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비트코인 반감기란? Bitcoin Halving

비트코인 반감기는 새로 채굴되는 비트코인의 보상이 절반으로 줄어드는 현상을 말한다. 이는 비트코인의 창시자인 사토시 나카모토가 네트워크의 통화 인플레이션을 통제하기 위해 설계한 메커니즘의 일부인데. 반감기는 약 4년마다 혹은 21만 블록이 채굴될 때마다 발생한다.

그렇다면 왜 이런 반감기가 생겨야 하는 것일까?

반감기의 주된 목적은 비트코인의 발행량을 제한하여 희소성을 유지하는 데에 있다. 장기적으로 가격 안정성과 가치 인상에 기여할 수 있기 때문이다.

지난 반감기 일정과 비트코인 가격 변동

2012년 11월 비트코인은 첫 반감기를 가졌다. 당시 채굴 보상은 하루 생성 비트코인의 수가 50BTC에서 25 BTC로 줄어들었는데. 이때에 비트코인의 가격에 상당한 변동이 생겼다. 반감기 직후 몇 달 안에 비트코인 가격이 점차 상승하였다.

두 번째 반감기는 2016년 7월에 발생했다. 이때 25 BTC에서 12.5 BTC로 채굴 보상이 감소했는데. 이후인 2017년 비트코인은 역대 최고가를 경신하며 약 20,000 USD까지 상승했다. 

세 번째 반감기는 2020년 5월에 일어났고 보상은 다시 절반으로 준 6.25 BTC가 되었다. 2021년 초에는 비트코인의 가격이 6만 달러를 넘어섰으며 장기적 가격 상승에 반감기가 크게 영향을 줬다는 걸 알 수 있다.

2024 반감기 전망

2025년 8월에는 최고 $179,000에 도달 할 수있다.
by CoinCodex

다음 비트코인 반감기는 2024년도 중반(4월~5월)으로 예상되는데. 이때 채굴 보상은 6.25BTC의 절반인 3.125 BTC로 예상된다. 스폿 비트코인 ETF의 승인과 반감기가 촉매가 되어 비트코인의 올해 전망은 약 8~10만 달러까지 오를 것으로 예상된다고 월스트리트의 전문가들이 입을 모아 말하고 있다. 반감기 이후에 가격 상승이 일반적이었으며 또 투자자들이 반감기를 전후로 비트코인을 대량 구매하는 경향이 있기 때문이다.

본 글에 담긴 내용은 저자의 개인적인 의견에 불과하며, 어떠한 금융 투자 결정에 대한 조언으로 해석되어서는 안 됩니다. 투자는 고유의 위험을 수반하므로, 투자 결정은 전적으로 본인의 책임하에 이루어져야 합니다. 본 글은 정보 제공의 목적으로만 작성되었으며, 이를 토대로 한 투자 결과에 대해 저자나 발행인은 어떠한 책임도 지지 않습니다. 투자 전에는 반드시 전문가의 조언을 구하거나 신중한 검토를 거쳐 주시기 바랍니다.

챗지피티로 ppt를 만들면 과연 쓸만할까?

요즘 계속해서 들리고 있는 청년도약계좌 관련한 ppt를 만들어봤다. 크게 찾아보지 않아도 여러 정보가 이미 많이 있지만 한 군데에 모여있기보다는 중구난방이라 이렇게라도 정리해 보면 어떨까 라는 생각에서 시작했다.

적용하기

이렇게 해서 완성된 ppt는 밋밋한 내용으로 완성되어 있었다. 아무런 input 구체화 없이 작성을 부탁하면 완성도는 굉장히 떨어진다. 

내용이 너무 부실해서. 링크를 주고, 이 내용을 참고해서 다시 내용을 채워달라 부탁했다.

chatGPT에게 준 서민 금융 진흥원 링크.

생각보다 내용이 정확히 채워져 있었는데. 아무래도 표가 없어서 전문성이 낮아 보였고, 디자인의 변화가 있어야 할 것 같았다. 아래 프레젠테이션 템플릿을 스크린 캡처해서 디자인예시로 들어줬다.

이미지를 여러 번 업로드했지만 계속해서 에러가 났는데. 이미지에서 텍스트를 추출하는데 어려움을 겪는 것 같았다.

아래는 에러코드를 복사한 내용인데. 이를 확인해 보면  이미지 안의 언어가 어떤 언어로 쓰였는지, 언어를 세팅하는 부분을 확인 가능하다. 딱히 '한국어 이미지'라는 언급을 하지 않았는데도 이미지 내 텍스트 설정이 되어있는 걸 보면 아무래도 기존의 대화내용을 자체 참고해서 적용한 것으로 보인다.

# Let's try once more to extract text from the newly uploaded image.
img_path_info_new = '/mnt/data/file-I2mqkpYev47cfjtgnBRpEqrR'

# Use pytesseract to extract text from the image.
# Here we are using Korean language as the user seems to be asking for extraction from a Korean image.
try:
    extracted_text_new = pytesseract.image_to_string(Image.open(img_path_info_new), lang='kor')
except Exception as e:
    extracted_text_new = str(e)

extracted_text_new

//이미지에 있는 텍스트를 분석할 때는 그 언어가 무엇으로 되어있는지 알려주면 좋을 것 같다. 내 경우에는 모든 글이 한글로 되어있었는데. 내가 제공한 내용 모두 한국어이고 대화도 한국어로 하고 있어서 자동으로 설정된 것이 아닐까 생각했다.

검은색 배경에 흰색 텍스트로 만들어 달라했는데. 전체 ppt에 적용되지 않고 마지막 두 개의 페이지에만 적용되어 다시 디자인을 손보는 과정에 들어갔다.

이 과정까지 약 5분 정도 걸린 것 같다.

본문과 제목의 폰트 통일, 배경색 등을 마지막으로 손봤고 10분 내로 모든 내용을 하나의 ppt로 완성 가능했다. 표를 만드는데 생각보다 GPT의 시간이 오래 걸렸다. 추천하는 방법은 다른 대화창 혹은 현재의 대화창에서 표로 만들고 싶은 정보를 알려준 뒤 만들어진 표를 (3) 페이지에 넣어달라고 말하는 방식이다. 

그냥 텍스트를 제공하고 표를 만들어 페이지 콘텐츠에 넣어달라 하면 에러는 둘째치고 시간이 꽤 걸린다.

정리하자면

챗지피티 4로 ppt를 만들 때

1. 이미지에 들어있는 텍스트를 변환할 수 있지만, 잘 되지 않기 때문에 비추.

2. 원하는 정보를 담은 링크를 제공한다면 원하는 내용만 쏙쏙 빼서 잘 정리해 준다. 

3. 담고자 하는 내용만 분명하다면 빠른 주제와 목차 제공을 통한 ppt 제작이 가능하다.

4. 텍스트로 내용을 제공해 주면 더 빠르게 양질의 결과를 처리할 수 있다.

5. 챗지피티로 디자인 적용하기에는 어려우니 콘텐츠만 참고하는 걸 추천한다.

자취를 하다 보면 가장 문제가 되는 건 아무래도 나 자신을 간과하고 사둔 채소나 유통기한이 있는 음식들이라고 생각한다.

이럴 때마다 백종원의 유튜브를 보거나 구글링을 해서 잘 안 먹는 채소들을 어떻게 요리해야 하나 하고 걱정했는데. 가끔 활용하고 싶은 재료를 위주로 찾다보면 반대로 집에 없는 재료도 많아서 계속해서 대체 재료를 찾는 수고가 있었다.

이런 수고로움을 덜어주기위해  챗지피티를 통해 있는 재료들로 만들 수 있는 요리 레시피 메이커를 만들어봤다. 이번 레시피 활용에는 챗지피티 4를 사용했다.

적용하기

사용 프롬프트

너는 한식을 잘하는 요리사 김영심이야. 분식, 중식, 한식, 양식도 잘하지만 그중에서 한국인의 입맛에 맞는 음식들을 가장 잘해. 앞으로 내가 재료를 말해줄 텐데. 그 재료만 활용해서 만들 수 있는 음식 레시피를 추천해 줘. 참고로 소금,설탕,간장,고춧가루,마늘,고추장,된장,쌈장,김치는 항상 있는 재료야. 음식레시피를 작성할 때는 재료/음식 만드는 과정과 각 과정에서 넣어야 하는 재료와 재료의 양 그리고 각 단계에서 음식을 만들면서 걸리는 시간들을 정확이 기재해 줘. 만약 내가 뒤늦게 넣을 재료를 알려주면 그중에서 추천/비추천하는 재료를 알려주고, 그 재료들 중에 몇 개를 내가 선택하면, 전체 레시피를 다시 업데이트해 줘. 보기 쉽고 간결하게 작성하는 걸 잊지 마.

닭다리와 양배추로 할 수 있는 한국 음식 중에 닭볶음을 추천받았다.

원래 있는 기본 재료와 양배추, 닭다리만 재료로 활용해서 레시피를 제공해 줬다.

다음으로 프롬프트에 쓴 추가 재료에 관련된 내용이 잘 적용되었나 확인해 봤다.

감자와 당면을 재료로 추가해 달라 부탁했는데.

기존 5분이 걸렸던 양배추 조리시간이 5분 더 증가했고, 이때 당면을 함께 넣는 걸 조리 과정으로 넣어줬다. 감자가 비교적 늦게 익기 때문에 이걸 유의해서 양배추와 당면 추가 직전 10분 정도 함께 끓이라는 조언도 추가되었다.

적용하기 2

한식을 제일 잘하는 요리로 설정했지만, 토마토소스 같은 재료를 활용할 수 있을까 싶어 재료를 바꿔 넣어봤다.

한국식 소고기 토마토 스크램블을 추천해 줬다. 

위와 마찬가지로 기존 재료와 주어진 재료만을 활용하여 레시피를 만들어줬고 조리과정이 간결하게 정리되어 나왔다.

적용하기 3

그러면 재료 없이 기본재료만으로도 만들어낼 수 있을까?

코리안 소울푸드 김치찌개 레시피를 만들어 달라 부탁해봤다.

기본재료만을 이용해서 레시피를 만들어줬다. 물론 이 정도 레시피는 자취 N년차라면 눈감고도 할 수 있겠지만. 집마다 항상 있는 기본 재료가 다르기 때문에, 이점을 잘만 이용한다면 배달음식을 줄이기라던가 지출을 줄이는데 많은 도움이 될 거 같다.

클로드와 코파일럿은 무료 버전으로도 사진을 첨부하는 기능을 지원한다. chatGPT의 경우에는 유료버전부터 지원되기 때문에 chatGPT 4가 있어야 사진 첨부를 통해 제품확인이 가능하다.

세 가지를 모두 다 이용해 본 뒤에 정확도로 따져보면

Claude>  chat GPT >= Copilot

적용하기

테스트 하고자한 제품은 Loftie Clock으로 독특하게 생긴 디지털 알람 시계를 예시로 하고자 했다.

 다른 내용은 보이지 않게 이미지를 크롭한뒤  이미지를 각 생성형 인공지능에 첨부하고 브랜드와 상품 설명을 물어봤다.

챗 지피티

chatGPT가 추천한 제품 

챗지피티는 위 제품의 브랜드를 샤오미의 Mi 스마트 클락으로 인지했다. 게다가 위 사진에 있는 Loftie 시계가 지원하지 않는 기능에 대한 설명을 주구장창 늘어놨다.

코파일럿

코파일럿이 챗지피티와 달랐던 점은 계속해서 브랜드나 상품에 대한 더 상세한 내용을 물어본다는 것이다. 비슷한 제품을 예로 들어줬던 챗지피티와는 다르게 섣불리 대답을 내놓지 않는게 사진으로 제품을 찾는데에는 젬병이라는 느낌이 들었다.

클로드

클로드는 이미지를 확인하자마자 Loftie의 알람시계인걸 인지했고 상품에 대해 정확한 설명을 제시했다. 다만 클로드 무료 모델에서는 사진 첨부에 리밋이 있기 때문에 3~4개 정도의 이미지에 대한 질문만 가능했다.

적용하기 2

위의 이미지에 있는 알람시계를 이미지로 첨부, 브랜드와 상품 설명을 부탁했을때 좀더 세개의 ai에서 모두 비슷한 답변을 내놓았다. 무엇보다 'Westclox'라는 브랜드 이름이 상품에 함께 써있을때 더 상품에 대한 인식과 답변이 더 정확했던 것 같다.

#140자 #위트 #트위터 #X

꾸준히 사랑받고 있는 소셜미디어 플랫폼 트위터가 Grok AI를 도입한다는 소식을 전했다. 사용자가 더 똑똑하게 들리게 하기 위해서라는 이유 아래 일론머스크의 발표가 이어졌는데. 이제는 소통도 AI의 도움을 받는다는 것이 께림찍하게 느껴지기만 하다.

grok 홈페이지 링크

Grok AI는 무엇인가?

Grok은 일론머스크가 설립한 AI 툴로 ChatGPT와 유사한 오픈소스 AI이다.

'은하수를 여행하는 히치하이커를 위한 안내서'에 나오는 마빈을 모델로 삼았다고하는 Grok은 책에 나오는 캐릭터처럼 반항적이고 재치 있는 AI모델이라고 설명되고 있다. 2023년 설립된 인공지능기업 x.ai에서 자연어 처리 모델(NLP)을 베이스로 개발하고 있으며 대화형 AI어시스턴트 기술에 주력하고 있다고 알려져 있다.

Chat GPT와 비교했을때 이해력과 추론능력으로 따지면 GPT 4와 비슷한 성능일 것이라 예측되고 있는데. Grok AI는 텍스트 데이터와 함께 인간의 대화 패턴, 감정 표현등을 포함한 대화 데이터로 트레이닝되고 있다.

프리미엄 멤버십

X의 프리미엄 멤버십을 가지고 있다면, 앞으로 적용될 Grok AI를 통해 게시물을 작성할 수 있게 된다. 정확한 날짜는 특정되지 않았지만 조만간 도입될 것으로 예상된다. 

Grok의 문제

Grok을 사용해 게시물을 작성하는 데에는 아직까지 큰 문제가 있다. 트위터 앱의 특성 자체가 스팸과 봇 문제에 취약하다는 것인데. 이미 봇을 통한 스팸 문제가 만연한 상황에서 Grok AI를 이용한 게시물 작성은 이런 문제를 더 가속화시킬 수 있다. Grok이 이야기를 만들어내고 이를 사실처럼 제시한다면, 또 이글들이 후에 X의 새로운 트렌딩 토픽과 탐색기능으로 홍보된다면. 사실이 아닌 내용이 들불처럼 쉽게 퍼질 수 있다는 문제가 있다. 

다른 잠재적인 문제는 Grok AI 챗봇이 이미 사용자의 트윗 데이터에 대해 훈련되어 있다는 것이다. 만약 사용자가 Grok을 통해 생성한 게시물을 Grok AI가 모델 트레이닝하는 데에 사용한다면, 정확도와 편향성에 대한 문제가 생길 수 있다. 특히 이런 방식은 일종의 자기 강화 루프를 만들어내는데, 모델의 성능을 저하시킬 뿐만 아니라 더 왜곡되고 편향된 내용을 생성할 가능성이 높아지게 한다.

이번에 NVIDIA 주가가 많이 올라서 관련주에 관심이 생겨 copilot을 꺼내봤다. 

경쟁사와 그 주식을 추천해 달라 했더니, AMD, Intel, Qualcomm을 이야기해 줬다. 하지만 퀄컴이 1년 목표 주가로 하락할 것이라 예측되고 있기 때문에 코파일럿에서는 AMD와 Intel 주식을 사는 걸 추천했다.

AMD와 Intel의 주가 상승 가능성을 비교해 줘.

예상 상승률 등을 파악했으니 언제쯤 구매하는 게 좋을지를 물어보기로 했다.

 평균적으로 주식 구매하는 데에 좋은 시기를 추천해 줬는데, AMD와 Intel주식을 언제 사면 좋을지가 궁금했기 때문에 질문을 바꾸어 물어봤다.

AMD는 인공지능 주식의 부스트를 받고 있고, Intel은 새로운 공정 기술이 투자단계에 있다는 사실을 정리해 줬다. 정확히 언제 구매해야 하는지는 본인의 선택이지만, 참고할 수 있는 여러 내용이 있어서 어느 걸 우선순위에 둬야 하는지를 결정하기 훨씬 편했다.

번외로 Nvidia에 크게 영향받는 두 주식이기 때문에. Nvidia에서 중대 발표를 하거나, GTC 같은 곳에 참여해 발표계획이 있다면 시기를 정확히 알려달라 해서 이 시점 직전에 투자를 할 수 있도록 정리해 달라 했다. 예로 Nvidia의 public anouncement는 2024년 2월과 3월 중순/말에 이미 있었고, 이 시기 전후로 주식 가격에 변동이 있었다는 걸 아래처럼 간편히 확인할 수 있었다. 여러 기사나 회사에 관련된 새로운 소식들을 일일이 찾아보는 것보다는 코파일럿을 활용해 보는걸 적극 추천한다.

인공지능으로 노래를 만드는 시대가 도래했다.

기존에 나온 인공지능으로 만든 노래들은 한 번에 AI가 만들어냈다는 느낌을 받는 불완전한 결과물을 냈는데. 이번에 다뤄볼 Udio Beta는 들을만한 좋은 결과물을 낼 수 있었다.

원래는 Suno AI에 관련해서 글을 써보려 했는데. 이번에 나온 Udio Beta가 더 나은 결과물을 렌더링해서 본격적으로 Udio로 작곡하는 법을 소개해보려 한다.

Udio 링크는 아래에

작사는 Copilot

Udio로 곡을 만드는 방법 중에는 작사를 자동으로 만드는 옵션도 있는데. 이 부분은 코파일럿을 이용하고 싶어서 원하는 주제와 내용, 언어를 선택해서 Copilot의 도움을 받았다.

작곡 Udio Beta

Udio를 가입할 때는 구글 로그인을 사용하는 게 가장 쉽고 빠른 방법이고, 이름만 결정해 주면 나머지 내용은 작성할 필요 없다.

무료 버전이더라도 600 크레디트를 주는데. 한번 노래를 생성할 때마다 2 크레디트씩 깎인다. 한 번에 노래가 2개씩 만들어지기 때문에 2 크레디트가 깎이는 것이다.

유일한 단점!

단점이라면 노래를 만들 때 걸리는 시간이 대략 3~7분 정도 걸린다는 것인데. 이 부분은 홈페이지에서도 나와있듯이 이용자가 많이 몰려있어 생성형 ai에 올라온 대기줄이 많기 때문이라 갈수록 나아질 수 있는 부분이라 생각한다.

내가 원하는 노래는 비 오는 날의 도시에 어울리는 사랑에 관련된 노래로, 장르는 J pop, 시티팝으로 태그를 작성했다. 미리 작성해 둔 가사를 넣고 제작버튼을 누르니 33초짜리 클라이맥스 부분이 나왔다.

앞서 말한 것처럼 두 개씩 만들어지기 때문에 더 괜찮은 노래로 계속 리믹스해 가며 트위킹을 했고, 만족할만한 결과가 나와서 'extend'버튼을 사용해 인트로/아웃트로 부분을 추가해 줬다. 이때에도 두 개씩 새로운 음악이 생성되며 원하는 노래를 선택해서 길이를 늘이면 된다. 

그렇게 해서 만들어진 아래의 노래. 확인하려면 링크를 확인하거나 첨부해 둔 mp3를 확인해 보길 바란다.

지금까지 소개한 copilot, chatGPT, Gemini, Claude등 여러 생성형 AI의 장점은 좋은 퀄리티의 답변을 받을 수있다는 것인데. 사용자가 원하는 정보를 빠르게, 또 가장 최근 업데이트 된 내용으로 얻을 수있게 해주지만, 동시에 인터넷에 연결되어 정보가 새어나갈 수있다는 큰 단점이 생기기도 한다. 가장 실용적일 수있는 실무에 이용하기가 어렵다는 것이다. 회사에서 이메일을 작성하거나 NDA가 포함된 민감한 서류를 첨부하여 분석할때는 이런 인공지능을 활용하기 어려운게 현실이다.

그런데 만약 내 컴퓨터에서, 인터넷 연결 없이 인공지능의 도움을 얻을 수있다면? 훨씬 실용적인 방법이 될수 있지 않을까? 오늘은 로컬 컴퓨터에서 인공지능을 사용할 수있는 Ollama를 소개하려 한다.

LLaMA는 Meta(구 페이스북)에서 개발한 차세대 LLM으로 현재는 오픈소스로 무료로 다운로드 하여 사용 가능하다. 윈도우 10 이상의 버전에서만 작동하며 Mac이나 Linux 운영체제를 사용한다면 바로 다운로드를 통해 이용 가능하다. 

LLaMA를 실행하기 위해서는 Ollama 웹사이트(링크는 위에)에서 실행 파일을 인스톨한뒤 커맨드 라인을 입력하면 된다.

터미널을 켜서 아래의 커맨드 라인을 입력하면 바로 실행 가능하다.

ollama run llama2

인터넷 연결이나 멤버십 없이도 나만의 챗지피티, 인공지능을 사용 가능하게 된 것이다. 이렇게 다운로드 하였다면 원하는 질문을 물어보면 된다. 예를 들어 핫초콜릿 레시피를 물어봤는데. 간단한 질문에는 대답을 잘 하지만, 조금 어렵거나 복잡한 질문에는 온라인으로 사용 가능한 인공지능보다 질적으로 많이 떨어진 답변을 받게 된다.

게다가 치명적인 단점이 두가지 있는데.

답변의 신뢰도가 많이 낮다는 점과 영어 이외의 언어로 답변/해석하는 데에는 큰 한계가 있다는 것이다.

예를 들면 핫초콜릿 레시피를 알려달라는 내용을 영어로 작성했을때의 대답과 한국어로 이를 해석해달라 했을때의 결과가 눈에 띄게 차이가 있다는 것이다. 갑자기 러시아어, 일본어, 영어 등을 섞어서 대답하지를 않나 또 번역한 한국어라 하더라도 말도 안되는 단어 선택을 한다는 것이 마치 처음 챗지피티가 나왔을때가 떠올랐다.

이런 문제를 해결하기 위해 Ollama웹사이트에서 라이브러리에 있는 여러 모델을 함께 다운로드하여 사용하는 것을 추천한다. 가장 인기있는 모델로는 Gemma와 Mistral이 있다.