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๐Ÿ’ป Tech News

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New York Public Library Buttolph Collection์˜ 1880~1920๋…„ ๋ฉ”๋‰ด 5์ฒœ ์ 

๋‰ด์š• ๊ณต๋ฆฝ ๋„์„œ๊ด€์˜ Buttolph Collection์—๋Š” 1880๋…„๋ถ€ํ„ฐ 1920๋…„๊นŒ์ง€์˜ ๋ฉ”๋‰ด 5์ฒœ ์ ์ด ์ˆ˜์ง‘๋˜์–ด ์žˆ๋‹ค. ์ด ๋ฉ”๋‰ด๋“ค์€ ์ดˆ๊ธฐ ๋ ˆ์Šคํ† ๋ž‘ ์‹์‚ฌ์™€ ๋ฏธ๊ตญ ์‚ฌํšŒ ๋ฐ ์Œ์‹ ๋ฌธํ™”๋ฅผ ์ดํ•ดํ•˜๋Š” ๋ฐ ์ค‘์š”ํ•œ ์ž๋ฃŒ์ด๋‹ค. Frank E. Buttolph๊ฐ€ ์ˆ˜์‹ญ ๋…„ ๋™์•ˆ ๋ชจ์€ ๋ฉ”๋‰ด๋“ค์ด ์ด ์•„์นด์ด๋ธŒ์˜ ๊ธฐ๋ฐ˜์„ ์ด๋ฃจ๋ฉฐ, 1880๋…„๋ถ€ํ„ฐ 1920๋…„๊นŒ์ง€์˜ ์‹œ๊ฐ„ ๋ฒ”์œ„ ๋•๋ถ„์— ํ˜„๋Œ€์  ๋ ˆ์Šคํ† ๋ž‘ ์‹์‚ฌ๊ฐ€ ๋“ฑ์žฅํ•˜๋˜ ๊ณผ์ •์„ ์‚ดํŽด๋ณผ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. ๋˜ํ•œ, ์ด ์‹œ๊ธฐ์— ๋Œ€ํ•œ ๋ฉ”๋‰ด๋ฅผ ํ†ตํ•ด ๋‹น์‹œ ๋ฏธ๊ตญ ์‚ฌํšŒ์™€ ์Œ์‹ ๋ฌธํ™”๋ฅผ ์ฝ์–ด๋ณผ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค.

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Claude Code๋กœ ๋‚ด MRI 2์ฐจ ์†Œ๊ฒฌ์„ ๋ฐ›์•„๋ด„

์˜ค๋ฅธ์ชฝ ์–ด๊นจ ํ†ต์ฆ์œผ๋กœ MRI๋ฅผ ๋ฐ›์€ ๊ฒฐ๊ณผ, ๋ณ‘์›์€ ๊ฒฌ๊ฐ‘ํ•˜๊ทผ ํž˜์ค„์˜ ๋ถ€๋ถ„์ธต ํŒŒ์—ด์„ ์ง„๋‹จํ•˜๊ณ  ์น˜๋ฃŒ๋ฅผ ์‹œ์ž‘ํ–ˆ์ง€๋งŒ, Opus 4.8๋กœ ๋‹ค์‹œ ๋ถ„์„ํ•œ ๊ฒฐ๊ณผ๋Š” ํž˜์ค„์ด ์˜จ์ „ํ•˜๋‹ค๊ณ  ํŒ๋‹จํ–ˆ๋‹ค. GPT 5.5 Pro๋Š” ๋ณ‘์› ์น˜๋ฃŒ์˜ ๊ทผ๊ฑฐ๋ฅผ ๋ฌธ์ œ ์‚ผ์•˜๊ณ , MRI ์ž์ฒด๋ฅผ ๋ถ„์„ํ•ด๋ณธ ๊ฒฐ๊ณผ ๊ฒฝ๋„ ์‚ฝ์ž…๋ถ€ ๊ฑด์ฆ์ด์ง€๋งŒ ๋ช…ํ™•ํ•œ ๋ถ€๋ถ„์ธต ๋˜๋Š” ์ „์ธต ํŒŒ์—ด์€ ์—†๋‹ค๊ณ  ๋‚˜์™”๋‹ค. ์ด๋กœ ์ธํ•ด ์˜๋ฃŒ ์ „๋ฌธ๊ฐ€์™€ AI ์ค‘ ๋ฌด์—‡์„ ๋ฏฟ์„์ง€์— ๋Œ€ํ•œ ๋ถˆํ™•์‹ค์„ฑ์ด ๋‚จ์•„ ์žˆ๋‹ค.

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Flock ์นด๋ฉ”๋ผ, ๋ฒˆํ˜ธํŒ์„ ๋„˜์–ด ์‚ฌ๋žŒ๊นŒ์ง€ ์ถ”์ ํ•˜๋ฉฐ ๋น ๋ฅด๊ฒŒ ํ™•์‚ฐ ์ค‘

๋ฏธ๊ตญ ๊ณณ๊ณณ์— ์„ค์น˜๋˜๋Š” Flock Safety ์นด๋ฉ”๋ผ๋Š” ๋ฒˆํ˜ธํŒ ํŒ๋…๊ธฐ๋ฅผ ๋„˜์–ด ์ฐจ๋Ÿ‰ ํŠน์ง•, ์‚ฌ๋žŒ, ์žฅ๋ฉด๊นŒ์ง€ ๊ฒ€์ƒ‰ ๊ฐ€๋Šฅํ•œ ๊ฐ์‹œ ์ธํ”„๋ผ๋กœ ์“ฐ์ด๊ณ  ์žˆ๋‹ค. ์นด๋ฉ”๋ผ๋Š” ์ˆ˜์ •๋œ Android๋ฅผ ์‹คํ–‰ํ•˜๊ณ  ์˜์ƒ์„ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฒ ์ด์Šค๋กœ ๋ณด๋‚ด๋ฉฐ, ์ ‘๊ทผ ๊ถŒํ•œ์ด ์žˆ๋Š” ์‚ฌ์šฉ์ž๋Š” ์ž์—ฐ์–ด ๊ฒ€์ƒ‰์œผ๋กœ ํŠน์ • ๋Œ€์ƒ์˜ ์˜์ƒ์„ ์ฐพ์„ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. ์ผ๋ถ€ ๋„์‹œ์—์„œ๋Š” ๋ณด์•ˆ ์ทจ์•ฝ์ , ๊ฒฝ์ฐฐ์˜ ์‚ฌ์  ์ถ”์ , AI ์˜ค์ธ์‹ ํ”ผํ•ด๊ฐ€ ๋ฐ˜๋ณต๋˜์–ด ์นด๋ฉ”๋ผ์˜ ์„ค์น˜์™€ ๊ณ„์•ฝ์— ๋Œ€ํ•œ ๋…ผ๋ž€์ด ์ผ๊ณ  ์žˆ๋‹ค. Flock ์นด๋ฉ”๋ผ๋Š” ๋ฒˆํ˜ธํŒ ์ธ์‹์— ๊ทธ์น˜์ง€ ์•Š๊ณ  ์ฐจ๋Ÿ‰ ํŠน์ง•์œผ๋กœ๋„ ๊ฒ€์ƒ‰ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์œผ๋ฉฐ, ๋ฏธ๊ตญ ์ „์—ญ์—๋Š” 100,000๋Œ€๊ฐ€ ๋„˜๋Š” ALPR์ด ์„ค์น˜๋ผ ์žˆ๋‹ค.

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Marfa Public Radio๊ฐ€ ๋‹น์‹ ์„ ์ž ๋“ค๊ฒŒ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค

๋งˆํŒŒ ํผ๋ธ”๋ฆญ ๋ผ๋””์˜ค๋Š” ๊ฐ€์„ ๋ฉค๋ฒ„์‹ญ ๋“œ๋ผ์ด๋ธŒ๋ฅผ ๋งž์•„ ์ˆ˜๋ฉด ํŒŸ์บ์ŠคํŠธ๋ฅผ ๋‚ด๋†“์•˜๋‹ค. ์ด ํŒŸ์บ์ŠคํŠธ๋Š” ๋ฐฉ์†ก๊ตญ ์—…๋ฌด ๋ฌธ์„œ๋ฅผ ์ฝ์–ด์ฃผ๋Š” ๋ฐฉ์‹์œผ๋กœ, ์ฒญ์ทจ์ž๋ฅผ ์ž ๋“ค๊ฒŒ ํ•˜๋Š” ํ˜•์‹์ด๋‹ค. ์—ํ”ผ์†Œ๋“œ ์†Œ์žฌ๋Š” FCC ๊ทœ์ • ์ค€์ˆ˜, NPR ์ €๋„๋ฆฌ์ฆ˜ ์œค๋ฆฌ ๊ฐ•๋ น, NPR ์Šคํƒ€์ผ ๊ฐ€์ด๋“œ ๋“ฑ์œผ๋กœ ๊ตฌ์„ฑ๋˜์–ด ์žˆ๋‹ค. ํŒŸ์บ์ŠคํŠธ๋Š” ์ฒญ์ทจ์ž๊ฐ€ ์ž ๋“  ๋’ค ๊นจ์–ด๋‚˜๋ฉด ๋ฐฉ์†ก๊ตญ์— ๊ธฐ๋ถ€ํ•ด ๋‹ฌ๋ผ๋Š” ๋ฉ”์‹œ์ง€๋กœ ์ด์–ด์ง„๋‹ค. ๋ฐฉ์†ก๊ตญ์€ "๋ฌธ์ž ๊ทธ๋Œ€๋กœ ์ž ๋“ค์ง€ ์•Š๋Š”๋‹ค"๊ณ  ์†Œ๊ฐœ๋˜๋ฉฐ, 24/7 ์šด์˜๋œ๋‹ค.

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KIDS Act, ์˜จ๋ผ์ธ ์ ‘์†์— ์—ฐ๋ น ํ™•์ธ์„ ์š”๊ตฌํ•˜๊ฒŒ ๋จ

๋ฏธ๊ตญ ์˜ํšŒ๋Š” KIDS Act๋ฅผ ๋‹ค์Œ ์ฃผ ์•ˆ์— ํ‘œ๊ฒฐํ•  ๊ณ„ํš์ด๋‹ค. ์ด ๋ฒ•์•ˆ์€ KOSA ๊ฐœ์ •์•ˆ๊ณผ ์—ฌ๋Ÿฌ ์ธํ„ฐ๋„ท ๊ทœ์ œ๋ฅผ ํฌํ•จํ•˜๋ฉฐ, ์›น ํƒ์ƒ‰, ๋น„๊ณต๊ฐœ ๋ฉ”์‹œ์ง•, ์˜จ๋ผ์ธ ๋ฐœ์–ธ์— ๋Œ€ํ•œ ์ƒˆ๋กœ์šด ์ œ์•ฝ์„ ๋งŒ๋“ค ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. ์„œ๋น„์Šค๋งˆ๋‹ค ๋‹ค๋ฅธ ์—ฐ๋ น ๊ฒŒ์ดํŠธ ๊ธฐ์ค€์ด ๊ฒฐํ•ฉ๋˜๋ฉด ํ”Œ๋žซํผ์˜ ๋ฒ•์  ์œ„ํ—˜์ด ์ปค์ง€๊ณ , ๊ฒฐ๊ณผ์ ์œผ๋กœ ์ „์ฒด ์ด์šฉ์ž์—๊ฒŒ ๋” ๊ฐ•ํ•œ ์—ฐ๋ น ํ™•์ธ์ด ์ ์šฉ๋  ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ์ด ์žˆ๋‹ค. KOSA ์กฐํ•ญ์€ ์ด์šฉ์ž๊ฐ€ 13์„ธ ๋ฏธ๋งŒ ์•„๋™ ๋˜๋Š” 13~16์„ธ ์ฒญ์†Œ๋…„์ž„์„ ์•Œ์•˜๊ฑฐ๋‚˜ ์•Œ์•˜์–ด์•ผ ํ•˜๋Š” ๊ฒฝ์šฐ ์—ฌ๋Ÿฌ ์˜๋ฌด๋ฅผ ๋ถ€๊ณผํ•˜๋ฉฐ, ์‹ ๋ถ„์ฆ ์ œ์ถœ์ด๋‚˜ ์–ผ๊ตด ์Šค์บ” ๊ธฐ๋ฐ˜ ์—ฐ๋ น ์ถ”์ • ๋“ฑ์ด ํ™•๋Œ€๋  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค.

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๐Ÿ“Š Stock

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๐Ÿ‡ฐ๐Ÿ‡ท ํ•œ๊ตญ ์‹œ์žฅ

KOSPI
8,264.56+146.65 (+์ƒ์Šน)
KOSDAQ
912.67+61.30 (+์ƒ์Šน)

๐Ÿ‡บ๐Ÿ‡ธ ๋ฏธ๊ตญ ์‹œ์žฅ

S&P 500
7,354.02-3.47 (-0.05%)
NASDAQ
25,297.62-60.98 (-0.24%)
DOW
51,876.11-44.49 (-0.09%)

๐Ÿ’ฑ ํ™˜์œจ

USD/KRW
1,544.306.80
JPY/KRW
954.454.17
EUR/KRW
1,758.347.90

๐Ÿช™ ์•”ํ˜ธํ™”ํ

BTC
$59,472(โ‚ฉ91,843,156)-0.77%
ETH
$1,565(โ‚ฉ2,416,189)-0.33%

๐Ÿ”ฅ ์ƒ์Šน TOP

1.๊ธˆํ˜ธ๊ฑด์„ค์šฐ
26,000+30.00%
2.๋‹ค์Šค์ฝ”
4,465+29.99%
3.๊ธˆํ˜ธ์ „๊ธฐ
1,098+29.94%
4.๊ธˆํ˜ธ๊ฑด์„ค
8,610+29.86%
5.๋กฏ๋ฐ์†ํ•ด๋ณดํ—˜
2,245+29.84%

๐ŸงŠ ํ•˜๋ฝ TOP

1.์ง„ํฅ๊ธฐ์—…์šฐB
1,420-17.20%
2.์‹ ํ•œ ์ธ๋ฒ„์Šค 2X ์ฝ”์Šค๋‹ฅ 150 ์„ ๋ฌผ ETN
1,720-17.11%
3.์ง„ํฅ๊ธฐ์—…2์šฐB
4,130-16.40%
4.๋Œ€์‹  ์ธ๋ฒ„์Šค 2X ์ฝ”์Šค๋‹ฅ 150 ์„ ๋ฌผ ETN
1,726-16.01%
5.๋ฏธ๋ž˜์—์…‹ ์ธ๋ฒ„์Šค 2X ์ฝ”์Šค๋‹ฅ150 ์„ ๋ฌผ ETN
1,705-16.01%

๐Ÿ  Real Estate

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๐Ÿ“Š ์‹ค๊ฑฐ๋ž˜ ๋ณ€๋™ (2026-06-29)

โ–ฒ ์ƒ์Šน 28๊ฑดโ–ผ ํ•˜๋ฝ 21๊ฑด

์ƒ์Šน 28๊ฑด / ํ•˜๋ฝ 21๊ฑด

๐Ÿ“ˆ ๊ฒฝ์ œ์ง€ํ‘œ

๊ฒฝ์ œ์ง€ํ‘œ

ํ•œ๊ตญ์€ํ–‰ ๊ธฐ์ค€๊ธˆ๋ฆฌ: 2.5(+0.00%) / ์ฃผํƒ๋งค๋งค๊ฐ€๊ฒฉ์ง€์ˆ˜(์•„ํŒŒํŠธ): 101.415(+0.25%) / ์ฃผํƒ์ „์„ธ๊ฐ€๊ฒฉ์ง€์ˆ˜(์•„ํŒŒํŠธ): 101.658(+0.41%)

๐Ÿ† ์ธ๊ธฐ ์•„ํŒŒํŠธ ๋žญํ‚น

1.์žฅ์œ„ํ‘ธ๋ฅด์ง€์˜ค๋งˆํฌ์›
2.๋“œํŒŒ์ธ์•„๋ฅดํ‹ฐ์•„
3.์„ฑ๋ณต์—ญ๋กฏ๋ฐ์บ์Šฌ๊ณจ๋“œํƒ€์šด
4.๋งค๊ต์—ญํ‘ธ๋ฅด์ง€์˜คSKVIEW
5.๋™ํƒ„์—ญ๋กฏ๋ฐ์บ์Šฌ
6.๋ฒฝ์ ๊ณจ๋‘์‚ฐํ•œ์‹ ์šฐ์„ฑ
7.ํž์Šคํ…Œ์ดํŠธ์˜ํ†ต
8.๋”์ƒต๊ฒ€๋‹จ๋ ˆ์ดํฌํŒŒํฌ(AB22BL)
9.eํŽธํ•œ์„ธ์ƒ์ˆ˜์ง€
10.ํŽœํƒ€ํž์ฆˆ๋”๋ธ”์œ 1๋‹จ์ง€

๐Ÿ“ ์ธ๊ธฐ ์ง€์—ญ ๋žญํ‚น

1.์„œ์šธํŠน๋ณ„์‹œ ์„ฑ๋ถ๊ตฌ
2.์„œ์šธํŠน๋ณ„์‹œ ๋™์ž‘๊ตฌ
3.๊ฒฝ๊ธฐ๋„ ์šฉ์ธ์‹œ
4.๊ฒฝ๊ธฐ๋„ ์ˆ˜์›์‹œ
5.๊ฒฝ๊ธฐ๋„ ํ™”์„ฑ์‹œ
6.์ธ์ฒœ๊ด‘์—ญ์‹œ ์„œ๊ตฌ
7.๊ฒฝ์ƒ๋ถ๋„ ๊ฒฝ์‚ฐ์‹œ

๐Ÿข ์ „์›”์„ธ ํ˜„ํ™ฉ

์ „์›”์„ธ ํ˜„ํ™ฉ

์ „์„ธ 739๊ฑด / ์›”์„ธ 709๊ฑด

๐Ÿ™๏ธ ์˜คํ”ผ์Šคํ…”

์˜คํ”ผ์Šคํ…” ๋งค๋งค 120๊ฑด

120๊ฑด ๊ฑฐ๋ž˜

๐Ÿ“ฐ ๋ถ€๋™์‚ฐ ๋‰ด์Šค

์ฃผ์‹ ํŒ”์•„ ๋™ํƒ„ ์ง‘ ์‚ฐ ๋ˆ ์ผ๋…„์ƒˆ 9๋ฐฐ ์ฆ๊ฐ€ '๋˜˜๋˜˜ํ•œ ํ•œ ์ฑ„' ๋” ๋ชฐ๋ฆฌ๋Š” ์ฆ์‹œ ์ฐจ์ต
"์„ธ๊ธˆ์œผ๋ก  ์ง‘๊ฐ’ ๋ชป ์žก์•„ ๋ณด์œ ์„ธ ์˜ฌ๋ฆฌ๋ฉด ๋น„์ˆ˜๋„๊ถŒ๋งŒ ๋” ํ•˜๋ฝ"
ํ˜„๋Œ€์—”์ง€๋‹ˆ์–ด๋ง, ์„œ์šธ์‹œ ์ทจ์•ฝ๊ณ„์ธต ๋…ธํ›„์ฃผํƒ 40๊ฐ€๊ตฌ ์ง‘ ์ˆ˜๋ฆฌ ์ง€์›
IPARKํ˜„์‚ฐ, KCC์™€ ์‹œ๊ทธ๋‹ˆ์ฒ˜ ์ปฌ๋Ÿฌ ๊ตฌ์ถ• ๋ธŒ๋žœ๋“œ ํ’ˆ์งˆ ๊ด€๋ฆฌ ๊ฐ•ํ™”
"์จ๋ฐ‹ ์ž…์ฃผ๋ฏผ์€ ํŠน๋ณ„ํ•˜๋‹ค".๋Œ€์šฐ๊ฑด์„ค, ํ•˜์ด์—”๋“œ ๋ผ์ดํ”„ ์„œ๋น„์Šค ๋ณธ๊ฒฉํ™”
๊ตฌ๋ฆฌ์—ญ ํ•˜์ด๋‹ˆํ‹ฐ ๋ฆฌ๋ฒ„ํŒŒํฌ, ์ž„์˜๊ณต๊ธ‰ ์ฒญ์•ฝ ๊ด€์‹ฌ ์ด์–ด์ ธ ํ‰๊ท  12.65๋Œ€ 1
IPARKํ˜„๋Œ€์‚ฐ์—…๊ฐœ๋ฐœ, KCC์™€ ์•„์ดํŒŒํฌ ์ƒ‰์ฑ„ ๊ธฐ์ค€ ํ‘œ์ค€ํ™”
์„œ์šธ ๋ถ์ฐฝ๋™ ์šฉ์ ๋ฅ ยท๋†’์ด๊ทœ์ œ ์™„ํ™” "๋„๋ณด๊ด€๊ด‘ ์ค‘์‹ฌ์ง€๋กœ"
'์ผ์ƒ์— ๋ฌธํ™”์™€ ์ทจํ–ฅ ๋”ํ•œ๋‹ค' ๋Œ€์šฐ๊ฑด์„ค, '์จ๋ฐ‹ ์ปฌ์ฒ˜ ์‚ด๋กฑ' ์šด์˜
ํŠธ๋žจ ์‹œ๋Œ€ ๋Œ€๋น„ SR, ์šด์ „๋ฉดํ—ˆ ์ผ๋ฐ˜์ธ ๊ต์œก์ƒ ๋ชจ์ง‘
KCC๊ฑด์„ค, ํ†ตํ•ฉ ํ”Œ๋žซํผ '์Šค์œ—์˜จ' ๊ณต๊ฐœ ๊ฐ€์‚ฌยท์„ธํƒยท์Šค๋งˆํŠธํ™ˆ ํ•œ ๋ฒˆ์—
IPARK, KCC์™€ ์ƒ‰์ฑ„ ๋งค๋‰ด์–ผ ๋งŒ๋“ ๋‹ค ์ƒ‰์•ฝ์žยท๊ณ ๋ น์ž ๊ธธ ์ฐพ๊ธฐ ์‰ฝ๊ฒŒ
DL์ด์•ค์”จ, ๋ชฉ๋™6๋‹จ์ง€ '์•„ํฌ๋กœ' ์ง“๋Š”๋‹ค 1์กฐ2868์–ต์› ์žฌ๊ฑด์ถ• ์ˆ˜์ฃผ
7์›” ์ „๊ตญ ๋ถ„์–‘์˜ˆ์ • 2๋งŒ9671๊ฐ€๊ตฌ ์ „๋…„ ๋™์›” ๋Œ€๋น„ 30%
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๊ธˆํ˜ธ๊ฑด์„ค, ๋กฏ๋ฐ์น ์„ฑ์Œ๋ฃŒ์™€ ์˜จ์—ด์งˆํ™˜ ์˜ˆ๋ฐฉ MOU ๊ฑด์„คํ˜„์žฅ ๊ทผ๋กœ์ž ๊ฑด๊ฐ• ๋ณดํ˜ธ ๋‚˜์„œ
"์‹ ๋ถ„๋‹น์„  ์—ญ์„ธ๊ถŒ" SK์—์ฝ”ํ”Œ๋žœํŠธ, ์šฉ์ธ ์ˆ˜์ง€์‚ผ์„ฑ2์ฐจ ์žฌ๊ฑด์ถ•์‚ฌ์—… ์ˆ˜์ฃผ
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LH, ์ธต๊ฐ„์†Œ์Œ ์ฒดํ—˜๊ต์œก ์ƒ์‹œ ์šด์˜ ๋ฐฐ๋ ค ๋ฌธํ™” ํ™•์‚ฐ
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์„ฑ๋‚จ๋‚™์ƒ์ง€๊ตฌ ์ฒซ ๋ถ„์–‘ DL์ด์•ค์”จ 'eํŽธํ•œ์„ธ์ƒ ๋ถ„๋‹น ํผ์ŠคํŠธ๋นŒ๋ฆฌ์ง€' 7์›” ๋ถ„์–‘ ์˜ˆ์ •
ํšŒ๊ณ„๋ฒ•์ธ ๋ฒ ์œจ, ์ ˆ๊ฐ•๋Œ€ ํ•œ๊ตญ๊ด€ ์ž๋ฌธ ํŒŒํŠธ๋„ˆ ์ฐธ์—ฌ ํ•œยท์ค‘ ์ง„์ถœ ํ†ตํ•ฉ ์ž๋ฌธ ์ง€์›
์ˆ˜์ธ๋ถ„๋‹น์„  ์ƒํ™œ๊ถŒ '์˜ค๋ชฉ์ฒœ์—ญ ๋”๋ฆฌ๋ธŒ', 29์ผ ์ž„์˜๊ณต๊ธ‰ ์‹ค์‹œ
DL์ด์•ค์”จ, 1.3์กฐ์› '๋ชฉ๋™6๋‹จ์ง€' ์‹œ๊ณต์‚ฌ ์„ ์ • ์˜ฌํ•ด ์ฒซ๋งˆ์ˆ˜๊ฑธ์ด ์ˆ˜์ฃผ
7์›” ์ „๊ตญ ๋ถ„์–‘ ์˜ˆ์ • 2๋งŒ9671์„ธ๋Œ€ ์ „๋…„ ๋™์›” ๋Œ€๋น„ 30%
7์›” ์ „๊ตญ 3๋งŒ๊ฐ€๊ตฌ ๋ถ„์–‘ ์˜ˆ์ • ์ธ์ฒœยท๊ฒฝ๊ธฐ ๋Œ€๋‹จ์ง€ ์ง‘์ค‘
DL์ด์•ค์”จ, 1.2์กฐ ๊ทœ๋ชจ '๋ชฉ๋™6๋‹จ์ง€' ์ˆ˜์ฃผ ๋ชฉ๋™ ์ฒซ ํ•˜์ด์—”๋“œ ๋‹จ์ง€ ์กฐ์„ฑ
7์›” ์ „๊ตญ ์•„ํŒŒํŠธ 2๋งŒ9671๊ฐ€๊ตฌ ๋ถ„์–‘ ์˜ˆ์ • ์ „๋…„ ๋™๊ธฐ 30%
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๐Ÿค– AI Agent

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Safety in Self-Evolving LLM Agent Systems: Threats, Amplification, and Case Studies

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Semantic Early-Stopping for Iterative LLM Agent Loops

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Securing LLM-Agent Long-Term Memory Against Poisoning: Non-Malleable, Origin-Bound Authority with Machine-Checked Guarantees

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Emergent Relational Order in LLM Agent Societies: From Collective Affect to Authority Stratification

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Forget to Improve: On-Device LLM-Agent Continual Learning via Budget-Curated Memory

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