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당신의 스타트업은 이미 죽어 있을지 모른다: AI 시대 창업 플레이북의 재작성
Steve Blank의 2026년 글 'Your Startup Is Probably Dead On Arrival'을 출발점으로, 왜 기존 스타트업 공식이 AI 시대에 흔들리는지 역사와 사례, 논문, 실무 체크리스트로 풀어낸다. 고객개발, MVP, 제품시장적합성, 애자일, VC 조달, AI 에이전트, 결과 기반 가격 모델까지 연결해 2026년 창업자가 반드시 다시 물어야 할 질문을 정리한다.
바이브코딩 특집: 30분 만에 환자 데이터가 열린 이유
바이브코딩은 소프트웨어 개발의 장벽을 낮춘 혁명인가, 아니면 무지한 배포를 가속하는 위험한 유행인가. Tobias Brunner가 공개한 환자 관리 시스템 사고를 출발점으로, Copilot에서 Codex·Claude Code까지 이어진 AI 코딩의 역사, 최신 논문들이 말하는 장점과 위험, 그리고 실무자가 반드시 지켜야 할 안전 경계를 깊이 있게 정리한다.
PINN은 왜 자꾸 학습에 실패하는가 — NTK 관점으로 다시 읽는 문제의 핵심
PINN은 왜 고주파·다중 스케일 문제에서 자주 무너질까? NTK 관점으로 학습 실패의 구조를 해부한 고전 논문을 중심으로, PINN의 병목과 해결 전략, 그리고 2026년 현재 이 통찰이 어디까지 이어졌는지 깊고 쉽게 풀어본다.
AI 신뢰성 평가 완전 가이드: 왜 우리는 AI를 '심사'해야 하는가
아마존 채용 AI의 성차별부터 의료 AI의 인종 편향까지 — AI 신뢰성 평가가 왜 등장했고, 어떤 기준으로 AI를 심사하며, 한국과 세계는 어디까지 왔는지를 사례와 함께 깊이 있게 탐구한다.
디퓨전 모델로 유체역학을 풀다: Bias-Constrained 노이즈 스케줄의 혁신
뮌헨공대 연구팀이 제안한 Adaptive Noise Schedule이 디퓨전 모델의 PDE 에뮬레이션 정확도를 수 자릿수 개선한 원리를 쉽고 깊이 있게 파헤칩니다.
AI는 입구, 구조화된 데이터가 출구 — DX를 위한 AI/ML 이해의 기술
DX 전문가 로드맵 4편 — 1959년 Arthur Samuel의 체커 프로그램부터 2026년 AI 에이전트까지. 88%의 기업이 AI를 활용하지만 실제 성과를 내는 기업은 6%에 불과한 이유. AI를 '도구'로 이해하는 DX 전문가의 시각을 총정리한다.
한 번 만들고 끝이 아니다 — DX를 위한 자동화와 운영의 기술
DX 전문가 로드맵 7편 — DX는 '한 번 만들고 끝'이 아니라 '계속 돌아가야' 한다. 2009년 Flickr의 'Dev and Ops' 발표에서 시작된 DevOps 혁명부터 2026년 AI 기반 자율 운영까지. CI/CD, 모니터링, MLOps, DataOps — 자동화와 운영의 기술을 총정리한다.
서버를 만들지 마라, 서비스를 운영하라 — DX를 위한 클라우드 & 인프라의 기술
DX 전문가 로드맵 6편 — 1999년 Salesforce의 'No Software'부터 2026년 AI 인프라까지. DX는 거의 100% 클라우드 위에서 돌아간다. '서버를 만든다'가 아니라 '서비스를 운영한다'로 사고를 전환하는 클라우드 & 인프라의 기술.
데이터를 못 보면 DX 못 한다 — 데이터 구조 이해의 기술
DX 전문가 로드맵 3편 — Edgar Codd의 1970년 관계형 모델부터 2026년 AI-Ready 데이터까지. 비정형 데이터가 기업 데이터의 90%를 차지하는 지금, 데이터 구조를 이해하지 못하면 AI도, DX도, 아무 의미가 없다. 데이터 모델링 56년의 계보와 실전 인사이트를 총정리한다.