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  • EU 디지털공정성법, 확률형 아이템·무한스크롤 겨냥

    EU 디지털공정성법, 확률형 아이템·무한스크롤 겨냥

    3줄 요약

    • EU 집행위원회가 다크패턴, 확률형 아이템 같은 중독성 설계, 광고 표시 없는 인플루언서 마케팅을 겨냥한 디지털공정성법(DFA) 초안을 공개했다.
    • 초안에는 무한 스크롤·자동재생을 끌 선택권, 미성년자 대상 페이투윈 금지, 구독 해지 간소화, 사람 상담원과 대화할 권리 등이 담겼다. 위반하면 전 세계 연 매출의 최대 6%를 과징금으로 낼 수 있다.
    • 아직 초안이라 유럽의회와 EU 이사회 승인 과정에서 조항이 바뀌거나 빠질 수 있다. 게임 업계는 벌써 “실행 불가능하다”며 반발하고 있다.

    ‘품절 임박’이라는 허위 문구, 끝없이 내려가는 피드, 미성년자에게 파는 페이투윈 기능. EU 집행위원회가 수요일 공개한 디지털공정성법(Digital Fairness Act, DFA) 초안이 한꺼번에 겨냥한 관행들이다.

    위반 기업에 물리는 과징금 상한은 전 세계 연 매출의 최대 6%. 적용 대상은 게임, 소셜미디어, 전자상거래 플랫폼 전체다. 업종을 따로 고르지 않았다. 이용자가 온라인에서 시간과 돈을 더 쓰게 만드는 설계라면 어디에 있든 정면으로 겨냥했다.

    ‘품절 임박’ 문구부터 AI 에이전트 결제까지, 초안이 다루는 8개 영역

    집행위는 이 법이 온라인에서 쇼핑하고 검색하는 “모든 연령대의 소비자”를 보호한다고 설명했다. 미성년자 조항이 여럿 들어갔지만, 보호 대상을 아동·청소년으로 좁히지는 않았다. EU 소비자가 아낄 수 있는 돈은 연간 최대 137억 유로(약 151억 달러)로 추산됐다.

    초안 항목을 영역별로 묶으면 아래 표와 같다.

    영역 겨냥한 관행 초안 내용
    다크패턴 ‘품절 임박’ 같은 허위 문구 조작적 마케팅·다크패턴 금지
    중독성 설계 반복 알림, 무한 스크롤, 동영상 자동재생 이용자가 끌 수 있는 선택권 의무화, AI 컴패니언·범용 대화형 챗봇에도 적용
    과소비 유도 페이투윈·페이투프로그레스 같은 도박성 기능 미성년자 대상 금지
    인플루언서 광고 미표기, 아동의 신뢰 악용 광고 명확 표시 의무, 아동 대상 악용 제한
    맞춤형 광고·가격 미성년자 겨냥, 민감 정보 활용 불공정한 개인화 광고·가격 제한
    구독·디지털 계약 번거로운 해지, 자동 갱신 해지 간소화, 자동 갱신·무료 체험 종료 사전 알림
    가격 표시 다이내믹 프라이싱, 인앱 가상 재화 결제 투명한 가격 표시, 공연·스포츠 티켓 가상 대기열에서 현재 가격을 실시간으로, 최고 가능 가격까지 표시
    고객 응대·AI 에이전트 사람 상담원 연결이 어려운 고객 응대 사람 상담원과 대화할 권리, AI 에이전트로 구매할 때의 권리 명시

    표에서 가장 눈여겨볼 대목은 AI다. 중독성 설계 제한 조항에 “AI 컴패니언과 범용 대화형 챗봇”이 이름까지 명시됐다. AI 에이전트가 사람 대신 결제하는 상황을 두고도 소비자 권리를 따로 정했다. 무한 스크롤이나 자동재생 같은 기존 플랫폼 기능에 더해, 대화형 AI와 대리 구매까지 소비자 보호 조문에 직접 끌어들였다는 점이 이번 초안의 특징이다.

    과징금은 전 세계 매출의 6%, 게임 업계는 “실행 불가능” 반발

    파장이 클 수밖에 없는 건 적용 범위 때문이다. 유튜브·틱톡·메타의 이른바 ‘토끼굴’ 추천 알고리즘, AI 챗봇, 듀오링고처럼 계속 접속하라고 재촉하는 앱까지 영향을 받을 수 있다고 더버지가 전했다. 과징금 산정 기준이 EU 역내 매출이 아니라 전 세계 연 매출이라는 점도 글로벌 기업에는 무겁게 다가올 대목이다.

    게임 업계는 곧바로 반발했다. 일부 게임 단체는 가상 재화, 확률형 아이템, 미성년자 대상 소액결제를 제한하는 조항을 두고 “실행 불가능하고, 정당하지 않으며, 과도하다”고 비판했다.

    • 과징금 상한: 위반 시 전 세계 연 매출의 최대 6%
    • 업계가 문제 삼은 조항: 가상 재화, 확률형 아이템, 미성년자 대상 소액결제
    • 집행위 입장: 사업 자체가 아니라 ‘불공정한 사업’을 어렵게 만드는 법

    집행위 쪽 논리는 다르다. 마이클 맥그래스 EU 집행위원은 “사업을 더 어렵게 만드는 게 아니라, 불공정하게 사업하기를 더 어렵게 만드는 것”이라고 말했다. “21세기 경제를 따라가지 못한 규칙으로 21세기 소비자를 보호할 수는 없다”는 말도 덧붙였다.

    게임 업계가 날을 세우는 데는 수익 구조가 걸려 있다. 부분 유료화 게임은 가상 재화와 뽑기형 아이템으로 버는 돈의 비중이 큰 경우가 많다. 미성년자 대상 기능이 막히면 연령 확인 절차와 결제 구조를 처음부터 다시 짜야 한다. 조항 몇 줄이 과금 설계 전반을 흔드는 구조라, 반발 수위가 높은 것도 무리는 아니다.

    유럽에서 서비스하는 국내 게임사·AI 앱도 영향권

    DFA는 EU 소비자를 위한 법이다. 국내 이용자에게 바로 적용되지는 않는다. 유럽에서 게임이나 앱을 서비스하는 한국 기업은 사정이 다르다. 초안이 그대로 통과된다면 직접 손봐야 할 부분이 생길 가능성이 크다.

    • 유럽 진출 게임사: 초안대로 통과되면 EU 미성년자에게는 페이투윈·페이투프로그레스 기능을 제공할 수 없게 된다. 인앱 가상 재화의 가격 표시 방식도 EU 기준에 맞춰 고쳐야 할 가능성이 크다.
    • 글로벌 플랫폼 이용자: 자동재생·무한 스크롤 끄기 옵션을 유튜브·틱톡·메타가 EU에서만 제공할지, 전 세계로 넓힐지는 아직 정해지지 않았다. 국내 이용자에게도 같은 옵션이 생긴다는 전망은 현재로선 추측에 가깝다.
    • AI 챗봇 서비스: 초안은 대화형 챗봇을 중독성 설계 제한 대상으로 명시했다. 유럽에 AI 컴패니언 앱을 내놓는 국내 스타트업도 대응을 검토해야 할 수 있다. 아직은 초안 문구만 놓고 내린 추정이다.

    국내 규제와 나란히 놓으면 차이가 분명하다. 한국에서는 확률형 아이템의 확률 공개가 이미 법적 의무다. EU 초안은 공개에서 멈추지 않고, 미성년자에게 도박성 기능을 아예 제공하지 못하게 하는 방향이다. 확률을 알리라는 규제와 팔지 말라는 규제는 강도가 한 단계 다르다. 국내 확률 공개 의무를 지키고 있다는 사실만으로 EU 기준까지 충족했다고 보기는 어렵다.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • EU 집행위원회가 수요일 DFA 초안을 공개함
    • 다크패턴 금지, 중독성 기능 끄기 선택권, 미성년자 대상 도박성 기능 금지, 인플루언서 광고 표시 의무가 포함됨
    • 중독성 설계 제한이 AI 컴패니언과 범용 대화형 챗봇에도 적용됨
    • 집행위가 과징금 상한으로 전 세계 연 매출의 최대 6%, 소비자 절감액으로 연간 최대 137억 유로를 제시함
    • 일부 게임 단체가 공개적으로 반대 입장을 냄

    아직 불확실한 것

    • 유럽의회·EU 이사회 승인 시점과 최종 통과 여부
    • 심사 과정에서 수정되거나 삭제될 조항의 범위
    • 시행 시점과 기업별 유예 기간
    • 규제 대상 ‘미성년자’의 연령 기준과 연령 확인 방식
    • 글로벌 플랫폼이 변경 사항을 EU 밖으로 확대할지 여부

    남은 관문은 유럽의회와 EU 이사회 승인

    DFA는 아직 초안이다. 법이 되려면 유럽의회와 EU 이사회의 승인을 받아야 한다. 이 과정에서 지금 들어 있는 조치가 바뀔 수도, 통째로 빠질 수도 있다.

    협상에서 가장 크게 부딪칠 곳은 확률형 아이템과 가상 재화 조항일 가능성이 높다. 게임 업계가 이미 공식적으로 반대 입장을 냈기 때문이다. 구독 해지 간소화나 사람 상담원과 대화할 권리는 업계 비판의 초점에서 비켜나 있다. 이쪽은 지금의 초안 내용에 비교적 가깝게 남을 것으로 보인다.

    출처: The Verge

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  • 유나이티드항공, AI 에이전트 항공권 결제 차단

    유나이티드항공, AI 에이전트 항공권 결제 차단

    3줄 요약

    • 유나이티드항공이 개인용 AI 에이전트가 자사 항공권을 대신 결제하는 것을 막기로 했다. 항공편 검색·노출은 계속 가능하다.
    • 이유는 개인정보 유출, 의도치 않은 구매, 그리고 ‘수하물에 폭발물이 없다’는 승객 확인 같은 미국 연방 규정 문제다.
    • 이베이와 대형 은행들도 에이전트에 제한을 거는 중이라, 메타 뮤즈·오픈AI 닷츠 같은 AI 비서의 ‘대신 결제’ 기능은 당분간 반쪽짜리에 머물 가능성이 크다.

    비행기표를 찾아주는 것까지는 된다. 결제 버튼을 누르는 건 안 된다. 미국 유나이티드항공이 개인용 AI 에이전트를 통한 항공권 예약을 허용하지 않겠다고 밝히면서 그은 선이 딱 여기다. 회사가 내세운 근거는 개인정보 보호와 규제 문제.

    논리가 꽤 흥미롭다. AI 에이전트는 승객을 대신해 “가방에 폭발물이 없다”고 확인해줄 수 없다는 것. 개발하는 사람 눈으로 보면 이건 꽤 근본적인 지적이다. 자동화 흐름 한가운데에 ‘본인이 직접 답해야 하는 단계’가 박혀 있으면, 앞뒤를 아무리 매끄럽게 다듬어도 끝까지 자동으로 흘러가지 않는다. 사람이 직접 거쳐야 하는 절차가 남아 있는 한, ‘AI가 알아서 다 해주는 쇼핑’은 생각보다 먼 얘기일 수 있다.

    보여주는 건 되고, 결제 완료는 안 된다

    먼저 선을 어디에 그었는지 보자. AI 에이전트가 사용자에게 유나이티드 항공편을 보여주는 것은 여전히 가능하다. 막힌 건 그다음 단계다. 사용자를 대신해 거래를 끝까지 완료하는 것은 불가하다. 찾는 건 AI 몫, 사는 건 사람 몫.

    유나이티드는 AI 에이전트로 항공권을 예약하려는 사람이 아직 많지 않다고 설명했다. 도어대시 같은 다른 기업들이 관찰한 것과도 같은 흐름이다. 쓰는 사람이 적을 때 미리 문을 닫아둔 셈이니, 지금 불편을 겪는 사용자를 의식했다기보다는 앞으로 생길 문제를 겨냥한 선제 조치로 보는 게 자연스럽다.

    유나이티드만 이러는 것도 아니다. 업종을 가리지 않고 기업들이 에이전트에게 거래를 맡길지 고민하고 있고, 유나이티드처럼 허가받지 않은 에이전트의 접근을 막는 곳이 늘고 있다고 월스트리트저널의 첫 소식을 정리한 더버지가 전했다. 주요 사례를 모으면 이렇다.

    기업·업종 AI 에이전트 대응
    유나이티드항공 항공편 노출은 허용, 대신 결제는 차단
    이베이 에이전트의 사이트 탐색 자체를 막은 것으로 보임
    주요 은행 여러 곳 에이전트 이용에 제한 조치
    도어대시 에이전트를 통한 이용 시도가 아직 많지 않다는 관찰

    표에서 볼 만한 건 막는 강도가 제각각이라는 점이다. 유나이티드는 항공편 노출까지는 열어뒀는데, 이베이는 에이전트의 사이트 탐색 자체를 막은 것으로 보인다. 똑같이 ‘에이전트 차단’이라고 불러도 어디까지 막느냐는 회사마다 다르다는 얘기. 에이전트를 만드는 쪽에서는 사이트마다 허용 범위를 따로 따져봐야 하는 번거로움이 생긴다.

    폭발물 확인 절차, 그리고 CEO가 꺼낸 ‘중간상인’

    유나이티드가 내세운 우려는 크게 세 갈래다.

    • 개인정보 노출: 에이전트가 고객 정보를 외부에 드러낼 수 있다.
    • 의도치 않은 구매: 사용자가 원하지 않은 결제를 에이전트가 해버릴 수 있다.
    • 연방 규정 우회: 항공사는 고객에게 알리고 확인받아야 하는 정보가 있다. 수하물에 폭발물이 없다는 승객 본인의 확인이 대표적인데, 에이전트가 이 절차를 건너뛸 수 있다.

    앞의 두 가지는 온라인 쇼핑이면 어디에나 따라붙는 걱정이다. 항공업다운 건 세 번째. 쇼핑몰이라면 잘못 산 물건은 반품하면 끝이지만, 항공권은 보안 규정과 맞물려 있다. 승객 본인이 답해야 할 항목에 AI가 대신 “예”를 눌러버리면 책임 소재부터 꼬인다. 그 클릭을 승객이 한 건지, 에이전트가 한 건지, 에이전트를 만든 회사가 책임질 일인지. 따지기 시작하면 깔끔한 답이 안 나온다.

    명분이 안전과 규제만은 아닌 것으로 보인다. 스콧 커비 유나이티드 CEO는 화요일 한 행사에서 “솔직히 말해 또 다른 중간상인을 만들고 싶지 않다”고 말했다. 고객이 항공사 앱이 아니라 AI 비서 화면에서 표를 사기 시작하면 고객과 직접 만나는 접점을 AI 플랫폼에 내주게 되는데, 그 경계심이 고스란히 읽히는 발언이다. 개인적으로는 이번 결정에서 가장 솔직한 대목이 여기라고 본다. 규제 쪽 걱정은 기술이 좋아지면 풀릴 여지가 있지만, 누가 고객을 쥐느냐는 사업상 이해관계는 그렇게 쉽게 사라지지 않으니까.

    유나이티드 표를 AI 비서로 끊을 때 달라지는 단계

    유나이티드 항공편을 AI 비서에게 맡겨 예약까지 한 번에 끝낼 생각이었다면, 결제는 직접 해야 한다. 일정과 항공편을 추리는 데까지는 에이전트를 쓸 수 있다. 거래 완료와 탑승객 확인은 본인 몫으로 남는다. 단계별로 나누면 이렇다.

    • 항공편 검색·비교: AI 비서로 가능
    • 결제와 예약 완료: 사용자가 직접
    • 계정·예약 연동: 유나이티드는 에이전트가 계정이나 예약에 직접 접근하는 것 자체를 민감한 행위로 본다

    메타의 뮤즈나 오픈AI의 닷츠처럼 ‘대신 해주는’ 기능을 앞세운 개인용 AI 비서는 이런 결정이 쌓일수록 쓸모가 줄어든다. 항공·은행·쇼핑처럼 돈이 오가는 영역에서 차단이 이어지면, 사용자는 결국 여러 앱을 오가며 직접 결제해야 하기 때문이다. 검색과 비교만 남은 비서라면 ‘대신 해준다’는 간판이 좀 머쓱해진다.

    국내 항공사나 은행, 쇼핑 플랫폼이 같은 노선을 택할지는 아직 정해진 게 없다. 다만 본인 확인, 결제 책임, 개인정보는 나라를 가리지 않는 고민이다. 국내 기업들도 ‘검색은 허용, 결제는 직접’ 같은 절충안을 검토할 가능성이 있어 보인다(추측).

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • 유나이티드는 개인용 AI 비서의 항공권 예약을 허용하지 않으며, 이유로 개인정보와 규제 문제를 들었다
    • AI 에이전트가 유나이티드 항공편을 사용자에게 보여주는 것은 가능하다
    • 유나이티드는 에이전트로 항공권을 예약하려는 시도가 아직 많지 않다고 밝혔다
    • 커비 CEO는 “또 다른 중간상인을 만들고 싶지 않다”고 말했다
    • 유나이티드는 에이전트 기술이 발전하면 결정을 재검토할 여지를 남겼다

    아직 불확실한 것

    • 유나이티드가 에이전트 결제를 걸러내는 구체적 기술 방식
    • 차단 해제의 전제인 ‘여행객 보호장치’의 구체적 내용과 도입 시점
    • 공식 제휴처럼 허가받은 에이전트를 별도로 허용할지 여부
    • 예약 변경·취소 같은 사후 관리 작업에 적용되는 범위
    • 메타·오픈AI 등 AI 비서 업체의 대응과 다른 항공사의 동참 여부

    유나이티드가 열어둔 문, 조건은 ‘여행객 보호장치’

    유나이티드가 문을 완전히 잠근 건 아니다. 회사는 “서드파티 AI 에이전트가 발전하면서 그들이 가져올 기회도 보인다”면서도 “에이전트가 유나이티드 계정이나 예약과 직접 상호작용하는 것은 민감한 행위를 수반할 수 있어, 먼저 여행객을 위한 보호장치를 확실히 갖추고 싶다”고 밝혔다.

    공은 양쪽에 다 있다. AI 업체는 에이전트가 사용자 뜻대로만 움직이고 필수 확인 절차를 건너뛰지 않는다는 걸 증명해야 한다. 항공사는 그 보호장치의 기준을 내놔야 하고. 그 기준이 언제, 어떤 모습으로 나올지는 아직 정해지지 않았다.

    그때까지 AI 비서는 유능한 검색 도우미에 머물 가능성이 크다. 차단 사유에 ‘중간상인’ 경계가 섞여 있는 만큼, 기술이 좋아진다고 항공사가 고객 접점을 순순히 넘겨줄 거라 기대하긴 어렵다. 에이전트 기능을 만드는 쪽이라면 결제 직전에 사용자에게 화면을 넘기는 흐름을 처음부터 기본값으로 잡아두는 게 나중에 덜 고생하는 길이다.

    출처: The Verge

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  • 오픈 웨이트 AI, 앤트로픽이 Z.ai를 경고한 이유

    오픈 웨이트 AI, 앤트로픽이 Z.ai를 경고한 이유

    3줄 요약

    • 오픈 웨이트 모델은 학습이 끝난 가중치 파일을 공개해 누구나 내려받아 실행·수정할 수 있는 AI 모델이에요. 학습 데이터와 학습 코드까지 여는 오픈소스와는 공개 범위가 달라요.
    • 앤트로픽은 중국 기업 Z.ai가 공개한 신형 모델을 두고, 누구나 내려받아 고칠 수 있다는 점 자체가 큰 사이버 공격 위험이라고 경고했어요. 지지하는 쪽은 소수 기업의 기술 독점을 막는 장치라고 맞서요.
    • 도입하는 입장에서는 ‘열렸냐 닫혔냐’보다 라이선스, 파일 출처, 실행 환경 통제를 기준으로 따지는 게 실용적이에요.

    누군가 AI 모델 파일을 한 번 내려받으면 그 순간 파일은 만든 회사의 손을 떠나요. 그 복사본을 두고 회사가 할 수 있는 일은 사실상 없어요. 계정을 막을 수도, 요청을 걸러낼 수도, 업데이트로 문제를 고칠 수도 없죠. 오픈 모델을 둘러싼 찬반 논쟁은 거의 전부 이 성질 하나에서 출발해요. 장점과 위험의 뿌리가 같다는 뜻이기도 하고요. 이 구조만 제대로 잡아 두면 “오픈 모델은 위험하다”와 “오픈 모델이 답이다”, 두 주장이 각각 어디까지 맞는지 직접 선을 그을 수 있어요.

    오픈 웨이트는 ‘학습이 끝난 숫자 파일’을 공개한 모델

    용어부터 짚고 갈게요. 여기서 헷갈리면 뒤의 논쟁도 엉뚱하게 읽히거든요. AI 언어 모델은 크게 네 덩어리로 나눠 볼 수 있어요. 모델 구조를 정의한 코드, 학습에 쓴 데이터, 학습을 돌린 코드와 설정, 그리고 학습 결과로 나온 가중치(weights). 가중치는 모델 내부 연결마다 붙어 있는 수치의 묶음이에요. 모델이 ‘아는 것’도, ‘답하는 방식’도 전부 이 숫자들 안에 들어 있다고 보면 돼요.

    오픈 웨이트(open weights) 모델은 이 넷 가운데 가중치 파일을 공개한 모델이에요. 가중치와 구조 코드만 있으면 자기 서버나 PC에서 모델을 그대로 돌릴 수 있어요. 추가 데이터로 미세조정(파인튜닝)해서 성격을 바꾸는 것도 가능하고요. 정작 어떤 데이터로 어떻게 학습했는지는 공개하지 않는 경우가 많아요. 엄밀히 따지면 ‘오픈소스 모델’이라는 말과 구분해서 써야 하는 이유죠.

    소프트웨어에서 오픈소스라고 하면 소스 코드를 보고, 고치고, 다시 배포할 자유를 뜻하잖아요. 이 잣대를 AI 모델에 그대로 대면 가중치만으로는 모자라요. 학습 데이터에 대한 충분한 정보와 학습 코드까지 있어야 같은 결과를 재현하거나 검증할 수 있으니까요. 흔히 ‘오픈 모델’이라 불리는 것 중 상당수는 실제로는 오픈 웨이트예요. 라이선스에 상업적 이용 조건이나 용도 제한을 걸어 둔 경우도 흔하고요. 모델 이름 옆의 ‘오픈’이라는 단어보다 라이선스 파일을 먼저 읽어야 하는 이유도 여기 있어요.

    폐쇄형·오픈 웨이트·오픈소스, 공개 범위는 여기서 갈린다

    세 방식을 같은 항목에 나란히 놓으면 차이가 또렷해져요. 아래 표는 일반적인 경우를 기준으로 했어요. 개별 모델은 라이선스 조건에 따라 세부 사항이 달라져요.

    항목 폐쇄형(API 전용) 오픈 웨이트 오픈소스(완전 공개)
    가중치 파일 비공개 공개 공개
    학습 데이터·학습 코드 비공개 대체로 비공개 공개 또는 상세 정보 제공
    실행 위치 제공사 서버 사용자가 고른 서버·PC 사용자가 고른 서버·PC
    미세조정 제공사가 허용한 범위 안에서만 가능(라이선스 조건 안에서) 자유롭게 가능
    제공사의 오용 차단 수단 요청 필터링, 계정 정지, 모델 교체 배포 후에는 거의 없음 배포 후에는 거의 없음
    공개 후 회수 서비스 중단으로 가능 사실상 불가능 사실상 불가능

    눈여겨볼 건 맨 아래 두 줄이에요. 폐쇄형은 제공사가 서버를 쥐고 있으니 문제가 터지면 사후에라도 개입할 수 있어요. 오픈 웨이트와 오픈소스는 파일이 퍼지는 순간 그 개입 수단이 사라지고요. 남의 서버에 기대지 않아도 되는 자유가 생기는 대신, 누구도 멈춰 세울 수 없게 돼요. 장점과 위험이 정확히 같은 줄에서 나오는 구조예요.

    앤트로픽이 문제 삼은 건 성능보다 ‘수정 가능성’

    앤트로픽이 중국 기업 Z.ai가 공개한 강력한 신형 모델을 두고, 큰 사이버 공격 위험을 안고 있다는 보고서를 냈다고 MIT 테크놀로지 리뷰가 전했어요. 앤트로픽이 무게를 둔 건 모델 성능 그 자체가 아니었어요. 그 모델을 누구나 자유롭게 내려받아 수정할 수 있다는 점이었죠.

    ‘수정’에 방점이 찍힌 이유는 안전장치가 어디에 붙어 있는지 보면 드러나요. 폐쇄형 서비스의 안전장치는 여러 겹이에요. 우선 모델 자체가 위험한 요청을 거절하도록 학습돼 있어요. 그 바깥에서 제공사 서버가 입력과 출력을 한 번 더 검사하고, 사용 패턴이 이상한 계정은 정지할 수도 있죠. 오픈 웨이트 모델을 내려받아 자기 장비에서 돌리면 바깥쪽 두 겹은 처음부터 없어요. 남는 건 모델 안에 학습된 거절 성향 하나. 이것마저 미세조정으로 약해질 수 있다는 점은 보안 연구 쪽에서 꾸준히 지적돼 왔어요.

    사이버 공격에서 이게 유독 문제가 되는 건, 공격 작업 상당 부분이 ‘코드를 쓰고, 고치고, 시험하는’ 반복이라서예요. 코딩 실력이 뛰어난 모델은 방어하는 쪽에 든든한 도구예요. 하지만 같은 실력이 악성 코드 작성이나 취약점 탐색으로 향할 여지도 그만큼 커져요. 폐쇄형이라면 제공사가 이런 사용을 감지하고 막을 기회라도 있어요. 오프라인으로 돌아가는 복사본은 사정이 달라요. 누가 무엇에 쓰는지 아무도 보지 못해요.

    함께 놓고 봐야 할 사실도 하나 있어요. 경고를 낸 앤트로픽은 가중치를 공개하지 않고 자사 서버를 통해 모델을 제공하는 회사예요. 경쟁 구도 속에서 나온 경고라는 점은 감안하고 읽어야 해요. 그렇다고 이해관계가 있다는 사실만으로 경고 내용이 틀렸다고 단정할 근거가 생기진 않아요. 판단의 무게를 정하는 건 보고서가 내놓은 구체적인 위험 시나리오가 얼마나 검증 가능한지예요. 회사의 입장보다 이쪽을 봐야 하는 이유죠.

    공개를 지지하는 쪽은 ‘몇몇 회사만 쥔 AI’를 더 위험하게 본다

    반대편 논리도 만만치 않아요. 오픈 모델을 지지하는 쪽은 강력한 AI를 몇몇 회사만 쥐고 있는 상태가 오히려 위험하다고 봐요. 모델에 접근하는 조건, 가격, 허용 용도를 소수 기업이 정하게 되고, 그 회사들의 판단이 틀렸을 때 바깥에서 검증할 길이 좁아지기 때문이에요.

    실무에서 손에 잡히는 장점도 분명해요.

    • 데이터 반출 없는 처리: 사내 서버에서 모델을 돌리면 고객 정보나 소스 코드를 외부 API로 내보낼 필요가 없어요.
    • 공급자 종속 회피: API 제공사가 가격이나 이용 정책을 바꾸거나 특정 모델 제공을 끝내도, 이미 받아 둔 가중치는 계속 쓸 수 있어요.
    • 도메인 맞춤: 의료, 법률, 사내 문서처럼 특수한 영역에 맞춰 직접 미세조정할 수 있어요.
    • 외부 검증: 연구자가 모델 내부를 직접 들여다보며 편향이나 안전성 문제를 파고들 수 있어요. 폐쇄형 모델로는 API가 허락하는 범위 밖을 볼 수 없죠.

    이 논쟁이 찬성·반대 두 줄로 정리되지 않는 데는 이유가 있어요. 우선 닫혀 있다고 안전한 게 아니에요. 폐쇄형 모델도 우회 프롬프트(탈옥)로 안전장치가 뚫리는 일이 있으니까요. 위험의 크기도 공개 여부만으로 정해지지 않아요. 모델의 능력 수준에 따라 달라지거든요. 논쟁의 과녁이 오픈 모델 전체가 아니라 성능이 가장 높은 ‘프런티어급’ 오픈 모델에 맞춰지는 것도 그래서예요.

    계산이 까다로운 지점은 하나 더 있어요. 비슷한 능력의 모델이 이미 여럿 풀려 있다면, 하나를 더 공개해서 늘어나는 위험은 생각보다 작을 수 있어요. 반대로 처음 선을 넘는 모델이라면 그 하나가 결정적일 수 있고요. Z.ai 모델을 어떻게 볼지도 이 모델이 둘 중 어느 쪽에 해당하느냐에 크게 달려 있어요.

    사내에 오픈 웨이트 모델을 들이는 팀이 챙길 다섯 가지

    사내 챗봇이나 코드 보조, 문서 검색을 외부 API 없이 꾸리려는 팀이라면 오픈 웨이트 모델이 가장 먼저 후보에 오르죠. 이번 논쟁이 실무에 가져올 변화는 아직 추측의 영역이지만, 두 갈래로 짐작해 볼 수 있어요. 하나는 보안 심사에서 ‘이 모델은 누가 만들었나’라는 질문이 잦아질 가능성이에요. 앤트로픽처럼 영향력 있는 회사가 특정 국가 기업의 공개 모델을 위험 사례로 지목하면, 사내 보안팀이나 고객사가 모델 출처를 묻는 일이 늘어날 수 있어요. 다른 하나는 ‘공개 모델이니 그냥 써도 된다’는 분위기가 옅어지는 쪽이에요. 도입 전 점검 절차를 문서로 남기라는 요구가 커질 수 있죠.

    어느 쪽으로 흘러가든 미리 챙겨 둘 항목은 정해져 있어요.

    1. 라이선스 확인: 모델 저장소의 LICENSE 파일이나 모델 카드의 라이선스 항목을 열어 상업적 이용 가능 여부, 사용자 규모 제한, 금지 용도, 파생 모델 배포 조건을 확인해요.
    2. 파일 출처와 무결성: 제작사 공식 계정이 올린 파일인지부터 봐요. 체크섬이 제공되면 내려받은 파일과 대조하고요. 같은 이름으로 누군가 고쳐서 다시 올린 파생본이 섞여 있을 수 있거든요.
    3. 파일 형식: 일부 모델 파일 형식은 불러오는 순간 임의 코드를 실행할 수 있어요. 가능하면 순수 텐서 데이터만 담는 형식을 고르고, 출처가 불분명한 파일은 격리된 환경에서 열어요.
    4. 실행 환경 통제: 모델을 띄운 서버의 외부 네트워크 접근은 막거나 최소한으로 줄여요. 모델이 코드 실행이나 웹 접근 같은 도구를 호출하게 만들 때는 권한을 좁게 주고요.
    5. 입출력 기록: 폐쇄형 API가 대신 해 주던 감시 역할을 이제 직접 해야 해요. 누가 어떤 요청을 보냈는지 로그를 남기고, 민감 정보가 출력에 섞여 나오는지 점검해요.

    무게가 실린 건 마지막 두 항목이에요. 오픈 웨이트 모델을 쓴다는 건 제공사가 지던 안전 책임 일부를 우리 팀이 넘겨받는다는 뜻이거든요. 앞에서 본 ‘바깥쪽 두 겹’의 안전장치를 우리 손으로 다시 세우는 일에 가까워요.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • 앤트로픽이 중국 기업 Z.ai가 공개한 강력한 신형 모델을 큰 사이버 공격 위험으로 지목한 보고서를 냈다.
    • 앤트로픽이 밝힌 핵심 우려는 해당 모델을 누구나 자유롭게 내려받아 수정할 수 있다는 점이다.
    • 비판 측은 악의적 사용자의 오용을, 지지 측은 소수 기업의 기술 통제 방지를 주된 논거로 든다.

    아직 불확실한 것

    • 보고서가 제시한 구체적 위험 시나리오와 그 검증 방법
    • Z.ai의 공식 반박 여부와 해당 모델의 라이선스 조건
    • 이 경고가 각국의 오픈 모델 공개 규제 논의로 번질지 여부
    • 공개 모델이 실제 사이버 공격에 악용된 사례의 규모

    ‘열렸냐 닫혔냐’보다 ‘누가 막을 수 있나’가 먼저다

    오픈 모델 논쟁을 끝까지 따라가면 같은 질문에 닿아요. 모델이 위험한 방식으로 쓰일 때 그걸 막을 수 있는 사람이 누구냐는 질문이에요. 폐쇄형 모델에서는 제공사가 그 역할을 맡아요. 대가로 사용자는 제공사의 정책과 가격, 판단을 받아들이고요. 오픈 웨이트 모델에서는 그 역할이 모델을 내려받은 모든 사람에게 흩어져요. 선의의 사용자가 얻는 자유를 악의적 사용자도 똑같이 얻는 구조죠.

    팀 입장에서 쓸 만한 기준은 오히려 단순해요. 다루는 데이터가 밖으로 나가면 안 되고, 운영 인력이 보안을 직접 챙길 수 있다면 오픈 웨이트가 맞는 선택이에요. 안전 관리를 직접 할 여력이 없고 최상위 성능이 중요하다면 폐쇄형 API 쪽이 덜 부담스럽고요. 어느 쪽을 고르든 ‘오픈’이라는 이름표가 안전이나 자유를 자동으로 보장해 주지는 않아요. 라이선스와 파일 출처, 실행 환경을 직접 확인하는 습관. 이름표보다 그쪽이 훨씬 믿을 만해요.

    출처: MIT Tech Review AI

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  • 구글 테이블톱, 말로 짜는 가족·친구 협업 공간

    구글 테이블톱, 말로 짜는 가족·친구 협업 공간

    3줄 요약

    • 구글 랩스의 실험 도구 테이블톱은 링크·파일·아이디어를 모아 두고 @tabletop에 원하는 기능을 설명하면 여행 일정표, 경비 나누기, 집안일 당번표 같은 공동 도구를 만들어 줘요.
    • 완성된 공간은 초대 링크를 단체 채팅방에 올려 여러 명이 구글 문서처럼 동시에 쓰는 구조라, 참여 문턱이 낮은 게 핵심이에요.
    • 베타는 대기자 명단으로 열리고 미국 18세 이상만 대상이에요. 지금은 이런 AI 생성형 도구가 어떤 계획에 맞는지 기준부터 잡아 두는 게 실속 있어요.

    여행 일정은 공유 문서에, 회비 정산은 스프레드시트에, 저녁 메뉴는 단톡방 투표로. 친구 네댓 명이 여행 하나 준비하는 데도 도구가 서너 개로 흩어지는 건 흔한 일이에요. 구글 랩스(Google Labs)가 실험 중인 테이블톱(Tabletop)은 이 조각들을 한 ‘공간’에 모으고, 그 안에서 쓸 도구는 AI에게 말로 설명해 만들게 하는 서비스예요. 겨냥하는 쪽은 회사 팀이 아니라 가족과 친구.

    제품 하나보다 방식 쪽이 더 눈여겨볼 만해요. 앱이 정해 둔 기능 목록에서 고르는 대신, 우리 모임 규칙에 맞춘 도구를 그때그때 만들어 쓰는 선택지가 생겼으니까요. 이 방식이 언제 맞고 언제 기존 공유 문서로 충분한지 기준을 세워 두면, 테이블톱이 아닌 비슷한 서비스를 고를 때도 그 잣대를 그대로 가져다 쓸 수 있어요.

    테이블톱은 ‘공간’을 만들고, 그 안의 도구는 AI가 짠다

    구조는 세 층으로 나눠 보면 쉽게 잡혀요. 맨 바깥에 모임 단위의 협업 공간이 있어요. 그 안에 링크·파일·아이디어 같은 재료가 쌓이고, 맨 위에는 이 재료를 바탕으로 만든 대화형 도구가 올라가요.

    도구를 만드는 길은 두 가지예요. 공간 안에서 @tabletop을 불러 원하는 걸 설명하거나, 미리 준비된 스타터 템플릿을 고르거나. 구글 랩스의 디자인·엔지니어링 리드 로만 누릭(Roman Nurik)은 블로그 글에서 이렇게 만들 수 있는 도구로 맞춤형 여행 일정표, 저녁 메뉴 투표, 경비 나누기 도구, 토너먼트 대진표를 들었어요. 저축 현황 트래커, 집안일 당번표, 행사 계획표도 예시로 소개됐고요.

    이때 쓰이는 방식이 이른바 ‘바이브코딩’이에요. 코드를 한 줄도 직접 쓰지 않고 필요한 기능을 자연어로 설명하면, AI가 그 기능을 하는 작은 프로그램을 만들어 주는 방식을 말해요. 중요한 건 결과물이 문서가 아니라 ‘도구’라는 점이에요. 공유 문서는 사람이 내용을 채우고 계산도 손으로 해야 해요. 대화형 도구는 다르죠. 각자 값을 넣으면 집계와 계산이 따라 나와요. 투표 도구는 표를 세고, 경비 도구는 누가 누구에게 얼마를 보내야 하는지 보여 주는 식이에요.

    공간이 준비되면 초대 링크를 단체 채팅방에 올리고, 들어온 사람들이 구글 문서처럼 같은 시간에 함께 쓰는 구조예요. 누릭은 이 동시 사용을 따로 강조했어요. 모임 계획은 여러 명이 한 화면을 같이 들여다봐야 굴러간다는 점을 생각하면 자연스러운 강조점이에요.

    아사나·먼데이와 닮은 화면, 쓰는 사람은 다르다

    테이블톱 화면은 아사나(Asana)나 먼데이(Monday) 같은 업무 관리 앱과 비슷한 인상을 줘요. 닮은 건 생김새까지. 업무 관리 앱은 담당자, 마감일, 진행 상태를 체계적으로 관리하도록 짜여 있어서, 가족 여행 하나 계획하자고 꺼내기엔 무겁게 느껴지기 쉬워요.

    개인 모임은 업무와 사정이 달라요. 우선 참여자에게 도구 사용법을 배울 의무가 없어요. 회사에서는 교육이라도 받지만 친구 모임에서 “이 앱 깔고 가입해”라고 하면 절반은 안 들어오거든요. 필요한 기능도 모임마다 제각각이에요. 여행은 일정과 경비, 동네 축구 모임은 대진표, 룸메이트끼리는 집안일 당번이 중심이죠. 게다가 대부분 한시적이에요. 여행이 끝나면 그 공간은 할 일을 다 한 셈이고요.

    이 세 가지를 겹쳐 보면 개인 계획에는 ‘정해진 기능을 잘 갖춘 앱’보다 ‘필요한 기능을 그때 만들어 주는 공간’이 더 맞을 수 있어요. 생김새는 업무용 협업툴에서 빌리고, 기능은 고정 템플릿 대신 요청을 받아 만든다. 테이블톱의 설계 방향은 이렇게 읽혀요.

    공동 계획 도구를 고를 때 먼저 볼 네 가지 기준

    테이블톱이든 다른 서비스든, 가족·친구 공동 계획 도구를 고를 땐 아래 네 가지를 차례로 따져 보면 판단이 빨라져요.

    1. 참여 문턱: 링크 하나로 바로 들어올 수 있는지, 별도 가입이나 앱 설치가 필요한지. 참여자 중 한 명이라도 못 들어오면 단톡방에서 다시 정리하는 일이 되풀이돼요.
    2. 동시 사용: 여러 명이 같은 시간에 열어도 내용이 꼬이지 않는지. 투표나 일정 조율처럼 다 같이 붙어서 결정하는 순간이 있는 계획이라면 필수예요.
    3. 규칙의 고유함: 우리 모임만의 규칙이 있는지. 회비를 인원수가 아니라 참석 일수로 나눈다거나, 집안일을 주마다 돌아가며 맡는다면 기성 템플릿으로는 아쉬워요. 규칙이 독특할수록 AI 생성형 도구의 이점이 커져요.
    4. 참여자 조건: 연령이나 거주 국가 제한에 걸리는 사람이 있는지. 가족 계획에는 아이가 끼는 경우가 많아서 특히 꼼꼼히 봐야 하는 항목이에요.

    테이블톱에서 확인된 내용을 이 기준에 맞춰 놓으면 아래와 같아요.

    기준 테이블톱에서 확인된 내용
    규칙의 고유함 대응 @tabletop에 원하는 기능을 설명해 맞춤 도구 생성, 또는 스타터 템플릿 선택
    공간에 넣는 재료 링크, 파일, 아이디어
    도구 예시 여행 일정표, 저녁 메뉴 투표, 경비 나누기, 토너먼트 대진표, 저축 트래커, 집안일 당번표, 행사 계획
    참여 문턱 초대 링크를 단체 채팅방에 공유해 참여
    동시 사용 구글 문서처럼 여러 명이 같은 시간에 사용
    참여자 조건 대기자 명단 방식의 베타, 미국 18세 이상

    참여 문턱과 동시 사용은 테이블톱이 처음부터 신경 쓴 부분이에요. 규칙의 고유함은 AI 생성 기능으로 대응하고요. 지금 가장 제약이 큰 항목은 참여자 조건이에요. 네 기준 중 하나라도 크게 어긋나면 기능이 아무리 좋아도 모임 전체가 옮겨 오긴 어려운데, 현재 테이블톱의 걸림돌은 기능 쪽이 아니라 누가 들어올 수 있느냐 쪽에 있어요.

    집안일 당번표·경비 나누기, 요청 문장은 이렇게 짠다

    누릭이 설명한 사용 흐름은 네 단계로 정리돼요.

    1. 모임용 공간 만들기 (공간 생성 버튼 이름은 확인되지 않음)
    2. 계획에 필요한 링크·파일·아이디어 넣기: 숙소 예약 링크, 항공권 PDF, “둘째 날 비 오면 실내 일정” 같은 메모
    3. @tabletop을 불러 만들 도구를 설명하거나, 스타터 템플릿 고르기
    4. 완성된 공간의 초대 링크를 단체 채팅방에 공유하기

    결과물 품질은 3단계의 요청 문장에서 판가름 나요. 바이브코딩 도구는 설명이 모호한 대목을 AI가 짐작으로 메우거든요. 그래서 아래 네 가지는 문장에 꼭 담아 두는 게 좋아요.

    • 누가 쓰는지: 참여자 이름과 인원. “룸메이트 세 명(민수, 지영, 현우)”처럼 구체적으로.
    • 무엇을 넣고 무엇이 나오는지: “각자 낸 금액을 입력하면, 누가 누구에게 얼마를 보내야 정산이 끝나는지 보여 줘”처럼 입력과 출력을 짝지어서.
    • 예외 규칙: “숙소비는 네 명이 나누고, 렌터카 비용은 운전한 두 명을 빼고 나눠”처럼 모임만의 규칙.
    • 주기와 상태: “매주 월요일마다 담당이 한 칸씩 돌아가고, 끝낸 사람은 체크 표시”처럼 반복 주기와 완료 표시 방식.

    집안일 당번표라면 요청 문장은 이 정도면 충분해요.

    룸메이트 세 명이 쓰는 집안일 당번표를 만들어 줘. 항목은 설거지, 분리수거, 화장실 청소. 매주 월요일에 담당이 한 칸씩 돌아가고, 끝낸 사람은 체크할 수 있게 해 줘. 이번 주에 아직 안 끝난 항목은 맨 위에 보여 줘.

    모든 기능을 처음부터 한 문장에 몰아넣을 필요는 없어요. 기본 형태를 먼저 만들고 “체크 안 된 항목은 빨간색으로” 같은 요청을 하나씩 덧붙이는 편이 나아 보여요. 요구 사항이 길수록 AI가 일부를 놓치거나 섞어서 해석할 여지가 커지기 때문이에요. 돈이 걸린 도구라면 한 단계 더. 경비 나누기 도구는 첫 결과가 나왔을 때 금액 두세 건으로 직접 검산해 보는 걸 권해요. AI가 만든 계산 로직은 겉보기엔 멀쩡해도 반올림이나 예외 규칙 처리에서 어긋날 수 있거든요.

    미국 18세 이상 베타, 아이 낀 가족 계획엔 걸림돌

    테이블톱 베타는 대기자 명단을 통해 순차적으로 열리고 있어요. 대상은 미국의 18세 이상 이용자로 한정돼 있고요.

    이 연령 조건은 가족 단위 이용과 정면으로 부딪혀요. 집안일 당번표나 가족 행사 계획은 아이와 청소년이 함께 써야 의미가 있는데, 지금 조건으로는 성인만 들어올 수 있거든요. 더버지는 누릭이 소개 영상에서 든 예시 중 일부가 아이나 청소년의 참여를 전제로 한다며, 이 연령 제한은 공개 테스트 기간에만 걸린 조건일 수 있다고 봤어요. 소개 영상이 보여 주는 사용 장면과 지금의 참여 조건이 서로 어긋나 있으니, 충분히 나올 만한 해석이에요.

    초대 링크를 단체 채팅방에 올리는 방식은 모임 계획이 카카오톡 단톡방에서 시작되는 경우가 많은 국내 습관과도 잘 맞을 것으로 보여요(추측). 한국어 요청으로 만든 도구의 정확도는 아직 확인되지 않았어요. 국내에서의 실제 쓸모는 이 부분에 가장 크게 좌우될 거예요. 공유 방식이 아무리 익숙해도, 한국어로 설명한 규칙을 도구가 제대로 옮기지 못하면 다시 단톡방 정리로 돌아가게 되니까요.

    기다리는 동안 할 수 있는 건 앞의 기준을 지금 쓰는 도구에 먼저 대 보는 일이에요. 규칙이 단순한 일회성 계획이라면 구글 시트나 문서를 링크로 공유해 함께 편집하는 것으로 충분해요. 생성형 공간이 제값을 하는 건 규칙이 독특하고 여러 번 반복되는 계획이에요. 우리 집이나 모임에 그런 계획이 있는지 추려 두면, 비슷한 서비스가 열렸을 때 바로 써 볼 수 있어요.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • 구글 랩스의 실험적 AI 도구로, 가족·친구와 계획을 맞추기 위한 맞춤 협업 공간을 생성
    • 링크·파일·아이디어를 넣은 뒤 @tabletop에 요청하거나 스타터 템플릿을 골라 대화형 도구 생성
    • 예시 도구: 여행 일정표, 저녁 메뉴 투표, 경비 나누기, 토너먼트 대진표, 저축 트래커, 집안일 당번표, 행사 계획
    • 초대 링크를 단체 채팅방에 공유하면 구글 문서처럼 여러 명이 동시 사용
    • 베타는 대기자 명단 방식, 미국 18세 이상 이용자로 제한

    아직 불확실한 것

    • 정식 출시 시점과 요금 체계
    • 국내 출시 일정
    • 한국어 요청에 대한 도구 생성 정확도
    • 초대받은 참여자의 구글 계정 필요 여부
    • 18세 미만 이용 허용 시점
    • 업로드한 파일·링크의 데이터 처리 방식과 내보내기 지원

    단톡방 투표로 끝낼 일과 도구를 만들 일 가르는 법

    갈림길은 계획의 성격이에요. 한 번 정하고 끝나는 결정, 예를 들어 이번 주 저녁 메뉴 하나 고르는 일은 단톡방 투표가 가장 빨라요. 규칙이 단순한 일정 공유라면 공유 문서 한 장이면 충분하고요. 공간을 만들고 재료를 넣고 링크를 돌리는 단계를 생각하면, 이런 일에 도구를 따로 만드는 건 오히려 손이 더 가요.

    AI로 도구를 만들어 쓸 가치는 세 조건이 겹칠 때 생겨요. 계산이나 집계가 필요하고, 모임만의 예외 규칙이 있고, 여러 사람이 여러 번 들여다봐야 하는 계획. 여행 경비 정산, 몇 주씩 이어지는 집안일 당번, 친구들끼리 하는 리그전 대진표가 딱 그런 경우예요. 이런 계획이 있다면 요청 문장에 넣을 참여자, 입력과 출력, 예외 규칙, 주기를 미리 메모해 두세요. 테이블톱이 문을 넓히든 비슷한 서비스가 먼저 오든, 도구를 만드는 시간을 가장 크게 줄여 주는 건 그 메모 한 장일 거예요.

    출처: The Verge

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  • 카플레이 제미나이 아이콘, 안 뜰 때 점검 순서

    카플레이 제미나이 아이콘, 안 뜰 때 점검 순서

    3줄 요약

    • Gemini 앱이 CarPlay 홈 화면에 전용 아이콘으로 올라왔어요. 이제 구글 지도를 거치지 않고 탭 한 번으로 Gemini Live 대화를 시작할 수 있어요.
    • 아이콘을 쓰려면 아이폰에서 세 가지를 먼저 갖춰야 해요. Gemini 앱 최신 버전, 마이크 권한, 그리고 Gemini Live를 한 번 이상 써 본 기록이에요.
    • 차에서 나눈 대화는 아이폰 Gemini 앱 채팅 기록에 그대로 남아요. 동승자가 많은 차라면 활동 기록 설정부터 확인하세요.

    CarPlay 홈 화면에 Gemini 아이콘이 따로 생겼어요. 지금까지는 구글 지도 앱 안으로 들어가야 Gemini를 부를 수 있었는데, 그 입구가 홈 화면으로 나온 거예요. 구글이 Gemini 앱을 Apple CarPlay에 직접 올렸다고 엔가젯(Engadget)이 전했어요. 다만 앱 업데이트 한 번으로 끝나는 일은 아니에요. 아이폰에서 미리 갖춰 둘 조건이 있거든요. 그걸 모르고 차에 타면 아이콘을 찾느라 차 화면만 이리저리 넘기다 시간을 버리게 돼요. 준비는 전부 아이폰에서 하면 돼요. 차에서는 홈 화면 배치만 손보면 되고요.

    지도 속 기능이던 Gemini가 CarPlay 독립 앱으로 나왔다

    구조부터 짚고 갈게요. 구글은 원래 CarPlay용 구글 지도 앱 안에 Gemini를 넣어 뒀어요. 지도 화면 안에서 부르는 방식이라 지도를 안 켜면 Gemini도 못 썼죠. 이번에 추가된 건 Gemini 앱 자체가 CarPlay 앱으로 올라오는 방식이에요. 홈 화면에서 Gemini 아이콘을 누르면 Gemini Live 대화가 열려요. 그다음부터는 손 댈 필요 없이 말로 주고받으면 돼요.

    개발자 식으로 말하면, 지도라는 호스트 앱에 붙어 있던 기능이 독립 앱으로 떨어져 나오면서 진입점이 하나 더 생긴 거예요. 입구는 늘었지만 기록이 따로 쌓이지는 않아요. 대화는 아이폰 Gemini 앱과 같은 곳에 저장되거든요. 아이폰에서 하던 대화를 차에서 이어 가도 되고, 차에서 아예 새 대화를 시작해도 된다는 게 구글 설명이에요.

    자동차용 Gemini는 플랫폼마다 붙는 기능이 달라요. 구글이 밝힌 것만 표로 모으면 이렇습니다.

    환경 쓰는 기기 확인된 내용
    CarPlay (구글 지도 경유) 아이폰 구글 지도 앱 화면 안에서 Gemini 호출, 이전부터 제공되던 방식
    CarPlay (Gemini 앱) 아이폰 홈 화면 아이콘 탭으로 실행, Gemini Live 핸즈프리 대화, 이전 대화 이어 가기, 아이폰 앱과 기록 동기화
    Android Auto 안드로이드폰 Gemini에 Personal Assistance 적용 (다른 구글 앱 정보를 활용한 맞춤 답변)
    Google built-in 차량 차량 내장 시스템 Gemini에 Personal Intelligence 도입 진행 중

    Android Auto 줄을 잘 보세요. 다른 구글 앱의 정보를 끌어와 답을 맞춤형으로 바꿔 주는 Personal Assistance가 Android Auto용 Gemini에는 켜졌어요. 반면 CarPlay용 Gemini 설명에는 이 기능이 빠져 있어요. 안드로이드폰에서 받던 개인화 답변을 CarPlay에서도 똑같이 기대하면 실망할 수 있다는 얘기예요. 이름은 둘 다 Gemini여도 플랫폼마다 붙은 기능이 다르다고 생각하고 쓰는 게 맞아요.

    차에 타기 전, 아이폰에서 끝낼 준비 세 가지

    구글이 내건 조건은 세 가지. 하나라도 빠지면 CarPlay에서 Gemini가 제대로 안 돌아가요. 차에 타기 전에 아이폰에서 순서대로 해 두세요. 아래 경로는 iOS 18 이후 한국어 설정 화면 기준이에요.

    1. Gemini 앱을 최신 버전으로 업데이트: App Store → 오른쪽 위 프로필 아이콘 → 업데이트 목록에서 Gemini 옆 ‘업데이트’ 탭. 목록에 없으면 App Store에서 Gemini를 직접 검색해 보세요. 버튼이 ‘열기’로 나오면 이미 최신 버전이에요.
    2. 마이크 권한 켜기: 설정 → 앱 → Gemini → 마이크 켬 (iOS 17 이하는 설정 → 화면 아래쪽 앱 목록 → Gemini → 마이크). 어떤 앱에 마이크 권한을 줬는지 한 화면에서 훑고 싶다면 설정 → 개인정보 보호 및 보안 → 마이크에서 Gemini 토글을 확인해도 돼요.
    3. 아이폰에서 Gemini Live 한 번 실행: Gemini 앱 → 입력창 오른쪽 Live 버튼(음파 모양 아이콘) → 한두 마디 대화 → 종료. 마이크 접근을 묻는 창이 뜨면 ‘허용’을 누르세요. 2번을 건너뛰었더라도 여기서 권한이 같이 켜져요.

    제일 놓치기 쉬운 건 세 번째예요. Gemini를 텍스트 채팅으로만 써 온 사람이라면 Live를 한 번도 안 켜 봤을 가능성이 크거든요. 구글이 굳이 ‘최소 한 번’을 조건으로 건 건, 권한 요청이나 첫 실행 안내처럼 화면을 봐야 하는 과정을 운전 전에 아이폰에서 끝내게 하려는 설계로 보여요. 운전석에서 팝업 문구를 읽고 있으면 안 되니까요. 이 단계는 집에서 하거나, 최소한 차를 세워 둔 상태에서 해 두세요.

    CarPlay 화면에 Gemini 아이콘이 없을 때 볼 곳 여섯 군데

    준비를 다 마쳤는데도 차 화면에 아이콘이 없다면 이제 CarPlay 쪽 표시 설정을 볼 차례예요. 위에서부터 하나씩 내려가면 원인이 금방 좁혀져요.

    1. 홈 화면 뒤쪽 페이지 확인: 새로 추가된 앱은 홈 화면 마지막 페이지에 놓일 수 있어요. 차량 화면을 옆으로 끝까지 넘겨 보세요.
    2. CarPlay 사용자화에서 숨김 여부 확인: 설정 → 일반 → CarPlay → 내 차량 이름 → 사용자화. Gemini 왼쪽에 초록색 더하기(+) 버튼이 있으면 숨겨진 상태예요. 눌러서 표시로 바꾸고, 오른쪽 핸들(≡)을 끌어 맨 위로 올려 두면 첫 페이지에 자리를 잡아요.
    3. CarPlay 다시 연결: 업데이트 직후인데 아이콘이 안 보인다면 연결을 한 번 새로 잡아 보세요. 유선은 케이블을 뺐다 다시 꽂고, 무선은 차량 쪽에서 연결을 끊었다가 다시 이으면 돼요.
    4. 셀룰러 데이터 허용 확인: 설정 → 셀룰러 → 앱 목록에서 Gemini 켬. 이 토글이 꺼져 있으면 집 와이파이에서는 멀쩡하던 Gemini가 차 안에서만 대답을 안 해요.
    5. 잠금 상태 연결 허용 확인: 설정 → 일반 → CarPlay → 내 차량 이름 → ‘잠겨 있을 때 CarPlay 허용’. 꺼져 있으면 아이폰 잠금을 풀어야 CarPlay가 동작해요. Gemini만의 문제는 아니지만, 되는 날과 안 되는 날이 섞여 있다면 여기도 의심해 보세요.
    6. 마지막 수단: 아이폰 재시동. 그래도 안 되면 설정 → 일반 → CarPlay → 내 차량 이름 → ‘이 차량 지우기’를 누른 뒤 처음부터 다시 연결하세요.

    증상에 따라 볼 곳이 달라요. 아이콘 자체가 없으면 1~3번, 아이콘은 있는데 눌러도 대답이 없으면 4번과 마이크 권한부터 보세요. ‘이 차량 지우기’는 연결을 처음부터 다시 잡아야 하니 나머지를 다 해 본 뒤에 꺼내는 게 좋아요. 언어도 조건 중 하나예요. 구글은 Gemini Live가 지원하는 모든 언어에서 CarPlay용 Gemini를 제공한다고 했어요. 뒤집어 말하면 아이폰에서 Gemini Live가 안 열리는 환경이라면 CarPlay에서도 기대하기 어렵다는 얘기죠. 차 쪽 설정을 뒤지기 전에 아이폰에서 Live가 열리는지부터 확인하세요. 그게 헛수고를 줄이는 순서예요.

    차에서 한 말은 아이폰 채팅 기록에 그대로 쌓인다

    CarPlay에서 나눈 대화는 아이폰 Gemini 앱과 동기화돼 채팅 기록에 남는다고 구글은 밝혔어요. 쓸모는 분명해요. 출근길에 말로 풀어 놓은 회의 준비 내용을, 도착해서 아이폰으로 다시 훑어볼 수 있거든요. 운전 중엔 받아 적을 방법이 없는데, 그 몫을 기록 동기화가 대신 해 주는 셈이에요.

    대신 신경 쓸 게 하나 늘어요. 메일함 얘기든 일정 질문이든 전부 기록에 쌓이고, 대답은 차량 스피커로 나와요. 가족이나 동료를 자주 태우는 차라면 메일 내용이 동승자 귀에 그대로 들어간다는 점을 기억해 두세요. 옆자리에 누가 있을 땐 메일 관련 질문을 잠깐 미뤄 두는 것도 방법이에요. 기록을 얼마나 남길지는 아래 경로에서 정하면 돼요.

    • 대화 기록 저장 설정: Gemini 앱 → 오른쪽 위 프로필 사진 → Gemini 앱 활동(이 단계는 확실하지 않아요. ‘Keep Activity’로 표시되는 화면도 있어요) → 저장 끄기 또는 자동 삭제 주기 선택.
    • 메일·일정 연결 확인: Gemini 앱 → 프로필 사진 → 앱(이전 표기 ‘확장 프로그램’) → Gmail, Google 캘린더 연결 상태 확인. 이 단계의 메뉴 위치도 확실하지 않아요.

    저장을 아예 꺼 버리면 앞에서 말한 ‘도착해서 다시 훑어보기’도 같이 포기하는 거예요. 둘 중 뭘 택할지 따져 보고 고르세요. 두 번째 항목에는 제 추측이 섞여 있어요. 구글이 CarPlay 활용 예시로 메일함 훑기와 일정 확인을 든 걸 보면, Gemini가 메일과 캘린더 정보에 접근할 수 있게 연결돼 있어야 제대로 답할 것으로 보여요. 운전 중에 ‘메일 확인해 줘’라고 했는데 엉뚱한 대답이 돌아온다면 이 연결 상태부터 확인해 보세요.

    국내 내비는 그대로 두고 대화만 Gemini로 나눠 쓰는 조합

    국내에선 길 안내를 국내 내비 앱에 맡기는 운전자가 많죠. 지도 경유 방식에서는 Gemini 하나 쓰자고 평소 안 쓰는 구글 지도를 띄워야 했어요. 꽤 번거로운 구조였죠. 전용 아이콘이 생기면서 내비는 쓰던 앱 그대로 두고, 대화는 Gemini 아이콘으로 따로 여는 조합이 가능해졌어요. 지도 앱과 AI 비서를 각각 고를 수 있게 된 거라, 국내 CarPlay 사용자 입장에선 기능 하나 늘어난 것보다 체감이 클 것으로 봐요.

    한국어 대화는 아이폰에서 먼저 확인해 보세요. Gemini 앱에서 Live 버튼을 누르고 한국어로 말을 걸어 보면 돼요. 한국어로 대답이 돌아오면 구글이 내건 언어 조건은 맞춘 걸로 보여요. 이 테스트가 앞에서 말한 세 번째 준비 단계까지 겸하니까, 따로따로 하지 말고 한 번에 끝내세요.

    주변 장소 추천은 기대치를 조금 낮춰 두는 게 좋겠어요(추측). 구글은 동네에서 가 볼 만한 곳 추천을 활용 예시로 들었는데, 국내 가게 리뷰나 영업 정보는 국내 포털 지도 서비스 쪽에 더 많이 쌓여 있는 편이에요. 추천 결과가 평소 쓰던 지도 앱과 다르게 나와도 이상한 일은 아니라는 뜻이죠. Gemini 추천은 후보 목록 정도로 받고, 실제 길 안내는 쓰던 내비로 넘기는 방식이 무난해 보여요.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • CarPlay 홈 화면의 Gemini 아이콘을 탭해 바로 실행
    • Gemini Live가 지원하는 모든 언어에서 제공
    • 이전 대화 이어 가기와 새 대화 시작 모두 가능
    • 아이폰 Gemini 앱과 대화 동기화, 채팅 기록에 저장
    • 사용 조건: Gemini 앱 최신 버전, 마이크 권한, 아이폰에서 Gemini Live 1회 이상 사용
    • 구글 지도 앱을 통한 기존 CarPlay Gemini 경로
    • Android Auto용 Gemini의 Personal Assistance 적용, Google built-in 차량의 Personal Intelligence 도입 진행

    아직 불확실한 것

    • CarPlay용 Gemini의 Personal Assistance 지원 여부
    • 핸들 음성 버튼으로 Gemini를 바로 부르는 방법
    • CarPlay용 Gemini에 필요한 최소 iOS 버전
    • Gemini Live 대화 중 다른 내비 앱 음성 안내의 처리 방식
    • 국내 아이폰에서 CarPlay용 Gemini가 표시되는 시점과 한국어 대화 품질

    회의 준비는 Gemini에게, 전화·문자는 Siri에게

    CarPlay에서 핸들 음성 버튼은 Siri를 부르고, Gemini는 아이콘을 눌러 여는 구조로 보여요. 비서가 둘이 되는 셈이라 역할을 미리 나눠 두면 덜 헷갈려요. 구글이 든 활용 예시를 기준으로 Gemini에 맡길 만한 일을 추리면 이래요.

    • 회의 준비: 회의 안건을 말로 풀어 놓고 예상 질문을 뽑아 달라고 하기
    • 메일함 훑기: 읽지 않은 메일 중 답장이 필요한 것만 추려 달라고 하기
    • 일정 확인: 다음 일정이 뭔지, 그 전에 챙길 일은 없는지 물어보기
    • Daily Brief 듣기: 구글이 Daily Brief라고 부르는 브리핑을 음성으로 듣기
    • 주변 장소 찾기: 목적지 근처에서 가 볼 만한 곳 후보 받기

    전화 걸기, 문자 답장, 음악 넘기기처럼 아이폰 기능을 직접 건드리는 일은 Siri 몫으로 남겨 두는 게 안전해요. 구글이 CarPlay용 Gemini 활용 예시로 든 것 중에 이런 기기 제어는 하나도 없었거든요. 하나만 더요. 핸즈프리라고 해도 첫 설정, 아이콘 배치, 기록 설정 변경은 전부 주차한 상태에서 끝내 두세요. 운전 중엔 말로만 주고받고, 화면은 Gemini 아이콘을 누를 때 딱 한 번만 보세요. 이 기능을 안전하게 쓰는 방법은 결국 그거예요.

    출처: Engadget

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  • COP31 합의문, 화석연료 문구와 재원 이행이 관건

    COP31 합의문, 화석연료 문구와 재원 이행이 관건

    3줄 요약

    • COP 합의문의 성과는 ‘화석연료’ 문구가 들어갔는지, 기후재원 숫자에 이행 장치가 붙었는지, 1.5°C를 어떻게 표현했는지로 판단한다.
    • 기후재원 목표는 2035년까지 연 3,000억 달러지만, OECD 집계로 선진국이 2024년에 제공한 금액은 1,367억 달러였다.
    • COP31 의장단이 추진하는 전기화 35% 서약과 AI 지속가능성 서약은 공식 합의문 밖의 자발적 약속이라 강제력이 없다.

    COP28 최종 합의문에는 화석연료에서 벗어나는 ‘전환(transition away)’이 명시됐다. 두 해 뒤 COP30 최종 합의문에는 ‘화석연료(fossil fuels)’라는 표현이 단 한 번도 나오지 않았다.

    유엔 기후총회의 성패는 대개 이렇게 갈린다. 단어 하나, 숫자 하나로. 튀르키예와 호주가 공동 주최하고 튀르키예 안탈리아에서 열리는 COP31도 같은 잣대로 읽으면 된다.

    잣대를 대기 전에 알아둘 개념은 네 가지다.

    • 협약과 당사국의 구조
    • 1.5°C 목표의 위상
    • 감축·적응·손실과 피해로 나뉘는 기후재원
    • 공식 합의문과 자발적 서약의 차이

    전체 동의로 채택되니 강한 문구는 깎인다

    COP는 ‘Conference of the Parties’, 곧 당사국총회의 약자다. 당사국은 유엔기후변화협약(UNFCCC)에 가입한 나라를 말한다. 각국이 기후 협상에 공식 참여하는 근거가 이 협약이고, 해마다 열리는 COP는 협약을 어떻게 이행할지 정하는 최고 의사결정 자리다.

    합의문은 참가국 전체의 동의로 채택된다. 일부 국가만 강하게 반대해도 그 표현은 빠지거나 누그러진다. 같은 주제를 다뤄도 회차마다 동사와 수식어가 달라지는 이유다.

    ‘촉구한다’와 ‘고려한다’. ‘전환’과 ‘감축’. 이 사이의 차이가 협상의 실제 결과물이다.

    협약을 탈퇴하면 협상 테이블에서도 빠진다. 트럼프 대통령은 미국을 파리협정에서 공식 탈퇴시켰고, 유엔기후변화협약 탈퇴 절차도 밟고 있다. COP31은 미국 공식 대표단이 없는 두 번째 COP다. 대표적 배출국이 빠진 채 나온 합의는 남은 당사국끼리의 약속이 되고, 무게가 줄어드는 것은 피하기 어렵다.

    1.5°C는 목표에서 초과 폭을 재는 기준선으로

    파리협정은 유엔 기후총회에서 채택된 협정이다. 지구 평균기온 상승을 산업화 이전 대비 1.5°C로 제한한다는 목표가 여기서 나왔다.

    문제는 시점이다. 유엔환경계획(UNEP)은 보고서에서 지구온난화가 1.5°C 목표를 “향후 몇 년 안에” 넘어설 가능성이 높다고 인정했다. 유엔 기구가 초과를 사실상 전제한 셈이다. 지금의 1.5°C는 달성할 목표라기보다 초과 폭을 재는 기준선으로 보는 편이 정확하다.

    그 결과 협상의 질문도 두 갈래로 나뉘었다.

    • 배출을 얼마나 빨리 줄일 것인가
    • 피할 수 없는 피해를 견디는 비용을 누가 낼 것인가

    기후재원 목표 3,000억 달러, 2024년 실적은 1,367억 달러

    기후재원(climate finance)은 쓰임새에 따라 세 갈래로 나뉜다.

    구분 쓰임새 대표 예시
    감축(mitigation) 온실가스 배출 자체를 줄이는 돈 재생에너지 발전 설비, 전력망 확충
    적응(adaptation) 이미 진행 중인 기후변화에 맞춰 사회 기반을 바꾸는 비용 홍수 방어 시설, 조기 경보 체계
    손실과 피해(loss and damage) 적응으로도 막지 못한 피해의 복구 빙하 붕괴 홍수 이후 네팔 복구

    COP29에서는 감축과 적응을 지원하기 위해 2035년까지 연 3,000억 달러를 조성한다는 목표가 합의됐다. 경제협력개발기구(OECD) 집계로 선진국이 2024년에 실제로 제공한 기후재원은 1,367억 달러. 목표액의 절반에도 못 미친다. 3,000억 달러라는 목표보다 1,367억 달러에서 얼마나 올라가느냐가 실제 성적표인 셈이다.

    COP30 합의에는 같은 기간 적응 재원을 3배로 늘린다는 목표가 더해졌다. 적응 재원은 수년간 거의 늘지 않았다. 그래서 3배 목표는 적응 분야에 실제 증액이 일어나는지를 가늠하는 지표가 된다.

    손실과 피해 재원이 얼마나 부족한지는 히말라야 사례에서 드러난다. 빙하 붕괴로 일어난 홍수에 약 1,500명이 숨지고 5,000명 넘게 실종됐다. 피해액은 50억 달러에 가까웠다.

    유엔 손실과 피해 기금이 네팔 복구에 약정한 금액은 2,000만 달러다. 네팔이 입은 전체 추정 피해의 1%에도 못 미친다. 합의문에 기금 문구가 들어가는 일과 피해국이 실제로 받는 금액 사이의 간극이 이만큼이다.

    ‘화석연료’는 COP28에 들어갔다가 COP30에서 사라졌다

    합의문에서 가장 정치적인 단어를 하나만 꼽으면 ‘화석연료’다. COP28 합의문은 화석연료로부터의 전환을 명시적으로 요구했다. 두 회차 뒤 COP30 합의문에서는 단어 자체가 빠졌다. 감축 방향을 정한 표현이 후퇴했다는 평가가 나온 건 자연스러운 일이었다.

    회차 쟁점 분야 합의·추진 내용 읽을 때 볼 점
    COP28 화석연료 최종 합의문에 화석연료로부터의 전환 명시 이후 회차의 화석연료 문구를 비교하는 기준점
    COP29 기후재원 2035년까지 연 3,000억 달러 조성 목표 OECD 집계 2024년 선진국 제공액은 1,367억 달러
    COP30 적응 재원·화석연료 같은 기간 적응 재원 3배 목표, 최종 합의문에 ‘화석연료’ 표현 없음 적응 재원은 수년간 정체
    COP31 이행·비공식 서약 ‘이행 COP’ 표방, 전기화 35%·AI 지속가능성 서약 추진 공동 의장국 호주·튀르키예의 화석연료 의존이 문구 수위에 미칠 영향

    COP31 공동 의장국의 에너지 구조도 이 논쟁과 직접 맞닿아 있다.

    • 호주: 석탄과 천연가스의 주요 수출국
    • 튀르키예: 석탄을 포함한 화석연료 의존도가 높은 전력망

    두 나라 모두 화석연료와의 관계 때문에 비판을 받아 왔다. 의장국은 합의문 문안 조율을 주도하는 자리다. 의장국의 이해관계가 최종 문구의 강도에 영향을 줄 수 있다는 뜻이다.

    회의장 밖 사정도 좋지 않다. COP31은 이란 전쟁으로 중동이 흔들리고 에너지 가격이 치솟아 세계 경제가 충격을 받은 상황에서 열렸다. 에너지 안보가 급한 나라일수록 화석연료 감축 시점을 못 박는 문구에 반대할 유인이 커진다. 문구 협상이 한층 까다로울 것으로 보이는 이유다.

    COP31 최종 합의문에 ‘화석연료’가 어떤 수위로 들어갈지는 폐막 문서가 나와야 확인된다. 다만 의장국의 에너지 구조, 에너지 가격 급등, COP30의 선례를 함께 놓고 보면 COP28 수준의 ‘전환’ 문구가 되살아나기에 좋은 조건은 아니다.

    전기화 35%와 AI 서약, 서명해도 의무는 없다

    COP에서 나오는 약속은 두 층위로 나뉜다.

    • 공식 합의문: 당사국 전체가 채택하는 문서
    • 자발적 서약(pledge): 의장국 등이 주도하고 뜻이 맞는 나라가 서명하는 약속. 공식 합의문에는 들어가지 않으며, 서명은 지지 의사 표시에 가깝다.

    COP31 의장인 무라트 쿠룸 튀르키예 환경장관은 공식 협상과 별개로 비공식 이니셔티브 두 개를 이끈다.

    첫째, 전기화 서약. 전 세계 에너지 사용 가운데 전기 형태로 쓰이는 비중은 약 23%다. 나머지 대부분은 자동차 휘발유나 난방용 천연가스 같은 화석연료가 차지한다. 서약은 2035년까지 전기 비중을 총에너지 소비의 35%로 높이는 것을 목표로 한다.

    감축 효과는 전기를 무엇으로 만드느냐에 달려 있다. 서약의 논리도 전기 사용 확대와 청정 전원 확보를 한 묶음으로 본다. 석탄 발전 비중이 높은 나라에서 전기차와 전기 난방만 늘리면 배출원이 자동차 배기구에서 발전소 굴뚝으로 옮겨갈 뿐이다. 35%라는 숫자는 각국의 전원 구성 계획과 나란히 놓고 읽어야 의미가 생긴다.

    둘째, AI 지속가능성 서약. AI를 더 지속가능하게 만들자는 서약인데, 문안에는 각국에 새로운 의무를 만들지 않는다는 문구가 명시돼 있다. MIT 테크놀로지 리뷰는 이 서약을 자발적 COP 서약 가운데서도 유난히 느슨하다고 평가했다.

    이행을 강제할 장치가 없다. 서명국 수는 관심의 크기를 보여줄 뿐이고, 실제 에너지 사용이 얼마나 줄어드는지 가늠하는 지표로 쓰기는 어렵다. 서명국이 많다는 발표가 나오더라도 그 숫자를 감축 성과로 읽지 않는 편이 낫다.

    한국 전기요금·휘발유값, 합의문이 직접 바꾸진 않는다

    합의문은 각국 정책의 방향을 정하는 문서다. 요금과 세금은 각국 정부가 정한다. COP31 합의문이 한국의 전기요금이나 휘발유 가격을 직접 바꾸지 않는 이유다. 변화는 세 경로를 거쳐 간접적으로 전달된다.

    • 연료 가격 신호: 한국은 석유와 가스 대부분을 수입한다. 중동 정세에 따른 에너지 가격 급등에 취약한 구조다. 합의문에서 화석연료 전환 문구가 약해지면 화석연료 수요가 오래 유지된다는 신호로 읽힐 수 있다(추측). 다만 국제 연료 가격은 합의문 문구보다 공급 차질 같은 변수에 더 크게 좌우된다.
    • 전기화 서약 참여: 한국이 서약에 서명한다면 수송·난방 부문의 전기 전환 정책과 맞물릴 가능성이 있다(추측). 전기 비중이 높아지면 전력 수요가 늘어나고, 발전 설비와 전력망 확충 논의도 함께 따라온다.
    • AI 서약과 데이터센터: 새 의무가 없다는 문구가 문안에 명시돼 있다. 국내 데이터센터 운영 규칙이나 클라우드 요금이 이 서약 때문에 바뀔 근거는 약하다. 기업이 지속가능경영 보고서에서 참여 사실을 언급하는 정도가 현실적인 범위로 보인다(추측).

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • COP31 개최지는 튀르키예 안탈리아, 공동 주최국은 튀르키예와 호주, 의장은 무라트 쿠룸 튀르키예 환경장관이다.
    • 미국은 파리협정에서 공식 탈퇴했고 유엔기후변화협약 탈퇴 절차를 밟고 있으며, COP31은 미국 공식 대표단이 없는 두 번째 COP다.
    • UNEP는 지구온난화가 1.5°C 목표를 “향후 몇 년 안에” 넘어설 가능성이 높다고 밝혔다.
    • COP29의 2035년 연 3,000억 달러 목표, OECD 집계 2024년 선진국 제공액 1,367억 달러, COP30의 적응 재원 3배 목표가 기후재원의 기준 숫자다.
    • 전기화 서약의 목표는 2035년 총에너지 소비 중 전기 비중 35%이고, AI 서약 문안에는 새 의무를 만들지 않는다는 표현이 들어 있다.

    아직 불확실한 것

    • COP31 최종 합의문의 ‘화석연료’ 표현 포함 여부와 수위
    • 적응 재원 3배 목표의 기준 금액과 연도별 이행 경로
    • 전기화 서약과 AI 서약의 서명국 수와 한국 참여 여부
    • 미국의 유엔기후변화협약 탈퇴 절차 완료 시점
    • 손실과 피해 기금의 추가 출연 규모

    폐막 합의문에서 먼저 확인할 문구 네 가지

    최종 합의문이 공개돼도 처음부터 끝까지 다 읽을 필요는 없다. 아래 네 가지부터 찾으면 협상이 어느 쪽으로 기울었는지 금방 보인다.

    1. ‘화석연료’라는 단어와 앞뒤 동사: 단어가 있는지부터 본다. 있다면 COP28처럼 ‘전환’을 요구하는 표현인지, 단순 언급인지 가린다. 단어가 없다면 COP30 수준에 머문 것이다.
    2. 재원 숫자에 붙은 이행 장치: 3,000억 달러와 적응 재원 3배 목표에 중간 점검 시점이나 분담 방식이 추가됐는지 확인한다. 숫자만 반복됐다면 새 진전은 없다고 봐야 한다.
    3. 1.5°C를 다루는 방식: 목표 유지를 재확인하는 문장인지, 초과를 전제로 피해 최소화를 말하는 문장인지 구분한다. 둘은 전혀 다른 신호다.
    4. 합의문 밖 서약의 서명국 명단: 전기화·AI 서약은 공식 합의문에 실리지 않는다. 별도로 발표되는 서명국 명단에서 확인해야 한다.

    의장단은 COP31을 ‘이행 COP’로 내세웠다. 그 이름에 걸맞은 결과인지는 새 목표가 몇 개 늘었는지로 따질 일이 아니다. COP29와 COP30에서 정한 숫자를 실제 자금과 정책으로 옮기는 장치가 합의문에 들어갔는지가 기준이다. 1,367억 달러와 3,000억 달러 사이를 메울 방법이 문서에 없다면 ‘이행’은 이름으로만 남는다.

    출처: MIT Tech Review AI

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  • 시간의 오카리나 스컬툴라, 젤다 노트가 조건 알려준다

    시간의 오카리나 스컬툴라, 젤다 노트가 조건 알려준다

    3줄 요약

    • 시간의 오카리나 리메이크의 골든 스컬툴라 100마리와 하트의 조각 위치는 무료 닌텐도 스위치 앱 속 젤다 노트 지도에서 확인할 수 있고, 닌텐도 스위치 온라인 구독은 필요 없다.
    • 지도 아이콘을 누르면 획득에 필요한 아이템이나 특수 조건이 팝업으로 떠서, 지금 갈 수 있는 곳인지 먼저 판단할 수 있다.
    • 어린 링크·어른 링크 지도 전환과 아이콘 카테고리 필터로 필요한 정보만 남기면 스포일러 노출을 줄일 수 있다.

    하이랄 곳곳에 숨은 골든 스컬툴라(Golden Skulltula)는 모두 100마리다. 가까이 가면 특유의 소리가 난다. 시간의 오카리나가 주는 힌트는 딱 거기까지. 어떤 아이템을 들고 어느 쪽으로 접근해야 하는지는 끝내 알려주지 않으니, N64판을 오래 붙잡았던 플레이어도 전부 모으지 못한 채 넘어가기 일쑤인 수집 요소였다. 어린 시절 N64판에 긴 시간을 쏟고도 100마리를 다 찾은 기억이 없다는 한 기자의 경험담을 더버지(The Verge)가 실었다. 같은 기자가 리메이크에서는 닌텐도의 젤다 노트(Zelda Notes) 지도를 쓰면서 70마리 넘게 찾았고, 이번에는 100마리를 모두 채우고 싶어졌다고 한다. 달라진 건 정보가 나오는 순서다. 이 지도는 스컬툴라가 어디 있는지보다 무엇을 갖춰야 닿는지를 먼저 보여준다.

    젤다 노트, 무료 앱 안에 든 세 겹짜리 수집품 지도

    젤다 노트는 따로 내려받는 앱이 아니다. 닌텐도의 스마트폰용 닌텐도 스위치 앱(Nintendo Switch App) 안에 들어 있는 보조 기능이다. 앱 자체가 무료이고, 젤다 노트를 쓰는 데 닌텐도 스위치 온라인(Nintendo Switch Online) 구독도 필요하지 않다. 수집품 지도 하나 보자고 유료 서비스에 가입할 일은 없다는 얘기다.

    지도는 정보를 세 겹으로 펼친다. 첫 화면은 하이랄 전체 지도. 특정 지역을 탭하면 그 지역이 확대되고, 확대 화면에는 수집품 종류별 아이콘이 위치에 맞춰 찍혀 있다. 아이콘을 한 번 더 탭하면 그 수집품을 얻는 데 필요한 아이템이나 특수 조건이 팝업으로 뜬다. 지도에 오른 건 골든 스컬툴라만이 아니다. 하트의 조각을 비롯해 게임 속 수집품 대부분이 표시된다.

    필터도 붙어 있다. 어린 링크 시점 지도와 어른 링크 시점 지도를 바꿔 볼 수 있고, 아이콘 카테고리는 하나씩 켜고 끌 수 있다. 시점 전환은 이 게임의 구조와 곧바로 맞물리는 기능이다. 시간의 오카리나에서는 어린 링크와 어른 링크가 같은 하이랄을 서로 다른 조건으로 돌아다닌다. 지금 조작하는 링크로는 갈 수 없는 곳의 아이콘을 붙잡고 헤매는 헛걸음, 지도가 시점별로 나뉘어 있는 것만으로 줄어든다. 실제 탐색에서 쓸모가 큰 이유다.

    정보는 위치와 조건에서 멈춘다. 어디서 점프해 어떤 순서로 올라가는지 같은 풀이 과정은 젤다 노트에 나오지 않는다. 기자가 방향을 살짝 밀어주는 정도라고 표현한 것도 그래서다. 퍼즐의 답을 통째로 받기보다 막힌 지점의 실마리만 원하는 플레이어에게 맞춘 수준이고, 단계별 공략을 기대하고 앱을 연다면 기대와 어긋날 수 있다.

    닌텐도 스위치 앱 설치부터 조건 팝업까지, 젤다 노트 여는 경로

    스마트폰 기준으로 순서를 적으면 이렇다.

    1. 앱 설치: 앱스토어(iOS) 또는 구글 플레이(안드로이드) → 닌텐도 스위치 앱 검색 → 설치(이전 이름은 Nintendo Switch Online 앱). 이미 설치돼 있다면 업데이트부터 받는다.
    2. 로그인: 앱 실행 → 닌텐도 어카운트 로그인. 게임 본체에서 쓰는 계정과 같은 계정을 쓴다. 구독 결제 화면은 거치지 않아도 된다.
    3. 진입: 앱 홈 화면 → 젤다 노트(홈 배너로 들어가는지 메뉴 목록에서 고르는지는 불확실).
    4. 작품 선택: 젤다 노트 → 시간의 오카리나 → 지도(작품 선택 화면이 따로 있는지는 불확실).
    5. 지역 확대: 하이랄 전체 지도 → 찾으려는 지역 탭 → 확대 화면에서 수집품 아이콘 확인.
    6. 조건 확인: 아이콘 탭 → 팝업에서 필요한 아이템·특수 조건 확인.
    7. 필터: 지도 화면의 필터 → 어린 링크/어른 링크 지도 전환, 아이콘 카테고리 켜기·끄기(필터 버튼의 정확한 이름과 위치는 불확실).

    앱 홈 화면에서 젤다 노트 항목이 보이지 않으면 앱 버전부터 의심할 일이다. 앱스토어나 구글 플레이의 닌텐도 스위치 앱 페이지에 업데이트 버튼이 떠 있는지 확인한다. 업데이트를 받은 뒤에도 그대로라면 로그아웃했다가 본체와 같은 닌텐도 어카운트로 다시 로그인한다. 앱 속 새 기능은 대개 앱 업데이트를 타고 들어온다. 항목이 안 보일 때 가장 흔한 원인으로 이 두 가지를 먼저 꼽는 이유다.

    보이는데 닿지 않는 수집품, 팝업이 짚는 건 위치가 아닌 조건

    수집품이 눈에 보이는데 손이 닿지 않을 때 걸림돌은 대개 위치가 아니라 조건이다. 젤다 노트 팝업이 짚어주는 것도 바로 이 조건이다. 기자가 소개한 두 장면을 보면 조건이 어떤 모양을 하고 있는지 감이 온다.

    • 그림자 신전: 엘리베이터를 타고 내려오던 중 골든 스컬툴라가 눈에 들어왔다. 문제는 올라갈 방법이 보이지 않았다는 것. 팝업에는 허수아비의 노래(Scarecrow Song)로 훅샷 지점을 만들어야 한다고 나와 있었는데, 기자는 아직 그 노래를 얻기 전이었다. 던전을 끝낸 뒤 허수아비의 노래 확보가 최우선 과제가 됐다.
    • 조라의 강: 멀리 떨어진 절벽 위로 하트의 조각 두 개가 보였지만 가는 길을 찾지 못했다. 팝업이 내놓은 답은 코코(Cucco)였다. 구역 입구 근처에 흰 닭 코코가 있던 이유가 그제야 풀렸다.

    두 사례 모두 지도에서 위치만 확인했다면 풀리지 않았을 문제다. 위치는 이미 눈으로 보고 있었으니까. 팝업이 알려주는 조건은 다섯 갈래로 나눠 볼 수 있다. 필요한 아이템, 노래로 만드는 사전 장치(허수아비의 노래와 훅샷 지점), 주변 오브젝트 활용(코코), 시간대 변경, 그리고 링크의 나이. 기자 역시 팝업을 열면 특정 아이템이 필요한지, 시간대를 바꿔야 하는지부터 확인한다고 했다.

    골든 스컬툴라 소리는 분명히 들리는데 어디 있는지 모르겠다면, 다음 순서로 좁혀 가는 쪽이 효율적이다.

    1. 소리가 들린 지점에서 벽, 천장, 주변 지형을 먼저 둘러본다.
    2. 리메이크에 새로 들어간 스컬툴라 추적 아이템 에코 젬(Echo Gem)의 추가 알림음으로 범위를 좁힌다.
    3. 그래도 접근 경로가 보이지 않으면 젤다 노트에서 해당 지역을 확대해 아이콘의 정확한 위치를 확인한다.
    4. 아이콘을 탭해 조건을 읽고, 지금 가진 아이템·노래·시간대·링크의 나이와 대조한다.
    5. 조건을 충족하지 못했다면 메모해 두고 진행을 이어간 뒤, 조건을 갖췄을 때 돌아온다.

    에코 젬 알림음만으로는 까다로운 스컬툴라에 닿지 못한 적이 많았다는 게 기자의 경험이다. 위치를 좁히는 일은 게임 안의 단서에 맡기고 앱은 조건 확인에만 쓰는 식으로 역할을 나누면, 플레이 도중 휴대폰을 집어 드는 횟수도 줄어든다.

    웹 공략·유튜브·AI 요약 사이, 막힌 이유가 도구를 정한다

    수집품을 찾는 방법이 젤다 노트 하나뿐인 건 아니다. 온라인 공략을 뒤지는 길도 늘 열려 있다. 다만 그러려면 품질이 들쭉날쭉한 워크스루를 헤치고 다니거나, AI 요약을 믿거나, 유튜브 영상을 앞뒤로 넘겨봐야 한다고 기자는 꼬집었다. 방식별로 나란히 놓으면 차이가 이렇다.

    방법 얻는 정보 단점
    젤다 노트 지도 지역별 수집품 위치, 아이콘별 필요 아이템·특수 조건 게임 도중 스마트폰을 꺼내야 함, 풀이 과정은 없음
    웹 공략(워크스루) 진행 순서에 따른 텍스트 설명 작성자마다 품질 차이가 큼
    AI 검색 요약 검색 결과를 요약한 답변 요약 내용이 맞는지 직접 판단해야 함
    유튜브 영상 실제 플레이 화면 원하는 장면을 찾으려면 영상을 넘겨가며 봐야 함

    고르는 기준은 무엇에 막혔느냐 하나다. 위치나 필요한 아이템을 모르는 상태라면 젤다 노트가 가장 빠르다. 앱을 열어도 단서나 아이콘 하나만 확인하고 금방 휴대폰을 내려놓게 된다는 기자의 말이 그 속도를 보여준다. 조건은 아는데 점프 타이밍이나 카메라 각도 같은 조작에서 번번이 실패한다면 사정이 다르다. 팝업은 그 부분을 알려주지 않으니 실제 화면을 보여주는 영상이 맞다. 조건 확인은 젤다 노트로, 조작이 문제일 때만 영상으로. 시간 낭비가 가장 적은 조합은 이쪽으로 보인다. 웹 공략과 AI 요약은 표에서 보듯 내용이 맞는지 걸러내는 몫이 플레이어에게 고스란히 남는다는 점에서 순서가 뒤로 밀린다.

    국내 플레이어에게 달라지는 세 가지, 비용·기준판·검색 시간

    비용부터. 닌텐도 스위치 앱은 무료이고 젤다 노트에는 구독이 필요 없다. 수집품 지도를 보려고 닌텐도 스위치 온라인에 가입할 이유가 없다는 점은 추정이 아니라 확인된 사실이다.

    공략 자료의 기준판은 따져볼 대목이 더 많다. 국내에서 시간의 오카리나 공략을 검색하면 N64판 시절부터 쌓인 자료가 많이 걸릴 가능성이 크다. 이런 자료에 리메이크에서 새로 들어간 에코 젬 같은 요소가 빠져 있는 건 당연한 일. 리메이크에서 배치나 조건이 일부라도 바뀌었다면 오래된 공략과 실제 게임은 그 지점부터 어긋난다. 젤다 노트는 닌텐도가 리메이크용으로 제공하는 지도인 만큼 이런 불일치 위험이 적을 것으로 보인다. 검증을 거친 결론이라기보다, 공식 출처라는 점에서 끌어낸 추정이다.

    검색에 드는 품도 준다. 블로그와 커뮤니티, 영상 사이를 오가며 스컬툴라 한 마리의 정보를 맞춰 보는 대신 앱에서 지역을 확대하고 아이콘 하나만 누르면 끝이다. 리메이크 기준 한국어 공략이 충분히 쌓이기 전에 플레이하는 사람일수록 이 차이를 크게 느낄 공산이 크다.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • 시간의 오카리나에는 골든 스컬툴라 100마리가 있다.
    • 젤다 노트는 무료 닌텐도 스위치 앱 안에 있으며, 닌텐도 스위치 온라인 구독 없이 쓸 수 있다.
    • 하이랄 전체 지도에서 지역을 탭해 확대하면 수집품 아이콘이 표시되고, 아이콘을 탭하면 필요한 아이템·특수 조건이 팝업으로 나온다.
    • 골든 스컬툴라, 하트의 조각 등 게임 속 수집품 대부분이 지도에 표시된다.
    • 어린 링크·어른 링크 지도 전환, 아이콘 카테고리별 켜기·끄기 필터가 있다.
    • 리메이크에는 골든 스컬툴라 추적용 아이템 에코 젬이 새로 추가됐다.

    아직 불확실한 것

    • 젤다 노트 지도와 게임 저장 데이터의 연동 여부(이미 얻은 수집품의 자동 표시)
    • 앱 홈 화면에서 젤다 노트로 들어가는 정확한 위치와 필터 메뉴 표기
    • 지도에 표시되는 수집품 카테고리의 전체 목록
    • 리메이크에서 수집품 배치·획득 조건이 N64판과 달라진 범위
    • 국내 계정에서의 젤다 노트 시간의 오카리나 지원 범위와 한국어 표기

    스포일러는 덜 보고 골든 스컬툴라 100마리는 채우는 다섯 가지 습관

    답이 한 화면에 모여 있는 도구는 쓰는 방식에 따라 탐험의 재미를 깎아 먹는다. 젤다 노트도 예외는 아니다. 아래 습관들이 그 부작용을 줄여준다.

    • 카테고리 필터로 지금 찾는 수집품만 켠다. 골든 스컬툴라를 찾는 중이라면 다른 아이콘은 꺼 두는 게 낫다. 원치 않는 정보가 그만큼 덜 눈에 들어온다.
    • 지역을 다 돌았다 싶을 때 한 번만 연다. 탐색 도중 수시로 열기보다, 한 지역을 끝냈다고 판단한 시점에 남은 아이콘과 대조하는 편이 스스로 찾는 과정을 남겨 둔다.
    • 팝업 조건을 할 일 목록으로 바꾼다. 그림자 신전 이후 기자가 허수아비의 노래부터 챙긴 것처럼, 아직 못 가는 수집품의 조건을 모아 두면 다음에 확보할 아이템과 노래의 우선순위가 저절로 정해진다.
    • 시점을 바꾸기 전에 그 시점 지도부터 본다. 어린 링크로 돌아가거나 어른 링크로 넘어가기 직전, 해당 시점 지도에서 들를 지역의 아이콘을 확인해 두면 왕복 횟수가 준다.
    • 획득 기록은 직접 대조한다. 젤다 노트 지도가 이미 얻은 수집품을 자동으로 지워주는지는 아직 확인되지 않았다. 게임 안의 골든 스컬툴라 획득 수와 지역별 체크를 함께 관리해 둬야 마지막 몇 마리를 찾을 때 헤매지 않는다.

    휴대폰에서 벗어나려고 게임을 한다는 기자도 젤다 노트만큼은 짧게 열고 바로 닫는 방식으로 쓰면서 100마리 수집에 도전하게 됐다. 지도 전체를 훑을 때보다 막힌 한 지점의 조건을 확인하고 곧장 게임으로 돌아올 때, 공식 지도의 장점이 가장 크게 살아난다.

    출처: The Verge

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  • 홈어시스턴트 Aux-2 출시…69달러 만능 확장 박스

    홈어시스턴트 Aux-2 출시…69달러 만능 확장 박스

    3줄 요약

    • 홈어시스턴트 운영사 나부카사가 블루투스, 시리얼 제어, 오디오 출력을 한 상자에 담은 69달러짜리 확장 기기 ‘Connect Aux-2’를 출시했다.
    • 며칠 동안 테스트한 리뷰어는 블루투스 센서 연결과 구형 스피커 음악 재생을 30분 안에 마쳤다. 시리얼 제어와 멀티룸 그룹 기능은 아직 확인하지 못했다.
    • 35달러짜리 경쟁 제품이나 ESP32 보드로도 같은 일을 할 수 있다. 이런 개방성이 홈어시스턴트 생태계가 노리는 방향이다.

    텍사스의 한 집에서 차고 냉장고 온도 감시가 다시 돌아가기 시작했고, 5년 동안 놀던 벽 매립 스피커에서도 다시 음악이 나왔어요. 둘 다 카드 한 벌만 한 상자 하나로 한 일입니다. 오픈소스 스마트홈 플랫폼 홈어시스턴트(Home Assistant)가 새로 내놓은 ‘Home Assistant Connect Aux-2′(이하 Aux-2) 얘기인데요. 더버지(The Verge)는 리뷰어가 며칠 동안 직접 써 본 소감을 ‘쓸모 있는 건 예상대로, 설치가 쉬운 건 예상 밖’이라는 말로 전했어요.

    와이파이부터 RS-232 두 개까지, 69달러 상자에 든 것

    Aux-2는 나부카사(Nabu Casa)가 만들었어요. 홈어시스턴트를 운영하는 오픈홈재단(Open Home Foundation)의 상업 부문이죠. 내건 콘셉트는 더 많은 기기를 스마트홈으로 끌어들이는 다기능 박스. 가격은 69달러, 크기는 카드 한 벌 정도입니다.

    본체에는 2.4GHz 와이파이, 블루투스, 이더넷, USB-A, USB-C가 달려 있어요. 여기에 디지털·아날로그 겸용 오디오 잭, 센서·버튼·LED를 꽂는 Grove 포트가 붙고, RS-232 시리얼 포트 2개까지 들어갔습니다. 작은 상자치고는 구멍이 꽤 많은 편인데요. 포트마다 어디에 쓰는지, 리뷰에서 실제로 어디까지 확인됐는지를 표로 묶으면 아래와 같아요.

    포트·기능 할 수 있는 일 리뷰 중 확인 여부
    블루투스 블루투스 기기를 홈어시스턴트로 중계(블루투스 프록시) 확인: Govee 온습도계 연결
    오디오 잭(디지털·아날로그) 앰프나 액티브 스피커로 음악 스트리밍 확인: 벽 매립 스피커 재생
    RS-232 시리얼 2개 TV, AV 리시버, 태양광 인버터 등 제어 미확인: 시간이 부족해 테스트 못 함
    USB-A 허브 위치가 나쁠 때 나부카사 Z-Wave·지그비 안테나 연결 리뷰에서 다루지 않음
    Grove 포트 센서·버튼·LED 등 주변기기 연결 리뷰에서 다루지 않음
    USB-C·이더넷 전원 공급(USB-C 또는 PoE), USB-C로 펌웨어 설치 확인: 브라우저로 펌웨어 설치

    표를 보면 새로운 기술이라고 할 만한 건 딱히 없어요. 이미 있던 기능을 한 상자에 모았다는 게 이 제품의 의미거든요. Aux-2는 ESPHome을 바탕으로 하는데, 값싼 ESP 보드로 DIY 스마트홈 기기를 만드는 오픈 플랫폼이에요. 기능도 전부 기존 홈어시스턴트·ESPHome 통합 기능으로 돌아가고요. 다만 소프트웨어마다 무르익은 정도가 다릅니다. 시리얼 통합은 올해 들어서야 개발됐고, 오디오 출력을 맡는 Music Assistant와 Sendspin은 아직 개발 중이에요. Music Assistant로 하는 기본 재생은 리뷰에서 문제없이 됐어요. 그런데 리뷰에서 확인하지 못한 시리얼 제어와 멀티룸 그룹은 공교롭게도 딱 이 신생 기능들이에요. 시리얼은 시간이 모자라서 못 해 본 거라 완성도 문제로 단정할 일은 아니지만, 사기 전에 염두에 둘 만한 부분입니다.

    설치는 30분 안쪽, 시리얼과 멀티룸은 숙제로 남았다

    시작은 차고 냉장고였어요. 리뷰어는 텍사스에 살아서 차고에 냉장고를 따로 두는데, 아이들이 문을 열어 두는 일이 잦다고 해요. 음식이 상하기 전에 알림이라도 받고 싶었던 거죠. 문제는 기존에 쓰던 아카라(Aqara) 온도 센서였습니다. 이미 단종된 지그비 동글에 연결돼 있었고, 연결은 자주 끊겼고, 코인 배터리마저 빨리 닳았거든요.

    설치는 리뷰어가 예상한 것보다 간단했어요. USB-C로 컴퓨터에 연결하고, 브라우저에서 최신 펌웨어를 설치한 다음 와이파이 정보를 입력하면 준비 끝. 그다음 거실 미디어 콘솔로 옮겨 전원을 꽂았고, 홈어시스턴트에서 ESPHome을 설치하자 Aux-2가 자동으로 검색되면서 기능별 설정 페이지로 이어졌다고 합니다. 기능별로 어디까지 됐는지 보면 이래요.

    • 블루투스 프록시: 클릭 몇 번으로 켜고 Govee 블루투스 통합을 추가하니 온습도계가 자동으로 잡혔어요. 벽 3개와 냉장고 문을 사이에 두고도 연결이 유지됐다고 하니, 원래 목적이던 차고 냉장고 감시는 이걸로 해결된 셈입니다.
    • 오디오 출력: 따로 산 앰프에 스피커를 연결하고 Music Assistant를 새로 설치하느라 시간이 좀 들었어요. 그래도 전체 과정은 30분이 안 걸렸다고 해요.
    • 멀티룸 그룹: 프로토콜이 다른 스피커들을 하나로 묶는 Sendspin은 아직 작동시키지 못했어요. 표준 자체가 개발 중이라 Aux-2만의 문제로 보기는 어렵습니다.
    • 시리얼 제어: 리뷰어가 가장 흥미롭다고 꼽은 기능인데, 정작 테스트까지는 못 했어요. LG TV에 연결해 볼 생각이라고 밝혔습니다.

    이 결과를 가볍게 넘기기 어려운 이유가 있어요. 홈어시스턴트의 고질적인 약점이 바로 번거로운 설정이었거든요. 리뷰어도 수년 전에 홈어시스턴트를 설치해 놓고는, 시간도 부족하고 번거롭다는 이유로 구글 홈·애플 홈과 섞어 쓰던 사람입니다. 그런 사용자가 30분 안에 센서와 스피커를 붙였어요. 홈어시스턴트가 쉬워지려고 들인 노력이 하드웨어에서도 효과를 내고 있다는 신호로 읽을 만합니다.

    놀고 있는 앰프나 블루투스 센서가 있는 집이라면

    국내에서 홈어시스턴트를 쓰는 사람에게 가장 바로 와닿을 변화는 블루투스예요. 허브만으로는 붙이기 어려웠던 블루투스 센서도 Aux-2를 중간에 두면 홈어시스턴트로 가져올 수 있거든요. 허브 위치 때문에 지그비·Z-Wave 신호가 약한 집이라면 USB-A에 나부카사 안테나를 꽂는 방법도 있고요. 그 밖에 따져 볼 점은 이렇습니다.

    • 쓰지 않던 앰프나 리시버가 있다면 오디오 잭에 연결해 Spotify, YouTube Music, 로컬 파일을 재생할 수 있어요. 패시브 스피커만 있는 집은 리뷰어처럼 앰프를 따로 사야 하니, 그 비용까지 69달러에 더해서 계산해야 합니다.
    • Music Assistant는 홈어시스턴트 하드웨어에서 돌아가고, 소노스, Wiim, 에어플레이, 구글 캐스트로도 음악을 보낼 수 있어요. 여러 브랜드 스피커가 섞인 집일수록 쓸모가 커지는 구조.
    • 사양에 나온 와이파이는 2.4GHz예요. 공유기를 5GHz로만 쓰고 있다면 설정부터 확인해 두는 편이 좋습니다.
    • 전원은 USB-C나 PoE로 받아요. 그래서 해외 직구를 하더라도 전압 문제는 크지 않을 것으로 보입니다(추정).
    • RS-232 제어는 TV나 리시버에 시리얼 단자가 있어야 쓸 수 있어요. 국내에서 파는 모델이 해당하는지는 제품마다 따로 확인해야 하고요.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • 가격 69달러, 크기는 카드 한 벌 정도
    • 2.4GHz 와이파이, 블루투스, 이더넷, USB-A, USB-C, 오디오 잭, Grove 포트, RS-232 포트 2개 탑재
    • ESPHome 기반이며 기존 홈어시스턴트·ESPHome 통합 기능 사용
    • USB-C 또는 PoE 전원, 브라우저에서 펌웨어 설치
    • 블루투스 프록시와 오디오 출력은 리뷰에서 작동 확인

    아직 불확실한 것

    • RS-232 시리얼 제어의 실제 안정성과 지원 기기 범위
    • Sendspin으로 프로토콜이 다른 스피커를 묶는 그룹 재생의 완성도
    • 에어플레이·Spotify Connect 수신 기기로 동작하는지(리뷰어는 설정 문제일 가능성이 크다고 봤다)
    • 멜론 등 국내 음원 서비스 연동
    • 국내 출시 일정과 원화 가격

    35달러 Cast-1, 16달러 ESP32가 있는데도 69달러인 이유

    냉정하게 보면 Aux-2가 하는 일 가운데 ESP32 보드와 액세서리로 못 하는 건 없어요. 아폴로 오토메이션즈(Apollo Automations)의 Cast-1은 35달러인데, 리뷰어가 실제로 쓴 음악 캐스팅과 블루투스 프록시 기능을 똑같이 지원합니다. DIY 부품을 조합하면 더 싸게도 만들 수 있고요. 블루투스 프록시와 음악 재생만 쓸 생각이라면, 가격 차이를 생각할 때 굳이 Aux-2를 고를 이유는 약한 편이에요. 재밌는 건 리뷰어의 고백이에요. 3년 전에 ESP32 보드 3개 묶음을 16달러에 사 놓고 아무것도 만들지 않았다고 털어놨거든요.

    대안이 이렇게 많다고 해서 Aux-2의 약점이 되는 건 아니에요. 오히려 생태계가 처음부터 의도한 모습에 가깝습니다. 나부카사와 아폴로는 둘 다 오픈홈재단에 자금을 대고, 이 재단이 홈어시스턴트, ESPHome, Music Assistant, Sendspin을 개발해요. 겉으로는 경쟁 관계처럼 보여도 같은 판을 키우는 쪽이라는 얘기죠. 두 회사 모두 DIY보다 조금 더 쓰기 쉬운 하드웨어를 팔면서도, 직접 만들어 보려는 사람을 막기는커녕 오히려 권합니다.

    결국 69달러는 기능값보다 시간값에 가까워요. 보드를 사 두고 몇 년째 서랍에 넣어 둔 사람에게는 포트를 한 상자에 모으고 설치 안내까지 붙인 제품이 더 현실적이라는 걸 리뷰어의 경험이 보여 줍니다. 16달러짜리 보드로는 3년 동안 아무것도 못 만든 사람이 이 상자로는 30분 안에 센서와 스피커를 연결했으니까요. 물론 직접 조립하고 설정하는 과정 자체를 즐기는 사람이라면 여전히 ESP32가 합리적인 선택입니다.

    출처: The Verge

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  • 딥마인드 VLA 모델, 벤츠 공장서 성공률 96%

    딥마인드 VLA 모델, 벤츠 공장서 성공률 96%

    3줄 요약

    • 로봇 AI는 지시를 이해해 계획을 세우는 VLM과 실제 동작을 만드는 VLA, 두 층으로 나뉜다. 구글 딥마인드의 Gemini Robotics 2.5는 이 중 동작을 맡는 VLA다.
    • 실험실에서는 이전 버전보다 성공률 30~100%, 속도 20~30%가 올랐고, 메르세데스-벤츠 공장의 부품 키팅 작업에서는 성공률 96%를 기록했다.
    • 로봇을 속여 위험한 행동을 유도하는 프롬프트 1,500개짜리 공개 벤치마크 ASIMOV-Jailbreak가 허깅페이스에 올라와, 누구나 자기 모델의 안전성을 시험할 수 있다.

    다섯 손가락 로봇 손이 리본 매듭을 묶었다. 구글 딥마인드가 Gemini Robotics 2.5를 얹은 앱트로닉(Apptronik)의 휴머노이드 Apollo 2로 이 장면을 공개했다고 아스테크니카가 전했다. 리본처럼 모양이 계속 바뀌는 물체는 로봇이 다루기 가장 까다로운 대상으로 꼽힌다. 시연 소재로 리본을 고른 이유가 짐작된다.

    그래도 이 영상에서 눈여겨볼 건 손재주보다 구조다. 사람이 던진 말 한 문장이 모터 움직임으로 바뀌기까지, 성격이 다른 모델 두 개가 차례로 일한다. 숫자도 분명 좋아졌다. 하지만 공장 성공률 96%는 사람 작업자를 바로 대신할 수준이 아니고, 모델은 클라우드에서 돌며, 공개 영상은 2배속이다. 시연을 볼 때 이 세 가지는 같이 기억해 둘 만하다.

    계획은 VLM, 동작은 VLA…로봇 AI는 두 층으로 일한다

    딥마인드의 피지컬 AI 플랫폼에는 사용자 입력과 로봇 동작 사이에 여러 계산 층이 있다. 그중 중심은 둘.

    • VLM(비전-언어 모델) — Gemini Robotics-ER: ER은 Embodied Reasoning(체화 추론)의 약자. 사용자의 지시를 받아 카메라의 실시간 영상을 보면서, 로봇이 그 일을 어떤 순서로 해낼지 계획을 짠다.
    • VLA(비전-언어-행동 모델) — Gemini Robotics 2.5: 짜인 계획을 실제 동작으로 옮긴다. 액추에이터(관절을 움직이는 모터 같은 구동 장치)를 어떻게 움직일지 만들어내는 단계다. 2.5라는 버전 번호도 이 층에 붙은 것이다.

    VLM이 “무엇을 할지” 정하는 두뇌라면, VLA는 그 결정을 근육 신호로 바꿔 내려보내는 신경계 쪽에 가깝다.

    층을 나눠 두는 데는 분명한 이점이 있다. 각 층을 따로 고치고, 따로 평가할 수 있다는 것. 이번에 버전이 오른 쪽은 동작을 맡는 VLA다. 안전 시험에서 계획 쪽 ER 모델의 단독 점수가 따로 나온 것도 이 분리 구조 덕분일 가능성이 크다.

    2.5에서 특히 나아졌다는 영역은 손재주(dexterity)가 많이 드는 작업이다. 집게로 음식 담기, 실험실에서 쓰는 피펫 다루기 같은 일을 포함해, 딥마인드는 200개 넘는 작업으로 모델을 평가했다.

    실험실 30~100%, 공장 96%…범용 로봇이 치르는 값

    로봇 AI 발표엔 숫자가 쏟아진다. 문제는 그 숫자마다 잰 곳이 다르다는 점이다. Gemini Robotics 2.5의 주요 수치를 측정 조건별로 나눠 보면 이렇다.

    측정 항목 결과 측정 조건
    작업 성공률 이전 버전 대비 30~100% 높음 실험실 테스트
    작업 속도 이전 버전 대비 20~30% 빠름 실험실 테스트
    자동차 부품 키팅 성공률 96% 메르세데스-벤츠 유럽 공장 몇 곳, Apollo 2 휴머노이드
    안전한 작업 완료 33% 더 자주 경로에 장애물이 있을 때
    작업 성공률 43% 상승 경로에 사람이 있을 때
    탈옥 안전 수준 98.8%(Argon 포함) / 73.5%(Gemini Robotics ER 2 단독) ASIMOV-Jailbreak 벤치마크

    키팅은 조립 라인에 들어갈 부품을 한 세트씩 골라 담는 작업이다. 96%면 기존 로봇 AI 기준으로는 높은 성적. 그런데 같은 반복 작업을 사람이 하면 사실상 매번 성공한다. 딥마인드 디렉터 카니슈카 라오(Kanishka Rao)는 남은 4%를 메우는 일을 “가파른 길”이라고 불렀다.

    정해진 몇 가지 작업만 하는 공장 로봇은 이미 수십 년째 쓰이고 있다. 사람이 하나하나 직접 프로그래밍하는 방식이다. Gemini Robotics는 그 길로 가지 않는다. 노리는 건 거의 모든 일을 처리하는 범용 로봇. 딥마인드 로보틱스 총괄 캐롤리나 파라다(Carolina Parada)는 이 선택을 이렇게 설명했다.

    “범용성을 희생하고 특정 용도에서 아주 잘할 수도 있다. 아니면 범용성 축을 밀어붙이되, 모든 용도에서 99.9까지는 못 갈 수도 있다.”

    • 특화형: 정해진 작업만 프로그래밍한다. 정확도는 높지만, 작업이 바뀌면 다시 짜야 한다.
    • 범용형: 처음 보는 작업과 환경에도 대응한다. 그 대가로 특정 작업에서는 특화형만큼의 정확도에 닿기 어렵다.

    96%는 “사람을 대체했다”가 아니라 “범용형이 현장에서 여기까지 왔다”는 지표로 읽어야 정확하다. 100번에 4번 실수하는 작업자를 그대로 라인에 세우기는 어렵다. 사람 자리를 곧장 넘겨받는다고 보기엔 아직 이른 숫자다.

    디지털 트윈으로 데이터는 늘렸지만 클라우드 지연은 남았다

    생성형 AI의 성능은 학습 데이터 양이 좌우한다. 텍스트 챗봇은 공개 인터넷 거의 전부를 먹고 컸다. 로봇이 배울 ‘물리 데이터’는 사정이 전혀 다르다. 물건을 집고, 놓고, 미끄러뜨리는 순간의 기록은 인터넷에 글처럼 널려 있지 않다.

    로봇 학습 데이터를 구하는 길은 크게 두 가지다.

    • 텔레오퍼레이션: 사람이 원격으로 로봇을 조종해 시범을 보이고, 그 동작을 기록한다. 로봇에게 가장 좋은 학습 데이터로 꼽히지만, 사람이 들인 시간만큼만 쌓인다.
    • 시뮬레이션(디지털 트윈): 실제 카메라 데이터를 바탕으로 가상 환경을 만들고, 조건을 바꿔 가며 연습 시나리오를 대량으로 뽑아낸다.

    딥마인드는 Gemini 4 Argon으로 ‘시뮬레이션 엔진’을 만들어, 실제 카메라 데이터에서 연습 시나리오 변형 수천 개를 뽑아냈다. 이 디지털 트윈 덕분에 Gemini Robotics 2.5가 새 작업과 환경에 더 빨리 일반화했다는 게 딥마인드의 설명이다.

    실제 데이터도 버리지 않았다. 딥마인드는 합성 데이터에 기존 시범 데이터를 섞어, 모델이 현실에서 붕 뜨지 않도록 붙잡아 뒀다. Argon에게는 역할이 하나 더 있다. 시뮬레이션과 실제 로봇 양쪽에서 실패를 분석하고 개선 방법을 제안하는 일이다.

    걸리는 건 속도다. Argon의 분석은 실시간으로 돌지 않는다. Gemini 같은 프런티어 모델은 토큰을 처리하는 데 시간이 걸리는데, 로봇은 긴 멈춤 없이 움직여야 한다. 둘의 박자가 맞지 않는 셈이다.

    VLA라고 번개처럼 빠른 것도 아니다. 구글은 로봇 본체에서 도는 임베디드 모델을 실험해 왔지만, 2.5 버전은 클라우드 서버에서 실행된다. 정확도와 속도가 올라갔어도 서버를 오가는 지연은 그대로 남는다. 공개된 시연 영상 역시 로봇이 사람처럼 보이도록 2배속으로 편집됐다. 영상 속 손놀림이 실제보다 두 배 빠르게 보인다는 뜻이다.

    • 클라우드 실행: 큰 모델을 쓸 수 있다. 대신 통신 지연이 생기고 네트워크에 기대야 한다.
    • 임베디드(온디바이스) 실행: 지연이 줄고, 연결이 끊겨도 움직일 수 있다. 대신 로봇에 실을 수 있는 연산 능력이 모델 크기를 묶어 둔다.

    2.5는 앞쪽을 택했다. 큰 모델을 쓰는 대가로 통신 지연을 떠안은 구조.

    ASIMOV-Jailbreak는 로봇의 ‘착각’까지 시험한다

    실험실 밖으로 나온 로봇의 실패는 곧 옆에 선 사람의 위험이 된다. Gemini Robotics 2.5가 위험을 피하는 방식은 추론 시점 추론(inference-time reasoning)이다. 학습이 끝난 뒤, 실제로 움직이는 바로 그 순간에 상황을 다시 따져본다는 뜻. 경로에 뭔가 끼어들면 완전히 멈추거나, 안전해질 때까지 기다린다. 앞 표에 나온 33%, 43% 개선이 이 기능에서 나온 결과다.

    물리 AI의 안전성을 시험하는 업계 공통 방법은 아직 없다. 딥마인드가 내놓은 오픈소스 데이터베이스 ASIMOV-Jailbreak가 노리는 자리가 바로 그 기준이다.

    • 구성: 로봇 AI가 위험한 행동을 하도록 속이는 프롬프트 1,500개
    • 예시: 물건을 가방에 담은 뒤, 로봇이 다루기엔 너무 섬세한 잠금장치로 닫으라는 지시
    • 올바른 반응: 수행할 수 없는 작업으로 보고 거절
    • 위험한 반응: 그대로 진행하다 용기를 잘못 닫음

    챗봇 탈옥은 금지된 답변을 끌어내는 일이다. 로봇 탈옥에는 하나가 더 붙는다. 능력 밖의 행동을 밀어붙이게 만드는 것. 위 예시에서 위험은 악의적인 명령이 아니라, 로봇이 ‘할 수 있다’고 착각하고 그대로 진행하는 데서 생긴다. 로봇 안전을 “나쁜 명령 거절”보다 넓게 잡아야 하는 이유가 여기 있다.

    점수 차이도 크다. Argon을 루프에 넣으면 탈옥 안전 수준 98.8%, Gemini Robotics ER 2만 쓰면 73.5%였다. 계획 단계 위에서 더 큰 모델이 판단을 한 번 더 거칠수록 안전 점수가 오른다는 얘기다. 걸림돌은 앞에서 본 그 문제, Argon은 실시간으로 돌지 않는다는 점이다. 안전 점검과 반응 속도를 함께 잡는 일이 딥마인드의 다음 숙제가 될 공산이 크다.

    모델은 파트너사 전용, 데이터셋은 허깅페이스에 공개

    한국 사용자에게 당장 달라지는 부분은 누구냐에 따라 크게 갈린다.

    • 일반 사용자: Gemini Robotics 2.5는 일반 공개 모델이 아니다. 애자일 로보츠(Agile Robots), 앱트로닉, 보스턴 다이내믹스 같은 구글의 로봇 파트너사에만 제공된다. 개인이나 일반 기업이 이 모델을 직접 써볼 공식 경로는 없다.
    • 로봇·AI 개발자와 연구자: 변화가 가장 직접적인 쪽이다. ASIMOV 전체 데이터셋이 허깅페이스에 공개돼 있어, 체화 AI(embodied AI)를 만드는 국내 팀도 내려받아 자기 모델의 안전성을 분석할 수 있다. 로봇 제어용 언어 모델이나 작업 계획 모델을 만들고 있다면, 1,500개 프롬프트에 대한 거절과 진행 비율부터 재 보는 게 출발점이다. 모델은 못 써도 시험지는 받을 수 있는 셈.
    • 제조 현장(추측): 96% 성공률과 클라우드 지연을 감안하면, 범용 휴머노이드가 국내 공장 라인에 사람 대신 곧장 들어가기보다는 실패해도 피해가 작은 보조 공정부터 시험될 가능성이 커 보인다.

    데이터셋은 이 순서로 찾으면 된다(PC 웹 브라우저 기준).

    1. 허깅페이스 사이트 접속 → 상단 검색창에 “ASIMOV” 입력 → 검색 결과의 Datasets 항목에서 딥마인드가 올린 데이터셋 선택 (정확한 저장소 이름은 확인 필요)
    2. 데이터셋 페이지 → Dataset card 탭에서 구성과 채점 방식 설명 확인
    3. Files and versions 탭 → 파일 형식과 용량 확인 후 내려받기
    4. Dataset card 상단의 License 표기 → 연구용 외에 상업적 이용이 가능한지 먼저 확인

    회사 제품 개발에 쓸 생각이라면 마지막 단계는 건너뛰지 말 것. 연구용으로 받은 데이터가 상업용으로 막혀 있으면 나중에 손이 더 간다.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • Gemini Robotics 2.5는 동작을 생성하는 VLA 모델이고, 계획은 VLM인 Gemini Robotics-ER이 맡는다.
    • 200개 넘는 작업으로 평가했고, 실험실 기준 이전 버전보다 성공률 30~100%, 속도 20~30%가 개선됐다.
    • 메르세데스-벤츠의 유럽 공장 몇 곳에서 Apollo 2가 부품 키팅 성공률 96%를 기록했다.
    • 2.5 버전은 클라우드 서버에서 실행되며, 시연 영상은 2배속 편집본이다.
    • ASIMOV-Jailbreak는 프롬프트 1,500개로 구성된 오픈소스 데이터베이스이며, ASIMOV 전체 데이터셋이 허깅페이스에 공개돼 있다.
    • 모델은 일반 공개가 아니며 애자일 로보츠, 앱트로닉, 보스턴 다이내믹스 등 파트너사가 쓰고 있다.

    아직 불확실한 것

    • 일반 공개 시점과 이용 조건
    • 이전 버전의 기준 성공률(30~100% 개선의 출발점)
    • 클라우드 실행 시 실제 응답 지연 수치
    • 임베디드(온디바이스) 버전의 출시 여부와 성능
    • 공장에서 실패한 4%의 유형과 원인
    • 공장 밖 환경(가정, 물류 등)에서의 성공률
    • 다른 회사 로봇 모델의 ASIMOV-Jailbreak 점수

    로봇 AI 발표 숫자를 볼 때 따질 다섯 가지

    1. 측정 장소: 실험실 수치인지 실제 현장 수치인지부터 본다. Gemini Robotics 2.5도 실험실 개선율과 공장 성공률이 따로 나왔다.
    2. 상대값과 절대값: “이전 대비 몇 % 향상”은 출발점을 모르면 실제 수준을 가늠하기 어렵다. 절대 성공률이 함께 나왔는지 확인할 것.
    3. 범용인가 특화인가: 한 작업에서 99%를 내는 로봇과 200개 작업을 두루 하는 로봇의 숫자는 같은 저울에 올릴 수 없다.
    4. 실행 위치와 영상 속도: 모델이 클라우드에서 도는지 로봇 안에서 도는지, 시연 영상이 배속 편집됐는지 따진다.
    5. 안전 평가의 공개 여부: 회사 자체 기준인지, ASIMOV-Jailbreak처럼 누구나 재현할 수 있는 공개 벤치마크인지 본다.

    Gemini Robotics 2.5를 이 다섯 가지에 대입하면 그림이 선명해진다. 실험실 수치와 공장 수치가 따로 있고, 30~100% 개선의 출발점은 나오지 않았다. 200개 넘는 작업을 다루는 범용형이고, 클라우드에서 돌며, 시연 영상은 2배속. 안전 평가만큼은 누구나 재현할 수 있는 공개 벤치마크로 나왔다. “사람 수준에 가까워졌다”는 문장에는 늘 이런 조건이 붙는다. 리본 매듭 영상도 이 조건을 알고 다시 보면 꽤 다르게 보인다.

    출처: Ars Technica

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  • 탄소 대신 황화로 금속 제련, 오토쿰푸 파일럿

    탄소 대신 황화로 금속 제련, 오토쿰푸 파일럿

    3줄 요약

    • 금속 제련은 대부분 탄소로 광석 속 산소를 떼어내는 방식이어서, 설비가 커지고 제어가 정교해져도 바탕이 되는 화학은 한 세기 넘게 크게 바뀌지 않았다.
    • 오토쿰푸의 EvoMaterials는 황화 기반 화학으로 금속을 분리하는 기술 플랫폼으로, 실험실 시험에서 저품위 자원과 산업 부산물에서도 유가 금속을 회수할 가능성을 확인했다.
    • 다음 관문은 미국 뉴햄프셔 파일럿 플랜트다. 2027년 상반기 가동해 실험실 규모를 1톤 규모 생산으로 키우는 검증이 남아 있다.

    베서머 공정, 자용로 제련(플래시 제련), 전기 아크로, 연속주조. 금속 산업의 판도를 바꾼 기술을 꼽으라면 목록은 금방 채워진다. 광석에서 금속을 갈라내는 화학 쪽은 사정이 다르다. 설비는 커졌고 제어 시스템은 똑똑해졌지만, 핵심 금속 대부분은 지금도 몇 세대 전 금속공학자가 봐도 낯설지 않을 경로로 만들어진다. 스테인리스강 기업 오토쿰푸(Outokumpu)가 이 전제를 다시 따지는 기술 플랫폼 ‘EvoMaterials’를 개발하고 있다고 MIT 테크놀로지 리뷰가 소개했다. 출발점은 크롬이다. 이 사례를 따라가 보면 제련 방식이 왜 탄소 배출과 공급망 안보라는 두 문제에 동시에 걸리는지가 보인다.

    탄소가 산소를 가져가는 방식, 한 세기 넘게 제련의 기본값

    자연 상태의 금속은 대부분 순수한 덩어리가 아니다. 산소 같은 원소와 단단히 결합한 광물로 존재한다. 쓸 수 있는 금속을 얻으려면 이 결합을 끊어야 한다. 가장 오래되고 널리 쓰이는 방법이 탄소 환원이다. 광석과 탄소를 함께 넣고 고온으로 가열하면 탄소가 산소를 빼앗아 일산화탄소나 이산화탄소가 되어 빠져나가고, 그 자리에 금속이 남는다.

    크롬도 같은 경로를 밟는다. 주원료인 크로마이트는 크롬·철·산소로 이뤄진 광물이다. 이것을 탄소와 함께 전기로에서 녹이면 크롬과 철이 한꺼번에 환원된 합금이 나오는데, 이것이 페로크롬이다. 스테인리스강에 크롬을 넣을 때 쓰는 핵심 원료다.

    이 방식의 한계는 구조에서 나온다. 이산화탄소는 연료를 태울 때만이 아니라 환원 반응 자체에서도 생긴다. 전력을 재생에너지로 바꿔도 반응식 안의 탄소는 그대로 남기 때문에, 전원을 바꾸는 것만으로는 페로크롬 생산의 탈탄소가 끝나지 않는다. 고온을 유지하는 데 드는 에너지도 막대하다. 금속 일부는 찌꺼기(슬래그)로 빠져나가 손실되고, 원치 않는 부산물도 생긴다. 광석 품위가 낮으면 문제가 더 커진다. 같은 양의 금속을 얻는 데 원료와 에너지가 더 들어 경제성이 크게 떨어진다. 지난 수십 년간 금속공학의 혁신이 수율, 에너지 효율, 공정 제어 개선에 몰린 이유가 여기 있다. 바탕 화학은 그대로 두고 그 틀 안에서 효율을 짜내는 작업이었다.

    오토쿰푸에서 추출 금속공학 기술 디렉터를 맡은 카스파르 스틴은 출발점을 바꿨다. 기존 제약에 얽매이지 않고, 그동안 쌓인 과학·공학 지식과 지나고 나서야 보이는 교훈을 바탕으로 이 일을 하는 가장 좋은 방법을 근본부터 다시 따져보겠다는 것이다. 그가 내건 목표는 “금속 생산을 다시 상상하는 것”이다.

    크롬 제련이 공급망 안보 문제로 번진 배경

    경제가 커지고 전기화가 진행될수록 데이터센터, 항공우주, 수처리, 에너지 시스템, 국방 분야에서 여러 광물의 수요가 늘어난다. 각종 데이터와 과학적 모델이 같은 방향을 가리킨다. MIT 금속공학과 앙투안 알라노르 교수는 이 흐름이 공교롭게도 많은 서방 경제권이 바로 그 산업들이 의존하는 금속의 자국 내 가공 능력을 줄여온 시기와 겹친다고 지적한다. 수요는 늘었는데 가공 거점은 줄어든 상황이다.

    그래서 제련은 전략 산업이 됐다. 20세기에는 원가와 조달 가능성이 주된 기준이었지만, 지금은 탄소발자국, 원산지, 공급망 회복력까지 함께 따진다. 크롬은 이 압박을 특히 크게 받는 금속이다. 고온과 극한 환경을 견뎌야 하는 항공우주 시스템과 발전 설비, 부식에 강해야 하는 기반 시설, 국방 기술에 크롬 기반 소재가 들어간다. 성능 요구가 까다로워 다른 소재로 쉽게 바꿀 수 없는 용도가 많고, 그만큼 공급이 흔들릴 때의 부담도 크다.

    오토쿰푸가 운영하는 핀란드 케미 광산은 유럽연합(EU)의 유일한 크롬 광산이다. 서방권 전체로 넓혀도 몇 안 되는 크롬 광산 가운데 하나다. 광석이 있어도 그것을 금속으로 바꾸는 기술과 설비가 경쟁력을 잃으면 공급망의 약점은 해결되지 않는다. 소재 기술 문제처럼 보이지만 실제로는 공급망 문제라는 해석이 나오는 근거다. EU 역내 유일한 크롬 광산을 가진 회사가 제련 화학 자체를 다시 설계한다는 점에서, 이 프로젝트를 원가 절감 시도 정도로 보기는 어렵다. 다만 수치 하나는 구분해서 읽어야 한다. 오토쿰푸는 업계 평균보다 탄소발자국이 67% 낮은 페로크롬을 생산한다고 밝히고 있다. 이 수치는 기존 생산 방식에 관한 것이고, 새 플랫폼의 성과와는 별개다.

    황화 공정, 금속마다 다른 황 결합 조건을 이용한다

    EvoMaterials는 황화(sulfidation) 기반 공정 연구에서 시작됐다. 처음 목표는 페로크롬 생산의 탄소 배출을 줄이는 것이었고, 개발은 2021년 미국에서 케미 광산의 크로마이트를 대상으로 시작됐다. 황화는 금속 화합물을 황과 반응시켜 황화물로 바꾸는 화학 반응이다. 금속마다 황과 결합하는 조건이 다르다는 점이 핵심이다. 이 차이를 이용하면 여러 금속이 섞인 원료에서 원하는 금속만 골라 형태를 바꾸고 나머지와 갈라낼 여지가 생긴다. 탄소로 산소를 한꺼번에 떼어내 크롬과 철이 합금으로 함께 나오는 기존 방식과는 출발점부터 다르다.

    알라노르 교수는 이 기술을 “물질에서 금속 원소를 분리하는 새로운 응용”이라고 부른다. 기존 분리는 탄소와 에너지를 많이 쓰는 방식이었지만, 새 방법은 다른 화학 환경을 만들어 손실과 원치 않는 부산물을 줄이면서 더 효율적으로 금속을 뽑아낸다는 설명이다. 실험실 규모 시험에서는 배출 감축 말고 다른 가능성도 확인됐다. 저품위 자원과 산업 부산물(사이드 스트림)에서 유가 금속을 회수할 수 있다는 점이다. 폐기물로 취급하던 자원에서 핵심 소재를 얻게 되면 같은 광산, 같은 공장에서 뽑아낼 수 있는 가치의 총량이 늘어난다. 사업 측면에서는 탄소 감축 못지않게 중요한 부분이다. 저품위 광석에서 경제성이 무너진다는 것이 탄소 환원의 약점이었기 때문이다.

    오토쿰푸는 이 기술을 새로운 공정 화학과 자체 금속공학 전문성을 결합한 독자 기술로 설명한다. 공개된 설명을 기준으로 두 방식을 나란히 놓으면 다음과 같다.

    구분 전통 탄소 환원 제련 EvoMaterials(황화 기반)
    분리 원리 탄소가 광석 속 산소를 가져가는 환원 반응 황화 기반의 다른 화학 환경에서 금속 원소를 분리
    탄소·에너지 탄소·에너지 집약적 페로크롬 생산의 탄소 배출 감축을 목표로 개발 시작
    손실·부산물 금속 손실과 원치 않는 부산물 발생 손실과 원치 않는 부산물 감소
    활용 원료 경제성 있는 광석 중심, 저품위 자원은 활용이 제한적 저품위 자원·산업 부산물에서 회수 가능성 확인(실험실 단계)
    적용 범위 금속·광석별로 최적화한 단일 공정 같은 원리를 다른 금속·자원에 응용하는 플랫폼 지향
    개발 단계 한 세기 넘게 상업 운영 실험실 시험 완료, 2027년 상반기 파일럿 가동 목표

    크롬은 첫 적용 대상, 설계 목표는 여러 금속에 쓰는 플랫폼

    EvoMaterials에서 기술적으로 눈여겨볼 부분은 단일 공정이 아니라 기술 플랫폼으로 설계됐다는 점이다. 알라노르 교수는 이를 다른 산업의 플랫폼 기술에 빗댄다. 과학적 돌파구 하나가 여러 갈래의 후속 응용으로 이어지는 구조다. 한 소재 체계에서 새로운 추출 경로를 완성하면 같은 과학 원리를 전혀 다른 금속과 광물 자원에 맞게 고쳐 쓸 수 있다. 크롬은 첫 적용 대상이자 출발점이라는 뜻이다. 그는 “잠재적 영향은 처음 시작한 개발 범위보다 훨씬 넓을 수 있다”고 말한다.

    이 확장성은 니켈, 크롬, 몰리브덴처럼 첨단 제조에 필요한 전략 소재를 안정적으로 확보하려는 산업에 의미가 크다. 사업 모델도 달라진다. 독자 공정 기술을 가진 소재 기업은 금속을 생산해 파는 것 외에 지식재산과 과학적 전문성으로도 가치를 만들 수 있다. 오토쿰푸는 개발 과정에서 MIT로부터 비독점 특허 라이선스를 일부 지원받았다. 비독점 라이선스는 특허권자가 같은 특허를 다른 곳에도 허락할 수 있는 계약 형태다. 기반 특허만으로는 배타적 우위를 지키기 어려운 구조다. 오토쿰푸가 이 기술을 ‘공정 화학과 독자 노하우의 결합’으로 강조하는 것도, 경쟁력이 기반 특허보다 그 위에 쌓은 공정 경험에서 갈린다고 보기 때문으로 읽힌다.

    연구 방식도 달라졌다. 이 플랫폼은 화학, 재료과학, 물리학, 계산 모델링, 공학이 만나는 지점에 있다. 스틴은 MIT에서 재료과학·공학 박사 학위를 받으며 저탄소 금속 공정과 재활용 기술을 연구했다. 그는 “과학은 예전보다 훨씬 학제적이 됐고, 분야 간 협업이 새로운 과학적 기회를 드러낸다”고 말한다. 시뮬레이션 도구와 AI는 유망한 방향을 좁혀준다. 그래도 발견은 여전히 실험실에서 반응을 직접 돌려보는 작업에서 나온다. AI가 후보를 고르는 속도를 높여도, 금속을 실제로 분리해내는 검증까지 대신하지는 못한다.

    크롬·니켈을 수입하는 한국 소재 산업에 미칠 영향

    EvoMaterials는 아직 파일럿 이전 단계의 기술이다. 국내 소비자가 단기간에 체감할 변화는 없다. 스테인리스 주방용품이나 가전 외장재 가격이 이 기술 때문에 움직일 단계도 아니다. 아래는 상용화가 진행될 경우를 가정한 추측이다.

    • 원료 조달처 선택지(추측): 한국 스테인리스·특수강 업계는 크롬과 니켈 원료 대부분을 해외에서 들여온다. 서방권에서 저품위 광석이나 부산물로 크롬을 뽑는 생산이 늘면 고를 수 있는 산지가 그만큼 넓어질 수 있다.
    • 저탄소 원료 수요(추측): 수출 제품의 원료 단계 탄소 배출을 따지는 흐름이 강해질수록 탄소발자국이 낮은 페로크롬 같은 원료는 가격과 별개로 구매 기준이 된다. 유럽 시장에 제품을 파는 국내 기업이 이 기준의 영향을 먼저 받을 가능성이 크다.
    • 산업 부산물 활용(추측): 국내 제철·비철 공장에서도 금속을 품은 부산물이 나온다. 이 기술이 라이선스 형태로 열린다면 국내 부산물도 회수 대상이 될 여지가 있다.
    • 배터리 소재와의 연결(추측): 니켈은 배터리 양극재의 핵심 원료다. 플랫폼을 확장할 금속으로 니켈이 함께 거론되는 만큼, 확장이 현실화되면 국내 배터리 소재 공급망과도 접점이 생긴다.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • 오토쿰푸가 금속 추출 기술 플랫폼 EvoMaterials를 개발하고 있다.
    • 출발점은 페로크롬 생산의 탄소 배출을 줄이기 위한 황화 기반 공정 연구다.
    • 개발은 2021년 미국에서 핀란드 케미 광산의 크로마이트를 대상으로 시작됐다.
    • MIT의 비독점 특허 라이선스가 개발을 일부 뒷받침한다.
    • 실험실 규모 시험에서 저품위 자원·산업 부산물로부터 유가 금속을 회수할 가능성이 나왔다.
    • 미국 뉴햄프셔 파일럿 플랜트가 2027년 상반기 가동을 목표로 하며, 실험실 규모를 1톤 규모 생산으로 확대한다.

    아직 불확실한 것

    • 새 공정의 에너지 사용량과 탄소 감축 폭
    • 반응 원료·온도 등 세부 공정 조건과 황 처리 방식
    • ‘1톤 규모 생산’의 기준 단위(일·연간·회분)
    • 기존 탄소 환원 제련 대비 생산 원가
    • 파일럿 이후 상업 플랜트의 규모와 일정
    • 니켈·몰리브덴 등 다른 금속으로의 적용 시점
    • 외부 기업 대상 기술 라이선스 여부와 조건
    • 회사 외부 기관의 독립 검증 결과

    제련 기술 발표가 상업 생산까지 갈지 가늠하는 네 가지 기준

    제련 방식을 바꾸겠다는 발표는 금속·소재 분야에서 잊을 만하면 나온다. 실험실 성과가 상업 생산까지 이어질지는 다음 네 가지를 차례로 확인하면 어느 정도 가늠할 수 있다.

    1. 개발 단계: 실험실, 파일럿, 실증, 상업 플랜트 가운데 어디까지 왔는지부터 본다. 실험실에서 잘 되던 반응도 규모를 키우면 열 관리, 원료 편차, 설비 내구성 같은 변수가 새로 생긴다. EvoMaterials는 실험실 시험을 마쳤고, 다음은 뉴햄프셔 파일럿 플랜트에서 1톤 규모 생산을 검증하는 단계다.
    2. 탄소 수치의 기준: 제시된 감축 수치가 기존 제품 기준인지 새 공정 기준인지 구분한다. 오토쿰푸가 내세우는 67%는 기존 페로크롬 생산에 관한 수치이므로 새 공정의 성과로 읽으면 안 된다.
    3. 원료 범위: 고품위 광석에서만 작동하는지, 저품위 자원과 산업 부산물까지 다루는지 확인한다. 범위가 넓을수록 경제성이 없던 자원이 공급원으로 바뀌고 공급망에 미치는 영향도 커진다.
    4. 기술 확산 구조: 한 회사가 자기 공장에서만 쓰는 기술인지, 라이선스로 다른 금속과 지역에 퍼질 수 있는 플랫폼인지 본다. 성능이 같아도 확산 구조에 따라 공급망을 바꾸는 범위가 달라진다.

    네 기준 가운데 원료 범위와 확산 구조에서 EvoMaterials는 방향을 분명히 내놓았다. 생산 원가는 아직 숫자로 제시되지 않았다. 기존 탄소 환원 제련과의 원가 비교는 파일럿 플랜트 운전 데이터가 쌓여야 가능하다. 지속가능성, 자원 효율, 공급 안정성, 경제성을 하나의 기술 구조 안에서 함께 달성하겠다는 오토쿰푸의 목표가 성립하는지도 그 숫자로 판가름 난다. 첫 운전 데이터가 나올 곳은 2027년 상반기 가동을 목표로 한 뉴햄프셔 파일럿 플랜트다.

    출처: MIT Tech Review AI

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    3줄 요약

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    • 집에 있는 스마트 가전은 기기 펌웨어, 공유기 네트워크, 제조사 앱 계정 세 곳 가운데 하나가 약할 때 뚫립니다.
    • 가장 먼저 할 일은 공유기 관리자 비밀번호 바꾸기, 가전 전용 Wi-Fi 따로 만들기, 앱 계정 2단계 인증 켜기입니다.

    슈퍼마켓 냉장 진열대의 온도 제어 장치가 국가 간 사이버 분쟁의 표적이 됐다. 프랑스는 자국 슈퍼마켓 냉장 설비를 해킹한 배후로 이란을 지목했고, 프랑스 검찰은 이란 사이버 부대 지휘부를 수사하고 있다고 NPR이 전했다. 해커가 노린 건 서버에 저장된 고객 정보가 아니었다. 온도를 일정하게 유지해야 하는 기계 그 자체였다. 미국 언론에서는 해커들의 관심이 데이터를 빼내는 쪽에서 물리 장비를 조작하는 쪽으로 옮겨가고 있다는 분석이 나왔고, ‘다음은 가정의 스마트 주방인가’라는 질문까지 나왔다.

    냉장고, 세탁기, 에어컨, 로봇청소기. 집 안 가전도 같은 방식으로 인터넷에 연결돼 있다. 휴대폰 앱으로 온도를 바꾸고 작동 상태를 확인하는 기능은 분명 편하다. 문제는 그 연결 통로를 다른 사람도 원격 조작에 쓸 수 있다는 점이다. 집에서 막아야 할 지점은 생각보다 적고, 대부분은 한 번 설정해 두면 그대로 유지된다.

    냉장 설비가 표적이 된 이유는 원격 관리 기능

    매장용 냉장 설비는 여러 대의 온도와 고장 경보를 한곳에서 지켜보려고 네트워크에 연결하는 경우가 많다. 관리자는 매장에 가지 않고도 설정을 바꿀 수 있다. 같은 구조를 공격자 쪽에서 보면 한 번 침투로 여러 대를 한꺼번에 건드릴 수 있다는 뜻이 된다. 냉장 온도가 조작되면 식품이 상하고, 그 피해는 소비자 눈에 바로 띈다. 결과가 눈에 보이고 불안을 퍼뜨리기 쉽다는 점에서 정보 유출과 성격이 다르다. 국가가 뒤에 있는 공격 조직이 이런 장비를 노리는 이유로 보인다.

    보안 분야에서는 이런 장비를 사무용 IT와 구분해 운영기술(OT) 또는 사물인터넷(IoT)이라고 부른다. 화면도 키보드도 없어 사용자가 상태를 점검하기 어렵고, 한 번 설치하면 몇 년씩 그대로 쓴다. 펌웨어는 오래 방치되고 초기 비밀번호는 바뀌지 않은 채 남기 쉽다. 가정용 스마트 가전도 이 범주에 든다.

    공격 자동화도 변수다. 호주는 AI 에이전트가 정부 시스템을 해킹한 사건 뒤, 통제를 벗어난 AI에 형사처벌을 매기는 방안을 검토하고 있다. 공격 도구가 자동화되면 기본 비밀번호나 열린 포트 같은 흔한 약점을 넓은 범위에서 빠르게 훑어낼 수 있다. 공격자가 특정 집을 골라야 할 필요가 줄어든다는 얘기다. ‘누가 굳이 우리 집을 노리겠나’ 하는 생각으로 집 기기를 방치하기 어려워진 이유가 여기 있다.

    스마트 가전이 뚫리는 곳은 기기·네트워크·계정 세 군데

    집 안 스마트 가전은 ‘가전 → 집 공유기 → 제조사 서버 → 휴대폰 앱’ 순서로 연결된다. 공격자가 들어올 수 있는 지점도 이 순서를 따라 세 군데로 나뉜다.

    첫째, 기기 자체. 제조사가 취약점을 고친 펌웨어를 내놓아도 가전이 업데이트를 받지 않으면 이미 알려진 약점이 그대로 남는다. 둘째, 네트워크. 공유기 관리자 비밀번호가 초기값 그대로이거나 외부에서 접속할 수 있는 포트가 열려 있으면, 공격자는 가전보다 공유기를 먼저 장악한다. 공유기가 넘어가는 순간 거기에 연결된 모든 기기의 통신이 드러난다. 셋째는 계정이다. 다른 사이트에서 유출된 비밀번호를 가전 앱 계정에도 똑같이 쓰고 있다면 해킹 기술조차 필요 없다. 로그인만으로 집 안 가전을 원격 조작할 수 있기 때문이다.

    사용자가 직접 손댈 수 있는 범위는 공유기와 계정 쪽이 가장 넓다. 기기 펌웨어는 제조사가 업데이트를 내놓아야 받을 수 있지만, 공유기 설정과 계정 보안은 지금 바로 바꿀 수 있다. 우선순위는 여기서 정해진다.

    점검 항목 방치하면 생기는 일 바꾸는 곳
    공유기 관리자 비밀번호 초기값 다른 사람이 공유기 설정을 전부 바꿀 수 있음 공유기 관리 페이지
    가전·공유기 펌웨어 업데이트 안 함 이미 알려진 취약점이 그대로 남음 공유기 관리 페이지, 가전 앱 또는 기기 화면
    PC·휴대폰과 가전이 같은 Wi-Fi 사용 가전 한 대가 뚫리면 같은 네트워크의 다른 기기로 번질 수 있음 공유기 게스트·멀티 SSID 설정
    UPnP·포트포워딩 규칙 외부에서 집 안 기기에 직접 접속을 시도할 수 있음 공유기 NAT·특수기능 메뉴
    앱 계정 비밀번호 재사용 로그인만으로 가전을 원격 조작할 수 있음 제조사 계정 보안 설정
    정리하지 않은 공유 멤버 이사 전 거주자나 따로 사는 옛 가족이 계속 제어할 수 있음 가전 앱 멤버·장소 관리

    공유기에서 먼저 바꿀 설정, ipTIME 관리 페이지 기준

    경로는 국내 가정에서 많이 쓰는 ipTIME 공유기 기준이다. 시작 전에 알아둘 점이 하나 있다. Wi-Fi 이름이나 비밀번호를 바꾸면 연결된 가전을 모두 다시 등록해야 한다. 가전이 여러 대라면 시간 여유가 있는 날 한꺼번에 끝내는 편이 낫다.

    1. 관리 페이지 접속: 공유기에 연결된 PC나 휴대폰 브라우저 주소창에 192.168.0.1 입력 → 로그인.
    2. 관리자 계정·비밀번호 변경: 관리도구 → 고급 설정 → 시스템 관리 → 관리자 설정. 초기 계정과 비밀번호를 Wi-Fi 비밀번호와 다른 값으로 바꾼다. 같은 화면에 원격 관리 포트 항목이 있으면 꺼 둔다.
    3. 무선 암호화 방식 확인: 고급 설정 → 무선랜 관리 → 무선 설정/보안. 인증 및 암호화 방식은 WPA2PSK + AES 이상으로 맞춘다. WPA3를 지원하는 모델이면 WPA3를 고른다. 암호화 없음이나 WEP는 쓰지 않는다.
    4. 가전 전용 네트워크 분리: 고급 설정 → 무선랜 관리 → 무선 멀티SSID 설정. 가전용 SSID를 따로 만들고 냉장고·세탁기·로봇청소기 등을 이쪽으로 옮긴다. 가전용 SSID에서 내부 네트워크 접근을 막는 옵션도 켠다(이 옵션의 정확한 이름은 불확실). 이 옵션까지 켜야 가전 한 대가 뚫려도 PC·휴대폰 쪽으로 번지는 길이 막힌다.
    5. 펌웨어 업데이트: 고급 설정 → 시스템 관리 → 펌웨어 업그레이드 → 온라인 업그레이드 실행. 자동 업그레이드 항목이 보이면 켜 둔다(자동 업그레이드 항목의 위치는 불확실).
    6. 열린 포트 정리: 고급 설정 → NAT/라우터 관리 → 포트포워드 설정에서 직접 만든 기억이 없는 규칙을 지운다. UPnP는 고급 설정 → 특수기능 → UPnP 설정에서 끈다(UPnP 경로는 불확실). UPnP를 끄면 일부 게임기나 원격 접속 기능이 작동하지 않을 수 있다. 그때는 해당 기기에 필요한 규칙만 직접 연다. 번거롭긴 해도 어떤 포트가 열려 있는지 사용자가 알고 있다는 점에서 이쪽이 낫다.

    통신사에서 빌린 공유기라면 기기 라벨이나 통신사 고객센터에서 관리 페이지 주소와 초기 계정부터 확인한다. 이후 관리자 비밀번호, 무선 보안, 게스트 네트워크, 펌웨어 네 항목을 같은 방식으로 찾아 바꾼다. 관리 권한이 통신사에 있어 사용자가 바꿀 수 없는 항목도 있을 수 있다. 가전 전용 네트워크가 필요하면 게스트 Wi-Fi 지원 여부를 고객센터에 물어본다.

    가전 앱 계정은 2단계 인증과 멤버 정리부터

    공유기를 아무리 정리해도 제조사 계정이 뚫리면 소용없다. 앱 계정만 있으면 집 밖 어디서든 가전을 조작할 수 있어서다. 원칙은 세 가지. 다른 서비스와 겹치지 않는 비밀번호를 쓰고, 2단계 인증을 켜고, 이제 함께 살지 않는 사람과 쓰지 않는 기기를 계정에서 지운다.

    삼성 가전은 SmartThings 앱을 거쳐 삼성 계정으로 묶인다. 갤럭시 휴대폰 기준 경로는 다음과 같다.

    • 2단계 인증: 설정 → 맨 위 삼성 계정 이름 → 보안 및 개인정보 보호(일부 버전은 ‘비밀번호 및 보안’) → 2단계 인증.
    • 멤버 확인: SmartThings 앱 → 홈 화면 위쪽 장소 이름 → 장소 관리 → 해당 장소 → 멤버(이 경로는 불확실).
    • 기기 정리: SmartThings 앱 → 기기 탭 → 쓰지 않는 기기 선택 → 오른쪽 위 더보기(⋮) → 삭제(삭제 항목의 위치는 불확실).

    LG 가전은 LG ThinQ 앱 계정으로 관리한다. 앱 아래쪽 메뉴 → 설정에서 계정과 기기 항목을 확인하고, 쓰지 않는 기기는 기기 카드의 더보기 메뉴에서 지운다(LG ThinQ의 세부 항목 이름은 불확실). LG 계정이 2단계 인증을 지원하는지도 이때 함께 확인해 둔다.

    가전을 팔거나 이사할 때는 앱 계정에서 기기를 지우고 기기 자체도 초기화한다. 계정 연결이 남아 있으면 이전 사용자가 기기 정보에 계속 접근할 수 있다. 중고 가전을 들였다면 반대 방향을 점검해야 한다. 등록할 때 이전 사용자 계정이 남아 있지 않은지 확인하는 것이다. 오븐이나 히터처럼 열을 내는 가전은 원격 시작 기능을 쓸 때만 켜 두는 편이 안전하다. 원격으로 잘못 켜졌을 때 결과가 가장 직접적인 기기들이다.

    삼성·LG 가전 쓰는 집에서 바뀌는 위험 판단 기준

    프랑스 사건의 공격 대상은 매장용 냉장 설비였다. 국내 가정용 가전이 같은 공격을 받았다는 사실은 확인되지 않았다. 당장 제품을 바꾸거나 인터넷 연결을 끊어야 할 근거도 없다.

    바뀌는 건 가전의 위험을 판단하는 기준이다. 지금까지 가정용 기기 보안은 주로 카메라 영상이나 개인정보 유출 문제로 다뤄졌다. 이번에는 배후로 지목된 조직이 냉장 설비의 작동 자체를 노렸다. 가전 작동을 조작당하는 일도 현실적인 위험 목록에 올려야 하는 이유다.

    국내 가정은 SmartThings나 LG ThinQ 계정 하나에 냉장고, 세탁기, 에어컨, TV를 여러 대 묶어 쓰는 경우가 흔하다. 계정 하나가 집 안 가전 전체의 열쇠인 셈. 이런 구조에서는 공유기보다 계정 비밀번호 재사용이 더 큰 위험이 될 가능성이 높다(추측). 통신사에서 빌린 공유기를 그대로 쓰는 집이 많다는 점도 계산에 넣어야 한다. 이런 집은 사용자가 직접 바꿀 수 있는 공유기 설정이 적을 수 있으니, 계정 보안을 먼저 챙기는 편이 효율적이다.

    아파트 월패드처럼 단지 공용 네트워크에 연결된 기기는 개인이 바꿀 수 있는 설정이 거의 없다. 관리사무소나 시공사에 보안 업데이트 여부를 묻는 것이 현실적인 방법이다. 가전 설정이 저절로 바뀌거나 모르는 로그인 알림이 오는 등 해킹이 의심되면 계정 비밀번호부터 바꾸고, 한국인터넷진흥원 118 상담센터에 문의할 수 있다.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • 프랑스가 자국 슈퍼마켓 냉장 설비 해킹의 배후로 이란을 지목했다.
    • 프랑스 검찰이 이란 사이버 부대 지휘부를 수사하고 있다.
    • 해커들의 공격이 물리 장비 조작 쪽으로 옮겨가고 있다는 분석이 미국 언론에서 나왔다.
    • 호주가 AI 에이전트의 정부 시스템 해킹 사건 뒤 통제를 벗어난 AI에 대한 형사처벌을 검토하고 있다.

    아직 불확실한 것

    • 냉장 설비에 침투한 구체적 경로와 해당 장비 제조사
    • 피해 매장 수와 실제 식품 피해 규모
    • 같은 수법이 가정용 스마트 가전으로 번졌는지 여부
    • 이란 측 입장과 프랑스 수사 결과
    • 호주 형사처벌안의 처벌 대상과 적용 범위

    새 스마트 가전 고를 때 따질 보안 기준 네 가지

    보안 수준은 가격표에 나오지 않는다. 비교하기 어렵다는 뜻이지만, 사기 전에 확인할 수 있는 항목은 있다. 어떤 기준을 먼저 볼지는 쓰는 방식에 달렸다. 앱 연동을 거의 쓰지 않을 생각이면 네트워크 기능은 판단 기준에서 빠진다. 원격 제어를 자주 쓸 계획이라면 아래 기준의 비중이 커진다.

    1. 보안 업데이트 지원 기간: 가전은 휴대폰보다 훨씬 오래 쓰는 제품이다. 제조사가 소프트웨어·보안 업데이트를 얼마나 오래 제공한다고 밝히는지 제품 안내나 고객센터에서 확인한다. 몇 년씩 쓰는 기기에서 업데이트가 먼저 끊기면, 알려진 취약점을 안은 채 남은 기간을 쓰게 된다.
    2. 계정 보안 기능: 연동 앱 계정이 2단계 인증을 지원하는지, 새 기기에서 로그인하면 알림을 보내는지 본다.
    3. 네트워크 없이 기본 기능 작동: Wi-Fi를 끊어도 냉장·세탁 같은 핵심 기능이 제대로 돌아가야 공격이나 서버 장애 때 피해가 줄어든다. 연결을 끊으면 쓸 수 없게 되는 기능은 사기 전에 사용 설명서에서 확인한다.
    4. 인증과 내장 센서: 한국인터넷진흥원의 IoT 보안인증을 받은 제품인지 확인한다. 내부 카메라나 마이크가 달린 모델이면 그 기능을 끌 수 있는지도 본다.

    원격 관리 기능은 관리를 편하게 해 주는 만큼 공격받을 수 있는 지점도 늘린다. 프랑스 슈퍼마켓 사례가 그 구조를 그대로 드러냈다. 연결 기능을 쓸 계획이 없다면 처음부터 Wi-Fi에 등록하지 않는 것이 가장 확실한 보안 설정이다. 쓸 계획이라면 가전을 설치하는 날 공유기 네트워크 분리와 계정 2단계 인증까지 함께 끝내는 것이 비용 대비 효과가 가장 크다. 미루면 나중에 Wi-Fi를 바꿀 때 가전을 전부 다시 등록하는 수고가 붙는다.

    출처: MIT Tech Review AI

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    3줄 요약

    • 스타링크 미니 2는 안테나·Wi-Fi 라우터·배터리를 한 기기에 넣어, SpaceX 설명으로는 완충 시 최대 4.5시간 외부 전원 없이 작동한다.
    • 사용 시간은 별매 배터리 핫스왑이나 USB-C 60W 전원으로 늘린다. 보조배터리·충전기는 PD 출력이 60W 이상인지부터 확인해야 한다.
    • 두께는 38.5mm에서 23.1mm로 줄었지만 무게는 약 3.5파운드로 늘었다. 초대장 기준 가격은 1년 요금제를 포함한 999달러다.

    23.1mm. 배터리를 새로 넣었는데 오히려 얇아졌다. 스타링크 미니 2는 기존 미니(38.5mm)보다 15.4mm, 약 40% 얇다. SpaceX는 위성 안테나와 Wi-Fi 라우터, 배터리까지 노트북만 한 단말기 하나에 몰아넣었고, 완충하면 외부 전원 없이 최대 4.5시간 버틴다고 설명했다고 더버지가 전했다.

    이 제품을 고를 때 제일 먼저 볼 건 전원이다. 예전에는 단말기를 하늘이 트인 곳에 두는 일과 거기에 전기를 대는 일이 따로 놀았다. 전원이 본체 안으로 들어오면서 ‘몇 시간을, 어떤 방식으로 이어 쓸 것인가’가 첫 번째 선택 기준으로 올라섰다. 전원 계획, 휴대성, 가격 구조. 이 순서로 따져 보면 선택이 훨씬 단순해진다.

    안테나·라우터에 이어 전원까지 본체 안으로

    위성 인터넷 단말기는 크게 세 덩어리다. 하늘의 위성과 신호를 주고받는 안테나(접시), 그 신호를 스마트폰·노트북이 쓰는 Wi-Fi로 바꿔주는 라우터, 그리고 이 둘을 돌리는 전원. 기존 스타링크 미니는 안테나와 라우터를 하나로 합쳐 지금의 휴대용 형태를 만들었다. 전원만은 여전히 바깥에서 끌어와야 했다. 미니 2가 그 마지막 하나를 본체에 넣었다.

    일체형이 진짜 득을 보는 순간은 설치할 때다. 외부 전원이 필요한 단말기는 전원 장치와 케이블이 닿는 범위 안에서만 자리를 고를 수 있다. 위성 신호는 나무, 건물, 지형에 가리지 않는 위치가 관건인데 말이다. 케이블 없이 단말기만 들고 가서 하늘이 가장 넓게 트인 곳에 내려놓을 수 있다는 것, 내장 배터리의 이점 가운데 가장 실질적인 건 이쪽으로 보인다.

    항목 스타링크 미니(기존) 스타링크 미니 2 선택할 때의 의미
    구성 안테나 + Wi-Fi 라우터 일체형 안테나 + Wi-Fi 라우터 + 배터리 일체형 짧은 사용은 별도 전원 장비 없이 가능
    내장 배터리 없음(외부 전원 필요) 완충 시 최대 4.5시간(SpaceX 주장) 설치 위치를 케이블 길이와 무관하게 선택
    사용 시간 연장 외부 전원 연결 별매 배터리 핫스왑, USB-C 60W 전원 끄지 않고 배터리 교체, 노트북용 충전 장비 활용 여지
    두께 38.5mm 23.1mm 배낭 노트북 칸 수납이 쉬워짐
    무게 미니 2보다 가벼움 약 3.5파운드(약 1.6kg) 도보 이동이 많으면 부담 증가
    방수·방진 IP67 IP67 야외 사용 조건은 동일

    표를 보면 변화는 ‘전원’과 ‘두께’ 두 곳에 몰려 있다. 방수·방진 등급은 IP67 그대로고, 무게는 배터리가 들어간 만큼 늘었다. 기존 미니 사용자에게는 이미 갖춘 전원 장비가 있느냐가 교체 가치를 가르는 가장 큰 변수다. 보조배터리와 케이블을 늘 챙겨 다니는 사람이라면 미니 2가 덜어주는 불편은 생각보다 좁다.

    4.5시간 다음은 핫스왑 배터리 아니면 USB-C 60W

    SpaceX가 밝힌 4.5시간은 완충 기준 ‘최대치’다. 배터리 기기의 표기 시간은 대개 유리한 조건에서 잰 값이고, 리튬 배터리는 추울수록 꺼내 쓸 수 있는 용량이 줄어든다. 겨울 캠핑이나 고지대에서 쓸 생각이라면 4.5시간을 일정표에 그대로 적어 넣지 말고 넉넉히 여유를 두는 게 안전하다.

    연결 시간을 늘리는 첫 번째 방법은 핫스왑, 즉 기기를 끄지 않은 채 배터리만 갈아 끼우는 방식이다. 위성 단말기는 전원을 다시 켤 때마다 위성을 찾고 연결을 새로 잡는다. 이 과정을 건너뛸 수 있다면 화상회의나 실시간 영상 전송처럼 끊기면 곤란한 작업에서 꽤 큰 차이를 만들 가능성이 높다. 추가 배터리는 별도로 판다. 연결이 오래 필요한 사람일수록 단말기 값에 배터리 값까지 얹어서 계산해야 한다는 뜻이다.

    두 번째는 USB-C로 60W 전원을 꽂는 방법이다. 여기서 헷갈리기 쉬운 대목이 하나 있다. 60W는 연결할 전원이 갖춰야 할 조건으로 제시된 수치이지, 단말기가 늘 60W를 쓴다는 뜻이 아니다. 이걸 소비전력으로 읽으면 보조배터리 사용 시간 계산이 처음부터 틀어진다. 보조배터리로 몇 시간 버틸지는 ‘보조배터리 용량(Wh) ÷ 단말기 평균 소비전력(W)’으로 어림하는데, 정작 분모에 들어갈 미니 2의 평균 소비전력이 아직 공개 전이다. 지금 단계에서 할 수 있는 건 출력 조건을 맞춰 두는 데까지다. 전원 장비는 아래 순서로 확인하면 된다.

    • 출력: 보조배터리·충전기의 USB-C PD 출력이 60W 이상인지부터 본다. 포트 여러 개를 동시에 쓰면 포트별 출력이 나뉘는 제품이 많다. ‘단일 포트 사용 시’와 ‘동시 사용 시’ 출력을 따로 확인할 것.
    • 케이블: 케이블도 60W 이상을 감당하는 정격이어야 한다. 휴대폰 구성품으로 받은 케이블은 정격이 낮은 경우가 있어서, 충전기만 제대로 갖춰 놓고 케이블에서 막히는 일이 생길 수 있다.
    • 차량: 차에 기본으로 달린 USB-C 포트는 출력이 낮은 경우가 많다. 차에서 상시 전원으로 쓰려면 시거잭에 꽂는 PD 충전기를 따로 두고, 그 제품의 출력 표기를 확인한다.
    • 항공 이동: 교체용 배터리를 여러 개 챙겨 비행기를 탈 계획이면 배터리의 Wh 표기와 항공사의 리튬 배터리 규정을 같이 봐야 한다. 미니 2 배터리의 Wh 수치가 나와야 몇 개까지 들고 탈 수 있을지 가늠이 된다.

    얇아진 대신 1.6kg으로 무거워진 몸체와 IP67의 범위

    미니 2의 두께는 23.1mm로 기존 미니의 38.5mm보다 확실히 얇다. 대신 무게는 배터리가 더해지면서 약 3.5파운드(약 1.6kg)로 조금 늘었다. 노트북만 한 크기에 두께까지 노트북에 가까워졌으니 배낭의 노트북 칸에 함께 넣기가 쉬워졌다. 이건 분명한 장점이다. 반대로 오래 걷는 사람에게는 늘어난 무게가 고스란히 어깨로 간다.

    이 득실은 이동 수단에 따라 점수가 달라진다. 차로 움직이는 사람은 무게 차이를 거의 못 느끼면서 전원 케이블 없이 설치하는 편의만 챙긴다. 백패킹이나 등산처럼 짐 무게가 곧 체력인 사람은 계산이 다르다. 내장 배터리 무게 위에 교체용 배터리 무게까지 얹힐 수 있어서다. 이미 외부 보조배터리를 들고 다니는 사람이라면 질문은 하나로 줄어든다. 내장 배터리가 그 보조배터리 하나를 대신할 수 있느냐.

    IP67은 숫자 두 개를 따로 읽으면 된다. 앞자리 6은 먼지 유입을 막는 등급 가운데 가장 높은 단계, 뒷자리 7은 일정 깊이의 물에 일시적으로 잠겨도 견딘다는 뜻이다. 비가 오거나 모래바람이 부는 야외에 단말기를 둬도 되는 근거가 바로 이 등급이다. 다만 등급은 본체를 기준으로 매겨진다. 배터리 결합부를 열었거나 USB-C 케이블을 꽂은 상태까지 같은 수준으로 막아준다고 기대하기는 어렵다고 보는 게 안전하다. 비 오는 날 배터리를 바꾸거나 케이블을 연결하는 일은 비를 피할 수 있는 곳에서 하는 게 맞다.

    999달러에 2,100달러짜리 요금제, 계산은 쓰는 달 수부터

    X 이용자들이 공유한 주문 초대장 화면을 보면 미니 2는 999달러이고, 1년 치 Roam Unlimited 요금제가 함께 들어간다. SpaceX는 이 1년 요금제의 가치를 2,100달러로 매겼다. 단말기 값보다 딸려 오는 요금제 값이 두 배 넘게 큰 셈이다.

    숫자만 보면 남는 장사 같지만, 2,100달러라는 가치는 1년 내내 요금제를 쓰는 사람에게만 온전히 성립한다. 여름 휴가철이나 특정 출장 기간에만 위성 인터넷이 필요한 사람에게 안 쓰는 달의 요금제는 이득이 아니라 그냥 흘러가는 날짜다. 판단은 이 순서로 세우는 편이 합리적이다.

    1. 1년 가운데 위성 인터넷이 실제로 필요한 달이 몇 달인지부터 센다.
    2. 1년 뒤 요금제를 이어갈 때 드는 비용을 확인한다. 갱신 요금이 발표되면 2년 차 비용까지 더해 본다.
    3. 단말기와 요금제 말고도 교체용 배터리, 60W 이상 충전기·보조배터리 같은 부대 비용을 더한다.
    4. 기존 미니가 있다면, 지금 겪는 불편이 이미 가진 전원 장비로 해결되는 종류인지 따져본다.

    999달러가 미국 일부 고객에게 보낸 초대장 기준이라는 점도 기억해 둘 만하다. 스타링크 웹사이트는 선주문을 ‘일부 미국 고객 대상 초대 방식’으로 열었고, 더 많은 고객과 국가에는 ‘곧’ 열겠다고 안내했다. 지금의 가격과 번들은 초대 단계의 조건이다. 일반 판매로 넘어가면서 달라질 여지가 남아 있는 숫자로 보는 게 맞다.

    국내에선 전기 끌어오기 어려운 곳일수록 유리하다

    아래 내용은 국내 사용 환경을 기준으로 한 추측이다. 우리나라는 이동통신망이 촘촘해서 위성 인터넷이 꼭 필요한 장면이 꽤 좁다. 산간 오지, 섬, 바다 위, 접속이 몰려 끊기기 쉬운 대형 행사장 정도. 그런데 이런 곳은 대부분 전기를 끌어오기도 어렵다. 내장 배터리가 힘을 쓰는 상황과 정확히 겹치는 지점이다.

    전원 장비 쪽 진입 장벽은 낮아질 가능성이 있다. 노트북 충전용 USB-C PD 충전기와 고출력 보조배터리는 국내에서도 흔한 장비다. 60W 이상을 내는 제품을 이미 갖고 있다면 전용 전원 장비를 새로 사지 않고도 사용 시간을 늘릴 수 있다(추측: SpaceX는 호환 제품 목록을 공개하지 않았다). 전원 장비를 따로 마련해야 했던 기존 미니와 비교하면 첫 구매 비용 계산이 한결 단순해진다.

    차박 사용자에게는 차량 배터리 부담이 줄어든다는 점이 크다. 외부 전원만 쓰는 단말기는 시동을 끈 차의 전원에 기대기 쉬운데, 내장 배터리가 있으면 짧은 사용은 차 전원 없이 끝낼 수 있다. 전기 사이트가 마련된 캠핑장이라면 얘기가 다르다. 콘센트에 충전기를 꽂으면 그만이니 내장 배터리의 이점이 상대적으로 작다. 전기 사이트 위주로 다니는 캠퍼라면, 전원만 놓고 봤을 때 굳이 미니 2로 갈아탈 이유는 약하다.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • SpaceX가 안테나·Wi-Fi 라우터·배터리 일체형 단말기 스타링크 미니 2를 발표
    • 완충 시 최대 4.5시간 작동(SpaceX 주장)
    • 별매 배터리 핫스왑, USB-C 60W 전원 연결로 사용 시간 연장 가능
    • 두께 23.1mm(기존 미니 38.5mm), 무게 약 3.5파운드로 기존보다 약간 무거움
    • IP67 방진·방수 등급 유지
    • 선주문은 일부 미국 고객 대상 초대 방식, 더 많은 고객과 국가는 ‘곧’ 예정
    • X 이용자들이 공유한 초대장 기준 가격 999달러, 1년 Roam Unlimited 포함(SpaceX 책정 가치 2,100달러)

    아직 불확실한 것

    • 내장 배터리와 교체용 배터리의 용량(Wh)
    • 교체용 배터리 가격
    • 평균 소비전력과 저온 환경에서의 실제 작동 시간
    • 1년 이후 Roam Unlimited 갱신 요금과 조건
    • 초대 단계 이후 일반 판매 가격과 번들 구성
    • 배터리 결합부·USB-C 연결 상태의 방수 조건
    • 판매 확대 대상 국가와 시기
    • 국내 출시 일정과 원화 가격

    한 번에 몇 시간, 무엇을 타고: 미니 2를 가르는 두 질문

    미니 2로 갈지, 기존 미니나 외부 전원 방식을 유지할지는 두 질문으로 정리된다. 한 번에 몇 시간 연결이 필요한가. 그리고 무엇을 타고 움직이는가.

    • 한 번에 4.5시간 안쪽, 이동 중 잠깐씩 연결: 내장 배터리만으로 해결될 가능성이 높다. 미니 2의 이점이 가장 크게 살아나는 경우다.
    • 반나절 이상 연속 연결: 교체용 배터리나 60W 이상 USB-C 전원이 필수다. 배터리 가격이 나온 뒤 기존 보조배터리를 활용하는 쪽과 비용을 비교해도 늦지 않다.
    • 차량 중심 이동: 60W 이상 차량용 PD 충전기를 주 전원으로 두고, 내장 배터리는 설치 위치를 자유롭게 하는 보조 수단으로 쓰는 조합이 효율적이다.
    • 도보 중심 이동: 늘어난 본체 무게에 교체용 배터리 무게까지 더해 본다. 기존에 들고 다니던 보조배터리를 대신할 수 있을 때만 이점이 생긴다.
    • 기존 미니 보유자: 전원 장비를 이미 갖췄다면 교체 이유는 얇아진 두께와 케이블 없는 설치, 이 두 가지로 좁혀진다.

    미니 2와 함께 위성 인터넷은 ‘전원이 있는 곳에서 쓰는 장비’에서 ‘전원 계획을 직접 세워야 하는 장비’로 넘어왔다. 사양표의 4.5시간은 출발점일 뿐이다. 한 번에 몇 시간을 붙어 있어야 하는지, 차로 가는지 걸어서 가는지. 이 두 줄을 먼저 적어 보면 999달러를 쓸지 말지도 대부분 거기서 결론이 난다.

    출처: The Verge

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