4월 1일 뉴스레터 입니다!🌸 𝐆𝐄𝐓 𝐈𝐓 by GDG on Campus HUFS |
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안녕하세요 구독자 님, 항상 불행한 하루가 되길 바랍니다!
사실 만우절 농담이고, 봄에 피는 꽃을 만끽하시길 바랍니다! |
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2026/04/01 오늘의 목차
🧾 딸깍 설문: 당신의 유머코드는 무엇입니까?
🧾 레드스톤으로 논리회로 만들기
🧾 교수님을 컴퓨터에 넣어.
🧾 인터뷰: 코어멤버 김민수님
🧾 개발행사 보러가기 |
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지난 설문에는 본인의 음악 취향과 관련하여 진행했는데요. 관련 구독자 분들의 음악 취향은 무엇인지 한번 알아봅시다! |
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이번에는 해외 팝과 밴드 관련 부분에서 정확히 4대 4가 나오는 것을 알게 되었습니다! 혹시 뉴스레터를 구독하시는 분들을 어디선가 보게 된다면 한번 음악 취향을 물어보면 어떨까요?
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당신의 유머코드는 무엇입니까?(다중 선택 가능)
아래 밑줄친 부분을 클릭하면 이동됩니다! |
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이번 설문이 만족스럽거나,
다른 주제를 추천하고 싶다면
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📰 2026-03-IT | 🤔오늘은 무슨 글일까요? |
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아마 요즘 대학생들이라면 알만한 게임인 마인크래프트라는 게임이 있습니다. 여기 게임에는 레드스톤이라는 광석 물질이 있는데요. |
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이 물질은 간단히 말하자면 신호를 주면 켜지고, 신호가 없으면 꺼지는 특성을 가지고 있습니다. 그래서 이 물질을 활용하여 갖가지 기계를 만드는 모습을 유튜브를 통해 쉽게 볼 수 있는데요.
이번에는 한번 이 레드스톤으로 우리의 컴퓨터 밑바닥인 논리회로를 어떻게 구현하는지 한번 알아봅시다.
레드스톤으로 논리회로 만들기
이미 레드스톤으로 간단한 논리회로 만드는 영상, 글들은 많이 있어서 이 회로가 왜 가능한 것인지 보겠습니다. 시각화를 위해 아래 사진처럼 블록 설명을 해놓았으니 혹시 회로를 보다가 모르겠다면 아래 사진들을 참고하면 됩니다. |
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not, or 게이트(nor 게이트)
먼저 가장 간단하게 만들 수 있는 게이트입니다.
not 게이트를 살펴보면 횃불의 역할을 알 수 있습니다. |
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횃불을 통해 들어온 값의 정 반대 값을 보냄을 알 수 있죠.
다음으로 or 게이트입니다. |
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or 게이트를 통해 두 입력을 선으로 연결해서 합치면 최소 한 곳에서 신호가 올 경우 출력에도 신호가 오게 됩니다.
그리고 이를 응용하여 or 게이트에서 마지막에 not 게이트를 연결하면 nor게이트를 만들 수 있게 됩니다. |
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그러면 다음으로 and 게이트는 어떻게 구현되는지 알아봅시다.
and 게이트(+ nand 게이트)
and 게이트는 다음과 같습니다. |
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이렇게 보면 무슨 소리인가 싶지만, 이 사진을 일일히 뜯어서 보면 다음과 같습니다.
i(위) and i(아래) = not((not i(위)) or (not i(아래)))
여기서 위 i를 x라 하고, 아래 i를 y라 하면 다음과 같은 식을 볼 수 있습니다.
x and y = not((not x) or (not y))
이 식을 보면 아마 다들 들어는 봤을 드모르간 법칙이 떠오르실텐데요. 레드스톤을 활용한 회로에서는 and게이트가 직접적으로 없고 오직 not과 or만 사용 가능하기에 드모르간 법칙을 이용하여 회로를 작성한 것이라 보면 됩니다.
그리고 여기서 연계하여 맨 뒤 not 게이트를 제거하면 nand게이트는 다음과 같이 만들 수 있음을 알게 됩니다. |
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xor 게이트
이제 어쩌면 레드스톤으로 구현 가능한 기본적인 논리 게이트 중에 가장 복잡해 보이는 xor 게이트를 보겠습니다. 일단 xor 게이트를 간략히 이야기하자면 다음과 같습니다.
두 입력의 값이 다르다면 1, 같다면 0을 출력하는 게이트
그래서 이 xor 게이트는 다음과 같이 만들어짐을 알 수 있습니다.
(참고로 tt와 ts둘다 있지만, 한 블럭에 두 횃불이 있는 것이므로 결론적으로 not의 not이 아니고 not하나만 있는 거라 보면 됩니다.)
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이 회로를 표현 식으로 나타내보면 위 i=x, 아래 i=y라 하면,
x xor y = (not ((not x) or not(not x or not y))) or (not ((not y) or not (not x or not y)))입니다.
이렇게 보면 꽤 복잡해보이는데, not(not x or not y) = x and y와 같음을 이전에 확인했으므로 다음과 같이 줄일 수 있습니다.
(not ((not x) or not(not x or not y))) or (not ((not y) or not (not x or not y))) = (not ((not x) or (x and y))) or (not ((not y) or (x and y)))
xor 게이트 식 최적화하기
이렇게 인터넷의 정보를 통해 xor 식이 이렇다는 것을 알았지만, 사실 (not ((not x) or (x and y))) or (not ((not y) or (x and y))) 이 식을 더 줄여볼 수 있습니다. 논리회로에서는 게이트 수를 줄이는 것이 최적화하는 길이거든요.
그래서 조금 더 줄여보면 다음과 같습니다.
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not((not x) or (x and y)) (왼쪽 식)
- 드모르간 법칙 적용 not(x or y) = x and y ⇒ x and not (x and y)
- 드모르간 법칙 적용 x and (not x or not y)
- 분배 법칙 적용 (x and not x) or (x and not y)
- x and not x = 0 이므로 0 or (x and not y)
- 0 or (x and not y)의 경우 0 or이 있으나 없으나 동일하므로 0 or을 제거하면 x and not y
-
not ((not y) or (x and y)) (오른쪽 식)
1번과 같은 전개를 통해 not x and y가 나오게 됩니다.
-
1번과 2번을 or로 합치면
(x and not y) or (not x and y)가 나오게 됩니다.
다만 별도로 마인크래프트의 회로짜는 특성 상 편의를 위해 and 대신 회로에 not과 or만 된다고 보면 다음과 같이 나타납니다.
not(not x or y) or not(x or not y)
그리하여 이를 기반으로 회로를 짜보면 다음과 같이 나옵니다. |
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너무 비효율적인가?
그래서 위의 사진을 보면 우리는 식을 최적화했지만, 실전에서는 비효율적임을 알 수 있게 됩니다. 사실 상 게이트(or, not)를 거친다고 레드스톤 신호의 속도가 느려지는 것은 아니라보기 때문에, 결국 비용을 판단하게 될텐데, 레드스톤의 갯수가 원래 xor 게이트는 13개, 바로 위 이론 상 최적화한 xor 게이트는 21개가 사용되거든요.
전공 수업에서 알게되는 논리회로와 마인크래프트의 레드스톤 회로의 관점이 달라서 결국 정답이 이론과 달라짐을 알게되었습니다.
마무리
어쩌면 지루할지도 모르는 논리회로를 마인크래프트 레드스톤 회로라는 관점으로 작성해봤습니다.
이를 토대로 컴퓨터 구조 속 들어가는 CPU와 RAM 등을 구현해보면 어떨까 싶었지만 그 부분은 너무 복잡해져버리기 때문에 이번엔 이렇게 해보았습니다.
여러분들의 게임에도 이런 0과 1의 신호를 보낼 수 있는 무언가가 있다면 한번 해보는 것은 어떨까요? |
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전공 수업을 듣거나, 늦은 밤 과제나 과제연구를 하다 보면 숨이 턱 막히는 순간이 있습니다. 그럴 때 한 번쯤 이런 생각 들지 않으셨나요?
“교수님이 옆에서 모르는 걸 바로바로 알려주시면 얼마나 좋을까?”
“교수님 기준에 맞춘 피드백을 바로 받을 수 있다면 어떨까?”
누구나 한 번쯤 해보셨을 겁니다.
그런데 이제는 단순한 상상에 그칠 필요가 없습니다! 오늘은 여러분의 PC 안에 ‘나만의 전담 교수님’을 만들어주는, 최근 아주 핫하고 흥미로운 도구를 하나 소개해 드리겠습니다. |
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이미 눈치챈 분들이 많으시겠지만, 오늘 소개할 도구는 바로 오픈 클로(OpenClaw)입니다. 😎
오픈클로는 로컬에서 외부 서비스와 연결해 실제 작업까지 수행하는 오픈소스 AI 에이전트입니다.
이미 다양한 환경에서 업무 자동화에 활용되고 있으며, 대표적으로는 이메일·일정 브리핑이나 태스크 분리 처리 같은 비즈니스 자동화와 개발 영역에서는 GitHub 배포 파이프라인 구성, 코드 리뷰·로그 모니터링 등으로 확장되고 있습니다.
여기에 콘텐츠 기획과 IoT 제어까지 더해지며 단순한 보조 도구를 넘은 일상으로까지 자연스럽게 스며들고 있죠.
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남들과 똑같은 AI가 지겨웠다면
다른 사람들도 나와 똑같이 사용하는 AI가 지겹지는 않으셨나요?
오픈클로의 가장 큰 매력은 나만의 캐릭터와 지식을 가진 AI를 직접 만들고, 매번 새롭게 역할을 설명할 필요 없이 어제의 대화 맥락과 페르소나를 오늘 그대로 이어나갈 수 있다는 거죠.
ChatGPT나 Claude와 같은 범용 AI도 역할이나 맥락을 어느 정도 지속해서 반영할 수 있지만, 보통 대화 기반으로 점진적으로 쌓이거나 별도의 설정을 통해 간접적으로 관리됩니다.
그러나, 오픈클로는 다릅니다.
SOUL.md 라는 설정 파일에 AI의 성격, 전문 분야, 말투, 행동 규칙 등을 한 번만 적어두면 그 설정을 시스템 단위에서 그대로 일관되게 유지합니다.
예를 들어 “경영수학을 가르치는 깐깐한 산업공학 교수”라는 페르소나를 부여해두면, 매번 새로 설명하지 않아도 언제든 같은 기준과 말투로 일관된 응답을 받을 수 있죠
언제든 나만의 24시간 과외 선생님이나 스터디 파트너, 코딩 튜터를 만들어 대화할 수 있답니다!
내 컴퓨터에 모셔 온 AI 교수님, 어떻게 사용할까?
교수님 캐릭터를 만들어 내 컴퓨터에 넣었다면, 이 교수님을 어떻게 사용하는 것이 좋을까요?
1:1 전담 밀착 지도 교수님 (with 역질문)
SOUL.md에 지금 수강 중인 수업의 교수님이나, 당장 피드백이 필요한 상황에 알맞은 교수님의 스타일을 이식해 보세요
디스코드에 "교수님, 경영수학에서 선형계획법이 이해가 안 가요."라고 물어보면, '실생활 비유로 먼저 설명하고, 기술적 정의를 덧붙인다'는 사용자의 설정에 맞춰 완벽한 눈높이 설명을 받을 수 있습니다.
여기에 '역질문' 설정을 더하면 효과는 배가됩니다.
단순히 정답만 읊어주는 것을 넘어, "그렇다면 이 상황에서 변수가 하나 더 늘어나면 어떻게 될까요?"처럼 교수님이 역으로 질문을 던지도록 만들어 깊이 있는 토론을 진행할 수 있습니다.
지치지 않는 시험 출제 위원 교수님
시험 기간 실제 교수님께 예상 문제를 내달라고 조를 순 없지만, 오픈클로 교수님에겐 가능합니다.
내 PC에 저장된 시험 범위 PDF를 지정해 주고 퀴즈 출제와 오답 노트 정리를 부탁해 보세요.
'정답을 맞히면 난이도를 올리고, 3번 연속 틀리면 기초 개념을 다시 짚어준다.'와 같이 상세한 규칙을 적어두면, 나만의 1:1 맞춤형 튜터가 탄생합니다.
전공 불문, 내 입맛대로 꾸리는 교수진
내 컴퓨터 안의 교수님은 내 전공에만 국한될 필요가 없습니다.
내가 쓴 논문 초안을 매섭게 비판해 주는 '깐깐한 랩실 지도교수',
에러 코드를 던져주면 어디를 고쳐야 할지 힌트만 넌지시 알려주는 '츤데레 실습 조교' 등
상상하는 모든 형태의 교육자를 내 컴퓨터 안에 마음대로 만들어 보세요!
직접 만들어보기: 5분 컷✂️ 세팅 가이드
Step 1. 사전 준비 및 설치
먼저 컴퓨터에 Node.js가 설치되어 있어야 합니다. (공식 홈페이지에서 쉽게 다운로드할 수 있습니다).
설치가 끝났다면 터미널(맥)이나 PowerShell(윈도우)을 열고 아래 명령어를 입력해 주세요.
npm i -g openclaw
설치가 완료되면 아래 명령어로 오픈클로를 실행합니다.
openclaw start
Step 2. SOUL.md에 영혼 불어넣기
설치 후 openclaw start를 실행하면 ~/.openclaw/workspace/ 경로가 생성되며, 일반적으로 SOUL.md 파일도 함께 만들어집니다. 만약 파일이 보이지 않는다면, 동일한 경로에 직접 생성해도 정상적으로 사용할 수 있습니다.
이 파일을 열어 아래처럼 규칙을 작성해 주세요. 이것이 AI의 성격이 됩니다. |
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Step 3. 메신저 연결 및 챗 시작!
오픈클로를 실행하면 초기 설정 과정에서 메신저 연동을 진행할 수 있습니다.
디스코드 봇을 사용하려면 Discord Developer Portal에서 봇을 생성한 뒤, Bot Token을 발급받아 설정에 입력해 주세요. (봇 생성 → 토큰 복사 → 오픈클로 설정에 입력)
설정이 끝난 후, 디스코드 채널에서 메시지를 보내면 방금 만든 ‘김교수’ 페르소나가 그대로 응답하기 시작합니다.
시작하기 전 꼭 알아둬야 할 팁 💡
실행 환경은 항상 ON
오픈클로는 '내 기기'에서 돌아갑니다. 따라서 외부에서 디스코드 등으로 접근하려면 해당 기기가 켜져 있고 프로그램이 실행 중이어야 합니다.
만약 24시간 언제든 대화하고 싶다면 남는 노트북이나 라즈베리파이 같은 상시 구동 가능한 환경에 세팅해 두는 것을 추천합니다!
작업 폴더와 권한 설정은 신중하게
오픈클로는 로컬 환경의 파일을 읽고 활용할 수 있습니다.
특히 샌드박싱이 꺼져 있는 경우, workspace 외의 다른 경로에도 접근할 수 있으므로 민감한 데이터나 시스템 파일이 있는 위치는 피하는 것이 좋습니다.
(공식 문서에서도 보안이 중요한 경우 Docker 기반 샌드박싱과 같은 격리 환경을 함께 사용하는 방식을 안내하고 있습니다.)
모델 선택은 ‘테스트’와 ‘운영’을 나눠서
Claude Opus, GPT-4 같은 무거운 모델을 바로 연결하면 API 호출 비용이 생각보다 많이 나올 수 있습니다.
꼭 무료 모델(Gemini Flash 등)로 내가 원하는 대로 잘 작동하는지 충분히 테스트해 본 뒤에 고성능 모델로 전환하시는 것을 권장합니다.
마지막으로 ···
AI는 이제 주는 대로 사용하는 도구가 아닌, 내 목적에 맞는 에이전트를 직접 설계하고 다룰 수 있는 세상이 되었네요.
이번 주말, 내 컴퓨터 안에 나만의 '미니 교수님'을 한 번 만들어 보는 것은 어떠신가요? 물론 꼭 교수님일 필요는 없습니다.
만약 내가 창업을 하고 싶다면, 내가 직접 CEO가 되어 나를 돕는 든든한 'AI 직원'도 필요한 만큼 고용할 수 있답니다! |
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김민수
성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과 / GDGoC 한국외대 7기 Core Member |
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Q. 자기소개 부탁드립니다!
안녕하세요 저는 김민수이고, 올해 2월에 졸업 하고, 2학기 성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과 대학원 입학 예정입니다. 현재 3월 부터 대학원 인턴을 시작하고 있고, 현재 GDGoC HUFS에서 스터디팀 코어멤버로도 활동하고 있습니다.
Q. 진로로 자율주행 분야를 선택하셨던데 소개 부탁드립니다.
요새 제일 핫한 기술이라 생각하는데요. 자율 주행에는 크게 3가지 프로세스가 있습니다. 인지, 판단, 제어 프로세스가 있는데 저는 이제 인지쪽을 공부해서 그 쪽으로 대학원을 갔습니다.
자율주행의 프로세스에 대해 설명해보자면 다음과 같은데요.
- 인지: 카메라나 센서를 통해 앞에 주행 영상을 인지
- 판단: 인지된 영상을 판단
- 제어: 핸들을 조향, 아니면 엑셀, 브레이크를 밟는 등의 과정
이런 식으로 세 프로세스가 돌아간다고 보면 됩니다.
Q. 최근에 진행하셨던 프로젝트가 궁금합니다.
작년 11월(2025년 11월)에 2026 경기도 대학생 자율주행 경진대회에서 프로젝트를 진행했었습니다. 이 대회에서는 유아용 전동차에 모터를 연결해서 카메라, LiDAR, 초음파 센서등을 활용하여 대회에서 주어진 트랙을 주행하거나, 주차하거나, 장애물을 회피하는 등의 미션을 하는 대회였습니다.
당시 AI데이터융합학부 장원제 교수님이 지도교수님으로 참여하셨고, 지도교수님 학부 연구생 2분과 GDGoC HUFS 같은 코어멤버인 김미진, 조혜린 코어멤버해서 5명이 같이 참여했습니다. 그렇게 진행한 프로젝트를 통해 대회 우수상을 수상하였습니다.
Q. 프로젝트 당시 인상 깊었던 순간 있었나요?
아무래도 인지 쪽과 연관이 되어 있는데, 보통 트랙을 주행하면 거의 카메라 하나만 사용하거든요. 근데 당시 연습 주행을 한 곳이 두군데 있는데, 성균관대학교와 차세대 융합기술연구원이라는 곳이 있습니다.
그 양쪽 트랙의 규격이 조금씩 달라서, 자세히 말하면 융합기술연구원의 트랙의 곡률이 조금 더 높았는데, 이걸 비전 기반으로 조향각을 계산하는 알고리즘을 만들어 놓으면, 한쪽에는 잘 되는데, 다른 쪽에서는 잘 안되어서 팀원분들이 혼란해하는 경우가 있었습니다.
다음으로는, 시간이 지날 수록, 가시광선이 들어오는 정도가 바뀌여서 카메라가 차선을 잘 인지하지 못해서 오전 11시에 세팅된 값이 오후 1시에는 잘 안되는 경우가 있어서 이를 맞추는데 어려움을 겪었습니다.
Q. 대학원을 진학하게 된 계기가 있나요?
원래는 웹 개발을 시작해서 작년 9월까지는 백엔드 개발자로 쭉 가야겠다 생각했습니다. 그런데 개발을 처음 시작한게 자율주행 때문이였거든요.
군대 전역하고, 차를 많이 타고 다니며 고속도로를 탈 일이 많았는데, 그 때 반자율 주행을 경험해보고 이 기술 자체에 매력을 느꼈습니다. 원래도 차를 좋아하기도 했구요.
그래서 이를 직업 삼으면 좋겠다 싶은 생각을 했는데, 문과 출신이다 보니 정보를 알 수 있는 곳이 없어서 혼자서 개발도 하고 컴공 이중전공도 해봤습니다.
근데 컴공에서는 코딩하는 것을 많이 가르쳐주지 않다보니 동아리에 들어가게 되었는데, 그게 웹 개발 동아리였습니다. 물론 원하던 것을 하진 못했지만 그래도 Git같은 툴에 익숙해지고, 그런 와중에 원래 하고 싶어하던 자율 주행을 해야겠다 싶어서 자율 주행 분야를 선택하게 되었습니다.
자율 주행 분야는 대부분 연구 직무이기 때문에 최소 석사 이상의 학위를 요구하기도 하고, X-AI와 E2E 모델을 결합한 자율주행 모델에 관해 연구하고 싶어서 대학원을 진학하기로 마음 먹었습니다., 기쁘게도 원하던 랩실에 합격하여 현재 인턴 직무를 수행 중입니다.
Q. 대학원 진학을 통해 석사 학위 취득한다면 진행하고 싶은 목표가 있으신가요?
일단 석사 학위로 취업하는 것이 목표이고, 자율주행분야에서 테슬라가 기술적으로 앞서나가지만 한국의 도로환경에 맞는 자율주행 시스템을 만들고 싶어서 제일 큰 목표는 현대자동차나 기아자동차 쪽의 연구 부서에 들어가서 자율주행을 연구하고 싶습니다.
Q. 같은 자율주행 분야를 꿈꾸는 학부생 분들에게 해주고 싶은 조언이 있다면?
일단 제일 현실적인 조언을 해보자면 자율주행은 국내나 해외나 대학원 진학을 해야하는 것을 염두 해주었으면 합니다.
그리고 자율주행을 좋아하는 것과 대학원 생활이 적성에 맞는가는 또 다른 문제라 생각하기 때문에 그 부분에 대한 고민은 선행이 되어야한다 생각합니다.
물론 자율주행을 좋아하기 때문에 대학원 생활이 얼마나 힘들던지 각오가 되어있다면 상관 없겠지만, 우스갯소리로 하는 말들 있잖아요. 대학생이 죄를 지면 대학원을간다
만약 그런 각오까지 했다면, 하고 싶은 이야기는 자율주행이라는 분야가 당대 딥러닝이나 렌더링 등의 기술들이 SOTA형식으로 총집합되어 있는 분야라고 생각해요. 그래서 학부 연구생으로 경험해보는 것도 추천드리고, 자율주행 관련 *리뷰 논문을 한번 읽어보며 자율주행 내에서도 어떤 분야로 연구할지 알아보는 것도 추천드립니다. 그러면 대학원 진학에 조금 더 수월할 것 같다고 생각합니다.
*리뷰 논문: 최신 기술, 동향 등을 리뷰해주는 눈문
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