@Observable 내부 구조: 매크로, 레지스트라, 그리고 ObservableObject가 잘못 설계한 것
@Observable은 ObservableObject의 브로드캐스트 모델을 프로퍼티별 접근 추적으로 대체합니다. 매크로 확장, 레지스트라, 그리고 마이그레이션 함정을 살펴봅니다.
AI & Technology글쓰기
디자인, 개발, AI 인프라, 제품 구축에 대한 생각.
윈도우를 넘어선 visionOS 공간 패턴
iPad UI를 Vision Pro 위에 띄우는 앱은 플랫폼의 본질을 놓칩니다. Windows, Volumes, Immersive Spaces, ornaments, attachments — visionOS 네이티브 어휘를 정리합니다.
AI & Technology프라이버시 매니페스트 심층 분석: 무엇이 데이터 수집으로 간주되는가
Apple의 프라이버시 매니페스트는 체크박스가 아니라 구조화된 계약입니다. 4개 섹션, 5개의 필수 사유 API 카테고리, SDK 규칙, 흔한 함정을 다룹니다.
AI & TechnologySymbol Effects: 모든 아이콘을 위한 SwiftUI 내장 애니메이션 어휘
SF Symbols는 모든 iOS 앱이 사용할 수 있는 애니메이션 어휘를 제공합니다. Bounce, pulse, scale, replace, variable color, breathe까지, 이미 디자인되어 있고, 접근성을 갖췄으며, 무료입니다.
AI & TechnologySwift Testing: XCTest를 대체하는 프레임워크, 그리고 XCTest에 남는 것
Swift Testing은 Xcode 16+ 및 Swift 6와 함께 제공됩니다. 매크로, 트레이트, 파라미터화된 테스트, 기본 병렬 실행. 점진적으로 마이그레이션하세요. UI 테스트는 XCTest에 남습니다.
AI & TechnologytvOS Focus Engine: Siri Remote를 위한 SwiftUI 패턴
Apple TV는 터치가 아닌 포커스로 탐색합니다. SwiftUI의 .focusable, @FocusState, focusSection, prefersDefaultFocus가 그 어휘입니다. 실제로 출시되는 패턴들.
AI & TechnologySwiftData 마이그레이션: 라이트웨이트 vs 커스텀, 그리고 V2가 필요 없는 경우
SwiftData의 마이그레이션 모델은 VersionedSchema, MigrationStage, SchemaMigrationPlan을 사용합니다. 대부분의 스키마 변경은 V2 스키마가 필요하지 않으며, 필요한 경우는 명확합니다.
AI & TechnologySF Pro: 가변 축, 광학적 크기, 그리고 Dynamic Type 계약
Apple의 시스템 폰트는 세 개의 가변 축과 연속적인 광학적 크기 조정 기능을 제공합니다. Apple 플랫폼 전반에서 타이포그래피를 작동시키는 어휘를 살펴봅니다.
AI & TechnologyCore ML 온디바이스 추론: 실제로 출시되는 패턴들
Core ML은 모델을 Neural Engine, GPU 또는 CPU에서 실행합니다. 출시에 통하는 패턴은 모델 변환, 디스패치 힌팅, 지연 시간 예산, 양자화입니다.
AI & TechnologyApple의 새로운 Speech 프레임워크: SpeechAnalyzer vs SFSpeechRecognizer
iOS 26은 SpeechTranscriber + SpeechDetector 모듈을 갖춘 SpeechAnalyzer를 도입하며, SFSpeechRecognizer를 대체하는 온디바이스 솔루션입니다. 언제 마이그레이션해야 하는가.
AI & TechnologyApple 플랫폼 매트릭스: 어떤 타깃이 어떤 앱에 어울리는가
iOS, iPad, Mac, Watch, Vision, TV. 6개 플랫폼, 6개의 책임. Apple 타깃을 선택하는 일은 엔지니어링 결정 이전에 제품 결정입니다.
AI & TechnologyApple Vision 프레임워크: 대부분의 개발자가 건너뛰는 온디바이스 CV
Apple Vision은 24가지가 넘는 온디바이스 CV 작업을 제공합니다. 대부분의 개발자는 Vision이 밀리초 단위로 무료로 온디바이스에서 처리하는 작업에 OpenAI Vision을 기본값으로 사용합니다.
AI & Technology외부 게시물
기술 글쓰기: Introl
Local LLM Hardware Pricing Guide 2025
대규모 언어 모델을 로컬에서 실행하기 위한 종합 하드웨어 권장 사항 및 비용 분석.
H100 vs. H200 vs. B200: Choosing the Right NVIDIA GPUs for Your AI Workload
다양한 AI 워크로드를 위한 NVIDIA 최신 데이터센터 가속기 비교 GPU 선택 가이드.
TPU Architecture: Complete Guide to Google's 7 Generations
Google의 TPU v1부터 TPU v5까지의 Tensor Processing Unit 발전에 대한 심층 기술 분석.
GPU Memory Pooling in Multi-Tenant Kubernetes
컨테이너화된 환경에서 GPU 클러스터의 리소스 공유 전략.
Ray Clusters: Distributed AI Computing Infrastructure
Ray 프레임워크를 사용한 분산 AI 컴퓨팅 구축 및 관리 가이드.
DeepSeek V3 Open Source AI Cost Advantage
오픈소스 LLM 경제학 및 DeepSeek의 경쟁 포지셔닝 분석.
NVIDIA Vera Rubin GPU 600kW Racks 2027
미래 데이터센터 전력 요구 사항 및 NVIDIA의 차세대 GPU 로드맵.
SMR Nuclear Power for AI Data Centers
차세대 AI 인프라에 전력을 공급하는 소형 모듈식 원자로 솔루션.
DeepSeek MHC Architecture Breakthrough
DeepSeek의 Multi-Head Compression 아키텍처 혁신에 대한 기술 분석.