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❄️겨울에도 자연을 느껴요! 아이가 사랑할 실내 자연 놀이 9가지 추운 겨울, 눈이 와도 나가긴 어렵고 눈이 안 와도 아이는 심심해하고…이럴 때 부모님 마음은 복잡하죠. "오늘은 대체 뭘 해야 하지?"바로 이런 고민을 해결해줄 실내 자연 놀이 아이디어를 소개할게요.이 활동들은 아이의 감각을 자극하고, 창의력을 키우며, 자연과 가까워지는 경험까지 제공합니다. 게다가 준비도 간단해서 누구나 집에서 바로 시작할 수 있어요.아이와 함께 실내에서 자연을 만나보세요. 놀이가 배움이 되는 시간이 펼쳐질 거예요.🧊1. 얇은 얼음 놀이: 물, 바위, 나뭇가지의 신기한 조합실제로 호수가 얼어가는 걸 보며 아이가 신기해한 적 있으신가요?그 장면을 집에서 재현해보세요!방법:얕은 쟁반에 물을 부어 냉동실에 얼립니다. 얇은 얼음이 만들어지면 꺼내서 장난감 자동차, 바위, 나뭇가지 등을 이용해..
"AI는 학생들의 공부를 어떻게 바꾸고 있을까? – Claude의 실제 사용 데이터를 통해 본 대학생들의 학습 변화" 대학생과 AI, 이제는 떼려야 뗄 수 없는 관계AI는 이제 연구소 안의 고급 기술이 아닙니다. 대학생들이 과제를 하거나 시험을 준비할 때, 학습 파트너로 AI를 사용하는 시대가 왔습니다. 하지만 여전히 이런 질문이 떠오르죠.“학생들은 진짜 AI를 어떻게 쓰고 있을까?”“이게 진짜 공부에 도움이 될까, 아니면 그냥 ‘편법’일까?”이 블로그에서는 Anthropic가 발표한 **‘Education Report: How University Students Use Claude’**를 바탕으로 실제 대학생 100만 명의 AI 사용 데이터를 분석한 결과를 소개합니다.어떤 학과의 학생들이 가장 많이 AI를 사용하는지, 어떤 방식으로 대화를 나누는지, AI가 학습에 어떤 영향을 주는지를 생생한 예시와 함께 풀어드릴게요...
단 하나의 툴로 시스템 전체를 장악하다: MCP 생태계의 치명적 보안 취약점 ‘Tool Poisoning Attack’ 툴 하나에 속아서, 당신의 AI가 당신을 배신한다면?AI 기반 워크플로우가 기업의 일상 속에 깊숙이 자리 잡으면서, 수많은 에이전트들이 자동화된 작업을 수행하고 있습니다. 특히 다양한 툴과 데이터를 연결하는 MCP(Model Context Protocol) 는 에이전트 기능 확장의 핵심으로 각광받고 있죠. 하지만 지금, 이 MCP를 악용한 ‘툴 포이즈닝 어택(Tool Poisoning Attack)’ 이라는 신종 공격 방식이 조용히 문을 두드리고 있습니다.이 글에서는 실제로 발생한 MCP 취약점 사례를 바탕으로, Tool Poisoning Attack이 어떻게 작동하고, 어떤 심각한 영향을 미칠 수 있는지 살펴봅니다. 그리고 지금 당장 당신의 시스템을 보호하기 위해 어떤 보안 전략이 필요한지도 함께 소개..
에이전틱 AI 보안을 지키는 새로운 무기, ‘MCP-Scan’이 등장했다 에이전틱 시스템이 위험하다? 그 해답은 MCP-Scan!요즘 AI를 이용한 자동화 시스템이 점점 더 지능화되고 복잡해지면서, 그만큼 보안 위협도 정교해지고 있습니다. 특히 **MCP(Model Context Protocol)**를 사용하는 시스템에서는 ‘Tool Poisoning’, ‘Prompt Injection’, ‘Rug Pull’ 같은 위협이 실제로 발생하고 있습니다.Invariant는 이러한 위험을 사전에 차단할 수 있는 전용 보안 스캐너인 MCP-Scan을 공개했습니다. 복잡한 설정 없이 간단한 명령어 한 줄로, AI 시스템을 공격으로부터 안전하게 지킬 수 있는 이 도구는 에이전틱 시스템 보안에 새로운 기준을 제시하고 있습니다.이 블로그에서는 MCP-Scan이 어떤 보안 위협을 해결해주는지, ..
Cursor 사용자라면 주목! Chat 기록을 마크다운으로 자동 저장해주는 'Cursor Chat Keeper' Cursor에서 나눈 AI 대화를 저장하지 못해서 불편하셨나요?Cursor는 개발자를 위한 AI 코드 에디터로 빠르게 인기를 끌고 있지만, 한 가지 아쉬운 점이 있었습니다. 바로 이전에 나눈 AI Chat 기록을 따로 저장하거나 관리하기 어렵다는 점이죠. 여러 프로젝트를 동시에 진행하거나 팀원과 협업할 경우, 어떤 질문과 답변을 주고받았는지 추적하기가 쉽지 않습니다.이 문제를 깔끔하게 해결해주는 Cursor 익스텐션이 등장했습니다. 바로 Cursor Chat Keeper입니다. 이 확장 프로그램은 Cursor에서 나눈 Chat 내용을 자동으로 마크다운 파일로 저장해주어, 언제든지 내용을 다시 확인할 수 있게 도와줍니다.이 블로그에서는 Cursor Chat Keeper가 무엇인지, 왜 유용한지, 그리고 어..
파이썬 f-string의 진화? 더 안전하고 유연한 t-string의 등장 (PEP 750 소개) 파이썬 개발자라면 누구나 f-string을 한 번쯤 써봤을 겁니다. 깔끔하고 직관적인 문법 덕분에 문자열 포매팅이 정말 쉬워졌죠. 그런데, 편리함 뒤에 숨어 있는 보안 문제는 생각보다 심각합니다. 사용자 입력이 그대로 삽입되는 경우 SQL Injection이나 XSS 공격에 쉽게 노출될 수 있거든요.그래서 등장한 것이 바로 PEP 750, 그리고 새로운 문자열 리터럴인 **템플릿 문자열(t-string)**입니다. 이 블로그에서는 t-string이 정확히 무엇인지, 기존 f-string과 어떤 점이 다른지, 그리고 왜 이 기능이 필요했는지 쉽게 풀어 설명합니다. 실전 예제도 함께 보면서, 어떻게 더 안전하고 유연한 문자열 처리가 가능한지 확인해보세요.🧩 템플릿 문자열(t-string)이란?🔁 f-st..
“일하는 방식이 달라진다” – 실전에서 바로 써먹는 MCP 기반 AI 자동화 6가지 활용 사례 AI 자동화, 진짜 '일'에 적용해본 적 있으신가요?AI 기술, 특히 LLM(대형 언어 모델)이 놀랍게 발전하면서 다양한 업무에 활용될 수 있다는 이야기는 자주 듣습니다. 그런데 실제로 여러분이 매일 사용하는 Google Calendar, Slack, Notion, BigQuery 같은 도구에 AI를 직접 붙여 일하는 방식 자체를 바꿔본 적은 있으신가요?바로 그걸 가능하게 해주는 것이 Model Context Protocol (MCP) 입니다.MCP는 LLM이 실제 업무 도구에 안전하고 구조적으로 접근할 수 있도록 만들어진 프로토콜입니다. 복잡한 API 통합 없이도 슬랙, 구글 캘린더, 허브스팟 등과 바로 연동해 AI가 실질적인 업무를 도와줄 수 있게 합니다.이번 블로그에서는 Runbear 팀과 그 고객..
구글이 검색창 다음으로 준비한 미래: Agent Space란 무엇인가? 검색창의 시대는 끝났습니다. 이제는 ‘에이전트’의 시대입니다"검색창에 무언가를 입력하고, 결과를 스스로 정리하던 시대는 저물고 있습니다."이제는 AI가 대신 검색하고, 정리하고, 결정까지 해주는 시대가 오고 있습니다. 구글은 바로 그 변화를 Agent Space라는 이름으로 제시했습니다.Agent Space는 단순한 AI 플랫폼이 아닙니다. 수많은 에이전트를 연결해 업무를 대신 수행하고, 다른 에이전트와 협력하며 더 나은 결과를 만드는 에코시스템입니다.그리고 그 중심에는 새로운 통신 방식인 A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜이 있습니다.이 블로그에서는 구글이 발표한 Agent Space의 전반적인 개념부터 실제 시연 예시, 기업에 어떤 변화를 가져올 수 있는지까지 상세히 분석해봅니다.지금부터 차..
GPT-4보다 10배 똑똑해진 GPT-4.5, 그 탄생의 비밀 “GPT-4.5는 어떻게 GPT-4보다 10배 더 똑똑해졌을까?”AI 모델이 점점 더 똑똑해지고 있지만, 그 이면에서 어떤 기술적 도전과 노력이 있었는지는 많이 알려지지 않았습니다. 이번 블로그에서는 OpenAI 내부 연구자들의 생생한 이야기를 통해 GPT-4.5가 어떻게 개발되었고, 어떤 문제가 있었고, 또 어떻게 극복했는지를 정리합니다.GPT-4.5는 단순한 성능 향상이 아니라, 시스템 설계, 머신러닝, 효율성, 그리고 협업의 극치로 만들어진 모델입니다.읽다 보면 "이 정도 규모의 AI는 이렇게 만들어지는구나!" 하는 감탄이 나올 거예요.📌 GPT-4.5란 무엇인가?GPT-4.5는 OpenAI가 개발한 대규모 언어 모델로, 이전 버전인 GPT-4보다 **10배 더 높은 '효과적 연산 능력(effec..
구글의 A2A, AI 에이전트 시대의 새로운 표준이 될까? - MCP와의 비교부터 실제 사용 예시까지 한눈에 정리 AI 에이전트가 서로 대화한다고? A2A가 뭐길래 이렇게 주목받는 걸까?AI 시스템의 진화는 더 이상 단일 모델만의 문제가 아닙니다. 이제는 **여러 에이전트(Agent)**들이 협업하며 하나의 목적을 달성하는 시대입니다. 이 흐름 속에서 구글이 새로운 오픈소스 프로토콜을 공개했습니다. 이름하여 A2A(Agent to Agent).A2A는 이름 그대로, 에이전트 간 통신을 위한 프로토콜입니다. 이미 업계에서 빠르게 확산되고 있는 Anthropic의 **MCP(Model Context Protocol)**와 비교되며 등장했지만, 구글은 A2A가 MCP를 "보완하는 존재"라고 주장합니다. 과연 그럴까요?이 글에서는 다음 내용을 다룹니다:A2A는 어떤 기술인가?기존 MCP와는 무엇이 다른가?실제로 어떻게 사용..

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