22 11월 2024

[천체물리 – 우주(과학)] [사이테크+] “16만 광년 밖 외부 은하 내 적색 초거성 확대 촬영 성공”

[천체물리 – 우주(과학)] [사이테크+] “16만 광년 밖 외부 은하 내 적색 초거성 확대 촬영 성공”

[사이테크+] “16만 광년 밖 외부 은하 내 적색 초거성 확대 촬영 성공”

입력 
수정2024.11.22. 오전 5:00
칠레 연구팀 “초신성 되기 전에 가스·먼지 내뿜는 별의 마지막 단계”

(서울=연합뉴스) 이주영 기자 = 천문학자들이 16만 광년 떨어져 있는 우리은하(Milky Way) 밖의 외부 은하에서 초신성이 되기 전 마지막 단계에서 가스와 먼지를 뿜어내고 있는 적색 초거성을 처음으로 확대 촬영하는 데 성공했다.

처음으로 확대 촬영된 16만 광년 밖 외부 은하의 적색 초거성 'WOH G64'
유럽남방천문대(ESO) 초대형 망원경 간섭계(VLTI) 관측장비(GRAVITY)로 촬영된 16만 광년 밖 대마젤란운(Large Mage

처음으로 확대 촬영된 16만 광년 밖 외부 은하의 적색 초거성 ‘WOH G64’
유럽남방천문대(ESO) 초대형 망원경 간섭계(VLTI) 관측장비(GRAVITY)로 촬영된 16만 광년 밖 대마젤란운(Large Magellanic Cloud)의 적색 초거성(WOH G64). 이 별은 초신성이 되기 전 마지막 단계에서 가스와 먼지를 뿜어내고 있는 것으로 추정된다. [ESO/K. Ohnaka et al. 제공. 재판매 및 DB 금지]

칠레 안드레스 벨로 대학 케이이지 오나카 교수팀은 과학 저널 천문학과 천체물리학(Astronomy and Astrophysics)에서 유럽남방천문대(ESO)의 초대형 망원경 간섭계(VLTI)를 이용해 16만 광년 밖 대마젤란운(Large Magellanic Cloud)에 있는 적색 초거성(WOH G64)을 확대 촬영했다고 밝혔다.

오나카 교수는 “VLTI의 높은 선명도 덕분에 가스와 먼지 등이 별을 타원형 고치처럼 둘러싸고 있는 모습을 발견, 촬영할 수 있었다”며 “이 별이 초신성 폭발 전에 물질을 급격히 방출하는 마지막 단계에 있는 것으로 보인다”고 말했다.

연구팀은 지금까지 천문학자들이 우리은하 내에 있는 별은 24개를 확대 이미지로 촬영해 그 특성을 밝혀냈으나 다른 은하에 있는 별들은 너무 멀리 떨어져 있어 자세히 관찰하는 게 사실상 어려웠다고 지적했다.

WOH G64는 우리은하를 공전하는 작은 은하 중 하나인 대마젤란운에 있는 태양 2천배 크기의 적색 초거성으로, 오나카 교수팀은 2005년과 2007년 VLTI로 이 별을 관측하는 등 관심을 기울였으나 실제 사진을 촬영하지는 못했다.

16만 광년 밖 외부 은하의 적색 초거성 'WOH G64' 상상도 
외부 은하의 별로는 최초로 근접 촬영된 WOH G64 상상도. 태양 2천배 크기의 적색 초거성인 이 별은 16만 광년 밖 대마젤란운(Large Ma

16만 광년 밖 외부 은하의 적색 초거성 ‘WOH G64’ 상상도
외부 은하의 별로는 최초로 근접 촬영된 WOH G64 상상도. 태양 2천배 크기의 적색 초거성인 이 별은 16만 광년 밖 대마젤란운(Large Magellanic Cloud)에 있으며, 별에서 방출된 먼지와 가스에 둘러싸여 있다. [ESO/L. Calçada 제공. 재판매 및 DB 금지]

연구팀은 이 연구에서 새로 개발된 VLTI의 2세대 관측 장비 중 하나인 ‘그라비티'(GRAVITY)로 WOH G64를 촬영하고 이를 이전 관측 결과들과 비교해 별이 10년 동안 더 희미해졌다는 사실을 밝혀냈다.

논문 공동저자인 독일 막스 플랑크 전파천문학 연구소(MPIRA) 게르트 바이겔트 교수는 “10년 동안 이 별이 중대한 변화를 겪고 있다는 사실을 발견했다”며 “이는 별의 일생을 실시간으로 관찰할 수 있는 드문 기회를 제공한다”고 말했다.

연구팀은 WOH G64 같은 적색 초거성은 마지막 단계에서 수천 년에 걸쳐 바깥쪽 가스와 먼지층을 날려버린다면서 이 별은 그런 별 가운데 가장 극단적인 예일 수 있으며 급격한 변화를 통해 폭발적인 종말을 맞이할 수도 있다고 설명했다.

오나카 교수는 “별이 점점 희미해지고 있어 VLTI로도 확대 촬영하는 게 더 어려워지고 있다”며 “현재 계획 중인 ‘그래비티+'(GRAVITY+) 같은 개선된 장비로 계속 관측하는 것이 이 별의 미래를 이해하는 데 중요하다”고 말했다.

◆ 출처 : Astronomy and Astrophysics, Keiichi Ohnaka et al., https://www.aanda.org/10.1051/0004-6361/202451820

scitech@yna.co.kr

[출처] https://n.news.naver.com/mnews/hotissue/article/001/0015061001?cid=1087298&type=series&cds=news_media_pc

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19 11월 2024

[알아봅시다] 게임의 순기능…직장생활에 필요한 ‘스킬’ 길러준다

[알아봅시다] 게임의 순기능…직장생활에 필요한 ‘스킬’ 길러준다

게임의 순기능…직장생활에 필요한 ‘스킬’ 길러준다

입력
컴퓨터 게임을 즐기는 사람들. 게티이미지뱅크

컴퓨터 게임을 즐기는 사람들. 게티이미지뱅크

청소년에게 중독을 비롯한 악영향을 미치는 것으로 알려진 온라인 게임이 성인에게는 직장 생활에서 바람직한 마음가짐을 갖는 데 도움이 된다는 연구결과가 나왔다.

멜리카 시르모하마디 미국 휴스턴대 교수 연구팀은 온라인 게임을 취미로 즐기는 사람들이 직장에서 부여되는 업무를 ‘해결 가능한 퍼즐’로 여기며 적극적으로 도전하고 조직생활을 하는 데 팀워크, 리더십, 자신감과 같은 긍정적인 정서가 발달했다는 연구결과를 국제학술지 ‘국제 인적자원 개발’에 18일(현지시간) 발표했다.

연구팀은 평균 20년 동안 비디오 게임을 즐기고 최소 10년 이상 대규모 다중사용자 온라인 역할 게임(MMORPG)을 취미로 삼은 성인 직장인 23명을 대상으로 설문조사를 실시했다. 게임이 직장생활에 미치는 영향을 효과적으로 확인하기 위해 온라인 게임 이용자의 경우 해당 게임 랭킹 상위 1%에 속하는 참가자들을 모집했다.

참가자들이 종사하는 직업 분야는 회계, 인사와 행정지원, 프로젝트 관리, 엔지니어링, 재무, 교육 등 다양했다. 연령대는 20~41세였으며 평균 연령은 29세였다. 남성 19명과 여성 4명이 참여했다.

참가자들이 직장 생활을 하는 과정에서 어떤 정서적 특성을 갖고 있는지 확인하기 위해 연구팀은 심층 인터뷰를 실시했다. 참가자들이 음성으로 답변한 내용을 줄글로 바꾸어 어떤 단어나 표현을 자주 사용했는지와 전체적인 내용을 자세히 분석했다.

연구팀은 정량적 데이터보다 개인의 주관적인 답변을 깊게 분석하는 이같은 방식은 사회적 상호작용에 대한 이해를 얻는 데 유리한 연구 방법론인 질적 해석주의 접근법이라고 설명했다.

인터뷰 질문은 참가자들이 자신의 경험을 해석하는 방식, 자신의 가치관을 구성하는 방식 등을 알아보기 위한 문항들로 구성됐다.

분석 결과 참가자들은 직장에서 수행해야 하는 업무를 해결 가능한 퍼즐이라 여겼다. 엔지니어로 일하는 한 참가자는 “퍼즐을 보면 풀고 싶다는 동기가 생긴다. 업무도 퍼즐이라 생각하면 해결 가능한 일이라고 생각하게 되곤 한다”고 말했다. 업무 목표를 달성하기 위해 진취적인 자세를 가지게 된다는 답변이다.

다른 참가자들은 온라인 게임에서의 성공 경험을 통해 자신감을 키울 수 있었다고 말했다. 또 자신이 게임 상에서 선보인 기술과 팀원들과 함께 게임을 한 방식에 대한 피드백을 받으면서 자기 인식이 발달했다고 보고했다.

연구팀은 “성과 평가, 피드백 제공, 지시하기, 다른 사람에게 영감을 주기 등의 능력은 게이머가 게임을 하면서 함양할 수 있는 능력”이라고 말했다.

연구를 이끈 시르모함마디 교수는 “이번 연구는 그간 연구되지 않았던 취미로서의 게임이 업무에 어떻게 도움이 될 수 있는가를 보여줬다”며 “게임은 실제로 사람들이 직장 업무를 수행하는 데 중요한 ‘스킬(기술)’을 개발하는 데 도움이 된다”고 말했다.

<참고 자료>
– doi.org/10.1080/13678868.2024.2404818

기자 프로필

[출처] https://n.news.naver.com/article/584/0000029635?cds=news_media_pc 

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16 11월 2024

[사회과학] [박진영의 사회심리학] 혼자 이겨내는 고난이 있을까

[사회과학] [박진영의 사회심리학] 혼자 이겨내는 고난이 있을까

[박진영의 사회심리학] 혼자 이겨내는 고난이 있을까

입력
게티이미지뱅크 제공

게티이미지뱅크 제공

혼자 이겨낼 수 있는 고난이 존재할까. 불평등, 차별, 가난, 극심한 경쟁과 물질주의, 질병 등 삶에서 큼지막한 고통을 차지하는 문제의 다수가 쉽게 바꿀 수 없는 요소들, 예를 들어 태어난 가정 환경, 양육자의 소득 및 교육 수준, 사회적 구조, 타고난 건강함 등에 의해 큰 영향을 받고 있음을 고려해보면 여러 사람들이 함께 노력하지 않는 한 개인이 할 수 있는 일에는 한계가 있을 수밖에 없다.

여기에 더해 사회적 동물인 우리들의 건강과 행복에는 ‘사회적 지지’, 주변에 믿고 의지할 수 있는 좋은 사람들의 존재가 필수적이다. 개인적 차원의 문제인 것처럼 보이는 문제들, 예를 들어 다양한 질병이나 우울증 같은 경우에도 사회적 지지의 존재 여부에 따라 기존 건강상태와 상관 없이 예후가 다르게 나타난다.

한 메타분석 결과에 따르면 외로움과 사회적 고립은 관상동맥 심장질환 위험을 29% 증가시키고 뇌졸중 위험을 32% 증가시키는 것으로 나타났다. 또한 우울증의 주된 원인 중 하나가 바로 인간관계에서 다수의 거절과 갈등을 경험하는 것이다. 수십년 간의 행복 연구가 내린 결론 또한 행복한 사람과 그렇지 않은 사람의 가장 큰 차이는 ‘좋은 인간관계’의 여부이다.

이렇게 겉으로는 간단해 보이는 문제도 속에는 항상 다양한 사회적, 관계적 층계의 문제들이 엮여 있어서 실제로는 절대 간단하지 않다는 것을 배우고 나니 사람이 스스로 온전히 이겨낼 수 있는 문제가 과연 존재할까 싶은 의문이 든다. 다소 극단적으로 인간의 자유의지라는 것은 존재하지 않으며 순전히 환상이라고 보는 시각들도 있지만 그것과 별개로 우리가 삶에서 겪는 대부분의 굵직한 문제들은 내 손 안에서 굴리기에는 이미 너무 크고 복잡하다.

자수성가하여 가난을 이겨냈다고 하는 흔한 스토리들도 사실은 가난 자체를 해결했다기보다 혼자 ‘탈출’한 것에 불과하고 여기에서도 좋은 운과 좋은 사람들의 도움이 큰 역할을 한다. 하지만 많은 사람들이 자신의 이야기를 할 때 결과가 좋지 않았던 일은 외적 귀인(운이 나빴음)을 하는 반면 좋았던 일은 내적 귀인(자신의 능력과 노력 덕분)을 하는 경향을 보인다.

그렇게 스스로는 지각하지 못할지언정 분명히 존재했을 주변의 도움을 무시한 채 자신과 비슷한 어려움을 겪고 있는 다른 사람을 돕기는 커녕 “나는 혼자 해냈는데 너는 왜 못하냐”고 비난을 던지고 만다. 정말 주변의 도움 없이 혼자 해낸 것이든 아니면 도움이 있었는데 인지하지 못하는 경우이든 고난을 혼자 이겨내는 데에도 공감능력이 떨어진다고 하는 큰 부작용이 존재하는 것이다.

또 비교적 사소해 보이는 문제들 예를 들어 어질러진 방을 정리하는 것에 있어서도 집에 에너지 넘치는 아이가 있다거나 혹은 우울증이 심해서 손가락을 움직이는 것도 힘든 상황이라고 하면 방이 지저분하다는 문제는 표면에 드러난 증상일 뿐이고 그 이면에 훨씬 큰 진짜 문제들이 도사리고 있는 셈이다.

최근 노숙인들에 대한 사람들의 인식과 그 인식들이 도움 행동에 미치는 영향에 대한 연구를 접했다. 여기에서도 노숙인들이 그 상황에 처하게 된 이유가 단순히 ‘게으름’ 같은 개인적이고 내적인 문제 때문이라고 생각하는 사람들은 원인이 이보다 더 복잡할 거라고 생각한 사람들에 비해 노숙인들을 위한 봉사활동이나 도움 행동에 참여할 의향이 적은 것으로 나타났다.

한국인들이 특히 사랑한다는 소설 ‘데미안’을 보면 초반부에 유복한 가정환경에서 자라고 있는 주인공 싱클레어가 그렇지 않은 환경에 처한 다른 소년들을 바라보며 동일한 시공간에 서로 완전히 다른, 빛과 어둠의 세계가 아슬아슬하게 공존함을 잘 보여준다.

조금 다르지만 나 역시 청소년기에 가출의 유혹에 잠시 사로잡혔던 적이 있었다. 만약 내가 조금이라도 더 운이 나빴거나 주변의 도움이 없었더라면 지금과 완전히 다른 세계를 살아가고 있을 거라는 생각이 든다. 종이 한 장 차이 같은 작은 요소들이 모여서 커다란 나비효과를 만드는 법이다.

공감하고 말고의 여부를 떠나서 노숙인들 역시 ‘게으름’보다는 분명 더 복잡하고 다양한 각자의 사정에 인해 그런 상황에 처했을 거라는 생각이 든다. 내 사정이 복잡한 만큼 다른 사람들의 사정도 비슷하게 또는 더 많이 복잡한 법이니까.

Tausen, B. M. & Fossum, J. (2024). Empathy helps, Dehumanization harms: Beliefs about the causes of homelessness are (in)directly related to intentions to help and harm those who are unhoused. Journal of Applied Social Psychology. Online first publication https://doi.org/10.1111/jasp.13050

※필자소개
박진영. 《나, 지금 이대로 괜찮은 사람》, 《나를 사랑하지 않는 나에게》를 썼다. 삶에 도움이 되는 심리학 연구를 알기 쉽고 공감 가도록 풀어낸 책을 통해 독자와 꾸준히 소통하고 있다. 온라인에서 ‘지뇽뇽’이라는 필명으로 활동하고 있다. 현재 미국 듀크대에서 사회심리학 박사 과정을 밟고 있다.

[출처] https://n.news.naver.com/article/584/0000029584?cds=news_media_pc

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15 11월 2024

[천체물리 – 우주(과학)] 5년 후 지구로 돌진하는 소행성 ‘아포피스’…지구 중력에 산사태 [아하! 우주]

[천체물리 – 우주(과학)] 5년 후 지구로 돌진하는 소행성 ‘아포피스’…지구 중력에 산사태 [아하! 우주]

5년 후 지구로 돌진하는 소행성 ‘아포피스’…지구 중력에 산사태 [아하! 우주]

입력
[서울신문 나우뉴스]

소행성 아포피스와 뉴욕 비교 그래픽 이미지. 사진=The Planetary Society

소행성 아포피스와 뉴욕 비교 그래픽 이미지. 사진=The Planetary Society

5년 후 지구를 향해 날아오는 소행성 아포피스에 대한 흥미로운 연구결과가 나왔다. 최근 미국 존스홉킨스 대학 응용물리학 연구소는 지구에 최근접한 아포피스가 지구 중력의 영향으로 진동과 산사태가 발생해 변형될 수 있다는 연구결과를 내놨다.

‘혼돈의 신’을 뜻하는 이집트 신화 속 아펩에서 이름을 따온 아포피스(Apophis)는 지름이 약 340m의 소행성이다. 지난 2004년 6월 처음 발견됐는데 최근까지 아포피스는 지구와 충돌 가능성이 가장 높은 소행성으로 꼽혀왔다. 이에 붙은 별칭 역시 ‘도시 파괴자’로 만약 지구와 직접 충돌한다면 지구 전체를 파괴하지는 못하지만 핵폭탄의 수십~수백 개가 폭발하는 것과 같아 반경 수백 ㎞를 흔적도 없이 사라지게 할 수 있다.

아포피스(Apophis)의 그래픽 이미지

아포피스(Apophis)의 그래픽 이미지

특히 천문학자들은 아포피스가 2029년 4월 지구와 최근접할 것으로 예상했는데, 놀랍게도 발견 당시만 해도 아포피스가 지구와 충돌할 확률을 무려 2.7%로 예측하기도 했다. 그러나 다행히 최근 연구결과 아포피스가 지구와 약 3만1860㎞ 거리를 두고 지나갈 것으로 예측돼 지구와 충돌할 가능성은 거의 없다. 다만 이 정도 거리도 지구와 달 사이의 약 12분의 1에 불과할 정도로 가깝다.

이번에 존스홉킨스 대학 연구팀은 아포피스와 유사한 소행성을 기반으로 시뮬레이션 모델을 만들어 지구를 스쳐 지나가는 아포피스의 물리적 변화를 예측했다. 연구를 이끈 로날드 루이스 발루즈 연구원은 “아포피스의 중력은 지구보다 약 25만 배나 작다”면서 “지구 중력으로 인해 지구와 가까워지기 1시간 전 부터 소행성에 지진과 같은 진동이 이어질 수 있다”고 설명했다.

지구를 향해 날아오는 아포피스의 궤적. 일부 인공위성보다도 지구와 가깝다. 이미지=NASA

지구를 향해 날아오는 아포피스의 궤적. 일부 인공위성보다도 지구와 가깝다. 이미지=NASA

이어 “이 진동이 얼마나 강할 지 말하기는 어렵지만 아포피스 표면의 바위를 우주로 내 보내 외형을 바꿀 수 있을 것”이라면서 “지구의 중력은 아포피스의 회전 패턴을 바꿀 수 있어 산사태를 촉발해 표면 아래에 있는 층이 드러날 수도 있다”고 덧붙였다.

한편 지구를 방문하는 아포피스를 가깝게 지켜볼 수 있는 희귀한 기회를 맞아 국제 협력도 커지고 있다. 앞서 지난 7월 부산 벡스코에서 개막한 우주분야 세계 최대 규모 국제 학술행사인 ‘국제우주연구위원회’(COSPAR·코스파)에서도 아포피스 탐사와 관련한 국제협력이 언급된 바 있다.

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15 11월 2024

[암호화폐] Solana 토큰 만들기 — MeMe Coin

[암호화폐] Solana 토큰 만들기 — MeMe Coin

Solana 토큰 만들기 — MeMe Coin

Jay Lee

 
 

나도 solana로 밈코인 만들 수 있을까?

솔라나에 밈코인을 발행해보자.

프로젝트 개요

참조

Solana 문서

Metaplex 문서

개발환경

  1. Node.js
  2. Solana tool suite
  3. Metaplex
  4. Phantom

준비

필자는 맥 터미널로 진행합니다.

최신 solana cli를 설치합니다.

[참조: https://docs.solanalabs.com/cli/install]

sh -c "$(curl -sSfL https://release.solana.com/v1.18.4/install)"

현재 필자의 환경

workspace % node -v                                
v20.8.0
workspace % npm -v
10.1.0
workspace % yarn -v
1.22.19
workspace % ts-node -v
v10.9.2
workspace % solana --version                                                
solana-cli 1.18.4 (src:356c6a38; feat:3352961542, client:SolanaLabs)

~/workspace 에서 진행합니다.

일단, 작업 디렉토리를 생성해요.

workspace % mkdir meme
workspace % cd meme
meme %

밈코인을 만들려면 두가지 리소스가 필요합니다.

  1. 토큰 이미지 파일
  2. 메터데이터 json 파일

토큰 이미지는 ai 이미지 생성기에서 돌려 얻어보겠습니다.

푸른 바다, 푸른 하늘의 독도를 그려달라고 해봤어요.

자! 이제, 이미지를 https://nft.storage/에 올립니다. ipfs를 사용하는 off-chain 분산 스토리지를 제공하는 무료 서비스입니다.

올라가면, 주소*(View URL)를 볼 수 있어요.

https://bafybeif2gqc72oeefebn77kp4iomrgshfevzxnuyre6eqnu7xara7anlgm.ipfs.nftstorage.link/

제 경우는 위와 같이 나왔어요.

JSON 파일을 준비해 봅시다. 저는 아래와 같이 만들고

{
  "name": "Dokdo Coin",
  "symbol": "DOK",
  "description": "Dokdo Coin",
  "image": "https://bafybeif2gqc72oeefebn77kp4iomrgshfevzxnuyre6eqnu7xara7anlgm.ipfs.nftstorage.link"
}

다시, https://nft.storage/ 에 올렸습니다.

https://bafkreico2rt2pdqy57nakinjq4egzyj63w4mu5hixun32nvnim6dzphzmm.ipfs.nftstorage.link/

이제, 위에 주소를 가지고, 토큰을 만들어 보겠습니다.

일단, 두개의 지갑(계좌, Keypair?)이 필요합니다.

  1. 발행인의 지갑(발행비 결제 및 토큰 소유주)
  2. 밈코인 자체의 주소가될 Keypair

이왕이면 의미있는 주소였으면 좋겠습니다. 그래서 아래와 같이 만들겠습니다.

# east로 시작하는 주소 생성
workspace % solana-keygen grind --starts-with east:1
# Dokdo로 시작하는 주소 생성
workspace % solana-keygen grind --starts-with Dokdo:1

필자는 아래의 두개의 지갑 파일이 나왔습니다.
eastQhAYNCtxPGhG6YWifPWo1P3FVsSaH97vUSmDHjE.json DokdodChquwPecMeimj7jPGncNHXoHHFdoCEKav5KAp4.json

리소스 준비가 끝났으니, 시작해보겠습니다.

mint.ts라는 파일을 만들겠습니다.

import { percentAmount, generateSigner, signerIdentity, createSignerFromKeypair } from '@metaplex-foundation/umi'
import { TokenStandard, createAndMint } from '@metaplex-foundation/mpl-token-metadata'
import { createUmi } from '@metaplex-foundation/umi-bundle-defaults';
import { mplCandyMachine } from "@metaplex-foundation/mpl-candy-machine";
import  "@solana/web3.js";
import secret from './eastQhAYNCtxPGhG6YWifPWo1P3FVsSaH97vUSmDHjE.json';
import dokdo from './DokdodChquwPecMeimj7jPGncNHXoHHFdoCEKav5KAp4.json';

const umi = createUmi('https://api.devnet.solana.com/'); //원하는 endpoint로 변경, 데브넷, 테스트넷, 메인넷
const userWallet = umi.eddsa.createKeypairFromSecretKey(new Uint8Array(secret));
const userWalletSigner = createSignerFromKeypair(umi, userWallet);
const mintKeypair = umi.eddsa.createKeypairFromSecretKey(new Uint8Array(dokdo));
const mintSigner = createSignerFromKeypair(umi, mintKeypair);

const metadata = {
    name: "Dokdo Coin",
    symbol: "DOK",
    uri: "https://bafkreico2rt2pdqy57nakinjq4egzyj63w4mu5hixun32nvnim6dzphzmm.ipfs.nftstorage.link",
};

const mint = mintSigner;// generateSigner(umi);
umi.use(signerIdentity(userWalletSigner));
umi.use(mplCandyMachine())

createAndMint(umi, {
    mint,
    authority: umi.identity,
    name: metadata.name,
    symbol: metadata.symbol,
    uri: metadata.uri,
    sellerFeeBasisPoints: percentAmount(0),
    decimals: 8,
    amount: 51751000_000_00000000,
    tokenOwner: userWallet.publicKey,
    tokenStandard: TokenStandard.Fungible,
    }).sendAndConfirm(umi).then(() => {
    console.log("Successfully minted 1 million tokens (", mint.publicKey, ")");
});

일단, 환경을 확인해보겠습니다.

meme % solana config get
Config File: /Users/kjaylee/.config/solana/cli/config.yml
RPC URL: https://api.testnet.solana.com 
WebSocket URL: wss://api.testnet.solana.com/ (computed)
Keypair Path: /Users/kjaylee/workspace/solana.keys/DTPRZ8VZtcjmb9vxB8VRqsX7QKEp69ASgwHrWTtv7s38.json 
Commitment: confirmed

testnet으로 되어 있군요. 제가 주로 쓰는 Keypair(지갑)이 등록되어 있고요.

이 두개를 바꾸겠습니다. devnet으로 해보죠.

[참조: https://solana.com/docs/core/clusters]

meme % solana config set --url https://api.devnet.solana.com
Config File: /Users/kjaylee/.config/solana/cli/config.yml
RPC URL: https://api.devnet.solana.com 
WebSocket URL: wss://api.devnet.solana.com/ (computed)
Keypair Path: /Users/kjaylee/workspace/solana.keys/DTPRZ8VZtcjmb9vxB8VRqsX7QKEp69ASgwHrWTtv7s38.json 
Commitment: confirmed

meme % solana config set --keypair ./eastQhAYNCtxPGhG6YWifPWo1P3FVsSaH97vUSmDHjE.json 
Config File: /Users/kjaylee/.config/solana/cli/config.yml
RPC URL: https://api.devnet.solana.com 
WebSocket URL: wss://api.devnet.solana.com/ (computed)
Keypair Path: ./eastQhAYNCtxPGhG6YWifPWo1P3FVsSaH97vUSmDHjE.json 
Commitment: confirmed

airdrop부터 하나 받고 하겠습니다.

당연하게도, 돈이 있어야 돈이 발행됩니다.

meme % solana airdrop 1
Requesting airdrop of 1 SOL

Signature: 5ciDBVVhJyi1HqsLZbST9FfMbWvQsLvSikXzFrsRXNfXNY7hrwKkdw8toB4gaKqDyU4NyCjdh8j1CW3pQGtJkTeU

1 SOL

meme % solana account eastQhAYNCtxPGhG6YWifPWo1P3FVsSaH97vUSmDHjE     

Public Key: eastQhAYNCtxPGhG6YWifPWo1P3FVsSaH97vUSmDHjE
Balance: 1 SOL
Owner: 11111111111111111111111111111111
Executable: false
Rent Epoch: 18446744073709551615

잘 들어온게 확인이 되죠? 아래, 소수점 표현 8과, amount는 정하시면 됩니다. (대한민국 1인당 1000개?)

...
decimals: 8,
amount: 51751000_000_00000000,
...

이제, 필요한 초기화를 하겠습니다.

meme % yarn init --yes
yarn init v1.22.19
warning The yes flag has been set. This will automatically answer yes to all questions, which may have security implications.
success Saved package.json
✨  Done in 0.03s.

meme % tsc --init

Created a new tsconfig.json with:                                                                                       
                                                                                                                     TS 
  target: es2016
  module: commonjs
  strict: true
  esModuleInterop: true
  skipLibCheck: true
  forceConsistentCasingInFileNames: true


You can learn more at https://aka.ms/tsconfig

tsconfig.json 파일을 열어서, 아래 줄을 찾아 주석을 제거해서 활성화해주세요.

"resolveJsonModule": true

필요한 라이브러리 설치

meme % yarn add @solana/web3.js @metaplex-foundation/umi @metaplex-foundation/mpl-token-metadata @metaplex-foundation/umi-bundle-defaults @metaplex-foundation/mpl-candy-machine bs58

밈코인 생성!!

meme % ts-node mint.ts                                             
Successfully minted 1 million tokens ( DokdodChquwPecMeimj7jPGncNHXoHHFdoCEKav5KAp4 )

https://explorer.solana.com/address/DokdodChquwPecMeimj7jPGncNHXoHHFdoCEKav5KAp4?cluster=devnet

짜잔@@~

[출처] https://pipln.medium.com/solana-%ED%86%A0%ED%81%B0-%EB%A7%8C%EB%93%A4%EA%B8%B0-meme-coin-468565705cb4

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14 11월 2024

[알아봅시다] “일상에 스며든 AI”…2025년 주목할 ICT 10대 이슈

[알아봅시다] “일상에 스며든 AI”…2025년 주목할 ICT 10대 이슈

“일상에 스며든 AI”…2025년 주목할 ICT 10대 이슈

입력
IITP, 10대 ICT이슈 선정…’AI’ 전산업으로 확산, 혁신 가속“AI가 모든 기술에 연관성을 가지고 진흥과 혁신을 계속하고 있다. 올해는 AI가 실현 가능하다는 것을 증명한 한 해라면, 내년은 AI가 우리의 생활에 범용 기술로 자리 잡으면서, 혁신과 경쟁이 더욱 빠르게 진행되는 해가 될 것이다”

임진국 정보통신기획평가원(IITP) 디지털미래정책단장은 14일 서울 양재동 엘타워에서 열린 2025 ICT 산업전망 컨퍼런스에서 내년에 주목해야 할 ICT 분야 주요 10대 이슈를 꼽은 뒤 이같이 말했다.

이날 IITP는 2025년 주목해야 할 10대 ICT 이슈로 인공지능(AI), AI반도체, AI데이터, 양자기술, 네트워크, 사이버보안, 미디어, 휴머노이드, AI사이언티스트, 안전안보 등의 키워드를 제시했다.

2025 ICT 10대 전망

AI, AI에이전트의 시대로

AI 대혁명 시대가 열리면서 일반인공지능(AGI)을 향한 진화가 더욱 가속되고 있다. 일론 머스크는 2~3년 내, 샘 올트먼은 수천일 내 AGI 시대가 열릴 것으로 전망했다. 단 실효성, 효율성의 이슈도 계속 부상될 것으로 예측된다.

IITP는 내년부터 AI의 에이전트 시대가 본격 열릴 것으로 전망한다. 스스로 계획을 하고 행동을 하고 학습하는 AI가 등장할 것이라는 설명이다. 미팅, 캘린더, 메일, 메신저, 검색, RPA, 챗봇 등을 모두 AI 에이전트가 해결해줄 것이라는 기대가 나온다.

임진국 단장은 “AI 혁신이 우리 일상과 경제 사회적인 영향력을 가속화시킬 것”이라며 “우리 일상 일하는 방식의 변화의 계기점이 될 것이라고 생각한다”고 말했다.

또한 오픈소스 AI가 AI 혁신 경쟁을 가속화 시키지만, 빅테크 중심의 AI 진입장벽이 낮아지는 계기가 될 것이라고 설명했다.

AI 반도체, 초격차 전장의 전면 확장

빅테크의 자체칩 개발이 증가하고 HBM 수요가 폭발하면서 AI 반도체 비중은 더욱 늘어나고 있다. 이에 내년은 AI 반도체를 두고 미국과 중국이 초격차로 겨루는 한 해가 될 것으로 예상된다. 한국도 이런 흐름에 합류해 ‘AI-반도체 이니셔티브’를 맺은 상황이다.

IITP는 NPU 시장이 본격 개화되는 시기가 될 것이라고 주목했다. GPU가 성장하면서 공급적체, 전력소모, 물 과다 사용 등으로 언제까지 갈것이냐 하는 우려가 존대. 이에 NPU를 다시 주목하게 될 것이고, 시스템SW과 만나 NPU 시장이 확산 될 것이라는 예측이다.

여전히 해결되지 않는 반도체의 메모리 방목 문제, 전력 소모 문제 등도 극복해야 할 한계점이다. 이러한 한계점이 차세대 반도체 시장의 새로운 기회를 열것이라고 전망했다.

AI 데이터, ‘BIG’ 데이터보다 ‘FINE’ 데이터로

AI가 등장한 초기는 파라미터의 크기가 성능을 좌우 했지만 최근에는 무조건 그렇지 않다는 결과가 나오고 있는 상황이다. 이에 2026년도 부터 학습데이터의 고갈이 시작될 것이라는 전망이 나온다. AI 시장은 데이터를 기반으로 성장하는데, 데이터 자체가 고갈되면 정체는 불가피 하다.

이를 극복하기 위해 AI 합성 데이터가 주목받고 있다. 양질의 데이터가 절대적으로 필요한 시기가 오고 있는 것. 그러나 환각 등으로 모델이 붕괴될 위험도도 존재한다.

이에 내년은 다시 고품질의 데이터에 주목하는 한해가 될 것으로 보인다. AI 성능 경쟁 이전에 데이터 확보 경쟁이 본격화 될 것이라는 설명이다.

나아가 AI 학습 방법도 변화될 것으로 관측된다. 방대한 데이터를 바탕으로 사전 및 사후 학습이 직중됐지만 이제는 추론 학습이라는 새로운 과정이 더 해진다는 것. 사람처럼 반복적으로 생각하도록 하게 하면서 성능도 10배 정도 향상됐다는 결과도 나오고 있다. 갈수록 소량 데이터의 학습이 더욱 주목을 받게된다.

양자기술…퀀텀, 과학에서 산업으로

100년 동안 이어온 양자 기술도 떠올랐다. 연구실을 넘어 산업으로 도약하기 시작한 것이다. 양자 암호통신, 양자 네트워크, 양자센서 등이 절차를 거치며 본격 상용화를 앞두고 있다. 앞으로 양자 기술은 우리의 일상에 가까워질 예정이다. 단 고비용, 대형사이즈, 낮은 양상 효율 등의 단점이 극복해야 한다.

IITP는 퀀텀과 AI가 결합해 디지털 미래를 대비하는 시기인 점을 주목했다. 두 기술이 합쳐져 초저전력, 막강한 병렬연산, 빠른 데이터 처리, 높은 보안성 등의 시너지가 발휘된다. 이에 세계 각국이 양자기술을 육성하면서 보호 하고자 하는 시대가 오고 있으므로, 우리나라도 세계의 흐름에 합류해야 한다고 제언했다.

지능화가 주도하는 차세대 네트워크

최근 AI 서비스가 확산되면서 데이터 트래픽 폭증, AI 서비스 트래픽 비중 증가 등의 네트워트의 당면과제들이 떠오르고 있다.

IITP는 SW를 넘어 AI 중심의 네트워크로 혁신하는 점을 주목했다. 네트워크 SW중심이 AI를 만나, 네트워크 지능화 AI RAN을 구성할 것이라는 것. 이에 내년은 네트워크의 AI 지능화를 통해서 AI 로봇, 의료와 같은 고차원의 AI 서비스가 점차 빠르게 전개될 것으로 전망된다.

또한 이러한 네트워크 지능화는 통신시장의 경쟁 구도에서도 변화를 야기시킬 것으로 예상된다. 나아가 6G 주도권 경쟁에서도 이러한 지능화는 필수라고 꼽았다.

AI 창, AI 방패 등 사이버 보안 급부상

사이버 공격도 AI와 만나 양적, 질적으로 진화하고 있다. 사이버 위협 건수가 늘어나고, 피해규모도 커지면서 사이버위협이 양적으로 확대되고 있는 상황이다.

내년에는 사이버 보안이 다시 주목받을 예정이다. AI 공격을 AI 보안으로 막는 방식이 증가할 것이라는 설명이다. 개인, 기업 뿐만 아니라 국가 차원에서 사이버 보안의 중요성을 확인하는 한 해가 될것으로 관측된다.

IITP는 안전한 데이터를 바탕으로 마이데이터가 통신, 의료, 금융, 유통 등 전분야로 확대될 것이라고 예측했다. 데이터의 안전이 보호받으면서 활용되는 균형이 잡힐 것으로 본 것이다.

미디어콘텐츠의 창의혁명, AI영상과 공간 컴퓨팅

과거 화가, 사진작가, 만화가 등을 대체하기 힘들 것으로 관측됐으나 생성형 AI가 등장하면서 뒤집혀졌다. IITP는 AI 기반의 영상 제작이 빨라지면서 미디어 콘텐츠 제작환경에서 거대한 변화가 일어날 것이라고 전망했다.

AI 미디어콘텐츠와 AI 에이전트가 만나 새로운 나비효과가 탄생한다는 것이다. 디지털트윈, AI, XR, 네트워크, 블록체인 등이 만나 공간컴퓨팅을 불러올 것으로 기대한다.

디지털과 현실세계 연결의 중심에 선 휴머노이드

휴머노이드는 인류의 삶으로 성큼 다가왔다. 물류, 제조 영역에서는 이미 휴머노이드를 활용하고 있다. 휴머노이드 출하량은 갈수록 늘고 있다. 최근 대량 생산이 가능해지면서 본격적인 휴머노이드 시대가 열린 상황이다.

IITP는 내년 SDR(SW Defined Robot)이 범용 휴머노이드 시대를 열것으로 전망했다. SDR, 소프트웨어, 디파인드 로봇 등이 휴먼와이드 시대를 열어가는 핵심으로 자리매김 할 것이라는 설명이다.

SDR은 어떤 특정 규모 세대가 한 분야만의 일을 잘하는 게 아니라, 다양한 분야에 다목적으로 활용할 수 있는 모형 로봇 시대로의 전환을 가속화한다. 하드웨어의 경쟁력이 소프트웨어로 옮겨지는 시대인 만큼 SDx 시대가 펼쳐질 것으로 예측된다.

빨라지는 과학혁명, AI 사이언티스트

디지털이 과학 혁신의 주역으로 급부상하고 있다. 올해 노벨상을 받은 이들은 AI 석학자들이 많았다. AI+과학이 만나 패러다임이 변화되고 있는 것이다.

내년은 AI가 의료, 바이오 혁명을 현실화 하는 해가 될 것으로 전망된다. AI 주치의 시대가 개막하고, 제약 바이오에서도 AI를 본격적으로 활용해 신약을 개발할 것으로 보인다.

또 AI 과학자가 태동하는 해가 될 것으로 전망된다. AI가 물리, 화학, 소재, 우주 등 과학 분야에 적용되면서 발전 시간도 가속될 것이라는 설명이다.

디지털 미래의 힘, AI 안전과 주권

AI 혁신이 가속화되면서 딥페이크, 가짜 뉴스 등의 범죄 증가도 늘어나고 있다. 이와 같은 기술적인 혁신이 계속되면서 법과 제도도 정비되는 해가 될 것으로 관측된다. 나아가 검증, 관리가 강화되고 확산될 예정이다.

디지털 공동번영 사회, AI 안전 연구소, 등이 시장의 중요한 역할로 떠올라 안전하고 신뢰할 수 있는 AI를 위해 글로벌 연대도 필수적일 것으로 보인다.

ITTP는 소버린AI로 안보의 기틀을 세울 것으로 전망했다. 이미 글로벌 국가들은 AI 모델, 데이터, 컴퓨팅 파워 등을 바탕으로 안보 자산을 확보하고자 노력하는 모습을 보이고 있다.

[출처] https://n.news.naver.com/mnews/article/092/0002352566

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12 11월 2024

[알아봅시다] 마감일 놓친 사람, 완성도 상관없이 ‘나쁜 평가’ 받아

[알아봅시다] 마감일 놓친 사람, 완성도 상관없이 ‘나쁜 평가’ 받아

마감일 놓친 사람, 완성도 상관없이 ‘나쁜 평가’ 받아

입력
미국 스탠퍼드대·캐나다 토론토대

마감일을 넘긴 결과물은 완성도와 무관하게 나쁜 평가를 받는 것으로 나타났다. ING alternative/게티이미지뱅크 제공.

마감일을 넘긴 결과물은 완성도와 무관하게 나쁜 평가를 받는 것으로 나타났다. ING alternative/게티이미지뱅크 제공.

결과물만 좋다면 하루이틀 정도 업무 마감 기한을 넘긴 건 평판에 나쁜 영향을 안 미칠까. 데드라인을 넘긴 기간이 짧든 길든 좋은 평가를 받을 수 없다는 연구결과가 제시됐다.

미국 스탠퍼드대와 캐나다 토론토대 공동 연구팀은 제출 시한을 넘겨 완성한 작업물은 질이 떨어지는 결과물이라는 평을 받는다는 논문을 국제학술지 ‘조직행동 & 의사결정 프로세스’ 11월호에 발표했다.

연구팀은 관리자, 임원, 인사담당자 등 다른 사람을 평가하는 직무를 수행하는 근로자 6982명을 대상으로 광고전단지, 예술작품, 비즈니스 제안서, 사진, 기사, 상품 홍보 등의 결과물을 평가하도록 했다. 동일한 결과물을 두고 일부에게는 마감 기한 내에 제출됐고 일부에게는 기한을 넘겨 제출됐다는 정보를 함께 제공했다.

그 결과 늦게 제출된 결과물은 일관되게 나쁜 평가를 받았다. 평가자들은 기한을 놓친 직원에 대해 성실도가 떨어진다고 믿었고 앞으로 함께 일하고 싶지 않다거나 업무를 할당할 의향이 없다고 답변했다.

제출 기한을 넘긴 기간은 중요하지 않았다. 데드라인이 하루 지났든 일주일이 지났든 제때 제출되지 않은 결과물은 부정적인 평가를 받았다. 직원이 관리자에게 마감 내 제출이 어려울 것이라는 사전 보고를 했다 해도 마찬가지로 좋은 평가를 받지 못했다.

연구팀은 사람들이 데드라인 내 업무를 마치지 못하는 현상이 발생하는 이유에 대해 ‘계획 오류’ 탓이라고 설명했다. 계획 오류는 계획을 세울 때 투입되는 시간을 과소평가하는 경향을 의미한다.

연구팀은 근로자가 스스로 통제할 수 없는 상황은 마감기한을 연장할 수 있는 구실이 될 수 있다고도 설명했다. 무작위로 선정돼 법원의 호출을 받아야 하는 배심원 의무 이행처럼 자신이 제어할 수 없는 일은 변명거리가 될 수 있다는 것이다. 연구팀은 ”마감일을 놓친 이유가 본인 스스로 통제할 수 없는 상황 때문이었다면 이를 반드시 관리자에게 얘기하라“며 ”자신의 사정을 봐줄 수 있는 몇 안 되는 이유가 된다“고 말했다.

<참고 자료>
doi.org/10.1016/j.obhdp.2024.104365

[출처] https://n.news.naver.com/article/584/0000029518?cds=news_media_pc

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11 11월 2024

[인공지능 기술] “GPT 성능 향상 속도 둔화”…오픈AI, ‘오라이온’ 개선 위해 전략 수정

[인공지능 기술] “GPT 성능 향상 속도 둔화”…오픈AI, ‘오라이온’ 개선 위해 전략 수정

“GPT 성능 향상 속도 둔화”…오픈AI, ‘오라이온’ 개선 위해 전략 수정

  • 기자명 임대준 기자 
  •  
  •  입력 2024.11.10 19:30
  •  
  •  수정 2024.11.10 19:34

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(사진=셔터스톡)
오픈 AI가 내년 초 출시할 차세대 인공지능(AI) 모델 ‘오라이온’의 성능을 끌어 올리기 위해 안간힘을 쓰고 있다는 소식이 전해졌다. 목표는 기존 ‘GPT-4’보다 월등한 성능을 선보이는 것이만, 큰 차이를 내는 것이 어려워지고 있다는 설명이다.

디 인포메이션은 9일(현지시간) “오픈AI가 GPT 모델 개선 속도 둔화에 따라 전략을 변경했다”라고 소개했다. 여기에서 말하는 전략이란 이전처럼 사전 훈련으로 모델 성능을 대폭 끌어올리는 것보다, 사후 강화학습이나 추론 기능 강화에 초점을 맞춘다는 내용이다. 

소식통에 따르면 샘 알트먼 오픈AI CEO는 오라이온이 훈련 과정의 20%만 완료했지만, 지능과 작업 수행 능력은 이미 GPT-4와 동등하다고 말했다. 또 현재는 오라이온의 안전성을 테스트 중으로, 내년 초 출시가 유력한 것으로 알려졌다.

특히 오픈AI는 이번 모델을 기존 GPT 시리즈가 아닌 오라이온으로 명명할 만큼, 다른 차원으로 만드는 것이 목표다. 

그러나 일부 오픈AI 직원은 오라이온의 성능이 이전 모델보다는 우수하지만, GPT-3에서 GPT-4로 넘어가는 과정에 선보인 성능 향상보다 폭이 훨씬 작았다고 말했다.

또 일부 오픈AI 연구원들은 특정 작업에서 이전 모델과 성능이 별 차이가 없다고 전했다. 언어 작업에서는 더 뛰어난 모습을 보였지만, 코딩과 같은 작업에서는 이전 모델보다 성능이 좋지 않을 수 있다는 것이다. 특히 실행 비용이 더 비싸다는 것을 감안하며 사실상 성능 후퇴로 보는 것이 맞다는 입장이다.

이런 문제는 지금까지 대형언어모델(LLM) 개발의 원칙으로 통했던 ‘스케일링 법칙’이 사실상 한계에 달했기 때문이라는 분석이다. 스케일링 법칙은 LLM에 더 많은 학습 데이터를 제공하고 추가 컴퓨팅을 제공하면 성능이 계속 향상될 것이라는 논리다.

이처럼 GPT 모델의 개선 속도가 느려지며 AI 업계에서는 사전 학습보다는 다른 방법을 모델을 개선하는 쪽으로 방향을 전환하고 있으며, 이 가운데 새로운 확장 법칙이 생겨날 가능성이 있다고 전했다.

이에 대해서 마크 저커버그 메타 CEO를 비롯한 일부 관계자들은 “현재 기술이 개선되지 않는 최악의 시나리오를 맞아도 소비자 및 기업용 제품을 만들 여지가 여전히 많이 있을 것”이라고 말했다. 그 대표적인 예가 최근 앤트로픽이 내놓은 ‘컴퓨터 유즈’와 같은 AI 에이전트 기능이다. 에이전트는 분명히 챗GPT 등장만큼 혁신적인 기술이 될 수 있다.

특히 업계에서는 LLM 성장이 한계에 맞았다는 지적이 나오고 있다. 

전설적인 벤처 캐피털리스트 벤 호로비츠는 지난주 한 팟캐스트에 출연해 “AI 훈련에 사용되는 GPU의 수를 계속 늘리고 있지만, 이제는 과거만큼의 지능적인 개선을 전혀 얻지 못하고 있다”라고 지적했다. 동료인 마크 앤드리슨도 “많은 똑똑한 사람들이 한계를 돌파하고 더 높은 수준의 추론 능력에 도달하는 방법을 알아내기 위해 노력하고 있다”라고 말했다.

하지만 저커버그 CEO는 물론 알트먼 CEO와 다른 기술 리더들은 아직 전통적인 확장 법칙이 한계에 도달하지 않았다고 주장한다.

이 때문에 이들은 모델의 사전 훈련에서 최대한 성능을 얻어내기 위해 지금과는 차원이 다른 수십억달러 규모의 투자로 대규모의 데이터센터를 설립하려는 것으로 보고 있다.

물론 투자가 늘어나는 만큼 모델 성능 향상이 뒷받침될지는 의문이다. 비용에 비해 얻을 수 있는 성능 발전이 작다면, 투자 효율성에 의문이 생길 수 밖에 없다.

노암 브라운 오픈AI 연구원이 지난달 TED 컨퍼런스에서 “어느 순간 스케일링 패러다임이 무너질 수 있다”라며 “수천억달러 또는 수조달러의 비용이 드는 모델을 계속 훈련할 것인가”라고 말한 것도 이런 이유에서라는 것이다.

또 사전 훈련에서 얻는 이득이 줄어드는 이유 중 하나로는 고품질 데이터의 공급이 줄어든다는 점이 꼽혔다.

지난 몇 년 동안 LLM은 사전 학습에 웹사이트와 서적, 공개 사용이 가능한 텍스트 등을 사용했지만, 이미 최대한 많은 것을 쥐어 짜냈다는 말이다.

또 데이터 부족의 대안으로 꼽히는 합성 데이터도 한계가 지적됐다. 오라이온은 GPT-4와 최근에 출시된 o1을 포함한 다른 모델이 생성한 합성 데이터로 부분적인 학습을 받은 것으로 알려졌다. 그러나 합성 데이터는 오라이온이 특정 측면에서 이전 모델과 유사해질 수 있는 새로운 문제로 이어지고 있다고 오픈AI 직원은 말했다.

이에 대응해 오픈AI는 사전 학습을 담당했던 닉 라이더가 이끄는 기초 팀을 만들어 학습 데이터 부족 문제를 해결하는 방법과 확장 법칙이 얼마나 오랫동안 적용될지 파악하겠다고 밝혔다.

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챗GPT 훈련 과정 (사진=링크드인, Pradeep Menon)
이 때문에 오픈AI는 사전 훈련이 아닌, 다른 방법에 집중하는 것으로 알려졌다. 여기에는 강화 학습과 추론 강화가 주를 이루는 것으로 알려졌다.

오픈AI는 챗GPT부터 인간 피드백을 통한 강화학습(RLHF)으로 유명했다. 최근에는 RLHF를 담당하는 외부 계약직이 1000명에 달하는 것으로 전해졌다. 이를 관리하는 ‘휴먼 데이터 팀’도 운영하고 있다. 

특히 박사급 학위 소지자 등 전문가들이 포함된 것으로 알려졌다. 이들의 검증을 통해 모델 성능의 기준을 높이겠다는 의도로, 이에 따른 비용 증가도 만만치 않은 것으로 알려졌다.

또 o1 모델에 이어 o2를 개발하는 등 추론 성능 향상에도 전념하고 있다. 알트먼 CEO는 최근 “회사의 최우선 순위는 o1과 그 후속 모델의 개발”이라고 밝혔으며, 지난주에는 X(트위터)를 통해 o2의 벤치마크 성능이 비약적으로 좋아졌다는 글을 실수로 올린 바 있다.

즉 추론 성능 향상이 오라이온의 성능을 끌어올릴 핵심으로 보는 것이다. 이 때문에 오라이온은 추론 후속 모델 출시 이후 개발을 마칠 것으로 예측되고 있다.

브라운 연구원도 TED에서 비슷한 내용을 공개한 바 있다. 모델을 변경하지 않고도 사용자 질문에 답하는 동안 모델에 추가 컴퓨팅 리소스와 시간을 제공하면 응답 품질이 계속 향상될 수 있다고 전했다. 이른바 ‘테스트-타임 컴퓨트(Test-Time Compute)’라는 개념이다.

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테스트-타임 컴퓨트 (사진=오픈AI)
따라서 오픈AI가 사전 훈련으로 성능 향상을 조금이라도 올릴 수 있다면, 결국 추론 강화로 전반적인 모델 성능 향상을 이뤄내는 구조라고 한 관계자가 전했다.

알트먼 CEO도 결국 이런 방식을 염두에 두는 것으로 분석됐다. 지난 10월 데브데이에서는 “나는 추론이 우리가 수년간 기다려온 많은 것을 가능하게 해주기를 바란다”라고 말했다.

특히 게리 탄 와이 컴비네이터 CEO와의 팟캐스트에서는 “우리는 인공일반지능(AGI)을 달성하기 위해 무엇을 해야 할지 알고 있다”라며 “일부는 창의적인 방식으로 현재 모델을 사용하는 것을 포함한다”라고 말했다.

이에 대해 이온 스토이카 데이터브릭스 공동 창립자 겸 회장은 “LLM의 성과가 특정 면에서는 정점에 도달했지만, 다른 면에서는 그렇지 않을 가능성이 있다”라고 말했다.

그는 AI가 코딩이나 복잡하고 여러 단계로 구성된 문제 해결 등의 작업에서 지속적으로 개선되고 있지만, 텍스트의 감정을 분석하거나 의학적 문제의 증상을 설명하는 등 일반적인 능력에서는 진전이 둔화한 것으로 보인다고 설명했다.

“일반 지식 질문에 대해서는, 지금은 LLM의 성과가 정체돼 있다고 주장할 수 있다. 우리에게는 더 많은 고품질 데이터가 필요하며, 합성 데이터는 그다지 도움이 되지 않는다”라고 말했다.

임대준 기자 ydj@aitimes.com

출처 : AI타임스(https://www.aitimes.com)

[출처] https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=165134

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9 11월 2024

[사회과학] [박진영의 사회심리학] 자신이 겪은 어려움 처한 사람을 경멸하는 이유

[사회과학] [박진영의 사회심리학] 자신이 겪은 어려움 처한 사람을 경멸하는 이유

[박진영의 사회심리학] 자신이 겪은 어려움 처한 사람을 경멸하는 이유

입력
게티이미지뱅크 제공

게티이미지뱅크 제공

자신이 겪었던 것과 비슷한 어려움을 겪는 사람들을 보면 그 힘듦을 알기에 더 마음이 가고 돕고 싶은 마음이 생길 것 같다. 물론 그런 경우들이 존재하지만 안타깝게도 그 반대의 경우도 존재한다는 것이 문제다.

사람들에게 자신이 과거에 겪었지만 이겨낸 어려움(예를 들어 금연, 취업하기)을 현재 겪고 있는 사람들을 보여주면 측은지심보다 경멸하는 마음이 더 크게 나타난다는 연구 결과가 있었다.

한국에서도 군대 갔다온 사람들이 지금 군인들을 보며 저건 힘든 것도 아니라고 어려움을 평가절하 하는 일이나 어려운 환경 속에서도 자수성가한 사람들이 비슷하게 어려운 환경에 처해있는 사람들에게 결국 다 의지력의 문제라며 사회 구조적 문제를 개인의 문제로 치환하는 일들이 흔한 것을 보면 꽤 흔히 나타나는 현상인 것도 같다.

이렇게 과거의 고생을 평가절하하고 비슷한 어려움을 겪는 사람들을 비난하는 것은 우선 우리의 ‘기억’이 자신을 훌륭하게 포장하는 방향으로 재구성되는 것이 한 몫 한다. 실은 힘들게 겨우겨우 문턱을 넘었지만 시간이 지나면 생각보다 할 만 했다고 개구리 올챙이적 기억 못 하는 이야기를 하는 것이다.

또 많은 이들이 자신의 능력과 노력 외에도 여러가지 운, 가족과 친구, 주변 사람들의 직간접적인 도움의 영향이 컸음에도 이런 부분은 모두 생략하고 오직 자신의 능력과 노력으로 이겨냈다며 자신의 성공을 과도하게 ‘내적 귀인’하는 모습을 보인다. 반대로 실패했을 경우에는 자신의 능력과 노력이 부족했다기보다 상황이 여의치 않았거나 주변의 방해가 심했다며 ‘외적 귀인’을 한다.

이렇게 우리의 기억이란 나에게 유리한 방향으로 쉽게 재구성되고 실제 성공에 기여한 원인들도 우리 마음대로 편집되기 때문에 그 결과 우리는 어려움을 이겨낸 소중한 경험을 타인을 돕는 방향으로 쓰기보다 ‘꼰대질’을 하는 데 사용하고 만다.

“내가 해보니까 할만하던데 너는 왜 어려워 하냐”고 어려움에 처해있는 사람을 돕기는 커녕 비난하고 만다. 하지만 우리가 ‘나 스스로 이겨냈다’라고 생각하는 많은 사건들은 사실 스스로의 역할을 과대포장해서 지어낸 거짓말인 경우가 많다.

최근 한 연구가 지나친 내적 귀인이 공감을 방해하는 요소일 가능성을 포착했다. 연구자들은 어렵게 직장을 구한 사람들에게 그 동력이 자신의 능력과 노력인지, 아니면 그 외에 주변의 도움 또한 존재하는지에 대해 물었다.

그 결과 자신의 성공에 가족, 친구, 주변인들의 도움 또한 크게 작용했다고 생각한 사람들이 그렇지 않은 사람들에 비해 비슷한 고생을 겪고 있는 다른 사람들에 대해 안타깝고 도와주고 싶다는 의향을 내비치는 것으로 나타났다.

어려움을 극복한 경험에 대해 내적 귀인보다 ‘관계적 귀인’을 할 때 우리는 더 비슷한 어려움을 겪고 있는 타인에게 따뜻한 손길을 내밀게 된다는 것이다.

생각해보면 태어난 순간부터 상당시간을 오로지 타인의 선의에 의해 생존해온 우리의 발자취에는 보이지 않더라도 크고 작은 도움의 손길들이 분명히 존재한다. 그럼에도 불구하고 오로지 나의 노력으로만 전부 이루었다고 보는 것은 정확하지 않은 시각일 것이다.

물론 어떤 사람들은 비교적 작은 도움을 받고 이로 인해 더 많은 어려움을 겪는다. 하지만 이 때에도 상관없는 타인에게 보상심리나 억울함을 내비치기보다는 “나는 도움을 받지 못했고 그래서 더 힘들었지만 너는 그런 어려움을 겪지 않았으면 좋겠다. 내가 너를 도와주겠다”고 할 수 있다면 좋겠다는 생각이 든다. 자신의 과거에 매이지 않고 다음 세대의 행복을 바라는 것이 바로 ‘성숙한’ 인간의 조건이 아닐까.

Ruttan, R. L., McDonnell, M. H., & Nordgren, L. F. (2024). Relational attributions for one’s own resilience predict compassion for others. Journal of Personality and Social Psychology, 108(6), 610-622.

※필자소개
박진영. 《나, 지금 이대로 괜찮은 사람》, 《나를 사랑하지 않는 나에게》를 썼다. 삶에 도움이 되는 심리학 연구를 알기 쉽고 공감 가도록 풀어낸 책을 통해 독자와 꾸준히 소통하고 있다. 온라인에서 ‘지뇽뇽’이라는 필명으로 활동하고 있다. 현재 미국 듀크대에서 사회심리학 박사 과정을 밟고 있다.

[출처] https://n.news.naver.com/article/584/0000029491?cds=news_media_pc

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8 11월 2024

[물리] 원자핵은 어떻게 생겼을까…고에너지 핵충돌로 첫 확인

[물리] 원자핵은 어떻게 생겼을까…고에너지 핵충돌로 첫 확인

원자핵은 어떻게 생겼을까…고에너지 핵충돌로 첫 확인

입력 
수정2024.11.08. 오후 12:33
국제 공동 프로젝트 ‘스타콜라보레이션’ 성과 발표

우라늄 원자핵이 전자와 충돌하면서 입자를 방출하는 장면을 표현한 이미지. Chunjian Zhang/Fudan University 및 Jiangyong Jia/Stony Brook University 제공

우라늄 원자핵이 전자와 충돌하면서 입자를 방출하는 장면을 표현한 이미지. Chunjian Zhang/Fudan University 및 Jiangyong Jia/Stony Brook University 제공

과학자들이 전자를 가속시켜 무거운 원자핵과 충돌시키는 장치인 상대성중이온가속기(RHIC)를 사용해 원자핵의 세부적인 형태를 규명하는 시각화 기술을 개발했다. 관찰된 원자핵은 약간 찌그러든 축구공의 형태를 보였다. 관찰 축에 따라 형태에 미묘한 차이가 있다는 사실도 확인됐다.

이번 연구는 원자핵의 복잡하고 다양한 형태를 자세하게 알 수 있게 됐다는 의미가 있다. 원자핵의 형태를 알면 핵 분열에서 분열할 가능성이 가장 높은 원자가 무엇인지, 중성자별의 충돌에서 무거운 원자 원소가 어떻게 형성되는지 등 다양한 물리학 난제를 해결하는 실마리가 될 수 있다. 초기 우주를 구성하는 입자의 형성 조건을 찾는 데도 중요하다.

미국 브룩헤이븐국립연구소(BNL)가 운영하는 RHIC로 새로운 물질 상태 등을 연구하는 국제공동연구프로젝트 ‘스타콜라보레이션(STAR Collaboration)’ 연구진은 RHIC를 사용해 원자핵의 형태를 다양한 축에서 관측한 결과와 관측을 가능케 한 고에너지 시각화 기술을 국제학술지 ‘네이처’에 6일(현지시간) 발표했다. 이번 연구에는 한국의 세종대 연구진도 참여했다.

원자핵은 원자의 중심에 위치한 핵심 구조다. 양성자와 중성자로 구성돼 있으며 원자의 거의 모든 질량을 차지한다. 물질의 기본적인 구조와 물질이 상호작용하는 메커니즘을 연구하는 데 중요하다. 원자핵의 양성자와 중성자는 강한 핵력으로 결합돼 있다. 이 힘은 입자 간의 상호작용을 연구하는 데 필수적이다.

원자핵의 형태를 규명하는 것은 과학계의 주요 과제 중 하나였다. 기존에 사용되던 저에너지 시각화 기술은 원자핵을 다양한 방식으로 자극해 방출되는 빛의 입자를 관찰하는 방식으로 원자핵의 형태를 추론했다. 마치 사진을 촬영할 때 카메라 센서가 오랜 시간 빛을 받아들이게 하는 장기간 노출 촬영법과 같아 짧은 시간에 원자핵 내부에서 발생하는 양성자 배열의 미묘한 변화까지는 포착할 수 없었다. 원자핵의 정확한 형태를 다각도에서 관찰하는 데도 역부족이었다. 전자기의 상호 작용 활동을 활용하기 때문에 원자핵에서 전하를 띠지 않는 중성자를 관찰하기 어려운 것도 한계였다.

연구팀이 개발한 고에너지 시각화 기술은 원자핵을 구성하는 양성자와 중성자를 마치 동결된 것과 같은 상태에서 관측할 수 있다. 노출 시간이 짧은 사진 촬영법과 유사하다.

연구팀은 고에너지로 원자핵을 자극하는 RHIC에 주목했다. 앞서 RHIC는 전자를 가속시켜 무거운 원자핵과 충돌시키는 실험에 사용됐다. 무거운 원자핵일수록 양성자와 중성자의 내부 구성 요소이자 물질을 구성하는 가장 기본적인 입자인 ‘쿼크’와, 쿼크를 매개하는 입자인 ‘글루온’의 방출 과정을 관찰하기 쉽다. 방출된 쿼크와 글루온은 고에너지에 의해 뜨거운 덩어리인 쿼크-글루온 플라즈마(QGP)를 형성하게 된다. 이때 쿼크-글루온 플라즈마는 충돌한 원자핵의 형태에 의해 결정된다.

연구팀은 이 과정을 ‘역추적’하는 방식으로 원자핵의 형태에 대한 데이터를 도출했다. 원자핵이 충돌할 때 발생하는 입자의 흐름과 운동량을 분석하고 이를 다양한 쿼크-글루온 플라즈마 모양에 대한 유체역학적 모델링에 적용해 원래 충돌했던 원자핵의 형태에 도달했다. 연구팀은 이번 시각화 기술을 위한 유체역학적 모델링을 만드는 데는 2000만 시간 이상의 컴퓨터 작업을 통해 1000만건 이상의 원자핵 충돌 데이터를 분석하는 작업이 필요했다고 설명했다.

연구팀은 “이번에 개발된 고에너지 시각화 기술로 우라늄의 원자핵을 관찰한 결과 3개의 관측 축에 따라 미묘한 형태의 차이가 확인됐다”며 새로운 관측 기술은 원자핵의 밝혀지지 않은 복잡한 구조를 규명하는 데 활용될 수 있다고 말했다.

<참고 자료>
-10.1038/s41586-024-08097-2

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