자율주행 기술, 과연 어디까지 믿을 수 있을까?
운전을 하다 보면 ‘지금 이 순간 누가 대신 운전대 좀 잡아줬으면 좋겠다’ 싶은 순간이 한두 번이 아닙니다. 꽉 막힌 출근길이나 쏟아지는 졸음을 참아야 하는 고속도로에서 특히 그렇습니다. 오늘은 우리 삶 깊숙이 들어온 자율주행 기술의 현주소와
운전을 하다 보면 ‘지금 이 순간 누가 대신 운전대 좀 잡아줬으면 좋겠다’ 싶은 순간이 한두 번이 아닙니다. 꽉 막힌 출근길이나 쏟아지는 졸음을 참아야 하는 고속도로에서 특히 그렇습니다. 오늘은 우리 삶 깊숙이 들어온 자율주행 기술의 현주소와
본 글은 TSMC의 물리적 생산 한계와 삼성전자의 가동률 반등 가능성을 전제로 한 주관적 시나리오이며, 실제 시장 상황과 다를 수 있음을 미리 밝힙니다. 파운드리 가동률과 고정비의 역설 반도체 파운드리 산업은 막대한 초기 설비 투자가 필요한 장치
가장 이상적인 비율의 공간, 롱휠베이스의 미학 단순히 차체를 늘리는 것은 자동차 공학에서 그리 쉬운 일이 아닙니다. 프레임을 절단하고 이어 붙이는 수준을 넘어, 무게 배분과 공기 역학까지 다시 설계해야 하기 때문입니다. 이번 모델 Y L은 기존
제임스 카메론의 영화 <터미네이터>에 등장하는 스카이넷처럼, 기계가 인간을 적으로 규정하고 말살하려는 시나리오는 자극적이지만 현실적인 기술 발전 방향과는 거리가 멉니다. 오히려 현재 우리가 직면한 진짜 위협은 훨씬 더 조용하고 친절한 얼굴을 하고 있습니다. 바로 ‘최적화’라는 명분
최근 업무 생산성을 높이기 위한 AI 도구들이 쏟아지고 있지만 정작 나에게 꼭 필요한 데이터를 학습시켜 활용하기란 쉽지 않았습니다. 구글에서 선보인 NotebookLM은 이러한 페인포인트에 집중하여 사용자가 제공한 문서나 영상 자료 안에서만 답변을 생성하는 혁신적인 솔루션을 제시했지요.