유튜브 CEO 별세 / 네이버 점유율 하락 📉 / 잘못된 'AB테스트' 예시 📚

2024/08/12 월요일

반가워요. 구독자 님!🫡

구독자 님이 잠든 사이에 있었던 핫 한 이슈들을 모아보았는데요. 어떤 일들이 있었는지 보기 좋게 정리해서 공유드립니다.

📰 IT뉴스 모아보기 (국내)

구글의 대모, 수전 워치츠키 전 유튜브 CEO 별세

수전 워치츠키 전 유튜브 CEO는 암 투병 끝에 56세의 나이로 세상을 떠났습니다. 그는 구글의 초기 성장에 중요한 역할을 했으며, 유튜브 인수를 주도하는 등 뛰어난 사업 감각을 보여준 인물로 유명해요. 워치츠키는 문과 출신으로 구글에 합류했지만, 구글 애드센스를 기획하고 유튜브 인수를 주도하는 등 뛰어난 사업 감각을 보여주었어요. 또한 그는 5명의 자녀를 키우며 워라밸을 중시하는 워킹맘으로서, 유튜브의 여성 직원 비율을 높이는 데 기여하기도 했어요. 

티몬·위메프 사태, 이커머스 시장 지각 변동…판매자·고객 대이동

티몬과 위메프(티메프)의 판매대금 미정산 사태 이후, 이커머스 시장은 급격한 변화를 맞이하고 있어요. 티메프의 판매자들은 다른 플랫폼으로 이동하고 있으며, 특히 미정산 피해를 본 판매자들은 사업 유지를 위해 다른 플랫폼 입점을 서두르고 있습니다. 이러한 현상은 롯데온, 11번가, G마켓 등 기존 플랫폼들의 신규 입점 판매자 수 증가로 확인됩니다. 이들 플랫폼은 우수 판매자 유치를 위해 판매 수수료 면제, 광고비 지원 등 다양한 혜택을 제공하고 있으며, 빠른 정산 시스템과 에스크로 방식을 도입하며 안전성을 강조해요. 

K-2 전차 기술 유출, 사이버 안보 강화 촉구

국민의힘은 K-2 전차 기술 유출 사건을 계기로 국가 안보와 국민 안전을 지키기 위한 사이버 안보 강화 필요성을 강조하며, 사이버안보법 제정과 간첩죄 개정을 촉구했습니다. 특히, K 방산 기술 유출 시도가 지속적으로 발생하고 있으며, 북한의 사이버 공격 위협이 증가하고 있는 상황을 언급하며, 첨단 기술 유출을 막기 위해 간첩죄 적용 대상을 외국으로 확대하는 형법 개정을 주장했습니다. 이는 핵심 방산 기술 유출 방지 및 산업 스파이에 대한 엄중 처벌을 강조하는 것으로 해석됩니다.

네이버 점유율 하락, 구글·빙 합산 점유율 40% 돌파

국내 웹 검색 시장에서 구글과 빙의 점유율이 꾸준히 상승하며 40%를 돌파하는 동안 네이버는 54%대로 하락하며 점유율 방어에 어려움을 겪고 있습니다. 빙은 지난해 생성형 인공지능(AI) 기능인 코파일럿을 검색에 탑재하는 등 AI 기능 강화를 통해 점유율이 상승했으며 특히 글로벌 시장에서 두드러진 성장세를 보이고 있어요. 네이버는 검색 기능 강화와 함께 젊은 세대를 위한 특화 기능 도입 등을 통해 점유율 하락에 대응하고 있으며, 20대가 작성한 인기글을 볼 수 있는 검색 블록, 개인 맞춤형 장소 추천 기능 ‘에어스페이스’ 고도화 등을 시행하고 있습니다. 

제로백(Zero100), 창업자 육성 프로그램 참가자 접수

윌트벤처빌더는 '제로백' 프로그램을 통해 창업 초기 단계에 필요한 핵심 역량을 집중적으로 교육하여 성공적인 창업을 지원하는 것을 목표로 합니다. 13주간 진행되는 프로그램은 개인 역량 점검부터 팀 빌딩, 비즈니스 모델 검증, 글로벌 전시회 참여까지 다양한 경험을 제공합니다. 특히 스타트업 생태계의 전문가들이 멘토로 참여하여 실전 노하우를 전수하고, 협력과 실행, 글로벌 스탠다드를 강조하며 단단한 창업 기반을 구축하는 데 중점을 둡니다. 이는 단순히 아이디어 발굴을 넘어 탄탄한 기초를 바탕으로 성장 가능성이 높은 스타트업을 육성하고자 하는 윌트벤처빌더의 의지를 보여줍니다.

📰 IT뉴스 모아보기 (해외)

Tech

AI

🧠 해외 토픽 훑어보기

Go 런타임에서의 선점

본 게시물은 Go 런타임에서의 선점 개념을 소개하며, Go 1.2 버전 이전에는 선점이 없었고 고루틴이 스스로 제어권을 양보해야만 다른 고루틴이 실행될 수 있었다는 점을 설명합니다. 선점은 Go 런타임이 CPU 시간을 모든 고루틴에 공정하게 배분하고 특정 고루틴이 자원을 독점하는 것을 방지하기 위해 사용됩니다. 선점은 안전한 지점(safe-point)에서 발생하는데, 이는 고루틴이 중단되어도 문제가 발생하지 않는 코드 위치를 의미합니다. 이를 통해 Go 런타임은 고루틴의 실행을 효율적으로 관리하고 시스템 성능을 유지할 수 있습니다.

잘못된 'A/B 테스트'는 아예 하지 않는 것보다 더 나쁘다.

본 글에서는 A/B 테스트의 중요성과 함께 흔히 저지르는 실수들을 다룹니다. 특히 명확한 가설 설정의 중요성을 강조하며, 잘못된 가설로 인한 시간 낭비와 제품에 대한 부정적인 영향을 예시를 통해 설명합니다. 또한, 테스트 결과를 명확하게 분석하기 위해 측정 가능한 지표를 정의하는 방법과 효과적인 A/B 테스트를 위한 추가적인 조언을 제공합니다.

마이크로 프론트엔드는 마지막 수단으로 고려해야 한다

마이크로 프론트엔드(MFEs)는 대규모 기술 회사에서 점점 더 많이 사용되고 있지만, 잘못된 아키텍처는 오히려 코드 결합 및 배포 복잡성을 야기할 수 있습니다. MFEs가 효과를 발휘하려면 팀 규모가 크고, 분야가 명확하게 분리되어 있어야 합니다. 그러나 대부분의 팀은 이러한 조건을 충족하지 못하기 때문에, 모듈화된 모놀리식 아키텍처로 시작하여 분야를 명확히 분리하는 것이 더 효과적입니다. MFEs는 릴리즈, 이동, 테스트 등을 더 어렵게 만들 수 있으며, 팀 규모, 분야 분리, 릴리즈 및 테스트 프로세스 등을 신중하게 고려해야 합니다.

추상화를 통한 버그 예방

본 글은 프로그래머가 코드의 완벽한 정확성을 추구하는 것은 불가능하며, 테스트 통과조차 오류의 부재를 보장하지 않는다는 점을 강조합니다. 이러한 불확실성 속에서 버그를 줄이는 방법으로 추상화를 제시합니다. 추상화는 복잡한 시스템을 단순화하고 이해력을 높여 버그를 예방하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 추상화는 은행 예금과 같은 일상적인 사례뿐만 아니라 소프트웨어 개발에서 코드 레이어를 단순화하는 데 사용되는 등 다양한 영역에서 활용됩니다.

해시 맵에서 키가 없는 경우 기본값 제공하기

본 글에서는 Java, Kotlin, Python에서 해시 맵에서 키가 없는 경우 기본값을 제공하는 방법을 비교 분석합니다. Java는 getOrDefault() 함수를 통해 키가 없는 경우 기본값을 직접 설정할 수 있습니다. Kotlin은 getOrDefault()와 getOrElse() 함수를 제공하며, getOrElse()는 기본값을 지연 평가하여 필요할 때만 계산합니다. Python은 get() 함수를 사용하여 기본값을 설정하거나, defaultdict를 사용하여 모든 키에 대한 기본값을 미리 설정할 수 있습니다. 각 언어의 특징과 장단점을 비교 분석하여 개발자가 적절한 방법을 선택할 수 있도록 돕고, 코드 예제를 통해 각 언어의 구현 방식을 명확히 보여줍니다.

👨🏻‍💻 오픈소스 소식지

QuantumBotHunter: 혁신적인 AI 기반 봇 탐지 및 방지 시스템

QuantumBotHunter는 다양한 디지털 플랫폼에서 봇을 탐지하고 완화하기 위해 AI 기반 솔루션을 제공하는 혁신적인 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 머신 러닝, 분산 컴퓨팅 및 최첨단 보안 조치를 결합하여 실시간으로 봇 활동을 감지하고 방지하는 강력한 시스템을 구축합니다. QuantumBotHunter는 플랫폼별 특징과 과제에 맞게 최적화된 봇 탐지 기능을 제공하기 위해 Twitter, Reddit, Instagram과 같은 다양한 플랫폼을 지원합니다. 

TypeScript Backend Toolkit: 빠르고 안정적인 백엔드 개발을 위한 완벽한 솔루션

TypeScript Backend Toolkit은 현대적인 기술과 최고의 관행을 활용하여 개발자들이 빠르고 효율적으로 백엔드 프로젝트를 시작할 수 있도록 지원하는 강력한 백엔드 보일러플레이트입니다. 이 툴킷은 인증, 사용자 관리, 파일 업로드와 같은 필수 기능들을 포함하며 Zod를 사용하여 데이터 검증과 직렬화를 수행합니다. 또한, dotenv-cli와 Zod를 통해 구성 관리를 안전하게 처리하며, Nodemailer와 EJS를 활용하여 안정적인 이메일 기능을 제공합니다. BullMQ와 Redis를 기반으로 하는 큐 시스템은 백그라운드 작업 처리를 효율적으로 수행하며, ESLint 설정과 PM2 지원은 코드 품질을 유지하고 프로젝트 관리를 용이하게 합니다. 

Reddit 행동 분석 시스템: 멀티모달 학습을 통한 사용자 행동 심층 분석

Reddit 행동 분석 시스템은 Reddit 플랫폼에서의 사용자 행동을 심층적으로 분석하기 위한 멀티모달 학습 기반 시스템입니다. 이 시스템은 텍스트 콘텐츠, 서브레딧 상호 작용, 카르마 점수, 계정 나이 등 다양한 데이터를 통합하여 사용자 행동의 복잡한 패턴을 파악합니다. BERT 기반 텍스트 인코딩, 서브레딧, 카르마, 계정 나이에 대한 특성 인코더를 포함한 사용자 지정 신경망 아키텍처를 통해 정교한 분석이 가능합니다. 또한 클러스터링, 감정 분석, 네트워크 그래프를 사용한 고급 패턴 분석 기능을 제공하며, Integrated Gradients를 통해 모델 해석 기능을 지원합니다. 이러한 기능은 컨텐츠 모더레이션, 사용자 참여 분석, 행동 연구 등 다양한 응용 분야에서 활용 가능합니다.

🔗 못 다한 이야기들

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