스법’ 위반 여부 조사 본격화 https://www.itworld.co.kr/news/326227 |
| 622 |
틱톡
https://www.itworld.co.kr/tags/56288/%ED%8B%B1%ED%86%A1 |
| 623 | /news/321997 |
| 624 | 유럽 최고 법원, EU의 인텔 과징금 결정에 경제 분석 오류 지적 https://www.itworld.co.kr/news/321997 |
| 625 |
유럽연합
https://www.itworld.co.kr/tags/35201/%EC%9C%A0%EB%9F%BD%EC%97%B0%ED%95%A9 |
| 626 | /news/327543 |
| 627 | “메타가 또…” 유럽 소비자 단체 8곳, GDPR 위반 혐의로 메타 고소 https://www.itworld.co.kr/news/327543 |
| 628 |
GDPR
https://www.itworld.co.kr/tags/70240/GDPR |
| 629 | /news/322109 |
| 630 | “구글 자체 서비스 우선 노출 안돼” 마침내 유럽에선 검색 결과 바뀐다 https://www.itworld.co.kr/news/322109 |
| 631 |
구글
https://www.itworld.co.kr/tags/170/%EA%B5%AC%EA%B8%80 |
| 632 | /newsletter/index.php?newsletter_id=20586 |
| 633 | “이제 실제 사례를 확인할 때” 생성형 AI 성공 사례와 주요 사용례 /newsletter/index.php?newsletter_id=20586 |
| 634 | 생성형 AI 열풍 1년. 아직도 열기는 식지 않았지만 영리를 추구하는 기업은 조금 더 냉정해질 필요가 있다. 생성형 AI의 ROI에 대한 의문이 제기되고 비즈니스 케이스가 먼저라고 조언하는 전문가도 적지 않기 때문이다. 하지만 이런 의문 속에서 이미 생성형 AI를 도입해 성과를 올린 기업이 속속 등장하고 있다. 생성형 AI 업체 역시 자사 고객의 성공 사례를 자랑하고 있으며, 리서치 회사와 컨설팅 회사도 검증을 거친 산업별 사용례를 발표하고 있다. /newsletter/index.php?newsletter_id=20586 |
| 635 | /news/313476 |
| 636 | '그룹 곳곳의 IT 통합해 성장 기반 마련' 프린시펄 파이낸셜 사례 https://www.ciokorea.com/news/313476 |
| 637 |
캐시 케이
https://www.ciokorea.com/tags/233746/%EC%BA%90%EC%8B%9C+%EC%BC%80%EC%9D%B4 |
| 638 | /news/316348 |
| 639 | 법조계가 직면한 생성형 AI 과제… 법률 서비스 기업 렉시스넥시스 사례 https://www.ciokorea.com/news/316348 |
| 640 |
렉시스넥시스
https://www.ciokorea.com/tags/3538/%EB%A0%89%EC%8B%9C%EC%8A%A4%EB%84%A5%EC%8B%9C%EC%8A%A4 |
| 641 | /news/318266 |
| 642 | “허비한 3개월조차 아깝다”··· 생성형 AI 기업 업스킬링 사례 6선 https://www.ciokorea.com/news/318266 |
| 643 |
업스킬링
https://www.ciokorea.com/tags/99250/%EC%97%85%EC%8A%A4%ED%82%AC%EB%A7%81 |
| 644 | /news/325688 |
| 645 | 사례 | 소비재 기업 헨켈이 '생성형 AI'를 빠르게 품는 이유 https://www.ciokorea.com/news/325688 |
| 646 |
헨켈
https://www.ciokorea.com/tags/242332/%ED%97%A8%EC%BC%88 |
| 647 | /news/326878 |
| 648 | 사례 | 스페인 운송 기업 페로비알, 혁신의 중심에 AI를 두다 https://www.ciokorea.com/news/326878 |
| 649 |
페로비알
https://www.ciokorea.com/tags/243270/%ED%8E%98%EB%A1%9C%EB%B9%84%EC%95%8C |
| 650 | /news/306259 |
| 651 | 놀이동산도 있네··· 구글, 클라우드 AI 기업 실사례 7가지 제시 https://www.ciokorea.com/news/306259 |
| 652 |
구글 클라우드 AI
https://www.ciokorea.com/tags/227827/%EA%B5%AC%EA%B8%80+%ED%81%B4%EB%9D%BC%EC%9A%B0%EB%93%9C+AI |
| 653 | /news/324302 |
| 654 | 마이크로소프트, AI 혁신 통한 비즈니스 성공 사례 공개 https://www.itworld.co.kr/news/324302 |
| 655 |
마이크로소프트
https://www.itworld.co.kr/tags/1267/%EB%A7%88%EC%9D%B4%ED%81%AC%EB%A1%9C%EC%86%8C%ED%94%84%ED%8A%B8 |
| 656 | /news/306385 |
| 657 | “생성형 AI로 합성 데이터 생성”··· AWS, 비접촉 결제 시스템 개발 사례 공유 https://www.ciokorea.com/news/306385 |
| 658 |
아마존 원
https://www.ciokorea.com/tags/135649/%EC%95%84%EB%A7%88%EC%A1%B4+%EC%9B%90 |
| 659 | /news/303073 |
| 660 | 한국 딜로이트 그룹, ‘인공지능 활용서: 6대 산업별 활용 사례’ 발표 https://www.itworld.co.kr/news/303073 |
| 661 |
한국 딜로이트 그룹
https://www.itworld.co.kr/tags/202029/%ED%95%9C%EA%B5%AD+%EB%94%9C%EB%A1%9C%EC%9D%B4%ED%8A%B8+%EA%B7%B8%EB%A3%B9 |
| 662 | /news/302491 |
| 663 | 한국IDC, 아태지역 기업의 생성형 AI 기반 'CX' 개선 사례 발표 https://www.itworld.co.kr/news/302491 |
| 664 |
한국IDC
https://www.itworld.co.kr/tags/41098/%ED%95%9C%EA%B5%ADIDC |
| 665 | /newsletter/index.php?newsletter_id=20278 |
| 666 | 공간 컴퓨팅, 또 하나의 마케팅 전략? 새로운 XR? /newsletter/index.php?newsletter_id=20278 |
| 667 | 증강현실, 가상현실 같은 용어에 익숙해졌더니 이제 애플 비전 프로는 공간 컴퓨팅이라는 새로운 개념을 들고 나왔다. 노트북, 태블릿, 스마트폰 등 디스플레이 뒤에서 연산을 실행하는 전통 컴퓨팅과 달리, 공간 컴퓨팅은 사용자 주변의 현실과 가상 공간에서 일어나는 상호작용, 그리고 현실과 가상 세계의 교차점을 의미한다. 애플이 비전 프로의파급력을 높이기 위해 친숙한 단어를 피한 것은 사실이지만, 관련 기술과 제품이 계속 발전한다면 공간 컴퓨팅은 분명 기계와 인간의 새로운 상호작용 방식이 될 것이다. 애플 비전 프로는 이제 시작에 불과하다. /newsletter/index.php?newsletter_id=20278 |
| 668 | /news/324512 |
| 669 | 3,500달러짜리 애플 비전 프로 분해해 보니… https://www.itworld.co.kr/news/324512 |
| 670 |
아이픽스잇
https://www.itworld.co.kr/tags/51839/%EC%95%84%EC%9D%B4%ED%94%BD%EC%8A%A4%EC%9E%87 |
| 671 | /news/324449 |
| 672 | “주변 전체가 업무 영역” 공간 컴퓨팅의 이해 https://www.itworld.co.kr/news/324449 |
| 673 |
공간 컴퓨팅
https://www.itworld.co.kr/tags/241527/%EA%B3%B5%EA%B0%84+%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%8C%85 |
| 674 | /news/325737 |
| 675 | '이미 완성된' 업무용 비전 프로 앱 6가지 https://www.itworld.co.kr/news/325737 |
| 676 |
비전프로
https://www.itworld.co.kr/tags/218761/%EB%B9%84%EC%A0%84%ED%94%84%EB%A1%9C |
| 677 | /news/325520 |
| 678 | 글로벌 칼럼 | “비전 프로가 출발점” 업무 회의 형식 파괴가 시작됐다 https://www.itworld.co.kr/news/325520 |
| 679 |
비전 프로
https://www.itworld.co.kr/tags/218527/%EB%B9%84%EC%A0%84+%ED%94%84%EB%A1%9C |
| 680 | /news/325044 |
| 681 | 블로그 | 애플 비전 프로의 ‘아이사이트’, 비밀 병기가 아니라 약점이었다 https://www.itworld.co.kr/news/325044 |
| 682 |
애플비전프로
https://www.itworld.co.kr/tags/218767/%EC%95%A0%ED%94%8C%EB%B9%84%EC%A0%84%ED%94%84%EB%A1%9C |
| 683 | /news/324792 |
| 684 | 비전 프로 분해 결과 "픽셀 밀도가 레티나의 50배"…아이픽스잇 https://www.itworld.co.kr/news/324792 |
| 685 |
VR
https://www.itworld.co.kr/tags/28797/VR |
| 686 | /news/324400 |
| 687 | “직접 사용해 보니…” 애플 비전 프로의 이모저모 https://www.itworld.co.kr/news/324400 |
| 688 |
애플비전프로
https://www.itworld.co.kr/tags/218767/%EC%95%A0%ED%94%8C%EB%B9%84%EC%A0%84%ED%94%84%EB%A1%9C |
| 689 | /news/323917 |
| 690 | “단점 있지만, 인상적이고 재미있다” 애플 ‘비전 프로’ 언론 리뷰 모아보기 https://www.itworld.co.kr/news/323917 |
| 691 |
비전프로
https://www.itworld.co.kr/tags/218761/%EB%B9%84%EC%A0%84%ED%94%84%EB%A1%9C |
| 692 | /news/324484 |
| 693 | 팀뷰어, 애플 비전 프로용 실시간 지원 앱 공개 https://www.itworld.co.kr/news/324484 |
| 694 |
팀뷰어
https://www.itworld.co.kr/tags/52329/%ED%8C%80%EB%B7%B0%EC%96%B4 |
| 695 | /news/323987 |
| 696 | 애플, 비전 프로 전용 앱 600가지 공개…호환 앱 포함하면 백만 가지 이상 https://www.itworld.co.kr/news/323987 |
| 697 |
비전프로
https://www.itworld.co.kr/tags/218761/%EB%B9%84%EC%A0%84%ED%94%84%EB%A1%9C |
| 698 | /newsletter/index.php?newsletter_id=20124 |
| 699 | “밀고 끌고” 클라우드와 생성형 AI의 행복한 동행은 어디까지? /newsletter/index.php?newsletter_id=20124 |
| 700 | 마이크로소프트의 실적을 보면, 오픈AI에 막대한 자금을 투자한 것은 좋은 판단이었다. AI는 성장세가 둔화된 클라우드를 견인하고, 클라우드는 그런 AI의 기업 확산에 첨병 역할을 하고 있다. 하지만 클라우드와 AI의 동행이 행복하기만 한 것은 아니다. 대형 클라우드가 성취한 AI 혁신을 손쉽게 이용할 수 있는 것은 분명 큰 장점이지만, 사용량에 따라 빠르게 증가하는 비용과 민감한 데이터에 대한 불안감, AI 종속 등의 우려사항도 적지 않다. 일부 전문가는 아키텍처에 대한 재검토까지 요구하며 클라우드 기반 생성형 AI에 신중하게 접근할 것을 권고한다. /newsletter/index.php?newsletter_id=20124 |
| 701 | /news/324113 |
| 702 | AWS 아성 무너뜨릴까? ··· 생성형 AI로 클라우드 매출 올린 MS와 구글 https://www.itworld.co.kr/news/324113 |
| 703 |
MS
https://www.itworld.co.kr/tags/1101/MS |
| 704 | /news/318798 |
| 705 | "성공적 클라우드 전환이 토대" 한 CDIO가 전하는 '전사적 AI' 토대 구축기 https://www.ciokorea.com/news/318798 |
| 706 |
제품 기반 IT
https://www.ciokorea.com/tags/134039/%EC%A0%9C%ED%92%88+%EA%B8%B0%EB%B0%98+IT |
| 707 | /news/320961 |
| 708 | 온디바이스 vs. 클라우드…모두가 주목하는 AI, 처리는 어디서? https://www.itworld.co.kr/news/320961 |
| 709 |
LLM
https://www.itworld.co.kr/tags/207445/LLM |
| 710 | /news/318371 |
| 711 | 블로그 | 생성형 AI, 구축할 것인가 클라우드에서 살 것인가? https://www.itworld.co.kr/news/318371 |
| 712 |
생성형AI
https://www.itworld.co.kr/tags/203287/%EC%83%9D%EC%84%B1%ED%98%95AI |
| 713 | /news/313146 |
| 714 | 생성형 AI 도입으로 복잡해진 인프라 비용 계산법··· CIO가 전하는 클라우드 운영 관리 팁 https://www.ciokorea.com/news/313146 |
| 715 |
생성형 AI
https://www.ciokorea.com/tags/206071/%EC%83%9D%EC%84%B1%ED%98%95+AI |
| 716 | /news/307075 |
| 717 | 칼럼 | '생성형 AI' 도입은 클라우드 아키텍처 재검토를 요구한다 https://www.ciokorea.com/news/307075 |
| 718 |
클라우드
https://www.ciokorea.com/tags/186/%ED%81%B4%EB%9D%BC%EC%9A%B0%EB%93%9C |
| 719 | /news/318567 |
| 720 | 클라우드 록인의 새로운 위험 ‘AI 종속’ https://www.ciokorea.com/news/318567 |
| 721 |
벤더 종속
https://www.ciokorea.com/tags/5320/%EB%B2%A4%EB%8D%94+%EC%A2%85%EC%86%8D |
| 722 | /news/295957 |
| 723 | 글로벌 칼럼 | 클라우드에 생성형 AI를 결합할 때 주의점 3가지 https://www.itworld.co.kr/news/295957 |
| 724 |
생성형AI
https://www.itworld.co.kr/tags/203287/%EC%83%9D%EC%84%B1%ED%98%95AI |
| 725 | /news/310771 |
| 726 | 블로그 | 클라우드 기반 생성형 AI 시스템 운영 베스트 프랙티스 https://www.itworld.co.kr/news/310771 |
| 727 |
생성형AI
https://www.itworld.co.kr/tags/203287/%EC%83%9D%EC%84%B1%ED%98%95AI |
| 728 | /newsletter/index.php?newsletter_id=19870 |
| 729 | “스팀 덱 독주 끝나나” 판 커지는 헨드헬드 게이밍 PC 시장 /newsletter/index.php?newsletter_id=19870 |
| 730 | 스팀 덱이 독주하던 핸드헬드 게이밍 PC 시장이 활기를 띠고 있다. 지난해 에이수스와 레노버가 각각 로그 엘라이, 리전 고를 출시한 데 이어 올해는 MSI가 자사 첫 핸드헬드 게이밍 PC ‘클로’를 공개했다. 클로는 인텔 코어 울트라 프로세서에 기반한 첫 핸드헬드 게이밍 PC라는 점에서 게이머의 기대를 한몸에 받고 있다. 정식 출시 전임에도 불구하고 후속작까지 예고됐다. 한편 벨브는 OLED 버전의 스팀 덱을 새롭게 출시하면서 선두 유지에 전념하고 있다. 마침내 핸드헬스 게이밍 PC의 전성시대가 도래하는 것일까? 리뷰부터 활용 기사까지 다양한 관련 소식을 모았다. /newsletter/index.php?newsletter_id=19870 |
| 731 | /news/320492 |
| 732 | MSI의 첫 핸드헬드 게이밍 PC 클로, 스팀 덱·로그 엘라이와 비교해 보니… https://www.itworld.co.kr/news/320492 |
| 733 |
ROG엘라이
https://www.itworld.co.kr/tags/239845/ROG%EC%97%98%EB%9D%BC%EC%9D%B4 |
| 734 | /news/316143 |
| 735 | 레노버 리전 고 리뷰 | 다용도로도 손색없는 훌륭한 핸드헬드 게이밍 PC https://www.itworld.co.kr/news/316143 |
| 736 |
스팀덱
https://www.itworld.co.kr/tags/149639/%EC%8A%A4%ED%8C%80%EB%8D%B1 |
| 737 | /news/319449 |
| 738 | 플레이스테이션 포털 리뷰 | ‘리모트 플레이’ 단말기의 한계와 가능성 https://www.itworld.co.kr/news/319449 |
| 739 |
플레이스테이션 포털
https://www.itworld.co.kr/tags/238277/%ED%94%8C%EB%A0%88%EC%9D%B4%EC%8A%A4%ED%85%8C%EC%9D%B4%EC%85%98+%ED%8F%AC%ED%84%B8 |
| 740 | /news/291079 |
| 741 | 에이수스 로그 엘라이 리뷰 | 완벽한 휴대용 게이밍 경험, 형편없는 배터리 사용시간 https://www.itworld.co.kr/news/291079 |
| 742 |
에이수스 로그 앨리
https://www.itworld.co.kr/tags/216799/%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%88%98%EC%8A%A4+%EB%A1%9C%EA%B7%B8+%EC%95%A8%EB%A6%AC |
| 743 | /news/321521 |
| 744 | “첫 버전 출시도 안됐는데…” 벌써 차세대 ‘클로’ 준비 중인 MSI https://www.itworld.co.kr/news/321521 |
| 745 |
MSI
https://www.itworld.co.kr/tags/1102/MSI |
| 746 | /news/303589 |
| 747 | 게임 좋아하는 맥 사용자가 스팀 덱을 구매해야 하는 5가지 이유 https://www.itworld.co.kr/news/303589 |
| 748 |
맥
https://www.itworld.co.kr/tags/1272/%EB%A7%A5 |
| 749 | /news/280195 |
| 750 | 스팀 덱에서 도스 게임 즐기기 10단계 https://www.itworld.co.kr/news/280195 |
| 751 |
스팀 덱
https://www.itworld.co.kr/tags/194608/%EC%8A%A4%ED%8C%80+%EB%8D%B1 |
| 752 | /news/298543 |
| 753 | “게임기 아닌 다목적 PC” 스팀 덱을 데스크톱 PC로 쓰는 방법 https://www.itworld.co.kr/news/298543 |
| 754 |
스팀 덱
https://www.itworld.co.kr/tags/194608/%EC%8A%A4%ED%8C%80+%EB%8D%B1 |
| 755 | /news/264844 |
| 756 | "고전 PC 게임에 새 생명을" 스팀 덱 '버튼 매퍼' 활용 가이드 https://www.itworld.co.kr/news/264844 |
| 757 |
스팀 덱
https://www.itworld.co.kr/tags/194608/%EC%8A%A4%ED%8C%80+%EB%8D%B1 |
| 758 | /news/313386 |
| 759 | “더 밝고 선명하고 오래간다” 벨브, 새로운 ‘스팀 덱 OLED’ 출시 https://www.itworld.co.kr/news/313386 |
| 760 |
스팀
https://www.itworld.co.kr/tags/37402/%EC%8A%A4%ED%8C%80 |
| 761 | /newsletter/index.php?newsletter_id=19821 |
| 762 | “영감, 에너지, 변화” CES 2024의 하이라이트 /newsletter/index.php?newsletter_id=19821 |
| 763 | 사용자에게는 눈이 즐거운 화려함과 기대를 주고, 기술업체에는 연초부터 기선을 제압하고 이미지를 쇄신할 기회인 세계 최대의 기술 박람회인 CES 2024가 개최됐다. 연내에 출시되는 제품도 있지만, 상용화를 염두에 두지 않고도 얼마든지 상상력과 가능성을 펼쳐보일 수 있는 장소다. PC 속 작은 LED 램프부터 반려동물처럼 사용자를 졸졸 따라다니는 가정용 로봇과 가장 실용적인 전자제품인 노트북까지, CES 2024에서 새로운 기술이 구현된 방법을 살펴 보자. /newsletter/index.php?newsletter_id=19821 |
| 764 | /news/320989 |
| 765 | CES 2024에서 강렬한 존재감을 남긴 최고의 노트북 10선 https://www.itworld.co.kr/news/320989 |
| 766 |
CES2024
https://www.itworld.co.kr/tags/238998/CES2024 |
| 767 | /news/318273 |
| 768 | 블로그 | E3는 죽었지만, CES는 멈추지 않는다 https://www.itworld.co.kr/news/318273 |
| 769 |
E3
https://www.itworld.co.kr/tags/2378/E3 |
| 770 | /news/320919 |
| 771 | 삼성, CES 2024에서 빔 프로젝터 탑재한 가정용 로봇 발리 공개 https://www.itworld.co.kr/news/320919 |
| 772 |
CES
https://www.itworld.co.kr/tags/241/CES |
| 773 | /news/321003 |
| 774 | “팬 없이 CPU 식힌다” 프로어, 2세대 에어젯 미니 슬림 공개 https://www.itworld.co.kr/news/321003 |
| 775 |
프로어
https://www.itworld.co.kr/tags/239425/%ED%94%84%EB%A1%9C%EC%96%B4 |
| 776 | /news/320940 |
| 777 | “그 시절 콘솔 게임이 그립다면” 하이퍼킨의 핸드헬드 PC 기대작 ‘메가 95’ https://www.itworld.co.kr/news/320940 |
| 778 |
하이퍼킨
https://www.itworld.co.kr/tags/239362/%ED%95%98%EC%9D%B4%ED%8D%BC%ED%82%A8 |
| 779 | /news/320975 |
| 780 | “노트북 화면이 5개가 된다” 휴대용 모니터 끝판왕 ‘TPM 플렉스ㆍ트윈스’ https://www.itworld.co.kr/news/320975 |
| 781 |
TPM
https://www.itworld.co.kr/tags/8873/TPM |
| 782 | /news/320856 |
| 783 | “노트북을 만능 툴로 만든다” 레노버 매직 베이 체험 리뷰 https://www.itworld.co.kr/news/320856 |
| 784 |
CES
https://www.itworld.co.kr/tags/241/CES |
| 785 | /news/320849 |
| 786 | “영화 속 소품이 현실로” 자동 네일 페인팅 기기 ‘님블 디바이스’ https://www.itworld.co.kr/news/320849 |
| 787 |
님블 디바이스
https://www.itworld.co.kr/tags/239299/%EB%8B%98%EB%B8%94+%EB%94%94%EB%B0%94%EC%9D%B4%EC%8A%A4 |
| 788 | /news/320443 |
| 789 | 에이수스 Z790 메인보드의 작은 혁신, RAM 장착을 확인하는 LED…CES 2024 https://www.itworld.co.kr/news/320443 |
| 790 |
RAM
https://www.itworld.co.kr/tags/10955/RAM |
| 791 | /news/320408 |
| 792 | 에일리언웨어, 맞춤형 키보드 시장 진출…CES에서 첫선 https://www.itworld.co.kr/news/320408 |
| 793 |
에일리언웨어
https://www.itworld.co.kr/tags/35212/%EC%97%90%EC%9D%BC%EB%A6%AC%EC%96%B8%EC%9B%A8%EC%96%B4 |
| 794 | /newsletter/index.php?newsletter_id=19576 |
| 795 | 월별 ‘많이 본 뉴스’로 정리한 2023년 /newsletter/index.php?newsletter_id=19576 |
| 796 | 2023년 전체를 관통한 가장 뜨거운 주제를 꼽는다면 고민할 필요도 없이 '생성형 AI'다. 오픈AI가 챗GPT 서비스를 시작한 것이 지난 2022년 11월 30일인데, 불과 1달 후인 2023년 1월 ITWorld 웹사이트에서 가장 많이 본 기사가 <“나는 누구인가?” 챗GPT가 말하는 챗GPT>였다. 이후 2월, 4월, 7월, 9월, 11월까지 생성형 AI 관련 콘텐츠가 월간 많이 본 기사 1위에 올랐다. 흥미로운 것은 내용이 점점 심화, 확장됐다는 사실이다. 초반에는 챗GPT에 대한 호기심이었다면, 상반기에는 개인적인 사용법, 실제 기업의 활용 사례로 관심이 이동했다. 하반기에는 머신러닝 알고리즘, 대규모 언어 모델 같은 더 근본적인 기술에 대한 콘텐츠가 주목받았다. 학습하는 것은 본래 AI가 아니라 인간의 특기다. 2023년 생성형 AI에 대한 기본, 심화 학습을 끝낸 많은 기업과 개발자가 2024년에 어떤 새로운 개념과 서비스를 내놓을까. /newsletter/index.php?newsletter_id=19576 |
| 797 | /news/274225 |
| 798 | “나는 누구인가?” ChatGPT가 말하는 ChatGPT https://www.itworld.co.kr/news/274225 |
| 799 |
ChatGPT
https://www.itworld.co.kr/tags/201963/ChatGPT |
| 800 | /news/277747 |
| 801 | “일일이 접속할 필요 없이” ChatGPT를 윈도우 앱으로 쓰는 방법 https://www.itworld.co.kr/news/277747 |
| 802 |
ChatGPT
https://www.itworld.co.kr/tags/201963/ChatGPT |
| 803 | /news/281857 |
| 804 | How-to : 집에 굴러 다니는 태블릿을 보조 모니터로 바꾸는 방법 https://www.itworld.co.kr/news/281857 |
| 805 |
태블릿
https://www.itworld.co.kr/tags/228/%ED%83%9C%EB%B8%94%EB%A6%BF |
| 806 | /news/286153 |
| 807 | 챗GPT, 어디까지 써봤니? 실전 활용팁 10가지 https://www.itworld.co.kr/news/286153 |
| 808 |
챗GPT
https://www.itworld.co.kr/tags/197493/%EC%B1%97GPT |
| 809 | /news/289759 |
| 810 | “어느 순간 느려졌다면…” 크롬의 성능을 높이는 9가지 설정 https://www.itworld.co.kr/news/289759 |
| 811 |
크롬
https://www.itworld.co.kr/tags/22453/%ED%81%AC%EB%A1%AC |
| 812 | /news/292885 |
| 813 | “가려운 곳 긁어주는” 윈도우 11의 크고 작은 신기능 20가지 https://www.itworld.co.kr/news/292885 |
| 814 |
마이크로소프트
https://www.itworld.co.kr/tags/1267/%EB%A7%88%EC%9D%B4%ED%81%AC%EB%A1%9C%EC%86%8C%ED%94%84%ED%8A%B8 |
| 815 | /news/299839 |
| 816 | “AI의 심장” 머신러닝 알고리즘의 이해 https://www.itworld.co.kr/news/299839 |
| 817 |
머신러닝
https://www.itworld.co.kr/tags/63181/%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D |
| 818 | /news/302293 |
| 819 | “더 쉽고 빠른 파이썬” 파이파이(PyPy)의 이해 https://www.itworld.co.kr/news/302293 |
| 820 |
파이파이
https://www.itworld.co.kr/tags/81708/%ED%8C%8C%EC%9D%B4%ED%8C%8C%EC%9D%B4 |
| 821 | /news/308413 |
| 822 | "우린 벌써 뛰고 있어" 생성형 AI를 워크플로우와 결합한 기업 3곳의 경험 https://www.itworld.co.kr/news/308413 |
| 823 |
생성형AI
https://www.itworld.co.kr/tags/203287/%EC%83%9D%EC%84%B1%ED%98%95AI |
| 824 | /news/310516 |
| 825 | “영화 ‘원더우먼’ 제작에도 썼다” 알짜 오픈소스 프로그램 22가지 https://www.itworld.co.kr/news/310516 |
| 826 |
오픈소스
https://www.itworld.co.kr/tags/1425/%EC%98%A4%ED%94%88%EC%86%8C%EC%8A%A4 |
| 827 | /newsletter/index.php?newsletter_id=19478 |
| 828 | 늦었지만 생성형 AI에 '진심'인 AWS /newsletter/index.php?newsletter_id=19478 |
| 829 | 아마존까지 생성형 AI 인프라 경쟁에 뛰어들었다. 아마존은 리인벤트 2024 행사에서 구축 서비스의 파운데이션 모델 업데이트, 모델 학습과 앱 개발 속도 향상에 생성형 AI를 활용하는 방법을 제안했다. 이번 행사의 주인공은 마이크로소프트 코파일럿과 직접 경쟁할 기업용 챗봇 아마존 Q였다. LLM 인프라, LLM, 애플리케이션 계층으로 세분화된 AWS의 생성형 AI 전략은 "기업용 생성형 AI에 진심"이라는 평과 함께 그 어느 리인벤트 행사보다 긍정적인 반응을 얻고 있다. 전반적으로 미래가 아닌 지금 바로 사용할 수 있는 다양한 서비스와 기능에 집중한 것도 좋은 변화다. /newsletter/index.php?newsletter_id=19478 |
| 830 | /news/316656 |
| 831 | “AWS 생성형 AI 전략 나왔다”…‘리인벤트 2023’ 행사 총정리 https://www.itworld.co.kr/news/316656 |
| 832 | /news/315898 |
| 833 | AWS, 기업용 생성형 AI 서비스 아마존 Q 발표…MS 코파일럿 겨냥한 듯 https://www.itworld.co.kr/news/315898 |
| 834 |
아마존Q
https://www.itworld.co.kr/tags/235433/%EC%95%84%EB%A7%88%EC%A1%B4Q |
| 835 | /news/316831 |
| 836 | 드디어 내보인 아마존의 '진심' "AWS 생성형 AI의 미래는 통합" https://www.itworld.co.kr/news/316831 |
| 837 |
생성형AI
https://www.itworld.co.kr/tags/203287/%EC%83%9D%EC%84%B1%ED%98%95AI |
| 838 | /news/315443 |
| 839 | 글로벌 칼럼 | 누구에게도 도움이 되지 않는 AI 과대광고 https://www.itworld.co.kr/news/315443 |
| 840 |
생성형AI
https://www.itworld.co.kr/tags/203287/%EC%83%9D%EC%84%B1%ED%98%95AI |
| 841 | /news/316978 |
| 842 | “개방형 AI 표준 촉진하고 MS·엔비디아에 맞선다” AI 얼라이언스의 역할과 기대 https://www.itworld.co.kr/news/316978 |
| 843 |
메타
https://www.itworld.co.kr/tags/5735/%EB%A9%94%ED%83%80 |
| 844 | /news/308407 |
| 845 | “사람처럼 대화하고 상호작용한다” 아마존, 생성형 AI 탑재한 ‘알렉사’ 공개 https://www.itworld.co.kr/news/308407 |
| 846 |
아마존
https://www.itworld.co.kr/tags/22590/%EC%95%84%EB%A7%88%EC%A1%B4 |
| 847 | /news/314411 |
| 848 | 아마존, 알렉사 부서 수백 명 해고… ‘생성형 AI에 집중’ https://www.ciokorea.com/news/314411 |
| 849 |
아마존
https://www.ciokorea.com/tags/356/%EC%95%84%EB%A7%88%EC%A1%B4 |
| 850 | /news/315919 |
| 851 | AWS, 아마존 베드록 신규 기능 발표…“손쉬운 생성형 AI 앱 구축 및 확장 지원” https://www.itworld.co.kr/news/315919 |
| 852 |
AWS
https://www.itworld.co.kr/tags/51741/AWS |
| 853 | /news/316383 |
| 854 | “아마존 Q, 환각 일으켜 내부 기밀 유출한다” 주장 제기돼 https://www.itworld.co.kr/news/316383 |
| 855 |
AWS
https://www.itworld.co.kr/tags/51741/AWS |
| 856 | /news/316080 |
| 857 | AWS, ML 모델 확장 위한 새로운 ‘아마존 세이지메이커’ 기능 발표 https://www.itworld.co.kr/news/316080 |
| 858 |
AWS
https://www.itworld.co.kr/tags/51741/AWS |
| 859 | /review/333883 |
| 860 | 보안 /t/36/보안 |
| 861 | 애플리케이션 /t/39/애플리케이션 |
| 862 | 원패스워드 리뷰 | 깔끔하고, 안전하고, 활용도 높은 비밀번호 관리자 /review/333883 |
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비밀번호는 대부분 사람이 온라인 생활에서 가장 싫어하는 것 중 하나다. 다른 기기를 이용해 본인임을 증명하고 액세스 권한을 얻는 패스키(passkey)가 점점 더 간편해지고 있지만, 온라인 서비스에서 요구하는 숫자, 기호, 소문자, 대문자의 혼란스러운 조합에서 벗어나기까지는 오랜 시간이 걸릴 것이다.
한 사람이 사용하는 사이트와 앱의 다양한 계정 정보를 모두 기억하는 것은 엄청난 작업이다. 이로 인해 여러 계정에 동일한 비밀번호를 사용하기도 하는데, 이는 재앙을 기다리는 것과 같다. 중복 비밀번호 사용을 방지하려면 작은 수첩이나 휴대폰 메모 앱에 모든 비밀번호를 적는 방법도 있지만, 비밀번호 관리자라는 훨씬 더 안전하고 간단한 해결책이 있다.
원패스워드(1Password)는 오랫동안 Macworld 기자들의 사랑을 받아왔고, 여전히 그 지위를 유지하고 있다. 원패스워드의 대표적인 장점은 다른 비밀번호 관리자에서 원패스워드로 전환할 때 현재 사용 중인 계약의 남은 개월 수만큼 크레딧을 제공한다는 점이다. 이밖에 원패스워드의 이점은 무엇일까?
소프트웨어 및 기능
깔끔하고 간단한 인터페이스
패스키 지원
비밀번호, 신용카드 및 기타 정보 자동 입력
원패스워드는 깔끔한 레이아웃으로 작동 방식을 쉽게 파악할 수 있다. 화면 하단에는 홈(Home), 항목(Items), 검색(Search), 워치타워(Watchtower) 등 주요 영역에 대한 4가지 아이콘이 있다.
홈은 앱에 들어갔을 때 기본적으로 보이는 항목이다. 최근 생성한 로그인 정보, 프로필 페이지로 연결되는 링크, 원패스워드가 제공하는 기능을 안내하는 몇 가지 가이드를 확인할 수 있다. 여기에는 온라인 양식을 자동으로 채울 수 있도록 프로필을 설정하는 기능이 포함된다. 주소와 신용카드 정보를 저장해 두면 사이트나 앱에서 결제할 때 수동으로 정보를 입력할 필요 없이 모든 과정이 자동으로 완료된다. 운전면허증, 여권, 회원 카드, 보안 메모, 의료 기록, 주민등록번호 등 기타 중요한 문서 정보도 저장할 수 있다.
비밀번호는 앱에 직접 입력하거나 브라우저에서 로그인할 때, 혹은 정보를 업데이트할 때 저장할 수 있다. 또한 패스키를 지원하는 계정을 알려주는 섹션이 있어 원패스워드에 모두 저장할 수 있다. 이렇게 하면 해당 사이트나 앱의 로그인 페이지에 도달할 때 정보가 자동 입력된다. 맥에서는 브라우저 확장 프로그램을 설치해야 하는데, 모두 무료다. 사파리(예전에는 특정 사이트에서 자동 입력 기능이 제대로 구현되지 않았는데, 현재는 개선돼 더 잘 작동한다), 크롬 및 기타 거의 모든 주요 브라우저용 확장 프로그램이 있다.
항목 섹션에서는 비밀번호와 보안 정보를 정리할 수 있다. 이런 정보는 일반 보관함에 저장하거나 회사, 여행, 집, 공유 등 구분해서 보관할 수 있다. 보관함 구분 기능은 가족 요금제에서 유용하다. 예를 들어, 넷플릭스 및 스포티파이 계정 정보를 모든 사람이 볼 수 있도록 설정할 수 있지만, 아마존 계정은 함부로 사용할 수 없도록 차단할 수 있다.
검색은 누구나 예상하는 바로 그 기능을 제공한다. 한편 워치타워는 사용자의 온라인 보안 수준을 전반적으로 분석한다. 비밀번호가 얼마나 자주 반복되는지, 사용 중인 앱이나 사이트에서 침해가 발생한 후 취약한 것으로 보고된 비밀번호가 있을 때 경고하는 방식으로 작동한다. 비밀번호 상태와 보안을 유지하기 위해 필요한 조치를 확인할 수 있는 유용한 방법이다.
보안 및 암호화
256비트 AES 암호화
비밀 키 보안
터치 ID 및 페이스 ID 지원
비밀번호 관리자는 보안이 완벽할 때만 진정으로 유용하며, 다행히 원패스워드는 이런 부분에서 강력한 서비스를 제공한다. 원패스워드는 256비트 AES 종단 간 암호화를 사용해 사용자의 정보를 항상 보호하며, 기기에 비밀 키를 생성해 보안 계층을 추가하고 가로챈 데이터가 해독되는 것을 방지한다. 여기에 더해 보안을 위협할 수 있는 서버로 정보를 전송하지 않고도 사이트에 대한 세부 정보를 인증할 수 있는 SRP(Secure Remote Password) 프로토콜도 지원한다.
비밀번호 관리자의 원칙은 사이트마다 복잡한 고유의 비밀번호를 생성하고, 사용자는 개별 비밀번호를 모두 기억하는 대신 비밀번호 관리자에 로그인하는 하나의 비밀번호만 기억하도록 하는 것이다. 이런 점에서 원패스워드는 터치 ID 및 페이스 ID 로그인을 지원하므로 앱에 로그인할 때마다 원패스워드의 비밀번호도 입력하지 않아도 된다는 이점이 있다.
가격 및 지원 폭
원패스워드는 다양한 요금제를 제공한다. 모든 기기에서 사용할 수 있고 1GB의 보안 스토리지가 제공되는 단일 사용자 계정을 원한다면, 연 35.88달러에 이용할 수 있다. 5개의 계정이 포함된 가족 패키지의 경우 연 59.88달러를 지불해야 한다. 비즈니스 사용자를 위한 요금제는 연 95.88달러부터 시작하고 애저 AD, 슬랙, 듀오(Duo)에 대한 추가 지원 등 다양한 옵션을 이용할 수 있다.
모든 요금제는 14일 무료 평가판을 제공한다. 따라서 전환 여부를 결정하기 전에 원패스워드를 제대로 사용해 볼 수 있다. 전환을 결정한 후에는 모든 비밀번호를 이전해 즉시 사용할 수 있다. iOS, 아이패드OS, 맥OS, 윈도우, 안드로이드에서 사용할 수 있으며, 모든 주요 브라우저에 대한 확장 프로그램을 제공한다.
원패스워드, 사용할 만한가?
요즘은 온라인 계정을 중심으로 생활하는 경우가 많기 때문에 비밀번호 관리자는 필수 아이템처럼 느껴진다. 원패스워드는 유용한 기능, 강력한 보안 자격증명을 갖춘 성숙하고 견고한 서비스이며, 무엇보다 사용하기 쉽고 안정적이다. 비밀번호 관리자를 처음 사용하려고 고민 중이거나 현재 사용 중인 서비스에 불만이 있다면, 원패스워드를 최우선 순위로 추천한다.
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| 866 | 원패스워드 리뷰 | 깔끔하고, 안전하고, 활용도 높은 비밀번호 관리자 /review/333883 |
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원패스워드
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코파일럿 프로
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| 875 | /review/332756 |
| 876 | 디지털 디바이스 /t/55815/디지털 |
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휴대용디스플레이
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| 880 | 퍼스널 컴퓨팅 /t/62074/퍼스널 |
| 881 | 스틸시리즈 에어록스 3 리뷰 | “여전히 명불허전” 가성비 뛰어난 경량 게이밍 마우스 /review/332162 |
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출시 2년이 지난 스틸시리즈 에어록스 3(Aerox 3)(2022)는 여전히 게임 시장에서 큰 사랑을 받고 있다. 에어록스 3의 지속적인 인기는 좋은 디자인과 탄탄한 기술이 시간이 지나도 그 가치를 유지한다는 사실을 증명한다. 하지만 끊임없는 혁신이 특징인 오늘날 환경에서 에어록스 3의 위치는 어떨까? 이 스테디셀러 게이밍 마우스를 자세히 살펴보면 단순한 과거의 유물이 아님을 알 수 있다.
세부 사양
스틸시리즈 에어록스 3의 핵심은 게임에 최적화된 고품질 부품을 결합한 경량화된 구조다. 무게 57g의 이 제품은 특히 혁신적인 벌집 패턴이 돋보이는데, 이는 무게 감소에 기여할 뿐 아니라 집중적인 게임 세션 동안 손의 통기성을 향상시킨다. 하지만 개방형 구조로 인해 마우스 내부로 먼지와 오물이 침투하기 쉽기 때문에 벌집 패턴은 양날의 검이 될 수도 있다.
에어록스 3에는 프로그래밍할 수 있는 버튼이 6개 탑재돼 대부분의 게임과 일상생활에 충분한 유연성을 제공한다. 그중 감도를 빠르게 조정할 수 있는 전용 DPI 버튼은 다양한 장르의 게임에서 정확한 타겟팅과 모션 컨트롤을 빠르게 전환해야 하는 게이머에게 필수적인 기능이다.
총 6개의 프로그래밍 가능한 버튼이 장착된 에어록스 3는 대부분의 게임과 일상생활에 충분한 유연성을 제공한다. 그중에는 감도를 빠르게 조정할 수 있는 전용 DPI 버튼이 있어 다양한 장르의 게임을 즐기고 정확한 타겟팅과 빠른 모션 컨트롤을 빠르게 전환해야 하는 게이머에게 필수적인 기능이다.
옵티컬 센서 및 PTFE 스케이트
최대 8,500 DPI를 지원하는 내장형 '트루무브 코어(TrueMove Core)' 센서는 에어록스 3의 정밀하고 반응이 빠른 1:1 트래킹의 핵심이다. 하드웨어 가속 없이도 정확한 트래킹을 지원해 완벽한 게임 경험을 보장한다. 높은 DPI 수치는 장거리에서 빠르고 정확한 커서 이동이 가능하는 의미다. 대형 모니터나 여러 화면을 사용하는 게이머에게 특히 유용하다.
이런 기술적 특징에 더해 제품 바닥 면에 부착된 PTFE 글라이딩 피트는 움직임을 더 부드럽게 만들어 밀리초가 중요한 빠른 게임에서 이점을 제공한다. 단, 매우 거친 표면에서는 상대적으로 빨리 마모되므로 정기적으로 교체해야 한다.
연결 및 소프트웨어 : 빛과 그림자의 게임
에어록스 3의 연결 및 소프트웨어는 고급 기능과 실용적인 한계가 혼합돼 차별화된 그림을 그려낸다. 인터페이스 기술 측면에서 에어록스 3은 현재 표준인 USB-C 연결을 지원하며, 이는 마우스에 어느 정도 미래지향성을 부여한다. 연결 케이블이 특히 주목할 만한데, 완전히 분리할 수 있을 뿐 아니라 매우 가볍고 유연하다. 게임 중 마우스 움직임 시 있을 수 있는 방해 요소를 최소화할 수 있다.
에어록스 3는 스틸시리즈가 제공하는 소프트웨어 엔진(Engine)을 통해 다양한 설정을 사용자화할 수 있다. DPI 설정과 조명을 조정할 수 있을 뿐 아니라 매크로를 프로그래밍하고 버튼 기능을 개별적으로 구성할 수도 있다. 개인 취향과 특정 게임 또는 애플리케이션의 요구 사항에 따라 바꿀 수 있는 유연성은 게이머에게 큰 가치를 제공한다.
하지만 엔진 소프트웨어에는 단점이 있다. 광범위한 구성 옵션에도 불구하고 사용자들은 사용하기 어색하고 때때로 안정성 문제가 발생한다고 보고한다. 이는 기술에 익숙하지 않은 사용자에게는 장애물이 될 수 있으며, 사용자화 프로세스를 더욱 어렵게 만들 수 있다. 버그 수정과 사용자 경험 개선에 필요한 정기 소프트웨어 업데이트를 귀찮게 여기는 사람도 있을 것이다. 조명 설정도 단점이다. 매력적으로 사용자화할 수 있지만, 설정하는 방법이 생각보다 까다롭고 직관적이지 않다.
스틸시리즈 에어록스 3, 구매해야 할까?
일상적인 사용에서 스틸시리즈 에어록스 3는 기동성과 거의 무게감이 없는 느낌이 인상적이다. 가벼운 무게는 장시간 게임 세션에서 피로를 줄이는 데 도움이 된다. 하지만 특색 있는 벌집 모양 패턴은 단점이 되기도 한다. 구멍을 통해 먼지와 오물이 쉽게 내부로 들어갈 수 있어 정기적인 청소가 필요하다. 또한 측면 그립 표면의 촉감이 구조상 미끄러운 느낌을 줄 수 있어 불편하게 느끼는 사용자가 있을 수 있다.
editor@itworld.co.kr /review/332162 |
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| 885 | 스틸시리즈 에어록스 3 리뷰 | “여전히 명불허전” 가성비 뛰어난 경량 게이밍 마우스 /review/332162 |
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마우스추천
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| 887 | /review/331616 |
| 888 | 디지털 디바이스 /t/55815/디지털 |
| 889 | 델 인스피론 14 플러스 리뷰 | 가격 대비 경쟁력, 너무나도 충분한 노트북 /review/331616 |
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델인스피론
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| 892 | 스마트폰 /t/62075/스마트폰 |
| 893 | 삼성 갤럭시 S24+ 리뷰 | 크기와 성능, 기능의 절묘한 타협점 /review/331483 |
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갤럭시 S24+
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| 895 | /review/331168 |
| 896 | 디지털 디바이스 /t/55815/디지털 |
| 897 | 벨킨 부스트차지 프로 투인원 리뷰 | 디자인 ‘덕후’ 마음을 설레게 할 감성 충전 스탠드 /review/331168 |
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벨킨
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| 899 | /review/330559 |
| 900 | 디지털 디바이스 /t/55815/디지털 |
| 901 | JBL 익스트림 4 리뷰 | “역시는 역시다” 성능 하나는 뛰어난 휴대용 방수 스피커 /review/330559 |
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JBL은 휴대용 스피커 시장의 주요 플레이어로, 초소형 모델인 클립(Clip)과 고(Go) 시리즈부터 대형 붐박스(Boombox)까지 다양한 블루투스 스피커를 선보이고 있다. 중간 크기의 제품은 펄스(Pulse), 플립(Flip), 차지(Charge), 익스트림(Xtreme)이 대표적이다.
JBL의 모델명은 사용자의 뇌리에 잘 각인되어 있으며, 대부분 스피커는 이제 3세대 또는 4세대에 접어들었다. 지난 1월 개최된 CES 204에서 JBL은 클립 5와 고 4, 그리고 오랫동안 기다려온 익스트림 4를 선보였다.
익스트림 시리즈는 TechHive 에디터들이 가장 좋아하는 제품이다. 수영장, 해변, 공원에서의 모임 등 조금 더 큰 스피커를 가지고 다니고 싶은 사람에게 최적화된 제품이다. 무게는 2.1kg로 크기에 비해 약간 무겁지만, 들고 다니는 사람에게 성능으로 보답한다.
익스트림 4는 블랙, 블루, 카무플라주 3가지 색상으로 제공된다. 손잡이가 없기 때문에 가방에 넣고 다니거나 함께 제공되는 휴대용 스트랩을 사용해 어깨에 걸고 다닐 수 있다. 어깨 스크랩 버클을 병따개로 사용할 수 있다는 점이 재미있다.
'좋은' 제품이 더 좋아졌다
익스트림 4는 이전 모델보다 약 0.2kg 더 무겁고 허리 부분이 약간 더 넓어져 전작보다 바닥에 더 안정적으로 고정된다. 스피커 전체가 거친 천으로 감싸져 있으며, 제품 양 끝부분에 탑재된 캡의 대형 패시브 베이스 라디에이터는 전작과 동일하다. 이전 모델과 마찬가지로 IP67 등급의 방수 및 방진 기능을 갖추고 있어 외부 먼지 및 습기에 비교적 안전하다.
스피커 상단 중앙에 있는 버튼 디자인은 이전 모델과 약간 다르지만, 기능은 거의 동일하다. 전원 버튼, 블루투스 모드 전환 버튼, 볼륨 조절 버튼, 재생/일시 정지/트랙 변경 버튼이 명확하게 표시되어 있다. 컨트롤은 간단하고 직관적이다.
여러 대의 JBL 스피커로 음악을 동시에 스트리밍하고 싶을 때 사용하는 파티부스트(Partyboost) 기술은 저전력 오디오 표준인 BLE(Bluetooth Low Energy Audio)를 사용하는 더 새롭고 안정적인 오라캐스트(Auracast) 기술로 대체됐다. 파티부스트를 지원하는 구형 JBL 스피커와는 JBL 휴대용 앱을 통해 연결할 수 있다.
익스트림 4에는 30W RMS 앰프 2개로 구동되는 70mm 우퍼 2개와 20W RMS 트위터(20mm) 2개가 탑재됐다(AC 전력 모드. 배터리 모드에서는 각각 20W, 15W 출력). 또한 JBL은 익스트림 4를 완전히 충전된 배터리로 최대 24시간 동안 사용할 수 있으며, 이전 모델의 경우 15시간 동안 사용할 수 있다고 주장했다.
2개의 익스트림 4를 스테레오 쌍으로 사용할 수 있는 기능(앞서 설명한 파티부스트 및 오라캐스트 기능에 추가됨), 4가지 프리셋이 포함된 맞춤형 5밴드 이퀄라이저 등 몇 가지 변경 사항이 있다.
사운드 경험에 관해서 익스트림 시리즈는 항상 좋은 소리를 제공했기 때문에 새로운 4세대 모델이 이전 모델보다 음질이 두드러지게 좋다고 말하는 것은 너무 과한 표현일 수 있다. 하지만 익스트림 4는 묵직한 저음과 충분한 출력으로 모두를 즐겁게 해줄 훌륭한 음질을 선사한다. 아직 국내에서는 출시되지 않았으며, JBL 영국 기준 가격은 329.99파운드(약 55만 9,000원)다.
상세사양
출력 : 30W×2(우퍼), 20W×2(트위터)
연결성 : 블루투스 5.3
배터리 수명 : 최대 24시간
배터리 완충 시간 : 3시간 30분
주파수 응답 : 44hz-20kHz
방수·방진 등급 : IP67
스마트 기능 : 없음
무게 : 2.1kg
크기(W×H×D) : 297×149×141mm
editor@itworld.co.kr /review/330559 |
| 903 | /review/330559 |
| 904 | 디지털 디바이스 /t/55815/디지털 |
| 905 | JBL 익스트림 4 리뷰 | “역시는 역시다” 성능 하나는 뛰어난 휴대용 방수 스피커 /review/330559 |
| 906 |
JBL
/tags/93102/JBL |
| 907 | /review/330265 |
| 908 | 디지털 디바이스 /t/55815/디지털 |
| 909 | 에이수스 젠북 듀오 2024 리뷰 | ‘거의 완성형’ 듀얼 스크린 노트북 /review/330265 |
| 910 |
젠북 듀오
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| 911 | /review/330112 |
| 912 | 애플리케이션 /t/39/애플리케이션 |
| 913 | 포토샵 엘리먼트 2024 리뷰 | 숏폼까지 만드는 최고의 ‘가성비’ 사진 편집 툴 /review/330112 |
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포토샵엘리먼트
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| 915 | /review/330056 |
| 916 | 디지털 디바이스 /t/55815/디지털 |
| 917 | 앤커 맥고 쓰리인원 리뷰 | “애플 인증 없이 15W 지원” 치2 기반 폴더블 무선 충전기 /review/330056 |
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앤커 맥고
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| 919 | /review/329475 |
| 920 | 디지털 디바이스 /t/55815/디지털 |
| 921 | 퍼스널 컴퓨팅 /t/62074/퍼스널 |
| 922 | 로지텍 G 프로 X 슈퍼라이트 2 리뷰 : 빠르고 정확한 프로게이머급 마우스 /review/329475 |
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가장 가볍고 정밀한 FPS 마우스로 정평이 난 로지텍 G 프로 X 슈퍼라이트를 써본 적이 있다면, 이 마우스가 커서를 따라가기 힘들 정도로 빠르다는 것을 잘 알고 있을 것이다. 그러나 로지텍 G는 프로게이머가 선택한 새로운 무기인 더 빠르고 가벼운 프로게이밍 마우스로 한 단계 더 발전했다.
크기는 전혀 변하지 않았으므로 그간 쓰던 로지텍 마우스를 업그레이드하려는 사용자에게 충분히 친숙하지만, 센서가 한층 더 빠르고 정확해졌다. 밀리초가 승패를 좌우하는 게임에서 로지텍 G 프로 X 슈퍼라이트 2는 승리를 위한 최고의 선택이다.
그러나 비용이라는 부담이 따른다. 159달러라는 상당한 비용을 지불해야 이 성능을 즐길 수 있다.
로지텍 G 프로 X 슈퍼라이트 2의 디자인과 사양
크기는 4.92X2.5X1.57인치로 전작과 동일하다. 가장 큰 차이는 무게다. 60g으로 3g 더 가벼워졌다는 것을 실감할 수 있다.
디자인도 거의 같다. 5개의 버튼이 있는 대칭형 본체와 손바닥을 감싸는 곡선이 돋보인다. 손 안에 쏙 들어오는 크기이므로 손바닥이 크거나 손바닥으로 쥐는 것을 선호하는 사용자 모두에게 적합하다.
메인 클릭 버튼 2개는 마우스 본체와 단단히 결합되어 전체 모양이 매끄럽고, 컴팩트하게 느껴짐에도 버튼 자체는 상당히 널찍하다. 왼쪽 버튼 한쌍이 높이 위치해 오클릭을 최소화했다. 버튼은 옵티컬과 기계식 부품을 조합한 라이트포스(Lightforce) 하이브리드 스위치가 탑재됐다. 옵티컬 부품으로 클릭 속도가 높아지고 기계식 부품은 전력 소비를 최소화해 마우스 배터리 수명에 영향을 준다.
마우스 휠에도 클릭 버튼이 있지만 고무 스트립이 얇아 너무 가볍고 약하게 느껴진다. 무게를 줄이기 위한 노력이었겠지만, 레이저 데스애더 V3 프로처럼 부피를 키워 안정성을 도모했더라면 좋았을 것이다.
슈퍼라이트 2는 모든 윈도우 10/11 PC와 호환된다. 2.4GHz 와이파이로 연결되고, 작은 USB-A 수신기가 포함되며, 역시 동봉된 USB-A와 USB-C 어댑터를 사용해도 된다. 최대 95시간까지 연속 플레이가 가능한데, 레이저 데스애더 V3 프로보다 5시간 더 길다.
로지텍 G 프로 X 슈퍼라이트 2의 게이밍 성능
이름은 길지만, 마우스 포인터가 화면 한쪽 끝에서 반대쪽 끝까지 이동하는 시간은 매우 짧다. 마이크론 이하의 정밀도를 제공한다는 프로급 센서의 덕이다.
히어로 2 센서는 전작보다 인상적인 업그레이드를 거쳤다. 최대 해상도가 2만 5,600DPI에서 3만 2,000DPI로 개선되었고 최대 속도도 초당 400인치에서 500인치로 빨라졌다. 최대 가속도는 40G로 동일하다.
슈퍼라이트 2의 최대 폴링 레이트는 1,000Hz에서 2,000Hz/0.5ms로 전작의 2배로 개선되었다. 이 업그레이드는 마우스 반응 능력에 실질적인 차이를 가져왔다.
그러나 센서는 마우스 속도라는 방정식의 한 변수일 뿐이며, 게임에서 성능을 발휘하려면 다른 여러 요소가 필요하다. 무게도 가벼워 빠르게 반응하는 데 도움이 된다. 기존 슈퍼라이트보다 3g이 더 가벼워져 움직임이 눈에 띄게 빨라졌고, 마우스가 너무 가벼워서 장시간 게임을 해도 손이 거의 피곤하지 않았다.
실제로 거의 느껴지지 않는 마우스 무게에 적응한 후에는 다른 FPS 마우스보다 훨씬 더 정밀한 컨트롤이 가능했다. 마지막 순간에 놓쳤을 수도 있는 목표물 주변부를 맞추는 등 몇 번의 성과도 있었다.
슈퍼라이트 2도 100% PTFE 피트 구성이 적용되었는데 결과는 정말 만족스러웠다. 마우스 아랫면이 대부분 덮여 있어 움직임이 균일하고 일관성 있다. 그러나 뒷면에는 앞쪽 절반과 뒤쪽 말굽 모양만 코팅되어 PTFE 피트라는 용어와 잘 어울리지는 않는다.
카운터 스트라이크 2를 플레이하자 슈퍼라이트 2가 FPS에 최적이라고 확신할 수 있었다. 마우스 모양이 대칭이라 포인터 정확도가 매우 향상되었고 목표물을 쉽게 맞출 수 있었다. 전문가용 마우스만큼 정확하고 빠르며 속도가 높은 경쟁 플레이에 이상적이다.
로지텍 G 프로 X 슈퍼라이트 2 소프트웨어
슈퍼라이트 2를 최대한 활용하려면 로지텍 G 허브 앱에서 DPI와 폴링레이트를 설정하고 명령을 할당하며, 마우스의 온보드 메모리에 설정 상태를 저장하는 것이 좋다.
로지텍 G 허브는 게이머에게 유용한 고급 기능이 몇 가지 있다. 우선 히어로 센서 캘리브레이션 기능 덕분에 이전 마우스에 저장된 DPI 설정을 슈퍼라이트 2에 그대로 가져와 적용할 수 있다. 설정을 재입력하지 않아도 되므로 번거로움을 덜 수 있다. 슈퍼라이트 2의 리프트 오프 거리를 조정하고 마우스의 X축과 Y축에 개별 DPI 값을 설정할 수 있다는 점도 좋았다.
로지텍 G 프로 X, 구입해야 할까?
전 세대보다 센서는 더욱 빠르고 강력하다. 본체는 더욱 가벼워졌다. 로지텍 G 마우스를 구입해야 할 이유에 더욱 설득력이 더해졌다. 프로게이머이거나 프로게이머 같은 플레이를 꿈꾸는 사용자에게 로지텍 G 프로 X 슈퍼라이트 2는 최고의 도구가 될 것이다.
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로지텍
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가민
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| 942 | 리뷰 : 벤큐 아이디어캠 S1 프로 "여러 모로 편리한 다재다능 웹캠" /review/328712 |
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사양만 보면 벤큐의 아이디어캠(IdeaCam) S1 프로는 저렴한 4K 웹캠을 구입하려는 일반 사용자에게는 ‘너무 먼 당신’이다. 그러나 3가지 기능을 모두 해내는 이 웹캠은 숨겨진 장점이 매우 많다. 핵심 기능이 벤큐의 호언장담보다 약간 떨어지기는 해도 말이다.
벤큐 아이디어캠 S1 프로를 보면 앞뒤로 뒤집고 아래로 내릴 수도 있는 CA 에센셜 웹캠이 떠오른다. CA의 대형 잠망경 암은 없지만 대신 15배 매크로 렌즈를 추가했다. 게다가 벤큐의 웹캠 소프트웨어인 엔스파이어의 세심한 기능도 놀라웠다. 다운로드할 가치가 충분하다.
일반적으로 4K 웹캠은 4K 모니터나 3840×2160(829만 4,400만 개 픽셀) 해상도를 재생할 수 있어야 한다. 벤큐 아이디어캠 S1 프로의 최대 사진 해상도는 3264×2448(799만 272개 픽셀)이고, 영상 해상도는 16:9 비율에서 1,836p, 또는 4:3 비율에서 2,448p에 지나지 않는다. S1 프로에는 아주 뛰어난 이미지를 생산하는 소니 800만 픽셀 센서가 있다. 뿐만 아니라 개인정보를 보호할 때 닫을 수 있는 자석형 셔터 덮개와 렌즈 주변을 감은 링 모양의 조명도 있다. 심지어 리모컨까지 있다.
즉, 이 제품은 진정한 의미의 4K 웹캠이라기보다는 4K에 매우 가까운 웹캠이다. 60fps 옵션도 지원하지 않는다. 그러나 최고의 웹캠 선정 리뷰 기사에서 보듯 최고급 웹캠의 가격대가 299~329달러까지 올라간다는 점을 고려하면, 아이디어캠 S1 프로는 흥미로운 타협 지점이 될 것이다.
아이디어캠 S1 프로의 물리적 디자인에서 흔치 않은 특징은 웹캠을 받쳐주는 투박한 평형추와 단단히 고정하는 잠금 장치다. 책상 주변 물건을 자주 옮기는 사람이라면 매우 편할 것이다. 두께가 두꺼운 디스플레이에서도 잠금쇠를 풀지 않는 한 아주 단단히 고정되어 믿을 수 있다.
아이디어캠 S1 프로는 웹캠 몸체 안의 노치 안으로 밀려들어가는 맞물림쇠로 마운트에 고정된다. USB-A로 연결되는 긴 코드가 카메라에 달려 있다.
우선 아이디어캠 S1 프로가 찍는 화질에 정말 만족했다. 광량이 좋을 때는 더욱 그렇다. 색 균형이 우수하고 세부 표현이 섬세하며 자동 초점도 잘 작동했다. 테스트 시 필자의 머리카락까지 섬세하게 잡아낸 웹캠은 거의 없었다.
4:3과 16:9로 화면비가 달라지면 디지털 광학 줌이 바뀌어서 카메라 위치를 재조정해야 할 수도 있다는 점이 유일한 불편이었다. (16:9 화면비 모드일 때 줌을 가장 최대로 확대할 수 있다.) 전용 앱인 엔스파이어를 설치하면 렌즈를 확대하는 다양한 설정을 시험해볼 수 있다.
아이디어캠 S1 프로는 경쟁 제품인 레이저 키요 프로 울트라(Razer Kiyo Pro Ultra)와 달리 디지털 팬과 줌을 지원하지 않고 있다.
그러나 위층의 가족실로 올라가 커튼을 닫은 후 아이디어캠 S1 프로에 실망스러워지기 시작했다. 조도가 낮아지니 색감도 흐릿해졌고 웹캠 화질도 저하됐다. 다음 이미지에서는 큰 차이를 느낄 수 없지만 사실 렌즈 주변의 링 조명을 켠 상태다. 보통은 평소에 사용하는 노트북의 기본 웹캠과 비교하는데 이 경우는 서피스 랩탑 스튜디오 2였고, 조도가 낮을 때는 서피스의 기본 웹캠이 훨씬 선명했다.
앞서 기술한 것처럼 아이디어캠 S1 프로는 앞쪽으로 카메라를 기울일 수 있다. 완벽하지는 않다. 모니터보다 앞쪽으로 1인치가량 잡아 뺄 수 있어서 위에서 내려다보는 뷰가 원격 회의 등의 다른 사람에게는 방향이 바뀌어서 보일 수 있다. 이때 전용 소프트웨어가 자동으로 이미지를 올바른 방향으로 뒤집어주고, 벤큐의 엔스파이어 앱도 프로젝터처럼 이미지 방향을 올바르게 정렬하는 기능을 지원한다. 두 기능 모두 매우 유용하다.
깜박하고 렌즈 덮개를 닫지 않았을 경우를 대비해 카메라를 천장으로 향하게 하는 디자인도 반영되면 좋을 것 같다.
벤큐는 S1 프로를 핸드헬드 방식으로 촬영하는 웹캠으로 활용할 수도 있다고 주장하다. (사실상 다른 모든 웹캠과 마찬가지로 삼각대에 장착할 수 있는 전용 홀이 있다.) 어떤 이유에서인지는 몰라도 매크로(줌) 렌즈도 포함되어 있어 더욱 정밀한 촬영을 할 수 있다.
렌즈는 웹캠에 자석으로 부착되고 떼어낼 수 있다. 처음에는 장난감 같이 느껴졌지만 직접 노트북의 포트에 연결해 사용해보니 진지한 사양의 조립 PC에도 적합하다고 생각되었다.
매크로 렌즈는 몇 가지 한계가 있지만 잘 작동한다. 아이디어캠 S1 프로는 이미 자동 초점이 가능하고, 매크로 렌즈와 함께 사용하면 조금 불안하기는 하지만, 매크로 렌즈 실린더는 카메라 피사체와의 거리를 잘 고정하므로 엔스파이어 소프트웨어에서 고정 초점 모드(수동으로 설정)로 바꿀 경우 노트북 키보드 키캡에 묻은 지문까지 상세히 보인다.
아무 소프트웨어나 다운로드하지 않는 사람으로서 제조사 소프트웨어를 좋아하지는 않지만, 벤큐 엔스파이어는 분명 가치가 있다.
엔스파이어에서 사용자는 수동으로 색 대비나 밝기 같은 여러 가지 설정을 바꿀 수 있다. 사실 이 정도 기능은 윈도우에서도 할 수 있다. 하지만 자동 초점을 끄고 켜며, 웹캠이 찍는 동영상을 정지한 후 그 위에 메모나 필기를 하고 키스톤으로 명령을 내리는 것도 가능하다.
가장 좋은 기능은 화면 속 피사체의 거리, 직경, 곡면 각도를 잴 수 있는 도형자다. 다음의 스크린샷에서는 밀리미터 단위까지 측정할 수 있고 실제 노트북 키보드를 재어보았더니 매우 정확도가 높았다. 완전히 신뢰하지는 않지만, 거리나 길이를 대략적으로 이해하는 데에는 충분하다.
노이즈 캔슬링 마이크는 서피스 랩탑 스튜디오 2의 기본 설정 마이크보다 훨씬 뛰어났다. 윈도우의 음성 녹음기 앱으로 직접 목소리를 녹음하고 스마트폰으로 마이크에 가깝게 음악을 틀어놓는 테스트를 진행했다. 서피스 마이크로 녹음된 파일에서는 희미하게 배경 음악을 들을 수 있었고, 아이디어캠 S1 프로의 기본 마이크에서는 거의 음악이 들리지 않았다. (테스트에서는 AI가 내장 NPU로 필터링하는 기능인 윈도우 11의 스튜디오 효과를 사용하지 않았다.)
벤큐 아이디어캠 S1 프로의 핵심 기능은 그 외에도 더 있다. 마치 서피스 다이얼을 연상시키는 동그란 아이스하키의 퍽 리모콘으로 화면을 회전하거나 줌을 당기고 밀 수 있다. 이 리모컨은 기본으로 한 쌍 제공되는 AAAA 배터리로 움직이고 USB-A 동글로 카메라와 PC에 연결한다. 웹캠 케이블과 리모컨의 동글 둘 다 USB-A 케이블이므로 포트가 모자랄 수도 있다.
리모컨은 디지털 줌뿐 아니라 수동 초점 모드와 자동 초점 모드를 오갈 수도 있고, 화면을 정지하거나 스크린샷을 찍거나 마이크를 음소거 하는 등 다양한 역할을 한다. 웹캠 안에 50달러 정도의 주변 기기가 함께 들어 있는 것 같은 느낌이다.
벤큐 아이디어캠 S1 프로, 사도 될까?
장점이 있으면 단점도 있는 제품이다. 조도가 낮은 사무실을 선호할 경우에는 별도의 조명이 필요할 수도 있다. 가격대는 일반 웹캠과 최고급 웹캠 사이 중간에 있다. 일반 웹캠에 없는 부가적인 기능도 지원한다.
강력한 디자인, 전반적인 기능, 몇 가지 부가가치를 제공하는 기능에 높은 점수를 주고 싶다. 웹캠치고는 너무 비싼 것은 사실이지만, 아이디어캠 S1 프로는 벤큐의 의도를 잘 구현해냈다.
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웹캠
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맥북 프로
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| 963 | “구관이 명관?” 더 이상 사용하지 말아야 할 구식 보안 프랙티스 5가지 /howto/334002 |
| 964 | 필자가 어렸을 때는 "인터넷에서 실명을 절대 사용하지 말라"는 말을 많이 들었다. 하지만 세상은 변했고, 그런 조언을 따르지 않은 지 오래됐다. 마찬가지로, 선의의 온라인 보안 조언도 그 효용성이 오래가지 않는 경우가 많다.
여기서 소개하는 5가지 구식 보안 프랙티스는 각각의 진심을 담고 있지만, 오래된 팁을 맹목적으로 따라 해서는 안 된다. 잘해야 시간 낭비이고, 잘못되면 사용자를 더 큰 위험에 빠뜨릴 수도 있다.
지속적인 비밀번호 변경
"비밀번호를 정기적으로 변경해야 한다"는 조언은 여전히 많은 곳에서 들을 수 있다. 아직도 많은 기업이 직원의 비밀번호를 강제로 만료시키고 있으며, 필자 역시 같은 조언을 하는 금융기관의 온라인 계정을 사용해 본 적이 있다. 비밀번호가 강제로 만료되면 새 비밀번호를 설정하라는 메시지가 표시된다.
비밀번호를 정기적으로 변경하려면 시간이 많이 든다. 필자는 비밀번호 관리 프로그램을 사용하는데, 이는 기억력과 관계없이 웹사이트마다 강력하고 고유한 비밀번호를 사용할 수 있는 유일한 방법이기 때문에 모든 사용자에게 추천한다. 하지만 새로 설정한 비밀번호를 일일이 기억할 필요가 없더라도 주기적으로 비밀번호를 모두 변경하려면 많은 시간이 든다.
더 나쁜 문제는 비밀번호를 계속 변경하면서 취약한 비밀번호를 설정하는 경우가 많다는 것이다. 예를 들어, 많은 사용자가 같은 비밀번호에 끝에 한두 개의 숫자를 추가해 사용한다. 이는 혼란스러운 비밀번호 시스템에 대처하면서 하루하루를 살아가려고 노력하는 것이지, 사용자의 잘못이 아니다. 그렇기 때문에 비밀번호를 자주 변경해야 한다고 앞장서서 주장하던 조직들이 한발 물러서고 있는 것이다.
그렇다면 왜 비밀번호를 정기적으로 변경해야 한다고 생각할까? 이론적으로는 어느 시점에 비밀번호를 알아낸 범죄자가 계속해서 훔친 비밀번호를 사용하는 것을 방지할 수 있으며, 누군가 계정에 액세스할 수 있는 경우 비밀번호를 변경하면 최소한 액세스 권한을 잃을 수 있다는 것이다. 하지만 이보다 더 좋은 방법이 있다.
2단계 인증을 사용하면 비밀번호를 알고 있더라도 비밀번호만으로는 계정에 액세스할 수 없다.
웹사이트가 해킹당해 비밀번호가 유출된 경우, 해당 웹사이트의 계정 비밀번호를 변경하는 것이 현명하다. 대부분 웹사이트는 이런 일이 발생하면 사용자에게 알려주고 새 비밀번호를 요청한다. 또한 여러 웹사이트에서 비밀번호를 재사용하는 경우, 해당 비밀번호를 사용한 모든 웹사이트에서 비밀번호를 변경하는 것이 좋다. 하지만 더 좋은 해결책은 사용하는 웹사이트마다 고유한 비밀번호를 설정하고 비밀번호 관리자에 저장하는 것이다.
수동 바이러스 백신 검사 실행
"컴퓨터에서 바이러스 백신 검사를 실행해야 한다"는 것도 좋은 의미의 보안 조언 중 하나이다. 바이러스 백신 검사가 유용한 것은 사실이지만, 그렇다고 해서 반드시 시간을 할애해야 한다는 의미는 아니다. 컴퓨터는 일을 자동화하도록 설계되어 있으며, 바이러스 검사 역시 자동화할 수 있다.
바이러스 백신을 열어 정기적인 수동 검사를 실행하는 사용자를 볼 때마다 얼굴을 찡그리게 된다. 원한다면 그렇게 할 수도 있지만, 우리 모두의 시간은 한정되어 있고 이는 대부분 불필요한 작업이다.
백신 소프트웨어는 백그라운드에서 항상 실행되며, 사용자가 해당 기능을 끄지 않는 한 항상 검사를 수행한다. 바이러스 백신을 설치하지 않았더라도 윈도우 10 및 윈도우 11의 윈도우 보안에 기본 제공되는 마이크로소프트 디펜더 바이러스 백신이 정기 검사를 실행하고 있다. 바이러스 백신은 사용자가 다운로드하고 여는 파일을 정기적으로 검사해 파일이 실행되기 전에 위험한지 여부를 확인한다. 또한 바이러스 백신 앱을 열고 스캔 버튼을 클릭하는 것과 똑 같은 작업을 예약된 정밀 검사를 실행하고 있을 수도 있다.
사용자가 원한다면, 수동으로 바이러스 백신 검사를 실행할 수 있다. 시간 낭비 외에는 별다른 단점은 없지만, 필자는 사람들이 시간을 낭비하는 것을 보는 것이 싫다. 우리 모두에게 주어진 시간은 매일 한정되어 있다! 그냥 건너뛸 수 있는 일상적인 작업이다.
PC가 악성코드에 감염된 것 같다는 구체적인 우려가 있다면 바이러스 백신 프로그램을 실행하고 정밀 검사를 실행하는 것이 현명할 수 있다. 여러 프로그램으로 정밀 검사를 실행해 무엇이 있는지 확인하는 것도 좋다. 악성코드를 검사하는 것은 PC의 안정성이나 성능 문제를 해결하기 위한 첫 번째 조처인 경우가 많다. 하지만 정기적인 수동 검사는 건너뛰는 것이 시간을 절약하는 방법이다.
백신 소프트웨어에 대한 지나친 신뢰
백신 소프트웨어는 완벽하지 않다. 좋은 바이러스 백신 프로그램은 보안 퍼즐의 필수 요소이지만 악성코드는 점점 더 정교해지고 있다. 수십 년 전에는 악성코드가 해커의 장난에 가까웠지만, 이제는 범죄 집단이 돈을 버는 큰 사업이다. 따라서 백신 소프트웨어는 첫 번째 방어선이 아니라 마지막 방어선이 되어야 한다.
백신 소프트웨어는 두 가지 방식으로 작동한다. 이미 알려진 위험한 파일을 찾아내는 바이러스 정의 방식과 정의되지 않은 파일의 위험성을 추측하는 휴리스틱 방식이다. 하지만 어느 쪽도 완벽하지는 않다. 새로운 악성코드는 제로데이 공격을 통해 등장할 수 있으며, 정교한 회피 기술을 통해 휴리스틱을 피할 수도 있다.
웹에서 악성 소프트웨어는 가능한 모든 방법으로 피해야 한다. 솔직히 백신 소프트웨어가 전혀 없는 것처럼 행동하는 것이 좋다. 가장 피해야 할 것은 해적판 소프트웨어와 게임이다. 특히 윈도우 스마트스크린에서 이전에 본 사람이 거의 없다고 경고하거나 백신 소프트웨어에 문제가 있는 경우, 잘 모르는 소프트웨어를 다운로드하고 실행하기 전에 주의를 기울여야 한다.
더 큰 문제는 악성 소프트웨어뿐만 아니라 다른 위험도 있다는 점이다. 예를 들어, 사기 이메일 및 기타 피싱 공격은 악성코드가 아니기 때문에 백신 소프트웨어가 탐지하지 못하며, PC뿐만 아니라 휴대폰이나 기타 다른 디바이스에서도 공격을 받을 수 있다.
가끔 외장 드라이브에 백업하기
"PC를 정기적으로 백업하라"는 말은 여전히 훌륭한 조언이다. 다만 어떻게 하느냐의 문제일 뿐이다.
중요한 파일을 PC 내부의 두 번째 내장 드라이브에 일정에 따라 백업하면 드라이브 중 하나에 장애가 발생하더라도 보호할 수 있지만, 딱 그 정도이다. 랜섬웨어나 기타 위험한 악성코드에 손상되거나 PC 하드웨어에 문제가 생기면 원본과 백업 파일을 한꺼번에 잃는다.
이 때문에 외장 드라이브에 백업을 하는 것이 좋다. 윈도우 파일 히스토리를 사용하면 별도의 소프트웨어 없이도 쉽게 백업할 수 있으며, 필요에 따라 다양한 백업 툴을 활용할 수 있다. 하지만 파일의 사본이 PC와 연결된 외장 드라이브에만 있는 경우, 예를 들어 랜섬웨어가 컴퓨터와 백업 드라이브를 모두 손상시키는 등의 문제가 발생할 수 있다.
따라서 랜섬웨어, 장치 고장, PC 도난 및 기타 모든 종류의 재해로부터 파일을 안전하게 지키기 위해 로컬 백업 경로만 사용하는 경우, 최소한 외부 백업 드라이브를 여러 개 마련하고, 하나는 집 밖 어딘가에 보관하는 것이 좋다.
필자는 온라인 백업 소프트웨어의 열렬한 팬이다. 일정에 따라 자동으로 수행되며 랜섬웨어나 기타 악성코드가 모든 백업을 잠그거나 지울 수 없기 때문이다. 클라우드 백업이라고도 하는 온라인 백업은 파일이 여러 물리적 위치에 저장되기 때문에 집에 있는 모든 하드웨어에 문제가 발생하더라도 보호받을 수 있다.
공용 와이파이 피하기
"공용 와이파이는 위험하니 조심하라.” 이제 우리가 정말 알아야 할 것이 있다. 무제한 데이터 요금제의 확산 덕분에 공용 와이파이를 사용하지 않는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌다. 하지만 보안을 위해 꼭 그렇게 해야 할까?
그렇지 않다. 우선, 공용 와이파이 네트워크는 생각만큼 스누핑에 취약하지 않다. 웹에서 HTTPS 보안이 널리 보급되기 전에는 적절한 소프트웨어만 있으면 공용 와이파이 네트워크의 다른 사용자가 웹사이트에서 무엇을 입력하고 무엇을 하는지 볼 수 있는 경우가 많았다. 이 때문에 파이어폭스용 파이어쉽(Fireship) 애드온 같은 툴이 출시됐다. 하지만 그때는 2010년이었다.
웹사이트에서 HTTPS를 사용하는 한 연결이 안전하고 암호화되어 있기 때문에 더 이상 이런 식으로 페이스북에서 보내는 메시지나 아마존에서 검색하는 제품을 엿볼 수 없다.
물론, 공용 와이파이 네트워크에는 다른 위험도 여전히 존재한다. 예를 들어 공용 와이파이 핫스팟이 손상된 경우, 은행이나 이메일과 같은 웹사이트에 연결할 때 실제 웹사이트를 모방한 악성 웹사이트나 피싱 웹사이트로 리디렉션될 수 있다. HSTS 같은 보안 기술은 이를 막을 수 있지만, 모든 웹사이트가 이런 기술을 구현하는 것은 아니다. 하지만 이런 공격은 공용 와이파이 핫스팟 자체가 손상되는 것을 전제로 하므로, 관리 주체가 있는 스타벅스나 공항 와이파이는 이런 공격에 취약하지 않을 것이다.
그렇기 때문에 신뢰할 수 있는 공용 와이파이 핫스팟에만 연결하는 것이 좋다. 지역 비즈니스의 핫스팟은 그렇다 치더라도, 신원을 확인할 수 없는 낯선 공용 와이파이 핫스팟은 멀리하는 것이 가장 좋다.
공용 와이파이를 이용해도 괜찮은 이유가 한 가지 더 있다. VPN은 이런 위협으로부터 사용자를 보호할 수 있다. VPN에 연결하면 모든 네트워크 트래픽이 VPN 연결을 통해 VPN 서버로 안전하게 터널링된다. 와이파이 핫스팟을 운영하는 누군가가 사용자를 엿보려고 해도 VPN 서버에 연결했다는 사실만 알 수 있을 뿐, 어떤 웹사이트에 연결했는지 알 수 없다.
암호화되지 않은 HTTP를 사용하는 오래된 웹사이트에 연결한다 해도, 핫스팟에 있는 다른 누구도 사용자가 무엇을 하는지 볼 수 없다. 그리고 와이파이 핫스팟 자체가 손상된 경우에도 VPN이 사용자를 보호한다.
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비밀번호
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| 984 | 집에서든 사무실에서든 일을 할 때는 하루 대부분을 컴퓨터 모니터를 바라보며 보낼 가능성이 높다. 일을 하지 않더라도 집에서 컴퓨터 게임을 하거나 웹 서핑을 하는 등 모니터 앞에서 보내는 시간은 정말 많다. 품질 좋은 모니터를 사용해야 하는 이유다.
하지만 모니터의 품질은 정확히 어떻게 판단해야 할까? PCWorld 기자들은 이런 문제를 해결하기 위해 수년간의 전문 지식을 쏟아부었다. 그리고 실제 사용 환경과 객관적인 측정을 결합해 최고의 컴퓨터 모니터를 찾아낸다.
들어가기 전에...
테스트에 들어가기 전에 컴퓨터 모니터를 컴퓨터 모니터로서 평가하고, 특히 윈도우 PC에서의 사용을 고려한다는 점을 밝히는 것이 중요하다. 텔레비전, 컴퓨터 모니터, 스마트폰, 태블릿에는 모두 디스플레이가 있지만 각 디스플레이가 제공해야 하는 품질과 기능이 다르기 때문이다.
컴퓨터 모니터의 가장 중요한 특성은 선명도와 정확도라고 본다. 생생하고 매혹적이며 역동적인 이미지가 중요한데, 대부분 컴퓨터 모니터는 이 2가지를 동시에 구현한다. 또한 모니터의 연결성, 모니터 기능에 액세스하는 방법, 화면별 또는 화면 내 화면 모드와 같은 특수 이미지 모드와 같이 일상적인 사용성에 영향을 미치는 기능도 중요하게 고려한다.
객관적인 이미지 품질 테스트
이미지 품질은 모든 컴퓨터 모니터에서 매우 중요하지만, 육안으로 정확하게 측정하는 것은 불가능하다. PCWorld는 데이터컬러 스파이더 X2 울트라(Datacolor Spyder X2 Ultra) 색도계를 사용해 모니터를 테스트하고, 이 결과를 몇 가지 광범위한 카테고리로 묶어 종합한다.
밝기
모니터의 최대 밝기를 측정하는 항목이다. 밝은 실내에서의 편안함을 측정하는 것으로 이해하면 된다. 니트(nit) 수치가 높을수록 좋다. 최대 밝기가 낮은 모니터는 밝은 실내에서 어둡게 보일 수 있으므로 보기에 불편할 수 있다. 모니터에서 최소 300니트 이상을 보는 것이 좋으며 400니트 이상이 이상적이다.
명암비
일반적으로 명암(contrast)이라고 줄여서 부르는 명암비(contrast ratio)는 모니터의 최대 및 최소 밝기에 영향을 받으며, 어두운 장면을 처리하는 모니터의 성능이다. 밝기와 마찬가지로 명암비가 높을수록 좋다.
명암비는 모니터의 최대 밝기와 최소 밝기를 비교하여 모니터가 표시할 수 있는 밝기 범위를 설명하는 방식으로 계산된다. 모니터의 최대 밝기가 300니트이고 최소 밝기가 0.1니트인 경우 명암비는 3000:1이다(최대 밝기 300니트를 최소 밝기 0.1니트로 나눈 값). 명암비가 높을수록 어두운 장면에서 디테일이 풍부하게 표현되므로 더욱 몰입감 있는 장면을 볼 수 있다. 명암비는 영화, 게임, 스트리밍 및 기타 엔터테인먼트를 즐길 때 매우 중요하다.
색 영역
모니터의 색 영역은 특정 색 공간에서 전체 범위의 색을 표시하는 기능을 나타낸다. 색 공간이란, 조직이나 기업에서 만든 표준화된 색상 범위다. 색 공간은 다양하지만, PCWorld는 컴퓨터 모니터와 관련된 3가지 일반적인 색 공간인 sRGB, DCI-P3 및 AdobeRGB에 대한 결과를 살펴본다. 색 영역은 모니터가 표시할 수 있는 색 공간의 백분율로 표시되며, 높을수록 좋다.
색 영역은 모니터의 생동감과 색상의 선명도를 나타내는 지표다. 색 영역이 더 넓은 모니터는 색 영역이 더 좁은 모니터보다 채도가 높고 역동적이다. 색 영역이 좁은 모니터는 상대적으로 칙칙해 보인다. 이런 차이는 영화와 게임에서 특히 두드러진다. 일부 전문 콘텐츠 크리에이터는 업무 특성상 특정 색 공간의 특정 비율 이상을 구현하는 모니터가 필요하다. 색 공간 커버리지가 100% 미만인 모니터는 말 그대로 해당 색 공간에서 일부 색상을 표시할 수 없다는 의미다. 그렇기 때문에 크리에이터는 종종 뛰어난 색 영역 성능을 갖춘 모니터를 필요로 한다.
색온도 및 감마
PCWorld에서는 색온도와 감마도 테스트하지만, 결과를 그래프로 표시하지는 않는다. 색온도는 모니터 디스플레이가 얼마나 따뜻하거나 차갑게 보이는지를 나타낸다. 수치가 낮을수록 따뜻하고 빨간색으로 보이며, 수치가 높을수록 시원하고 파란색으로 보인다. 흰색 테스트 이미지로 색온도를 측정하며, 균형 잡힌 색온도는 6,500K로 예상한다.
감마에 대한 기술적 세부 사항은 이 글에서 다루지 않는다. 감마 값이 낮을수록 명암비는 낮아지지만 그림자 디테일은 더 많이 보존할 수 있고, 감마 값이 높을수록 명암비는 향상되지만 일부 어두운 영역에서 디테일이 손실될 수 있다. PCWorld는 최신 컴퓨터 애플리케이션이 가장 일반적으로 목표로 하는 감마 값인 2.2를 선호한다.
색온도와 감마는 다른 지표와 달리 화질이 객관적으로 더 좋거나 나쁘다는 것을 나타내지 않는다. 6,500K의 색온도와 2.2의 감마 값이 가장 선호되는 값이지만, 더 낮고 따뜻한 색온도 또는 높은 감마 커브의 대비가 풍부한 느낌을 좋아하는 사람도 있다. 최고의 모니터는 사용자가 선호하는 색온도와 감마를 선택할 수 있는 다양한 색온도 및 감마 설정을 지원하므로, 이런 부분을 확인하면 좋다.
선명도
선명도는 모니터 픽셀 밀도를 나타내며, 인치당 픽셀 수로 표시한다. 픽셀 밀도가 높을수록 더 선명하게 보인다. 모니터 선명도는 해상도와 관련이 있지만, 동일하지는 않다. 선명도는 디스플레이 크기를 고려하기 때문에 해상도보다 더 나은 지표다. 3480×2160 해상도(또는 4K)는 일반적으로 선명해 보이지만, 65인치 디스플레이로 확대하면 픽셀 밀도가 27인치 1080p 컴퓨터 모니터에 훨씬 못 미친다. 그런 이유에서 대형 TV는 컴퓨터 모니터로는 적합하지 않다.
HDR 테스트
SDR(Standard Dynamic Range)는 최신 PC에서 가장 널리 사용되는 표준이다. 윈도우는 HDR을 지원하지만 많은 앱이 지원하지 않으며, SDR과 HDR 앱을 함께 보면 이미지 품질 문제가 발생할 수 있다. 그렇기 때문에 테스트에서는 SDR에 초점을 맞춘다.
HDR은 게임을 플레이하거나 영화를 감상할 때 유용하다. PCWorld는 1,000니트 이상의 최대 휘도를 구현할 수 있는 테스트 클립으로 HDR 밝기와 명암비를 테스트해 기와 명암비를 보고한다. SDR과 마찬가지로 값이 높을수록 좋다.
몇 가지 영화 속 장면을 통해 모니터의 주관적인 HDR 성능을 판단하기도 한다. PCWorld는 '인터스텔라'에서 을 사용한다. 게임의 경우 일반적으로 '포르자 호라이즌 5(Forza Horizon 5)'을 사용하지만, 모니터를 검토하는 시점에 인기 있는 다른 게임도 살펴보는 편이다.
움직임 선명도
모니터의 움직임 선명도는 이미지가 움직일 때 해당 이미지의 선명도, 명확도, 디테일을 보존하는 능력을 나타낸다. 높은 프레임 속도로 플레이하는 게임에서 가장 중요하며, 윈도우 데스크톱에서도 선명도와 유동성을 향상시킨다.
움직임 선명도에 대한 객관적인 측정치는 존재하지만, 이런 테스트의 결과는 이해하기 어렵다. 그래서 PCWorld는 블러 버스터(Blur Busters)에서 실시한 여러 테스트에서 얻은 주관적인 결과를 소개한다. 여기에는 UFO, 비디오 게임 모션(Video Game Motion) 및 수직 스크롤링(Vertical Scrolling) 테스트가 포함된다. 작은 물체 식별 여부, 게임의 텍스처나 건물의 창문과 같은 미세한 요소의 디테일이 유지되는 정도, 디스플레이에서 스크롤할 때 텍스트의 가독성 등을 고려한다.
또한 '이중 이미지' 효과, 줄무늬, 후광 또는 물체 주변이나 뒤에 나타나는 아티팩트와 같은 방해 요소도 함께 전달한다.
디자인 및 기능
PCWorld의 객관적인 화질 테스트는 모니터를 구별하는 미묘한 차이와 디테일에 초점을 맞춘다. 하지만 객관적인 지표만이 중요한 요소는 아니다. 각 모니터의 주관적인 디자인과 기능도 고려한다. 여기에는 모니터의 빌드 품질, 연결 옵션, 온스크린 메뉴, PBP(Picture-by-Picture) 같은 특수 디스플레이 모드, 적응형 동기화 기술 지원과 같은 요소가 포함된다. 각각의 중요성은 모니터의 가격과 사용 목적에 따라 달라진다.
이미지 품질을 테스트하는 것과 같은 방식으로 이런 기능 대부분을 객관적으로 테스트할 수는 없지만, 그렇다고 해서 중요도가 떨어지는 것은 아니다. 특히 사무용 모니터와 같은 부분에서는 이런 기능이 화질보다 실제로 더 중요할 수 있다. 화질이 떨어지는 모니터라도 유용한 기능이 많다면 더 높은 점수를 받을 수 있다. USB-C 모니터가 좋은 예다. USB-C 허브 모니터는 높은 USB 전력 공급과 광범위한 다운스트림 연결이 핵심이다.
결론
전반적인 컴퓨터 모니터 테스트는 현재 사용할 수 있는 최고의 모니터에 대한 훌륭한 인사이트를 제공하지만, PCWorld는 항상 테스트를 개선하기 위해 노력하고 있다. 향후 리뷰에 새로운 추가 테스트를 포함할 수 있다.
아울러 모니터를 구매할 때 단일 테스트 결과나 기능에 너무 집중하지 않기를 바란다. 컴퓨터 모니터는 오늘날 가정에서 가장 다재다능한 단일 디스플레이로 엔터테인먼트, 업무, 일상적인 사용을 모두 쉽게 처리할 수 있다. 최고의 모니터는 한 가지 요소만 뛰어난 것이 아니라 한두 가지 주요 영역에서 두루 뛰어난 재품이라는 점을 기억하라.
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| 1004 | 데스크톱 PC를 조립할 때 CPU에 써멀 페이스트를 바르는 작업을 놓고 종종 혼란이 있다. 써멀 그리스, 써멀 인터페이스 머티어리얼 또는 써멀 젤이라고도 부르는 써멀 페이스트는 프로세서에서 쿨러로 열을 더 효율적으로 전달하는 역할을 한다. 페이스트를 너무 많이 또는 너무 적게 바르면 냉각 성능에 영향을 미칠 수 있으므로 적당량을 사용하는 것이 중요하다.
써멀 페이스는 메인보드 하단이나 CPU 소켓이 아닌 CPU 상단에 도포한다. CPU 상단은 제조업체와 모델 정보가 인쇄된 매끄러운 금속판이다. CPU 하단의 수많은 핀 부분이나 메인보드의 CPU 소켓에 직접 바르면 안 된다. 써멀 페이스트의 양도 중요하다. 완두콩 크기 정도 양이면 충분하며 CPU 중앙에 직접 떨어뜨리면 된다. 더 많은 양이 바른다고 해서 열 전달 효율이 더 좋아지는 것도 아니다. 또한, 쿨러를 부착하면 페이스트가 압력을 받아 고르게 퍼지므로, 미리 펴 바를 필요가 없다. 페이스트가 너무 많이 바르면 칩 위로 흘러나와 CPU 소켓을 관통해 발열 문제를 일으킬 수 있으므로 주의한다.
또한 대다수 CPU 쿨러에는 이미 써멀 페이스트가 도포돼 있다는 사실도 알아둘 필요가 있다. 이 경우 페이스트를 추가로 도포할 필요가 없다. 그러나 쿨러나 CPU를 새로 교체하는 경우 기존 페이스트를 제거하고 새 페이스트를 적용해야 한다. 이 작업에는 이소프로필 알코올을 사용하는 것이 가장 좋다. 써멀 페이스트를 도포한 후 쿨러를 위에 놓고 제공된 장착 하드웨어를 사용해 마더보드에 부착하면 모든 작업이 끝난다.
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| 1025 | 비밀을 하나 알려준다. 엄밀히 말하면 두 부분으로 나뉜 비밀인데, 첫 번째 부분은 누구도 그 가능성을 깨닫지 못하는 매우 유용한 기능이고, 두 번째 부분은 아직 아무도 모르는 완전히 새로운 개념이다.
여기서 소개할 개념은 모두 크롬과 연결돼 있으며, 거미줄처럼 얽혀 있는 웹 페이지를 돌아다니는 현대인의 시대를 초월한 웹 서핑 행위와도 관련이 있다. 이 기능을 사용하면 하던 일을 중단하고 새로운 페이지를 완전히 열지 않고도 다른 페이지를 쉽게 들여다볼 수 있으며, 서로 다른 웹 페이지를 동시에 즐길 수 있다.
하나는 시간이 지나면서 그 가능성을 간과했거나 잊어버렸을 수도 있는 안드로이드에서 찾을 수 있으며, 다른 하나는 데스크톱 버전 크롬에 갓 등장한 따끈따끈한 상태다.
자세히 살펴본다.
크롬 페이지 엿보기 : 안드로이드에서
먼저, 안드로이드에서 여전히 놀랍도록 실용적인 형태로 제공되는 유용한 크롬 페이지 엿보기 기능이다. 예전에는 해당 기능을 찾으려면 크롬 안드로이드 앱의 모든 종류의 고정 설정을 파헤쳐야 했지만, 최근에는 있을 만한 바로 그곳에서 찾을 수 있다. 방법은 다음과 같다.
휴대폰의 크롬에서 아무 웹페이지를 연다.
페이지 본문에 있는 링크를 손가락으로 길게 누른다.
표시되는 메뉴에서 '페이지 미리보기' 옵션을 찾아 탭한다.
어떤가? 크롬은 원래 페이지를 벗어나거나 웹 작업 흐름을 방해하지 않고 링크를 볼 수 있는 작은 오버레이 창을 제공한다. 오버레이를 아래로 스와이프하거나 오른쪽 상단 모서리에 있는 'X'를 탭하여 해제하거나 상단 표시줄에 있는 '상자 안 화살표' 아이콘을 탭하면 전체 탭으로 확장할 수 있다. 알아두면 매우 유용한 기능이다.
이제 새로운 기능을 소개한다.
크롬 페이지 엿보기 : 데스크톱에서
아직은 잘 모르는 사용자가 많지만, 구글은 데스크톱 영역에서도 동일한 형태의 페이지 엿보기 기능을 도입해 컴퓨터와 휴대기기에서 매끄러운 방식으로 페이지 내 링크를 볼 수 있도록 하는 작업을 진행 중이다.
데스크톱 기능은 매우 새롭고 아직 활발히 개발 중인 기능이기 때문에 이 기능을 찾아서 수면 위로 끌어올리려면 정말 많은 노력을 기울여야 한다. 하지만 어디서 찾아야 할지 알고 나면 그렇게 어렵지 않다. 사용 중인 컴퓨터에서 크롬 브라우저를 실행하고 일정에서 다음 간단한 단계를 수행한다.
브라우저 주소창에 chrome:flags를 입력한다.
화면 상단 검색창에서 'preview'라는 단어를 입력한다.
'Link Preview'라고 표시된 줄을 찾는다. 옆에 있는 상자를 클릭하고 'Defalut'에서 'Enabled'로 변경한다.
해당 영역에서 다른 것을 건드리지 않기를 바란다.
화면 하단에 있는 파란색 'Relaunch' 버튼을 클릭한다.
이제 웹 페이지 안에 있는 링크를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하면 드롭다운 메뉴에서 '미리보기 링크' 항목을 찾을 수 있다. 키보드에서 Alt 키를 누른 상태에서 해당 링크를 클릭하면 조금 더 빠르게 미리보기 창에 접근할 수 있다.
짜잔! 이제 새 탭을 열고 활성화된 창을 옮길 필요 없이 안드로이드에서와 마찬가지로 보고 있는 페이지 바로 위에서 링크를 미리 볼 수 있다.
미리 경고한다. chrome:flags 페이지를 통한 설정은 적어도 아직은 안드로이드에서 즐겨 사용하는 것만큼 구체화되어 있지 않은 상태다. 데스크톱 버전의 미리보기 페이지에서는 해당 페이지를 일반적인 탭으로 이동하는 메커니즘이 없다. 아직 개발 중인 기능이므로 머지않아 추가될 수 있다.
지금이라도 데스크톱 영역에 안드로이드와 같은 브라우징 인텔리전스 기능을 추가한 것은 환영할 만한 일이다. 링크 미리보기 도구는 어떤 디바이스를 사용하든 더 빠르고, 쉽고, 즐겁게 웹 작업을 할 수 있는 스마트한 새 도구다.
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| 1044 | “업데이트 후 USB 허브가 안 돼요” 맥OS 14.4의 USB 문제와 임시 해법 /howto/329440 |
| 1045 | 최근 애플이 배포한 맥OS 소노마 14.4 업데이트를 설치한 후 일부 사용자가 USB 허브와 연결된 디스플레이의 작동이 멈추는 문제를 겪고 있다. , 소셜 미디어 등에 비슷한 증상을 호소하는 이들이 많다. 일부는 마우스, 키보드 등 연결된 모든 USB 기기가 작동을 멈췄다고 한다.
아직 이 문제에 대한 확실한 해법은 없다. 일단은 애플이 새 업데이트를 내놓기까지 기다려야 하는 상황이다. 하지만, 일부 사용자는 시스템 설정 > 개인 정보 및 보안 > 액세서리 연결 허용으로 이동한 다음 '항상(Always)' 옵션을 선택해 문제를 해결했다. 다른 사용자는 일단 '항상'으로 설정한 다음 '매번 묻기(Ask every time)'로 바꿔서 효과를 봤다. 모든 USB 기기를 분리한 후 설정을 조정한 후 상황에 따라 맥을 재시동해야 할 수 있다. 그 후 다시 기기를 연결하면 확인 메시지가 표시되고 정상 작동한다고 한다.
아직 14.4 업데이트를 설치하지 않았다면 애플에서 이 문제를 해결한 새 업데이트를 내놓기까지 기다리는 것도 좋다. 이미 14.4로 업데이트했다면 소노마 14.3.1로 되돌릴 수 있는 유일한 방법은 미리 백업해 놓은 상태로 되돌리는 것뿐이다. 즉, 현재 맥에서 데이터를 지운 다음 해야 한다.
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| 1047 | 맥OS /t/73384/맥OS |
| 1048 | “업데이트 후 USB 허브가 안 돼요” 맥OS 14.4의 USB 문제와 임시 해법 /howto/329440 |
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맥OS
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| 1065 | 아직도 구식 기술이 주변에서 널리 쓰이는 것을 보고 무서워해야 할까, 놀라워해야 할까? 2014년에 지원이 종료됐지만 아직도 상당수가 사용하고 있는 윈도우 XP의 영광의 시절로 돌아가 보자.
윈도우 XP 지원이 만료된 지 10년이라는 시간이 흘렀다. 최근 지원 만료 10년을 기념하는 글을 쓰자 아직도 윈도우 XP를 쓰는 사람들의 이야기가 들려왔다.
NASA의 고다드 우주비행센터가 여전히 윈도우 XP 임베디드(XPe)를 실행하는 구형 시스템을 사용할 것이라고 추측하는 사용자도 있었다. 제조업체가 시스템을 업데이트하지 않았기 때문이다. 물론 NASA에서 교체할 수도 있지만, 새 장비의 가격이 어마어마하기 때문에 예산이 부족했을 것이다.
필자는 1980년대 후반 고다드 우주비행센터에서 근무한 적이 있다. NASA 우주왕복선 통신 링크의 실시간 상태를 추적하는 온라인 시스템을 운영하는 프로젝트를 맡았다. 그 중에는 1950년대 구축된 버뮤다와의 110회선 텔렉스(Telex) 회선인 3차 왕복선 데이터 연결이 있었다. 작동은 됐지만 거기까지였다.
그때도 마찬가지로 예산이 부족했기 때문에 NASA는 구식 시스템을 계속 사용했다. 참고로 NASA는 1960년대와 아폴로 달 착륙 이후 항상 예산이 부족한 상태였다.
XP 사용에 어려움을 겪는 곳은 NASA뿐이 아니다. 여러 사용자가 현재 근무하는 의료 시설에서도 여전히 XPe 시스템을 실행한다고 말했다. 근무하는 공학 연구소도 마찬가지라고 답한 사용자도 있었다. 이유는 역시 장비가 잘 작동하고 예산이 부족하기 때문이었다.
이런 시설이나 기업은 일부에 국한된 일일까? 이제 윈도우 XP를 실행하는 개인 PC는 없는 것일까?
사실은 있다. 스탯카운터에 따르면 2024년 3월 현재 데스크톱의 0.39%가 여전히 윈도우 XP를 사용하고 있다. 전 세계의 윈도우 PC는 마이크로소프트의 주장에 따르면 14억 대이므로, 아직 550만 대의 XP 컴퓨터가 실행되고 있다는 뜻이다. 스탯 카운터는 인터넷에 연결된 PC에서 수치를 얻는다. 취약한 PC가 전 세계에 550만 대가 있다는 의미다. 비극이다.
가장 전형적인 변명은 “잘 돌아가는데 왜 돈을 써야 하는가”이다.
XP뿐 아니라 아직 생산되고 있는 구형 시스템도 많다. 예를 들어 최근 작업 그룹용 윈도우 3.11 관리자를 찾던 독일 철도 회사를 생각해 보라. 이 소프트웨어는 고속 및 지역 열차의 운전실 디스플레이 시스템을 실행해 운전자에게 중요한 기술 데이터를 실시간으로 보여주는 역할을 한다.
미국 샌프란시스코시 교통국(SFMTA)은 아직도 5.25인치 플로피 디스크로 샌프란시스코의 무니 메트로 경전철을 운영한다. 매일 아침 교통국 시스템은 3개의 플로피 디스크를 부팅해 자동 열차 제어 시스템(ATCS) 소프트웨어를 실행한다. 기관사는 ATCS를 통해 열차가 운행하는 동안 감독을 맡는다. “고장 나지 않으면 고치지 않는다”라는 말이 소름 끼치도록 무서운 새로운 차원으로까지 발전한 것이다. 적어도 샌프란시스코시는 예산이 확보되는대로 시스템을 업그레이드하고 있다.
필자도 오래된 기술을 좋아한다. 업무용 책상 아래에는 1982년 빈티지 케이프로 II 컴퓨터가 있다. 아직도 플로피 드라이브로 부팅되는 컴퓨터다. 하지만 2000년 이후 업무용으로 사용한 적은 없다. 그저 맨 처음 사용한 PC를 추억으로 보관하고 있을 뿐이다. 다른 모든 PC는 패치와 업데이트를 통해 항상 최신 상태로 유지한다. 그리고 모든 사용자가 그래야 한다.
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| 1085 | 최근 레디스(Redis)가 라이선스를 변경하고 AWS가 포크한 것에 대해 잘못된 정보가 산더미처럼 쏟아져 나오고 있다. "다.
AWS는 엘라스틱서치(Elasticsearch) 포크인 오픈서치(OpenSearch)를 통해 비슷한 일을 벌인 적이 있다. 오픈소스 커뮤니티에는 사실상 아무런 기여도 하지 않으면서 값싸게 혹은 공짜로 소프트웨어를 공급받는 1조 달러 규모의 IT 기업 카르텔이 만들어졌다. 이 1조 달러 클럽의 창업자를 보면, 레디스를 비롯해 현재 소위 '오픈소스 악당'이라고 불리는 모든 사례의 시장 가치를 합친 것도 더 많은 자산을 보유하고 있다. 이제 주요 클라우드 업체들, 특히 AWS는 이런 혼란에 직접적인 책임이 없는 척하는 것을 그만두어야 한다. 레디스의 이야기는 오픈소스 수익에 대한 문제에서 시작됐지만, 동시에 수조 달러의 현금을 쥐고 있는 거대 IT 기업의 행태에 관한 이야기이기도 하다.
개발자가 받는 영향
다시 한번 명확하게 말하면, 개발자는 레디스의 라이선스 변경에 거의 영향을 받지 않는다. 이번 변경으로 '피해를 보는' 개발자는 클라우드 업체에서 일하는 개발자뿐이다. 그들조차 그동안 오픈소스 레디스 개발에 전혀 기여한 바가 없다. 해커 뉴스(Hacker News)에 이를 정확하게 설명한 이 있다.
소스에 대한 전체 액세스 권한을 갖고 복제하고 수정할 수 있나? 예
개선을 위해 풀 리퀘스트를 할 수 있나? 예
내 프로젝트가 상업용이고 레디스를 사용해 수익을 창출하는 경우에도 회사에서 무료로 내려받아 사용할 수 있나? 예
스타트업에서 레디스를 기술로 사용하는 제품을 무료로 만들 수 있나? 예
기존처럼 git clone / make / make install' 할 수 있나? 예
유료 라이선스 없이 소스 코드를 가져와 내 클라우드에서 실행하는 서비스형 레디스를 만든 후 이를 재 판매할 수 있나? 아니요
매우 깔끔한 정리다. 즉, 개발자가 레디스 코드로 할 수 없는 '문자 그대로' 유일한 일은 자사 서비스를 위해 사용되는 인프라를 제외하고 관리형 클라우드 서비스를 만들어 파는 것뿐이다. 이런 제한을 두는 것이 오픈소스일까? 에 따르면 그렇지 않다. 하지만 '개발자 종말의 날'인 것도 확실하게 아니다.
실제로 개발자가 원하는 것은 시간이 지나도 계속 지원되고 개선되는 훌륭한 코드다. 대부분은 레디스 코드를 수정해 배포하는 데 관심이 없다. 이것이 바로 기존 레디스에 대한 투자가 중요한 이유다. 그동안 레디스가 이룬 혁신은 AWS, 마이크로소프트, 구글에서 나온 것이 아니다. 레디스의 포크 이후 뛰어든 업체들 역시 레디스가 현재까지 발전하는 데 거의 아무런 공헌도 하지 않았다. 실제로 레디스를 설립한 살바토레 산필리포를 보자. 레디스에 엄청난 영향을 끼친 이런 사람이 그동안 큰 지원을 받았겠다고 생각하겠지만, 해커 뉴스에 따르면 전혀 그렇지 않다.
더 놀라운 것은 이 후원자 중 클라우드 업체가 한 곳도 없다는 사실이다. 산필리포가 더는 레디스에 관여하지 않기 때문에 그를 신경 쓰지 않는 것일 수도 있지만, 그가 활발하게 레디스 관련 작업을 할 때도 클라우드 업체는 그를 지원한 적이 없다. 개발자에게 가장 필요한 것은 공개적으로 액세스하고, 사용하고, 잘 유지 관리될 수 있는 훌륭한 코드다. 레디스는 라이선스를 변경했지만, 개발자에게 이런 혜택을 빼앗지 않았다. 오히려 레디스는 개발자가 앞으로도 계속해서 코드에 액세스할 수 있도록 유지하고, 클라우드 업체가 코드에 공헌할 기회를 열어주려 노력하고 있을 뿐이다.
라이선스를 변경한 이유
본 니콜스는 앞서 언급한 글에서 한 가지 패턴을 지적했다. 그는 "한 회사가 오픈소스를 사용해 프로그램을 만들고, 이를 통해 수백만 달러를 벌어들인다. 그리고 라이선스를 바꿔 기여자와 사용자, 파트너를 내팽개치고, 수십억 달러를 챙기려고 애쓰는 동안 혼란에 빠지게 된다. 지겹게 반복되는 패턴이다"라고 비판했다. 그는 "지겹다"라고 하지만 사실 그가 비난하는 회사로서도 지겹기는 마찬가지다. 대부분 오픈소스 기업은 생존하기 위해 이런 지겨운 선택을 하게 된다.
본 니콜스는 이런 기업이 '오픈소스'를 비즈니스 모델로 착각하고 있다고도 지적하는데, 이것도 틀린 말이다. 문제의 핵심은 거대 클라우드 업체가 오픈소스를 기여하지 않고 가져갈 수 있는 공유지로 착각하고 있다는 사실이다. 그동안 필자는 OSI가 본연의 임무에 충실하고 클라우드 소프트웨어에 강력한 카피레프트 정책을 도입해야 한다고 주장한 것도 이 때문이다. 개발 업체나 조직이 코드에 제한을 둘 수 있게 되면, 소스를 사용할 수 있는 소프트웨어가 줄어들게 되는 것이 당연하다.
한편, 발키 포크 사태는 클라우드 업계가 그동안 거의 지원하지 않았음에도 레디스라는 큰 기차를 잃을까 두려워하고 있음을 의미한다. 다시 한번 말하지만, 필자가 여기서 지칭하는 클라우드 업계는 특정 업체, AWS를 가리킨다. 아이러니한 것은 AWS가 실제로 기여하고 있는 몇 안 되는 영역 중 하나가 바로 레디스라는 사실이다. 특히 AWS 소속 엔지니어이면서 레디스 유지 관리자 역할을 하는 매들린 올슨의 작업 성과는 매우 인상적이다. 필자는 여러 글에서 종종 그를 언급한다. 이유는 무엇보다 올슨이 대단하고, 동시에 올슨이 AWS의 거의 유일한 기여 사례이기 때문이다.
최근 올슨은 ""라고 했다. 이는 그가 AWS와 무관하게 레디스 관련 작업을 하고 있다는 의미는 아니지만, AWS 내에서 오픈소스를 엔지니어링하는 현실이 어떤지를 드러내는 말이기도 하다. 즉, AWS 엔지니어가 다른 클라우드 업체에 비해 오픈소스에 대한 기여도가 낮은 가장 큰 이유는 엔지니어링 담당 임원들이 오픈소스에 공헌하는 가치를 거의 인정하지 않기 때문이다. RDS/오로라 팀이 포스트그레스에 더 많이 공헌하는 것이 자기 팀의 이익에 부합한다는 사실을 깨닫는 등 AWS의 일부 팀에서 변화가 일어나기 시작했지만, 이는 매우 예외적인 상황이지 보편적인 변화로 보기는 힘들다.
필자의 이런 주장이 의심스럽다면, 가 대표적이다. AWS는 수십억 달러를 벌어들이는 가장 큰 쿠버네티스 공급업체다. 하지만 구글이나 레드햇에 비해 기여도는 릴리푸티안(Lilliputian, 소설 걸리버 여행기 속 소인국 주민을 의미) 수준이다. AWS의 쿠버네티스 기여도는 데오클라우드 네트워크 테크놀로지(DaoCloud Network Technology)의 뒤, 더 스케일 팩토리 리미티드(The Scale Factory Limited)보다 앞서는 정도다. AWS가 기여하는 수준이라는 것이 이 무명의 기업 정도다.
이뿐만이 아니다. 프로메테우스(Prometheus), 오픈텔레메트리(OpenTelemetry)도 마찬가지다. AWS는 클라우드 서비스를 제공하는 데 이런 프로젝트를 활용하지만 전자는 상위 20위 밖, 후자는 상위 5위 밖이다. 이름만 대면 알만한 유명 오픈소스 프로젝트 중 AWS가 시작한 몇 개를 제외하면, AWS는 수만 줄의 코드도 기여하지 않고 수백억 달러의 수익을 올리고 있다. 이것이 오픈소스를 위반하는 행위인가? 물론 그렇지 않다. 하지만 거대 클라우드 업체의 이런 행태 때문에, 현재 사람들이 레디스를 비난하는 오픈소스 '러그 풀(rug pull)'이 나타나는 것이다.
사용자 보호를 위해서라고?
현재 필자가 소속된 몽고DB도 이미 레디스와 비슷하게 라이선스를 변경했는데, 이 때문에 편향된 시각이라고 생각할 수도 있다. 하지만 필자가 AWS에서 오픈소스 전략 및 마케팅 팀을 운영할 때도 이런 주장을 일관되게 유지했다. AWS를 떠나기 전에 마지막으로 한 일 역시 AWS가 오픈소스 파트너를 더 잘 지원해야 하는 이유와 방법에 대한 6페이지 분량의 보고서를 작성한 것이었다. 핵심 내용은 AWS가 오픈소스 파트너의 코드와 상업적 성공에 더 많이 투자해 이들 회사가 소프트웨어를 오픈소스로 유지함으로써 더 많은 수익을 창출할 수 있도록 해야 한다는 것이었다.
필자는 이렇게 하면 AWS의 오픈소스 공급망을 보호하는 동시에 사용자에게 최고의 서비스를 제공할 수 있다고 믿었고, 지금도 마찬가지다. 어떤 사용자도 벨키(레디스 포크)나 오픈토푸(OpenTofu, 테라폼 포크), 오픈서치(엘라스틱서치 포크)를 원하지 않는다. 본래 기능을 모두 유지하는 풀팻(full-fat) 버전을 더 선호한다.
사실 사용자는 풀팻 버전의 레디스, 엘라스틱서치, 테라폼 등을 사용할 수 있는 방법을 쉽게 찾을 수 있다. 클라우드 업체 역시 오픈소스와 더 좋은 파트너 관계를 맺을 수 있다. 솔직히 일부 업체는 이미 그렇게 하고 있다. 엘라스틱서치가 대표적인 사례다. 구글 클라우드는 오랫동안 오픈소스 기업을 지원해 왔으며 엘라스틱(Elastic)과 파트너 관계를 맺고 훌륭한 엘라스틱서치 환경을 제공하고 있다. 마이크로소프트도 코드 공헌과 현금 지원을 통해 오픈소스에 적극적으로 기여해 왔으며, 엘라스틱과 광범위한 파트너십을 체결했다. 반면 AWS는 어떤가? 자사 블로그에 마치 자신이 피해자인 것처럼 글을 올린 후 '사용자 보호'를 내세우며 엘라스틱서치를 포크했다.
AWS의 은 양면성을 갖고 있다. 오픈소스와의 관계를 개선하기도 하고 오히려 복잡하게 만들기도 한다. 즉, "사용자 보호"에 집중하는 접근 방식은 파트너와 협력을 장려한다. 반면 '결과'를 내기 위해 AWS는 통제할 필요성을 느끼는데, 이렇게 되면 파트너십이 어려워진다. 이것이 AWS의 곤란한 딜레마 일 수는 있다. 하지만 이미 소프트웨어 개발의 대부분 또는 전부를 담당하고 있는 오픈소스 기업에 AWS의 내부 딜레마가 왜 문제가 돼야 할까? AWS가 최근 몇 가지 전향적인 태도를 취하는 것은 반갑지만, 레디스 포크를 마치 영웅적 행위로 박수칠 수는 없는 이유다.
수조 달러의 시가총액을 자랑하는 AWS가 이제라도 '커뮤니티를 위협하는' 포크가 아니라 기존 커뮤니티에 기여하도록 생각을 바꾸기를 기대한다. 사실 일단 시작하면 생각보다 어렵지 않다.
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| 1105 | 모듈형 하드웨어, 방대한 클라우드 컴퓨팅 리소스, 또는 소형 폼팩터 엣지 디바이스 등 IT의 온갖 발전에도 불구하고 IT는 여전히 규모의 문제를 겪고 있다. 물리적인 규모가 아니다(더 많은 박스, 스토리지 등의 "물건"을 추가하기는 쉬움). 규모와 관련한 어려움은 해당 수준에서 의도한 대로 운영되도록 하는 데 있고, 이를 위해서는 먼저 규모의 성장에 따라 효과적, 효율적으로 애플리케이션을 구축, 배포, 유지관리해야 한다. 이는 데브옵스(DevOps)의 기본 구성 요소인 운영체제가 빠르고 원활하고 단절 없이 확장되어야 한다는 의미다.
결론부터 말하자면 어려운 일이다. 아주 어렵다.
그러나 지금 우리는 운영체제에 대한 또 다른 깨달음의 시대로 들어가는 중일지도 모른다. 대규모 운영체제의 미래를 위한 시작은 ''이다. 새롭고 그다지 알려지지도 않은 이 데스크톱 리눅스 프로젝트가 어떻게 해서 차세대 엔터프라이즈 컴퓨팅 모델을 예고하는 것일까? 답은 간단하다. 컨테이너화된 운영체제다.
간단히 말해 이 모델은 완전한 리눅스 배포판이 포함된 컨테이너 이미지다. 기본 이미지를 가져와 그 위에 빌드하고, 작업을 레지스트리 서버로 푸시하고, 다른 시스템에 끌어오고, 디스크에 내려놓고, 베어메탈 또는 가상머신에서 부팅한다. 이를 통해 사용자는 지금 컨테이너 내에서 애플리케이션을 다루는 것과 같은 방식으로 손쉽게 운영체제를 빌드, 공유, 테스트, 배포할 수 있다.
프로젝트 블루핀이란?
리눅스 컨테이너는 하이브리드 클라우드 애플리케이션의 클라우드 네이티브 개발과 배포 양상을 완전히 바꾸어 놓았다. 이제는 엔터프라이즈 운영체제에 대해서도 똑같은 일을 할 참이다. 확실히 해두자면, 프로젝트 블루핀은 엔터프라이즈 제품이 아니라 주로 게이머를 염두에 둔 데스크톱 플랫폼이다. 하지만 필자는 이것이 앞으로 닥칠 더 큰 현상의 전조라고 생각한다.
블루핀을 만든 호르헤 카스트로는 작년 컨테이너데이(ContainerDays) 컨퍼런스의 에서 "블루핀은 페도라다. 고유한 방식을 사용해서 원자적으로 쌓아 올린 특별한 조정이 적용된 컴퓨터용 리눅스로, 그동안 리눅스 데스크톱을 괴롭혀온 많은 문제를 해결해 줄 것이라고 생각한다"라고 말했다.
실제로 모든 리눅스 환경에서 사용자는 그 환경을 자기만의 것으로 구성하기 위해 여러 가지를 손본다. 이유는 많다. 패키지를 추가 또는 변경하려는 경우도 있고, 특정 비즈니스 규칙을 준수하기 위해 변경하는 경우도 있다. 예를 들어 페도라에는 업스트림 오픈소스 콘텐츠만 통합하는 규칙이 있다. 가령 엔비디아 드라이버를 추가하려면 직접 페도라에 첨부한 다음 배포해야 한다. 프로젝트 블루핀은 이와 같은 특별한 소스를 사전에 추가해서 OS(이 경우 페도라)의 배포 용이성을 높여준다.
블루핀의 '기본' 버전은 GNOME 데스크톱이다. 도크는 하단에, 앱 표시기는 상단에 위치하고 리눅스 앱스토어인 플랫허브(Flathub)가 기본적으로 활성화돼 있다. 카스트로는 "구성 작업은 아무것도 할 필요가 없다. 출처에 대해서도 신경을 쓸 필요가 없다. 우리가 코덱을 알아서 관리해 주고 여러 가지 하드웨어 활성화를 해서 게임 컨트롤러가 작동하도록 해준다. 기본 페도라에서 동작하지 않는 부분이 있다면 우리가 수정한다. 엔비디아 드라이버를 포함해 가능한 한 많은 것을 가져오려고 노력 중이다. 사용자가 업그레이드를 할 때마다 운영체제가 모듈을 컴파일할 이유가 이제 없다. 우리가 CI에서 다 해주기 때문이다. 크롬북을 지향하므로 데스크톱의 유지관리가 완전히 자동화된다. 좋은 클라우드 네이티브 데스크톱라면 당연히 그래야 하듯이 컨테이너 런타임이 함께 제공된다"라고 말했다.
블루핀에서 보는 엔터프라이즈의 잠재력
프로젝트 블루핀이 구축된 방법과 이유에 대한 카스트로의 설명은 개발자, 아키텍트, 시스템 관리자, 그리고 엔터프라이즈 운영체제를 소비하는 그 외의 모든 사람들이 코어 빌드를 만드는 이유와 놀랍도록 비슷하다. 그리고 이 부분에 엔터프라이즈의 잠재력이 있다. 다만 대부분 사람은 블루핀이 해결하는 문제가 현재 엔터프라이즈의 비즈니스 문제와 동일하다는 사실을 인지하지 못한다.
모든 것은 카스트로가 언급한 "특별한 조정"에서 시작된다.
예를 들어, 대형 은행을 생각해 보자. 은행은 운영체제 벤더가 제공하는 것을 받아 그 위에 특별한 조정을 적용해 비즈니스 규칙을 기반으로 각자의 환경에서 용도에 맞게 만든다. 이런 조정이 계속 누적되면 상당히 복잡해질 수 있다. 보안 강화, 라이브러리, 압축 코덱, 암호화 알고리즘, 보안 키, LDAP 구성, 특수하게 라이선스된 소프트웨어 또는 드라이버 등이 추가된다. 복잡한 요구사항이 있는 대형 기업에는 수백 가지의 맞춤 구성이 존재할 수 있다. 실제로 두 기업 사이에서 복잡한 소프트웨어가 이관될 때는 거의 항상 특별한 조정이 필요하다. 대규모 엔터프라이즈 컴퓨팅의 특성이다.
한 조직 내에서도 복잡하긴 마찬가지다. 보안 엔지니어, 네트워크 관리자, 시스템 관리자, 아키텍트, 데이터베이스 관리자, 개발자와 같은 개별적인 내부 전문가가 특정 기업의 규칙과 가이드라인 내에서 용도에 맞는 하나의 소프트웨어 스택을 구축하기 위해 협업(또는 협업하려고 노력)한다. 특히 기반 OS 구성에서 개발자의 역할이 상대적으로 큰 엣지 또는 AI의 OS에서는 이런 현상이 더욱 두드러진다. 하나의 워크로드를 제대로 처리하기 위해 위의 모든 전문가들이 50~100회 상호작용해야 할 수 있다. 각 상호작용마다 시간이 소비되고 비용이 늘어나고 오류의 여지가 커진다.
여기에 외부 파트너와 컨설턴트를 더하면 상황은 더 어려워진다.
지금 이런 모든 전문가들은 서로 통하지 않는 언어를 사용한다. 구성 관리와 킥스타트(Kickstart)와 같은 툴이 도움이 되지만, 복잡하고 때로는 적대적이기도 한 조직 간, 그리고 조직 내 협업에는 잘 맞지 않는다. 그러나 컨테이너를 운영체제 개발과 배포를 위한 네이티브 언어로 사용할 수 있다면 어떨까? 그렇게 된다면 애플리케이션 컨테이너로 해결했던 모든 문제(특히 사람의 문제)를 OS로 가져와 해결할 수 있을 것이다.
AI/ML은 컨테이너화된 OS에 적합하다
AI/ML은 하이브리드 속성을 갖고 있으므로 컨테이너화된 운영체제에서 특히 흥미로운 사용례다. 많은 경우 기본 모델은 품질 엔지니어에 의해 챗봇 애플리케이션 내에서 학습, 미세 조정, 테스트된다(모두 다른 장소에서). 그런 다음 뒤로 돌아가서 추가 미세 조정을 거치거나 최종적으로 다른 환경의 프로덕션에 배포될 수 있다. 모두 컨테이너를 사용하기에 적합한 형태지만, 개발 단계에서도 추론 속도를 높이고 골칫거리를 줄이기 위해 하드웨어 가속 역시 필요하다. 애플리케이션 실행 속도가 빠를수록 내부 개발 루프는 단축되고 개발자와 품질 엔지니어링 담당자의 만족도는 높아진다.
가령 개발자 노트북에 로컬로, 아마도 VM으로 배포되었을 AI 워크로드에 대해 생각해 보자. 워크로드에는 사전 학습된 모델과 챗봇이 포함된다. 더 빠른 추론과 챗봇 응답을 위해 하드웨어 가속을 적용해 실행한다면 좋지 않을까?
이제 개발자가 챗봇을 살펴보다가 문제를 발견했다고 가정해 보자. 개발자는 문제를 해결하기 위해 새 레이블이 지정된 사용자 상호작용(질문과 대답 문서)을 생성하고 부가적인 미세 조정을 위해 엔비디아 카드가 있는 클러스터로 보내고자 한다. 추가 학습이 완료되면 개발자는 일부 추론을 수행하는, 엣지에 위치한 더 작은 디바이스에 모델을 배포하고자 한다. 각 환경마다 하드웨어와 드라이버가 서로 다르지만, 개발자는 동일한 아티팩트(가능한 경우 컨테이너 이미지)로 작업하는 편리함을 원한다.
이는 어디에나 동일한 방식으로 약간의 조정만 거쳐 워크로드를 배포한다는 개념이다. 운영체제 이미지를 가져와 윈도우 또는 리눅스 노트북에서 공유한다. 개발-테스트 환경으로 옮겨 CI/CD에서 추가로 학습하거나, 다른 특수한 하드웨어로 모델을 다듬는 학습 클러스터로 옮길 수도 있다. 그런 다음 데이터 센터의 프로덕션 또는 클라우드의 가상 데이터 센터나 엣지에 배포한다.
전망과 현실
위에서 언급한 부분을 지금 달성하기는 어렵다. 대규모 기업에서는 코어 빌드에만 6개월 정도 걸릴 수 있다. 그 이후에는 분기별 업데이트가 있는데, 이를 준비하는 데도 3개월이 걸린다. 관련된 작업의 복잡함으로 인해 '단순한' 업데이트는 말할 것도 없고 새 제품을 출시하기까지 걸리는 시간도 늘어난다. 사실 업데이트는 컨테이너화된 OS 모델의 가장 큰 가치 제안일 수 있다. 코어 빌드가 완성되면 한 번의 명령으로 업데이트가 가능하기 때문이다. 더 이상 업데이트에서 yum을 실행하지 않는다. 포인트 A에서 포인트 B로 굴리면 된다. 또한 업데이트가 실패하면 롤백하면 된다. 이 모델은 대역폭과 안정성이 주 관심사인 엣지에서 특히 매력적이다.
컨테이너화된 OS 모델은 어떤 이유로든 조직에서 컨테이너화하지 않기로 결정한 앱에 대해서도 새로운 가능성을 열어줄 수 있다. 애플리케이션을 OS 이미지에 그냥 넣고 베어메탈 또는 가상머신에 배포할 수 있다. 이 시나리오에서 애플리케이션은 컨테이너의 장점을 전부는 아니더라도 일부 얻게 된다. 예를 들어 주제별 전문가 간의 더 원활한 협업, 화물(OCI 컨테이너 이미지와 레지스트리) 전달을 위한 표준화된 고속도로, 프로덕션의 업데이트와 롤백 간소화 등이 있다.
또한 컨테이너화된 OS는 이론적으로 거버넌스와 출처 정보 측면의 혜택도 제공한다. 컨테이너화된 앱과 마찬가지로 컨테이너화된 OS 내의 모든 요소는 깃허브에 커밋된다. 새로 이미지를 빌드할 때 그 내용물을 정확히 파악한 다음 정확히 이 이미지의 OS를 배포할 수 있다. 또한 CI/CD의 자동화를 포함해서 테스트, 린트, 스캔 인프라를 그대로 사용할 수 있다.
물론 극복해야 할 장애물도 있을 것이다. 예를 들어, 운영체제를 컨테이너화된 이미지로 배포하는 경우 민감 정보에 대한 생각을 바꿔야 한다. 더 이상 OS에 비밀번호를 내장할 수 없다. 컨테이너화된 앱에도 같은 문제가 있다. 쿠버네티스는 비밀 정보 관리 서비스를 통해 이 문제를 해결하지만, 운영체제가 이미지로 배포된다면 운영체제의 비밀 정보에 대한 대책이 확실히 필요할 것이다.
컨테이너화된 OS가 엔터프라이즈에서 현실이 되려면 많은 질문에 대한 답을 찾고 많은 시나리오를 고민해야 한다. 그러나 프로젝트 블루핀은 컨테이너화된 OS의 미래를 예견할 수 있게 해준다. 실현되지 않기에는 장점이 너무 많다. 업계가 이 새로운 패러다임을 받아들일지, 그리고 어떤 방식으로 받아들일지 관심을 갖고 지켜볼 일이다.
editor@itworld.co.kr /opinion/331973 |
| 1106 | /opinion/331973 |
| 1107 | 개발자 /t/61023/개발자 |
| 1108 | “운영체제를 컨테이너화한다” 프로젝트 블루핀과 운영체제의 미래 /opinion/331973 |
| 1109 |
리눅스
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| 1110 | /opinion/331868 |
| 1111 | 보안 /t/36/보안 |
| 1112 | 글로벌 칼럼 | “잘못된 대처의 종합판” 맥도날드 IT 장애 대응이 문제인 이유 /opinion/331868 |
| 1113 |
맥도날드
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| 1115 | 글로벌 트렌드 /t/55049/글로벌 |
| 1116 | 글로벌 칼럼 | ‘사이드 로딩, 반독점…’ 승자가 없는 이상한 애플 규제 /opinion/331560 |
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사이드로딩
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| 1119 | 개발자 /t/61023/개발자 |
| 1120 | 글로벌 칼럼 | “시작은 오픈소스, 수익 내면 상용” 이래도 되나 /opinion/331434 |
| 1121 |
레디스
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| 1123 | 글로벌 트렌드 /t/55049/글로벌 |
| 1124 | 애플 상대 반독점 소송에 나선 미국 법무부, 전문가들 "타당성 없다" /opinion/331357 |
| 1125 | 미국 법무부가 애플을 상대로 제기한 반독점 소송에 대해 CNBC의 경제 전문 프로그램인 매드 머니(Mad Money) 진행자 짐 크레이머는 "이 소송에는 아무런 타당성이 없다”라고 비평했다. 법무부 측은 지난주 목요일 이 소송을 진행한다고 발표했다.
크레이머의 반응은 법무부 주장의 근거가 빈약하다고 보는 업계 전문가 대부분의 의견을 대변한다.
애플은 전 세계 곳곳에서 규제 조치에 직면해 있다. 유럽연합은 이미 애플에 플랫폼을 개방하는 조치를 강제했다. 그러나 미국 법무부의 소송은 훨씬 더 광범위해서 애플의 생태계 지배력 자체를 조준하고 있다. 일각에서는 법무부의 이번 소송이 존재론적 공격이며, 수십년 동안 유지된 반독점법에 대한 재정의를 받아들일 것을 법원에 요구한다고 주장한다.
심지어 메릭 갈랜드 법무장관은 애플이 제품을 더 잘 만들어서가 아니라 여러 수법을 통해 다른 제품의 품질을 떨어트리는 방식을 통해 성장하고 있다고 주장했다.
아이팟의 역사에 대한 미국 법무부의 문제 제기도 이번 소송의 핵심 요소로 보인다. 그러나 법무부는 이 과정에서 아이팟이 성공한 다른 많은 측면을 무시하고 있다. 법무부 주장 중에서 일부는 과거에도 제기됐고, 이후 법정에서 애플이 반독점법을 위반하지 않았다는 판결이 내려졌다는 점도 문제의 소지가 있다.
설득력 없는 빈약한 주장
바람의 방향에 민감한 주식 전문가들은 이번 소식으로 애플 주식을 팔아 치우고 있겠지만, 애널리스트는 대체로 더 낙관적이다. 이들은 두 가지를 잘 알고 있다.
첫째, 소송에는 몇 년이라는 오랜 시간이 걸린다.
둘째, 혐의와 재판에서 그 혐의를 입증하는 것은 별개의 문제다.
담장으로 둘러싸인, 이제는 진창이 된 애플의 정원에서 추가로 게이트가 터져 나올 수도 있지만 시간이 지나면서 결국 이번 소송의 본질은 드러나게 될 가능성이 높다.
소송에서 미국 법무부는 수많은 주장을 했는데, 그중 몇 가지는 현실에 대한 왜곡된 시각을 드러내는 것으로 보인다.
맥 전문 기자인 챈스 밀러는 "미국 법무부와 애플 간 소송 문건을 다시 읽어보니, 기괴한 아이팟 역사 부분 등이 마치 챗GPT의 환각을 보는 듯했다”라고 말했다. 필자라면 홈브루 컴퓨터 클럽(Homebrew Computer Club)에서의 불쾌한 환각 체험에 비유하겠다.
애널리스트 커뮤니티에서도 이와 비슷한 의견을 볼 수 있다.
크리에이티브 스트래티지스(Creative Strategies)의 대표이자 애널리스트인 캐롤리나 밀라네시는 "법무부 주장의 근거가 빈약하다고 생각한다. 첫째, 애플은 독점적 기업이 아니며, 이는 애플이 가장 강세인 미국 시장에서도 마찬가지다. 스마트폰 판매 점유율은 절반 이하다”라고 말했다.
테크애널리시스 리서치(TECHnalysis Research)의 대표 겸 최고 애널리스트인 밥 오도넬은 "애플은 앱 스토어에 있어서 시장 지배력과 플랫폼을 활용한다고 볼 수도 있지만, 확실한 것은 미국 스마트폰 시장에서 독점적 기업이 아니라는 점이다. 미국 법무부 반독점 소송의 초점이 약간 어긋난 것 같다”라고 말했다.
독점을 규정하는 새로운 용어
이번 소송은 1990년대 마이크로소프트를 상대로 했던 반독점 소송과는 다르다. 당시 전 세계 PC의 90%가 윈도우를 실행할 만큼 윈도우는 실제로 지배적인 PC 소프트웨어였다. 지금 미국 스마트폰 시장에서 애플의 점유율은 약 50%이며, 나머지는 안드로이드가 차지하고 있다. 둘의 점유율은 엎치락뒤치락하지만 10년 동안 견고한 균형을 이뤄왔다.
미국 법무부 애플의 독점 혐의를 제기하기 위해 "고성능 스마트폰"이라는 새로운 시장 분류를 만들었다.
그러나 이렇게 입맛대로 분류한 "고성능 스마트폰" 수치를 동원한다 해도 법무부는 미국 전체 스마트폰 중 애플의 점유율이 기껏 70%라고 주장할 수 있을 뿐이다. 게다가 해외 시장에서는 상황이 다르다.
법무부는 주장의 근거를 위해 판매 대수가 아닌 매출을 사용했고, 애플이 다양한 비즈니스를 통해 독점 체제를 구축하려 시도한다고 비판했다.
Macworld 칼럼니스트 제이슨 스넬은 법무부 주장을 날카롭게 분석하며 "미국 시장에서 애플의 지위는 현재 견고하다. 그러나 애플의 움직임을 어떤 식으로 보든 삼성과 구글이 시장에 존재하는 상황에서 애플이 실제로 독점 기업이라는 미국 법무부의 주장이 설득력을 얻을 수 있을지 흥미롭게 지켜볼 일"이라고 썼다.
애플이 실제로 지배적인 위치에 있는 시장의 어느 일부를 강조함으로써 애플이 전체 시장을 지배한다고 주장한다면 그건 왜곡이다. 마치 코닉세그(Koenigsegg)가 초고속 자동차 시장에서 지배적인 기업이므로 자동차 시장을 독점하고 있다고 말하는 것과 같다. 이와 같은 시장 분류는 독점과는 무관한, 법무부가 하려는 주장에 맞추기 위해 만들어진 정의일 뿐이다.
사용자 개인정보 보호
법무부의 진짜 관심은 애플 비즈니스의 한 부분에 국한된 것으로 보인다. 물론 그 부분은 미국 사법 기관이 오랫동안 무너뜨리기 위해 노력해온 분야, 바로 개인정보 보호다.
소장에서 법무부는 "애플은 반경쟁적 행위를 정당화하기 위한 목적으로 개인정보 보호, 보안, 소비자 선호도라는 위장막으로 스스로를 감싸고 있다. 실제로 애플은 오직 애플만 소비자의 개인정보와 보안을 보호할 수 있다는 자기본위적 전제를 퍼뜨리기 위해 마케팅과 브랜딩에 수십억 달러를 쏟아붓고 있다”라고 주장했다.
법무부는 더 나아가 (필자가 사는 세계와는 동떨어진 현실에 근거해서) 애플이 자체 플랫폼을 강력히 보호함으로써 보안 시장의 발전을 저해하고 있다고 주장했다. 결국 법무부는 애플 플랫폼의 보안을 약화시켜 보안 업체들이 들쭉날쭉한 수준의 보안을 판매하고 해커가 공격당한 아이폰을 기반으로 비즈니스를 구축하는 것이 일반 사용자 입장에서 바람직하다는 주장을 하는 격이다.
즉, 이번 소송은 결코 새로운 다툼이 아니다.
전 애플 제품 디자이너인 마이클 다리우스는 개인정보, 그리고 이를 보호하려는 애플의 노력을 분쇄하는 것이 이번 소송의 주 목적이라고 본다. 다리우스는 "애플은 사용자 개인정보 보호 기능을 두고 미국 법무부와 20년 넘게 싸우고 있다. 지방 법원 판사들은 애플 디바이스가 경쟁사보다 더 안전하다는 사실 덕분에 그들 자신의 개인적 삶의 질이 보호되고 있다는 것을 전혀 알지 못한다. 사람들은 개인정보를 보호하기 위한 애플의 노력이 자신에게 어떻게 혜택으로 돌아오는지에 대해 지극히 무관심하다. 그 점이 역겹다"라고 썼다.
재미있게도 법무부는 과거에 불충분한 개인정보 보호를 이유로 여러 기업을 제소한 적이 있는데, 지금은 애플이 사용자 개인정보를 보호하기 위해 최선의 노력을 다 하는 것이 잘못이라고 주장한다.
사용자 경험의 해체
밀라네시는 "가장 이해할 수 없는 점은 법무부가 애플 경험을 구성하는 요소를 뜯어 해체하고 싶어하는 것"이라며 "결국 아이폰을 사용하는 사람이 얻는 경험은 하드웨어, 소프트웨어, 앱, 서비스로 구성된다. 애플이 애플 페이 외의 다른 결제 수단을 수락해야 한다는 주장은 전혀 타당성이 없다. 그 순간 경험이 달라지기 때문"이라고 말했다.
모건 스탠리 애널리스트들은 "소송의 기반 논리는 이해하지만, 애플이 가진 경쟁 해자는 하드웨어와 소프트웨어, 서비스의 단절 없는 통합과 이를 통해 탄생한 하드웨어와 솔루션의 폐쇄적 생태계의 결과라는 점도 매우 분명한 사실"이라고 말했다.
모건 스탠리는 애플의 성공에 기여한 것은 독점적 행위가 아니라 애플의 혁신이라고 주장한다. 그 결과로 미국 소비자 만족도 99%를 달성했다. 모건 스탠리는 법무부의 주장은 애플의 고유한 플랫폼에 대해 소비자들이 매기는 가치를 간과한 것이라고 주장했다.
밀라네시는 "소비자들은 서비스에 만족하지 않으면 원하는 다른 서비스를 자유롭게 선택할 수 있다. 하드웨어와 소프트웨어 두 가지 모두에서 현실적 대안을 제공하는 안드로이드 환경이 존재한다. 소비자들이 애플에 머무는 이유는 자신이 얻는 가치 때문이다. 가족이 페이스타임을 쓰기 때문에 원치 않게 애플에 묶였다고 불평하는 사람들조차 아이폰에서 팀즈(Teams)놔 왓츠앱(WhatsApp)을 사용해 통화할 수 있다. 그렇게 하지 않는 이유는 페이스타임이 단절 없는 경험을 제공하기 때문"이라고 말했다.
핵심은 사람들은 자신이 원하는 것을 자유롭게 살 수 있다는 것이다. 그뿐만 아니라 소비자는 다른 플랫폼에 존재함에도 불구하고 통합이 좋아서 애플 제품을 구매했다.
그러나 법무부의 논리는 다른 플랫폼이 성공하지 못한 것이 애플의 잘못이라는 논리다.
애플이 마인드 컨트롤을 할 수 있나?
법무부는 아마존 파이어 폰의 비참한 실패를 애플이 유발했다는 어이없는 주장도 펼쳤다. 물론 애플이 원인은 맞지만 그 방법은 파이어 폰보다 훨씬 더 좋은 제품을 제공한 것이다.
비슷한 맥락에서 법무부는 윈도우 모바일의 시장 실패에 대한 책임도 애플에 넘겼다. 이는 마이크로소프트의 막대한 시장 진출 규모를 고려할 때 받아들이기 정말 어려운 주장이다.
(미국 법무부는 마이크로소프트가 노키아 인수에 수십억 달러를 썼다는 사실을 상기할 필요가 있다.)
월스트리트저널의 선임 기술 칼럼니스트인 조안나 스턴은 X/트위터에서 " 이제 기억이 난다. 아마존은 멍청한 3D 화면과 느린 프로세서를 사용한 것도 애플이 시킨 것이고, 마이크로소프트가 노키아를 인수한 것도 모두 애플이 시킨 것이었지1”라고 비꼬았다.
애널리스트 베네딕트 에반스는 "법무부 소송 문건은 읽으면 읽을수록 허술하다. 메타의 '독점'이 무엇인지 정의하지도 않은 채 메타를 상대로 소송을 제기했던 FTC가 떠오른다. 판사가 채택을 거부하는 바람에 FTC는 모든 자료를 다시 제출해야 했다”라고 말했다.
존재 자체에 대한 공격?
미로처럼 이리저리 꼬인 소송을 보고 있으면, 법무부는 극히 빈약한 논거로 애플의 전체 비즈니스 모델에 대한 존재론적 공격에 나선 것이 아닌가 싶다.
크레이머는 "규제 기관은 성공적인 기업을 싫어한다”라고 말했다.
오도넬 역시 법무부의 접근 방식을 비판했다.
"이 기업은 공정한 경쟁 환경을 만들기 위해 메시징 앱, 지갑 앱, 기타 몇몇 부분에서 할 수 있는 일이 분명히 있음에도 지금까지 고집스럽게 그러한 종류의 일을 하기를 거부해왔다. 미국 정부는 최근 EU의 주도 하에 이뤄진 앱 스토어의 변화에 더 집중해야 할 것으로 보인다."
여담이지만 이 모든 사태에서 또 다른 흥미로운 부분은 법무부가 소송 사실을 공개하고 불과 몇 분 내에 법무부 소송을 지지하는 엄청난 양의 이메일이 필자의 편지함으로 쏟아져 들어왔다는 점이다. 들어본 적도 없는, 모르는 사람들이 보낸 것이다. 미디어 런칭과 정치적 선거 외에는 필자는 이 정도의 일사불란한 움직임을 본 적이 없다.
전 마이크로소프트 사장 스티븐 시노프스키는 이번 소송에 대해 흥미롭고 폭넓은 논평을 발표했다. 시노프스키는 허술한 주장과 성명의 여러 사례를 들며 "이 소송은 법률 또는 비즈니스보다는 이데올로기와 정치적 성격이 훨씬 더 강하다. 근거가 빈약할 뿐만 아니라, 과거의 반역사적 이야기에 기반을 두고 있다”라고 말했다.
시노프스키의 글 전문을 볼 것을 권한다.
이제부터 어떻게 되나?
수많은 황당한 주장에 근거를 두고 있긴 하지만 어쨌든 소송은 진행된다.
앞으로 몇 년 동안 수천 명의 변호사들이 동원되고, 애플 경영진이 증인으로 소환되고, 막대한 회사 자원이 소송에 낭비될 것이다.
다르게 진행될 수는 없었을까?
애플이 한발 앞서서 비즈니스의 더 많은 부분의 빗장을 풀었다면 법무부의 소송 의지를 무디게 할 수도 있었을 것이다.
점프클라우드(JumpCloud)의 톰 브리지는 마스토돈에 올린 글에서 "애플에 대한 법무부의 소송을 일반 사용자가 어떻게 생각하든, 애플에는 지난 몇 년 동안 소송까지 가지 않게 할 수 있는 조치가 여럿 있었다. 그러나 애플은 완강하고 단호하게 그와 같은 조치를 거부했다”라고 말했다.
애플 입장에서 소송은 생산성에 타격을 주고 최고 경영진의 주의를 흩뜨리게 된다. 몇 년 내에 재판이 시작되고 이후 항소가 제기되고 이후 어느 시점, 아마도 2030년쯤 판결이 내려질 것이다. 법무부는 애플을 강제 분할하는 방안도 논의 대상임을 명확히 밝혀왔다.
그러한 극적인 결과가 나올 가능성은 높지 않다. 번스타인(Bernstein) 애널리스트들은 "최악의" 시나리오는 애플에 벌금이 부과되는 정도일 것으로 예상한다.
IT 애널리스트 업체 기가옴(GigaOm) 설립자 옴 말릭은 "내 생각에 미국과 유럽의 규제 기관 모두 애플에 돈을 지불하는 고객에게 애플 제품을 사용하는 이유가 무엇인지 물어야 한다. 규제 기관 역시 퇴직 후의 일자리를 확보하려는 것일 뿐"이라며 신랄하게 비판했다.
말릭의 비판이 맞다면 이들의 새 일자리가 쿠퍼티노가 될 가능성은 희박할 것이다.
editor@itworld.co.kr /opinion/331357 |
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| 1128 | 애플 상대 반독점 소송에 나선 미국 법무부, 전문가들 "타당성 없다" /opinion/331357 |
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경쟁우위
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구글
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| 1139 | AIㆍML /t/69500/AIㆍML |
| 1140 | 글로벌 칼럼 | 클라우드 분야에서 다시 살아나는 IT 윤리 의식 /opinion/331084 |
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윤리의식
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| 1142 | /opinion/330769 |
| 1143 | 보안 /t/36/보안 |
| 1144 | 애플 '고페치' 보안 취약점으로 드러난 불변의 보안 원칙 3가지 /opinion/330769 |
| 1145 | 모든 시스템은 악용된다. 공짜 선물이든 컴퓨터 하드웨어든 인간은 어디에서든 약점을 찾아낸다. 2018년에는 스펙터 취약점이 공개되면서 인텔이 쓴 약을 삼켰다. 최근에는 AMD가 젠블리드(Zenbleed)와 인셉션(Inception) 취약점으로 타격을 입었다. 이제 애플의 차례가 된 것 같다. M 시리즈 CPU에서 암호화 키가 유출될 위험이 있고 패치가 불가능한 대규모 취약점이 발견됐다.
아스 테크니카는 애플 M 시리즈 보안 결함으로 맥OS에서 일반 서드파티 소프트웨어 권한이 있는 앱을 사용해 애플 프로세서의 엔드투엔드 암호화 키를 가져올 수 있다고 보도했다 고페치(GoFetch)라는 이름의 이 공격은 표준적 동작을 관찰해 발견한 민감한 정보를 악용하는 사이드 채널 취약점으로 작동한다. 장갑차 경호원이 건물에서 가방을 들고 나가는 모습에서 가방 무게를 짐작해 내용물의 가치(금괴 또는 서류)를 평가하는 것과 비슷하다.
CPU광이라면 에서 더 자세한 기술 설명과 인텔 13세대 랩터 레이크 프로세서(작동 원리가 비슷하지만 고페치의 영향을 받지 않음)의 몇 가지 세부 사항을 파고 들 수도 있다.
요점은 다음 단계에 필요한 데이터를 추측하고 선제적으로 로드하는 애플의 데이터 메모리 의존적 프리페처(DMP)가 가져오는 데이터와 가져와야 하는 데이터 위치를 혼동하는 경우가 있다는 것이다. 혼동해서 데이터를 위치로 취급하는 DMP가 정보를 유출할 위험이 있다.
최고 수준의 보호와 성능을 믿고 보안을 중시하는 애플 마니아라면 섬뜩할 수밖에 없는 이야기다. 그러나 여러 부침을 겪은 PC 사용자에게 이런 소식은 현재 기술이 처한 현실을 강조할 뿐이다. 사실 PC 사용자는 이번 발견을 몇 가지 기본적 원칙을 상기하는 계기로 삼을 수 있다.
모호성은 영원히 지속되지 않는다
과거 맥 사용자는 맥 시스템이 바이러스에서 안전하다고 생각했다. 절대 바이러스에 감염되지는 않지만 악성코드에는 취약하다고 말하는 사용자도 있었다. 그러나 대로 맥도 항상 바이러스와 기타 악성코드에 취약한 모습을 보였다. 애플 기기 판매량이 늘어나면서 감염되는 사용자 수도 증가했다.
그러나 보안에 대한 불신을 품은 사용자는 치명적인 결과를 초래할 수도 있다. 하드웨어만의 문제가 아니다. 알아내기 어려운 것 같지만 실제로는 컴퓨터가 쉽게 추측해내는 비밀번호를 쓰는 사람도 많다. 공유기에서 SSID를 숨기는 사람도 있지만 사실 스니핑으로 알아낼 수 있다.
그러나 모호성은 위험을 줄일 수는 있을지 몰라도, 피할 수 없는 일은 그저 늦출 뿐이다.
보안은 정적인 목표가 아니다
마케팅 부서는 보안을 새로운 화두로 받아들였다. 애플, 마이크로소프트 같은 IT 대기업은 새로운 하드웨어 사양에서 보안을 빼놓지 않고 설명한다. 물론 기기에 기본으로 제공되는 보호기능을 원하는 사람이 많지만 이것은 보안 유지의 일부분일 뿐이다.
그러나 새로운 기술은 항상 오래된 보안 전략을 무력하게 한다. 유일한 방법은 새로운 기술을 따라잡는 것뿐이다.
하드웨어와 소프트웨어만으로는 완벽하지 않다. 디지털 생활에 접근하는 방식도 중요하다. 예를 들어 저장하고 공유하는 데이터와 저장 방법도 중요하다. 랜섬웨어 위험이 높은 요즘에는 파일을 오프라인으로 백업해야 랜섬웨어에 당했을 때 당황하지 않게 된다. 가장 중요한 파일은 가상 암호화 드라이브에 저장하는 방법도 있는데, 베라크립트(VeraCrypt)를 사용하거나 ESET 홈 시큐리티 프리미엄 같은 보안 소프트웨어를 사용할 수도 있다.
물론 하드웨어와 소프트웨어의 자동 업데이트를 설정해 취약점이 발견되는 즉시 완화 조치를 받을 수 있도록 해야 한다.
시간이 갈수록 위협은 거세질 뿐
최신 CPU는 프리페처 같은 최적화를 통해 속도가 개선되고 있다. 하드웨어와 소프트웨어는 더욱 복잡해질 것이고, 설계 결함을 악용하는 취약점은 더욱 늘어날 것이다. 여기에 AI 공격까지 가속화되면서 보안에 관심이 집중되고 있으나 사이버보안 전문가는 턱없이 부족하다.
항상 최신 뉴스를 읽는 것은 사용자의 민첩한 대응의 일부다. 이상적으로는 스스로 보호할 수 있는 다층적 접근 방식을 만들어야 한다.
자동차 사고의 결과가 끔찍하다는 것은 모두 알고 있다. 그래서 안전벨트 착용을 의무화하고, 충격 흡수력을 높이기 위해 소재를 업그레이드하고, 에어백을 표준화하는 등 안전 개선을 위한 노력이 이어졌다.
온라인 보안이 나아가는 방향도 유사하다. 현재로서는 비밀번호 관리자, 우수한 바이러스 백신을 사용하고, 좋은 온라인 검색 습관을 유지하는 것만으로 충분하다. 그러나 소프트웨어의 보호 범위와 사용자의 적극적인 참여 외에도 날카로운 경각심이 필요할 것이다.
editor@itworld.co.kr /opinion/330769 |
| 1146 | /opinion/330769 |
| 1147 | 보안 /t/36/보안 |
| 1148 | 애플 '고페치' 보안 취약점으로 드러난 불변의 보안 원칙 3가지 /opinion/330769 |
| 1149 |
고페치
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| 1150 | /opinion/330762 |
| 1151 | 가상화ㆍ컨테이너 /t/62076/가상화ㆍ컨테이너 |
| 1152 | 블로그 | 쿠버네티스의 TCO를 분석해야 하는 이유 /opinion/330762 |
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쿠버네티스
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| 1154 | /opinion/330461 |
| 1155 | 개발자 /t/61023/개발자 |
| 1156 | 글로벌 칼럼 | APIㆍMSA의 복잡성 문제, ‘그래프QL’이 해법이다 /opinion/330461 |
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그래프QL
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| 1159 | VRㆍAR /t/69499/VRㆍAR |
| 1160 | 글로벌 칼럼 | 가트너가 주목한 ‘증강 연결된 인력’은 공상 과학이 아니다 /opinion/330447 |
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증강연결된인력
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| 1162 | /mainnews/334884 |
| 1163 | AIㆍML /t/69500/AIㆍML |
| 1164 | “모든 퍼즐이 맞춰졌다” 인터넷 필요 없는 코파일럿 나올까 /mainnews/334884 |
| 1165 | 많은 사람이 마이크로소프트가 언젠가 윈도우 PC에서 인터넷 연결 없이 실행되는 코파일럿 버전을 제공할 것으로 전망한다. 그리고 실제로 최근 그 첫발을 내디뎠다. 로컬 기기에서 실행되도록 특별히 설계된 새로운 AI 모델, 즉 LLM을 공개했다.
22일 마이크로소프트는 38억 개 파라미터로 구성된 언어 모델인 '파이-3 미니(Phi-3-mini)' 관련 보고서를 발표했다. 약간 구버전인 챗GPT 3.5와 믹스트랄 8x7B(Mixtral 8x7B)과 맞먹는 성능이라고 설명했다. 이 보고서의 전체 제목은 '파이-3 기술 보고서 : 휴대폰에서 로컬로 실행할 수 있는 고성능 언어 모델(Phi-3 Technical Report: A Highly Capable Language Model Locally on Your Phone)"이다. 마이크로소프트가 이제 PC에서 직접 실행할 수 있는 LLM을 보유했다는 분명한 증거다.
물론 마이크로소프트는 파이-3 미니가 PC에서 로컬로 실행되는 차세대 코파... /mainnews/334884 |
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| 1167 | 개발자 /t/61023/개발자 |
| 1168 | 로우코드 툴과 플랫폼을 사용하는 7가지 혁신적인 방법 /mainnews/334807 |
| 1169 | 일부 개발자와 기업 관리자는 로우코드가 스프레드시트 교체나 대시보드 구축과 같은 가벼운 용도로 사용되는 작은 애플리케이션 전용이라고 생각한다. 레드 게이트 소프트웨어(Red Gate Software)의 데브옵스 애드버킷 스티브 존스는 "일반적으로 로우코드 툴은 고급 애플리케이션에는 적합하지 않다. 로우코드 툴은 무거운 사용 사례와 복잡한 데이터 조작 요구사항 하에서는 제대로 작동하지 않고 워크로드와 성능 문제를 일으키기 시작한다”라고 말했다.
필자는 20년 이상 로우코드와 노코드 플랫폼을 사용해왔고, 생성형 AI로 인한 로우코드의 변화, 로우코드를 사용하여 애플리케이션 현대화를 가속화하는 방법, 그리고 노코드가 혁신을 이끄는 방법에 관한 기사를 포함해 관련된 글도 많이 썼다. 또한 로우코드 플랫폼이 약속만 거창하게 하고 비즈니스 요구를 제대로 충족하지 못하는 8가지 징후에 대한 글도 쓴 적이 있다.
이번에는 기본적인 기능과 비즈니스 가치 이상을 제공하는 ... /mainnews/334807 |
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| 1171 | AIㆍML /t/69500/AIㆍML |
| 1172 | 생성형 AI에서 빠진 조각, RAG가 완성한다 /mainnews/334800 |
| 1173 | 전 세계의 주목을 받으며 등장한 생성형 AI를 기업에서 구현하는 과정은 시행착오의 연속이었다. AI 채팅 도구가 일상적 업무에 활용하면서 기업 내 섀도우 AI 사용률이 급증하고 있다. 그러나 조직 미션의 핵심인 지식 집약적 워크플로우 방면에서 생성형 AI는 아직 업무 방식을 혁신한다는 원대한 약속을 이행하지 못하고 있다.
그러나 검색 증강 생성(RAG)이라는 프로세스 덕분에 이러한 환멸의 시기가 오래 지속되지는 않을 것 같다. RAG는 과거에는 불가능했던 기업 내 생성형 AI 사용례를 만들어내고 있다. 오픈AI, 마이크로소프트, 메타, 구글, 아마존과 많은 AI 신생업체는 엔터프라이즈 중심의 RAG 기반 솔루션을 공격적으로 출시하고 있다.
RAG는 기업에서 생성형 AI의 발목을 잡고 있던 한 가지 큰 문제, 즉 정보 검색 모델을 해결한다. 이제 생성형 AI 도구는 대형 언어 모델(LLM)이 학습한 데이터 외의 관련 데이터에 액세스할 수 있는 방법을 갖게 ... /mainnews/334800 |
| 1174 | /mainnews/334702 |
| 1175 | AIㆍML /t/69500/AIㆍML |
| 1176 | 마이크로소프트, 소형 언어 모델 파이-3 시리즈 발표 "SLM만의 강점 있어" /mainnews/334702 |
| 1177 | 마이크로소프트가 고성능 생성형 인공지능 기술을 모바일 기기 등 더 많은 플랫폼으로 확대하기 위해 새로운 소형 언어 모델(SLM) 제품군을 발표했다.
마이크로소프트가 발표한 파이-3(Phi-3) 플랫폼은 파라미터 개수가 38억 개인 파이-3 미니, 70억 개인 파이-3 스몰, 140억 개인 파이-3 미디엄의 3가지 모델로 구성돼 있다. 지난해 12월 파이-1, 파이-2에 이어 SLM 제품군의 새로운 단계로 소개됐다.
당시 마이크로소프트는 파이-3가 27억 개의 파라미터를 이해할 수 있는 파이-2 기반이며 최대 25배 더 큰 LLM보다 성능이 뛰어나다고 주장했다. 파라미터는 언어 모델이 이해할 수 있는 복잡한 명령어의 수를 나타낸다. 예를 들어 오픈AI의 LLM GPT-4는 잠재적으로 1조 7,000억 개 이상의 파라미터를 이해한다. 마이크로소프트는 오픈AI의 주주이자 협력업체이고, 생성형 AI 비서인 코파일럿의 기반인 챗GPT를 사용하고 있다.
현재 파이-3 미니는... /mainnews/334702 |
| 1178 | /mainnews/334667 |
| 1179 | AIㆍML /t/69500/AIㆍML |
| 1180 | 글로벌 칼럼 | “애플 워치가 있는 한” 휴대용 AI 기기엔 미래가 없다 /mainnews/334667 |
| 1181 | 안톤 이고(영화 '라따뚜이' 속 인물)가 말한 것처럼 부정적인 비판에 더 눈길이 가기 마련이다. 필자는 최근 "지금 상태에선 역대 최악의 제품(The Worst Product I've Ever Reviewed For Now)"이라는 제목의 유명 IT 유튜버 마키스 브라운리의 휴메인 AI 핀(Humane AI Pin) 리뷰를 정말 재밌게 봤다. 정중하게 아픈 부분을 콕콕 짚어낸 이 영상은 적어도 현재 상태에서는 문제가 많다고 지적했다.
옷깃에 꽂은 상태에서 화면 대신 음성과 제스처로 작동하는 이 AI 핀에는 실제로 짧은 배터리 수명, 지속적인 발열, 느린 응답 시간 등 여러 문제가 산재해 있다. 일부 문제는 다음 버전에서 해결될 수도 있지만, 제스처 컨트롤과 결합한 프로젝터 인터페이스는 노년층 혹은 일반 사용자 사이에서 사용 편의성을 제공할 수 있을지 근본적인 문제가 있다. 언젠가는 컴퓨팅이 이렇게 바뀔지 모르지만, 당장은 휴대폰을 대체하는 웨어러블 AI에 대한 매력이... /mainnews/334667 |
| 1182 | /mainnews/334646 |
| 1183 | 퍼스널 컴퓨팅 /t/62074/퍼스널 |
| 1184 | '갖다 대면 착 붙는' 마그네틱 USB-C 어댑터를 쓰면 안 되는 이유 /mainnews/334646 |
| 1185 | 전원 케이블에 걸려 휴대폰, 태블릿 또는 노트북을 넘어뜨린 적이 있다면, 연결 부위에 애플 맥북이나 마이크로소프트 서피스 노트북에 있는 것과 같은 마그네틱 안전 릴리즈가 없는지 아쉬웠을 것이다. 이런 아쉬움의 쉬운 종착지가 있다. 모든 USB-C 케이블에 부착할 수 있는 11달러짜리 자석 팁 어댑터다. 하지만 이걸로 모든 문제를 해결할 수 있을까? 아마존에서 판매하는 이름 없는 어댑터가 좋은 아이디어인 것처럼 보이지만, 안타깝게도 실제로는 하드웨어를 고장 나게 할 수 있다는 많은 증거가 있다.
USB-C 전문가가 이런 제품이 위험하다고 지적하는 이유는 다음과 같다.
정전기 방전 위험
노출된 포고(POGO, 접촉을 위해 밀어내는 작은 금속) 핀의 전자기 간섭으로 인한 데이터 손실 및 성능 저하
습도가 높은 환경에서 핀을 가로지르는 전기 아크 손상 위험
파편이 노출된 마그네틱 핀을 단락시킬 가능성
공식적인 USB-C 사양에 포함되지 않음
특히 ... /mainnews/334646 |
| 1186 | /mainnews/334499 |
| 1187 | 미래기술 /t/65212/미래기술 |
| 1188 | 인텔, 세계 최대 뉴로모픽 시스템 '할라 포인트' 구축 "AI 추론 50배 더 빠르게" /mainnews/334499 |
| 1189 | 양자 컴퓨팅은 어려운 최적화 문제를 해결하고 AI의 속도와 효율성을 높여줄 수 있는 혁신적인 컴퓨팅 아키텍처로 묘사된다. 그러나 양자 컴퓨터는 아직 전통적인 컴퓨터의 성능을 앞설 만큼도 확장할 수 없으며, 플랫폼과 프로그래밍 언어, 애플리케이션으로 구성된 완전한 생태계는 더욱 먼 미래의 이야기다.
그 사이 또 다른 신기술인 뉴로모픽 컴퓨팅이 훨씬 더 즉각적으로 변화를 일으킬 태세를 갖추고 있다.
뉴로모픽 컴퓨팅은 인간의 뇌가 작동하는 방식에 착안해 컴퓨터 칩을 만드는 방법을 재설계하고자 하는 기술이다. 예를 들어 인간의 뉴런은 처리와 메모리 저장을 모두 처리하지만 전통적인 컴퓨터에서는 이 둘이 분리되고, 데이터를 주고받는 데 시간과 에너지가 소비된다.
뉴런은 필요할 때만 움직이므로 에너지 소비가 한층 더 줄어든다는 것도 장점이다. 옴디아(Omdia) 애널리스트 리안 치예 수는 "결과적으로 뉴로모픽 컴퓨팅은 기존 GPU 아키텍처를 한참 뛰어넘는... /mainnews/334499 |
| 1190 | /mainnews/334464 |
| 1191 | 글로벌 트렌드 /t/55049/글로벌 |
| 1192 | 글로벌 칼럼 | 업무 환경의 진화, 키는 ‘주 4일제’가 쥐고 있다 /mainnews/334464 |
| 1193 | 불과 5년 전만 해도 주 4일 근무는 SF 소설 속 이야기였다. 하지만 코로나19 팬데믹이 우리에게 가르쳐 준 것 중 하나가 직장의 구조가 크게 변할 수 있고 여전히 실행 가능하다는 것이다. 이런 사실을 깨닫게 되면서 주 4일 10시간 근무 또는 32시간 근무를 현실적인 가능성으로 고려할 수 있는 길이 열렸다.
주 4일 근무 아이디어는 적어도 1950년대부터 제기됐지만, 최근까지 진지하게 받아들여지지 않았다. 2024년 KPMG가 미국 CEO 100명을 설문조사한 결과를 보면, 미국 기업의 약 3분의 1이 주당 하루 단축을 검토하고 있는 것으로 나타났다. 무슨 의미가 있을까 싶지만 잘 생각해보면 이것은 시작에 불과하다.
주 4일 근무제 시범 운영과 연구 결과를 보면, 이 제도는 직원과 고용주 모두에게 놀랍도록 긍정적인 결과를 가져왔다. 특히 영국의 대규모 주 4일 근무 실험은 매우 성공적이어서 참여한 61개 기업 중 92%가 시범 운영 이후에도 주 4일 ... /mainnews/334464 |
| 1194 | /mainnews/334303 |
| 1195 | 개발자 /t/61023/개발자 |
| 1196 | 오픈소스 프로젝트에 코드를 업스트리밍하는 방법 /mainnews/334303 |
| 1197 | 코드는 일반적으로 다운스트림으로, 즉 오픈소스 프로젝트에서 조직의 제품으로 흐른다. 업스트리밍은 이 흐름을 뒤바꾸어 오픈소스 프로젝트로 코드를 기여하는 프로세스다. 업스트리밍은 오픈소스 커뮤니티의 힘을 활용해 코드를 점검하고 문제를 찾아서 해결하고 모든 코드 사용자에게 더 가치 있는 코드로 만들어주는 자체 기능을 추가하는 등의 가치를 제공한다.
오랜 세월 오픈소스 프로젝트에 깊이 관여해온 필자는 10년 이상 오픈소스 프리BSD(FreeBSD) 운영체제 프로젝트에 코드를 기여하면서 두 차례 프로젝트 코어 팀에서 활동했고 오픈소스 ZFS에 기여했으며 ZFS에 대한 두 편의 책에도 공동 저자로 참여했다. 그리고 수많은 조직이 업스트리밍의 과제를 극복하고 큰 혜택을 얻는 모습을 지켜봤다. 간단히 설명하면, 기여된 코드가 메인라인 오픈소스 프로젝트에 편입되면 그 코드는 공동 유지보수와 활발한 개발, 확장의 대상이 되며 커뮤니티 전반의 다른 구성원이 초기 기여를 뛰어넘는 가치를 더... /mainnews/334303 |
| 1198 | /mainnews/334289 |
| 1199 | 스마트폰 /t/62075/스마트폰 |
| 1200 | 2024년 A18 칩의 청사진…얼마나 똑똑해질까? /mainnews/334289 |
| 1201 | 아이폰 16 출시와 동시에 새로운 A 시리즈 프로세서가 공개될 것이다. 지난 몇 년 동안 그랬던 것처럼 최고급 프로 모델에는 새로운 프로세서가 탑재되고, 프로가 아닌 일반 아이폰 16 모델에는 아이폰 15 프로의 A17 프로 칩이 탑재될 것이다.
애플은 비밀이 많은 회사로 유명하므로 제품 세부 정보는 발매까지 알려지지 않는 경우가 많지만, 지난 몇 년 동안의 A 시리즈 프로세서의 역사와 성능, 최근 소문과 전반적 업계 동향으로 미루어 올해 애플의 아이폰 칩에서 기대할 만한 것들을 꼽아 보자.
프로 아이폰, 아니면 일반 아이폰?
지난해 애플은 예상가능한 업그레이드 패턴에 큰 변화를 도입했다. A17 바이오닉에서 A17 프로로 칩 이름을 바꾼 것은 매 세대마다 새로운 비 프로 칩이 출시된다는 암시다. 아직 실현되지는 않았지만 올해에는 칩 이름과 역할에 변화가 생길 것으로 보인다.
애플이 아이폰 16 프로와 프로 맥스에 탑재될 A18 프로세서 칩을 만든다. ... /mainnews/334289 |
| 1202 | 더보기 /topnews |
| 1203 | 더보기 //www.ciokorea.com |
| 1204 | “CIO 직함도 업그레이드가 필요”··· AI 시대 맞게 임원 직함 재편하는 기업 6곳 //www.ciokorea.com/news/333400 |
| 1205 | “복잡한 쿼리 작성 AI에 맡기세요”··· 스노우플레이크, AI 기반 SQL 어시스턴트 출시 //www.ciokorea.com/news/333197 |
| 1206 | '선수 부상 예측도'… AI와 ML로 경기 개선 중인 스포츠 단체 3곳 //www.ciokorea.com/news/332770 |
| 1207 | 마이크로소프트 “획기적 이정표”가 현실 양자 컴퓨팅에 가지는 의미 //www.ciokorea.com/news/332735 |
| 1208 | 미국 주 의회들의 잇단 제정 움직임··· AI 규제 환경, 이미 복잡해졌다 //www.ciokorea.com/news/332582 |
| 1209 | AD 포리스트 복구 시 흔히 발생하는 7가지 실수 – 2부 https://blog.naver.com/quest_kor/223426969385 |
| 1210 | 제로 트러스트 전략 수립을 위한 실전 가이드 – 1부 https://blog.naver.com/quest_kor/223423129323 |
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| 1212 | “CIO 직함도 업그레이드가 필요”··· AI 시대 맞게 임원 직함 재편하는 기업 6곳 //www.ciokorea.com/news/333400 |
| 1213 | “복잡한 쿼리 작성 AI에 맡기세요”··· 스노우플레이크, AI 기반 SQL 어시스턴트 출시 //www.ciokorea.com/news/333197 |
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| 1215 | 마이크로소프트 “획기적 이정표”가 현실 양자 컴퓨팅에 가지는 의미 //www.ciokorea.com/news/332735 |
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