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사모펀드 회사인 아폴로 글로벌 매니지먼트가 데이터 유출을 확인했습니다. 해커들이 금융 및 사모펀드 거인을 표적으로 삼는 해킹 물결 속에서 발생한 이번 사건은 보안 전문가들의 경고가 나온 지 한 달 후에 공식적으로 확인되었습니다.

해커들은 소셜 엔지니어링 공격을 사용하여 아폴로의 클라우드 환경에 접근했습니다. 공격자들은 직원들에게 IT 헬프데스크나 지원팀을 사칭하여 신뢰를 얻었고, 이를 통해 직원들이 비밀번호와 다단계 인증 코드를 속이게 만들었습니다. 이로 인해 해커들은 7월 6일부터 10일 사이에 회사 클라우드 시스템에 접근할 수 있었습니다.

유출된 정보에는 이름, 생년월일, 연락처(주소 포함), 사회 보장 번호 등이 포함되어 있습니다. 아폴로는 약 5,000명의 직원을 보유하고 있으며, 이 사건은 해커들이 랜섬을 요구하거나 데이터를 유출하겠다고 협박하여 금전적 이득을 취하는 광범위한 공격 캠페인의 일환으로 보입니다. 구글 연구원들은 이러한 공격이 광범위하게 진행되고 있음을 경고했으며, 일부 공격은 최대 75만 달러의 몸값을 벌어들인 것으로 알려졌습니다.

허블 우주 망원경의 CCD 검출기는 24년 이상 지구 저궤도에서 방사선량 측정기로 기능해 왔으며, 이들이 받은 방사선 손상 속도는 태양 흑점이나 코로나 질량 방출(CME)의 출현 시점과 몇 년 정도 어긋나는 것으로 나타났습니다. 연구진은 태양계 전반의 망원경 데이터에 대한 손상 시계열을 분석하여 이러한 방사선 손상 패턴을 설명하는 함수 형태를 조사했습니다.

이 분석 결과는 허블 데이터에 대해 놀랍도록 정확한 적합을 제공하지만, 물리적으로 터무니없는 매개변수를 도출하는 한계가 있음을 보여줍니다. 그럼에도 불구하고 이러한 적합은 이미지 후처리 과정에서 방사선 손상이 이미지 품질에 미치는 영향의 99.5% 이상을 경험적으로 보정하는 데 사용될 수 있습니다.

그러나 물리적으로 합리적인 매개변수를 사용하여 시계열에 적합했을 때의 성능은 오히려 더 나빠지는 것으로 나타났습니다. 이는 태양계 각 영역의 방사선 환경 다양성과 특히 지구 저궤도의 복잡성을 강조하며, 미래 임무의 성능과 수명을 더 정확하게 예측하기 위해 현재 운용 중인 우주선의 방사선 손상 지속적인 모니터링이 필요함을 시사합니다.

Windows의 이미지와 그래픽은 제작 의도와 관계없이 사용자마다 다른 형상을 연상시키면서 항의와 수정으로 이어지곤 했습니다. 이는 소프트웨어 디자인에서 시각적 요소가 사용자에게 미치는 주관적인 영향과 그로 인한 피드백의 중요성을 보여줍니다.

구체적인 사례로 Windows 95 상자에 사용된 불법 복제 방지 홀로그램이 있습니다. 이 홀로그램은 복제하기 어려운 사람 얼굴을 활용하여 아기가 팔을 들어 모니터를 가리키면 로고가 나타나는 장면을 연출했습니다.

이러한 디자인은 제작자의 의도와 사용자 경험 사이의 괴리를 발생시켰으며, 결과적으로 사용자들이 시각적 요소에 대해 항의하고 이를 수정하는 과정이 발생했습니다. 이는 소프트웨어 인터페이스 디자인에서 시각적 표현이 단순한 정보 전달을 넘어 사용자 인식과 상호작용에 깊은 영향을 미친다는 점을 시사합니다.

지능의 비용이 100배로 하락하면서 AI 모델의 접근성이 근본적으로 변화하고 있습니다. 이는 단순히 더 똑똑한 모델을 개발하는 것을 넘어, 특정 수준의 능력을 훨씬 저렴한 비용으로 확보하는 것이 가능해졌다는 것을 의미합니다. 과거에는 가장 똑똑한 모델을 사용하는 것이 중요했다면, 이제는 충분히 좋은 모델을 수천 번 적용하여 원하는 작업을 수행하는 것이 핵심이 되었습니다.

이러한 비용 하락은 작업의 양을 늘리는 방향으로 진행됩니다. 예를 들어, 대규모 데이터셋을 검토하거나 수많은 논문을 읽는 작업에서, 모델의 능력보다는 주어진 예산 내에서 해당 작업을 얼마나 자주 반복할 수 있는지가 중요해졌습니다. 실제로 특정 능력 수준을 달성하는 데 드는 비용이 빠르게 감소하고 있으며, 이는 모델의 지능 지수와 비용 간의 관계를 보여주는 새로운 패러다임을 제시합니다.

이러한 변화는 개발 작업의 방식 자체를 바꿉니다. 이제 모델은 모든 문서를 읽는 것이 기본이 되며, 작업은 어떤 문서를 볼지보다는 그 모든 정보에 어떤 질문을 던질지에 초점이 맞춰집니다. 또한, 작업의 정확도를 높이기 위해 여러 번 반복하는 워크플로우가 보편화되고, 시스템은 필요한 능력 수준에 따라 비용을 동적으로 조정하게 됩니다.

결국, 앞으로의 경쟁에서 희소한 자원은 지능 자체가 아니라, 모델이 무엇을 보아야 할지 판단하는 통찰력, 검증할 기준(ground truth), 그리고 이를 대규모로 운영하는 시스템에 집중될 것입니다.

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넷플릭스가 애니메이션 시리즈 블루 아이 사무라이의 시즌 2에 대한 첫 예고편과 공개 일정을 공유하며 팬들에게 좋은 소식을 전했습니다. 이 시리즈는 2027년 1월에 넷플릭스에서 스트리밍될 예정이며, 정확한 날짜는 아직 명시되지 않았습니다.

또한 넷플릭스는 이 시리즈가 세 번째이자 마지막 시즌으로 돌아올 것임을 확정했습니다. 블루 아이 사무라이는 앰버 노이즈미와 마이클 그린이 공동 제작했으며, 성별과 혼혈 혈통을 숨긴 사무라이 미즈가 복수를 위해 고군분투하는 이야기를 다룹니다.

시즌 1은 미즈의 정체에 대한 충격적인 폭로로 마무리되었으며, 시즌 2는 이 복수 서사를 이어갈 예정입니다. 팬들은 2027년 공개를 기다리며 다음 시즌에 대한 기대감을 높일 수 있습니다.

웨이모가 우버와의 로보택시 경쟁에서 주도권을 잡기 위해 미국 규제 당국을 설득하려는 목적으로 로비 지출을 대폭 늘렸습니다. 이 회사는 4월부터 6월 사이에 연방 정부에 100만 달러 이상의 로비 비용을 지출했으며, 이는 전년 대비 두 배 이상 증가한 금액입니다. 이러한 지출은 웨이모의 경쟁사들인 우버뿐만 아니라 아마존의 주룩스(Zoox)와 테슬라보다 앞서는 수준입니다.

이러한 로비 활동 증가는 웨이모와 우버가 미래의 차량 공유 서비스에 대해 상반된 비전을 제시하며 경쟁하고 있기 때문에 발생했습니다. 웨이모는 완전 자율 주행 상업 서비스로 더 빠른 경로를 원하고 있습니다. 반면 우버는 로보택시가 인간 운전자와 함께 운행하는 단계적 출시를 주장하고 있습니다.

결국 이 경쟁은 자율 주행 기술의 상업화 속도와 규제 환경에 대한 접근 방식 차이로 나타나고 있습니다. 웨이모의 공격적인 로비는 완전 자율 주행 서비스의 신속한 도입을 목표로 하며, 이는 향후 로보택시 시장의 규제 방향에 중요한 영향을 미칠 것으로 보입니다.

개발자가 실수로 군사 기지 전화 통화를 기록한 사건이 발생했습니다. 이는 만료된 네임서버를 악용하여 여러 영토의 전화 네트워크 도메인(e164.arpa)을 탈취하고 수십만 건의 통화 기록을 몰래 기록한 사례입니다.

이 사건은 ENUM(e164.arpa) 시스템의 작동 방식과 관련이 있는데, 이 시스템은 전화 네트워크를 우회하여 SIP/VoIP를 통해 통화를 라우팅하기 위한 아이디어에서 시작되었습니다. 작성자는 이 시스템 내에서 특정 국가 코드 영역(0.9.2.e164.arpa, 6.4.2.e164.arpa, 7.4.2.e164.arpa)을 제어하는 네임서버를 탈취하여 통화 경로를 조작할 수 있었습니다.

탈취된 도메인들은 세인트헬레나, 디에고 가르시아, 아센션 제도 등 여러 영토와 연결되어 있었으며, 이는 통신사들이 통화 경로를 결정하는 데 사용되는 인프라였습니다. 작성자는 이 권한을 이용해 통화 요청을 가로채고 스푸핑하여 실제 목적지로 연결하는 방식으로 통신을 조작할 수 있었습니다.

이러한 정보는 국가 행위자에게도 관심의 대상이 될 수 있으며, 사건 발생 후 영국 정부와 여러 채널에 보고했으나 구체적인 조치는 없었습니다. 결국 해당 도메인 소유권은 영국 사이버보안센터(NCSC)로 이전되었으며, 이는 시스템의 보안 취약점과 국가 안보가 얽힌 복잡한 문제를 보여줍니다.

론 바이든 상원의원이 미국 정부 감찰 기관에 연방 법 집행 기관들이 미국인들에게 해킹 도구와 스파이웨어를 어떻게 사용하는지에 대한 포괄적인 검토를 요청했습니다. 이는 FBI, 법무부(DEA), ICE의 국토안보조사(HSI), 그리고 미 육군(Secret Service)이 수사 과정에서 이러한 도구들을 사용하는 방식에 대한 투명성이 부족하다는 점을 지적한 것입니다.

바이든 의원은 이러한 도구들이 수십 년 동안 사용되어 왔음에도 불구하고 그 범위, 빈도, 운영 안전장치에 대한 공개 정보가 거의 없다고 강조하며, 정부가 해킹 작전에 대한 연간 보고서를 공개하지 않는다고 지적했습니다. 이에 그는 감찰 기관이 이러한 도구 사용에 대해 조사하고 권고 사항을 발표할 것을 요청했습니다.

구체적으로 바이든 의원은 에이전트들이 무단 또는 개인적인 목적으로 해킹 도구를 남용했는지, 오용을 방지하기 위한 기술적 및 감독 조치는 무엇인지, 그리고 기관들이 이러한 도구를 어떻게 획득, 저장, 보안하는지 등을 검토해 줄 것을 요청했습니다. 또한, 이 도구들이 알려지지 않은 무고한 대상에게 영향을 미칠 위험을 고려하여 영장 요청 시 법원이 어떻게 정보를 제공하는지 여부도 평가하도록 요구했습니다.

이러한 해킹 도구의 위험성을 강조하며 바이든 의원은 러시아 브로커에게 고급 해킹 도구를 판매했던 전 L3Harris 임원 피터 윌리엄스 사례를 언급했습니다. 이 도구들은 우크라이나와 중국 사이버 범죄자들에게 사용되었으며, FBI가 스파이웨어를 사용하기 시작한 가장 초기 사례는 1999년으로 거슬러 올라갑니다.

AI 에이전트 워크플로우 관리 도구인 Agent Office가 공개되었습니다. 이 도구는 AI 코딩 에이전트들을 관리하고 조정하기 위해 설계된 멀티 에이전트 작업 공간 관리 시스템입니다.

Agent Office는 틱 기반 스케줄링, 우선순위 큐, 메시지 버스 등을 활용하여 에이전트 간의 상호작용을 관리하며, Docker 샌드박스 격리 기능을 통해 안전하게 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다. 사용자는 선언적 YAML 구성을 통해 에이전트의 작업 흐름과 권한을 정의할 수 있습니다.

이 시스템은 GitHub Copilot이나 Claude Code와 같은 다른 AI 기반 코딩 도구와 유사하게 작동하며, 코드 생성부터 코드 검토, 품질 관리, 보안 적용에 이르는 개발 워크플로우를 자동화하는 데 중점을 둡니다.

Agent Office는 에이전트의 실행 환경을 안전하게 분리하고 작업의 우선순위를 명확히 하여 복잡한 AI 기반 개발 작업을 체계적으로 관리하고자 하는 개발자들에게 유용한 솔루션을 제공합니다.

오하이오주에서 플록(Flock) 자동 번호판 판독 카메라 파손 혐의로 기소된 남성에 대한 대배심이 기각되었습니다. 경찰은 신시내티 외곽 지역인 유니언 타운십에서 코디 모렐록이 카메라, 지지대, 태양광 패널을 파손했다고 주장했으며, 피해액은 1,000달러 이상으로 추정되었습니다. 그러나 클레어몬트 카운티 대배심은 모렐록에 대한 기소를 기각했습니다.

이 사건은 플록 카메라와 같은 감시 기술에 대한 대중의 반발이 커지는 가운데 발생했습니다. 플록 시스템은 차량의 번호판 정보와 특성을 기록하며, 이 데이터는 지역 경찰뿐만 아니라 다른 도시와 주의 법 집행 기관도 접근할 수 있는 중앙 데이터베이스에 저장됩니다. 이러한 광범위한 데이터 접근 가능성은 감시 기술에 대한 윤리적 논란을 증폭시키고 있습니다.

최근 미국 전역에서 플록 카메라에 대한 파손 사건이 계속 발생하고 있으며, 소셜 미디어를 통해 'De-Flock America Night'와 같은 행사가 조직되어 카메라를 훼손하거나 가리는 움직임이 나타나고 있습니다. 또한 일부 경찰관들이 로맨틱한 관심사를 추적하기 위해 이 기술을 남용했다는 의혹이 제기되면서 대중의 불신이 심화되었습니다.

이에 플록은 경찰의 오용을 방지하기 위한 새로운 안전장치를 발표했지만, 전자 국경 방어 기구(EFF)와 같은 비평가들은 이러한 개혁이 표면적인 조치에 불과하며 번호판 판독 데이터 검색에 영장 발부가 필요하다고 주장하고 있습니다.

엔비디아의 범용 코딩 에이전트인 AVO가 ARC-AGI-3 상호 추론 벤치마크에서 100%의 점수를 획득했습니다. AVO는 어떠한 지시, 명시적인 규칙, 또는 목표 없이도 25개의 공개 환경에서 총 183단계의 모든 레벨을 완료하며 스스로 무엇을 해야 할지 해결했습니다.

이러한 성과는 AVO가 단순히 주어진 지침을 따르는 것을 넘어, 학습 과정에서 메모리, 도구, 실행 피드백을 사용하여 지속적으로 학습하고 발전하는 능력을 보여줍니다. AVO는 지속적인 검사, 계획, 구현, 평가를 통해 장기 실행 작업에서 진전을 유지할 수 있게 되었습니다.

이는 각 모델 컨텍스트로 시작하는 방식이 아니라, 학습을 통해 진행 상황을 유지함으로써 복잡하고 장기적인 작업을 처리하는 AI 시스템의 새로운 가능성을 제시합니다. 개발자들은 이러한 지속적인 학습 및 자기 개선 메커니즘이 향후 범용 인공지능 에이전트 개발에 어떤 영향을 미칠지 주목해야 합니다.

VirtualTablet이 원조 Wi-Fi/USB 버전을 리뉴얼하여 출시하며 PC용 드로잉 태블릿으로서의 기능을 강화했습니다. 이는 기존 블루투스 버전 소개 이후 이어지는 업데이트로, 연결성과 성능을 개선한 새로운 버전을 개발자들에게 제공합니다.

이번 업데이트의 핵심은 10년 이상 된 안드로이드 네이티브 앱을 Flutter를 사용하여 처음부터 새로 개발했다는 점입니다. 이러한 접근 방식을 통해 iOS 버전까지 동시에 출시할 수 있게 되었으며, 개발자는 단일 코드로 다양한 플랫폼을 지원할 수 있게 되었습니다.

결과적으로 1인 개발자도 iOS, Android, Mac, Windows 등 여러 운영체제를 아우르는 크로스 플랫폼 환경에서 서비스를 제공할 수 있는 기반이 마련되었습니다. 이는 하드웨어와 소프트웨어의 경계를 넘어선 개발 환경을 구축하는 데 중요한 사례가 될 것입니다.

소프트웨어에서 '예', '아니오', '취소'와 같은 버튼 레이블은 사용자의 작업 손실을 유발할 수 있어 피해야 합니다. 마틴 클렙만(Martin Kleppmann)은 이러한 모호한 레이블링이 사용자가 어떤 버튼을 눌렀을 때 작업이 저장되는지, 취소되는지, 아니면 아무것도 하지 않는지를 명확하게 알기 어렵게 만들어 혼란을 야기한다고 지적합니다.

특히 문서 저장과 애플리케이션 종료와 같은 상황에서 '예', '아니오', '취소'의 의미는 질문의 맥락에 따라 완전히 달라지기 때문에 사용자는 어떤 버튼이 '위험한' 선택인지 즉각적으로 파악하기 어렵습니다. 이는 사용자가 자신의 작업이 손실될까 봐 불안해하게 만들고, 결과적으로 불편함과 짜증을 유발하는 원인이 됩니다.

개발자와 디자이너는 시스템의 복잡성을 쉽게 만드는 것이 중요하며, 이는 사용자가 시스템을 사용하면서 겪는 어려움을 줄이는 데 필수적입니다. 따라서 버튼을 명확하게 설명하는 동사(예: '저장')를 사용하는 것이 사용자 경험을 개선하는 데 도움이 된다고 강조합니다.

이러한 사용자 친화적인 디자인 원칙은 단순히 미적인 문제를 넘어, 사용자가 시스템을 효율적으로 통제하고 원하는 작업을 수행할 수 있도록 돕는 핵심 요소입니다.

OpenRouter에 OX Alpha라는 정체불명 모델이 공개되어 개발자들의 주목을 받고 있습니다. 이 모델은 현재 꽤 강한 성능을 보여주어 다양한 테스트와 활용을 시도해 볼 가치가 있다고 평가됩니다.

OX Alpha는 현재 OpenRouter 플랫폼을 통해 접근 가능하며, 사용자들이 직접 성능을 확인하고 실험해 볼 수 있는 기회를 제공합니다. 이는 새로운 모델의 성능과 잠재력을 탐색하는 데 있어 좋은 참고 자료가 될 수 있습니다.

개발자들은 이 모델을 통해 새로운 AI 모델의 구현 방식이나 성능 기준을 파악하고, 실제 서비스에 적용할 수 있는 아이디어를 얻을 수 있습니다. 다만, 모델의 정체불명이라는 점을 고려하여 사용 시에는 해당 모델의 구체적인 작동 방식과 제약 조건을 충분히 확인해야 합니다.

여러 인공지능 기업들이 비기계 생성 학습 데이터를 확보하기 위해 실물 책을 대량으로 구매하고 스캔한 뒤 파괴하고 있다는 사실이 밝혀졌습니다. Anna’s Archive의 기록에 따르면, 이러한 활동은 2022년 이전의 데이터를 확보하는 데 중점을 두고 있으며, 수백만 권의 중고 책을 대상으로 진행되고 있습니다.

특히 Anthropic의 비밀 프로젝트인 Project Panama는 2024년 초에 시작되어 수천만 달러를 투자하여 수백만 권의 책을 구매하고 스캔하는 작업을 진행했습니다. 이는 AI 모델 학습에 필요한 방대한 비정형 데이터를 확보하기 위한 대규모 데이터 수집 과정으로 보입니다.

이러한 행위는 AI 학습에 사용되는 데이터의 출처와 소유권에 대한 중요한 질문을 던집니다. AI 기업들이 실물 자료를 파괴하면서 데이터의 원본성과 보존에 대한 윤리적, 법적 쟁점이 발생할 수 있습니다. 따라서 AI 학습 데이터의 확보 과정에서 물리적 자료의 처리와 관련된 맥락을 이해하는 것이 중요합니다.

Cassandra 6에서 ACID 트랜잭션을 구현하는 과정과 그 실험 결과를 다룹니다. 기존 Cassandra는 트랜잭션 기능이 없었으며 최종 일관성(eventually consistent) 모델을 사용했지만, 이번 연구는 Cassandra 6에서 엄격하게 순차 가능한(strictly serializable) 교차 파티션 트랜잭션인 Accord를 어떻게 구현할 수 있는지 탐구합니다.

연구진은 세 노드 클러스터를 구성하여 트랜잭션 옵션 네 가지, 즉 트랜잭션 없음, BATCH 업데이트, 경량 트랜잭션(LWT), 그리고 Accord 업데이트를 테스트했습니다. 이 실험은 Cassandra의 데이터 시스템이 트랜잭션을 지원할 때의 성능과 구현 방식을 확인하는 데 중점을 두었습니다.

이러한 실험 과정에서 Cassandra의 분산 시스템에 실제 버그가 발견되었다는 사실이 확인되었습니다. 이는 트랜잭션 기능을 도입하는 과정에서 발생할 수 있는 잠재적인 문제점과 시스템 안정성에 대한 중요한 맥락을 제공합니다.

결론적으로, Cassandra에 ACID 트랜잭션을 도입하는 것은 데이터 일관성을 크게 향상시키지만, 분산 환경에서 트랜잭션의 복잡성과 시스템 안정성을 고려해야 하는 기술적인 과제를 안고 있습니다.

테슬라가 지붕 타일처럼 보이는 태양광 패널인 솔라 루프(Solar Roof)의 생산을 중단했다고 보도되었습니다. 이는 테슬라가 이 제품을 더 이상 제공하지 않으며, 향후에는 일반적인 태양광 패널만 공급할 것임을 의미합니다.

테슬라는 공식적으로 제품을 종료했다고 발표하지는 않았지만, 관련 웹사이트 변경을 통해 이 사실을 뒷받침하고 있습니다. 약 10년 전 출시된 솔라 루프 전용 페이지는 현재 테슬라의 일반 태양광 패널 페이지로 자동 리디렉션되도록 변경되었습니다.

이러한 조치는 테슬라의 제3자 설치업체 네트워크에 솔라 루프가 더 이상 주문 불가능함을 알리는 방식으로 이루어졌습니다. 따라서 솔라 루프를 염두에 두고 있던 사용자들은 기존 제품 대신 일반 태양광 패널로 전환해야 합니다.

최근 AI가 생성한 텍스트에 대한 인간의 인지 능력이 변화하고 있다는 경험을 공유합니다. 저자는 업무 관련 문서를 읽을 때 내용에 집중하기 어려워지는 현상을 겪었으며, 이는 문서들이 AI의 흔적을 강하게 담고 있기 때문임을 발견했습니다.

구체적인 사례로 Claude에서 복사된 듯한 디자인 문서나 마케팅 개념 자료, 혹은 기술 요구사항 문서 등에서 AI가 생성한 분석이나 용어, 혹은 지나치게 상세한 설명이 발견되었습니다. 이러한 문서들은 마치 누군가의 불확실한 '내부' 추론처럼 보이며, 이는 LLM의 특징을 보인다고 지적합니다.

저자는 이러한 AI 생성 텍스트를 구별하는 것이 어렵다는 점에 주목하며, 저자는 이미 저품질의 AI 생성 콘텐츠에 대해 훈련되어 이를 무시하고 넘어가는 경향이 생겼다고 설명합니다. 이는 마치 '배너 맹'(banner blindness)과 유사하게, 정보의 홍수 속에서 필터링하는 것이 정신 건강을 위해 필요하다는 인식으로 이어집니다.

결국 생산성을 높이기 위해 도입된 AI가 예상치 못한 방식으로 독해 속도를 늦추는 역설적인 상황을 겪고 있습니다. 이는 개발자들이 AI가 제공하는 정보의 질과 출처를 비판적으로 검토해야 하는 새로운 과제를 제시합니다.

반려동물 자동 급식기가 서로를 싫어하는 고양이들에게 도움을 주고 있다는 내용입니다. 필자는 거의 10년 동안 서로를 미워하는 두 고양이에게 하루 네 번씩 사료를 급여하는 일상적인 의식을 수행해 왔습니다. 그러나 2024년에 아이를 갖게 되면서 고양이들이 더 이상 우선순위가 되지 않게 되었고, 그 결과 사료 급여 시간이 지연되거나 누락되는 문제가 발생했습니다.

이러한 상황에서 필자는 자동 급식기라는 반려동물 기술 산업에 기대를 걸어 자신이 줄 수 없는 관심을 대체할 수 있을지 시도했습니다. 이들은 네 대의 기계와 수백 달러를 투자하여 고양이들에게 필요한 보살핌을 제공하고자 했습니다.

결과적으로 자동 급식기는 그들의 희망을 대부분 입증하며 효과를 보였습니다. 이는 고양이들이 서로를 싫어하는 상황에서 자동화된 시스템이 그들의 식사 시간을 관리하는 데 성공했음을 의미합니다.