테크놀로지 리더를 위한 글로벌 IT 뉴스

테크라이브러리

OCR에 AI 더해 IDP로 진화하다 “성공을 읽는 지능형 문서 처리 구축 전략” - TechSummary

해커가 직접 알려주는 랜섬웨어 예방 및 복구 가이드

포인트 솔루션에서 엔드투엔드 솔루션으로… 고객 경험의 새로운 아젠다, 서비스나우 디지털 워크플로우

"스마트폰부터 게임기까지 안전한 인터넷 환경" 모두를 위한 VPN 활용 가이드 - ITWorld How To

넘버스

2022년 1분기 전 세계 퍼블릭 클라우드 생태계 시장 규모

1260억

달러

퍼블릭 클라우드 생태계 시장 성장 & 리더 : 2022년 1분기 Public Cloud Ecosystem Market Growth & Leaders: Q1 2022

출처 : Synergy Research Group

날짜 : 2022년 06월 22일

2025년 전 세계 IoT 기기 규모 전망

420억

대

전 세계 IoT 기기 배포 전망 2015~2025 Internet of Things (IoT) connected devices installed base worldwide from 2015 to 2025

출처 : Statista Research Department

날짜 : 2016년 11월 15일

10개 업체 OT 기기에서 발견한 보안 취약점

개

OT:ICEFALL 보안 비내재화 결함 보고서 OT ICEFALL The legacy of “insecure by design”

출처 : Forescout

날짜 : 2022년 06월 01일

"웹어셈블리를 자주 사용한다"

웹어셈블리 현황 2022 The State of WebAssembly 2022

출처 : Scott Logic

날짜 : 2022년 06월 20일

AIㆍML | IoT 2일 전

"인공지능+사물인터넷" AIoT가 기업 현장을 바꾼다

사물인터넷(IoT)은 지난 10년간 기업 분야 전반으로 꾸준히 확산했다. IoT 기기와 그 데이터 기능을 이용해 기업 운영을 최적화하면서 비즈니스와 소비자 기술의 신시대가 열렸다. 그리고 이제 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 발전하면서 ‘인공지능 사물인터넷(Artificial Intelligence of Things, AIoT)’을 이용해 IoT 기기의 새로운 가능성을 실현하는 또 다른 물결이 등장했다. AIoT를 활용하면 기업이 새로운 경쟁 우위를 얻을 수 있다. IoT는 데이터를 수집하고 AI는 이를 분석해 지능적 행동을 시뮬레이션하고, 사람의 개입을 최소화한 상태에서 의사 결정 과정을 지원한다. IoT에 AI가 필요한 이유 IoT는 기기가 서로 통신하고 인사이트에 따라 행동하도록 한다. 따라서 이들 기기는 이들이 제공하는 데이터만큼만 유용할 뿐이다. 의사 결정에 제대로 활용하려면 더 많은 데이터를 수집해 저장하고 가공, 분석해야 한다. 그러나 이렇게 하기가 쉽지 않다. 실제로 IoT 도입이 늘어나자 데이터를 효율적으로 가공해 실질적으로 의사 결정에 반영할 인사이트를 도출하는 데 어려움이 생겼다. 이는 2가지 원인, 즉 클라우드와 데이터 전송 때문이다. 클라우드는 IoT로부터 나오는 온갖 데이터를 처리할 수 있도록 IoT 규모에 비례해 확장해야 하지만 이 과정이 수월하지 않다. 또한, 데이터를 IoT 기기로부터 클라우드로 전송하는 작업은 대역폭의 제한이 있다. 통신 네트워크의 규모와 정교함에 관계없이 IoT 기기가 수집하는 데이터 분량만으로도 지연과 정체가 발생한다. 몇몇 IoT 응용 분야, 예를 들어 자율 주행차 등은 신속한 실시간 의사 결정이 필요하다. 효과적이고 안전한 주행을 위해 마치 인간처럼 순간적으로 데이터를 처리하고 결정해야 한다. 지연, 불안정한 연결, 낮은 대역폭의 제한이 있어서는 안 된다. 자율 자동차가 신속한 의사 결정에 의존하는 유일한 IoT 응용 분야는 아니다. 제조는 이미 IoT 기기를 융합했고, 지연이나 지체는 공정에 영향을 주거나 비상시 큰 문제를 야기할 수 있다. 보안의 경우 생체 측정(Biometrics)이 특정 영역으로의 액세스를 제한하거나 허용하는 데 빈번히 사용된다. 신속하게 데이터를 처리하지 못하면, 비상시의 위험은 말할 것도 없고 속도와 성능에 영향을 주는 지연이 발생한다. 이들 응용 분야는 극히 낮은 지연과 높은 보안을 요구하므로, 데이터 처리 작업을 엣지에서 수행해야 한다. 데이터를 클라우드로 송수신하는 것 역시 필수적이다. AIoT의 혜택 IoT 기기는 매일 10억 기가바이트의 데이터를 생성한다. . 네트워크가 커지면 데이터도 커진다. 이처럼 수요와 기대가 변화함에 따라 이제는 기존 IoT만으로 충분치 않다. 데이터가 늘어나면 기회보다는 어려운 문제가 발생한다. 이런 문제는 온갖 데이터의 가능성과 인사이트를 제한한다. 그러나 AI를 접목한 지능형 기기는 이런 문제를 해결할 수 있고 기업이 내부 데이터의 진정한 잠재력을 발견해 활용할 수 있도록 돕는다. 예를 들어 AI에 의해 IoT 네트워크와 기기는 과거의 결정을 학습해 미래의 활동을 예측할 수 있다. 성능과 의사 결정 기능을 계속해서 개선하는 것도 가능하다. AI는 기본적으로 기기가 ‘스스로 생각하도록’ 만든다. 데이터 전송에서 발생하는 지연과 정체 없이 데이터를 해석하고 실시간 결정을 내릴 수 있다. 결국 AIoT는 기업에 광범위한 혜택을 제공하고 지능형 자동화로의 강력한 해법을 제시한다. 다음은 주요 사례다. 정지 시간 방지 : 몇몇 산업, 예를 들어 근해 오일/가스 산업은 장비의 다운타임 이슈에 매우 민감하다. 예기치 않은 장비 고장과 다운타임은 상당한 비용 낭비로 이어진다. 이때 AIoT를 활용하면 장비 고장을 사전에 예측하고 심각한 문제가 발생하기 전에 유지보수 일정을 정할 수 있다. 업무 효율의 향상 : AI는 IoT로 들어오는 대량의 데이터를 가공하고, 인간이 할 수 있는 것보다 훨씬 효율적으로 그 패턴을 찾아낸다. AI와 ML은 성과 개선에 필요한 운영 조건과 변화를 예측하면서 이 기능을 보강할 수 있다. 새롭고 개선된 제품과 서비스의 지원 : 자연어 처리는 계속 발전하고 있고 기계와 인간이 한층 효과적으로 소통할 수 있게 됐다. AIoT는 한층 발전된 데이터 처리와 애널리틱스를 가능하게 해 새로운 또는 기존의 제품과 서비스를 개선한다. 위험 관리의 개선 : 위험 관리는 급속히 변하는 시장 환경에 대응하는 데 필수적이다. AI와 IoT를 접목하면 데이터를 이용해 위험을 예측할 수 있고, 이상적으로 대응할 수 있다. 결과적으로 직원 안전이 개선되고 사이버 위협이 완화되고 경제적 손실이 최소화된다. 주요 산업의 AIoT 활용 사례 AIoT는 예를 들어 제조, 자동차, 소매 등 여러 산업을 이미 바꿔 놓고 있다. AIoT의 보편적 응용 분야는 다음과 같다. 제조 : 제조업체는 장비 모니터링에 IoT를 이용한다. 한 걸음 더 나아가 AIoT는 IoT 기기의 데이터 인사이트와 AI를 결합해 예측 애널리틱스를 제공한다. 제조업체는 AIoT에 의해 창고 재고, 유지보수, 생산에서 선제적으로 대처할 수 있다. 또한, 제조업에서 로봇 공학은 운영을 크게 개선할 수 있다. 로봇은 데이터 전송과 AI를 위해 매립된 센서에 의해 작동한다. 따라서 이들은 데이터로부터 지속해서 학습할 수 있고 제조 공정의 시간과 비용을 줄일 수 있다. 판매와 마케팅 : 소매 애널리틱스는 카메라와 센서로부터 데이터 포인트를 수집해 물리적 매장에서 고객 이동을 추적하고 행동을 예측한다. 예를 들어 계산대 줄에 도달하기까지 걸리는 시간 등이다. 이런 예측은 인력 투입 수준을 결정하거나 계산원을 더 생산적으로 만들어 전반적인 고객 만족을 개선하는 데 활용할 수 있다. 대형 소매업체는 고객 인사이트를 통해 판매를 증가시키는 데 AIoT 솔루션을 이용할 수 있다. 모바일 기반의 이용자 행동 및 근접성 감지 등의 데이터는 고객이 쇼핑하는 동안 맞춤화된 마케팅을 펼치기 위한 귀중한 인사이트를 제공하고 매장 내 고객 회전율을 높인다. 자동차 : AIoT는 예를 들어 정비, 리콜 등 자동차 산업에서 다양하게 응용할 수 있다. AIoT는 고장이 나거나 결함이 있는 부품을 예측할 수 있고, 리콜, 보증, 안전 기관으로부터 데이터를 취합해 어떤 부품을 교체해야 할지 파악한 후 고객에게 서비스 점검을 알릴 수 있다. 차량은 안정성이 높아지고 제조사는 고객 신뢰와 충성을 얻을 수 있다. AIoT의 가장 유명하고 가장 짜릿한 응용 분야가 자율 주행차다. IoT를 지원하는 AI와 함께 자율 주행차는 수많은 상황에서 운전자와 보행자의 행동을 예측할 수 있어 주행을 더 안전하고 더 효율적으로 만든다. 의료 : 의료의 보편적인 목표 중 하나는 사회 전반으로 서비스를 확대하는 것이다. 그러나 의료 시스템의 규모와 정교함에 관계없이 의사의 행정적 업무는 늘어나고 있고, 환자와 보내는 시간은 줄고 있다. 행정적 부담을 감수하며 양질의 의료를 전개하는 데 따른 어려움은 상당하다. 현재 의료 시설은 엄청난 양의 데이터를 생산하고, 수많은 환자 정보를 기록한다. 예를 들어 이미징, 테스트 결과 등이다. 이 정보는 귀중하고 양질의 환자 케어 서비스를 제공하는 데 필수적이다. 단 의료 시설이 이에 신속히 접근해 진단하고 치료 여부를 결정할 수 있어야 한다. AI와 결합한 IoT는 이런 문제를 해결하는 데 큰 도움이 된다. 예를 들어 진단 정확성 개선, 원격 의료 및 원격 환자 케어 지원, 의료 시설 내 환자의 건강을 추적하는 행정 부담 완화 등이다. 아마도 가장 중요한 혜택은 AIoT가 환자 정보를 처리하면서 인간보다 더 신속하게 긴급 환자를 식별할 수 있다는 점이다. 이를 통해 급한 환자에 필요한 서비스를 신속하게 제공할 수 있다. AIoT로 미래를 대비하라 AI와 IoT는 여러 가지 면에서 완벽한 결합이다. AI는 지능적 의사 결정을 통해 IoT를 강화하고 IoT는 데이터 교환을 통해 AI 기능을 개선한다. 이 둘을 결합하면 수많은 산업에 걸쳐 기업을 혁신하고 새로운 경험의 제공할 수 있다. 완전히 새로운 시장 기회의 등장을 기대할 수 있다. editor@itworld.co.kr

"협박부터 신상 털기까지" 물리적인 위협에 직면한 '위기의' 보안 연구원들

CI/CD에서 한 단계 더 나아간 '지속적 배포 자동화' 준비하는 5가지 방법

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"우리 기업에 맞는 RPA를 찾아라" 자동화ㆍ오케스트레이션 툴 10가지

개발자 | 오픈소스 | 오피스ㆍ협업 | 클라우드 6일 전

팀즈 서드파티 앱의 확장성을 높이는 ‘라이브 셰어 SDK’

팀즈(Teams)는 이전에도 마이크로소프트에서 전략적으로 중요한 제품이었지만, 코로나 사태 이후 그 위상이 더 높아졌다. 많은 기업이 재택근무를 선택하면서 하이브리드 업무 방식을 도입하는 게 점점 더 중요해지고 있기 때문이다. 팀즈는 보통 회의나 협업을 위한 앱으로 유명하지만, 사실 핵심 차별점은 플랫폼 기술이라는 점이다. 처음 출시됐을 때부터 팀즈는 커뮤니케이션 및 협업 관련 앱을 만드는 플랫폼이었다. 즉, 실시간 협업 애플리케이션 개발에 필요한 기반 기술을 제공하고, 현업부서 시스템에 필요한 엔드포인트 역할을 수행하며 로우 코드 도구로 활용되고 있다. 라이브 셰어 SDK 개념 알아보기 팀즈를 플랫폼이라고 생각하면 왜 마이크로소프트 빌드(Build) 컨퍼런스에 매해 팀즈 주제의 발표 세션이 있는지 이해가 될 것이다. 올해 열린 빌드에선 새로운 자바스크립트 SDK와 API 관련한 중요 업데이트를 볼 수 있었는데, 가장 흥미로운 점은 팀즈의 협업 및 회의 기능을 실시간 애플리케이션 개발 플랫폼인 플루이드 프레임워크(Fluid Framework)에서 지원한다는 소식이었다. 그렇게 해서 나온 것이 ‘’다. 라이브 셰어 SDK를 이용하면 팀즈 내 화상 회의 화면에 새로운 협업 기능을 추가할 수 있다. 이를 통해 사용자는 다른 팀원의 화면을 쉽게 회의 화면에 공유할 수 있다. 마이크로소프트는 이미 비슷한 기능을 비주얼 스튜디오에서 라이브 셰어(Live Share)라는 이름으로 제공한다. 비주얼 스튜디오의 라이브 셰어는 페어 프로그래밍을 위한 도구로, 이용하는 환경이 달라도 쉽게 코드 창을 누구에게나 공유할 수 있다. 팀즈의 라이브 셰어 SDK는 플루이드 프레임워크에서 지원되며 이를 통해 여러 메시 네트워크에서 생성되는 인스턴스 상태를 전달해준다. 개발자는 회의 화면에서 볼 수 있는 특정 기능을 코드로 작성하고 이를 플루이드 컨테이너에 담을 수 있다. 이때 별도의 백엔드 코드는 따로 작성하지 않아도 되기 때문에 개발자는 로 협업 기능을 개발할 수 있다. 결과적으로 팀즈에 원하는 기능을 자유롭게 추가해 맞춤형 앱으로 만들 수 있다. 가령 화상 회의 중에 코드나 와이어프레임(UX용어로 화면 단위의 레이아웃을 설계한 결과물)을 곧바로 팀즈 화면에 띄우고, 실시간으로 주석을 달면서 회의를 진행할 수 있는 것이다. 음성이나 영상 관련 기술은 팀즈 자체에서 알아서 관리해준다. 라이브 셰어 SDK는 오픈소스 기술로 할 수 있다. 라이브 셰어 앱 만들기 이미 플루이드 프레임워크를 이용해본 사용자가 있다면 라이브 셰어 SDK 기술을 쉽게 이해할 수 있다. 라이브 셰어는 자바스크립트 패키지이며 NPM이나 얀(Yarn)을 통해 설치할 수 있다. 또한 팀즈 자바스크립트(Teams JavaScript) 및 플루이드 프레임워크(Fluid Framework) 패키지에 의존성을 갖는다. 두 패키지가 미리 설치되지 않았다면 SDK가 알아서 필요한 패키지를 설치한다. 패키지가 미리 설치되어 있더라도 혹시 모를 오류를 대비해 버전이 맞는지 확인해야 한다. 현재 기준으로 팀즈 자바스크립트 패키지 2.0.0-experimental.0 버전과 플루이드 프레임워크 0.59.0 버전이 모두 필요하다. 라이브 셰어는 아직 프리뷰 단계로 사용하는 데 몇 가지 제한이 있다. 일단 라이브 셰어로 만든 기능은 예약된 회의에서만 이용할 수 있다. 다른 유형의 회의에선 앱을 실행하기 어렵다. 회의 참여자는 사전에 초대받아야 하고 앱에 액세스하려면 팀원은 회의 초대를 수락하고 캘린더에 추가해야 한다. 팀즈 라이브 셰어 앱은 일반적인 팀즈 확장 프로그램 중 하나로 보면 된다. 아직 팀즈 개발자 툴에 통합되지 않았기 때문에 새 기능을 사용하려면 수동으로 권한을 주고받는 과정이 필요하다. 앱의 호스트 URL도 따로 확인해야 한다. 나중에는 이런 수동 작업 필요 없이 팀즈 SDK에서 바로 라이브 셰어 기능을 지원할 것으로 보인다. 필요한 작업을 다 마쳤다면 . 앱은 회의에 연결된 후 각 사용자의 팀즈 세션에서 앱의 인스턴스가 회의와 함께 시작된다. 코드를 작성하면, 팀즈 SDK가 초기화된 후 플루이드 프레임워크 컨테이너를 생성돼 클라이언트 사이의 동기화를 처리한다. 컨텐츠를 동기화하는 부분에선 따로 분산 데이터 구조가 설정된다. 플루이드 프레임워크는 여러 데이터 구조를 가지고 있어서 앱에 맞는 구조를 선택해야 한다. 가장 많이 선택되는 데이터 구조는 JSON 객체를 위한 키 밸류 스토어인 셰어드맵(SharedMap)이다. 셰어드맵은 공유 이미지 상에 그려진 좌표를 전송하며, 텍스트의 공동 편집을 도와주는 데이터 구조인 셰어드스트링(SharedString)과 결합할 수 있다. 두 데이터구조는 세션 사이에서 지속되고 회의가 끝난 후 리포트를 구성하고 오프라인으로 이용할 수 있는 컨텐츠를 제공한다. 라이브 셰어는 플루이드 이전 프레임워크에선 볼 수 없는 라는 새로운 기능을 제공한다. 이는 플루이드 컨테이너에 저장되지 않지만, 사용자의 애플리케이션에서 여전히 액세스할 수 있는 새로운 공유 객체 유형이다. 사용자의 참석을 관리하거나 회의에서 포인터 같은 프레젠테이션 툴을 추가하는 데 사용할 수 있다. 이런 유형은 다른 실시간 플루이드 툴을 이용해 공유되지만, 플루이드 데이터 구조 안으로 명시적으로 저장하지 않았다면 회의 후 없어진다. 도 주목할 만한데, 이는 회의 중 클라이언트 사이에서 메시지를 전송해, 누군가가 들어왔는지 나갔는지를 보여주는 역할을 수행한다. 만약 알림을 받으려면 코드를 추가하고 비동기 방식으로 실행해야 한다. 실제로 플루이드 데이터 구조와 라이브 셰어 임시 객체 구조를 위해 사용하는 대부분의 코드는 비동기 형태여야 한다. 그렇지 않은 경우 작성한 코드는 회의 중 어느 때든 발생할 수 있는 이벤트를 찾고 응답해야 한다. 라이브 셰어에서 미디어 처리하기 라이브 셰어는 플루이드 프레임워크에서 제공하는 협업 툴을 이용해 문자 기반 컨텐츠를 담을 때 사용하기 적합하다. 또한 안에서 익스텐션 기술을 제공한다. 개발자는 임시 객체를 추가해 미디어 제어 및 현황을 확인하고, HTML 미디어 요소에서 재생을 동기화할 수 있다. 회의에서 영상 발표 자료를 만들고 있다면, 라이브 셰어 앱은 승인된 이용자가 재생을 멈추고 논의하거나 장면에 주석을 달도록 허용할 수 있다. 또한 라이브 셰어를 이용하면 팀즈로 라이브 이벤트를 진행할 때도 도움을 받을 수 있다. 실시간 영상을 중지하고 건너뛸 수 있는 기능을 할 수 있는데, 특히 교육을 진행할 때 유용하다. 예를 들어 사용자가 퀴즈 정답을 말하거나 덧글을 쓸 때는 모두 영상을 멈추고 필요할 때 다시 영상을 재생시킬 수 있다. 이런 기능으로 화상 교육 과정에서 누군가가 뒤처지지 않고 모든 사람의 의견을 들을 수 있는 환경을 만들 수 있다. 비주얼 스튜디오에서 유용했던 라이브 셰어 기능을 팀즈 회의에서도 이용할 수 있다는 건 좋은 일이다. 그러나 실시간 협업 툴을 제작하는 일은 마냥 쉬운 일이 아니라는 걸 잊지 말아야 한다. 팀즈 라이브 셰어는 공유 데이터 구조를 생성하고 관리하는 것을 단순화해주지만, 공유 데이터 변경을 사용자 경험에 반영하려면 일련의 비동기적 이벤트를 처리하는 툴을 여전히 제작해야 한다. 플루이드 프레임워크 같은 툴을 활용하면 좋겠지만 이 경우 복잡하고 관리하기 어려운 이벤트 파싱 코드가 만들어질 가능성이 높다. 그렇다면 팀즈 라이브 셰어를 어떻게 활용해야 할까? 단순한 앱을 만들 때 이용하는 것이 가장 좋다. 다시 말해 이해하기 쉬운 데이터 구조를 공유하는 툴을 만들어야 한다. 예를 들어 칸반 보드 같은 앱을 만들고, 스탠드업 미팅 과정에서 이용할 수 있게 추가적으로 텍스트 및 음성 채팅, 편집 기능을 제공할 수 있다. 프로젝트 매니저는 이런 앱을 이용해 프로젝트의 진행 상황을 신속히 파악할 수 있을 것이다. 라이브 셰어의 데이터 구조를 이해했다면, 앱을 보다 확장해 사용자가 원하는 기능을 새롭게 추가할 수 있다. 어떤 앱이든 결과물은 회의실 모니터와 개인 데스크톱 모두에서 원활히 작용하는 형태여야 한다. 이를 통해 하이브리드 업무 환경으로 분리된 직원을 연결할 수 있을 것이다. editor@itworld.co.kr

'디지털 노마드' 삶에 대해 아무도 말하지 않는 6가지

"디지털 트윈이 디지털 '후임'이 되지 않도록" 자동화와 인간 사이 균형 잡기

"무엇을 어디에 연결해야 할까?" 노트북 포트에 대한 모든 것

“LAMP를 뛰어넘을까?” 차세대 웹 개발 철학 잼스택 안내서

"30세 이하 IT 인력이 내년에도 회사에 남을 확률은?" 직원 유인 전략 마련해야

"비즈니스 기회를 포착하고 위험을 완화하는" 행동 분석의 이해

디지털 디바이스 | 퍼스널 컴퓨팅 2022.06.14

USB4 테스트 : '애플도, 인텔도 아닌' AMD 노트북에서 USB4를 경험하다

분명히 이렇게 오래 걸릴 일은 아니었다. 애플이나 인텔 로고가 붙지 않은 노트북으로 USB4 포트를 사용해 본 것은 1년만이다. 그리고 아주 즐거운 경험이었다. USB4처럼 일상적인 규격을 사용하는 것뿐인데 왜 이렇게 기뻐하는 것일까? 지금까지 USB4는 인텔, 애플 노트북으로만 제한되어 있었기 때문이다. 이 마지막 퍼즐 조각을 찾은 지금, 이제 모든 노트북이 외장 GPU 케이스, 초고속 외장 드라이브, 완전한 기능을 갖춘 독과 모니터 액세스가 가능해진 것이다. 잘 모르는 사람을 위해 설명하자면, USB4는 2019년에 도입되었고, 인텔이 만든 썬더볼트(Thunderbolt) 3 표준을 함께 지원한다. 지금까지 대부분의 비 썬더볼트 3 포트의 전송 속도는 최대 10Gbps로 제한되었다. USB 3.2의 속도가 20Gbps에 도달하기는 했지만 USB 3.2를 도입한 노트북은 거의 없다. USB4는 모든 포트의 최대 처리량을 40Gbps로 높이고, PCIe에도 적용한다. 얇은 경량 노트북에서 외장 GPU에 연결해 그래픽 성능을 높이거나 훨씬 빠른 외장 SSD를 사용하는 시나리오가 가능해진다. AMD와 노트북 제공업체는 곧 USB4가 등장할 것이라고 몇 달 동안 이야기했지만 기다림이 너무 길어지자 많은 사용자가 희망을 버린 상태였다. 테스트에는 AMD의 라이젠 7 6800U CPU가 탑재된 에이수스의 새로운 젠북 S OLED 13을 사용했다. 라이젠 7 6800U는 이전 라이젠 5000 시리즈보다 더 나은 성능을 제공하고, 공식적으로 USB4를 지원한다. USB4를 테스트한 에이수스 젠북은 전체적으로 준비가 부족한 인상이었지만 AMD가 베타 BIOS를 제공해 포트 테스트를 수행할 수 있었다. USB4란 무엇인가? 우선, 현재 범용화된 USB-C는 USB4가 아니라는 점을 기억해야 한다. USB-C 또는 타입 C로 불리는 규격은 노트북, 태블릿, 스마트폰 등에 적용돼 친숙해진 계란 모양의 물리 커넥터를 말한다. USB4는 데이터 전송에 필요한 커넥터 내의 전기 연결부를 의미한다. 물론 USB-C 포트도 USB4, USB 3.2 또는 썬더볼트 3 또는 썬더볼트 4를 사용할 수 있다. 심지어 고속 데이터 연결이 필요 없는 구형 기기의 느리디 느린 USB 2.0 규격일 수도 있다. 예를 들어, 필자는 최근 USB 2.0 규격의 USB-C가 탑재된 감마 분광기를 구매했다. USB4는 저전력, 저성능부터 고전력, 고성능까지 모든 장치를 위해 고안되었기 때문에 고급 디스플레이 지원과 썬더볼트가 옵션인 기본 사양이 있다. 에이수스 젠북 13 S OLED와 AMD 라이젠 6000 라이젠의 경우, 고급 기능이 탑재되어 있다. 노트북에 USB4가 적용되면 어떻게 될까? 현재 USB4가 탑재된 새로운 노트북에서 가장 혼란스러운 문제는 실제 어떤 기능을 얻느냐다. 앞서 언급했듯 USB4로 장치 제조업체는 많은 옵션 기능을 유연하게 적용할 수 있다. 예를 들어, 스마트폰에서 40Gbps와 고급 디스플레이 지원을 강제하는 것은 적합하지 않다. 다른 수준의 노트북에서 혼란을 일으킬 가능성이 있다. 하지만 윈도우 11 노트북에서 구현된 USB4는 좀 더 명확해 보인다. 마이크로소프트는 USB4 포트가 탑재된 모든 노트북에 고급 PCIe 지원을 요구하는 것 같다. 이를 통해 USB4가 탑재된 모든 신형 윈도우 11 노트북이 USB4/썬더볼트 4 장치 외에 썬더볼트 3 장치와도 호환되면 좋겠다. 이상하게도 마이크로소프트는 USB4의 PCIe 요건을 의무사항으로 언급했지만, 실제 USB4 사양에서는 옵션이다. 또한 USB 3.2 기반 USB-C 포트를 USB4라고 부를 수도 없다. USB4이라는 이름이 붙으려면 최신 USB4 통신 시스템도 지원해야 한다. 썬더볼트 인증 또는 썬더볼트 호환? 마지막으로, USB4 포트가 탑재된 노트북은 썬더볼트 인증이 아니더라도 호환만 되면 썬더볼트 3 하드웨어뿐 아니라 신형 USB4/썬더볼트 4 하드웨어와도 호환될 수 있다. 썬더볼트 인증은 썬더볼트를 적절히 구현할 수 있는 모니터, 독, 드라이브, 컴퓨터를 엄격히 가려내는 인텔 시스템이었다. 썬더볼트 호환을 지원하는 USB4 하드웨어는 구형 썬더볼트 3 하드웨어와도 호환되겠지만 인증을 받을 필요는 없다. 현재로서는 최소한 이렇게 이해하자. 앞으로 상황이 변화할 가능성도 물론 있다. USB4 테스트 방식 테스트를 위해 에이수스 젠북 13 S OLED에 베타 버전 BIOS를 설치하고 가능한 많은 USB-C 기반 장치를 모았다. USB 3.2 이하의 경우 USB4가 USB 3.2 및 USB 2.0과 호환되기 때문에 놀랍게도 아무런 문제가 없었다. 필자는 성능 높이기에 관심이 있었기 때문에 첫 번째 고속 장치는 썬더볼트 포트가 있는 경우에만 작동하는 샌디스크 G-드라이브 프로 썬더볼트 3(SanDisk G-Drive Pro Thunderbolt 3) 드라이브였다. 장치가 포트에 연결될 때 신호음이 났지만 젠북에는 아무런 반응이 없었다. 다른 썬더볼트 장치도 작동하지 않았다. 실망스러웠다. AMD에 문의하여 업데이트된 베타 버전 BIOS를 제공받았다. 두 번째 바이오스를 설치하고 윈도우 11로 부팅하자 샌디스크 G-드라이브 프로 썬더볼트 3가 표시되었으며 인텔 기반 노트북에서만 볼 수 있었던 성능 수준에서 테스트할 수 있었다. G-드라이브의 순차 읽기 성능은 약 2.8GBps였으며, 이는 썬더볼트 3 및 썬더볼트 4 기반 노트북의 드라이브에서 관찰한 것과 일치한다. 얼마나 더 빠를까? USB-C를 통해 USB 3.2를 사용하는 다수의 M.2 USB 3.2 인클로저에서 목격한 성능의 약 3배였다. G-드라이브는 기대한 대로 표시되어 작동한다. 윈도우 11에서는 PCIe 기반 드라이브로 표시되기 때문에 윈도우에서 마운트를 해제한 후에 분리할 수 있다. 샌디스크 드라이브 외에도 다른 썬더볼트 드라이브를 테스트해보았다. 아카시스(Acacis)의 USB4.0 M.2 인클로저를 사용했다. 인클로저에는 USB4라고 표시되어 있지만 실제로는 그렇지 않다. 필자가 테스트한 다른 초기 USB4 장치와 마찬가지로 USB 3.2 10Gbps 칩과 브리지 칩으로 연결된 구형 썬더볼트 3 인텔 컨트롤러를 사용하여 제작되었다. 그래서 썬더볼트 3와 호환되는 USB4 포트에 연결하면 실질적으로 더 높은 속도로 작동하지만 엄밀한 의미에서 USB4 장치는 아니다. 그렇기는 하지만 썬더볼트 3 모드로 정상 작동하며, 아래의 아카시스 인클로저에 내장된 삼성 970 프로 SSD로 그 증거를 확인할 수 있다. 나중에 USB4라고 주장하는 장치를 구매해야 하는지에 대해서는 추후에 자세히 다루겠지만, 지금은 제대로 작동한다는 것만 알고 있으면 된다. 유일하게 제대로 작동하지 않은 하드웨어는 소넷테크 솔로1G 10GbE 썬더볼트 3(Sonnettech Solo1G 10GbE Thunderbolt 3) 어댑터였다. 이더넷 장치 문제라고 생각할 수 있지만 그렇게 보이지는 않는다. 필자는 OWC 썬더볼트 독을 썬더볼트 모드로 사용하면서 기가빗 이더넷 지원도 문제가 없었다. 아카시스 USB4 인클로저는 구형 인텔 컨트롤러를 사용하는 썬더볼트 3 모드로 작동한다. 또한 썬더볼트 3가 없는 경우를 대비하여 USB 3.2 10Gbps 컨트롤러가 있지만, USB 표준에 따르면 정상적인 USB4가 아니며 네이티브 USB4 지원이 없다. 아카시스 USB4 인클로저는 구형 인텔 컨트롤러를 사용하는 썬더볼트 3 모드에서 잘 작동했다. USB 3.2 10Gbps 컨트롤러를 써도 된다. 하지만 USB 표준에 따르면 네이티브 USB4를 지원하지 않는 USB4는 적법한 규격이 아니다. 드디어 AMD가 eGPU를 지원하다 인텔이나 애플 브랜드가 아닌 노트북에서 고속 외장 드라이브 성능을 달성하는 것 외에 USB4가 AMD 노트북에서 지원하는 가장 흥미로운 기능은 최장 GPU 인클로저를 사용하는 기능이다. 테스트를 위해 에이수스 XG 스테이션 프로 썬더볼트 3(XG Station Pro Thunderbolt 3) 캐비닛에 구형 지포스 GTX 1070 Ti를 설치한 후 연결했다. eGPU 캐비닛이 윈도우에 표시되었으며 윈도우 업데이트에서 드라이버를 설치했다. 두께가 얇은 경량 노트북에서 eGPU를 사용하는 이유는 성능 증가이기 때문에 몇 가지 간단한 벤치마크를 실행하여 무엇이 가능한지 살펴보았다. 사용자가 가장 먼저 생각하는 목적은 게이밍일 것이므로 순수한 그래픽 집중 테스트에 가까운 합성 3D마크 타임 스파이(3DMark Time Spy) 테스트를 실시했다. AMD의 RDNA2 IGP가 인상적이기는 하지만 외장 GPU와 동등하지는 않다. 5년이나 된 지포스 GTX 1070 Ti의 성능이 174%나 더 높다. 그렇다고 모두가 게이밍을 위해 외장 GPU를 사용하지는 않으므로, 노트북에서 퓨젯 시스템(Puget System)의 퓨젯벤치 프리미어 프로(Pugetbench Premiere Pro) 벤치마크를 실행했다. 외장 지포스 카드를 설치한 상태에서 성능이 46%나 개선되었다. GPU와 내보내기 성능에 전체 접수를 합산했을 때의 전체 점수 결과였으며, 점수 이면의 세부사항을 보면 분명 eGPU의 이점이 더 클 것으로 예상된다. 물론, 현존하는 최고의 IGP보다 구형 GPU가 얼마나 더 나은지가 중요한 것이 아니다. 드디어 단일 노트북이라는 독점 시스템을 사용하지 않고, AMD 노트북에서도 eGPU를 사용할 수 있게 되었다는 점이 가장 중요하다. 지금까지는 썬더볼트 3 및 썬더볼트 4 탑재 인텔 노트북만 누릴 수 있는 사치였지만, 이제는 USB4가 탑재된 AMD 노트북에도 길이 열렸다. 실제 USB4! 지금까지의 모든 테스트 및 결과는 젠북의 USB4 포트와 구형 썬더볼트 3 하드웨어를 함께 사용하여 얻은 것이다. 앞으로는 USB4 포트와 네이티브 USB4 하드웨어를 사용하게 되겠지만 지금으로서는 쉽지 않다. 앞으로 수 개월 안에 출시될 유일한 USB4/썬더볼트 4 장치는 OWC의 미니스택(miniStack) STX뿐이다. 이 제품은 맥 미니 아래에 장착되도록 고안된 작은 스태킹 형태의 스토리지 허브이며, M.2 드라이브 외에도 정식 SATA 하드 드라이브를 탑재할 수 있다. 노트북을 충전할 수 있고 모든 장치를 구동할 정도로 출력이 충분하다. 실제로 지금은 매우 희귀한 인텔의 최신 썬더볼트 4/USB4 JHL8440 컨트롤러를 사용한다. 테스트에서 직접 미니스택 STX를 분해하여 확인했다. 주로 맥 사용자를 대상으로 홍보하고 있지만 미니스택 STX는 PC에서도 잘 작동한다. 테스트에서는 이 장치로 내장 U.2 드라이브(설계상 1GBps 속도로 제한됨)에 액세스하고 샌디스크 G-드라이브 프로를 썬더볼트 3 모드에서 최대 속도로 구동할 수 있었다. 결론 인텔과 애플의 관점에서 보았을 때 노트북에서 USB4를 활용하는 것은 전혀 새로울 것이 없을지 모른다. 어쨌든 애플 애호가는 2020년 11월 첫 번째 M1 맥북이 출시된 이후 계속 USB4를 사용할 수 있었으니 말이다. 그리고 인텔은 애플보다 2개월 앞서 오리지널 썬더볼트 4 기반 코어 i7-1185G7를 공개했다. 그럼에도 불구하고 USB4가 탑재된 AMD 노트북에서는 누가 먼저인지가 아니라 USB4가 다른 플랫폼에 적용되었다는 사실이 중요하다. 이제 애플, AMD, 인텔이 모두 USB4/썬더볼트 4 지원 노트북 칩을 출시했기 때문에 하나의 케이블과 포트로 모든 것을 제어하는 꿈이 드디어 현실이 되었다. 앞으로 많은 문제가 있을 것이며 노트북에 USB4가 어떻게 적용되고 홍보되는지 두고 보아야 하겠지만 드디어 USB4 장치를 AMD USB4 노트북에 연결할 수 있다는 사실에 감격하면서 드디어 여정이 시작되었다는 희망을 가져본다. editor@itworld.co.kr

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누구나 항상 겪는 일이다. 찾는 단어가 도대체 어디에 있는지 알 수 없어서 슬랙, 깃허브, 구글 드라이브, 구글 시트, 젠데스크 등 다양한 서비스를 일일이 다 뒤져 보는 일이다. 이때 스팀파이프(Steampipe) 대시보드를 사용하면 이 과정을 매끄럽게 실행할 수 있다. 이번이 첫 시도는 아니다. 필자는 1996년에 이 여정을 시작했고 이후 주기적으로 아이디어를 다듬었다. 2018년에는 실제 기능할 수 있는 가장 단순한 버전에 관한 기사를 썼다. 다양한 서비스에 대한 검색 URL을 몰아넣은 다음 각각의 자체 탭에서 각 서비스를 방문하는 형태의 웹 페이지다. 바보 같은 생각처럼 들릴 수도 있지만 도움이 되는 부분도 있어서 필자 외에도 사용하는 사람들이 생겼다. 물론 필자는 기반 API를 사용하고 결과를 정규화하고 이를 하나의 공통적인 뷰로 병합하고자 했다. 하지만 이렇게 하기 위해 온갖 API와 씨름해야 했는데 프로젝트가 가진 가치에 비해 난관이 너무 많았다. 이와 같은 작업을 해본 사람은 알겠지만 대부분의 서비스는 내가 선호하는 프로그래밍 언어를 위한 어댑터와 함께 검색 API를 제공한다. 그러나 각 서비스마다 API를 호출하고 결과를 페이지로 나누고 서식을 적용하는 각자의 방식이 있다. 이와 같은 차이점으로 인해 마찰이 발생한다. 결과를 일관적으로 다루기 위해서는 이 마찰을 극복해야 한다. API 작업이 마찰 없이 된다면 많은 것이 가능해진다. 효과적인 메타검색이 그 중 하나다. 스팀파이프는 API 호출, 결과 페이지 구분, JSON 객체 압축 해제와 같은 작업에서 벗어날 수 있게 해준다. API를 대신 호출해주고 결과를 데이터베이스 테이블로 스트리밍해주므로 데이터 작업에만 온전히 집중할 수 있다. 즉, 메타검색 대시보드를 만들 때 직면하는 가장 큰 문제가 해결된다. 스키마로 수렴 다음 과제는 검색 결과를 공통된 스키마에 바인딩하는 것이다. SQL은 이를 위한 훌륭한 환경이다. 스크린캐스트의 대시보드를 만든 쿼리에는 SQL에 통달하지 않은 사람도 쓸 수 있는 3개의 스탠자가 포함된다. 모두 깃허브 문제를 검색하는 것과 동일한 패턴을 따른다. select 'github_issue' as type, repository_full_name || ' ' || title as source, to_char(created_at, 'YYYY-MM-DD') as date, html_url as link, substring(body from 1 for 200) || '...' as content from github_search_issue where $1 ~ 'github_issue' and query = 'in:body in:comments org:github ' || $2 limit $3 파란색 항목은 데이터베이스 테이블의 열 이름이다(여기서는 스팀파이프의 이 데이터를 불러오는 데는 API 호출이나 JSON압축 해제가 불필요하므로 더 고차원의 검색 구문에만 집중할 수 있다. 여기에는 생각해야 할 부분이 많고, 소스 열을 공통 스키마로 맵핑하는 흥미롭고 재미있는(!) 과제도 있다. 빨간색 항목은 대시보드에 나타나는 열 이름이다. 이 대시보드의 경우 각 검색 결과가 type, source, date, link, content의 5개 열에 맵핑되도록 했다. SQL의 AS 절은 각 스탠자에서 스키마와 일치하도록 손쉽게 열 이름을 바꿀 수 있게 해준다. 전체 쿼리 이 대시보드의 전체 쿼리는 다음과 같다. 위와 같은 스탠자가 3개 있으며 각각은 CTE(공통 테이블 식)로 작성됐고 매개변수는 입력 변수에 해당한다. 그 외에는 거의 아무것도 없다! 각 스탠자는 API 기반 테이블을 쿼리하고( 열을 선택하고(변환할 수도 있음) 스키마에 맞게 결과에 별칭을 지정한다. 남은 것은 3개의 CTE에 UNION을 적용하는 것이 전부다. 이는 임시 테이블과 같은 역할을 하고 결과를 정렬한다. with slack as ( select 'slack' as type, user_name || ' in #' || (channel ->> 'name')::text as source, to_char(timestamp, 'YYYY-MM-DD') as date, permalink as link, substring(text from 1 for 200) as content from slack_search where $1 ~ 'slack' and query = 'in:#steampipe after:${local.config.slack_date} ' || $2 limit $3 ), github_issue as ( select 'github_issue' as type, repository_full_name || ' ' || title as source, to_char(created_at, 'YYYY-MM-DD') as date, html_url as link, substring(body from 1 for 200) || '...' as content from github_search_issue where $1 ~ 'github_issue' and query = ' in:body in:comments org:${local.config.github_org} ' || $2 limit $3 ), gdrive as ( select 'gdrive' as type, replace(mime_type,'application/vnd.google-apps.','') as source, to_char(created_time, 'YYYY-MM-DD') as date, 'https://docs.google.com/document/d/' || id as link, name as content from googleworkspace_drive_my_file where $1 ~ 'gdrive' and query = 'fullText contains ' || '''' || $2 || '''' limit $3 ) select * from slack union select * from github_issue union select * from gdrive order by date desc 코드형 대시보드 많은 대시보드 시스템에서 이 쿼리를 사용할 수 있다. 예를 들어 메타베이스(Metabase)나 태블로(Tableau) 또는 다른 포스트그레스 클라이언트를 스팀파이프에 연결하고 여기서 보는 것과 같은 종류의 인터랙티브 대시보드를 만들 수 있다. 위젯과 설정이 사용자 인터페이스에서 처리되는 로우 코드 환경에서 이 작업을 할 수 있다. 스팀파이프의 이다. 메타검색 대시보드의 HCL 정의는 다음과 같다. 3가지 종류의 input 블록(source(다중 선택), search_term(텍스트), max_per_source(단일 선택, 기본값))을 선언한다. input 블록으로 훨씬 더 많은 일을 할 수 있다. 가령 에서 볼 수 있듯이 SQL 쿼리의 결과를 사용해 채울 수 있다. 다만 여기서는 그렇게 할 필요가 없다. table 블록은 위에 정의된 쿼리를 사용하며, 전달되는 매개변수를 정의한다. wrap 인수는 텍스트가 많은 열의 가독성을 높인다. 그 외에는 더 살펴볼 만한 부분이 없고, 있어서도 안 된다. 코드로 대시보드를 구축하는 작업에 다량의 복잡한 코드가 필요하면 안 된다. dashboard "metasearch" { input "sources" { title = "sources" type = "multiselect" width = 2 option "slack" {} option "github_issue" {} option "gdrive" {} } input "search_term" { type = "text" width = 2 title = "search term" } input "max_per_source" { title = "max per source" width = 2 option "2" {} option "5" {} option "10" {} option "20" {} } table { title = "search slack + github + gdrive" query = query.metasearch args = [ self.input.sources, self.input.search_term, self.input.max_per_source ] column "source" { wrap = "all" } column "link" { wrap = "all" } column "content" { wrap = "all" } } } 묘기는 필요 없다 새 서브쿼리를 만들기 위해 SQL의 달인이 될 필요는 없듯이, HCL 전문가가 아니더라도 대시보드에 HCL을 추가할 수 있다. 소스를 추가하려는 경우 수십 개의 다른 플러그인 중에서 선택하면 된다. 매월 더 추가되며 모두는 아니지만 상당수가 검색 기능을 제공한다. 당연히 스팀파이프 쿼리를 사용해 손쉽게 찾을 수 있다. select name html_url from github_search_code where query = 'search org:turbot org:francois2metz org:ellisvalentiner org:theapsgroup' and name ~ 'table' and name ~ 'search' order by name 있다. 물론 직접 해결할 수도 있다. 새로운 플러그인으로 기본적인 HCL과 SQL을 다룰 수 있는 누구나 자유롭게 API를 활용하고 실제 문제를 해결할 수 있을 것이다. editor@itworld.co.kr

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네트워크 / 퍼스널 컴퓨팅 Jared Newman

How-To : "와이파이가 왜 이렇게 느려?" 우리집 라우터 문제 직접 진단하기

누군가가 와이파이를 고치는 방법을 질문할 때면 필자는 움찔하고 놀라곤 한다. 라우터 문제가 있는 사람들을 도와주고 싶지 않아서가 아니다. 사실, 친구 또는 가족 구성원의 집에서 와이파이 연결 문제를 해결해주는 것보다 보람찬 괴짜 같은 노력은 거의 없다. 하지만 와이파이는 항상 과학보다는 흑마술처럼 느껴지는 요소다. 물리적으로 방문하지 않고서는 보여주기 힘든 마술을 하는 것과 같다. 도처에 장애 지점이 도사리고 있고, 집에서는 잘 작동하던 것이 다른 곳에서는 작동하지 않는 경우도 있다. 심지어 네트워크 기기 리뷰어도 같은 제품에 대해 전혀 다른 결론에 도달할 수 있다. 따라서 와이파이는 질문에 구체적인 권장 사항으로 답변하고자 하는 필자의 바람과 근본적으로 상충한다. 가장 최선의 방법은 자신의 와이파이 문제를 직접 진단하는 방법을 자세히 알려주는 것이다. 이를 통해 와이파이 문제를 겪는 사용자는 기기 업그레이드 여부 및 개선 방법을 쉽게 결정할 수 있을 것이다. 와이파이 문제 평가하기 와이파이 문제를 해결하는 첫 번째 단계는 속도 저하가 케이블 모뎀(인터넷 서비스를 집으로 가져오는 기기) 때문인지 라우터(집 안에서 와이파이 신호를 제공하는 기기) 때문인지 파악하는 것이다. 우선 이더넷 케이블을 사용해 모뎀과 컴퓨터를 직접 연결하고 속도 테스트를 실시해 보자. 속도를 테스트하는 가장 간편한 방법은 구글에서 ‘속도 테스트’를 검색한 후 검색 결과에 뜨는 사이트에 접속하는 것이다. 이더넷 포트가 없는 컴퓨터로 테스트하려면 USC-이더넷 어댑터가 필요하겠지만, 이런 방법이 번거롭다면 인터넷 제공업체에 문의해 인터넷 속도 테스트를 원격으로 요청할 수 있다. 유선 연결 속도가 인터넷 제공업체가 광고한 속도와 같다면, 다음 단계는 집 안에서 와이파이 속도를 테스트하는 것이다. 연결이 느리다고 느껴지는 구역 근처에서 속도를 측정한 후 라우터가 위치한 곳까지 되돌아가면서 각 구역에서 테스트를 여러 차례 실시해 보자. 속도 테스트의 목적은 연결 문제가 발생하는 지점을 찾는 것이다. 연결 속도가 일관적으로 느리다면 라우터가 오래된 것이 원인일 수 있다. 특정 장소에서만 인터넷 연결이 좋지 않은 데드 존(dead zone) 문제가 있다면 더욱 강력한 라우터나 메시 와이파이 시스템이 해결 방법이 된다. 와이파이 라우터의 802.11 버전 확인하기 라우터 교체가 필요한지 파악하려면 라우터가 얼마나 오래되었는지 아는 것이 도움이 된다. 라우터의 모델 번호를 찾은 후(라우터 자체에 인쇄되어 있을 가능성이 큼) 해당 모델이 지원하는 와이파이 버전을 인터넷에서 검색하는 방법이 있다. 알아 두어야 할 주요 와이파이 버전은 다음과 같다. 802.11a/b/g : 매우 오래되었으며 모든 와이파이 문제의 원인일 가능성이 크다. 802.11a/b/g/n(또는 802.11n) : 현시점에서는 오래되었으며 교체가 필요하다. 이런 라우터는 느리고 혼잡하기 쉬운 단일 주파수 대역만 지원하며, 듀얼 밴드 제품은 빠른 5GHz 주파수 대역으로 범위가 제한되어 있다. 802.11ac(와이파이 5) : 최신 표준은 아니지만 일부 고성능 라우터에서 여전히 널리 제공되고 있다. 802.11ax(와이파이 6) : 이 표준을 사용하는 라우터는 2020년 말부터 판매되었기 때문에 꽤 신형 라우터일 가능성이 크다. Wi-Fi 6E : 축하한다. 아마도 얼마 전에 구입한 신형 라우터일 것이다(그리고 1,200달러 정도를 지불했을 것이다). 와이파이 버전만으로는 인터넷 품질을 알 수 없다. 저렴한 와이파이 6 라우터의 성능이 와이파이 5를 지원하는 고급 메시 시스템보다 안 좋을 수 있지만, 새로운 버전이 나올 때마다 연결을 개선하는 새로운 기능이 추가되었으므로 시간이 지나면서 되는 것이 일반적이다. 사소한 라우터 문제부터 해결하자 필자가 지난 7월 ‘’에서 언급했던 방법처럼 라우터의 채널과 대역폭 설정을 변경하면 와이파이 간섭을 줄일 수 있다. 라우터에서 그리 멀지 않은 장소에서 속도가 일정하지 않은 경우 특히 도움 된다. 라우터의 설정을 자세히 살펴보면 자동 채널 선택을 우회해 상대적으로 덜 혼잡한 채널을 선택하는 방법이 있다. 라우터를 공중에 띄우거나 주변 공간을 확보하는 등의 사소한 구조 변화를 시도할 수 있지만, 필자라면 라우터를 위해 방 안의 물건을 재배치하지는 않을 것이다. 그런다고 해서 속도가 크게 개선되지는 않는다. 물론 라우터를 집의 중앙으로 이동하면 도움이 될 수 있지만, 케이블 업체를 불러 가정용 인터넷 회선을 다시 배치해야 할 가능성이 크다. 마지막 수단 : 와이파이 확장기 라우터는 교체가 어렵기 때문에 많은 사람이 라우터에서 무선 신호를 가져와 더 멀리까지 전달하는 (Wi-Fi extenders)나 중계기(repeaters)로 문제를 해결할 수 있을지 궁금해할 것이다(확장기는 라우터에 유선으로 연결하는 기기를 의미하기도 하지만, 2가지 용어는 일반적으로 혼용되는 경우가 많다). 필자의 경험상 와이파이 확장기를 통한 문제 해결은 운에 달렸다. 무선 중계기는 수신 신호를 항상 저하하기 때문에 데드 존 또는 다른 가까운 무선 기기와의 간섭을 해결하려고 할 때는 중계기의 장점을 상쇄할 수 있다. 콘센트를 통해 라우터에서 집의 다른 부분으로 유선 이더넷 연결을 보내는 파워라인 어댑터(powerline adapter)도 마찬가지다. 이런 접근 방식은 집의 배선 방식에 따라 약한 연결을 제공하거나 전혀 연결을 제공하지 못할 수 있다. 확장기를 무조건 피하라는 조언은 아니다. 특정한 상황에서는 확장기나 중계기가 효과가 있을 수 있다. 하지만 기대치를 낮춰야 하며, 효과가 없을 경우 기기를 반품하겠다는 마음의 준비를 하는 것이 좋다. 새 와이파이 라우터 선택하기 라우터를 교체할 시기라는 판단이 들면 어떻게 해야 할까? 집이 넓거나 데드 존이 많은 경우에는 메시 와이파이 시스템이 문제를 해결하는 가장 확실한 방법임이 분명하다. 메시 와이파이를 통해 집 안에 여러 개의 AP(Access Point)를 연결해 하나의 거대한 네트워크를 구성할 수 있다. 라우터와 와이파이 확장기를 사용하는 것보다 연결을 더욱 잘 관리할 수 있으며, 트라이밴드(Tri-Band)라고 광고하는 시스템은 나머지 네트워크를 혼잡스럽게 하지 않고 각 AP에 연결할 수 있다. 메시 와이파이까지 필요하지 않은 경우도 있다. 한동안 라우터를 교체하지 않았다면 새로운 단독형 라우터로도 그리 멀지 않은 데드 존을 충분히 없앨 수 있다. 단독형 라우터는 일반적으로 메시 시스템보다 저렴하며, 일부 제품은 메시 시스템에서는 지원하지 않는 USB 스토리지나 다수의 이더넷 포트도 제공한다. 하지만 궁극적으로는 새 라우터를 사용해보지 않고서는 효과를 확신할 수 없다. PCWorld에는 메시 와이파이 시스템 및 최신 와이파이 6E 라우터에 대한 리뷰 등 참조할 만한 기사가 많지만, 이런 조언이 만능은 아니다. 새 라우터 구매는 항상 믿음에서 시작한다. 모뎀·라우터 조합에 대한 참고 사항 마지막으로 한 가지 복잡한 요소가 있다. 과거에는 케이블 업체들이 인터넷 모뎀과 라우터를 별도로 배포했었지만, 지금은 모뎀과 라우터의 기능을 하나의 장치로 제공하는 추세다. 케이블 업체로서는 설치가 간편해지지만 라우터 교체가 더 까다로워졌다. 임대료를 지불하며 이런 장치를 사용하고 있다면 2개의 장치로 분리하는 것을 추천한다. 새 라우터와 별도의 케이블 모뎀을 사용하는 것이다. 하지만 AT&T와 버라이즌 같은 광통신 인터넷 제공업체 등 일부 기업은 모뎀 부품 교체를 어렵거나 불가능하게 만들고 있다. 모뎀을 교체할 수 없거나 교체할 필요가 없다면 새 라우터와 간섭을 일으키지 않도록 모뎀의 와이파이 기능을 비활성화하는 것이 좋다. 그 방법은 제공업체마 다를 수 있기 때문에 인터넷 제공업체 이름과 함께 ‘모뎀 모드’나 ‘브리지 모드’를 검색해서 알아봐야 한다. editor@itworld.co.kr

네트워크 2022.05.06

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보안 2일 전

“보안도 왼쪽으로” 오픈소스 소프트웨어 위험과 시프트레프트 전략의 상관관계

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가상화ㆍ컨테이너 3일 전

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"증강현실의 중심은 인간성" AR 강조한 팀 쿡 인터뷰

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개발자 3일 전

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