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Taylor Farms는 7월 17일부터 31일까지 사이클로스포라 집단발병에 대한 입장문을 네 차례 수정하여 총 다섯 버전을 발표했습니다. 이 과정에서 회사 측은 2013년 이후 Doctor Mora 시설에서 어떤 변경 사항이 있었는지에 대해서는 밝히지 않았습니다.

수정된 입장문에는 최초에 포함되어 있던 미국 식품의약국(FDA)의 특정 농장 추적조사 내용이 삭제되었으며, 이 내용은 7월 19일에 추가되었습니다. 이러한 정보 수정은 집단발병 관련 공식 커뮤니케이션에 영향을 미치며, 해당 시설 변경 사항에 대한 투명성 문제로 이어집니다.

따라서 해당 입장문 수정 과정과 시설 변경에 대한 정보가 대중에게 공개되지 않은 점은 소비자 및 규제 당국과의 소통 맥락에서 중요한 맥락을 제공합니다.

AI 모델에 대한 인간의 선호도를 제공하는 도구인 DesignArena 제작자들이 790만 달러의 시드 투자를 유치했습니다. 이 플랫폼은 전 세계 530만 명의 사용자에게 제공되며, AI 모델이 디자인 공간에서 개선할 수 있도록 중요한 인간 평가 피드백을 제공하는 것을 목표로 합니다.

DesignArena는 사용자가 프롬프트에 대해 여러 시각적 결과물 중 선호도를 순위화하는 방식으로 작동합니다. 이러한 사용자 평가는 엔터프라이즈 모델들이 미디어 생성 모델을 개선하는 데 필요한 필수적인 데이터로 활용되며, 이는 AI 분야에서 인간 주도 평가 데이터의 중요성을 입증합니다. 특히 최전선 연구소(frontier labs)들은 이러한 평가 데이터를 통해 모델 개선에 필요한 병목 현상을 해소할 수 있다고 보고 있습니다.

이 플랫폼은 현재 연간 6천만 달러의 ARR을 창출하며 AI 산업에서 핵심적인 인간 평가 데이터 소스로 자리매김하고 있습니다. 또한 사용자들은 자신의 결과물을 로그인하여 추적함으로써 지리적 및 시간 경과에 따른 선호도 변화를 추적할 수 있어 데이터의 깊이를 더합니다. 비록 자동화된 벤치마크도 존재하지만, 인간의 피드백은 조작될 수 있는 자동화된 평가보다 더 중요한 보완재가 됩니다.

레고가 허블 우주 망원경을 상세한 데스크톱 모델로 출시하며 빌더들을 초대했습니다. 이번에 공개된 레고 아이콘 허블 우주 망원경 세트(셋 번호 11382)는 35년간 우주를 탐사해 온 허블 망원경을 모형으로 구현한 것입니다.

이 새로운 키트는 1,252개의 부품으로 구성되어 있으며, 15인치 길이(38cm)의 데스크톱 모델을 완성합니다. 이전 레고 허블 모델보다 약 두 배 큰 크기로 제작되었으며, 특히 이 모델은 레고 미니피규어와 비교하여 크기가 조정되어 포함된 우주비행사가 망원경의 규모를 가늠할 수 있게 했습니다.

레고는 이 모델을 출시 가격 140달러에 판매하고 있으며, 이는 레고의 온라인 상점과 매장에서 구매할 수 있습니다. 이 제품은 허블 망원경의 과학적 의미를 대중적인 취미 활동으로 확장하고, 우주 탐사에 대한 관심을 높이는 데 기여할 것으로 보입니다.

OpenAI가 인플루언서들을 대상으로 첫 번째 고급 여행을 진행하면서 AI 사용에 대한 긴장이 고조되어 온라인상에서 큰 반발을 샀습니다. 이번 여행은 뉴욕주 외곽에서 열린 ‘서머 클럽’으로, 인플루언서들은 고급 식사, 웰니스 활동, 그리고 OpenAI 제품 사용법에 대한 교육을 받았습니다.

하지만 이러한 이벤트는 AI에 대한 부정적인 시각과 환경 문제에 대한 우려가 섞여 온라인에서 논란을 불러일으켰습니다. 일부 댓글에서는 인플루언서들이 호텔 방을 위해 영혼을 팔았다는 식의 비판이나 데이터 센터의 환경적 영향에 대한 비판이 제기되었습니다.

특히 이번 여행은 OpenAI가 오하이오주에 5천억 달러 규모의 데이터 센터 건설 계약을 추진하는 시기와 맞물려 더욱 논란이 되었습니다. AI 데이터 센터의 사회·생태학적 영향이 주요 이슈가 되는 시점에 고급 리조트에서 브랜드 행사를 진행한 것은 아이러니하게 받아들여졌습니다.

이러한 논란은 OpenAI가 인플루언서를 활용하여 기술에 대한 접근성을 높이려는 전략과 대중의 AI에 대한 회의감 사이의 괴리를 드러냅니다. 다른 AI 기업들도 인플루언서와 협력하는 사례가 있지만 이번 OpenAI의 행사는 특히 대중의 감정을 건드려 기술의 책임 있는 사용에 대한 대화가 필요함을 시사합니다.

멕시코 최대 대학인 UNAM 입학시험이 인공지능(AI) 감독을 통한 원격 시험으로 진행되었으나 심각한 문제점이 발생했습니다. 지난 여름, 약 16만 명의 지원자가 5월 말부터 6월 초까지 몇 주에 걸쳐 이 시험을 완전히 원격으로 치렀으며, 이때 '잠금(lockdown)' 브라우저와 AI 기반 웹캠 감독 소프트웨어가 사용되었습니다.

시험 결과는 과거 결과와 거의 유사하지 않았으며 특히 상위권 점수에서 큰 차이를 보였습니다. 과거 2021년부터 2025년까지 UNAM 시험에서 응시자의 3.5%가 120문제 중 100점 이상을 획득한 반면, 올해는 16.3%가 이 점수를 달성했습니다.

이러한 결과는 AI 감독 시스템이 원격 시험 환경에서 정확하고 공정한 평가를 제공하는 데 실패했음을 시사합니다. 이는 원격 시험 환경에서 AI 기반 감독 기술의 신뢰성과 정확성에 대한 중요한 맥락을 제공합니다.

GitHub에 공개된 KisakCOD는 Call of Duty 4 멀티플레이어의 오픈 소스 재구현 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 모드 개발자나 COD4 팬들을 대상으로 하며, 게임의 멀티플레이 환경을 재구현하는 것을 목표로 합니다.

KisakCOD는 완전히 빌드 가능한 형태로 제공되며, 개발을 위해서는 Windows OS, Visual Studio 2022, CMake 3.16 이상, DirectX SDK 2010 등의 특정 요구 사항이 필요합니다. 사용자는 Steam을 통해 Call of Duty 4를 소유하고 있어야 하며, 제공된 지침에 따라 파일을 복사하고 빌드하는 과정을 거쳐야 합니다.

이 프로젝트는 약 20년 된 게임을 기반으로 하므로 알려진 익스플로잇이 존재하며, 온라인 플레이 시 바이너리 익스플로잇의 가능성이 존재합니다. 따라서 사용자는 보안을 위해 샌드박스 환경을 사용하는 것을 권장합니다.

개발 과정에서 AI를 디버깅에 활용할 수 있지만, 커밋에 대한 책임은 사용자에게 있으며 AI가 개발자를 대신해서는 안 됩니다. 이 프로젝트는 GPL-3.0 라이선스로 배포되어 있으며, 관련 이슈와 코드 변경 사항은 GitHub 저장소에서 확인할 수 있습니다.

애플이 영국 정부의 아이클라우드 백도어 요구에 이의를 제기하고 있습니다. 애플은 영국 정부가 사용자 데이터 접근을 요구하는 또 다른 법적 요구에 대해 이의를 제기하며, 이는 전 세계 사용자의 개인 정보 보호 권리를 위협할 수 있다는 비판이 제기되고 있습니다.

이번 요구는 정부가 사용자 데이터에 접근하기 위한 비밀 법적 명령인 ‘기술 능력 통지(technical capability notice)’에 따른 것입니다. 비평가들은 이러한 요구가 고급 데이터 보호(ADP)가 활성화되어 데이터가 종단 간 암호화되어 애플을 포함한 누구에게도 접근할 수 없는 상태인 아이클라우드 백업에 대한 백도어를 요청하는 것과 같다고 지적합니다.

이러한 논란은 2025년 초에 애플과 영국 정부 간에 발생했던 유사한 분쟁에 따른 것입니다. 당시 영국 정부는 애플에게 암호화된 아이클라우드 백업에 대한 접근을 요구하는 비밀 명령을 내렸고, 이에 대해 애플은 ADP 사용을 중단하는 방식으로 대응했습니다. 이후 영국 정부는 2026년 10월에 두 번째 명령을 내렸는데, 애플은 현재 이 요구에 대해 법적 이의를 제기하고 있는 상황입니다.

애플이 오랜 기다림 끝에 시리(Siri)에 대한 AI 개편을 마침내 완료했습니다. 하지만 이러한 업데이트가 기대만큼 혁신적이지 않다는 평가가 나오는 배경에는 현재 AI 환경의 급격한 변화가 자리하고 있습니다.

시리 AI는 분명 유용하지만, 이 업데이트가 출시된 시점의 AI 생태계는 챗봇이 코딩, 추론, 미디어 생성, 복잡한 작업을 수행할 수 있는 에이전트로 진화한 상황입니다. 따라서 단순히 유능한 AI 비서라는 역할만 수행하는 것은 더 이상 혁신적이지 않다는 지적이 제기됩니다.

결론적으로 애플의 시리 개선은 기능적인 측면에서는 성공적이지만, 현재 AI 기술이 에이전트 중심으로 발전하고 있는 맥락에서 볼 때 그 의미가 다소 제한적이라는 맥락을 이해해야 합니다. 이는 AI 기술이 단순한 비서 기능을 넘어 복잡한 작업을 수행하는 에이전트 중심으로 진화하고 있음을 시사합니다.

코딩 에이전트가 소스 수정부터 업스트림 동기화와 유지보수까지 자동화하면서 자신만의 소프트웨어를 만드는 비용이 크게 낮아지고 있습니다. 이러한 자동화는 개발자가 소프트웨어를 구축하는 데 필요한 시간과 노력을 획기적으로 줄여줍니다.

이러한 효율성은 소스를 내려받아 로컬 빌드를 생성하고 변경 동기를 버전 관리에 기록한 뒤, 매일 업스트림 변경 위로 로컬 수정을 리베이스하는 방식으로 구현됩니다. 이 과정은 개발자가 최신 상태를 유지하면서도 효율적으로 코드를 관리할 수 있게 합니다.

결과적으로 코딩 에이전트의 도움을 받아 자동화된 워크플로우를 구축하면, 개발자는 단순 반복 작업에서 벗어나 더 복잡하고 창의적인 문제 해결에 집중할 수 있게 됩니다. 이는 개발 도구가 오픈소스로 유지되어야 하는 근본적인 이유와 연결됩니다.

웹사이트가 AI 에이전트와 소통하는 방식을 근본적으로 변화시키는 WebMCP가 제안되었습니다. 현재 대부분의 웹 기반 에이전트는 화면을 긁어 모으고 추측하는 방식에 의존하여 레이아웃 변경이나 작은 수정에도 쉽게 오류가 발생하지만, WebMCP는 웹사이트가 제공할 수 있는 기능을 구조화된 도구(tools)로 선언하여 에이전트가 직접 호출하게 함으로써 이러한 불안정성을 해결합니다.

이 새로운 접근 방식은 에이전트가 웹사이트의 요소를 역으로 분석하는 대신, 사이트가 제공하는 기능과 그 작동 방식을 명확하게 정의하는 데 중점을 둡니다. 예를 들어, 웹사이트가 ‘예약하기’ 기능을 `book_table`이라는 도구로 선언하면, 에이전트는 픽셀을 읽는 대신 이 도구의 스키마를 확인하고 필요한 인수를 전달하여 실제 기능을 실행하게 됩니다. 이 과정에서 도구의 실행은 사용자가 로그인한 실제 페이지 내에서 기존 자바스크립트와 세션을 활용하여 이루어지므로, 에이전트는 별도의 계정으로 작동하는 것이 아니라 사용자의 인증된 세션 내에서 작업을 수행하게 됩니다.

WebMCP는 구글과 마이크로소프트가 주도하는 웹 표준으로, 웹페이지 자체가 AI 에이전트에게 도구를 제공하는 API 역할을 하도록 설계되었습니다. 이는 에이전트의 상호작용을 안정적으로 만들고, 웹사이트가 자신의 통제권을 유지하며, 디자인이 변경되어도 도구의 이름과 스키마가 유지된다면 시스템이 견고하게 작동하도록 보장합니다. 현재 WebMCP는 Chrome의 실험 기능으로 제공되며, 개발자는 chrome://flags/#enable-webmcp-testing 옵션을 통해 이를 테스트하고 표준 형성에 기여할 수 있는 기회를 얻고 있습니다.

Google Wave는 여러 사용자가 웹 공유 공간에서 텍스트, 이미지, 파일을 추가하고 내용을 실시간으로 공동 편집할 수 있는 협업 도구입니다. 이 도구는 팀이나 그룹이 웹 기반 환경에서 자료를 공유하고 협업하는 데 중점을 두고 개발되었습니다.

Google Wave의 화면 구성은 탐색, 연락처, 검색, 그리고 Wave 패널로 이루어져 있습니다. 사용자는 이 인터페이스를 통해 공유된 콘텐츠를 효율적으로 관리할 수 있습니다.

또한 사용자는 템플릿을 활용하거나 New Wave 버튼을 사용하여 새로운 공유 공간을 쉽게 생성할 수 있습니다. 이 기능들은 사용자들이 웹 공간을 기반으로 콘텐츠를 생성하고 협업하는 방식을 지원합니다.

아플라인 이벤트의 창시자들이 설립한 아웃네트(Outernet) 앱은 사용자들이 온라인에서 발견한 장소와 이벤트를 저장하고 실제로 방문하도록 유도하는 기능을 제공합니다. 이 앱은 사용자가 온라인에서 발견한 흥미로운 장소나 이벤트를 기록하고 이를 실제 현실 세계의 모험으로 연결하는 데 중점을 둡니다.

아웃네트의 핵심은 단순한 기록을 넘어 사용자가 온라인상의 발견을 실제 행동으로 옮기도록 촉진하는 데 있습니다. 이는 사용자가 발견한 콘텐츠를 수동적으로 소비하는 것을 넘어 능동적으로 참여하고 탐험하도록 설계된 사용자 경험을 제공합니다.

이러한 접근 방식은 온라인 콘텐츠와 오프라인 경험을 연결하여 사용자 참여를 높이는 데 기여합니다. 개발자 관점에서 볼 때, 이는 온라인 데이터와 물리적 위치 기반 정보를 결합하여 사용자에게 의미 있는 행동을 유도하는 시스템을 구축하는 사례로 볼 수 있습니다.

결과적으로 아웃네트는 온라인상의 발견을 현실 세계의 경험으로 전환함으로써 사용자들에게 새로운 형태의 오프라인 모험을 제공하는 것을 목표로 합니다.

메타의 광고 추천 기반 모델인 GEM의 훈련 효율성이 두 배로 향상되었으며, 12개월 동안 훈련 FLOPs는 4배 확장되었습니다. 이는 커널, 정밀도, 병렬 처리, 네트워킹, 메모리를 공동 설계함으로써 전체 엔드투엔드(E2E) 훈련 효율을 20~25%의 모델 FLOPs 활용률(MFU)로 끌어올린 결과입니다.

GEM 훈련은 추천 시스템과 LLM의 특성이 결합된 하이브리드 아키텍처를 사용하기 때문에 일반적인 LLM 훈련과는 다른 독특한 공학적 난제를 안고 있습니다. 특히 추천 도메인 데이터의 특성 때문에 LLM 훈련에 최적화된 인프라를 직접 적용하기 어려웠습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 연구팀은 컴퓨팅 효율성과 확장 효율성 혁신을 동시에 달성했습니다. 컴퓨팅 효율성 측면에서는 추천 워크로드에 특화된 커스텀 커널 라이브러리(Jagged Flash Attention 등)와 MXFP8과 같은 혼합 초저정밀 훈련을 적용하여 GPU 아키텍처를 최대한 활용했습니다.

또한 확장 효율성 측면에서는 다중 계층 네트워크 구조에 맞춰 통신 오버헤드를 줄이는 토폴로지 인식 5D 병렬 처리와 완전 분할 2D 모델 병렬 처리를 결합하여 메모리 및 통신 효율성을 극대화했습니다.

왓츠앱이 여러 계정을 비활성화했던 문제를 해결하고 있다고 발표했습니다. 최근 며칠 동안 여러 소셜 미디어 사용자들은 왓츠앱 계정이 메타에 의해 차단되고 '검토 중' 상태가 되었다는 보고를 했습니다.

이 문제를 겪은 사용자들은 계정에 접근하려고 할 때 활동 및 기기 정보가 서비스 약관 준수 여부를 확인받고 있으며 24시간 이내에 결과를 통보받을 것이라는 화면을 보았습니다. 왓츠앱은 이러한 문제에 대해 인지하고 있으며 접근 권한을 복구하는 작업을 진행 중이라고 밝혔습니다.

메타 측은 서비스 남용을 방지하고 다른 사용자들을 보호하기 위해 계정을 차단하는 조치를 취하고 있다고 설명했지만, 구체적으로 어떤 원인으로 많은 계정이 검토 상태에 놓였는지에 대해서는 자세한 내용을 명시하지 않았습니다. 따라서 특정 지역 사용자에게만 영향을 미쳤는지 또는 문제의 정확한 원인이 무엇인지는 아직 알려지지 않았습니다.

AI 관련 기사로 인해 피로감을 느끼는 사용자들을 위해 AI 관련 내용을 걸러낸 해커 뉴스 리더인 hcker.news가 소개되었습니다. 이 도구는 AI 관련 콘텐츠를 자동으로 걸러내고 GitHub 저장소에서도 AI 작성 흔적을 배제하는 기능을 제공하여 개발자들이 정보 과부하 없이 핵심적인 기술 논의에 집중할 수 있도록 돕습니다.

필터는 세 단계로 작동하는데, 첫째는 알려진 AI 관련 키워드와 도메인을 자동으로 필터링하고, 둘째는 에이전트가 나머지 기사를 검토하여 AI 관련 내용을 제거하며, 마지막으로 불확실한 사례에 대해서는 사용자의 판단을 구합니다. 이러한 자동화된 프로세스는 사용자가 수많은 AI 관련 소식 속에서 의미 있는 정보를 선별하는 데 드는 노력을 크게 줄여줍니다.

또한 이 도구는 GitHub 저장소에 대해서도 AI 저작권 가능성이 있는 내용을 걸러낼 수 있습니다. 이는 커밋 메시지, 기여자, 저장소 파일 내의 지침 및 설정 파일 등을 검사하여 AI 작성의 징후를 확인하는 방식으로 작동합니다. 이는 오픈 소스 프로젝트를 다루는 개발자들에게 AI 생성 코드나 관련 정보를 걸러내는 데 실질적인 도움을 줄 수 있습니다.

유럽 연합이 AI 시스템의 투명성을 높이기 위한 새로운 규정을 발효시켰습니다. 이는 블록의 주요 AI 법인 AI Act에 따른 새로운 투명성 의무가 8월 2일에 시행됨을 의미하며, 기업들은 사람들이 AI 모델과 상호작용할 때 이를 공개해야 합니다.

이 새로운 투명성 규칙은 온라인에서 챗봇과 AI 딥페이크를 식별하기 쉽게 만드는 것을 목표로 합니다. 특히 AI 시스템을 개발하고 마케팅하는 제공자(Providers)와 해당 AI 시스템을 사용하는 플랫폼 및 서비스(Deployers) 간에 규칙이 구분되지만, Meta나 SpaceXAI와 같은 일부 기업은 두 역할 모두에 해당됩니다.

제공자는 AI 시스템을 설계할 때 명시적으로 특정 요구 사항을 반영해야 합니다. 이는 AI 시스템이 생성하거나 변경한 콘텐츠에 대해 사용자에게 명확하게 표시하도록 요구하며, 개발자들은 이러한 투명성 레이블을 시스템 설계에 통합해야 합니다.

따라서 개발자들은 AI 시스템을 구축할 때 사용자에게 AI 상호작용 여부와 콘텐츠의 출처에 대한 정보를 제공하는 것을 필수적으로 고려해야 합니다. 이는 유럽 시장에서 AI 시스템을 배포하는 모든 기업에게 중요한 법적 의무가 됩니다.

영어 학습에 사용되는 핵심 어휘는 지난 70년 동안 상당한 변화를 겪었습니다. 1953년에는 GSL 2,284단어를 핵심 어휘로 보았으나, 2023년에는 NGSL 2,809단어로 확장되었으며, 이는 각각 일상 영어의 약 84%와 90% 이상을 포괄합니다.

이러한 변화는 어휘의 구성 방식이 바뀌었음을 의미합니다. 70년 동안 628개의 단어가 제외되고 1,153개의 단어가 추가되면서, 구체적인 사물이나 동물, 음식, 신체와 같이 손에 잡히는 명사보다 일반적이고 추상적인 어휘의 비중이 크게 늘어났습니다.

결과적으로 학습자는 구체적인 명사 암기에서 벗어나 추상적인 개념과 일반적인 상황을 표현하는 어휘를 중심으로 학습해야 합니다. 이러한 변화는 영어 학습의 목표가 단순한 단어 암기를 넘어 맥락과 추상적 사고를 이해하는 방향으로 전환되었음을 보여줍니다.

첫 번째 세대의 킨들 스크라이브가 리퍼비시 상태로 $149.99에 판매되고 있습니다. 이 기기는 10.2인치 화면을 통해 교과서나 전자책을 표시하고 수업 중 필기할 수 있어 학교에 복귀하는 학생들에게 고려할 만한 옵션이 됩니다. 현재 8월 8일까지 Woot에서 프로모션 코드 KINDLE25를 적용하면 원래 출시 가격인 2022년 대비 $220 할인된 가격에 구매할 수 있습니다.

리퍼비시 기기는 16GB 저장 공간을 제공하며 프리미엄 펜과 지우개도 포함되어 있습니다. 스크라이브는 눈부심 없는 300ppi E Ink 디스플레이를 특징으로 하며, 야외나 밤에도 편안하게 읽을 수 있도록 색온도를 조절할 수 있습니다. 또한 이 기기는 단순한 전자책 리더를 넘어 디지털 노트 기능도 제공합니다.

이 기기는 줄무늬 용지나 플래너 같은 다양한 템플릿을 제공하는 디지털 노트 역할도 하며, 소프트웨어 업데이트 후에는 최신 모델과 동일한 AI 기반 필기 기능이 포함되어 있습니다. 사용자는 전자책 페이지에 직접 필기하고, 필기를 요약 및 다듬으며 AI 기반 요약을 생성할 수 있습니다.

다만 킨들 스크라이브는 방수 기능이 없으므로 수영장이나 비에 노출되는 환경에서는 사용에 주의해야 합니다. Woot에서 제공하는 보증 기간은 90일입니다.

핵융합 스타트업 발라르 아토믹스(Valar Atomics)가 세콰이어의 숀 매기어(Shaun Maguire)가 주도하는 10억 달러 규모의 투자 라운드를 성공적으로 마쳤습니다. 이 회사는 현재 60억 달러의 기업 가치를 인정받았으며, 에레보어(Erebor) 등으로부터 2억 달러의 신용 한도도 확보했습니다.

발라르 아토믹스는 소형 모듈형 원자로(SMR)를 개발하고 있으며, 이는 기존 원자로보다 더 빠르고 저렴하게 건설할 수 있는 소형화된 발전소입니다. 이들은 특히 인공지능(AI) 인프라와의 연계를 통해 기술 개발 속도를 높이는 데 중점을 두고 있습니다.

이 회사는 6월에 엔비디아(Nvidia)와 개발 계약을 체결했으며, 엔비디아의 블랙웰(Blackwell) 시스템에 워드 250(Ward 250) 원자로를 성공적으로 구동하는 시연을 완료했습니다. 또한 엔비디아와 협력하여 물 없는 30MW AI 공장을 개발하는 계약을 맺어 AI 인프라와 원자력 기술을 결합하고 있습니다.

발라르 아토믹스는 원자로가 차세대 원자로 개발에 필요한 공학, 제조, 운영 데이터를 생성하여 개발 주기를 가속화할 수 있다고 주장합니다. 이 자금 조달을 통해 향후 SMR의 대량 생산을 목표로 하고 있으며, 이는 에너지 기술과 AI 인프라의 융합을 통해 차세대 기술 발전을 이끌 것으로 기대됩니다.

Kermit 프로토콜의 45주년을 기념하여 15년 만에 새로운 C-Kermit 릴리스가 공개되었으며, 이는 수십 년 된 C 코드베이스와 함께 작업한 결과입니다. 이 프로젝트는 1981년 Frank da Cruz와 Bill Catchings가 설계한 시리얼 프로토콜인 Kermit에서 시작되었으며, 당시 DEC-20 및 IBM 메인프레임의 제약 속에서도 다양한 시스템과 문자 집합 간의 데이터 전송을 가능하게 했습니다.

C-Kermit은 시간이 지나면서 TCP 지원, 대화형 CLI, 스크립팅 언어 기능, 그리고 점보 패킷이나 슬라이딩 윈도우와 같은 현대적인 고속 링크에 대한 최적화 기능을 추가하며 발전했습니다. 특히 이 코드는 과거 우주 정거장 데이터 수집이나 포스트 시스템 등 다양한 분야에서 활용되었으며, 오늘날에도 SSH 래퍼나 임베디드 장치 펌웨어 업데이트 등에 사용되고 있습니다.

개발자는 이 레거시 C 코드베이스를 검토하며 보안 및 현대적 요구사항을 충족시키기 위한 작업을 진행했습니다. 작성자는 메모리 안전성과 원격 악의적 접근 방어에 대한 보안 문제를 해결하고, IPv6 지원을 조건부 컴파일로 추가했으며, 단위 테스트와 엔드투엔드 테스트를 통해 거의 2000개의 테스트 케이스를 실행했습니다.

또한 수십 년간 누적된 버그들을 수정하고 FIONREAD 관련 문제, NetBSD pty 드라이버의 버그 등을 해결하는 등 코드의 호환성을 높이는 데 집중했습니다. 이 작업은 C-Kermit 코드가 VMS, OS/2 등 구형 시스템과 현대적인 개발 관행 사이의 간극을 메우는 데 기여했습니다.