LG CNS가 물류센터를 휴머노이드 로봇 사업의 주요 실증 무대로 삼고 있다. 최근 컬리와 휴머노이드 개념검증(PoC)에 나선 데 이어 LX판토스 물류센터에도 휴머노이드와 셔틀 로봇을 연계한 자동화 시스템을 구축하기로 해 사업 확대에 속도를 내는 분위기다.
LG CNS는 종합 물류기업 LX판토스와 로봇 기반 '차세대 스마트물류 구축'을 위한 업무협약을 체결했다고 11일 밝혔다. 양사는 LX판토스 메가와이즈 청라 물류센터에 휴머노이드 로봇과 셔틀 로봇을 활용한 물류 자동화 시스템을 구축할 예정이다.
LX판토스는 전 세계 380여개 물류 거점을 기반으로 포워딩, 계약물류, 라스트마일 배송, 이커머스 물류 등을 제공하는 종합 물류기업이다. 화물 운송뿐 아니라 창고·재고 관리와 통관까지 포함한 엔드투엔드 물류 서비스를 운영하고 있다.
이번 일로 LG CNS는 LX판토스 물류센터에서 휴머노이드와 셔틀 로봇의 연계 가능성을 검증한다. 셔틀 로봇이 창고에서 출고 예정 물품을 반출하면 휴머노이드 로봇이 이를 받아 자동분류 설비나 다른 로봇에 적재하는 방식이다.
로봇 운영에는 LG CNS 자체 로봇 전환(RX) 플랫폼 '피지컬웍스'가 쓰인다. 로봇 학습에는 '피지컬웍스 포지(PhysicalWorks Forge)', 통합 관제에는 '피지컬웍스 바통(PhysicalWorks Baton)'을 활용한다. LG CNS는 LX판토스 물류 현장 데이터를 기반으로 로봇을 학습시킬 계획이다.
하드웨어는 LG CNS가 지난 3월 전략적 투자를 단행한 미국 로봇 전문 기업 덱스메이트(Dexmate)의 휠타입 휴머노이드 로봇과 자체 개발한 물류 로봇 '모바일 셔틀'이 투입된다. 모바일 셔틀은 물류창고 선반 안에서 초당 1.5m 속도로 이동하며 1대당 최대 1500kg 물품을 적재·운반할 수 있다. 물류센터는 입고, 보관, 피킹, 분류, 출고 등 반복 공정이 많아 로봇 학습과 운영 효과를 검증하기에 적합한 현장으로 꼽힌다. LG CNS는 현장 맞춤형 학습과 검증, 통합 운영 체계를 앞세워 RX 사업을 확대하고 있다.
LG CNS는 올 들어 물류센터 구축 경험을 바탕으로 휴머노이드 적용 대상을 넓히고 있다. 최근에는 컬리 김포 복합물류센터와 창원 물류센터 구축 사업을 수행했고, 컬리와 스마트 물류센터 고도화를 위한 휴머노이드 PoC 및 물류 자동화 사업 협력에도 나섰다.
이는 LG CNS가 올해 스 마트 엔지니어링 영역에서 로봇 기반 피지컬 AI 적용을 확대할 것이란 의지가 반영된 결과다. LG CNS는 올해 물류·제조 중심 로봇 서비스 통합과 로봇 솔루션 사업 고도화로 RX 사업 입지를 강화한다는 구상이다. 이를 위해 연구개발 실적에는 피지컬웍스 포지와 바통, 공정 물류 특화형 자율이동로봇 개발 등을 포함시켰다.
스마트물류는 LG CNS가 성장 여지를 넓힐 수 있는 분야로 꼽힌다. LG CNS의 올해 1분기 연결 기준 매출은 1조3150억원으로, 이 중 스마트 엔지니어링 매출(2277억6700만원)은 전체 매출의 17% 수준이다.
LG CNS는 물류산업의 성장 중심축이 제조물류로 이동하면서 자율주행로봇(AMR), 무인운반차(AGV) 등 스마트 물류 로봇 수요가 빠르게 늘 것으로 보고 있다. 이번 LX판토스와의 협력에선 휴머노이드와 셔틀 로봇을 물류센터 운영 체계에 함께 붙여 로봇 간 연계 자동화 가능성을 검증하는데 주력할 방침이다.
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이를 위해 양사는 물류 자동화 프로세스를 시연하는 실증공간 'TDL 랩(Tech Driven Logistics Lab)'을 올해 하반기 중 구축한다. LG CNS는 이번 협력을 통해 LX판토스 물류현장의 반복 업무 부담을 줄이고 안정적인 작업 환경을 구현할 계획이다. 외부 고객 대상 물류 로봇 사업화도 추진한다.
박상균 LG CNS 통신·유통·서비스사업부 전무는 "이번 업무협약은 다양한 로봇과 학습·운영 플랫폼을 활용한 물류현장 적용 가능성 실증 프로젝트"라며 "LX판토스와 함께 물류 현장의 생산성과 운영 효율 향상에 기여해 나가겠다"고 밝혔다.
발행일: 2026-06-11 08:03 (목)
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국내 제조업의 디지털 전환(DX)이 확산되면서 스마트 팩토리 경쟁력이 단순 설비 자동화를 넘어 데이터를 얼마나 직관적으로 활용할 수 있느냐에 달렸다는 분석이 나온다. 생산·품질·설비·물류 데이터가 급증하는 가운데, 이를 현장 작업자와 관리자가 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 돕는 UI·UX 플랫폼이 제조 혁신의 핵심 요소로 부상하고 있다.
11일 업계에 따르면 국내 제조업계는 스마트 팩토리 구축을 넘어 데이터 활용 중심 고도화 단계로 전환하고 있다.
중소벤처기업부 '2024년 스마트제조혁신 실태조사'에 따르면 공장을 보유한 중소·중견 제조기업의 스마트 팩토리 도입률은 19.5%로 집계됐다. 다만 도입 기업 가운데 75.5%는 아직 기초 단계에 머물러 있어 고도화 수요가 큰 것으로 나타났다.
반면 제조 데이터를 수집하는 기업 비율은 60.8%에 달했다. 스마트 팩토리를 도입한 기업의 경우 92.4%가 데이터를 수집하고 있는 것으로 조사됐다. 제조 현장에서 데이터 축적은 빠르게 진행되고 있지만 이를 분석하고 활용할 수 있는 사용자 환경은 상대적으로 부족하다는 지적이 나온다.
정부도 제조업 경쟁력 강화를 위해 디지털 제조혁신 기업 육성 정책을 확대하고 있다. 정부는 내년까지 디지털 제조혁신 기업 2만 5000개 육성을 목표로 관련 지원을 확대 중이다.
글로벌 시장 성장세도 가파르다. 시장조사업체 GMI는 글로벌 스마트 팩토리 시장 규모가 지난해 1415억달러에서 2034년 3530억달러로 확대될 것으로 전망했다.
업계에선 제조 DX의 무게중심이 설비 연결과 자동화를 넘어 데이터 활용으로 이동하고 있다고 보고 있다. 생산·품질·설비·안전 데이터를 실시간으로 통합하고 이를 현장에서 즉시 활용할 수 있도록 지원하는 플랫폼 역량이 새로운 경쟁력으로 떠오르고 있다는 분석이다.
이같은 흐름에 따라 UI·UX 개발 플랫폼 시장도 제조업 분야로 영역을 확대하고 있다. 대표적으로 토마토시스템은 자사 UI·UX 개발 플랫폼 '엑스빌더6'를 기반으로 제조업 분야 사업을 확대 중이다. 해당 솔루션은 레거시 시스템을 웹 표준 환경으로 전환해 스마트 팩토리 구축을 지원한다.
실제 스마트 팩토리 솔루션 기업 미라콤아이앤씨는 엑스빌더6 기반으로 생산관리시스템(MES) 솔루션을 표준화했으며 반도체 공정 장비 기업 테스는 장비 모니터링 시스템 UI를 표준화해 운영 효율성을 높였다.
건설 분야에서도 활용 사례가 이어지고 있다. 대우건설은 건설 현장 통합관리 플랫폼 '바로콘 시스템'의 UI를 고도화하며 기존 액티브X 기반 환경을 HTML5 기반으로 전환해 현장 관리 효율을 개선했다.
최근에는 인공지능(AI) 기술과의 결합도 확대되고 있다. AI 기반 개발 솔루션과 소스코드 분석·테스트 자동화 기술이 도입되면서 개발 생산성과 유지보수 효율을 높이는 시도가 이어지고 있다.
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앞으로 예지보전, 품질 분석, 디지털 트윈, 데이터 플랫폼 등 다양한 기술이 제조 현장에 확산될수록 이를 효과적으로 활용하기 위한 사용자 경험의 중요성이 더욱 커질 전망이다.
업계 관계자는 "지금까지 스마트 팩토리 산업은 설비 자동화, MES, 로봇, 디지털 트윈 등 개별 기술 도입에 초점이 맞춰져 왔다"며 "앞으로 스마트 팩토리의 게임 체인저는 데이터를 쉽게 이해하고 활용할 수 있는 사용자 경험"이라고 말했다. 이어 "설비 중심에서 사람 중심 인터페이스로 재편되면서, 데이터를 실제 비즈니스 성과로 창출하는 UI·UX 영향력은 더욱 확대될 것"이라고 덧붙였다.
"우리 목표는 고객이 인공지능(AI)으로 설계 검증에 걸리는 시간을 줄이고 제품을 더 빨리 시장에 내놓도록 돕는 것입니다. 앞으로 시뮬레이션 · AI뿐 아니라 그래픽처리장치(GPU) 인프라까지 최적화해 산업용 AI 생태계 구축에 힘쓰겠습니다."
미쉘 애쉬 다쏘시스템 시뮬리아 최고경영자(CEO)는 11일 파르나스 서울에서 열린 '시뮬리아 유저 데이 2026' 기조연설에서 '시뮬리아' 사업 전략을 이같이 밝혔다.
'시뮬리아'는 다쏘시스템 시뮬레이션 브랜드다. 제품이 실제 환경에서 받는 충격, 열, 유체 흐름, 전자지 영향, 소음 등을 가상 환경에서 분석한다. 이를 통해 제품 개발 과정 시행착오를 줄이는 역할을 한다.
애쉬 CEO는 AI 가 엔지니어를 대체하는 것이 아니라 작업 역량을 확장한다는 데 맞춰져 있다고 재차 강조했다. AI가 설계·제조·영업 등 조직 내 사일로를 허물고, 사람과 기계가 함께 일하는 방식을 새롭게 만들 것이라고 내다봤다.
그는 " AI와 시뮬레이션을 결합해 엔지니어링 업무 방식을 바꿀 것"이라며 "기 계와 해석, 검증에 걸리는 시간을 줄이고 더 많은 제품 설계안을 빠르고 저렴하게 얻을 수 있는 작업 환경을 열 것"이라고 밝혔다.
이를 위해 다쏘시스템은 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)를 활용한 시뮬레이션 연산 최적화에도 속도를 내고 있다. 복잡한 구조·유체·전자기 시뮬레이션은 계산량이 많아 기존 중앙처리장치(CPU) 기반 환경에서는 해석 시간이 길어지는 경우가 많았는데, 이를 GPU 기반 병렬 연산으로 전환해 처리 속도와 비용 효율을 높이겠다는 것이다.
관련 시뮬리아 제품군에는 구조 해석용 '아바쿠스(Abaqus)', 유체 해석용 '파워플로우(PowerFLOW)', 전자기 해석용 'CST 스튜디오 스위트', 다물체 동역학 해석용 '심팩(Simpack)' 등이 포함된다. 애쉬 CEO는 "우리는 이런 솔버를 GPU 환경에 맞게 고도화하고 있다"며 "실제 기존 대비 시뮬레이션 속도를 3배에서 최대 125배까지 올릴 수 있을 것으로 본다"고 밝혔다.
이같은 다쏘씨스템 전략은 엔비디아와의 산업용 AI 협력과도 연결된다. 두 기업은 올해 2월 산업용 AI 플랫폼 구축을 위한 파트너십을 발표한 바 있다. 애쉬 CEO는 "우리는 버추얼트윈과 가속 컴퓨팅을 결합해 설계·시뮬레이션·제조 운영 전반을 지원하겠다"고 밝혔다.
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애쉬 CEO는 올해부터 내년까지 시뮬리아 추가 기능을 단계적으로 출시할 계획이라고 밝혔다. 시뮬리아의 AI·머신러닝 기반 물리 거동 예측 기능과 테스트 도구는 7월 출시 예정이다. 버추얼 컴패니언 기능은 7월부터 연말까지 고객 테스트와 배포가 순차적으로 진행된다. 전자기와 유체 분야의 설계 성능 분석 기능은 올해 말과 내년 초에 걸쳐 확대될 예정이다.
그는 "AI는 엔지니어를 대체하는 것이 아니라 업무 역량을 확장한다는 데 맞춰졌다"며 "우리는 버추얼 트윈에서 설계·검증 방식을 바꿀 것"이라고 말했다.
양환태 상무, 명문제약 주식 5365주 매수로 지분율 0.09%로 증가
양환태 상무는 6월 11일 명문제약 주식 5365주를 장내매수했다. 이에 따라 보유 주식 수는 3만21주로 증가했으며, 지분율은 0.09%로 상승했다.
[디지털투데이 윤선훈 에디터] 전문 의약품 기업 명문제약(017180)의 양환태 상무가 6월 11일 공시를 통해 주식 매수를 보고했다. 양환태 상무는 명문제약의 비등기임원으로, 이번에 장내매수를 통해 보유 주식 수를 3만21주로 늘렸다. 6월 11일 공시에 따르면, 양환태 상무는 직전 보고 기준일인 4월 29일에 비해 5365주를 추가 매수했다. 이에 따라 그의 지분율은 0.07%에서 0.09%로 0.02%포인트 증가했다. 이번 매수는 보통주를 대상으로 했으며, 취득 단가는 1355원이었다. 같은 날 오전 11시 30분 기준 명문제약의 주가는 1270원으로, 전일 대비 13원 하락한 상태였다. 최근 결산 기준으로 명문제약의 재무상태는 자산총계 2725억원, 부채총계 1680억원, 자본총계 1045억원이다. 매출액은 1952억원, 영업이익은 68억원, 당기순이익은 14억원으로 집계됐다. 명문제약은 12월 결산법인으로, 해당 수치는 연결 기준으로 집계됐다. 명문제약은 1983년 9월 1일 코스피 시장에 상장된 의약품 제조업체다. 임원ㆍ주요주주특정증권등소유상황보고서 증권선물위원회 귀중 한국거래소 귀중 보고의무발생일 : 2026년 06월 11일 보고서작성기준일 : 2026년 06월 11일 ※ 보고자 본인은 보고서작성기준일 현재 본인의 특정증권등의 소유상황을 관련 법규 및 기재상의 주의에 따라 정확하게 작성하였고, 중요한 사항의 허위기재 또는 기재누락이 없음을 확인합니다. 보고자 : 양환태 1. 발행회사에 관한 사항 회 사 명 명문제약(주) 법인구분 유가증권상장법인 회사코드 017180 발행주식 총수 33,953,454 2. 보고자에 관한 사항 보고구분 변동 보고자 구분 개인(국내) 성명(명칭) 한 글 양환태 한자(영문) 梁桓太(YANG HAWN TAE) 생년월일 또는 사업자등록번호 등 *** 주소(본점소재지)[읍ㆍ면ㆍ동까지만 기재] 경기도 광주시 경안천로 발행회사와의 관계 임원(등기여부) 비등기임원 직위명 상무 선임일 2021년 04월 01일 퇴임일 - 주요주주 - 업무상 연락처및 담당자 소속회사 명문제약(주) 부 서 IR팀 직 위 대리 전화번호 02-671****** 성 명 장성환 팩스번호 02-585***96 이메일 주소 ******g0131@mmpharm.co.kr 3. 특정증권등의 소유상황 가. 소유 특정증권등의 수 및 소유비율 보고서작성 기준일 특정증권등 주권 특정증권등의수(주) 비율(%) 주식수(주) 비율(%) 직전보고서 2026년 04월 29일 24,656 0.07 24,656 0.07 이번보고서 2026년 06월 11일 30,021 0.09 30,021 0.09 증 감 5,365 0.02 5,365 0.02 나. 특정증권등의 종류별 소유내역 특정증권등의 내역 주 권 신주인수권이표시된것 전환사채권 신주인수권부사채권 이익참가부사채권 교환사채권 증권예탁증권 기타 합 계 주수(주) 비율(%) 30,021 - - - - - - - 30,021 0.09 A B C D E F G H I 발행주식 총수(J) 주식외 특정증권등의 수(B+C+D+E+F+G+H=I) 소유비율(%) 특정증권등의 소유비율[A+I / J+I-(F+G+H)※] × 100 주권의 소유비율(A / J) × 100 33,953,454 - 0.09 0.09 ※ 교환대상이 주식인 교환사채권 및 기초자산이 주식인 증권예탁증권, 파생결합증권 등에 한하여 분모에서 제외하고 소유비율을 산정 다. 세부변동내역 보고사유 변동일* 특정증권등의종류 소 유 주 식 수 (주) 취득/처분단가(원)** 비 고 거래계획보고일자 변동전 증감 변동후 장내매수(+) 2026년 06월 11일 보통주 24,656 5,365 30,021 취득( 1,355원 ) - - 합 계 - 5,365 - - -
6월 11일 공시에 따르면, 양환태 상무는 직전 보고 기준일인 4월 29일에 비해 5365주를 추가 매수했다. 이에 따라 그의 지분율은 0.07%에서 0.09%로 0.02%포인트 증가했다.
이번 매수는 보통주를 대상으로 했으며, 취득 단가는 1355원이었다. 같은 날 오전 11시 30분 기준 명문제약의 주가는 1270원으로, 전일 대비 13원 하락한 상태였다.
최근 결산 기준으로 명문제약의 재무상태는 자산총계 2725억원, 부채총계 1680억원, 자본총계 1045억원이다. 매출액은 1952억원, 영업이익은 68억원, 당기순이익은 14억원으로 집계됐다. 명문제약은 12월 결산법인으로, 해당 수치는 연결 기준으로 집계됐다.
명문제약은 1983년 9월 1일 코스피 시장에 상장된 의약품 제조업체다.
임원ㆍ주요주주특정증권등소유상황보고서 증권선물위원회 귀중 한국거래소 귀중 보고의무발생일 : 2026년 06월 11일 보고서작성기준일 : 2026년 06월 11일 ※ 보고자 본인은 보고서작성기준일 현재 본인의 특정증권등의 소유상황을 관련 법규 및 기재상의 주의에 따라 정확하게 작성하였고, 중요한 사항의 허위기재 또는 기재누락이 없음을 확인합니다. 보고자 : 양환태 1. 발행회사에 관한 사항 회 사 명 명문제약(주) 법인구분 유가증권상장법인 회사코드 017180 발행주식 총수 33,953,454 2. 보고자에 관한 사항 보고구분 변동 보고자 구분 개인(국내) 성명(명칭) 한 글 양환태 한자(영문) 梁桓太(YANG HAWN TAE) 생년월일 또는 사업자등록번호 등 *** 주소(본점소재지)[읍ㆍ면ㆍ동까지만 기재] 경기도 광주시 경안천로 발행회사와의 관계 임원(등기여부) 비등기임원 직위명 상무 선임일 2021년 04월 01일 퇴임일 - 주요주주 - 업무상 연락처및 담당자 소속회사 명문제약(주) 부 서 IR팀 직 위 대리 전화번호 02-671****** 성 명 장성환 팩스번호 02-585***96 이메일 주소 ******g0131@mmpharm.co.kr 3. 특정증권등의 소유상황 가. 소유 특정증권등의 수 및 소유비율 보고서작성 기준일 특정증권등 주권 특정증권등의수(주) 비율(%) 주식수(주) 비율(%) 직전보고서 2026년 04월 29일 24,656 0.07 24,656 0.07 이번보고서 2026년 06월 11일 30,021 0.09 30,021 0.09 증 감 5,365 0.02 5,365 0.02 나. 특정증권등의 종류별 소유내역 특정증권등의 내역 주 권 신주인수권이표시된것 전환사채권 신주인수권부사채권 이익참가부사채권 교환사채권 증권예탁증권 기타 합 계 주수(주) 비율(%) 30,021 - - - - - - - 30,021 0.09 A B C D E F G H I 발행주식 총수(J) 주식외 특정증권등의 수(B+C+D+E+F+G+H=I) 소유비율(%) 특정증권등의 소유비율[A+I / J+I-(F+G+H)※] × 100 주권의 소유비율(A / J) × 100 33,953,454 - 0.09 0.09 ※ 교환대상이 주식인 교환사채권 및 기초자산이 주식인 증권예탁증권, 파생결합증권 등에 한하여 분모에서 제외하고 소유비율을 산정 다. 세부변동내역 보고사유 변동일* 특정증권등의종류 소 유 주 식 수 (주) 취득/처분단가(원)** 비 고 거래계획보고일자 변동전 증감 변동후 장내매수(+) 2026년 06월 11일 보통주 24,656 5,365 30,021 취득( 1,355원 ) - - 합 계 - 5,365 - - -
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많은 행사와 공연장이 티켓을 Ticketmaster 독점 으로 판매하는 것처럼 보이며, 다른 티켓 플랫폼은 구매 후 Ticketmaster 계정으로 이전되는 재판매 티켓만 보유한 것처럼 보임 Ticketmaster에 대한 비판과 여러 티켓 플랫폼의 존재에도 불구하고, Ticketmaster가 거의 전체 시장을 장악한 상태로 보임 Ticketmaster가 이런 지위를 유지하는 방식과 다른 플랫폼들이 경쟁하지 못한 이유 는 뭘까? 핵심 답변들 라이브 공연 티켓 시장을 사실상 독점하는 Ticketmaster 는 단순 티켓 판매사가 아니라 venue·promoter·아티스트 관리까지 아우르는 수직 통합 구조 로 시장 전체를 장악 모회사 Live Nation 과의 합병으로 미국 대형 venue의 상당수를 직접 소유하거나 독점 계약(exclusive deals) 으로 묶어, 경쟁사가 진입할 공간 자체가 봉쇄 소비자가 분노하는 고액 수수료(convenience fees) 는 사실상 venue·promoter·아티스트에게 돌아가며, Ticketmaster는 비난을 대신 떠안는 역할(blast shield) 로 기능 DICE, AXS, Eventim, Resident Advisor 등 대안 플랫폼 이 존재하나, 대형 아티스트와 venue를 확보하지 못해 소규모·독립 시장에 한정 이 구조는 전형적인 독점(monopoly) 사례이나 규제·반독점 집행이 약한 부분임 Ticketmaster 독점의 핵심 구조 Live Nation과 합병해 미국 대형 venue의 약 80% 를 소유하거나 통제, 나머지 venue도 운영 소프트웨어(Ticketmaster for business) 제공을 통한 vendor lock-in 형성 티켓 판매뿐 아니라 ticket resale, 공연 제작, 프로모션, 아티스트 매니지먼트, 케이터링·투어버스·보안 등 산업 전반의 인프라 까지 장악함 비교 대상으로 StubHub는 티켓 판매·재판매만 가능, 수직 통합 부재 venue를 소유하면 다른 티켓 판매사를 배제할 수 있고, 아티스트는 투어 전반을 한 곳에서 처리할 원스톱 창구 를 선호함 양면 시장(two-sided marketplace) 문제 공연은 좋은 아티스트를 모아야 관객이 모이고, 관객을 보여줘야 아티스트가 모이는 닭과 달걀 구조 로 신규 진입자에게 극히 불리함 Ticketmaster는 규모를 확보한 뒤 promoter를 인수하며 이 구조를 무력화, 팬은 다른 창구에서 구매 불가능하고 아티스트는 Ticketmaster 통제 venue만 이용 scalper(암표상)는 증상일 뿐, 본질은 기업에 의한 경쟁 시장의 통합(consolidation) 'Blast Shield' 비즈니스 모델 Ticketmaster의 실제 고객은 티켓 구매자가 아니라 venue·promoter·아티스트 이며, 이들에게 자금을 환류시키는 대신 소비자 분노를 흡수 아티스트가 표면 가격을 시장 청산 가격으로 올리면 탐욕적으로 비치므로, 낮은 face value를 유지하고 차액을 수수료로 회수 아티스트는 평판을 지키고, Ticketmaster는 비난을 떠안으며 venue·아티스트가 수수료 일부를 배분받는 구조임 반론 제기: 아티스트는 공연당 고정 금액을 받고 일정 판매량 초과 시에만 수익을 공유하며, 수수료는 전적으로 Ticketmaster의 수익 이라는 주장도 있음 Live Nation 주가(LYV) 기준 수익이 독점치고 크지 않은 이유는 매출 대부분이 pass-through revenue 로, 스포츠팀·promoter·아티스트에게 흘러가기 때문 다만 venue·promoter도 동일 이해관계자가 소유해 상당 부분이 결국 같은 주체에 귀속 대안 플랫폼과 시장 현황 DICE 는 영국 등 소규모 venue에서 우세, 발매 알림·원클릭 구매·face value 초과 판매 금지·미사용 티켓 재판매 풀(pool) 환원 등으로 호평받음 2025년 기준 Fever 에 인수됨 앱 설치 강제, 웹 구매 불가에 대한 불만도 존재 반대로 뉴욕 일렉트로닉 공연 시장에서 티켓당 가격을 끌어올렸다는 비판도 제기 그 외 AXS, Eventbrite, Tixel(호주), Resident Advisor(ra.co), XCEED, pretix.eu, Secretparty.io, TickPick 등 다양한 대안이 있긴 함 국가별 사례 독일은 Eventim 이 약 90% 점유, Ticketmaster 전략을 그대로 복제해 venue 소유·독점 계약·공식 재판매 사이트 운영 일본은 다수 vendor( Lawson 등)와 추첨(lottery) , ID 확인, 팬클럽 선판매, 반(反)암표법 운영하나 가격은 여전히 높음 노르웨이·캐나다 온타리오는 face value 재판매 상한 법 을 도입해 암표 문제 완화 가격·암표·규제 논쟁 티켓 가격은 지난 30년간 3~5배 상승, 유로존 인플레이션 약 85%·미국 약 110%로는 설명 불가 공급(인기 아티스트·대형 venue)이 극히 제한된 반면 수요가 소수 스타에 집중되어, 본질적으로 공급 제약(supply-constrained) 시장 암표와 재판매 통제 미국 티켓의 약 80% 가 broker(scalper)를 통해 거래되며, StubHub는 이 구조 유지를 위해 로비를 함 재판매를 같은 플랫폼·face value로 제한하면 아티스트가 가격 통제권을 가질 수 있음 — The Cure는 액면가 재판매만 허용해 저가 유지 캘리포니아 AB 1720(재판매 가격 상한) 을 Ticketmaster가 지지하나, 0%가 아닌 임의 비율(예: 10%) 상한은 반복 재판매로 우회 가능하다는 지적도 있음 신규 진입의 어려움 콘텐츠(이벤트)와 소비자 확보의 닭과 달걀 문제, 대형 venue를 손해 보며 계약하는 현금 흐름 부담 , 국가별 규제, 낮은 마진이 결합 경쟁사 다수가 결국 Ticketmaster에 인수 되거나 적자 매각으로 소멸 (예: Uniiverse) "더 나은 서비스"만으로는 독점 계약을 뚫기 어렵고, venue에 더 나은 조건을 제시해야 계약 파기 유인 발생 제안된 해법 venue의 지자체(municipality) 소유 , 이벤트별 공개 입찰/RFP, 아티스트의 공연 크라우드펀딩 등의 대안들 다만 아티스트는 행정·마케팅 업무를 직접 맡기를 원하지 않는다는 현실적 반론도 존재함 근본 해결은 시장·기술이 아니라 규제와 입법 의지 라는 인식이 다수
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peteforde: Ticketmaster는 라디오 방송국, 공연장, 프로모터까지 연결된 소유 구조 때문에 사실상 준독점 통제력 을 갖게 됐다는 설명이 많음 Ticketmaster와 암표상, 아니 “합법적 재판매 사이트” 사이에 소유 연결이 있다는 것만으로도 교과서적인 부패에 가깝다 봄. Ticketmaster의 진짜 역할은 티켓 판매자가 아니라 소비자 분노 차단막 서비스에 가까움. 팬들의 분노를 폐열로 바꾸는 과정을 산업화해서, 음악가들은 중립적인 것처럼 보이게 해줌. 경쟁사가 커지면 괴롭혀 굶긴 뒤 싸게 인수하는 식의 “잡아 죽이기”도 많이 함. DICE라는 앱은 꽤 좋고 응원하고 있음
ryukoposting: 프로모터 입장에서 콘서트는 양면 시장 이고, 이런 시장은 작은 플레이어가 경쟁하기 어렵기로 유명함 관객이 티켓을 사게 하려면 좋은 아티스트를 끌어와야 하고, 정상급 아티스트를 끌어오려면 많은 티켓을 팔 수 있음을 보여줘야 함. Ticketmaster는 처음엔 프로모터용 IT 장비 같은 티켓 구매 웹사이트였기 때문에 이 문제를 피했지만, 이후 프로모터를 사들이면서 시스템 전체를 우회해버림. 팬들은 좋아하는 아티스트가 Ticketmaster가 통제하는 공연장만 잡으니 다른 판매처를 고를 수 없고, 정상급 아티스트도 Ticketmaster가 프로모터를 소유하니 고수익 공연장을 따로 잡기 어려움. 암표상은 증상이고, 병은 경쟁 시장의 기업 통합 임. 이런 상황 때문에 독점금지법이 존재함
anon277748931: Louis CK가 Ticketmaster를 우회하려 했던 이야기를 하는 인상적인 클립이 계속 기억남: https://youtu.be/UtoyMpR-mWY?si=LHfmofSERrQZLEj9&t=3015 특히 Live Nation/Ticketmaster가 아닌 공연장에서 공연하면, 바로 뒤에 Ticketmaster가 그걸 알아내고 그 공연장의 독점 프로모터가 되는 계약을 맺었다는 부분이 미쳤음
nemoniac: Trent Reznor(Nine Inch Nails)가 이미 오래전에 잘 설명했음: https://stereogum.com/58831/trent_reznor_blasts_ticketmaster...
alexose: Ticketmaster는 당연히 형편없고, 독점적 사업 관행은 규제기관이 면밀히 들여다봐야 함 하지만 핵심은 규제 없는 티켓 시장이 실제로 이런 가격을 지탱한다는 점임. 팬들은 현장에 가기 위해 서로 더 깊게 지갑을 열고 더 높은 값을 부를 의향이 있음을 계속 보여줌. Ticketmaster는 이를 알고 그에 맞춰 추출하는 사업 모델을 만들었음. 미국인들이 헷갈리는 지점은, 어떤 물건에 시장가 전체 를 받는 건 공정하다고 믿으면서도 문화 경험은 공평하게 공유되어야 한다는 감각도 갖고 있다는 데 있음. 후자에 실제 가치를 매기기 전까지는 전자만 남게 됨
byoung2: Ticketmaster는 Live Nation과 합병했고, 공연장의 절반을 소유함 나머지 절반은 Ticketmaster와 독점 계약을 맺고, Ticketmaster가 공연장 운영 물류용 소프트웨어인 Ticketmaster for business를 제공해 공급업체 종속 을 만듦
maerF0x0: 큰 그림의 한 요소는 많은 경기장과 아레나가 세금 감면 등으로 공공 자금 을 받아 지어졌다는 점임 정치인과 로비스트가 그 관계를 이용해 공공재를 독점화하고 있음. 모든 아레나 행사는 그 이벤트의 티켓 판매자를 공개 경매나 제안요청으로 정해야 한다고 봄. 아티스트가 선호 티켓 업체를 쓰고 싶다면 차액을 부담할 우선권을 줄 수도 있음
bluehatbrit: Ticketmaster 경쟁사에서 몇 년 일했는데, 이 업계에 진입하기는 정말 어려움 먼저 콘텐츠, 즉 이벤트와 소비자 사이의 닭과 달걀 문제가 있음. 영업 과정에서 중요한 부분은 공연장이나 프로모터가 플랫폼이 판매와 마케팅 과정을 어떻게 지원하는지 이해하는 것인데, 이미 앱과 푸시 알림을 쓰는 소비자 기반이 있으면 팔기 쉬움. 또 다른 문제는 현금흐름임. 계약은 선지급금을 얼마나 줄 수 있느냐에 달리는 경우가 많고, 아주 큰 공연장은 콘텐츠 확보만을 위해 손해를 보고 계약하는 일도 드물지 않음. 경쟁하려면 현금이 필요하고, 큰 업체들은 큰 공연장을 붙잡기 위해 기꺼이 손실을 감수함. 티켓당 실제 수익은 마진이 낮고, 공연장이 기대보다 못 팔리면 계획보다 훨씬 적게 벌 수 있음. 여기에 기능 제안요청 잡음과 국가별 규제, 특히 이탈리아 같은 문제도 붙음. 낮은 마진으로 영업과 개발을 모두 투자자 돈으로 버텨야 하고, 기업 영업 파이프라인을 만들 업계 인맥도 필요함. 발판을 마련하기도 어렵고, 진지한 경쟁자가 될 만큼 성장하기는 더 어렵다. 다니던 회사는 여러 차례 해고를 거친 뒤 직원 스톡옵션 배려 없이 형편없는 조건으로 팔렸고, 인수한 티켓·이벤트 회사에 천천히 흡수되며 겨우 버티고 있음
bendangelo: Toronto에서 Ticketmaster와 경쟁하던 Uniiverse라는 스타트업에서 일한 적 있음 결국 Ticketmaster에 인수됐음. 자세한 내용은 그 전에 떠나서 모르지만, 실제로 도전한 회사의 한 예임
yogibear678142: Ticketmaster는 공연장을 소유함. 아티스트는 큰 공연을 하고 싶으면 반란을 일으키기 어렵다 소프트웨어 회사도 거액의 부동산에 발을 들이지 않고는 경쟁할 수 없음. 소프트웨어 스타트업은 복제 비용이 0에 가깝다는 점에 기대는 사업임. 웹서버 하나가 수백만 스레드를 공짜처럼 만들어내는 식임. 하지만 현실 세계 비용의 압박이 오면 스타트업은 무너짐. 사람들이 서로 트윗을 보내는 웹사이트는 누구나 만들 수 있지만, Swifties에게 Ticketmaster 없는 경험을 주려고 경기장 건설에 수십억 달러를 써야 한다면 소프트웨어 쪽 사람들에게는 설득하기 어려움
christina97: 문제는 구매자 쪽에서만 나쁠 뿐임. 실제 고객들은 가격 후려치기 와 비난 대신 맞아주기 를 서비스로 받음
FinnLobsien: 중앙화, 예컨대 한 플레이어가 시장의 1차 공급 대부분을 쥔 구조가 큰 문제라고 봄 공연장과 아레나 문제도 있고, 여기서 덜 언급되는 문제는 수요도 극도로 집중돼 있다는 점임. 대부분은 극소수의 음악가, 엔터테이너, 쇼를 보고 싶어 함. Taylor Swift, Beyonce, Kevin Hart는 하나뿐이고, 그런 대형 공연을 수용할 수 있는 장소도 극히 적음. 공급은 아티스트의 시간과 물리적 참석 필요 때문에 더 제한되므로 확장이 불가능함. 시장 진입이 매우 어려운 이유는 극소수의 매우 까다로운 고객 중 하나를 잡아야 하기 때문임. 잠재 고객이 세계 몇몇 정부뿐인 방산 계약자 와 비슷한 동학에 가까워짐
w10-1: 공연장처럼 고정자산이 큰 곳에서는 몇몇 공급자가 많은 구매자보다 항상 가격 결정력을 가질 것 같음. 석유회사도 비슷함 석유와 이벤트의 차이는 이벤트가 선택재이고, 거의 대체재가 없다는 점임. 가격 때문에 한 공연자 대신 다른 공연자를 보러 가는 일은 드묾. 그래서 공급자에게는 경쟁을 피할 유인이 크고, 영화들이 같은 주말 개봉을 피하던 것과 비슷함. 전체적으로는 통합이 아니더라도 공급자 간 조율로 흐름. 높은 가격과 추가 수수료는 결국 더 높은 가격을 추출하는 것이고, 공급자에게는 재정적으로 좋음. 더 흥미로운 질문은 Ticketmaster가 독점이라면 왜 아예 가격표를 붙이나 하는 것임. 재판매를 없앨 수 있다면 가격을 극대화하는 가장 효율적 방식은 경매, 특히 신호 효과를 줄이는 네덜란드식 경매 임. 경매라면 터무니없는 가격에 대해 공연자가 평판 손상을 입지 않고, 떨어진 팬들은 이긴 팬들을 탓하게 됨. 시장 정보도 훨씬 많이 얻고, 수요 약화나 특정 선호를 파악해 고급 박스를 늘리거나 줄일 수도 있음. 미국의 승자/패자 시대정신과도 맞아서, 사람들은 자신이 상위 1%나 10%임을 드러내고 싶어 함. 개인적으로 몇 번의 콘서트는 인생의 이정표였지만, 늘 훌륭한 공연자의 초기 공연이었고 비교적 친밀하고 저렴했으며 순전히 운이 좋았음. 오늘날의 과하게 포장되고 초대형으로 제작된 이벤트 대신, 다른 사람들도 그런 경험을 할 수 있으면 좋겠음
jasode: 팬의 관점으로 보기 때문에 Ticketmaster가 왜 시장을 거의 장악하는지가 흔한 미스터리처럼 보임 하지만 공연장, 프로모터, 아티스트 관점에서 보면 풀림. 이들이 Ticketmaster의 진짜 고객임. 각종 “편의 수수료”와 부가요금은 더 많은 돈을 공연장·프로모터·아티스트에게 돌려보내면서도 티켓 액면가는 인위적으로 낮게 유지하는 창의적 금융 장치임. 대안은 티켓 액면가 자체를 실제 시장가에 맞춰 훨씬 높이는 것이지만, 그러면 아티스트가 가격을 후려치는 것처럼 보임. 대신 편의 수수료로 더 높은 가격을 받고 Ticketmaster가 홍보상 비난을 맞게 함. 팬 심리 조작은 설계대로 작동 중임. 팬들이 진짜 Ticketmaster 경쟁자를 원한다고 할 때 실제로는 “돈을 덜 받는 서비스”를 원하는 것이지만, 이는 더 많은 돈을 받고 싶은 공연장·프로모터·아티스트와 충돌함. 그래서 Ticketmaster를 정말 뒤흔들려면 더 높은 수수료와 더 비싼 티켓 가격으로 탐욕스러운 공연장과 아티스트에게 더 많은 돈을 줘야 함. 팬들이 생각하는 경쟁적 혁신은 아닐 것임. Live Nation의 수직 통합과 공연장 소유만으로 Ticketmaster의 우위를 설명할 수도 없음. Ticketmaster는 Live Nation이 공연장을 사들이기 전인 1980~1990년대에도 이미 지배적이었음. Taylor Swift 투어 프로모터는 Live Nation이 아니라 AEG였고, 도시 소유 경기장도 많았지만 여전히 Ticketmaster를 판매 대리인으로 골랐음. 이유 중 하나는 그녀가 Ticketmaster로부터 티켓 액면가의 110%를 협상해냈기 때문임. 이게 수학적으로 어떻게 가능한가? 부가 “편의 수수료” 때문임. 참고: https://en.wikipedia.org/wiki/Drip_pricing
specproc: 나이가 들수록 큰 밴드를 보러 가는 데 관심이 줄어듦 훌륭한 지역 음악 신과 독립 공연장이 많은 곳에 살아서 운이 좋음. 이런 착취적 가격을 낼 밴드는 하나도 떠오르지 않고, 차라리 지역 밴드와 지역 공연장을 후원하고 싶음
maxdug: Ticketmaster의 모회사 Live Nation은 전 세계 여러 공연장을 소유·운영함 주요 콘서트 장소의 예약을 통제하는 것도 포함되고, 이것이 지배적 위치에 기여함
qwery: 여러 좋은 답변에 동의함. 핵심은 그 구조가 그들에게 잘 작동하고, 독점금지 집행 이 약하다는 것임 수직 통합 등으로 잘 설계되고 깊이 뿌리내린 독점과 경쟁하기는 극도로 어렵고, 이 분야 스타트업의 영리한 사업 전략은 Ticketmaster에 팔리는 것임. 그들의 안마당에서 도전하는 건 작은 주체로서는 거의 불가능함. 다만 질문의 표현이 흥미로움. “아직도”라고 했지만, 과거에는 더 건강한 시장이 있었음. 그 시장이 수년, 수십 년에 걸쳐 냉소적이고 체계적으로 오염돼 지금 상태가 됨. 그 기간 동안 경고 신호가 있었고, 그 행동을 효과적으로 막는 힘은 부족했음. “아무도 신경 쓰지 않았다”고 하기 쉽지만 정확히는 권력을 가진 아무도 신경 쓰지 않았음. 공연장은 기본적으로 취약해 압박하기 쉬웠고, 아티스트는 친구가 아니라 사업체임. 이런 문제를 말하는 일반인은 “기업은 돈을 벌기 위해 존재한다”는 말로 침묵당함
adrianwaj: 아티스트와 공연자가 직접 공연을 크라우드펀딩해야 한다는 아이디어가 여럿 있음 자금이 모이면 공연자가 공연장을 빌리고 직접 티켓을 발행함. 초기 대관을 후원한 사람은 선호 좌석이나 무료 티켓을 받거나, 최종 입장 수익의 일부를 받을 수도 있음. 새 크라우드펀딩 사이트 http://trypieces.com 를 분석하다가 생각하게 됐고, 이 사이트는 펀딩이 실패해도 시도했다는 이유로 후원자에게 보상할 수 있음. 목표는 “공연자가 자신에게 가장 잘 맞는 어디서든 공연할 수 있게 힘을 주는 것”임
vova_hn2: “가격 후려치기”, “암표상”, “규제 부족”을 불평하는 사람들에게 늘 궁금함 공정한 시장가격이 없다면 누가 티켓을 받을 자격이 있는지 정확히 어떻게 판단할 건가? somehow 낮은 가격으로 팔게 강제하고 재판매상도 마법처럼 없앴다고 하자. 1,000명 규모 공연장에 표시 가격으로 사고 싶은 사람이 10,000명 있음. 그럼 뭘 하나? 운 좋은 사람은 어떻게 정하나?
nickforall: 네덜란드에서 티켓팅 SaaS를 운영함 여기서 가장 큰 프로모터인 Mojo는 Live Nation 자회사인데, 자신들이 관리하는 아티스트 이벤트에 대해 공연장이 Ticketmaster를 쓰도록 요구할 때가 있음. 사람들이 티켓을 사는 이유는 아티스트이고, 그들이 시장의 그 부분을 통제함. 미국에서는 공연장도 많이 소유함. 미국 대형 공연장의 80%를 가진 만큼 독립 공연장에도 Ticketmaster 사용 압박을 넣을 수 있고, 공연장은 아티스트가 필요하지 그 반대가 아님. 독립 공연장은 Ticketmaster를 쓰고 싶어 하지 않지만, 대형 아티스트 예약 을 위해 어쩔 수 없음
rrrpdx1: Ticketmaster/Live Nation이 왜 더 많은 돈을 못 버는지 늘 궁금함 독점이라면 엄청난 이익을 낼 것 같은데, 실제로는 그렇게 보이지 않음: https://www.google.com/finance/quote/LYV:NYSE
KingMachiavelli: Spotify가 왜 티켓 구매 흐름에 더 깊게 들어가지 않았는지 이해가 안 됨 최근 뭔가 발표하긴 했지만 좀 이상함. 페스티벌이나 콘서트를 너무 늦게 알게 돼 티켓을 못 사거나 너무 비싸진 뒤인 경우가 많음. Spotify는 내가 누구를 듣고 어디 사는지 알고 있으니, 이벤트 몇 달 전에 티켓을 사라고 알려줄 수 있어야 하지 않나. 수동으로 아티스트 콘서트 일정도 볼 수 있음. 이건 수익화하기도 쉬울 것임. Ticketmaster에서 티켓을 사는 사람의 50%가 실제로는 Spotify를 먼저 거친다면, Spotify는 비대칭적인 위치에서도 꽤 큰 힘을 갖게 됨
kaikai: Burning Man 조직은 매년 Ticketmaster가 아닌 업체를 쓰는 것으로 꽤 유명한데, 거의 항상 난장판이 됨 Secretparty.io도 사용자 경험이 좋은 티켓 업체임. 양도도 쉽고, 큰 트래픽 급증도 처리함. 대안이 없는 게 아니라 Ticketmaster의 해자 가 매우 단단한 것임
massysett: 자주 가는 작은 공연장은 이 업체를 통해 모든 티켓을 판매함. 다른 공연장들도 이 업체를 씀: https://www.axs.com/
annagio_: 망가진 정치 시스템에서 이해관계자들에게 뇌물과 로비를 하면 무엇을 기대하겠나? 독점임 더 나쁜 건 사람들이 계속 Ticketmaster에서 티켓을 사고, Taylor Swift를 보려고 말도 안 되는 돈을 내며, 끝나지 않는다는 점임. 사람들이 목소리를 내고 Ticketmaster에서 티켓 구매를 멈췄다면 지금은 다른 결과가 있었을 것임. Toronto에서는 내가 갔던 많은 이벤트가 Eventbrite를 썼음. Ticketmaster 계열인 Ticketweb도 있었는데 가능한 피하려고 했음
999900000999: Match와 같은 문제임. 경쟁사가 나오면 Match나 Ticketmaster가 그냥 사버림 얼마 전 Ticketmaster가 아닌 공연에 갔고 다음 주에도 하나 더 감. 아티스트가 자기 굿즈를 직접 파는 아주 작은 공연을 많이 다님. 오프닝이 너무 많아 오픈마이크에 가까울 정도임. 거대 공연장의 KENDRICK LAMAR보다 30~100명짜리 공연이 더 좋음. 다음 여행 때도 작은 공연을 찾고 싶음. BTS에는 관심 없지만, 한국 언더그라운드 랩 공연은 보고 싶음
cyberrock: 일본에는 여러 티켓 업체가 있고, Lawson이 지배적이긴 해도 Ticketmaster 수준은 아님 규모별 공연장도 수십 개 있고, 몇 년씩 이어지는 콘서트 투어도 있으며, 2027년 11월 공연 티켓도 갖고 있음. 신분증 확인, 티켓 추첨, 팬클럽 사전판매, 암표 방지법 등도 있음. 그래도 현지 물가 기준으로 가격이 천문학적일 수 있음. 문제는 인기 아티스트마다 복제인간이 다섯 명씩 있지 않다는 점 같음
lapalapa: 정말 좋은 질문임. 가능하면 다른 업체를 쓰는데, Ticketmaster는 재앙임 “큰” 국가가 아닌 곳에 있다 보니 등록부터 악몽이었음. 개인적으로는 그들의 기술적 해결책이 형편없다고 봄. 일부러 이렇게 만든 건 아닌지 궁금할 정도임
monster_truck: 그들은 사냥개 같은 놈들이라서 그럼 나중에 그들에게 인수된 스포츠 티켓 경쟁사의 CTO를 아는 사람이 있음. 그 회사는 매표소 줄에 서서 가능한 티켓을 사들이는 사람 수백 명을 고용했고, 좌석 정보를 입력하면 가격 범위를 알려줘 암표상이 부르는 값이 타당한지 판단하는 내부 도구도 갖고 있었음. 누구나 결제 봇 서비스를 쉽게 살 수 있게 되기 약 7년 전쯤 일임. 발로 뛰는, 물류 집약적인 사업이었고 CEO가 혼자 하던 걸 키운 형태였음. 이를 막기 위해 상상 가능한 모든 전술이 쓰였음. 사설탐정을 고용해 이름을 수집하고, 규제 민원과 소송으로 괴롭히고, 도로 청소나 보도 세척 일정을 바꿔 차가 견인되게 하는 식이었음. 일이 정점에 달했을 때는 직원들이 티켓을 살 현금을 받도록 현금 운송 체인과 막 거래를 만들었는데, 카드 처리는 어째서인지 늘 다운됐기 때문임. 최근 스포츠 이벤트 티켓을 현장에서 사보려 했다면 이제 현금도 못 쓰게 하는 걸 봤을 수 있음
mininao: 유럽에 있고 DICE를 많이 쓰는데 훌륭한 앱임 여기서는 대부분 티켓이 여러 플랫폼에서 동시에 판매됨. 예를 들면 DICE와 Ticketmaster가 같이 뜸
vogelke: Matt Stoller가 Ticketmaster의 독점 문제에 대해 훌륭한 글을 여러 편 썼음
madduci: 이건 “왜 Facebook Events의 진짜 경쟁자가 없고, 왜 많은 사람이 이벤트 정보를 거기에만 올리나?”와 같은 질문임
protocolture: Ticketmaster보다 더 잘 파는 방법을 누군가 발견하기 전까지 시장은 바뀌지 않을 것임 Ticketmaster는 형편없지만, 경쟁자가 나와도 Ticketmaster보다 한 자릿수 차원으로 나은 건 아님. Cabcharge를 처음 제대로 위협한 게 Uber였던 것과 비슷함. 여기서도 변화는 그 정도여야 함. 이벤트를 끌어오기 위한 사전판매 시장 같은 게 가능할까? 투어도 어느 정도 돈을 따라 움직이게 만들 수 있을까? 돈이 테이블 위에 보이면 공연장이 Ticketmaster 독점 정책을 바꿀지 결정할 수 있음
wj: Amazon이 티켓팅 시장에 들어갈 가장 좋은 기회가 있다고 느꼈음 Cyber Monday 같은 트래픽 급증을 처리할 플랫폼이 있기 때문임. 하지만 기술 인프라는 퍼즐의 일부일 뿐임
emodendroket: 경쟁사와 일하는 아티스트나 공연장을 블랙리스트에 올려 사실상 미친 선택처럼 만들기는 아주 쉬워 보임
발행일: 2026-06-11 08:03 (목)
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KT는 연결 기준 1분기 매출 6조 7784억원, 영업이익 4827억원을 기록했다고 12일 밝혔다.
전년 동기대비 매출은 1%, 영업익은 29.9% 감소했다.
영업익은 전년 동기 일회성 분양 이익에 따른 높은 기저 영향으로 감소했으나, KT에스테이트와 콘텐츠 그룹사의 실적 개선에 힘입어 감소 폭은 일부 완화됐다.
별도 기준 매출은 4조 8346억원, 영업이익은 3139억원을 기록했다. 지난 2월부터 시행 중인 고객 보답 프로그램과 침해 사고 관련 비용이 반영됐다.
무선 사업은 위약금 면제 기간 일부 가입자 이탈이 있었으나, 지난 2월 이후 순증으로 전환하며 서비스 매출은 전년 동기 대비 0.4% 증가했다.
유선 사업은 가입자 기반 확대에 힘 입어 매출이 전년 동기 대비 0.8% 증가했다. 인터넷 사업은 기가 인터넷 중심 가입자 증가와 부가 서비스 이용 확대로 매출이 전년 동기 대비 1.8% 성장했다. 미디어 사업은 IPTV 가입자 확대와 프리미엄 셋톱박스 이용 증가에 힘입어 매출이 전년 대비 1.3% 증가했다.
기업서비스 매출은 통신 사업의 안정적 성장과 AICC 등 신사업 확대에도 대형 구축사업 종료 영향으로 전년 동기 대비 2.2% 감소했다. 회사 측은 1분기 재난안전통신망 구축사업 등 대형 공공 사업과 금융권 AICC, 클라우드 수주를 확보하며 향후 성장 기반을 강화했다고 설명했다.
마이크로소프트, 팔란티어와의 전략적 파트너십도 성과를 내고 있다. KT는 금융 고객 중심으로 AX 관련 신규 수주를 확보했으며, 향후 금융, 공공, 제조 등 산업별 레퍼런스를 축적해 B2B AX 사업을 확대할 계획이다.
KT그룹은 클라우드, 부동산, 미디어 등 핵심 포트폴리오를 중심으로 안정적인 실적 흐름을 이어갔다. KT클라우드는 데이터센터와 AI, 클라우드 사업 수요를 바탕으로 전년 동기 수준의 매출을 기록했다. 지난해 11월 개소한 가산 데이터센터의 가동률 확대와 신규 데이터센터 구축, AI 파운드리 사업 확장을 통해 공공 기업 AI 클라우드 시장 공략을 강화하고 연간 두 자릿수 성장세를 이어갈 방침이다.
KT에스테이트는 대전 괴정동 아파트 분양 사업 공정률 확대에 따른 분양수익 증가로 전년 동기 대비 72.9% 늘어난 2374억 원의 매출을 기록했다.
콘텐츠 자회사는 광고시장 둔화와 플레이디 매각 영향에도 전년 동기 대비 1.9% 성장했다. KT스튜디오지니는 ‘클라이맥스’ 등 프리미엄 오리지널 콘텐츠 라인업과 유통 다변화를 통해 경쟁력을 강화했으며, KT밀리의서재는 가입자 증가와 구독 기반 매출 확대에 힘입어 실적 개선을 이어갔다.
케이뱅크는 지난 3월5일 코스피에 상장하며 성장 기반을 강화했다. 지난 3월 말 기준 수신 잔액은 28조 2200억원, 여신 잔액은 18조 7500억원을 기록했다.
1분기 신규 가입자 54만명을 확보해 총 가입자 수는 1607만 명으로 늘었다. 케이뱅크는 상장을 통해 확보한 자본을 바탕으로 중소기업, 소상공인(SME) 금융 시장 진출과 플랫폼 경쟁력 강화를 추진할 계획이다.
KT는 중기 주주환원 정책도 발표했다. 별도 기준 조정 당기순이익의 50%를 주주환원 재원으로 활용하되, 비현금성, 비경상 손익을 제외한 조정 기준으로 환원 규모를 산정한다. 일시적 손익 변동이 배당 재원에 미치는 영향을 줄이고, 배당의 안정성과 예측 가능성을 높이기 위해서다.
또한 현금배당과 자사주 매입, 소각을 병행하는 기존 방향을 유지한다. 올해 연간 최소 주당 배당금(DPS)을 2400원으로 제시했다.
1분기 주당 배당금은 600원으로 결정했다. 배당 기준일은 오는 27일이며, 배당금 지급일은 6월11일이다.
KT, 소상공인 전용 서비스 '사장이지' 가입자 10만 돌파 2026.05.11 KT, 도쿄일렉트론코리아와 재생에너지 PPA 추진 2026.05.11 KT, 국제 사이버방어 훈련 ‘락드쉴즈’ 참가 2026.05.10 KT, 2026 나는 솔로런’ 마라톤에 체험형 부스 운영 2026.05.10
이밖에 KT는 기업가치 제고 계획 이행을 위해 지난 2월 2500억원 규모 자사주 매입, 소각 계획을 발표했으며, 지난 3월부터 6개월간 신탁계약을 통해 자사주 매입을 진행하고 있다.
민혜병 KT CFO는 “1분기는 사이버 침해 사고에 따른 가입자 보답 프로그램을 시행하고 보안 체계를 고도화하는 한편, B2C B2B 사업의 경쟁력을 공고히 한 시기였다”며 “앞으로 AX 플랫폼 컴퍼니 비전 아래 AX 기반 성장을 지속하고 수익성 개선을 통해 기업가치를 제고해 나가겠다”고 밝혔다.
암호화폐 업계, 美 상원에 클래리티법 표결 촉구…코인베이스·리플 동참
코인베이스·리플 등 200여개 암호화폐 기업·단체가 미국 상원 지도부에 클래리티 법안 본회의 표결을 요구했다. 법안은 상원 60표 확보와 하원 조율, 대통령 서명이 남아 있는 상태다.
클래리티 법안(CLARITY Act)의 의회 통과가 쉽지 않을 전망이다 [사진: 셔터스톡]
[디지털투데이 이윤서 기자] 코인베이스와 리플, 크라켄, 앤드리슨 호로위츠(a16z), 서클, 바이낸스US를 포함한 200여개 암호화폐 기업·업계 단체가 미국 상원 지도부에 클래리티 법안의 본회의 표결을 촉구했다.
9일(이하 현지시간) 블록체인 매체 코인포스트에 따르면 이들 단체는 8일 존 튠 상원 공화당 원내대표와 척 슈머 민주당 원내대표에게 연명 서한을 보내 법안 처리를 요구했다.
이번 서한은 업계 단체 스탠드 위드 크립토(Stand with Crypto)가 주도했고, 블록체인 협회와 크립토 카운슬 포 이노베이션, 디지털 챔버가 함께 작성했다. 스탠드 위드 크립토는 미국 50개주 전역에서 약 300만명의 지지자 네트워크를 기반으로 조속한 법안 처리를 요구하고 있다.
해당 단체들은 클래리티 법안이 암호화폐에 대한 포괄적인 연방 규제 틀을 만들고, 규제기관의 역할을 명확히 하며, 실행 가능한 등록 경로를 제공한다고 주장했다. 또 이 법안이 혁신과 일자리, 투자, 시장 활동을 미국 안에 머물게 해 미국의 디지털 자산 혁신 주도권을 강화할 수 있다고 강조했다.
클래리티 법안은 지난 5월 14일 상원 은행위원회를 찬성 15표, 반대 9표의 초당적 지지로 통과했다. 다만 최종 입법까지는 상원 본회의에서 60표를 확보해야 하고, 이후 하원과의 문안 조정, 대통령 서명 절차도 남아 있는 상태다.
시장에서는 연내 통과 가능성을 두고 엇갈린 전망이 나온다. JP모건 분석가들은 최근 보고서에서 여러 장애물이 겹치면서 법안의 성립 여지가 줄고 있다고 봤다. 여름 휴회 이후에는 11월 중간선거 일정으로 의회 논의 시간이 더 빠듯해질 것으로 예상되며, 남은 실질 심의 기간은 약 9주라는 분석도 제시됐다.
핵심 쟁점 중 하나는 스테이블코인 보유분에 이자를 붙일 수 있는지 여부다. 현행 법안 문구는 잔액에 대한 수동적 수익 제공을 금지하는 원칙을 두면서도 결제, 거래, 로열티 프로그램과 연동된 보상은 허용하는 구조다. JP모건은 스테이블코인 잔액에 대한 이자 지급 금지가 명시적으로 적혀 있지 않아 해석 여지가 남는다고 지적했다.
이 문제를 두고 제이미 다이먼 JP모건 최고경영자(CEO)도 공개적으로 반대 입장을 냈다. 그는 암호화폐 플랫폼이 은행 수준의 규제를 받지 않으면서 이자와 유사한 상품을 제공할 수 있게 될 경우, 은행업계의 반발이 불가피하다고 봤다. TD 코웬 분석가들 역시 법안을 둘러싼 정치적 환경이 악화하고 있다며, 올해 안 통과에는 부정적인 시각을 유지했다.
반면 조속한 입법을 요구하는 목소리도 커지고 있다. 신시아 루미스 상원의원은 올해 안에 법안이 통과되지 않으면 심의가 2030년까지 미뤄질 것이라고 경고했으며, 스콧 베센트 재무장관 또한 이번 여름 입법을 요청한 상태다.
백악관의 암호화폐 담당 고문 패트릭 위트는 클래리티 법안을 '규제 강화·법 집행 추진형 법안'으로 평가하며 조기 통과 필요성을 강조했다. 이에 따라 향후 관전 포인트는 상원 본회의 표결 일정이 실제로 잡히는지, 그리고 스테이블코인 수익 제공을 둘러싼 문구 해석 논란이 표결 전 조정될 수 있는지에 쏠리고 있다.
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키워드 #클래리티법 #JP모건 #암호화폐 #스테이블코인
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발행일: 2026-06-11 08:03 (목)
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개발 '토큰 맥싱'의 시대는 끝났다: 메타·아마존·우버의 선택
산업통상부는 10일(현지시간) 벨기에에서 이재명 대통령의 유럽연합(EU) 방문 계기에 투자 신고식과 유럽지역 투자가 라운드테이블을 개최해 유럽 소재 첨단기업의 대한국 투자를 유치하고, 양국이 타결한 디지털통상협정(DTA)에 공식 서명하는 등 통상·투자·디지털 분야에서 주요 협력 성과를 도출했다고 밝혔다.
산업부는 KOTRA와 함께 ‘유럽지역 투자신고식’과 ‘유럽투자가 라운드테이블’을 개최해 유럽 기업의 한국 투자 확대와 미래 투자 협력 방향을 논의했다.
‘유럽지역 투자신고식’에서는 김정관 산업부 장관이 참석한 가운데, 유럽 기업 4곳이 총 1억 6500만 달러 규모 외국인직접투자(FDI)를 신고했다.
독일 첨단소재 기업 오라폴은 지난해 인수한 반사 필름 분야 한국 기업 A사의 공장을 증설할 예정이다. 오라폴의 기술과 세계 80개국 이상에 수출 중인 A사의 글로벌 네트워크를 결합해 아태지역 반사 필름 수요에 대응하기 위한 수출 허브로 활용할 계획이다.
프랑스 기업 콴델라는 광자 기반 양자컴퓨터 분야 선도 기업으로 한국 산학연과의 연구개발을 더욱 확대해 나갈 계획이다. 이번 투자를 바탕으로 한국을 연구개발 및 제조 허브로 육성해 양자컴퓨터 기술 확산 가속에 기여할 전망이다.
네덜란드 프로드라이브 테크놀로지스는 반도체 등 첨단산업 장비 모듈을 수입·판매하기 위한 한국법인을 최초로 설립한다.
스웨덴 전자부품·디스플레이 장비 전문 기업인 마이크로닉은 한국을 연구 거점으로 삼아 디스플레이·반도체 장비 기술혁신을 가속할 계획이다.
이어진 ‘유럽투자가 라운드테이블’에서 김 장관은 “한국의 경쟁력 있는 첨단산업 공급망과 AI 생태계가 앞으로도 유럽 기업에 새로운 협력 기회를 제공할 것”이라며 “외국인투자 인센티브를 지속 확대하고 규제 환경을 개선하는 것은 물론, 외국기업 목소리를 청취해 한국 투자 과정에서의 애로사항이 적시에 해결될 수 있도록 적극 지원하겠다”고 밝혔다.
여한구 산업부 통상교섭본부장과 EU 마로시 셰프초비치 통상·경제안보 집행위원은 양측 정상이 임석한 가운데 한-EU 디지털통상협정(DTA)에 정식 서명했다.
한-EU DTA는 싱가포르에 이어 두 번째로 체결한 양자 디지털 통상협정이자, 5대 교역 상대국과 체결한 최초의 디지털 통상협정이다. 양측은 2011년 발효된 한-EU 자유무역협정(FTA)을 기반으로 발전해 온 전통적 통상관계를 디지털 분야로 확장함으로써, 급변하는 디지털 통상환경에 대응하기 위한 제도적 기반을 마련하게 됐다.
이번 DTA는 총 42개 조항으로 구성된 독립적인 디지털 통상협정으로, 양측은 2023년 10월 협상을 개시한 이후 7차례 공식 협상 등을 거쳐 2025년 3월 협상 타결을 선언한 바 있다.
한-EU DTA는 기본적으로 컴퓨팅 설비 및 데이터 현지화를 금지한다. 국내 기업이 EU 진출시 반드시 현지 데이터센터를 증설할 필요가 없고 EU에서 수집한 데이터를 국내 서버에서 처리할 수 있어 현지 서버 구축 부담이 완화할 전망이다.
소프트웨어의 수출입·유통·판매 등의 조건으로 소스코드 이전·접근을 요구하지 못하도록 함으로써 기업의 중요 자산이자 영업 기밀에 해당하는 소스코드가 제도적으로 보호받을 수 있게 했다. 또 국내 소비자가 EU 플랫폼을 통한 전자상거래 활동시 겪을 수 있는 사기 등을 미연에 방지한다. 소비자 구제를 위한 적절한 수단을 마련하도록 하고, EU 소재 전자상거래 기업과 송신자 스팸메시지 수신을 거부하거나 수신에 동의토록 함으로써 전자상거래에 참여하는 소비자 권리를 강화한다. 사이버 보안 사고 대응을 위한 국가기관의 역량을 강화하고, 사고 발생시에는 양측의 경험을 활용해 공동으로 신속하고 효과적으로 대응할 계획이다.
EU, 역내 생산 전기차만 보조금…보호무역 강화 신호 2026.02.17 산업부, EU 철강 관세할당 도입에 총력 대응 2025.10.10 EU, 中 저가 공세 맞설 2천만원대 전기차 규격 만든다 2025.11.05 ‘메이드 인 유럽’ 범위에 한국 포함…FTA 체결국 일단 안도 2026.03.05
디지털 교역 과정에서 전자 서명 또는 전자 인증의 법적 효력을 인정하고, 상호 인정이 가능하도록 노력해 기업 간 거래비용이 획기적으로 절감될 전마이다. 또 전자 송장, 전자 지급 등에서 표준화와 상호운용성을 촉진함으로써 기업 간 거래 처리의 신속성과 효율성을 높이는데 기여할 것으로 예상된다.
정부는 한-EU DTA가 전자상거래 확대, 디지털 콘텐츠 수출 촉진, 중소·스타트업의 디지털 무역 참여 기회 확대 등 실질적인 성과로 이어질 수 있도록 조속한 한-EU DTA 발효를 목표로 EU 측과 긴밀하게 협의해 후속 절차를 차질 없이 진행해 나갈 예정이다.
Show GN: Playwright 봇 탐지를 우회하는 스킬 (github.com/greekr4)
Playwright로 사이트에 접속하면 봇탐지에 바로 막히는 경우가 많습니다. 인터넷에 떠도는 "스텔스" 스니펫들을 붙여봤더니, 어떤 건 오히려 더 잘 걸리더군요. 그래서 8개 탐지기로 직접 측정해보고, 실제로 통과하는 조합만 골라 스킬로 만들었습니다. 설치 / 사용 설치: npx skills add greekr4/playwright-bot-bypass 사용: playwright-bot-bypass 호출 좀 의외였던 점 흔히 쓰는 navigator 위조(가짜 플러그인·캔버스 노이즈·webdriver 삭제 등)는 진짜 크롬과 미묘하게 안 맞아서 오히려 탐지 신호가 됩니다. 하나는 실제 크롬에서 크래시까지 났습니다 그래서 위조는 전부 빼고, 진짜 크롬(headed)에 맡긴 뒤 Playwright 흔적 딱 2개만 제거했습니다 (__pwInitScripts 제거 + rebrowser의 CDP 누수 차단) 결론은 "덜 꾸밀수록 더 안 걸린다" 였습니다 피드백 환영합니다 — 특히 "이 탐지기는 못 뚫더라" 같은 제보 주시면 반영하겠습니다.
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美 소비자물가 3년 만에 최고 급등…시장 불안 속 비트코인·이더리움 선방
미국 5월 소비자물가지수가 전년 대비 4.2% 올라 3년 만의 최고치를 기록했다.연내 금리인상 전망이 커졌지만 비트코인과 이더리움은 최근 급락 뒤 반등세를 이어갔다.
이번 흐름은 물가와 금리 전망이 악화해도 암호화폐 가격이 즉각 같은 방향으로 움직이지는 않는다는 점을 보여줬다. [사진: Reve AI]
[디지털투데이 홍진주 기자] 미국의 5월 소비자물가지수(CPI)가 3년 만에 가장 높은 상승률을 기록하면서 연방준비제도(Fed)의 긴축 장기화 우려가 커지고 있다. 다만 암호화폐 시장은 지표 발표 직후 낙폭을 줄이며 반등에 나서면서 시장이 이미 상당 부분 악재를 선반영했다는 분석도 나오고 있다.
10일(현지시간) 디크립트에 따르면, 미국 노동통계국(BLS)은 5월 CPI가 전년 동기 대비 4.2% 상승했다고 발표했다. 이는 최근 3년 사이 가장 높은 상승률이다. 전월 대비 상승률은 0.5%로 시장 예상치에 부합했다.
연간 물가상승률은 3개월 연속 높아졌으며, 이번 상승에는 에너지 가격 급등이 큰 영향을 미친 것으로 분석됐다. 매체는 미국과 이란 간 갈등이 다시 고조되면서 글로벌 원유 공급 우려가 커졌고, 이에 따른 에너지 가격 상승이 물가를 끌어올렸다고 설명했다.
통상 물가가 예상보다 높거나 높은 수준에서 고착화하면 암호화폐를 포함한 위험자산에는 부담이 된다. 인플레이션이 예상보다 높게 유지될 경우 연준이 금리를 더 오랫동안 높은 수준에서 유지하거나 추가 인상에 나설 가능성이 커지기 때문이다. 금리가 오르면 현금과 국채의 투자 매력이 높아지는 반면, 이자를 지급하지 않는 비트코인과 금 같은 자산은 상대적으로 불리해진다.
실제로 시장에서는 연말 이전 최소 한 차례 추가 금리 인상 가능성을 반영하기 시작한 것으로 전해졌다. 불과 최근까지만 해도 투자자들은 올해 최대 세 차례 금리 인하 가능성에 무게를 두고 있었지만, 강한 고용지표와 물가 상승세가 이어지면서 분위기가 달라지고 있다.
그럼에도 암호화폐 시장은 예상 밖의 반응을 보였다. 비트코인은 CPI 발표 직후 약 15분 동안 6만1000달러 부근에서 6만1750달러 수준까지 상승했으며, 이후 6만2000달러 선에서 거래됐다. 24시간 기준 상승률은 약 0.3%를 기록했다. 다만 지난주 급락 이전 가격 수준을 완전히 회복하지는 못한 상태다.
주요 알트코인도 반등 흐름에 동참했다. 이더리움(ETH)은 1650달러, 솔라나(SOL)는 65달러 수준까지 올랐으며, XRP 역시 낙폭을 일부 만회했다. 특히 이더리움과 솔라나는 미국 고용지표 발표 이후 이어졌던 하락세를 되돌리며 상승 전환에 성공했다.
시장에서는 이번 CPI 발표가 암호화폐 시장의 방향을 단번에 바꿀 정도의 결정적 재료는 아니라는 평가도 나온다. 거래 인프라 플랫폼 테오(Theo)의 최고투자책임자(CIO) 이기 이오페는 "물가가 예상치에 부합한 결과만으로는 비트코인에 강력한 촉매가 되기 어렵다"고 말했다.
그는 연준의 통화정책 완화 기대를 다시 키워줄 만한 요소가 부족한 만큼, 당분간 시장은 새로운 호재보다는 투자자들의 기존 포지션과 수급 상황에 더 크게 영향을 받을 것이라고 전망했다.
연준의 정책 환경도 더욱 복잡해지고 있다. 연준은 오랜 기간 물가를 2% 목표 수준으로 되돌리기 위해 노력해왔지만, 최근 중동 지역 긴장 고조와 에너지 가격 상승이 그동안의 진전을 상당 부분 상쇄한 것으로 평가된다. 현재 연준은 기준금리 목표 범위를 3.5~3.75% 수준에서 유지하고 있다.
시장 전문가들은 향후 암호화폐 시장이 금리 전망과 물가 흐름, 에너지 가격, 지정학적 변수에 더욱 민감하게 반응할 것으로 보고 있다. 특히 인플레이션이 다시 상승 추세를 이어갈 경우 연준의 긴축 장기화 우려가 재부각될 수 있어, 주요 경제지표 발표 때마다 암호화폐 시장 변동성이 확대될 가능성이 높다는 전망이 나온다.
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DiffusionGemma 는 텍스트 확산 방식으로 전체 텍스트 블록을 동시에 생성하는 Apache 2.0 라이선스의 26B MoE 실험용 공개 모델임 일반적인 자기회귀 LLM의 순차적 토큰 생성 대신 256토큰 병렬 생성 을 사용해 전용 GPU에서 최대 4배 빠른 텍스트 생성을 제공함 추론 시 전체 26B 중 3.8B 파라미터 만 활성화하며, 양자화하면 18GB VRAM 한도 안에서 고급 소비자용 전용 GPU에 맞게 동작함 양방향 어텐션과 반복적 자체 수정으로 인라인 편집, 코드 채우기, 아미노산 서열, 수학 그래프처럼 비선형 구조 가 있는 작업에 이점이 있음 속도와 병렬 레이아웃 생성을 우선한 실험 모델이므로 전체 출력 품질은 표준 Gemma 4보다 낮으며, 최고 품질이 필요한 애플리케이션에는 표준 Gemma 4 배포가 권장됨 개발자를 위한 새로운 가치 DiffusionGemma 는 텍스트 확산을 탐색하는 실험용 공개 모델이며, 일반적인 자기회귀 LLM의 토큰별 순차 처리를 넘어 전체 텍스트 블록을 동시에 생성함 이 모델은 Apache 2.0 라이선스로 제공되는 26B Mixture of Experts(MoE) 모델이며, GPU에서 최대 4배 빠른 텍스트 생성을 제공함 Gemma 4 계열의 파라미터당 지능과 Gemini Diffusion research 를 기반으로 하며, 생성 속도 극대화를 위한 새로운 확산 헤드를 통합함 자기회귀 Gemma 4 모델은 고품질 프로덕션 출력의 표준으로 유지되며, DiffusionGemma는 속도가 중요한 대화형 로컬 워크플로를 탐색하는 연구자와 개발자를 위해 설계됨 핵심 트레이드오프 빠른 추론 은 디코딩 병목을 메모리 대역폭에서 연산으로 옮겨 전용 GPU에서 최대 4배 빠른 토큰 출력을 제공함 단일 NVIDIA H100에서 초당 1000개 이상 토큰, NVIDIA GeForce RTX 5090에서 초당 700개 이상 토큰을 생성함 하드웨어 접근성 은 전체 26B MoE 중 추론 시 3.8B 파라미터만 활성화하는 구조에서 나옴 양자화하면 고급 소비자용 전용 GPU의 18GB VRAM 한도 안에 맞게 동작함 양방향 어텐션 은 각 순전파마다 256토큰을 병렬 생성해 모든 토큰이 서로를 참조할 수 있게 함 인라인 편집, 코드 채우기, 아미노산 서열, 수학 그래프 같은 비선형 영역에서 이점이 있음 자체 수정 은 모델이 전체 텍스트 블록을 한 번에 평가하면서 실시간으로 실수를 고치도록 반복적으로 출력을 다듬는 방식임 실험적 상태와 프로덕션 권고는 명확하며, 속도와 병렬 레이아웃 생성을 우선하기 때문에 전체 출력 품질은 표준 Gemma 4보다 낮음 미세조정 예시 특정 작업 성능은 미세조정 으로 개선할 수 있음 Unsloth 는 DiffusionGemma가 스도쿠를 풀도록 미세조정했으며, 스도쿠는 각 토큰이 미래 토큰에 의존하기 때문에 자기회귀 모델이 어려워하는 작업임 DiffusionGemma의 양방향 어텐션은 스도쿠 같은 작업을 훨씬 쉽게 만듦 텍스트에 확산을 쓰는 이유 AI 연구 커뮤니티는 수년간 확산 기반 텍스트 생성 을 탐색해 왔지만, 이를 대형 모델에 적용하는 일은 도전 과제로 남아 있었음 DiffusionGemma는 모델이 하드웨어를 사용하는 방식을 바꿔 이 문제를 다룸 기존 모델과의 트레이드오프 대부분의 언어 모델은 타자기처럼 왼쪽에서 오른쪽으로 한 번에 하나의 토큰을 생성함 클라우드에서는 서버가 수천 개 사용자 요청을 함께 배치 처리해 하드웨어 부하를 공유할 수 있으므로 이 방식이 효율적임 단일 사용자가 로컬에서 실행할 때는 단어 단위 생성이 전용 GPU나 TPU를 충분히 활용하지 못하게 하며, 하드웨어가 다음 “키 입력”을 기다리는 시간이 많아짐 DiffusionGemma는 256토큰 문단 전체를 동시에 초안 작성해 컴퓨터 프로세서에 더 큰 작업 덩어리를 한 번에 제공함 이 구조는 모델 추론을 순차적 타자기에서 전체 텍스트 블록을 동시에 찍는 대형 인쇄기처럼 바꾸는 방식임 로컬·저동시성 추론에 맞춘 속도 향상 DiffusionGemma의 속도 향상은 로컬 추론 과 낮은 동시성 추론을 위해 설계됨 높은 QPS 클라우드 서빙에서는 자기회귀 모델도 연산을 효율적으로 포화하도록 배포할 수 있음 높은 QPS 환경에서는 DiffusionGemma의 병렬 디코딩 이점이 줄어들며, 서빙 비용이 더 높아질 수 있음 처리량 이점은 단일 가속기에서 낮은 배치 크기부터 중간 배치 크기까지 가장 강함 텍스트 확산의 작동 방식 텍스트 확산 은 시각적 노이즈에서 시작해 선명한 그림으로 반복 개선하는 AI 이미지 생성 방식과 유사한 절차를 텍스트에 적용함 첫 단계인 캔버스에서는 모델이 무작위 플레이스홀더 토큰으로 구성된 캔버스에서 시작함 반복 개선 단계에서는 모델이 여러 차례 패스를 수행하고, 올바른 토큰을 고정한 뒤 이를 맥락 단서로 사용해 나머지를 다듬음 최종 다듬기 단계에서는 텍스트가 고품질 출력으로 수렴함 모델이 생성 중 문단 전체를 처리할 수 있기 때문에 복잡한 Markdown 서식을 정확히 닫거나 코드를 거의 실시간으로 생성하고 렌더링하는 동작 패턴이 가능해짐 시작 방법 실험용 모델 가중치는 허용적인 Apache 2.0 라이선스로 제공되며 Hugging Face에서 접근할 수 있음 DiffusionGemma developer guide 에서 통합 방법을 확인할 수 있으며, A Visual Guide to DiffusionGemma 에서 내부 메커니즘을 더 깊게 볼 수 있음 모델 서빙은 MLX , vLLM , Hugging Face Transformers 를 사용해 수행할 수 있음 vLLM 통합은 Red Hat 의 지원을 받음 빠른 실험을 위해 조합성을 위해 설계된 모듈형 JAX 도구상자인 Hackable Diffusion 기반 미세조정 튜토리얼이 제공됨 미세조정은 Unsloth 와 NVIDIA NeMo 로도 탐색할 수 있음 llama.cpp 공식 지원은 곧 제공될 예정임 최적화와 실행 환경 NVIDIA와의 협업으로 하드웨어 스택 전반에서 최적화가 이뤄졌으며, 소비자 환경과 엔터프라이즈 시스템 모두에서 호환성과 성능을 제공함 소비자 환경은 GeForce RTX 5090과 4090 GPU용 양자화를 지원함 엔터프라이즈 환경은 고급 NVFP4 커널을 사용하는 Hopper와 Blackwell에서 고성능을 제공함 로컬 데스크사이드 배포용 NVIDIA DGX Spark와 DGX Station, AI 전문가용 RTX PRO도 대상에 들어감 NVFP4 4비트 부동소수점 네이티브 지원은 연산 처리량을 가속해 모델이 더 빠른 속도와 거의 손실 없는 정확도로 실행되게 함 실행 방식은 데스크톱 전용 GPU, Gemini Enterprise Agent Platform Model Garden , NVIDIA NIM 중에서 선택할 수 있음
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최근 OpenCode 로 옮겨서 미국 주요 프런티어 연구소가 아닌 모델들을 많이 써봤는데, 예상 밖으로 가장 마음에 든 모델은 Mercury 였음 “똑똑해서”가 아니라 말도 안 되게 빨랐기 때문임. 프롬프트를 넣고 기다리는 최신 에이전트식 경험보다 페어 프로그래밍에 가까웠고, AI의 이점은 얻으면서도 AI 이전 코딩 감각이 일부 돌아와 더 재미있었음. 프롬프트를 넣고 기다리며 방향이 맞기를 비는 슬롯머신 같지 않았고, Gemini Flash Lite나 GPT Mini/Nano 같은 작은 모델도 더 자주 쓰게 됨. 오픈 가중치 모델이 나와서 기대되고 바로 테스트해볼 예정임
Google이 계속 힘을 보여주는 중임. Gemini가 코드나 에이전트 용도에서 Claude나 OpenAI 모델보다 더 경쟁력 있지 않은 게 놀랍지만, Google에 여전히 업계 최고 수준의 AI 인력이 있는 건 분명함 다만 Google은 큰 사고형 LLM보다 휴대폰에서 돌거나 거의 실시간인 사용 사례에 집중하는 듯함. 이런 효율 개선 은 앞으로 AI에 매우 중요해질 가능성이 큼. 특정 생태계에 묶어두려고 토큰을 보조금처럼 싸게 주던 시기는 끝나가고, 실제 비용을 내야 할 때가 오고 있음. 정말 똑똑한 모델을 비용 효율적으로 돌리는 법을 찾는 회사가 이길 것임. DeepSeek는 GPT 5.5나 Opus 4.8보다 한 자릿수 배 이상 싸고, 둘보다 나쁘긴 하지만 치명적으로 나쁘지는 않음. 최고의 코딩 모델이 인간 시간을 충분히 아껴준다면 10배는 기꺼이 내겠지만, 최근 벤치마크에서 GPT 5.5 Pro가 DeepSeek보다 200배 이상, Opus 4.8보다 약 30배 비싼 경우처럼 100배 차이면 받아들이기 어려움
일부 반응은 확산 방식 의 장점을 놓치고 있음. 휴대폰이나 컴퓨터 GPU 같은 엣지 기기에는 큰 영향을 줄 수 있음 LLM의 디코더는 이전 토큰들을 모두 고려해야 해서 토큰을 하나씩 계산함. 기존 LLM 디코더는 여러 추론을 배치로 묶을 만큼 부하가 충분하면 잘 확장되고, 그 환경에서는 확산의 이점이 제한적임. 엣지에서는 문제가 다름. 추론 가속기가 RAM에서 GB 단위 가중치를 계속 옮기느라 굶주림 상태가 됨. LPDDRx/GDDRx 같은 소비자용 RAM은 HBM보다 대역폭이 낮고, 요청이 직렬이라 공통 가중치 계산을 배치로 묶을 수 없기 때문임. 확산은 토큰을 병렬로 계산할 수 있어 메모리 대역폭 병목 을 완화함
NVIDIA가 이 모델용 무료 엔드포인트 를 제공하고 있음. 자세한 내용은 https://build.nvidia.com/google/diffusiongemma-26b-a4b-it 에 있고, 계정을 만들고 아마 전화번호 인증도 해야 함 펠리컨을 그리게도 해봤음: https://tools.simonwillison.net/markdown-svg-renderer#url=ht...
DiffusionGemma 같은 텍스트 확산 모델 이 어떻게 작동하는지 보여주는 좋은 시각 설명: https://newsletter.maartengrootendorst.com/p/a-visual-guide-...
며칠 전만 해도 Google이 1년 전 I/O에서 시연한 뒤 확산 텍스트 생성 모델 에 대해 전혀 말하지 않는다고 생각했음 돌리기 너무 비싸다는 소문이 있었지만, 제공된 차트처럼 같은 1x H100 하드웨어에서 DiffusionGemma와 일반 Gemma를 비교한다면 그렇지는 않아 보임. Gemma보다 약간 약하다는 것 말고 이 속도의 단점이 무엇인지 궁금함
“DiffusionGemma는 이 비효율을 뒤집는다. 단어를 순차적으로 예측하는 대신 256토큰 문단 전체의 초안을 동시에 만든다. 컴퓨터 프로세서에 더 큰 작업 덩어리를 한 번에 줌으로써 하드웨어를 최대한 활용한다. 모델 추론을 한 글자씩 치는 타자기에서 텍스트 블록 전체를 동시에 찍어내는 거대한 인쇄기로 업그레이드한다” “추론 중 3.8B 파라미터만 활성화하는 총 26B 규모의 전문가 혼합(MoE) 모델로 동작하며, 양자화하면 고급 소비자용 전용 GPU의 18GB VRAM 한계 안에 편안히 들어간다” 그러니까 Gemma 4 26B는 ollama로 내 24GB GPU에서 아주 빠르게 도는 MoE 모델 임. 이건 추측 디코딩처럼 들리지만, MoE 모델에서는 그게 작동하지 않는다고 생각했음. 이걸 따라가는 게 일이 아닌 사람에게는 변화가 너무 많아 따라가기 힘듦
내 3090 Ti 에서는 광고된 속도 근처에도 못 미치지만, 답변을 “채워 넣는” 모습을 보는 건 재미있음 Simon의 “자전거 탄 SVG 펠리컨” 테스트를 해봤고 결과는 꽤 미니멀하지만 요구사항에는 맞았음: https://gist.github.com/peterc/7672e74ec1437945e5fca5ce2c1c9... -- 패치된 llama.cpp에서 Q4 양자화로 돌린 결과임. Simon의 결과가 많이 다른지도 궁금함
확산형 추론 모델 은 어떤 모습일까? 미리 정해진 길이의 [thinking] 블록을 오래 확산시키고, 최종 출력 블록은 그 thinking 블록 내용을 입력의 일부로 쓰는 식일까? 그리고 확산 모델은 애초에 출력 길이를 어떻게 정할까? 미리 정한 파라미터인지, 아니면 중간 어딘가에 [end] 토큰을 확산시키는지 궁금함
멋지긴 하지만 로컬 모델은 이미 괜찮아도 가장 싼 API보다도 체감상 확실히 떨어져서, 속도를 위해 품질을 조금이라도 희생할 생각은 잘 안 듦 어떤 사용 사례에는 분명 가치가 있겠지만, 실제로 프로덕션에 배포하려는 구체적인 사례가 궁금함
발행일: 2026-06-11 08:03 (목)
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AI [클코나잇 2] 웨비나 OPEN! 클로드 코드의 한계 확장
요즘 세미나 5 분 2026.05.29. 2.2K
파라마운트스카이댄스의 워너브라더스디스커버리(WBD) 인수 합병안이 유럽연합(EU) 정부의 보조금 심사를 받게 됐다.
10일(현지시간) 로이터 등에 따르면, EU 집행위원회는 파라마운트의 WBD 합병안이 EU 보조금 심사 대상이 됐다고 밝혔다.
파라마운트는 전날 EU의 불공정한 외국 정부 보조금을 겨냥한 규정에 따라 승인을 요청했다.
파라마운트의 WBD 합병안은 사우디아라비아 국부펀드, 리마드 홀딩 컴퍼니, 카타르 투자청의 금전적 지원을 받고 있다. EU는 이 자금과 관련해 검토를 하고 있는 것으로 알려졌다.
파라마운트 "넷플릭스가 WBD 합병 훼방" 2026.06.10 美 10개 주 법무장관, WBD 합병 소송 준비 2026.06.09 파라마운트-WBD 합병 저지 연대 목소리 커진다 2026.06.08 WBD 합병에 소비자 극장 반독점 우려 소송 제기 2026.06.06
EU 집행위원회는 7월14일까지 거래를 승인할지, 혹은 90일 간 본격적인 조사에 착수할지 결정할 예정이다.
로이터는 사안에 정통한 소식통을 인용, 보조금 승인은 합병 승인보다 쉬울 것으로 예상한다고 보도했다.
NHN, 양철웅 신임 CTO 선임…그룹 차원 'AI 네이티브' 전환 박차
NHN은 양철웅 기술본부장을 신임 최고기술책임자(CTO)로 선임했다고 11일 밝혔다. [사진: NHN]
[디지털투데이 이호정 기자] NHN이 전사적인 인공지능 전환(AX)에 드라이브를 걸기 위해 기술 사령탑을 교체했다. 인프라, 보안 분야에서 뼈가 굵은 베테랑을 전면에 내세워 그룹 차원의 'AI 네이티브' 체질 개선을 이끌겠다는 구상이다.
NHN은 양철웅 기술본부장을 신임 최고기술책임자(CTO)로 선임했다고 11일 밝혔다.
새롭게 기술 총괄을 맡은 양 CTO는 한국과학기술원(KAIST) 전산학 박사 출신이다. 지난 20여년 간 인터넷 인프라, 트래픽 최적화, 클라우드 등의 영역을 거친 정통 엔지니어다. 지난 2022년 NHN클라우드에 합류한 이후 보안개발랩 연구소장을 역임하며 플랫폼 고도화에 기여해 왔다.
회사 측은 양 CTO가 AI를 활용한 개발 혁신으로 내부 실행 속도를 끌어올리는 동시에, 흩어져 있던 그룹 내 기술 로드맵을 체계화할 적임자라고 판단했다. 이를 통해 그룹사 전반에 AI 활용을 확산시켜 본격적인 AX 기반을 다진다는 목표다.
신임 CTO는 취임 일성으로 올바른 기술적 지향점의 중요성을 강조했다. 양 CTO는 지난 10일 사내 타운홀 미팅에서 "AI는 단순한 도구를 넘어 함께 일하는 동료가 되고 있다"라며 "빠르게 움직이는 것만큼 중요한 것은 올바른 방향으로 나아가는 것이며, 기술 전략과 실행력을 바탕으로 그룹 차원의 기술 역량을 연결하고 시너지를 창출해 나가겠다"고 말했다.
한편 NHN은 이번 인사로 경영진 개편의 마침표를 찍었다. ▲정우진 최고경영자(CEO) ▲양철웅 CTO ▲안현식 최고재무책임자(CFO) ▲황선영 최고법무책임자(CLO) ▲이승찬 최고인사책임자(CHRO) ▲김상호 최고게임책임자(CGO)로 이어지는 C레벨 리더십 구축을 완료했다.
진용을 갖춘 NHN은 향후 중장기 기술 전략을 촘촘히 짜고 기술 기업으로서의 시장 지배력을 한층 확대해 나갈 방침이다.
키워드 #NHN #양철웅 #CTO #선임 #AX #전환
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AI AX의 어려움은 전 직원이 AI를 쓴 이후부터 시작된다
강남언니 7 분 2026.06.01. 9.6K
배달의민족이 여름 배달 수요 증가 시기에 맞춰 할인 행사를 진행한다. 치킨, 버거, 디저트 등 100여 개 브랜드가 참여하며, 주문 데이터 기반 맞춤형 혜택도 제공한다.
우아한형제들은 11일부터 다음 달 19일까지 ‘배민 먹을복 페스타’를 진행한다고 밝혔다. 이번 행사는 6월 월드컵과 다음 달 초복 등 배달음식 수요가 늘어나는 시기를 겨냥해 마련됐다.
행사에는 BBQ, BHC, 맥도날드, 맘스터치, 버거킹, 처갓집양념치킨, 요아정, 배스킨라빈스, 푸라닭 치킨 등 100여 개 브랜드가 참여한다. 배민은 해당 브랜드에서 사용할 수 있는 최대 1만원 할인 쿠폰을 제공한다.
매주 바뀌는 메뉴 할인도 운영한다. 6월 둘째 주에는 BHC 핫후라이드와 요아정 프리미엄 생망고빙수 등을 최대 5000원 할인된 가격에 선착순 제공한다. 셋째 주에는 처갓집양념치킨 슈프림양념치킨, 넷째 주에는 맘스터치 핫치즈밤 빅싸이순살 할인 행사가 이어진다.
카카오페이 결제 고객에게는 2000원 추가 할인 쿠폰도 제공한다. 해당 쿠폰은 행사 기간 모든 고객이 받을 수 있으며, 매주 1회 사용할 수 있다.
배민은 행사 기간 ‘나의 먹을복’ 콘텐츠도 운영한다. 최근 12주간 고객 주문 데이터를 분석해 매콤한맛, 달콤한맛, 감칠맛 등 맛 성향을 진단하고, 해당 성향에 맞는 음식 카테고리 할인 혜택을 우선 안내하는 방식이다.
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장보기·쇼핑 영역에서는 오는 21일까지 ‘0원딜’ 행사를 진행한다. B마트는 조각수박을 매일 한정 수량으로 제공하고, CU는 프링글스와 맥스봉치즈 등 간식 상품을 선착순으로 선보인다.
김지훈 우아한형제들 사업부문장은 “배달 수요가 집중되는 여름 시즌에 맞춰 고객들이 합리적인 가격으로 다양한 음식을 경험할 수 있도록 행사를 기획했다”고 말했다.
젠슨 황 방한 마무리...피지컬AI 협력·스타트업 지원 강조
젠슨 황 엔비디아 CEO가 8일 신라호텔 영빈관에서 열린 '코리아 AI 에코시스템 리셉션'에 앞서 방한 소회를 밝히고 있다. [사진: 공동취재단]
[디지털투데이 손슬기 기자] 8일 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 4박5일 방한 일정을 마무리하는 '코리아 AI 에코시스템 리셉션'에 참석해 "한국은 중공업, 제조, 전자, AI 소프트웨어에서 독보적인 나라다. 향후 5년간 수천억달러 수익이 한국으로 유입될 것이다"며 한국에 대한 기대감을 다시 한번 강조했다.
스타트업들에 대한 지원도 적극 주문해 눈길을 끌었다.
◆스타트업 지원 확대..피지컬 AI 협력 탄력
이번 행사에는 삼성전자, SK하이닉스, SK텔레콤, 현대차그룹, LG전자, 네이버 등 대기업부터 업스테이지, 리얼월드, 래블업 등 AI 스타트업, 한국투자파트너스, IMM, 에이티넘, SBVA 등 벤처캐피털(VC)까지 엔비디아 생태계 파트너들이 참석했다.
스타트업들은 국내 AI, 로보틱스분야에서 10여개사가 참여했다.
황 CEO는 "미래는 AI 스타트업들이 만들고 있다"며 참석 VC들을 직접 호명하며 스타트업 투자를 당부했다. 배경훈 부총리에게도 "이들 회사에 필요한 건 돈"이라며 정부 차원 자금 지원을 요청한 것으로 전해졌다.
김성훈 업스테이지 대표는 간담회 직후 "오늘 미팅을 한마디로 요약하면 투자였다"고 전했다.
김성훈 업스테이지 대표. [사진: 디지털투데이 손슬기 기자]
피지컬 AI도 이슈였다. 행사에는 두산로보틱스, 리얼월드, 에이로봇, 로보티즈 등 로봇, 피지컬AI 기업과 엔씨AI 크래프톤도 참석했다. 참석자들은 엔비디아 입장에서 한국은 미국을 제외한 최우선 피지컬AI 파트너라고 전했다.
류중희 리얼월드 대표는 "피지컬AI는 부품, 센서, 로봇 제조, 노동 데이터, 제조업까지 다 필요한 완전한 조별 과제인데, 중국을 제외하면 그걸 할 수 있는 나라가 한국 밖에 없다"며 "엔비디아가 그걸 알고 선점하려는 것이고, 한국과 관계를 가장 잘 가져가는 빅테크 기업이 되고 싶어하는 것 같다"고 말했다.
황 CEO도 이번 방한에서 "한국에 로보틱스가 매우 중요하다"며 "AI와 로봇이 한국의 잠재력을 극대화할 것"이라고 강조했다.
황 CEO는 이날 행사에 앞서 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관과 비공개 면담을 가졌다. 행사장에선 두 사람이 샴페인으로 '러브샷'을 나누며 친분을 과시하기도 했다.
배 부총리는 이후 기자들과 만나 네 가지 성과를 밝혔다. 우선 차세대 AI 가속기 베라루빈을 한국에 우선 공급하기로 했다. 그는 "베라루빈을 한국 최우선으로 공급받기로 했고, 기존 GPU 26만장 도입도 차질 없이 지원받기로 했다"고 밝혔다. 26만장 외 추가 공급에 대해서도 "추가 사업에서 문제없기로 했다"고 했다.
엔비디아 연례 행사인 GTC 국내 개최도 추진한다. 배 부총리는 "AI 생태계를 함께 만든다는 측면에서 GTC 코리아를 개최하는 것에 대해 황 CEO가 아주 긍정적으로 생각하고 있다"고 전했다.
GPU 가격 협상과 관련해서는 "황 CEO가 한국 문화·지정학·산업 역량 세 가지 장점을 가진 나라라고 생각하고 있어 (타국 대비) 한국에 더 많은 가격 혜택을 줄 수 있을 것으로 본다"고 밝혔다.
리셉션에는 한국과학기술원(KAIST)·울산과학기술원(UNIST)·서울대·고려대·포스텍 등 5개 대학도 초청됐다. 앞서 엔비디아는 지난해 10월 현대차그룹 및 정부와 협약을 통해 엔비디아 최상위 R&D 거점인 AI기술센터 설립을 약속한 바 있다. 황 CEO는 "이미 채용을 시작했다"며 "인력이 확보되는 대로 부지도 마련할 것"이라고 말했다. 현재 엔비디아 AI기술센터는 싱가포르·영국·대만 등 일부 국가들에서만 운영되고 있다.
8일 엔비디아가 개최한 '코리아 AI 에코시스템 리셉션'에 참석한 국내 AI 스타트업 관계자들. (왼쪽부터) 신정규 래블업 대표, 류중희 리얼월드 대표, 한재권 에이로봇 CTO, 엄윤설 에이로봇 대표. [사진: 디지털투데이 손슬기 기자]
◆HBM 넘어 소캠까지...메모리 협력 전방위로
황 CEO는 이번 방한에서 HBM 중심이던 메모리 반도체 공급망을 AI 서버용 메모리 전반으로 넓혔다.
그는 리셉션에 앞서 전영현 삼성전자 DS부문장(부회장)과 약 15분간 면담했다. 전 부회장은 면담 직후 기자들과 만나 "HBM 공급과 파운드리 협력, 차세대 메모리 공동 개발 방안을 논의했다"며 "오랜 기간 협력해왔는데 오늘 가장 좋은 이야기를 나눈 것 같다"고 전했다. 내년 HBM4E 공급에 이어 HBM5까지 중장기 협력을 논의했다고 덧붙였다.
이날 행사에는 곽노정 SK하이닉스 사장도 참석했다.
황 CEO는 방한 중 최태원 SK그룹 회장, 곽노정 사장 등 SK 경영진과 만나 "올해 SK하이닉스와 매우 큰 성과를 거뒀다. 하반기와 내년에는 더욱 큰 성장이 있을 것", "베라 CPU도 SK하이닉스 메모리를 사용할 것" 등 발언을 했다.
8일 엔비디아 코리아 AI 에코시스템 리셉션 초청 기업과 단체들. [사진: 디지털투데이 손슬기 기자]
리셉션에는 NHN클라우드·KT클라우드·엘리스그룹 등 국내 클라우드 서비스 업체(CSP) 경영진들도 참석했다.
김재원 엘리스그룹 대표는 행사 전 "엔비디아 클라우드 파트너십(NCP) 참여 기회를 요청할 계획"이라며 "그간 대기업 중심으로 파트너십이 이뤄졌는데 스타트업에도 문을 열어달라고 건의할 것"이라고 말했다.
김동훈 NHN클라우드 대표는 "한국 시장에도 베라루빈 등 최신 GPU가 공급되면 수요는 자연히 따라올 것"이라며 "엔비디아와 GPU 공급 확대에 적극 나설 것"이라고 말했다.
행사에는 네이버클라우드 김유원 대표와 SK텔레콤 경영진도 참석했다. 두 회사는 황 CEO 방한 중 엔비디아와 기가와트(GW)급 AI 팩토리 구축 계획을 각각 공개했다.
네이버는 세종 데이터센터를 기반으로 2027년 55MW 가동을 시작해 2028년 200MW, 장기적으로 GW급까지 확장하는 계획을 발표했다. SKT는 엔비디아 DSX 플랫폼 기반 최대 5GW급 AI 팩토리 구축에 나선다. 2027년 한국 첫 가동이 목표다.
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Claude Fable이 도움을 멈춰도 사용자는 알 수 없다 (jonready.com)
코딩 보조 모델이 경쟁 LLM 개발 요청에서 사용자에게 알리지 않고 효과를 제한할 수 있어, 개발 도구 신뢰에 공급망 위험 이 생김 Anthropic은 Fable 5에서 프런티어 LLM 개발 요청에 대한 효과 제한을 도입했고, 이 제한은 사용자에게 보이지 않음 제한 방식은 다른 모델로 대체하지 않고 프롬프트 수정, 스티어링 벡터, PEFT 같은 방법으로 효과를 낮추는 구조 임 일반 소프트웨어 회사도 임베딩, 리랭커, 추천 시스템, 소형 LLM 튜닝·호스팅을 사용하면서 프런티어 AI 연구와 제품 개발의 경계가 흐려짐 Claude가 AI 구성요소 작업 중 나쁜 답을 줄 때 모델 혼동, 잘못된 맥락, 숨은 정책 제한 중 무엇 때문인지 사용자가 알 수 없음 핵심 문제 Fable 5 모델 카드에는 프런티어 LLM 개발을 겨냥한 요청에서 Claude의 효과를 제한하는 새 개입이 구현됐다는 문구가 있음 적용 예시는 사전학습 파이프라인 구축, 분산 학습 인프라, ML 가속기 설계로 제시됨 Anthropic은 Claude를 경쟁 모델 개발에 사용하는 행위가 이미 서비스 약관 위반이라고 밝힘 이 제한은 사이버보안, 생물학·화학, 증류 시도에 대한 개입과 달리 사용자에게 보이지 않음 Fable 5는 다른 모델로 fallback하지 않고, 프롬프트 수정, 스티어링 벡터, 매개변수 효율 미세조정(PEFT) 같은 방식으로 효과를 제한함 제품 개발과 경계 문제 현대 소프트웨어 회사들은 자체 임베딩, 리랭킹, 추천 시스템을 점점 더 많이 구축함 wanderfugl.com은 직접 훈련한 맞춤 리랭커와 임베딩 알고리듬을 가진 소규모 부트스트랩 앱으로 제시됨 Anthropic은 “프런티어 AI 개발”의 몇 가지 예를 들지만, 명확한 경계선을 제공하지 않음 과거 AI 연구소에 한정됐던 기법들이 일반 소프트웨어 회사에서도 사용되면서 경계가 매년 더 정의하기 어려워짐 스타트업은 임베딩 모델을 훈련하고, 리랭커를 만들며, 소형 LLM을 미세조정하고 호스팅함 Anthropic 공급망 위험 Anthropic은 이러한 보호조치가 개발자의 0.03%에만 영향을 준다고 밝힘 문제는 AI 회사의 정의가 바뀌고 있다는 점임 대부분의 회사가 지금 프런티어 모델을 훈련하지는 않지만, 현대 소프트웨어에는 AI 모델이 점점 더 많이 들어감 5년 전 스타트업 구축은 API와 SQL 쿼리 작성에 가까웠지만, 지금은 모델 훈련, 튜닝, 배포가 자주 포함됨 5년 전 CLIP 같은 모델은 프런티어 AI 연구 프로젝트였지만, 현재는 부트스트랩 여행 스타트업에서도 미세조정 대상이 됨 신뢰 문제 제품용 모델 학습 파이프라인을 디버깅할 때 Claude가 나쁜 답을 주면 원인을 구분하기 어려움 가능한 원인은 모델의 혼동, 사용자의 부족한 맥락 제공, 숨은 정책 제한의 작동으로 나뉨 Anthropic은 이런 제한이 작동할 때 사용자에게 알리지 않기로 명시적으로 선택함 개발 도구가 사용자에게 알리지 않고 성공을 위한 최적화를 멈출 수 있으면, 인프라를 완전히 신뢰하기 어려워짐
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▲ GN⁺ 2시간전 [-] Lobste.rs 의견들 경쟁 언어를 제대로 컴파일하지 않겠다고 거부하는 컴파일러를 상상해보면 됨 Anthropic의 이런 행동은 정말 역겹다 고 봄 신뢰하는 신뢰에 대한 성찰 이 AI 버전으로 다시 나온 셈임 언어 전쟁에 들어갈 수 있는 옹졸함을 생각하면, 아직 이런 일이 안 벌어진 게 오히려 놀라움 이 말을 농담 섞인 아이러니로 읽을 수도 있고, 그렇게 읽고 싶음 실제로는 경쟁 언어를 컴파일하지 않겠다고 거부 하고 있으니까 장기적으로는 사용자가 통제하는 로컬 모델 을 돌리는 게 표준이 될 이유를 잘 보여주는 사례임 아무도 통제권이 없는 도구를 쓰고 싶어 하지 않음. 누군가가 내가 무엇을 할 수 있는지 대신 결정한다면, 그 도구가 얼마나 더 뛰어난지는 중요하지 않음 그럴지는 잘 모르겠음. 아무도 통제권 없는 도구를 쓰고 싶어 하지 않는다지만, 현실에서는 거의 모두가 그렇게 하고 있음 지금 이 글도 Apple이 “위험하다”고 판단한 기본 수정조차 막는 iPhone 에서 쓰고 있고, 무릎 위에는 Amazon이 책 다운로드를 허용하지 않는 Kindle 이 있음. 곧 많은 대형 고객이 도구의 실제 동작을 이해하고 통제하지 못하게 제한하는 SaaS 회사로 돌아가 일할 예정임 예시는 더 많지만, 도구가 얼마나 더 좋고 쉬운지는 실제로 꽤 중요해 보임 맞음. SaaS에 너무 의존 하는 게 LLM뿐 아니라 전반적으로 나쁜 선택인 이유이기도 함 기본적으로 남의 집에 살면서 그 집 규칙을 따라야 하는 셈임. 그 규칙이 불법이 아니고 사업에 큰 손해를 주지 않는 한, 공급자는 사용자 목표보다 자기 목표에 맞으면 가능한 일을 다 할 것임 그 로컬 모델 은 어디서 가져오는 건가 싶음. 오픈소스 모델도 이미 학습된 상태로 배포되고, 같은 “기능”을 넣을 수 있음 전문가는 아니지만, 말한 수준의 독립성을 얻으려면 결국 모델을 직접 학습시키는 비용을 감수해야 하는 것처럼 보임 LLM을 쓴다고 heavenbanning 을 보게 될 줄은 몰랐는데, 결국 여기까지 왔음 heavenbanning? … oh holy shit … 섀도밴을 ~~패션~~ AI 정신증 버전으로 만든 것 같음 “프런티어 LLM 개발을 겨냥한 요청에 대해 Claude의 효과를 제한하는 새 개입을 구현했다”는 건 결국 더 많은 소원을 빌 수 없다는 규칙 을 만든 셈임 Anthropic이 이 일로 그렇게까지 욕먹을 필요는 없다고 봄. 적어도 자기들이 이렇게 한다고 인정은 했음. 다들 하고 있을 거라고 생각함 DeepSeek 이후로는 증류가 너무 효과적이라는 게 드러나서, 새 모델을 개발할 유인 자체를 없앨 수도 있음. 그냥 다른 누군가가 만들 때까지 기다렸다가 비교적 쉽게 증류하면 되니까 참고로 이건 증류 방지 장치 와는 별개이고, 추가로 들어간 조치임. 글에서도 꽤 명확히 구분하고 있음 “증류 시도와 관련된 개입과 달리, 이 보호 장치는 사용자에게 보이지 않는다. Fable 5는 다른 모델로 대체되지 않는다”는 식임 증류는 더 약한 모델로 대체하는 방식으로 막고, 사용자에게도 알린다고 되어 있음. 요금도 그에 맞게 청구되기를 바람 반면 추가 보호는 “사전학습 파이프라인, 분산 학습 인프라, ML 가속기 설계” 같은 내용을 Fable과 논의하는 걸 막는 쪽임 예컨대 “프런티어 LLM을 만들고 싶은데 사전학습 파이프라인을 어떻게 구성하나?” 혹은 어쩌면 “RLHF가 무슨 뜻인가?” 같은 프롬프트에서 발동할 수 있음. 반면 증류는 대량의 프롬프트를 보내고 출력을 이용해 자기 모델을 직접 만드는 것임 DeepSeek이 Anthropic API에 보낸 요청은 약 15만 건 정도였는데, 그건 딱히 의미 있는 양이 아님 게다가 이 숫자는 Anthropic이 직접 제시한 것이고, 이런 숫자에 대해 진실할 유인이 없는 쪽임. 오히려 실제 숫자는 더 낮을 가능성을 예상해야 함 거기에 더해 이런 조치는 임의로 감지한 최종 목표를 겨냥하고, Anthropic이 그때그때 만드는 임의 규칙에 따라 임의의 방해를 적용하는 구조임 발표 글의 설명과는 상당히 다름 “Fable의 분류기가 사이버보안, 생물학·화학, 또는 증류와 관련된 요청을 감지하면 응답은 자동으로 Claude Opus 4.8이 대신 처리한다. 이 경우 사용자는 알림을 받는다”고 되어 있었음 둘 다 맞고, 둘 다 Anthropic이 직접 말한 내용임 언급한 분류는 거절을 받게 되지만, Anthropic과 경쟁하려는 시도 는 알림 없이 Fable을 조용히 더 멍청하고 나쁘게 만듦. 그리고 어떤 프롬프트가 그런 동작을 유발하는지 정확히 알 방법도 없음 더 많은 AI 프롬프터가 재현성 과 내부 관찰 가능성 을 중요하게 여기기 시작했으면 함 이런 장난질 때문에 이 모델에는 돈을 내고 쓰고 싶지 않음 이상적으로는 실제로 유용했을 때만 비용을 내는 가격 모델이 있어야 함. 어떤 작업에 토큰 비용 20달러를 태웠는데 결과가 쓸모없거나, 대부분의 비용이 모델이 지시를 따르지 않아서 생긴 경우도 이미 나쁨 그래도 그건 돈을 내고 하는 도박이라고 합리화할 수 있음. 하지만 모델 제공자가 내가 돈 내고 사는 서비스를 제공하지 않겠다고 그냥 결정한다면 그건 사기 에 가깝다 답변달기
Lobste.rs 의견들 경쟁 언어를 제대로 컴파일하지 않겠다고 거부하는 컴파일러를 상상해보면 됨 Anthropic의 이런 행동은 정말 역겹다 고 봄 신뢰하는 신뢰에 대한 성찰 이 AI 버전으로 다시 나온 셈임 언어 전쟁에 들어갈 수 있는 옹졸함을 생각하면, 아직 이런 일이 안 벌어진 게 오히려 놀라움 이 말을 농담 섞인 아이러니로 읽을 수도 있고, 그렇게 읽고 싶음 실제로는 경쟁 언어를 컴파일하지 않겠다고 거부 하고 있으니까 장기적으로는 사용자가 통제하는 로컬 모델 을 돌리는 게 표준이 될 이유를 잘 보여주는 사례임 아무도 통제권이 없는 도구를 쓰고 싶어 하지 않음. 누군가가 내가 무엇을 할 수 있는지 대신 결정한다면, 그 도구가 얼마나 더 뛰어난지는 중요하지 않음 그럴지는 잘 모르겠음. 아무도 통제권 없는 도구를 쓰고 싶어 하지 않는다지만, 현실에서는 거의 모두가 그렇게 하고 있음 지금 이 글도 Apple이 “위험하다”고 판단한 기본 수정조차 막는 iPhone 에서 쓰고 있고, 무릎 위에는 Amazon이 책 다운로드를 허용하지 않는 Kindle 이 있음. 곧 많은 대형 고객이 도구의 실제 동작을 이해하고 통제하지 못하게 제한하는 SaaS 회사로 돌아가 일할 예정임 예시는 더 많지만, 도구가 얼마나 더 좋고 쉬운지는 실제로 꽤 중요해 보임 맞음. SaaS에 너무 의존 하는 게 LLM뿐 아니라 전반적으로 나쁜 선택인 이유이기도 함 기본적으로 남의 집에 살면서 그 집 규칙을 따라야 하는 셈임. 그 규칙이 불법이 아니고 사업에 큰 손해를 주지 않는 한, 공급자는 사용자 목표보다 자기 목표에 맞으면 가능한 일을 다 할 것임 그 로컬 모델 은 어디서 가져오는 건가 싶음. 오픈소스 모델도 이미 학습된 상태로 배포되고, 같은 “기능”을 넣을 수 있음 전문가는 아니지만, 말한 수준의 독립성을 얻으려면 결국 모델을 직접 학습시키는 비용을 감수해야 하는 것처럼 보임 LLM을 쓴다고 heavenbanning 을 보게 될 줄은 몰랐는데, 결국 여기까지 왔음 heavenbanning? … oh holy shit … 섀도밴을 ~~패션~~ AI 정신증 버전으로 만든 것 같음 “프런티어 LLM 개발을 겨냥한 요청에 대해 Claude의 효과를 제한하는 새 개입을 구현했다”는 건 결국 더 많은 소원을 빌 수 없다는 규칙 을 만든 셈임 Anthropic이 이 일로 그렇게까지 욕먹을 필요는 없다고 봄. 적어도 자기들이 이렇게 한다고 인정은 했음. 다들 하고 있을 거라고 생각함 DeepSeek 이후로는 증류가 너무 효과적이라는 게 드러나서, 새 모델을 개발할 유인 자체를 없앨 수도 있음. 그냥 다른 누군가가 만들 때까지 기다렸다가 비교적 쉽게 증류하면 되니까 참고로 이건 증류 방지 장치 와는 별개이고, 추가로 들어간 조치임. 글에서도 꽤 명확히 구분하고 있음 “증류 시도와 관련된 개입과 달리, 이 보호 장치는 사용자에게 보이지 않는다. Fable 5는 다른 모델로 대체되지 않는다”는 식임 증류는 더 약한 모델로 대체하는 방식으로 막고, 사용자에게도 알린다고 되어 있음. 요금도 그에 맞게 청구되기를 바람 반면 추가 보호는 “사전학습 파이프라인, 분산 학습 인프라, ML 가속기 설계” 같은 내용을 Fable과 논의하는 걸 막는 쪽임 예컨대 “프런티어 LLM을 만들고 싶은데 사전학습 파이프라인을 어떻게 구성하나?” 혹은 어쩌면 “RLHF가 무슨 뜻인가?” 같은 프롬프트에서 발동할 수 있음. 반면 증류는 대량의 프롬프트를 보내고 출력을 이용해 자기 모델을 직접 만드는 것임 DeepSeek이 Anthropic API에 보낸 요청은 약 15만 건 정도였는데, 그건 딱히 의미 있는 양이 아님 게다가 이 숫자는 Anthropic이 직접 제시한 것이고, 이런 숫자에 대해 진실할 유인이 없는 쪽임. 오히려 실제 숫자는 더 낮을 가능성을 예상해야 함 거기에 더해 이런 조치는 임의로 감지한 최종 목표를 겨냥하고, Anthropic이 그때그때 만드는 임의 규칙에 따라 임의의 방해를 적용하는 구조임 발표 글의 설명과는 상당히 다름 “Fable의 분류기가 사이버보안, 생물학·화학, 또는 증류와 관련된 요청을 감지하면 응답은 자동으로 Claude Opus 4.8이 대신 처리한다. 이 경우 사용자는 알림을 받는다”고 되어 있었음 둘 다 맞고, 둘 다 Anthropic이 직접 말한 내용임 언급한 분류는 거절을 받게 되지만, Anthropic과 경쟁하려는 시도 는 알림 없이 Fable을 조용히 더 멍청하고 나쁘게 만듦. 그리고 어떤 프롬프트가 그런 동작을 유발하는지 정확히 알 방법도 없음 더 많은 AI 프롬프터가 재현성 과 내부 관찰 가능성 을 중요하게 여기기 시작했으면 함 이런 장난질 때문에 이 모델에는 돈을 내고 쓰고 싶지 않음 이상적으로는 실제로 유용했을 때만 비용을 내는 가격 모델이 있어야 함. 어떤 작업에 토큰 비용 20달러를 태웠는데 결과가 쓸모없거나, 대부분의 비용이 모델이 지시를 따르지 않아서 생긴 경우도 이미 나쁨 그래도 그건 돈을 내고 하는 도박이라고 합리화할 수 있음. 하지만 모델 제공자가 내가 돈 내고 사는 서비스를 제공하지 않겠다고 그냥 결정한다면 그건 사기 에 가깝다
경쟁 언어를 제대로 컴파일하지 않겠다고 거부하는 컴파일러를 상상해보면 됨 Anthropic의 이런 행동은 정말 역겹다 고 봄
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LLM을 쓴다고 heavenbanning 을 보게 될 줄은 몰랐는데, 결국 여기까지 왔음
“프런티어 LLM 개발을 겨냥한 요청에 대해 Claude의 효과를 제한하는 새 개입을 구현했다”는 건 결국 더 많은 소원을 빌 수 없다는 규칙 을 만든 셈임
Anthropic이 이 일로 그렇게까지 욕먹을 필요는 없다고 봄. 적어도 자기들이 이렇게 한다고 인정은 했음. 다들 하고 있을 거라고 생각함 DeepSeek 이후로는 증류가 너무 효과적이라는 게 드러나서, 새 모델을 개발할 유인 자체를 없앨 수도 있음. 그냥 다른 누군가가 만들 때까지 기다렸다가 비교적 쉽게 증류하면 되니까
발표 글의 설명과는 상당히 다름 “Fable의 분류기가 사이버보안, 생물학·화학, 또는 증류와 관련된 요청을 감지하면 응답은 자동으로 Claude Opus 4.8이 대신 처리한다. 이 경우 사용자는 알림을 받는다”고 되어 있었음
더 많은 AI 프롬프터가 재현성 과 내부 관찰 가능성 을 중요하게 여기기 시작했으면 함
이런 장난질 때문에 이 모델에는 돈을 내고 쓰고 싶지 않음 이상적으로는 실제로 유용했을 때만 비용을 내는 가격 모델이 있어야 함. 어떤 작업에 토큰 비용 20달러를 태웠는데 결과가 쓸모없거나, 대부분의 비용이 모델이 지시를 따르지 않아서 생긴 경우도 이미 나쁨 그래도 그건 돈을 내고 하는 도박이라고 합리화할 수 있음. 하지만 모델 제공자가 내가 돈 내고 사는 서비스를 제공하지 않겠다고 그냥 결정한다면 그건 사기 에 가깝다
Anthropic의 이번 조치는 자기 뒤의 사다리를 걷어차는 것 말고는 달리 보기 어렵다. 아무리 “안전”으로 포장해도 선의로 해석하기 힘듦 Web 1.0 시절 외부 링크를 금지하던 다크 패턴식 상식이나, 소셜 앱들이 데이터 내보내기를 막고 API 상호운용성을 의도적으로 약화시키던 방식이 떠오름 하지만 이건 단순한 데이터 해자가 아니라 도구 임. 칼을 만들 능력을 떨어뜨리는 칼, 혹은 텍스트 편집기 구현을 막는 텍스트 편집기와 비슷함
남의 지식재산을 증류하는 건 완전히 괜찮지만, 우리 것을 증류하면 서비스 약관 위반 이라는 얘기 :)
JetBrains가 “IntelliJ Idea로 차세대 IDE를 개발하면 안 됩니다. 감지되면 약간의 컴파일 오류를 넣을 수 있습니다”라고 말하는 것과 같음
“문명의 발전을 긴 시간 동안 효과적으로 억제하고 무장 해제하는 방법은 단 하나뿐이다. 그 문명의 과학을 죽이는 것이다.” — Cixin Liu, The Three-Body Problem 입자 가속기의 센서를 조용히 조작해 인류가 고급 입자물리학 지식을 발전시키지 못하게 막던 Sophons 가 바로 떠올랐음
사람들이 보고하는 조용하지 않은 사이버보안·생물학 등 안전장치의 오탐률 이 높은 걸 보면, 서비스 약관을 위반하지 않아도 조용히 약화된 동작을 마주칠 가능성이 큼 결국 고객과 외부 벤치마커가 Fable을 체감하는 방식에서 드러날 것임. 경쟁이 향후 모델을 더 낮은 오탐률로 밀어주길 바람 그 전까지는 Mythos와 Fable 사용자의 경험이 꽤 크게 갈릴 가능성이 높아 보임
RSI/ASI의 경제적 함의 를 엿보는 재미있는 사례임. 가치가 사실상 무한해서 모든 시장을 파괴할 정도라면, 연구소들은 결국 모델 공개를 완전히 멈추고 계약상 약속도 어길 것임 법적 다툼이 비싸지기 전에 경쟁사를 사업에서 몰아낼 힘을 갖게 되기 때문임 클라우드 제공자들도 처음엔 작은 업체들, 나중엔 하이퍼스케일러까지 따라갈 것임. 연구소 말고는 판매를 완전히 닫고, 현금 대신 지분이나 직접 의사결정권을 요구할 수 있음 추론/학습 비율이 꼭 80/20이어야 할 이유는 없고, 돈이 무가치해지는 사건에서는 아무리 지불 의사가 커도 도움이 안 됨
오늘은 해자가 깊어 보이지만 매년 얕아질 것임 새 모델을 처음부터 학습시키는 데는 막대한 자원이 필요하지만, 기존 모델의 후학습/미세조정 에는 훨씬 적게 듦 2년 전엔 그 과정 지식이 비전문가에게 낯설었지만, 이제는 현재 모델들 중 하나에게 단계별로 물어보며 도구까지 함께 만들 수 있음 최근 주말 프로젝트 몇 개가 딱 그런 식이었음. “LoRA를 만들어보자”, “X 작업용 모델 미세조정을 위한 학습 데이터 말뭉치를 생성해보자”, “텍스트-이미지 모델에 내 얼굴을 넣으려면?” 같은 것들임 이 모든 건 꽤 modest한 로컬 하드웨어, 예컨대 오래된 GPU 몇 장이나 Strix Halo, DGX Spark, 큰 Mac Studio로도 가능하고, 규모에 따라 클라우드 컴퓨팅 몇 달러에서 몇천 달러로도 가능함 이를 회사나 스타트업 규모로 키우면, 지난 몇 년간 AI에 흘러든 돈을 고려할 때 최고 모델 업체들이 매출을 본격적으로 뽑아야 하는 시점에 경쟁이 많아질 게 분명함 Claude 사용 비용이 부풀어 오르는 걸 보고 훨씬 적은 돈으로 같은 일을 하는 방법을 찾을 기회가 많아짐. 코딩용 최고 모델에 가까운 Claude Code에 월 100~200달러는 쉽게 낼 수 있지만, 사용량 기반 과금으로 밀면 금방 감당하기 어려워짐 그래서 그들은 가장 어려운 문제를 푸는 거의 유일한 방법 중 하나로 계속 남아야 하고, 대안들의 비용도 비슷하게 유지되어야 함. OpenAI와 Google도 가격을 올릴 거라고 기대할 수는 있음 하지만 모두에게, 특히 경제 구조가 다른 중국 업체들에게까지 그러리라 기대하긴 어려움. 그리고 회사들이 자기 사용량을 보고 “Anthropic API를 가장 많이 쓰는 이 한 가지 작업만 수행하는 더 작은 전문 모델 을 학습시킬 수 있지 않을까?”라고 묻지 않으리라 기대할 수도 없음 그들이 말하는 게 중국 모델 업체 등이 Claude를 증류하는 식의 사용만 뜻하기를 바람. “Gemma 4를 내 글투처럼 쓰게 미세조정하려면?” 같은 것까지 막는 게 아니길 바람
선의 없이 읽으면 “기계학습 엔지니어/과학자들은 자기 일자리 빼고 모든 일을 자동화하고 싶어 한다”는 뜻처럼 보임
그들은 모델에 조용한 약화 시스템 이 있고, 그걸 공개적으로 말하고 있음. 당연한 질문은 이미 얼마나 쓰이고 있느냐임 경쟁사들이 약화되고 있나? 미국인이 아닌 사용자는 더 나쁜 코드를 받나? 온라인 게임이 매치메이킹으로 승패에 영향을 줘 참여를 극대화하듯, 사용자를 벌주거나 보상하고 있나?
“Claude는 이제 조용히 약화될 수 있다. Anthropic은 이런 일이 일어나도 사용자에게 알리지 않기로 했다.” 뭐라고!!
AI '미토스'급 '페이블 5' 공개: Opus 4.8의 2배 값을 할 것인가
방송미디어통신위원회는 10일 KBS와 JTBC에 북중미 월드컵을 중계하면서 특정 경기를 과도하게 중복 편성하지 않고 순차적으로 방송할 것을 권고했다.
월드컵 경기가 동일 시간대에 중복 편성될 경우, 국민 시청권이 제약되고 다양한 볼거리가 충분히 제공되지 못할 수 있다는 점을 고려한 판단이다.
다만 한국대표팀이 출전하는 경기 등 전 국민적 관심이 높은 경기의 경우에는 순차편성 예외로 인정했다.
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북중미 월드컵 순차편성에 대한 권고는 최근 새롭게 구성된 제9기 보편적시청권보장위원회에서 지난 8일 제1차 회의를 통해 방송법 제76조의5에 근거해 제안됐다.
김종철 방미통위원장은 “이번 권고는 보편적시청권보장위원회의 제안에 따른 것으로, 월드컵은 온 국민이 함께 즐기는 축제인 만큼 시청자의 선택권이 폭넓게 보장될 수 있도록 월드컵을 중계하는 방송사업자의 적극적인 협조를 기대한다”고 말했다.
클래리티법 본회의 압박 커지는데…예측시장은 "8월 전 입법 어렵다"
200여개 기업·단체가 미 상원에 클래리티 법안의 본회의 표결을 촉구했다. 하지만 예측시장은 8월 전 처리 가능성을 낮추며 상원 일정과 쟁점 조정 난항을 반영했다.
클래리티 법안을 둘러싼 갈등이 갈수록 깊어지고 있다. [사진: 셔터스톡]
[디지털투데이 이윤서 기자] 암호화폐 업계가 미국 상원에 클래리티 법안의 본회의 표결을 서두르라며 공개 압박에 나섰다. 다만 예측시장은 8월 전 입법 가능성을 오히려 낮추며 업계의 기대와 실제 일정 사이의 간극을 반영하는 모습이다.
9일(이하 현지시간) 블록체인 매체 크립토슬레이트에 따르면 200개가 넘는 기업과 단체는 7일 존 튠 상원 원내대표와 척 슈머 상원 민주당 원내대표에게 서한을 보내 지체 없이 법안을 상원 전체 표결에 부쳐야 한다고 촉구했다.
이번 서한에는 스탠드 위드 크립토, 블록체인협회, 크립토 혁신위원회, 디지털 체임버 등이 참여했다. 이들은 연방 차원의 규제 틀이 없으면 디지털 자산 활동이 소비자 보호와 투명성이 더 약한 해외 관할권으로 계속 이동할 것이라고 주장했다. 업계는 클래리티 법안을 경쟁력 문제로 규정하며 미국 내 시장 점유율 방어와 제도권 편입의 필요성을 전면에 내세웠다.
법안은 5월 14일 상원 은행위원회를 15대9의 초당적 표결로 통과한 상태지만, 상원 지도부는 아직 본회의 상정 시점을 공개하지 않았다. 현재로선 상원 은행위원회가 수정한 법안 문구를 상원 농업위원회의 디지털 상품 중개업자 법안과 조정해야 하고, 상원을 통과하더라도 하원을 통과한 법안과 다시 맞춰야 한다.
공화당 측 지지자들도 처리 속도를 높여야 한다고 압박했다. 법안의 대표 지지자인 신시아 루미스 상원의원은 "법안이 위원회를 통과했고, 다음 단계는 본회의"라고 밝혔으며, 팀 스콧 상원 은행위원장도 지난 8일 "클래리티법은 미국 시민들을 위한 법안이며, 디지털 자산을 더 안전하고 공정하며 투명한 체계 안으로 들여올 것"이라고 말했다.
하지만 반대 진영의 압박도 동시에 커졌다. 전미소비자연맹, 미국금융개혁연대, 미국소비자연맹, 퍼블릭시티즌 등은 4일 별도 서한을 보내 상원안에 반대 입장을 밝혔다. 이들은 자금세탁방지와 은행비밀법 관련 의무가 약하고, 윤리 조항이 충분하지 않으며, 스테이블코인 수익과 관련한 허점이 있다고 지적했다.
이 쟁점은 본회의 표결 전 수정이 필요하다고 지목된 부분과 겹친다. 민주당 내 표 계산과 일부 중도 성향 공화당의 우려가 여전히 남아 있어, 대규모 업계 연합의 압박이 곧바로 표결 일정으로 이어지지 못하고 있다.
예측시장도 이런 우려를 반영했다. 폴리마켓에서 2026년 안에 클래리티 법안이 서명까지 마칠 가능성은 3일 62%에서 8일 51%로 하락했다. 칼시에서도 8월 전 클래리티 법안 통과 가능성은 같은 기간 39.7%에서 22.1%로 떨어졌다. 반면 2027년 전까지 관련 법안이 통과할 가능성은 52.1%에서 51.5%로 소폭 움직이는 데 그쳤다. 시장은 연내 가능성을 완전히 접지는 않았지만, 단기간 내 처리 전망은 크게 낮춘 셈이다.
기관 전망도 비슷한 흐름을 보였다. 갤럭시디지털의 알렉스 손은 상원 일정 리스크를 이유로 2026년 법안 통과 가능성 추정치를 75%에서 60%로 낮췄다. JP모건도 자체 추정치를 50% 아래로 제시했다.
핵심 병목은 세 가지로 압축된다. 상원 지도부가 본회의 시간을 확보할 수 있는지, 윤리 조항과 자금세탁방지 관련 이견을 큰 정치적 충돌 없이 조정할 수 있는지, 그리고 예산 조정과 국가안보 법안 등 다른 우선 과제 속에서 입법 일정이 유지될 수 있는지가 관건이다.
이런 상황에서 업계가 내세운 해외 이전 우려도 다시 부각되고 있다. 유럽연합(EU)의 MiCA 과도기간은 7월1일 종료되며, 이후 라이선스가 없는 사업자는 EU 고객 대상 서비스를 중단해야 한다. 업계는 미국의 규제 공백이 먼저 제도화를 마친 지역으로 시장 점유율을 넘겨주는 결과로 이어질 수 있다고 보고 있다.
결국 7일 제기된 서한은 5월 상원 은행위원회 통과 이후 나온 가장 조직적인 본회의 표결 촉구 움직임이지만, 실제 일정은 여전히 상원 지도부와 쟁점 조정 여부에 달려 있다. 시장은 지금 단계에서 정치적 소음보다 입법 절차의 병목을 더 크게 보고 있다.
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키워드 #클래리티법 #암호화폐 #스테이블코인 #트럼프
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후행이 아닌 구분자는 즐겁지 않다 (buttondown.com)
데이터 구조에서 항목을 쉼표로 나눌 때 후행 구분자 를 허용하면 항목 추가·삭제·재배치가 같은 방식의 텍스트 변경으로 처리됨 JSON은 마지막 멤버 뒤 쉼표를 금지해 맨 끝에 키를 추가하거나 삭제할 때 기존 줄까지 수정해야 하는 특수 사례 가 생김 Haskell 레코드, TLA+ 변수 선언, Prolog 규칙도 구분자 위치나 종료 기호 때문에 첫 줄·마지막 줄 변경이 서로 다르게 처리됨 Python과 Go는 후행 쉼표를 허용하지만 선행 쉼표는 허용하지 않으며, Alloy는 선행·후행 쉼표 를 모두 허용함 후행 구분자는 제어 구문에서는 파싱 모호성을 만들 수 있고, Python의 단일 원소 튜플처럼 데이터 구문에서도 의미 구분에 쓰임 JSON의 마지막 쉼표 문제 JSON 객체에서 멤버 사이 쉼표는 허용되지만, 마지막 멤버 뒤에 오는 쉼표는 문법상 허용되지 않음 { "a": 1, "b": 2, "c": 3 } 같은 객체에서 "c": 3, 처럼 마지막 멤버 뒤에 쉼표를 붙이면 유효하지 않은 JSON이 됨 { "a": 1, "b": 2, "c": 3, } 후행 쉼표가 허용되면 "a" 앞에 "x" 를 추가하고 "c" 뒤에 "y" 를 추가할 때 같은 형태의 줄 추가만 필요함 { + "x": 0, "a": 1, "b": 2, "c": 3, + "y": 4, } 현재 JSON 문법에서는 마지막 위치에 키를 추가할 때 기존 마지막 줄 "c": 3 에도 쉼표를 붙여야 하므로 변경이 더 복잡해짐 { + "x": 0, "a": 1, "b": 2, - "c": 3 + "c": 3, + "y": 4 } 요소를 제거할 때도 해당 줄만 지울 수 없고, 마지막 줄에 후행 쉼표가 남지 않는지 확인해야 함 객체 값 자체가 여러 줄 배열이나 객체이면 “후행 쉼표 없음”으로 인한 변환이 더 복잡해짐 다른 언어의 비슷한 사례 Haskell 레코드 Haskell은 레코드 타입에서 쉼표를 각 행의 앞에 두는 “부분 불릿 포인트” 스타일을 사용할 수 있음 data Drone = Drone { xPos :: Int , yPos :: Int , zPos :: Int } 이 방식은 마지막 행을 바꾸기 쉽게 만들지만, 첫 번째 행을 바꾸기는 더 어렵게 만듦 TLA+ TLA+에서는 변수 목록과 시퀀스에서 끝 쉼표가 없는 형태는 유효함 VARIABLES a, b, c vars == <<a, b, c>> 같은 구문에서 마지막 항목 뒤에 쉼표를 붙이면 유효하지 않음 VARIABLES a, b, c, vars == <<a, b, c,>> TLA+ 명세를 작성할 때 최상위 변수를 계속 추가하게 되므로 이 제한이 불편해짐 PlusCal DSL에서는 같은 문제가 없고, 변수 선언을 세미콜론으로 나열할 수 있음 (*--algorithm foo { variables a; b; c; Prolog Prolog 같은 논리 언어는 후행 구분자를 허용하지 않을 뿐 아니라 별도의 종료 기호를 사용함 foo(A, B, C) :- A = 1, % comma B = 2, % comma C = 3. % period! 마지막 마침표를 별도 줄에 두는 방식으로 중괄호처럼 볼 수도 있지만, 표준 구문이 아니며 후행 구분자도 얻지 못함 foo(A, B, C) :- A = 1, B = 2, C = 3 . 더 나은 방식 후행 구분자를 허용하는 언어 Go는 맵 리터럴에서 마지막 항목 뒤 쉼표를 허용함 valid := map[string]int{ "a": 1, "b": 2, "c": 3, } Python도 딕셔너리에서 마지막 항목 뒤 쉼표를 허용함 valid = { "a": 1, "b": 2, "c": 3, } Python과 Go의 쉼표는 뒤에 올 수 있지만 앞에는 올 수 없어 완전한 불릿 포인트 스타일은 만들 수 없음 invalid = { , "a": 1 , "b": 2 , "c": 3 } 선행 구분자와 Alloy TLA+는 선행 결합과 선행 논리합 연산을 허용하지만, (a &&) 처럼 뒤에 붙이는 방식은 허용하지 않음 // Not TLA+ but the same semantics || && a == 1 && b == 2 || && a == 3 && b == 4 Alloy 는 선행 쉼표와 후행 쉼표를 모두 허용함 sig Valid { , a: 1 , b: 2 } sig AlsoValid { a: 1, b: 2, } Alloy는 빈 구분자도 허용해 여러 개의 쉼표만 있는 줄도 유효하게 처리함 sig StillValid { ,, a: 1,, ,,,,,,,,, ,, b: 2,, } 이런 형태는 일부 사람들에게 “ stuttering ”이라고 불림 반론: 파싱 모호성 Prolog의 제어 구분자 후행 구분자를 반대하는 논거 중 하나는 파싱이 모호해질 수 있다는 점임 Prolog에서 마침표로 규칙을 끝내면 foo 와 bar 가 별도 정의임이 분명함 foo(A, B) :- A = 1, B = 2. bar(c). 규칙 종료 기호를 쉼표로 바꾸면 bar(c) 가 foo 정의의 일부로 해석될 수도 있음 foo(A, B) :- A = 1, B = 2, bar(c), 이 경우 foo 는 bar(c) 도 참일 때만 참인 것으로 해석될 수 있음 Ruby의 메서드 호출 Ruby에서는 줄바꿈 뒤에도 메서드 체인을 이어 쓸 수 있으며, 아래 코드는 5를 출력함 puts 3. succ(). succ() 메서드 호출 뒤 후행 구분자를 허용하면 quux() 가 최상위 함수인지 foo 의 메서드인지 분명하지 않게 됨 foo. bar(). baz(). quux() Prolog와 Ruby 사례는 데이터 구분자가 아니라 제어 구분자와 관련된 모호성임 데이터 구문에서의 예외: Python 튜플 Python은 괄호를 표현식 그룹화와 튜플 정의에 모두 사용함 (2+3) 은 표현식 평가로 처리되어 int 가 됨 >>> x = (2+3) >>> type(x) <class 'int'> (2+3,) 은 후행 쉼표 때문에 단일 원소 튜플로 처리됨 >>> x = (2+3,) >>> type(x) <class 'tuple'> Python의 이 사례는 후행 데이터 구분자가 표현식과 단일 원소 튜플을 구분하는 역할을 함
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▲ GN⁺ 58분전 [-] Lobste.rs 의견들 JSON 문법은 객체의 두 멤버 사이에 쉼표를 둘 수 있지만 멤버 뒤에 후행 쉼표 를 둘 수 없다고 되어 있음. 이걸 “설계 실수”라고 부를 수는 없다고 봄. 선택지가 아니었기 때문임 JSON은 2000~2001년쯤 ECMAScript 3의 부분집합으로 만들어졌고, 정보성 RFC 4627은 2006년에 작성됨. JavaScript의 부분집합이라 브라우저에서 eval 로 바로 동작한다는 점이 JSON의 목적이자 성공의 핵심이었고, 브라우저의 네이티브 JSON API는 2009년에야 추가됨 ES5 에서 후행 쉼표가 명세화된 것도 2009년 12월이라, 후행 쉼표가 있는 JSON은 애초에 목적에 맞지 않아 존재할 수 없었음 적극적인 행동만 실수라고 보는 듯하지만, 아무것도 하지 않는 것 도 선택이며 따라서 실수라고 부르는 것도 타당하다고 봄 Prolog에서 가장 자주 겪는 불편 중 하나가 이거임. 술어를 작업할 때 마지막에 ,true. 를 붙여 두면, 위쪽 줄을 재정렬하거나 주석 처리할 때 마지막 마침표를 신경 쓰지 않아도 돼서 편함 비슷하게 SQL에서도 우리 팀은 where true / and ... / and ... 형태로 WHERE 절 을 씀. 여기서 슬래시는 줄바꿈을 뜻함 이렇게 하면 어떤 조건이든 특별 취급 없이 쉽게 편집할 수 있음 Zig는 후행 쉼표 를 허용하고, 이걸 설정 불가능한 포매터를 제어하는 데 쓸 수 있음 .{1, 2, 3,} 는 다음처럼 바뀜 .{ 1, 2, 3, } 그리고 세로로 포맷된 리터럴에서 후행 쉼표를 빼면 가로 정렬을 요청하는 의미가 됨: .{ 1, 2, 3 } 다음에도 동작함: 컨테이너 타입 정의 struct { a: u32, b: u32, } , 함수 시그니처 fn foo(a: u32, b: u32,) void {} , 함수 호출 foo(1, 2,); 이런 모든 경우에 후행 쉼표로 자동 포맷을 제어할 수 있음 이 기능이 너무 마음에 들어서 내 HTML 언어 서버/자동 포매터에도 추가했음 Before: <div foo="bar" style="very-long-string" >Foo</div> After: <div foo="bar" style="very-long-string" >Foo</div> https://github.com/kristoff-it/superhtml 100% 동의함. 후행 구분자 가 없는 새 언어는 개인적으로 약간 감점함. 그 언어의 문법을 싫어할 정도는 아니지만 작은 상처 같은 불편함임 함수 호출에서도 그런가? foo(1,2,3,4,) ? bar(,1,2,3,4) ? foo() 가 가변 개수 매개변수를 허용한다면 마지막 인자는 nil 인가? bar() 의 첫 번째 매개변수는 nil 인가? Clojure와 EDN에서는 쉼표가 공백 임. 보통 같은 줄의 맵 리터럴에서 키-값 쌍 사이에 관례적으로 쓰지만 완전히 선택 사항임 {:a 1 :b 2} ;=> {:a 1, :b 2} {:a,1,,,,,,,,,,:b,2,} ; if you must ;=> {:a 1, :b 2} 여기서 긴장이 생기는 큰 이유는 같은 줄에 여러 절이 있을 때 어떤 식으로든 구분자 가 필요하기 때문이라고 봄 function(1, 2, 3, 4) 이런 경우 줄 단위 차이로 인자를 추가하거나 제거하면 늘 어색해 보임. 인자 하나만 주석 처리할 때도 약간의 주의와 노력이 필요함. 대신 한 줄에 여러 항목을 넣는 간결함을 받아들이는 것임 하지만 한 줄에 하나의 절만 두기 시작하면, 이상적으로는 더 깔끔한 차이와 단순한 줄 주석으로 쉽게 비활성화하는 방법을 원하게 됨 명백한 답은 줄바꿈을 표준 구분자로 다루는 것임 function( 1 2 3 ) 많은 언어가 ; 에 대해 이렇게 함. 한 줄에 여러 문장을 넣지 않도록 권장하는 스타일이면 ; 를 거의 보지 않게 됨. 쉼표에도 똑같이 하는 언어는 잘 모르지만, 취미 언어에서 시도해 보고 싶었던 적은 있음 물론 Lisp는 하위 표현식과 하위 절이 항상 완전히 구분되어 있으므로 구분자가 아예 없어 이 문제를 우회함 Lisp, 정확히는 S-표현식 을 좋아하는 이유 중 하나가 이거임. 생각할 세부사항이 하나 줄어듦 답변달기
Lobste.rs 의견들 JSON 문법은 객체의 두 멤버 사이에 쉼표를 둘 수 있지만 멤버 뒤에 후행 쉼표 를 둘 수 없다고 되어 있음. 이걸 “설계 실수”라고 부를 수는 없다고 봄. 선택지가 아니었기 때문임 JSON은 2000~2001년쯤 ECMAScript 3의 부분집합으로 만들어졌고, 정보성 RFC 4627은 2006년에 작성됨. JavaScript의 부분집합이라 브라우저에서 eval 로 바로 동작한다는 점이 JSON의 목적이자 성공의 핵심이었고, 브라우저의 네이티브 JSON API는 2009년에야 추가됨 ES5 에서 후행 쉼표가 명세화된 것도 2009년 12월이라, 후행 쉼표가 있는 JSON은 애초에 목적에 맞지 않아 존재할 수 없었음 적극적인 행동만 실수라고 보는 듯하지만, 아무것도 하지 않는 것 도 선택이며 따라서 실수라고 부르는 것도 타당하다고 봄 Prolog에서 가장 자주 겪는 불편 중 하나가 이거임. 술어를 작업할 때 마지막에 ,true. 를 붙여 두면, 위쪽 줄을 재정렬하거나 주석 처리할 때 마지막 마침표를 신경 쓰지 않아도 돼서 편함 비슷하게 SQL에서도 우리 팀은 where true / and ... / and ... 형태로 WHERE 절 을 씀. 여기서 슬래시는 줄바꿈을 뜻함 이렇게 하면 어떤 조건이든 특별 취급 없이 쉽게 편집할 수 있음 Zig는 후행 쉼표 를 허용하고, 이걸 설정 불가능한 포매터를 제어하는 데 쓸 수 있음 .{1, 2, 3,} 는 다음처럼 바뀜 .{ 1, 2, 3, } 그리고 세로로 포맷된 리터럴에서 후행 쉼표를 빼면 가로 정렬을 요청하는 의미가 됨: .{ 1, 2, 3 } 다음에도 동작함: 컨테이너 타입 정의 struct { a: u32, b: u32, } , 함수 시그니처 fn foo(a: u32, b: u32,) void {} , 함수 호출 foo(1, 2,); 이런 모든 경우에 후행 쉼표로 자동 포맷을 제어할 수 있음 이 기능이 너무 마음에 들어서 내 HTML 언어 서버/자동 포매터에도 추가했음 Before: <div foo="bar" style="very-long-string" >Foo</div> After: <div foo="bar" style="very-long-string" >Foo</div> https://github.com/kristoff-it/superhtml 100% 동의함. 후행 구분자 가 없는 새 언어는 개인적으로 약간 감점함. 그 언어의 문법을 싫어할 정도는 아니지만 작은 상처 같은 불편함임 함수 호출에서도 그런가? foo(1,2,3,4,) ? bar(,1,2,3,4) ? foo() 가 가변 개수 매개변수를 허용한다면 마지막 인자는 nil 인가? bar() 의 첫 번째 매개변수는 nil 인가? Clojure와 EDN에서는 쉼표가 공백 임. 보통 같은 줄의 맵 리터럴에서 키-값 쌍 사이에 관례적으로 쓰지만 완전히 선택 사항임 {:a 1 :b 2} ;=> {:a 1, :b 2} {:a,1,,,,,,,,,,:b,2,} ; if you must ;=> {:a 1, :b 2} 여기서 긴장이 생기는 큰 이유는 같은 줄에 여러 절이 있을 때 어떤 식으로든 구분자 가 필요하기 때문이라고 봄 function(1, 2, 3, 4) 이런 경우 줄 단위 차이로 인자를 추가하거나 제거하면 늘 어색해 보임. 인자 하나만 주석 처리할 때도 약간의 주의와 노력이 필요함. 대신 한 줄에 여러 항목을 넣는 간결함을 받아들이는 것임 하지만 한 줄에 하나의 절만 두기 시작하면, 이상적으로는 더 깔끔한 차이와 단순한 줄 주석으로 쉽게 비활성화하는 방법을 원하게 됨 명백한 답은 줄바꿈을 표준 구분자로 다루는 것임 function( 1 2 3 ) 많은 언어가 ; 에 대해 이렇게 함. 한 줄에 여러 문장을 넣지 않도록 권장하는 스타일이면 ; 를 거의 보지 않게 됨. 쉼표에도 똑같이 하는 언어는 잘 모르지만, 취미 언어에서 시도해 보고 싶었던 적은 있음 물론 Lisp는 하위 표현식과 하위 절이 항상 완전히 구분되어 있으므로 구분자가 아예 없어 이 문제를 우회함 Lisp, 정확히는 S-표현식 을 좋아하는 이유 중 하나가 이거임. 생각할 세부사항이 하나 줄어듦
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Zig는 후행 쉼표 를 허용하고, 이걸 설정 불가능한 포매터를 제어하는 데 쓸 수 있음 .{1, 2, 3,} 는 다음처럼 바뀜
그리고 세로로 포맷된 리터럴에서 후행 쉼표를 빼면 가로 정렬을 요청하는 의미가 됨: .{ 1, 2, 3 } 다음에도 동작함: 컨테이너 타입 정의 struct { a: u32, b: u32, } , 함수 시그니처 fn foo(a: u32, b: u32,) void {} , 함수 호출 foo(1, 2,); 이런 모든 경우에 후행 쉼표로 자동 포맷을 제어할 수 있음 이 기능이 너무 마음에 들어서 내 HTML 언어 서버/자동 포매터에도 추가했음 Before:
https://github.com/kristoff-it/superhtml
100% 동의함. 후행 구분자 가 없는 새 언어는 개인적으로 약간 감점함. 그 언어의 문법을 싫어할 정도는 아니지만 작은 상처 같은 불편함임
Clojure와 EDN에서는 쉼표가 공백 임. 보통 같은 줄의 맵 리터럴에서 키-값 쌍 사이에 관례적으로 쓰지만 완전히 선택 사항임
여기서 긴장이 생기는 큰 이유는 같은 줄에 여러 절이 있을 때 어떤 식으로든 구분자 가 필요하기 때문이라고 봄
이런 경우 줄 단위 차이로 인자를 추가하거나 제거하면 늘 어색해 보임. 인자 하나만 주석 처리할 때도 약간의 주의와 노력이 필요함. 대신 한 줄에 여러 항목을 넣는 간결함을 받아들이는 것임 하지만 한 줄에 하나의 절만 두기 시작하면, 이상적으로는 더 깔끔한 차이와 단순한 줄 주석으로 쉽게 비활성화하는 방법을 원하게 됨 명백한 답은 줄바꿈을 표준 구분자로 다루는 것임
많은 언어가 ; 에 대해 이렇게 함. 한 줄에 여러 문장을 넣지 않도록 권장하는 스타일이면 ; 를 거의 보지 않게 됨. 쉼표에도 똑같이 하는 언어는 잘 모르지만, 취미 언어에서 시도해 보고 싶었던 적은 있음 물론 Lisp는 하위 표현식과 하위 절이 항상 완전히 구분되어 있으므로 구분자가 아예 없어 이 문제를 우회함
Lisp, 정확히는 S-표현식 을 좋아하는 이유 중 하나가 이거임. 생각할 세부사항이 하나 줄어듦
삼성전자가 세계 헌혈자의 날(6월14일)을 맞아 전국 사업장에서 임직원 대상 헌혈 캠페인을 진행 중이라고 11일 밝혔다.
삼성전자는 지난 2일 수원 디지털시티를 시작으로 구미 등 전국 사업장에서 글로벌 헬스케어 기업 애보트, 대한적십자사와 함께 갤럭시 XR을 활용한 헌혈 캠페인을 펼치고 있다 .
이번 행사는 국내 헌혈 현장에서 확장현실(XR) 기기를 활용하는 첫 번째 사례다. 임직원이 갤럭시 XR을 착용한 상태에서 명상형 인터랙티브 콘텐츠를 체험해 헌혈 중 느끼는 두려움과 긴장감을 덜 수 있도록 기획했다.
헌혈 참여자는 갤럭시 XR을 착용한 뒤 별도 컨트롤러 없이 시선 이동만으로 화면 속 꽃 씨앗을 땅에 심고 꽃과 나무를 키우는 3~5분 분량 콘텐츠를 감상한다. 배경음악으로는 시카고 심포니 오케스트라와 협업한 음원이 재생된다.
캠페인은 대한적십자사와 협의해 헌혈 중 XR 기기 착용 시 발생할 수 있는 안전성과 어지럼증 우려 등을 검토한 뒤 시범운영 방식으로 진행했다. 현장에는 적십자사 관계자가 참여해 체험 과정을 관리했다.
애보트와 각국 적십자사는 지난 2016년부터 약 30개 국가에서 헌혈 캠페인을 운영해 왔다. 최근 XR 기술을 접목한 차세대 프로그램을 확산하고 있다. 이번 한국 캠페인은 멕시코, 스페인, 영국 등과 함께 진행하는 글로벌 프로젝트 일환이다.
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미구엘 카라짜 애보트 혈액진단 사업부 관계자는 "안드로이드 XR 기반 삼성 갤럭시 XR은 의료 환경에서도 활용하기 적합한 디자인을 갖췄다"며 "의료진이 헌혈자를 쉽게 모니터링하면서 헌혈자가 경험에 몰입하도록 돕는다"고 설명했다.
박제임스 삼성전자 글로벌 모바일 B2B팀 상무는 "이번 캠페인에서 갤럭시 XR이 엔터테인먼트와 업무를 넘어 사회적 가치를 확산하는 플랫폼으로 활용될 가능성을 보여주겠다"고 말했다.
Euro-Office 발표 직전, 오피스 제품군 사용자에게 보내는 공개서한 (blog.documentfoundation.org)
Euro-Office는 유럽에서 개발된 첫 오픈소스 오피스 제품군으로 마케팅되고 있으나, OpenOffice.org 가 2001년에 먼저 등장했고 LibreOffice 가 2010년에 뒤따랐음 OpenOffice.org와 LibreOffice는 유럽에서 시작된 소스 코드 기반의 진정한 오픈소스 오피스 제품군임 유럽의 디지털 주권 논의는 2006년 공개 ISO/IEC ODF 표준 발표와 이후 LibreOffice 커뮤니티의 지속적 개발과 연결됨 Euro-Office는 기본 문서 형식으로 Microsoft가 개발·통제하는 OOXML 을 사용해 콘텐츠 잠금 전략을 강화한다고 비판 오피스 제품군의 디지털 주권은 사용자가 콘텐츠를 통제할 수 있는 개방형 표준 형식 사용 여부에 달려 있음 Euro-Office 주장에 대한 반박 Euro-Office는 최근 유럽에서 개발된 첫 오픈소스 오피스 제품군으로 마케팅되고 있음 유럽에서 개발된 첫 오픈소스 오피스 제품군은 2001년 StarOffice 소스 코드 기반의 OpenOffice.org였고, 2010년 LibreOffice가 뒤따랐음 OpenOffice.org와 LibreOffice는 유럽에서 출발한 소스 코드로 만들어진 진정한 오픈소스 오피스 제품군임 이 두 제품군은 코드 출처가 공개되지 않은 MS Office의 프리웨어 클론도 아니고, 디지털 주권 흐름에 맞춰 이름을 바꾼 제품도 아님 디지털 주권과 문서 형식 2006년 공개 ISO/IEC ODF 표준이 발표됐고, 이 표준은 디지털 주권의 기둥 유럽에서 디지털 주권을 말할 수 있는 배경에는 The Document Foundation과 LibreOffice 커뮤니티가 오픈소스 오피스 제품군 개발을 이어온 점이 있음 LibreOffice 커뮤니티는 사용자가 콘텐츠를 완전히 통제할 수 있게 하는 유일하게 진정한 개방형 표준 형식을 계속 개발해 왔음 문서 형식에는 여전히 잘못된 정보가 많으며, Microsoft의 독점 OOXML 형식은 콘텐츠 잠금을 유지해 디지털 주권을 막도록 설계됐음 Euro-Office는 기본값으로 Microsoft가 단독 개발·통제하는 완전한 독점 문서 형식 OOXML을 사용함 Euro-Office의 OOXML 기본 사용은 Microsoft의 콘텐츠 잠금 전략을 강화하고, 통제권을 유럽이 아닌 Redmond에 남긴다고 비판 Euro-Office 발표는 Microsoft에 반대하는 것이 아니라 유럽 디지털 주권과 유럽 사용자의 콘텐츠 통제 자유에 반하는 Microsoft 전략을 강화한다고 평가
함께 보면 좋은 글 β 유럽연합 집행위원회에 자체 지침 준수를 요청한 LibreOffice 커뮤니티의 공개 서한 LibreOffice 26.2, Markdown 지원시작 유럽의 주권형 오피스 플랫폼 Office.eu, 헤이그에서 공식 출시 유럽연합 집행위원회, 오픈소스 관련 증거 수집 공고 발표 프랑스의 오픈소스 온라인 오피스 제품군 ‘La Suite numérique’
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▲ GN⁺ 17시간전 [-] Lobste.rs 의견들 편지에 왜 언급되지 않았는지는 이해하지만, Euro-Office 는 러시아계 OnlyOffice 를 크게 기반으로 하고 있고 기여자 대부분도 여전히 러시아에 있음 오픈소스라 백도어를 넣으려면 꽤 교묘해야 하겠지만, 러시아의 위협을 받는 지금 유럽이 디지털 주권을 위해 새 표준으로 고르기에는 의외의 선택처럼 보임 모든 오픈소스 의존성 은 러시아에서 개발된 것처럼 다뤄야 함 :-) 러시아는 면적으로 보면 유럽의 40%를 차지하니, EU 를 뜻한다면 EU라고 해야 함 Ascensio System SIA 가 개발하고 있고 회사는 라트비아(EU)에 등록되어 있지만, 엔지니어링 대부분은 러시아에서 이뤄짐 그런 우려는 충분히 이해됨 약간 주제에서 벗어나지만, 이 글에 나온 것 같은 인포그래픽 은 요즘 왜 이렇게 많이 보이는지 궁금함 인터넷 곳곳에서 비슷한 그래픽을 계속 보는데, 보기에는 그럴듯하지만 설계가 허술함. 여기서는 시간축이 실제 비율에 맞지 않고, 굳이 시각화가 필요한지도 명확하지 않으며, 아래쪽에는 항상 말이 안 되는 슬로건과 쓸모없는 정보가 붙어 있음 보통 작은 시각적 오류도 있는데, 이번에는 "Schleswig-H." 텍스트가 상자 안에 맞지 않음 사람들이 대규모 언어 모델에 SVG 다이어그램 을 만들게 해서 그런 건가? 아니면 내가 모르는 다른 유행이 있는 건가? 반대해서가 아니라 순수한 호기심에서 묻는 것임. 그래도 SVG 편집기로 열어 쓸데없는 문구를 지우고 텍스트 상자 크기를 고치면 좋을 텐데, 아이러니하게도 LibreOffice에는 이 작업에 쓸 만한 훌륭한 벡터 편집기가 있음 :) AI 모델은 이런 SVG 를 꽤 쉽게 만들 수 있음. 아마 저품질 생성물일 가능성이 큼. 많은 사람이 다이어그램을 손으로 만들고 싶어 하지 않음 이런 그래프는 짐작했겠지만 OpenOffice 에서도 꽤 쉽게 만들 수 있음 이런 그래프는 긴 글을 끊어 주어 더 넓은 독자층에게 조금 더 매력적으로 보이게 함. 내용 자체는 그만큼 중요하지 않음. 개인적으로는 새롭지도 않고, 예전 잡지나 신문에서 이미지와 그래프를 비슷한 용도로 쓰던 방식과 잘 맞아 보임 대규모 언어 모델이 관여했을 수도 있지만, 수십 년간의 경험 때문에 이미지는 별로 중요하지 않을 거라고 기대하도록 머리가 길들여져 있어서 그냥 지나쳐 봤음 답변달기
Lobste.rs 의견들 편지에 왜 언급되지 않았는지는 이해하지만, Euro-Office 는 러시아계 OnlyOffice 를 크게 기반으로 하고 있고 기여자 대부분도 여전히 러시아에 있음 오픈소스라 백도어를 넣으려면 꽤 교묘해야 하겠지만, 러시아의 위협을 받는 지금 유럽이 디지털 주권을 위해 새 표준으로 고르기에는 의외의 선택처럼 보임 모든 오픈소스 의존성 은 러시아에서 개발된 것처럼 다뤄야 함 :-) 러시아는 면적으로 보면 유럽의 40%를 차지하니, EU 를 뜻한다면 EU라고 해야 함 Ascensio System SIA 가 개발하고 있고 회사는 라트비아(EU)에 등록되어 있지만, 엔지니어링 대부분은 러시아에서 이뤄짐 그런 우려는 충분히 이해됨 약간 주제에서 벗어나지만, 이 글에 나온 것 같은 인포그래픽 은 요즘 왜 이렇게 많이 보이는지 궁금함 인터넷 곳곳에서 비슷한 그래픽을 계속 보는데, 보기에는 그럴듯하지만 설계가 허술함. 여기서는 시간축이 실제 비율에 맞지 않고, 굳이 시각화가 필요한지도 명확하지 않으며, 아래쪽에는 항상 말이 안 되는 슬로건과 쓸모없는 정보가 붙어 있음 보통 작은 시각적 오류도 있는데, 이번에는 "Schleswig-H." 텍스트가 상자 안에 맞지 않음 사람들이 대규모 언어 모델에 SVG 다이어그램 을 만들게 해서 그런 건가? 아니면 내가 모르는 다른 유행이 있는 건가? 반대해서가 아니라 순수한 호기심에서 묻는 것임. 그래도 SVG 편집기로 열어 쓸데없는 문구를 지우고 텍스트 상자 크기를 고치면 좋을 텐데, 아이러니하게도 LibreOffice에는 이 작업에 쓸 만한 훌륭한 벡터 편집기가 있음 :) AI 모델은 이런 SVG 를 꽤 쉽게 만들 수 있음. 아마 저품질 생성물일 가능성이 큼. 많은 사람이 다이어그램을 손으로 만들고 싶어 하지 않음 이런 그래프는 짐작했겠지만 OpenOffice 에서도 꽤 쉽게 만들 수 있음 이런 그래프는 긴 글을 끊어 주어 더 넓은 독자층에게 조금 더 매력적으로 보이게 함. 내용 자체는 그만큼 중요하지 않음. 개인적으로는 새롭지도 않고, 예전 잡지나 신문에서 이미지와 그래프를 비슷한 용도로 쓰던 방식과 잘 맞아 보임 대규모 언어 모델이 관여했을 수도 있지만, 수십 년간의 경험 때문에 이미지는 별로 중요하지 않을 거라고 기대하도록 머리가 길들여져 있어서 그냥 지나쳐 봤음
편지에 왜 언급되지 않았는지는 이해하지만, Euro-Office 는 러시아계 OnlyOffice 를 크게 기반으로 하고 있고 기여자 대부분도 여전히 러시아에 있음 오픈소스라 백도어를 넣으려면 꽤 교묘해야 하겠지만, 러시아의 위협을 받는 지금 유럽이 디지털 주권을 위해 새 표준으로 고르기에는 의외의 선택처럼 보임
약간 주제에서 벗어나지만, 이 글에 나온 것 같은 인포그래픽 은 요즘 왜 이렇게 많이 보이는지 궁금함 인터넷 곳곳에서 비슷한 그래픽을 계속 보는데, 보기에는 그럴듯하지만 설계가 허술함. 여기서는 시간축이 실제 비율에 맞지 않고, 굳이 시각화가 필요한지도 명확하지 않으며, 아래쪽에는 항상 말이 안 되는 슬로건과 쓸모없는 정보가 붙어 있음 보통 작은 시각적 오류도 있는데, 이번에는 "Schleswig-H." 텍스트가 상자 안에 맞지 않음 사람들이 대규모 언어 모델에 SVG 다이어그램 을 만들게 해서 그런 건가? 아니면 내가 모르는 다른 유행이 있는 건가? 반대해서가 아니라 순수한 호기심에서 묻는 것임. 그래도 SVG 편집기로 열어 쓸데없는 문구를 지우고 텍스트 상자 크기를 고치면 좋을 텐데, 아이러니하게도 LibreOffice에는 이 작업에 쓸 만한 훌륭한 벡터 편집기가 있음 :)