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'프로그래밍'통합검색 결과 입니다. (64건)

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빅테크 개발자 감원 바람...'코딩 기초력' 더 중요해진다

"코딩은 AI가 한다고요? 그럼 기계가 짜준 코드는 누가 이해하나요." AI 기술의 발전 속도가 빨라지며 일부 개발 직군은 구조조정의 대상이 되고 있다. 그러나 아이러니컬하게도 AI 기술을 '이해하고 활용할 수 있는 인재'에 대한 수요는 증가하고 있다. 지난 3월 링크드인에서 발표한 보고서에 따르면, 2024년 기준 AI 연구자, 머신러닝 엔지니어 등 AI 관련 구인 공고는 전년 대비 61% 증가했다. 단순히 코드를 짜는 능력보다, AI가 생성한 코드를 읽고 판단하며 문제를 해결할 수 있는 역량, 즉 '코딩 기초력'이 다시 중요한 화두로 떠오른 이유다. 마이크로소프트·구글·메타 등 주요 빅테크 기업들은 최근 몇 년간 프론트엔드, 백엔드 등 전통 개발 직군을 중심으로 대규모 감원을 단행했다. 코드 작성과 반복적 구현 작업은 이제 AI가 빠르게 대체할 수 있는 시대가 됐기 때문이다. 그러나 "코딩은 AI가 한다"는 말은 절반만 맞는 이야기다. 무엇을 만들고, 왜 그렇게 만들어야 하는지 결정하는 역할은 여전히 사람의 몫이다. 문제를 정의하고, 논리를 설계하며, AI가 만든 결과물을 검토하고 조정할 수 있는 사람의 역량은 대체 불가능하다. 순다 피차이 구글 대표는 최근 AI 에이전트의 미래를 언급하며 "반복적이고 구조화된 업무는 AI가 대신할 것이며, 프로그래머와 과학자 등 전문가들이 AI를 '파트너'처럼 활용하는 시대가 올 것"이라며 "프로그래밍의 기초 역량은 여전히 중요하다. 다양한 AI 도구와 병행해 사용할 수 있는 능력이 필수"라고 강조했다. AI가 코드를 짜주더라도, 이를 이해하고 의도를 읽어낼 수 있는 사람만이 그 기술을 '도구'로 제대로 활용할 수 있다는 의미다. 이런 흐름에 따라, 최근에는 속성형 교육보다 프로그래밍 기초력을 다질 수 있는 플랫폼에 대한 관심이 높아지고 있다. 단순한 문법이나 기술 암기가 아니라, 문제 해결력을 중심으로 한 코딩 교육이 다시 주목받고 있다. 대표적인 해외 플랫폼으로는 '코드시그널'과 '해커랭크'가 있다. 코드시그널은 기술 평가 플랫폼으로 알려져 있지만, 2024년부터는 AI 기반 학습 도우미 '코스모'를 탑재한 실습 중심의 학습 플랫폼 '코드시그널 런'을 출시하며 교육 영역으로 확장 중이다. 코스모는 사용자의 수준과 목표에 맞춰 개인화된 학습 경로를 설계하고, 텍스트·슬라이드·영상 등 다양한 방식으로 코딩 개념을 설명하며 실습을 유도한다. 기초 문법, 조건문, 반복문, 함수, 해시맵 등 프로그래밍의 핵심 개념을 반복적으로 연습할 수 있도록 구성돼 사용자의 수준에 맞춰 코딩 기초부터 실무에 필요한 수준까지 단계적으로 학습 가능하다. 해커랭크는 실제 글로벌 기업의 채용 평가에도 활용되는 플랫폼으로, 알고리즘, 자료구조, SQL, AI 등 다양한 영역의 실습 문제를 제공한다. 사용자는 주제별로 실력을 검증받을 수 있으며, 별도의 스킬 인증' 기능을 통해 자신의 역량을 공식화할 수도 있다. 특히 실전과 유사한 문제 풀이 환경을 통해 문제 해결 능력과 사고력을 단계적으로 향상시킬 수 있어, 취업 준비뿐 아니라 개발자로서의 기본기를 다지기에도 적합하다. 국내에서도 기초 기반의 실전 코딩 학습에 대한 수요가 점차 확산되고 있다. 코드트리는 알고리즘과 자료구조 등 체계적인 커리큘럼을 기반으로 코딩의 기본기를 탄탄히 다지는 데 좋은 학습 플랫폼이다. AI를 활용해 학습자의 역량을 정밀하게 분석하고 그에 맞춘 맞춤형 콘텐츠를 제공한다. 문제 풀이 과정을 초 단위로 추적해 학습자가 놓친 개념이나 부족한 부분을 실시간으로 보완할 수 있도록 설계돼 있다. 또 학습 중 막히는 순간에는 AI가 단계별 힌트를 제공하고 전문가의 개별 피드백을 지원해 중단 없이 학습을 이어갈 수 있도록 돕는다. 자체 개발한 적응형 진단 평가 시스템 '코익'이 있어 학습과 평가가 유기적으로 연결되는 선순환 구조를 갖추고 있다. 이 모든 과정을 통해 학습자는 단순한 기능 습득을 넘어, 실질적인 문제 해결 역량까지 키워갈 수 있다. 코드트리 관계자는 “AI는 강력한 보조자지만, 방향을 설정할 줄 아는 사람이 있어야 그 도구는 빛을 발한다. 프로그래밍 기초력은 AI 시대의 디지털 문해력이자 생존 전략”이라면서 “결국 우리가 코딩의 기초를 다시 들여다봐야 하는 이유는 AI 시대일수록 사람이 문제 해결의 중심에 있어야 하기 때문이다. AI가 코드를 짜는 시대는 그 코드를 이해하고 해석할 수 있는 사람이 있어야 제대로 작동한다”고 말했다.

2025.08.13 13:58백봉삼

토마스 돔케 깃허브 CEO "AI 시대, 개발자 역할이 바뀐다"

토마스 돔케 깃허브 최고경영자(CEO)는 인공지능(AI)의 발전이 개발자의 정체성과 역할을 근본적으로 바꾸고 있다고 강조했다. 개발자는 더 이상 코드 작성에만 머무르지 않고 AI 에이전트를 설계하고 위임하며 결과를 검증하는 전략가로 변화하고 있다는 분석이다. 11일 토마스 돔케 CEO와 에이리니 칼리아박쿠 수석 연구원은 깃허브 공식 블로그를 통해 '개발자, 재창조(Developers, Reinvented)' 보고서를 공개했다. 이번 보고서는 AI 개발 도구를 적극 활용 중인 22명의 개발자를 심층 인터뷰한 결과를 바탕으로 AI 시대 개발자의 성장 경로와 미래 전망을 제시했다. 보고서에 따르면 AI 도입 과정은 크게 4단계로 나뉜다. 단순 자동완성 기능을 시험하는 'AI 회의자' 단계를 시작으로 디버깅·보일러플레이트 작성 등 반복 작업을 AI에 맡기는 '탐험가' 단계로 확장한다. 이어 통합 개발 환경(IDE)과 연동해 다단계·다파일 작업까지 수행하도록 하는 '협업자' 단계를 거쳐 여러 AI 에이전트를 병렬로 도입해 대규모 기능 개발과 리팩터링을 맡기는 '전략가' 단계다. 돔케 CEO는 "많은 개발자가 반복적 실험을 거치며 AI 활용의 전환점을 맞고 역할이 코드 생산에서 프로젝트 설계와 감독으로 옮겨가고 있다"고 설명했다. 특히 '위임과 검증'이 미래 개발자의 핵심 가치라고 강조했다. 단순히 문제를 AI에 던지는 것이 아니라 성공 기준·맥락·제약 조건을 명확히 설정해 AI의 성과 가능성을 높이고 코드 리뷰·테스트·보안 점검 등 검증 과정을 통해 결과물을 완성해야 한다는 것이다. 토마스 돔케 CEO는 "미래의 개발자는 코드 작성자에서 '코드 크리에이티브 디렉터'로 진화할 것"이라고 말했다. 보고서는 또 AI 활용이 단순한 생산성 향상을 넘어 야망 확장의 도구가 되고 있다고 분석했다. 인터뷰에 참여한 개발자들은 AI를 통해 더 큰 규모의 프로젝트와 복잡한 문제 해결에 도전하고 있었으며 이를 위해 고급 기능에 비용을 기꺼이 지불하고 있었다. 미국 노동통계국(BLS) 자료에 따르면 2023~2033년 소프트웨어 개발자 고용은 약 17.9% 증가할 전망이다. 이는 전체 직군 평균인 4.0%를 크게 웃도는 수치다. 돔케 CEO는 "자동화로 업무 성격은 변하더라도 개발자 수요 자체는 줄지 않는다"며 AI 환경에서 개발자 역할이 더욱 중요해질 것이라고 강조했다. 그는 앞으로 개발자에게 필요한 역량으로 ▲AI 리터러시(모델 이해와 활용 능력) ▲위임·검증 능력 ▲에이전트 오케스트레이션(복수 AI의 병렬 조율) ▲제품·아키텍처 이해 ▲품질 관리 역량 등을 꼽았다. 더불어 "코딩 교육과 산업 현장은 개발자를 단순한 코더가 아니라 AI와 함께 창조하는 '컴퓨테이셔널 크리에이터'로 육성해야 한다"고 덧붙였다.

2025.08.11 14:28남혁우

"생산성 높인다더니 업무시간 더 늘었다"…AI 코딩 툴, 그래도 찾는 이유는?

인공지능(AI) 코딩 도구가 소프트웨어(SW) 개발을 더 빠르게 만들어 줄 것이란 기대와 달리 오히려 개발 속도를 늦출 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 비영리 연구단체 모델 평가 및 위협 연구(METR)는 'AI가 숙련된 오픈소스 개발자의 생산성에 미치는 영향'을 실험한 결과를 14일 공개했다. 이번 연구는 실제 오픈소스 프로젝트에 다년간 기여한 고숙련 개발자 16명을 대상으로 진행됐다. 이들은 평균 수천 건 이상의 커밋을 기록했고 기여한 프로젝트의 총 별점이 2만 개를 넘는 등 실력을 입증받은 인물들이었다. METR은 이들에게 총 246건의 실제 개발 작업을 맡기고 인공지능 보조 도구를 사용했을 때와 사용하지 않았을 때의 작업 속도를 비교했다. 실험에 활용된 AI 도구는 대표적으로 '커서 프로'라는 AI 통합 개발 환경과 앤트로픽의 대형 언어모델인 클로드 3.5와 3.7이었다. 모두 GPT-4와 함께 최상위 수준으로 평가받는 코딩 특화 모델들이다. 비교 결과 개발자 대부분은 작업 전에 AI 도구를 통해 24% 정도 업무 속도가 빨라질 것으로 기대했다. 작업을 마친 뒤에도 개발자들은 체감상 "작업이 약 20% 빨라졌다"고 응답했다. 하지만 결과는 예상 밖이었다. AI 코딩 도구를 활용했을 때 개발자들의 작업 시간은 평균 19% 증가했다. AI가 작업을 도와준 것이 아니라 오히려 방해가 됐지만, 개발자들은 스스로 생산성이 높아졌다고 느낀 것이다. 기대했던 성능 향상이 나타나지 않은 이유에 대해 연구진은 AI 도구 사용이 개발 과정에 여러 추가 부담을 유발했기 때문이라고 분석했다. 실험에 사용된 작업은 단순한 코드 작성이 아니라, 실제 개발 현장에서 자주 발생하는 과제들로 구성됐다. 예를 들어 기존 코드의 버그 수정, 새로운 기능 추가, 코드 리팩터링 등 현실적인 난이도와 맥락을 요구하는 작업이 중심이었다. 각 작업은 평균적으로 2시간 정도 소요됐다. 개발자들은 AI에게 문제를 설명하기 위한 프롬프트를 작성해야 했고 AI가 응답할 때까지 기다려야 했다. 이어 나온 AI의 코드 출력을 검토하고, 수동으로 정제하거나 코드베이스에 맞게 수정하는 과정이 필요했다. 이처럼 프롬프트 작성, 응답 대기, 결과 정제 등 'AI를 다루기 위한 시간'이 전체 작업의 약 9%를 차지했다. 특히 AI가 제안한 코드 중 실제로 채택된 비율은 평균 44%에 불과했다. 절반 이상은 아예 쓰이지 않았거나 전면 수정이 필요했다는 의미다. AI가 코드의 전반적인 방향을 제시하는 데는 유용했지만, 세부 구현에서는 코드베이스 특유의 문맥을 제대로 반영하지 못한 점도 문제로 지적됐다. 실제 코드 프로젝트는 변수명, 함수 구조, 네이밍 규칙 등 수많은 고유한 규칙과 패턴을 따르는데, AI는 이러한 세세한 부분을 파악하는 데 한계가 있어 사용자가 직접 수정해야 하는 부분이 많아지는 결과로 이어졌다. 하지만 AI가 전적으로 무용한 것은 아니다. 개발자들은 AI를 사용할 때 '작업이 덜 힘들게 느껴졌다', '심리적인 피로도가 낮았다'는 평가를 내렸다. 연구 결과를 본 뒤에도 대부분의 개발자들은 "앞으로도 AI 도구를 계속 사용할 것"이라고 밝혔다. 반복적이고 단순한 구현 작업을 스스로 하는 것보다 AI가 어느 정도 초안을 만들어주고 그 결과를 수정하는 편이 더 낫다고 느꼈다는 설명이다. 작업 시간이 늘었음에도 생산성이 높아졌다고 느낀 이유 역시 이러한 심리적 요인과 체감 부담 완화가 영향을 준 것으로 분석된다. METR은 이번 연구를 통해 AI 도구가 벤치마크 테스트에서는 뛰어난 성과를 내더라도 실제 현장의 복잡한 개발 환경에서는 그 효과가 제한적일 수 있음을 강조했다. 특히 경험 많은 개발자들이 이미 익숙한 코드베이스에서 작업할 경우 오히려 비효율이 발생할 수 있다는 점을 지적했다. 연구진은 "AI는 몇 분 안에 끝나는 짧은 작업에는 탁월하지만, 몇 시간씩 걸리는 복잡한 개발 과제에서는 여전히 신뢰하기 어렵다"고 밝혔다. 이어 "앞으로는 초급 개발자나 미숙련자가 AI를 활용할 경우 어떤 성과가 나오는지에 대한 후속 연구도 진행할 계획"이라고 말했다.

2025.07.14 10:23남혁우

넥슨 NYPC, 10주년 기념 대학생 리그 'CODE BATTLE' 공개

넥슨 코리아(공동 대표 강대현∙김정욱)는 NYPC 10주년 기념 대학생 리그 'NYPC CODE BATTLE/(이하 NYPC 코드배틀)'과 제10회 '넥슨 청소년 프로그래밍 챌린지(이하 NYPC 2025)'를 개최한다고 7일 밝혔다. 올해로 10주년을 맞이한 NYPC는 기존 청소년 대상 프로그래밍 대회에 이어, 참가자들의 지속 성장 기반을 마련하기 위한 대학생 대상의 특별 리그 'NYPC 코드배틀'을 새롭게 선보인다. 이는 국내 최초로 시도되는 팀 전략형 프로그래밍 대회로, 참가자들은 주어진 게임 환경에서 승리할 수 있는 최적의 전략으로 코드를 개발하고 상대 팀과 대결하며 문제 해결력과 협업 역량을 겨룬다. 먼저 'NYPC 코드배틀'은 국내외 대학 학사 과정 학생 또는 20세 이상 25세 이하(2001년생부터 2006년생까지)라면 누구나 1~4인으로 팀을 구성해 참여할 수 있다. 참가 신청은 다음 달 18일까지 공식 사이트에서 진행된다. 전국 대학생 대상의 '코드배틀 : 캠퍼스 리그' 이벤트를 통해 참가자들이 온라인 미니게임으로 대회 문제를 미리 경험해볼 수 있는 기회도 제공한다. 'NYPC 코드배틀'은 온라인 라운드와 파이널 라운드로 구성되며, 각 라운드별로 정답이 정해지지 않은 각 1개 문항이 출제된다. 온라인 라운드는 다음 달 8일부터 18일까지 진행되며, 상위 20팀에게는 오는 10월 25일에 판교 넥슨 사옥에서 열리는 파이널 라운드 참가 자격이 주어진다. 'NYPC 2025'는 프로그래밍에 관심 있는 12세 이상 19세 이하(2007년생부터 2014년생까지) 청소년이라면 누구나 대회에 참여할 수 있다. 참가 신청은 다음 달 11일까지다. NYPC 2025의 Round 1은 다음 달 7일부터 11일까지 온라인으로 시행되며, 일정 점수를 획득하면 다음 라운드로 진출할 수 있는 절대평가 방식이다. Round 2는 다음 달 17일과 23일 양일간 제한된 시간 내에 온라인으로 진행된다. NYPC 2025 본선 대회는 'NYPC 코드배틀' 파이널 라운드와 함께 개최된다. 김정욱 넥슨재단 이사장은 "올해 NYPC는 10회째를 맞이하는 만큼 청소년과 대학생 모두가 즐길 수 있는 새로운 도전의 장을 다양하게 마련했다"며 "참가자들이 창의력을 발휘해 서로 협력하는 과정에서 미래 인재로서 한 단계 더 성장할 수 있도록 대회 준비에 최선을 다하겠다"고 말했다.

2025.07.07 14:16정진성

IBM, 양자 프로그래밍 언어로 파이썬 이어 C언어 지원

이제 C 언어로도 양자 회로를 생성하고 제어할 수 있게 됐다. IBM은 오픈소스 양자 소프트웨어 개발 키트(SDK) '키스킷(Qiskit)'에 C 언어 지원 기능을 새롭게 도입했다고 밝혔다. 기존 파이썬 기반 환경에 더해, 시스템 프로그래밍 언어인 C에서도 키스킷 회로를 직접 생성하고 조작할 수 있도록 한 것이다. IBM은 이번 확장을 통해 양자 컴퓨팅과 고성능 컴퓨팅(HPC) 간 연계를 강화하고, 다양한 언어 생태계와의 통합을 본격화할 계획이다. 키스킷 2.1 버전의 핵심 변화는 C 언어에서 양자 회로를 직접 생성할 수 있는 인터페이스가 도입됐다는 점이다. IBM은 러스트기반으로 재설계한 키스킷의 핵심 컴포넌트를 외부에 C API 형태로 공개해, 파이썬 외 언어 환경에서도 내부 기능을 호출할 수 있는 기반을 마련했다. 이제 개발자는 파이썬을 사용하지 않고도, C 언어만으로 양자 회로를 만들 수 있게 됐다. 양자 비트를 섞거나 상태를 뒤바꾸는 기본적인 연산인 하다마드 게이트(Hadamard gate) 나 한 큐비트의 상태에 따라 다른 큐비트를 바꾸는 CX 게이트 같은 기본 양자 연산을 C 언어 코드로 직접 작성할 수 있다. 또한, 양자 회로가 어떤 양자 컴퓨터에서 실행될지를 지정하는 타깃 객체'도 C 언어 환경에서 직접 만들고 설정할 수 있다. 회로 설계뿐 아니라 실행 조건까지 C 코드로 제어할 수 있는 길이 열린 것이다. IBM은 이번 C API 도입을 키스킷과 HPC 및 슈퍼컴퓨터 환경 간 통합을 위한 전략적 조치로 설명했다. 파이썬 인터프리터 기반의 성능 제약을 극복하고, 시스템 언어 수준에서 보다 빠르고 정밀한 제어를 가능하게 하겠다는 설명이다. 향후 트랜스파일러(transpiler)와 시뮬레이터(simulator) 기능까지 러스트및 C 기반으로 확장해 더 높은 수준의 최적화 성능을 확보할 계획이다. IBM 측은 "이번 업데이트는 키스킷을 다중 언어 기반 프레임워크로 진화시키는 첫걸음"이라고 밝혔다. 키스킷 2.1에는 C API 도입 외에도 여러 기능이 함께 개선됐다. 회로 안에 주석을 달 수 있는 기능이 새로 생겨 박스오피(BoxOp) 명령어를 사용할 때 회로 구성에 대한 설명을 코드 안에 직접 남길 수 있게 됐다. 또한 스트레치 딜레이(stretch delay) 기능이 추가돼, 게이트 사이의 시간 간격을 더 정밀하게 조절할 수 있어 시간 제어 표현력이 향상됐다. 회로 최적화 측면에서는 클리포드 플러스 티(Clifford+T) 게이트를 사용하는 회로를 더 효율적으로 변환할 수 있게 됐고, 여러 개의 제어 조건이 붙은 복잡한 게이트도 더 간단하게 바꿔주는 새로운 합성 알고리즘이 적용됐다. 또한, 양자 회로를 구성할 때 복잡한 연산을 단순한 게이트들로 바꿔주는 솔로베이-키타예프(Solovay-Kitaev) 알고리즘은 러스트언어로 다시 구현돼, 속도와 성능이 크게 향상됐다. 한편 이번 릴리스부터 키스킷은 파이썬 3.9에 대한 지원을 공식적으로 중단했다. 2.3 버전부터는 파이썬 3.9가 완전히 제외된다. IBM은 기존 키스킷 1.x 사용자를 위한 장기 지원 버전(LTS)인 v1.4를 별도로 제공하며 해당 버전은 9월까지 버그 수정, 2026년 3월까지 보안 패치를 제공할 예정이다. IBM은 키스킷팀은 "양자 우위의 시대가 빠르게 다가오고 있으며, 2026년 말까지 실질적인 양자 우위가 반박할 수 없는 방식으로 입증될 것"이라고 전망했다. 이어 "이를 실현하기 위해서는 양자 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 커뮤니티 간의 협력이 필수적이며, 이러한 이유로 최근 Qiskit SDK의 C API 지원 확장에 개발 역량을 집중하고 있다"고 강조했다.

2025.07.06 09:32남혁우

리누스 토발즈, 차세대 파일 시스템 '커널'서 제거 시사…이유는 '개발자 갈등'

리눅스 커널의 차세대 파일 시스템으로 주목 받아 온 'B캐시FS(Bcachefs)'가 커널에서 제외될 위기에 처했다. 기술적 결함이 아닌 개발자 간 갈등과 절차 위반이 직접적인 원인이라는 점에서 업계의 관심이 집중되고 있다. 2일 더레지스터 등 외신에 따르면 리눅스 커널 개발을 총괄하는 리누스 토발즈는 커널 6.17 버전부터 B캐시FS를 제외할 수 있다고 밝혔다. B캐시FS는 기존 ext4, XFS 같은 전통적인 파일 시스템보다 더 많은 기능을 제공하는 최신 기술이다. 데이터 압축, 스냅샷, 암호화, 무결성 검증 등 고급 기능을 하나의 파일 시스템에 통합해 데이터센터나 클라우드 환경에서 특히 유용하다는 평가를 받아왔다. 성능과 안정성 모두에서 높은 평가를 받고 있으며 ZFS와 달리 라이선스 제약이 없다는 점도 장점으로 꼽힌다. 이 같은 잠재력을 바탕으로 B캐시FS는 2024년 1월 공개된 리눅스 커널 6.7 버전에 실험적으로 처음 통합됐다. 하지만 최근 토발즈는 B캐시FS를 커널에서 제거하겠다는 강경한 입장을 밝혔다. 해당 파일 시스템의 주 개발자인 켄트 오버스트리트와의 갈등이 그 배경이다. 토발즈는 갈등의 핵심 원인이 개발 절차 위반이라고 설명했다. 오버스트리트가 커널 6.16의 릴리스 후보(RC) 단계에서 새로운 기능이 포함된 코드를 제출했는데 이는 오랜 커널 개발 관행을 정면으로 위반한 것이다. RC 단계는 새 커널 버전이 정식 공개되기 전 최종 안정화 단계로 새로운 기능 추가 없이 기존 버그만 수정하는 시기다. 이 시점에 예기치 않은 코드가 반영되면 수많은 기업과 배포판이 기반으로 삼는 테스트 계획 전체가 흔들릴 수 있다. 커널은 단순한 개인용 소프트웨어가 아니라 서버, 스마트폰, 클라우드, 내장 시스템 등 수많은 플랫폼의 핵심 기반이기 때문이다. 이에 토발즈는 "이런 식이라면 더는 같이 갈 수 없다"며 오버스트리트의 행보를 공개적으로 비판했다. 오버스트리트는 과거에도 다른 개발자와의 논쟁이나 커뮤니케이션 방식 문제로 인해 2024년 11월 커널 기여가 일시 중단된 바 있다. 다만 B캐시FS는 아직 공식적으로 커널에서 제거된 것은 아니다. 토발즈의 발언은 향후 커널 릴리스에서 이를 제외할 수 있다는 경고로 해석된다. 오버스트리트가 커뮤니티와의 협업 방식을 개선하고 개발 절차를 준수한다면 재수용될 가능성도 남아 있다. 하지만 실제로 커널에서 제거될 경우, B캐시FS를 사용 중이거나 도입을 검토 중인 기업과 조직은 운영 환경에 영향을 받을 수밖에 없다. 커널 기본 지원이 중단되면 배포판 차원에서의 유지보수도 어려워지기 때문에, ext4+LVM, Btrfs, ZFS, XFS 등 다른 파일 시스템으로의 전환이 필요하다. 기술적으로는 B캐시FS를 외부 모듈이나 별도 패치 형태로 계속 사용하는 것도 가능하다. 그러나 이를 위해선 커널을 직접 빌드하고 보안 패치를 반복 적용해야 하므로 실무 환경에서는 상당한 운영 부담이 발생한다. 기존 시스템을 유지한 채 연동이나 백포트를 통해 제한적으로 사용하는 방법은 일부 가능하다는 의견도 있다. 이번 사안을 두고 업계의 반응은 엇갈리고 있다. 일부에서는 "커널 릴리스 절차를 무시하면 프로젝트의 신뢰성과 예측 가능성이 무너진다"며 토발즈의 입장을 지지하고 있다. 반면 "지나치게 경직된 프로세스 때문에 혁신적인 기술이 커널에서 배제되는 것은 안타깝다"며 오버스트리트를 옹호하는 목소리도 나오고 있다.

2025.07.02 09:51남혁우

러스트 1.88 공개…복잡한 조건문 한 줄로 해결

프로그래밍 언어 러스트(Rust)의 새로운 버전 '1.88.0'이 출시됐다. 단순한 버그 수정이나 부수적인 개선을 넘어서, 개발자들이 일상적으로 겪는 반복적인 불편을 근본적으로 해소하는 데 초점을 맞춘 것이 특징이다. 1일 러스트 릴리즈 팀은 러스트 1.88.0 버전을 공식 홈페이지 및 깃허브에 공개했다고 밝혔다. 이번 업데이트는 세 가지 변화에 주력했다. 조건문을 보다 유연하게 구성할 수 있도록 개선했고, 컴퓨터의 아주 낮은 수준까지 직접 제어할 수 있는 기능을 추가했다. 또한 개발 과정에서 쌓이는 임시 파일(캐시)을 자동으로 정리하는 기능도 새롭게 도입됐다. 이와 함께 러스트가 기본으로 제공하는 API와 표준 라이브러리도 한층 강화돼, 웹 서비스부터 시스템 소프트웨어까지 다양한 분야에서 러스트를 활용할 수 있는 기반이 넓어졌다. 가장 주목할 만한 변화는 '렛 체인(let_chains)'이라는 새로운 조건문 기능이다. 이 기능을 사용하면 여러 단계를 거쳐 값을 확인해야 하는 상황에서도 조건문을 하나로 연결해 간결하게 쓸 수 있다. 기존에는 어떤 값이 존재하는지 먼저 확인하고, 그 값이 또 다른 조건을 만족하는지를 검토하려면 이프(if) 문을 여러 번 중첩하면서 코드가 복잡하고 가독성도 떨어졌다. 하지만 이제는 이 과정을 한 줄로 자연스럽게 표현할 수 있어 코드가 간단해지고 구조도 명확해졌다. 다만 이 기능은 러스트 2024 에디션에서만 사용할 수 있어 프로젝트 설정에서 해당 에디션을 명시해야 한다. 함수 처리 방식에도 변화가 생겼다. 운영체제(OS)나 펌웨어처럼 시스템의 가장 낮은 수준에서 동작하는 프로그램을 개발할 때는 컴파일러가 자동으로 처리하는 일부 작업이 오히려 제약이 될 수 있다. 이를 고려해 이번 버전에서는 '네이키드 함수(naked function)'라는 새로운 함수 형태가 도입됐다. 이 기능을 사용하면 함수 시작 시 자동으로 수행되는 메모리 정리나 값 저장 등의 작업을 생략할 수 있다. 대신 함수 내부의 모든 동작을 개발자가 직접 정의해야 하며, 어셈블리 언어 수준의 정밀한 제어가 필요하기 때문에 높은 개발 역량이 요구된다. 이 기능은 주로 운영체제 커널, 부트로더, 펌웨어 등에서 성능과 메모리 제어가 중요한 환경에 적합하다. 다만 잘못 작성할 경우 시스템이 정상 작동하지 않을 수 있으므로 고급 사용자에게만 권장된다. 캐시 관리 기능도 한층 향상됐다. 러스트 개발자들은 '카고(Cargo)'라는 도구를 통해 외부 라이브러리를 받아오고 이를 바탕으로 프로젝트를 빌드한다. 이 과정에서 생성되는 캐시 파일이 계속 누적되면 디스크 공간을 빠르게 소모하게 되며, 특히 여러 프로젝트를 병행하는 환경에서는 이러한 현상이 빈번하다. 러스트 1.88.0부터는 이런 문제를 해결하기 위해 오래된 캐시 파일을 자동으로 정리하는 기능이 기본으로 적용됐다. 인터넷에서 받은 라이브러리는 3개월 이상 사용하지 않으면 삭제되며 로컬에서 생성된 빌드 결과물도 1개월 이상 사용되지 않으면 정리된다. 사용자가 직접 파일을 골라 삭제하지 않아도, 카고가 파일의 접근 기록을 기준으로 자동 판단해 정리 여부를 결정한다. 다만 오프라인 모드로 작업하거나 캐시 고정 옵션을 사용할 경우에는 해당 기능이 동작하지 않는다. 이 기능은 특히 대규모 프로젝트나 실험을 반복하는 환경에서 디스크 공간 낭비를 줄이는 데 효과적이다. 빌드 환경을 제어하는 방식도 더 단순하고 직관적으로 바뀌었다. 러스트는 특정 운영체제나 디버그 모드 등 특정 조건에서만 코드가 실행되도록 설정할 수 있는데, 기존에는 항상 실행되거나 제외하고 싶은 코드조차 복잡한 문법을 사용해야 했다. 이제는 '참(true)' 또는 '거짓(false)'과 같은 값으로 조건을 직접 명시할 수 있어 코드 작성이 더 깔끔해지고 실수도 줄어들게 됐다. 이를 통해 매크로나 빌드 설정 작성 시 조건 충돌이나 누락 문제를 예방할 수 있다. 표준 라이브러리도 더욱 풍성해졌다. 내부 데이터를 안전하게 갱신할 수 있는 기능이 개선됐고, 조건에 맞는 항목만 골라서 추출하는 기능도 새로 추가됐다. 또한 CPU의 분기 예측을 어렵게 만들어 보안을 강화하는 최적화 힌트 기능이 정식으로 제공되며, C 언어와의 연동을 위한 문자열 처리 도구도 안정화됐다. 데이터를 일정한 크기로 나눠 처리할 수 있는 기능도 함께 추가됐다. 뿐만 아니라, 기존에는 컴파일 타임에서 사용할 수 없었던 포인터 관련 기능들도 이제 콘스트(const) 함수 내에서 활용할 수 있게 돼, 더 많은 작업을 사전에 수행할 수 있도록 개선됐다. 한편, 러스트 프로젝트는 32비트 윈도우 환경(i686-pc-windows-gnu)에 대한 공식 지원 수준을 Tier 1에서 Tier 2로 하향 조정했다. 이는 해당 환경에서 테스트가 줄고, 문제가 발생해도 즉각적인 대응이 어려울 수 있음을 의미한다. 이 변경은 주로 오래된 컴퓨터나 구형 시스템을 사용하는 일부 개발자에게만 영향을 줄 수 있다. 다만 기본적인 라이브러리 지원은 계속되기 때문에 일반적인 사용에는 큰 문제가 없을 것이라고 릴리즈 팀은 밝혔다. 러스트 릴리즈 팀은 "러스트는 누구나 안정적이고 효율적인 소프트웨어를 개발할 수 있도록 지원하는 프로그래밍 언어"라며 "많은 사람들의 도움이 있었기에 이번 업데이트를 수행할 수 있었다"고 말하며, 업데이트를 지원한 커뮤니티 기여자들에게 감사를 전했다.

2025.07.01 09:34남혁우

美 NSA·CISA "메모리 오류, 국가안보 위협"

미국 국가안보국(NSA)과 사이버보안·인프라보안국(CISA)이 공동으로 소프트웨어(SW) 개발자들에게 '메모리 안전 언어(MSL)'의 사용을 적극 권장하고 나섰다. NSA와 CISA는 메모리 오류를 근본적으로 차단하기 위한 방안으로 메모리 안전 프로그래밍 언어 채택을 촉구하는 지침을 30일 발표했다. 이들은 "메모리 오류는 단순한 버그를 넘어 국가안보와 주요 기반 인프라를 위협할 수 있는 심각한 문제"라며 메모리 안전 언어가 이를 구조적으로 해결할 수 있는 해법이라고 강조했다. 두 기관은 대표적인 사례로 '하트블리드(Heartbleed)'와 '배드알록(BadAlloc)' 보안 사고를 언급하며 메모리 오류가 얼마나 심각한 결과를 초래할 수 있는지를 경고했다. 하트블리드는 2014년 전 세계 80만 개 이상의 웹사이트에서 발견된 보안 결함으로 병원 환자 기록을 포함한 민감한 개인정보가 대규모로 유출됐다. 배드알록은 차량, 산업 제어 시스템, 임베디드 기기를 포함해 1억9천500만 대 이상의 시스템에 영향을 미친 대규모 메모리 취약점 기반 사고였다. 이들 사례의 공통점은 C, C++와 같은 전통적인 프로그래밍 언어에서 메모리를 수동으로 할당하고 해제하는 과정에서 발생한 오류에서 비롯됐다는 것이다. 이런 오류는 공격자가 시스템을 장악하거나 민감 정보를 탈취하는 데 악용될 수 있다. NSA와 CISA가 권장하는 MSL은 이러한 오류를 애초에 차단하는 기능을 언어 자체에 내장하고 있다. 대표적으로 러스트(Rust), 고(GO), 자바(Java), C#, 파이썬(Python), 스위프트(Swift) 등이 있다. 이들은 버퍼 오버플로우, 초기화되지 않은 메모리 접근 등의 취약점을 언어 차원에서 예방할 수 있도록 설계돼 있다. 러스트는 '소유권(Ownership)' 개념을 기반으로 메모리를 안전하게 관리하고 자바, 고는 '가비지 컬렉션(Garbage Collection)' 기능으로 불필요한 메모리를 자동으로 회수한다. NSA는 이런 메커니즘이 개발자 실수로 인한 보안 사고를 줄이는 동시에 시스템 안정성과 개발 생산성 향상에도 효과적이라고 분석했다. 다만 보고서는 기존 시스템 전체를 MSL로 전면 재작성하는 방식은 현실적으로 어렵다며 단계적이고 전략적인 도입을 권장했다. 신규로 개발되는 소프트웨어에는 MSL을 우선 적용하고 기존 시스템은 네트워크 서비스, 파일 파서, 암호화 처리처럼 보안 위협에 노출되기 쉬운 고위험 구성요소부터 점진적으로 전환하는 방식이다. 언어를 선택할 때는 성능, 개발자 숙련도, 기존 코드와의 호환성 등도 고려해야 한다. 이 같은 전략은 실제 사례에서도 효과가 입증됐다. 구글 안드로이드 팀은 2019년부터 러스트와 자바를 신규 코드에 적용하기 시작했고 2024년까지 전체 보안 취약점 중 메모리 관련 비중을 76%에서 24%로 낮추는 성과를 냈다. 보고서는 "전체 코드를 재작성하지 않고도, 신규 개발에 MSL을 적용하는 전략만으로도 실질적인 보안 향상을 이끌어낼 수 있었다"고 설명했다. 더불어 MSL 도입을 가속화하려면 개발자 생태계 전반의 변화가 필요하다고 강조했다. 현재 컴퓨터공학 교육 과정에는 자바나 파이썬 등 가비지 컬렉션 기반 언어 수업은 널리 포함돼 있지만 러스트처럼 메모리 안전성과 성능을 동시에 지닌 언어 교육은 아직 부족하다는 지적이다. 이에 따라 미국 DARPA는 기존 C 코드를 러스트로 자동 변환하는 '트랙터(TRACTOR)' 프로젝트, 메모리 안전 파서를 생성하는 'V-스펠(V-SPELLS)', 안전한 문서 처리용 '세이프독스(SafeDocs)' 같은 연구를 진행하고 있다. 기업들도 MSL 역량을 채용 조건에 포함시키는 방식으로 도입을 유도하고 있다. 아울러 NSA와 CISA는 C, C++ 같은 기존 프로그래밍 언어가 여전히 중요한 역할을 하는 분야도 분명히 존재한다고 인정했다. 초고속 처리가 필요하거나, 하드웨어를 정밀하게 제어해야 하는 시스템에서는 여전히 C, C++이 불가피하게 사용된다는 것이다. 이 경우에도 보다 안전하게 기존 언어를 활용할 수 있는 현실적인 보완책을 병행해야 한다고 제언했다. 예를 들어 C++에서는 스마트 포인터(smart pointer)를 통해 메모리를 자동으로 관리할 수 있고, 정적 분석이나 동적 분석 도구를 사용해 코드 내 취약점을 사전에 탐지할 수 있다. 또 컴파일 시 보안 강화를 위한 옵션을 적용하면 치명적인 오류나 시스템 침해 가능성을 줄이는 데 도움이 된다. 보고서는 이러한 방법들을 적절히 활용하면 기존 언어로도 일정 수준의 메모리 안전성을 확보할 수 있다고 평가하면서도, 장기적으로는 가능한 범위 내에서 MSL 도입을 점차 확대해 나가는 것이 바람직하다고 강조했다. 또 기존 언어와 새로운 언어의 현실적인 공존과 점진적인 전환을 병행하는 전략이 필요하다는 설명이다. NSA와 CISA 측은 "메모리 안전 언어의 도입은 미래의 사이버 재난을 막는 가장 구조적인 대응책"이라며 "지금 투자하지 않으면 나중에 사고 수습과 긴급 패치에 훨씬 더 많은 비용을 치르게 될 것"이라고 경고했다.

2025.06.30 10:44남혁우

[AI는 지금] 개발 코드 30%는 AI가 작성…개발 문화도 조용히 '혁신'

개발자들이 작성하는 코드의 30%는 이미 생성형 인공지능(AI)에 의해 만들어지고 있는 것으로 나타났다. 단순한 자동완성 수준을 넘어 AI가 실질적인 개발 파트너로 자리잡고 있다는 분석이다. 21일 업계에 따르면 네덜란드 위트레흐트대학교와 오스트리아 복잡성 과학 허브(CSH) 등으로 구성된 국제 공동 연구팀은 '생성형 AI의 세계적 확산과 영향(Global Diffusion and Impact of Generative AI)'이라는 제목의 논문을 아카이브를 통해 이 같은 내용을 발표했다. 연구진은 2019년부터 2024년까지 깃허브(GitHub)에 업로드된 약 8천만 건의 오픈소스 파이썬(Python) 커밋을 분석해 생성형 AI가 실제로 코드 생산에 얼마나 활용되고 있는지를 정량적으로 측정했다. 그 결과 2024년 말 기준 미국 깃허브 사용자들이 작성한 파이썬 함수 중 30.1%가 AI에 의해 생성된 것으로 확인됐다. 이번 연구는 단순한 설문이나 사용자 보고에 의존하지 않고 AI가 작성한 코드와 사람이 작성한 코드를 구분하는 딥러닝 분류 모델을 구축해 실데이터에 적용한 것이 핵심이다. 연구진은 파이썬 함수 단위의 코드 블록을 분석 대상으로 삼아 그래프코드버트(GraphCodeBERT) 기반 언어 모델에 함수 내부의 토큰, 주석, 변수 흐름 등을 입력해 AI 생성 여부를 자동 판별하도록 훈련시켰다. 해당 모델은 외부 테스트셋 기준 정확도(AUC) 0.964, 정밀도 0.969라는 높은 성능을 기록했다. AI 판별 모델을 훈련하는 데에는 세 가지 종류의 데이터셋이 활용됐다. 먼저 생성형 AI가 등장하기 전인 2018년 이전에 작성된 인간 고유의 코드와 사람과 AI가 코딩 문제를 해결한 결과가 담긴 벤치마크 데이터셋과 테스트셋이 사용됐다. 마지막으로는 AI가 설명을 바탕으로 직접 생성한 코드 쌍이다. 이렇게 다양한 데이터로 훈련된 AI 판별 모델을 통해 연구팀은 깃허브 코드 중 어떤 것이 AI가 작성한 것인지를 높은 정밀도로 판별할 수 있었고, 이를 바탕으로 시간 흐름, 국가별 차이, 사용자 특성 등 다양한 분석을 수행할 수 있었다. 국가별로는 미국이 가장 높은 AI 코드 작성 비율을 기록했다. 2020년에는 사실상 0%였던 비율이 2024년 말에는 30.1%까지 급등했다. 이는 챗GPT, 깃허브 코파일럿 등 주요 AI 도구가 출시된 이후 급속히 확산된 결과로 풀이된다. 그 뒤는 독일(24.3%), 프랑스(23.2%), 인도(21.6%), 러시아(15.4%), 중국(11.7%) 순으로 나타났다. 한국은 이번 분석 대상 국가에 포함되지 않았다. 특히 인도는 2023년 이후 AI 활용이 급격히 증가, 프랑스와 독일을 빠르게 추격하고 있다. 반면 중국과 러시아는 상대적으로 낮은 도입률을 보였는데, 이는 기술 접근성, 규제 환경, 깃허브 대신 기티(Gitee) 등 독자 플랫폼을 사용하는 개발 생태계의 차이 때문으로 분석된다. 개발자 개인 특성에 따른 AI 활용 양상도 뚜렷했다. 깃허 활동 기간이 짧은 신입 개발자일수록 AI 도구를 더 적극적으로 사용하는 경향을 보였다. 최근 가입자는 전체 코드의 41%를 AI로 작성한 반면 10년 이상 경력자는 28% 수준에 머물렀다. 성별에 따른 AI 활용률은 통계적으로 유의미한 차이를 보이지 않았다. 깃허브 사용자 이름을 기반으로 성별을 예측한 결과 남성과 여성 모두 유사한 수준의 AI 도입률을 보였다. AI 활용은 단순히 코드 양을 늘리는 데 그치지 않았다. 연구진은 동일 개발자의 활동 변화를 추적한 결과, AI 사용률이 높을수록 분기별 커밋 수가 평균 2.4% 증가했다고 밝혔다. 또 새로운 소프트웨어 라이브러리 도입과 기존에 없던 라이브러리 조합 실험도 함께 증가했다. 이는 AI가 반복 작업을 대신할 뿐 아니라 개발자의 기술 탐색성과 창의성까지 확장시키고 있다는 점을 보여준다. 연구진은 "생성형 AI는 개발자의 학습 속도와 폭을 넓히고 새로운 기술 영역으로의 진입 장벽을 낮춘다"고 설명했다. AI 도입이 가져오는 경제적 효과도 상당한 수준이다. 연구진은 미국 내 소프트웨어 개발 업무에서 AI가 가져온 생산성 향상을 보수적으로 추산했을 때 연간 96억144억 달러(약 13조20조원) 규모의 경제적 가치가 발생한다고 분석했다. 이 수치는 AI 사용률 30%, 커밋 수 2.4% 증가라는 데이터를 바탕으로 미국 전체 개발자 임금 총액을 고려해 산출됐다. 여기에 최근의 무작위 대조 실험(RCT) 및 자연실험에서 나타난 더 큰 생산성 향상을 반영할 경우 그 가치는 최대 640억 달러(약 131조원)까지 확대될 수 있다고 연구진은 강조했다. 이번 연구의 핵심은 단순한 AI 도입률이 아니라 AI가 개발자의 일하는 방식 자체를 바꾸고 있다는 사실을 실증 데이터로 보여줬다는 점이다. AI를 적극 활용한 개발자는 코드의 양뿐 아니라 내용, 구조, 기술적 폭에서도 유의미한 변화를 보였다. 이는 AI가 단순한 자동화 도구가 아니라 실제 코딩 과정에 깊숙이 관여하는 협업 파트너로 자리잡고 있음을 의미한다. 신입 개발자일수록 AI 도입에 개방적이고 숙련 개발자일수록 신중한 태도를 보인다는 점은 향후 세대 간 개발 문화의 차이로도 이어질 수 있다는 시사점을 던진다. 네덜란드 위트레흐트대학교의 시몬 다니오티 등 연구진은 논문에서 "이제 중요한 것은 AI에 접근할 수 있느냐가 아니라 얼마나 깊이 작업에 통합해 실제로 활용하고 있는가"라며 "국가·기업·개인 간의 AI 활용 격차가 결국 생산성과 소득 격차로 이어질 수 있다"고 밝혔다.

2025.06.21 15:00남혁우

AI 시대 엇갈린 프로그래밍 인기, 파이썬 뜨고 SQL 내려간다

인공지능(AI)의 부상과 함께 프로그래밍 언어의 인기 순위도 변화하고 있다. AI 시대에 최적화된 파이썬은 독보적인 상승세를 보이고 있는 반면 오랜 기간 데이터베이스 언어의 표준으로 군림해온 SQL은 하락세를 면치 못하고 있다. 18일 소스코드 품질 평가 기업 티오베(TIOBE)는 프로그래밍 언어 인기 지수인 6월 티오베 인덱스(TIOBE Index)를 발표했다. 이번 발표에 따르면 파이썬은 25.87%를 기록하며 1위를 유지했다. 특히 10.68%을 기록한 2위 C++와의 격차가 15% 이상 벌어졌다. 티오베 인덱스 집계 역사상 가장 큰 차이다. 파이썬은 간결한 문법과 풍부한 라이브러리를 바탕으로 웹 개발, 자동화, 통계 분석은 물론 최근 각광받는 생성형 AI, 머신러닝, 딥러닝 분야까지 폭넓게 활용되고 있다. 실제로 오픈AI의 GPT, 구글의 텐서플로, 메타의 파이토치 등 주요 AI 프레임워크들이 파이썬을 인터페이스 언어로 채택하고 있어 AI 개발에서는 사실상 필수 언어로 자리잡고 있다. 반면 SQL은 이번 순위에서 12위로 밀려나며 역대 최저 순위를 기록했다. 불과 몇 년 전까지만 해도 상위권을 지켜왔던 SQL의 하락에는 데이터 환경 변화가 큰 영향을 미친 것으로 분석된다. SQL은 고정된 테이블 구조를 기반으로 한 정형 데이터 중심의 환경에서는 강력한 도구로 평가 받았다. 하지만 최근 이미지, 음성, 자연어 등 비정형 데이터의 폭발적인 증가로 인해 NoSQL 기반 시스템이 더 적합해지고 있다. 몽고DB, 레디스, 카산드라 같은 NoSQL 기술은 비정형 데이터를 유연하게 다룰 수 있어 AI 기반 애플리케이션에 널리 채택되고 있다. 이로 인해 SQL의 활용 분야가 축소되며 자연스럽게 순위에서도 밀려난다는 분석이다. 레거시 언어의 부활도 눈에 띈다. 에이다(Ada)는 25위에서 11위, 펄(Perl)은 27위에서 13위로 각각 큰 폭의 상승을 보였으며, R 역시 14위에 올랐다. 포트란과 코볼도 각각 10위, 20위를 기록했다. 이러한 변화는 항공우주, 금융, 제조업 등에서 수십 년간 운영돼 온 기존 시스템의 유지보수 수요와 맞물린 결과로 해석된다. 또한 클라우드 전환 과정에서 레거시 코드를 해석하고 연계할 수 있는 신규 인력에 대한 수요도 증가하고 있다. 한편 챗GPT, 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot) 등 AI 기반 개발 도구가 실무에서 점차 비중을 확대하면서 자동화에 종속되지 않는 수작업 기반 언어에 대한 관심도 다시 높아지고 있다는 지적도 제기된다. 폴 얀센 티오베 소프트웨어 CEO는 "SQL은 티오베 인덱스가 시작된 2001년부터 항상 주목받아온 언어였고, 여러 논란 속에서도 높은 인기를 유지해왔다"며 "그러나 비정형 데이터 중심의 AI가 급성장하면서 이제는 AI 친화적인 언어가 인기의 핵심 요소로 작용하고 있다"고 말했다.

2025.06.18 08:43남혁우

"코딩은 AI가, 전략은 사람이"…생존하는 개발자의 조건 바뀐다

인공지능(AI)이 코드를 대신 써주는 시대가 도래해 소프트웨어(SW) 전문가의 경쟁력이 프로그래밍 언어가 아니라 문제를 정의하고 비즈니스 흐름을 읽는 사고력에서 나온다는 분석이 나왔다. 단순한 코더가 아닌 전략가와 설계자로의 전환이 요구된다는 점에서 향후 개발자 교육과 채용 기준에도 적잖은 변화가 예상된다. 9일 업계에 따르면 김득중 연세대학교 공과대학 기술정책협동과정 박사는 최근 '생성형 AI 등장에 따른 SW 전문가의 핵심 역량 변화에 대한 연구' 논문을 발표했다. 해당 연구는 평균 경력 20년 이상의 현업 전문가들을 대상으로 델파이 조사 방식으로 진행됐으며 '챗GPT' 출시 이후 생성형 AI를 정기적으로 활용해온 이들이 참여해 현실 기반의 인사이트를 도출했다. 이 논문은 소프트웨어 전문가의 역량을 하드 역량, 소프트 역량, 새롭게 등장한 AI 활용 역량으로 구분했다. 특히 생성형 인공지능의 확산에 따라 사고 중심의 역량이 급부상하고 있으며 단순 지식 기반 역량은 상대적으로 중요도가 낮아지고 있다고 평가했다. 연구에 따르면 현재는 설계 경험이나 비즈니스 도메인 지식 같은 전통적인 전문성이 중요하다고 여겨지지만 향후 5년 뒤에는 문제 정의 능력, 맥락 파악 능력, 전략적 사고가 핵심 자산이 될 것으로 나타났다. 일례로 코딩 실력보다 프로젝트의 방향성과 사용자 요구를 꿰뚫는 인지적 역량이 더 중요한 시대가 오고 있다는 것이다. 생성형 AI를 얼마나 잘 다루느냐가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다는 결론도 도출됐다. 이에 다양한 AI 도구를 조합하고 적절한 프롬프트를 설계하며 최신 기술 트렌드를 학습하는 능력이 강조된다. 반대로 테스트 코드 작성이나 산업 표준 지식처럼 기계가 자동화할 수 있는 역량은 대체 가능성이 높다는 분석이다. 연구는 이를 구조화해 'AI 스펙(AI-SPEC)'이라는 프레임워크를 새로 제시했다. AI 활용 역량, 소프트 역량, 퍼스널 역량, 하드 역량, 소셜 역량의 다섯 축으로 구성되며 각 항목별로 중요도의 변화 흐름을 시각화했다. 향후 교육 및 정책 설계 시 참고할 수 있는 기준 틀로 기능할 수 있다. 핵심 역량 13가지는 최신 기술 습득과 AI 활용, 윤리적 책임감 같은 역량뿐 아니라 큰 그림을 보는 능력, 고객 이해, 도전적 문제 해결, 신기술 수용성 같은 인간 중심의 사고 역량까지 포함된다. 또 이번 연구는 개인뿐 아니라 기업, 대학, 정부 등 각 주체에게도 뚜렷한 행동 지침을 제시하고 있다. 연구는 기업이 소프트웨어 개발의 전 라이프사이클에 생성형 인공지능을 적극 도입하고 직원 대상 재교육을 통해 새로운 핵심 역량을 내재화할 것을 주문했다. 이를 위해 최고 인공지능 책임자(CAIO)를 두고 AI 활용 예산을 별도로 배정하는 등 조직 거버넌스 체계를 전환해야 한다는 분석이다. 대학의 역할도 명확히 언급됐다. 기존의 암기 위주 교육에서 벗어나 사고력과 창의적 문제 해결 능력을 중심으로 커리큘럼을 개편하고 생성형 AI 활용 역량과 AI 윤리 교육을 필수 과목으로 편성해야 한다는 것이다. 특히 AI 스펙에서 제시된 사고 관련 역량은 교육 과정과 직접적으로 연계돼야 한다는 점에서 교육제도 전반에 구조적 조정이 필요하다. 정부는 국가 경쟁력 확보를 위해 AI 관련 정책 지원에 더욱 적극적으로 나서야 한다는 지적이다. 국민의 AI 리터러시를 높이고 산업별 AI 도입과 활용을 촉진하며 평생 학습 및 직업 전환을 위한 훈련 프로그램을 마련해야 한다. 더불어 AI 윤리 기준과 규제 프레임워크를 구축해 인공지능의 사회적 수용성과 신뢰성을 확보하는 것도 정부의 몫으로 제시됐다. 김득중 연세대 박사는 "생성형 AI의 등장으로 코딩이라는 도구 자체의 희소성은 줄어들고 있다"며 "인간이 해야 할 일은 도구의 능력을 이해하고 이를 설계와 문제 해결에 적절히 끌어다 쓰는 쪽으로 이동하고 있다"고 밝혔다.

2025.06.09 11:26조이환

코드트리-AWS, 전국 대학생 프로그래밍 경진대회 성료

코딩 학습 플랫폼 코드트리(대표 이승용)가 아마존웹서비스(AWS)와 함께 개최한 전국 대학생 프로그래밍 경진대회 '2025 ACPC(AWSXCodetree Programming Contest)'를 성공적으로 마무리했다고 26일 밝혔다. 이번 대회는 미래 기술 인재 양성과 창의적인 문제 해결 능력을 발굴하기 위해 기획한 행사다. 클라우드 서비스인 AWS의 인프라를 활용해 국제정보올림피아드(IOI) 메달리스트 출신으로 구성된 코드트리 팀이 직접 문제를 출제 및 관리해 전문성과 완성도를 높였다. 지난 4월 21일부터 진행된 온라인 예선은 '파이썬', '자바', 'C++', 'C' 등 다양한 프로그래밍 언어로 코드트리 자체 코딩 역량 평가 서비스 'COEIC(코익)' 테스트 문제를 해결하고 답안을 제출하는 방식으로 진행됐다. 예선에는 총 1천여 명이 참가해 치열한 경쟁을 펼쳤다. 지난 25일에는 서울 강남구 AWS 코리아 본사에서 예선에 통과한 100명의 본선 진출자들이 참가해 4시간 동안 프로그래밍 실력을 겨뤘다. 이번 대회에는 국내외 57개 대학교 학생뿐 아니라 조지아 공과대학교, 버지니아 공과대학교 등 글로벌 명문 대학에 재학 중인 학생들과 외국인 학생들도 참여했다. 코드트리는 글로벌 서비스 기준에 맞춰 영어로도 대회를 진행할 수 있는 환경을 제공했다. 심사는 현업 전문가들이 직접 나서 참가자들의 코드 완성도와 문제 해결 능력을 기준으로 엄격하게 이뤄졌다. 대회 결과 1등은 조지아 공과대학교 조승현, 2등 서울대학교 이동현, 3등 서울대학교 조영욱 학생이 수상의 영예를 안았다. 수상자들에게는 상금 각 300만원, 100만원, 50만원이 수여됐다. 이외에도 본선 진출자 전원에게 대회 기념 티셔츠와 참가 인증서, 국제 정보 올림피아드 및 국제 대학생 프로그래밍 경시대회(ICPC) 수상자 멘토링 기회, 교통비 등을 제공했다. 수상자 중 한 학생은 "문제 난이도가 전반적으로 높았지만 완성도 높고 창의적인 문제들로 구성된 덕분에 고민하는 과정 자체가 즐거웠다"며 "또한 대회 전반에 걸쳐 친절하고 디테일한 부분을 챙기는 운영 덕분에 만족도가 높았다"고 말했다. 이승용 코드트리 대표는 ”최근 AI 기술이 빠르게 성장하면서 인간이 하던 많은 일을 쉽게 처리할 수 있게 됐고 세상은 그만큼 빠르게 변화하고 있다”면서 “어려운 문제 앞에서 깊이 고민하고 그 본질과 해법을 고민하던 분들이 마음껏 역량을 발휘하고 펼칠 수 있는 장을 마련하고 싶었고, 이것이 ACPC 대회를 개최한 이유”라고 밝혔다.

2025.05.26 21:04백봉삼

"AI가 만든 코드, 기술 발전 가속"…구글 딥마인드, 진화형 알고리즘 '알파이볼브' 개발

구글 딥마인드가 알고리즘을 설계하고 성능까지 개선하는 인공지능(AI)을 선보였다. 언어모델 기반의 코드 생성 능력에 진화적 평가 구조를 결합해 대규모 컴퓨팅 인프라부터 수학적 난제까지 범용 최적화가 가능해진 것이다. 16일 구글 공식 블로그에 따르면 딥마인드는 지난 14일 코드 기반의 알고리즘을 진화시키는 AI 시스템 '알파이볼브'를 발표했다. 이 시스템은 구글의 최신 언어모델 '제미나이' 시리즈에 자동 평가 알고리즘을 접목한 구조로, 구글의 데이터센터·칩 설계·AI 모델 학습 등 실제 운영 환경에 투입돼 성능을 입증했다. '알파이볼브'는 기존의 함수 단위 코드 생성과 달리 수백 줄 규모의 복잡한 알고리즘 전체를 설계할 수 있는 구조다. 속도 중심의 '제미나이 플래시'와 논리 구조를 강화하는 '제미나이 프로'를 병행 활용해 코드 제안을 생성한다. 이렇게 생성된 코드는 자동 평가 시스템이 정확성, 속도, 자원 활용도 등을 따져서 평가하고 성능이 좋은 코드만 다음 세대에 반영된다. 처음 성과를 낸 분야는 구글의 데이터센터 스케줄링이다. 이 시스템은 내부 클러스터 관리 도구인 보그(Borg)에 적용돼 일부 자원만 남은 서버를 더 잘 활용할 수 있도록 새로운 방식의 스케줄링 규칙을 만들어냈다. 사람이 읽고 관리하기 쉬운 단순한 코드 형태로 제공돼 전체 컴퓨팅 자원의 0.7%를 꾸준히 절약할 수 있게 됐다. 칩 설계 영역에서도 적용 사례가 나왔다. '알파이볼브'는 구글 텐서플로우 처리장치(TPU) 내 고성능 산술 연산 회로에서 불필요한 비트를 제거하는 베릴로그(Verilog) 코드를 제안했다. 이는 기능 검증을 거쳐 차세대 설계에 반영된 상태로, AI가 하드웨어 설계 언어 수준에서 의미 있는 구조 개선을 제안할 수 있음을 입증하는 계기가 됐다. 특히 구글 '제미나이' 모델 학습에 쓰이는 행렬 곱셈 연산을 최적화해 속도를 23% 끌어올렸다. 전체 학습 시간도 1% 줄었으며 기존에는 수주가 걸리던 커널 최적화 작업이 수일 내 자동 실험으로 가능해졌다. 반복 작업 부담이 줄어들면서 연구 효율도 함께 높아졌다. 사람이 직접 손대지 않던 그래픽처리장치(GPU) 저수준 명령어 영역에서도 성과가 나왔다. '플래시어텐션' 커널에서 최대 32.5%의 속도 향상을 기록했으며 기존 컴파일러 최적화를 넘어선 성능이라는 평가를 받는다. AI가 병목 지점을 스스로 찾아내고 개선 방향까지 제시한 사례로, 실제 코드 개선 작업의 효율성을 높이는 데 기여하고 있다. 수학 난제를 해결하는데도 기존 한계를 뛰어넘는 성과를 냈다. 일례로 복소수 4×4 행렬 곱셈 문제에서 기존보다 곱셈 횟수를 더 줄인 새로운 알고리즘을 찾아냈는데 이는 지난 1969년 수학자 스트라센이 세운 기록을 처음으로 넘어선 사례다. 수십 년간 누구도 개선하지 못한 수학적 구조 자체를 AI가 새롭게 설계해낸 것이다. 이외에도 이 시스템은 수학 분석, 기하학, 조합론, 수론 등 다양한 미해결 문제 50여 개에 적용됐다. 전체의 약 75%에서 기존 최고 해법을 재현했고 심지어 20%의 경우에는 보다 나은 해법을 제시했다. 구글 딥마인드는 현재 '피플+AI 리서치' 팀과 함께 '알파이볼브'의 사용자 인터페이스를 개발 중으로, 학술 연구자 대상 얼리 액세스 프로그램을 준비하고 있다. 일반 공개 여부는 추후 검토할 예정이나 명확한 평가 구조를 갖는 알고리즘 문제라면 어떤 분야에도 적용 가능한 구조라는 점에서 범용 기술로의 확장 가능성이 거론된다. 소재 개발, 신약 설계, 에너지 최적화, 공정 자동화 등 연산 기반 과학 영역 전반에 대한 활용이 논의되고 있다. 알렉산더 노비코프 딥마인드 연구원은 "우리는 평가자가 명확한 문제에 집중하고 있다"며 "자동화된 피드백 루프를 통해 성능을 지속적으로 개선할 수 있다"고 설명했다. 마테이 벌로그 딥마인드 연구원은 "'알파이볼브'는 일반적 AI 시스템임에도 불구하고 알파텐서보다 더 나은 성과를 냈다"며 "실제 문제에 곧바로 적용 가능한 과학 도구는 연구 현장에서도 드문 경험"이라고 말했다.

2025.05.16 09:58조이환

가장 인기 있는 프로그래밍 언어는?…파이썬 1위, 자바스크립트·자바 뒤이어

"현재 가장 인기 있는 프로그래밍 언어는 무엇일까?" 20일 미국 지디넷이 9개 외부 전문 지표를 종합해 분석한 결과 파이썬이 1위를 차지했다. 이어 자바스크립트와 자바가 그 뒤를 이었다. 이번 순위는 단일 플랫폼 통계를 단순 집계한 것이 아니라 다양한 산업군에서의 활용도, 커뮤니티 활동, 채용 수요, 학습자 규모 등을 반영해 신뢰도를 높인 것이 특징이다. 미국 지디넷은 PYPL, 티오베 인덱스, IEEE 스펙트럼, 스택오버플로, 깃허브, 레드몽크, 구글 트렌드, 인디드, 링크드인 등 총 9개 지표를 활용했다고 밝혔다. 또 각 지표에서 언급된 언어 순위를 바탕으로 언어별 빈도수를 점수화 한 뒤 평균을 내 종합 점수를 산정했다고 설명했다. 파이썬은 종합 순위에서 가장 높은 점수를 받으며 지난해 가장 인기 있는 언어로 자리매김했다. 문법이 간결하고 배우기 쉬운 점은 물론이고 웹 개발, 데이터 과학, 머신러닝, 자동화 등 거의 모든 분야에서 폭넓게 사용되는 것이 주요 요인이다. 특히 최근 몇 년 사이 생성형 인공지능(GAI)의 발전과 함께 파이썬은 AI 모델 실험 및 배포의 표준 언어처럼 활용되고 있다. 텐서플로, 파이토치, 판다스, 넘파이 같은 강력한 라이브러리는 이러한 인기의 이유를 뒷받침한다. 또 파이썬은 비개발자나 입문자에게도 진입장벽이 낮아 대학이나 코딩 교육 과정에서도 기본 언어로 채택되는 경우가 많다. 개발자 외 직군에서도 파이썬을 통해 간단한 자동화나 데이터 처리 작업을 수행하면서 사용자 기반이 계속 확대되고 있다는 점도 주목할 만하다. 이처럼 파이썬은 실무, 학습, 연구 등 다양한 영역에서 '전용 언어'로 자리 잡았다. 자바스크립트는 웹 개발의 중심 언어로서 2위를 차지했다. HTML과 CSS와 함께 웹 브라우저에서 작동하는 유일한 언어로, 프론트엔드뿐 아니라 노드js 등 백엔드개발에도 폭넓게 활용된다. 반응형 인터페이스 구현, 웹 애플리케이션, 실시간 데이터 처리 등 웹 기반의 모든 기술 영역에 자바스크립트가 핵심 역할을 한다. 여기에 리액트, 뷰, 앵귤러 등 모던 프레임워크들이 생태계를 더욱 강화시키고 있다. 자바스크립트는 프론트엔드뿐 아니라 서버리스 아키텍처, 하이브리드 모바일 앱 개발, 데스크톱 애플리케이션까지 그 범위를 넓혀가고 있다. 자바스크립트 기반의 타입스크립트역시 안정성과 유지보수성을 높인 대안으로 급부상하며 JS 생태계 전체의 성장 동력을 자극하고 있다. 이에 따라 관련 라이브러리와 도구가 급격히 확장되고 있으며 자바스크립트 개발자의 수요도 견고하다. 3위를 차지한 자바는 오랜 역사를 지닌 클래식 언어지만 강력한 입지를 유지하고 있다. 주로 대기업의 백엔드 시스템, 안드로이드 앱, 서버 애플리케이션 등에서 사용되며 안정성과 확장성 면에서 높은 평가를 받는다. 자바는 객체지향 프로그래밍 패러다임을 충실히 따르면서도 하이버네이트, 스프링 등 다양한 프레임워크와의 호환성을 통해 산업계에서 꾸준한 수요를 유지하고 있다. 더불어 엔터프라이즈 시스템이나 은행, 통신 등 대규모 트랜잭션을 처리하는 분야에서 특히 선호되며 자바 기반 시스템의 유지보수와 기능 확장을 위한 전문 인력에 대한 수요는 지속되고 있다. 오라클의 지속적인 업데이트와 툴링 지원, 넓은 커뮤니티 역시 자바의 생명력을 지탱하는 핵심 요소다. SQL은 일반적인 의미의 프로그래밍 언어라기보다 데이터 질의(Query)를 위한 도메인 특화 언어다. 하지만 분석에서는 주요 언어로 포함됐다. 그 이유는 웹 서비스든 머신러닝 프로젝트든, 데이터베이스와 연결되지 않는 소프트웨어(SW)가 거의 없기 때문이다. SQL은 관계형 데이터베이스의 기본 언어로 데이터를 생성·조회·갱신·삭제(CRUD)하는 데 반드시 필요하다. SQL은 백엔드 개발자뿐만 아니라 데이터 분석가, 기획자, 마케터까지 다양한 직군에서 널리 활용된다. 특히 포스트그레SQL, 마이SQL, MSSQL 같은 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)이 여전히 주류인 만큼 SQL은 실무에서 요구되는 핵심 기술 중 하나로 자리 잡았다. 다양한 유형의 데이터베이스를 사용하는 NoSQL이 대안으로 부상하긴 했지만 관계형 모델의 중요성이 줄지 않으면서 SQL의 입지는 당분간 유지될 전망이다. C++는 성능이 중요한 시스템 영역에서 여전히 강세를 보이고 있다. 게임 엔진, 임베디드 시스템, 고성능 서버, 네트워크 프로그래밍, 운영체제 등 다양한 저수준 분야에서 주로 사용되며 메모리 제어와 하드웨어 접근이 필요한 환경에서 다른 언어로 대체하기 어렵다는 평가다. 컴파일 언어로 실행 속도가 빠르고, 복잡한 로직을 구현하는 데 적합해 고성능을 요구하는 분야에서 여전히 실무 핵심 언어로 자리 잡고 있다. 반면 배우기 어렵고 디버깅이 까다롭다는 단점 때문에 입문자에겐 진입장벽이 높다. 하지만 복잡한 알고리즘 처리나 실시간 반응이 필요한 프로그램에선 여전히 대체 불가능한 위상을 유지하고 있다. 특히 게임 개발 업계에서는 언리얼 엔진 등에서 가장 중요하게 쓰이는 언어다. 이번 분석에서는 파이썬, 자바스크립트, 자바 외에도 타입스크립트, 러스트(Rust), 스위프트(Swift) 등의 언어가 상위권에 포진했다. 타입스크립트는 자바스크립트의 상위 호환 언어로 정적 타이핑을 지원하며 대규모 프로젝트에서 안정성과 유지보수성을 높일 수 있다는 점에서 각광받고 있다. 특히 프론트엔드 프레임워크와 결합해 개발자들에게 빠르게 확산되고 있다. 러스트는 메모리 안전성과 고성능을 동시에 제공하는 언어로, 시스템 프로그래밍에서 C/C++의 대안을 목표로 개발됐다. 최근 아마존, 마이크로소프트, 메타 등 글로벌 대기업들이 러스트를 실무에 도입하면서 사용성이 급증하고 있으며 개발자 만족도도 매우 높은 편이다. 특히 병렬처리, 안전한 스레드 처리, 제로 비용 추상화 등 고급 기능이 요구되는 분야에서 러스트는 이상적인 선택지로 평가받는다. 스위프트는 애플의 공식 언어로 iOS, 맥OS 앱 개발에 사용되지만, 전체 생태계가 애플 플랫폼에 국한돼 있다는 한계가 있다. 채용 수요도 여타 언어에 비해 제한적이어서 상위권 순위에서는 점차 밀리는 양상이다. 그럼에도 불구하고 iOS 앱 생태계가 계속 유지되는 한 스위프트 역시 일정한 비중을 차지할 것이란 전망이다. 미국 지디넷은 이번 분석을 통해 '자신에게 가장 잘 맞는 언어를 선택해 문제를 해결하는 실용성'을 강조했다. 더불어 빠르게 변화하는 기술 환경에 적응하려면 다양한 언어에 대한 학습과 실습이 반드시 병행돼야 한다는 점도 분명히 했다. 데이터를 분석한 데이비드 게비츠 수석 에디터는 "프로그래밍 언어의 인기는 단순한 순위 싸움이 아니라 개발자에게 필요한 기술력을 확인하고 경쟁력을 확보하기 위한 작은 나침반"이라며 이번 분석의 의미를 설명했다. 이어 "새로운 언어가 계속 등장하고 기술 트렌드는 빠르게 변하지만, 기초가 튼튼하고 실무에서 유용한 언어는 꾸준히 살아남고 있다"며 "결국 중요한 건 유행을 좇는 것이 아니라, 자신에게 가장 잘 맞는 언어를 통해 문제를 해결하고 가치를 만드는 것"이라고 강조했다.

2025.04.20 13:00남혁우

[AI는 지금] "밤새고 싶어도 장비는 없고"…韓, 글로벌 AI 경쟁서 출발선도 못 선다

미국의 프론티어 인공지능(AI) 기업들이 주 100시간에 가까운 몰입 근무로 주도권 확보에 나선 가운데 한국은 제도 논의만 반복될 뿐 정작 개발자들이 몰입할 수 있는 기본 조건조차 부족하다는 지적이 나온다. 14일 업계에 따르면 미국 실리콘 밸리에서는 지난해부터 주 단위로 신제품을 내놓는 속도전이 이어지고 있는 분위기다. 이에 따라 조직 내부에 '전시체제'에 준하는 몰입 문화가 확산되고 있다. 반대로 국내에서는 최신 그래픽 처리장치(GPU) 등 기초 인프라 부족과 근무 환경의 제약으로 몰입 자체가 어려운 현실이 고착되고 있다. 연구개발 직군에 자율성과 유연성을 부여하려는 시도가 이어지고 있지만 제도 논의가 반복되는 사이 실질적인 개선은 이뤄지지 않고 있다는 지적이다. "몰입, 선택이 아닌 생존"…美 프론티어 AI 기업, 주 '100시간' 근무 테크크런치에 따르면 오픈AI 내부에서는 주 6일 근무와 야간 작업이 사실상 일상화된 상태다. 샘 알트먼 최고경영자(CEO)는 연구 성과를 빠르게 대중에 공개해야 한다며 팀의 집중력을 끌어올리는 방식으로 근무 강도를 높이고 있는 것으로 전해졌다. 실제로 밥 맥그루 오픈AI 전직 최고연구책임자는 "연구 결과가 금세 실험실을 넘어 사용자 앞에 도달한다"며 이전과는 전혀 다른 환경을 언급한 바 있다. 구글 역시 마찬가지다. 구글 딥마인드의 '제미나이' 팀은 지난해 2월에는 주당 근무 시간이 120시간에 달한 것으로 알려졌다. 당시 챗봇이 역사적 인물의 이미지 생성을 회피하거나 왜곡하는 등 결과물의 정확성과 편향성 문제가 불거지며 팀에 가해지는 업무 부담이 전례 없이 커졌기 때문이다. 일론 머스크가 이끄는 xAI 역시 유사한 분위기다. 모델 훈련과 검증 과정에서 야간·새벽 근무는 흔한 일이며 엔지니어들은 SNS에 자발적인 몰입 근무 경험을 공유하고 있다. 실제로 xAI의 엔지니어 벤자민 드 크래커는 지난 2월 중순 자신의 SNS에 "지금은 새벽 3시 12분"이라며 "'그록 3'의 마지막 디버깅을 마쳤다"는 글과 함께 사무실 내부 사진을 올렸다. 이같은 높은 몰입 강도는 상당한 부작용을 낳고 있는 상황이다. 오픈AI의 전직 연구원 다니엘 코코타일로는 "회사는 안전에 대한 구체적인 계획 없이 속도만 추구하고 있다"고 지적하기도 했다. 일부 직원은 비판을 공개적으로 밝히지 못하는 분위기를 내부 고발한 바 있다. 그럼에도 불구하고 이 같은 고강도 몰입 근무는 글로벌 AI 기업들 사이에서 '뉴노멀'로 굳어지고 있다. 가속하는 AI 경쟁 속에서 인재 확보가 어려운 상황이 이어지면서 개발 속도를 맞추기 위해선 누군가가 밤을 새우는 구조가 이미 당연시되고 있는 상황이다. 韓 AI 개발자들 "몰입할래도 못 해요"…현장은 GPU부터 부족 이러한 현실 속에서 국내에서도 AI 산업의 경쟁력이 미래 기술 주도권을 좌우할 핵심이라는 인식이 빠르게 확산되고 있다. 고정된 노동시간 체계로는 글로벌 초격차 경쟁에서 뒤처질 수 있다는 우려가 정치권과 산업계를 중심으로 꾸준히 제기되는 것이다. 일례로 최근 이재명 더불어민주당 대표가 'K-엔비디아'를 육성하겠다고 밝히자 최형두 국민의힘 의원은 "화이트칼라의 주 52시간제 예외 적용도 안 해주면서 무슨 엔비디아를 키우겠냐"고 비판한 바 있다. 최 의원은 IT·연구개발 직군에 있어 유연한 노동시간 적용이 필요하다는 입장을 지속적으로 주장해 왔다. 노동시간 규제 개편에 대한 정치권의 문제 제기는 기업계의 요구와 맞물린다. 주요 산업계와 경영계에서는 반도체 및 AI 분야에서의 초격차 경쟁이 격화되는 상황에서 기존의 주 52시간제가 혁신을 제약할 수 있다는 우려가 꾸준히 제기돼 왔다. 특히 연구개발(R&D) 인력에 한해서는 집중 근무가 가능하도록 법적 유연성을 확대해야 한다는 주장이 힘을 얻고 있다. 한 재계 관계자는 "일본이나 독일 같은 제조 강국들은 핵심 기술 인력에 대해서는 별도의 유연 근무 체계를 운영한다"며 "한국도 혁신 인재들이 글로벌 경쟁에서 밀리지 않도록 제도적 장치를 보완할 필요가 있다"고 밝혔다. 다만 일선 개발자들이 마주한 현실은 이와 다소 온도차가 있다. AI 개발 현장에서는 단순한 시간 총량보다 '몰입 가능성'과 '작업 조건'이 보다 중요하다는 목소리가 나온다. 모델 학습처럼 집중이 필요한 시기에는 밤낮 없이 일하는 경우도 있지만 그래픽 처리 장치(GPU) 운용 특성상 유휴 시간이 발생해 고강도 근무가 항상 이어지는 구조는 아니라는 설명이다. 한 업계 관계자는 "대형 프로젝트나 긴급 대응이 필요할 땐 개발자들이 자발적으로 일정을 몰아가기도 한다"며 "근무시간을 법으로 획일화하기보다 필요할 때 몰입할 수 있도록 자율성과 환경을 조성하는 게 더 중요하다"고 말했다. 이어 "성과가 시간으로 측정되지 않는 만큼 원격 기반의 자율 구조가 성과에 더 직결된다고 생각한다"고 덧붙였다. 모델 학습을 위한 인프라 부족도 국내 개발 환경의 구조적 제약으로 꼽힌다. 고성능 GPU가 절대적으로 부족해 일정 자체가 중단되는 사례가 반복되고 있으며 업계에서는 국내에서 가용한 엔비디아 'H100'급 GPU가 최대 3천장 수준에 불과한 것으로 보고 있다. 이런 상황에서는 미국의 AI 기업들이 전제하고 있는 '풍부한 컴퓨팅 리소스 바탕의 초과 근무'를 그대로 따르기는 사실상 어렵다는 게 중론이다. 또다른 업계 관계자는 "GPU 같은 기반 자원이 부족한 상황에서는 집중하려 해도 흐름이 자주 끊긴다"며 "AI 개발은 정해진 시간보다는 작업이 끊기지 않는 환경이 보다 실효성 있다고 본다"고 말했다. 이어 "사실 개발자라는 직업 자체가 정해진 시간만 일하려고 선택하는 일은 아닌 만큼, 법적 기준보다 실질적인 유연성과 몰입 환경을 어떻게 만들지에 초점을 맞춰야 한다"고 강조했다.

2025.04.14 17:18조이환

오라클, '자바 24'에 AI·양자 내성 보안 추가…OCI와 연동

오라클이 프로그래밍 언어·개발 플랫폼 '자바 24'를 출시해 개발자 생산성과 보안을 한층 높였다. 오라클은 오라클이 자바 최신 버전 자바 24를 공개했다고 19일 발표했다. 자바 24의 최신 기능은 플랫폼 성능과 안정성을 높여 기업의 핵심 애플리케이션 운용을 강화할 것으로 예상된다. 자바 24는 20개 이상의 신규 기능을 포함해 인공지능(AI)·양자 내성 암호화 기능을 도입했다. 패턴 매칭 기능이 강화돼 기본 유형을 보다 쉽게 처리할 수 있다. 모듈 임포트 선언을 통해 모듈화된 라이브러리 재사용성이 증가했다. 생성자 본문 개선으로 코드 안정성도 늘었다. 또 학생·초보 개발자를 위한 간단한 소스 파일 기능도 추가됐다. 오라클은 자바 24의 라이브러리가 업그레이드됐다고 밝혔다. 특히 스트림 API가 개선돼 커스텀 중간 연산을 지원하며, 클래스 파일을 분석·변환할 수 있는 표준 API가 도입됐다. AI 연산에 최적화된 벡터 API가 9차 인큐베이터로 제공되며, 구조화된 동시성을 통해 동시 프로그래밍의 유지보수성과 안정성이 높아졌다. 자바 24의 보안 기능도 강화됐다. 자바 24는 양자 내성 암호화를 위한 키 캡슐화 매커니즘과 디지털 서명 알고리즘을 도입해 보안성을 높였다. 특히 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 FIPS 204를 기반으로 표준화된 디지털 서명 기능이 추가돼 향후 양자 컴퓨팅 시대를 대비할 수 있도록 설계됐다. 성능 최적화 측면에서도 변화가 있다. 간결한 객체 헤더 기능을 통해 힙 크기가 감소하고 배포 밀도가 향상됐다. G1 가비지 컬렉터 개선으로 실행 속도가 향상됐으며, 사전 컴파일(AOT) 클래스 로딩 및 연결을 지원해 애플리케이션 시동 시간을 단축했다. 또 Z 가비지 컬렉터(ZGC)의 비세대 모드를 제거해 유지보수 비용을 줄였다. 이번 자바 24 출시가 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 점유율 향상에 긍정적 영향을 미칠 전망이다. OCI에서도 자바 24가 지원되기 때문이다. 개발자는 OCI를 통해 추가 비용 없이 자바 SE와 오라클 그랄VM, 자바 SE 구독 엔터프라이즈 퍼포먼스 팩을 활용할 수 있다. 오라클은 이를 통해 클라우드 환경에서도 최적화된 자바 개발 경험을 제공할 계획이다. 자바 개발자들은 이번 릴리스에 대해 긍정적인 반응을 보였다. 프랭크 그레코 뉴욕 자바 사용자 그룹 회장은 "자바 24의 벡터 API 개선이 AI 애플리케이션 성능 향상에 기여할 것"이라고 평가했다. 리처드 피히트너 XDEV 소프트웨어 최고경영자(CEO)는 "스트림 수집기 기능이 데이터 변환을 효율적으로 수행할 수 있도록 지원한다"고 밝혔다.

2025.03.19 11:02김미정

MS, 타입스크립트 컴파일러 'Go'로 전환… 성능 10배 향상 기대

마이크로소프트가 타입스크립트의 성능을 근본적으로 개선하기 위해 컴파일러와 관련 도구를 재구성한다. 14일 마이크로소프트는 타입스크립트 컴파일러를 Go언어로 전환하는 프로젝트 코르사(Project Corsa)를 공식 홈페이지를 통해 발표했다. 마이크로소프트의 아네르스 하일스베르 수석 아키텍처는 타입스크립트의 성능 최적화를 위해 다양한 언어로 프로토타입을 테스트한 결과 최종적으로 Go를 선택했다고 밝혔다. 현재 타입스크립트 컴파일러(tsc)는 자바스크립트 기반의 타입스크립트 언어로 작성됐으며 노드.js에서 실행된다. 이러한 구조는 동적 언어의 특성상 네이티브 코드 기반의 컴파일러보다 성능이 떨어지는 한계를 지닌다. 대규모 프로젝트에서는 빌드 시간이 길어지고, 메모리 사용량이 증가하는 문제가 있었다. Go는 최적화된 네이티브 코드 생성을 지원하며, 노드js 같은 추가적인 런타임 환경 없이 독립 실행 파일을 제공할 수 있다. 아네르스 하일스베르 수석 아키텍처는 이번 전환을 통해 기존보다 최대 10배 이상 빠른 빌드 속도를 제공할 것으로 예상된다고 설명했다. 예를 들어 150만 라인의 코드로 구성된 VS 코드 프로젝트를 기존 타입스크립트 컴파일러로 빌드하면 약 77.8초가 소요된다. Go 기반의 새로운 컴파일러에서는 7.5초로 단축되어 10.4배의 속도 향상이 이루어졌다. 편집기에서 프로젝트 로드에 걸리는 시간도 약 9.6초에서 약 1.2초로 줄어드는 등 작업 속도를 향상시키며 전반적인 메모리 사용량도 현재 구현의 약 절반 준으로 줄어들 전망이다. 타입스크립트 컴파일러는 순환 참조를 포함한 복잡한 데이터 구조를 다루는데, Go는 이러한 데이터 구조를 효율적으로 관리할 수 있으며, 가비지 컬렉션 기능을 제공해 메모리 누수를 방지할 수 있다. Go의 병렬 처리 및 동시성 지원도 중요한 요소다. Go는 고루틴(goroutine)을 활용한 병렬 처리가 강력해 대규모 프로젝트의 빌드 시간을 단축하는 데 유리하며, 단순한 문법과 강력한 표준 라이브러리를 제공해 유지보수 및 개발 속도를 향상시킬 수 있다. 마이크로소프트는 2025년 중반까지 Go기반 타입스크립트 컴파일러(tsc)의 프리뷰 버전을 제공할 예정다. 이어 연말까지 프로젝트 빌드 및 언어 서비스에 대한 완전한 기능을 구현할 계획이다. 또한 향후 인공지능(AI) 기반 기능과의 연계를 고려해, 새로운 프로세스 간 API를 개발하고 있다. 아네르스 하일스베르 수석 아키텍처는 "우리는 이 엄청난 속도 향상이 만들어내는 기회에 대해 매우 흥분하고 있다"며 "전체 프로젝트에 걸쳐 즉각적이고 포괄적인 오류 목록을 제공하고, 더욱 진보된 리팩토링을 지원하는 등 한때 손이 닿지 않는 것처럼 보였던 기능이 이제 손이 닿는 곳까지 왔다"고 말했다. 이어 "이 새로운 기반은 기존 개발자 경험을 넘어서 차세대 AI 도구가 개발을 향상시키고, 코딩 경험을 학습하고, 적응하고, 개선하는 새로운 도구를 구동할 수 있는 기반이 될 것"이라고 비전을 제시했다.

2025.03.14 09:46남혁우

러스트, 美 정부·빅테크 권장에도 확산 더뎌

보안상의 이점에도 불구하고 프로그래밍 언어 러스트의 사용률은 기대만큼 증가하지 않고 있는 것으로 나타났다. 미국 정부를 비롯해 주요 빅테크에서 보안 강화를 이유로 러스트 사용을 권장하고 있지만, 부족한 사용처와 복잡성으로 인한 어려움이 진입장벽으로 작용하는 것으로 보인다. 21일 더레지스터 등 외신에 따르면 러스트 설문조사팀은 '2024년 러스트 상태 설문조사(State of rust Survey)' 결과를 공개했다. 조사 결과에 따르면 설문조사를 참여한 개발자가 2023년 1만1천950명에서 9천450명으로 줄었으며 설문을 완료한 응답자는 개발자는 9천710명에서 7천310명으로 더 감소했다. 러스트 설문 조사팀은 약 한 달에 걸쳐 진행한 2023년에 비해 2024년은 2주로 제출 기간이 짧아지면서 응답자가 줄었다고 밝혔다. 다만 이런 상황을 고려하더라도 미국 정부와 주요 빅테크에서 러스트의 사용을 독려함에도 실제 사용률은 크게 증가하지 않는다는 것을 시사하는 것으로 보인다. 러스트의 사용률 정체는 다른 조사에서도 확인됐다. 스택오버플로의 개발자 설문조사에서도 2024년 러스트 사용률이 12.6%로, 전년도의 13.05%보다 소폭 감소한 것으로 나타났다. 러스트의 사용률이 전반적으로 증가하지 못하는 가장 큰 이유는 여전히 높은 학습 난이도가 지적됐다. 응답자 중 30.6%가 배우기가 너무 어렵거나 학습하는 데 시간이 너무 많이 걸린다고 답했다. 이는 2023년 30.9%와 거의 동일한 수치다. 개발에 필요한 기능나 라이브러리가 부족해 실제 업무 환경에서 사용하기 어렵다는 지적도 있었다. 특히 시스템 프로그래밍, 임베디드 시스템, 비동기 프로그래밍 등에서 이러한 문제점이 부각됐다. 아직 충분한 활용처가 없는 것도 러스트의 확산을 저해하는 것으로 나타났다. 기존 러스트 개발자들이 더 이상 언어를 사용하지 않는 이유로 꼽은 것도 활용할 기회가 없다는 답변이 36%로 1위를 기록했다. 45.7%를 기록한 전년 대비 10% 가까이 개선된 수치지만 여전히 실제 업무 환경에서 러스트의 활용 비율은 낮은 것으로 확인됐다. C와 C++ 등 기존 언어와의 호환성 또는 다른 언어를 선호하는 개발자와의 의견 충돌 등도 문제점으로 지적됐다. 대표적으로 리눅스 커널의 경우 안정성 향상을 위해 러스트 도입을 시도했지만 일부 개발자들의 반대로 인해 도입이 늦어지고 있는 상황이다. 최근 커널 유지 관리자 크리스토프 헬위그가 러스트를 기존에 작성한 C언어 코드와 함께 사용하는 것이 마치 '암적인 요소(cancer-like thing)'와 같다고 비판해 논란이 일기도 했다. 러스트의 보안성과 성능에 대한 인식은 높아지고 있으나, 복잡성과 학습 곡선으로 인해 사용률이 기대만큼 증가하지 않는 상황이다. 더 넓은 확산을 위해서는 학습 진입장벽을 낮추고 저변 확대를 위한 개선이 필요한 상황으로 확인됐다. 다만 러스트의 언어에 대해선 긍정적인 반응이 다수를 이뤘다. 러스트의 장점에 대한 중복 설문 결과 목표 달성에 도움을 준다는 답변이 77.9%를 기록했으며 비용 대비 가치가 있다는 답변이 71.2%를 기록했다. 또 작성한 코드의 버그가 적다는 답변이 61.4로 나타났다. 러스트 팀은 "설문 조사에 참여하고 도움을 준 모든 이들에게 감사하다"며 "매년 진행하는 상태 조사 결과를 통해 러스트 프로젝트와 생태계 전반에서 개선이 필요한 분야를 밝히고 이를 기반으로 개선할 수 있도록 노력할 것"이라고 말했다.

2025.02.21 09:53남혁우

"러스트는 암적인 요소"… 리눅스 커널 개발자간 논란 심화

리눅스 커널 개발자 사이에서 C와 러스트를 함께 사용하는 것에 대한 논쟁이 계속되고 있다. 리눅스 커널의 러스트 도입은 보안과 안정성을 높이려는 취지에서 시작됐다. 그러나 다중 언어 지원으로 인한 유지보수 문제와 코드 일관성 저하에 대한 지적과 함께 개발자들 사이에서 의견이 엇갈리고 있다. 7일 더레지스터 등 외신은 리눅스커널 개발자 간에 C와 러스트의 혼재를 두고 논란이 불거졌다고 보도했다. 최근 러스트로 작성된 장치 드라이버가 C기반 커널의 핵심 DMA API를 호출할 수 있는 추상화 제안에 대해 커널 유지 관리자 크리스토프 헬위그가 반대하며 논란이 불거졌다. 그가 강하게 반대한 이유는 러스트로 작성된 디바이스 드라이버가 C로 작성된 DMA API를 호출할 수 있도록 설계된 새로운 추상화 계층에서 비롯됐다. 그는 이러한 방식이 기존 커널 코드베이스와 독립적으로 운영되면서, 코드의 일관성이 깨지고 커널 유지보수 비용이 증가할 것이라는 주장이다. 헬위그는 러스트를 기존에 작성한 C언어 코드와 함께 사용하는 것이 마치 '암적인 요소(cancer-like thing)'와 같다고 비유했다. 새로운 언어가 점진적으로 퍼지면서 점점 더 많은 영역을 차지하게 되고, 결국 리눅스 커널의 상당부분을 러스트로 전환해야 하는 상황이 올 수도 있다는 지적이다. 그는 "우리는 지금 하나의 커널을 유지하고 있으며, 이 코드베이스를 유지보수하는 커뮤니티가 있다"며 "그러나 두 개의 언어가 공존하면, 두 개의 다른 코드베이스를 유지해야 하는 것과 다름없다"고 덧붙였다. 또한 "DMA API에 러스트 인터페이스를 추가하는 것은 기존의 명확하고 단순한 C 코드에 불필요한 복잡성을 더하는 것과 같다"며 "이는 리눅스 커널의 구조를 더 이상 단순하게 유지할 수 없게 만들며, 시간이 지나면서 단순히 새로운 언어를 지원하는 것이 아니라, 기존의 체계를 바꾸어야 하는 수준으로 발전하는 것이 문제라고 지적했다. 러스트의 도입을 지지하는 개발자들은 러스트 코드가 기존 C API를 직접 변경하는 것이 아니라, C API를 추상화하는 계층을 통해 접근한다고 반박했다. 리눅스용 러스트 프로젝트를 주도하는 미구엘 오제다는 "러스트의 DMA API는 기존 C 코드에 변경을 가하지 않으며, 러스트 드라이버 개발자들이 관리하는 별도의 러스트 코드베이스에서 유지된다"고 설명했다. 그는 이러한 방식을 통해 기존 C 코드와 러스트 코드가 명확하게 분리되며, 기존 커널 구조를 유지하면서 러스트의 메모리 안전성을 활용할 수 있다고 강조했다. 그러나 헬위그와 같은 일부 커널 유지 관리자들은 러스트가 점차 커널 코드베이스를 잠식할 가능성을 우려하며, 핵심 서브시스템에서의 러스트 사용을 최소화해야 한다고 주장하고 있다. 러스트 도입을 둘러싼 논쟁이 심화되는 가운데 리눅스 커널 창시자인 리누스 토발즈는 중립적인 입장을 보였다. 그는 "러스트 도입을 실패라고 보기에는 아직 이르다"며 "우리는 이 작업을 몇 년째 진행 중이며, 이를 통해 많은 것을 배우고 있다"고 말했다. 러스트의 도입이 아직 실험적인 단계에 있으며, 개발자들이 점진적으로 문제를 해결해 나갈 수 있다는 입장이다.

2025.02.07 10:11남혁우

애플, '스위프트빌드' 오픈소스 공개…맥OS넘어 넘어 리눅스·윈도지원

이제 애플 전용 프로그래밍 언어 스위프트로 개발하는 앱을 맥OS를 비롯해 리눅스와 윈도에서도 제한 없이 빌드할 수 있게 됐다. 5일 애플은 스위프트 프로젝트 전용 빌드 시스템 '스위프트빌드'를 깃허브를 통해 오픈소스로 공개했다. 스위프트빌드는 스위프트 프로젝트를 컴파일하고 실행 파일을 생성하는 역할을 하는 빌드 시스템이다. 기존에는 스위프트 패키지 매니저(SwiftPM)와 애플전용 개발환경(IDE) 엑스코드의 빌드 시스템이 별도로 운영되면서 환경에 따라 빌드 방식이 달라지는 문제가 있었다. 이번 공개로 인해 스위프트PM과 엑스코드가 동일한 빌드 시스템을 사용할 수 있어 모든 플랫폼에서 통합된 빌드 경험을 제공할 수 있게 됐다. 애플이 스위프트빌드를 오픈소스로 공개한 주요 이유는 세 가지가 꼽힌다. 먼저 엑스코드에 대한 의존성을 줄여 스위프트를 다양한 환경에서 사용할 수 있도록 하기 위함이다. 기존에는 엑스코드를 사용해야만 스위프트 프로젝트를 빌드할 수 있었지만, 이제는 엑스코드 없이도 스위프트 프로젝트를 컴파일하고 실행할 수 있다. 특히 리눅스와 윈도에서도 스위프트를 활용할 수 있어, 서버 개발 및 크로스플랫폼 프로젝트에서의 활용도가 더욱 높아질 전망이다. 또한 스위프트 개발 환경을 통합하고 일관된 빌드 경험을 제공하는 것이 목표다. 그동안 엑스코드와 스위프트PM의 빌드 방식이 달라 개발자들에게 혼란을 초래했으며 동일한 코드라도 환경에 따라 빌드 결과가 달라지는 문제가 있었다. 스위프트빌드를 공개함으로써 이러한 문제를 해결하고, 어디서든 동일한 방식으로 스위프트 프로젝트를 빌드할 수 있도록 개선했다. 이 밖에도 스위프트 오픈소스 생태계를 확장하고 커뮤니티 참여를 활성화하기 위함이다. 스위프트는 2015년 오픈소스로 전환된 이후 꾸준히 발전해왔다. 이번 스위프트빌드 공개를 통해 더욱 개방적인 생태계를 구축할 수 있을 것으로 보인다. 개발자들은 스위프트의 핵심 빌드 시스템에 직접 기여할 수 있으며, 다양한 플랫폼에서 스위프트를 최적화하는 작업에 참여할 수 있다. 스위프트빌드는 현재 스위프트PM에 통합하는 과정에 있다. 애플은 앞으로 몇 달 동안 커뮤니티와 협력해 빌드 시스템을 발전시켜 나갈 예정이다. 이번 공개를 통해 스위프트는 더 이상 애플 생태계에 국한되지 않고, 더욱 광범위한 영역에서 활용될 가능성이 커지고 있다. 애플의 오웬 부르히스 소프트웨어 엔지니어는 "스위프트빌드의 오픈소스화는 스위프트 생태계의 발전을 가속화하는 중요한 단계"라며 "이를 통해 스위프트 개발자들은 더 나은 빌드 경험을 제공받고, 다양한 플랫폼에서 스위프트를 활용할 기회를 갖게 될 것"이라고 말했다.

2025.02.05 09:46남혁우

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