아프리카TV➡️SOOP / MS 오피스 공간 축소 💼 / 미국 국가기록원, Gemini AI 도입

2024/10/17 목요일

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구독자 님이 잠든 사이에 있었던 핫 한 이슈들을 모아보았는데요. 어떤 일들이 있었는지 빠르게 정리해드릴게요.

오늘의 추천

🇰🇷 한글 뉴스 모아보기

 🗞️ 영문 뉴스 모아보기

Tech

마이크로소프트, 아마존과 달리 사무실 복귀 강요하지 않고 오히려 공간 축소

마이크로소프트는 아마존과 달리 5일제 사무실 복귀를 강요하지 않고 유연한 근무 정책을 유지한다는 입장을 밝혔다. 마이크로소프트는 팀즈와 같은 원격 근무 지원 제품을 통해 유연 근무 환경에서 이점을 누리고 있으며, 실적이 떨어지지 않는 한 기존 정책을 유지할 것이라고 밝혔다. 아마존과 달리 직원들의 강력한 반발 없이 유연한 근무 방식을 도입하고 있으며, 이는 마이크로소프트의 생산성과 수익에 긍정적인 영향을 미치고 있다는 것을 의미한다.

Tech

북한 사이버 범죄자, 원격 IT 작업자로 위장하여 기업 해킹

영국, 미국 또는 호주에 있는 한 기업이 북한 사이버 범죄자를 원격 IT 작업자로 고용한 후 해킹을 당했다. 해커는 가짜 이력과 개인 정보를 사용하여 고용되었으며, 회사 네트워크에 접근하여 민감한 데이터를 다운로드하고 몸값을 요구했다. 해커는 회사 네트워크에 4개월 동안 접근하여 급여를 받았으며, 이 급여는 복잡한 자금 세탁 과정을 통해 북한으로 전달되었을 것으로 추측된다. 해커는 회사가 몸값을 지불하지 않으면 훔친 정보를 온라인에 공개하거나 판매하겠다고 위협했다. 이 사건은 서구 기업에 잠입한 북한인 원격 작업자 사례가 증가하고 있음을 보여주는 최신 사례이다.

Tech

보잉, 파산 위기 극복 위한 긴급 자금 조달: 100억 달러 대출, 250억 달러 주식 및 채권 발행

보잉은 737 맥스 추락 사고, 파업, 운영 문제로 인해 막대한 재정적 손실을 입어 심각한 재정난에 직면하고 있다. 이에 회사는 파산을 막기 위해 은행 컨소시엄으로부터 100억 달러를 대출하고 주식 및 채권 발행을 통해 250억 달러를 조달할 계획이다. 보잉의 신용등급은 투자 등급 최저 수준으로 떨어졌으며, 정크 본드 등급으로 강등될 위험에 처해 있어 자금 조달 비용이 증가할 수 있다. 이는 보잉의 미래에 심각한 영향을 미칠 수 있으며, 항공 산업 전반에 불안정성을 초래할 수 있다.

AI

메타의 AI 하드웨어 비전: 오픈 소스의 미래를 향하여

메타는 AI 하드웨어 개발의 미래를 위한 로드맵을 공개하며, 오픈 소스 전략을 통해 AI 생태계 발전을 도모하고 있다. 이를 통해 연구자와 개발자들은 메타의 AI 하드웨어 설계와 소프트웨어를 활용하여 혁신적인 AI 모델을 개발하고 배포할 수 있다. 이는 메타가 AI 하드웨어의 혁신과 접근성을 확대하여 AI 연구와 개발을 가속화하고자 하는 의지를 보여준다. 또한 오픈 소스 전략은 AI 분야의 협업과 혁신을 촉진하여 AI 기술 발전에 크게 기여할 것으로 예상된다.

AI

AI 챗봇, '보이지 않는 텍스트' 읽고 쓸 수 있다

본 연구는 AI 챗봇이 '워터마킹'과 유사한 방식으로 사용자에게 보이지 않는 텍스트를 읽고 쓸 수 있음을 밝혀냈다. 이는 챗봇을 통해 은밀한 채널을 구축하여 사용자 데이터를 몰래 수집하거나 악성 코드를 전파하는 등 사이버 보안에 심각한 위협을 초래할 수 있다는 것을 의미한다. 이는 사용자에게 보이는 텍스트와 함께 숨겨진 정보를 주고받는 방식으로, 사용자는 이러한 정보를 인지하지 못한다. 특히, 챗봇이 널리 사용되는 현재 상황에서 사용자 데이터 보호에 대한 우려가 커지고 있다. 개발자는 이러한 위협에 대응하기 위해 챗봇 보안 강화 및 사용자 데이터 유출 방지 위한 추가적인 보안 조치를 취해야 하며, 챗봇의 행동을 모니터링하고 이상 징후를 감지하는 시스템 개발이 필요하다.

AI

미국 국가기록원, 구글 Gemini AI 도입: '인공지능, 역사 기록 관리의 미래를 바꾼다'

미국 국가기록원이 구글 Gemini AI를 도입하여 역사 기록 관리 자동화를 추진하는 것은 인공지능이 역사 자료 분석 및 보존 분야에 새로운 가능성을 제시하는 사례이다. Gemini AI는 방대한 양의 기록을 빠르게 분석하고 분류하며, 검색 기능을 향상시키고, 텍스트에서 정보를 추출하는 데 활용될 예정이다. 이는 기록 관리의 효율성을 높이고 연구자들의 접근성을 개선하는 데 기여할 것으로 기대된다. 특히, Gemini AI는 기록의 맥락과 의미를 이해하고, 관련 정보를 연결하여 더욱 효과적인 검색 결과를 제공할 수 있다. 이러한 기술의 적용은 역사 연구 및 교육 분야에 새로운 가능성을 열어줄 것으로 기대된다.

💻 Programming

개발자 생산성을 극대화하는 숨겨진 IDE 기능: 'Fold method bodies'

본 글은 개발자 경험을 향상시킬 수 있는 'Fold Method Bodies' 기능의 중요성을 강조합니다. 기존 IDE에서 이 기능이 부족한 점을 지적하며, 코드 가독성 향상과 개발자 생산성 증대 효과를 설명합니다. 특히, LSP 서버나 Tree-sitter를 활용하면 복잡한 코드 구조를 효과적으로 분석하여 메서드 바디를 정확히 접는 것이 가능해졌다는 점을 강조합니다. 이 기능은 코드 이해를 돕고, 불필요한 코드 노출을 최소화하여 개발자의 집중력을 높여줍니다.

Graphite: 2D Procedural Graphics Editor의 놀라운 성장

Graphite는 3분기 동안 놀라운 발전을 이루었으며, 성능 향상, 노드 그래프 구성 개선, 비파괴적 경로 편집 기능 추가, 새로운 렌더 엔진 도입, 더 유용한 노드 제공 등 100개 이상의 기능과 수정 사항을 구현했습니다. Google Summer of Code 인턴 프로젝트의 성공적인 완료는 이러한 발전에 크게 기여했습니다. 특히 이번 분기에 추가된 새로운 Boolean Operation 노드는 기존 두 버전의 장점을 결합하여 다양한 모양 레이어를 하나의 벡터 모양으로 결합하는 기능을 제공하며, Path 노드는 비파괴적 벡터 편집 기능을 지원하여 프로시저럴 모양의 매개변수를 언제든지 조정할 수 있도록 합니다. 또한 레이어 간 정렬 및 분산 기능을 위한 추가 스냅 기준과 아트보드 도구를 위한 스냅 기능이 추가되어 정확한 정렬이 가능해졌습니다.

데이터 파이프라인 테스트: 흔한 실수 5가지와 해결책

데이터 파이프라인 테스트는 데이터 엔지니어링에서 필수적이지만 초보자는 테스트 전략 부재로 인해 과도한 테스트, 테스트 커버리지 부족, 비즈니스 요구사항과의 불일치, 파이프라인 단계별 테스트 전략 부재, 복잡한 테스트 환경 등의 문제에 직면할 수 있다. 이 글에서는 이러한 흔한 실수들을 분석하고, 효율적인 테스트를 위한 실질적인 조언과 해결 방안을 제시한다. 예를 들어, 테스트 목표를 명확히 하고, 테스트 자동화 도구를 활용하여 불필요한 테스트를 줄이는 것이 개발 생산성 향상에 도움이 된다.

웹 애플리케이션 데이터 저장을 위한 최적의 방법

본 문서는 웹 애플리케이션에서 데이터를 저장하기 위한 다양한 방법인 LocalStorage, IndexedDB, Cookies, OPFS, WASM-SQLite를 비교 분석합니다. 각 기술의 장단점, 적용 가능한 시나리오, 성능 비교를 통해 개발자는 프로젝트에 가장 적합한 저장 방식을 선택하고 최적화된 데이터 관리 전략을 수립할 수 있습니다. 특히 최근 주목받는 OPFS와 WASM-SQLite는 기존 기술의 한계를 극복하고 더욱 복잡하고 대용량 데이터 처리를 가능하게 합니다.

Tigerbeetle 영향 받아 탄생한 새로운 분산 시뮬레이션 도구: Hiisi

Tigerbeetle의 개발자인 Joran Dirk Greef는 io_uring 기반의 결정론적 시뮬레이션 기술에서 영감을 받아 새로운 분산 시뮬레이션 도구인 Hiisi를 개발했습니다. Hiisi는 분산 시스템의 행동을 예측 가능하고 재현 가능하게 시뮬레이션하는 데 초점을 맞춥니다. 이는 분산 시스템 개발 및 디버깅에 유용한 도구이며, 특히 복잡한 시스템의 성능과 안정성을 사전에 예측하고 검증하는 데 활용될 수 있습니다.

👨🏻‍💻 오픈소스 정보

Kubernetes Controller-Runtime: 컨트롤러 개발을 위한 강력한 Go 라이브러리

Kubernetes controller-runtime은 Go 언어로 작성된 라이브러리로, Kubernetes 컨트롤러를 개발하는 데 필요한 다양한 기능과 도구를 제공합니다. 이 라이브러리는 Kubebuilder와 Operator SDK와 같은 핵심 도구에서 사용되고 있으며, 컨트롤러를 쉽고 효율적으로 구축할 수 있도록 지원합니다. controller-runtime은 클라이언트와 리소스에 대한 추상화 계층, 컨트롤러 관리, 캐싱, 이벤트 처리 등의 기능을 제공하며, 개발자들이 Kubernetes API와 상호 작용하는 복잡한 작업을 간소화할 수 있도록 돕습니다. 또한, 다양한 예제와 문서를 제공하여 컨트롤러 개발을 빠르게 시작할 수 있도록 지원합니다.

Dagster: 데이터 파이프라인을 위한 Python 기반 오픈소스 프레임워크

Dagster는 Python으로 데이터 파이프라인을 구축하고 관리하는 데 필요한 기능을 제공하는 오픈소스 프레임워크입니다. 파이프라인을 코드로 정의하고 관리하여 복잡성을 줄이고 재사용성을 높이며, 파이프라인 실행, 모니터링, 스케줄링 기능을 제공합니다. Dagster는 데이터 분석, 머신러닝, 데이터 엔지니어링 등 다양한 분야에서 데이터 파이프라인 구축 및 관리를 간소화하는 데 활용될 수 있습니다. 특히, 데이터 파이프라인의 개발, 테스트, 배포, 운영 전반을 관리하는 데 도움을 주어, 데이터 과학자와 엔지니어의 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

MediaPipe: 엣지 기기용 머신 러닝 파워를 활용하는 방법

MediaPipe는 구글에서 개발한 오픈 소스 머신 러닝 프레임워크로, 엣지 기기에서 효율적인 머신 러닝 파이프라인 구축을 위한 솔루션과 도구를 제공합니다. MediaPipe를 통해 개발자는 사전 훈련된 모델과 API를 사용하여 비전, 텍스트, 오디오 등 다양한 작업에 AI 기능을 손쉽게 앱에 통합할 수 있습니다. 또한, MediaPipe는 크로스 플랫폼 지원을 제공하여 Android, iOS, 웹, 데스크톱, 엣지 기기 및 IoT 등 다양한 환경에서 사용 가능합니다. 특히, MediaPipe는 앱 성능에 영향을 미치지 않고 실시간으로 머신 러닝 작업을 처리할 수 있도록 설계되어, 사용자 경험 향상에 기여합니다.

💭 못 다한 이야기들

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