EconoMayor

로봇공학 → 해부학 → AI 엔지니어 → AI 오케스트레이터 in 특허 도메인
경계를 넘을수록 보이는 것들을 나눕니다.

관심 종목: #Tesla ⚡#Palantir 🔮 #Bitcoin ₿

취미 : 골프, 향수, 헬스, 사우나, 여행

[EconoMayor @EconoMayor]

요즘 모두의 관심사인 Palantir 에 대해 네트워크 분석을 진행해 보았습니다.

네트워크 분석은 본래 소셜네트워크 상에서 상대와의 관계분석을 통해 개인의 영향력/파급력을 분석하기 위해 각 타깃(사람, CPC코드, 연구자, 출원인)의 중심성을 수학적으로 해석 · 시각화 하는 방법입니다.

저는, 사람 대신 Palantir 의 전체 특허를 WIPS(국내 특허DB)에서 수집하여 ('등록','심사중','출원' 위주로 한정) 각 특허에 속한 여러 CPC 코드의 연결을 기반으로 네트워크 분석을 적용하였습니다.

※특허의 CPC(Cooperative Patent Classification) 코드는 특허 기술의 분류 코드로써, 기존의 국제특허분류(IPC)코드 체계를 더욱 세부적으로 발전 시킨 코드 (예: "E21B47/00" = "시추유체 압력 또는 유량 감시를 위한 구멍 또는 유정 조사")

트렌드 분석은 연도별로 시계열적으로 하는것이지만,
이번 포스트는 CPC코드의 상세분류(low_lvl_CPC_ALL에 해당)까지 포함하여 전체 출원연도 특허들의 CPC 관계를 한번 시각화해 보았습니다.

"온톨로지"에 해당하는 CPC 코드는 "G06F16/367" 입니다.
확실히 온톨로지와 연결된 다른 노드들을 살펴보면,

그래프, 자연어 질의 구성, 지식 공학, 탐색 공간, 자연어 질의를 구조화된 질의로 변환, 관계형 데이터베이스, 색인; 데이터 구조; 저장 구조, 맥락 활용 등 ...
온톨로지를 구성하기 위한 수많은 요소들이 연결되어 있음을 확인해 볼 수 있었습니다.

이렇게 트렌드 분석 전에 비시계열 적으로 전체 특허를 활용하여 기술군간의 연결 및 분포를 살짝 살펴보았습니다.

마지막으로 아래 그림를 보면, Palantir 서비스는 KT의 변우철 상무님 말씀처럼 "캔버스의 백지"가 수많은 문제정의에 여러 해법을 담아낼 수 있다는 말씀처럼,
현재 Palantir가 여러 솔루션에 적용되어 다양한 도메인의 특허를 출원함으로써, 다양한 기술군들로 인한 군집들이 형성되어 세상의 많은 문제를 해결할 수 있는 강력하고, General한 솔루션임을 느껴 볼 수 있었습니다.

추후 시계열적으로 풀어보면, #Palantir 기술 발전의 흐름을 살펴볼 수 있는 또 다른 시각을 제공드릴 수 있을 것으로 생각됩니다.

긴 글 읽어주셔서 감사합니다. 🙇‍♂️

#NetworkAnalysis #PLTR #Palantir

[EconoMayor @EconoMayor]

@goodtek_xyz 그러니까요 친절한 디자인 하네스 인거같아요 ㅎㅎㅎ

[EconoMayor @EconoMayor]

한국 서비스 디자인 시스템을 AI 코딩 에이전트가 바로 읽고 적용할 수 있게 정리한 카탈로그가 나왔네요.

ko-design-md
https://t.co/h325QKa5HJ
https://t.co/Ic39ncJOU7

토스, 배달의민족, 당근, 원티드, LINE, 채널톡(Beziers), SOCAR, 11번가, 교보문고 등 주요 한국 브랜드들의 디자인 시스템을 Stitch v0.1 구조화 마크다운으로 일관된 형식으로 정리한 오픈 카탈로그입니다.

기존에는 디자인 가이드가 Figma, Notion, PDF, 공식 사이트에 흩어져 있어서
- AI가 제대로 이해하기 어려웠고
- 브랜드 간 비교가 번거로웠으며
- 시간이 지나면 링크가 깨지거나 최신 정보가 사라지기 쉬웠습니다.

이제는:
• 모든 항목이 동일한 frontmatter + 섹션 구조
• light/dark 프리뷰 HTML + OG 이미지 자동 제공
• npx skills add CaesiumY/ko-design-md 로 설치
• Claude Code / Cursor에서 `/use-design-md` 호출 후
“이 대시보드를 토스 디자인으로 다시 꾸며줘” 라고 하면 카탈로그에서 색상·타이포·컴포넌트 토큰을 가져와 바로 적용

한국형 UI를 자주 만들거나, 디자인 시스템을 연구하는 개발자·디자이너, AI 에이전트를 하루 종일 쓰는 사람들에게 특히 실용적일 것 같습니다.

기여도 `/design-md` 스킬로 AI가 13단계 파이프라인을 돌려서 자동 생성해 주니 새 브랜드 추가도 비교적 수월합니다.

한 번 둘러보세요. https://t.co/NiyDTf0Qus

[EconoMayor @EconoMayor]

어느 행성에서 왔을 가능성이 높을까

오히려 특정 외계 행성에서 곧바로 날아왔다기보다 다음 순서가 더 개연성 있습니다.

무인 탐사 프로브생명체가 직접 탑승하지 않고 자율 AI가 운용
수십~수백 년 동안 태양계를 조사
모선이나 중계기에서 분리된 소형 정찰기일 가능성

태양계 내부에 이미 배치된 플랫폼달 뒷면, 소행성대, 라그랑주점 등에 모선이나 기지가 존재
지구 대기권에서는 관측용 자선만 활동
성간 이동선이라기에는 형상이 지나치게 복잡하고 돌출부가 많아 보입니다.

세계관적으로 가장 어울리는 고향조용하고 수명이 긴 K형 주계열성 주변
지구보다 중력이 강한 고중력 슈퍼지구
강한 자기장과 두꺼운 대기를 가진 행성
이런 환경에서 발전했다면 날개보다 전자기장·중력장 제어 기술을 먼저 발전시켰다는 설정이 잘 맞습니다.

즉, 창작 설정으로 표현하면:
“지구에서 20~60광년 떨어진 K형 항성계의 고중력 슈퍼지구 문명이 보낸 자율 정찰 플랫폼”
정도가 가장 자연스럽습니다.
이 UFO의 추정 기능
1. 상부 대형 모듈: 센서·지휘·임무 구역
위쪽의 큰 몸체는 추진부보다는 다음 장비를 수용하는 구역처럼 보입니다.
광학·적외선·레이더 센서
통신 및 신호정보 수집 장치
지형·항공기·선박 추적 시스템
데이터 처리용 연산 장치

소형 탐사 드론 수납 공간

유인기라면 조종실과 생명유지장치가 들어갈 수도 있지만, 창문이나 명확한 승무원 구획이 없어 무인기 해석이 더 적합합니다.

2. 하부 모듈: 추진·전력·열관리 장치

아래쪽 몸체는 여러 개의 원형 발광부와 두꺼운 장갑 구조가 집중돼 있습니다.
가능한 기능은:

수직 이착륙용 추력 발생기

자세 제어용 다방향 추진기
고출력 에너지 저장장치
열을 분산시키는 방열 구조
지면·해수면 탐사용 센서
하부가 상부보다 작고 독립적으로 생겼기 때문에, 추진 모듈만 분리하거나 교체할 수 있는 구조일 수도 있습니다.

3. 중앙 원형 구조: 회전 관절 또는 장 발생기

가장 흥미로운 부분은 상·하부를 연결하는 중앙 원형 장치입니다.

추정 가능한 역할은 세 가지입니다.

상부와 하부가 서로 다른 방향으로 회전하는 짐벌

기체의 진동과 관성을 상쇄하는 안정화 장치
전자기장·플라스마·가상의 중력장을 발생시키는 핵심 장치
일반 항공기라면 구조적으로 취약해 보이는 형태이지만, 상·하부가 독립적으로 자세를 제어해야 한다면 합리적인 설계입니다.
4. 여러 개의 원형 발광부
빛나는 원형 부분은 반드시 엔진이라고 볼 수는 없습니다.

가능성은 다음과 같습니다.

벡터 추력 노즐

플라스마 배출구

라이다·광학 센서

지향성 에너지 송수신기
착륙 거리 측정기
전자기장 형성용 코일

발광부가 여러 방향에 분산되어 있으므로, 전방 추진보다는 정지비행과 전 방향 기동을 중시한 설계로 보입니다.

5. 날개가 없는 이유

이 기체에는 일반적인 양력 발생용 날개가 없습니다. 따라서 실제 기체라면 다음 중 하나가 필요합니다.

강력한 수직 추력

이온화된 공기를 이용한 전기유체역학 추진
플라스마 기반 추진
관성 또는 중력 제어
실제로는 대기권 비행체가 아닌 우주용 플랫폼
형상만 보면 빠른 직선 비행보다 정지, 급가속, 급선회, 회전에 최적화된 기체처럼 보입니다.
전체 임무를 한 문장으로 정리하면

이 디자인은 전투기보다는 다음에 가깝습니다.

고출력 센서와 전 방향 추진 장치를 갖춘 무인 정찰·신호수집·표본회수 플랫폼

추가 기능으로는 해저 진입, 전자장비 교란, 드론 분리, 생물학적 표본 수집, 모선과의 양자통신 같은 설정도 잘 어울립니다.

가장 현실적인 결론은 “원본 영상만으로 외계 기체 여부나 출신을 알 수 없다”이지만, 현재 만든 디자인을 세계관으로 해석하면 고중력 행성 문명의 태양계 내 무인 정찰기가 가장 설득력 있습니다.

[EconoMayor @EconoMayor]

@GONOGO_Korea 프롬프트로 생성해본 UFO의 실체 입니다 ㅋㅋ

@이미지 만들기 이 UFO를 3D 로 렌더링 해주고, 각각의 상세한 설계도면과 여러 top, side, bottom, front 뷰 2d 이미지를 생성해줘

[EconoMayor @EconoMayor]

슬슬 주식 → 코인장이 열릴 시기인가~~

[bitcoin⚡️vaccine💉 @bitcoinvaccine]

7분이라고요 ??? ㅋㅋㅋ

[EconoMayor @EconoMayor]

@go_go_go_0731 새로운 수달영
근데 방수도 되는데 그냥 물속에서 shockz 이어폰 끼고 쇼츠보면 될듯여 ㅋㅋㅋㅋ

[EconoMayor @EconoMayor]

@GONOGO_Korea 프롬프트로 생성해본 UFO의 실체 입니다 ㅋㅋ

@이미지 만들기 이 UFO를 3D 로 렌더링 해주고, 각각의 상세한 설계도면과 여러 top, side, bottom, front 뷰 2d 이미지를 생성해줘

[EconoMayor @EconoMayor]

@yeoulabba 테슬라 = 태연자약이네요 ㅋㅋ

태연자약 : 어떤 일이 있어도 아무렇지 않은 듯 침착하고 평소처럼 행동함

[EconoMayor @EconoMayor]

ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
저도 순간 햇갈렸네요

[jun @hyojun_at]

just landed in seoul and i'm confused

why is the @SpaceXAI logo on every apartment building???

[EconoMayor @EconoMayor]

@RealChickenBoy9 며르공.!

[EconoMayor @EconoMayor]

OpenAI 신규모델 Sol·Terra·Luna 의 "특징"을 알아보자.!

2026년 7월 9일 공개된 최신 세대는 GPT‑5.6 Sol·Terra·Luna입니다. 이름은 달라도 기본적으로 같은 GPT‑5.6 계열이며, 능력·비용·처리량에 따라 3단계로 나눈 것입니다.

한 줄로 정리하면:

Sol: 가장 깊고 완성도 높게
Terra: 일상 업무의 기본형
Luna: 싸고 빠르게 대량 처리

OpenAI도 처음 선택할 때는 Sol, 비용 균형은 Terra, 대량 작업은 Luna를 권장합니다. gpt-5.6이라는 모델명은 자동으로 Sol을 가리킵니다.

기본적인 짧은 컨텍스트 표준 처리 기준. 세 모델 모두 텍스트·이미지 입력, 텍스트 출력, 약 105만 토큰 컨텍스트, 최대 12.8만 토큰 출력을 지원합니다.
https://t.co/7kQnEhNcXy

1. GPT‑5.6 Sol

이전의 접미사 없는 플래그십 GPT 모델에 해당합니다. 단순히 아는 것이 많다기보다, 모호한 요구를 해석하고 여러 조건 사이에서 판단하며 결과물을 다듬는 능력이 가장 좋습니다. gpt-5.6-sol

추천 용도:

AI 투자 리서치 시스템 전체 아키텍처 설계
기업·산업·공급망을 연결하는 심층 투자 분석
특허 선행기술과 진보성 논리 검토
복잡한 프로그램의 구조 변경과 디버깅
PPT·브로셔·제안서의 최종 완성본
자료가 엇갈리는 주제의 교차검증
중요한 의사결정 전 반론·위험요인 검토

“한 번 결과를 잘 받아야 하는 작업”에 가장 어울립니다.

예:
반도체 소재 섹터를 조사하고, 공급망 병목→수혜기업→실적 전환 시점→투자 신호까지 하나의 논리로 검증해줘.

단점은 Terra와 비교해 API 비용이 2배이고, 높은 추론 단계에서는 시간이 더 걸릴 수 있다는 점입니다.

2. GPT‑5.6 Terra

실무에서 가장 자주 쓰기 좋은 모델입니다. OpenAI는 Terra를 이전 세대의 mini 계층과 대략 대응하는 모델로 설명하지만, 단순 경량 모델보다는 상당히 강한 추론·도구 사용 능력을 갖춘 범용형입니다. gpt-5.6-terra

추천 용도:

일반적인 웹 조사와 결과 정리
회사·산업별 정기 리포트 작성
PPT 발표자 노트 윤문
사이트와 대시보드 구현
코드 작성·수정·테스트
여러 문서 비교와 표 작성
이메일·제안서 초안
일상적인 도구 호출형 에이전트

예를 들면:

뉴스 수집 후 사건별 정리
기업 공시 분석
산업별 리서치 보고서 작성
이상 신호 발견 후 1차 투자 논리 구성
정해진 형식의 데일리·위클리 리포트 생성

3. GPT‑5.6 Luna

입력과 출력 형식이 명확한 작업을 빠르고 저렴하게 대량 처리하는 모델입니다. 이전 세대의 nano 계층에 대략 대응합니다. gpt-5.6-luna

추천 용도:

수천 건 뉴스 분류
기업명·제품명·수치 추출
감성·이벤트·중요도 태깅
중복 기사 제거
짧은 요약 대량 생성
JSON 등 정해진 형식으로 변환
문서의 메타데이터 생성
간단한 규칙 기반 품질검사

예:

다음 기사에서 기업명, 섹터, 사건 유형, 실적 영향 방향, 예상 지속기간을 JSON으로 추출해줘.

모델과 추론 강도는 별개입니다

같은 Sol이라도 추론 강도를 바꿀 수 있습니다.
→ Light / Low : 간단한 수정, 짧은 답변, 명확한 작업
→ Medium : 대부분의 일반 업무에 적합한 기본값
→ High : 여러 자료·단계·조건을 함께 검토
→ Extra High : 어려운 설계, 분석, 복잡한 디버깅
→ Max : 가장 어려운 단일 문제에 충분한 시간 투입
→ Ultra : 여러 서브에이전트가 독립 작업을 병렬 수행

Max와 Ultra는 다릅니다.

Max: 한 모델이 한 문제를 오래 생각
Ultra: 여러 에이전트가 업무를 나눠 조사한 뒤 종합

예를 들어 “한 기업의 밸류에이션 모델 검증”은 Max가 어울리고, “10개 산업을 각각 조사해 최종 유망 섹터를 선정”하는 일은 Ultra가 어울립니다. 대부분 작업에는 Medium이면 충분하다는 것이 OpenAI의 권장 방향입니다.
https://t.co/qZ8Adh0U4F

[EconoMayor @EconoMayor]

@Krongggggg 근데 뷰가 진짜 깔끔하다... 더 써봐야겠어요 ㅎㅎㅎ

[EconoMayor @EconoMayor]

@Krongggggg 흠.. 아직까진 옵시디언이 더 간편한 기분이네요
Claude Desktop이 사이드에 /OpenKnowledge 창 열고 작업중인데 굳이 이렇게 까지 해야하나 라는 생각도 듭니당

개인일땐 obsidian이 편리하고 팀 단위로 일하거나 차트가 필요하면 그래도 사용할만 할거같다는 첫인상이 드네요

[500냥 @3500cat]

<아이돌이 돈 벌기어려운 진짜 이유(모모랜드 혜빈님)>
“아이돌 되면 돈 많이 벌 줄 알았지? No.”
트레이닝 기간부터 숙식·레슨비 다 빚으로 쌓임
데뷔 후 MV·자켓·매니저비·방송 준비비까지 멤버들이 반반
행사 5000만원 받아도 정산 후 손에 쥐는 건 200만원 수준
“상위 1% 중 또 1%, 또 1%… 안 되면 무한 마이너스 루프”
중소돌 현실 제대로 터는 영상
(출처:묘혜빈)

[lucas @lucas_flatwhite]

기다렸다 이런 폰트! 고질적인 가독성 문제를 해결하기 위해 만들어진,, 매우 훌륭한 고정폭 폰트..

🔡 Jetendard
https://t.co/ZS3IbSG9Rn

개발 환경에서 터미널이나 IDE를 사용할 때, 한글 자간이 비정상적으로 넓어지는 등.. 아쉬운 상황들을 해결함! 제텐다드!

Claude Code, Codex 같은 에이전트에서도 더 이쁘게 보자..

저도 너무 좋아하는 JetBrains Mono Nerd Font Mono 그대로 가져옴. 👍🏻

한글은 Pretendard 스케일을 1.15배 키워서 적용. 가독성 올리기!

피로도를 줄이고, 미려함을 잡자! 바로 갈아탑니다~

[GUTE_RachelHan @GuteslaX]

오늘의 용어 정리 드갑니다.

LAM : Large Action Model
디지털 환경에서 행동을 실행

VLM : Vision Language Model
이미지를 보고 언어로 이해·설명

VLA : Vision Language Action Model
시각 이해를 바탕으로 물리 행동 수행

1. LAM은 사용자의 지시를 실제 작업 단위로 바꾸는 모델입니다. 브라우저 클릭, 앱 조작, API 호출, 문서 작성, 예약, 결제 등 디지털 환경에서의 행동을 수행합니다. 즉, Agentic AI에서 “무엇을 할지”를 넘어 “어떻게 실행할지”를 다루는 모델입니다.

2. VLM은 이미지나 영상을 보고 언어로 이해하는 모델입니다. 사진 속 객체를 인식하거나, 도표를 설명하거나, 화면 내용을 해석하는 데 쓰입니다. 다만 VLM은 기본적으로 이해와 설명에 초점이 있으며, 직접 행동을 수행하지는 않습니다.

3. VLA는 VLM에 Action이 결합된 형태입니다. 카메라로 물체와 공간을 인식하고, 언어 지시를 이해한 뒤, 로봇 팔·그리퍼·이동체 등을 실제로 움직입니다. 자율주행, 휴머노이드, 로봇 조작, 자율 시스템, Physical AI의 핵심 모델입니다.

[EconoMayor @EconoMayor]

@GuteslaX AI 를 우겨넣었네요 ㅋㅋㅋ

[크롱 @Krongggggg]

레딧, 트위터, 유튜브 싹 다 뒤져서 교차 검증된 요약본 하나로 퉁쳐주는 에이전트 스킬임. 이 바닥 정보 과잉에 지친 개발자들 리서치 셔틀로 굴리기 딱 좋음.
https://t.co/JeW6H3uYPV

[EconoMayor @EconoMayor]

@lucas_flatwhite 저는 루카스님 믿고 사용합니다 ㅎㅎㅎㅎㅎ

[lucas @lucas_flatwhite]

수백 시간의 시행착오 끝에 다듬어진, 그가 가진 모든 글로벌 에이전트 스킬을 공개함..

📦 David Ondrej 오피셜 에이전트 스킬
https://t.co/dGPoLi1dv4

그의 콘텐츠를 아는 분이라면 바로 믿고 쓸 수 있음.

에이전트에서 코딩, 리서치, 워크플로우 같은 작업을 수행할 때 즉시 로드해서 사용할 수 있도록 지침과 워크플로우를 패키징해둠.

여기엔 프롬프트와 컨텍스트도 같이 드러나 있는데..

/agent-orchestration

AI 코딩 에이전트의 실행, 예약, 권한 위임, 조율. 에이전트 간의 협업 워크플로우, 에이전트 루프, 벤치마킹 포함.

/skill-authoring

에이전트용 스킬과 컨텍스트 파일을 새롭게 생성하고, 개선하고, 배포, 게시하는 방법 포함.

/research-and-web

웹, 리서치 API, 브라우저, 유튜브 등에서 필요한 정보를 효율적으로 검색하고 추출하는 스킬.

/thinking-and-docs

구조화된 사고방식, 인터뷰, 교육, 아이디어를 명확하고 깔끔한 문서로 변환하는 워크플로우 포함.

/ops-and-setup

로컬 머신, 서버, 보안 설정, 개발 도구들의 구성과 시스템 운영 자동화를 돕는 스킬.

많은 분들이 AI에게 단순한 질문을 던지는 것을 넘어, 체계적인 역할과 워크플로우를 부여해 자동화하고 있을텐데 이 스킬이 도움이 되실 듯 하네요.