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레트로 하드웨어 개발자인 DiscoStarslayer가 4년간의 작업 끝에 초기 PlayStation 2 Fat의 보안 칩인 CXP102064 MechaCon을 역공학하고 데이터를 성공적으로 추출했습니다. 이 발견은 26년이 지난 초기 PS2 하드웨어의 보안 구조를 해독하는 데 중요한 진전을 가져왔습니다.

MechaCon 칩은 단순히 드라이브 제어 기능만을 담당하는 것이 아니라 광디스크 보안, Magic Gate 메모리 카드, 그리고 KELF 실행 파일과 같은 다양한 시스템 기능을 관리하고 있었습니다. 따라서 이 칩에서 추출된 데이터는 레트로 게임 에뮬레이션이나 하드웨어 보안 연구 분야에 새로운 통찰을 제공할 수 있습니다.

개발자들이 이 정보를 통해 구형 콘솔 시스템의 내부 작동 방식과 보안 메커니즘을 더 깊이 이해할 수 있게 되었습니다. 이는 레트로 하드웨어의 복원 및 분석 작업에 있어 중요한 기반 자료로 활용될 수 있습니다.

LLM을 활용하여 상당한 규모의 시스템을 구축한 초보 개발자들이 구현 능력과 이해 수준의 격차에 직면하고 있습니다. 이러한 격차는 시스템이 작동하는 단계에서는 눈에 띄지 않지만, 제품화 과정이나 오류 수정 단계에 이르러서야 명확하게 드러나게 됩니다.

개발자들은 오랫동안 완전히 이해하지 못하는 추상화 위에서 작업해 왔기 때문에 실용적인 기준을 설정하는 데 어려움을 겪습니다. 이는 이론적 지식과 실제 구현 사이의 간극이 시스템의 복잡성이 증가함에 따라 심화됨을 의미합니다.

결국 LLM 기반 시스템을 구축하는 과정에서 이론적 이해와 실제 구현 능력 사이의 격차를 해소하는 것이 중요한 과제가 됩니다. 특히 제품화와 오류 수정 단계에서는 이러한 구현 능력의 격차가 실제적인 문제로 나타나기 때문에, 개발자는 추상화 수준을 넘어선 구체적인 이해를 확보해야 합니다.

다른 사람의 일을 직접 처리할 수 있는 능력은 동료들의 업무 방식과 필요를 깊이 이해하는 데 도움을 줍니다. 이는 특히 담당자가 처리하지 못하는 부분을 마무리해야 할 때 매우 유용하게 작용합니다.

이러한 능력은 단순히 업무를 분담하는 것을 넘어, 제품 도입, 조직 간 협업, 또는 필요한 기능 추가 과정에서 발생하는 기술적 난관을 해결하는 데 필수적입니다.

만약 특정 제품의 도입이나 조직 간 협업, 혹은 필수 기능 추가가 막혀 있을 때, 직접 통합하거나 패치를 제공하는 방식으로 문제를 해결할 수 있습니다. 이는 개발자가 주어진 범위 외의 문제까지 해결하여 전체 시스템의 완성도를 높이는 데 기여합니다.

PlayStation 해커이자 홈브루 개발자인 앤디 ‘TheFlow0’ 응우옌이 AI 기반 코더의 증가를 이유로 PS5 커뮤니티 활동과 PS5 Linux 개발을 중단했습니다. 이는 최근 AI 기술이 개발 환경에 미치는 영향에 대한 개발자들의 인식 변화를 반영하는 것으로 해석됩니다.

응우옌은 수개월간 투자했던 작업에 대해 PS5 Pro 지원을 완성하여 2027년에 공개할 계획도 있었으나, AI 코더의 확산으로 인해 개발 방향을 전환하기로 결정했습니다. 이러한 결정은 단순히 개인적인 선택을 넘어, AI가 코딩 프로세스에 깊숙이 관여하면서 개발자들이 추구하는 목표와 접근 방식에 근본적인 변화가 발생하고 있음을 시사합니다.

AI 바이브 코더의 증가는 개발자들이 코드를 이해하고 소유하는 과정에 대한 새로운 질문을 던지고 있습니다. 따라서 개발자들은 단순히 코드를 생성하는 것을 넘어, 자신이 작성하는 코드의 근본을 이해하고 통제하는 것에 더 큰 가치를 두기 시작했습니다.

결론적으로 이번 중단은 AI 시대에 개발자들이 기술을 활용하는 방식과 커뮤니티 활동의 초점이 어떻게 변화하고 있는지를 보여주는 사례입니다. 이는 향후 하드웨어 및 운영체제 개발 분야에서 AI가 개발자들의 역할과 목표에 어떤 영향을 미칠지에 대한 중요한 맥락을 제공합니다.

이란의 드론 공격으로 인해 아마존 데이터 센터가 파괴되었고, 이로 인해 고객 데이터가 영구적으로 손실되었다는 사실이 확인되었습니다. 이 피해는 바레인과 아랍에미리트(UAE)에 위치한 데이터 센터에서 발생했습니다.

아마존 웹 서비스(AWS)는 전쟁으로 손상된 일부 데이터 센터에 저장된 리소스와 데이터에 대한 접근을 복구하지 못했다고 밝혔습니다. 이는 이란의 공격이 AWS 서비스가 견딜 수 있도록 설계된 수준을 초과하는 재앙적인 피해를 입혔음을 시사합니다.

특히 아랍에미리트 지역의 한 AWS 가용 영역(Availability Zone)인 mec1-az2에서 고객 데이터가 복구 불가능하게 손실되었습니다. 각 가용 영역은 하나 이상의 아마존 데이터 센터에 의해 서비스되므로, 이 사건은 데이터 센터 인프라의 물리적 손상이 클라우드 서비스의 데이터 무결성에 미치는 심각한 영향을 보여줍니다.

클로드(Claude)가 새로운 도구인 문서(Docs)와 프레젠테이션(Slides) 기능을 추가했습니다. 사용자는 클로드 채팅을 통해 문서를 만들고 프레젠테이션을 생성할 수 있으며, 이를 내보내고 편집하고 다른 사용자들과 공유할 수 있습니다.

이번 발표는 앤트로픽(Anthropic)이 클로드 채팅의 작동 방식을 단순화하는 일환으로 이루어졌습니다. 기존의 일반 채팅과 Cowork 기능을 통합하여 모든 AI 생산성 도구가 하나의 클로드 인터페이스에서 제공됩니다.

이러한 통합을 통해 아티팩트(Artifacts) 및 클로드 디자인(Claude Design) 기능까지 새로운 단일 인터페이스를 통해 사용할 수 있게 되었습니다. 앤트로픽에 따르면 클로드는 이제 어떤 작업이 필요한지 파악할 수 있으며, Cowork와 디자인 기능이 모든 대화에서 컨텍스트를 기반으로 활용 가능해졌습니다.

Anthropic이 Claude 채팅과 Cowork의 인터페이스를 통합하여 사용자 경험을 개선하는 업데이트를 발표했습니다. 이 통합을 통해 사용자는 채팅, Cowork, Artifacts(Claude의 상호작용 작업 공간 기능)를 하나의 창에서 접근할 수 있게 되며, 사용자가 어떤 탭을 선택해야 할지 고민할 필요 없이 요청이 자동으로 경로를 지정받게 됩니다. 이는 사용자가 작업에 집중하고 혼란을 줄이는 데 중점을 둔 변화입니다.

새로운 인터페이스는 Claude 디자인 기능과 더불어 프레젠테이션 및 문서 제작에 특화된 기능을 추가합니다. 사용자는 AI 비서에게 슬라이드를 만들고 편집하며 발표할 수 있고, Docs 기능을 통해 Claude와 협업하여 문서를 만들고 댓글을 달 수 있습니다. 또한 생성된 문서나 슬라이드를 링크로 공유하고 모바일에서도 편집할 수 있는 기능도 제공됩니다.

이러한 업데이트는 Claude Pro 및 Max 구독자에게 먼저 웹, 데스크톱, 모바일 환경에서 순차적으로 제공될 예정입니다. 회사는 향후 무료 및 팀 등급으로도 이러한 기능들을 확장할 계획입니다. 이번 변화는 Cowork의 메모리 레이어 업그레이드에 따른 사용자 컨텍스트 기억력 향상과 함께 이루어졌으며, 이는 작업 흐름의 효율성을 높이는 데 기여할 것입니다.

Claude Cowork와 채팅 기능이 하나의 Claude로 통합되었습니다. 이제 사용자는 작업이 어디에 속해야 할지 선택할 필요 없이 Claude가 더 많은 작업을 처리하여 사용자의 워크플로우를 간소화합니다. 이 통합은 특히 Claude Docs와 Claude Slides, 그리고 Claude Design 기능을 대화 내에서 직접 활용할 수 있도록 확장합니다.

새롭게 추가된 기능들은 사용자가 원하는 문서나 프레젠테이션을 요청하면 Claude가 초안을 작성하고 편집할 수 있게 합니다. 예를 들어, 보고서를 요청하면 Claude는 보고서와 그에 맞는 슬라이드를 동시에 생성하며, 이 모든 결과물은 하나의 대화 맥락 안에서 연결됩니다. 이는 이전에 별도로 존재했던 Cowork와 Design 기능 간의 맥락 전달 문제를 해결하여 작업의 연속성과 일관성을 높입니다.

이러한 통합은 사용자가 법률 연구 데이터베이스를 끌어와 분석하고 정리하는 복잡한 작업과 같은 작업을 하나의 대화 내에서 처리할 수 있게 합니다. 사용자는 작업의 흐름을 관리하는 대신 Claude가 필요한 맥락, 기술, 연결 기능을 활용하여 작업을 스스로 해결하도록 맡길 수 있습니다. 이 기능들은 현재 Pro 및 Max 플랜 사용자에게 제공되며, 엔터프라이즈 관리자는 이를 활성화할 수 있습니다.

구글 테스팅 블로그에 게시된 이 글은 코드 품질 검사를 위한 도구인 CRAP에 대해 다루고 있습니다. 이 도구는 자바 프로젝트에서 "위험한" 코드를 식별하는 데 사용되며, 코드 커버리지 도구들이 종종 허위 양성 결과를 발생시키는 반면, CRAP은 개발자가 의미 있는 테스트를 작성하도록 강제한다는 장점이 있습니다.

많은 개발자들이 CRAP4j 플러그인을 사용하여 자바 프로젝트에서 오랫동안 사용해 왔으며, 젠킨스/허드슨 통합 기능도 유용하다고 언급했습니다. 이는 기존의 코드 커버리지 도구들이 단순한 테스트 작성을 유도하는 것과 달리, 실제 코드 품질에 초점을 맞춘다는 점에서 개발자들에게 중요한 대안이 될 수 있습니다.

다만, CRAP4j를 자바7 환경에서 실행하는 데 기술적인 문제가 발생할 수 있다는 점을 인지해야 합니다. 이와 관련하여 자바7 환경에서 CRAP4j를 문제없이 실행할 수 있는 방법에 대한 구체적인 힌트가 제공되어 관련 문제를 해결할 수 있습니다.

AI 기반 보청기 스타트업인 포텔(Fortell)이 인공지능 기술을 활용하여 보청기 시장의 독점을 깨는 데 집중하고 있습니다. 마테오 드 존게(Matthew de Jonge)는 보청기 사용에 대한 접근성을 높이는 것을 목표로 6년간 포텔을 개발해 왔습니다.

이러한 기술 혁신을 바탕으로 포텔은 최근 파운더스 펀드(Founders Fund), 쓰라이브 캐피탈(Thrive Capital), 발로어 에쿼티(Valor Equity) 등 주요 투자자들로부터 총 1억 6,300만 달러의 자금을 유치했습니다. 이는 AI 기술을 활용하여 보청기 시장의 기존 독점 구조에 도전하려는 시도가 대규모 자본을 확보했음을 의미합니다.

포텔의 목표는 단순히 보청기를 제공하는 것을 넘어, 사용자들이 보청기를 착용하도록 유도하는 방식에 AI를 적용하여 시장의 접근성을 근본적으로 변화시키는 것입니다. 개발자 관점에서 볼 때, 이 사례는 AI가 의료 및 보조 기술 분야의 거대한 시장 독점을 해체하고 새로운 사용자 경험을 창출하는 데 어떻게 활용될 수 있는지 보여주는 중요한 사례입니다.

엔지니어링 생산성은 작은 지식 조각에서 비롯되며, 이는 업무를 훨씬 쉽게 만듭니다. 예를 들어, 파이썬3 환경에서 별도의 설치 없이 `python3 -m http.server` 명령어로 간단한 서버를 시작할 수 있거나, 데이터베이스에서 `SELECT`만 사용하여 함수 작동을 테스트하는 방법 등이 있습니다. 이러한 작은 트릭들은 복잡한 지식 기반 없이도 작업 효율을 높여줍니다.

또한, Git 사용 시 `git log -S pattern` 명령어를 활용하면 코드베이스에서 특정 문자열이 추가되거나 제거된 커밋을 쉽게 추적할 수 있어 레거시 코드 관리에서 매우 유용합니다. 리눅스 셸 환경에서는 `find` 대신 `**/*.md`와 같은 glob 패턴을 사용하거나 `rg` (ripgrep)를 `grep` 대신 사용하는 등, 기본적인 명령어 사용법을 개선하는 것도 큰 도움이 됩니다.

이러한 작은 지식 조각들은 단순히 기술적인 팁을 넘어, 회사 내에서 문제 해결이나 디버깅을 할 때 필요한 고차원적인 지식으로 확장될 수 있습니다. 예를 들어, 특정 문제 해결을 위해 어떤 데이터 소스를 사용해야 하는지, 어떤 전문가에게 도움을 요청해야 하는지 아는 것이 중요합니다.

결국, 이러한 작은 노하우들은 개별적인 기술 숙련도를 넘어, 팀 전체의 지식 공유와 효율적인 협업을 촉진하는 강력한 기반이 됩니다. 작은 지식들이 모여 업무를 더 쉽고 재미있게 만드는 것입니다.

서비스의 가용성(uptime) 백분율을 그대로 표시하는 방식에 대해 재고해야 한다는 주장이 제기되었습니다. 현재 서비스 상태 페이지에는 99.9%와 99.99%와 같은 수치가 표시되지만, 이러한 수치들 사이의 실제 차이와 중요성을 일반 사용자들은 이해하지 못하고 있습니다.

업계 전문가들은 99.9%와 99.99%의 차이가 단순히 숫자의 차이가 아니라 10배의 규모 차이를 의미한다는 것을 직관적으로 이해하고 있습니다. 이러한 비선형적인 중요성을 고려하지 않고 단순한 백분율만 제시하는 것은 대중에게 혼란을 줄 수 있으며, 이는 인프라 신뢰도를 측정하는 데 있어 부적절한 인터페이스가 될 수 있습니다.

따라서 단순히 가용성 백분율 대신 서비스가 얼마나 영향을 받았는지에 대한 구체적인 정보를 제공하는 것이 더 효과적입니다. 예를 들어, GitHub Actions의 경우 단순히 98.31%의 가용성 대신 지난 30일 동안 몇 시간 동안 서비스가 중단되었는지와 같은 정보를 함께 제시하여 사용자가 실제 영향을 파악할 수 있도록 해야 합니다.

해커 집단이 Flock 카메라 한 대를 철거하여 내부 데이터에 접근하고 이를 추출한 사실이 드러났습니다. 이 과정에서 해커들은 장치 내부에서 수천 개의 동영상 파일과 이미지 촬영 기록을 담은 로그 파일까지 확보했습니다.

추출된 로그 파일에는 해당 카메라가 21일 동안 이미지 촬영 기록을 남겼다는 정보가 포함되어 있어 시스템의 작동 방식에 대한 구체적인 단서가 제공되었습니다. 이는 카메라 시스템이 데이터를 어떻게 저장하고 기록하는지에 대한 기술적인 작동 방식을 노출시킨 사례입니다.

해당 로그 기록은 장치의 이미지 촬영 기록을 담고 있어 시스템 내부 데이터 접근이 얼마나 광범위하게 이루어졌는지 보여줍니다. 개발자 및 보안 연구자들은 이러한 로그 분석을 통해 IoT 장치나 영상 시스템의 데이터 저장 및 보안 취약점을 파악하는 데 중요한 참고 자료로 활용할 수 있습니다.

Salesforce가 전 세계적으로 서비스 장애를 겪었습니다. 이로 인해 사용자들은 Salesforce 플랫폼의 접근 및 사용에 어려움을 겪었습니다.

이번 장애는 Salesforce 서비스에 광범위한 영향을 미쳤으며, 관련 시스템에 접속하려는 모든 사용자에게 영향을 주었습니다. 구체적인 장애 발생 시점과 원인에 대한 상세 정보는 현재 제공되지 않고 있습니다.

개발자 및 사용자들은 서비스 복구 상황과 영향을 확인하기 위해 Salesforce의 공식 발표를 참고해야 합니다. 서비스 장애가 발생했을 때 데이터 무결성이나 시스템 안정성에 미친 영향에 대한 추가적인 분석이 필요합니다.

자율주행 로보택시 회사인 메이 모빌리티(May Mobility)가 14억 달러 규모의 SPAC 거래를 통해 상장할 예정입니다. 이 거래를 통해 회사는 3억 달러 이상의 자금을 조달할 수 있으며, 미국에서 자율주행 차량에만 집중하는 최초의 상장 기업이 될 것입니다.

메이 모빌리티는 자율주행 차량을 소유하고 운영하는 대신, 차량을 플릿 파트너에게 판매하고 원격 감독 및 소프트웨어 업데이트를 통제하는 '자산 경량(asset-light)' 및 '파트너십 우선(partnership-first)' 전략을 취하고 있습니다. 이는 테슬라나 구글 등 다른 자율주행 기업들과 차별화되며, 로보택시 분야에 대한 시장의 관심을 시험하는 사례가 될 것입니다.

회사는 현재 미국 내 세 곳에 도요타 시엔나(Toyota Sienna) 자율주행 차량을 운영하고 있으며, 리프트(Lyft)와 파트너십을 맺고 있습니다. 이들은 올해 말 또는 2027년 초에 우버(Uber)와 협력하여 텍사스주 아링턴에서 상업적 출시를 계획하고 있습니다.

조달된 자금은 안전 운전자 제거를 위한 연구 개발과 부품 원가 절감을 위한 공급망 투자에 사용될 예정입니다. 다만, SPAC 합병 과정에서 주주들이 주식을 상환할 경우 메이 모빌리티로 유입되는 자금 규모가 달라질 수 있다는 점을 고려해야 합니다.

중심붕괴 초신성(core-collapse supernovae)에 대한 우리의 기본적인 이해는 수십 년 동안 변하지 않았습니다. 거대한 별들은 핵에서 연료를 모두 소진하고 에너지를 소비하는 반응을 통해 더 무거운 원소를 생성하며, 이 과정에서 에너지가 부족해 중력이 별의 내부를 수축시켜 중성자별이나 블랙홀로 붕괴하게 됩니다. 이 과정에서 방출되는 에너지가 나머지 별을 폭발시키는 원리입니다.

하지만 이러한 과정의 세부 사항에는 많은 불확실성이 존재하며, 관측된 초신성의 통계는 현재의 모델이 상당히 불완전할 수 있음을 시사합니다. 이론적인 측면에서도 모든 중심 붕괴가 실제로 초신성으로 이어지는지에 대한 의문점 등 여러 불확실성이 남아 있습니다.

이러한 불일치를 설명할 수 있는 잠재적인 설명으로 중성자의 맛 변화(flavor-changing neutrinos)가 제시되었습니다. 중성자는 초신성 모델에서 핵심적인 역할을 하지만, 현재 모델들은 중성자가 정체성을 바꿀 수 있는 가장 두드러진 특징을 고려하지 않고 있습니다.

물리 리뷰 D에 발표된 논문은 이러한 불일치를 설명할 수 있는 가능성을 제공하며, 중성자가 정체성을 바꾸는 현상이 에너지의 일부를 외부로 운반하여 직접 붕괴를 유발할 수 있음을 시사합니다. 이는 기존의 초신성 모델을 수정하고 중성자 역학을 더 정확하게 이해하는 데 중요한 단서를 제공합니다.

AI 에이전트에게 왓츠앱 접근 권한을 제공하는 Chat-Man이라는 서비스가 개발자들 사이에서 소개되었습니다. 이 서비스는 각 프로젝트마다 왓츠앱 라이브러리를 별도로 통합하는 대신, WhatsApp MCP 서버를 통해 에이전트가 메시지를 읽고, 검색하고, 추출하며, 전송할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

Chat-Man의 핵심 기능인 MCP 서버는 메시지를 CRM 기록으로 변환하거나 대화를 요약하고 구조화된 정보를 추출하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있게 하며, 웹 UI를 통해 그룹 관리, 멤버 검색, 대량 메시지 전송 등의 기능을 제공합니다. 개발자들은 여러 프로젝트에 대한 왓츠앱 통합 비용을 절감하기 위해 이 도구를 사용하고 있습니다.

하지만 이러한 접근 방식은 데이터 보호 규정을 준수해야 하며, 서비스가 왓츠앱 계정에 등록된 장치처럼 작동하여 관리자 수준의 접근 권한을 부여한다는 점에서 법적 및 보안상의 논란이 제기되고 있습니다. 특히 서비스 이용 시 데이터가 암호화되어 저장되는지, 그리고 계정 정지 위험이나 서비스 중단에 대한 보장이 가능한지에 대한 의문이 있습니다.

로봇 산업은 아직 일상생활로의 돌파구를 기다리고 있습니다. 엔비디아의 레스 카르파스(Les Karpas)는 테크크런치 디스럽트 2026에서 이러한 상황에 대한 답을 제시합니다.

그는 로봇 기술이 실질적인 일상생활 적용 단계에 도달하기 위해 어떤 장애물이 남아 있는지에 대해 설명합니다. 이는 현재 로봇 기술 발전 속도와 실제 상용화 사이의 간극에 대한 중요한 통찰을 제공합니다.

이러한 논의는 로봇 산업이 다음 단계로 나아가기 위해 필요한 기술적, 산업적 맥락을 이해하는 데 중요합니다. 독자들은 엔비디아의 분석을 통해 로봇 기술의 미래 방향성과 잠재적인 발전 경로에 대한 깊이 있는 정보를 얻을 수 있습니다.

macOS 27 Golden Gate는 애플 인텔리전스 기능과 생성형 AI를 포함하며 중요한 업데이트를 제공합니다. 애플은 애플 인텔리전스 출시 2년 만에 이 생성형 AI 기능에 대한 첫 번째 주요 업그레이드를 제공하며, 이와 함께 이전 macOS 버전에서 암시되었던 새로운 Siri 버전도 포함시켰습니다.

macOS 27 Golden Gate를 설치하면 생성형 AI는 필수적인 요소가 되며, 과거에는 애플 인텔리전스를 끄고 디스크에서 다운로드된 AI 모델을 삭제할 수 있는 토글이 있었으나 이제는 해당 기능이 제거되었습니다. 이는 애플 인텔리전스가 마케팅, 기능, 칩, 디스크 공간 사용량 등 모든 측면을 정의하는 변화를 의미합니다.

운영체제 자체는 애플 인텔리전스 아래에서 개선되었으며, Golden Gate는 macOS 26 Tahoe의 디자인 결함을 해결하고 많은 점진적인 개선 사항을 추가했습니다. 또한 사용자들이 흔히 사용하는 작업을 이전보다 약간 더 빠르고 안정적으로 만들기 위한 내부 최적화가 포함되어 있습니다.

구글은 일부 픽셀 스마트폰 소유자들이 제로데이 공격으로 해킹당했다는 사실을 발표했습니다. 구글은 이번 취약점이 패치되었다고 밝혔으며, 해당 취약점은 픽셀 스마트폰 소프트웨어의 모뎀에서 발견되었고 CVE-2026-58704로 추적되었습니다.

이 취약점은 모뎀이 인터넷 연결을 담당하는 부분에서 발생했으며, 이를 악용하면 공격자가 모뎀의 샌드박스 경계를 넘어 스마트폰의 더 광범위한 데이터에 접근할 수 있는 권한 상승(privilege escalation)이 가능합니다. 특히 이 취약점은 사용자가 링크를 클릭하거나 파일을 열지 않아도 공격이 가능한 ‘제로 클릭’ 공격 형태로 발생하여 피해자가 인지하지 못한 채 침해될 수 있다는 점에서 심각합니다.

이러한 종류의 취약점은 감시 업체나 스파이웨어 제조사 등이 정부 및 법 집행 기관에 데이터 탈취 소프트웨어를 판매하는 방식으로 악용되는 경우가 흔합니다. 구글은 공격자가 누구인지 밝히지 않았지만, 이는 모바일 기기의 핵심 하드웨어 구성 요소의 보안 취약점이 어떻게 광범위한 데이터 유출로 이어질 수 있는지 보여주는 사례입니다.