삶에 대하여.

성냥개비보다 작은 금속망, 왜 관상동맥 스텐트는 현대의학의 핵심 치료가 됐을까 심장에 혈액을 공급하는 관상동맥이 좁아지면 가슴 통증이 생기고, 심하면 심근경색으로 이어질 수 있습니다. 이때 자주 쓰이는 치료 중 하나가 바로 관상동맥 스텐트 입니다. 스텐트는 아주 작은 금속 그물 구조물로, 좁아진 혈관 안에서 펼쳐져 혈류가 다시 지나가도록 돕는 장치입니다. 스텐트 시술은 보통 경피적 관상동맥중재술(PCI) 과정에서 이뤄집니다. 의사는 손목이나 사타구니 혈관을 통해 가느다란 카테터를 넣고, 풍선이 달린 장치를 좁아진 부위까지 보냅니다. 그 뒤 풍선을 부풀려 혈관을 넓히고, 함께 있던 스텐트를 펼쳐 혈관 벽을 지지하게 만듭니다. 즉, 혈관을 억지로 잘라내는 방식이 아니라 안쪽에서 통로를 확보하는 방식입니다. 이 치료가 중요한 이유는 단순합니다. 심장은 쉬지 않고 혈액을 받아야 하는 기관이기 때문입니다. 관상동맥이 좁아진 상태를 오래 방치하면 심장 근육이 충분한 산소를 공급받지 못합니다. 그래서 스텐트는 막힌 혈관을 빠르게 열어야 하는 상황에서 매우 강력한 치료 옵션이 됩니다. 초기의 스텐트는 주로 금속 스텐트(Bare-Metal Stent) 였습니다. 이 장치는 혈관을 기계적으로 넓혀주는 데 큰 역할을 했지만, 시간이 지나면서 혈관 안쪽 조직이 다시 자라 통로가 좁아지는 재협착 문제가 나타났습니다. 치료 직후에는 좋아 보여도, 나중에 같은 부위가 다시 좁아질 수 있다는 뜻입니다. 이 한계를 줄이기 위해 등장한 것이 약물방출 스텐트(Drug-Eluting Stent) 입니다. 말 그대로 스텐트 표면에 약물이 코팅되어 있고, 이 약물이 천천히 방출되면서 과도한 조직 증식을 억제하도록 설계됐습니다. 쉽게 말해 “혈관을 열어두는 금속 지지대”에 “다시 막히지 않도록 돕는 약물 기능”이 더해진 셈입니다. 그래서 요즘 스텐트를 설명할 때 가장 중요한 포인트는 두 가지입니다. 첫째, 스텐트는 좁아진 혈관을 빠르게 열어 혈류를 회복시키는 데 도...

GPS가 없어도 길을 찾는 기술, 관성항법장치(INS)는 어떻게 작동할까? 비행기나 잠수함, 미사일, 우주선은 언제나 GPS에만 의존해 움직이지 않는다. 외부 신호가 약하거나 아예 닿지 않는 환경에서도 스스로 현재 위치와 방향을 계산해야 할 때가 있다. 이때 쓰이는 대표 기술이 바로 관성항법장치, INS(Inertial Navigation System)다. 초기 관성항법 연구 장비. 관성항법은 GPS 시대 이전부터 항공과 군사 분야에서 중요하게 발전해온 기술이다. 관성항법장치란? 관성항법장치는 외부 신호를 받지 않고도 이동체의 현재 위치, 속도, 방향을 계산하는 시스템이다. 핵심은 3가지다. 회전을 측정하는 자이로스코프, 가속도를 측정하는 가속도계, 그리고 이 데이터를 계속 계산하는 컴퓨터다. 쉽게 말하면, “지금 어느 방향을 보고 있는지”와 “얼마나 가속했 GPS가 없어도 길을 찾는 기술, 관성항법장치(INS)는 어떻게 작동할까? 비행기나 잠수함, 미사일, 우주선은 언제나 GPS에만 의존해 움직이지 않는다. 외부 신호가 약하거나 아예 닿지 않는 환경에서도 스스로 현재 위치와 방향을 계산해야 할 때가 있다. 이때 쓰이는 대표 기술이 바로 관성항법장치, INS(Inertial Navigation System)다. 초기 관성항법 연구 장비. 관성항법은 GPS 시대 이전부터 항공과 군사 분야에서 중요하게 발전해온 기술이다. 관성항법장치란? 관성항법장치는 외부 신호를 받지 않고도 이동체의 현재 위치, 속도, 방향을 계산하는 시스템이다. 핵심은 3가지다. 회전을 측정하는 자이로스코프, 가속도를 측정하는 가속도계, 그리고 이 데이터를 계속 계산하는 컴퓨터다. 쉽게 말하면, “지금 어느 방향을 보고 있는지”와 “얼마나 가속했는지”를 계속 측정해 이동 경로를 누적 계산하는 방식이다. 처음 출발한 위치와 자세를 알고 있다면, 그 이후 움직임을 계속 추적할 수 있다. IMU(관성측정장치)는 자이로스코프와 가속도계를 포함하는 핵심...

레이밴 메타 AI 안경, 진짜 달라진 점은 무엇일까 레이밴 메타 AI 안경은 더 이상 단순한 “신기한 기기”에 머무르지 않는다. 최근 공개된 기능들을 보면 방향이 분명하다. 핵심은 기능을 많이 넣는 것이 아니라, 스마트폰을 꺼내지 않고도 일상적인 행동 몇 가지를 더 자연스럽게 처리하게 만드는 데 있다. 먼저 일반 Ray-Ban Meta에서 공식적으로 확인되는 변화는 음성 AI의 확장이다. 사용자는 “Hey Meta”로 질문을 시작하고, 이어지는 후속 질문도 더 자연스럽게 이어갈 수 있다. 단순 음성 명령을 넘어서, 지금 보고 있는 장면을 바탕으로 질문하고 답을 받는 식의 사용성이 강화됐다. 카메라 성능도 이 제품의 핵심이다. 초기 세대부터 사진과 영상 촬영이 강점이었고, 이후 세대에서는 초광각 12MP 카메라 기반 경험이 강화됐다. 2025년에 공개된 Gen 2 기준으로는 3K Ultra HD 영상 촬영, 초광각 HDR, 최대 60fps 지원이 공식적으로 안내됐다. 즉, 이 안경은 단순 AI 도구가 아니라 ‘손을 쓰지 않고 기록하는 카메라’라는 성격도 더 강해졌다. 배터리도 실사용성과 직결되는 부분이다. Meta의 2025년 발표 기준으로 Ray-Ban Meta Gen 2는 일반 사용에서 최대 8시간, 케이스를 포함하면 추가 48시간 충전이 가능하다고 설명된다. 또 20분 충전으로 50%까지 채울 수 있어, 짧게 꺼내 쓰는 웨어러블이 아니라 하루 생활 흐름 속에 넣겠다는 의도가 읽힌다. 스타일 측면도 중요하다. 레이밴 메타는 Wayfarer, Headliner, Skyler 같은 프레임을 확장해 왔고, 2026년에는 도수 사용자 중심의 Blayzer Optics와 Scriber Optics까지 발표됐다. 즉, ‘테크 제품처럼 보이는 안경’이 아니라 원래 안경처럼 매일 써도 괜찮은 제품군으로 가고 있다. 많이 화제가 된 번역 기능도 공식 확인 사항이다. 2024년 발표에서는 스페인어·프랑스어·이탈리아어 대화의 영어 청취 번...

Meta가 발표한 ‘신경망 컴퓨터’, 진짜 의미는 무엇일까 최근 SNS에서 “윈도우도, 앱도 필요 없는 시대”라는 식으로 소개된 Meta의 ‘신경망 컴퓨터(Neural Computer)’ 개념이 화제가 됐다. 자극적인 제목만 보면 당장 기존 PC 운영체제와 앱 구조가 사라질 것처럼 보이지만, 실제 공개된 논문과 설명 글을 보면 이야기는 조금 다르다. 이번에 공개된 내용의 핵심은 완성된 새 PC 제품이 아니라, 컴퓨터의 작동 원리 자체를 장기적으로 다시 설계할 수 있을지에 대한 연구 제안이다. 연구진은 기존 컴퓨터가 연산, 메모리, 입력·출력 기능을 비교적 분리된 구조로 다루는 반면, 신경망 컴퓨터는 이런 기능을 하나의 학습된 내부 상태 안에서 함께 처리하는 방향을 상정한다. 쉽게 말해 “AI가 컴퓨터를 사용하는 것”을 넘어서, “AI 자체가 점점 컴퓨터의 일부 역할을 맡는 형태”를 탐색하는 셈이다. 다만 여기서 가장 중요한 점은 현재 단계가 어디까지나 초기 프로토타입이라는 사실이다. 공개된 논문은 신경망 컴퓨터를 이미 완성했다고 주장하지 않는다. 오히려 초기 실험을 통해 가능성을 확인하는 수준에 가깝다. 논문에서 말하는 장기 목표는 ‘완전한 신경망 컴퓨터(Completely Neural Computer, CNC)’인데, 이 수준에 도달하려면 범용 계산 가능성, 재프로그래밍 가능성, 안정적인 동작 일관성, 그리고 기존 컴퓨터 구조를 단순 모방한 것이 아닌 고유한 실행 의미론까지 충족해야 한다고 설명한다. 즉 지금 당장 우리가 쓰는 PC를 대체했다기보다, 아주 긴 연구 로드맵의 출발점에 더 가깝다. 이번 실험은 특히 CLI와 GUI 환경에서 AI가 화면 변화를 따라가며 다음 상태를 생성하거나, 클릭과 타이핑 같은 행동 뒤의 화면 전개를 이어가는 능력을 확인하는 데 초점이 맞춰져 있다. 예를 들어 터미널에서 명령을 입력한 뒤 화면이 어떻게 바뀌는지, 데스크톱 환경에서 아이콘 클릭, 입력창 선택, 버튼 누르기 이후 인터페이스가 어떤 식으로 이어지는지...

XDOWN ‘STUD’ 드론 공개…병사 1명이 8~12대 휴대하는 시대가 올까 미국 방산 스타트업 XDOWN이 소형 전술 드론 ‘STUD(Small Tactical Unmanned Drone)’를 공개했습니다. 공개된 설명에 따르면 이 드론은 병사 한 명이 전술 배낭에 여러 대를 넣고 다니다가 필요할 때 손으로 던져 약 2초 안에 투입할 수 있도록 설계된 것이 특징입니다. 위 이미지는 기사 이해를 돕기 위한 드론 참고 이미지입니다. 무엇이 공개됐나 현재 공개된 내용의 핵심은 “소형, 고속, 다목적, 대량 운용”입니다. XDOWN 측 설명에 따르면 STUD는 정찰(ISR), 타격, 전자전(EW), 대드론(C-UAS) 같은 여러 임무에 맞춰 활용할 수 있는 소형 무인기입니다. 특히 기존의 대형 무인기처럼 거창한 발사 장비를 쓰는 것이 아니라, 현장 병력이 직접 휴대하고 빠르게 투입하는 개념을 내세우고 있습니다. 대형 무인기와 달리, 이번에 공개된 개념은 더 작고 현장 투입성이 높은 전술 드론에 가깝습니다. 수치상으로 보면 어느 정도인가 공개된 자료 기준으로 STUD의 길이는 17.5인치, 폭과 두께는 각각 3.1인치, 무게는 5.2파운드 수준입니다. 이를 미터법으로 바꾸면 길이 약 44.5cm, 폭과 두께 약 7.9cm, 무게 약 2.36kg 정도입니다. 속도는 최고 165노트로 소개됐는데, 이는 시속 약 305km 수준입니다. 여기서 주의할 점은 “지속 속도 300km”가 아니라 “최고 속도 약 305km/h”에 가깝다는 것입니다. 체공 시간은 기본형 약 17분, 확장형은 최대 25분으로 제시됐고, 사거리는 40마일, 즉 약 64km 수준으로 소개됐습니다. 소형 드론은 크기가 작을수록 휴대성과 은밀성이 좋아지지만, 일반적으로 배터리와 탑재량에서는 제약을 받습니다. 왜 주목받는가 가장 큰 이유는 운용 방식입니다. 회사 측은 병사 한 명이 배낭에 8~12대를 넣고 다닐 수 있다고 설명합니다. 이 말이 사실이라면, 개...

보이저호는 왜 47년 동안 단 한 번도 안 부딪혔을까? (진짜 이유) 우주 탐사선을 떠올리면 대부분 이런 장면을 상상한다. 소행성 사이를 아슬아슬하게 피해가는 위험한 비행. 그래서 이런 질문이 나온다. “보이저호는 47년 동안 어떻게 단 한 번도 안 부딪혔을까?” 결론부터 말하면 이건 ‘기적’이 아니라 우주가 생각보다 훨씬 비어 있고, 경로가 완벽하게 계산됐기 때문 이다. 보이저 탐사선 상상도 1. 우주는 우리가 생각하는 것보다 훨씬 비어 있다 영화에서는 소행성들이 빽빽하게 떠 있는 것처럼 보이지만, 실제 우주는 거의 대부분이 ‘빈 공간’이다. 특히 화성과 목성 사이의 소행성대도 돌이 많은 지역일 뿐, 서로 간격은 엄청나게 넓다. NASA 자료에 따르면 탐사선이 그 사이를 지나갈 때 대형 충돌이 발생할 확률은 매우 낮다. 1977년 보이저 발사 2. 보이저는 ‘그냥 날린 게 아니라 계산된 경로’다 보이저 1호와 2호는 1977년에 발사됐다. 이 탐사선들은 단순히 직진한 것이 아니라, 행성의 중력을 이용해 속도와 방향을 바꾸는 ‘중력 도움’ 을 사용했다. 이 덕분에 연료를 거의 쓰지 않고도 목성 → 토성 → 천왕성 → 해왕성까지 이동할 수 있었다. 보이저가 촬영한 목성 3. 소행성대도 실제로는 ‘텅 빈 공간’이다 많은 사람들이 가장 위험하다고 생각하는 구간이 바로 소행성대다. 하지만 현실은 완전히 다르다. 소행성 사이 평균 거리는 수십만 km 이상 이라 우주선이 부딪힐 확률 자체가 거의 없다. 이미 파이어니어 탐사선이 먼저 지나가면서 이 구간이 안전하다는 것도 확인된 상태였다. 보이저가 촬영한 토성 고리 4. “단 한 번도 안 부딪혔다”는 건 완전히 맞는 말은 아니다 여기서 중요한 사실 하나. 완전히 아무것도 안 맞은 건 아니다. 우주에는 눈에 보이지 않는 미세 먼지가 존재한다. 보이저 탐사선은 실제로 이런 작은 입자들과의 충돌을 감지한 적이 있다....

🚨 “아마존 버섯이 2주 만에 플라스틱 분해?” 사실 확인해보니 완전히 다른 이야기였다 요즘 SNS에서 이런 글 많이 보셨을 겁니다. “아마존에서 발견된 버섯이 플라스틱을 단 2주 만에 분해한다” 결론부터 말하면 이건 사실이 아닙니다. 완전히 틀린 건 아니지만, 핵심이 과장되어 퍼진 정보입니다. 그래서 실제 연구 기준으로 어디까지 맞고, 어디서부터 틀린 건지 쉽게 정리해보겠습니다. 1. 왜 이런 이야기가 퍼졌을까 이 이야기는 실제 연구에서 시작됐습니다. 문제는 단 하나입니다. “부분 사실 + 과장 = 완전히 다른 이야기” 특히 “2주 만에 분해”라는 표현이 클릭을 끌면서 빠르게 퍼졌습니다. 2. 실제 존재하는 버섯이다 실제 연구된 버섯은 Pestalotiopsis microspora 입니다. 아마존권 열대우림 표본 연구에서 주목받았고, 특정 조건에서 플라스틱 일부를 분해할 수 있는 가능성이 확인됐습니다. 다만 여기서 중요한 건 모든 플라스틱을 빠르게 없애는 만능 해결책은 아니라는 점 입니다. 3. “2주 분해”의 진짜 의미 여기서 가장 큰 오해가 발생합니다. 2주 = 완전 분해가 아닙니다. 실제 의미는 대체로 다음에 가깝습니다. ✔ 분해가 시작된 변화가 관찰됨 ✔ 일부 분해 가능성이 확인됨 즉, “분해 시작”이지 “완전 분해 완료”가 아닙니다. 4. 모든 플라스틱이 되는 것도 아니다 이 버섯이 분해 가능한 것으로 연구된 대상은 제한적입니다. 대표적으로 언급되는 것은 폴리우레탄 계열입니다. 하지만 우리가 흔히 쓰는 생수병 PET, 비닐류 PE, 일반 생활 플라스틱 전반을 모두 빠르게 처리하는 수준은 아닙니다. 5. 실제 분해 방식 버섯은 효소를 분비해 고분자 구조를 조금씩 약화시키고, 더 작은 분자로 나누는 방식으로 작동합니다. 그래서 흔히 말하는 “플라스틱을 먹는다”는 표현은 정확히 말하면 효소 작용을 통해 분해 과정에 관여한다 는 뜻에 가깝습니다. 6. 왜 아직...

음식을 못 먹어도 살 수 있을까? ‘하얀 수액팩’의 정체, 3챔버 TPN 쉽게 이해하기 “음식을 단 한 입도 먹지 않고 생존할 수 있게 해주는 수액”처럼 소개되는 장면을 보면 굉장히 신기하게 느껴집니다. 결론부터 말하면, 일부 중증 환자에게는 실제로 가능합니다. 다만 이것은 일반적인 영양제나 링거가 아니라 ‘TPN(총정맥영양, Total Parenteral Nutrition)’이라고 부르는 전문 치료입니다. 사진 1. 3챔버 형태의 TPN 예시 TPN은 음식이 입과 위장, 장을 거치지 않고 곧바로 혈관으로 들어가는 영양 공급 방식입니다. 즉, 장이 심하게 손상됐거나 막혔거나, 수술 직후처럼 장을 쉬게 해야 하는 환자에게 쓰입니다. 장 기능이 떨어진 환자, 중증 수술 환자, 장폐색이나 심한 흡수장애가 있는 환자에게 생명 유지용으로 사용되는 경우가 대표적입니다. 영상 속 수액팩이 특별해 보이는 이유는 단순한 수분 보충용 링거가 아니기 때문입니다. 이 안에는 우리 몸이 필요로 하는 핵심 열량원이 들어 있습니다. 크게 보면 포도당(탄수화물), 아미노산(단백질), 지질(지방)이 중심이고, 여기에 전해질, 비타민, 미량원소가 추가됩니다. 쉽게 말해 ‘먹는 밥’을 혈관으로 우회 공급하는 개념에 가깝습니다. 사진 2. 혼합된 정맥영양 백 예시 많은 사람이 궁금해하는 부분이 바로 “왜 굳이 세 칸으로 나뉘어 있느냐”입니다. 3챔버 백은 대개 포도당, 아미노산, 지질을 각각 분리해 보관하다가 사용 직전에 터뜨려 섞는 구조입니다. 이렇게 나눠 두는 이유는 성분 안정성 때문입니다. 특히 지방 유제는 다른 성분과 장기간 한꺼번에 섞여 있을 때 안정성 문제가 생길 수 있어서, 투여 직전 혼합 방식이 널리 쓰입니다. 사진 3. TPN에 들어가는 지질 유제 예시 그렇다면 정말 음식 한 입 안 먹고 오래 버틸 수 있을까요? 의학적으로는 가능합니다. 실제로 집에서 장기적으로 정맥영양을 받는 환자도 있습니다. 하지만 이건 어디까지나 질환 때문에 먹을 수 ...

눈으로 보는 광합성, 우리가 숨 쉬는 산소는 어디서 올까? 식물이 숨을 쉰다는 말은 많이 들어봤지만, 그 과정을 눈으로 직접 본 사람은 많지 않습니다. 물속 식물에 햇빛을 비췄을 때 잎이나 줄기 표면에서 작은 기포가 맺혀 올라오는 장면은 광합성이 실제로 일어나고 있음을 보여주는 대표적인 예입니다. 식물은 빛 에너지를 이용해 이산화탄소와 물로부터 당을 만들고, 그 과정에서 산소를 만들어 냅니다. 물속에서는 이 산소가 기체 형태의 작은 방울로 보이기 때문에, 마치 식물이 실시간으로 산소를 “뿜어내는” 것처럼 관찰됩니다. 정확히 말하면 식물은 광합성만 하는 존재가 아닙니다. 식물도 동물처럼 항상 호흡을 합니다. 다만 낮에 빛이 충분할 때는 광합성 작용이 매우 활발해져 산소 생산량이 커지고, 그래서 우리가 보기에는 산소가 눈에 띄게 생겨나는 장면이 강조됩니다. 영상에서 보이는 보글보글한 기포는 바로 이런 상황을 시각적으로 보여주는 사례로 이해하면 됩니다. 광합성은 단순히 식물 한 그루의 생존 문제를 넘어 지구 환경 전체와 연결됩니다. 많은 사람이 숲만이 산소의 주된 공급원이라고 생각하지만, 실제로는 바다도 매우 중요합니다. 미국 NOAA는 지구 산소 생산의 대략 절반이 해양에서 오며, 그 중심에는 식물성 플랑크톤이 있다고 설명합니다. 즉 우리가 마시는 산소는 숲과 초원, 작물뿐 아니라 눈에 잘 보이지 않는 바다의 미세한 광합성 생물들 덕분이기도 합니다. 그렇다고 숲의 가치가 줄어드는 것은 아닙니다. 숲은 광합성을 통해 탄소를 흡수하고 산소 생산에 기여할 뿐 아니라, 기후 조절과 서식지 유지, 수분 순환, 토양 보호 같은 중요한 역할까지 수행합니다. 햇빛이 나뭇잎에 닿아 광합성이 일어나는 장면은 우리 눈에 잘 보이지 않지만, 식물 내부에서는 매 순간 에너지 전환이 계속되고 있습니다. 수중식물 역시 중요한 생태계 구성원입니다. 해초와 각종 수생식물은 물속 생물에게 산소를 공급하고, 일부 지역에서는 탄소를 저장하는 데에도 의미 있는 역할을 ...

AI 시대 돈 버는 구조 완전히 바뀌었다…직원 없이 매출 4000억 만든 기업의 비밀 AI 창업, 1인 기업, 자동화 수익 에 관심 있다면 지금 이 구조를 이해해야 한다. 최근 미국에서 등장한 한 스타트업이 시장을 흔들고 있다. 직원 수는 극도로 적은데, 연매출 수천억 원 규모 를 만들어낸 구조 때문이다. 핵심은 단 하나다. “AI 활용”이 아니라 “회사 구조 자체를 바꾼 것” 실제 성과 (검증된 데이터 기준) - 연매출: 약 4억 달러 (약 5천억 원 규모) - 고객 수: 약 25만 명 - 순이익률: 약 16% ※ 일부 콘텐츠에서 말하는 “조 단위 매출”은 현재 확정 수치가 아니라 성장 페이스 기준 추정치다. 왜 이런 구조가 가능한가 (핵심 구조) 기존 기업은 이렇게 움직였다. 개발팀 → 마케팅팀 → 운영팀 → 실행 하지만 지금은 이렇게 바뀌고 있다. - 3~5명 단위 초소형 팀 - AI로 반복 업무 자동화 - 외부 시스템(API, 플랫폼) 활용 - 빠른 실행 → 즉시 검증 → 확장 즉, 사람을 늘리는 게 아니라 시스템을 연결하는 구조다. 이 구조가 돈 되는 이유 - 인건비 최소화 → 이익률 상승 - 의사결정 속도 ↑ - 실패 비용 ↓ - 시장 대응 속도 ↑ 결과적으로 “작지만 강한 기업” 이 만들어진다. 하지만 반드시 알아야 할 리스크 - 규제 리스크 (특히 의료/금융) - 개인정보 및 데이터 보안 문제 - 외부 서비스 의존도 증가 실제로 일부 기업은 규제 문제로 경고를 받기도 했다. 따라서 “속도”와 “안정성”을 동시에 잡는 설계가 핵심이다. 결론 (중요) AI 시대에서 돈 버는 공식은 완전히 바뀌었다. ✔ 사람 많이 쓰는 회사 → 구식 ✔ 작은 팀 + 자동화 구조 → 수익 극대화 앞으로 성공하는 기업은 직원 수가 아니라 “구조”로 결정된다. 이걸 이해하면...