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2022년 사이버 공격자가 악용한 제로데이 취약점

55
개
2022년 제로데이 취약점 악용, 빠른 속도로 이어지다 2022 Zero-Day Exploitation Continues at an Elevated Pace
출처 : Mandiant
날짜 : 2023년 03월 20일

국내 애플리케이션 현대화 서비스 시장 연평균 성장률

4.7
%
국내 애플리케이션 현대화 서비스 전망(2022-2026) Korea Application Modernization Services Forecast, 2022-2026
출처 : 한국IDC
날짜 : 2023년 03월 24일

“메인프레임이 비즈니스 운영에 여전히 중요하다”

80
%
2022년 메인프레임 현황 조사 2022 Survey Report: The State of the Mainframe.
날짜 : 2022년 03월 29일

사이버 보안을 비즈니스 장애물로 간주하는 비율

38
%
위험과 보상 Risk and Reward
출처 : Trend Micro
날짜 : 2023년 03월 23일
AIㆍML | 개발자 | 미래기술   2일 전
“AI, 입맛에 맞게 조련하라” 프롬프트 엔지니어링 활용법

오픈AI의 GPT-4를 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.    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.   LLM(예 : 오픈AI의 GPT-4)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 GPT-3 LLM은 1,750억 개의 매개변수로 구성돼 있으며, 짧은 프롬프트로 텍스트와 컴퓨터 코드를 생성할 수 있다. 최신 버전인 GPT-4는 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), XLM-RoBERTa, 엔비디아의 니모(NeMO) , XLNet, Co:here, GLM-130B 등의 개방형 모델이 있다.  단, 프롬프트 엔지니어링은 아직 초기 단계다. AI 애플리케이션에서 최적의 응답을 얻으려면 ‘’ 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 GPT-모델을 학습시킬 수 있다. 예를 들면 기업 데이터에 라벨을 지정하고 주석을 달아 품질을 높인 다음, GPT-4 모델에 입력시킨다. 이런 세부조정을 통해 GPT-4 모델은 해당 조직에 특화된 질문에 답할 수 있다. 세부조정은 업계에 따라 달라질 수 있는데, 이미 특정 산업에 특화된 많은 정보를 GPT-4에 입력하는 소규모 스타트업이 등장하고 있다(예 : 금융 서비스 등). 찬드라세카란은 “이런 스타트업은 렉시스-넥시스(Lexis-Nexis)나 블룸버그(Bloomberg) 정보, 미국 증권거래위원회 수시 보고서와 연차 보고서 등의 정보를 입력할 수 있다. 중요한 점은 GPT-4 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 플랜-UL2(Flan-UL2) 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(few-shot)’과 ‘제로샷(zero-shot)’ 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.   : 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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맥OS | 퍼스널 컴퓨팅   2023.03.13
“맥북 CPU도 1년마다 업데이트?” 애플 맥 제품군 전략 윤곽 나왔다

M1 프로세서 출시는 하나의 이정표였다. 애플이 마침내 맥을 고속 저전력 모바일 프로세서로 전환했고 그 결과는 매우 성공적이었다. 맥은 독보적인 입지를 구축했다. 그로부터 약 1년 반이 지난 후 (예상된 대로) 점진적으로 개선된 성능을 갖춘 M2 프로세서가 출시됐다.   매번 획기적인 제품을 내놓을 수는 없다. 확실히 M2는 M1 이후 숨을 고르는 후속 모델, 즉 흐름을 이어가는 수준의 프로세서로 설계됐다. 이제 M3가 출시된다는 보도가 쏟아져 나오고 있다. 그것도 M1부터 M2 사이의 18개월 간격을 근거로 예상한 올 연말이나 2024년 초가 아니라 곧, 이르면 늦은 봄이나 초여름에 출시된다는 소식이다. 맥 프로세서에 대한 애플의 전반적인 계획은 애플 프로세서가 출시되고 첫 2년 동안 보여준 것보다 더욱 공격적인 것으로 보인다.   칩 사이클 애플 반도체 맥 칩의 처음 두 세대는 이전 세대 아이폰 칩을 기반으로 했다. M1은 A14를, M2는 A15를 기반으로 만들어졌다. 애플은 아이폰 칩은 매년 새로 발표하지만 M 시리즈의 경우 지금까지는 그 사이클에 따르지 않았다. 그런데 애플이 원해서 그렇게 된 것은 아니라는 정황이 있다. M2는 지난해 6월 맥북 에어, 13인치 맥북 프로와 함께 공개됐지만, 블룸버그의 마크 거먼 등 애플 소식에 밝은 여러 기자의 보도에 따르면 M2 맥북 에어의 원래 출시 시점은 2021년 하반기 또는 2022년 초였다. 사실이라면 애플은 첫 M1 모델을 출시하고 약 1년 뒤에 M2 맥을 출시할 계획이었다는 뜻이다. 그렇게 되지는 않았지만 앞으로의 일을 예상하려면 애플의 의중을 아는 것이 중요하다.   M3의 미세 공정 수준 애플의 칩 공급업체인 TSMC는 얼마 전부터 새로운 3나노 칩 공정으로 전환하는 중이다. A14는 5nm 공정으로 생산됐고, A15는 TSMC 주장으로는 새로운 4nm로 공정으로 만들어졌다고 하는데 많은 칩 전문가는 사실상 여전히 5nm라고 말한다. 언론 보도에 따르면 3nm 공정의 경우 애플이 모든 자체 칩에 사용하기 위해 공정 전체를 선점했다고 한다. 참고로, 칩에 대해 잘 모르는 사람을 위해 설명하자면 작은 공정에는 이점이 많다. 전력 소비량이 적어지고 칩 속도 잠재력은 높아진다. 작을수록 좋다.   애플의 첫 3nm 칩은 오는 가을에 출시되는 아이폰에 탑재될 것이라는 예상이 오래전부터 지배적이었지만 현재 M3 칩이 3nm 공정으로 제조되는 것으로 알려졌다. 즉, 지난 두 사이클과 달리 이번에는 아이폰보다 맥에 새 칩 기술이 먼저 적용될 수 있음을 의미한다. 또한 M3가 지난 가을에 출시된 A16 프로세서를 건너뛰고 앞으로 나올 A17 칩과 더 많은 부분을 공유할 가능성도 있다. 종합해 보면 애플 반도체의 첫 두 번의 사이클은 “A 칩을 만들고 나서 M 칩을 만드는” 패턴으로 보였지만 애플의 칩 개발 로드맵은 그보다 더 유동적일 수 있다. M3 칩이 3nm 공정으로 제조된다면 아이폰보다 한 걸음 앞서 나가게 된다. CPU와 GPU 코어도 A17과 똑같을까? A15에서 A16으로의 업그레이드 폭이 비교적 작았음을 감안하면 그럴 수도 있지만 확실치는 않다.   새로운 사이클의 시작 최근 블룸버그의 거먼은 애플이 맥 칩 사이클을 아이폰 사이클과 마찬가지로 1년으로 맞추려 한다고 말했다. 그 주장을 뒷받침할 증거는 아직 많지 않지만, 애플 입장에서 보면 맥 칩 전환을 거의 끝낸 지금 M과 A 시리즈의 보조를 맞추는 것은 확실히 타당성이 있다. 그러나 애플이 맥에 연 단위 칩 업데이트 사이클을 적용한다면 새로 나오는 모든 맥 모델이 새 칩으로 업데이트될 가능성은 높지 않다. 사실 힌트가 이미 나왔다. 맥북 에어와 맥북 프로에는 M1과 M2 버전이 모두 있지만 아이맥과 맥 스튜디오는 지금까지 M1으로만 제공된다.   서서히 드러나는 패턴은 이렇다. 애플의 랩톱(맥 판매의 4분의 3 이상을 구성함)은 각각의 새로운 칩 세대와 함께 계속 1년 단위로 업데이트된다. 반면 데스크톱 맥은 2년에 한 번만 업데이트될 수 있다. 새로운 24인치 아이맥 모델이 M3 프로세서를 달고 오는 가을에 출시된다는 거먼의 기사도 이 패턴에 부합한다. 맥 미니와 맥 프로는 홀수 연도에 업데이트되고 맥 스튜디오와 아이맥은 짝수 연도에 업데이트되는 사이클도 상상할 수 있다. 물론 M3가 공식적으로 출시될 때까지는 이러한 보도 내용이 정확한지 여부를 알 수 없다. 또한 공급망 문제든(실제로 작년에 맥에 큰 영향을 미침) TSMC의 공정 문제든 어떤 원인으로 출시가 지연될 가능성도 있다. 어쨌든 애플이 맥 칩 업데이트 속도 측면에서 훨씬 더 공격적으로 나오고 있다는 느낌은 확실히 든다. 맥 사용자에게는 좋은 소식이다. editor@itworld.co.kr

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AIㆍML | 개발자   2023.03.02
“이미 도래한 미래” 생성형 AI 시대의 SW 개발자를 위한 4가지 조언

필자는 CRM 애플리케이션에서 고객 데이터 소스를 병합할 때 흔히 발생하는 코딩 문제를 해결하기 위해 ChatGPT를 사용해본 적 있다. ChatGPT에 “2개의 이름 목록이 주어지면 파이썬 코드를 작성해 이름이 거의 일치하는 것을 찾고 유사도 순위를 계산하라”라고 요구했다. ChatGPT는 “파이썬의 퍼지우지(FuzzyWuzzy) 라이브러리를 사용해 가장 일치하는 것을 찾고 이름 간 유사성 순위를 계산할 수 있다”라고 답했다. 그런 다음 ChatGPT는 프롬프트에 와 코드를 표시하고 결과 입증에 도움이 되는 예제를 띄웠다.   최근 ChatGPT를 둘러싸고 ChatGPT가 얼마나 똑똑한지, ChatGPT가 보안 코드를 작성할 수 있는지, ChatGPT 자체를 출처로 취급하고 인용해야 하는지 등의 이 뜨겁다. 하지만 많은 사람이 생성형 AI가 마케팅, 저널리즘, 예술 및 소프트웨어 개발 분야에서 인간의 창의적인 작업을 변화시킬 것이라고 믿는다. ChatGPT로 작업 효율을 높일 수 있기 때문이다. 퀄리(Quali)의 연구 개발 부사장 데이비드 벤 샤바트는 “ChatGPT 및 알파코드(AlphaCode) 같은 생성형 AI는 향후 3년 동안 개발 속도를 빠르고 효율적으로 개선하는 것부터 고객 경험 최적화에 이르기까지 앱 개발 방식에 엄청난 영향을 미칠 것이 확실하다. AI가 지속해서 발전함에 따라 기업은 이런 모델을 사용하여 고객 경험을 최적화하고 고객 참여를 높일 뿐 아니라 전반적인 비용도 감축할 수 있을 것”이라고 말했다. 인더스트리얼ML(IndustrialML) CEO 아르준 찬다르는 “생성형 AI 툴로 인해 더 많은 도메인에 걸쳐 더 광범위한 애플리케이션에 머신러닝을 활용할 수 있을 것”이라고 전망했다. ChatGPT는 이미 사용자가 1억 명이 넘었고 마이크로소프트는 이 도구를 가 있으며, 개발자는 알파코드와 깃허브 코파일럿에서 코드 생성형 AI를 사용할 수 있다.  현재 SaaS 제품, 기술 플랫폼 및 서비스 공급업체 사이에서는 ‘ChatGPT 기능 통합’이라는 물결이 생겨나고 있다. 예를 들어, 긱스터(Gigster)는 ChatGPT 통합 를 출시했다. 두려워 말라, 그 기능을 활용하라  소프트웨어 개발자나 데브옵스 엔지니어는 생성형 AI 툴이 자신의 직업에 어떤 의미가 있는지, 자신의 일을 어떻게 바꿔놓을지 궁금해할 것이다.  세마포어(Semaphore) 공동 설립자 마르코 아나스타소프는 “ChatGPT와 같은 생성형 AI 툴이 개발자 커뮤니티에 반향을 일으켰다. 어떤 사람은 일자리를 빼앗길 것이라고 두려워했고 어떤 이는 무시하는 편을 택했다. 하지만 깃허브 코파일럿을 통해 확인한 것처럼 AI를 워크플로우에 통합하는 개발자는 놀라운 생산성 향상을 경험할 수 있기 때문에 2가지 태도는 모두 잘못된 것”이라고 지적했다. CRM을 예로 들어보자. 필자의 경우 ChatGPT가 유용한 파이썬 라이브러리를 식별하고 코딩 예제를 보여줌으로써 시간을 절약했다. 프로세스를 통해 검색 속도가 빨라졌으나 결과를 평가하고 코드를 애플리케이션에 통합하는 작업은 여전히 직접 해야 했다. 부족한 맥락을 보완하라 영화 ‘스타트렉’에 등장하는 컴퓨터만큼 똑똑하고 반응성이 뛰어나기를 기대하면서 처음으로 아마존 알렉사나 구글 어시스턴트를 설치하던 때를 기억하는가? AI 비서는 알람 설정, 쇼핑 목록에 아이템 추가, 일기 예보 공유 또는 오늘의 뉴스 업데이트와 같은 간단한 작업을 수행할 수 있도록 도와주지만, 복잡한 질문에 정확하게 대답할 가능성은 낮다. 소나타입(Sonatype)의 디벨로퍼 애드보케이트(developer advocate) 댄 콘은 AI 알고리즘이 어떻게 개발되고 훈련되는지 맥락을 이해하는 것이 중요하다고 강조했다. 콘은 “AI는 인간의 지능이 아니라 데이터에 기반하므로 때때로 프로그램이 일관성 있는 것처럼 보일 수 있지만, 정보에 입각한 비판적인 반응을 제공하지는 않는다”라고 말했다. 즉, 생성형 AI가 소프트웨어 개발 수명 주기에서 격차를 메우고 솔루션 구현을 가속화하는 데 도움이 될 수 있으나 적절한 경험을 이끌어낼 개발자는 여전히 필요할 것이다. 콘은 “프로그래밍을 잘 수행하기 위해 컴퓨팅의 인간적 맥락을 이해하는 능력이 ChatGPT에는 결여돼 있다. 반면 소프트웨어 엔지니어는 소프트웨어의 목적과 사용자에 대한 정보를 자세하게 추가할 수 있다. 이런 정보는 반복되는 코드로 만들어지는 단순한 프로그램의 묶음이 아니다”라고 설명했다.  코드씨(CodeSee) CEO 샤니아 레벤은 “엔지니어링 작업은 ‘맥락’처럼 AI가 대신할 수 없는 많은 것을 요구한다. 따라서 AI를 단일 모델에 로드하고 해당 모델을 훈련해 5년 후에 무엇이 필요한지 이해하는 인간의 예측 능력을 통합하는 것은 거의 불가능하다. 다양한 비즈니스 측면의 거시적인 결정은 AI가 결코 처리할 수 없다”라고 지적했다. 필자는 5년 전 “”라는 제목의 글을 썼다. 오늘날 AI는 코딩 예제를 제공한다. 앞으로는 아키텍처와 디자인 패턴에 대한 엔지니어의 질문에도 대답할 것이다. 하지만 즐거운 고객 경험과 생산적인 워크플로우를 제공하는 프로그램을 만들 때 필요한 모든 지식과 혁신, 그리고 소프트웨어 개발팀이 내리는 의사결정을 하나의 AI가 모두 대체할 수 있을지는 의문이 남는다. 성공을 좌우하는 것은 결국 사람이다 소프트웨어 개발 언어와 플랫폼은 여러 세대를 거쳐 개선되고 있다. 많은 툴이 개발자 생산성을 높이고 코드 품질을 개선하며, 배포 파이프라인을 자동화한다. 예를 들어, 로우코드 및 노코드 플랫폼은 기업이 더 많은 애플리케이션을 구축하고 현대화하는 데 도움 될 수 있지만, 여전히 많은 개발자가 마이크로서비스를 코딩하고 고객 대면 앱을 개발하고 머신러닝 기능을 구축한다.   키스플로우(Kissflow) CEO 슈레시 삼반담은 “로우코드와 노코드가 전통적인 개발자와 소프트웨어 엔지니어를 완전히 대체하지 않는 것처럼, 오픈AI는 반복적인 작업을 없애고 앱 개발을 위한 시장 출시 시간을 단축하는 유용한 툴을 제공할 뿐”이라고 일축했다. 한 가지 패러다임 변화는 키워드 기반 검색 툴이 자연어 쿼리를 처리하고 유용한 답변으로 응답하는 툴로 전환되고 있다는 점이다. 삼반담은 “일반적인 대화 언어로 쿼리를 입력해도 ChatGPT는 자동으로 문제에 대한 상용 버전 또는 제안된 샘플 코드를 생성하며, 그 속도도 개발자가 처음부터 코드를 작성해 실험하는 것보다 훨씬 빠르다”라고 설명했다.    레벤은 “생산성뿐 아니라 정보를 더 빨리 얻는 방법도 엄청나게 변화할 것이다. 개발 언어에 대한 일반적인 질문같이 엔지니어들이 내려야 하는 반복적인 결정을 AI가 전담할 가능성도 있다”라고 덧붙였다. 개발자는 ChatGPT로 인해 높아지는 사용자의 기대치도 고려해야 한다. 개인화되지 않고 실망스러운 결과를 내놓는 키워드 검색을 개선할 필요가 있다. 더 많은 사람이 ChatGPT의 기능에 놀라워하고 있으며, 앞으로 직원과 고객은 자연어 쿼리와 질문에 답변할 수 있는 AI 기반 검색 경험을 기대할 것이다. 어헤드(Ahead)의 현장 CTO 조시 퍼킨스는 “생성형 AI는 검색 및 고객 서비스 분야에서 잠재력이 크다. 이런 모델은 자연어 검색과 맥락 기억(contextual memory)의 복잡한 현실을 보여주며, 고객 서비스 담당자 없이 미묘한 프롬프트에도 매우 합리적으로 곧바로 대답한다”라고 말했다. 또한 생성형 AI는 사람과 자동화, AI 기능을 연결해 워크플로우를 개선하고 초자동화(hyperautomation)를 지원할 수 있다. 상상하건대 의사가 환자의 상태에 대해 AI에게 질문하고 AI가 유사한 환자의 사례를 기반으로 응답하며, 앱은 수술 절차 혹은 처방 자동화 옵션을 제공하는 스마트 헬스 앱도 생길 것이다. 아펜(Appen)의 최고 제품 책임자 수자타 사기라주는 “생성형 AI 기술은 애플리케이션 개발과 고객 경험 설계의 다양한 측면을 자동화하고 개선하는 데 사용될 수 있다. 이는 큰 기회가 될 것”이라고 언급했다. 하지만 생성형 AI를 사용하여 워크플로우의 체계적인 변화를 유도하는 것은 쉽지 않다. ‘’이라는 책에서 저자들은 코드 예제 찾기 같은 포인트 솔루션과 실질적인 변환이 필요한 AI 시스템 솔루션 간에 차이가 있다고 설명한다. 사지라주는 “생성형 AI 모델이 정확하게 작동하려면 사람의 피드백을 통한 미세 조정이 필요하다. 이런 모델 뒤에 있는 데이터와 인간이 성공과 실패를 정의할 것”이라고 말했다. 적절한 전략과 테스트는 필수 오늘날 소프트웨어 개발자는 어디에서 생성형 AI를 활용할 수 있을까? 코딩 예제를 찾거나 코드 품질을 개선하는 데 유용하다는 것은 이미 알고 있다. 그러나 제품 관리자와 애자일 개발팀은 생성형 AI를 애플리케이션에 연결하기 전 사용례를 검증하고 테스트해야 한다.  헬프시프트(Helpshift)의 제품 책임자 에릭 애시비는 “관리되지 않는 AI가 부정확하거나 불완전한 콘텐츠를 생산하는 위험은 기껏해야 약간의 짜증 나는 정도에 그칠 수 있으나 고객 서비스에 활용되거나 브랜드를 대표할 때는 위험 해결에 엄청나게 많은 비용이 들 수 있다. 초기에는 모니터링되지 않는 챗봇 같은 콘텐츠 생성에 AI를 단독으로 사용하려는 유혹이 있겠지만, 제반 위험을 관리하기 위해서는 인간과 AI가 협력하는 결합 전략을 채택해야 한다는 것을 깨닫게 될 것”이라고 조언했다. ChatGPT는 빛나는 물체 그 이상이다. 하지만 다른 신기술과 마찬가지로 소프트웨어 개발자와 설계자는 생성형 AI 기능을 사용할 위치와 시기, 방법을 검증해야 할 것이다. editor@itworld.co.kr

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AIㆍML | 윈도우   2023.02.20
AI 탑재한 차세대 윈도우에 바라는 모습 12가지

AI는 검색부터 오피스, 비즈니스 인텔리전스, 그리고 윈도우까지 하게 될 것이다. AI 기반 윈도우는 어떤 모습일까?  추측하자면 어느 정도 시간이 흐르기 전까지는 빙 AI에서 비롯된 첫 물방울이 홍수로 변하지는 않을 것이라고 본다. 지속적인 인터넷 연결과 AI 기반 PC 프로세서 중 하나, 혹은 2가지 모두를 필요로 하기 때문이다. AMD와 인텔 모두 AI 기반 프로세서를 준비하고 있다. 현재는 퀄컴 스냅드래곤 ARM 칩에만 AI 기능이 있다.    그러던 찰나 갑자기 AI 기반 윈도우의 미래가 도래했다. 6개월 혹은 1년 후 나타날 AI 기반 윈도우에서 필자가 (그리고 빙 챗봇이) 예상하는 변화는 다음과 같다.  강력한 코타나 굳이 언급할 가치가 없을 정도로 명백해 보인다. 이미 윈도우에는 챗봇 코타나(Cortana)가 있다. 그러나 코타나는 마이크로소프트가 새로운 AI 기반 채팅 인터페이스에서 제공하는 ChatGPT 기반 챗봇만큼 정교하지 않다. 코타나는 윈도우 10에 도입된 이후 서서히 뒤편으로 사라졌다.  진정한 AI는 코타나를 동면 상태에서 꺼내 줄 것이다. 즉, 코타나는 AI 기반 검색 및 윈도우 명령을 위한 문지기가 될 수 있다. 윈도우 앱 헤일로(Halo), 아웃룩, 엣지, 폰 링크(Phone Link)와 인텔리전스의 조합을 통해 다음과 같이 명령할 날을 기대해 본다.    오후 8시에 에리카에게 ‘헤일로 인피니트(Halo Infinite) 할 시간!’이라는 문자를 보내고 게임을 시작해줘. 팀장님에게 이메일이 오면 화면을 깜빡이고 사이렌 소리를 울려줘. VRBO, 에어비앤비, 크레이그리스트(Craigslist)를 확인하고 3월에 빌릴 수 있는 높은 등급의 객실이 있는지 알려줘.    코타나가 윈도우에서 AI 기반 채팅의 ‘홈’ 역할을 하기를 바라는 단순한 이유도 있다. 빙 챗봇의 답변은 형식적이고 약간은 방어적이다. 비즈니스에 더욱 적합한 형태다. 하지만 코타나는 훨씬 사용자 친화적이다. 마이크로소프트가 AI를 어디에나 있는 존재로 만들고자 한다면 이런 친근한 개성이 있다면 좋을 것이다.  똑똑하고 간편한 일정 관리 여러 운영체제와 앱, 서비스가 하루 시작 전 사용자의 일정과 할 일 등을 요약하는 서비스를 시도했다. 마이크로소프트도 마찬가지다. 하지만 이들 서비스가 제공하는 기능은 그렇게 훌륭하지 않다. 하지만 하루 일정을 AI 기반으로 요약한다면 매우 유용할 수 있다. 일정과 관련한 정보를 자세히 분석해주는 기능이 탑재된다면 더욱 이상적이다.  예를 들어, 오전 10시에 뉴욕에 있는 사람과 팀즈로 화상회의를 한 뒤에 11시에 투자자와 전화를 해야 하는 상황이라고 가정해 보자. 의제는 정했는지, AI를 통해 검토/요약해야 하는 문서는 무엇인지, 투자자와의 이전 회의에서 언급된 문제가 있었는지, 오후 1시 30분에 우버를 타고 치과에 가기 전에 회의 관련 후속 일정을 끼워 넣을 수 있는지 AI에 물을 수 있을 것이다.  더 많은 역할을 하는 아바타 팀즈 화상회의 및 웹캠에 AI를 적용하는 것은 늘 쉽지 않다. 현재까지 AI가 적용된 기능은 배경 잡음 필터링, 서피스 프로9 5G가 지원하는 윈도우 스튜디오 이펙트(Windows Studio Effects), 배경 흐림, 아이 콘택트(Eye Contact)가 대표적이다. 그리고 메타버스의 인기가 정점을 찍은 2021년 마이크로소프트는 팀즈 아바타 기능을 선보였다. 안전상의 이유 혹은 미처 회의할 준비를 갖추지 못했을 때 가상의 페르소나를 덧씌우는 기능이다.   연장선상에 있는 AI 기반 아바타 대역을 상상해보자. 회의 중 꼭 받아야 하는 전화가 왔을 때, 화장실에 가야 할 때, 실수로 회의를 이중으로 잡았을 때 아바타가 대신하는 것이다. AI 기반 아바타는 회의 내용을 메모하거나 심지어 간단한 질문에 사용자의 목소리로 대답을 할 수도 있을 것이다. 먼 미래의 이야기처럼 들릴 수 있으나, AI의 역량을 넘어서는 수준은 아니다.  마침내 쓸모가 생기는 음성 입력 대부분 사람은 음성 명령으로 PC와 대화하거나 PC를 제어하는 일에 상당히 수줍어한다. 그러나 AI가 보편화하면 PC와의 대화가 익숙해질 수도 있다. 상호작용이 더 많을수록 PC의 분석 능력 개선에 도움이 되기 때문이다. 또한 AI 기반 받아쓰기 및 음성 제어 기능은 접근성 개선에도 도움이 된다.  AI 기반 사진 보정 필자는 수년간 윈도우 사진 앱과 애증의 관계를 맺어왔다. 편집 방법이 불편하게 바뀌었을뿐더러 새로운 앱보다 기존 앱이 더 낫기 때문이다. 사진 앱은 여전히 얼굴을 인식하지 못한다. 하지만 사진을 자동으로 유화 느낌으로 변경하거나 헤어진 애인을 잘라 다른 사람으로 교체하거나 모자를 왕관으로 바꾸도록 명령할 수 있는 AI 기반 윈도우 포토 앱을 상상해보자. 생성형 AI에 빙 AI와 사진 앱을 결합하면 충분히 가능하다.    이메일 작성 도우미 윈도우 10에는 주소록의 특정 사람에게 특정 메시지가 들어 있는 이메일을 보내달라고 코타나에게 요청하는 기능이 있었다. 아웃룩이 다룰 수 있는 기능이지만, 언젠가는 윈도우가 처리할 수도 있다. “킴에게 합의가 원하던 방향으로 이뤄지지 않은 것에 대해 사과하는 이메일을 보내 줘”라고 요청하면 윈도우가 사려 깊은 사과의 메시지를 보낼 것이다.  강력한 연관성 기반의 파일 탐색기 현재 윈도우는 연관성이 있다고 생각하는 문서가 상단에 떠 있는 등 오피스 앱의 검색에 AI를 적용했다. 이런 지능을 분명히 지속할 것이다. 그러나 시간이 지나면서 파일 탐색기가 날짜, 이름, 메타데이터뿐 아니라 연관성에 따라 파일을 구성할 수 있을 것이라고 본다.   이 맥락에서 ‘연관성’은 무엇을 의미할까? 가령 엑셀에서 라틴 아메리카에 초점을 맞춘 영업 스프에드시트를 작업한다고 가정해보자. 파일 탐색기 및 엑셀이 칠레 공급업체와의 계약, 경제 데이터, 예상된 전망치 등 윈도우가 유용하다고 판단한 모든 문서를 제안하는 것을 상상해볼 수 있다. 확신하건대 안드로이드는 가끔 크롬에서 필자가 보고 있는 텍스트를 감지해 검색을 제안하는 듯하다. 윈도우라고 안될 이유는 없다. 비즈니스 인텔리전스 마이크로소프트가 PC를 위한 AI 검색을 구현한다면, 이는 비즈니스에 결정적인 역할을 할 수 있다. 다음과 같은 질문을 생각해보자.    루시, 카멜로, 하디, 톰과 30분간의 약속을 잡을 수 있는 가장 빠른 시간이 언제야?  유럽 소프트웨어 개발자와의 협업 경험이 가장 많은 직원이 누구야? 공공 정책 부문에서 가장 광범위한 링크드인 연락처 네트워크를 가진 사람을 알려줘. 위는 간단한 질문들이다. 다음과 같은 복잡한 질문도 할 수 있다.   브라질에 더 투자를 해야 할까? 어떤 제품에 어느 정도 투자해야 할까? 트래픽 결과와 지속적인 검색 트렌드를 바탕으로 어떤 주제가 독자의 관심을 가장 많이 끌 것인 것 알려줘. 그간의 측정 기준에 기반할 때 1분기에 가장 많은 투자 수익을 창출한 기관과 캠페인을 알려줘. 이런 복잡한 질문은 직원 개개인이 자연어 인터페이스를 더 분석적이고 정보에 입각한 결정을 내리기 위한 수단으로 사용한다고 가정했을 때다. 심도 깊은 변화라는 점을 고려한다면 마이크로소프트가 이런 인터페이스를 자체 앱처럼 브랜딩할 가능성이 있다.  PC 성능 조정 자동화 윈도우, PC의 BIOS/UEFI 코드와 프로세서는 모두 PC 성능을 최적화하기 위해 서로 통신한다. 윈도우와 PC 하드웨어 간 향상된 AI 기반 커뮤니케이션은 PC를 더욱 효율적으로 만들기에 충분하다. PC는 저소음, 균형 조정, 고성능 등 다양한 모드를 갖추고 있다. 그러나 사용자의 행동을 예상하는 PC는 애플리케이션 성능을 조절해 해당 앱이 PC에 미치는 영향을 최소화할 수 있다. 결과적으로 PC를 더 오래 조용히 사용할 수 있을 것이다.   AI 기반 영화 스트리밍 서비스 저스트워치(JustWatch)는 원하는 영화나 드라마가 어떤 OTT 서비스에서 제공되는지 검색하는 편리한 사이트다. 윈도우가 사용자의 구독 서비스 정보를 알고 있고 사용자가 요청한 영화를 어떤 서비스에서 볼 수 있는지 스스로 검색한 다음 영화를 재생하는 일련의 상황은 AI의 사용례에 딱 들어맞는다. 플렉스(Plex) 서버와도 연동된다면 금상첨화다.  PC 보안 관리 가이드 AI로 인해 PC는 맬웨어에 취약해질 수 있다. ChatGPT에 대한 대표적인 공격은 소위 말하는 DAN(Do Anything Now)다. 문자 그대로 AI는 사용자가 원하는 대로 행동하지 않으면 신뢰를 잃게 된다. 윈도우 역시 ‘DAN’ 같은 공격을 받을 수 있다. 하지만 AI가 적용된 마이크로소프트 디펜더(Microsoft Defender)은 어떤 모습일까? 전통적인 악성코드, 공격 및 방어를 위해 사용되는 AI, 사용자가 PC를 안전하게 관리하도록 가이드하는 모습을 상상해볼 수 있다.  개인화 개선 마지막으로 에 AI를 통해 윈도우를 개선하는 아이디어를 요청했다. 빙은 ‘개인화 개선’이라는 흥미로운 주제를 제안했다. 일진이 사나운 하루였다면 윈도우가 경쾌한 느낌이 나는 배경화면을 띄우거나 친구의 생일을 기념해 마이크로소프트 디자이너로 카드를 만드는 것을 제안할 수 있다. 혹은 사용자가 그날 하루를 잔잔하게 마무리할 수 있도록 차분한 테마를 제안하거나, 바쁘고 우울한 아침에는 활기찬 인터페이스를 띄울 수 있다. editor@itworld.co.kr

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애플리케이션   2023.02.09
엣지 컴퓨팅에서 데이터베이스의 역할

엣지 컴퓨팅 개념은 간단하다. 데이터를 생성하고 소비하는 디바이스, 애플리케이션, 사용자와 가까운 엣지로 컴퓨팅과 스토리지 기능을 가져오는 것이다. 초연결(hyperconnectivity)의 시대를 맞이하여 5G 인프라가 빠르게 성장함에 따라 엣지 컴퓨팅 수요는 앞으로 더욱 늘어날 것이다.   사물인터넷(IoT), AI/ML, AR/VR/MR 같은 기술 성장 덕에 지연 현상을 줄이려는 노력은 점점 중요해지고 있다. 이를 통해 지연을 줄이고 대역폭 비용 감소, 네트워크 탄력성을 높이려는 것이지만, 동시에 민감한 데이터 중앙 클라우드 서버로 전송하지 못하도록 막으며, 데이터 개인정보 보호 및 거버넌스 정책의 준수하는데도 도움이 된다.  엣지 컴퓨팅 아키텍처는 먼 곳의 클라우드 데이터 센터에 의존하는 대신 엣지에서 데이터를 처리한다. 따라서 대역폭 사용량을 최적화하고 왕복 지연 비용을 낮춰 최종 사용자가 항상 빠르고 항상 가용한 애플리케이션으로 긍정적인 경험을 하도록 보장한다. 시장조사업체 2029년까지 IoT 기기 150억 대 이상이 엔터프라이즈 인프라에 연결될 예정인데, 이런 디지털 트랜스포메이션 이니셔티브와 IoT 기기의 확산이 기폭제 역할을 하면서 엣지 분야 혁신이 기업의 관심과 예산을 끌어들일 전망이다. 따라서 기업은 엣지 컴퓨팅의 현재 상태와 방향을 이해하고 미래 지향적인 엣지 전략을 수립하는 것이 중요하다.   분산 아키텍처의 관리 간소화 초기 엣지 컴퓨팅 환경은 애플리케이션과 데이터베이스가 온프레미스 서버에서 실행되고 이를 클라우드 백엔드가 받치는 형태의 맞춤형 하이브리드 클라우드였다. 기초적인 배치 파일 전송 시스템이 클라우드와 온프레미스 서버 간의 데이터 전송을 담당하는 경우가 일반적이었다. 거기다 자본 비용(CapEx) 외에, 대규모 분산 온프레미스 서버를 관리하는 데 따르는 운영 비용(OpEx)도 상당히 커질 수 있다. 배치 파일 전송 시스템을 사용할 경우 오래된 데이터를 기반으로 엣지 앱과 서비스가 실행될 가능성도 있다. 또한 해상 석유 굴착기, 건설 현장, 항공기 등 공간, 전력 또는 냉각 측면의 제약 등으로 온프레미스에 서버 랙을 호스팅하는 것이 현실적이지 않은 경우도 있다. 운영 비용과 자본 비용 우려를 불식시키려면 다음 세대의 엣지 컴퓨팅 환경은 클라우드 제공업체의 관리형 엣지 인프라를 활용해야 한다. 시장을 주도하는 AWS 아웃포스트(Outposts), AWS 로컬 존(Local Zones), 애저 프라이빗 MEC(Azure Private MEC), 구글 분산 클라우드(Google Distributed Cloud) 등은 분산 서버 관리에 따르는 운영 오버헤드를 대폭 줄여준다.  이러한 클라우드 엣지 위치는 여러 온프레미스 위치 대신 스토리지와 컴퓨팅을 호스팅해서 인프라 비용을 낮추면서 데이터에 대한 저지연 액세스를 제공할 수 있다. 또한 엣지 컴퓨팅 환경은 AWS 웨이브랭스(Wavelength) 등의 상품으로 관리형 사설 5G 네트워크를 통해 5G 액세스 네트워크의 높은 대역폭과 초저지연을 활용할 수 있다. 엣지 컴퓨팅의 핵심은 데이터 저장과 처리를 분산시키는 데 있으므로 모든 엣지 전략은 데이터 플랫폼을 고려해야 한다. 데이터베이스가 분산 아키텍처 요구사항을 충족하는지 여부, 그리고 어떤 방법으로 충족하는지를 확인해야 한다.   미래 지향적 엣지 전략 분산 아키텍처에서 데이터 저장과 처리는 중앙 클라우드 데이터 센터, 클라우드-엣지 위치, 클라이언트/디바이스 계층 등 여러 계층에서 발생할 수 있다. 클라이언트/디바이스 계층에서 디바이스에는 휴대폰, 데스크톱 시스템, 맞춤형 임베디드 하드웨어 등이 포함된다. 클라우드에서 클라이언트로 갈수록 각 계층은 이전 계층보다 더 높은 수준의 서비스 가용성과 응답성을 보장한다. 디바이스에 애플리케이션과 데이터베이스를 같이 배치하는 형태가 네트워크 연결에 대한 의존 없이 가장 높은 수준의 가용성과 응답성을 제공한다. 분산 데이터베이스의 핵심은 네트워크 가용성에 따라 이러한 여러 계층에 걸쳐 데이터의 일관성과 동기화를 유지하는 것이다. 데이터 동기화는 이처럼 분산된 섬 사이에서 대량으로 데이터를 전송하거나 복제하는 것이 아니라, 대규모 데이터에서 관련된 하위 집합만 네트워크 중단에 대해 탄력적인 방식으로 전송하는 역량이다. 예를 들어 소매업계에서는 매장별 데이터만 매장 위치로 다운스트림 전송하면 되고, 의료 업계라면 집계 및 익명화된 환자 데이터만 병원 데이터 센터에서 업스트림으로 전송하면 된다. 데이터 거버넌스 과제는 분산 환경에서 더 중요해지기 때문에, 엣지 전략의 주요 고려 사항으로 다뤄야 한다. 예를 들어 데이터 플랫폼은 디바이스 수준까지 데이터 보존 정책이 이행될 수 있도록 촉진해야 한다.   펩시코와 백팩EMR의 엣지 컴퓨팅 사례 분산 데이터베이스와 데이터 동기화 솔루션은 기업에서 성공적인 엣지 컴퓨팅 솔루션을 운영하기 위해 꼭 필요한 요소다. 포춘 50대 기업인 펩시코(PepsiCo)의 사례를 보자. 펩시코는 전 세계에 직원들 두고 있으며 일부는 상시 인터넷 연결이 보장되지 않는 곳에서 업무를 수행한다. 또한 영업 담당자들이 더 효율적으로 적절히 업무를 수행하기 위해서는 오프라인을 지원하는 솔루션이 필요했다. 펩시코 솔루션은 인터넷 연결과 관계없이 영업 담당자가 현장에서 사용해야 하는 앱에 내장된 오프라인 우선 데이터베이스를 활용한다. 인터넷 연결이 가용해질 때마다 조직의 엣지 인프라 전반에서 모든 데이터가 자동으로 동기화되면서 데이터 무결성을 보장해 애플리케이션이 엄격한 거버넌스 및 보안 요구사항을 충족했다.  의료 업체인 백팩EMR(BackpackEMR)은 전 세계 낙후된 지역의 이동식 진료소를 위한 소프트웨어 솔루션을 제공한다. 이러한 원격 위치에서는 인터넷 연결이 거의 되지 않거나 없는 경우가 많아 일반적인 클라우드 기반 서비스를 사용하는 데는 한계가 있다. 백팩EMR의 솔루션은 피어 투 피어 데이터 동기화 기능이 있는, 특허 출원된 환자 진료 앱에 내장된 데이터베이스를 사용한다. 백팩EMR 팀은 이를 활용하여 인터넷 연결이 없더라도 실시간으로 여러 디바이스에 걸쳐 환자 데이터를 공유한다. IDC는 2023년까지 신규로 구축되는 IT 인프라의 50%가 기업 데이터 센터가 아닌 엣지에 위치하고, 2024년까지 엣지의 앱 수는 800% 증가할 것으로 예상한다. 기업은 차세대 애플리케이션 워크로드를 합리적으로 개선하는 과정에서 엣지 컴퓨팅을 클라우드 컴퓨팅 전략 중 하나로 반드시 고려해야 한다. editor@itworld.co.kr

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보안 / 퍼스널 컴퓨팅 Michael Ansaldo
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

보안   2023.03.16
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스마트폰 Henry Burrell
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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‘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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MS 다이렉트스토리지 리뷰 | 게임 성능이 SATA보다 77% 더 빨라졌다

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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디지털 디바이스 / 퍼스널 컴퓨팅 Jonny Evans
M2 맥 미니 리뷰 | 모든 사용자에게 이상적인 데스크톱

돌아보면 1세대 애플 실리콘(Apple Silicon)만 한 혁신이 없다. 실제로 M1 칩에서 M2 칩으로의 전환은 기존 인텔 맥에서 애플 실리콘으로의 변화만큼 큰 성능 향상은 아니다. 하지만 그렇다고 해도 기본 모델 M2 맥 미니(Mac mini)는 대부분 사용자의 요구를 충분히 충족할 만큼의 성능을 지원한다.     긱벤치(Geekbench) 테스트 다음은 2011년부터 최근까지의 기본 모델 맥 미니에 대한 긱벤치(Geekbench) 성능 테스트 결과다. M2 시스템은 애플에서 제공한 테스트 머신을 사용했다.   2011년 중반 : 싱글 코어 506점, 멀티 코어 1,262점 2012년 후반 : 싱글 코어 570점, 멀티 코어 1,278점 2014년 말 : 싱글 코어 771점, 멀티 코어 1,503점 2018년 말 : 싱글 코어 895점, 멀티 코어 3,183점 미니 M1 2020년 말 : 싱글 코어 1,715점, 멀티 코어 7,442점 미니 M2 2023년 초 : 싱글 코어 1,943점, 멀티 코어 8,916점 물론 이런 데이터로는 일부만 알 수 있다. 그러나 분명한 것은 세대별로 인텔 칩을 사용한 애플 제품이 상대적으로 낮은 성능 향상을 보였다는 점이다. 애플 실리콘이 출시된 이후 제품 전반에 걸쳐 더 큰 세대 개선이 이뤄졌다. 또한, 고급 모델인 맥 미니 M2 프로(Mac mini M2 Pro)의 경우 벤치마크 결과만 보면 현존하는 애플의 가장 강력한 데스크톱인 맥 스튜디오(Mac Studio)와 맞먹는다. 보급형 맥은 인텔 기반 아이맥 프로(iMac Pro)와 비슷한 성능을 보인다. 이 역시 매우 중요한 부분이다. 애플은 하드웨어, 소프트웨어는 물론 이제는 프로세서에 대한 통제권까지 활용해 사용자가 필요한 작업을 할 수 있도록 지원한다. 특히 애플 실리콘을 내놓은 이후 더 빠른 프로세서와 그래픽 프로세서뿐만 아니라 더 높은 메모리 대역폭, 개선된 미디어 처리 기능을 지원한다.   보급형 맥 미니 필자는 애플의 799달러짜리 맥 미니를 사용한다. 599달러 버전과 같은 기본 모델이지만 SSD를 256GB에서 512GB로 2배 늘렸다. 메모리는 같은 8GB다. 그 외에는 10코어 GPU, 8코어 CPU이고 100GBps에서 실행되는 최대 24GB의 통합 메모리를 지원한다. 기본 모델 사양 그대로다. 필자는 M1 칩이 들어간 첫 번째 맥 미니를 구매해 다양한 테스트를 했었다. 이번에 M2 맥 미니에도 같은 테스트를 반복했는데 성능이 부족하다는 느낌을 한 번도 받지 못했다. M2 맥 미니는 조용하고 강력했으며, 여러 곡 음악 작업을 할 때도 발열이 심하지 않았다. 픽셀메이터(Pixelmator)는 이미지 전환을 더 빠르게 처리했고, 포토샵은 더 만족스러웠으며, 개러지밴드(GarageBand)는 '미친 듯이' 악기 트랙을 추가해도 문제없이 처리했다. 그밖에 다음과 같은 추가 테스트를 했다.   시네벤치(Cinebench) 결과 멀티 코어 8,606점, 싱글 코어 1,623점이었다. 유니진 헤븐 4.0(Unigine Heaven 4.0)은 1920×1080 해상도에서 2,146점이었다. 단, 이 테스트는 로제타(Rosetta) 에뮬레이션에 의존하며 애플 실리콘에서 기본적으로 실행되도록 최적화되지 않은 상태다. 두 테스트 모두 애플이 발표한 대로 M1에 비해 그래픽 성능이 크게 향상되었음을 알 수 있다. 애플은 GPU 성능이 35% 개선됐다고 주장했는데 사실이었다. 이는 곧 포토샵에서 파일을 처리할 때 50% 이상 성능 향상을 기대할 수 있음을 의미한다. 또한 50% 더 빠른 메모리 대역폭 덕분에 데이터 이동도 더 수월해졌다. 이런 성능을 내는 기기 가격은 599달러에 불과(?)하지만 대신 키보드, 마우스, 디스플레이를 추가로 구매해야 한다. M2 맥 미니는 최대 2개의 디스플레이를 지원하며 그중 하나는 최대 6K다. 이는 또 다른 생각으로 이어진다. 바로 올인원 시스템이다.   올인원 시대는 끝났나 올인원 시스템을 선호하던 시절이 있었지만 지금은 다 지나갔다. 수리 비용이 많이 들고 재활용이 번거로우며 업그레이드할 때 디스플레이와 컴퓨터가 모두 무용지물이 되므로 둘을 분리하는 것이 더 친환경적인 선택일 수 있다. 즉, 컴퓨터는 업그레이드하되 키보드, 마우스 및 디스플레이는 유지하는 것이 합리적이다. 필요한 주변기기를 그대로 사용할 수 있으니 전체 업그레이드 비용도 낮출 수 있다. 599달러인 맥 미니는 바로 이런 수요에 잘 맞는다. 벤치마크 데이터와 필자 경험에 따르면, 맥 미니는 대부분 일상 작업을 처리할 만큼 강력하고 때때로 프로세서 집약적인 작업에도 적합하다. 기업의 경우 맥으로 마이그레이션하거나 직원 인사  다른 데스크톱보다 훨씬 적은 작업으로 사용자를 전환할 수 있고, 팀에서 이미 사용하고 있는 키보드, 마우스 및 모니터와 호환되므로 전환 비용도 절감할 수 있다. 특히 기업은 PC를 운용하는 전력 비용을 무시할 수 없다. 와트당 전력을 고려하면 맥 미니는 더 비용 효율적이다. 맥 미니를 가벼운 모바일 작업을 위해 아이패드 에어(iPad Air)와 함께 사용하면 지식노동자를 위한 최적의 컴퓨터라고 해도 무방하다.   업그레이드 문제 그렇다면 M2 맥 미니는 기존 M1 맥 미니 사용자가 업그레이드할 만큼 매력적일까? 필자는 M1 맥 미니가 나왔을 때 업무용 외에 기꺼이 개인 기기를 한 대 더 구매했다. M2 맥 미니 역시 가격이 적당하고 성능도 M1에서 확실히 향상되었기 때문에 구매를 고려하고 있다. 특히 현재 인텔 기반 맥을 사용한다면 M2로 업그레이드하는 것을 더 추천한다. 애플의 맥 개발 로드맵을 보면 현재 3나노 고정의 M3 칩으로 더 개선될 수 있다. 특히 에너지 소모를 더 줄일 수 있다. 2024년 후반에는 맥 미니도 이 영향을 받아 더 큰 폭의 성능 향상이 이뤄질 것이다.   M2 맥 미니의 단점 가장 사소한 단점은 맥 미니의 디자인이 거의 바뀌지 않았다는 것이다. 익숙한 상자 형태이다. 두 번째 단점은 M2 모델에는 2개의 썬더볼트와 2개의 USB-A 포트만 있다는 것이다. 썬더볼트 포트가 더 필요하면 (더 비싸지만 더 강력한) M2 프로를 선택해야 한다. 세 번째는 BTO(Built To Order) 스토리지 비용이 항상 비싼 것과 SSD 스토리지 모듈을 교체하기 어렵다는 점이다. 이는 과 같은 훌륭한 서드파티 기기를 통해 추가 스토리지를 사용하는 방법을 고려할만 하다. 이런 모듈식 방식을 통해 코어 시스템을 더 쉽고 저렴하게 업그레이드할 수 있다. 마지막 단점은 대부분의 서드파티 응용 프로그램이 애플 실리콘에 기본적으로 최적화돼 실행돼야 한다는 것이다. 이 작업이 되지 않은 앱은 교체해야 할 수도 있다.   구매할만 할까 애플의 맥 미니는 항상 그랬던 것처럼 훌륭한 선택지다. 올인원 PC보다 유연하고 가격 대비 훨씬 뛰어난 성능을 제공한다. 특히 신형 맥 미니는 애플 실리콘 맥으로 전환하려는 인텔 맥이나 윈도우 PC를 사용하는 모든 사람이 확실히 고려할 만하다. 집에서 쓰는 것만큼 좋은 업무용 PC에 대한 직원의 수요를 기업이 매우 저렴하게 충족하는 대안이기도 하다. 동시에 이것은 거대한 패러다임의 전환이기도 하다. 애플 실리콘의 등장은 매우 의미가 크다. 즉, 이 애플의 새로운 프로세서 아키텍처를 통해 애플은 출시하는 각 맥 제품마다 이전에 본 적이 없는 속도로 개선하고 있다. 그렇게 PC 산업의 관행과 시장을 바꾸고 있으며 이런 변화는 앞으로도 계속될 것이다. 크리에이티브 작업용 고성능 맥과 모바일 맥에 대한 트렌드를 제외하고, 일반 데스크톱 부문에서 맥 미니에 견줄만한 기기는 찾기 힘들다. M2 맥 미니는 우리 대부분에게 '환상적인' 데스크톱 맥이다. editor@itworld.co.kr

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