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2자녀도 고속도로 통행료 10% 할인, 주말만 되는 조건과 신청 방법

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올해부터 아이가 둘만 있어도 고속도로 통행료를 깎아 줍니다. 만 19세 미만 자녀가 2명이면 10%, 3명 이상이면 20% 입니다. 다만 토요일, 일요일, 공휴일에만 할인되고 미리 등록하지 않으면 하이패스가 있어도 한 푼도 깎이지 않습니다. 저희 집도 이미 신청해 두었습니다. 대상과 신청 방법, 할인이 빠지는 경우를 정리하고 주말에 서울에서 부산이나 강릉까지 다녀오면 얼마를 아끼는지 한국도로공사 공식 요금으로 계산해 봤습니다. 다자녀 고속도로 통행료 할인은 누가 얼마나 받나요? 부모와 같은 주민등록등본에 만 19세 미만 자녀가 2명 이상 올라 있는 가구입니다. 7월 21일 국무회의에서 유료도로법 시행령 개정안이 통과되면서 새로 생긴 제도입니다. 구분 내용 할인율 자녀 2명 10%, 3명 이상 20% 시작 3자녀 이상 2026년 7월 28일, 2자녀 8월 22일(신청은 8월 10일부터) 기간 2029년 8월 21일까지 3년 한시 차량 부모 명의(또는 1년 이상 리스·렌트)의 비영업용 승용차나 12인승 이하 승합차, 세대당 1대 도로 한국도로공사가 관리하는 고속도로만. 민자고속도로는 제외 끝나는 때 둘째로 어린 자녀가 만 19세가 되기 전날, 리스·렌트 계약 종료일, 제도 종료일 중 먼저 오는 날 경차 할인처럼 다른 감면을 이미 받고 있다면 둘 중 할인율이 높은 하나만 적용됩니다. 평일에는 할인이 안 되나요? 네. 평일에 들어가서 평일에 나오면 할인되지 않습니다. 대신 고속도로에 들어간 시각이나 나온 시각 중 하나만 토·일·공휴일이면 할인 대상입니다. 그래서 금요일 저녁에 출발하는 가족이라면 조금 유리합니다. 금요일 밤에 들어가도 자정을 넘겨 토요일에 요금소를 나오면 할인됩니다. 반대로 금요일에 들어가 금요일 밤 11시 반에 나오면 할인이 없습니다. 일요일 밤에 출발해 월요일 새벽에 나오는 경우도 진입이 일요일이라 할인됩니다. 명절 연휴 통행료 면...

Rust가 요즘 가장 뜨는 이유, AI가 코드를 짜는 시대에 더 빛나는 언어

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개발 커뮤니티에서 요즘 가장 자주 보이는 말이 "Rust로 다시 짰더니"입니다. Rust는 메모리 실수를 컴파일할 때 막아 주면서도 C에 가까운 속도를 내는 언어 입니다. 그런데 최근 더 뜨거워진 이유는 따로 있습니다. AI가 코드를 대신 짜는 시대가 되자 엄격한 컴파일러가 AI의 실수를 걸러 주는 검사관 역할을 하게 된 겁니다. Rust가 왜 뜨는지, 언제 쓰면 좋은지, AI로 Rust로 옮긴 실제 사례를 정리했습니다. 저도 Rust를 설치하고 파이썬 스크립트 하나를 AI에게 Rust로 옮기게 해서 직접 재 봤습니다. Rust는 왜 이렇게 인기가 많나요? 개발자들이 가장 계속 쓰고 싶어 하는 언어인 데다 큰 회사들이 실제로 버그가 줄었다는 숫자를 내놓기 시작했기 때문입니다. 가장 좋아하는 언어 : Stack Overflow 2025 개발자 설문에서 Rust는 써 본 사람이 계속 쓰고 싶다고 답한 비율(72%)로 「가장 존경받는 언어」 1위였습니다. Rust 빌드 도구 Cargo(71%)와 Rust로 만든 파이썬 패키지 관리자 uv(74%)도 각자 부문 1위였습니다. 버그가 줄었다는 숫자 : 구글은 2025년 11월 안드로이드 보안 블로그에서 메모리 안전 취약점이 전체 취약점의 20% 아래로 처음 내려갔다고 밝혔습니다. Rust 코드의 메모리 안전 취약점 밀도는 C/C++ 코드보다 1000분의 1 수준이었다고 합니다. 오히려 더 빨리 개발 : 같은 글에서 Rust 변경은 C++보다 되돌린 비율이 약 4분의 1이고 코드 리뷰 시간이 약 25% 짧았다고 했습니다. 안전한 코드가 느린 개발을 뜻하지 않는다는 근거입니다. Rust의 장점은 무엇인가요? 안전, 속도, 동시성, 도구 네 가지입니다. 장점 무슨 뜻인가요 메모리 안전 값마다 주인이 하나뿐이라는 소유권 규칙으로 해제한 메모리를 다시 쓰거나 두 번 해제하는 실수를 컴파일 단계에서 막습니다. 빠른 속도 가비지 컬렉터...

개발자 일자리 멸종인가 진화인가, 숫자와 직접 써 본 경험으로 답하기

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"이제 AI가 코드를 다 짜는데 개발자는 끝난 거 아니야?" 요즘 주변에서 가장 많이 듣는 질문입니다. 숫자를 찾아보고 제 경험을 돌아본 결론은 멸종이 아니라 진화 입니다. 사라지는 건 시키는 코드만 짜는 일입니다. 일의 맥락을 아는 개발자가 아이디어를 제품으로 만드는 속도는 오히려 몇 배 빨라졌습니다. 어떤 숫자가 그렇게 말하는지, AI가 대신하지 못하는 암묵지가 무엇인지, 그리고 이 블로그를 AI와 함께 이틀 만에 만들며 느낀 점을 차례로 정리했습니다. AI 때문에 개발자 일자리가 정말 사라지고 있나요? 전체 일자리는 늘고 있고 크게 줄어든 건 신입 자리입니다. 미국 자료가 가장 자세해서 미국 숫자로 보겠습니다. 지표 숫자 출처 22~25세 개발자 고용 약 20% 감소. 경력 개발자 자리는 늘었습니다 Stanford AI Index 2026 개발 직군 채용 공고 2025년 2월 이후 약 15% 증가. 같은 기간 전체 공고는 7% 감소 Indeed Hiring Lab 늘어난 공고 중 시니어 71% (2025년 5월~2026년 5월) Indeed Hiring Lab 10년 고용 전망 2025년 약 172만 명 → 2035년 약 189만 명(+10%) 미국 노동통계국(BLS) 좋은 숫자만 있는 건 아닙니다. 공고 수는 회복 중이지만 아직 코로나 이전보다 약 27.5% 적습니다. 10년 전망도 이전 발표보다 낮아졌습니다. 신입 채용이 준 이유를 AI 하나로 보기도 어렵습니다. 금리 인상과 팬데믹 때 과하게 뽑은 인원을 정리하는 영향이 더 컸다는 분석도 있습니다. 그래도 방향은 분명합니다. 회사들은 개발자를 덜 뽑는 게 아니라 경험 있는 개발자를 먼저 뽑고 있습니다. 늘어난 공고 가운데 제목에 AI가 들어간 자리도 37%였습니다. AI를 쓸 줄 아는 경력자가 지금 가장 찾는 사람이라는 뜻입니다. AI가 대신하지 못하는 개발자의 일은 무엇인가요? 문서로...

YuE2 로컬 음악 생성 모델, 내 맥에서 돌릴 수 있을까

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가사와 "잔잔한 어쿠스틱 팝, 여성 보컬" 같은 한 줄만 넣으면 보컬과 반주가 다 들어간 노래를 내 컴퓨터에서 만들어 주는 오픈소스 모델 이 YuE2입니다. 9월 공개 직후 GitHub 전체 트렌딩 1위, Hugging Face 트렌딩 3위에 올랐습니다. 다만 공식 권장 사양은 NVIDIA 그래픽카드 24GB이고 맥은 아직 실험 단계입니다. 무엇이 되고 무엇이 필요한지, 그리고 제 M4 맥에서 돌릴 수 있는지 공식 문서와 직접 대조해 정리했습니다. YuE와 YuE2는 무엇인가요? 가사를 노래로 바꿔 주는 오픈소스 음악 생성 모델로, 2025년 1월 YuE가 나왔고 2026년 9월 YuE2가 나왔습니다. 홍콩과기대(HKUST)와 연구 커뮤니티 M-A-P가 함께 만들었습니다. 처음 나온 YuE는 7B 크기의 1단계 모델과 1B 크기의 2단계 모델을 이어 붙인 구조였고 영어, 중국어, 광둥어, 일본어, 한국어 가사를 지원했습니다. 코드와 가중치 모두 Apache 2.0이었습니다. 지금 저장소의 기본 화면은 YuE2로 바뀌었고 원래 YuE는 YuE-v1 브랜치에 그대로 남아 있습니다. YuE2는 노래를 바로 만들지 않고 멜로디와 코드를 적은 악보부터 계획한 뒤 그 악보대로 소리를 만듭니다. 결과는 48kHz 스테레오 오디오입니다. 연구팀이 만든 평가 세트(WildSongBench, 192개 프롬프트)에서 Suno v5, v6와 견줄 만하다고 밝혔는데, 최고 점수 사이의 작은 차이는 통계적으로 의미 있는 차이라고 단정할 수 없다는 단서도 스스로 달아 두었습니다. 중간에 악보가 있어서 할 수 있는 일이 늘었습니다. 만든 노래의 멜로디를 고치거나 화성을 재즈풍으로 바꾸면서 가사 순서와 보컬 멜로디는 유지하는 식의 편집, 그리고 다른 녹음을 받아 악보로 옮긴 뒤 새 스타일로 부르는 커버 생성까지 공식 데모로 보여 줍니다. 어떤 컴퓨터가 있어야 하나요? 공식 권장은 Linux, Python 3.12, BF16을 ...

Claude Code로 모션그래픽 만드는 법, 직접 만든 6초 인트로

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Claude Code로 모션그래픽을 만들 때 결과를 가르는 건 도구보다 순서 였습니다. 연출 시트를 먼저 쓰고 시간을 프레임 단위로 고정하고 렌더하기 전에 프레임을 꺼내 직접 보는 것. 이 세 가지를 지키니 6초짜리 블로그 인트로를 23초 만에 1080p로 뽑을 수 있었습니다. 아래에서 지금 쓸 수 있는 도구 네 가지를 비교하고 직접 만든 과정과 그때 잡힌 실수를 그대로 적었습니다. Claude Code로 모션그래픽을 만드는 방법은 어떤 것이 있나요? 코드로 영상을 그리는 도구를 Claude Code에 붙이는 방식이 기본이고 지금은 네 가지가 많이 쓰입니다. 원리는 같습니다. AI가 애니메이션 코드를 쓰고 도구가 그 코드를 프레임마다 멈춰 찍어 MP4로 묶습니다. 도구 잘 맞는 영상 Claude Code에 붙이는 법 알아 둘 점 Remotion 자막, 인포그래픽, 데이터 영상처럼 React로 짜기 좋은 2D 영상 공식 에이전트 스킬 npx skills add remotion-dev/skills 개인과 소규모 회사는 무료, 큰 회사는 유료 라이선스 HyperFrames HTML, CSS, GSAP, Three.js로 만든 웹 애니메이션을 그대로 영상으로 Claude Code 플러그인 claude plugin install hyperframes@hyperframes HeyGen이 공개한 오픈소스(Apache 2.0). Node.js 22 이상과 FFmpeg 필요 Blender MCP 3D 오브젝트, 조명, 카메라 무브가 필요한 장면 claude mcp add blender uvx mcp-for-blender 후 Blender에서 서버 시작 로컬 소켓에 인증이 없어 내 컴퓨터에서만 쓰고 코드 실행 전 파일 저장 권장 Claude Motion 텍스트, 차트, 도형 위주의 짧은 설명 영상 claude.ai에서 /motion (Claude Code가 아닌 앱 기능) 10월 8일 공개된 베타. Te...

블로그 글 AI 학습 거부하는 법, robots.txt 새 신호 정리

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10월 30일, 구글과 OpenAI, 마이크로소프트, Anthropic이 robots.txt에 두 줄만 넣으면 AI 학습을 거부한다는 뜻으로 받아들이겠다 고 함께 밝혔습니다. 회사마다 봇 이름을 따로 막던 방식에서, 하나의 이름으로 한 번에 의사를 밝히는 방식이 생긴 겁니다. 다만 아직 대부분 2027년부터 지키겠다는 약속 단계이고 이미 학습에 쓰인 글을 지워 주지는 않습니다. 쓰는 법과 회사별 시기, 그리고 이 블로그의 robots.txt로 직접 확인해 본 결과를 정리했습니다. 무엇이 발표됐나요? robots.txt에서 __usage_ai-training 이라는 이름으로 "AI 학습에는 쓰지 말라"고 표시하는 공용 신호입니다. Anthropic의 Kevin Kelley가 10월 30일 IETF(인터넷 표준을 논의하는 기구)에 낸 초안에 정리돼 있고 같은 날 네 회사가 이 신호를 지키겠다고 밝혔습니다. 지금까지는 학습을 막으려면 OpenAI의 GPTBot , Anthropic의 ClaudeBot , 구글의 Google-Extended 처럼 회사별 이름을 하나하나 적어야 했습니다. 새 신호는 실제 봇 이름이 아니라 "용도" 이름이라서, 지키기로 한 회사라면 어느 봇이 오든 같은 뜻으로 읽습니다. 초안은 새 명령어나 문법을 만들지 않는다고 밝힙니다. 원래 있던 User-agent , Disallow , Allow 를 그대로 씁니다. 단, IETF가 승인한 표준이 아니라 개인이 제출한 초안이라는 점은 기억해 둘 필요가 있습니다. robots.txt에 어떻게 쓰나요? 기존 내용 아래에 이름 한 줄과 막을 범위 한 줄을 더하면 됩니다. 사이트 전체를 학습에서 빼려면 이렇게 씁니다. User-agent: __usage_ai-training Disallow: / 일부만 학습을 허용하고 싶다면 Allow 로 예외를 둡니다. 초안의 예시는 보도자료 폴더만 열어 두는 형태입니다. User-age...

Claude Code와 티키타카하며 일하는 법, 한 세션으로 블로그를 만든 하루

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복잡한 일일수록 AI 세션을 여러 개 띄우고 싶어지지만 저는 대부분 Claude Code 대화 하나에서 리서치하고 묻고 고르며 진행합니다. 이 블로그도 그렇게 만들었습니다. 설정, 도메인 연결, 글 두 편 게시까지 하루 동안 한 대화에서 끝냈습니다. 앞 글 AI 에이전트 여러 개를 한 브랜치에서 돌리면 코드가 꼬이는 이유 에서 여러 세션을 쓸 때의 함정을 정리했다면, 이번에는 한 세션으로 일하는 방식을 실제 기록으로 정리합니다. 한 세션 티키타카는 무엇이 다른가요? 리서치부터 점검까지 한 대화 안에서 하니 맥락을 다시 모을 필요가 없고 서로의 작업을 덮어쓸 일도 없습니다. AI가 앞에서 읽은 문서, 제가 고른 선택, 중간에 바꾼 규칙이 모두 같은 대화에 남아 있어서 다음 단계가 그 위에서 바로 이어집니다. Anthropic은 자사 멀티 에이전트 시스템을 설명하면서 여러 에이전트를 쓰면 일반 채팅보다 토큰을 약 15배 쓴다고 밝혔습니다. 또 맥락을 많이 공유해야 하는 일과 대부분의 코딩 작업은 나눠서 얻는 이득이 작다고 적었습니다. Claude Code 문서도 새 에이전트는 맥락을 처음부터 다시 모으느라 지금 세션에서 하는 것보다 느릴 수 있다고 설명합니다. 실제로 하루를 어떻게 보냈나요? AI가 조사하고 제안하면 제가 고르고 AI가 실행하면 제가 화면으로 확인하는 일을 계속 주고받았습니다. 그날 한 일을 순서대로 적으면 이렇습니다. 단계 그날 실제로 한 일 리서치 구글 검색 센트럴 문서 8개를 읽게 하고 블로그 글 쓰는 스킬에 구글 블로그 형식(제목 길이, 검색 설명, 이미지 크기)을 추가했습니다. 설정 블로그 제목과 설명은 후보를 받아 제가 고르고 시간대와 이미지 최적화는 AI가 바로 바꿨습니다. 도메인 CNAME 두 개를 넣었는데 Blogger가 "권한을 확인할 수 없습니다"를 두 번 띄웠습니다. DNS 조회로 레코드가 이미 보이는 걸 확인하고 몇 분 기다렸다...