2024/09/06 금요일
반가워요. 구독자 님!🫡
구독자 님이 잠든 사이에 있었던 핫 한 이슈들을 모아보았는데요. 어떤 일들이 있었는지 보기 좋게 정리해서 공유드립니다.
📰 IT뉴스 모아보기 (국내)
애플, 내년 1분기 '나의 찾기' 국내 도입: 한국 이용자 편의성 증진 기대
애플은 2024년 1분기에 한국에서 '나의 찾기' 서비스를 공식 출시한다고 발표했습니다. 이 서비스는 한국 이용자들이 아이폰, 아이패드, 맥 등 애플 기기의 위치를 추적하고 분실된 물건을 찾을 수 있도록 지원합니다. 특히 '아이폰 15' 및 '아이폰 15 프로' 이용자는 정밀 탐색 기능을 통해 친구의 위치를 정확하게 안내받을 수 있습니다. 이번 서비스 도입은 한국 이용자들의 오랜 요구 사항이었으며, 방송통신위원회는 애플 측과 지속적인 협의를 통해 서비스 출시를 이끌어냈습니다. 애플 '나의 찾기' 서비스는 한국 이용자들의 편의성을 증진시키는 동시에 위치정보 산업 활성화에도 기여할 것으로 예상됩니다.
딥페이크 탐지 서비스 '페이크체크' 출시: 샌즈랩, 생성형 AI 역기능 억제 앞장서
샌즈랩은 생성형 AI의 부작용 중 하나인 딥페이크 탐지 서비스 '페이크체크'를 출시했습니다. 사용자는 웹사이트에 이미지를 업로드하여 수 초 만에 위조 여부를 판별할 수 있습니다. 서비스는 무료로 제공되며, 회원가입이나 인증 절차 없이 누구나 이용 가능합니다. 샌즈랩은 이 서비스를 통해 딥페이크 침해 사고에 대한 사회적 우려를 해소하고, 생성형 AI 기술의 윤리적 사용을 촉진하고자 합니다. 현재는 오픈 베타 테스트 버전으로 제공되지만, 지속적인 업데이트를 통해 탐지 대상 확대, 탐지율 향상, 영상 위·변조 판별 지원 등 기능을 강화할 계획입니다.
델테크놀로지스와 레드햇, 'RHEL AI' 파워엣지 서버 지원
델테크놀로지스와 레드햇은 AI 모델 개발, 테스트, 배포를 간소화하기 위한 파운데이션 모델 플랫폼 '레드햇 엔터프라이즈 리눅스(RHEL) AI'를 델 파워엣지 서버에서 지원한다고 발표했습니다. 양사는 서로의 플랫폼을 추천하며 하이브리드 클라우드 환경에서 일관된 AI 경험을 제공할 계획입니다. RHEL AI는 IBM 리서치의 오픈소스 라이선스 '그래니트 LLM' 및 '인스트럭트랩' 모델 정렬 도구를 통합하여 커뮤니티 중심의 모델 개발을 지원합니다. 또한, 하이브리드 클라우드 배포와 대규모 모델 실행을 위한 최적화된 솔루션을 제공하며, 레드햇 오픈시프트 AI와 연동되어 MLOps를 지원합니다.
AI, 의료·금융·로봇 시장 진출… '돈 버는 방법' 주목
본 기사는 AI가 헬스케어, 금융, 로봇 분야에서 사업화되는 현황과 미래 전망을 다루고 있습니다. 헬스케어에서는 부정맥 예측, 신약 개발, 디지털 병리 진단 등에 AI가 활용되고 있으며, 금융에서는 AI PB와 리서치 플랫폼을 통해 고객 맞춤형 상품 개발 및 투자 정보 제공에 활용되고 있어요. 전문가들은 AI 기술의 발전과 사업화를 위해서는 법·제도적 기반 마련이 필수적이며, 특히 헬스케어 분야에서는 AI 활용에 대한 윤리적 문제와 데이터 보안 문제 등을 해결해야 한다고 강조합니다. 특히 의료 현장에서의 AI 활용은 환자 개인 정보 보호와 의료 데이터 활용 규제 문제 등을 해결해야 하며, 금융 분야에서는 AI 알고리즘의 투명성과 신뢰성을 확보하는 것이 중요합니다.
딥페이크 성범죄 영상물 근절 위한 긴급 대책 논의
최근 딥페이크 기술을 악용한 성범죄 영상물이 사회적 문제로 떠오르면서, 국회 토론회에서 해결 방안 모색이 활발히 이루어졌습니다. 방송통신심의위원회는 글로벌 플랫폼 사업자와의 협력 강화를 통해 딥페이크 성범죄 영상물 삭제 및 차단에 적극적으로 나설 계획이다. 전문가들은 처벌 형량 강화, 플랫폼 사업자의 책임 강화, 피해자에 대한 지원 강화, 국제 협력 등을 통해 문제를 해결할 수 있다고 주장했습니다. 특히 플랫폼 사업자는 피해자 신고 후 삭제하는 방식에서 벗어나, 딥페이크 성범죄 영상물을 사전에 차단하는 '디텍트 앤 테이크' 방식을 도입해야 한다는 의견이 제시되었습니다. 또한, 생성형 AI로 만들어진 이미지에 대한 워터마크 처리 등을 통해 딥페이크 성범죄 영상물의 확산을 막아야 합니다.
📰 IT뉴스 모아보기 (해외)
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🧠 해외 토픽 훑어보기
소프트웨어 프로젝트 예측: 어려워도 꼭 해야 하는 이유
소프트웨어 프로젝트 예측은 오랫동안 어려운 과제로 인식되어 왔습니다. 다양한 연구 결과에서 소프트웨어 프로젝트의 예측 실패율이 높게 나타나고 있으며, 이는 프로젝트 지연, 예산 초과, 품질 저하로 이어질 수 있습니다. 그러나 예측은 프로젝트 범위를 명확히 하고, 필요한 자원을 적절히 배분하며, 예상되는 리스크를 사전에 파악하고 관리하는 데 필수적입니다. 또한, 정확한 예측은 이해관계자들과의 효과적인 소통을 가능하게 하여 프로젝트의 성공적인 진행을 위한 기반을 마련합니다. ‘No Estimates’ 전략은 프로젝트 범위를 유연하게 조정하고, 개발자의 자율성을 보장하는 데 장점이 있지만, 실제 납기와 예산 계획, 이해관계자와의 합리적인 소통을 위해서는 예측이 반드시 필요합니다. 따라서 현실적인 예측 방법론을 도입하고, 지속적인 개선을 통해 예측의 정확성을 높이는 노력이 중요합니다.
코드 가독성 향상: 명시적 코드의 중요성
본 글은 코드 가독성 향상을 위해 명시적인 코드 작성의 중요성을 강조합니다. 암시적인 동작은 코드 내에 숨겨진 정보를 포함하여 코드 이해와 유지보수를 어렵게 만듭니다. 예를 들어, 10이라는 숫자가 코드 내에서 의미를 갖는지 명확하지 않다면 다른 개발자가 코드를 이해하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 반면에 명시적인 코드는 변수를 사용하여 코드 내의 동작을 명확하게 표현함으로써 코드의 가독성과 유지보수성을 높입니다. 특히 팀 프로젝트에서 명시적인 코드 스타일을 사용하면 코드 이해와 협업을 용이하게 합니다. 따라서 코드를 작성할 때는 명시적인 코드 스타일을 사용하여 코드의 가독성과 유지보수성을 높이는 것이 중요합니다.
GoLang에서 빈 구조체의 놀라운 활용: 효율성과 컨셉의 조화
GoLang의 빈 구조체(struct{})는 필드가 없는 구조체로, 크기가 0바이트입니다. 이러한 특징은 빈 구조체를 특정 상황에서 매우 유용하게 만들어줍니다. 예를 들어, 빈 구조체는 세마포어나 락 역할을 수행하여 컨커런시 제어 기능을 구현할 때 효과적으로 사용될 수 있습니다. 빈 채널(chan struct{})을 통해 경쟁적인 접근을 제어할 수 있으며, 특히 빈 구조체는 메모리 낭비를 줄이는 데 효과적인 도구입니다. 값을 저장하지 않고 키만 필요한 경우 맵의 값을 나타내는 플레이스홀더 역할을 수행할 수 있습니다.
스냅샷 가능 저장소: 백트래킹 검색을 위한 효율적인 데이터 구조
본 논문은 스냅샷 가능한 데이터 구조, 특히 스냅샷 가능 저장소의 개념을 소개합니다. 스냅샷 가능 저장소는 가변 참조의 집합을 효율적으로 스냅샷하고 복원하는 기능을 제공하여 백트래킹 검색과 같이 상태 관리가 중요한 알고리즘을 구현하는 데 유용합니다. 기존의 배열 기반 스냅샷 방식과 달리 본 논문에서 제시된 스냅샷 가능 저장소는 임의의 참조 집합을 스냅샷하여 한 번에 복원하는 방식을 사용합니다. 이는 임의의 데이터 구조에 대한 스냅샷을 지원하는 범용적인 방법으로, 개발자가 복잡한 데이터 구조를 효율적으로 관리하고 백트래킹 검색과 같은 알고리즘을 구현할 수 있도록 돕습니다. 본 논문은 스냅샷 가능 저장소의 활용 사례로 타입 체커와 자동화된 코드 생성을 제시하며, 실제 개발에서 스냅샷 가능 저장소가 가지는 잠재적인 이점을 강조합니다.
Uber Eats와 같은 배달앱의 시스템 디자인 뜯어보기
이 글에서는 Zomato, Swiggy 또는 Uber Eats와 같은 음식 배달 시스템 디자인에 대해 논의합니다. 시스템은 사용자 검색, 주문 및 배달과 같은 기능적 요구 사항과 시스템 확장성, 데이터 일관성, 보안, 가용성 및 운영 지연 시간과 같은 비기능적 요구 사항을 충족해야 합니다. 데이터 모델링 단계에서는 사용자, 레스토랑, 메뉴, 주문 및 주소 정보를 저장하기 위한 데이터베이스 스키마를 설계합니다. 이러한 정보는 사용자 정보, 레스토랑 정보, 메뉴 항목, 주문 세부 정보 및 주소를 나타내는 여러 테이블로 구성됩니다. 효율적인 시스템 구축을 위해 각 서비스는 독립적인 모듈로 설계되며, 데이터베이스와 API를 통해 상호 작용합니다. 예를 들어, 사용자는 검색 서비스를 사용하여 레스토랑을 찾고, 주문 서비스를 사용하여 음식을 주문하고, 배달 서비스를 사용하여 음식을 배달받습니다. 또한, 이러한 서비스는 시스템 확장성, 데이터 일관성, 보안, 가용성 및 운영 지연 시간과 같은 비기능적 요구 사항을 충족하기 위해 적절히 설계됩니다.
👨🏻💻 오픈소스 소식지
Sequel: Ruby 개발자를 위한 강력한 SQL 데이터베이스 툴킷
Sequel은 Ruby 개발자를 위한 강력한 SQL 데이터베이스 툴킷으로, 간편하고 유연한 인터페이스를 제공하여 SQL 쿼리와 테이블 스키마를 효율적으로 관리할 수 있도록 지원합니다. 스레드 안전성과 연결 풀링 기능을 통해 안정적인 데이터베이스 액세스를 보장하며, 간결한 DSL을 통해 복잡한 SQL 쿼리를 쉽게 작성할 수 있습니다. Sequel은 또한 ORM 레이어를 통해 레코드를 Ruby 객체에 매핑하고 관련 레코드를 처리하는 기능을 제공하여 데이터 모델링을 간소화합니다. 고급 기능으로 준비된 명령문, 바인딩된 변수, 저장 지점, 2단계 커밋, 트랜잭션 격리, 마스터/슬레이브 구성, 데이터베이스 분할 등을 지원하여 다양한 데이터베이스 환경에 적응할 수 있습니다. 다양한 데이터베이스 어댑터를 지원하여 ADO, Amalgalite, IBM_DB, JDBC, MySQL, Mysql2, ODBC, Oracle, PostgreSQL, SQLAnywhere, SQLite3, TinyTDS, Trilogy 등 다양한 데이터베이스 시스템과의 호환성을 제공합니다.
Ksoup: Kotlin Multiplatform HTML & XML 파서
Ksoup은 Kotlin Multiplatform 환경을 위해 설계된 HTML 및 XML 파서 라이브러리로, Java의 인기있는 라이브러리인 jsoup를 기반으로 합니다. Ksoup는 웹 스크래핑, 데이터 추출, DOM 조작 및 HTML 정제 등 다양한 기능을 제공합니다. WHATWG HTML5 사양을 준수하여 현대 웹 브라우저와 동일한 방식으로 HTML을 파싱하며, Android, JVM 및 Native 플랫폼을 지원합니다. Ksoup은 Ktor, kotlinx-io, korlibs-io 등의 네트워크 라이브러리와 통합되어 URL에서 데이터를 가져오고, XSS 공격을 방지하기 위한 안전한 사용자 입력 처리 기능을 제공합니다.
MLE-Agent: 당신의 AI 엔지니어링 및 연구를 위한 지능형 동반자
MLE-Agent는 머신러닝 엔지니어와 연구자를 위한 혁신적인 LLM 에이전트입니다. AI 프로젝트의 모든 단계를 자동화하고 간소화하여 사용자의 생산성을 향상시키는 것을 목표로 합니다. MLE-Agent는 자동 기준선 생성, 최신 논문 및 코드 통합, 스마트 디버깅, 파일 시스템 통합, 광범위한 도구 통합, 대화형 CLI 채팅 등 다양한 기능을 제공합니다. 또한, MLE-Agent는 지속적으로 발전하고 있으며, 향후 더 많은 기능과 통합을 통해 더욱 강력한 AI 엔지니어링 및 연구 도구로 자리매김할 것입니다. MLE-Agent는 사용자의 요구 사항을 이해하고 최적의 AI 솔루션을 제시하며, ML 엔지니어링 작업을 계획하고 실행하며, 코드를 디버그하고 수정하는 등 다양한 작업을 수행합니다.
🔗 못 다한 이야기들
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