양질의 데이터가 AI 경쟁 열쇠한국, 최고의 디지털 데이터 보유AI와 융합시켜 경쟁력 확보해야데이터 공유는 선택이 아닌 의무네거티브 시스템 도입해 공개를‘AI 3대 강국’으로 가는 길강력한 정부 AI 컨트롤타워 시급보상 열악한 한국 인재 유출 심각미중은 파격 연봉·연구비로 유인균형 잡힌 AI 생태계 조성이 중요 인공지능(AI)이라는 고속 열차가 세계 질서를 재편하며 우리 삶의 패러다임을 통째로 바꾸고 있다. AI 시대 치열한 경쟁에서 살아남기 위해 필요한 인재 및 데이터 확보, 전력 확충, 규제 완화 등 핵심 과제가 즐비하지만 어느 것 하나 쉬운 사안이 없다. AI 및 정보통신 분야 전문가인 최양희 한림대 총장은 최근 서울신문과의 인터뷰에서 “제조업 강국인 한국이 확보한 산업 데이터를 자산화해 우리만의 AI 생태계를 구축하는 전략이 필요하다”고 밝혔다. 또 “지금까지의 데이터 개방이 안전한 것만 제한적으로 허용하는 포지티브 방식이었다면, 앞으로는 국가 안보나 개인의 사생활 침해 등을 제외하고 전면 개방해야 한다”고 했다. -AI 기술 개발에서 가장 중요한 것 중 하나가 데이터다. “그렇다. 2014년 미래창조과학부 장관 시절 AI 얘기가 나와서 별도 팀을 꾸려 미국 실리콘밸리와 뉴욕 등지로 보낸 뒤 기업 동향, 정부 정책, 투자 등에 대해 알아 봤다. 그때 다녀온 공무원들이 ‘우리 미래가 AI에 달려 있다. 안 하면 큰일난다’고 하더라. 그러면서 AI 발전에 가장 중요한 것이 양질의 데이터라고 했다. 당시 판단은 정확했다.” ●양질의 데이터가 AI 기술 승패 갈라 -한국이 가진 양질의 데이터는 무엇인가. “AI 기술 패권 경쟁은 데이터의 질이 승패를 결정한다. 우리가 강점을 지닌 산업 현장의 데이터를 자산화해야 한다. 구글이나 오픈AI가 웹 문서는 장악했을지 몰라도 삼성전자의 반도체 수율이나 현대차의 주행 테스트, 아산병원의 임상 치료 성과 같은 최고의 도메인 데이터는 확보하지 못했다.” -양질의 데이터 확보 방안은. “한국은 제조업, 의료, 공공행정 분야에서 최고의 디지털 데이터를 보유하고 있다. 이를 AI로 가공해 활용하는 우리만의 데이터 생태계를 구축해야 한다. 또 한국형 고품질 말뭉치 데이터 구축이 필요하다. 영미권 중심의 데이터로 학습된 AI는 한국의 문화적 맥락을 왜곡할 수 있다. 우리가 만든 AI가 한국 문화를 가장 정확하게 이해하고 표현할 수 있도록 데이터 주권을 확립해야 한다.” -최근 행정안전부는 공공데이터의 AI 활용도를 높이겠다고 했다. “행안부가 디지털 플랫폼 정부 구현을 위해 공공데이터의 AI 활용도를 높이겠다고 선언했지만, 넘어야 할 산이 많다. 데이터를 자산이자 권력으로 인식해 공유하지 않으면 소버린(주권) AI는 구축될 수 없다. 데이터 공유가 선택이 아닌 의무가 되도록 데이터 통합 거버넌스를 혁신해야 한다.” -공공데이터를 보다 과감하게 공개하라는 목소리가 높다. “현 데이터 개방 방식으로는 급변하는 AI 기술 속도를 따라잡기 어렵다. 법률·의료·금융·에너지·기후 등 공공데이터가 AI 산업의 마중물이 되도록 하는 혁신적인 정책이 필요하다. 지금까지 데이터 개방은 안전한 것만 제한적으로 허용하는 포지티브 방식이었다. 앞으로는 국가 안보나 개인의 사생활 침해 등 법에 명시된 비공개 사유가 아니라면 네거티브 시스템을 도입해 전면 개방해야 한다.” ●한국 첨단 제조 역량을 AI와 결합해야 -AI 선진국에 종속되지 않기 위한 대응 방안은. “현재 AI 경쟁은 ‘다윗과 골리앗’의 싸움이다. 한국이 살아남으려면 전략적으로 중요한 핵심 영역의 경쟁 우위를 확보해야 한다. 이를 위해서는 미국·중국이 선도하는 범용 거대언어모델(LLM)과의 정면 승부보다 특화된 모델의 경쟁력을 강화해야 한다. 제조업·의료·법률 등 특정 분야에선 더 적은 파라미터(매개변수)로도 신속·정확하고 보안성이 뛰어난 한국형 모델을 만들 수 있다. AI와 제조 역량 융합에 집중해야 한다.” -우리 기업의 AI 기술 수준은. “기업들의 AI 도입은 걸음마 수준에 머물고 있다. 산업 간 격차도 극복해야 한다. 금융이나 정보 서비스 업종의 AI 도입은 상대적으로 빠른 반면 제조 현장은 더디다. 제조업이 AI와 결합해 혁신 잠재력을 발휘할 때 우리 산업의 고유한 경쟁 우위를 극대화할 수 있다.” -정보기술(IT) 강국이자 제조업 강국인 한국의 강점을 살릴 수 있는 방안은. “우리나라가 AI 강국들과 경쟁하려면 첨단 제조 역량을 AI와 결합해 혁신적 솔루션을 제공하고, 세계시장을 공략해야 한다. 최첨단 반도체 기술과 자체 AI 모델을 결합하면 고도의 경쟁력을 확보할 수 있다. 이를 통해 기기 자체에서 AI가 구동되는 온디바이스 시장을 선도할 수 있을 것이다. 문화 및 언어와 결합된 한국형 특화 AI 모델도 우리의 자산이다. 한국의 풍부한 문화 콘텐츠는 대체 불가능한 고부가가치 데이터다. 이를 기술과 융합해 문화적 감수성을 갖춘 AI를 실현하면, 한국만의 확고한 영역을 확보할 수 있다.” -정부가 ‘AI 3대 강국’ 목표를 제시했다. 하지만 구체적인 방안은 잘 보이지 않는다. “부처 간 칸막이를 부수고 예산과 인력을 즉시 투입할 수 있는 강력한 거버넌스가 필요하다. 강한 집행력을 지닌 AI 컨트롤타워가 있어야 한다. 개별 기업이 감당하기 힘든 천문학적인 AI 인프라를 국가가 공공재로 공급해야 한다.” ●AI 기술 개발의 발목 잡는 규제 없애야 -얼마 전 한국을 방문한 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 그래픽처리장치(GPU)를 한국에 대거 공급하기로 했다. “AI 개발 과정에서의 GPU 확보는 총성 없는 전쟁이다. 스타트업이나 중소기업은 GPU를 구하지 못해 기술 개발을 포기하는 일이 많다. 그런 면에서 최근 26만장의 GPU 확보는 큰 힘이 될 것이다. 초고속 인터넷망처럼 국가가 AI 컴퓨팅센터를 건립해 고성능 GPU와 클라우드 인프라를 저렴하게 공급해야 한다. 전력과 부지가 확보된 거점에 대규모 국가 데이터센터를 짓고, 기업들이 전기료나 장비 걱정 없이 개발에 몰두하는 AI 허브를 구축해야 한다.” -각종 규제가 AI 산업 발전을 가로막고 있다. “AI 산업 현장에선 기술이 있어도 법과 제도가 따라오지 못해 사업화가 지체되는 경우가 많다. 낡은 규제가 혁신의 발목을 잡고 있다. 법적 불확실성을 걷어 내는 게 시급하다. 기업들이 열심히 AI를 개발해 놓고도 최근 데이터 관련 소송을 우려하는 경우가 있다. AI 학습을 위한 데이터 이용 면책 규정을 담은 저작권법 개정안을 조속히 통과시켜야 한다. 합법적으로 학습해도 된다는 신호를 줘야 한다. 규제가 모호해 투자가 위축되는 일이 없어야 한다.” -AI 인재도 부족한데. “산업 현장에선 AI 인재 수급 불균형으로 어려움을 겪고 있다. 초중급 개발자는 늘어났지만, 시스템을 설계하고 모델을 다룰 수 있는 고급 인재는 희소한 실정이다. 주요국들은 국가 차원의 비자 완화, 정주 여건 개선, 연구 자율성 보장 등 우수 인재 유치에 총력전을 펼치고 있다. 미국 빅테크 기업들은 천문학적 연봉을 제시하며 인재를 흡입하고 있다. 중국은 국가 주도로 ‘천인계획’(千人計劃) 등을 통해 해외 체류 자국 연구자에게 파격적인 정착금과 연구비를 지원해 귀국을 유도하고 있다. 또한 인해전술을 방불케 하는 압도적 규모의 이공계 인력을 배출하고 있다.” -AI 인력의 해외 유출이 사회문제가 되고 있다. “한국은 AI 인재 유출이 유입보다 많은 대표적인 국가다. 이는 기회 격차와 환경의 열세에 기인한다. 국가 차원의 생태계 체질 개선이 시급하다. 인재 확보의 첫 번째 문제는 금전적 보상이다. 미 빅테크 기업들은 박사급 신입 연구원에게도 고액의 연봉과 주식 보상을 제공한다. 반면 국내 기업과 대학은 낮은 인건비와 열악한 보상 체계로 고전하고 있다. 글로벌 인재들은 연구 주제의 자율성과 장기적인 연구 보장을 중시한다. 한국에서는 잠재력이 크지만 장기적 도전이 필요한 과제를 시도하기가 어렵다. 수직적인 조직 문화와 과도한 행정 업무가 연구자들의 몰입을 방해하고 있다.” ●천문학적 AI 인프라, 공공재로 공급을 -미국이 AI 패권 경쟁에서 앞서가고 있지만, 중국의 기술굴기도 대단하다. “장관 재임 초기에 완강 중국 과학기술부 장관을 만났을 때 그는 ‘중국은 한국을 배우고 싶다’고 했다. 당시 중국은 한국의 우수한 과학기술 정책을 배우고 싶은 모델로 삼았다. 그러더니 3년이 지난 2017년 초 ‘한국적 모델로는 한계가 있다. 이제 중국 나름의 고유 모델을 만들어서 가겠다’고 하더라. 중국은 이제 한국을 넘어선 것 같다. AI를 비롯한 분야에 엄청난 자금을 퍼붓는 등 과학기술 발전에 전력을 다하는 것을 보면 중국이 무섭게 느껴질 정도다.” -정부의 AI 정책에서 보완할 점은. “정부가 AI 핵심 전략 기술 확보를 위해 ‘선택과 집중’ 정책을 추진하는 것은 시의적절하다. 여기에 과학기술 생태계 전반의 기초 체력을 튼튼히 하는 방향으로 지원 범위를 넓혀 가면 좋겠다. 특정 분야나 상위 그룹에 인재와 자원이 집중되는 현상을 ‘고른 성장’과 ‘균형 잡힌 생태계 조성’으로 보완하면 보다 지속 가능한 발전을 이끌어 낼 수 있을 것이다.” ■ 최양희 총장은 서울대 전자공학과를 졸업한 후 한국과학기술원(KAIST)에서 전자공학 석사 학위를, 프랑스 국립정보통신대(ENST)에서 전산학 박사 학위를 받았다. 정보통신 및 AI 분야 전문가로 평가받는다. 서울대 컴퓨터공학과 교수 및 융합과학기술대학원장, 삼성미래기술육성재단 초대 이사장을 거쳐 2014년부터 3년 동안 미래창조과학부 장관을 지냈다. 이후 서울대 AI위원회 위원장, 국가과학기술자문회의 부의장 등을 맡았으며 2021년 9월부터 한림대 총장으로 재직하고 있다. 최광숙 대기자

중국의 기술굴기가 예상을 뛰어넘는 속도로 진행되고 있다. 호주전략정책연구소(ASPI)가 최근 20년간 전략기술 분야 논문 900만편 중 근래 5년간 인용 상위 10% 논문을 분석한 결과 중국이 74개 분야 중 66개에서 세계 1위를 석권했다. 원자력·소형 위성·인공지능(AI)을 비롯한 핵심 기술의 90%가 중국 차지다. 20년 전만 해도 미국이 94%를 장악했던 판도가 완전히 뒤집혔고, 생성형 AI와 컴퓨터 활용 이미지·영상 분석 등 일부 분야에서는 기술 독점 위험까지 거론된다. 한국의 성적표에는 희망과 우려가 교차한다. ASPI 조사에서 한국은 전력용 수소·암모니아 연구 2위를 비롯해 32개 분야에서 상위 5위권에 들었다. 영국 매체인 토터스미디어가 국가별 AI 경쟁력을 평가해 매년 발표하는 글로벌 AI 인덱스에서도 한국은 5위였다. 이 정도면 ‘AI 3대 강국’으로의 도약을 노려볼 만하다. 경쟁국들에 비해 제조업 기반이 강한 데다 글로벌 반도체 공급망의 일원이라는 것이 한국의 강점이다. 문제는 이런 잠재력을 현실로 바꿀 실행력이다. 출범 100일을 맞은 국가AI전략위원회가 ‘AI 액션플랜’을 발표했다. AI 혁신 생태계 조성, 범국가 AI 전환(AX), 글로벌 AI 기본사회 기여를 3대 축으로 98개 과제를 제시했다. 액션플랜에 AI 학습용 데이터·저작물 활용을 위한 법제 정비가 포함됐지만, 의료·금융·자율주행 등 분야별 진입 장벽은 여전하다. 반도체특별법에서 좌절됐던 주 52시간 예외 적용이 AI 산업에서 허용되리라 기대하기도 어렵다. 인재 양성 면에서도 초중고 AI 필수 교육체계 구축 계획이 나왔지만, 이공계 선호가 높고 ‘원사 제도’를 통해 최고 과학자를 종신 지원하는 중국과의 격차를 좁히기에는 역부족이다. ASPI는 점진적 정책 수정만으로는 격차를 뒤집기 힘들다고 경고했다. 중국의 질주 앞에서 한국에 남은 시간은 많지 않다. 이 시간을 놓친다면 기술 종속의 미래를 피하기 어렵다.

구글·오픈AI 등 최저 70점대 후반국내산 최고점 50점대 후반 그쳐한국 모델 설계는 언어에 중점 둬LG “자체 테스트에선 92점” 반박 국가대표 AI에 도전 중인 국내 기업들의 인공지능(AI) 모델들이 수학능력시험 수학 문제와 공대 입시 수리논술 문제 풀이에서 해외 최상위 AI와 비교해 크게 낮은 성적을 기록했다. ●김종락 서강대 수학과 연구팀 공개 김종락 서강대 수학과 교수 연구팀은 국내의 국가대표 AI 도전 5개 팀이 만든 주요 대형언어모델(LLM)과 해외 AI 모델 5종을 대상으로 수능 수학 20문항과 수리논술 30문항을 풀게 한 결과를 15일 공개했다. 수리논술 문항은 국내 주요 대학, 일본 도쿄대 공대 대학원, 인도 대학 입시에서 출제된 수학 서술형 문제였다. 실험 결과 구글의 ‘제미나이 3 프로 프리뷰’를 비롯해 오픈AI의 ‘GPT-5.1’, 앤트로픽의 ‘클로드 오퍼스 4.5’ 등 해외 모델들은 70점대 후반에서 90점대 초반을 기록했다. 반면 국내 모델 중 업스테이지의 ‘솔라 프로-2’는 50점대 후반을 기록했고, 네이버의 ‘HCX-007’, LG AI연구원의 ‘엑사원’, SK텔레콤의 ‘A.X’ 등은 20점대에 머물렀다. 연구팀은 국내 모델들이 단순 추론만으로는 문제 해결이 어려워, 계산 과정을 코드로 실행할 수 있는 파이썬 도구 사용을 허용했지만 정답률은 크게 개선되지 않았다고 설명했다. 국내 AI 모델의 저조한 점수는 모델 설계 방향과 개발 환경의 차이에서 비롯됐다는 분석이 나온다. 미국 빅테크들은 최신 AI 모델 개발에 수십억 달러 규모의 자금을 투입하고, 전용 GPU 인프라와 대규모 연구 인력을 동시에 확충하고 있다. 반면 국내 모델들은 언어 이해나 효율성을 중시한 구조가 상대적으로 많아, 수학 문제 풀이에 필요한 다단계 추론과 계산 과정을 처리하는 데 한계가 있다는 것이다. ●업계 “국내 모델 최종 성능은 아냐” 다만 정부 주도의 국가대표 AI 프로젝트가 초기 단계인 만큼 이번 결과를 국내 기업을 대표하는 모델의 최종 성능으로 보기는 어렵다. 엔씨소프트 관계자는 “이번 실험에 사용된 모델은 2년 전 공개된 (메타의) 라마 기반 경량 모델로, 현재 개발 중인 파운데이션 모델과는 성격이 다르다”고 말했다. 또 LG AI연구원 관계자는 이날 자체 평가를 했다며 “엑사원이 올해 수능 수학 기준 자체 테스트에서 92.11점을 기록했으며, 킬러 문항만 놓고 보면 88.75점을 획득했다. (해당 연구는) 모델의 특성을 고려하지 않고 성능을 측정했다”고 했다. 한편 국가대표 AI 프로젝트는 5곳의 컨소시엄이 경쟁 중이고, 1차 평가 결과가 내년 1월 15일에 발표되면서 4곳으로 압축된다.

배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 15일 “인공지능(AI) 거품은 안 온다. 절대 안 온다”며 미국 뉴욕 증시 급락을 부른 ‘AI 거품론’에 선을 그었다. 다만 구체적인 근거를 제시하진 않았다. 배 부총리는 이날 세종의 한 음식점에서 열린 송년 기자간담회에서 “AI 투자를 어느 정도 하는 것이 맞는지에 대한 논의가 많았고 주저주저했지만, 한국이 사업적 성과와 연구계 성과로 잠재성장률을 3% 이상 높인다면 AI 투자는 계속될 것”이라며 이렇게 말했다. 이어 “AI 칩을 개발하는 국내 업체의 성과가 내년부터 나오고, 그걸 가지고 해외에도 진출할 수 있다”고 자신했다. 과기정통부는 독자적인 ‘AI 파운데이션’ 모델을 활용해 AI 민생 10대 프로젝트 중 ▲AI 국세 정보 상담사 ▲AI 농산물 알뜰 소비정보 플랫폼 ▲국가 유산 AI 해설사 ▲아동·청소년 위기 대응 시스템 등을 내년 출시할 계획이다. 대통령 소속 국가인공지능전략위원회는 이날 98개 범부처 과제를 담은 ‘대한민국 AI 행동계획안’, 이른바 ‘AI 액션플랜’을 발표했다. 2030년까지 피지컬 AI 분야 1위 달성을 목표로 핵심 기술과 데이터를 확보해 나간다는 계획이다.

유튜브 채널 ‘가로세로연구소’(가세연)가 지난 5월 공개했던 배우 김수현과 고(故) 김새론의 녹취록이 AI(인공지능) 기술로 조작된 것인지 알 수 없다는 판단이 나왔다. 15일 경찰 등에 따르면 서울 강남경찰서는 지난달 국립과학수사연구원(국과수)로부터 해당 녹취파일의 인공지능(AI) 조작 여부에 대해 ‘판정 불가’ 통보를 받았다. 국과수는 경찰이 의뢰한 녹취파일에 대한 감정을 진행했으나 “녹취가 원본이 아닌 데다 잡음 등으로 인해 진위를 판단하는 데 기술적 한계가 있다”고 결론 내린 것으로 알려졌다. 앞서 지난 5월 가세연 운영자 김세의씨는 김새론 유족 측과 함께 기자회견을 열고 ‘김수현이 김새론의 미성년자 시절부터 교제했다’는 주장이 담긴 녹취록을 공개했다. 당시 공개된 녹취파일에는 “중학교 때부터 이용당한 느낌이다” 등의 내용이 담겼다. 이후 김수현 측은 “AI로 조작된 녹취록”이라며 김씨를 명예훼손 등 혐의로 고소했으며, 경찰은 지난 8월 녹취록에 대한 감정을 국과수에 의뢰했다. 경찰은 녹취록의 조작 가능성을 여전히 배제하지 않고 김씨 휴대전화와 태블릿PC 등을 포렌식해 녹취파일에 담긴 내용의 진위를 검토하고 있다. 박정보 서울경찰청장은 이날 정례 기자간담회에서 “김씨와 관련해 2개 팀에서 수사 중이고 마무리 단계”라며 “관련자 조사가 끝났고, 수집 자료들을 최종적으로 분석하는 상황”이라고 전했다. 유족 측은 지난 3월부터 김새론이 미성년자 시절부터 김수현과 교제를 했다고 주장하고 있다. 지난 5월 서울경찰청에 김수현을 아동복지법 위반 혐의 등으로 고소했다. 김수현은 기자회견을 통해 고인과의 교제 사실을 인정하면서도 미성년 시절의 교제에 대해서는 부인했다. 유족 측이 공개한 2016년과 2018년 카톡 메시지 조작 의혹도 제기했다. 그러면서 유족과 가세연 운영자 김씨를 상대로 120억원 손해배상청구 등 민·형사상 소송을 냈으며, 정보통신망이용촉진및정보보호등에관한법률위반(명예훼손) 혐의 등으로 고소·고발했다.

경북도의회 건설소방위원회 소속 김진엽 의원(포항8, 국민의힘)은 제359회 경북도의회 정례회에서 ‘경북도 인공지능 미래인재 양성 조례안’을 대표발의해 지난 11일 기획경제위원회 심사를 통과했다. 이번 조례안은 4차 산업혁명 시대의 핵심 기술인 인공지능(AI) 분야 인재를 체계적으로 양성하고, 지역 내 AI 산업 생태계를 조성하기 위해 발의됐다. 최근 인공지능 인재 수요가 급증하고 있으나, 도내 양성 기반이 부족한 현실에 대응하고, 특히 인공지능 기술을 활용할 수 있는 미래 인재의 역량 강화와 지속 가능한 산업 생태계 조성이 요구되고 있다. 김진엽 의원은 “4차 산업혁명의 핵심인 인공지능은 교육, 의료, 문화 등 다양한 분야에 빠르게 적용되고 있다”라며 “이번 조례안 제정을 통해 경북이 포스텍, 한동대 등 전국 최고 수준의 연구 인프라와 산업을 기반으로 미래인재를 속도감 있게 배출하는 것이 경북의 핵심 과제”라고 밝혔다. 주요내용으로는 ▲인공지능 미래인재 양성을 위한 기본계획 수립 ▲인공지능 미래인재 양성사업 추진 ▲인공지능 미래인재 양성센터 또는 캠퍼스 운영 ▲협력체계 구축 및 홍보 등을 규정하고 있다. 김 의원은 “AI 시대를 주도하려면 기술보다 사람이 먼저 준비돼야 한다”라며 “우수한 인재를 양성해 혁신적인 성과를 창출하고, 그 성과가 다시 인재를 불러오는 경북만의 생태계를 만들겠다”고 강조했다. 본 조례안은 오는 19일 본회의에서 최종적으로 심의 후 공포될 예정이다.

전 세계적으로 인공지능(AI) 데이터 센터 건설 붐이 일어나면서 SSD 같은 고속 낸드 플래시는 물론이고 하드디스크 같은 오래된 구형 스토리지까지 수요가 급증하고 있습니다. 더 똑똑한 AI를 위해서는 더 많은 데이터가 필요하고, 더 많은 데이터를 저장하고 백업하기 위해서는 더 많은 양의 하드디스크나 자기 테이프가 필요합니다. 문제는 기존 하드디스크나 자기 테이프의 내구성입니다. 자기 기록 장치는 태생적으로 데이터를 수십, 수백 년간 온전히 보존하기 어렵습니다. 기록 밀도를 높이기 위해 자성 입자를 더 촘촘히 배치할수록, 역설적으로 데이터의 수명은 줄어드는 ‘기술의 딜레마’에 빠지게 됩니다. 물론 주기적으로 데이터를 다시 백업하면 되지만, 막대한 양의 데이터를 수십 년, 수백 년 동안 장기 보존할 경우 비용이 많이 들고 데이터 소실의 위험도 존재합니다. 따라서 데이터 저장 기술을 연구하는 과학자들은 이전부터 유리를 이용한 데이터 저장 방법을 연구해왔습니다. 유리의 실리카 결정 안에 레이저로 기록을 남기면 매우 오랜 세월 변화 없이 결정 구조가 보존되기 때문에 영겁의 세월 동안 데이터를 저장할 수 있습니다. 여기에 유리 자체가 매우 저렴하고 온도나 습도 등 보존 조건이 까다롭지 않다는 것 역시 큰 장점입니다. 마지막으로 최신 펨토초 레이저 기술을 사용하면 유리 내부에 3차원적으로 작은 데이터 기록을 남길 수 있어 대용량의 데이터를 작은 유리판에 저장할 수 있습니다. 마이크로소프트는 오래전부터 글라스 데이터 저장 기술에 투자해 왔습니다. 마이크로소프트의 ‘프로젝트 실리카’(Project Silica)는 손바닥 위에 올려놓을 수 있는 작은 유리판에 7TB(테라바이트) 데이터를 영구 보관하는 기술입니다. 이 기술은 2㎜ 두께의 유리 속에 100펨토초(1초의 1,000조분의1) 간격으로 레이저를 발사해 3차원적인 작은 구조인 복셀(Voxel)을 만드는 원리로 데이터를 저장합니다. 1마이크로미터 이하의 작은 복셀을 여러 층으로 쌓는 방식으로 얇은 유리에도 7TB 데이터를 보존할 수 있으며 데이터 보존 기간은 1만 년에 달합니다. 물론 글라스 스토리지 기술을 개발하는 것은 마이크로소프트만이 아닙니다. 영국 사우스햄프턴 대학의 스핀아웃인 스포토닉스(SPhotonix)는 이보다 더 진보한 5D 글라스 스토리지 기술을 개발했습니다. 다만, 이들은 MS가 자체적인 스토리지 시스템을 구축하는 것과 달리, 기존 데이터 센터 아키텍처에 자신들의 미디어 및 광학 기술을 라이선스하는 전략으로 차별화를 꾀하고 있습니다. 기술적으로 펨토초 레이저로 유리 내부에 미세한 구조인 메모리 크리스털(memory crystal)을 만들어 데이터를 영구 보존하는 원리는 프로젝트 실리카와 동일하지만, 세 개의 공간 차원(x, y, z)과 함께 나노 구조의 방향(Orientation) 및 세기(Intensity)라는 두 개의 광학 차원까지 기록합니다. 이처럼 총 5개의 데이터를 한 번에 기록할 수 있어 5D 글라스 스토리지 기술로 명명됐습니다. 연구팀에 따르면 5D 글라스 프로토타입은 5인치 지름의 유리판 한 개에 360TB의 데이터를 저장할 수 있습니다. 하지만 더 놀라운 것은 데이터 보존 기간으로 연구팀의 주장에 따르면 우주의 나이와 같은 138억 년입니다. 물론 이는 유리 안에 있는 메모리 크리스털의 보존 기간을 의미하는 것으로 보이며 물리적으로 유리가 깨지거나 손상되면 그전에도 데이터가 손실될 수 있습니다. 따라서 자기 기록 방식이나 낸드 플래시 같은 반도체 기술로는 흉내 내기 힘든 장기 데이터 보존 능력을 강조하기 위한 멘트로 풀이됩니다. 사우스햄프턴 대학의 연구팀은 5D 글라스 기술을 상용화하기 위해 스포토닉스라는 스타트업을 설립하고 프로토타입 글라스 미디어와 데이터를 쓰는 라이터(Writer), 데이터 기록을 읽는 리더(Reader) 장치를 개발했습니다. 다만 현재 프로토타입의 속도는 느린 편이라서 초당 쓰기 속도 4MB, 읽기 속도 30MB에 불과합니다. 연구팀은 3~4년 이내로 읽기 속도를 초당 500MB로 끌어올린다는 목표를 갖고 있습니다. 속도와 함께 상용화를 가로막는 가장 큰 요소는 바로 가격입니다. 미디어인 유리의 가격은 저렴하겠지만, 매우 작은 결정을 유리에 새기는 라이터와 이 기록을 읽어 들이는 리더의 가격은 저렴하지 않을 것입니다. 스포토닉스에 의하면 현재 가격은 라이터가 3만 달러, 리더가 6천 달러 수준입니다. 아무리 데이터 센터용이라고는 해도 여러 대가 필요한 만큼 가격을 적정한 수준으로 낮출 필요가 있을 것입니다. 스포토닉스는 향후 2년 내 데이터 센터 파일럿 테스트 진입을 목표로 상용화를 추진 중입니다. 5D 글라스 스토리지가 기존의 자기 테이프나 하드디스크로 달성하기 어려운 장기 ‘콜드 데이터’(Cold Data) 시장의 새로운 대안으로 자리 잡을 수 있을지, 앞으로의 행보가 주목됩니다.

전 세계적으로 인공지능(AI) 데이터 센터 건설 붐이 일어나면서 SSD 같은 고속 낸드 플래시는 물론이고 하드디스크 같은 오래된 구형 스토리지까지 수요가 급증하고 있습니다. 더 똑똑한 AI를 위해서는 더 많은 데이터가 필요하고, 더 많은 데이터를 저장하고 백업하기 위해서는 더 많은 양의 하드디스크나 자기 테이프가 필요합니다. 문제는 기존 하드디스크나 자기 테이프의 내구성입니다. 자기 기록 장치는 태생적으로 데이터를 수십, 수백 년간 온전히 보존하기 어렵습니다. 기록 밀도를 높이기 위해 자성 입자를 더 촘촘히 배치할수록, 역설적으로 데이터의 수명은 줄어드는 ‘기술의 딜레마’에 빠지게 됩니다. 물론 주기적으로 데이터를 다시 백업하면 되지만, 막대한 양의 데이터를 수십 년, 수백 년 동안 장기 보존할 경우 비용이 많이 들고 데이터 소실의 위험도 존재합니다. 따라서 데이터 저장 기술을 연구하는 과학자들은 이전부터 유리를 이용한 데이터 저장 방법을 연구해왔습니다. 유리의 실리카 결정 안에 레이저로 기록을 남기면 매우 오랜 세월 변화 없이 결정 구조가 보존되기 때문에 영겁의 세월 동안 데이터를 저장할 수 있습니다. 여기에 유리 자체가 매우 저렴하고 온도나 습도 등 보존 조건이 까다롭지 않다는 것 역시 큰 장점입니다. 마지막으로 최신 펨토초 레이저 기술을 사용하면 유리 내부에 3차원적으로 작은 데이터 기록을 남길 수 있어 대용량의 데이터를 작은 유리판에 저장할 수 있습니다. 마이크로소프트는 오래전부터 글라스 데이터 저장 기술에 투자해 왔습니다. 마이크로소프트의 ‘프로젝트 실리카’(Project Silica)는 손바닥 위에 올려놓을 수 있는 작은 유리판에 7TB(테라바이트) 데이터를 영구 보관하는 기술입니다. 이 기술은 2㎜ 두께의 유리 속에 100펨토초(1초의 1,000조분의1) 간격으로 레이저를 발사해 3차원적인 작은 구조인 복셀(Voxel)을 만드는 원리로 데이터를 저장합니다. 1마이크로미터 이하의 작은 복셀을 여러 층으로 쌓는 방식으로 얇은 유리에도 7TB 데이터를 보존할 수 있으며 데이터 보존 기간은 1만 년에 달합니다. 물론 글라스 스토리지 기술을 개발하는 것은 마이크로소프트만이 아닙니다. 영국 사우스햄프턴 대학의 스핀아웃인 스포토닉스(SPhotonix)는 이보다 더 진보한 5D 글라스 스토리지 기술을 개발했습니다. 다만, 이들은 MS가 자체적인 스토리지 시스템을 구축하는 것과 달리, 기존 데이터 센터 아키텍처에 자신들의 미디어 및 광학 기술을 라이선스하는 전략으로 차별화를 꾀하고 있습니다. 기술적으로 펨토초 레이저로 유리 내부에 미세한 구조인 메모리 크리스털(memory crystal)을 만들어 데이터를 영구 보존하는 원리는 프로젝트 실리카와 동일하지만, 세 개의 공간 차원(x, y, z)과 함께 나노 구조의 방향(Orientation) 및 세기(Intensity)라는 두 개의 광학 차원까지 기록합니다. 이처럼 총 5개의 데이터를 한 번에 기록할 수 있어 5D 글라스 스토리지 기술로 명명됐습니다. 연구팀에 따르면 5D 글라스 프로토타입은 5인치 지름의 유리판 한 개에 360TB의 데이터를 저장할 수 있습니다. 하지만 더 놀라운 것은 데이터 보존 기간으로 연구팀의 주장에 따르면 우주의 나이와 같은 138억 년입니다. 물론 이는 유리 안에 있는 메모리 크리스털의 보존 기간을 의미하는 것으로 보이며 물리적으로 유리가 깨지거나 손상되면 그전에도 데이터가 손실될 수 있습니다. 따라서 자기 기록 방식이나 낸드 플래시 같은 반도체 기술로는 흉내 내기 힘든 장기 데이터 보존 능력을 강조하기 위한 멘트로 풀이됩니다. 사우스햄프턴 대학의 연구팀은 5D 글라스 기술을 상용화하기 위해 스포토닉스라는 스타트업을 설립하고 프로토타입 글라스 미디어와 데이터를 쓰는 라이터(Writer), 데이터 기록을 읽는 리더(Reader) 장치를 개발했습니다. 다만 현재 프로토타입의 속도는 느린 편이라서 초당 쓰기 속도 4MB, 읽기 속도 30MB에 불과합니다. 연구팀은 3~4년 이내로 읽기 속도를 초당 500MB로 끌어올린다는 목표를 갖고 있습니다. 속도와 함께 상용화를 가로막는 가장 큰 요소는 바로 가격입니다. 미디어인 유리의 가격은 저렴하겠지만, 매우 작은 결정을 유리에 새기는 라이터와 이 기록을 읽어 들이는 리더의 가격은 저렴하지 않을 것입니다. 스포토닉스에 의하면 현재 가격은 라이터가 3만 달러, 리더가 6천 달러 수준입니다. 아무리 데이터 센터용이라고는 해도 여러 대가 필요한 만큼 가격을 적정한 수준으로 낮출 필요가 있을 것입니다. 스포토닉스는 향후 2년 내 데이터 센터 파일럿 테스트 진입을 목표로 상용화를 추진 중입니다. 5D 글라스 스토리지가 기존의 자기 테이프나 하드디스크로 달성하기 어려운 장기 ‘콜드 데이터’(Cold Data) 시장의 새로운 대안으로 자리 잡을 수 있을지, 앞으로의 행보가 주목됩니다.

시범 운영 돌입… 2026년 CES 전시 예정 한국산업기술기획평가원(산기평)이 디자이너의 작업 효율을 극대화하는 자율형(Agentic) 인공지능 기반 디자인 플랫폼 ‘젠프레소(GenPresso)’의 시범 운영에 돌입했다고 15일 밝혔다. 젠프레소에 적용된 자율형 AI는 기존의 생성형 AI가 단순 결과물 생성에 그쳤던 한계를 넘어, 사람의 개입 없이 스스로 과업 목표를 설정하고 판단, 실행하는 능력을 갖췄다. 이 플랫폼은 제품, 공간, 그래픽, 영상 등 광범위한 디자인 프로세스 전반을 주도적으로 지원한다. 젠프레소는 산기평의 ‘디자인산업기술개발사업’ 성과물로, 한양대 연구팀과 리콘랩스가 공동 개발했으며, 이미 현직 디자이너 등 전문가 약 300명을 대상으로 실무 적용성 평가를 성공적으로 마쳤다. 산기평은 시범 운영을 통해 2028년까지 플랫폼 기능을 고도화하고, CAD 변환 및 제조 시뮬레이션 연동 기술 등을 구축할 계획이다. 한승엽 산기평 산업혁신부원장은 “디자인 산업의 인공지능 전환(AX) 시대에 특화된 지능형 기술 개발을 지속적으로 지원할 것”이라고 밝혔다. 현재 베타 버전으로 이용 가능한 ‘젠프레소(GenPresso)’는 2026년 라스베이거스 CES 2026에 전시될 예정이다.

LG전자는 지난 12일 서울대와 인공지능(AI) 보안 기술 고도화를 위한 산학 연구센터인 ‘씨큐어드(Secured) AI 연구센터’ 설립을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다고 14일 밝혔다. 신설 센터는 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트 보안 강화와 데이터 유출 방지 등을 연구하며, 머신러닝 전 과정에 보안을 적용하는 머신러닝 특화 보안 운영 체계(MLSecOps) 모델 구축을 목표로 한다. LG전자는 이를 통해 산업 현장에 적용 가능한 AI 보안 플랫폼을 개발할 계획이다. 초대 센터장은 홍용택 서울대 전기정보공학부 교수다.

삼성, 리사 수·머스크와 연쇄 회동SK, 실제 사업에 AI 적용 ‘속도전’현대차, 미래차 주도권 확보 역점LG, AI로 ‘수익 구조 재편’ 구체화우리나라 주요 그룹들이 인공지능(AI) 중심으로 내년도 사업 전략 밑그림 마련에 돌입한 가운데 긴장감이 역력하다. 올해 경제를 이끈 쌍두마차인 삼성전자와 SK하이닉스는 내년에도 둘의 연간 영업이익 총합이 200조원을 돌파할 것이라는 장밋빛 전망이 나오지만, 대내외 상황은 녹록치 않다. 고환율, 글로벌 공급망 재편 등 잠재적 악재가 적지 않다. 14일 재계에 따르면 삼성전자는 오는 16일부터 글로벌 전략회의를 열고 내년도 사업 방향과 중장기 전략을 점검한다. 주요 경영진과 해외법인장 등이 모여 전사적으로 추진하는 ‘AI 드리븐 컴퍼니(주도 회사)’ 등을 놓고 머리를 맞댄다. 반도체를 담당하는 DS 부문의 최대 과제는 고대역폭메모리(HBM) 경쟁력 강화다. 소비자 제품을 담당하는 DX(디바이스경험) 부문 내 영상디스플레이(VD)·생활가전(DA)사업부는 중국 기업들의 저가 공세에 맞서 수익성 개선 대책 마련에 몰두할 전망이다. 이재용 회장은 내년 초 직접 모든 계열사 사장단을 소집한다. 이에 앞서 미국 출장 중인 이 회장은 리사 수 AMD 최고경영자(CEO), 일론 머스크 테슬라 CEO 등과 연쇄 회동한 것으로 알려졌다. AMD와는 6세대 HBM4 등 내년 AI 메모리 공급 문제를 주로 논의한 것으로 전해졌다. SK그룹은 AI를 그룹 차원의 핵심 성장축으로 삼고 실행 속도를 높이고 있다. 최태원 SK그룹 회장은 지난달 초 열린 CEO 세미나에서 운영개선(OI)을 통한 본원적 경쟁력 강화 필요성을 제시했다. 또 AI 경쟁의 관건은 기술 보유 여부가 아니라 실제 사업에 얼마나 빠르게 적용하느냐에 달려 있다고 강조했다. 대한상공회의소가 이날 내놓은 ‘2026년 산업기상도’에 따르면 올해 반도체 수출은 전년 대비 16.3% 성장한 1650억 달러(약 243조 7800만원)를 기록하고 내년에도 9.1% 성장할 것으로 관측됐다. 하지만 AI 열풍을 탔던 오라클과 브로드컴이 기대에 못 미치는 실적을 발표하며 AI 버블론이 부상하는 분위기다. 업계 관계자는 “내년 AI 전략이 반도체 수출을 가르는 분기점이 될 것”이라고 말했다. 미국발 관세 리스크를 털어내는 데 주력한 현대자동차그룹은 이번 주 사장단 인사 후 경영 전략을 본격적으로 수립할 방침이다. 전기차 등 친환경차와 미래 모빌리티 분야에서의 주도권 확보를 위한 세부 실행 계획 수립에 역점을 두는 것으로 알려졌다. LG그룹도 AI를 기존 사업의 체질과 수익 구조를 재편하는 핵심 수단으로 삼고 있다. 지난 10일 구광모 LG그룹 회장 주재로 열린 사장단 회의에서 전사적 AI 전환(AX)을 포함해 그동안 강조해 온 구조적 경쟁력을 점검했다. 오는 19일에는 류재철 사장 주관으로 전사 확대경영회의를 열어 사업 전략의 실행 과제를 구체화할 예정이다. 변수는 대외 불확실성이다. 현대경제연구원은 예측 가능성은 비교적 높으나 현실화하면 해결이 어려운 ‘그레이 스완’으로 중장기 저성장 고착, 유동성 장세에 기반한 자산시장 버블 붕괴, 중국 경제 위기, 글로벌 재정 위기 위험 등을 꼽았다.

전국 최대 김 생산지 전남도가 김 수출 확대와 세계화에 나섰다. 전남도는 고품질 김 생산과 상품 개발로 수출 시장 주도권을 확보하기 위해 종자 생산에서 수출까지 산업 전주기를 아우르는 4235억원 규모의 김 수출 확대 계획을 마련했다고 14일 밝혔다. 지난해 3억 6000만 달러 수준이었던 수출액을 2030년 7억 달러까지 끌어올리는 게 목표다. 도는 4대 추진 전략으로 김 신품종 개발·보급과 고품질 물김의 안정적 생산, 가공시설 스마트화와 유통망 구축, 수출 기업 유치를 마련했다. 먼저 기후변화에 대응한 신품종 개발과 안정적 종자 생산을 위해 2030년까지 4종을 개발해 보급한다. 안정적 물김 수급을 위한 육상양식 기술 개발과 육상 채묘 시설, 스마트 종자 배양시설을 확대 지원하고 지역 맞춤형 수산 종자 실용화 센터를 조성, 고수온 등에 대응한 종자 연구와 현장 기술도 지원한다. 친환경 김 활성 처리제 보급과 친환경 수산물 인증 직불제 지원 등 친환경 양식 생산 기반 구축에도 나선다. 인공지능(AI)에 기반한 마른김 품질 등급 판별 솔루션 개발·실증을 통해 가공시설을 현대화하고 노후 시설 교체와 세척수 공동 배출 처리시설 확충 등 위생·품질 경쟁력도 강화한다. 특히 국제 마른김거래소와 대규모 물류단지를 조성, 대량 공급이 가능한 글로벌 공급망과 유통 인프라를 갖출 계획이다. 국립 김산업진흥원 설립과 K김 국제 수출단지 조성, 수출 기업 유치, 프리미엄 수출 브랜드 상품 개발, 수출 특화 품목 직불금 지원 등 김 산업 종합 지원체계도 마련한다. 이와 함께 K김의 세계화를 위해 서울대 산학협력단과 함께 ‘김 산업 국가전략산업 육성 연구용역’ 진행할 계획이다. 전남도 관계자는 “김 산업을 국가전략산업으로 육성하기 위한 타당성을 확보하고 K김 산업 클러스터의 체계적·구체적 추진 전략을 마련해 세계 시장 주도권을 확보할 계획”이라고 말했다.

충남교육 혁신을 위한 이병학의 도전“충남교육 미래 비전, 혁신 등 정책 담아” “교육이 바로 서야 학생들이 행복하고, 학생들이 바로 서야 지역과 대한민국 미래가 밝아집니다.” 이병학 충남교육혁신연구소 소장이 14일 출판기념회를 열고 내년 제9회 전국동시지방선거에서 충남교육감 출마를 위한 본격 행보에 나섰다. 이 소장은 이날 단국대 천안캠퍼스에서 교육 현장과 지역사회에서 쌓아온 경험을 기반으로 자신의 교육 철학을 담은 저서 ‘충남교육 혁신을 위한 이병학의 도전’ 출판기념회를 열었다. 책은 △인성·공동체 가치 교육 △학교폭력 근절 △기초학력 책임제 △교권 회복 △학교 행정 구조개선 △AI·디지털 전환 대응 △특성화고 지역산업 연계 등 충남교육의 중장기 전략을 제시하고 있다. 그는 “교사와 교육위원, 교수, 연구소장, 지역사회 활동가 등의 경험을 토대로 충남교육이 직면한 핵심 과제와 대안을 정리한 전문 저서”라며 “지난 삶을 돌아보며 정리한 작은 기록이자, 앞으로 충남교육이 나아가야 할 길을 모색하는 제언”이라고 설명했다. 이날 행사장에는 홍성현 충남도의회 의장과 김석봉 전 청와대 교육문화수석실 비서관을 비롯해 광역·기초의원, 교육계 관계자 등이 학생회관에 마련된 800여석의 자리를 채우며 이 소장에게 힘을 실었다. 홍 도의회 의장은 “이제 충남의 교육은 기본을 다시 세우고, 올바른 인성을 가진 미래 인재를 위한 균형잡힌 교육으로 전환해야 하는 중차대한 시점”이라며 “이 소장의 오랜 경륜과 교육을 향한 진정성, 미래를 내다보는 해안이야말로 혼란스러운 교육현장에 꼭 필요한 자산”이라며 이 소장을 치켜세웠다. 이 소장은 “지금 우리는 단순히 교육을 바꾸는 것을 넘어 교육 본질을 다시 물어야 할 시점에 와있다”며 “한 교실에서 시작된 본인 교육 철학과 신념을 이제 충남교육을 위해 펼치고자 한다”고 강조했다. 2022년 제8회 전국동시지방선거에서 충남교육감에 도전해 2위를 차지한 그는 천안 복자여자중학교 교사를 시작으로 충남도교육위원회 부의장과 천안시학교운영위원장협의회 회장, 백석문화대학교 외래강사 등으로 활동했다.

범죄 현장은 언제나 침묵하지만, 그 안에는 범인이 남긴 수많은 ‘언어’가 존재한다. 특히 성범죄 수사에서 가해자가 남긴 체액, 즉 정액은 사건의 진실을 밝히는 가장 강력하고도 명징한 열쇠다. 이는 한 인간의 존엄을 파괴한 죄악의 증거이자, 가면 뒤에 숨은 악마의 실체를 세상 밖으로 끌어내는 ‘수사의 스모킹 건(Smoking Gun)’이다. 그러나 수사관들이 이토록 절대적으로 믿었던 증거가 감쪽같이 침묵하는 순간, 수사는 거대한 벽에 부딪힌다. 2010년 말, 경북 구미경찰서 강력팀 형사들이 마주한 현실이 바로 그랬다. 분명한 범죄의 흔적은 존재했으나, 그 속에서 범인을 특정할 유전자가 검출되지 않는 미스터리. 그것은 과학수사를 비웃는 범인의 소리 없는 조롱과도 같았다. 어둠 속의 그림자, 구미를 덮친 공포2010년 겨울, 경북 구미시 일대에는 을씨년스러운 공포가 감돌았다. 원룸과 아파트 저층에 거주하는 혼자 사는 여성들만을 노리는 연쇄 성폭행 사건이 연이어 발생했기 때문이다. 범행 수법은 치밀하고 대담했다. 피해자들의 진술을 종합해 보면 범인은 동일인일 가능성이 매우 높았다. 30대 중반으로 추정되는 나이, 다부진 체격, 그리고 특유의 억양과 행동 패턴까지. 확보된 일부 폐쇄회로(CC)TV 영상 속의 흐릿한 잔영 역시 피해자들의 진술을 뒷받침하고 있었다. 이른바 ‘구미 발바리’라 불리게 된 이 범죄자는 경찰의 추적을 비웃기라도 하듯 범행 시간을 새벽 3~4시의 심야 시간대에서 사람들이 활동을 시작할 무렵인 아침 시간대로 옮기는 등 갈수록 대담한 행보를 보였다. 지역 사회의 불안감은 극에 달했고, 경찰 수뇌부는 조속한 검거를 지시했다. 강력팀 형사들은 밤낮없이 현장을 누볐고, 마침내 범행 현장에서 용의자의 것으로 추정되는 정액을 확보하는 데 성공했다. 통상적으로 정액이 확보되면 사건은 ‘끝난 게임’이나 다름없다. DNA 대조를 통해 범인을 특정하는 것은 시간문제일 뿐이다. 형사들의 얼굴에는 안도감과 함께 기대감이 서렸다. 하지만 국립과학수사연구원(국과수)에서 날아온 감정 결과는 그들의 기대를 산산조각 냈다. “DNA 검출 불가.” 정액 반응은 양성으로 나왔으나, 정작 그 안에서 유전자 정보를 담고 있는 정자(精子)가 발견되지 않는다는 것이었다. 수사팀은 혼란에 빠졌다. 증거물은 있는데 증거 능력이 없는 황당한 상황. 범인은 마치 유령처럼 실체가 없었다. 과학의 딜레마, 그리고 ‘무정자증’ 가설일반적으로 남성의 정자 속에 포함된 DNA는 여성의 질 내에서 약 72시간 동안 생존하며 증거 능력을 유지한다. 72시간이 지나면 여성의 몸에서 분비되는 효소가 정자의 DNA를 분해하기 시작해 증거로서의 가치를 상실하게 된다. 성폭력 사건 발생 직후 24시간, 늦어도 48시간 이내의 증거 채취가 ‘골든타임’으로 불리는 이유다. 하지만 이번 사건은 달랐다. 경찰이 확보한 증거물은 사건 발생 직후 채취된 것이었다. 더욱이 체외로 배출되어 의류나 침구류 등에 묻어 건조된 정액은 그 보존성이 훨씬 뛰어나다. 역사적으로도 이를 증명하는 유명한 사례들이 있다. 빌 클린턴 전 미국 대통령을 탄핵 위기로 몰아넣었던 ‘르윈스키 스캔들’이 대표적이다. 모니카 르윈스키가 증거로 제출한 파란 드레스에 묻어 있던 클린턴의 정액은 2년이라는 시간이 흘렀음에도 완벽하게 DNA를 보존하고 있었다. 2011년 도미니크 스트로스칸 전 IMF 총재의 성추문 사건 역시 호텔 여직원의 유니폼에 묻은 미세한 정액 자국이 결정적 증거가 되었다. 이처럼 현대 과학수사에서 정액은 희석되거나 오래되어도 범인을 지목하는 강력한 무기다. 정액 속에 다량 함유된 산성 인산화효소(PAcP)를 분석하면 물에 400배로 희석된 상태에서도 정액 여부를 판별할 수 있다. 그렇다면 구미 사건의 범인은 도대체 누구란 말인가? 정액은 있지만 정자가 없는 남자. 수사팀은 끈질긴 회의 끝에 하나의 가설에 도달했다. “범인은 무정자증 환자이거나, 인위적으로 정관수술(Vasectomy)을 받은 사람이다.” 정액은 정자와 이를 운반하고 영양을 공급하는 액체 성분(정장)으로 구성된다. 유전자 정보의 핵심인 DNA는 정자의 머리 부분에 집중되어 있다. 따라서 정관수술을 통해 정자의 이동 통로를 차단해버리면, 사정된 액체 속에는 정자가 존재하지 않게 되어 통상적인 방법으로는 DNA를 검출할 수 없게 되는 것이다. 범인은 어쩌면 이 의학적 사실을 알고 자신의 범행이 완전범죄가 될 것이라 확신했을지도 모른다. 미세 증거의 반란, 요도 상피세포를 찾아라수사는 새로운 국면을 맞이했다. 하지만 이것이 수사의 막다른 골목은 아니었다. 오히려 과학수사는 범인이 쳐놓은 방어막을 뚫기 위해 한 단계 진화했다. 국립과학수사연구원의 법유전자 전문가들이 투입되었다. 그들은 ‘정자’가 아닌 다른 곳에 주목했다. 사람의 몸에서 나오는 모든 분비물에는 세포가 섞여 있다. 남성이 사정할 때 배출되는 정액 속에는 정자뿐만 아니라, 정액이 지나오는 길인 요도의 벽에서 떨어져 나온 ‘요도 상피세포(Urethral Epithelial Cells)’가 아주 미세하게 섞여 있을 수밖에 없다. 비록 정자는 없지만, 이 상피세포의 핵 안에는 범인의 모든 유전 정보가 고스란히 담겨 있다. 문제는 그 양이 극도로 적다는 점이었다. 모래사장에서 바늘을 찾는 것과 다름없는 작업이었다. 하지만 국과수 연구진은 포기하지 않았다. 그들은 남성의 Y염색체 유전자형만을 선택적으로 증폭시킬 수 있는 첨단 시약과 장비를 동원했다. 수십, 수백 번의 정밀 분석 끝에 마침내 모니터 화면에 범인의 고유한 DNA 프로파일이 떠올랐다. 범인이 자신의 신체를 개조해 흔적을 지우려 했지만, 무심코 흘린 극미량의 세포 조각이 그를 배신한 것이다. 과학이 오만을 이긴 순간이었다. 포위망 구축, “정관수술한 30대를 찾아라”확보된 DNA는 이제 나침반이 되었다. 경찰은 수사 방향을 전면 수정했다. 불특정 다수를 상대로 했던 수사는 ‘구미 지역에 거주하는 정관수술을 받은 30대 남성’이라는 구체적인 타겟으로 좁혀졌다. 구미경찰서 강력팀은 관내 비뇨기과 병원들을 대상으로 대대적인 탐문 수사에 돌입했다. 최근 수년 내에 정관수술을 받은 기록이 있는 남성들의 명단이 확보되기 시작했다. 방대했던 용의자 리스트는 빠르게 압축되었다. 과학적 증거와 현장 형사들의 발로 뛰는 탐문이 결합되면서 수사는 급물살을 탔다. 범인이 숨을 곳은 점점 줄어들고 있었다. 허무한 종말, 잠들어 있던 평범한 가장의 두 얼굴치밀하게 준비된 수사망이 조여오던 2010년 12월, 사건은 예상치 못한 극적인, 어찌 보면 다소 허무한 방식으로 결말을 맺었다. 구미경찰서 상황실에 다급한 신고 전화가 걸려 왔다. 수화기 너머의 목소리는 공포에 질려 떨리고 있었다. 30대 여성이었다. “나를 성폭행한 남자가... 지금 우리 집에 있어요. 잠을 자고 있어요.” 신고자는 범행 직후 범인이 방심한 틈을 타 숨죽여 신고를 한 것이었다. 경찰은 즉각 출동했다. 사이렌 소리조차 죽인 채 도착한 빌라 2층. 문을 열고 들이닥친 형사들 눈앞에는 믿기 힘든 광경이 펼쳐져 있었다. 그토록 경찰을 애먹였던 ‘구미 발바리’, 유모(당시 30세) 씨가 피해자의 침대 위에서 세상모르고 곯아떨어져 있었다. 이날 오후 6시 40분경, 술에 취해 대담하게 가정집에 침입해 성폭행을 저지른 그는, 범행 후 긴장이 풀린 탓인지 취기를 이기지 못하고 그대로 잠들어버린 것이다. 현장에서 긴급 체포된 유 씨의 신원은 충격적이었다. 그는 전과자도, 사회 부적응자도 아니었다. 구미의 한 번듯한 기업에 다니는 평범한 직장인이자, 집에서는 두 아이를 키우는 가장이었다. 주변 사람 누구도 그가 밤마다 ‘발바리’로 돌변하리라고는 상상조차 하지 못했을 것이다. 경찰 조사 결과, 유 씨는 예상대로 수년 전 자녀 계획을 마친 뒤 피임을 목적으로 정관수술을 받은 것으로 확인되었다. 국과수가 요도 상피세포에서 추출한 DNA와 유 씨의 DNA는 정확하게 일치했다. 과학수사의 진화와 경고이 사건은 범죄자들에게 서늘한 경고를 남겼다. 일부 성범죄자들 사이에서는 “정관수술을 하면 DNA가 검출되지 않아 잡히지 않는다”라는 잘못된 속설이 마치 팁(Tip)처럼 떠돌기도 했다. 실제로 범행 현장에서 피해자에게 “난 수술해서 괜찮다”, “신고해봐야 소용없다”라며 뻔뻔하게 조롱하는 범죄자들도 존재한다. 하지만 구미 사건은 이러한 믿음이 얼마나 어리석은 망상인지를 여실히 증명했다. 구미경찰서 관계자는 당시 상황을 회고하며 이렇게 말했다. “오히려 유 씨 같은 무정자증 성폭행범이나 정관수술을 한 범죄자는 수사 범위를 획기적으로 좁혀주기 때문에 검거하기가 더 쉬운 측면이 있습니다. 정자가 없어도 DNA를 찾아내는 기술은 이미 완성 단계에 있습니다.” 범죄는 흔적을 남긴다. 그리고 그 흔적을 찾는 기술은 범죄자들의 상상보다 훨씬 빠른 속도로 진화하고 있다. 머리카락 한 올, 땀 한 방울, 심지어 정자 없는 정액 속의 미세한 세포 하나까지도 진실을 말한다. 2010년 구미의 겨울, ‘씨 없는 발바리’ 사건은 과학수사의 승리이자, “완전범죄는 없다”라는 사법 정의의 명제를 다시금 확인시켜 준 상징적인 사건으로 기록되었다. 한순간의 쾌락과 왜곡된 욕망을 위해 타인의 삶을 짓밟으려 했던 평범한 가장의 이중생활은, 결국 자신이 맹신했던 얄팍한 의학 지식과 과학의 힘 앞에 처참하게 무너져 내렸다.

SKT 뉴스룸 통해 참여 기업별 역할·강점 소개 정부 독자 AI 파운데이션 모델 사업 본격 평가 단계 내년 1월 15일 1차 평가서 5개 팀 중 4개 팀 선발 SK텔레콤이 참여 중인 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 정예팀의 구성과 역할을 공개했다. 정부가 추진 중인 ‘국가대표 AI’ 프로젝트는 내년 1월 15일 1차 평가를 앞두고 있으며, 이 평가를 거쳐 정예팀은 5곳에서 4곳으로 줄어들 예정이다. SK텔레콤은 14일 뉴스룸을 통해 독자 AI 파운데이션 모델 정예팀에 참여 중인 기업들의 역할과 기술적 강점을 소개했다. SK텔레콤 컨소시엄에는 라이너, 셀렉트스타, 크래프톤, 포티투닷, 리벨리온이 참여하고 있으며, SK텔레콤는 독자 모델의 경쟁력으로 정확성·신뢰성·확장성·범용성·효율성 등 다섯 가지를 제시했다. 정확성 고도화는 라이너가 담당한다. 라이너는 실제 서비스 환경에서 축적한 AI 운영 경험을 바탕으로, 모델 개발 과정의 핵심 단계를 내부 역량으로 빠르게 연결하는 구조를 강점으로 내세웠다. 셀렉트스타는 한국어 환경에 특화된 평가 체계를 기반으로 모델의 신뢰성과 안정성을 검증하는 역할을 맡는다. 실제 서비스 과정에서 발생할 수 있는 오류와 편향을 조기에 탐지·개선하는 데 초점을 둔다. 글로벌 확장성은 크래프톤이 담당한다. 전 세계 이용자를 대상으로 게임 서비스를 운영해온 경험과 멀티모달 AI 연구개발 역량, 축적된 사용자 행동 데이터를 바탕으로 독자 모델의 활용 범위를 넓히겠다는 구상이다. 포티투닷은 차량 환경에서의 온디바이스 AI 기술과 경량화 모델 최적화 역량을 통해, 낮은 지연 시간과 실시간 판단이 요구되는 환경에서도 활용 가능한 범용성을 확보하는 역할을 맡았다. 인프라 효율성은 국산 AI 반도체 기업인 리벨리온이 담당한다. 리벨리온은 국산 AI 모델과 국산 반도체를 함께 최적화하는 구조를 통해 실제 서비스 환경에서의 연산 효율과 비용 경쟁력을 높이겠다는 전략을 제시했다. 과학기술정보통신부는 지난 8월 4일 네이버클라우드, 업스테이지, SK텔레콤, NC AI, LG AI연구원 등 5개 컨소시엄을 독자 AI 파운데이션 모델 정예팀으로 선정했다. 해외 빅테크 의존도를 낮추고, 자국 내 인프라·데이터·모델·인재를 확보하는 이른바 ‘소버린 AI’ 역량 구축이 목표다. 정부는 단계별 평가를 통해 내년 1월 15일 1차 평가 이후 정예팀을 4곳으로 줄이고, 이후 추가 평가를 거쳐 2027년 최종 2개 팀만 남길 예정이다. GPU, 데이터, 인재 확보 지원 역시 평가 결과에 따라 차등 적용된다. 업계에서는 이번 1차 평가가 독자 AI 전략의 방향성을 가늠하는 첫 분기점이 될 것으로 보고 있다. 한 업계 관계자는 “지금까지는 각 컨소시엄이 기술 구상과 협업 구조를 설명하는 단계였다면, 이제부터는 실제 구현 가능성과 완성도가 본격적으로 비교될 것”이라며 “1차 평가 결과가 이후 정부 지원과 사업 전개의 중요한 기준이 될 수 있다”고 말했다.

2007년 대전 다방 종업원 살인사건의 재구성 물에 씻긴 점퍼에서 찾아낸 DNA그리고 성씨(姓氏) 분석의 과학수사범죄는 언제나 흔적을 남긴다. 그 흔적이 인간의 눈에는 보이지 않는 미세한 것일지라도, 과학의 눈을 피할 수는 없다. 2007년 4월, 대전을 공포로 몰아넣었던 잔혹한 살인사건. 미궁으로 빠질 뻔했던 이 사건을 해결한 열쇠는 현장에서 멀리 떨어진 강가에 버려진 점퍼, 그리고 그 속에 숨어 있던 남성의 ‘Y염색체’였다. 이는 한국 과학수사 역사상 유전 정보를 통해 범인의 성씨(姓氏)를 추적해 검거한 기념비적인 사례로 기록된다. 핏빛으로 물든 일요일 아침2007년 4월 15일 일요일, 오전 8시 45분. 대전 대덕구의 한 건물 지하 1층에 있는 P다방. 평온해야 할 휴일의 아침은 순식간에 지옥으로 변했다. 30대 남성 한 명이 거칠게 다방 문을 열고 들어섰다. 당시 가게 안에는 종업원 C씨(당시 47세·여) 혼자뿐이었다. 인기척 없는 지하 다방은 범인에게 최적의 사냥터였다. 약간의 몸싸움이 벌어지는가 싶더니, 범인은 주저 없이 품에서 흉기를 꺼내 들었다. 날카로운 칼날이 C씨의 목을 지나갔고, 그녀는 외마디 비명과 함께 화장실 차가운 바닥으로 쓰러졌다. 범인은 단순한 강도가 아니었다. 그는 쓰러져 피를 쏟고 있는 C씨의 시신을 향해 차마 입에 담기 힘든 엽기적인 행각을 벌였다. 변태적인 성욕을 채우기 위한 시신 훼손이었다. 인간의 존엄성이 짓밟히는 참혹한 순간이었다. 그때, 또 다른 종업원 Y씨(당시 45세·여)가 출근을 위해 다방 문을 열었다. 평소와 다른 싸늘한 공기, 활짝 열려 있는 문, 계산대에 보이지 않는 동료. 불길한 예감에 고개를 돌린 순간, Y씨는 피 묻은 칼을 든 ‘악마’와 눈이 마주쳤다. 범인은 목격자를 살려둘 생각이 없었다. 다시 칼이 휘둘러졌고, Y씨 역시 복부에 중상을 입었다. 죽음의 공포 속에서 필사적으로 저항한 끝에 Y씨는 기적적으로 목숨을 건져 탈출할 수 있었다. 하지만 그녀가 목격한 지옥의 풍경과 육체에 새겨진 상처는 평생 지워지지 않을 트라우마로 남았다. 사라진 단서, 그리고 강물에 씻긴 증거경찰은 즉시 특별수사팀을 꾸렸다. 현장은 처참했다. 과학수사대는 다방 내부에서 지문, 족적, 혈흔 등 50여 점의 증거물을 수집했다. 그러나 범인은 교활했다. 신원을 특정할 만한 결정적인 지문이나 유류품은 현장 내부에 남아있지 않았다. 목숨을 건진 Y씨 역시 극도의 공포로 인해 범인의 인상착의를 제대로 기억해내지 못했다. 수사는 초반부터 난항을 겪는 듯했다. 수사팀의 시야는 현장 밖으로 확대되었다. 그리고 예상치 못한 곳에서 실마리가 잡혔다. 범행 현장에서 약 500m 떨어진 도로변에서 피 묻은 휴지 뭉치가 발견된 것이다. 이어 1.5km 더 떨어진 금강변에서는 검정색 점퍼가 발견됐다. 범인이 도주로에 버린 것들이었다. 특히 금강변에서 발견된 점퍼는 중요한 증거물이었지만, 상태가 좋지 않았다. 범인은 증거 인멸을 위해 점퍼를 강물에 씻거나 헹군 뒤 버린 듯했다. 육안으로는 혈흔을 전혀 식별할 수 없었다. 흐르는 강물은 모든 죄의 흔적을 씻겨 보낸 것처럼 보였다. 보이지 않는 빛, 루미놀(Luminol)이 그려낸 진실국립과학수사연구원(국과수)으로 보내진 점퍼는 정밀 감식에 들어갔다. 육안으로 보이지 않는 혈흔을 찾기 위해 ‘루미놀(Luminol)’ 시험이 진행되었다. 루미놀은 혈액 속 헤모글로빈의 철(Fe) 성분과 반응하여 청백색의 형광을 내는 화학물질이다. 그 감도는 실로 놀라워, 물이 가득 찬 욕조에 떨어진 혈액 한 방울(수백만분의 일 희석 배율)까지도 찾아낼 수 있다. 범인들이 범행 현장을 물청소하거나 옷을 세탁하더라도, 섬유 조직 깊숙이 박힌 미세 혈흔은 루미놀의 눈을 피할 수 없다. 특히 신선한 혈액보다 시간이 지난 혈흔에서 더 강한 발광 반응을 보이는 특성이 있다. 어두운 암실, 점퍼 위에 루미놀 용액과 과산화수소수 혼합액이 분무 되었다. 잠시 후, 어둠 속에서 푸르스름한 형광 빛이 피어올랐다. 범인이 지우려 했던 핏자국이 유령처럼 되살아난 것이다. 국과수 연구원들은 이 희미한 빛에서 DNA를 추출하는 데 성공했다. 분석 결과, 점퍼에서는 피해자 C씨의 DNA와 함께 신원을 알 수 없는 한 남성의 DNA가 혼합된 상태로 검출되었다. 도로변에 버려진 휴지에서 나온 DNA와도 일치했다. 범인의 유전자 정보(프로필)를 확보한 것이다. Y염색체, 범인의 성(姓)을 지목하다범인의 DNA는 확보했지만, 수사는 다시 벽에 부딪혔다. 2007년 당시에는 범죄자 DNA 데이터베이스가 구축되어 있지 않았기 때문이다. 비교할 대조군이 없는 DNA는 무용지물이나 다름없었다. 용의자가 특정되지 않은 상황에서 이 유전자가 누구의 것인지 알아낼 방법이 막막했다. 그때, 국과수 유전자 분석실에서 획기적인 제안이 나왔다. 바로 ‘Y염색체’ 분석이었다. 인간의 성(性)염색체 중 Y염색체는 남성에게만 존재하며, 아버지에게서 아들에게로 100% 유전된다. 돌연변이가 일어나지 않는 한, 할아버지의 Y염색체는 아버지에게, 그리고 손자에게 그대로 전달된다. 한국 사회는 전통적으로 부계 혈통을 따라 성씨(姓)를 계승한다. 즉, Y염색체의 유전적 특징(STR-Short Tandem Repeat)이 같다면, 그들은 같은 부계 혈통, 다시 말해 ‘같은 성씨’를 가질 확률이 매우 높다는 논리다. 국과원은 즉시 범인의 Y염색체 하플로타입(Haplotype·유전자형 조합) 분석에 착수했다. 그리고 자체 보유하고 있던 한국인 남성 1,000여 명의 Y염색체 데이터베이스와 대조했다. 결과는 놀라웠다. 범인의 Y염색체 구조가 데이터베이스에 있던 ‘오(吳) 씨’ 성을 가진 2명의 남성과 일치하는 패턴을 보인 것이다. 이는 범인이 오 씨 가문의 남성일 가능성이 매우 높다는 것을 시사했다. 수사팀은 즉시 사건 현장 주변을 탐문했다. 공교롭게도 현장 인근에는 오 씨 집성촌이 존재했다. 수사팀은 집성촌 주민들의 협조를 얻어 남성 19명의 구강 상피세포를 채취, 국과수에 분석을 의뢰했다. 결과는 일관적이었다. 주민들의 Y염색체 역시 범인의 것과 특정 구간에서 동일한 공통점을 보였다. 국과수는 경찰에 통보했다. “용의자는 오 씨 성을 가진 남성일 가능성이 매우 큽니다.” 좁혀오는 포위망, 그리고 드러난 악마의 정체‘오 씨 남성’이라는 구체적인 타깃이 설정되자 수사는 급물살을 탔다. 광범위했던 용의선상이 획기적으로 좁혀졌다. 여기에 결정적인 단서가 하나 더 추가되었다. 범인이 버린 점퍼 주머니에서 발견된 일회용 점안액(인공눈물)이었다. 경찰은 해당 점안액이 일반 약국이 아닌, 안과 의사의 처방전이 있어야만 구매할 수 있는 전문 의약품이라는 사실을 알아냈다. 경찰은 대전 시내 안과 병원들을 대상으로, 최근 해당 점안액을 처방받은 환자 명단을 확보했다. 수많은 환자 명단 속에서 ‘오 씨’ 성을 가진 30대 남성을 추려내는 작업이 진행되었다. 국과수의 Y염색체 분석 결과가 없었다면 수천 명을 일일이 확인해야 했을 작업이, 단 몇 명으로 압축된 것이다. 수사망은 오모(당시 35세) 씨를 향해 조여들었다. 그는 사건 직후 연고가 없는 경기도 광명시로 도주해 은신하고 있었다. 경찰은 통신 수사 등을 통해 그의 위치를 파악했고, 사건 발생 50여일 만인 6월 4일, 그를 검거하는 데 성공했다. 경찰서로 압송된 오 씨의 구강 세포를 채취해 점퍼에서 나온 DNA와 대조했다. 결과는 ‘일치’. 범인은 더 이상 발뺌할 수 없었다. 재범의 굴레 - 17년 전 같은 수법 범행으로 출소 2년 만에 재범드러난 오 씨의 과거는 충격적이었다. 그는 초범이 아니었다. 1989년, 충남 연기군(현 세종시)에서 금품을 노리고 집에 침입해 할머니와 손녀 등 일가족 3명을 무참히 살해한 강도 살인범이었다. 당시 그의 나이는 불과 10대 후반이었다. 그는 이 범행으로 무기징역을 선고받았으나, 감형되어 15년을 복역한 뒤 2005년에 만기 출소했다. 사회로 돌아온 지 불과 2년 만에, 돈이 떨어진 그는 다시 칼을 잡았다. “교통비를 마련하기 위해 다방에 들어갔다”는 그의 자백은 인명 경시 풍조의 극치를 보여주었다. 17년 전 범행 때와 마찬가지로 시신을 훼손하는 잔혹한 수법 또한 그대로였다. 이 사건은 한국 과학수사에서 ‘성씨 분석(Surname Inference)’이 실전 수사에 성공적으로 적용된 최초의 사례 중 하나로 꼽힌다. 막막했던 수사 상황에서 유전학적 지식을 활용해 용의자 집단을 획기적으로 줄인 기지는 빛을 발했다. 하지만 한계점도 명확하다. 국과원 관계자는 “Y염색체를 이용한 성씨 분석이 만능은 아니다”라고 선을 긋는다. 입양이나 혼외자 출생, 모계 성씨 사용 등 생물학적 아버지와 법적 성씨가 일치하지 않는 변수가 존재하기 때문이다. 또한 김, 이, 박, 최, 정 등 인구수가 많은 5대 성씨의 경우, 본관이 너무 다양해 유전적 일관성을 찾기 어렵다는 약점도 있다. 따라서 이 기법은 범인을 단정 짓는 증거가 아닌, 용의자의 범위를 좁히는 ‘수사 보조 수단’으로 활용될 때 가장 큰 효력을 발휘한다. 그럼에도 불구하고 2007년 대전 다방 살인사건은 ‘완전범죄는 없다’는 명제를 다시 한번 증명했다. 흐르는 강물도 핏자국을 지우지 못했고, 보이지 않는 염색체 속에 숨겨진 단서는 끝내 범인의 이름을 불러냈다. 억울하게 죽어간 피해자의 마지막 외침을 과학은 놓치지 않고 들어주었다.

최근 벌어진 우크라이나 전쟁과 이스라엘-하마스·이란 분쟁에서 장거리 공격에 많이 사용된 무기는 자폭 드론이다. 과거 고가의 순항미사일이 담당하던 장거리 공격 임무를 속도는 느리지만 훨씬 저렴한 자폭 드론이 대신하면서 위협의 강도가 오히려 늘었다. 더 중요한 문제는 세계적으로 빠르게 확산하고 있다는 점이다. 현재 장거리 자폭 드론의 대명사는 이란의 샤헤드-136이다. 러시아는 이것을 라이선스하여 게란-2라는 이름으로 대량 생산하고 있다. 샤헤드-136/게란-2의 성공적인 작전 운용은 다른 나라들이 유사한 무기체계를 빠르게 도입하게 만들고 있다. 일부 매체에서는 최근 등장한 미국의 루카스(LUCAS) 자폭 드론 등이 샤헤드-136을 카피했다고 보도하고 있지만, 실제로는 그렇지 않다. 카피라는 보도가 나오는 것은 설계적인 유사점 때문이다. 샤헤드-136은 커다란 ‘델타익(삼각날개) ’과 동체 후방의 ‘푸셔 프로펠러‘를 특징으로 한다. 결론부터 말하자면, 이런 특징은 샤헤드-136이 처음 도입한 것은 아니다. 오히려 설계적인 요소는 이란이 이스라엘을 카피한 것으로 볼 수 있다. 1980년대 주변국과 전쟁 중이던 남아프리카 공화국은 인종차별로 인해 국제적인 제재를 받으면서 다양한 무기를 자체 생산하고 있었다. 국영 방산업체 켄트론(현재 데넬)은 ARD-10 대레이더 드론을 개발하고 있었다. ARD-10은 샤헤드-136과 외형적인 부분이 유사했다. 하지만, 곧 전쟁이 끝났고 쓸 곳이 없어진 설계는 1980년대 말 이스라엘 IAI에 판매되었다. 이 설계를 기반으로 IAI는 하피라는 대레이더 드론을 만들었고, 우리나라 등 여러 나라에서 수입했다. 수입국에는 중국도 있었다. 중국은 나중에 하피를 카피한 ASN-301 대레이더 드론을 만들었고, 최근 대만을 노린 것으로 보이는 군사 훈련에서 사용했다. 이란이 개발한 델타익, 후방 푸셔 프로펠러 형상 자폭 드론은 샤헤드-136이 처음은 아니다. 2019년 사우디아라비아의 석유 시설을 공격하는데 사용된 자폭 드론 샤헤드-131도 유사한 설계를 지녔다. 즉, 샤헤드-136은 이란의 독창적인 설계가 아니다. 이런 설계는 여러 가지 장점이 있다. 우선, 구조가 단순하고, 제작 비용을 낮출 수 있다. 델타익은 넓은 주익 면적을 가지는데, 여기에 많은 연료를 넣을 수 있어 장거리 비행이 가능하다. 델타익은 저속 비행에서 안정적이며 저속에서도 충분한 양력을 확보할 수 있다. 동체 뒤에 위치한 푸셔 프로펠러는 동체 전방 설계를 다양하게 만들어준다. 이런 장점으로 샤헤드-136과 유사한 형태의 델타익, 후방 푸셔 프로펠러 형태의 자폭 드론이 속속 등장하고 있다. 최근 등장한 것만 하더라도, 미국의 루카스 외에 중국 노린코의 페이롱-300D, 대만의 젠샹, 튀르키예의 아자브(Azab) T200, 러시아 잘라(ZALA)의 KYB, 이집트의 자바(Jabbar)-150, 태국의 형식 미상의 자폭 드론, 그리고 우리나라도 국방과학연구소와 대한항공이 개발한 KUS 계열 자폭 드론 등 다양하다. 이제 세계 여러 나라는 이란의 샤헤드-136, 러시아의 게란-2, 그리고 미국의 루카스에서 보듯이 자폭 드론을 얼마나 싸게 대량으로 만들어 낼 수 있느냐에 집중하고 있다. 우리나라도 어떻게 첨단 기술을 적용할 것인가 보다 얼마나 저렴하게 빨리 만들어 낼 수 있는지에 집중해야 할 때다.

최근 벌어진 우크라이나 전쟁과 이스라엘-하마스·이란 분쟁에서 장거리 공격에 많이 사용된 무기는 자폭 드론이다. 과거 고가의 순항미사일이 담당하던 장거리 공격 임무를 속도는 느리지만 훨씬 저렴한 자폭 드론이 대신하면서 위협의 강도가 오히려 늘었다. 더 중요한 문제는 세계적으로 빠르게 확산하고 있다는 점이다. 현재 장거리 자폭 드론의 대명사는 이란의 샤헤드-136이다. 러시아는 이것을 라이선스하여 게란-2라는 이름으로 대량 생산하고 있다. 샤헤드-136/게란-2의 성공적인 작전 운용은 다른 나라들이 유사한 무기체계를 빠르게 도입하게 만들고 있다. 일부 매체에서는 최근 등장한 미국의 루카스(LUCAS) 자폭 드론 등이 샤헤드-136을 카피했다고 보도하고 있지만, 실제로는 그렇지 않다. 카피라는 보도가 나오는 것은 설계적인 유사점 때문이다. 샤헤드-136은 커다란 ‘델타익(삼각날개) ’과 동체 후방의 ‘푸셔 프로펠러‘를 특징으로 한다. 결론부터 말하자면, 이런 특징은 샤헤드-136이 처음 도입한 것은 아니다. 오히려 설계적인 요소는 이란이 이스라엘을 카피한 것으로 볼 수 있다. 1980년대 주변국과 전쟁 중이던 남아프리카 공화국은 인종차별로 인해 국제적인 제재를 받으면서 다양한 무기를 자체 생산하고 있었다. 국영 방산업체 켄트론(현재 데넬)은 ARD-10 대레이더 드론을 개발하고 있었다. ARD-10은 샤헤드-136과 외형적인 부분이 유사했다. 하지만, 곧 전쟁이 끝났고 쓸 곳이 없어진 설계는 1980년대 말 이스라엘 IAI에 판매되었다. 이 설계를 기반으로 IAI는 하피라는 대레이더 드론을 만들었고, 우리나라 등 여러 나라에서 수입했다. 수입국에는 중국도 있었다. 중국은 나중에 하피를 카피한 ASN-301 대레이더 드론을 만들었고, 최근 대만을 노린 것으로 보이는 군사 훈련에서 사용했다. 이란이 개발한 델타익, 후방 푸셔 프로펠러 형상 자폭 드론은 샤헤드-136이 처음은 아니다. 2019년 사우디아라비아의 석유 시설을 공격하는데 사용된 자폭 드론 샤헤드-131도 유사한 설계를 지녔다. 즉, 샤헤드-136은 이란의 독창적인 설계가 아니다. 이런 설계는 여러 가지 장점이 있다. 우선, 구조가 단순하고, 제작 비용을 낮출 수 있다. 델타익은 넓은 주익 면적을 가지는데, 여기에 많은 연료를 넣을 수 있어 장거리 비행이 가능하다. 델타익은 저속 비행에서 안정적이며 저속에서도 충분한 양력을 확보할 수 있다. 동체 뒤에 위치한 푸셔 프로펠러는 동체 전방 설계를 다양하게 만들어준다. 이런 장점으로 샤헤드-136과 유사한 형태의 델타익, 후방 푸셔 프로펠러 형태의 자폭 드론이 속속 등장하고 있다. 최근 등장한 것만 하더라도, 미국의 루카스 외에 중국 노린코의 페이롱-300D, 대만의 젠샹, 튀르키예의 아자브(Azab) T200, 러시아 잘라(ZALA)의 KYB, 이집트의 자바(Jabbar)-150, 태국의 형식 미상의 자폭 드론, 그리고 우리나라도 국방과학연구소와 대한항공이 개발한 KUS 계열 자폭 드론 등 다양하다. 이제 세계 여러 나라는 이란의 샤헤드-136, 러시아의 게란-2, 그리고 미국의 루카스에서 보듯이 자폭 드론을 얼마나 싸게 대량으로 만들어 낼 수 있느냐에 집중하고 있다. 우리나라도 어떻게 첨단 기술을 적용할 것인가 보다 얼마나 저렴하게 빨리 만들어 낼 수 있는지에 집중해야 할 때다.

일본 혼슈 동북부 아오모리현 앞바다에서 8일 규모 7.5 강진이 발생한 지 나흘 만에 규모 6.7(추정) 지진이 다시 일어났다. 일본 기상청은 이번 지진으로 쓰나미 주의보를 발령했다가 해제했으며, 지진 활동이 여전히 이어지고 있다고 밝혔다. 기상청은 이날 오전 11시 44분쯤 아오모리현 동쪽 앞바다에서 발생한 지진 규모를 처음 6.5로 발표했다가 6.7로 상향 조정했다. 진원 깊이는 17~20㎞로 비교적 얕은 것으로 나타났다. 이 지진으로 아오모리현과 이와테현, 미야기현, 아키타현, 홋카이도 일부 지역에서 진도 4 수준의 흔들림이 관측됐다. 진도 4는 대부분 사람이 진동을 느끼고, 천장 등 매달린 물건이 크게 흔들리는 정도를 의미한다. 기상청은 즉시 홋카이도 남부와 혼슈 동북부 태평양 연안에 쓰나미 주의보를 발령했다. 주의보는 0.2~1m 높이의 파도가 예상될 때 내려지며, 이날 아오모리 하치노헤항과 홋카이도 에리모초에서 최대 20㎝의 쓰나미가 관측됐다. 기상청은 오후 2시 5분쯤 모든 주의보를 해제했지만 “해제 후에도 바다나 해안 접근을 삼가 달라”고 당부했다. ◆ 원전·핵연료 시설 이상 없어…피해는 제한적 각 전력회사는 즉시 점검에 나섰다. 도호쿠전력은 아오모리현 히가시도리 원전과 미야기현 오나가와 원전, 홋카이도전력은 도마리 원전에서 이상 징후가 없음을 확인했다. 도쿄전력도 후쿠시마 제1·제2 원전의 방사선량이 평상시와 동일하다고 밝혔다. 또 아오모리현 하치노헤시의 일부 철탑이 8일 지진 때 손상됐으나 추가 붕괴 위험은 없다고 교도통신이 전했다. ◆ 일본 기상청 “12일 지진은 후발지진 아냐”…활동 영역은 확대 일본 정부는 8일 강진 직후 ‘홋카이도·산리쿠 앞바다 후발지진 주의 정보’를 사상 처음 발령했다. 이 제도는 규모 7 이상 지진이 발생한 뒤 통계적으로 규모 8 이상 대지진 발생 가능성이 커졌을 때 발령된다. 이번 주의보는 16일 0시까지 유지된다. 그러나 기상청 지진·쓰나미대책기획관 기요모토 마사시는 “이번 규모 6.7 지진은 후발지진(규모 8 이상)에 해당하지 않는다”고 밝혔다. 그는 “8일 지진의 활동 영역이 동쪽으로 확장되며 발생한 여진”이라며 “지진 활동은 여전히 활발하므로 계속 경계해야 한다”고 강조했다. ◆ 대지진 경보 배경과 장기적 위험 뉴욕타임스(NYT)와 지지통신은 일본 기상청이 아오모리 강진 직후 대지진 경보를 발령한 이유를 이렇게 설명했다. 기상청은 과거 데이터를 토대로, 규모 7 이상 지진이 발생한 뒤 한 주 이내에 규모 8 이상 대지진이 뒤따를 확률이 약 1%라고 분석했다. 이는 평소(0.01%)보다 100배 높은 수준이다. 동북대 재해과학국제연구소 토미타 후미아키 조교는 “이번 M7.5 지진의 남쪽 진원대가 ‘비어 있는 충전구간(gap zone)’처럼 남아 있다”며 “이 구간이 한꺼번에 미끄러지면 규모 8급 이상의 초대형 지진으로 이어질 수 있다”고 경고했다. ◆ SNS 허위정보 확산…일본 언론 “공식 정보로 확인해야” 요미우리신문과 산케이신문은 최근 SNS에서 ‘거대 지진이 곧 발생한다’는 주장과 ‘정부가 인공 지진을 일으켰다’는 음모론, ‘원전 피해 영상’이라며 AI로 조작된 영상이 급속히 퍼지고 있다고 보도했다. 니혼게이자이신문(닛케이)은 “SNS상의 정보는 반드시 정부나 언론의 공식 발표와 비교해 사실 여부를 확인해야 한다”고 강조했다. 총무성 소방청도 “지자체로 허위 이메일이 퍼졌다”며 “공식 발표가 아닌 정보는 믿지 말라”고 경고했다. ◆ “지진은 예측이 아닌 대비”…일본 전문가 “긴장 늦추면 안 돼” 일본은 태평양판이 일본열도 아래로 섭입하는 ‘불의 고리(Ring of Fire)’ 위에 위치해 매년 약 1500건의 지진이 발생한다. 2011년 동일본 대지진 당시에도 이틀 전 규모 7대 지진이 선행된 바 있어 이번 상황이 당시와 일부 유사하다는 지적이 나온다. 호주국립대 메건 밀러 교수는 “대지진 경보는 예측이 아니라 위험 확률이 높아졌다는 경고 체계”라며 “지진 조기경보 시스템이 아무리 발전해도 결국 대비가 최선”이라고 말했다. 기상청도 “지진 활동이 안정되기까지는 수 주가 걸릴 수 있다”며 지속적인 대비를 당부했다. 다카이치 사나에 총리는 “흔들림을 감지하면 즉시 대피하고 식수·비상식량·대피 경로를 점검하라”며 “안전 확보를 전제로 사회·경제 활동을 유지해 달라”고 강조했다.

일본 혼슈 동북부 아오모리현 앞바다에서 8일 규모 7.5 강진이 발생한 지 나흘 만에 규모 6.7(추정) 지진이 다시 일어났다. 일본 기상청은 이번 지진으로 쓰나미 주의보를 발령했다가 해제했으며, 지진 활동이 여전히 이어지고 있다고 밝혔다. 기상청은 이날 오전 11시 44분쯤 아오모리현 동쪽 앞바다에서 발생한 지진 규모를 처음 6.5로 발표했다가 6.7로 상향 조정했다. 진원 깊이는 17~20㎞로 비교적 얕은 것으로 나타났다. 이 지진으로 아오모리현과 이와테현, 미야기현, 아키타현, 홋카이도 일부 지역에서 진도 4 수준의 흔들림이 관측됐다. 진도 4는 대부분 사람이 진동을 느끼고, 천장 등 매달린 물건이 크게 흔들리는 정도를 의미한다. 기상청은 즉시 홋카이도 남부와 혼슈 동북부 태평양 연안에 쓰나미 주의보를 발령했다. 주의보는 0.2~1m 높이의 파도가 예상될 때 내려지며, 이날 아오모리 하치노헤항과 홋카이도 에리모초에서 최대 20㎝의 쓰나미가 관측됐다. 기상청은 오후 2시 5분쯤 모든 주의보를 해제했지만 “해제 후에도 바다나 해안 접근을 삼가 달라”고 당부했다. ◆ 원전·핵연료 시설 이상 없어…피해는 제한적 각 전력회사는 즉시 점검에 나섰다. 도호쿠전력은 아오모리현 히가시도리 원전과 미야기현 오나가와 원전, 홋카이도전력은 도마리 원전에서 이상 징후가 없음을 확인했다. 도쿄전력도 후쿠시마 제1·제2 원전의 방사선량이 평상시와 동일하다고 밝혔다. 또 아오모리현 하치노헤시의 일부 철탑이 8일 지진 때 손상됐으나 추가 붕괴 위험은 없다고 교도통신이 전했다. ◆ 일본 기상청 “12일 지진은 후발지진 아냐”…활동 영역은 확대 일본 정부는 8일 강진 직후 ‘홋카이도·산리쿠 앞바다 후발지진 주의 정보’를 사상 처음 발령했다. 이 제도는 규모 7 이상 지진이 발생한 뒤 통계적으로 규모 8 이상 대지진 발생 가능성이 커졌을 때 발령된다. 이번 주의보는 16일 0시까지 유지된다. 그러나 기상청 지진·쓰나미대책기획관 기요모토 마사시는 “이번 규모 6.7 지진은 후발지진(규모 8 이상)에 해당하지 않는다”고 밝혔다. 그는 “8일 지진의 활동 영역이 동쪽으로 확장되며 발생한 여진”이라며 “지진 활동은 여전히 활발하므로 계속 경계해야 한다”고 강조했다. ◆ 대지진 경보 배경과 장기적 위험 뉴욕타임스(NYT)와 지지통신은 일본 기상청이 아오모리 강진 직후 대지진 경보를 발령한 이유를 이렇게 설명했다. 기상청은 과거 데이터를 토대로, 규모 7 이상 지진이 발생한 뒤 한 주 이내에 규모 8 이상 대지진이 뒤따를 확률이 약 1%라고 분석했다. 이는 평소(0.01%)보다 100배 높은 수준이다. 동북대 재해과학국제연구소 토미타 후미아키 조교는 “이번 M7.5 지진의 남쪽 진원대가 ‘비어 있는 충전구간(gap zone)’처럼 남아 있다”며 “이 구간이 한꺼번에 미끄러지면 규모 8급 이상의 초대형 지진으로 이어질 수 있다”고 경고했다. ◆ SNS 허위정보 확산…일본 언론 “공식 정보로 확인해야” 요미우리신문과 산케이신문은 최근 SNS에서 ‘거대 지진이 곧 발생한다’는 주장과 ‘정부가 인공 지진을 일으켰다’는 음모론, ‘원전 피해 영상’이라며 AI로 조작된 영상이 급속히 퍼지고 있다고 보도했다. 니혼게이자이신문(닛케이)은 “SNS상의 정보는 반드시 정부나 언론의 공식 발표와 비교해 사실 여부를 확인해야 한다”고 강조했다. 총무성 소방청도 “지자체로 허위 이메일이 퍼졌다”며 “공식 발표가 아닌 정보는 믿지 말라”고 경고했다. ◆ “지진은 예측이 아닌 대비”…일본 전문가 “긴장 늦추면 안 돼” 일본은 태평양판이 일본열도 아래로 섭입하는 ‘불의 고리(Ring of Fire)’ 위에 위치해 매년 약 1500건의 지진이 발생한다. 2011년 동일본 대지진 당시에도 이틀 전 규모 7대 지진이 선행된 바 있어 이번 상황이 당시와 일부 유사하다는 지적이 나온다. 호주국립대 메건 밀러 교수는 “대지진 경보는 예측이 아니라 위험 확률이 높아졌다는 경고 체계”라며 “지진 조기경보 시스템이 아무리 발전해도 결국 대비가 최선”이라고 말했다. 기상청도 “지진 활동이 안정되기까지는 수 주가 걸릴 수 있다”며 지속적인 대비를 당부했다. 다카이치 사나에 총리는 “흔들림을 감지하면 즉시 대피하고 식수·비상식량·대피 경로를 점검하라”며 “안전 확보를 전제로 사회·경제 활동을 유지해 달라”고 강조했다.