📰 𝑴𝒐𝒏𝒕𝒉𝒍𝒚 𝑰𝑻 𝑰𝒔𝒔𝒖𝒆 | 이번 달의 이슈를 톺아보자😎  |  
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 Made with Microsoft Bing Image Creator. Prompt: “A robot helping a software engineer develop code.”  |  
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  AI가 상용화된 이후로 사람들의 삶은 빠르게 달라졌습니다. 대학생들만 해도 과제를  ChatGpt 창을 켜지 않고서는 시작할 수 없을 정도인데요, 다들 코딩 과제를 할 때 ChatGpt에게 물어보는 것이 일련의 관례처럼 익숙해지지 않으셨나요? 
 아마존 웹 서비스 CEO 매트 가먼은 “빠르면 2년 안에 개발자 대다수가 더는 코딩 산업에 종사하지 않을 수도 있다”라는 발언을 했는데요, 이는 많은 개발자들에게 경각심을 안겨 주었습니다. 이제 단순히 코드를 짜는 것을 넘어 클라이언트가 무엇을 원하는 지, 자신들이 구축하고자 하는 프로그램이 무엇인지에 대한 깊이 있는 이해가 필요하다는 것입니다. 그저 기계처럼 코드를 짜는 일은 AI도 충분히 감당 가능한 일일테니까요. 
 그렇다면 사람이 해야 하는 일은 무엇일까요? 애플리케이션 개발 회사 플릿 스튜디오의 CEO 베니 물라에 의하면 인간 소프트웨어 엔지니어의 역할이 더욱 중요해질 것이라고 말했습니다. 생성형 AI의 환각현상이 가득한 소프트웨어를 엔지니어가 검증, 테스트, 모니터링하여 프로세스와 상호작용하거나 제어하도록 하는 것이 필수적이라고 합니다. 그 뿐만 아니라 코드 리뷰, 안전 프로토콜과 같은 엄격한 견제와 균형을 구현하여 언제 터질지 모르는 AI의 오류를 포착하고 수정할 책임 또한 소프트웨어 엔지니어에게 있다고 하네요. 
 생성형 AI가 아직은 중소규모의 코드 생성 정도까지는 가능하지만 복잡한 로직, 대규모 코드 기반, 특히 학습 데이터에 선례가 없는 새로운 문제에는 어려움을 겪고 있습닏. 그렇기에 개발자들이 이런 AI의 결과물을 감독, 수정하고 더 나아가 보안까지 신경 써야 하는 것이죠. 
 디지털카메라, 스마트폰과 함께 급부상한 디지털 사진 기술은 사진 작업을 모두 파괴할 것이라는 예상을 가져왔고 이는 예측은 보란듯이 피해갔죠. 오히려 사진을 대중화했고, 모바일 필터나 보정 같은 새로운 전문 분야에 대한 수요를 창출했습니다. AI의 도래 또한 이와 같은  결과를 내놓을 것이라는 목소리도 큽니다. SaaS 기업 쿼리팔의 CEO 데브 내그는 오히려 AI 지원 개발과 관련한 새로운 역할을 창출하고 소프트웨어로 할 수 있는 일의 범위를 확장할 것이라고 의견을 밝히기도 했습니다.  |  
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 <코드명 ‘Strawberry’, 비밀의 베일을 벗다>  |  
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 지난 9월 12일, 오픈 AI가 새로운 챗GPT에 탑재된OpenAI o1을 공개했습니다. 이 o1은 뛰어난 추론을 보이고, IQ 테스트에서 약 120으로 평가받기도 하며, 특히 과학 분야에서 크게 발전한 모습을 보였죠. o1은 기존의 챗GPT와 같이 질문하면 바로 응답을 내놓지는 못하지만, 단계적인 사고 과정을 통해서 어려운 문제를 해결하는 모델입니다. 기존의 챗GPT나 제미나이와 같은 AI 챗봇은 간단한 수학 문제를 푸는 데 어려움을 겪기도 하고, 가끔은 있지도 않는 답을 내놓기도 했는데요, o1은 이러한 결함을 완화한 모델이라고 뉴욕타임스가 보도했습니다. o1은 오픈AI가 코드명 'Strawberry'라는 이름 아래 비밀리 개발해 온 모델인데요, 이는 기존의 AI 모델이 Strawberry라는 단어에 철자 'r'의 개수를 세지 못하는 현상에서 따왔다고 하네요. o1은 Strawberry에 'r'이 몇 개인지 셀 수 있겠죠?  |  
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 새로운 모델 o1은 앞서 뛰어난 추론 능력을 탑재하고 있다고 했죠? 이는 한국인들의 '비밀스러운 외계어' 또한 쉽게 뜻풀이한다고 해요. 다들 SNS에서 해외 숙박업소에 한국인들이 한국인들만 알아들을 수 있는 외계어로 후기를 남기는 짤을 보셨을 텐데요, 한국인도 아닌 o1이 이를 해석할 수 있다고 합니다.  |  
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 오픈AI에 따르면 이전 모델들이 국제수학올림피아드 예선시험에서 이전 모델의 정답률이 13%였지만 o1 모델은 83%의 정답률을 기록했다고 합니다. 성장한 수학, 과학 실력을 바탕으로 물리학자들이 수학 공식을 만들고 의료 연구자들의 실험을 지원하는 데 도움 될 것이라는 말 또한 덧붙였습니다.  |  
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 <Meta가 공개한 차세대 MR 스마트글래스 ‘오라이언’>  |  
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  메타가 최근 공개한 스마트 안경 ‘오라이언(Orion)’은 그동안 시장에서 요구했던 주요 기능들을 대부분 구현하면서 큰 주목을 받고 있습니다. 특히 증강 현실(AR) 기능이 핵심인데, 안경 유리에 3D 이미지를 투사하여 현실과 디지털 정보를 자연스럽게 결합합니다. 오라이언은 일상적으로 착용할 수 있을 만큼 작고 가벼우며, 별도의 유선 전원 공급 없이도 작동하는 점이 큰 장점이라고 해요. 또한, 70도의 넓은 시야각을 제공해 지금까지 출시된 스마트 안경 중에서 가장 앞선 디스플레이 기술을 자랑합니다. 
마크 저커버그 CEO는 이번 제품에서 신경 인터페이스(Neural Interface)가 핵심 인터페이스로 자리 잡을 것이라고 밝혔습니다. 이를 위해 근전도(EMG) 손목밴드가 기본 웨어러블로 제공되며, 이 밴드를 통해 팔을 들어올리지 않고도 스와이프, 클릭, 스크롤 같은 동작을 할 수 있게 됩니다. 이는 음성, 시선, 핸드 트래킹 기능과 결합하여 사용자 경험을 극대화합니다. 
다만, 컴퓨팅 처리를 위해 작은 ‘퍽’을 휴대해야 하죠. 이 장치는 주머니나 가방에 넣고 다닐 수 있는 크기로 설계되었으며, 두 개의 반도체가 탑재되어 스마트 안경의 연산을 처리합니다. 그 중 하나는 메타가 직접 설계한 반도체로, 오라이언에 내장된 메타 AI와 함께 동작합니다. 
오라이언은 지금까지의 AR, MR 기기들보다 더 높은 수준의 상호작용성을 제공하며, 특히 비즈니스와 교육, 의료 등의 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 가능성이 큽니다. 여러분은 이런 AI 기반의 스마트 글래스가 우리 생활에 어떤 변화를 가져올 거라고 생각하시나요?  |  
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  최근 기아차의 보안 취약점이 드러나 충격을 주고 있습니다. 미국 보안 회사 멀웨어바이트(Malwarebytes)의 연구팀은 번호판만으로 수백만 대의 기아차를 30초만에 해킹할 수 있는 방법을 발견했습니다. 해커는 차량을 원격으로 잠그거나 시동을 걸고, 위치를 추적할 수 있었으며, 개인 정보도 노출될 위험이 있었습니다. 
 연구팀은 2013년 이후 생산된 기아차, 특히 포르테(K3), 셀토스, 스포티지, EV9 등 다양한 모델이 이번 취약점에 노출되었다고 밝혔어요. 해킹 절차는 차량 번호판을 이용해 VIN을 추출한 뒤, 기아 딜러 포털에 접근하는 방식으로 이루어졌습니다. 특히, 근전도 손목밴드와 같은 신기술들이 적용된 스마트 차량들이 해킹 위험에 더 취약했다는 점에서 충격적이었습니다. 
 다행히도 이 문제는 윤리적 해커들의 노력으로 빠르게 기아에 보고되어 8월에 패치가 이루어졌고, 현재는 보안 문제가 해결된 상태입니다. 기아 측에서는 이번 결함이 실제로 악용된 사례는 없었다고 밝혔습니다. 
 이 사건은 차량 보안과 개인정보 보호의 중요성을 다시 한번 일깨워주고 있습니다. 앞으로 이러한 문제를 방지하기 위한 보안 강화가 필수적일 것입니다.    |  
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 🔖 𝑩𝒐𝒐𝒌 𝑹𝒆𝒄𝒐𝒎𝒎𝒆𝒏𝒅𝒂𝒕𝒊𝒐𝒏 | 책책책! 책을 읽읍시다!🧐  |  
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 소프트웨어 개발에 ChatGPT 사용하기 | 챗GPT를 활용한 프로그래밍부터 리팩터링, 문서 자동화, ChatGPT API, 랭체인까지  |  
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 AI를 활용하는 개발자가 살아남는다
  40년 경력의 베테랑 개발자가 효율적인 ChatGPT 활용법을 알려준다. 코드 생성, 테스트 주도 개발, 디버깅, 애플리케이션 제작, 문서 작성 등 다양한 분야의 질문을 ChatGPT에 던지고, 리팩터링, 문서 자동화, ChatGPT API, 랭체인 등 AI 도구를 통해 문제를 더 빠르고 정확하게 해결하는 방법을 살펴본다. AI 시대에 발맞춰 효율적인 개발자가 되어보자.  |  
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 JAX/Flax로 딥러닝 레벨업 | 고급 모델링과 병렬 가속화로 무장한 차세대 딥러닝 라이브러리를 만나다 |  
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 LLM 시대를 선도하는 최적의 딥러닝 라이브러리 JAX/Flax
  JAX(잭스)는 대규모 계산의 확장성을 염두에 두고 설계된 고성능 라이브러리로, LLM 시대 애물단지로 전락한 파이토치를 빠르게 대체하고 있다. 모두의연구소 JAX/Flax LAB이 집필한 이 책은 JAX, 그리고 JAX와 함께 쓰이는 Flax(플랙스)를 본격적으로 다루는 국내 최초의 책이다. JAX 기초와 함수형 프로그래밍, 병렬처리 등의 특장점을 살펴보고, JAX와 Flax를 조합해서 CNN, ResNet, DCGAN, CLIP 모델을 실제로 구현해본다. 새로운 시대, 새로운 딥러닝의 방식을 익혀보자.  |  
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 🎁 𝑨𝒅𝒗𝒆𝒓𝒕𝒊𝒔𝒆𝒎𝒆𝒏𝒕 | GDG가 가져온 쓸모있는 광고😊  |  
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