cufe21

스페이스X의 10년 내 달 도시 건설: 인류의 새로운 도약 스페이스X의 야심 찬 계획, '10년 내 달 도시 건설' 은 단순한 공상과학 소설의 소재가 아닙니다. 일론 머스크의 비전과 스타쉽(Starship)의 기술적 진보는 인류를 '다행성 종'으로 만들기 위한 구체적인 발걸음을 내딛고 있습니다. 1. 스페이스X의 비전: 왜 '달'인가? 일론 머스크는 화성 이주를 최종 목표로 삼고 있지만, 달(Moon) 은 그 여정의 필수적인 전초기지입니다. 지구에서 불과 3일 거리인 달은 새로운 우주 기술을 시험하고 리허설하기에 최적의 장소입니다. 심우주 탐사의 허브: 화성으로 가기 위한 연료 보급 및 정비소 역할. 자원 채굴: 달 표면의 '헬륨-3'와 얼음 형태의 '물'은 미래 에너지와 생존의 핵심입니다. 경제적 가치: 우주 관광 및 저중력 제조 산업의 시발점. 2. 달 도시 건설의 핵심 병기: 스타쉽(Starship) 스페이스X가 10년이라는 짧은 기간을 제시할 수 있는 이유는 바로 스타쉽 덕분입니다. 완벽한 재사용성 기존 로켓은 일회용이었으나, 스타쉽은 발사체와 우주선 모두 재사용이 가능하도록 설계되었습니다. 이는 우주 운송 비용을 기존의 1% 수준으로 절감하는 혁신을 가져옵니다. 압도적인 수송량 스타쉽은 한 번에 100톤 이상의 화물 또는 100명의 인원을 달 표면으로 보낼 수 있습니다. 이는 달 기지 건설에 필요한 굴착기, 거주 모듈, 태양광 패널 등을 대량으로 운송할 수 있음을 의미합니다. 궤도 내 ...

2026년 메이저리그(MLB) 스토브리그에서 가장 뜨거운 팀을 꼽으라면 단연 디트로이트 타이거즈 입니다. 아메리칸리그(AL)를 지배하고 있는 '현역 최강' 타릭 스쿠발(Tarik Skubal) 과 새롭게 합류한 '지옥의 싱커볼러' 프람버 발데스(Framber Valdez) 가 결성한 좌완 원투펀치는 벌써부터 리그 전체를 공포에 떨게 하고 있습니다. 1. 타릭 스쿠발(Tarik Skubal): 연봉 조정 완승과 3년 연속 사이영상 도전 디트로이트의 '심장' 타릭 스쿠발은 최근 구단과의 연봉 조정 위원회에서 기념비적인 승리를 거두며 2026시즌 준비를 마쳤습니다. 💰 연봉 조정 역대 최고액 경신 2026년 연봉: 3,200만 달러(약 470억 원) 주요 기록: 과거 후안 소토가 세운 연봉 조정 역대 최고액(3,100만 달러)을 갈아치웠습니다. 위원회는 디트로이트의 제시액 대신 스쿠발의 손을 들어주었습니다. 의미: 2년 연속 사이영상을 수상한 에이스의 가치를 시장이 공식적으로 인정한 결과입니다. 📊 2025시즌 압도적 성적 요약 스쿠발은 2025년에도 '외계인'급 투구 내용을 선보였습니다. 성적: 31경기 선발, 13승 6패, 평균자책점 2.21 탈삼진: 195.1이닝 동안 241개 (K/9 11.10) 세부 지표: WHIP 0.89, fWAR 6.6으로 메이저리그 전체 1위를 기록했습니다. ⚾ 2026년 관전 포인트 2026시즌 종료 후 FA(자유계약선수) 자격을 얻는 스쿠발은 현재 LA 다저스 등 빅마켓 팀들의 트레이드 타깃 으로 끊임없이 거론되고 있습니다. 과연 디트로이트가 그를 포스트시즌의 선봉장으로 쓸지, 아니면 '역대급 매물'로 시장에 내놓을지...

AI 혁신의 두 기둥: 워크플로우(Workflow)와 에이전트(Agent) 기법 완벽 가이드 인공지능(AI) 기술이 단순한 '채팅'을 넘어 '업무 자동화'의 영역으로 진입하면서, 이를 구현하는 두 가지 핵심 패러다임인 워크플로우(Workflow) 방식 과 에이전트(Agent) 방식 에 대한 관심이 뜨겁습니다. 효율적인 시스템 구축을 고민하는 개발자와 기획자를 위해 두 기법을 상세히 분석해 드립니다. 1. 워크플로우 기법 (Workflow Engineering) 정의: 정해진 경로를 따르는 설계된 지능 워크플로우 기법은 AI가 수행해야 할 단계를 사람이 미리 결정적(Deterministic) 으로 설계해 놓은 구조를 말합니다. 쉽게 말해 "A를 하고, 그 결과가 성공이면 B를, 실패하면 C를 하라"는 식의 흐름도(Flowchart)를 AI에게 부여하는 것입니다. 핵심 특징 예측 가능성: 실행 경로가 정해져 있어 결과물의 품질이 일정하고 안정적입니다. 제어 가능성: 개발자가 각 단계의 프롬프트와 매개변수를 세밀하게 조정할 수 있습니다. 비용 효율성: 불필요한 연산을 줄이고 최적화된 경로로만 이동하므로 토큰 소모가 적습니다. 2. 에이전트 기법 (Agentic Reasoning) 정의: 목표를 위해 스스로 경로를 결정하는 자율성 에이전트 기법은 AI에게 구체적인 단계 대신 최종 목표(Goal) 와 도구(T...

노엄 브라운과 OpenAI o1: AI 추론의 패러다임을 바꾸다 지금까지의 거대언어모델(LLM)이 '다음에 올 단어를 통계적으로 예측'하는 데 집중했다면, 이제 AI는 '스스로 논리적 단계를 밟아 사고하고 검증' 하는 단계에 접어들었습니다. 그 중심에는 포커와 전략 게임 AI의 세계적 권위자, 노엄 브라운(Noam Brown) 과 OpenAI의 새로운 모델 o1 이 있습니다. 1. 노엄 브라운은 누구인가? (추론 AI의 설계자) 노엄 브라운은 OpenAI에 합류하기 전부터 '게임 이론'과 '전략적 추론' 분야에서 독보적인 업적을 남긴 인물입니다. 그의 연구 철학은 o1 모델의 뿌리가 되었습니다. 리브라투스(Libratus) & 플루리부스(Pluribus): 메타(구 페이스북) 재직 시절, 세계 최고의 포커 플레이어들을 꺾은 AI를 개발했습니다. 포커는 상대의 패를 알 수 없는 '불완전 정보 게임'이기에 단순 계산을 넘어선 고도의 심리적, 논리적 추론이 필요합니다. 시세로(Cicero): 인간과의 협상과 외교가 필요한 전략 게임 '디플로머시'에서 상위 1%의 성적을 거둔 AI를 구축했습니다. 추론의 확장 법칙: 그는 AI가 학습(Training) 단계뿐만 아니라 실제 답을 내놓는 실행(Inference) 단계 에서 더 많은 계산 자원을 투입할 때 성능이 비약적으로 향상된다는 점을 증명했습니다. 2. OpenAI o1의 핵심: 생각의 사슬(Chain of Thought) o1 모델(코드네임 스트로베리)이 기존 GPT-4o와 결정적으로 다른 점은 사용자에게 최종 답변을 내놓기 전, 내...

테스트 타임 컴퓨트(Test-Time Compute) 가이드: AI 추론의 미래 최근 AI 업계의 가장 뜨거운 화두는 단순히 ‘더 큰 모델’을 만드는 것이 아니라, 모델이 ‘더 깊게 생각하게’ 만드는 것입니다. 그 중심에 바로 테스트 타임 컴퓨트(Test-Time Compute, TTC) 가 있습니다. OpenAI의 o1 모델 출시 이후 검색량이 급증한 이 기술은 AI의 패러다임을 사전 학습(Training) 중심에서 추론(Inference) 중심의 효율성으로 옮겨놓고 있습니다. 본 글에서는 테스트 타임 컴퓨트의 정의, 핵심 원리, 그리고 2026년 AI 시장에 미치는 영향까지 상세히 정리해 드립니다. 1. 테스트 타임 컴퓨트(Test-Time Compute)란? 테스트 타임 컴퓨트(TTC) 는 인공지능 모델이 사용자로부터 질문(Prompt)을 받았을 때, 즉시 답변을 내놓는 대신 추론 단계에서 더 많은 연산 자원과 시간을 할당하여 답변의 정확도를 높이는 기술 을 말합니다. 심리학자 다니엘 카네만(Daniel Kahneman)의 '생각에 관한 생각'에 비유하자면 다음과 같습니다. 시스템 1 (직관적 사고): 기존 LLM처럼 질문을 받자마자 다음 단어를 예측해 빠르게 답변하는 방식. 시스템 2 (논리적 사고): 테스트 타임 컴퓨트가 적용된 모델처럼 문제를 분석하고, 여러 경로를 탐색하며, 스스로 오류를 수정하는 느리지만 정확한 방식. 2. 왜 지금 테스트 타임 컴퓨트가 중요한가? 과거에는 모델의 성능을 높이기 위해 파라미터(Parameter) 수를 늘리는 '스케일링 법칙(Scaling Laws)'에 의존했...

대니얼 카너먼의 '생각에 관한 생각': 인간의 비합리성과 행동경제학 이해 우리는 스스로가 매우 이성적이고 합리적인 존재라고 믿습니다. 하지만 노벨 경제학상 수상자 대니얼 카너먼(Daniel Kahneman) 은 그의 저서 《생각에 관한 생각(Thinking, Fast and Slow)》을 통해 이 믿음을 정면으로 반박합니다. 그는 인간의 사고 체계를 두 가지 시스템으로 나누어 설명하며, 우리가 왜 그토록 자주 오류를 범하는지 밝혀냈습니다. 1. 두 가지 사고 체계: 시스템 1 vs 시스템 2 카너먼은 인간의 뇌가 정보를 처리할 때 두 가지 상이한 시스템을 사용한다고 설명합니다. 시스템 1: 빠르고 직관적인 생각 (Fast Thinking) 특징: 무의식적이고 자동적이며 노력이 거의 들지 않습니다. 역할: 얼굴 표정을 보고 감정을 읽거나, "2 + 2 = ?"와 같은 간단한 계산을 즉각 처리합니다. 문제점: 편향(Bias)과 오류에 취약합니다. 생존을 위해 발달한 본능적 시스템이기 때문입니다. 시스템 2: 느리고 신중한 생각 (Slow Thinking) 특징: 의식적이고 논리적이며 많은 에너지를 소모합니다. 역할: 복잡한 수학 문제를 풀거나, 모르는 길을 찾고, 중요한 계약서를 검토할 때 활성화됩니다. 문제점: 매우 게으릅니다. 에너지를 아끼려다 보니 시스템 1의 직관적인 판단을 비판 없이 수용해 버리는 경향이 있습니다. 2. 우리를 속이는 심리적 함정: 휴리스틱과 편향 시스템 1은 복잡한 세상을...