20대, 통신비 연체율 1위 🥇/ 애플, M4맥 출시 임박 / 흔히 사용되는 배포 전략

2024/10/07 월요일

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

오늘의 추천

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Tech

Waymo, Hyundai 협력하여 IONIQ 5 기반 자율주행 택시 출시 예정

Waymo가 Hyundai와 협력하여 IONIQ 5 기반 자율주행 택시를 개발하고 2025년 말부터 시범 운행을 시작할 예정이다. 이번 협력은 Waymo의 자율주행 기술과 Hyundai의 전기차 제조 역량을 결합한 것으로, 향후 자율주행 택시 시장 확장에 중요한 의미를 가진다. Hyundai는 Waymo One 서비스 확장을 위해 상당한 수의 IONIQ 5를 제공하며, 이번 협력은 양사의 장점을 활용하여 자율주행 시장을 선도하려는 전략적 결정으로 분석된다.

Tech

구글, 안드로이드 기기 도난 방지 기능 출시

구글은 올해 초 발표한 안드로이드 기기 도난 방지 기능인 Theft Detection Lock, Offline Device Lock, Remote Lock을 출시하기 시작했다. 이 기능들은 사용자의 기기가 도난당했을 경우, 즉각적으로 기기를 잠금 처리하여 민감한 정보에 대한 무단 접근을 차단하는 데 도움을 준다. 특히 Theft Detection Lock은 AI를 활용하여 기기가 갑자기 움직이거나 탈취되는 상황을 감지하여 즉시 화면을 잠그도록 설계되어 보안 수준을 강화한다.

Tech

애플 M4 맥 출시 임박? 맥북 프로, 아이맥, 맥 미니 주문 지연 현상 발생

애플이 M3 맥북 프로, M2 맥 미니, M3 아이맥의 맞춤형 구성 주문에 대한 배송 지연 현상을 보이고 있다는 소식이 블룸버그의 마크 궈먼을 통해 전해졌다. 이는 애플이 새로운 M4 칩 기반 맥 제품 출시를 준비하고 있음을 시사한다. 새로운 M4 맥 제품은 이달 중으로 출시될 예정이며, 14인치 및 16인치 맥북 프로, 24인치 아이맥, 맥 미니가 첫 번째 출시 모델이 될 것으로 예상된다. 

AI

AI 기반 로봇 청소기, 이제 사진으로 집 청소?

Ecovacs Deebot의 새로운 AI 기능은 사용자 집의 사진을 분석하여 로봇 청소기의 청소 경로를 최적화하는 혁신적인 기술이다. 이 기능은 AI가 실내 공간을 인식하고 탐색하는 능력을 보여주는 좋은 예시이며, 사용자의 편의성과 로봇 청소기의 효율성을 동시에 향상시킬 수 있다. 특히 좁은 공간이나 복잡한 구조를 가진 집에서 효과적으로 작동하며, 사용자는 더욱 편리하고 효과적으로 집을 청소할 수 있다.

AI

아마존, 'Just Walk Out' 기술 축소... 무인 편의점 사업 재검토?

아마존은 자사의 무인 결제 기술인 'Just Walk Out'을 활용한 'Go' 편의점 사업을 축소하고 있다. 최근 뉴욕의 'Go' 매장 3곳을 폐쇄하며 2023년부터 시작된 사업 축소 기조를 이어가고 있다. 이는 아마존이 'Just Walk Out' 기술을 활용한 대규모 매장 사업보다는 소규모 매장에 집중하려는 전략으로 해석된다. 아마존은 'Just Walk Out' 기술을 타사 편의점에 라이선스로 제공하고 있으며, 해당 기술 자체에 대한 개발과 투자는 계속할 것으로 보인다.

AI

Meta의 Movie Gen: 텍스트로 영화 제작의 시대가 온다?

Meta는 Movie Gen이라는 새로운 생성형 비디오 모델을 공개했으며, 텍스트 프롬프트를 사용하여 사실적인 영상과 사운드를 생성할 수 있다. Movie Gen은 여러 개의 기본 모델로 구성되어 있으며, 그 중 가장 큰 모델은 텍스트에서 비디오를 생성하는 기능을 담당한다. 또한 기존의 생성형 비디오 모델보다 뛰어나다고 주장하며, 실제적인 응용 가능성을 강조하며 향후 개발 계획을 발표했다.

💻 Programming

Rust 컴파일러 속도 향상: 코드 변경 없이 성능 개선하기

본 글은 Rust 컴파일러(rustc)의 빌드 프로세스 최적화를 통해 코드 변경 없이 성능을 향상시킨 사례를 소개합니다. 특히, LLVM 빌드와 PGO(Profile Guided Optimization)를 적용하여 컴파일 시간을 단축시키는 전략을 자세히 설명합니다. 글에서는 Rust 컴파일러 빌드 파이프라인의 변화 과정과 개선된 성능 결과를 제시하며, rustc 개발자들이 실제로 적용할 수 있는 구체적인 방법들을 제시합니다. 이러한 컴파일러 최적화 전략은 Rust 개발자들에게 더 빠른 컴파일 속도와 향상된 개발 효율성을 제공하며, Rust 생태계의 발전에 기여할 수 있습니다.

P vs NP 문제의 핵심: 함수의 역변환과 컴퓨팅 복잡도

본 글은 P vs NP 문제를 함수의 역변환 관점에서 재해석하여, 기존의 검증자 기반 프레임워크에서 벗어나 함수의 효율적인 계산 가능성과 그 역함수의 효율적인 계산 가능성 간의 관계를 탐구합니다. 이는 P vs NP 문제의 본질을 명확히 드러내는 새로운 시각을 제공합니다. 또한, SAT, CNF-SAT, 3-SAT, CIRCUIT-SAT 등 다양한 Satisfiability 문제 유형을 소개하고, 이들이 P vs NP 문제와 어떻게 연관되는지 분석합니다. 특히, CIRCUIT-SAT 문제는 다른 Satisfiability 문제들을 효율적으로 변환할 수 있는 중요한 역할을 합니다.

소프트웨어 엔지니어 vs 머신러닝 엔지니어: 메타에서의 역할 비교

본 글에서는 메타의 시니어 소프트웨어 엔지니어와 시니어 머신러닝 엔지니어의 관점에서 두 역할의 차이점을 살펴봅니다. 책임, 개발 프로세스, 필요한 기술, 그리고 경력 개발 기회 등 세 가지 주요 영역에 걸쳐 두 역할의 차이를 분석하여, 각 역할의 특징과 중요성을 명확하게 이해할 수 있도록 돕습니다. 특히 메타와 같은 대규모 기술 기업에서 각 역할이 어떻게 작동하는지 실제 사례를 통해 보여줍니다.

흔히 사용되는 배포 전략

본 글에서는 소프트웨어 배포 전략 중에서도 흔히 사용되는 네 가지 전략인 기본, 블루-그린, 카나리아, 롤링 배포에 대해 자세히 살펴봅니다. 각 전략의 장단점을 비교 분석하고, 실제 개발 프로젝트에 적용할 수 있는 구체적인 사례를 제시합니다. 또한, 개발자들이 배포 전략 선택 시 고려해야 할 중요한 요소와 함께, 잠재적인 문제 발생 시 대응 방안을 다루어, 안정적이고 효율적인 소프트웨어 배포를 위한 실질적인 지침을 제공합니다.

수도쿠 퍼즐: 알고리즘과 컴퓨터 과학의 만남

수도쿠 퍼즐은 컴퓨터 과학 분야에서 다양한 알고리즘을 활용하여 해결할 수 있는 대표적인 문제로, 특히 인공지능, 검색 알고리즘 및 제약 조건 프로그래밍 등의 연구에 활용됩니다. 수도쿠 퍼즐 해결에 사용되는 알고리즘들은 효율성, 복잡성, 정확성 등 다양한 측면에서 비교 분석될 수 있으며, 이를 통해 알고리즘 설계 및 최적화에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 글은 알고리즘 개발 및 컴퓨터 과학 원리를 쉽게 이해할 수 있는 좋은 예시로, 교육 및 연구 목적으로 널리 활용되고 있습니다.

👨🏻‍💻 오픈소스 정보

파이썬 알고리즘 학습을 위한 깃허브 레포지토리

The Algorithms - Python은 파이썬으로 구현된 다양한 알고리즘을 제공하는 깃허브 레포지토리입니다. 교육 목적으로 설계되어, 학생과 개발자들이 알고리즘을 탐구하고 코드를 분석하며 다양한 구현 방식을 비교해볼 수 있습니다. 컨트리뷰션을 장려하여, 코드 개선, 새로운 알고리즘 추가, 문서 작성 등에 참여할 수 있습니다. 깃허브의 기여 가이드라인을 참조하여 컨트리뷰션을 시작할 수 있으며, Discord와 Gitter 채널을 통해 커뮤니티와 소통하고 도움을 얻을 수 있습니다.

ImGui: 게임 개발자를 위한 UI 솔루션

ImGui는 C++로 작성된 경량의 UI 라이브러리로, 게임 개발자들이 빠르고 쉽게 UI를 구축할 수 있도록 돕는다. ImGui는 뛰어난 성능과 유연성을 제공하며, 낮은 수준의 API를 통해 개발자가 UI 요소를 직접 제어할 수 있도록 한다. 또한, ImGui는 다양한 플랫폼과 개발 환경에서 사용 가능하며, 꾸준한 업데이트와 활발한 커뮤니티 지원을 통해 지속적으로 발전하고 있다. 이러한 장점들을 통해 ImGui는 게임 개발뿐만 아니라 앱 프로토타입 제작, 데이터 시각화, 그리고 컨트롤 패널 개발 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다.

Fuzzing 101: 실제 소프트웨어 취약점 발견을 위한 실습 코스

Fuzzing 101은 실제 소프트웨어 프로젝트에서 취약점을 발견하는 방법을 배우는 실습 기반 코스입니다. Xpdf, libexif, TCPdump, LibTIFF, Libxml2, GIMP, VLC media player, Adobe Reader, 7-Zip, Google Chrome/V8 등 10가지 다양한 대상을 사용하여 실제 CVE(Common Vulnerabilities and Exposures)를 찾아내는 연습 과제를 제공합니다. 각 연습 과제는 AFL++(American Fuzzy Lop의 최신 포크)를 활용하여 fuzzing 기법을 익히도록 구성되어 있으며, AFL++를 활용한 fuzzing 전략, 코드 커버리지 분석, 샌드박스 환경 구축 등 실무에 바로 적용 가능한 지식과 기술을 배우고 숙달할 수 있습니다.

💭 못 다한 이야기들

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아쉽지만 구독자님을 위해 준비한 오늘의 뉴스레터는 여기까지입니다. 🥹 오늘 받은 뉴스레터에 대한 솔직한 피드백을 주실 수 있으실까요? 또한 받아보고 싶은 주제가 있다면 적어주세요. 뉴스레터 발행에 참고토록 할게요. 🙏

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