MoonLight's Archive

PG RX-178 Gundam MK-II A.E.U.G 건담 마크2 에우고 - 도색 & 커스텀 #2

MoonLight314 — Sun, 5 Jul 2026 23:24:44 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

도색 및 디테얼업 작업을 진행중인데요, 이번에는 주로 팔과 허리파츠 부분으로 진행했습니다.

마크2는 주로 흰색을 베이스로 색상이 구성되어 있어서 여기에 너무 생뚱맞은 색을 칠하기가 조금 두렵더군요.

그래서 조금 연한 그레이 계열로 포인트만 조금 주는 방식으로 진행할까 합니다.

처음에는 그레이로 조금만 칠하려고 했는데, 하다보니 좀 과한 부분이 있네요.ㅎㅎ

어깨 파츠인데, 귀찮아서 디테일업 파츠 하나만 붙이고 말았습니다.ㅎㅎ

검은색 파츠들은 디스파이어 유광 검은색 계열로 칠해주었습니다.

팔 내부 프레임은 메탈릭으로 칠해주었습니다.

사용할수도록 마음에 드네요.

하지만 보이지 않는 부분이라서 조금 아쉽네요.

PG 마크2는 내부 프레임이 너무 멋져서 어떻게 해서든 보여주고 싶은데... 방법을 좀 고민해 봐야겠습니다.

허리파츠들도 적당하게 부분도색을 진행해 주었습니다.

좀 과한 부분들이 많이 보이네요...

완성하고 나서 이상할 것 같은 느낌이...ㅠ

분명 부분도색을 했는데, 조명때문인지는 몰라도 거의 티가 나지 않네요.ㅎㅎ

나름 프라봉으로 작업했는데도, 별 티가 나지 않네요.ㅎㅎ

봐주셔서 감사합니다.

도색 작업 계속 진행하도록 하겠습니다!!

서소문성지 역사박물관 - 압도적인 웅장함을 자랑하는 도심 속 출사 성지

MoonLight314 — Sun, 5 Jul 2026 23:23:12 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

서소문성지 역사박물관은 2019년에 개관한 곳으로, 지상에는 푸른 잔디와 산책로가 있는 '서소문역사공원'이 있고 지하에는 방대한 규모의 '역사박물관'이 조성되어 있습니다.

'서소문(西小門)'은 조선시대 한양 도성의 사대문과 사소문 중 서남쪽에 있던 작은 문(소의문)을 뜻한다고 하네요.

조선시대 서소문 밖 네거리는 시장이 형성되어 사람들이 붐비는 번화가(성저십리)이자, 동시에 국가 공식 처형장이었답니다.

특히 1801년 신유박해를 시작으로 정약종, 정하상을 비롯한 수많은 천주교 신자들이 이곳에서 처형당했습니다.

한국에서 가장 많은 순교자가 발생한 곳이기도 하죠.

이러한 역사적 무게를 기리기 위해 오랫동안 공영주차장 등으로 쓰이던 부지를 탈바꿈시켜 지금의 역사공원과 박물관을 조성하게 되었습니다.

2018년에는 아시아 최초로 교황청이 승인한 국제 순례지로 공식 선포되기도 했습니다.

붉은 벽돌과 노출 콘크리트가 만들어내는 차분하면서도 웅장한 건축 양식 덕분에 수많은 건축상을 휩쓸었으며, 현대 미술관을 방불케 하는 세련된 공간으로 사랑받고 있습니다.

서울 도심 한복판에 자리 잡고 있지만, 고요하고 압도적인 분위기를 자랑하는 곳입니다.

종교적인 의미를 떠나 뛰어난 건축미와 깊은 역사적 의미 덕분에 사진을 찍기 좋아하시거나 조용한 사색의 시간이 필요한 분들 사이에서 입소문이 자자한 곳이에요.

게다가 입장료도 무료이고, 내부에서 사진 촬영도 자유로워서 사진 좋아하시는 분들이 특이한 피사체를 찾으신다면 좋은 출사지가 될 것입니다.

여행을 준비하실 때 참고하시기 좋도록 여러가지 정보들을 모아봤습니다.

주소 : 서울특별시 중구 칠패로 5 (의주로2가)
지하철 이용 시
- 2호선, 5호선 충정로역 4번 출구 : 도보 약 5~7분 (직진 후 신호등을 건너 진입)
- 1호선, 4호선, KTX 서울역 2번 출구 : 도보 약 10분 (염천교 사거리 방향으로 직진)

서소문성지역사박물관 서울 중구 칠패로 5

이곳은 보통 2가지 용도가 있는데요, 먼저 조선 후기 사상계의 흐름과 서소문 밖의 역사적 변화를 전시하는 문화 공간인 역사박물관, 또 하나는 천주교 순교자들을 기리는 위령의 공간이자, 지하 경당에서 매일(월요일 제외) 미사가 봉헌되는 종교적 순례지 역할도 합니다.

접근성이 상당히 좋습니다.

1호선/2호선 지하철로 바로 갈 수 있는 곳이기 때문이고 게다가 공원과 미술관,박물관 모두 무료입니다~!!

관람시간은 09:30 ~ 17:30이며, 매주 월요일 정기 휴관하고, 1월 1일, 설날 및 추석 당일도 휴관합니다.

상설전시, 기획전시 모두 무료이고, 부설 주차장은 기본 30분당 2,000원 / 30분 초과 시 10분당 600원 추가 (일일 최대 20,000원)입니다.

주차 요금 할인 대상이 있는데요, 장애인, 국가유공자 80% 할인 / 경차, 저공해차, 다둥이 50% 할인된다고 합니다.

박물관은 크게 두 개의 상설전시와 다양한 기획전시로 운영되고 있습니다.

전시는 그때그때 다르게 진행되기 때문에 가시기 전에 홈페이지에서 한 번 확인해보시고 가시기를 추천드립니다.

https://www.seosomun.org/main.do

서소문성지 역사박물관

계곡만필 장유는 조선 중후기 문신이자 문장가로서, 사상적으로는 성리학의 편협한 학문 풍토를 비판하고 불교와 도교, 양명학 등 다양한 사상에 관심을 가졌다. 『계곡만필』은 1635년(인조 13)

www.seosomun.org

저는 아직 박물관이 열기전에 도착했기 때문에 서소문 역사공원에서 잠시 사진을 찍었습니다.

여기가 신유박해때 많은 천주교 신자들이 순교한 곳이기 때문에 그 넋을 기리는 조형물들과 관련된 조형물들이 많이 있었습니다.

예쁜 공원이 잘 조성되어 있어서 천천히 돌아보면서 구경하기에 좋았습니다.

아, 그리고 여기가 얼마전 붕괴사고가 발생한 장소 바로 앞에 위치해 있습니다.

제가 갔었던 때는 붕괴사고가 발생하기 전이어서 사고가 발생한 장소를 볼 수 있었는데요, 지하철이 지나가는 노선이 자동차가 지나는 도로를 가로 질러서 지나갑니다.

예전 어릴때 기찻길 처럼 전철이 지나갈때는 차단기가 내려와 차가 지나가지 못하게 하는 방식이죠.

신기하다라는 생각을 하면서 구경했는데, 며칠 뒤에 여기가 무너지게 될 줄이야...

박물관 내부는 조용합니다.

그리고 제가 강렬하게 느낀 점은 '웅장함'이었습니다.

겉으로 봤을때는 작은 박물과일 것이라고 생각했는데, 내부에 들어가니 그 엄청난 볼륨감과 위압감에 정말 많이 놀랐습니다.

마치 게임 다크 소울이나 엘든링에서 엄청난 크기의 요새나 성에 들어가서 보스전을 치르는 곳을 연상되게 하더군요.

특히 콘솔레이션 홀 (Consolation Hall)은 위로, 위안이라는 뜻을 가진 거대한 홀인데, 사방이 짙은 어둠으로 덮여 있고, 벽면을 따라 흐르는 빛과 영상 미디어 아트가 신비롭고 숭고한 분위기를 자아냅니다.

고요하게 앉아 명상하기 좋은 최고의 스팟일수도 있는데, 저는 약간 무섭더군요.

그 옆에는 하늘광장이 있는데요, 박물관 지하에서 지상을 향해 뻥 뚫려 있는 사각의 야외 광장입니다.

거대한 붉은 벽돌벽 너머로 네모난 하늘이 쏟아져 내리는 듯한 풍경은 이 박물관의 가장 상징적인 포토존입니다.

천주교 박해를 상징하는 수많은 조형물들이 있는 곳이기도 합니다.

뿐만 아니라, 천주교 관련 매우 다양한 전시물과 예술 작품들이 많이 있었습니다.

천천히 구경하기에 참 좋은 곳입니다.

주위에 가 볼 만한 곳도 몇 군데 있는데요, 먼저 약현성당이 여기서 가깝습니다.

약현성당은 서소문 순교지들을 내려다보는 언덕 위에 세워진 한국 최초의 서양식 벽돌 교회입니다.

고풍스럽고 아름다운 외관 덕분에 드라마 촬영지로도 유명합니다.

서울역쪽으로 가면 서울로 7017과 문화역서울 284가 있습니다.

서울로 7017은 낡은 고가도로를 개조해 만든 공중 산책로입니다. 서울역 일대의 도심 풍경을 감상하며 걷기 좋습니다.

문화역서울 284는 구 서울역사를 복원한 복합문화공간인데요, 근대 건축의 매력을 느끼며 무료 전시를 관람하기에 제격입니다.

맛집을 찾으신다면 남대문시장에 한 번 가보시는 것이 좋을 것 같습니다.

서소문성지 역사박물관은 단순히 유물을 모아둔 곳이 아니라, 공간 자체가 거대한 예술 작품이자 위로를 건네는 곳입니다.

혼자만의 조용한 휴식이 필요하거나, 서울의 색다른 미적 공간을 찾고 계신다면 꼭 한번 방문해 보시길 바랍니다!

감사합니다.

PG RX-178 Gundam MK-II A.E.U.G 건담 마크2 에우고 - 도색 & 커스텀 #1

MoonLight314 — Sun, 5 Jul 2026 23:16:38 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

이제 패널라인 작업을 마치고 도색하고 난 후에 디테일업 조금씩 하고 있습니다.

디스파이어 무세척 에어브러시를 주로 사용하고 있는데, 이거 진짜 물건이네요.ㅎㅎ

교반기와 함께 쓰면 정말 편하게 도색을 할 수 있었습니다.

몸통은 차분한 검은색 무광으로 전체적으로 칠해주었습니다.

자그만하게 흰색과 검은색으로 포인트를 줬구요.

조그만하게 파츠도 붙여주었습니다.

허리부분인데, 작은 부분만 검은색으로 칠했는데, 눈에 띄진 않겠네요.ㅎㅎ

잘 안보이는 부분이라도 열심히 부분도색을 해주었습니다.

디테일업 파츠를 검은색으로 도색해봤습니다.

나쁘진 않네요.

내부 프레임 파츠들은 이전에 소개해드렸던 메탈릭 염료를 이용했는데, 품질이 나쁘진 않네요. 마음에 듭니다.

하지만, 보이지 않는 부분이라서 조금 아쉽기도 하네요.

프라판을 검은색으로 칠해서 붙여주었습니다.

머리부분도 부분도색을 해주었습니다.

안쪽은 메탈릭으로 칠했습니다.

조종석도 메탈릭 골드로 칠했습니다.

원래 똥색은 제가 사용하지 않는 색상이지만, 이건 나쁘지 않네요.

디스파이어 메탈릭 똥색은 색감이 나쁘지 않네요. 이번 도색 작업에 주로 사용해 봐야겠습니다.

도색 작업기 계속 올리도록 하겠습니다.

감사합니다.

프로젝트 헤일메리 (Project Hail Mary) - 인터스텔라의 '우정' 버전, 차가운 우주를 데우는 우정의 온기

MoonLight314 — Sun, 5 Jul 2026 21:19:38 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

사람들은 정말 절망적인 상황에서도 유머의 힘으로 상황을 바꾸려고 노력합니다.

"헤일메리(Hail Mary)"라는 것은 미식축구에서 경기 막판, 성공 가능성은 낮지만 역전을 노리고 던지는 장거리 패스를 말한다고 하네요.

영화에서도 문자 그대로 인류가 멸망 직전에 던지는 마지막 패스가 됩니다.

1. 영화 기본 정보

제목 : 프로젝트 헤일메리 (Project Hail Mary)

개봉일 : 2026년 3월 20일

감독 : 필 로드 & 크리스토퍼 밀러 (Phil Lord & Christopher Miller)

각본 : "마션"의 각색을 맡았던 드류 고다드 (Drew Goddard)

촬영 : "듄", "더 배트맨"으로 잘 알려진 그레이그 프레이저

주연

- 라이언 고슬링 (Ryan Gosling - 라일랜드 그레이스 역)
- 산드라 휠러 (Sandra Hüller - 에바 스트라트 역)

원작 : 앤디 위어 (Andy Weir)의 동명 베스트셀러 소설

러닝타임 : 약 156분

장르 : SF, 드라마, 스릴러

2. 줄거리 ( 스포일러 )

이야기는 '헤일메리(Hail Mary)'라는 이름의 우주선 내부에서 진행되며, 주인공 그레이스가 잃어버린 기억을 서서히 되찾아가는 과정을 플래시백 형태로 교차하면서 진행됩니다.

가까운 미래, 지구의 과학자들은 태양의 밝기가 갑자기 감소하는 현상을 관측하게 되고, 동시에 태양에서 금성으로 이어지는 희미한 적외선 방출선을 발견합니다.

이것을 '페트로바 선(Petrova line)'이라고 부릅니다.

계산해보니 30년쯤 지나면 지구에 파멸적인 빙하기를 초래하고 인류는 멸망하게 됩니다.

갑자기 발등에 불이 떨어진 지구.

전 세계 정부는 전직 유럽우주국(ESA) 관리였던 에바 스트라트(Eva Stratt)에게 초법적인 전권을 위임하여 이 사상 초유의 사태를 해결하기 위해서 당장 금성에 탐사선을 보내서 페트로바 선이 도대체 무엇인지 정밀하게 조사합니다.

채취한 샘플은 분자생물학 박사 학위를 가진 중학교 과학 교사 라일랜드 그레이스(Ryland Grace)에게 맡기고 조사해 보라고 지시합니다.

그레이스는 과거에 자신만의 이론으로 똥고집을 부리다가 학계에서 왕따를 당하고 지금은 교사를 하고 있는 사람입니다.

그리고 주인공입니다.

그리고 라이언 고슬링입니다.

조사해보니, 이놈들은 전자기 복사를 흡수하고 방출하는 미지의 단세포 생물체들로 이루어져 있음을 밝혀내고, 이를 별을 먹는다는 의미의 '아스트로파지(Astrophage)'라고 이름붙입니다.

이 녀석들의 또 다른 특성은 이산화탄소를 흡수하여 엄청난 속도로 번식하고 각각이 실로 엄청난 에너지를 가지고 있습니다.

근처 항성계들을 조사해 보니, 태양계뿐만 아니라 다른 항성들도 이 녀석 때문에 서서히 죽어가고 있었던 것입니다~

( 우주적 코로나 같은 녀석이었네요... )

그런데, 이상하게 딱 한 개의 별, '타우 세티(Tau Ceti)' 항성만이 멀쩡하다는 것을 알아내지만, 그 이유를 알지 못합니다.

인류는 그 이유를 알기 위해서 아스트로파지가 가진 엄청난 에너지를 추진제로 사용하는 우주선을 만들고 이를 '헤일메리(Hail Mary)'호라고 명명합니다.

그 사이 지구에서는 생존 가능 시간을 늘리기 위해 온실효과를 인위적으로 극대화하는 테라포밍 작업이 진행되고, 우주선 연료로 쓸 아스트로파지를 대량으로 배양하기 위한 처절한 노력들이 병행됩니다.

인류가 생산할 수 있는 아스트로파지의 양은 오직 편도 여행에만 간신히 맞출 수 있는 수준(영화에서는 200만kg이라고 합니다.)이었기에, 이 임무는 본질적으로 귀환이 불가능한 자살 임무였습니다.

다시 돌아올 연료가 없기 때문에 뭔가 성과가 있다면 그것을 '비틀(beetles)'이라 불리는 무인 소형 우주선들에 담겨 지구로 자동 귀환하도록 설계되었습니다.

그레이스는 임무에 투입될 두 명의 우주 과학 전문가를 훈련시키는 역할을 맡고 있었으나, 갑자기 대형 폭발 사고가 터지고 두 전문가가 모두 사망하는 비극이 발생합니다.

숙련된 대체자를 훈련할 시간조차 남아있지 않자, 스트라트는 본인의 의사와 무관하게 그레이스를 강제로 이 자살 임무에 투입시킵니다.

그레이스는 끝까지 못가겠다고 저항하지만 힘으로 우주선에 실리게 되는 거죠.

이런 점이 참 현실적이라고 느껴졌습니다. 영웅이고 용기가 있고 희생정신이 엄청난 사람이라서 임무에 투입된 것이 아니라 가기 싫은데 안 보내면 지구가 멸명하니까 강제로 태워보낸다.

정말 현실적이지 않나요?ㅎㅎ

그레이스가 임무에 앙심을 품고 우주선을 파괴하거나 임무를 방해할 것을 우려한 스트라트는 그에게 강력한 진정제와 일시적 기억 상실을 유발하는 약물을 투여한 후 동면 상태로 선내에 탑승시킵니다.

지구로부터 11.9 광년 떨어진 타우 세티를 향한 여정은 우주선의 엄청난 속도에 따른 상대성이론의 시간 지연 효과로 인해 선내 기준으로는 훨씬 짧은 시간이 소요되었습니다.

그레이스가 혼수상태에서 깨어났을 때, 그의 체감 시간으로는 4년 8개월이 흐른 후였고 우주선은 이미 타우 세티에 접근하고 있었습니다.

깨어나 보니 같이 출발한 2명은 이미 사망한 상태고 기억도 희미하고, 임무를 성공해도 지구에는 갈 수 없고...

정말 절망적인 상황이지만, 영화는 전체적으로 우울하지 않고 그레이스 특유의 낙천적인 성격으로 잘 포장합니다.

몇 주에 걸쳐 선내 시스템을 복구하며 그는 서서히 자신의 정체성과 이 절망적인 임무에 대한 기억을 되찾습니다.

그러던 어느날, 레이더에 신원 미상의 외계 우주선이 포착됩니다 !!

외계 우주선은 그레이스에게 입체적인 성도(star-map) 조각을 보내와 자신들이 40 에리다니(40 Eridani) 항성계에서 왔음을 알립니다.

두 우주선은 조심스럽게 도킹에 성공하고, 그레이스는 곧 눈이 없으며 거미와 비슷한 5개의 다리를 가지고 암석과 같은 단단한 외피를 지닌 외계 생명체와 역사적인 조우를 하게 됩니다 !!!

생긴것이 바위덩어리 몇 개 붙어있는 모양이라서 이름을 '로키(Rocky)'라고 붙여줍니다.

뛰어난 공학적 지식을 지닌 엔지니어 로키는 무려 46년(지구 기준) 동안 타우 세티 시스템에 머물러 있었으며, 다른 동료 승무원들을 치명적인 방사능 피폭으로 모두 잃고 홀로 살아남은 마지막 생존자였습니다.

로키의 고향 행성인 40 에리다니 A b (그레이스가 명명한 이름 '에리드(Erid)') 역시 아스트로파지의 증식으로 인해 멸망의 위협을 받고 있는 상황이었기에, 같은 목적을 가진 그레이스와 로키는 서로의 언어와 물리 법칙을 번역하는 시스템을 개발해가며 전면적으로 협력하기로 뜻을 모읍니다.

그레이스는 대화 도중 에리드인들의 과학 기술이 아직 상대성이론을 발견하지 못했고, 그로 인해 Blip-A호에는 시간 지연 효과를 계산하지 않아 발생한 어마어마한 양의 잉여 아스트로파지 연료가 남아있었으며, 이는 두 우주선 모두가 각자의 고향 행성으로 무사히 귀환하기에 충분한 양이었습니다.

이 사실에 지구로 돌아갈 수 있다는 희망을 품은 그레이스는 로키와 함께 열심히 해결책을 찾아냅니다.

두 사람은 타우 세티 시스템을 정밀 관측하여 이곳에도 페트로바 선이 존재하며, 이것이 '에이드리언(Adrian)'이라 명명한 특정 행성과 연결되어 있음을 발견해 냅니다.

그들은 에이드리언 행성에 아스트로파지를 잡아먹어 개체수를 통제하는 천적 미생물이 존재할 것이라는 가설을 도출합니다.

샘플을 채취하기 위해 두 존재는 에리드인들이 사용하는 초강도 물질인 제노나이트(xenonite)를 활용하여 무려 10km 길이에 달하는 거대한 체인을 제작합니다.

극한의 환경 속에서 샘플 채취를 시도하던 중 선체에 구멍이 뚫리는 심각한 사고가 발생하지만, 그레이스와 로키는 서로의 목숨을 걸고 상대를 구출해 내며 마침내 아스트로파지의 천적 미생물을 확보하는 데 성공하고 이를 '타우모바(Taumoeba)'라 이름 짓습니다.

이 시퀀스가 영화 전체에서 가장 긴장감 넘치는 부분입니다.

https://youtu.be/qhtyhRQhl-E?si=oZaHfNrr9gKjHhSs

우여곡절끝에 모든 임무가 성공적으로 마무리되자 로키는 헤일메리호를 수리하고 자신의 풍부한 아스트로파지 연료를 나누어준 뒤, 그레이스와 뭉클한 작별 인사를 나누고 각자의 고향을 향해 뱃머리를 돌립니다.

이대로 영화는 끝이 나나 했는데....

지구를 향해 항해하던 그레이스는 곧 자신이 배양한 타우모바의 변종에게 치명적인 문제점이 있음을 발견합니다.

극한의 생존을 위해 진화한 타우모바가 제노나이트 물질의 미세한 분자 구조를 뚫고 나가는 능력을 갖추게 된 것입니다. ( 뜨아~~!!! )

그레이스는 헤일메리호 내의 타우모바를 즉각 격리하지만, 로키가 타고 있는 Blip-A호의 구조재가 거의 전적으로 제노나이트로 이루어져 있다는 끔찍한 사실을 깨닫습니다.

이는 타우모바가 Blip-A호의 연료 탱크를 뚫고 들어가 모든 아스트로파지 연료를 먹어 치울 것이며, 결국 로키는 심우주 한가운데서 우주 미아가 되어 죽음을 맞이할 것임을 의미했습니다.

이 때 그레이스는 딜레마에 빠집니다.

로키는 구하러 가면 지구는 멸망, 지구를 구하면 로키와 로키 별은 멸망. 지옥의 이지선다...

우리의 주인공 그레이스는 기지를 발휘하여 타우모바를 비틀에 넣어서 지구로 보내고 본인은 로키를 구하러 갑니다.

하지만 로키에게 가면 본인은 굶어죽을게 뻔합니다.

그래도 로키를 살리러 갑니다.

로키를 다시 만나 그를 구하고, 그레이스가 유기물인 타우모바를 직접 섭취함으로써 에리드에서도 굶어 죽지 않고 생존할 수 있을 것이라는 새로운 희망을 제시합니다.

그로부터 16년 후...

그레이스는 아스트로파지의 감염으로부터 완전히 해방되어 원래의 평온을 되찾은 에리드 행성에서 살아가고 있습니다.

에리드인들은 그레이스가 지닌 인류의 방대한 지식 아카이브를 활용하여 그를 위한 완벽하고 쾌적한 거주 환경과 필수 영양소가 담긴 합성 식량을 만들어 주었습니다.

어느 날, 로키는 관측 결과를 통해 지구의 태양 역시 아스트로파지의 위협에서 벗어나 원래의 눈부신 밝기를 완벽하게 되찾았다는 것을 알게됩니다.

자신의 목숨을 건 임무가 마침내 인류를 구원했음을 확인한 그레이스는 깊은 안도감을 느낍니다.

이제 지구로 갈 수 있다는 뜻이죠.

지구로 다시 돌아갈 수 있는 가능성이 생겼음을 알면서도, 그는 잠시 고향을 떠올린 뒤 자신이 현재 맡고 있는 직업인 에리드의 어린 외계 학생들에게 과학을 가르치는 선생님으로서의 평화로운 일상으로 미련 없이 돌아가는 것으로 영화는 긴 여운을 남기며 막을 내립니다.

3. 감상평

정말 오랜만에 시간 가는 줄 모르고 흥미진진하게, 그리고 깊게 몰입해서 감상한 영화였습니다.

요즘 블록버스터들이 세계관 확장, 쿠키 영상, 다음 편 떡밥에 집착하느라 정작 한 편의 영화로서 완성되는 법을 까먹은 경우가 많은데, 이 영화는 최소한 “한 편의 이야기”로 관객을 설득합니다.

인류 멸망, 우주 탐사, 외계 생명체, 기억상실, 과학적 문제 해결이라는 요소들이 많지만, 중심은 의외로 단순합니다.

혼자였던 한 인간이, 완전히 다른 존재를 만나고, 함께 살아남는 이야기입니다.

많은 분들이 이 영화를 보며 명작 SF 영화들을 떠올리시겠지만, 저는 크리스토퍼 놀란 감독의 <인터스텔라>가 장대한 시공간을 초월한 '가족의 사랑'을 이야기했다면, 이 <프로젝트 헤일메리>는 바로 그 우주적 스케일의 '우정 버전'이라고 부르고 싶네요.

SF 영화는 종종 과도한 과학적 비약이나 설정 오류 때문에 흥미가 팍 식어버리는 경우가 많은데요, 이 영화는 철저한 생물학적, 물리학적 상상력을 기반으로 하면서도 내러티브의 개연성이 꽤나 탄탄하게 구축되어 있어, 드라마틱한 전개에도 불구하고 이질감이나 거부감이 거의 느껴지지 않았던 것 같습니다.

그럴듯한 설정과 있음직한 일들을 적절하게 잘 사용한 것 같아서 마음에 들었습니다.

근데, 상대성 이론도 아직 발견하지 못한 종족이 어떻게 우주 여행을 가능하게 했을지...ㅎㅎ

자칫 지루해질 수 있는 과학적 문제 해결 과정을 시각적으로 쉽게 다가갈 수 있도록 풀어낸 연출력이 돋보였습니다.

특히 로키가 세상을 보는 방법을 시각적으로 훌륭하게 표현해낸 점이 칭찬할 만한 것 같습니다.

게다가 아스트로파지, 타우메바, 외계 생물의 대기 조건, 서로 다른 감각 체계, 언어 습득 과정 등은 완전히 현실적이라고 말할 수는 없어도 이야기 안에서는 납득 가능한 규칙을 갖습니다.

SF에서 중요한 것은 모든 설정이 교과서적으로 맞는가가 아니라, 영화가 세운 규칙을 끝까지 존중하는가인데, 이 영화는 그 점에서 꽤 성실합니다.

11광년 넘게 떨어진 심연의 우주에서 전혀 다른 환경과 진화 과정을 거친 외계 생명체를 만나, 서로의 별에 닥친 동일한 멸망의 위기를 극복하기 위해 과학 지식과 깊은 우정을 나누는 과정이 굉장히 흥미로웠습니다.

말도 통하지 않던 두 종족이 수학과 물리학이라는 우주 공통의 언어를 통해 교감하는 과정은, 화려한 시각적 스펙터클을 넘어 보는 것만으로도 깊은 감동을 주고 마음을 따뜻하게 벅차오르게 만듭니다.

시각적인 측면에서는 외계인 '로키'의 디자인이 훌륭했었던 것 같습니다.

흔히 다른 할리우드 영화에서 관습적으로 채택하는 이족 보행의 '인간형(Humanoid)' 외계인 디자인에서 과감히 탈피하여, 고중력과 초고온, 짙은 대기압 속에서 진화했을 법한 생물학적 타당성이 느껴지는 디자인을 채택했습니다.

정말 “저런 환경에서 진화했다면 저런 생물체가 있을 수도 있겠다”는 느낌을 줍니다.

거미와 암석을 섞어 놓은 듯하면서도 뛰어난 공학적 도구를 다루는 그 생김새는, 우주 어딘가에 있을 법한 느낌이어서 묘한 설득력이 생기더군요.

실제 제작에서도 로키는 단순 CG가 아니라 제임스 오티즈와 퍼피티어들이 조종한 퍼펫, 그리고 VFX가 결합된 방식으로 구현되었다고 하네요.

그래서 고슬링과 로키의 상호작용이 허공에 대고 연기하는 느낌보다 훨씬 물리적으로 다가옵니다.

너무 로키 이야기만 한 것 같은데, 주인공 라이언 고슬링의 연기는 우주적 절망 앞에서도 잃지 않는 유머 감각과 인류의 존망의 무게를 짊어진 개인의 취약성을 균형을 잘 잡고 연기한 것 같습니다.

한 가지 제가 걸리는 점이 있다면 저는 우주 어딘가에 지적 생명체가 반드시 존재하겠지만, 그들이 다른 행성의 생명체들에게 무조건적으로 우호적일 것이라고는 생각하지 않는 편이었습니다.

다크 포레스트(Dark Forest) 이론처럼 서로를 경계하거나 적대시하는 것이 우주의 생존 본능에 더 가깝지 않을까 하는 생각이었죠.

그런 관점에서 볼 때, 이 영화 속 외계인 로키의 태도는 제 예상과는 다르게 너무나도 우호적이었습니다.

물론 자기 행성인 에리드의 존망이 달린 절체절명의 문제였기에 필사적으로 타 종족과 협력할 수밖에 없는 상황적 당위성은 충분히 이해됩니다.

그럼에도 불구하고 진화의 궤적이 완전히 다른 로키가 인간의 복잡한 감정적 뉘앙스를 너무나 수월하게 받아들이고, 단기간에 인간의 문화를 깊이 있게 이해하며 소통하는 모습은 다소 이상적이고 동화적인 느낌을 주기도 했습니다.

외계 지성체와의 첫 조우가 가지는 본질적인 단절감, 혹은 근원적인 공포나 오해의 여지가 너무 쉽게 해소된다는 점에서는 아주 조금 아쉬움이 남는 것도 사실입니다.

그러나 이러한 사소한 아쉬움에도 불구하고, 전반적인 외계인에 대한 독창적인 설정이나 생태 묘사는 몰입도를 극대화하는 데 크게 기여했으며 꽤나 마음에 드는 완성도를 보여주었습니다.

SF와 휴머니즘이 잘 버무려진 좋은 영화인 것은 확실합니다.

내 청약통장, 이대로 괜찮을까? 주택청약종합저축 전환 기한 및 타행 이관 완벽 가이드

MoonLight314 — Sun, 5 Jul 2026 21:14:21 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

제가 예전에 가입한 주택청약예금을 주택청약종합저축으로 전환할 수 있는 기한이 올해 9월 30일까지라는 소식을 듣고 부랴부랴 전환을 진행하고 있습니다.

보통 주택청약통장은 아파트 분양 청약을 준비할 때 가장 기본이 되는 금융상품입니다.

근데, 예전에는 청약 가능한 주택 유형에 따라 통장 종류가 나뉘어 있었습니다.

지금은 청약통장은 크게 과거 상품인 청약예금, 청약부금, 청약저축과 현재 중심 상품인 주택청약종합저축으로 나누어 볼 수 있습니다.

지금은 청약예금, 청약부금, 청약저축의 신규가입이 중단되어 있으며, 새로 가입할 수 있는 기본 청약통장은 주택청약종합저축입니다.

예전에 가입할 때는 잘 모르고 다른 사람들이 가입하는 상품을 덜컥 가입했는데, 이번 기회에 관련된 내용을 종합적으로 비교해보려고 합니다.

1. 청약예금, 청약부금, 청약저축의 차이점

예전에는 청약하려는 주택의 종류에 따라 청약통장이 구분되었는데요, 핵심은 “민영주택이냐, 국민주택이냐”입니다.

주택청약을 위한 통장은 1960년대부터 1990년대까지 주택은행에서 단독으로 취급했는데, 주택은행이 민영화된 이후 2000년부터는 일반 은행들도 취급을 시작했습니다.

저는 2006년도에 SC제일은행에서 청약예금을 가입했었습니다.

예전 청약 상품은 분양 목적에 따라 크게 세 가지 종류로 나뉘어 운영되었습니다.

청약예금

- 민영주택 청약을 위한 상품입니다. 일정 금액을 일시 예치하는 방식으로 운영되며, 지역과 청약하려는 면적에 따라 필요한 예치금이 달라집니다.
- 민영 아파트 청약을 주된 목적으로 만든 통장이라고 보면 됩니다.

청약부금

- 전용면적 85㎡ 이하 민영주택 청약을 위한 상품입니다.
- 청약예금과 마찬가지로 민영주택 쪽에 초점이 있지만, 청약 가능한 면적에 제한이 있다는 점이 특징입니다. 즉, 큰 평형의 민영주택 청약에는 적합하지 않습니다.

청약저축

- 국민주택 청약을 위한 상품입니다.
- 매월 일정 금액을 납입하는 방식이며, 납입 기간, 납입 횟수, 납입 인정금액 등이 중요하게 작용합니다.
- 주민등록표 상의 세대주만 가입할 수 있었으며, 국민주택기금을 취급하는 특정 은행에서만 가입이 가능했습니다. 당첨 기준은 오래 납부하고 저축 총액이 많은 순으로 결정되었으며, 수도권은 12회, 비수도권은 6회 이상 매월 적금식으로 납부해야 했습니다.
- 공공분양이나 국민주택 청약을 생각한다면 과거에는 청약저축이 핵심 통장이었습니다.

청약예금과 청약부금을 청약저축으로 전환하는 것은 불가능했습니다만, 청약저축의 경우, 잔액이 예금주가 거주하는 지역의 기준금액을 달성하면 청약예금으로 전환할 수 있었습니다.

하지만 2015년 9월 1일 이후로는 이 세 가지 구형 통장(청약예금, 청약부금, 청약저축)은 신규 가입이 전면 중단되었습니다.

AI 활용

2. 주택청약종합저축 2. 주택청약종합저축

2. 주택청약종합저축

주택청약종합저축은 과거에 나뉘어 있던 청약통장 기능을 하나로 통합한 상품으로 2009년 5월 6일에 공식 출시되었습니다.

하나의 통장으로 국민주택과 민영주택 모두에 청약할 수 있다는 점이 가장 큰 특징입니다.

기존에는 청약예금이나 청약부금 가입자는 민영주택 중심, 청약저축 가입자는 국민주택 중심으로 청약 기회가 제한되었습니다만, 주택청약종합저축은 두 유형을 모두 커버하기 때문에 현재 청약통장의 표준 상품이라고 볼 수 있습니다.

가입 대상도 확대되었습니다.

국내에 거주하는 개인이라면 원칙적으로 가입할 수 있으며, 외국인 거주자도 가입 대상에 포함됩니다.

단, 청약통장은 전 금융기관을 통틀어 1인 1계좌만 보유할 수 있으므로 이미 기존 청약통장을 가지고 있다면 새로 만들기 전에 기존 통장 보유 여부를 먼저 확인해야 합니다.

납입금액은 일반적으로 매월 2만 원 이상 50만 원 이하 범위에서 자유롭게 납입하는 구조입니다.

잔액이 일정 금액 미만인 경우에는 일시예치가 가능한 경우도 있습니다.

다만 실제 청약에서 인정되는 납입금액, 납입횟수, 예치금 기준은 국민주택인지 민영주택인지, 지역과 면적이 어디인지에 따라 달라집니다.

주택청약종합저축은 무주택 세대주이며 총급여액이 7,000만 원 이하인 근로소득자의 경우, 연간 납입액(최대 300만 원 한도)의 40%인 최대 120만 원까지 소득공제 혜택을 받을 수 있습니다.

청약예금에서는 누릴 수 없던 절세 혜택도 챙기실 수 있습니다.

또 하나 주의할 점은 예금자보호 여부입니다.

청약예금과 청약부금은 은행 예금상품 성격이 강해 예금자보호 대상에 해당하지만, 주택청약종합저축과 청약저축은 예금자보호법상 보호상품은 아닙니다.

대신 주택도시기금 조성 재원으로 정부가 관리하는 상품입니다.

하지만 이는 정부가 직접 관리하는 상품이기 때문에, 대한민국 정부가 망하지 않는 이상 사실상 예금자 보호가 이루어지므로 안전성에 대한 걱정은 하지 않으셔도 됩니다.

정리하면 아래와 같습니다.

구분	주된 청약 대상	납입 방식	현재 신규가입
청약예금	민영주택	일시 예치	불가
청약부금	전용 85㎡ 이하 민영주택	매월 납입	불가
청약저축	국민주택	매월 납입	불가
주택청약종합저축	국민주택 + 민영주택	매월 납입, 일부 일시예치 가능	가능

3. 구형 통장을 주택청약종합저축으로 전환하는 방법

저같은 경우에는 2006년에 청약예금을 가지고 있었는데, 이것을 주택청약종합저축으로 전환을 하려고 하는 경우입니다.

주택청약종합저축이 여러모로 이점이 많아서이기 때문인데요, 기존 통장의 실적을 최대한 유지하면서 청약 가능한 주택 유형을 넓히는 것입니다.

알아본 바로는 2026년 9월 30일까지 전환이 가능하다고 해서 저도 얼른 전환해야겠다고 마음먹었습니다.

전환하면 여러가지 변화가 생기는데요, 우선 청약예금이나 청약부금을 가지고 있다가 주택청약종합저축으로 전환하면 기존에는 민영주택 중심으로만 청약할 수 있었지만 전환 후에는 국민주택과 민영주택 모두에 청약할 수 있습니다.

민영주택 청약에서는 기존 가입기간과 예치금이 인정될 수 있습니다만 국민주택 청약에서 필요한 납입인정금액과 납입회차는 전환 이후 납입분부터 인정되는 구조로 이해하는 것이 안전합니다.

청약저축에서 주택청약종합저축으로 전환하는 경우, 기존에는 국민주택 중심으로만 청약할 수 있었지만 전환 후에는 민영주택까지 청약 가능 범위가 넓어집니다.

국민주택 청약에서는 기존 납입인정금액과 납입회차가 인정될 수 있습니다.

민영주택 청약에서는 기존 납입금액과 전환 후 기준이 함께 고려될 수 있으므로, 청약하려는 주택의 입주자모집공고와 은행 안내를 확인해야 합니다.

전환 시점도 굉장히 중요합니다.

청약저축은 청약하려는 주택의 입주자모집공고일 전일까지 전환해야 하고, 청약예금·청약부금은 최초 청약접수일 전일까지 전환해야 주택청약종합저축으로 청약할 수 있다는 안내가 있습니다.

특별공급이 있는 주택은 특별공급 접수 시작일이 기준이 될 수 있으므로, 실제 청약 일정 전에는 여유 있게 처리하는 편이 좋습니다.

전환 방법은 은행 영업점 방문 또는 은행 모바일 앱을 통한 신청 방식이 일반적입니다.

다만 모든 경우에 앱으로 처리되는 것은 아닙니다.

예를 들어 오래된 청약예금·청약부금, 명의변경 이력이 있는 통장, 은행별 전산 처리 조건이 있는 통장은 영업점 방문이 필요할 수 있습니다.

저 같은 경우에는 2006년도 청약예금이라서 근처에 있는 SC제일은행에 방문해서 우선 청약예금을 해지한 다음에 20일 이내에 주택청약종합저축을 다루는 9개 은행지점에 방문해서 전환해야 한다고 하네요.

4. 주택청약종합저축 신규 취급 은행

알아보니 모든 은행이 주택청약종합저축을 신규로 개설하지는 못한다고 합니다.

저도 SC제일은행에 청약예금을 가지고 있었는데, SC제일은행이 주택청약종합저축 신규 취급을 하지 못해서 어쩔 수 없이 다른 은행으로 옮겨야 하는 경우입니다.

많이 귀찮더군요..

주택청약종합저축 신규가입이 가능한 은행은 아래 9군데에서 가능합니다.

구분	은행
시중은행	우리은행, KB국민은행, 신한은행, 하나은행, IBK기업은행, NH농협은행
지방은행	iM뱅크, BNK부산은행, BNK경남은행

여기서 iM뱅크는 과거 DGB대구은행의 현재 명칭입니다. 은행별로 모바일 앱 가입 가능 여부, 영업점 처리 필요 여부, 전환 가능 조건이 다를 수 있으므로 실제 가입 또는 전환 전에는 해당 은행의 최신 상품안내를 확인하는 것이 좋습니다.

도움이 되셨다면 좋겠네요.

감사합니다

DSPIAE 사전 혼합 수성 페인트 - 또봇 Y 메탈릭 컬러 세트

MoonLight314 — Sun, 5 Jul 2026 21:09:00 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

PG 마크2 작업 중인데, 도색에 앞서서 기존에 가지고 있던 DSPIAE 사전 혼합 도료들로는 뭔가 부족한 것 같아서 아셈하비 사이트를 살펴보던 중에, DSPIAE에서 드디어 메탈릭 도료들이 나오기 시작했다는 것을 알았습니다.

아마 많은 분들이 메탈릭 도료가 나오기를 기다리고 계셨을 텐데, 저 또한 그중에 한 명이었습니다.

다만 아쉬운 점은 기존 도료들은 한 개씩 낱개로 판매를 하고 있는데, 메탈릭 도료들은 무조건 묶음 제품들밖에는 없네요.

제발 한 개씩 낱개로 팔아주면 좋을 텐데....

어쩔 수 없이 제가 가장 필요하다고 생각되는 도료들이 가장 많이 포함된 제품을 하나 주문했습니다.

또봇 Y 메탈릭 컬러 세트

https://asemhobby.co.kr/shop/shopdetail.html?branduid=12305527&search=DSPIAE&sort=order&xcode=004&mcode=012&scode=014&GfDT=aWt3Vw%3D%3D

[DSPIAE 사전 혼합 수성 페인트 - 또봇 Y 메탈릭 컬러 세트]

예약상품예약상품 출고 및 환불상품입고 및 발송일정은 상품명에 안내되어 있는 날짜를 참고하시기 바랍니다.예약상품과 일반상품을 같이 주문하시는 경우, 당일 출고되지 않습니다. 마지막에

www.asemhobby.co.kr

총 7가지의 메탈릭 계열 사전 혼합 도료 페인트로 구성되어 있으며, 구체적으로 아래와 같은 번호의 제품들이었습니다.

XSM-001

XSM-002

XSM-006

XSM-007

XSM-202

XSM-203

XSM-204

메탈릭 계열 도료는 특성상 무거운 금속 입자들이 바닥에 가라앉아 있는 경우가 많습니다. 따라서 사용 전 충분히 흔들어 도료와 입자를 완벽하게 교반(섞음)해 주는 것이 매우 중요합니다.

예전에 구매한 교반기로 한참을 섞어준 후에 색을 한 번 칠해봤습니다.

교반기 리뷰는 아래 Link를 참조해 주세요~!

https://blog.naver.com/moonlight314/224191348939

도료 물감 교반기 볼텍스 터보 PMKJ020 리뷰 - 이제 도료 섞느라 팔 빠질 일은 더 이상 없다!

안녕하세요, MoonLight입니다. 이번 Post에서는 도색하기 전에 나뉘어진 도료(?)를 잘 섞기 위한 교반기...

blog.naver.com

색감은 훌륭한 것 같습니다. 이번 PG 마크2에 내장 도색에 잘 사용할 수 있을 것 같네요.

다만 아쉬운 점은 묶음으로만 판매하기 때문에 필요한 색을 구매하려면 필요 없는 색도 같이 사야 한다는 점이 너무 아쉽네요.

그 부분만 좀 나아졌으면 정말 좋을 것 같은데... 아쉽네요.

도움이 되셨다면 좋겠네요.

바다와 예술의 환상적인 콜라보! 강릉 하슬라아트월드

MoonLight314 — Sun, 5 Jul 2026 21:04:50 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

'하슬라아트월드'는 강릉에 위치한 대표적인 관광지이며 전시관입니다.

하슬라아트월드 강원특별자치도 강릉시 강동면 율곡로 1441

단순한 실내 전시관이라기 보다 실내 전시관, 야외 조각공원, 바다 전망 공간, 카페와 레스토랑, 뮤지엄호텔이 결합된 복합예술공간입니다.

정동진 근처에 위치하고 있으며, 동해바다를 정면으로 바라보는 3만 3천 평 규모의 대지 위에 조각정원, 약 200점의 현대미술 작품, 유럽 등지의 피노키오·마리오네트 작품이 조성되어 있습니다.

실내외 미술관은 물론이고 피노키오 박물관, 야외 조각 공원이 있으며, 심지어 내부에 모든 객실이 예술작품으로 꾸며진 '뮤지엄 호텔'과 바다를 보며 쉴 수 있는 바다 카페, 레스토랑까지 갖추고 있어 관람부터 휴식, 숙박까지 한곳에서 즐길 수 있습니다.

이곳 호텔에서 묵지는 않았지만, 검색해보니 호텔 내부가 진짜 예술적(?)이더군요.

'하슬라(Haslla)'라는 이름의 유래는 고구려 시대에 불리던 강릉의 옛 지명이라고 합니다.

애들 역사 만화에서 언뜻 본 것 같기도 합니다.

이곳에 처음 하슬라아트월드를 만드신 분은 조각가 부부인 박신정, 최옥영 작가님이라고 하는데요, 2003년에 처음 문을 열었습니다.

공간은 처음부터 하나의 미술관 건물만 세운 형태라기보다, 조각공원과 자연 지형을 바탕으로 점차 확장된 예술 공간에 가깝습니다.

제가 여기 문 열고 얼마 안되서 출사를 온 적이 있었는데, 그 때는 구석구석 공사도 하고 미술품도 설치하고 뭔가 어수선한 분위기였습니다.

하지만, 20여년이 지난 지금은 깔끔하게 정돈되고 멋진 모습으로 저를 맞아주네요.

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입장료는 어른 17,000원, 청소년(중/고등학생)은 13,000원, 어린이(36개월~초등학생)은 11,000원입니다.

운영시간은 매일 아침 9시부터 저녁 6시까지 운영되며, 일년내내 연중무휴라고 합니다.

주차요금은 무료이고 주차장이 생각보다는 넓지않습니다. 대충 30~40대 정도 주차가능할 것 같은데, 성수기때면 아마 금방 만차가 되지 않을까 합니다.

하슬라아트월드 실내 전시와 실외 전시로 나눌 수 있는데요, 실내에는 상설 전시로 현대미술관(1~3관)에서 움직이는 마리오네트가 있는 피노키오 박물관, 수만 개의 파이프가 얽혀있는 아비지 갤러리 등이 상시 운영 중입니다.

이 외에도 국내외 작가들의 현대미술 기획전이 주기적으로 열리며, 야외 조각 공원에서는 바다를 배경으로 한 대지미술 작품들을 감상할 수 있습니다.

특히 바다가 보이는 동그란 '새총 둥지 포토존'은 줄을 서서 찍는 최고의 핫플레이스입니다.

여긴 빛이 많이 들어오지 않아서, 측광에 신경을 써서 사진을 찍어야 할 것 같습니다.

잘못하면 사람 얼굴은 까맣게 나오고 배경만 제대로 나오는 사진을 찍을 수도 있습니다.

하슬라아트월드 바로 근처에는 정동진역이 있습니다.

저는 너무 늦은 시간에 방문을 해서 정동진까지는 못 보고 그냥 왔는데요, 야외 테라스에서 동해바다를 보면서 먼발치에서 정동진에 있는 썬크루즈 리조트를 바라보는 것만으로 만족했습니다.

테라스에서 바라보는 동해는 정말 아무것도 시야를 가리지않고 시원한 느낌이었습니다.

가슴이 뻥~ 뚫리는 그런 느낌이었습니다. 제가 이래서 동해를 좋아합니다.ㅎㅎ

테라스에 있는 카페 뒤쪽으로 야외 전시장으로 가는 문이 있는데, 저는 시간이 너무 늦어서 못 가고 돌아왔습니다.

야외 전시장도 엄청 넓어서 돌아보는데 시간이 꽤 걸릴 것 같더군요.

저는 실내와 테라스쪽만 돌았는데 1시간 이상 걸렸던 것 같습니다.

야외 전시장도 같이 보시면 2시간이상은 잡아야 할 것 같습니다.

하지만 여유가 있으면 꼭 한 번 보시는 것을 추천드립니다.

아~ 그리고 여기는 동선 특성상 계단과 경사로가 많아 유모차/휠체어 이동이 매우 제약적인 것이 사실입니다.

이 점 유념해 주시면 관람에 도움이 되지 않을까 합니다.

아이들이 좋아할 만한 것도 은근 많이 있으니, 아이들과 같이 가도 충분히 즐거운 시간이 될 것 같네요.

도움이 되셨으면 좋겠네요.

감사합니다.

PG RX-178 Gundam MK-II A.E.U.G 건담 마크2 에우고 - 패널라인 #2

MoonLight314 — Sun, 5 Jul 2026 18:22:45 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

패널라인 작업을 계속하고 있습니다. 파츠들이 많네요~ㅎㅎ

어떤 파츠들은 원래 있는 디테일이 좋아서 크게 손댈 곳이 없는 것도 꽤 많이 있네요.

그래도 기존 것은 좀 더 크게 만들고 멋있게 보일 만한 패널라인들을 추가했습니다.

어깨 보호 파츠들은 나름 신경 써서 작업했습니다.

나중에 커스텀 파츠들을 붙일 곳은 미리 표시해 두었습니다.

조금 과하다 싶은 것도 있는데.... 마지막에 작업 마치면 괜찮아질 거라고 믿으면서 그냥 놔두겠습니다.ㅎㅎ

삑사리는 여전하네요.ㅠㅠ

.....아무래도 이 파츠는 다시 해야겠습니다.

방패는 면적이 엄청 넓고 너무 잘 보이는 부분이라서 이것저것 많이 그려봤습니다.

다 해놓고 보니 조금 과하다는 생각이 좀 들지만 나중에 후회하지 않도록 많이 그렸습니다.

어두운 색깔은 잘 보이지 않아서 그냥 놔둘까 했는데, 도색을 해도 자국은 남을 것 같아서 조금 그렸습니다.

무기도 워낙 기본적으로 디테일이 좋아서 거의 손댈 일이 없었습니다.

패널라인 하나 그려준 것이 전부입니다.

탄창처럼 생긴 것이 3개 있는데, 접합선이 너무 보기 싫더군요. 그래서 본드로 붙인 다음에 사포로 갈아버렸더니 이렇게 돼버렸습니다.

서페이서 뿌려서 잘 살려봐야겠습니다.

패널라인 작업은 이 정도로 하면 될 것 같네요.

다음에는 디테일업 작업이랑 도색 준비해야 할 것 같습니다.

봐주셔서 감사합니다~!

강릉 오죽헌 여행 후기, 신사임당과 율곡 이이가 태어난 5천 원권 속 그곳

MoonLight314 — Sun, 5 Jul 2026 18:20:53 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

오죽헌(烏竹軒, 보물 제165호)은 신사임당과 율곡 이이의 흔적을 함께 만날 수 있는 강릉 대표 역사 여행지로서, 우리에게 친숙한 지폐 속 인물인 신사임당과 율곡 이이가 태어난 곳으로 유명합니다.

단아한 한옥의 아름다움과 함께 조선시대 대학자와 뛰어난 예술가가 나고 자란 기운을 느낄 수 있는 강릉 최고의 역사 문화 명소로서 아이들 데리고 가기에 참 좋다고 생각합니다.

오죽헌 강원특별자치도 강릉시 율곡로3139번길 24

공식 관람안내 기준으로 입장시간은 09:00~17:00, 관람시간은 09:00~18:00입니다.

휴관일은 기본적으로 연중무휴지만, 1월 1일, 설날, 추석 당일은 오죽헌만 개방하고 실내 전시실은 휴관합니다.

입장료는 어른은 3000원, 청소년/군인은 2000원, 초등학생은 1000원이며, 만 65세 이상, 미취학 아동, 장애인, 국가유공자 등은 증빙서류 지참 시 무료입장이 가능합니다.

매월 마지막 주 수요일 ‘문화가 있는 날’에는 50% 할인이 적용됩니다.

주차요금은 무료이며, 주차장은 대략 100대 정도 주차할 만한 공간이 마련되어 있었던 것 같았고, 넓어서 주차 공간 없어서 스트레스 받을 일은 없을 것 같습니다.

입구 쪽에 율곡 이이의 큰 동상이 있습니다.

'놀면 뭐하니'에 나왔고, 손을 만지면 아이들이 공부를 잘 한다는 이야기 때문에 손 부분만 닳아있네요.

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오죽헌은 조선 초기 최치운이 지은 건물이라고 합니다.

이후 신사임당의 아버지인 신명화를 거쳐 그의 사위인 권처균에게 물려졌다고 합니다.

원래 이 건물은 고택의 부속 건물인 별당 용도로 지어졌으나, 오늘날에는 이 별당 건물뿐만 아니라 안채, 사랑채, 율곡 이이의 영정을 모신 사당인 '문성사', 그리고 각종 박물관 구역을 통틀어서 '오죽헌'이라 부르고 있습니다.

이름에서도 알 수 있듯이, 집 뒤뜰에 검은 대나무인 오죽(烏竹)이 무성하게 자라는 것을 보고, 권처균이 자신의 호를 '오죽헌'이라 지었고, 그 이름이 계속 이어지면서 자연스럽게 집의 이름으로 굳어지게 되었다고 합니다.

공식 연혁 기준으로는 1504년 신사임당 탄생, 1536년 율곡 이이 탄생, 1788년 정조 때 격몽요결과 벼루를 보관하기 위한 어제각 건립, 1963년 보물 제165호 지정, 1975년 오죽헌 정화사업, 1998년 강릉시립박물관과 통합이라는 흐름으로 정리할 수 있습니다.

현재는 오죽헌뿐 아니라 문성사, 사랑채, 어제각, 율곡기념관, 강릉시립박물관, 강릉화폐전시관 등을 함께 둘러볼 수 있는 복합 문화유산 공간에 가깝습니다.

이 건물이 문성사입니다.

여기가 사랑채 & 안채 건물입니다.

여기가 어제각(御製閣)이라는 작은 전각입니다.

조선 정조 임금이 율곡 이이의 저서인 《격몽요결》과 그가 쓰던 벼루를 보고 깊은 감명을 받아, 이를 소중히 보관하라고 직접 명을 내려 지어진 건물입니다.

임금의 존경심이 담긴 곳이니 꼭 둘러보세요.

입구쪽에는 화폐전시관이 있는데, 5만 원권과 5천 원권 지폐의 제조 과정과 화폐의 역사를 볼 수 있어 아이들 교육용으로 인기가 높습니다.

그 옆에는 오죽헌 시립박물관 & 향토민속관이 있어서 영동 지방의 역사와 민속 자료, 신사임당과 율곡 이이의 일가 예술 작품들을 상설 전시하고 있습니다.

그 근처에는 '구 5천 원권 포토존'에서 인증샷 찍기가 사람들이 가장 많이 검색하고 즐거워하는 포인트입니다.

구 5천 원권 뒷면의 배경이 바로 오죽헌입니다.

경내 바닥에 지폐 속 구도와 똑같이 사진을 찍을 수 있는 발자국 마크(포토스팟)가 표시되어 있는데, 지폐를 든 손과 오죽헌 건물을 겹쳐서 찍는 인증샷은 오죽헌 방문의 국룰입니다.

오죽헌 관람 소요시간은 보통 1시간 정도 걸렸습니다.

입구쪽에 있는 박물관, 화폐전시관, 야외전시장까지 꼼꼼히 보면 2시간 정도 가까이 걸릴 것 같습니다.

그리고, 반려동물은 동반 입장이 제한되는데, 다만 시각장애인 보조견은 예외라고 하네요.

킥보드, 전동킥보드, 자전거, 바퀴 달린 신발도 반입 제한 대상입니다만, 휠체어와 유모차는 각각 5대씩 대여가 가능하며, 수유실과 장애인 화장실도 잘 갖춰져 있어 노약자나 유아 동반 관람객도 편안하게 이용할 수 있습니다.

어머니와 아들이 나란히 한 나라의 화폐 인물로 등재된 것은 세계적으로도 유례가 없는 일입니다.

해설사 투어를 신청하시면 이와 관련된 흥미로운 야사들을 많이 들으실 수 있을 것입니다.

도움이 되셨으면 좋겠네요.

감사합니다.

Vibe Coding

MoonLight314 — Sun, 5 Jul 2026 18:17:02 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

이번 Post에서는 Vibe Coding(바이브 코딩)이란 용어에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

1. 바이브 코딩(Vibe Coding)의 정의와 기원

바이브 코딩이란 개발자가 코드의 구문(Syntax)이나 저수준의 로직을 직접 입력하면서 SW를 개발하는 예전의 방식대신, 자연어를 통해 AI 에이전트에게 고수준의 아키텍처와 의도(Vibe)만을 전달하여 소프트웨어를 구축하는 새로운 개발 패러다임을 의미합니다.

LLM에게 '이런 이런 기능을 가진 어떤 SW를 개발하고자 한다. 언어는 뭘로 쓰고 어떤 기능이 필요하고, 어떤 제약사항이 있다.' 정도만 알려주면 LLM이 전체 Code를 알아서 작성해 준다는 개념입니다.

그럼 개발자는 이제 뭘하느냐?라고 생각하실 수 있으신데요, 개발자는 단순 Coding 작업에서 벗어나 좀 더 고수준의 업무에 역량을 집중할 수 있다는 의미입니다.

조금 더 자세히 알아보시죠.

기원

바이브 코딩이라는 용어는 2025년 2월, 전 Tesla AI 디렉터이자 OpenAI 공동 창립자인 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)가 자신의 X(구 트위터)를 통해 처음 언급했다고 합니다.

그는 이를 "코드가 존재한다는 사실조차 잊어버리고 오직 AI와 상호작용하며 개발하는 상태"라고 묘사했습니다.

기존 AI 보조 도구와의 차이

단순히 GitHub Copilot의 자동 완성 기능을 사용해서 Code를 완성하거나, LLM이 작성한 Code 조각을 복붙해서 SW 개발하는 것이 바이브 코딩이 아닙니다.

AI가 파일 구조 전체를 수정하고, 개발자는 내부 로직을 일일이 검토하지 않고 출력 결과물(테스트 통과 여부, 기능 동작)만 확인한 뒤 다시 자연어로 피드백을 주는 '에이전틱 루프(Agentic Loop)' 형태의 작업 방식이 진정한 바이브 코딩이라고 할 수 있습니다.

2. 실제 작동 방식 및 아키텍처

바이브 코딩은 단순한 대화형 인터페이스를 넘어, 최근 IDE(통합 개발 환경)와 깊게 결합된 AI 에이전트(예: Cursor, Cline 등)를 통해서 적용할 수 있습니다.

이는 주로 LLM(대형 언어 모델), RAG(검색 증강 생성), 그리고 MCP(Model Context Protocol) 기술 등이 결합되면서 구현되는 것이죠.

AI 활용

작동 메커니즘

1) 컨텍스트 수집 (Context Gathering)

사용자가 프롬프트를 입력하면, IDE 내부의 AI가 RAG를 통해 현재 프로젝트의 전체 코드베이스, 종속성 파일, 최근 수정 기록 등을 벡터화하여 LLM의 컨텍스트 윈도우에 주입합니다.

2) 계획 수립 (Planning)

LLM은 요구사항을 분석하고, 수정해야 할 파일 목록과 논리적 단계를 스스로 수립합니다.

3) 다중 파일 동시 편집 (Multi-file Editing)

단일 함수가 아닌, 연관된 여러 파일(예: 메인 로직, 스키마, 테스트 코드)을 동시에 생성하거나 수정합니다.

4) 자동화된 피드백 루프 (Execution & Debugging)

코드를 실행하여 에러(Stack Trace)가 발생하면, AI가 터미널의 에러 메시지를 컨텍스트로 다시 읽어 들여 스스로 원인을 파악하고 코드를 재수정합니다.

실제 예제

실제 어떤 서비스를 개발한다고 할 때, 고전적 개발 방식과 바이브 코딩 방식의 워크플로우가 어떻게 달라지는 한 번 알아보도록 하겠습니다.

개발 단계	전통적 개발 (Before)	바이브 코딩 (After)
기획 및 준비	API 문서(부동산 데이터, 구글 맵)를 정독하고 데이터 구조를 설계함. 기술 스택(React, Vite 등)을 수동으로 설정.	"부동산 사이트 매물을 긁어와 가장 가까운 전철역까지 도보 시간을 계산해주는 사이트 만들어줘"라고 자연어로 명령.
초기 구축	폴더 구조를 만들고, API 호출 함수, 상태 관리 로직, UI 컴포넌트를 직접 타이핑함.	AI 에이전트가 자율적으로 의존성을 설치하고, 파일 구조를 생성하며 기본 프레임워크를 수 분 내에 완성.
문제 해결	에러 로그를 분석하고 스택 오버플로우를 검색하며 수 시간 동안 디버깅함.	에러 메시지를 복사해서 AI에게 던지면, AI가 터미널에서 스스로 수정한 후 다시 실행함.
기능 고도화	디자인 수정이나 기능 추가(예: 다크 모드)를 위해 CSS와 비즈니스 로직을 일일이 수정.	"테마를 좀 더 테크니컬한 다크 모드로 바꿔줘"라고 말하면 AI가 UI 전체를 즉시 리디자인함.
배포	Docker 설정, CI/CD 파이프라인 구축, 서버 환경 설정을 수동으로 수행.	"이거 배포해줘"라고 입력하면 AI가 클라우드 환경 (예: Cloud Run)에 한 번에 배포함(Vibe Deploy).

AI 활용

위 예제에서 보시다시피, 전통적 개발 방법에서는 개발자는 '어떻게(How)' 구현할지에 90%의 에너지를 쏟았으나, 바이브 코딩에서는 '무엇을(What)' 만들고 그 결과물이 의도(Vibe)에 부합하는지 '검증'하는 데 집중할 수 있다는 것을 알 수 있습니다.

위 사례처럼, 비전문가가 짧은 시간에 웹사이트 프레임워크를 완성하고 몇일 만에 실제 작동하는 맞춤형 서비스를 배포하는 것이 가능해 질 수도 있다는 것을 느낄 수 있습니다.

3. 바이브 코딩의 한계 및 기술적 과제

설명만 보면 뭐든지 뚝딱 만들어내는 만능처럼 보이지만 아직은 개선할 여지가 있습니다.

개념 검증(PoC, Proof Of Concpt)이나 단순 스크립트 작성에서는 생산성을 극대화 할 수 있지만, 복잡한 시스템 단위에서는 여러가지 한계가 있을 수 있습니다.

1) 아키텍처 부패 (Architecture Decay)

AI는 주어진 프롬프트만에 대해서 제한적인 문제 해결에 최적화되는 경향이 있습니다.

장기적인 관점의 디자인 패턴이나 시스템 레벨의 메모리 관리 등을 완벽히 통제하지 못해, 코드가 구조 없이 덧붙여지는 '스파게티 코드'가 발생하기 쉽습니다.

전체적인 구조를 살피고 Code를 작성하는 것은 아직은 서툽니다. 이런 문제는 서서히 나아질 것입니다.

2) 블랙박스화 및 디버깅의 어려움

개발자가 코드의 제어 흐름(Control Flow)을 직접 설계하지 않았기 때문에, 동시성 처리 중 발생하는 데드락(Deadlock)이나 미세한 메모리 안전성 문제 등 복합적인 버그가 발생했을 때 근본 원인을 추적하는 데 오히려 더 많은 시간이 소요될 수 있습니다.

직접 짠 코드가 아니기 때문에 어떻게 돌아가고 있는지 구조가 머리에 들어오지 않아서 디버깅이 오래 걸리는 것이죠.

하지만, 에러 상황 자체를 LLM에 던져주면 해결할 수도 있겠죠 ?

3) 컨텍스트 윈도우 한계

수십만 줄의 레거시 코드가 얽힌 대규모 프로젝트에서는 AI가 전체 의존성을 완벽히 파악하지 못하고, 환각(Hallucination) 현상으로 인해 존재하지 않는 함수를 호출하거나 엉뚱한 로직을 수정할 위험이 있습니다.

하지만, 이 역시 머지않아 개선될 것입니다.

4. 개발자의 역할 변화

결과적으로 바이브 코딩 시대에서 소프트웨어 엔지니어링의 본질은 '구문 작성(Implementation)'에서 '시스템 오케스트레이션(Orchestration) 및 검증(Verification)'으로 이동하고 있습니다.

문법을 완벽히 외우는 것보다, 시스템의 전체 구조를 명확히 설계하고 AI가 생성한 결과물을 빈틈없이 검증할 수 있는 테스트 아키텍처를 구축하는 능력이 더욱 중요해지고 있습니다.

실제 Vibe Coding을 사용해서 프로젝트를 진행해 보면 확실히 능률이 몇 십배내지 백배정도까지 올라가는 것을 체감할 수 있습니다.

아주 많은 똑똑하고 지치지 않고 토달지 않는 주니어 개발자들 수십명을 데리고 함께 일을 진행해 나가는 느낌입니다.

하지만, 예전에는 코드 한줄 한줄 적으면서, 내가 작성한 코드가 전체 Application에 어떤 영향을 끼치는지 어떤 기능이 구현되는지 확인하는 재미가 있었습니다.

또 말도 안되는 버그가 생기기도 하고 실제로 그것을 디버깅하면서 창작의 재미를 느끼는 것이 제 나름대로의 SW 개발의 큰 재미였는데,

LLM이 발달하고 Vibe Coding이라는 개념이 나오면서 뭐랄까.. 낭만이라고 부를만한 것들이 사라져 버린 것 같습니다.

효율은 올라가고 낭만과 창작의 기쁨은 없어져버린 그런 느낌이네요.

뭔가...씁쓸합니다.

Python에서 다중 상속과 MRO(Method Resolution Order)

MoonLight314 — Sun, 5 Jul 2026 18:02:30 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

이번 Post에서는 Python 객체지향 프로그래밍(OOP)에서 다중 상속을 다룰 때 반드시 마주하게 되는 개념이자, 내부 동작의 핵심인 MRO(Method Resolution Order, 메서드 결정 순서)에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

1. MRO(Method Resolution Order)란 무엇인가?

Python은 한 클래스가 여러 부모 클래스를 가질 수 있는 다중 상속을 지원합니다.

이때 여러 부모 클래스에 동일한 이름의 메서드가 있다면, Python은 어떤 클래스의 메서드를 먼저 실행해야 할까요?

이 순서를 결정하는 규칙이 바로 MRO입니다. Python 3부터는 C3 선형화(C3 Linearization) 알고리즘을 사용하여 이 순서를 계산합니다.

Python에서 MRO를 사용하는 가장 큰 이유는 다이아몬드 상속 문제(The Diamond Problem)를 해결하기 위해서입니다.

다중 상속이 없는 언어에서는 메서드 탐색이 단순합니다. 심플하게 해당 class의 함수를 호출하면 됩니다.

하지만 아래와 같은 다중 상속 상황에서는 이야기가 복잡해 집니다.

class A: ...
class B: ...
class C(A, B): ...

A와 B에 같은 이름의 메서드가 있다면?
super()는 누구를 가리키는가?
상속 구조가 다이아몬드 형태라면?

이 문제를 일관성 있게 해결하기 위한 규칙이 바로 MRO입니다.

2. 예제

먼저 아주 간단한 상속 구조에서 MRO가 어떻게 작동하는지 알아보도록 하겠습니다.

class A:
    def say_hi(self):
        print("A says Hi")

class B(A):
    def say_hi(self):
        print("B says Hi")

class C(A):
    def say_hi(self):
        print("C says Hi")

class D(B, C):
    pass

# D의 인스턴스를 생성하고 메서드 호출
d = D()
d.say_hi()

# MRO 확인
print(D.mro())

출력:
B says Hi
[<class '__main__.D'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>]

D는 B와 C를 상속받았습니다. B와 C 모두 say_hi를 가지고 있지만, 상속 리스트의 앞에 있는 B가 우선순위를 가집니다.

3. MRO 구현 원리 - C3 Linearization

Python이 MRO를 계산할 때 지키는 세 가지 원칙이 있습니다.

1) 자식 클래스는 부모보다 먼저 검색된다.

2) 여러 부모가 있다면 클래스 선언 시 나열된 순서(왼쪽에서 오른쪽)를 유지한다.

3) 유효한 상속 구조를 보장한다. (단조성 유지)

조금 복잡한 예제를 통해서 알아보죠

class X: pass
class Y: pass
class Z: pass

class A(X, Y): pass
class B(Y, Z): pass

class M(A, B, Z): pass

print([cls.__name__ for cls in M.mro()])

출력:
['M', 'A', 'X', 'B', 'Y', 'Z', 'object']

A가 B보다 먼저 나열되었으므로 A와 그 부모인 X가 우선 고려됩니다.

하지만 Y는 A의 부모이기도 하고 B의 부모이기도 합니다. B보다 뒤에 있는 Y는 B가 탐색 된 이후로 순서가 밀립니다.

4. super()와 MRO

많은 분들이 super()가 단순히 "부모 클래스를 호출하는 것"이라고 생각합니다.

하지만 정확히 말하면 super()는 MRO의 다음 순서에 있는 클래스를 호출하는 것입니다.

아래 예제를 한 번 보시죠.

class Root:
    def draw(self):
        print("Root drawing")

class Shape(Root):
    def draw(self):
        print("Shape drawing")
        super().draw()

class Color(Root):
    def draw(self):
        print("Color drawing")
        super().draw()

class ColoredShape(Shape, Color):
    def draw(self):
        print("ColoredShape drawing")
        super().draw()

cs = ColoredShape()
cs.draw()

print(ColoredShape.__mro__)

출력:
ColoredShape drawing
Shape drawing
Color drawing
Root drawing
(<class '__main__.ColoredShape'>, <class '__main__.Shape'>, <class '__main__.Color'>, <class '__main__.Root'>, <class 'object'>)

위의 코드가 다이아몬드 상속의 예시인데, Python은 MRO를 이용해 이를 해결하고 있습니다.

1. ColoredShape에서 super().draw() 호출 -> MRO 다음 순서인 Shape 실행.

2. Shape에서 super().draw() 호출 -> 부모인 Root가 아니라, MRO상 다음 순서인 Color 실행!

3. Color에서 super().draw() 호출 -> 비로소 Root 실행.

이처럼 super()는 MRO 리스트를 따라가며 협력적 다중 상속(Cooperative Multiple Inheritance)을 가능하게 합니다.

다른 예를 하나 더 살펴보겠습니다.

class A:
    def hello(self):
        print("A")
        super().hello()

class B:
    def hello(self):
        print("B")
        super().hello()

class C(A, B):
    def hello(self):
        print("C")
        super().hello()

class D:
    def hello(self):
        print("D")

class E(C, D):
    pass

e = E()
e.hello()

print(E.__mro__)

출력:
C
A
B
D
(<class '__main__.E'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.D'>, <class 'object'>)

먼저 클래스 E를 기준으로 전체 MRO를 확인해야 합니다.

Python의 C3 Linearization 규칙에 따라 E.mro()를 계산하면 다음과 같은 순서가 나옵니다.

1) E (자기 자신)

2) C (첫 번째 부모)

3) A (C의 첫 번째 부모)

4) B (C의 두 번째 부모)

5) D (E의 두 번째 부모)

6) object (최상위 객체)

전체 순서: E -> C -> A -> B -> D -> object

5. MRO 방식이 문제는 없을까?

5.1. MRO의 문제

이런 생각을 해 볼 수 있을 것 같습니다.

"C가 상속받은 A와 B의 hello()가 같이 불리는 경우 개발자가 의도한 것과 다른 동작을 하거나 오류를 발생시키는 경우 오히려 이런 MRO 방식의 처리가 불리한 거 아닐까?"

사실 이 질문은 Python 다중 상속의 가장 아픈 곳이자, 동시에 가장 강력한 점이라고도 할 수 있습니다.

MRO와 super()를 이용한 협력적 상속은 양날의 검입니다.

개발자가 구조를 완벽히 이해하지 못하면 "예상치 못한 실행 순서"나 "중복 실행"으로 인한 버그가 발생할 수 있습니다.

1) 의도치 않은 '체인' 형성 (Side Effects)

위에서 언급한 예처럼, 나는 단지 A의 기능만 쓰고 싶어서 A를 상속받았는데, A 내부의 super()가 MRO 상 전혀 상관없는 B나 D까지 호출해버릴 수 있습니다.

만약 B나 D가 데이터베이스를 수정하거나 파일을 삭제하는 등의 무거운 작업을 한다면, 개발자는 "왜 이 코드가 실행됐지?"라며 당황할 수 있죠.

2) 인자 전달의 불일치 (Argument Mismatch)

이게 가장 흔한 오류입니다.

MRO 체인에 있는 모든 hello() 메서드가 동일한 파라미터를 받지 않으면 문제가 생깁니다.

아래 예제를 보시죠.

class A:
    def hello(self, arg):
        print(f"A: {arg}")
        super().hello(arg)

class B:
    def hello(self): # 인자가 없음!
        print("B")

class C(A, B):
    pass

c = C()
c.hello("test")

출력:
A: test

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
Cell In[1], line 14
     11     pass
     13 c = C()
---> 14 c.hello("test")

Cell In[1], line 4, in A.hello(self, arg)
      2 def hello(self, arg):
      3     print(f"A: {arg}")
----> 4     super().hello(arg)

TypeError: B.hello() takes 1 positional argument but 2 were given

3) 중단되지 않는 호출

어느 한 클래스라도 super() 호출을 빠뜨리거나, 혹은 너무 많이 호출하면 체인이 끊기거나 엉뚱한 곳에서 멈추게 됩니다.

5.2. 그럼에도 불구하고?

불리한 점이 있음에도 Python이 MRO와 super()를 고수하는 이유는 "다이아몬드 상속에서의 중복 방지" 때문입니다.

만약 Python이 MRO를 쓰지 않고 단순히 부모를 하나씩 찾아가는 방식(깊이 우선 탐색)을 썼다면, 최상위 부모인 Object나 Root 클래스의 초기화(__init__)가 여러 번 중복 실행되는 대참사가 발생했을 것입니다.

MRO는 이를 선형화(Linearization)하여 모든 클래스를 단 한 번씩만, 순서대로 방문하게 보장합니다.

5.3. 이런 문제가 안 생기게 하려면??

그럼 Python을 사용하는 우리 개발자는 어떤 마인드로 임해야 할까요?

1) 협력적 설계 (Design for Cooperation)

다중 상속을 염두에 둔다면, 체인에 포함될 모든 메서드의 시그니처(파라미터)를 동일하게 맞춥니다.

보통 *args와 **kwargs를 사용하여 유연하게 대처합니다.

*args와 **kwargs와 관한 내용은 아래 글을 참고해 주세요.

https://blog.naver.com/moonlight314/224048608393

Python의 가변 위치 인수 & 가변 키워드 인수의 모든것

안녕하세요, MoonLight입니다. Python에서는 C나 다른 언어에서와는 다른 약간 복잡하면서 유연한 함수...

blog.naver.com

def hello(self, *args, **kwargs):
    # 내 로직 처리
    super().hello(*args, **kwargs)

2) Mixin 패턴 활용

복잡한 상속보다는 기능을 덧붙이는 용도의 가벼운 클래스(Mixin)를 주로 사용합니다.

Mixin은 상태를 가지지 않고 특정 기능만 제공하므로 MRO 순서가 바뀌어도 부작용이 적습니다.

3) 상속보다는 합성 (Composition over Inheritance)

"A는 B이다(Is-A)" 관계가 명확하지 않다면, 상속을 쓰지 않고 클래스 내부에 인스턴스를 포함시키는 방식을 택합니다.

사실 현대 프로그래밍에서는 다중 상속 자체를 꼭 필요한 경우가 아니면 피하라고 권장합니다.

6. 타 언어와의 차이

그럼 다른 언어에서는 이런 다중 상속에서의 "다이아몬드 상속 문제"를 어떻게 대응하고 있을까요?

다중 상속을 지원하는 다른 언어들이 Python과 똑같은 방식을 사용하는 것은 아닙니다.

각 언어는 다중 상속의 고질적인 문제인 '모호성'을 해결하기 위해 서로 다른 철학을 가지고 있습니다.

1) C++

C++은 다중 상속은 되지만, “자동으로 A와 B를 다 호출”하진 않습니다.

Python처럼 자동으로 전체 리스트를 만들어 순차적으로 호출해주는 '선형화' 개념이 기본적으로는 없습니다.

만약 클래스 C가 A와 B를 상속받고 양쪽에 hello()가 있다면, c.hello() 호출 시 컴파일러는 어떤 것을 실행할지 몰라 에러를 발생시킵니다.

이런 문제가 나지 않게하려면 개발자가 c.A::hello()처럼 직접 어떤 클래스의 메서드를 쓸지 명시해야 합니다.

그래서 C++에서 다이아몬드 상속(Virtual Inheritance)같은 문제를 막으려면 virtual 키워드를 사용하여 상속받아야 합니다.

하지만 Python의 super()처럼 자동으로 '다음 형제 클래스'를 찾아가는 기능은 기본 제공되지 않습니다.

2) Java / C# / Kotlin

이 언어들은 다중 상속을 언어 레벨에서 지원하지 않기 때문에 다중 상속때문에 발생하는 복잡함과 MRO 문제를 아예 원천 차단했습니다.

제가 보기에는 이게 가장 깔끔하네요.

이 언어들은 단일 상속 원칙을 내세워서 클래스는 오직 하나의 부모 클래스만 상속받을 수 있습니다.

하지만, 인터페이스(Interface)라는 것을 지원해서 여러 개의 '인터페이스'를 구현할 수 있게 하여 다중 상속의 효과를 냅니다.

인터페이스는 상태(변수)를 가질 수 없으므로 다이아몬드 문제에서 비교적 자유롭습니다.

디폴트 메서드라는 것도 도입하고 있는데요, 최근 Java나 Kotlin에서는 인터페이스도 구현 코드를 가질 수 있게 되었는데, 이때 메서드가 충돌하면 개발자가 반드시 어떤 인터페이스의 메서드를 사용할지 오버라이딩하여 명시해야 합니다.

하지만, Python처럼 자동으로 순서를 정해주지 않습니다.

7. 마무리

MRO는 Python이 메서드를 찾는 엄격한 순서 지도같은 역할을 합니다.

ClassName.mro() 또는 ClassName.__mro__를 통해 언제든 확인할 수 있으며, MRO는 C3 Linearization를 통해 다이아몬드 상속 문제를 해결합니다.

그리고, super()는 부모가 아니라 MRO 상의 다음 클래스를 가리킨다는 점을 기억해 주셨으면 좋겠습니다.

PG RX-178 Gundam MK-II A.E.U.G 건담 마크2 에우고 - 패널라인 #1

MoonLight314 — Thu, 2 Jul 2026 20:50:02 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

가조립을 마치고 이제 도색과 커스텀의 밑그림이 될 패널라인 작업을 시작했습니다.

부품이 큼지막해서 그런지 몰라도 패널라인 그리기가 참 편하네요~ㅎㅎ

이번 PG 마크2는 외장도 중요하지만 내장 파츠의 디테일을 좀 더 살려서 잘 보여주기 위해서 패널라인은 조금 자제하도록 하겠습니다.

그래서 다른 작업 때보다는 조금 덜 그렸습니다.

부품이 커도 삑사리는 여전하네요~ㅋ

발 쪽은 잘 안 보이지만 그래도 심심하니 몇 개 그려줬습니다.

조금만 그리려고 했는데, 그리다 보니 자꾸자꾸 추가가 되네요.

나중에 커스텀 파츠를 추가할 부분은 미리 표시해 뒀습니다.

곡선은 정말 그리기가 힘드네요. 조금만 힘 조절을 실패해도 바로 삑사리가 돼버립니다.

조금 굵은 패널라인이나 홈을 파기 위해서 끌을 사용해야 할 것 같습니다.

굵은 패널라이너로는 조금 한계가 있는 것 같습니다.

제가 원래 안 보이는 부분은 신경을 안 쓰는데, 그래도 엉덩이 부분은 너무 넓은 면적을 그냥 두기가 그래서 몇 개 추가했습니다.

앞쪽에 보이는 스커트는 이것저것 많이 추가했습니다.

앞쪽 파츠들은 나중에 커스텀 파츠들 추가하기 위해서 표시해 두었습니다.

이것저것 추가할 생각하니 두근두근합니다~!

파츠들이 많아서 다음에 한 번 더 올려야겠습니다.

봐주셔서 감사합니다~!

한국의 알프스, 대관령 양떼목장

MoonLight314 — Thu, 2 Jul 2026 20:48:10 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

오늘은 제가 얼마 전에 출사 다녀온 푸른 초원과 하얀 양떼가 어우러져 한 폭의 그림 같은 풍경을 자랑하는 강원도 평창의 대표 명소, 대관령 양떼목장에 대해서 알아보겠습니다.

여행을 준비하시는 분이나 출사 준비 중이신 분들에게 좋은 정보가 되었으면 좋겠네요.

대관령양떼목장 강원특별자치도 평창군 대관령면 대관령마루길 483-32

찾아가는 길은 매우 쉽습니다. 그냥 네비에 '대관령 양떼목장'이라고 치고 가시면 됩니다.

도착하면 "어? 웬 휴게소?" 하고 생각하실 수 있는데, 주차장에 차를 세우고 안쪽으로 걸어 들어가야 목장 매표소 입구가 나오며, 주차요금은 무료입니다.

대중교통을 이용하신다면 KTX 진부역에서 내려서, 횡계 시외버스터미널에서 택시 타고 10분 정도 가시면 됩니다.

차를 주차하고 위로 조금 올라가면 매표소가 있습니다.

요금은 대인 9,000원, 소인 7,000원, 우대 6,000원입니다.

대관령 양떼목장이 어떻게 시작되었는지 조사해 보니, 몇 가지 서로 다른 내용이 있더군요.

한국관광공사 여행기사에서는 1988년 풍전목장으로 시작해 2000년부터 이름을 바꾸고 일반인이 입장 가능한 관광 목장으로 운영됐다고 설명하고 있고, 평창군 문화관광은 1989년에 첫 축사를 완공하고 1991년에 면양을 들였으며, 이후 면양 사육 시스템을 갖춘 목장으로 성장했다고 소개하고 있네요.

또 다른 축산 관련 매체는 전영대 대표가 1988년 무렵 대관령의 젖소 목장과 방치된 목장 시설을 보고, 축산업과 관광을 결합한 체험형 목장을 구상했다고 소개하고 있습니다.

뭐, 어쨌든 지금은 놀러 가기 좋고 사진 찍기 좋은 곳이라는 것에는 별다른 영향이 없습니다.ㅎㅎ

양떼목장 초기에는 순수하게 양을 사육하고 번식시키기 위한 축산업 목적의 목장이었습니다만 현재는 농림부 지정 '동물복지와 산림보존에 특화된 산지생태목장'으로 거듭나, 일반 관광객들이 자연 속에서 동물과 교감하고 건초 먹이주기 체험을 할 수 있는 대표적인 생태 관광지이자 교육장으로 활용되고 있습니다.

양떼목장 중간쯤에는 양들에게 건초를 줄 수 있도록 건초를 판매하는 곳도 있습니다.

아이들이 정말 좋아하더군요. 도시에서 살다 보면 양들에게 먹이를 주는 경험은커녕 실제 양을 볼 수 있는 기회조차도 흔하지 않을 테니 말입니다.

저처럼 여기에 출사를 오시는 분들에게 시그니처 포토존이 몇 군데 있습니다.

우선, 먹이주기 체험장에서 나와서 보이는 계단을 올라가면 '나무 움막'이 있습니다.

여기가 제가 생각하는 베스트 포토존입니다.

움막을 프레임에 걸고 뒤편의 부드러운 능선과 푸른 하늘을 함께 담으면, 스위스 알프스 부럽지 않은 이국적인 결과물을 얻을 수 있습니다.

꼭 움막을 프레임 안에 넣지 않더라도 뒤쪽에 있는 나무들과 푸른 하늘만 찍어도 정말 멋있습니다.

아래는 제가 12년도에 눈이 많이 내렸던 날에 새벽에 가서 찍은 사진인데요, 같은 위치에서 봄과 겨울의 풍경이 어떤지 비교할 수 있을 것 같아서 보여드립니다.ㅎㅎ

길을 따라 멋진 날씨를 즐기며 산책을 조금합니다.

움막을 뒤로 하고 반대쪽으로 쭉 가다보면 또 다른 움막으로 갈 수 있습니다.

여기는 양떼목장에서 가장 높은 곳으로 양떼목장이 한 눈에 들어오는 멋진 풍경을 보여줍니다.

여기서도 사진 잘 나옵니다~ㅎㅎ

정상을 지나서 길을 따라 쭉~ 내려오면 다시 처음의 건초 먹이주기 체험장으로 돌아올 수 있습니다.

이렇게 크게 한 바퀴 돌면 양떼목장 구경은 마무리 됩니다.

확인해 보니, 양들은 건강과 보온을 위해 축사 안에서만 생활하지만 5월이 되면 방목을 한다고 하네요.

제가 간 날은 아직 양들을 방목하지는 않고 있었는데, 지금쯤 가면 양들을 볼 수 있을 것 같습니다.

그리고, 능선에 올라가면 봄이어도 바람이 꽤 쌀쌀합니다.

바람막이 꼭 챙기시고, 편안한 운동화 신으세요~!

양떼목장 주위에는 놀러가거나 출사 가기에 좋은 곳이 많이 있습니다.

안반데기는 대관령 양떼목장에서 차로 이동하면 가까운 전국 최대 규모의 고랭지 배추밭입니다.

저도 예전에 사진 찍으러 몇 번 갔었는데 정말 배추밭이 어마어마 합니다. 배추밭 끝이 안 보일 정도입니다.

특히 밤이 되면 하늘에서 쏟아지는 별과 은하수를 뚜렷하게 담을 수 있어서, 멋진 풍경을 좇는 분들에게는 완벽한 야간 출사지로 손꼽힌다고 하는데, 저는 아직 여기서 야경을 찍어본 적은 없습니다.ㅎㅎ

대관령 하늘목장 & 삼양라운드힐은 양떼목장의 확장판 같은 곳입니다.

하늘목장은 트랙터 마차를 탈 수 있고, 삼양라운드힐은 거대한 풍력발전기가 빚어내는 장엄한 뷰포인트를 제공합니다.

아직 저도 여긴 못 가봤습니다.ㅎㅎ

선자령은 양떼목장 바로 옆에서 시작할 수 있는 트레킹 명소인데, 길게 뻗은 능선을 따라 걷는 코스로, 풍력발전기와 어우러진 가슴 탁 트이는 비경을 마주할 수 있습니다.

조금 더 멀리 떨어진 곳으로는 오대산 월정사와 전나무숲길이 유명합니다.

여기도 워낙 유명한 곳이고, 지금쯤 가면 전나무 숲길이 초록초록하게 물들어 있을 것 같네요.

목장 여행 뒤 조용한 숲길 산책을 더하고 싶을 때 좋습니다.

여기에서는 양들에게 먹이 주기 체험이 가능하기 때문에 가족여행을 계획하시는 분들에게 정말 좋은 선택이 될 것 같습니다.

초등학생 정도만 돼도 큰 무리없이 한 시간 정도에 다 돌아볼 수 있습니다.

도움이 되셨으면 좋겠네요. 감사합니다~!!

석양 지는 고향의 저수지, 그곳에 머물러 있는 어린 시절

MoonLight314 — Thu, 2 Jul 2026 20:40:28 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

5월 초 연휴를 맞아서 오랜만에 고향에 다녀왔습니다.

매일 모니터만 보는 일상에 지친 삶을 살다 보니 이제는 고향에 내려가는 것도 마음먹고 시간을 내야만 할 수 있는 일이 되어버렸습니다.

그래도 오랜만에 마주한 고향의 공기는 여전히 익숙하고 편안했습니다.

제 고향 집 뒤쪽에는 농사용 저수지가 하나 있는데요, 어릴 적부터 여기서 많이 놀았습니다.

해질 무렵, 가볍게 카메라를 들고 저수지를 찾았습니다.

둑을 따라서 길게 늘어선 갈대들은 지는 해의 붉은빛을 받아 눈부신 황금빛으로 물들고 있었습니다.

아직 저녁에는 공기가 차가워서 그런지 몰라도 노을빛 특유의 따스함이 묻어나는 풍경이 눈앞에 펼쳐졌습니다.

캬~ 이런 풍경을 눈앞에 두고 사진을 안 찍을 수가 없죠~ㅎㅎ

수면 위로 잔잔하게 일렁이는 물결을 가만히 보고 있으니, 늘 복잡하게 돌아가던 머릿속이 모처럼 고요해지는 기분이었습니다.

저 멀리 보이는 산 위로 해가 뉘엿뉘엿 넘어가고, 들판의 비닐하우스와 앙상한 겨울 나무들이 짙은 실루엣을 만들어내는 모습은 30년 전이나 지금이나 변함이 없네요.

어릴 적에는 이 저수지가 엄청 크고 무서워 보였습니다.

친구들과 해가 지는 줄도 모르고 연도 날리고 비료포대 썰매도 타고 그랬는데...

그때는 아무리 놀아도 늘 부족했던 것 같은 느낌이 들었습니다.

이제는 어느덧 제 아이가 그 시절의 제 나이가 되었을 만큼 많은 시간이 흘렀고, 저 역시 무거운 책임감을 짊어진 어른이 되었습니다.

하지만 오랜만에 마주한 고향의 풍경은 묵묵히 그 자리에서 예전 모습 그대로 저를 반겨주고 있네요.

화려한 도심의 야경이나 숨겨진 유명 출사지들을 찾아다닐 때 느끼는 감동과는 결이 다른, 아주 깊고 따뜻한 위로를 받고 왔습니다.

이 글을 읽는 여러분들도 이런 위로의 느낌을 받을 수 있었으면 좋겠네요.ㅎㅎ

좋은 하루 보내십시오.

PG RX-178 Gundam MK-II A.E.U.G 건담 마크2 에우고 - 가조립

MoonLight314 — Thu, 2 Jul 2026 20:39:04 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

파츠 전체 발골하고 게이트 정리도 하나씩 다 해준 다음에 간단하게 대충대충 가조립을 해봤습니다.

정말 조립하는 맛이 나는 Kit네요.

조립감도 훌륭하고 파츠 하나하나가 딱딱 맞아떨어지면서 수월하게 진행했습니다.

금방 또 다 분해해야 하기 때문에 나사는 사용하지 않았습니다.

바주카나 방패는 정말 크네요.ㅎㅎ

큼지막해서 나중에 패널라인 작업하기 좋을 것 같습니다.

조립하면서 가장 강하게 들었던 생각은 내장 프레임의 디테일이 정말 가히 상상을 초월하는 품질을 자랑하고 있더군요.

진짜 있는 로봇을 줄여놓은게 아닌가 하는 착각을 할 정도였습니다.

정말 훌륭하다는 말밖에는 나오지 않았습니다.

LED 유닛도 포함되어 있는데, 사용할지 말지 조금 고민입니다.

조립만 귀찮고 나중에는 거의 사용하지 않을까 하기도 해서 그냥 빼버릴까 생각중입니다.

그에 반해서 내장 프레임을 덮고 있는 외장은 너무 심플하다는 생각이 들었습니다.

일반 MG나 RG 정도인 것 같은데, 훌륭하긴 하지만 내장 프레임의 디테일에 비하면 좀 많이 아쉽고 밋밋하긴 했습니다.

이렇게 멋진 내장을 그냥 덮어버리기가 좀 아쉬워서.... 외장의 디테일업도 하면서 내장의 훌륭한 디테일도 같이 보여줄 수 있는 방법을 한 번 고민해 봐야겠습니다.

어떻게 하면 좋으려나...ㅎㅎ

행복한 고민입니다.

다음 작업기로 돌아오겠습니다.

감사합니다.

김상유 작가 작품전 - 판화와 캔버스에 옮긴 한국의 정서

MoonLight314 — Thu, 2 Jul 2026 20:37:27 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

석파정 출사를 갔다가, 서울미술관에서 전시 중인 '김상유 탄생 100주년 기념전 '쉽게 닳지 않는 사람' Unworn'을 관람하게 되었습니다.

저는 김상유라는 작가를 이 때 처음 알게 되었습니다.

석파정을 가려면 꼭 거쳐가야 하기 때문에 어쩔 수 없이 관람을 시작했는데, 어? 관람할수록 뭔가 끌리면서 작품들 하나하나가 마음에 들더군요.

그래서 사진 촬영도 된다고 하길래 작품들을 몇 개 찍으면서 김상유 작가의 작품 세계를 구경하게 되었습니다.

석파정 서울미술관 서울 종로구 자하문로 231

김상유 작가는 처음부터 미술을 하신 분이 아니라고 합니다.

1926년 평안남도 안주에서 태어나 평양에서 학창 시절을 보냈고, 이후 1949년 연희전문학교(현 연세대학교) 문학부 철학과에 입학했으나 경제적 어려움 등으로 학업을 중단했습니다.

미술 교육을 받지는 않았지만, 무슨 영문인지는 모르겠으나 6.25 당시에 종군화가로 복무했으며, 제대 후 인천 동산중학교에서 미술과 영어 교사로 재직했습니다.

아마 전쟁 때 배운 것을 바탕으로 학생들을 가르치기 시작하신 모양입니다.

이 시기에 미국과 일본의 미술 서적을 탐독하며 서구의 판화 기법을 독학했으며, 특히 1960년대 초반 한국 미술계는 판화의 불모지와 다름없었는데, 고물상을 뒤져 찾아낸 수동식 국수 기계(제면기)를 프레스기 대용으로 개조하여 동판화를 찍어내도록 만들어서 자신만의 판화 세계를 시작했다고 합니다.

이 분은 손재주도 좋으셨던 모양입니다. 이 분 건프라 하셨으면 엄청나셨을 듯 하다는 생각이 들더군요.ㅎㅎ

손재주도 있고, 예술적 감각도 갖추셨으니...

김상유 작가는 크게 3번 작품의 도구(?)가 바뀝니다.

처음에는 판화, 정확히는 동판화(에칭), 그리고 목판화 마지막으로 유화로 매체가 바뀌었습니다.

미술을 시작하신 1950년대 후반부터 1970년대까지는 동판화를 하셨습니다.

동판에 산(Acid)을 부어 부식시킨 뒤 그 홈에 잉크를 채워 찍어내는 에칭(Etching) 기법은 한국에서는 최초였다고 하네요.

서구의 현대미술 사조인 앵포르멜(Informel, 비정형) 양식을 수용하여, 기존 사물의 형상성에 구애받지 않고 내면의 감성을 추상적으로 발현하는 작업에 몰두했습니다.

1963년 중앙공보관에서 한국 최초로 동판화 30점만으로 구성된 개인전을 열며 화단의 큰 주목을 받았다고 합니다.

그런데, 산을 부어서 부식시키는 기법을 사용하는 과정에서 가스에 노출되었고, 결국 녹내장으로 인해 실명 위기에 처하며 동판화 작업을 중단하게 됩니다.

당시 제대로 된 보호 장비 없이 공장에서 얻은 질산과 초산 등 독성 부식액을 다루면서 이런 일이 생겼나 봅니다.

어쩔 수 없이 나무(목판)를 직접 깎는 방식으로 매체를 전환했습니다.

이때부터 서구적 조형 관점에서 벗어나 주체적인 '동양적 미학'을 구현하기 시작한 시기입니다.

1990년대 이후부터는 판화가 복제가 쉽다는 이유로 수집가들이 가치를 제대로 인정을 안 해줬다고 합니다.

이런 이유도 있고, 장르도 확장할 겸 캔버스에 유화 물감으로 그림을 그리기 시작하셨습니다.

서양화의 재료인 유화를 사용했지만, 질감을 두껍게 쌓아 올리기보다는 판화처럼 정갈하고 평면적인 색감으로 칠하여 동양화 특유의 여백의 미를 캔버스 위에 고스란히 구현했습니다.

전시회장을 돌다보면 본인의 과거 인터뷰나 주변 인물들의 인터뷰들을 볼 수 있습니다.

김상유 작가는 조용한 환경에서 작품에 대한 생각을 많이 하셨던 분인 것 같습니다.

아마 I(내향인)이셨을 듯 합니다.

외부의 자극을 차단하고 정적이고 조용한 느낌을 시각화했으며, 자연과 한국의 전통적 일상을 주로 그리셨다고 합니다.

전국의 사찰이나 서원등을 돌아다니면서 한옥, 산사(법당)의 형태, 전통 정자(亭子)와 누각, 산과 구름 등을 주된 소재로 삼았습니다.

예를 들면, 하늘에 떠 있는 붉은 해와 달, 고목나무, 하얀 새 등 세속과 단절된 이상향을 상징하는 소재들을 화폭에 담는 것을 좋아하신 모양입니다.

그리고 작품에 항상 가부좌를 튼 자신의 형상을 그리시는데, 그게 바로 자아의 투영이 아닐까 합니다.

작가는 이 노인에 대해 "명상하고 있는 그림 속 인물은 내 자신이며, 우리 모두의 자화상이기도 하다"고 밝혔습니다.

김상유 작가의 화풍의 특징이라고 하면 작가의 개인적인 취향이나 주로 소재로 삼았던 사찰, 서원 그리고 자연등을 고려해 보면 어느 정도 예상이 되기도 했습니다.

속세를 벗어나서 홀로 초연하게 자연속에서 자연과 하나가 되는 그런 초월적인 자아를 그릴 것 같습니다.

작품 초반에는 서구적인 추상 형식에서 시작했으나 뒤로 갈수록 이것을 완전히 벗어나, 한국적인 정서와 선(禪)적인 고요함을 담으려고 노력하는 것처럼 보였습니다.

사실적인 묘사보다는 간결하고 소박하고 절제된 선, 여백의 미 같은 요소들이 강하게 나타납니다.

이런 느낌이 제가 완전 좋아하는 스타일인데, 너무 맘에 들더군요.

처음에는 석파정 가려고 미술관 지나가는 길에 잠깐 보게 되었는데, 어느새 저도 모르게 앞에 서서 그림을 하나하나 감상하게 되면서 시간 다 까먹어서 나머지 출사 계획이 엉망이 되어버렸습니다.ㅎㅎ

하지만, 전혀 아깝지 않고 오히려 김상유라는 작가를 알게되어서 기뻤습니다.

여러분들도 이런 느낌, 같이 느껴보셨으면 좋겠네요.

'김상유 탄생 100주년 기념전 '쉽게 닳지 않는 사람' Unworn'은 8월 17일까지 서울미술관에서 열린다고 하니, 꼭 한 번 가보시는 것을 추천드립니다.

가신 김에 석파정도 한 번 돌아보고 오시고요~ㅎㅎ

입장료는 서울미술관과 석파정 입장권까지 합쳐서 2만원입니다.

감사합니다.

AI EXPO KOREA 2026 국제인공지능대전 방문 후기 및 최신 AI 트렌드

MoonLight314 — Thu, 2 Jul 2026 20:33:51 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

오늘(5.6(수))부터 모레(5.8(금))까지 COEX Hall A에서 AI EXPO KOREA 2026 국제인공지능대전이 열리고 있습니다.

https://www.aiexpo.co.kr/home/

AI EXPO

2018년 국내 최초로 시작된 AI EXPO KOREA는 2027년 제10회를 맞이하는 대한민국 대표 인공지능 전문 전시회입니다. AI EXPO KOREA 2026에는 18개국 330개 기업 및 기관이 562부스 규모로 참가하였으며, 총 48,67

aiexpo.co.kr

코엑스 서울 강남구 영동대로 513

참가기업 리스트

https://www.aiexpo.co.kr/home/v4.php?s=34

첫날 행사가 시작되자마자 들어가서인지는 몰라도, 아직 어수선한 분위기 속에서 준비가 한창 진행 중인 부스도 꽤 보였습니다.

그래도 활기찬 분위기가 너무 좋더군요.

Artificial Room에서는 아래와 같이 다양한 세미나도 준비되어 있습니다.

제 개인적인 소감으로는, 전체적인 전시가 LLM을 기본으로 한 다양한 서비스 분야, HW 분야, 그리고 피지컬 AI 분야로 나뉘는 것 같았습니다.

기존 LLM 서비스인 Gemini, ChatGPT, Claude 등을 융합해서 제공하는 서비스도 눈에 띄었습니다.

또한, 최근 많이 부각되는 개념인 '에이전트(Agent)'와 관련된 서비스도 굉장히 많이 볼 수 있었는데요.

에이전틱 AI를 활용한 문서 처리 관련 업무 자동화, 그리고 사용자가 원하는 에이전트를 만들어주는 서비스 등 관련 제품이 꽤 많이 보였습니다.

바이브(Vibe) 코딩 서비스도 많이 눈에 띄었습니다.

자체적인 소형 GPU 서버로 Gemini와 비슷한 성능을 보여주는 제품을 선보인 회사(SPARTA AX)가 기억나는데, 현재는 JavaScript 코드 위주로 서비스를 제공하고 있었습니다.

하지만 JavaScript 코드에 한정해서는 Gemini와 유사한 수준을 내는 등 꽤 인상적인 모습을 보여주었습니다.

코드를 테스트하는 서비스도 본 것 같네요.

한 가지 재미있었던 점은, LLM을 이용해 감성적(?)으로 접근하는 서비스를 제공하는 업체들이었다는 것입니다.

LLM을 이용해 사람의 심리 상담을 해주거나 감성적인 도움을 주는 업체도 있었습니다.

개개인의 성격이나 추구하는 여행 분위기 등을 고려해 여행 계획을 짜주는 서비스도 한두 개 보았습니다.

AI로 생성된 문서를 감별해 주는 서비스도 인상적이었습니다.

HR 관련 서비스 업체(무하유, Muhayu)였던 것 같은데, AI로 생성된 자소서를 구분(CopyKiller)하고 이를 분석해 채용하려는 인재상과 얼마나 매칭되는지 확인해 주는 서비스였습니다.

그리고 가장 기억에 남는 것은 무당 코스프레를 하신 분이 있던 부스인데, 신점을 봐주고 있더군요. ㅎㅎㅎ

HW 분야에서는 GPU 서버에 막대한 전원을 안정적으로 공급해 주는 업체, 고성능 GPU를 Rack 형태로 제공하는 업체 등을 몇몇 볼 수 있었습니다.

약간 특이하다고 할 수 있는 것은, LLM 전용 프로세스 유닛(NPU)을 설계한 업체(Hyper Accel)도 보였다는 점입니다.

또한, 과거 스토리지 업체들이 학습 데이터 등을 저장하는 기존 서비스를 넘어 다양한 부가 서비스를 함께 제공하는 모습도 볼 수 있었습니다.

피지컬 AI 분야도 사람들의 눈길을 많이 끌었습니다.

로봇으로 대표되는 분야인데, 실제 인간형 휴머노이드 로봇부터 강아지 형태의 로봇, 산업 현장에서 사람을 대신하는 로봇 등 다양한 로봇들이 이목을 집중시켰습니다.

제 기억에 가장 깊이 남았던 것은 KB금융그룹과 AI 업체인 제논(GENON)이 콜라보하여 제공하는 '시니어 돌봄 요양보호 서비스'였습니다.

제논은 AI 업체이니 그렇다 쳐도, KB금융그룹과 피지컬 AI의 만남이 조금 의아해서 물어보니, KB금융그룹의 노후 관련 서비스 분야와 협업하여 진행된 프로젝트라고 하더군요.

해외, 주로 대만 업체들도 한쪽에 모여있는 모습을 볼 수 있었습니다.

그리고 제가 이런 전시회에 가면 가~장 좋아하는 부분인 학생들의 작품을 보기 위해 전시회 구석에 위치한 마이스터고관으로 향했는데...

이런.. 너무 일찍 간 탓일까요... 대덕소프트웨어마이스터고만이 이제 막 준비를 하고 있었고, 다른 학교는 아직 도착하지 못한 상황 같았습니다.

너무 아쉽네요. ㅠㅠ

이렇게 AI EXPO KOREA 2026 국제인공지능대전 첫날에 쭉 한 번 돌아본 내용을 대충 공유해 보았습니다.

아직 첫날이라 그런지 사은품들도 많이 있었습니다. ㅎㅎ

관심 있는 분들의 많은 관람 부탁드립니다.

도움이 조금이라도 되셨으면 좋겠네요~!

감사합니다.

PG RX-178 Gundam 건담 Mk2 II A.E.U.G 에우고 사양 조립 설명서

MoonLight314 — Thu, 2 Jul 2026 20:33:32 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

지금 조립중인 PG 건담 마크 2 조립 설명서 올립니다.

혹시 필요하신 분 있으면 사용하셨으면 좋겠네요.

PG RX-178 Gundam Mk. II (에우고 버젼) 조립 설명서.pdf

4.98MB

감사합니다~!

석파정 - 자연을 벗삼아 풍류를 즐기던 곳, 이제는 미술과 휴식을 동시에 누릴 수 있는 휴식처

MoonLight314 — Thu, 2 Jul 2026 20:33:13 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

석파정(石坡亭)은 종로구 부암동에 있는 야외 정원입니다.

지금은 별도의 야외 공간이 아닌 '석파정 서울미술관' 내부에 위치해 있어서 서울미술관을 통해서만 들어갈 수 있습니다.

석파정 서울 종로구 부암동 산 16-1

웬만하면 대중교통을 이용하시는 것이 좋습니다. 주차장이 있긴 한데, 몇 대 댈 수 없어 협소합니다.

저는 종각역에서 내려서 7212번 버스를 타고 창의문 앞(자하문고개 / 윤동주 문학관)에서 내려서 부암동 풍경을 사진 찍으며 석파정 쪽으로 걸어갔습니다.

하지만, 버스를 타고 좀 더 가서 '자하문터널 입구 / 석파정' 정류장에서 내리면 바로 앞입니다.

버스는 많습니다. 1020 버스도 동일한 코스로 가니 이거 타셔도 됩니다.

종각역 뿐만 아니라 광화문역, 경복궁역에서 내려도 버스가 많으니 검색해 보고 골라 타시면 됩니다.

석파정은 본래 조선 철종 때 영의정을 지낸 안동 김씨 세도가 김흥근의 별장이었다고 하네요.

그런데, 고종 즉위 후 권력을 잡은 흥선대원군이 여기가 마음에 들어서 달라고 했는데 김흥근이 이것을 거절했답니다.

그러자 빡친 흥선대원군이 아들인 고종을 이용해서 여기를 뺏을 계획을 세웁니다.

고종을 석파정에 하루 머무르게 하고, 이것을 이용해 '임금이 묵고 간 곳에 신하가 살 수 없다'는 조선의 관례에 따라, 결국 김흥근은 별장을 바칠 수밖에 없게 만들어서 석파정을 뺏었다고 하네요.

정말 치사하네요...

석파정이라는 이름은 흥선대원군이 정자 앞산을 감싸고 있는 바위들의 웅장한 모습에 크게 감탄하여 자신의 호를 '바위 언덕'이라는 뜻의 '석파(石坡)'로 짓고, 공간의 이름 역시 '석파정'으로 바꾼 것에서 유래했다고 합니다.

앞서 말씀드렸듯이, 지금은 석파정만 들어가 볼 수는 없고, 반드시 서울미술관 관람권을 구매해야 들어갈 수 있습니다.

지금은 오동훈 작가님의 'LIFE IS BUBBLE 숲속에 피어나다'라는 기획 전시가 진행중입니다.

석파정은 조선 후기에는 상류층이 도심을 벗어나 자연 속에서 풍류를 즐기고 휴식을 취하던 별장이었고, 흥선대원군이 뺏은 후에는 이곳을 정치적 구상을 다듬거나 예술가들과 교류하는 문화적 공간으로도 사용했다고 합니다.

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6.25 전쟁 이후 천주교가 운영하는 고아원(코롬바 고아원), 병원 등으로 사용되며 시대의 풍파를 겪었고, 2012년 서울미술관 개관과 함께 복원되어, 현재는 미술관 관람객을 위한 야외 조각 공원 및 역사 문화 공간으로 대중에게 개방되어 있습니다.

정원 한가운데 자리 잡은 수령 수백 년의 거대한 소나무'천세송(千歲松)'은 서울특별시 지정 보호수이기도 합니다.

그리고 좀 더 안쪽으로 들어가면 석파정 정자가 있는데, 이곳이 또 운치가 있더군요.

가을에 단풍이 내려왔을 때 오면 정말 멋있겠다라는 생각이 절로 들었습니다.

저도 부암동은 처음 와봤습니다.

창의문에서 내려서 부암동도 이곳저곳 출사하면서 돌아다닐 예정이었지만, 시간 관계상 거의 돌아보진 못했습니다.

다만, 제가 원래 가보려고 했던 곳을 몇 군데 소개해 드리자면, 창의문 바로 앞에 윤동주문학관이 자그맣게 있는데, 여기가 뷰가 좋더군요.

그리고 여기가 괜찮은 카페가 많다고 들었습니다.

드라마 <커피프린스 1호점> 촬영지로 유명한 '산모퉁이 카페', 스페셜티 커피의 명가 '클럽 에스프레소'가 있다고 합니다.

청운문학도서관도 유면한데, 원래 저도 여기도 가보려고 했습니다.

전통 한옥 도서관으로, 고즈넉한 분위기 속에서 사진을 남기면서 출사를 마무리하기에 좋았을 것 같은데... 아쉽네요.

아, 그리고 근처에 환기미술관이라고 한국 추상미술의 거장 김환기 화백의 작품을 만날 수 있는 곳도 있습니다.

요즘 날씨도 좋은데, 산책하기 좋은 곳으로 부암동 서울미술관과 석파정 추천드립니다.

더 셀(The Cell , 2000) - 광기와 예술이 뒤섞인 혼돈의 카오스

MoonLight314 — Thu, 2 Jul 2026 20:32:52 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

'더 셀(The Cell)'은 2000년 8월에 개봉한 타셈 싱 감독의 데뷔작으로, 제목과 강렬한 이미지는 익히 잘 알고 계시는 분들은 많지만 정작 영화를 직접 보신 분은 많지 않은 영화입니다.

인간의 무의식은 어떤 이미지를 가지고 있을까라는 질문에서 시작하여 연쇄살인마의 의식을 탐험하는 내용을 시각적으로 잘 표현한 작품입니다.

한 번 살펴보실까요?

1. 기본정보

제목 : 더 셀 (The Cell)

개봉일 : 2000년 8월 18일

장르 : 공포, 스릴러, SF, 고어

감독 : 타셈 싱 (Tarsem Singh) (데뷔작)

각본 : 마크 프로토세비치 (Mark Protosevich)

주연

- 캐서린 디앤 역: 제니퍼 로페즈
- 피터 노박 역: 빈스 본
- 칼 스타거 역: 빈센트 도노프리오

러닝타임 : 107분 (일반판)

2. 줄거리

아동 심리학자 캐서린 디앤(제니퍼 로페즈)은 특수한 기계를 이용해서 코마 상태에 빠진 환자들의 무의식 세계에 들어가서, 환자의 무의식과 소통을 하면서 그들이 깨어날 수 있도록 도와주는 연구를 진행하고 있습니다.

이상한 기계와 수트(?)를 입고 가상세계와 같은 곳에서 환자들의 무의식과 대화를 할 수 있게 해주는 그런 기계입니다.

하지만, 그녀의 연구는 별다른 성과를 내지 못하고 환자 아이의 부모는 더 이상 치료를 하고 싶어하지 않습니다.

한편, 잔혹한 연쇄살인범 칼 스타거(빈센트 도노프리오)가 FBI 요원 피터 노박(빈스 본)에게 체포됩니다.

이 스타거라는 녀석은 어릴때 물과 관련된 학대를 아버지에게 받아서 내면에 잠들어 있는 왕이 깨어나게 되면서 연쇄 살인을 저지르게 되었습니다.

이 녀석은 서서히 물이 차오르는 비밀 장소에 가두어 익사시키는 극도로 엽기적인 범죄를 저질러 왔습니다.

아무래도 어릴때 받은 물관련 학대가 그 원인인 것 같습니다.

스타거가 한 명의 피해자를 납치해서 자신만 아는 장소에 감금해 놓은 상황에서 체포 당시에 심한 충격으로 혼수상태에 빠져버립니다.

문제는 그 희생자의 위치를 스타거만 아는 상황인데, 혼수상태라니...

딱히 방법이 없자 노박 요원은 캐서린의 혁신적인 기술에 마지막 희망을 걸고 스타거를 그녀의 연구실로 데려옵니다.

캐서린은 살인마의 뇌 속에 들어가 희생자의 위치를 알아내라는 전례 없는 요청을 받게 되고 상황이 상황인지라 거절하지도 못합니다.

지금까지 캐서린은 일반적인 아동 환자의 순수한 세계에 들어갔었는데, 연쇄살인범의 뒤틀린 광기가 가득한 무의식 세계로 들어가야 하는 아주 위험한 상황인 것이죠.

결국 캐서린은 소녀를 구하기 위해 스타거의 무의식 속으로 기계를 통해 들어가게 되고, 그녀가 처음 마주한 스타거의 내면은 황량한 사막과 기괴한 건축물, 그리고 어린 시절 트라우마로 가득 찬 악몽 그 자체였습니다.

스타거의 무의식은 겉으로는 잔혹한 왕이나 신처럼 군림하지만, 속으로는 어린 시절 아버지의 학대와 방치로 인해 깊은 상처를 입은 나약한 소년의 모습이 공존하는 이중적인 세계입니다.

캐서린은 처음에는 잔혹한 광기의 화신인 성인 스타거에게 붙잡히고 고문을 당하는 등 위험에 처하지만, 곧 어린 시절의 순수한 칼을 만나게 됩니다.

그녀는 잔인한 성인 칼과 상처받은 소년 칼 사이를 오가며, 소년의 순수함을 되찾아주려 노력하는 동시에 소녀의 위치라는 결정적인 단서를 얻어내기 위해 고군분투합니다.

이 과정에서 노박 요원 역시 캐서린이 스타거의 광기에 완전히 사로잡혀 현실로 돌아오지 못할 위기에 처하자, 직접 스타거의 뇌 속으로 뛰어들어 캐서린을 구출하고 함께 단서를 찾는 일에 합류하게 됩니다.

스타거의 무의식 세계는 현실과 경계가 모호해지며, 캐서린은 자신이 누구인지, 현실과 환상 중 어느 곳에 있는지조차 혼란스러워하는 극한의 상황에 직면하게 됩니다.

결국 캐서린은 어린 칼 스타거에게 잔혹한 성인 칼 스타거를 극복하도록 돕고, 마침내 소녀가 갇힌 장소의 단서를 얻어냅니다.

노박 요원이 간신히 현실로 돌아와 마지막 순간에 소녀를 구조하는 데 성공하면서 긴박한 이야기는 해피엔딩으로 마무리됩니다.

3. 개인적인 감상평

영화를 보고 난 후의 남는 기억은 '강렬한 미술과 분장'이었습니다.

솔직히 말해, 이 영화의 소재는 지금 생각하면 다소 단순할 수 있습니다.

범죄자의 뇌 속에 들어가 사건의 단서를 알아낸다는 설정은 이후 여러 작품('인셉션' 등)에서 자주 등장한 개념이기도 합니다.

하지만 《더 셀》만의 차이점이라면 그 단순한 소재를 표현하는 방식이 다른 어떤 영화에서도 볼 수 없는 탁월함을 가졌기 때문입니다.

타셈 싱 감독은 MTV 뮤직비디오와 광고 연출로 단련된 영상 감각을 자신의 장편 데뷔작에 폭발적으로 쏟아부었습니다.

스타거의 무의식 속에서 왕과 처음 만나는 장면에서의 강렬한 색채와 위압감은 타셈 싱 감독의 스타일을 잘 보여준다고 할 수 있습니다.

이 영화의 분장, 소품, 미술(미장센)은 다른 영화에서 볼 수 없는 독창적인 면이 있습니다.

감독이 뮤직비디오 감독 출신이라서 그런지 몰라도 색채가 강렬하고 각 배우들의 분장도 그에 못지않게 눈에 띕니다.

스타커의 무의식으로 들어가서 돌아다니다 보면 온갖 희한한 곳들이 많이 보이는데, 마치 초현실주의 화가들의 작품을 그대로 스크린에 옮긴 듯합니다.

채도가 높은 붉은색 피, 왕좌의 황금색, 배경의 푸른색 등으로 관객들의 시신경을 후려칩니다.

어떤 장면에서는 게임속의 장면들을 연상시키기도 하고, 또 어떤 장면에서는 기괴한 고문장면을 보여주기도 하면서 아름다우면서도 살짝 거부감이 느껴지는 이상한 시각적 경험을 하게 합니다.ㅎㅎ

제가 적으면서도 무슨 소린가 하지만, 실제로 보시면 딱 이런 느낌이 듭니다.

이러한 미학적인 부분 덕분에 《더 셀》은 단순한 스릴러나 공포 영화를 넘어, 심리적이고 미학적인 영화로 한 단계 올라갈 수 있었던 것 같네요.

이번 포스트에서는 타셈 싱 감독의 데뷔작, 《더 셀》에 대해 이야기해 보았는데요, 시각적인 즐거움을 추구하는 영화팬이라면 꼭 추천드리는 작품입니다.

감사합니다.

PG RX-178 Gundam MK-II A.E.U.G 건담 마크2 에우고 - 발골 & 게이트 정리 #2

MoonLight314 — Thu, 2 Jul 2026 20:32:16 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

...부품수가 너무 많습니다.

부품뜯어내다가 지쳐버릴 것 같습니다.ㅜㅠ

사자비보다 확실히 훨씬 더 많습니다.

앞으로 언제 이 많은 부품들 가조립해보고, 도색 준비, 이런 저런 작업을 생각하니 너무 행복하네요~ㅎㅎ

작업기 틈틈이 올리도록 하겠습니다.

BACKPACK UNIT

BODY & HEAD UNIT

WEAPONS & SHIELD UNIT

이제 가조립 시작해야겠습니다.

어차피 다 다시 뜯어야 하는데... 가조립을 어느정도까지 해야할지..ㅎㅎ

감사합니다~!

오랜만에 찾은 낙산공원과 이화 벽화마을

MoonLight314 — Thu, 2 Jul 2026 20:31:33 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

봄바람이 콧구멍을 간지럽히니, 가만히 집에 앉아있을 수가 없었습니다.

그래서 카메라를 들고 오랜만에 낙산공원과 근처에 있는 이화 벽화마을로 향했습니다.

이화동 벽화마을 서울 종로구 이화동 9-413

이화벽화마을과 낙산공원은 거의 같은 위치에 있기 때문에 가는김에 한번에 다 둘러보고 왔습니다.

가는 방법은 혜화역 방향으로 올라가는 방법과 동대문역 방향으로 가는 방법, 이렇게 크게 2가지 방법이 있습니다.

저는 동대문역에 내려서 올라가는 방법으로 갔습니다.

1번출구로 나와서 오르막길을 오르기 시작했습니다.

살짝 더운 날씨였지만, 성곽을 따라서 올라가니 시원한 바람도 불고 꽃들 찍으면서 재밌게 올라갔습니다.

Previous imageNext image

아직 벚꽃이 있었습니다~~

한참을 올라가는 성문에 작은 구멍(?)이 있고, 거기를 지나가니 드디어 벽화마을 입구에 도착한 것 같았습니다.

예쁘게 조성된 음식점과 까페들이 많이 있고, 골목 구석구석에는 벽화나 화분등이 마련되어 있었습니다.

서울이 한눈에 들어오는 멋진 식당과 카페도 많고, 골목골목 분위기있는 술집도 많았습니다.

조금 더 올라가면 성곽쪽으로 갈 수도 있지만, 저는 벽화마을을 통해서 혜화역쪽으로 넘어갈 생각이었습니다.

이 까페에서 커피마시면 서울 시내가 한 눈에 들어오겠네요~ㅋㅋ

벽화마을에서 신나게 사진을 찍으면서 조용히 구경을 했습니다.

여기는 실제 주민분들이 주거하고 계신 지역이기 때문에 닌자(?)처럼 발소리를 죽이고 조용히 움직였습니다.

이른 아침시간이었지만, 여기에 외국인 분들이 꽤 많이 오셨더군요.

저 빼고 다 외국인이었습니다.

여기 저기서 들려오는 영국식 영어, 독일어 등등... 낯선 외국마을에 와 있는 기분이었습니다.

사실 여기에는 10여년전에 한 번 왔었는데, 당시에 봤던 벽화들이 여전히 있는 것을 보고 정말 신기했습니다.

당연하게도 포토존도 엄청나게 많습니다.

이제 혜화역쪽으로 슬슬 내려오다보니, 계단에 웅크리고 있는 고양히 한 마리가 보이더군요.

보통 제가 동물들찍으려고 다가가면 인기척을 느끼고 도망가는데, 이 녀석은 희한하게도 오히려 저에게 다가오더니 몸을 비비더니 다시 누워서 따스한 햇빛을 쬐면서 눕더군요.ㅎㅎ

출사 마지막에 이 녀석 덕분에 기분좋게 내려왔습니다.

오랜만에 기분좋게 다녀온 출사였습니다.

이렇게 좋은 날씨에 어디 나갈 곳이 없나 하시는 분들은 낙산공원과 이화벽화마을에 멋진 풍경 보시면서 커피 한 잔 하시는 것이 어떨지요?

감사합니다.

노스페라투(Nosferatu, 2024) - 무겁고 끈적하게 서서히 파고드는 찝찝함

MoonLight314 — Thu, 2 Jul 2026 20:31:14 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

'노스페라투'는 로버트 에거스가 각본과 연출을 맡은 2024년 미국 고딕 호러 영화입니다.

원작이 있는 영화(1922년)이고, 리메이크가 1979년에 한 번 있었고, 이번이 2번째 리메이크입니다.

감독인 로버트 에거스는 이 영화를 너무 좋아해서 자신이 꼭 한 번 만들어보고 싶다는 생각에 제작하게 되었다고 합니다.

간단하게, 이 영화는 흡혈귀 영화입니다.

흔히 흡혈귀 영화라고 하면 송곳니, 피, 박쥐, 혹은 갑툭튀 공포를 먼저 떠올리게 됩니다.

그런데 로버트 에거스의 '노스페라투'는 조금 느낌이 다릅니다.

피나 비명, 박쥐 같은 것이 아니라, 어두운 그림자, 눅눅한 공기, 전염병, 외로움 같은 이질적인 느낌이 강하네 묻어납니다.

로버트 에거스 감독 특유의 병적 정밀함과 고딕적 감수성으로 다시 빚어낸 결과물이 바로 이 2024년판 '노스페라투' 한 번 알아보실까요?

1. 기본 정보

제목 : 노스페라투 (Nosferatu, 2024)

감독 : 로버트 에거스 (Robert Eggers)

대표작 : <더 위치>, <라이트하우스>, <노스맨>

개봉일 : 2024년 12월 25일 (북미 기준)

주연:

- 빌 스카스가드 (올록 백작 역)
- 릴리 로즈 뎁 (엘렌 허터 역)
- 니콜라스 홀트 (토마스 허터 역)
- 윌렘 대포 (알빈 에버하르트 폰 프란츠 교수 역)
- 아론 테일러 존슨 (프리드리히 하딩 역)

상영 시간: 132분

2. 줄거리(스포)

영화는 어린시절 엘렌을 보여주며 시작합니다.

엘렌은 극심한 외로움 속에서 자신을 위로해 줄 어떤 존재를 갈망하고, 그 간절한 호출은 의도치 않게 노스페라투와의 심령적 연결로 이어집니다.

보통 뱀파이어 영화는 습격이나 희생자가 뱀파이어 무덤을 찾거나 하는데, 이 영화는 그런 클리셰를 따르지 않습니다.

주인공의 외로움과 욕망, 그리고 이름 붙일 수 없는 공허때문에 뱀파이어와 영적으로 연결되죠.

훗날 엘렌은 토마스와 결혼해 안정된 삶을 꾸리는 것처럼 보이지만 엘렌은 여전히 노스페라투와 연결되어 있습니다.

시간이 지나 19세기 독일의 가상의 도시 비스보르크.

유능하지만 야심 찬 부동산 중개인 토마스 허터(니콜라스 홀트 분)는 상사인 크녹으로부터 트란실바니아의 귀족 올록 백작(빌 스카스가드 분)의 저택 매매를 성사시키라는 임무를 받습니다.

허터는 사랑하는 아내 엘렌(릴리 로즈 뎁 분)을 두고 먼 길을 떠나야 합니다.

엘렌은 남편이 떠나기 전부터 불길한 예지몽과 몽유병 증세를 보이며 그를 만류하지만, 허터는 이를 대수롭지 않게 여깁니다.

왜냐하면 토마스에게는 이 기회가 너무나 간절하기 때문입니다.

강건너 물건너 산을 넘고 고생고생해서 토마스는 올록 백작의 성에 도착하지만, 토마스는 기괴한 외모와 서늘한 분위기를 풍기는 올록 백작을 마주합니다.

누가봐도 정상인 사람이 아니라는 것을 단번에 알아차릴 수 있죠.

계약서를 작성하던 중, 백작은 토마스의 펜던트에 담긴 엘렌의 사진을 보게 되고, 그녀의 목선에 비정상적인 집착을 보이며 비스보르크의 낡은 집을 사기로 결심합니다.

성에서의 밤이 깊어질수록 토마스는 백작의 정체가 인간이 아님을 깨닫기 시작합니다.

( 누가봐도 인간이 아닌 걸 이제서야 눈치채다니..)

거울에 비치지 않는 모습, 밤마다 방을 찾아오는 거대한 그림자, 그리고 고립된 성의 공포 속에서 토마스는 백작이 자신을 가두고 비스보르크로 향하는 배에 몸을 실었다는 사실을 알게 됩니다.

백작이 탄 배는 지옥의 풍경으로 변합니다. 뱀파이어가 타고 있는데 선원들이 무사할리가 없겠죠,

백작이 숨어든 관 속에서 시작된 역병과 죽음의 그림자는 선원들을 하나둘씩 잠식해 나갑니다.

배가 비스보르크 항구에 도착했을 때, 배 안에는 생존자가 단 한 명도 없었으며 오직 쥐 떼와 죽음만이 가득했습니다.

이제 올록 백작은 엘렌을 찾기 시작합니다.

비스보르크는 갑작스러운 쥐 떼의 습격과 원인 모를 역병으로 죽음의 도시가 됩니다.

사람들은 이를 단순한 전염병으로 생각하며 공포에 질려 광기에 사로잡힙니다.

짜잔~~!

이때 우리의 구세주, 오컬트와 미지의 존재에 대해 깊은 지식을 가진 알빈 에버하르트 폰 프란츠 교수(윌렘 대포 분)가 등장합니다.

그는 이 사태가 단순히 의학적인 역병이 아니라, 고대부터 전해 내려온 흡혈귀 '노스페라투'의 소행임을 직감합니다.

프란츠 교수는 흡혈귀의 약점과 이를 막기 위한 의식을 설파하며, 엘렌과 주변 인물들에게 이 공포의 근원을 마주할 용기를 가지라고 독려합니다.

이때부터는 영화의 전반적인 분위기가 약간 변하는데요, 프란츠 교수 vs 올렉 백작의 구도가 되면서 과연 교수가 어떻게 뱀파이어를 퇴치할까라는 것으로 초점이 맞춰지게 됩니다.

엘렌은 자신과 올록 백작 사이에 맺어진 영적인 연결을 끊기 위해 스스로를 미끼로 던지기로 결심합니다.

순결한 여인이 흡혈귀를 새벽 닭이 울 때까지 붙잡아두면 그를 소멸시킬 수 있다는 고대의 기록에 따라, 그녀는 자신의 침실로 백작을 불러들입니다.

이때 분위기가 너무나 무섭습니다.

딱히 무서운 장면이나 연출이 있는것도 아닌데, 우리는 엘렌의 목적을 알고 있고, 과연 이 방법이 성공할 수 있을까하는 불안...

이 영화의 장점이 이 연출에서 폭발합니다.

어둠이 소용돌이치는 방 안에서 올록 백작은 엘렌의 피를 갈구하며 다가옵니다.

극한의 공포 속에서도 엘렌은 그를 붙잡아두고, 마침내 새벽의 첫 햇살이 방 안을 비춥니다.

태양 빛을 마주한 백작은 비명을 지르며 연기로 사라지지만, 그 대가로 엘렌 역시 생명을 다하게 됩니다.

토마스와 프란츠 교수가 방에 들이닥쳤을 때 남은 것은 싸늘하게 식은 엘렌의 시신과, 정적만이 감도는 비스보르크의 아침이었습니다.

3. 감상평

오랜만에 훌륭한 고딕 공포 영화를 보게되었네요.

가장 먼저 얘기해야할 부분은 바로 미장센과 영상미입니다.

미장센과 영상미라고 하면 보통 '예쁘다'라는 생각이 떠오르는데요, 이 영화에서는 찝찝하고 불길한데 아름답다라는 느낌입니다.

촛불, 안개, 검은 실내, 축축한 벽, 병든 피부, 시커먼 쥐들 등등이 살아있는 생기들을 모두 흡수해 버린듯한 느낌입니다.

화면을 가득 채우는 어둡고 칙칙한 색조는 관객에게 일종의 불쾌감을 자아내지만, 그 불쾌감조차 고도로 계산된 미학적 장치처럼 느껴집니다.

이런 점이 이 영화의 영상미는 감탄과 불쾌감을 동시에 느끼게 해주는 것 같습니다.

영화의 구성도 재밌는 부분인데요, 초반에는 올록 백작의 정체를 숨기며 기괴한 징조들을 나열해 미스터리한 분위기를 극대화합니다.

그러다 올록 백작이 배를 타고 도착한 후 프란츠 교수가 전면에 등장하는 중반부부터는 영화의 분위기가 조금 달라집니다.

이때부터는 교수와 함께 '이 불멸의 존재를 어떻게 죽일 것인가'라는 주제로 바뀌면서 단순한 공포를 넘어선 긴장감을 유발합니다.

이 영화는 요즘 흔히 쓰이는 점프스케어(깜짝 놀라게 하는 기법)나 과도한 고어 장면이 거의 없음에도 불구하고 압도적인 공포를 만들어낸다는 것입니다.

즉, 영화는 시각적인 충격보다는 공기 중에 감도는 서늘함, 삐걱거리는 문소리, 그리고 벽을 타고 흐르는 거대한 그림자만으로 인간이 가진 '공포'라는 근원적인 본능을 자극합니다.

이는 자극에만 몰두하는 여타 공포 영화들과는 다르게, 좀 더 하이레벨(?) 접근 방식이라고 생각합니다.

로버트 에거스의 <노스페라투>는 100년 전의 공포 영화를 현대적으로 복원한 것을 넘어, 새로운 생명력을 불어넣었습니다.

고딕 공포의 진수를 맛보고 싶은 분들이라면, 이 영화 놓치지 마십시오.

Intel® RealSense™ Depth Camera D435i - RGB + Depth 측정 가능 카메라

MoonLight314 — Thu, 2 Jul 2026 20:30:58 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

라즈베리파이도 산 김에 이걸로 뭐하면서 놀 수 있을까 고민하던 중에 이미지를 처리해서 반응을 할 수 있는 어떤 것을 만들어 보고 싶었습니다.

이미지를 보려면 물론 RGB 카메라도 있어야 하고, 위치를 찾기 위해서는 위치정보, 즉 Depth 정보도 같이 알 수 있는 장치라면 더욱 좋겠다는 생각이 들어서 검색한 결과 Intel에서 만든 D435i 모델을 찾게 되었습니다.

이 제품은 RGB 카메라 중에서도 가격이 은근히 나가는 모델인데, Depth 정보와 함께 가속도 센서도 내장되어 있어서 조금 비쌉니다.

이번 Post에서는 Intel® RealSense™ Depth Camera D435i 제품에 대해서 자세히 알아보도록 하겠습니다.

1. HW Specifications

간단하게 D435i의 HW 구성을 살펴보겠습니다.

Intel RealSense Depth Camera D435i의 전면 모습입니다.

두 개의 IR 스테레오 카메라(깊이 센서)가 좌우에 배치되고 중앙에 RGB 카메라 렌즈가 위치하며, 작은 적외선 프로젝터도 내장되어 저조도 또는 텍스처가 부족한 환경에서 Depth 인식이 잘 되도록 도와줍니다.

핵심 구성 요소로는 인텔 RealSense D430 스테레오 모듈(좌우 글로벌 셔터 IR 이미지 센서)과 2MP의 RGB 카메라가 있으며, 깊이 데이터 처리를 위한 인텔 RealSense Vision Processor D4 칩이 내장되어 있습니다.

장치 크기는 약 90 mm × 25 mm × 25 mm로 작고 가벼우며, USB 3.1 Gen1 타입-C 커넥터를 통해 연결되며, 장치 밑면에는 표준 삼각대 마운트를 위한 1/4-20 나사 홀과 M3 나사 홀이 제공되어 로봇이나 고정 구조물에 쉽게 장착할 수 있도록 되어 있습니다.

USB 3.1을 지원해서 대역폭도 충분하며, RealSense D400 시리즈여서, 펌웨어 업그레이드나 동일 SDK 사용 등의 호환성을 제공하여 개발자가 손쉽게 최신 기능을 활용할 수 있습니다.

2. Optical Specifications

2.1. Depth Sensor

D435i의 Stereo Depth Sensor는 두 개의 IR 카메라로 구성되며, Active IR stereo 방식으로 동작합니다.

이는 적외선 패턴 프로젝터를 이용해 환경에 보이지 않는 점 패턴을 투사하고, 좌우 카메라로 해당 패턴의 시차를 계산하여 깊이를 추정하는 방식입니다.

두 IR 센서는 글로벌 셔터 방식으로 동작하여 빠르게 움직이는 객체나 드론의 이동에도 모션 블러 없이 또렷한 깊이 영상을 얻을 수 있습니다.

각 IR 센서의 픽셀 크기는 3μm로 저조도 성능이 우수하며, 심도의 최대 범위는 약 0.3m부터 10m까지 지원됩니다.(권장 작동 범위는 0.3m~3m)

최대 깊이 측정 오차는 2m 거리에서 2% 미만으로 매우 정확한 편이며, Depth Resolution은 최대 1280×720까지 지원되며, 이 해상도에서 30 FPS로 Depth Streaming이 가능합니다

해상도를 낮추면 최대 90 FPS까지 높일 수 있어 빠른 동작을 실시간으로 추적할 수 있습니다.

깊이 시야각(Field of View)은 대각선 약 95°, 수평 87°, 수직 58°로 매우 넓은 편입니다

2.2. RGB

D435i에 탑재된 RGB 컬러 카메라는 1920×1080 (Full HD) 해상도를 지원하며 최대 30 FPS로 컬러 영상을 제공합니다.

컬러 센서는 롤링 셔터 방식으로 동작하지만, 주로 환경 인식 및 객체 식별에 활용되며 깊이 센서보다 높은 해상도의 텍스처 정보를 제공합니다.

RGB 카메라의 시야각은 수평 약 69°, 수직 42°로 깊이 시야각보다 다소 좁지만, 깊이 데이터와 정밀하게 정합되어 RGB-D 스트림을 형성합니다.

컬러와 깊이 스트림 간의 보정은 공장에서 완료되어 제공되므로, 개발자는 두 센서의 좌표계를 맞추는 부담 없이 곧바로 정합된 RGB-D 프레임을 얻을 수 있습니다.

또한, D435i에는 저조도 또는 텍스처 부족 환경에서 깊이 계산을 돕기 위한 적외선 투광기(프로젝터)가 내장되어 있습니다.

이 IR 투광기는 스테레오 카메라 앞에 패턴화된 적외선 빛을 투사하여, 평탄하거나 특징점이 부족한 표면에도 인공 텍스처를 부여함으로써 깊이 알고리즘의 신뢰도를 높입니다.

결과적으로 D435i는 어두운 곳이나 텍스처가 거의 없는 벽면 등에 대해서도 일정 수준 이상의 깊이 정확도를 유지할 수 있으며, 이는 조명이 꺼진 실내에서 로봇이 움직이는 등의 극단적인 조건에서도 유용합니다

2.3. 내장 IMU(Built-in IMU)

D435i의 가장 큰 특징 중 하나는 바로 IMU(Inertial Measurement Unit) 센서가 내장되어 있다는 점입니다.

IMU는 6 DoF(6 Degrees of Freedom)의 관성 데이터를 측정하는 장치로, 3축 가속도계(선형 가속)와 3축 자이로스코프(각속도)로 구성됩니다.

D435i에 탑재된 IMU는 보쉬(Bosch)의 BMI055 6축 IMU로, 자이로는 최대 200~400Hz, 가속도계는 63~250Hz의 높은 Sample Rate로 데이터를 제공합니다.

IMU를 통해 카메라는 자신의 선회(yaw)나 기울어짐(pitch, roll) 및 이동(선형 가속) 정보를 실시간으로 추적할 수 있습니다.

일반적인 활용 분야로는 디바이스의 움직임 추적, 자세 안정화, 중력 방향 검출 등이 있으며, 게임 컨트롤러나 VR 헤드셋의 모션 인식, 카메라의 영상 안정화(Image Stabilization) 등에서도 IMU가 사용됩니다.

D435i의 IMU 데이터는 RealSense SDK를 통해 시간 동기화되어 제공됩니다.

모든 IMU 샘플에는 카메라 내부 시간 스탬프가 붙어, 그 시각에 획득된 깊이 프레임과 정밀하게 맞추어집니다

개발자는 SDK의 rs2::motion_frame 등을 사용하여 가속도/자이로 데이터를 받아올 수 있으며, 이 데이터를 깊이 또는 컬러 프레임과 함께 활용하여 보다 정교한 3D 정보를 얻을 수 있습니다.

예를 들어, IMU로 측정된 미세한 카메라 움직임을 고려하여 연속 프레임 간의 포인트 클라우드 정합(point-cloud alignment) 정확도를 높일 수 있습니다.

또한, IMU 데이터는 카메라가 움직이는 상황에서 깊이 인식의 신뢰도를 높여주기 때문에, 기본적인 SLAM이나 비전 기반 추적에도 도움을 줍니다.

D435i를 다루는 다양한 예제 코드까지 다루려면 너무 길어질 것 같아서 간단하게 특징에 대해서만 알아보았습니다.

이제 이 녀석을 가지고 재밌게 놀아볼 생각입니다.

봐주셔서 감사합니다~!

PG RX-178 Gundam MK-II A.E.U.G 건담 마크2 에우고 - 발골 & 게이트 정리 #1

MoonLight314 — Thu, 2 Jul 2026 20:29:37 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

와... 지난 Post에서 런너 정리할 때는 부품수가 사자비 Ver. Ka보다 더 적을 줄 알았는데, 실제로 부품들 뜯어보니까 사자비 보다 많으면 많았지 절대로 더 적지는 않은 것 같습니다.

파츠수 장난 아니네요... 이것이 PG라는 것인가...!!!

폴리캡 부품, 금속 부품 게다가 너무 작아서 조금만 방심하면 잃어버릴 것 같은 부품들, 나사들...

정신이 하나도 없고 방심도 할 수 없을 것 같습니다.ㅎㅎ

ARM UNIT

부품들이 큼지막해서 조립하기는 좋네요~ㅎㅎ

LEG UNIT

언더게이트도 종종 보이고, 부품들이 큼지막해서 나중에 패널라인 그릴때 편할 것 같습니다.

또한, 내부 프레임의 디테일이 정말 살벌하네요.

감사합니다~!

그린북(Green Book) - 최고의 힐링 영화

MoonLight314 — Wed, 1 Jul 2026 20:17:15 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

'그린 북'이라는 영화는 많이 아실거라고 생각합니다.

'그린 북'이란 1936년부터 1966년까지 흑인 여행자들의 생존을 도왔던 여행 가이드북이라고 하네요.

이 책이 필요했다는 사실 자체가 당시 미국 사회의 비극적인 단면을 보여주고 있습니다.

당시 시대상이 어땠는지 짐작이 되네요.

이런 시대에 백인이 운전하는 차에 흑인 피아니스트가 앉아 남부를 여행하는 아이러니하고 위험한 상황에서 두 사람은 어떤 이야기를 보여줄 지 한 번 보시죠.

1. 기본 정보

제목 : 그린 북 (Green Book)

감독 : 피터 패럴리 (Peter Farrelly)

각본 : 닉 발롱롱가, 브라이언 커리, 피터 패럴리

장르 : 드라마, 코미디, 로드무비

러닝타임 : 130분

주연 : 비고 모텐슨 (토니 발렐롱가 역), 마허샬라 알리 (돈 셜리 박사 역)

음악 : 크리스 바워스 (Don Shirley의 실제 피아노 연주를 재현)

수상 : 91회 아카데미 시상식 작품상, 각본상, 남우조연상 (마허샬라 알리) 수상

2. 줄거리

영화의 배경은 1962년, 뉴욕 브롱크스.

이탈리아계 미국인 토니 발롱롱가(비고 모텐슨)는 명문 나이트클럽 ‘코파카바나’에서 보안 요원으로 일하며 하루하루를 살아가는 사람입니다.

( 저는 처음에 비고 모텐슨인줄 몰랐습니다. 반지의 제왕때 그 날렵한 모습은 온데간데 없고 살찌고 배나온 아저씨가 한 명 있었습니다... )

성격은 거칠고 말보다 주먹이 앞서는 성격이고, 교양이라고는 찾아볼 수 없으며, 인종차별적인 면모를 숨기지 않는 전형적인 하층 계급 백인입니다.

하지만 은근히 정도 많고, 가족을 위해서라면 뭐든 하는 ‘가족형 남자’입니다.

어느 날 클럽이 공사로 문을 닫게 되자 그는 생계를 위해 새 일을 찾아야 하는 상황이 됩니다.

마침 그에게 의외의 제안이 들어옵니다.

흑인 피아니스트 돈 셜리 박사(마허샬라 알리)의 운전기사로 남부 투어를 함께 떠나 달라는 요청을 받습니다.

셜리 박사는 줄리어드 음악원 출신으로, 클래식과 재즈를 아우르는 독창적인 음악 세계를 구축했으며, 뉴욕 카네기 홀 위층에 위치한 화려한 아파트에서 집사의 시중을 받으며 호화롭게 생활하는 부유한 지식인입니다.

집에 황금 의자도 있습니다~!!

토니는 처음엔 흑인 상사를 모시는 일에 불쾌감을 느꼈지만, 목구멍이 포도청이라 결국 일을 수락합니다.

그렇게 두 남자의, 그리고 두 세계의 충돌이 시작됩니다.

여기서 두 사람의 캐릭터를 조금 더 깊게 살펴보겠습니다.

셜리 박사는 단순한 연주자가 아닙니다.

그는 카네기홀 꼭대기에 살며, 클래식과 재즈를 넘나드는 천재 피아니스트입니다.

게다가 음악뿐만 아니라 심리학 등과 같은 다른 분야에서도 두각을 나타내는 지식입니다.

하지만 동시에, 그는 어디에도 속하지 못한 존재이기도 합니다.

흑인이지만 백인 상류층 사회에서 연주하며, 부유하고 세련됐지만 동족들과도 어울리지 않는 ‘고립된 지식인’입니다.

게다가 그는 사회적 통념에 반하는 정체성—동성애자—이기도 했죠.

그는 늘 외로움 속에서 자신을 지켜내는 고독한 사람입니다.

반면, 토니는 완전히 다른 세계의 인간입니다.

백인이지만 노동계층 출신으로, 교양이나 학식보다는 ‘거리의 감각’을 믿는 인물이며 말보도 주먹이 앞서고 인종차별적인 언행을 거리낌 없이 내뱉습니다.

하지만 마음속에는 따뜻한 인간미가 살아있는 특히, 가족에게는 무한한 애정을 보이는 그런 사람입니다.

이런 사람의 남부 투어는 단순한 공연 여행이 아니라, 당시의 인종차별 사회를 가로지르는 험난한 여정이 될 것이 뻔해 보입니다.

여행 초반, 둘은 엄청나게 부딪힙니다.

토니는 셜리의 정제된 태도와 고상한 말투를 비웃고, 셜리는 토니의 무례함과 천박함에 진절머리를 냅니다.

토니는 지저분하게 식사를 하고 담배를 피우며 쉴 새 없이 떠들지만, 셜리 박사는 모든 행동에서 귀족적인 품위를 잃지 않습니다.

특히 셜리 박사는 토니가 권하는 KFC 치킨을 손으로 먹는 행위조차 거부하며 흑인에 대한 사회적 통념과 스스로를 구별하려 합니다.

하지만 시간이 흐르면서 작은 사건들을 겪으면서 둘은 서서히 변해갑니다.

교외의 식당에서 셜리가 흑인이라는 이유로 식사조차 거절당하고, 경찰이 그들을 불심검문하며 아무 잘못없는 셜리에게 “여기서 뭐하냐”고 따지는 일

이런 작은 순간마다, 두 사람은 조금씩 ‘서로의 세계’를 이해하기 시작합니다.

특히 켄터키 프라이드치킨 장면은 인상적인데요, 셜리가 프라이드치킨을 한 번도 먹어본 적이 없다고 하자, 토니는 웃으며 “이건 네가 태어나서 반드시 먹어봐야 할 음식”이라며 닭다리를 건네는데, 셜리는 처음엔 망설이다가 한입 베어 물고, 둘은 함께 웃는 장면이 나옵니다.

역시 치킨은 동서고금을 막론하고 '사랑'입니다.

그 순간은 두 인물의 심리적 장벽이 무너지는 첫 걸음이라고 할 수 있습니다.

부당하게 경찰에게 잡힌 후에 풀려나면서 둘은 다시 언쟁을 하게 됩니다.

화가난 셜리박사는 차에서 내려서 빗속을 걸어갑니다.

그는 흑인 사회에도, 백인 사회에도 완전히 받아들여지지 않고, 피부색 때문에 차별받고, 동시에 흑인답지 않다는 이유로 동족에게도 소외됩니다.

“난 충분히 흑인도 아니고, 충분히 백인도 아니야. 그래서 혼자야.”

그의 말은 당시 미국 사회의 모순을 집약하고 있습니다.

모두가 이분법적인 세계에서 살아가지만, 셜리 박사는 그 어디에도 속할 수 없는 경계선 위의 인간인것이죠.

하지만 그런 셜리박사에게 토니는 단순하지만 진심어린 이야기를 건넵니다.

"박사님, 세상은 그런 거예요. 우리가 바꾸려면, 일단 살아야지.”

그의 투박한 한마디는 셜리에게 세상을 바라보는 다른 창을 열어줍니다.

드디어 길고 힘든 투어를 마치고 크리스마스 파티에 맞추기 위해서 열심히 열심히 달려서 뉴욕으로 돌아옵니다.

토니는 가족들이 기다리는 집으로 가서 따뜻한 크리스마스 파티를 즐기고,

셜리 박사는 다시 아무도 없는 넓고 외로운 집으로 돌아갑니다.

잠시 동안의 망설임 후에....

셜리는 샴페인 한 병을 들고 토니 집 문을 두드리고 토니의 가족들은 따뜻하게 셜리 박사를 맞이해 주면서 영화는 끝이 납니다.

3. 감상평

전체적으로 영화는 큰 스토리없이 두 사람이 투어중에 겪는 잔잔한 에피소드를 쭉 연결해서 보여줍니다.

너무 다른 두 사람이 우정을 쌓아가는 로드무비 형식을 띄고 있습니다.

그래서 이 영화는 두 사람이 주인공의 전체 영화를 이루는 큰 축이기 때문에 두 사람의 캐릭터를 이해하는 것이 가장 중요합니다.

토니는 백인이지만 당시 흑인과 다름없는 생활을 하는 현실적 인물, 반면 셜리 박사는 흑인이지만 예술적, 지식적, 사회적으로 모두 ‘상류층’에 속한 품격 있는 인물.

소소하게 나누는 대화, 셜리 박사의 피아노 연주 가끔씩 셜리박사가 겪는 인종차별 그리고 그것을 보는 토니의 시선.

그 어디에도 속할 수 없는 그는 외롭고 고독하지만, 토니를 만나며 비로소 마음을 열고 타인과 소통하는 법을 배우는 우리의 셜리 박사.

영화 '인턴'을 리뷰했을 때 이 보다 더 좋은 힐링 영화가 있을까 생각했는데, 있었습니다.

이 영화의 마지막 부분, 셜리가 토니의 집을 방문하는 장면은 이전에 셜리가 겪었던 마음의 상처, 짐을 알고 있기 때문에 더욱더 따뜻하게 느껴졌었습니다.

어찌보면 두 사람의 관계가 클리셰처럼 보일 수 있으나, 이 이야기가 실제 이야기를 바탕으로 하고 있다는 점과 연기와 음악이 그런 부분을 상쇄하고도 남는 것 같습니다.

여전히 영화라는 매체에서 조차 인종 문제를 다룬다는 것은 매우 신경쓰이고 조심스러울텐데, 이 영화는 매우 섬세하고 과감하게 다루지만

보는 사람들로 하여금 불편하거나 어렵게 느껴지지 않고 오히려 편안하고 힐링을 시켜준다는 것이 참 좋은 것 같습니다.

감사합니다.

TurboQuant - KV Cache를 압축하여 HBM 효율을 높여보자

MoonLight314 — Wed, 1 Jul 2026 20:14:51 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

지난 3월말에 Google에서 발표한 하나의 논문때문에 하루만에 마이크론, 삼성 등과 같은 메모리 생산 업체들의 시가총액이 수십조가 없어진 일이 있었죠.

제목은 'TurboQuant: Online Vector Quantization with Near-optimal Distortion Rate'이고 아래에 Link를 걸어두었습니다.

논문 Link

https://arxiv.org/abs/2504.19874

TurboQuant: Online Vector Quantization with Near-optimal Distortion Rate

Vector quantization, a problem rooted in Shannon's source coding theory, aims to quantize high-dimensional Euclidean vectors while minimizing distortion in their geometric structure. We propose TurboQuant to address both mean-squared error (MSE) and inner

arxiv.org

Google Research Blog

https://research.google/blog/turboquant-redefining-ai-efficiency-with-extreme-compression/

TurboQuant: Redefining AI efficiency with extreme compression

Vectors are the fundamental way AI models understand and process information. Small vectors describe simple attributes, such as a point in a graph, while “high-dimensional” vectors capture complex information such as the features of an image, the meani

research.google

하늘높을 줄 모르고 올랐던 메모리 가격, 생산업체들의 주가를 하루만에 이렇게 날려버린 논문이 과연 무엇인지 개인적으로도 많이 궁금했습니다.

그래서, Google이 발표한 논문이 과연 어떤 내용이길래 이정도 영향력을 갖는 건지 한 번 알아보겠습니다.

1. 문제점 - 왜 이렇게 메모리 가격이 올라간걸까...

Transformer 구조를 기본으로 하는 LLM(대규모 언어 모델)이 긴 문장을 읽거나 대화를 이어갈 때, 가장 큰 걸림돌은 KV Cache라는 "단기 기억 장치"입니다.

Transformer 구조에서 Q,K,V 값이 무엇인지는 아래 Blog 글을 참조하시면 많은 도움이 될 것 입니다.

https://blog.naver.com/moonlight314/223422993552

[딥러닝/NLP] 트랜스포머(Transformer) 완벽 해부 #2: 셀프 어텐션(Self-Attention)의 핵심 원리

0. Introduction 다른 글에서 Attention Mechanism에 대해서 알아보았습니다. Attention Mechanism에 ...

blog.naver.com

사용자가 입력한 문장을 Embedding을 거쳐서 Attention Score를 계산하기 위해서 Q,K,V 값을 계산해서 내부에 저장하는데, 이 값을 저장하기 위해서 Cache를 사용하고 이 Cache를 저장하는 물리적인 공간이 우리가 많이 들어온 HBM(High Bandwidth Memory)입니다.

입력되는 내용이 길어질수록 이 KV Cache의 크기가 기하급수적으로 커져서 GPU 메모리를 가득 채우게 됩니다.

메모리가 가득 차면 한 번에 처리할 수 있는 사용자 수(Batch Size)가 줄어들고, 생성 속도(Throughput)가 느려지는 병목현상도 나타나게 되겠죠.

기존에도 이를 해결하기 위해서 데이터를 양자화(Quantization) 해서 저장하기도 하지만, 양자화 Bit를 수를 줄이게 되면 결과물의 정확도가 낮아지거나 양자화 과정에 시간이 걸리는 등 문제가 많이 있었습니다.

2. KV Cache ??

앞서 잠깐 설명했지만, KV Cache는 Transformer 기반 모델이 문장을 생성할 때 사용하는 GPU의 HBM(High Bandwidth Memory) 공간을 의미합니다.

TurboQuant 기술이 이 KV Cache의 활용도를 높이는 기술이기 때문에 KV Cache를 좀 더 알아보도록 하겠습니다.

2.1. KV Cache에 저장하는 내용

Transformer 구조에는 Query(Q), Key(K), Value(V)라는 세 가지 핵심 벡터가 있지만, 이름에서 알 수 있듯이, Cache에 저장하는 것은 Key(K)와 Value(V)뿐입니다.

Query(Q) vector는 "지금 내가 생성하려는 단어"가 이전 단어들과 어떤 관련이 있는지 묻는 질문지입니다.

매 단계마다 새로 만들어지며, 한 번 쓰고 나면 다음 단계에서는 필요 없기 때문에 저장(Cache)할 필요가 없습니다.

반면에, Key (K)와 Value (V) vector는 "이미 입력되었거나 생성된 이전 단어들"에 대한 정보입니다.

새로운 단어를 만들 때마다 이전 단어들을 다시 계산하는 것은 비효율적이기 때문에, 이 값들을 KV Cache에 저장해 둡니다.

2.2. 구체적인 위치

기술적으로는 GPU의 전용 메모리인 HBM(High Bandwidth Memory) 내부에 할당된 메모리 블록을 가리킵니다.

Model을 Train할 때는 문장 전체를 한꺼번에 입력하므로 KV Cache가 필요 없습니다만, 추론(Inference/Generation) 할 때는 단어를 생성할 때 마다 이 값들이 차곡차곡 쌓이게 되면서 GPU 메모리를 소모하게 되는 것이죠.

문제는 생성하는 문장의 길이가 늘어날수록 이 K, V 벡터들이 차지하는 용량이 엄청나게 커지게 된다는 것이죠.

2.3. 발생하는 문제점

KV Cache가 작으면 구체적으로 어떤 문제가 생길 수 있는지 알아보도록 하겠습니다.

GPU 메모리(HBM)의 크기는 고정입니다.

이 고정된 크기에 크게 3가지 요소가 들어가야 합니다.

Model Weights (모델 가중치) : 모델 그 자체의 크기입니다. 예를 들면, Llama-3 70B 모델은 약 140GB의 공간이 필요하여 GPU 여러 장에 나눠지게 됩니다. 이 값은 고정값입니다. 줄이거나 말거나 할 수 없는 크기입니다.

Activations (활성화 값) : 계산 과정에서 일시적으로 생기는 데이터입니다.

KV Cache (사용자별 기억 공간) : 가장 중요한 변수인데, 사용자 1명당, 그리고 문맥이 길어질수록 계속해서 늘어나는 공간이며 TurboQuant 논문에서 이 공간을 어떻게 좀 줄여보고자 합니다.

KV Cache의 크기는 성능에 영향을 주는 다른 값들과도 관계가 있습니다.

대표적으로 Batch Size와 Throughput(처리량)을 들 수가 있습니다.

Batch Size는 "GPU가 한 번에 몇 명의 요청을 동시에 처리하는가"를 의미하는 값입니다.

메모리 전체 공간 계산 방식은 다음과 같이 나타낼 수 있습니다.

Total HBM Usage = Model Weights + (Batch Size x KV Cache per User)

여기서 Model Weights는 고정되어 있으므로, 남은 공간을 사용자들의 입력을 위한 공간으로 활용해야 하는데, 만약 한 사용자가 아주 긴 글(Long-context)을 입력해서 KV Cache per User가 커지면, 남은 공간에 들어올 수 있는 다른 사용자의 수(Batch Size)는 자연스럽게 줄어들게 됩니다.

Throughput은 "초당 총 몇 개의 단어(Token)를 생성하는가"를 나타내는 지표입니다.

GPU는 수천 개의 코어가 동시에 계산하는 장치입니다. 사용자 1명을 처리할 때나 32명을 동시에 처리할 때나 걸리는 시간(Latency)은 크게 차이가 나지 않습니다. (이를 Parallelism이라고 합니다.)

만약 메모리가 부족해서 Batch Size를 1로 줄여야 한다면, GPU의 강력한 계산 코어들은 대부분 놀게 됩니다(Underutilization).

즉, 32명을 동시에 처리하면 초당 320개의 토큰을 만들 수 있는데(Throughput 320), 메모리 부족으로 1(Batch Size)명씩 처리하게 되면 초당 10개밖에 못 만들게 되는 것입니다.

LLM 서비스 측면에서는 아주 비효율적입니다.

TurboQuant 논문의 핵심은 KV Cache 내용을 수학적으로 아름답게(?) 압축해서 같은 내용을 유지하면서도 차지하는 용량을 획기적으로 줄여서 Batch Size나 Throughput을 늘려서 전체적인 성능을 향상시키자는 것입니다.

3. 구체적인 방법

TurboQuant 논문이 어떤 문제에 대해서 개선하고자 하는 바를 알아보았으니, 이제 논문의 핵심인 '어떻게' 해결했느냐에 대한 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

핵심 아이디어는 K, V Vector의 값을 멋진 수학적인 방법을 이용해서 양자화하기 좋게 값들을 재분포 시킨다음 낮은 Bit로 양자화해서 크기를 줄인다는 것입니다.

과정은 크게 세 단계입니다.

3.1. Random Rotation (데이터 균일화)

1) 적용 시점

입력된 데이터(Vector)들은 값의 분포가 들쭉날쭉합니다. 어떤 값은 아주 크고 어떤 값은 아주 작죠.

TurboQuant 논문에서는 Random Orthogonal Rotation이라는 기법을 써서 데이터를 살짝 회전시킵니다.

Random Rotation이 적용되는 시점은 각 Transformer 블록 내부의 Attention Layer에서 Key(K)와 Value(V) 벡터가 생성된 직후입니다.

Transformer 구조에서 살펴보면, 먼저 사용자가 입력한 Text는 Embedding Layer를 거치고, 거기에 Positional Encoding값이 더해집니다.

다음으로 가중치 행렬(WQ, WK, WV)을 곱하여 우리가 다루고 있는 Q, K, V 벡터를 생성합니다.

기존에는 Q, K, V 벡터를 이용해서 Attention Score를 계산하게 되는데, 논문에서는 Attention Score를 계산하기 전의 K, V Vector에 무작위 직교 행렬(Random Orthogonal Matrix) π를 곱합니다.

$K_{rot}=K\cdot \Pi $Krot=K·Π

$V_{rot}=V\cdot \Pi $Vrot=V·Π

이렇게 하면 데이터의 고유한 특징은 유지하면서, 값들이 전체적으로 고르게 분포하게 됩니다.

값이 고르게 퍼져 있으면 양자화 때 발생하는 오차가 특정 부분에 쏠리지 않아 훨씬 안정적입니다.

2) Random Orthogonal Matrix의 성질

그러면 이런 의문이 생길 수 있습니다.

Random Orthogonal Matrix은 어떤 마법같은 성질을 가지고 있길래, 천차만별인 K, V Vector를 값의 특성은 유지하면서 고르게 분포하게 만드는 것일까?

단순히 "아무 숫자나" 채운 랜덤 행렬이라면 데이터가 망가지겠지만, 이 논문에서 사용하는 Random Orthogonal Matrix(무작위 직교 행렬)는 아주 특별한 수학적 성질을 가지고 있습니다.

결론부터 말씀드리면, "무작위로 채워진 행렬이지만, '직교(Orthogonal)'라는 조건이 붙기 때문에 데이터의 본질은 유지하면서 분포만 예쁘게 펴주는 것"이 가능합니다.

1. 행렬의 구성 원소

기본적으로는 랜덤하게 값이 채워지지만, 다음과 같은 특성을 가진 랜덤값으로 채워집니다.

Gaussian Random : 먼저 각 원소를 정규분포(Gaussian)에서 무작위로 뽑아 행렬을 만듭니다.
Orthogonalization (직교화) : 이 랜덤 행렬에 QR Decomposition 같은 수학적 처리를 해서 모든 행(Row)들이 서로 직교(90도)하고, 각 행의 길이(Norm)가 1이 되도록 만듭니다.
결과적으로 이렇게 만들어진 행렬은 다음과 같은 성질을 가지게 됩니다.

$\Pi ^T\cdot \Pi =I$ΠT·Π=I

이를 Haar-distributed random orthogonal matrix라고 부릅니다.

2. 랜덤인데 Uniform 분포가 되는 이유

수학적으로 "고차원 벡터에 무작위 직교 행렬(random orthogonal matrix)을 곱하면, 결과물의 각 성분은 정규분포(에 가까운 Beta 분포)를 따른다"는 정리(Lévy's Lemma 관련 성질)가 있습니다.

우리가 관심을 가지고 있는 K, V Vector는 특정 차원에만 큰 값이 몰려있는 경우가 많다고 합니다.(예: Outliers)

이런 성질을 가진 K, V Vector에 앞서 설명한 성질을 가진 random orthogonal matrix을 곱해서 다차원 공간상에서 무작위 방향으로 회전하는 것과 동일한 효과를 줍니다.

이렇게 회전하고 나면, 특정 축에 몰려 있던 큰 에너지들(Outliers)이 모든 축으로 골고루 "N분의 1" 되어서 분산되는 효과가 나타납니다.

결과적으로 모든 차원의 값들이 비슷한 범위(Uniform-like) 안에 들어오게 되는 것이죠.

이렇게 값이 분포되면 적은 양자화 bit로도 양자화하기 좋게 되는 것입니다.

AI 활용

※ Lévy's Lemma

Lévy's Lemma는 고차원 기하학 및 확률론에서 매우 중요한 정리로, "차원이 높아질수록 무작위적인 데이터도 놀라울 정도로 예측 가능한(Concentrated) 통계적 특성을 갖게 된다"는 현상을 설명합니다.

Lévy's Lemma의 핵심 개념은 한마디로 농축 현상 (Measure Concentration)입니다.

즉, 고차원 구(Sphere) 표면 위에 있는 어떤 함수값은, 그 함수의 평균값 주변에 아주 빽빽하게 모여 있다는 정리입니다.

이 정리가 TurboQuant 논문에서 응용된 방법이 재미있습니다.

차원이 수천 개(LLM의 Hidden Dimension)로 늘어나면, 무작위로 뽑은 점들이 마치 약속이라도 한 듯 구의 '적도' 부근에 아주 얇은 띠처럼 모이게 됩니다.

특정 위치 부근에 모여 있는 값들(K,V Vector)을 Random Orthogonal Matrix로 회전시키는 것은, 이 벡터를 고차원 구 위에서 무작위 방향으로 퍼지게 만드는 것이죠.

이 Lemma에 따르면 이렇게 회전한 값들은 Outlier들이 모든 차원에 골고루 퍼지게 되고, 차원이 충분히 크다면 각 원소들이 정규분포(Gaussian Distribution) 혹은 Beta 분포를 따르게 됩니다.

이렇게 되면 우리는 이 값들을 수학적으로 예측 / 계산 가능한 상태가 된다는 뜻이죠.

양자화에서 가장 큰 걸림돌은 "어디로 튈지 모르는 값(Outlier)"입니다.

하지만, Random Orthogonal Matrix로 회전하게 되면 이 Outlier 값들을 분산시켜서 양자화시키기 적절한 형태로 바뀌게 되는 것이죠.

3.2. Quantization (양자화)

앞에서 Random Orthogonal Matrix로 곱해서 균일해진 K,V Vector를 3-bit나 4-bit 수준으로 아주 작게 압축합니다.

기존 방식보다 훨씬 적은 용량으로 KV Cache를 저장할 수 있게 되어, HBM 사용량을 1/4에서 1/6까지 획기적으로 줄입니다.

3.3. QJL Residual Correction (정밀도 보정)

TurboQuant 논문의 핵심을 차지하고 있는 2개의 축 중의 하나인 QJL Residual Correction에 대해서 조금 더 깊이 들어가 보겠습니다.

Random Rotation이 데이터를 양자화하기 좋게 "평평하게 다듬는 전처리"라면, QJL(Quantized Johnson-Lindenstrauss) Residual Correction은 작은 Bit로 Quantization를 하면 필연적으로 미세한 정보 손실(오차)이 발생하는 "미세한 정보 손실을 보완하는" 단계입니다.

기본 아이디어는 양자화 과정에서 사라진 오차들 중 나중에 계산(Attention Score)할 때 중요한 영향을 미칠 만한 부분만 따로 저장해 두었다가 나중에 해당 정보를 추가해 주는 것입니다.

이렇게 하면 아주 낮은 비트에서도 FP16(원본 정밀도)과 거의 동일한 결과를 냅니다.

1) Residual(잔차)

먼저 '잔차'의 개념을 이해해야 합니다. 잔차(Residual)란 한마디로 오차입니다.

예를 들어, 원본 데이터가 1.734인데, 3-bit 양자화(눈금) 때문에 어쩔 수 없이 1.5로 저장했다고 가정해 봅시다.

이때 사라진 0.234가 바로 Residual(잔차)입니다.

수천, 수만 개의 벡터에서 이런 미세한 오차들이 쌓이면, 결국 나중에 Attention Score(내적 값)를 계산할 때 결과가 틀어지게 됩니다.

2) QJL Correction

일반적으로 앞서 예를 든 것과 같은 오차를 모두 저장하려면 다시 큰 용량이 필요하겠지만, 논문에서는 Johnson-Lindenstrauss(JL) Lemma라는 수학적 정리를 이용해서 이 문제를 해결합니다.

먼저 오차(Residual)를 압축하는 과정을 거칩니다.

발생한 모든 미세한 오차들을 그대로 두지 않고, 다시 한번 무작위 투영(Random Projection)을 통해 아주 작은 크기로 압축합니다.

이때 오차들의 Sign bit, 단 1비트(즉 +인지 -인지) 정보만 남깁니다.

다음으로, Attention Score를 계산하는 과정 즉, Q와 K를 내적(곱셈)하여 점수를 낼 때, 아까 저장해 둔 1비트짜리 오차 정보를 꺼냅니다.

이 1비트 정보는 "오차가 어느 방향으로 발생했는가"를 알려주는 나침반 역할을 합니다.

계산 결과에 이 오차 보정치를 더해주면, 놀랍게도 원본 FP16으로 계산했을 때의 값과 거의 일치하게 복원됩니다.

이렇게 하면, 1-bit 만으로도 전체 정밀도를 비약적으로 높입니다.

즉, 3-bit 양자화 + 1-bit 보정 = 실질적 4-bit 용량으로 FP16급 성능 구현이 가능해지는 것입니다.

AI 활용

※ Johnson-Lindenstrauss(JL) Lemma

이런 마법같은 일을 가능하게 해주는 Johnson-Lindenstrauss (JL) Lemma는 고차원 기하학과 데이터 압축 분야에서 많이 응용되는 정리라고 합니다.

핵심 요약하자면 "아주 높은 차원의 데이터들을 무작위로 낮은 차원에 투영(Projection)시켜도, 데이터들 사이의 거리(Distance)는 거의 변하지 않는다"는 법칙입니다.

TurboQuant가 1비트만으로 오차를 복구할 수 있는 근거가 바로 이 정리에 있습니다.

1. JL Lemma의 핵심 개념

우리가 다루는 LLM의 내부 벡터는 보통 수천 차원입니다.

상식적으로 이 데이터를 10차원이나 100차원으로 대폭 낮추면 정보가 많이 손실될 것 같습니다.

하지만, JL Lemma가 주장하는 바에 따르면 데이터를 잘 설계된 '무작위 행렬'에 통과시켜 차원을 낮추면,원래 공간에서 가깝던 점들은 낮은 차원에서도 여전히 가깝고, 멀던 점들은 여전히 멀게 유지된다고 합니다.

즉, 이 말은 원래 차원이 얼마나 높았느냐보다는, 데이터의 개수에 더 큰 영향을 받는다는 것이죠.

2. 논문에서의 활용법

논문의 QJL (Quantized Johnson-Lindenstrauss)은 이 Lemma를 양자화 오차 복구에 응용한 것입니다.

즉, 양자화에 의해서 발생한 오차(Residual)들은 원래 차원만큼 존재하고, 이걸 다 저장하면 압축의 의미가 없죠.

대신, 이 오차 벡터에 아주 작은 무작위 행렬을 곱해 차원을 확 줄여버립니다.

거기다 그 압축된 값들마저도 정밀하게 저장하지 않고, 부호(Sign, +인지 -인지)만 1비트로 남깁니다.

나중에 Attention Score 계산을 할 때, 이 1비트 정보들을 조합하면 원래 오차가 내적 값에 미쳤어야 할 영향력을 통계적으로 복원할 수 있습니다.

3. 가능한 이유

고차원 공간은 일반적인 3차원과는 달리, 무작위로 뽑은 두 벡터가 거의 항상 서로 직교(90도)에 가깝다는 특이한 성질이 있습니다.

JL Lemma는 이 '무작위 직교성'을 이용해 정보를 겹치지 않게 낮은 차원에 구겨 넣습니다.

비유하자면, 거대한 3D 물체를 아주 정교한 각도에서 조명을 비춰 2D 그림자를 만들면, 그 그림자만 보고도 원래 물체의 크기나 형태(거리 정보)를 충분히 짐작할 수 있는 것과 같습니다.

4. Overhead & Efficiency

TurboQuant 논문에 적용된 수학적 원리를 한 번 확인해 봤는데요, 언듯보면 추가적인 연산이 많이 들어가서 전체적인 성능 하락이 예상됩니다.

하지만, 실제로는 Random Rotation과 QJL 보정 연산은 전체 Attention 계산 과정에서 무시할 만큼의 매우 적은 비중을 차지합니다.

반면에, K, V Cache를 16-bit에서 3/4-bit로 줄임으로써 메모리 대역폭(Memory Bandwidth)의 병목을 획기적으로 해결했기 때문에 데이터 전송 효율은 비약적으로 늘어나죠.

결과적으로 추가 연산에 드는 시간보다 데이터를 메모리에서 읽어오는 시간을 줄임으로써 얻는 이득이 훨씬 크기 때문에, 전체 추론 속도가 더 나아집니다.

5. 결론 및 시사점

놀랍습니다. 하루 아침에 수십조의 주식이 날아갈만큼 영향력이 있는 것 같네요.

기존 Transformer 구조에 크게 변경을 가하지 않고도 간단한 연산만 추가해서 이 정도의 성능 향상을 이루어내는 것이 놀랍습니다.

이제 일반적인 GPU 한 장에서도 수만, 수십만 토큰에 달하는 초장거리 문맥(Long-context)을 훨씬 적은 비용으로 처리할 수 있고, 동일한 하드웨어에서 훨씬 많은 동시 접속자를 처리할 수 있게 되어, AI 서비스 운영 비용(TCO)이 크게 낮아질 것이 예상됩니다.

내용을 보면서 가장 흥미로웠던 점은 LLM과 전혀 상관이 없을 것 같은 Lévy's Lemma나 Johnson-Lindenstrauss(JL) Lemma 같은 수학적인 원리를 기존 Transformer 구조에 적용해서 비약적인 성능 향상을 이끌어내는 아이디어를 얻어냈다는 그 통찰력입니다.

어떻게 저 정리들을 Transformer 성능 향상에 적용할 생각을 했을까요...

세상에는 천채들이 너무나 많은 것 같습니다.

감사합니다.

PG RX-178 Gundam MK-II A.E.U.G 건담 마크2 에우고 - 개봉 & 조립준비

MoonLight314 — Wed, 1 Jul 2026 20:09:29 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

크시 작업을 마치고 바로 다음 Kit으로 들어갑니다.

이번에 작업할 Kit은 PG RX-178 Gundam MK-II A.E.U.G 건담 마크2 에우고 사양입니다.

저는 아직 PG는 한 번도 만들어 본 적이 없는데, 예전부터 다른 PG보다 마크2 에우고 사양이 맘에 들었습니다.

설정상 등장 당시에는 주인공 기체도 아니고, 그닥 성능이 뛰어난 기체도 아니어서 그냥저냥 분량 채워주는 정도의 기체였지만, 저는 왠지 디자인이 끌리더군요.ㅎㅎ

뭐랄까... 건담하면 떠오르는 근본의 이미지라고 할까요...

퍼스트 건담은 뭔가 좀 밋밋하고, 마크2가 듬직하고 멋있고 과하지도 덜하지도 않은 적당한 색분할에 전체적인 프로포션도 마음에 들었습니다.

박스 크기는 Sazabi Ver. Ka 정도 되는 것 같습니다.

안에는 3등분되 구역에 런너가 가득 들어있었습니다.

설명서는 2종류로써, 'Construction Manual'은 우리가 흔히 봐온 조립 설명서이고,'Instruction Manual'은 설정집(?) 비슷한 내용이었습니다.

런너들을 쭉 확인해 봅니다.

PG에는 금속부품들과 LED 파츠들도 포함되어 있네요. 게다가 나사도 들어가 있어서 크고 무겁긴 한가보다라고 생각했습니다.ㅎㅎ

전체적으로 부품수는 Sazabi Ver. Ka보다 비슷하거나 좀 적은 것 같았습니다.

그리고 부품이 전체적으로 큼지막해서 조립하기 수월할 것 같습니다.

저는 런너마다 큼지막하게 런너 문자를 크게 포스트잇으로 붙여놓습니다.

다른 방법보다 저한테는 이 방법이 좋더군요.ㅎㅎ

처음 만들어보는 PG, 얼마나 걸릴지는 모르겠지만 분명히 즐거운 시간이 될 것입니다.

작업기 꾸준하게 올리도록 하겠습니다.

감사합니다~!

IRP 안전자산 상품 매수 방법

MoonLight314 — Wed, 1 Jul 2026 20:07:38 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

IRP는 반드시 안전자산 비율을 30%이상 보유하고 있어야 합니다.

안전자산으로 분류되는 다양한 상품들이 있습니다.

채권 / 예금 등이 있을 수 있는데, 다양한 저위험 상품을 매수할 수 있는 방법을 소개해 드리고자 합니다.

삼성증권 mPOP 기준으로 한 번 알아보겠습니다.

먼저, 메뉴 - '연금/절세' - '퇴직연금' - '퇴직연금상품신규매수'로 들어갑니다.

먼저 고객의 투자성향 파악을 진행한 후에, 개별 투자자의 성향에 맞는 상품을 보여주는 방식으로 진행됩니다.

간단한 설문을 통해서 진행되며, 별거 없으니 그냥 진행하면 됩니다.

이 단계를 넘어가면 투자 성향에 맞는 상품을 나열해 줍니다.

저는 '초저위험' 성향으로 선택해서 아래와 같이 거의 정기예금 수준의 금리 상품을 나열해 주네요.

매수할 상품을 선택하면, 아래와 같이 얼마나 그리고 어느 계좌로 매수할 지 선택할 수 있습니다.

매수 가능하다는 메시지가 나옵니다.

이제 매수 수량을 입력합니다.

마무리하면 끝입니다.

매수는 바로 체결되지 않고, 시간이 좀 걸리더군요.

느긋하게 기다리시면 됩니다.

도움이 되셨으며 좋겠네요.

감사합니다.

도림천에 벚꽃이 만개했네요~

MoonLight314 — Wed, 1 Jul 2026 20:05:09 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

출근길에 도림천에 가 봤더니, 벚꽃이 거의 만개했더군요~

얼마전까지 추워서 덜덜거리면서 다니던 길이 이제는 활짝 핀 벚꽃이 가득한 산책로로 바뀌어 있다니...

이러다가 금방 더워지겠네요~ㅎㅎ

도림천 벚꽃은 서울에서도 손꼽히는 벚꽃 명소입니다.( 저는 그렇게 생각합니다 ㅋㅋ)

아마 이번 주말에는 차가 다니는 도로도 사람들로 가득 차겠지요.

작년부터는 구청에서 공무원분들도 나오셔서 안전 관리를 하셨습니다.

우리 모두 꽃구경도 좋지만, 안전하게 꽃구경하셨으면 좋겠습니다~~

Python의 변수 범위(Scope)와 global, nonlocal 완벽 정리 - 왜 전역 변수가 안 바뀌지...?

MoonLight314 — Wed, 1 Jul 2026 20:03:31 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

다른 프로그래밍 언어를 먼저 배우고 Python을 접하신 분들이 가장 많이 당황하는 순간 중 하나는 바로 함수 내부에서 전역 변수(Global Variable)를 수정하려고 할 때입니다.

저같은 경우에도 분명 C나 Java에서는 상위 스코프의 변수에 접근하고 수정하는 것이 자연스러웠는데, Python에서는 엉뚱하게 새로운 지역 변수가 생기거나 에러가 발생하면서 제 상식에 어긋나는 동작을 하더군요.

오늘은 Python이 변수를 관리하는 독특한 철학인 LEGB 규칙과, 이를 제어하는 global, nonlocal 키워드에 대해 알아보겠습니다.

1. Scope와 Name, Binding 개념

Python에서 변수는 “값” 그 자체라기보다, 이름(name)이 어떤 객체(object)를 가리키는 연결(바인딩)로 이해하는 것이 가장 쉽습니다.

그리고 어떤 코드 블록(block)에서 이름이 “바인딩(대입/할당, import, def/class 정의 등)”되면, 그 이름은 기본적으로 그 블록의 로컬(local)이 됩니다.

(단 global/nonlocal로 예외를 선언할 수 있습니다).

2. 핵심 원리 - LEGB 규칙

Python이 x 같은 이름을 만났을 때, 보통은 로컬(Local) → 둘러싼(Enclosing) → 전역(Global, 모듈) → 내장(Built-in) 순서로 찾습니다

이것을 흔히 LEGB라고 부릅니다.

다만 “찾는 규칙”과 “다시 바인딩(재할당) 규칙”은 다를 수 있어서, 특히 함수 안 재할당에서 헷갈림이 생깁니다.

L (Local): 함수 내부 (지역 범위)

E (Enclosing): 중첩 함수에서 바깥쪽 함수의 범위

G (Global): 모듈 최상위 수준 (전역 범위)

B (Built-in): Python 내장 함수들 (예: print, len 등)

Python은 변수를 사용할 때 이 순서대로 검색하며, 가장 먼저 발견되는 스코프의 변수를 사용합니다.

3. 읽기(Read) vs 쓰기(Write/Assignment)의 결정적 차이

Python의 스코프를 이해하는 열쇠는 **"변수의 값을 읽을 때와 변수에 값을 할당할 때의 동작이 다르다"**는 점을 아는 것입니다.

Case 1 : 전역 변수 '읽기' (문제없음)

별도의 선언 없이도 함수 내부에서 전역 변수의 값을 가져다 쓸(Read) 수 있습니다.

score = 100  # 전역 변수

def show_score():
    # 함수 내에 'score'라는 변수가 없으므로 Global에서 찾아서 출력합니다.
    print(f"현재 점수: {score}") 

show_score()

출력:
현재 점수: 100

Case 2: 전역 변수 '쓰기/할당' (함정 발생!)

많은 분들이 헷갈리는 부분입니다.

함수 내부에서 전역 변수에 값을 대입(Assignment, =)하려고 하면 Python은 다른 언어와 다르게 동작합니다.

score = 100  # 전역 변수

def update_score():
    score = 200  # 전역 변수 수정 의도? NO!
    print(f"함수 내부: {score}")

update_score()
print(f"함수 외부: {score}")

출력:
함수 내부: 200
함수 외부: 100

Python 인터프리터는 함수 내부에서 변수명 = 값 형태를 발견하면, "아, 이 함수 안에서만 쓸 새로운 지역 변수(Local Variable)를 만드는구나"라고 간주합니다.

즉, 바깥의 score와 함수 안의 score는 이름만 같을 뿐 완전히 다른 변수가 됩니다.

(이를 Shadowing이라고 합니다.)

4. global: 전역 변수 수정하기

함수 내부에서 새로운 지역 변수를 만드는 것이 아니라, **"바깥에 있는 그 전역 변수를 수정하겠다"**고 명시하려면 global 키워드를 사용해야 합니다.

total_count = 0

def increment():
    global total_count  # "지금부터 total_count는 지역 변수가 아니라 전역 변수를 씁니다"라고 선언
    total_count += 1    # 이제 전역 변수가 수정됩니다.

increment()
increment()
print(f"Total Count: {total_count}")

출력:
Total Count: 2

아래와 같이, 만약 global 선언 없이 전역 변수 값을 증가시키려 하면 에러가 발생합니다.

x = 10
def fail_func():
    x += 1  # x = x + 1 과 동일
    # Python은 'x ='을 보고 x를 지역 변수로 간주합니다.
    # 하지만 지역 변수 x가 초기화되기 전에 값을 읽으려(x + 1) 했으므로 에러 발생!

fail_func()

출력:
---------------------------------------------------------------------------
UnboundLocalError                         Traceback (most recent call last)
Cell In[4], line 7
      3     x += 1  # x = x + 1 과 동일
      4     # Python은 'x ='을 보고 x를 지역 변수로 간주합니다.
      5     # 하지만 지역 변수 x가 초기화되기 전에 값을 읽으려(x + 1) 했으므로 에러 발생!
----> 7 fail_func()

Cell In[4], line 3, in fail_func()
      2 def fail_func():
----> 3     x += 1

UnboundLocalError: cannot access local variable 'x' where it is not associated with a value

좀 더 부가설명을 하자면, global 키워드는 중첩된 함수가 아무리 깊게(100단계 안쪽이라도) 들어가 있어도, 현재 모듈(파일)의 최상위 레벨(Module Level)에 있는 변수를 가리킵니다.

중간 단계의 함수(Enclosing Scope)들에 같은 이름의 변수가 있어도 모두 무시하고 무조건 맨 바깥(Global)으로 점프합니다.

x = "Global Variable"  # 1. 여기를 가리킵니다.

def outer():
    x = "Outer Variable" # global x 선언으로 인해 이 변수는 무시됩니다.
    
    def inner():
        x = "Inner Variable" # 이 변수도 무시됩니다.
        
        def deep_inner():
            global x    # 2. 무조건 모듈 최상단의 x를 바라봅니다.
            x = "Changed in Deep" 
            
        deep_inner()
        
    inner()

outer()
print(x)

출력:
Changed in Deep

5. nonlocal: 중첩 함수(Nested Function) 다루기

Python에서는 함수 안에 함수를 정의할 수 있습니다. 이때, 안쪽 함수(Inner)가 바깥쪽 함수(Outer)의 변수를 수정하고 싶다면 어떻게 해야 할까요?

global은 최상위(Global)로 바로 점프해버리기 때문에 이 경우에는 사용할 수 없습니다.

이때 사용하는 것이 nonlocal입니다.

"전역(Global)은 아니지만, 현재 지역(Local)도 아닌, 나를 감싸고 있는(Enclosing) 변수"를 가리킵니다.

def outer_function():
    count = 0  # Enclosing Scope (바깥 함수 변수)

    def inner_function():
        nonlocal count  # 바깥 함수의 변수 count를 사용하겠다고 선언
        count += 1
        print(f"Inner: {count}")

    inner_function()
    print(f"Outer: {count}")

outer_function()

출력:
Inner: 1
Outer: 1

이 경우에서 만약 nonlocal count 대신 global count를 썼다면, Python은 outer_function의 count를 무시하고, 모듈 최상단에 있는 count를 찾으러 갔을 것입니다

(없다면 에러 혹은 새 전역 변수 생성).

nonlocal의 동작을 정확하게 설명하자면, nonlocal은 "나와 가장 가까운 바깥(Nearest Enclosing Scope)"부터 시작해서 위로 탐색해 올라갑니다.

바로 위 함수(Parent)를 봅니다. 거기에 해당 변수가 있으면 그것을 씁니다.

없다면? 그보다 더 위 함수(Grandparent)를 봅니다.

찾을 때까지 위로 올라가지만, 전역(Global) 범위까지는 가지 않고 멈춥니다.

만약 Global에 도달할 때까지 못 찾으면 SyntaxError: no binding for nonlocal 'x' found가 발생합니다.

즉, nonlocal은 "Global을 제외한, 가장 가까운 상위 함수의 변수"를 찾아 연결합니다.

def level_1():
    x = "Level 1 Target"  # 3. 여기를 찾게 됩니다!
    
    def level_2():
        # x = "Level 2"   <-- 여기에 x가 없으므로 더 위로 올라갑니다.
        
        def level_3():
            nonlocal x    # 1. 바로 위(level_2)에 x가 있나? (없음)
                          # 2. 그 위(level_1)에 x가 있나? (있음 -> 연결!)
            x = "Modified by Level 3"
            
        level_3()
        
    level_2()
    print(x) # 출력: Modified by Level 3

level_1()

출력:
Modified by Level 3

6. 그럼 전역변수처럼 사용하는 방법은?

다른 언어에서처럼 전역변수를 사용하는 방법은 무엇이 있을까요?

Python에도 전역변수가 있으니까 다른 언어에서 전역변수를 사용하는 것과 같이 전역변수를 사용하면 되지만, 권장하는 방법은 아닙니다.

2가지 방법 정도가 있으며 아래에 예를 들어보겠습니다.

1) Closure Pattern

def make_recorder():
    hits = 0
    def record_hit():
        nonlocal hits
        hits += 1
        return hits
    def get_hits():
        return hits
    return record_hit, get_hits

inc, get = make_recorder()
inc()
print(get())

hits라는 변수를 전역 변수처럼 사용하려고 하면 위와 같이 변수를 숨기고 함수를 통해서 제어하는 방법이 있습니다.

위의 예제에서는 증가(inc)과 값 확인(get) 인터페이스만이 구현되어 있는데, 원하는 다양한 인터페이스를 구현하면 됩니다.

2) 객체(클래스)로 상태 묶기

전역 대신 인스턴스 상태로 두면 스코프 문제를 피하고 구조화가 쉬워집니다.

이 방법은 실제로 Python 튜토리얼에서도 기본 패턴으로 안내합니다.

class Recorder:
    def __init__(self):
        self.hits = 0
    def record_hit(self):
        self.hits += 1
        return self.hits

7. 리스트나 딕셔너리(Mutable)는 global이 필요 없다?

이 부분이 많은 사람들이 헷갈려 하는 부분입니다.

변수에 값을 재할당(=) 할 때는 global이 필요합니다.

하지만, 변수가 가리키는 객체의 내부 상태를 변경(Method Call 등) 할 때는 global이 필요 없습니다.

my_list = [1, 2, 3]  # 전역 리스트(Mutable)

def modify_list():
    # global my_list  <-- 없어도 됩니다!
    my_list.append(4) # 리스트 자체를 교체하는 것이 아니라, 리스트 '안'에 값을 추가하는 행위

def replace_list():
    global my_list    # 리스트 자체를 다른 리스트로 교체하려면 필요합니다.
    my_list = [100, 200]

modify_list()
print(my_list)

replace_list()
print(my_list)

출력:
[1, 2, 3, 4]
[100, 200]

append, pop, update 같은 메소드 호출은 변수 이름표(참조)를 다른 곳으로 옮기는 행위(=)가 아니기 때문에, Python은 이를 지역 변수 생성으로 오해하지 않고 전역 객체를 찾아가서 수정해 줍니다.

XI Gundam RX-105 크시 건담 - 데칼 & 완성

MoonLight314 — Wed, 1 Jul 2026 19:57:38 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

"준비하고 기다릴 때, 사신은 오지 않아"

크시 건담 마지막 글이 될 것 같습니다.

데칼 붙이고 마감제 올리고 조립까지 끝났습니다.

만들고 보니 꽤 큰 볼륨감을 자랑하네요.

하지만 완성하고 결과물을 보면 늘 안타까움과 후회도 남습니다.

'조금 더 꼼꼼하게 만들 걸... 조금 더 신경쓸 걸...'

그래도 충분히 만족합니다.ㅎㅎ

봐주셔서 감사합니다.

다음 Kit은 우주세기 Z 건담에 등장하는 Kit으로 결정했습니다.

겨울 끝자락에서 만난 불국사

MoonLight314 — Wed, 1 Jul 2026 19:55:57 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

이제 꽃나무 끝부분에 작은 꽃들이 몽글몽글 밖으로 나오려고 애쓰는 모습이 많이 보이는 봄의 초입입니다.

몇 주전에 경주 불국사를 다녀왔는데, 그때와 지금은 날씨차이가 엄청나네요~ㅎㅎ

곧 여름이 될 것 같은 느낌입니다.

불국사는 너무나 유명한 우리나라 대표 사찰이죠.

불국사 경북 경주시 불국로 385

아시다시피 경주 토함산 기슭에 있고, 대한불교조계종 제11교구 본사(本寺)입니다.

대한민국의 사적으로 지정되어 있으며, 석굴암과 함께 1995년 12월 6일에 '석굴암과 불국사'라는 명칭으로 유네스코 세계유산에 등재되었습니다.

불국정토를 속세에 건설하겠다는 야심찬 통일신라의 꿈을 드러내는 건축물로, 이름인 불국사는 '불국정토'에서 유래한 이름이라고 합니다.

황룡사가 거대한 규모로 유명한 절이라면 불국사는 치밀한 구성의 완성도와 아름다움으로 유명한 절입니다.

규모가 크지는 않지만 아기자기한 느낌이 있는 절입니다.

불국사는 고려시대와 조선시대를 거치면서 임진왜란으로 파괴되고 복원하는 과정에서 규모가 줄어들었으며, 오늘날의 불국사는 영조 때 복원되었다고 합니다.

가보니 주차장 입구에서 주차요금은 받지만, 불국사 입장료는 받지 않더군요.

그런데, 알아보니깐 입장료를 받지 않은지가 얼마되지 않았다고 합니다. (2023년 5월 4일 입장료 폐지)

제가 다녀온 날은 경주 IC를 지나니 비가 보슬보슬 내리기 시작했었습니다.

조금 걱정이 되었지만, 많이 내리는 비가 아니라서 우산들고 그냥 가기로 했습니다.ㅎㅎ

여기가 청운교 및 백운교라고 하는데, 저는 이 이름들을 첨 들어봅니다.ㅎㅎ

청운교와 백운교는 불국 정토로 들어가기 위해 건너는 다리라고 합니다.

계단의 윗 부분이 청운교 아래 부분이 백운교라고 합니다.

딱 봐도 조형미가 꽤 좋습니다. 여기서 찍은 사진들이 대부분 불국사를 대표하는 사진들이죠.

사람들이 여기서 사진 많이 찍었습니다.

비가 와서 그런지 저 멀리 보이는 산위로 안개가 끼었는데, 마치 산할아버지가 구름모자를 쓰신듯 했습니다.ㅋㅋㅋ

누군가의 간절한 염원들....

절이 참~ 예뻐요

다보탑은 너무나 유명한 불국사의 대표적인 탑이어서 모르시는 분들은 아마 없으시겠죠?

다보탑 바로 옆에는 삼층석탑이 있습니다.

저도 정말 오랜만에(거의 10년만인 듯) 불국사에 가봤습니다.

나름 감회가 새롭더군요.

시간이나 날씨 여건상 석굴암에는 가지 못했습니다. 조금 아쉬웠지만 다음 기회로~ㅎㅎ

날씨가 괜찮았으면 좀 더 많이 돌아다녀보고 싶었는데, 조금 아쉽습니다.

이제 불국사는 스님들이나 불자들이 수양을 쌓는 절이라기 보다는 관광지로써의 역할이 훨씬 커져버린 것 같아서 조금은 아쉽기도 했습니다.

XI Gundam RX-105 크시 건담 - 패널라인

MoonLight314 — Wed, 1 Jul 2026 19:44:18 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

도색 작업에 이어서 패널라인 작업기 올려보도록 하겠습니다.

저는 주로 수성 패널라이너나 얇은 펜 혹은 작은 부분을 칠할 경우에는 네임펜을 사용하기도 합니다.

지금까지 제 방식대로 하면서 느낀 점이 있는데, 뭐랄까.. 뭔가 많이 전체적으로 부족한 부분이 많다는 것입니다.

우선 아래 작업물을 보면, 군데군데 가장자리가 색이 벗겨져 있는 것을 볼 수 있습니다.

저는 주로 작업을 한 파츠들을 한 곳에 같이 넣어두는데, 부품들이 서로 치면서 도색을 조금씩 벗겨내는 것 같네요.

Dspiae 도료가 피막이 상당히 좋다는 것으로 알고 있는데, 제가 뭔가 사용에 있어서 어설픈 면이 있었던 것 같습니다.

그리고 전체적으로 패널라인을 넣고 나니 자잘하게 패널라이너가 삐져나오거나 보기 좋지않은 결과물이 나오는 것을 많이 보게 되는데요

이런 부분도 맘에 들지 않는데 좀 더 실력을 향상시켜야 한다는 생각이 강하게 들었습니다.

이번 크시 작업하면서 느꼈던 여러가지 저의 부족한 부분들을 보완할 수 있도록 다양한 공부와 검토를 해보고 다음 Kit으로 넘어가야 할 것 같습니다.

앞으로 나아가지 못하고 정체되어 있는 제 자신이 좀 답답하네요...

다음에는 데칼붙이고 마감제 올린다음에 마무리 될 것 같습니다.

넋두리 봐주셔서 감사합니다.

쌀쌀한 날씨에 나 홀로 팔공산 갓바위 등산기

MoonLight314 — Wed, 1 Jul 2026 19:42:21 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

팔공산 갓바위는 경상북도 경산시 와촌면 대한리에 위치하고 있으며, 일명 '관봉 석조여래좌상(冠峰石造如來坐像)'이라는 이름도 있습니다.

하지만 대부분 사람들은 그냥 팔공산 갓바위 혹은 '약사여래불'이라고 부르는 불자님도 계십니다.

경산팔공산관봉석조여래좌상 경북 경산시 와촌면 갓바위로 681-55

정성껏 빌면 한 가지 소원은 들어준다는 소문이 있고 게다가 갓모양 돌이 학사모와 비슷하여 수험생을 위한 기도를 많이 하십니다.

수능철이 되면 많은 분들이 시간을 가리지 않으시고 그 추운 날씨에 갓바위에 올라가십니다.

지난 달 말에 우연히 근처에 갔다가 시간이 남아서(?) 오랜만에 한 번 올라가 보기로 했습니다.

오후 3시 정도에 올라갔는데, 벌써 어두워지기 시작하고 좀 춥더군요.ㅎㅎ

선본사 쪽으로 올라오면 보이는 일주문(?)입니다.

갓바위에 올라가는 등산로는 크게 2가지가 있습니다.

경산쪽에 있는 선본사에서 올라가는 경로와 대구쪽에 있는 관암사에서 올라가는 경로, 이렇게 크게 2가지가 있습니다.

저는 위치상 경산쪽에서 올라가는 쪽이 편해서 관음휴게소에 주차하고 천천히 올라갔습니다.

선본사 쪽에서 올라가는 길이 시간이 덜 걸리고 길도 정비가 잘 되어 있어서 올라가기 편합니다.

하지만, 지금은 선본사쪽에서 올라오다 보면 공양간 공사중이어서 이렇게 막아놨습니다.

옆으로 새로 생긴 등산로를 따라서 올라가면 됩니다.

풍경은 멋진데, 정말 춥더군요.ㅠㅠ

이렇게 임시로 만든 계단으로 되어 있어서 좁고 조금 위험하기도 합니다.

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누군가의 염원과 정성이 담겨 있는 등들...

이 부분만 올라가면 갓바위가 보일 것 입니다.

드디어 불상이 보이네요.ㅎㅎ

힘들었습니다.

확인 결과 갓바위는 팔공산의 봉우리에 있던 천연 암석을 깎아 들어가며 만든 불상이라고 하네요.

나중에 팔각형 연꽃무늬 관(冠)을 불상의 머리에 얹었으나 지금이 많이 훼손되어 '갓'처럼 보이는 것이라고 합니다.

이 쪽은 경산쪽 방향입니다.

저 아래에 경산과 제가 주차한 주차장이 어렴풋이 보입니다.

슬슬 해가 지고 있어서 노을이 지고 있었습니다.

대구쪽으로 바라보니 석양이 멋지게 내리고 있었습니다.

멋집니다. 잠시 감상에 젖어봅니다.

동전들..ㅎㅎㅎ

이제 작별인사 드리고 내려갈랍니다.

내려오니 5시정도 되었는데, 참고로 관음휴게소까지 운행하는 셔틀버스는 4시반까지만 운행한다고 하네요.

혼자서 셔틀버스 기다리고 있으니 옆에 가게 사장님이 알려주시더군요.

말씀 안해 주셨으면 혼자 계속 기다릴뻔 했네요.ㅎㅎ

지금까지 나 홀로 갓바위 등산기였습니다.

엄청난 크기의 아미타대불이 유명한 영천 만불사

MoonLight314 — Wed, 1 Jul 2026 19:39:44 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

만불사는 '학성'이라는 승려가 기존 불교와는 다른 현대적인 서원을 만들고자 1987년부터 서울, 부산, 대구에 포교원을 설립하며 시작해서, 1995년 완공했으며

위치는 경상북도 영천시 북안면에 위치해 있으며, 영천과 경주 경계쯤에 위치해 있습니다.

만불사 경북 영천시 북안면 내서로 139-17

엄청 많은 부처님이 모셔진 절로 알려져 있죠.

들어가 보면 실제로 많은 불상이 있는 것에 약간 이질감(?)을 느낄 수도 있습니다.

뭐랄까.. 평소 자주 보던 절의 느낌이 아니라, 동남아(?) 느낌이 나는 것 같기도 하고요.ㅎㅎ

제가 아주 예전에 방문을 한 적이 있는데, 당시에는 뭔가 정비가 제대로 되지 않은 듯한 느낌이었는데, 현재도 이곳저곳에 공사가 진행중인 듯한 모습을 보이고 있지만 예전에 비해서 많이 정비가 되었습니다.

주차를 하고 길을 따라 올라가면 옆으로 누워있는 큰 황동와불열반상을 볼 수 있습니다.

보통 와불은 발바닥을 쓰다듬고 오라는 말이 많아서 저도 한 번 가서 부처님 발바닥 쓰다듬고 왔습니다.

알아보니, 역시나 '천폭륜상'이 새겨져 있는데, 세 번 쓰다듬으면 소원이 이루어진다고 합니다.

절의 옆길로 따라서 경사가 낮은 비탈길을 올라가면 높이 약 33m의 영천 만불사 아미타대불을 만나볼 수 있는데요, 저는 춥고 힘들어서 이번에는 멀리서 바라만 보고 왔습니다.

나중에 꼭 한 번 올라가 봐야겠다 생각했습니다.

큰 건물 아래에는 범종이 있는데, 세번 타종하면 누구나 업장이 없어지고 소원도 이루어진다고 하네요.

영천이나 경주쪽으로 여행 계획 있으신 분들은 시간 되시면 한 번 들러보세요~

감사합니다.

XI Gundam RX-105 크시 건담 - 도색 #5(마지막)

MoonLight314 — Wed, 1 Jul 2026 16:34:13 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

드디어 도색 마지막 파트네요.

도색은 가장 재밌는 부분이기도 하지만 가장 힘든 작업이기도 한 것 같습니다.

제가 생각하는 결과는 다른 분들이 작업하신 멋진 결과물을 생각하면서 작업하지만, 막상 제 결과물은 그에 미치지 못할 때가 많아서 그 부분이 좀 아쉽습니다.

그러나, 그런 부분도 다 제 작업의 결과이기 때문에 다음에는 좀 더 나아져야지 하는 생각을 합니다.

뒤쪽 날개 부분입니다. 간단하게만 부분도색을 진행했습니다.

패널라인은 여전히 힘들고 실수가 많네요. 좀 잘하고 싶은데... ㅎㅎ

작은 부품이라서 그냥 넘어갈려고 했는데, 이렇게 크게 확대해서 보니 엉망진창이네요.

하지만, 저만의 기적의 논리, 안 보이는 부분은 크게 신경쓰지 않겠다~ㅋ

빨간색은 너무 강렬한걸까요.ㅎㅎ 너무 잘 보이는 부분이라서 방패색이랑 깔 맞춤 한 번 해 봤습니다.

금속 파츠들은 대부분 그냥 메탈릭으로 칠했습니다.

이 파츠들도 색이 골고루 칠해지지 않는 문제가 보이네요.

검은색으로 포인트를 줬는데, 이 파츠 자체의 색은 어두운 색이라 티가 잘 안나지만, 같이 조립될 파츠는 흰색이라서 제대로 포인트가 될 것 같습니다.

종아리 파츠들인데, 소심하게 빨간색으로 포인트를 줬습니다. ㅎㅎ

검은색 포인트는 거의 티가 나지 않네요... 차라리 밝은 색으로 칠해줄 걸 그랬습니다.

발등 부분인데, 발가락 부분이 너무 밋밋해서 프라봉을 잘라서 발톱을 만들어 주었습니다.

오히려 검은색보다 파란색 포인트 색상이 눈에 더 잘 띄네요

다음 파트에서는 먹선 작업을 진행하도록 하겠습니다.

이제부터는 비교적 쉬운 작업들이네요.ㅎㅎ

감사합니다.

프레데터 - 죽음의땅( Predator - Badlands, 2025 ) - 정녕 이것이 프레데터인가?

MoonLight314 — Wed, 1 Jul 2026 16:32:44 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

프레데터 - 죽음의땅( Predator - Badlands)이 OTT에 나왔다는 소식을 듣고 봐야지 봐야지 하다가 이제서야 보게되었습니다.

프레데터 시리즈를 좋아하는 한 사람으로써 전작 'Prey'가 꽤 잘 나왔기 때문에 같은 감독이 연출한 이번 영화도 꽤 기대를 하면서 보게되었습니다.

같이 한 번 알아보실까요?

1. 기본정보

제목 : 프레데터: 배드랜즈 (Predator: Badlands)

개봉일 : 2025년 11월 7일 (북미 기준)

감독 : 댄 트랙턴버그 (전작: <클로버필드 10번지>, <프레이>)

주연 :

- 엘르 패닝 (티아/테사 1인 2역) : 다코타 패닝의 동생인데, 이 배우 연기 잘 하더군요.

- 디미트리우스 슈스터-콜로아망기 (프레데터 '덱' 역)

러닝타임 : 107분

장르 : SF, 액션, 스릴러

2. 줄거리 ( 스포일러 )

영화는 프레데터들의 모성인 '야우자 프라임(Yautja Prime)'에서 시작됩니다.

주인공 덱(Dek)은 자신의 종족 중에서도 유독 작고 왜소하게 태어난 '룬트(Runt, 낙오자)'라는 설정입니다.

덱의 형인 퀘이(Kwei)는 동생인 덱을 매우 아낍니다.

그러나, 덱의 아버지이자 클랜의 우두머리인 뇨르(Njohrr)는 약육강식의 법칙을 신봉하며, 약한 아들인 덱을 종족의 수치로 여기고 퀘이에게 덱을 제거하라고 명령합니다.

하지만 퀘이는 이런 아버지의 명령을 어기고 아버지가 덱을 죽이려 할 때 몰래 우주선에 태워 전설적인 '죽음의 행성' 게나(Genna)로 탈출시킵니다.

이 과정에서 퀘이는 아버지 뇨르에 의해 처참하게 처형당하고, 덱은 형의 희생을 뒤로한 채 낯선 행성에 불시착합니다.

게나 행성은 지구의 밀림과 흡사하면서도 훨씬 치명적인 동식물들로 가득 찬 곳입니다.

덱은 이곳에서 전설적인 최상위 포식자 '칼리스크(Kalisk)'를 사냥해 자신의 가치를 증명하고 아버지에게 인정받겠다는 목표를 세웁니다.

사냥 초반, 덱은 위기에 처하지만 그곳에서 반파된 상태로 나무에 묶여 있던 웨일랜드 유타니 사의 안드로이드 티아(Thia, 엘르 패닝 분)를 발견합니다.

여기서 '웨일랜드 유타니'가 등장해서 깜짝 놀랐습니다. 아시는 분은 아시겠지만, '웨일랜드 유타니'는 에이리언을 무기화하려는 기업이죠.

아마 추후 이 시리즈를 계속 이어나가면서 에이리언도 같이 나오게 하려는 큰 그림이 아닐까 생각합니다.

티아는 과거 이 행성에 파견된 조사단의 일원이었으나 칼리스크의 습격으로 동료를 잃고 몸체 절반이 사라진 상태였습니다.

덱은 티아를 자신의 등에 짊어지고 다니며, 티아의 분석 능력과 자신의 사냥 본능을 합쳐 행성의 괴수들을 하나씩 격파해 나갑니다.

이 과정에서 두 캐릭터는 감정적인 교감을 나누게 되며, 덱은 단순한 살육자가 아닌 '보호자'로서의 면모를 보이기 시작합니다.

이들은 '버드(Bud)'라고 이름 붙인 작고 귀여운 생명체와도 친구가 되는데, 이 친구가 나중에 칼리스크의 새끼였었습니다(!!).

이들은 티아의 다리부분을 찾으러 그들이 칼리스크에게 공격받았던 곳으로 향합니다.

이들은 여기서 다시 칼리스크를 만나서 전투를 하게 되지만, 칼리스크는 엄청난 재생능력으로 아무리 공격해도 금방 재생해버리는 엄청난 능력을 갖고 있어서 결국 패배하게 됩니다.

이 때, 티아의 '자매' 모델이자 무자비한 기업의 명령을 따르는 전투용 안드로이드 테사(Tessa, 엘르 패닝 1인 2역)가 이끄는 웨일랜드 유타니 회수 팀이 도착해서 티아와 덱, 그리고 칼리스크까지 잡아갑니다.

덱을 생체실험을 하려던 테사를 티아의 기지로 탈출시킵니다.

탈출한 덱은 자기만의 방식으로 그들을 구출할 방법을 모색합니다.

괴수 칼리스크가 사실 무분별한 포식자가 아니라, 자신의 새끼(버드)를 지키려던 '부모'였습니다.

덱은 여기서 인간적인 고뇌에 빠집니다. 사냥감을 죽여야만 전사로 인정받을 수 있지만, 칼리스크에게서 형 퀘이가 자신에게 보여주었던 희생과 사랑을 본 것입니다.

( 프레데터가 이런걸로 고뇌에 빠지다니... 어이가 없네요..)

결국 덱은 칼리스크를 죽이는 대신, 테사가 조종하는 거대 강화 슈트(파워 로더의 변형)에 맞서 칼리스크와 연합 작전을 펼칩니다.

치열한 사투 끝에 덱과 티아, 그리고 칼리스크는 테사의 부대를 전멸시킵니다.

티아는 자신의 자매인 테사를 파괴하며 자아를 찾고, 덱은 이제 더 이상 아버지의 인정이 필요 없음을 깨닫습니다.

영화의 엔딩에서 덱은 테사의 해골을 전리품으로 챙겨 야우자 프라임으로 돌아갑니다.

그는 아버지를 결투 끝에 제압하고 클랜의 규율을 깨부수며, 자신의 진정한 가족은 혈연이 아닌 티아와 버드 같은 동료들임을 선언합니다.

마지막 장면은 거대한 야우자 함선이 나타나며 덱의 '어머니'가 등장할 것임을 암시하며 끝이 납니다.

3. 감상평

솔직히 말씀드리면, 이번 <배드랜즈>를 감상한 후 저는 깊은 실망감을 감출 수 없었습니다.

제가 사랑하는, 그리고 많은 팬들이 열광했던 프레데터의 본질은 '압도적인 강력함을 지닌 채 소리 없이 다가와 무자비하게 살육하는 냉혹한 사냥꾼'입니다.

1987년 1편에서 보여준 그 원초적인 공포, 인간의 이해 범주를 넘어서는 고고한 포식자의 모습이야말로 이 시리즈의 존재 이유였습니다.

물론 2편까지는 그런 사냥꾼의 미학이 어느 정도 유지되었지만, 이후 시리즈는 점차 그 신비감을 잃어갔습니다.

그러던 중 댄 트랙턴버그 감독의 전작 <프레이(Prey)>는 다시금 프레데터 본연의 이미지를 살려내며 이 IP가 화려하게 부활할지도 모른다는 기대를 품게 했습니다.

마치 죽어가던 <에이리언> 시리즈가 <로물로스>를 통해 다시금 전성기의 공포를 되살려낸 것처럼, <배드랜즈> 역시 그 뒤를 이어줄 것이라 굳게 믿었습니다.

하지만 이번 영화는 그 기대를 처참히 배신했습니다.

가장 큰 문제는 프레데터의 인간화입니다.

영화 속 프레데터 '덱'은 인간 전사와 너무나 흡사한 정서와 감정을 가집니다.

가족애가 있고, 형제애에 눈물을 흘리며, 심지어 안드로이드와 교감하고 '대화'에 가까운 소통을 합니다.

제가 알던 그 잔혹하고 고독한 사냥꾼이 맞는지 의문이 들 정도였습니다.

프레데터가 슬퍼하고, 분노하고, 우정을 나누는 모습은 캐릭터의 신비감을 완전히 박살 내버렸습니다.

또한, 누군가의 희생을 발판 삼아 자신을 증명하고, 결국 '진정한 가족'을 찾아 떠난다는 서사는 너무나 인간 중심적인 클리셰입니다.

주인공 덱이 간 행성 '게나'가 지구의 밀림과 판박이인 점도 상상력의 한계로 느껴졌지만, 그것보다 더 견디기 힘들었던 건 프레데터라는 외계 존재를 그저 '피부색이 다른 인간 성장 드라마의 주인공'으로 전락시킨 점입니다.

잔혹한 살육의 현장은 온데간데없고, 감정 과잉의 드라마만 남은 이번 신작은 진정한 저에게는 큰 실망으로 남을 것 같네요.

여러가지 떡밥(웨일랜드 유타니, 마지막에 어머니 등장 등)을 던지고 끝났지만, 이런 식으로 다시 프레데터가 나온다면... 글쎄요..

포은 정몽주 생가 방문기

MoonLight314 — Wed, 1 Jul 2026 16:30:10 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

경북 영천 을목마을은 만고의 충신이며 동방 성리학의 조종으로 추앙받고 있는 포은 선생께서 탄생하신 곳입니다.

영천 가볼 만한 곳 중에 포은 정몽주 선생 생가는 경북 영천시 임고면 효자로 342에 위치하고 있습니다.

포은정몽주생가 경북 영천시 임고면 효자로 342

관람정보

개관일 : 매주 화요일~일요일(공휴일 포함)
관람시간 : 10:00~17:00
휴관일 : 매주 월요일(공휴일인 경우 다음날) , 1월1일, 설날.추석 당일
입장료 : 무료

주차장은 10여대 정도의 차를 주차할 만한 공간이 마련되어 있고, 그 옆에는 관리실이 있습니다.

관리하시는 분이 구경하고 있는 저희들에게 말도 걸어주시고~ㅎㅎ

입구에는 커다란 비석과 포은 선생의 동상이 세워져 있습니다.

집안에는 안채, 존양당, 머슴방, 부엌 그리고 마굿간과 장독대 등, 일반적인 집의 모습을 볼 수 있었습니다.

하지만, 당시 기준으로는 꽤 좋은 집이었을 것 같은 느낌이 드네요.

집안 곳곳에 안내판과 설명문이 자세하게 잘 마련되어 있어서 방문객들에게 많은 도움이 되는 것 같습니다.

근처에 임고서원도 있는데, 나중에 한 번 가봐야 겠네요.

감사합니다.

XI Gundam RX-105 크시 건담 - 도색 #4

MoonLight314 — Wed, 1 Jul 2026 16:17:03 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

도색 작업이 금방 마무리 될 것 같았는데, 생각보다 길어지네요~ㅎㅎ

작게 작게 부분도색을 시도해 보고 있는데, 마스킹 작업이 시간이 많이 걸리고 번거롭고 잘하기 힘든 작업이네요.

끝부분에 살짝 다른 색깔로 칠해주고, 중간 부분에도 포인트를 줘 봤는데, 눈이 잘 띄지 않네요.ㅋ

간단하게 포인트~

작은 포인트를 주기 위해서 얇은 프라봉을 이용해서 작업했는데, 본드가 묻으니 조금 번지는 현상이 나타나네요.

스커트 뒤쪽 파츠인데, 초록색이 조금 이상한 느낌이네요. 뭐... 안 보이는 부분이니까~ㅋ

몸 앞쪽부분 파츠인데, 파츠가 작다보니 삑사리가 좀 심하네요.

스커트 파츠 안쪽 파츠들인데, 역시 보이지 않는 부분이라서 대충하려고 했지만, 그냥 메탈릭으로 칠해줬습니다.

미사일들도 빨간색으로 칠했는데, 티가 나지 않네요~ㅎㅎ

방패에 조금 힘을 줘봤습니다. 중앙 부분 파츠를 검은색으로 할까 빨간색으로 할까 고민하다가 강렬한 빨간색으로 칠했습니다.ㅎㅎ

잘 한 선택일지...과연...

라이플도 전체적으로 검은색으로 칠하고, 간단하게 파츠 몇 개만 포인트를 주었습니다.

도색 작업은 아마 다음 포스트가 마지막이 될 것 같습니다.

봐주셔서 감사합니다~!

28년 후: 뼈의 사원 - 그렇게 신나게 뛰어다니던 좀비들은 다 어디 가고, 좀비보다 더 무서운 인간들만 가득한가요?

MoonLight314 — Tue, 30 Jun 2026 23:18:38 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

지난주에 '28년 후: 뼈의 사원'이 개봉했습니다. 저는 이 시리즈를 재밌게 봤고, 새로운 시리즈의 첫번째도 흥미롭게 봐서 이번 '28년 후: 뼈의 사원'도 개봉하자마자 바로 봤습니다.

28년후 트릴로지 첫번째 영화는 세계관을 확장하고 닥터 이안 켈슨의 뼈의 사원이 도대체 어떤 의미인지 그리고 과연 여기서 어떤 사건이 일어날지 매우 궁금하게 만들면서 훌륭하게 판을 짰었습니다.

전편에서 좀비들의 무서움을 보여주었다면 이번에는 그보다 더 무서운 인간들이 주인공 역할을 합니다.

한 번 보실까요?

1. 기본 정보

제목 : 28년 후: 뼈의 사원 (28 Years Later: The Bone Temple)

감독: 니아 다코스타 (Nia DaCosta - <캔디맨>, <더 마블스> 감독)

각본 / 제작: 알렉스 가랜드 (Alex Garland) / 대니 보일 (Danny Boyle)

주연 배우:

- 랄프 파인즈 (Ralph Fiennes) - 닥터 이안 켈슨 역
- 잭 오코넬 (Jack O'Connell) - 지미 크리스탈 역
- 알피 윌리엄스 (Alfie Williams) - 스파이크 역
- 치 루이스패리 (Chi Lewis-Parry) - 알파 감염자 삼손 역
- 에린 켈리먼 (Erin Kellyman) - 켈리(잉크) 역
- 킬리언 머피 (Cillian Murphy) - 짐 역 (특별출연/에필로그)

2. 줄거리 ( 스포 )

전작 마지막에 섬을 떠나서 영국 본토로 도망갔던 스파이크가 또라이 집단인 '핑거스'를 만나면서 영화는 끝이 나는데, 이번 영화는 바로 다음 이야기로 시작합니다.

이 광신도 컬트 집단은 올드 닉이 아들이라고 칭하는 과대망상 정신병자인 '지미 크리스탈'이 대장입니다.

지미는 전작의 첫 장면에서 교회로 도망갔던 아이가 자라서 어른이 된 인물입니다.

이들은 타인을 짓밟고 고문하는 것을 유일한 유희로 삼는 잔혹한 무리입니다.

무방비 상태의 생존자들을 무자비하게 사냥하며 자신들만의 타락한 왕국 놀이에 빠져사는 정신병자들입니다.

스파이크는 입단 심사라는 명목하에 동료와 격투를 벌이는데 어쩌다보니 상대를 죽이고 큰 트라우마를 안은채로 핑거스의 일원으로 삶을 시작하게 됩니다.

한편, 황량한 숲속 깊은 곳에는 이 영화의 제목이기도 한 기괴하고도 압도적인 건축물이 자리 잡고 있는데, 전작에 등장했던 닥터 켈슨의 뼈의 사원입니다.

닥터 켈슨은 지난 28년 동안 분노 바이러스로 인해 참혹하게 목숨을 잃은 수많은 사람들의 유골, 즉 두개골과 늑골, 대퇴골 등을 정성스럽게 수집하고 세척하여 거대한 성전과도 같은 뼈의 무덤을 축조해왔습니다.

이는 그가 이 끔찍한 세상에서 미쳐버리지 않기 위해 매달린 속죄의 행위이자, 멸망해버린 인류를 기리는 그만의 신성한 위령비였습니다.

그는 요오드 용액을 온몸에 바르고 조용히 혼자 감염자들을 치료하기 위한 연구를 진행하면서 살고 있는 은둔자적 삶을 살고 있습니다.

그의 사원에는 전작에 나왔던 엄청난 덩치의 알파 감염자, 삼손(Samson)이 가끔 찾아옵니다.

삼손은 일반 감염자와는 다르게, 켈슨이 오랜시간동안 그를 공격하려고 할 때 마다 강력한 진정제와 항정신병 약물이 섞인 혼합물을 독침으로 주사해왔습니다.

그렇게 오랜 시간동안 치료(?)를 해 오니 놀라운 변화가 일어납니다. 시간이 지남에 따라 삼손은 이 약물이 주는 심리적 평온함과 고요함에 중독되어서 스스로 켈슨을 찾아오는 것입니다.

진정제가 투여된 상태의 삼손은 분노 바이러스 특유의 파괴적인 충동을 잃고, 인간으로서의 이성과 자아를 서서히 회복하는 모습을 보입니다.

(드디어 치료제가 나오는건가요~!?)

그런데, 그 약물이 이제 얼마남지 않아서 삼손을 안락사시키려고 하는데, 갑자기 삼손이 밤하늘을 올려다보며 'Moon'이라고 하는 것이 아닙니까~!? 대박사건~!

이 경이로운 순간을 목격한 켈슨은 전율합니다.

그는 28년 동안 불치병으로 여겨졌던 분노 바이러스가 사실은 뇌의 극단적인 정신병적 발작 상태일 뿐이며, 적절한 진정제와 항정신병 약물 투여를 통해 치료가 가능하다는 것을 알게 되죠.

그런데, 이 시기에 지미 크리스탈의 가학적이고 무의미한 폭력성에 회의감을 느끼고 있던 여성 조직원 '잉크'는 정찰을 나갔다가 숲속에서 뼈의 사원과 닥터 켈슨의 존재를 발견하게 됩니다.

드디어 두 세계가 만나게 되네요.

온몸에 요오드를 발라 붉고 검은 피부를 가진 채 해골 더미 한가운데 서 있는 켈슨의 모습, 그리고 감염자인 삼손을 통제하는 그의 기이한 행동을 목격한 잉크는 좋은 아이디어가 떠오릅니다.

켈슨을 올드 닉이라고 지미에게 보고하고, 스스로를 사탄의 아들이라 믿는 정신병자 지미 크리스탈은 이 말에 강렬한 호기심과 집착을 느끼고, 핑거스 무리를 이끌고 뼈의 사원으로 진격합니다.

사원에 도착한 지미는 켈슨을 대면하고는 자신의 신도들 앞에서 사탄 행세를 하지 않으면 그 자리에서 즉각 죽여버리겠다고 협박합니다.

평화주의자인 켈슨은 핑거스의 잔인함과 압도적인 폭력 앞에서 억지로 악마 행세를 하며 이상한 춤과 퍼포먼스를 보여줍니다.

이제 적당히해서 돌려보내려고 하는데, 켈슨이 전작에서 엄마를 데려온 스파이크를 알아봅니다.(두둥~)

켈슨은 스파이크가 이 집단에서 고통받고 있다는 것을 알아채고, 갑자기 분위기를 이상하게 만들면서 지미를 십자가에 못박아 죽이라고 핑커스에게 명령합니다.(오~~!)

이대로 있다가는 자신이 위험하다는 것을 느낀 지미는 단검을 빼들고 켈슨의 복부를 찔러버립니다.

순간, 분노가 폭발한 스파이크가 달려들어 지미 크리스탈을 칼로 찌르며 난투극이 벌어지고, 교주의 광기에 신물이 나 있던 잉크(켈리)가 반란을 일으켜 남아있던 핑거스의 핵심 조직원들을 모조리 베어버립니다.

잉크는 치명상을 입고 바닥에 쓰러진 지미 크리스탈을 끌고 가, 그가 그토록 신성시했던 사탄의 상징인 역십자가에 그를 잔혹하게 꿰뚫어 버리며 사이비 교주의 비참한 최후를 장식합니다.

치명상을 입고 죽어가는 닥터 켈슨 곁에 약물의 영향력 아래 이성을 되찾아가던 알파 감염자 삼손이 조용히 나타납니다.

십자가에 못 박혀 피를 흘리며 죽어가던 지미 크리스탈은 환각 속에서 삼손을 진짜 사탄으로 착각하며 공포에 질려 죽음을 맞이하고, 삼손은 십자가의 지미를 무시한 채, 죽어가는 켈슨에게 다가가 그의 이름을 부르며 인간의 목소리로 깊은 감사를 표합니다.

켈슨은 자신이 개발한 약물을 통해 감염자들을 치료할 수 있다는 인류 구원의 희망과 해답을 남긴 채 평온하게 눈을 감습니다.

삼손은 자신을 인간으로 대해준 유일한 은인인 켈슨의 시신을 소중히 안아 들고 숲의 안개 속으로 사라집니다.

이제 에필로그가 시작되면 무려 24년 전 오리지널 <28일 후>에서 병원에서 깨어나 세상을 마주했던 전설적인 생존자, 짐(킬리언 머피 분)이 훌쩍 자란 딸 샘과 함께 무기를 들고 나타나 스파이크와 켈리를 구출하기 위해 감염자들을 향해 몸을 던집니다.

이 장면을 끝으로 영화는 끝이 납니다.

3. 감상평

이번 영화는 취향이 극명하게 갈릴 것 같은 느낌이 들었습니다.

전통적인 좀비 장르영화를 좋아하는 사람들에게는 좀비가 거의 나오지 않고 이상한 사람들만 나와서 사람들끼리 죽고 죽이는 영화가 무슨 재미가 있겠습니까.

반면에 무너져버린 세상속에서 여러가지 인간군상들이 부딫치고 때로는 서로 위로하면 돕는 이야기가 세계관의 확장시키는 역할을 하면서 기존 '28주후'의 느낌을 제대로 살리는 영화를 바란 분들에게는 좋은 영화가 될 수 있을 것입니다.

제 입장은 아주 살짝 실망한 쪽인데, 뭔가 조금 아쉽더군요.

먼저 퇴색된 아포칼립스의 느낌이 살짝 아쉬웠습니다.

<28일 후>나 <28주 후>에서 느낄 수 있었던 시리즈 특유의 잿빛 아포칼립스 느낌이 많이 희석되었고, 멸망한 세상 그 자체의 공포보다는 특정 사이비 집단의 광기에 지나치게 초점이 맞춰져 있습니다.

중간에 지미들이 어떤 집을 습격하는데, 이 부분에서는 보고 있기 힘들 정도로 폭력적이고 잔혹한 고어물 같은 느낌이 강하게 났습니다.

인간이 인간을 십자가에 매달고, 난도질하는 장면들은 이게 '28년후'가 맞나 싶더군요.

전작들이 보여주었던, 피를 토하며 미친 듯이 달려드는 분노 바이러스 감염자들과의 숨 막히고 긴장감 넘치는 사투나 생존 액션은 이번 영화에서 거의 자취를 감추었습니다.

감염자는 오히려 배경이나 상징적인 존재로 축소된 느낌입니다. 이 부분이 좀 아쉬웠습니다.

이런 이유로 순수한 '좀비 아포칼립스 서바이벌 액션'을 기대하고 극장을 찾은 관람객들이라면 이야기의 방향성에 적잖이 실망할 수도 있을 것 같습니다.

반면에, 남겨진 사람들의 허무와 깊은 슬픔, 그리고 생존을 위해 일그러진 내면 등 섬세한 심리 묘사들은 베테랑 연기자들에 의해 매우 훌륭하게 표현되었습니다.

뼈의 사원을 지키는 고독한 '닥터 켈슨' 역의 랄프 파인즈와 광기 어린 '지미 크리스탈'을 연기한 잭 오코넬, 이 두 배우의 연기 대결은 스크린을 압도할 만큼 매우 매우 훌륭합니다.

그들의 철학적이고 심리적인 대화 씬들은 이 영화의 백미입니다.

저는 이 부분에 아주 높은 점수를 주고 싶습니다.

4. 총평

시리즈의 2편으로써 호불호가 갈릴 것 같은 영화로 나온 것 같습니다.

분명 이런 방향으로 진행되는 것을 좋아하실 분들이 많을 것 같습니다만, 저는 조금 아쉬웠습니다.

다만, 마지막에 좀비 치료의 실마리(방법)를 개발해 내고 엔딩에 킬리언 머피가 24년 만에 재등장한 것을 보면 명백히 다음 편(3부작의 마지막)을 염두에 둔 설정임이 분명해 보이지만,

좀비 장르의 틀을 너무 많이 벗어난 파격적인 전개 때문에, 과연 팬들의 지지를 받아 다음 편이 무사히 제작될 수 있을지는 다소 의문이 남습니다.

감사합니다.

XI Gundam RX-105 크시 건담 - 도색 #3

MoonLight314 — Tue, 30 Jun 2026 23:15:45 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

도색 작업도 이제 중반을 넘어서 막바지를 향해 나아가고 있습니다.

dspiae 무세척 에어브러쉬가 정말 편하긴 하네요.ㅎㅎ 그런데, 아직 잘 사용하기에는 조금 더 시행착오를 겪어야 할 것 같습니다.

몸통과 플라이트 유닛쪽 작업중인데, 쉽지가 않네요.ㅎㅎ

한 번 보실까요?

몸통 앞쪽 덮개(?) 부분인데, 완전히 망한 것 같습니다.

파란색 부분으로 포인트를 주려고 했는데, 제대로 섞이지 않은 도료를 사용해서인지 너무 묽은 액체 상태로 분사되면서 이상하게 도색이 되버리고

이것을 만회하기 위해서 이런저런 작업을 해도 복구가 되지 않더군요.

이것 때문에 교반기 구매를 마음먹게 되었습니다.ㅎㅎ

어깨 파츠일부인데, 포인트만 조금 줘 봤습니다.

waist 옆쪽 덮개 파츠인데, 포인트만 살짝 줬습니다.

자세히 보시면 이 도료가 제대로 섞이지가 않았는지 군데군데 불균형한 형태로 칠해져 있는 것을 보실 수 있을 것 입니다.

도료를 잘 섞거나 여러번 덧칠을 하거나 사포질을 하거나, 뭔가 대책이 필요한 것 같습니다.

Waist 앞쪽 파츠인데, 이것도 이상하게 되버렸습니다.

도료 불균형 문제도 보이고, 포인트로 붙인 프라봉이 본드에 녹아서 색이 번진 문제도 보이고...ㅎㅎ

여러모로 망한 듯 합니다.

날개(?) 파츠입니다.

다크 블루로 칠한 부분이 굳기 전에 건드려서인지는 몰라도 도색이 조금 벗겨지는 현상이 나타났습니다.

제대로 굳기까지 시간이 오래걸리니 도색 후 한참동안 놔둬야 할 것 같습니다.

팔목 부분입니다.

여기도 여전히 불균형 도색 문제가 보이네요.

이제 교반기가 있으니 잘 섞어서 사용하겠습니다.

이 파츠는 엉덩이 쪽이라 잘 안 보이기 때문에 디테일업 파츠 하나만 붙이고 마무리 했습니다.ㅎㅎ

저는 잘 안보이는 부분은 대충합니다.ㅎㅎ

이제 도색도 끝이 보이는 것 같습니다. 앞으로도 계속 열심히 달려보겠습니다.

개인연금 추가납입 방법

MoonLight314 — Tue, 30 Jun 2026 23:14:29 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

연말정산 많이 돌려받으셨나요? 저는 작년에 IRP / 개인연금 세액공제 한도까지 넣어둔 덕분에 올해도 다행히 뱉어내지는 않았습니다.

IRP는 세액공제 한도가 1년에 300만원, 개인연금은 600만원입니다.

그래서 이번 Post에서는 개인연금에 납입하는 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

IRP에 추가납입하는 방법은 아래 Post를 참고해 주시기 바랍니다.

https://blog.naver.com/moonlight314/223750347354

IRP 계좌에 세액공제를 위한 추가납입하는 방법(feat. mPOP)

안녕하세요, MoonLight입니다. 오늘은 새로운 한해가 시작되었으니, 다시 IRP 계좌에 세액공제를 위해...

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결론부터 말씀드리면, 그냥 자신의 개인연금 계좌에 계좌이체만 하면 끝입니다.

IRP의 경우에는 조금 복잡한 과정을 거치지만, 개인연금 추가납입은 매우 쉽게 가능합니다.

제가 사용하고 있는 삼성증권 mPOP 기준으로 설명해 드리도록 하겠습니다.

제가 알아볼 방법은 CMA 계좌에 있던 현금을 개인연금 계좌에 추가납입하는 과정을 설명드리겠습니다.

먼저 삼성증권 mPOP을 실행합니다. 로그인 후에 아래 화면처럼 오른쪽 아래 '메뉴'를 누릅니다.

계좌이체를 하기 위해서 '뱅킹 자산/대출' - '이체/출금' - '즉시이체'로 이동합니다.

출금을 계좌(여기서는 CMA)를 선택하고, 개인연금에 납입할 만큼의 금액을 입력하고 보낼 계좌에 '연금저축(CMA)' 계좌에 송금합니다.

사실 이걸로 끝입니다.ㅎㅎ

이제 제대로 납입이 되었는지 확인해 보겠습니다.

메뉴에서 '연금/절세' - '개인연금' - '연금저축납입내역' 메뉴로 들어갑니다.

'계좌별납입내역' 항목에서 각 연도별로 얼마를 납입했는지 확인할 수 있습니다.

이제 개인연금 계좌에 가서 투자하고자 하는 여러 상품들을 매수하셔서 자산을 늘리시고 세액공제 혜택도 받아보시기 바랍니다.

도움이 되셨으면 좋겠네요~^^

도료 물감 교반기 볼텍스 터보 PMKJ020 리뷰 - 이제 도료 섞느라 팔 빠질 일은 더 이상 없다!

MoonLight314 — Tue, 30 Jun 2026 23:06:48 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

이번 Post에서는 도색하기 전에 나뉘어진 도료(?)를 잘 섞기 위한 교반기 장비 하나를 리뷰해 보고자 합니다.

볼텍스 터보 PMKJ020라는 제품인데요, 많은 분들이 추천해 주신 물건이기도 하고 나중에 필요해 질 것 같아서 한 번 구매해 봤습니다.

네이버로 구매했고, 해외에서 배송오는 제품이라서 시간은 꽤 걸렸습니다.

박스를 뜯어보니 제품 원래 포장이 나오네요.

제품 구성은 꼭 필요한 것들만 들어가 있는 모습입니다.

제품 본체, 설명서, USB 케이블(A to C), 콘센트.

다만, 콘센트가 우리나라의 둥근 모양이 아닌 일자 모양이라서 이 부분은 조금 난감하지만, 뭐, 원래 일본 제품이니 어쩔 수 없죠~^^

저는 그냥 집에 돌아다니는 충전기 하나 구해서 USB로 연결해서 사용했는데, 별 문제 없이 잘 동작하더군요.

테스트에 사용할 도료들인데, 뭔가 오래되서 굳어버린 듯한 비주얼의 도료 2개를 준비했습니다.

섞을 도료통을 집게 잘 집어준 다음에 전원을 연결하고 아래쪽에 있는 동그란 스위치를 원하는 세기로 돌려주면 교반을 시작합니다.

먼저 6시 방향의 위치에 가서 Off 상태에서 반시계 방향으로 돌리면 점점 세기가 강해집니다.

영상에서의 섞기 세기는 가장 약한 정도였는데도 저 정도로 돌아갑니다.

중간에 멈추지 않으면 기본 2분동안 섞은 후에 자동으로 멈춥니다. 섞는 동작 자체는 매우 훌륭하게 하는 것 같습니다.

이제 손목 아프게 통 섞는 일은 이제 없을 것 같네요.ㅎㅎ

다 섞고 난 후에 확인해 봤는데 첨보다 훨씬 균등한 색상 분포를 보이는 것 같습니다.

비슷한 제품 구매하시고자 하는 분들께 조금이나마 도움이 되었으면 좋겠네요.

이제 더 이상 도료통 들고 손목 빠지도록 흔들일은 이제 더 이상 없을 듯 합니다~ㅎㅎ

감사합니다.

XI Gundam RX-105 크시 건담 - 도색 #2

MoonLight314 — Tue, 30 Jun 2026 23:01:49 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

명절 잘 보내셨나요? 저는 이번에 고속도로 정체를 피하기 위해서 귀성/귀경길 모두 새벽에 출발하는 방법을 썼는데, 차가 생각보다 막히지는 않아서 무난하게 고향에 다녀올 수 있었습니다.

연휴 중에도 크시 도색은 계속되어야 합니다.

여러가지 색분할을 시도하고 있는데... 결과가 어떨지는 잘 모르겠네요~ㅎㅎ

한 번 보실까요?

백팩 중앙 파츠인데요, 건메탈로 도색한 디테일업 파츠를 중앙에 붙여주고 플라봉을 잘라서 붙여주었습니다.

저는 버니어는 항상 맥기 실버를 사용하는데, 이번에 구입한 무세척 에어브러시로 건담마커를 이용해서 도색했는데, 입자가 곱게 뿌려지지가 않네요.

날개 안쪽 파츠인데, 사실 이 파츠는 안 보이는 부분이기 때문에 아무것도 안하려고 했는데, 건메탈을 뿌리고 싶은 욕망에 어쩔 수 없이 뿌려버렸네요.ㅎㅎ

안쪽 부분에 검은색으로 약간 포인트도 주었습니다.

날개 바깥쪽 파츠인데, 몇가지 색으로 부분도색을 해주었고, 빨간색으로 포인트도 줬습니다.

날개 앞쪽 파츠인데요, 넓은 부분에 아무것도 없어서 좀 휑했는데, 플라판을 잘라서 보강해 주고 부분 도색도 좀 했더니 조금 나아보이네요.

이 파츠는 머리에 있는 안테나가 아니고, 가슴 부분에 있는 안테나 파츠입니다.ㅎㅎ

봐주셔서 감사합니다.

다음에 또 뵙겠습니다~!

XI Gundam RX-105 크시 건담 - 도색 #1

MoonLight314 — Tue, 30 Jun 2026 23:00:31 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

이런저런 바쁜일도 좀 있었고, 독감까지 걸려버리는 바람에 한동안 크시를 봐주지 못했네요.ㅎㅎ

이제 조금 여유가 생겨서 다시 크시 작업을 개시했습니다.

도색을 진행하고 있는데요, 지난번에 구입한 DSPIAE 무세척 에어브러쉬 엄청 사용하기 쉽고 편하네요.

https://blog.naver.com/moonlight314/224028958439

DSPIAE 무세척 에어브러시/사전혼합 도료시리즈

안녕하세요, MoonLight입니다. 아셈하비에서 뭔가 엄청난 것을 판매하고 있는 것을 알게되었습니다 !!! ...

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실제로 이것으로 도색을 해보니, 조금 불편한 점이 있더군요.

먼저 노즐을 공기 분사구에 정확하게 일치시켜야 합니다. 이 작업이 좀 까다롭고 가장 귀찮고 불편한 부분이었습니다.

그리고 노즐은 0.5는 너무 많이 그리고 뭉쳐서 나가는 경우가 종종 있더군요.

그래서 분사량은 조금 적어도 꼼꼼하게 나가는 0.3이 더 괜찮은 것 같습니다.

마지막으로 도료가 가끔씩 굳어서 잘 섞이지 않는 것이 있었습니다.

제 경우에는 파란색이 그랬는데, 충분히 흔들었는데도 물의 비중이 높아서 색깔이 연하고 줄줄 흘러내렸습니다.

그래서 이번에 큰맘먹고 교반기 하나 구매했습니다. 도착하면 리뷰해 보도록 하겠습니다.

작업물 한 번 보시겠습니다.

이 파츠는 조립하면 거의 안 보이는 부분이라서 아무것도 안하려고 했는데, 너무 심심해서 프라봉 작은 하나 칠해서 붙여주었습니다.

전 원래 안 보이는 곳은 대충하자는 주의인데, 이번에는 조금 신경썼습니다.ㅎㅎ

프레임 부분은 저는 보통 메탈릭으로 칠하는데, DSPIAE 무세척 에어브러쉬는 아직 메탈릭 계열 도료가 안 나와서(근데, 2월중에 나온다네요~~) 가지고 있던 TAMIYA 스프레이도 칠했습니다.

가슴부분의 뿔은 가장 자리에 조금만 빨간색으로 포인트를 주었습니다.

가슴부분 파츠중에 하나인데요, 원래는 전부 흰색인데, 너무 밋밋해서 블루 계열중에 찐한 것으로 칠했습니다.

윗쪽에 작은 디테일업 파츠 하나 붙이고, 양옆에 조그만하게 빨간색 포인트 주었습니다.

어깨쪽 파츠도 블루계열도 칠하고, 디테일업 파츠 몇개 붙였습니다.

이 파츠도 가슴쪽 파츠인데, 마스킹 테이프 붙이는 부분만 흰색으로 놔두고 나머지는 블루.

근데, 저 마스킹이 진짜 까다로웠습니다. 너무 작은 면적이라서 힘들더군요.ㅎㅎ

어깨 날개쪽 파츠인데, 프라판 잘라 붙여서 보강해주고, 아주 미세하게 색분할 했는데, 너무 어두워서 보이지가 않네요.

아쉽네요

앞으로 도색 작업은 쭉쭉~ 진행할 예정이니 많이 지켜봐주세요.

감사합니다 !!

Kinematic Calibration

MoonLight314 — Tue, 30 Jun 2026 15:53:46 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

제가 최근에 가지고 놀고 있는 장난감이 하나 있는데, 광고는 아니고 아래 Link에서 확인할 수 있는 6축 로봇팔입니다.

https://www.pybrain.ai/products/so-arm101

이것 저것 기술을 적용해 보면서 가지고 놀고 있는데, 로봇팔에는 손가락이 달려있는데, 손가락으로 특정 위치에 있는 물건을 집을 수 있도록 할려고 하고 있습니다.

막상 알아보니 6개의 모터를 움직여서 임의의 위치로 정확하게 가져가는 작업 자체가 절대 쉬운 과정이 아니더군요.

이번 Post에서는 물리적인 로봇팔의 실제 구조를 수학적으로 모델링하는 기법인 'Kinematic Calibration'에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

1. Kinematic Calibration

1. Introduction

이상적인 로봇 모델은 이론적인 설계 매개변수를 기반으로 하지만, 실제 제조 및 조립 과정에서는 필연적으로 기하학적 오차(geometric discrepancies)가 발생합니다.

링크 길이의 미세한 차이, 조인트 축의 정렬 불량 등이 이에 해당하죠.

기구학적 교정(Kinematic Calibration )은 이러한 실제 로봇과 모델 간의 구조적 오차를 식별하고 보정하여, Inverse Kinematic(역기구학 모델)의 정확도를 높이는 것을 목표로 합니다.

※ Forward Kinematics(정기구학, FK)

각 관절의 현재 각도를 알 때, 로봇 끝단의 현재 위치와 방향을 계산하는 과정.
즉, 상위 관절부터 순서대로 각도를 조절해 끝점(End Effector)의 위치를 결정하는 방식.
구체적으로, 모터 각도(Step)를 넣으면 손 끝 위치(x, y, z)가 나오는 계산식이며, 항상 하나의 유일한 해를 가집니다.

※ Inverse Kinematics(역기구학, IK)

목표 지점(Target)을 먼저 정하면 관절들의 각도가 역으로 계산되는 방식.
예를 들어, "손을 사과 위치에 둔다."라고 하면 우리 뇌가 자동으로 손의 위치에 맞춰 팔꿈치와 어깨의 각도를 계산하는 것과 동일.
특정 위치에 손을 위치시키는 각도와 길이는 다양할 수 있으므로, Inverse Kinematics은 여러 개의 해가 존재할 수 있습니다.
목표 위치(x, y, z)를 넣으면 모터 각도(Step)가 계산되는 방식.

2. 방법

다음과 같은 순서로 Kinematic Calibration를 진행합니다.

1) 데이터 측정

레이저 트래커, 3D 스캐너, 또는 기타 정밀 측정 시스템과 같은 외부 측정 장비를 사용하여 로봇의 여러 구성(자세)에서의 실제 엔드 이펙터 위치 및 방향 데이터를 수집.

2) 모델링

수집된 실측 데이터와 로봇의 공칭(이론적) 매개변수로부터 계산된 위치 사이의 오차를 기반으로, 실제 기구학적 매개변수를 추정하는 오차 모델을 만듭니다.

실제 기구학적 모델은 Forward Kinematics을 사용합니다.

3) 최적화

오차 모델을 최소화하는 방식(이번 Project에서는 최소자승법(Least Squares))으로 로봇의 실제 기구학적 매개변수(예: Denavit-Hartenberg(DH) 매개변수, 이번 Project에서는 1~4번 Motor의 Step수와 팔 길이의 오차, 총 7개의 Parameter)를 결정하도록 합니다..

최적화 순서

① 예측 (Forward Path)

현재 가진 임의의 팔 길이(a2, a3…)와 오프셋(o2, o3…) 값을 기구학 식( cos ,sin 조합)에 넣어 예측 좌표(x′, y′, z′ )를 구합니다.

② 잔차(Residual) 계산

실제 측정된 좌표와 예측 좌표의 차이(r = Pmeas - Pcalc)를 구한다.

③ 야코비안(Jacobian) 계산

"팔 길이를 1mm 늘리면 좌표가 어디로 얼마나 변할까?"라는 민감도를 모든 파라미터에 대해 계산.

④ 업데이트 방향 결정

오차를 줄이기 위해 각 파라미터를 어느 방향으로, 얼마나 수정해야 할지 결정.

⑤ 위 과정을 Train 시작시 설정한 조건을 만족할 때까지 반복

이 방식은 "수학적인 우아함보다는 컴퓨터의 무식한 힘(Computing Power)을 빌리는 방식"에 가깝습니다.

공학에서는 이를 '수치해석적 방법(Numerical Method)'이라고 부르는데, 사실상 "계산기 성능이 좋으니까 우리가 고생하지 말고

컴퓨터 시키자"는 철학입니다.

4) 보정된 모델 적용

이렇게 최적화된 매개변수를 로봇 컨트롤러의 역기구학 모델에 적용하여, 로봇이 보다 정확한 움직임을 수행할 수 있도록 한다.

3. Multi Variable Input / Multi Variable Output ML과의 차이점

딥러닝이 수만 번의 작은 보폭(Learning Rate)으로 Global Minimum을 찾는다면, 이 방식은 함수의 모양(기하학적 구조)을 이미 알고 있기 때문에 훨씬 더 크고 정확한 보폭으로 최적의 파라미터에 빠르게 도달.

1) 일반적인 ML (딥러닝)

로봇이 어떻게 생겼는지 모르기 때문에 수만 개의 파라미터(Weight)를 이용해 "이런 입력엔 이런 출력이 나오더라"는 통계적

관계를 바닥부터 학습합니다. 마치 눈 가리고 코끼리를 만져서 형체를 알아내는 것과 비슷하죠.

"이유는 모르겠지만 이 Step일 땐 대충 이 좌표더라"라고 통계적으로 맞추는 것.

2) Kinematic Calibration

"이 로봇의 2번 팔은 정확히 112.5mm니까, 어디를 찔러도 이 공식대로 움직일 거야"라고 물리적 실체를 이미 파악하고 있죠.

이미 로봇이 cos,sin 법칙을 따르는 강체(Rigid Body)들의 조합이라는 것을 알고 있습니다.

즉, 전체적인 "함수의 모양"은 이미 알고 있고, 그 안에 들어갈 상수(팔 길이, 오프셋) 몇 개만 모르는 상태.

즉, "로봇이라는 특수 상황이라서 답을 구하기 더 쉬운 환경“이라는 의미입니다.

이를 전문 용어로 "Inductive Bias(귀납적 편향)가 매우 강력하다"고 표현합니다.

이런 이유로, ML은 로봇의 모든 각도 조합을 다 가르쳐야 하지만, IK 모델은 물리 법칙을 이미 알기 때문에 몇 개의 지점만 측정해도 나머지 영역의 움직임을 완벽하게 예측할 수 있습니다.

2. Find Parameters

앞에서 말씀드린 최적화 순서에 대해서 각 항목에서 어떤 계산을 해서 Parameter들을 찾는지 알아보도록 하겠습니다.

1. 예측 (Forward Path)

1) 최초의 FK Model 설정

최초의 FK Model은 학습으로 만드는 것이 아니라, 로봇의 설계도를 바탕으로 수학자가 미리 정의하거나 실제 측정한 값을

바탕으로 만듭니다.

이번 Project에서는 기하학적 구조 정의를 실제 측정한 값을 바탕으로 최초의 FK Model을 만들었습니다.

로봇이 1번 모터는 좌우(Yaw)로, 2, 3, 4번은 위아래(Pitch)로 움직인다는 물리적 구조를 보고 sin,cos 공식을 이용하여 미리

짜 놓은 것입니다.

2) 초기값(Initial Guess)

코드의 x_0 배열([d1 , a2 , a3 , a4 , o2 , o3 , o4])에 들어있는 값들(`d1=0.12, a2=0.11` 등)이 바로 "설계상 이 정도 길이다"라고

넣어준 최초의 예측치입니다.

3) x0 7개 값들의 의미

d1 : "(Base Height): 로봇 바닥(지면)에서 첫 번째 관절(회전축)까지의 수직 높이."
a2 , a3 , a4 : (Link Lengths): 각 관절 사이의 실제 팔 길이.
- a2 : 2번 관절과 3번 관절 사이 거리
- a3 : 3번 관절과 4번 관절 사이 거리
- a4 : 4번 관절에서 최종 손끝(End Effector)까지의 거리
o2 , o3 , o4 : (Angle Offsets) : 모터의 0점 오차. 소프트웨어적으로 "0도"라고 명령했을 때, 실제 조립 상태나 기어 맞물림 때문에 발생하는 미세한 각도 편차를 의미.

이 값들을 바탕으로 실제 로봇의 기하학적 구조를 함수로 나타낸 후에 최적화를 수행합니다.

4) 측정치(d1 , a2 , a3 , a4)는 물리적으로 정해진 상수인데, Train이 필요한 이유

측정 오차로 인해 이는 정확하게 로봇팔 구조를 표현하지 못하기 때문에 철저히 측정 Data로부터 Model의 물리적 구조를

학습합니다.

실제 로봇팔은 아래 그림과 같이 구성되어 있습니다.

2. 잔차(Residual, 오차) 계산

1) least_squares() 함수

Python의 SciPy Package에는 Least_squares() 함수가 있는데, 이 함수를 이용해서 최적화를 수행합니다.

Least_squares()는 오차를 계산하는 함수(residuals())와 초기값, 그리고 기타 train 관련 parameters를 받아서 오차를 최소화하는 IK Model Parameter(7개)를 찾는 역할을 합니다.

residuals()에서 FK Model의 예상치와 실제 측정치(CSV에서 읽은 x,y,z값)의 차이를 모읍니다.

제가 측정한 전체 측정 data shape이 189 x 7이고, 7개 중에 앞의 4개는 step, 뒤의 3개는 해당 step에서의 x,y,z값으로 구성되어 있습니다.

2) residual() 함수

3개의 Parameter를 받는다.

- 로봇팔의 구조를 나타내는 7개의 FK Model Parameter([d1 , a2 , a3 , a4 , o2 , o3 , o4])
- Train Data중에서 4개 Motor의 Step수([q1, q2, q3, q4])
- Train Data중에서 4개 Motor의 Step수일 때 실제 위치( x, y, z )

3) FK Model에 7개의 FK Model Parameter와 4개 Motor의 Step수를 넘겨서, 현재 FK Model Parameter로 4개 Motor의 Step수 만큼 움직이면 위치가 어떻게 나오는지 계산하여 return합니다.

4) Train Data 1개의 Row당 x,y,z 각각 오차를 계산, 즉 1개의 측정 자세 당 3개의 오차값 생성됩니다.

5) 총 189개의 row가 있고, 1개의 row당 3개의 오차값이 생기므로, r(오차 Vector) = 567개

3. Jacobian(야코비안) 계산

1) 야코비안(Jacobian) 행렬(J)

Jacobian 행렬은 한마디로 "민감도 지도"라고 말할 수 있습니다.

"어떤 파라미터를 건드렸을 때, 결과값이 얼마나 민감하게 변하는가?"를 나타내는 행렬입니다.

단순히 a2 하나만 보는 게 아니라, 모든 파라미터([d1 , a2 , a3 , a4 , o2 , o3 , o4])가 x, y, z 좌표에 미치는 영향을 하나의 거대한 표(행렬)로 만듭니다.

이 행렬의 전체를 보면 "어떤 파라미터 조합을 건드려야 오차가 가장 빨리 사라지는가"에 대한 정보를 가지고 있는 거죠.

2) Parameter 상호간 영향 분산 방법 - "서로에게 미치는 영향"은 어떻게 해결하나?

"파라미터끼리의 종속성" 문제는 least_squares() 내부에서 JT J (Jacobian의 전치 행렬과 원래 행렬의 곱)라는 연산을 통해 해결합니다.

이 연산을 거치면 '파라미터 간의 상관관계'가 수치화됩니다.

예를 들어, "팔 길이 a2를 늘리는 것과 오프셋 o2를 조정하는 것이 서로 비슷한 효과를 낸다”라는 정보가 이 행렬 안에 포함되어 있습니다.

알고리즘은 이를 보고 "둘이 비슷하니까 한쪽만 너무 많이 바꾸지 말고, 적절히 나눠서 수정하자"라고 판단합니다.

즉, 서로 방해하지 않게 '교통정리'를 해줍니다.

3) Jacobian 행렬(J) 계산 방법

Jacobian 행렬(J) 은 least_squares() 함수에서 계산하며, residual()함수를 이용하여 Jacobian 행렬(J)를 만듭니다.

① 초기 필요값

기본 Param 7개 [d1 , a2 , a3 , a4 , o2 , o3 , o4]

Train Data 189개

ε = 0.00000001 ( 아주 작은 값 )

② 최초 오차 계산

기본 Param으로 189개의 오차 계산. 결과로 오차값 567개 ( Basic_error )

③ 기본 Param 7개중, d1에 ε을 더해서 새로운 오차 계산

[d1 +ϵ, a2 , a3 , a4 , o2 , o3 , o4]

이 계산의 결과로 오차값 567개 ( New_error )를 얻고, 이 오차값은 d1이 각 오차에 얼마나 영향을 주느냐의 정보가

담겨있습니다.

④ 변화량 계산

( New_error – Basic_error) / ε

이 값이 d1의 영향력을 나타내고, J의 첫번째 Column이 됩니다.

⑤ 위와 같은 과정을 7개 Param에 각각 수행하고, 차례대로 J의 Column으로 추가합니다.

최종적으로 567 x 7의 Jacobian 행렬을 얻을 수 있습니다.

그림으로 나태내면 아래와 같다고 볼 수 있겠죠.

4. 업데이트 방향 결정

7개의 Parameter([d1 , a2 , a3 , a4 , o2 , o3 , o4])를 얼마나 조절할( ) 지 결정하는 과정입니다.

아래 수식으로 결정합니다.

Δx≈(JT J)-1 JT r

여기에 언급되는 값들의 의미와 Shape을 정리한 것이니 참고하시면 좋겠죠

Δx≈(JT J)-1 JT r

1) JT r

Parameter 7개, 각각의 영향력(J, Jacobian 행렬)을 실체 오차와 곱해서 모두 더한 값.

$J^Tr=\sum _{i=1}^{567}\left(J_i\times r_i\right)$JTr=567∑i=1(Ji×ri)

이 결과의 의미는 "각 파라미터, 너의 영향력이 주는 오차의 합계가 이 정도이니 너를 이 방향으로 고치라는 압력(Force)이 이만큼 강하게 들어왔어.“라는 의미입니다.

Δx≈(JT J)-1 JT r

2) JT J

헤시안 근사 (Hessian)

각 칸의 값은 두 파라미터의 '영향력 벡터'를 내적(Dot Product)한 값이기 때문에 각 파라미터간의 상관관계를 얻을 수 있습니다.

Vector연산에서 내적(Dot Product)의 의미가 두 벡터가 얼마나 같은 방향을 가리키는가(유사도)입니다.

즉, JT J 행렬은 "모든 파라미터 쌍(Pair)끼리 서로 얼마나 비슷한 짓을 하고 있는지"를 수치화한 상관관계 지도(Correlation Map)가 되는 것이다.

연산의 모양은 행렬곱이지만, 결과 행렬의 각 값들의 성격은 두 Vector의 내적의 성격을 띄고 있다.

J의 Shape이 아래와 같을 때, JT J 연산은 다음과 같이 진행됩니다.

이제 행렬 곱을 수행합니다. 행렬 곱셈의 규칙은 "앞 행렬의 행(Row)과 뒤 행렬의 열(Column)을 순서대로 곱해서 더한다“ 입니다.

벡터의 내적(Dot Product)의 정의와 완벽하게 일치합니다.

즉, ＂행렬 곱을 했더니 그 결과물들이 전부 내적 값이더라＂라는 거죠.

3) JT J의 의미

이 연산의 결과는 (7x7) Shape의 상관관계 지도(Correlation Map)이고, 각 Parameter가 다른 Parameter와 얼마나 서로 연관되어 있는지 나타냅니다.

4) Δx 구하기

위에 나온 수식을 조금 정리하면,

• Δx≈(JT J)-1 JT r

• (JT J)Δx ≈ JT r

위 수식에서 우리가 알고싶은 것은 얼마나 Parameter를 움직여야 하는지(Δx)입니다.

위 수식의 Parameter간의 상관관계를 고려(JT J )하여서 얼마만큼 움직(Δx )여야 각 파라미터가 영향을 주는 오차(JT r )만큼 움직일까를 찾는다는 의미죠.

JT J의 역행렬을 양변에 곱해서 Δx 만 좌변에 남깁니다.

5. 반복

Δx 를 구한 후 이 값을 이용해서 새로운 x0를 만들고, residual() 함수를 다시 호출하기를 반복하여 오차가 설정한 범위내에 들어오거나 횟수 제한만큼 반복합니다.

트론: 아레스(Tron: Ares) - 빚좋은 개살구...

MoonLight314 — Tue, 30 Jun 2026 15:20:41 +0900

안녕하세요, MoonLight입니다.

제가 아주 어렸을 때, 당시에는 CG라는 개념도 없을 때 세상을 놀라게 했던 《트론》이라는 영화가 있었습니다.

아마 지나가다가 한 번은 봤을법한 바이크 전투 장면이 대단했었죠.

트론(1982) - Trailer

https://www.youtube.com/watch?v=hMT8tRrEMC4

제프 브리지스(Jeff Bridges)라는 캐릭터가 '그리드(The Grid)' 속으로 빨려 들어갔을 때, 우리 모두는 스크린 속 네온 불빛에 매료되었었죠.

2010년에는 《트론: 새로운 시작》이 트렌디한 다프트 펑크(Daft Punk)의 음악과 함께 우리를 다시 그리드로 초대했습니다.

그리고 올해에는 시리즈의 최신작 《트론: 아레스》가 나왔는데요, 과연 과거 영광이 재현될지 어떨지 알아보겠습니다.

1. 기본 정보

제목 : 트론: 아레스 (Tron: Ares)
개봉일 : 2025년 10월 10일 (미국 기준)
감독 : 조아킴 뢰닝 (Joachim Rønning)
장르 : SF, 액션, 모험
주연
- 자레드 레토 (Jared Leto)
- 그레타 리 (Greta Lee)
- 에반 피터스 (Evan Peters)
- 질리언 앤더슨 (Gillian Anderson)
러닝타임 : 약 119분

감독은 《캐리비안의 해적: 죽은 자는 말이 없다》와 《말레피센트 2》를 연출한 조아킴 뢰닝이라는 감독인데요, 두 영화를 잘 생각해 보면 색감이 강렬하다는 느낌이 좀 나네요.

이 시리즈의 특징인 바이크 질주씬을 잘 뽑아줄 것 같은 느낌적인 느낌도 듭니다.

주연으로는 독특한 캐릭터 해석으로 유명한 자레드 레토가 아레스(Ares) 역을 맡았는데, 이 배우는 조커때부터 살짝씩 불운(?)하다는 느낌이 나는 배우이기도 합니다.

배역운이 없다고 해야할까요..ㅎㅎ

2. 줄거리(스포포함)

2010년 "트론: 새로운 시작"에서부터 수십년이 지난 시점에서 영화는 시작됩니다.

이야기는 ENCOM의 CEO 이브 킴이 디지털 영역인 그리드(Grid)에 남겨진 창립자 케빈 플린의 비밀 기술인 “영속 코드(Permanence Code)”를 찾아 나서는 것으로 시작합니다.

이 "영속 코드"라는 것이 워냐하면, 이 시대에는 디지털 코드가 현실세계에서도 존재할 수 있게 됩니다.

이게 마치 3D 프린터처럼 디지털 세계의 존재들을 현실세계에 프린트(?)해서 실제처럼 만들어냅니다.

3D 프린트해서 현실세계로 불러냅니다~

그런데, 이렇게 프린트된 디지털 코드들은 29분이라는 수명이 존재합니다.

( 왜 하필 29분인지는 정확하게는 모르겠네요. 이전 시리즈에 이와 관련된 뭔가가 나오는지 기억이 잘...)

29분이 지나면 이렇게 부서져 버립니다~

이 코드는 디지털 존재가 현실 세계에서 제한시간 없이 존재할 수 있도록 해주는 코드입니다.

이 코드를 얻는 자가 이 시대의 기술 패권을 쥐게 되는 것이죠.

반면, 그리드 기술 경쟁에서 밀려난 딜린저 시스템즈의 후계자 줄리안 딜린저는 초정밀 프로그램인 자레드 레토가 연기한 아레스(Ares)를 세상에 선보입니다.

그는 아레스를 병기화·상품화하기 위해 현실 세계로 전송합니다.

아레스는 디지털 세계의 마스터 컨트롤 프로그램(MCP)로서 처음에는 명령에만 복종하는 존재였지만, 현실 세계로 나와 인간과 마주하면서 아레스는 자신의 존재 의의와 감정, 그리고 자기 운명을 고민하기 시작합니다.

인간의 감정을 학습중인 아레스

감정이 생겨버린 프로그램

그는 단지 명령을 수행하는 존재가 아닌, 인간과 비슷한 감정을 갖게 되면서 스스로의 길을 찾기 위한 갈등을 겪습니다.

이브 킴이 예전 케빈 플린이 남긴 영속 코드를 드디어 찾아서 회사로 복귀하는데 딜린저가 아레스에게 이브 킴을 공격해 영속 코드를 뺏어오라고 지시합니다.

하지만, 이브 킴에게 감정적 동요를 겪은 아레스는 이를 어기고 이브 킴을 돕게 되죠.

이 과정에서 라이트 사이클을 타고 펼쳐지는 격렬한 추격전과 첨단 기술 대결이 벌어지는데, 시각적 즐거움이 엄청납니다.ㅎㅎ

와우~

결국 아레스는 자신이 처음 주어진 목적과는 다른 방향으로 나아가면서, 현실 세계에서의 자아를 받아들이고 인간과 협력하는 삶을 선택합니다.

이브 킴과의 여정은 결국 기술이 단순한 도구가 아니라, 어떤 방향으로 쓰이느냐에 따라 인류의 미래를 바꿀 수 있음을 보여 주면서 영화가 끝납니다.

그런데, 마지막에 회사가 망하면서 딜린저가 그리드 속으로 도망을 가는 장면을 보여주는데, 이게 아마 다음 시리즈를 염두에 두고 남긴 떡밥인 것 같은데 다음 시리즈가 나올지는 조금 의문이네요.

3. 감상평

영화 보는 내내 뭔가 조금 애매하다라는 느낌을 지울 수가 없었습니다.

인공지능 프로그램이 인간의 감정을 학습하고 자기를 만든 창조주와 동료를 배신하고 인간의 편에서 싸운다는 설정 자체는 흥미롭지만, 동시에 어디서 본 듯한 진부한 클리셰라는 것은 확실한 것 같습니다.

이미 《터미네이터》의 '스카이넷', 《매트릭스》의 '에이전트 스미스', 그리고 수많은 SF 작품에서 다뤄진 '피조물의 창조주에 대한 반역'이라는 주제를 다루고 있기 때문에 "또야?"라는 느낌을 지울수가 없습니다.

근데, 아레스는 조금 더 인간적인 감정이 훨씬 더 잘 학습하는 것 같았습니다.

'사랑'이나 '자유 의지' 같은 고차원적 감정을 이해하고, 딜린저를 배신하는 이유가 자신을 소모품이라고 생각하기 때문이라는 점은 좀 놀라웠습니다.

그래도 비주얼만큼은 압도적입니다.

1편의 파격적인 바이크 전투씬을 현대적 감각으로 잘 살린 것 같다는 점은 인정해야 할 것 같네요.

특히 아레스와 사이퍼가 좁은 디지털 협곡을 가르며 펼치는 '라이트 사이클' 시퀀스는 숨 막힐 정도로 화려합니다.

빛과 어둠, 그리고 네온 컬러의 대비는 그야말로 트론 시리즈의 정체성을 완벽하게 시각적으로 표현한 것 같았습니다.

시가지 전투 장면은 정말 화려합니다~!

결론적으로는 저는 때깔만 좋은 속빈 강정이라는 평가를 내리고 싶네요.

화려한 외피 속에 담긴 이야기는 너무나도 익숙합니다.

비주얼의 혁신에 비해 서사의 깊이는 전작들에서 크게 나아가지 못한 것 같았습니다.

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1. 영화 기본 정보

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6. 타 언어와의 차이

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3.1. Random Rotation (데이터 균일화)

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