30년 경력의 컴퓨터 과학 교수가 컴퓨터 과학 교육에서 AI의 무분별한 도입에 대해 경고하고 있습니다. 특히 생성 AI는 환경적 영향, 데이터 도난, 데이터 작업자 착취와 같은 심각한 문제점을 간과하고 있다고 지적합니다. AI 도구의 맹목적인 도입은 비판적 사고력과 창의력을 저해하여 학생들의 다각적인 성장을 방해할 위험이 있습니다. 교수는 기술 트렌드를 따라가는 것이 아니라, 포괄적인 역량 강화를 우선시하는 신중하고 균형 잡힌 접근 방식을 요구하고 있습니다.
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1974년 Honeywell Multics 시스템의 보안 검토에서 '백도어'에 대한 우려가 제기된 이후 2024년 Debian 시스템을 표적으로 한 XZ 공격에 이르기까지 오픈소스 소프트웨어 공급망 보안은 지속적인 문제로 남아 있습니다. 이 글에서는 단순한 의존성 그래프를 넘어 소프트웨어 빌드 및 배포의 모든 단계와 인적 요인을 포함하여 이 문제의 복잡성을 탐구합니다. 소프트웨어 인증, 재현 가능한 빌드, 취약성의 신속한 발견 및 수정, 더 안전한 프로그래밍 언어 사용 등 다양한 해결책을 제시합니다. 특히, 자금 부족으로 프로젝트가 악의적인 점거에 취약해지므로 오픈소스 개발 자금 조달의 중요성을 강조합니다. XZ 공격은 겉보기에는 무해한 '무료 지원'이 큰 위험을 감추고 있음을 보여주는 명확한 경고입니다.
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본 논문에서는 최신 시스템온칩(SoC)의 전원 도메인 격리를 이용하여 온칩 SRAM에 저장된 민감한 정보의 보안을 위협하는 새로운 공격 기법인 Volt Boot를 소개합니다. 기존의 콜드 부팅 공격은 온칩 SRAM에 대해 효과가 없지만, Volt Boot는 시스템 재설정 중에 대상 메모리 영역의 전압을 유지함으로써 전원 사이클을 넘어 SRAM 데이터를 유지합니다. 시판되는 3가지 Cortex-A 프로세서를 사용한 실험을 통해 캐시, CPU 레지스터, iRAM에서 데이터를 성공적으로 추출하여 공격의 효과를 입증했습니다. 본 연구는 온칩 컴퓨팅에 의존하는 시스템이 직면한 새로운 보안 과제를 강조하고, 전원 도메인 격리 제거, 잔여 메모리 제거, 부팅 시 SRAM 재설정, TrustZone 지원 적용 등의 대응책을 제시합니다.
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컴퓨터 과학자들이 정렬된 데이터 구조에 새로운 데이터를 효율적으로 삽입하는 문제인 '책장 문제'(리스트 라벨링 문제)를 40년 만에 해결했습니다. 연구자들은 이론적 하한선에 근접하는 새로운 알고리즘을 개발하여 데이터 삽입 비용을 크게 줄였습니다. 이 획기적인 성과는 데이터 관리 분야에서 현재 주류인 이진 검색 트리의 지배력에 도전하여 대규모 데이터 처리에 혁명을 일으킬 가능성을 가지고 있습니다.
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Amazon Web Services(AWS)는 신뢰할 수 있는 서비스를 구축하기 위해 TLA+부터 새로운 P 언어까지 다양한 형식적 방법과 속성 기반 테스트, 퍼징, 결함 주입과 같은 경량 기법을 다각적으로 활용합니다. 이러한 방법들은 개발 초기 단계에서 미묘한 버그를 발견하고 제거하는 데 도움이 되며, 개발 속도와 효율성을 높일 뿐만 아니라 성능 최적화를 위한 견고한 기반도 제공합니다. 본 문서에서는 메타 안정성과 같은 새로운 시스템 동작의 과제와 대규모 언어 모델 및 AI 어시스턴트를 활용하여 형식적 방법의 도입 장벽을 낮추는 미래의 가능성에 대해서도 살펴봅니다.
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대규모 언어 모델(LLM)의 보급과 함께 '모델 붕괴'라는 위험이 주목받고 있습니다. LLM이 스스로 생성한 텍스트를 사용하여 훈련됨에 따라 훈련 데이터가 현실 세계 데이터에서 벗어나 모델의 출력 품질 저하나 무의미한 결과로 이어질 가능성이 있습니다. 이 문제는 LLM에 국한되지 않고 반복적으로 훈련되는 생성 모델 모두에 위험으로 존재한다는 것이 연구를 통해 밝혀졌습니다. 데이터 축적은 저하를 늦추지만 계산 비용을 증가시킵니다. 현재 연구자들은 데이터 큐레이션과 모델 자체 평가 등을 사용하여 합성 데이터의 질을 높이고 모델 붕괴를 방지하며 그 결과 발생하는 다양성 문제에 대처하는 방법을 모색하고 있습니다.
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컴퓨터 과학 분야에서 최고 학술회의는 연구 가치를 측정하는 주요 지표가 되었지만, 점점 더 심해지는 관료주의와 형식주의는 학문적 혁신의 활력을 위협하고 있습니다. 이 글은 회의가 연례적인 '승진 시험'으로 전락하여, 심사가 연구의 본질적인 가치보다 형식적인 규칙에 더 중점을 두게 되면서 많은 유망한 혁신적인 연구가 저해되고 있다고 주장합니다. 저자는 회의 심사 문화를 바꿔야 할 필요성을 강조하며, 학문적 혁신 자체에 초점을 맞춰야 한다고 제안합니다. 불필요한 관료주의적 규칙을 없애고, 의사 결정을 해당 분야의 베테랑 전문가에게 위임하여 학문적 발전을 촉진해야 한다고 주장합니다.
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Communications of the ACM (CACM)은 컴퓨팅 전문가의 기술과 직무 성과 향상에 중점을 둔 새로운 실무 섹션에 대한 기사 투고를 모집하고 있습니다. 이 섹션에서는 기술적 발전, 개발 관행, 조직 구조, 성공적인 시스템 사례 및 기타 관련 주제에 대한 기사를 환영합니다. 기사는 광범위하게 적용 가능하고 통찰력이 있어야 하며, 고도로 전문적인 콘텐츠나 특정 기술에 대한 자세한 튜토리얼은 피해야 합니다. 제출은 10페이지(약 6000단어)로 제한되며, 이전에 블로그에 게시되었을 수 있지만 다른 곳에서는 공식적으로 게시되지 않았습니다. 저자는 저작권을 보유합니다. 잠재적인 저자는 제출 전에 공동 의장에게 연락하는 것이 좋습니다.
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팬데믹 이후 기술 업계의 감원은 전 세계적으로 발생했으며, 많은 기술 기업, 특히 대기업들이 채용 규모를 크게 줄였습니다. 동시에 AI의 급속한 발전으로 일부 프로그래머의 일자리가 대체되고 있습니다. 컴퓨터 과학 졸업생들에게는 취업 시장이 더욱 어려워졌습니다. 인턴십이나 인맥을 통해 직업을 얻는 사람들도 있지만, 치열한 경쟁과 불확실성이 남아 있습니다. 전문가들은 팬데믹 기간의 과도한 채용과 거시 경제 환경 악화도 AI뿐 아니라 중요한 역할을 한다고 지적합니다. 하지만 기술 업계는 여전히 인재를 필요로 하며, 직종과 근무지는 변화하고 있으며, 은행 등 기술 업계가 아닌 분야에서 기회가 늘고 있습니다.
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이 글은 X(이전 Twitter)에서 Bluesky로의 사용자 이동 현상을 조사합니다. Bluesky는 더욱 환영하는 커뮤니티를 제공하지만, X의 보수적인 버블을 반영하는 자유주의적 메아리방이 될 위험이 있습니다. 이 글은 이러한 이동의 이유를 분석하며, X의 지배적인 견해와 상호 작용 방식에 대한 불만과 더욱 세련된 대화에 대한 열망을 포함합니다. 저자는 이상적인 공공 영역은 달성하기 어려울 수 있지만, 플랫폼 디자인 개선과 사용자의 책임감을 통해 이해와 대화를 촉진하는 디지털 공간을 만들 수 있다고 주장합니다.
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인지 과학자인 Gary Marcus 교수는 생성형 AI에 대한 회의적인 견해를 표명하며, 현재의 기술적 접근 방식에는 기술적, 윤리적 결함이 있다고 주장합니다. 그는 대규모 언어 모델(LLM)이 함수 근사에는 뛰어나지만 함수 학습에는 부족하며, '분포 이동' 문제를 일으키기 쉽고, 추상적인 개념을 이해하거나 지시를 확실하게 따르지 못한다고 지적합니다. Marcus 교수는 LLM이 현실 세계에 대한 이해가 부족하여 논리적 오류와 편향을 쉽게 발생시킨다고 주장하며, 이러한 결점을 극복하기 위해 뉴럴 네트워크와 고전적인 AI 기법을 통합할 것을 제안합니다. 그는 새로운 평가 기준으로 '이해 챌린지'를 제시하며, AI 시스템이 영화 줄거리를 이해하고 관련 질문에 답할 수 있는지를 평가함으로써 진정한 이해 능력을 측정하려고 합니다.
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본 논문은 비암호화 해시 함수의 설계 및 평가에 대해 심층적으로 다룹니다. 이름, 단어, IP 주소, 의도적으로 편향된 데이터 세트 등 다양한 데이터 세트에서 FNV-1a, FNV-1, Murmur2, DJBX33A와 같은 일반적인 함수의 성능을 분석하여 균일성, 충돌률, 애벌랜치 효과와 같은 주요 특징을 밝힙니다. 실험 결과, Murmur2는 애벌랜치 효과에서 뛰어난 성능을 보이지만 균일성 측면에서는 항상 최적이지는 않습니다. 본 논문에서는 적절한 해시 함수를 선택할 때 데이터 세트의 특성을 고려하는 것이 중요함을 강조하고 기존 평가 기준에 의문을 제기합니다. 애벌랜치 효과와 같은 단일 지표만으로는 비암호화 해시 함수의 성능을 포괄적으로 평가하기에 부족하다고 주장합니다.
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이 논문 모음은 Meta가 초대규모 데이터센터를 구축 및 운영하는 데 있어 선도적인 연구 결과를 공개합니다. BGP 라우팅부터 분산 저장소(TAO), 실시간 데이터 처리, 클러스터 관리(Twine), 글로벌 용량 관리(Flux), 전력 관리(Dynamo)에 이르기까지 Meta가 방대한 데이터, 글로벌 사용자 트래픽, 높은 동시 접속이라는 과제에 대처하기 위한 기술들이 자세히 설명되어 있습니다. 글로벌 머신러닝 학습을 위한 MAST와 지속적인 리소스 최적화를 위한 RAS와 같은 혁신은 Meta가 신뢰성이 높고 성능이 뛰어나며 효율적인 데이터센터를 구축하기 위한 접근 방식을 보여줍니다. 이러한 연구 결과는 하이퍼스케일 인프라의 과제에 직면한 모든 사람들에게 귀중한 통찰력을 제공합니다.
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수십 년 동안 소프트웨어의 신뢰할 수 있는 컴퓨팅 기반(TCB)에서 만연하는 메모리 안전성 취약성이 악성 코드와 파괴적인 공격의 온상이 되어 왔습니다. 이 기사에서는 보편적인 강력한 메모리 안전성을 위한 중요한 단계로 메모리 안전성 표준화를 주장합니다. 메모리 안전 언어, 하드웨어/소프트웨어 보호, 형식적 방법, 구획화에 대한 최근의 발전은 해결책을 제공하지만, 공통 용어의 부족이 채택을 방해하고 있습니다. 표준화는 업계의 모범 사례를 개선하고 이러한 기술의 광범위한 사용을 방해하는 시장 실패를 해결하여 궁극적으로 모든 사람에게 안전한 소프트웨어를 제공합니다.
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본 글에서는 모던 C++(C++20 이상)에서 성능, 타입 안전성, 유연성을 달성하기 위한 핵심 개념들을 살펴봅니다. 리소스 관리, 수명 관리, 오류 처리, 모듈화, 제네릭 프로그래밍 등이 포함됩니다. 저자는 많은 개발자들이 여전히 구식 C++ 기법을 사용하여 표현력이 떨어지고, 속도가 느리며, 신뢰성이 낮고, 유지보수가 어려운 코드를 작성한다고 지적합니다. 본 글에서는 모던 C++ 메커니즘을 소개하고 코드의 현대화를 보장하기 위한 가이드라인과 프로파일을 제시하여 개발자들이 더욱 깔끔하고, 효율적이며, 안전한 C++ 코드를 작성할 수 있도록 돕습니다.
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이 글은 애자일 프로젝트 관리에서 이해관계자 참여의 중요한 역할을 탐구합니다. 변화하는 요구 사항과 지리적으로 분산된 팀 등 빠르고 반복적인 환경에서 지속적인 참여를 유지하는 데 따르는 어려움을 강조합니다. 이해관계자 매핑, 디지털 협업 플랫폼(Jira, Trello), 우선 순위 프레임워크(MoSCoW, Kano) 등의 도구가 효과적인 커뮤니케이션과 조정을 촉진하는 데 얼마나 중요한지 강조합니다. 이해관계자와 애자일 팀 간의 간극을 해소하는 데 있어 프로젝트 관리자와 비즈니스 분석가의 중요한 역할에 대해서도 논의하고, 성공적인 참여가 어떻게 프로젝트 결과 개선과 애자일 방법론의 가치 강화로 이어지는지 보여줍니다. Kaiser Permanente, Revolut, Atlassian의 실제 사례는 이러한 전략의 실용적인 적용을 보여줍니다.
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Communications of the ACM은 데이비드 패터슨의 50년간의 컴퓨팅 경력에 대한 성찰을 소개합니다. 그는 가족의 행복을 우선시하는 것, 부보다 행복을 선택하는 것, 인간관계의 가치, 정직한 피드백을 구하는 것, 대담한 비전을 받아들이는 것 등을 강조한 16가지의 인생 및 직업 교훈을 공유합니다. 팀워크와 긍정적인 직장 문화의 중요성을 강조하고, 강한 인간관계를 유지하기 위한 9가지 마법의 단어로 마무리합니다. 이 기술 관련 기사는 컴퓨터 과학 분야뿐 아니라 다른 분야의 사람들에게도 귀중한 통찰력을 제공합니다.
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1999년부터 2015년까지 후지쓰의 호라이즌 회계 소프트웨어 결함으로 인해 영국 우체국 관리자 약 1000명이 절도 혐의로 잘못 유죄 판결을 받았습니다. 부실한 코딩, 부적절한 테스트, 기능 확장으로 인해 버그가 계정 불일치를 야기하여 투옥, 재정 파탄, 심지어 자살까지 초래했습니다. 2024년 유죄 판결이 뒤집히고 보상 제도가 시작되었습니다. 이 사건은 소프트웨어 오류가 사회에 미치는 파괴적인 영향과 엄격한 소프트웨어 개발 절차의 필요성을 강조합니다.
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라이스 대학교의 Moshe Y. Vardi 교수는 기술 윤리 위기에 대한 이전의 입장을 재검토합니다. 처음에는 법률과 규정만으로 컴퓨팅의 부정적 영향에 대처할 수 있다고 생각했지만, 이제는 빅테크 기업의 증가하는 권력과 비즈니스 모델에 내재된 윤리적 문제를 고려할 때 진정한 윤리적 위기가 있다고 주장합니다. 그는 빅테크 기업에서 일하는 것의 윤리성에 의문을 제기하고, 기술 노동자들에게 자기 이익과 공공의 이익 사이의 균형을 고려하고 ACM의 윤리 강령을 참조하여 공공의 이익을 지원할 것을 촉구합니다. 이 기사에서는 Uber와 같은 사례를 통해 직원들이 무의식적으로라도 비윤리적 관행에 참여할 수 있음을 보여줍니다. 결론적으로 Vardi 교수는 기술 산업이 윤리적 딜레마를 해결하기 위해 심각한 자기 반성이 필요하다고 결론짓습니다.
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최근 대규모 언어 모델(LLM)의 코드 생성 능력 향상은 프로그래밍의 종말을 시사하는 논쟁을 불러일으켰습니다. 하지만 이 글에서는 그러한 낙관적인 견해에 반박합니다. 프로그램 합성의 계산 복잡도에 주목하여 올바른 코드를 생성하는 것이 PSPACE 완전 문제임을 보여줍니다. 즉, 중간 규모의 입력에도 지수 함수적인 시간이 걸릴 수 있다는 것입니다. LLM은 프로그래머를 지원하고 효율성을 높이는 도구가 될 수 있지만, 본질적인 한계 때문에 인간 프로그래머를 완전히 대체할 수는 없습니다. 프로그래밍의 핵심은 문제 해결과 시스템 설계이며, 인간의 창의성과 상상력을 필요로 합니다.
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