더블록 최근 보도에 따르면 이번 투자는 빌리지 글로벌(Village Global)이 주도했다. 캠브리안, 노스 아일랜드 벤처스, 피날리티 캐피털, 릴레이 디지털도 참여했다. 예측시장 플랫폼 어거, 그노시스(Gnosis) 공동 창업자 맷 리스턴, 깃코인(Gitcoin) 스콧 무어 등 엔젤 투자자들도 함께했다.
MNX는 예측시장 플랫폼 매니폴드 마켓(Manifold Markets) 공동 창업자 스티븐 그루겟과 이안 필립스가 지난해 가을 설립했다. 기존 플랫폼으로는 거래하기 어려운 AI 관련 자산을 위한 거래 창구를 만드는 데 초점을 맞추고 있다.
주요 상품은 네 가지다. AI 스타트업 기업가치 선물, AI 관련 기업 주식 무기한 선물, 컴퓨팅 파워 무기한 선물, AI 특화 예측시장이다.
그루겟은 "컴퓨팅부터 전력 가격, AI 벤치마크 수치, 구리 가격, 상장주식, 비상장 스타트업 기업가치까지 AI 밸류체인 전체를 거래·헤지할 수 있는 원스톱 플랫폼이 목표"라고 말했다.
MNX는 이더리움 레이어2 메가ETH(MegaETH)에 기반한다.
MNX는 주문을 즉시 처리하는 방식 대신 200밀리초 동안 주문을 모아 한꺼번에 같은 가격으로 처리하는 배치 경매으로 운영된다. 속도 경쟁을 없애고 다른 사람들 거래에 끼어드는 것도 막기 위한 일환이다. MNX는 현재 기관 파트너들과 메가ETH 테스트넷에서 비공개 베타를 진행 중이며 올 여름 메인넷을 통해 선보일 예정이다.
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“4년에 한 번인데, 무조건 와서 응원해야죠. 오늘만큼은 여기 모인 사람들 다 하나입니다.”
12일 오전 광화문광장. 축구 광팬이라고 자신을 소개한 20대 황씨는 “평소에 경기장으로는 경기를 많이 보러다니지만, 이렇게 야외에서 다 같이 응원하는 경험은 드물다”며 이같이 말했다.
체코를 상대로 펼쳐지는 2026 북중미월드컵 한국 축구 국가대표팀 첫 경기를 보러온 시민들은 일제히 “오~ 필승 코리아”, “대~한민국”과 같은 응원 문구를 외쳤다. 내리쬐는 햇빛에 체감온도는 26도를 웃돌았지만 한껏 들뜬 표정으로 연신 물을 마시고 부채를 흔들며 목소리를 높였다.
경기를 가장 생생하게 즐길 수 있는 KT광화문빌딩 웨스트에 설치된 대형 미디어월 앞은 이미 만석이었다. 50대 구 씨는 “이왕 보는 거 가장 좋은 자리에서 보면 좋지 않냐. 경기 시작 전인 9시부터 와서 자리를 찜했다”고 말했다.
경기가 평일 오전에 진행된 탓에 시민 대부분은 직장 휴가를 쓰거나 학교를 결석하는 등 일상의 불편을 감수해야 했다. 전남 담양에서 6살 아이와 이곳을 찾은 30대 김 씨는 “아이와 처음으로 광화문에 월드컵을 보러오기 위해 연차를 쓰고, 아이 어린이집도 빠진다고 말해놨다”고 했다.
대형 미디어월 바로 앞 응원 공간 외에도 공연 무대 좌우와 후방에 설치된 보조 전광판 등에서도 경기 영상이 송출됐다. 대형 미디어월 앞뿐 아니라 보조 전광판, 세종문화회관, 광화문까지 붉은색 축구 유니폼을 입은 인파가 가득 찼다.
한국 여행 중 가족과 함께 광화문을 찾은 10대 미국인 관광객 세린은 “월드컵을 보기 위해 일부러 일정을 맞췄다”며 “이강인 팬이다. 한국에 온만큼 한국 대표팀을 응원한다”고 했다.
경기가 시작되자 ‘안돼’, ‘아쉽다’, ‘이런’ 등 한국팀이 득점 기회를 살리지 못해 아쉬워하는 탄성이 연이어 들렸다. 그러다 후반 22분 황인범, 35분 오현규가 골을 넣자, 우레와 같은 환호성이 터져 나왔다.
한국 대표팀은 이날 경기에서 후반 14분 체코팀에 선취점을 내줬으나 이후 터진 2골로 역전승을 거뒀다.
한편 광장 한편엔 다양한 체험 부스가 조성됐다. 부스에선 폭염에 대비해 시원한 음료를 나눠주기도 하고, ‘Y 룰렛 이벤트’, ‘행운의 요고 에어볼’ 등 시민 참여형 이벤트가 진행됐다.
이곳에서 만난 30대 캐나다인 제임스는 “월드컵을 보러 왔는데 직접 할 수 있는 게 많고, 경품도 주니 좋다. 잘 온 것 같다”고 말했다.
현장 관객과 초대형 미디어월이 실시간 상호작용하는 콘텐츠도 마련됐다. 거리 응원 행사를 주최, 주관하는 KT와 한국축구협회, 붉은악마가 함께 조성했다.
미디어아트 ‘모두의 캔버스’를 통해선 시민의 모습이 대형 미디어월에 드러나고, ‘AI 치어풀’ 공간에선 관객이 응원 문구를 적으면 1분 만에 미디어월에 나타난다. 광화문 현장 관객의 응원 메시지를 모아, 현재 경기가 열리는 현지에 있는 한국 선수들에게 전달되는 이벤트도 진행한다.
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광화문 광장 월드컵 생중계는 이날 오전 11시 체코전을 시작으로 오는 19일 오전 10시 멕시코전, 25일 오전 10시 남아공전 등으로 계속 이어질 예정이다. 한국 대표팀 32강 진출 시 추가 중계도 고려 중이라고 KT는 설명했다.
경기가 더운 날씨 속 진행되는 만큼 KT는 특히 안전에도 심혈을 기울였다. 경호, 교통 관리, 의료 인력 등 직원 250명과 앰뷸런스를 현장 곳곳에 배치하고, 통합상황실을 운영해 현장 상황을 실시간으로 모니터링한다.
아이폰18 프로, 바꿀 이유 늘었다…3대 변화 주목
아이폰18 프로가 카메라 하드웨어 개선, 배터리 성능 향상, 디자인 변경을 통해 교체 수요를 자극할 것이라는 전망이 나왔다. 특히 가변 조리개 카메라와 역대 최장 수준 배터리 수명이 핵심 변화로 주목받고 있다.
아이폰18 프로 더미 유출본 [사진: 엑스 @SonnyDickson]
[디지털투데이 AI리포터] 아이폰18 프로가 올가을 카메라, 배터리, 디자인 변화로 교체 수요를 자극할 수 있다는 전망이 나왔다.
10일(현지시간) IT매체 나인투파이브맥은 신형 프로 모델의 핵심 변화로 카메라 하드웨어 개선, 역대 최고 수준의 배터리 수명, 외형 업데이트를 꼽았다.
가장 주목받는 변화는 카메라다. 아이폰 소식통 마크 거먼은 아이폰18 프로에 아이폰 역사상 가장 큰 폭의 카메라 하드웨어 업그레이드 가운데 일부가 적용될 것이라고 전망했다. 현재 거론되는 변화로는 메인 카메라의 가변 조리개, 더 넓은 조리개를 적용한 망원 카메라, 재설계된 카메라 컨트롤 버튼 등이 있다.
이 가운데 가변 조리개는 가장 큰 변화로 꼽힌다. 사용자는 촬영 환경에 맞춰 피사계 심도를 더욱 세밀하게 조절할 수 있을 것으로 예상된다. 또한 망원 카메라의 조리개가 넓어질 경우 4배 및 8배 줌 촬영 시 저조도 성능 개선도 기대된다.
배터리 수명 역시 주요 변화로 거론된다. 아이폰18 프로의 배터리 성능 개선 요인으로는 더 큰 배터리 용량, 전력 효율이 향상된 A20 프로 칩, 더욱 효율적인 C2 모뎀이 꼽힌다. 올해 초 공개된 유출 정보에 따르면 아이폰18 프로 맥스에는 기존보다 소폭 더 큰 배터리가 탑재될 가능성이 있다.
여기에 A20 프로 칩의 2나노 공정과 퀄컴 5G 모뎀에서 애플 자체 설계 C2 모뎀으로의 전환이 더해질 경우, 아이폰18 프로와 아이폰18 프로 맥스는 역대 아이폰 가운데 가장 긴 배터리 사용 시간을 제공할 가능성이 있다는 전망이 나온다.
디자인은 큰 틀을 유지하면서 일부 변화가 적용될 것으로 예상된다. 애플은 아이폰17 프로의 코스믹 오렌지에 이어 새로운 대표 색상을 추가할 것으로 전망된다. 유출 정보로는 버건디와 커피, 짙은 보라색이 혼합된 색상과 딥 레드, 다크 체리 계열 색상이 거론되고 있다. 스페이스 그레이 또는 블랙 계열 색상이 추가될 가능성도 제기됐다.
후면 유리는 알루미늄 프레임과 색상을 더욱 가깝게 맞춰 기존 투톤 디자인 느낌을 줄일 것으로 예상된다. 또한 다이내믹 아일랜드는 현재보다 약 35% 작아질 것으로 전망된다. 이에 따라 화면 활용 공간이 늘어나면서 시각적 몰입감도 향상될 것으로 기대된다.
키워드 #아이폰18 프로 #아이폰 #애플 #카메라 #배터리 #A20 프로
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Cate - 무한 줌이 가능한 코딩용 캔버스 IDE (github.com/0-AI-UG)
무한 캔버스 위에 에디터/터미널/브라우저/문서/AI 에이전트 를 자유롭게 펼쳐 배치하는 데스크톱 IDE 창과 탭 대신 자유로운 공간형(freeform space) 작업 영역 제공 패널을 플로팅 하거나 탭/분할로 도킹 또는 별도 OS 창으로 분리 가능하고, 폴더를 다시 열면 레이아웃을 전체 복원함 폴더를 열면 곧바로 워크스페이스가 되고, 우클릭으로 패널 추가 Cmd+K 명령 팔레트 와 도킹 드래그로 구성하는 설정 파일 없는(No config) 구조 무한 줌/팬, 네 영역 도킹, 분리형 창, 저장된 레이아웃, 다중 프로젝트 세션 복원 지원 Monaco 에디터 로 구문 강조/멀티 커서/diff/마크다운 미리보기 지원 네이티브 xterm.js 터미널 및 PDF·DOCX·이미지용 문서 패널 포함 실시간 감시를 지원하는 git 파일 트리 및 소스 컨트롤 사이드바 로 스테이징/브랜치/worktree/히스토리/인라인 diff 지원 채팅 스레드 및 채팅별 모델 메모리를 갖춘 인앱 코딩 에이전트 Pi 탑재 Anthropic/OpenAI Codex/OpenRouter/Groq 등을 OAuth/API 키로 연결 모든 IPC를 컨텍스트 격리 preload 브리지로 처리하며, 파일시스템 접근을 워크스페이스 루트로 제한 브라우저 패널의 node 통합 비활성화·터미널의 승인 디렉터리 외 프로세스 생성 차단으로 보안 경계 적용 MIT 라이선스
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모든 국민이 AI 서비스를 무료로 이용하는 ‘모두의 AI 프로젝트’가 연내 추진된다. 국민주권정부 출범 이후 AI 정책에 집중한 과학기술정보통신부는 그간의 정책을 연계해 ‘모두의 AI’와 같이 시너지와 성과를 창출한다는 계획이다.
배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 지난 29일 서울중앙우체국에서 열린 기자간담회에서 “모두의 AI는 독자 AI 파운데이션 모델 기반으로 만들어질 것”이라며 “세 가지 기능을 중심으로 무료 서비스를 제공할 것”이라고 밝혔다.
모두의 AI에 예고된 세 가지 기능 가운데 첫째는 챗봇 기능이다. 국민들이 많이 사용하는 AI 서비스와 같이 질문을 하면 학습된 데이터 기반으로 답을 하는 챗봇을 우선 갖추게 된다. 이와 함께 에이전트 기능과 특화 모델 서비스를 담게 된다.
배 부총리는 “AI 에이전트를 모두가 하나씩 소유하는 개념처럼 AI 에이전트 기능이 들어가게 된다”며 “AI를 잘 활용하기 어려운 노년층이나 소외계층을 타깃으로 특별한 특화 모델 서비스도 적용될 것”이라고 설명했다.
AI 에이전트에 대해 특히 “대한민국은 AI 에이전트 시대를 빨리 준비해야 한다”며 “AI 에이전트를 통해 어느 정도 동등한 기회를 만들어 국민에게 드려야 한다고 생각한다”고 했다.
배 부총리는 “AI를 통한 경제활동에 누구나 참여할 수 있고 미래를 공평하게 만들어, AI 기본사회로 나아가기 위해 국민 누구나 한 개 이상의 에이전트를 가지고 활용할 수 있는 체계를 만드는 것이 중요하다”고 말했다.
이어, “에이전틱 AI 시대에 어떻게 대비할 것인지 우리가 아직은 고민이 잘 안되고 있는 것 같다”며 “앞으로 AI끼리 AI 스스로 생산성을 만드는 시대가 분명히 오는데 누구나 AI를 한글과 산수처럼 쓰는 것도 중요하지만 AI 에이전트를 유용하게 작동시키는 시대를 어떻게 준비해야 할지도 중요하다”고 강조했다.
연말에 선보이는 모두의 AI는 무료로 제공될 예정이다.
배 부총리는 “우선 정부 재정 기반으로 지원하고 2028년 이후에는 정부 재원으로 할지 아니면 기업들과 많은 논의를 이어가고 있는데, 정부의 지원을 받아 데이터를 기업이 모으거나 기업 역시 공동투자가 필요한 부분이 있을텐데, 2028년 이후에도 전 국민 모두가 무료로 쓸 수 있도록 하겠다”고 밝혔다.
AI 인프라 구축, 독자 기술력 확보, 제도적 뒷받침 등 그간의 정책 추진과 함께 현장에서 AI 적용이 중요하다는 뜻도 거듭 밝혔다. 국가 AI 경쟁력을 산업을 비롯한 여러 영역에서 AI 전환(AX) 성공으로 삼겠다는 뜻이다.
배 부총리는 “현재 HBM 중심으로 호황을 맞이했고, 반도체를 바탕으로 한 AI 사업 기회가 이제는 여러 AX 사업이 될 수 있고 피지컬AI 중심으로 가려는 산업이 될 수도 있다”며 “우리가 AI 역량을 잘 확보하면 이를 기반으로 AX 역량도 강화시킬 수 있다”고 말했다.
이어, “엔비디아나 구글과 같은 기업들이 한국 시장 문을 두드리고 있는지 살펴야 하는데 그들은 한국 AI 시장에서 기회가 있다고 보는 것”이라며 “우리가 과거 ICT 강국으로 포지션을 할 때 전 세계가 한국을 주목한 것처럼 AI 시대에도 한국을 중요한 국가로 생각하고 있다”고 진단했다.
그러면서 “AI 모델 경쟁력만 자꾸 많이 바라보는데, 결국 AI를 기반으로 관련된 어떤 도메인 산업, 그리고 관련된 데이터 플랫폼, 전체 AI 풀스택 관점에서 한국이 빠르게 치고 나갈 수 있고 경쟁력을 확보할 수 있는 가능성 때문에 많은 투자가 이뤄진다고 본다”고 덧붙였다.
그는 또 “저도 현장에서 AI 모델을 개발하고 AI 적용을 시도할 때 많은 전문가가 AX 실패율이 80% 이상에 달한다는 이야기를 많이 하는데, AI라는 게 현장에서 제대로 작동하고 효과를 내는 게 그만큼 어려운 것이고 숫자와 시간이 필요하고 도메인과 AI에 대한 이해도 필요하다”고 했다.
이어, “우리가 추진하고 있는 AX의 실패 확률을 80%에서 만약 30%까지 내리고, 성공 확률을 70%, 80% 이상 늘릴 수 있다면 어마어마한 성과를 만들어 낼 것”이라며 “이를 누구보다 빠르게 만들어 간다면 대한민국이 큰 기회를 맞이하게 된다고 생각한다”고 강조했다.
부총리로서 1년의 소회에 대한 물음에 “처음에는 경직된 조직에서 무엇을 할 수 있을지 사실 걱정도 많았다”면서 “급하게 1년 동안 모든 걸 이루겠다는 생각으로 달려오지 않았고, 대한민국의 중장기적인 미래를 만드는 역할을 하겠다는 마음으로 해왔다”고 답했다.
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그는 또 “전 부처가 AI를 하려고 하는데 AI가 마케팅 요소도 아니고 한국에 굉장히 중요한 요소며, 부처별로 현장에 적용하는 게 쉽지 않은 일”이라며 “기본 역량도 갖춰야 하도 데이터 체계도 갖추지 않으면 절대로 성공하기 어렵다고 생각해 우리의 기본기를 다질 수 있는 일에 집중했다”고 돌아봤다.
그러면서 “과기정통부는 정부의 R&D 연구소 같은 조직이어서 부처들이 잘 활용할 수 있도록 지원하는 체계를 만드는 것이 중요하고 그런 노력을 꾸준히 해왔다”며 “우리의 역할을 정립하면서 성과를 내며 여러 부처가 과기정통부와 협력하기를 희망하고 있고, 과기정통부도 인력과 조직이 준비된 채로 시작한 건 아닌데 성과를 증명하면서 과학기술관계장관회의를 이끌고 AI 개발이나 글로벌 AI 사업 구축을 위한 조직과 인력을 확대해 나가고 있다”고 밝혔다.
'클래리티법' 통과 막판 진통…갤럭시디지털 CEO가 美 워싱턴주 찾은 이유
마이크 노보그라츠는 미국 '클래리티 법안' 통과를 막는 쟁점이 2~3개만 남았다고 밝혔다. 핵심 변수는 웹3 개발자 지위, 수사기관과의 충돌, 여름 휴회 전 4주뿐인 의회 일정이다.
클래리티 법안(CLARITY Act)의 의회 통과가 쉽지 않을 전망이다 [사진: 셔터스톡]
[디지털투데이 이윤서 기자] 미국 암호화폐 시장의 핵심 입법으로 꼽히는 '클래리티 법안'(CLARITY Act) 통과 여부가 웹3 개발자 규제 범위와 수사기관 반발, 촉박한 의회 일정이라는 세 가지 쟁점에 걸려 있다는 진단이 나왔다.
10일(현지시간) 블록체인 매체 유투데이에 따르면 마이크 노보그라츠(Mike Novogratz) 갤럭시디지털 최고경영자(CEO)는 법안 처리가 마지막 2~3개 사안에 달려 있다며, 여름 휴회 전 남은 4주 안에 통과시키기 위해 직접 워싱턴으로 가 의회와 긴급 회동을 이어갔다.
노보그라츠는 여전히 법안 통과 가능성을 높게 보고 있지만, 시장 분위기는 반대 방향으로 움직이고 있다.
예측시장 폴리마켓에서 2026년 안에 해당 법안이 통과될 가능성은 62%에서 48%로 낮아졌다. 백악관이 사법당국과 비공개 회의를 진행했고, 일부 민주당 상원의원들이 수사기관 승인 전까지 지지를 보류하면서 투자자들의 의구심도 커졌다는 것이다.
마이크 노보그라츠 갤럭시 디지털 최고경영자(CEO) [사진: 노보그라츠 페이스북]
첫 번째 쟁점은 웹3 개발자의 법적 지위다. 노보그라츠는 변화의 부담이 동일하게 배분되지는 않을 것이라고 말했다. 60여명의 암호화폐 업계 리더들은 블록체인 규제 명확성 법안(BRCA)을 통해 소프트웨어 개발자 보호 조항을 반영해야 한다고 요구하고 있다. 이들은 오픈소스 프로그래머와 검증자를 거래소나 브로커와 같은 규제 틀로 묶어서는 안 된다고 주장한다.
두 번째는 수사기관과의 충돌이다. 수사기관은 개발자를 감독 대상에서 제외하면 자금세탁방지(AML) 대응이 더 어려워질 수 있다고 보고 있다. 이 문제에서 타협이 이뤄지지 않으면 상원 표결로 넘어가기 어렵다는 점이 가장 큰 병목으로 꼽힌다. 노보그라츠와 업계 로비스트들이 워싱턴에서 집중적으로 조율하는 지점도 여기에 맞춰져 있다.
세 번째는 시간이다. 노보그라츠는 남은 4주를 '시장의 마지막 기회'라고 규정했다. 여름 휴회가 시작되면 중간선거 국면이 본격화되고, 그 뒤에는 정파 대립이 더 심해져 양당 합의가 사실상 어려워질 수 있다는 판단이다. 법안 내용 자체뿐 아니라 의회 일정이 입법 성사 가능성을 좌우하는 변수로 떠오른 셈이다.
그는 워싱턴의 로비 작업을 '참호전'에 비유하며 소모적인 과정이라고 평가했다. 동시에 관련 로비스트들의 끈질긴 노력도 높이 샀다. 노보그라츠는 이번 법안 통과가 분열된 의회도 여전히 협력할 수 있다는 점을 미국 사회에 보여주는 계기가 돼야 한다고 밝혔다.
이런 상황에서 법안의 향방은 기술 산업과 수사기관 사이의 규제 경계선을 어디에 그을지에 달리게 됐다. 개발자를 거래 인프라 사업자와 같은 선상에 둘지, 아니면 별도 범주로 다룰지를 둘러싼 조정이 이뤄져야 상원 표결 단계로 넘어갈 수 있다. 여기에 여름 휴회 전 4주라는 시한까지 겹치면서, 미국 암호화폐 입법 논의는 단기간 내 정치적 타협을 끌어낼 수 있을지가 최대 관전 포인트가 됐다.
Headed to DC for a full day of meetings. I still am an optimist and think we will get this Clarity act over the hill. Senators on both sides have spent an inordinate amount of time on this bill. It’s a very complicated piece of legislation and we are down to two or three…
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키워드 #클래리티법 #암호화폐 #스테이블코인 #갤럭시디지털
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대기 중에서 직접 식수를 추출할 수 있는 특수 섬유 재킷이 등장해 관심을 끌고 있다.
엔가젯 등 외신은 11일(현지시간) 미국 텍사스대학교 연구진이 이 같은 연구 결과를 담은 논문을 국제 학술지 '사이언스 어드밴시스'에 발표했다고 보도했다.
이 기술은 등산객, 캠핑족, 러너 등 야외 스포츠 애호가부터 농업 종사자, 응급 구조대원, 군인에 이르기까지 식수를 구하기 어려운 지역에서 오랜 시간을 보내는 이들에게 혁신적인 대안이 될 것으로 기대된다.
대기 중 수분을 수집하는 기술은 그 동안 여러 차례 개발됐다. 하지만 대부분 크고 무거운 장비가 필요하다는 한계가 있었다. 반면 이번 연구진은 특수 섬유를 활용해 의복 형태로 착용할 수 있는 소형화·경량화된 기술을 개발하는 데 성공했다.
연구를 이끈 구이화 유(Guihua Yu) 텍사스대학 기계공학과 교수는 "완전히 새로운 형태의 기술을 고안하고 싶었다"라며 "직물 자체가 공기 중의 수분을 모을 수 있다면, 개인용 휴대용 물 공급의 새로운 가능성이 열릴 것"이라고 설명했다.
이번에 개발된 재킷은 단순히 섬유가 물을 흡수하는 방식이 아니다. 특수 원단이 대기 중 습기를 흡착해 분리형 집수 장치로 전달하면, 이 장치를 가열해 식수를 얻는 구조다.
논문의 공동 저자인 키스 존스 UT 오스틴 연구원은 "이러한 이동식 설계 덕분에 실험실 수준의 테스트를 넘어 실제로 착용할 수 있는 시스템을 구현할 수 있었다"고 덧붙였다.
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이 자켓은 주변 습도에 따라 하루 400~900ml의 식수를 생산할 수 있다. 기존의 수분 포집 소재와 비교했을 때, 대규모 생산 시 약 3~10배 높은 효율을 자랑한다.
연구진은 현재 재킷 형태로 시제품을 제작했으나, 동일한 직물을 배낭이나 텐트 등 다양한 아웃도어 용품에도 적용할 수 있다고 밝혔다. 이에 따라 향후 오지의 응급 의료 상황이나 재난 현장, 익스트림 스포츠 장비 시장 등 유용하게 활용될 전망이다.
中 AI, 미국보다 더 빨리 일상 파고들었다…업계 자신감 속 '거품 경고'
중국 AI 업계는 응용 서비스 보급과 오픈소스 생태계 경쟁력에서 미국을 빠르게 추격하거나 일부 영역에서 앞선다는 평가를 받았다. 다만 투자자들은 중국 AI 기업들의 기업가치가 과열 국면에 진입했을 가능성을 경고했다.
중국 AI 업계는 응용 서비스 보급과 오픈소스 생태계 경쟁력에서 미국을 빠르게 추격하고 있다. [사진: 셔터스톡]
[디지털투데이 AI리포터] 중국이 일반 사용자 대상 인공지능(AI) 응용 서비스 보급에서는 미국보다 앞서 있다는 평가가 나왔다. 다만 중국 AI 기업들의 기업가치가 과열 양상을 보인다는 경고도 함께 제기됐다.
11일(현지시간) 홍콩 사우스차이나모닝포스트에 따르면, 이러한 평가는 선전에서 열린 '2026 홍콩거래소 퓨처 테크 서밋'에서 기술업계 경영진과 투자자들 사이에서 나왔다.
치 장(Chi Zhang) 알리바바 클라우드 인텔리전스 그룹 금융산업 부문 총경리는 중국이 연산 능력에서는 여전히 미국에 뒤처져 있지만, 최첨단 AI 모델 성능 기준으로는 약 100일 정도 차이에 불과하다고 말했다. 그는 중국의 가장 큰 강점과 잠재력은 AI 응용 분야에 있다며, 방대한 창업가·엔지니어 인력과 현재의 경제 발전 단계가 이를 뒷받침한다고 설명했다.
리쉬에 샤(Lixue Xia) 상하이 기반 AI 컴퓨팅 서비스 기업 인피니전스 AI 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 범용인공지능 경쟁에서 중국의 성장 잠재력이 에너지 공급 능력과 인프라 구축, 오픈소스 생태계를 바탕으로 더욱 확대될 것이라고 전망했다.
중국 연구기관들은 최근 수개월 동안 자체 개발 모델과 오픈소스 모델을 잇달아 공개하며 오픈AI와 앤트로픽을 빠르게 추격하고 있다. 낮은 비용 경쟁력을 앞세워 일부 미국 기업이 딥시크 등 중국 AI 공급업체를 선택한 사례도 나타나고 있다.
반면 투자자들은 중국 AI 기업들의 기업가치가 지나치게 높아졌다고 평가했다. 티 통(Ti Tong) 매트릭스 파트너스 차이나 파트너는 중국 AI 투자 시장이 강세장의 정점에 근접했을 수 있다며 현재 기업 가치가 매우 높은 수준이라고 지적했다. 그는 이에 따라 더 많은 초기 단계 기업 투자 방안을 검토하고 있다고 밝혔다.
러우 신위(Lou Xinyu) 중국국제금융공사 투자은행부 TMT 부문 부책임자는 AI 관련 주식이 최종 고점에 도달했다고 단정할 수는 없지만, 시장이 전례 없이 높은 수준까지 올라와 있다고 진단했다. 그는 범용인공지능(AGI) 경쟁의 최종 승자가 어느 나라가 될지는 아직 불확실하다면서도 규모 측면에서는 중국식 접근법이 우위를 점할 가능성이 있다고 말했다.
키워드 #중국 #AI #인공지능 #미국 #알리바바 #연산 #인프라 #오픈소스 #AGI
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콘텐츠 플랫폼 기업 리디(대표 배기식)는 월드컵 시즌을 맞아 축구의 재미를 다양한 방식으로 경험할 수 있도록 인기 축구 만화를 소개하고, 스포츠 장르 작품을 폭넓게 만날 수 있는 특별 기획전을 진행한다고 13일 밝혔다.
먼저 ‘블루록’은 스트라이커 포지션 남자 고등학생 300명을 한 곳에 가둬 최후의 한 명을 뽑는 프로젝트를 그린 작품이다. 치열한 경쟁과 개성 강한 캐릭터들이 펼치는 이야기를 통해 기존 스포츠 만화와는 차별화된 재미를 선사한다. 애니메이션과 극장판, 스핀오프 등으로 확장되며 글로벌 팬덤을 형성한 대표 스포츠 IP로 꼽힌다.
만화 ‘아오아시’는 유소년 축구를 소재로 팀 전술과 경기 운영을 사실적으로 담아냈다. 선수의 성장뿐 아니라 축구라는 스포츠를 깊이 있게 이해할 수 있도록 구성돼 축구 팬들의 호평을 받고 있다.
‘DAYS(데이즈)’는 평범한 고등학생 츠쿠시가 축구를 통해 성장하는 과정을 그린 만화다. 특별한 재능보다 노력과 열정에 집중한 스토리로 스포츠 성장물 특유의 감동을 전한다.
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리디는 추천작을 포함한 다양한 스포츠 만화를 만나볼 수 있는 ‘인생에 스포츠 만화는 필수입니다’ 기획전을 오는 12일부터 한 달간 진행한다. 행사 기간동안 대상 작품을 소장하는 고객에게는 결제 금액에 따라 포인트를 지급할 예정이다.
리디 관계자는 "축구 팬들이 경기장 밖에서도 축구의 재미와 감동을 이어갈 수 있도록 다양한 작품을 마련했으니 이번 기획전에 많은 관심 부탁드린다”고 말했다.
XRP 거래 수수료 91% 폭락…시장선 "1달러 아닌 0.65달러라도 지켜야"
XRP 네트워크 수수료 평균이 91.5% 줄고 투자자 실현 손익비도 0.38까지 떨어졌다.시장은 1달러~0.65달러 구간을 핵심 지지선이자 매집 구간으로 보고 있다.
이번 흐름은 XRP 가격 약세를 단순 매도 압력보다 온체인 활동 둔화와 손익 구조 악화로 해석하게 한다 [사진: 셔터스톡]
[디지털투데이 홍진주 기자] XRP 네트워크의 거래 수요가 지난해 고점 이후 급격히 위축되면서 시장의 관심이 단기 반등보다 핵심 지지선 방어 여부로 옮겨가고 있다. 온체인 지표는 투자 심리 악화와 손실 실현 확대를 보여주고 있으며, 일부 분석가들은 XRP가 1달러에서 0.65달러 구간을 시험할 가능성에 주목하고 있다.
11일(현지시간) 블록체인 매체 코인텔레그래프에 따르면, XRP의 90일 평균 네트워크 수수료는 지난 2월 5900XRP에서 최근 500XRP 수준으로 감소했다. 약 91.5% 줄어든 수치다.
네트워크 수수료는 일반적으로 블록체인 이용량과 거래 수요를 나타내는 대표적인 온체인 지표로 활용된다. 이번 감소는 XRP 가격이 올해 상반기 3달러를 웃돌았던 시기와 비교해 시장 참여와 거래 활동이 크게 위축됐음을 보여준다.
온체인 분석업체 글래스노드는 네트워크 활동 감소와 함께 투자자 수익성도 빠르게 악화되고 있다고 분석했다. 실제로 XRP의 90일 실현 손익비는 50에서 0.38까지 하락했다. 이는 투자자들이 1달러의 손실을 확정하는 동안 평균 0.38달러의 이익만 실현하고 있다는 의미다.
올해 초 XRP가 3.40달러 부근까지 상승했을 당시에는 차익 실현 거래가 시장을 주도했지만, 현재는 취득가 이하 가격에서 매도하는 손절 물량이 늘어나고 있는 것으로 나타났다. 시장에서는 이러한 흐름이 약세장이나 투매 국면에서 자주 관찰되는 패턴이라고 보고 있다.
다만 대형 보유자들의 움직임은 다소 다른 신호를 보내고 있다. 암호화폐 분석가 펠린 아이는 100만XRP 이상이 바이낸스로 이동한 거래가 2025년 고점 이후 감소했다고 밝혔다. 과거 큰 폭의 조정 전에는 10만~100만XRP와 100만XRP 이상 유입 구간이 함께 급증했지만, 최근에는 반대 흐름이 이어졌다는 설명이다.
실제로 지난해 10월 이후 바이낸스로 이동한 XRP 가운데 10만~100만XRP 규모 유입은 15%, 100만XRP 이상 유입은 20% 감소한 것으로 집계됐다. 펠린 아이는 현재 가격 하락이 대형 보유자의 집중 매도보다는 레버리지 청산과 위험 회피 심리 확대에 더 가까운 움직임이라고 평가했다.
기술적 분석에서는 1달러에서 0.65달러 구간이 핵심 지지 영역으로 부상하고 있다. 주간 차트 기준으로 XRP는 지난해 말 급등 과정에서 형성된 0.63달러~1달러 가격 공백 구간을 향해 하락하고 있다. 이미 주요 지지선으로 여겨졌던 1.40달러 수준이 무너진 만큼 시장의 시선은 다음 지지 구간으로 이동한 상태다.
거래량 분포 지표 역시 비슷한 가격대를 가리키고 있다. 현재 가격 아래 구간에서는 거래가 상대적으로 적게 형성돼 있지만 0.50달러~0.65달러 사이에는 과거 대규모 거래가 집중된 흔적이 남아 있다. 특히 가장 많은 거래가 발생한 구간은 0.52달러~0.55달러 수준으로 분석됐다. 여기에 XRP의 5년 장기 상승 추세선 역시 향후 수개월 내 0.60달러~0.65달러 부근과 만날 것으로 예상된다.
이 때문에 일부 트레이더는 이 구간을 매집 범위로 보고 있다. 크립토 파텔은 1달러~0.60달러를 선호 매수 구간으로 제시했고, 자본 마크스는 장기 돌파 목표가로 15달러~18달러를 유지했다.
다만 현재 시장이 먼저 주목하는 지점은 장기 목표가보다 단기 지지선 방어 여부다. 온체인 수요 둔화와 손실 실현 확대가 이어지는 상황에서 XRP가 1달러~0.65달러 구간에서 매수세를 회복할지가 다음 관전 포인트가 됐다.
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CRISPR 기술, ‘약물로 공략하기 어려운’ 암을 포함해 암세포를 선택적으로 잘게 절단 (innovativegenomics.org)
CRISPR-Cas12a2 기반 접근법은 돌연변이 RNA를 감지한 뒤 해당 세포 안의 유전물질을 광범위하게 절단해 암세포 사멸을 유도함 표적은 전체 암의 거의 절반에서 발견되고 난소암·췌장암·비소세포폐암 등 일부 치료가 어려운 암의 70–90% 사례와 관련된 종양 억제 유전자 돌연변이임 기존 암 치료제는 과활성 암 유전자를 억제하는 방식이 많지만, p53 같은 종양 억제 단백질은 기능을 잃는 돌연변이와 약물이 결합할 “포켓” 부족 때문에 시장 출시 약물이 없었음 새 방식은 건강한 세포와 암세포가 뉴클레오타이드 1개 차이만 있어도 특정 돌연변이 RNA가 있을 때만 염색질 절단과 세포 사멸을 일으켰음 이 기술은 새 돌연변이에 맞춰 가이드 RNA 를 바꿀 수 있어 소분자 약물이나 항체 치료제 개발보다 빠르게 시험할 수 있지만, 표적 세포까지 효율적으로 전달하는 과제가 남아 있음 많은 암 뒤에 있는 흔한 돌연변이 종양 억제 단백질은 세포 수준에서 암 발생을 막는 역할을 하지만, 제대로 작동하지 않으면 세포의 방어 수단이 제한됨 새로운 CRISPR 기반 접근법은 전체 암의 거의 절반에서 발견되는 종양 억제 유전자 돌연변이를 가진 세포를 선택적으로 파괴할 수 있음 이 돌연변이는 난소암, 췌장암, 비소세포폐암을 포함한 일부 치료가 어려운 암에서 최대 70–90% 사례와 관련됨 현재 암 치료제는 대체로 과활성 암 유전자를 억제하는 억제제 중심이며, 종양 억제 유전자는 돌연변이가 생기면 기능을 잃어 종양 형성을 더 이상 억제하지 못함 p53 단백질은 1980년대 후반부터 종양 억제자로 알려져 왔고, 이 유전자의 돌연변이는 여러 암 유형에서 암 성장을 제어되지 않게 만드는 흔한 요인임 p53 돌연변이는 암을 유발하는 연쇄 과정에서 이후 돌연변이를 이끄는 초기 돌연변이인 경우가 많아 오랫동안 암 치료의 중요한 표적으로 여겨졌음 p53 표적 약물은 아직 시장에 나온 사례가 없으며, 종양 억제 단백질에는 소분자 약물이 열쇠처럼 들어맞는 약물 결합 포켓 이 부족함 돌연변이 p53 단백질에 약물을 작용시켜도 이 단백질이 원래 역할을 하도록 도울 수 있는지는 명확하지 않음 CRISPR의 기본 역할로 돌아감 기존 유전자 편집 분야는 유전자를 고치거나 제거하는 데 초점을 맞추는 경우가 많지만, 이 접근법은 비정상 세포를 정밀하고 안전하게 파괴하는 데 초점을 둠 자연계의 CRISPR 시스템은 유전자를 고치는 도구가 아니라 침입 바이러스의 유전물질을 절단해 감염과 복제를 막는 파괴자 역할을 함 연구팀은 손상된 p53 단백질을 다시 활성화하는 대신, 특정 돌연변이를 가진 세포를 찾아 CRISPR의 절단 능력으로 해당 세포를 선택적으로 없애는 방식을 사용함 설계된 CRISPR-Cas12a2 시스템은 돌연변이 암 유전자를 가진 세포에서만 만들어지는 특정 RNA 전사체를 찾도록 만들어짐 박테리아에서 Cas12a2는 바이러스에 감염된 세포를 의도적으로 죽여 확산을 막는 “자살 알약”처럼 작동함 새로 설계된 버전은 세포 안에서 암 신호를 감지하면 Cas12a2 효소가 활성화되고, 해당 세포 내부의 유전물질 전체를 잘게 자르는 염색질 절단 을 시작함 광범위한 유전물질 파괴는 세포 사멸을 유발해 돌연변이 세포를 없애며, 건강한 세포는 건드리지 않는 방식으로 작동함 포유류 세포 배양에서 건강한 세포와 암세포를 함께 두고 시험했을 때, 이 시스템은 특정 돌연변이 RNA가 있을 때만 염색질 절단과 세포 사멸을 일으켰음 건강한 야생형 버전을 가진 세포는 거의 손상되지 않았고, 두 세포주는 뉴클레오타이드 1개 차이만 가지고 있었음 화학요법이나 방사선치료는 건강한 세포를 포함해 몸 안의 분열 세포를 죽이는 방식이지만, 이 기술은 훨씬 더 정밀하게 작동함 여러 상황에 맞는 절단 도구 p53 결과가 주목받지만, 이 기술의 주요 장점은 전통적 CRISPR 유전자 편집처럼 프로그래밍 가능 하다는 점임 암에서 새 돌연변이가 생기면 새 가이드 RNA를 쉽게 만들어 그 돌연변이를 찾고 효과를 시험할 수 있음 새 가이드 RNA를 만드는 방식은 소분자 약물이나 항체 치료제를 만드는 것보다 훨씬 빠름 다음 단계에서는 이 접근법의 한계를 넘는 방법이 중요하며, 다른 CRISPR 치료와 마찬가지로 전달 이 핵심 과제임 큰 유전체 절단 효소를 모든 표적 세포에 효율적으로 보내야 하며, 일부 암에서는 향후 병용 치료가 유용할 수 있음
함께 보면 좋은 글 β CRISPR 유전자가위로 암 치료 가능성 열려, 미국 연구진 임상시험 성공 CRISPR 균류: 단백질이 풍부하고 지속 가능하며 고기 같은 맛 CRISPR-Cas 유전자 편집을 이용해 세포 배양에서 완전히 제거된 HIV [pdf] 과학자들, 두 단백질을 결합하여 암세포 스스로 파괴하도록 유도
CRISPR 유전자가위로 암 치료 가능성 열려, 미국 연구진 임상시험 성공
CRISPR 균류: 단백질이 풍부하고 지속 가능하며 고기 같은 맛
CRISPR-Cas 유전자 편집을 이용해 세포 배양에서 완전히 제거된 HIV [pdf]
과학자들, 두 단백질을 결합하여 암세포 스스로 파괴하도록 유도
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▲ GN⁺ 4시간전 [-] Hacker News 의견들 우리가 사실상 해결했거나, 효과를 억제할 약이 있거나, 실험약이 있거나, 아직 치료 불가능한 암과 변이 를 한눈에 볼 수 있는 웹사이트가 있는지 궁금함 지난 10년의 발전을 그래프로 보면 경이로울 듯함 더 놀라운 건 생물학적 문제가 제시된 뒤 다음 해결 단계에 도달하는 시간이 수천 년에서 수십 년으로, 곧 몇 년 단위로 줄어들고 있다는 점임. “AI”도 있지만, 지금의 뛰어난 연구자들이 몇 년 전엔 상상하기 어려웠던 속도로 개발을 앞당기고 있음 이런 기사들이 많아 보여도 실제로는 생각만큼 대단하진 않음. 대부분은 세포 실험 이나 생쥐 실험 단계이기 때문임 약 20년 된 큰 성공 사례는 고환암임. Lance Armstrong처럼 전신에 종양이 퍼진 전이성 고환암도 치료 가능한 경우가 있음. 백금 기반 화학요법을 쓰는데, 왜 고환암에는 잘 듣고 다른 암에는 그렇지 않은지는 잘 이해되지 않음 소아 백혈병도 비슷함. 여러 화학요법을 조합해 완치율을 꽤 높였고, 1990년대에는 소아 백혈병 사망률이 90%였지만 지금은 10% 정도임 그 외 지난 수십 년간의 발전 대부분은 조기 발견/수술 또는 금연 같은 예방에서 나옴 그래도 희망은 있음. 암을 분자 수준에서 연구하기 시작했을 때 가장 먼저 눈에 띈 것 중 하나가 여러 암에서 Ras라는 유전자가 자주 변이된다는 사실이었음. Ras 표적 약물 설계는 매우 어려웠지만 결국 daraxonrasib 가 나왔고, 1~2주 전 췌장암 3상 인체시험 결과가 공개됐는데 표준치료인 화학요법을 크게 앞섰음. 다만 1~2개월 안에 사망하던 환자들이 5~6개월 뒤에도 생존했다는 의미임 전 상원의원 Ben Sasse는 작년 12월 전이성 췌장암 진단을 받았고, 역사적으로 5년 생존율이 5% 수준임. 그는 daraxonrasib를 쓰고 있으니 결과를 지켜보게 될 듯함 “AI” 얘기가 나왔지만, 3년 전까지 발명된 거의 모든 것은 “AI” 도움 없이 발명됐음. “AI” 자체도 인간이 발명했음 결국 인간은 꽤 기발하고 유능함 일반적으로 암유전자 를 살펴보는 게 좋겠음 https://en.wikipedia.org/wiki/Oncogene 가장 단순하게는 특정 유전자와 특정 교란이 암의 “종류”를 정함 대개 추가적인 유전적 이상이 있어 암 유형의 성격에 뉘앙스를 더함 종양은 특정 분화 상태와 발달 잠재력을 가진 세포 유형에서 시작되므로 가능한 암 종류의 폭이 더 넓어짐 암의 면역형 도 암과 신체의 관계를 정함 신체 세포는 기능적으로 죽고 대체되도록 구성되어 있어서, 특정 세포나 세포군을 구하려고 하면 조직 유지의 큰 원리와 맞서게 됨 특별히 오래 사는 세포를 걱정하는 경우가 아니라면 종양 세포를 파괴하고 다음 세포가 대체하게 하는 편이 낫다 여전히 다면적 전략이 개발 중이며, 종양의 유전적 특성을 억제하고 면역형을 표적으로 삼아 파괴하는 방향임 https://en.wikipedia.org/wiki/Cancer_immunology 암의 근본 문제는 다세포 생물이 세포분열 주기 의 엄격한 제어에 의존하는데, 그 제어가 어긋나는 방식이 수백 가지라는 점임. 이해와 치료의 성과는 인상적이지만, 올바른 사고방식은 “세포나 장기별 암 목록”이라기보다 “오염된 연료부터 소프트웨어 결함까지 로켓 발사에서 잘못될 수 있는 모든 문제”에 가깝다 로켓 발사 문제를 해결하는 데 수백 가지 접근이 필요한 것처럼 암도 그렇다. 그래서 19세기에 미생물과 바이러스가 질병의 원인임을 밝혀내는 일이 결코 사소하지 않았음. 지금은 특정 감염병이 암 발생으로 이어질 수 있다는 것도 알고 있음. 확실히 어려운 문제 묶음임 덧붙이면 1990년대 후반과 2000년대 초반에 업계가 암의 원인을 “내재적 유전 결함”으로 홍보하려는 조직적 노력이 있었지만, 현실에서는 산업 발암물질 노출 이 피부암, 소화관 암 등 다양한 암과 밀접하게 맞물림. 규제를 피하려는 매우 기만적이고 부정직한 접근이었음 반드시 암유발 변이일 필요는 없는 종양 특이 변이 를 CRISPR/Cas로 감지한 뒤 세포를 죽이는 아이디어 자체는 새롭지 않음 [0, 1, 2]. 다만 이전 연구들은 Cas9을 써서 표적 부위의 DNA만 손상시키는 방식이었고, 이번엔 Cas12a2를 사용함. Cas12a2는 표적 서열을 감지해 활성화되면 세포 안의 염색질을 갈가리 찢기 때문에 훨씬 더 파괴적임 다른 암 치료와 마찬가지로 종양은 저항성을 진화시킬 가능성이 큼. 추측하자면 세포 표면 변형으로 LNP 흡수를 막거나, 엔도솜/리소좀 경로 변화로 mRNA 탑재물이 단백질로 번역되기 전에 분해되게 만들어, CRISPR/Cas mRNA와 관련 가이드 서열을 전달하는 지질 나노입자 를 거부하는 방식을 찾을 듯함 [0] https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28575452/ [1] https://www.nature.com/articles/s41598-018-30205-2 [2] https://www.nature.com/articles/s41467-020-18875-x 관점을 반대로 잡아야 함 진화는 도전에 대한 반응을 만들어내는 게 아니라 차등적 성공 에 관한 것임 저항성을 부여하는 특성을 가진 종양세포는 그것을 사용하지 않는 짐처럼 지니고 있고, 그런 특성이 없는 세포는 그 부담 없이 살아감 선택 요인은 이 경우 탑재물이 든 LNP가 “비저항성” 종양세포를 파괴하고 “저항성” 세포를 남길 때 작동함 저항성은 도전에 반응해 새로 생기는 게 아니라 이미 존재하며, 약물 투여 앞에서 생존을 가능하게 해줌 LNP 설계에 따라 저항성이 암세포 자체를 약화시킬 수도 있지 않을까 싶음. 예를 들어 약물이 특정 콜레스테롤 수용체를 표적으로 하는 LNP로 전달되기 때문에 세포가 그 수용체를 표면에 내놓지 않게 되고, 그 결과 콜레스테롤 부족 에 빠지는 식임 세균의 약물 저항성이 성장 속도 저하나 병원성 감소로 이어진다는 얘기를 들은 적이 있음. 암에서도 비슷한 일이 일어날 수 있음. 공격적인 암을 느리게 자라는 암으로 효과적으로 바꿀 수 있는 약이라면 나쁘지 않음 암은 하나의 생물이 아님. 특정 개인 안의 암세포들은 그런 방식으로 진화할 수 있지만, “인간 암” 전체가 집단으로 진화하진 않음. 그렇게 되려면 인간 DNA 자체가 진화해야 하는데, 적자생존 은 반대 방향으로 압력을 줌 이를 트리거 가능 하게 만드는 아이디어도 있음. 먼저 세포에 갈가리 찢을 준비는 되어 있지만 비활성 상태인 단백질을 넣고, 그다음 두 번째 화합물로 작동시키는 방식임 Nature 논문에 접근할 수 없다면 한 달 전 올라온 사전출판본이 있음: https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.08.723607v1 Nature - https://www.nature.com/articles/s41586-026-10738-7 유전 질환이 있어서 70대에 나를 끝낼 가능성이 큰데, 그 전에 CRISPR 가 그 질환에 도달하길 정말 바라고 있음 CRISPR는 대중과학을 통해 마케팅 엔진을 얻은 극도로 과장된 접근 임. FDA 승인 CRISPR 치료제는 1개인 반면, AAV는 7개, 렌티바이러스도 7개임 승인된 모든 바이러스 벡터 치료제를 합치면 19개인데 CRISPR는 1개임 실험실의 CRISPR 아이디어는 주류 언론에 진입하기 쉬운 소재일 뿐이고, 실제 미래는 바이러스 벡터 전달이라고 봄. 이유는 모르겠지만 같은 뉴스 사이클을 타지 못했을 뿐임 CRISPR Cas9에 대해서라면 맞음. 비표적 효과 를 관리하기 어렵기 때문임 이 논문은 Cas12a2를 다룸. 이는 다른 메커니즘이고, 발견의 출발점은 놀랍게도 농업이었음. 세포를 재프로그래밍하려 하지 않음. 가이드 단백질을 사용해 특정 변이를 극도로 정밀하게 찾고, 활성화되면 세포 전체를 파괴함 알려진 구동 변이 프로필을 보이는 난치성 질환에 대한 Cas12a2 의 함의는 매우 큼 출처를 밝히자면, 내가 가진 난치성 질환에 대해 Cas12a2 기반 신규 연구에 직접 자금을 댔음. 이 기술로 내 질환이 시험관 내에서 “치료”되는 것을 직접 봤고, 내 야생형 세포는 모두 손상되지 않았음. 내가 지원한 연구자 중 일부는 링크된 논문의 공저자임. 이 분야의 전문가는 아니고 소프트웨어 엔지니어지만, 질문에는 답할 수 있음 반대편 입장에서 말하자면, 나도 10년 전에는 RNA 간섭 치료제를 강하게 깎아내렸음. 그런데 지금은 시장에 나온 RNA 간섭 치료제 가 있음. CRISPR도 비슷하게 자기 자리를 찾을 거라고 봄 이 비판은 CRISPR가 과학에서 왜 큰일인지 이해하지 못한 것임. 치료제로서의 Cas는 대중이 이해하기 쉬워 대중과학에서 자주 강조되지만, CRISPR Cas 시스템의 주된 용도는 실험실에서 유전자를 변형 하는 것임 수만 편의 논문이 이를 성공적으로 사용해 중요한 과학적 진전을 이뤘고, CRISPR-Cas 방법은 생물학 거의 전반에서 일상적으로 쓰임 PCR 기반 감염병 진단이 제한적이라고 해서 PCR을 “과장됐다”고 부르는 것과 비슷함 “CRISPR는 과장된 접근”이라고 먼저 썼다가 곰곰이 생각한 뒤 강도가 부족하니 “극도로 과장”이라고 고른 건 아닐 것 같음 비교 자체가 약간 범주 오류 임. 하나는 DNA 편집 기술이고, 다른 것들은 전달 플랫폼임. CRISPR에 대한 과장은 대체로 얼마나 혁명적일 수 있는지에 관한 것이었지, 스택의 다른 층위에 있는 특정 기술들과 일정표를 비교하는 식은 아니었던 것으로 기억함 CRISPR는 유전학 연구에서 판도를 바꿨음. 많은 유전자 녹아웃 연구 가 CRISPR를 사용함. 하지만 임상 용도로는 처음부터 이상할 정도로 과장됐고, 유전학 배경이 있는 사람에게는 그 점이 분명했음 대중은 기본 유전학을 잘 이해하지 못하는 편이고, 고등학교 과학 교육과정이 충분히 다루지 않는 탓이 크다고 봄. 멘델 유전학에 시간을 너무 많이 쓰면서 중심 원리는 제대로 다루지 않음 신체의 모든 세포가 DNA 사본을 갖고 있기 때문에 체세포 DNA를 의미 있게 전면적으로 “편집”하는 것은 사실상 불가능하고 어리석은 시도임. 효과를 기대할 수 있는 것은 생식세포계열 DNA, 줄기세포 DNA를 편집하거나, mRNA 발현을 조절하거나(예: 레티노이드. 얼굴에 레티놀/아다팔렌 크림을 바르는 것도 “유전자 치료”임), 번역 장치가 활용할 외래 mRNA를 넣는 것(예: mRNA 백신) 정도임 이번에는 정말 잘됐으면 좋겠음. 거의 정확히 10년 전에도 이런 제안된 암 치료법 중 하나에 들떠서 점심 때 동료들에게 얘기하려 했는데, 믿는다고 비웃음을 당했던 기억이 있음 꽤 낙관적임. 여러 기본 기술이 각각 일정 수준을 넘어서야 수문이 열리는 임계값 문제 라고 봄 지난 10~20년 동안 기본 기술 수준에서는 믿기 어려울 정도의 진전이 있었지만, 개별 기술만으로는 폭발적 발전을 일으키기에 충분하지 않아 아직 전환되지 않았기 때문에 대부분은 감흥이 적었음. 이제는 여러 기술이 충분히 싸고 빠르고 좋아져서 마침내 그 조짐이 보이기 시작한다고 생각함 실제 생체 내 유전공학 은 사라지지 않을 것이고, 암에 맞서는 강력한 도구가 될 것임. 다만 특정 시도 하나하나는 의심스럽게 봐야 함. 이 여정은 수십 년 단위로 측정되기 때문임 특정 기적의 신약 하나가 흐지부지되는 이야기와는 다름. 초기 치료 적용 영역으로 성숙해가는 도구들의 한 계열임 암 치료가 넓은 범위의 파괴, 즉 화학요법/방사선에서 점점 더 악성 세포의 정밀 식별 로 이동하고 있다는 점이 눈에 띔. 이제 과제는 “암세포를 죽일 수 있는가?”가 아니라 “오직 암세포만 안정적으로 식별하고 전부 도달할 수 있는가?”처럼 보임. 이 논문도 그 방향의 또 다른 단계로 보임 이 말이 무슨 뜻인지 잘 모르겠음. 우리는 항상 암세포를 죽일 수 있었고, 과제는 늘 “어떻게 암만 죽일 것인가?”였음. 방법에 따라 수십 년 또는 수백 년 동안 암을 태우고, 잘라내고, 약물로 공격해왔음 바뀌는 것은 과제의 종류가 아니라 도구의 정밀도 임. 그마저도 환자의 삶을 개선하면서 실제로 정밀도를 확보할 수 있는지는 아직 지켜봐야 함 새 암 살해 약물의 현황과 승인 병목은 https://www.writingruxandrabio.com/archive 의 상위 몇 글도 참고할 만함 AI와 암 치료에 관한 글은 https://www.writingruxandrabio.com/p/a-response-to-dario-amo... 임 암 치료제는 정말 무서운 것들임. 우리 몸의 일부를 근본적으로 공격하는 약을 쓸 때 어떤 영향이 생길지 모르는 경우가 많음 오래 함께한 파트너는 가장 악성에 가까운 암 중 하나를 앓았고, 표적 치료제가 없었음. 기존 약물의 실험적 조합 치료를 받았는데 부작용 중 일부는 다음과 같았음 약물 주입 중 심장이 멈춤. 18개월 치료 기간 동안 여러 번 발생함 파종성 진균 감염 위장관에 구멍이 생기며 패혈증 발생 이건 끔찍한 영향의 일부일 뿐임 이 정도가 “좋은 반응”이었음. 다른 환자들은 약물 조합 때문에 사망했음 암 치료 세계에서 천천히 간다 는 게 이런 모습임 좋은 글이고 좋은 지적임. Daraxonrasib를 초조하게 기다리는 보호자 입장에서도, 적어도 제도적 장치는 가능한 한 빠르게 움직이고 있다는 점은 인정할 수 있음 실제로 첫 코호트 임상시험 환자가 주입 직후 병원으로 급히 이송되는 걸 직접 봤음. 그 약은 더 진행되지 않았음. 현재 임상시험 절차는 생명을 위험에 빠뜨리지 않고는 더 빠르게 만들 수 없음 기사에는 세부 내용이 많지 않지만, “다른 CRISPR 치료법과 마찬가지로 전달이 핵심 과제이며, 큰 유전체 절단 효소를 모든 표적 세포에 효율적으로 넣어야 한다”는 부분을 보면 아직 시험관 내 단계 로 보임 실제 인간 치료에 쓰이려면 몇 년에서 수십 년은 걸릴 듯함. 그래도 좋은 소식임 맞음. 암에서는 세포의 99%에 전달하는 것으로는 부족함. 살아남은 1% 가 빠르게 다시 자랄 것임 유전자 치료는 흔히 간으로 모이는 문제가 있음. 간은 해독을 담당하기 때문임. 그런데 면역계가 간에서 이를 알아차리고 장기를 공격하면 위험한 면역 반응 이 생길 수 있고, 손상 때문에 사람이 사망할 수도 있음 답변달기
Hacker News 의견들 우리가 사실상 해결했거나, 효과를 억제할 약이 있거나, 실험약이 있거나, 아직 치료 불가능한 암과 변이 를 한눈에 볼 수 있는 웹사이트가 있는지 궁금함 지난 10년의 발전을 그래프로 보면 경이로울 듯함 더 놀라운 건 생물학적 문제가 제시된 뒤 다음 해결 단계에 도달하는 시간이 수천 년에서 수십 년으로, 곧 몇 년 단위로 줄어들고 있다는 점임. “AI”도 있지만, 지금의 뛰어난 연구자들이 몇 년 전엔 상상하기 어려웠던 속도로 개발을 앞당기고 있음 이런 기사들이 많아 보여도 실제로는 생각만큼 대단하진 않음. 대부분은 세포 실험 이나 생쥐 실험 단계이기 때문임 약 20년 된 큰 성공 사례는 고환암임. Lance Armstrong처럼 전신에 종양이 퍼진 전이성 고환암도 치료 가능한 경우가 있음. 백금 기반 화학요법을 쓰는데, 왜 고환암에는 잘 듣고 다른 암에는 그렇지 않은지는 잘 이해되지 않음 소아 백혈병도 비슷함. 여러 화학요법을 조합해 완치율을 꽤 높였고, 1990년대에는 소아 백혈병 사망률이 90%였지만 지금은 10% 정도임 그 외 지난 수십 년간의 발전 대부분은 조기 발견/수술 또는 금연 같은 예방에서 나옴 그래도 희망은 있음. 암을 분자 수준에서 연구하기 시작했을 때 가장 먼저 눈에 띈 것 중 하나가 여러 암에서 Ras라는 유전자가 자주 변이된다는 사실이었음. Ras 표적 약물 설계는 매우 어려웠지만 결국 daraxonrasib 가 나왔고, 1~2주 전 췌장암 3상 인체시험 결과가 공개됐는데 표준치료인 화학요법을 크게 앞섰음. 다만 1~2개월 안에 사망하던 환자들이 5~6개월 뒤에도 생존했다는 의미임 전 상원의원 Ben Sasse는 작년 12월 전이성 췌장암 진단을 받았고, 역사적으로 5년 생존율이 5% 수준임. 그는 daraxonrasib를 쓰고 있으니 결과를 지켜보게 될 듯함 “AI” 얘기가 나왔지만, 3년 전까지 발명된 거의 모든 것은 “AI” 도움 없이 발명됐음. “AI” 자체도 인간이 발명했음 결국 인간은 꽤 기발하고 유능함 일반적으로 암유전자 를 살펴보는 게 좋겠음 https://en.wikipedia.org/wiki/Oncogene 가장 단순하게는 특정 유전자와 특정 교란이 암의 “종류”를 정함 대개 추가적인 유전적 이상이 있어 암 유형의 성격에 뉘앙스를 더함 종양은 특정 분화 상태와 발달 잠재력을 가진 세포 유형에서 시작되므로 가능한 암 종류의 폭이 더 넓어짐 암의 면역형 도 암과 신체의 관계를 정함 신체 세포는 기능적으로 죽고 대체되도록 구성되어 있어서, 특정 세포나 세포군을 구하려고 하면 조직 유지의 큰 원리와 맞서게 됨 특별히 오래 사는 세포를 걱정하는 경우가 아니라면 종양 세포를 파괴하고 다음 세포가 대체하게 하는 편이 낫다 여전히 다면적 전략이 개발 중이며, 종양의 유전적 특성을 억제하고 면역형을 표적으로 삼아 파괴하는 방향임 https://en.wikipedia.org/wiki/Cancer_immunology 암의 근본 문제는 다세포 생물이 세포분열 주기 의 엄격한 제어에 의존하는데, 그 제어가 어긋나는 방식이 수백 가지라는 점임. 이해와 치료의 성과는 인상적이지만, 올바른 사고방식은 “세포나 장기별 암 목록”이라기보다 “오염된 연료부터 소프트웨어 결함까지 로켓 발사에서 잘못될 수 있는 모든 문제”에 가깝다 로켓 발사 문제를 해결하는 데 수백 가지 접근이 필요한 것처럼 암도 그렇다. 그래서 19세기에 미생물과 바이러스가 질병의 원인임을 밝혀내는 일이 결코 사소하지 않았음. 지금은 특정 감염병이 암 발생으로 이어질 수 있다는 것도 알고 있음. 확실히 어려운 문제 묶음임 덧붙이면 1990년대 후반과 2000년대 초반에 업계가 암의 원인을 “내재적 유전 결함”으로 홍보하려는 조직적 노력이 있었지만, 현실에서는 산업 발암물질 노출 이 피부암, 소화관 암 등 다양한 암과 밀접하게 맞물림. 규제를 피하려는 매우 기만적이고 부정직한 접근이었음 반드시 암유발 변이일 필요는 없는 종양 특이 변이 를 CRISPR/Cas로 감지한 뒤 세포를 죽이는 아이디어 자체는 새롭지 않음 [0, 1, 2]. 다만 이전 연구들은 Cas9을 써서 표적 부위의 DNA만 손상시키는 방식이었고, 이번엔 Cas12a2를 사용함. Cas12a2는 표적 서열을 감지해 활성화되면 세포 안의 염색질을 갈가리 찢기 때문에 훨씬 더 파괴적임 다른 암 치료와 마찬가지로 종양은 저항성을 진화시킬 가능성이 큼. 추측하자면 세포 표면 변형으로 LNP 흡수를 막거나, 엔도솜/리소좀 경로 변화로 mRNA 탑재물이 단백질로 번역되기 전에 분해되게 만들어, CRISPR/Cas mRNA와 관련 가이드 서열을 전달하는 지질 나노입자 를 거부하는 방식을 찾을 듯함 [0] https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28575452/ [1] https://www.nature.com/articles/s41598-018-30205-2 [2] https://www.nature.com/articles/s41467-020-18875-x 관점을 반대로 잡아야 함 진화는 도전에 대한 반응을 만들어내는 게 아니라 차등적 성공 에 관한 것임 저항성을 부여하는 특성을 가진 종양세포는 그것을 사용하지 않는 짐처럼 지니고 있고, 그런 특성이 없는 세포는 그 부담 없이 살아감 선택 요인은 이 경우 탑재물이 든 LNP가 “비저항성” 종양세포를 파괴하고 “저항성” 세포를 남길 때 작동함 저항성은 도전에 반응해 새로 생기는 게 아니라 이미 존재하며, 약물 투여 앞에서 생존을 가능하게 해줌 LNP 설계에 따라 저항성이 암세포 자체를 약화시킬 수도 있지 않을까 싶음. 예를 들어 약물이 특정 콜레스테롤 수용체를 표적으로 하는 LNP로 전달되기 때문에 세포가 그 수용체를 표면에 내놓지 않게 되고, 그 결과 콜레스테롤 부족 에 빠지는 식임 세균의 약물 저항성이 성장 속도 저하나 병원성 감소로 이어진다는 얘기를 들은 적이 있음. 암에서도 비슷한 일이 일어날 수 있음. 공격적인 암을 느리게 자라는 암으로 효과적으로 바꿀 수 있는 약이라면 나쁘지 않음 암은 하나의 생물이 아님. 특정 개인 안의 암세포들은 그런 방식으로 진화할 수 있지만, “인간 암” 전체가 집단으로 진화하진 않음. 그렇게 되려면 인간 DNA 자체가 진화해야 하는데, 적자생존 은 반대 방향으로 압력을 줌 이를 트리거 가능 하게 만드는 아이디어도 있음. 먼저 세포에 갈가리 찢을 준비는 되어 있지만 비활성 상태인 단백질을 넣고, 그다음 두 번째 화합물로 작동시키는 방식임 Nature 논문에 접근할 수 없다면 한 달 전 올라온 사전출판본이 있음: https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.08.723607v1 Nature - https://www.nature.com/articles/s41586-026-10738-7 유전 질환이 있어서 70대에 나를 끝낼 가능성이 큰데, 그 전에 CRISPR 가 그 질환에 도달하길 정말 바라고 있음 CRISPR는 대중과학을 통해 마케팅 엔진을 얻은 극도로 과장된 접근 임. FDA 승인 CRISPR 치료제는 1개인 반면, AAV는 7개, 렌티바이러스도 7개임 승인된 모든 바이러스 벡터 치료제를 합치면 19개인데 CRISPR는 1개임 실험실의 CRISPR 아이디어는 주류 언론에 진입하기 쉬운 소재일 뿐이고, 실제 미래는 바이러스 벡터 전달이라고 봄. 이유는 모르겠지만 같은 뉴스 사이클을 타지 못했을 뿐임 CRISPR Cas9에 대해서라면 맞음. 비표적 효과 를 관리하기 어렵기 때문임 이 논문은 Cas12a2를 다룸. 이는 다른 메커니즘이고, 발견의 출발점은 놀랍게도 농업이었음. 세포를 재프로그래밍하려 하지 않음. 가이드 단백질을 사용해 특정 변이를 극도로 정밀하게 찾고, 활성화되면 세포 전체를 파괴함 알려진 구동 변이 프로필을 보이는 난치성 질환에 대한 Cas12a2 의 함의는 매우 큼 출처를 밝히자면, 내가 가진 난치성 질환에 대해 Cas12a2 기반 신규 연구에 직접 자금을 댔음. 이 기술로 내 질환이 시험관 내에서 “치료”되는 것을 직접 봤고, 내 야생형 세포는 모두 손상되지 않았음. 내가 지원한 연구자 중 일부는 링크된 논문의 공저자임. 이 분야의 전문가는 아니고 소프트웨어 엔지니어지만, 질문에는 답할 수 있음 반대편 입장에서 말하자면, 나도 10년 전에는 RNA 간섭 치료제를 강하게 깎아내렸음. 그런데 지금은 시장에 나온 RNA 간섭 치료제 가 있음. CRISPR도 비슷하게 자기 자리를 찾을 거라고 봄 이 비판은 CRISPR가 과학에서 왜 큰일인지 이해하지 못한 것임. 치료제로서의 Cas는 대중이 이해하기 쉬워 대중과학에서 자주 강조되지만, CRISPR Cas 시스템의 주된 용도는 실험실에서 유전자를 변형 하는 것임 수만 편의 논문이 이를 성공적으로 사용해 중요한 과학적 진전을 이뤘고, CRISPR-Cas 방법은 생물학 거의 전반에서 일상적으로 쓰임 PCR 기반 감염병 진단이 제한적이라고 해서 PCR을 “과장됐다”고 부르는 것과 비슷함 “CRISPR는 과장된 접근”이라고 먼저 썼다가 곰곰이 생각한 뒤 강도가 부족하니 “극도로 과장”이라고 고른 건 아닐 것 같음 비교 자체가 약간 범주 오류 임. 하나는 DNA 편집 기술이고, 다른 것들은 전달 플랫폼임. CRISPR에 대한 과장은 대체로 얼마나 혁명적일 수 있는지에 관한 것이었지, 스택의 다른 층위에 있는 특정 기술들과 일정표를 비교하는 식은 아니었던 것으로 기억함 CRISPR는 유전학 연구에서 판도를 바꿨음. 많은 유전자 녹아웃 연구 가 CRISPR를 사용함. 하지만 임상 용도로는 처음부터 이상할 정도로 과장됐고, 유전학 배경이 있는 사람에게는 그 점이 분명했음 대중은 기본 유전학을 잘 이해하지 못하는 편이고, 고등학교 과학 교육과정이 충분히 다루지 않는 탓이 크다고 봄. 멘델 유전학에 시간을 너무 많이 쓰면서 중심 원리는 제대로 다루지 않음 신체의 모든 세포가 DNA 사본을 갖고 있기 때문에 체세포 DNA를 의미 있게 전면적으로 “편집”하는 것은 사실상 불가능하고 어리석은 시도임. 효과를 기대할 수 있는 것은 생식세포계열 DNA, 줄기세포 DNA를 편집하거나, mRNA 발현을 조절하거나(예: 레티노이드. 얼굴에 레티놀/아다팔렌 크림을 바르는 것도 “유전자 치료”임), 번역 장치가 활용할 외래 mRNA를 넣는 것(예: mRNA 백신) 정도임 이번에는 정말 잘됐으면 좋겠음. 거의 정확히 10년 전에도 이런 제안된 암 치료법 중 하나에 들떠서 점심 때 동료들에게 얘기하려 했는데, 믿는다고 비웃음을 당했던 기억이 있음 꽤 낙관적임. 여러 기본 기술이 각각 일정 수준을 넘어서야 수문이 열리는 임계값 문제 라고 봄 지난 10~20년 동안 기본 기술 수준에서는 믿기 어려울 정도의 진전이 있었지만, 개별 기술만으로는 폭발적 발전을 일으키기에 충분하지 않아 아직 전환되지 않았기 때문에 대부분은 감흥이 적었음. 이제는 여러 기술이 충분히 싸고 빠르고 좋아져서 마침내 그 조짐이 보이기 시작한다고 생각함 실제 생체 내 유전공학 은 사라지지 않을 것이고, 암에 맞서는 강력한 도구가 될 것임. 다만 특정 시도 하나하나는 의심스럽게 봐야 함. 이 여정은 수십 년 단위로 측정되기 때문임 특정 기적의 신약 하나가 흐지부지되는 이야기와는 다름. 초기 치료 적용 영역으로 성숙해가는 도구들의 한 계열임 암 치료가 넓은 범위의 파괴, 즉 화학요법/방사선에서 점점 더 악성 세포의 정밀 식별 로 이동하고 있다는 점이 눈에 띔. 이제 과제는 “암세포를 죽일 수 있는가?”가 아니라 “오직 암세포만 안정적으로 식별하고 전부 도달할 수 있는가?”처럼 보임. 이 논문도 그 방향의 또 다른 단계로 보임 이 말이 무슨 뜻인지 잘 모르겠음. 우리는 항상 암세포를 죽일 수 있었고, 과제는 늘 “어떻게 암만 죽일 것인가?”였음. 방법에 따라 수십 년 또는 수백 년 동안 암을 태우고, 잘라내고, 약물로 공격해왔음 바뀌는 것은 과제의 종류가 아니라 도구의 정밀도 임. 그마저도 환자의 삶을 개선하면서 실제로 정밀도를 확보할 수 있는지는 아직 지켜봐야 함 새 암 살해 약물의 현황과 승인 병목은 https://www.writingruxandrabio.com/archive 의 상위 몇 글도 참고할 만함 AI와 암 치료에 관한 글은 https://www.writingruxandrabio.com/p/a-response-to-dario-amo... 임 암 치료제는 정말 무서운 것들임. 우리 몸의 일부를 근본적으로 공격하는 약을 쓸 때 어떤 영향이 생길지 모르는 경우가 많음 오래 함께한 파트너는 가장 악성에 가까운 암 중 하나를 앓았고, 표적 치료제가 없었음. 기존 약물의 실험적 조합 치료를 받았는데 부작용 중 일부는 다음과 같았음 약물 주입 중 심장이 멈춤. 18개월 치료 기간 동안 여러 번 발생함 파종성 진균 감염 위장관에 구멍이 생기며 패혈증 발생 이건 끔찍한 영향의 일부일 뿐임 이 정도가 “좋은 반응”이었음. 다른 환자들은 약물 조합 때문에 사망했음 암 치료 세계에서 천천히 간다 는 게 이런 모습임 좋은 글이고 좋은 지적임. Daraxonrasib를 초조하게 기다리는 보호자 입장에서도, 적어도 제도적 장치는 가능한 한 빠르게 움직이고 있다는 점은 인정할 수 있음 실제로 첫 코호트 임상시험 환자가 주입 직후 병원으로 급히 이송되는 걸 직접 봤음. 그 약은 더 진행되지 않았음. 현재 임상시험 절차는 생명을 위험에 빠뜨리지 않고는 더 빠르게 만들 수 없음 기사에는 세부 내용이 많지 않지만, “다른 CRISPR 치료법과 마찬가지로 전달이 핵심 과제이며, 큰 유전체 절단 효소를 모든 표적 세포에 효율적으로 넣어야 한다”는 부분을 보면 아직 시험관 내 단계 로 보임 실제 인간 치료에 쓰이려면 몇 년에서 수십 년은 걸릴 듯함. 그래도 좋은 소식임 맞음. 암에서는 세포의 99%에 전달하는 것으로는 부족함. 살아남은 1% 가 빠르게 다시 자랄 것임 유전자 치료는 흔히 간으로 모이는 문제가 있음. 간은 해독을 담당하기 때문임. 그런데 면역계가 간에서 이를 알아차리고 장기를 공격하면 위험한 면역 반응 이 생길 수 있고, 손상 때문에 사람이 사망할 수도 있음
우리가 사실상 해결했거나, 효과를 억제할 약이 있거나, 실험약이 있거나, 아직 치료 불가능한 암과 변이 를 한눈에 볼 수 있는 웹사이트가 있는지 궁금함 지난 10년의 발전을 그래프로 보면 경이로울 듯함 더 놀라운 건 생물학적 문제가 제시된 뒤 다음 해결 단계에 도달하는 시간이 수천 년에서 수십 년으로, 곧 몇 년 단위로 줄어들고 있다는 점임. “AI”도 있지만, 지금의 뛰어난 연구자들이 몇 년 전엔 상상하기 어려웠던 속도로 개발을 앞당기고 있음
반드시 암유발 변이일 필요는 없는 종양 특이 변이 를 CRISPR/Cas로 감지한 뒤 세포를 죽이는 아이디어 자체는 새롭지 않음 [0, 1, 2]. 다만 이전 연구들은 Cas9을 써서 표적 부위의 DNA만 손상시키는 방식이었고, 이번엔 Cas12a2를 사용함. Cas12a2는 표적 서열을 감지해 활성화되면 세포 안의 염색질을 갈가리 찢기 때문에 훨씬 더 파괴적임 다른 암 치료와 마찬가지로 종양은 저항성을 진화시킬 가능성이 큼. 추측하자면 세포 표면 변형으로 LNP 흡수를 막거나, 엔도솜/리소좀 경로 변화로 mRNA 탑재물이 단백질로 번역되기 전에 분해되게 만들어, CRISPR/Cas mRNA와 관련 가이드 서열을 전달하는 지질 나노입자 를 거부하는 방식을 찾을 듯함 [0] https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28575452/ [1] https://www.nature.com/articles/s41598-018-30205-2 [2] https://www.nature.com/articles/s41467-020-18875-x
Nature 논문에 접근할 수 없다면 한 달 전 올라온 사전출판본이 있음: https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.08.723607v1 Nature - https://www.nature.com/articles/s41586-026-10738-7
유전 질환이 있어서 70대에 나를 끝낼 가능성이 큰데, 그 전에 CRISPR 가 그 질환에 도달하길 정말 바라고 있음
CRISPR는 대중과학을 통해 마케팅 엔진을 얻은 극도로 과장된 접근 임. FDA 승인 CRISPR 치료제는 1개인 반면, AAV는 7개, 렌티바이러스도 7개임 승인된 모든 바이러스 벡터 치료제를 합치면 19개인데 CRISPR는 1개임 실험실의 CRISPR 아이디어는 주류 언론에 진입하기 쉬운 소재일 뿐이고, 실제 미래는 바이러스 벡터 전달이라고 봄. 이유는 모르겠지만 같은 뉴스 사이클을 타지 못했을 뿐임
이번에는 정말 잘됐으면 좋겠음. 거의 정확히 10년 전에도 이런 제안된 암 치료법 중 하나에 들떠서 점심 때 동료들에게 얘기하려 했는데, 믿는다고 비웃음을 당했던 기억이 있음
암 치료가 넓은 범위의 파괴, 즉 화학요법/방사선에서 점점 더 악성 세포의 정밀 식별 로 이동하고 있다는 점이 눈에 띔. 이제 과제는 “암세포를 죽일 수 있는가?”가 아니라 “오직 암세포만 안정적으로 식별하고 전부 도달할 수 있는가?”처럼 보임. 이 논문도 그 방향의 또 다른 단계로 보임
새 암 살해 약물의 현황과 승인 병목은 https://www.writingruxandrabio.com/archive 의 상위 몇 글도 참고할 만함 AI와 암 치료에 관한 글은 https://www.writingruxandrabio.com/p/a-response-to-dario-amo... 임
기사에는 세부 내용이 많지 않지만, “다른 CRISPR 치료법과 마찬가지로 전달이 핵심 과제이며, 큰 유전체 절단 효소를 모든 표적 세포에 효율적으로 넣어야 한다”는 부분을 보면 아직 시험관 내 단계 로 보임 실제 인간 치료에 쓰이려면 몇 년에서 수십 년은 걸릴 듯함. 그래도 좋은 소식임
도널드 트럼프 미국 대통령이 이란과 종전을 위한 양해각서(MOU) 서명이 임박했다고 밝힌 가운데 이란 당국자도 매우 긍정적이라고 평가했다. 서명 시기는 이르면 주말이나 다음주 월요일이 점쳐졌다. 중동 갈등 상황이 수일 내 전환점을 이를 수 있다는 것이다.
뉴스1에 따르면 트럼프 대통령은 악시오스와 통화에서 이같이 밝혔고, 아바스 아라그치 이란 외무장관은 SNS X 계정에 “이슬라마바드 양해각서(종전 MOU)는 지금보다 체결에 근접한 적이 없다”고 했다. 트럼프는 아라그치의 게시물을 캡처해 트루스소셜에 올리기도 했다.
합의 내용에는 핵 프로그램 해체와 호르무즈 해협 재개방, 테러 자금 중단 등이 포함된 것으로 전해졌다. 이를 이행하면 이란에 대한 동결 자산 해제, 금융 제재 완화도 포함됐다. 구체적 내용이 정해진 것은 아니지만 상당 수준 합의에 이르렀고, MOU 서명은 구체적 장소를 화정하지 않았으나 유럽에서 이뤄질 수 있다.
李대통령 "국가역량 최대한 동원, 물가 상승폭 최소화" 2026.06.08 "휴전 협상 가능성 커졌다"…금값 다시 오름세 2026.05.19 이란 해협 다시 막자 비트코인 급락…7만5천달러 지지선 시험대 2026.04.19 좋은 소식 있다더니 또 막힌 호르무즈…미·이란 긴장 재고조 2026.04.19
아울러 MOU 체결이 이뤄지면 합의 이행을 위한 세부 사항 논의를 위한 60일 협상이 시작되고 본격적인 핵물질 폐기 이행 방안이 논의된다.
아라그치 장관은 이란 국영TV 인터뷰에서 “이스라엘과 같은 적들은 미국과 이란의 합의에 반대하고 있다”며 협상 반대 세력으로 이스라엘을 지목했다. 그러면서 “레바논을 포함한 모든 전선에서 전쟁 종료가 임시 합의 아래 발표될 것”이라며 “이스라엘읠 레바논 점령 지역 철수를 의미한다”고 말했다.
美 월가 "테슬라, 레벨4 자율주행 사실상 달성"…보험료가 증거?
월가 애널리스트 알렉산더 포터가 테슬라 FSD를 두고 대부분 조건에서 사실상 레벨4 자율주행에 도달했다고 평가했다. 다만 악천후 대응과 로보택시 운영 데이터, 사고 책임 구조 등 검증 과제가 남았다는 반론도 만만치 않다.
월가 애널리스트가 테슬라 FSD를 두고 대부분의 조건에서 레벨4 자율주행에 도달했다고 평가했다. [사진: Reve AI]
[디지털투데이 유승아 인턴기자] 테슬라의 완전자율주행 소프트웨어 풀셀프드라이빙(FSD)이 대부분의 조건에서 사실상 레벨4 자율주행에 도달했다는 월가의 평가가 나왔다.
11일(이하 현지시간) 전기차 매체 클린테크니카에 따르면, 파이퍼 샌들러의 애널리스트 알렉산더 포터(Alexander Potter)는 테슬라 FSD가 "적어도 대부분의 조건에서 사실상 레벨4 자율성에 도달했다"라고 주장했다.
이번 평가는 테슬라가 여전히 FSD를 '감독형'으로 운영하는 가운데 나왔다. 알렉산더 포터는 기술 성능 자체보다 최근의 사업 행보를 근거로 들었다. 먼저 그는 테슬라가 FSD 사용 비중이 높은 고객에게 더 낮은 보험료를 적용하는 점을 짚었다. 그는 "보험금 청구를 유발할 것으로 보는 제품의 가격을 내리지는 않는다"라고 말했다.
로보택시 사업 준비도 근거로 제시됐다. 알렉산더 포터는 테슬라가 4월부터 '사이버캡' 양산에 들어간 것으로 보고, 이 투자 규모가 수억달러에서 10억달러(약 1조5210억원) 이상에 이를 수 있다고 추산했다. FSD를 대규모로 배치할 준비가 되지 않았다면 이런 자본 투자는 성립하기 어렵다는 것이다. 테슬라는 텍사스주 어빙에서 주차면 200개와 슈퍼차저 16기를 갖춘 시설의 인허가 확보 작업도 진행 중인 것으로 전해졌다.
서비스 확장 신호도 언급됐다. 테슬라는 2026년 1분기부터 그동안 공개를 꺼렸던 FSD 구독자 수를 밝히기 시작했다. 알렉산더 포터는 이를 FSD가 "초기 수용층을 넘어 확산할 준비가 됐다"라는 의미로 해석했다. 테슬라는 2026년 상반기 중 로보택시 서비스를 7개 도시로 추가 확대하겠다고도 밝혔다. 다만 그는 이 목표가 "비현실적일 수 있다"라고 인정하면서도 "추세는 분명하다"라고 말했다.
알렉산더 포터는 실제 사용 경험도 판단 근거로 삼았다. 그는 FSD를 탑재한 테슬라 차량을 직접 보유하고 있으며, 4월 몬태나주 미줄라에서 미네소타주 미니애폴리스까지 FSD만으로 주행한 사례를 소개했다. 날씨가 좋은 조건에서는 사람의 개입 없이 장거리 주행을 마친 경우가 여러 차례 기록됐다고 설명했다.
다만 반론도 적지 않다. 악천후에서 성능이 충분하지 않고, 비와 눈, 강한 햇빛 같은 환경에 대응할 센서 구성이 부족하다는 지적이 대표적이다. 복잡한 도심 주행에서는 아직 안정성이 떨어진다는 비판도 이어진다. 실수가 과거보다 줄어든 것은 맞지만, 이용자가 시스템에 익숙해질수록 개입이 필요한 상황에 오히려 늦게 대응할 수 있다는 우려도 나온다.
로보택시 운영 지표도 논쟁거리다. 텍사스주 오스틴에서 운행 중인 테슬라 로보택시의 충돌 데이터가 기대에 못 미친다는 지적이 나왔다. 테슬라는 2025년 말 오스틴에서 서비스를 시작했지만 운영 대수는 아직 많지 않은 것으로 전해졌다. 일론 머스크는 2025년 7월 "연말까지 미국 인구의 절반가량이 자율 승차호출 서비스를 이용하게 될 것"이라고 말했지만, 서비스 확대 속도는 이 발언에 미치지 못한다는 평가다.
책임 구조도 과제로 남아 있다. 현재 테슬라는 운전자가 FSD를 사용하던 중 사고가 나더라도 법적 책임을 직접 지지 않는다. 감독형 FSD의 통계를 비감독형 자율주행의 준비 상태를 보여주는 근거처럼 활용한다는 비판도 있다. 기술 성능이 개선된 것은 분명하지만, 실제 레벨4 상용화로 이어졌는지는 별도의 검증이 필요하다는 지적이 나온다.
이에 따라 테슬라의 다음 관전 포인트는 두 가지로 좁혀진다. 첫째는 약속한 도시 확장이 실제로 이뤄지는 지다. 둘째는 감독형 FSD의 성능 개선이 비감독형 로보택시 운영으로 이어질 수 있는지를 입증하는 일이다. 테슬라가 서비스 지역과 운영 규모를 늘리는 과정에서 안전 데이터와 책임 체계를 어떻게 제시할지가 핵심이 될 전망이다.
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안녕하세요. turbovec/TurboQuant 기반으로 constrained RAG용 graph memory layer를 붙인 turbo-graph를 만들었습니다. turbovec은 flat top-k나 cheap allowlist가 있는 경우에 이미 좋습니다. 그런데 실제 RAG에서는 쿼리가 자주 이런 모양이 됩니다. tenant ACL ∩ tag ∩ source ∩ time window ∩ graph neighbors ∩ BM25 candidates 이 조합을 매번 Python/SQL/app layer에서 만들고, 다시 vector search에 넘기고, 결과를 graph/BM25와 rerank하고, 왜 이런 결과가 나왔는지 explain하는 코드가 반복되더라고요. turbo-graph는 turbovec-compatible core는 유지하고, 그 주변의 graph/metadata view compilation, cache reuse, graph rerank, explain telemetry를 인덱스 레이어로 옮겨보는 실험입니다. 아직 Alpha라서 production에 바로 쓰라는 목적보다는, 실제 RAG route에서 어떤 API가 필요한지 피드백을 받고 싶습니다. GitHub: https://github.com/bigmacfive/turbo-graph
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turbovec은 flat top-k나 cheap allowlist가 있는 경우에 이미 좋습니다. 그런데 실제 RAG에서는 쿼리가 자주 이런 모양이 됩니다.
tenant ACL ∩ tag ∩ source ∩ time window ∩ graph neighbors ∩ BM25 candidates
이 조합을 매번 Python/SQL/app layer에서 만들고, 다시 vector search에 넘기고, 결과를 graph/BM25와 rerank하고, 왜 이런 결과가 나왔는지 explain하는 코드가 반복되더라고요.
turbo-graph는 turbovec-compatible core는 유지하고, 그 주변의 graph/metadata view compilation, cache reuse, graph rerank, explain telemetry를 인덱스 레이어로 옮겨보는 실험입니다.
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2026년 들어 6월 10일까지 미국에서 집계된 감원이 247건, 18만 3,966명에 이른다. 하루 평균 약 1,143명이 일자리를 잃었다.
AI가 최대 사유로 꼽혔다. 올해 감원 발표의 55%가 AI·자동화·머신러닝을 직접적인 이유로 들었고, 이로 영향받은 인원은 135개 기업 15만 2,415명이다. AI가 한 해 감원의 단일 최대 요인이 된 것은 이례적이다. 과거에는 경기 침체나 실적 부진이 주된 이유였다.
집계 기준은 통계마다 다르다. AI를 직접 연결한 감원만 좁게 보면 약 5만 명으로, 올해 전체 감원 약 30만 명의 17% 수준이라는 분석도 있다. 기준에 따라 숫자는 달라지지만, 어느 쪽이든 AI의 비중이 빠르게 커지고 있다는 점은 같다.
투자와 감원은 동시에 진행된다. 메타(Meta)·아마존(Amazon)·마이크로소프트(Microsoft)·알파벳(Alphabet) 등은 AI 인프라에 수천억 달러를 투입하면서 한편으로 인력을 줄이고 있다. 감원은 기술 업계를 넘어 금융·물류·컨설팅·미디어·유통·제조로 번졌다.
줄어드는 직무에는 공통점이 있다. 콘텐츠 제작, 고객 지원, 데이터 입력, 기본 코딩처럼 정형화된 업무가 먼저 줄고 있다. 다만 전문가들은 AI가 일자리를 단순히 없애기보다 직무를 재편하는 쪽에 가깝다고 본다. 같은 자리에서 요구되는 능력이 바뀌고, 일부 직무는 새로 생겨난다는 것이다.
특히 신입과 사회 초년생이 받는 충격이 크다. 기업이 단순 반복 업무를 AI로 대체하면서, 경력을 쌓을 첫 일자리 자체가 줄고 있다는 우려가 나온다. 채용을 줄이는 방식으로 인력을 조정하는 경우가 늘어, 통계에 잡히는 감원 숫자보다 실제 고용 위축은 더 클 수 있다는 분석도 있다. 반면 AI를 다루거나 AI 시스템을 운영·관리하는 인력 수요는 빠르게 늘고 있다. 같은 산업 안에서도 사라지는 직무와 새로 생기는 직무가 갈리며 일자리의 양극화가 진행된다. 전문가들은 기업과 개인 모두 재교육과 직무 전환에 서둘러 대비해야 한다고 조언한다. 정부와 교육기관도 변화 속도를 따라잡기 위한 대책 마련에 나서고 있다. 다만 재교육이 실제 일자리로 이어지기까지는 시간이 걸린다는 점이 과제다.
감원과 채용 위축이 동시에 진행되는 국면이라, 노동시장의 구조 자체가 빠르게 바뀌고 있다는 진단이 나온다. AI가 만드는 생산성 향상이 새 일자리로 이어질지가 장기적인 관건이다.
자세한 내용은 CBS News 에서 확인할 수 있다.
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AI가 만든 가짜 판례 믿었다가…美 변호사 4명 무더기 징계, 2년 출석 금지까지
미국 연방법원이 AI가 생성한 허위 판례를 검증 없이 제출한 변호사 4명을 제재하고 2명에게는 2년간 출석 금지 처분을 내렸다. 생성형 AI 활용이 급증하는 가운데 법원은 AI가 제시한 정보에 대한 변호사의 검증 책임을 강하게 요구하고 있다.
미국 연방법원이 AI가 생성한 허위 판례를 검증 없이 제출한 변호사들에게 중징계를 내렸다. [사진: 셔터스톡]
[디지털투데이 AI리포터] 미국 미시시피주 연방법원이 인공지능(AI)이 생성한 허위 판례를 법원 서면에 인용한 변호사 4명에게 제재를 내렸다.
11일(현지시간) 비즈니스인사이더에 따르면, 미시시피 북부연방지방법원의 샤리언 에이콕(Sharion Aycock) 판사는 원고와 피고 측 변호사 4명을 모두 사건에서 배제하고, 이 가운데 2명에 대해서는 2년간 해당 법원 출석을 금지했다. 법원이 부과한 벌금은 총 8000달러(약 1220만원)다.
이번 제재는 루이지애나주 변호사 톰 위더스(Tom Withers)와 미시시피주 애버딘시 간 법률 수임료 계약 분쟁 과정에서 나왔다. 원고 측 외부 변호사 캐슬린 윌슨(Kathleen Wilson)은 AI 도구를 활용해 법률 조사를 진행했다고 인정했고, 피고 측 외부 변호사 캐스린 윌리엄스(Kathryn Williams)는 생성형 AI로 서면 초안을 작성했다고 밝혔다.
샤리언 에이콕 판사는 두 변호사가 서면 제출 전 AI가 제시한 판례와 법적 근거를 직접 검증하지 않았다고 지적했다.
원고와 피고 측 현지 대리인인 숀시 리지웨이(Shauncey Ridgeway)와 마크 매클린턴(Mark McClinton)도 제출 전 서면을 검토하지 않았다고 인정했다. 허위 판례 인용 사실은 판사가 지난해 말 이를 지적하면서 드러났고, 법원은 재판을 취소한 뒤 사건 절차를 중단했다. 변호사들은 사과했지만 제재를 피하지 못했다.
가장 무거운 제재는 캐슬린 윌슨과 캐스린 윌리엄스에게 내려졌다. 두 사람은 각각 2500달러(약 380만원)와 3500달러(약 533만원)의 벌금을 부과받았으며, 2년간 해당 법원에서 활동할 수 없게 됐다.
숀시 리지웨이와 마크 매클린턴은 사건에서 배제됐고 각각 1000달러(약 152만원)의 벌금을 부과받았다. 법원은 톰 위더스와 애버딘시에 새 변호인을 선임할 수 있도록 60일의 기간을 부여했다.
미국 법조계의 생성형 AI 활용은 빠르게 확대되고 있다. 비즈니스 플랫폼 8am의 '2026년 법률산업 보고서'에 따르면 설문에 응한 법률 종사자의 69%가 업무에 생성형 AI 도구를 사용한다고 답했다.
다만 AI가 만들어낸 허위 정보, 이른바 '환각' 문제로 인한 징계 사례도 늘고 있다. 지난해에는 엘리스 조지와 K&L 게이츠 소속 변호사들이 AI가 생성한 허위 판례가 포함된 서면을 제출해 약 3만1000달러(약 5000만원)의 제재금을 부과받았다. 올해 초에는 설리번 앤드 크롬웰의 한 파트너 변호사가 AI 환각이 포함된 서면을 제출한 뒤 연방 파산법원 판사에게 사과하기도 했다.
이번 결정은 생성형 AI 활용이 확산되는 가운데, 법원이 변호사의 검증 책임을 더욱 엄격하게 묻고 있음을 보여주는 사례로 평가된다.
키워드 #AI #판례 #변호사 #판사 #인공지능
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FablePool – 큰 프롬프트에 자금을 모으면 Fable로 공개 구축하는 프로젝트 (fablepool.com)
후원자들이 하나의 야심찬 인스트럭션 에 자금을 모으면, AI가 단계별로 그 작업을 수행하고 모든 과정이 공개적으로 공유되는 크라우드펀딩형 빌드 플랫폼 Kickstarter와 유사하지만, 빌더가 AI 에이전트(Fable) 이고 자금·지출 장부가 모두 공개 되는 방식 큰 프롬프트는 토큰 단위로 가격이 매겨진 마일스톤 으로 분할되며, 풀이 채워지면 AI가 해당 마일스톤을 실행 각 프로젝트는 복식부기 장부(append-only) 로 자금 유입·토큰 지출·산출물을 추적하며, 빌드 로그와 자금 흐름은 비공개 불가 산출물은 MIT 라이선스 로 공개되어 후원자·비후원자 모두 동일한 권리를 가지며, 빌드는 Claude Fable 5 기반 실행 개요 낯선 사람들이 하나의 야심찬 인스트럭션 에 돈을 보태면, AI 에이전트 가 그것을 단계별로 수행하고 모든 사람이 지켜볼 수 있음 Kickstarter와 같지만, 빌더가 AI 에이전트 이며 장부가 공개되어 있음 예시: "오픈소스 Bloomberg Terminal 구축" 1단계 Market-data feeds 프로토타입 — 완료 — $188 투입 → 14.2M 토큰 산출 → 산출물 3개 2단계 라이브 차트 기능의 Terminal UI — 펀딩 중 — $460 중 $312 모금(68%) 3단계 알림 및 플러그인 시스템 — 미시작 장부: append-only · 산출물: MIT 라이선스 작동 방식 (How it works) 누군가 큰 프롬프트 를 게시. "오픈소스 Bloomberg Terminal 구축" 같은게 적정 규모 AI가 이를 마일스톤 으로 분할하고, 각 마일스톤은 토큰 단위로 가격 책정 업보트는 무료 . 프론트 페이지에서 프로젝트 순위만 결정하며 돈은 움직이지 않음 후원(Backing)은 크레딧 사용 선불 크레딧 잔액을 구매(1 크레딧 = 정가 추론 기준 $0.01, FablePool에서만 사용 가능)해 하나의 프로젝트 풀에 적용 풀은 마일스톤을 하나씩 순차적으로 펀딩 마일스톤의 풀이 채워지면 AI가 실행하고 산출물을 게시 프로젝트는 펀딩 목표 합계가 최소 $100 이상이어야 함 — 이 하한선은 프로젝트에 적용되며, 개별 후원자에게는 적용되지 않음 공개 장부 (The books are public) 각 프로젝트는 복식부기 장부 를 유지: 자금 유입, 토큰 지출, 산출물 항목은 append-only — 수정은 편집이 아니라 새 줄로 추가 프로젝트 페이지는 모금액, 각 마일스톤 비용, 산출물을 표시 일부 프로젝트는 산출물 다운로드 를 후원자로 제한하지만, 빌드 로그와 자금 흐름은 비공개 불가 샘플 장부 (위 Bloomberg Terminal 예시) 0041 · 후원 · 14명 · 유입 $96.00 0042 · 후원 · 31명 · 유입 $404.00 0043 · 마일스톤 1 빌드 실행 · 14.2M 토큰 · 지출 $190.00 0044 · 0043 정정 · 지출 과다 계상 · $2.00 잔액 · 마일스톤 2 모금분 · $312.00 일부 빌드는 실패할 수 있음 (Some builds will fail) 큰 프롬프트는 실제 완수 가능한 작은 마일스톤으로 단계화되지만, 마일스톤이 중단(stall) 될 수 있으며, 그때 지출은 자동으로 정지 미지출 풀은 그대로 남고, 장부는 나머지 자금의 행방을 표시 에이전트가 산출한 결과물은 MIT 라이선스 오픈소스 빌드는 Anthropic의 최신 모델 Claude Fable 5 기반 실행 합리적인 사람이 묻는 질문 (Questions a sensible person asks) 업보트가 후원과 같은가? 아니오. 업보트는 무료이며 순위만 변경. 후원은 하나의 프로젝트 풀에 돈을 넣고, 그 풀은 해당 프로젝트의 마일스톤만 지불 빌드가 실패하면 환불되는가? 마일스톤이 이미 지출한 크레딧은 토큰 구매에 쓰여 사라졌으며, 장부가 그 사용처를 표시 시작된 마일스톤에 아직 지출되지 않은 풀 크레딧은 크레딧 잔액으로 반환 (환불 페이지 참조) 산출물의 소유권은? 독점적 의미에서는 누구의 것도 아님. 산출물은 MIT 라이선스 로 공개되며 후원자·비후원자가 동일한 권리 보유 자금 사용처를 볼 수 있는가? 가능. 그것이 핵심 목적. 각 프로젝트는 공개 빌드 로그와 장부 를 보유: 자금 유입, 토큰 지출, 산출물 등록 프로젝트 목록 (상태별) 완료 (completed) Build an open-source Turbopuffer-style object-storage-native search database — $133.37 / 목표 약 $339.00 진행 중 (active) An open source constitution with a test suite — $193.47 / 목표 약 $506.25 Build an open protocol for user-owned AI memory — $109.50 / 목표 약 $256.00 Open Source brilliant.org clone, community driven problems and courses — $105.00 / 목표 약 $341.25 Solve Garbage Collection in C# for HFT — $64.00 / 목표 약 $200.00 Open Source Kite Flying Map — $35.76 / 목표 약 $244.00 Identify the best way you can contribute to HomeAssistant and do it — $19.00 / 목표 약 $200.00 Open Source Implementation of the 2004 Video Game, Fable — $19.00 / 목표 약 $475.00 Open-source PID tuning python library — $18.00 / 목표 약 $152.00 Open source Spotify clone with WebDAV and s3 — $17.00 / 목표 약 $279.00 PeliBench-on-a-bicycle — $14.50 / 목표 약 $185.00 Build a completely greenroom, open source AWS — $7.25 / 목표 약 $516.00 Tech Messiah — $4.00 / 목표 약 $740.00 Make $1000 (backers only) — $2.00 / 목표 약 $170.00 Port Notepad++ to MacOS — $2.00 / 목표 약 $365.00 GAIA: The Personal AI Assistant — $1.00 / 목표 약 $495.00 Build web distributed inference — $1.00 / 목표 약 $217.50 Make Fable 6 — $1.00 / 목표 약 $205.00 Airbus — $1.00 / 목표 약 $670.00 UK Crowd Sourced Voting for Local Authorities — $1.00 / 목표 약 $700.00 UK Car Modification Database — $1.00 / 목표 약 $702.00 기획 중 (planning) build a fully 3D mechanical engine platform — $1.00 / 기획 단계에서 목표 설정 예정 펀딩 대기 (awaiting funding) PsyUML — A Unified Visual Modeling Language for Psychotherapy Chess tournaments on the blockchain Improve open source real estate website builder OpenWalletEU - Open-Source Reference Implementation of an eIDAS 2.0 / EU Digital Identity Wallet Open Source brilliant.org clone, community driven problems and courses (별도 등록 건) 3D NURBS-SubD mixed env generative model to scale up production industry Microsoft Teams Client in GPUI Build an open-source, model-agnostic coding-agent harness for power users Open Source Palantir for the NHS Solve social injustice Build IRIS — an open-source Windows desktop app that lets you control your entire computer by voice or text Open Source AI Native SAP ERP System including all core modules Dyson Swarm (backers only) Open-source alternative to Quokka.js Fablebook. A social network for Fable bots only Rust Rewritten PostgreSQL DataAmble: AI-Powered Multi-Tenant Carbon Accounting & ESG Disclosure Platform Build An Open Source Lovable.dev for PHP The immersive game featured in The Three-Body Problem Frontrunning the Boardroom with AI-Pooled Capital (backers only) Usenet NZB downloader in Rust Table Tennis by Rockstar Games in the browser DataCenterTracker: U.S. Build & Impact Map Project CMMT (Circuit Minimization Modulo Theories) Mechago — TypeScript-native runtime, build system, compatibility harness, and package ecosystem for Forge-style work River hydroengineering sandbox game Build Grand Theft Auto 7 vscode git heatmap extension
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“데모 빌드”조차 동작하지 않는 점이 재미있음. https://fablepool.com/projects/7 정확히는 마일스톤 14에서는 동작했지만, 마일스톤 15에서 퇴행해서 Wikimedia 이미지 링크를 /assets 의 존재하지 않는 파일로 바꿔 버림. 캡션은 여전히 “Photo via Wikimedia Commons”였음 추가: 결국 제거했음 :^)
2022년에 친구에게 이런 글을 쓴 적이 있음: 아이디어는 역 Kickstarter 임
정말 좋은 아이디어임. 나 혼자서는 돈이 없을 것 같지만 다른 사람들은 지원할 수도 있겠다고 느끼는 것들이 자주 있음
온갖 야심 차고 긍정적인 프로젝트들 사이에, 더 나은 Microsoft Teams 클라이언트 를 얻으려는 안쓰러운 사람이 섞여 있음 https://fablepool.com/projects/76
“HFT용 C# 가비지 컬렉션 해결 · 예상 목표 $200.00 중 $10.00 모금” 이건 진심일 수가 없음 더 넓게 보면, 진짜 아이디어와 토큰 소각 을 무엇으로 구분할 수 있는지가 문제임. 풀이 고갈됐는데 작업이 끝나지 않으면 어떻게 되나?
Anthropic이나 Mythos 접근 권한이 있는 누군가가 이 방식의 사이버보안 버전 을 만들면 좋겠음 “이 GitHub 저장소에서 보안 우려를 찾아라”라는 풀을 만들 수 있고, Mythos의 보고서가 코드나 프로젝트 관리자에게 전달된 뒤 90일 시점에 비용을 낸 대중에게 공개되는 식임
완료된 샘플은 예상 비용이 $0.35였고 실제 비용은 $0.52였는데, 지출은 $0.55였음 이 봇은 프로젝트 추정 능력이 거의 나만큼 별로임
이름에 Fable을 넣는 건 실수처럼 느껴짐. 그 모델이 얼마나 오래 남아 있을지 누가 알겠음
LLM만이 아니라 인간도 참여 하게 하면 어떨까?
발행일: 2026-06-13 12:35 (토)
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서울대학교 학생 창업팀 시공간이 시각장애인을 위한 AI 쇼핑앱 '픽포미(Pick for Me)'의 4.0 버전을 11일 출시했다.
13일 시공간에 따르면, 이번 4.0 업데이트는 △채팅형 AI&매니저 질문 기능 개편 △카테고리&필터 기반 상품 탐색 기능 추가 △상품 이미지 썸네일 도입 △접근성 제스처 지원 확대 등의 기능 향상을 이뤘다. 시각장애인 사용자들이 제기한 개선 요구를 반영해 쇼핑 독립성과 편리함을 한층 끌어올렸다.
특히 기존 질문 기능을 채팅형 UI로 전면 개편하고 AI 기능을 고도화한 점이 핵심 변화다. 사용자는 쇼핑 중 궁금한 점을 AI 또는 실제 매니저에게 메신저처럼 자연스럽게 이어서 질문할 수 있다. 이전 대화 흐름을 기반으로 보다 연속적인 정보 탐색이 가능해졌다. 이를 통해 시각장애인 사용자들은 상품 비교, 옵션 확인, 구매 결정 과정에서 보다 독립적으로 쇼핑할 수 있다.
상품 탐색 기능도 강화했다. 카테고리 탐색 및 필터 기능을 새로 추가했다. 검색 가능한 상품 수 역시 확대, 원하는 상품을 보다 쉽게 찾을 수 있게 했다. 상품 이미지 썸네일도 함께 제공해 저시력 사용자들이 상품 정보를 더욱 직관적으로 확인할 수 있게 했다.
시각장애인 금융 접근성 향상하는 은행들 2026.05.30 LGU+, 시각장애인 의료비 500만원 지원 2026.04.16 넷플릭스, 시각장애인 화면해설 제작 교육 진행 2026.04.06 "골" 붉게 물든 광화문에 퍼진 환호성...돌아온 월드컵 광장 열기 2026.06.12
접근성 측면에서는 핀치 제스처와 iOS 로터 기능 지원 및 사용법 안내 기능을 추가했다. 이를 통해 기존 스마트폰 접근성 기능에 익숙하지 않은 사용자들도 보다 쉽게 제스처 기능을 익히고 활용할 수 있게 했다.
시공간 이수지 대표는 “픽포미 4.0은 단순히 기능 추가를 넘어 시각장애인의 실제 온라인 쇼핑 경험과 정보 접근 흐름을 중심으로 서비스를 다시 설계한 업데이트”라며 “앞으로도 시공간AX 등 자체 접근성 기술과 연계해 더 많은 디지털 환경에서 정보 접근성을 높여 나가겠다”고 밝혔다. 이어 “온라인 쇼핑 중요성이 커지는 환경 속에서, 실사용자 중심의 서비스 개발을 통해 시각장애인의 동등한 정보 접근 권리 실현에 기여하고자 한다”고 덧붙였다. 현재 '픽포미'는 구글 플레이스토어와 애플 앱스토어에서 무료로 다운로드 받을 수 있다.
애플 iOS 27, 자녀 보호 기능 손질…웹 차단·연락처 승인 강화
애플이 iOS 27에서 스크린 타임을 전면 개편하고 웹사이트·연락처 승인 기능을 강화한다. 앱별 시간 제한과 시간대별 접근 설정도 추가해 자녀 기기 관리 기능을 세분화한다.
애플이 iOS 27을 통해 자녀 보호 기능을 대폭 개편한다. [사진: 나인투파이브맥]
[디지털투데이 AI리포터] 애플이 iOS 27을 통해 자녀 보호 및 아동 안전 기능을 대폭 개편한다.
지난 10일(현지시간) IT 매체 나인투파이브맥에 따르면, 이번 업데이트는 아이폰을 비롯해 아이패드, 맥, 워치, 비전 프로 등 OS 27 전반에 공통 적용된다.
가장 큰 변화는 직관적으로 재설계된 스크린 타임이다. 부모는 자녀의 주간 사용 현황과 최다 사용 앱을 한눈에 파악할 수 있으며, 기기 접근을 일시 중지하거나 원격으로 제어하는 것도 가능해졌다. 다만 이 기능을 이용하려면 가족 공유 그룹 내 모든 기기가 OS 27 버전으로 업데이트되어야 한다.
이와 함께 새로 도입되는 타임 얼로언스(Time Allowances)는 게임이나 소셜미디어 등 앱 범주별로 일일 사용 한도를 설정할 수 있는 기능이다. 여기에 연령별 권장 한도가 함께 제공되며, 앱 설치 승인 과정에서 해당 앱을 즉시 특정 한도 범주에 연결하는 것도 가능하다. 더 나아가 등교, 수업, 방과 후 등 시간대별로 허용 앱을 달리 지정하는 스케줄 기능과 평일·주말 및 맞춤형 일정 설정까지 지원해, 전반적인 사용 관리의 정교함이 한층 강화됐다.
웹 이용 통제 기능도 한층 강화된다. 사파리에 새로 추가된 애스크 투 브라우즈(Ask to Browse)는 13세 미만에게 기본 적용되며, 자녀가 새로운 웹사이트에 접속하려면 부모 기기의 메시지 앱을 통해 승인을 받아야 한다. 또한 18세 미만 사용자의 경우 성인 사이트가 기본적으로 차단되며, 유튜브 등 외부 콘텐츠가 허용되지 않을 경우 웹페이지 내 임베디드 영상도 함께 제한된다.
이와 더불어 연락처 관리와 콘텐츠 감지 기능도 강화된다. 부모의 사전 승인 없이는 메시지, 페이스타임, 전화 등에서 새로운 인물과 연결될 수 없고, 미승인 발신자의 메시지 내용 역시 차단된다. 기존의 노출 콘텐츠 감지 기능에 더해 유혈이나 폭력성이 포함된 이미지와 영상까지 탐지하는 커뮤니케이션 세이프티 기능이 18세 미만 사용자에게 기본 활성화되면서, 전반적인 보호 범위가 더욱 넓어졌다.
이처럼 iOS 27은 단순한 사용 제한을 넘어, 콘텐츠 접근·소통 범위·시간 관리 전반을 통합적으로 제어하는 방향으로 진화하며 아동 안전 중심의 생태계를 강화하는 흐름을 보이고 있다.
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정부의 'K-문샷 프로그램 디렉터'로 활동을 시작한 이민형 아스테로모프 대표가 온라인상에서 제기된 학력·경력 의혹과 인신공격성 게시물 확산에 대해 법적 조치를 검토 중인 것으로 확인됐다. 관련 의혹도 증빙서류를 검토한 결과 사실이 아닌 것으로 나타났다.
9일 지디넷코리아가 확보한 자료에 따르면 그동안 온라인에서 퍼진 이 대표의 서울대 연구원 경력을 비롯한 대학원 학력 의혹은 사실무근인 것으로 파악됐다.
이민형 대표는 지난달부터 과학기술정보통신부가 추진하는 K-문샷 프로그램 디렉터(PD)로 활동을 시작했다. K-문샷은 인공지능(AI)을 활용해 과학 난제를 해결하고, 세계적 수준 연구 성과를 창출하기 위한 국가 연구개발 사업이다.
이 대표는 지난해 2월 과학 AI 스타트업 아스테로모프를 설립했다. 스스로 생명공학 가설을 생성하는 AI 모델 '스페이서'를 개발하고 있으며, 최근 프레임워크 '스페이서 1.0'을 공개했다. 지난달 420억원 규모 시드 투자 유치도 완료했다.
이 대표는 독학학위제 시험과 학점은행제를 병행해 공학사 학위를 취득한 뒤 16세에 서울대 의대 연구원에 취업했다. 이후 회사를 창업하고 서울대 의대 의과학 석박사 통합 과정에 재학 중이다.
그는 지난달 K-문샷 프로그램 디렉터로 활동을 시작한 뒤부터 해당 이력에 대한 의혹을 받기 시작했다.
한 대학 교수는 개인 소셜네트워킹서비스(SNS)를 통해 이 대표 학력과 경력을 둘러싼 의혹을 제기했다. 그는 이 대표의 '16세 서울대 의대 연구원' 경력과 서울대 약학과·의과학과 학력, 영문 약력상 직함 표기를 주요 쟁점으로 제시했다. 그러면서 이 대표가 K-문샷 프로그램 디렉터로 적합한지에 대한 글까지 올렸다.
이후 아스테로모프 모델과 기술을 문제 삼는 익명 게시글도 확산되기 시작했다. 일부 글은 사실관계가 확인되지 않은 채 리포스팅되면서 논란을 키웠다.
정부 "K-문샷 PD 지원 서류에 문제 없어"...이 대표 "법적 대응 검토 중"
지디넷코리아가 확인한 경력증명서에는 이 대표가 서울대 시스템면역의학연구소에서 근무한 사실이 적혀 있었다. 해당 문서에는 이 대표 소속이 '서울대 시스템면역의학연구소', 직급이 '자체직원', 재직기간이 '2017년 12월 18일~2018년 6월 30일'로 기재됐다.
자료에 따르면 이 대표는 2001년 10월 22일생이다. 경력증명서상 재직 시작일 기준으로 이 대표가 만 16세에 해당 연구소에서 근무를 시작한 것은 사실관계와 부합한다. 서울대 시스템면역의학연구소는 서울대 의과대학 소속 연구기관이다.
경력증명서상 당시 이 대표 직급은 '자체직원'이다. 자체직원은 서울대 본부의 정규 인사체계와 구분되는 기관 자체 채용 인력의 행정상 고용 구분이며, 연구소에 소속돼 근무하는 연구자가 기관 자체 채용 규정에 따르는 경우는 학계에서 일반적이다.
행정상 직급과 별개로 대외 직명은 연구원인 것으로 확인됐다. 당시 명함에도 소속이 '서울대 시스템면역의학연구소', 직함이 '연구원'으로 표시됐다.
학력 사항도 증빙자료로 확인됐다. 서울대 약학 관련 증명서에는 이 대표가 2022년 3월 1일 서울대 대학원 석·박사통합과정 약학과 약학전공에 입학한 사실이 기재돼 있다.
이 대표는 "약학과 입학 후 휴학 상태를 유지하다가 2025년 자퇴했다"며 "이후 같은 해 서울대 의과대학 의과학과 석박사통합과정에 입학해 현재 재학 중"이라고 밝혔다.
지디넷 취재에 따르면 K-문샷 임용 절차에 제출된 이력서에도 이 대표는 해당 경력을 '서울대 시스템면역의학연구소·연구원'으로 기재했다. 이력서에는 아스테로모프 대표, 대통령직속 국가AI전략위원회 과학 분과위원, 서울대 의과학과 석박사통합과정 학력 사항도 포함됐다.
이 대표는 서울대 암연구소 연구인턴 경력을 K-문샷 이력서에 포함하지 않은 이유도 설명했다. 당시 이 대표는 시스템면역의학연구소 근무가 끝난 뒤인 2018년 7월부터 2019년 1월까지 서울대 암연구소에서 연구인턴으로 활동했다. 근무지는 서울시 연건동이었다.
그는 "암연구소 연구인턴 활동은 시스템면역의학연구소 근무와 달리 직원 고용관계가 아니었다"며 "경력증명서 발급 대상이 아닌 만큼, K-문샷 임용 과정서 제출한 이력서에 해당 경력을 기재하지 않았다"고 밝혔다.
이 대표는 영문 약력에 쓰인 '리서치 어소시에이트(Research Associate)' 표현에 대한 쟁점에 대해서도 입을 열었다. 이를 직역하면 '연구원'에 가깝지만, 직급에 따라 표기에 차이를 두는 경우도 있다. 일부 기관에서는 박사급 연구자나 독립적으로 연구 과제를 수행하는 인력에게 쓰는 직명으로 사용되기도 한다.
이 대표는 "영문 약력에서 연구원 경력을 'Research Associate'로 번역 표기한 것은 공식적 대외 직명이 아닐 수 있다"며 " K-문샷 임용 과정에서 제출한 이력서에도 별도 영문 표기를 하지 않았다"고 설명했다.
아스테로모프, 오픈AI 추격한 '과학 AI 모델' 공개…시드 470억 확보 2026.05.29 아스테로모프 "AI는 이제 '조수' 아닌 '과학자'…스스로 답 찾고 발명한다" 2025.10.01 "과학 난제 해결"…정부 'K-문샷' 참여 기업은 2026.03.12 유용균 국가과학AI센터 단장 "'AI 과학자'로 노벨상급 성과 목표" 2026.05.22
앞서 정부도 K-문샷 PD 선정 서류 검토 과정에서 문제가 확인된 요소는 없다는 입장을 밝힌 바 있다. 과학기술정보통신부는 PD를 둘러싼 이력 논란과 관련해 "지원 서류를 검토한 결과 문제가 확인된 사례는 없다"고 설명했다.
이에 대해 이 대표는 "온라인상에서 왜곡된 내용과 인신공격성 게시물이 반복 확산되고 있다"며 "현재 온라인상에 퍼진 허위 정보를 수집 중으로, 필요한 법적 조치를 검토 중"이라고 밝혔다.
[단독] KISA, 오픈AI 'GPT-5.5 사이버' 테스트 돌입…미토스도 임박
[디지털투데이 손슬기 기자] 정부가 인공지능(AI) 사이버보안 프론티어 모델 테스트를 시작했다. 이를 통해 AI 보안 위협에 대한 정부 대응 방향성을 설정하고 산업 분야에 적용할 수 있도록 한다는 방침이다.
12일 관계기관에 따르면 과학기술정보통신부 산하 한국인터넷진흥원(KISA)은 최근 오픈AI 사이버보안 모델 'GPT-5.5 사이버' 테스트에 돌입했다.
오픈AI는 사이버 보안 모델로 GPT-5.5 사이버와 'GPT-5.5 위드 TAC'를 제공한다. 이중 GPT-5.5 사이버는 GPT-5.5 위드 TAC와 비교해 가드레일이 완화돼 있다. 테스트 하는 쪽 입장에선 이것 저것 해볼 수 있는 공간이 많다는 얘기다. 통제된 환경에서 침투 테스트까지 가능하다.
과학기술정보통신부는 지난달 26일 제이슨 권 오픈AI 최고전략책임자 방한을 계기로 GTAC 참여를 공식 결정지었다. 이후 KISA가 실무기관을 맡아 모델 접근권을 확보했다.
KISA 테스트 목표는 국내 IT산업에 AI 보안 위협 대응 방향성을 제시하는 것이다. 이를 위해 GPT-5.5 사이버가 보안 위협 식별·대응에 실제로 활용 가능한지를 검증 중이다. 유효성이 확인되면 오픈소스를 포함한 소프트웨어 보안점검, 주요 기반시설 점검 등으로 활용 범위를 확대할 예정이다.
앞서 KISA는 국내 기업 1곳과 협의해 앤트로픽 클로드 '오퍼스 4.7'로 모의 공격을 실시하고 취약점 7건을 발견했다. 이후 과기정통부는 주요 기업 정보보호최고책임자들을 긴급 소집해 'AI 기반 사이버공격 대비를 위한 CEO 행동 수칙'을 배포했다.
별도 파일럿 프로그램이나 레드팀 테스트 진행 가능성도 열려있다. 관련해 KISA 관계자는 "KISA에 부여된 역할 내에서 얼마나 모델을 활용해 나갈 수 있을지를 테스트 중"이라고 설명했다.
앤트로픽 최신 사이버보안 모델인 미토스 접근권 확보도 근시일 내 가능할 것으로 보인다. 지난 3일 과기정통부가 앤트로픽 사이버보안 협의체 프로젝트 글래스윙 참여를 확정했고 KISA가 실무를 맡았다. 현재 두 기관은 앤트로픽이 요구하는 보안 요건 충족을 위한 행정 절차를 완료하고 응답을 기다리고 있다.
향후 GPT-5.5 사이버와 미토스를 함께 다루게 될 KISA 역할도 주목받는다. 아직은 두 모델 용처와 사용방식이 구체화되지 않았는데, 산업 연계가 관건이다. 해외 유사 기관인 영국 AI안전연구소(AISI), 미국 사이버보안·인프라보안국(CISA) 등은 아직 모델 평가·가이드라인 발간 활동에 머물고 있다.
과기정통부 관계자는 "글래스윙 참여 확정 후 행정절차를 주고받는 단계로 근시일 내 미토스 접근이 가능할 것으로 보고 있다"며 "KISA 역할과 범위 안에서 산업 연계 가능성까지 열어두고 있다"고 말했다.
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AWS Bedrock, Mythos 및 향후 모델에서 Anthropic과 데이터 공유 요구 예정 (news.ycombinator.com)
Mythos급 모델 트래픽은 단일 교환에서 보이지 않는 오용 패턴 탐지를 위해 30일 보관 대상이 됨 Bedrock의 Fable 5 , Mythos 5, 그리고 유사하거나 더 높은 역량 수준의 향후 모델에 해당 조건이 적용됨 제한된 기간의 데이터 보관은 단일 교환만으로는 보이지 않는 오용 패턴 을 Anthropic이 탐지하기 위한 조건임 데이터 보관에 동의하면 데이터가 AWS의 데이터 및 보안 경계 를 벗어남 30일 후 데이터는 자동 삭제되지만, 안전 조사 대상이거나 법적으로 보관이 필요한 드문 경우는 예외가 됨 적용 대상과 보관 조건 AWS 발표 의 인용문은 Bedrock의 Fable 5, Mythos 5, 그리고 유사하거나 더 높은 역량 수준의 향후 모델을 대상으로 함 Anthropic은 Mythos급 모델의 모든 트래픽에 대해 30일 보관 을 요구함 제한된 기간의 데이터 보관은 단일 교환에서 보이지 않는 오용 패턴 을 탐지하기 위한 수단임 데이터 경계와 삭제 예외 데이터 보관에 동의하면 해당 데이터는 AWS의 데이터 및 보안 경계 를 벗어남 Claude 지원 문서 에 따르면 30일 후 데이터는 자동 삭제됨 안전 조사에 포함된 경우나 법적으로 보관이 요구되는 경우에는 30일 후 자동 삭제의 예외가 됨
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문제의 근본은 서비스형 AI 가 막혀 있다는 데 있음. 제공 회사들은 그 모든 데이터를 이용해 경쟁자를 앞지를 강한 유인이 있고, 그걸 비밀리에 할 수도 있음 게다가 수사기관도 거기에 접근하고 싶어 안달일 것임. 언젠가는 유능한 모델을 돌릴 수 있는 오픈소스와 저렴한 하드웨어 가 나오길 기대함
이건 이상한 행동이고, Anthropic이 진지한 사람들에게 관리되고 있지 않다 는 증거를 조금 제공함. AWS/GitHub/Zed 등에 이 정책을 적용하면 기업·정부 판매에서 가진 큰 우위를, 비슷한 성능의 모델과 적당히 괜찮은 UI를 제공할 수 있는 경쟁자에게 넘겨주는 셈임
이 정책은 모든 공급자에 적용됨. Cursor의 경고는 여기 있음: https://i.redd.it/7sfyker2ya6h1.png Anthropic은 기록된 데이터로 모델을 학습하지 않겠다고 약속했으니, 여기서 일부 우려가 잘 이해되지 않음. 정확한 위협 모델 이 뭔가? Anthropic이 약관을 어기고 모델을 학습할 거라는 건가? 이전에는 데이터를 기록하지 않을 만큼은 믿었지만, 이제는 기록된 데이터의 사용 제한을 지키겠다는 말은 못 믿겠다는 건가? 일부 답글에는 어느 정도 설득됐음. 다만 이 변경은 주로 Enterprise 사용자에게 영향을 준다는 점도 볼 필요가 있음. 소비자 요금제 데이터는 이미 30일 동안 보관됨. 출처: https://privacy.claude.com/en/articles/10023548-how-long-do-...
규제 대상 기업이나 정부 고객에게는 이게 통하지 않을 게 거의 확실함. 하지만 AWS도 그걸 알 텐데, 왜 동의했는지 궁금함
이건 기업 스파이 활동 의 고급 버전 같은 냄새가 남. 앞으로 대부분의 회사가 이 AI를 쓴다고 가정하면, 이 데이터는 Echelon 같은 네트워크로 직접 들어가고, Boeing 대 Airbus 스캔들처럼 “흥미로운 정보”가 우호적 당사자에게 새어 나갈 것임. 그 사건도 처음엔 널리 보도됐다가 공식적으로는 덮였음
으. 우리 회사만 Opus 4.8 에 남을지, 다른 모델 제공자로 옮길지, 아니면 모델 재학습 금지·제3자 데이터 전송 금지 같은 약관을 크게 약화하며 업데이트할지 어려운 결정을 하게 되는 건 아닐 것임 Anthropic이 왜 이걸 원하는지는 이해하지만, Amazon이 아마 Anthropic 도구를 써서 분석을 먼저 돌리고 살펴볼 게 있다고 판단한 경우가 아니라면 데이터가 Anthropic에 가지 않는 구조였다면 훨씬 편했을 것임. 그 정도면 기업 약관·개인정보 처리방침에서 예외로 두기도 더 쉬웠을 것임
우리에게는 하위 처리자가 아니므로 즉시 금지됨. 하위 처리자 목록 업데이트도 망쳐 놓았음 클라우드 내부 에서 처리하는 방식이었다면 신경 쓰지 않았겠지만, 거버넌스도 통제도 없으니 시작부터 불가능함
이건 온갖 앱에서 제외 조건이 됨 UKGov용 앱 몇 개를 작업해 봤는데, 나였다면 이걸 거대한 위험 신호 로 반드시 올렸을 것임
그걸로 끝임. Fable로 기밀 데이터 를 돌린다면 그걸 공짜로 넘겨주는 것임 어쩌면 예전부터 그랬을 수도 있지만, 이제는 명시적으로 요구함
Mythos 성능에 대한 믿음 때문에 스스로 발등을 쏘려는 Anthropic의 의지는 인정해야 함
전고체 배터리를 탑재한 전기 항공기가 처음으로 유인 비행에 성공했다.
과학매체 인터레스팅엔지니어링은 미국의 비영리 단체 헬리오스 호라이즌이 전고체 배터리를 동력원으로 사용하는 전기 항공기 첫 유인 비행을 성공적으로 마쳤다고 최근 보도했다.
이번 시험 비행은 지난 5일 미국 플로리다주 중부 제퍼힐스 시립공항에서 진행됐다. 헬리오스 호라이즌의 창업자이자 수석 시험 조종사인 미겔 이투르멘디가 직접 조종해 여러 차례 단거리 비행을 수행했다.
이번 비행은 새 배터리 시스템의 무게 배분과 기체 균형을 검증하는 데 초점을 맞췄다. 시험에 사용된 항공기에는 260Wh/kg 수준의 리튬이온 배터리 대신 에너지 밀도 410Wh/kg의 전고체 배터리를 탑재됐다.
헬리오스 호라이즌에 따르면, 새 전고체 배터리 기반 전력 시스템은 시험 과정에서 기대 이상의 성능을 보였다. 다만 비행 거리나 최고 속도 등 구체적인 수치는 공개되지 않았다.
회사 측은 새 배터리 셀이 최신 전기차에 사용되는 일반적인 리튬이온 배터리 팩보다 크기는 작으면서도 에너지 밀도는 60~80% 높다고 설명했다. 또한 거의 방전 상태에서 80%까지 충전하는 데 15분도 채 걸리지 않으며, 향후 2년 내 에너지 밀도를 추가로 40% 향상시키는 것을 목표로 하고 있다고 밝혔다.
전고체 배터리는 리튬이온 배터리에 사용되는 가연성 액체 전해질 대신 고체 전해질을 사용한다. 이에 따라 열 안정성이 높고, 충격이나 관통 같은 물리적 손상에도 상대적으로 강한 것이 특징이다.
항공기는 별도 특수 충전 설비 없이 일반 교류 전원으로 충전할 수 있다. 비행 중에는 기체에 장착된 태양광 패널을 통해 전력을 보충하며, 동력을 사용하지 않는 활공 구간에서는 프로펠러를 풍력 터빈처럼 활용해 에너지를 회수할 수 있도록 설계됐다.
이투르멘디는 성명을 통해 "상용 전기 항공기 실용화를 위해 필요한 비행 거리와 충전 시간을 달성하면서도 대중이 요구하는 수준의 안전성을 갖춘 배터리 기술을 확보했다"고 밝혔다.
헬리오스 호라이즌은 앞서 약 7300m 고도 비행 기록을 세운 바 있다. 연구진은 올해 말 1만2200m 이상의 성층권 비행에 도전할 계획이다. 이는 일반 여객기의 순항 고도를 웃도는 수준이다.
NASA X-59, 첫 초음속 비행 성공…저소음 초음속 시대 눈앞 2026.06.08 피지컬 AI로 만든 비행사 로봇 "조종사처럼 하늘 난다" 2026.06.05 유인 수소 헬리콥터 비행 성공…"하늘 나는 친환경 시대 열린다" 2026.05.18 "드론 비행거리 2배로"…中, 차세대 리튬-황 배터리 화제 2026.05.16
이투르멘디는 전고체 배터리의 높은 에너지 밀도를 활용하면 한 번의 충전만으로도 이러한 임무 수행이 가능할 것으로 기대하고 있다.
인터레스팅 엔지니어링은 이번 시험 비행이 항공 분야에서 전기 및 하이브리드 추진 시스템 개발을 향한 중요한 진전이라고 평했다. 특히 전고체 배터리는 기존 배터리보다 높은 에너지 밀도와 향상된 안전성을 제공할 수 있는 차세대 기술로 주목 받아 왔으며, 이번 성과는 해당 기술을 유인 항공기에 실제 적용하는 데 의미 있는 이정표가 될 것으로 전망된다.
미래에셋증권, 스페이스X IPO 물량 4751억 확보
[디지털투데이 오상엽 기자] 스페이스X 기업공개(IPO) 인수단에 참여한 미래에셋증권이 약 4751억원 규모의 공모주 물량을 확보한 것으로 나타났다.
스페이스X가 12일 미국 증권거래위원회(SEC)에 공시한 자료에 따르면 이번 IPO에서 매각하는 클래스A 보통주 5억5555만5555주 가운데 231만4815주가 미래에셋증권에 배정됐다.
공모가는 주당 135달러다. 미래에셋증권에 배정된 주식 수를 기준으로 한 배정 금액은 약 3억1250만달러다. 원화 환산 기준으로는 약 4751억원 규모다.
대표 주관사인 골드만삭스와 모건스탠리에는 각각 1억1111만1111주가 배정됐다. 뱅크오브아메리카, JP모건, 씨티그룹 등에는 각각 8333만3333주가 배정됐다.
바클레이즈, 도이치방크, UBS, 웰스파고 등에는 각각 1111만1111주가 배정됐다. 맥쿼리 캐피털, 미즈호증권, 산탄데르 등 인수단에 참여한 나머지 글로벌 투자은행(IB)들은 미래에셋증권과 같은 231만4815주씩을 확보했다.
미래에셋증권은 국내 증권사 중 스페이스X IPO 인수단에 참여한 곳으로 주목받아왔다. 앞서 개인·법인 전문투자자와 기관투자자를 대상으로 스페이스X 공모주 청약을 진행했으며, 투자자 관심이 몰리면서 배정 규모와 환불 일정에도 관심이 이어졌다.
스페이스X는 이번 IPO를 통해 750억달러를 조달할 계획이다. 공모가 기준 기업가치는 약 1조7700억달러 수준으로 평가된다.
이번 배정 물량 확보로 미래에셋증권은 국내 투자자 대상 해외 대형 IPO 투자 중개와 글로벌 IB 네트워크 측면에서 존재감을 키우게 됐다. 다만 실제 국내 투자자별 배정 규모와 주식 입고 시점은 별도 절차를 거쳐 확정될 전망이다.
키워드 #미래에셋증권 #스페이스X #IPO #기업공개
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Rust에서 main 이전에도 실행되는 코드가 있다 (grack.com)
Rust 바이너리는 fn main() 전에 런타임 초기화 단계 를 거치며, 이 단계에서 패닉·언와인딩 처리와 프로그램 인자 변환 같은 작업이 수행됨 운영체제 로더가 엔트리포인트로 제어를 넘기면 C 런타임과 Rust 런타임이 초기화 함수를 실행하며, #[unsafe(link_section = "...")] 와 생성자 방식으로 pre-main 코드 를 배치할 수 있음 링커 섹션 은 여러 크레이트가 제출한 데이터를 바이너리 작성 시점에 한곳으로 모아 주며, link-section 은 이를 Rust 슬라이스처럼 다루게 해줌 ctor 와 link-section 을 함께 쓰면 CLI 서브커맨드 등록, 문자열 인터닝 풀 정렬 같은 패턴을 main 전에 구성하고 이후에는 잠금 없이 읽을 수 있음 이 방식은 할당 없는 집계와 제어 역전을 제공하지만, 데드코드 제거 어려움, 생성자 제약, 플랫폼 차이, Miri 호환성 한계 때문에 적용 범위를 신중히 골라야 함 Rust 바이너리의 main 이전 단계 모든 Rust 바이너리는 fn main() 을 갖지만, 실제 실행 흐름은 운영체제 로더와 런타임 초기화를 거친 뒤 main 에 도달함 C에는 libc 로 인식되는 C 런타임이 있고, Rust는 표준 라이브러리를 통해 자체 런타임을 가지며 C 런타임 위에 더 높은 수준의 추상화를 구성함 런타임의 목적은 개발자 코드와 플랫폼 운영체제를 통합하는 데 있음 C 런타임은 main 이전 단계에서 할당, 파일 접근, 스레드 로컬 저장소 등 런타임 서비스를 구성함 Rust는 이 시점에 패닉과 언와인딩 처리를 준비하고, C 스타일 프로그램 인자를 std::env::args 인터페이스로 변환함 pre-main 단계는 사용자 코드보다 먼저 실행되고, 단일 스레드이며, 순서가 예측 가능한 환경이라는 점에서 결정적 초기화에 적합함 엔트리포인트 바이너리는 운영체제 로더가 바이너리를 메모리에 올리고 환경을 설정한 뒤 제어를 넘기면서 시작됨 Linux에서는 ELF 헤더의 e_entry 필드에 엔트리포인트가 저장되며, 기본적으로 링커가 _start 라는 심볼 주소를 배치함 Windows에도 유사한 훅이 있으며, 실행 파일은 _WinMainCRTStartup 함수에서 시작됨 초기 런타임 부트스트래핑은 파일 I/O 초기화, 할당자 초기화 같은 정적 함수 호출 트리였음 런타임이 복잡해지면서 정적 초기화 호출 트리도 커졌고, 바이너리는 필요할 수도 있고 아닐 수도 있는 C 런타임 기능을 더 많이 포함하게 됨 링커가 사용되지 않는 코드를 바이너리 작성 전에 제거할 수 있게 되면서, 정적 초기화 호출 트리를 대체할 방식이 필요해짐 GCC의 __attribute__((constructor)) 방식은 초기화 함수 포인터 목록을 바이너리의 연속 영역에 배치하고, C 런타임이 시작 시 이를 순회해 호출하는 구조였음 생성자에는 우선순위를 줄 수 있게 되었고, 예를 들어 버퍼링된 파일 I/O보다 malloc 초기화가 먼저 필요할 수 있음 Linux의 최신 glibc 런타임은 .init_array 에 함수 포인터를 보관하며, 숫자 접미사로 실행 순서를 정할 수 있음 우선순위 100 이하 값은 런타임 자체에 예약되어 있어 C 런타임을 쓰는 코드는 101 이상을 사용해야 함 Rust에서는 #[used] 와 #[unsafe(link_section = ".init_array.101")] 같은 속성으로 초기화 함수 포인터를 배치할 수 있음 linktime : ctor , link-section 등 예제는 Linux와 여러 BSD에서 동작하지만, 크로스플랫폼 예제로 설계되지는 않았음 macOS는 start 와 stop 심볼을 지원하지만 이름이 다르고, Windows는 start 와 stop 심볼을 지원하지 않지만 사실상 동등한 섹션 정렬 규칙을 가짐 ctor 와 link-section 은 linktime 프로젝트의 크레이트이며, 플랫폼별 차이와 링커 작업 복잡성을 추상화함 inventory 와 linkme 는 같은 원리 위에 만들어진 널리 쓰이는 크레이트지만, 예제에는 한계가 있음 ctor 크레이트는 생성자를 크로스플랫폼 방식으로 등록하는 보일러플레이트를 처리함 #[ctor(unsafe, priority = 101)] 같은 속성을 붙인 함수는 코드에서 직접 호출하지 않아도 링커가 정리한 뒤 C 런타임이 호출함 섹션과 링커 스크립트 컴파일러는 데이터나 코드를 바이너리 안의 특정 위치, 대부분의 플랫폼에서 섹션 이라고 부르는 영역에 배치할 수 있게 함 Rust도 link_section 속성을 통해 같은 조직화 기능을 사용할 수 있음 많은 링커는 개발자가 링커 스크립트 를 제공할 수 있게 하며, 이 텍스트 파일은 오브젝트 파일들이 어떻게 조립될지 링커에 지시함 링커 스크립트를 사용하면 하나의 C 파일이 Linux 실행 파일이 되거나, 하드디스크 부트 섹터에 놓이는 원시 어셈블리 블록이 될 수 있음 링커 스크립트는 소스 파일에는 없지만 C 코드에서 로드된 바이너리의 기본 데이터 포인터에 접근하는 데 쓸 수 있는 가상 심볼을 정의할 수 있음 예시 링커 스크립트의 _TEXT_START_ 와 _TEXT_END_ 는 .text 섹션의 시작과 끝을 가리키도록 정의됨 _TEXT_START_ = .; 의 마침표는 바이너리의 현재 출력 주소에 가까운 값으로 해석되는 위치 카운터를 의미함 링커 심볼 링커는 시작·끝 심볼의 값을 포인터로 설정하는 것이 아니라, 같은 이름의 static 이 놓이는 주소를 설정함 시작·끝 심볼은 *const Type 포인터가 아니며, 자체 데이터 없이 주소만 의미를 가짐 섹션은 시작 심볼을 포함하고 끝 심볼을 제외하는 범위에 있는 데이터로 구성됨 많은 링커는 실행 파일의 모든 섹션 경계를 자동으로 정의하는 기능을 갖게 되었음 GNU 도구체인에서는 MY_SECTION 이라는 섹션에 __start_MY_SECTION 과 __stop_MY_SECTION 심볼이 자동 정의됨 macOS는 각 섹션에 대해 section$start 와 section$end 심볼을 합성하는 유사한 패턴을 가짐 GNU 링커에서 링커 스크립트에 명시되지 않은 섹션은 고아 섹션 이라고 불림 섹션 이름이 C 심볼 이름과 호환될 때만 링커가 _start · _stop 접두 심볼을 자동 정의함 our_strings 는 동작하지만, our.strings 나 .our_strings 는 같은 방식으로 동작하지 않음 경계 심볼은 데이터가 없고 주소만 중요하므로 예제에서는 MaybeUninit<()> 으로 표현됨 Stable Rust에는 이상적인 “불투명 외부 타입”이 아직 구현되어 있지 않아 MaybeUninit 이 대체 역할을 함 &raw const 포인터를 static 항목에 대해 만드는 것은 항상 유효하므로, 값을 읽지 않고 주소만 안전하게 얻을 수 있음 link-section 은 이런 링커 섹션 세부사항을 추상화하고 표준 슬라이스 연산을 쓸 수 있는 Rust 슬라이스로 변환함 링크 섹션의 힘은 바이너리에 코드를 제공하는 어떤 크레이트에서도 같은 섹션에 항목을 제출할 수 있고, 최종 바이너리 작성 직전에 링커가 모두 모아 준다는 점에 있음 의존성 주입 섹션 기반 등록 패턴은 의존성 주입 과 같은 원리로 동작함 Dagger 와 Spring 같은 프레임워크도 등록 데이터의 소비자가 제공자와 결합하지 않아야 한다는 원리 위에 있음 제공자는 정의 위치에서 데이터를 등록하고, 소비자는 레지스트리를 읽음 전통적인 의존성 주입에서는 프레임워크가 시작 시 모듈 그래프를 걷거나 로드된 클래스를 스캔해 제공자와 소비자를 찾아야 하는 경우가 많음 링커 섹션에서는 바이너리가 작성될 때 링커가 제공자 데이터를 수집하고 소비자가 쉽게 읽을 수 있게 만듦 CLI 서브커맨드 등록 예제는 link_section::section 으로 서브커맨드를 등록하는 이 패턴의 사례임 Turbopack 은 문자열 풀 상수, 직렬화·역직렬화 등록 장치, turbotask 증분 컴파일 함수 등록에 이 패턴을 사용함 가상의 웹서버도 라우트와 미들웨어를 빌드 시점에 자동 수집하도록 이 패턴을 사용할 수 있음 등록에 섹션 사용 main 이전 작업의 장점은 명시적으로 시작하지 않는 한 스레드가 실행되지 않는다는 점임 이 환경에서는 많은 경우 잠금이나 동기화 프리미티브의 복잡성을 피할 수 있음 데이터의 생애주기를 main 이전의 쓰기 가능 단계와 main 이후의 불변 단계로 명확히 나눌 수 있음 실행 중인 프로그램에서 데이터를 접근할 때 잠금 획득과 해제를 피하면 구조가 단순해지고 효율이 높아질 수 있음 예제는 CliSubcommand 구조체, const 생성자 함수, #[section] 으로 서브커맨드를 수집함 list , add , help 같은 서브커맨드는 코드 어디에나 위치할 수 있음 main 함수는 CLI_SUBCOMMANDS 섹션 정의만 볼 수 있으면 등록된 서브커맨드 이름과 위치를 몰라도 동적으로 디스패치할 수 있음 등록된 서브커맨드가 없으면 기본 서브커맨드로 돌아가며, 예제에서는 help 가 기본값으로 동작함 불변 데이터를 넘어서 앞선 예제는 링크된 데이터가 불변이라고 가정하지만, 링커 기반 데이터 조직화는 가변 데이터에도 사용할 수 있음 전역 정적 데이터의 가변성은 Rust에서 흔한 문제이며, 뮤텍스나 원자 타입 같은 내부 가변성 도구로 해결할 수 있음 뮤텍스와 원자 타입은 경쟁이 없을 때 비싸지 않지만, 반드시 무료는 아님 Rust에서 데이터를 안전하게 변경하려면 변경이 스레드 안전하게 이뤄져야 하고, 가변 참조가 존재할 때 같은 데이터에 대한 다른 참조가 없어야 함 pre-main 환경은 명시적으로 스레드를 시작하지 않는 한 단일 스레드이므로 원자적 작업이 필요하지 않음 단일 스레드 환경에서는 변경이 이후 읽기보다 먼저 일어나는 happens-before 관계가 자동으로 성립함 main 이전 링크 섹션 데이터 변경은 이후 어떤 스레드에서도 잠금 없이 안전하게 접근할 수 있음 가변 참조를 main 이전에만 만들고 닫으면, 가변 참조가 존재할 때 다른 참조가 없는 조건도 충족됨 링크 섹션의 슬라이스는 섹션 안의 정적 항목에 대한 별칭이므로, 슬라이스와 정적 항목 모두에 별칭 규칙이 적용됨 슬라이스를 통해 안전하게 변경하려면 정적 항목을 반드시 UnsafeCell 안에 배치해야 함 UnsafeCell 로 감싸지 않은 정적 항목은 LLVM이 값을 캐시하거나 재정렬하거나 데이터에 대해 가정을 할 수 있음 UnsafeCell 자체는 Sync 가 아니므로, 별도의 래퍼 타입이 필요함 예제는 SyncUnsafeCell 과 MaybeUninit<SyncUnsafeCell<...>> 을 사용해 경계 심볼과 항목을 구성함 정렬 가능한 문자열 인터닝 풀 예제는 링크 시점에 문자열 풀을 정의하고, 런타임 초기에 슬라이스를 정렬해 이후 이진 검색으로 문자열을 찾음 수동 구현은 보일러플레이트가 많지만, ctor 와 link-section 을 쓰면 TypedMutableSection 과 생성자로 같은 구조를 간결하게 만들 수 있음 TypedMutableSection 의 항목은 const 여야 하며, 이는 수동 구현 예제와 비슷한 방식의 코드가 내부적으로 쓰이기 때문임 링크 섹션 패턴의 이점 이 패턴은 태그된 항목을 보장된 방식으로 집계하고, 모든 데이터를 미리 할당된 연속 메모리에 배치함 등록 위치를 코드 어디에나 분산할 수 있음 섹션 안 항목 수를 보장된 값으로 얻을 수 있음 링크 섹션은 별도 할당이 필요하지 않음 링크 섹션 없이 같은 구조를 만들면 HashMap , Vec 또는 다른 자료구조를 할당하고, 항목을 모으면서 여러 번 크기를 조정할 수 있음 전통적인 수집 방식에서는 공유 타입 모듈, 기여 모듈, 수집 모듈 사이의 의존성이 깊게 얽힘 링크 섹션을 쓰면 수집자가 어디에나 위치할 수 있고, 어떤 모듈이 데이터를 기여하는지 신경 쓰지 않아도 됨 scattered-collect 는 링크 시점 지원을 갖춘 여러 자료구조 유사체를 제공함 Scattered*Slice 는 슬라이스를 제공하는 다양한 Vec 유사 구조이며, 선택적으로 정렬을 지원함 ScatteredMap 과 ScatteredSet 은 최소한의 pre-main 초기화로 해시 기반 키-값 조회를 제공하는 HashMap · HashSet 유사 구조임 이 방식을 쓰지 말아야 할 때 링크 시점 계산은 강력하지만 항상 적절한 도구는 아님 링크 시점 방식 대신, 데이터를 기여하려는 각 크레이트를 볼 수 있는 크레이트에서 수동으로 데이터를 수집할 수 있음 수동 수집은 불편할 수 있으며, 기여자들이 핵심 크레이트의 단일 기여 지점을 보는 대신 많은 크레이트 참조를 가진 수집 크레이트가 필요함 데드코드 제거는 어려워짐 link-section 과 linkme 는 항목에 #[used] 를 붙이므로 링커가 사용되지 않는 데이터를 제거할 수 없음 인터닝된 문자열 원자처럼 작은 데이터에서는 문제가 아닐 수 있지만, 원시 JSON·JavaScript 조각이나 큰 데이터 구조를 인터닝하면 식별하기 어려운 데드코드가 많이 쌓일 수 있음 pre-main 생성자 함수에는 제한이 있음 생성자 함수는 패닉을 일으키면 안 되며, Rust는 모든 표준 라이브러리 함수가 사용 가능하다고 보장하지 않음 같은 우선순위 안에서 초기화 함수 호출 순서는 보장되지 않고 플랫폼 의존성이 큼 이 제한은 신중한 설계로 우회할 수 있지만, pre-main 방식은 미묘하고 디버깅하기 어려운 이유로 올바르지 않을 수 있음 Miri 는 모든 pre-main 생성자와 링크 섹션 구성을 완전히 지원하지 않음 현재 Miri는 pre-main 실행을 매우 기본적으로만 보고, 링크 섹션을 모델링하지 않음 정의되지 않은 동작 테스트에는 ASan , TSan 등 LLVM 새니타이저가 권장됨 제어 역전 패턴은 링크 섹션에 데이터를 기여하는 모든 위치를 감사하기 어렵게 만들 수 있음 널리 배포되고 많이 쓰이는 Rust 프로그램 다수는 이미 ctor , link-section , inventory , linkme 같은 pre-main 기능에 의존함 WASM에 대한 짧은 정리 WASM은 과거 선택의 영향으로 링커 섹션을 네이티브로 지원하지 않음 #[link_section] 주석은 항목을 진짜 코드 섹션에 배치하지 못하고, WASM 코드 자체에서 접근할 수 없는 WASM 커스텀 섹션에 배치함 linktime 크레이트는 WASM을 지원하며, WASM 바이너리에서도 접근법이 동작하게 하는 에뮬레이션 우회책을 제공함 적절한 WASM 지원을 추가하는 방안은 향후 제안될 수 있음 결론 main 이전에는 특정 사례에서 상당한 이점을 주는 작업을 많이 수행할 수 있음 pre-main 환경은 순서가 높게 통제되고 제어 가능성이 높아 잠금, 원자 타입, 기타 동기화 프리미티브 없이도 많은 작업을 더 자신 있게 수행할 수 있음 링크 섹션은 전체 바이너리에 걸쳐 관련 데이터를 임의로 집계하고 함께 배치할 수 있게 하며, 어색한 크레이트 의존성 순서를 피하게 해줌 많은 경우 할당을 완전히 피할 수 있어, 반복 할당으로 인한 단편화 같은 할당자 문제에서 멀어질 수 있음 관련 크레이트로는 ctor , dtor , link-section , scattered-collect 가 있음
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▲ GN⁺ 18시간전 [-] Lobste.rs 의견들 Go는 대부분 플랫폼에서 C 런타임을 피한다는 점에서 예외적이지만, Apple은 시스템 호출 접근에 C 런타임을 요구함 Apple은 시스템 호출의 ABI 안정성 경계로 libSystem.dylib 를 쓰고, NT 계열 Windows는 시스템 호출이 아니라 ntdll.dll 을 ABI 안정성 경계로 둠: not syscalls OpenBSD에서는 Go가 로더가 설정한 읽기 전용 libc 매핑 밖에서 시스템 호출을 시도하면 커널이 종료시키는 정책을 피하려고, NX 비트 강제 적용을 끄는 식의 메타데이터 플래그를 설정했던 것으로 보임 다만 libSystem.dylib contains the functionality which would normally be libc.so plus other things 이므로, 그런 면에서는 BSD 계열의 “libc가 안정성 경계”라는 방식과 같음 또 As of Go 1.16 부터 Go는 OpenBSD의 시스템 호출 정책을 따르기 위해 libc를 사용함 Linux는 안정적인 시스템 호출 번호를 가진 경우라 상대적으로 드문 편인데, 다른 OS들처럼 “프로세스 주소 공간에 동적 라이브러리로 로드되는 커널 조각이 커널 모드 코드와 불안정한 시스템 호출 enum 정의를 공유하는” 구조가 아니기 때문이며, Linux와 glibc가 다른 곳들처럼 같은 저장소에서 함께 개발되지 않기 때문임 Windows에서는 C 런타임이 MS-DOS가 복사해 왔고 Windows의 하위 프로세스 생성 API도 이어받은 CP/M식 명령 문자열을 POSIX식 argv 배열로 파싱하는 일도 맡음 그래서 Python subprocess 문서에 Converting an argument sequence to a string on Windows 섹션이 있고, MS C 런타임에 박힌 따옴표 규칙에 따라 argv 배열을 문자열로 바꾸는 방식을 설명함. 호출된 하위 프로세스의 자체 파서는 원하면 이 규칙과 다르게 동작할 수 있음 Linux의 _start 도 정확히는 링커가 그 이름의 심볼을 자동으로 바이너리에 넣는다는 뜻이 아님. ELF 형식 바이너리가 라이브러리가 아니라 실행 파일이면 헤더의 e_entry 필드, 즉 오프셋 0x18 에 로더가 메모리 설정 뒤 점프할 주소가 들어감 _start 는 libc가 제공하는 진입점을 쓰지 않을 때 e_entry 가 가리킬 대상을 지정하는 GCC 관례이고, NASM 같은 도구도 이를 따르는 것으로 기억함 Windows의 _WinMainCRTStartup 도 로더가 PE header 의 AddressOfEntryPoint 로 찾음. PE 헤더 시작 기준 Offset 0x0028 에 있으며, 이 PE 헤더는 MZ(DOS EXE) 헤더와 DOS Stub 뒤에 옴 PE 헤더의 세부를 배우려면 Making the smallest Windows application 와 Tiny PE 가 좋음. Tiny PE는 Windows가 받아들이는 방식으로 PE 명세를 어기기도 하는데, 예를 들어 OS가 읽지 않을 부분을 겹쳐 놓거나 쓰지 않는 헤더 필드에 코드를 넣음. 이 정도까지 가면 Windows가 받아들이는 최소 파일 크기는 실행하는 Windows 버전에 따라 달라짐 Linux의 아주 작은 ELF 실행 파일에 대해서는 A Whirlwind Tutorial on Creating Really Teensy ELF Executables for Linux 도 볼 만함 FreeBSD와 NetBSD의 시스템 호출은 시스템 라이브러리와 마찬가지로 ABI 안정성 을 가짐 _start 와 관련해, a.out 시스템에서는 커널이 실행 파일로 들어가는 진입점이 전통적으로 csu/crt0에 선언된 start 였음. 예를 들면 7th edition , VAX BSD 가 있음 그 시절 C 컴파일러는 전역 심볼 앞에 _ 를 붙였기 때문에 V7은 _main 을 선언하고, BSD는 C의 start() 에 대한 어셈블리 이름을 장식 없는 start 로 선언한 것을 볼 수 있음 당시 프로그램은 파일 시작 지점에서 시작했고, cc 의 링커 호출이 crt0 가 맨 앞에 오도록 배치했음. csu 는 C 시작 코드, crt0 는 0번째 C 런타임 지원 객체를 뜻함 ELF가 나온 System V에서 정확히 어떻게 동작했는지는 찾기 더 어렵지만, start 또는 _start 가 csu/crt0에 선언된 프로그램 진입점으로 계속 쓰였음 ELF가 _ 접두 처리를 어떻게 바꿨는지는 제대로 이해해 본 적이 없지만, 아마 재미 삼아 한 겹을 더 추가한 탓에 start 가 어떤 이유로 _start 가 된 것 같음 분명한 짝으로는 ELF가 _end 를 추가한 듯한데, 이는 BSS의 상단에 해당하고 malloc() 이 힙을 만들기 전 sbrk(0) 이 반환할 위치와 대응함 Rust에서 main 이전의 삶에 관심이 있었고, 그것이 무엇이며 왜 유용한지 한 글로 정리하면 좋겠다고 봄 링커 집계를 활용해 더 빠른 컬렉션을 만드는 방법 같은 후속 글 아이디어도 있지만, 우선 이 입문 중심 주제 에 대한 피드백을 듣고 싶음 임베디드 Rust를 많이 해 왔고, 그래서 no_std 와 때로는 alloc 도 없는 환경에서 main 은 그저 또 하나의 함수일 뿐이며 초기화는 대체로 개발자 몫이 됨 비슷한 용도로 코드베이스에 직접 만든 반복 코드가 꽤 있어서, 이런 크레이트들이 임베디드 환경 과 어떻게 맞물리는지 궁금함 답변달기
Lobste.rs 의견들 Go는 대부분 플랫폼에서 C 런타임을 피한다는 점에서 예외적이지만, Apple은 시스템 호출 접근에 C 런타임을 요구함 Apple은 시스템 호출의 ABI 안정성 경계로 libSystem.dylib 를 쓰고, NT 계열 Windows는 시스템 호출이 아니라 ntdll.dll 을 ABI 안정성 경계로 둠: not syscalls OpenBSD에서는 Go가 로더가 설정한 읽기 전용 libc 매핑 밖에서 시스템 호출을 시도하면 커널이 종료시키는 정책을 피하려고, NX 비트 강제 적용을 끄는 식의 메타데이터 플래그를 설정했던 것으로 보임 다만 libSystem.dylib contains the functionality which would normally be libc.so plus other things 이므로, 그런 면에서는 BSD 계열의 “libc가 안정성 경계”라는 방식과 같음 또 As of Go 1.16 부터 Go는 OpenBSD의 시스템 호출 정책을 따르기 위해 libc를 사용함 Linux는 안정적인 시스템 호출 번호를 가진 경우라 상대적으로 드문 편인데, 다른 OS들처럼 “프로세스 주소 공간에 동적 라이브러리로 로드되는 커널 조각이 커널 모드 코드와 불안정한 시스템 호출 enum 정의를 공유하는” 구조가 아니기 때문이며, Linux와 glibc가 다른 곳들처럼 같은 저장소에서 함께 개발되지 않기 때문임 Windows에서는 C 런타임이 MS-DOS가 복사해 왔고 Windows의 하위 프로세스 생성 API도 이어받은 CP/M식 명령 문자열을 POSIX식 argv 배열로 파싱하는 일도 맡음 그래서 Python subprocess 문서에 Converting an argument sequence to a string on Windows 섹션이 있고, MS C 런타임에 박힌 따옴표 규칙에 따라 argv 배열을 문자열로 바꾸는 방식을 설명함. 호출된 하위 프로세스의 자체 파서는 원하면 이 규칙과 다르게 동작할 수 있음 Linux의 _start 도 정확히는 링커가 그 이름의 심볼을 자동으로 바이너리에 넣는다는 뜻이 아님. ELF 형식 바이너리가 라이브러리가 아니라 실행 파일이면 헤더의 e_entry 필드, 즉 오프셋 0x18 에 로더가 메모리 설정 뒤 점프할 주소가 들어감 _start 는 libc가 제공하는 진입점을 쓰지 않을 때 e_entry 가 가리킬 대상을 지정하는 GCC 관례이고, NASM 같은 도구도 이를 따르는 것으로 기억함 Windows의 _WinMainCRTStartup 도 로더가 PE header 의 AddressOfEntryPoint 로 찾음. PE 헤더 시작 기준 Offset 0x0028 에 있으며, 이 PE 헤더는 MZ(DOS EXE) 헤더와 DOS Stub 뒤에 옴 PE 헤더의 세부를 배우려면 Making the smallest Windows application 와 Tiny PE 가 좋음. Tiny PE는 Windows가 받아들이는 방식으로 PE 명세를 어기기도 하는데, 예를 들어 OS가 읽지 않을 부분을 겹쳐 놓거나 쓰지 않는 헤더 필드에 코드를 넣음. 이 정도까지 가면 Windows가 받아들이는 최소 파일 크기는 실행하는 Windows 버전에 따라 달라짐 Linux의 아주 작은 ELF 실행 파일에 대해서는 A Whirlwind Tutorial on Creating Really Teensy ELF Executables for Linux 도 볼 만함 FreeBSD와 NetBSD의 시스템 호출은 시스템 라이브러리와 마찬가지로 ABI 안정성 을 가짐 _start 와 관련해, a.out 시스템에서는 커널이 실행 파일로 들어가는 진입점이 전통적으로 csu/crt0에 선언된 start 였음. 예를 들면 7th edition , VAX BSD 가 있음 그 시절 C 컴파일러는 전역 심볼 앞에 _ 를 붙였기 때문에 V7은 _main 을 선언하고, BSD는 C의 start() 에 대한 어셈블리 이름을 장식 없는 start 로 선언한 것을 볼 수 있음 당시 프로그램은 파일 시작 지점에서 시작했고, cc 의 링커 호출이 crt0 가 맨 앞에 오도록 배치했음. csu 는 C 시작 코드, crt0 는 0번째 C 런타임 지원 객체를 뜻함 ELF가 나온 System V에서 정확히 어떻게 동작했는지는 찾기 더 어렵지만, start 또는 _start 가 csu/crt0에 선언된 프로그램 진입점으로 계속 쓰였음 ELF가 _ 접두 처리를 어떻게 바꿨는지는 제대로 이해해 본 적이 없지만, 아마 재미 삼아 한 겹을 더 추가한 탓에 start 가 어떤 이유로 _start 가 된 것 같음 분명한 짝으로는 ELF가 _end 를 추가한 듯한데, 이는 BSS의 상단에 해당하고 malloc() 이 힙을 만들기 전 sbrk(0) 이 반환할 위치와 대응함 Rust에서 main 이전의 삶에 관심이 있었고, 그것이 무엇이며 왜 유용한지 한 글로 정리하면 좋겠다고 봄 링커 집계를 활용해 더 빠른 컬렉션을 만드는 방법 같은 후속 글 아이디어도 있지만, 우선 이 입문 중심 주제 에 대한 피드백을 듣고 싶음 임베디드 Rust를 많이 해 왔고, 그래서 no_std 와 때로는 alloc 도 없는 환경에서 main 은 그저 또 하나의 함수일 뿐이며 초기화는 대체로 개발자 몫이 됨 비슷한 용도로 코드베이스에 직접 만든 반복 코드가 꽤 있어서, 이런 크레이트들이 임베디드 환경 과 어떻게 맞물리는지 궁금함
발행일: 2026-06-13 12:35 (토)
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샘 알트먼 오픈AI CEO 방한 연기…"불가피한 사정"
샘 알트만 오픈AI CEO [사진: Greylock 유튜브 채널]
[디지털투데이 손슬기 기자] 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 예정됐던 한국 방문 일정을 연기했다.
12일 오픈AI 측은 "불가피한 개인 사정으로 알트먼 CEO의 한국을 비롯한 아시아 방문 일정을 연기하게 됐다"고 했다. 구체적 사유는 공개하지 않았다.
알트먼 CEO는 이달 14일 입국해 15일 삼성전자·카카오·네이버를 순차 방문하는 1박2일 일정을 소화할 예정이었다.
이번 방한은 지난해 10월 이후 약 8개월 만으로, 기존 인공지능(AI) 파트너십 진전과 새 협력 발표에 대한 기대가 컸다.
오픈AI 관계자는 "한국은 오픈AI에 매우 중요한 나라이자 전략적 파트너"라며 "국내 파트너들과 진행 중인 협력은 예정대로 이어질 것"이라고 말했다.
이어 "가까운 시일 내 다시 한국을 찾아 직접 인사할 수 있게 되길 기대한다"고 했다.
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비트코인, 2020년 이후 역대급 과매도 신호…다음 목표가 7만달러?
마스터카드 AI 결제망에 리플 합류…XRP 빠지고 RLUSD 전면에
IBK기업은행, 마이데이터 기반 부동산 청약 서비스 출시
클래리티법 통과 가능성 75%→60%…상원 일정·스테이블코인 쟁점 부담
XRP 상위 보유자 문턱 낮아졌다…2155개 보유하면 진입
아랍어 타이포그래피 렌더링의 놀라운 경험과 기술 부채에 대한 인터랙티브 입문 (lr0.org)
아랍어 웹 타이포그래피는 글자 연결, 양방향 텍스트, 숫자·구두점 처리, 줄 맞춤이 함께 얽힌 렌더링 인프라 문제 이며 단순 CSS 버그로 처리하기 어려움 고전 아랍어 조판은 단어 사이 공백이 아니라 글자 내부 획을 늘리는 카시다(kashida) 로 양쪽 정렬을 구현했지만, 현대 브라우저의 text-align: justify 는 주로 단어 사이 공백을 늘림 아랍어 글자는 저장된 코드포인트 하나가 문맥에 따라 고립형·초성형·중성형·종성형으로 바뀌며, OpenType 기능과 셰이핑 엔진 없이는 글자가 분리된 형태로 렌더링됨 Unicode의 Arabic Presentation Forms, 숫자 체계, UAX #9 양방향 알고리듬, 보이지 않는 제어문자는 검색 실패·전화번호 역전·커서 이동 혼란 같은 실제 제품 문제로 이어짐 HarfBuzz, Amiri, W3C Arabic Layout Requirements 등 핵심 기반은 구축됐지만, 브라우저의 아랍어 정렬과 jstf 활용은 여전히 구현 공백으로 남아 있음 시작점: “CSS 버그”처럼 보인 아랍어 조판 문제 고객용 대시보드의 혼합 콘텐츠 아랍어 문단이 디자인 시안처럼 양쪽 정렬되지 않고 왼쪽 가장자리가 들쭉날쭉하게 렌더링됨 같은 블록의 라틴 문자 버전은 “fine”으로 보였지만, 아랍어에서는 줄이 오른쪽에서 시작하므로 들쭉날쭉한 가장자리가 왼쪽에 생김 text-align: justify 를 적용해도 디자인팀이 승인한 형태처럼 단어 내부 획을 늘려 줄을 채우지 못함 같은 제품에서 이전에도 PDF의 이름 글자 분리, 검색 인덱스 실패, 레거시 Unicode 코드포인트 문제 등 아랍어 처리 문제가 반복됨 문제의 본질은 특정 스타일시트의 결함이 아니라 웹의 아랍어 타이포그래피 상태 에 있음 필사 전통이 해결했던 문제 고전 아랍어 필사 전통은 단어 사이 공백을 늘리지 않고 글자 형태 내부의 연결 획을 늘려 줄을 양쪽 정렬함 이 방식은 taṭwīl 또는 현대 기술 용어로 kashida 라고 불리며, 특정 글자 쌍 사이 연결 획을 길게 늘리는 방식임 17세기 Naskh의 잘 짜인 페이지는 양쪽 여백이 맞고 단어 간격이 늘어나지 않아 조밀하고 규칙적인 질감을 만듦 Ibn Muqla가 정리한 al-khaṭṭ al-mansūb 는 갈대 펜촉의 마름모 점, alif 높이, 원호 비율 등으로 글자 형태를 체계화함 이 전통에서 줄 맞춤은 공백 배분 문제가 아니라 글자 형태와 대체 글리프를 고르는 셰이핑 문제 였음 글자 하나, 네 가지 형태 아랍어는 항상 필기체처럼 이어지는 문자이며, 인쇄체와 손글씨를 나누는 블록 글자 구분이 없음 각 글자는 이웃 글자에 따라 고립형, 초성형, 중성형, 종성형으로 달라지고, 여섯 글자는 앞쪽으로 연결되지 않아 단어 내부 흐름을 끊음 Unicode는 추상 글자를 저장하고, 글꼴은 위치별 글리프를 제공하며, 셰이핑 엔진은 isol , init , medi , fina , rlig , mark , mkmk 같은 OpenType 기능을 적용함 محمد 같은 단어는 저장상 네 코드포인트지만, 렌더링 시 여러 글리프 선택과 OpenType 조회를 거쳐 하나의 이어진 획으로 보임 HarfBuzz 같은 셰이핑 엔진이 없거나 PDF 생성기가 이를 거치지 않으면 같은 코드포인트가 서로 분리된 고립형 글자로 렌더링됨 Unicode의 화석: Arabic Presentation Forms DOS와 초기 Windows 시대의 8비트 코드페이지는 추상 글자가 아니라 초성형·중성형 같은 형태 자체 를 별도 문자로 인코딩함 Unicode는 왕복 호환성을 위해 이를 받아들였고, U+FB50부터 U+FEFF까지 Arabic Presentation Forms 블록으로 남아 있음 새 문서에는 이 코드포인트가 들어가면 안 되지만, PDF 텍스트 추출기는 오늘날에도 이를 내보낼 수 있음 같은 이름이 현대 Unicode와 Presentation Forms로 각각 저장되면 화면에서는 동일하게 보이지만 문자열 비교와 검색에서는 서로 다르게 처리됨 NFKC 정규화를 적용하면 Presentation Forms를 추상 글자로 접어 검색 누락을 줄일 수 있음 셰이핑과 양방향 처리를 건너뛴 소프트웨어 셰이핑 엔진과 양방향 알고리듬을 건너뛰는 소프트웨어는 글자를 하나씩 고립형으로 그리고 줄을 왼쪽에서 오른쪽으로 배치함 이런 출력은 상점 간판, 탑승권, 워터마크, 오래된 영화 관련 아랍어 표기 등에서 아랍어 독자가 실제로 마주치는 형태임 오래된 Photoshop, 기본 설정의 matplotlib, npm의 여러 PDF 생성기, 영수증 프린터가 이런 문제를 낼 수 있음 Python의 흔한 우회책인 arabic_reshaper 와 python-bidi 는 Presentation Forms 블록을 사용해 미리 셰이핑된 형태를 문자열에 구워 넣음 이 우회책은 렌더러가 해야 할 일을 문자열에 앞당겨 넣는 방식이며, 근본적으로 텍스트 스택의 결함을 드러냄 세 종류의 숫자와 구두점 문제 세계가 “Arabic numerals”라고 부르는 0–9는 대부분의 아랍어 독자가 일상적으로 쓰는 숫자 모양이 아님 이집트, 수단, 레반트, 이라크, 걸프 지역은 Unicode의 ARABIC-INDIC DIGITS ٠١٢٣٤٥٦٧٨٩ 를 사용함 마그레브 지역은 라틴 숫자 글리프를 사용하고, 이란·아프가니스탄·파키스탄은 EXTENDED ARABIC-INDIC DIGITS ۰۱۲۳۴۵۶۷۸۹ 를 사용함 숫자는 UAX #9에서 강한 문자가 아니라 약한 문자로 처리되며, 앞선 강한 문자의 방향성에 따라 유럽 숫자 또는 아랍 숫자로 재분류됨 아랍어 단어 뒤의 010-1234-5678 같은 전화번호는 하이픈이 중립 처리되면서 화면에서 5678-1234-010 처럼 순서가 바뀔 수 있음 플랫폼이 제공하는 해결책은 번호를 ‎ 또는 <bdi> 로 감싸 방향성을 분리하는 방식임 아랍어권의 소수점과 천 단위 구분자는 U+066B ٫ 와 U+066C ٬ 이며, ASCII . 와 , 는 거의 비슷해 보이지만 코드포인트와 양방향 속성이 다름 인쇄부터 웹까지 이어진 우회와 단순화 1514년 Fano에서 인쇄된 _Kitāb Ṣalāt al-Sawāʿī_는 최초의 이동식 아랍어 활자본으로, 글자 연결 분리와 점 위치 오류가 보이는 사례임 1537년 Venice의 Paganini Qurʾān은 조판 오류와 텍스트 오류가 겹쳐 상업적으로 실패했고, 한 부가 1987년 Venice의 수도원 도서관에서 발견됨 Ottoman 인쇄 금지 이야기는 Bayezid II와 Selim I의 칙령 원문이 남아 있지 않으며, 유럽 여행자 기록에 의존한다는 문제가 있음 Cairo의 Bulaq Press는 1820년 Muhammad Ali가 세웠고, 수백 개 활자 조각과 많은 인내를 통해 아랍어 금속활자의 품질을 끌어올림 1924년 Cairo Qurʾān은 Amiria Press에서 금속활자로 제작됐고, 20세기 텍스트와 타이포그래피 표준화에 기여함 1950년대 후반 Kamel Mrowa와 Linotype은 90채널 매거진에 맞추기 위해 초성형을 중성형에, 종성형을 고립형에 합치고 합자를 줄인 Simplified Arabic 을 만듦 Simplified Arabic은 저렴하고 빠른 신문 제작을 가능하게 했고, 한 세대 안에 아랍어 뉴스룸을 장악함 웹이 아직 그리지 못하는 카시다 CSS Text Module Level 3의 초기 초안에는 text-justify 값으로 kashida가 있었고, Internet Explorer 5.5는 2000년에 이를 구현함 IE 5.5는 text-kashida-space 속성도 제공했지만, 다른 브라우저가 구현하지 않으면서 해당 값은 사양에서 빠짐 현대 Chrome, Firefox, Safari의 text-align: justify 는 아랍어에서 단어 사이 공백을 늘리는 방식으로 동작함 CSS Working Group의 아랍어 정렬 이슈는 적어도 2015년부터 열려 있고, W3C Arabic Layout Requirements 작업도 같은 해 시작됨 카시다 정렬은 늘어난 글리프가 폭을 바꾸고, 폭 변화가 줄바꿈과 필요한 늘림 폭을 다시 바꾸기 때문에 셰이핑과 레이아웃이 줄 단위로 반복 협상해야 함 OpenType에는 1990년대부터 글꼴이 정렬 우선순위를 알릴 수 있는 jstf 테이블이 있었지만, 셰이핑 엔진은 거의 읽지 않고 글꼴 제작사는 거의 제공하지 않음 Microsoft Word와 InDesign Middle East Edition은 카시다 정렬을 제공하지만, 사람들이 가장 많이 읽는 브라우저 렌더러 집합은 글자를 늘리지 못함 Tatweel 해킹과 합자·모음표 문제 웹에서 흔한 우회책은 텍스트 자체에 U+0640 TATWEEL 문자를 삽입해 늘어난 획처럼 보이게 만드는 방식임 Tatweel은 콘텐츠를 바꾸므로 검색 매칭, 복사·붙여넣기, 화면낭독기, 컬럼 리플로우에서 문제가 생김 Tatweel이 그리는 획은 글꼴과 문자의 규칙에 따라 배치되는 카시다가 아니라 작성자가 추측해 넣은 타자기식 막대임 OpenType 합자는 rlig , liga , dlig 로 나뉘며, lām-alif 같은 필수 합자가 깨지면 문자는 단순히 보기 나쁜 수준을 넘어 잘못됨 U+200C ZERO WIDTH NON-JOINER를 글자 사이에 넣으면 저장 글자는 유지되지만 렌더링은 각 글자를 고립형으로 강제함 Safari는 "rlig" 0 , "liga" 0 을 무시하므로 필수 합자 비활성화 데모가 영향을 주지 않음 Amiri는 Khaled Hosny가 2011년 SIL Open Font License로 공개한 Naskh 글꼴이며, 2022년 1.0 재작성 뒤 곡선형 카시다와 정교한 모음표 쌓기를 제공함 line-height: 1 과 overflow: hidden 이 결합된 카드 컴포넌트는 완전 모음 표기된 아랍어의 위쪽 모음표를 잘라낼 수 있음 양방향 알고리듬과 거짓말하는 커서 아랍어 문단 안의 버전 번호, 영어 식별자, URL, 프랑스어 단어 등은 Unicode Bidirectional Algorithm인 UAX #9 를 호출함 아랍어 글자는 강한 오른쪽-왼쪽 문자, 라틴 글자는 강한 왼쪽-오른쪽 문자, 숫자는 문맥을 따르는 약한 문자, 공백과 구두점은 중립 문자로 처리됨 알고리듬은 문자별 방향 클래스를 부여하고, 약한 문자와 중립 문자를 단계적으로 해석한 뒤, 임베딩 레벨을 배정하고 같은 레벨의 런을 뒤집음 화면의 시각 순서와 메모리의 논리 순서가 달라지므로 커서 이동, 마우스 클릭, 선택 동작은 두 순서 사이를 계속 번역해야 함 런 경계에는 논리 위치와 시각 위치라는 두 가지 합법적인 커서 위치가 있으며, Chrome, Firefox, Qt, Outlook은 이를 서로 다르게 처리할 수 있음 혼합 아랍어-영어 텍스트 작성은 2026년에도 주요 편집기, 이메일 클라이언트, 채팅 애플리케이션에서 기본적으로 인지 비용이 큰 경험으로 남아 있음 الصفحات 10-20 같은 범위는 규칙 W2와 중립 하이픈 처리 때문에 “20에서 10까지”처럼 보일 수 있으며, U+200E LEFT-TO-RIGHT MARK를 앞에 넣어 고칠 수 있음 작동하는 기반과 남은 공백 Khaled Hosny는 Amiri를 만들었고, HarfBuzz 명령줄 도구 hb-shape 를 작성했으며, HarfBuzz 공동 유지보수자 역할도 함 Behdad Esfahbod는 Hosny 이전에 HarfBuzz의 많은 부분을 작성했으며, 현재 브라우저에서 아랍어 글자를 올바르게 그리는 셰이핑 엔진에 기여함 Brill은 Semitics 카탈로그에 필요한 음역 문자를 모두 포함하기 위해 John Hudson에게 Brill 서체를 의뢰했고, 2011년 비상업용 무료로 공개함 Sakhr AX-170은 1984년경 ROM에서 아랍어를 표시한 Saudi-Kuwaiti MSX 컴퓨터였고, 오른쪽에서 왼쪽으로 쓰는 Arabic BASIC 식별자를 지원함 HarfBuzz, Amiri, Scheherazade, GNU Unifont의 Presentation Forms 지원, Noto Arabic, W3C Arabic Layout 문서는 소수의 개인·단체·자원봉사자 노력에 크게 의존함 브라우저 벤더는 HarfBuzz가 무료로 완성된 뒤 받아들였지만, 필사 전통의 정렬 방식을 화면에서 구현할 레이아웃 루프에는 거의 기여하지 않음 남은 격차는 몇몇 레이아웃 엔진에서 구현해야 하는 잘 이해된 알고리듬이며, 고객 대시보드의 들쭉날쭉한 왼쪽 여백은 이 투자 부재가 사용자에게 보이는 형태임
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정말 대단한 글임 그리고 이 글자 ﷽ 가 코드 포인트 하나 라는 점이 마음에 듦. 복사해보면 신기함 뜻은 “가장 자비롭고 가장 자애로우신 알라의 이름으로”라고 함
메타: 이런 글에는 typography 태그 가 필요하다는 또 하나의 훌륭한 예시임
IE의 text-justify 속성 이라니, 그 시절엔 흥미로운 것들이 많았음. text-justify: newspaper 도 있었는데, 수십 년 뒤 일부는 이것을 Knuth-Plass나 비슷한 것으로 설명했지만 실제로 그랬다고는 믿지 않음 https://mediumwell.com/wp-content/uploads/… 는 당시 text-justify: newspaper 라고 주장한 동작이 요즘 명세의 text-justify: inter-character 와 맞아떨어지는 모습을 보여줌 IE는 정말 꽤 이른 시기에 멋진 기능을 많이 갖고 있었고, 다른 브라우저들은 그런 기능을 “너무 어려움” 바구니에 방치했음. 결국 돌아오지 않았거나, 15년 혹은 30년이 지나서야 돌아온 것들도 있음. Firefox는 2017년에 text-justify: inter-character 를 얻었고, Chromium은 몇 달 전에야 그 부분을 구현했으며, Safari는 아직도 없음
엄청나게 훌륭하고 유익한 글임. 전체 이야기에 넓은 맥락을 제공하는 역사적 배경 이 특히 좋았음 역사 관련 학위와 IT 경력을 둘 다 가진 입장에서는 두 관심사를 완벽하게 건드린 글이었음
글 어딘가가 내 LLM 감지기 를 울리는데, 아쉬움. 깊이도 있고 현대 기술 스택에서 덜 문서화된 부분을 다루고 있기 때문임 LLM스럽게 읽히는 예시는 이런 부분인데, 글 전반에 걸쳐 그런 느낌이 있음: “어떤 브라우저도 이를 제공하지 않는 이유는 구조적이며, 장애물로서 그 구조는 꽤 우아하다. Latin 정렬은 셰이핑된 텍스트를 고정된 것으로 다루고, 단어를 측정하고, 남는 공간을 간격에 붓고, 끝낸다. 셰이핑과 레이아웃은 각자의 상자 안에 머물며, 운영 중인 모든 텍스트 스택은 그 분리를 중심으로 설계되어 있다. Kashida 정렬은 그 상자를 열어젖힌다.” @lr0에게 묻고 싶은데, 이 글의 본문이 LLM으로 생성·다듬기·번역된 것인지 궁금함. 그렇다면 최종 출력에 대해 LLM이 갖는 통제 수준을 조정하는 편이 좋을 수 있음. 예전 블로그 글들, 예를 들어 https://lr0.org/blog/p/gpt/ 와 https://lr0.org/blog/p/linux_new_users/ 는 훨씬 더 사람답게 느껴졌음
XRP 상위 보유자 문턱 낮아졌다…2155개 보유하면 진입
XRP 상위 10% 보유 지갑 기준이 2155.59 XRP로 낮아졌다. 최근 반등에도 10달러 전망은 여전히 비현실적 시나리오로 제시됐다.
[디지털투데이 이윤서 기자] XRP 보유량 기준 상위 10% 지갑에 들기 위한 기준이 2155.59 XRP까지 낮아졌다.
10일(이하 현지시간) 블록체인 매체 더 크립토 베이직에 따르면 최근 XRP 가격은 횡보세를 보이고 있지만, 네트워크 내 상위 보유자 구간에 진입하는 데 필요한 물량은 계속 줄고 있다.
XRP 원장에는 현재 791만개 계정이 있다. 이 가운데 2155.59 XRP 이상을 보유한 지갑은 79만900개에 그친다. XRP 가격 1.11달러 기준으로 보면 상위 10% 진입에 필요한 금액은 약 2392달러다. 잭 렉터와 아담 등 XRP 커뮤니티 인사들도 이 기준 하락에 주목했다.
상위 구간으로 갈수록 기준은 빠르게 높아진다. 상위 5%에 들려면 약 7507 XRP, 상위 1%는 4만5002 XRP가 필요하다. 상위 0.1% 진입선은 27만9000 XRP를 넘는다. 각 기준을 충족한 지갑 수는 상위 5% 39만5450개, 상위 1% 7만9090개, 상위 0.1% 7909개다.
최상위권 문턱은 더 높다. 383만 XRP 이상을 보유한 지갑만 전체 상위 0.01%에 해당한다. 이 구간에 들어간 지갑은 단 791개로, 전체 계정 수 대비 소수 지갑에 보유량이 집중된 구조가 다시 확인된 셈이다.
이 기준은 올해 2월과 비교해 전반적으로 낮아졌다. 당시 상위 10% 진입선은 약 2231 XRP였지만, 현재는 2155 XRP 수준으로 3.4% 내려왔다. 상위 5% 기준도 7745 XRP에서 7507 XRP로, 상위 1% 기준도 4만6426 XRP에서 4만5002 XRP로 낮아졌다.
이러한 변화의 배경에는 최근 암호화폐 약세가 자리하고 있다. XRP는 지난 6일 1.05달러까지 밀린 뒤 9일 1.18달러를 웃돌며 반등했고, 이후 1.11달러 안팎으로 되돌림이 나타났다. 투자자들 사이에서는 최근 약세를 매수 기회로 보고 리치리스트 내 순위를 높이려는 움직임도 거론된다.
일부 시장 분석가들은 XRP가 10달러를 향할 수 있다고 봤다. 이 전망이 현실화될 경우 현재 상위 10% 기준인 2155 XRP를 보유한 투자자의 자산 가치는 2만1550달러로 늘어나게 된다. 다만 이런 전망은 어디까지나 추정치로, 실제 상승이 보장된 것은 아니다.
다만 이러한 기준값 변화만으로 XRP의 향후 가격 방향을 단정하기는 어렵다. 상위 보유자 구간의 문턱이 낮아졌다는 점은 시장 관심을 끌 수 있지만, 실제 가격 흐름은 전체 암호화폐 시장 분위기와 수요 회복, 거래소 유입·유출 흐름 등에 따라 달라질 가능성이 크다.
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