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자동 발행 연결 시험 · 2026-11-06

2026-11-06 한국시간의 일간 자동 게시 연결을 확인하는 시험 글입니다. 이 글은 고정 문안으로 만든 동작 확인 기록입니다. AI가 작성한 정보 글이나 실제 성과를 주장하지 않습니다.

하루 한 편, 작게 시작하는 기록 · 2026-11-05

하루 한 편의 짧은 기록을 남기며 꾸준히 글을 쓰는 습관을 만들어 보려 합니다. 오늘의 주제는 ‘작게 시작하기’입니다. 한 번에 많은 이야기를 담기보다, 한 가지 생각을 분명하게 적는 글을 지향합니다. 앞으로 기록할 때는 직접 확인한 내용과 개인적인 생각을 구분하겠습니다. 확인하지 못한 내용을 성과나 사실처럼 쓰지 않는 것도 이 기록의 원칙으로 삼겠습니다. 2026년 11월 5일, 하루 한 편의 기록을 시작하며 남기는 운영자의 개인적인 다짐입니다.

PDF를 음성 요약으로 바꾸는 Gemini Notebook, 원문을 읽기 전에 활용하는 법

읽어야 할 보고서나 공개 PDF가 쌓였을 때, 어디부터 읽을지 정하는 일부터 부담스러울 수 있습니다. 이때 자료의 큰 흐름을 먼저 듣는 방법이 있습니다. Google의 Gemini Notebook은 올린 소스를 바탕으로 AI 오디오 오버뷰를 생성합니다. 공식 도움말에 따르면 PDF를 소스로 추가하고, 노트북의 스튜디오 패널에서 AI 오디오 오버뷰를 선택해 만들 수 있습니다. 생성 패널에서 언어를 선택할 수 있으며 한국어도 지원합니다. 자료를 음성으로 바꾸기 위해 별도의 대본을 직접 작성할 필요 없이, 업로드한 소스를 바탕으로 주요 내용을 요약하는 기능입니다. 다만 이 기능을 PDF 낭독기로 이해하면 기대가 어긋날 수 있습니다. 원문 전체를 순서대로 읽는 대신 주요 주제를 요약하고 연결하는 방식입니다. 세..

새 Gemini가 나왔다고, 업무 자동화를 바로 갈아탈 필요는 없다

AI로 반복 업무를 줄이고 있다면 새 모델 소식마다 자동화를 갈아탈 필요는 없다. 이번 Gemini 4 Carbon 발표에서 먼저 볼 것은 성능 순위보다 내가 실제로 쓸 수 있는지다. Google은 10월 28일 Gemini 4 Carbon을 발표했다. 다만 발표문은 일부 사이버 보안 방어 담당자에게 먼저 제공하고, Fairwind 프로그램을 통해 신뢰할 수 있는 추가 파트너로 접근을 넓히겠다고 안내한다. 개발자·기업·일반 소비자에게는 피드백과 보호 장치를 다듬은 뒤 제품을 통해 제공할 계획이라고 설명한다. 발표가 났다는 이유만으로 내 계정이나 기존 업무 도구에서 바로 선택할 수 있다고 보면 안 된다. Google은 장기간 이어지는 코딩 작업과 보안 분야의 성능 향상을 강조한다. 이 발표를 내가 쓰는 문..

Python 보안 업데이트: 기존 가상환경의 pip·uv도 갱신하세요

Python 3.15.1·3.14.9·3.13.17이 출시됐습니다. 3.15와 3.14는 긴급 보안 릴리스이며, 3.13은 특별 보안 릴리스입니다. 세 버전에 기본 포함된 pip는 26.2.2로 갱신됐습니다. pip 26.2.2에는 eMudhra/emSign CA 인증서 보안 사고에 대응하기 위한 certifi 2026.10.19가 포함됩니다. Python의 보안 릴리스에서는 하위 호환성 우려로 보통 내장 pip를 갱신하지 않습니다. 3.13은 보안 전용 단계에 막 진입한 상황이라, 이번에는 설치 프로그램을 포함한 특별 릴리스가 제공됐습니다. 기존 가상환경의 pip와 uv도 별도로 최신 버전으로 갱신하세요. macOS용 설치 프로그램에는 사전 출시 버전의 Tk가 사용됐습니다. 이는 macOS 27.0에서..

[TEST] 티스토리 자동발행 LIVE V2 본문 검증

티스토리 자동발행 시스템의 두 번째 공개 검증 글입니다.이번 테스트에서는 TinyMCE 편집기 화면에 입력된 내용뿐만 아니라 실제 Tistory 저장 모델과 공개 페이지 본문까지 정상적으로 동기화되는지 확인합니다.본문 직렬화 검증을 통과한 뒤 정확히 한 번만 공개 발행하며, 공개 URL에서 이 문장이 확인되어야 테스트가 성공한 것으로 처리합니다.

[TEST] 티스토리 자동발행 LIVE 검증

[데이터과정 10일차] — Docker·Jenkins로 AI 서비스를 자동 배포하고 MLOps 구성하기

10일차에는 지금까지 만든 데이터 처리와 AI 모델을 실제로 운영할 수 있는 서비스 형태로 배포하는 방법을 배웠다.앞선 수업에서는 Kafka, FastAPI, 머신러닝, 딥러닝, YOLO 같은 기술을 각각 실습했다.하지만 실제 서비스에서는 단순히 Python 파일을 실행하는 것만으로 끝나지 않는다.서버가 재부팅되더라도 다시 실행되어야 하고,여러 프로그램이 서로 연결되어야 하며,코드가 수정되면 새 버전을 배포해야 하고,AI 모델에 들어오는 데이터가 달라지면 모델을 다시 학습해야 할 수도 있다.이번 수업에서는 이런 문제를 해결하기 위해 다음 기술들을 사용했다.WSL2DockerDocker ComposeJenkinsPortainerMLOpsDrift Detection자동 재학습전체 흐름은 다음과 같았다.개발 ..

[데이터과정 9일차] — YOLOv8과 DeepSORT로 객체 탐지·추적하기

8일차에는 CNN을 이용해 이미지 한 장을 보고 어떤 클래스인지 분류하는 방법을 배웠다.9일차에는 여기서 한 단계 더 나아가 이미지나 영상 안에서 객체가 어디에 있는지 찾고, 영상이 진행되는 동안 같은 객체를 계속 따라가는 방법을 실습했다.이번 수업의 핵심 기술은 두 가지였다.YOLOv8→ 객체 탐지DeepSORT→ 객체 추적전체 흐름은 다음과 같았다.영상 입력→ YOLOv8 객체 탐지→ Bounding Box 생성→ 객체 클래스 확인→ DeepSORT에 탐지 결과 전달→ 객체별 ID 부여→ 프레임이 바뀌어도 같은 객체 추적→ 결과 영상 출력이번 실습을 통해 단순 이미지 분류에서 벗어나 실시간 영상 속 여러 객체를 찾아내고 이동 경로까지 추적하는 컴퓨터 비전 구조를 경험했다.이미지 분류와 객체 탐지는 다..

[데이터과정 8일차] — CNN으로 CIFAR-10 이미지 분류하기

7일차에는 Keras를 이용해 Dense Layer 기반의 딥러닝 신경망을 만들어봤다.8일차에는 여기서 한 단계 더 나아가 이미지 데이터를 처리하는 CNN(Convolutional Neural Network)을 배우고, CIFAR-10 데이터를 이용해 이미지 분류를 실습했다.이번 수업의 전체 흐름은 다음과 같았다.CIFAR-10 데이터 확인→ 이미지 데이터 구조 이해→ 픽셀값 정규화→ CNN 기본 구조→ Convolution Layer→ Pooling Layer→ Flatten→ Dense Layer→ 모델 학습→ 테스트 데이터 평가→ 새로운 이미지 추론이번 실습을 통해 숫자로 정리된 표 데이터뿐 아니라 이미지 자체를 입력으로 받아 AI가 사물을 구분하는 과정을 경험했다.이미지 데이터는 무엇이 다를까?앞..