tvOS Focus Engine: Siri Remote를 위한 SwiftUI 패턴
Apple TV는 터치가 아닌 포커스로 탐색합니다. SwiftUI의 .focusable, @FocusState, focusSection, prefersDefaultFocus가 그 어휘입니다. 실제로 출시되는 패턴들.
AI & Technology글쓰기
디자인, 개발, AI 인프라, 제품 구축에 대한 생각.
프라이버시 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 & TechnologyCore ML 온디바이스 추론: 실제로 출시까지 가는 패턴
Core ML은 Neural Engine, GPU, CPU에서 모델을 실행합니다. 실제로 출시까지 가는 패턴은 모델 변환, 디스패치 힌트, 지연 시간 예산, 그리고 양자화입니다.
AI & Technology창 너머의 visionOS 공간 패턴
iPad UI를 Vision Pro에 띄워 놓기만 한 앱은 플랫폼의 본질을 놓칩니다. Window, Volume, Immersive Space, ornament, attachment — visionOS 고유의 어휘를 정리합니다.
AI & Technology제가 글로 쓰지 않는 것들
블로그 클러스터의 목소리는 발행하는 글이 아니라 발행을 거부하는 글에서 나옵니다. 범주적 거부, 패턴 거부, 그리고 흥미로운 거부가 각각 클러스터의 정체성을 형성합니다.
AI & TechnologyApple 개발을 위한 Hooks: 프로젝트를 살리는 패턴
iOS 에이전트는 개발자의 서명 키, 빌드, 프로젝트 파일에 접근할 수 있습니다. Hooks는 영향 범위를 제한합니다. 실제로 사용 중인 네 가지 패턴.
AI & Technology세 가지 표면: 사람, Apple Intelligence, 에이전트
모든 iOS 앱 기능은 세 가지 표면을 마주합니다 — 사람, Apple Intelligence, 에이전트. 각각 다른 의무, 렌더링, 지연 시간 예산, 신뢰 자세를 가집니다.
AI & Technology단일 진실 공급원: SwiftData, MCP, iCloud
세 호출자가 같은 쇼핑 목록에 쓸 수 있습니다. 사람, Apple Intelligence, 그리고 외부 에이전트입니다. 진실은 어딘가에 있어야 합니다. 기반을 선택하세요.
AI & TechnologyFoundation Models 에이전트 워크플로: 인앱 vs 툴링 LLM
두 개의 LLM가 Swift 앱에 닿습니다. 앱과 함께 출시되는 온디바이스 모델, 그리고 코드를 작성한 에이전트입니다. 서로 다른 스택, 서로 다른 의무.
AI & TechnologyRealityKit과 공간 멘탈 모델
RealityKit은 entity-component-system이지 3D 속의 SwiftUI가 아닙니다. 앵커는 entity를 실제 공간에 배치합니다. 이 모델이 윈도우와 다른 다섯 가지 방식.
AI & TechnologyFoundation Models 온디바이스 LLM: Tool 프로토콜
iOS 26의 Foundation Models 프레임워크는 모든 Apple Intelligence 디바이스에 30억 파라미터 LLM을 탑재합니다. Tool 프로토콜은 모델을 유용하게 만드는 표면입니다.
AI & TechnologyApp Intents와 MCP: 라우팅의 문제
두 개의 프로토콜, 하나의 앱. App Intents는 앱을 Apple Intelligence에 열어주고, MCP는 같은 도메인을 Claude와 ChatGPT를 비롯한 나머지에 열어줍니다. 무엇을 어디로 보낼지의 문제입니다.
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.
