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테크라이브러리

“스트리밍 데이터부터 텍스트, 이미지까지” 생성형 AI 실전 프로그래밍 - ITWorld How To

"ESG는 IT에서 시작된다" 지속가능성 실천 전략 가이드 - DeepDive

HP가 전하는 성공적인 ‘하이브리드 근무 환경’ 실전 운영팁···“면대면 환경의 생산성을 원격에서도 유지하는 것이 핵심” - Tech Summary

VMware Aria 멀티 클라우드 환경 통합

넘버스

2023년 2분기 전 세계 주간 사이버 공격 증가율

2023년 중간 보안 보고서 2023 Mid-Year Security Report

출처 : Check Point

날짜 : 2023년 08월 23일

2023년 2분기 메타의 AR/VR 헤드셋 시장 점유율

50.2

2023년 2분기 전 세계 AR/VR 헤드셋 분기별 판매량 추적 Worldwide Quarterly Augmented and Virtual Reality Headset Tracker

출처 : IDC

날짜 : 2023년 09월 21일

“네트워크 옵저버빌리티 도구를 실제로 활용하고 있다”

2023년 IT 트렌드: 관찰 가능성 리더에게 얻은 교훈 2023 IT Trends: Lessons From Observability Leaders

출처 : SolarWinds, Eleven Research

날짜 : 2023년 09월 13일

2023년 2분기 국내 스마트폰 시장 플래그십 제품군 점유율

2023년 2분기 국내 스마트폰 시장 분석

출처 : 한국IDC

날짜 : 2023년 09월 20일

3일 전

"우린 벌써 뛰고 있어" 생성형 AI를 워크플로우와 결합한 기업 3곳의 경험

“숨어 있는 정크 파일까지 샅샅이” 윈도우 PC를 완벽 정리하는 5단계

메타가 개발한 대규모 언어 모델, ‘라마 2’란 무엇인가?

'작을 수록 좋은 것' 대규모 언어 모델은 축소되어야 한다

“나랑 스무고개 할래?” 클로바X·바드·빙챗에 물으니…

“게이밍급 충전과 I/O 성능” 내년에 썬더볼트 5 나온다

“진실 혹은 거짓” 14가지 흔한 IT 상식 타파하기

AIㆍML | 개발자 2023.09.13

“LLM 개발을 더 간편하게” 랭체인(LangChain)의 이해

대규모 언어 모델(LLM)을 위한 효과적인 프롬프트를 작성하는 데는 기술이 필요하지만 LLM 사용법은 대체로 간단하다. 반면 언어 모델을 사용한 프로그래밍은 어려울 수 있다. 그럴 때 을 사용하면 된다. 랭체인은 언어 모델 기반의 애플리케이션을 개발하는 프레임워크다. 랭체인을 사용해 챗봇 또는 개인 비서를 만들고, 문서 또는 구조화된 데이터에 대한 Q&A를 요약, 분석, 생성하고, 코드를 쓰거나 이해하고, API와 상호작용하고, 생성형 AI를 활용하는 여러 가지 애플리케이션을 만들 수 있다. 현재 랭체인에는 파이썬과 타입스크립트/자바스크립트의 두 가지 버전이 있다. 랭체인은 언어 모델이 데이터 소스에 연결하고 환경과 상호작용할 수 있게 해준다. 랭체인 주요 요소는 모듈식 추상화 및 추상화 구현의 모음으로 구성돼 있다. 랭체인 기성형(off-the-shelf) 체인은 특정 상위 수준의 작업을 수행하기 위한 구성 요소의 구조화된 어셈블리다. 구성요소를 사용해 기존 체인을 맞춤설정하고 새 체인을 만들 수 있다. 언어 모델에는 LLM과 채팅 모델, 두 종류가 있다. LLM은 문자열을 입력으로 받고 문자열을 반환한다. 채팅 모델은 메시지 목록을 입력으로 받고 채팅 메시지를 반환한다. 채팅 메시지에는 내용과 역할, 두 가지 구성요소가 포함된다. 역할은 사람, AI, 시스템, 함수 호출 또는 일반 입력 등 내용이 어디서 오는지를 지정한다. 일반적으로 LLM은 입력에 프롬프트 템플릿을 사용한다. 프롬프트 템플릿을 사용해 LLM 또는 채팅 모델이 취할 역할, 예를 들어 “영어를 프랑스어로 번역하는 유용한 비서” 등을 지정할 수 있다. 또한 프롬프트 템플릿을 이용하면 번역할 구문 목록과 같은 다양한 내용 인스턴스에 이 템플릿을 적용할 수 있다. 랭체인의 작동 방식 : 모듈 랭체인에는 다음 6개 모듈이 있다. 모델 I/O는 프롬프트를 관리하고 공통 인터페이스를 통해 언어 모델을 호출하고 모델 출력에서 정보를 추출할 수 있게 해준다. 데이터 연결은 데이터를 로드, 변형, 저장 및 쿼리하기 위한 빌딩 블록을 제공한다. 복잡한 애플리케이션은 LLM을 상호, 또는 다른 구성요소와 체인으로 연결해야 한다. 랭체인은 이러한 “체인으로 연결된” 애플리케이션을 위한 체인 인터페이스를 제공한다. 대화형 시스템은 어느 정도 기간의 과거 메시지에 직접 액세스할 수 있어야 한다. 랭체인에서는 이 기능을 메모리라고 한다. 시퀀스를 하드 코딩하는 체인과 달리, 에이전트는 언어 모델을 추론 엔진으로 사용해 어느 작업을 어느 순서에 따라 수행할지를 결정한다. 콜백은 LLM 애플리케이션의 다양한 단계에 연결할 수 있게 해준다. 로깅, 모니터링, 스트리밍 등의 작업에 유용하다. 랭스미스를 사용한 디버깅 를 볼 수 있다. 랭체인 사용 사례 를 보면 문서에 대한 Q&A, 구조화된 데이터 분석, API와의 통합, 코드 이해, 에이전트 시뮬레이션, 에이전트, 자율(장기 실행) 에이전트, 챗봇, 코드 작성, 추출, 그래프 데이터 분석, 멀티 모달 출력, 자가 검사, 요약, 태깅 등이 포함돼 있다. 일부 사용 사례에는 많은 예제가 있다. 예를 들어 Q&A에는 17개 정도가 있다. 웹 스크랩과 같이 예제가 하나인 경우도 있다. 랭체인 통합 현재 약 163개 이 있다. 콜백 5개, 챗 모델 9개, 문서 로더 115개, 문서 변환기 6개, LLM 54개, 메모리 구현 방법 11개(대부분 데이터베이스 사용), 리트리버 22개(대부분 검색 방법), 텍스트 임베딩 모델 31개, 에이전트 툴킷 21개, 툴 34개, 벡터 저장소 42개 등이다. 통합은 공급자별 그룹으로도 제공된다. 랭체인은 기본적으로 이러한 모든 기능을 위한 중립적 허브 역할을 한다. 파이썬 및 자바스크립트를 위한 랭체인 설치 파이썬용 랭체인을 설치하려면 pip 또는 conda를 사용한다. 종속 항목에 대한 버전 충돌이 일어나지 않도록 가상 환경에 파이썬 패키지를 설치하는 것이 좋다. 여기서는 pip 명령을 사용한다. conda 명령의 경우 를 방문해 Conda를 클릭하면 볼 수 있다. 기본 최소 설치는 다음과 같다. pip install langchain 참고로 필자는 이렇게만 사용했다. 모델 공급자, 데이터 저장소 또는 다른 통합을 위한 모듈은 포함되지 않는다. 필요할 때 필요한 모듈을 설치할 계획이다. 랭체인 및 일반적인 언어 모델을 설치하려면 다음을 사용한다. pip install langchain[llms] 랭체인과 모든 통합을 설치하려면 다음을 사용한다. pip install langchain[all] 맥OS 최근 버전의 기본 셸인 zsh를 사용하는 경우 대괄호 식을 인용 부호로 감싸야 한다. 그렇지 않으면 셸은 대괄호가 배열을 나타내는 것으로 해석한다. 예를 들면 다음과 같다. pip install 'langchain[all]' 자바스크립트용 랭체인을 설치하려면 npm, Yarn, 또는 pnpm을 사용한다. 예를 들면 다음과 같다. npm install -S langchain 자바스크립트용 랭체인은 Node.js, 클라우드플레어 워커(Cloudflare Workers), 버셀(Vercel)/Next.js(브라우저, 서버리스, 엣지 함수), 수파베이스 엣지(Supabase Edge) 함수, 웹 브라우저, 디노(Deno)에서 사용할 수 있다. 여기서 자바스크립트용 랭체인에 대해 더 살펴보지는 않는다. 에서 자바스크립트용 랭체인을 시작하는 방법을 참고할 수 있다. 랭체인 예제 랭체인 문서에는 수백 개 예제가 있지만 여기서는 한 가지만 살펴보자. 다음 파이썬 코드는 에 나오는 코드로, LLM체인(LLMChain)을 보여준다. 체인은 입력 변수를 받아서 프롬프트 템플릿으로 보내 프롬프트를 만들고, 이 프롬프트를 LLM인 챗오픈AI(ChatOpenAI)로 전달한 다음 선택적인 출력 파서를 통해 CSV 출력을 전달해 파이썬 문자열 배열을 생성한다. from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.prompts.chat import ( ChatPromptTemplate, SystemMessagePromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate, ) from langchain.chains import LLMChain from langchain.schema import BaseOutputParser class CommaSeparatedListOutputParser(BaseOutputParser): """Parse the output of an LLM call to a comma-separated list.""" def parse(self, text: str): """Parse the output of an LLM call.""" return text.strip().split(", ") template = """You are a helpful assistant who generates comma separated lists. A user will pass in a category, and you should generate 5 objects in that category in a comma separated list. ONLY return a comma separated list, and nothing more.""" system_message_prompt = SystemMessagePromptTemplate.from_template(template) human_template = "{text}" human_message_prompt = HumanMessagePromptTemplate.from_template(human_template) chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([system_message_prompt, human_message_prompt]) chain = LLMChain( llm=ChatOpenAI(), prompt=chat_prompt, output_parser=CommaSeparatedListOutputParser() ) chain.run("colors") # >> ['red', 'blue', 'green', 'yellow', 'orange'] 랭체인 식 언어(LCEL) 는 체인을 구성하고 스트리밍, 배치 및 비동기 지원을 기본적으로 제공하는 선언적 방법이다. LCEL은 랭체인을 더 쉽게 사용할 수 있게 해준다. LCEL은 기본적으로 파이썬 또는 타입스크립트/자바스크립트를 사용한 체인 만들기의 고수준 대안이므로 코드를 사용해 구성할 때 사용하는 모든 기존 랭체인 생성자를 그대로 사용해 체인을 만들 수 있다. 대화형 방식의 은 다음과 같이 모델과 프롬프트를 사용한다. chain = prompt | model 맥락상 다음과 같은 파이썬 프로그램을 생각해 볼 수 있다. from langchain.prompts import ChatPromptTemplate from langchain.chat_models import ChatOpenAI model = ChatOpenAI() prompt = ChatPromptTemplate.from_template("tell me a joke about {foo}") chain = prompt | model chain.invoke({"foo": "bears"}) 출력(사이트에서 제공된 대로)은 다음과 같다. AIMessage(content='Why don\'t bears use cell phones? \n\nBecause they always get terrible "grizzly" reception!', additional_kwargs={}, example=False) 정리하면 랭체인은 체인으로 연결된 언어 모델 및 데이터 기반의 생성형 AI 애플리케이션을 만들기 위한 강력한 방법을 제공한다. editor@itworld.co.kr

엔비디아 지포스 튜닝 가이드 : RTX 그래픽 카드 최적화 팁 5가지

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게임 | 퍼스널 컴퓨팅 2023.09.01

"엔비디아의 빈 곳을 노려라" AMD, 라데온 RX 7700 XT와 7800 XT 발표

여러 가지 유출과 사건 사고 후 드디어 공식 발표가 나왔다. 이번주 게임스컴 행사에서 AMD가 라데온 RX 7000 시리즈에 속하는 RX 7800 XT를 499달러에, RX 7700 XT를 449달러에 발매한다고 발표했다. AMD는 라데온 RX 7000 시리즈가 1440p 해상도에서 훌륭한 게임 성능을 선보이며 엔비디아의 RTX 4070, 4060 Ti를 최고 설정에서 큰 격차로 따돌릴 것이라고 전했다. 라데온 RX 7800 XT와 7700 XT는 라데온 RX 5700 XT나 지포스 RTX 2070 슈퍼 같은 이전 제품이 더 라스트 오브 어스, 스타 워즈: 제다이 서바이버 같은 대작 게임에서 고전한 것과 달리, 초당 60프레임이라는 의미 있는 기준을 가볍게 돌파한다. 또한, AMD의 성능 향상 소프트웨어를 활성화하지 않은 상태에서도 높은 해상도나 설정에서 플레이할 수 있다. 게임스컴에서 AMD는 플루이드 모션 프레임을 적용한 DLSS 3의 유사 기술 FSR 3의 막을 내리고, 오랫동안 많은 사용자가 기다린 하이퍼 RX 기능을 공개해 프레임 속도를 개선하는 또 다른 방법을 제시했다. 두 그래픽 카드 모두 AMD 최신 5나노 RDNA 3 아키텍처와 6나노 메모리 칩릿으로 만들어졌다. 전 세대보다 용량은 적지만 차세대인 온다이 인피니티 캐시를 탑재했다. AV1 인코딩, 디스플레이포트 2.1을 지원하는데, 후자는 엔비디아 지포스 GPU에는 없는 기능이다. 라데온 RX 7800 XT와 라데온 RX 7700 XT의 특징을 정리했다. AMD 라데온 RX 7800 XT 사양 두 GPU 중 조금 더 강력한 제품인 RX 7800 XT를 먼저 살펴 보자. 연산 유닛 60개 RT 가속기 60개 AI 가속기 120개 게임 클럭 2,124MHz 부스트 클럭 2,430MHz GDDR 6 메모리 16GB 메모리 버스 256비트 메모리 속도 19.5Gbps AMD 인피니티 캐시 64MG 디스플레이포트 2.1 AV1 하드웨어 인코딩 지원 총 보드 전력 263와트 출시 가격 499달러 예리한 애호가라면 라데온 RX 7800 XT의 연산 유닛 개수 60개가 현 세대 중급 제품은 6800 XT가 아니라, 지난 세대 라데온 RX 6800의 연산 유닛 개수와 같다는 점을 알 수 있다. 6800 XT의 연산 유닛은 72개로 훨씬 더 많았기 때문에, 신제품 RX 7800 XT의 속도 결과가 흥미롭다. AMD가 엔비디아의 지포스 RTX 4060 Ti와 가격 면에서 비슷한 제품을 내놓은 것이 아니기를 바란다. 게임스컴을 앞두고 연산 유닛을 질문하자 AMD 제품 관리 이사 스콧 올쉐프스키는 AMD의 브랜드 세대 정책에서는 연산 유닛보다 성능과 포지셔닝만 고려한다며, 라데온 GPU 제품명에도 연산 유닛 개수가 반영되지는 않는다고 말했다. 최신 GPU는 클럭 속도에 더 의존하는 경향을 보인다. 6800 XT의 클럭 속도와 부스트 클럭이 2,015MHz와 2,250MHz였던 것에 비해, 라데온 RX 7800 XT는 각각 2,124MHz와 2,430MHz로 클럭이 더 높다. AMD는 여러 게임에서 라데온 RX 7800 XT가 엔비디아의 600달러짜리 RTX 4070을 앞선다고 주장한다. 반면, 지포스는 레이트레이싱을 지원하는 게임에서 AMD를 한참 능가한다고 주장한다. AMD의 레이트레이싱은 전 세대보다 훨씬 개선되었지만 시각 효과가 중요한 게임에서는 여전히 엔비디아 하드웨어를 따라잡기 어렵다. AMD의 그래픽 카드는 게임이 점점 많은 RAM을 소비하는 시대에 엔비디아 대비 메모리에서 우위를 점하고 있다. RTX 4070의 RAM 용량은 12GB이지만, 라데온 RX 7800 XT는 GDDR6 메모리 16GB를 제공한다. 두 제품 모두 1,440p 설정에서 대부분의 게임을 플레이하기에 충분한 사양이지만 완전한 1,440p 경험을 위해서는 16GB가 이상적이다. 흥미롭게도 라데온 RX 7800은 6800 XT보다 소비 전력이 적고, 연산 유닛이 60개인 라데온 RX 6800보다는 소비 전력이 14와트 더 많다. AMD 라데온 RX 7700 XT RT 7700 XT의 사양도 살펴보자. 연산 유닛 54개 RT 가속기 54개 AI 가속기 108개 게임 클럭 2,171MHz 부스트 클럭 2,544MHz GDDR6 메모리 12GB 메모리 버스 192비트 메모리 속도 18Gbps AMD 인피니티 캐시 48MB 디스플레이포트 2.1 지원 AV1 하드웨어 인코딩 지원 총 보드 전력 245와트 출시 가격 449달러 라데온 RX 7700 XT는 연산 유닛과 메모리 버스, GDDR6 메모리와 인피니트 캐시 사양이 더 낮다. 대신 클럭 속도가 약간 더 높고 소비 전력도 조금 더 낮다. 흥미로운 것은 라데온 RX 7800 XT가 전 세대 제품보다 연산 유닛 수가 적지만 라데온 RX 7700 XT가 (여전히 시장에서 잘 팔리는) 전 세대 6700 XT를 가뿐하게 앞선다는 점이다. 6700 XT의 연산 유닛은 50개지만 RX 7700 XT의 연산 유닛은 54개다. 그리고 평균 게임 클럭도 6700 XT 2,424MHz보다 훨씬 낮다. 메모리 로드아웃은 일관되게 유지되어 192비트 버스에서 GDDR6 메모리 용량은 12GB다. 400달러에 판매되는 RTX 4060 Ti의 VRAM이 8GB이고 128비트 버스로 1440p 게임용으로는 추천하기 어려운 것에 비해 장점이 크다. 그러나 RTX 4060 Ti도 좋은 반응을 얻었기 때문에 성능만 뒷받침된다면 AMD 신제품이 입문용 시장을 장악할 가능성이 크다. AMD가 공개한 결과를 보면 확실히 그렇다. 여러 게임 목록의 절반 이상에서 두 자릿수로 엔비디아 동급 제품을 앞서고 있으며, 다잉 라이트 2와 스파이더맨 마일즈 모랄레스처럼 레이트레이싱이 활성화된 상태에서 4070에 7800 XT보다 점수가 낮은 일부 게임에서 RX 7700 XT의 점수는 4060 Ti와 비슷하거나 더 높다. 새로운 세대로 빈 영역을 노린다 라데온 RX 7800 XT와 7700 XT의 메모리 구성을 보면 경쟁사 RTX 40 시리즈 GPU보다 1440p로 장시간 플레이할 때 훨씬 더 유리하지만, 지포스 제품은 레이트레이싱 게임에서 우위를 유지할 가능성이 높다. 최신 라데온 7000 시리즈는 AV1 인코딩, 디스플레이포트 2.1와 AMD의 핵심 소프트웨어 기능(스마트 액세스 메모리, 라데온 안티 래그, FSR)을 지원한다. 새로운 라데온 GPU의 매력을 높이기 위해서 AMD는 게임스컴에서 FSR 3과 이전부터 이야기해온 하이퍼 RX 기능을 공개했고, 두 기능 모두 DLSS 3과 유사한 AMD 플루이드 모션 프레임과 함께 라데온 GPU의 성능을 새로운 수준으로 한층 끌어올렸다. AMD의 신제품 GPU는 9월 6일에 출시되고, 구입자에게는 베데스다의 기대작 스타필드 게임을 증정하는 행사도 진행된다. 라데온 RX 7800 XT는 일반적인 커스텀 업체 버전으로 구입할 수 있고, 라데온 RX 7700 XT는 사파이어, XFX, 에이수스 같은 AMD 전용 GPU 협력업체 버전으로만 출시된다. editor@itworld.co.kr

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AIㆍML 2023.08.23

“아직 완성된 상태 아니다” 기업이 ‘생성형 AI’ 정책을 만들어야 하는 이유

많은 기업이 생성형 인공지능 도구를 테스트하고 배포하면서, 기밀 데이터의 잠재적인 유출은 물론이고 AI 오류, 악의적 공격, 규제 위반 등의 위험에 노출되고 있다. 예를 들면 지난 2023년 4월 삼성 반도체 사업부가 사업장 내 챗GPT 사용을 허용하자마자 기업 기밀 정보가 유출되는 사고가 났다. 한 엔지니어가 오류를 확인한다는 목적으로 챗GPT에 기밀 소스 코드를 붙여 넣었고, 다른 엔지니어는 챗GPT와 코드를 공유했으며, 코드 최적화를 요청하기도 했다. 챗GPT 개발사 오픈AI는 정보 삭제가 불가능하기 때문에 어떤 기밀 정보도 공유하지 말 것을 요청했다. SI 업체 인사이트 엔터프라이즈(Insight Enterprises)의 글로벌 CTO 매튜 잭슨은 “(현시점에서 챗GPT 사용은) 마치 구글을 사용하는 것과 같다. 사용자의 데이터가 오픈AI에 저장된다. 오픈AI는 사용자가 채팅 창에 입력하는 모든 데이터를 사용할 수 있다. 챗GPT를 활용해 콘텐츠를 작성할 수는 있으나 기밀 정보는 넣지 않는 게 좋다”라고 말했다. 가트너의 부사장 겸 애널리스트 아비바 리탄에 따르면 “핵심은 대규모 언어 모델(LLM)과 다른 생성형 AI 애플리케이션이 ‘완성된 상태’가 아니라는 점이다. 정확성 문제, 책임 및 개인정보보호 문제, 보안 취약점이 여전히 존재하며, 예측할 수 없거나 바람직하지 않은 방향으로 이탈할 수 있다. 한편으로 이런 애플리케이션은 생산성 및 혁신을 크게 향상시킬 수도 있다.” 인사이트에서 의뢰하고 여론조사기관 해리스 폴(Harris Poll)이 실시한 비즈니스 리더가 향후 1년 동안 생성형 AI 도구를 도입하는 가장 큰 이유 2가지는 ‘매출 증대’와 ‘혁신 촉진’이다. 거의 절반(49%)에 가까운 비즈니스 리더가 기술 혁신 측면에서 경쟁업체와 보조를 맞추는 것이 올해의 최우선 과제라고 답했다(참고로 2023년 4월에서 5월 동안 1,000명 이상의 임원 이상 직급을 대상으로 설문조사를 진행했다.) 해당 설문조사에 참여한 비즈니스 리더는 직원 생산성(72%)을 AI의 가장 큰 이점으로 꼽았으며, 고객 참여(챗봇을 통한), 연구 개발이 각각 2위와 3위를 차지했다. 폭발적으로 증가하고 있는 AI 채택 언스트 앤 영(Ernst & Young)이 진행한 대부분의 비즈니스 리더가 향후 3년 이내에 직원 생산성 및 고객 서비스 향상을 위해 생성형 AI를 도입할 계획이다. 또 대다수의 CEO는 제품 혹은 서비스에 AI를 통합하고 있거나 12개월 이내에 통합할 예정이라고 답했다. EY는 해당 설문조사 보고서에서 “오늘날 그 어떤 기업 리더도 AI를 무시할 수 없다. 현재 리더의 82%는 기업이 생성형 AI 같은 디지털 트랜스포메이션 이니셔티브에 투자해야 한다고 생각하며, 그렇지 않으면 도태될 것이라고 보고 있다”라고 전했다. 해리스 폴에서 실시한 설문조사 응답자의 약 절반은 제품 품질을 보장하고, 안전 및 보안 위험을 해결하기 위해 AI를 도입하고 있다고 밝혔다. EY의 설문조사에서 미국 CEO의 42%는 이미 AI 기반 제품 또는 서비스로의 변화를 자본 배분 과정에 완전히 통합했으며, AI 기반 혁신에 적극적으로 투자하고 있다고 답했다. 38%는 향후 12개월 동안 이 기술에 대규모 자본 투자를 할 계획이라고 밝혔다. 아울러 해리스 폴에서 실시한 설문조사에 의하면 전체 응답자의 절반 이상(53%)이 연구 개발(R&D)을 지원하기 위해, 50%는 소프트웨어 개발/테스트에 생성형 AI를 사용할 계획이다. C 레벨은 생성형 AI의 중요성은 인식하면서도 동시에 경계심을 늦추지 않고 있다. EY의 설문조사에 참여한 CEO의 63%는 생성형 AI가 선한 영향력을 미치며 비즈니스 효율성을 높일 수 있을 것이라 답한 반면, 64%는 생성형 AI 사용이 비즈니스와 사회에 가져오는 의도치 않은 결과를 관리할 충분한 조치가 취해지지 않고 있다고 지적했다. 두 설문조사에 따르면 'AI의 의도치 않은 결과'에 대비해 10곳의 기업 중 8곳이 AI 정책과 전략을 수립했거나 고려하고 있다. AI 문제와 해결책 가트너의 리스크 및 감사 연구 책임자 란쑤에 따르면 생성형 AI는 에서 2번째로 자주 언급된 위험 요소였으며, 처음으로 상위 10위권에 진입했다. 쑤는 “생성형 AI 도구 사용과 이런 도구에 관한 대중의 인식이 빠르게 증가하고 있을 뿐만 아니라 잠재적 사용 사례 및 그에 따른 잠재적 위험도 광범위해지고 있다”라고 언급했다. 생성형 AI 앱이 정확하고 사실만을 말하는 것처럼 보이지만 그렇지 않은 데이터를 제시하는 ‘환각 현상’은 (생성형 AI 앱의) 핵심적인 위협이다. 또 AI의 결과물이 의도치 않게 타인의 지적재산권을 침해할 수 있다. 생성형 AI 도구를 사용하면서 사전 통보 없이 사용자 정보를 제3자(벤더 및 서비스 제공업체 등)와 공유할 수 있기 때문에 프라이버시 문제가 발생할 수도 있다. 게다가 해커는 ‘프롬프트 주입 공격’이라는 방법을 사용해 대규모 언어 모델이 쿼리에 응답하는 방식을 조작하고 있다. 잭슨은 “사람들이 질문을 통해 얻은 데이터가 정확하다고 가정하고, (사실상) 부정확한 데이터로 중요한 비즈니스 의사결정을 내릴 수 있다는 점에서 잠재적인 위험이 있다. 실제로 해리스 폴 설문조사에서 잘못된 데이터 사용은 가장 큰 우려 사항이었으며, 2번째 우려 사항은 보안이었다”라고 말했다. 리탄은 기업이 생성형 AI를 배포할 때 직면하는 문제가 크게 3가지로 나뉜다고 언급했다. (1) 입력 및 출력 : 기업의 의사결정 및 기밀성을 훼손하는 허용되지 않은 사용, 기밀 데이터 유출, 부정확한 출력 (2) 프라이버시 및 데이터 보호 : 호스팅된 LLM 공급업체의 시스템을 통한 데이터 유출, 불완전한 데이터 개인정보보호 또는 보호 정책, 규정 준수 실패 등 (3) 사이버 보안 위험 : 해커가 AI의 출력값에 영향을 미치기 위해 LLM 및 매개변수에 액세스하는 것 등 이런 위험을 완화하려면 계층화된 보안 및 위험 관리 접근 방식이 필요하다고 리탄은 권고했다. 기업이 원치 않는 또는 불법적인 입력 및 출력을 줄일 방법은 다음과 같다. 먼저, 기업은 허용 가능한 사용 정책을 정의하고, 생성형 AI 애플리케이션 사용 요청을 기록하는 시스템과 프로세스를 구축해야 한다. 또 생성형 AI 애플리케이션 사용 시 다양한 감독자의 승인을 받도록 해야 한다. 아울러 호스팅된 LLM 환경에 제출된 정보에 입력 내용 필터를 사용할 수 있다. 이를 통해 기업 정책에 따라 입력 내용을 선별해 허용 가능한 사용인지 확인할 수 있다. 개인정보보호 및 데이터 보호 위험은 프롬프트 데이터 저장소 호스팅을 옵트아웃하고, 공급업체가 기업 데이터를 사용해 모델을 학습시키지 않도록 함으로써 완화할 수 있다. 또 기업은 호스팅 공급업체의 라이선스 계약을 검토해 LLM 환경에서의 데이터 보호에 관한 규칙과 책임을 정의해야 한다. 마지막으로, 기업은 프롬프트 주입 공격에 주의해야 한다. 이로 인해 데이터가 도난당하거나 고객이 AI 시스템에 의해 사기를 당할 수 있다. 가트너에 의하면 기업은 액세스 관리, 데이터 보호, 네트워크 및 엔드포인트 보안 등 로컬 엔터프라이즈 LLM 환경에 강력한 보안이 필요하다. 리탄은 생성형 AI 사용자가 엣지, 사이트, 애플리케이션을 보호하는 클라우드 네이티브 소프트웨어 스택에 네트워킹과 보안을 결합한 를 배포할 것을 권고했다. AI의 이점은 위험을 능가한다 기업들이 저지르는 한 가지 실수는 AI 사용이 위험을 감수할 가치가 없다고 판단하는 것이다. 따라서 대부분의 기업이 내놓는 첫 번째 정책은 ‘사용하지 않는 것’이라고 잭슨은 말했다. “자사의 첫 번째 정책도 그랬다. 하지만 애저에서 오픈AI 서비스를 사용해 프라이빗 테넌트를 매우 빠르게 구축할 수 있었다. 그래서 일부 프라이빗 엔터프라이즈 데이터에 연결할 수 있는 안전한 환경을 만들었다. 이를 통해 사람들이 이 데이터를 활용할 수 있었다”라고 덧붙였다. 잭슨은 자체적인 경험을 바탕으로 한 인사이트의 생성형 AI 사용 사례를 언급했다. “몇몇 파일럿 프로그램을 통해 깨달은 것은 AI가 일반적인 생산성 도구라는 점이다. AI는 수많은 사용 사례를 처리할 수 있다”라면서, “인사이트는 과도한 맞춤화를 위해 길고 지루한 프로세스를 거치기보다는, 각 부서에 일반적인 프레임워크를 배포하고 할 수 있는 작업과 할 수 없는 작업이 무엇인지 알려준 다음 어떤 것을 고안해 내는지 살펴보기로 했다”라고 설명했다. 인사이트가 챗GPT를 처음 사용한 곳은 물류 센터였다. 여기서 AI는 제품 상태 및 공급 시스템 업데이트 같은 일상적인 업무를 수행하고 있다. 잭슨은 “센터에 있던 한 직원이 생성형 AI에게 이런 시스템 업데이트 중 일부를 자동화하기 위한 스크립트를 작성하도록 요청할 수 있다는 점을 깨닫게 됐다. 이는 인사이트가 인사이트 GPT(Insight GPT)라는 비공개 엔터프라이즈용 챗GPT 인스턴스를 전사적으로 크라우드 소싱하면서 나타난 사용 사례였다”라고 설명했다. 잭슨에 따르면 이 생성형 AI 프로그램은 인사이트의 센터 운영을 위한 짧은 파이썬 스크립트를 작성해 상당한 양의 작업을 자동화했다. 또 SAP 인벤토리 시스템에서 실행할 수 있는 시스템 업데이트를 지원해 업데이트를 할 때마다 5분씩 걸리던 작업을 자동화했다. “그 결과 생산성이 크게 개선됐다. 나머지 센터에도 적용했더니 일주일에 수백 시간을 절약할 수 있었다”라고 잭슨은 덧붙였다. 현재 인사이트는 맞춤화가 필요할 수 있는 중요한 사용 사례의 우선순위를 정하는 데 전념하고 있다. 여기에는 프롬프트 엔지니어링을 사용해 LLM을 다른 방식으로 학습시키는 것, 더 다양하거나 복잡한 백엔드 데이터 소스를 연결하는 것 등이 포함된다. 아울러 챗GPT와 협력해 계약서 작성 방식을 자동화하는 프로젝트도 진행 중이다. 잭슨에 의하면 인사이트는 표준 챗GPT 4.0 모델을 활용해 (이를) 수만 개에 달하는 기존 계약서 라이브러리와 연결했다. 그다음 생성형 AI를 사용해 기업이 수주한 계약을 검색하고, 우선순위를 설정한 다음, CRM 데이터와 상호 참조해 고객을 위한 계약서 작성을 자동화하고 있다. 잭슨은 “역사적으로 사람들에게 올바른 도구를 제공하면 생산성이 향상되고, 자신에게 이익이 되는 방식을 발견하게 된다. 생성형 AI 기술을 수용하면 직원들은 일하는 방식을 발전 및 향상시킬 수 있는 기회를 얻게 되며, 심지어는 새로운 커리어 경로를 발견할 수도 있다”라고 전했다. editor@itworld.co.kr

“프로그래밍 언어 개발의 감초” LLVM의 이해와 활용 방법

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“작지만 알차다” 마이크로소프트 워드에 숨겨진 깨알 기능 9가지

맥북 대신 윈도우 노트북을 사야 하는 5가지 이유

맥OS 2023.08.14

윈도우 노트북 대신 맥북을 사야 하는 6가지 이유

애플 애호가의 주변에는 틀림없이 맥북의 장단점을 묻는 사람이 있기 마련이다. 혹은 현재 윈도우 PC나 노트북을 사용하고 있지만 맥북 구매를 고민 중인 사람이 이 글을 읽고 있을 수 있다. 어떤 경우에 해당하든 필자가 윈도우 PC나 노트북 대신 맥북을 추천하는 이유는 다음과 같다. 장기적으로 봤을 때 가격 대비 좋은 성능 가장 저렴한 애플 노트북은 2020년 출시된 M1 맥북 에어로, 139만 원부터 시작한다. 사실 윈도우 노트북은 절반 가격으로도 많이 구할 수 있다. 표면적으로는 맥북의 가성비가 낫다는 주장이 성립하지 않는다. 그러나 결정적인 요소는 최초 구매 가격이 아니라 노트북의 전체 사용 기간에 걸친 총비용이다. 저렴한 윈도우 노트북에서는 소프트웨어가 느려지고 일반적인 문제를 일으킬 가능성이 더 높다. 또한 낮은 가격에 흔히 따라오는 열등한 하드웨어 품질 때문에 중대한 결함이 생겨 수리비가 많이 드는 경향이 있다. 일반 소비자는 실제 비용을 인지하지 못할지 모르지만, 기업 입장에서는 맥북의 유지 보수 및 지원 비용이 현저히 적게 든다는 것을 입증하는 자료가 있다. 에서는 맥 사용자가 생산성도 더 높은 경향이 있었다. 물론 저렴한 윈도우 노트북이 아니라 맥북급의 고급 윈도우 노트북을 구매하는 방법도 있지만, 그런 경우에도 장기적으로는 맥북이 더 저렴하다. 높은 재판매 가격 아마도 유지 보수 비용이 더 낮다는 점보다 더 중요한 구매 이유일 것이다. 기업은 주로 3년에 걸친 비용을 검토하는 반면, 일반 소비자는 노트북을 그보다 더 오래 사용하거나 2~4년 이내에 팔고 새것을 사고 싶어 한다. 전반적으로 애플 제품, 특히 맥북의 감가상각비는 윈도우 PC보다 훨씬 낮다. 역사적으로 맥의 제품 가치는 보다 오래 유지된다. 하지만 애플이 인텔 프로세서에서 자체 M 시리즈 칩으로 전환한 이후에는 사정이 약간 달라졌다. 애플은 인텔 기반 맥의 제작을 이미 중단했고 언젠가는 이다. 시간이 지나면 인텔 프로세서 탑재 맥은 제품 가치가 예전만큼 유지되지는 않을 것으로 예상되지만, 호환 소프트웨어는 오랫동안 이용할 수 있기 때문에 윈도우 노트북보다 여전히 가치가 크다. 또한 결국 인텔 맥을 처분하고 M 시리즈 맥을 구입하면 성능도 훨씬 좋고 가치도 오랫동안 잘 유지될 것이다. 지금 M2/M2 프로/M2 맥스가 탑재된 최신 맥북 에어 또는 프로에 돈을 쓴다면 몇 년 안에 되팔 때 투자 금액의 상당 부분을 회수할 것으로 예상된다. 장기적인 지원 몇 년마다 새로운 맥을 들인다는 생각은 좋으나 3~4년마다 최신 기기를 구매할 필요는 없다. 또한 사용 기간을 연장하면 그만큼 사용 연수 당 발생 비용을 대폭 줄일 수 있다. 기술은 항상 발전한다. 지금은 적수가 없는 M2도 새로운 3nm 칩 제조 공정 덕분에 성능이 대폭 향상될 M3으로 곧 대체될 것으로 예상된다. 그러나 M1이든 M2든 몇 년간은 여전히 쓸 만하며, 현재 사용 중인 소프트웨어도 당분간은 성능 향상 없이도 특정 작업 수행에 어려움이 없을 것이다. 애플은 매년 새로운 맥OS를 출시한다. 현재의 맥북 라인업이 6년 후에도 맥OS 20을 실행할 수 있어 시스템이 2030년대 초반까지 계속 작동한다고 해도 놀랄 일이 아니다. 설령 구형 기기에 새로운 맥OS의 지원이 끊긴다고 해도(대개 5~7년은 걸린다) 최신 보안 업데이트는 2년 더 제공된다. 즉, 8~10년을 거뜬히 쓸 수 있는 노트북인 셈이다. 그 정도의 윈도우 PC는 찾기 쉽지 않다. 강력한 애플 생태계 아이폰은 맥은 물론 윈도우 PC와도 연동되도록 설계되었고 맥보다 약 5배 더 많이 팔린다. 즉, 맥을 사용하지 않아 애플 생태계의 장점을 누리지 못하는 아이폰 사용자가 많다. 윈도우 PC에서도 아이폰을 관리할 수 있는 아이튠즈를 설치할 수 있지만, 요즘에는 대부분 사용자가 (윈도우든 맥이든) 아이폰을 컴퓨터와 연결하지 않는다. 2011년 이후 아이폰은 더 이상 컴퓨터가 없어도 관리할 수 있고 앱과 컨텐츠를 제공받을 수 있다. 그래도 아이폰은 PC보다는 맥과 함께 사용하기에 더 좋다. 기기 간에 온갖 데이터를 동기화해 주는 애플의 아이클라우드 때문이다. 윈도우용 아이클라우드 앱도 있지만, 아이클라우드는 애플 생태계에 깊숙이 통합되어 있으므로 아이폰과 함께 쓰기에는 윈도우보다 맥이 훨씬 좋다. 기기 간 상호 작용성은 사실상 끊김이 없다. 예를 들어, 아이폰에서 촬영한 모든 사진과 동영상은 거의 즉시 맥 사진 앱에서 사용할 수 있다. 아이클라우드 키체인(iCloud Keychain) 덕분에 사용자는 비밀번호를 적어 두거나 기억할 필요 없이 본인의 기기 및 계정에 접근할 수 있다. 아이클라우드 메일을 사용할 때는 아이폰에서 시작한 이메일을 맥에서 곧바로 이어서 작성할 수 있다. 사파리를 사용한다면 아이폰과 맥에서 각각 열어 둔 탭을 두 기기에서 모두 볼 수 있다. 그뿐만 아니다. 아이폰은 맥 웹캠으로도 사용할 수 있다. 아이폰은 그 어떤 맥보다 카메라가 훨씬 더 좋기 때문에, 페이스타임, 줌, 웹엑스와 같은 화상회의 앱 사용 시 편리하다. 애플 생태계에 투자하면 얻는 장점은 더 많다. 예를 들어, 애플 워치가 있다면 맥을 잠금 해제하거나 비밀번호 입력을 대체할 수 있다. 그 외의 예도 많으며 모두 사용자에게 도움이 된다. 다양한 옵션 애플의 노트북 가격은 일반 소비자를 위한 M1 맥북 에어가 139만 원부터 시작한다. 13인치 M2 맥북 에어는 159만 원, 15인치 M2 맥북 에어는 199만 원이 시작가다. 애플 스토어에서는 이 가격 그대로 판매되지만 아마존 같은 서드파티 판매업체에서는 대부분 할인된 가격에 구할 수 있다. 구매할 때는 가격이 추가되더라도 최소한 512GB SSD를 선택할 것을 추천한다. 256GB는 파일을 저장하기에는 용량이 약간 작아서 아이클라우드 저장공간에 의존하게 되므로 인터넷 연결이 필요해지기 때문이다. 또한 256GB SSD는 512GB SSD보다 속도가 현저하게 느리고 이는 노트북의 전체적인 성능에 영향을 미친다. 무거운 작업을 위해 성능이 더 필요한 경우에는 13인치 M2 맥북 프로(시작가 179만 원)를 선택하면 된다. 에어 모델과 달리, 팬이 내장돼 적절한 작동 온도가 유지되므로 프로세서가 과열 위험 없이 고성능을 발휘할 수 있다. 또한 13인치 M2 맥북 프로는 맥북으로는 유일하게 가 탑재되었다. 맥락에 따라 표시 내용이 변하는 OLED 바로, 키보드 상단의 펑션 키를 대체할 뿐 아니라 그 밖에 여러 조작 옵션을 제공한다. 전문적인 수요를 위한 제품으로는 14인치 맥북 프로가 있다. 이 제품에 탑재된 M2 프로 및 M2 맥스는 M2 칩에 더 많은 CPU 코어와 2배 혹은 4배의 GPU 코어를 탑재한다. 이로 인한 성능 향상은 확실하다. 14인치 맥북 프로의 가격은 M2 프로 탑재 모델이 279만 원, M2 맥스 탑재 모델이 429만 원부터 시작한다. 14인치가 너무 작다면 16인치 맥북 프로도 있다. 가격은 349만 원부터 시작한다. 최대의 성능이 필요한 경우에는 12코어 CPU와 38코어 GPU가 탑재된 M2 맥스, 96GB의 통합 메모리, 8TB SSD로 16인치 모델을 구성하면 된다. 최대 구성은 가격이 889만 원으로 꽤 높지만, 여러 데스크톱을 능가하는 고성능 제품이다. 그리고 앞서 언급한 것처럼 제품 가치가 PC보다 더 오래 유지된다. 빼놓을 수 없는 멋진 디자인 ‘제 눈에 안경’이라는 말처럼 윈도우 노트북 중에도 맥북만큼 아름다운 제품을 찾을 수는 있다. 맥북은 특유의 라인과 눈에 띄는 독특한 디자인을 갖추고 있으며, 색상도 현란하지 않고 은은하고 우아하다. 이런 디자인에 가치와 내구성, 다양성까지 더해진 맥북은 그 어떤 평가에서도 지지 않는다. editor@itworld.co.kr

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디지털 디바이스 Michael Simon

애플 워치 시리즈9의 새로운 ‘더블 탭’ 제스처에 미리 익숙해지는 방법

겉으로는 변화가 느껴지지 않을 수 있다. 새로운 핑크 색상을 제외한 의 모든 변경 사항은 S9 SiP, U2 초광대역 칩, 더 밝아진 디스플레이 등 내부에 있기 때문이다. 그중에서도 애플 워치 시리즈 9에 숨겨진 가장 흥미로운 신기능은 디스플레이를 터치하지 않고도 일부 명령을 제어할 수 있는 새로운 ‘’ 제스처다. 시계를 착용한 손의 엄지와 검지를 두 번 탭하기만 하면 전화 받기/끊기, 음악 재생/일시 정지, 알림 일시 중지 등 기본적인 기능을 실행할 수 있다. 다른 한 손이 바쁠 때 유용하게 활용할 수 있는 깔끔한 기능이다. 원더러스트 행사에서 사용해 본 결과, 제스처에 익숙해지는 데 시간이 조금 걸릴 것 같았다. 하지만 좋은 소식은 애플 워치 시리즈 9가 출시되기 전에 익숙해질 수 있다. 애플은 이미 애플 워치의 접근성 설정에 일련의 제스처를 내장하고 있기 때문이다. 주먹 두 번 쥐기 : 동작 메뉴 불러오기 주먹 쥐기 : 항목 탭하기 엄지 검지 맞대기 : 다음 항목으로 이동 엄지 검지 두 번 맞대기 : 이전 항목으로 이동 엄지와 검지를 맞대는 제스처는 애플 워치 시리즈 9의 더블 탭 제스처와 비슷한 듯하다. 아이폰의 애플 워치 앱이나 시계에서 설정으로 이동해 ‘손쉬운 사용 > 어시스티브터치(AssistiveTouch)’에서 활성화할 수 있다. ‘손 제스처’을 켜면 명령을 테스트할 수 있는 짧은 튜토리얼이 안내된다. 여기서 각 제스처가 수행하는 기능을 사용자화할 수 있다. 애플이 애플 워치 시리즈 9에서 접근성의 손 제스처를 변경할지, 어시스티브터치를 활성화할 때 ‘엄지 검지 두 번 맞대기’ 제스처를 비활성화할지는 확실하지 않지만, 새로운 더블 탭 제스처는 오랫동안 사용된 접근성 기능의 연장선상이 분명하다. editor@itworld.co.kr

디지털 디바이스 2023.09.14

애플 워치 시리즈9의 새로운 ‘더블 탭’ 제스처에 미리 익숙해지는 방법

애플워치시리즈9

게임 2023.09.12

엔비디아 지포스 튜닝 가이드 : RTX 그래픽 카드 최적화 팁 5가지

엔비디아

윈도우 2023.09.11

“클릭 몇 번으로 윈도우 문제 해결” 알짜배기 툴 50선

윈도우

윈도우 2023.09.11

윈도우 스크린샷을 원드라이브에 자동 저장하는 방법

윈도우

iOS / 스마트폰 Glenn Fleishman

아이폰에서 운전 중 문자에 자동 답장하는 방법

운전하면서 나와 상대방의 안전을 가장 위협하는 것이 바로 휴대폰을 조작하는 것이다. 특히 문자를 주고 받는 것이 위험하다. 그런데 때로는 운전 중이어서 답변을 보낼 수 없다는 것을 상대방에게 알려야 할 때가 있다. 이런 때를 위해 애플은 자동 답장 기능을 지원한다. 이 기능을 사용하려면 일단 집중 모드에서 운전 집중 모드가 자동으로 활성화되도록 해야 한다. 설정 > 집중 모드 > 운전 집중 모드로 이동하면 된다. '운전하는 동안' 옵션을 클릭하면 다음과 같은 선택사항이 나온다. 활성화 : '자동' 옵션이 기본 값이다. 하지만 항상 차량에 연결한다면 '차량 블루투스에 연결될 때'를 선택하는 것도 좋다. '수동'으로 설정한 후 운전하기 전에 제어 센터에서 활성화할 수도 있다. 카플레이로 활성화 : 카플레이가 설치된 차량을 가지고 있다면 이 옵션을 사용하면 편리하다. 카플레이를 사용하느냐에 따라 운전 중인지가 결정된다. 이제 운전 중일 때 어떤 답변을 할 지 설정할 수 있다. 설정 > 집중 모드 > 운전 > 자동 응답 메뉴에서 답변할 메시지를 정할 수 있다. 기본 값은 "집중 모드를 켠 채로 운전 중입니다. 목적지에 도착한 후 메시지를 확인하겠습니다(I’m driving with Focus turned on. I’ll see your message when I get where I’m going)"이다. 자동 응답 대상은 없음, 최근 연락, 즐겨찾기, 모든 연락처 중 고를 수 있다. editor@itworld.co.kr

iOS 2023.09.05

아이폰에서 운전 중 문자에 자동 답장하는 방법

아이폰

스마트폰 2023.09.05

더 스마트한 모바일 크롬 환경을 위한 4가지 비밀 설정

안드로이드

디지털 디바이스 2023.09.04

How-To : “죽어가는 PC 살려낸다” 구글 크롬OS 플렉스 설치 방법

구글

퍼스널 컴퓨팅 2023.09.04

"화면 말고 프레임 캡처" 유튜브, 깔끔한 스크린샷 기능 추가

하우투

개발자 Matthew Tyson

“자바 18 릴리스의 꽃” 심플 웹 서버 시작하기

자바 18 릴리스(2022년 3월)에 포함된 가장 유용한 새 기능이 바로 '심플 웹 서버(Simple Web Server)'다. HTTP 파일 서버를 손쉽게 가동하고 구성할 수 있게 지원할뿐만 아니라, 단순한 사용 사례에서 기존 httpserver 패키지를 확장하는 API도 제공한다. 이 새로운 심플 웹 서버는 모든 자바 개발자가 익혀 둬야 할 유용한 툴이다. 어떤 기능인지 살펴보자. 명령줄의 심플 웹 서버 자바의 새로운 jwebserver 명령을 사용하면 기본적인 웹 서버를 간단히 실행할 수 있다. 파이썬에서 인기 있는 SimpleHTTPServer 툴과 비슷하다. 첫 번째 단계는 자바 18 또는 그 이상의 릴리스를 실행하는 것이다. java –version을 입력하면 현재 실행 중인 릴리스를 확인할 수 있다. 을 사용해 JDK 설치를 관리할 것을 권장한다. 여러 버전 사이를 오갈 때 특히 유용하다. 자바 심플 웹 서버로 할 수 있는 가장 기본적인 작업은 포트 8000에서 현재 디렉터리를 제공하는 것이다. 의 명령을 입력하면 된다. 인수 없는 웹 서버 $ jwebserver Binding to loopback by default. For all interfaces use "-b 0.0.0.0" or "-b ::". Serving /home/matthewcarltyson and subdirectories on 127.0.0.1 port 8000 URL http://127.0.0.1:8000/ 이제 브라우저에서 localhost:8000을 방문하면 과 같은 파일 시스템 목록을 볼 수 있다. 명령줄 구성 명령줄에서 심플 웹 서버를 세부 조정하기 위해 몇 가지 일반적인 작업이 필요할 수 있다. 예를 들어 포트, 바인딩할 주소(수신 대기할 네트워크 인터페이스), 제공할 디렉터리를 변경할 수 있다. 에서는 포트 8080, 모든 인터페이스, 그리고 /foo/bar 디렉터리에서 수신 대기하는 방법을 볼 수 있다. 포트 8080, 모든 인터페이스, /foo/bar에서 수신 대기 $ jwebserver -b 0.0.0.0 -p 8081 -d /foo/bar You can get a list of all the options with $ jwebserver -h. 여기서 볼 수 있듯이, jwebserver 명령줄 툴을 사용하면 가능한 가장 간단한 구문을 사용해 정적 파일을 제공할 수 있다. 다음 단계로 심플 웹 서버 API를 살펴보자. 심플 웹 서버 API 사용하기 은 API에 대해 배울 때 출발점으로 좋다. SimpleFileServer 클래스는 com.sun.net.httpserver 패키지에 있다. 이 패키지에는 웹 서버를 구축하기 위한 오래된, 더 저수준의 API도 포함돼 있다. httpserver 패키지는 더 간단한 요구사항에 맞게 이 기능을 확장한다. jwebserver CLI 툴은 SimpleFileServer를 사용해 기능을 수행하는데, 프로그래밍 방식으로도 사용할 수 있다. SimpleFileServer 클래스는 GET과 HTTP/1.1만 처리하지만 이 클래스를 사용해 몇 가지 재미있는 일을 할 수 있다. 예를 들어 에는 구글 자바 인메모리 파일 시스템 프로젝트를 사용해 이 핸들러를 위해 파일 시스템을 모조하는 방법이 나와 있다. 여기서는 인메모리 파일 시스템 개념을 사용해 SimpleFileServer의 FileHandler를 수정해 실제로 메모리에서 가상 파일 시스템을 제공한다. 그런 다음 httpserver 패키지를 사용해 POST를 처리해 모조 파일 시스템에 모조 파일을 추가하는 과정을 살펴보자. 메모리의 가상 파일 시스템 제공 시작하려면 다음 명령을 사용해 메이븐(Maven) 프로젝트를 만든다. $ mvn archetype:generate -DgroupId=.com.infoworld -DartifactId=jsws -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-quickstart 이제 CD를 사용해 새 /jsws 디렉터리로 이동한다. pom.xml에서 컴파일러와 소스 버전을 18로 설정한다( 참조). 그 다음 과 같이 구글 jimfs를 종속 항목에 추가한다. 구글 자바 인메모리 파일 시스템 종속 항목 com.google.jimfs jimfs 1.3.0 이제 src/main/java/App.java 파일을 수정해서 가짜 파일 시스템을 제공할 수 있다. 에서 이를 위한 코드를 볼 수 있다. SimpleFileServer를 사용한 인메모리 파일 시스템 제공 package com.infoworld; import java.util.List; import java.nio.charset.StandardCharsets; import java.io.IOException; import java.net.InetAddress; import java.net.InetSocketAddress; import java.nio.file.FileSystem; import java.nio.file.Files; import java.nio.file.Path; import com.google.common.jimfs.Configuration; import com.google.common.jimfs.Jimfs; import com.sun.net.httpserver.SimpleFileServer; import static com.sun.net.httpserver.SimpleFileServer.OutputLevel; public class Mem { private static final InetSocketAddress ADDR = new InetSocketAddress("0.0.0.0", 8080); public static void main( String[] args ) throws Exception { Path root = createDirectoryHierarchy(); var server = SimpleFileServer.createFileServer(ADDR, root, OutputLevel.VERBOSE); server.start(); } private static Path createDirectoryHierarchy() throws IOException { FileSystem fs = Jimfs.newFileSystem(Configuration.unix()); Path root = fs.getPath("/"); Files.createDirectories(root.resolve("test/test2")); Path foo = fs.getPath("/foo"); Files.createDirectory(foo); Path hello = foo.resolve("hello.txt"); Files.write(hello, List.of("hello", "world"), StandardCharsets.UTF_8); return root; } } 의 개념은 java.nio.file API를 구현하지만 가상 파일 시스템처럼 모든 작업을 메모리 내에서 하는 를 사용해 표준 로컬 파일 시스템 API를 시뮬레이션하는 것이다. 이 라이브러리를 사용해 자체 디렉터리 경로와 파일을 프로그래밍 방식으로 정의할 수 있다. 이렇게 해서 자체 가상 디렉터리 구조를 만들고 이를 SimpleFileServer에 파일 핸들러로 넘긴다. 다음과 같이 프로그래밍 방식으로 SimpleFileServer를 구성한다. var server = SimpleFileServer.createFileServer(ADDR, root, OutputLevel.VERBOSE); 명령줄에서 본 것과 마찬가지로 바인딩할 인터넷 주소를 받는다. 이 경우에는 지정되지 않은 인터페이스와 포트 8080을 전달하고, 그 다음에 파일 시스템 루트가 온다. 이 예제에서는 createDirectoryHierarchy() 메서드로 생성한 Path 객체를 전달한다. createDirectoryHierarchy() 메서드는 FileSystem fs = Jimfs.newFileSystem(Configuration.unix());와 같이 jimfs를 사용해 Path 객체를 빌드한다. 그런 다음 Path에 파일 및 디렉터리를 채운다. 경로와 내용이 있는 파일을 만들기 위한 jimfs API는 어렵지 않다. 예를 들어 Path hello = foo.resolve("hello.txt");를 사용해 만들면 된다. 대부분의 객체를 일반적인 자바 NIO 경로처럼 사용할 수 있다. 이제 이 코드를 실행하고 localhost:8080을 방문하면 일반적인 파일 서버에서 하듯이 디렉터리 목록을 보고 탐색하고 파일 내용을 볼 수 있다. 가상 파일 만들기 이 개념을 한 단계 더 발전시켜서 새 파일을 업로드하는 기능을 추가해 보자. com.sun.net.httpserver 패키지를 사용해 인메모리 파일 시스템으로 새 파일을 업로드할 POST 요청을 수락할 수 있다. 이 코드는 에서 볼 수 있다. 인메모리 파일 시스템에 새 파일 업로드하기 package com.infoworld; import com.sun.net.httpserver.HttpServer; import com.sun.net.httpserver.HttpHandler; import com.sun.net.httpserver.HttpExchange; import java.io.IOException; import java.io.OutputStream; import java.net.InetSocketAddress; import java.util.List; import java.nio.charset.StandardCharsets; import java.nio.file.FileSystem; import java.nio.file.Files; import java.nio.file.Path; import com.google.common.jimfs.Configuration; import com.google.common.jimfs.Jimfs; import com.sun.net.httpserver.SimpleFileServer; import static com.sun.net.httpserver.SimpleFileServer.OutputLevel; public class App { public static void main( String[] args ) throws Exception { // same config... server.start(); // Create the HTTP server with the UploadHandler using the same 'root' path HttpServer httpServer = HttpServer.create(new InetSocketAddress("0.0.0.0", 8081), 0); httpServer.createContext("/upload", new UploadHandler(root)); httpServer.start(); } private static Path createDirectoryHierarchy() throws IOException { // same ... } // Handler to process POST requests and upload files static class UploadHandler implements HttpHandler { private final Path root; public UploadHandler(Path root) { this.root = root; } @Override public void handle(HttpExchange exchange) throws IOException { if ("POST".equalsIgnoreCase(exchange.getRequestMethod())) { String filename = exchange.getRequestHeaders().getFirst("filename"); if (filename != null) { Path newFilePath = root.resolve(filename); try (OutputStream os = Files.newOutputStream(newFilePath)) { exchange.getRequestBody().transferTo(os); } String response = "File uploaded successfully: " + filename; exchange.sendResponseHeaders(200, response.getBytes(StandardCharsets.UTF_8).length); try (OutputStream os = exchange.getResponseBody()) { os.write(response.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); } } else { exchange.sendResponseHeaders(400, -1); // Bad Request } } else { exchange.sendResponseHeaders(405, -1); // Method Not Allowed } } } } 의 클래스는 HttpServer 인스턴스가 포트 8081에서 수신 대기한다는 점을 제외하면 대부분이 전과 동일하다. 이는 업로드된 데이터를 받아서 createDirectoryHierarchy에서 생성한 루트 경로에 이 데이터를 사용해 새 파일을 쓰는 맞춤형 uploadHandler를 사용해 구성된다. 테스트하려면 다음을 사용하여 전체 서버 클러스터를 실행한다. $ mvn clean install exec:java -Dexec.mainClass="com.infoworld.Mem" 과 같이 CURL 요청을 사용해 서버에 새 파일을 푸시할 수 있다. CURL POST로 파일 푸시 $ touch file.txt $ curl -X POST -H "filename: file.txt" -d "@file.txt" http://localhost:8081/upload File uploaded successfully: file.txt localhost:8080/ 파일 목록을 다시 로드하면 새로운 file.txt가 나타난다. 이 파일을 클릭해서 내용을 볼 수 있다. 결론 심플 웹 서버는 자바 툴셋의 환영할 만한 추가 기능이다. CLI를 사용한 파일 호스팅을 매우 간단하게 할 수 있을 뿐만 아니라, 특히 하위 수준의 HttpServer API와 함께 사용될 때 API를 통한 여러 흥미로운 가능성도 제시한다. editor@itworld.co.kr

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언제나 전원에 연결해 둔 노트북, 배터리에 해로울까?

노트북과 맥북의 강점은 바로 이동성이다. 여행이나 휴가 중에도, 기차 안에서도 얼마든지 편안한 분위기에서 일을 하고 웹 서핑이나 동영상 시청을 할 수 있다. 그러나 끊임 없이 이동만 하는 사람은 거의 없다. 노트북이 대부분 자리 잡은 장소는 책상 위, 전원 소켓 옆이다. 노트북은 통상적으로 집이나 회사에 있다. 대다수 사용자는 집에서 노트북을 콘센트에 꽂아두고 배터리 충전이나 방전을 신경쓰지 않는다. 회사에서도 마찬가지다. 휴대용 컴퓨터는 사실 데스크톱 PC나 맥의 역할을 수행하고 있다. 최신 노트북 배터리는 본체에 내장된 상태로 출시되는 경우가 많아 쉽게 교체할 수 없다. 노트북을 계속 충전된 상태로 두면 배터리가 손상되거나 수명이 단축될까? 이 자연스러운 물음에 대한 해답을 준비했다. 언제나 전원에 연결해 둔 노트북, 배터리에 해로울까? 아주 오래된 구형 노트북의 경우 대답은 명확하다. 전원을 항상 충전된 상태로 두는 것은 좋은 생각이 아니다. 구형 노트북 배터리는 그 자체로 오래된 데다가 수명이 다한 경우도 있어서 과충전은 위험하다. 그러나 최신 노트북에서는 그렇게 치명적인 문제는 아니다. 배터리가 탄력성이 높고 소프트웨어가 점점 정교해지면서, 최신 노트북은 충전 프로세스가 적시에 중지되기도 하고, 세류 충전이라는 최신 기술로 배터리가 방전되는 즉시 바로 충전을 시작해 항상 완전 충전 상태를 유지한다. 최신 맥북은 배터리에서 작동 전류를 끌어오지 않는다. 주 전원에서 직접 전류를 변환해 가져온다. 그렇다면 항상 전원 케이블을 꽂아두어도 괜찮은 것일까? 그렇지는 않다. 각종 보호 기능이 있지만, 배터리가 전원에 내내 연결되면 전압이 너무 높아지고, 과열된다는 두 가지 고질적 위험을 안게 된다. 배터리 권장 잔량 더 중요한 문제인 고전압부터 살펴보자. 배터리는 전류가 일정하게 흐를 때가 아니라 충전 상태에 있을 때 부담을 얻는다. 배터리 충전량이 늘어나면 에너지 저장 장치의 전압도 증가하고, 화학적 노화를 이끈다. 노화는 모든 배터리에서 발생하지만, 전압, 즉 배터리 잔량이 너무 높거나 극히 낮은 경우에는 더 빠르게 진행된다. 리튬 배터리의 마모를 최소화하는 권장 수준은 최대 충전량의 30~70% 사이이다. 노트북이 항상 전원에 연결돼 있으면, 배터리 충전량이 가장 높은 수준을 유지하게 되고, 핵심 부품에 부하를 가져올 수 있다. 배터리 과열 두 번째 문제는 열이다. 리튬 배터리는 사용하지 않아도 시간이 지나면서 저절로 잔여 전류양이 줄어든다. 노트북을 전원에 연결하면 손실된 전류가 즉시 채워지고, 규칙적으로 조금씩 충전되면서 배터리가 뜨거워진다. 따라서 마모가 가속화되고 성능이 저하될 수 있다. 사용 중에는 케이스와 배터리 온도가 더욱 상승한다. 리튬 이온 배터리는 일반적으로 500~1,000회 충전이 가능하고, 그 이후에는 뚜렷하게 용량이 줄어든다. 따라서 충전 횟수에 제한이 있다는 점을 유념하는 것이 좋다. 배터리를 보호하고 절약하는 다른 합리적 선택지도 많다. 노트북 배터리를 보호하는 매일매일의 습관 지속가능한 배터리 관리는 특별히 어려운 것이 아니다. 배터리 수명을 늘릴 수 있는 평소의 습관은 여러 가지가 있다. 배터리를 제거한다(가능하다면). 배터리 탈부착이 불가능한 모델이 아니라면, 부하를 받은 배터리의 삶의 질을 높이는 치료법은 매우 간단하다. 노트북이 전원에 연결되어 있을 때 배터리를 분리하기만 하면 된다(노트북이 꺼져 있는 상태여야 한다). 배터리의 충전 수준에도 주의한다. 별도 보관 시 최적의 충전량은 70%다. 윈도우에서는 스마트 충전, 또는 지능형 충전을 사용한다. 최신 노트북의 경우 윈도우 10과 윈도우 11에서 배터리를 절약할 수 있다. 배터리의 최대 용량을 일시적으로 실제 최대 용량의 80%로 정의하여, 전원에 연결된 상태라고 하더라도 항상 완전 충전 상태에 있지 않도록 방지한다. 레노버 노트북의 경우, 레노버 밴티지(Lenovo Vantage)라는 전용 관리 앱에서도 사용할 수 있는 기능이다. 애플 맥북은 배터리 성능을 극대화하는 자체 기술을 사용한다. 바로 바로 배터리를 재충전하지 말자. 이동 중에 노트북을 사용하고 배터리가 약간 줄어들었다고 해도 즉시 재충전할 필요가 없다. 배터리는 최대 충전량의 30~70% 사이일 때 가장 건강한 상태다. 값싼 부품은 피하자. 충전 케이블과 어댑터를 구입할 때 너무 인색하면 안 된다. 너무 저렴한 주변 기기는 충전 제어 기능이 낮거나 저렴한 회로를 쓴 제품일 경우가 많다. 주변 온도가 너무 높거나 낮으면 안 된다. 노트북, 맥북, 스마트폰 모두 마찬가지다. 리튬 배터리는 섭씨 -10도에서 40도 사이의 온도에서 가장 잘 작동한다. 여름철에는 직사광선을 피하고, 배터리가 아주 뜨겁거나 차가울 때는 충전하지 않도록 하자. editor@itworld.co.kr

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How-To : 플레이스테이션 또는 엑스박스에 ‘에어팟’ 연결하는 방법

에어팟은 애플 제품(아이폰, 아이패드, 맥, 애플워치)과 함께 원활하게 작동하도록 만들어졌다. 애플 생태계에서 많은 시간을 보낸다면 이런 긴밀한 통합이 매우 매력적이다. 하지만 기본적으로 에어팟은 블루투스 무선 헤드셋이고, 다른 블루투스 기기, 심지어 안드로이드 폰에도 연결할 수 있다. 그렇다면 플레이스테이션 4나 5 또는 엑스박스 원 또는 시리즈 S/X에서도 사용할 수 있다는 걸까? 공식적으로 말하자면, 사용할 수 없다. 비공식적으로는 가능하나 쉽지 않다. 콘솔에서 에어팟을 쓰고 싶어 하는 사용자를 위해 나쁜 소식과 좋은 소식을 알려 주겠다. 나쁜 소식 : 호환되지 않는다 최신 플레이스테이션 콘솔은 (소니의 자체 플레이스테이션 헤드셋을 제외한) 블루투스 오디오 장치와 기본적으로 호환되지 않으며, 엑스박스 콘솔도 마찬가지다. 콘솔 설정을 열고 에어팟을 페어링할 수 있다면 좋겠지만, 그럴 수 없다. 애플의 잘못이 아니다. 다른 블루투스 헤드셋도 연결할 수 없다. 좋은 소식 : 해결 방법이 있다 블루투스 동글에서 오디오를 출력하면 된다. 즉, 외부 소스에서 오디오 입력을 받아 블루투스를 통해 전송하는 방식이다. USB 동글과 3.5mm 헤드폰 잭이 있는 동글이 있다. 이때 플레이스테이션 콘솔은 일반적으로 USB 오디오를 지원하지만, 엑스박스 콘솔은 지원하지 않는다(특별 라이선스가 있는 서드파티 USB 헤드셋 제외). 엑스박스의 경우 오디오 출력 잭이 있는 컨트롤러 하단에 연결할 수 있는 를 추천한다. 이 밖에도 다양한 브랜드가 있으며, 일반 3.5mm 헤드폰 잭과 호환되는 블루투스 어댑터는 모두 사용할 수 있다(단, 사용 가능 거리가 다를 수 있다). 플레이스테이션 컨트롤러로도 동일한 작업을 수행할 수 있다. 하지만 플레이스테이션 콘솔은 USB 오디오 출력을 지원하기 때문에 USB 블루투스 오디오 동글이 더 간단한 선택일 수 있다. 이를테면 은 폼팩터가 좋고 AptX를 지원하지만, 시중에는 USB-C 및 USB-A 옵션도 많이 있다. 어떤 어댑터를 선택하든 콘솔(또는 컨트롤러)에 연결한 다음 에어팟을 페어링해야 한다. 어댑터마다 페어링 모드로 들어가는 방법은 다르지만, 일단 페어링 모드로 들어가면 에어팟 케이스의 뚜껑을 열고 케이스의 페어링 버튼을 몇 초 동안 길게 누른다. 상태 표시등이 흰색으로 깜빡이면 페어링 모드에 들어갔음을 알 수 있다. 또 다른 솔루션 : TV를 통해 연결하기 오늘날 대부분의 TV는 블루투스 오디오 출력을 지원하기 때문에 엑스박스 또는 플레이스테이션이 HDMI를 통해 TV로 오디오를 전송하는 경우 에어팟을 TV에 페어링하기만 하면 된다. 페어링하는 과정은 TV마다 다를 수 있다. 메뉴를 열고 오디오 출력 설정을 찾은 다음, 블루투스 오디오 출력 옵션을 선택해야 한다. 블루투스 오디오 장치를 TV에 페어링하는 부분으로 넘어가면 에어팟 케이스를 열고 페어링 버튼을 몇 초 동안 길게 누른다. 이렇게 하면 블루투스를 통해 연결할 수 있다. 충전 케이스의 상태 표시등이 흰색으로 깜빡이면 제대로 연결됐음을 알 수 있다. editor@itworld.co.kr

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