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고유가 피해지원금 대상별 지급액 비교 및 신청조건·지급기준·사용처 고유가 피해지원금은 유가 상승으로 인한 생활 부담을 줄이기 위해 정부·지자체가 지급하는 생활안정형 지원금입니다.운영 방식은 지역과 정책 시기에 따라 조금씩 달라질 수 있지만, 일반적으로는 우선지원 대상(취약계층)과 일반 국민 대상 지원으로 나누어 운영됩니다.지원 제도의 기본 구조지원금은 크게 다음과 같이 구분됩니다.구분대상1차 우선지원기초생활수급자, 차상위계층, 한부모가족2차 일반지원소득 하위 70% 일반 국민지역 추가지원비수도권·인구감소지역 추가 지원즉, 단순히 “전 국민 지급” 개념이 아니라소득 수준건강보험료가구 구성자산 규모거주 지역등을 함께 고려하는 구조입니다.1차 우선지원 대상우선지원 대상은 사회적 취약계층 중심입니다.포함 대상기초생활수급자차상위계층한부모가족특징일반 국민보다 먼저 신청 가능지급 .. 2026. 5. 5.
5월 황금연휴 여행 준비 끝! 전국 축제 일정 한눈에! 알뜰 여행 완벽 가이드 5월은 어린이날, 황금연휴, 따뜻한 날씨까지 겹치면서 국내 여행과 지역축제가 가장 활발한 시기입니다.수도권 & 강원권 – 가족·체험 중심 축제특징: 어린이·가족 체험형 + 접근성 최고서울·경기·인천서울어린이정원 페스티벌 (5.5 ~ 5.18)파주출판도시 어린이 책잔치 (5.2 ~ 5.5)포천 반려동물 봄 관광축제 (5.2 ~ 5.5)안산 국제거리극축제 (5.2 ~ 5.5)여주 도자기축제 (5.1 ~ 5.10)이천 도자기축제 (4.24 ~ 5.5)인천·강원연천 구석기 축제 (5.2 ~ 5.5)원주 한지문화제 (5.1 ~ 5.5)👉 추천 포인트어린이날 중심 가족 여행 최적수도권 → 당일치기 가능체험형 콘텐츠 풍부 (도자기, 공연, 교육)충청권 – 전통 + 자연 + 힐링특징: 역사·문화·농업 체험충청남도아산.. 2026. 5. 4.
Ralph Loop가 바꾼 개발 패러다임: 프롬프트는 끝났다 AI가 끝까지 만든다 Codex CLI 최신 버전에 /goal 실제 추가됨이 확인됩니다./goal = Codex 내부에 Ralph loop를 내장한 기능한 번 목표 주면 완료될 때까지 자동 반복종료 조건목표 달성또는 token budget 초과→ Codex CLI 0.128.0부터 /goal 도입→ “goal을 설정하면 완료될 때까지 loop를 계속 수행”Ralph loop = 이제 “Codex 내부 기능”이 됨기존 (과거 구조)사람이 계속 지시step-by-step prompt상태 유지 어려움현재 (goal 기반)Codex 내부에서 자동으로 이 구조 수행[Goal] ↓[Plan] ↓[Implement] ↓[Test / Execute] ↓[Evaluate] ↓[Fix / Improve] ↺ 반복핵심 변화👉 “pr.. 2026. 5. 3.
AI 공격 시대 대응 전략: 해커 수준 도달 GPT-5.5가 바꾼 보안 패러다임 GPT-5.5 vs 미토스(Mythos)“AI가 해커 수준까지 왔다?” — 보안 관점에서 반드시 이해해야 할 핵심무엇이 실제로 일어난 것인가최근 보도는 단순한 AI 성능 경쟁이 아닙니다. 핵심은 다음 한 문장으로 정리됩니다.“AI가 취약점 탐지 → 공격 코드 작성 → 침투 시나리오 수행까지 자동화 가능한 수준에 도달했다”영국 AI 안전연구소(AISI)가 CTF 기반 테스트 수행평가 대상GPT-5.5앤트로픽의 Mythos(미토스)결과CTF 고난도 문제GPT-5.5: 71.4%미토스: 68.6%실전형 침투 시나리오GPT-5.5: 2/10 성공미토스: 3/10 성공즉,정형 문제(CTF) → GPT-5.5 강점복합 공격 흐름(TLO) → 미토스 약간 우세핵심 의미 – “이미 공격을 한다”가 아니라 “할 수 있는.. 2026. 5. 2.
LLM 데이터 유출, 보내기 전에 보호하라: OpenAI Privacy Filter 보안 전략 OpenAI Privacy Filter 전체 구조개념 재정의 – “오픈소스” vs “오픈웨이트”먼저 정확히 짚고 가야 할 포인트입니다.용어 구분구분의미오픈소스코드 + 모델 + 학습 방식 공개오픈웨이트모델 가중치만 공개OpenAI Privacy Filter는 오픈웨이트 모델 + Apache 2.0 라이선스즉실행 가능수정 가능상업적 사용 가능❗ 하지만 학습 데이터/전체 파이프라인은 미공개모델 구조 및 기술적 특징핵심 구조Token Classification 기반 PII 탐지 모델입력 텍스트 → 토큰 분할 → 각 토큰에 PII 라벨링 → span 재구성 → 마스킹주요 스펙총 파라미터: 1.5B활성 파라미터: ~50M (MoE 구조)최대 컨텍스트: 128K tokens성능: F1 ≈ 96% (PII-Maskin.. 2026. 5. 1.
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