신문물

태평양 바닷물 온도, 앱 하나로 매일 확인한다

Tue, 28 Jul 2026 15:05:00 GMT

엘니뇨 얘기는 뉴스에서 자주 듣지만, 지금 정확히 어느 단계인지는 알기 어렵다. El Niño 앱은 이 복잡한 데이터를 매일 확인할 수 있는 형태로 정리해준다.

미국 정부 데이터를 그대로 가져다 쓴다

미국 국립해양대기청(NOAA)이 공개한 데이터를 바탕으로, 지금 태평양이 데워지는 중인지 식는 중인지, 그 정도가 얼마나 강한지를 0에서 100 사이 점수로 보여준다. 이 점수가 높을수록 우리나라 겨울이 유난히 춥거나 따뜻해지고, 태풍 진로에도 영향을 준다고 알려져 있다.

지도와 그래프로 한눈에

지도와 그래프, 과거 기록과의 비교까지 한 화면에서 볼 수 있고, 홈 화면에 조그맣게 붙여두면 앱을 열지 않아도 최신 상태를 바로 확인할 수 있다. 상태가 바뀔 때 알림도 받을 수 있다.

공짜 데이터인데 왜 돈을 받을까

여기서 의문이 들 수 있다. NOAA 데이터는 원래 누구나 무료로 볼 수 있는 공개 데이터인데, 이 앱은 1만 1천 원(7.99달러)을 한 번 내야 쓸 수 있다. 이 앱이 파는 건 데이터 자체가 아니라 “정리”다. NOAA 사이트에 가면 지수 이름부터 “오니(ONI)” 같은 전문용어로 된 표와 그래프가 여러 페이지에 흩어져 있어서, 기후를 전공하지 않은 사람은 지금 상황이 강한 엘니뇨인지 약한 라니냐인지 한눈에 알기 어렵다. 이 앱은 그걸 0~100 점수 하나와 지도 한 장으로 압축해주는 대가로 돈을 받는 셈이다. 즉 “공공데이터를 그대로 가져다 뿌려주는 거 아니냐”는 말이 어느 정도는 맞다 — 다만 그걸 이해하기 쉽게 가공해서 파는 것도 하나의 상품이 될 수 있다는 쪽에 가깝다.

아직은 반응을 알 수 없다

출시된 지 일주일이 채 안 됐고, 앱스토어에는 아직 평점도 리뷰도 하나도 없다. 만든 사람 스스로도 “기후 용어를 모르는 사람도 첫 화면만 보고 이해할 수 있는지” 피드백을 구하는 단계라고 밝혔을 정도로, 실제로 써본 사람들이 어떻게 느끼는지는 지금으로선 확인할 방법이 없다.

구독료 없이 한 번 구매(7.99달러, 약 1만 1천 원)로 계속 쓸 수 있어서, 날씨 변화에 관심 많다면 가볍게 받아둘 만하다. 다만 데이터 자체는 어차피 공짜로도 볼 수 있으니, 정리된 화면 하나에 그 값을 낼 만한지는 각자 판단이 필요하다.

이 상품 대신 사줘, 하면 진짜로 사다주는 쇼핑 브라우저

Tue, 28 Jul 2026 15:00:00 GMT

인터넷 쇼핑을 하다 보면 이 사이트 저 사이트 돌아다니며 가격을 비교하는 게 은근히 피곤하다. Basement는 이 과정 자체를 AI에게 맡겨버리자는 브라우저다.

취향을 파악해서 대신 사준다

Basement 안의 AI(이 서비스에서는 “베이슬링”이라고 부른다)는 사람이 열어보지 않은 다른 쇼핑몰까지 알아서 돌아다니며 최저가를 찾고 재입고 여부를 계속 감시해준다. 사람이 매번 여러 사이트를 직접 들어가서 확인할 필요가 없다는 게 핵심이다. 조건에 맞는 게 나오면, 사용자가 정해둔 예산을 넘지 않는 선에서 대신 결제까지 해준다. 결제할 때마다 그 주문에만 쓰는 일회용 카드를 새로 만들어서, 진짜 카드 번호는 노출되지 않는다.

사고 나면 옷장에 기록이 쌓인다

구매 내역은 “클로짓”이라는 곳에 모이고, 여기 쌓인 기록을 바탕으로 다음엔 취향에 더 잘 맞는 걸 추천해준다. 같은 상품 페이지를 보고 있는 다른 사람과 실시간으로 채팅할 수 있는 기능도 있다.

한국 쇼핑몰에서도 믿을 수 있을까

여기서 의문이 하나 생긴다. 우리나라 온라인 쇼핑엔 이미 잘 알려진 함정들이 있다. 네이버쇼핑에서는 검색 결과엔 1만 원으로 뜨는 상품이 색상이나 사이즈를 고르는 순간 추가금이 붙어 실제 결제 금액이 올라가는 “옵션 꼼수”가 자주 문제가 됐고(네이버가 뒤늦게 옵션 중 가장 비싼 값을 대표가로 표시하도록 정책을 바꿨을 정도다), 쿠팡이나 스마트스토어 같은 국내 오픈마켓에는 알리익스프레스에서 산 물건을 그대로 가져와 조금 더 비싼 값에 되파는 “무재고 위탁판매” 셀러도 많다. 이런 셀러는 자기가 만들거나 실제로 책임지는 상품이 아니다 보니, 품질 문제가 생겨도 A/S나 환불 책임을 지지 않는 경우가 흔하다. 공정거래위원회가 국내 대리인 지정을 의무화하고 KC 인증을 안 받은 제품은 판매 정보를 내리도록 하는 제도까지 만든 것도 이런 “책임지지 않는 재판매” 문제 때문이다.

Basement가 내세우는 신뢰도 점수(“스코어”)는 Reddit, Trustpilot, X 같은 곳의 후기를 긁어모아 만든다. 문제는 이 세 곳 모두 영어권 서비스라, 국내 쇼핑몰의 옵션가 꼼수나 어떤 셀러가 책임 안 지는 무재고 재판매상인지, KC 인증을 받은 제품인지는 애초에 데이터로 잡히지 않는다는 점이다. 페이지만 있으면 어디서든 작동한다고는 하지만, 실제 결제 금액이 옵션 선택 후 달라지는지, 파는 사람이 문제 생겨도 책임 안 지는 재판매상인지까지 걸러줄 것이라고 기대하긴 어렵다. 지금은 미국 쇼핑 생태계에 맞춰진 서비스로 보는 게 맞다.

애초에 국내 쇼핑몰에서 결제까지 갈 수 있을까

한 가지 더 짚을 게 있다. 막히는 지점은 결제 단계만이 아니다. 애초에 “사람이 열어보지 않은 사이트까지 AI가 알아서 계속 들어가 가격·재고를 확인”하는 감시 기능 자체가 문제가 될 수 있다. 사이트 입장에서 보면, 한 사용자가 같은 상품 페이지를 비정상적으로 자주, 규칙적인 간격으로 다시 불러오는 움직임으로 보이기 때문이다. 이런 패턴은 로봇 탐지 시스템이 가장 먼저 잡아내는 신호 중 하나다.

Basement가 이 문제를 어떻게 피해가는지는 회사가 공식적으로 밝힌 게 없다. 브라우저 확장 프로그램·앱 형태라 사용자의 실제 로그인 세션과 기기에서 직접 접속하니, 데이터센터에 서버를 두고 대량으로 돌리는 전형적인 크롤링 봇보다는 사람 트래픽처럼 보일 가능성은 있다. 하지만 그렇다고 “같은 페이지를 계속 다시 불러오는 감시 패턴” 자체가 로봇처럼 보이는 문제까지 저절로 해결되는 건 아니다. 우회 방법이 있는지, 있다면 무엇인지는 아직 확인되지 않은 열린 질문으로 남는다.

결제 단계로 넘어가면 문제는 더 명확해진다. 국내 쇼핑·결제는 문자로 받은 인증번호를 직접 입력하거나, 카카오페이처럼 지문·얼굴로 본인 확인을 해야 끝나는 절차가 많다. 이런 절차는 원래부터 “사람이 직접 해야만” 통과되도록 만들어둔 것이라, AI가 화면을 아무리 잘 읽어도 대신 눌러줄 방법이 없다.

사이트들도 자동으로 눌러대는 프로그램을 막으려고 여러 장치를 심어둔다. 한정판 신발 거래 앱 크림(KREAM)이 대표적인 사례다. 크림의 이용 제한 안내 페이지를 보면 “매크로”라는 단어를 콕 집어 쓰진 않지만, 시세조작·자전거래, 명의도용·결제도용, 불법프로그램 제공, 접속권한 초과행위 등을 이용 제한 사유로 명시해뒀다. 실제로 크림에서 자동으로 수량·사이즈를 입력하고 결제까지 해주는 매크로 프로그램이 암암리에 만들어지고 팔리는 걸 보면(구매 대행 사이트에서 관련 상품을 찾을 수 있을 정도다), 이런 조항이 매크로 사용을 규제하는 근거로 쓰이고 있다고 볼 수 있다. 완전히 막아내진 못해도, 최소한 “떳떳한 서비스”로 만들어 팔기는 어렵게 해뒀다는 뜻이다.

정리하면 한국형으로 이런 서비스를 만들려면 벽이 세 개다. 사람 없이 알아서 감시하고 다니는 것부터 로봇 탐지에 걸릴 수 있고, 사이트마다 다르게 심어둔 자동화 방지 장치를 하나하나 피해가야 하고, 결제 맨 마지막에 있는 “사람만 통과할 수 있는 본인 확인” 절차는 아예 우회할 방법이 마땅치 않다. 그러니 Basement 같은 서비스가 한국에서 그대로 돌아가려면, AI를 더 똑똑하게 만드는 걸로는 부족하고 구조 자체가 다른 문제를 풀어야 한다.

아직은 최종 구매 전에 사용자 확인을 거치긴 하지만, 쇼핑 자체를 AI에게 맡겨보고 싶다면 한번 써볼 만하다. 다만 국내 쇼핑몰에서 옵션 꼼수나 책임 안 지는 무재고 재판매상을 걸러주거나, 결제까지 매끄럽게 끝내줄 거라 기대하지는 말자.

표로 보던 데이터를, GTA 게임처럼 뛰어다니며 구경한다

Mon, 27 Jul 2026 15:05:00 GMT

사무실 목록을 빨리 찾아보고 싶다면 표가 훨씬 편하다. 그런데 GTA DataCity는 정반대로 갔다. 샌프란시스코에서 여러 회사 사람들이 같이 모여 일하는 사무실 목록을, 표 대신 직접 뛰어다니며 구경하는 3D 게임 도시로 만들어버린 것이다. 실용성보다는 “이런 것도 되는구나” 싶은 재미로 즐기는 프로젝트에 가깝다.

표를 도시로 바꿨다

줄과 칸으로 정리된 정보를 그대로 “돌아다닐 수 있는 도시”로 바꿨다. 방향키로 뛰어다니고, 점프하고, 순간적으로 빠르게 달리면서 건물 하나하나가 실제 사무실 하나하나를 나타낸다. 정보를 정확히 찾기엔 표가 낫지만, 훑어보는 재미는 표보다 확실히 크다.

휴대폰으로도 그대로 뛸 수 있다

컴퓨터가 있어야만 즐길 수 있는 건 아니다. 화면 왼쪽을 손가락으로 누르고 움직이면 캐릭터가 그 방향으로 걷고, 오른쪽 버튼으로 점프나 대시 같은 동작을 한다. 앱을 따로 설치할 필요 없이, 휴대폰 브라우저로 주소만 열면 바로 손가락으로 도시를 뛰어다닐 수 있다.

해커톤에서 하루 만에 나온 아이디어

만든 사람은 Ishita Srivastava와 Jas 두 명으로, 스탠퍼드와 딥마인드가 함께 연 해커톤에서 이 프로젝트가 시작됐다. Ishita는 “내 AI 에이전트가 9시간 반 동안 작업해서 다음 날 아침에 첫 버전을 만들어줬다”고 밝혔는데, 원래 게임을 만들어본 적이 없는 사람이 하룻밤 사이에 완성했다는 뜻이다.

사람들 반응은

Product Hunt에 달린 댓글을 보면, “연구용 데이터를 그냥 표로 보여주는 대신 클릭하며 돌아다니고 싶게 만든 게 좋다”는 반응이 많다. 다만 아쉬운 점을 짚는 목소리도 있다. 한 사용자는 “건물 안으로 들어가서 VC 사무실 내부까지 구경할 수 있으면 훨씬 재밌겠다”고 제안했는데, Ishita는 “사무실 내부까지 들어가게 하는 건 어려운 일이라, 지금은 지도에 사무실 정보를 최대한 많이 채워 넣는 데 집중하고 있다”고 답했다. 지금 버전에서는 건물 겉모습만 보고 돌아다닐 수 있고, 안으로 들어가는 기능은 없다.

데이터를 표로만 보는 게 지겨웠다면, GTA DataCity에서 도시를 한번 뛰어다녀 보자.

회의 영상 수백 시간을, 검색 가능한 자료로 바꿔주는 Mnemcore

Sun, 26 Jul 2026 15:05:00 GMT

팀이 회의나 훈련 영상을 아무리 많이 찍어놔도, 나중에 “그때 그 얘기 어디서 나왔더라” 하고 다시 찾으려면 답이 없는 경우가 많다. Mnemcore는 이 영상들을 나중에 검색하고 질문할 수 있는 자료로 바꿔주는 서비스다.

정확히 뭘 하는 물건이냐면

영상에 포스트잇을 붙인다고 생각하면 된다. 코치가 경기 영상을 보다가 “이 장면 좋다” 싶으면 메모를 남기는데, 이 메모가 그냥 글자로만 저장되는 게 아니라 영상의 몇 분 몇 초 장면인지까지 딱 붙어서 저장된다. 그래서 몇 달 뒤에 “이 선수가 왜 그렇게 움직였지?” 같은 질문을 평소 쓰는 말 그대로 물어보면, 메모를 하나하나 뒤지지 않아도 AI가 그 장면을 바로 찾아 보여주며 답해준다.

전문가를 대신하지 않는다

이 서비스는 코치나 분석가, 전문가를 대체하려고 만든 게 아니다. 오히려 이들이 이미 쌓아온 지식을 사라지지 않게 보존하고, 나중에 다시 꺼내 쓸 수 있게 돕는 역할을 한다. 스포츠 팀에서 시작했지만, 교육이나 면접, 연구처럼 영상으로 배우는 모든 팀에 적용할 수 있다.

영상 자료가 쌓여만 가고 못 찾는 게 고민이라면, Mnemcore를 한번 살펴봐도 좋겠다.

AI 코딩 도구가 사고 치기 전에 막아주는 백신, HOL Guard

Sun, 26 Jul 2026 15:00:00 GMT

AI에게 코드 작업을 맡기면 빠르긴 한데, 가끔 겁이 날 때가 있다. 실제로 서비스에 쓰이고 있는 정보 저장 공간을 실수로 지워버리거나, 비밀번호를 엉뚱한 곳에 노출시킬 수도 있기 때문이다. HOL Guard는 이런 사고를 미리 막아주는, AI 전용 백신 같은 도구다.

위험한 행동만 골라서 막는다

클로드 코드, 커서, Gemini 같은 AI 코딩 도구와 컴퓨터 사이에 자리 잡고 앉아서, 파일이 바뀌거나 인터넷 밖으로 뭔가 나가기 전에 먼저 살펴본다. 예를 들어 AI가 실수로 “전체 삭제” 같은 명령을 치려고 하면, 실행되기 전에 딱 붙잡아서 멈춰 세운다. 안전하다고 알려진 작업은 그대로 통과시키고, 확실히 위험한 건 막고, 애매한 건 사람에게 먼저 물어본다.

내 컴퓨터 안에서 판단이 끝난다

모든 판단이 내 기기 안에서 이루어지기 때문에 정보가 밖으로 나갈 걱정이 없다. 이미 40만 번 넘게 다운로드된 오픈소스 도구이기도 하다.

AI에게 코드 작업을 자율적으로 맡기는 게 불안했다면, HOL Guard를 같이 붙여두는 것도 방법이다.

AI 프로그램에 진짜 비밀번호를 안 보여주는 방법, OneCLI

Sat, 25 Jul 2026 15:10:00 GMT

솔직히 먼저 말하면, 이건 새로울 게 없는 방법이다. AI에게 여러 가지 일을 시키다 보면, 그 AI가 다른 서비스에 접속할 수 있게 진짜 비밀번호를 그대로 쥐어줘야 하는 경우가 많다. 문제는 AI가 실수하거나 누군가 나쁜 마음을 먹고 그 AI를 조종했을 때, 비밀번호가 그대로 새어나갈 수 있다는 점이다. OneCLI는 이 걱정을 없애겠다며 나왔는데, 정작 방법 자체는 이미 오래전부터 있던 것이다.

진짜 열쇠는 안 보여주고, 중간에서 바꿔치기

방법은 이렇다. 진짜 비밀번호는 OneCLI라는 금고 안에만 저장해두고, AI에게는 가짜 열쇠만 준다. AI가 이 가짜 열쇠로 요청을 보내면, OneCLI가 중간에서 진짜 비밀번호로 몰래 바꿔서 대신 보내준다. 그래서 AI는 일을 끝까지 다 하면서도, 진짜 비밀번호는 한 번도 직접 본 적이 없는 셈이 된다.

애플도 몇 년 전부터 하던 방식

“진짜 정보는 숨기고 가짜 정보만 대신 내보낸다”는 방식은 애플이 아이클라우드에서 몇 년째 제공하는 “이메일 가리기” 기능과 원리가 똑같다. 내 진짜 이메일 주소는 절대 알려주지 않고, 가짜 주소로 온 메일을 애플이 중간에서 진짜 주소로 몰래 전달해준다. OneCLI는 이 오래된 아이디어를 AI 에이전트 상황에 옷만 갈아입힌 것에 가깝다. 공개되고 나서 개발자들 사이에서도 “이런 중간 다리 역할 자체는 예전부터 있던 방식”이라는 지적이 곧바로 나왔다. 그러니까 완전히 새로 발명한 게 아니라, 원래 있던 아이디어를 AI 시대에 맞게 다시 포장한 것에 더 가깝다.

좋은 점과 아쉬운 점

제일 큰 장점은 비밀번호를 한 곳에서만 관리하면 된다는 것이다. 필요하면 바로 바꿔 끼울 수 있고, AI가 언제 어떤 요청을 보냈는지도 전부 기록에 남는다. 다만 이 금고 역할을 하는 프로그램 자체가 뚫리면 오히려 모든 비밀번호가 한 곳에 몰려있어서 더 위험해질 수 있다는 점은 아쉬운 부분이다. 그래서 이 금고를 얼마나 안전하게 지키느냐가 이 도구를 쓰는 데 있어 제일 중요한 문제가 될 것 같다.

그런데 진짜 궁금한 게 하나 남는다. 비밀번호를 AI한테 안 보여주면, 정말 100퍼센트 안전해지는 걸까? 여기서 헷갈리면 안 되는 게 하나 있다. 비밀번호 자체를 AI가 못 보게 막는 건 확실히 맞다. AI는 끝까지 가짜 열쇠만 들고 있고, 진짜 비밀번호는 OneCLI가 목적지 서비스한테 대신 보내준다. AI한테 보여주는 게 아니다. 다만 그렇다고 다 해결되는 건 아니라는 지적이 공개되자마자 나왔다. AI는 비밀번호를 몰라도, 허락받은 범위 안에서는 여전히 그 권한으로 뭐든 그대로 할 수 있다는 것이다. 만든 사람들도 이 부분은 인정했다. 비밀번호를 안 보여준다고 AI가 착해지는 건 아니라고 했다. 그러니까 이 도구가 막아주는 건 딱 “진짜 비밀번호가 AI 눈에 보이는 것”까지고, “AI가 허락된 권한 안에서 이상한 짓을 하는 것”이나 “이 금고(OneCLI) 자체가 뚫리는 것”까지는 못 막는다는 얘기다.

그래서 이 도구를 “몰랐던 걸 새로 알려준 발명품”으로 보기보다는, 이미 있던 아이디어를 다시 포장한 것 정도로 보는 게 맞을 것 같다. 궁금하다면 깃허브에서 참고 정도는 해볼 만하다.

내 회사가 겪은 문제라 내가 직접 고쳤다 — 그렇게 나온 AI, DeepSQL

Sat, 25 Jul 2026 15:05:00 GMT

휴대폰 저장 공간이 256기가나 되는데도 어느새 꽉 차서 “어? 왜 벌써 다 찼지?” 하고 당황해본 적 있을 것이다. 그럴 때 사진첩을 뒤져가며 뭘 지울지 일일이 찾는 게 여간 귀찮은 일이 아니다. 회사가 다루는 정보도 똑같은 일을 겪는다. 다만 회사는 개인 휴대폰과는 비교도 안 되게 많은 정보를 다루다 보니, 사람이 일일이 뒤져서 원인을 찾기가 훨씬 더 어렵다. 이 서비스를 만든 벤캇이라는 사람은 원래 오라클에서 정보를 빠르게 찾아주는 프로그램을 만들던 개발자였다. 그러다 온라인으로 전 세계 호텔 방을 예약해주는 회사를 직접 차렸는데, 1만 3천 개가 넘는 호텔의 방과 가격 정보를 한 곳에 모아 쓰다 보니 이번엔 자기 회사의 정보 저장 공간이 말썽이었다. 손님이 날짜를 바꿔가며 방을 검색할 때마다 화면이 점점 버벅였던 것. 이런 문제는 보통 이 일만 전문으로 하는 사람이 붙어서 몇 시간씩 들여다봐야 고쳐지는데, 벤캇은 오라클에서 갈고닦은 실력으로 이 문제를 스스로 고쳐주는 도구를 회사 안에서 만들었다. 그런데 생각보다 잘 통해서, 아예 다른 회사들도 쓸 수 있게 따로 내놓은 게 DeepSQL이다.

정확히 뭘 하는 물건이냐면

정보 저장 공간은 아주 커다란 도서관이라고 생각하면 된다. 책이 아무렇게나 꽂혀 있으면, 손님이 찾는 책 한 권을 꺼내는 데도 서가를 전부 뒤져야 해서 시간이 오래 걸린다. DeepSQL은 이 도서관을 관리하는 사서 역할을 AI가 대신하는 것이다. 어떤 정보를 찾는 요청이 유독 오래 걸리는지 콕 집어내고, 자주 찾는 정보를 앞쪽 칸에 미리 옮겨두는 식으로 저장 순서 자체를 정리해서, 다음번엔 같은 요청이 훨씬 빨리 끝나게 만든다. 사람이 일일이 뒤져보지 않아도 “요즘 왜 이렇게 느려졌어?”처럼 평소 쓰는 말로 물어보면 상황에 맞게 답도 해준다. 벤캇은 이 도구 덕분에 자기 회사의 정보 저장 비용을 3~4배 줄였고, 따로 돈 주고 쓰던 그래프·통계 화면 도구까지 대체했다고 말한다.

좋은 점과 아쉬운 점

계속 지켜보는 사람을 따로 뽑지 않아도 된다는 점, 그리고 문제가 커지기 전에 미리 알려준다는 점이 제일 큰 장점이다. 공개되고 나서 개발자들 사이에서는 “비용을 크게 줄였다는 숫자가 정확히 어디서 나온 거냐”는 의심 섞인 질문도 나왔는데, 벤캇은 자기 회사의 실제 지출 내역(9천 달러에서 3천 달러로 줄었다)을 근거로 들었다. 다만 이 서비스가 다루는 정보 자체가 회사의 가장 민감한 부분이라, 아직 통째로 공개되지 않은 프로그램에 이걸 맡기는 걸 불안해하는 회사도 있을 것 같다. 개인적으로는 이걸 얼마나 믿고 맡길 수 있을지도 궁금했다. 지금 당장 클로드한테 “이런 프로그램 하나 만들어줘”라고 부탁해도 비슷한 걸 뚝딱 만들어줄 것 같은데, 과연 이게 회사까지 따로 차릴 만큼 특별한 아이디어일까 싶기도 하다.

궁금하다면 DeepSQL을 직접 한번 들여다보는 것도 나쁘지 않을 것 같다.

와, 이거 완전 공짜 해외여행이잖아 — 성당을 사진 4000장으로 옮겨놨다

Sat, 25 Jul 2026 15:00:00 GMT

샌프란시스코에 가본 적은 없지만, 오늘 처음으로 그 도시에 있는 유명한 성당 안을 걸어봤다. 비행기를 탄 것도, 여행 계획을 세운 것도 아니다. 그냥 링크 하나를 눌렀을 뿐인데 눈앞에 성당의 높은 천장과 색색깔 유리창이 그대로 펼쳐졌다. 이걸 만든 사람은 카메라와 드론을 들고 성당 안팎을 정말 꼼꼼하게, 사진으로 4천 장 넘게 찍었다고 한다. 심지어 촬영 중에 드론 한 대는 낚싯줄에 걸려서 그대로 잃어버렸다고. 그렇게 고생해서 찍은 사진들을 컴퓨터가 이어 붙여서, 진짜 그 자리에 서 있는 것 같은 화면으로 만들어냈다.

사진처럼 생생한데, 두 발로 걸어 다닐 수 있다

보통 이런 화면은 미리 그려서 만든 그림 같은 느낌이 나기 마련인데, 이건 다르다. 사진을 아주 작은 점 수백만 개로 잘게 쪼갠 다음, 그 점들을 원래 있던 자리에 그대로 흩뿌려서 공간을 다시 만들어내는 방식을 썼기 때문이다. 그래서 화면 속 돌기둥이나 나무 문짝의 질감이 진짜 사진을 보는 것처럼 살아있으면서도, 마우스만 움직이면 자유롭게 이리저리 돌아다니며 구경할 수 있다.

앱도 필요 없이, 그냥 링크 하나

더 놀라운 건 아무것도 설치할 필요가 없다는 점이다. 브라우저에서 링크 하나만 열면 바로 시작된다. 만든 사람은 “우리 엄마도 아무 설명 없이 바로 쓸 수 있어야 한다”는 목표로 조작 방법을 계속 다듬었다고 하는데, 실제로 써보면 정말 화살표 키 몇 개로 다 된다. 컴퓨터 성능이 좋으면 꽤 부드럽게 움직이고, 스마트폰으로 봐도 그럭저럭 볼 만하다.

아쉬운 점도 있다

한 가지 아쉬운 점이라면, 성능이 낮은 컴퓨터나 오래된 스마트폰에서는 화면이 조금 버벅일 수 있다는 것이다. 또 사진을 찍고 나서 실제로 화면으로 완성되기까지 시간이 꽤 오래 걸린다고 하는데, 실제로 만든 사람은 촬영 사이에 너무 오래 뜸을 들이는 바람에 그사이 성당 안쪽 천장 일부가 새로 공사되어 버려서 처음부터 다시 찍어야 했던 부분도 있었다고 한다.

가족이나 친구한테 “우리 이번 여행 못 갔잖아, 대신 이거 한번 같이 구경해볼래?” 하고 컴퓨터 화면을 같이 들여다보기에도 좋을 것 같다. 성당 안 스테인드글라스와 조각까지 가까이서 들여다볼 수 있어서, 한 번쯤 직접 걸어 다녀볼 만하다.

휴대폰 속 AI가 자기가 틀렸을 때를 알아채는 법, Cactus Hybrid

Fri, 24 Jul 2026 19:25:00 GMT

스마트폰이나 노트북 안에서 바로 돌아가는 작은 AI는 빠르고, 인터넷이 없어도 쓸 수 있고, 내가 입력한 내용이 회사 서버로 나가지 않아 안전하다는 장점이 있다. 그런데 단점도 있다. 크기가 작은 만큼 가끔 틀린 답을 자신 있게 내놓는다. 그렇다고 매번 인터넷에 연결된 더 큰 AI에게 다시 물어보면, 작은 AI를 쓰는 의미가 없어진다. Cactus라는 팀은 이 고민을 다르게 풀었다. 작은 AI가 “내가 지금 이 답에 자신 있는지 없는지”를 스스로 판단하게 만든 것이다.

원리

Cactus가 손을 본 AI 모델(구글의 소형 모델 Gemma 4를 바탕으로 만듦)은 답을 내놓을 때마다 0점에서 1점 사이의 점수를 하나 같이 내놓는다. 이 점수가 높을수록 “이 답에 자신 있다”는 뜻이다. 이 점수가 정해 놓은 기준보다 낮게 나오면, 그때만 인터넷에 있는 더 크고 똑똑한 AI에게 다시 물어보고, 점수가 충분히 높으면 휴대폰 안에서 바로 답을 끝낸다. 사람으로 치면 “이건 확실히 알아요”와 “이건 잘 모르겠으니 선배한테 물어볼게요”를 스스로 구분하는 셈이다.

얼마나 효과가 있나

가장 작은 크기의 이 모델은 훨씬 크고 비싼 구글의 AI(Gemini 3.1 Flash-Lite)와 비슷한 수준의 답을 내놓으면서도, 질문의 15~55% 정도만 그 큰 AI에게 넘긴다. 나머지 절반 넘는 질문은 휴대폰 안에서 바로 처리가 끝난다는 뜻이다. 이렇게 하면 큰 AI를 쓸 때 드는 비용과 기다리는 시간을 크게 줄일 수 있다. 특이한 점은, 이 판단 능력을 글로 된 질문으로만 학습시켰는데도 음성을 알아듣는 작업에서까지 꽤 정확하게 “자신 있는지 없는지”를 구분해냈다는 것이다.

이 기술은 코드로 공개되어 있어서, AI 모델을 직접 다루는 개발자라면 깃허브 저장소에서 직접 확인해볼 수 있다.

마우스 클릭 한 번으로 뉴욕 하늘을 날아다니는 게임, Swing NYC

Fri, 24 Jul 2026 19:20:00 GMT

영화 속 스파이더맨처럼 건물 사이를 거미줄 타고 날아다니고 싶었던 적 있는가? Swing NYC는 그 상상을 브라우저 안에서 그대로 해볼 수 있게 만든 무료 게임이다. 앱을 설치하거나 회원가입을 할 필요도 없이, 주소만 열면 바로 시작된다.

어떻게 하는 건가

화면에 뜨는 건 네모난 블록들을 쌓아서 만든 뉴욕 맨해튼 도심이다. 왼쪽 마우스 버튼을 누르고 있으면 거미줄을 쏴서 매달리고, 버튼을 놓으면 그 거미줄이 튕겨 나가듯 몸이 날아간다. 이걸 반복하면서 건물과 건물 사이를 그네처럼 타고 이동하는 게 이 게임의 전부다. 키보드로는 방향을 조절하고, 스페이스바를 짧게 누르면 점프, 길게 눌렀다 놓으면 훨씬 높이 뛰어오르는 “슈퍼 점프”가 된다. 공중에서 한 번 더 앞으로 튀어나가는 동작이나, 아래로 빠르게 내리꽂아 속도를 높이는 동작도 있다. R키를 누르면 다시 건물 옥상 위로 돌아가서 처음부터 시작할 수 있다.

목적이나 점수는 없다

이 게임에는 깨야 할 미션이나 점수판이 없다. 그냥 도시를 거미줄 타고 날아다니는 느낌 자체가 전부인 게임이다. 배경 음악도 잔잔하게 깔려 있어서, 잠깐 스트레스 풀듯이 켜서 놀기에 좋다. 컴퓨터뿐 아니라 스마트폰에서도 화면 위 가상 버튼으로 조작할 수 있게 되어 있다.

부담 없이 몇 분만 즐기고 싶다면 지금 바로 열어서 날아다녀 보자.

책 한 권을 한 단어씩, 두 배 빠르게 읽는 법

Fri, 24 Jul 2026 02:06:37 GMT

책을 읽을 때 우리 눈은 줄을 따라 매끄럽게 움직이는 것 같지만, 사실은 짧게 멈췄다가 다음 단어로 휙 튀는 걸 계속 반복한다. 이 눈동자 움직임 때문에 오히려 읽는 속도가 느려진다는 생각에서 만들어진 게 ReadKinetic이다.

어떻게 쓰는 건가

방법은 간단하다. 화면 정가운데 딱 한 자리에 단어를 하나씩 빠르게 띄워준다. 눈이 왔다 갔다 움직일 필요 없이 그 자리만 보고 있으면 되니까, 그만큼 빨리 읽을 수 있다는 원리다. 내가 가진 전자책 파일(EPUB)이나 PDF를 올리면 책 한 권을 통째로 이 방식으로 읽을 수 있고, 짧은 글을 그냥 붙여 넣어서 바로 시작할 수도 있다.

회원가입도, 돈을 낼 필요도 없다. 인터넷에 파일을 보내지 않고 내 컴퓨터(브라우저) 안에서만 모든 걸 처리하기 때문에, 인터넷이 안 되는 곳에서도 계속 쓸 수 있고 내 파일이 밖으로 새어나갈 걱정도 없다.

어떨 때 쓰면 좋을까

참고용 문서나 대충 훑어 봐도 되는 보고서처럼 꼼꼼히 읽지 않아도 되는 자료를 빨리 넘겨 보고 싶을 때, 또는 집중이 잘 안 될 때 눈을 억지로 글자에 붙잡아 두고 싶을 때 도움이 될 것 같다. 다만 사람들 반응을 보면, 문단이 나뉘는 느낌이나 대화하는 듯한 리듬이 사라져서 내용이 잘 이해가 안 될 수 있다는 이야기도 있었다. 그래서 소설처럼 천천히 음미하며 읽는 책보다는, 정보만 빠르게 얻으면 되는 글에 더 잘 맞는다.

무료로 바로 써 볼 수 있으니, 못 읽고 쌓아 둔 PDF나 전자책이 많다면 한번 써 보면 좋을 것 같다.

파일 하나가 프레젠테이션 전부다, Bento

Fri, 24 Jul 2026 02:05:53 GMT

발표 자료를 다른 사람에게 보낼 때 이런 걱정을 해본 적 있을 것이다. “이 사람 컴퓨터에도 파워포인트가 깔려 있나?”, “글씨체가 이상하게 깨지진 않을까?” Bento는 이런 걱정을 아예 없애 버렸다. 파일을 딱 하나만 열면, 그 안에서 발표 자료를 보고, 고치고, 심지어 다른 사람과 같이 수정까지 할 수 있다.

뭐가 특별한가

보통 프레젠테이션 프로그램은 앱을 따로 설치해야 하거나, 인터넷에 접속해서 로그인을 해야 한다. Bento는 그럴 필요가 없다. 파일 하나 안에 “발표 내용”과 “그걸 보여주고 고칠 수 있는 프로그램”이 통째로 같이 들어 있기 때문이다. 그래서 이 파일을 컴퓨터에 저장해 두면, 인터넷이 안 되는 곳에서도, 다른 컴퓨터에 옮겨서도 똑같이 열리고 똑같이 고칠 수 있다.

이 도구를 만든 사람은 원래 AI 프로그램으로 발표 자료를 빠르게 만들어 봤다고 한다. 그런데 문제가 있었다. 글자 하나만 고치려 해도 프로그래밍 코드를 직접 만져야 했던 것. 그래서 코드를 모르는 사람도 마우스로 쉽게 고칠 수 있는 화면을 새로 만든 게 지금의 Bento다.

여러 명이 같이 고칠 수도 있다

발표 자료를 여러 사람이 동시에 열어서 같이 수정하는 기능도 있다. 누가 어디까지 고칠 수 있는지 권한을 정할 수 있고, 나중에 그 권한을 다시 뺏을 수도 있다. 이때 오가는 내용은 암호로 잠겨 있어서, 중간에서 그 내용을 몰래 들여다볼 수 없게 만들었다고 한다.

아쉬운 점

사람들 반응은 대체로 “신기하다”였지만, 아직 부족한 부분도 있다. 특정 인터넷 브라우저에서는 좀 느리다는 이야기도 나왔다. 여럿이 같이 편집할 때 화면 포커스가 자꾸 풀리는 것도 불편한 점으로 꼽혔다.

그래도 “파일 하나만 있으면 다 된다”는 발상 자체는 참신하다. 회사 계정이나 인터넷 없이도 쓸 수 있는 도구를 찾는 사람이라면 한번 열어 볼 만하다.

아이폰에만 있던 그 기능, 맥북 카메라 구멍에도 그대로 옮겨왔다

Wed, 22 Jul 2026 15:00:00 GMT

아이폰 위쪽에 까맣게 튀어나온 부분이, 알림이 올 때마다 알약처럼 늘어났다 줄어드는 걸 본 적 있을 것이다. 그런데 맥북 화면 위쪽에도 카메라 때문에 파인 부분(다들 “노치”라고 부른다)이 있는데, 지금까지는 그냥 아무것도 못 하는 죽은 공간이었다. Islet은 이 죽은 공간을 아이폰처럼 쓸모 있게 살려주는 도구다.

정확히 뭘 하는 물건이냐면

노치를 마우스로 누르거나 가져다 대면, 그 부분이 고무줄처럼 부드럽게 늘어나면서 작은 알약 모양 화면이 튀어나온다. 그 안에다 달력, 오늘 날씨, 파일을 잠깐 담아두는 임시 보관함, 음악 재생 조작, 소리 크기·화면 밝기 표시, 회의 시간 재는 타이머 같은 걸 넣어뒀다. 평소엔 안 보이다가 필요할 때만 꺼내 쓸 수 있는 서랍인 셈이다. 지금은 이런 기능이 13가지 들어 있고, 하나씩 켜고 끌 수 있다.

혼자 만든 사람이 움직임 하나에 공들인 이유

Lippi라는 개발자 혼자 만들었다고 한다. 단순히 아이폰 흉내만 낸 게 아니라, 눌렀을 때 화면이 고무줄처럼 늘어나는 그 “탄성 있는” 느낌을 진짜처럼 만드느라 상당한 시간을 들여 손으로 하나하나 다듬었다고 밝혔다. 다른 프로그램들이 자주 쓰는 무거운 방식(일렉트론) 대신, 맥 고유의 개발 방식(Swift)으로 처음부터 새로 만들어서 더 가볍고 자연스럽게 움직인다.

궁금한 점과 아쉬운 점

공개되고 나서 “맥 운영체제가 새로 나와도 계속 잘 될까”, “애플이 원래 막아둔 뒷문 같은 방법을 쓰는 거 아니냐”, “클립보드에 저장되는 내용은 암호화가 잘 되어 있냐” 같은 질문이 이어졌다. 만든 사람은 애플이 공식으로 열어둔 방법 위주로 만들었고, 어쩔 수 없는 부분에서만 비공식적인 방법을 최소한으로 쓴다고 답했다. 클립보드 기록도 암호화해서 저장한다고 밝혔다.

가격은 3일 무료로 써본 뒤, 마음에 들면 한 번만 결제(출시 기념 할인가 5.99달러, 우리 돈으로 약 9,000원)하면 계속 쓸 수 있다. 매달 돈이 나가는 구독 방식은 아니다.

맥북 노치가 그냥 카메라 구멍으로만 있는 게 아까웠다면, Islet으로 그 자리를 채워보는 것도 좋겠다.