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![[특집] 왜 우리는 이야기에 빠지는가 — 모닥불에서 AI까지, 스토리텔링 연구가 밝힌 것과 밝히지 못한 것](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fsty-hero-campfire.webp&w=3840&q=75)
[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.
DX는 산업별로 완전히 다르다 — 도메인 이해의 기술
DX 전문가 로드맵 9편 — 같은 AI, 같은 클라우드, 같은 데이터라도 산업이 다르면 DX는 완전히 달라진다. 제조·물류·공공·리테일·헬스케어·금융 — 6대 산업의 DX 핵심 문제와 성공 방정식을 국내외 사례로 총정리한다.
'빼고'를 공짜로 고칠 수 있나 — 임베딩 트릭 대 Jev, 한국어 제외 질문 50개 실측 (한국어 검색 스택 9편)
8편에서 '쿠버네티스는 빼고 도커만'이라고 물으면 임베딩이 상위 10개의 절반을 쿠버네티스 글로 채운다는 것을 봤고, Jev가 그것을 고쳤습니다. 그런데 8월과 9월에 나온 두 논문(EXCISE, E-SENS)은 학습도 큰 모델도 없이 이 문제를 줄이는 방법을 내놓았습니다. 이 글은 한국어 제외 질문 50개(표지어가 분명한 30개, 돌려 말한 10개, 두 가지를 동시에 빼는 10개)로 그 공짜 방법들과 Jev를 정면으로 비교했습니다. 가장 큰 한 걸음은 놀랍도록 단순했습니다. 질문에서 빼라는 말을 떼어 내기만 해도 nDCG@10이 0.245에서 0.555로 뛰었습니다. 빼라는 단어가 든 글을 아래로 내리는 공짜 규칙은 0.676으로 8편의 Jev 방식(0.672)과 같은 자리까지 올라왔습니다. 하지만 그 규칙은 평범한 질문을 제외 질문으로 오인했을 때 정답을 100위로 보내는 위험도 있었습니다. 글자 강등으로 정리한 상위 20개만 Jev가 판정하는 조합이 0.790으로 가장 높았지만 강등의 위험을 그대로 물려받았고, 원래 질문과 뗀 질문의 후보를 합쳐 Jev에 주면(0.759) 평범한 질문을 하나도 해치지 않았습니다. Jev 3,405회 호출에 0.1달러. 인터랙티브 5개와 삽화 7장.
LLM 정확도 최적화 완전 가이드: 프롬프트부터 파인튜닝까지
LLM이 틀리는 이유는 두 가지뿐이다 — 맥락이 부족하거나, 행동이 불안정하거나. OpenAI의 최적화 프레임워크를 중심으로 프롬프트 엔지니어링, RAG, 파인튜닝의 역사와 원리를 깊이 파헤치고, 실전 사례와 함께 2026년 최적화 전략을 완전 정리한다.
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AI에게 '얼마나 확신해?'라고 묻지 마세요 — 0.85는 계기판이 아니라 문장이다
LLM에게 확신도를 물으면 언제나 그럴듯한 숫자가 나옵니다. 앰루트 조시의 짧은 글은 그 숫자가 측정이 아니라 '다음에 올 법한 글자'라고 지적해 해커뉴스 첫 화면에 올랐습니다. 1950년 브라이어의 일기예보 채점에서 2017년 '현대 신경망은 과신한다', GPT-4의 RLHF 보정 붕괴, 2025년 '왜 언어 모델은 환각하는가'까지 확신도 연구 75년을 따라가고, 코어닷투데이가 대화형 모델 5개와 판정 모델 4개에 한국어 객관식 598문항과 SimpleQA 200문항을 직접 물어 확신도의 정체를 쟀습니다. 작은 모델은 '정말?' 한마디에 답의 55%를 뒤집으면서 확신도를 91에서 95로 올렸고, 앞에 쓴 한 문장에 확신도가 53점 움직였습니다. 반면 GPT-6.1 Sol과 Claude Sonnet 5.5의 숫자에는 분명한 정보가 있었는데, 같은 '90'이 모델마다 다른 뜻이었습니다. 판정 모델과 기록 기반 규칙이 내놓는 확률까지 비교합니다. 인터랙티브 6개와 삽화 10장, 논문 그림 6장.
![[특집] 엠바고는 누구의 것인가 — 조율된 공개 30년의 논쟁, 그리고 PHP2Shell의 일곱 시간](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Femb-cover.webp&w=3840&q=75)
[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.
같은 사건 묶기 5편(총정리) — 뉴스 기사를 사건과 이야기로 묶는 여섯 단계 설계도
네 편에 걸쳐 하루치 603건에서 여드레치 1만 건까지 자료를 키우며 '같은 사건'과 '같은 이야기'를 묶는 법을 실측했습니다. 이 글은 그 결과를 따라 할 수 있는 한 장의 설계도로 정리합니다. 여섯 단계의 기본값과 각 값을 정한 근거, 캐시된 판정만으로 다시 돌린 기준 파이프라인의 품질, 기사 1,000건당 비용, 그리고 시도했지만 버린 열두 가지입니다. 가장 큰 교훈은 둘입니다. 판정은 싸고 레코드 추출이 비싸며, 쌍의 정확도보다 묶는 규칙이 결과를 더 크게 바꿉니다.
최신 기사는 대체로 맞다, 엇갈린 값은 끝내 남는다 — 기사 2천 건에서 사실 1,831개를 따라가 보니
뉴스를 읽는 기계는 흔히 '가장 최근 기사의 값'을 믿습니다. 13개 언론사 여드레치 기사 2천여 건에서 두 기사 이상이 함께 실은 사실 1,831개를 뽑아 값이 어떻게 갈리는지 따라갔습니다. 89%는 처음부터 끝까지 같은 값이었고, 실제로 바뀐 사실에서도 가장 최근 기사는 91%가 지금 값을 담고 있었습니다. 출처 등급을 앞세운 규칙(85%)보다 나았습니다. 문제는 다른 데 있었습니다. 새 값이 나온 뒤에도 여덟 건 중 한 건은 옛 값만 실었고, 출처마다 엇갈린 값 35개 중 31개는 마지막 날까지 정정되지 않고 나란히 남았습니다.
![[특집] 기계가 질문을 만들 때 — 가우스의 소수표에서 AlphaEvolve까지, '추측 기계' 50년사](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fcjm-hero.webp&w=3840&q=75)
[특집] 기계가 질문을 만들 때 — 가우스의 소수표에서 AlphaEvolve까지, '추측 기계' 50년사
3Blue1Brown 영상이 '두 번째 시나리오'로 남겨 둔 질문 — 기계가 좋은 질문까지 던지게 되면? — 은 사실 50년 된 연구 분야다. 레넛의 AM, 벽에 추측을 쓰던 Graffiti, 연분수를 쏟아내는 라마누잔 머신, 사람의 직관을 안내한 딥마인드의 매듭 연구, 프로그램을 진화시키는 FunSearch와 AlphaEvolve까지. 생성·검증·선별이라는 세 역할로 각 시스템의 구조를 해부하고, 브라우저에서 직접 추측 기계를 돌려 본다.
![[특집] 수학을 하기에 지금보다 좋은 때는 없었다 — 3Blue1Brown이 AI 시대의 박사과정생에게 보낸 40분짜리 답장](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fnbm-hero.webp&w=3840&q=75)
[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.
뉴스에는 대본이 없다 — 883개 후속 전개로 본 한국 뉴스 이야기의 문법
사건 보도에는 정해진 순서, 즉 대본이 있을까요? 13개 언론사 여드레치 기사에서 정답으로 확인한 후속 전개 883개에 단계 유형 22개를 붙여 다음 단계를 맞혀 봤습니다. 대본은 법이 순서를 정한 사법 절차에만 있었습니다. 그 밖에서는 유형으로 다음을 맞히는 통계가 '늘 비판이라고 답하기'와 같았습니다. 대신 규칙성은 다른 데 있었습니다. 발표 뒤에는 시행보다 비판이 세 배 많이 오고, 해명은 이야기를 잇고 재판·시행·행사는 닫습니다. 그리고 여러 단계로 이어진 이야기의 절반 가까이는 '말'입니다.
![[특집] 고칠 사람이 없었다 — PHP2Shell로 본 오픈소스 보안 인력의 구조: 감사, 대기열, 합의제, 그리고 돈](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fmnt-cover.webp&w=3840&q=75)
[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.
![[특집] 버전 번호는 거짓말을 한다 — PHP2Shell 이후, 백포트와 지원 종료가 갈라놓은 서버들](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fbpl-cover.webp&w=3840&q=75)
[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.