진짜 딸깍하는 AI 연재 · 33회
한 줄 요청으로 시작해 쓸 물건이 나온 건들. 틀린 자리도 같이 적는다.
- 1회
서울 불꽃축제 명당 지도 (2026) — 한 줄로 서울 99만 칸을 계산한 딸깍
서울세계불꽃축제 명당을 AI에게 한 줄로 물었다. 40분 뒤 지형과 건물 높이로 서울 99만 칸의 시야를 따진 히트맵 지도가 나왔다. 무엇이 실제로 돌아갔고, 어디서 틀렸고, 왜 한 줄로 이게 되는지 뜯어본다.
- 2회
가을 꽃놀이 명소 62곳, 언제 어디로 가야 하나 — 시기 지도 딸깍
어떤 꽃을 보려면 언제 어디로 가야 하는지 한 줄로 물었다. 전국 62곳의 절정 시기를 모아 시간축에 얹은 지도가 나왔다. 슬라이더를 밀면 그 날짜에 피어 있는 곳만 밝아진다.
- 3회
AI로 사주 풀기 — 이름을 지우고 여덟 글자만 준 아인슈타인·잡스
사주처럼 오래 굳어진 체계는 웹에 자료가 쌓여 있어 AI로 만들기 좋은 소재다. 실제로 반나절 만에 나왔다. 다만 만들어놓고 보니 진짜 문제는 다른 데 있었다 — 이게 맞는지 어떻게 아는가. 인물을 감춘 채 풀리고 문헌과 대조해 봤다.
- 4회
영상을 사진 한 장으로 합치기 — 682프레임 롱노출 합성
액션캠으로 찍은 10초를 사진 한 장으로 만들고 싶었다. 그냥 더하면 하얗게 타고, 평균 내면 회색이 된다. 세 번 틀리고 26분 만에 나왔다. 이번에는 틀린 자리가 눈에 보였다는 게 앞 회차와 달랐다.
- 5회
AI로 풍수 명당 찾기 — 일곱 조건을 지형 수치로 번역한 지도
집 짓기 좋은 자리를 지형·물·건물·햇빛으로 계산해달라고 한 줄 물었다. 배산임수·장풍득수 같은 옛말을 경사·향·물까지 거리 같은 숫자로 바꾼 지도가 나왔다. 평지에서 다 똑같이 나온 자리, 1회에서 봤던 그 문제가 또 나온 대목까지 뜯어본다.
- 6회
사진 한 장을 3D 영상으로 만드는 법 — 깊이맵으로 흉내 낸 인스타 3D
오큘러스에서 본 인스타의 3D 사진 레이어링을, 평면 모니터 한 장으로 흉내 냈다. 단안 깊이추정으로 깊이맵을 만들고 시선에 따라 픽셀을 밀어 입체를 눈속임하는 실험. 흑백 스트리트 사진 「ILLUSO」 한 장으로.
- 7회
드론 포인트클라우드로 건물 3D 모델 만들기 — 점 뭉치에서 집까지
하늘에서 찍은 사진으로 만든 점 뭉치에서 정점 열 개짜리 집을 세운다. 이번엔 그걸 더 줄여 보라고 한 줄 시켰다. 정점은 12% 줄었고, 그 과정에서 멀쩡한 벽 1.3 m 를 두 번 잘라먹었다. 무엇을 고쳤고 무엇을 도로 껐는지 적는다.
- 8회
AI 합성 패널로 소비자 조사하기 — 서베이 산업이 겁내는 자기잠식
한 줄로 소비자 조사를 돌렸다. 답한 건 사람이 아니라 우리가 만든 가짜 소비자 3만 명이었다. 네오페르소나와 엔비디아 Nemotron으로 합성 소비자 패널을 만드는 법, 그리고 종래 서베이 산업이 이걸 반기면서 동시에 겁내는 이유 — 자기잠식과 한계까지 짚는다.
- 9회
AI가 이전 대화를 기억 못 하는 이유 — 기억하는 AI (1)
AI가 맥락을 잃는 건 사용법이 서툴러서가 아니라, 여러 일을 오갈 때 무너지도록 되어 있는 저장 방식 탓이다. 문제의 뿌리를 짚는다.
- 10회
기억하는 AI (2) — 규칙을 한 파일에 몰아넣지 않는다
규칙을 한 파일에 전부 담는 방식과, 잘게 쪼개 필요할 때만 꺼내오는 방식. 두 저장 철학의 차이가 여러 프로젝트에서 승패를 가른다.
- 11회
기억하는 AI (3) — 하나의 파일에 하나의 사실만 담는다
기억은 잘 쌓는 것보다 잘 찾게 쌓는 것이 어렵다. 종류를 나누는 법, 한 파일 한 사실 원칙, 그리고 불러오기를 좌우하는 한 줄 설명.
- 12회
기억하는 AI (4) — 수십 개의 일을 한 사람처럼 다룬다
아침엔 쇼핑몰, 점심엔 대시보드, 저녁엔 글쓰기. 성격이 다른 일을 하루에도 몇 번씩 오가도 맥락이 끊기지 않는 하루의 실제 모습.
- 13회
기억하는 AI (5) — 기억도 버리지 않으면 독이 된다
쌓기만 하고 관리하지 않은 기억은 자산이 아니라 부채가 된다. 비대해진 색인, 낡은 정보, 불러오기 실패라는 세 함정과 그 처방.
- 14회
집에 쌓인 술에 이야기를 붙였다 — 라벨 한 장이면 AI가 설명을 채우는 나만의 술 기록장
코로나로 밖에서 술 마시기 어려워지자 집에 술이 쌓였다. 라벨 사진 한 장이면 술 설명은 AI가 채우고, 나는 보관 위치와 누구와 어땠는지만 적는 기록 앱을 주말 이틀에 만들었다. 비비노·셀러트래커·와인그래프 같은 국내외 사례와 함께, 나만을 위한 작은 서비스의 문턱이 얼마나 낮아졌는지.
- 15회
심리검사 하나를 만들었다가 스무 개가 됐다 — 검사 한 종을 파일 하나로 늘리는 구조
재미로 만든 간이 검사 하나에서 시작해, 검사 한 종을 파일 하나로 얹으면 채점·리포트·화면이 알아서 붙는 틀로 바꿨더니 스무 개가 됐다. 딸깍의 진짜 힘은 하나를 뚝딱 만드는 게 아니라 스물한 번째를 공짜로 만들 판을 짜두는 데 있다. 다만 국내외 사례를 둘러보니, 검사처럼 보이는 걸 만드는 일과 진짜 검사를 만드는 일은 전혀 다른 난이도였다.
- 16회
매일 아침, 나만의 잡지가 온다 — 필요한 것만 골라 한 장으로 정리해 주는 맞춤형 브리핑
뉴스레터는 넘치고 받은편지함은 어지럽다. 내게 필요한 정보만 골라 쉽게 정리해 주는 맞춤형 브리핑이 국내외에서 어떻게 바뀌어 왔는지, 뉴닉·네이버·에이닷부터 아티팩트·챗GPT 펄스·노트북LM까지 짚어 보고, 요즘 경향과 함께 AI 딸깍으로 나만의 아침 브리핑을 만들어 업무와 출퇴근길에 쓰는 방법을 제안한다.
- 17회
AI 유권자 5천 명에게 투표를 시킨 사람들 — 선거를 미리 돌려보는 합성 유권자
사람 대신 AI가 만든 가상 유권자에게 표를 묻는 회사와 연구가 늘고 있다. 뉴욕 예비선거를 371표 차로 맞히고 대선은 빗나간 Aaru, 독일어로 물었더니 녹색당으로 기운 GPT, 한국 지방선거를 예측해 본 국내 업체까지 따라가 보고, 네오페르소나로 직접 돌려 본 소감과 이걸 여론조사라고 부르면 안 되는 이유를 적었다.
- 19회
위성으로 지뢰를 찾을 수 있을까 — 국군의날, 무료 위성과 지형 데이터로 그린 접경 지뢰 지도
국군의날에 무료 위성 영상으로 지뢰가 묻혔거나 떠내려올 만한 곳을 지도에 찍어 보려 했다. AI의 첫 대답은 "그대로는 안 된다"였다. 방향을 틀어 북에서 내려오는 강의 남쪽 강변과 분계선 북쪽 땅의 변화를 따로 그렸다. 지뢰 자체는 끝내 보이지 않았다는 데까지 적는다.
- 20회
글 한 편을 넣었더니 해설 영상이 나왔다 — 대본·목소리·자료 찾기를 AI에게 나눠 맡긴 1분 17초
글을 넣으면 AI가 대본을 쓰고, TTS로 읽고, 자료 영상과 사진을 찾아 출처까지 붙여 해설 영상으로 묶는다. AG1 이야기로 시험한 결과와 국내외 비슷한 서비스, 그리고 유튜브가 그은 선까지.
- 21회
광화문 하늘에 줄이 걸린 날 — 도심 자전거 경주 코스를 계산으로 짜 보면
10월 1일 광화문 120m 상공에서 줄타기를 구경하고 돌아와, 도시를 하루 빌려 쓰는 행사를 생각했다. 소프박스 레이스와 도심 다운힐, 그리고 짧은 고리를 수십 번 도는 자전거 경주 크리테리움. 교통은 최대한 살리고 관중석과 광고판은 짜임새 있게 놓는 코스를 지도 위에서 자동으로 짜 주는 웹앱을 설계했다. 광화문 일대 실제 도로망으로 시제품까지 돌려 봤다.
- 22회
필름 사진 1,027장을 읽혀 만든 원클릭 필름 카메라 — 스무 가지 필름 풍과, 작례로는 끝내 못 가른 필름들
Portra, Velvia, Tri-X 같은 필름의 공개 작례를 모아 색과 톤의 차이를 재고, 사진 한 장을 스무 가지 필름 풍으로 한꺼번에 바꾸는 앱을 만들었다. 톤은 작례를 따라갔다. 그런데 색 기울기는 필름이 아니라 스캔한 사람을 따라갔고, 슬라이드 필름 넷은 작례만으로는 서로 구별되지 않았다.
- 23회
터널에 들어가면 창문을 닫으라던 버스 기사님은 옳았을까 — 터널 공기를 시뮬레이터로 돌려 봤다
터널 천장에는 제트팬이 달려 있고 차들은 빠르게 지나가니 먼지가 금세 빠질 것 같았다. 실측 자료를 찾고, 차 대수·크기·속도와 노면 먼지를 바꿔 가며 터널 공기 흐름과 먼지를 계산하는 시뮬레이터를 만들어 속설을 따져 봤다. 내친김에 AI로 만든 시뮬레이터가 시뮬레이션 소프트웨어 회사들을 위협하는지도 살펴봤다.
- 24회
바람 부는 캠핑장에서 텐트는 어디부터 무너질까 — 텐트 여덟 가지를 바람 시뮬레이터에 세워 봤다
캠핑을 나왔는데 바람이 너무 셌다. 돔, 지오데식, 터널, A자형, 피라미드, 가족형 캐빈, 그리고 차 지붕에 올리는 폴드아웃과 웨지형 루프탑 텐트까지 여덟 가지를 공개된 구조와 소재 수치로 시뮬레이터에 세웠다. 바람 방향, 폴과 천의 소재, 펙 길이와 땅, 스트링, 차량 무게를 바꿔 가며 어디가 먼저 버티지 못하는지 계산했다. 대부분은 폴이 아니라 펙이 먼저 빠졌고, 사선 바람이 가장 약했다.
- 25회
사진으로 피부를 읽고, 근거 있는 성분만 남겼다 — 피부 분석 앱들이 무너진 자리를 피해서 만든 성분 추천기
카메라로 피부를 분석해 화장품을 권하는 서비스는 십 년째 나왔다가 사라지기를 반복했다. 선행 사례 스물두 개가 어디서 무너졌는지 먼저 따져 보고, 제품 대신 성분을, 그것도 무작위 대조시험으로 효과가 확인된 것만 보여 주는 도구를 만들었다. 사진으로는 끝내 못 재는 것과 조명 하나에 흔들리는 수치까지 같이 적는다.
- 26회
노래방 MR은 원곡에서 목소리만 지운 걸까 — 음원 분리 기술 50년, 같은 노래를 일곱 가지 방법으로 갈라 봤다
노래방 반주는 원곡에서 목소리를 지워 만든 게 아니다. 노래방 회사들은 지금도 귀로 받아 적어 반주를 새로 만든다. 섞인 소리는 다시 못 가른다는 게 오랜 상식이었는데, 그 상식이 지난 10년 사이에 무너졌다. 왼쪽 마이크에서 오른쪽을 빼던 1970년대 특허부터 행렬 분해, 딥러닝, 비틀스의 마지막 신곡까지 기술이 어떻게 바뀌었는지 짚었다. 같은 노래를 시대별 방법 일곱 가지로 직접 갈라 점수도 매겼다.
- 27회
AI가 수학 난제를 풀었다는데, 정확히 무엇을 풀었을까 — 헤드라인을 갈래별로 나눠 보고, 수식을 넣으면 풀고 검산까지 하는 엔진을 만들었다
「90년 난제를 88시간 만에」, 「리만 가설 증명 포함」 같은 제목이 한 달에도 몇 번씩 나온다. 그런데 같은 「풀었다」 안에는 답이 정해진 시험 문제, 점수로 채점되는 탐색, 이미 있던 논문 찾기, 진짜 미해결 문제가 뒤섞여 있다. 수학 문제를 푼다는 게 어떤 일인지부터 짚고, 2026년에 실제로 무엇이 풀렸고 무엇이 부풀려졌는지 갈라 봤다. 수능·SAT 문제를 푸는 AI가 어떻게 도는지도 정리했고, TeX로 식을 넣으면 풀이 단계와 검산을 보여 주는 작은 엔진을 직접 만들어 붙였다.
- 28회
AI 코치에게 식단을 올리던 사이, 주사 한 대가 판을 바꿨다 — AI 다이어트 코칭 사례와 GLP-1 비만약, 그 약을 만드는 AI까지
건강검진 결과를 넣고 매일 먹은 것과 운동을 올리면 AI가 PT 선생님처럼 조언해 주는 방식은 이미 국내외에 서비스가 많다. 실제로 살이 빠졌는지, 어디서 틀리는지를 논문과 회사 발표로 갈라 봤다. 그사이 위고비·마운자로가 나오면서 헬스장과 다이어트 업계가 흔들린다는 말이 돈다. 숫자로 확인되는 것과 소문을 나누고, 그 약을 개발하는 데 AI가 실제로 어디에 쓰이는지 국내외 사례로 정리했다.
- 29회
날아오르는 로드스터 말고, 테슬라의 진짜 무기 — 자율주행이 무엇을 보고 어떻게 판단하는지 시뮬레이터로 뜯어 봤다
테슬라가 하늘을 나는 로드스터를 공개해 시끄럽지만, 테슬라를 유명하게 만든 건 FSD 같은 피지컬 AI다. 요즘은 공개 데이터와 오픈소스 시뮬레이터로 개인도 자율주행을 실험해 볼 수 있다. 무엇이 있는지 장비 수준별로 정리하고, 카메라와 레이더로 보고 규칙으로 판단해 핸들과 페달을 움직이는 아주 단순한 자율주행 시뮬레이터를 만들어 인지·판단·제어가 한 화면에서 같이 움직이게 했다.
- 30회
종이 한 장을 AI는 어떻게 읽을까 — OCR 112년을 따라가며, 스캔 문서에서 결론까지 뽑는 장난감을 만들었다
사진 찍거나 스캔한 문서에서 글자를 읽어 내는 OCR은 1914년 글자를 소리로 바꾸던 기계에서 시작해, 지금은 1B 안팎의 작은 모델이 표와 수식까지 마크다운으로 옮기고 Claude Code 같은 도구에 MCP로 붙는 단계에 왔다. 그 112년을 정리하고, 스캔된 영수증·청구서·명세서를 흑백으로 나누고, 글자를 찾고, 블록과 읽는 순서를 정하고, 글자를 맞히고, 표와 키-값을 데이터로 바꿔 검산까지 하는 문서 읽기 해부기를 한 파일로 만들었다.
- 31회
전자 회로도 딸깍이 될까 — 말로 쓴 요구를 AI에게 주고, 시뮬레이터로 검증해 가장 작은 빵판에 올리기까지
PSpice 같은 회로 설계 프로그램은 쓸 줄만 알면 강력하지만, 회로 지식과 프로그램 사용법이라는 문턱이 있다. 바이브 코딩처럼 원하는 기능을 말로 설명하면 회로가 나올 수 있을까. 1961년 미로 알고리즘과 1973년 SPICE부터 2026년 AI 설계 에이전트까지 65년을 정리하고, 9V 배터리로 도는 문 열림 차임과 러닝머신 벨트 속도계를 AI에게 설계시켰다. 결과는 자동 검증기(핀 검사·ngspice 최악 조건·가상 마이컴)로 따지고, 통과한 회로는 170홀 미니 빵판에 자동으로 배치해 부품표와 견적까지 뽑았다.
- 32회
책 조판도 딸깍이 될까 — 원고와 사진을 넣고 버튼 하나로 EPUB과 인쇄용 PDF까지, 「운수 좋은 날」로 엮어 본 한 권
글은 AI와 함께 쓰는 시대가 됐지만, 그 글을 책으로 엮는 조판은 여전히 인디자인이나 LaTeX를 배워야 하는 일이다. 브라우저에서 원고와 사진을 넣고 버튼 하나를 누르면 쪽을 나누고, 그림 자리를 잡고, 차례와 찾아보기를 만들어 EPUB과 인쇄용 PDF로 내보내는 조판 도구 「한 권 엮기」를 만들었다. 현진건의 「운수 좋은 날」(1924)에 1910~20년대 서울 사진 여섯 장을 넣어 신국판 26쪽으로 엮었고, EPUB은 공식 검사기 epubcheck를 오류 0건으로 통과했다. 설정 노트로 인물·배경의 붕괴를 잡는 장치도 붙여, AI 두 개에게 쓰게 한 뒷이야기에서 원작과 어긋난 대목을 찾아냈다.
- 33회
내 라이딩을 투르 드 프랑스 중계처럼 — GPX 기록을 넣으면 감독이 샷을 고르는 영상 생성기
라이딩 앱이 만들어 주는 3D 플라이오버 영상은 카메라 하나가 같은 각도로 코스를 따라갈 뿐이라 금방 지루해진다. 그래서 GPX·FIT 기록을 넣으면 구간마다 헬기·오토바이·측면 카메라를 골라 컷으로 잇고, 오르막 앞에서는 시간을 멈춰 경사 카드를 띄우고, 결승에서는 사진 판독과 순위표까지 내는 「중계 감독」 프로그램 ridecast를 만들었다. 2시간 19분짜리 네 명의 라이딩이 197초 영상이 됐다. 영상을 만드는 동안 AI는 한 번도 부르지 않는다. 처음 판은 너무 빨랐고, 카메라는 산에 파묻혔고, 꼴찌는 결승선을 넘지 못했다. 글 안에서 직접 돌려 볼 수 있다.
- 34회
스도쿠는 왜 컴퓨터가 잘 만들까 — 답이 하나인지 증명하고 사람이 쓸 기법으로 난이도를 재는 생성기, 다섯 단계로 만들어 바로 풀어 보기
보통 게임의 스테이지는 사람이 해 봐야 깰 수 있는지, 재미있는지 안다. 스도쿠는 다르다. 답이 맞는지는 행·열·상자 27곳만 보면 알고, 답이 하나뿐인지는 탐색으로 증명하고, 얼마나 어려운지는 사람이 쓰는 풀이 기법을 쉬운 것부터 둬 보면 잰다. 만드는 쪽과 의심하는 쪽을 둘 다 기계가 맡을 수 있다. 그래서 쉬움부터 지옥까지 다섯 단계 판을 만드는 생성기와 바로 풀 수 있는 화면을 한 페이지에 만들었다. 무작위로 3,000판을 만들어 보니 단서 수는 난이도와 거의 상관이 없었고, 「어려움」은 23판을 만들어야 한 판이 나왔다. 오늘 뉴욕타임스 세 판도 같은 판정기로 재 봤다. 도구 없이 판을 만들어 보라고 한 AI는 쉬운 두 판만 내고 나머지는 「증명할 수 없다」며 내지 않았다.