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로봇 AI의 판을 바꿀까? Harvest Praxis Hyper AI Brain, 인식부터 동작 제어까지 한 칩에 통합

Tech2026년 10월 26일

Created by AI 사람이 로봇 가까이 다가오는 순간, 로봇은 단순히 “사람을 봤다”에서 멈춰서는 안 됩니다. 사람의 위치와 이동 방향을 파악하고, 위험도를 판단한 뒤, 팔을 멈추거나 속도를 낮추거나 경로를 바꿔야 합니다. 문제는 이 과정이 여러 장치와 네트워크를 거칠 때 발생합니다. 안전한 한 걸음이 늦어지는 진짜 이유는 AI 모델의 추론 속도만이 아니라, 데이터가 칩과 보드, 클라우드 사이를 […]

AI 코딩 에이전트 보안 감사, 실패에서 배우는 SKILL-SIF란?

Tech2026년 10월 25일

Created by AI AI 코딩 에이전트가 수상한 코드를 분석했지만 취약점을 발견하지 못했다면, 그 결과는 “문제없음”일까요? 보안 실무에서는 그렇지 않습니다. 특히 Linux kernel처럼 복잡한 코드베이스에서는 취약점이 없어서 놓친 것인지, 분석 절차가 부족해서 놓친 것인지 구분해야 합니다. SKILL-SIF(Self-improving Security Skill Framework)는 바로 이 지점에서 출발합니다. AI의 실패를 분석 종료 신호가 아니라, 다음 Software Security 감사를 더 정교하게 […]

유전체 데이터 복제 없이 1.52초 검색, CSIRO 서버리스 Beacon의 핵심 기술은?

Tech2026년 10월 24일

Created by AI 1.1GB짜리 유전체 파일에서 실제로 필요한 범위가 단 10,000 base-pair라면, 왜 우리는 파일 전체를 복사하고 중앙 데이터베이스에 적재해야 할까요? 전통적인 유전체 데이터 처리 방식은 대개 이렇습니다. 여러 기관이나 연구소가 보유한 VCF(Variant Call Format) 파일을 한곳으로 옮긴 뒤, 데이터베이스에 적재하고 색인을 생성합니다. 이후 연구자는 특정 변이, 질병, 지역, 연령 조건을 조합해 검색합니다. 문제는 유전체 […]

RAG의 병목은 검색이다? EBG가 밝힌 근거 누락과 해결법

Tech2026년 10월 22일

Created by AI AI가 자신 있게 정답을 말했습니다. 그런데 함께 제시한 인용 문장을 확인해 보니, 그 문장은 답변을 제대로 뒷받침하지 않습니다. 혹은 답변에 필요한 근거가 두 개인데 하나만 인용되어 있습니다. 이런 시스템을 중요한 업무에 믿고 사용할 수 있을까요? 바로 이 지점에서 기존 RAG의 한계가 드러납니다. 지금까지 많은 RAG 시스템은 “관련 문서를 찾아 답을 생성하는 능력”에 […]

llm-d 1.0이 바꾸는 Kubernetes LLM 추론 인프라, 핵심 기술과 성능은?

Tech2026년 10월 21일

Created by AI 사용자는 같은 질문을 했다고 생각하는데, 어떤 요청은 거의 즉시 답변을 받고 어떤 요청은 한참을 기다립니다. GPU 사용률도 높고 서버도 충분히 늘렸는데 말입니다. 이때 원인은 단순히 GPU 성능 부족이 아닐 수 있습니다. 핵심은 요청이 이전 대화의 맥락을 기억하지 못하는 서버로 흩어진다는 데 있습니다. LLM은 답변을 생성하기 전에 사용자의 프롬프트와 대화 이력을 먼저 읽어야 […]

Kubernetes AI 오토스케일링의 진화: DRA와 Kueue가 바꾸는 GPU 인프라 운영

Tech2026년 10월 20일

Created by AI 클러스터에 사용 가능한 GPU가 남아 있는데도 AI 작업이 계속 Pending 상태라면, 정말 GPU가 부족한 걸까요? AI 인프라에서는 종종 답이 아니오입니다. 문제는 GPU의 절대 개수가 아니라, 해당 작업이 요구하는 조건을 만족하는 형태의 GPU 자원이 없다는 데 있습니다. 기존 Kubernetes autoscaling은 대체로 다음과 같은 방식으로 판단합니다. Pod가 Pending 상태다 → 현재 노드에 여유가 없다 […]

Meta Muse Wonder란? 장기 기억 AI 에이전트의 핵심 기술과 한계

Tech2026년 10월 19일

Created by AI 몇 주 전, 당신이 “연말까지 이직용 포트폴리오를 완성하고 싶다”고 말했다고 가정해 보겠습니다. 그 뒤로 선호하는 기술 스택이 바뀌었고, 지원하려는 기업도 달라졌습니다. 오늘 AI에게 “다음 주에 무엇부터 해야 할까?”라고 물었을 때, 이전 목표와 최신 변경 사항까지 반영한 계획을 제안한다면 어떨까요? 2026년 10월 12일 공개된 Meta의 Muse Wonder와 Muse Wonder Full은 바로 이 질문에 […]

블록체인 양자내성 암호 전환, Quantum Alliance가 바꿀 4가지 표준은?

Tech2026년 10월 18일

Created by AI 오늘 당신의 블록체인 지갑은 안전할 수 있습니다. 현재의 양자컴퓨터는 Bitcoin이나 Ethereum의 개인키를 현실적으로 계산해 자산을 탈취할 수준에 도달하지 않았기 때문입니다. 하지만 문제는 공격이 가능한 그날부터 준비를 시작할 수 없다는 데 있습니다. Blockchain 보안의 핵심인 타원곡선 암호(ECC)는 개인키를 알면 누구나 서명할 수 있지만, 공개키만으로 개인키를 역산하는 것은 사실상 불가능하다는 전제 위에 서 있습니다. […]

Google·Synaptics Astra M2 공개 임박, 6mW 초저전력 Edge AI의 가능성은?

Tech2026년 10월 17일

Created by AI 스마트 안경이 사용자의 말, 시선, 손동작을 동시에 이해하면서도 배터리를 거의 소모하지 않는다면 어떨까요? 카메라가 바라보는 장면을 읽고, 음성 명령에 반응하며, 머리와 손의 움직임까지 해석하는 AI가 하루 종일 조용히 작동하는 모습입니다. Google Research와 Synaptics가 사전 공개한 Astra M2는 바로 이 질문에 답하려는 초저전력 Edge AI 플랫폼입니다. 핵심 목표는 AI를 필요할 때만 잠깐 실행하는 […]

Google Gemini agent란? 챗봇을 넘어 자율적으로 업무를 완성하는 AI의 등장

Tech2026년 10월 16일

Created by AI “지난 분기 매출을 분석하고, 재무 모델을 만든 뒤, 임원용 발표 자료까지 완성해 주세요.” 이 한 문장만으로 AI가 기업 데이터를 찾고, 시장 동향을 조사하고, 분석 코드를 실행한 뒤, 발표 자료까지 만들어 관련자에게 공유한다면 어떨까요? 우리는 더 이상 챗봇을 쓰는 것일까요, 아니면 새로운 동료를 고용하는 것일까요? Google이 공개한 Gemini agent는 바로 이 질문을 현실적인 […]