2024/06/28 금요일
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구독자 님이 잠든 사이에 있었던 핫 한 이슈들을 모아보았는데요. 어떤 일들이 있었는지 보기 좋게 정리해서 공유드립니다.
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📰 IT뉴스 모아보기
KT, 60만 이용자 대상 불법 해킹 프로그램 유포 논란
한국의 대형 통신사 KT가 자사의 인터넷 서비스를 이용하는 고객 중 토렌트 사용자를 대상으로 악성코드를 유포한 사실이 드러나 큰 충격을 주고 있습니다. JTBC 뉴스의 심층 보도에 따르면, KT는 2020년 5월부터 서울 남부에 위치한 데이터센터를 통해 60만 명 이상의 사용자 기기에 악성코드를 유포했습니다. 이 악성코드는 웹하드 서비스 '웹하드'의 P2P 파일 공유 프로그램인 '그리드 프로그램'을 대상으로 하였으며, 사용자 PC에 이상 폴더 생성, 파일 손상 및 PC 기능 마비 등 심각한 피해를 입혔습니다. 경찰은 KT 직원 및 협력업체 직원을 포함한 13명을 통신비밀보호법 위반 및 정보통신망법 위반 혐의로 불구속 기소했으며 현재까지도 수사를 진행 중입니다.
업스테이지, AWS와 손잡고 글로벌 LLM 시장 정조준
국내 대표 AI 스타트업 업스테이지가 글로벌 클라우드 선두주자 AWS와 손을 잡고 자체 개발한 거대언어모델(LLM) '솔라'를 앞세워 글로벌 시장 공략에 나섭니다. 이번 협력으로 업스테이지는 AWS의 인프라 및 글로벌 네트워크를 활용, '솔라'를 기반으로 하는 다국어 지원 맞춤형 LLM 솔루션을 전 세계 기업 및 공공 부문에 제공할 계획입니다. 특히 AWS ISV 엑셀러레이트 프로그램 참여를 통해 글로벌 영업 기회 발굴 및 매출 확대를 기대하고 있습니다.
HD현대, AI 선박 안전 솔루션으로 해양 산업 선도
HD현대가 국내 최대 벌크선사인 팬오션과 손잡고 인공지능(AI) 기반 선박 안전관리 시스템 및 탄소 배출 감축 솔루션 검증에 나섰습니다. HD현대중공업이 건조 중인 팬오션의 LNG 운반선에 AI 선내 안전관리 패키지 솔루션과 최적 운항 경로 제공 시스템인 '오션와이즈'를 탑재하여 실효성을 검증할 계획입니다. 이번 협력은 해양 산업의 디지털 전환을 가속화하고, 안전성 향상 및 탄소 배출 감축 노력에 크게 기여할 것으로 예상됩니다.
디지털 트윈 선두주자 심시스글로벌, 41억 규모 투자 유치 성공! 🚀
디지털 트윈 기술 기업 심시스글로벌이 시리즈A 투자 유치 및 기술보증기금 지원을 통해 총 41억 원 규모의 자금을 확보했습니다. 심시스글로벌은 자체 개발한 3D 엔진과 '코그니티브 디지털 트윈' 기술을 바탕으로 인천국제공항, 인천항만 등에 디지털 트윈 기반 관제 시스템을 구축하며 기술력을 인정받았습니다. 이번 투자를 통해 심시스글로벌은 사업 확장 및 해외 진출에 박차를 가할 예정이며, 스마트시티를 비롯한 다양한 분야에서 글로벌 디지털 트윈 시장 선도 기업으로 도약할 계획입니다.
엔씨소프트, '배틀크러쉬'로 탈 MMORPG 승부수… 콘솔·글로벌 시장 정조준
엔씨소프트가 난투형 대전 액션 신작 '배틀크러쉬'를 앞세워 체질 개선에 나섰습니다. '리니지' 시리즈로 대표되는 MMORPG 중심에서 벗어나 플랫폼 및 장르 다변화를 통해 새로운 성장 동력을 확보하려는 전략입니다. '배틀크러쉬'는 엔씨소프트가 처음으로 선보이는 콘솔 게임이자, 글로벌 시장을 겨냥한 비 MMORPG 장르라는 점에서 의미가 큽니다. 특히 북미 및 유럽 시장에서 인기 있는 난투형 대전 액션 장르를 채택하고, '페이투윈' 과금 모델을 배제한 크로스 플레이 지원을 통해 글로벌 경쟁력 확보에 주력했습니다.
✒️ 해외 뉴스 및 토픽
행렬 곱셈 없이 LLM 구현?
최근 연구에서 대형 언어 모델(LLM)에서 일반적으로 사용되는 전력 소모가 큰 부동 소수점 행렬 곱셈 연산을 제거하는 방법이 제시되었습니다. 연구진은 첫째로, 기존 부동 소수점 대신 3진수(-1, 0, 1)만 사용하는 LLM을 설계하여 연산을 단순화했습니다. 둘째로, 기존 LLM의 자기 주의 메커니즘을 행렬 곱셈 없이 순차적 데이터 처리가 가능한 효율적인 MLGRU(MatMul-free Linear Gated Recurrent Unit)로 대체했습니다. 마지막으로 3진수 기반 GLU를 사용하여 채널 믹싱 효율을 높였습니다. 결과적으로, 기존 모델과 비슷한 성능을 유지하면서 에너지 사용량을 크게 줄였으며, FPGA와 같이 단순 연산에 최적화된 하드웨어에서 효율적인 운영이 가능하게 되었습니다.
Rust 초보자를 위한 JSON 파싱 구현 가이드: 기초부터 시작하기
이 튜토리얼은 Rust 프로그래밍 언어를 사용하여 JSON 파싱을 처음부터 구현하는 방법을 자세히 다룹니다. JSON 데이터 유형, 파싱의 개념, 토큰화 및 파싱 단계를 명확하게 설명하고 실제 코드 예제와 함께 Rust 초보자도 쉽게 따라 할 수 있도록 구성되었습니다. 절차적/명령형 프로그래밍 스타일을 사용하여 Rust의 고급 기능을 몰라도 이해할 수 있으며, 튜토리얼을 따라가면서 JSON 파서 라이브러리를 직접 만들어 볼 수 있습니다.
Bounded Context: 소프트웨어 개발의 효율성을 높이는 열쇠
본문은 소프트웨어 개발 과정에서 'Bounded Context'의 중요성을 강조합니다. 저자는 예약 및 일정 관리 시스템 구축 경험을 바탕으로, 초기 단일 모델 접근 방식의 한계를 지적하며, 'Availability Checking', 'Pricing', 'Payment'와 같은 Bounded Context를 분리하는 것이 효율적인 개발을 위한 핵심임을 설명합니다. 각 Bounded Context는 특정 기능에 필요한 데이터와 로직만을 포함하며, 이는 모델의 복잡성을 줄이고 개발 및 유지보수를 용이하게 합니다. 또한, 각 Context는 독립적으로 개발 및 확장될 수 있어 변화에 유연하게 대응할 수 있다는 장점을 제공합니다.
거절의 미학: '클린 코더'로 배우는 개발자 생존 전략
'The Clean Coder'는 단순히 깨끗한 코드를 작성하는 기술적 조언을 넘어, 전문 개발자로서 갖춰야 할 마음가짐과 태도를 강조합니다. 저자는 무리한 일정 요구에 대해 '할 수 있다'는 막연한 대답보다 '안 된다'라고 단호하게 말하는 것이 중요하다고 주장합니다. 현실적으로 거절이 어려운 상황도 존재하지만, 개발자는 무조건 '예스'를 외치기보다 현실적인 문제점을 명확하게 전달하고 대안을 제시하는 책임감 있는 태도를 가져야 합니다.
구글 AI 검색, 1초 만에 전기차 7대 충전할 전력 소모
구글의 AI 검색 기능이 기존 검색보다 10배 많은 에너지를 소비한다는 사실이 밝혀지면서, AI 기술의 환경적 비용에 대한 우려가 높아지고 있습니다. Jacobin의 보고서에 따르면, AI 검색은 초당 약 295kWh의 전력을 소모하며, 이는 전기차 7.5대를 충전할 수 있는 양입니다. 연간 85억 건에 달하는 구글 검색량을 고려하면, AI 검색으로 인한 에너지 소비량은 상당한 수준입니다. 이러한 문제는 AI 기술 발전의 이면에 숨겨진 환경적 비용을 드러냅니다. 개발자들은 에너지 효율적인 알고리즘 개발을 통해 AI의 지속 가능성을 확보해야 합니다.
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👨🏻💻 오픈소스 소식지
개발자를 위한 구세주: NamingBuddy를 이용한 네이밍 고민 끝!
NamingBuddy는 개발자가 흔히 겪는 네이밍 고민을 해결해주는 Visual Studio Code 확장 프로그램입니다. 이 도구는 클래스, 함수, 변수에 적합한 이름을 제안하여 개발 시간을 단축하고 코드 가독성을 향상하는 데 도움을 줍니다. 개발자는 간편하게 기능을 사용하여 네이밍 규칙을 준수하고 일관성 있는 코드를 작성할 수 있습니다. 또한, 오픈 소스 프로젝트로서 개발자 커뮤니티의 참여를 통해 기능 개선 및 버그 수정이 이루어지고 있어 지속적인 발전이 기대됩니다.
Unix 철학으로 무장한 중복 파일 제거 도구: undupes
undupes는 중복 파일 관리 문제를 해결하기 위해 Unix 철학을 따르는 명령 줄 도구입니다. 개발자는 undupes를 사용하여 디렉토리 내 중복 파일을 쉽게 식별하고, 선택적으로 제거할 수 있습니다. 이 도구는 파일 크기 및 내용 비교를 통해 중복을 식별하고, 사용자에게 삭제 여부를 묻거나 자동으로 삭제하는 옵션을 제공합니다. 또한, dry-run 기능을 통해 사용자는 실제 삭제 작업 전에 예상되는 결과를 미리 확인할 수 있습니다. undupes는 Ubuntu 및 Debian 기반 시스템에 DEB 패키지 형태로 제공되며, 소스 코드 빌드를 통해 다른 시스템에서도 사용 가능합니다.
Maestro: AI Orchestration Framework - Claude, GPT, and Local LLMs United
Maestro는 복잡한 작업을 하위 작업으로 분할하고 AI 모델을 사용하여 효율적으로 실행하는 프레임워크입니다. Anthropic API, OpenAI, Cohere 등 다양한 API를 지원하며, Opus, Haiku, GPT-4 등 다양한 언어 모델을 활용합니다. LiteLLM을 사용하여 코드베이스를 재작성하여 모델 선택이 훨씬 쉬워졌으며, 사용자는 원하는 모델을 각 단계별로 선택하여 사용할 수 있습니다. 또한, Groq 지원, GPT-4o 지원, 로컬 LLM 실행 등의 새로운 기능이 추가되어 성능과 사용성이 향상되었습니다. 특히, 검색 기능은 하위 작업 수행 시 검색 결과를 활용하여 정확도를 높입니다. Flask 앱 통합을 통해 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하며, 사용자는 웹 인터페이스를 통해 목표를 입력하고 결과를 확인할 수 있습니다.
🔗 못 다한 이야기들
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