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국내 외장형 엔터프라이즈 스토리지 시스템 시장 향후 5년간 연평균 성장률

4.5
%
국내 외장형 엔터프라이즈 스토리지 시스템 시장 전망(2023-2027) 보고서
출처 : 한국IDC
날짜 : 2023년 05월 31일
  • 제목

    Z세대 : 결제의 미래 (Gen Z: the future of spending)

“내년에 이직할 가능성이 있다”

52
%
2022 테크 정서 리포트 2022 Tech Sentiment Report
출처 : Dice
날짜 : 2022년 11월 15일
  • 제목

    Z세대 : 결제의 미래 (Gen Z: the future of spending)

“실제 업무 현장에서 LLM을 쓴다”

30
%
대용량 언어 모델 이용 관련 의료 업계 정보·전산 담당자 설문조사
출처 : mcloudoc
날짜 : 2023년 05월 30일
  • 제목

    Z세대 : 결제의 미래 (Gen Z: the future of spending)

"보안 문제로 애플리케이션 배포를 지연시키거나 속도를 늦춰야 했다"

67
%
2023 쿠버네티스 보안 현황 State of Kubernetes Security Report 2023
출처 : RedHat
날짜 : 2023년 05월 30일
  • 제목

    Z세대 : 결제의 미래 (Gen Z: the future of spending)

AIㆍML | 미래기술   1일 전
"공유지의 비극은 어디서든 가능하다" 챗GPT와 LLM의 어두운 미래

기술 세계에서는 모두가 결국 기생 생물이다. 드루팔을 만든 드리스 보이타르트가 몇 년 전에 말했듯이 사람은 모두 만드는 사람(maker)보다는 취하는 사람(taker)에 가깝다. 보이타르트는 오픈소스 커뮤니티의 일반적인 관행을 두고 “취하는 사람은 자신이 이익을 취한 오픈소스 프로젝트에 유의미한 기여로 갚지 않고 의존하는 프로젝트에 해를 끼친다"라고 말했다. 가장 열정적인 오픈소스 기여자라 해도 기여하는 것보다 취하는 것이 더 많을 수밖에 없다.   기생적 경향은 다른 이의 콘텐츠에 의존하는 구글, 페이스북, 트위터에서도 드러났지만, 현재 생성형 AI에서 훨씬 더 선명하게 나타난다. 소스그래프(Sourcegraph) 개발자인 스티브 예게는 “LLM은 소셜, 모바일 또는 클라우드 이후의 가장 큰 변화일 뿐만 아니라, 월드 와이드 웹 이후의 가장 큰 변화”라고 주장했다. 그 말이 맞을 수도 있지만, 대규모 언어 모델(LLM)은 근본 속성이 기생적이다. 다른 사람의 코드 저장소(깃허브), 기술적 질문에 대한 답(스택 오버플로우), 문헌 등에서 정보를 긁어오는 방식에 의존하기 때문이다.   오픈소스에서 그랬듯 콘텐츠를 만들고 모아서 배급하는 쪽에서는 콘텐츠에 대한 LLM 접근을 차단하기 시작했다. 예를 들어 와이어드(Wired)의 보도에 따르면 사이트 트래픽 감소를 겪고 있는 스택 오버플로우는 레딧과 마찬가지로 LLM 제작자에게 LLM 학습에 스택 오버플로우 데이터를 사용하려면 정당하게 돈을 내라고 요구하고 있다. 오픈소스에서 벌어졌던 라이선스 전쟁, 그리고 뉴스 발행사가 구글과 페이스북을 막기 위해 구축했던 페이월을 연상시키는 과감한 조치다. 하지만 정말 효과가 있을까?   공유지의 비극 물론 기술 기생충의 역사는 오픈소스 이전까지 거슬러 올라가겠지만 필자가 경력을 시작한 오픈소스 초기부터 살펴보자. 다른 사람의 기여에 기대 수익을 얻으려는 회사는 리눅스 또는 마이SQL의 극초창기부터 있었다. 예를 들어 리눅스 분야의 경우 최근 록키 리눅스(Rocky Linux)와 알마 리눅스(Alma Linux)라는 두 회사가 레드햇 엔터프라이즈 리눅스(RHEL)와의 완전한 호환성을 약속하고 나섰는데 정작 둘은 레드햇의 성공에는 아무것도 기여하지 않는다. 이 두 RHEL 클론의 성공에 따르는 자연스러운 결과는 숙주가 사라지고 이어 클론 스스로도 사라지게 된다는 것이다. 그래서 리눅스 업계에서는 이들을 가리켜 오픈소스의 '막장'이라고 칭하기도 한다.   지나친 표현일 수도 있지만 요지는 잘 보여준다. 한때 AWS를 향했던 이른바 '노천 채굴' 같은 맥락의 비판이다. 이 비판의 영향으로 여러 클로즈드 소스 라이선스의 변경과 비즈니스 모델의 왜곡, 그리고 오픈소스 지속 가능성에 대한 끝이 없어 보이는 논쟁이 촉발됐다.   물론 오픈소스의 입지는 그 어느 때보다 견고하지만 개별 오픈소스 프로젝트의 상태는 제각각이다. 몇몇 프로젝트와 프로젝트 유지관리자는 커뮤니티 내에서 '테이커'를 관리하는 방법을 마련했지만 그렇지 않은 프로젝트도 있다. 어쨌든 추세적으로 오픈소스의 중요성과 힘은 계속해서 커지고 있다.   우물의 고갈 LLM으로 돌아와 보자. JP 모건 체이스 같은 대기업은 수십억 달러를 투자하고 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어 등을 1,000명 이상 고용해서 개인화와 분석 등에서 막대한 금전적 효과를 거두고 있다. 많은 기업이 챗GPT와 같은 서비스를 공개적으로 채택하기를 주저하고 있지만 현실은 그 기업에 속한 개발자는 이미 LLM을 사용해서 생산성을 높이고 있다는 것이다.   그 효과의 대가가 이제 명확하게 드러나기 시작했다. 역사적으로 생산성 개선의 원천 역할을 해온 스택 오버플로우 같은 기업이 감당해야 하는 대가다.   예를 들어 시밀러웹(Similarweb)에 따르면 스택 오버플로우 트래픽은 2022년 1월 이후 매월 평균 6% 감소해왔고 2023년 3월에는 무려 13.9% 떨어졌다. 이 감소의 원인이 전적으로 챗GPT와 기타 생성형 AI 기반 툴이라고 단정하기는 어렵지만 영향이 없다고도 못할 것이다.   피터 닉시는 인터내셔널.io의 창업자이자 스택 오버플로우의 상위 2% 사용자이다. 지금까지 170만 명 이상의 개발자가 닉시가 작성한 답변을 봤다. 이처럼 스택 오버플로우에서 유명한 닉시도 “스택 오버플로우에 다시 글을 쓸 일은 아마 없을 것”이라고 말했다. 이유가 무엇일까? 챗GPT와 같은 LLM으로 인해 스택 오버플로우의 지식 풀이 고갈될 위험에 처했기 때문이다. 닉시는 “함께 지식 풀을 만들기를 멈추고 그 대신 각자 기계에 바로 쏟아붓는다면 어떤 일이 일어날까?”라고 물었다. 닉시가 말한 “기계”는 챗GPT 같은 생성형 AI를 의미한다. 예를 들어 깃허브 저장소, 스택 오버플로우의 Q&A 등을 이용해 학습된 깃허브의 코파일럿 같은 AI 툴에게서 답을 얻는다면 편리할 것이다. 그러나 스택 오버플로우와 달리 AI와의 질답은 비공개로 이뤄지고 따라서 공공의 정보 저장소로 구축되지도 않는다. 닉시는 “GPT4는 2021년 이전에 스택 오버플로우에서 올라온 질문을 이용해 학습됐다. 과연 GPT6은 무엇을 이용해 학습될까?”라고 질문했다.   일방통행 정보 고속도로 이제 문제가 보이는가? 이것은 그동안 오픈소스 분야에서 벌어졌던 실랑이보다 훨씬 심각한 문제일 수 있다. 닉시는 “이 패턴이 다른 곳에도 복제되고, 인류를 향해 외적으로 확산되던 집단 지식의 방향이 바뀌어 기계의 내부를 지향하게 된다면 이전의 모든 의존과는 비교할 수 없는 방식으로 기계에 의존하게 될 것”이라고 말했다. 그냥 ‘문제’라고 한다면 온건한 표현이다. 닉시는 “빠르게 성장하는 코로나19 변종 같이 AI는 오로지 성장의 힘만으로 지배적인 지식 소스가 될 것이다. 스택 오버플로우를 예로 들면 한때 사람에게 속했던 지식 풀이 트랜스포머 내부에 사용되는 겨우 가중치 하나로 전락하게 되는 것”이라고 강조했다.   여기에는 AI로 끊임없이 밀려 들어오는 엄청난 양의 현금뿐만 아니라 그 외에도 많은 것이 작용한다. 챗GPT 등에 의해 생성되는 정보의 상대적 가치도 살펴봐야 한다. 예를 들어 스택 오버플로우는 2022년 12월부터 챗GPT가 제공한 정보를 기반으로 한 답을 금지했다. 텍스트가 너무 많고 정보의 품질은 떨어진다는 이유다. “챗GPT에서 올바른 답을 얻을 평균적인 비율이 너무 낮고, 챗GPT에 의해 생성된 답을 게시하는 것은 사이트, 그리고 질문을 통해 올바른 답을 찾는 사용자에게 상당히 해롭다.” 챗GPT 같은 부류는 올바른 정보를 생산하도록 설계되는 것이 아니라 단순히 데이터의 패턴에 부합하는 확률론적 정보를 생산하도록 설계된다. 오픈소스에 '막장 기업'이 만연하다고 치자. 그러나 양질의 학습 데이터가 꾸준히 공급되지 않는 LLM은 스스로를 쓰레기 정보로 채우게 되고 유용성은 더 떨어지게 된다.   LLM과 생성형 AI의 가능성을 폄하하는 것이 아니다. 과거 오픈소스, 뉴스 발행사의 사례와 마찬가지로 오픈AI를 비롯한 여러 기업에 집단적으로 생산된 정보를 활용할 수 있도록 도와준 점에 감사한 마음을 가지면서, 동시에 레딧(그 자체가 개인적인 기여의 집합체)처럼 기여자가 각자의 역할에 금전적 대가를 기대하는 것을 지지할 수도 있다. 오픈소스는 이미 라이선스 전쟁을 겪었다. 이제 생성형 AI의 세계에서도 그와 비슷하되 더 큰 파급력을 가진 일이 곧 일어날 것으로 보인다. editor@itworld.co.kr 

챗GPT와 대화하는 자바 앱 만들기
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글로벌 칼럼ㅣ대규모 언어 모델(LLM)은 ‘척척박사’가 아니다
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개발자   2023.05.22
“파이썬 생태계 숨은 보석” 최신 데이터 과학 툴 5가지

파이썬의 풍부한 데이터 과학 툴 생태계는 사용자에게 큰 매력이다. 반면 이처럼 광범위하고 깊은 툴 모음의 유일한 단점은 종종 좋은 툴을 모르고 지나칠 수 있다는 점이다. 여기서는 비교적 새롭거나 덜 알려진 최고의 파이썬 데이터 과학 프로젝트를 소개한다. 폴라스(Polars) 등 전보다 많은 관심을 끌고 있지만 가치에 비해 여전히 덜 알려진 툴도 있고, 커넥터엑스(ConnectorX)와 같이 숨은 보석도 있다.     커넥터엑스 대부분의 데이터는 어딘가의 데이터베이스에 위치하지만 계산은 일반적으로 데이터베이스 바깥에서 이뤄진다. 실제 작업을 위해 데이터를 데이터베이스 안팎으로 옮기는 과정에서 속도가 느려질 수 있다. 는 데이터베이스의 데이터를 파이썬의 많은 일반적인 데이터 랭글링 툴로 불러온다. 필요한 작업을 최소화해서 빠른 속도를 유지해준다.  다음에서 살펴볼 폴라스와 마찬가지로 커넥터엑스는 러스트 라이브러리를 사용한다. 덕분에 파티셔닝과 함께 병렬로 데이터 소스에서 로드하는 기능과 같은 최적화가 가능하다. 예를 들어 파티션 열을 지정해 포스트그레SQL의 데이터를 병렬로 로드할 수 있다.  포스트그레SQL 외에 마이SQL/마리아DB, SQL라이트(SQLite), 아마존 레드시프트, 마이크로소프트 SQL 서버, 애저 SQL 및 오라클에서 읽기도 지원한다. 결과를 판다스 또는 파이애로우 데이터프레임(PyArrow DataFrame)으로 전달하거나, 파이애로우를 거쳐 모딘(Modin), 다스크(Dask) 또는 폴라스로 전달할 수 있다.    덕DB 파이썬을 사용하는 데이터 과학자라면 파이썬과 함께 패키징되는 작지만 강력하고 빠른 관계형 데이터베이스인 SQL라이트를 주목해야 한다. 별도의 애플리케이션이 아닌 프로세스 내 라이브러리로 실행되므로 가볍고 응답성이 우수하다.  는 “OLAP용 SQL라이트를 만들면 어떨까?”라는 질문에 대한 답이라고 볼 수 있다. 다른 OLAP 데이터베이스 엔진과 마찬가지로 열 기반 데이터스토어를 사용하며 장기간 실행되는 분석 쿼리 워크로드에 최적화된다. 또한 예를 들어 ACID 트랜잭션과 같이 일반적인 데이터베이스에서 기대할 법한 모든 기능을 제공한다. 구성해야 하는 별도의 소프트웨어 모음이 없으므로 pip install 명령 하나로 파이썬 환경에서 실행할 수 있다.  덕DB는 CSV, JSON 또는 파케이(Parquet) 형식으로 데이터를 직접 수집할 수 있다. 그렇게 만들어진 데이터베이스는 연도, 월 같은 키를 기반으로 여러 물리적 파일로 파티션해서 효율성을 높일 수 있다. 쿼리는 여타 SQL 기반 관계형 데이터베이스와 똑같이 작동하지만 데이터의 랜덤 샘플을 취하거나 윈도우 함수를 구성하는 등 부가적인 기능도 내장했다. 덕DB의 작지만 유용한 확장 모음에는 전체 텍스트 검색, 엑셀 가져오기/내보내기, SQL라이트 및 포스트그레SQL 직접 연결, 파케이 파일 내보내기 등이 있고, 일반적인 여러 가지 지리공간 데이터 형식도 지원한다.    옵티머스 데이터프레임 중심 프로젝트에 사용하기 위해 데이터를 정제하고 준비하는 작업은 가장 기피하고 싶은 작업 중 하나일 것이다. 이때 는 데이터를 로드, 탐색, 정제하고 다양한 데이터 소스에 다시 쓰기 위한 올인원 툴셋이다. 옵티머스는 판다스, 다스크, CUDF(다스크+CUDF), 벡스(Vaex) 또는 스파크를 기반 데이터 엔진으로 사용할 수 있다. 애로우, 파케이, 엑셀, 일반적인 다양한 데이터 소스 또는 CSV나 JSON과 같은 플랫 파일 형식으로 데이터를 로드하고 다시 저장할 수 있다.  데이터 조작 API는 판다스와 유사하지만 .rows() 및 .cols() 접근자가 추가되므로 데이터프레임 정렬, 열 값에 따른 필터, 기준에 따른 데이터 변경 또는 일부 기준에 따라 연산 범위 좁히기와 같은 작업을 더 쉽게 할 수 있다. 또한 이메일 주소, URL과 같은 일반적인 데이터 유형을 처리하기 위한 처리기도 번들로 함께 제공한다. 옵티머스의 한 가지 문제는 아직 개발 단계임에도 마지막 공식 릴리스가 2020년이라는 점이다.   폴라스 대부분의 시간을 데이터프레임을 다루는 데 보내고 있고 판다스의 성능 제약에 진절머리가 난다면 를 사용해 보자. 파이썬용 데이터프레임 라이브러리인 폴라스는 판다스와 비슷한 편리한 구문을 제공한다. 판다스와 다른 점은 기본적으로 하드웨어를 최대한 활용하는 러스트로 작성된 라이브러리를 사용한다는 것이다. 병렬 처리나 SIMD와 같은 성능 향상 기능을 활용하기 위해 특별한 구문을 사용할 필요가 없다. 자동으로 된다. CSV 파일에서 읽기와 같은 간단한 작업도 더 빠르다.  폴라스는 즉시(eager) 및 지연(lazy) 실행 모드도 제공하므로 쿼리를 즉시 실행하거나 필요한 시점까지 지연시킬 수 있다. 쿼리를 증분 처리하기 위한 스트리밍 API도 제공하지만 아직 스트리밍을 사용할 수 없는 함수가 많다. 러스트 개발자라면 수 있다.    스네이크메이크 데이터 과학 워크플로우는 설정하기 어려운데, 일관적이고 예측 가능한 방식으로 설정하기는 더욱 어렵다. 는 이 문제를 해소하기 위해 개발됐다. 파이썬의 데이터 분석을 자동으로 설정해 다른 모든 사람도 나와 같은 결과를 얻도록 보장한다. 많은 기존 데이터 과학 프로젝트가 스네이크메이크에 의존한다. 데이터 과학 워크플로우에 움직이는 요소가 많을수록 스네이크메이크로 자동화해서 얻는 이익도 커진다.  스네이크메이크 워크플로우는 GNU 메이크(make) 워크플로우와 비슷하다. 규칙을 사용해서 만들 것을 정의해서 이를 통해 무엇을 받아들일지, 무엇을 내보낼지, 이를 달성하기 위해 어떤 명령을 실행할지를 정의한다. 워크플로우 규칙은 멀티스레딩이 가능하며(이점이 있다면), 구성 데이터는 JSON/YAML 파일에서 가져올 수 있다. 또한 워크플로우에 함수를 정의해 규칙에 사용되는 데이터를 변환하고 각 단계에서 수행된 작업을 로그에 쓸 수 있다.  스네이크메이크 작업은 이식이 가능하도록 만들어졌으므로 모든 쿠버네티스 관리 환경, 또는 구글 클라우드 라이프 사이언스(Google Cloud Life Sciences)나 AWS의 티바나(Tibanna)와 같은 특정 클라우드 환경에 배포가 가능하다. 워크플로우를 “동결”해서 정확히 정해진 패키지 집합만 사용할 수 있으며 성공적으로 실행된 워크플로우에 대해서는 자동으로 단위 테스트를 생성해서 함께 저장할 수 있다. 또한 장기 보관을 위해 워크플로우를 타볼(tarball)로 저장할 수 있다.  editor@itworld.co.kr

"쏟아부으면 다 AI옵스?" 네트워크 데이터와 AI 도구의 과제 5가지
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글로벌 트렌드 | 네트워크   2023.05.10
화웨이 금지 조치 합류하는 독일…5G 둘러싼 지정학적 ‘관계 방정식’

최대한 많은 네트워크에서 중국제 장비를 배제하려는 미국의 계속되는 외교 노력이 결실을 보고 있는 듯하다. 독일이 다른 여러 유럽 국가의 뒤를 따라 화웨이 및 ZTE 5G 장비 사용을 금지하기로 했다.   중국 정부와 긴밀한 관계인 화웨이와 ZTE의 하드웨어가 국가 안보 위협을 가한다는 미국의 입장에 따라 스웨덴, 노르웨이, 영국은 이미 중국제 장비 금지 조치를 실시했다. 독일이 중국제 장비를 금지할 것이라는 소식은 3월 정부 소식통을 인용한 독일 신문 가 처음 전했다.    화웨이는 유럽에서 여전히 상당한 족적을 갖고 있다. 유럽정책분석센터(CEAP)의 온라인 학술지 밴드위스(Bandwidth)에 게재된 존 스트랜드의 분석에 따르면, 많은 국가가 여전히 5G 네트워크에 화웨이 장비를 가동 중이다. 그 비율은 100%(키프로스)부터 17%(프랑스)까지 다양하다. 프랑스 당국은 화웨이 장비 사용이 가능한 장소를 제한했다. 스트랜드의 분석에 따르면, 독일, 이탈리아, 아일랜드, 폴란드, 스페인, 포르투갈, 네덜란드, 스위스, 핀란드 등의 국가 역시 5G 네트워크 중 상당 부분을 화웨이 장비로 가동하고 있다.   화웨이 금지 조치에 대한 EU의 태도 변화 독일이 다음으로 중국제 장비 금지 조치를 실시할 수 있다는 소식은 화웨이가 유럽에서 차지하는 지위에 대한 일종의 전환점을 나타낸다. 유럽 일부 지역은 이 문제에 대한 미국의 압력에 저항해 왔지만, EU 자체는 독일과 같은 주요 회원국과 함께 방향을 바꾸고 있는 듯하다. 2019년 유럽위원회는 국가 행위자에 의한 5G 네트워크 내 간섭의 위험을 상세히 기술한 를 발표했다. 이는 중국 정부가 지원하는 공급업체들에 대한 경고로 널리 해석됐다. EU의 입장은 미국 지도부의 변화와 일부 관계가 있다. 북대서양조약기구(NATO)를 폄하하고 미국과 EU의 관계 냉각을 주도했던 미국 도널드 트럼프 대통령 행정부로부터 지시받기 꺼리는 국가들은 바이든 대통령 정부를 더 신뢰한다. IDC 선임 조사 책임자 렌 파딜라에 따르면, 이런 점이 정책을 직접적으로 바꾸지는 않겠지만 여전히 영향을 미칠 수 있다. 파딜라는 “대부분 EU 회원국 정부는 트럼프 행정부보다 바이든 행정부를 진지하게 받아들일 준비가 되어 있으며, 바이든 정부가 어떤 방향성을 취하면 그럴 만한 이유가 있다고 생각한다”라고 말했다. 네트워크에서 간섭이 일어날 가능성은 화웨이 장비를 여전히 사용 중인 국가들도 널리 인정하고 있다. 그러나 다른 문제로 인해 노골적인 금지를 결정하는 것은 까다로운 문제다. 하버드 대학교 교수이자 사이버보안 전문가 브루스 슈나이어에 따르면, 네트워크 운용업체들이 화웨이를 계속 사용하는 것은 순 비용 측면에서 매력적인 선택지이기 때문이다. 하지만 슈나이어는 “보안을 원한다면 비용이 든다. 피할 방법은 없다”라고 덧붙였다. 기술 공급망에 영향을 미치는 지정학 서방 국가는 이런 사실을 뒤늦게 자각했으나 배운 점은 있었다. 미국의 반도체 및 과학법(CHIPS and Science Act)과 같은 조치와 유럽에서 시행되는 비슷한 법률은 자국의 칩 제조 역량을 강화해 현재의 미·중 반도체 무역전쟁과 같은 지정학적 요인 등으로 인한 공급망 문제를 미리 예방하려는 노력의 일환이다. 그러나 슈나이어는 이런 노력만으로 문제를 빠르게 해결하기는 어렵다며, “현재와 같은 노동법에서는 비용이 더 드는 대안”이라고 지적했다. 슈나이어에 따르면, 중국 정부가 화웨이 장비를 이용해 국가 네트워크를 염탐할 가능성은 이미 서방 국가에서도 일상적으로 일어나는 일이므로 문제가 되지 않는다. 실제 문제는 무력 분쟁 발생 시 침해된 네트워킹 장비를 사용해 서구의 네트워크를 약화하는 것이다. 슈나이어는 “네트워크 약화로 모든 것의 가동이 중단될 수 있다는 점이 우려된다. 만일 중국이 대만을 침공한다면 대만의 네트워크를 약화할 수 있다. 그것이 실질적인 위험이며, 이는 감지되지 않는 방식으로 진행될 수 있다”라고 말했다. 화웨이 금지 조치, 철거·교체 비용으로 복잡해질 수 있어 새로운 네트워크와 기존 네트워크를 대상으로 한 잠재적인 화웨이 금지 조치에 대한 유럽의 셈법은 비용 문제 때문에 복잡하다. 파딜리아에 따르면, EU 국가에서 화웨이 장비가 널리 보급된 점을 고려하면 금지 조치로 인한 철거 후 교체 비용 때문에 금지 조치를 재고하게 될지 모른다. 파딜리아는 “철거 후 교체 자금이 얼마나 있을지 모르겠다. 각국의 경제 사정에 달려 있다. 예컨대 독일보다는 스페인의 운용업체가 더 많은 영향을 받게 된다”라고 언급했다. 미국이 주도하는 화웨이 장비 사용 금지 압력은 어찌 됐든 결실을 보고 있다. 폴리티코(Politico)에 따르면, 화웨이는 파이브 아이즈(Five Eyes) 국가(미국, 영국, 뉴질랜드, 캐나다, 호주)와 인도에서의 사업을 포기했고 유럽에서의 마케팅 및 로비 활동을 전체적으로 축소하고 통합했다. 최근에는 미국과 EU가 공동으로 말레이시아 정부에 곧 도입할 5G 네트워크에 했다. 익명을 요구한 한 소식통은 화웨이가 규제가 심한 무선통신 분야에서 기업 시장으로 전환 중인 것으로 보인다고 전했다. 계속되는 무역 전쟁에서 양쪽 진영이 제기한 보안 문제는 매우 현실적이다. 중국은 미국의 엔터프라이즈 클라우드 업체 시만텍(Symmantec)을 비슷한 이유로 금지했다. 하지만 슈나이어와 파딜라는 기술이 아니라 지정학이 문제의 핵심이라는 점에 의견을 같이했다. 파딜라는 “기술적인 측면보다 지정학적인 측면이 더 우려된다. 화웨이든 시스코든 네트워크 장비 업체라면 장비 내부에 잠재적으로 보안을 침해할 수 있는 것을 넣는 것이 가능하지만, 화웨이가 그렇게 하고 있음을 입증하는 정보는 전혀 들은 바 없다”며, “모두 외국인 혐오이며 매우 복잡한 문제의 일부에 불과하다”라고 지적했다. editor@itworld.co.kr

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AIㆍML | 글로벌 트렌드 | 보안   2023.04.27
챗GPT는 시작에 불과... 수면 위로 드러나는 ‘AI 챗봇’의 안보 위협

챗GPT 그리고 AI 챗봇이 그 이점만큼이나 위험성을 내포하고 있다는 것이 속속 드러나고 있다. 전 세계는 AI 챗봇이 초래할 위험을 고려하는 동시에 앞으로 다가올 미래를 걱정하기 시작했다.  최근 영국 국가사이버보안센터(NCSC)는 AI가 국가 안보에 미치는 위협을 . 곧이어 미국 국가안보국(NSA)의 사이버보안 책임자 롭 조이스도 비슷한 경고를 했다. 여러 국가에서 AI가 야기할 난제와 위협을 심각하게 우려하고 있다. NCSC는 쿼리가 보관된다는 점에서, AI 챗봇과 상호작용한 내용이 챗GPT 같은 AI 챗봇의 기반이 되는 대규모언어모델(LLM)의 일부가 될 수 있다고 지적했다. 이런 쿼리는 사용자의 관심 분야는 물론이고, 더 나아가 해당 사용자가 속한 조직까지 드러낼 수 있다. 조이스는 챗GPT 같은 챗봇이 특히 피싱에서 사용되는 장황하고 어색한 문구를 더 진짜 같고 그럴듯하게 보이도록 개선할 수 있기 때문에 사이버 범죄자의 범죄 능력을 향상시킬 수 있다고 주장했다.     쿼리를 통한 기밀 유출 때마침 삼성전자 반도체 부문에서 챗GPT 사용이 허가된 지 불과 20일 만에 정보 유출 사고가 발생했고, 삼성은 챗GPT 사용으로 기밀 정보가 불특정 다수에게 노출될 수 있다며 주의를 당부했다. 엔지니어들이 ▲ 소스코드 오류 확인, ▲ 불량 설비 파악에 사용되는 코드 최적화, ▲ 녹취 전사본을 기반으로 한 회의록 작성을 위해 챗GPT를 사용했고, 이 과정에서 민감한 기업 정보가 사실상 제3자에게 넘겨져 회사의 통제를 벗어났다. 현재 삼성은 챗GPT 기밀 유출을 원천적으로 막기 위해 자체 AI 서비스 개발을 검토 중이다.  코드42(CODE42)의 CISO 자디 한슨은 이번 삼성 사건을 언급하면서, “유망한 기술이지만 챗GPT가 폭발적으로 사용되면서 잠재적인 위험에 관한 우려가 촉발됐다. 기업에서 직원들이 챗GPT에 데이터를 제공하면 이런 위험은 더욱 커진다”라고 말했다. 이어 “챗GPT와 AI 도구는 매우 강력하고 유용하지만, 직원들은 챗GPT에 입력하기 적절한 데이터와 부적절한 데이터를 알아야 하며, 보안팀은 기업이 챗GPT에 전송하는 데이터에 대해 적절한 가시성을 확보해야 한다. 새롭고 강력한 기술이 발전할 때마다 이에 수반되는 위험을 이해해야 기업을 보호할 수 있다”라고 덧붙였다.  한 마디로, 입력한 정보는 ‘엔터’ 키를 누르는 순간 사라지고, 더 이상 통제할 수 없다. 영업 비밀로 간주되는 정보를 전송했다면 더 이상 비밀이라고 할 수 없다. 삼성은 “전송된 데이터는 이제 오픈AI의 서버에 저장돼 있기 때문에 회수가 불가능하다. 경쟁이 치열한 반도체 업계에서는 어떤 종류의 데이터 유출도 재앙을 불러올 수 있다”라고 전했다.   그렇다면, 정부의 기밀 정보에 관한 쿼리가 국가 안보를 어떻게 위험에 빠뜨릴 수 있는지 추론하는 일은 그다지 어렵지 않을 것이다.    AI가 모든 것을 바꾼다 2023년 초 랜드 연구소(RAND Corporation)의 대표 겸 CEO 제이슨 마테니 박사는 국토안보 및 정부행정 위원회 증언에서 국가 안보 문제로 꼽은 4가지를 . 다음과 같다. • 기술이 국가 안보 체계 밖에 있는 상업적 주체에 의해 주도된다.  • 기술이 빠르게 발전하고 있으며, 정부 정책 및 조직 개혁 속도를 능가한다. • 기술을 평가하는 전문 인력이 민간 부문에 집중돼 있으며 국가 안보에 사용된 적이 거의 없다. • 이런 기술에는 선의적인 사용과 악의적인 사용, 의도적인 오용과 우발적인 오용을 구분하거나 확실한 귀책을 파악하는 기존의 인텔리전스 시그니처가 부족하다. AI가 모든 것을 바꿀 것이라는 말은 과장이 아니다.   커지는 ‘오토GPT(AutoGPT)’의 두려움 이스라엘 국방군 소속 8200부대 출신이자 현재는 센트라(Sentra)의 CTO를 맡고 있는 롭 라이터는 챗GPT를 능가하는 ‘오토GPT(AutoGPT)’ 또는 ‘에이전트GPT(AgentGPT)’의 출현이 가장 두렵다고 말했다. 공격 효율을 수천 배 높일 수 있어서다. 공격자가 오토GPT에 작업을 지시하면 오토GPT는 목표를 달성할 때까지 (‘백만돌이’처럼) 끊임없이 작업을 수행한다. 다시 말해, 맬웨어가 스스로 작동하는 것이다. 오토GPT를 사용하면 공격자는 지속성과 확장성을 모두 갖춘 도구를 갖게 되는 셈이다.  슬래쉬넥스트(SlashNext)의 CEO 패트릭 하르도 해커가 챗GPT를 사용해 표적화된 공격을 더 많이, 더 빠르게 하면서 침해 성공 가능성을 높이고 있다고 언급했다. “오늘날 챗봇이 성공적인 2가지 영역이 있다. 맬웨어와 비즈니스 이메일 침해(BEC)다. 사이버 공격은 기업 내 특정 대상에게 빠르고 빈번하게 전달될 때 가장 위험하다”라고 말했다.   무한한 코드 변형 하르는 “사이버 범죄자는 챗GPT로 코드를 무한하게 변형해 맬웨어 탐지 엔진을 능가할 수 있다. BEC 공격은 피해자가 금융 정보나 데이터를 자발적으로 제공하도록 사회 공학 기법을 시도하는 표적 공격이다. 이런 공격이 성공하려면 개인화된 메시지가 필요하다. 챗GPT는 그럴듯하게 개인화된 이메일을 대량으로 생성할 수 있고, 아울러 무한으로 변형할 수 있다. 이런 공격의 속도와 빈도가 증가해 데이터 유출이 성공할 확률도 높아질 전망이다. 이미 2023년 1분기 보고된 침해 건수부터 많이 증가했다”라고 말했다. 라이터는 인간을 모방하는 챗봇의 능력이 매우 현실적이라고 말했다. 특히 잘못된 정보와 허위 정보에 오랫동안 관여해 온 IRA(Internet Research Agency) 같은 기관이 특정 인물의 말투, 어조, 음색 등을 포착하는 기능을 발전시키기 위해 매진 중일 것이라고 예상했다. 이런 일이 가능하다는 것을 이미 알고 있더라도 막상 실제 인물과 모방된 인물을 마주했을 때 누구의 말을 믿게 될까? 하르는 이 문제를 완화하려면 머신러닝을 기반으로 한 보안이 필요하다고 강조하면서, “AI는 AI로 대항해야 한다”라고 조언했다.    AI 도구 개발을 중단해야 할까? 전 세계 보안기관의 경고는 AI 도구 개발 중단을 촉구하는 많은 사람이 서명한 공개서한의 내용과 일맥상통한다. 하지만 AI 도구 개발을 중단하기에는 너무 늦었다. 최근 미국 상원 군사 위원회가 국방부 작전 개선을 위해 , 미국이 AI 도구 개발을 중단할 경우 국가 안보에 해로울 것이라는 데 의견이 일치한 것에서도 알 수 있다.  청문회에서 증언한 랜드 연구소의 마테니, 팔란티어(Palantir)의 CTO 샴 산카, 쉬프트5(Shift5)의 공동 창립자 겸 CEO 조시 로스피노소는 현재 미국이 우위를 점하고 있는 AI 도구 개발을 중단하면 적대국에게 미국을 따라잡고, 미국이 방어하기 어려운 AI 모델을 만들 기회를 제공한다는 데 의견을 같이했다. 물론 AI 기술을 통제해야 한다는 초당적 합의와 요구도 있었다.  소위원회는 마테니, 샴 산카, 조시 로스피노소에게 국가 안보 보호의 맥락에서 정부가 AI 규제를 어떻게 검토해야 하는지 권고안을 30~60일 내에 제출하라고 요청했다. 지난 4월 19일 청문회에서 오간 논의 내용을 봤을 때, AI 기술은 이중용도(dual-use) 기술로 지정돼, 국가 간 협력이나 공유가 금지되진 않지만 정부가 발언권을 가져야 하는 국제무기거래규정(ITAR)의 적용을 받게 되리라 예상된다.  editor@itworld.co.kr  

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개발자   2023.04.18
“브라우저에서 자바 빠르게 실행하기” 예제로 배우는 실전 자바-와즘 변환

웹어셈블리(WebAssembly) 또는 줄여서 와즘(Wasm)은 웹어셈블리로 컴파일이 가능한 모든 언어에 대한 일반화된 가벼운 네이티브 바이너리 형식을 제공한다. 소스 언어가 웹어셈블리로 변환되면 클라우드 가상머신부터 데스크톱, IoT와 모바일 기기에 이르기까지 다양한 컨텍스트에서 이 컴팩트한 바이너리를 실행할 수 있다. 와즘이 지원하는 가장 흥미로운 환경 중 하나는 웹 브라우저다. 여기서는 자바 코드를 웹어셈블리로 컴파일하는 방법을 알아본 다음 웹 서버에서 데모 애플리케이션을 실행하면서 실제로 작동하는 모습을 살펴본다.    자바에 웹어셈블리를 사용하는 이유  와즘은 자바스크립트에서 자바 API를 호출할 수 있는 웹 브라우저의 프론트 엔드에서 자바를 실행하는 방법을 제공한다. 웹어셈블리 컴파일러는 자바 소스(또는 바이트코드)에서 바이너리를 생성하고, 브라우저는 호스트 운영체제 기능을 사용해서 이 바이너리를 실행하므로 OS 수준의 성능을 얻게 된다. 자바 코드는 와즘 바이너리로 변환되고 이 바이너리는 자바스크립트에서 호출할 수 있는 훅을 노출한다.  와즘은 오늘날 주요 브라우저에서 바로 사용할 수 있다. 사용자가 원하는 언어로 무거운 작업을 수행할 수 있도록 뛰어난 성능을 제공한다. 비디오 인코딩, 그래픽 및 기타 고강도 데이터 처리 등에 사용하면 큰 효과를 얻을 수 있다. 심지어 하기도 한다.  자바를 사용한 기간이 어느정도 되면 브라우저의 자바에 대한 이야기를 들을 때 자바 애플릿을 떠올리겠지만, 와즘은 그것과는 전혀 다르다. 와즘은 처음부터 안전한 샌드박스 런타임으로 설계된 현대적 고성능 기술이다. 이식성, 성능, 보안, 다국어 지원을 갖춘 와즘은 현재 기술 환경의 핵심 요소다.    자바에서 와즘으로 : 변환 방식  자바 프로그램을 웹어셈블리로 변환하는 작업은 약간 까다롭다. 추천할 수 있는 완벽한 기준이 될 만한 방법은 없다. 여러 프로젝트가 있지만 성숙하거나 잘 문서화된 것을 찾기가 쉽지 않다. 자바 언어에는 가비지 수집, 리플렉션과 같이 웹어셈블리 트랜스파일러가 해결하기 어려운 몇 가지 문제가 있다. 최상급 자바 와즘 솔루션에 도달하기 위해서는 먼저 이와 같은 부분을 해결해야 할 것으로 보인다.  그랄VM(GraalVM)은 현재 네이티브 이미지 툴을 사용한 와즘 출력을 위한 하고 전반적으로 꽤 좋은 프로젝트다. 그랄VM이 와즘 바이너리를 생성할 수 있게 되면 살펴볼 가치가 있을 것이다. 그 사이 자바에서 와즘으로의 컴파일을 처리하는 데 사용할 수 있는 라이브러리는 다음과 같다.    여기서는 자바 와즘 컴파일에 티VM을 사용한다. 티VM을 만든 참조).   티VM을 사용해 자바를 와즘으로 컴파일하기  티VM은 자바를 재료로 와즘을 만들기 위한 가벼운 라이브러리를 지향한다. 구글 웹 툴킷에서 영감을 받았지만 소스가 아닌 바이트코드를 기반으로 한다. 덕분에 스칼라와 같은 다른 JVM 언어도 처리할 수 있다. 티VM이 제공하는 샘플 프로젝트를 통해 자바 와즘 프로젝트를 간편히 살펴볼 수 있는데 여기서도 이 샘플을 사용한다. 티VM과 샘플 프로젝트 설정  티VM을 사용하려면 자바 8 이상의 JDK가 설치되어 있어야 한다. 여기서는 최신 티VM 버전을 빌드해서 로컬 저장소에 설치한 다음, 와즘을 사용하는 샘플 프로젝트 중 하나를 빌드해서 자바-와즘 컴파일이 어떻게 수행하는지를 살펴본다. T이다.  프로젝트가 체크아웃되면 티VM 라이브러리 자체를 빌드해서 로컬 저장소에 설치해야 한다. 루트 디렉터리로 이동해서 /teavm/gradlew를 입력한다. 이 명령은 독립형 그래들(Gradle) 래퍼 실행 파일을 사용해 티VM을 빌드하고 로컬로 설치한다. 여기까지 완료하면 /teavm/samples/pi 디렉터리로 이동해서 ../../gradlew war를 입력한다. 그러면 그래들은 Pi 샘플 프로젝트를 WAR 파일로 빌드한다. 이 단계가 완료되면 서블릿 컨테이너에 배포할 수 있는 /teavm/samples/pi/build/libs/pi.war 파일이 생성된다.  필자는 이 데모에 우분투를 실행 중이므로 Tomcat을 서비스로 설치한 다음(sudo apt-get install tomcat9) pi.war 파일을 /webapps 디렉터리로 복사했다(sudo cp /teavm-wasm/target/pi.war /var/lib/tomcat9/webapps/). 그 다음 sudo systemctl start tomcat9를 사용해서 톰캣을 시작했다. 다른 방법은 /bin 디렉터리의 start.sh/.bat 스크립트를 사용하는 것이다. 이는 톰캣의 독립형 버전을 다운로드한 경우 가능한 방법이다. 참고로 Pi 샘플은 티VM의 자바스크립트와 와즘 출력 기능을 모두 지원하지만, 여기서는 와즘 부분만 살펴본다.  와즘을 위한 Pi 데모  이제 localhost:8080/pi에서 애플리케이션이 실행 중일 것이다. 브라우저에서 이 URL을 방문하면 간단한 사용자 인터페이스가 표시된다. 인터페이스에는 자바스크립트와 웹어셈블리용으로 하나씩 두 개의 링크가 포함돼 있다. 웹어셈블리를 클릭하면 이 표시된다.   이 인터페이스에서 파이를 계산할 자릿수를 지정할 수 있다. 인터페이스는 계산을 위해 와즘으로 컴파일된 자바를 사용하며, 자바스크립트에서 코드를 호출한다. 이 계산이 어떻게 수행되는지 살펴보자.  /teavm/samples/pi 프로젝트를 보면, 자바와 웹 애플리케이션 소스가 모두 포함된 표준 메이븐/그래들 레이아웃이며 각각 src/main/java와 src/main/webapp에 저장돼 있다. src/main/java/org/teavm/samples/pi/PiCalculator.java의 자바 클래스를 보면 PiCalculator라는 일반적인 자바 클래스임을 볼 수 있다. 이 클래스는 주 메서드를 정의한다. 주 메서드는 args[]에서 하나의 인수를 계산할 자릿수로 취하며 실제 파이 계산을 수행하기 위해 PiDigitSpigot이라는 내부 클래스를 사용하고 java.math.BigInteger라는 단일 자바 라이브러리에 의존한다. 전형적인 자바 프로그램이다. /teavm/samples/pi/build/libs/classes/main으로 이동해서 java org/teavm/samples/pi/PiCalculator 50이라고 입력하면 명령줄에서 파이를 50자리까지 계산해준다  이제 teavm/samples/pi/src/main/webapp의 웹 애플리케이션 부분을 보자. 우리의 관심사는 wasm.html이다. 파일의 대부분은 기본 HTML이지만 예시 1과 같이 살펴볼 만한 흥미로운 자바스크립트가 있다.  리스트 1. 파이 계산을 위한 웹 애플리케이션   let runner = null;   function init() {     TeaVM.wasm.load("wasm/pi.wasm", {       installImports(o, controller) {         function putwchars(address, count) {           let instance = controller.instance;           let memory = new Int8Array(instance.exports.memory.buffer);           let string = "";             for (let i = 0; i < count; ++i) {               string += $rt_putStdoutCustom(memory[address++]);             }           }           o.teavm.putwcharsOut = putwchars;           o.teavm.putwcharsErr = putwchars;         },       }).then(teavm => {         this.instance = teavm.instance;         runner = n => teavm.main([n.toString()]);         document.getElementById("run").disabled = false;       })   }   function calculate() {     var count = parseInt(document.getElementById("digit-count").value);     runner(count);   }   init();   Digit count:     Run 우선 TeaVM.wasm.load("wasm/pi.wasm", { ...라인은 서버에서 pi.wasm  파일을 가져오는 작업을 시작한다. 이 파일은 브라우저에 와즘 파일을 로드하도록 지시하는 내장된 .  가장 흥미로운 부분은 runner = n => teavm.main([n.toString()]); 라인이 있는 콜백 함수다. 여기서 자바스크립트로 자바 main() 함수를 호출하고 계산할 자릿수를 인수로 전달한다. 이제 PiCalculator.java 파일이 어떻게 pi.wasm으로 변환되었는지 살펴보자. 처럼 /pi/build.gradle.kts 파일에서 티VM 플러그인이 자바 파일을 가리키도록 구성됐다. 리스트 2. 자바-와즘 변환 teavm {     js {         addedToWebApp.set(true)     }     wasm {         addedToWebApp.set(true)     }     wasi {         outputDir.set(File(buildDir, "libs/wasi"))         relativePathInOutputDir.set("")     }     all {         mainClass.set("org.teavm.samples.pi.PiCalculator")     } } all 필드에서 mainClass.set("org.teavm.samples.pi.PiCalculator")로 티VM 플러그인이 구성된 것을 볼 수 있다. 자바스크립트와 와즘에 모두 적용되기 때문이다(즉, 프로젝트가 자바스크립트와 와즘 버전을 모두 출력함). build/generated/teavm/wasm/을 보면 티VM이 와즘 파일을 어디에 출력했는지 확인할 수 있다.    결론  와즘은 웹 브라우저에서 우수한 성능으로 자바를 실행할 수 있게 해주는 유망한 기술이다. 아직 미완성이지만 티VM과 같은 라이브러리는 자바와 웹어셈블리를 다루는 간편한 수단을 제공한다. 티VM을 사용하면 자바 코드를 호스트 운영체제 기능을 사용해 브라우저에서 실행되는 컴팩트한 바이너리로 컴파일할 수 있다. 와즘은 자바 기술 환경의 중요한 요소이며 여전히 개발 초기 단계에 있다. 가비지 수집 통합은 여러 주요 영역에서 와즘의 잠재력을 확대할 수 있다. 확실히 주목해야 할 기술이다.  editor@itworld.co.kr

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“파이썬 생태계 숨은 보석” 최신 데이터 과학 툴 5가지

파이썬의 풍부한 데이터 과학 툴 생태계는 사용자에게 큰 매력이다. 반면 이처럼 광범위하고 깊은 툴 모음의 유일한 단점은 종종 좋은 툴을 모르고 지나칠 수 있다는 점이다. 여기서는 비교적 새롭거나 덜 알려진 최고의 파이썬 데이터 과학 프로젝트를 소개한다. 폴라스(Polars) 등 전보다 많은 관심을 끌고 있지만 가치에 비해 여전히 덜 알려진 툴도 있고, 커넥터엑스(ConnectorX)와 같이 숨은 보석도 있다.   class="image" ⓒ Getty Image Bank   커넥터엑스 대부분의 데이터는 어딘가의 데이터베이스에 위치하지만 계산은 일반적으로 데이터베이스 바깥에서 이뤄진다. 실제 작업을 위해 데이터를 데이터베이스 안팎으로 옮기는 과정에서 속도가 느려질 수 있다. 커넥터X(ConnectorX)는 데이터베이스의 데이터를 파이썬의 많은 일반적인 데이터 랭글링 툴로 불러온다. 필요한 작업을 최소화해서 빠른 속도를 유지해준다.  다음에서 살펴볼 폴라스와 마찬가지로 커넥터엑스는 러스트 라이브러리를 사용한다. 덕분에 파티셔닝과 함께 병렬로 데이터 소스에서 로드하는 기능과 같은 최적화가 가능하다. 예를 들어 파티션 열을 지정해 포스트그레SQL의 데이터를 병렬로 로드할 수 있다.  포스트그레SQL 외에 마이SQL/마리아DB, SQL라이트(SQLite), 아마존 레드시프트, 마이크로소프트 SQL 서버, 애저 SQL 및 오라클에서 읽기도 지원한다. 결과를 판다스 또는 파이애로우 데이터프레임(PyArrow DataFrame)으로 전달하거나, 파이애로우를 거쳐 모딘(Modin), 다스크(Dask) 또는 폴라스로 전달할 수 있다.    덕DB 파이썬을 사용하는 데이터 과학자라면 파이썬과 함께 패키징되는 작지만 강력하고 빠른 관계형 데이터베이스인 SQL라이트를 주목해야 한다. 별도의 애플리케이션이 아닌 프로세스 내 라이브러리로 실행되므로 가볍고 응답성이 우수하다.  덕DB(DuckDB)는 “OLAP용 SQL라이트를 만들면 어떨까?”라는 질문에 대한 답이라고 볼 수 있다. 다른 OLAP 데이터베이스 엔진과 마찬가지로 열 기반 데이터스토어를 사용하며 장기간 실행되는 분석 쿼리 워크로드에 최적화된다. 또한 예를 들어 ACID 트랜잭션과 같이 일반적인 데이터베이스에서 기대할 법한 모든 기능을 제공한다. 구성해야 하는 별도의 소프트웨어 모음이 없으므로 pip install 명령 하나로 파이썬 환경에서 실행할 수 있다.  덕DB는 CSV, JSON 또는 파케이(Parquet) 형식으로 데이터를 직접 수집할 수 있다. 그렇게 만들어진 데이터베이스는 연도, 월 같은 키를 기반으로 여러 물리적 파일로 파티션해서 효율성을 높일 수 있다. 쿼리는 여타 SQL 기반 관계형 데이터베이스와 똑같이 작동하지만 데이터의 랜덤 샘플을 취하거나 윈도우 함수를 구성하는 등 부가적인 기능도 내장했다. 덕DB의 작지만 유용한 확장 모음에는 전체 텍스트 검색, 엑셀 가져오기/내보내기, SQL라이트 및 포스트그레SQL 직접 연결, 파케이 파일 내보내기 등이 있고, 일반적인 여러 가지 지리공간 데이터 형식도 지원한다.    옵티머스 데이터프레임 중심 프로젝트에 사용하기 위해 데이터를 정제하고 준비하는 작업은 가장 기피하고 싶은 작업 중 하나일 것이다. 이때 옵티머스(Optimus)는 데이터를 로드, 탐색, 정제하고 다양한 데이터 소스에 다시 쓰기 위한 올인원 툴셋이다. 옵티머스는 판다스, 다스크, CUDF(다스크+CUDF), 벡스(Vaex) 또는 스파크를 기반 데이터 엔진으로 사용할 수 있다. 애로우, 파케이, 엑셀, 일반적인 다양한 데이터 소스 또는 CSV나 JSON과 같은 플랫 파일 형식으로 데이터를 로드하고 다시 저장할 수 있다.  데이터 조작 API는 판다스와 유사하지만 .rows() 및 .cols() 접근자가 추가되므로 데이터프레임 정렬, 열 값에 따른 필터, 기준에 따른 데이터 변경 또는 일부 기준에 따라 연산 범위 좁히기와 같은 작업을 더 쉽게 할 수 있다. 또한 이메일 주소, URL과 같은 일반적인 데이터 유형을 처리하기 위한 처리기도 번들로 함께 제공한다. 옵티머스의 한 가지 문제는 아직 개발 단계임에도 마지막 공식 릴리스가 2020년이라는 점이다.   폴라스 대부분의 시간을 데이터프레임을 다루는 데 보내고 있고 판다스의 성능 제약에 진절머리가 난다면 폴라스(Polars)를 사용해 보자. 파이썬용 데이터프레임 라이브러리인 폴라스는 판다스와 비슷한 편리한 구문을 제공한다. 판다스와 다른 점은 기본적으로 하드웨어를 최대한 활용하는 러스트로 작성된 라이브러리를 사용한다는 것이다. 병렬 처리나 SIMD와 같은 성능 향상 기능을 활용하기 위해 특별한 구문을 사용할 필요가 없다. 자동으로 된다. CSV 파일에서 읽기와 같은 간단한 작업도 더 빠르다.  폴라스는 즉시(eager) 및 지연(lazy) 실행 모드도 제공하므로 쿼리를 즉시 실행하거나 필요한 시점까지 지연시킬 수 있다. 쿼리를 증분 처리하기 위한 스트리밍 API도 제공하지만 아직 스트리밍을 사용할 수 없는 함수가 많다. 러스트 개발자라면 pyo3을 사용해 자체 폴라스 확장을 만들 수 있다.    스네이크메이크 데이터 과학 워크플로우는 설정하기 어려운데, 일관적이고 예측 가능한 방식으로 설정하기는 더욱 어렵다. 스네이크메이크(Snakemake)는 이 문제를 해소하기 위해 개발됐다. 파이썬의 데이터 분석을 자동으로 설정해 다른 모든 사람도 나와 같은 결과를 얻도록 보장한다. 많은 기존 데이터 과학 프로젝트가 스네이크메이크에 의존한다. 데이터 과학 워크플로우에 움직이는 요소가 많을수록 스네이크메이크로 자동화해서 얻는 이익도 커진다.  스네이크메이크 워크플로우는 GNU 메이크(make) 워크플로우와 비슷하다. 규칙을 사용해서 만들 것을 정의해서 이를 통해 무엇을 받아들일지, 무엇을 내보낼지, 이를 달성하기 위해 어떤 명령을 실행할지를 정의한다. 워크플로우 규칙은 멀티스레딩이 가능하며(이점이 있다면), 구성 데이터는 JSON/YAML 파일에서 가져올 수 있다. 또한 워크플로우에 함수를 정의해 규칙에 사용되는 데이터를 변환하고 각 단계에서 수행된 작업을 로그에 쓸 수 있다.  스네이크메이크 작업은 이식이 가능하도록 만들어졌으므로 모든 쿠버네티스 관리 환경, 또는 구글 클라우드 라이프 사이언스(Google Cloud Life Sciences)나 AWS의 티바나(Tibanna)와 같은 특정 클라우드 환경에 배포가 가능하다. 워크플로우를 “동결”해서 정확히 정해진 패키지 집합만 사용할 수 있으며 성공적으로 실행된 워크플로우에 대해서는 자동으로 단위 테스트를 생성해서 함께 저장할 수 있다. 또한 장기 보관을 위해 워크플로우를 타볼(tarball)로 저장할 수 있다.  editor@itworld.co.kr

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디지털 디바이스 | 퍼스널 컴퓨팅 Marshall Gunnell
“어느 순간 느려졌다면…” 크롬의 성능을 높이는 9가지 설정

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. editor@itworld.co.kr

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챗GPT, 어디까지 써봤니? 실전 활용팁 10가지

‘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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여러 대의 컴퓨터 모니터로 작업하는 데 익숙하다면 노트북만 가지고 출장을 떠나는 것이 힘들 수 있다. 비좁은 노트북 디스플레이 하나만 써야 하기 때문이다. 하지만 다행히도 오래된 아이패드나 안드로이드 태블릿 또는 기타 노트북을 윈도우 PC용 추가 모니터로 활용할 방법이 있다. 심지어 공짜다! 바로 ‘스페이스데스크(Spacedesk)’ 앱을 사용하는 것이다. 물론 유일한 멀티 모니터 소프트웨어는 아니지만 지금까지 본 무료 옵션 가운데 가장 다재다능하다.      윈도우용 스페이스데스크 설치  스페이스데스크는 2가지 부분으로 구성된다.  • 스페이스데스크의 드라이버 소프트웨어는 PC의 백그라운드에서 실행돼 다른 화면과 연결된다. 스페이스데스크 웹사이트에서 다운로드해 설치할 수 있다. 스페이스데스크를 실행하려면 방화벽 예외 설정을 해야 한다. 이 옵션은 설치 과정에 포함돼 있다.  • 다른 기기에서 스페이스데스크의 뷰어 앱을 실행하면, PC에서 해당 기기를 보조 모니터로 인식한다. 웹 뷰어를 통해 윈도우, iOS, 안드로이드, 아마존 기기 및 기타 모든 기기에서 앱을 사용할 수 있다.    서버 연결은 와이파이를 통해 이뤄진다. 드라이버 소프트웨어를 설치했다면 뷰어 앱을 연다. 예를 들어 PC와 태블릿이 동일한 와이파이 네트워크에 연결돼 있으면 스페이스데스크가 자동으로 태블릿을 감지한다. 태블릿을 선택하고 2번째 화면 모드를 시작할 수 있다.    스페이스데스크 구성 기본적으로 스페이스데스크는 디스플레이 UI를 확대하지 않기 때문에 보조 모니터에서 너무 작게 보일 수 있다. 이 문제를 해결하려면 ‘윈도우 설정 시스템 디스플레이’로 이동해 모니터 목록에서 새 디스플레이를 선택한 다음, 디스플레이 해상도와 배율을 조정하면 된다.  아울러 스페이스데스크 드라이버는 컴퓨터가 부팅될 때마다 항상 실행된다. 변경하고 싶다면 스페이스데스크의 작업 표시줄 아이콘을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고, ‘스페이스데스크 드라이버 콘솔’을 선택한 다음 ‘시스템 부팅 시 자동 시작’을 해제한다.    윈도우에서도 모니터를 구성해야 한다. ‘설정 시스템 디스플레이’로 들어가면 모든 화면의 레이아웃이 표시되며, 이를 드래그 앤 드롭해 실제 위치를 반영할 수 있다. 뷰어 앱에서 톱니바퀴 아이콘을 클릭하고 추가 옵션(예: 화면 해상도 및 품질 등)을 설정할 수도 있다.    안타깝게도 스페이스데스크는 안드로이드 기기에서 유선 USB 연결만 지원한다. 아울러 향후 유선 연결 기능이 프리미엄 기능이 될 수 있다고 밝힌 바 있다. 그렇지만 무선 연결 상태에서 스페이스데스크는 이메일을 보내고, 문서를 확인하며, 팀 채팅을 하기에 충분한 성능을 갖췄다. 시스템 오디오와 동기화해 비디오를 재생하는 데도 문제가 없었다.    기타 멀티 모니터 소프트웨어 옵션  스페이스데스크 외에 살펴볼 만한 앱은 다음과 같다.    • 루나 디스플레이(Luna Display)는 아이패드나 남는 맥을 보조 모니터로 바꾸는 130달러짜리 동글이다(USBC, HDMI 또는 맥용 디스플레이포트에서 사용 가능). 일반적으로 다른 솔루션에서 흔하게 볼 수 있는 커서 지연 문제가 없다. 그래픽 디자인 또는 세밀한 입력이 중요한 기타 애플리케이션에서 매력적인 대안이다.  • 듀엣 디스플레이(Duet Display)는 유선 및 무선 연결을 모두 지원한다. 하지만 연간 25달러의 유료 서비스다.  • 삼성 갤럭시 탭 사용자는 삼성의 세컨드 스크린(Second Screen) 앱을 활용해 태블릿을 보조 모니터로 사용할 수 있다.  • 맥 사용자는 사이드카(Sidecar) 기능을 통해 아이패드를 보조 모니터로 활용할 수 있다. 제어 센터에서 ‘디스플레이’ 버튼을 누른 다음, 아이패드를 선택해 활성화하면 된다. 또는 녹색 전체 화면 버튼 위에 커서를 놓고 아이패드로 이동하는 옵션도 있다.  editor@itworld.co.kr  

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미래기술 Mark Hachman
“일일이 접속할 필요 없이” ChatGPT를 윈도우 앱으로 쓰는 방법

AI 기반 채팅, 검색 앱이 큰 인기를 끌고 있지만 여기는 작은 문제가 하나 있다. 이런 앱은 브라우저에서 실행되므로 각 사이트로 개별적으로 이동해야 쓸 수 있다. 그런데 이런 번거로움을 피하는 방법이 있다. 즉, 새로운 AI 기반 빙(Bing), ChatGPT, 그리고 마침내 구글의 바드(Bard) 검색 엔진은 모두 윈도우에 앱으로 저장해 필요할 때 호출할 수 있다. 구체적인 방법은 다음과 같다.     일단 웹 사이트는 윈도우 시작 메뉴에 고정되거나 모든 위치에 직접 ‘애플리케이션’으로 저장할 수 있다. 그 결과인 애플리케이션은 여전히 웹 앱이지만 자체적으로 별도 창으로 로드되며, 구석에 두거나 최소화하고 혹은 그렇지 않을 경우 윈도우를 통해 관리할 수 있다. 마이크로소프트 엣지 및 구글 크롬 모두에서 이 작업을 할 수 있다. 이렇게 사용하는 것이 구체적으로 어떻게 다를까? 웹 앱을 시작 메뉴에 고정하면 기본값은 새 브라우저 탭에서 챗GPT 혹은 빙을 여는 것이다. 반면 윈도우에 앱으로 저장하면 탭이나 즐겨찾기 없이 자체 브라우저 창으로 저장된다. 두 가지 모두 웹 페이지를 메인 시작 바로가기 메뉴 내에 저장하지만, 후자만 앱 목록에 배치된다. 이를 빠르게 실행하려면 Win+R 명령을 사용하면 된다. 여기서 살펴볼 더 쉬운 방법은 ChatGPT, 빙 혹은 기타 AI 프로그램을 앱으로 저장하는 것이다. 참고로 여기서 살펴보는 모든 지침은 빙, ChatGPT 혹은 구글 바드도 동일하게 적용된다. 이제 윈도우 내에 ChatGPT 혹은 새로운 빙을 앱으로 저장하는 방법을 살펴보자.    마이크로소프트 엣지 웹 브라우저를 열고 빙닷컴(Bing.com), ChatGPT 혹은 또 다른 사이트로 이동한다 : 이 단계는 구글 및 엣지 모두 동일하게 적용된다. 빙의 경우, https://www.bing.com로, ChatGPT는 https://chat.openai.com/chat으로 이동한다. 구글 바드도 (아직은 서비스 전이지만 서비스를 시작하면) 마찬가지다. 물론 이 모든 것은 사이트가 정상 작동한다는 것을 전제로 한다. 무료 버전 ChatGPT는 때때로 사람이 너무 몰려 접속하지 못할 수 있고, 빙은 사용하기 전 대기자 목록에 가입해야 할 수 있다.   빙 채팅 인터페이스에 액세스하기 위해 작은 채팅 링크를 클릭하거나 위로 스와이프한다 : 앞서 살펴본 첫번째 방법의 ChatGPT 링크를 통해 AI 애플리케이션으로 바로 이동할 수 있다. 빙의 경우 현재로서는 약간의 추가 단계가 필요하다.   마이크로소프트 엣지를 사용해 빙, 챗GPT 혹은 바드를 윈도우 앱으로 저장한다 : 이 방법은 마이크로소프트 엣지에만 적용된다. 추가 옵션을 표시하려면 오른쪽 상단 코너의 줄임표 메뉴(…)를 클릭한 후 앱 항목이 나타날 때까지 메인 메뉴에서 아래로 스크롤한 다음 ‘이 사이트를 앱으로 설치’로 이동한다. 이제 ‘앱’의 이름을 쓰고 작업 표시줄, 시작 메뉴 혹은 모두 중 어디에 저장할지 선택하면 된다.   엣지에서는 저장된 앱이 시작 메뉴에 나타난다 : 저장된 앱이 시작 바로가기 및 앱 드로어(app drawer)에 나타난다. 앱이 바로가기 메뉴 하단에 표시되고 앱 드로어 내에 알파벳 순으로 표시되므로 이를 찾기 위해 아래로 스크롤해야 할 수 있다. 앱 이름을 알고 있으면 윈도우 키 및 앱 이름을 입력하거나 윈도우 + R 바로가기를 사용해 빠른 실행 창을 열면 언제든지 빠르게 사용할 수 있다. 채팅 창 내에 앱을 저장하더라도 앱이 기본 빙 검색창에 기본 저장돼 있을 것이다.   그러면 빙 혹은 ChatGPT가 앱으로 나타난다.    여기서 ChatGPT 경우와 같이 마이크로소프트 엣지의 시작 메뉴에 앱을 고정할 수도 있다 : 오른쪽 상단의 줄임표 메뉴(…)로 다시 이동한 다음 아래로 스크롤해 ‘더 많은 툴(More Tools) 시작메뉴에 고정(Pin to Start)’으로 이동한다. 이는 사용해야 할 때 바로가기에서 ChatGPT, 빙 혹은 바드를 제외하면 된다는 의미다.   챗GPT 혹은 빙을 크롬 내 ‘바로가기’로 저장하기 : 크롬은 사용자가 앱에 대한 ‘바로가기’를 생성할 수 있도록 지원한다. 별도의 창을 만들 것인지도 선택할 수 있다. 기본값은 클릭 시 열리는 추가 탭으로 바로가기를 저장하는 것이다. 바로가기를 별도의 창으로도 저장할 수 있는데, 이는 바로가기를 앱으로 저장한다는 의미다. 두 경우 모두 바로가기는 시작 바로가기 메뉴에 저장되지만 윈도우 앱 목록에는 저장되지 않는다.   editor@itworld.co.kr

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“나는 누구인가?” ChatGPT가 말하는 ChatGPT

2023년이 막 시작됐지만, IT 업계에는 이미 ‘스타’가 등장했다. 바로 ChatGPT이다. 대학과 각급 학교는 이미 ChatGPT를 금지했는데, 학생의 창의성과 개인 성취를 저해할 우려가 있기 때문이다. 하지만 ChatGPT와 이를 개발하는 오픈AI는 투자자의 상상력을 자극하기에 충분하다. 마이크로소프트는 오픈AI에 100억 달러를 투자하겠다고 했으며, 벤처 캐피탈인 쓰라이브 캐피탈과 파운더스 펀드도 3억 달러 규모의 지분에 관심을 보였다. 두 벤처 캐피탈은 이미 에어비앤비, 스포티파이, 리프트 등에 투자한 곳이다.    하지만 과연 ChatGPT란 무엇인가? CNET에서 사용하고 있는 편집자 보조 AI 같은 것인가? 아니면 값비싼 과외교사를 대신할 현대적인 숙제 도우미일 뿐인가? 아니면 고객 서비스를 자동화할 현대적인 기업용 챗봇인가? 이런 질문에 ChatGPT 자신보다 더 잘 대답할 수 있는 사람은 없을 것이다. 그래서 ChatGPT의 정체에 관해 ChatGPT를 인터뷰했다. 다음의 인터뷰 내용은 AI 스스로 자신을 설명하도록 하려는 시도이다. 인간 대담자와의 인터뷰처럼 COMPUTERWOCHE는 일부 답변을 짧게 줄이고 매끄럽게 편집했다. 하지만 ChatGPT가 대답한 내용은 임의로 수정하지 않았다. COMPUTERWOCHE : ChatGPT를 둘러싸고 과장된 소문이 많이 돌고 있다. ChatGPT란 정확하게 무엇인가? ChatGPT : ChatGPT는 자연어에 특화된 언어 모델이다. 트랜스포머(Transformer) 기술과 어텐션(Attention) 메커니즘을 기반으로 구축한 첨단 인공지능 모델이다. ChatGPT는 인터넷으로 수집한 대규모 텍스트 데이터로 훈련했으며, 텍스트 생성이나 텍스트 요약, 텍스트 완성, 텍스트 분류 같은 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있다. 또한 질의응답 시스템이기도 하다. 고객 서비스나 마케팅, 교육, 재무 등 많은 산업군과 애플리케이션에서 ChatGPT를 활용할 수 있다. 나는 자연어 처리 작업에서 매우 높은 성능을 시연해 보였으며, 특히 대화 시스템을 자동화하는 데 잘 맞는다. COMPUTERWOCHE : 학습은 ChatGPT에 어떻게 적용되는가? ChatGPT : 나는 트랜스포머 모델을 기반으로 하는데, 이 모델은 어텐션 메커니즘의 기술을 기반으로 한다. 이 메커니즘은 AI 모델이 입력된 텍스트의 특정 부분에 주의를 기울이고, 이를 출력 텍스트를 생성할 때 반영한다. 학습할 때 모델은 대량의 텍스트 데이터로 훈련을 받고, 이들 데이터의 패턴과 관계를 인식하고자 한다.  모델은 주어진 입력 텍스트와 이에 대응하는 출력 텍스트로 훈련한다. 목표는 가능한 한 출력 텍스트를 생성하는 것이다. 이를 위해 ‘마스크드 언어 모델링(Masked Language Modeling)’이란 프로세스를 사용하는데, 출력 텍스트의 일부 단어가 일시적으로 "마스킹"되고 모델이 해당 단어를 예측하려고 시도한다. 그런 다음 모델을 예측 결과와 비교하고 예측과 실제 출력 텍스트 간의 불일치를 사용해 모델의 뉴런 가중치를 조정해 다음에는 예측 결과가 개선되도록 한다. 이 프로세스는 모델이 텍스트 생성에서 높은 정확도를 달성할 때까지 반복된다. COMPUTERWOCHE : 개발 기간은 얼마나 걸렸는가? ChatGPT : 나를 개발하는 데 얼마나 많은 시간이 걸렸는지는 정확하게 모른다. 하지만 ChatGPT 같은 대형 언어 모델을 개발하는 것은 복잡하고 힘든 과정으로, 보통 수개 월 또는 수년이 걸린다는 점에 유의해야 한다. 이런 모델을 개발하려면, 학습을 위해 대량의 텍스트를 사용하고 머신러닝이나 인공지능 같은 고급 기술을 적용해야 한다. 또한 ChatGPT 개발이 일회성 프로세스가 아니라 최신 지식과 기술을 개선하고 조정하는 지속적인 프로세스라는 점도 고려해야 한다. COMPUTERWOCHE : ChatGPT는 누가 만들었는가? ChatGPT : 나는 오픈AI의 제품이다. 영리 AI 연구 개발 회사인 오픈AI는 2015년 일론 머스크, 샘 알트만, 그렉 브록만, 일리야 서츠케버, 보치엑 자렘바가 설립했다. 현재 다수의 투자자가 참여하고 있는데, 피터 틸, 코슬라 벤처스, 앤드리슨 호로위츠 등 잘 알려진 곳도 포함되어 있다.  COMPUTERWOCHE : 수익은 어떻게 내는가? ChatGPT : 말한 대로 나는 오픈AI가 개발하고 운영한다. 오픈AI는 주로 이 기술을 API 호출과 라이선스 방식으로 사용하는 기업과 개발자로부터 수익을 낸다. 여기에 더해 오픈AI는 ChatGPT에 관한 조언과 훈련도 제공한다. COMPUTERWOCHE : 일부 보도처럼 ChatGPT는 조만간 유료화되는가? ChatGPT : 오픈AI가 나를 유료화할 계획에 관한 정보는 나에게 없다. 하지만 오픈AI는 앞으로 자사의 모델을 상용화해 수익화하겠다고 발표한 바 있다. 언제 유료화할지는 확실하지 않다. 유료화에 관해서는 오픈AI 공식 웹 사이트를 방문할 것을 추천한다. COMPUTERWOCHE : 텍스트에서 편향성은 어떻게 피하는가? ChatGPT : 나를 포함해 어떤 모델이라도 편향될 수 있다는 것을 유념해야 한다. 따라서 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터가 대표적이고 가능한 한 편견이 없는 것이 중요하다. 또한 편향을 방지하기 위해 훈련 과정 중에 편향 보정 기술을 적용해야 하고, 작동 중에도 모델을 모니터링하고 편향성이 발견되면 수정해야 한다.  COMPUTERWOCHE : 어떤 데이터로 훈련을 받았는가? ChatGPT : 인터넷에서 수집한 대량의 텍스트 데이터로 훈련을 받았다. 이 데이터에는 기사, 블로그 게시물, 책, 뉴스, 소셜 미디어 게시물 등 다양한 텍스트가 포함되어 있으며, 모델이 자연어를 이해하고 생성할 수 있도록 훈련하는 데 사용됐다. 많은 양의 데이터로 훈련했기 때문에 다양한 상황에서 언어가 어떻게 사용되는지, 인간 언어의 다양성을 어떻게 매핑하는지 배울 수 있었다. COMPUTERWOCHE : 다른 언어 모델과의 차이점은 무엇인가? ChatGPT : 나는 현재 이용할 수 있는 가장 강력한 첨단 음성 모델 중 하나이다. 다른 언어 모델과 차별화되는 요소는 다음과 같다. 크기와 깊이. 나는 1,750억 개의 뉴런으로 구성된 매우 큰 네트워크 아키텍처를 사용한다. 이를 기반으로 매우 복잡한 패턴을 자연어로 인식하고 생성한다.  어텐션 메커니즘. 여기에 더해 나는 어텐션 메커니즘을 사용한다. 이 방법론은 입력 텍스트의 특정 부분에 주의를 집중하고, 해당 부분을 출력 텍스트를 생성할 때 반영하도록 해준다.  사전 훈련. 나는 방대한 양의 데이터로 사전 훈련을 받았다. 이를 통해 자연어 처리에서 매우 높은 성능을 낼 수 있다. 유연성. 나는 다양한 자연어 처리 작업에 사용할 수 있는데, 텍스트 생성, 텍스트 요약, 텍스트 이해, 질의응답 시스템 등이다. 이런 요소가 나를 현재 이용할 수 있는 가장 강력한 첨단 언어 모델 중 하나로 만들었다. COMPUTERWOCHE : ChatGPT는 어떤 용도로 활용할 수 있는가? ChatGPT : 나는 자연어를 생성하고 이해하고 번역하는 데 사용할 수 있다. 적용 분야는 다음과 같다.   챗봇. 챗봇이 더 자연스럽게 말할 수 있도록 대화 기술을 개선할 수 있다. 자동 텍스트 작문. 뉴스나 설명문, 기사 등의 텍스트를 자동으로 생성할 수 있다. 텍스트 생성. 특정 양식이나 어조의 텍스트를 생성하는 데 이용할 수 있다. 텍스트 요약. 긴 텍스트를 자동으로 요약하는 데 사용할 수 있다. 텍스트 완성. 필요하다면 텍스트를 자동으로 완성하는 데 사용할 수 있다. 번역. 더 나아가 텍스트를 다른 언어로 번역할 수 있다. 나를 활용할 수 있는 분야는 이보다 더 많으며, 기술이 발전하면서 활용 분야는 더 늘어날 것이다. COMPUTERWOCHE : 프로그래밍도 할 수 있는가? ChatGPT : 나는 주로 자연어 처리 훈련을 받았고 구체적으로 코딩용으로 설계된 것은 아니다. 하지만 적절한 데이터로 훈련을 받으면 코드를 생성하거나 완성할 수 있다. 예를 들어, 챗봇 개발에 나를 사용할 수 있다. 하지만 프로그램에 특화되어 설계한 모델의 결과만큼 믿을 만하거나 효율적이지 않을 수 있다. COMPUTERWOCHE : ChatGPT를 비판적으로 보는 사람이 많은가? ChatGPT : 일부 사람들이 대규모 언어 모델 사용에 비판적인 데는 몇 가지 이유가 있다. 사무직 같은 특정 업무가 자동화되어 일자리를 잃을 수도 있다는 불안감을 예로 들 수 있다. 또한 모델을 훈련하는 데 대량의 데이터가 필요하기 때문에 데이터 보호와 프라이버시 우려도 있다. 모델을 훈련하는 데 사용하는 데이터가 항상 안전하고 은밀하지 않을 수 있다는 우려도 있다. 윤리적인 우려도 있는데, 우리가 가짜 뉴스나 선전선동, 기타 조작된 콘텐츠를 만드는 데 이용될 수도 있다는 것이다. 마지막으로 편향성에 대한 우려도 있는데, 이는 앞서 이야기한 주제이다. 하지만 데이터 보안과 프라이버시, 그리고 AI의 윤리성 검증을 강조하는 것은 중요한 일이다. COMPUTERWOCHE : 또 하나의 우려는 ChatGPT와 다른 언어 모델이 저작권을 존중하지 않는다는 것이다. 저작권을 지키고 있는가? ChatGPT : 우리는 특정 규칙과 알고리즘으로 프로그래밍된 컴퓨터 기반의 시스템일 뿐이다. 따라서 우리는 저작권이나 기타 법률을 준수해야 할 어떤 법적 도덕적 책임도 없다. 저작권 보호는 우리를 사용하는 기업과 개발자가 해야 할 일이다. 사용자는 관련 법률과 규제를 준수해야만 한다. 나를 사용하는 기업이 관련 저작권과 기타 지적재산권 법률에 따라 행동하도록 하는 것이 중요하다. COMPUTERWOCHE : ChatGPT가 생성한 텍스트의 저작권은 누구에게 속하는가? 내가 생성한 텍스트의 저작권은 복잡할 수 있으며, 여러 가지 요소에 따라 달라진다. 일부 국가에서는 AI를 자동화된 저작 툴로 간주하기 때문에 저자의 권리는 없고 저작권은 AI 시스템의 개발자가 갖는다. 어떤 국가에서는 저작권이 텍스트의 저자에게 있으며, AI 시스템이 생성한 텍스트라도 마찬가지이다. 저작권과 관련해서는 법적 지위도 중요한데, 많은 국가에서 AI의 법적 지위가 분명하지 않다. 따라서 저작권과 AI에 관한 문제를 확실히 하고 싶다면, 변호사에게 조언을 구하는 것이 좋다. editor@itworld.co.kr

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네트워크 엔지니어를 위한 '무료' 필수 툴 12가지

네트워크 엔지니어의 업무는 갈수록 복잡해진다. 핵심 애플리케이션은 더 많은 대역폭을 놓고 싸우고, IoT로 인해 기기 수는 폭발적으로 증가한다. 네트워크 자체도 클라우드와 엣지, 홈 오피스로 확장 중이다. 사이버 보안 문제에도 신경 써야 한다. 공격이 전반적으로 증가하고 공격자는 끊임없이 취약점이나 백도어를 찾고 있다. 사이버 보안을 위한 조기 경보 시스템으로써 견고하고 안전한 네트워킹의 필요성은 더 커졌다.   다행히 네트워크 엔지니어가 끝없이 밀려드는 작업을 처리할 수 있게 도와주는 유용한 툴이 많다. 게다가 상당수가 무료다. 비용 부담이 없으면서 유용하기도 한 12가지 네트워크 툴을 소개한다.   1. 와이어샤크 : 패킷 분석기 와이어샤크(Wireshark) 분석 툴은 무료 오픈소스 프로그램으로 네트워크를 통과하는 데이터 패킷을 캡처하고 분석하는 데 주로 쓰인다. 와이어샤크는 1998년 제럴드 콤이 만들었지만 지금도 처음 만들어졌을 당시와 마찬가지로 유용하다. 네트워크 엔지니어는 와이어샤크를 통해 네트워크 인터페이스 컨트롤러(NIC)를 무차별 모드로 설정해서 대부분의 트래픽, 컨트롤러의 MAC 주소로 전송되지 않은 유니캐스트 트래픽까지 관측할 수 있다. 와이어샤크의 모든 버전과 소스 코드는 완전한 오픈소스이며 무료로 다운로드할 수 있다.   2. N맵 : 네트워크 매핑 네트워크 매핑의 줄임말인 N맵(Nmap)은 취약점 확인, 포트 스캔, 네트워크 매핑에 사용되는 오픈소스 툴이다. 다른 프로그램이 놓친, 네트워크 내의 숨겨진 취약점까지 종종 찾는 강력한 툴로, 최초 개발자인 고든 라이온을 포함한 대규모 커뮤니티의 지원을 받는다. N맵 유지 관리 커뮤니티에 따르면 매주 다운로드 횟수는 수천 회에 이른다. 누구나 무료로 다운로드할 수 있으며 윈도우, 맥, 리눅스용이 있다.   3. 인펙션 몽키 : 침투 테스트 인펙션 몽키(Infection Monkey)는 네트워크의 규모와 관계없이 작동하도록 설계된 지속적 침투 테스트 툴이다. 많은 고급 익스플로잇이 포함돼 있으며 약한 암호와 같은 흔한 보안 실수를 점검하는 기능도 제공한다. 일반적인 사이버 보안 문제를 추적하는 용도로 사용할 수 있으며 최근에는 엔터프라이즈에서 제로 트러스트 네트워킹을 사용하는 경우 올바르게 구성되었는지 검사하는 기능도 추가됐다. 인펙션 몽키 프로그램은 무료로 다운로드할 수 있고, 소스 코드는 깃허브에서 받을 수 있다. 누구나 자신의 목적에 맞게 자유롭게 코드를 수정할 수 있다.   4. iperf : 네트워크 연결 테스트 iperf 툴은 기업의 전체 네트워크 연결을 측정하고 테스트한다. 클라이언트 또는 서버로 작동할 수 있으며 데이터 스트림을 생성해 두 지점 간의 처리량을 테스트한다. 데이터 스트림은 전송 제어 프로토콜(TCP) 또는 사용자 데이터그램 프로토콜(UDP)로 생성된다. 무료로 다운로드할 수 있고 소스 코드도 공개돼 있다. 리눅스, 유닉스, 윈도우 네트워크에서 작동한다.   5. fprobe : 성능 테스트 fprobe 툴은 일반적으로 네트워크의 특정 지점에 위치해 그 지점을 지나 이동하는 트래픽에 대한 데이터를 기록한다. 대역폭을 과도하게 점유하는 기능, 또는 네트워크에서 허용되지 않는 트래픽을 생성하거나 기능을 수행하는 섀도 IT를 찾는 데도 유용하다.   6. 칵티 : 시각화 툴 칵티(Cacti) 툴은 2001년 이안 베리가 시작한 더 하기 프로젝트(The Cacti Project)의 일부로 탄생했다. 주 기능은 2가지다. 첫째, 완전히 분산된 내결함성 데이터 수집 프레임워크를 제공한다. 그러나 이 툴이 유명한 이유는 그래프 구성요소에 있다. 복잡한 데이터 집합을 시각화해 트래픽 스파이크부터 냉각 팬이 가장 높은 속도로 작동한 시간에 이르기까지 온갖 트래픽 정보를 보여준다. 칵티는 네트워크 모니터링 툴, 또는 다른 툴의 데이터에 대한 그래픽 인터페이스를 제공하는 보조 툴로 모두 사용할 수 있다.   7. 스노트 : 침입 차단 스노트(Snort)는 잘 알려진 무료 네트워킹 툴 중 하나다. 1998년 마틴 로슈가 만들었고 이후 시스코가 개발을 이어받았다. 스노트는 사용자가 규칙을 사용해 악성 네트워크 활동을 정의할 수 있는 침입 차단 시스템(IPS)이다. 이렇게 만들어진 규칙을 사용해 정의와 일치하는 패킷을 찾고, 발견 시 경보를 생성한다. 현재 버전 3에 이른 스노트는 악성 패킷을 차단하는 데도 사용할 수 있으며 추가된 자동화 구성요소는 무료 툴로서는 상당한 고급 기능이다.   8. 에어크랙ng : 무선 네트워크 요즘 기술자는 유선 네트워크 외에 무선 네트워크의 정상 작동도 살펴야 한다. 에어크랙ng(Aircrackng)는 바로 이 부분에 도움이 되는 툴이다. 802.11 무선 LAN을 위한 무선 감지기, 패킷 스니퍼, WEP 및 WPA/WPA2PSK 크래커와 분석 툴을 모아 놓은 일종의 툴 묶음이다. 인근에서 어떤 무선 네트워크가 작동 중인지, 누가 그 네트워크를 사용 중인지, 얼마나 잘 보호되고 있는지를 감지하는 데 사용한다. 무료로 다운로드 가능하다.   9. 오픈NMS : 네트워크 모니터링 오픈NMS(OpenNMS)는 네트워크 엔지니어가 기업의 로컬 및 분산 네트워크를 시각화하고 모니터링할 수 있는 오픈소스 네트워크 모니터링 플랫폼이다. 오픈NMS는 종합적인 결함, 성능, 트래픽 모니터링 및 알림 생성 기능을 제공한다. 또한 폭넓은 맞춤 구성과 확장이 가능하다. 플랫폼에는 두 가지 버전이 있다. 메리디안(Meridian)은 유료 제품으로 툴 구성과 실행에 도움을 주는 구독 서비스가 함께 제공되며 호라이즌(Horizon)은 무료 커뮤니티 기반 플랫폼으로 누구나 다운로드해서 사용할 수 있다. 호라이즌에는 유료 플랫폼의 모든 기능이 있지만 사용자가 자신의 네트워크 내에서 작동하도록 직접 구성해 사용해야 한다.   10. 스모크핑 : 지연 측정 스모크핑(SmokePing)은 네트워크 지연과 패킷 손실을 측정하는 흥미로운 툴이다. 일정 간격으로 핑을 보내 응답 시간을 기록한 다음 지연 패턴을 인터랙티브 그래프로 표시한다. 사용자는 그래프에서 원하는 부분을 클릭해 그 시점에 일어난 일에 대한 정보를 얻을 수 있다. 네트워크에 간헐적으로 문제가 발생하지만 정확한 시점이나 이유를 모르는 경우 이 기능이 도움이 된다. 무료로 다운로드할 수 있다.   11. 디봇 : 슬랙 앱 모니터링 많은 네트워크 엔지니어가 슬랙을 사용해 서로 소통하거나 사용자와 관리자로부터 요청과 지시를 받는다. 슬랙은 특히 기술 분야에서 현재 가장 인기 있는 인스턴트 커뮤니케이션 플랫폼이다. 그러나 슬랙 자체가 취약점이 되지 않도록 하는 것이 중요하다. 일종의 봇인 디봇(DBOT)은 슬랙 환경 내의 모든 URL, 파일, IP 주소를 스캔하면서 악성 콘텐츠를 찾는다. 이 과정에서 악성코드로 알려진 IP로부터 파일이 전송되는 등의 상황을 발견하면 사용자에게 직접 알린다. 무료 오픈소스 툴이며, 모든 슬랙 환경에 신속하게 추가해 부가적인 보호 계층을 제공한다.   12. 센징 : 데이터 매칭 센징(Senzing) 툴은 네트워킹과 보안 측면에서는 부수적이라고 할 수 있지만 특정 상황에서는 꽤 유용하다. 센징은 서로 다른 데이터베이스 간의 유사성과 관계를 찾는다. 사이버 보안 용도로 사용할 경우 네트워크에서 노출되지 말아야 할 개인 정보를 찾거나, 여러 곳에 흩어진 개별적인 정보 조각을 연결해 같은 사용자가 소유한 여러 개의 계정을 발견할 수도 있다. 센징은 대부분의 주요 플랫폼을 위한 API로 배포되며 최대 10만 개 레코드까지는 무료로 분석할 수 있다. 그 이후에는 비용을 내고 더 많은 레코드를 분석할 수 있다. editor@itworld.co.kr

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오픈소스 James R. Borck, Martin Heller 등
2022년 최고의 오픈소스 소프트웨어 28선

현재 소프트웨어 개발자이거나  클라우드 관리자, 데이터 사이언티스트 또는 코드를 다루는 사람 모두에게 오픈소스 소프트웨어는 숨을 쉬는 공기와 같다. 오픈소스가 항상 흔했던 것은 아니다. 20~30년 전 ‘무료 소프트웨어’가 막 시작됐을 때, 오픈소스 프로젝트는 낯선 것이었고, 이를 만든 사람들은 기본적으로 학자, 연구원, 괴짜 등이었다. 하지만 이런 기벽이 유행하면서, 마치 오래된 격언처럼, 현재는 오픈소스 소프트웨어가 세상을 '집어 삼키고' 있다.  오픈소스 소프트웨어 프로젝트는 실제로 컴퓨팅의 모든 부분에서 혁신 엔진 역할을 했다. 과거의 오픈소스 개발자는 인터넷을 구축했던 툴을 개발했고, 현재의 오픈소스 개발자는 이를 기반으로 프론트엔드(Front End) 개발, 백엔드(Backend) 개발, 데브옵스(DevOps), 데이터 옵스(Data Ops), 분산형 데이터 처리, 데이터 분석, 머신러닝 등 더 새로운 툴을 만들고 있다. 여기 InfoWorld 선정 2022년 최고의 오픈소스 소프트웨어를 모은 '2022년 보씨 어워즈(Bossie Awards)' 프로젝트를 선정해 공개한다.     알마리눅스 세상에 새로운 리눅스 배포판이 또 필요할까? 많은 상용 소프트웨어가 RHEL(Red Hat Enterprise Linux)로 표준화했다. 기본적으로 RHEL의 무료 버전은 센트OS(CentOS)였다. 레드햇이 RHEL의 임시 대체재로써 인수한 후 지원을 중단해 버린 그 리눅스 배포판이다. 센트OS를 사용했던 많은 사람이 실망했는데, 그 빈자리를 채우기 위해 로키 리눅스(Rocky Linux)와 알마리눅스(AlmaLinux)가 등장했다. 알마리눅스는 RHEL과의 바이너리 호환성 및 커뮤니티 소유권을 장점으로 내세운다.   포드맨 새로운 공상 과학 공포물 장르는 아니고 컨테이너 관리자가 바로 포드맨(Podman)이다. 사실 포드맨 1.0은 2019년에 공개됐다. 도커(Docker)와 달리 포드맨은 권한이 없는 사용자가 단일 프로세스로 실행할 수 있으며 도커와 비교하여 제한이 적었다. 또한, 컨테이너 이미지와 팟 크기는 일반적으로 도커보다 포드맨이 더 작고, 포드맨에서 직접 쿠버네티스(Kubernetes) 팟을 구축할 수 있다. 심지어 포드맨은 여러 개의 같은 명령을 지원하므로, alias docker=podman처럼 단순화할 수 있다. 이 정도면 도커에서 벗어나 팟 사용자가 되고 싶은 생각이 들지 않는가?       플레이 위드 도커 노트북이나 EKS, GKE 등으로 모든 작업을 수행할 수 있는 것은 맞다. 하지만 몇 개의 컨테이너만 사용하고 싶은 경우라면 어떨까? 이때 요긴한 것이 바로 플레이 위드 도커((Play with Docker)다. 5개 인스턴스, 4시간 제한 때문에 보안, AI, 분석(현재 이에 주목하는 스타트업이 많다) 등에는 적합하지 않지만, 전면적으로 도커를 도입하기 전에 테스트하기에는 꽤 좋은 툴이다.   바딘  개발자가 HTML 또는 자바스크립트를 코딩할 필요 없이 자바에서 웹 사용자 인터페이스를 구현할 수 있는 웹 프레임워크가 있다면 이보다 좋은 것이 있을까? 바로 바딘(Vaadin)이 그렇다. 새로운 앱을 더 쉽게 코딩할 수 있을 뿐 아니라 서버측 API는 스윙(Swing)과 유사하기 때문에 스윙 애플리케이션을 최신 웹 애플리케이션으로 손쉽게 전환할 수 있다. Vaadin.com에서 확인하거나 깃허브에서 포킹(Forking)할 수 있다.      J힙스터 J힙스터(JHipster)는 자바를 위한 야심찬 풀스택(Fullstack) 고속 애플리케이션 개발 플랫폼이다. 가장 놀라운 점은 일련의 다양한 기술이 프론트엔드와 데이터 계층에서 다양한 역할을 충족한다는 사실이지만, J힙스터는 여기서 멈추지 않는다. 스카폴드(Scaffold) 생성을 처리하고 Vue.js UI로 만든 몽고DB(MongoDB), 리액트(React)로 개발한 포스트그레스(Postgres) 등 이질적인 기술 스택에 CLI 도구 등 다양한 기능을 지원한다. 이 모든 것이 최신 스프링(Spring)/자바 미들웨어와 연결된다. 또한, J힙스터는 스프링 보안을 통해 보안을 강화하는 등 기존의 단점을 보완했고, 여러 최신 배치 옵션과 CI/CD 통합을 기본적으로 지원한다.   솔리드 많은 혁신적인 프론트엔드 자바스크립트 프레임워크 중 최고를 가려내는 것은 매우 어렵다. 페이스북이 지원하는 선두주자 리액트는 여전히 일정한 속도로 주목하지 않을 수 없는 새로운 기능을 쏟아내고 있는 혁신적인 프로젝트이고, Vue.js, 앵귤러(Angular), 스벨트(Svelte)는 모두 인상적이다. 우리가 무엇을 선택하든 누군가는 '프레임워크 X는 어때? Y를 더욱 잘 해'라고 이야기할 것이고 그 말은 언제나 옳다. 그럼에도 하나를 꼽지만, 일단 지난해에는 스벨트가 대상이었다. 올해는 아스트로(Astro), 퀵(Qwik), 솔리드(Solid)가 접전이었다. 아스트로는 다른 프레임워크에서 사용할 수 있는 섬의 개념을 통해 수치화에 대한 혁신적인 접근방식을 제공하고, 퀵은 처음부터 반응성 패러다임 전체를 과감하게 재창조했다. 최종적으로 우리의 선택은 솔리드다. 솔리드는 동급 최고의 성능을 제공하면서도 이해하기 쉬운 패키지로 제공한다.     레드우드 풀스택 자바스크립트 프레임워크를 선택하는 것은 순수한 프론트엔드 JS 프레임워크를 선택하는 것만큼 어렵다. 업계를 선도하는 Next.js는 성공에 안주하지 않았다. 여전히 한계를 초월하는 동력을 갖고 있다. 이와 동시에 스벨트키트(SvelteKit)와 넉스트(Nuxt) 등의 대안뿐 아니라 Blitz.js 등 새로운 출전자가 새로운 접근방식과 기법을 선보이고 있다. 다양한 새로운 프레임워크 중에서 유난이 눈에 띄는 것은 바로 레드우드(Redwood)다. 앱을 구성하는 방식에 대해 찬반이 강경하게 나뉜다. 레드우드의 공격적인 방식 덕분에 놀라울 만큼 바른 개발자 경험을 구성한다. 레드우드는 데이터 모델링 및 스카폴딩(Scaffolding) 등의 반복적인 요건에 대해 레일스(Rails) 같은 접근방식을 취하는 것 외에 보안과 추적 통합 등의 다른 실질적인 문제도 해결한다. 또한, 버셀(Vercel), 네틀리파이(Netlify) 등의 서버리스 플랫폼 등 다양한 배치 환경을 지원한다.   Next.js  Next.js는 풀스택 자바스크립트 프레임워크의 개척자다. Node.js는 동일 구조 자바스크립트 애플리케이션에 문을 열었고 이를 기반으로 풀스택 자바스크립트를 실용적인 애플리케이션으로 발전시켰다. Next.js는 리액트 프론트엔드와 자바스크립트 서버를 단일 빌드 파이프라인으로 통합하는 단순한 약속에서 시작해 점점 더 확장하고 있다. 라우팅(Routing)부터 데이터 액세스, 보안, 서버측 렌더링까지 애플리케이션 개발의 많은 중요한 측면을 더 단순하고 일관성 있게 만들었다. 또한, Next.js는 서버리스와 엣지 등 다양한 배치 대상을 지원한다. 클라우드 인프라 기업 버셀(Vercel)은 이 지원을 활용해 백엔드와 프론트엔드를 연결할 때의 복잡성을 숨기는 자동화된 배치 솔루션을 개발했다.     와슴타임 Node.js가 자바스크립트 런타임(Runtime)에 제공하는 것과 유사하게 와슴타임(Wasmtime)은 개발자가 안전한 샌드박스 실행, 네이티브에 가까운 성능, 여러 프로그래밍 언어와 플랫폼에서의 지원 등 웹어셈블리(WebAssembly)가 브라우저 내부에서 제공하는 모든 이점을 브라우저 밖에서 활용할 수 있도록 지원한다. CPU와 메모리 사용량 세부 조절, 크레인리프트(Cranelift) 코드 생성기를 통한 고속 실행, 새로운 웹어셈블리 기능 파악하기 등의 장점도 있다. 이전의 와슴타임 릴리즈 역시 기업의 실제 업무 현장에서 사용할 만큼 완성도가 높았지만, 1.0 버전은 더 빠른 와슴 모듈 인스턴스화, 더 스마트한 메모리 사용, 최적화된 스택 추적과 협력적 멀티태스킹을 통한 런타임 성능 개선 등 더 발전했다. 와슴타임은 중요한 변곡점에 놓여 있다고 해도 과언이 아니다.   파이스크립트 웹어셈블리의 오랜 약속 중 하나는 웹 브라우저에서 자바스크립트 외의 다른 언어를 사용할 수 있다는 것이다. 이런 약속을 실현하는 기술이 바로 파이스크립트(PyScript)다. 브라우저에서 완전한 파이썬(Python) 런타임을 지원해 웹 페이지에서 파이썬을 스크립트 언어로 사용할 수 있다. 심지어 넘파이(NumPy) 등의 일부 고급 라이브러리까지 지원하고 네이티브 HTML 프론트엔드를 통해 강력하고 복잡한 앱을 구성할 수 있다. 물론 백엔드에서 파이썬 서버도 필요 없다. 파이스크립트는 현재 테스트 단계로 단계이며, 일반적으로 시동 시간이 다소 걸린다. 하지만 파이스크립트를 통해 웹어셈블리의 미래를 엿볼 수 있다.     하드햇 블록체인 개발은 까다로운 것으로 유명하지만, 새로운 툴의 등장으로 조금씩 개선되고 있다. 그 중 하나인 하드햇(Hardhat)은 훌륭한 오픈소스 프레임워크로, 코딩, 테스트, 이더리움에서의 댑스(Dapps) 및 스마트 컨트랙트 배치를 간소화한다. 확장 가능한 작업 실행자와 플러그인 프레임워크를 중심으로 개발돼 대부분 개발 워크플로를 처리할 만큼 충분히 유연하며, 로컬 이더리움 테스트넷(Testnet)과 통합된다. 원격 테스트넷과 상호작용 없이 코드를 배치하고 디버깅하는 데도 유용하다. 하드햇에는 솔리디티(Solidity)를 지원하는 비주얼 스튜디오용 기능이 포함돼 있으며, 이더리움 전용 테스트를 위한 차이(Chai) 확장기능을 제공한다. 이런 유용성 외에도 하드햇은 뛰어난 개발자 경험을 제공한다. 처음 실행해도 예상한 대로 작동하므로 더 만족스럽다.    오픈FGA  오픈FGA(OpenFGA)는 구글의 글로벌 인증 시스템 잔지바르(Zanzibar)에 기초한 범용 인증 플랫폼에 대한 오쓰0(Auth0)의 오픈소스 구현이다. 역할 기반부터 관계 기반과 세분화된 인증까지 광범위한 인증 요건을 해결하고, 놀랍도록 다양한 성능과 유연성을 지원하는 패키지를 제공한다. 오픈소스 소프트웨어 커뮤니티의 인증에 중요할 뿐 아니라 오픈소스에 좋은 것이 기업에 좋다는 근본적인 전제, 즉 언어로써 코드의 자유에 대한 재확인 의미로도 중요하다.     센트리 보안과 함께 오류 및 성능 추적은 많은 앱에 있어서 필수불가결한 요건이다. 이런 문제에 있어 다소 안심할 수 있게 해주는 툴이 바로 센트리(Sentry)다. 데이터를 수집하는 서버측 API부터 이를 관리하는 대시보드와 포괄적인 애플리케이션측 통합까지 애플리케이션, 서비스, API의 건전성을 모니터링하는 오픈소스 도구 전체를 제공한다. 이런 통합은 실제로 펄(Perl)부터 파이썬까지 예상할 수 있는 모든 스택에 적용된다. 그러면서도 사용하기가 매우 쉽다. 라이브러리를 가져오기만 하면 되며, 추가 코드로 비즈니스 로직을 구성할 필요가 없다. 또한 센트리는 프로젝트 추적기, 소스 관리 시스템, 배치 플랫폼 등 다양한 도구를 위한 통합 지점 역할도 한다.   앱스미스 앱스미스(Appsmith)는 백엔드 개발자가 최소한의 HTML과 CSS 코딩으로 관리자 패널, 서식, 대시보드 등의 소프트웨어를 사용자 정의할 수 있는 로우코드 프레임워크다. 이 플랫폼은 미리 구축된 UI 구성 요소와 재사용 가능 템플릿을 통해 프로젝트를 신속하게 시작하고 광범위한 API, 데이터 소스, 클라우드 서비스와 통합되며 클라우드 및 셀프 호스팅 배치 옵션을 지원한다. 앱스미스는 도커에서 1,000만회 이상 다운로드됐고, 깃허브에서 2만 1,000개 이상의 별을 받았다. 최근에는 4,100만 달러의 시리즈 B(Series B) 투자를 받기도 했다. 대표적인 활용 사례로는 고객 지원 도구와 의사소통 등의 내부 프로세스가 있다.        스핀네이커 스핀네이커(Spinnaker)는 데브옵스팀이 릴리즈를 자동화하고 카나리(Canary) 및 기타 배치 전략을 구현하는 데 도움이 되는 오픈소스 멀티 클라우드 연속 제공 플랫폼이다. 에어비앤비, SAP, 핀터레스트, 머카리(Mercari), 세일즈포스 등 220곳 이상의 기업이 스핀네이커를 사용하고 있고, 커뮤니티 기여자는 2,500명이 넘는다. 소규모 엔지니어링 기업도 스핀네이커를 성공적으로 활용하고 있는데, 예를 들어, 업웨이브(Upwave)의 20명 규모 엔지니어링팀은 주당 100회의 배치를 관리하며, 변경사항 시 리드 타임은 20분 미만이다. 주요 클라우드 서비스 업체가 스핀네이커를 지원하며, 개발자를 위한 많은 문서를 제공한다. 스핀네이커는 2020년 바이든 대통령 선거 캠프 등에서도 활용된 바 있다.   하이퍼트레이스 하이퍼트레이스(Hypertrace)는 제멋대로 뻗어 나가는 클라우드 네이티브 아키텍처 전반에 걸쳐 다양한 서비스로부터 엄청난 양의 실시간 성능 데이터를 수집, 처리할 수 있는 오픈소스 분산형 추적 및 가관측성 엔진이다. 트레이서블(Traceable)이 아파치 카프카(Apache Kafk)를 기반으로 개발했다. 하이퍼트레이스는 애플리케이션과 마이크로서비스를 모니터링하고 여러 터치포인트의 분산형 트랜잭션을 추적하며 모든 정보를 서비스 지표와 애플리케이션 플로 지도로 만든 후 사용자 정의 대시보드에 표시한다.  하이퍼트레이스는 경로 기반 분석을 지원하는 것 외에 결과에 영향이 미치기 전에 애플리케이션 성능 병목을 선제적으로 해결하는 데 도움이 되는 실시간 경고를 제공한다. 기본적으로 집킨(Zipkin), 예거(Jaeger) 등의 인기 추적 형식을 지원하며 자바, 고(Go), 파이썬을 위한 네이티브 기기 에이전트를 제공한다.      그래비티 그래비티(Gravitee) API 관리 플랫폼은 분산된 API를 중앙에서 관리, 관장, 보호한다. 오늘날의 이벤트 기반 API 및 마이크로서비스 세계에서는 비용과 복잡성을 관리하기 위해 더 필수적이다. 그래비티의 콕핏(Cockpit) 포털을 통해 가이드 액세스와 공개, 문서화, API 발견을 위한 기능이 풍부한 툴셋을 함께 제공하고, 온보드 API 디자이너는 개발 및 문서화 모델화를 위한 시각적 로우코드 접근방식을 지원한다. 작업 자동화는 오류를 최소화하고 디버깅 속도를 높여주며 배치를 간소화한다. 보안 액세스와 감사 기능 덕분에 인증 및 승인 서비스를 통해 종점을 보호할 수 있다. 기업 라이선스를 구매하면 추가적인 디자이너 및 생산 게이트웨이 기능을 쓸 수 있고, 경고 엔진, 이상 감지, 실시간 분석 등의 기능도 활용할 수 있다.   오픈텔레메트리 오늘날의 분산형 애플리케이션에서 가시성을 확보하기 위해서는 기존의 단순한 로그와 지표로는 부족하다. 따라서 개발자가 애플리케이션을 더 심층적인 수준에서 파악할 수 있도록 집킨과 예거 등 가관측성 도구와 허니콤(Honeycomb) 등의 유료 서비스가 등장했다. 물론, 이런 새로운 도구의 확산의 단점은 모두 작동 방식이 조금씩 다르다는 점이다.  오픈텔레메트리(OpenTelemetry)는 일련의 표준 API와 도구를 통해 가관측성 시스템 사이의 공백을 메운다. 생성, 배출, 수집, 처리, 원격 측정 데이터 내보내기를 제공업체를 가리지 않고 통합한다. 한 업체의 가관측성 제품으로 시작한 후 다른 제품으로 변경하고 싶었던 경험이 있다면, 오픈텔레메트리가 정답이다. 몇 가지 사소한 구성 변경 만으로 이를 구현할 수 있다.   그라파나 그라파나(Grafana)의 개발자는 모든 것을 관리하는 하나의 오픈소스 대시보드를 만들기 위해 노력했다. 그 결과 완전한 상용 제품 혹은 부분 유료 옵션이 있는 오픈소스 중에서 그라파나와 유사한 제품은 거의 찾기 힘들다. 그라파나 8.0은 프로메테우스(Prometheus) 경고 시각화와 그라파나의 네이티브 경고를 병합하고, 프로메테우스 얼러트매니저(Prometheus Alertmanager) 처리로 이를 강화했다. 그라파나 9.0은 프로메테우스 PromQL과 로키(Loki) LogQL 쿼리 언어를 위한 쿼리 구축 도구를 추가하며, 단순한 설명 대신 썸네일을 통해 대시보드를 미리 확인할 수 있게 했다. 기업용 버전의 경우 역할 기반 액세스 관리까지 지원한다.   Dapr  분산형 애플리케이션은 새로 서비스를 구축할 때마다 연결 보안, 가관측성 구성, 상태 처리, 메시징 처리 등 같은 리스크를 반복해야 한다. 이 모든 것을 몇 번이고 계속 수행해야 하며, 특히 서로 다른 서드파티 서비스를 사용하는 경우가 많기 때문에 코드에 좋지 못한 계층이 추가되고 필요하지 않은 외부 서비스가 연계되는 경우가 종종 있다. 이런 어려움과 중복을 해결하기 위한 CNCF(Cloud Native Computing Foundation)의 프로젝트가 바로 Dapr이다. 애플리케이션의 보조재처럼 사용해 마이크로서비스 연결성의 복잡성을 줄여준다. 앱은 Dapr과 통신하고 Dapr이 나머지를 처리하기 때문에, 예를 들어 AWS에서 운용하고 키네시스(Kinesis)를 사용하거나 구글 클라우드에서 운용하고 펍섭(PubSub)을 사용할 수 있다. 결과적으로 애플리케이션 로직에 더 많은 시간을 투자하고 모든 연결 코드에 소요되는 시간을 절약할 수 있다.      레드판다 레드판다(Redpanda)는 시스타(Seastar) 비동기 프레임워크와 래프트(Raft) 합의 알고리즘을 사용해 분산형 로그를 구현한다. C++로 작성된 카프카를 위한 플러그인 대체제이기도 하다. 최대 10배 낮은 평균 지연 속도와 최대 6배 빠른 카프카 트랜잭션을 제공하면서 더 적은 리소스를 사용할 수 있다. 레드판다는 주키퍼(ZooKeeper)나 JVM을 사용할 필요가 없으며 소스는 깃허브에서 BSL(Business Source License)로 제공된다.  또한, 레드판다는 비동기 비공유 코어당 스레드 모델을 사용하며 얽매임이 없고 환경 전환이 최소화되며 TL(ThreadLocal) 메모리 액세스를 지원한다. 레드판다는 카프카 프로토콜을 넘어 인라인 웹어셈블리 전환과 지리적 복제 계층화 스토리지/쉐도우(Shadow) 인덱싱까지 점점 더 발전하고 있다.   아파치 아이스버그 초대용량 분석 테이블을 위한 고성능 형식인 아파치 아이스버그(Apache Iceberg)는 빅데이터에 SQL 테이블의 신뢰성과 간결성을 제공하며, 트리노(Trino), 스파크(Spark), 소나(Sonar), 프레스토(Presto), 하이브(Hive), 플링크(Flink), 임팔라(Impala) 등의 엔진이 동시에 같은 테이블을 안전하게 작업할 수 있도록 지원한다. 아이스버그는 유연한 SQL 명령을 지원해 새로운 데이터를 병합하고 기존의 열을 업데이트하며 표적화 된 삭제를 수행한다. 읽기 성능을 높이기 위해 읽기 데이터 파일을 열심히 재작성하거나 더 빠른 업데이트를 위해 삭제 델타를 활용할 수 있다. 또한, 아이스버그는 기본적으로 스키마 혁신, 자동 파티셔닝, TTQ(Time Travel Query), 버전 롤백, 데이터 단축을 지원한다.      아파치 드루이드 아파치 드루이드(Apache Druid)는 고속 쿼리, 높은 동시 실행, 카프카, 키네시스 등의 플랫폼의 스트림 수집에 대한 실시간 및 이력 인사이트를 제공하는 실시간 분석 데이터베이스이다. 이 기술은 10년 치의 릴리즈, 400명 이상의 기여자, 데이터 웨어하우스, 시계열 데이터베이스, 검색 시스템의 아이디어를 결합한 분산형 데이터 스토어 아키텍처에 기반을 두고 있다. 넷플릭스, 세일즈포스, 월마트(Walmart) 등 수천 개 기업이 드루이드로 분석 애플리케이션을 지원하고 있다. 사용 사례에는 클릭스트림 분석, 위험 및 사기 분석, 공급망 분석이 포함된다. 초보자라면 아파치 드루이드 소개서와 성공 스토리 전자책을 먼저 살펴볼 것을 권한다.   JAX  구글의 오픈소스 머신러닝 플랫폼 텐서플로우(TensorFlow)가 가장 혁신적인 점은 자동 차별화(오토그래드(Autograd))와 딥 러닝을 위한 XLA(Accelerated Linear Algebra) 최적화 컴파일러다. JAX 역시 구글이 개발한 프로젝트이며, 이 2가지 기술을 결합해 속도와 성능 측면에서 상당한 이점을 제공한다. GPU 또는 TPU에서 구동할 때 JAX는 넘파이를 호출하는 다른 프로그램을 대체할 수 있지만 프로그램은 훨씬 빠르게 구동한다(오토그래드 엔진은 네이티브 파이썬과 넘파이 코드를 자동으로 구분할 수 있다). 또한, 신경망에 JAX를 사용하면 텐서플로우 같은 대형 프레임워크를 확장하는 것보다 새로운 기능을 훨씬 쉽게 추가할 수 있다.     nbdev  주피터(Jupyter) 또는 구글 콜랩(Google Colab) 등의 환경을 사용하는 노트 프로그래밍의 잘 알려진 비밀은 역대 최악의 스파게티 코드를 만든다는 것이다. 데이터 사이언티스트가 셀마다 옮겨 다니면서 유지관리가 불가능할 정도의 혼란을 유발한다. 일각에서는 노트 프로그래밍이 과거의 고투(GOTO)만큼 유해할 수 있다고 지적하기도 한다. nbdev는 이런 노트 프로그래밍의 단점을 줄이면서 장점을 극대화하는 대안이다. fast.ai의 깃 친화적 주피터 노트 기반 개발 플랫폼으로 데이터 사이언티스트에게 필요한 탐구 자유를 지원할 뿐만 아니라 같은 노트 안에서 문서화와 심지어 적절한 텍스트를 통해 모듈을 손쉽게 생성하는 기능을 지원한다. 넷플릭스와 리프트(Lyft), (당연히) fast.ai 등의 기업에서 사용하고 있는데 특히 넷플릭스는 nbdev를 사용해 새로운 버전의 fast.ai 라이브러리를 만들기도 했다.   액셀러레이트 코드 4줄만 추가해 모든 파이토치(PyTorch) 코드에 분산형 훈련 및 간섭을 대규모로 추가할 수 있다면 어떨까? 허깅페이스(Huggingface)의 액셀러레이트(Accelerate)는 기본적으로 단순한 구성 전환을 통해 TPU 장치나 마이크로소프트의 딥스피드(DeepSpeed) 최적화 등의 기능을 사용할 수 있다. 액셀러레이트 라이브러리가 모두 처리하는 분산형 훈련, 공유 병행성, 그래디언트(Gradient) 축적 등의 기법을 사용해 수십억 개의 파라미터 규모로 딥 러닝 모델을 훈련할 수 있다. 그동안 대형 모델의 훈련은 업계 대기업의 전유물이었는데, 액셀러레이트가 파이토치(Pytorch) 생태계의 일부로 자리잡으면서 다양성에 대한 기대가 커지고 있다.     스테이블 디퓨전 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)은 엄청난 품질의 이미지를 만들어내는 텍스트이미지 AI 모델이다. 2개월이 채 되지 않은 야생동물 같은 프로젝트지만, 전 세계의 열렬한 지지자가 이미 오리지널 버전을 개선해 이미지 생성 속도를 높이고 메모리가 적은 GPU에서 구동하도록 개선했다. 인페인팅(Inpainting) 및 아웃페인팅(Outpainting) 지원이 추가됐고, 심지어 스테이블 디퓨전을 M1 기반 맥북에서 구동할 수도 있다. Stability.ai는 이 모델을 훈련하기 위해 60만 달러를 투자했으며, 이를 즉시 오픈소스로 공개했다(오픈AI(OpenAI)의 DALLE와는 딴판이다). 이런 모델은 분명 데이터세트 큐레이션(Curation), NSFW 이미지 생성 기능에 대한 우려로 이어지는 것이 사실이다. 그러나 앞으로의 연구 발전과 성과를 고려하면 일부 대기업보다는 모든 사람이 이 기술을 사용할 수 있도록 하는 것이 분명 더 낫다.    일루터AI GPTNeoX20B는 일루터AI(EleutherAI)가 개발한 새로운 200억 개 파라미터 자연어 처리 모델이다. 해당 개발사는 이전에 60억 개 파라미터 모델인 GPTJ를 공개하기도 했다. 이 모델은 1,750억 개의 파라미터를 가진 오픈AI의 GPT3와 비교해 작아 보일 수 있지만 LAMBADA, 위노그랜드(Winogrande), 헬라스웩(Hellaswag) 등 데이터 세트를 사용해 강력한 성능을 구현했다. GPTJ를 이용하면 문서를 완성하고 번역, 분류하는 등 더 발전된 NLP 작업을 수행할 수 있다. 일루터AI가 이런 강력한 모델을 오픈소스화할 수 있는 이유는 무엇일까? 해당 프로젝트의 설립자 중 한 명인 코너 리히는 “우리는 AI를 우리처럼 생각하지 않는 이상한 외계인이라고 생각해야 한다”라고 말했다. 일루터AI의 목표는 이 기술을 가능한 많은 연구원에게 제공해 통제하는 방법을 찾는 것이다. editor@itworld.co.kr

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오픈소스 James R. Borck, Martin Heller 등
2022년 최고의 오픈소스 소프트웨어 28선

현재 소프트웨어 개발자이거나  클라우드 관리자, 데이터 사이언티스트 또는 코드를 다루는 사람 모두에게 오픈소스 소프트웨어는 숨을 쉬는 공기와 같다. 오픈소스가 항상 흔했던 것은 아니다. 20~30년 전 ‘무료 소프트웨어’가 막 시작됐을 때, 오픈소스 프로젝트는 낯선 것이었고, 이를 만든 사람들은 기본적으로 학자, 연구원, 괴짜 등이었다. 하지만 이런 기벽이 유행하면서, 마치 오래된 격언처럼, 현재는 오픈소스 소프트웨어가 세상을 '집어 삼키고' 있다.  오픈소스 소프트웨어 프로젝트는 실제로 컴퓨팅의 모든 부분에서 혁신 엔진 역할을 했다. 과거의 오픈소스 개발자는 인터넷을 구축했던 툴을 개발했고, 현재의 오픈소스 개발자는 이를 기반으로 프론트엔드(Front End) 개발, 백엔드(Backend) 개발, 데브옵스(DevOps), 데이터 옵스(Data Ops), 분산형 데이터 처리, 데이터 분석, 머신러닝 등 더 새로운 툴을 만들고 있다. 여기 InfoWorld 선정 2022년 최고의 오픈소스 소프트웨어를 모은 '2022년 보씨 어워즈(Bossie Awards)' 프로젝트를 선정해 공개한다.     알마리눅스 세상에 새로운 리눅스 배포판이 또 필요할까? 많은 상용 소프트웨어가 RHEL(Red Hat Enterprise Linux)로 표준화했다. 기본적으로 RHEL의 무료 버전은 센트OS(CentOS)였다. 레드햇이 RHEL의 임시 대체재로써 인수한 후 지원을 중단해 버린 그 리눅스 배포판이다. 센트OS를 사용했던 많은 사람이 실망했는데, 그 빈자리를 채우기 위해 로키 리눅스(Rocky Linux)와 알마리눅스(AlmaLinux)가 등장했다. 알마리눅스는 RHEL과의 바이너리 호환성 및 커뮤니티 소유권을 장점으로 내세운다.   포드맨 새로운 공상 과학 공포물 장르는 아니고 컨테이너 관리자가 바로 포드맨(Podman)이다. 사실 포드맨 1.0은 2019년에 공개됐다. 도커(Docker)와 달리 포드맨은 권한이 없는 사용자가 단일 프로세스로 실행할 수 있으며 도커와 비교하여 제한이 적었다. 또한, 컨테이너 이미지와 팟 크기는 일반적으로 도커보다 포드맨이 더 작고, 포드맨에서 직접 쿠버네티스(Kubernetes) 팟을 구축할 수 있다. 심지어 포드맨은 여러 개의 같은 명령을 지원하므로, alias docker=podman처럼 단순화할 수 있다. 이 정도면 도커에서 벗어나 팟 사용자가 되고 싶은 생각이 들지 않는가?       플레이 위드 도커 노트북이나 EKS, GKE 등으로 모든 작업을 수행할 수 있는 것은 맞다. 하지만 몇 개의 컨테이너만 사용하고 싶은 경우라면 어떨까? 이때 요긴한 것이 바로 플레이 위드 도커((Play with Docker)다. 5개 인스턴스, 4시간 제한 때문에 보안, AI, 분석(현재 이에 주목하는 스타트업이 많다) 등에는 적합하지 않지만, 전면적으로 도커를 도입하기 전에 테스트하기에는 꽤 좋은 툴이다.   바딘  개발자가 HTML 또는 자바스크립트를 코딩할 필요 없이 자바에서 웹 사용자 인터페이스를 구현할 수 있는 웹 프레임워크가 있다면 이보다 좋은 것이 있을까? 바로 바딘(Vaadin)이 그렇다. 새로운 앱을 더 쉽게 코딩할 수 있을 뿐 아니라 서버측 API는 스윙(Swing)과 유사하기 때문에 스윙 애플리케이션을 최신 웹 애플리케이션으로 손쉽게 전환할 수 있다. Vaadin.com에서 확인하거나 깃허브에서 포킹(Forking)할 수 있다.      J힙스터 J힙스터(JHipster)는 자바를 위한 야심찬 풀스택(Fullstack) 고속 애플리케이션 개발 플랫폼이다. 가장 놀라운 점은 일련의 다양한 기술이 프론트엔드와 데이터 계층에서 다양한 역할을 충족한다는 사실이지만, J힙스터는 여기서 멈추지 않는다. 스카폴드(Scaffold) 생성을 처리하고 Vue.js UI로 만든 몽고DB(MongoDB), 리액트(React)로 개발한 포스트그레스(Postgres) 등 이질적인 기술 스택에 CLI 도구 등 다양한 기능을 지원한다. 이 모든 것이 최신 스프링(Spring)/자바 미들웨어와 연결된다. 또한, J힙스터는 스프링 보안을 통해 보안을 강화하는 등 기존의 단점을 보완했고, 여러 최신 배치 옵션과 CI/CD 통합을 기본적으로 지원한다.   솔리드 많은 혁신적인 프론트엔드 자바스크립트 프레임워크 중 최고를 가려내는 것은 매우 어렵다. 페이스북이 지원하는 선두주자 리액트는 여전히 일정한 속도로 주목하지 않을 수 없는 새로운 기능을 쏟아내고 있는 혁신적인 프로젝트이고, Vue.js, 앵귤러(Angular), 스벨트(Svelte)는 모두 인상적이다. 우리가 무엇을 선택하든 누군가는 '프레임워크 X는 어때? Y를 더욱 잘 해'라고 이야기할 것이고 그 말은 언제나 옳다. 그럼에도 하나를 꼽지만, 일단 지난해에는 스벨트가 대상이었다. 올해는 아스트로(Astro), 퀵(Qwik), 솔리드(Solid)가 접전이었다. 아스트로는 다른 프레임워크에서 사용할 수 있는 섬의 개념을 통해 수치화에 대한 혁신적인 접근방식을 제공하고, 퀵은 처음부터 반응성 패러다임 전체를 과감하게 재창조했다. 최종적으로 우리의 선택은 솔리드다. 솔리드는 동급 최고의 성능을 제공하면서도 이해하기 쉬운 패키지로 제공한다.     레드우드 풀스택 자바스크립트 프레임워크를 선택하는 것은 순수한 프론트엔드 JS 프레임워크를 선택하는 것만큼 어렵다. 업계를 선도하는 Next.js는 성공에 안주하지 않았다. 여전히 한계를 초월하는 동력을 갖고 있다. 이와 동시에 스벨트키트(SvelteKit)와 넉스트(Nuxt) 등의 대안뿐 아니라 Blitz.js 등 새로운 출전자가 새로운 접근방식과 기법을 선보이고 있다. 다양한 새로운 프레임워크 중에서 유난이 눈에 띄는 것은 바로 레드우드(Redwood)다. 앱을 구성하는 방식에 대해 찬반이 강경하게 나뉜다. 레드우드의 공격적인 방식 덕분에 놀라울 만큼 바른 개발자 경험을 구성한다. 레드우드는 데이터 모델링 및 스카폴딩(Scaffolding) 등의 반복적인 요건에 대해 레일스(Rails) 같은 접근방식을 취하는 것 외에 보안과 추적 통합 등의 다른 실질적인 문제도 해결한다. 또한, 버셀(Vercel), 네틀리파이(Netlify) 등의 서버리스 플랫폼 등 다양한 배치 환경을 지원한다.   Next.js  Next.js는 풀스택 자바스크립트 프레임워크의 개척자다. Node.js는 동일 구조 자바스크립트 애플리케이션에 문을 열었고 이를 기반으로 풀스택 자바스크립트를 실용적인 애플리케이션으로 발전시켰다. Next.js는 리액트 프론트엔드와 자바스크립트 서버를 단일 빌드 파이프라인으로 통합하는 단순한 약속에서 시작해 점점 더 확장하고 있다. 라우팅(Routing)부터 데이터 액세스, 보안, 서버측 렌더링까지 애플리케이션 개발의 많은 중요한 측면을 더 단순하고 일관성 있게 만들었다. 또한, Next.js는 서버리스와 엣지 등 다양한 배치 대상을 지원한다. 클라우드 인프라 기업 버셀(Vercel)은 이 지원을 활용해 백엔드와 프론트엔드를 연결할 때의 복잡성을 숨기는 자동화된 배치 솔루션을 개발했다.     와슴타임 Node.js가 자바스크립트 런타임(Runtime)에 제공하는 것과 유사하게 와슴타임(Wasmtime)은 개발자가 안전한 샌드박스 실행, 네이티브에 가까운 성능, 여러 프로그래밍 언어와 플랫폼에서의 지원 등 웹어셈블리(WebAssembly)가 브라우저 내부에서 제공하는 모든 이점을 브라우저 밖에서 활용할 수 있도록 지원한다. CPU와 메모리 사용량 세부 조절, 크레인리프트(Cranelift) 코드 생성기를 통한 고속 실행, 새로운 웹어셈블리 기능 파악하기 등의 장점도 있다. 이전의 와슴타임 릴리즈 역시 기업의 실제 업무 현장에서 사용할 만큼 완성도가 높았지만, 1.0 버전은 더 빠른 와슴 모듈 인스턴스화, 더 스마트한 메모리 사용, 최적화된 스택 추적과 협력적 멀티태스킹을 통한 런타임 성능 개선 등 더 발전했다. 와슴타임은 중요한 변곡점에 놓여 있다고 해도 과언이 아니다.   파이스크립트 웹어셈블리의 오랜 약속 중 하나는 웹 브라우저에서 자바스크립트 외의 다른 언어를 사용할 수 있다는 것이다. 이런 약속을 실현하는 기술이 바로 파이스크립트(PyScript)다. 브라우저에서 완전한 파이썬(Python) 런타임을 지원해 웹 페이지에서 파이썬을 스크립트 언어로 사용할 수 있다. 심지어 넘파이(NumPy) 등의 일부 고급 라이브러리까지 지원하고 네이티브 HTML 프론트엔드를 통해 강력하고 복잡한 앱을 구성할 수 있다. 물론 백엔드에서 파이썬 서버도 필요 없다. 파이스크립트는 현재 테스트 단계로 단계이며, 일반적으로 시동 시간이 다소 걸린다. 하지만 파이스크립트를 통해 웹어셈블리의 미래를 엿볼 수 있다.     하드햇 블록체인 개발은 까다로운 것으로 유명하지만, 새로운 툴의 등장으로 조금씩 개선되고 있다. 그 중 하나인 하드햇(Hardhat)은 훌륭한 오픈소스 프레임워크로, 코딩, 테스트, 이더리움에서의 댑스(Dapps) 및 스마트 컨트랙트 배치를 간소화한다. 확장 가능한 작업 실행자와 플러그인 프레임워크를 중심으로 개발돼 대부분 개발 워크플로를 처리할 만큼 충분히 유연하며, 로컬 이더리움 테스트넷(Testnet)과 통합된다. 원격 테스트넷과 상호작용 없이 코드를 배치하고 디버깅하는 데도 유용하다. 하드햇에는 솔리디티(Solidity)를 지원하는 비주얼 스튜디오용 기능이 포함돼 있으며, 이더리움 전용 테스트를 위한 차이(Chai) 확장기능을 제공한다. 이런 유용성 외에도 하드햇은 뛰어난 개발자 경험을 제공한다. 처음 실행해도 예상한 대로 작동하므로 더 만족스럽다.    오픈FGA  오픈FGA(OpenFGA)는 구글의 글로벌 인증 시스템 잔지바르(Zanzibar)에 기초한 범용 인증 플랫폼에 대한 오쓰0(Auth0)의 오픈소스 구현이다. 역할 기반부터 관계 기반과 세분화된 인증까지 광범위한 인증 요건을 해결하고, 놀랍도록 다양한 성능과 유연성을 지원하는 패키지를 제공한다. 오픈소스 소프트웨어 커뮤니티의 인증에 중요할 뿐 아니라 오픈소스에 좋은 것이 기업에 좋다는 근본적인 전제, 즉 언어로써 코드의 자유에 대한 재확인 의미로도 중요하다.     센트리 보안과 함께 오류 및 성능 추적은 많은 앱에 있어서 필수불가결한 요건이다. 이런 문제에 있어 다소 안심할 수 있게 해주는 툴이 바로 센트리(Sentry)다. 데이터를 수집하는 서버측 API부터 이를 관리하는 대시보드와 포괄적인 애플리케이션측 통합까지 애플리케이션, 서비스, API의 건전성을 모니터링하는 오픈소스 도구 전체를 제공한다. 이런 통합은 실제로 펄(Perl)부터 파이썬까지 예상할 수 있는 모든 스택에 적용된다. 그러면서도 사용하기가 매우 쉽다. 라이브러리를 가져오기만 하면 되며, 추가 코드로 비즈니스 로직을 구성할 필요가 없다. 또한 센트리는 프로젝트 추적기, 소스 관리 시스템, 배치 플랫폼 등 다양한 도구를 위한 통합 지점 역할도 한다.   앱스미스 앱스미스(Appsmith)는 백엔드 개발자가 최소한의 HTML과 CSS 코딩으로 관리자 패널, 서식, 대시보드 등의 소프트웨어를 사용자 정의할 수 있는 로우코드 프레임워크다. 이 플랫폼은 미리 구축된 UI 구성 요소와 재사용 가능 템플릿을 통해 프로젝트를 신속하게 시작하고 광범위한 API, 데이터 소스, 클라우드 서비스와 통합되며 클라우드 및 셀프 호스팅 배치 옵션을 지원한다. 앱스미스는 도커에서 1,000만회 이상 다운로드됐고, 깃허브에서 2만 1,000개 이상의 별을 받았다. 최근에는 4,100만 달러의 시리즈 B(Series B) 투자를 받기도 했다. 대표적인 활용 사례로는 고객 지원 도구와 의사소통 등의 내부 프로세스가 있다.        스핀네이커 스핀네이커(Spinnaker)는 데브옵스팀이 릴리즈를 자동화하고 카나리(Canary) 및 기타 배치 전략을 구현하는 데 도움이 되는 오픈소스 멀티 클라우드 연속 제공 플랫폼이다. 에어비앤비, SAP, 핀터레스트, 머카리(Mercari), 세일즈포스 등 220곳 이상의 기업이 스핀네이커를 사용하고 있고, 커뮤니티 기여자는 2,500명이 넘는다. 소규모 엔지니어링 기업도 스핀네이커를 성공적으로 활용하고 있는데, 예를 들어, 업웨이브(Upwave)의 20명 규모 엔지니어링팀은 주당 100회의 배치를 관리하며, 변경사항 시 리드 타임은 20분 미만이다. 주요 클라우드 서비스 업체가 스핀네이커를 지원하며, 개발자를 위한 많은 문서를 제공한다. 스핀네이커는 2020년 바이든 대통령 선거 캠프 등에서도 활용된 바 있다.   하이퍼트레이스 하이퍼트레이스(Hypertrace)는 제멋대로 뻗어 나가는 클라우드 네이티브 아키텍처 전반에 걸쳐 다양한 서비스로부터 엄청난 양의 실시간 성능 데이터를 수집, 처리할 수 있는 오픈소스 분산형 추적 및 가관측성 엔진이다. 트레이서블(Traceable)이 아파치 카프카(Apache Kafk)를 기반으로 개발했다. 하이퍼트레이스는 애플리케이션과 마이크로서비스를 모니터링하고 여러 터치포인트의 분산형 트랜잭션을 추적하며 모든 정보를 서비스 지표와 애플리케이션 플로 지도로 만든 후 사용자 정의 대시보드에 표시한다.  하이퍼트레이스는 경로 기반 분석을 지원하는 것 외에 결과에 영향이 미치기 전에 애플리케이션 성능 병목을 선제적으로 해결하는 데 도움이 되는 실시간 경고를 제공한다. 기본적으로 집킨(Zipkin), 예거(Jaeger) 등의 인기 추적 형식을 지원하며 자바, 고(Go), 파이썬을 위한 네이티브 기기 에이전트를 제공한다.      그래비티 그래비티(Gravitee) API 관리 플랫폼은 분산된 API를 중앙에서 관리, 관장, 보호한다. 오늘날의 이벤트 기반 API 및 마이크로서비스 세계에서는 비용과 복잡성을 관리하기 위해 더 필수적이다. 그래비티의 콕핏(Cockpit) 포털을 통해 가이드 액세스와 공개, 문서화, API 발견을 위한 기능이 풍부한 툴셋을 함께 제공하고, 온보드 API 디자이너는 개발 및 문서화 모델화를 위한 시각적 로우코드 접근방식을 지원한다. 작업 자동화는 오류를 최소화하고 디버깅 속도를 높여주며 배치를 간소화한다. 보안 액세스와 감사 기능 덕분에 인증 및 승인 서비스를 통해 종점을 보호할 수 있다. 기업 라이선스를 구매하면 추가적인 디자이너 및 생산 게이트웨이 기능을 쓸 수 있고, 경고 엔진, 이상 감지, 실시간 분석 등의 기능도 활용할 수 있다.   오픈텔레메트리 오늘날의 분산형 애플리케이션에서 가시성을 확보하기 위해서는 기존의 단순한 로그와 지표로는 부족하다. 따라서 개발자가 애플리케이션을 더 심층적인 수준에서 파악할 수 있도록 집킨과 예거 등 가관측성 도구와 허니콤(Honeycomb) 등의 유료 서비스가 등장했다. 물론, 이런 새로운 도구의 확산의 단점은 모두 작동 방식이 조금씩 다르다는 점이다.  오픈텔레메트리(OpenTelemetry)는 일련의 표준 API와 도구를 통해 가관측성 시스템 사이의 공백을 메운다. 생성, 배출, 수집, 처리, 원격 측정 데이터 내보내기를 제공업체를 가리지 않고 통합한다. 한 업체의 가관측성 제품으로 시작한 후 다른 제품으로 변경하고 싶었던 경험이 있다면, 오픈텔레메트리가 정답이다. 몇 가지 사소한 구성 변경 만으로 이를 구현할 수 있다.   그라파나 그라파나(Grafana)의 개발자는 모든 것을 관리하는 하나의 오픈소스 대시보드를 만들기 위해 노력했다. 그 결과 완전한 상용 제품 혹은 부분 유료 옵션이 있는 오픈소스 중에서 그라파나와 유사한 제품은 거의 찾기 힘들다. 그라파나 8.0은 프로메테우스(Prometheus) 경고 시각화와 그라파나의 네이티브 경고를 병합하고, 프로메테우스 얼러트매니저(Prometheus Alertmanager) 처리로 이를 강화했다. 그라파나 9.0은 프로메테우스 PromQL과 로키(Loki) LogQL 쿼리 언어를 위한 쿼리 구축 도구를 추가하며, 단순한 설명 대신 썸네일을 통해 대시보드를 미리 확인할 수 있게 했다. 기업용 버전의 경우 역할 기반 액세스 관리까지 지원한다.   Dapr  분산형 애플리케이션은 새로 서비스를 구축할 때마다 연결 보안, 가관측성 구성, 상태 처리, 메시징 처리 등 같은 리스크를 반복해야 한다. 이 모든 것을 몇 번이고 계속 수행해야 하며, 특히 서로 다른 서드파티 서비스를 사용하는 경우가 많기 때문에 코드에 좋지 못한 계층이 추가되고 필요하지 않은 외부 서비스가 연계되는 경우가 종종 있다. 이런 어려움과 중복을 해결하기 위한 CNCF(Cloud Native Computing Foundation)의 프로젝트가 바로 Dapr이다. 애플리케이션의 보조재처럼 사용해 마이크로서비스 연결성의 복잡성을 줄여준다. 앱은 Dapr과 통신하고 Dapr이 나머지를 처리하기 때문에, 예를 들어 AWS에서 운용하고 키네시스(Kinesis)를 사용하거나 구글 클라우드에서 운용하고 펍섭(PubSub)을 사용할 수 있다. 결과적으로 애플리케이션 로직에 더 많은 시간을 투자하고 모든 연결 코드에 소요되는 시간을 절약할 수 있다.      레드판다 레드판다(Redpanda)는 시스타(Seastar) 비동기 프레임워크와 래프트(Raft) 합의 알고리즘을 사용해 분산형 로그를 구현한다. C++로 작성된 카프카를 위한 플러그인 대체제이기도 하다. 최대 10배 낮은 평균 지연 속도와 최대 6배 빠른 카프카 트랜잭션을 제공하면서 더 적은 리소스를 사용할 수 있다. 레드판다는 주키퍼(ZooKeeper)나 JVM을 사용할 필요가 없으며 소스는 깃허브에서 BSL(Business Source License)로 제공된다.  또한, 레드판다는 비동기 비공유 코어당 스레드 모델을 사용하며 얽매임이 없고 환경 전환이 최소화되며 TL(ThreadLocal) 메모리 액세스를 지원한다. 레드판다는 카프카 프로토콜을 넘어 인라인 웹어셈블리 전환과 지리적 복제 계층화 스토리지/쉐도우(Shadow) 인덱싱까지 점점 더 발전하고 있다.   아파치 아이스버그 초대용량 분석 테이블을 위한 고성능 형식인 아파치 아이스버그(Apache Iceberg)는 빅데이터에 SQL 테이블의 신뢰성과 간결성을 제공하며, 트리노(Trino), 스파크(Spark), 소나(Sonar), 프레스토(Presto), 하이브(Hive), 플링크(Flink), 임팔라(Impala) 등의 엔진이 동시에 같은 테이블을 안전하게 작업할 수 있도록 지원한다. 아이스버그는 유연한 SQL 명령을 지원해 새로운 데이터를 병합하고 기존의 열을 업데이트하며 표적화 된 삭제를 수행한다. 읽기 성능을 높이기 위해 읽기 데이터 파일을 열심히 재작성하거나 더 빠른 업데이트를 위해 삭제 델타를 활용할 수 있다. 또한, 아이스버그는 기본적으로 스키마 혁신, 자동 파티셔닝, TTQ(Time Travel Query), 버전 롤백, 데이터 단축을 지원한다.      아파치 드루이드 아파치 드루이드(Apache Druid)는 고속 쿼리, 높은 동시 실행, 카프카, 키네시스 등의 플랫폼의 스트림 수집에 대한 실시간 및 이력 인사이트를 제공하는 실시간 분석 데이터베이스이다. 이 기술은 10년 치의 릴리즈, 400명 이상의 기여자, 데이터 웨어하우스, 시계열 데이터베이스, 검색 시스템의 아이디어를 결합한 분산형 데이터 스토어 아키텍처에 기반을 두고 있다. 넷플릭스, 세일즈포스, 월마트(Walmart) 등 수천 개 기업이 드루이드로 분석 애플리케이션을 지원하고 있다. 사용 사례에는 클릭스트림 분석, 위험 및 사기 분석, 공급망 분석이 포함된다. 초보자라면 아파치 드루이드 소개서와 성공 스토리 전자책을 먼저 살펴볼 것을 권한다.   JAX  구글의 오픈소스 머신러닝 플랫폼 텐서플로우(TensorFlow)가 가장 혁신적인 점은 자동 차별화(오토그래드(Autograd))와 딥 러닝을 위한 XLA(Accelerated Linear Algebra) 최적화 컴파일러다. JAX 역시 구글이 개발한 프로젝트이며, 이 2가지 기술을 결합해 속도와 성능 측면에서 상당한 이점을 제공한다. GPU 또는 TPU에서 구동할 때 JAX는 넘파이를 호출하는 다른 프로그램을 대체할 수 있지만 프로그램은 훨씬 빠르게 구동한다(오토그래드 엔진은 네이티브 파이썬과 넘파이 코드를 자동으로 구분할 수 있다). 또한, 신경망에 JAX를 사용하면 텐서플로우 같은 대형 프레임워크를 확장하는 것보다 새로운 기능을 훨씬 쉽게 추가할 수 있다.     nbdev  주피터(Jupyter) 또는 구글 콜랩(Google Colab) 등의 환경을 사용하는 노트 프로그래밍의 잘 알려진 비밀은 역대 최악의 스파게티 코드를 만든다는 것이다. 데이터 사이언티스트가 셀마다 옮겨 다니면서 유지관리가 불가능할 정도의 혼란을 유발한다. 일각에서는 노트 프로그래밍이 과거의 고투(GOTO)만큼 유해할 수 있다고 지적하기도 한다. nbdev는 이런 노트 프로그래밍의 단점을 줄이면서 장점을 극대화하는 대안이다. fast.ai의 깃 친화적 주피터 노트 기반 개발 플랫폼으로 데이터 사이언티스트에게 필요한 탐구 자유를 지원할 뿐만 아니라 같은 노트 안에서 문서화와 심지어 적절한 텍스트를 통해 모듈을 손쉽게 생성하는 기능을 지원한다. 넷플릭스와 리프트(Lyft), (당연히) fast.ai 등의 기업에서 사용하고 있는데 특히 넷플릭스는 nbdev를 사용해 새로운 버전의 fast.ai 라이브러리를 만들기도 했다.   액셀러레이트 코드 4줄만 추가해 모든 파이토치(PyTorch) 코드에 분산형 훈련 및 간섭을 대규모로 추가할 수 있다면 어떨까? 허깅페이스(Huggingface)의 액셀러레이트(Accelerate)는 기본적으로 단순한 구성 전환을 통해 TPU 장치나 마이크로소프트의 딥스피드(DeepSpeed) 최적화 등의 기능을 사용할 수 있다. 액셀러레이트 라이브러리가 모두 처리하는 분산형 훈련, 공유 병행성, 그래디언트(Gradient) 축적 등의 기법을 사용해 수십억 개의 파라미터 규모로 딥 러닝 모델을 훈련할 수 있다. 그동안 대형 모델의 훈련은 업계 대기업의 전유물이었는데, 액셀러레이트가 파이토치(Pytorch) 생태계의 일부로 자리잡으면서 다양성에 대한 기대가 커지고 있다.     스테이블 디퓨전 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)은 엄청난 품질의 이미지를 만들어내는 텍스트이미지 AI 모델이다. 2개월이 채 되지 않은 야생동물 같은 프로젝트지만, 전 세계의 열렬한 지지자가 이미 오리지널 버전을 개선해 이미지 생성 속도를 높이고 메모리가 적은 GPU에서 구동하도록 개선했다. 인페인팅(Inpainting) 및 아웃페인팅(Outpainting) 지원이 추가됐고, 심지어 스테이블 디퓨전을 M1 기반 맥북에서 구동할 수도 있다. Stability.ai는 이 모델을 훈련하기 위해 60만 달러를 투자했으며, 이를 즉시 오픈소스로 공개했다(오픈AI(OpenAI)의 DALLE와는 딴판이다). 이런 모델은 분명 데이터세트 큐레이션(Curation), NSFW 이미지 생성 기능에 대한 우려로 이어지는 것이 사실이다. 그러나 앞으로의 연구 발전과 성과를 고려하면 일부 대기업보다는 모든 사람이 이 기술을 사용할 수 있도록 하는 것이 분명 더 낫다.    일루터AI GPTNeoX20B는 일루터AI(EleutherAI)가 개발한 새로운 200억 개 파라미터 자연어 처리 모델이다. 해당 개발사는 이전에 60억 개 파라미터 모델인 GPTJ를 공개하기도 했다. 이 모델은 1,750억 개의 파라미터를 가진 오픈AI의 GPT3와 비교해 작아 보일 수 있지만 LAMBADA, 위노그랜드(Winogrande), 헬라스웩(Hellaswag) 등 데이터 세트를 사용해 강력한 성능을 구현했다. GPTJ를 이용하면 문서를 완성하고 번역, 분류하는 등 더 발전된 NLP 작업을 수행할 수 있다. 일루터AI가 이런 강력한 모델을 오픈소스화할 수 있는 이유는 무엇일까? 해당 프로젝트의 설립자 중 한 명인 코너 리히는 “우리는 AI를 우리처럼 생각하지 않는 이상한 외계인이라고 생각해야 한다”라고 말했다. 일루터AI의 목표는 이 기술을 가능한 많은 연구원에게 제공해 통제하는 방법을 찾는 것이다. editor@itworld.co.kr

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"일만 하는 IT 부서?" 생산성 증명하고 성과도 포장해야
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최우선 순위 전략으로 자리 잡은 '지속가능성'과 2023 가트너 10대 전략 기술
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초고속 자바스크립트 프레임워크 '퀵'의 이해
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게임 | 퍼스널 컴퓨팅
AMD 라이젠 5 7600 리뷰 : AM5라는 신기술 대가로 가격 희생한 CPU
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윈도우
글로벌 칼럼 | 마침내 윈도우 11을 전사적으로 배포할 때가 왔다
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가상화ㆍ컨테이너
컨테이너 혁명을 이끄는 쿠버네티스 배포판 6종 탐구
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디지털 디바이스 | 스마트폰
구글 픽셀 워치 리뷰 | 배터리만 제외하면 애플 워치의 진정한 라이벌
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디지털 디바이스
애플 워치 시리즈 8 vs. 울트라 : 대규모 업그레이드를 통한 엄청난 성능 차이
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스마트폰
How-To : “안드로이드 비밀번호가 생각나지 않을 때” 잠금 화면 해제하는 6가지 방법
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디지털 디바이스 | 퍼스널 컴퓨팅 Gordon Mah Ung
"USB 케이블 43개 테스트했더니…" 오래된 케이블 당장 버려야

디지털 수집광이 모두 그렇듯 필자도 오랜 기간 USBC와 USBA 케이블을 많이 모았다. 그 중 전자 기기에 쓰기에 적절하지 않고 폐기 처분해야 마땅한 제품이 얼마나 많은지 알게 된 것은 비교적 최근의 일이다. 일반 가정에서 쓰는 케이블도 아마 마찬가지일 것이다. 멀쩡한 USB CUSB A 케이블을 왜 굳이 폐기 처분해야 할까? 이유를 알려면 2014년 USBC 도입 당시로 거슬러 올라가야 한다. 위아래 구분 없이 쓸 수 있는 USBC 커넥터의 설계 방식은 종전의 USB과 달라 매우 복잡했기 때문에 대다수 케이블 제조업체가 안전한 USBC 케이블을 제작하는 방법을 몰랐다. 사실은 케이블마다 56K 옴 저항기가 내장되어 있어야 스마트폰, 태블릿, 노트북에서 USBC 포트에 구형 직각형 USBA 포트가 연결되었는지 여부를 인지할 수 있다. 기기가 56K 저항기를 감지하면 포트에서 끌어오는 전력 양을 제한한다. 그러나 56K 저항기가 없으면 스마트폰이나 태블릿은 고전력 USBC 포트에 연결된 것으로 여긴다. 그 상태에서는 케이블이 연결된 포트에서 지나치게 많은 전력을 끌어와 포트가 타 버릴 위험이 있다. 연결된 장치에 손상을 야기할 때도 있다.   다행히 이 문제는 몇 년 전에 해결되었다. 최근에 구입한 저렴한 USB CUSB A 케이블도 이제는 이런 문제가 없다. 그러나 문제는 잘못 제작된 오래된 케이블을 우연히 사용하는 경우에 생긴다. 케이블의 전력 문제가 해결된 지는 4년이 넘었기 때문에 얼핏 확률이 높지 않을 것 같지만, 문제는 멀쩡해 보이는 케이블을 버리는 사람이 없다는 점이다. 보통 상자에 모아두거나 둘둘 말아 봉지 안에 넣어둔다. 필자 역시 언젠가는 오래된 직렬 케이블과 프린터 케이블, 짝 잃은 마이크로USB와 미니USB를 전자폐기물로 버릴 예정이다. 지금은 모든 기기가 USBC로 충전되는데도 만약에 대비해 필요 없는 케이블을 그대로 보관해 둔다.   갖고 있는 USB CUSB A 케이블 중에서 실제로 불량품은 몇 개나 될지 궁금했다. 수집광인 필자가 모은 케이블은 무려 43개였다.    전송속도 양호한 케이블은 단 1개뿐 테스트 결과는 다음 그래프에서 확인할 수 있다. 데이터 전송 용도에 부적합한 케이블이 매우 많았다는 점이 놀라웠다. USB CUSB A 케이블은 추가 전선이 있는 경우 최대 USB 3.2 10Gbps를 지원할 수 있다. 추가 전선이 없으면 대개 USB 2.0의 기본 속도인 40Mbps에 그친다. NVMe SSD에 USB CUSB A 케이블을 사용하면 대형 파일 전송에 분 단위 시간이 걸린다는 의미다.  필자가 테스트한 43개의 케이블 중에서 USB 3.2 10Gbps 속도를 지원한 것은 단 1개뿐이었다. 겨우 1개.  데이터 전송 속도 이외에 저항을 기준으로 케이블을 평가해 분류했다. 대부분 충전 용도로 사용되는 케이블의 경우 케이블의 저항이 낮다는 것은 대개 두껍거나 고품질 전선으로 제작되었으며 충전 중인 장치에 도달하는 전력이 많다는 의미다.  다행히 대부분은 괜찮았지만 여섯 개의 케이블은 저항이 너무 높아서 ‘충전용으로 부적합’한 것으로 분류되었다. 현실적으로 전체 충전 시간에 큰 차이는 없을지 모르지만 케이블을 솎아 내려면 그럴 만한 이유가 있어야 했다.     충전 전용으로만 써야 하는 케이블도 있어 케이블 커넥터 표준이 확립되었음은 충전 전용 케이블을 만드는 방식으로 표준을 어기는 업체가 난립할 때 비로소 알 수 있다. USB CUSB A의 경우가 그렇다. 43개 케이블 중에서 충전용 전선만 있는 충전 전용 케이블을 4개나 발견했다. 왜 이렇게 만드는 걸까? 보통은 제작비를 아끼기 위해서다. 충전 전용 케이블의 문제는 데이터 겸용 케이블과 외관이 똑같다는 점이다. 더 심각한 문제는 이런 충전 전용 케이블이 실제로 매우 높은 저항을 기록했다는 점이다. 역설적이게도 그런 점 때문에 충전 케이블로서는 실격이다.  긍정적인 측면을 보면 지금까지 필자가 언급한 케이블은 모두 56K 옴 저항기로 올바르게 배선되어 있었다. 가장 형편없는 충전 전용 케이블로 스마트폰이나 태블릿을 연결해도 노트북의 USBA 포트가 터지지는 않는다. 그런 행운은 오래가지 않았다. 나머지 10개의 케이블은 제대로 제작되지 않은 것이었다. 5개는 잘못된 22K 옴 저항기를 사용했거나, 저항기는 제대로였지만 잘못된 전선을 사용한 제품이었다. 나머지 5개는 56K 옴 저항기가 전혀 없었다. 사용하기에 위험한 제품으로 분류하고 폐기 수순을 밟아야 한다. 2015년에 위험 판정을 받은 케이블이지만 전 세계의 가정에서 아직도 굴러다니고 있을 가능성이 높다.  이처럼 하자가 있는 USB CUSB A 케이블도 스마트폰에 필요한 전력량을 넘을 수 없는 전용 벽 충전기에 연결하면 안전하게 사용할 수 있다. 문제는 앞으로 2년 정도 지난 후 비상 시에 그 위험한 케이블이 사용되고 나서 양품 케이블과 다시 섞일지 모른다는 점이다. 노트북에 연결 시 포트가 터질 위험이 있다. 이름을 모르는 삼류 제조업체에서 나온 케이블만 위험하다고 생각하면 오산이다. 유명 브랜드 케이블이라고 해서 반드시 안전하지는 않다. 56K 저항기가 전혀 없는 위험 케이블 5개 중에서 2개는 유명 스마트폰 제조업체에서 만든 것이고 다른 하나는 필자가 지금도 계속 케이블을 구매하는 매우 인기 있는 케이블 제조업체의 제품이었다. 잘못 배선된 케이블 2개는 스마트폰 제조업체에서 만들었다. 고가의 ‘고성능 SSD’와 함께 제공된 또 다른 USBC 케이블도 부적합 판정을 받았다. 따라서 유명 브랜드만 고집하는 것이 능사는 아니다.     갖고 있는 케이블 중 불량품을 골라내는 법 문제를 쉽게 해결하려면 갖고 있는 케이블 중 불량품을 골라 내야 한다. 아쉽게도 필자가 아는 방법은 죄다 돈이 든다. 가장 쉬운 방법은 아두스브심(Adusbcim)의 케이블 체커(Cable Checker) 2를 구입하는 것이다. 이 제품을 사용하면 USB CC와 USB CA 케이블과 마이크로 및 미니 USB 케이블의 상태를 쉽게 가늠할 수 있다. 소형 디스플레이에 케이블 저항과 56K 저항기의 존재 유무가 빠르게 표시된다. 이상하게 배선 되었는지(1개가 아닌 2개의 회선에 56K 적용) 여부나 잘못된 저항기를 사용하는지도 알 수 있다. 이베이에서 65달러에 구해서(미국 내 소매점에서는 못 찾았다) 케이블을 테스트할 수 있는 가장 쉬운 방법이다. 단, 더 저렴한 다른 방법도 있기는 할 것이다. 그러나 저렴한 USBC 케이블을 테스트하는 데 65달러를 쓴다는 것은 확실히 현명한 소비는 아니다. 상대적으로 돈이 덜 드는 선택지가 있지만 아마 아무도 실행에 옮기지 않을 것이다. 즉, 기존에 갖고 있던 케이블은 폐기 처분하고 안전성과 품질이 보장된 새 USBC 케이블을 구입하면 된다.   케이블, 모두 폐기 처분해야 할까? 오래된 USB CUSB A 케이블에 가위를 대도 될지 여부는 각자 어느 정도 위험을 감수할 수 있는지에 달려 있다. 다년간 사용해 온 케이블이라면 문제가 없을 가능성이 높다. 불량 USBC 케이블은 대부분 컴퓨터와 USBC 장치를 연결할 때 손상 위험이 있으므로 충전기에만 사용한다면 위험은 크게 낮아진다. 그러나, 가령 친척이 방문해서 불량 케이블로 스마트폰에서 노트북으로 파일을 전송한다면 노트북이 손상될 위험이 있다.   마지막으로 바꿔야 할 것은 버려진 케이블을 대하는 자세다. 가령 회사에서 누군가 퇴사하며 남기고 간 USB CUSB A 케이블은 건드리지 않는 것이 좋다. ‘공짜’ 케이블이라고 생각하지 말고 차라리 안전성이 보장된 새 케이블을 구매하는 편이 낫다. editor@itworld.co.kr 

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클라우드 Lee Atchison
클라우드 네이티브의 진정한 의미

제조업에서 운송업, 소매업에 이르기까지 사실상 모든 업종에서 클라우드 기반 인프라로 전환하여 디지털 트랜스포메이션을 지원하고 있다. 사내 소프트웨어에서 클라우드 서비스로의 전환은 애플리케이션 개발 및 배포 프로세스, 특히, SaaS 애플리케이션으로 혁신적으로 변화했다. 하지만 클라우드를 자주 사용하는 것만으로는 충분하지 않다. 클라우드 네이티브 애플리케이션을 활용해 향상된 민첩성, 가용성, 확장성 및 전체 성능을 활용할 수 있어야 한다. 클라우드 네이티브 아키텍처는 현대 소프트웨어 개발의 표준이 되었다. 그러나 그 인기와 함께 불확실성도 나타났다. 애플리케이션이 클라우드 네이티브라는 것이 정확히 어떤 의미일까? ‘클라우드 네이티브’에 대한 정의는 오늘날 운영되는 클라우드 네이티브 애플리케이션의 수만큼 다양하다. 그러나 클라우드 네이티브 애플리케이션을 구축하고자 할 때 유용한 몇 가지 표준적이고 이해하기 쉬운 원칙이 있다.     클라우드 네이티브의 의미 클라우드 네이티브 애플리케이션은 클라우드의 동적이면서 확장적이고 매우 가용적인 속성을 지도 원칙으로 하여 구축된 소프트웨어 시스템이다. 클라우드 네이티브 애플리케이션 아키텍처는 소프트웨어 개발자가 기존 접근 방식을 사용할 때 직면하는 과제에 대한 대응이다. 특히 클라우드 네이티브 애플리케이션은 다음과 같다.    클라우드의 역동적인 리소스 할당을 활용. 즉, 애플리케이션의 설치 공간은 현재 애플리케이션에 주어진 수요에 따라 크기가 달라지며, 소비된 리소스는 현재 시점에 필요한 리소스에 맞게 조정될 것이다. 서비스 또는 마이크로서비스 아키텍처 활용. 마이크로 서비스를 사용하면 애플리케이션 크기와 복잡성을 관리하기 쉬운 방법으로 쉽게 확장할 수 있다. 컨테이너화. 컨테이너를 사용하면 복잡한 종속성 관리에 대한 우려없이 서로 다른 환경에서 빠르고 쉽게 서비스를 배치할 수 있다. 쿠버네티스를 사용하여 서비스를 조율. 컨테이너 오케스트레이션 및 관리를 위한 사실상의 표준인 쿠버네티스는 컨테이너를 시작하고, 컨테이너 간의 통신을 설정하고, 장애를 모니터링하며, 필요에 따라 컨테이너를 재시작하고, 현재 사용 사례의 필요에 따라 애플리케이션의 크기를 조정한다. 쿠버네티스는 클라우드와 긴밀하게 협력하여 동적으로 크기가 맞춰진 애플리케이션과 서비스를 만든다. 클라우드 관리 데이터베이스 및 기타 데이터 서비스의 데이터를 저장 및 관리. 애플리케이션 요구사항을 충족하고 대량의 데이터를 쉽게 사용할 수 있도록 자동으로 확장되는 클라우드 최적화 데이터 서비스는 클라우드 네이티브 애플리케이션의 표준 요구사항이다. 현대적 개발 및 운영 워크플로우를 사용. 데브옵스, 지속 통합 및 연속 전달(CI/CD), 깃 소스 코드 관리 및 유사한 프로세스와 절차가 포함된다. 또한 모든 클라우드 네이티브 애플리케이션은 아니지만 많은 애플리케이션이 클라우드에 구애받지 않도록 설계되거나 적어도 새로운 클라우드 공급자로 합리적으로 마이그레이션할 수 있다. 경우에 따라 클라우드 네이티브 애플리케이션은 하이브리드 클라우드 또는 멀티 클라우드 환경에서 작동한다.   왜 클라우드 네이티브 아키텍처를 사용하는가? 클라우드 네이티브 애플리케이션 개발 및 운영 프로세스와 절차는 최신 애플리케이션 경험의 중요한 측면을 강조하기 때문에 동종 최고의 최신 애플리케이션을 만들어 낸다.   자동화. 많은 IT 리소스가 수동적이고 반복적인 작업에 낭비될 수 있다. 여기에는 배포 관리, 테스트 제품군 실행, 하드웨어 추가/수정/업그레이드/해제와 같은 작업이 포함된다. 이러한 작업을 자동화하면 시간과 비용을 많이 절약할 수 있어 규모에 관계없이 비즈니스에 큰 이점이 있다. 클라우드 네이티브 원칙을 사용하여 애플리케이션을 구축하면 개발 및 운영 환경을 자동화하는 프로세스가 자연스럽게 진행된다. 민첩성. 민첩성은 변화를 신속하게 식별하고 대응하는 능력이다. 이것은 현대 비즈니스 환경에서 중요한 기술이다. 클라우드 네이티브 애플리케이션을 구축 및 운영하는 조직은 변화하는 비즈니스 및 기술 조건에 보다 신속하고 효과적으로 대응하고 보다 민첩하게 운영된다. 이 중 많은 부분이 클라우드 네이티브 아키텍처의 동적 특성에서 나온다. 확장성. 비즈니스가 성장함에 따라 애플리케이션의 리소스 요구사항도 증가한다. 사용량이 가장 많은 날에 발생하는 것과 같이 사용량이 급증하면 기존 애플리케이션 인프라가 크게 파괴될 수 있다. 고도로 동적인 클라우드 인프라를 통해 애플리케이션을 더 자동화되고 관리가능한 방식으로 확장할 수 있다. 그러나 이러한 클라우드 역동성은 공짜가 아니다. 동적 리소스 할당이 제대로 활용되도록 애플리케이션을 구축해야 한다. 클라우드 네이티브 애플리케이션은 이러한 동적 리소스를 위해 설계된다. 가용성. 가용성은 애플리케이션 중단, 유지보수 또는 업그레이드 절차로 인해 애플리케이션을 사용할 수 없는 것이 아니라 고객이 애플리케이션을 사용할 수 있는 시간의 비율을 측정한 것이다. 낮은 가용성은 일반적으로 심각한 고객 만족 문제가 된다. 높은 가용성을 유지하는 것은 고객 만족과 그에 따른 비즈니스 성장에 결정적이다. 자동 복원성. 애플리케이션 고장 및 장애가 발생하면, 문제를 해결하고 신속하게 정상 작동으로 돌아갈 수 있어야 한다. 복구가 자동화될수록 애플리케이션이 더 빨리 정상 운영으로 복귀할 수 있으며, 직원, 고객 및 비즈니스 전반에 대한 파괴적인 문제들도 줄어든다. 자동화된 복구는 고객에게 높은 수준의 서비스를 유지하도록 돕는다. 실패가 발생할 시점을 예측할 수 없지만, 실패에 대한 애플리케이션을 준비할 수 있다. 애플리케이션과 애플리케이션 인프라 모두에서 내결함성 설계 및 장애극복 메커니즘을 사용하면 복원력을 크게 향상시키고 그에 따라 가용성을 크게 높일 수 있다. 클라우드 네이티브 아키텍처는 최신 애플리케이션에서 자동 복원력을 장려하고 활용한다. 지속적 통합/지속적 배포(CI/CD). CI/CD는 구축, 테스트 및 배포를 자동화하여 소프트웨어가 개발 시스템에서 실제 제작 시스템으로 보다 빠르고 안정적으로 이동할 수 있도록 하는 소프트웨어 전달 프로세스다. 또한, 우수한 CI/CD 전략으로 애플리케이션 다운타임 없이 실행 중인 애플리케이션에 대한 변경 사항을 배포하고, 비즈니스 민첩성, 소프트웨어 품질 및 고객 반응성을 개선할 수 있다. CI/CD가 없으면 일부 기업은 새 소프트웨어 버전을 배포하는 데 몇 주 또는 몇 달을 기다려야 한다. 고품질 CI/CD 시스템을 통해 클라우드 네이티브 애플리케이션을 매일, 매시간 또는 더 빠르게 배포할 수 있다. 아마존과 같은 기업은 시간당 수백 또는 수천 개의 업데이트 속도로 소매 애플리케이션을 변경하는 것으로 유명하다(달리 말해, 아마존은 1.6초마다 소프트웨어를 배포한다). 하지만 클라우드 네이티브 애플리케이션을 사용하고 구축을 완료할 때 애플리케이션을 중단하지 않아도 되는 견고하고 자동화된 CI/CD 프로세스를 보유한 경우에만 가능하다. 클라우드 네이티브 아키텍처로 마이그레이션하면 많은 이점이 있다. 클라우드 네이티브 애플리케이션은 자동화, 민첩성, 확장성 및 자동 복원력을 활용한다. 또한, 지속적인 배포와 내구성을 달성할 수 있도록 지원한다. 이러한 혜택은 모든 유형의 비즈니스에 적용될 수 있다. 클라우드 네이티브 원칙과 기법을 사용하여 소프트웨어를 개선하고 비즈니스를 더욱 효율적으로 만들 수 있다. 가장 중요한 것은 클라우드 네이티브 아키텍처를 통해 민첩성이 향상되어 빠르게 변화하는 경제 상황에서 비즈니스 경쟁력을 유지할 수 있다는 점이다. editor@itworld.co.kr 

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게임 | 디지털 디바이스 | 퍼스널 컴퓨팅 Matt Smith
드디어 왔다 "모니터 교체 적기는 바로 지금"

컴퓨터 모니터는 책상 위에 있는 주변기기 중 가장 중요한 물건이다. 하루 종일 바라봐야 하는 기기이기 때문이다. 그러나 보통 수명이 완전히 다하기 전에 모니터를 교체하는 경우는 많지 않다. 물론 이해할 만한 결정이다. 모니터는 레이트레이싱을 지원하는 최신 그래픽 카드나 16코어 CPU처럼 흥미진진한 물건이 아니기 때문이다. 그러나 모니터를 산 지 5년 이상 지났다면 교체를 진지하게 고려해야 한다. 그간 발전한 이미지 재현 기술의 이점을 놓치고 있을지 모른다.     눈이 먼저 알아보는 최신 모니터 모니터를 교체해야 할 가장 큰 이유는 명확하다. 시각 품질이 월등하기 때문이다. 가장 눈에 띄는 개선점은 해상도다. 에이수스는 2013년 5,000달러라는 어마어마한 가격에 최초의 4K 모니터를 출시했다. 이후 가격이 서서히 낮아지면서 우수한 4K 모니터를 구입하는 것도 어렵지 않은 일이 되었다. 델 S2721QS 같은 모니터는 할인가 300~400 달러면 구입할 수 있다.  해상도가 개선되면서 윈도우 바탕화면부터 3D 게임까지 모든 것이 더욱 생생하고 선명해졌다. 작은 글씨도 쉽게 읽을 수 있고, 윈도우 내 스케일링 옵션을 설정하면 고해상도 디스플레이에서도 편안한 UI 스케일을 쉽게 찾을 수 있다.  2,560ⅹ1,440 모니터의 가격도 전반적으로 인하되었다. 미국의 경우 이제는 보통 250달러대의 가격에 모니터를 구입할 수 있다. 27인치 모니터라고 해도 해상도가 높고, 주사율, USBC 포트 등의 이점을 누리기 좋다.   게다가 완전히 새로운 범주인 울트라 와이드 모니터가 나타났다. 대부분은 3,440ⅹ1,440 해상도를 지원한다(2,560ⅹ1,440의 와이드스크린과 선명도가 거의 비슷하다). 확장된 디스플레이 여분 공간은 생산성에 더할 나위 없이 적합하고 최신 3D 게임에도 환상적이다. 휘도, 대비, 색재현력 역시 모두 개선되었다. 필자는 지난 10년 동안 PC와 노트북 디스플레이를 리뷰하고 테스트하면서 기술의 발전을 직접 목격했다.  10년 전 구입한 평범한 모니터가 아직까지도 전체 sRGB 색 영역을 커버한다면 운이 좋은 사용자다. 당시에는 색 영역이 그리 넓지 않았지만, 오늘날에는 sRGB뿐 아니라 DCIP3, 어도비RGB까지 처리하는 모니터가 많다. 현대 모니터는 색상을 더 많이 표시해 생생하고 매혹적인 시각 표현물을 제공한다.  정확도도 높다. 심지어 최근 제품은 저렴해도 색 정확도 점수가 높다. 과거에는 전문가용 고급 모니터에서나 가능했던 일이다. 5~10년 전 팔리던 모니터와의 가장 큰 차이가 이것이다. 예전 제품은 색 정확도가 낮았고 보급형은 더 심했다.  에이수스 프로아트 PA247CV, 뷰소닉 VG2455 같은 모니터는 가격이 250달러 이하임에도 불구하고 밝고 화려한 화면을 전달한다. 170달러에 불과한 삼성의 S33A도 5년 전에 판매되던 비슷한 가격의 모니터보다 훨씬 인상적인 성능을 낸다.   미니 LED와 OLED 모니터, 그리고 HDR 모니터에 1,000달러 이상을 쓸 의향이 있다면 최신 모니터의 발전이 반가울 것이다. 오늘날 최고의 모니터는 비교할 수 없는 깊이와 몰입을 가진 HDR 경험을 제공한다.  미니 LED 모니터, 예를 들어 뷰소닉 XG321UG, 에이수스 ROG 스위프트 PG32UQX 등이 이 추세를 이끈다. 과거의 모니터는 단순한 LED 백라이트 형태였지만, 미니 LED는 독립적으로 켜지고 꺼지는 영역으로 묶인 LED 유닛으로 구성된다. 빛의 대조 폭이 향상되고 명암비가 높아 HDR 지원 영화나 게임은 환상적으로 보인다.    OLED 모니터도 있다. 가장 유명한 것이 에일리언웨어 AW3423DW이다. OLED 모니터는 미니LED만큼 밝지는 않지만 기본적으로 완벽한 블랙 레벨을 달성할 수 있고, 물체 주위의 블루밍 현상이 없다.  이런 제품은 가격이 낮지 않지만, 향후 전반적인 인하 가능성이 있다. 수많은 모니터 브랜드가 2022년 중후반에 나올 미니LED 선택지를 발표했고 에일리언웨어 AW3423DW와 동일한 패널을 사용하는 몇몇 OLED 모니터가 올해 안에 시판될 예정이다.    주사율, 어댑티브 싱크, 모션 클래리티 지원까지 구형 LCD 모니터의 주사율은 대개 60Hz에 그쳤다. 최초의 G싱크 호환 144Hz 모니터는 2014년에 출현했다. 그러나 보편화된 것은 몇 년 후의 일이다.  주사율은 대개 게이머용 기능으로 광고되지만 일상적인 사용에서도 멋진 혜택이다. 높은 주사율은 웹페이지를 스크롤하고 워드 문서에서 타이핑을 할 때에도 한층 빠른 반응을 제공한다. 필수적이지는 않지만 분명히 쾌적한 경험임에는 틀림없다. 문서를 스크롤하고 고속으로 창을 전환하는 멀티태스킹 작업자에게는 높은 주사율이 매력적으로 느껴질 것이다. 현대 모니터의 표준 주사율은 여전히 60Hz이지만 144Hz 디스플레이에 추가되는 부담이 매우 줄어들었다는 점도 특징이다. 144Hz 주사율을 지원하는 모니터는 이제 불과 200달러에 구입할 수 있고, 250~300 달러 가격대에도 우수한 1080p 모니터 선택지가 많다. 예산이 허락한다면 주사율과 해상도를 더욱 높이는 선택지도 있다. 4K는 144Hz까지, 1440p는 최대 240Hz, 일부 1080p 모니터는 360Hz를 달성할 수 있다. 어댑티브 싱크도 많이 보편화되었다. AMD 프리싱크(AMD FreeSync) 및 엔비디아 G싱크(Nvidia GSync)는 이제 VESA 어댑티브 싱크 표준(VESA Adaptive Sync standard)과 호환된다. 표준은 어댑티브 싱크의 이용성을 확장했다. 여기에는 유의할 점이 있다. 엔비디아 G싱크 모듈을 탑재한 모니터는 여전히 존재하고, AMD와 G싱크는 지원하는 어댑티브 싱크 계층이 각기 다르다. 그러나 대체로 광범위한 모니터 제품에서 표준 기능으로 탑재돼 있다. 심지어 200달러 미만의 모니터도 어댑티브 싱크를 지원하기 시작했다. 그리고 모든 사람이 높이 평가하는 개선이 있다. 바로 모션 클래리티(motion clarity)이다. 구형 평판 LCD 스크린 상의 픽셀은 다소 굼뜨다. 그래서 LCD 화면이 움직이는 물체에서 잔상을 보이는 것이다. 최신 모니터 스크린 픽셀은 더 빠르게 움직여 흑백 픽셀 반응 시간이 약 5밀리 초에 이른다. 기술이 많이 발전한 것이다.  간단히 말해 현대의 모니터는 동작이 더 우월하다. 구형 모니터의 화면은 느리고 번지게 보이지만 새 모니터는 훨씬 더 부드럽고 선명해 보인다.    USBC로 규격 통일하기 최신 모니터가 과거 제품보다 더 좋아 보이는 것은 놀라운 일이 아니다. 기술의 진보일 뿐이다. 그러나 일부 새 모니터는 디스플레이 연결 면에서도 발전을 이뤄냈다.   스마트폰, 태블릿, 노트북에서 보편적인 USBC가 이제 모니터에서도 발견된다. 디스플레이포트 얼터닛 모드(DisplayPort Alternate Mode) 상에서 영상을 처리할 수 있고, 파워 딜리버리(Power Delivery)로 연결된 기기에 전력을 공급할 수 있다. 일부 모니터는 USBC 허브를 내장해 주변 기기 연결을 확장하고 유선 LAN을 연결하며 영상 출력도 처리할 수 있다.    USBC가 있는 노트북이 있다면 더 좋다. 노트북을 전력, 모니터, 여타 주변 기기에 따로 따로 연결할 필요 없이, 모든 것을 모니터에 연결하고 USBC로 노트북을 모니터에 연결하면 된다. 노트북과 모니터가 케이블 하나로 연결돼 혼란이 줄고, 책상 위에서 노트북을 도킹할 때에도 여러 코드를 연결하는 번거로움이 없어진다.  모니터와 USBC 연결은 아직까지는 보편적이지 않다. 그러나 뷰소닉 VG2455, 삼성 M5, Dell S2422/HZ 등의 보급형은 약 250달러에서 시작한다. 연결성이 더 뛰어난 모니터, 예를 들어 델 P2723QE 등은 500달러 선에서 구입할 수 있다. USBC가 없는 모니터보다 가격이 더 비싸다. 그러나 모니터와 외부 USBC 도크를 개별적으로 구입하면 가격이 비슷해진다.    이제 교체를 준비할 시점  오랫동안 쓴 모니터를 교체할 준비가 되었는가?  지금은 구입에도 적기다. 대다수 전자 제품이 칩 부족과 인플레이션의 영향을 받고 있지만 모니터는 그다지 영향을 받지 않는다. 2020년 모니터 수요가 급증한 이후에 다시 관심이 정상 수준으로 돌아왔고 재고도 많다. 적정 가격에 판매되는 보편적 대중 시장 모니터는 더더욱 그렇다. 여름 휴가와 초가을 쇼핑 시즌을 예의 주시하라. 모니터는 소매업체가 구형 재고를 소진하려는 할인 행사를 많이 여는 제품이다. 100~200달러 정도의 할인액이 드물지 않다. 지난해 최고 성능 제품을 선택하는 것도 좋다. 크게 보면 많이 발전했지만 1년 전 제품과 최신 제품은 큰 차이가 없는 것이 보통이다. 보급형부터 최고급 모니터까지 어떤 가격대를 선택하더라도 최근 발전한 모니터 기술의 이점을 맛볼 수 있을 것이다.  editor@itworld.co.kr 

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안드로이드의 구글 캘린더를 200% 활용하는 12가지 숨은 '꿀팁'

구글 캘린더는 안드로이드 생산성 패키지의 핵심적인 부분이다. 하지만 겉으로 보이는 기능만 사용하고 있다면 구글 캘린더의 잠재력을 놓치고 있는 것이다.  그렇다. 수많은 최신 디지털 툴처럼 구글 캘린더에도 눈에 보이지 않는 유용한 기능이 많다. 구글 캘린더의 고급 기능 대부분은 웹사이트를 중심으로 돌아가지만, 안드로이드의 구글 캘린더 앱에는 모바일 경험만을 위한 숨겨진 기능이 있다. 시간을 절약해주는 기능부터 효율성을 높이는 기능까지, 안드로이드 사용자의 삶에 큰 도움이 되는 12가지 기능을 소개한다.   1. 신규 이벤트 생성 시 다른 일정 확인 스마트폰의 캘린더 앱으로 새 이벤트를 생성하는 상황을 생각해 보자. 화면을 열어 이벤트를 추가한 후, 갑자기 정신이 몽롱해진다. 그날 해야 하는 다른 일이 있었던가? 오후 2시가 최선이었을까? 3시로 할 걸 그랬나? 예약한 병원 진료 시간은 언제였더라? 필자도 그런 적이 있다. 그리고 새로운 이벤트를 추가하는 도중에 다른 전반적인 일정을 확인할 때 안드로이드의 구글 캘린더 앱은 별로 도움이 되지 않는다. 그런데 방법이 있었다.   캘린더 앱의 이벤트 생성 화면 상단에 눈에 띄지 않는 밝은 회색 화살표가 보이는가? 바로 이것이다. 스마트폰에서 새 이벤트를 추가하다가 다른 일정이 생각나지 않는다면, 이 회색 화살표를 누르거나 이벤트 생성 영역을 화면 아래쪽으로 밀어보자.    사진처럼 이벤트 생성 인터페이스가 최소화되고 그 뒤에 있는 캘린더를 탐색할 수 있다. 하지만 이것이 전부가 아니다.  2. 이벤트 슬라이딩 새 이벤트를 생성하는 중 다른 이벤트를 확인할 때, 생성 중인 이벤트의 시간을 간편하게 변경할 수 있다. 화면에서 해당 이벤트의 윤곽선을 길게 누른 후 위/아래로 밀어서 원하는 시간대로 이동하면 된다. 아주 훌륭한 기능이다. 그러나 일정 생성 화면에는 아직 한 가지 기능이 더 숨어있다.  3. 시작 및 종료 시간 조절 제스처 이벤트를 밀어서 시간대를 이동하는 것 외에 이벤트 윤곽선의 상단 또는 하단의 점을 손가락으로 누른 후 위/아래로 밀면 이벤트의 시작 및 종료 시간만 조절할 수 있다.    4. 월간 캘린더 빠르게 보기 일정을 월간 보기로 살펴보아야 할 때, 이 바로가기 기능을 기억하자. 월 이름이 표시된 앱의 상단 표시줄을 누르거나 아래쪽으로 밀면 월간 보기로 빠르게 이동할 수 있다. 상단 표시줄을 다시 누르거나 월간 캘린더를 위로 밀어 올리면 월간 보기를 숨길 수 있다.    5. 오늘 일정으로 전환하는 손쉬운 방법 캘린더 앱에서 다른 날짜의 일정을 훑어보다가 현재 날짜로 다시 이동하고 싶을 때, 화면 우측 상단 모서리의 프로필 사진 왼쪽에 있는 작은 캘린더 아이콘을 눌러보자. 아무리 먼 과거 혹은 미래에 있더라도 다시 현재로 돌아오게 된다.    6. 신속한 이벤트 삭제 캘린더 앱에서 쉽게 간과될 수 있지만, 놀랍도록 편리한 제스처가 있다. 일별 보기 페이지에서 이벤트 또는 알림을 오른쪽으로 미는 한 번의 동작으로 해당 이벤트 혹은 알림을 빠르게 삭제할 수 있다.   7. 구글 미트 링크 생략 캘린더가 생성하는 모든 이벤트마다 구글 미트(Google Meet) 링크를 자동으로 추가한다는 사실을 알고 있는가? 실제로 미트 기반 화상회의를 진행하는 이벤트라면 상관없겠지만, 사적인 이벤트라면 꽤 거슬릴 수 있다. 게다가 미트가 아닌 줌(Zoom)과 같은 다른 화상회의 서비스를 사용해 진행하는 이벤트일 경우 초대하는 모든 사람이 의미 없는 미트 링크까지 함께 받게 된다.  클릭 몇 번만으로 이런 광기를 멈출 방법이 있다. 스마트폰에서 캘린더 앱을 열고 좌측 상단 모서리의 3줄 메뉴 아이콘을 클릭한 후 아래로 스크롤해 ‘설정’ 메뉴로 들어간다. ‘일반’에서 ‘화상회의 추가’를 누르고 연결된 모든 계정에 대해 ‘끄기’ 위치로 토글을 전환한다. 이제 눈엣가시 같은 미트 링크가 모든 이벤트에 자동으로 추가되지 않을 것이다. 이벤트에 미트 링크를 추가하고 싶다면 이벤트를 생성하면서 수동으로 작업하면 된다.  8. 이벤트에 따른 스마트폰 무음 설정 기술적으로는 안드로이드에서 제공하는 기능이지만 구글 캘린더에서도 지원하는 가장 실용적인 옵션이다. 구글 캘린더의 이벤트가 진행 중일 때 스마트폰을 자동으로 무음 상태로 전환할 수 있다. 사용 방법은 다음과 같다.  스마트폰 설정 앱을 열고 ‘방해 금지’ 항목을 찾는다(‘알림’이나 ‘소리 및 진동’ 메뉴를 살펴보거나 ‘방해 금지’를 검색한다). ‘일정 추가’를 누르고 ‘이벤트’ 라벨이 나타나는 줄(토글 아님) 혹은 옆에 있는 기어 모양 아이콘을 누른다. 다음과 같은 화면이 나타난다.    1번째 옵션인 ‘이벤트 시간 중’에서 기기와 연동된 캘린더 중 어떤 캘린더로 스마트폰 무음을 작동시킬지 선택할 수 있다. 기본 설정은 ‘모든 캘린더’다. 즉, 기기의 모든 캘린더에 저장된 모든 이벤트가 진행될 때 스마트폰이 무음 상태로 진입한다. 혹은 업무용 캘린더처럼 특정 캘린더만 설정해 두면 나머지 일정 시에는 무음 상태로 전환되지 않는다.  다음 옵션에서는 스마트폰을 무음 상태로 전환하는 이벤트 유형을 지정할 수 있다. 참석 여부에 대해 ‘예’라고 답한 이벤트나, ‘예’ 혹은 ‘아마도’라고 답한 이벤트, 답하지 않은 이벤트가 진행될 때 무음 상태로 전환되도록 설정하는 것이다. 참고로 이 옵션은 다른 사람이 생성해 초대한 이벤트에만 적용된다. 자신이 생성한 이벤트의 참석 여부는 항상 ‘예’로 간주된다.  마지막 옵션에서는 기본 설정된 방해금지 동작을 사용할지, 특정 상황에서 사용하도록 자신만의 설정을 생성할지 결정할 수 있다. 사용자 정의 설정 옵션은 캘린더 이벤트 진행 중 스마트폰의 정확한 동장에 대해 엄청난 유연성을 제공한다. 예를 들어, 즐겨찾기 된 연락처의 전화 또는 문자메시지만 허용하거나 이벤트와 알람 외에 다른 소리는 허용하지 않는 등이다. 심지어 일정 중 다양한 유형이 알림이 표시되는 방식까지 지정할 수 있다.    기기에서 이런 메뉴가 보이지 않는다면 구버전 안드로이드가 적용된 것이거나 제조업체가 운영체제에서 이 부분을 숨겨놓은 것이다. 이 경우에는 IFTTT라는 애플릿으로 간소화된 버전을 사용할 수 있다. 9. 그룹 이벤트 참석자에게 빠른 응답 전송 안드로이드에서 전화를 거부할 때 사전에 작성한 간단한 응답을 전송할 수 있듯이 구글 캘린더는 다가올 일정과 관련한 모든 사람에게 신속한 메모를 전송하는 기능을 제공한다. 이 기능을 구성하는 방법을 알아보자. 캘린더 앱을 열고 좌측 상단 모서리의 3줄 메뉴 아이콘을 누른 후 표시되는 메뉴에서 ‘설정’을 선택한다. ‘일반’을 선택한 후 ‘빠른 응답’이 보일 때까지 스크롤을 내린다. ‘빠른 응답’을 누르면 일정과 관련된 사람에게 전송할 수 있는 사전 메시지가 표시된다.   참석 상황에 따라 4가지 메시지를 보낼 수 있는데, 이상하게도 메시지를 추가로 생성할 수는 없지만 기본 응답을 원하는 대로 수정할 수는 있다. 아무 메시지를 누른 후 원하는 문구를 입력하면 된다.    사용 방법은 간단하다. 최소 1명의 사람이 초대된 이벤트를 연 후 ‘참석자’ 라인 오른쪽의 편지 봉투 모양 아이콘을 누른 후 목록에서 원하는 응답을 누른다. 참석자를 수신인으로 한 이메일이 자동으로 작성된다. ‘보내기’만 누르면 된다.  10. 기존 이벤트 복제 기존에 존재하는 이벤트와 매우 유사한 새로운 이벤트를 생성해야 하는 경우가 있지 않은가? 안드로이드의 구글 캘린더 앱은 기존 이벤트를 복제해 새로운 일정을 생성하는 손쉬운 방법을 제공한다. 복제할 이벤트를 누르고 우측 상단 모서리의 점 3개 메뉴 아이콘을 누른 후 ‘복제’를 선택한다. 이제 끝이다. 원본 이벤트의 정보가 작성되어 있으며 필요에 따라 수정할 수 있는 새 이벤트가 표시된다. 이것보다 더 쉽게 새로운 이벤트를 생성하는 방법은 없을 것이다. 11. 기본 알림 시간 변경 새 이벤트에 대한 기본 알림 시간이 모두에게 적합하지는 않다. 일반적으로 이벤트 알림 설정을 변경하는 사용자(혹은 원하는 것보다 일찍/늦게 알려줄 때마다 창의적인 욕을 조용히 중얼거리는 사용자)라면 캘린더의 기본 알림 시간을 자신에게 알맞게 조정하자.   캘린더 앱의 설정 메뉴에서 수정할 구글 계정과 연결된 캘린더를 누른다. 종일 이벤트뿐 아니라 새로운 이벤트의 기본 알림 시간을 변경할 수 있는 화면이 표시된다. 알림은 여러 개 추가할 수 있으며, 캘린더의 기본 색상도 여기서 변경할 수 있다. 다른 구글 계정과 연결된 보조 캘린더의 기본 알림 시간도 같은 방법으로 변경할 수 있다.  12. 목표 설정 및 관리 안드로이드 구글 캘린더 앱은 반복적인 목표를 생성하는 데도 도움이 될 수 있다. 이 기능의 이름은 가식적으로 들릴지라도 실제로 생산성 관점에서는 진정한 가치를 얻을 수 있다. 캘린더 앱의 우측 하단 모서리에 있는 원형 더하기 아이콘을 누르고 ‘목표’를 선택한 후, 표시되는 항목을 살펴보자. 구글 캘린더는 ‘운동’, ‘자기 계발’, ‘가족과 친구’, ‘나만의 시간’이라는 목표하에 ‘피아노 배우기’, ‘청소’, ‘가족과 함께 식사’, ‘아빠에게 전화’, ‘명상’ 등 누군가가 캘린더에 실제로 추가해 따를 것이라고는 믿기 힘든 일정을 제안한다. 대부분 제안은 유치하지만, ‘계획적인 생활’이라는 마지막 목표에서 제안하는 것은 살펴볼 만한 가치가 있다.  각 목표를 누르면 앞으로 예약할 몇 가지 목표를 제안한다. 제안을 무시하고 ‘사용자 정의’를 누르면 다른 제안이 표시된다. 모든 제안을 무시하고 송장 처리, 회의 계획, 점심으로 먹을 샌드위치 주문하기 등 정말로 중요한 자신만의 활동을 입력하면 된다. 그 후 캘린더는 활동 수행 빈도, 기간, 시간을 물어보며 캘린더에서 빈 시간을 찾아 필요한 빈도만큼 활동을 자동으로 추가한다.    활동을 완료할 때마다 캘린더에 표시하면 추후 목표를 얼마나 달성했는지 추적할 수 있다. 심지어 예약된 활동 전후로 알림을 보내는 ‘스마트 알림’ 기능을 사용하면 ‘진행 상황을 준비 및 추적’할 수 있다(신경을 거슬리게 만드는 ‘스마트 알림’의 특성에 대해 투덜거릴지도 모르겠다).   혁신적이지는 않지만, 목표 지향적으로 살아가고자 하는 사용자나 정기적으로 해야 하는 활동이 있는 사용자에게는 흥미롭고 시각적으로 차별화된 방법이다.  보너스 팁 : 구글 캘린더의 숨은 ‘코드명’ 아는 사람은 거의 없지만 캘린더 앱의 일러스트 시스템을 ‘해킹’해 원하는 모든 이벤트에 일러스트가 표시되도록 할 수 있다. 일정 제목에 구글 캘린더 앱이 인식하는 단어를 포함하면 된다. 숨은 ‘코드명’은 필자가 운영하는 안드로이드 인텔리전스에서 확인할 수 있다.  여기서 소개한 다양한 방법을 활용하면 안드로이드 스마트폰에서의 구글 캘린더 경험을 개선할 수 있다. 이제 사용자가 해야 할 일은 계획대로 움직이는 것뿐이다.  editor@itworld.co.kr

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구글 I/O 2023의 주인공 “AI, AI, AI”

올해 행사는 그동안의 발표와 사뭇 달랐다. 구글은 새로운 안드로이드 버전 대신 AI를 집중 조명했다. 다양한 워크스페이스 앱에서 업무 생산성을 높이는 AI 비서 듀엣 AI가 소개됐고 이메일과 지도, 사진과 같은 주요 앱의 AI 기능이 강화됐다. 구글 검색은 추천 결과와 정보를 요약하고 후속 질문을 이어 나갈 수 있는 생성형 경험으로 바뀐다. 한국을 포함한 180개국에 공개된 바드는 어도비의 생성형 AI와 통합돼 이미지까지 생성한다. 안드로이드 14 소개를 축소한 것도 이유 있는 결정이었다.

“MS 코파일럿 대항마” 구글, I/O 컨퍼런스 2023서 ‘듀엣 AI’ 공개
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'이메일·지도·사진' 구글, 주요 앱의 AI 기능 한층 강화
 
“개발자용 AI도 삼파전” 구글, 듀엣 AI로 코드위스퍼와 코파일럿에 도전장
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구글, 지메일 사용자 대상 ‘다크 웹 추적 및 알림’ 기능 제공
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“AI 기능 본격 접목” 구글 검색 완전히 바뀐다
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픽셀 태블릿, 전용 충전 독 포함 499달러로 6월 중 발매
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제페토 아바타, 구글 AI 기술 결합해 다양한 온라인 공간서 활용
제페토 아바타
어도비, 구글 바드에 생성형 AI ‘파이어플라이’ 제공
어도비
글로벌 칼럼 | 구글 I/O에서 안드로이드 14가 ‘뒷전’이었던 진짜 이유
안드로이드
2023년 04월 21일 토픽 브리핑
“챗GPT부터 10x까지” 2023년 개발자로 산다는 것

물가, 수출, 주식, 부동산, 월급까지 뭐 하나 제대로 된 것이 없고, 개발자의 현실은 팍팍하다. 불황의 단골 메뉴 '마이크로' 매니지먼트는 시작에 불과하다. 3년 차 개발자까지 대체한다는 챗GPT는 간담을 서늘하게 하고, 생산성 10배 '10x 개발자'라는 허상은 무한경쟁을 강요한다. 그럼에도 개발자는 오늘도 코드를 쓴다. 프로그래밍에 처음 설렜던 순간을 떠올리며 더 아름다운 코드를 고민한다. 결국 변화와 혁신의 중심에 개발자가 있다는 믿음이 있기에 절망하지 않고 지금을 견뎌낸다.

“왜 프로그래밍에 설레나요?” 개발자들이 내놓은 5가지 이유
개발자
글로벌 칼럼 | 생산성 10배 ‘10x 개발자’는 허구다
10x 개발자
“이미 도래한 미래” 생성형 AI 시대의 SW 개발자를 위한 4가지 조언
ChatGPT
일문일답 | "성공하는 기업의 중심에는 개발자가 있다" 바딘(Vaadin) CEO 스티븐 그랜드챔프
개발자문화
개발자가 불황에 연착륙하는 방법 "긍정적인 경력 관리"
경기침체
글로벌 칼럼ㅣ코파일럿 쓰는 120만 명 개발자가 놓치고 있는 것
깃허브
개발자 개인의 성과 평가는 의미 없다…팀 단위 성과에 집중하라
개발자
글로벌 칼럼 | 만국의 개발자여, ‘코드 품질’ 위해 단결하라
코드품질
“닦달 말고 공감” 개발자 마음을 얻는 방법 8가지
개발자경험
칼럼 | 개발자여, '속도 강박'에서 벗어나라
개발자
2023년 04월 14일 토픽 브리핑
AI가 ‘스카이넷’이 되지 않게 하려면

2년 전, 프랑스 기업 나블라(Nabla)가 정신과 의사의 업무량을 줄이기 위해 만든 GPT-3 기반 AI 챗봇이 환자에게 자살을 권유해 논란이 됐다. 그리고 최근 한 벨기에 남성이 GPT-4 기반 챗봇과 대화를 나눈 뒤 자살했다는 소식이 전해졌다. 전 세계 AI 시장이 빠른 속도로 성장하고 있지만, 부작용에 대한 대처는 아직 제자리걸음이다. 업계를 불문하고 AI/ML 도입 소식이 쏟아지는 가운데, 기술이 야기할 수 있는 위험에 대해 깊이 고민해야 할 시점이다.

“픽셀 하나로 출력값을 뒤집는다” 적대적 머신러닝의 이해 - Tech Report
적대적머신러닝
“스카이넷과 자비스는 한끗 차이” 와이즈스톤이 말하는 AI 기반 SW의 3요소
AI신뢰성
“AI 발전 속도 늦출 필요 있다” IT 거물들, 한목소리로 경고
인공지능
“챗GPT를 탈취하라” 다크웹에 부는 생성형 AI 열풍
챗GPT
인공일반지능(AGI)과 ‘마주할 결심’… 두려워하거나 일찌감치 대응하거나
인공일반지능
이탈리아, 챗GPT 차단…GDPR 위반 여부 조사
챗GPT
영국 규제당국 “생성형 AI에 사용되는 데이터, 데이터 보호법 적용된다” 경고
규제
조목조목 따져봤다, AI 기반 채용의 명과 암
채용
"비밀번호 1분만에 깬다" AI 시대에 비밀번호 관리에 더욱 주의해야 하는 이유
AI
인공지능이 사이버보안 분야에 미칠 '진짜 영향력'
챗GPT
2023년 03월 31일 토픽 브리핑
AI/ML이 네트워크를 혁신하는 방법

금방이라도 AI가 온 세상을 접수할 것 같다. 네트워크 분야도 AI/ML의 수혜자가 될 수 있을까? 전문가들은 제한적이기는 하나 관리부터 자동화, 보안까지 AI/ML의 역할이 커질 것으로 예측한다. AI/ML은 애플리케이션 경험 개선에 필요한 통찰력을 전달하고, 실시간 문제 해결 역량과 예측 역량을 강화한다. 또한 의사 결정의 불확실성을 줄이고, 보안 위협 대응과 완화에 기여한다. AI/ML의 이점은 네트워크가 더욱 복잡해지고 분산됨에 따라 점점 더 분명해지고 있다.

“탐지는 기본, 해법까지 제시한다” 예측 네트워크 기술의 현재와 미래
예측 네트워크
글로벌 칼럼 | '네트워크 관찰 가능성' 용어에 대한 오해와 진실
네트워크 관찰 가능성
2023년을 주도할 최신 네트워크 기술 8가지
통합SASE
2023년 주목할 데이터센터 네트워킹 트렌드
데이터센터보안
기업의 네트워크 보안을 좌우하는 2가지 필수 기반
네트워크
블로그 | 2023년 네트워크 기술 전망 5가지
네트워크
"머신러닝+자율기능" 데브옵스 시대, 새로운 네트워킹의 조건
데브옵스
"시스코부터 데이터독까지" 네트워크 관리 분야 최강자 10선
IBM
오픈소스 네트워크 OS '소닉', 2023년이 더 기대되는 이유
소닉
블로그 | 지금은 AI/ML의 ROI를 확인해야 할 때
ROI
2023년 03월 17일 토픽 브리핑
실용 단계 접어든 ‘각양각색’ AI 서비스 총정리

ChatGPT가 등장한 지 약 4개월이 지났다. 오픈AI가 ChatGPT API를 공개한 덕분에 근 한 달 사이 ChatGPT 기반 AI 서비스가 무서운 속도로 쏟아지고 있다. 놀라움에서 나아가 ‘실질적인 활용’에 방점을 찍는 모양새다. 접근 방식은 각양각색이다. 이를테면 오피스 앱에 탑재된 AI는 적절한 관련 자료를 제안하고, 문법 교정 앱과 결합된 AI는 자동으로 이메일을 써준다. 앞으로 AI를 활용한 서비스가 속속 등장하면서 일상으로 다가온 AI의 위력을 더 체감할 수 있게 될 전망이다.

마이크로소프트, 오피스 앱에 AI 코파일럿 전면 적용 발표
코파일럿
구글도 뛰어든 생성형 AI 전쟁…워크스페이스와 버텍스 플랫폼에 AI 신기능 공개
버텍스
“자동차로 진출하는 ChatGPT” GM, GPT 이용해 차량 전문 가상 비서 만든다
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블로그ㅣ생성형 AI의 미래, 그래머리고(GrammarlyGo)에서 엿봤다 
생성형 AI
스픽, AI 튜터에 ‘GPT-4’ 도입··· "교육 업계 처음"
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“대세는 생성형 AI” 디스코드, ChatGPT로 플랫폼 기능 대폭 업그레이드
디스코드
스켈터랩스, 대화형 AI 솔루션 ‘AIQ.TALK 챗봇’에 ChatGPT 연동
스켈터랩스
마이크로소프트, 애저 오픈AI 서비스에 챗GPT 프리뷰 추가
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아파트 추천 플랫폼 부동산의 신, GPT 기반 AI 지도 서비스 출시
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“생성형 AI가 로봇 패러다임도 바꾼다” MS, 로봇에 ChatGPT 적용 연구
생성형AI
2023년 03월 10일 토픽 브리핑
“모든 기술에 가속도가 붙는다” MWC 2023 총정리

세계 최대 규모의 ICT 박람회 MWC는 매년 새로운 기술과 서비스를 소개하며 미래 방향성을 제시한다. ‘가속도의 시대’를 주제로 진행된 올해 MWC에서는 혁신 기술의 조합으로 가속화되는 미래를 엿볼 수 있다. 통신기술 분야에서는 5G와 6G, 오픈 RAN 등 차세대 네트워크 기술이 주목받았고, 빠르고 안전한 네트워크를 기반으로 성장할 AI 결합 서비스가 소개됐다. 모바일 기기 분야에서는 다양한 폴더블 스마트폰이 등장해 삼성 갤럭시 폴드/플립과의 간극을 좁혔다.

글로벌 칼럼 | MWC에서 확인한 더 빠른 클라우드 네트워크 등장의 징후
MWC
MWC 2023 베스트 모바일 디바이스 10선
MWC
블로그ㅣMWC에 애플은 없었지만… 애플 팬이 알아야 할 5가지
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레노버, MWC 2023서 롤러블 스마트폰 및 노트북 시제품 공개
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KT-노키아-메가존클라우드, AWS 클라우드 기반 5G 특화망 활성화 협력
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VM웨어 “텔코 클라우드 플랫폼 통해 5G 혁신 가속”
VM웨어
구글 클라우드, 새로운 통신 제품 발표··· "네트워크 혁신 및 수익화 지원"
구글 클라우드
베스핀글로벌, 통신업체 위한 클라우드 비즈니스 관리 플랫폼 공개
베스핀글로벌
KT, MWC 2023서 ‘로봇 메이커스’ 플랫폼 및 콜드체인 시스템 기반 ‘자율주행 배송로봇’ 공개
KT
노르마, MWC에서 이동통신업체를 위한 양자 보안 VPN ‘Q 케어’ 공개
노르마
2023년 03월 03일 토픽 브리핑
“두려워 말라, 활용하라” 이미 다가온 생성형 AI의 미래

생성형 AI는 대화로 사람과 상호작용한다. 협업자가 될 수도, 코치가 될 수도 있다. 기술이 발전하고 유용해지면, 명령 기반인 PC와 키보드, 마우스라는 입력 방식의 존재를 허물 수 있다는 예측도 있다. 이미 디스플레이 없이도 사람들은 알렉사나 구글 어시스턴트에 날씨, 택배 위치, 예약 여부를 묻는다. 애플의 아이팟과 아이폰처럼, 생성형 AI를 가장 먼저 ‘제대로’ 내놓는 업체가 선도자가 될 가능성이 있다. 이러한 미래가 도달한다면, 가장 먼저 준비된 사람은 개발자여야 하지 않을까?

“이미 도래한 미래” 생성형 AI 시대의 SW 개발자를 위한 4가지 조언
ChatGPT
“라디오 DJ가 사라진다” AI 기반 현지화된 방송 솔루션 RadioGPT
RadioGPT
브라우저에 부는 AI 챗봇 바람…브레이브와 오페라도 합세
빙챗
목소리 복제하는 AI 음성 비서, 금융권 본인 인증도 뚫는다
빅스비
"사실을 원해? 재미를 원해?" 정밀성과 창의성 모드 추가한 빙 챗 AI
검색
“ChatGPT로 자소서 쓰니⋯78%, 서류 합격했다” 
챗GPT
“한국의 ChatGPT 자리 노린다” 네이버, 누구나 사용할 수 있는 초거대AI ‘하이퍼클로바X’ 공개
데뷰2023
“생성형 AI가 로봇 패러다임도 바꾼다” MS, 로봇에 ChatGPT 적용 연구
생성형AI
마이크로소프트, 빙 AI 챗봇 질문 허용 개수 소폭 확대…답변 결과는 아직 ‘평범’ 
빙
“일일이 접속할 필요 없이” ChatGPT를 윈도우 앱으로 쓰는 방법
ChatGPT
2023년 02월 17일 토픽 브리핑
구글 바드, MS ChatGPT에 도전장...최후의 승자는?

최근 대화형 AI 검색 엔진 ChatGPT가 돌풍을 일으키는 가운데 구글도 지난 6일(현지시간) 대화형 AI 바드(Bard)를 공개했다. ChatGPT는 오픈AI에서 개발한 대화형 AI로, 마이크로소프트는 오픈AI 대주주로서 자사 검색 엔진인 빙(Bing)에 ChatGPT를 도입했다. 반면 바드는 구글의 언어 모델인 LaMDA를 기반으로 ChatGPT와 같이 크고 작은 질문에 자세한 답변을 생성한다. 바드가 ChatGPT를 대체할 수 있을까? 검색 엔진과 대화형 AI의 결합에서 승자는 누가 될까?

“ChatGPT 게 섰거라” 구글, 대화형 AI 서비스 바드 공개
구글
블로그ㅣ새롭게 막 오른 MS와 구글의 ‘검색 전쟁’
마이크로소프트
글로벌 칼럼 | MS는 혼합 현실과 생성형 AI 전쟁에서 승리할까?
마이크로소프트
“일일이 접속할 필요 없이” ChatGPT를 윈도우 앱으로 쓰는 방법
ChatGPT
챗GPT에 없지만 새로운 빙 검색에 있는 것은? ‘답변의 출처’
챗GPT
글로벌 칼럼 | "검색 엔진인가, 답변 엔진인가?" 속도와 정확성이 지니는 의미
ChatGPT
검색엔진이 수다스러워진다··· MS, 빙에 AI 챗봇 통합
마이크로소프트
마이크로소프트, ChatGPT 통합한 새로워진 ‘빙’ 공개…엣지에도 AI 적용
브라우저
"모든 것이 봇으로 귀결되는 미래" 생성형 AI에 대한 10가지 우려
생성형AI
“빗나간 카운터 펀치” 구글 파리 행사가 흐지부지한 이유
구글
2023년 02월 10일 토픽 브리핑
슬기로운 크롬 생활 시작하기

크롬은 웹 브라우저 세계에서 왕과 같은 존재다. 90년 초반 혜성처럼 나타나 지금까지 전 세계 점유율 1위 자리를 놓치지 않고 있다. 파이어폭스, 비발디, 오페라, 웨일 같은 대체 브라우저도 있지만 크롬은 웹 브라우저 기술과 문화에 강력한 영향을 주고 있다. 최근에는 고질적인 문제였던 메모리 누수 현상을 해결하고, 사용자 경험을 개선하는 고급 기능도 추가했다. 크롬만 잘 이용해도 웹 서핑과 업무의 경험이 달라진다. 크롬 브라우저 사용자를 위한 팁, 확장 기능, 뉴스를 모았다.

"모르면 손해" 반드시 알아야 할 크롬 키보드 단축키 10가지
크롬
“무료인데 속도까지 빠르다” 최고의 크롬 브라우저용 VPN 4선
크롬
"쾌적한 인터넷 생활에 꼭 필요한" 크롬 필수 단축키 2가지
크롬
크롬 브라우저, 비밀번호 필요 없는 패스키 지원 시작
패스키
"브라우저 정리의 달인 되어볼까" 구글 크롬의 '탭 그룹' 사용법
크롬
'원하는 검색 결과 더 빨리 찾는' 크롬 브라우저 고급 설정 팁
구글
"크롬 시크릿 모드도 개인 데이터 추적해" 구글 vs. 사용자 집단소송의 의미
크롬
블로그 | 사파리 애호가도 반한 크롬의 검색 신기능
사파리
“메모리 도둑 어디 갔나” 구글 크롬, 메모리·배터리 세이버 모드 발표
구글
웹 브라우저 베타 버전으로 고급 사용자 되기
베타버전
  • 리뷰
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1/2
디지털 디바이스 / 퍼스널 컴퓨팅 Anyron Copeman
에이수스 로그 앨리 리뷰 | 완벽한 휴대용 게이밍 경험, 형편없는 배터리 사용시간

요약 장점 - 훌륭한 게임 성능 - 압도적인 120Hz 화면 - 모든 PC 게임 실행 가능 - 특정 클라우드 게임 서비스에 종속되지 않음 - 고급스럽고 직관적인 디자인 단점 - 형편없는 배터리 사용시간 - 소프트웨어 버그 - LTE 지원하지 않음 - 가격이 비쌈 총평 로그 앨리는 휴대용 게임기가 제공해야 할 모든 게이밍 경험을 완벽하게 지원한다. 단, 몇가지 단점이 있는데, 이 정도 가격의 기기를 이런 단점을 감수하고 구매할 것인가에 대한 신중한 판단이 필요하다.   휴대용 콘솔 제품이 처음 등장한 것은 1980년대 말이지만, 최근에는 이런 기기에서 가정용 콘솔 게임까지 즐길 수 있는 시대가 됐다. 몇 년 전만 해도 이런 휴대용 기기에 맞는 현실적인 선택지는 닌텐도 스위치(Nintendo Switch)가 유일했지만 이제는 밸브(Valve), 로지텍(Logitech), 오넥스(Onex) 등 믿을 만한 경쟁제품이 있다. 이들 콘솔은 전통적인 물리적 게임 카트리지나 카드 또는 디스크를 재생하는 대신 스팀(Steam)이나 엑스박스 게임 패스(Xbox Game Pass) 같은 서비스에서 스트리밍하거나 다운로드해 게임을 즐길 수 있다. 에이수스(Asus)는 이런 상황을 한 차원 더 높이려고 하고 있다. '로그 앨리(ROG Ally)'라는 제품을 통해서다. 로그 앨리는 경쟁 제품과 달리 완전한 윈도우 11을 실행하므로, 여느 PC처럼 모든 게임을 즐길 수 있다. 에이수스는 여기에 전용 AMD 플래그십 프로세서와 120Hz 디스플레이까지 넣어 문자그대로 '진심을 다해' 만들었다. 그렇다면 이 제품의 실제 효용은 어떨까? 높은 가격에 걸맞을까? 결론부터 말하면 필자는 그렇다고 믿는다. 단, '휴대용' 폼팩터의 근본적인 단점을 완전히 받아들여야 한다는 전제가 있다.   디자인과 만듦새  고급스럽지만 육중한 디자인 인상적인 엑스박스 스타일의 컨트롤 다양한 포트 로그 앨리는 디자인만 봐도 에이수스가 제대로 '작정하고' 만든 제품이라는 것을 알 수 있다. 눈길을 끌 정도로 부피가 크고 게이밍 특유의 외관 디자인을 갖추고 있지만 여전히 매끈한 느낌으로 매력을 유지한다. 필자는 최신 게이기의 디자인을 크게 좋아하지 않지만 이 제품을 공개적인 장소에서 사용하는 데는 아무런 문제가 없어 보인다. 적당하게 가벼운 608g 무게와 21.2mm 두께로 어디에나 가지고 갈 수 있다는 것도 앨리의 큰 장점이다. 7인치 디스플레이인데도 같은 크기의 밸브 스팀 덱(Steam Deck)보다 얇고 가볍다.   그러나 이처럼 고가의 기기에서 중요한 것은 얇고 가벼움을 위해 고급스러운 모습과 느낌을 희생하지 않는 것이다. 흰색 마감은 모두의 취향은 아니지만 매끈하고 현대적인 디자인인 것은 분명하다. 닌텐도 스위치 OLED를 사용해 본 사람이라면 어떤 느낌인지 잘 알 것이다. 디자인이 훌륭하지만, 흰색 외에 다른 색상이 있었다면 하는 아쉬움이 있다. 스마트폰과 달리 이 제품은 다른 케이스를 쓸 수 없기 때문이다. 반면, 우려한 바와 달리 눈에 띄는 먼지 자국은 잘 생기지 않는다. 게임을 하는 동안에 양손에 땀에 젖었는데도 표시가 나지 않았다.   앨리의 디자인은 평범한 편이지만 에이수스만의 특징이 반영됐다. 후면의 큼직한 로고부터 양쪽 조이스틱의 RGB 조명까지 기기 전반에 걸쳐 소소하지만 로그 특유의 특징을 발견할 수 있다. RGB 조명의 경우 기본 ‘무지개’ 모드로 방치하면 금세 신경에 거슬리지만, 원하는 대로 쉽게 바꿀 수 있다. 물론 아예 끌 수도 있다. 조이스틱 자체는 엄지 손가락의 자연스러운 위치에 있어서 편안하게 쓸 수 있다. 에이수스는 우측 상단 구석에 엑스박스 스타일의 ABXY 버튼을 배치하고 대각선 방향으로 반대쪽에 방향 패드를 배치했다. 버튼과 방향 패드 둘 다 클릭이 잘 되고 반응성이 좋아서 어떤 게임을 하든 누르기 쉽다. 앨리 상단에 있는 트리거와 범퍼도 훌륭하지만, 에이수스는 ‘매크로 1’과 ‘매크로 2’라고 부르는 자체 물리 버튼을 여분으로 추가했다. 대부분 게임은 버튼을 한 번만 눌러 선택한 기능을 쓸 수 있지만, 때로는 아닌 게임이 있고 이럴 때 큰 차이를 만드는 게 이런 버튼이다. 확실히 있으면 좋은 옵션이다.     기기 전면부에는 보기, 명령 센터, 아모리 크레이트(Armoury Crate) 섹션에 대한 바로가기가 있다. 물리 버튼과 조이스틱을 함께 사용하면 전용 컨트롤러를 사용하는 것보다 더 그럴 듯한 경험을 할 수 있다. 상단에 있는 전원 버튼은 지문 센서도 겸한다. 멋진 추가 기능이다. 꽤 작지만 비교적 빠르고 안정적이다. 그 옆에는 음량 제어장치와 놀랍도록 다양한 포트가 있다. 예를 들면 충전용 USB-C 포트 옆에 저장 공간 확장용 마이크로SD 슬롯과 3.5mm 오디오 잭, 그리고 에이수스의 외장 GPU 시스템인 로그 XG 모바일(ROG XG Mobile) 전용 커넥터가 있다.    외장 GPU 시스템을 이용하면 성능이 크게 개선될 것으로 기대되는데, 테스트할 수 있는 제품을 받지 못했다. 가격은 1,000달러가 넘는데 이 때문에 앨리의 휴대성도 크게 떨어진다. 대다수 게이머에겐 불필요한 옵션이 될 것으로 보인다.   화면과 스피커 7인치 풀 HD 화면 120Hz 주사율 인상적인 듀얼 스피커 디스플레이는 로그 앨리의 주요 장점이다. 7인치 풀 HD(1920×1080) 터치 화면에 고릴라 글래스 빅터스(Gorilla Glass Victus)로 내구성을 더했다. 그 해상도는 16:9 화면비를 제공하므로 거의 모든 게임을 원래 형식대로 실행할 수 있다. 즉, 앨리는 720p 출력으로 한정되어 있는 스팀 덱과 닌텐도 스위치 OLED보다 한 수 위다. 또한, 스팀 덱과 닌텐도 스위치 OLED의 표준 60Hz 주사율과 달리 앨리의 주사율은 120Hz이다.    이 모든 점을 생각하면 앨리의 디스플레이로 게임을 하는 것은 매우 즐겁다. 색상이 풍부하고 생생하며 디테일이 또렷하게 보인다. 이 정도 크기의 화면에서 기대할 수 있는 최대한의 해상도다. 실제로 필자는 게임을 처음 실행했을 때 화면이 어찌나 좋아 보이던지 진심으로 충격을 받았다. 고급 PC나 TV 콘솔 수준까지는 아니지만 큰 차이 없는 고급 디스플레이다. 테스트 전에 필자는 앨리의 LCD 패널이 OLED보다 떨어질 것으로 생각했다. 그러나 어두운 색상과 대비는 로그 앨리에서도 여전히 인상적이며 부족한 느낌이 들지 않는다.  7ms인 디스플레이 반응시간은 최신 게이밍에서 가장 좋은 수준은 아니지만 터치화면을 사용하면 텍스트 입력과 게임 불러들이기가 가능하므로 게임플레이에 모자람이 전혀 없다. 또한, 앨리는 휴대성이 매우 뛰어나므로 외부에서 사용해야 할 때가 있는데, 최대 밝기가 502니트여서 충분히 가능하다.    필자의 유일한 불만은 베젤이다. 필요 이상으로 너무 두껍다. 화면 아래에 로그(ROG) 로고가 있지만 화면 상단에 웹캠이 없고 카메라가 아예 빠졌다. 태블릿과 달리 기기를 편하게 들 수 있는 공간이 이미 충분하다는 점을 고려하면, 에이수스가 베젤을 좀 더 얇게 만들지 않은 것은 더 아쉽다. 반면 로그 앨리의 듀얼 스테레오 스피커는 확실히 훌륭하다. 기기 전면과 후면에서 모두 소리가 일반적인 방을 가득 채울 정도다. 기기 크기를 감안할 때 알차고 음악과 사운드 효과에 인상적인 깊이를 더한다. 인게임 캐릭터 음성도 매우 명확하게 들린다. 단, 저음을 추가하고 최대 음량을 높인다면 더 좋았을 것 같다. 최상의 경험을 위해서는 유선이든 블루투스를 통한 무선이든 헤드폰을 연결하는 것을 추천한다.   사양과 게이밍 성능  AMD 라이젠 Z1과 라데온 그래픽 매우 훌륭한 콘솔 수준의 성능 저장공간이 크지 않지만 마이크로SD 확장 가능 에이수스가 로그 앨리의 성능을 유독 강조하는 것은 그만한 이유가 있다. 로그 앨리는 휴대용 콘솔을 위해 특별히 설계된 새로운 AMD 칩인 라이젠(Ryzen) Z1 시리즈를 사용한다. 에이수스는 라이젠 X1 모델과 Z1 익스트림(Extreme) 모델 둘 다 최고 사양 성능을 제공한다고 주장하지만 필자가 사는 영국을 기준으로 Z1 익스트림 모델만 출시된다. 여기서 테스트하는 것도 이 제품이다.   통합 AMD 라데온(Radeon) 그래픽과 16GB DDR5 RAM은 그리 뛰어난 사양이라고 할 수 없지만 실제 게임 성능은 매우 인상적이다. 벤치마크해 보니 100만~130만 원대 저렴한 게임용 노트북과 비슷하다. 더 중요한 것은 이 성능을 그대로 누릴 수 있다는 점이다. 엑스박스 게임 패스, EA 플레이, 스팀 등의 최신 인기 게임을 플레이해 봤는데, 모든 것이 로그 앨리의 멋진 화면에서 1080p로 부드럽게 실행됐다. 게임용 PC나 차세대 콘솔 정도는 아니라고 해도 대부분 게이머는 이 기기의 성능에 실망하지는 않을 것이다.     !function(e,i,n,s){var t="InfogramEmbeds",d=e.getElementsByTagName("script")[0];if(window[t]&&window[t].initialized)window[t].process&&window[t].process();else if(!e.getElementById(n)){var o=e.createElement("script");o.async=1,o.id=n,o.src="https://e.infogram.com/js/dist/embed-loader-min.js",d.parentNode.insertBefore(o,d)}}(document,0,"infogram-async"); 빠른 속도로 진행되는 액션 게임에서도 눈에 띄는 프레임 저하가 없었다. 게임을 하는 동안에 미세한 지연과 렉이 있었지만 문제될 정도는 아니었고, 발견한 버그는 하드웨어보다 소프트웨어와 관련된 것으로 보인다. 더 고성능 기기에서 실행해도 달라지는 것은 없어질 것으로 확신한다. 최고의 게임 성능을 위해 참고 견딜만한 버그다. 간혹 간과하기 쉬운 기능이 진동 모터다. 로그 앨리의 진동 모터는 매우 우수해 미세한 피드백을 제공하고 게이밍 경험을 실제로 향상시킨다.  발열 관련해서, 게임을 한지 몇 분만에 열기가 느껴졌다. 그러나 자체 냉각 시스템 덕분에 만지면 미지근한 정도다. 기기 후면에 게임 중에도 손으로 가려지지 않는 팬이 2개 달려 있다. 팬이 최대 속도로 돌아도 지나치게 시끄럽지 않았는데, 에이수스는 최대 소음도가 20dB이라고 설명했다. 로그 앨리는 닌텐도 스위치와는 달리 컨트롤러는 떼어낼 수 없다. HDMI를 통해 TV나 모니터에 연결할 수는 있는데, 화질이 훌륭하고 성능 저하도 없었다. 단, 로그 게이밍 충전 독(ROG Gaming Charger Dock)이 반드시 필요한데 영국 기준 약 10만 원을 추가로 내야 한다. 간단히 기기 자체에 HDMI 포트를 탑재했더라면 더 좋았을 것이다.   로그 앨리의 연결 기능은 와이파이 6E와 블루투스 5.2 모두 가능하다. 셀룰러 연결 기능은 없지만 외출 시에는 스마트폰 핫스팟을 연결하면 된다. 단, 게임을 하기에 매우 좋은 방법은 아니다. 스마트폰 핫스팟 연결로는 빠른 게임 스트리밍이 불가능하다. 현실적으로 게임 스트리밍은 안정적인 고속 와이파이 에서만 가능하다. 출시 예정인 안드로이드 기반 레이저 엣지(Razer Edge)는 5G를 지원하지만, 성능이 로그 앨리보다 훨씬 떨어진다. 로그 앨리 Z1 버전에는 256GB SSD가 탑재된 반면, 필자가 테스트한 Z1 익스트림 모델은 512GB다. 그러나 윈도우 시스템 파일이 약 54GB를 차지하므로 게임용 공간이 넉넉한 것은 아니다. 실제로 설치한 게임이 5개 뿐인 데도 6번째 게임을 다운로드하려 할때 공간이 부족하다는 메시지가 나타났다. , , 을 비롯해 필자가 한 대부분의 게임은 용량이 50GB와 100GB 사이였다. 포르자 호라이즌(Forza Horizon) 5와 같은 일부 게임은 용량이 그보다 훨씬 더 크다. 다행히 저장 용량은 마이크로SD를 통해 확장할 수 있다.   소프트웨어  윈도우 11  홈 실행 모든 PC 게임 실행 가능 빈번한 소프트웨어 버그 다른 휴대용 콘솔에 비해 로그 앨리의 가장 큰 장점은 소프트웨어다. 윈도우 11 홈 완전 버전이 들어가 있으므로 PC와 같은 범위의 게임을 모두 플레이할 수 있다. 다양한 게임 서비스를 사용할 수 있어 특정 게임 서비스 업체에 제한되지도 않는다. 로그 앨리의 또다른 장점은 클라우드 게이밍 서비스를 통해 게임을 스트리밍하거나 장치 내 다운로드해 플레이할 수 있다는 점이다. 후자가 최선이지만 선택지가 많은 것은 언제가 사용자에게 이득이다. 스팀, 엑스박스 게임 패스, 에픽 게임 스토어(Epic Games Store)는 물론 클라우드 게이밍 서비스까지 무엇을 사용하든 모두 로그 앨리에서 작동한다. 다운로드한 모든 게임은 아모리 크레이트 SE 앱을 통해 접근할 수 있다.    이 앱은 장치의 전원을 켜면 기본적으로 열린다. 단순한 앱 런처 역할을 할 뿐만 아니라 다양하게 이용 가능한 커스터마이제이션 옵션의 허브 역할도 한다. 제어장치, 성능, 조명, 디스플레이, 오디오를 조절할 수 있으며 대부분은 게임 중에 전용 명령 센터 버튼을 통해서도 접근할 수 있다. 많은 게임에서 키보드와 마우스가 기본으로 설정돼 있으므로 게임패드로 다시 선택해야 하지만 모든 설정의 변경은 매끄럽고 직관적이다. 반면 다른 부분에 있어서는 윈도우 11 경험에 대한 일반적인 부정적인 평가를 그대로 반복할 수밖에 없다. 마이크로소프트의 운영체제는 이런 종류의 하드웨어에서 실행되도록 최적화되어 있지 않다는 것이 티가 난다. 예를 들어 필자는 테스트하는 동안 앱이 중단되는 현상부터 게임의 버벅거림, 전체 화면으로 표시되지 않는 문제 등 수십 가지의 버그와 문제를 겪었다. 화면이 아예 켜지지 않는 경우도 몇 번 있었다. 이 모든 버그는 몇 분 내에 해결됐지만, 되었지만 빈번하게 발생하는 것은 더 문제다. 게임 성능은 매우 우수하지만 출시 초기에는 로그 앨리를 사용할 때 소프트웨어 버그도 경험하게 된다. 다른 앱을 닫거나 최소화하고 소프트웨어를 다시 시작하면 해결할 수 있었지만 매우 불만스러웠다. 윈도우 11의 장점은 단점보다 크지만, 게임을 불러들일 때 인내심을 가져야 한다.    배터리와 충전  40Wh 배터리 완전충전 후 2시간도 사용할 수 없음 빠른 65W 충전 배터리 사용 시간은 로그 앨리의 가장 큰 단점이다. 40Wh 용량이지만 확실히 120Hz 디스플레이에서 1080p 게임을 하기에 충분한 크기는 아니다. 필자는 게임을 실행하기 전에 기기를 완전히 충전했지만 항상 두 시간 이내에 0%에 도달했다. 무슨 게임을 했는지는 상관 없었다. 모든 AAA 게임에서 배터리가 극단적으로 빠르게 고갈된다.  배터리 크기, 그리고 PC급 게이밍 구동에 필요한 성능을 감안하면 어느 정도 예상되는 결과지만 단거리 비행조차 버티지 못하고 충전해야 한다는 것은 치명적이다. 이동 중에 게임을 즐길 수 있는 즐거움을 포기해야 하기 때문이다. 닌텐도 스위치 역시 배터리 사용시간이 약 6시간 정도에 불과하지만, 앨리에 비하면 훨씬 낫다. 물론 닌텐도 스위치에서 하는 게임은 더 단순하고 PC급이 아니지만, 결과적으로 사용자가 선택지가 줄어드는 것이 문제다. 진정한 휴대성을 원한다면 더 단순한 게임에 우수한 배터리 지속시간을 선택하거나, 아니면 PC급 게임에 형편없는 배터리 지속시간을 감수해야 한다.   120니트의 밝기에서 실행한 720p 동영상 반복 재생 테스트 결과도 실망스럽다. 배터리 사용시간이 고작 5시간이어서 필자가 기존에 리뷰한 그 어떤 윈도우 노트북보다 크게 뒤떨어졌다. 배터리 사용시간이 이 정도라면 휴대용 콘솔로써 의미가 크게 훼손된다. 물론, 배터리 사용시간을 늘리는 방법이 있다. 720p 게임플레이나 60Hz 주사율로 낮추거나 밝기를 낮추는 식이다. 그러나 이렇게 설정을 바꾸면 게이밍 경험을 크게 해친다. 반면 충전 속도는 준수하다. 제품 패키지에 포함된 65W 어댑터로 앨리를 충전하면 30분 내에 54%까지, 1시간 내에 89%까지 충전되며 완충에는 약 1시간 45분이 소요된다. 하지만 배터리 사용시간이 충전 시간과 똑같다는 사실을 다시 상기시킨다. 전원에 연결한 채로 사용할 수 있다는 점도 큰 위로가 안된다.   가격과 구매처  로그 앨리 구매를 망설이게 하는 요인은 형편없는 배터리 사용시간만 아니다. 가격도 그렇다. 필자가 테스트한 512GB SSD 탑재 Z1 익스트림 모델의 가격은 699달러로 꽤 비싸다. 로그 앨리의 모든 모델은 구매 시 엑스박스 게임 패스 얼티밋 무료 3개월 사용권이 제공된다. 무료 사용 기간이 지난 후에는 월 14.99달러를 내야 한다. 더 저렴한 256GB SSD 탑재 일반 Z1 버전은 미국 기준 올 3분기에 출시할 예정이고 가격은 600달러다. 결과적으로 앨리는 스팀 덱의 시작 가격인 399달러보다 상당히 비싸다. 닌텐도 스위치 OLED는 349.99달러로 두 제품보다 더 저렴하다. 적당한 가격의 다른 제품을 고려하는 것도 좋지만, 로그 앨리의 성능과 기능에 필적할 수 있는 제품은 없다. 따라서 이런 성능과 기능에 돈을 더 낼 용의가 있느냐에 따라 구매 여부를 결정하면 된다. 정리하면 에이수스는 로그 앨리로 휴대용 콘솔 게이밍을 한 차원 높였으나 그와 함께 이 분야에서 여전히 부족한 부분이 무엇인지도 극명하게 보여줬다. 전용 AMD CPU는 성능이 가장 많이 요구되는 모든 게임에 걸쳐 최고 수준의 성능을 제공하며 120Hz 화면은 보고 있으면 즐겁다. 엑스박스 스타일의 제어장치는 익숙하고, 분리할 수는 없다고 해도 사용하기 쉽다.  로그 앨리는 비교적 가볍고 편하게 들 수 있으며 윈도우 11을 실행하므로 PC 게임 전체에 접근할 수 있다. 그러나, 소프트웨어 사용 시 가끔씩 버그가 발생하고 특히 배터리 사용시간이 형편없다.  이 가격에 그런 단점을 참고 견딜 용의가 있는지 잘 고민해볼 필요가 있다. 물론 이런 단점에도 불구하고 로그 앨리가 현재 시장에 나온 최고 수준의 휴대용 게이밍 콘솔이라는 것은 분명하다.   로그 앨리 주요 사양 AMD 라이젠 Z1/Z1 익스트림 프로세서 AMD 라데온 그래픽스 16GB LPDDR5 RAM  256/512GB SSD  마이크로SD 카드 슬롯 ROG XG 모바일 포트 USB-C 포트 3.5mm 오디오 잭 7인치 1920×1080 디스플레이, 120Hz  Wi-Fi 6E  블루투스 5.2  40Wh 배터리  65W 고속 충전 280.4×111.2×21.2mm  608g  editor@itworld.co.kr

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디지털 디바이스 / 퍼스널 컴퓨팅 Jon Mundy
갤럭시북 3 프로 360 리뷰 | ‘의심할 여지 없이’ 역대 최고 투인원 노트북

요약 장점 - 멋진 120Hz 아몰레드 디스플레이 - 투인원 같지 않은 디자인 - 준수한 성능 - S펜 기본 제공 단점 - 아쉬운 키감 - 평이한 배터리 사용시간 - 외장 GPU 선택 불가 총평 120Hz 아몰레드 디스플레이와 견고하고 세련된 디자인 등 삼성이 내놓은 투인원 제품 중 최고다. 구성품이 완벽하다고는 할 수 없지만, 유연성과 스타일러스 입력을 가장 중요하게 생각하는 사용자라면 가장 이상적인 제품이다.   삼성은 2020년 노트북 사업에 복귀한 후 정상 궤도에 진입 중이다. 작년에 출시된 갤럭시북 2 프로(Galaxy Book 2 Pro)와 갤럭시북 2 360은 초경량급 노트북이지만 몇 가지 주요 사양에서 약간 부족했다.  2023년형 제품군은 사양이 향상되었다. 갤럭시북 3 프로 360은 놀라울 정도로 유연한 디스플레이 힌지가 장착된 또 하나의 경량급 노트북 겸 태블릿이다. 120Hz 3K 16인치 아몰레드(AMOLED) 패널과 13세대 인텔 코어(Intel Core) 프로세서, S 펜 스타일러스도 기본으로 탑재되었다. 모든 사람은 아니더라도 대부분의 사람이 만족할 만능 제품을 만들었다고 충분히 평가할 수 있다.   디자인과 재질  - 12.8mm  - 1.66kg부터  - 알루미늄 재질  삼성 갤럭시북 3 프로 360은 두께가 12.8mm로 여전히 얇은 편이다. 2022년 갤럭시북 2 프로 360의 11.9mm보다는 약간 두꺼워진 대신 매우 견고하게 느껴진다. 노트북 화면을 닫은 상태에서 뒷면이 키보드 뒷면과 맞닿는 상태로 360도 회전할 수 있게 설계됐는 데도 ‘일반적인’ 노트북처럼 느껴진다.  이런 회전이 가능한 힌지는 다양한 노트북과 폴더블 스마트폰에서 실력을 키운 삼성이 선보인 또 하나의 멋진 기술이다. 내구성은 올해 모델에서 향상된 것으로 보이지만 실제로 확인하려면 상당한 시간이 걸릴 것이다. 그러나, 앞서 언급한 것처럼 일반적인 노트북처럼 느껴진다는 사실은 삼성의 실력을 입증한다.     반면 이 힌지는 노트북을 한 손으로 조작할 수는 있을 정도는 아니다. 필자는 노트북을 열 때 책상 뒤로 밀려 떨어지지 않도록 다른 손으로 섀시를 고정해야 했다. 그래도 360도 회전이 가능하다는 점과 많은 고가의 일반형 노트북도 한 손으로 조작하기는 어렵다는 점을 감안하면 단점이라고 할 수는 없다. 명확히 하자면, 갤럭시북 3 프로 360 화면은 360도 회전한 태블릿 모드에서 키보드와 딱 붙지 않고 고무 발판이나 느슨하게 부착된 S 펜 때문에 약간의 간격이 생긴다. 그래도 사실상 초대형 태블릿으로 사용할 때는 매우 안정적으로 느껴진다. 135도 각도로 거치할 때도 힌지가 충분히 받쳐 주지만 각도가 더 커지면 시간이 지나면서 중력의 영향을 받아 넘어질 수도 있다.  필자가 테스트한 와이파이 전용 모델의 무게는 1.66kg이고 5G 모델의 무게는 1.71kg으로 풀사이즈 노트북 치고는 눈에 띄게 가볍다. 1.16kg짜리 일반형 갤럭시북 2 프로에 비하면 가볍다고 할 수 없지만 그 정도로 가벼운 노트북은 드물다. 물론 태블릿 치고는 대단히 무겁기 때문에 태블릿 모드의 갤럭시 북 3 프로 360을 아이패드처럼 다뤄서는 안된다.   갤럭시북 3 프로 360의 색상은 그래파이트와 베이지다. 둘 다 고급 알루미늄 재질이다. 베이지 색상은 별로 끌리지 않겠지만 노트북이 지문 자국으로 더럽혀지는 것이 싫은 사람이라면 고려할 만하다. 필자는 그래파이트 모델을 사용하면서 며칠 만에 뚜껑 전체에 기름기가 묻었고 잘 지워지지 않는다.   삼성 갤럭시북 3 프로 360은 얇은 경쟁 제품에 비해 연결성면에서 장점이 있다. 먼저 왼쪽에 USB-C 포트가 2개 있다. 적어도 한쪽에 하나씩 있으면 좋겠지만 완전한 썬더볼트 4 포트라는 것은 장점이다. 그 밖에 한 개의 USB-A 포트, 마이크로SD 슬롯(일반 SD 슬롯이 더 유용했을 것이다), HDMI 슬롯, 그리고 3.5mm 헤드폰 잭이 있다. 투인원 제품 치고는 충분하지만 16인치 노트북으로 생각하면 부족하다. 디스플레이 바로 위에는 활용성이 좋은 1080p 웹캠이 있다.    화면과 스피커  - 16인치 아몰레드(AMOLED)  - 120Hz  - 3K 해상도  삼성 노트북에서 올레드(OLED) 디스플레이는 이제 익숙하다. 반면, 생소하면서도 이번 세대의 가장 큰 특징이라 할 수 있는 것은 120Hz 주사율이다. 기본 설정에 따라 60Hz와 120Hz 사이에서 동적으로 조절할 수 있지만, 120Hz로만 설정하면 스크롤 조작이 전체적으로 매우 부드러워진다. 반면 (나중에 다루겠지만) 배터리 지속 시간은 크게 줄어든다. 그래도 전원을 연결해 사용할 때는 매우 유용하다. 주사율 이외에 삼성 갤럭시북 3 프로 360 디스플레이의 또다른 인상적인 점은 화면비 16:10의 대형 16인치 패널이라는 사실이다. 영상 편집부터 스케치까지 모든 작업에 넉넉한 작업 영역을 제공한다. 화질도 매우 선명하다. 삼성 갤럭시북 2 프로 360의 1080p에서 크게 향상된 2880×1800 또는 3K 해상도를 지원한다.   아몰레드 패널이기 때문에 진한 검은색과 실감나게 선명한 색상을 기대할 수 있다. 기본 자동 색상 프로필에서 측정한 색 영역 커버리지는 99.9% sRGB, 95.3% 어도비 RGB, 99.4% DCI P3로서 매우 강력하며 대부분 창작 작업에 적합하다. 최대 밝기는 358니트로 평범하기 때문에 여름철에 야외에서 작업을 많이 할 계획이라면 추천하지 않지만 실내 사용에는 아무런 문제가 없다.  사운드의 경우 AKG 조정 쿼드 스피커 시스템이 탑재되어 있고 5W 우퍼와 2W 트위터가 각각 2개 있으며 돌비 애트모스(Dolby Atmos)도 지원한다. 사운드는 선명하고 깔끔하지만 맥북 프로처럼 저음과 풍부한 공간감을 제공하는 것은 아니다. 따라서, 필자는 이 노트북에서는 헤드폰을 연결하지 않고는 음악을 듣고 싶지 않았다. 그러나 다른 노트북보다는 오디오 기능이 다양한 편이다.   키보드와 트랙패드, S 펜  - 타건 거리가 제한적인 치클렛 키보드  - 크지만 중심에서 벗어난 트랙패드  - 함께 제공되는 S 펜 스타일러스  삼성 갤럭시북 3 프로 360에서의 타자 경험은 대단히 뛰어난 편이다. 풀사이즈 키보드에 숫자 패드가 포함돼 있고 화살표 키도 적절히 구분된 것도 편리하다. 더 자세히 살펴보면, 치클렛 키의 타건 거리가 짧아서 최고 수준의 키보드에는 조금 못 미친다. 필자는 맥북 프로와 치클릿 키보드가 아닌 델 XPS 13 플러스의 타자 경험을 더 선호한다. 두 제품 다 느낌이 더 좋아서 오타가 적다. 갤럭시북 3 프로 360의 키보드는 투인원 제품 치고는 준수하다. 우측 상단 물리적 전원 버튼에는 지문 센서가 내장돼 있다. 필자가 이 노트북을 사용하는 동안 매우 안정적으로 작동했다.    반면, 이 노트북의 트랙패드에는 불만이 있다. 크기는 충분하지만 약간 한쪽으로 치우쳐 있어서 왼쪽 클릭과 오른쪽 클릭을 구별하기 어렵다. 엄밀히 말하면 쿼티 키보드(한쪽으로 치우친 숫자 패드 탓이다)와 일치하므로 시간이 지나면 익숙해지겠지만 처음 사용할 때는 자연스러운 느낌이 들지 않는다.  기계적으로 말하자면 트랙패드는 하단에서만 클릭이 가능하며 햅틱 피드백이 아닌 물리적 피드백이 제공된다. 또한, 터치패드는 일반적인 탐색에서는 반응성이 충분하지만 문서에서 커서의 위치를 세밀하게 조정하는 등 미세한 작업에서는 조금 부정확한 감이 있었다. 이럴 땐 마우스를 연결해 사용해야 했다. 이 제품의 가격과 삼성의 제조 업력을 고려하면 맥북 터치패드를 기준으로 평가하는 것이 마땅할텐데, 전반적으로 맥북 터치패드의 섬세한 기능과는 비교도 되지 않는다.   반면 삼성이 입력 부분에서 탁월한 것은 모든 삼성 갤럭시북 3 프로 360에 함께 제공되는 S 펜 스타일러스다. 사용하지 않을 때는 노트북 뚜껑에 자석으로 붙여 놓을 수 있다. 외부에 돌아다닐 때 안심할 수 있는 보관 방식은 아니다. S 펜 스타일러스를 사용 중일 때는 압력 감도와 높은 반응성 덕분에 진짜 펜을 사용하는 것 같은 느낌이 든다. 눈부시게 아름다운 디스플레이를 활용해 메모를 하거나 그림을 그리기에 매우 좋은 제품이다.    사양 및 성능  - 13세대 인텔 칩  - 개별 GPU 옵션 결여  - 최대 1TB 스토리지  삼성 갤럭시 북 3 프로 360은 13세대 인텔 코어 프로세서를 사용한다. 필자가 테스트한 모델은 i7-1360P, 16GB RAM을 탑재했지만, 기본 모델은 i5-1340P, 8GB RAM이다. 여전히 삼성 갤럭시 북 3 울트라(Samsung Galaxy Book 3 Ultra)라는 최강자에 대적할 수는 없지만, 사실 그럴 수 있는 노트북이 현재는 거의 없다.   필자의 경우, 삼성 갤럭시 북 3 프로 360을 일반 업무에 사용하는 데 문제가 없었다. 다수의 크롬 탭, 이메일, 4K 비디오 스트리밍 등을 빠르게 처리했다. 팬이 때때로 작동했고 이때도 소리가 방해될 정도는 아니었다.   물론 이 제품은 울트라 모델의 게이밍 노트북이 아니다. 외장 GPU도 지원하지 않는다. 포탈 2(Portal 2)와 같은 이전 3D 게임은 잘 실행되지만, 최신 게임의 경우 최적 사양으로 즐길 수 없다. 중간 설정에서 ‘스타워즈 제다이: 오더의 몰락(Star Wars Jedi: Fallen Order)’의 오픈 섹션을 끝까지 재생할 수 있었지만 다양한 시네마틱 요소가 로드되면서 중단, 끊김이 빈번하게 일어났다.     !function(e,i,n,s){var t="InfogramEmbeds",d=e.getElementsByTagName("script")[0];if(window[t]&&window[t].initialized)window[t].process&&window[t].process();else if(!e.getElementById(n)){var o=e.createElement("script");o.async=1,o.id=n,o.src="https://e.infogram.com/js/dist/embed-loader-min.js",d.parentNode.insertBefore(o,d)}}(document,0,"infogram-async"); CPU 중심의 긱벤치 5 멀티 코어 테스트에서 북 3 프로 360의 최상위 버전은 12세대 인텔 코어 i7 프로세서가 장착된 델 XPS 플러스 13보다 높은 점수가 나왔다. 맥북 에어 M2와는 막상막하이지만 맥북 프로 M2 프로에는 크게 뒤졌다. 일반적인 GPU 벤치마크에서는 이 칩의 세대적 이점의 경우 앞서 언급한 바 있는 윈도우 경쟁 제품들을 삼성 갤럭시 북 3 프로 360이 쉽게 앞선다. 스토리지 옵션은 256GB, 512GB, 1TB 등 적절히 다양하다. 그러나 더 큰 용량의 SSD 옵션 사용을 원할 경우 RAM을 8GB가 아닌 16GB로 구매하는 것을 추천한다.   배터리 수명 및 충전  - 76Wh 배터리  - 65W 충전기  삼성 갤럭시 북 3 프로 360은 상당히 큰 용량의 76Wh 배터리를 탑재하고 있어 일반적인 윈도우 11 노트북에서 기대할 수 있는 수준의 지속시간을 제공한다. 즉, 최악은 아니나 여전히 하루 종일의 작업을 위해서는 충분치 않으며 애플 실리콘 맥북에는 크게 미치지 못한다.   주로 크롬 기반 브라우징 및 구글 독스 사용, 약간의 유튜브 영상, 정기적인 이메일 및 슬랙 사용을 포함한 가벼운 작업 조건에서 북 3 프로 360은 점심 시간을 포함한 7시간 사용 후 배터리 위험 경고(약 6%)가 나타났다. 화면에 적응형 주사율을 설정하고 HDR이 꺼진 상태(디폴트 상태)로 테스트한 결과였고, 120Hz 및 HDR이 활성화되면 일반적인 작업으로도 4시간 정도만 쓸 수 있었다. 화면 밝기가 상당히 어두운 120니트로 설정된 일반적인 루프 720p 비디오 테스트는 전원이 꺼지기 전 14시간 26분 동안 실행됐다. 이는 삼성 갤럭시 북 2 360보다 30분 정도 짧으며 LG 그램 16(맥북은 말할 것도 없고)에는 크게 못미친다. 그렇다고 크게 부족한 정도는 아니다.   충전 관련해서 삼성은 일반적인 65W 충전기를 제공한다. 전원이 꺼진 상태에서 처음 30분 동안 37%가 충전됐다. 갤럭시 북 2 360만큼 빠르지는 않으나 노트북의 크기와 사양을 고려하면 적절한 속도다. 완전 충전에는 1시간 45분 내외가 소요됐다. 전반적으로, 배터리는 갤럭시 북 3 프로 360의 상품성을 떨어뜨리는 주요 요인 중 하나다. 삼성이 한 번 충전으로 하루 종일 안정적으로 작업할 수 있는 투인원을 내놓기를 기대한다.   소프트웨어 및 앱  - 윈도우 11 프로  - 갤럭시 북 경험  갤럭시 북 3 프로 360에는 삼성의 블로트웨어가 몇가지 설치돼 있지만 윈도우 11을 망칠 정도는 아니다. 가장 유용한 앱은 일반메모 앱과 S펜을 통합하는 삼성 노트가 있다. 심지어 손으로 작성한 메모를 디지털 텍스트로 정확히 변환하는데 진정으로 유용한 것은 물론이고 거의 마법처럼 느껴질 정도다. 삼성 노트쉘프(Samsung Noteshelf)의 경우, 자동 도형 생성과 같은 기능을 통해 스타일러스 사용성을 높인다. 빠른 검색(Quick Search), 빠른 공유(Quick Share), 빅스비(Bixby) 및 삼성 갤러리(Samsung Gallery)와 같은 기능도 사용할 수 있는데, 다른 삼성 제품을 얼마나 더 구매해 사용하고 있는지에 따라 필요성이 달라진다. 이밖에 사전 설치된 서드파티 애플리케이션에는 어도비 라이트룸(Adobe Lightroom), 클립 스튜디오 페인트(Clip Studio Paint)를 다운로드할 수 있는 링크가 있다. S펜 스타일러스와 훌륭한 아몰레드 디스플레이와 잘 어울리는 틀이다. 신진 예술가용으로도 상당히 뛰어난 툴이다.   삼성 갤럭시 북 3 프로 360은 영국 시장을 위해 다양한 버전으로 출시되며 삼성에서 모두 직접 구매할 수 있다. 13세대 i5 프로세서, 8GB 램, 256GB 스토리지 및 와이파이만 제공하는 엔트리 모델의 경우 가격은 1,549파운드부터 시작한다. 1,849파운드를 지불하면 여기에서 테스트한 모델인 13세대 i7 CPU, 16GB 램, 512GB 스토리지로 사양을 높일 수 있다. 혹은 2,049파운드에 1TB의 스토리지를 구입할 수 있다.  1,999파운드를 지불하면 기본 사양 및 모바일 네트워크 연결이 제공되는 5G 옵션도 있다. 5G 연결로 최고 사양을 제공하는 합리적 가격의 옵션이 없는 것은 아쉽다.   결론   삼성 갤럭시 북 3 프로 360은 지금까지 필자가 테스트한 투인원 컨버터블 제품 중 가장 아쉬움이 적은 제품이다. 세련된 디자인의 이 노트북은 일반적인 풀사이즈 노트북의 외관 및 느낌을 주며 디스플레이는 360도 회전이 가능하고 S펜 번들은 예술가에게 큰 만족을 준다.  이 제품의 가장 중요한 요소는 새로운 16인치 아몰레드 디스플레이다. 3K 해상도 및 120Hz의 주사율을 자랑하는 이 디스플레이는 선명함과 생동감을 제공한다. 배터리는 가까스로 종일을 쓰는 정도지만 120Hz 아몰레드 디스플레이를 최대한 활용하면 더 빨리 배터리가 소모된다. 타이핑과 트랙패드 경험이 최상의 수준은 아니라는 점은 아쉽다. 따라서 파워 유저라면 컨버터블이 아닌 제품을 선택하는 게 여전히 더 이득일 수 있다. 그러나 삼성이 의심할 여지없이 역대 최고의 투인원 노트북을 내놓았다는 사실은 변함이 없다.   테스트한 제품의 주요 사양 윈도우 11 프로 16인치 3K AMOLED 디스플레이 (16:10 화면비, 2880×1800, 120Hz) 인텔 코어 i7–1360P 인텔 아이리스 Xe 그래픽스 16GB LPDDR5 RAM 512GB SSD 백라이트를 지원하는 풀사이즈 키보드 1080p FHD 카메라 4개 스피커 (2×5W, 2×2W) 지문인식 전원 버튼 1x HDMI 2x 썬더볼트 4 1x USB 3.2 마이크로SD 멀티미디어 카드 리더 3.5mm 잭 76Wh 배터리 65W 충전기 Wi-Fi 6E 블루투스 5.1 355.4×252.2×12.8mm 1.66kg editor@itworld.co.kr

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패러렐즈 툴박스 리뷰 | PC에 “없으면 아쉬운” 올인원 도구 모음함

요약 장점 - 50가지 이상의 도구와 유틸리티 - 맥과 윈도우 모두 지원 - 깔끔하고 사용하기 쉬운 인터페이스 단점 - 연간 요금제 가입 필요 - 자주 사용하지 않는 기능이 많음 총평 패러렐즈 툴박스(Parallels Toolbox)가 제공하는 50가지 이상의 도구 중에는 클립보드 히스토리 및 영상 다운로드 등 숨겨진 보석이 있다. 전혀 사용하지 않는 기능도 어딘가의 누군가에게는 필요한 기능일 것이다. 툴박스를 사용하려면 연간 구독이 필요하다. 7일 평가판을 통해 유용함을 확인한 후에 결정하는 것도 늦지 않다.   패러렐즈 툴박스는 설치된 앱을 완전히 제거하고 불필요한 디스크 공간을 차지하는 오래되거나 중복되는 파일을 정리하는 다양한 도구와 기능을 제공한다. 그러나 툴박스에는 단순한 기능 이외의 도구도 매우 많다. 작은 유틸리티 모음으로 출시된 툴박스는 에 포함돼 예나 지금이나 별도의 비용 없이 사용할 수 있다. 그 이후로 계속 성장한 지금은 맥과 윈도우용 단독 제품으로도 이용할 수 있으며, 구독료는 연간 24.99달러다. 7일 무료 시험 사용도 이용 가능하므로 먼저 사용해 보고 구매를 결정할 수 있다. 패러렐즈 측은 최신 버전(6.0.2)은 50가지가 넘는 도구를 포함한다고 주장한다(정확히 말하면 54개이지만, 숫자가 중요한 건 아니다). 각 도구는 미니 앱처럼 특정 작업 한 가지를 수행한다. 예를 들어, ‘프리 메모리’ 도구는 사용자의 맥에서 현재 사용할 수 있는 메모리, 그리고 가장 많은 메모리를 사용하여 실행 중인 앱을 보여준다. 나에게 맞는 도구 찾기 툴박스는 맥이 시작될 때 자동 실행되도록 설정할 수 있다. 이 경우 툴박스 아이콘이 기본 메뉴 바에 시간, 볼륨 등 기본적인 맥 제어기능과 함께 표시된다. 툴박스 아이콘으로 열 수 있는 풀 다운 메뉴에는 도구 표시용 탭이 2개 있다. ‘대시보드’ 탭은 가장 인기 있는 기본/필수 도구와 가장 최근에 사용한 도구를 보여준다. ‘라이브러리’ 탭에서는 사용할 수 있는 모든 모두를 확인할 수 있다. 하위 탭은 ‘동영상 도구’나 ‘시스템 도구’ 같은 관련 그룹으로 분류되어 있다. 즐겨 쓰는 도구를 대시보드 뷰에 추가하거나 메뉴 바에 배치하면 빠르게 접근할 수 있다. 사용자가 각 도구를 실행할 키보드 단축키를 직접 만드는 방법도 있다.   50가지가 넘는 도구가 모여 있다는 것은 기억해야 할 것이 많다는 의미다. 그러나 툴박스는 필요한 기능을 쉽게 찾을 수 있도록 도구를 그룹으로 분류한다. 가령 디스크 공간을 확보하거나 맥 성능을 조정하는 청소 도구가 필요하다면, ‘클린 드라이브’ 도구가 맥에서 공간을 차지하는 불필요한 파일뿐 아니라 더 이상 필요 없는 중복된 파일을 찾아줄 것이다. 드라이브 주변에 흩어진 파일과 앱을 제거하는 도구도 있다. 더 이상 필요 없는 게임 등 많은 공간을 차지하지만 자주 사용하지 않는 대용량 파일도 보여준다.  ‘동영상 도구’ 그룹에는 유튜브 등의 사이트에서 동영상을 다운로드하는 ‘동영상 다운로드’ 기능, 동영상 파일을 아이폰이나 아이패드에서 볼 수 있는 형식은 물론 윈도우 기기에서 사용할 수 있는 AVI 또는 WMW 형식으로 변환할 수 있는 ‘동영상 변환’ 기능, 화면 녹화본이나 GIF를 만드는 기능 등이 포함된다. 온라인에서 찾은 동영상 파일에서 오디오 트랙만 추출할 수 있는 ‘오디오 다운로드’ 도구도 유용하다.   시간 절약 도우미 가장 큰 도구 그룹은 시간을 절약하는 ‘생산성 도구’다. 필자가 가장 자주 사용해 메뉴 바에 배치한 ‘클립보드 이력’ 도구는 클립보드로 복사한 다수의 텍스트 및 그래픽 항목을 최대 30일 동안 보관한다. 기사를 작성하고 편집할 때 다시 사용할 수도 있는 텍스트나 그래픽을 저장해 두었다가 빠르게 검토하고 가져올 수 있어 매우 유용하다.   리뷰용 스크린샷을 편집할 때 사용하는 페이지(Pages)와 포토샵 엘리먼츠(Photoshop Elements) 같은 앱이나 파일 그룹 전체를 클릭 한 번으로 열 수 있는 기능도 마음에 든다. 현재 사용 중인 창이나 앱을 제외하고 전체 화면의 밝기를 낮춰 집중에 도움을 주는 ‘창 집중’ 도구도 생산성을 높이는 데 도움이 된다. 시간 관리를 위한 도구도 있다. 카운트다운 타이머와 특정 일자까지 남은 일수를 세는 일정 카운트다운이 대표적이다. ‘브레이크 타임’은 사용자에게 가끔씩 컴퓨터 작업을 중단하고 휴식을 취하라고 상기시킨다. 스톱워치도 있고 여러 개의 알람을 만드는 기능도 있다. 필자가 봤을 때 알람 기능은 애플의 미리 알림 앱보다 훨씬 간단하다.   물론 필요하지 않은 도구도 있을 수 있다. 바코드 인식 및 생성 도구는 특정 사용자층에게만 필요하고, 스크린샷 생성과 화면 녹화 도구는 맥OS에 내장된 것과 유사하다. 바탕화면의 쓰레기 파일을 모두 임시로 숨겨 정리하는 ‘바탕화면 파일 숨기기’ 같은 몇몇 도구는 구형 인텔 기반 아이맥에서는 완벽히 작동했지만, 최신 M1 아이맥에서는 작동하지 않는 것으로 확인됐다. 최종 의견 툴박스처럼 비교적 간단한 소프트웨어에 연간 구독권이 필요하다는 점은 아쉽다. 이 때문에 꽤 많은 잠재적 사용자가 떨어져 나갈 수 있다. 필자의 경우 툴박스를 유용하게 사용하고 있는 데다가 패러렐즈 데스크톱을 이미 구매해 추가 구독료를 낼 필요는 없다.  또한 패러렐즈 데스크톱은 연간 구독권 없이 일회성 라이선스로 구매할 수 있는데 툴박스는 구독으로만 이용할 수 있다는 점이 실망스럽다. 물론 비슷한 기능을 제공하는 다른 개발사의 유틸리티도 많다. 무료 체험을 통해 자신의 사용 환경에 얼마나 적합한지 판단한 후 구독을 결정하기를 바란다. editor@itworld.co.kr

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70마이 옴니 리뷰 | 미니언즈 닮은 차량용 블랙박스

요약 장점 - 독특하고 매력적인 디자인 - 360도 모터로 회전하는 카메라 - 색감과 디테일이 훌륭 단점 - 약간의 번짐과 물결 노이즈 - 쉽게 탈부착하는 것이 힘들다 - 사용하기 전에 반드시 가입해야 함 총평 70마이 대시 캠 옴니는 독특한 스타일과 모터로 작동하는 회전 카메라 덕분에 미관상 보기 좋은 것은 물론 어떤 방향에서든 상세한 영상을 촬영할 수 있다.   '귀엽다'는 표현으로 이 제품 '70마이 대시 캠 옴니(70mai Dash Cam Omni)' 블랙박스를 규정하고 싶지 않지만, 별수가 없다. 설치했을 때의 모습이나 그래픽 애니메이션이 딱 그렇다. 매우 귀엽다. 영화 '월-E'에 나오는 캐릭터를 닮기도 했다. 동시에 이 제품은 필요에 따라 카메라가 회전하는 등 매우 영리한 기능이 있어 낮이든 밤이든 사용자가 원하는 방향의 영상을 찍을 수 있다. 또한 모든 영상을 본체를 통해 확인할 수 있다. 본체를 지지하는 거치대는 기본적으로 평평하지만 차량 전면 유리에 부착한 후 원하는 각도로 조절할 수 있다.   큰 알약 같은 디자인 옴니는 큰 알약 혹은 캡슐처럼 생겼다. 타원의 아래쪽 1/3 정도에는 1080p, 60fps 카메라가 달려 있는데, 이 카메라가 360도 회전한다. 물론 화각은 360도가 아니라 140도다. 카메라가 어느 방향을 보고 있든 그 방향을 기준으로 좌우 140도가 촬영된다. 카메라가 모터로 작동하므로 앱을 사용하는 것이 좋다. 실제로 카메라를 손으로 회전시키면 안된다는 경고문이 있다. 자칫하면 제품이 고장날 수 있다. 하지만 필자가 잘 모르고 설치 전에 몇번 손으로 움직여봤는데 바로 고장나지는 않았다. 물론 이후에는 앱으로만 조작했다. 한가지 이상한 점은 카메라를 반드시 시계방향으로만 회전시켜야 한다는 것이다. 차량 내부를 촬영하기 위해 반시계 방향으로 회전시키면 270도 즈음에서 멈춘다. 대시 캠 옴니에는 1.2인치 화면이 달려 있다. 많은 텍스트를 보기에도 불편함이 없다. 그러나 이 화면을 덮고 있는 플라스틱 커버가 문제다. 빛이 반사돼 가독성이 떨어진다. 이런 캡슐 디자인 제품의 단점 중 하나다. 운전하면서 제대로 보려면 몸을 약간 기울여야하기 때문에 불편하다.   옴니를 사용할 때 차종과 주차 위치에 따라 불편할 수 있는 또다른 점이 있다. 바로 거치 방식이다. 마치 팩맨의 입처럼 생긴 영리하게 디자인된 거치대로, 끈적거리는 테이프를 이용해 자동차 유리에 반영구적으로 부착하는 방식이다. 그런데 한번 부착하면 거치대를 떼거나 카메라 자체만 빼놓을 수가 없다. 필자는 컨버터블 차량을 타는데 샌프란시스코 한복판에 이렇게 설치하면 '훔쳐 가시요'라고 소리치는 것과 다를 바 없다. 안전한 곳에 주차하지 않는 한 우려되는 부분이다.   더 아쉬운 부분은 사용자 등록을 강제한 것이다. 이 제품을 사용하려면 와이파이를 이용해 카메라와 앱을 연동한 후에 업체 서비스에 가입해 등록한 후 로그인을 해야 한다. 필자는 이번 리뷰를 위해 가입했지만, 개인적으로 사용하는 것이었다면 그렇게 하지 않았을 것이다. 업체 측에 수집하는 정보를 확인했는데, 어떤 정보도 수집하지 않는다고 답했다. 거짓인 것 같지 않고 실제로 영상 정보를 수집하는 것은 방대한 용량 때문에 그리 쉬운 일이 아니다. 그럼에도 제품을 사용하기 전에 등록을 강요하는 제품을 좋게 보기는 힘들다.   업체의 앱을 이용하면 모든 제품 설정을 변경할 수 있다. 이전에 녹화된 영상은 물론 실시간 영상도 볼 수 있다.  타입 C 커넥터를 이용해 간단하게 컴퓨터로 영상을 옮기는 것도 가능하다. 탈부착 방식의 SD 카드가 아니라 128GB 내장 메모리를 사용하기 때문에 가능한 장점이다. 이밖에도 주차 모드에서 움직임을 감지하고 타임랩스 촬영을 지원한다.   1080p 스펙에서의 최고 화질 옴니로 촬영한 1080p 영상을 확인했다. 색감이 좋고 디테일이 살아 있었다. 필자가 기존에 리뷰했던 1440p, 2160p 블랙박스 영상과 비교해도 좋을 정도다. 녹화된 영상을 재생할 때 때때로 번짐이나 물결 노이즈가 나타나지만 신경 쓰일 정도는 아니다. 블랙박스 제품의 기본적인 목적을 생각해보면 디테일을 잘 확인할 수 있다는 것이 가장 중요하다. 영상 위에 GPS 정보도 잘 나타난다.   훌륭한 화질과 색감은 야간에도 유지됐다. 필자는 도시에 살고 있고 자동차 유리가 금세 더러워지곤 하는데 그럼에도 전조등 번짐 현상을 잘 잡았다. 이밖에 대시 캠 옴니 내부에는 300mAh 배터리가 들어가 있다. 자동차 전원에 문제가 생긴 이후에도 상황을 녹화할 수 있다. 물론 갑작스럽게 전원이 끊기는 상황이 일반적인 것은 아니지만, 만약의 상황에 대비하는 것은 필요하다. 정리하면 대시 캠 옴니는 낮은 물론 밤에도 색감과 화질이 훌륭하다. 1080p 화질로는 가장 좋은 편이다.    거치대 때문에 도심에 주차할 때 약간 걱정되긴 하지만 필자는 이 대시 캠 옴니가 매우 만족스럽다. 독특하고 흥미로운 제품인 것은 물론, 낮과 밤 모두 훌륭한 화질을 보여준다. GPS가 내장돼 있고 사용하기도 편리하다. 차량용 블랙박스를 찾고 있다면, 이 귀여운 제품을 꼭 살펴볼 필요가 있다. 단, 사용전 반드시 업체 사이트에 가입해 등록하도록 한 것은 과하다. editor@itworld.co.kr

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소니 듀얼센스 리뷰 | 미래에서 온 게임 컨트롤러

소니의 듀얼센스 컨트롤러는 지난 20년 동안 사용한 이전 세대 제품의 최신 진화다. 컨트롤러 본체 아래쪽으로 뻗어있는 손으로 잡는 그립부는 듀얼쇼크 4나 그 이전 패드보다 가늘다. 오른 쪽에는 전통적인 소니식 네모, 원, X, 삼각형 버튼이 있다. 반대쪽에는 디 패드가 있다. 방향 화살표 버튼이 따로 분리돼 누르기 쉽고 만졌을 때 바로 어떤 키인지 알 수 있다. 하지만 격투 게임이나 디 패드 입력을 사용하는 다른 게임에는 적합하지 않은 설계다.   소니 컨트롤러는 엑스박스 타입 컨트롤러에서 볼 수 있는 오프셋 스틱 대신 대칭형 엄지 스틱을 사용한다. 중간에는 클릭할 수 있는 트랙패드가 있는데 PC에서는 거의 무용지물이다. 그 외에 공유 버튼, 메뉴/일시정지 버튼이 있고, 중앙에 있는 작은 스피커가 게임 플레이 경험을 더 풍부하게 하는 분위기를 만든다. 전반적으로 보면 듀얼센스는 전통적인 게임 컨트롤러와 더 비슷해졌다. 외관만 보면 큰 차이를 발견하기 힘들다. USB-C 포트가 1개 있는데 엑스박스 컨트롤러처럼 충전식 배터리를 사용하려면 추가 비용을 내야 한다. USB-C 케이블은 포함되지 않는다. 숄더 버튼은 예상대로 작동하지만 트리거 버튼이 특별하다. 게임 개발사가 트리거 버튼의 저항에 변화를 주어 게임 내 다른 활동을 수행할 때 다른 느낌을 줄 수 있다. 외관만 봐서는 알 수 없지만 듀얼센스 그립부에는 거대한 진동 모터가 있다. 그래서 게임 개발사가 설정하는 것에 따라 컨트롤러에서 고급 햅틱 경험을 만들어낸다. 외관은 매트한 플라스틱 재질이다. 엑스박스 컨트롤러보다 훨씬 매끄럽지만, 그립이 길어서 충분히 안정적이다. 미적으로 보면 플레이 스테이션 5의 외관을 좋아하는 사람이라면 더 매력적일 것이다. 겉으로 드러난 나사가 없고 플라스틱 부품이 플레이스테이션 5 스타일의 네거티브 스페이스(negative space)와 라이트닝 바와 비슷한 느낌을 준다. 미래에서 온 게임 패드처럼 보인다.   소니 듀얼센스의 기능과 사용자 경험 많은 게이머에 익숙한 컨트롤러 레이아웃 설정이 있다. 그래서 기존 엑스박스 스타일의 컨트롤러를 오래 사용했다면 듀얼센스가 손에 익는 데 시간이 좀 걸린다. 반면 엑스박스 팬이라고 해서 이 제품을 무시할 필요는 없다. 듀얼센스의 무게는 281g으로 현 세대 엑스박스 컨트롤러와 같은데, 장시간 게임을 즐길 때 손이 훨씬 편했다. 듀얼센스에 비하면 엑스박스 컨트롤러는 더 투박하게 느껴진다. 소니 듀얼센스 전면의 버튼은 모두 제대로 구분될 만큼 느껴지고 누르기 쉽다. 반면 일시 정지 버튼은 너무 평평해 촉감으로만은 찾기가 어렵다. 엄지 스틱은 고무 질감이어서 잡기 편하고 저항도 적당하다. 스틱을 클릭할 때 엑스박스 컨트롤러보다 힘이 적게 들어가지만 실수로 움직일 정도로 물렁하지는 않다.   소니 듀얼센스는 PS5와 매끄럽게 작동한다. 그러나 PC에서 듀얼센스에 최적화된 게임을 충분히 즐기려면 USB-C 케이블로 연결해야 한다. 듀얼센스를 지원하는 게임이라면 게임 경험이 한층 향상된다. 예를 들어 리터널(Returnal)에서는 듀얼센스 햅틱을 사용해 캐릭터의 상태와 환경에 대한 정보를 알 수 있다. 장전되지 않은 상태에서 알트 파이어(alt-fire)를 사용하려고 한다면 트리거 버튼쪽에 매우 강한 진동이 느껴진다. 비가 오는 곳에서는 햅틱이 빗방울이 컨트롤러를 때리는 듯한 느낌을 재연한다. 스피커와 결합하면 듀얼센스는 훨씬 몰입적인 경험을 만들어준다. 어댑티브 트리거는 햅틱보다 더 인상적이다. 별도로 적응할 필요도 없다. 트리거 버튼은 부드럽고 잘 눌러지며 엑스박스 컨트롤러와 이동 거리도 거의 비슷하다. 게임에서는 저항을 높여 인 게임 활동을 훨씬 사실적으로 만들 수 있다. 트리거 조정 기능도 유용하다. 리터널 게임을 다시 예로 들면, 이 게임을 마든 업체는 왼쪽 트리거 버튼에 2단계로 눌리는 저항을 설정했다. 첫 단계에서 멈추면 캐릭터의 조준점이 더 정확해진다. 한번 멈추는 구간을 넘어 더 세게 누르면 알트-파이어 모드로 전환한다. 리터널 같은 빠른 게임에서 게임성을 더 강화한다. 소니 듀얼센스는 무선 모드에서 한번 충전해 8시간 정도 플레이할 수 있다. 엑스박스의 25~30시간보다 훨씬 짧다. 이유는 듀얼센스가 훨씬 더 많은 일을 하기 때문이다. 반면 강화된 햅틱, 트리거는 무선 모드에서는 일정 게임에서만 작동한다. PC에서 무선 모드를 사용할 때 강력한 인상이 덜 한 것도 이 때문이다.   소니 듀얼센스의 호환성 듀얼센스는 당연하게도 플레이스테이션 5와 가장 잘 호환된다. 트랙패드, 어댑티브 트리거, 햅틱은 거의 모든 게임에서 활성화되고 무선으로도 사용할 수 있다. 듀얼센스를 블루투스로 PC에 연결하는 과정은 빠르고 간단하지만 일반 게임 컨트롤러로만 인식된다. 단, 스팀의 경우 엑스박스 컨트롤 설정을 듀얼센스에 매핑하는 기능을 지원한다. 결과적으로 컨트롤러에 최적화된 게임은 최소한 듀얼센스를 입력 기기로 인식한다. 현재 듀얼센스 햅틱과 어댑티브 트리거를 지원하는 PC 게임은 30종 정도다. 대부분은 마블의 스파이더맨 리마스터, 리터널처럼 플레이스테이션 버전을 포팅한 것이다. 다른 PC 게임에서는 듀얼센스가 추가 기능 없이 일반적인 컨트롤러처럼 작동한다. 물론 매우 쓰기 편안한 컨트롤러다. 듀얼센스를 지원하지 않는 게임이라고 해도 무선으로 플레이할 수 있고 제한되는 기능도 없다. 그러나 듀얼센스를 지원하는 게임은 유선으로 연결해야 제대로 기능을 누릴 수 있다. 소니가 듀얼센스 경험을 PC의 블루투스 연결까지 확장하기를 기대하지만, 그때까지는 다른 업체가 개발해 내놓은 소프트웨어인 를 사용해야 한다. 이를 이용해 윈도우에서 컨트롤러를 더 유용하게 만들 수 있지만, 원하는 대로 정확하게 작동하게 하려면 설정하는 데 상당한 공을 들여야 한다.     소니 듀얼센스, 구매할 만한 제품일까 듀얼센스는 인상적인 게임패드다. 하드웨어와 소프트웨어가 잘 결합해 훨씬 더 몰입적인 게임 플레이를 지원한다. 하드웨어만 봐도 듀얼센스는 현 세대 엑스박스 컨트롤러보다 더 우수하다. 편안하고 버튼 촉감이 좋은 것은 물론, 어댑티브 트리거 같은 기능은 혁신에 가깝다. 소니의 정밀하고 몰입적인 햅틱 기능은 강도에 여러 가지 변화를 주어 듀얼센스를 다른 차원의 컨트롤러로 끌어올린다. 마치 아이폰 햅틱과 다른 폰의 차이처럼, 즉 비교가 되지 않는 수준이다. 소니의 듀얼센스에 충전식 배터리가 내장되어 있다는 점은 마음에 들지만, 배터리 사용시간은 아쉽다. 한번 충전해 8시간 정도 플레이할 수 있으므로 게임을 플레이하지 않을 때는 게임패드를 바로 충전할 수 있게 충전 독을 구매하는 것이 좋다. USB-C 케이블도 제품 패키지에 포함되지 않으므로 원래 가지고 있던 케이블을 사용해야 한다. 무엇보다 듀얼센스를 이용한 게임 경험을 극대화하려면 플레이스테이션 5가 필요하다. 듀얼센스의 고급 기능을 지원하는 PC 게임은 한 손에 꼽을 정도고 모두 무선으로 연결해야 하기 때문이다. 블루투스로 연결하면 듀얼센스는 그저 평범한 일반 컨트롤러와 똑같아진다. 소니 듀얼센스 자체는 PC 게이머에게 적합한 프리미엄 컨트롤러지만, 안타깝게도 아직은 게임 지원이 하드웨어 수준을 따라가지 못하고 있다. editor@itworld.co.kr

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‘기본 앱만으로’ 아이폰에서 종이 문서를 스캔해 PDF로 만드는 방법

가끔은 종이 문서 파일을 디지털 파일로 변환해야 할 때가 있다. 영수증이나 신청서 또는 온라인 양식에 첨부하는 문서 같은 것이다. 혹은 중요한 문서를 클라우드에 저장해 언제든 필요할 때 확인하고 안전하게 보관하고 싶을 수 있는데, 이런 문서는 종종 PDF로 만들어야 하는 경우가 있다.   과거에는 종이 문서를 사진으로 찍어서 PDF로 변환하는 데 유료 앱이나 전용 하드웨어가 필요했다. 하지만 이제는 다르다. 애플은 노트(Notes)와 파일(Files) 앱에 매우 쓰기 편한 문서 스캔 기능을 추가했는데, 문서를 캡처해 PDF로 변환하는 이 기능이 꽤 훌륭하다. 단지 이 기능이 밖으로 눈에 띄게 드러나는 것이 아니어서 많은 사람이 이 기능이 있는지도 잘 모른다. 노트와 파일 앱에서 문서를 스캔, 변환, 저장하는 방법을 알아보자. 노트 앱으로 문서를 스캔해 이를 PDF로 저장할 수 있다. 또는 파일 앱에서 바로 문서를 스캔해 PDF로 저장하는 것도 가능하다.   새 노트를 만들어 스캔 추가하기     노트 앱을 열어 새 노트를 만든다. 혹은 스캔을 추가하려는 노트를 연다. 카메라 아이콘을 클릭하고 문서 스캔(Scan Documents)을 선택한다. 아이폰 카메라로 문서를 비춘 후 화면에 나타날 때까지 기다린 후 촬영한다. 셔터를 누르거나 혹은 아이폰을 가만히 들고 있으면 자동으로 캡처된다. 스캔을 수정하려면 코너를 드래그 한 후 완료를 누른다. 추가로 스캔하거나 저장을 누른다.   노트, 파일에서 PDF로 내보내기     스캔한 문서가 포함된 노트 앱을 연다. 스캔된 문서를 탭한 후 상단 오른쪽에 있는 공유 버튼을 누른다. '파일에 저장'을 선택한다. PDF를 저장할 파일 내 폴더를 선택한다. 화면 하단에서 파일명과 태그를 넣는다. 이제 해당 폴더에 가보면 PDF 파일을 확인할 수 있다.   파일 앱에서 바로 스캔하기   노트 앱에서 스캔을 저장하고 싶지 않다면, 파일 앱을 열어 PDF로 저장하려는 문서가 있는 위치에서 직접 스캔할 수 있다. 스캔한 후에 원한다면 다른 클라우드 서비스로 공유하면 된다.   파일을 연 후 스캔한 결과물을 저장할 위치를 선택한다. 상단 오른쪽에 있는 (...) 버튼을 탭한 후 '문서 스캔'을 선택한다. 셔터를 눌러 문서를 촬영하거나 아이폰을 들고 있으면 이미지를 자동으로 촬영한다. 셔터를 사용했다면 코너를 드래그해 스캔 영역을 수정할 수 있다. 추가로 스캔할 것이 있는 이전 과정을 반복하고 아니면 저장을 탭한다. 이제 스캔한 내용이 앞서 선택한 위치에 PDF로 저장된 것을 볼 수 있다. 파일명은 '스캔한 문서(Scanned Document)'다. 파일명이 선택된 상태로 나타나므로 쉽게 수정할 수 있다. 스캔을 만든 후에 이를 선택한 후 필요에 따라 공유 버튼을 눌러 다른 클라우드 서비스로 보낼 수 있다. editor@itworld.co.kr

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"비밀번호 그 이상을 원한다면" 구글 계정으로 패스키 설정하기

비밀번호에는 한 가지 큰 단점이 있다. 다른 사람이 비밀번호를 알아버리면 대항할 방법이 없다는 것이다. 그래서 비밀번호 관리자와 이중인증으로 계정을 보호할 필요성이 생긴다. 반면, 패스키는 비밀번호의 단점에서 자유롭다. 패스키는 더 단순하고 안전하다. 스마트폰만으로 패스키를 생성하고 저장하면 그 이상의 상호작용이나 관리가 필요하지 않다. 일단 한번 설정한 후에는 PIN이나 생체인증(지문이나 안면 인식)의 로그인 시도를 승인하기만 하면 된다. 최근 패스키 지원이 조금씩 활발해지고 있다. 구글도 패스키 로그인을 지원하는 최신 기업 중 하나다. 단계별로 패스키를 설정하는 방법을 알아보자.   사용자의 구글 계정에 패스키를 설정하는 방법 PC에서 구글 계정 관리 웹 페이지로 이동한다. 스마트폰과 태블릿을 설정하려면 주 PC가 근처에 있어야 한다. PC는 블루투스를 지원하고 윈도우 10이나 11이 설치돼 있어야 하며 크롬이나 엣지 같은 크로미움 브라우저의 버전 109 이상을 사용해야 한다.   Myaccount.google.com에 접속한다. 왼쪽 페이지에서 보안 항목을 선택한다. ‘구글 로그인 방법’에서 패스키를 선택한다. 이 선택지가 보이지 않으면 스마트폰으로 로그인하고 계정을 스마트폰이나 태블릿과 연결해야 한다. 파란색 ‘패스키 사용’ 버튼을 클릭한다. 패스키 관리 화면이 나타난다. 구글 계정에 로그인한 적이 있는 안드로이드 기기가 있으면 자동으로 패스키를 설정할 수 있다. 계정에 로그인하기만 하면 과정이 완료된다.   수동으로 패스키를 생성하려면 ‘패스키 생성’ 버튼을 클릭한다. 호환되지 않는 PC인 경우에는 ‘다른 장치 사용’이라는 파란 버튼 대화상자가 나타난다. 스마트폰이나 태블릿 같은 디바이스를 사용할 수도 있고, QR 코드나 보안 키를 스캔할 수 있다. (호환되는 비밀번호 관리자 프로그램에서 패스키를 설정하려면 QR 코드를 사용한다.) 패스키가 마음에 들지 않아서 삭제하고 싶을 때는 수동으로 X 버튼을 눌러서 추가된 패스키를 삭제하면 된다. 자동으로 추가된 기기의 경우에는 계정에서 스마트폰이나 태블릿을 제거한다.   패스키로 구글 계정에 로그인하는 방법 구글 계정에 패스키를 설정하면 패스키는 이제 기본 로그인 방법이 된다. 사용자 이름을 입력하면 패스키를 사용할지를 묻는 대화상자가 나타난다. 파란색 ‘계속’ 버튼을 클릭한다.   보통은 스마트폰이나 태블릿을 사용하는데 이 장치에서 패스키로 로그인할지를 묻는 대화상자가 다시 나타난다. ‘계속’ 버튼을 누른 후 스마트폰으로 바꿔서 PIN이나 생체인증 요청을 확인하면 로그인된다. 구글 계정에서 이중인증을 설정했다면 비밀번호로 로그인할 때만 이중인증이 필요하다. 비밀번호는 이미 알고 있는 것(기기에 저장된 개인 암호화 키)과 사용자가 이미 소유하고 있는 것(스마트폰)으로 인식된다. 즉 하나의 시스템으로 통합된 이중인증 방법인 것이다.   패스키의 작동 방법 얼핏 패스키는 매우 단순하기 때문에 보안이 취약하며, 스마트폰의 안민 인식, 지문, PIN만으로믄 구글 계정을 보호할 수 있다고 생각하기 쉽다. 패스키는 로그인 인증에 비대칭 암호화로 알려져 있는 공개 키 암호화 방식을 사용한다. 패스키를 생성하면 공개 키와 비공개 키가 생성된다. 공개 키는 웹사이트(구글)와 공유하고 비공개 키는 사용자가 보관한다. 계정에 로그인할 때마다 두 키가 다 필요하다. 웹사이트는 사용자가 진짜 본인이라는 증거를 요구한다. 사용자가 요청을 수락하면 장치는 비공개 키를 사용해 웹사이트에 보낼 디지털 서명을 만들고, 웹사이트는 사용자가 공유한 공개 키를 사용해 암호를 해제한다. PIN이나 생체인증 보안 방법은 전체 인증 과정으로 사용되지 않고 비공개 키를 보호한다.   공개 키에 기반한 비공개 키를 아무도 알아낼 수 없으므로 이 과정은 웹사이트 유출 사고를 더 잘 방지한다. 비밀번호와 달리 패스키는 생성된 웹사이트와 연결되어 있어 가짜 피싱 사이트에서도 알아낼 수 없다. 패스키는 장치뿐 아니라 하드웨어 보안 키, 호환 PC, 클라우드 등에 다양한 방법으로 저장된다. 클라우드 백업에서 대시레인이나 노드패스 같은 비밀번호 관리자를 사용할 수 있고, 윈도우나 맥OS, iOS 같은 운영체제에 저장할 수도 있다. 패스키를 어떻게 어디에 저장할지는 사용자가 제어할 수 있다.   패스키를 지원하는 구글 외 사이트 구글 외에도 패스키 로그인을 지원하는 주요 웹사이트는 많다. 애플은 지난 여름 가장 먼저 패스키를 지원하기 시작했다. 비밀번호 관리자 서비스인 에서 베스트 바이 등 다른 유명 웹사이트를 알아볼 수 있다. 다른 비밀번호 관리자도 수 개월 안에 패스키를 지원할 예정이다. 올해 안에 패스키는 더욱 보편적인 방법이 될 것으로 보인다. editor@itworld.co.kr 

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퍼스널 컴퓨팅 Brad Chacos
"PC BIOS, 웬만하면 손대지 마"…하지만 꼭 업데이트해야 한다면?

모든 컴퓨터 안의 메인보드에서 빛나고 있는 작은 BIOS는 파워 버튼을 누르면 PC 구석구석에 생명을 불어넣는 존재다. PC를 동작하게 할 뿐 아니라 보호도 한다. AMD의 경우 협력업체들과 짝을 이뤄 라이젠 7000 X3D CPU가 과열되는 문제를 해결하기 위해 AM5 메인보드의 BIOS를 업데이트하기도 했다. BIOS는 ‘기본 입력 출력 시스템(basic input and output system)’의 약어다. BIOS 칩은 CPU, GPU, 메인보드 칩셋처럼 PC 안의 모든 부품을 초기화한다. 메인보드 제조업체들은 수 년 전 마이크로소프트, 인텔과 협업해 BIOS를 대체하는 UEFI(Unified Extensible Firmware Interface, 통합 확장 펌웨어 인터페이스) 체제를 도입했다. 현재 판매되는 거의 모든 메인보드는 BIOS 칩보다는 UEFI 칩을 탑재하고 있다. UEFI는 윈도우 11의 시스템 요구 사항이기도 하다. 두 칩은 사실상 목적이 같다. 시스템을 움직여 운영체제로 부팅될 준비를 시키는 것이다. 대다수 사용자가 아직도 UEFI를 BIOS로 부르는 것도 두 용어의 뜻이 거의 같기 때문이다.   BIOS를 업데이트해야/하지 말아야 하는 이유 사용자는 UEFI를 이해해야 메인보드 업체의 BIOS 업데이트 내용인 기능 업데이트나 버그 수정 등을 이해할 수 있다.    메인보드는 보통 만들어졌을 때 제조업체가 쓰던 펌웨어 버전이 탑재돼 있다. 메인보드 수명이 넘으면 제조업체는 새로운 프로세서와 메모리를 지원하고 보고된 버그 문제를 해결할 수 있는 새 펌웨어 패키지나 BIOS 업데이트를 배포한다. 그러나 수 년 간 펌웨어 버전을 업데이트할 때의 유일한 이유는 메인보드보다 최신 제품인 CPU로 바꾸거나 UEFI의 버그를 해결해야 하기 때문이다. 물론 UEFI 펌웨어 패키지를 항상 최신으로 유지하고 정기적으로 새 버전을 확인하는 사용자도 있다. 펌웨어 업데이트 과정이 안드로이드 스마트폰에 커스텀 ROM을 덧씌우다 벽돌이 되는 것처럼 메인보드에 위험할 수 있기 때문에 안전하지 않은 관습으로 여겨지기도 했다. 최신 펌웨어가 제공하는 특정 기능이 꼭 필요한 게 아니라면 UEFI 펌웨어를 업데이트하지 않는 것이 가장 안전하다. 즉, 최신 메인보드나 CPU를 사용한다면 BIOS 상태를 그대로 유지하는 것이 나을 것이라는 의미다. 물론 앞에서 언급한 AMD의 AM5 메인보드처럼 심각한 BIOS 업데이트 같은 경우도 있다. 최신 기술을 사용하려면 때로는 부지런해야 한다.   PC BIOS를 업데이트하는 법 BIOS 업데이트 전에 우선 꼭 중요 데이터를 백업해야 한다. BIOS 업데이트는 PC의 가장 중요한 부분에 변경을 가하는 작업이므로 만에 하나 무언가 잘못될 때를 대비해 꼭 백업을 마련해야 한다.   1. 현재 BIOS 버전을 찾는다. BIOS를 업그레이드하기 전에 새로 설치하는 것이 정말 새 버전이 맞는지 확인해야 한다. 윈도우 검색 창에 msinfo를 입력하고 시스템 정보 앱을 연 후 현재 BIOS 버전을 찾는 방법이 가장 쉽다. 윈도우 창이 열리면 오른쪽 CPU 속도 아래에 BIOS 버전이 나타난다. 현 버전과 일자를 적어두고 메인보드 제조업체의 지원 페이지에서 현재 메인보드가 지원하는 가장 최신인 버전과 비교하자. 2. UEFI BIOS에 진입한다. PC를 부팅할 때 어떤 버튼을 누르면 UEFI BIOS 모드에 진입하는지 알려준다. 그 버튼을 누른다. 메인보드마다 UEFI 진입 버튼과 제어판 디자인이 다르기 때문에 이 가이드는 단계별 하우투라기보다는 전반적인 안내에 가깝다. 3. UEFI 제어 판에 들어간다(가능하다면). 모든 메인보드가 제공하는 기능은 아니지만 특정 제품은 UEFI 제어판에 들어갈 수 있고 인터넷에연결해 내장된 업데이트 기능을 작동시켜 제조업체의 최신 펌웨어를 다운로드할 수 있다. 최신 펌웨어 개정판을 받는 가장 간단하고 고통 없는 방법이다.  이 기능을 지원하지 않는 메인보드라면 다음의 단계를 따르자.   4. 메인보드 제조업체 지원 페이지에서 최신 BIOS 버전을 찾는다. 메인보드 제조업체의 지원 페이지를 방문한다. 지원 페이지와 다운로드 메뉴에 최신 BIOS 업데이트가 있을 것이다. 5. BIOS 업데이트 파일을 다운로드하고 압축을 해제한다. 6. USB 플래시 드라이브에 BIOS 업데이트 파일을 복사한다. 7. 컴퓨터를 재부팅하고 UEFI 제어판으로 진입한다. 8. UEFI 펌웨어 업데이트 도구나 개정 도구를 시작하고, PC 기존 펌웨어를 USB 드라이브에 백업해 둔다. 이 과정을 통해 무언가 잘못되더라도 기존 데이터를 복구할 수 있을 것이다. 9. 똑같은 UEFI 유틸리티를 사용해 USB 플래시 드라이브에 저장된 새 펌웨어 이미지를 선택한다. 펌웨어 업데이트 유틸리티를 실행하면 시간이 몇 분 가량 걸리지만 그동안 PC 전원을 꺼서는 안 된다. 이 점이 매우 중요하다. 10. 과정이 끝나면 PC를 재부팅한다.  업데이트된 PC BIOS가 준비 완료된 상태다. .exe 실행 파일로 윈도우에서 직접 UEFI를 업데이트하는 도구를 지원하는 제조업체도 있지만, 복잡한 문제를 방지하기 위해 앞에서 소개한 2가지 방법만을 사용할 것을 강력히 권한다. 다시 한번 강조한다. PC의 BIOS를 업데이트할 때의 이점도 있지만 어떤 위험이 따르는지를 이해하는 것도 중요하다. 구형 메인보드에 최신 CPU를 설치할 때처럼, UEFI 펌웨어를 업데이트해야 할 구체적이고 분명한 이유가 있는 게 아니라면 절대 손대지 말자.  editor@itworld.co.kr

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“브라우저에서 자바 빠르게 실행하기” 예제로 배우는 실전 자바-와즘 변환

웹어셈블리(WebAssembly) 또는 줄여서 와즘(Wasm)은 웹어셈블리로 컴파일이 가능한 모든 언어에 대한 일반화된 가벼운 네이티브 바이너리 형식을 제공한다. 소스 언어가 웹어셈블리로 변환되면 클라우드 가상머신부터 데스크톱, IoT와 모바일 기기에 이르기까지 다양한 컨텍스트에서 이 컴팩트한 바이너리를 실행할 수 있다. 와즘이 지원하는 가장 흥미로운 환경 중 하나는 웹 브라우저다. 여기서는 자바 코드를 웹어셈블리로 컴파일하는 방법을 알아본 다음 웹 서버에서 데모 애플리케이션을 실행하면서 실제로 작동하는 모습을 살펴본다.    자바에 웹어셈블리를 사용하는 이유  와즘은 자바스크립트에서 자바 API를 호출할 수 있는 웹 브라우저의 프론트 엔드에서 자바를 실행하는 방법을 제공한다. 웹어셈블리 컴파일러는 자바 소스(또는 바이트코드)에서 바이너리를 생성하고, 브라우저는 호스트 운영체제 기능을 사용해서 이 바이너리를 실행하므로 OS 수준의 성능을 얻게 된다. 자바 코드는 와즘 바이너리로 변환되고 이 바이너리는 자바스크립트에서 호출할 수 있는 훅을 노출한다.  와즘은 오늘날 주요 브라우저에서 바로 사용할 수 있다. 사용자가 원하는 언어로 무거운 작업을 수행할 수 있도록 뛰어난 성능을 제공한다. 비디오 인코딩, 그래픽 및 기타 고강도 데이터 처리 등에 사용하면 큰 효과를 얻을 수 있다. 심지어 하기도 한다.  자바를 사용한 기간이 어느정도 되면 브라우저의 자바에 대한 이야기를 들을 때 자바 애플릿을 떠올리겠지만, 와즘은 그것과는 전혀 다르다. 와즘은 처음부터 안전한 샌드박스 런타임으로 설계된 현대적 고성능 기술이다. 이식성, 성능, 보안, 다국어 지원을 갖춘 와즘은 현재 기술 환경의 핵심 요소다.    자바에서 와즘으로 : 변환 방식  자바 프로그램을 웹어셈블리로 변환하는 작업은 약간 까다롭다. 추천할 수 있는 완벽한 기준이 될 만한 방법은 없다. 여러 프로젝트가 있지만 성숙하거나 잘 문서화된 것을 찾기가 쉽지 않다. 자바 언어에는 가비지 수집, 리플렉션과 같이 웹어셈블리 트랜스파일러가 해결하기 어려운 몇 가지 문제가 있다. 최상급 자바 와즘 솔루션에 도달하기 위해서는 먼저 이와 같은 부분을 해결해야 할 것으로 보인다.  그랄VM(GraalVM)은 현재 네이티브 이미지 툴을 사용한 와즘 출력을 위한 하고 전반적으로 꽤 좋은 프로젝트다. 그랄VM이 와즘 바이너리를 생성할 수 있게 되면 살펴볼 가치가 있을 것이다. 그 사이 자바에서 와즘으로의 컴파일을 처리하는 데 사용할 수 있는 라이브러리는 다음과 같다.    여기서는 자바 와즘 컴파일에 티VM을 사용한다. 티VM을 만든 참조).   티VM을 사용해 자바를 와즘으로 컴파일하기  티VM은 자바를 재료로 와즘을 만들기 위한 가벼운 라이브러리를 지향한다. 구글 웹 툴킷에서 영감을 받았지만 소스가 아닌 바이트코드를 기반으로 한다. 덕분에 스칼라와 같은 다른 JVM 언어도 처리할 수 있다. 티VM이 제공하는 샘플 프로젝트를 통해 자바 와즘 프로젝트를 간편히 살펴볼 수 있는데 여기서도 이 샘플을 사용한다. 티VM과 샘플 프로젝트 설정  티VM을 사용하려면 자바 8 이상의 JDK가 설치되어 있어야 한다. 여기서는 최신 티VM 버전을 빌드해서 로컬 저장소에 설치한 다음, 와즘을 사용하는 샘플 프로젝트 중 하나를 빌드해서 자바-와즘 컴파일이 어떻게 수행하는지를 살펴본다. T이다.  프로젝트가 체크아웃되면 티VM 라이브러리 자체를 빌드해서 로컬 저장소에 설치해야 한다. 루트 디렉터리로 이동해서 /teavm/gradlew를 입력한다. 이 명령은 독립형 그래들(Gradle) 래퍼 실행 파일을 사용해 티VM을 빌드하고 로컬로 설치한다. 여기까지 완료하면 /teavm/samples/pi 디렉터리로 이동해서 ../../gradlew war를 입력한다. 그러면 그래들은 Pi 샘플 프로젝트를 WAR 파일로 빌드한다. 이 단계가 완료되면 서블릿 컨테이너에 배포할 수 있는 /teavm/samples/pi/build/libs/pi.war 파일이 생성된다.  필자는 이 데모에 우분투를 실행 중이므로 Tomcat을 서비스로 설치한 다음(sudo apt-get install tomcat9) pi.war 파일을 /webapps 디렉터리로 복사했다(sudo cp /teavm-wasm/target/pi.war /var/lib/tomcat9/webapps/). 그 다음 sudo systemctl start tomcat9를 사용해서 톰캣을 시작했다. 다른 방법은 /bin 디렉터리의 start.sh/.bat 스크립트를 사용하는 것이다. 이는 톰캣의 독립형 버전을 다운로드한 경우 가능한 방법이다. 참고로 Pi 샘플은 티VM의 자바스크립트와 와즘 출력 기능을 모두 지원하지만, 여기서는 와즘 부분만 살펴본다.  와즘을 위한 Pi 데모  이제 localhost:8080/pi에서 애플리케이션이 실행 중일 것이다. 브라우저에서 이 URL을 방문하면 간단한 사용자 인터페이스가 표시된다. 인터페이스에는 자바스크립트와 웹어셈블리용으로 하나씩 두 개의 링크가 포함돼 있다. 웹어셈블리를 클릭하면 이 표시된다.   이 인터페이스에서 파이를 계산할 자릿수를 지정할 수 있다. 인터페이스는 계산을 위해 와즘으로 컴파일된 자바를 사용하며, 자바스크립트에서 코드를 호출한다. 이 계산이 어떻게 수행되는지 살펴보자.  /teavm/samples/pi 프로젝트를 보면, 자바와 웹 애플리케이션 소스가 모두 포함된 표준 메이븐/그래들 레이아웃이며 각각 src/main/java와 src/main/webapp에 저장돼 있다. src/main/java/org/teavm/samples/pi/PiCalculator.java의 자바 클래스를 보면 PiCalculator라는 일반적인 자바 클래스임을 볼 수 있다. 이 클래스는 주 메서드를 정의한다. 주 메서드는 args[]에서 하나의 인수를 계산할 자릿수로 취하며 실제 파이 계산을 수행하기 위해 PiDigitSpigot이라는 내부 클래스를 사용하고 java.math.BigInteger라는 단일 자바 라이브러리에 의존한다. 전형적인 자바 프로그램이다. /teavm/samples/pi/build/libs/classes/main으로 이동해서 java org/teavm/samples/pi/PiCalculator 50이라고 입력하면 명령줄에서 파이를 50자리까지 계산해준다  이제 teavm/samples/pi/src/main/webapp의 웹 애플리케이션 부분을 보자. 우리의 관심사는 wasm.html이다. 파일의 대부분은 기본 HTML이지만 예시 1과 같이 살펴볼 만한 흥미로운 자바스크립트가 있다.  리스트 1. 파이 계산을 위한 웹 애플리케이션   let runner = null;   function init() {     TeaVM.wasm.load("wasm/pi.wasm", {       installImports(o, controller) {         function putwchars(address, count) {           let instance = controller.instance;           let memory = new Int8Array(instance.exports.memory.buffer);           let string = "";             for (let i = 0; i < count; ++i) {               string += $rt_putStdoutCustom(memory[address++]);             }           }           o.teavm.putwcharsOut = putwchars;           o.teavm.putwcharsErr = putwchars;         },       }).then(teavm => {         this.instance = teavm.instance;         runner = n => teavm.main([n.toString()]);         document.getElementById("run").disabled = false;       })   }   function calculate() {     var count = parseInt(document.getElementById("digit-count").value);     runner(count);   }   init();   Digit count:     Run 우선 TeaVM.wasm.load("wasm/pi.wasm", { ...라인은 서버에서 pi.wasm  파일을 가져오는 작업을 시작한다. 이 파일은 브라우저에 와즘 파일을 로드하도록 지시하는 내장된 .  가장 흥미로운 부분은 runner = n => teavm.main([n.toString()]); 라인이 있는 콜백 함수다. 여기서 자바스크립트로 자바 main() 함수를 호출하고 계산할 자릿수를 인수로 전달한다. 이제 PiCalculator.java 파일이 어떻게 pi.wasm으로 변환되었는지 살펴보자. 처럼 /pi/build.gradle.kts 파일에서 티VM 플러그인이 자바 파일을 가리키도록 구성됐다. 리스트 2. 자바-와즘 변환 teavm {     js {         addedToWebApp.set(true)     }     wasm {         addedToWebApp.set(true)     }     wasi {         outputDir.set(File(buildDir, "libs/wasi"))         relativePathInOutputDir.set("")     }     all {         mainClass.set("org.teavm.samples.pi.PiCalculator")     } } all 필드에서 mainClass.set("org.teavm.samples.pi.PiCalculator")로 티VM 플러그인이 구성된 것을 볼 수 있다. 자바스크립트와 와즘에 모두 적용되기 때문이다(즉, 프로젝트가 자바스크립트와 와즘 버전을 모두 출력함). build/generated/teavm/wasm/을 보면 티VM이 와즘 파일을 어디에 출력했는지 확인할 수 있다.    결론  와즘은 웹 브라우저에서 우수한 성능으로 자바를 실행할 수 있게 해주는 유망한 기술이다. 아직 미완성이지만 티VM과 같은 라이브러리는 자바와 웹어셈블리를 다루는 간편한 수단을 제공한다. 티VM을 사용하면 자바 코드를 호스트 운영체제 기능을 사용해 브라우저에서 실행되는 컴팩트한 바이너리로 컴파일할 수 있다. 와즘은 자바 기술 환경의 중요한 요소이며 여전히 개발 초기 단계에 있다. 가비지 수집 통합은 여러 주요 영역에서 와즘의 잠재력을 확대할 수 있다. 확실히 주목해야 할 기술이다.  editor@itworld.co.kr

개발자   2023.04.18
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‘노트북·스마트폰·태블릿’ 하나로... 갤럭시 생태계 활용법

하드웨어가 아닌 ‘소프트웨어’ 때문에 PC를 구매한 적 있는가? 정확하게 말하자면, 윈도우가 아니라 앱 때문에 말이다. 삼성은 삼성 갤럭시 기기 간의 원활한 상호작용 때문에 사용자가 다른 삼성 갤럭시 기기를 구매할 의향이 있고, 또한 구매할 것이라고 보고 있다.    이를테면 HP 노트북, 구글 픽셀 폰, 아마존 파이어 태블릿을 살 수도 있지만, 삼성 갤럭시 북3, 갤럭시 탭 태블릿, 갤럭시 S23 휴대폰을 살 수도 있다. 왜 그래야만 할까? 삼성이 이 3가지를 긴밀하게 연결할 수 있는 앱과 서비스를 제공하기 때문이다. 이것을 생태계라고 부르는데, 삼성은 갤럭시 생태계가 윈도우, iOS, 안드로이드 등의 유명한 라이벌과 동등하다는 것을 설득하고 싶어 한다. PC 세계에서는 드문 일이다. 애플워치를 쓰려면 여전히 애플 아이폰이 필요하다. PC 제조업체가 비슷한 기능을 할 수 있는 앱을 마지막으로 판매한 것이 언제인가?(델의 모바일 커넥트(Mobile Connect) 앱으로 거슬러 올라가야 한다). 그래서 여러 기기를 함께 연결하고 진부한 표현을 빌리자면 전체가 부분의 합보다 더 큰지 알기 위해 삼성의 생태계를 살펴봤다. 결과적으로 보면 삼성의 생태계는 극단적으로 그러하다. 삼성에서 사용자가 모든 기기에 걸쳐 할 수 있길 바라는 것을 한 마디로 표현한다면 바로 ‘공유’다. 화면 공유, 알림 공유, 파일 공유 등등등이다. 하지만 너무나도 다양한 앱으로 인해, 좋게 말하면 완벽하거나 나쁘게 말하면 혼란스러울 수 있다. 모든 것을 완벽하게 처리할 수 있는 하나의 앱은 없지만, 어쩌면 이것이 삼성의 궁극적인 목표가 돼야 할지 모른다.   나만의 ‘갤럭시’ 만들기 이번 테스트에서는 삼성에서 제공한 삼성 갤럭시 북3 프로 360, 갤럭시 S23 울트라 스마트폰, 갤럭시 탭 태블릿을 사용했다. 재미 삼아 노트북, 2대의 디스플레이, 갤럭시 S22 폰, 갤럭시 S23 울트라, 갤럭시 탭 태블릿으로 ‘일반적인’ 3화면 설정(북3 프로 360/1440p 와이드 스크린 디스플레이/포트레이트 모드의 4K 디스플레이)을 6화면 괴물로 만들었다. 한 가지 더 필요한 것이 있다. 바로 삼성 계정이다. 대부분의 경우 기기가 동일한 와이파이 네트워크에 연결돼야 하지만, 삼성 계정에도 가입해야 한다. 다른 기기에서 인증하는 것과 크게 다르지 않지만 삼성은 계정 이름으로 사용자가 본인인지 확인한다. 인증이 완료됐다면 이제 어떤 앱이 어떤 기능을 하는지 살펴볼 차례다.  • 태블릿에 갤럭시 북 연결하기 : 갤럭시 북 노트북을 갤럭시 탭 태블릿에 연결하는 가장 간단한 방법은 갤럭시 기기에 사전 설치돼 있는 세컨드 스크린(Second Screen)을 사용하는 것이다. 세컨드 스크린은 태블릿을 보조 화면으로 전환해 보조 PC 디스플레이로 취급한다. 일반 디스플레이와 마찬가지로 윈도우 설정에서 이 디스플레이를 정렬할 수 있다. 탭의 입력(키보드, 터치 등)을 끄는 옵션이 있지만, 켜 두는 것이 권장된다.   비디오 전송이 완벽하지는 않지만 예를 들어 출장길 비행기나 기차에서는 태블릿을 엔터테인먼트용으로 쓰고, 밤에는 추가 노트북 모니터로 활용하는 좋은 방법이다. 유일한 단점은 탭을 ‘멍청한’ 디스플레이로 바꿔서 안드로이드 파일 시스템과 인터페이스를 숨긴다는 것이다.  • 갤럭시 북으로 태블릿과 스마트폰 제어하기 : 또한 삼성은 삼성 멀티 컨트롤(Samsung Multi Control)이라는 윈도우 앱을 제공한다. 이 앱을 사용하면 태블릿과 스마트폰을 PC로 제어하는 화면으로 사용할 수 있다(삼성 설정 앱 > 연결된 기기에서 찾을 수 있다). 보조 화면과는 약간 다르다. 스마프톤에 마우스 커서를 옮길 수 있기 때문이다. 즉, 스마트폰 화면에 마우스 커서가 나타나고 상호작용할 수도 있다. 또 스마트폰/태블릿의 데이터를 PC로 복사하여 붙여 넣거나 PC 키보드를 사용하여 스마트폰이나 태블릿에 입력할 수 있다.   멀티 컨트롤은 ‘스마트폰으로 촬영한 사진을 어떻게 해야 할까?’라는 질문의 편리한 해결책으로, 오래된 ‘스니커넷’을 대체한다는 장점이 있다. 앞선 질문의 답변으로 사진이나 문서를 이메일로 보내거나 클라우드에 업로드하는 등 다양한 방법이 있다. 하지만 스마트폰의 갤럭시 앱에서 직접 마우스로 사진을 복사한 다음 파워포인트 프레젠테이션이나 디자인 문서로 끌어 놓으면, 다른 방법으로는 할 수 없는 즉시성을 얻을 수 있다.  • 갤럭시 북에 스마트폰이나 태블릿 미러링하기 : 삼성의 앱 생태계가 조금 이상해지는 곳이다. 삼성 플로우(Samsung Flow)는 북 3 프로 360과 함께 제공된 구형 안드로이드 앱이지만, 갤럭시 S23 울트라에서는 수동으로 다운로드해야 한다. 플로우는 더 많은 양방향 연결을 제공한다. 스마트폰이나 태블릿에 마우스를 가져다 대는 대신, 플로우는 PC 창에 모바일 기기의 미러를 생성해 데스크톱을 이동하고 상호작용할 수 있다(예: 스마트폰의 앱 서랍 클릭 등). 갤럭시 스마트폰은 가상 입력을 실제 입력으로 인식한다. 아울러 보조 인터페이스를 사용해 스마트폰으로 파일을 전송할 수도 있다.   물론 마우스 우클릭, ESC 키 등을 눌러도 마우스 커서가 가상 스마트폰 인터페이스 내에서 옴짝달싹 못할 때는 다소 투박하긴 하다. 하지만 플로우는 스마트폰에서 파일을 드롭할 수 있는 직접적인 방법 중 하나다. • 북에서 스마트폰으로 파일 보내기 : 플로우는 이 작업을 수행하는 한 가지 방법을 제공한다. 하지만 PC에서 갤럭시 폰이나 태블릿으로 파일을 옮기는 것이 유일한 목적이라면 삼성의 퀵 셰어(Quick Share)를 쓸 수 있다. 기기를 선택하고 파일 탐색기를 연 다음, 친구나 연락처로 전송할 파일을 누르면 된다. 유일한 단점은 퀵 셰어를 사용하면 두 기기가 연결돼 있어야 하고, 화면이 켜져 있어야 한다는 것이다(구글은 마침내 전체 안드로이드 생태계를 아우르는 니어바이 셰어(Nearby Share)라는 유사한 윈도우 앱을 출시했다). 시큐어 셰어(Secure Share)는 유사하지만, 많은 클라우드 저장 서비스에서 이미 제공하는 것처럼 파일에 만료일만 추가할 수 있다. 그리고 아직도 더 많이 남았다! • 갤럭시 북으로 스마트폰 또는 태블릿 관리하기 : 이 시점부터 삼성이 제공하는 공유 및 제어 옵션의 양은 다소 부담스럽다(다양한 앱이 할 수 있는 기능의 차이를 설명할 말도 부족하다). 이 마지막 옵션은 삼성만의 생각이 아니다. 스마트폰에서 ‘윈도우에 연결’이라고 하는 폰 링크(Phone Link)는 수년 동안 윈도우의 주요 기능이었으며, PC에서 스마트폰 알림을 관리하고, 문자를 주고받으며, 심지어 휴대폰으로 전화를 걸 수 있는 체계적이고 깔끔한 인터페이스를 제공한다. 스마트폰의 홈 화면을 보고 개별 스마트폰 앱에 액세스할 수 있으며, 심지어 해당 앱을 PC에 고정할 수도 있다. 정말 멋지다.   앞서 언급한 것처럼 삼성은 마이크로소프트와 특별한 관계를 맺고 있으며(삼성과 마이크로소프트 서피스 듀오 2 스마트폰), 기본 기능 외에도 스마트폰의 핫스팟 기능에 직접 액세스하고 스마트폰에서 보던 웹 사이트를 탐색할 수 있는 등 몇 가지 기능을 더 제공한다. 이 모든 기능을 사용하려면 수많은 권한과 알림을 주고받아야 하지만, 설정이 완료되면 폰 링크는 매우 유용한 도구가 될 수 있다. • PC에서 집 제어하기 : 삼성의 북 노트북에는 삼성 브랜드의 다양한 가전을 제어할 수 있는 스마트싱스(SmartThings) 앱이 포함돼 있다. 그 자체로 또 하나의 생태계에 가깝다.    더 많은 틈새 컴패니언 앱 갤럭시 기기와 함께 제공되는 삼성 앱은 이것이 전부일까? 그렇지 않다. 예를 들면 삼성에는 갤럭시 S23 울트라에 연결해 보조 화면으로 사용할 수 있는 클립 스튜디오 페인트(Clip Studio Paint)가 포함돼 있다(예: S펜으로 색상을 선택하는 등). 삼성의 엑스퍼트 로우 오토 셰어(Expert RAW Auto Share)는 위의 앱과 유사하게 작동하며, 로우 이미지 형식을 지원하는 갤럭시 스마트폰(예: S23 울트라)으로 사진을 촬영하면, 휴대폰에서 자동으로 사진을 PC로 전송해 어도비 라이트룸에서 편집할 수 있는 편리한 옵션이 있다. 삼성은 이 앱의 2개월 평가판을 제공한다. 삼성에는 기존 윈도우 기능을 재현하거나 상대적으로 쓸모없는 콘텐츠를 제공하는 여러 블로트웨어도 다수 포함돼 있다. 이를테면 TV 스튜디오 플러스(TV Studio Plus)는 90초 광고가 있는 스트리밍 비디오 모음인데, 광고를 샀다는 사람이 없다.  삼성은 개선의 여지가 있다. 예를 들면 갤럭시 스마트폰을 PC 웹캠으로 전환하는 앱이 있는지 모르겠다. 스마트폰이 있다면 왜 PC월드에서 추천하는 웹캠 중 하나를 사겠는가? 아울러 삼성 시계 앱은 갤럭시 워치와 연동돼 짧은 명상을 권장하고 워치의 스트레스 측정기를 사용하여 명상의 효과 여부를 측정할 수 있다. 이는 앞으로 삼성의 핵심이다. 삼성은 기기 간 공유에는 성공했지만 일관성이 부족하다. 이를 더 발전시키고 확장해 훨씬 적은 수의 앱에서 이 모든 기능을 제공한다면 삼성의 모든 제품을 구매해야 할 이유가 많아질 것이다.  editor@itworld.co.kr  

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AIㆍML Matt Asay
글로벌 칼럼ㅣ대규모 언어 모델(LLM)은 ‘척척박사’가 아니다

매우 유창하고 자신감 있게 텍스트를 생성하는 GPT-4 같은 ‘대규모 언어 모델(LLM)’의 부상은 분명 놀라운 일이다. 하지만 과대포장 역시 못지않게 놀라운 수준이다. 마이크로소프트 연구진은 오픈AI의 GPT-4 모델이 을 보여준다고 주장한다. 마이크로소프트에는 유감이지만, 그렇진 않다. 마이크로소프트의 주장이 잘못된 텍스트를 거침없이 내놓는 이른바 ‘환각 현상’을 두고 하는 말은 아닐 것이다. 게다가 GPT는 체스나 바둑 같은 게임에 서툴고, 수학도 잘 못하며, 아마 오류와 버그가 뒤범벅된 코드를 내놓을 수 있다. 그렇다고 LLM/GPT가 모두 과대포장이라는 뜻은 아니다. 전혀 그렇지 않다. 다만 생성형 AI를 둘러싼 논의에서 어느 정도 균형감을 갖고 과대포장을 대폭 걷어내자는 말이다.   오픈AI의 공동 설립자 겸 수석 과학자 일리야 서츠케버를 포함한 몇몇 전문가는 인간의 피드백이 포함된 강화 학습을 추가하면 LLM 환각을 없앨 수 있다고 믿는다. 하지만 메타의 AI 연구소 수석 과학자 얀 르쿤, 최근 구글에서 퇴사한 딥러닝의 아버지 제프리 힌튼 등 다른 전문가는 현재 대규모 언어 모델에 근본적인 결함이 있다고 주장한다. 이 두 사람은 대규모 언어 모델에 언어가 설명하는 현실을 이해하는 데 필수적인 비언어적 지식이 부족하다고 본다. 디프블루(Diffblue) CEO 매튜 롯지는 인포월드와의 인터뷰에서 “게임부터 코드 작성까지 모든 작업에서 작고, 빠르며, 실행 비용이 저렴한 강화 학습 모델이 수천억 개의 매개변수를 가진 LLM을 가볍게 앞선다”라고 밝혔다.  그렇다면 엉뚱한 곳에서 황금을 찾고 있는 건 아닐까?   게임 한판? 롯지의 말처럼 강화 학습이 훨씬 더 잘할 수 있는 영역에 생성형 AI를 우격다짐으로 밀어 넣는 중일 수 있다. 게임이 대표적인 예다. 체스 인터내셔널 마스터인 레비 로즈만이 올린 을 보면, 챗GPT는 자기 말을 잡는 등 터무니없는 수를 두는가 하면, 반칙까지 저지른다. 또한 오픈소스 체스 소프트웨어 스톡피시(Stockfish)는 신경망을 전혀 사용하지 않는데, 10수 만에 챗GPT의 항복을 받아냈다. LLM이 과대포장에 비해 훨씬 못 미친다는 것을 보여주는 좋은 사례다.  구글 알파고는 강화 학습을 기반으로 한다. 강화 학습은 하나의 문제에 다양한 해결책을 생성 및 시도하고, 그 결과를 사용해 다음 제안을 개선한다. 그리고 이 과정을 수천 번 반복해 최상의 결과를 찾는다. 알파고에서 AI는 다양한 수를 시도하면서 해당 수가 좋은 수인지, 해당 위치에서 승리할 가능성이 높은지 등을 예측한다. 이 피드백을 사용해 승리할 수 있는 수순을 따르고, 다른 가능한 수를 생성한다. 이 과정을 확률적 탐색(probabilistic search)이라고 한다. 이 방식은 게임 플레이에 매우 효과적이다. 알파고는 과거에 여러 바둑 고수를 격파했다. 알파고도 완벽한 것은 아니지만, 현재 최고의 LLM보다 성능이 뛰어나다.   확률 대 정확성 LLM이 다른 유형의 AI에 비해 상당히 뒤떨어진다는 증거를 제시하면, 지지자들은 LLM이 “앞으로 더 나아질 것”이라고 이야기한다. 하지만 롯지는 “이 주장이 맞으려면 LLM이 이런 종류의 작업을 더 잘할 수 있는 이유를 이해해야 하지만, 그게 어렵다”라고 언급했다. GPT-4가 특정 프롬프트에 대해 어떤 결과를 내놓을지 아무도 예측할 수 없어서다. 이 모델은 인간이 설명할 수 없다. 그렇기 때문에 프롬프트 엔지니어링은 무의미하다고 롯지는 말했다. 아울러 AI 연구진이 LLM의 새로운 속성(emergent properties)이 존재한다는 것을 증명하기도 어려운 일이며, 예측하기는 훨씬 더 어렵다고 지적했다.  아마도 최선의 반론은 귀납법일 것이다. GPT-4는 GPT-3에 비해 더 크기 때문에 일부 언어 작업에서 더 뛰어나다. 따라서 그보다 더 큰 모델은 더욱 뛰어나지 않을까? 과연 그럴까? 롯지에 따르면 “문제는 GPT-3가 어려움을 겪은 작업에서 GPT-4도 고전하고 있다는 점이다.” 그중 하나가 수학이다. GPT-4는 GPT-3보다 그나마 덧셈은 잘하지만, 곱셈을 비롯한 다른 수학 연산에는 여전히 서툴다. 언어 모델을 더 크게 만든다고 해서 이런 고질적인 문제가 마법처럼 해결되진 않는다. 또 오픈AI조차도 더 큰 모델이 답은 아니라고 밝혔다. 이유는 에서 언급된 적 있는 LLM의 근본적인 특성에 있다. “대규모 언어 모델은 본질적으로 확률적이며, 학습 데이터에서 관찰한 패턴에 따라 가능성 높은 출력을 생성하는 방식으로 동작한다. 수학 및 물리 문제는 대체로 정답이 하나만 존재하는데 이 하나의 답을 생성할 확률은 매우 낮을 수 있다.” 반면 강화 학습 기반의 AI는 목표를 추구하는 AI 프로세스이기 때문에 정확한 결과를 도출하는 데 훨씬 더 뛰어나다. 강화 학습은 원하는 목표를 향해 반복 동작하며, 목표에 가장 근접한 최상의 답을 생산한다. 롯지는 “반면에 LLM은 반복하거나 목표를 추구하도록 설계되지 않았다. ‘적당히 좋은’ 원샷(one-shot) 또는 퓨샷(few-shot) 답변을 제공하도록 설계됐다”라고 강조했다. ‘원샷’ 답변은 모델이 생성하는 첫 번째 답으로, 프롬프트에서 일련의 단어를 예측하는 방식으로 얻는다. ‘퓨샷’ 접근 방식에서는 모델이 더 나은 예측을 할 수 있도록 추가 샘플이나 힌트를 제공한다. 또 LLM은 더 나은 응답의 가능성을 높이기 위해 어느 정도의 무작위성을 수용하기 때문에 동일한 질문에 서로 다른 답을 내놓을 수 있다.  LLM 진영이 강화 학습을 무시하는 것은 아니다. GPT-4는 “인간의 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)”을 수용한다. 즉, 코어 모델은 인간 운영자에 의해 일부 답변을 다른 답변보다 선호하도록 훈련되지만, 근본적으로 모델이 생성하는 답을 처음부터 변경하진 않는다. 롯지는 예를 들어 LLM이 “웨인 그레츠키는 아이스 (OO)을/를 좋아한다”라는 문장을 완성하기 위해 다음과 같은 답을 생성할 수 있다고 말했다. 1. 웨인 그레츠키는 아이스크림을 좋아한다. 2. 웨인 그레츠키는 아이스하키를 좋아한다. 3. 웨인 그레츠키는 얼음낚시를 좋아한다. 4. 웨인 그레츠키는 아이스 스케이팅을 좋아한다.  5. 웨인 그레츠키는 아이스 와인을 좋아한다. 여기서 인간 운영자는 웨인 그레츠키가 캐나다의 전설적인 아이스하키 선수이기 때문에 아이스하키(또는 아이스 스케이팅)를 좋아할 가능성이 높다고 생각해 답변의 순위를 매길 수 있다. 이 모델을 학습시키는 데는 인간 운영자의 순위와 더 많은 사람이 작성한 응답이 사용된다. 주목할 부분은 GPT-4가 웨인 그레츠키의 선호도를 정확하게 알고 있는 척하지 않으며, 단지 주어진 프롬프트를 완성하기 위한 가장 가능성 높은 답을 제공한다는 점이다. 결국 LLM은 정확성이나 일관성이 높도록 설계되지 않았다. 롯지는 이 모든 것은 AI를 대규모로 적용하는 데 있어 강화 학습이 생성형 AI를 능가한다는 의미라고 언급했다.   소프트웨어에 강화 학습 적용하기 소프트웨어 개발은 어떨까? 많은 개발자가 깃허브 코파일럿(Copilot), 아마존 코드위스퍼러(CodeWhisperer) 같은 생성형 AI 기반 도구를 사용하면서 생산성 향상을 경험하고 있다. 이런 도구는 통합 개발 환경에서 코드 삽입 지점 전후의 코드를 기반으로 다음에 올 가능성이 높은 코드를 예측한다. 실제로 코파일럿의 최신 버전이 이미 자바 코드의 61%를 생성한다고 말했다. 이러다가 소프트웨어 개발자라는 직업이 사라지지 않을까 걱정하는 사람을 위해 말해두자면, 이런 도구에는 완성된 코드를 확인하고, 제대로 컴파일 및 실행되도록 편집하기 위한 ‘사람의 관리 감독’이 필요하다. 사실상 자동 완성은 IDE의 초창기부터 IDE의 대표적인 기능이었으며, 코파일럿을 비롯한 코드 생성기는 그 기능의 유용성을 대폭 높여줬다. 하지만 자바 코드의 61%를 작성하는 데 필요한 대규모 자율 코딩은 그렇지 않다. 롯지는 강화 학습이 대규모 자율 코딩을 정확하게 수행할 수 있다고 말했다. 물론 롯지가 이렇게 이야기한 데는 다 이유가 있다. 디프블루는 2019년 상용 강화 학습 기반 단위 테스트 작성 도구 ‘커버(Cover)’를 출시했다. 커버는 인간의 개입 없이 전체 단위 테스트를 작성해 복잡하고 오류가 발생하기 쉬운 작업을 대규모로 자동화할 수 있게 해준다. 이런 사실을 고려하면 롯지의 주장이 편향적이라고 할 수 있지 않을까? 당연히 그렇다. 하지만 롯지는 소프트웨어 개발에서 강화 학습이 생성형 AI를 능가할 수 있다는 주장을 뒷받침할 풍부한 경험도 갖고 있다. 현재 디프블루는 강화 학습을 사용해 가능한 모든 테스트 방법을 탐색하고, 각 방법에 자동으로 테스트 코드를 작성하며, 이렇게 작성된 테스트 중 가장 적합한 테스트를 선택한다. 이 도구가 각 방법의 테스트를 생성하는 데 소요되는 시간은 평균 1초다. 롯지는 아무도 이해하지 못하는 프로그램에 대해 1만 개의 단위 테스트 작성을 자동화하는 것이 목표라면 강화 학습이 유일한 현실적 해결책이라면서, “LLM은 경쟁 상대가 되지 않는다. 이 정도 규모에서 사람이 효과적으로 감독하고 코드를 수정할 방법이 없으며, 모델을 더 크고 복잡하게 만든다고 해결되지 않는다”라고 설명했다. 결론은 이렇다. LLM의 가장 강력한 장점은 일반 언어를 처리한다는 것이다. 명시적으로 학습하지 않은 언어 작업도 수행할 수 있다. 즉, 콘텐츠 생성(카피라이팅)을 비롯한 많은 작업에 유용하다. 롯지는 “하지만 그렇다고 해서 LLM이 강화 학습 기반의 AI 모델을 대체할 수 있는 것은 아니다. 강화 학습이 더 정확하고, 더 일관적이며, 대규모로 작동한다”라고 전했다. editor@itworld.co.kr  

AIㆍML   2023.05.24
글로벌 칼럼ㅣ대규모 언어 모델(LLM)은 ‘척척박사’가 아니다
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