2024/09/10 화요일
반가워요. 구독자 님!🫡
구독자 님이 잠든 사이에 있었던 핫 한 이슈들을 모아보았는데요. 어떤 일들이 있었는지 보기 좋게 정리해서 공유드립니다.
📰 IT뉴스 모아보기 (국내)
쿠팡, PB 상품 노출 알고리즘 조작 혐의 1628억 과징금에 행정소송 제기
쿠팡이 공정거래위원회의 PB 상품 노출 알고리즘 조작 혐의에 대한 1628억원 과징금 처분에 불복, 행정소송을 제기했습니다. 쿠팡은 유통업계의 PB 상품 강조 마케팅 관행을 주장하며 처분이 과도하다고 주장합니다. 공정위는 쿠팡이 검색 알고리즘을 조작하여 자사 PB 상품을 우대하고, 임직원 리뷰를 통해 상품 평점을 조작했다고 주장합니다. 이번 소송은 쿠팡의 PB 상품 노출 방식이 불공정 행위에 해당하는지, 그리고 유통업계 관행과의 차이를 법원이 어떻게 판단할지에 대한 쟁점을 다룹니다. 특히 쿠팡의 PB 매출 비중이 전체의 5%에 불과하다는 점을 강조하며 시장교란 효과가 미미하다는 주장도 펼칠 것으로 예상됩니다.
미국 법무부, 엔비디아 반독점 혐의 조사 시작: AI 반도체 시장 지배력에 대한 심층 분석
차지하는 엔비디아의 반독점법 위반 혐의에 대한 조사를 시작했다. 이는 엔비디아의 계약 및 파트너십 조건을 중심으로 진행되며, 아직 소환장은 발부되지 않았지만, 본격적인 조사 가능성은 높다. 특히 이번 조사는 과거 IT 기업에 대한 조사 방식과 비교해 더 공격적인 접근 방식을 보여주고 있다. 이는 AI 기술의 급격한 발전과 엔비디아의 시장 지배력 확대가 반독점법 위반 가능성을 제기했기 때문이다. 법무부는 엔비디아의 독점적 지위가 AI 시장 발전과 경쟁을 저해할 수 있다는 우려를 표명하고 있다.
티메프 사태 이후, 위조상품 판매는 다른 플랫폼으로 이동? 마크비전 분석 결과
티메프(티몬·위메프) 판매대금 미정산 사태 이후 위조상품 탐지 건수가 변화했다. 마크비전의 분석 결과, 티메프에서 위조상품 탐지 건수는 감소했지만, 다른 오픈마켓과 SNS에서는 증가했다. 이는 티메프 이용 고객 감소로 인해 위조상품 판매자들이 다른 플랫폼으로 이동했기 때문으로 분석된다. 이인섭 마크비전 대표는 브랜드들이 위조상품 유통 피해를 줄이기 위해 단순히 제품 모니터링뿐만 아니라 판매자 분석 및 유통 경로 파악을 통해 제재해야 한다고 강조했다.
갤럭시 S24 반값 할인 vs. AI 탑재 아이폰16: 한국 스마트폰 시장의 새로운 전쟁
애플의 아이폰16 출시를 앞두고 삼성전자 갤럭시 S24의 가격이 반값까지 할인되는 등 한국 스마트폰 시장에서 치열한 경쟁이 펼쳐지고 있다. 통신사들은 아이폰16 출시에 대응하여 갤럭시 S24의 지원금을 상향 조정하며, 가격 경쟁을 촉발하고 있다. 한편, 애플은 AI 기능을 탑재한 아이폰16을 한국에 1차 출시국으로 선정하며, 특히 젊은 세대 사이에서 높은 인기를 얻고 있는 한국 시장을 공략하고 있다. 갤럭시 S24의 할인은 아이폰16의 출시를 의식한 전략으로, 향후 두 제품 간의 경쟁은 더욱 심화될 것으로 예상된다. 글로벌 시장에서는 중국 스마트폰 제조업체들의 약진으로 애플의 점유율이 감소하고 있는 가운데, 한국 시장은 여전히 애플과 삼성전자의 양강 구도를 유지하고 있다. 이러한 경쟁 구도는 소비자들에게 더 나은 선택지를 제공하는 동시에, 기술 혁신을 가속화하는 긍정적인 효과를 가져올 것으로 기대된다.
공정위, 온라인 플랫폼 규제 완화…사전 지정 제도 포기, 시장 지배력 기준 강화
공정위는 온라인 플랫폼 경쟁촉진법 제정 대신 공정거래법 개정을 통해 시장 지배적 플랫폼 규제를 강화하는 방향으로 전환했다. 사전 지정 방식 대신 사후 추정 방식을 도입하며 플랫폼 업계의 반발을 수용했지만, 시장 지배력 기준은 강화하고 반칙행위 입증 책임을 플랫폼에 부과했다. 그러나 소비자 권리 보호 및 입점업체 집단교섭권 보장은 빠져 법의 실효성에 대한 우려가 제기된다. 전문가들은 사후 추정 방식과 완화된 기준으로 인해 플랫폼 업계의 자율 규제에만 의존하게 될 가능성을 지적하며, 실질적인 규제 효과를 거두기 위해서는 보다 강력한 조치가 필요하다고 주장한다.
📰 IT뉴스 모아보기 (해외)
Tech
AI
📱Apple Event 2024
구독자님이 잠 든 사이에 Apple Event 2024가 개최되었네요. 어떤 소식들이 있었는지 짧고 굵게 훑어보고 가겠습니다.
애플, iPhone 16 공개: 새로운 디자인, 카메라, 성능 및 배터리 향상
애플은 iPhone 16 출시 행사에서 새로운 디자인, 향상된 카메라, 강력한 성능, 긴 배터리 수명을 갖춘 iPhone 16 시리즈를 선보였습니다. iPhone 16 Pro는 울트라 마린, teal, 핑크, 화이트, 블랙 등 다양한 색상으로 출시되며, 새로운 Camera Control 버튼을 통해 카메라 기능을 직관적으로 조작할 수 있게 되었습니다.
애플 에어팟 프로 2, '의료 등급' 보청기 기능 추가
애플은 에어팟 프로 2에 소프트웨어 업데이트를 통해 청각 보호 모드를 기본 설정으로 활성화하고, 시끄러운 환경에서 소음 제거 기능을 제공합니다. 애플은 또한 올해 말 소프트웨어 업데이트를 통해 '의료 등급' 보청기 모드를 출시할 예정이며, 사용자는 에어팟과 아이폰을 사용하여 임상적으로 검증된 청력 검사를 수행할 수 있습니다.
새로운 Apple Watch Ultra 3 대신 새틴 블랙 티타늄 Ultra 2 출시
애플은 새로운 Apple Watch Ultra 3를 출시하지 않고 기존 Ultra 2의 새틴 블랙 티타늄 버전을 공개했습니다. 새로운 티타늄 밀라네즈 밴드와 에르메스 밴드도 함께 출시되었으며, 가격은 799달러부터 시작됩니다.
Apple Intelligence: iOS 18.1에서 미국 영어로 베타 출시(2025년까지 다국어 지원 확대)
애플은 iOS 18.1부터 미국 영어 사용자를 대상으로 'Apple Intelligence' 베타 서비스를 시작합니다. 2025년까지 중국어, 프랑스어, 일본어, 스페인어 등 다양한 언어 지원이 확대될 예정이며, 12월에는 호주, 캐나다, 뉴질랜드, 남아프리카, 영국 등 영어 사용 국가의 방언 지원이 추가된다. (한국어 언급이 안보이네요;)
watchOS 11 출시 임박: 새로운 기능과 향상된 건강 기능
Apple은 9월 16일부터 호환되는 Apple Watch 모델에서 새로운 watchOS 11 업데이트를 출시할 예정입니다. 새로운 업데이트에는 새로운 대화형 위젯, Live 활동, 개인화된 활동 링, Apple Fitness+ 개선 사항, 새로운 시계 모드 및 번역 앱이 포함됩니다.
iPhone 16: A18 칩, 성능 향상과 배터리 수명 개선
애플은 iPhone 16에 탑재된 새로운 A18 칩을 발표했으며, 이는 이전 A16 칩 대비 최대 30% 더 빠른 싱글 코어 CPU 성능을 제공합니다. A18 칩의 향상된 성능과 효율성으로 iPhone 16은 더 긴 배터리 수명과 강력한 시각 인텔리전스 기능을 제공할 수 있게 되었습니다.
🧠 해외 토픽 훑어보기
왜 팀에 주니어 엔지니어가 필요할까요?
본 글은 주니어 엔지니어 채용의 중요성을 강조하며, 단순히 생산성 향상을 넘어 팀 내 지식 공유와 혁신을 위한 촉매제 역할을 한다는 점을 분석합니다. 저자는 주니어 엔지니어 교육을 통해 팀 전체의 기술 역량 향상을 이끌어낼 수 있으며, 이는 새로운 아이디어 발굴과 혁신으로 이어진다고 주장합니다. 또한 기업은 단순히 성과 지표에만 집중하기보다 지식 공유와 협업을 중시하는 문화를 조성해야 혁신을 이끌어낼 수 있다고 강조합니다. 특히, Nonaka and Takeuchi의 '지식 창조 기업' 이론을 인용하여 지식 공유의 중요성을 강조하며, 주니어 엔지니어를 통한 지식 공유가 혁신을 위한 핵심 요소임을 설명합니다.
Stripped 바이너리 디버깅: GDB와 Pwndbg를 이용한 심층 분석
본 블로그 포스트는 GDB에서 stripped 바이너리를 디버깅하는 기능을 향상시킨 Pwndbg의 새로운 기능에 대해 소개합니다. Pwndbg는 Binary Ninja와 통합되어 심볼, 함수 서명, 스택 변수 오프셋 등을 동기화하여 stripped 바이너리의 디버깅 경험을 개선합니다. Binary Ninja의 decompiler를 활용하여 syntax-highlighted 방식으로 코드를 표시하고, program counter register를 Binary Ninja에 표시하여 시각적인 디버깅 환경을 제공합니다. 또한, Go 바이너리에 대한 구조체 덤핑 기능을 제공하여 Go 바이너리 디버깅을 향상시킵니다. 이러한 기능들은 stripped 바이너리 디버깅을 훨씬 효율적으로 만들어줍니다.
Kibana 취약점: 공격자가 임의 코드를 실행할 수 있는 위험
Elastic은 Elasticsearch와 함께 사용되는 인기 있는 데이터 시각화 및 탐색 도구인 Kibana에 영향을 미치는 두 가지 중요한 취약점을 공개했습니다. 이러한 취약점인 CVE-2024-37288 및 CVE-2024-37285는 공격자가 YAML 역직렬화 문제를 통해 임의 코드를 실행할 수 있도록 허용합니다. 이러한 결함은 심각도가 높게 평가되어 영향을 받는 사용자가 즉시 조치를 취해야 할 필요성을 강조합니다. CVE-2024-37288은 특히 Kibana 버전 8.15.0에 영향을 미치며, Elastic Security의 기본 제공 AI 도구 중 하나인 Amazon Bedrock Connector의 역직렬화 결함으로 인해 발생합니다. Kibana가 조작된 페이로드가 포함된 YAML 문서를 구문 분석하려고 할 때 임의 코드 실행으로 이어질 수 있습니다.
웹 서버 요청 처리: 밑바닥부터 살펴보기
이 글은 웹 서버가 클라이언트 요청을 처리하는 과정을 밑바닥부터 자세히 살펴봅니다. 특히 네트워크 소켓, TCP 핸드셰이크, 시스템 콜 등 핵심 개념을 설명하고, 클라이언트에서 서버까지 네트워크 요청이 이동하는 단계별 과정을 분석합니다. 각 단계에서 발생하는 작업과 관련된 기술들을 자세히 설명하며, 웹 서버 개발자가 네트워크 요청 처리 과정에 대한 이해를 높여 효율적인 웹 애플리케이션 개발을 가능하게 합니다. AWS에서의 경험을 바탕으로, 네트워크 스택에 대한 이해가 요청 처리 문제 해결에 어떻게 도움이 되는지 실질적인 사례를 통해 보여줍니다.
Go에서 쓰기 파일을 닫을 때 defer를 사용하지 마세요
Go 프로그래머들은 io.Closer 인터페이스를 구현한 값을 생성할 때, 에러를 확인한 후 Close() 메서드를 즉시 defer하는 관행에 익숙합니다. 하지만 쓰기 파일의 경우 이는 치명적인 버그를 야기할 수 있습니다. defer는 함수 호출의 반환 값을 무시하기 때문에, Close() 메서드에서 에러가 발생해도 이를 감지하지 못하기 때문입니다. 디스크 쓰기 작업은 CPU 레지스터 액세스보다 훨씬 느리며, 성능 향상을 위해 대부분의 경우 비동기적으로 처리됩니다. 따라서 쓰기 파일의 Close() 메서드는 직접 호출하고 에러를 처리하는 것이 안전합니다. defer를 사용하면 Close() 메서드에서 에러가 발생해도 이를 감지하지 못하여 데이터 손실이나 예상치 못한 동작이 발생할 수 있습니다.
👨🏻💻 오픈소스 소식지
Follow: 차세대 정보 브라우저 - 혁신적인 RSS 경험
Follow는 사용자 정의가 가능한 RSS 리더로, 다양한 소스에서 정보를 통합하여 개인화된 피드를 제공하는 차세대 정보 브라우저입니다. 웹, 데스크톱, 모바일에서 이용 가능하며, 다양한 기능을 통해 사용자 경험을 향상시킵니다. Follow는 사용자가 원하는 방식으로 정보를 필터링하고 구성할 수 있으며, 다양한 플랫폼에서 원활하게 이용할 수 있습니다. 또한, 오픈 소스 프로젝트로 개발자 커뮤니티의 참여를 장려하며 지속적인 발전을 추구합니다.
Stirling-PDF: 로컬 호스팅 PDF 조작 도구 - Docker 기반 웹 애플리케이션
Stirling-PDF는 Docker를 기반으로 하는 로컬 호스팅 웹 애플리케이션으로 PDF 파일 조작을 위한 광범위한 기능을 제공합니다. PDF 분할, 병합, 변환, 재구성, 이미지 추가, 회전, 압축, 보안 설정, 메타데이터 편집 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 직관적으로 PDF를 관리하고 편집할 수 있으며, API를 통해 다른 애플리케이션과 통합하여 자동화 작업을 수행할 수도 있습니다. Stirling-PDF는 사용자 데이터 보안을 최우선으로 생각하며, 파일은 서버에 임시로 저장되고 작업이 완료되면 즉시 삭제됩니다.
Anything LLM: 모든 것을 학습하는 거대 언어 모델의 등장
Anything LLM은 기존의 텍스트 기반 언어 모델을 뛰어넘어 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터 형식을 학습하고 활용하는 획기적인 모델입니다. 이를 통해 Anything LLM은 텍스트 생성, 번역, 요약, 질문 답변뿐만 아니라 이미지 생성, 음성 합성, 영상 분석 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 인공지능 기술의 새로운 시대를 열 것이며, 특히 멀티모달 데이터 분석, 컨텐츠 생성, 개인 맞춤형 서비스 등 다양한 분야에서 혁신적인 발전을 가져올 것으로 예상됩니다.
🔗 못 다한 이야기들
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