소소한 기록

100일의 거짓말 줄거리와 출연진, 방송시간·티빙 다시보기

jsut — Tue, 13 Oct 2026 01:02:46 +0900

드라마 ‘100일의 거짓말’은 1932년 경성을 배경으로, 밀정이 된 소매치기와 조선총독부 통역관의 위험한 사랑을 그리는 첩보 로맨스입니다.
김유정과 박진영이 중심에 서고, 김현주·이무생·진선규가 서로 다른 목적을 가진 인물로 얽혀요.
시청 전에 알아두면 좋은 줄거리와 인물 관계, 방송시간과 다시보기 정보를 차례로 살펴볼 수 있습니다.

방송시간과 기본정보 소매치기가 밀정이 되는 이야기 출연진과 주요 인물 관계 눈여겨볼 관전 포인트 티빙 다시보기와 시청 팁

100일의 거짓말, 언제 방송하나요?

‘100일의 거짓말’은 2026년 10월 10일 첫 방송을 시작한 tvN 토일드라마입니다.
매주 토요일과 일요일 밤 9시 10분에 방송하며, 10월 13일 기준으로 1·2회가 방영됐어요. tvN 방송시간을 기억해 두면 주말에 챙겨보기 편합니다.

항목	내용
장르·배경	1932년 경성을 배경으로 한 시대극·첩보 로맨스
첫 방송	2026년 10월 10일
채널·방송시간	tvN, 매주 토·일 밤 9시 10분
몇 부작	16부작
제작진	연출 유인식·김윤진, 극본 류보리
주요 출연진	김유정, 박진영, 김현주, 이무생, 진선규
다시보기	티빙 100일의 거짓말

전체 이야기는 16부작으로 이어지지만, 제목의 ‘100일’은 방송 기간이 아니라 인물들이 겪는 첩보 이야기의 시간입니다.
주말마다 두 회씩 따라가며 잠입 작전과 인물들의 관계 변화를 함께 보는 구성이에요.

소매치기가 조선총독부에 잠입한다면

이야기의 중심에는 경성 최고의 소매치기 이가경이 있습니다.
미국으로 떠나기 위해 돈을 모으던 가경은 항일단체 구국단과의 거래를 계기로 밀정이 되고, 조선총독부 통역생으로 신분을 숨긴 채 들어갑니다. 이가경의 잠입과 통역관의 만남이 첩보와 로맨스를 연결하는 출발점이에요.

그곳에서 마주하는 인물은 조선총독부의 신임 통역관 김태웅입니다.
태웅은 일본 이름 사토 히데오로도 불리며, 정무총감 사토 신이치의 양자라는 위치에 있어요.

가경에게 총독부는 정체를 들키지 않고 임무를 수행해야 하는 공간입니다.
그 안에서 만난 태웅과 가까워질수록 마음을 내어주는 일에도 위험이 따라붙어요. 서로에게 끌리는 감정과 숨겨야 하는 신분이 같은 관계 안에 놓인다는 점이 이 작품의 핵심입니다.

기억해 둘 설정은 하나예요. 이가경은 통역생으로 위장한 밀정이고, 김태웅은 총독부 통역관이자 정무총감의 양자입니다. 두 사람이 가까워지는 일 자체가 첩보 이야기의 긴장과 맞닿아 있습니다.

출연진과 주요 인물 관계

처음에는 가경과 태웅의 관계부터 잡아두면 이야기에 들어가기 편해요.
여기에 구국단 인물들과 총독부 권력자가 어떻게 연결되는지 더하면, 각자의 말과 행동을 이해할 실마리가 생깁니다.

김유정 — 이가경

김유정이 연기하는 이가경은 소매치기로 살아가다가 밀정이라는 위험한 역할을 맡는 인물입니다.
자신의 미래를 위해 돈을 모으던 사람이 독립운동을 위한 잠입 작전에 들어간다는 변화가 중요해요.

박진영 — 김태웅, 사토 히데오

박진영이 맡은 김태웅은 영어·일본어·조선어에 능통한 엘리트 통역관입니다.
정무총감의 양자이면서 가경과 로맨스로 얽히는 인물이니, 두 이름과 가족 관계를 함께 기억해 두면 좋아요.

김현주·이무생·진선규 — 구국단과 총독부

가경과 태웅 주변에는 복수와 독립, 권력이라는 서로 다른 목적을 가진 인물들이 있습니다.
유소란·유필립·사토 신이치의 관계도 두 주인공의 로맨스와 함께 눈여겨볼 부분이에요.

유소란 (김현주): 구국단에서 총을 드는 인물이에요. 이 인물을 움직이는 건 개인적인 복수입니다.
유필립 (이무생): 겉으로는 경성에 머무는 미국 언로사 기자지만, 뒤로는 구국단과 이어져 있는 조선계 미국인입니다.
사토 신이치 (진선규): 새로 부임한 정무총감이자 김태웅을 양자로 들인 인물이에요. 총독부 쪽 권력의 중심에 있습니다.

이 세 사람은 구국단과 총독부의 대립을 개인적인 인연과 연결합니다.
누가 어느 편에 있는지뿐 아니라, 상대를 향해 어떤 감정을 품고 있는지도 함께 보면 관계가 더 또렷해져요.

눈여겨볼 관전 포인트

말을 옮기는 자리에서 벌어지는 첩보

주인공들이 통역생과 통역관이라는 점이 흥미롭습니다.
말을 이해하고 전달하는 일을 맡으면서, 자신의 정체와 목적은 감춰야 하니까요. 대화를 볼 때도 누가 무엇을 알고 있는지 생각하면 첩보 설정의 재미를 느끼기 좋아요.

호감과 의심이 함께 놓이는 로맨스

가경과 태웅은 총독부라는 공간에서 서로를 마주합니다.
가까워지고 싶은 마음이 생겨도 자신의 사정을 모두 털어놓기 어려운 관계예요. 다정한 말 한마디가 신뢰로 이어질지, 정체를 드러낼 위험이 될지에 시선을 두면 좋습니다.

같은 시대를 살아가는 서로 다른 목적

미국으로 떠나려는 가경, 복수를 품은 소란, 권력을 쥔 신이치는 같은 시대 안에서도 원하는 것이 다릅니다.
독립이라는 큰 흐름 속에서 개인의 목표가 어떤 선택으로 이어지는지 따라가 보는 것도 관전 포인트예요.

인물의 소속만 외우기보다 지금 가장 원하는 것이 무엇인지 떠올려 보세요.
같은 사건을 두고 다른 반응을 보이는 이유를 이해하기 쉬워집니다.

티빙 다시보기와 시청 팁

본방송을 놓쳤다면 티빙에서 ‘100일의 거짓말’을 볼 수 있습니다.
TV 방송시간과 티빙에서 회차를 시청할 수 있는 시점은 다를 수 있어요.

2026년 10월 13일 기준으로는 첫 주 방송이 끝난 시점이라, 처음 시작하는 분도 1·2회부터 따라가기 좋습니다.
시작부터 인물들의 사정과 관계를 알아두면 이후 잠입 이야기에도 자연스럽게 들어갈 수 있어요.

가경의 목표: 개인적인 꿈과 밀정으로서의 임무를 함께 기억해 두세요.
태웅의 두 이름: 김태웅과 사토 히데오는 같은 인물입니다.
인물들의 소속: 구국단과 총독부의 관계를 잡아두면 대립 구도가 이해하기 쉬워요.

하이라이트보다 본편을 먼저 보면 인물의 과거와 관계를 드라마의 순서대로 만날 수 있습니다.
가경과 태웅이 서로에게 보여주는 모습, 그리고 감추고 있는 사정에 시선을 두고 첫 회부터 시작해 보세요.

아이폰 배터리 성능 상태 확인 방법과 80% 이하일 때 할 일

jsut — Mon, 12 Oct 2026 23:35:57 +0900

아이폰 배터리 성능 상태는 설정에서 확인하며, 성능 최대치를 보면 새 배터리와 비교한 용량을 알 수 있습니다.
80% 이하로 내려갔다면 실제 사용 시간과 교체 권장 안내를 함께 확인하세요.
교체를 고민할 때 알아둘 AppleCare+ 보장 기준과 배터리 관리 방법도 정리했습니다.

배터리 성능 상태 확인하기 성능 최대치 숫자 읽는 방법 80% 이하일 때 확인할 것 교체 비용과 AppleCare+ 기준 계속 사용할 때 배터리 관리하기

배터리 성능 상태 확인하기

별도 앱을 설치할 필요 없이 아이폰 설정에서 확인합니다.
모델에 따라 메뉴 이름이 다르니 아래에서 자신의 기기에 맞는 항목을 선택하면 돼요.

설정 앱을 엽니다.
배터리를 누릅니다.
iPhone 15 및 이후 모델은 배터리 성능 상태, iPhone 14 및 이전 모델은 배터리 성능 상태 및 충전으로 들어갑니다.
성능 최대치와 배터리 교체 관련 안내를 확인합니다.

iOS 17.4 및 이후 버전이 설치된 iPhone 15 및 이후 모델에서는 사이클 수, 배터리 제조일, 처음 사용일도 확인할 수 있습니다.
모델별 확인 경로는 Apple의 배터리 정보 안내에 나와 있습니다.

성능 최대치는 현재 충전량과 다릅니다

성능 최대치는 배터리가 새것이었을 때와 비교한 현재 용량입니다.
예를 들어 80%라면 새 배터리 용량의 약 80%를 저장할 수 있다는 뜻이에요.

화면 상단에 표시되는 배터리 잔량은 지금 얼마나 충전되어 있는지를 나타냅니다.
배터리 잔량이 100%여도 성능 최대치는 80%일 수 있으며, 실제 사용 시간은 사용하는 앱과 환경에 따라 달라집니다. Apple 배터리 및 성능 안내에서 용량의 의미를 확인할 수 있습니다.

80% 이하라면 사용 시간과 안내부터 확인하세요

성능 최대치가 낮아지면 한 번 충전해서 사용할 수 있는 시간이 줄어들 수 있습니다.
숫자와 함께 평소 충전 횟수, 갑작스러운 전원 꺼짐, 배터리 교체 안내를 살펴보세요.

사용 시간이 크게 줄었다면: 배터리 교체 상담을 받아보세요.
전원이 예기치 않게 꺼진다면: 배터리 상태와 성능 관련 안내를 확인하고 Apple 지원에 문의합니다.
배터리 성능 상태 옆에 서비스가 표시된다면: 화면의 안내를 따라 배터리 교체를 고려합니다.

배터리 성능 저하 안내가 표시되어도 계속 사용할 수는 있습니다.
다만 사용 시간이나 성능 문제가 더 두드러질 수 있으므로 불편이 커졌다면 교체를 검토하세요. 배터리 성능 저하 안내와 서비스 표시 시 조치를 참고하면 됩니다.

AppleCare+는 80% 미만이 기준입니다

유효한 AppleCare+ 보장이 적용되는 아이폰은 배터리 용량이 원래 용량의 80% 미만으로 떨어지면 추가 비용 없이 배터리 교체 서비스를 받을 수 있습니다.
정확히 80%인 경우와 80% 미만인 경우는 보장 조건에서 차이가 있어요. Apple 배터리 서비스 안내에 명시된 기준입니다.

AppleCare+의 추가 비용 없는 배터리 교체 기준은 80% 이하가 아니라 80% 미만입니다. 화면에 80%가 표시된다는 이유만으로 이 조건에 해당하는 것은 아닙니다.

설정 → 일반 → AppleCare 및 보증에서 보장 상태를 확인합니다.
Apple 지원에서 배터리 증상을 설명하고 서비스 상담을 신청합니다.
Apple Store 또는 Apple 공인 서비스 제공업체에서 점검과 교체 안내를 받습니다.

일반적인 사용으로 수명이 다한 배터리는 Apple 제한 보증 대상에 포함되지 않습니다.
보장 대상이 아니라면 유상 교체 비용을 확인해야 하며, 최종 요금은 기기 점검 후 결정됩니다. 보장 확인 경로는 AppleCare 확인 안내, 비용과 접수 방법은 배터리 수리 페이지에서 확인할 수 있습니다.

계속 사용할 때는 열과 충전 설정을 살펴보세요

당장 교체하지 않는다면 직사광선이 드는 곳처럼 뜨거운 환경에서 오래 충전하거나 방치하는 일을 피하세요.
배터리 사용 시간이 부족할 때는 저전력 모드를 활용하고, 설정의 배터리 화면에서 전력을 많이 쓰는 앱도 확인해 보세요. 고온 환경 관련 안내와 배터리 사용 시간 관리 방법을 참고할 수 있습니다.

iPhone 15 및 이후 모델: 설정 → 배터리 → 충전에서 충전 한도를 조정합니다. 한도를 100%로 설정하면 최적화된 배터리 충전을 사용할 수 있습니다.
iPhone 14 및 이전 모델: 설정 → 배터리 → 배터리 성능 상태 및 충전에서 최적화된 배터리 충전을 확인합니다.

충전 한도를 80%로 설정하는 것과 배터리 성능 최대치가 80%인 것은 서로 다른 의미입니다.
충전 한도는 충전을 어디까지 할지 정하는 설정이며, 최적화된 배터리 충전은 완전히 충전된 상태로 머무는 시간을 줄여 배터리 노화를 늦추는 기능입니다. 자세한 설정은 Apple 충전 옵션 안내에서 확인할 수 있습니다.

ChatGPT Astra Ultra vs Claude Opus 5.5 직접 비교, 클로드 압승

jsut — Wed, 30 Sep 2026 00:54:14 +0900

ChatGPT Astra Ultra와 Claude Opus 5.5를 이것저것 직접 만들어보면서 비교해봤습니다.
단순히 질문을 던져서 답변 품질을 비교한 게 아니라 블렌더 3D 캐릭터, 게임, 영상, 프론트엔드까지 실제 결과물을 만들어보는 식으로 써봤어요.

제 개인적인 체감만 놓고 말하면 이번에는 Claude 쪽이 거의 모든 영역에서 훨씬 좋았습니다.
특히 차이가 컸던 건 코딩을 얼마나 많이 하느냐가 아니라, 제가 뭘 만들고 싶은지를 이해하고 결과물의 완성도까지 알아서 끌어올리는 능력이었어요.

직접 써본 체감 차이 블렌더 캐릭터에서 바로 보였던 차이 게임은 ‘만드는 것’과 ‘재밌게 만드는 것’이 달랐습니다 영상 제작은 토큰과 속도에서 지쳤습니다 코딩 스타일에서도 차이가 꽤 큽니다 YuE2 프론트엔드에서 다시 벌어진 차이

직접 써본 체감 차이

처음에는 저도 Astra 정도면 창작형 코딩에서 굉장히 강하지 않을까 생각했습니다.
실제로 못 만드는 건 아니에요. 시키면 대부분 만들어냅니다.

그런데 Claude Opus 5.5와 나란히 놓고 비교하니까 이야기가 조금 달라지더라고요.
Astra는 ‘요청한 기능이 존재하는 결과물’을 만드는 느낌이라면, Claude는 거기에 한 단계 더 들어가서 ‘이걸 사람이 실제로 쓰면 어떤 모습이어야 하는가’까지 생각하는 느낌이 강했습니다.

비교 영역	Astra Ultra	Claude Opus 5.5
3D 제작	기본 형태는 구현	형태와 디테일 완성도가 훨씬 높았음
게임	요구한 게임을 구현하는 느낌	재미와 플레이 감각까지 챙기는 느낌
프론트엔드	기능 중심	제품처럼 보이는 UI 구성
영상·모션	토큰과 대기 시간이 부담	모션그래픽 느낌까지 바로 구성
요구 이해	범위를 크게 잡는 경우가 있음	원하는 수준을 알아서 잡는 편

블렌더 캐릭터에서 바로 보였던 차이

차이가 가장 쉽게 보였던 테스트가 블렌더였습니다.
마법사 캐릭터 하나를 기준으로 만들게 했는데, 비교 이미지에서는 왼쪽이 ChatGPT Astra Ultra, 가운데가 원본, 오른쪽이 Claude Opus 5.5로 만든 결과물입니다.

ChatGPT 결과도 정면에서 얼핏 보면 마법사 캐릭터라는 건 바로 알 수 있습니다.
파란 로브와 모자, 금색 테두리, 부츠 같은 큰 특징도 들어가 있어요.

문제는 조금만 자세히 보기 시작하면 나옵니다.

얼굴의 코와 중안부 볼륨이 굉장히 약하고, 얼굴 중심이 평평하게 처리된 느낌이 강합니다. 제가 모델을 옆으로 돌려봤을 때는 이 부분이 더 크게 보였어요.
얼굴 앞부분이 자연스럽게 이어지는 게 아니라 가운데가 비어 있는 것처럼 보일 정도라 3D 모델로서는 꽤 아쉬웠습니다.

정면 렌더 한 장만 만드는 것과 실제로 돌려볼 수 있는 3D 오브젝트를 만드는 건 완전히 다른 문제더라고요.
옷의 실루엣이나 얼굴 형태, 각 부위가 이어지는 구조까지 보면 Claude 쪽 결과물이 훨씬 안정적이었습니다.

더 놀라웠던 건 Claude 쪽도 여러 번 수정해서 나온 결과가 아니라 원샷이었다는 점입니다. (blender MCP)
이 정도면 단순히 “블렌더를 조작할 수 있다”의 차이가 아니라 어떤 형태로 만들어야 결과물이 자연스러운지를 이해하는 차이처럼 느껴졌어요.

게임은 ‘만드는 것’과 ‘재밌게 만드는 것’이 달랐습니다

게임 쪽으로 넘어가면 차이가 더 크게 느껴집니다.
GPT에게 게임을 만들어달라고 하면 분명 게임은 나옵니다. 움직이고, 조작할 수 있고, 필요한 기능들도 어느 정도 들어가요.

그런데 플레이해보면 묘하게 “게임을 만들어달라고 해서 게임 코드를 만들어준 느낌”이 남습니다.
재미를 만드는 디테일이나 플레이하면서 계속 손이 가게 만드는 요소에서는 아쉬움이 꽤 있었어요.

Claude는 이 부분이 다르게 느껴졌습니다.

그냥 기능이 작동하는 데서 멈추지 않고 맵 구성, 움직임의 피드백, 진행 리듬, UI 같은 요소를 전체적으로 묶어서 한 게임처럼 만드는 쪽에 훨씬 강했습니다.

근래에는 생각나는 아이디어를 거의 다 던져보고 있는데 젤다풍 탐험 게임부터 RPG, 레이싱 게임까지 만들어봤어요.

예전에는 “AI로 이런 것도 만들 수 있네” 정도였다면, Claude 결과물은 실제로 조금 더 플레이해보고 싶다는 생각이 드는 수준까지 올라오는 경우가 있습니다.

제가 느낀 가장 큰 차이는 이것이었습니다.
GPT는 게임을 구현하고, Claude는 그 게임을 어떻게 해야 조금이라도 더 재밌게 만들 수 있는지를 같이 생각하는 느낌.

영상 제작은 토큰과 속도에서 지쳤습니다

Astra로 영상이나 시각적인 결과물을 만드는 사례도 많이 보여서 저도 한번 제대로 해보려고 했습니다.
결과물이 어디까지 나오는지 꽤 기대했는데, 제 경우에는 이쪽에서 결국 중도 포기했어요. ㅋㅋ

이유는 단순했습니다.
작업 하나를 진행할 때 들어가는 토큰이 너무 많았고 속도도 상당히 느렸습니다. 조금 수정하고 다시 기다리고, 결과를 확인하고 또 수정하는 흐름이 반복되다 보니 제작 자체보다 기다리는 시간이 더 피곤하게 느껴지더라고요.

반대로 Claude는 별도의 영상 편집기를 계속 오갈 필요 없이 결과물 안에서 모션그래픽처럼 보이는 연출을 상당히 잘 만들어냈습니다.
텍스트 움직임이나 화면 전환, 요소가 들어오는 타이밍 같은 부분이 자연스러웠고 음악이 들어간 구성도 분위기에 맞게 잡아주는 편이었어요.

물론 전문 영상 편집 프로그램으로 직접 만든 결과와 동일하다는 이야기는 아닙니다.
다만 제가 원하는 건 매번 전문 편집을 하는 게 아니라 아이디어를 빠르게 완성된 형태로 보는 것이기 때문에, 이 과정에서는 Claude 쪽이 훨씬 편했습니다.

코딩 스타일에서도 차이가 꽤 큽니다

바이브 코딩을 오래 하다 보면 단순 코딩 실력만큼 중요한 게 하나 더 있습니다.
내가 대충 설명해도 어디까지 만들어야 하는지를 알아서 판단해주는 능력입니다.

GPT는 가끔 제가 말한 내용을 다르게 이해하거나, 필요 이상으로 크게 만드는 경우가 있었습니다.
간단하게 끝낼 수 있는 작업인데 구조를 크게 잡고 파일을 늘리거나, 제가 요구하지 않은 부분까지 구현하면서 오히려 수정할 곳이 생기는 식이에요.

코드를 많이 작성했다고 결과물이 더 좋아지는 건 아니니까요.
오히려 바이브 코딩에서는 처음부터 방향을 제대로 잡고 필요한 만큼만 만드는 쪽이 훨씬 편합니다.

Claude Opus 5.5는 이 부분에서 정말 ‘알잘딱깔센’이라는 표현이 잘 어울렸습니다.
설명을 완벽하게 적지 않아도 전체 목적을 보고 필요한 부분을 채우는 경우가 많았고, 굳이 손대지 않아도 되는 부분은 건드리지 않는 편이었어요.

이 차이가 한 번의 작업에서는 별것 아닌 것처럼 보이는데 프로젝트가 커질수록 상당히 큽니다.
AI가 코드를 많이 작성하는 것보다 제가 다시 고쳐야 할 코드를 적게 만드는 게 훨씬 중요하더라고요.

YuE2 프론트엔드에서 다시 벌어진 차이

최근에는 YuE2라는 공개 음악 생성 모델도 가지고 놀아봤습니다.
쉽게 말하면 가사와 스타일 등을 입력해서 노래를 생성하는 쪽이라, 웹으로 감싸놓으면 Suno와 비슷한 형태의 서비스도 만들어볼 수 있어요.

그래서 “Suno 같은 느낌의 음악 생성 서비스로 만들어줘” 정도로 요청하고 프론트엔드를 만들어봤는데 여기서도 차이가 상당히 컸습니다.

ChatGPT Astra Ultra

Claude Opus 5.5 Ultra

Astra 결과물은 필요한 버튼과 입력창이 있고 기능을 연결할 수 있는 프론트라는 느낌이 강했어요.

Claude는 처음부터 실제 서비스 화면을 만드는 것처럼 접근하는 느낌이었습니다.
음악 생성 영역과 플레이어, 목록, 메뉴의 중요도를 나누고 화면 전체 분위기까지 한 번에 잡아내는 쪽이 훨씬 좋았어요.

결국 프론트엔드는 버튼을 예쁘게 만드는 문제만은 아닙니다.
사용자가 처음 들어왔을 때 어디를 눌러야 할지, 지금 어떤 상태인지, 생성된 결과물을 어디서 다시 볼지 같은 정보 구조가 중요하죠. 이 부분에서 Claude가 제품을 만들어본 사람처럼 행동한다는 느낌을 꽤 자주 받았습니다.

지금 다시 하나만 골라서 작업한다면

제 사용 방식에서는 현재 Claude Opus 5.5 쪽으로 상당히 기울었습니다.
3D도 그렇고 게임, 프론트엔드, 모션이 들어간 결과물까지 공통적으로 느낀 건 결과를 만드는 능력보다 완성하는 능력에서 차이가 컸다는 점입니다.

Astra Ultra도 분명 굉장히 강력합니다.
그런데 제가 원하는 건 “이 기능 구현 완료”라는 답보다 실행했을 때 바로 와, 이 정도면 써볼 만한데?라는 생각이 드는 결과물이거든요.

그 기준으로 보면 지금까지 제가 직접 만들어본 결과에서는 Claude Opus 5.5 쪽이 훨씬 만족스러웠습니다.
GPT는 시키니까 만들어준다는 느낌이 남을 때가 있는데, Claude는 제가 왜 이걸 만들려고 했는지까지 이해하고 다음 단계까지 알아서 채워주는 느낌이 있어요.

클로드로 만든 젤다 유사 게임입니다.

사실 더 놀라운 건 이 정도 퀄리티가 여러 번 수정해서 나온 결과가 아니라 처음부터 나왔다는 점이에요.
현재는 여기서 각종 속성을 더 추가하고, 보스전까지 넣으면서 게임을 계속 확장하고 있습니다.

이 정도 수준까지 올라온 걸 보면 앞으로 얼마나 더 발전할지는 저도 감이 잘 안 옵니다.

저는 AI를 지금 3년째 사용하고 있는데요.
불과 작년까지만 해도 지금처럼 결과물이 대단하다는 느낌은 크지 않았습니다.

제가 체감하기로는 회사에서도 AI 자체를 잘 모르거나, 알고 있어도 실제 업무에서는 적극적으로 사용하지 않는 경우가 꽤 많았어요.
오히려 제가 주변에 계속 AI를 써보라고 이야기하고 다녔던 기억이 납니다.

그런데 이제는 상황이 완전히 달라진 것 같습니다.

게임 하나를 만들어달라고 했는데 처음부터 이 정도 퀄리티가 나오고, 여기서 보스나 시스템을 추가하면서 실제 게임처럼 계속 발전시킬 수 있는 수준까지 왔으니까요.

이 정도라면 이제는 AI를 왜 써야 하느냐보다, 오히려 왜 안 쓰고 있느냐는 생각이 들 정도입니다.

정말 1년 만에 이렇게까지 달라질 줄은 몰랐어요.
지금 속도로 또 1년이 지나면 어디까지 갈지, 그게 오히려 더 궁금해집니다..!

컴퓨터 샀다면 AI에게 한 번 검사 맡겨보세요, 저는 2년 동안 RAM 성능을 못 쓰고 있었습니다...

jsut — Wed, 30 Sep 2026 00:12:28 +0900

컴퓨터를 새로 맞추면 보통 부품이 제대로 인식되고 게임만 잘 돌아가면 끝이라고 생각하게 됩니다.
저도 그랬어요.

그런데 오늘 AI에게 제 컴퓨터 설정을 하나씩 보여주다가 꽤 황당한 사실을 하나 발견했습니다.
DDR5-6000 CL30 메모리를 사놓고 약 2년 동안 DDR5-4800 CL40으로 사용하고 있었습니다.

컴퓨터가 고장 난 것도 아니고 조립이 잘못된 것도 아니었어요.
메모리의 EXPO 설정이 활성화되지 않은 상태로 계속 사용하고 있었던 겁니다.

이번 일을 겪고 나니 생각이 조금 바뀌었습니다.
컴퓨터를 새로 샀거나 조립 PC를 사용하고 있다면, 한 번쯤 AI에게 현재 부품들이 제대로 성능을 내고 있는지 검사를 맡겨볼 만합니다.

6000MHz 메모리를 4800MHz로 쓰고 있었습니다 AI 안내대로 EXPO를 적용해봤습니다 이런 문제는 컴퓨터가 멀쩡해서 더 찾기 어렵습니다 RAM 말고도 AI에게 확인해볼 부분이 많습니다 컴퓨터 점검은 이렇게 물어보면 됩니다

6000MHz 메모리를 4800MHz로 쓰고 있었습니다

시작은 CPU-Z 화면을 AI에게 보여주면서부터였습니다.
메모리가 정상적으로 설정되어 있는지 물어봤는데 DRAM Frequency가 약 2396MHz로 표시되고 있었어요.

DDR 메모리는 CPU-Z에 표시되는 실제 클럭의 두 배 정도를 보면 됩니다.
약 2400MHz가 나오고 있으니 실제 동작 속도는 DDR5-4800인 셈이죠.

문제는 제가 산 메모리가 DDR5-6000 CL30 제품이었다는 겁니다.
꽤 괜찮은 메모리를 골라놓고 정작 기본 속도로 사용하고 있었어요.

제 컴퓨터의 기존 상태
DDR5-6000 CL30 메모리 장착
실제 동작은 DDR5-4800 CL40
이 상태로 약 2년간 사용

사실 이런 건 관심을 가지고 따로 확인하지 않으면 알기가 쉽지 않습니다.
메모리가 아예 인식되지 않는 것도 아니고, 컴퓨터가 느려서 못 쓸 정도도 아니니까요.

게임도 잘 돌아갔고 프로그램도 문제없이 실행됐습니다.
그러니 저는 당연히 제가 구입한 사양 그대로 사용하고 있다고 생각하고 있었어요.

AI 안내대로 EXPO를 적용해봤습니다

AI에게 BIOS 화면을 사진으로 보여주면서 하나씩 확인했습니다.
여기서 EXPO-6000 프로필을 선택했고 BIOS가 메모리 제조사가 넣어둔 설정값을 불러왔어요.

적용 예정값에는 DDR5-6000과 CL30-36-36-76 타이밍이 잡혔고, 전압도 1.35V로 표시됐습니다.
UCLK 역시 MEMCLK와 동일하게 설정된 것을 확인한 뒤 저장하고 재부팅했습니다.

윈도우로 다시 들어와 CPU-Z를 켜보니 변화가 바로 보이더라고요.

항목	변경 전	변경 후
DRAM Frequency	2396.6 MHz	2997.1 MHz
DDR 환산	DDR5-4800	DDR5-6000
CAS Latency	CL40	CL30
tRCD	40	36
tRP	40	36
tRAS	77	76

제가 구입했던 DDR5-6000 CL30-36-36-76 설정이 제대로 들어왔습니다.

무려 컴퓨터를 산 지 약 2년 만에요.
고장 난 부품을 고친 것도 아닌데 괜히 새 컴퓨터가 된 것 같은 기분이 들더라고요.

이런 문제는 컴퓨터가 멀쩡해서 더 찾기 어렵습니다

이번에 가장 크게 느낀 부분이 이겁니다.
컴퓨터에 문제가 없다고 해서 모든 부품이 제대로 성능을 내고 있다는 뜻은 아니었습니다.

메모리가 4800으로 작동해도 윈도우는 정상적으로 켜집니다.
게임도 되고 인터넷도 되고 영상도 잘 나와요.

그러니 일반 사용자 입장에서는 문제가 있다는 생각 자체를 하기 어렵습니다.
저 역시 2년 동안 아무 의심 없이 사용했습니다.

오히려 이번처럼 CPU-Z 화면이나 BIOS 화면을 AI에게 사진으로 보여주고 “이거 정상인가요?”라고 물어보는 방식이 꽤 편했습니다.

예전 같으면 메인보드 설명서를 찾아보고, 메모리 모델명을 검색하고, CPU-Z 수치를 하나씩 비교했을 겁니다.
지금은 화면을 그대로 보여주면서 현재 상태가 정상인지부터 물어볼 수 있어요.

RAM 말고도 AI에게 확인해볼 부분이 많습니다

생각해보면 컴퓨터 안에는 이런 식으로 확인해볼 부분이 꽤 많습니다.

가장 쉬운 건 메모리입니다.
CPU-Z나 작업 관리자 화면을 보여주면서 내가 산 RAM의 속도와 용량이 제대로 잡혀 있는지 물어볼 수 있어요.

그래픽카드 역시 GPU-Z 같은 프로그램 화면을 보여주면 장착된 그래픽카드가 제대로 인식되는지, PCIe 연결 상태나 각종 기능이 정상적으로 활성화됐는지 확인하는 데 도움을 받을 수 있습니다.

CPU 온도나 그래픽카드 온도도 마찬가지입니다.
HWMonitor나 HWiNFO 같은 모니터링 프로그램 화면을 찍어서 보여주고 현재 온도와 클럭이 이상한 수준인지 물어볼 수 있죠.

한 번 확인해볼 만한 항목
RAM 용량과 실제 동작 속도
XMP 또는 EXPO 적용 여부
CPU와 GPU 온도
CPU 부스트 클럭
그래픽카드 인식 상태
저장장치 속도와 연결 방식
듀얼채널 구성 여부
BIOS에서 비활성화된 주요 기능

물론 화면 하나만으로 모든 문제를 완벽하게 찾아낼 수 있는 건 아닙니다.
그래도 현재 컴퓨터가 기본적인 사양대로 작동하고 있는지를 점검하는 용도로는 상당히 쓸 만하다는 생각이 들었어요.

컴퓨터 점검은 이렇게 물어보면 됩니다

컴퓨터를 잘 몰라도 어렵게 질문할 필요는 없습니다.
오히려 현재 화면을 보여주고 단순하게 시작하는 편이 편합니다.

제 컴퓨터 부품들이 제대로 설치되고 정상 성능으로 작동하고 있는지 확인하고 싶습니다.

어떤 프로그램을 설치해야 하는지 하나씩 알려주세요.
제가 화면을 캡처해서 보내드릴 테니 CPU, RAM, 그래픽카드, SSD, 온도, BIOS 설정 등을 차례대로 확인해주세요.

문제가 있는 부분이나 성능을 제대로 사용하지 못하고 있는 설정이 있으면 알려주세요.

이렇게 시작해서 AI가 요청하는 화면을 하나씩 보여주면 됩니다.

중요한 건 처음부터 BIOS 설정을 이것저것 바꾸는 게 아니라, 먼저 현재 상태를 확인하는 겁니다.
정상이라면 그대로 두고 이상한 부분이 발견됐을 때 그 항목만 확인하는 방식이 훨씬 편합니다.

저도 이번에는 단순히 RAM 설정 하나를 확인했을 뿐인데 2년 동안 놓치고 있던 부분을 찾았습니다.

특히 조립 PC를 구입했거나 컴퓨터를 산 뒤 BIOS를 한 번도 들어가본 적이 없다면, 한 번쯤 전체 점검을 해볼 만합니다.
부품을 더 좋은 것으로 교체하기 전에 이미 가지고 있는 부품의 성능부터 제대로 사용하고 있는지 확인해보는 게 먼저일 수도 있으니까요.

저는 6000짜리 RAM을 사놓고 4800으로 2년을 썼습니다.
여러분 컴퓨터에도 이런 설정 하나쯤 숨어 있을지도 모릅니다.

구글 홈을 ChatGPT·Claude로 조작한다? Google Home MCP 기능 총정리

jsut — Sat, 19 Sep 2026 16:23:50 +0900

구글 홈을 꼭 Gemini로만 조작해야 하는 건 아니게 됐습니다.
Google이 새롭게 공개한 Home MCP를 이용하면 Claude 같은 외부 AI 에이전트가 집에 있는 조명이나 온도조절기 상태를 확인하고 직접 제어할 수 있어요.

ChatGPT처럼 MCP를 지원하는 AI와 연결할 길도 열렸습니다.
단순히 "불 꺼줘" 정도가 아니라 집에서 있었던 일을 조회하고, 여러 기기의 현재 상태를 AI가 한꺼번에 파악할 수 있다는 점이 더 큰 변화입니다.

Google Home MCP가 뭔가 AI로 어디까지 조작할 수 있나 ChatGPT와 Claude는 연결 방식이 조금 다릅니다 연결하려면 무엇이 필요한가 문 잠금 해제는 막혀 있습니다 한국에서도 바로 쓸 수 있을까

Google Home MCP가 뭔가

MCP는 Model Context Protocol의 약자입니다.
쉽게 말하면 AI와 외부 서비스 사이를 연결해주는 공통 규격에 가까워요.

AI가 말만 잘하는 데서 끝나는 것이 아니라 MCP 서버를 통해 실제 서비스의 정보를 읽거나 기능을 실행할 수 있게 됩니다.

Google이 이번에 공개한 Home MCP는 이 연결 대상을 Google Home으로 가져온 겁니다.
AI가 Google Home에 등록된 집, 방, 기기 정보를 읽고 현재 상태를 확인하거나 기기에 명령을 보낼 수 있어요.

기존과 가장 다른 부분
예전에는 Google Home 앱이나 Google의 음성 비서를 중심으로 스마트홈을 제어했다면, Home MCP는 외부 AI 에이전트가 Google Home 환경에 접근할 수 있는 통로를 만들어줍니다.

비슷한 이름의 Home Developer MCP도 있는데 이것과는 목적이 다릅니다.
Home Developer MCP는 개발자가 Google Home API나 Matter 등의 공식 개발 문서를 AI 코딩 도구에서 활용하도록 만든 것이고, 실제 집에 있는 기기를 조작하는 쪽은 Home MCP입니다.

AI로 어디까지 조작할 수 있나

현재 공개된 Home MCP 도구는 생각보다 단순하게 구성돼 있습니다.
대신 이 몇 가지 기능을 AI가 조합하면 활용 범위가 꽤 넓어져요.

기능	할 수 있는 일
집·기기 확인	등록된 집, 방, 조명, 카메라 등 기기 확인
실시간 상태	기기의 연결 여부와 현재 상태 확인
기기 제어	지원되는 기기에 실제 명령 실행
기록 조회	과거 상태 변화와 이벤트 기록 확인

예를 들면 AI에게 "집에 조명이 몇 개 있어?"라고 묻거나, "밖에 있는 조명 전부 꺼줘"라고 요청할 수 있습니다.

여기까지는 기존 스마트홈 음성 명령과 크게 달라 보이지 않을 수도 있어요.
재미있는 건 기록까지 AI가 같이 볼 수 있다는 점입니다.

"내가 외출한 동안 집에서 무슨 일이 있었어?"처럼 물으면 Home MCP가 과거 이벤트 기록을 가져오고 AI가 내용을 정리할 수 있습니다.
카메라와 도어벨처럼 이벤트 기록을 남기는 기기까지 연결돼 있다면 단순한 리모컨보다 '집 상태를 이해하는 AI'에 조금 더 가까워지는 셈입니다.

ChatGPT와 Claude는 연결 방식이 조금 다릅니다

여기서 조금 주의해서 볼 부분이 있습니다.
기사 제목만 보면 ChatGPT나 Claude를 연결해서 바로 Google Home을 조작할 수 있는 것처럼 보이지만 현재 지원 상태가 완전히 똑같지는 않습니다.

Claude는 Google 문서에 연결 방법이 직접 나와 있습니다

Google의 Home MCP 설명에는 Claude Cowork 연결 방법이 직접 안내돼 있습니다.
Claude의 Connectors에서 사용자 지정 커넥터를 추가하고 Home MCP 서버 주소인 https://home.googleapis.com/mcp를 등록하는 방식입니다.

이후 Google 계정 로그인을 거쳐 접근할 Home을 선택하고 권한을 승인하면 됩니다.
OpenClaw와 Google Antigravity 역시 공식 예시에 포함돼 있어요.

ChatGPT는 MCP를 지원하지만 조건을 봐야 합니다

ChatGPT 역시 원격 MCP 서버와 연결할 수 있는 구조를 지원합니다.
문제는 기기를 실제로 조작하는 쓰기·수정 권한입니다.

2026년 9월 현재 OpenAI 안내에서는 전체 MCP 기능과 쓰기·수정 작업이 ChatGPT Business와 Enterprise·Edu를 중심으로 베타 제공되고 있습니다.
Pro에서는 사용자 지정 MCP를 연결할 수 있지만 읽기·가져오기 권한 중심으로 제한됩니다.

결국 "ChatGPT에서도 Home MCP를 연결할 수 있다"와 "모든 ChatGPT 사용자가 지금 바로 조명을 켜고 끌 수 있다"는 서로 다른 이야기입니다.

현재 기준으로는 Claude 쪽이 Google 공식 설정 안내까지 나와 있어 조금 더 명확합니다.
ChatGPT는 MCP 지원 자체보다 계정 요금제와 쓰기 권한 지원 여부를 먼저 확인해야 합니다.

연결하려면 무엇이 필요한가

아직은 Google Home 앱에서 버튼 하나 누르면 Claude가 연결되는 수준은 아닙니다.
초기 버전답게 개발자 설정을 조금 거쳐야 해요.

필요한 것	내용
Google Home	실제 기기가 연결된 Google Home 환경
Premium Advanced	Home MCP 사전 체험에 필요한 구독
Google Cloud	Cloud 프로젝트 생성 및 Home API 활성화
OAuth	AI가 Home에 접근할 수 있도록 사용자 인증 설정
MCP 지원 AI	Claude Cowork, OpenClaw, Antigravity 등

Google Cloud에서 Home API를 활성화한 뒤 OAuth 인증 정보를 만들고, 사용할 AI에 Home MCP 서버를 등록하는 흐름입니다.
마지막으로 Google 계정 로그인 화면에서 AI가 접근할 Home과 권한을 직접 승인합니다.

Google Home Premium Advanced의 미국 기준 가격은 월 20달러 또는 연 200달러입니다.
일반 Standard 요금제가 아니라 Advanced가 Home MCP의 기본 요건으로 안내돼 있다는 점도 체크해야 합니다.

문 잠금 해제는 막혀 있습니다

집에 있는 실제 기기를 AI가 만진다는 점 때문에 보안 부분도 꽤 중요합니다.
Google은 Home MCP에 처리량 제한과 안전장치를 적용하고 있으며, 문 잠금 해제처럼 민감한 작업은 AI가 실행하지 못하도록 제한하고 있습니다.

연결했다고 해서 AI가 집의 모든 기능을 마음대로 실행할 수 있는 구조는 아니라는 얘기죠.
필요하다면 Google Home 앱이나 Google 계정에서 Home MCP 접근 권한을 다시 해제할 수도 있습니다.

가족과 같이 사용하는 집이라면 이 부분은 더 신경 쓸 필요가 있습니다.
AI가 기기를 제어할 뿐 아니라 집의 기기 상태나 과거 이벤트를 읽을 수 있기 때문입니다.

아직 자동화 생성은 안 됩니다

의외로 현재 Home MCP에서 빠져 있는 기능도 있습니다.
Google Home 자동화를 새로 만들거나 기존 자동화를 관리하는 기능은 아직 지원하지 않습니다.

Google은 이 기능을 향후 추가할 예정이라고 밝히고 있습니다.
가끔 명령 응답이 늦어질 수 있는 지연 문제 역시 현재 알려진 이슈 중 하나예요.

한국에서도 바로 쓸 수 있을까

이 부분은 아직 기다려야 합니다.
2026년 9월 16일 시작된 초기 배포는 미국의 Google Home Premium Advanced 가입자를 대상으로 순차적으로 진행되고 있습니다.

Google 공식 개발자 페이지에서도 Home MCP에는 아직 Early Access 표시가 붙어 있습니다.
미국 이외 지역이나 다른 요금제로 언제 확대될지는 아직 구체적인 일정이 공개되지 않았어요.

그래도 방향 자체는 꽤 분명해 보입니다.
지금까지 스마트홈 AI라고 하면 Google Home 안에서 Gemini에게 명령하는 모습을 먼저 떠올렸지만, Home MCP는 아예 다른 회사의 AI가 집이라는 공간에 연결될 수 있는 통로를 열었습니다.

앞으로 자동화 생성 기능까지 추가된다면 단순히 조명을 켜고 끄는 것보다 활용 범위가 훨씬 넓어질 수 있습니다.
당장은 미국 사전 체험 단계라 국내에서는 출시 지역 확대와 ChatGPT의 MCP 쓰기 권한 확대 여부를 같이 지켜볼 만합니다.

웹사이트가 갑자기 안 열릴 때 내 PC 문제인지 서버 문제인지 확인하는 법

jsut — Sat, 19 Sep 2026 16:22:16 +0900

평소 잘 들어가던 웹사이트가 갑자기 안 열리면 제일 애매한 게 이겁니다.
사이트 서버가 터진 건지, 아니면 내 컴퓨터나 인터넷에 문제가 생긴 건지 바로 구분하기가 어렵다는 거죠.

이럴 때 공유기부터 껐다 켜거나 브라우저를 재설치할 필요는 없습니다.
몇 가지만 순서대로 확인하면 어느 쪽 문제인지 생각보다 금방 좁힐 수 있어요.

빠르게 확인하기

1. 휴대폰으로 먼저 확인해보세요 2. 결과에 따라 원인을 바로 좁힐 수 있습니다 3. 내 PC에서만 안 열린다면 4. 윈도우에서 조금 더 정확하게 확인하는 법 5. 브라우저 오류 문구도 힌트가 됩니다 6. 저는 이 순서로 확인하는 게 가장 빠르다고 봅니다

휴대폰으로 먼저 확인해보세요

가장 쉬우면서도 의외로 정확한 방법입니다.
PC에서 접속되지 않는 사이트를 휴대폰에서도 한번 열어보세요.

여기서 중요한 건 휴대폰도 같은 와이파이에 연결해서 한 번, 와이파이를 끄고 LTE나 5G 같은 모바일 데이터로 한 번 접속해보는 겁니다.

가장 빠른 테스트

① PC에서 사이트 접속
② 휴대폰 + 같은 와이파이에서 접속
③ 휴대폰 와이파이를 끄고 모바일 데이터로 접속

이 세 가지만 비교해도 PC 문제인지, 집 인터넷 문제인지, 사이트 쪽 문제인지 상당 부분 갈립니다.

결과에 따라 원인을 바로 좁힐 수 있습니다

확인 결과	가능성이 높은 원인
PC에서만 안 열림	브라우저, PC 설정, DNS, 보안 프로그램 문제
같은 와이파이의 기기가 모두 안 됨	공유기, 인터넷 회선, DNS 문제 가능성
모바일 데이터에서는 접속됨	현재 사용 중인 인터넷망이나 DNS 쪽을 먼저 확인
모바일 데이터에서도 안 됨	사이트 서버 또는 서비스 자체 장애 가능성이 커짐

여기서 다른 웹사이트도 같이 열어보는 게 좋습니다.
네이버나 구글 등 다른 사이트는 전부 정상인데 특정 사이트 하나만 안 열린다면 인터넷 전체가 끊긴 건 아닙니다.

반대로 어느 사이트를 들어가도 안 열린다면 특정 웹사이트 서버를 의심하기 전에 PC나 공유기, 인터넷 연결 상태부터 보는 편이 빠릅니다.

내 PC에서만 안 열린다면

휴대폰에서는 멀쩡하게 열리는데 PC에서만 안 된다면 이제 서버 쪽보다는 내 컴퓨터를 볼 차례입니다.

먼저 Ctrl + F5를 눌러 새로 불러와 보세요.
단순히 예전 캐시가 남아 페이지가 제대로 갱신되지 않는 경우라면 이것만으로도 해결될 수 있습니다.

그래도 안 되면 시크릿 모드를 열어 접속해보거나 다른 브라우저를 사용해보는 방법이 꽤 유용해요.

예를 들어

크롬에서 안 되는데 엣지에서는 된다 → 크롬 설정·캐시·확장 프로그램 쪽 가능성
크롬과 엣지 모두 안 된다 → 브라우저보다는 DNS·네트워크·PC 설정 쪽 가능성

광고 차단이나 보안 관련 확장 프로그램이 특정 사이트의 스크립트를 막아서 페이지가 제대로 뜨지 않는 경우도 있습니다.
시크릿 모드에서는 정상으로 열린다면 확장 프로그램도 한 번 확인해볼 만합니다.

VPN이나 프록시를 사용하고 있다면 잠시 끈 상태에서도 접속해보세요.
특정 IP 대역이 차단됐거나 VPN 서버 쪽 경로에 문제가 생기면 특정 사이트만 접속되지 않는 상황도 생깁니다.

윈도우에서 조금 더 정확하게 확인하는 법

여기부터는 명령 프롬프트를 이용하는 방법입니다.
윈도우 검색창에 cmd를 입력해 명령 프롬프트를 실행하면 됩니다.

1. ping으로 통신 여부 확인

ping example.com

`example.com` 부분에는 접속하려는 사이트 주소를 넣으면 됩니다.

응답 시간과 함께 정상적으로 패킷이 돌아온다면 해당 주소와 기본적인 IP 통신은 되고 있다는 뜻입니다.

여기서 한 가지 조심할 부분이 있어요.
ping이 실패했다고 해서 그 사이트 서버가 다운됐다고 단정하면 안 됩니다.

웹사이트 서버 중에는 보안이나 운영 설정 때문에 ping에 사용하는 ICMP 응답 자체를 막아놓은 곳도 있습니다.
사이트는 잘 열리는데 ping만 실패하는 경우가 충분히 생길 수 있어요.

2. nslookup으로 DNS 확인

nslookup example.com

개인적으로는 특정 사이트만 갑자기 안 열릴 때 ping보다 이쪽을 더 유심히 보는 편입니다.

도메인 이름에 해당하는 IP 주소가 정상적으로 조회된다면 DNS가 최소한 해당 주소를 찾고 있는 상태입니다.
반대로 도메인 정보를 제대로 찾지 못한다면 DNS 문제를 의심해볼 수 있습니다.

3. DNS 캐시 초기화

ipconfig /flushdns

윈도우에 저장돼 있던 DNS 확인자 캐시를 비우는 명령어입니다.
사이트의 IP가 변경됐거나 잘못된 DNS 정보가 남아 있는 상황에서 시도해볼 만해요.

명령을 실행한 뒤 브라우저를 다시 열고 사이트에 접속해보면 됩니다.

브라우저 오류 문구도 힌트가 됩니다

사이트가 안 열린다는 증상은 같아 보여도 화면에 표시되는 오류는 꽤 다릅니다.
이 문구를 그냥 넘기지 않는 게 좋아요.

오류	먼저 볼 부분
DNS_PROBE_FINISHED_NXDOMAIN	DNS 또는 도메인 주소 확인
ERR_CONNECTION_TIMED_OUT	서버 응답, 인터넷 경로, 방화벽·VPN 등 확인
403	서버는 응답하지만 접근 권한 또는 IP 차단 등을 확인
404	서버 전체보다는 해당 페이지 주소 또는 삭제 여부 확인
500·502·503·504	웹서버·게이트웨이·서비스 장애 쪽 가능성이 비교적 높음

예를 들어 503 화면이 뜬다면 아예 서버와 통신하지 못한 상황과는 조금 다릅니다.
서버 쪽에서 요청을 받기는 했지만 현재 서비스를 정상적으로 처리하지 못하고 있을 가능성을 먼저 볼 수 있습니다.

저는 이 순서로 확인하는 게 가장 빠르다고 봅니다

1. 다른 웹사이트가 열리는지 확인
2. 휴대폰에서 같은 사이트 접속
3. 휴대폰 와이파이를 끄고 모바일 데이터로 다시 접속
4. 다른 브라우저 또는 시크릿 모드에서 확인
5. VPN·프록시 사용 중이면 잠시 끄기
6. nslookup으로 DNS 확인
7. ipconfig /flushdns 실행
8. 같은 와이파이의 모든 기기가 안 되면 공유기와 인터넷 회선 확인

사이트 자체의 공식 상태 페이지가 있다면 그것도 꽤 확실한 확인 방법입니다.
대형 서비스는 장애가 발생했을 때 현재 상태와 영향을 받는 기능을 별도 페이지에서 공개하는 경우가 있습니다.

Downdetector 같은 장애 제보 서비스에서 같은 시간대 신고가 갑자기 늘었는지도 볼 수 있고요.
다만 이런 서비스는 이용자 신고를 바탕으로 하는 경우가 많기 때문에 이것 하나만 보고 서버 장애라고 확정하기보다는 다른 기기와 다른 인터넷망의 결과를 같이 보는 편이 정확합니다.

특정 사이트 하나가 안 열린다고 바로 공유기를 초기화하거나 네트워크 설정 전체를 재설정할 필요는 없습니다.
PC만 문제인지, 같은 인터넷망 전체가 문제인지, 외부 인터넷에서도 동일한지를 먼저 나누면 불필요하게 건드릴 설정이 확 줄어듭니다.

저라면 가장 먼저 휴대폰 와이파이를 끄고 해당 사이트부터 열어볼 것 같아요.
몇 초면 되는데 서버 문제와 집 인터넷 문제를 구분하는 데 생각보다 꽤 강력한 방법입니다.

클로드가 다음 클로드를 만든다? Anthropic이 공개한 AI 개발 자동화 수준

jsut — Sat, 19 Sep 2026 16:20:33 +0900

클로드가 코드를 잘 짜는 정도를 넘어 이제는 다음 세대 클로드를 만드는 연구에 직접 참여하는 단계까지 올라왔습니다.
Anthropic이 공개한 내부 데이터를 보면 생각했던 것보다 이미 꽤 깊숙이 들어와 있어요.

2026년 8월 기준 Claude가 Anthropic의 AI 연구·개발 업무 가운데 26%를 '리드'하고 있고, 90%가 넘는 업무에는 최소 협업 수준 이상으로 참여하고 있습니다.
그렇다고 클로드가 혼자 서버에 앉아 다음 클로드를 만들어 출시하는 단계는 아닙니다.
지금 정확히 어디까지 왔는지가 오히려 더 흥미로운 부분이에요.

클로드가 AI 개발의 26%를 '리드'한다는 뜻 코드는 이미 80% 이상 Claude가 작성 코딩을 넘어 연구 실험까지 맡기기 시작했습니다 동시에 돌아가는 AI 에이전트가 약 3만 개 그럼 정말 클로드가 다음 클로드를 만드는 걸까?

클로드가 AI 개발의 26%를 '리드'한다는 뜻

일단 이 26%라는 숫자부터 정확하게 볼 필요가 있습니다.
Anthropic이 말하는 것은 전체 회사 업무의 26%도 아니고, 새로운 Claude 모델의 26%를 AI가 혼자 만들었다는 의미도 아닙니다.

모델 훈련과 평가, 인프라, 강화학습, 연구 도구, 장애 분석처럼 AI 모델을 개발하는 데 필요한 R&D 업무를 세분화한 뒤 얼마나 AI가 주도하고 있는지를 측정한 수치예요.

Anthropic은 Epoch AI가 제안한 0~5단계 자동화 기준을 이용했습니다.
현재 중요한 구간은 '협업', '리드', '완전 자율' 세 단계입니다.

단계	자동화 수준	현재 상황
AL3 협업	사람이 가까이에서 방향을 잡고 AI가 큰 작업 덩어리를 처리	전체 R&D의 90% 이상이 이 수준 이상
AL4 리드	사람이 목표를 주면 대부분의 과정을 AI가 끝까지 수행	26%
AL5 자율	사람 개입 없이 처음부터 끝까지 수행	현재 해당 없음

여기서 '리드'가 생각보다 높은 단계입니다.
사람이 방법을 하나하나 알려주는 게 아니라 "이 문제를 해결해" 정도의 목표를 주면 Claude가 접근법을 정하고 작업을 진행하고 결과까지 만드는 형태에 가깝습니다.

더 눈에 들어오는 건 변화 속도예요.

Anthropic이 공개한 그래프에서는 2026년 2월까지만 해도 Claude가 리드하는 AI R&D 비중이 사실상 0%에 가까웠습니다.
그게 불과 반년 만에 26%까지 올라왔습니다.

코드는 이미 80% 이상 Claude가 작성

개발 쪽은 연구보다 훨씬 더 많이 자동화돼 있습니다.
Anthropic에 따르면 2026년 5월 기준 내부 코드베이스에 실제 병합되는 코드 가운데 80% 이상을 Claude가 작성하고 있습니다.

Claude Code가 연구 프리뷰로 나오기 전인 2025년 초에는 이 비율이 한 자릿수 초반이었다고 하니 변화 폭이 상당히 큽니다.

개발자 한 명이 실제 코드베이스에 넣는 코드 양도 2024년과 비교하면 2026년 2분기에 약 8배로 늘었습니다.
사람이 직접 키보드로 코드를 전부 작성하는 구조에서 사람은 작업을 지시하고 Claude가 구현한 코드를 검토하는 구조로 바뀌고 있다는 이야기입니다.

물론 '코드 줄 수가 8배니까 생산성도 정확히 8배'라는 뜻은 아닙니다.
Anthropic도 코드 줄 수는 품질을 반영하지 못하기 때문에 실제 생산성 향상을 과장할 수 있는 지표라고 설명하고 있어요. 그래도 개발 과정이 이전과 달라졌다는 흐름 자체는 꽤 분명합니다.

재미있는 건 사람이 작성한 코드를 다시 Claude가 검사한다는 점입니다.
현재 Anthropic에서는 코드가 병합되기 전에 자동화된 Claude 리뷰어가 버그와 보안 문제 등을 먼저 찾아내는 방식도 사용하고 있습니다.

코딩을 넘어 연구 실험까지 맡기기 시작했습니다

여기까지라면 사실 엄청 발전한 코딩 에이전트 이야기로 볼 수도 있습니다.
그런데 Anthropic이 공개한 사례를 보면 한 단계 더 넘어갑니다.

Claude 기반 에이전트에게 AI 안전과 관련된 공개형 연구 문제를 주고, 가설을 세우고 → 실험하고 → 결과를 공유하고 → 다시 다음 실험을 만드는 과정을 맡긴 사례가 있습니다.

'약한 모델이 더 강한 모델을 제대로 감독할 수 있는가'라는 연구였는데, 두 명의 인간 연구자가 약 일주일 동안 진행했을 때 목표 성능 격차의 약 23%를 줄였습니다.
Claude 에이전트들은 누적 약 800시간의 연산 작업과 약 1만8천 달러의 컴퓨팅 비용을 사용해 97%까지 줄였다고 합니다.

숫자만 보면 굉장히 세 보이지만 조건도 봐야 합니다.
연구 주제를 고른 건 사람이었고 평가 기준 역시 사람이 만들었습니다.
결과가 실제 대규모 모델에 그대로 적용되지도 않았어요.

그래도 의미가 있는 이유는 따로 있습니다.
단순히 사람이 설계한 실험 코드를 실행해주는 게 아니라, 정해진 문제 안에서는 AI가 다음에 어떤 실험을 할지 결정하면서 반복적인 연구 사이클을 돌릴 수 있게 됐다는 점입니다.

동시에 돌아가는 AI 에이전트가 약 3만 개

개인적으로 이번 공개 자료에서 26%만큼 눈에 들어왔던 숫자가 하나 더 있습니다.
2026년 8월 기준 Anthropic에서 가장 많이 사용하는 내부 플랫폼에는 연구와 엔지니어링 업무를 하는 AI 에이전트가 한 시점에 약 3만 개 돌아가고 있다고 합니다.

에이전트 하나가 일하는 게 아니라 수많은 에이전트가 동시에 코드를 작성하고, 오류를 찾고, 실험하고, 다른 에이전트에 작업을 넘겨주는 구조로 커지고 있는 셈이죠.

규모가 커지니 Anthropic도 감시 체계를 같이 붙이고 있습니다.
에이전트가 실제 행동을 하기 전에는 온라인 모니터를 통과하도록 만들었고, 실행 후에도 별도의 모니터가 기록을 다시 확인합니다.

2026년 8월 한 달 동안 연구·엔지니어링 에이전트가 내린 10억 건 이상의 결정 가운데 약 0.002%, 대략 4만7천 건 중 1건이 실시간 감시 시스템에 의해 차단됐습니다.

비율만 보면 작아 보입니다.
문제는 에이전트 수와 행동 횟수가 계속 늘어나면 아주 낮은 확률도 실제 건수로는 커질 수 있다는 점이에요.
Anthropic이 AI 개발 자동화 수준과 함께 감시 수치를 공개하기 시작한 이유도 여기에 있습니다.

그럼 정말 클로드가 다음 클로드를 만드는 걸까?

반은 맞고, 아직 반은 아닙니다.

지금도 다음 Claude를 만드는 과정에서 Claude가 코드를 작성하고, 실험을 돌리고, 문제를 분석하고, 일부 연구에서는 다음 실험까지 결정합니다.
그런 의미에서는 이미 AI가 다음 AI를 만드는 개발 과정 안으로 들어왔다고 할 수 있어요.

하지만 가장 중요한 고리는 아직 사람이 잡고 있습니다.
어떤 문제를 연구할지, 어떤 결과를 믿을지, 어느 방향으로 다음 모델을 발전시킬지 같은 큰 판단은 여전히 인간 연구자의 역할이 큽니다.

Anthropic이 이야기하는 최종 단계는 Recursive Self-Improvement, 재귀적 자기개선입니다.
AI가 자기보다 더 뛰어난 후속 AI를 만들고, 그 AI가 다시 더 나은 후속 모델을 만드는 개발 사이클이 사람의 실질적인 개입 없이 이어지는 상태를 말합니다.

Anthropic도 현재 그 단계에는 도달하지 않았고, 반드시 그런 단계가 온다고 단정할 수도 없다고 밝히고 있습니다.
지금의 모습은 완전한 자기개선이라기보다는 사람이 방향을 정하고 수많은 Claude 에이전트가 실제 개발 작업을 빠르게 밀어붙이는 형태에 더 가깝습니다.

그래도 이전과 비교하면 사람의 역할이 계속 위쪽으로 이동하고 있다는 건 확실히 보입니다.

처음에는 사람이 코드를 쓰고 AI가 몇 줄을 도와줬다면, 지금은 사람이 목표를 주고 AI가 구현과 실험을 맡습니다.
다음 단계는 결국 "어떤 실험을 해야 하는가"까지 AI가 얼마나 안정적으로 판단할 수 있느냐가 될 가능성이 큽니다.

그래서 앞으로 볼 숫자는 단순히 새로운 Claude의 벤치마크 점수만은 아닐 것 같습니다.
현재 26%인 'AI 리드' 비중이 어디까지 올라가는지, 그리고 지금은 0%인 완전 자율 단계가 실제로 등장하는지가 더 중요한 지표가 될 수 있습니다.

다음 Claude의 성능도 궁금하지만, 이제는 "그 Claude를 누가 만들었나"도 같이 봐야 하는 시점이 된 것 같습니다.

모바일 게임 쿠폰, AI에게 물어보는 시대가 왔습니다!

jsut — Sat, 19 Sep 2026 03:25:43 +0900

모바일 게임을 시작하면 은근히 먼저 찾게 되는 게 쿠폰입니다.
예전에는 공식 카페부터 라운지, 커뮤니티, 블로그까지 돌아다니면서 최신 쿠폰을 하나씩 찾아야 했는데요.

이제는 그냥 AI에게 "○○게임 쿠폰번호 찾아봐"라고 물어보면 됩니다.
쿠폰 번호만 찾는 게 아니라 입력하는 곳까지 같이 알려달라고 하면 훨씬 편해요.

게임 이름과 쿠폰만 물어보면 됩니다 예전 쿠폰 찾기와 비교하면 꽤 편합니다 그냥 쿠폰만 물어보면 조금 아쉽습니다 이렇게 물어보면 훨씬 잘 찾아줍니다

게임 이름과 쿠폰만 물어보면 됩니다

방법은 생각보다 단순해요.
게임 이름 뒤에 그냥 쿠폰, 쿠폰번호, 최신 쿠폰 정도만 붙여서 물어보면 됩니다.

아래 화면은 실제로 애니모 쿠폰번호를 찾아달라고 요청한 예시인데요.
사용 가능한 것으로 확인되는 쿠폰을 한 번에 모아주고, 대소문자를 그대로 입력해야 한다는 내용과 쿠폰 입력 위치까지 같이 정리해줬습니다.

AI에게 애니모 쿠폰번호를 물어본 실제 예시 화면

이게 꽤 편한 이유가 있습니다.
보통 게임 쿠폰은 코드만 알아서는 끝이 아니거든요.

게임 안에서 입력하는지, 공식 홈페이지에서 등록하는지, 메뉴 어디로 들어가야 하는지 다시 찾아야 하는 경우가 많습니다.
AI에는 처음부터 "쿠폰번호랑 입력 방법도 같이 알려줘"라고 하면 이 과정까지 한 번에 해결할 수 있어요.

예전 쿠폰 찾기와 비교하면 꽤 편합니다

게임이 출시된 지 얼마 안 됐을 때는 쿠폰 하나 찾는 것도 은근히 번거롭습니다.
공식 카페 공지를 보고, 이벤트 게시글을 뒤지고, 다른 사람이 정리한 글에서 다시 쿠폰을 복사하는 식이었죠.

비교	기존 방식	AI 활용
쿠폰 찾기	게시글을 하나씩 확인	여러 쿠폰을 한 번에 정리
입력 방법	별도로 다시 검색	같이 요청 가능
만료 여부	글 작성 날짜를 확인	최신 기준으로 확인 요청 가능
추가 질문	다시 검색	그 자리에서 바로 질문

특히 출시 초반 게임은 쿠폰이 여러 곳에서 따로 공개되는 경우가 있어서 이런 방식이 꽤 편합니다.
사전예약 쿠폰, 출시 기념 쿠폰, 공식 방송 쿠폰처럼 종류가 나뉘어 있어도 한 번에 모아달라고 할 수 있으니까요.

그냥 쿠폰만 물어보면 조금 아쉽습니다

여기서 중요한 게 하나 있습니다.
"○○게임 쿠폰 알려줘"에서 끝내기보다 최신 여부까지 같이 확인해달라고 하는 편이 좋아요.

게임 쿠폰은 한 번 인터넷에 올라가면 만료된 뒤에도 예전 게시글에 그대로 남습니다.
사용 횟수가 제한된 쿠폰도 있고, 특정 서버나 국가에서만 사용할 수 있는 코드도 있어요.

AI에게 같이 확인시키면 좋은 내용

현재 사용 가능한 쿠폰인지
만료된 쿠폰은 아닌지
최근 실제 사용 사례가 있는지
대소문자를 구분해야 하는지
쿠폰 입력 메뉴가 어디인지
iOS와 안드로이드 입력 방법이 다른지

특히 "오늘 기준으로 실제 사용할 수 있는 쿠폰만"이라는 조건을 붙이는 게 좋습니다.
실시간 웹 검색이 가능한 AI라면 공식 공지나 최근 게시글까지 다시 확인해서 오래된 코드를 걸러내는 데 도움이 됩니다.

이렇게 물어보면 훨씬 잘 찾아줍니다

게임 이름만 바꿔서 아래처럼 질문하면 됩니다.
쿠폰을 자주 찾는다면 아예 이 문장을 저장해두는 것도 괜찮아요.

오늘 기준으로 [게임 이름]에서 현재 사용할 수 있는 쿠폰번호를 찾아줘.
만료됐거나 출처가 불분명한 쿠폰은 빼고, 쿠폰번호는 대소문자까지 그대로 적어줘.
보상 내용과 쿠폰 입력 위치, 사용기한도 같이 알려줘.
최근 실제로 사용됐다는 사례가 있으면 그것도 확인해줘.

여기서 더 편하게 쓰고 싶다면 조건을 계속 붙이면 됩니다.
"복사하기 쉽게 쿠폰만 따로 적어줘", "아이폰에서 입력하는 방법 알려줘", "새 쿠폰만 다시 찾아줘"처럼 이어서 물어볼 수 있어요.

사실 모바일 게임 쿠폰을 찾으려고 블로그와 커뮤니티를 여러 개 열어보던 입장에서는 이 변화가 꽤 크게 느껴집니다.
이제는 게임 설치하고 쿠폰부터 검색하는 대신 AI 채팅창을 먼저 열게 될 것 같네요.

앞으로는 "게임 이름 + 쿠폰"만 기억해두면 됩니다.
번호 찾기부터 입력 위치 확인까지 한 번에 끝낼 수 있으니까요.

AI로 긴 글 핵심만 빠르게 정리하는 법 궁금해?

jsut — Tue, 15 Sep 2026 14:54:01 +0900

긴 기사나 보고서, PDF를 읽어야 하는데 처음부터 끝까지 보기에는 시간이 아까울 때가 있습니다.
이런 자료는 생성형 AI에 넣고 핵심만 추려달라고 하면 생각보다 빠르게 내용을 파악할 수 있어요.

다만 그냥 “요약해줘”라고 입력하는 것보다 몇 줄로 줄일지, 어떤 내용은 반드시 남길지까지 같이 알려주는 편이 좋습니다.
프롬프트를 복잡하게 만들 필요도 없어요. 몇 가지 기준만 정해주면 됩니다.

1. 긴 글은 AI에 어떻게 넣을까 2. 그냥 “요약해줘”만 입력하면 아쉬운 이유 3. 상황별로 바로 쓸 수 있는 AI 요약 프롬프트 4. 숫자와 중요한 정보가 빠지지 않게 하는 방법 5. 정말 긴 문서는 두 번에 나눠 요약하기

긴 글은 AI에 어떻게 넣을까

가장 간단한 방법은 원문을 그대로 복사해서 AI 대화창에 붙여넣는 겁니다.
뉴스 기사나 블로그 글, 이메일, 회의 내용처럼 텍스트로 복사할 수 있다면 이 방법이 제일 편해요.

PDF나 워드 문서처럼 내용이 긴 자료는 파일 업로드 기능을 지원하는 AI를 이용하면 됩니다.
파일을 올린 뒤 그 문서를 기준으로 요약하거나 특정 부분만 찾아달라고 요청하는 방식이죠.

자료 형태	사용 방법
뉴스·블로그 글	본문을 복사해서 붙여넣기
PDF·문서	파일 업로드를 지원한다면 직접 첨부
회의록·메모	전체 내용을 넣고 결정사항이나 할 일만 추출
내가 작성한 긴 글	원문을 넣고 원하는 분량으로 압축

여기까지는 어렵지 않습니다.
실제 차이는 그다음에 어떤 방식으로 요약해달라고 요청하느냐에서 생겨요.

그냥 “요약해줘”만 입력하면 아쉬운 이유

AI 요약을 처음 사용할 때는 보통 이렇게 입력하게 됩니다.

이 글 요약해줘.

이것만으로도 요약 자체는 가능합니다.
문제는 얼마나 줄일지, 어떤 정보를 중요하게 볼지, 어떤 형식으로 보여줄지를 AI가 알아서 정하게 된다는 점이에요.

그래서 긴 글을 요약할 때는 최소한 아래 세 가지 정도만 추가해주는 게 좋습니다.

AI 요약 요청에 넣으면 좋은 기준

① 어느 정도 길이로 줄일지
② 어떤 형식으로 정리할지
③ 절대 빼면 안 되는 정보가 무엇인지

예를 들어 같은 글이라도 아래처럼 입력해보세요.

가장 기본적으로 쓰기 좋은 프롬프트

아래 글을 읽고 핵심 내용만 5개로 정리해줘.
중요한 날짜, 숫자, 인물 이름은 빼지 말아줘.
반복되는 설명은 제거하고 가장 중요한 내용부터 순서대로 적어줘.
마지막에는 전체 내용을 한 문장으로 요약해줘.

이 정도면 충분합니다.
프롬프트를 길고 복잡하게 만드는 것보다 원하는 결과를 구체적으로 알려주는 쪽이 훨씬 편해요.

상황별로 바로 쓸 수 있는 AI 요약 프롬프트

같은 긴 글이라도 읽는 목적은 다릅니다.
단순히 무슨 내용인지 알고 싶은 경우와 공부할 자료를 정리하는 경우는 필요한 결과부터 다르니까요.

내용만 최대한 빨리 파악하고 싶을 때

아래 내용을 처음 읽는 사람도 이해할 수 있게 핵심만 정리해줘.
5개 항목 이내로 작성하고 중요하지 않은 배경 설명과 반복 내용은 빼줘.
가장 중요한 내용부터 순서대로 정리해줘.

공부할 자료를 정리할 때

이 자료를 공부하기 쉽게 정리해줘.
핵심 개념 → 주요 내용 → 꼭 기억해야 할 내용 순서로 나눠줘.
마지막에는 복습해야 할 핵심 포인트 5개를 따로 적어줘.

회의록이나 업무 문서를 정리할 때

이 문서에서 업무에 필요한 내용만 정리해줘.
결정된 내용, 해야 할 일, 담당자, 일정으로 나눠서 작성해줘.
아직 정해지지 않은 내용은 별도로 구분해줘.

긴 뉴스 기사를 빠르게 읽을 때

이 기사를 1분 안에 읽을 수 있는 분량으로 줄여줘.
무슨 일이 있었는지, 왜 중요한지, 앞으로 확인해야 할 내용으로 구분해줘.
기사에 적혀 있지 않은 내용은 추가하지 말아줘.

어려운 내용을 쉽게 이해하고 싶을 때

아래 내용을 전문지식이 없는 사람도 이해할 수 있게 쉽게 설명해줘.
어려운 용어는 쉬운 표현으로 풀어주고 꼭 필요한 전문용어는 뜻을 같이 설명해줘.
핵심 내용은 5개 이내로 정리해줘.

저는 이 중에서 마지막 조건을 꽤 자주 붙이는 편입니다.
단순히 글자 수만 줄이는 것보다 어려운 내용을 이해하기 쉽게 다시 풀어주는 게 AI 요약의 장점 중 하나거든요.

숫자와 중요한 정보가 빠지지 않게 하는 방법

요약은 원문에서 중요도가 낮은 내용을 덜어내는 작업입니다.
그러다 보니 내가 필요했던 가격이나 날짜, 숫자까지 같이 빠질 때가 있어요.

정책 안내문이나 제품 비교, 일정표처럼 숫자가 중요한 글이라면 이 부분을 처음부터 지정해두는 편이 낫습니다.

중요한 정보를 그대로 남기는 프롬프트

전체 내용을 짧게 요약하되 날짜, 가격, 수치, 인물명, 장소명은 생략하지 말아줘.
확정된 내용과 아직 확정되지 않은 내용도 구분해줘.
원문에 없는 내용은 추측해서 추가하지 말아줘.

요약을 짧게 해달라고 하면서 동시에 모든 세부 정보를 남겨달라고 하면 결과가 길어질 수 있습니다.
결국 내가 필요한 정보가 무엇인지 먼저 정해주는 게 중요해요.

정말 긴 문서는 두 번에 나눠 요약하기

자료가 정말 길다면 처음부터 세 줄짜리 요약을 만들려고 하지 않는 편이 좋습니다.
한 번 전체 구조를 정리하고 거기서 다시 핵심만 줄이는 방식이 훨씬 보기 편해요.

1단계에서는 중요한 내용을 놓치지 않는 데 집중하고, 2단계에서 정말 필요한 것만 남깁니다.

처음에는 이렇게 요청합니다.

이 문서 전체 내용을 주제별로 나눠서 정리해줘.
중요한 내용이 빠지지 않도록 충분히 설명하고 비슷한 내용끼리 묶어줘.

전체 구조가 나온 다음에는 이렇게 한 번 더 줄이면 됩니다.

방금 정리한 내용에서 꼭 알아야 할 핵심만 다시 5개로 줄여줘.
각 항목은 두 문장을 넘지 않게 작성해줘.

여기서 끝낼 필요도 없습니다.
5개 중에서 이해가 안 되는 부분이 있다면 “3번만 조금 더 자세히 설명해줘”라고 이어서 물으면 돼요.

긴 글을 AI로 요약할 때 굳이 프롬프트 공부부터 할 필요는 없습니다.
몇 줄로 줄일지, 어떤 형태로 정리할지, 무엇을 남길지만 지정해도 결과가 꽤 달라져요.

처음에는 핵심 5개 정도로 짧게 줄여보고, 필요한 부분만 다시 질문해보세요.
처음부터 수십 페이지를 전부 읽는 것보다 필요한 내용을 찾는 시간이 확실히 줄어듭니다.

KTX·SRT 통합 후 예매 방법, 이제 수서역도 코레일+ 하나로 예약합니다

jsut — Mon, 14 Sep 2026 18:28:16 +0900

예전에는 KTX를 타려면 코레일톡, 수서역에서 SRT를 타려면 SRT 앱을 따로 사용했어요.
그런데 2026년 9월 1일부터 KTX와 SRT가 통합되면서 이 구분이 사실상 사라졌습니다.

지금은 서울역 출발도, 수서역 출발도 코레일+에서 한꺼번에 조회하고 예매합니다.
그런데 막상 수서역으로 검색해보면 KTX도 나오고 KTX-산천도 나와서 여기서 다시 한번 헷갈리더라고요.

먼저 핵심부터

2026년 9월 1일 이후 운행하는 고속열차는 SRT와 KTX를 따로 예매하지 않습니다.
코레일+에서 출발역을 선택한 뒤 표시되는 KTX 또는 KTX-산천 중 원하는 시간의 열차를 고르면 됩니다.

1. KTX·SRT 통합 후 무엇이 달라졌나 2. 코레일+에서 예매하는 방법 3. 수서역에 KTX와 KTX-산천이 같이 뜨는 이유 4. 그럼 예전 SRT는 어디로 갔나 5. PC에서도 예매할 수 있습니다 6. 기존 SRT 회원이라면

KTX·SRT 통합 후 무엇이 달라졌나

가장 큰 변화는 KTX와 SRT를 서로 다른 열차처럼 찾아다닐 필요가 없어졌다는 점입니다.
2026년 9월 1일부터 KTX와 SRT가 KTX로 통합 운행되기 시작했어요.

예매 창구도 코레일+로 합쳐졌습니다.
서울역에서 출발하든 수서역에서 출발하든 한 앱에서 시간표를 조회하고 그대로 승차권을 살 수 있습니다.

구분	통합 전	2026년 9월 이후
KTX	코레일톡	코레일+
SRT	SRT 앱·홈페이지	KTX로 통합
수서 출발	주로 SRT	KTX·KTX-산천
예매 앱	코레일톡·SRT 분리	코레일+ 하나로 통합

예전 습관대로라면 '수서에서 타니까 SRT를 찾아야 하나?'라는 생각부터 들 수 있습니다.
이제는 그렇게 찾을 필요가 없어요. 출발역을 수서로 선택한 뒤 나오는 고속열차를 보면 됩니다.

코레일+에서 예매하는 방법

기존 코레일톡을 사용했다면 앱을 업데이트해 코레일+를 이용할 수 있습니다.
처음 이용한다면 앱스토어에서 '코레일+'를 검색해 설치하면 되고요.

1. 출발역과 도착역 선택

서울에서 출발한다면 서울, 수서역을 이용하고 싶다면 출발역을 수서로 선택합니다.

2. 날짜·시간과 인원 설정

이용 날짜와 출발 시간, 어른·어린이·경로 등 인원을 설정한 뒤 열차를 조회합니다.

3. KTX 또는 KTX-산천 선택

출발시간과 도착시간, 소요시간을 비교해서 원하는 열차를 고르면 됩니다. 수서역에서도 KTX와 KTX-산천이 함께 검색될 수 있습니다.

4. 좌석 확인 후 결제

좌석을 선택하고 적용할 수 있는 할인쿠폰이나 마일리지가 있다면 함께 적용한 뒤 결제하면 승차권 발권이 끝납니다.

코레일+에서는 예매 과정도 기존보다 간단해졌습니다.
승차권 예매 절차가 기존 7단계에서 4단계로 줄었고, 열차 조회 화면에서 소요시간과 정차역 수, 운임도 함께 확인할 수 있어요.

날짜나 시간을 다시 조회할 때 홈 화면으로 돌아갈 필요도 없습니다.
결제 화면에서도 쿠폰과 마일리지를 함께 적용할 수 있게 바뀌었습니다.

그리고 실제로 수서를 출발역으로 선택해 조회하면 아래처럼 KTX와 KTX-산천이 한 화면에 같이 표시됩니다.

수서역에 KTX와 KTX-산천이 같이 뜨는 이유

저도 처음 보면 여기서 가장 헷갈릴 것 같아요.
수서를 출발역으로 골랐는데 어떤 열차에는 KTX, 바로 아래 열차에는 KTX-산천이라고 표시됩니다.

그렇다고 하나는 KTX이고 하나는 예전 방식의 SRT라는 뜻은 아닙니다.
현재는 둘 다 코레일+에서 판매하는 KTX 승차권이에요.

화면 표시	어떻게 보면 되나
KTX	KTX 계열 열차로 운행하는 고속열차
KTX-산천	KTX-산천 계열로 운행하는 고속열차
예매 방법	둘 다 코레일+에서 동일하게 예매

통합 전에는 KTX 차량과 SRT 차량의 운용이 나뉘어 있었지만 지금은 고속철도 차량을 통합해서 운용합니다.
그래서 예전에는 보기 어려웠던 수서발 KTX도 이제 자연스럽게 검색되는 거예요.

승객 입장에서는 KTX냐 KTX-산천이냐를 보고 어느 회사 열차인지 구분할 필요가 없습니다.
출발역과 도착역이 맞는지, 출발시간과 소요시간이 어떤지만 보고 편한 열차를 선택하면 됩니다.

그럼 예전 SRT는 어디로 갔나

여기가 조금 복잡해 보이는데 실제로는 간단합니다.
SRT라는 별도 고속열차 브랜드는 2026년 8월 31일까지 운행했고, 9월 1일부터 KTX로 통합됐습니다.

통합 과정에서 기존 SRT 차량은 KTX-산천이라는 이름으로 변경됐어요.
그래서 예전에 수서에서 SRT를 탔던 노선도 이제는 코레일+에서 KTX 승차권으로 구입합니다.

여기서 하나 주의할 점

현재 화면에 KTX-산천이라고 표시된 열차를 보고 무조건 '이게 예전 SRT 차량이구나'라고 구분할 필요는 없습니다.
KTX-산천이라는 열차는 기존에도 있었기 때문에 승객에게 중요한 것은 차량의 과거 소속보다 현재 운행시간과 출발역입니다.

즉 이제는 '수서니까 SRT를 찾아야 한다'는 방식으로 생각하면 오히려 더 헷갈립니다.
수서에서 타고 싶다면 출발역을 수서로 선택한다. 이게 가장 간단해요.

PC에서도 예매할 수 있습니다

스마트폰 앱이 꼭 필요한 것은 아닙니다.
PC나 모바일 브라우저에서 코레일 홈페이지에 접속해 승차권 예매 메뉴로 들어가도 같은 방식으로 예약할 수 있습니다.

출발역을 서울이나 수서로 지정하고 도착역, 날짜, 인원을 선택한 뒤 원하는 열차를 고르면 됩니다.
9월 1일 이후 수서 출발·도착 고속열차도 코레일 홈페이지에서 함께 예매할 수 있어요.

기존 SRT 회원이라면

기존 코레일 회원은 통합 철도회원으로 자동 전환됐습니다.
그래서 기존 코레일 계정을 사용하고 있었다면 코레일+에서 그대로 이용하면 됩니다.

반대로 SR에만 회원가입해 SRT를 이용했던 경우에는 통합회원 가입·전환이 필요합니다.
앞으로 KTX와 기존 SRT 노선 모두 한 회원체계에서 이용하게 되는 셈이에요.

통합 이후에는 수서 출발 열차에도 기존 KTX와 같은 마일리지 혜택이 확대됐습니다.
현재 기존 SRT 노선에서도 결제금액의 5%가 KTX 마일리지로 적립됩니다.

결국 지금 예매할 때 가장 중요한 건 열차 이름보다 어디에서 출발할 것인지입니다.
서울역이 편하면 서울을, 강남이나 수도권 남부에서 수서역이 편하다면 수서를 출발역으로 선택하면 돼요.

수서 검색 결과에 KTX와 KTX-산천이 같이 보이는 것도 정상입니다.
둘 중 원하는 시간과 좌석이 있는 열차를 골라 코레일+에서 그대로 결제하면 됩니다.