[카테고리:] 컴퓨터

₩₩192.168.0.79에 액세스할 수 없습니다. 이 네트워크 리소스를 사용할 권한이 없는 것 같 습니다. 이 서버의 관리자에게 문의하여 액세스 권한이 있는지 확인하십시오.참조된 계정이 현재 잠겨 있으므로 그 계정으로 로그온할 수 없습니다.

📌 오류 내용 해석

메시지 요약:

\\192.168.0.79에 액세스할 수 없음
이 네트워크 리소스를 사용할 권한이 없을 수 있음
잠조된(저장된) 계정이 현재 잠겨 있어 로그인할 수 없음

즉,
➡ 192.168.0.79 PC(또는 서버)에 접속할 때 사용되는 계정이 잠금 상태라서 접근이 차단된 상황입니다.

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🔴 주된 원인

1. ❌ 공유 PC에 저장된 계정 비밀번호를 여러 번 틀림

2. 🔒 윈도우 보안 정책에 의해 계정 잠김

3. 🔑 이전에 저장된 네트워크 자격 증명이 잘못됨

4. 👤 공유 폴더 권한에 해당 계정이 없음

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✅ 해결 방법 (순서대로 해보세요)

1️⃣ 저장된 네트워크 자격 증명 삭제 (가장 중요)

접속하는 내 PC에서 실행:

1. 제어판 → 자격 증명 관리자

2. Windows 자격 증명

3. 192.168.0.79 또는 관련 항목 모두 삭제

4. 재부팅 후 다시 접속 시도
   → 새 계정/비밀번호 입력

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2️⃣ 공유 PC(192.168.0.79)에서 계정 잠금 해제

해당 PC에 직접 접속 가능하다면

1. Win + R → lusrmgr.msc

2. 사용자 → 문제되는 계정 더블클릭

3. ✅ “계정이 잠겨 있음” 체크 해제

4. 확인

❗ Home 버전이면 이 메뉴가 없을 수 있음

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3️⃣ 공유 폴더 권한 확인

공유 PC에서:

1. 공유 폴더 → 속성 → 공유 / 보안

2. 접속 계정 또는 Everyone

   • 읽기 / 변경 권한 체크

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4️⃣ 게스트 접속으로 테스트 (임시)

공유 PC에서:

• 공유 폴더 권한에 Everyone 추가

• 암호 보호 공유 끄기
  (제어판 → 고급 공유 설정)

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5️⃣ 명령어로 접속 테스트

접속 PC에서:

→ 비밀번호 직접 입력

🔴 현재 오류의 정확한 의미

👉 192.168.0.79 컴퓨터에 있는 user 계정이 “계정 잠금(Account Lockout)” 상태입니다.
비밀번호가 맞아도 절대 접속 안 됩니다.

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✅ 반드시 해야 하는 해결 (서버/공유 PC 쪽 작업)

⚠️ 접속을 시도하는 PC에서 해결 불가
➡ 192.168.0.79 PC에 직접 가서 작업해야 합니다

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1️⃣ (가장 확실) 계정 잠금 해제

🔹 Windows Pro / Server 인 경우

1. 192.168.0.79 PC에서

2. Win + R → lusrmgr.msc

3. 사용자 → user

4. 더블클릭

5. ✅ “계정이 잠겨 있음” 체크 해제

6. 확인

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🔹 Windows Home 인 경우 (lusrmgr 없음)

👉 비밀번호 변경으로 잠금 해제

1. 192.168.0.79 PC 로그인

2. 설정 → 계정 → 로그인 옵션

3. user 계정 비밀번호 변경

   • 새 비밀번호 설정

4. 재부팅

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2️⃣ 잠금 재발 방지 (중요)

같은 오류 반복되는 경우 꼭 설정하세요.

🔧 계정 잠금 정책 해제

(Windows Pro 이상)

1. Win + R → secpol.msc

2. 계정 정책 → 계정 잠금 정책

3. 아래처럼 변경:

   • 계정 잠금 임계값 → 0

   • 계정 잠금 기간 → 0

➡ 비밀번호 몇 번 틀려도 잠기지 않음

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3️⃣ 접속 PC에서 기존 인증 정보 완전 삭제

(이미 하셨을 수도 있지만 필수)

1. 제어판 → 자격 증명 관리자

2. Windows 자격 증명

3. 192.168.0.79 관련 전부 삭제

4. 재부팅

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4️⃣ 다시 접속 (정상 명령어)

➡ 새 비밀번호 입력

가능은 하지만 조건이 까다롭고 체감 효과가 제한적입니다. 윈도우10에서 랜카드 2개를 묶어 속도를 올리는 방법과 현실적인 대안까지 정리해 드릴게요.

1️⃣ 윈도우10에서 랜카드 2개 묶기 (NIC Teaming)

🔴 결론 먼저

윈도우10 기본 기능으로는 공식 NIC Teaming 불가

서버용 Windows Server 또는

랜카드 제조사 드라이버(Intel 등) 가 지원해야 가능

2️⃣ 가능한 경우 (조건)

✅ 조건 요약
항목 필요 여부
동일한 제조사 랜카드 거의 필수
Intel PROSet 등 전용 드라이버 필수
스위치가 LACP(802.3ad) 지원 대부분 필요
단일 파일 전송 속도 증가 ❌ 불가

⚠️ 단일 다운로드/업로드 속도는 2배 안 됨
→ 여러 연결을 동시에 사용할 때만 효과 있음

3️⃣ Intel 랜카드일 경우 (가장 현실적인 방법)
🔹 준비물

Intel 랜카드 2개

Intel PROSet Adapter Configuration Utility

LACP 지원 스위치 (공유기 대부분 ❌)

🔹 설정 개요

Intel PROSet 설치

두 랜카드 선택

팀 생성 (Teaming)

모드 선택

Static Teaming

LACP (스위치 지원 시 권장)

📌 이건 윈도우10에서도 가능하지만 Intel만 사실상 가능

4️⃣ 리얼리티 체크 (많이 오해하는 부분)

❌ 이런 건 안 됩니다

인터넷 속도 1Gbps → 2Gbps로 바로 증가 ❌

공유기 WAN 1Gbps인데 PC만 2개 묶기 ❌

랜카드만 묶으면 자동으로 빨라짐 ❌

✅ 이런 경우엔 효과 있음

NAS ↔ PC 다중 사용자

서버/가상머신

여러 파일 동시 전송

내부망 트래픽 분산

5️⃣ 스위치 없을 때 가능한 대안 (현실적)

✔ 방법 1. SMB 멀티채널 (추천 ⭐)

윈도우10 기본 지원

랜카드 2개 자동 사용

스위치 설정 불필요

📌 조건

NAS/상대 PC도 SMB 멀티채널 지원

각각 다른 IP

👉 NAS 쓰시면 이게 제일 좋습니다

✔ 방법 2. 고속 랜카드 1장으로 교체

옵션 실제 체감
2.5GbE ⭐⭐⭐⭐
5GbE ⭐⭐⭐⭐⭐
10GbE ⭐⭐⭐⭐⭐

👉 요즘은 2.5GbE가 가장 가성비

6️⃣ 추천 정리 (한 줄 요약)
목적 추천
인터넷 속도 ❌ 의미 없음
NAS 전송 SMB 멀티채널
서버용 NIC Teaming
일반 사용자 2.5GbE 1장

인텔 **8세대(Core 8th Gen)**와 9세대(Core 9th Gen) CPU 성능 비교를 정리하면 아래와 같습니다.

🔥 1. 아키텍처 및 기본 변화

🧠 아키텍처

8세대 (Coffee Lake): 6코어/12스레드(i7 기준) → 메인스트림에서 코어 수를 크게 늘린 세대.

9세대 (Coffee Lake-Refresh): 기본적으로 동일한 14nm 공정과 같은 아키텍처 기반. 세대명이 바뀌긴 했지만 구조적인 혁신은 거의 없음.

👉 즉, 8세대 → 9세대 간에는 큰 설계 변화는 없고 클럭, 일부 코어 구성, 제품군 확장 정도가 주된 차이입니다.

⚙️ 2. 코어/스레드 & 제품 구성 변화

🔹 i5 라인

8세대 i5-8600K / i5-8400: 6코어 / 6스레드

9세대 i5-9600K / i5-9400: 여전히 6코어 / 6스레드
👉 스레드 수 동일, 클럭 약간 상승 정도.

🔹 i7 라인

8세대 i7-8700K: 6코어 / 12스레드

9세대 i7-9700K: 8코어 / 8스레드
👉 i7 시리즈에서는 스레딩 대신 물리 코어를 늘린 변화가 대표적.

🔹 i9 라인

9세대 최초 등장: i9-9900K 시리즈가 8코어 / 16스레드로 추가됨. (8세대엔 i9 라인 자체가 없음)

👉 즉, 9세대는 **i7에 물리 코어 추가(i7→8코어)**와 i9 라인 신설이 큰 차이 포인트입니다.

🚀 3. 성능 비교 (실 사용 기준)
📊 성능 차이

클럭 향상 및 최적화 → 8세대 대비 9세대는 대부분 모델에서 약간 높은 베이스/터보 클럭 제공.

실 성능 차: 동일 제품군(i5-8600K vs i5-9600K 등)은 일반적으로 5~6% 정도 전후의 향상이 보고됨.

📈 벤치마크 예시

Core i7-9750H(9세대) vs Core i7-8850H(8세대):
• 싱글 코어 약 +6%
• 멀티 코어 약 +5.8%
→ 이 정도 수준의 차이만 있음 (같은 라인 비교 기준).

👉 세대 간 성능 향상은 있지만 10세대 또는 그 이후 세대처럼 아키텍처 대전환 수준은 아님이 핵심입니다.

🧠 4. 실제 사용 관점
🖥️ 일반 작업 & 게임

✔️ 웹/오피스/영상 재생: 차이 거의 없음
✔️ 게임: 클럭 약상승으로 소폭 FPS 향상 가능하지만 극적 차이는 아님

💻 멀티태스킹 / 생산성

✔️ 코어/스레드 많은 9세대 i7/i9은 멀티코어 작업(렌더링, 인코딩)에서 좀 더 유리
✔️ 다만 8세대도 여전히 대부분 작업에서 충분한 성능 제공

💡 결론

8세대 → 9세대 업그레이드는 큰 체감 성능 향상보다 클럭/코어 구성 변화 정도

특히 같은 코어/스레드인 모델끼리는 성능 차가 미미함 (수 % 수준).

📌 요약 비교
항목 8세대 (Coffee Lake) 9세대 (Coffee Lake-Refresh)
공정/아키텍처 동일 14nm 동일 14nm
코어/스레드 i7: 6C/12T i7: 8C/8T (코어 증가)
클럭 기준 클럭 약간 상향
신제품군 — i9 도입
성능 향상 미미 ~ 보통 수준 약간 향상

👉 전체적으로 동일한 메인스트림 아키텍처 기반 + 소폭 향상 구조입니다

노트북 덮개를 닫아도 꺼지지 않고 계속 사용하려면 절전 모드나 최대 절전 모드로 진입하지 않도록 설정해야 합니다.
운영체제에 따라 방법이 달라요. 👇

✅ Windows (윈도우)

제어판 열기

윈도우 키 + R → control 입력 → Enter

전원 옵션 들어가기

하드웨어 및 소리 → 전원 옵션

덮개를 닫을 때 작동 설정 선택

왼쪽 메뉴에서 “덮개를 닫을 때 수행되는 작업 선택” 클릭

“덮개를 닫을 때” 항목을 아무 작업도 안 함 으로 변경

전원 사용 중 / 배터리 사용 시 각각 설정 가능

저장 → 이제 덮개를 닫아도 꺼지지 않음

✅ macOS (맥북)

맥북은 기본적으로 덮개 닫으면 절전 모드로 들어갑니다. 계속 사용하려면:

전원 어댑터 연결 + 외부 모니터 연결 + 외부 키보드/마우스 필요

이 상태를 “Clamshell Mode”라고 함

덮개를 닫으면 화면은 외부 모니터로 전환되어 정상 작동

※ 맥북을 덮은 상태에서 모니터 없이 계속 켜두려면 Amphetamine 같은 앱을 설치해야 합니다.

컴퓨터가 언제, 왜 재부팅되었는지 확인하려면 운영체제에 따라 기록을 확인할 수 있습니다.
아마 Windows 기준으로 말씀하시는 것 같아 Windows / Linux 둘 다 정리해드릴게요.

🔹 Windows에서 재부팅 기록 확인 방법

이벤트 뷰어 사용

Win + R → eventvwr.msc 입력 → 엔터

좌측에서 Windows 로그 → 시스템 선택

우측에서 이벤트 ID 기준으로 필터링

6005 : “Event log service started” (부팅 시)

6006 : “Event log service stopped” (정상 종료)

6008 : 예상치 못한 종료 (전원 강제 종료, 블루스크린 등)

41 (Kernel-Power) : 전원 문제로 인한 강제 재부팅

👉 6008 또는 41을 보면 강제 재부팅/전원 차단 시점을 알 수 있습니다.

명령어로 확인

PowerShell에서:

Get-EventLog -LogName System -InstanceId 6005,6006,6008,41 | Select-Object TimeGenerated, InstanceId, Message

최근 재부팅 관련 로그만 확인 가능합니다.

🔹 Linux (Ubuntu 등)에서 재부팅 기록 확인

재부팅 기록

last reboot

→ 언제 재부팅되었는지 목록 표시

시스템 로그 확인

journalctl -b -1

→ 이전 부팅 시 로그 확인

비정상 종료 여부

journalctl -p err -b -1

→ 이전 부팅에서 오류/에러 발생 기록 확인

👉 정리하면, Windows는 이벤트 뷰어의 시스템 로그, Linux는 last와 journalctl 명령어로 확인하면 됩니다.

GTX 1060 6GB와 RX 570 4GB는 비슷한 세대(2016~2017년 출시)의 그래픽카드이며, 중급 게이밍 그래픽카드로 많이 비교되는 모델입니다.

하지만 전반적인 성능과 효율 면에서 차이가 있습니다.

🎯 1. 기본 사양 비교

항목 GTX 1060 6GB RX 570 4GB
아키텍처 Pascal (16nm) Polaris (14nm)
VRAM GDDR5 6GB GDDR5 4GB
쿠다코어/스트림프로세서 1280 CUDA 2048 Stream
TDP (전력소모) 120W 150W~180W
드라이버 최적화 매우 안정적 (엔비디아) 다소 불안정 (특히 구버전 윈도우)
출시가격 더 비쌈 더 저렴했음

📊 2. 실제 게임 성능 (FHD, 1080p 기준)

게임 GTX 1060 6GB (FPS) RX 570 4GB (FPS)
GTA V 80~90 70~80
PUBG 70~75 55~60
Fortnite 100+ 80~90
Shadow of the Tomb Raider 60 50
Apex Legends 90 70~75
Cyberpunk 2077 (Low) 45~50 35~40

➡ GTX 1060 6GB가 전반적으로 10~25% 정도 더 높은 성능을 보여줍니다.

🧠 3. 추가 차이점 요약

항목 GTX 1060 6GB RX 570 4GB
발열 더 낮음 (조용함) 발열 더 많고 팬 소음 큼
전력 효율 더 좋음 더 나쁨
VRAM 용량 6GB → 더 여유 있음 4GB → 최신 게임에서 부족함
드라이버 호환성 우수 (엔비디아) 간혹 충돌 있음 (특히 듀얼 GPU 시)
DLSS/엔비디아 기능 없음 (1060은 지원 안함) 없음

📌 결론

상황 추천
게임 성능 기준 ✅ GTX 1060 6GB 우세 (전반적으로 15~25% 향상)
발열/소음/전력 ✅ GTX 1060
가성비 중고라면 RX 570이 조금 더 쌈
VRAM 중요 (4K 텍스처, 모드 등) ✅ GTX 1060 (6GB)
드라이버 안정성, 궁합 ✅ GTX 1060 단독 사용 권장

📌 요약 한줄

👉 GTX 1060 6GB가 RX 570 4GB보다 전반적으로 더 나은 성능, 전력 효율, VRAM 여유를 제공합니다.

GTX 1660 Super와 GTX 1060 6GB는 **동일한 NVIDIA 아키텍처 계열(Pascal vs Turing)**로서, 같은 시스템에 함께 설치해도 충돌 없이 운용이 가능하고, 효율적으로 병렬 활용할 수 있습니다.
단, SLI는 지원되지 않기 때문에, 두 GPU를 각기 다른 작업에 할당하는 방식으로 극대화해야 합니다.

✅ 시스템에 1660 Super + 1060 6GB를 함께 설치했을 때 극대화 방법

🎯 1. 목적: 게임 성능 극대화

게임 전용 GPU로는 1660 Super 사용 → 이쪽이 성능이 더 뛰어납니다.

1060은 백그라운드 작업 또는 다른 디스플레이 출력용으로 활용

게임 내 그래픽 설정에서 GPU 선택 불가한 경우, 디스플레이를 1660 Super에 연결하세요.

🔧 설정 팁:

디스플레이 케이블(HDMI, DP)을 1660 Super에 연결

NVIDIA 제어판 → 기본 GPU 확인 및 설정

1060은 보조 작업에 활용 (예: YouTube 영상, OBS 인코딩, 가벼운 작업)

🧠 2. 목적: 멀티 GPU를 활용한 작업 (예: 인코딩, 머신러닝, 채굴)
GPU 1: 1660 Super → 메인 작업 (게임, 렌더링)

GPU 2: 1060 → 보조 작업 (인코딩, 채굴, 서브 렌더링)

예시:

OBS 인코딩: OBS에서 NVIDIA NVENC (GTX 1060) 선택해, 게임을 1660으로 돌리고 인코딩은 1060으로

채굴: 둘 다 동시에 가능하며, 프로그램에서 각각 GPU 선택 가능

Blender: Cycles 렌더링 시 두 GPU 병행 사용 가능

🔧 설정 팁:

OBS Studio → 고급 → 출력 → 인코더 GPU 선택

Blender → Edit → Preferences → System → CUDA 선택

🖥️ 3. 목적: 멀티 모니터 / 멀티태스킹

두 GPU 모두에 모니터 연결 가능

예:

1660 Super: 게임용 주 모니터

1060: 웹 브라우저, 스트리밍, 문서 등 부가 작업용

윈도우 설정 → 디스플레이 → 각 GPU에 연결된 화면 설정

🔧 4. 드라이버 및 전력 관리

드라이버: 두 GPU 모두 NVIDIA이므로 하나의 드라이버로 통합 관리 가능

전원: 500~600W 이상 파워서플라이 권장

발열 관리: 내부 공기 흐름 확보, 써멀 관리 중요

📊 참고: GTX 1660 Super vs GTX 1060 6GB 성능 차이
항목 GTX 1660 Super GTX 1060 6GB
쿠다코어 1408 1280
VRAM GDDR6 6GB GDDR5 6GB
대략 성능 20~30% ↑ 기준

성능이 1660 Super 쪽이 확실히 더 좋습니다. 게임/메인작업은 무조건 1660 Super에!

🔚 결론: 어떤 방식이든 가능

목적 사용 방식
게임 1660 Super로 전담, 1060은 보조
멀티 작업 각각 다른 작업에 병렬 활용
OBS/인코딩 게임은 1660, 인코딩은 1060
멀티 모니터 각각 GPU에 모니터 연결
드라이버 NVIDIA 통합 드라이버 OK

AMD Ryzen 5 5600 (6코어 12스레드 CPU)
GTX 1660 Super 6GB (엔비디아 그래픽카드)
RX 570 4GB (AMD 그래픽카드)
한 컴에 같이 설치 되어 있다. 극대화 하려면 어떻게 해야 하는가?

✅ 목적별 극대화 방안

🎮 1. 게임 또는 GPU 렌더링 성능 극대화

하나의 GPU만 사용하는 것이 가장 효율적입니다.

일반적으로 GTX 1660 Super가 RX 570보다 더 빠르므로, 게임이나 렌더링은 1660 Super에 집중합니다.

RX 570은 제거하거나 보조 용도로 설정하세요 (예: 스트리밍용 GPU 인코딩 등).

BIOS나 윈도우에서 부팅 GPU를 명확히 설정하고, 드라이버는 NVIDIA만 설치하세요.

👉 이 경우 RX 570을 제거하는 것이 더 나은 선택일 수 있습니다.

🧠 2. 멀티 GPU를 활용한 작업 (예: 채굴, 머신러닝, 병렬 처리)

Windows에서는 서로 다른 제조사의 GPU를 병렬로 활용하는 일이 어렵습니다.

그러나 특정 작업 (예: mining, 가벼운 병렬 연산, GPU passthrough) 용도로는 가능합니다.

각각 다른 작업에 할당:

GTX 1660 Super: 렌더링, 인코딩, 게임

RX 570: 채굴, 보조 인코딩, 서브모니터 출력

예: OBS Studio → GTX는 게임, RX는 인코딩 할당

🖥️ 3. 멀티 모니터 환경

두 GPU 모두에 모니터 연결 가능

윈도우 설정 → 디스플레이에서 각각의 디스플레이 설정 가능

단, 성능은 GPU 간 드라이버 간섭 때문에 약간 손해를 볼 수 있음

🧰 4. 최적화 팁

NVIDIA 및 AMD 드라이버를 충돌 없이 설치

항상 NVIDIA → AMD 순서로 설치

DDU (Display Driver Uninstaller)로 이전 드라이버 제거

부팅 우선 GPU 설정 (BIOS) → 1660 Super

전력 및 발열 관리

두 GPU 모두 설치 시 전력 소모가 큼

파워서플라이가 600W 이상 권장

작업관리자 → GPU 사용량 확인

각 GPU가 어떤 작업을 하고 있는지 확인 가능

🔍 결론 (요약)
목적 권장 구성
게임 성능 GTX 1660 Super 단독 사용, RX 570 제거
멀티 작업 (채굴, 렌더링 등) GTX: 렌더링, RX: 채굴 또는 부가 작업
멀티 모니터 두 GPU에 각각 모니터 연결 가능
드라이버 관리 충돌 최소화 위해 DDU 사용 및 설치 순서 조심

Jules Google: 디지털 혁신과 윤리적 인공지능을 이끄는 선구자
1. 서문
21세기는 기술 혁명의 시대다. 그 중심에는 인공지능(AI), 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 등 첨단 기술이 있다. 이러한 기술의 발전을 이끄는 수많은 인물들 중, Jules Google은 독보적인 존재로 평가받는다. 그는 기술자이자 철학자이며, 창업가이자 사회적 혁신가이다. 특히 인공지능과 윤리의 접점에서 활동하며, 인간 중심의 기술 발전을 강조하는 그의 비전은 오늘날의 디지털 사회에 깊은 영향을 미치고 있다.

본 글에서는 Jules Google의 생애와 업적, 그가 이끈 기술적 혁신, 그리고 그의 철학이 현대 사회에 미친 영향에 대해 조망하고자 한다.

2. 생애와 배경
Jules Google은 1985년 프랑스 파리 근교에서 태어났다. 어린 시절부터 수학과 컴퓨터 과학에 남다른 재능을 보였으며, 18세에 프랑스 최고 명문 공과대학교인 **에콜 폴리테크닉(Ecole Polytechnique)**에 입학했다. 이후 미국으로 유학을 떠나 MIT에서 인공지능과 윤리학을 복수 전공하며 박사 학위를 취득했다.

그는 학문적 재능뿐 아니라 철학적 성찰에도 깊은 관심을 가졌다. 대학 시절부터 “기술은 인간을 위한 것이어야 한다”는 신념을 가졌고, 이는 이후 그의 모든 연구와 기업 활동의 근간이 되었다.

3. 주요 업적
3.1. AI 기반 윤리 엔진 개발
Jules Google의 가장 주목할 만한 업적은 **AI 윤리 판단 엔진인 “Ethos AI”**의 개발이다. 이 엔진은 자율주행차, 의료 로봇, 스마트 시티 시스템 등 인간의 생명과 안전에 영향을 미치는 기술 분야에서 윤리적 판단을 지원하는 알고리즘으로, 기술적 판단과 윤리적 기준을 동시에 반영하는 기능을 지닌다.

그는 이를 통해 단순히 효율성과 성능에 치우친 기술 개발이 아니라, 사람의 권리와 도덕적 가치를 고려하는 기술 환경 조성의 중요성을 널리 알렸다.

3.2. “People First Tech” 운동 주도
Jules는 기술이 인간의 삶을 향상시키는 도구로 작동해야 한다는 생각에서 **“People First Tech”**라는 국제적 기술 윤리 캠페인을 주도했다. 이 운동은 전 세계 30개국 이상에서 지지를 얻었으며, 기술 기업들에게 사용자 프라이버시 보호, 데이터 투명성, 알고리즘 공정성을 요구하는 사회적 운동으로 자리 잡았다.

그는 TED, UN, 다보스포럼 등 다양한 국제 무대에서 기술 윤리에 대한 강연을 했으며, 수많은 젊은 기술 인재들에게 ‘윤리적 책임’의 가치를 강조해 왔다.

3.3. AI 교육 플랫폼 창립
AI 교육의 대중화에도 기여한 그는 **“Mindcraft AI”**라는 온라인 교육 플랫폼을 창립했다. 이 플랫폼은 어린이부터 성인까지 다양한 연령층이 쉽게 인공지능의 원리를 배우고, 이를 통해 문제 해결 능력을 기를 수 있도록 설계되었다. 특히 개발도상국의 학생들에게 무료로 제공되며 교육의 불평등 해소에도 이바지하고 있다.

4. 기술 철학과 비전
4.1. 인간 중심의 기술
Jules Google은 기술이 목적이 아닌 수단이어야 한다고 주장한다. 그는 기술 개발에 있어 항상 **“이 기술이 사람들에게 어떤 영향을 줄 것인가?”**라는 질문을 던진다. 이를 위해 기술자와 윤리학자, 사회학자, 법률가들이 협업해야 한다고 강조하며, 기술 개발 과정에서 다양한 사회적 시각이 반영되어야 한다는 다학제적 접근을 강조해 왔다.

4.2. 투명성과 설명 가능성
AI의 판단이 인간의 삶을 좌우하는 시대에, Jules는 **AI의 투명성과 설명 가능성(explainability)**을 가장 중요시 여겼다. 그는 “블랙박스 AI”를 지양하고, 누구나 이해할 수 있는 알고리즘 설계와 의사결정 구조를 통해 신뢰할 수 있는 기술 환경 조성을 주장했다.

4.3. 기술 민주화
기술 권력이 소수에게 집중되는 것을 경계한 그는, 기술의 민주화를 실현하기 위해 오픈소스 운동을 지지하고, 소외계층에게 기술 접근성을 높이는 다양한 프로젝트를 후원해 왔다. 그가 설립한 비영리 재단은 아프리카, 동남아시아 등 기술 접근이 어려운 지역에 무료 교육과 인프라를 제공하고 있다.

5. 사회적 영향과 평가
Jules Google의 활동은 단지 기술 산업에만 국한되지 않는다. 그는 유엔 디지털윤리위원회 자문위원, 유럽연합 AI법률자문단 일원 등으로 활약하며 국제 정책에도 큰 영향을 미쳤다. 2022년에는 타임지가 선정한 “세계에서 가장 영향력 있는 100인” 중 한 명으로 선정되었으며, 같은 해 노벨 평화상 후보로도 거론되었다.

많은 전문가들은 그를 “디지털 시대의 간디”, **”윤리적 기술의 전도사”**라고 평가하며, 그가 보여준 기술과 인간의 공존 모델이 앞으로의 기술 발전 방향에 중요한 이정표가 될 것이라고 믿고 있다.

6. 결론
Jules Google은 단순한 공학자를 넘어, 인류 사회의 방향성을 고민하는 철학자이자 실천가이다. 그가 추구하는 기술의 모습은 단순히 빠르고 편리한 것이 아닌, 공정하고 따뜻한 기술이다. 기술이 사람을 지배하는 세상이 아니라, 사람이 기술을 통해 더 나은 삶을 영위하는 세상. Jules는 그러한 미래를 꿈꾸고, 실현을 위해 묵묵히 걸어가고 있다.

그의 삶과 사상은 우리 모두에게 묻는다. “당신이 만들고 사용하는 기술은, 누구를 위한 것인가?”

3TB 하드디스크에서 일부 용량(약 1TB)을 사용할 수 없는 이유는 주로 MBR (Master Boot Record) 파티션 테이블의 한계 때문입니다. MBR 방식은 최대 2TB까지만 인식할 수 있어, 그 이상 용량을 가진 디스크에서는 나머지 공간이 할당되지 않은 상태로 남게 됩니다.

🔹 해결 방법: GPT (GUID Partition Table)로 변경

GPT (GUID Partition Table) 방식으로 변환하면 2TB 이상의 디스크 전체를 사용할 수 있습니다. 다만, 디스크 변환 시 기존 데이터가 삭제되므로, 중요한 데이터는 백업 후 진행하세요.

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🔧 방법 1: Windows에서 변환 (디스크 관리 도구)

1. Win + X 키를 눌러 디스크 관리 열기
2. 문제가 있는 3TB 디스크 선택 → 기존 파티션 삭제 (⚠ 데이터 삭제됨)
3. 디스크를 마우스 우클릭 → GPT 디스크로 변환
4. 새 파티션을 생성하고 포맷하면 전체 용량을 사용할 수 있음

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🔧 방법 2: 명령어로 변환 (diskpart 사용)

1. Win + R → cmd 입력 후 관리자 권한으로 실행
2. diskpart 입력 후 Enter
3. list disk 입력하여 디스크 확인 (예: Disk 1)
4. select disk 1 (자신의 디스크 번호 확인 후 입력)
5. clean (⚠ 디스크의 모든 데이터 삭제됨)
6. convert gpt
7. exit 입력 후 디스크 관리에서 새 볼륨 생성 및 포맷

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🔧 방법 3: Linux에서 변환 (gdisk 사용)

1. 터미널 실행 후 gdisk 설치
   bash

   sudo apt install gdisk # Ubuntu

2. gdisk 실행
   bash

   sudo gdisk /dev/sdX # X는 해당 디스크의 번호

3. 기존 MBR 삭제 (필요 시 o 명령어 사용)
4. GPT 변환 (w 입력 후 Enter)
5. 새 파티션 생성 (parted 또는 fdisk 사용)

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✅ 추가 참고 사항

• MBR을 유지해야 하는 경우: 2TB + 나머지 방식으로 두 개의 파티션을 생성할 수도 있지만, 권장되지 않습니다.
• GPT는 Windows 10/11 및 최신 OS에서 지원되며, Windows 7 이하에서는 부팅 디스크로 사용할 수 없습니다.
• BIOS에서 UEFI 모드 지원 확인 필요 (GPT로 변환한 디스크에서 OS를 부팅하려면 UEFI 지원이 필요)

이제 3TB 전체를 정상적으로 사용할 수 있을 것입니다