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🚀 AI & Tech 데일리 브리핑 (2026.03.30)

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금융트렌드 🚀 AI & Tech 데일리 브리핑 (2026.03.30) AgileBus 2026. 3. 31. 08:13 # 🚀 AI & Tech 데일리 브리핑 (2026.03.30) 오늘의 글로벌 AI 시장은 플랫폼의 수익화 과제와 멀티 모델을 통한 기술적 돌파구가 핵심 키워드입니다. 최신 동향을 한눈에 확인하세요! --- 글로벌 빅테크 심층 분석 1. OpenAI ChatGPT 앱 플랫폼, 출시 6개월 만에 성장 정체 * **현황:** 300개 이상의 통합 서비스가 입점했음에도 불구하고, 실제 구매 전환으로 이어지는 채택률이 부진한 것으로 나타났습니다. * **대응:** 사용자들이 채팅 내에서 상품을 둘러보기만 하는 현상이 지속되자, OpenAI는 '즉시 결제(Instant Checkout)' 기능을 축소하고 파트너 앱 내 거래로 전략을 수정했습니다. * **이슈:** 에어비앤비 CEO 브라이언 체스키는 "아직 준비가 안 됐다"고 평가했으며, 개발자들 사이에서는 SDK 버그와 낮은 앱 검색 기능에 대한 불만이 제기되고 있습니다. 2. 마이크로소프트, '멀티 모델' 전략으로 신뢰성 확보 (Critique 공개) * **기술 혁신:** 리서치 초안은 **OpenAI의 GPT**가 작성하고, 검증은 **앤트로픽(Anthropic)의 Claude**가 수행하는 교차 확인 시스템 'Critique'를 선보였습니다. * **성과:** 이 방식은 DRACO 딥 리서치 벤치마크에서 단일 모델 대비 13.8%의 성능 향상을 기록하며 업계를 앞섰습니다. * **확산:** Claude 기반의 **Copilot Cowork** 에이전트를 '프런티어(Frontier)' 프로그램을 통해 더 많은 기업 고객에게 개방하며 점유율 확대에 나섰습니다. --- 📑 분야별 주요 뉴스 스크랩 1. [산업 지형] AI 시대, 데이터를 둘러싼 새로운 격차 * 스타트업의 데이터 접근성 부족이 시장 진입 장벽...
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57 Seconds 2023 한글 자막 Korean - English

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57 Seconds 2023 한글 자막 57초(2023)  모건 프리먼 과 조쉬 허처슨 한 테크전문 블로거가 유명한 기술자와 인터뷰를 하던 중, 그의 반지가 57초 전으로 돌아갈 수 있단 걸 알게 되면서 벌어지는 사건을 다룬 SF 스릴러 한글 자막:   57 Seconds korean subtitles 영어자막 :  57 Seconds English Subtitles https://www.opensubtitles.org/ko/subtitles/9754605/57-seconds-ko 줄거리 기술 블로거가 기술 전문가와 인터뷰를 하고 그에 대한 공격을 멈추자 그는 자신을 57초 전의 과거로 데려가는 신비한 고리를 발견합니다. 블로거 Franklin Fausti는 인터뷰 기회를 얻은 선구적인 기술 전문가 Anton Burrell에 대한 공격을 저지합니다. 그는 Burrell이 떨어뜨린 반지를 발견하고 그 반지를 착용한 사람에게 57초 동안 과거로 여행할 수 있는 능력을 제공한다는 사실을 발견합니다. Burrell의 도움으로 Franklin은 그것을 사용하여 여동생의 죽음에 책임이 있는 제약 회사에 대한 복수를 하기로 결정합니다.
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Python 리스트형 - Lamda 함수를 이용한 리스트 활용

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  Python 리스트형 - Lamda 함수를 이용한 리스트 활용     람다 함수  (lambda function)    ? 람다(lambda) 함수는 일반적인 함수 선언과는 달리 이름이 없고 한 줄로 표현됩니다. 주로 간단한 연산이나 함수를 인자로 받아 처리할 때 사용됩니다. 람다 함수는 익명 함수로 함축적인 문장으로 간단한 연산이나 변환에 적합합니다.  람다 함수를 사용하면 간단한 반복과 데이터 처리를 쉽게 할수 있습니다. 그러나 람다 함수는 기능이 함축적이기 때문에 이해하거나 사용하기 복잡하고 까다롭습니다. 리스트 처리를 위해서 간단한 방안을 찾아 람다 함수를 정리해 봅니다.   람다 함수의 사용법 # 람다함수의 선언 lambda arguments: expression # arguments는 함수의 입력 매개변수이고 # expression은 해당 매개변수를 이용한 연산입니다. square = lambda x: x** 2 print(square( 5 )) # 출력: 25 # * 람다 함수는 lambda 키워드로 시작하고, 매개변수 x를 받아 x**2를 반환하는 함수를 정의   람다 함수는 주로 map(), filter(), sorted()와 같은 함수와 함께 사용됩니다. 예를 들어, 리스트의 각 요소를 제곱하는 경우   1. map() 함수와 람다 함수: map() 함수는 list 형 변수와 같이 순회 가능한(iterable) 객체의 모든 요소에 적용하여 새로운 iterable을 반환합니다.  # map 을 이용한 lamda numbers = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ] squared_num...
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블로그 조회수 늘리기 구글 서치 콘솔 웹마스터 도구등록

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  블로그 조회수 늘리기 구글 서치 콘솔 웹마스터 도구등록 구글, 네이버, Bing은 검색 엔진이 웹사이트 크롤링을 위해서 웹마스터도구(서치콘솔)를 통해 웹사이트 등록을 받고 있습니다. 웹페이지를 등록하는 과정은 웹사이트 인증으로 사이트의 특정 코드를 통해 인증을 받아 등록 할 수 있으며 등록된 사이트는 별도 sitemap.xml을 등록하여 등록되는 블로그 글을 크롤링해서 검색에 노출하게 됩니다.    웹마스터 도구의 종류     1) 구글 서치콘솔   :  https://search.google.com/search-console     2) 네이버 서치어드바이저 :  https://searchadvisor.naver.com/      3) Bing 웹마스터 도구  :  https://www.bing.com/webmasters/        1. 구글 서치콘솔 등록         :  https://search.google.com/search-console       구글 서치 콘솔은 등록된 웹사이트 웹페이지를 검색에 노출하도록 등록 관리가 되며  각 웹 페이지의 성과 관리가 가능합니다.   구글 애드센스를 이용하려면 반드시 구슬 서치 콘솔에서 해당 블로그 싸이트를 등록해야 합니다. 구글 서치 콘솔을 통해 등록된 블로그의 통계가  구글 광고를 위한 Adsense (애드센스)와 연동이 되면 광고 신청이 가능하고 심사가 되면 광고 노출이 이루어지게 됩니다. 구글 서치 콘솔은 페이지의 검색 성과를 가지고 애드센스에 등록 심사에 활용하는 데이터를 보게 되므로 검색 노출의 성과가 필요합니다.     2. 블로그를 구글 서치 콘솔에 등록하는 방법  구글 서치 콘솔 ...
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Python 리스트형 - 중복값 없는 Unique List 만들기

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  Python 리스트형  -  중복값 없는  Unique List 만들기 리스트을 병합하면 값이 중복으로 입력이 됩니다. 이때 중복을 제거하고 리스트를 만드는 방법으로  Unique List를 만드는 방법을 정리 하였습니다.   리스트형의 특징과 활용 1. 다양한 데이터를 저장 : 변수형 관계 없음 2. 순서가 있음 : 입력되는 순서대로 내부 index로 관리됨 3. 가변성 : 리스트의 내용을 변경할 수 있음 (입력,수정,삭제) 4. 길이를 가짐:리스트는 길이 요소를 가짐   len()\ 5. 슬라이싱 : 리스트에서 일부분을 추출하려면 슬라이싱(분리)하여 사용 가능 6. 반복하여 처리 가능 : 리스트형을 반복문에서 쉽게 사용   리스트형의 Unique List 값 저장 1.  .set()을 이용한 Unique 리스트  리스트는 입력 값의 종류에 상관없이 순서대로 저장하므로 값의 중복이 발생 됩니다. 이러한 리스트에 중복된 값을 제거하고 Unique 값을 저장하는 방법입니다. print ( " *************************** " ) print ( " make list data using set() " ) print ( " *************************** " ) key1 = [ 'a' , 'a2' , 'a3' , 'a4' , 'a5' , 'a6' ] key2 = [ 'b' , 'b2' , 'b3' , 'b4' , 'b5' , 'b6' ] key3 = [ 'c' , 'c1' , 'c2' , 'c3' , 'c4' , 'c5' , 'c6' ] key4 = [ 'a1' , 'b1...
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이 블로그의 인기 게시물

Linux - Rsyncd 설치와 selinux 문제 해결법 (Centos8)

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  Linux - Rsyncd 설치와 selinux 문제 해결법 (Centos8) #Rsyncd #Selinux #firewall-cmd #setsebool -P rsync_full_access  1 1. Rsyncd 설치와  selinux 문제 해결법 Centos8에 Rsync 를 설치하는데 아래와 같은 에러를 만났다. 예전 같이 Sellinux를 disabled 하면 바로 해결 되는 문제 이지만 이제는 sellinux 를 잘 사용하는 것도 중요한 것으로 보여 진다. 그 동안 우리는 보통 Selinux 가 disable 된 환경을 많이 사용해 왔기에 이런 에러를 해결하기 어려웠다. 일반적인 rsync 명령을 아래와 같이 실행했는데  rsync 명령은 에러가 발생되고 있을때 해결 방안이다. # 작동이 안되는 명령 $ rsync -ar --progress -n node2::WEB_APP /svc/web_app rsync: failed to connect to node2.im.com (192.168.56.104): No route to host (113) # 작동이 되는 명령 $ rsync -ar --progress -n node2:/svc/web_app /svc/web_app 아래와 같이 tail -f /var/log/message 에 다음과 같은 에러를 본다면 해결 방안이다. "Feb 23 07:04:46 node2 platform-python[8168]: SELinux is preventing /usr/bin/rsync from read access on the directory web_app. #012#012***** Plugin rsync_data (37.5 confidence) suggests ************************ #012#012If web_app should be shared via the RSYNC daemon ...
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chatGPT 응답 품질 점검 - Check outputs

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  #chatGPT- hallucination #chatGPT_환각방지 #chatGPT_응답품질 #GPT_응답검증 #GPT_응답품질점검 #OpenAI환각 chatGPT 환각(Hallucination) 개선을 위한 응답 품질 점검 - Check outputs   인공지능의 환각 환각은 AI가 잘못된 데이터를 학습하거나 오류로 인해 도출한 결과를 믿을 수 없게 만든다는 것입니다. GPT의 창의적인 답변으로 원하는 결과를 전달하지 못하는 것으로  모델의 환각은 사실이 아닌것을 사실처럼 꾸며내는 것입니다. OpenAI의 응답 품질과 환각을 방지하기 위해서 형성된 모델의 결과를 검증해 보는 것이 중요합니다. 따라서 오픈AI는 주어진 쿼리에 대한 최종 답변에 보상하는 ‘결과 감독(outcome supervision)’ 대신 각각의 추론 단계별 답변에 보상하는 ‘과정 감독(process supervision)’ 방식으로 LLM을 훈련하는 것에 대하여 알아 보고자 합니다.   1. OpenAI 기본 소스를 작성 합니다.   1. 응답을 위한 기본 환경을 설정합니다. import openai openai.api_key = "{YOUR_API_KEY}" #* temperature=0 -> 1 클수록 응답의 창의성이 커집니다. def get_completion_from_messages ( messages, model= "gpt-3.5-turbo" , temperature= 0 , max_tokens= 500 ): response = openai.ChatCompletion.create( model=model, messages=messages, temperature=temperature, ...
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KrakenD API Gateway - krakend.json 파일의 기본 구조

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KrakenD의 설정 파일인 `krakend.json`은 KrakenD API Gateway의 동작을 정의하는 중요한 파일입니다.  이 파일의 구조와 주요 요소를 설명해 드릴게요. ### krakend.json 파일의 기본 구조 ```json {   "$schema": "https://www.krakend.io/schema/v2.7/krakend.json",   "version": 3,   "endpoints": [],   "extra_config": {} } ``` - **$schema**: 선택 사항으로, IDE 통합을 통해 자동 완성 및 문서를 사용할 수 있게 합니다. - **version**: 필수 항목으로, 설정 파일 형식의 버전을 나타냅니다. 현재 버전은 3입니다. - **endpoints**: API 게이트웨이가 제공하는 엔드포인트와 관련된 백엔드 및 설정을 정의하는 배열입니다. - **extra_config**: Lura 프로젝트의 핵심 기능이 아닌 서비스 구성 요소의 설정을 저장합니다². ### 엔드포인트 설정 엔드포인트는 게이트웨이가 사용자에게 제공하는 URL을 정의합니다. 각 엔드포인트는 최소 하나 이상의 백엔드를 선언해야 합니다. ```json {   "endpoints": [     {       "endpoint": "/v1/foo-bar",       "backend": [         {           "url_pattern": "/foo",           "host": ["https://my.foo-api.com"]         },         {         ...
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