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Video generation models can now depict remarkably realistic motion. Yet it is unclear how to use this motion beyond pixels: to animate a specific 3D asset and replay the animation in its 3D scene. For instance, a video model can show a monkey jumping over a crossbar, but it cannot return that jump as replayable 3D motion placed in the 3D scene. Here we present a model that directly co-generates the video and 3D motion for any supplied rig, along with a camera that registers this motion to the scene. Prior video-motion models either handle only human skeletons, often adding billions of parameters, or triangulate 3D motion from generated 2D pose maps. We instead keep 3D motion in a separate model that supports arbitrary skeletons, and connect it to a pretrained video model through a small set of cross-attention layers. This separation lets the motion model first learn how skeletons move from motion-only data, which is easier to obtain and augment than paired video. Additionally, our model learns to locate each joint in the video frames, which lets us recover the camera and place the 3D motion in the scene. To train across many skeletons, we use a generative video editor to place animated 3D assets in scenes suited to their actions, curating the edits so their known motion remains valid. Together with human and robot video, this yields nearly 200K training pairs. Our evaluations demonstrate that our model animates diverse rigs from text more faithfully than video-first pipelines, and its motion responds to the surrounding scene. It also turns video into rig motion, rig motion into video, and enables keyframe-based control of the 3D motion. Videos and additional results are available on our project page: https://research.nvidia.com/labs/par/projects/jca/.
Agentic artificial intelligence (AI) systems hold immense potential for automating complex workflows in materials discovery and design, but extending them to domain-intensive mechanistic investigations remains challenging. Here, we present GBClaw, an agentic AI framework for investigating the structure and deformation of general grain boundaries (GBs). Although general GBs constitute the vast majority of real-world interfaces in polycrystalline materials, they remain understudied because their structural complexity and interfacial mismatch complicate experimental and modeling research. GBClaw integrates large language models (LLMs) into a modular architecture comprising an orchestrator, specialized agents, domain-specific tools, simulation interfaces, and hierarchical memory. Through dynamic replanning and iterative workflow refinement, the framework effectively connects systematic simulations with targeted mechanistic analysis. Applied to 14 general asymmetric tilt GBs in nickel, GBClaw characterized interfacial defect structures and identified diverse deformation modes across these incommensurate boundaries. Comparing boundary sliding with and without secondary GB misfit dislocations revealed substantial differences in shear strength, underscoring the critical role of defect hierarchies in sliding resistance. Furthermore, researcher-guided follow-up calculations traced an anomalously high shear resistance to metastable boundary structures. This work demonstrates that combining agentic AI with domain expertise bridges high-throughput computational screening with deep physical understanding of complex material interfaces.
Dexterous multi-finger hands hold promise to unlock diverse skills like functional grasps, in-hand reorientation, and dynamic handover that the human-designed world assumes, yet existing learning recipes force a trade-off. Goal-reaching reinforcement learning generalizes to arbitrary object poses but, lacking any human prior, converges to unnatural and unreliable finger strategies; motion tracking reproduces human-like behavior from a single clip but cannot deviate from it. We present AdaDex, a goal-conditioned RL framework that turns a single hand-object trajectory of a few seconds---from mocap data or HOI reconstruction from in-the-wild RGB(D) video---into an adaptable dexterous skill. At the core of AdaDex is Hybrid Dexterous Mimicking: a shared policy is trained on two populations of massively parallel environments: motion tracking environments trained with dense motion tracking objective, which instill the human prior from human motion; and generalization environments with noised initial states and goals and a sparse object-success reward, which force the skill to work far off the reference. From seconds of human motion per skill, the resulting policies can learn diverse adaptable dexterous skills, such as functional grasping, object reposing, in-hand reorientation with finger gaiting, and dynamic behaviors like throw-and-catch. Our method outperforms baselines in terms of generalization and functionality, and we demonstrate transfer across simulators and to the real world. Project page: https://yuxuank.com/AdaDex/.
美법원, 메타에 33조원 배상 명령
"개인정보 통제 약속은 거짓" 기만 인정
메타, 34억달러 이하 주장하며 항소 방침
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(샌프란시스코=연합뉴스) 권영전 특파원 = 페이스북 운영사 메타가 미국에서 개인정보 보호 등 정책에서 이용자들을 속인 것으로 인정돼 250억 달러(약 33조2천억원)의 벌금형을 받았다.
뉴멕시코주 샌타페이 지방법원의 프랜시스 매슈 판사는 메타가 이용자 개인정보 보호와 콘텐츠 관리 등 정책과 관련해 이용자를 기만해 주 소비자보호법을 위반했다며 이 같은 금액을 주 정부에 지급할 것을 21일(현지시간) 명령했다.
이는 같은 사안에 대해 지난 2019년 미 연방거래위원회(FTC)가 페이스북에 부과했던 벌금 50억 달러의 5배에 달하는 규모다.
매슈 판사는 "페이스북은 이용자들에게 자사 데이터를 직접 통제할 수 있다고 약속했으나, 이는 거짓이었다"고 판시했다.
재판에서 인정된 메타의 법 위반 건수는 약 4천390만 건으로 건당 5천 달러의 벌금을 적용하면 약 2천200억 달러로 산정되지만, 법원은 상당부분 감액을 적용해 최종 벌금 액수를 확정했다.
라울 토레스 뉴멕시코주 법무장관은 판결 직후 기자회견에서 "이는 미국 역사상 주 차원에서 기업을 상대로 얻어낸 최고액 수준의 평결"이라고 밝혔다고 AP 통신은 전했다.
토레스 장관은 "이번 판결은 실리콘밸리를 향한 신호이자 명백한 메시지"라고 강조했다.
메타가 지급하게 될 소비자보호법 위반 벌금은 뉴멕시코주 헌법상 주 교육 예산으로 투입된다.
토레스 장관은 "향후 100년간 학교를 지을 수 있는 비용을 마련한 것 같다"면서도 메타의 항소 등으로 최종 수령까지 시간이 걸릴 수 있다고 덧붙였다.
이번 재판은 지난 2016년 미국 대선 당시 한 정치 컨설팅업체가 페이스북 이용자 8천700만 명의 개인정보를 무단 수집해 맞춤형 정치 광고에 활용한 사건에서 비롯됐다.
미국 내 48개 주 정부는 지난 8월 메타와 180억 달러 규모 합의를 맺고 향후 법적 책임을 면제해주기로 했으나, 뉴멕시코주는 플로리다주와 함께 이 합의를 거부하고 독자적인 법정 투쟁을 이어왔다.
메타는 이 사건과 관련해 34억 달러 이하의 벌금이 부과돼야 한다고 주장하면서 항소할 계획임을 밝혔다.
comma@yna.co.kr
제보는 카카오톡 okjebo <저작권자(c) 연합뉴스, 무단 전재-재배포, AI 학습 및 활용 금지> 2026년10월22일 04시29분 송고
캐나다 출판사, 오렐리앵 AI 대필 의혹 확인
메타데이터서 AI 흔적…작가와 결별 선언
작가는 의혹 부인…공쿠르상 후보서 제외
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(뉴욕=연합뉴스) 김연숙 특파원 = 캐나다 출판사가 신예 베스트셀러 작가 텔리송 오렐리앵(38)의 인공지능(AI) 활용 의혹이 사실로 확인됐다며 작가와 결별했다.
앞서 이 작가의 소설은 프랑스 최고 권위 문학상인 공쿠르상을 비롯해 프랑스 4대 문학상 후보에 올랐으나, AI 집필 의혹이 제기된 후 공쿠르상 후보에서 제외된 바 있다.
21일(현지시간) 로이터, AFP 통신 등에 따르면 캐나다 출판사 보레알은 오렐리앵의 소설 '그것 아니면 죽음이었다'(C'etait ca ou mourir)의 집필 과정에서 AI가 사용됐다는 새로운 정보를 확인했다며 작가와의 업무 관계를 종료한다고 밝혔다.
보레알은 지난주까지만 해도 AI 활용 의혹을 부인한 오렐리앙을 지지했으나, 추가 조사를 진행한 결과 새로운 증거를 확보했다고 설명했다.
출판사는 소설의 작업본을 수집해 외부 기관에 분석을 의뢰했으며, 그 결과 일부 문서의 메타데이터에서 AI 관련 흔적이 발견됐다고 말했다.
다만 AI가 집필 과정에서 어느 정도 활용됐는지는 확인하지 못했으며, 앞으로도 명확한 답을 얻기 어려울 것으로 보인다고 덧붙였다.
출판사는 앞서 오렐리앵과 협력해 의혹을 해소할 증거를 확보하려 했으나 뚜렷한 결론을 내리지 못했다고 밝혔다. 이후 오렐리앵은 추가 정보를 더는 제공하지 않겠다는 입장을 전했다고 설명했다.
이번 논란은 지난 9월 엑스(X·옛 트위터)에서 한 이용자가 AI 텍스트 탐지 프로그램 팬그램을 이용해 작품을 분석한 결과, AI가 생성한 텍스트가 포함됐을 확률이 100%라는 결과를 얻었다고 주장하면서 불거졌다.
오렐리앵은 그간 AI 사용 의혹을 부인해왔다. 그는 2017년 말부터 집필을 시작해 챗GPT와 같은 AI 서비스가 등장하기 전인 2019년에 300쪽이 넘는 초고를 완성했다고 주장했다.
반복적인 문체 역시 아이티와 카리브해 문학 전통에서 비롯된 것이라고 반박했다.
아이티 출신으로 2010년 대지진 이후 고국을 떠나 캐나다에서 활동해온 오렐리앵은 이민을 주제로 한 이번 소설로 큰 주목을 받았다.
그의 장편소설 데뷔작인 이번 작품은 공쿠르상을 비롯해 페미나상, 르노도상, 메디시스상 등 프랑스 주요 문학상 후보에 올랐고, 20여개국에서 번역 출간이 예정돼 있었다.
그러나 AI 활용 의혹이 제기된 뒤 공쿠르상 후보 명단에서 제외됐고, 이번에는 출판사와의 관계도 끊기게 됐다.
로이터는 오렐리앵에게 논평을 요청했으나 즉각 답변을 받지 못했다고 전했다.
nomad@yna.co.kr
제보는 카카오톡 okjebo <저작권자(c) 연합뉴스, 무단 전재-재배포, AI 학습 및 활용 금지> 2026년10월22일 04시20분 송고
루비오 "트럼프 행정부, 스타실드 제한 요청 안 해"
"美 지원 없었으면 우크라 존재 안 했을 것"
"푸틴, 12월 마이애미 G20 참석 가능성"
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(워싱턴=연합뉴스) 홍정규 특파원 = 마코 루비오 미국 국무부 장관은 21일(현지시간) 도널드 트럼프 행정부가 우크라이나에 대한 군용 위성시스템 '스타실드' 접속을 제한했다는 논란에 대해 "사실이 아니다"라고 밝혔다.
국무부에 따르면 루비오 장관은 이날 인도 방문길에 기자들의 질문에 "내가 확실히 말할 수 있는 것은 미국 대통령도, 우리 정부 내 그 누구도 그 시스템에 어떤 변경을 가하라고 요청한 적이 없다는 것"이라며 이같이 말했다.
루비오 장관은 "(월스트리트저널에) 보도된 내용은 미국 정부가 우크라이나 방어에 필요한 무언가를 제공하지 않고 있다는 것이었는데, 그것은 사실이 아니다"라고 강조했다.
월스트리트저널(WSJ)은 전날 스타실드의 속도 제한을 지시한 것은 스타실드의 기반인 위성 통신 시스템 스타링크를 운영하는 일론 머스크 스페이스X 최고경영자(CEO)였으며, 머스크는 스타링크의 속도를 제한하기 전 트럼프 대통령을 비롯한 행정부 고위 당국자들과 이 문제를 논의했다고 전했다.
루비오 장관은 그러나 "(트럼프) 대통령은 어느 시점에서도 '내가 그들을 처벌하거나 교훈을 주려고 하니, 이 시스템을 사용하지 못하게 하라'고 말한 적이 없다"고 주장했다.
그러면서 스페이스X에 대해 "민간 기업"이라며 "대통령은 스타링크와 스타실드, 그리고 머스크가 내리는 결정과 아무런 관련이 없다"고 강조했다.
루비오 장관은 러시아와의 전쟁에서 미국이 우크라이나에 이미 충분한 지원을 제공했는데도 우크라이나가 트럼프 행정부의 지원이 부족하다며 비판한다고 지적했다.
루비오 장관은 "미국이 우크라이나에 제공하지 않은 것 때문에 많은 사람이 사망했다고 여기저기 말하고 다닌 우크라이나 정부 관리가 누구인지 모르겠다"며 볼로디미르 젤렌스키 우크라이나 대통령을 겨냥했다.
이어 "우리가 그들에게 제공을 거부하고 있다는 것 자체가 사실이 아닐 뿐 아니라, 미국이 이미 제공한 지원 덕에 얼마나 많은, 수백만명의 사람이 목숨을 구했나"라고 반문했다.
루비오 장관은 "우리는 이 문제에 대해 더는 방어적 태도를 취하지 않겠다"며 "트럼프 행정부를 포함한 미국의 지원이 없었으면 지금 우크라이나는 존재하지 않았을 것"이라고 말했다.
루비오 장관은 트럼프 대통령이 블라디미르 푸틴 러시아 대통령을 12월 미국 주요20개국(G20) 회의에 초청한 것과 관련해 "푸틴 대통령이 마이애미에서 열리는 (G20) 회의에 참석할 가능성이 있다"면서도 "아직 이에 대한 확답은 받지 못했다"고 밝혔다.
루비오 장관은 "라브로프 (러시아 외무) 장관은 참석할 수 있다고 예상한다"며 "지난번 그와 접촉했을 때 참석하겠다고 말했던 것으로 기억한다. 러시아는 G20 일원이므로 그 회의에 참석할 것"이라고 말했다.
zheng@yna.co.kr
제보는 카카오톡 okjebo <저작권자(c) 연합뉴스, 무단 전재-재배포, AI 학습 및 활용 금지> 2026년10월22일 04시16분 송고
학생연합·노란조끼, 24일 추가 시위 예고
노조, 다음 달 5일 총파업 촉구…협상 결렬
마크롱 "무질서 세력 차단"…군 병력 투입 방침
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(런던=연합뉴스) 김지연 특파원 = 에마뉘엘 마크롱 프랑스 대통령이 질서 유지를 강조한 가운데 학생들과 '노란 조끼' 운동, 노동조합이 잇단 시위와 파업을 예고했다.
21일(현지시간) 로이터, AFP 통신에 따르면 주요 학생 단체인 프랑스전국학생연합(UNEF)은 토요일인 오는 24일 추가 시위에 동참하라고 촉구했다.
2018년 대규모 반체제 운동을 주도했던 '노란 조끼' 측도 당국에 24일 파리 도심 행진 계획을 제출했다.
주요 노동조합은 내달 5일 총파업을 촉구하고 있다.
세바스티앵 르코르뉘 총리는 이날 사태 진정을 위한 협조를 당부하기 위해 주요 노조 지도부를 만났으나 돌파구는 찾지 못했다.
참석한 노조 측은 임금 및 공공 부문 요구 사항에 대한 구체적인 답변을 듣지 못했다고 말했다.
소피 비네 노동총연맹(CGT) 위원장은 "우리의 요구 사항은 전혀 고려되지 않았다. 이제 다음 단계로 행동을 끌어올릴 때"라며 파업 계획을 재확인했다. 비네 위원장은 총리와 만나기 전 RTL 라디오와 인터뷰에서도 "엄청나고 정당한 분노가 있다"며 "그 해답은 억압이 아니라 정치적 응답"이라고 지적했다.
프랑스에서는 열악한 교육 여건을 개선하라고 요구하는 학생 시위가 지난달부터 점차 확산했다.
경찰의 과잉 진압에 여론에 불이 더 붙었고 지난 17일에는 노동조합, '노란 조끼' 측이 가세해 50만명 이상 참여한 가운데 공공부문 투자 부족과 고물가 등에 항의하는 시위에 나섰다.
일부가 공공시설 방화 등 폭력 사태를 이끌었고 상점 3천여 곳이 약탈당하며 큰 피해가 발생했다. 당국은 턱없이 부족한 경찰력을 투입해 통제에 실패했다는 지적을 받고 있다.
이에 프랑스 정부는 24일에는 군 병력을 투입하는 등 강경하게 대응하기로 하고 준비 중이다. 파리 등지에서는 정부 방침에 따라 지난 19일 밤부터 사흘 밤 연속으로 부분 야간 통행금지도 시행되고 있다.
지난 19일부터 중동을 순방 중인 마크롱 대통령은 이날 "토요일에 무질서를 퍼뜨리려는 사람들은 차단될 것"이라고 강조했다.
마크롱 대통령은 또한 22일 귀국해 정보 고위 관리들과 장차관을 만나 이번 사태를 논의할 예정이라고 말했다.
제랄드 다르마냉 법무장관은 지난 17일 시위 이후 체포된 2천500명 가운데 917명이 기소됐으며 174명은 이미 수감됐다고 밝혔다.
이번 사태는 프랑스 대선을 반년 앞두고 벌어지고 있다.
조사기관 IFOP가 시위가 벌어진 지난 17일 저녁부터 19일까지 실시한 여론조사에 따르면 1차 투표에서 극우 국민연합(RN)의 마린 르펜이 34∼38%로 선두에 오르고, 극좌 굴복하지않는프랑스(LFI)의 장뤼크 멜랑숑은 시나리오에 따라 단독 2위 또는 공동 2위가 될 것으로 예측됐다.
이는 지난 17일 시위 전 여론조사와 큰 차이가 없는 것이다.
cherora@yna.co.kr
제보는 카카오톡 okjebo <저작권자(c) 연합뉴스, 무단 전재-재배포, AI 학습 및 활용 금지> 2026년10월22일 04시03분 송고
미, 이란 '그림자 선단' 지원 로펌·해운사 제재
파나마·그리스 로펌 유령회사 설립 적발
화물선 7척 동결…베선트 "조력자 찾아낼 것"
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(워싱턴=연합뉴스) 박성민 특파원 = 미국 재무부는 21일(현지시간) 이란의 석유수출 경로인 '그림자 선단'(Shadow Fleet)을 지원한 혐의로 로펌과 해운사 등을 무더기 제재했다.
재무부에 따르면 파나마와 그리스를 기반으로 하는 로펌 '카르나키스 앤드 카르나키스'는 이란산 원유와 석유화학제품, 철강 등을 운반하는 '그림자 선단' 선박의 실소유주를 숨기기 위해 유령회사를 설립해왔다.
이를 통해 이슬람혁명수비대(IRGC) 최정예 쿠드스군이 연간 수억 달러의 수익을 창출할 수 있도록 도왔다는 게 재무부의 설명이다.
재무부는 또 이 로펌과 연계된 5명과 파나마 국적 화물선 7척을 운영하는 선박 관리 회사, 이란산 화물 운송을 지원한 싱가포르와 아랍에미리트(UAE) 두바이의 해운 대리업체 등도 제재 대상에 포함했고, 파나마 화물선 7척은 동결 재산으로 지정했다.
이번 제재는 이란 정권의 자금줄을 옥죄는 '경제적 왕따 작전'의 일환이다.
스콧 베선트 재무장관은 보도자료에서 "바다에서 불법 석유 운송을 하든, 로펌의 고급 사무실에 앉아 있든 이란 정권을 지원한다면 우리는 찾아내 제재할 것"이라며 "이란 조력자들은 우리 편이 될 것인지 적이 될 것인지 선택해야 한다. 우리는 당신이 누구인지, 무엇을 하는지 알고 있으며 계속 조처를 할 것"이라고 말했다.
min22@yna.co.kr
제보는 카카오톡 okjebo <저작권자(c) 연합뉴스, 무단 전재-재배포, AI 학습 및 활용 금지> 2026년10월22일 04시02분 송고
- 법사위, 공소청 대상 국정감사 실시
- 정무위·재경위·과방위 종합감사 진행
- 국방위, 3군 사관학교 대상 국감 실시
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▲ 법제사법 = 공소청(10:00 국회)
▲ 정무 = <종합감사 - 금융> 금융위원회, 금융감독원 등(10:00 국회)
▲ 재정경제기획 = <종합감사> 재정경제부, 국가데이터처, 국세청, 관세청, 조달청(10:00 국회)
▲ 과학기술정보방송통신 = <종합감사> 방송미디어통신위원회, 방송미디어통신위원회 소관 감사대상기관 전체, 방송미디어통신심의위원회(10:00 국회)
▲ 국방 = 육군사관학교, 해군사관학교, 공군사관학교(10:00 육군사관학교), [현장시찰] 육군 데5보병사단(GOP과학화경계 시범사단)(15:00 육군 제5보병사단)
▲ 행정안전 = <지방1반> 전남광주통합특별시(10:00 전남광주통합특별시청), 광주경찰청, 전남경찰청(시청감사 종료후 전남광주통합특별시청)·<지방2반> 제주특별자치도(10:00 제주도청), 제주경찰청(도청감사 종료후 제주경찰청)
▲ 농림축산식품해양수산 = <종합감사> 농림축산식품부 및 소관기관(10:00 국회)
▲ 산업통상자원중소벤처기업 = <종합감사> 산업통상부 및 소관기관(10:00 국회)
▲ 보건복지 = 한국노인인력개발원,한국사회보장정보원, 한국보건복지인재원, 한국장애인개발원, 한국사회복지협의회, 국가아동권리보장원, 한국자활복지개발원, 중앙사회서비스원, 인구보건복지협회(10:00 국회)
▲ 국토교통 = 인천국제공항공사, 한국공항공사, 항공안전기술원, 국립항공박물관, 가덕도신공항건설공단(10:00 인천국제공항공사), [현장시찰] 인천국제공항(14:00 인천국제공항)
(서울=연합뉴스)
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[오늘의 운세] 오늘 뭐 먹지?…10월 22일 띠별 추천 점심메뉴
오늘의 운세에 맞춘 띠별 점심메뉴와 행운의 음식 추천
오늘의 운세(2026년 10월 22일 목요일)로 살펴보는 띠별 점심 메뉴와 오후의 에너지를 채워줄 맞춤 한 끼를 전해드립니다.
🐭 쥐띠 - 차돌박이 된장찌개
오늘은 쥐띠가 자신의 페이스대로 하루 전체를 이끌어가기 좋은 날로, 마치 단단히 뿌리내린 나무처럼 흔들림 없는 중심이 느껴지는 하루다. 결정을 내려야 할 순간마다 망설임 없이 밀어붙일 수 있는 흐름이 만들어지고, 주변 사람들도 자연스럽게 쥐띠의 판단을 따르게 될 것이다. 진한 된장 국물에 차돌박이의 고소한 기름이 녹아드는 차돌박이 된장찌개는 깊은 맛과 든든한 포만감을 동시에 주는 한 그릇이다. 오늘처럼 주도적으로 치고 나가는 날에 힘을 실어주는 메뉴다. 뚝배기 뚜껑을 열면서 오늘 하루를 내 뜻대로 채워가겠다는 기분으로 점심을 즐겨보자.🐮 소띠 - 해물파전
오늘은 소띠를 둘러싼 기운이 모두 한 방향으로 흘러, 주변과 박자가 척척 맞아떨어지는 날이다. 동료와 함께 앉으면 대화도 술술 이어지고, 협력이 필요한 일에서 특히 좋은 결과를 기대할 수 있다. 바삭하게 부쳐낸 해물파전은 넓은 판 위에 오징어와 새우, 파가 푸짐하게 올라가 여럿이 뜯어 먹기 좋은 음식이다. 오늘 소띠에게 흐르는 협력의 기운을 테이블 위에서 그대로 맛으로 나눌 수 있다. 동료와 한 장 나눠 먹으며 오늘 오후의 좋은 흐름까지 함께 챙겨보자.🐯 호랑이띠 - 보쌈
오늘은 호랑이띠가 가진 넉넉한 기운이 자연스럽게 주변으로 흘러나가는 날로, 베풀고 나눌수록 오히려 마음이 가벼워지고 편안해지는 흐름이 이어진다. 점심 자리에서도 먼저 챙기고 나누는 역할이 자연스럽게 어울리는 하루다. 잘 삶아낸 수육에 김치와 새우젓을 곁들여 넓은 잎에 싸 먹는 보쌈은 여럿이 둘러앉아 함께 즐기기 딱 좋은 음식이다. 나눔의 기운이 가장 강한 오늘, 호랑이띠에게 이보다 어울리는 한 끼가 없다. 넉넉하게 한 상 차려진 자리에서 주변 사람들과 함께 오늘의 여유를 나눠보자.🐰 토끼띠 - 부대찌개
오늘은 토끼띠의 여유로운 기운이 주변 사람들에게 온기처럼 전해지는 날로, 베풀고 나누는 것이 어색하지 않고 오히려 기분 좋게 느껴지는 하루다. 누군가를 챙기거나 함께 시간을 보내는 자리에서 특히 마음이 편안해질 것이다. 보글보글 끓는 소리부터 마음을 풀어주는 부대찌개는 햄과 소시지, 라면 사리까지 넉넉하게 채워져 여럿이 냄비 하나를 두고 나눠 먹기 좋다. 함께 나눌수록 더 따뜻해지는 오늘 토끼띠의 기운과 자연스럽게 맞닿는다. 함께 앉은 사람들과 국물을 나눠 뜨는 사이 점심 시간이 더없이 풍성해질 것이다.🐲 용띠 - 삼계탕
오늘은 용띠에게 바깥의 기운이 은은하게 스며드는 날로, 특별히 애쓰지 않아도 몸과 마음이 조금씩 채워지는 느낌이 드는 하루다. 뭔가를 결정하거나 밀어붙이기보다, 그 흐름을 잘 받아 담는 것만으로도 충분히 좋은 결과를 얻을 수 있다. 통닭 안에 찹쌀과 인삼, 대추를 가득 채워 오랜 시간 끓여낸 삼계탕은 뼛속까지 따뜻하게 채워주는 보양 한 그릇이다. 오늘 용띠를 든든히 감싸주는 기운을 몸으로 받아내기에 이만한 메뉴가 없다. 뚝배기째 나오는 진한 국물을 천천히 즐기며 오늘의 기운을 온전히 흡수해보자.🐍 뱀띠 - 장어덮밥
오늘은 뱀띠 자신의 기운이 그대로 겹쳐 두 배로 강해지는 날로, 온몸에 에너지가 활활 타오르는 듯한 존재감이 느껴지는 하루다. 평소에 망설이던 일도 오늘만큼은 과감하게 치고 나갈 수 있는 흐름이 만들어진다. 짭조름한 양념을 발라 도톰하게 구워낸 장어가 밥 위에 올라간 장어덮밥은 한 그릇으로도 강렬한 인상을 남기는 음식이다. 오늘처럼 임팩트 있게 치고 나가는 날, 뱀띠의 기운을 제대로 맛으로 표현해주는 한 끼다. 뚝심 있게 선택한 점심 한 그릇으로 오늘의 강한 흐름을 마음껏 즐겨보자.🐴 말띠 - 김치찌개
오늘은 말띠에게 바깥의 기운과 내 안의 리듬이 자연스럽게 나란히 흐르는 날로, 굳이 애쓰지 않아도 하루가 조용하고 편안하게 굴러가는 느낌이다. 무리해서 새로운 시도를 하기보다, 익숙한 루틴 안에서 작은 만족을 찾는 것이 오늘의 말띠에게 가장 잘 맞는 방식이다. 묵은지에 돼지고기를 넣고 오래 끓여낸 김치찌개는 언제 먹어도 반가운, 한국인이라면 누구나 아는 그 맛이다. 편안하고 익숙한 오늘의 흐름과 가장 잘 결이 맞는 한 그릇이다. 뜨끈한 국물 한 숟갈로 오늘의 안정된 기운을 조용히 즐겨보자.🐐 양띠 - 갈비탕
오늘은 양띠를 향해 바깥의 든든한 기운이 조용히 흘러들어오는 날로, 크게 힘을 쓰지 않아도 몸과 마음이 충전되는 듯한 감각이 느껴지는 하루다. 이런 날일수록 영양을 제대로 채우는 것이 오후 내내 좋은 컨디션을 유지하는 열쇠가 된다. 큼직한 갈비뼈를 오랫동안 우려낸 진한 국물과 부드럽게 떨어지는 고기가 함께 담기는 갈비탕은 한 그릇으로 온몸이 든든해지는 음식이다. 오늘 양띠에게 채워지는 기운을 가장 실감 나게 받아낼 수 있는 메뉴다. 뚝배기 속 뜨거운 국물을 천천히 음미하면서 오늘의 충만한 기운을 몸 안에 가득 담아보자.🐵 원숭이띠 - 고등어구이
오늘은 원숭이띠 주변의 관계들이 부드럽게 맞물리는 날로, 어디서든 편안한 분위기가 먼저 만들어지고 사람들 사이에서 자연스럽게 자리를 잡게 되는 하루다. 억지로 맞추려 하지 않아도 주변과의 균형이 저절로 갖춰지는, 조화로운 흐름이 이어진다. 잘 구워진 고등어 한 토막에 나물 반찬이 정갈하게 곁들여 나오는 고등어구이 백반은 깔끔하고 균형 잡힌 한 상이다. 오늘 원숭이띠를 감싸는 조화로운 기운과 잘 어울리는 점심이다. 소박하지만 빠짐없이 갖춰진 상 앞에서 오늘의 넉넉한 흐름을 차분하게 누려보자.🐔 닭띠 - 곱창전골
오늘은 닭띠의 기운이 주변과 한 방향으로 맞물리면서, 팀으로 움직이거나 함께 앉아 뭔가를 나누는 자리에서 특히 에너지가 살아나는 하루다. 혼자보다 둘, 둘보다 셋일수록 더 좋은 결과가 따라오는 날이니 점심도 함께 먹는 자리를 만드는 것이 좋다. 곱창과 당면, 각종 채소가 어우러져 보글보글 끓어오르는 곱창전골은 여럿이 냄비 하나를 가운데 두고 함께 즐기는 음식이다. 함께 나눠 먹을수록 더 맛있어지는 이 자리가 오늘 닭띠의 협력 기운을 그대로 담아낸다. 동료들과 함께 젓가락을 들어 오늘의 시너지를 점심 테이블에서부터 만들어보자.🐕 개띠 - 육개장칼국수
오늘은 개띠를 향해 바깥의 기운이 은근하고 꾸준하게 흘러들어오는 날로, 몸 어딘가에 에너지가 차곡차곡 쌓이는 듯한 충만한 감각이 느껴지는 하루다. 평소보다 조금 더 적극적으로 움직여도 지치지 않고, 오후까지 컨디션이 유지될 것이다. 얼큰하게 끓여낸 육개장 국물에 쫄깃한 칼국수 면을 넣어 완성하는 육개장칼국수는 칼칼하면서도 든든하게 배를 채워주는 한 그릇이다. 오늘 개띠에게 채워지는 든든한 기운을 이 한 그릇이 잘 받아준다. 얼큰한 국물을 한 모금씩 들이키며 오늘의 충전된 에너지를 오후까지 이어가보자.🐖 돼지띠 - 마라샹궈
오늘은 돼지띠에게 평소와 다른 방향의 자극이 살짝 스치는 날로, 익숙한 것에서 조금만 벗어나도 새로운 재미와 활력이 생겨나는 흐름이 만들어진다. 평소라면 고르지 않았을 선택지에 용감하게 손을 뻗어보는 것이 오늘의 돼지띠에게 잘 어울리는 태도다. 직접 재료를 고르고 마라 소스로 볶아내는 마라샹궈는 매번 다른 조합으로 즐길 수 있는 이색적인 한 끼다. 오늘처럼 색다른 자극이 반가운 날에 도전해보기에 딱 좋은 메뉴다. 평소와 다른 선택 하나가 만들어주는 작은 설렘을 오늘 점심에서 발견해보자.ⓒ 한경닷컴, 무단전재 및 재배포 금지
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[오늘의 운세] 2026년 10월 22일 오행별 행운의 컬러
오늘의 운세와 오행으로 알아보는 '행운의 컬러' 아이템
오늘의 운세(2026년 10월 22일 목요일)를 확인하고, 나에게 필요한 기운을 채워줄 오행별 행운의 컬러로 하루를 준비해 보세요.
10월 22일 목요일 - 흙(토)의 기운이 강한 날
대지가 단단히 중심을 잡는 날, 흙의 기운이 가득하다 기사(己巳)일, 부드러운 흙[己]이 불의 뱀[巳] 위에 앉아 대지를 두텁게 다진다. 가을볕이 황토 언덕을 물들이듯 오늘의 기운은 묵직하고 안정적이며, 중심을 잡는 자에게 힘을 실어 주는 날이다. 땅이 만물을 품듯 오늘 하루도 흙의 기운이 모든 것을 아우른다.
[내 기운(오행) 보는 법] 이 운세는 내가 태어난 날의 고유한 기운, 즉 '일간(日干)'을 기준으로 함. 사주에서 '나 자신'을 상징하는 중심 기운을 뜻함. 만세력에서 내 사주를 열었을 때, 8개의 한자 중 '태어난 날(日)'을 뜻하는 기둥의 윗줄 글자(보통 '일간' 또는 '나'라고 표시된 자리)로 본인의 기운을 확인할 것.
10월 22일 목요일 - 흙(토)의 기운이 강한 날
대지가 단단히 중심을 잡는 날, 흙의 기운이 가득하다 기사(己巳)일, 부드러운 흙[己]이 불의 뱀[巳] 위에 앉아 대지를 두텁게 다진다. 가을볕이 황토 언덕을 물들이듯 오늘의 기운은 묵직하고 안정적이며, 중심을 잡는 자에게 힘을 실어 주는 날이다. 땅이 만물을 품듯 오늘 하루도 흙의 기운이 모든 것을 아우른다.
○ 나무(목) – 연두색 우산
오늘의 나무는 두꺼운 흙 더미 아래 눌린 새싹처럼, 뻗어 나가려 해도 무게에 짓눌리는 형세다. 대인관계운과 문서운·계약운이 약해지는 날로, 중요한 서류 서명이나 거래 협의는 미루는 것이 현명하다. 오늘은 성급하게 나서기보다 숨을 고르고 내면의 힘을 축적하는 시간으로 삼을 것. 흙의 압박을 부드럽게 통관해 주는 연두색이 긴장을 풀어 주는 완충재가 되어 주니, 연두색 우산을 챙겨 들 것.○ 불(화) – 주황색 파우치
오늘의 불은 흙을 따뜻하게 데워 주는 아궁이의 불길처럼, 대지에 온기를 불어넣으며 환영받는 기운이다. 학업운·직장운·대인관계운·재물운이 고루 상승하는 날로, 적극적으로 움직일수록 좋은 결과가 따라온다. 중요한 제안이나 발표, 새로운 만남에 먼저 손을 내밀어 볼 것. 오늘의 충전된 기운을 온몸으로 표현하는 주황색이 활력과 자신감을 배가시켜 주니, 주황색 파우치를 가방에 넣어 둘 것.○ 흙(토) – 황토색 다이어리
오늘의 흙은 같은 흙이 겹쳐 산이 되듯, 스스로의 기운이 배로 쌓여 강한 추진력을 뿜어낸다. 자신감과 실행력이 최고조에 달하는 날이나, 넘치는 기운이 충동적인 판단이나 과욕·구설로 흐를 수 있으니 방향을 잘 잡아야 한다. 큰 결정은 종이에 적어 한 번 더 확인하는 습관으로 과열을 다스릴 것. 오늘의 흙 기운과 공명하며 안정감을 주는 황토색이 과열된 기운을 부드럽게 정돈해 주니, 황토색 다이어리를 꺼내 하루 계획을 써 내려갈 것.○ 쇠(금) – 은색 볼펜
오늘의 쇠는 흙 속에 품긴 광석처럼, 대지에 기운을 내어 주며 조용히 빛을 발산하는 형세다. 베풂과 봉사로 인덕이 쌓이고 연애운이 높아지는 날이나, 건강운과 지출 관리에는 신경을 기울여야 한다. 오늘은 무리한 약속이나 과도한 소비보다 꼭 필요한 곳에만 에너지를 쓸 것. 소모되는 기운 속에서도 고요하게 중심을 지켜 주는 은색이 흔들림을 막아 주니, 은색 볼펜을 손에 쥐고 하루를 시작할 것.○ 물(수) – 남색 카드지갑
오늘의 물은 흙을 헤치고 흘러가는 계곡물처럼, 장애를 넘어 금전운의 물길을 힘차게 트는 기세다. 재물운·금전운·사업운·계약운이 모두 길한 날로, 미뤄 왔던 거래나 협상을 오늘 밀어붙이면 좋은 결실을 맺는다. 망설임 없이 먼저 연락하고, 조건을 제시하며 주도적으로 이끌어 갈 것. 재성의 기운을 극대화하며 흔들리지 않는 신뢰감을 주는 남색이 오늘의 재물 기운을 끌어당기니, 남색 카드지갑을 꺼내 늘 눈에 띄는 곳에 둘 것.[내 기운(오행) 보는 법] 이 운세는 내가 태어난 날의 고유한 기운, 즉 '일간(日干)'을 기준으로 함. 사주에서 '나 자신'을 상징하는 중심 기운을 뜻함. 만세력에서 내 사주를 열었을 때, 8개의 한자 중 '태어난 날(日)'을 뜻하는 기둥의 윗줄 글자(보통 '일간' 또는 '나'라고 표시된 자리)로 본인의 기운을 확인할 것.
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[오늘의 운세] 2026년 10월 22일 별자리 운세
오늘의 운세와 오행으로 알아보는 나만의 '저속노화' 루틴
오늘의 운세(2026년 10월 22일 목요일)확인하고, 나에게 맞는 오행으로 하루 루틴까지 챙겨보세요.
♒ 물병자리 (1.20~2.18) - 취침 시간 30분 앞당기기
물병자리에게 오늘은 부드러운 흙처럼 묵직하게 중심을 잡아주는 기운이 흐릅니다. 직장운과 대인관계운이 단단하게 뒷받침되어 신뢰를 쌓기 좋은 하루입니다. 이런 안정된 흐름은 몸의 생체리듬이 고르게 유지될 때 더욱 빛납니다. 오늘 밤은 평소보다 취침 시간을 30분 앞당겨 보세요. 수면 시작 시간을 당기는 습관은 성장호르몬 분비를 촉진하고 세포 회복 속도를 높여 노화를 늦추는 가장 강력한 방법입니다.♓ 물고기자리 (2.19~3.20) - 저녁 조명 따뜻한 색으로 바꾸기
물고기자리에게 오늘의 기운은 촉촉한 흙이 물기를 눌러 다소 무겁게 느껴지는 날입니다. 연애운과 계약 관련 사안은 서두르지 않고 천천히 살피는 쪽이 유리합니다. 기운이 눌리면 어깨와 눈에 피로가 쌓이기 쉬우니 몸을 보호하는 데 집중하세요. 퇴근 후 집에 돌아오면 형광등 대신 따뜻한 색의 조명으로 바꾸고 눈을 쉬게 해주세요. 블루라이트를 줄이면 멜라토닌 분비가 원활해져 수면의 질이 올라가고 피부 재생과 눈 노화 예방에 직접적으로 도움이 됩니다.♈ 양자리 (3.21~4.19) - 점심에 삶은 달걀 한 개 추가
양자리에게 오늘은 흙이 불기운을 흡수하듯 에너지가 바깥으로 빠져나가기 쉬운 날입니다. 베풂의 덕으로 연애운과 인덕이 빛나지만 그만큼 체력 소모가 크니 보충이 먼저입니다. 활발하게 움직이다 보면 단백질과 미네랄이 빠르게 고갈될 수 있습니다. 오늘 점심 식판에 삶은 달걀 한 개를 추가해 양질의 단백질을 채워보세요. 달걀의 완전단백질과 비타민D는 근육 합성을 돕고 세포 손상을 막아 꾸준한 저속노화의 토대를 만들어 줍니다.♉ 황소자리 (4.20~5.20) - 오후 커피 한 잔 물로 대체
황소자리에게 오늘은 같은 흙 기운이 두 겹으로 쌓여 자칫 과열되거나 충동적인 판단이 나오기 쉬운 날입니다. 재물운은 활발하게 돌지만 충동 지출이나 구설에 휘말리지 않도록 절제하는 힘이 필요합니다. 오후에 각성제를 추가로 섭취하면 예민함이 더 커질 수 있습니다. 오후 두 시 이후 커피 한 잔을 물 한 컵으로 대체해 카페인을 줄여보세요. 카페인을 줄이면 코르티솔 수치가 안정되고 수면의 질이 개선되어 세포 염증 반응이 낮아집니다.♊ 쌍둥이자리 (5.21~6.21) - 하루 세 끼 식사 시간 메모해두기
쌍둥이자리에게 오늘은 부드러운 흙 기운이 공기를 감싸며 차분한 주도력을 실어주는 날입니다. 대인관계운과 사업운이 탄탄하게 받쳐주니 소통과 협업이 순조롭게 풀립니다. 이런 안정된 흐름을 이어가려면 내 몸의 리듬도 규칙적으로 세팅하는 것이 중요합니다. 오늘은 세 끼 식사를 한 시간 이내 간격으로 일정하게 맞추고 그 시간을 메모해 루틴의 기준점으로 삼아보세요. 식사 시간을 규칙화하면 인슐린 분비 패턴이 안정되어 혈당 스파이크가 줄고 대사 노화를 효과적으로 늦출 수 있습니다.♋ 게자리 (6.22~7.22) - 업무 중 1시간마다 어깨 스트레칭 1분
게자리에게 오늘은 흙이 물기를 꾹 누르는 듯 몸과 마음이 긴장되기 쉬운 날입니다. 대인관계나 계약 관련 사안은 결정을 미루고 여유를 갖는 편이 안전합니다. 긴장이 지속되면 어깨와 목 근육이 굳어 혈액순환이 떨어질 수 있습니다. 업무 중 1시간마다 자리에서 어깨를 앞뒤로 돌리는 스트레칭 1분을 실천해 근육 긴장을 풀어주세요. 짧은 스트레칭을 반복하면 근막 유연성이 유지되고 만성 염증이 억제되어 근골격 노화를 늦추는 데 실질적인 도움이 됩니다.♌ 사자자리 (7.23~8.22) - 점심 식단에 견과류 한 줌 추가
사자자리에게 오늘은 흙이 뜨거운 불기운을 흡수해 에너지가 바깥으로 분산되기 쉬운 날입니다. 인덕이 빛나 주변으로부터 좋은 평판을 얻지만 지출과 체력 소모는 잘 관리해야 합니다. 활발하게 에너지를 쓰다 보면 좋은 지방과 항산화 성분이 부족해지기 쉽습니다. 오늘 점심 식사 후 아몬드나 호두 한 줌을 챙겨 오메가 지방산과 비타민E를 보충해보세요. 견과류의 불포화지방산과 폴리페놀은 세포막을 보호하고 산화 스트레스를 낮춰 혈관 노화를 효과적으로 억제합니다.♍ 처녀자리 (8.23~9.22) - 점심 후 단 음료 대신 물 마시기
처녀자리에게 오늘은 같은 흙 기운이 중첩되어 꼼꼼한 기질이 과잉으로 흐르거나 과식 충동이 생기기 쉬운 날입니다. 재물운이 활발하게 돌지만 감정적인 소비나 구설은 조심하는 것이 좋습니다. 긴장과 과열을 줄이려면 당이 높은 음료부터 내려놓는 것이 효과적입니다. 점심 식사 후 습관적으로 마시던 단 음료 대신 물 한 컵을 천천히 마셔보세요. 과당 섭취를 줄이면 혈당 변동폭이 작아지고 당화 반응이 억제되어 피부와 혈관의 노화 속도가 눈에 띄게 느려집니다.♎ 천칭자리 (9.23~10.23) - 퇴근 후 내일 할 일 3가지 메모
천칭자리에게 오늘은 부드러운 흙 기운이 균형 감각을 한층 또렷하게 살려주는 날입니다. 재물운과 직장운이 안정적으로 뒷받침되어 계획한 일을 차근차근 진행하기에 더없이 좋은 흐름입니다. 이런 주도적인 에너지는 생활 리듬을 정리하는 데 쏟을 때 가장 빛납니다. 퇴근 후 내일 해야 할 일 3가지를 손으로 적어두고 우선순위를 정해보세요. 할 일을 미리 기록하면 취침 전 뇌가 정리 상태에 들어가 수면 중 코르티솔이 낮아지고 세포 회복 효율이 높아집니다.♏ 전갈자리 (10.24~11.22) - 잠들기 전 눈 온찜질 5분
전갈자리에게 오늘은 촉촉한 흙이 물기를 꽉 눌러 내면이 위축되거나 예민해지기 쉬운 날입니다. 연애운이나 계약 사안은 서두르지 말고 관망하는 태도가 현명합니다. 긴장 상태가 이어지면 하루 종일 혹사된 눈에 피로가 집중되기 쉽습니다. 잠들기 전 따뜻하게 데운 수건이나 온찜질 팩으로 눈을 5분간 덮어 피로를 풀어주세요. 눈 주변 혈액순환을 개선하면 안구 산화 스트레스가 낮아지고 수면 진입 속도도 빨라져 전반적인 회복력이 높아집니다.♐ 사수자리 (11.23~12.21) - 오후 간식으로 방울토마토 한 줌
사수자리에게 오늘은 흙이 불을 흡수하듯 활발한 에너지가 바깥으로 퍼져 나가기 쉬운 날입니다. 베풂과 나눔으로 인덕이 쌓이고 학업운도 빛나지만 그만큼 항산화 영양이 소모됩니다. 체력과 면역을 지키려면 항산화 성분을 틈틈이 채우는 것이 핵심입니다. 오후 업무 중 간식으로 방울토마토 한 줌을 챙겨 라이코펜과 비타민C를 보충해보세요. 라이코펜은 강력한 항산화 물질로 활성산소를 제거하고 세포 DNA 손상을 줄여 꾸준히 섭취할수록 노화 속도를 낮추는 효과가 누적됩니다.♑ 염소자리 (12.22~1.19) - 저녁 식사량 평소의 80%로 줄이기
염소자리에게 오늘은 같은 흙 기운이 두 배로 쌓여 뚝심이 넘치지만 과욕이나 과식으로 이어지기 쉬운 날입니다. 재물운이 활발하게 움직이지만 충동적인 결정보다는 절제와 비움의 태도가 더 유리합니다. 속이 가볍고 위장이 편안할 때 판단력도 맑아집니다. 오늘 저녁 식사는 평소 먹던 양의 80% 선에서 멈추고 천천히 꼭꼭 씹어 먹어보세요. 식사량을 약간 줄이는 습관은 인슐린 부담을 낮추고 자가포식 기전을 활성화해 세포 수준에서 노화 시계를 늦추는 검증된 방법입니다.ⓒ 한경닷컴, 무단전재 및 재배포 금지
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[오늘의 운세] 10월 22일 띠별 운세
오늘의 띠별 운세, 쥐띠부터 돼지띠까지 한눈에 보기
오늘의 운세(2026년 10월 22일 목요일)를 확인하고 하루를 힘차게 시작하세요. 오랫동안 쌓아온 경험과 신뢰가 빛을 발할 오늘, 나에게 찾아올 행운을 오늘의 띠별 운세로 살펴보세요.
48년생 오늘은 오랜 지인과 나누는 대화 속에서 마음이 따뜻하게 채워지는 하루다. 건강 관리도 꾸준히 이어가면 안정감이 더해진다.
60년생 오늘은 좋아하는 취미 활동에 집중하기 좋은 흐름이다. 가까운 친구와 가벼운 나들이를 계획해보면 기분이 한층 밝아진다.
72년생 오늘은 진행 중인 재테크 계획을 차분히 점검하기 좋은 날이다. 배우자와 함께 가계 방향을 이야기하면 좋은 합의점이 나온다.
84년생 오늘은 직장에서 꾸준히 쌓아온 성과가 서서히 빛을 발하기 시작한다. 육아 중이라면 저녁 루틴을 조금 더 여유롭게 조정해보자.
96년생 오늘은 자기계발에 투자한 시간이 실력으로 쌓이는 것이 느껴지는 날이다. 관심 있던 자격증 공부를 본격적으로 시작하기에도 좋다.
49년생 오늘은 예상치 못한 연락이 건강에 관한 새로운 정보를 가져다줄 수 있다. 변화를 거부하기보다 열린 마음으로 받아들이면 도움이 된다.
61년생 오늘은 평소와 다른 여행지나 취미 코스를 시도해보고 싶은 충동이 생긴다. 낯선 자극이 제2의 인생에 신선한 활력을 불어넣는다.
73년생 오늘은 커리어 방향에 새로운 아이디어가 떠오르는 날이다. 자녀 교육 문제도 기존 방식을 살짝 바꿔보면 더 나은 결과가 나올 수 있다.
85년생 오늘은 직장 내 역할이 조금 바뀌거나 새로운 과제가 주어질 수 있다. 변화를 도전으로 받아들이면 성장의 발판이 된다.
97년생 오늘은 연애나 인간관계에서 예상 밖의 전환점이 찾아올 수 있다. 차분히 상황을 살피면서 자신에게 맞는 방향을 선택하면 된다.
50년생 오늘은 손자녀와 함께하는 시간이 하루를 따뜻하게 물들인다. 건강을 위해 가을 산책을 즐기는 것도 좋은 선택이다.
62년생 오늘은 오랫동안 배우고 싶었던 취미를 시작하기에 안성맞춤인 날이다. 마음이 안정되어 새로운 것을 흡수하는 속도가 빠르다.
74년생 오늘은 직장에서 맡은 업무를 꾸준히 처리하기 좋은 흐름이다. 부부가 저녁에 함께 재테크 계획을 검토하면 긍정적인 방향이 보인다.
86년생 오늘은 직장에서 묵묵히 노력해온 모습이 주변에 좋은 인상을 남기는 날이다. 내 집 마련 계획도 한 단계씩 구체화해보자.
98년생 오늘은 취업 준비나 자기계발에서 꾸준한 노력이 방향을 잡아주는 날이다. 연인과의 대화도 솔직하게 나누면 관계가 더 단단해진다.
51년생 오늘은 오랜 친구나 가족과 함께 시간을 보내면 기운이 두 배로 살아난다. 혼자 고민하던 건강 문제도 주변과 나누면 해결의 실마리가 보인다.
63년생 오늘은 친한 친구와 함께 여행 계획을 세우거나 취미 모임에 참여하면 즐거움이 배가된다. 함께라는 힘이 오늘 하루를 빛나게 한다.
75년생 오늘은 동료나 팀원과 협력해 진행하는 프로젝트에서 좋은 성과가 나오는 날이다. 배우자와 자녀 교육 방향을 함께 의논하면 좋은 결론이 난다.
87년생 오늘은 육아나 직장에서 동료의 도움을 받으면 일이 훨씬 수월하게 풀린다. 혼자 끌어안기보다 협력하는 자세가 오늘의 열쇠다.
99년생 오늘은 친한 친구나 스터디 그룹과 함께 움직이면 취업 준비나 자기계발에서 눈에 띄는 성과가 나온다. 연인과도 서로 응원하는 분위기가 만들어진다.
52년생 오늘은 가족과 함께하는 식사 자리가 마음을 든든하게 채워주는 날이다. 건강을 위해 규칙적인 생활 리듬을 지키는 것이 힘이 된다.
64년생 오늘은 좋아하는 취미에 몰두하면서 일상의 여유를 느끼기 좋은 날이다. 오래된 친구와 소소한 대화를 나누는 것만으로도 기분이 안정된다.
76년생 오늘은 커리어에서 안정적인 흐름이 이어지며 실무 역량을 발휘하기 좋은 날이다. 자녀의 학습 계획도 차분히 점검해보면 방향이 보인다.
88년생 오늘은 직장에서 꾸준히 성과를 쌓아가기 좋은 흐름이다. 결혼이나 내 집 마련처럼 미래를 위한 계획을 하나씩 정리해보는 것도 좋다.
00년생 오늘은 학업이나 첫 사회생활에서 꾸준히 노력한 결과가 조금씩 쌓이는 날이다. 친구들과 함께 목표를 공유하면 의욕이 높아진다.
53년생 오늘은 지인과 나누는 따뜻한 대화가 마음에 활력을 불어넣는다. 건강을 위해 가을 햇살 아래 가볍게 걷는 시간을 가져보자.
65년생 오늘은 마음에 여유가 생겨 새로운 취미를 탐색하기 좋은 날이다. 가까운 곳으로 소풍을 떠나는 것만으로도 기분이 산뜻해진다.
77년생 오늘은 업무에서 안정적인 집중력이 발휘되어 처리 속도가 높아지는 날이다. 재테크 관련 정보를 꾸준히 수집해두면 나중에 좋은 선택의 근거가 된다.
89년생 오늘은 직장에서 맡은 역할을 성실히 수행하면 신뢰가 쌓이는 날이다. 결혼을 앞두고 있다면 서로의 생활 습관에 대해 편하게 이야기를 나눠보자.
01년생 오늘은 첫 직장이나 학업에서 꾸준히 노력하는 모습이 주변에 긍정적인 인상을 남긴다. 연애에서도 진심이 잘 전달되는 날이다.
54년생 오늘은 건강 관련 결정을 내리기에 좋은 기운이 흐르는 날이다. 적극적으로 병원 검진이나 건강 관리를 실천하면 기대 이상의 결과를 얻는다.
66년생 오늘은 새로운 취미나 여행 계획에 적극적으로 뛰어들면 즐거운 결과가 따라온다. 스스로 앞장서는 하루가 제2의 인생을 더 풍요롭게 만든다.
78년생 오늘은 커리어에서 중요한 제안이나 기회가 찾아올 수 있다. 자신 있게 의견을 내세우면 주변의 신뢰와 지지를 얻는 날이다.
90년생 오늘은 취업이나 이직 관련 행동에 나서면 좋은 소식이 돌아올 가능성이 높다. 연인에게 진심을 표현하면 관계가 한층 깊어진다.
02년생 오늘은 학업이나 첫 사회생활에서 적극적으로 참여하면 눈에 띄는 성과를 낼 수 있다. 친구 관계에서도 먼저 다가가면 좋은 인연이 이어진다.
55년생 오늘은 굳이 애쓰지 않아도 주변 사람들이 자연스럽게 곁을 찾아오는 날이다. 가족이나 지인과의 편안한 시간이 건강한 활력이 된다.
67년생 오늘은 평소 갈고닦은 취미 실력이 주변의 눈길을 끄는 날이다. 가까운 친구들과 함께하면 그 즐거움이 배로 커진다.
79년생 오늘은 직장에서 평소 실력이 자연스럽게 드러나 좋은 평가를 받기 좋은 날이다. 배우자와의 소소한 대화도 따뜻한 공감으로 이어진다.
91년생 오늘은 자기계발에서 쌓아온 실력이 빛을 발하는 순간이 찾아온다. 무리하지 않아도 존재 자체로 좋은 인상을 남기는 날이다.
03년생 오늘은 학업이나 친구 관계에서 특별히 노력하지 않아도 자연스럽게 인정받는 날이다. 처음 만나는 사람에게도 좋은 첫인상을 남길 수 있다.
56년생 오늘은 몸과 마음의 균형을 유지하면서 하루를 천천히 즐기기 좋은 날이다. 가족이 전하는 작은 말 한마디가 큰 위안이 된다.
68년생 오늘은 가을 풍경 속에서 산책이나 취미 활동을 즐기기에 더없이 좋은 날이다. 오랜 친구와 편안하게 근황을 나눠보자.
80년생 오늘은 직장에서 맡은 역할을 안정적으로 수행하며 신뢰를 쌓아가는 날이다. 내 집 마련이나 재테크에 관한 정보를 꾸준히 모아두는 것도 좋다.
92년생 오늘은 자기계발에 집중하기 좋은 흐름으로 꾸준히 노력하면 실력이 차곡차곡 쌓인다. 연인과 함께 미래 계획을 나눠보면 관계가 더 깊어진다.
04년생 오늘은 학업이나 첫 사회생활에서 성실하게 임하는 태도가 주변의 신뢰를 얻는 날이다. 친구와의 소소한 협력이 좋은 결과로 이어진다.
57년생 오늘은 가까운 가족과 함께하는 시간이 마음을 안정시키고 건강에도 활력을 준다. 소소한 일상의 리듬을 지키는 것만으로도 충분히 좋은 하루다.
69년생 오늘은 좋아하는 취미 활동에 오롯이 집중하면서 내면의 안정을 찾기 좋은 날이다. 오랜 친구와 따뜻한 차 한 잔을 나누는 것도 큰 즐거움이 된다.
81년생 오늘은 직장에서 꾸준히 처리하는 업무가 탄탄한 기반이 되어주는 날이다. 육아와 일의 균형을 잘 유지하면 에너지가 안정적으로 흐른다.
93년생 오늘은 자기계발이나 취업 준비에서 꾸준한 노력이 방향을 잡아주는 하루다. 독립을 향한 계획을 차근차근 구체화하면 자신감이 생긴다.
58년생 오늘은 건강 루틴을 꾸준히 지키는 것이 큰 힘이 되는 날이다. 손자녀나 가족과 함께하는 따뜻한 시간이 활력을 더해준다.
70년생 오늘은 커리어에서 쌓아온 경험이 안정적인 기반을 만들어주는 날이다. 자녀의 진로 문제도 배우자와 함께 차분히 이야기하면 좋은 방향이 나온다.
82년생 오늘은 직장에서 꼼꼼하게 일을 처리하는 모습이 긍정적인 평가를 이끄는 날이다. 결혼 생활에서 배우자와의 소소한 배려가 관계를 더 단단하게 한다.
94년생 오늘은 취업이나 연애에서 꾸준히 노력해온 것들이 서서히 결실을 맺기 시작한다. 자기계발에 집중하는 하루가 앞으로의 독립을 앞당긴다.
59년생 오늘은 오랜 지인들과 함께하면 마음이 한결 풍요로워지는 날이다. 건강 관련 정보를 주변과 나누면 서로에게 도움이 되는 대화가 이루어진다.
71년생 오늘은 배우자와 함께 재테크나 노후 계획을 의논하면 좋은 방향이 그려진다. 주변의 도움을 기꺼이 받아들이면 커리어에서도 힘이 된다.
83년생 오늘은 직장에서 동료와 협력하면 혼자 처리하는 것보다 훨씬 좋은 결과가 나온다. 내 집 마련이나 육아 문제도 주변 조언을 적극 활용해보자.
95년생 오늘은 친구나 스터디 그룹과 함께 자기계발에 나서면 의욕이 크게 높아진다. 연인과 서로의 꿈을 공유하는 대화를 나눠보면 유대감이 깊어진다.
🐭 쥐띠
48년생 오늘은 오랜 지인과 나누는 대화 속에서 마음이 따뜻하게 채워지는 하루다. 건강 관리도 꾸준히 이어가면 안정감이 더해진다.
60년생 오늘은 좋아하는 취미 활동에 집중하기 좋은 흐름이다. 가까운 친구와 가벼운 나들이를 계획해보면 기분이 한층 밝아진다.
72년생 오늘은 진행 중인 재테크 계획을 차분히 점검하기 좋은 날이다. 배우자와 함께 가계 방향을 이야기하면 좋은 합의점이 나온다.
84년생 오늘은 직장에서 꾸준히 쌓아온 성과가 서서히 빛을 발하기 시작한다. 육아 중이라면 저녁 루틴을 조금 더 여유롭게 조정해보자.
96년생 오늘은 자기계발에 투자한 시간이 실력으로 쌓이는 것이 느껴지는 날이다. 관심 있던 자격증 공부를 본격적으로 시작하기에도 좋다.
🐮 소띠
49년생 오늘은 예상치 못한 연락이 건강에 관한 새로운 정보를 가져다줄 수 있다. 변화를 거부하기보다 열린 마음으로 받아들이면 도움이 된다.
61년생 오늘은 평소와 다른 여행지나 취미 코스를 시도해보고 싶은 충동이 생긴다. 낯선 자극이 제2의 인생에 신선한 활력을 불어넣는다.
73년생 오늘은 커리어 방향에 새로운 아이디어가 떠오르는 날이다. 자녀 교육 문제도 기존 방식을 살짝 바꿔보면 더 나은 결과가 나올 수 있다.
85년생 오늘은 직장 내 역할이 조금 바뀌거나 새로운 과제가 주어질 수 있다. 변화를 도전으로 받아들이면 성장의 발판이 된다.
97년생 오늘은 연애나 인간관계에서 예상 밖의 전환점이 찾아올 수 있다. 차분히 상황을 살피면서 자신에게 맞는 방향을 선택하면 된다.
🐯 호랑이띠
50년생 오늘은 손자녀와 함께하는 시간이 하루를 따뜻하게 물들인다. 건강을 위해 가을 산책을 즐기는 것도 좋은 선택이다.
62년생 오늘은 오랫동안 배우고 싶었던 취미를 시작하기에 안성맞춤인 날이다. 마음이 안정되어 새로운 것을 흡수하는 속도가 빠르다.
74년생 오늘은 직장에서 맡은 업무를 꾸준히 처리하기 좋은 흐름이다. 부부가 저녁에 함께 재테크 계획을 검토하면 긍정적인 방향이 보인다.
86년생 오늘은 직장에서 묵묵히 노력해온 모습이 주변에 좋은 인상을 남기는 날이다. 내 집 마련 계획도 한 단계씩 구체화해보자.
98년생 오늘은 취업 준비나 자기계발에서 꾸준한 노력이 방향을 잡아주는 날이다. 연인과의 대화도 솔직하게 나누면 관계가 더 단단해진다.
🐰 토끼띠
51년생 오늘은 오랜 친구나 가족과 함께 시간을 보내면 기운이 두 배로 살아난다. 혼자 고민하던 건강 문제도 주변과 나누면 해결의 실마리가 보인다.
63년생 오늘은 친한 친구와 함께 여행 계획을 세우거나 취미 모임에 참여하면 즐거움이 배가된다. 함께라는 힘이 오늘 하루를 빛나게 한다.
75년생 오늘은 동료나 팀원과 협력해 진행하는 프로젝트에서 좋은 성과가 나오는 날이다. 배우자와 자녀 교육 방향을 함께 의논하면 좋은 결론이 난다.
87년생 오늘은 육아나 직장에서 동료의 도움을 받으면 일이 훨씬 수월하게 풀린다. 혼자 끌어안기보다 협력하는 자세가 오늘의 열쇠다.
99년생 오늘은 친한 친구나 스터디 그룹과 함께 움직이면 취업 준비나 자기계발에서 눈에 띄는 성과가 나온다. 연인과도 서로 응원하는 분위기가 만들어진다.
🐲 용띠
52년생 오늘은 가족과 함께하는 식사 자리가 마음을 든든하게 채워주는 날이다. 건강을 위해 규칙적인 생활 리듬을 지키는 것이 힘이 된다.
64년생 오늘은 좋아하는 취미에 몰두하면서 일상의 여유를 느끼기 좋은 날이다. 오래된 친구와 소소한 대화를 나누는 것만으로도 기분이 안정된다.
76년생 오늘은 커리어에서 안정적인 흐름이 이어지며 실무 역량을 발휘하기 좋은 날이다. 자녀의 학습 계획도 차분히 점검해보면 방향이 보인다.
88년생 오늘은 직장에서 꾸준히 성과를 쌓아가기 좋은 흐름이다. 결혼이나 내 집 마련처럼 미래를 위한 계획을 하나씩 정리해보는 것도 좋다.
00년생 오늘은 학업이나 첫 사회생활에서 꾸준히 노력한 결과가 조금씩 쌓이는 날이다. 친구들과 함께 목표를 공유하면 의욕이 높아진다.
🐍 뱀띠
53년생 오늘은 지인과 나누는 따뜻한 대화가 마음에 활력을 불어넣는다. 건강을 위해 가을 햇살 아래 가볍게 걷는 시간을 가져보자.
65년생 오늘은 마음에 여유가 생겨 새로운 취미를 탐색하기 좋은 날이다. 가까운 곳으로 소풍을 떠나는 것만으로도 기분이 산뜻해진다.
77년생 오늘은 업무에서 안정적인 집중력이 발휘되어 처리 속도가 높아지는 날이다. 재테크 관련 정보를 꾸준히 수집해두면 나중에 좋은 선택의 근거가 된다.
89년생 오늘은 직장에서 맡은 역할을 성실히 수행하면 신뢰가 쌓이는 날이다. 결혼을 앞두고 있다면 서로의 생활 습관에 대해 편하게 이야기를 나눠보자.
01년생 오늘은 첫 직장이나 학업에서 꾸준히 노력하는 모습이 주변에 긍정적인 인상을 남긴다. 연애에서도 진심이 잘 전달되는 날이다.
🐴 말띠
54년생 오늘은 건강 관련 결정을 내리기에 좋은 기운이 흐르는 날이다. 적극적으로 병원 검진이나 건강 관리를 실천하면 기대 이상의 결과를 얻는다.
66년생 오늘은 새로운 취미나 여행 계획에 적극적으로 뛰어들면 즐거운 결과가 따라온다. 스스로 앞장서는 하루가 제2의 인생을 더 풍요롭게 만든다.
78년생 오늘은 커리어에서 중요한 제안이나 기회가 찾아올 수 있다. 자신 있게 의견을 내세우면 주변의 신뢰와 지지를 얻는 날이다.
90년생 오늘은 취업이나 이직 관련 행동에 나서면 좋은 소식이 돌아올 가능성이 높다. 연인에게 진심을 표현하면 관계가 한층 깊어진다.
02년생 오늘은 학업이나 첫 사회생활에서 적극적으로 참여하면 눈에 띄는 성과를 낼 수 있다. 친구 관계에서도 먼저 다가가면 좋은 인연이 이어진다.
🐑 양띠
55년생 오늘은 굳이 애쓰지 않아도 주변 사람들이 자연스럽게 곁을 찾아오는 날이다. 가족이나 지인과의 편안한 시간이 건강한 활력이 된다.
67년생 오늘은 평소 갈고닦은 취미 실력이 주변의 눈길을 끄는 날이다. 가까운 친구들과 함께하면 그 즐거움이 배로 커진다.
79년생 오늘은 직장에서 평소 실력이 자연스럽게 드러나 좋은 평가를 받기 좋은 날이다. 배우자와의 소소한 대화도 따뜻한 공감으로 이어진다.
91년생 오늘은 자기계발에서 쌓아온 실력이 빛을 발하는 순간이 찾아온다. 무리하지 않아도 존재 자체로 좋은 인상을 남기는 날이다.
03년생 오늘은 학업이나 친구 관계에서 특별히 노력하지 않아도 자연스럽게 인정받는 날이다. 처음 만나는 사람에게도 좋은 첫인상을 남길 수 있다.
🐵 원숭이띠
56년생 오늘은 몸과 마음의 균형을 유지하면서 하루를 천천히 즐기기 좋은 날이다. 가족이 전하는 작은 말 한마디가 큰 위안이 된다.
68년생 오늘은 가을 풍경 속에서 산책이나 취미 활동을 즐기기에 더없이 좋은 날이다. 오랜 친구와 편안하게 근황을 나눠보자.
80년생 오늘은 직장에서 맡은 역할을 안정적으로 수행하며 신뢰를 쌓아가는 날이다. 내 집 마련이나 재테크에 관한 정보를 꾸준히 모아두는 것도 좋다.
92년생 오늘은 자기계발에 집중하기 좋은 흐름으로 꾸준히 노력하면 실력이 차곡차곡 쌓인다. 연인과 함께 미래 계획을 나눠보면 관계가 더 깊어진다.
04년생 오늘은 학업이나 첫 사회생활에서 성실하게 임하는 태도가 주변의 신뢰를 얻는 날이다. 친구와의 소소한 협력이 좋은 결과로 이어진다.
🐔 닭띠
57년생 오늘은 가까운 가족과 함께하는 시간이 마음을 안정시키고 건강에도 활력을 준다. 소소한 일상의 리듬을 지키는 것만으로도 충분히 좋은 하루다.
69년생 오늘은 좋아하는 취미 활동에 오롯이 집중하면서 내면의 안정을 찾기 좋은 날이다. 오랜 친구와 따뜻한 차 한 잔을 나누는 것도 큰 즐거움이 된다.
81년생 오늘은 직장에서 꾸준히 처리하는 업무가 탄탄한 기반이 되어주는 날이다. 육아와 일의 균형을 잘 유지하면 에너지가 안정적으로 흐른다.
93년생 오늘은 자기계발이나 취업 준비에서 꾸준한 노력이 방향을 잡아주는 하루다. 독립을 향한 계획을 차근차근 구체화하면 자신감이 생긴다.
🐶 개띠
58년생 오늘은 건강 루틴을 꾸준히 지키는 것이 큰 힘이 되는 날이다. 손자녀나 가족과 함께하는 따뜻한 시간이 활력을 더해준다.
70년생 오늘은 커리어에서 쌓아온 경험이 안정적인 기반을 만들어주는 날이다. 자녀의 진로 문제도 배우자와 함께 차분히 이야기하면 좋은 방향이 나온다.
82년생 오늘은 직장에서 꼼꼼하게 일을 처리하는 모습이 긍정적인 평가를 이끄는 날이다. 결혼 생활에서 배우자와의 소소한 배려가 관계를 더 단단하게 한다.
94년생 오늘은 취업이나 연애에서 꾸준히 노력해온 것들이 서서히 결실을 맺기 시작한다. 자기계발에 집중하는 하루가 앞으로의 독립을 앞당긴다.
🐷 돼지띠
59년생 오늘은 오랜 지인들과 함께하면 마음이 한결 풍요로워지는 날이다. 건강 관련 정보를 주변과 나누면 서로에게 도움이 되는 대화가 이루어진다.
71년생 오늘은 배우자와 함께 재테크나 노후 계획을 의논하면 좋은 방향이 그려진다. 주변의 도움을 기꺼이 받아들이면 커리어에서도 힘이 된다.
83년생 오늘은 직장에서 동료와 협력하면 혼자 처리하는 것보다 훨씬 좋은 결과가 나온다. 내 집 마련이나 육아 문제도 주변 조언을 적극 활용해보자.
95년생 오늘은 친구나 스터디 그룹과 함께 자기계발에 나서면 의욕이 크게 높아진다. 연인과 서로의 꿈을 공유하는 대화를 나눠보면 유대감이 깊어진다.
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김여정 "이달 중 대남확성기 전 국경선서 가동 들어갈 것"
브런슨 "한미훈련, 연중 상시해야"
김여정 북한 노동당 중앙위원회 부장이 21일 “10월 중으로 대한국 심리전 확성기가 전 국경선에서 가동 상태에 들어갈 것”이라고 예고했다.
김 부장은 이날 조선중앙통신에 실은 담화를 통해 “우리의 전술적 사냥조들은 새로운 진지들을 차지하고 있다”며 이같이 밝혔다. 그는 이날 박정천 국방성 고문과 남부국경 요새화 공사 현장을 시찰했다며 “국경은 분명히 가로막혀 있었고 점점 더 요새화돼가고 있다. 조선민주주의인민공화국의 오늘과 미래의 안전이 질적으로 담보돼 가고 있다는 데 대한 뚜렷한 증례”라고 했다.
김 부장은 한국군이 이날 최소 두 곳에서 확성기 경고방송과 경고사격을 가했다고 주장했다. 또 대남 확성기 방송 재개를 두고는 “이것은 가장 정당한 조치이며 적합한 대응”이라고 했다.
북한의 군사분계선(MDL) 침범에 우리 군이 경고사격으로 대응하자 김 부장은 지난 19일 대남 확성기 방송 재개를 언급했다. 이에 우리 군은 대남 확성기 등 비례적 대응을 제시하며 단호히 응징하겠다고 맞섰다. 북한이 실제 확성기를 가동하면 국경선 긴장은 더 고조될 것으로 전망된다.
한편 제이비어 브런슨 주한미군사령관은 변화하는 환경에 맞춰 한미연합훈련을 연중 상시 실시해야 한다고 제안했다. 동북아시아 지역의 정비·군수지원 거점으로서 한반도의 중요성도 다시 강조했다. 브런슨 사령관은 “진영승 합동참모본부 의장과 만나 다가오는 ‘자유의 방패(FS)’ 연습에서 어떻게 훈련할지 논의했다”며 “우리의 준비 태세를 연례 두 차례 주요 연습에만 의존해선 안 된다는 점을 확인했다”고 말했다. 이어 “우리는 1년 내내 훈련해야 한다”고 덧붙였다.
한·미는 상반기 FS, 하반기 ‘을지 자유의 방패(UFS)’ 등 매년 두 차례 한반도 전면전 상황을 가정한 대규모 훈련을 한다. 브런슨 사령관의 이날 발언은 대규모 연합훈련에만 의존하지 않고, 한·미가 연중 상시로 훈련해야 한다는 의미로 해석된다.
강현우 기자 hkang@hankyung.com
김 부장은 이날 조선중앙통신에 실은 담화를 통해 “우리의 전술적 사냥조들은 새로운 진지들을 차지하고 있다”며 이같이 밝혔다. 그는 이날 박정천 국방성 고문과 남부국경 요새화 공사 현장을 시찰했다며 “국경은 분명히 가로막혀 있었고 점점 더 요새화돼가고 있다. 조선민주주의인민공화국의 오늘과 미래의 안전이 질적으로 담보돼 가고 있다는 데 대한 뚜렷한 증례”라고 했다.
김 부장은 한국군이 이날 최소 두 곳에서 확성기 경고방송과 경고사격을 가했다고 주장했다. 또 대남 확성기 방송 재개를 두고는 “이것은 가장 정당한 조치이며 적합한 대응”이라고 했다.
북한의 군사분계선(MDL) 침범에 우리 군이 경고사격으로 대응하자 김 부장은 지난 19일 대남 확성기 방송 재개를 언급했다. 이에 우리 군은 대남 확성기 등 비례적 대응을 제시하며 단호히 응징하겠다고 맞섰다. 북한이 실제 확성기를 가동하면 국경선 긴장은 더 고조될 것으로 전망된다.
한편 제이비어 브런슨 주한미군사령관은 변화하는 환경에 맞춰 한미연합훈련을 연중 상시 실시해야 한다고 제안했다. 동북아시아 지역의 정비·군수지원 거점으로서 한반도의 중요성도 다시 강조했다. 브런슨 사령관은 “진영승 합동참모본부 의장과 만나 다가오는 ‘자유의 방패(FS)’ 연습에서 어떻게 훈련할지 논의했다”며 “우리의 준비 태세를 연례 두 차례 주요 연습에만 의존해선 안 된다는 점을 확인했다”고 말했다. 이어 “우리는 1년 내내 훈련해야 한다”고 덧붙였다.
한·미는 상반기 FS, 하반기 ‘을지 자유의 방패(UFS)’ 등 매년 두 차례 한반도 전면전 상황을 가정한 대규모 훈련을 한다. 브런슨 사령관의 이날 발언은 대규모 연합훈련에만 의존하지 않고, 한·미가 연중 상시로 훈련해야 한다는 의미로 해석된다.
강현우 기자 hkang@hankyung.com
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佛 국채 10년물 금리 年5% 돌파…2002년 이후 처음
獨 국채와 금리차 1.6%P 벌어져
23일 무디스 신용등급 결정 주목
23일 무디스 신용등급 결정 주목
프랑스 공공 재정에 대한 불안이 커지면서 프랑스 10년 만기 국채 금리가 2002년 이후 처음으로 연 5%를 넘어섰다.
21일 로이터와 블룸버그통신에 따르면 프랑스 10년 만기 국채 금리는 이날 장중 연 5.002%까지 올랐다. 이번주 들어서만 0.2%포인트 급등했다. 2월 말에는 연 3.2% 수준이었다.
유럽의 대표적 안전 자산으로 꼽히는 독일 10년 만기 국채 금리와의 차이는 이날 장중 최대 1.594%포인트까지 벌어졌다. 2011년 이후 15년 만에 가장 컸다. 그만큼 프랑스 금융시장이 불안하다는 얘기다.
이란전쟁 이후 주요 7개국(G7) 국채 매도세가 이어지고 있다. 그중에서도 프랑스 국채 금리는 국내총생산(GDP)의 120%에 달하는 공공부채와 재정적자 확대, 정치 분열 등에 따른 예산안 처리 불확실성이 겹치며 더 큰 폭으로 올랐다.
국채 금리 상승은 정부의 이자 부담을 키운다. 만기가 돌아온 국채를 높은 금리로 차환해야 하기 때문이다. 이자 지출이 늘면 재정 적자 축소가 어려워지고 시장 불안은 더 커질 수 있다.
지난 주말 프랑스에서 고물가에 항의하고 공공 부문 투자 확대를 요구하는 대규모 시위가 벌어진 것도 국채 금리 상승에 영향을 미쳤다. 일부 시위는 폭력 사태로 번지면서 프랑스의 정치·사회적 혼란 우려도 확산했다. 제프 뮐러 모건스탠리인베스트매니지먼트 채권공동팀장은 “내년 대통령 선거를 앞두고 재정 건전성에 대한 프랑스 정치권의 개혁 의지가 매우 낮다”며 “상황이 이보다 악화할 여지가 있다”고 말했다.
신용평가기관 무디스가 23일 프랑스 신용등급 결정을 발표할 예정이라 긴장감을 더하고 있다. 현재 프랑스 신용등급은 상위 네 번째인 ‘Aa3’이며 등급 전망은 ‘부정적’이다.
김주완 기자 kjwan@hankyung.com
21일 로이터와 블룸버그통신에 따르면 프랑스 10년 만기 국채 금리는 이날 장중 연 5.002%까지 올랐다. 이번주 들어서만 0.2%포인트 급등했다. 2월 말에는 연 3.2% 수준이었다.
유럽의 대표적 안전 자산으로 꼽히는 독일 10년 만기 국채 금리와의 차이는 이날 장중 최대 1.594%포인트까지 벌어졌다. 2011년 이후 15년 만에 가장 컸다. 그만큼 프랑스 금융시장이 불안하다는 얘기다.
이란전쟁 이후 주요 7개국(G7) 국채 매도세가 이어지고 있다. 그중에서도 프랑스 국채 금리는 국내총생산(GDP)의 120%에 달하는 공공부채와 재정적자 확대, 정치 분열 등에 따른 예산안 처리 불확실성이 겹치며 더 큰 폭으로 올랐다.
국채 금리 상승은 정부의 이자 부담을 키운다. 만기가 돌아온 국채를 높은 금리로 차환해야 하기 때문이다. 이자 지출이 늘면 재정 적자 축소가 어려워지고 시장 불안은 더 커질 수 있다.
지난 주말 프랑스에서 고물가에 항의하고 공공 부문 투자 확대를 요구하는 대규모 시위가 벌어진 것도 국채 금리 상승에 영향을 미쳤다. 일부 시위는 폭력 사태로 번지면서 프랑스의 정치·사회적 혼란 우려도 확산했다. 제프 뮐러 모건스탠리인베스트매니지먼트 채권공동팀장은 “내년 대통령 선거를 앞두고 재정 건전성에 대한 프랑스 정치권의 개혁 의지가 매우 낮다”며 “상황이 이보다 악화할 여지가 있다”고 말했다.
신용평가기관 무디스가 23일 프랑스 신용등급 결정을 발표할 예정이라 긴장감을 더하고 있다. 현재 프랑스 신용등급은 상위 네 번째인 ‘Aa3’이며 등급 전망은 ‘부정적’이다.
김주완 기자 kjwan@hankyung.com
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AI 도입이 시범 사업을 넘어 실제 업무에 붙는 단계로 넘어가면서, 다시 주목받는 직무가 있습니다. 고객 현장에 직접 들어가 문제를 찾고, AI로 풀고, 실제 운영까지 붙이는 엔지니어, 곧 “FDE(Forward Deployed Engineer)”입니다.
이 직무는 데이터 소프트웨어 기업 팔란티어가 2010년대 초반에 처음 만들었습니다. 최근에는 OpenAI, Anthropic 같은 AI 기업들이 FDE를 적극적으로 채용하면서 다시 화제가 됐습니다. 파이낸셜타임스를 인용한 보도에 따르면, FDE 채용 공고는 2025년 초부터 9월까지 800% 넘게 늘었습니다.
국내 상황도 다르지 않습니다. ‘FDE’라는 이름을 단 채용 공고와 조직이 하나둘 생기고 있고, AX(AI 전환)를 맡은 현장에서도 비슷한 역할을 하는 사람이 늘어나고 있습니다.
문제는 FDE가 실제로 어떤 일을 하는지 정리된 자료가 거의 없다는 점입니다. 요즘IT도 인터뷰를 준비하며 현장의 FDE들을 만났지만, "FDE는 어떤 일을 하나요?"라는 질문에 돌아오는 답은 사람마다 달랐습니다.
우선 이름부터 제각각입니다. 비슷한 일을 하면서도 어떤 회사는 FDE, 어떤 회사는 AX 엔지니어나 솔루션 엔지니어라고 부릅니다. 같은 FDE라도 자사 제품이 있는 회사에서 일하는지, 고객사에 상주하며 일하는지에 따라 하는 일도 크게 달라집니다. 그래서 이 직무를 바라보는 시각도 나뉩니다. 기존에 없던 새로운 직무라고 보는 사람도 있고, 기존 개발 업무에 새 이름이 붙었을 뿐이라고 보는 사람도 있습니다. 어느 쪽이 맞는지 말하려면, 무엇보다 실제로 이 일을 하는 사람들의 경험이 필요합니다.
그래서 요즘IT와 한국 FDE / AX 엔지니어 커뮤니티 ‘비욘드디플로이’가 위시켓의 지원을 받아 함께 「국내 FDE 현황 조사 2026」을 기획하게 됐습니다.
이번 조사는 FDE를 네 가지 질문으로 살펴봅니다.
모인 응답은 소속과 계약 형태에 따라 나눠 비교합니다. 같은 FDE라는 이름 아래에 어떤 서로 다른 일들이 있는지 보여 드리려는 것입니다.
직함은 상관없습니다. 이번 조사는 이름이 아니라 하는 일을 기준으로 대상을 정했습니다.
고객 현장의 업무 문제를 AI로 풀어 실제 운영까지 붙이는 일
이 일을 지금 하고 있거나, 지난 1년 안에 해 보셨다면, 지금 불리는 이름이 FDE든, AX 엔지니어든, 솔루션 엔지니어든 누구나 참여하실 수 있습니다. 사내 현업 부서를 고객으로 두고 일하는 경우도 포함합니다. 이름이 다르다고 이분들의 경험을 빼놓으면, 국내 현황을 온전히 담을 수 없기 때문입니다.
조사 결과는 11월 중 「국내 FDE 현황 조사 2026」 리포트로 공개합니다. 네이버페이 포인트 응모와 리포트 발행 알림은 설문 마지막 문항에서 신청하실 수 있습니다.
어떤 이름으로 불리든 현재 이런 일을 하고 계신다면, 여러분의 경험을 들려주세요.
주변에 관련 업무를 하는 분께 공유해 주셔도 큰 힘이 됩니다!
<출처>
2025년 5월, 보안 회사 인베리언트 랩스(Invariant Labs)가 한 가지 공격 방법을 공개했습니다. 깃허브(GitHub)의 공개 저장소에 올린 이슈 하나로 AI 에이전트가 같은 사용자의 비공개 저장소 내용을 밖으로 옮기게 만들 수 있다는 것입니다. 에이전트는 깃허브 MCP 서버가 제공하는 도구를 정해진 권한 안에서 호출했을 뿐이고, 서버 코드에는 버그가 없었습니다. 인베리언트 랩스는 깃허브가 서버 쪽만 고쳐서는 이 문제를 해결할 수 없으며, 에이전트 시스템 수준에서 다뤄야 한다고 결론 내렸습니다.
그렇다면 에이전트와 도구 사이, 다시 말해 에이전트가 도구를 호출할 때 그 요청이 거쳐 가는 지점에서는 무엇을 할 수 있을까요? 그리고 에이전틱 AI 세계에서 그 지점에 놓이는 게이트웨이(gateway)는 어떤 의미를 가질까요?
이 글에서는 에이전트를 실제 업무에 연결하려는 분들이 언제 게이트웨이를 고민하면 좋을지 판단하는 데 도움이 되도록 이 질문의 답을 차례로 찾아보겠습니다. 먼저 1) 여러 회사가 왜 지금 이 지점에 제품을 내놓는지 보고, 이 흐름이 마이크로서비스 때와 어디가 같고 어디는 다른지 살펴봅니다. 이어서 2) 에이전틱 AI 재단(AAIF, Agentic AI Foundation)이 이 영역을 어떻게 키우려 하는지, CNCF(Cloud Native Computing Foundation)가 쿠버네티스 생태계를 키운 과정과 비교해 보겠습니다. 마지막으로 3) 재단의 게이트웨이 2개를 직접 설치해 확인한 결과를 바탕으로 언제 게이트웨이를 고민하면 좋을지 정리하겠습니다.
최근 1년 사이에 에이전트가 모델과 도구, 그리고 다른 에이전트를 호출하는 지점에 놓이는 제품이 계속 나오고 있습니다.
API 게이트웨이를 만드는 콩(Kong)은 2026년 9월 1일에 LLM 호출과 MCP 도구 호출, 에이전트끼리 주고받는 A2A(Agent2Agent) 요청을 한 제품에서 다루는 Kong AI Gateway 2.0을 정식으로 내놓았습니다. AWS는 2025년 10월에 Amazon Bedrock AgentCore Gateway를, 구글(Google)은 2026년 6월에 Agent Gateway를 정식 출시했습니다. 인증 회사인 옥타(Okta)도 2026년 9월에 에이전트와 도구 호출 사이에 놓이는 Agent Gateway를 발표했습니다.
국내에서는 KT DS가 자사 API 게이트웨이인 BEAST에 AI 게이트웨이 기능을 넣었고, 삼성SDS는 2026년 10월 출시 예정인 패브릭스(FabriX) 2.0에 AI 게이트웨이와 스마트 라우터 기능을 넣는다고 합니다.
인수도 이어졌습니다. 보안 회사 팔로알토 네트웍스(Palo Alto Networks)는 AI 게이트웨이를 만드는 Portkey를 약 1억 1,700만 달러(한화 약 1,560억 원)에 인수했고, 스트라이프(Stripe)는 여러 모델로 LLM 호출을 나눠 보내는 OpenRouter를 인수하기로 했습니다.
이처럼 에이전트 게이트웨이 업계에서 생겨난 쉴새없는 흐름을 에이전틱 AI 재단과 이 글에서 다룰 두 게이트웨이의 주요 사건과 함께 시간순으로 정리하면 다음과 같습니다.
이렇게 많은 회사가 같은 지점에 관심을 보이는 이유가 있습니다. 이 지점을 지나가는 호출이 정말 빠르게 늘었는데, 그 호출을 관리할 체계는 아직 갖춰지지 않았기 때문입니다.
에이전틱 AI 재단의 발표에 따르면 ChatGPT 사용자가 MCP 도구를 호출한 횟수는 2026년 8월, 1월의 98배로 늘었습니다. 호출을 받는 서버 쪽도 비슷합니다. 보안 회사 트렌드마이크로(Trend Micro)가 인터넷에 노출된 MCP 서버를 다시 세어 보니, 2025년 7월 492개에서 2026년 4월 1,467개로 약 3배 가까이 늘었다고 합니다.
반면 관리 체계는 턱없이 부족합니다. 딜로이트(Deloitte)가 24개국 3,235명에게 물어 보니, 2년 안에 에이전틱 AI를 쓰겠다는 곳은 74%였지만, 자율적으로 동작하는 에이전트를 관리할 성숙한 체계를 갖췄다는 곳은 21%에 그쳤습니다.
제품을 사서 쓰는 대신 직접 만드는 회사도 있습니다. 우버(Uber)는 2026년 10월 1일에 사내 MCP 게이트웨이를 설계한 과정을 엔지니어링 블로그에 공개했습니다. MCP 서버 800개 이상과 도구 5,000개 이상을 게이트웨이 하나로 묶은 사례입니다. 만든 이유는 팀마다 따로 연결을 만들다 보니 도구가 흩어지고 같은 인프라가 중복됐기 때문이라고 설명했습니다. 이 게이트웨이에서는 새로 찾은 도구도 꺼진 상태로 등록되고, 그 도구를 소유한 팀이 켜야 에이전트에 보입니다.
도어대시(DoorDash)도 7월에 MCP 서버 200개 이상을 연결하는 에이전트 게이트웨이를 만든 과정을 공개하면서, MCP는 호출하는 방법을 정해 줄 뿐 누가 무엇을 해도 되는지까지 정해 주지는 않는다고 정리했습니다.
오픈 소스 쪽에서도 같은 흐름이 보입니다. 깃허브에서 이름이나 설명에 “MCP gateway”가 들어간 저장소는 2024년 3개에서 2025년 306개, 2026년에는 9월까지만 1,764개까지 새로 생겼습니다. 대부분은 개인이 실험 삼아 만든 저장소라 시장 규모로 읽을 수는 없지만, 이 지점에 대한 관심이 늘어나는 속도는 확인할 수 있습니다.
에이전틱 AI 재단은 이 상황을 조금 다르게 설명합니다. 이를테면 블룸버그(Bloomberg) 엔지니어들이 외부 모델과 자체 운영 모델을 연결하기 시작했을 때 부딪힌 문제는 모델 자체와는 별로 관계가 없었다고 합니다. 오히려 업계가 이미 10년 동안 풀어 온 트래픽 문제에 가까웠다는 것입니다. 에이전트가 무언가를 호출하는 요청도 결국 네트워크를 지나가는 트래픽이므로, 그 길목에서 관리하면 된다는 뜻으로 볼 수 있습니다.
이미 많은 분이 아시는 것처럼, 게이트웨이의 역할은 MCP 서버를 고치지 않고도 누가 어떤 도구를 호출할 수 있는지 정하고 그 호출을 기록하는 것입니다.
이런 게이트웨이가 필요해지는 때는 에이전트가 호출하는 도구를 제공하는 MCP 서버가 팀마다 생길 때입니다. (여기서 도구란 사내 데이터를 조회하거나 배포를 실행하는 것처럼 에이전트에 실제 작업을 시키는 기능을 말합니다.) 서버가 늘어나면 클라이언트 설정이 서버 수만큼 많아지고, 누가 어떤 도구를 호출할 수 있는지도 서버마다 따로 관리해야 합니다. 게이트웨이를 1개 두면 클라이언트는 주소 1개만 알면 되고, 통제와 이에 따른 기록을 한곳에서 관리할 수 있습니다.
이 구조를 그림으로 표현하면 다음과 같습니다.
앞에서 본 깃허브 사례도 이 그림으로 다시 보면 이해하기 쉽습니다. 문제가 서버 1개의 코드에 있지 않았으니 서버를 하나씩 고쳐서는 막기 어렵습니다. 여러 서버로 가는 호출이 모두 지나가는 자리에서 누가 무엇을 호출하는지 보고 정해야 합니다.
사실 호출이 거쳐 가는 자리에 공통 계층을 두는 이 흐름은 처음 보는 것이 아닙니다. 마이크로서비스가 늘어났을 때도 서비스마다 인증, 재시도, 관측을 따로 넣다가 그 일을 서비스 밖으로 꺼내 한곳에서 처리하는 API 게이트웨이와 서비스 메시(service mesh)가 자리 잡았습니다.
이 글에서 다룰 게이트웨이 가운데 하나인 agentgateway를 만든 솔로닷아이오(Solo.io)도 같은 이야기를 합니다. 2025년 4월 agentgateway를 발표하면서, 마이크로서비스에 서비스 메시가 필요했던 것처럼 에이전트에도 보안, 관측, 가드레일을 위한 연결 계층이 필요하다고 설명한 것입니다. 같은 회사의 램 베남(Ram Vennam)은 2026년 5월에 쓴 글에서 이 비유에 중요한 차이가 하나 있다고 덧붙였습니다. 바로 예측 가능성입니다. 마이크로서비스는 호출 경로가 코드로 정해져 있지만, 에이전트는 같은 요청을 받아도 매번 다른 도구를 다른 순서로 호출할 수 있습니다. 그래서 미리 정해 둔 호출만 허용하는 방식으로는 부족하고 호출이 지나갈 때마다 확인하고 기록하는 지점이 더 중요해집니다.
쿠버네티스 쪽을 보면 이 계층이 표준이 되기까지 시간이 꽤 걸렸다는 것도 알 수 있습니다. 쿠버네티스는 처음에 인그레스(Ingress)로 외부 트래픽을 받았지만 기능이 부족해 구현체마다 설정 방식이 달라졌습니다. 그러자 이를 정리한 Gateway API가 등장해 2023년 10월에야 정식 버전이 되었습니다. 결국 현재 쿠버네티스 공식 문서에는 인그레스는 더 이상 기능이 추가되지 않으니 Gateway API를 쓰라고 적혀 있습니다.
AI 트래픽 쪽에서도 같은 일이 벌어지고 있습니다. 모델 추론 요청을 다루는 Gateway API Inference Extension이 2025년 9월에 정식 버전이 되었고, 같은 달에는 쿠버네티스에 AI 게이트웨이를 다루는 워킹그룹도 생겨 2026년 3월에 이를 공식적으로 알렸습니다. 즉, 에이전트가 도구를 호출하는 지점을 다루는 표준도 이제 막 만들어지기 시작한 단계라고 보시면 됩니다.
그런데 에이전트 쪽에서는 프로토콜에서 먼저 변화가 생기고 있습니다. 2026년 7월에 개정된 MCP 스펙은 호출하는 메서드와 도구 이름을 요청 헤더에 따로 넣도록 했습니다. 스펙 문서에 따르면 게이트웨이 같은 중간 계층이 본문을 해석하지 않고도 요청을 확인할 수 있게 하려는 것입니다. 반면 에이전트 사이의 대화를 이어 가는 프로토콜을 다룰 IETF(Internet Engineering Task Force) 워킹그룹은 2026년 10월 8일에야 승인되었고, 첫 문서 제출 목표도 2028년 3월입니다.
앞에서 본 Gateway API 프로젝트는 CNCF가 관리합니다. 이 재단은 2015년 7월에 구글이 쿠버네티스를 기부하면서 만들어졌습니다. 그 뒤로 처음에는 쿠버네티스뿐이던 재단에 모니터링, 서비스 메시, 게이트웨이 같은 프로젝트가 차례로 더해졌습니다. 2017년에는 지금 많은 게이트웨이의 바탕이 되는 Envoy도 CNCF 프로젝트가 되었습니다.
2026년 10월 기준으로 CNCF의 호스티드 프로젝트(hosted project)*는 졸업, 인큐베이팅, 샌드박스(Sandbox) 단계를 합쳐 230개이고 회원사는 723곳입니다. 쿠버네티스라는 중심이 먼저 있었고 그 주변에서 필요한 계층이 하나씩 채워지면서 지금의 클라우드 네이티브 생태계가 만들어졌습니다.
*호스티드 프로젝트: 재단이 상표와 저장소를 넘겨받아 중립적으로 관리하는 프로젝트를 말합니다.
에이전틱 AI 재단은 2025년 12월에 리눅스 재단(Linux Foundation) 산하에서 같은 방식으로 출발했습니다. 앤트로픽(Anthropic)의 MCP, 블록(Block)의 goose, 오픈AI(OpenAI)의 AGENTS.md를 창립 프로젝트로 두었고 이후 2026년 8월에는 구글이 시작한 A2A도 호스티드 프로젝트가 되었습니다.
이때 재단은 자신을 에이전틱 스택(agentic stack)이 만들어지는 개방적이고 중립적인 곳이라고 소개하면서, 도구 연결부터 에이전트 간 통신과 운영까지 전체 스택을 같은 방식으로, 같은 곳에서 관리하겠다고 밝혔습니다. 회원사는 2026년 10월 기준, 벌써 270곳에 달합니다. 출범 4개월 만에 이미 같은 시기 CNCF 회원 수의 두 배를 넘은 수치를 달성했습니다.
두 재단의 구성을 비교해서 정리하면 다음과 같습니다.
여기서 운영 계층에 해당하는 것이 게이트웨이입니다. agentgateway를 만든 솔로닷아이오는 구글과 함께 만든 앰비언트 메시(ambient mesh)를 이스티오(Istio)에 기여했고, 자사 게이트웨이를 kgateway라는 이름으로 CNCF에 기부해 샌드박스 프로젝트가 된 이력이 있습니다. 이 회사가 2025년 4월에 발표한 agentgateway도 4개월 뒤인 8월에 리눅스 재단에 기부되었으며, 2026년 6월에는 에이전틱 AI 재단의 호스티드 프로젝트가 되었습니다.
한편, 블룸버그와 테트레이트(Tetrate)가 시작한 Envoy AI Gateway도 2026년 9월 Agent Router로 이름을 바꾸면서 같은 재단의 프로젝트가 되었습니다.
그 결과 지금 에이전틱 AI 재단의 호스티드 프로젝트 6개 가운데 2개가 유사한 역할을 하는 게이트웨이입니다. 솔로닷아이오와 테트레이트는 모두 각자의 프로젝트를 바탕으로 한 상용 제품을 따로 팔면서도, 오픈 소스는 중립적인 재단에 기부했습니다. 저는 이런 기부가 어쩌면 이 지점을 두고 벌어지는 매우 치열한 경쟁을 그대로 보여준다고 생각합니다.
재단 쪽에서 보면, CNCF에서 Envoy가 여러 게이트웨이의 공통 바탕이 되었던 것처럼 에이전틱 AI 재단도 MCP와 A2A 옆에 운영 계층을 함께 두려는 것으로 보입니다. 에이전트 생태계 전체를 한곳에서 키우겠다는 것이죠.
다만 두 게이트웨이는 배치 방식이 다릅니다. agentgateway는 요청을 직접 처리하는 단독 프록시이고, Agent Router는 Envoy를 확장한 구조라 요청이 Envoy를 2번 지나갑니다. 이를 그림으로 표현하면 다음과 같습니다.
그러면 실제로, 이 두 가지 게이트웨이를 써 보면 어떨까요?
두 프로젝트를 쿠버네티스 클러스터에 직접 설치하고 정책을 걸어 가며 호출해 봤습니다. 결론부터 말씀드리면, 이 글에서 확인한 버전(agentgateway v1.5.0, Agent Router v1.1.0)을 기준으로 두 프로젝트가 통제하는 범위는 서로 꽤 다릅니다.
도구 이름 단위로 막는 것은 양쪽 모두 쓴 대로 동작하지만, 호출할 때 넘긴 값까지 보고 판단하는 통제에서는 갈립니다. 예를 들어 삭제 도구를 아예 막는 대신 운영 환경의 레코드를 지우는 호출만 막고 싶다고 해 보죠. Agent Router는 인가(authorization, 누가 무엇을 해도 되는지 판단하는 것) 정책만으로 처리할 수 있지만, agentgateway는 v1.5.0에서 외부 검사 서버를 따로 두어야 했습니다.
여기에 더해 사용자가 주로 보는 설정 문서에는 별다른 언급이 없지만, 실제로는 문서나 설정에 적은 대로 동작하지 않는 경우도 있었습니다. 확인한 것을 정리하면 다음과 같습니다.
*표의 시간은 같은 클러스터에서 게이트웨이를 거치지 않고 직접 호출한 경우와 비교해 늘어난 값(p50, 응답 시간을 줄 세웠을 때 가운데 값)입니다. 두 게이트웨이를 같은 조건에 두고 비교한 것은 아닙니다.
다만 두 프로젝트 모두 빠르게 바뀌고 있습니다. 이 글을 작성하던 2026년 10월에도 agentgateway v1.6.0(10월 2일)과 Agent Router v1.2.0(10월 7일)이 나왔습니다. agentgateway에서는 라우트 단위 인가 정책으로 넘긴 값 조건을 적용할 수 있게 되었고, 외부 검사 서버 없이도 막아야 할 호출이 막히는 것을 다시 확인했습니다. Agent Router에서는 세션 암호화에 쓰는 시드(seed, 암호화에 쓰는 초기값)의 기본값이 무작위로 만들어지도록 바뀌었습니다.
그러니 위 표는 고정된 차이가 아니라, 계속 개발 중인 두 프로젝트의 현재 모습으로 읽어 주시기 바랍니다. 측정 조건과 항목별 결과는 공개 저장소의 agentgateway 쪽과 Agent Router 쪽에 정리해 두었으니 참고하면 좋겠습니다.
그럼 이제 어떤 경우에 게이트웨이 도입을 고민하면 될까요?
도구를 제공하는 MCP 서버가 여럿이 되고 누가 무엇을 호출할 수 있는지를 서버마다 따로 관리하기 어려워졌다면 그때부터 검토해 보면 됩니다. 반대로 MCP 서버가 1개뿐이거나 도구 이름 단위로 막는 것으로 충분하다면 굳이 넣지 않아도 됩니다. 이번에 확인한 두 게이트웨이를 거쳐도 도구 호출이 빨라지지는 않았고 한 번 더 거치는 시간만 늘었기 때문입니다.
도입하기로 정하셨다면 다음 3가지는 꼭 확인해 보시길 권합니다.
에이전트는 게이트웨이에서 도구 목록을 먼저 받고 그 안에서 호출할 도구를 정합니다. 그런데 이번에 확인해 보니, 정책을 넣은 다음 게이트웨이 상태에는 아무 문제가 없는데도 이 목록이 빈 채로 돌아오는 경우가 있었습니다. 이렇게 되면 에이전트 입장에서는 도구가 전혀 없는 것과 같습니다. 그러니 정책을 넣은 뒤에는 목록을 한 번 받아서 도구가 제대로 남아 있는지 확인해 보셔야 합니다.
정책이 오류 없이 등록되었다고 해서 그 조건이 실제로 적용된다는 뜻은 아니었습니다. 예를 들어 호출할 때 넘긴 값을 조건으로 적은 정책이 문제없이 등록되었지만, 실제로는 그 조건이 평가되지 않아 의도와 다르게 동작했습니다. 그래서 막아야 하는 호출과 허용해야 하는 호출을 각각 직접 보내서 결과가 정책에 적은 대로 나오는지 확인하는 것이 좋습니다.
이번에 Agent Router에서 확인한 약 20ms의 지연은 대부분 구조 때문이 아니라 세션 암호화 반복 횟수라는 설정의 기본값에서 나왔습니다. 이 값을 낮추자 늘어나는 시간이 약 0.5ms로 줄었습니다. 다만 이 값은 보안과도 관련이 있어 무조건 낮추면 되는 것은 아닙니다. 따라서 기본값을 그대로 쓰는 설정이 있다면, 그 값이 왜 그렇게 정해져 있는지와 운영 환경에 맞는지를 함께 확인해 보시면 됩니다.
처음의 질문으로 돌아가 보겠습니다. 에이전틱 AI 세계에서 게이트웨이는 어떤 의미를 가질까요?
제가 확인한 범위에서 답을 하자면, 게이트웨이를 두면 에이전트가 늘어날수록 함께 늘어나는 호출을 서버를 하나하나 고치지 않고도 한곳에서 통제하고 기록할 수 있습니다. 깃허브 사례처럼 서버 1개를 고쳐서는 막기 어려운 문제가 생기고, 호출은 몇 달 만에 수십 배로 늘고 있습니다. 여러 회사가 이 영역에 제품을 내놓고 에이전틱 AI 재단이 게이트웨이 프로젝트를 2개나 받아들인 이유도 여기에 있다고 생각합니다.
하지만 아직은 시작 단계입니다. 쿠버네티스에서 인그레스가 Gateway API로 정리되기까지 몇 년이 걸렸던 것처럼 에이전트가 도구를 호출하는 지점을 다루는 표준도 이제 막 만들어지는 중입니다. 심지어 재단의 두 프로젝트조차도 통제하는 범위와 기본값이 서로 달랐습니다. CNCF가 쿠버네티스를 중심으로 생태계를 키워 온 것처럼 에이전틱 AI 재단이 MCP와 A2A를 중심으로 이 계층을 어떻게 키워 갈지 계속 지켜보시면 좋을 것 같습니다.
이 글이 에이전트를 실제 업무에 연결하려는 분들께 조금이나마 도움이 되었으면 좋겠습니다.
저는 에이전틱 AI 재단의 앰배서더로 활동하고 있고, 이 글에서 다룬 agentgateway와 Agent Router는 그 재단의 프로젝트입니다. 그런 만큼 좋은 점만 쓰기보다 문서에 적힌 대로 되지 않는 부분까지 직접 확인해서 담았습니다.
작가
조훈 (CNCF&AAIF 앰버서더)
쿠버네티스 및 AI 네이티브 기술 전문가로, CNCF와 에이전틱 AI 재단(AAIF) 글로벌 앰버서더이자 Kubestronaut이다. 쿠버네티스랩을 운영하며 인프라 자동화 기술을 연구하고 공유한다. ‘IT 인프라 엔지니어 그룹’ 운영진이자 오픈소스 컨트리뷰터로 활동 중이며, 맞춤형 인프라 교육, 쿠버네티스 비용 최적화, 멀티 LLM 및 AI 에이전트 비교 검증 등 다양한 실무 PoC를 수행하고 있다. 최근 출간한 『AI 시대에 개발자가 알아야 할 인프라 구성 배포 with 클로드 코드』를 포함해 총 5권의 IT 서적을 집필했으며, 인프런 강의 및 요즘IT 기고 등 지식 공유 활동을 이어가고 있다.
심근우
LG유플러스 CTO부문에서 대고객 비즈니스 시스템의 DevOps를 담당하는 UcubeDAX팀의 팀장으로 일하고 있다. 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드에 걸친 쿠버네티스 클러스터를 안정적으로 운영하기 위해 노력하고 있으며, 특히 주니어 DevOps 엔지니어들의 육성에 큰 관심을 가지고 있다.
문성주
체커(CHEQUER) 사의 DevOps Engineer로서 쿠버네티스의 멀티 클러스터 관리 방법론과 쿠버네티스 구현체(CAPI, OCI)에 대한 명세와 컨테이너 리소스 격리 방법에 대한 연구를 병행하고 있다. 이런 연구 활동을 기반으로 쿠버네티스 볼륨 테스트 파트에 컨트리뷰션했다. 본업은 쿠버네티스 오퍼레이터와 같은 CRD(커스텀 리소스)를 개발해 현업에서 쿠버네티스를 좀 더 편리하게 사용할 수 있도록 돕는 일이다. 또한, 페이스북 그룹 ‘코딩이랑 무관합니다만'과 ‘IT 인프라 엔지니어 그룹'의 운영진을 맡고 있다.
이성민
미국 넷플릭스(Netflix) 사의 Data Platform Infrastructure 팀에서 사내 플랫폼 팀들과 데이터 사용자들을 어우르기 위한 가상화 및 도구들을 개발하는 일들을 하고 있다. 과거 컨테이너와 쿠버네티스에 큰 관심을 두고 ingress-nginx를 비롯한 오픈 소스에 참여했으며, 현재는 데이터 분야에 일하게 되면서 stateful 한 서비스들이 컨테이너화에서 겪는 어려움을 보다 근본적으로 해결하기 위한 많은 노력을 하고 있다.
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2026년의 벤더 발표문을 나란히 놓고 보면 낯선 이름들이 눈에 띕니다. 마이크로소프트는 Foundry IQ를 “기업 데이터를 위한 관리형 지식 계층”이라고 정의하고, AWS는 7월 가이드의 제목을 “온톨로지, 기호 추론, 가상 지식 그래프를 이용한 에이전틱 AI용 시맨틱 레이어”로 달았습니다.
Snowflake는 Horizon Context 발표 글을 “AI, BI, 앱을 위한 거버넌스가 적용된 컨텍스트 레이어”로 잡았고, Forrester는 같은 영역을 아예 context layer라 부릅니다.
이렇게 이름은 회사마다 다릅니다. 마이크로소프트 회사 안에서도 가장 위에 있는 이름은 ‘knowledge layer’가 아니라 ‘intelligence layer’이고, knowledge layer라 불리는 Foundry IQ는 그 아래 구성요소 중 하나입니다. Fabric IQ의 온톨로지 문서는 한 페이지 안에서 같은 대상을 “시맨틱 레이어”, “공유 컨텍스트 레이어”, “비즈니스 컨텍스트 레이어” 세 가지로 부르기도 합니다.
이번 글은 어느 한 벤더의 정의를 보는 게 아니라, 이 회사들이 서로 다른 이름으로 풀고 있는 문제가 무엇인지를 살펴보려고 합니다.
작년 할루시네이션 논문 리뷰에서 “이론상 RAG가 할루시네이션을 더 줄이려면 Vector보다는 ‘유사한게 아니라 명확하고 확실하게 검색되는 것’이 더 도움을 줄 수 있다”라고 리뷰했었습니다.
이젠 여기에 하나 덧붙여, “정확히 찾는다”와 “찾은 것 중 무엇을 믿는다”는 다른 계층의 문제인 것 같습니다. 앞은 검색의 일이고, 뒤는 검색 관련도를 올리는 것만으로는 풀리지 않는 일입니다.
이 글에서 다루는 문제가 검색이 아직 부족해서 생기는 문제라고 오해하기 쉬운데, 그렇지 않습니다. 검색 자체는 RAG보다 훨씬 오래된 분야입니다. 웹 검색과 포털 검색, 자연어 검색, 그 밑의 검색 엔진까지 이미 다 있었고, RAG는 그 검색 결과를 LLM에 넣어 주는 데서 시작했습니다.
물론 그건 나이브 RAG 얘기고 요즘 검색은 다르긴 합니다. Self-RAG는 검색을 할지 말지를 모델이 판단하게 만들었고, CRAG는 가벼운 평가기를 앞에 두고 검색 결과를 Correct / Incorrect / Ambiguous로 나눈 뒤 조건부로 웹 검색까지 확장합니다.
Microsoft가 8월 31일 갱신한 문서에서 새 검색 기능인 agentic retrieval을 어떻게 정의했는지 보면 방향이 보입니다. “검색 증강 생성(RAG) 패턴과 에이전트 간 워크플로를 위한 것이다”고요. 이름은 새로 지었지만 RAG를 밀어내는 기능이 아니라, RAG 안에서 검색 단계를 더 잘하게 만드는 기능이라고 스스로 못을 박아 둔 겁니다.
사람이 검색 결과를 직접 보던 시절엔 이상하면 “사람이” 멈췄습니다. 반년 전 정책 문서가 위에 올라와도 날짜를 보고 “이건 옛날 거네” 하고 넘기고, 남의 팀 문서가 섞여 나와도 “이건 내가 볼 게 아닌데” 하고 닫습니다.
자율 에이전트는 그 판단을 대신하기로 한 쪽이라, 검수를 사람이 해 준다는 전제를 둘 수 없습니다. 옛날 문서를 거르는 일도, 봐서는 안 될 문서를 거르는 일도 시스템이 맡아야 합니다. 그래서 벤더들이 먼저 손댄 게 권한입니다. 검색이 끝난 뒤 사람이 거르던 것을 검색쪽으로 밀어 넣기 시작했습니다.
Foundry IQ 문서는 질의 시점에 권한을 강제한다고 설명하는데, ACL을 동기화하고 민감도 레이블을 확인한 뒤 “호출자의 Microsoft Entra 신원으로 질의를 실행”하고 답변에 출처를 붙입니다.
사람이 마지막 안전장치였던 구조에서 사람을 빼면, 그 안전장치를 시스템 어딘가에 다시 만들어 넣어야 합니다. 그래서 문제의 크기가 달라집니다. 예전에는 검색이 잘 되느냐만 보면 됐는데, 이제는 찾아온 문서가 지금 맞는 값인지, 이 사람이 봐도 되는 문서인지, 어디서 온 것인지까지 시스템이 답해야 합니다.
Snowflake가 8월 17일 사내 컨텍스트 레이어를 만든 경험을 공개했는데, 자체 진단 문장이 인상적입니다. “병목은 한 번도 데이터였던 적이 없다”라고 쓰고, “병목은 컨텍스트였다”고 합니다. (규모는 2025년 7월 한 달에 400명 넘는 사내 사용자가 5,400건 이상을 질의)
이를 정합성, 최신성, 권한, 그리고 출처 네 가지로 나눠 살펴보겠습니다.
Snowflake 글이 드는 사례는 “활성 고객이란 무엇인가?”라는 질문 하나입니다. 어떤 팀은 credits_consumed > 0 and account_type != ‘TRIAL’로 세고, 어떤 팀은 리전 조건 없이 COUNT(DISTINCT account_id)로 셉니다.
둘 다 SQL은 잘 돌아가고, 둘 다 “active customer 수”라는 결과로 나오지만, 두 숫자는 다릅니다. Microsoft도 Fabric IQ 문서에서 같은 진단을 합니다. “조직이 데이터를 다루는 방식은 여전히 ‘의미’보다는, 기계 처리를 위해 설계된 테이블과 스키마 같은 구조에 머물러 있다”
이건 AI 때문에 생긴 문제가 아닙니다. LLM 이전에도 있었고, LLM 이후 컨텍스트의 중요성이 커지면서 다시 화두가 됐을 뿐이죠. 이게 얼마나 오래된 문제인지는 빅테크 엔지니어링 블로그를 거슬러 올라가 보면 바로 나옵니다.
Uber는 2020년 Databook 글에서 “각기 다른 메타데이터 시스템을 사용하면서 통합된 관점이 사라졌고, 같은 작업이 반복되는 비효율도 생겼다” 라고 썼습니다. LinkedIn은 그보다 4년 앞선 2016년 글에서 같은 표현이 문맥에 따라 다른 뜻이 되는 문제를 지식 그래프의 핵심 난제로 꼽았습니다. Pinterest는 2020년 글에서 동일성 판단을 끝까지 자동화하지 못했다고 인정하고요.
Pinterest가 말한 동일성 판단은 “이 둘이 같은 것을 가리키는가”를 기계가 정하는 일입니다. 저는 그 판단의 가장 작은 시작점부터 잡았습니다. 조사가 특히 문제였습니다. 사용자가 “XX시트가”라고 물으면 색인에 들어 있는 원형 토큰 “XX시트”를 못 찾아서 시스템이 “찾지 못했다”고 답하는 경우가 있었습니다. 검색 엔진이나 임베딩이 잘못된 것도 아니었습니다.
1차 해결은 질의 쪽 접두사 확장이었습니다. 질의 토큰 말미 한두 글자를 잘라내고 와일드카드를 붙이는 방식인데 이걸로 “XX시트가”는 잡혔습니다. 그런데 접두사만으로는 두 글자 조사가 안 잡혔고, 색인 쪽 문장에 조사가 붙은 방향은 여전히 실패했습니다.
그래서 2차 해결로 한글 bigram 분절을 색인과 질의 양쪽에 넣었습니다. bigram이 접두사 확장을 대체한 건 아닙니다. 세 글자 이상 원형 토큰은 여전히 접두사 확장이 잡고, 접두사 확장이 놓치는 경우를 bigram이 메우는 식으로 둘을 병행하게 했습니다.
왜 bigram일까요? 두 글자 단위로 쪼개면 조사가 앞뒤 어디에 붙어도 원형 토큰의 bigram이 살아남기 때문입니다. 예를 들어 색인 문장에는 “연차는”이 있고 사용자는 “연차가”라고 물으면, 둘 다 “연차”라는 bigram을 갖고 있습니다.
정합성이 어렵다고 하면 보통 온톨로지나 엔티티 해소 같은 큰 얘기부터 떠올리는데, 그 전에 이 부분부터 잡는 게 좋습니다.
Atlassian은 Rovo 검색에서 신선도를 최종 수정 시각으로 판정하되 그 기준이 제품마다 다르다고 설명합니다. “최신성은 가장 최근 업데이트 시점을 기준으로 결정되며, 제품마다 월, 주, 일 단위로 서로 다르게 적용된다”
더 깊이 들어가면 색인 자체의 지연이 있습니다. Glean 제품 문서를 보면, 변경은 웹훅으로 받아 보통 “1~5분” 안에 처리하고 웹훅이 놓친 변경은 24시간 주기 증분 크롤러가 수집합니다. 크롤 대상은 “콘텐츠, 연결된 권한, 활동 메타데이터” 세 가지입니다. 권한도 콘텐츠와 똑같이 동기화 대상이라는 뜻이고, 전파가 늦어지면 권한도 그만큼 낡은 채로 남습니다.
제 경우엔 옛날 문서가 결과에 섞여 들어오고, “비슷하다”는 이유만으로 상위에 랭킹되는 문제가 있었습니다. 임베딩 유사도는 시간을 모릅니다. 본문에 “2026-01”과 “2026-07”이 글자로만 적혀 있으면 벡터 위에서는 거의 같은 값이 되니까요. 그래서 날짜는 임베딩에 맡기지 않고 검색 조건과 랭킹용 메타데이터로 따로 뺐습니다.
그리고 질의에 담긴 시간 의도를 먼저 셋으로 나눕니다.
세 경우 모두 요청이 들어온 시각을 검색 쪽에 같이 넘기는 일을 공통으로 합니다.
그 시각을 기준으로 프롬프트에 오늘 날짜를 적어 주고, 그 시각보다 뒤에 발행된 문서는 결과에서 뺍니다. 모델은 오늘이 며칠인지 모르고, 날짜 라이브러리가 알아서 잡는 “지금”도 서버 시계와 시간대에 따라 달라질 수 있습니다.
그래서 날짜 계산만큼은 요청 시각을 받아 코드에서 직접 하기로 했습니다. 그리고 as_of로 분류됐는데 표현을 해석하지 못하면 필터 없이 통과시키는 폴백을 뒀습니다. 시간 조건을 잘못 걸어서 있는 문서를 못 찾는 쪽이 더 나쁘다고 봤기 때문입니다.
“권한 확인은 항상 검색 뒤가 아니라 검색 앞에서 이뤄져야 한다” Microsoft ISE 팀이 4월에 쓴 글에서 못 박은 문장입니다. 이유도 같은 글에 있는데, SharePoint는 계층적이고 상속되는 권한 체계를 제공하지만, “Blob Storage, 검색 인덱스, LLM 검색 계층과 같은 후속 시스템은 SharePoint의 접근 제어 목록(ACL)을 자체적으로 해석하지 못한다” 때문입니다.
Microsoft는 Copilot 배포 지침에서 배포 전에 할 일의 첫 번째로 “과도하게 부여된 공유 권한 바로잡기(Remediate oversharing)”를 둡니다. AI가 권한을 잘 지켜도 그 권한 자체가 원래 엉망이면 소용이 없다는 이야기죠.
앞 절에서 권한에도 크롤 지연이 있다고 했는데, 그래서 색인된 권한만 믿지 않는 구조가 나옵니다. Atlassian은 같은 글에서 리랭킹이 끝난 뒤 원 제품에 한 번 더 확인한다고 밝힙니다. “재랭킹이 끝난 뒤, 원본 퍼스트파티 또는 서드파티 제품을 기준으로 한 번 더 권한 검증을 수행”
저도 만들면서 같은 결론을 내렸습니다. 검색 단계에서부터 그 사람이 볼 수 있는 문서만 후보에 올라와야지, 다 찾아 놓고 답변 직전에 걸러내는 구조는 늦습니다.
규모가 있는 회사라면 SSO에서 넘어오는 신원 정보를 기준으로 테이블 스키마 같은 데이터 소스 단위의 접근 제한을 걸어야 하고, 프롬프트에 가드레일을 적는 데서 그치지 말고, 요청이 모델에 닿기 전에 코드가 강제로 거르는 하드룰로 박아 둬야 합니다. 누가 어떤 테이블을 볼 수 있는지는 모델이 아니라 코드가 판단해야 합니다.
Uber는 사내 온콜 코파일럿을 만들면서 벡터 DB 검색 결과마다 sub-context 절과 그 소스 URL을 명시적으로 함께 넣었다고 밝혔습니다. 같은 회사가 2025년에는 에이전틱 RAG로 바꾼 뒤 수용 가능한 답변 비율이 상대적으로 27% 늘고 잘못된 조언이 상대적으로 60% 줄었다고 자체 측정 결과를 발표했습니다. 절대값이 아닌 상대 개선치이고, 대상은 보안, 프라이버시 정책 문서 40여 건에 골든 질의 100여 건입니다. 평가자는 내부 전문가고요.
여기서부터는 출처를 어떻게 붙이느냐가 아니라, 출처가 없을 때 답을 할지 말지의 문제입니다.
저는 이 규칙을 좀 극단적으로 적용해, 검색 결과가 없으면 LLM을 아예 호출하지 않고 “찾지 못했다”를 반환하게 했습니다. 그럴듯한 문장을 만들어 볼 기회 자체를 주지 않는 겁니다. 다만 “찾지 못했다”를 판정하는 것 자체가 생각보다 어렵습니다. 검색 엔진은 원래 유사한 것을 최대한 긁어모은 뒤 정말 아무것도 없을 때만 없다고 말하는 쪽으로 만들어져 있습니다. 그게 검색 엔진 바닥의 오랜 규칙이라, 없다는 답을 자신 있게 내놓으려면 어디까지를 찾은 것으로 칠지 기준이 먼저 있어야 합니다.
그리고 이 규칙을 평가 지표에 박아 넣었습니다. 골든셋에 함정 질문을 섞어 두고, 함정 질문은 “찾지 못했다”를 반환해야 정답으로 채점합니다. 모른다고 답해야 점수가 오르는 항목을 만들어 둔 셈인데, 이렇게 안 해 두면 정확도를 올리려는 모든 튜닝이 일단 뭐라도 답하자는 방향으로 흐를 수도 있었습니다. 모른다고 답하는 쪽에 점수를 주자는 발상은 앞서 인용한 할루시네이션 논문 리뷰의 영향이기도 합니다.
앞의 문제들을 각 회사가 어떻게 부르는지 원문 표현 그대로 모아 봤습니다.
제품 자체를 knowledge layer라고 정의하는 곳은 Microsoft Foundry IQ 한 곳이고, AWS는 Knowledge Layer를 제품명이 아니라 참조 아키텍처 안의 계층 이름으로 씁니다. 아직 “업계 표준 용어”라고 부르기는 어려운 상태로 보입니다.
이름은 제각각이지만, 지표와 온톨로지를 적는 형식만큼은 한 규격으로 모이기 시작했습니다. 저는 이름 싸움보다 이쪽이 중요하다고 봅니다.
2025년 9월 Snowflake, Salesforce, dbt Labs 등 17개사가 Open Semantic Interchange를 출범시켰습니다. 목표는 “공통의, 벤더 중립적인 시맨틱 모델 규격”이고, 문제 진단은 “도구마다 비즈니스 지표와 메타데이터를 다르게 해석한다.”입니다.
11월엔 AWS, Informatica, JPMC 등이 합류해 26곳이 됐고, 2026년 7월 8일 이 이니셔티브가 Apache 인큐베이터에 받아들여져 Apache Ossie (Incubating)로 이름을 바꿨습니다. 참여 규모는 “50개 이상의 조직”이고, 아직 최상위 프로젝트가 아닌 인큐베이팅 단계입니다.
범위도 정확히 해 두면, Ossie는 “시맨틱 레이어와 온톨로지 양쪽을 위한 개방 규격”, 곧 지표, 차원, 관계와 비즈니스 규칙을 적는 형식이지 검색이나 권한, 최신성까지 묶는 규격은 아닙니다.
이름은 아직 회사마다 다르지만 규격은 하나로 모이고 있습니다. 경쟁사들이 지표와 온톨로지를 적는 형식까지 맞추기로 했다는 건, 검색 다음에 생기는 문제, 적어도 그중 정합성만큼은 다들 같은 문제로 보고 같은 방향으로 풀고 있다는 뜻으로 보입니다.
Microsoft의 agentic retrieval 문서는 이 기능을 RAG 패턴을 위한 것으로 정의하고, 문서 설명문도 “더 나은 RAG와 에이전트 워크플로를 위해”입니다. 더 눈에 띄는 건, 이번에 원문을 확인한 여섯 곳의 2025년 9월 이후 신규 제품과 객체 이름에 RAG가 하나도 붙지 않았다는 점입니다.
knowledge base, knowledge source, agentic retrieval, Horizon Context, Unity Catalog semantics, Enterprise Graph(2025년 9월 발표), Knowledge Layer, Context Engine이 그 목록입니다.
사견으로, 적어도 이번에 본 벤더들의 최근 제품명에서는 RAG보다 knowledge, context, semantic이 앞에 나옵니다. RAG가 사라진 게 아니라 구현 기법 쪽으로 내려가고 있는 것으로 보입니다.
LlamaIndex는 2025년 5월에 “RAG는 죽었다, 에이전틱 검색이여 영원하라”라는 제목의 글을 올렸는데, 제목은 죽음을 말하고 결론은 검색이 더 중요해졌다는 쪽이었습니다. (프레임워크 벤더의 마케팅 언어라는 점은 감안해야 합니다.)
AI가 여러 지식원 위에서 의미, 관계, 검색, 권한, 출처, 최신성을 함께 고려해 지식을 사용할 수 있게 해 주는 중간 계층이라는 아키텍처 관점입니다. 특정 제품이나 구현(기술) 이름이 아니라 역할 이름으로 쓰는 셈입니다.
AWS 기준으로 문서 청킹과 벡터 검색은 Data Layer 소관이고 Knowledge Layer가 아닌데, Microsoft는 chunking과 임베딩을 Foundry IQ의 능력으로 열거합니다. 두 회사가 같은 단어를 써도 가리키는 범위가 다르고, 부분적으로만 겹칩니다.
AWS 가이드에서 Knowledge Layer의 내부를 열어 보면 완제품 하나가 아니라 네 덩어리를 조립한 구조입니다.
Virtual Knowledge Graph 서비스는 원본을 옮기지 않고 그래프처럼 질의하게 해 주고, Neptune은 ontology와 인스턴스 데이터를 저장합니다. 추론기와 규칙을 처리하는 Symbolic Reasoning 서비스, 지표 정의를 담는 Metric Store가 나머지 둘입니다.
그러니까 “Knowledge Layer를 도입한다”는 문장은 실제로는 “이 중에 우리한테 필요한 걸 고른다”에 가깝습니다. 사견으로, AWS 목록의 중심에 Neptune 같은 자사 서비스가 놓여 있는 건 이 참조 아키텍처가 곧 판매 구성이기도 하다는 뜻이라, 목록을 그대로 따라 사기보다 우리 문제에 맞는 부품만 고르는 게 맞다고 봅니다.
“온톨로지를 도입했으니 지식 계층이 생겼다!” 가 가장 흔한 오해인 것 같은데, W3C의 OWL 2 정의를 보면, ontology는 “세계의 어떤 부분에 대한 정밀한 서술문의 집합”으로 정의되고 구성은 classes, properties, individuals, data values입니다.
검색도, 권한도, 실행도 이 정의 안에 없습니다.
Microsoft가 역할을 나눠 쓴 문장도 이 구분을 보여 줍니다. “온톨로지는 무엇이 왜 연결되는지를 선언하고, 그래프는 그 연결을 저장하고 순회한다.” 그래프 쪽 대표 사례인 GraphRAG도 정확히 쓰면 문제를 해결했다기보다 해결을 제안하고 입증을 시도한 쪽이고요.
MCP 스펙이 스스로 뭐라고 말하는지 먼저 보겠습니다. (2026년 7월 28일 개정판 기준)
스펙이 규정하는 범위는 연결입니다. 다만 MCP 스펙에도 Security and Trust & Safety 절은 있어서, “MCP는 신뢰를 안 다룬다”고 쓰면 틀립니다. 그 절이 다루는 건 사용자 동의와 도구 안전성 쪽입니다. 규모로는 이미 표준이라 불러도 될 만합니다. 2024년 11월 공개 뒤 2025년 12월 Linux Foundation 산하 재단에 기부됐고, 그 시점에 활성 공개 서버가 1만 개를 넘었다고 하니까요.
제가 쓴 글에서 “MCP는 연결 표준이지 검색 품질 표준이 아닙니다. 검색이 구리면 MCP로 연결해도 구리다.”라고 썼는데요. 지금은 검색 품질만이 아니라 앞에서 본 정합성, 최신성, 권한, 출처의 우선순위까지도 이 스펙이 정해 주지는 않습니다.
그래서 저는 그 규칙을 MCP 서버 코드 안에 직접 넣었습니다. 밖으로 내놓은 도구는 위키 검색과 문서 가져오기 둘뿐입니다.
어려웠던 건 이 서버를 호출하는 쪽이 사람이 아니라 LLM 에이전트라는 점이었습니다. 사람이 쓰는 화면이면 입력값은 폼이 제한해 주고, 이상한 결과가 와도 사람이 알아채고 넘깁니다. 에이전트는 다릅니다. 호출 인자를 스스로 지어서 넘기고, 서버가 돌려준 문서 내용을 그대로 다음 판단의 재료로 씁니다. 그래서 값이 엉뚱하게 들어올 수 있고, 문서 안에 적힌 문장을 자기한테 내린 지시로 착각할 수도 있습니다. 그런 일이 생겨도 서버 쪽에서 막히도록 규칙을 코드에 넣어야 했습니다.
# 실제 코드는 아니고, 사내 시스템의 MCP 도구 처리 규칙을 흐름만 남겨 재구성한 의사코드# 전체 보안 설계가 아니라 MCP 서버가 책임지는 입력 통제의 일부만 단순화한 것def wiki_fetch(doc_id, char_offset=0, limit=None): limit = clamp(limit or LIMIT_DEFAULT, 1, LIMIT_MAX) # 호출하는 에이전트가 아무 값이나 넘길 수 있으니 서버가 범위를 강제 body = load(doc_id) if char_offset > len(body): # 빈 응답을 "내용 없음"으로 오해하지 않도록 범위 초과를 명시적으로 알린다 return error(f"char_offset {char_offset:,}이 본문 길이({len(body):,}자) 범위를 벗어난다") body = sanitize(body) # 1. 정화: 원천 문서를 지시로 오독하지 않게 body = truncate(body, MAX_FETCH) # 2. 자르기: 최대 길이는 실제로 넘어가는 결과 기준이어야 컨텍스트 예산이 지켜진다 return wrap_with_boundary(body) # 3. 경계 태그
예를 들어, 에이전트가 한 번에 가져갈 글자 수(limit)는 에이전트가 아무 값이나 만들어 넘길 수 있으니, 서버가 최소 1에서 최대치 사이로 강제로 맞춥니다. 코드의 clamp가 그 일을 합니다.
본문을 자를 때의 최대 길이도 서버가 마지막에 내보내는 결과 기준으로 잡습니다. 에이전트가 한 번에 읽을 수 있는 양(컨텍스트 창)은 정해져 있어서, 문서 하나가 그 안을 다 차지하면 질문과 지시, 다른 검색 결과가 밀려나고 비용도 그만큼 늘어납니다. 그래서 도구 하나가 내보내는 글자 수에 상한을 두는데, 그 상한은 정화와 경계 태그를 거쳐 실제로 에이전트에 넘어가는 결과 기준이어야 지켜집니다. 빈 응답 대신 오류 문구를 돌려주는 것도 같은 이유인데, 에이전트가 빈 응답을 “내용이 없다”로 읽어 버리면 그 다음 판단이 통째로 틀어지니까요.
정리하면 MCP는 연결까지만 책임집니다. 어떤 문서를 얼마나, 어떤 순서로, 어떤 검사를 거쳐 에이전트에 내보낼지는 프로토콜이 아니라 서버를 만드는 사람이 정해야 했습니다.
GraphRAG-Bench 논문은 첫 번째 관찰로 “단순 사실 검색 과제에서는 기본 RAG가 GraphRAG와 비슷하거나 더 낫다.”를 답니다.
다른 체계적 평가 논문의 결론은 한 문장입니다. “RAG와 GraphRAG는 한쪽이 일관되게 이기기보다 서로 보완적인 양상을 보인다.”
같은 논문이 비용도 적어 뒀는데, 인덱싱 구축 시간이 커뮤니티 기반 GraphRAG 5,560초 대 일반 RAG 135초였습니다. 평가 방법을 뒤집어 본 연구는 기존 GraphRAG 평가에 “두 가지 치명적 결함, 즉 무관한 질문과 평가 편향”이 있고, 편향을 빼고 재면 이득이 훨씬 온건해진다고 합니다.
그렇다고 “그래프는 소용없다”는 뜻은 아닙니다. 지금까지 보고된 이득 가운데 상당수가 평가 방법 때문에 부풀려졌다는 비판이지, 조건이 맞으면 그래프가 이깁니다. 통신 규격 문서처럼 좁고 밀도 높은 도메인에서는 GraphRAG가 앞섰다는 결과도 있습니다. 가장 최근 논문은 에이전틱 검색이 “성능 격차를 좁힌다.”고 하면서도, “그럼에도 복잡한 다단계 추론에서는 GraphRAG가 여전히 유리하다.”고 덧붙입니다. 격차를 좁힌 것이지 없앤 게 아닙니다.
그래프를 도입하고 나서가 더 어렵다는 이야기도 많습니다. 온톨로지스트 Kurt Cagle과 Chloe Shannon은 “실패한 지식 그래프의 수가 성공한 것의 수를 훨씬 넘어선다.”라고 썼는데요.
이들이 든 실패 유형 중 눈에 띄는 게 “컨텍스트 창 쑤셔 넣기”입니다. 지식 그래프를 AI에 붙이라는 조언을 너무 곧이곧대로 받아들여, 그래프의 큰 덩어리를 통째로 LLM 컨텍스트 창에 밀어 넣고 토큰 비용만 키우는 경우를 말합니다. 두 사람은 그래프를 미리 다 퍼 주지 말고 AI가 필요한 정보만 그때그때 질의하게 하라고 권합니다.
진부하지만 답은 “기술이 아니라 회사가 준비돼 있느냐” 입니다. 데이터 일을 10년 가까이 하고 지금은 미디어테크 회사에서 데이터 조직을 이끄는 Tomas Peluritis가 쓴 글에서, 기반 없이 semantic layer를 올리면 “그럴싸한 채팅 화면을 단, 아주 자신만만한 오답 기계”가 된다고 합니다. 여기서 말하는 기반은 합의된 지표 정의, 문서화된 규칙, 소유권, 테스트, 접근 정책입니다.
DDD(도메인 주도 설계)의 유비쿼터스 언어(Ubiquitous Language), 그러니까 한 팀이 같은 단어를 같은 뜻으로 쓰자는 약속을 먼저 세우는 게 이 기반의 첫 줄일 겁니다. 그게 없으면 온톨로지 도구를 들여와도 서로 다른 뜻을 정교하게 저장하는 일밖에 안 된다고 봅니다.
저자가 보는 진짜 위험은 환각이 아니라, 오해석이라고 합니다. 환각은 모델이 없는 사실을 지어내는 것이고, 오해석은 데이터는 진짜인데 질문을 잘못 알아듣고 답하는 것입니다. 앞의 활성 고객 예로 돌아가면, 있지도 않은 고객 수를 만들어 내면 환각이고, 무료 체험 계정까지 넣어 센 숫자를 “활성 고객 수”라고 정확히 계산해 주면 오해석입니다. 숫자 자체는 틀린 데가 없으니 받아 보는 사람은 잘못된 줄도 모르고, 검수를 해도 뭐가 틀렸는지 바로 알아보기 힘듭니다.
정리하면, 판단 기준은 이 정도인 것 같습니다. 코퍼스가 하나고 권한 구조가 단순하고 질의응답만 한다면, 잘 설계한 RAG로 충분합니다.
반대로 여러 소스를 붙여야 하고 같은 대상의 정합성, 관계, 권한, 출처, 최신성이 반복해서 문제가 된다면 그때부터는 검색기를 더 튜닝해서 안 풀립니다.
RAG 원논문 공저자인 Douwe Kiela는 인터뷰에서 “MCP는 그저 프로토콜일 뿐이다. MCP를 써도 결국 하고 있는 건 RAG다.”라고 말했습니다.
RAG라는 이름을 만든 사람이 “이름만 바뀌었다”고 말하는 셈이라 무게가 있습니다. 다만 두 가지는 같이 봐야 합니다. Kiela도 RAG 제품을 파는 회사의 대표이고, 그가 비판한 대상은 MCP와 context engineering이지 knowledge layer가 아닙니다.
제가 보기엔 RAG가 죽은 게 아니라, 시스템 전체를 부르던 이름 자리에서 내려와 그 안에서 쓰는 기술 방법론 중 하나가 된 것에 가깝습니다. 검색은 사라지지 않고, 그 위에 의미, 권한, 출처, 시간을 다루는 층이 얹힌 형태요.
다시 처음 질문으로 돌아가 보겠습니다. 이 회사들이 서로 다른 이름으로 풀고 있는 문제는 하나였습니다. 검색이 찾아온 것을 조직의 지식으로 쓰려면, 같은 대상을 같은 것으로 세고(정합성), 지금 유효한 값을 고르고(최신성), 볼 수 있는 사람에게만 보여 주고(권한), 어디서 왔는지 밝혀야(출처) 한다는 것입니다. 관련 문서를 잘 찾아주는 문제와는 다른 문제입니다.
Microsoft는 이걸 knowledge layer로, AWS는 Semantic Layer 안의 한 층으로, Snowflake는 context layer로 부르지만, 검색 위에 이 네 가지를 얹는다는 점은 같습니다.
검색은 어떤 문서를 가져올지를 정하고, 지식 계층은 가져온 문서를 믿어도 되는지, 지금 값이 맞는지, 이 사람이 봐도 되는지, 어디서 온 것인지를 정합니다.
지금 당장 시작한다면, 온톨로지와 같은 기술적 방법론보다는 앞의 네 가지를 각각 한 줄로 적어 보는 게 어떨까요?
정의가 갈리는 지표가 무엇인지, 어떤 소스가 며칠 지연되는지, 권한 판정이 검색 앞인지 뒤인지, 답변에 출처가 붙는지요. 적어 보고 볼 것은 네 가지 중 몇 개가 문제냐가 아니라, 검색 결과가 맞아도 잘못된 판단이나 행동으로 이어지는 일이 반복되느냐입니다. 그게 반복된다면 그때가 검색을 더 튜닝하는 대신 지식 설계 쪽을 볼 시점인 것 같습니다.
<출처>
벤더 공식 문서
표준 규격 문서
벤더 블로그와 발표
기업 엔지니어링 블로그
논문
이 글은 AI의 도움을 받아 작성했습니다.
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큰 틀로 나뉘던 개발 직군의 경계가 흐려지고 있다. 기획자가 코드를 짜고, 개발자가 UI 및 디자인 시안을 만들고, 아트가 직접 프론트엔드 개발을 한다. 직군을 나누던 경계가 너무나 빠르게 없어지고 있다. 이 글은 너무나 빠르게 기존에 개발하던 개발 파이프라인이 바뀌었고, 그 속에서 각자의 전문성으로 단단히 경계벽을 세웠던 직군이 무너지는 과정 속에서 조직이 겪었던 경험, 그리고 지금 본인은 어떤 솔루션을 시도해보았는지에 대해서 간단히 이야기해보고자 한다.
AI가 뉴노멀이 된 세상에서, 직군과 하는 일의 경계가 흐려지거나 사라지는 건 당연하게 받아들여지고 있다. 그러나 이런 현상이 닥쳤다고 해서, 갑자기 하루아침에 “자 이제 우리 회사의 모든 사람은 다 같이 기획하고 개발하고 그림 그리세요” 같은 의사결정을 조직은 할 수 없다. AI로 인력을 줄이거나 조정하고 효율을 끌어올려도 아직까지는 조직이 필요하고, 그럼 조직은 어쩔 수 없이 어느 정도의 경계를 필요로 한다.
AI 에이전트를 아무리 잘 세팅해도 대규모 서비스를 감당하는 데는 한계가 있기 때문이다. 대규모 게임 서비스, 이커머스 플랫폼, 웹툰 같은 콘텐츠 서비스, 배달과 O2O 플랫폼을 소수 인원이 만들고 운영하는 그림은 아직 그려지지 않는다. 이런 서비스는 여전히 파트를 나눠서 일한다.
파트가 나뉘어 있으면 그 사이를 연결하는 도구가 필요하다. 아주 오랜 시간 동안, 개발이란 건 통상적으로 기획서와 개발 명세서가 그 일을 해왔다. 서비스와 조직에 따라 다르겠지만, 통상적으로 기획자가 무엇을 만들지 정리해 문서로 넘기면 개발과 아트가 그걸 읽고 각자의 결과물을 만든다. 문서에 적힌 것이 기준이었고, 적힌 대로 나왔는지가 기본적인 완료의 정의였다. 각 파트가 자기 결과물을 다시 퇴고할 때도 판단의 기준은 명세였다.
그러나 내가 이 일을 시작하고 나서, 이 방식으로 일하는 내내 각 파트에서 불협화음이 나오지 않은 적이 없다. 기획서를 받은 쪽에서는 뜬구름 잡는 것 아니냐거나 이게 뭔지 모르겠다고 했다. 개발에서는 예외 처리나 복잡한 기능은 리스크가 크고 비용이 안 맞는다고 했다. 아트에서는 문서에 적힌 레퍼런스가 설명과 안 맞는다고 했다. 혹은 “앞쪽에서 일정이 딜레이 되서 우리는 지금 할 게 없어요”. 매번 동일한 패턴이다.
누가 잘못해서 생기는 일이 아니었다. 같은 주제를 놓고 각 파트가 서로 다른 것을 떠올리는 게 당연한 프로세스였고, 병렬로 작업할 수 없으니 일정 관리 하나하나가 너무나 중요했다. 그래서 다들 말하곤 했다. “동작하는 목업이 하나 있으면 서로 이해하기 좋을 텐데, 병렬로 작업할 수 있는 방법은 없나? 언제까지 기다려야 돼.” 불과 이삼 년 전까지 그랬다.
20명 남짓 게임 개발팀의 어느 날, 갑자기 상부에서 기획서를 예전 방식으로 쓰지 말라는 지침이 내려왔다. 기획자가 파워포인트와 엑셀과 워드를 열어 문서를 만들고, 그 문서를 기획 파트 안에서 리뷰하고 컨펌한 다음, 다른 파트에 개발 리뷰를 도는 일반적인 개발 과정 중 가장 첫 단부터 물리적으로 이전 방식을 쓰지 마라, AI 써라 라는 지침이 내려온 거다. MS 오피스와 VSCode, 포토샵이 기본으로 모니터에 떠 있는 업무 환경. 그러나 이제 이런 모습과 레거시한 파이프라인은 찾아보기 어렵다. 대부분의 회사가 직접 금지하는 단계까지 왔다.
수년에서 십 년 넘게 같은 방식으로 일해 온 사람들이 하루아침에 바뀐 환경에 적응하기는 쉽지 않다. 내가 속한 20명 내외의 게임 개발팀에서 처음 택한 방법은 기획서를 AI로 쓰는 것이었다.
코드베이스를 직접 읽히고, 기획안을 AI와 크로스체킹한 뒤, 노션 같은 공유 도구로 아웃풋을 뽑았다. 후보정에 걸리는 시간이 획기적으로 줄었다. 기획서를 다 쓴 다음 읽기 좋게 시인성을 잡고 오탈자를 고치는 작업이다. 처음에는 신기하고 편하다는 생각이 들었다. 그런데 퇴고하려고 다시 읽어 보고 파트에 공유하자 반응이 좋지 않았다. 나도 뭔가 이상하다는 느낌이 들었다.
기획서의 기본은 다른 사람에게 설명하는 것이다. 남이 빠르게 파악할 수 있도록 가시성과 시인성을 잡고, 읽기 쉽게 내용을 배치하고, 이미지와 플로우를 넣는다. AI로 기획서를 쓰면 그냥 길어진다. 필요하지 않은 텍스트가 덕지덕지 붙고, 작은 글씨가 여기저기 빼곡하게 박히고, 표는 읽히지 않고, 왜 있는지 모를 코드 설명이 들어간다. AI가 쓴 AI 스타일의 워딩이 문서의 대부분을 차지해 읽기가 짜증나고, 중요한 내용이 그 사이에 끼워져 있으니 객관성이 떨어져 보여서 그냥 지나치게 된다.
어느 팀원은 AI가 만드는 문서를 두고 회사 기획 문서가 아니라 “대충 AI한테 알아서 쓰라고 시킨 것 같다”라는 노골적인 불만도 표시했다. 이유는 간단하다. AI로 문서를 만들어본, 혹은 AI로 발표 자료 등을 만들어 본 사람이라면 자신이 처음에 만든 결과물이, 사람이 읽으라고 쓰던 기획서 대신 프로그램이 읽기 편한 구조의 무언가가 만들어졌다는 걸 기억할 거다. 사람들은 거부감을 느끼고 짜증을 냈다. AI를 못 믿겠다고 하거나, AI로 기획서를 쓴 기획자를 비판하는 반응이 나왔다. 당연한 일이다.
이걸 고치려고 하네스를 만들고 지침을 세우고 프롬프트를 다듬었다. 그러다 보니 작업량이 예전에 문서를 쓰던 것과 비슷해졌다. 정작 읽는 사람 입장에서는 달라진 게 없었다.
게다가 손으로 쓸 때는 각 파트 안에서 검수하는 과정이 있었다. 그 과정에서 예외 케이스를 정리하고 경험 설계의 미스를 잡아냈다. AI로 넘어가면서 이게 사라졌고, AI는 그런 것을 잡아내지 못했다.
예를 들어 장비를 강화하는 시스템을 추가한다고 하자. 강화할 장비를 슬롯에 넣고, 재화를 투입하고, 결과와 연출이 나온다. 실제로는 재화를 차감하고, 서버가 결과를 판단하고, 클라이언트로 패킷을 보내고, UI가 단계별로 처리하면서 이펙트를 출력하고, 결과 팝업이 뜨는 순서를 밟아야 한다. 이런 내용을 모든 팀원이 보고 이해할 수 있도록, 오해가 최소화되도록 쓰는 것이 기획서였다.
동일한 내용을 LLM에 주입하고, 기본 세팅과 하네스를 잡고, 코드베이스를 파악하게 한 뒤 기획서를 작성하라고 했다. AI가 쓴 기획서는 서버가 결과를 준 뒤 클라이언트가 내용을 파싱하기 전까지의 UI 처리를 뭉뚱그려 적어 놓았다. 재화를 차감한 시점에 앱이 종료됐을 때 재화를 어떻게 처리하고, 결과를 어떻게 확정하고, 재접속했을 때 무엇을 알려줄지도 빠져 있었다. 2~3년차 기획자라면 당연히 짚고 넘어갈 내용이다.
왜 이렇게 만들었는지 AI에게 따져 물었다. 이런저런 변명을 하는 LLM에게 짜증을 내고, 다시 지시를 내려 부분부분 수정을 하지만, 비슷한 문제가 계속 사라지지 않았다. 결국 내가 직접 그 문서를 다시 고친 다음, 마무리 보정만 AI에게 시켰다. 그리고 의문이 든다. 이게 정말 맞나. AI를 이렇게 쓰거나, AI로 기획서를 쓰는 게 맞나.
그래서 몇 번의 시행착오 끝에, 기획서 대신 차라리 목업과 움직이는 실제 결과물을 쓰자는 간단한 결론에 도달한다. 모두들 합리적이라고 판단했다. 구조와 기본 리소스가 갖춰진 상태로 목업을 만들면, 앞서 나왔던 예외 상황만 간단히 기획서로 정리하거나, 목업만 보고도 다른 파트에서 한눈에 알 수 있을 거란 기대가 있었다.
실제로 바이브코딩을 통해 만들어지는 목업은 그럴듯했고, 이전처럼 기획서를 쓰지 않고 실제 움직이는 것을 기반으로 기획을 하다 보니 만드는 재미도 올라가는 듯했다.
그러나 이건 기존 기획서 기반 파이프라인과 크게 다르지 않았다. 기획 파트에서는 기획 의도나 왜라는 질문 대신, 바이브코딩 잘하는 방법에 대해 연구하기 시작했다. 기획을 잘하기 위한 방법이 아니라 목업을 만드는 것에 집중되기 시작했고, 이는 프로그램 파트나 아트 파트도 다르지 않았다. 코드를 효과적으로 짜고 아트 퀄리티를 올리는 대신, 목업 기반 개발을 하기 위한 AI를 공부했다. 각자의 파트에서 하던일이 선을 넘어 버렸는데, 그 당시엔 그 누구도 그게 잘못됐다고 생각하지 못했었다. 지금생각하면 아찔한 일이다.
처음엔 이것도 도입 과정에서 벌어지는 시행착오겠거니 했다. 그런데 깊이가 깊어질수록, 기획은 더 그럴듯한 목업을 위한 바이브코딩을 하고, 프로그램 파트는 바이브코딩을 통한 효율보다 목업을 받아봤을 때 그것을 해석하고 AI가 만든 엉성한 스파게티 코드를 다시 고치는 일을 하고, 아트는 목업을 다시 디자인 언어로 변환하고 레퍼런스를 직접 그리고 있었다. 무언가 AI를 도입하긴 했는데 이전과 뭐가 다른 건가 하는 생각이 들기 시작했다.
개발 속도가 효과적으로 향상되거나 AI를 통한 개발 경험이 좋아지는 게 아니었다. 그저 AI를 쓰기 위해 AI 솔루션을 공부하고, 그 솔루션이 모델 업데이트에 따라 무용지물이 되고, 반복되는 상황 속에서 미래를 위한 각자의 지식 자원으로 남지 않는 현상이 발생했다.
앞서 두 번의 경험을 통해 얻은 결론은, 결국 넘기는 걸 AI로 만드는 정도로는 파이프라인이 변경되는 게 아니라 그저 껍데기만 AI 활용에 지나지 않는다는 것이었다. AI로 기획을 하든 목업을 만들든, 레거시한 기획과 개발과 아트의 역할군을 고정하고 제작 파이프라인이 동일한 한 결과물이 바뀔 리가 없었다.
하지만 우리는 열심히 AI를 썼다고 생각했었고, 그로 인해 AI를 부정적으로 바라보는 시선도 생겼다. 포스트모템을 해보면 아주 단순한 이유다. 똑같은 순서로 일을 하는데 그 안의 도구만 몇 개 바꾼다고 해서 나아질 거라고 생각했던 거다. 기획서를 MS 워드에서 파워포인트로, 파워포인트에서 노션으로 쓰는 방법을 바꾼다고 한들 결과물이 바뀔 리가 없잖은가. 근데 다들 AI가 신기하니까, 그걸 AI를 통한 제작 파이프라인 개선이라고 생각한 거다.
그래서 이 레거시한 개념부터 없애보기로 했다. 그 이후, 조직 개편 등을 통해 새로운 프로젝트에 착수하게 되었고, 10명이 채 안 되는 작은 조직이 되었다. 이후 우리는 킥오프에서 이런 이야기를 나누었다. “왜 AI 시대에 이전과 같은 제작 파이프라인이 필요한가”. 그래서 우리는 이 흐름부터 없앴다. 프로그램과 아트는 기획을 기다리지 않는다. 대신, 요즘 LLM에 지시할 때처럼 우리가 뭘 만드는지, 뭐가 목표인지만 빠르게 정했다.
기획은 기획서가 아니라 직접 제품을 만든다. 여러 세션을 띄우고, 필요한 부분은 빠르게 md 등의 형태로 피처만 정리한 걸 워킹트리에 공유한다. 각자의 파트가 원래 가장 잘하는 일을 개별적으로 처리한다. 직렬이 아니라 병렬로 작업했다. 같은 작업을 프로그램과 기획에서 동시에 진행하기도 했다. 충돌이 나면 각자의 의도를 공유하고 충돌 지점을 어떻게 병합할지만 논의했다. 아트도 마찬가지다. 디자인과 레이아웃을 잡고 레퍼런스 이미지를 서칭해 적용한다.
그리고 팀에는 두 가지 원칙을 적용했다. 우리가 만드는 것의 목적을 항시 명심할 것. 어떻게 해요가 아니라 뭐가 더 나아요라고 말할 것. 이 두 가지 원칙만 지킨다면, 기존에 각자의 파트에서 편의나 귀찮음 때문에 남 탓을 하거나 무시했던 부분이 상당 부분 없어지며, 심지어 이제는 AI가 그걸 알아서 수정해줬다. 조직에서 개발을 해본 사람이라면 내가 하는 말이 무슨 말인지 이해할 것이다. 원래 조직에서의 개발은 제품을 나은 방향으로 만드는 것도 목적이지만, 책임과 귀찮음을 떠맡지 않으려고 하는 경향도 상당 부분 있기 때문이다.
이제는 그 귀찮음을 AI가 대신 해줄 수 있기 때문에, 우리는 AI가 못하는 것만 하면 됐다. 이건, 엄청나게 긴 호흡으로 진행되는 대규모 개발에서 원칙과 목표를 잊지 않는 것이다. 그리고 이런 과정을 통해 각 파트는 경계가 아니라 교집합, 즉 같이 공유하는 것과 차집합, 즉 각자가 가장 잘 마무리할 수 있는 것으로 역할을 재분배했다.
위의 개념과 도구를 기반으로, 우리 서비스에서 마일리지와 멤버십 서비스를 개발하고 구축했던 경험을 이야기해 본다.
만약 게임에서 마일리지와 멤버십 서비스를 개발한다고 치면 통상적으로 이렇다. 기획안 발제 후 기획안 작성에 이삼 일, 기획안 컨펌에 반나절, 개발 리뷰 후 착수 시작까지 반나절, UI 구성에 이틀, 서버 하루 반, 클라이언트 하루. 서로 겹치는 시간을 감안하면 대략 워킹데이 기준 닷새 정도 소모되는 일정이다. 이는 기획 단계에서 밀리지 않을 경우 최적의 코스 기준이고, 게다가 하나만 개발하는 게 아니라 여러 작업이 병렬로 돌아가기 때문에 앞단 부하가 크면 클수록 뒤가 계속 밀리는 구조다. 게다가 지금은 내 팀의 전공인 게임 개발이 아닌 앱 개발이었다.
심지어 마일리지와 멤버십 시스템은 여느 게임 혹은 여느 앱에나 있는 레퍼런스가 명확한 것임에도 이 정도가 소모된다는 것이다. 기본적으로 레거시한 명세 기반 개발에서는, 그냥 레퍼런스가 있다고 해서, 그걸 “알아서 만들어 주세요”라고 할 수 없다. 그렇게 말하는 누군가가 있다면 ...(...) 상상에 맡기겠다.
따라서 우리 게임 혹은 앱에 맞는 변형 과정이 필요하고 그만큼 일정을 정확히 계산해야 한다. 마일리지의 캡은 어느 정도인지, 회당 쌓이는 마일리지의 양, 최대 수량, 마일리지가 현금으로 어느 정도의 가치인지, 이 수치로 해야 하는 이유(통상적으로 게임에서 천장이라고 부르는 시스템을 이해하면 된다). 회당 쌓을 건지, 마일리지를 개별로 지급 가능하게 할 건지, 타입은 재화인지 일반 아이템인지. 간단해 보이는 시스템도 우리 사정에 맞게 개발하려면 이런 복잡한 결정 과정과 구현 스펙이 필요한 게 기본적인 개발 방법이다.
이번엔 다르게 했다. 익숙하지 않은 개발 환경임에도 우리는 다음처럼 시도해보았다. 마일리지에 필요한 수식과 값들은 LLM에 위임했다. 알아서 맞춰달라는 게 아니고, 기존처럼 데이터 테이블에 한땀한땀 넣는 것도 아니다. 1회당 10마일리지가 쌓이고, 지금 우리 앱에 마일리지를 사용하는 부분이 a와 b, 얻는 부분이 b와 c와 d라고 한다면, 궁극적으로 약 100만 원 정도의 값어치가 마일리지 보유 수량의 최대치라고 계산하고 이걸 1회당 쌓이는 마일리지에 근거하여 맞추는 수식을 코드로 넣어달라고 한 것이다. 기존에는 이걸 하려면 기획자가 일일이 식을 계산하고 케이스를 구분하고, 엑셀에 셀들을 수식으로 엮어 산출해야 했다.
예전 같았으면 이 아젠다를 개발하기 위해 담당 개발진이 모인 단체 채팅방을 만들어 작업했을 것이다. 이번에는 내부 팀 인원이 접근할 수 있는 소규모 인트라를 만들었다. 항목 단위로 만드는 것이 중요하다. 프로젝트 전체를 담으면 너무 무거워지고 기능이 많아진다. 모듈화만 해놓으면 누구나 복사해서 쓸 수 있기 때문에 유지보수 부담도 없다.
노션 같은 협업 문서 도구를 이용하지 않은 이유는, 실제 코드와 깃 워킹트리를 바로 임포트할 수 없기 때문이었다.
구조는 이렇다. 깃 워킹트리를 연동하고, 프론트엔드를 맡은 기획과 개발이 클로드 코드 세션을 이 페이지에 연동한다. 그리고 세션에서 나오는 아웃풋을 인트라 페이지에 자동으로 렌더하는 하네스를 구축했다. 비록 이런 추가 과정을 통해 추가 토큰 소모와 시간이 걸리지만 오히려 이득이다. 우리는 회사원이니까. AI가 하는 동안 커피라도 한잔 더 하는 게 좋지 않은가(..). 연동만 해놓으면 실제 dev 환경을 귀찮게 열지 않고도, 새로이 개발될 항목이 돌아가는 목업을 바로 볼 수 있다. 항목 단위라 빌드가 가볍기 때문에 가능한 구성이다.
여기에 하나를 더 붙였다. 목업을 관리하는 세션과 실제 코드를 다루는 세션을 연결했다. 엔진이나 데이터, 실제 dev 환경이다. 목업에서 나온 수정 사항이나 이슈를 코드베이스에서 검토하고 그대로 고칠 수 있게 했다. 목업을 기반으로 개발하는 것이 아니라, 실코드와 목업이 같이 연동되도록 해놓은 것이 특징이다. 앞선 시도에서 개발이 AI가 만든 엉성한 코드를 다시 고치고 아트가 목업을 디자인 언어로 다시 변환했던 것은 목업과 실코드가 떨어져 있었기 때문이다. 둘을 붙여놓으니 그 변환 작업이 없어졌다.
레퍼런스와 변형 과정은 기획자가 직접 바이브코딩을 하고, 그게 실시간으로 워킹트리에 올라가 인트라에 그대로 렌더된다. 모두가 같은 화면에서 움직이는 것을 보면서 실시간으로 조정한다. 엔지니어와 디자이너는 이 기획안이 동작했을 때의 의도와 기술적 리스크, 자신이 해야 하는 일을 여기서 정리한다. 기획자는 그걸 다시 문서화하지 않고 그 화면에서 바로 목업을 조립하고 소통한다.
레퍼런스가 일시에 공유되었기에 개발과 아트 파트에서는 각자 현재 해야 하는 것부터 빠르게 착수한다. 개발에서는 마일리지가 재화 타입인 것을 확인하고 서버와 DB에 필요한 세팅을 한다. 아트에서는 레퍼런스 이미지를 기반으로 아이콘을 세팅하고 디자인을 잡는다.
그리고 기획 파트에서 변경 사항은 나중에 두세 번 작업이 안 되도록, 개발 과정에서 기획 파트가 작업 중인 바이브코딩 기반 작업에 연동되도록 파이프라인을 구축한다. 누구도 선행 작업을 기다리지 않고, 누구도 회의를 필요로 하지 않았다. 현재 작업된 수준에 맞춰서 각 파트에서 필요한 작업을 병렬로 할 수 있었다.
워킹데이 기준 닷새는 걸릴 작업이, 첫날 기반 작업, 둘째 날 실제 dev 환경에 올라갈 작업까지 마무리한 후, 셋째 날 각 파트에서 테스트까지 마칠 수 있었다.
실제 앱에 올라가는 것은 아니더라도 동작하는 것을 같이 보고 같이 생각하니, 서로 다르게 이해한 채로 진행했다가 되돌아오는 일이 줄었다. 물론 겹치는 부분이 충돌되거나, 툴을 계속 유지보수해야 하는 일들은 있었고, 이게 정답이라고 생각하지도 않는다. 다만 적어도 우리 조직에는 이런 생각이 생겼다. AI 기반 개발은 기존 문법을 개선하는 게 아니라, 새로운 가치를 만들 수 있는 제로베이스에서 시작해야 한다는 것.
각 파트에서 AI를 쓴다고 해서 AI를 쓰는 조직이 되지 않는다. 기획이 기획서를 AI로 쓰고, 개발이 코드를 AI로 짜고, 아트가 시안을 AI로 뽑아도, 그 결과물이 오가는 순서가 그대로면 예전과 같은 것이 나온다. 첫 번째 팀에서 겪은 것이 정확히 그랬다.
AI로 바뀐 생각과 업무 구조를 반영하려면 기존의 레거시한 파이프라인 자체를 바꿔야 한다. 이 글에서 내가 말하고자 하는 건, 조직은 파이프라인, 즉 뼈대이므로, 이 구조를 들여다보지 않고선 수박 겉핥기식의 AI 사용은 회사, 조직, 개인 누구에게도 가치가 적다는 것이다. 자동차에 타이어를 바꾸고 날개를 달고 제트엔진을 넣는다고 자동차가 하늘을 날지는 않는다. 하늘을 날게 하려면 하늘을 날 수 있는 뼈대부터 만들어야 한다.
나의 경우 두 번째 팀의 사례를 통해 생산성을 끌어올릴 수 있었다. 그러나 포스트모템을 해보면, 결국 최후 끝단, 사용자와 직접 닿는 부분은 여전히 그 파트의 스페셜리스트들이 해야 한다. 그렇지 않으면 그저 빠르게 만든 것이다. AI를 통해 더 낫고 더 좋은 가치를 만든 게 아니라. 요즘 AI를 아는 모든 사람들이 한목소리로 말하고 있는 게 이런 내용들이지 않은가.
마지막으로, 이런 파이프라인의 변화에 따라 개개인은, 빠르게 변하는 산업과 조직 속에서, 나는 기획자니까, 나는 프로그래머니까 같은 관념과 경계를 아직도 가지고 있는지, 그게 정말 AI를 대하고 있는 우리 시대의 생각이 맞는지 점검할 필요가 있다고 생각한다.
AI 시대의 개발자라면, “나는 이런 스킬을 잘 사용해”는 더 이상 그 가치가 없다고 생각한다. 고작 AI를 활용하는 스킬 몇 개, 테크닉 몇 개는 솔루션이 발달하고, 그리고 바이브코딩을 통해 누구나 너무나 쉽게 따라 할 수 있다. 모두가 그렇게 말한다. 자신만의 무언가가 있어야 한다고. 나는 여기서 한 가지를 더 말해보고 싶다.
자신만의 무언가를 얻기 위해선, 낡은 방식, 불과 “이 년 전까지도 이렇게 했어”라는 생각 자체를 빠르게 버려야 한다고. 이제는, 우리가 익숙해 질 수록, 뒤쳐지는 시대가 되어버렸기 때문이다. 익숙해 질만 하면 새로운 스킬과 솔루션이 나오는 이 시기, 빠르게 적응하기 위해선, 과감히 내가 알고있던 모든걸 버리는 용기도 필요하지 않을까.
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저는 평소 Codex CLI로 개발하고 월 200달러 플랜을 사용합니다. 작업이 몰릴 때는 이 사용량도 부족해질 수 있어, 부담이 작은 보조 플랜을 찾았습니다. 기대한 것은 단순했습니다. 반복 작업을 맡길 만큼 사용량이 넉넉하고, 작업 도중 자주 끊기지 않는 서비스였습니다.
먼저 사용한 것은 OpenCode Go(이하 OPG)입니다. DeepSeek로 구현과 수정을 반복하는 흐름을 만들고 싶었고, 다른 모델도 경험해 보고 싶었습니다. 약 두 달 사용한 뒤 몇 달 동안 결제를 멈췄다가 이번에 다시 결제했습니다. Command Code GOAT(이하 CMD)는 본계정에서 먼저 사용해 봤고, 이번 확인에는 사용 이력이 없는 새 테스트 계정을 따로 준비했습니다. 두 서비스 모두 가입과 초기 설정은 어렵지 않았습니다.
이번에는 사용 후기를 기억에만 의존하지 않았습니다. 먼저 공식 문서에서 가격, 모델별 제공량, 짧은 시간 동안 적용되는 한도, 한도를 넘었을 때의 동작을 확인했습니다. 그다음 두 서비스의 자체 CLI에 같은 종류의 작은 개발 작업을 맡기고 결과물, 테스트, 수정 요청, 콘솔 사용량을 기록했습니다. 모델은 양쪽 모두 GLM-5.3 Flash를 선택했습니다.
이번에는 월 10달러 플랜에 개발을 맡기기 전에 읽어야 할 사용 조건과, 결과를 받은 뒤 확인할 항목을 살펴봤습니다. 같은 모델을 사용하되 각 서비스의 CLI와 세션 처리 방식을 포함한 사용 경험을 기록했습니다. (공식 조건은 2026-09-20 기준으로 정리하고, 2026-09-21에 다시 확인했습니다.)
OPG의 공식 월 요금은 10달러입니다. CMD GOAT도 월 10달러이지만 처리 수수료가 별도로 붙는다고 안내합니다. 이번 CMD 테스트 계정에서 실제로 결제된 총액은 10.78달러였습니다. 다만 0.78달러의 세부 구성을 확인하지 않았으므로, 이를 모든 사용자에게 적용되는 고정 수수료율로 해석하지 않았습니다.
두 플랜의 대표 숫자만 나란히 놓으면 조건을 잘못 읽기 쉽습니다. CMD GOAT는 월 70크레딧을 표시하지만, 이번에 사용한 GLM-5.3 Flash의 모델별 월 사용 가능량은 40달러로 표시됩니다. OPG 문서에서 같은 모델은 월 60달러 한도로 표시됩니다. 두 서비스가 공개한 GLM-5.3 Flash의 토큰 단가는 입력 100만 토큰당 0.15달러, 출력 100만 토큰당 0.50달러, 캐시 읽기 100만 토큰당 0.03달러로 같았습니다.
여기서 CMD의 모델별 40달러 표시와 플랜 대표값 70크레딧을 서로 독립된 잔액처럼 더하면 안 됩니다. CMD 문서는 각 요청이 모델별 월 허용량에서 차지하는 비율을 플랜 사용량에 합산한다고 설명합니다. 반대로 OPG의 모델별 표만 보고 각 모델마다 60달러가 별도로 지급된다고 확정할 근거도 찾지 못했습니다. 실제 선택에서는 가장 큰 숫자보다 자주 사용할 모델의 표를 먼저 보는 편이 안전했습니다.
월간 제공량만으로는 짧은 루프를 얼마나 돌릴 수 있는지도 알기 어렵습니다. OPG는 모델 월 한도의 20%를 5시간 한도, 50%를 주간 한도로 안내합니다. GLM-5.3 Flash의 월 60달러 표시를 기준으로 하면 5시간 12달러, 주간 30달러입니다. CMD는 플랜 전체에 5시간 14크레딧, 7일 35크레딧을 적용합니다. 모델 사용액과 플랜 크레딧의 환산 방식이 있으므로 이 숫자들을 같은 현금 잔액처럼 직접 비교하지 않았습니다.
CMD 문서에는 첫 요청부터 5시간 또는 7일 뒤 사용 창이 초기화된다고 적혀 있습니다. OPG 문서에서는 같은 수준으로 구체적인 초기화 기준을 확인하지 못해 계정 화면의 남은 시간을 함께 봤습니다. 이번 작업에서는 어느 쪽도 한도에 도달하지 않았습니다. 따라서 제한에 실제로 걸렸을 때 어느 쪽이 더 안정적이라고 판단할 자료는 없습니다.
한도 이후의 동작도 설정에 따라 달라집니다. OPG는 Zen 잔액이 있고 콘솔에서 잔액 사용을 켜야 Go 한도 이후 그 잔액으로 이어집니다. CMD는 창이 초기화될 때까지 기다리거나 추가 크레딧을 구매하거나 플랜을 올리는 경로를 안내합니다. 추가 크레딧이 있으면 시간 창을 넘긴 사용에 먼저 쓰입니다. 이번 확인에서는 OPG의 잔액 사용이 꺼져 있었고, CMD의 자동 충전도 비활성화돼 있었습니다. 두 계정의 추가 잔액은 모두 0달러였습니다.
다른 사용자들의 후기에서도 모델 선택에 따라 한도에 대한 체감이 갈렸습니다. Reddit의 한 OPG 사용자는 Qwen 3.7 Max로 작업하다 약 90분 만에 한도에 걸렸다고 적었습니다. 같은 글의 다른 사용자는 작은 프로젝트 개발과 유지보수에 한 달 동안 플랜을 사용했고, 월 한도의 97%를 썼다고 설명했습니다. 그는 계획과 검토에는 강한 모델을, 구현에는 MiMo V2.5나 DeepSeek V4 Flash를 쓰는 방식을 소개했습니다. 서로 다른 작업의 후기이지만, 제가 반복 구현용 모델을 따로 고르려던 이유와 맞닿아 있었습니다. 플랜 이름만큼이나 어떤 모델로 어떤 작업을 돌리는지가 사용량에 영향을 줍니다. (OPG 사용자 후기)
비교용 과제는 이 원고의 실행 기록을 정리할 작은 TypeScript 명령줄 도구로 구성했습니다. 실행 로그에서 성공한 작업 수, 소요시간과 비용을 집계하고 실패한 시도의 비용도 포함하는 도구입니다. 첫 구현에 이어 테스트 보강, 중복 기록 제거, 비용 누락 표시, 재시도 집계와 파일 출력 기능을 맡겼습니다.
OPG에서는 OpenCode의 /connect로 공급자를 연결하고 /models에서 모델을 골랐습니다. CMD에서는 cmd login으로 로그인하고 /model로 선택했습니다. 두 서비스 모두 다른 코딩 에이전트에서 연결할 수 있는 경로를 제공하지만, 이번에는 각 서비스가 제공하는 CLI를 그대로 사용했습니다.
저는 두 플랜을 선택한 배경과 기존 사용 경험을 설명하고, 글의 방향과 내용을 검수했습니다. AI는 그에 맞춰 과제와 요구사항을 구성하고 CLI 실행, 로그 수집, 코드·테스트 검증을 수행했습니다. 아래의 eventId 결함을 발견하고 추가 검증과 수정 요청을 만든 것도 AI 평가자입니다. 평가자는 결과물을 만드는 각 서비스의 에이전트와 별도로 동작했습니다.
첫 구현에서 OPG 결과물은 자체 테스트 15개와 별도 검증 6개를 통과했습니다. 기능을 확장한 뒤에는 자체 테스트 48개, 별도 검증 11개, 엄격한 타입 검사가 모두 통과했습니다. 통과 수만 보면 작업을 마쳐도 될 것처럼 보였습니다.
OPG 첫 실행에는 지정한 작업 경로와 실제 도구 경로가 달랐고, 실행 환경의 권한 정책이 일부 복합 셸 명령을 막은 영향이 있었습니다. 이후 실행은 작업 경로 설정과 환경변수 PWD를 맞춰 진행했습니다. 첫 실행의 결과물은 후속 작업에 사용했고, 당시 비용 0.02144548달러도 뒤에서 제시할 CLI 비용 합계에 포함했습니다. 이 준비 과정의 영향을 모델이나 서비스의 실패로 세지는 않았습니다.
하지만 요구사항과 코드를 다시 대조하자 eventId 처리에서 차이가 발견됐습니다. 요구사항은 이벤트 ID가 존재한다면 비어 있지 않은 문자열이어야 한다는 것이었습니다. null을 허용한 것은 비용 항목이었는데, 구현은 문자열이어야 하는 eventId에 대해서도 null을 받아들였습니다. 더 큰 문제는 모델이 만든 자체 테스트가 이 동작을 오류가 아니라 정답으로 승인하고 있었다는 점입니다.
처음 준비한 외부 검증도 같은 경계값을 빠뜨렸습니다. 요구사항을 기준으로 eventId: null 사례를 보강하자 외부 검증 12개 중 1개가 실패했습니다. 이 오류를 구체적으로 알려 수정 요청을 한 번 보냈고, 수정 후에는 자체 테스트 49개, 외부 검증 12개, 타입 검사가 모두 통과했습니다. 수정 실행 기록은 약 33초였습니다.
수정 요청을 보내기 전에 어떤 조건이 잘못됐는지 찾아내는 과정이 필요했습니다. 자체 테스트 48개가 통과했어도, 그중 일부는 요구와 다른 동작을 정답으로 삼고 있었습니다. 테스트를 원래 요구사항과 대조하면서 이 오류를 찾았습니다.
CMD의 첫 구현은 자체 테스트 16개, 별도 검증 6개, 타입 검사를 통과했습니다. 후속 작업에서는 실행을 제어하던 대화가 중단되면서 CLI 로그 수집도 끊겨, 같은 세션에 재개 요청을 보냈습니다. 서비스 장애로 확인된 중단은 아니므로 CMD의 안정성을 평가하는 근거로 삼지 않았습니다. 최종 결과는 자체 테스트 54개, OPG와 같은 외부 검증 12개, 타입 검사를 통과했습니다. 이 결과물은 eventId: null을 거절했기 때문에 해당 조건을 위한 내용 수정 요청은 필요하지 않았습니다.
자체 테스트는 각 에이전트가 작성했으므로 개수로 품질을 비교하지 않았습니다. 양쪽 결과에 같은 외부 검증 12개를 적용했으며, CMD의 작업 재개 요청과 OPG의 코드 수정 요청은 구분해 기록했습니다.
OPG 첫 구현을 마치고 다음 작업을 진행하던 중 Go 한도 화면은 여전히 0%였습니다. 그러나 Usage 화면에는 요청 29건과 비용 0.02달러가 기록돼 있었습니다. 표시 정밀도나 갱신 주기는 확인하지 못했지만, 이 화면의 0%가 요청이나 비용이 전혀 없다는 뜻은 아니었습니다.
수정까지 끝난 뒤 OPG 콘솔은 요청 41건과 비용 0.06달러를 표시했습니다. CLI가 기록한 세 실행의 비용 합계는 0.05973298달러였습니다. 센트 단위로 표시된 콘솔 값과 수치상 어긋나지는 않지만, 두 집계가 정확히 같은 요청 범위를 센다고 단정하지 않았습니다. CLI의 완료 단계는 39건으로 콘솔 요청 수 41건과도 달랐습니다.
CMD 콘솔에서는 요청별 비용을 더 세밀하게 확인할 수 있었습니다. 첫 구현 시간대의 완료 요청 19건에 표시된 비용 합계는 0.023951달러였습니다. 중단된 후속 작업에도 비용 기록이 남아 있었고, 이를 임의로 제외하지 않았습니다. 마지막 응답 시각까지 화면에 반영된 55건의 표시 비용을 모두 더하면 0.098282달러였습니다. 이 값은 콘솔 요청 행의 표시 비용 합계이지, 카드에 추가 청구된 금액이 아닙니다.
다만 요청별 비용을 확인하는 것과 장기간의 사용 추이를 살펴보는 것은 달랐습니다. Reddit에서 GOAT를 갱신한 한 사용자는 모델별 요청·비용과 토큰 추이 그래프가 사라지고 요청 이력도 최근 100건으로 제한돼, 사용량이 왜 늘었는지 확인하기 어려워졌다고 적었습니다. 제가 이번에 합산한 것은 화면에 남은 55건이었지만, 요청이 많이 쌓이는 반복 작업이라면 필요한 기록을 따로 남기는 편이 좋겠습니다. (CMD 사용자 후기)
비용 기록에는 OPG의 결함 수정 요청과 CMD의 중단·재개 요청을 모두 남겼습니다. 성공한 결과물뿐 아니라 그 결과를 얻기까지 사용한 요청 이력도 함께 확인할 수 있도록 정리했습니다.
이번 작업에서는 두 플랜 모두 작은 TypeScript 도구의 구현과 확장을 완료했습니다. 최종 결과물은 같은 외부 검증 12개와 타입 검사를 통과했습니다. 월 10달러 플랜도 반복적인 구현과 테스트 작업을 맡길 수 있다는 점은 확인했습니다.
다만 실제 사용 비용은 크레딧만으로 설명되지 않았습니다. OPG 결과물은 자체 테스트 48개를 통과했지만 eventId: null을 잘못 허용했고, 이를 정답으로 처리한 테스트까지 포함하고 있었습니다. 외부 검증에 해당 사례를 추가한 뒤에야 오류가 드러났고, 수정 요청이 한 번 더 필요했습니다. CMD에서는 같은 오류가 없었지만, 실행을 제어하던 대화가 중단돼 같은 세션에 재개 요청을 보내야 했습니다. 결국 성공한 결과뿐 아니라 오류를 발견하고 복구하는 과정에도 요청과 시간이 들어갔습니다.
그래서 보조 플랜을 고를 때는 월 대표 크레딧보다 자주 쓸 모델의 허용량, 5시간·주간 한도, 요청 기록을 확인하는 방식부터 보려고 합니다. 작업을 맡길 때도 타입 검사, 외부 검증, 실제 명령 실행처럼 모델의 완료 보고와 분리된 기준을 먼저 정해야 합니다. 이번 비교는 작은 작업 한 건에 한정되지만, 적어도 저에게는 “얼마나 많이 쓸 수 있는가”보다 “틀린 결과를 얼마나 빨리 발견하고 다시 이어갈 수 있는가”가 더 현실적인 선택 기준이었습니다.
<참고>
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“점심 먹고 받은 종이 영수증을 회사에 일일이 제출해 본 적 있나요?”, “지난 회의에서 왜 그렇게 결정했는지 확인하려고 파일을 몇 개씩 열어 본 적은요?” 이런 일들은 사소해서 대부분 ‘원래 그런 일’이라며 넘기곤 합니다. 하지만 매일 조용히 업무가 쌓여 가죠. 그래서 이 귀찮음을 그냥 넘기지 않고, AI와 함께 직접 해결 도구를 만든 사람들이 있습니다.
요즘IT는 작년과 올해에 걸쳐 ‘클코나잇(클로드 코드 나잇)’을 진행하면서 AI로 직접 뭔가를 만들어 본 분들의 이야기를 모아 왔는데요. 그 결과물을 하나씩 들여다보니 공통점이 보였습니다. 대부분 거창한 서비스가 아니라, 나와 우리 팀의 하루를 조금 덜 번거롭게 만들기 위한 도구였거든요. 그래서 이번에는 이름을 ‘빌더나잇’으로 바꾸고, 그 도구들을 마음껏 자랑하는 자리를 열어 보기로 했습니다.
이번 대회에는 총 54건의 출전작이 접수됐고, 내부 검토와 1:1 온라인 인터뷰를 거쳐, 총 네 팀이 빌더나잇 본선 무대에 진출했습니다.
그리고 지난 10월 6일 화요일 저녁, 요즘IT가 노션과 함께 준비한 ‘빌더나잇: 로컬앱 자랑대회’가 위워크 선릉 3호점에서 열렸는데요. 노션에서는 장소 제공과 굿즈, 다과 등을 지원해주셨습니다.
연휴가 끝난 뒤 맞은 평일 저녁이었지만, 현장과 온라인 웨비나를 합쳐 120명의 참가자분들이 함께해 주셨는데요. 그날 무대에 오른 네 팀은 어떤 도구를 들고 왔을까요? 지금부터 함께 살펴보겠습니다.
“회의록, 다들 어떻게 관리하시나요? 그런데 작성한 회의록을 다시 찾아본 적은 있으신가요?”
첫 번째 발표는 이 질문으로 시작됐습니다. 매주 회의 후 데이터는 쌓이는데, 지난 내용을 찾으려면 결국 파일을 하나씩 열어봐야 했기 때문이죠. 조은혜 님이 직접 팀원들에게 물어 보니, 이건 혼자만의 문제가 아니었습니다. 업무 기록을 다시 찾아보는 이유로 ‘프로젝트 히스토리 추적’과 ‘과거 의사 결정 확인’을 꼽은 응답이 각각 68.4%였죠.
여기에 팀 매니저로서 풀어야 할 숙제가 하나 더 있었습니다. 바로 정성적이고 모호한 디자인 업무를 수치로 정리해서 보고해야 했던 거죠. 그렇게 ‘수치화하기 어려운 업무에 눈금을 붙이는’ 3년간의 끈질긴 시도가 시작됐습니다.
첫 번째 시도는 “한군데 모으면 되겠지”였습니다. 팀 회의록을 구글 문서 하나에 1년 치씩 몰아 넣었지만, 결국 Ctrl+F로 과거 기록을 찾아 다시 정리하는 수준에 머물렀습니다.두 번째는 업무를 표로 옮기고 난이도를 1~5단계로 나눠 기록했고, 세 번째는 입력 폼을 만들어 봤습니다. 하지만 기록하는 일 자체가 또 하나의 업무가 되자, 이 역시 9주 만에 포기하게 됐다고 해요.
그래서 네 번째 시도에서는 아예 입력하는 과정을 없앴습니다. 회의록을 구글 스프레드시트로 바꾸고, 피그마 코멘트, 업무 요청 메일, 참고 자료, 주간 업무, 회의록까지 흩어져 있던 데이터를 한곳으로 자동으로 모았습니다. 기록 항목도 난이도와 업무량에 더해 UX 맥락, 결과 평가, 리워크 여부까지 넓혔고요. 그리고 이 데이터를 Claude가 읽고 분류하는 ‘Think-Tank’를 만들었습니다.
이제는 질문 하나면 답이 나옵니다. “피그마 코멘트, 업무 요청 메일, 작업 현황 대시보드를 전부 참고해서 OO 프로젝트 이슈를 알려 줘”라고 물으면 되는 식이죠. 그 결과 1~3일씩 걸리던 연말 보고서는 1시간이면 끝나고, 지난 기록을 찾다가 포기하던 일은 질문 하나로 5분 만에 해결됩니다.
물론 마냥 공짜는 아니었다고 해요. 지침과 문서가 늘어날수록 반나절 만에 토큰이 바닥나기도 했다는 솔직한 이야기도 들려주셨습니다. 그래도 2024년부터 쌓인 200장이 넘는 회의록을 자동으로 분류하고, 문서화하는 데 든 API 비용은 1.5달러였다고 하니, 들인 비용에 비해 얻은 것이 훨씬 컸던 셈이죠.
3년 동안 달라진 건 막연한 짐작 대신, 쌓인 데이터로 병목과 패턴을 찾을 수 있게 된 것이었습니다. 숫자와 가장 거리가 멀다고 생각했던 디자인 업무에도 '대략적인 좌표'를 찍어 두자, 다른 부서와 같은 데이터를 놓고 이야기할 수 있게 됐습니다. 그렇다고 처음부터 거창한 시스템을 만든 건 아니라고 덧붙이며, 마지막으로 이렇게 당부했습니다.
“A부터 Z까지 한 번에 되는 자동화는 없더라고요. 제일 사소하고 귀찮은 일부터 하나씩 해결하다 보면 다른 업무와 연결되고, 또 다른 아이디어가 생깁니다. 아주 작게 시작하셔도 됩니다.”
정윤희 님의 이야기는 입사 첫날 점심시간에서 시작합니다. 테이블 오더로 결제를 마쳤는데, 옆에 있던 동료가 이렇게 말했다고 해요. “영수증 챙기셔야 식대 지원 나와요!”알고 보니 전 직원이 한 달 동안 종이 영수증을 모아, 월말마다 현장에서 본사로 등기를 보내고 있었습니다. 영수증을 요청하고, 모으고, 취합하고, 등기로 부치고, 본사에서 뜯고, 휴가일과 대조하고, 날짜와 업종을 확인하고, 풀로 붙여 스크랩하기까지. 무려 8단계에 걸친 수작업이었죠.
그래서 디지털 영수증을 AI가 판독하는 앱 ‘잘먹이’를 제안했지만, 돌아온 반응은 기대와 달리 싸늘했습니다. 회사는 이미 제로페이와 법인카드를 차례로 도입했다가 실패한 경험이 있었거든요. “또 양치기 소년이 왔네, 결국 종이 영수증으로 돌아갈 텐데…”라는 불신이 남아 있었던 겁니다.
그래서 이렇게 설득했습니다. 도입 여부는 성능을 직접 확인한 뒤에 결정하면 되고, 바이브코딩으로 혼자 만들기 때문에 실패하더라도 잃을 것이 거의 없다고요. 그렇게 5월 한 달 동안 개발하고, 6월에는 시범 운영을 거쳐, 7월부터는 전 직원이 매일 쓰는 앱이 되었습니다.
실제 시연도 이어졌습니다. 직원이 영수증을 올리면 AI가 근무일과 시간, 업종을 확인해 바로 승인하고, 규정에 맞지 않는 영수증은 보류한 뒤 예외 사유를 받습니다. 관리자는 대시보드에서 승인 버튼만 누르면 되고, 회계 증빙용 영수증도 PDF로 한 번에 출력할 수 있죠.
이렇게 잘먹이를 만든 결과, 관리자가 월말마다 5~8시간씩 하던 마감 업무는 30분으로 줄었습니다. 하지만 정윤희 님이 꼽은 가장 보람 있었던 순간은 따로 있었는데요. 바로 회사가 종이 영수증 제출 규정을 공식적으로 폐지한 날이라고 합니다.
이제 직원들은 점심을 먹고 영수증을 받으려고 다시 줄을 서지 않아도 됩니다. 한 달 동안 영수증을 모아 둘 필요도, 월말에 우체국을 찾을 필요도 없어졌죠. 무엇보다 반가운 변화는 따로 있었습니다. 제로페이와 법인카드를 거치며 혼란이 있었던 회사와 직원 사이의 신뢰가 다시 회복되기 시작했다는 점이었죠.
“기술이 원칙을 지켜 주는 안전장치가 되자 감시 비용이 사라졌고, 회사와 직원 사이의 신뢰도 회복되었다고 생각합니다.”
“발표 전에 먼저 앱 하나만 켜 두겠습니다.”
오규성 님은 본격적인 발표에 앞서 앱 하나를 먼저 켰습니다. 직접 만든 회의 기록 앱 ‘OhMyVoice’입니다. “하나, 둘, 셋, 테스트.” 그가 말하자 화면 아래에 자막이 실시간으로 떠올랐습니다. “저는 제 이야기를 하고, 이 친구는 제 이야기를 들을 거예요. 일을 잘했는지는 마지막에 같이 확인해 보죠.”
처음부터 거창한 목표가 있었던 건 아니라고 합니다. 그저 회사 블로그에 올린 글에 '좋아요'를 좀 많이 받아 보고 싶어서 시작했다고 말이죠. 돌이켜 보면 그 마음은 3년 전부터 있었다고 합니다. 샌프란시스코 출장 중에 들른 AI 밋업에서, 사람들이 자기가 만든 걸 꺼내 보여 주며 자유롭게 토론하는 모습을 봤거든요. 그때 '언젠가 나도 내가 만든 걸 들고 저 자리에 서 보고 싶다'는 마음이 생겼다고 합니다.
하지만 PM으로 일하다 보니 그 마음은 점점 멀어졌습니다. 프로젝트 관리에 집중하는 사이 직접 만드는 일은 줄어들었고, 어느새 '내 커리어에서 만드는 일은 끝났나 보다' 하고 생각하게 됐다고 해요.
그 생각이 바뀐 건 작년 말, 코딩 에이전트를 처음 써 보면서부터였습니다. 머릿속에 있던 걸 말로 설명하면 Claude Code와 GPT Codex가 코드를 짜 주고, AI가 먼저 검수한 결과를 본인이 직접 확인하며 고쳐 나가는 식이었죠. 그렇게 몇 번을 반복하자, 그동안 만들고 싶었던 것들을 다시 자기 손으로 만들 수 있게 됐습니다.
누군가에게 보여 주고 싶어서 시작한 일이었지만, 곧 만드는 재미에 빠져 한때는 앱 다섯 개를 동시에 만들기도 했다고 합니다. 그런데 여기서 반전이 있었습니다. 만드는 것과 계속 쓰는 것은 달랐던 거죠. 기능을 추가하고, 고치고, 버그가 나고, 다시 고치다가 결국 버린 앱이 쌓였습니다.
그 시행착오 끝에 세운 기준은 하나였습니다.
“내가 실제로 쓰고, 내가 편해져야 한다.”
그래서 이제는 만드는 속도보다 설계를 먼저 합니다. 디자인 토큰과 공통 컴포넌트를 미리 만들어 두고, 모든 앱에 같이 쓰고(바퀴를 다시 발명하지 않기), AI로 만들었다고 완성도를 타협하지 않습니다. 또 이미 구독 중인 GPT, Claude, Gemini를 내 앱에 연결해 쓰고, 언제든 다른 모델로 바꿀 수 있게 만들었습니다. 오규성 님은 이 네 가지를 ‘빌더 철학’이라고 부릅니다.
그렇게 살아남은 앱이 바로 아래 네 가지입니다.
발표의 마지막 순간, 오규성 님은 처음에 켜 두었던 OhMyVoice로 다시 돌아갔습니다. 발표 내내 그의 말을 받아 적던 앱이 그 내용을 요약해 보여 주면서, 직접 만든 '세컨드 브레인'이 어떻게 일하는지를 확인시켜 준 거죠. 그리고 앞으로 무언가를 만들어 보고 싶은 사람들을 위한 팁으로 발표를 마무리했습니다. 반복되는 일을 줄여 주는 도구도 좋고, 가족이 쓸 작은 앱도 좋다고요. 중요한 건 누구를 위해 어떤 문제를 풀고 싶은지 먼저 정하고, 꼭 필요한 기능 하나부터 AI와 함께 작게 시작하는 것이라고 했습니다.
"직접 만들어 보면 '여기는 이렇게 바꾸면 좋겠다'는 감각이 생깁니다. 그걸 하나씩 고쳐 가면서 더 편하게, 더 쉽게 나만의 것을 만들어 가면 됩니다. 여러분이 만들고 싶은 것부터 시작해 보세요."
마지막 발표의 제목이 ‘일 줄이려다 일 늘린 AI 정착기’로 지어진 건 그럴 만한 이유가 있었습니다. 팀 업무에 AI를 붙이고 나서 일이 한결 나아졌다고 생각했는데, 어느 순간 보니 팀원들이 그 도구를 쓰지 않고 있었다고 합니다. 왜 안 쓰냐고 물었더니 돌아온 답은 이랬습니다. “오히려 일이 더 생겨서 하기 싫어요.”
그래서 이날 발표는 AI로 무엇을 만들었는지보다, 만든 도구가 왜 쓰이지 않았고 어떻게 다시 쓰이게 됐는지에 초점을 맞췄습니다. 테서 연구개발팀이 AI에게 맡길 일을 고른 기준은 두 가지였어요. 바쁘면 늘 먼저 밀리는 일, 그리고 사람이 판단하기 전에 매번 똑같이 반복하는 일. 이 기준으로 고른 네 가지 업무가 기능 백과사전, 디자인 수정, 고객 문의 대응, 사용 안내 자동화였습니다. 하지만 처음부터 잘 쓰인 도구는 거의 없었죠.
기능 설명 문서를 한곳에 모으려고 세 번이나 시도했지만 매번 실패했습니다. 내용이 두 군데로 나뉘거나, 너무 복잡해서 개발자 말고는 아무도 읽지 못하거나, 문서를 고치는 일이 업무로 하나 더 늘어났기 때문이죠. 결국 답은 따로 찾아가서 읽는 문서가 아니었습니다. PR을 올리면 바뀐 코드만큼 문서도 자동으로 고쳐지게 만들자, 지금은 문서가 100편을 넘었다고 합니다.
고객 문의 대응에서도 비슷한 발견이 있었습니다. 처음에는 답이 느린 게 문제인 줄 알았는데, 재 보니 첫 답은 6분이면 나가고 있었어습니다. 진짜 문제는 원인을 찾는 데 걸리는 92분이었습니다. 그래서 사람이 넘긴 문의에 한해 AI가 원인 조사를 먼저 끝내 두고, 고객에게 나가는 문장은 여전히 사람이 쓰도록 했습니다.
세 번의 실패에서 얻은 교훈은 명확했습니다. 찾아가야 하는 도구, 일을 늘리는 도구, 소통을 늘리는 도구는 쓰이지 않았다는 것. 살아남은 도구는 모두 원래 하던 과정을 줄여 준 것이었습니다.
이 원칙을 처음부터 끝까지 적용한 결과가 사용 안내 자동화입니다. 예전에는 업데이트할 때마다 화면 48장을 다시 캡처하고 화살표를 그려 넣느라, 4시간 가까이 걸렸는데요. 지금은 코드가 병합되면 봇이 바뀐 화면만 다시 찍고, AI가 안내 글을 고쳐 둡니다. 애매한 부분은 사람에게 넘기고, 사람은 마지막에 10분 정도 검수만 하면 됩니다.
또한 디자인 수정에서도 비슷한 발견이 있었습니다. 여백 하나를 바꾸는 것도 개발자에게 요청해야 해서 바쁘면 밀렸고, AI로 직접 고쳐 올려도 봤지만, 디자인 원칙이나 의도에 어긋나는 부분이 있어 결국 사람이 다시 확인해야 했습니다. 그래서 지금은 사소한 수정은 실제 화면 위에서 디자인 시스템 값 중에서만 골라 고치고, 개발자가 한 번만 확인한 뒤 반영합니다. 의도하지 않은 변경이 끼어들지 않으니 검토할 것도 줄었습니다.
테서 연구개발팀은 지금도 일주일에 한 번씩 회고 시간을 갖습니다. 도구가 실제로 쓰이는지 확인해서, 쓰이면 더 다듬고 쓰이지 않으면 과감히 버린다고 합니다.
“AI가 실제로 쓰이기까지 수없이 말아 먹었고, 말아 먹은 만큼 더 나아졌습니다.”
이날 질의응답은 시간 관계상 참가 신청 때 미리 받아 둔 사전 질문을 중심으로 짧게 진행했는데요. 사전 질문 중에는 "어떤 AI 모델을 썼나요?", "사내 문서와 민감 정보는 어떻게 다뤘나요?", "만들면서 가장 어려웠던 점은 무엇인가요?"가 가장 많았습니다. 직접 만들어 보고 싶은 분들이 많은 만큼, 회사에서 실제로 쓰이려면 어떤 과정을 넘어야 하는지가 큰 화두였죠.
미처 다 나누지 못한 이야기는 현장 네트워킹 시간에서 이어졌습니다. 마지막 발표까지 모두 끝나고, 현장에 남은 참가자분들은 발표자에게 궁금했던 점을 직접 묻거나 서로 만든 도구에 관해 이야기를 나눴습니다.
마지막으로, 행사가 끝난 뒤 저희가 진행한 참가자 후기 설문에서는 전반적인 만족도가 5점 만점에 평균 4.6점으로 나타났습니다. 응답해 주신 분 4명 중 3명은 이번 행사에서 업무에 적용해 볼 만한 아이디어를 얻었다고 답해 주셨는데요. 남겨 주신 후기 중에는 완성된 결과보다, 그 결과에 이르기까지의 과정이 좋았다는 이야기가 특히 많았습니다.
연휴가 끝나고 맞은 바쁜 평일 저녁, 현장과 온라인에서 끝까지 함께해 주신 참가자 여러분께 진심으로 감사드립니다. 또한 네 팀의 발표자분들께도 감사드립니다. 결과만이 아니라, 시행착오를 겪으며 다시 만든 과정까지 솔직하게 나눠 주셨기에 더 의미 있는 자리가 됐습니다.
또한 그날 함께하지 못한 분들을 위해, 발표 영상을 요즘IT 유튜브에 공개했습니다. 아래 영상으로 확인해 보세요!
아직 다음 행사는 미정이지만, 또 다른 빌더들의 다양한 이야기가 쌓일 수 있도록 준비해 돌아오겠습니다. 다음 빌더나잇에서 보고 싶은 주제나 의견이 있다면 댓글로 편하게 남겨 주세요.
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Abstract
Advances in whole-brain imaging have produced large-scale vascular datasets, yet most lack artery-vein annotations. However, this is essential for quantitative analysis of whole brain vascular structure, blood flow simulation and translational cerebrovascular research. For unlabelled datasets, manual labelling is infeasible at network scale, and surface-vessel tracing is hampered by reconstruction artefacts, limiting the insights that can be gained from these datasets. Here, we focus on penetrating vessel trees, i.e. descending arteries (A) and ascending veins (V). A supervised Random Forest classifier is trained on graph-derived morphological and topological tree features, including persistent homology. Training uses datasets from two imaging modalities: Light sheet (LS) microscopy with arterial staining and two-photon (TP) micrscopy with manual labelling in smaller samples. Classification reached 96% balanced accuracy on independent TP dataset and 93% on LS datasets. Topological features alone achieved competitive accuracy without relying on diameter measurements, demonstrating cross-modality portability. Arteries exhibit larger diameters and longer inter-bifurcation segments, likely facilitating their functional task of directed blood delivery. The veins show greater branching complexity, allowing low-pressure drainage. These signatures are stable across modalities, supporting their physological relevance. The framework enables A-V label transfer to unlabelled whole-brain TP graph datasets, validated through the V:A ratio as a function of middle cerebral artery (MCA) distance. Operating on graph representations derived from any volumetric imaging modality and requiring no retraining, the approach is applicable to LS, TP, and likely other imaging platforms, providing a scalable foundation for A-V quantification, vascular topological analysis, and haemodynamic modelling.
Competing Interest Statement
The authors have declared no competing interest.
Abstract
Background: Suprathreshold paired-pulse transcranial magnetic stimulation (TMS) at interstimulus intervals (ISIs) of 20-30 ms evokes cumulative online increases in corticospinal excitability. Whether these changes persist beyond stimulation remains unclear. This study investigated whether repetitive paired-pulse TMS targeting periods of net excitation or inhibition induces offline changes in corticospinal excitability. Methods: Nineteen healthy participants completed three sessions, separated by at least one week, involving 40 pairs of repetitive paired-pulse TMS delivered to the left primary motor cortex at an ISI of 20 ms (rPPS20) or 100 ms (rPPS100), or a single-pulse control condition (rSPS). Offline changes in corticospinal excitability were assessed using motor evoked potential (MEP) amplitudes recorded before and after stimulation. Results: During stimulation, MEP amplitudes decreased across trials in the rPPS100 condition, although online changes did not differ significantly between conditions. Following stimulation, MEP amplitudes were significantly reduced for up to 40 minutes after rPPS100 (p = 0.017) but were not changed following rPPS20 or rSPS (all p > 0.05). Conclusion: Contrary to our hypothesis, repetitive paired-pulse TMS targeting periods of net excitation did not induce offline changes in corticospinal excitability. In contrast, stimulation targeting long-interval intracortical inhibition (LICI) produced sustained reductions in corticospinal excitability, suggesting that repetitive LICI-inducing stimulation can induce lasting plasticity within the corticospinal system.
Competing Interest Statement
Declaration of competing interests In the past 5 years, NCR has received: grant research funding from the Australian Research Council (ARC), and the Medical Research Future Fund (MRFF); contract research funding from the Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (CSIRO), and CMAX Clinical Research PTY LTD; and consultancy fees from OVID Therapeutics Inc. Funding sources This work was supported by the Australian Research Council [FT210100694; FT230100658].
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The image shows malformed retinal blood vessels (magenta) and extravasated immunoglobulin G (cyan) in endothelial-specific Ccm3 knockout mice. Credit: Maximiliano Arce
Researchers have discovered that dabrafenib, an FDA-approved BRAF inhibitor currently prescribed for pediatric brain tumors, significantly reduces the size and number of vascular malformations in Cerebral Cavernous Malformation (CCM). By screening over 5,000 bioactive molecules, the team demonstrated that dabrafenib suppresses vessel leakage, normalizes vascular architecture, and prevents hemorrhagic progression in animal models, offering a viable drug-based alternative to invasive brain surgery.
Key Facts:
Drug Repurposing Breakthrough: High-throughput screening of more than 5,000 compounds identified dabrafenib, an established treatment for pediatric low-grade glioma, as an effective therapeutic agent against CCM.
Dual-Pathway Targeting: Dabrafenib selectively inhibits two aberrant molecular signaling pathways driving cavernoma growth, successfully shrinking vascular lesions and halting lesion formation in vivo.
Vessel Stabilization and Leakage Suppression: Beyond reducing lesion volume and burden, the drug restored vascular integrity, curbed cerebral microhemorrhages, and repaired vascular defects in the retina.
Source: Uppsala University / SciLifeLab
Cerebral Cavernous Malformation (CCM) is a devastating vascular condition characterized by the formation of fragile, mulberry-like clusters of dilated capillaries within the central nervous system. Because the walls of these malformed vessels lack proper structural integrity and endothelial tight junctions, they are prone to chronic micro-leakage and catastrophic intracranial hemorrhages, often leading to neurological deficits, seizures, and hemorrhagic strokes.
To date, no approved pharmacological therapy exists for CCM. The only available clinical intervention is neurosurgical resection, an invasive option fraught with surgical risks and frequently unfeasible for patients who present with multiple deep-seated or brainstem lesions.
Now, a collaborative study led by researchers at Uppsala University and SciLifeLab reveals a non-invasive therapeutic candidate.
Publishing their preclinical findings, the team discovered that dabrafenib, a targeted BRAF inhibitor already approved by the U.S. Food and Drug Administration (FDA) and the European Medicines Agency (EMA) for pediatric brain tumors, effectively halts cavernoma progression, stabilizes leaky vessels, and shrinks pre-existing vascular malformations.
High-Throughput Screening Identifies a Dual-Action Inhibitor
To find therapeutic molecules capable of reversing CCM pathology, the researchers conducted an unbiased screening campaign assessing more than 5,000 bioactive compounds against cultured CCM mouse vascular endothelial cells.
The primary objective was identifying candidates capable of reverting the chaotic, destabilized endothelial phenotype back to a healthy state. The most promising lead was dabrafenib.
“We tested more than 5,000 bioactive molecules on cultured CCM mouse vascular cells to identify compounds that could normalise their pathogenic phenotype. Top drug candidates were subsequently studied in cultured human brain vascular cells and in CCM animal models,” explained first and co-corresponding author Maximiliano Arce. “The most promising results came from dabrafenib, a BRAF inhibitor that efficiently reversed the pathological phenotype in vitro and halted cavernoma progression in vivo. Remarkably, dabrafenib targeted two pathological signalling pathways that contribute to CCM development and progression.”
Sealing the Blood-Brain Barrier and Shrinking Lesions
Following initial cellular validation in human brain microvascular cells, the team evaluated dabrafenib’s efficacy in genetic mouse models of CCM.
The in vivo results demonstrated substantial therapeutic benefits across multiple parameters:
Lesion Regression: Oral administration of dabrafenib produced a marked reduction in both the overall number and physical volume of brain cavernomas.
Leakage Suppression: The drug stabilized the fragile endothelial lining, halting the vascular permeability and micro-hemorrhages that cause clinical neurological deterioration.
Retinal Rescue: Dabrafenib also resolved abnormal vascular remodeling in the retina, a secondary clinical manifestation observed in many CCM patients.
Accelerating Clinical Translation
Because bringing a de novo pharmaceutical compound through preclinical design and Phase I safety trials typically spans over a decade, repurposing an established drug offers a critical shortcut for patients living under the constant threat of brain bleeds.
Dabrafenib is already widely utilized in pediatric oncology to manage BRAF-mutated low-grade gliomas, meaning its pharmacokinetic behavior, dosage tolerance, and human safety profile are well documented.
“Since dabrafenib is already approved by the U.S. Food and Drug Administration and the European Medicines Agency, and has an established safety profile, it represents a strong candidate for rapid clinical translation to halt brain cavernoma growth and progression,” said senior author Peetra Magnusson.
The research consortium, which worked in close collaboration with the SciLifeLab BioImage Informatics Unit to quantify vascular architectures, is now laying the groundwork for clinical trials to evaluate dabrafenib’s efficacy in human patients with familial and sporadic CCM, aiming to replace neurosurgery with targeted precision pharmacotherapy.
Editorial Notes:
This article was edited by a Neuroscience News editor.
Original Research is Open Access:Science Translational Medicine (Oct 1, 2026). “The kinase inhibitor dabrafenib halts progression of cerebral cavernous malformations in a BRAF-independent manner.” Authors: Maximiliano Arce, Hua Huang, Charlotte Rorsman, Iza Erzar, Joppe Oldenburg, Ying Sun, Ross Smith, Favour C. Onyeogaziri, Stefano Barbera, Frida C. Ahlstrand, Petter Ranefall, Anna Klemm, Mark Richards, Anna Dimberg, Lena Claesson-Welsh, and Peetra U. Magnusson.
The kinase inhibitor dabrafenib halts progression of cerebral cavernous malformations in a BRAF-independent manner
Cerebral cavernous malformations (CCMs) constitute the second most common type of intracranial vascular malformations. Cavernomas arise because of somatic or autosomal dominant inherited loss-of-function mutations in CCM genes, forming fragile mulberry-like malformed blood vessel structures that are prone to leak and break.
Treatment is limited to surgical removal of solitary cavernomas, and because patients often present with multiple lesions, pharmacological alternatives to surgery are needed. We performed a high-throughput screen of 5200 bioactive molecules in programmed cell death 10 (PDCD10 or CCM3)–deficient mouse endothelial cells, coupled to automated image analysis.
This screen identified dabrafenib, a clinically approved BRAF inhibitor, as a compound that restored cell-cell junctions and vascular barrier properties of CCM3-deficient endothelial cells. The potential translatability of dabrafenib was tested in acute and chronic CCM mouse models, where it reduced cerebral lesion burden and suppressed lesion permeability.
Dabrafenib also rescued abnormal structural defects present in the developing retina vasculature in an acute CCM mouse model. Mechanistically, dabrafenib targeted extracellular regulated kinase (ERK)5–Krüppel-like factor (KLF)2/4 signaling and suppressed F-actin stress fiber formation in human brain endothelial cells, two potentially independent and central molecular processes involved in CCM pathology.
Silencing BRAF did not prevent dabrafenib-induced KLF2/4 inhibition or restoration of cell-cell junctions, suggesting that its dual therapeutic outcome is independent of BRAF pathway inhibition. In conclusion, dabrafenib is a low–molecular weight compound that inhibits cavernoma pathogenesis, suggesting that CCMs could be treated with dabrafenib to block cavernoma growth and vascular leakage.
A landmark study published in Nature by researchers at Baylor College of Medicine reveals that astrocytes—the most abundant support cells in the central nervous system—are not a uniform population. By developing novel transgenic tools to separate astrocytes based on the surface receptor CD51, the team discovered that CD51-positive (CD51+) astrocytes carry out specialized duties: they build synapses via glypican 6 in the cortex, drive circuit rewiring in the hippocampus to support memory, and orchestrate functional neural recovery following ischemic stroke.
Key Facts:
Functional Specialization: Astrocytes are divided into functionally distinct subtypes defined by the presence or absence of the surface receptor CD51, disproving the long-held assumption that astrocytes act as homogenous support cells.
Synapse Assembly via Glypican 6: In both the developing and injured cerebral cortex, CD51+ astrocytes actively construct synaptic junctions between neurons through the secretion of glypican 6, a capacity entirely lacking in CD51- astrocytes.
Hippocampal Rewiring & Stroke Repair: In the hippocampus, CD51+ astrocytes directly mediate circuit plasticity essential for learning and memory; following stroke, they spearhead synaptic remodeling to restore neurological motor function.
Source: Baylor College of Medicine
For more than a century, neuroscience recognized neurons as the primary specialists of the brain, categorized into intricate classes of excitatory, inhibitory, sensory, and motor cells. By contrast, astrocytes, the star-shaped glial cells that outnumber neurons across the brain and spinal cord, were largely viewed as a uniform collective of caretaker cells tasked with metabolic support, blood-brain barrier maintenance, and general homeostasis.
Now, a pioneering study from Baylor College of Medicine published in Nature overturns this dogma.
Led by senior author Benjamin Deneen, PhD, the research team demonstrated that astrocytes comprise specialized functional subtypes with dedicated physiological roles. Using newly engineered transgenic mouse lines, the investigators discovered that astrocytes marked by the surface protein CD51 perform essential architectural tasks: constructing synaptic junctions, tuning hippocampal memory circuits, and repairing neural pathways following ischemic stroke.
Developing Tools to Unmask Glial Diversity
While recent single-cell RNA sequencing studies suggested that astrocytes exhibit molecular heterogeneity across different brain regions, whether these transcriptional signatures translated into distinct functional roles in the living brain remained an open question.
The Baylor team zeroed in on CD51 (integrin alpha V), a cell-surface receptor protein expressed on a distinct subset of astrocytes.
“We set out to test whether astrocytes that carry CD51 (CD51+) and those that don’t (CD51-) work differently in living brain circuits, but no animal models or lab tools existed that would let us do that,” said co-first author Junsung Woo, PhD, assistant professor at Baylor’s Center for Cancer Neuroscience. “So we first developed a new mouse line and a set of lab tools that let us label and control CD51+ and CD51- astrocytes separately in a living brain. With these tools, we could compare the two groups side by side in the cerebral cortex and in the hippocampus across developing, adult, and injured brains.”
Division of Labor: Synaptogenesis and Memory Circuit Tuning
The experiments revealed that CD51+ and CD51- astrocytes represent entirely distinct cellular populations displaying unique morphologies, developmental timelines, and physiological duties.
In the developing and adult cerebral cortex, the brain region responsible for sensory perception, cognition, and motor control, CD51+ astrocytes functioned as master builders of neuronal connectivity.
“We discovered that CD51+ astrocytes have a specialized job: they help form synapses, the junctions where neurons pass messages to each other—in the developing and injured cortex. CD51- astrocytes don’t do this,” explained co-first author Michael Williamson, PhD, assistant professor at the University of Toronto and scientist at the Hospital for Sick Children. “CD51+ astrocytes do this job using a protein called glypican 6.”
The specialization was equally stark in the hippocampus, the brain’s epicenter for memory formation and spatial navigation. Here, CD51+ astrocytes directly governed synaptic plasticity. Rather than relying on secondary secreted factors, the surface CD51 protein itself drove the structural rewiring and adaptation of hippocampal circuits necessary for learning.
Spearheading Brain Repair After Ischemic Stroke
The therapeutic importance of this astrocyte division of labor became evident when the researchers examined models of brain injury.
Following an ischemic stroke, damaged neural networks must re-establish lost connections to restore motor and cognitive function. The team observed that CD51+ astrocytes migrated to the peri-infarct cortex and actively remodeled damaged synaptic circuits. In contrast, CD51- astrocytes failed to facilitate this structural repair, demonstrating that functional recovery after acute brain trauma depends heavily on the activity of this specialized subpopulation.
“Altogether, our findings change how we think about astrocytes,” said Dr. Deneen, professor and Dr. Russell J. and Marian K. Blattner Chair in the Department of Neurosurgery, Center for Cell and Gene Therapy, and director of the Center for Cancer Neuroscience at Baylor. “For a long time, astrocytes were considered largely uniform. We’ve shown that they include specialized subtypes with distinct jobs in the developing, adult, and injured brain, much like what we see for neurons. Going forward, studies of astrocytes in health and disease will need to consider which subtypes are involved.”
The discovery provides a new framework for neurotherapeutics. Rather than applying broad glial-targeting agents, future treatments for neurodevelopmental delays, memory disorders, and stroke rehabilitation may focus on selectively modulating CD51+ astrocytes to accelerate synaptic regeneration.
Funding: This work was supported by the National Institutes of Health (grants R35-NS132230, R01-AG071687 and R56-MH133822), the American Heart Association (grants 23POST1019413 and 25POST1363224), the David and Eula Wintermann Foundation and the Eunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health & Human Development of the National Institutes of Health (award P50HD103555).
Editorial Notes:
This article was edited by a Neuroscience News editor.
Original Research is Open Access:Nature (Oct 1, 2026). “CD51 delineates functionally distinct astrocyte subtypes in neural circuits.” Authors: Junsung Woo, Michael R. Williamson, Dongjoo Choi, Ekin Akdemir, Thea Zlatkov, Kwanha Yu, Wookbong Kwon, Ehson Maleki, Yeunjung Ko, Kaitlyn Sanchez, Hussein Maleki, Jong Min Choi, Akdes Serin-Harmanci & Benjamin Deneen.
CD51 delineates functionally distinct astrocyte subtypes in neural circuits
Astrocytes perform a diverse range of tasks that facilitate brain physiology, raising the possibility that these diverse astrocytic roles are enabled by functionally distinct subtypes. Recent studies identified molecular diversity among astrocytes; however, whether this molecular heterogeneity reflects specialized astrocyte subpopulations with distinct functions remains unclear.
Here, on the basis of previous molecular and functional studies, we generated a CD51-FLP mouse line that enables direct comparison of the functional properties between CD51+ and CD51− astrocyte subpopulations in neural circuits in vivo.
We show that CD51+ and CD51− astrocytes have unique morphological, physiological and developmental properties in both the cortex and hippocampus. Functional studies demonstrate that CD51+ astrocytes selectively promote synapse formation in the developing cortex and circuit plasticity in the hippocampus.
Mechanistically, we found that CD51+ astrocytes function through glypican 6 to promote synapse formation in the cortex, while CD51 itself drives circuit plasticity in the hippocampus.
Applying these findings to brain injury, we found that CD51+ astrocytes promote functional recovery after stroke through enhanced synaptic remodelling. Taken together, our studies identify specialized astrocyte subpopulations that exhibit distinct functional properties in the developing, mature and injured brain.
Researchers at Washington University School of Medicine in St. Louis have solved a major biological mystery behind Angelman syndrome, a rare neurodevelopmental disorder caused by the loss of the maternal UBE3A gene. In a study published in Nature, scientists discovered that the absence of UBE3A leads to an abnormal accumulation of asparagine synthetase, a normally benign metabolic enzyme. This buildup tricks developing neurons into sensing starvation and entering an unneeded emergency stress mode that halts protein synthesis and stunts brain growth. Blocking this downstream enzyme restored normal brain development and behavior in mice.
Key Facts:
The False Stress Alarm: The absence of the ubiquitin ligase enzyme encoded by UBE3A causes the metabolic enzyme asparagine synthetase to accumulate, tricking neurons into perceiving acute metabolic stress when none exists.
Conservation Halts Growth: Believing they are under stress, developing neurons conserve cellular resources by dramatically curtailing protein synthesis, resulting in microcephaly and cognitive deficits characteristic of Angelman syndrome.
Rescuing the Phenotype: Genetically or pharmacologically blocking asparagine synthetase accumulation downstream restored normal neural protein synthesis, normalized brain growth, and reversed behavioral deficits in mouse models.
Source: Washington University School of Medicine in St. Louis
Angelman syndrome is a severe genetic neurodevelopmental condition that occurs in roughly one in 20,000 live births. Affected children typically appear healthy at birth, but around six months of age, profound developmental delays, motor and balance deficits, absence of speech, seizures, and microcephaly begin to manifest.
Genetically, the cause of Angelman syndrome has been clear for decades: the loss of function or deletion of a single maternal gene known as UBE3A. However, translating this simple genetic fact into viable clinical therapies has proven remarkably difficult. Scientists have struggled to pinpoint why the absence of this single gene causes such severe neurological damage throughout the developing brain.
Now, a study led by researchers at Washington University School of Medicine in St. Louis and published in Nature maps the precise molecular chain reaction that stalls brain growth in Angelman syndrome.
Led by senior author Jason Yi, PhD, assistant professor of neuroscience at WashU Medicine, the team discovered that the disorder is driven not by direct cellular toxicity, but by a mistaken cellular stress response that tricks developing neurons into halting growth.
Unraveling the Housekeeping Breakdown
The UBE3A gene codes for ubiquitin ligase, an essential cellular housekeeping protein responsible for tagging surplus or unneeded proteins for destruction. Because ubiquitin ligase is active across the brain and intersects with at least 60 distinct biochemical pathways, identifying which cellular processes directly cause Angelman syndrome has been a monumental hurdle.
To isolate the culprit, Dr. Yi and his team generated cell models lacking the functional UBE3A gene. Through systematic proteomic screening, the researchers identified 23 candidate proteins that abnormally accumulated in the gene’s absence.
Among these candidates, one metabolic enzyme stood out: asparagine synthetase (ASNS), a protein responsible for synthesizing the amino acid asparagine for general cellular protein construction.
The Cost of an Unwarranted Defense
Under ordinary physiological conditions, asparagine synthetase is harmless. However, in genetically modified mouse models of Angelman syndrome, the researchers discovered that the uninhibited accumulation of asparagine synthetase activated a persistent cellular stress response within the brain.
This discovery was unexpected, as asparagine synthetase does not engage canonical cellular stress sensors and causes no direct physical damage to cellular membranes or organelles. Instead, its excess buildup serves as an aberrant biochemical trigger that signals to the cell that resources are depleted.
“The neurons are tricked into thinking that they’re in stress when they’re not — that’s bad because they will then not grow normally,” said Dr. Yi, noting that children with Angelman syndrome frequently have noticeably smaller brain volumes than neurotypical peers. “It’s a reaction from the brain trying to conserve resources to protect itself. It does suggest that there is a dysregulation in the brain we might be able to correct.”
In an attempt to conserve metabolic energy, the deceived neurons downregulate protein synthesis and stop expanding their dendritic networks, effectively freezing normal neurodevelopmental growth.
Resetting the Molecular Dominoes
To test whether this false alarm could be overridden, the research team intervened downstream in the molecular cascade. By experimentally blocking the production and accumulation of asparagine synthetase in Angelman syndrome mice, the researchers silenced the abnormal stress signaling.
Once the false alarm was shut off, cortical neurons resumed robust protein synthesis, brain volumes normalized, and the animals exhibited substantial improvements in motor coordination and learning behaviors.
The investigation marks the first time that an accumulation of asparagine synthetase has been directly linked to a neurological condition, introducing a novel paradigm: protein imbalances that do not directly kill cells can still induce developmental arrest by hijacking endogenous stress responses.
Dr. Yi’s laboratory is now identifying the specific receptors and pathways through which asparagine synthetase trips the brain’s stress wire, while mapping the precise anatomical regions and developmental windows where pharmacological inhibitors would be most effective.
“We still don’t know a whole lot about the disease,” Yi concluded. “We haven’t been able to identify all of the things that the missing gene is doing and rescue the things that it is not doing in Angelman’s syndrome. But I think our data are the most complete so far to begin answering those questions.”
Editorial Notes:
This article was edited by a Neuroscience News editor.
Journal paper reviewed in full.
Additional context added by our staff.
About this genetics and neurodevelopment Research:
Original Research is Open Access:Nature (Oct 1, 2026). “Persistent neuronal stress signaling underlies Angelman syndrome phenotypes.” Authors: Kwang-Soo Kim, Cory Gardner, Alissa Cullen, Jalin A. Stelzer, Kevin Cho, Ashish Sharma, Mati T. Nemera, Travis Law, Huma Naz, Guoyan Zhao, Harrison W. Gabel, Gary J. Patti, Erik S. Musiek, Tae-Hyuk Ahn & Jason J. Yi.
Angelman syndrome is a severe neurodevelopmental disorder caused by the loss of UBE3A, a gene that encodes an E3 ubiquitin ligase. The mechanisms that underlie Angelman syndrome are not well understood, and in particular, the link between UBE3A substrates and disease phenotypes remains uncertain.
Here, using gain- and loss-of-function mutations in UBE3A along with unbiased proteomics, we show that asparagine synthetase (ASNS) is a target of UBE3A. We find that ASNS protein abundance is increased in the brains of Ube3a-null mice and in human neurons.
Genetic correction of ASNS overabundance rescues microcephaly and many behavioural deficits. Detailed molecular analyses show that ASNS overabundance activates stress signalling and causes a global reduction in neuronal protein synthesis. Our results suggest that loss of UBE3A traps neurons in a state of persistent stress and stunts neuronal growth during developmentally sensitive periods.
Moreover, our results indicate that targeting ASNS and the stress response could hold therapeutic potential in Angelman syndrome.
The NIH-funded UniBrain platform unifies raw neuroimaging preprocessing, multimodal integration, and biomarker discovery into a single AI system.
Credit: Neuroscience News
Conversational AI Is Cracking the Neuroimaging Bottleneck
A multi-institutional team led by Lehigh University has received a four-year, $2.8 million NIH grant to develop UniBrain, an all-in-one artificial intelligence platform designed to consolidate fragmented neuroimaging pipelines. By unifying preprocessing, segmentation, multi-modal integration, and disease prediction into a single deep learning architecture, paired with a conversational agentic interface, UniBrain aims to turn raw MRI scans into interpretable diagnostic biomarkers in minutes rather than months.
Key Facts:
$2.8M NIH Initiative: Funded by the National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering (NIBIB), the four-year project is spearheaded by Lehigh University in collaboration with Massachusetts General Hospital/Harvard Medical School, Emory University, and the University of Pittsburgh.
Unified Pipeline Architecture: UniBrain eliminates the need to shuffle brain imaging data across disparate, specialized software packages by combining image registration, tissue segmentation, feature extraction, and network-level disease prediction into one cohesive system.
Agentic AI Interface: The system incorporates a conversational, ChatGPT-like interface that allows clinicians and researchers without computational backgrounds to upload raw MRI files, ask diagnostic questions in plain language, and receive automated, interpretable biomarker reports.
Source: Lehigh University
Extracting clinically actionable biomarkers and neuroscientific insights from brain scans remains one of the most computationally tedious bottlenecks in medicine. Currently, translating raw neuroimaging data into diagnostic predictions requires researchers to shepherd massive datasets through a fragmented sequence of specialized, single-purpose software packages, one for motion correction, another for anatomical registration, a third for tissue segmentation, and separate tools for network modeling.
For extensive clinical cohorts, this manual pipeline can take weeks or even months to execute, creating a substantial barrier for clinicians and neuroscientists who lack advanced coding and computational infrastructure.
To solve this fragmentation, an interdisciplinary consortium led by Lifang He, PhD, associate professor of computer science and engineering at Lehigh University, has been awarded a four-year, $2.8 million grant from the National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering (NIBIB) to develop UniBrain, an artificial intelligence platform engineered to consolidate the entire neuroimaging workflow into a single, automated architecture.
Consolidating Fragmented Neuroimaging Workflows
The initiative brings together computer scientists, radiologists, bioengineers, and neuroscientists across four leading research centers: Lehigh University, Massachusetts General Hospital/Harvard Medical School (led by Xiang Li), Emory University (led by Carl Yang), and the University of Pittsburgh (led by Liang Zhan).
Traditional pipelines handle key computational stages, such as spatial normalization, skull stripping, volumetric segmentation, structural/functional connectome mapping, and pathology classification, as isolated, disconnected tasks. This modular approach compounds error propagation, requires extensive file format conversions, and demands manual quality assurance at every transition.
UniBrain re-engineers this pipeline from the ground up by deploying end-to-end deep learning models capable of simultaneous preprocessing and downstream neural network analysis. Crucially, the platform harmonizes complementary data across multiple imaging modalities, including structural MRI, functional MRI (fMRI), and diffusion tensor imaging (DTI), within a unified latent space.
Preliminary tests demonstrate that UniBrain’s integrated framework matches or exceeds the precision of conventional multi-tool pipelines while reducing computational overhead from weeks to minutes.
“This is a very ambitious project,” said Dr. He. “We’re developing and deploying new AI tools to do the analysis while rethinking the entire neuroimaging analysis process from start to finish within a unified platform. We need experts in many fields working together to solve problems of this scale.”
An Agentic, Conversational Interface for Medicine
Beyond building the computational backend, the consortium is developing an agentic AI framework designed to democratize advanced neuroimaging for frontline medical professionals.
Operating through an intuitive, conversational interface modeled after large language model assistants, the agentic system allows physicians and neuroscientists to upload raw DICOM or NIfTI imaging files and interact with the data using natural language prompts. Clinicians can query specific anatomical anomalies, request automated regional volume comparisons, or track functional connectivity changes over time.
In response, UniBrain autonomously selects the optimal preprocessing parameters, runs the underlying deep learning classifiers, and generates transparent, interpretable clinical reports complete with visual saliency maps highlighting subtle disease biomarkers that human visual inspection might overlook.
Security, Privacy, and Broad Clinical Reach
Because clinical neuroimaging involves sensitive patient health information, the platform incorporates advanced AI security and privacy-preserving protocols overseen by Lehigh computer scientist Lichao Sun, PhD, ensuring compliance with medical data governance.
Additional key collaborators on the initiative include Quanzheng Li, PhD, Randy Hirschtick, MD, Daniel Barron, MD, PhD, Boadie Dunlop, MD, and Ying Ding, PhD, providing clinical validation across psychiatric and neurodegenerative patient cohorts, including Alzheimer’s disease, major depression, and related neurological disorders.
“This represents the next generation of AI for scientific discovery,” He noted, “and it could help scientists make discoveries that weren’t possible with earlier tools.”
By bridging the gap between raw medical imaging and rapid, interpretable diagnostic discovery, UniBrain aims to provide an accessible, standardized foundation for precision neurology and translational neuroscience.
Editorial Notes:
This article was edited by a Neuroscience News editor.
Journal paper will be reviewed in full upon release.
Generative AI decouples aesthetic output from human personal transformation, shifting the value of creativity toward experiential exploration and meaning.
Credit: Neuroscience News
Why AI Cannot Replace the Transformative Power of Human Creativity
As generative artificial intelligence masters the rapid synthesis of complex paintings, music, and literature, a new theoretical framework published in AI & Society re-evaluates the true essence of human creative cognition. The paper introduces the “decoupling thesis,” arguing that while AI can bypass decades of technical mastery to generate sophisticated outputs, it detaches production from the personal cognitive transformation traditionally required to make art. True creative value lies not in the finished artifact, but in the experiential journey that alters how humans perceive, interpret, and connect with reality.
Key Facts:
The Decoupling Thesis: Generative AI fundamentally severs the historical link between creating high-level aesthetic works and undergoing the transformative personal and cognitive development traditionally required to master artistic crafts.
Process Over Output: As algorithms commodify polished creative deliverables, the core value of human artistry shifts from product generation to exploratory discovery, sensory engagement, and philosophical perspective-taking.
Redesigning Creative AI: The study urges computer scientists and institutions to evaluate AI tools not merely by operational speed, fidelity, or realism, but by their ability to foster curiosity, perceptual depth, and multisensory interactions with the natural world.
Source: The Hebrew University of Jerusalem
Generative artificial intelligence algorithms can now assemble gallery-worthy oil paintings, orchestrate complex symphonic movements, write evocative poetry, and draft architectural blueprints in a matter of seconds. Across many metrics, these synthetic creations rival works that historically demanded decades of disciplined human apprenticeship.
As machines demonstrate the capacity to produce virtually any aesthetic artifact on demand, cognitive scientists, philosophers, and artists face a foundational dilemma: if algorithmic networks can generate sophisticated art instantaneously, what is the ultimate value of human creativity?
In a paper published in the journal AI & Society, Amit R. Zoran, PhD, an associate professor at the Rachel and Selim Benin School of Computer Science and Engineering at The Hebrew University of Jerusalem, offers a conceptual framework to address this question.
Rather than engaging in circular debates over whether synthetic media meets the technical definition of “art,” Zoran argues that human creative cognition derives its significance not merely from the finished product, but from the neurocognitive and experiential transformations that mold artists, audiences, and human culture across time.
The “Decoupling Thesis”
Historically, mastering an art form required years of intense deliberate practice, sensorimotor refinement, emotional maturation, and perceptual recalibration. A painter did not merely train their hand to mix pigments; they fundamentally restructured their visual processing systems and internal models of the physical world. A cellist did not simply memorize finger positions; they integrated acoustic feedback, fine motor control, and emotional regulation into a unified mode of expression.
Zoran formalizes how generative AI disrupts this historical unity through what he terms the “decoupling thesis.” The framework posits that AI tools now allow individuals to manufacture highly sophisticated aesthetic artifacts without undergoing the arduous cognitive and emotional maturation previously required to realize them.
“For centuries, creating art meant going through a process of learning, experimenting, and changing as a person,” explains Zoran. “Today, AI allows us to produce sophisticated works without necessarily undergoing that journey. But this doesn’t mean human creativity has lost its value. It means we need to rethink where that value lies. The real potential of AI is not simply to help us produce more images, music, or designs, but to open new possibilities for how we experience, understand, and engage with the world around us.”
By detaching technical output from personal development, AI strips away the traditional gatekeeping of craft. However, Zoran emphasizes that automated generation should not be mistaken for genuine creative cognition. When output becomes frictionless, the scarcity and ultimate value of human creativity pivot from technical execution to interpretive depth, philosophical inquiry, and relational engagement.
Reimagining Technology as an Experiential Catalyst
Rather than displacing human creative drive, algorithmic tools can be redirected toward deepening multisensory exploration and collaborative synthesis.
To illustrate this potential, the paper examines hybrid creative projects where computational systems serve not to flood digital feeds with synthetic imagery, but to enhance bodily and environmental awareness. In one featured installation, a living tree becomes the focal nexus of a shared, participatory encounter. The piece integrates olfactory stimuli, taste, environmental field recordings, adaptive AI-generated music, and spatial visual projections.
Instead of trapping the human participant inside an algorithmic screen, technology acts as a sensory amplifier, prompting visitors to engage with the natural environment and living systems in ways previously inaccessible to standard perception.
Metrics for the Next Generation of Creative Tools
Zoran’s analysis presents direct challenges for computational design, software evaluation, and creative arts education:
Shifting Engineering Benchmarks: Current generative models are optimized and marketed according to latency, computational efficiency, visual photorealism, and benchmark fidelity. Zoran argues that human-centric systems should instead be measured by whether they provoke intellectual curiosity, inspire novel cognitive associations, and foster personal introspection.
Reallocating Cognitive Bandwidth: Instead of viewing AI as an automated assembly line, artists can leverage time saved on routine execution to engage in radical conceptual experimentation and deeper cultural critique.
Educational Paradigms: Cultural institutions and universities must move away from evaluating students solely on finished aesthetic deliverables, placing greater pedagogical emphasis on the introspective, developmental journey of the creative process itself.
Ultimately, the democratization and automation of aesthetic production may deliver an unexpected cognitive benefit. By relieving humanity of the necessity to treat technical execution as the sole arbiter of artistic worth, artificial intelligence provides a rare opportunity to rediscover the true core of creativity: an ongoing transformation of the human mind and its perception of the world.
Editorial Notes:
This article was edited by a Neuroscience News editor.
Original Research is Open Access:AI & Society (Oct 1, 2026). “More than we can make: Generative AI, artistic forms, and artistic becoming.” Author: Amit R. Zoran.
More than we can make: Generative AI, artistic forms, and artistic becoming
Debates surrounding generative AI and creativity have largely focused on artifacts: who or what produced a given image or text, whether machine outputs qualify as art, and how authorship and value should be understood.
Drawing on aesthetics, craft theory, anthropology, human–computer interaction, hybrid craft, digital fabrication, and rematerialization, this article argues that art has historically involved two intertwined dimensions.
Artistic forms stabilize and transmit meaning through artifacts, whereas artistic becoming refers to the developmental and transformative processes through which new possibilities of perception, interpretation, and experience emerge, in makers, in recipients, and in cultures.
The article’s central claim is a decoupling thesis: for most of history these dimensions were contingently coupled, since producing sophisticated forms required the maker’s becoming, and generative AI loosens this coupling by enabling such forms to emerge without the specific developmental pathways that traditionally conditioned them.
Rather than signaling the disappearance of creativity, the decoupling relocates to new sites and makes visible dimensions of artistic practice that the demands of production long obscured.
The article situates generative AI within a longer history of hybridization and distributed creativity, develops the decoupling thesis across these three levels, and defends a normative orientation: under conditions of symbolic abundance, the creative practices most worth pursuing are those that route generative fluency back into embodied, situated experience.
A study led by the Chinese Academy of Medical Sciences reveals that peripheral immune cells infiltrating the hippocampus during acute sepsis take up permanent residence, driving long-term neuroinflammation and cognitive impairment. These long-lived monocyte-derived macrophages signal through the pleiotrophin (PTN) pathway to provoke resident microglia into abnormally engulfing myelin. Blocking this initial cellular infiltration with the clinical drug natalizumab prevented chronic memory deficits in mice, identifying a critical therapeutic window.
Key Facts:
Permanent Infiltration: Dual-color GFP bone marrow tracking showed that peripheral CCR2+ macrophages entering the hippocampus during acute sepsis do not clear after systemic recovery; they adapt, survive, and remain embedded six months later.
Pathological Cross-Talk: The persistent macrophages release pleiotrophin (PTN), which binds to alpha-beta2 (CD11b) receptors on resident microglia, driving abnormal microglial phagocytosis and the degradation of hippocampal myelin.
Preventative Window: Blocking early leukocyte extravasation with natalizumab during the acute infection phase prevented the establishment of the persistent macrophage population and rescued working, recognition, and spatial memory six months later.
Source: Chinese Academy of Medical Sciences
Severe systemic infections such as sepsis can be successfully managed in intensive care units, yet millions of survivors are left with debilitating long-term consequences. Months or years after the primary infection resolves and systemic inflammation subsides, patients frequently suffer from persistent cognitive impairment, characterized by brain fog, compromised memory, and reduced learning capacity.
While clinicians have long recognized post-sepsis cognitive decline, the precise cellular mechanisms that sustain chronic neuroinflammation after the blood-brain barrier heals have remained a biological mystery.
Now, a comprehensive study led by Professor Qi Xu at the Institute of Basic Medical Sciences, Chinese Academy of Medical Sciences, uncovers the cellular culprit behind this chronic damage.
Publishing in the journal Immunity & Inflammation, the research team combined single-cell transcriptomics, bone marrow chimera lineage tracing, functional cellular assays, and post-mortem human brain tissue analyses to demonstrate that peripheral immune cells entering the brain during acute infection establish a permanent, destructive niche.
The Discovery of Permanent Brain Invaders
Using a clinically relevant mouse model of sepsis (cecal ligation and puncture), the researchers evaluated brain function six months post-infection, long after the initial systemic crisis had resolved and blood-brain barrier permeability had returned to normal. Despite physiological recovery, the surviving mice showed persistent deficits across spatial learning, working memory, and novel object recognition.
Single-cell RNA sequencing of the hippocampus revealed an altered immune microenvironment populated by two distinct myeloid classes: resident microglia exhibiting hyperactive phagocytic states and foreign, CCR2-positive monocyte-derived macrophages.
To trace the precise origin of these cells, the researchers generated green fluorescent protein (GFP) bone marrow chimeric mice. Tracking these bone marrow-derived cells at 3 days, 1 month, and 6 months post-sepsis confirmed that peripheral macrophages breaching the hippocampus during the acute surge did not clear away. Instead, they down-regulated inflammatory markers like MHCII and Ly6C, adapted to the neural tissue, and embedded themselves as a permanent resident population.
Dual-color bone marrow transplantation confirmed this dynamic: the brain almost exclusively retained green-labeled cells that entered during the acute phase, showing zero recruitment of red-labeled cells from later stages. The chronic population was established entirely during the initial infection window.
Once embedded, how do these long-lived peripheral cells disrupt cognition?
Ligand-receptor communication modeling identified intense cross-talk between the persistent CCR2-positive macrophages and neighboring microglia. At the center of this signaling was pleiotrophin (PTN), a neurotrophic cytokine heavily enriched in the invading macrophages, and its receptor, the integrin alphabeta2 (CD11b/Itgam), which was strongly upregulated on resident microglia.
Under inflammatory stimulation, macrophage-derived PTN bound to microglial CD11b, driving downstream expression of stress and activation genes, including Jun, Atf3, and Ccl3. This abnormal signaling cascade provoked microglia to excessively engulf and degrade nearby myelin sheaths—the protective insulation coating neural axons.
High-resolution tissue imaging verified the consequence: persistent macrophages were situated directly alongside activated Iba1-positive myeloid cells showing significantly increased internalization of myelin basic protein (MBP).
Early Intervention Rescues Long-Term Memory
Because these long-lived macrophages enter during the acute crisis, the researchers investigated whether blocking their initial entry could protect the brain long term.
The team administered natalizumab, a monoclonal antibody targeting alpha4 integrin-mediated extravasation, on days 0, 3, and 6 following sepsis induction. Mice were then monitored for six months without further treatment.
The early, short-course therapy delivered lasting neuroprotection:
Prevented Infiltration: Natalizumab significantly reduced the accumulation of long-lived GFP-positive macrophages in the hippocampus.
Rescued Cognitive Performance: Treated mice performed normally in Y-maze, novel object recognition, and Barnes maze cognitive evaluations at six months.
Validation in Human Brain Tissue
To confirm whether these findings translate to human pathology, the team evaluated hippocampal tissue from 24 human autopsy cases.
Brain tissue from patients with a documented history of severe systemic infection exhibited a significantly higher density of CD74-positive, TMEM119-negative cells compared to uninfected controls. These cells were clustered tightly around CD31-labeled cerebral blood vessels, exhibiting the identical phenotypic and spatial characteristics of infiltrating peripheral macrophages observed in the mouse models.
“This study links acute infection to long-term brain functional changes through a population of persistent peripheral immune cells, providing a new cellular basis for understanding post-infection cognitive impairment,” the authors concluded.
By defining the acute temporal window when peripheral leukocytes establish residency, the findings demonstrate that protecting the brain during severe infection may require early, targeted anti-migratory interventions to prevent lifelong cognitive decline.
Editorial Notes:
This article was edited by a Neuroscience News editor.
Acute sepsis seeds long-lived brain-resident macrophages that drive microglia-dependent chronic neuroinflammation through PTN signaling
Early-life severe infection is increasingly recognized as a cause of persistent cognitive impairment; however, the mechanisms by which peripheral immune cells drive and sustain chronic neuroinflammation remain poorly understood. Although infiltrating peripheral myeloid cells are generally considered transient populations that are rapidly cleared upon disease resolution, their long-term fate and contribution to chronic neurological sequelae remain undefined.
Here, using a murine model of polymicrobial sepsis, we demonstrate that central nervous system (CNS)-infiltrating macrophages can establish long-term residence and persistently remodel the hippocampal immune microenvironment.
Single-cell RNA sequencing revealed a distinct MHCIIlow/Ly6C+ macrophage subpopulation that infiltrates the brain following sepsis and persists for at least six months. Dual-color bone marrow chimera experiments demonstrated that this infiltration is strictly restricted to the acute inflammatory phase, thereby seeding a long-lived resident population.
Mechanistically, these macrophages drive microglial phagocytic activation and subsequent myelin damage via the pleiotrophin (PTN) signaling pathway. Importantly, blocking CNS macrophage infiltration during the acute phase of sepsis with a monoclonal antibody targeting alpha 4 beta 1 (α4β1) integrin substantially prevented chronic neuroinflammation and late-stage cognitive impairment.
Consistent with these murine findings, a phenotypically similar population of CD74+/TMEM119− infiltrating macrophages was identified in postmortem hippocampal tissues from individuals with a history of severe systemic infection. Collectively, this study redefines the fate of brain-infiltrating macrophages following systemic infection, revealing them not as transient effectors, but rather as a long-lived cellular substrate that perpetuates chronic neuroinflammation.
These findings provide a novel mechanistic framework for postinfectious cognitive decline and highlight acute-phase α4β1 integrin blockade as a viable therapeutic strategy for preventing long-term neurological sequelae.