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[When] 폼페이 비극은 언제 시작되었나

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  폼페이 비극은 언제 시작되었나 ▶ 유튜브 채널 구독하기 youtube.com/@Koreaallinfo 폼페이는 하루 만에 사라진 도시로 유명합니다. 하지만 비극의 첫 신호는 훨씬 전에 울렸습니다. 이 글은 첫 경고부터 최후의 아침까지 시간순으로 따라갑니다. 핵심 요약 첫 경고는 서기 62년 대지진이었다 분화는 79년, 10월 24일설이 유력하다 8월 24일설은 필사본에 근거한 전통이다 도시를 끝낸 것은 용암이 아닌 화쇄류였다 폼페이는 어떤 도시였나 폼페이는 나폴리만 연안의 로마 도시였습니다. 인구는 1만 명 안팎으로 추정됩니다. 포도주와 올리브유 교역으로 부유했습니다. 부유한 로마인들의 별장도 많았습니다. 폼페이에는 원형극장과 공중목욕탕도 있었습니다. 거리에는 빵집과 술집이 줄지어 있었습니다. 벽에는 선거 벽보와 낙서가 가득했습니다. 도시는 활기로 넘쳤습니다. 도시 뒤편에는 베수비오산이 있었습니다. 당시 사람들은 이 산을 화산으로 여기지 않았습니다. 정상까지 숲과 포도밭이 덮여 있었기 때문입니다. 평화로운 풍경이 오히려 위험을 가린 셈입니다. 지리학자 스트라본은 정상의 암석이 불에 탄 듯하다고 적었습니다. 하지만 이를 경고로 읽은 사람은 드물었습니다. 캄파니아 지방에서 작은 지진은 흔한 일이었습니다. 그래서 흔들림은 경고가 아닌 일상 으로 받아들여졌습니다. 그 활기가 재 아래 그대로 멈춘 것입니다. 첫 경고는 언제 울렸나 서기 62년 2월 5일, 폼페이에 큰 지진이 일어났습니다. 철학자 세네카가 이 사건을 기록했습니다. 신전과 주택이 무너졌습니다. 이웃 도시 헤르쿨라네움도 피해를 입었습니다. 세네카는 양 600마리가 한꺼번에 죽었다고 전합니다. 화산 가스 때문이라는 해석도 있습니다. 한 은행가의 집에서는 지진 장면을 새긴 부조가 나왔습니다. 기울어진 신전이 돌에 새겨져 있습니다. 시민들은 도시를 떠나지 않고 재건을 택했습니다. 17년 뒤에도 공사는 끝나지 않았습니다. 비극은 폭발하는 날이 아니라, 신호를 무시하는 날 시작된다. 현대 화산학은 큰 분화...

[How] 뉴로모픽 칩은 어떻게 AI 전력을 줄이나

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  [How] 뉴로모픽 칩은 어떻게 AI 전력을 줄이나 AI가 커질수록 문제는 똑똑함만이 아니다. 전기도 먹고, 열도 내고, 냉각비도 부른다. 뉴로모픽 칩은 이 병목을 다른 방식으로 보려는 시도다. 핵심은 뉴로모픽 컴퓨팅 이 사람의 뇌처럼 모든 회로를 계속 켜두지 않고 필요한 신호에 반응한다는 점이다. 뉴로모픽의 질문은 “더 세게 계산할까”가 아니라 “굳이 계산하지 않아도 되는 순간을 얼마나 줄일까”다. 1. AI 전력은 왜 병목이 되었나 대형 AI 모델은 많은 연산과 메모리 접근을 요구한다. 특히 데이터센터에서는 전력, 냉각, 공간이 비용이 된다. 그래서 AI 경쟁은 모델 크기만의 싸움이 아니라 전력 효율의 싸움이 되고 있다. 연산량 증가 메모리 접근 증가 냉각과 전력 인프라 부담 2. 어떻게 뇌처럼 계산하나 뉴로모픽 칩은 이벤트 기반 계산을 지향한다. 입력 변화가 있을 때만 신호가 발생하고, 그 신호가 필요한 경로로 전달된다. 이는 항상 모든 행렬을 빽빽하게 계산하는 방식과 다르다. 구분 일반 AI 칩 뉴로모픽 접근 계산 방식 대량 병렬 연산 이벤트 발생 시 연산 데이터 특성 밀집 데이터에 강함 희소 신호에 유리 가능 활용 후보 학습과 대형 추론 센서, 엣지, 실시간 반응 체크 질문 1 이 작업은 계속 계산해야 하는가, 아니면 변화가 생길 때만 반응하면 되는가? 3. 데이터 이동을 어떻게 줄이나 AI 전력의 상당 부분은 연산 자체보다 데이터 이동 에서 발생할 수 있다. 뉴로모픽 구조는 메모리와 연산을 더 가깝게 묶고, 필요한 신호만 처리해 낭비를 줄이려 한다. 절감 포인트 의미 주의점 희소 연산      ...

[What] 양자컴퓨팅은 무엇을 먼저 바꾸나

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  [What] 양자컴퓨팅은 무엇을 먼저 바꾸나 양자컴퓨팅은 더 빠른 노트북이 아니다. 엑셀을 순식간에 열어주는 소비자 가전도 아니다. 이 기술은 특수 계산기 에 가깝다. 모든 문제를 빨리 푸는 것이 아니라, 기존 컴퓨터가 매우 힘들어하는 일부 문제에서 다른 방식의 계산 가능성을 보여준다. 양자컴퓨팅의 질문은 “얼마나 빠른가”보다 “어떤 문제에서 의미가 있는가”에 가깝다. 1. 양자컴퓨터는 왜 만능 PC가 아닌가 기존 컴퓨터는 비트를 사용한다. 양자컴퓨터는 큐비트, 중첩, 얽힘 같은 양자 현상을 이용한다. 하지만 이것이 모든 계산의 자동 승리를 뜻하지는 않는다. 양자컴퓨팅은 문제 유형, 알고리즘, 오류율에 따라 가치가 갈린다. 모든 계산이 빨라지는 것은 아니다. 하드웨어 노이즈와 오류 보정이 큰 과제다. 실용 우위는 특정 문제에서 먼저 나타날 가능성이 크다. 2. 무엇이 먼저 바뀌나: 분자와 소재 가장 자주 언급되는 분야는 분자 시뮬레이션 과 소재 연구다. 자연 자체가 양자역학으로 움직이기 때문에, 분자 반응과 전자 구조를 더 정교하게 다루는 계산이 장기적으로 유망하다. 분야 기대 효과 주의점 신약       후보 물질 탐색 보조       임상과 규제는 별도 문제 배터리       새 소재 조합 연구       실험 검증 필요 촉매       반응 경로 분석       상용화까지 긴 시간 필요 체크 질문 1 이 문제는 양자 시스템을 직접 다루는가, 아니면 단순히 큰 계산일 뿐인가? 3. 최적화는 어디까지 현실적인가 물류...

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