#특집

72개의 포스트

2026.10.24

[특집] 엠바고는 누구의 것인가 — 조율된 공개 30년의 논쟁, 그리고 PHP2Shell의 일곱 시간

취약점을 고치기 전에 알리지 않는다는 약속, 엠바고는 누구를 위한 것일까요? PHP2Shell은 공개 이틀 전에 번호가 새고, 여섯 시간 전에 수정이 든 빌드 이미지가 공개되면서 이 질문을 다시 던졌습니다. 이 글은 자물쇠 논쟁에서 RFPolicy, Project Zero의 90일, Heartbleed·Spectre·Log4Shell, 그리고 AI 시대를 겨냥한 OpenAI의 5단계 제안까지 30년의 공개 논쟁을 연표와 논문으로 따라가며, 엠바고가 흔들리는 네 가지 신호를 정리합니다.

코어닷투데이23분

[특집] 수학을 하기에 지금보다 좋은 때는 없었다 — 3Blue1Brown이 AI 시대의 박사과정생에게 보낸 40분짜리 답장

AI와 사회3Blue1Brown그랜트 샌더슨

2026.10.24

[특집] 수학을 하기에 지금보다 좋은 때는 없었다 — 3Blue1Brown이 AI 시대의 박사과정생에게 보낸 40분짜리 답장

2026년 10월 16일, 수학 유튜브 채널 3Blue1Brown의 그랜트 샌더슨이 40분짜리 영상 「수학을 하기에 지금보다 좋은 때는 없었다」를 올렸다. 출발점은 한 박사과정생의 댓글 — '그냥 내일 뭘 해야 하는지 알려 주세요.' 샌더슨은 수학을 세 겹(수학자가 하는 일, 수학이 주는 가치, 돈이 오는 길)으로 나누고, 기계가 증명→질문→이론→응용을 차례로 더 잘하게 될 때 각 칸이 어떻게 되는지 끝까지 따라간다. 결론은 뜻밖에 담담하다. 가치와 돈은 거의 그대로이고, 크게 바뀌는 것은 '공로를 어디에 주느냐'는 문화다. 증명은 원주율 자릿수 같은 원자료가 되고, 이론 구축과 설명과 말로 하는 발표가 무거워진다. 이 특집은 영상을 장면별로 읽으며 3차 방정식에서 양자역학까지 '순수수학이 쓸모를 찾기까지'의 역사, 서스턴의 1994년 질문, 2022~2026년 AI 수학의 궤적, 코글러가 겪은 두 번의 '아주 진지한 성공'의 정체, 해커뉴스 810개 댓글의 반론, 2026년 한국의 숫자까지 함께 살펴본다. 인터랙티브 7개와 일러스트 12장으로.

코어닷투데이106분

[특집] 고칠 사람이 없었다 — PHP2Shell로 본 오픈소스 보안 인력의 구조: 감사, 대기열, 합의제, 그리고 돈

특집특집PHP2Shell

2026.10.24

[특집] 고칠 사람이 없었다 — PHP2Shell로 본 오픈소스 보안 인력의 구조: 감사, 대기열, 합의제, 그리고 돈

PHP 재단은 이번 수정이 몇 달씩 멈춘 이유를 '결정 방식과 자원 부족이 함께 만든 구조적 실패'라고 적었습니다. 웹의 대부분을 떠받치는 언어의 보안을 누가, 얼마나 맡고 있었을까요? 이 글은 결함 자체가 아니라 그 결함을 둘러싼 사람과 돈의 구조를 따라갑니다. 2024년 감사의 범위, 합의제가 만든 정체, 하트블리드 이후 12년의 패턴, AI가 부풀린 보고서 대기열, 그리고 의존하는 쪽이 할 수 있는 일을 정리했습니다.

코어닷투데이19분

[특집] 버전 번호는 거짓말을 한다 — PHP2Shell 이후, 백포트와 지원 종료가 갈라놓은 서버들

특집특집PHP2Shell

2026.10.24

[특집] 버전 번호는 거짓말을 한다 — PHP2Shell 이후, 백포트와 지원 종료가 갈라놓은 서버들

PHP2Shell 수정판이 나온 뒤 'php -v'가 8.2.34라고 말하는 서버가 둘 있다고 해 봅시다. 하나는 고쳐졌고 하나는 아닙니다. 데비안은 번호를 올렸고, 우분투와 레드햇은 번호를 두고 고쳤고, 아마존 리눅스는 8.1을 고치지 않기로 했고, 호스팅사는 조용히 고쳤습니다. 이 글은 백포트의 역사와 이유, 배포판별 표기 차이, 지원 종료 지도, 워드프레스·Sockt 통계 읽는 법, 그리고 '내 서버가 정말 고쳐졌나'를 확인하는 순서를 정리합니다.

코어닷투데이23분

[특집] PHP2Shell 사흘의 기록 — AI가 바꾼 취약점의 속도, 유출된 엠바고, 그리고 지금 서버 운영자가 할 일

특집특집PHP2Shell

2026.10.24

[특집] PHP2Shell 사흘의 기록 — AI가 바꾼 취약점의 속도, 유출된 엠바고, 그리고 지금 서버 운영자가 할 일

10월 21일 PHP 엔진 자체의 치명적 취약점 두 건이 공개됐습니다. 웹사이트의 약 70%가 쓰는 언어라는 점 때문에 영국 정부 서비스 32개가 내려갔고 한국은 사이버위기 경보를 올렸습니다. 이 글은 결함의 해부가 아니라 사건의 기록입니다. 22년 전 첫 경고, 2024년 감사에서 'DoS'로 분류된 보고, 하루 앞당겨진 공개, 엠바고 논쟁, 아마존 미끼 서버가 공개 나흘 전에 잡은 시도, '70%'라는 숫자의 해석, 그리고 운영자 점검표까지 정리했습니다.

코어닷투데이26분

[특집] 에이전트 마흔 대가 노트 한 권으로 배우는 법 — Combee와 병렬 프롬프트 학습, 그리고 '컨텍스트 과부하'

특집Combee프롬프트 학습

2026.10.20

[특집] 에이전트 마흔 대가 노트 한 권으로 배우는 법 — Combee와 병렬 프롬프트 학습, 그리고 '컨텍스트 과부하'

AI 에이전트가 가중치를 건드리지 않고 '노트'를 고쳐 쓰며 배우는 프롬프트 학습은 2025년 ACE·GEPA로 실력을 인정받았다. 그런데 에이전트 마흔 대를 동시에 돌려 그 경험을 한꺼번에 노트에 반영하려 하자 이상한 일이 벌어졌다. 회고를 많이 넣을수록 노트가 얇아지고, '셋째 자리가 5 이상이면 올린다' 같은 알짜 요령은 사라지고 '꼼꼼히 확인하라'만 남았다. 버클리·스탠퍼드 연구진이 COLM 2026에 낸 Combee는 이 '컨텍스트 과부하'를 병렬 스캔, 복제 셔플, 동적 배치 조절이라는 세 가지 분산 컴퓨팅의 지혜로 푼다. 이 글은 인컨텍스트 학습에서 ACE·GEPA까지의 계보, 과부하가 왜 생기는지, Combee의 설계를 MapReduce와 프리픽스 합의 역사와 함께 풀고, 논문의 표를 전부 다시 읽어 '최대 17배'가 무엇과 비교한 숫자인지 따진 뒤, 수천 대의 에이전트가 일하는 2026년에 이 기술이 맡을 자리를 인터랙티브 6개와 일러스트 14장으로 설명한다.

코어닷투데이120분

[특집] 워크플로를 버리지 말고 저금하라 — FlowBank, 문제마다 맞는 에이전트 워크플로를 '미리 만들어 골라 쓰는' 법

특집FlowBank에이전트 워크플로

2026.10.20

[특집] 워크플로를 버리지 말고 저금하라 — FlowBank, 문제마다 맞는 에이전트 워크플로를 '미리 만들어 골라 쓰는' 법

에이전트 워크플로를 자동으로 설계하는 방법은 지금까지 두 갈래였다. 오프라인에서 수십 개를 찾아 1등 하나만 배포하는 '과제 수준' 방식과, 질문이 올 때마다 새 워크플로를 즉석에서 짜는 '질의 수준' 방식이다. 메릴랜드대·아마존 연구진의 FlowBank(arXiv 2606.11290)는 둘 다 낭비가 있다고 지적한다. 버려진 후보들이 1등이 못 푼 문제를 풀고, 비싼 즉석 설계가 푸는 문제의 상당수는 미리 만든 싼 워크플로로도 풀린다. 그래서 '서로 다른 문제를 푸는' 워크플로 몇 개를 은행처럼 저금해 두고 문제마다 골라 보내자는 것이다. 이 글은 공식 저장소의 실제 데이터(MATH 후보 31개 × 119문제, 벤치마크별 테스트 예측 파일)를 직접 다시 계산하며 DiverseFlow·CuraFlow·그래프 매칭 세 단계를 풀어 보고, 1976년 '알고리즘 선택 문제'와 1997년 '알고리즘 포트폴리오', SAT 대회를 휩쓴 SATzilla에서 2025년 GPT-5 라우터까지 이어지는 계보 속에 이 논문을 놓는다. 또 표 1 수치가 저장소와 정확히 맞는다는 것, 그러나 선택기 체크포인트가 검증 세트 없이 테스트 점수로 골라졌다는 것까지 확인했다. 인터랙티브 6개와 일러스트 12장, 논문 그림 8장으로 2026년 '스킬'의 시대에 이 생각이 어떤 의미인지 정리한다.

코어닷투데이117분

[특집] 점수 대신 첨삭으로 배운다 — GEPA, 프롬프트가 스스로 진화해 강화학습을 이긴 방법

특집GEPA프롬프트 최적화

2026.10.20

[특집] 점수 대신 첨삭으로 배운다 — GEPA, 프롬프트가 스스로 진화해 강화학습을 이긴 방법

강화학습은 시도 한 번에 점수 하나를 받는다. 그런데 AI가 일한 흔적은 전부 글이다 — 생각의 과정, 도구 호출, 컴파일러 오류 메시지까지. 그렇다면 점수 대신 그 글을 읽고 배우게 하면 어떨까? UC 버클리·스탠퍼드·MIT 등 17명이 쓴 GEPA(ICLR 2026 구두 발표)는 이 질문에 답한다. 실패한 기록을 언어 모델이 직접 읽고 반성해 프롬프트를 고치고, 고친 프롬프트들을 '문항별 1등'이라는 파레토 기준으로 살려 두며 진화시킨다. 그 결과 여섯 과제에서 가중치를 고치는 강화학습(GRPO, 24,000 롤아웃)보다 평균 6점, 최대 20점 높았고, 롤아웃은 최대 35배 적게 썼다. 이 글은 '생각해 보자, 차근차근'이라는 주문에서 시작한 프롬프트 최적화의 역사, 반성·진화·파레토라는 세 기둥, 논문의 표와 그림, 수학 문제에서는 강화학습에 진 이유, 그리고 에이전트가 경험을 글로 쌓아 가는 2026년에 이 아이디어가 맡는 역할을 인터랙티브 6개와 일러스트 13장으로 풀어 본다.

코어닷투데이108분

[특집] 한 번 최적화, 매번 빠르게 — 멀티에이전트 AI의 '가장 긴 줄'을 깎는 LAWA 논문 완전 해설

AI 기술멀티에이전트에이전트 워크플로

2026.10.20

[특집] 한 번 최적화, 매번 빠르게 — 멀티에이전트 AI의 '가장 긴 줄'을 깎는 LAWA 논문 완전 해설

에이전트 여러 명이 줄지어 일하는 AI 시스템은 똑똑하지만 느리다. 고객센터·장애 대응처럼 같은 종류의 질문이 하루 수만 번 되풀이되는 곳에서는 질의마다 몇 초씩 늘어난 지연이 그대로 쌓인다. 다트머스 연구진의 NeurIPS 2026 논문 「한 번 최적화, 매번 빠르게(LAWA)」는 멀티에이전트 워크플로를 방향 그래프로 보고, 전체 소요 시간을 결정하는 '가장 긴 줄(임계 경로)'을 병렬 재배선과 노드 제거라는 두 가지 안전한 편집으로 깎는다. 정확도는 실행 없이 점수를 예측하는 그래프 신경망이 지킨다. 이 글은 1957년 듀폰의 임계 경로법과 그레이엄의 스케줄링 역설에서 출발해 GPTSwarm·AFlow·DyLAN으로 이어진 에이전트 구조 학습의 계보, 논문의 세 정리와 알고리즘, 7개 벤치마크 결과와 그 한계, 그리고 2026년 AI 상담·장애 대응 현장에서 이 생각이 갖는 의미를 인터랙티브 6개와 일러스트 14장으로 풀어 본다.

코어닷투데이106분

[특집] 일화의 복수는 데이터가 아니다? — 달스트롬의 PNAS 논문으로 읽는 '이야기로 과학을 전하는 법', 그리고 AI가 이야기꾼이 된 2026년

AI와 사회과학 커뮤니케이션스토리텔링

2026.10.20

[특집] 일화의 복수는 데이터가 아니다? — 달스트롬의 PNAS 논문으로 읽는 '이야기로 과학을 전하는 법', 그리고 AI가 이야기꾼이 된 2026년

과학자들은 오래 '일화의 복수는 데이터가 아니다'라는 말로 이야기를 경계해 왔다. 2014년 아이오와주립대의 마이클 달스트롬은 PNAS 논문 「비전문가에게 과학을 전할 때 서사와 스토리텔링 활용하기」에서 그 말이 데이터를 모을 때는 옳지만 과학을 전할 때는 틀렸다고 주장했다. 서사는 두 배 빨리 읽히고 두 배 잘 기억되며, 사람들은 이미 이야기로 과학을 배우고 있고, 바로 그 때문에 이야기는 본질적으로 설득적이어서 윤리적 질문을 피할 수 없다는 것이다. 이 글은 논문을 절별로 읽으며 브루너의 두 가지 사고 양식, 서사 운송·예시화·배양 이론, CSI 효과와 탄자니아 라디오 드라마, 세 가지 윤리 질문을 사례와 함께 풀고, 2014년 이후 10년의 메타분석이 이 주장을 어떻게 고쳐 썼는지, 그리고 AI가 수만 명에게 맞춤 이야기를 쓰는 2026년에 '이야기의 윤리'가 무엇을 뜻하는지를 인터랙티브 6개와 일러스트 14장으로 따라간다.

코어닷투데이117분

[특집] 비싼 모델은 어디에 써야 하는가 — 검증기 없는 진화와 다중 모델 오케스트레이션, Squeeze Evolve 완전 해부

특집Squeeze Evolve테스트 시간 스케일링

2026.10.20

[특집] 비싼 모델은 어디에 써야 하는가 — 검증기 없는 진화와 다중 모델 오케스트레이션, Squeeze Evolve 완전 해부

같은 Gemini 3.1 Pro가 한 번 답하면 ARC-AGI-2 공개 평가에서 88.1%다. 같은 모델로 후보 답을 여러 세대에 걸쳐 섞고 고치는 '진화'를 돌리면 93.3%까지 오르지만 과제당 비용이 0.98달러에서 28.85달러로 뛴다. UC 버클리·Together AI 연구진의 Squeeze Evolve(COLM 2026)는 여기서 질문을 바꾼다. 더 쓰는 법이 아니라 덜 쓰고 같은 능력을 얻는 법이다. 답은 '비싼 모델을 가장 효과가 큰 곳에만'이다. 첫 후보는 강한 모델이 만들고, 이후 재조합은 모델이 이미 내놓은 로그 확률로 묶음의 난이도를 재서 쉬운 묶음은 싼 모델이나 다수결에, 어려운 묶음만 비싼 모델에 보낸다. 이 글은 1960년대 풍동 실험의 진화 전략부터 FunSearch·AlphaEvolve·RSA까지 '진화하는 추론'의 계보를 따라가고, 논문의 네 가지 발견(다양성 붕괴, 조상이 결과를 정한다, 약한 모델도 좋은 재료면 잘 합친다, 확신도는 공짜 적합도다)과 알고리즘·시스템 설계·공개 코드를 읽은 뒤, 공개 평가의 함정과 통계적 유의성 같은 반론, 그리고 2026년 추론 경제에서 이 아이디어가 맡을 역할을 인터랙티브 7개와 일러스트·논문 그림, 직접 계산한 원 채우기 결과로 풀어 본다.

코어닷투데이111분

[특집] 왜 우리는 이야기에 빠지는가 — 모닥불에서 AI까지, 스토리텔링 연구가 밝힌 것과 밝히지 못한 것

특집스토리텔링내러티브

2026.10.20

[특집] 왜 우리는 이야기에 빠지는가 — 모닥불에서 AI까지, 스토리텔링 연구가 밝힌 것과 밝히지 못한 것

이야기는 정말 사실보다 22배 잘 기억될까? 결론부터 말하면 그 숫자는 출처가 없다. 진짜 연구는 더 흥미롭다. 3만여 명의 자료를 모은 2021년 메타분석은 이야기가 설명문보다 이해·기억에 유리하다는 것을 확인했고(g = 0.55), 2025년 메타분석은 같은 정보를 담은 설명형 메시지와 정면 비교하면 이야기의 설득 우위가 통계적으로 뚜렷하지 않다는 것을 보여 줬다. 이 글은 아리스토텔레스의 『시학』과 조선의 전기수에서 시작해 프라이타크·프로프·캠벨·보니것을 거쳐 데이터 과학이 그린 '여섯 가지 감정 곡선'까지 이야기 이론의 역사를 따라가고, 사람의 뇌가 왜 이야기를 찾는지, 몰입은 무엇이고 어떻게 재는지, 한 아이의 사진이 수백만 명의 통계를 이기는 이유와 그 함정, 강연·제품 소개·데이터 시각화에서 이야기를 쓰는 법, 그리고 누구나 이야기를 '생성'할 수 있게 된 2026년에 사람의 이야기가 맡을 역할을 인터랙티브 6개와 일러스트 14장으로 풀어 본다.

코어닷투데이113분