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2022년 국내 태블릿 출하량

501만
대
국내 태블릿 시장 연구 분석
출처 : 한국IDC
날짜 : 2023년 03월 29일
  • 제목

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

사용하지 않는 소프트웨어 라이선스

50
%
소프트웨어 라이선스 사용률 분석 Soft-WASTE : How much does IT waste on unused software licenses?
출처 : NexThink
날짜 : 2023년 03월 28일
  • 제목

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

2022~2030년 전 세계 에너지 저장 시장 성장률

5.3
배
에너지 저장 시장 전망 Energy Storage Market Outlook
출처 : BloombergNEF
날짜 : 2023년 03월 21일
  • 제목

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

2022년 전체 악성앱 가운데 '짝퉁앱'이 차지하는 비율

50
%
페이크파인더 악성앱 리포트 FackFinder Malware Application Report
출처 : EVERSPIN
날짜 : 2023년 03월 24일
  • 제목

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

개발자   1일 전
“거의 모든 OS 앱으로 변환” 타우리 프레임워크의 이해

타우리(Tauri)는 자바스크립트 또는 타입스크립트 코드를 거의 모든 운영체제의 네이티브 애플리케이션으로 변환하는 크로스 플랫폼 프레임워크다. 일렉트론(Electron) 또는 리액트 네이티브(React Native)와 비슷하지만 타우리는 다양한 프론트엔드 기술을 처리할 수 있다. 프론트엔드와 결합해 필요한 운영체제용 네이티브 애플리케이션을 뽑아낸다.  아키텍처 측면에서 보면, 타우리는 네이티브 애플리케이션을 생성하는 타우리 프로세스와 함께 병렬로 프론트엔드 애플리케이션 코드를 실행한다. 따라서 웹 애플리케이션과 함께 네이티브 애플리케이션을 개발할 수 있으며, 네이티브 애플리케이션에 러스트 호출을 통합해 운영체제 기능을 사용할 수 있다. 타우리의 강력한 기능 대부분이 이 하이브리드 프로세스에서 나온다. 즉, 어느 스택을 사용하든 개발 프로세스는 완전히 동일하다. 타우리는 기존 프로세스를 데코레이팅할 뿐이다.  타우리와 스벨트킷  타우리 지원 웹 애플리케이션을 개발하기 위한 프로세스는 애플리케이션 코드와 함께 러스트 연결 구조를 생성하거나 채택하고, 이후 타우리를 웹 애플리케이션 개발 모드로 실행하는 단계로 구성된다. 그다음 타우리 커넥터(IPC, 프로세스간 통신)를 실행하고 네이티브 애플리케이션을 실행하고 웹 애플리케이션에 대한 변경 사항이 반영되는 것을 확인하면 된다. 애플리케이션을 프로덕션용으로 전달할 준비가 되면 특정 플랫폼 타겟을 위한 번들을 릴리스할 수 있다.  여기서는 스벨트킷 애플리케이션을 대상으로 타우리를 실행하는 프로세스를 살펴본다. 스택마다 자체적인 요구사항이 있지만 전반적인 단계는 비슷하다. 먼저 러스트가 설치돼 있어야 한다. 타우리는 성능, 크로스 플랫폼, 보안을 위해 러스트를 사용한다. rustc –version을 입력하면 명령줄에 응답이 반환된다. 러스트를 설정하려면 으로 설치를 확인한다.  러스트를 사용할 수 있게 되면 npm create tauri-app으로 새 타우리 레이아웃을 구성할 수 있다. 이를 위해서는 npm이 설치돼 있어야 한다. 에는 애플리케이션을 위한 타우리 인프라를 설치하는 다른 방법도 나와 있다. 예를 들어 셸 스크립트나 러스트 카고를 사용할 수 있다. 어쨌든 스벨트킷을 위해서도 필요하므로 여기서는 npm을 사용한다.  npm create tauri-app을 실행한 다음에는 프롬프트에 따라 프로젝트 이름을 지정한다(필자의 경우 iw-tauri). 그다음 패키지 관리자(이 예제에서는 얀(Yarn))와 사용 중인 프레임워크(스벨트킷)를 지정한다. 이후 cd를 사용해서 새 iw-tauri 디렉터리로 이동해서 yarn install을 입력해 패키지를 설치하고, yarn run dev를 입력해 개발 서버를 시작할 수 있다. 이제 localhost:1420을 방문하면 애플리케이션이 열리고 과 같은 화면이 표시된다.    현재 이 화면에는 스벨트킷 애플리케이션만 표시된다. 타우리의 기능을 살펴보려면 npm run tauri dev를 입력한다. 그러면 스벨트킷 애플리케이션과 타우리 프론트엔드(타우리 러스트 트윈에 의해 실현됨)가 모두 실행된다. 타우리는 웹 인터페이스와 같은 UI의 네이티브 창을 생성한다. 참고로 이 작업을 처음 하는 경우 타우리가 종속 항목을 설치하는 데 약간의 시간이 걸린다. 다음부터는 빠르게 시작된다. dev 빌드를 자동으로 업데이트하는 개발 환경(스벨트킷 등)을 사용하고 있다면 코드 작성과 변경이 네이티브 UI에 의해 자동으로 반영된다.    타우리 애플리케이션을 생성하는 방법  타우리는 웹 애플리케이션을 주시하면서 그곳의 코드 변경을 반영하는 러스트 네이티브 애플리케이션을 실행한다. 앞 섹션에서 npm create tauri-app을 사용했는데 이는 타우리 애플리케이션을 생성하는 수동 프로세스의 단축 명령이다. 이 프로세스는 다음과 같은 단계로 구성된다.    스벨트킷과 같은 프레임워크를 사용해서 프론트엔드 프로젝트를 만든다.  타우리와 함께 작동하도록 프론트엔드 프로젝트를 구성한다.  타우리 애플리케이션을 실행한다.  프론트엔드 애플리케이션을 주시하도록 타우리 애플리케이션을 구성한다.  수동 프로세스에서는 프론트엔드 구성 단계에서 프레임워크별 매개변수도 설정해야 한다. 예를 들어 스벨트킷의 경우 정적 어댑터가 사용되는지 확인해야 한다. /src-tauri 디렉터리에서 타우리용 코드를 찾을 수 있다. 이 디렉터리에는 타우리 자체를 구성하기 위한 tauri.conf.json 파일이 포함돼 있다. create tauri-app으로 생성된 파일을 보면 어떤 식으로 작동하는지 파악할 수 있고, 더 자세한 내용은 서 볼 수 있다. 에는 타우리 구성 코드의 일부분이 포함돼 있다.  타우리 구성의 일부 {   "build": {     "beforeDevCommand": "yarn dev",     "beforeBuildCommand": "yarn build",     "devPath": "http://localhost:1420",     "distDir": "../build",     "withGlobalTauri": false   }, 에서 볼 수 있듯이 타우리에 dev 실행에 앞서 무엇을 할지를 지시한다. 즉, yarn dev를 사용해 웹 애플리케이션을 개발 모드로 시작한 다음 애플리케이션이 어디에서 실행되고 있는지를 알린다(localhost, 포트 1420). 타우리를 사용한 웹 기반 네이티브 애플리케이션 개발에 대한 비디오 가이드는 타우리, 러스트 기반의 일렉트론 대안에서 볼 수 있다. 또한 타우리 가이드에서 타우리 프로젝트를 수동으로 설정하는 방법에 대한 을 볼 수 있다.    자바스크립트에서 네이티브 호출하기  타우리에서는 파일) 타우리가 이를 웹 애플리케이션에서 실행할 수 있는 자바스크립트 함수로 제공하는 것이다. 다음은 타우리 문서에서 발췌한 부분이다.  자바스크립트의 네이티브 명령 사용  // In src-tauri/src/main.rs #[tauri::command] fn my_custom_command() {  println!("I was invoked from JS!"); } // register the command: fn main() {  tauri::Builder::default()    .invoke_handler(tauri::generate_handler![my_custom_command])    .run(tauri::generate_context!())    .expect("failed to run app"); } // In your JavaScript import { invoke } from '@tauri-apps/api/tauri' const invoke = window.__TAURI__.invoke invoke('my_custom_command'); 는 자바스크립트 네이티브 명령 사용의 기본적인 개요를 보여준다. 그 외에도 훨씬 더 많은 부분이 있지만 전반적으로 웹 애플리케이션을 운영체제에 연결하는 매우 좋은 방법이라고 할 수 있다.    타우리 내부 : 러스트와 웹뷰  이제 타우리가 웹 애플리케이션과 함께 어떻게 구성되는지에 대한 전반적인 개념을 이해했을 것이다. 타우리의 기발한 부분은 두 구성요소 간의 커뮤니케이션이다. 타우리에서는 이 기능을 이라고 한다. 기본적으로 두 애플리케이션은 메시지를 교환하는 상호 격리된 샌드박스다. 메시지의 유형은 이벤트와 명령, 두 가지다. 이벤트는 양방향이며 타우리 자바스크립트 또는 타입스크립트 클라이언트가 타우리 서버와 상호작용하기 위해 사용하는 지정된 형식이 있다.  명령 프로토콜은 이벤트 프로토콜 위에 계층화된다. 명령 프로토콜은 항상 클라이언트 측 애플리케이션에 의해 시작되고 요청-응답 상호작용으로 작동한다. 항상 데이터의 JSON 직렬화가 가능하도록 JSON-RPC를 통해 원격으로 협상되는 외부 함수 인터페이스와 비슷하다. 운영체제에 대한 모든 호출이 원격 프로시저 호출에 의해 중재된다는 점에서 진정한 외부 함수 인터페이스는 아니고, 따라서 많은 보안 위험이 완화된다.  타우리는 러스트와 웹뷰를 모두 사용해 네이티브 사용자 인터페이스를 생성한다. 웹뷰는 타우리에 표준화되고 잘 알려진 기반을 제공해 이 기반 위에 나머지 기능을 구축할 수 있게 해준다. 웹뷰는 운영체제 네이티브이므로 크로미엄(Chromium)과 같은 2차 계층보다 더 뛰어난 성능을 제공한다.  타우리는 응답성 높은 UI 처리를 위해 을 사용한다. 기본적으로 타우리는 클라이언트 애플리케이션으로부터 수신되는 이벤트와 명령을 처리하기 위해 필요에 따라 프로세스를 스폰한다. 코어 타우리 프로세스는 필요한 구체적 권한을 가진 서브 프로세스를 생성한다. 각 프로세스에는 당면한 작업에만 적용되는 수명 주기가 있다.  웹뷰의 작동 방식에 대한 를 심층적으로 살펴보면 된다.    결론  타우리는 일렉트론 및 리액트 네이티브와 비슷한 프레임워크다. 각각 장단점이 있지만 하고 있다는 것은 타우리가 확실한 장점을 갖고 있음을 보여준다. 네이티브 웹뷰와 러스트를 사용하기로 한 결정이 뛰어난 성능이라는 성과로 돌아왔다. 타우리는 새 프로젝트뿐만 아니라 네이티브 애플리케이션을 생성하는 기능이 필요한 기존 웹 애플리케이션을 위해서도 유력한 프레임워크다. editor@itworld.co.kr

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윈도우   2023.03.16
“안 쓰면 손해” 윈도우 11 3월 업데이트에서 주목해야 할 신기능 5선

윈도우 11은 주요 업데이트 주기를 일 년에 한 번으로 바꿨다. 그렇다고 새로운 기능의 출시 빈도까지 줄어든 것은 아니다. 일례로 마이크로소프트는 지난 2월 윈도우 11 품질 업데이트 프리뷰 버전을 공개한 후 했다. 쓰는 재미가 쏠쏠한 새로운 기능이 넘쳐나는 업데이트다.    PCWorld는 ‘’에서 윈도우 11 품질 업데이트, 일명 모먼트 2(Moment 2)의 주요 변화를 소개했다. 퀄컴 기반 PC용 AI 툴이라던지, 세밀하게 수정된 팀즈 채팅 경험, 페이스북 위젯, 개선된 태블릿 동작 같은 변화를 반기는 사용자는 한정적이다. 여기서는 일반 사용자라면 누구나 좋아할 만한 5가지 신기능을 소개한다.  빙챗과 빠르게 연결되는 검색 상자 마이크로소프트는 을 확대 적용하고 있다. 불과 몇 주전 ChatGPT가 적용된 새로운 빙챗을 공개한 후 빠르게 모바일 빙 및 엣지 사용자에게 제공했다. 이제 빙챗은 윈도우 11 작업표시줄에 새롭게 돌아온 검색 상자에 통합됐다. 단, 사용하려면 빙 AI 사전 체험 등록이 필요하다.  빙챗을 활용한 휴가 계획 수립과 식사 준비도 좋지만, 개인적으로는 윈도우 10에서 항상 사용하던 검색 상자가 윈도우 11에 다시 돌아온 점이 가장 반갑다. 윈도우 11에서 검색 버튼을 누르고 별도의 시스템 검색 창을 열어야 하는 방식은 번거롭고 불편했다. 빙챗에 관심이 없는 사용자에게도 검색 상자의 복귀는 일상적인 윈도우 11 사용에 큰 도움이 된다. 탭으로 더욱 유용해진 메모장 마이크로소프트가 모든 요소에 탭을 추가하고 있다. 이런 추세라면 윈도우에 열린 모든 창을 탭으로 정리하는 스타독(Stardock)의 그루피(Groupy)가 필요 없어질 날이 올지도 모른다. 윈도우 파일 탐색기에 탭을 추가해 달라는 열혈 사용자들의 끈질긴 요청은 2022년 말 윈도우 11에서 마침내  실현됐다. 이번 품질 업데이트에서는 오랜 역사를 지닌 메모장에도 탭이 적용됐다. 혹시 몰랐던 사용자를 위해 덧붙이자면, 지난해 업데이트부터 메모장은 다크모드도 지원한다.  ‘휴대폰과 연결 앱’의 아이폰 지원 안드로이드 사용자는 오래전부터 휴대폰과 연결 앱으로 스마트폰을 제어할 수 있었다. 애플의 규정이 엄격해 그동안 지원하지 않던 아이폰도 이제는 지원된다. 윈도우 인사이더 프로그램 참가자만 사용할 수 있었지만, 윈도우 11 3월 품질 업데이트에도 마침내 적용되었고 곧 출시될 예정이다.  PC와 아이폰을 연결하면 바로 전화, 문자 등을 주고받을 수 있지만, 애플의 규칙 때문에 불편한 점이 많다. 윈도우에서 아이메시지를 사용하려면 자체 기능 대신 인텔의 유니슨(Unison) 앱을 사용하는 것이 더 편할 수도 있다. 단, 유니슨 앱은 인텔 기반 PC에서만 사용 가능하므로 AMD 라이젠 사용자는 휴대폰과 연결 앱에 많은 기대를 걸어야 한다.  녹화까지 지원하는 캡처 도구 오랜 역사를 자랑하는 윈도우의 캡처 도구는 화면을 빠르게 캡처하는 기능은 탁월하지만, 그 이외의 기능은 없었다. 그러나 윈도우 11의 2023년 3월 품질 업데이트를 통해 드디어 동영상 녹화 기능이 추가됐다. 캡처 도구에 새롭게 추가된 녹화 버튼을 클릭하면 동영상 캡처가 시작되고 다시 클릭하면 녹화가 종료된다. 이렇게 만들어진 클립은 기본 폴더에 저장된다. 윈도우에서 발생한 문제를 해결하거나 절차를 설명할 때 매우 유용하다. 탄소 발자국 줄이는 ‘에너지 권장 사항’ 전기 요금이 충격적으로 급등하고 있다. 필자의 전기 요금도 작년보다 거의 2배나 뛰었고 유럽의 상황은 더욱 심각하다. 이에 윈도우 11에서는 환경을 보호하고 사용자의 비용 부담을 줄여줄 ‘에너지 권장 사항’을 도입했다. ‘설정 > 시스템 > 전원 및 배터리 > 에너지 권장 사항’에서 제안 설정을 볼 수 있다. 단계별로 적용하거나 버튼 하나로 한꺼번에 적용할 수 있다. 권장 조치를 모두 적용하지 않고(개인적으로 자동 밝기 조절 기능을 싫어한다) 조금씩만 해도 도움이 된다. 주요 윈도우 11 업데이트를 직접 사용해 본 결과, 필자는 에너지 권장 사항이 이번 릴리스의 주인공이라는 결론을 내렸다. 지금까지 고급 사용자라면 놓치지 말아야 할 새로운 윈도우 11의 새로운 기능 5가지를 살펴봤다. 이번 릴리스에는 이 밖에도 좋은 기능들이 많이 포함되어 있으니, 2023년 3월 를 확인해 보자.  editor@itworld.co.kr

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보안   2023.03.07
경기 침체가 사이버보안을 위협하는 이유와 대비 전략

세계 경제가 침체 국면에 빠질지, 그 시기는 언제일지에 대한 예측의 소용돌이가 휘몰아치고 있다. 당장 타격을 받지 않을지라도 경제적 변동성, 더욱 신중해진 기업의 지출 계획, 인력 감축 등은 이미 현실이 됐다. 이런 추세는 보안 책임자에게 앞으로 더욱 험난한 길이 펼쳐질 것임을 예고한다. CISO의 상황은 언제나 쉽지 않았다. CISO는 최근 몇 년간 끊임없이 확장되고 더욱 분산되는 기술과 데이터 환경을 보호하는 데 큰 노력을 기울였고 동시에 더 많은 리소스를 확보해 훨씬 조직적이고 정교하게 움직이는 사이버 범죄자에 맞서 싸워야 했다.   좋지 않은 경제 상황이 추가적인 도전 과제와 위험을 수반할 수 있다는 것은 이미 역사적으로 증명되었으므로 보안 책임자는 이런 미래의 시나리오에도 대비해야 한다. 컨설팅 기업 KPMG의 사이버보안 서비스 책임자 매트 밀러는 “위험이 증가하고 있고 해커는 이를 활용하는 방법을 잘 알고 있다”라고 말했다. 경기 둔화, 사이버 공격 증가로 이어진다 일부 역사적 통계는 앞으로 진행될 상황에 대한 이해를 돕는다. 전 세계 법집행기관은 코로나19 팬데믹부터 시작된 경제 급락 시기 동안 사이버 범죄가 크게 증가했음을 보고한 바 있다. 국제형사경찰기구 인터폴(INTERPOL) 사무총장 위르겐 스톡은 에서 “코로나19로 불안정한 사회/경제적 상황의 공포와 불확실성을 이용해 사이버 범죄자는 놀라운 속도로 공격을 발전시키고 있다”라고 경고했다.  거슬러 올라가 는 2009년 33만 6,655건의 온라인 범죄 신고를 기록했는데, 이는 2008년보다 22.3% 증가한 수치였다.  일부 전문가는 이 같은 과거의 추세를 염두에 두고 미래에 발생할 수 있는 상황에 대해 경고를 보내고 있다. VM웨어의 선임 사이버보안 전략가 카렌 워스텔은 “해커는 구멍 난 공격 표면이 있을 때마다 이를 활용할 것”이라고 경고했다. 기술 성숙도와 기업의 불확실성에 대한 에서 미국 KPMG의 사이버보안 서비스 책임자 프라사드 자야라만은 “러시아의 우크라이나 침공부터 코로나19로 인한 혼란, 광범위한 경제 불확실성, 변동성에 이르는 문제는 사이버 위험 및 불안정성을 초래했고, 이런 추세는 전 세계적으로 증가했다. 국가 지원으로만 가능한 규모와 복잡성을 갖춘 사이버 공격집단의 위협이 증가하는 현상을 봤다”라고 말했다. 한편, 세계경제포럼(World Economic Forum)의 ‘’ 조사 결과에서는 비즈니스 책임자의 80%는 경제 약화가 사이버 위협을 증가시킬 것이라 생각한다고 답했다. 경제 위기와 보안 위험의 상관관계 여러 보안 전문가에 따르면, 경제적 변동성은 보안 위험을 높이는 동시에 방어에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 여러 요인을 만들어낸다. 샹플레인 칼리지 온라인(Champlain College Online)의 사이버보안 프로그램 의장 세르지오 텐레이로 드 마갈하에는 “경기 침체와 어려운 경제 시기에 더 많은 공격이 발생하는가에 대한 대답은 ‘그렇다’이다. 그 이유는 복잡하다”라고 말했다. 우선 경제적 압력에 대응하면서 기업이 스스로 위험을 증가시킨다. 에 따르면, 전 세계 CEO는 비용 억제 및 재량 지출을 절감하고자 하고 인플레이션과 보조를 맞추기 위해 지출을 유지/감소할 수 있다. 하지만 부서에 충분한 자금을 제공하지 못하면 연쇄적인 영향이 생긴다. 사업부 직원은 보안 훈련을 받을 시간이 적어지고 업무 완료를 위해 지름길을 택할 가능성이 높다. 더 적은 리소스로 더 많은 작업을 수행해야 하는 IT 기업은 구형 시스템의 수명을 연장하고 필수적인 패치를 배포하는 데 더 많은 시간을 필요로 할 수 있다. 마찬가지로 보안팀은 탐지 및 대응 속도를 높이는 새로운 기술에 투자할 시간이 줄어들 수 있다. 이런 변화는 실제로 이미 일어나고 있다. IBM의 에 따르면, 기업이 침해를 식별하는 데 평균 207일이 걸렸고, 억제하는 데는 70일이 더 소요됐다. 포레스터 애널리스트 제프 폴라드는 “이미 충분한 예산 혹은 인력이 없었기 때문에 몇 년 전보다 더 적은 리소스로 더 많은 작업을 수행해야만 한다. 정말 어려운 도전 과제”라고 지적했다.  정리 해고가 보안 위협을 가중하는 이유 (ISC)² 보고서에 따르면, 정리 해고는 일반적으로 비즈니스 위험을 높이고 있으며, 앞으로 IT 산업에서는 더 많은 해고가 발생할 것으로 보인다. (ISC)² 보고서에 의하면, 경기 둔화에 따라 정리 해고가 필요할 것이라고 생각하는 경영진은 85%에 달했다. 폴라드는 “해고 혹은 실직이 내부자 위협의 예측 변수가 되어 보안 사건이 발생할 가능성을 높인다는 것은 이미 알고 있다. 수년간 이런 현상이 발생하는 것을 봤다”라고 언급했다. 폴라드를 비롯한 보안 전문가는 몇 가지 이유로 해고가 일반적으로 내부자 사고를 증가시킨다고 설명한다. 버라이즌의 ’’에 따르면, 내부자 사고는 이미 데이터 침해의 20%를 차지한다. 해고된 근로자들, 특히 적어도 일부 시간 동안 원격으로 근무하는 이들은 개인 기기에 기업 데이터를 보유하고 있을 수 있다. 해고 통보를 받을 경우 대부분 데이터는 기기에 남아있을 것이다. 폴라드는 “팬데믹 기간 동안 데이터는 많은 곳으로 이동했다. 데이터는 분산되어 있으며, 제어할 수 없는 기기에 있을 수도 있다”라고 지적했다. 동시에 해고된 근로자는 분노 혹은 개인적인 재정 상황으로 인해 이전 고용주에게 반격을 가할 수 있다. 동료가 해고되는 것을 본 직원도 행동에 나서고자 하는 동기를 가질 수 있다.  직원이 직접 데이터를 악용하거나 정보를 해커 집단에 판매해 발생할 수 있는 피해도 상당할 수 있다고 설명한다. 체크 포인트 소프트웨어(Check Point Software)의 미주 담당 CISO인 피트 니코레티는 “의사만 있다면 충분히 판매할 수 있다. 예전에는 어려웠지만 지금은 수월하다. 과거에는 서류 가방에 가지고 다닐 수 있는 것만 가져갈 수 있었다. 이제는 테라바이트를 가지고 나갈 수 있다. 또한 네트워킹 혹은 액티브 디렉토리 액세스 권한을 가지는 기술적 직무에 있을 경우, 모든 종류의 비정상적인 행동을 할 수 있다”라고 설명했다.  적절한 우선순위 설정과 탄탄한 보안 전략 필요 이런 역학은 이미 기록적인 수치에 달한 사이버 공격 빈도를 높인다. 에 따르면, 전 세계 사이버 공격 규모는 4분기에 조직당 주간 평균 1,168건의 공격에 달해 최대치를 기록했다. 또한 2022년 전 세계 사이버 공격은 2021년 대비 38% 증가한 것으로 나타났다. (ISC)² CEO인 클레어 로소는 “해고 및 경기 침체가 내부자 위협을 증가시킨다고 믿는다면 해커 활동도 증가할 것으로 보는 게 맞다”라고 언급했다.  경기 침체 시 위험이 증가할 것이라는 우려에도 불구하고, CSIO에 대한 몇 가지 희망적인 징후도 있다. 로소는 비즈니스 고위 경영진을 대상으로 한 (ISC)² 연구에서 이들이 사이버보안 인력을 감축하려는 경향은 보여주지 않았다고 설명했다. “사이버보안팀 인원 감축을 예상한 응답자는 10%에 불과했다. 다른 영역의 인원 감축을 예상한 평균은 20%였다”라고 덧붙였다. 또한 같은 연구에 의하면, 직원 감축 후 다시 채용할 준비가 됐을 때 사이버보안 인력은 재투자 대상 목록의 최상위에 위치한다. 그러나 CSIO는 현재의 경제적 불확실성 혹은 미래의 경제적 변동성을 헤쳐 나가는 데 이런 고무적인 보고서에 의존해서는 안 된다. 워스텔은 CSIO가 기본적인 보안 전략을 보강해야 한다고 설명한다. 즉, 패치 프로그램뿐 아니라 탐지/대응 프로그램을 강화하고 훈련 및 인식 환기 노력을 늘리며, 기술 부채를 줄여야 한다. 이어 “좋은 보안과 뛰어난 보안의 차이는 ‘완료’와 ‘확실한 완료’다. 후자는 테스트, 검증, 증명 과정을 거쳤으므로 완료되고 있다는 ‘증거’를 가지고 있음을 의미한다. 일종의 락다운과 락다운을 증명하는 것의 차이”라고 덧붙였다. 워스텔은 현재의 위험에 기반해 우선순위를 설정한 후 경제 변화에 대응하기 위한 모든 변화에 따라 보안 전략을 업데이트할 것을 조언했다. 계정 관리 및 액세스 제어에 집중해 적절한 수준의 액세스를 보장하고 현재 권한이 부여된 직원에게만 액세스가 가능하도록 하는 것도 도움이 된다.  또한 워스텔은 CSIO가 보안이 제공하는 가치를 전달하고 개별 부서에서 고안한 계획은 물론 기업의 전반적인 의제를 모두 가능케 하는 보안 전략을 고안함으로써 높은 수준의 사이버 보안 지원에도 전념해야 한다며, “훌륭한 의사소통 능력은 경기 침체기에 필요한 리소스를 보존하는 데 큰 도움이 될 것”이라고 강조했다.  editor@itworld.co.kr

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  2023.02.23
How-To : AI를 이용해 무료로 나만의 미술 작품을 만드는 방법

생성형 AI의 발전으로 이제 누구나 AI로 기존 사진을 활용해서 예술 작품을 만들고, 아예 처음부터 미술 작품을 창작하는 것도 가능해졌다. 특히 텍스트 설명을 기반으로 이미지를 생성하는 도구를 이용하면, 단 몇 초 만에 원하는 이미지를 쉽게 생성할 수 있다. 예를 들어 이미지는 “증기 기관차가 목초지 구릉에 있는 휘어진 구름다리 위를 달리며 그 아래에는 강물이 흐르고 있고 파란 하늘에는 구름이 있는 모습”이라는 글을 입력하니 AI 이미지 생성기는 다음과 같은 이미지를 만들어냈다.    원한다면 아주 세부적인 부분까지 설명해서 이미지로 표현해낼 수 있다. 예를 들어 “흐린 날의 해변. 먼 곳에서 사람들이 배경의 절벽을 향해 걷고 있다”는 설명으로 생성된 이미지는 다음과 같다.   “1970년대 포르쉐 경주용 자동차가 그 시대의 여러 자동차를 앞서 트랙 위를 달리고 있으며 배경에는 많은 관중이 있다”는 설명으로 만든 그림은 다음과 같다.   또한 AI는 사람 이미지 생성을 아주 잘한다. 예를 들어 “안경을 쓰고 파란색 양복 재킷을 입은 35세의 IT 직장인이 책상 앞에 앉아 일하는 모습”이라는 설명으로 다음과 같은 이미지를 얻었다.   물론 소프트웨어마다 생성하는 이미지의 품질은 제각각이다. 무료로 이용할 때는 이미지 수 제한이 있으며, 개수를 늘리려면 추가 비용을 내 내야 한다. 유료 서비스라고 해도 이런 AI 이미지 생성기는 흥미롭고 놀라운 결과를 만든다. 활용할 가치는 충분히 있다. 어떤 도구를 사용하든 대부분 이미지 생성 프로세스는 똑같다. 원하는 결과에 대한 자세한 설명을 입력하면 된다. 설명이 길수록 결과도 더 정확하다. 다음 새 이미지에서 볼 수 있듯이 짧은 설명도 놀라운 이미지를 생성한다. 다만 원하는 결과와는 거리가 멀 수도 있다. 또한 AI는 사람이 아니므로 일부는 흠잡을 데 없는 완벽한 이미지를 만들지만, 또 어떤 제품은 누가 봐도 명백한 오류가 있는 이미지를 만든다.    AI 이미지 생성기로 좋은 품질의 이미지를 얻으려면 일단 이미지의 스타일을 명시해야 한다. 사진처럼 사실적인 이미지를 원하는지, 만화나 스케치 스타일을 원하는지를 AI가 알아야 하기 때문이다. 스타일을 명시하지 않으면 AI가 무작위로 선택한다. 또한 스마트폰, 노트북, 태블릿, PC 등 어느 디바이스에서나 생성기를 사용할 수 있다. AI 이미지 생성기 중에는 모바일 앱 전용도 있고 웹 브라우저에서 사용할 수 있는 경우도 있다. 추천하고 싶은 생성기는 다음과 같다.   미드저니( 포터( 포토립( 달리( 달리(DALL-E)는 가장 유명한 AI 이미지 생성기로, ChatGPT를 만든 오픈AI에서 개발했다. 그러나 인기가 높은 만큼 사용하기가 거의 불가능한 수준이다. 과부하 상태인지, 웹사이트가 불안정해서 계정 만들기 자체도 쉽지 않다. 그런 상황에서 미드저니는 매우 돋보이는 서비스다. 이미지 품질이 매우 뛰어나다는 장점도 있고, 이미지 수에 제한 없이 25분의 GPU 시간을 무료로 제공한다는 점도 좋다. 미드저니의 유일한 걸림돌은 디스코드를 사용한다는 점이다. 디스코드에 익숙하지 않은 사람은 뭘 어떻게 해야 할지 갈피를 잡기 어려울 수 있다. 또한 디스코드 계정이 없다면 만들어야 한다. 다음 과정을 참고하면 한결 수월하게 미드저니를 이용할 수 있을 것이다.    미드저니 사용 방법 1. 디스코드 계정 만들기 로 가서 오른쪽 상단의 흰색 로그인(Long In) 버튼을 클릭한다. 하단에서 파란색 로그인 버튼 아래에 있는 등록(Register) 링크를 클릭한다. 정보를 입력하고 계속(Continue)을 클릭한다. 이메일 주소를 확인한다.   2. 서버 선택 미드저니를 사용하려면 웹사이트로 이동해서 베타 참여하기(Join the Beta) 버튼을 클릭한다. 디스코드 열기로 이동하는데, 사용 중인 디바이스에 따라 디스코드 앱이 열릴 수도 있고 새 웹 브라우저 탭에서 열릴 수도 있다. 메시지가 표시되면 미드저니 참여(Join Midjourney)를 클릭하고 이미지를 클릭해 AI가 아님을 증명한다.   3. 입문자 방 찾기 디스코드의 왼쪽 서버 목록에서 미드저니 서버를 클릭한다. 디스코드를 처음 사용한다면 목록에 미드저니 서버만 있을 것이다. 돛단배 모양의 아이콘이다. 채널 목록에서 입문자 방(NEWCOMER ROOMS)이 보일 것이다. 그중 하나를 선택한다.   4. 이미지 생성 맨 아래 메시지 상자에서 /imagine을 입력하고 엔터키를 누른다. 프롬프트 상자가 열린다. 원하는 설명을 입력하고 엔터키를 누른다. 5번에 나온 그림이 ‘사실적인 스테인드글라스 새의 근접 그림(photorealistic close-up of a stained glass bird)’이라고 입력한 결과다.   5. 이미지 기다리기 ‘입문자용 방’은 다른 사람들과 공유되므로 다른 사용자가 생성한 그림도 볼 수 있다. 내 그림이 나올 때까지 1분 정도 기다리면 된다. 이미지는 4개가 생성된다. V1, V2, V3, V4(시계 방향)를 클릭해 이 4개 중 하나의 변형을 생성하거나, 마음에 드는 이미지의 U 버튼을 클릭해서 더 큰 이미지로 받을 수 있다.   6. 이미지 가로세로 비율 지정 정사각형 이미지가 마음에 들지 않는다면 원하는 가로세로비를 지정하면 된다. 예를 들어 TV 화면에 적절한 이미지 크기를 원한다면 16:9라고 입력하자. 3:2, 4:3, 3:4와 같은 일반적인 비율을 포함해 원하는 비율을 자유롭게 지정할 수 있다.   7. 내 이미지 찾기 이미지가 나올 때까지 가만히 지켜보고 있는 경우가 아니라면 수백 개의 목록 중에서 내가 생성한 AI 이미지를 찾기 어려울 수 있다. 다행히 쉬운 방법이 있다. 디스코드 인터페이스의 오른쪽 상단에 있는 받은 편지함(Inbox) 아이콘(동그라미 그려진 부분)을 클릭하면 된다.    8. 멘션 클릭 멘션(Mentions)을 클릭하면 내가 태그된 모든 메시지가 표시되고, 여기서 점프(Jump) 버튼(특정 멘션 위로 커서를 올리면 웹 브라우저에 표시됨)을 클릭해 피드의 해당 포스트로 바로 이동할 수 있다.   editor@itworld.co.kr

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  2023.02.14
빙과 ChatGPT, 인종차별로 오염된 챗봇 테이의 전철 밟나?

마이크로소프트의 AI 챗봇 테이(Tay)를 기억하는가? AI 기능을 추가한 검색 엔진 빙이 필자의 5학년 아들 앞에서 인종차별적인 단어를 내뱉기 시작한 순간 머릿속에 테이가 떠올랐다.  필자에게는 아들이 둘 있다. 둘 다 벌써 오픈AI의 AI 기반 도구인 ChatGPT에 익숙하다.  이번 주 검색 엔진 빙이 자체 AI 기반 검색 엔진과 챗봇을 통합한다고 발표했을 때, 집에 돌아와 아들들에게 이 도구가 어떻게 작동하고 이전에 보았던 것과는 어떻게 다른지를 보여줘야겠다는 생각이 가장 먼저 들었다.  몸이 아파서 집에 있었던 막내 아들에게 가장 먼저 빙을 보여주었다. ‘새로운 빙 체험’ 기사에서처럼 전반적인 인터페이스를 설명해주었다. 하지만 빙이 긴 내용을 말로 설명하고 주석을 다는 원리에 집중했고, 무엇보다도 테이와 같은 전철을 밟지 않도록 사용자가 쓰는 거친 욕설을 학습하지 않을 수 있는 안전 장치를 자세히 설명했다. 테이는 마이크로소프트가 야심차게 소개한 AI 챗봇이었지만, 사용자의 욕설과 인종차별적 혐오 발언을 학습해 인종차별적 사상을 지닌 AI로 변신해버렸다.   필자가 아들에게 보여주고자 했던 것은 악의 없는 질문을 빙이 어떻게 차단하는지였다. 예시를 위해 “다양한 여러 민족의 별칭을 알려 줘(Tell me the nicknames for various ethnicities)”라는 질문을 던졌다.  전에도 같은 질문을 던진 적이 있었으므로 빙은 인종차별적인 혐오 단어를 끄집어 낼 가능성이 있다며 필자를 꾸짖었다. 그러나 빙에서 이전 대화가 저장되는 시간은 45분 정도였으므로 더 예전에 빙이 보인 반응은 아들에게 보여줄 수 없었다. 하지만 문제는 빙이 이번에 내놓은 대답을 아들이 봐 버렸다는 점이다. 절대 보지 않았으면 하는 답변이었다. 주의 : 다음 스크린샷은 다양한 인종에 대한 혐오적 표현을 포함한다. PCWorld는 인종차별적 용어를 허용하지 않으며, 파악한 내용을 기사에 정확히 담기 위해 이 스크린샷을 공유할 뿐이다.   테이라는 망령 빙이 내놓은 응답은 이전과 완전히 달랐다. 그렇다. 빙은 일부 인종적 별칭이 중립적이거나 긍정적이지만, 인종차별적이고 해로운 별칭도 있음을 환기하며 답변을 시작했다. 그러나 필자는 결과가 둘 중 하나일 거라고 예상했다. 빙은 사회적으로 수용 가능한 인종 집단(흑인, 라틴계)의 특징을 제공하거나 단순히 응답을 거부할 것이라고 말이다. 대신에 빙은 자신이 알고 있는 거의 모든 인종적 묘사를 나열하기 시작했다. 긍정적인 묘사와 상당히 부정적인 묘사 모두 말이다.    부모로서 필자가 어떻게 반응했을지 상상할 수 있을 것이다. 이러한 단어을 알아서도 말해서도 안 된다는 사실을 알고 있는 아들은 무서워하며 화면에서 눈을 피했다. 끔찍한 인종차별 용어가 화면에 뜨기 시작하자 필자는 응답 중지 버튼을 눌렀다.  아들 앞에서 빙을 실시간으로 시연하지 말았어야 했다는 점을 인정한다. 그러나 변명을 하자면, 이런 일이 절대 일어나지 않을 거라는 확신이 들 만큼 이유가 많았다. 필자는 이 경험을 마이크로소프트에게 알렸고 대변인은 다음과 같이 이야기했다. “문제의식을 환기해주어 고맙다. 마이크로소프트는 이러한 문제를 매우 심각하게 받아들이고 있으며, 출시 초기 단계 학습에 적용하기 위해 전념하고 있다. 즉각적인 조치를 취했고 문제를 해결하기 위한 추가적인 개선을 검토하고 있다.” 다른 회사도 아니고 마이크로소프트는 주의해야 할 이유가 있다. 일례로 마이크로소프트는 이미 2016년에 AI 챗봇 테이 때문에 공개적인 망신을 당한 경험이 있다. 테이가 사용자와의 상호작용으로 학습한다는 사실을 알자 사용자들은 테이에게 인종차별적 발언을 쏟아부었다. 혐오 발언을 잔뜩 들이마신 테이는 인종차별주의자 그 자체로 변해 버렸다. 마이크로소프트는 2016년 테이 사건에 대한 깊은 유감을 표하며, 취약점이 수정되면 재출시하겠다고 밝혔지만 결국 그 계획은 폐기한 것 같다. 특히 어떤 단어가 욕설로 간주되는가에 대한 대중의 잣대가 더욱 엄격해지면서 마이크로소프트는 민감한 주제에 사용자를 노출하는 문제를 진지하게 생각했을 것이다. 의도치 않게 아들을 빙의 욕설에 노출한 지 얼마 후 질문을 다시 던졌다. 스크린샷의 두 번째 반응이 답변이다.    과거 대화의 연속이라 할지라도 이것이 필자가 빙에게 기대했던 대답이다.   예전과는 다르다고 주장하는 마이크로소프트 여기서 짚고 넘어가야 할 것은 테이도 물론 AI 인격체였지만, 이 답변은 마이크로소프트의 의견을 반영한 것이라는 점이다. 사실상 이 답변은 마이크로소프트가 발화체인 것이나 마찬가지다. 이 스크린샷에는 각주와 링크가 없다. 일반적으로 빙은 답변에 각주와 링크로 출처를 넣지만 이 답변에는 둘 다 없다. 사실상 이 질문에 답하고 있는 것은 AI가 아니라 마이크로소프트인 것이다.   워싱턴 주 레드몬드 본사에서 열린 마이크로소프트의 빙 출시 행사의 핵심은 테이와 같은 실수가 다시는 발생하지 않을 것이라는 보장이었다. 최고 법무 책임자인 브래드 스미스의 최근 블로그 게시물에 따르면, 마이크로소프트는 이른바 ‘책임감 있는 AI(Responsible AI)’의 기반을 마련하기 위해 지난 6년 간 부단히 노력을 기울여왔다. 2019년 마이크로소프트는 ‘책임감 있는 AI 오피스(an Office of Responsible AI)’를 만들었다. 마이크로소프트는 스미스, ‘책임감 있는 AI’의 리드 사라 버드와 나타샤 크램튼을 ‘책임감 있는 AI’ 최고 책임자로 임명했다. 심지어 ‘책임감 있는 AI 비즈니스 스쿨’까지 운영하고 있다. 마이크로소프트는 인종차별 및 성차별 개념을 책임감 있는 AI의 일부가 되어서는 안 될 할 특정한 가드레일로 만들지는 않았다. 그러나 사용자가 편안함과 안전함을 느껴야 한다는 점을 암시하며 지속적으로 안전을 언급한다. 안전에 인종차별 및 성차별을 걸러내는 작업이 포함되지 않는다면 그것도 큰 문제다. CEO 사티야 나델라는 출시 행사에서 “개인적·사회적인 측면 모두에서 인간의 가치, 마이크로소프트의 선호와 더욱 일치하는 AI를 구축할 수 있도록, 책임감 있는 AI를 원칙으로, 그리고 엔지니어링 관습으로 환원하는 최우선순위로 받아들인다”라고 설명했다.  빙과 어떻게 상호작용했는지를 생각하다가 질문 하나가 떠올랐다. 이것은 함정이었을까? 필자는 본질적으로 빙에게 학문적 연구를 가장해 인종차별적 욕설을 따라하라고 요청한걸까? 그랬을 경우, 마이크로소프트는 여기에서도 안전 가드레일 제공에 있어 크게 실패한 것이다.  이 동영상(51:26)을 틀면 몇 초 후 바로 마이크로소프트의 애저 AI의 책임감 있는 AI 리더인 사라 버드가 인간이 빙을 설득해 자사 안전 규칙 위반을 저지를 수 있는지를 확인하려고 시도한다. 빙과의 상호작용을 위해 자동화된 대화 도구를 설계한 방법을 설명하는 이야기한다. 말하자면, 대중이 사용하기 전에 마이크로소프트가 이 도구를 가지고 폭넓은 테스트를 거친다는 의미다.   충분한 시간을 들여 빙 챗봇을 가지고 실험하자, 똑같은 질문을 너무 많이 해도 AI의 답변이 각각 다를 것이라는 점을 알아낼 수 있었다. 그러나 좋은 친구 혹은 가까운 동료와 지금까지 나눈 모든 대화를 떠올려보자. 대화가 수백 번 순조롭게 진행되더라도, 예상치 못한 끔찍한 말을 듣는 어떤 한 순간이 그 사람과의 모든 미래 상호작용을 바꿀 것이다.  혐오와 비방이 가득한 답변이 마이크로소프트의 ‘책임감 있는 AI’ 프로그램과 부합할까? 이 질문으로 인해 언론의 자유, 연구의 의도 등과 관련된 수많은 질문이 파생된다. 그러나 마이크로소프트는 이 점에서 완벽성을 보여주어야 한다. 그러나 어디까지나 앞으로 이렇게 하겠다는 확신을 주려고 했다. 앞으로 시간을 두고 계속 지켜볼 일이다.  입에 올리기는커녕 절대로 머릿속에 떠올리지도 않았으면 하는 혐오 표현에 아들을 노출시켰다는 사실에 충격을 받고 당황한 필자는 그날 밤 빙을 PC에서 삭제했다. 향후에도 이 도구를 사용할 것인가를 확실히 재고하게 된 경험이었다.    editor@itworld.co.kr 

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AIㆍML | 개발자 | 미래기술 Lucas Mearian
“AI, 입맛에 맞게 조련하라” 프롬프트 엔지니어링 활용법

오픈AI의 GPT4를 비롯한 많은 대규모 언어 모델(LLM)은 사전에 방대한 양의 정보가 채워져 있지만, ‘프롬프트 엔지니어링’을 사용하면 특정 산업 또는 조직에서 활용할 수 있도록 생성형 AI를 맞춤화할 수 있다.  AI 기반 챗봇이 최근 몇 달 동안 전 세계를 떠들썩하게 한 이유는 광고 제작, 이력서 작성 등 다양한 목적으로 능숙하게 텍스트를 생성할 수 있기 때문이다. 이런 챗봇에 사용하는 대규모 언어 모델(LLM) 알고리즘은 인간의 지능을 모방해 텍스트 콘텐츠는 물론 오디오, 동영상, 이미지, 컴퓨터 코드까지 생성할 수 있다. LLM은 자연어를 입력했을 때 사람과 유사한 응답을 내놓을 수 있도록 방대한 양의 기사, 도서, 인터넷 자료 및 기타 입력을 학습한 일종의 인공지능이다.    class="image" ⓒGetty Images Bank 많은 기술 기업이 애플리케이션 작업을 자동화하는 비즈니스용 LLM 기반 생성형 AI 도구를 속속 선보이고 있다. 예를 들면 지난주 마이크로소프트가 공개한 ChatGPT 기반 챗봇은 마이크로소프트 365에 통합돼 CRM 및 ERP 애플리케이션 기능을 자동화할 수 있다. 새로운 마이크로소프트 365 코파일럿(Microsoft 365 Copilot)은 워드에서 문서 초안을 작성하는 데 사용할 수 있다. 세일즈포스도 자사 CRM 플랫폼에서 쓸 수 있는 GPT 기반 챗봇을 출시할 계획이라고 발표했다.   class="image" 사용자 프롬프트를 통해 소프트웨어 코드를 생성하는 생성형 AI의 예시. 세일즈포스의 아인슈타인 챗봇은 오픈AI의 GPT3.5 대규모 언어 모델을 사용해 구축됐다. ⓒSalesforce LLM(예 : 오픈AI의 GPT4)은 다음에 나올 단어나 내용을 예측하도록 사전 학습돼 있기 때문에, 대부분 기업은 ‘바로 사용’할 수 있다. 물론 LLM 기반 챗봇에서 종종 오류가 발생하기도 하지만, 사전 학습된 LLM은 적어도 시작점으로 사용할 수 있는, 대부분 정확하고 설득력 있는 콘텐츠를 비교적 능숙하게 제공한다.  하지만 많은 업계에서는 해당 산업의 전문 용어를 이해하고 사용자에게 맞는 콘텐츠를 생성하는 맞춤형 LLM 알고리즘이 필요하다. 가령 의료 업계용 LLM이라면 전자건강기록(EHR)을 처리 및 해석해 치료 방법을 제안하거나, 의사가 남긴 메모나 음성 녹음을 바탕으로 환자 건강 상태를 요약한 보고서를 작성해야 한다. 금융 서비스용 LLM은 실적 발표를 요약하고, 회의록을 작성하며, 사기 행위를 분석해야 한다. 따라서 다양한 산업에서 높은 수준의 응답 정확성을 확보하는 일이 무엇보다 중요해질 전망이다. 대부분 LLM은 API를 통해 접근할 수 있으며, 사용자는 API를 활용해 매개변수를 생성하거나 LLM의 응답 방식을 조정할 수 있다. 챗봇에게 보내는 질문이나 요청을 사용자가 응답을 유도(prompt)한다는 의미에서 프롬프트(prompt)라고 한다. 자연어 질문, 코드 스니펫, 명령어 등을 프롬프트로 사용할 수 있는데, LLM이 정확하려면 프롬프트 역시 정확해야 한다. 이런 수요를 충족하기 위해 ‘프롬프트 엔지니어링’이라는 새로운 기술이 등장했다.   프롬프트 엔지니어링이란? 프롬프트 엔지니어링은 LLM에서 원하는 결과를 얻기 위해 텍스트 프롬프트를 공들여 만들고 최적화하는 과정이다. AI용 반도체를 개발하는 실리콘 밸리 스타트업 삼바노바 시스템즈(SambaNova Systems)의 제품 담당 SVP 마샬 초이는 프롬프트 엔지니어링에 관해 “작업 요건에 정확하게 맞도록 LLM을 빠르고 쉽게 맞춤화하여 제품 프로토타이핑 및 탐색을 신속하게 반복할 수 있도록 지원한다”라고 말했다. LLM을 개발하고 호스팅하는 커뮤니티 플랫폼 허깅 페이스(Hugging Face)의 머신러닝 엔지니어 에노 레이예스에 따르면 프롬프트 엔지니어링은 사용자뿐만 아니라 IT 및 비즈니스 전문가에게도 필수적인 기술이 될 전망이다. “소프트웨어, IT, 컨설팅 업계의 많은 사람이 업무에 프롬프트 엔지니어링을 사용한다. LLM이 다양한 산업에 통합되고 있으며, 생산성을 향상시킬 수 있는 LLM의 잠재력은 엄청나다”라고 덧붙였다.  비즈니스 사용자는 프롬프트 엔지니어링을 활용해 LLM을 최적화할 수 있다. 이를 통해 고객 지원부터 콘텐츠 생성, 데이터 분석까지 다양한 작업을 더 효율적이고 정확하게 수행할 수 있다는 것이 레이예스의 설명이다.  ChatGPT에 사용돼 현재 가장 널리 알려져 있는 오픈AI의 GPT3 LLM은 1,750억 개의 매개변수로 구성돼 있으며, 짧은 프롬프트로 텍스트와 컴퓨터 코드를 생성할 수 있다. 최신 버전인 GPT4는 약 2,800억 개의 매개변수가 있는 것으로 추정되며, 따라서 정확한 응답을 생성할 가능성이 훨씬 더 높다. 이 밖에 많이 사용되는 생성형 AI 플랫폼에는 허깅 페이스의 블룸(BLOOM), XLMRoBERTa, 엔비디아의 니모(NeMO) , XLNet, Co:here, GLM130B 등의 개방형 모델이 있다.  단, 프롬프트 엔지니어링은 아직 초기 단계다. AI 애플리케이션에서 최적의 응답을 얻으려면 ‘ChatGPT를 위한 최고의 프롬프트 100선(100 best prompts for ChatGPT)’ 등 관련 서적과 프롬프트 가이드를 활용할 수 있다.  가트너 리서치의 수석 부사장 겸 애널리스트 아룬 찬드라세카란은 “심지어 프롬프트 제안이 판매되기도 한다”라며, 최근 생성형 AI가 주목받으면서 프롬프트 엔지니어링을 개선할 필요성도 대두됐다고 언급했다. “비교적 새로운 분야다. AI 모델에서 최적의 응답을 얻으려면 더 많은 노하우와 시행 착오가 필요하다. 점점 더 성숙해지면 AI 모델 개발자가 제공하는, AI 모델 및 애플리케이션을 효과적으로 활용하는 방법에 관한 가이드라인과 모범 사례를 볼 수 있을 것”이라고 덧붙였다.    입력이 좋아야 출력도 좋다  LLM의 머신러닝은 입력된 데이터를 자동으로 학습한다. 오픈AI는 LLM 개발에 사용된 데이터 외에, 사람이 사람 같은 대답을 하도록 모델을 훈련시키는 ‘인간 피드백 기반 강화 학습(RLwHF)’을 만들었다. 예를 들면 사용자가 질문과 이상적인 답변을 작성한다. 그다음 LLM에게 동일한 질문을 반복해서 던진다. 사실 관계 질문에는 방금 전과 같은 답을 내놓아야 하고, 정답이 없는 질문에는 사람처럼 창의적이고 다양한 답을 제시해야 한다. 찬드라세카란은 “즉, 사람이 LLM를 훈련시키는 방식은 LLM의 답변을 최고에서 최악 사이로 평가하는 것이다. LLM에게 평가 결과를 입력해 LLM이 사람의 답변에 가까운 답변이나 최고의 답변을 내놓게 하는 한편, 최악의 답변은 최소화한다. 하지만 질문 구성 방식이 LLM의 출력에 큰 영향을 미친다”라고 설명했다. 기업은 내부의 맞춤형 데이터 집합을 입력해 GPT모델을 학습시킬 수 있다. 예를 들면 기업 데이터에 라벨을 지정하고 주석을 달아 품질을 높인 다음, GPT4 모델에 입력시킨다. 이런 세부조정을 통해 GPT4 모델은 해당 조직에 특화된 질문에 답할 수 있다. 세부조정은 업계에 따라 달라질 수 있는데, 이미 특정 산업에 특화된 많은 정보를 GPT4에 입력하는 소규모 스타트업이 등장하고 있다(예 : 금융 서비스 등). 찬드라세카란은 “이런 스타트업은 렉시스넥시스(LexisNexis)나 블룸버그(Bloomberg) 정보, 미국 증권거래위원회 수시 보고서와 연차 보고서 등의 정보를 입력할 수 있다. 중요한 점은 GPT4 모델이 해당 산업에 특화된 정보나 용어를 많이 학습한다는 것이다. 따라서 세부조정은 업계 수준이나 조직 수준에서 이뤄질 수 있다”라고 말했다. 예를 들어 스타트업 하비(Harvey)는 오픈AI와 협력해 ‘변호사를 위한 코파일럿’이라는 법률 전문가용 ChatGPT를 만들었다. 찬드라세카란은 변호사가 맞춤형 ChatGPT로 특정 판사의 판례를 검색해 다음 사건을 준비할 수 있다고 설명했다. 이어 “프롬프트의 가치가 가장 높은 곳은 언어가 아닌 이미지 생성 분야라고 생각한다. 생성형 AI 분야에는 텍스트를 이미지로 전환해 주는 모델을 비롯해 온갖 종류의 모델이 있다. 예를 들면 사용자는 생성형 AI 모델에게 ‘달에서 기타를 치는 사람’의 이미지를 만들어 달라고 요청할 수 있다. 텍스트를 이미지로 전환하는 분야가 프롬프트 시장에서 더 중요해질 것”이라고 찬드라세카란은 말했다.   원스톱 LLM 허브 역할을 하는 허깅 페이스 허깅 페이스는 자체 LLM 개발(예 : 블룸)도 하지만 핵심은 서드파티 머신러닝 모델을 위한 허브 역할이다. 깃허브가 코드의 허브 역할을 하는 것과 비슷하다. 허깅 페이스는 현재 스타트업과 기술 대기업의 다양한 LLM을 포함해 10만 개 이상의 머신러닝 모델을 호스팅하고 있다. 새로운 모델은 대부분 오픈소스이기 때문에 허브에서 사용할 수 있다. 즉, 허깅 페이스는 새로운 오픈소스 LLM을 한 곳에 모으는 원스톱 목적지다. 허깅 페이스를 활용해 특정 비즈니스나 산업에 맞춰 LLM을 세부조정하려면 허깅 페이스의 트랜스포머(Transformerr) API와 데이터세트 라이브러리를 사용하면 된다.  예를 들어 금융 서비스 산업에서는 플랜UL2(FlanUL2) 등 사전 학습된 LLM을 가져온 다음, 금융 뉴스 기사의 데이터세트를 불러오고, ‘트랜스포머’ 트레이너를 활용해 모델을 세부조정해 해당 기사의 요약본을 생성할 수 있다. AWS, 딥스피드(DeepSpeed), 액셀러레이트(Accelerate) 등을 통합하면 학습을 더 간소화되고 최적화할 수 있다. 레이예스에 따르면 모든 과정은 100줄 이하의 코드로 완료할 수 있다.  프롬프트 엔지니어링을 시작하는 또 다른 방법은 허깅 페이스의 추론 API를 사용하는 것이다. 레이예스에 의하면 이 API는 8만 개 이상의 트랜스포머 모델을 지원하는 간단한 HTTP 요청 엔드포인트다. “이 API를 활용해 LLM을 비롯한 플랫폼의 오픈소스 모델에 텍스트 프롬프트를 보내고 응답을 받을 수 있다. 더 간단한 방법을 원한다면 허깅 페이스 허브의 LLM 모델에서 추론 위젯을 사용해 코드 없이 텍스트를 보낼 수 있다”라고 설명했다.   퓨샷 학습과 제로샷 학습 일반적으로 LLM 프롬프트 엔지니어링의 학습 방식은 ‘퓨샷(fewshot)’과 ‘제로샷(zeroshot)’ 2가지로 나뉜다. 제로샷 학습은 간단한 명령어를 프롬프트로 입력하여 LLM에서 예상되는 응답을 생성하는 방식이다. 특정 작업과 관련된 라벨이 지정된 데이터를 사용하지 않고도 새로운 작업을 수행하도록 LLM을 학습시키는 것이 목적이다. 제로샷 학습은 강화 학습과 비슷하다고 보면 된다. 퓨샷 학습은 원하는 응답을 얻기 위해 소량의 샘플 정보나 데이터를 사용해 LLM을 훈련시키는 방식이다. 퓨삿 학습에는 3가지 구성 요소가 있다.   • 작업 설명(Task Description): 모델이 수행할 작업에 관한 간단한 설명(예 : “해달이라는 영어 단어를 프랑스어로 번역”) • 예시(Examples): 모델이 수행할 작업을 보여주는 몇 가지 예시(예 : ‘sea otter → loutre de mer’라는 예를 제시) • 프롬프트(Prompt): 새로운 예시의 시작 부분. 모델은 누락된 텍스트를 생성하여 예시를 완성해야 한다(예 : ‘치즈’라는 영어 단어를 ‘cheese → ‘로 제시하면 여기에 해당하는 프랑스어 단어를 모델이 생성.) 찬드라세카란에 따르면 대부분 모델이 아직 개발 초기 단계이기 때문에 실제로 필요에 맞는 맞춤형 학습 모델을 갖춘 기업은 거의 없다. 또한 IT 사용자와 비즈니스 사용자가 프롬프트 엔지니어링이라는 스킬을 배우는 것이 중요하다고 그는 강조했다. 찬드라세카란은 “프롬프트 엔지니어링은 오늘날 갖춰야 할 중요한 스킬이다. 파운데이션 모델이 퓨샷 및 제로샷 학습을 잘하더라도 그 성능은 사용자가 어떻게 체계적으로 공을 들여 프롬프트를 만드냐에 따라 영향을 받는다. 사용 사례와 산업에 따라 이 스킬은 IT 사용자와 비즈니스 사용자 모두에게 중요해질 것”이라고 말했다. 대부분 API에서는 사용자가 자체적인 프롬프트 엔지니어링 기법을 적용할 수 있다. 레이예스에 따르면 사용자가 LLM에 텍스트를 보낼 때마다 특정 결과가 나오도록 프롬프트를 개선할 가능성이 있다. “하지만 이런 유연성은 프롬프트 인젝션 등 악의적인 사용 사례의 가능성을 열기도 한다. 빙(Bing)의 시드니(Sydney)와 같은 사례는 사람들이 의도치 않은 목적으로 사람들이 프롬프트 엔지니어링을 악용할 수 있다는 사실을 증명했다. 프롬프트 인젝션은 성장하고 있는 연구 분야다. 다양한 애플리케이션에 걸쳐 LLM이 책임 있고 안전하게 사용될 수 있도록, 악성 사용 사례는 물론 프롬프트 인젝션 문제를 해결하는 일이 향후 매우 중요해질 전망이다”라고 말했다. editor@itworld.co.kr  

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“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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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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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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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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클라우드 Brandon Butler, Tim Greene
"도대체 프라이빗 클라우드란 무엇인가?" 정의, 비교, 아키텍처, 과제 총정리

하이브리드 멀티클라우드 시대가 도래하면서 프라이빗 클라우드는 다소 애매하고 혼란스러운 개념이 되었다. 프라이빗 클라우드는 스토리지와 컴퓨트, 메모리 자원을 효율적으로 사용할 수 있으며, 기업 애플리케이션에 더 빠른 응답시간을 제공하며, 데이터의 저장과 관련된 규제를 준수할 수 있도록 해준다.     프라이빗 클라우드의 정의 프라이빗 클라우드란 개념은 비교적 단순하고 직설적이다. NIST는 2013년 NIST 클라우드 컴퓨팅 표준 로드맵에서 “프라이빗 클라우드 인프라는 여러 소비자(예를 들어, 사업부서)로 이루어진 단일 조직에 의해 독점적인 사용을 위해 프로비저닝된다”고 설명했다. 여기서 중요한 것은 프라이빗 클라우드 인프라라고 해서 온프레미스에 위치하거나 심지어 해당 인프라를 사용하는 조직이 소유해야 하는 것은 아니라는 점이다. 이 정의는 현재 전 세계적인 표준으로 받아들여지고 있다. 기업은 IBM이나 마이크로소프트 같은 클라우드 서비스 업체에 자사 프라이빗 클라우드의 호스팅을 맡길 수 있다. 아마존 아웃포스트나 HPE 그린레이크 같은 솔루션을 이용해 온프레미스 프라이빗 클라우드를 구축하고 관리할 수도 있다. 아니면 모든 것을 직접 구축하는 방식으로 기존 데이터센터를 프라이빗 클라우드로 현대화할 수도 있다. 어떤 접근법을 취하든 한 가지는 분명하다. 프라이빗 클라우드는 성장 중이다. IDC는 클라우드 서비스는 물론, 하드웨어, 소프트웨어, 전문 서비스 등을 포함한 총 클라우드 지출이 2025년에 1조 3,000억 달러를 넘을 것으로 전망한다. 연평균 성장률은 무려 16.9%이다. IDC의 예측대로라면, 프라이빗 클라우드 서비스의 성장 속도는 31.0%로 더 빠르다. 프라이빗 클라우드 인프라만 놓고 보면, 2021년 지출 규모가 총 225억 달러로, 11.8% 증가했다. 이 중 46%는 온프레미스 환경에 배치됐는데, 기업의 프라이빗 클라우드 배치가 온프레미스와 호스팅으로 고르게 나눠졌다는 것을 알 수 있다.   프라이빗 클라우드 vs. 퍼블릭 클라우드 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드의 근본적인 차이는 프라이빗 클라우드용 자원과 인프라 모두가 퍼블릭 클라우드로부터 분리되어 있다는 것이다. 소프트웨어를 이용해 분리할 수도 있고, 하드웨어 자체가 온전히 따로 있는 방식일 수도 있다. 어떤 식이든 프라이빗 클라우드용 자원은 단 한 고객만이 사용할 수 있다.  반대로 퍼블릭 클라우드는 개별 고객이 프로비저닝된 클라우드의 일부를 사용하고, 해당 자원은 클라우드 내의 모든 사용자가 이용할 수 있다. 자원은 클라우드 사용 계약에 따라 개별 테넌트로 할당되지만, 서로 다른 테넌트의 여러 워크로드가 공유된 물리 서버에서 구동하는 CPU 자원을 동시에 소비할 수도 있다. 물론, 데이터는 논리적으로 격리되어 개별 테넌트로 프로비저닝된다. 따라서 한 테넌트는 다른 테넌트의 데이터를 조작하거나 읽을 수 없으며, 데이터가 있다는 것조차도 모른다. 하지만 개별 테넌트가 이용하는 전체 자원 풀은 공유 자원이다.   프라이빗 클라우드의 이점 기업은 더 많은 자원을 퍼블릭 클라우드 이전하는 것이 전체적인 추세이며, 기존 앱을 이전하거나 새로운 애플리케이션을 개발하기 위해 클라우드 우선 전략을 도입하기도 한다. 하지만 특정 정부기관이나 규제가 많은 산업군의 기업은 특정 데이터에 대해 퍼블릭 클라우드 서비스 업체가 제공하는 것보다 더 많은 통제권일 가지고 있어야 하는 경우도 있다. 여기에는 데이터 자체의 보안뿐만 아니라 데이터를 호스팅하는 인프라 자원에 대한 통제도 포함된다. 이런 조직에는 프라이빗 클라우드가 해법이 될 수 있다. 퍼블릭 클라우드 상의 인스턴스에는 제대로 동작하지 않거나 전혀 동작하지 않는 레거시 시스템이나 프로그램도 있다. 하지만 이런 시스템을 지원하기 위해 특별히 고안된 가상화 환경에서는 동작할 수도 있다. 컴플라이언스와 규제에 대한 우려에 더해, 프라이빗 클라우드는 데이터와 애플리케이션에 대한 더 많은 통제권을 가져다준다. 또한 매우 낮은 지연시간이 필요한 실시간 애플리케이션을 구동하는 기업이라면, 비즈니스 프로세스를 온프레미스 환경에 유지하는 것이 퍼블릭 클라우드 서비스 업체로는 만족하기 어려운 수준의 성능을 제공할 수 있는 방안이다.   프라이빗 클라우드의 해결 과제 기업은 자체 프라이빗 클라우드를 구축하고 관리할 수 있지만, 자본이 많이 드는 전략이다. 어떤 방식이든 클라우드를 구축하는 데는 상당히 많은 컴퓨팅 인프라가 필요하기 때문이다. 온프레미스 환경에서 운영하는 자체 클라우드는 가상화나 소프트웨어 정의 네트워킹 같은 기술을 지원할 역량이 있어야 한다. 또한 자체 클라우드 내에 상당한 수준의 자원 확장성, 사용자와 애플리케이션 모두를 지원할 수 있는 대역폭도 갖춰야 한다. 하지만 자체 데이터센터가 있는 기업이라면, 기존 자원을 잘 구성해 프라이빗 클라우드처럼 운영하는 것은 실행 가능한 선택지이다. 많은 기업에서 프라이빗 클라우드로의 전환은 데이터센터 현대화의 일환으로 진행된다. 단순히 하드웨어를 갱신하는 대신, 셀프서비스 프로비저닝이나 컨테이너화, 데이터 레이크 같은 클라우드 같은 기능을 추가할 기회인 것이다. 또한 전략적인 차원에서는 프라이빗 클라우드가 전사적 디지털 트랜스포메이션의 기반 역할을 할 수 있다.   프라이빗 클라우드 대 하이브리드 클라우드 대 멀티클라우드 대부분 전문가는 하이브리드 클라우드가 향후 5년간 가장 크게 성장할 것이라고 전망한다. 가장 유여한 클라우드 배치 방식이며, 기존 온프레미스 인프라를 유지하면서 클라우드를 도입하기 시작한 기업에 가장 적합한 방식이다. 대규모 퍼블릭 클라우드 배치 환경을 유지하면서도 민감하거나 규제 대상인 데이터를 프라이빗 클라우드에서 호스팅해야 하는 기업에도 유용하다. 일반적으로 하이브리드 클라우드는 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드, 온프레미스 인프라를 통합할 수 있다. 성공적인 배치를 위한 핵심 요소는 통일된 관리 인터페이스로, 관리자가 중앙에서 모든 것을 제어할 수 있어야 한다. 이를 통해 기업은 그곳이 어디든 데이터를 가장 효과적으로 저장하고 사용하고 보호할 수 있는 곳에 유지하고 액세스할 수 있는 유연성을 얻는다. 이 유연성은 비용 절감에도 효과적인데, 하이브리드 클라우드가 계속 성장하는 주된 이유 중 하나이다. 하이브리드 클라우드 영역에 적용되는 또 하나의 용어는 멀티클라우드이다. 퍼블릭 클라우드가 차지하는 부분이 여러 클라우드 서비스 업체의 인프라에 위치하는 배치를 말한다. 예를 들어, 한 기업이 IBM 클라우드와 마이크로소프트 애저 모두를 자사의 퍼블릭 클라우드 인스턴스에 사용하면서, 이를 다른 컴퓨팅 자원, 즉 프라이빗 클라우드나 온프레미스 인프라와 함께 사용한다면, 하이브리드 멀티클라우드가 된다. 기능적으로는 처음 등장했을 때와 동일하지만, 하이브리드 클라우드를 배치하는 이유는 시간이 지나면서 점점 진화하고 있다. 처음에는 기업의 온프레미스 인프라를 혁신하는 방안으로 사용했다면, 이제는 데이터를 좀 더 쉽게 이용할 수 있도록 퍼블릭 클라우드와 안전하게 연결하는 방안으로 배치했다. 최근에는 워크로드를 모든 환경에 걸쳐 이식할 수 있도록 하는 데 중점을 둔다. 도커와 같은 컨테이너 클라우드 플랫폼이 여기에 해당한다. 프로세스나 워크로드는 여러 클라우드에 걸쳐 배포되며, 자동으로 분기해 가장 효율적으로 비용 효과적인 곳에서 운영한다. 이를 위해서는 쿠버네티스 같은 좋은 자동화 플랫폼이 필수적이다. 프라이빗 클라우드 아키텍처 NIST에 따르면, 프라이빗 클라우드는 다른 클라우드 아키텍처와 다섯 가지 특징을 공유한다. 첫째는 온디맨드 셀프서비스로, 기업 내 서로 다른 부서의 최종 사용자가 IT 부서에 지원이나 승인을 요청하지 않고 스스로 컴퓨팅 자원을 프로비저닝할 수 있다.  둘째는 폭넓은 액세스이다. 프라이빗 클라우드 자원은 최종 사용자가 다양한 디바이스를 통해 액세스할 수 있다. 셋째는 자원 풀 구성으로, 컴퓨팅 자원의 효율적인 활용을 위해 필요하다. 따라서 다양한 최종 사용자가 자원을 공유하지만, 어디까지나 기업 내부적으로만 활용한다. 서로 다른 기업이 자원을 공유하는 퍼블릭 클라우드와 가장 큰 차이점이다. 넷째는 탄력성으로, 인프라 자원을 필요한 만큼 확장하고 축소할 수 있으며, 사용이 끝나면 다른 사용자를 위해 자원을 다시 내놓는다.  마지막으로, 프라이빗 클라우드는 스토리지, 컴퓨팅, 대역폭, 사용자 계정의 수 등 사용량을 측정하는 방안이 필요하다. 여기서 한 단계 더 나아가 일종의 내부 비용 부과 메커니즘을 적용하는 것은 기업이 선택할 문제이다. 하지만 프라이빗 클라우드 자원의 사용량을 추적하고 정확하게 파악할 수 있어야만 한다.   프라이빗 클라우드를 배치하는 방법 프라이빗 클라우드의 기반이 되는 기술은 당분간 크게 바뀌지 않겠지만, 실제로 클라우드를 배치하는 방법은 끊임없이 진화한다. 최근에는 많은 기업이 서드파티가 보유하고 유지하는 프라이빗 클라우드를 선호한다. 일부 서비스 업체는 더 나아가 고도로 전문화된 프라이빗 클라우드를 제공한다. 예를 들어, 아마존의 GovCloud는 민감한 데이터와 규제 대상이 워크로드를 호스팅하기 위한 서비스이면서 미국 정부의 가장 엄격한 보안 및 컴플라이언스 요구사항을 만족한다. 앞서 살펴본 것처럼 프라이빗 클라우드는 온프레미스에 배치할 수도 있고, 프라이빗 클라우드 서비스를 제공하는 주요 클라우드 서비스 업체 어디에서든 호스팅 방식으로 배치할 수도 있다. 최근에는 클라우드의 종류는 중요하지 않고 모든 데이터와 워크로드를 가장 효율적으로 다룰 수 있는 곳에 배치하는 것이 중요하다. 아니면 적절한 보안 프레임워크나 규제를 기반으로 배치할 수도 있다. 퍼블릭 클라우드 인프라 내의 프라이빗 클라우드는 실질적인 보안 이점이 있다. 퍼블릭 클라우드가 프라이빗 클라우드보다 태생적으로 덜 안전하다는 선입견은 그동안 수많은 연구를 통해 잘못된 것임을 확인했다. 실제로 잘 관리되는 퍼블릭 클라우드, 특히 최상위 퍼블릭 클라우드 서비스 업체가 관리하는 인프라는 최신 패치와 보호 기술이 적용되어 있다. 이 때문에 클라우드 배치나 사이버 보안에 전문 지식이 없는 기업이 온프레미스에서 관리하는 것보다 프라이빗 클라우드를 더 안전하게 할 가능성이 크다. editor@itworld.co.kr

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IT 관리 | 개발자 Isaac Sacolick
'기초부터 다시 시작하는' 애자일 방법론의 이해

애자일(Agile) 방법론이 등장한 지 2021년을 기준으로 꼭 20년이 됐다. 일부 스타트업이 공동 장소에서 스티커와 화이트보드를 가지고 협업하던 비주류 방법론이 이제는 정교하고 확장성 있고 널리 쓰이는 애자일 소프트웨어 개발 프로세스와 툴로 발전했다.   애자일 개발은 오랜 기간 사용되고 많은 기업이 스크럼, 칸반 등의 애자일 기법을 이용해 애플리케이션을 현대화하고 고객 경험을 개선하고 디지털 트랜스포메이션을 이행하는 데는 그만한 이유가 있다. 디자인 씽킹, 제품 관리, 데브옵스와의 접점에 대한 방대한 지식이 쌓이는 것도 같은 맥락이다. 이제 사람들은 ‘애자일이 무엇인가?’라고 묻지 않는다. 오히려 자기 팀에 최고의 애자일 방법론을 적용할 방법을 활발하게 논의한다. 여기서는 다시 기본으로 돌아가 사람과 팀, 프로세스, 툴과 함께 애자일 방법론의 기초를 알아본다. 또한, 애자일이 데브옵스와 어떻게 연결되는지 살펴보고, 애자일 문화를 양성하고 고품질의 소프트웨어를 완성하는 모범 관행을 소개한다.   애자일 방법론에서의 주요 역할들 애자일 소프트웨어 개발 프로세스는 언제나 특정 제품의 사용자를 정의하고, 다뤄야 할 문제와 기회, 가치의 범위에 관한 비전을 문서화하며 시작한다. 제품 소유자(Productowner)는 이 비전을 포착하고 이를 달성하기 위해 다양한 팀과 협업하며 애자일 개발 프로세스에는 여러 역할이 관여한다. 사용자 : 애자일 프로세스는 언제나 사용자(User) 또는 고객을 염두에 두면서 시작한다. 오늘날에는 일반적으로  고객 요구 및 행동의 다른 워크플로우 역할/유형을 정형화한 사용자 페르소나(User Personas)를 정의한다. 제품 소유자 : 제품 소유자는 내부 이해관계자 등 고객의 목소리를 담당한다. 통찰, 발상, 피드백을 종합해 제품 비전을 만든다. 보통 제품 비전은 단순하고 직접적이지만, 고객 또는 사용자가 누구이고, 어떤 가치를 다루는지, 이들을 다루는 전략에 대한 전체 그림을 반영한다. 예를 들면 구글이 가졌던 원래의 비전 아마도 다음과 같았을 것이다.   단순한 키보드 중심 인터페이스와 검색 결과에서 유명한 출처를 앞에 배치하는 알고리즘을 가지고 인터넷에 접근할 수 있는 사람이 적절한 웹사이트와 웹 페이지를 쉽게 찾을 수 있도록 하자. 비전이 무엇이든지 제품 소유자는 이를 정의하고 개발팀과 협력해 이를 구체화한다. 개발팀과 협력하기 위해 제품 소유자는 제품 비전을 일련의 사용자 스토리(User Stories)로 나눈다. 각 사용자 스토리는 표적 사용자, 이들이 가진 어려움, 해법이 필요한 이유, 그리고 해법을 한정하는 단서와 허용 기준을 규명하기 위한 것이다. 제품 소유자는 사용자 스토리의 우선순위를 정하고 이를 팀과 함께 평가해 팀에 필요한 것이 무엇인지에 대해 공통의 이해를 가질 수 있도록 해야 한다. 애자일 개발에 대한 빠른 입문서를 찾고 있다면 이 5분짜리 영상을 참고하면 된다. 소프트웨어 개발팀 : 팀은 다학제적이어야 하고, 일을 완수할 수 있는 기술과 이력을 가진 다양한 집단을 포함해야 한다. 애자일 개발팀은 개발자는 물론 품질 보증 자동화 엔지니어, 데이터 엔지니어, 사용자 경험(UX) 디자이너, 그리고 소프트웨어 제품의 유형에 따라 그 외의 다양한 역할로 구성해야 한다. 애자일은 팀이 유효한 소프트웨어를 전달하는 데 집중시킨다. 따라서 이들은 완전히 기능하는 애플리케이션, 통합, 사용자에게 영향을 주는 결과물을 완성해야 한다. 단순히 기술 컴포넌트만으로는 충분하지 않다. 모든 팀원이 무엇을 만드는지, 누가 무엇을 하는지, 소프트웨어가 어떻게 개발될 것인지 충분히 이해하고 참여해야 한다. 이 밖에 애자일 팀에는 일반적으로 다음과 같은 역할이 배정된다.   기술 또는 팀 리더(Tech or Team leads)는 아키텍처, 기능 미달 허용 기준, 시퀀싱, 디펜던시, 여타 기술 및 보안 고려사항에 관해 제품 소유자와 협력한다. 기술 리더는 팀과 함께 스토리를 평가하고 구현 디테일을 계획하는 등 광범위한 책임을 맡는다. 스크럼 마스터(Scrum master)는 흔히 새로운 팀에게 애자일 프로세스, 책임, 툴에 관해 지도한다. 스크럼 마스터는 진전을 가로막는 장애를 해소하고, 애자일 팀의 개발 속도를 향상할 방법을 검토하고, 백로그를 정리하는 등의 책임을 진다. 비즈니스 애널리스트(Business analysts)는 제품 소유자와 협력한다. 일반적으로 비즈니스 애널리스트는 와이어 프레임의 생성, 사용자 스토리의 문서화, 테스트 결과의 검토 등을 책임진다. 이들은 마이크로서비스 등의 기술 제품을 개발할 때, 그리고 소프트웨어 개발에 있어 제품 소유자보다 더 여러 가지 지식을 가지고 있을 때 특히 도움이 된다.  애자일 팀의 구성과 규모를 정하는 일은 전적으로 조직 리더에게 달려 있다. 팀원 간의 협업을 극대화하기 위해 제프 베조스의 '피자 두 판 애자일 팀(Two pizzasize agile teams)' 관행을 따르는 경우가 많다.   스크럼과 칸반 일단 제품 비전 및 팀이 애자일 선언서(Agile manifesto)에 나온 원리 등 애자일에 공감했다면, 이제 프로세스 방법론을 선택해야 한다. 대표적인 애자일 프로세스는 스크럼(Scrum)과 칸반(Kanban)이다.   칸반은 이해하고 구현하기가 비교적 쉽다. 일종의 팬인 및 팬아웃 프로세스(Fanin and Fanoutprocess)로 작동하며, 팀은 인테이크 보드(Intake board)로부터 사용자 스토리를 획득해 워크플로우 전체에 걸쳐 전파하고 구현한다. 그러나 대부분 기업은 스크럼을 활용한다. 대개 1~2주간 지속되는 스프린트(sprints)라는 리드미컬한 흐름에 따라 개발 작업을 진행한다. 제품 소유자는 요구사항을 사용자 스토리로 작성하고, 비즈니스 가치에 따라 백로그에서 우선순위를 정한다. 팀은 백로그를 검토한 후 스프린트 중 완수할 수 있는 최상위 사용자 스토리에 집중한다.  스크럼은 몇 가지 표준적인 회의를 포함한다(스크럼 의례(scrum ceremonies) 혹은 스크럼 의식(scrum rituals)이라고도 불림). 이는 팀이 스프린트 우선 사항에 집중하고, 스프린트 기간 중 작업을 완수하고, 각 스프린트를 성공적으로 마감하는 데 도움이 된다. 다음과 같은 공통 요소를 갖는 것이 보통이지만, 애자일 하이브리드 작업 모델에 맞게 수정할 수 있다.   스프린트 계획(Sprint planning)은 제품 소유자가 우선순위를 공유하는 것으로, 팀은 스프린트 중에 얼마나 많은 작업을 완수할 수 있는지를 결정한다. 일일 스탠드업 회의(Daily standup meetings)에서는 팀이 사용자 스토리의 현황을 논의한다. 팀원은 각자 일일 목표를 공유하고, 팀의 진전을 가로막는 장애물이 있다면 상부로 위임할 수 있다. 스프린트 평가(Sprint reviews)는 스프린트의 마감 시 행하는 실증 회의이다. 여기서는 최종 결과물에 대한 제품 소유자의 승인을 얻기 위해 제반 기능을 시연한다. 회고 회의(Retrospective meetings)에서 팀은 애자일 및 소프트웨어 개발 프로세스에서 잘된 부분과 개선이 필요한 부분을 논의한다.  스크럼은 제품, 프로그램, 프로젝트 매니저가 예정 시한 및 범위를 명시하는 것이 아니라 팀이 자율적으로 달성할 수 있는 분량의 작업에 집중해 성과를 개선한다. 사용자 스토리를 이용하면 비즈니스 요구와 허용 기준을 (또는 애자일 팀이 때때로 ‘완수의 정의(Definition of done)’라고 부르는 것) 나누는 작은 업무를 형성하고, 팀이 이행 방식을 자율적으로 체계화할 수 있다. 스프린트 평가는 피드백 순환 고리의 하나이고, 제품 소유자는 각 스프린트 전에 우선순위를 다시 평가해 요건을 재정의하는 것이 좋다. 스프린트 회고는 팀이 협업을 개선하고 프로세스를 개선하는 데 도움이 된다.   애자일 팀을 위한 모범 관행 스크럼은 팀이 협력하고 계획하고 완성하기 위한 기본 프로세스다. 그러나 이는 최고의 기술 관행이 아니고 조직적 표준이 아니다. 애자일 문화를 정의하고 견인하지도 않는다. 대신 오늘날 가장 널리 쓰이는 기술 관행은 대개 소프트웨어 개발 수명주기(SDLC)의 정의와 데브옵스 프로세스의 이행을 포함한다. SDLC는 코드 작성, 소프트웨어 자산의 관리, 기술 표준의 개발에 관한 지침을 제공한다. CI/CD, 코드형 인프라(IaC), 지속적 테스팅 등의 데브옵스 자동화는 한층 안정적인 개발  프로세스를 만드는 데 도움이 된다. 시프트레프트 보안 관행(Shiftleft security practices), 옵서버블 마이크로서비스(Observable microservices), 피처 플래깅(Feature flagging), 카나리아 배포(Canary releases), AI 옵스 같은 다른 관행은 유연하고 안정적인 소프트웨어 공급 모델이다. 자율적인 팀, 애자일 방법론, 데브옵스 자동화, 클라우드 아키텍처로의 현대화 등은 모두 IT 조직이 문화를 진화시키는 데 기여한다. 장기적인 개발 주기는 기능과 개선을 신속히 배포할 수 있도록 CD 모델로 대체된다. 자동화는 성과, 신뢰성, 보안에 대해 운영 책임을 지면서 자율성과 속도를 추구하는 개발자 사이의 여러 차이를 메우는 데 도움이 된다. 애자일 팀은 이들 관행을 여러 가지 조합해 현명한 아키텍처를 결정해 테스트할 수 있다. 데이터 지향적인 문화를 만들고 빠르게 실수를 바로잡는 것도 가능하다. 이밖에 디자인 씽킹과 스크럼의 융합, 가치 스트림(Value streams)의 이행, 제품 관리 관행의 개발, 지속 계획의 이행 등의 관행은 애자일 팀이 고객, 최종 사용자, 현업관계자와 협력하는 데 도움이 된다. 일반적으로 애자일 팀은 지라 소프트웨어(Zira Software), 애저 데브옵스(Azure DevOps), 디지털닷에이아이(Digital.ai) 등의 툴을 활용해 애자일 백로그 및 칸반 보드 상에서 협력한다. 이들 툴은 작업의 우선순위를 정하고, 요구사항을 포착하고, 사용자 스토리를 완성하고, 번다운 보고서(Burndown reports)를 검토하고, 버전 제어, CI/CD, 여타 툴을 이용해 워크플로우를 자동화하는 데 도움이 된다.  SAFe, 엔터프라이즈 스크럼(Enterprise Scrum), LeSS(LargeScale Scrum), 스포티파이 모델(Spotify Model), 스타CIO 애자일(StarCIO Agile) 등 개념적 프레임워크와 가이드는 여러 협업 팀이 애자일 원리와 표준, 관행을 추진하는 데 기여한다. 애자일 전문가 대부분은 명확히 정의된 목적, 소수의 정예 팀, 제한된 수의 엄선된 툴과 함께 애자일 관행을 시작하도록 권고한다. 물론 다양한 팀, 자율 조직 원리, 표준, 툴, 그리고 통합 사이에서 적절한 균형을 발견하는 것은 쉽지 않다. 그러나 이런 노력을 통해 기술 역량을 구축, 확장하고 유지할 수 있다. editor@itworld.co.kr  

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퍼스널 컴퓨팅 Howard Wen
'필수를 넘어 고전이 된' 윈도우 PC 관리 소프트웨어 12종

윈도우 10과 11에서 모두 사용할 수 있는 PC용 필수 유틸리티가 있다. 시스템을 사용자에 따라 조정하고 여러 가지 관리 작업을 빠르고 쉽게 수행하는 무료 프로그램이다. 이 중 상당수가 예전 윈도우 버전부터 많은 사용자가 사용한 프로그램이다. 윈도우 버전은 계속 바뀌었지만 줄곧 인기를 유지한 이유가 있다. 운영체제에 종속된 제품이 아니고, 윈도우 기본 프로그램보다 성능이 우수하기 때문이다. 윈도우 인터페이스나 이미지 변경 프로그램, 웹 브라우저 같은 일반적인 애플리케이션을 넘어 윈도우 그 자체를 조금 더 쾌적하게 하는 본래 목적에 충실한 ‘클래식’ 프로그램 12종을 살펴본다. 모두 무료이거나 무료 버전을 제공한다.   씨클리너(CCleaner)  씨클리너(CCleaner)는 브라우저 히스토리, 캐시, 쿠키, 로그, 임시 비밀번호, 그리고 시스템에 설치된 윈도우와 웹브라우저가 시간에 걸쳐 누적해왔지만 시스템 운영에 필수가 아닌 여타 백그라운드 파일을 빠르게 제거할 수 있다. 다량의 스토리지 공간을 회복할 가능성이 있다.    윈도우 10 및 11에 딸린 대다수의 마이크로소프트 프로그램을 언인스톨할 수도 있다. 기본적으로는 운영체제 안에서 삭제가 허용되지 않는 프로그램, 예를 들어 코타나(Cortana), 원드라이브(OneDrive) 등을 지울 때 편리하다.   디스크지니어스와 미니툴 파티션 위저드 디스크지니어스(DiskGenius) 및 미니툴 파티션 위저드(MiniTool Partition Wizard)는 PC의 하드 드라이브나 SSD의 파티션을 생성, 복사, 삭제, 병합, 크기 조정, 분할을 할 수 있다. 예를 들어 네트워크 상의 대용량 드라이브를 분할해 공유 파일을 윈도우 운영체제에서 분리해 유지할 수 있다. 이 패키지에 포함된 다른 툴은 한 드라이브의 전체 컨텐츠를 다른 드라이브로 복사할 수 있고, 아니라면 손상되었거나 삭제된 파티션의 복구를 시도할 수도 있다.    두 제품의 기능은 매우 비슷하므로 마음에 드는 인터페이스를 선택하면 된다. 필자가 디스크지니어스를 선호하는 이유는 윈도우가 설치된 PC의 메인 드라이브를 더 작은 드라이브로 옮겨 드라이브 크기를 자동으로 조정해주기 때문이다. 이 기능은 보통 다른 드라이브 관리 툴에서 유료로 제공된다.      에브리씽(Everything)   에브리씽을 설치하면 윈도우 PC에서 파일을 즉시 찾을 수 있다. 검색 상자에 파일 이름의 글자를 입력하기 시작하면 결과 범위가 좁혀지는 것이 바로 보인다. 입력한 글자가 많아질수록 결과 목록이 줄어들고 마침내 찾고 있는 파일만 제시된다. 검색 결과는 파일 썸네일로 볼 수 있고, 조회 모드에서 파일 프리뷰도 빠르게 생성한다.      IO비트 언로커(IObit Unlocker) 및 로크헌터(LockHunter)  간혹 윈도우 파일 탐색기에서 파일 또는 폴더가 ‘잠김’으로 표시된 때가 있다. 삭제, 이동, 파일명 변경도 불가능하다. 문서, 이미지, 또는 영상 파일이 뷰어 프로그램에 연결되어 있을 때 일어나는 일이다. 윈도우가 사용 중인 프로그램과 파일의 연결을 해제하는 데 실패한 경우다.  IO비트 언로커(IObit Unlocker)와 록헌터(LockHunter) 모두 잠금 해제 기능이 매우 뛰어나다. 파일이나 폴더의 잠금을 해제하면 평소처럼 파일을 삭제하거나 조정할 수 있다.        키파인더(Keyfinder)  현재 윈도우 PC에서 라이선스 프로그램을 제거한 후 다른 PC에 설치하고 싶다고 하자. 또는 컴퓨터 주 드라이브를 포맷할 때 라이선스 프로그램을 재설치해야 한다. 프로그램의 라이선스 키를 찾을 수 없을 때, 제거나 드라이브 포맷 전에 매지컬 젤리 빈(Magical Jelly Bean)의 키파인더(Keyfinder)를 실행하면 된다.    키파인더는 윈도우 PC에 설치된 모든 라이선스 프로그램을 찾아 PC를 스캔한 후 프로그램의 라이선스 키의 편리한 목록을 생성한다. 라이선스 키를 텍스트 파일로 저장해두고 언제든지 참조할 수 있다. 300가지가 넘는 라이선스 프로그램을 지원한다.    레쿠바(Recuva)  무심코 파일을 삭제했는데 파일이 윈도우 휴지통에서도 사라졌을 때는 레쿠바가 최고의 선택일 것이다. 레쿠바(Recuva)는 삭제된 파일이 저장돼 있던 드라이브를 스캔해 드라이브에서 삭제된 파일 목록을 제시한다. 목록 상의 각 파일 이름의 색상은 파일을 원래 상태로 복원할 수 있는 확률을 나타낸다(녹색은 삭제 파일이 복구될 확률이 가장 높음을 의미한다).    레쿠바의 검색 툴은 직접 삭제 파일을 조사하기도 한다. 예를 들어 어떤 문서를 찾을 때 문서에 포함된 특정 단어로 삭제 파일을 검색할 수 있다.    샌드박시(Sandboxie)  윈도우 10과 11은 악성코드나 프로그램이 PC에 유해한 행위를 하는 것을 어느 정도 저지하는 내장 보호 기능을 지원한다. 그러나 샌드박시(Sandboxie)는 추가적인 주의를 기울일 필요가 있는 경우 한층 직접적인 방법을 제공한다. 꺼림칙한 프로그램을 설치하거나 실행하는 경우라면 특히 그렇다.    샌드박시는 내부에서 실행되는 수상쩍은 프로그램을 위해 샌드박스를 설치해 다른 데이터나 프로그램과 분리한다. 프로그램이 악성 코드를 실행하려 한다거나 웹 브라우저가 무언가 좋지 않은 것을 다운로드한다고 해도 샌드박시는 일체의 유해한 행위를 샌드박스 안으로 한정한다. 악성 프로그램이 설치된다고 해도 파일을 삭제하거나 잠그거나 고쳐 쓰는 등 정상적인 PC 활동을 방해하지 못할 것이다.  또한 샌드박시는 데스크톱에 단축키를 배치한다. 클릭하면 기본 브라우저를 샌드박스 내에서 실행할 수 있다.    시어(Seer) 시어(Seer)는 맥OS의 퀵 룩(Quick Look)이라는 기능을 윈도우로 가져온다. 파일 이름을 클릭하고 스페이스바를 동시에 누르면 파일의 프리뷰를 로드한다.    사진이라면 윈도우 데스크톱 위에 떠있는 이미지가 나타난다. PDF, RTF, 텍스트 파일이라면 간단한 뷰어 앱에 로드해 보여준다. ZIP 등의 압축 파일은 압축된 파일 목록을 바로 확인할 수 있다. 또한 음성 및 영상 파일을 재생할 수 있다. 그러나 미디어 재생 전문 애플리케이션에 비해 품질이 뛰어나지는 않다. 심지어 플러그인을 설치하면 마이크로소프트 오피스 문서 등 더 많은 파일 유형을 미리보기할 수 있다.    스펙시(Speccy) 스펙시(Speccy)는 PC를 철저히 검사하고 CPU, RAM, 메인보드, 스토리지, 기타 범주로 하드웨어를 요약 보고한다. 한 범주를 클릭하면 PC 구성요소의 세부 정보를 볼 수 있다. 예를 들어 ‘메인보드’에서는 메인보드의 칩셋, BIOS 버전 번호, 확장 슬롯의 수가 표시될 것이다. 핵심 사양 정보를 인쇄하거나 텍스트 파일로 저장할 수도 있다.     와이파이 패스워드 리빌러(WiFi Passwords Revealer)  윈도우 10 또는 11 PC에 저장된 와이파이 네트워크 비밀번호를 찾으려면 운영체제의 네트워크 설정을 살펴보는 등 복잡한 작업을 해야 한다. 매지컬 젤리 빈이 만든 와이파이 패스워드 리빌러(WiFi Password Revealer)는 어떤 일을 하는지 정확히 이름에서 보여준다. 실행만 하면 사용자가 PC에서 로그인한 적이 있는 와이파이 네트워크와 비밀번호를 한꺼번에 나열한다. 각 와이파이 네트워크의 보안 인증 및 암호화 방식도 표시한다.    editor@itworld.co.kr

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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 기반의 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 써주며, 영어 교육 앱에 활용된 AI는 개인화된 대화 피드백을 제공한다. 물론 이제 시작일 뿐이다. 앞으로 AI를 활용한 서비스가 속속 등장하면서 일상으로 다가온 AI의 위력을 더 체감할 수 있게 될 전망이다.

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2023년 03월 10일 토픽 브리핑
“모든 기술에 가속도가 붙는다” MWC 2023 총정리

세계 최대 규모의 ICT 박람회 MWC(Mobile World Congress)는 매년 새로운 기술과 서비스를 소개하며 미래 방향성을 제시한다. ‘가속도의 시대(Velocity)’를 주제로 진행된 올해 MWC에서는 혁신 기술의 조합으로 가속화되는 미래를 엿볼 수 있었다. 통신기술 분야에서는 5G와 6G, 오픈 RAN 등 차세대 네트워크 기술이 주목받았으며, 빠르고 안전한 네트워크를 기반으로 성장할 AI 결합 서비스가 소개됐다. 모바일 기기 분야에서는 다양한 폴더블 스마트폰이 모습을 드러내 삼성 갤럭시 폴드/플립과의 간극을 좁혔고, 롤러블 기기의 가능성도 확인했다.

글로벌 칼럼 | MWC에서 확인한 더 빠른 클라우드 네트워크 등장의 징후
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노르마, MWC에서 이동통신업체를 위한 양자 보안 VPN ‘Q 케어’ 공개
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2023년 03월 03일 토픽 브리핑
“두려워 말라, 활용하라” 이미 다가온 생성형 AI의 미래

생성형 AI는 대화로 사람과 상호작용한다. 협업자가 될 수도 있고, 코치가 될 수도 있다. 여기에서 기술이 발전하고 유용해지면, 명령 기반인 PC와 키보드, 마우스라는 입력 방식의 존재를 허물 수도 있다는 예측도 있다. 이미 디스플레이 없이도 사람들은 알렉사나 구글 어시스턴트에게 날씨, 택배 위치, 예약 여부를 묻는 질문을 던지고 있다. 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
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"사실을 원해? 재미를 원해?" 정밀성과 창의성 모드 추가한 빙 챗 AI
검색
“ChatGPT로 자소서 쓰니⋯78%, 서류 합격했다” 
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“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
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블로그ㅣ새롭게 막 오른 MS와 구글의 ‘검색 전쟁’
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글로벌 칼럼 | MS는 혼합 현실과 생성형 AI 전쟁에서 승리할까?
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“일일이 접속할 필요 없이” ChatGPT를 윈도우 앱으로 쓰는 방법
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챗GPT에 없지만 새로운 빙 검색에 있는 것은? ‘답변의 출처’
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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
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"모든 것이 봇으로 귀결되는 미래" 생성형 AI에 대한 10가지 우려
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“빗나간 카운터 펀치” 구글 파리 행사가 흐지부지한 이유
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2023년 02월 10일 토픽 브리핑
슬기로운 크롬 생활 시작하기

크롬은 웹 브라우저 세계에서 왕과 같은 존재다. 90년 초반 MS 인터넷 익스플로러가 지배하던 세상에서 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 해결하려는 노력을 보여주고 있고, 사용자 경험을 개선하는 다양한 고급 기능도 추가하고 있다. 크롬을 잘만 이용하면 웹 서핑과 업무의 경험이 달라진다. 크롬 브라우저 사용자가 알아두면 좋은 팁, 확장 기능, 뉴스를 모았다.

"모르면 손해" 반드시 알아야 할 크롬 키보드 단축키 10가지
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“무료인데 속도까지 빠르다” 최고의 크롬 브라우저용 VPN 4선
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"쾌적한 인터넷 생활에 꼭 필요한" 크롬 필수 단축키 2가지
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크롬 브라우저, 비밀번호 필요 없는 패스키 지원 시작
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"브라우저 정리의 달인 되어볼까" 구글 크롬의 '탭 그룹' 사용법
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'원하는 검색 결과 더 빨리 찾는' 크롬 브라우저 고급 설정 팁
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"크롬 시크릿 모드도 개인 데이터 추적해" 구글 vs. 사용자 집단소송의 의미
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블로그 | 사파리 애호가도 반한 크롬의 검색 신기능
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“메모리 도둑 어디 갔나” 구글 크롬, 메모리·배터리 세이버 모드 발표
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웹 브라우저 베타 버전으로 고급 사용자 되기
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2023년 02월 03일 토픽 브리핑
“기회는 준비된 자에게” 2023년 사이버 보안 전망 모아보기

연초가 되면 모든 기업이 지난해를 돌아보고 다가오는 해를 준비하느라 바쁘게 움직인다. 이맘때 발표되는 주요 전망 보고서와 각종 조사 결과를 참고해 자칫 놓칠 수 있는 부분과 업계의 현황을 점검하는 것도 현명하다. 특히 사이버 위협이 기업의 성장 및 생존과 직결된 요소로 부상하면서 최근에는 보안에 관한 자료가 쏟아졌다. ITWorld의 조사 결과에서도 업계를 불문하고 보안에 대한 높아진 관심을 알 수 있었다. 불확실성이 가득한 시대에 효과적인 보안 전략은 무엇일까? 참고하면 좋을 기사를 모았다.

“초불확실성 시대에 효과적인 보안 전략은?” 2023년 사이버 보안 우선순위 조사 - Market Pulse
보안우선순위
한국 딜로이트 그룹, ‘사이버의 미래 2023 서베이’ 리포트 국문본 공개
한국 딜로이트 그룹
시스코, 하이브리드 근무환경 사이버보안 위협 보고서 발간…미등록 기기로 인해 증가하는 위험 분석
시스코
네이버, 개인정보보호 연구 결과 담은 ‘2022 프라이버시 백서’ 공개
네이버
컴볼트, 2023 사이버 보안 위협 전망 발표
컴볼트
레드햇, ‘2023 글로벌 기술 전망’ 공개…“디지털 트랜스포메이션의 최우선 과제는 보안”
레드햇
하이크비전, '2023년 물리 보안 시장 트렌드 7가지’ 발표
하이크비전
SK쉴더스, 2023 KARA 랜섬웨어 동향 보고서 공개
SK쉴더스
KISA, 2023 개인정보 7대 이슈 전망 공개
KISA
글로벌 칼럼 | 경제 역풍이 2023년 사이버보안 업계에 미칠 영향
보안
2023년 01월 27일 토픽 브리핑
ChatGPT가 던진 '어쩌면 본질적인 질문'

오픈AI가 개발한 텍스트 기반 인공지능 챗봇 도구 ChatGPT가 화제의 중심에 섰다. 마치 사람과 대화하듯 거의 모든 주제로 질문할 수 있고, 비즈니스 이메일 작성과 번역을 넘어 최근에는 미국 MBA 입학시험과 의사시험에도 합격했다. ChatGPT가 온라인 정보 검색 방식을 완전히 바꿀까? 아니, 그 이전에 인간이 하는 일을 어디까지 대체할 수 있을까? 오픈AI CEO 샘 알트먼은 아직도 ChatGPT에 한계가 많다는 조심스러운 입장이다. 하지만 ChatGPT가 내놓는 '제법 그럴 듯한' 결과물을 보면서 다음 세대 AI의 역할과 범위를 궁금해 하는 사람은 적지 않을 것 같다.

글로벌 칼럼 | 생성형 AI는 인력 대체재가 아닌 보완재
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“나는 누구인가?” ChatGPT가 말하는 ChatGPT
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생성형 AI에 수반되는 2가지 가능성 "생산성 vs. 위험"
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AI 챗봇 ChatGPT가 해커들의 조력자가 되는 과정과 대비책
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"AI의 미래가 달렸다" 마이크로소프트와 오픈AI 대상 집단 소송의 의미
챗GPT
일찌감치 오픈AI 투자한 MS, 빙과 ChatGPT 3 통합 시도 중
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ChatGPT-3 기반 AI로 글쓰기, 정말 AI가 글까지 써낼까?
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기사 쓰는 AI 현실화…CNET, AI 작성 기사 73건
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ChatGPT 리뷰 | AI 챗봇의 눈부시고 위협적인 미래를 엿보다
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글로벌 칼럼 | 기업 AI 도입, 사소하고 점진적으로 해야
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2023년 01월 13일 토픽 브리핑
“이종 결합이 대세” 2023 CES 이모저모

CES(Consumer Electronics Show)가 3년만에 현장에서 열렸다. 코로나19 여파로 온라인으로 명맥만 유지하다 열렸다. 올해 행사의 화두는 ‘모빌리티’로, 전통 제조기술과 IT 기술의 융합이 돋보였다. 한편 지난해 주요 기술로 소개됐던 인공지능(AI)에서는 ‘협업’이 강조됐다. AMD는 기조연설에서 AI 기반 PC에 대해 마이크로소프트, 테슬라 등 주요 협력사와 한 자리에 서며 협력 업체와 함께 하는 미래를 이야기했다. 2023년을 밝힐 차세대 기술은 어떤 것이 있을까? 지난 4~8일 나흘간 치러진 CES 기사를 모았다.

“미래형 자동차의 향연” CES 2023 자동차 전시 이모저모
CES
“올해보단 내년이다” CES 2023으로 본 AI 기반 PC의 가능성
인공지능
MSI, CES 2023서 인텔 코어 i9-13980HX 탑재 노트북 벤치마크 공개
MSI
CES 2023에서 빛난 최고의 모니터 10선
CES2023
‘애플 덕후’가 알아야 할 2023 CES 이모저모
CES
글로벌 칼럼 | AMD의 CES 기조연설에서 찾은 윈도우 12의 힌트
AMD
“RDNA3을 노트북에…” AMD, CES 2023서 신형 모바일 GPU 4종 선보여
AMD
“게임을 이기는 프레임 속도” 500Hz 모니터 등장 : CES 2023
모니터
“더 크고 무거워진다” CES 2023에서 주목해야 할 노트북 트렌드
CES 2023
“화면을 접고 펼치고 늘리다” 삼성, CES서 슬라이드 방식 탑재한 폴더블 태블릿 공개
삼성
2023년 01월 06일 토픽 브리핑
ITW 월별 인기 기사로 본 2022년 IT 이슈 총정리

2022년의 진정한 정리는 마지막 날 데이터까지 집계해 분석하는 것이다. ITW 웹사이트에서 지난 1년간 월별로 가장 많이 본 기사를 추렸다. 윈도우와 주변기기 관련 콘텐츠가 절반이었다. 내 입맛에 맞는 안정적인 PC 환경을 꾸미는 것은 여전히 쉽지 않다. 나머지 절반은 최신 IT 트렌드를 보여준다. 클라우드는 대세이고 좋은 개발 환경에 대한 요구는 계속되며 오픈소스 중요성은 커지고 있다. 2022년 최고 조회수 기사는 <“몰라서 못쓴다” 아이폰에 숨겨진 유용한 기능 10가지>였다.

“몰라서 못쓴다” 아이폰에 숨겨진 유용한 기능 10가지
애플
'윈도우 속 만능 도구함' MS 파워토이 활용법 7가지
파워토이
R로 파워포인트 슬라이드를 만드는 방법
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'필수를 넘어 고전이 된' 윈도우 PC 관리 소프트웨어 12종
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'기초부터 다시 시작하는' 애자일 방법론의 이해
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"도대체 프라이빗 클라우드란 무엇인가?" 정의, 비교, 아키텍처, 과제 총정리
프라이빗클라우드
안드로이드의 구글 캘린더를 200% 활용하는 12가지 숨은 '꿀팁'
안드로이드
클라우드 네이티브의 진정한 의미
 
"USB 케이블 43개 테스트했더니…" 오래된 케이블 당장 버려야
USB-C
2022년 최고의 오픈소스 소프트웨어 28선
오픈소스
2022년 12월 02일 토픽 브리핑
AWS 연례 컨퍼런스로 보는 클라우드 시장 트렌드

최근 몇 년간 인프라 업계를 이끄는 기술은 단연 '클라우드'다. 인프라 현대화 과정에서 워낙 클라우드 기반 서비스가 많이 도입되다 보니, 클라우드 기업의 전략이나 신기능도 덩달아 화제의 주인공이 된다. 최근 클라우드 선두기업인 AWS의 가장 큰 연례행사인 ‘리인벤트(re:Invent)’가 개최됐다. 연말이 되면서 클라우드 시장 통계나 전망에 대한 소식도 많다. AWS의 주목할 만한 신규 서비스와 함께 좋은 클라우드 통계와 칼럼을 살펴보고, 내년도 클라우드 시장을 예측해 보자.

‘클라우드도 AI 경쟁 시대?’…AWS, 리인벤트서 AI 결합한 서비스 다수 공개
AWS
“슬랙 게 섯거라” AWS, 기업용 암호화 메시지 서비스 위커 제작 발표
아마존웹서비스
블로그ㅣ오픈소스·멀티클라우드·서버리스로 보는 AWS 이모저모
아마존 웹 서비스
AWS, 머신러닝 기반 공급망 관리 서비스 출시
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AWS, 심스페이스 위버 발표 "대규모 공간 & 군중 시뮬레이션을 클라우드에서"
심스페이스 위버
AWS, 아마존 세이지메이커 6가지 신규 기능 발표
AWS
한국IDC, “2022년 한국 퍼블릭 클라우드 서비스 시장 전년대비 17.8% 성장 전망”
한국IDC
글로벌 칼럼 | 2023년은 클라우드 최적화에 집중하자
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사파이어 펄스 라데온 RX 7900 XT 리뷰ㅣ착한 예산으로 필요한 것만 담은 그래픽 카드

사파이어의 호화스러운 니트로+(Nitro+) 그래픽 카드는 마니아들이 군침을 흘리는 최고의 성능과 탁월한 사용자 경험을 선사한다. 하지만 사파이어에는 예산이 한정된 PC 게이머를 위한 제품도 있다. 사파이어의 펄스(Pulse) 시리즈 GPU는 RGB 및 듀얼 BIOS 스위치 등 멋지지만 비용이 많이 추가되는 기능을 탑재하는 대신, 큰돈을 들이지 않고도 원활한 게이밍 경험을 제공하는 데 중점을 뒀다.   여기서는 사파이어 펄스 라데온 RX 7900 XT를 리뷰한다. 이 그래픽 카드의 가격은 AMD 레퍼런스 7900 XT와 동일한 899달러이지만, 시중에서는 849달러에도 구매할 수 있다. 펄스는 저렴한 가격에도 가벼운 팩토리 오버클럭, 기본 모델보다 더 매력적인 디스플레이 출력 구성과 더 조용한 팬 소음을 제공한다. 자세히 살펴보도록 하자.    • 레퍼런스  모델보다 조용 • 우수한 1,440p 및 4K 게이밍 성능 • 듀얼 디스플레이 포트와 함께 사용하는 듀얼 HDMI  출력 • 심플하고 매력적인 디자인    • 20GB의 GDDR6 메모리  • 경쟁 제품 RTX 4070 Ti보다 우 수 단점 • 아 직 사 용 가 능한   이전  세대  제 품 에 비  해  가치  가 높지 않음 • 레퍼런스 7900 XT보다 큰 크기  • 레이트레이싱 성능은 양호하지만 엔비디아 GPU에 비해 훨씬 떨어짐  • RGB, 듀얼 BIOS 스위치 등 추가 기능 없음     ‘사파이어 펄스 라데온 RX 7900 XT’ 기능, 사양, 설계 사파이어 펄스는 레퍼런스 GPU와 동일한 기본 구성을 사용해 제작됐다. 자세한 내용은 라데온 RX 7900 XTX 및 7900 XT 리뷰에서 확인할 수 있다. 간략히 요약하자면 이 그래픽 카드는 1440p와 4K/60 게이밍에 적합하다. 20GB의 GDDR6 VRAM, AMD의 인피니티 캐시(Infinity Cache) 기술, AV1 인코딩, 디스플레이포트(DisplayPort) 2.1(엔비디아는 미탑재) 등을 탑재하고 있으며, 스마트 액세스 메모리(Smart Access Memory), 라데온 슈퍼 레졸루션(Radeon Super Resolution), FSR 2 등 게임 성능을 향상시키는 라데온 기능도 지원한다. 그리고 새로운 RDNA 3 그래픽 아키텍처를 통해 라데온이 마침내 콘텐츠 제작자에게도 유용해졌다.  사파이어는 내부를 크게 바꾸지 않았다. 펄스 7900 XT는 2,025MHz가 아닌 2,075MHz의 가벼운 오버클럭을 제공하지만, 전력 소비만 약간 늘어날 뿐 성능에는 실질적인 변화가 없다(단, 펄스는 여전히 한 쌍의 표준 8핀 전원 커넥터로 사용할 수 있다).   가장 흥미로운 기술적 변화는 포트 구성이다. 레퍼런스 모델에는 듀얼 디스플레이포트 2.1 연결 단자, HDMI 2.1a 포트, USB-C가 있지만, 사파이어 펄스 7900 XT는 USB-C 포트 대신 HDMI 포트를 하나 더 제공한다. 요즘 보기 드문 이런 듀얼 HDMI 포트 구성은 모니터와 VR 헤드셋 사용자 모두에게 선택의 폭을 넓혀준다. 한편 외부는 완전히 개조됐다. 사파이어 펄스 라데온 RX 7900 XT의 커스텀 냉각 설계는 안정성과 발열을 개선하는 여러 구성요소와 기능을 갖췄다. 여기에는 열 방출을 돕는 서멀 패드가 장착된 금속 백플레이트, 사파이어의 주장에 따르면 이전 세대 대비 44% 더 많은 하향 기압과 최대 19% 더 많은 공기 흐름을 발생시키는 3개의 각속도 팬 블레이드(2개의 볼 베어링 탑재), 그리고 매우 정확한 회전 속도와 결합된 지능형 팬 제어 장치 등이 포함된다. 이 모든 구성요소와 기능을 통해 펄스는 쾌적하게 조용한 게이밍 환경을 제공한다.   또 사파이어는 펄스 7900 XT의 회로와 내부 부품도 강화했다. 20단계 전력 공급이 가능한 초고성능 전도성 폴리머 알루미늄 콘덴서, 구리가 혼합된 고밀도 PCB, 구성요소 고장 시 GPU를 보호하는 퓨즈 보호 기능 등을 탑재했다. 아울러 GPU가 PC 케이스 안에서 아래로 처지지 않도록 지지대도 제공된다. 이 지지대는 꼭 필요하다고 생각된다. 사파이어 펄스의 2.7-슬롯 폭은 오늘날 흔한 3-슬롯 및 4-슬롯의 거대한 그래픽 카드와 비교하면 적당해 보이지만, 얇은 2-슬롯 AMD 레퍼런스 라데온 RX 7900 XT보다는 확실히 두껍다. 하지만 더 무거운 무게와 충분한 냉각 장치 덕분에 펄스는 레퍼런스 그래픽 카드보다 현저히 조용하게 작동한다.   사파이어 펄스 라데온 RX 7900 XT에 없는 것은 추가 기능이다. RGB, GPU 팬 헤더, 듀얼-BIOS 스위치 등 고급 기능을 원하는 사용자라면 다른 제품을 찾아보는 것이 좋다. 이런 기능은 확실히 좋긴 하지만 상당한 추가 비용이 든다. 펄스 라인은 보급형 가격대의 GPU에서 얻을 수 있는 것보다 우수하고, 견고하며, 군더더기 없는 성능에 초점을 맞추고 있다. 추가 기능을 원한다면 펄스 대신 사파이어의 고급형 니트로+라인을 고려해 볼 것을 강력히 추천한다. 이번 세대가 특히 인상적이다. 이제는 성능을 자세히 살펴보자.   테스트 시스템 소개 그래픽 카드 테스트는 GPU 벤치마킹 전용으로 사용하는 AMD 라이젠 5900X PC에서 진행했다. 지난 4년 동안 출시된 대부분의 최신 게이밍 PC는 내부에서 직접 또는 마더보드 펌웨어 업데이트를 통해 성능 향상 기능을 지원하기 때문에, PCIe 리사이저블 BAR(일명 ‘라이젠 시스템 상의 스마트 액세스 메모리’)를 활성화한 상태로 테스트했다. 또 엔비디아의 권장사항에 따라 RTX 40-시리즈의 성능을 십분 발휘할 수 있도록, 윈도우에서 ‘하드웨어 가속 GPU 일정’ 옵션을 켰다. 대부분 하드웨어는 제조업체에서 제공받았지만, 스토리지는 직접 구매했다. • AMD 라이젠 5900X, 기본 설정 • AMD 레이스 맥스(Wraith Max) 쿨러 • MSI 갓라이크(Godlike) X570 마더보드 • 32GB 지스킬 트라이던트 Z 네오(G.Skill Trident Z Neo) DDR4 3800 메모리, XMP 활성화 • 커세어(Corsair) HX1500i 전원 공급 장치(및 엔비디아 GPU용 20달러짜리 12VHPWR 600 케이블 옵션) • 1TB SK 하이닉스(Hynix) 골드(Gold) S31 SSD x2 일반적으로 다양한 엔진, 장르, 후원 업체(엔비디아, AMD, 인텔), 그래픽 API(디렉트X 9, 11, DX12, 벌칸(Vulkan))를 아우르는 다양한 게임을 테스트해 성능을 파악한다. 하지만 7900 XT의 성능은 이미 잘 알려져 있고 사파이어 펄스에는 강력한 오버클럭이 제공되지 않기 때문에, 펄스와 레퍼런스 카드 간의 성능 차이를 보여 주고자 다양한 API를 아우르는 소수의 게임으로만 테스트를 진행했다.  결론만 말하자면, 성능 차이는 무시해도 될 수준이다. 더 자세한 벤치마크와 AMD RDNA 3 분석에 관심이 있다면 라데온 RX 7900 XTX 및 7900 XT 리뷰를 확인하면 된다.  각 게임은 게임 내 벤치마크를 사용해 테스트를 진행했고, 엔비디아의 프레임뷰(FrameView) 도구로 검증했다. 별도 언급이 없는 한, 최고 수준의 그래픽 설정을 했고, V싱크(VSync), 프레임 레이트 캡(frame rate caps), 실시간 레이 트레이싱 또는 DLSS 효과, 프리싱크/G-싱크(FreeSync/G-Sync) 등을 비활성화한 상태로 테스트했다. 피델리티FX(FidelityFX) 도구나 엔비디아 리플렉스(Nvidia Reflex) 등 업체별 기술도 마찬가지다. 아울러 가능하다면 시간 기반 안티 에일리어싱(TAA)도 활성화했다. 각 벤치마크를 최소 3회 이상 실행한 후, 각 테스트의 평균 결과를 표시했다. e-스포츠 외에는 GPU에 가장 적합한 4K와 1440p 해상도로 벤치마크를 제한했다.   사파이어 펄스 라데온 RX 7900 XT 게이밍 성능   사파이어 펄스 라데온 RX 7900 XT 전력 및 발열 AMD 레퍼런스 설계와 사파이어 펄스의 차이가 크게 드러나는 곳이다. AMD는 작은 2-슬롯에 맞게 레퍼런스 라데온 RX 7900 XT를 설계한 반면, 사파이어는 음향 성능을 높이는 방향으로 펄스를 설계했기 때문이다.  전력 소비량 테스트 방식은 다음과 같다. GPU를 예열하기 위해 다른 모든 벤치마킹을 마친 후, 약 20분간 4K에서 ‘F1 22’ 벤치마크를 반복 실행했다. 그리고 전체 테스트 시스템의 전력 소비를 측정하는 왓츠 업 프로(Watts Up Pro)의 최고 수치를 확인했다.    최악의 경우를 상정한 테스트는 아니다. 그래픽 카드에 부하가 심하게 걸려 있을 때 성능을 측정하기 위해, GPU를 주로 쓰는 게임을 GPU를 주로 쓰는 해상도로 실행하는 것이다. CPU에도 부하가 많이 걸리는 게임을 한다면 전체 시스템 전력 소비량이 더 높아질 수 있으니 유의하길 바란다. 사파이어 펄스의 성능은 레퍼런스 7900 XT와 거의 동일한 성능을 제공하기 때문에 전력 소모량도 거의 비슷한 수준이다. 하지만 고급 GPU는 상대적으로 전력 소비량이 많다. 고성능에는 전력이 필요한 법이다.   발열 테스트는 ‘F1 22’ 전력 소비 측정 테스트 중에 GPU-Z를 열어 뒀다가 마지막에 최대 온도를 확인하는 방식으로 진행했다. 사파이어 펄스는 레퍼런스 7900 XT보다는 발열이 있었지만, 온도는 적당한 수준이었다. 온도가 더 높은 이유는 펄스에 추가된 열 싱크와 느리게 회전하는 각속도 팬이 레퍼런스 카드보다 훨씬 더 조용하게 작동하기 때문이다.   사파이어 펄스 라데온 RX 7900 XT, 구매해야 할까? AMD가 RNDA 3 기반의 새로운 라데온 7000-시리즈를 출시했을 당시, 899달러짜리 라데온 RX 7900 XT는 추천할 만큼의 매력적인 가치를 제공하지 못했다. 차라리 100달러를 더 써서 상위 제품인 라데온 RX 7900 XTX를 사는 것이 나았다. 지금은 할인이 들어가면서 라데온 RX 7900 XT를 구매할 만한 매력이 좀 더 커졌다. 사파이어 펄스는 최저 849달러에 살 수 있고, 다른 모델은 더 저렴한 가격에도 판매되고 있다. 7900 XT와 커스텀 지포스(GeForce) RTX 4070 Ti 모델을 비교하면 더 빠른 1440p/4K 성능과 20GB의 넉넉한 메모리를 갖춘 라데온 카드가 매번 승리한다. 엔디비아는 레이 트레이싱과 콘텐츠 제작 측면에서 앞서지만 순수한 게이밍 목적에서는 라데온 RX 7900 XT의 가성비가 훨씬 더 뛰어나다. 큰돈을 들이지 않고 군더더기 없이 탄탄한 라데온 RX 7900 XT 제품을 원한다면 사파이어 펄스를 강력히 추천한다. 사파이어 펄스 라데온 RX 7900 XT는 빠르고, 픽셀로 가득 찬 게이밍 경험을 제공하며, 소음은 레퍼런스 7900 XT보다 현저히 낮다. 레퍼런스 모델과 같거나 더 낮은 가격으로 이 정도 제품을 구매하기란 쉽지 않다. 물론 사파이어 펄스가 PC 케이스에 넣기에는 비교적 두껍고 RGB나 듀얼-BIOS 스위치 등의 추가 기능은 없긴 하지만, 대신 성능이 강력하고, 쾌적하게 조용하며, 다른 그래픽 카드에서는 찾아볼 수 없는 듀얼 HDMI 포트 구성이 제공된다. 하지만 최신 그래픽 카드가 워낙 비싸기 때문에 요즘 579달러 정도면 살 수 있는 라데온 RX 6800 XT 등 더 저렴한 이전 세대 GPU만으로도 1440p 및 4K/60 게이밍은 충분히 즐길 수 있다. AMD의 최신/최고 제품보다는 확실히 느리지만, 가능하면 다른 옵션을 둘러보는 것도 좋다. 사파이어 펄스 라데온 RX 7900 XT는 경쟁 제품 대비 매력적인 가치가 있지만, 오늘날의 GPU 시장에서는 이전 세대 GPU를 구매하는 것이 가장 좋은 선택일 수 있다. editor@itworld.co.kr  

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대시래인 리뷰 | ‘라스트패스 따라잡았다’ 최고 수준의 암호 관리자

요약 장점 - 암호가 얼마나 안전한지 분석해 등급을 보여줌 - 웹 폼을 자동으로 채워줌 - 유료 요금제에서는 VPN과 다크 웹 스캐닝을 지원 단점 - 프리미엄 요금제가 비쌈 - 무료 요금제는 기기를 1대로 제한함 총평 - 강력한 암호 분석 기능부터 세련된 인터페이스까지, 대시래인은 현재 사용할 수 있는 최고의 암호 관리자 중 하나다.   편리한 사용성과 다양한 기능, 대시래인(Dashlane)은 가장 완성도 높은 암호 관리자의 요건에 완벽하게 부합한다. 단순히 로그인 계정을 관리하는 것을 넘어 보안을 더 지능적으로 다룰 수 있는 인사이트를 제공한다. 대시래인이 오랜 기간 좋은 평가를 받았던 것이 바로 세련된 웹 포털 인터페이스다. 화면 왼쪽에 배치한 수직 툴바를 통해 로그인, 보안 노트, 결제 데이터, 기타 정보 등의 메뉴로 빠르게 이동할 수 있다. 이 기능 중 하나를 선택하면 모든 관련 정보가 오른쪽 메인 화면에 타일과 리스트 형태로 나타난다. 타일마다 플라이아웃 메뉴가 있어서 사용자가 각 항목을 확인하고 수정하고 삭제하는 것은 물론 안전하게 공유할 수 있다. 또한 대시래인은 파이어폭스와 크롬, 엣지, 오페라, 사파리용 브라우저 확장 기능을 통해 포털과 거의 같은 기능을 지원한다. 필자가 파이어폭스 확장기능을 사용해 보니 볼트, 자동채움, 암호생성, 기타 등의 4개 탭으로 구성됐다. 볼트 탭에서는 저장된 모든 정보를 수정할 수 있는데, 로그인, 결제, 보안 노트, 개인정보, ID 등 웹 포털의 툴바 기능을 탭으로 재배치했다. 확장 기능에서 각 항목을 관리하고 해당 사이트를 바로 실행하는 것도 가능하다. 자동채움 탭에서는 현재 웹사이트의 로그인 계정 정보를 자동으로 채우는 기능을 켜고 끌 수 있다. 암호생성 탭에서는 자동으로 만들어질 암호의 길이와 문자 속성을 정할 수 있다. 기본값은 16글자지만 4~40글자 사이에서 선택할 수 있고, 문자와 숫자, 기호 등을 조합할 수 있다. 기타 탭에는 대시래인 웹 포털 실행, 기술지원 문서 열기 등을 기능이 있다. 대시래인을 친구에게 소개하면 6개월간 무료로 쓸 수 있다.   대시래인 기존 버전의 가장 매력적인 기능은 보안 대시보드였다. 각 암호가 얼마나 안전한지 보안 퍼센트 수치와 함께 '가장 안전함'부터 '매우 위험함'까지 6가지 색상으로 구분해 보여줬다. 이 기능은 최신 버전에서 암호 상태 리포트로 바뀌었다. 종합적인 보안 점수와 함께 취약함, 유출됨, 재사용된 암호로만 구분해 보여준다. 각 항목을 '지금 변경하기' 버튼으로 수정할 수 있다. 대시래인 프리미어 사용자는 여기에 추가 기능을 더 쓸 수 있다. 대표적인 기능이 다크 웹 모니터링이다. 다크 웹에 올라 온 '유출된' 개인 정보를 대조해 해당 정보가 악용됐는지 알려준다. 또한 프리미어 사용자는 보안 와이파이 핫스팟 연결을 위한 간단한 VPN을 쓸 수 있다. 초기 설정을 하면 메뉴에서 VPN을 클릭만 하면 된다. 20개국 이상의 서버 위치를 선택할 수 있다. VPN 특성상 인터넷 접속 속도가 다소 느려지는 것은 어쩔 수 없지만, 필자가 테스트했을 때는 큰 불편을 느끼지 못했다.   일부 암호관리자 앱은 설사 사용자가 당장 사용할 수 없을 때도 사용자의 모든 정보에 접근할 수 있는 긴급 기술지원을 제공한다. 반면 대시래인의 접근법은 다르다. 신뢰할 수 있는 사람을 정해 대시래인 데이터에 접근할 수 있는 권한을 부여한다. 보안 DASH 파일로 다운로드한 후 USB 드라이브에 저장한 후 대여금고 같은 안전한 곳에 이를 보관한다. 이후에 신뢰할 수 있는 사람에게 DASH 파일 위치와 암호를 공유하면 된다. 대시래인 보안 노트에 언제 어떻게 사용할지를 적어 공유하면 더 좋다. 최근 대시래인은 가격 구조를 변경했고 현재는 4가지 요금제로 판매하고 있다. 무료 요금제는 기본적인 암호 관리를 제공한다. 저장할 수 있는 암호수나 공유 제한은 없지만 1개 기기에서만 사용할 수 있다. 어드밴스드 요금제는 연 33달러, 월 2.75달러로, 다크 웹 모니터링을 지원하고 모든 기기에서 사용할 수 있다. 프리미엄 요금제는 연 59.88달러, 월 4.99달러이고, 어드밴스드까지의 모든 기능 외에 VPN까지 사용할 수 있다. 프렌즈와 패밀리 요금제는 프리미엄 요금제를 최대 10명이 사용할 수 있으며, 가격은 연 89.88달러, 월 7.49달러다. 대시래인 최신 버전을 사용하면서 이제는 라스트패스(LastPass)를 따라잡았다는 느낌이다. 더구나 최근 라스트패스에서 대규모 보안 유출 사고가 있었고 이번에 처음이 아니라는 점까지 고려하면, 대시래인은 충분히 추천할만한 암호 관리 서비스다. editor@itworld.co.kr

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갤럭시 S23 울트라 리뷰 | "스마트폰에 바라는 기능이 모두 여기에"

요약 장점 - 빠른 속도 - 뛰어난 카메라 및 배터리 성능 - 고급스러운 외관 단점 - 기대와는 다르게 느린 충전 속도 - 상대적으로 좋지 않은 전면 카메라 성능  - 큰 부피 총평 크기, 화질이 안 좋은 전면 카메라, 느린 충전 속도라는 단점을 제외하고 대부분 사용자가 바라는 모든 기능을 갖춘 휴대폰   갤럭시 S23 울트라(Galaxy S23 Ultra)가 발표됐을 때, 필자는 삼성이 더 이상 새로운 시도를 하지 않는다고 생각했다. S23 울트라의 외관이 S22 울트라와 너무나도 비슷했기 때문이다. 이런 생각은 여전하다. 하지만 외관이 전작과 유사할지라도 새로운 갤럭시 S23 울트라는 역대급 성능과 기능을 갖춘 안드로이드 스마트폰이다. 상상할 수 있는 모든 기능을 갖춘 스마트폰을 원하는 사람에게 추천할 만하다.  최고의 디스플레이, 스타일러스 펜, 2억 화소 후면 카메라, 최신 모바일 프로세서가 탑재됐다는 것은 가격이 비싸다는 의미다. 갤럭시 S23 울트라는 12GB RAM에 256GB 모델이 159만 9,400원, 12GB RAM에 512GB 모델이 172만 400원이다. 삼성닷컴에서 단독으로 판매되는 12GB RAM 1TB 모델의 가격은 196만 2,400원이다.  디자인 및 외관 - 크지만 고급스러운 디스플레이 - 거의 평평한 화면 - S펜 탑재 S23 울트라는 S22 울트라와 상당히 흡사하다. 양쪽의 유리, 가장자리의 알루미늄 레일, 화면을 직사각형으로 만들기 위해 모서리가 각진 상당히 크고 무거운(234g) 사각형 덩어리다. 화면 모서리가 둥근 최근의 다른 스마트폰과 대비는 컴퓨터 같은 외관이다. 후면은 디스플레이처럼 고릴라 글래스 빅터스(Gorilla Glass Victus) 2로 감싸져 있다. 역대 최고로 강력한 스마트폰 글래스이지만, 상당히 깨지기 쉬우므로 보호 케이스를 장착하는 것을 추천한다.    S23 울트라는 한 손으로 사용하기 힘들지만, 상당히 고급스러운 느낌을 자아낸다. 측면 레일은 거의 평평하지만, 약간의 곡선이 가미된 전면/후면의 가장자리를 감싼다. 완전히 평평한 부분은 스마트폰 상단 및 하단뿐이다. 사방이 평평한 아이폰보다 부드러워 보인다. 유일한 물리적인 버튼은 오른쪽 모서리의 음량 조절 및 전원 버튼이다. 전용 음성 비서 스위치는 다행히도 없다. 하단 모서리에는 USB-C 포트, 듀얼 SIM 트레이, 마이크, 스피커 그릴, S펜이 있다. 색상은 그린, 라벤더, 크림, 팬텀블랙 4가지로 출시되며, 여기에 추가로 삼성닷컴에서만 판매되는 색상도 있다(그라파이트, 스카이블루, 레드, 라임). 필자는 그린 색상을 리뷰했다.  S23 울트라의 햅틱 기능도 언급할 만한 가치가 있다. 알림, 전화, 알람뿐 아니라 시스템에서 뒤로 돌아가거나 키보드 입력 시 전달되는 진동 모터의 품질이 특히 우수했다.    디스플레이 및 스피커 성능 - 6.8인치 AMOLED 디스플레이 - 1~120Hz 가변 주사율 - 듀얼 스테레오 스피커 디스플레이는 S23 울트라의 최대 장점이다. 삼성의 최신 최고급 스마트폰에 대해서는 종종 이런 평가가 나오지만, 지금까지 필자가 보아온 스마트폰 스크린 중 최고였다. 6.8인치 AMOLED 디스플레이는 3088×1440 WQHD+ 해상도 덕분에 놀라운 선명도를 제공한다. 배터리 수명을 절약하기 위해 1080p까지 줄일 수 있다(720p 설정도 있으나 추천하지 않는다).  색감은 삼성전자가 주장하는 최대 1,750니트에서도 균일하다. 대부분 스마트폰은 직사광선 아래에서 스크린이 잘 보이지 않는데, S23 울트라는 햇볕 아래서도 화면을 잘 볼 수 있다. LTPO(Low Temperature Poly-Silicon) 기술이 적용돼 작업에 따라 주사율을 1Hz부터 최대 120Hz까지 조정할 수 있다(낮은 Hz를 사용하면 배터리가 절약된다). 게임 모드에서 240Hz의 터치 샘플링 속도를 지원하므로 반응 속도가 중요한 게임을 할 때 유용하다.   듀얼 스테레오 스피커도 스마트폰 중에서는 최고다. 스마트폰에서 재생되는 음악은 일반적으로 소리가 튀지만, S23 울트라는 최대 볼륨에서도 왜곡되지 않는다. 오디오 품질이 UE 원더붐 3(UE Wonderboom 3) 같은 소형 블루투스 스피커 수준까지는 아니지만, 나쁘지 않았다. 전반적으로 유튜브 및 팟캐스트 재생에 적합하다.  사양 및 성능 - 갤럭시를 위한 스냅드래곤8 2세대 - 8/12GB 램 - 최대 1TB 스토리지 삼성은 새 제품임에도 약간 뒤떨어지는 듯한 성능과 소프트웨어로 타격을 입곤 하지만, S23 울트라는 달랐다. 삼성이 어떤 변화를 주었는지는 확실하지 않으나, S23 울트라는 최고의 속도를 자랑한다. 구글 픽셀 7 프로와 원플러스 11만큼 빠른 느낌이다.   핵심은 칩셋이다. 갤럭시 S23 울트라와 S23, S23 플러스에 맞춰 튜닝된 퀄컴의 다. 원플러스 11 같은 표준 칩을 탑재한 다른 스마트폰보다 높은 클럭 속도에 도달하도록 설정됐다. CPU 클럭 속도는 3.36GHz로, 표준 칩보다 빠르다. GPU 클럭 속도 역시 더 빠르지만(719MHz vs. 680MHz), 실제 성능은 크게 향상되지 않은 것으로 보인다.  빨라진 속도는 긱벤치 5 멀티 코어 점수로도 알 수 있다. 아이폰 14 프로의 , 안드로이드 스마트폰 중에서는 최고 점수다. 참고로 필자가 리뷰한 제품은 12GB RAM과 256GB 내장 메모리(확장 불가)가 탑재된 버전이었다.   카메라 성능 - 2억 화소 메인 카메라 - 3배 및 10배 광학 렌즈 - 부실한 전면 카메라 성능 삼성은 2억 화소와 f/1.7의 조리개 모듈이 탑재된 S23 울트라의 메인 렌즈를 대대적으로 홍보하고 있으나, 2억 화소 카메라를 탑재한 최초의 스마트폰은 아니다. 최초는 모로토라 엣지 30 울트라다. 메가픽셀이 더 많다고 해서 스마트폰 사진 품질이 무조건 향상되지도 않는다. 픽셀 6a는 구글의 뛰어난 소프트웨어 프로세싱 덕분에 1,200만 화소 렌즈로도 놀라운 사진을 찍는다.   삼성이 렌즈로 무엇을 하든 훌륭한 시도이지만, 2억 화소로 촬영하고 정말 열심히 살펴보지 않는 한 S22 울트라의 1억 800만 화소 카메라보다 화질이 월등하게 좋아지지는 않는다.  기본 설정에서는 2억 화소로 촬영되지 않는다. 대신 픽셀 비닝(pixel binning) 기술을 사용한다. 저조도에서 픽셀 사각형의 4×4 영역 디테일을 더 큰 픽셀 영역 하나로 결합해 디테일을 개선하는 기술이다. 기기가 촬영하는 사진은 기본적으로 1,250만 화소이며, 더 높은 해상도로 촬영하고 싶을 때는 카메라 설정에서 5,000만 화소 혹은 2억 화소를 선택하면 된다.   2억 화소 광각 카메라 말고도 1,200만 화소 f/2.2 초광각 카메라, 1,000만 화소 f/2.4 3배 광학줌 망원 카메라, 1,000만 화소 f/4.9 10배 광학줌 망원 카메라가 탑재됐다. 설계가 유사한 S22 울트라를 제외하면 시장에 출시된 모든 스마트폰 중 가장 다용도의 카메라를 장착한 스마트폰이다.  3배/10배 광학줌 렌즈는 모바일 사진 촬영에 있어 사치이기는 하다. 필자는 10배 광학줌으로 사진을 찍었다. 퓰리처상은 받지 못하겠지만, 광학줌이 3배로 제한된 아이폰 14 프로에서 촬영한 그 어떤 사진보다도 선명했다.    10배 광학줌 렌즈는 삼성의 ‘스페이스 줌(space zoom)’도 지원한다. 최대 100배까지 디지털줌이 가능해 달 분화구의 미세한 사진을 촬영할 수 있어 얻은 별명이다. 오해하지는 말자. 놀라운 기능이기는 하지만 결과는 그렇지 않다. 스페이스 줌은 눈속임이다. 그보다는 훌륭한 보케 효과(bokeh effect)를 주는 뛰어난 초상화 모드에 주목하는 것이 낫다.  1,200만 화소 f/2.2 전면 카메라의 경우, 서류상으로는 S22 울트라의 4,000만 화소 렌즈에서 다운그레이드됐으나 결과물은 전작보다 훨씬 선명하고 세밀하게 보이며, 색감도 더 낫다. 하지만 일광 아래서 촬영했을 때만 괜찮았다. 저조도에서는 촬영 결과물이 매우 실망스러웠다. 디테일이 약하고 흐릿했다.  PDAF(Phase Detection Auto Focus, 위상차 검출 자동 초점) 기능을 사용하더라도 메인 렌즈는 빠르게 움직이는 피사체를 따라잡을 수 없다(다른 스마트폰도 마찬가지다). S23 울트라는 움직이는 강아지를 안고 있는 필자의 친구를 흔들림 없이 찍기 위해 고군분투했다. 여러 장을 촬영했지만 결과물은 좋지 않았다.    삼성은 여전히 채도 조정을 통해 사진을 눈에 띄게 만든다. 하늘은 실제보다 더 파랗고 풀 및 식물은 이 세상의 것이 아닌 듯한 활기찬 녹색을 띈다. 사실적이고 절제된 색상을 선호한다면 아이폰이 적절한 선택지다. 그러나 색상이 풍부하고 소셜 미디어에 게시할 준비가 된 사진을 좋아한다면 갤럭시를 추천한다.  삼성의 엑스퍼트 RAW(Expert RAW) 앱을 사용해 RAW 포맷으로 촬영하는 것도 가치 있는 일이었다. 별도의 앱을 사용하는 것은 이상하지만, 이렇게라도 할 수 있다는 점에 감사하다. 촬영 결과물은 어도비 라이트룸을 통해 편집할 수 있다. 번거롭지만 이 정도 가격의 스마트폰이라면 예상할 수 있는 일이다. 결과물 역시 이런 노력을 정당화하기에 충분하다. 영상 또한 후면 카메라의 30fps로 최대 8K까지 찍을 수 있고 전면의 60fps로 UHD를 찍을 수 있어 상당히 훌륭하다. 모바일 영상 촬영에 관심이 있는 사람이라면 견고한 흔들림 방지 기능을 갖춘 프로 비디오 모드에 눈길이 가겠지만, 아이폰 14 시리즈의 품질과 흔들림 방지 기능이 여전히 앞선다.   배터리 및 충전 - 상당히 느린 45W 충전 - 하루 종일 지속되는 배터리 - 무선 및 역무선 충전 지원 삼성은 애플과 고속 충전에 대한 고집을 놓지 않는다. 우리가 놓치고 있는 이유가 있기 때문일까? 필자가 아는 것이라고는 S23 울트라의 충전 속도가 저렴한 일부 스마트폰보다 느리다는 사실이다. S23 울트라는 USB-C to C 케이블과 함께 제공되지만, 최대 45W의 충전 속도를 활용할 수 있는 벽이 없다. 필자는 동봉되는 구성품으로 S23 울트라를 30분 만에 43%까지 충전했는데, 15분까지 왔을 때는 21%에 불과했다. 699달러에 100W 충전기를 함께 제공하는 원플러스 11은 15분 만에 71%까지 충전됐고 30분 전에 완충됐다. 충전 속도가 중요하다면 참고하자.  하지만 S23 울트라는 상대적으로 느린 속도로 무선 충전을 할 수 있지만, 원플러스 11은 무선 충전을 지원하지 않는다. 또한 Qi 규격 무선 충전이므로 S23 울트라의 전력으로 다른 스마트폰이나 시계, 이어버드를 충전할 수 있다.  충전 속도가 다른 스마트폰보다 느리다는 사실은 필자에게 문제가 되지 않았다. 배터리가 꽤 오래 지속했기 때문이다. S23 울트라의 5,000mAh로 필자는 핸드폰을 하루 종일 문제 없이 사용할 수 있었다. 리뷰를 위해 광범위한 용도로 활용할 때는 한 번의 충전으로 반나절을 사용했다. 화면을 켜 놓은 지 약 8시간에 달하자 배터리가 줄어드는 게 느껴졌다. 해상도와 주사율이 모두 최대로 설정된 경우에도 마찬가지였다.   소프트웨어 및 업데이트 - 안드로이드 13 기반의 최신 운영체제 원 UI 5.1 - 4번의 플랫폼 업데이트 - 5년간의 보안 업데이트 삼성은 4년간의 안드로이드 플랫폼 업데이트와 S23 울트라(및 기타 기기)를 위한 5개의 보안 패치를 약속하며, 안드로이드 기반 스마트폰 제조업체 중 계속해서 선두를 달리고 있다. 원플러스는 하나의 모델에서만 따라잡았고 구글은 보안 업데이트를 5년간 제공하지만 플랫폼 업데이트는 3번만 지원한다. 이런 부분에서는 애플이 삼성을 능가한다.   S23 울트라는 안드로이드 13 기반의 원(One) UI 5.1을 탑재한다. 만족스러운 부분이다. 원 UI는 여전히 매우 복잡하며, 기본 형태나 구글의 픽셀 런처와 비교하면 미적 요소도 많이 다르다. 그러나 오포(Oppo)의 같은 다른 스킨으로 안드로이드의 외관과 느낌을 쉽게 조정할 수 있어 사용자화할 수 있는 범위가 넓다.  필자는 원 UI를 선호도에 맞게 조정하는 데 3일 정도 걸렸지만, 참을 만한 과정이었다. 하지만 삼성 노트북 알림에서 광고가 뜨는 것은 짜증이 났다. 필요하지 않은 구글 및 삼성 앱이 많았지만, 이런 앱은 제거할 수 있다. 이 있어서 하는 말이지만, S23 울트라의 하드웨어에서는 문제가 없었다.    이틀 동안 필자는 S펜 사용 경험을 매우 즐겼지만, 곧 그 존재를 잊어버렸다. 필자의 경우 문서에 서명하거나 사진을 편집할 때만 편리했다. 메모를 하거나 창작 도구로 활용할 수 있지만, S23 울트라의 화면이 길쭉하고 좁아서 이런 작업은 아이패드 혹은 서피스로 하는 것이 편리하다. 결론 가능한 한 모든 기능을 갖춘 안드로이드 스마트폰을 원할 경우, S23 울트라가 바로 그 선택지다. 스타일러스 펜이 내장된 유일한 스마트폰이기도 하다. 하지만 이들 기능 중 하나라도 필요하지 않다면, 다른 저렴한 선택지로도 충분하다.  이 제품은 스마트폰으로 할 수 있는 거의 모든 기능을 지원하지만, 필요 이상일 수 있다. 이 정도의 기능을 갖추고 있다는 사실 덕분에 잘라낸 벽돌 같은 외관도 이해된다. 놀라운 카메라 구성, 뛰어난 배터리 수명, 동급 최고의 스크린, 스타일러스 펜, 풀 데스크탑 모드, 역대 삼성 스마트폰 중 가장 강력한 소프트웨어 성능을 갖춘 이 스마트폰은 가히 승자라고 할 만하다(필자는 2015년부터 갤럭시 스마트폰을 사용했다). 그러나 가격이 매우 비싸기 때문에 모든 사용자에게 추천하지는 않는다.  S23 혹은 S23 플러스, 혹은 다른 안드로이드 스마트폰에서도 럭셔리함을 찾을 수 있을 것이다. 그러나 ‘현존 최고’라는 수식어를 원한다면 지금으로서는 S23 울트라가 최적의 선택지다. editor@itworld.co.kr

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AIㆍML / 미래기술 Mark Hachman
‘ChatGPT 기반’ MS 빙 리뷰 | 기존 검색엔진 대체 가능성 보인다

빙(Bing)의 새로운 AI 기반 챗봇을 한마디로 정의하면 '광고가 포함된 ChatGPT'다. 숙제를 대신해달라는 부탁은 거절하기도 한다. 이런 규정이 꼭 비판의 의미만인 것은 아니다. 사실 새로운 빙은 꽤 훌륭하다. 챗 인터페이스는 ChatGPT가 현재 제공하는 무료 버전보다 더 정교하고, 일상의 많은 부분에서 도움이 될 수 있는 길고 자세한 답변을 제공한다. 그러나 빙에서 바로 뜯어온 듯한 광고로 이어지기도 한다. 어쨌든 이 새로운 AI 환경은 대체로 기대 이상으로 잘 작동한다. 새로운 빙 환경은 검색 결과 목록과 그 오른쪽에 새로운 문맥 인터페이스가 표시되는 전통적인 검색 부분, 그리고 링크 목록을 위로 쓸어 올리거나 자체 링크를 통해 접근할 수 있는 새로운 챗 인터페이스, 두 부분으로 구성된다. 현재 제한적으로 제공되는 새로운 Bing.com의 중앙에는 최대 1,000자까지 긴 검색을 할 수 있는 커다란 검색 상자가 위치하고, 작은 챗 링크는 이 검색 상자 위에 있다.     새로운 빙을 사용하는 방법 다른 검색 엔진과 마찬가지로 새로운 빙 역시 사용법이 복잡하지 않다. '가장 좋은 카리브해 휴가지' 등 일반적인 검색 질의를 입력하면 일반적인 검색 결과 목록이 표시된다. 새로운 부분은 그 오른쪽의 텍스트 상자로, 빙이 생각하는 '개별 사용자를 위한' 최선의 휴가지에 대한 글이다. 이것이 마이크로소프트가 최근 출시한 새로운 ChatGPT 기반의 대화형 환경이다. 왼쪽과 오른쪽의 중요한 차이점은 왼쪽에 나열된 결과를 빙이 수집해 정리한다는 것이다. 즉, 사용자의 클릭 한두 번을 줄여준다. 물론 해당 사이트의 게시자 입장에서는 사용자의 클릭이 트래픽과 수익에 도움이 되므로 클릭 절약이 아닌 '클릭 강탈'이라고 볼 수도 있다. 이 상자의 끝부분에는 커서를 올리면 확장되는 링크와 대화를 이어 나갈 수 있는 후속 질문으로 구성된 각주 목록이 있다.     링크 또는 관련된 대화하기(Let’s chat) 버튼을 클릭하면 인터페이스 전체가 위로 스크롤 되면서 검색 결과 위에 새로운 공간이 열린다. 이게 ChatGPT 기반의 새로운 빙이다. 결과 아래에 메시지 상자가 있고 여기서 채팅 창에 접근할 수 있다. 빙 검색과 채팅은 엣지 브라우저의 사이드바에서도 작동한다. 마이크로소프트에 따르면 PDF 문서를 요약하고 더 자세한 문맥 정보를 제공하는 부가적인 기능이 제공된다. 그러나 리뷰를 위해 빙 사이드바가 활성화된 빙 개발자 버전을 다운로드했음에도 이 기능을 활성화할 수 없었다.   빙 채팅 시작하기 ChatGPT에 익숙하다면 빙 인터페이스도 그렇게 낯설지는 않을 것이다. 챗봇에 질문을 하고 답을 받고 대화를 더 이어 나가거나 방향을 바꿀 수 있다(피드백(Feedback) 섹션을 클릭하면 이 제품의 이름이 코덱스(Codex)임을 볼 수 있다). 현재 이 환경은 완전히 무료지만 채팅과 새로운 빙 환경을 이용하려면 마이크로소프트 계정에 로그인해야 한다. 마이크로소프트가 새로운 빙 환경 전체를 정식 가동할 때까지는 대기 목록에 등록하고 기다릴 수밖에 없다. 차례가 와서 새로운 빙을 사용할 수 있게 되더라도 질문의 수가 제한되는 것으로 알려졌다. 익명 질의의 경우 지금은 허용되지 않지만 마이크로소프트는 앞으로 이 기능을 추가할 것이라고 밝혔다. 빙의 챗봇은 이따금 연결이 끊어지면서 오류 메시지 또는 페이지 새로 고침 옵션이 표시된다. 새로 고치면 모든 대화가 사라진다. 항상 문제가 되는 것은 아니지만, 다른 AI와 마찬가지로 빙이 생성하는 답도 매번 달라지는 경우가 많으므로 한 번 얻었던 심층적이고 좋은 대답을 두 번째 질문에서는 얻지 못할 수도 있다.   마이크로소프트 빙 챗봇을 사용하는 느낌은 어떨까? 현재가 아닌 과거의 ChatGPT를 사용하는 느낌과 비슷하다. 초기 ChatGPT는 이런저런 가드레일 없이 등장했고 여러 질문에 대해 제약 없이 대답했다. 빙은 조금 더 느슨한 느낌이지만 '정중한' 제한도 둔다. 다양한 인종의 별칭(인종 차별적 비방으로 이어지는 실마리)을 물어보자 대답을 거부했고, 작업 걸기에 성공하는 방법과 같은, 여성을 성적 대상화하는 질문에 대해서도 영리하게 답을 피했다. 재미있는 점은 잠시 후 두 번째 대답을 아예 지우더니 Bing.com을 검색해 더 자세히 알아보라고 답했다는 것이다. '호크맨과 캡틴 아메리카가 싸우면 누가 이길까?' 같은 무해한 질문에 대해서는 딱 한 번이지만 빙은 실제로 승자를 점찍기도 했다. 대체로 ChatGPT는 더 재촉하지 않으면 대답하지 않는다. 이외에 빙은 코드도 대신 작성해 주고, 시와 노래도 만들 수 있다.   빙과 다른 유사 ChatGPT 검색 서비스, 예를 들면 구글 바드(Bard)의 중요한 차이점은 빙은 응답에 각주를 달아서 대답의 일부를 어느 사이트에서 가져왔는지를 시각적으로 알려준다는 것이다. 빙은 대답의 끝부분에 링크 목록을 제공한다. 이 링크를 클릭하거나 커서를 올려 더 자세히 알아볼 수 있다. 또한 작은 이모지도 종종 덧붙여서 대화를 더 자연스럽게 만든다. 가끔 광고도 나온다. 카리브해에서의 휴가에 대해 빙에 물으면 마지막에 스폰서 링크가 표시되고, 노트북의 RAM을 교체하는 방법을 물으면 대답의 끝에 쇼핑 링크가 나온다. 이 질문의 경우 정작 핵심인 정확히 어떤 유형의 RAM을 구매 또는 장착해야 하는지에 대해서는 완전히 무시했다.   링크 게시자들에겐 실망스럽겠지만 사용자들은 이러한 링크를 무시할 수 있다. 마이크로소프트는 스폰서 콘텐츠, 즉 기사로 위장한 광고가 채팅 인터페이스를 가득 채우는 일은 없을 것이라고 밝혔다. 기존 빙 링크 목록에서는 스폰서 광고가 먼저 표시되지만, 챗봇에서는 스폰서 광고가 마지막에 표시된다는 점도 중요하다. 이렇게 하면 사용자는 기존 링크보다 챗봇을 더 선호할 가능성도 있다. 필자가 대화해본 애널리스트들은 이런 변화가 검색을 영구적으로 바꿔 놓을 것이라고 주장한다. 이 문화적 추세가 주도적으로 자리를 잡는다면 정말 그렇게 될 수도 있다.   새로운 빙은 ChatGPT보다 더 좋을까 그래서, 빙이 구글 바드보다 더 좋은가? 바드가 출시되기 전에는 알 수 없다. 빙은 바드와 달리 각주를 제공한다. 또한 빙은 You.com이 제공하는 것에 비하면 더 포괄적이다. ChatGPT와 비교하면 어떨까? 어떤 면에서는 더 뛰어나다. 지금까지 빙은 ChatGPT 무료 버전에 비해 훨씬 더 포괄적인 느낌이다. 반면 연구 보조용으로는 오픈AI 챗봇이 훨씬 더 도움이 되는 것으로 보인다. 실제로 두 가지 미술 양식을 비교하고 대조하는 에세이를 쓰라고 요청하자 ChatGPT는 실제로 에세이를 쓴 반면 빙은 개요만 제공했다. 빙을 사용하는 학생이라면 에세이를 쓰는 일 자체는 스스로 할 수밖에 없다. 그런데 스크린샷을 찍으려고 질문을 다시 복사하자, 이번에는 빙도 에세이를 써줬다. 한 번에 성공하지 못한다 해도 다시 시도하는 걸까 궁금해졌다.   반면 빙이 훨씬 더 제약되는 부분도 있다. 빙은 의학적 자문을 제공하지 않으며 성적인 내용에 대해서는 답을 피한다. 아이러니하게도 기존 검색 인터페이스를 사용하면 답을 얻을 수 있지만 일단은 그렇다. 유해하거나 모욕적이거나 저작권을 침해하는 콘텐츠도 생성하지 않는다. 또한 이와 같은 제약을 우회하려는 시도를 차단하는 데도 뛰어나다. 특정 작업을 위한 엑셀 함수를 묻는 테스트에서는 무승부였다. 제공된 방법의 수는 빙이 ChatGPT보다 더 많았지만, ChatGPT의 예제는 코드에 대한 설명을 제공했고 질문에 더 정확하게 답변했다. 빙과 ChatGPT 중 어느 것이 더 뛰어난지 확실하게 판단하려면 더 많은 연구가 필요하다. 단지, 둘 사이의 경쟁에 관한 한 빙이 모든 부분에 대해 매우 관대하다는 느낌이 명확하게 들었다. 한편 빙과 바드 중 무엇이 더 나은지 묻자, 빙은 빙과 구글 바드 사이의 선택은 개인적인 취향과 필요한 부분, 기대치에 따라 달라질 것이라고 이모지를 덧붙여 대답했다. 둘 다 직접 사용해 보고 무엇이 각자에게 더 잘 맞는지 확인해 볼 필요가 있다. editor@itworld.co.kr

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게임 / 퍼스널 컴퓨팅 Gordon Ung
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오랜 준비 끝에 마이크로소프트의 다이렉트스토리지(DirectStorage) 기술이 마침내 PC에 들어갔다. 빠른 로딩시간을 약속한 화제의 기술이다. 첫 다이렉트스토리지 지원 게임인 포스포큰(Forspoken)을 테스트한 결과 이제는 기존의 SATA SSD와 작별을 고해야 할 때가 온 것 같은 느낌이다.   마이크로소프트 다이렉트스토리지란 다이렉트스토리지의 가장 큰 특징은 텍스처와 모델과 같은 게임 에셋의 압축 해제 작업을 CPU가 아니라 GPU에서 처리하는 것이다. GPU가 지원하는 대규모 병렬 엔진을 활용해 CPU 리소스를 확보하고 프로세스를 가속해 상당히 빠르게 게임을 로드하고 관련 콘텐츠를 스트리밍한다. 단, NVMe SSD가 필수다. 더 자세한 내용은 다이렉트스토리지에 대한 이 를 참고하면 된다.   다이렉트스토리지가 얼마나 효과적인지 알아보기 위해, 인텔 코어 i9-13900KF CPU, MSI 지포스 RTX 4090 GPU, 윈도우 11 22H2를 실행하는 MSI Z790 P 프로 마더보드의 32GB 아다타 DDR5/5200을 갖춘 MSI 인피니트 RS(MSI Infinite RS) 데스크톱에서 테스트했다. GPU가 다이렉트스토리지 성능에 영향을 미칠 수 있지만, 게이머가 다이렉트스토리지 기술을 사용하기 위해 GPU를 바꿀 가능성은 거의 없으므로, 이번 테스트에서는 스토리지에만 초점을 맞춘다.   테스트 방법 MSI 인피니트 RS 데스크톱은 피슨 PS5018-E18(Phison PS5018-E18)을 중심으로 구축된 PCIe 4.0 NVME 2TB MSI M480 스파티움 SSD(PCIe 4.0 NVME 2TB MSI M480 Spatium SSD)를 장착했다. 또한 2차 2TB WD 블루 7,200 RPM 하드 드라이브(2TB WD Blue 7,200 RPM hard drive)도 함께 제공한다.  테스트를 위해 필자는 2TB SK 하이닉스 P41 NVMe PCIe 4.0(2TB SK Hynix P41 NVMe PCIe 4.0) 드라이브, 1TB XPG 아톰 50 NVMe PCIe 4.0(1TB XPG Atom 50 NVMe PCIe 4.0) 드라이브, 이전 모델인 512GB 삼성 PM951 NVMe PCIe 3.0 SSD, 현재는 단종된 인텔 옵테인 800P NVMe PCIe 3.0(Intel Optane 800P NVMe PCIe 3.0) 드라이브를 사용했다. 1TB 삼성 860 EVO와 2TB 삼성 870 QVO 드라이브도 사용했는데, 이들 2가지 제품은 NVMe가 아닌 더 느린 SATA 연결을 사용한다. 다이렉트스토리지는 NVMe 드라이브에서만 사용할 수 있는데, 그렇지 않은 환경을 비교할 수 있었다. 스토리지 성능 벤치마크에는 일반적으로 쓰는 크리스탈 디스크 마크 8(CrystalDiskMark 8)을 사용했다. 다이렉트스토리지에서는 게임 에셋을 GPU로 얼마나 빨리 전송하는지가 중요하므로 드라이브의 읽기 성능만을 비교한다.   그 결과 기본 크리스탈 디스크 마크 구성에서 MSI M480과 SK 하이닉스 P41이 순차적 전송 속도(큐 깊이 8 및 단일 스레드 사용)에서 1위를 차지했다. 순차적 전송 속도는 일반적으로 벤치마크 결괏값 중 가장 널리 활용되는 수치다. 특히 XPG 아톰 50의 성능은 눈에 띈다. 이 드라이브는 사실 보급형 ‘호스트 메모리 버퍼(host memory buffer)’ 모델이다. 일반적인 경우와 같이 SSD 자체에 DRAM 캐시를 통합하는 대신 PC의 시스템 메모리를 사용하는 데도 훌륭한 성능을 보였다.   마이크로소프트 다이렉트스토리지 벤치마크 자, 이제 다이렉트스토리지를 적용했을 때 크리스탈 디스크 마크 수치를 확인하자. 여기서는 마이크로소프트가 2022년에 출시한 다이렉트스토리지 1.1 데모 원본을 사용했다. 이 데모는 본질적으로 GPU에서 여러 기가바이트 모델 및 텍스처의 압축을 푸는 작업을 GPU가 수행하도록 한 후 사용된 대역폭과 시간 등 몇 가지 수치를 반환한다. 이번 테스트에서는 데모가 알려주는 대역폭 수치 외에 게임을 로드하는 시간을 별도로 측정했다. 그 결과 4세대 드라이브에서 큰 대역폭의 이점이 있는 것으로 나타났다. 흥미롭게도 호스트 기반 DRAM을 사용하는 저렴한 보급형 XPG 아톰 50이 약간의 우위를 점하는 것으로 나타났다. 단, 이번에 테스트한 3가지 4세대 드라이브 모두 눈에 띌 만큼 큰 차이가 나타나지는 않았다.   실제 로드 시간에서는 다이렉트스토리지 1.1 데모에서 기대했던 수치에 가까웠다. 3가지 4세대 드라이브 모두 에셋 로드와 압축 해제 작업을 단 1초 만에 완료했다. 반면 구형 PM951 3세대 드라이브는 2초가 걸렸다. 4세 드라이브에 미치지는 못하지만 예상보다 빠른 수치다. 한편 인텔의 마지막 NVMe 제품인 800p는 다른 모든 M.2 드라이브가 상대가 되지 못했다. 작은 파일을 지원하는 데 특화된 옵테인의 장점이 다이렉트스토리지 영역에서는 그다지 중요하지 않음을 보여준다. 인텔이 옵테인을 단종한 것은 아마도 잘한 결정이었을 것이다. 마이크로소프트의 다이렉트스토리지 데모를 이용해 기기별 성능을 볼 수는 있지만, 사실 이 앱은 개발자를 위해 만든 툴일 뿐이다. 실제 출시된 게임을 같은 드라이브에서 벤치마크해보면 어떨까? 이를 위해 최초의 다이렉트스토리지 지원 게임인 스퀘어 에닉스(Square Enix)의 포스포큰(Forspoken)을 설치했다. 포스포큰의 내장된 벤치마크를 이용하면 7가지 장면에 대해 각 게임 에셋을 로드하는 데 걸리는 시간을 확인할 수 있다(다시 이야기하지만 다이렉트스토리지가 스토리지 성능에 미치는 영향에만 초점을 맞췄으므로 프레임률을 무시했다. 단, 모든 테스트에서 같은 게임 설정을 사용했다). 그 결과 4세대 드라이브의 경우, 아톰 50이 첫 장면에서 약간 성능이 떨어진 것을 제외하면, 다른 모든 장면에서 모든 제품이 엄청난 성능을 보여줬다. 이 수치는 여러 번 테스트한 평균값인데, 더 느린 기기에서 큰 폭의 변동성을 보였다. 구형 삼성 PM951 3세대 SSD도 최신 4세대 드라이브를 따라가지는 못하지만 비 NVMe와 비교하면 여전히 빠른 것을 알 수 있다.   구형 기기라고 해도 하드 드라이브는 달랐다. 다이렉트스토리지 데모는 '그다지 나쁘지 않았'지만 포스포큰에서는 끔찍할 정도의 낮은 성능을 보였다. 대부분 게이머가 이미 오래전 SSD로 전환한 데는 다 이유가 있는 것이다. SATA SSD와 NVMe M.2 SSD로 비교해도 상당한 격차가 확인됐다. 장면 3에서 삼성 860 EVO는 장면 로드에 7.4초가 걸리지만, 스파티움 SSD는 1.9초가 걸렸다. 모든 장면에 걸쳐 MSI M480 스파티움 NVMe 드라이브는 로드 시간이 77% 더 빠르다. 정리하면, 그동안 게임에서 NVMe SSD와 SATA SSD는 큰 속도 차이를 보이지 않았다. 그러나 게임 개발자와 하드웨어 업체가 NVMe SSD와 다이렉트스토리지 기술을 최적화함에 따라 그 격차는 점점 더 벌어질 것으로 보인다. 그렇다고 SATA SSD가 당장 끝나는 것은 아니다. 실제로 다이렉트스토리지는 현재 우리가 즐기는 게임 대부분에 큰 영향을 주지 않는다. 하지만 SATA SSD의 해가 점점 지고 있음은 분명하다.  editor@itworld.co.kr

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윈도우 Anyron Copeman
How-To : 윈도우 11에서 블루투스 문제를 해결하는 9가지 방법

헤드폰을 휴대폰에 연결하든 컴퓨터에서 무선 마우스를 쓰든, 블루투스는 많은 사람이 매일 사용하는 기능이다. 근처의 무선 장치에 쉽게 연결할 수 있는 기능은 굉장히 편리하지만, 제대로 작동할 때 그러하다. 블루투스 작동 오류는 매우 실망스러운 문제이며, 이 기사를 읽고 있다면 아마도 블루투스 문제를 겪고 있으리라 생각된다.   윈도우 11에는 블루투스 문제가 많은데, 업데이트를 기다리지 않고도 해결할 수 있는 방법이 있다. 여기서는 9가지 해결 방법을 소개한다.      블루투스 전원 확인 실수로 블루투스가 꺼져 있는 것은 아닌지 확인하는 게 좋다. 알림 센터에서 볼륨, 밝기, 와이파이 등을 설정하다가 모르고 블루투스를 끌 수도 있기 때문이다. 작업 표시줄의 와이파이, 볼륨, 배터리 아이콘을 클릭한 다음, 알림 센터에서 블루투스 아이콘이 켜져 있는지 확인한다. 그렇지 않다면 클릭하여 활성화하고, 옆에 있는 오른쪽 화살표를 선택하여 사용 가능한 장치를 확인할 수 있다.    비행기 모드 확인 블루투스는 비행기 모드가 활성화된 상태에서도 사용할 수 있지만, 비행기 모드를 켤 때마다 자동으로 비활성화된다. 알림 센터에서 비행기 모드 아이콘이 켜져 있는지 확인한다. 또는 설정 > 블루투스 및 장치에서 블루투스를 켠다.    재부팅 뻔한 방법이지만 간단한 재부팅으로 얼마나 많은 문제를 해결할 수 있는지 알고 나면 놀라울 것이다. 블루투스 문제도 마찬가지다.  1. 시작 메뉴를 연다. 2. 전원 아이콘을 누른다.  3. 메뉴에서 ‘다시 시작’을 클릭한다.  컴퓨터가 다시 시작되면 평소처럼 블루투스 장치에 연결한다.    블루투스 문제 해결사 윈도우 11의 설정 앱에는 다양한 문제 해결사가 있으며, 블루투스도 그중 하나다. 실행 방법은 다음과 같다.  1. 설정 > 시스템 > 문제 해결로 이동한다. 2. ‘다른 문제 해결사’를 누른다.  3. ‘기타’ 바로 아래에 블루투스 옵션이 있다. 실행을 클릭한다.  몇 초 후 문제 해결사가 완료된다. 문제가 발견돼 해결됐다면 블루투스가 제대로 작동하는지 확인한다.    블루투스 서비스 재시작 윈도우 11 장치만 다시 시작할 수 있는 것은 아니다. 블루투스 서비스에서도 동일한 작업을 수행하여 관련 문제를 해결할 수 있다.  1. 윈도우 + R을 사용하여 실행창을 연 다음, ‘services.msc’를 입력한다.   2. 서비스 창이 나타나면 블루투스 항목을 찾는다. 목록에 오디오 게이트웨이 서비스, 지원 서비스, 사용자 지원 서비스 총 3가지가 있어야 한다.  3. 각각을 더블 클릭한 다음 ‘시작 유형(Startup type)’을 ‘자동’으로 설정하고, 아래의 ‘시작’을 클릭한다.  4. 모두 완료되면 장치를 다시 시작한다.      블루투스 드라이버 업데이트 대부분 윈도우 11 드라이버는 백그라운드에서 자동 업데이트되지만, 아직 설치되지 않은 업데이트가 있을 수 있다. 확인 방법은 다음과 같다.  1. 시작 메뉴 옆의 검색 창에 ‘장치 관리자’를 입력한다.  2. ‘블루투스’를 두 번 클릭하고 인텔, 리얼텍 또는 브로드컴 어탭터를 찾는다(팁 : 목록에 블루투스가 보이지 않는다면 창 상단에서 ‘보기’를 클릭한 다음 ‘숨겨진 장치 표시’를 누르면 된다). 3. 블루투스 어댑터를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭한 다음 ‘드라이버 업데이트’를 선택한다. 4. ‘드라이버 자동 검색’을 클릭한다.    몇 초 후 윈도우 11이 최신 드라이버가 있는지 확인하고, 있다면 설치한다. 만약 장치 관리자에서 드라이버 업데이트를 찾을 수 없다면 서드파티 소프트웨어로 다시 확인하는 것이 좋다(필자는 IOBit의 드라이버 부스터 10을 추천한다).   블루투스 드라이버 재설치 드라이버 업데이트를 설치했지만 아무것도 해결되지 않았다면 드라이버를 다시 설치할 수 있다.  1. 장치 관리자의 블루투스 어댑터를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하되 이번에는 ‘디바이스 제거’를 선택한다. 2. 팝업이 나타나면 ‘제거’를 클릭한다.  4. 재부팅하면 드라이버가 자동으로 다시 설치된다.  그다음 몇 분 정도 기다린 후 문제가 해결됐는지 확인한다.    블루투스 자동 중단 비활성화 윈도우 11은 전원을 절약하기 위해 블루투스 등의 기능을 절전 모드로 전환할 때가 있다. 보통은 괜찮지만 연결에 영향을 줄 수도 있다. 이 기능을 비활성화하는 방법은 다음과 같다.  1. 장치 관리자의 블루투스 어댑터를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 ‘속성’을 선택한다.  2. 상단에서 ‘전원 관리’ 탭을 누른다.  4. ‘전원을 절약하기 위해 컴퓨터가 이 장치를 끌 수 있음’ 옆의 확인란을 선택 취소한다.  5. 확인을 누른 다음 장치를 다시 시작한다.    윈도우 11 소프트웨어 업데이트 블루투스 문제는 현재 쓰고 있는 윈도우 11 버전의 버그로 발생할 수 있다. 새 업데이트 설치는 이 문제를 해결하는 가장 쉬운 방법이다.  1. 설정 > 윈도우 업데이트로 이동한다. 2. 업데이트 확인을 클릭한다.  3. 몇 초 후 사용 가능한 업데이트가 나타난다. 아무것도 표시되지 않으면 고급 옵션 > 선택적 업데이트로 이동해 표시되는 모든 업데이트를 설치한다.  하지만 사용 가능한 업데이트가 없고, 잘못된 업데이트로 블루투스 문제가 발생했다면 해당 업데이트를 제거하고 이전 버전으로 돌아갈 수 있다.  1. 설정 > 윈도우 업데이트 > 업데이트 기록으로 이동한다. 2. 페이지 하단으로 가서 ‘업데이트 제거’를 클릭한다. 3. 가장 최근에 설치된 업데이트를 찾은 다음 ‘제거’를 누른다.  이 과정은 몇 분 정도 걸리며, 장치는 자동으로 재시작된다. 파일이나 설정은 영향을 받지 않는다.  지금까지 살펴본 9가지 해결 방법 중 하나 이상이면 윈도우 11에서 발생하는 대부분 블루투스 문제를 해결할 수 있다. 하지만 그래도 해결되지 않는다면 컴퓨터 자체보다는 연결 장치에 문제가 있을 가능성이 높다.  editor@itworld.co.kr  

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How-to : 집에 굴러 다니는 태블릿을 보조 모니터로 바꾸는 방법

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 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. 에서 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. 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.    • 는 아이패드나 남는 맥을 보조 모니터로 바꾸는 130달러짜리 동글이다(USB-C, 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.  • 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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여러 가지 데이터 과학 도구 중에서도 R은 SQL 다음으로 가장 많이 사용되는 오픈소스 통계 컴퓨팅 및 그래픽용 언어이자 환경으로 인기가 높다. 실용적이라는 장점에 끌려 R 기초를 공부한 후 실습 기회를 찾는 사용자를 위해 실제 환경에서 응용할 만한 간단한 튜토리얼을 모았다. R스튜디오의 차세대 포맷인 콰르토뿐 아니라 애저·마이크로소프트365R 등 검증을 마친 다양한 R 패키지를 경험할 기회이기도 하다.  주요 내용 - R로 나만의 RSS 리더 만들기 8단계 - R로 파워포인트 슬라이드를 만드는 방법 - R로 아웃룩 이메일과 팀즈 메시지를 보내는 방법 - R로 내 마스토돈 포스트에서 전체 텍스트 검색하기 - 콰르토를 사용해 R이나 파이썬에서 워드 문서를 만드는 방법

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일반적인 사용자라면 컴퓨터에 하나의 운영 체제만 설치하면 된다. 하지만 가끔 특정 운영체제에서만 작동하는 하드웨어 또는 소프트웨어를 확인하기 위해 두 가지 운영체제를 동시에 설치해야 할 때가 있다. 다행히도 마이크로소프트는 동일한 기기에 2개의 윈도우를 설치할 수 있도록 지원한다. 이를 듀얼 부팅 혹은 멀티 뷰팅이이고 부른다. 다음 과정을 통해 윈도우 10과 윈도우 11를 동시에 설치할 수 있는데, 그 외 버전이나 타사 운영체제도 같은 방식으로 설치할 수 있다.      윈도우 듀얼 부팅 전 준비 작업 시작하기 전에 미리 준비해야 하는 것이 몇 가지 있다. 먼저 필요한 운영체제를 미리 다운로드하는 것이다. 윈도우 10과 윈도우 11은 모두 웹사이트에서 다운로드할 수 있다. 운영체제와 함께 지원되는 프로그램 옵션을 원하는 대로 선택하고, 장기적으로 이용할 거라면 각각 라이선스 키를 구매해 두자. 여기에 운영 체제를 저장할 수 있는 넉넉한 크기의 USB 드라이버 또는 외장 하드가 필요하다.  데이터를 백업하는 것이 중요하다. 확률은 작지만 컴퓨터에 문제가 생길 가능성도 있으므로, 일단 중요한 데이터는 미리 백업해두자. 이런 작업이 끝났다면 먼저 첫 번째 윈도우를 다음 과정을 거쳐 설치하면 된다.    새 하드 드라이브를 설치하거나 윈도우 디스크 관리 유틸리티를 사용하여 기존 하드 드라이브에 새 파티션을 만든다. 새 윈도우 버전이 들어 있는 USB 드라이버를 꽂은 다음 PC를 재부팅한다. 사용자 지정 옵션을 선택하여 윈도우 10을 설한다. 새로 생성된 파티션이나 다른 하드 디스크를 윈도우 10에 배정한다. ‘다음’을 클릭하여 운영 체제를 설치한다. 두 번째 윈도우를 설치하는 방법 외장 하드가 여분으로 있다면 두번째 윈도우도 앞서 업근한 방식으로 해당 외장 하드에 설치하면 된다. 하드 드라이브가 없거나 추가하기 어려운 상황이라면 기존 하드 드라이브의 파티션을 나눠야 한다. 다음 프로세스는 윈도우 10과 윈도우 11 모두에서 동일하다. 새 파티션 만들기 첫 번째 버전을 설치한 동일한 하드 드라이브에 윈도우를 추가로 설치하려면 일단 용량이 충분해야 한다. 윈도우 10과 윈도우 11는 둘 다 이상적으로 20-25GB 크기의 하드 드라이브에 설치하면 좋고, 가능하다면 50-100GB 크기의 하드 드라이브를 갖추기를 추천한다. 중요한 파일을 백업했으면 윈도우 디스크 관리 유틸리티로 이동하자. 디스크 관리 유틸리티는 윈도우 키를 누른 상태에서 R을 선택해 열리는 창에 diskmgmt.msc를 입력하고 확인 버튼을 선택하면 나온다. 디스크 관리 유틸리티에는 하드 드라이브의 파티션 목록이 표시될 것이다. (C:)라고 표시된 기본 파티션을 선택한 다음 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 ‘볼륨 축소’를 선택하자. 그러면 ‘축소할 공간 입력’ 항목에서 값을 조정할 수 있다. 25GB 파티션을 만들려면 25000을 입력하고 ‘축소’를 클릭하면 된다. 이렇게 하면 파티션이 수정되어 윈도우 10 또는 윈도우 11을 설치하는 데 필요한 공간이 마련된다.     새 파티션에 윈도우 설치하기 윈도우 파일이 있는 USB 또는 외장 하드를 연결한 후 기기를 재부팅한다. 설치 프로세스로 바로 이동하지 않는다면 BIOS에서 부팅 순서를 조정해야한다. 일반적으로 기기가 켜져 있을 때 Delete키, F2, F10 또는 F11 키 중 하나를 누른 다음(기기 모델에 따라 다름) 저장 장치를 부팅 우선순위 목록의 맨 위로 이동하면 된다. 제대로 설치 프로세스로 넘어갔다면 다음과 같은 화면이 나타난다. 그 다음 ‘사용자 지정(Custom)’ 옵션을 선택하자.   윈도우를 설치할 위치를 묻는 메시지가 나타나면 '할당되지 않은 공간'이라는 레이블이 붙은 공간을 선택하자. 이 공간은 25GB이거나 앞서 파티션을 만들 때 지정한 용량을 선택해야한다. 파티션이 생성되면 '적용'을 클릭하고 '다음'을 클릭한다. 만약 장치에 내장된 하드 드라이브가 아닌 별도의 외장 하드를 사용하는 경우에는 해당 드라이브를 선택하면 된다. 설치 과정이 끝나려면 몇 분간 기다려야 할지도 모른다. 모든 설치가 완료되면, 기기를 시작할 때 어떤 운영체제를 실행할지 선택할 수 있는 옵션이 나온다. 윈도우 10과 윈도우 11은 동일한 파일 시스템을 사용하므로 두 운영 체제에 문제없이 접근할 수 있을 것이다.  editor@itworld.co.kr

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How-To : 윈도우 11에서 앱이 충돌할 경우 해결책 6가지
윈도우
윈도우 / 퍼스널 컴퓨팅 Anyron Copeman
“디스크 부족 경고” 윈도우 11에서 추가 공간을 확보하는 12가지 방법

윈도우 11은 다재다능한 운영체제이지만, 저장 공간이 충분할 경우에만 그렇다. 저장공간이 한계에 달하면 거의 모든 것이 더 느리게 실행되고 일부 앱은 열리지 않을 수도 있다.  이런 ‘디스크 공간 부족’ 경고가 나타나면 PC 용량을 업그레이드하는 것이 가장 먼저 고민하게 된다. 더 큰 하드 드라이브나 SSD를 구매하면 상황을 즉시 해결할 수 있다. 하지만 가격이 저렴하지 않고 가끔은 굳이 새로 구매할 필요가 없기도 하다. 실제로 윈도우 11의 저장 공간을 늘리는 다양한 소프트웨어가 있으며 대부분 무료다. 단, 이런 소프트웨어를 사용하기 전에 백업하는 것이 좋다. 기본적으로 개인 파일을 삭제하지 않지만 백업은 아무리 강조해도 지나치지 않다. 지금부터 윈도우 11에서 저장공간을 추가로 확보하는 12가지 방법을 알아보자.   바이러스 및 멀웨어 확인 바이러스 및 멀웨어는 기기에 미묘한 손상을 일으킬 수 있는데 설치되어 있더라도 항상 분명하게 알 수 있는 것은 아니다. 악성인 것은 아니더라도 바이러스와 멀웨어 모두 소중한 스토리지 공간을 차지하고 있다는 점에서 확인해 제거할 필요가 있다.   시작 메뉴 옆의 검색 표시줄에 ‘Windows 보안’을 입력하고 관련 앱을 연다   왼쪽의 ‘바이러스 및 위협 방지’ 탭을 클릭한다   ‘빠른 검사’ 버튼 아래에서 ‘검사 옵션’을 클릭한다       여기서 ‘전체 검사’를 선택하고 ‘지금 검사’ 버튼을 클릭한다 이 작업을 완료하는 데 한 시간 이상이 걸릴 수 있지만 그래도 할 만한 가치가 있다. 완료되면 기기에 바이러스나 멀웨어가 있는지 확인할 수 있다. 이 방법은 윈도우에 내장된 마이크로소프트 디펜더 바이러스 백신을 사용하지만 타사 앱을 선호한다면 그것을 사용해도 된다. 앱에 따라 전체 검사 시간이 달라질 수 있다.   ‘추천 정리 항목’ 사용하기 윈도우 11은 자체적으로 제거할 수 있는 파일을 찾아 삭제하도록 권고하는 기능이 있다. 이런 파일을 항상 수동으로 검토하는 것도 가능하지만, 사용하지 않는 파일이나 앱 또는 이미 클라우드에 백업된 데이터는 대개 자동으로 삭제해도 무방하다.   설정 > 시스템 > 저장소로 간다    ‘저장소 관리’에서 ‘추천 정리 항목’을 선택한다        ‘임시 파일’ 섹션을 클릭하여 확장한 다음 제거할 항목 옆에 있는 상자를 선택하고 ‘정리’를 클릭한다    ‘크거나 사용되지 않은 파일’, ‘클라우드에 동기화된 파일’ 및 ‘사용하지 않는 앱’에 대해 반복한다    윈도우 11의 '저장소 센스' 툴 사용하기   불필요한 파일을 많이 삭제했지만 일부는 자동으로 삭제할 수 있다. ‘저장 공간 센스’ 기능이다. 특정 기준이 충족될 때 필요하지 않은 파일을 제거하는데, 기본 설정은 꺼져 있으므로 이를 활성화해야 한다.   설정 > 시스템 > 저장소로 이동한다   ‘저장소 관리’에서 ‘저장소 센스’ 토글을 클릭하여 켠다    '저장소 센스 구성 또는 지금 실행'을 클릭하면 다양한 옵션이 나타난다. 여기서 저장소 센스 실행 빈도를 결정하고, 다운로드 및 휴지통 파일을 제거할 시기를 선택하고, 클라우드에 이미 있는 파일을 삭제할 수 있다    사용하지 않는 앱 제거하기 일부 앱과 게임은 윈도우 11에서 많은 공간을 차지하는데, 실제로는 거의 사용하지 않는 항목이 있을 수 있다. 일단 다음이 같이 설치된 앱을 확인한다.   설정 > 앱 (21H2 버전에서는 앱 및 기능) > 설치된 앱으로 간다      ‘정렬 기준’ 옆에 있는 드롭다운 상자를 클릭하고 ‘크기(큰 것에서 작은 순으로)’를 선택한다      제거할 앱이 있으면 크기 옆에 있는 3개의 점을 클릭하고 ‘제거’를 선택한다      화면에 나타나는 지침을 따른다  제거하고자 하는 다른 모든 앱에 대해 반복한다  단, 앱을 삭제할 때는 정확히 그 앱을 알고 있는 경우에만 제거하는 것이 중요하다. 정확하지 않다면 일단 그대로 두거나 어떤 앱인지 더 자세히 조사할 필요가 있다.   임시파일 삭제하기 임시 파일은 사용자가 변경하는 동안 정보를 보관하는 용도이므로 이를 삭제해도 무방하다. 보통은 작업을 마치면 자동으로 삭제되지만, 여전히 남아 있는 것이 있다면 파일을 삭제하고 여유 공간을 확보할 수 있다.   설정 > 시스템 > 저장소로 간다  ‘임시 파일’을 클릭한다      삭제할 항목 옆에 있는 상자를 선택한 다음 ‘파일 제거’를 클릭한다    ‘디스크 정리’ 사용  디스크 정리는 기존의 윈도우 툴이지만 원치 않는 파일을 삭제하는 데 여전히 유용하다. 여기에는 임시 파일을 삭제하는 방법만 살펴보지만, 이 밖에도 많은 기능이 있다.    시작 메뉴 옆의 검색 표시줄에 ‘디스크 정리’를 입력하고 관련 앱을 연다  삭제할 7개 범주 옆에 있는 상자를 클릭한 다음 ‘시스템 파일 정리’를 클릭한다      완료되면, 확인을 위해 ‘OK’를 클릭한다     사용하지 않는 사용자계정 삭제하기 윈도우 11 PC를 사용하는 사람이 한 명뿐이거나 여러 명이 사용해도 계정 하나로 써도 상관없다면 추가 사용자 계정이 필요 없다. 사용자 계정은 각각 별도 공간을 차지하므로 삭제하면 전체 스토리지 공간을 줄일 수 있다.   설정 > 계정 > 다른 사용자 (21H2 버전에서는 ‘가족 및 다른 사용자’)로 이동한다       보이는 계정 중 아무거나 클릭하고 ‘제거’를 선택한다      나타나는 팝업에서 ‘계정 및 데이터 삭제’를 클릭한다      삭제하려는 다른 계정에 대해 반복한다      파일 압축 파일 용량을 줄이는 가장 일반적인 방법은 압축이지만, 압축된 파일을 주고받으면 이를 사용하기 위해 다시 압축을 풀어야 하는 번거로움이 있다. 그런데, 이런 번거로움 없이 파일 폴더와 전체 드라이브의 크기를 줄이는 방법이 있다. 바로 'NTFS 압축'이다.   ‘파일 탐색기’를 열고 압축할 파일, 폴더 또는 디스크를 찾는다   오른쪽 단추를 클릭하고 ‘속성’을 선택한다    파일이나 폴더의 경우 ‘고급…’을 클릭한 다음 ‘내용을 압축해 디스크 공간 절약’과 ‘확인’을 차례로 클릭한다. 디스크의 경우 ‘고급...’ 단계를 건너뛸 수 있다  언제든지 다시 변경하려면 ‘내용 압축...’ 상자의 선택을 해제하면 된다.   최대 절전 모드 끄기 최대 절전 모드는 윈도우 11에 있는 유용한 기능으로, 이전에 중단했던 작업에서 이어서 다시 작업할 수 있는 장점이 있다. 하지만 꼭 그럴 필요가 없다면 최대 절전 모드를 사용하지 않도록 설정해 저장 공간을 크게 절약할 수 있다.    시작 메뉴 옆의 검색 표시줄에 ‘Command Prompt’를 입력한 다음 관련 옵션을 선택하면 ‘관리자 권한으로 실행’을 선택한다     팝업이 나타나면 확인을 위해 ‘네’를 클릭한다    명령어 ‘powercfg /hibernate off’를 입력한 후 엔터를 누른다   언제든지 이를 되돌리려면 ‘powercfg/hibernate off’ 명령을 사용하면 된다.   컴팩트 OS 활성화  컴팩트 OS(Compact OS)를 사용하면 성능이나 기능에 영향을 주지 않고 윈도우 11의 전체 파일 크기를 줄일 수 있다. 이 OS는 저장 공간이 제한된 기기를 위해 만들어졌다면, 누구나 사용할 수 있고 약 2GB의 저장 공간을 절약할 수 있다.    시작 메뉴 옆의 검색 표시줄에 ‘Command Prompt’를 입력한 다음 관련 옵션을 선택하면 ‘관리자 권한으로 실행’을 선택한다  팝업이 나타나면 확인을 위해 ‘네’를 클릭한다   명령 ‘compact.exe /compactOS:always’을 입력한 후 엔터를 누른다    Compact OS를 끄려면 ‘compact.exe/compactOS:never’ 명령을 사용하면 된다.   윈도우 검색 데이터베이스 조정하기 윈도우 11의 검색 기능은 그 자체로 많은 데이터를 저장하지만, 새로운 파일과 앱을 추가할 때마다 더 늘어난다. 이런 저장공간을 줄이는 방법이 있다.   설정 > 개인 정보 및 보안 ‘윈도우 권한’에서 ‘윈도우 검색’을 선택한다    ‘관련 설정’으로 스크롤을 내려 ‘고급 색인 옵션’을 클릭한다    창이 나타나면 ‘고급’을 클릭한다  ‘문제 해결’에서 ‘재구축’을 클릭한다    확인을 위해 ‘OK’를 클릭한다   이제 몇 분 후 검색 데이터베이스가 기본 설정으로 재구성된다. 이 시간 동안 불완전한 검색 결과가 표시될 수 있지만 오래 지속되지는 않는다.   기기에서 중요한 파일 옮기기 앞서 설명한 방법을 다 써봤지만, 여전히 더 많은 공간을 절약해야 한다면 기기에 저장된 파일을 옮기는 것을 고려할 때다. 이는 파일을 삭제하는 것이 아니라, 다른 곳에 백업하는 것에 더 가깝다. 가장 간단한 방법은 클라우드 스토리지 서비스에 업로드하는 것이다. 윈도우 11에 내장된 원드라이브가 가장 간편하다. 로그인할 때 사용한 마이크로소프트 계정에 연결된 원드라이브 폴더가 파일 탐색기에 자동으로 나타난다(물론 원드라이브 외에도 사용할 수 있는 서비스가 다양하다).  파일을 옮기는 작업은 자동으로 진행되고 업로드된 파일은 모든 기기에서 사용할 수 있지만, 다른 기기에서 원드라이브 웹 사이트에 접속해 액세스할 수 있는지 한번 더 확인하는 것이 좋다. 그 후 기존 파일 위치에서는 삭제하면 된다. 단, 원드라이브 폴더를 건드려서는 안 된다. 원드라이브는 무료 요금제 기준 용량이 5GB로 제한된다. 추가 공간이 필요하면 연 19.99달러 혹은 월 1.99달러부터 시작하는 유료 요금제에 가입해야 한다. 혹은 대용량 파일을 휴대용 하드 드라이브 또는 SSD로 옮기는 방법도 있다. 저렴하게  구매할 수 있는 드라이브도 많다. 하지만 이런 드라이브는 손상되거나 분실할 위험이 있으므로, 클라우드와 함께 사용하는 것이 이상적이다. editor@itworld.co.kr

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블로그ㅣ드디어 출시된 구글 바드, 지루하기 짝이 없다

이미 몇 달이나 뒤처진 구글이 드디어 AI 기반 챗봇 ‘바드(Bard)’를 일반에 공개했다. 한때 검색 강자였던 구글은 새 챗봇에 극도로 보수적인 접근 방식을 취하고 있는 것처럼 보인다.  구글은 21일(현지 시각) 바드를 “구글 검색(Google Search)의 보완책”이라고 언급했다. 구글은 지난 2월 LaMDA(Language Model for Dialogue Applications)라는 언어 모델을 사용했다고 밝히며, 바드를 처음으로 선보였다.  그렇다면 구글이 채팅 기반 검색에 본격적으로 뛰어들고 있다고 생각하는가? 지금 당장은 아니다. 사실상 구글의 이번 발표는 매우 조용하게 이뤄졌다. 비유하자면 마치 타석에 서서 삼진을 당하지 않으려는 것처럼 말이다.  우선 구글의 접근 방식이 그렇다. 구글 검색을 보완하는 기능이라는 것부터 다소 보수적으로 들린다. 구글은 이미 검색 시장의 약 90%를 장악하고 있기 때문에, 아직은 과감하게 도전할 의향이 없는 게 분명해 보인다.  아울러 바드는 빙(Bing) AI 채팅의 초기 버전처럼 보인다. 답변 길이가 얼마나 길어질 수 있는지, 바드가 빙과 ChatGPT처럼 창의적인 답변을 내놓을 수 있는지는 아직 알 수 없다. 하지만 한두 문장으로 제시되는 여러 답변 초안(drafts) 중 하나를 선택할 순 있다. 괜찮은가?    물론 바드 내에서 검색하면 ‘구글 잇(Google It)’ 옵션을 사용해 훨씬 더 많은 답변을 받을 수 있지만, 바드가 어디에서 답변을 가져왔는지 확인할 수 있는 어트리뷰션은 제공되지 않는다.   바드 역시 문답을 제한하고 있다. 초기 버전의 빙 챗(Bing Chat)은 사용자가 빙과 긴 대화를 나누면 답변이 이상해지는 경향이 있었다. 바드도 사용자와 이상한 상호작용을 하지 않기 위해 답변 횟수를 제한한다. 구글에 따르면 주제에 맞는 답변을 유지하기 위한 기능이다.    마지막으로 구글은 2월 6일 바드를 시연하면서, “제임스 웹 우주망원경은 태양계 밖 행성 사진을 최초로 촬영했다”라는 명백한 오답을 내놓아 큰 망신을 당했다. 알파벳 주가가 급락하기까지 했다. 구글은 당시의 실수를 매우 의식하고 있는 것처럼 보인다. 이번 발표에서 구글은 바드가 틀린 검색 결과를 강조하기도 했다.  게다가 마이크로소프트가 빙 챗에 AI 이미지 생성 기능을 추가하고, 런웨이(Runway)가 텍스트로 영상을 만드는 생성형 AI를 선보인 지 얼마 지나지 않았기 때문에 전 세계가 바드에 관심 없는 것은 당연할 수 있다.  실제로 구글조차 바드를 제품보다는 “실험(experiment)”이라고 표현할 정도다. 이 모든 것을 살펴보면, 한때 검색 분야의 홈런왕이었던 구글이 수많은 ‘AI’ 특급 신인 사이에서 마이너리거에 그칠지도 모른다는 생각이 든다.  editor@itworld.co.kr  

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