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각기병은 어떤 질병? 각기병 예방하려면 건강한 식생활이 중요하다는 말은 누구나 알고 있지만, 특정 영양소가 부족할 때 우리 몸에 어떤 일이 벌어지는지 정확히 아는 사람은 많지 않습니다. 오늘 소개할 각기병은 바로 그런 영양 결핍이 만들어낸 대표적인 질환입니다. 각기병이란?각기병은 비타민 B1, 즉 티아민의 결핍으로 인해 발생하는 질환입니다. 현대 의학에서 '각기병'이라는 용어는 심각한 수준의 티아민 결핍 상태를 지칭하는데, 이 작은 비타민 하나가 부족한 것만으로도 우리 몸은 여러 가지 심각한 증상을 겪게 됩니다. 각기병이라는 이름이 낯설게 느껴질 수도 있습니다. 하지만 역사적으로 이 질병은 정제된 쌀을 주식으로 하는 아시아 지역에서 흔히 발생했던 중요한 공중보건 문제였습니다. 주로 도정된 쌀을 주된 식단으로 삼는 경우에 발병하며, 정제된 밀.. 2025. 10. 13.
공기에서 빵을 만들어낸 화학자, 프리츠 하버의 일생 공기 중에 떠다니는 질소 가스로 비료를 만들 수 있다면 어떨까요? 20세기 초, 한 독일 화학자가 이 불가능해 보이는 일을 현실로 만들어냈습니다. 프리츠 하버(Fritz Haber, 1868-1934)는 대기 중의 질소와 수소 가스를 결합해 암모니아를 합성하는 방법을 발명한 공로로 1918년 노벨 화학상을 수상했습니다. 하지만 그의 업적은 과학적 성취에 그치지 않았습니다. 그는 수백만 명을 기아에서 구한 동시에, 수만 명을 화학무기로 죽음에 이르게 한 인물이기도 했습니다. 과학에 매진한 젊은 시절프리츠 하버는 1868년 12월 9일 독일 브레슬라우(현재 폴란드 브로츠와프)에서 상인의 아들로 태어났습니다. 그는 성 엘리자베스 고전 학교에 다니면서 학창 시절부터 화학 실험에 몰두했습니다. 유대계 독일인이었.. 2025. 10. 12.
"모든 것의 90%는 쓰레기" 스터전의 법칙, 어떤 의미? 우리가 매일 쏟아지는 수많은 정보와 콘텐츠 속에서 살아가는 현대 사회. 혹시 이런 생각해 보신 적 없으신가요? "왜 이렇게 볼만한 영화나 읽을 만한 책은 찾기 힘들지?" 혹은 "인터넷에는 왜 이렇게 저급한 정보가 넘쳐나는 걸까?" 만약 이런 생각을 해보셨다면, 당신은 이미 '스터전의 법칙(Sturgeon's Law)'을 온몸으로 체감하고 있는 셈입니다. 다소 과격하게 들리는 "모든 것의 90%는 쓰레기(crap)다"라는 문장이 바로 스터전의 법칙입니다. 이는 단순히 세상을 향한 냉소적인 불평불만이 아니라, 우리가 창작물과 세상을 이해하는 방식을 바꿀 수 있는 흥미로운 통찰을 담고 있습니다. 오늘은 이 스터전의 법칙이 어떻게 탄생했으며, 우리 삶에 어떤 의미를 던져주는지 깊이 있게 탐구해 보겠습니다. 한.. 2025. 10. 11.
AI 슬롭(slop), 무슨 뜻일까? 의미와 유래 최근 인터넷 곳곳에서 이상하게 생긴 이미지들을 본 적이 있으신가요? 눈과 손가락 개수가 어딘가 어색하거나, 완벽하지만 어딘가 기묘한 느낌을 주는 콘텐츠들 말입니다. 이러한 저품질 AI 생성 콘텐츠를 일컫는 새로운 용어가 등장했습니다. 바로 'AI 슬롭(AI slop)'입니다. AI 슬롭이란 무엇인가AI 슬롭은 생성형 인공지능으로 만들어진 저품질 미디어를 가리키는 용어로, 노력의 부족이 특징이며 현재 압도적인 양으로 생산되고 있습니다. 일반적으로 정확성이나 품질에 대한 고려 없이 AI 도구로 만들어진 낮은 수준에서 중간 수준의 콘텐츠를 의미합니다. 이 용어는 '스팸(spam)'과 유사한 경멸적인 의미를 담고 있습니다. 슬롭은 어떤 면에서 스팸의 진화 형태라고 할 수 있습니다. 인공지능 도구 덕분에 쉽게 .. 2025. 10. 10.
최근 서울 도심에 쥐가 출몰하는 이유? 언젠가부터 서울 도심 한복판에서 흠칫 놀라는 일이 잦아졌습니다. 발밑을 스쳐 지나가는 검은 형체, 바로 수십 년간 우리 눈에 잘 띄지 않던 '쥐' 때문이지요. 한낮의 번화가나 지하철역, 공원에서도 심심치 않게 목격담이 들려오면서 많은 분들이 불안감과 함께 궁금증을 느끼고 있습니다. 최근 채널A에서도 5년 사이 '서울 쥐'가 두 배나 늘었다고 보도하기도 했는데요. 대체 왜, 갑자기 서울에 쥐가 이렇게 많아진 걸까요? 이 질문의 가장 중요한 실마리는 우리가 미처 예상하지 못했던 곳에 숨어있습니다. 바로 '기후변화'입니다. 첫 번째 용의자: 따뜻해진 겨울전문가들이 공통적으로 지목하는 가장 근본적인 원인은 바로 기후변화로 인해 따뜻해진 겨울입니다. 과거 서울의 혹독한 추위는 쥐들에게 자연적인 개체 수 조절기 .. 2025. 10. 10.
$MAGY, 어떤 투자자에게 적합한 ETF일까 최근 미국 증시를 이끄는 7개의 빅테크 기업, 이른바 '매그니피센트 7'에 대한 관심이 뜨겁습니다. 애플, 마이크로소프트, 아마존, 알파벳, 엔비디아, 테슬라, 메타 플랫폼스가 바로 그 주인공들이지요. 이들 기업의 성장성에 투자하고 싶지만, 동시에 안정적인 현금 흐름도 확보하고 싶은 투자자라면 한 번쯤 'MAGY'라는 ETF에 대해 들어보셨을지도 모르겠습니다. 오늘은 바로 이 MAGY ETF가 무엇인지, 그리고 과연 어떤 투자자에게 적합한 상품인지 살펴보겠습니다. '매그니피센트 7' 주식으로 매주 월세 받기MAGY의 정식 명칭은 'Roundhill Magnificent Seven Covered Call ETF'입니다. 이름에서 알 수 있듯이, 이 ETF는 '매그니피센트 7' 기업에 투자하면서 동시에 '.. 2025. 10. 10.
노벨화학상 받은 마법의 물질 'MOF', 어디에 쓰이는 물건? 2025년 노벨 화학상은 인류가 당면한 가장 큰 문제들을 해결할 열쇠로 주목받는 새로운 물질, '금속-유기 골격체(Metal-Organic Frameworks, MOF)'를 개발한 세 명의 과학자에게 돌아갔습니다. 바로 일본의 스스무 키타가와(Susumu Kitagawa), 호주의 리처드 롭슨(Richard Robson), 그리고 미국 UC 버클리의 오마르 야기(Omar M. Yaghi) 교수입니다. 과연 MOF는 어떤 물질이기에 노벨상의 영예를 안았을까요? 낯설게 들리는 이 이름 속에는 인류의 미래를 바꿀 놀라운 가능성이 숨어있습니다. MOF, 세상에서 가장 넓은 표면을 가진 물질MOF를 한마디로 표현하면 '분자 수준의 스펀지'라고 할 수 있습니다. 금속 이온과 유기 분자를 벽돌처럼 차곡차곡 쌓아 올.. 2025. 10. 9.
GRU 모델과 LSTM 모델, 정확히 어떤 차이 있을까? 인공지능, 특히 자연어 처리나 시계열 데이터 분석에 관심이 있다면 한 번쯤 LSTM과 GRU라는 이름을 들어보셨을 겁니다. 이들은 순환 신경망(RNN)의 한계를 극복하기 위해 등장한, 마치 인간의 기억처럼 작동하는 특별한 모델이지요. 둘 다 '과거의 정보를 똑똑하게 기억하고 현재를 이해한다'는 공통점이 있지만, 그 방식에는 흥미로운 차이가 존재합니다. 오늘은 이 두 모델이 정보를 기억하고 처리하는 방식이 어떻게 다른지, 그리고 어떤 상황에서 어떤 모델을 선택하는 것이 더 현명한지 알기 쉽게 파헤쳐 보겠습니다. 기억을 다루는 정교한 문지기, LSTMLSTM(Long Short-Term Memory)은 이름에서 알 수 있듯이 '장단기 기억'을 모두 효과적으로 처리하도록 설계되었습니다. 일반적인 순환 신경망.. 2025. 10. 9.
'진짜 지능' 재는 벤치마크, ARC-AGI란 무엇? 알파고의 충격 이후, 인공지능(AI)은 눈부신 속도로 발전해 왔습니다. 이제 AI는 그림을 그리고, 작곡을 하며, 우리와 자연스럽게 대화까지 나눕니다. 하지만 이런 AI가 정말로 '지능'을 가졌다고 말할 수 있을까요? 특정 작업은 능숙하게 해내지만, 처음 보는 낯선 문제 앞에서는 당황하는 모습을 보이기도 합니다. 바로 이 지점에서, AI의 진정한 지능을 측정하려는 특별한 시험대가 등장했습니다. 'ARC-AGI'가 그 주인공입니다. 특정 기술 아닌 '진짜 지능' 향하여ARC-AGI는 '추상화 및 추론 코퍼스(Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence)'의 약자입니다. 이름이 조금 어렵게 느껴지시나요? 쉽게 말해, AI가 얼마.. 2025. 10. 9.

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