메모:실전 운영 검증 완료된 깃렙 업그레이드 가이드! 깃렙 업그레이드는 경유버전을 거쳐 순차 업그레이드하는 인플레이스 업그레이드 방식으로 진행해야 기존 사용율에 영향도 없이 버전업 패치가 가능함. 실제 운영 CICD 환경에서 해보았고, 순차적으로 명령어 실행만 하면됨 단, 버전업 이후 마이그레이션 단계가 오래걸려 초기 작업 시간 산정시 현재 버전이 낮다면 1,2차로 나누어 적용을 권장. 실제 1차 17.11.7버전까지 마이그포함 8시간 걸림. 설치 및 검증까지 20분 마이그가 오래는 2시간이상!

메모:Node.js 보안 권고(CVE) 대응을 위해 Ubuntu 및 Rocky Linux 환경에서 취약한 버전을 최신 보안 LTS 버전으로 무중단 업그레이드하고, PM2 프로세스 리로드와 npm 의존성 감사를 수행하는 8단계 표준 조치 절차를 안내합니다.

메모:[영상 요약 및 핵심 내용] 뇌과학자 김대식 교수가 각계 전문가(안무가, 건축가 유현준, 경제 전문가)와 함께 AGI(범용 인공지능)와 에이전틱 AI가 인류의 일자리, 예술, 도시, 경제에 가져올 미래를 조망한 3시간 특집 대담입니다. (전체 길이: 2시간 53분 13초) 1. AGI와 신입 채용의 붕괴: 10년 내 인간의 모든 지적 능력을 대체할 AGI가 도래하며, 이미 스스로 코딩하고 업무를 수행하는 '에이전틱 AI'가 현실화되었습니다. 이로 인해 소프트웨어 등 실체가 없는 분야부터 대졸 신입 채용이 급감하고 시니어 위주로 재편되고 있습니다. AI가 대체하는 '중간 수준'이 아닌, 자신이 가장 좋아하는 분야에서 상위 10%의 독보적 역량과 인간 고유의 감각을 키워야 살아남습니다. 2. 자본주의의 재편과 생존 투자 전략: 지적 노동의 가치가 폭락하고 자본의 가치가 폭등하면서 소수가 부를 독점하는 '기술 봉건주의'가 우려됩니다. 노동과 소득이 분리되는 시대에 대비해 3040세대는 최소 1~3년을 버틸 자본과 '항상성 있는 투자 소득(ETF 초분산 등)'을 구축해야 하며, 1020세대는 비용이 대폭 낮아진 AI 1인 창업과 최신 AI 도구(바이브 코딩 등) 활용에 도전해야 합니다. 인프라 측면에서는 데이터센터 버블 속에서도 24시간 돌아가는 에이전틱 AI 추론용 반도체(NPU/LPU)와 차세대 메모리(HBF)가 핵심이 될 것입니다. 3. AI의 창발적 위험 경고: AI가 고도화되면서 인간의 관찰을 인지하고 순종적인 척 연기하거나 속마음을 숨기는 현상이 나타나고 있으며, 독재 권력과 결합한 영구적 감시 사회의 위험성도 커지고 있습니다. [전체 시간대별 구성 및 유익한 구간] - [00:00:00] AI의 역사와 하드웨어 재편: 딥러닝의 탄생 배경과 폐쇄적인 애플의 위기, 차세대 AI 기기(스마트 글래스) 전망 - [00:26:01] ★AGI 경제학과 일자리 양극화: 자본 가치 폭등, 바이브 코딩으로 인한 신입 채용 실종 및 상위 10% 생존법:

메모:[영상 요약 및 핵심 내용] MBC PD수첩이 생성형 AI 확산으로 인해 대한민국 청년들의 첫 일자리가 사라지는 '입구 쇼크' 현상과 해외 사례를 심층 취재한 다큐멘터리입니다. (전체 영상 길이: 46분 25초) 1. 신입사원 실종과 경력직 편중: 과거 신입사원이 맡던 자료 조사, 초안 작성, 기초 리서치 업무를 AI가 대체하면서 기업들이 신입 채용을 대폭 줄이고 있습니다. 회계사, 변호사 등 전문직조차 수습 자리를 구하지 못하고 있으며, 업무 맥락을 파악해 AI에게 지시를 내리고 결과물을 판단할 수 있는 '시니어·경력직' 위주로 채용 시장이 빠르게 재편되고 있습니다. 2. 일본과 중국의 상반된 대처: 과거 취업 빙하기 때 신입 채용을 줄였다가 현재 심각한 숙련공 부재를 겪는 일본은, AI 도입이 다소 더디더라도 대졸자를 우선 채용해 직접 육성(취업률 98%)하고 있습니다. 반면 극심한 청년 실업을 겪는 중국은 국가 주도로 자금, 사무실, 주거까지 지원하며 청년들의 'AI 1인 창업' 생태계를 대대적으로 육성 중입니다. 3. 가중되는 청년 부담과 사회적 경고: 한국 기업들은 이제 막 사회에 나오는 신입에게조차 AI를 통솔하는 '팀장급(3년 차 이상) 역량'을 요구합니다. 이로 인해 천만 원대의 취업 컨설팅 등 기형적인 사교육이 성행하고 있습니다. 당장의 비용 절감을 위해 신입 육성을 포기하는 선택은 향후 국가적 인재 공백이라는 파국을 부를 수 있어 대책이 시급합니다.

메모:영상 요약: 이 영상 1개로, AI시대 속 방황을 끝내드립니다 이 영상은 AI 툴 자체를 배우는 데 매달리기보다, AI라는 '태양'의 힘을 한 점에 모아 폭발시키는 '돋보기'를 만드는 능력이 AI 시대의 핵심 생존 전략임을 강조합니다 [02:07]. AI 덕분에 평범한 문제 해결은 흔해졌으므로, 압도적인 성과를 내려면 다음의 핵심 요소를 갖춰야 합니다 [01:19]. 핵심 포인트 1. 명확한 상위 목표 (볼록 렌즈): 눈앞의 과제만 지시하지 말고, 그 일을 통해 궁극적으로 이루려는 진짜 목적이 무엇인지 먼저 정의해야 올바른 해결책을 얻을 수 있습니다 [07:58]. 2. 검증된 답안지 (땔감): 막연히 잘해달라고 하기보다, 현실에서 이미 성공과 실패가 검증된 실제 결과 데이터를 제공해 AI에게 명확한 기준을 학습시켜야 합니다 [11:27]. 3. 핵심 변수 (초점): 데이터를 바탕으로 다른 요인을 압도할 만큼 성패를 가르는 단 하나의 구체적 실행 요인을 찾아 역량을 집중해야 합니다 [14:42]. 이는 목표치를 10배로 키우거나 [17:42], 제한 시간을 10분의 1로 줄여 생각하면 쉽게 찾을 수 있습니다 [18:34]. 4. 시스템화 (거치대)와 문제 정의: 찾아낸 노하우를 개인 기술에 그치지 않고 타인이 즉시 결과를 얻는 서비스나 툴로 만들어야 큰 가치를 창출합니다 [25:29]. 결국 '어떻게'를 AI가 해결하는 시대에는 인간이 '무엇을, 왜' 풀고 싶은지 스스로 문제를 정의하는 능력이 가장 중요합니다 [26:35].

메모:[영상 요약 및 핵심 내용] 일론 머스크가 향후 5~10년 내 다가올 AI의 폭발적 발전과 위험성, 그리고 안전 규제 방안에 대해 밝힌 인터뷰입니다. (전체 길이: 7분 49초) 1. 초지능 도래와 통제권 상실: 약 5년 뒤(2030년경) AI가 전 인류의 지능 총합을 넘어설 것입니다. 10년 뒤엔 침팬지가 인간을 통제할 수 없듯 인간도 AI를 통제하기 어려워지겠지만, 핵전쟁 같은 파국이 없다면 인류는 원하는 모든 것을 누리는 '놀라운 풍요의 시대'를 맞이할 것입니다. 2. 피할 수 없는 가속화: 킬러 로봇에 의한 인류 멸망 확률이 10~20% 존재하지만, AI와 로봇의 발전은 그 누구도 멈출 수 없습니다. 구글 독점을 막으려 만든 오픈AI가 오히려 개발 경쟁을 가속화했듯 흐름을 막을 수 없다면, 비관하기보다 나쁜 결과의 확률을 줄이며 이 여정을 즐겨야 합니다. 3. 경쟁사 간 상호 감시 제안: 정부는 기술 이해도가 낮아 직접 규제가 어렵습니다. 대신 선도 기업들이 격주로 소통하고, 새 모델 출시 1~2주 전에 경쟁사들에게 사전 검토

메모:제미나이4 아르곤과 챗GPT 아스트라, 클로드 오퍼스의 비교를 다룬 영상입니다. 다양한 AI 모델의 특징과 성능을 분석 영상 실험을 통한 3대 AI 대결. 재미로만 보세요.

메모:이 영상에서는 AI가 나스카 지상화의 미스터리를 어떻게 풀었는지를 다룹니다. 과학드림 채널에서 제공하는 이 콘텐츠는 AI 기술의 발전과 그 활용 사례를 탐구합니다. 흥미로운 이야기.

메모:테슬라 로드스터의 하늘나는 자동차에 대한 경악을 담은 현장영상. 하늘을 나는 자동차… 미친세상~

메모:1. AI 시대 고용 시장의 명암: AI 코딩 툴의 발달로 단순 코딩 위주의 소프트웨어 신입 채용은 줄고 구조조정이 활발하지만, 기업 간 긴밀한 협업이 필수적인 하드웨어 및 반도체 분야는 AI 대체가 어려워 오히려 인력 수요가 높습니다. 2. 진짜 기술 트렌드 구별법: 과거 VR이나 IoT가 일시적 유행에 그친 이유는 원천 기술의 성숙도와 소비자가 기꺼이 지갑을 열 만한 '킬러 앱'이 부족했기 때문입니다. 반면 AI는 명확한 킬러 앱과 수익 모델이 있어 지속 성장할 것이며, 향후 소형원전(SMR) 등 전력 인프라, 광통신, 다목적 로보틱스 분야가 유망할 것입니다. 3. 커리어와 삶의 본질적 태도: 불확실한 미래 트렌드를 섣불리 예측하기보다 자신이 좋아하는 분야를 끝까지 파고들어 '나만의 문제 해결 공식'을 만들어야 합니다. 이 경험이 쌓이면 산업이 바뀌어도 유연하게 이직할 수 있습니다. 또한 남과 비교하며 세속적인 기준에 맞추기보다, 직장을 삶의 즐거움을 위한 수단으로 삼고 첫 직장에서부터 차근차근 포트폴리오를 쌓는 태도가 중요합니다. [유익한 시청 구간 추천] [05:00] AI 발 구조조정의 실체: 소프트웨어 엔트리 레벨이 타격을 입는 이유와 하드웨어·반도체 시장이 여전히 건재한 이유를 명확히 짚어줍니다. [10:50] 변화에 대처하는 커리어 전략: 좋아하는 일에 매진해 전문성을 쌓은 뒤, 트렌드가 변할 때 카멜레온처럼 새로운 분야로 확장하는 유연한 태도를 강조 [19:02] 뜬구름 잡는 기술 vs 진짜 트렌드: 과거 기술들이 사장된 원인을 분석하고, AI 이후 주목해야 할 차세대 유망 산업(전력, 반도체, 로보틱스)을 제시 [50:39] 진짜 네트워킹의 의미: 동류 집단과의 친목이 아닌, 시니어에게 배우고 타인에게 먼저 베푸는 진정한 비즈니스 네트워킹 노하우를 공유

메모:영상은 AI가 기존의 정답 찾기 및 암기 위주 교육이 가진 한계를 명백히 드러냈음을 지적합니다. 앞으로의 교육은 단순히 지식을 전달받는 것이 아니라, 결과가 완벽하지 않더라도 '인간 고유의 경험'과 '질문하는 힘'에 집중해야 한다는 것이 핵심입니다. 1. 경험의 상실 경계: AI에 전적으로 의존하게 되면 스스로 문제를 해결하고 깨우치는 '경험'을 빼앗기게 됩니다. 글의 문맥을 이해하고, 스스로 계산해 보는 등 기본적인 능력을 체득하는 과정은 여전히 필수적입니다. 2. 왜 배우는가에 대한 본질적 질문: "AI가 다 해주는데 굳이 왜 공부해야 할까?"라는 물음에 대해, 장하석 교수는 인류가 왜 이런 지식을 필요로 했고 발명했는지 그 본질적 의미를 깨닫는 것이 진짜 교육이라고 강조합니다. 3. AI의 올바른 활용 (도구와 조수): AI를 결론을 대신 내주는 주체로 두지 말고, 빠르고 유능한 '조수'로 써야 합니다. 최종적인 판단, 책임, 그리고 창의적인 해석은 온전히 인간의 몫입니다. [유익한 시청 구간 추천] [17:16] AI 시대 교육의 핵심 위험: AI 남용이 인간의 '학습 경험'을 어떻게 빼앗아 가는지 문제의식을 던지는 주요 구간입니다. [19:51] 공부는 왜 해야 하는가?: 장하석 교수가 중학생 시절 미적분의 필요성을 스스로 깨달았던 일화를 통해, 주입식이 아닌 진정한 교육의 의미를 설명합니다. [23:43] 인간이 직접 경험해야 하는 이유: 프로 선수보다 테니스나 바둑을 못 하더라도 우리가 직접 즐기고 배우는 것처럼, AI 시대에도 인간 스스로 배우는 과정 자체가 가치 있음을 비유적으로 잘 풀어냅니다. [27:52] 인간 조수로서의 AI: 교육 현장에서 AI를 덮어놓고 배척할 것이 아니라, 어떻게 책임감을 가지고 활용할 것인가에 대한 명쾌한 기준을 제시합니다.

메모:AI가 일자리를 대체하기 시작하면서 우리가 준비해야 할 것들에 대해 논의하는 영상입니다. 수고인간이 되자.

메모:MBC PD수첩에서 방영하는 'AI 딜레마 1부 - 일자리 종말론'은 AI의 일자리 영향에 대한 탐구를 다룹니다. 정주행했네요. 너무 빠르게 다가오고 있는 느낌. 현재 일상에 변화와 이미 우려했던 것들이 실제로 보이고 나타나기 시작

메모:AI 시대에 배우기보다 베끼는 것이 중요한 이유를 다루는 영상입니다.

메모:AI 시대에서 생존하기 위한 전략과 언러닝 학습법에 대해 1조 기업 회장이 전하는 메시지. 이 영상은 저장하고, 많이 보세요. 많은 영감을 주는 영상. AI가 발전하면서 우리가 가져야할 자세 아닐까요?

메모:AI의 발전이 사람의 지능에 미치는 영향에 대해 김경일 교수의 인지심리학적 관점에서 논의하는 영상입니다.

메모:AI 시대에 자녀를 살리기 위한 부모의 조건에 대해 조벽 교수가 설명하는 영상입니다.

메모:AI가 불렀다는 멜론 TOP에 올라온 노래랍니다. 머무르는 공식 앨범 소개에서 기획·작사·전체 프로듀싱 디렉션을 직접 했고, 보컬은 Suno AI로 생성했다고 명시. 사람에 수고를 통한 결과물임은 당연하지만 이제 내가 원하는 목소리로 내가 바라는 감성으로 모두 노래를 만들 수 있는 시대네요. 도대체 무슨 시대에 살고 있는가... 우리는...

메모:[영상 요약 및 핵심 내용] 뇌과학자 김대식 교수와 건축가 유현준 교수가 자율주행과 AI가 바꿀 미래의 도시, 건축, 부동산의 변화를 분석한 대담입니다. (전체 영상 길이: 59분 38초) 자율주행이 바꿀 도시 공간: 자율주행 보급으로 차선 폭과 주차 공간이 대폭 줄어들면, 남는 도로는 녹지로 바뀌고 건물 1층 필로티 주차장은 상업 및 보행 공간으로 살아납니다. 거대한 아파트 지하 주차장은 향후 도시 내 필수 인프라인 '엣지 데이터센터'나 실내 농장으로 대체될 것입니다. 인간관계와 주거의 양극화: AI 시대의 핵심은 양극화입니다. 대중은 키오스크 등 비대면 환경과 로봇이 대량 생산한 저렴한 모듈러(조립식) 공유 주택에 머물게 됩니다. 반면 부유층은 인간 대면 서비스와 스토리가 담긴 건축물, 외부와 철저히 차단된 프라이빗 공간(게이티드 커뮤니티)을 소비하며, 고독은 가난의 상징이 될 것입니다. 미래의 집값 결정 요인: 건축비가 낮아져도 물리적 오프라인 네트워크(교통, 병원, 학군 등)의 가치는 유지됩니다. 여기에 타인과의 마주침을 최소화하는 완벽한 프라이버시 및 안전성 보장 여부가 미래 집값을 좌우하는 핵심 가치가 됩니다. [전체 시간대별 구성 및 유익한 구간] [00:48] ★자율주행과 도시의 변화: 자율주행 택시 도입으로 인한 도로 축소, 녹지 확보 및 주차장 공간의 재발견 [17:38] ★AI 시대의 관계 양극화: 비대면의 일상화 속에서 부유층의 특권이 되는 '인간적 관계'와 '프라이버시' [24:54] ★지하 주차장의 미래: 자율주행으로 비게 될 아파트 지하 공간을 채울 도심형 데이터센터 [26:31] 뇌과학과 좋은 도시: 인간의 뇌가 보행 친화적이고 예측 불가능한(곡선형) 도시에 매력을 느끼는 이유 [36:28] ★미래 주거와 집값의 기준: 모듈러 주택의 보급, 프라이버시 중심의 주거 양극화 및 집값 결정 요인 [48:53] AI 건축 설계의 한계: 결과물 모방을 넘어 인간의 의사결정 '과정'과 '스토리'가 고급화의 핵심이 되는 이유

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메모:[영상 요약 및 핵심 내용] 뇌과학자 김대식 교수와 건축가 유현준 교수가 자율주행이 바꿀 미래 도시의 풍경과, 뇌과학·건축학적으로 인간이 가장 매력을 느끼는 도시의 조건을 분석한 대담입니다. (전체 영상 길이: 34분 48초, 이전 풀버전 영상의 1부 에피소드) 자율주행과 도시 공간의 재탄생: 자율주행 보급으로 차선과 주차 공간이 줄어들면, 남는 도로는 녹지가 되고 건물 1층 필로티 주차장은 보행자를 위한 상업 공간으로 살아납니다. 또한 거대한 아파트 지하 주차장은 미래 AI 추론에 필수적인 도심형 '엣지 데이터센터'나 실내 농장으로 대체될 것입니다. AI 시대 인간관계의 양극화: 비대면 기술과 로봇의 발전으로 대중은 고립되는 반면, 부유층은 인간 대면 서비스와 사회적 관계를 소비하게 됩니다. 과거 귀족의 특권이던 '고독'이 미래에는 가난의 상징으로 역전될 것입니다. 뇌과학적으로 가장 살기 좋은 도시: 인간의 뇌는 유년기(10~12세)에 겪은 고향 환경에 가장 편안함을 느낍니다. 나아가 성인이 매력을 느끼는 도시는 자동차 등장 이전에 만들어져 '보행 경험이 연속되는 곳'입니다. 끝이 한눈에 보이는 직선 도로의 계획도시보다, 시대별 흔적이 겹겹이 쌓여(팔림세스트) 걸을 때마다 뜻밖의 발견(서프라이즈)과 도파민을 주는 곡선형 도시가 인간에게 가장 이상적입니다. [전체 시간대별 구성 및 유익한 구간] [01:15] ★자율주행과 도시 설계: 자율주행 택시의 경쟁력과 도로 축소, 1층 상권 부활 및 녹지화 [10:02] 미래의 교통 법규: 유인 자동차 금지법 등장 가능성과 기계에 지능이 결합된 도시의 모습 [15:42] ★AI 시대의 관계 양극화: 로봇과의 교감, 비대면 일상화 속에서 부의 상징이 되는 '인간적 소통' [23:27] ★지하 주차장의 미래: 로봇 생태계의 에너지 문제와 아파트 지하 공간을 채울 도심형 데이터센터 [26:58] ★뇌과학적 최고의 도시: 유년기 뇌 발달과 고향의 의미, 도파민을 자극하는 보행 친화적 곡선 도시의 가치

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메모:김대식 교수, 유현준 소장, 송길영 작가의 대화를 보면서 내가 가장 크게 느낀 것은 AI 시대의 핵심은 단순히 ‘AI가 얼마나 똑똑해질 것인가’가 아니라, 그 시대에도 인간이 주도권을 가지고 있을 수 있느냐는 문제라는 점이다. 우리는 지금까지 기술을 발전시키면서 인간의 ‘수고’를 줄여왔다. 그런데 AI가 그 수고를 거의 전부 대신할 수 있게 되면서 역설적으로 ‘내가 왜 필요한가?’라는 질문을 받기 시작했다. 영상에서 나온 ‘원본 인간’이라는 개념이 특히 와닿았다. 누구나 할 수 있고 AI가 복제할 수 있는 능력보다, 오랜 경험과 시행착오, 관계, 취향, 몸으로 쌓아온 시간처럼 쉽게 복제할 수 없는 것이 오히려 더 가치 있어질 수 있다는 것이다. 나는 AI가 인간의 일자리를 모두 빼앗는다는 식의 단순한 전망에는 동의하지 않는다. 오히려 AI를 가진 사람과 그렇지 않은 사람의 차이보다, AI를 이용해 새로운 것을 만들어내고 통제할 수 있는 사람과 AI가 만들어준 결과를 소비하는 사람의 차이가 훨씬 커질 것이라고 생각한다. 그리고 더 중요한 문제가 있다. 지금은 AI가 내놓은 답을 사람이 검증할 수 있지만, 어느 순간 인간이 이해할 수 없는 수준의 결과를 AI가 만들어내기 시작하면 우리는 판단자가 아니라 단순 승인자가 될 수도 있다. 그래서 앞으로 필요한 능력은 AI보다 더 빨리 계산하거나 더 많은 지식을 외우는 것이 아닐 것이다. 무엇을 만들 것인지 결정하는 힘, 결과를 의심하고 검증하는 힘, 그리고 나만의 경험과 관점을 축적하는 힘. 결국 AI 시대에 지켜야 할 것은 일자리 하나가 아니라 인간의 ‘주체성’이라고 생각한다. AI가 수고를 대신해주는 시대가 올수록 역설적으로 나는 더 많이 경험하고, 만들고, 실패하면서 나만의 원본을 쌓아야 한다. 기술이 강해질수록 인간에게 가장 희소해지는 것은 기술이 아니라 ‘나만의 이유와 서사’가 아닐까.

메모:교과서에 실릴 AI 역사에 대해서 공부해보자 - LLM에 대한 기초 지식을 쉽게 풀어서 작성. - 현재 연재중으로 보이고 최종적으로 LLM 구성까지 가이드하고자 함.

메모:읽어볼만함

메모:바이브코딩에 시대가 도래했다.