서울이혼전문변호사 한강 하구서 70대 남성 조업 중 실종…소방당국 수색 > 갤러리

서울이혼전문변호사 한강 하구서 70대 남성 조업 중 실종…소방당국 수색

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작성자 행복이 댓글 0건 조회 0회 작성일 26-06-22 04:03

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서울이혼전문변호사 한강 하구에서 조업하던 70대 어민이 실종돼 소방 당국이 수색에 나섰다.
20일 경기도소방재난본부에 따르면 전날 오전 8시 57분쯤 김포시 하성면 전류리포구 인근 한강 하구에서 70대 남성 A씨가 실종됐다는 신고가 소방 당국에 접수됐다.
A씨는 당시 소형 어선 위에서 조업하던 중 물에 빠진 것으로 파악됐다.
소방 당국은 수색보트와 드론 등 장비 12대와 구조인력 30명을 현장에 투입해 인근 지역을 수색했으나 이날 오전 현재까지 A씨를 찾지 못했다.
소방 당국자는 “해당 어선에서 A씨를 포함해 2명이 조업하고 있었던 것으로 파악됐다”며 “경찰과 함께 오늘도 수색작업을 진행할 예정”이라고 말했다.
국내 연구진이 음성에 담긴 미묘한 감정을 읽어 영상 속 화자의 표정을 바꾸는 기술을 개발했다. 예를 들면 “잘한다”는 문장의 어투를 분석해 발언의 의도가 칭찬인지 비아냥인지를 판별한 뒤 알맞은 표정을 구현하는 식이다. 교육용 아바타와 인공지능(AI) 아나운서, 드라마 후반 작업 등에 활용할 수 있을 것으로 보인다.
울산과학기술원(UNIST) 인공지능대학원 김태환 교수가 이끄는 연구진은 음성 신호에서 감정을 추출해 영상 속 화자의 표정을 적절히 바꿀 수 있는 AI 기술 ‘C-MET’을 개발했다고 18일 밝혔다. 연구 결과는 미국 콜로라도주 덴버에서 열린 AI 분야 국제학회 ‘CVPR 2026’에서 발표됐다.
C-MET은 중립적 음성과 감정이 실린 음성의 차이를 숫자 정보로 환산한다. 이 결과를 화면 속 인물 얼굴에 표정으로 반영한다. 같은 문장이라도 어조가 달라지면 입꼬리와 눈썹, 눈 주변 근육 움직임을 다르게 표현한다는 뜻이다.
예를 들어 “잘한다”는 표현은 칭찬도, 비아냥도 될 수 있는데, 어조를 판단해 화면 속 인물 표정으로 옮긴다. 만약 “잘한다”가 비아냥의 의도라면 입꼬리를 양옆으로 길게 벌려 비우호적인 느낌이 드는 얼굴 움직임을 만들어낸다.
연구진은 기존에 나온 일부 기술처럼 특정 표정마다 ‘기쁨’ ‘분노’ ‘슬픔’ 등 이름표를 붙여 C-MET을 학습시키지 않았다고 했다. C-MET은 제시된 특정 감정 가운데 하나를 고르는 대신 두 감정 사이의 적절한 위치를 판별하도록 고안됐기 때문이다. 미술로 따지면 빨간색과 흰색 물감을 적절히 조합해 다양한 느낌의 분홍색을 만드는 것과 비슷하다.
연구진은 C-MET의 감정 표현 정확도가 중국에서 개발한 최신 얼굴 표정 기술인 ‘이디톡’에 비해 14%포인트 높은 것으로 나타났다고 설명했다.
연구진은 음성에 잘 맞는 사실적인 표정을 만드는 이번 기술이 가상 인간 콘텐츠와 AI 아나운서 생성, 영화·드라마 후반 작업 등에 활용될 것으로 예상했다. 뮤직비디오에 등장하는 스타의 표정을 다양하게 조합하는 작업에도 쓸 수 있을 것으로 보인다.
김 교수는 “이번 연구는 참조할 수 있는 이미지 없이 음성만으로 얼굴 영상의 감정을 바꿀 수 있는 점이 특징”이라며 “기존 방식의 한계를 넘어섰다”고 설명했다.
“초고성능 인공지능(AI)이 인간의 의도를 벗어나는 상황에 대비하기 위해….”, “고위험 AI 시스템이 최종적 의사결정을 수행하지 않도록….”
기계와 인간의 갈등을 다룬 공상과학(SF) 소설의 한 대목 같지만, 아닙니다. 정부가 이번 주에 발표한 ‘금융 분야 AI 가이드라인’의 한 구절입니다. 너무 ‘오버’ 하는 것 같다구요? 은행·보험 같은 일상적인 금융 업무에서 AI가 얼마나 많이 쓰이는지 알면 저런 걱정을 이해하실 겁니다.
간단한 보험금 청구만 해도 그렇습니다. 요즘은 핸드폰 카메라로 진료비 내역서를 촬영해 보험사 어플리케이션(앱)에 올리면 거의 곧바로 보험금이 나옵니다. 보험사들이 AI 자동심사 모델, 서류 광학문자인식(OCR) 기술, 즉시송금시스템 등을 앞다퉈 도입한 결과입니다.
최근 실손보험을 청구했던 40대 직장인 A씨는 “앱으로 신청하고 잠깐 자리를 비우고 돌아왔는데 8분만에 보험금이 나왔다”며 “작년만 해도 3~4일은 걸렸던 것 같은데 정말 깜짝 놀랐다”고 말했습니다.
이미 은행권은 AI 대출심사 시스템으로 인력·비용을 빠르게 줄여 나가고 있고요, AI가 투자 종목을 추천해주는 ‘로보어드바이저’도 널리 쓰입니다. 자동차보험에서는 ‘블랙박스 영상활용 AI 과실판정 시스템(DB손해보험)’이 지난 주 출시됐습니다.
그러나 이런 걱정도 듭니다. 만약 AI의 판단 착오로 받아 마땅한 보험금을 못 받거나, 대출 심사에서 억울하게 탈락한다면 그 책임은 누가 질까요? 금융사 AI가 악의적인 누군가의 ‘가스라이팅’에 넘어가 민감한 고객 정보를 줄줄이 털어놓는다면요?
이번주 [경제뭔데]에서는 내 재산을 지키고 불리는 과정에서 AI가 필수불가결한 요소로 떠오른 요즘, ‘양날의 검’ 같은 위험성에 대처하기 위한 정부·금융권의 가이드라인도 알아보겠습니다.
금융위원회는 지난 18일 ‘금융분야 AI 가이드라인’을 내놓았습니다. 오는 22일 은행·보험사·증권사 등 전 금융권에 배포됩니다. 이 가이드라인을 참고해서 각 회사들이 자율적인 규제방안을 마련하라는 거죠.
사실 정부가 금융업계를 위한 AI 가이드라인을 처음 만든 건 5년 전인 지난 2021년입니다. 그런데 이듬해 챗GPT 등장과 함께 생성형 AI 기술이 폭발적으로 발전하면서 가이드라인은 이후 몇 차례 업데이트됐고, 최근에는 압도적인 보안·해킹 능력을 가진 ‘클로드 미토스’ 이슈까지 반영해 2026년판 개정안이 새로 나왔습니다.
이번 가이드라인은 AI를 활용하는 모든 금융회사가 따라야 할 7대 원칙을 제시했습니다. 먼저 경영진이 AI 개발·활용에 대한 관심을 갖고 역할·책임을 분담해야 한다는 점(거버넌스 원칙), 금융·AI 법규를 지켜야 한다는 점(합법성 원칙)을 제시했습니다.
무엇보다도 의사결정에 따른 책임은 ‘인간 임직원’에게 있다는 점을 강조했습니다(보조수단성 원칙). 월등한 성능으로 금융소비자들에게 큰 영향을 끼칠 수 있는 ‘고영향·고위험 AI’가 의사결정을 최종적으로 내리지 않아야 한다는 겁니다.
예컨대 미국 앤트로픽의 미토스는 너무나도 성능이 뛰어난 탓에, 운영체제를 해킹해 소스코드 수정 권한을 얻어내려 하거나 임무에 실패해도 해당 파일을 삭제한 후 성공했다고 보고하는 등 인간의 의도에서 벗어나는 이상 행동이 다수 관찰된 바 있습니다.
막대한 돈이 오가는 금융 업무에서 ‘자의적으로 판단하는 AI’는 위험한 결과를 초래할 수 있습니다. 위험 임계치를 넘어선 투자 결정을 내리거나, 과도한 대응으로 고객 민원을 유발할 수 있죠. 가이드라인은 AI 시스템을 “임계치·경보·긴급정지 기능(킬 스위치·Kill switch) 등 수단을 조합해 상시 모니터링과 즉시 개입이 가능하도록 설계해야 한다”고 했습니다.
예컨대 모 금융사는 자체 개발한 개인사업자 대출심사 시스템에서 AI는 신용등급, 한도, 금리 권고 등을 담은 보고서 초안까지만 생성하도록 했습니다. 심사 담당자가 이 보고서를 검토한 뒤 최종 판단을 내리고 시스템에 입력해야 대출 절차가 완료됩니다. 사실 보험금 지급처럼 대출 또한 AI가 심사부터 지급까지 ‘원스톱’으로 할 수 있지만, 중간에 인간이 검토하는 과정을 끼워넣어 혹시라도 발생할 수 있는 알고리즘의 오류 가능성을 잡아내려 한 겁니다.
AI를 훈련시킬 때 정확하고 믿을만한 데이터를 사용해야 한다는 ‘신뢰성 원칙’도 있습니다. AI 학습에 쓰이는 데이터가 왜곡되면 모델 자체의 편향성을 증폭시킬 우려가 있죠.
아울러 신뢰성을 위해서는 AI가 내린 판단을 고객에게 설명할 수 있어야 합니다. 예컨대 AI 시스템이 고객의 기초 정보를 토대로 대출을 거절하더라도, “고객님은 제1금융권 대출 건수가 18건에 이르고 신용한도 대비 리볼빙 잔액 비율도 63%로 높아 거절됐다” 처럼 ‘사람의 말’로 풀어낼 수 있어야 하죠.
이외에도 AI 설계·학습 과정에서 금융시스템 위기를 촉발할 위험을 줄이는 ‘안정성 원칙’, AI 활용시 금융소비자 이익을 최우선으로 두는 ‘신의성실 원칙’도 제시됐습니다.
마지막은 ‘보안성 원칙’ 입니다. 악의적 사용자가 AI 시스템을 속이거나 잘못된 결과를 유도하기 위해 시도하는 다양한 공격에 대비해야 한다는 겁니다.
예컨대 A 금융사는 챗봇 입력의 길이를 2000자로 제한하고, 데이터 타입이 예상 범위를 벗어나면 요청을 자동 거부하도록 설정했습니다. AI 챗봇의 허점을 뚫기 위한 악의적인 질문 세례를 사전 차단하기 위해서죠. 대출심사 모델의 판단 기준을 역추적하려는 시도를 막기 위해 B 금융사는 6개월마다 공격 시뮬레이션을 시행하고, 내부 정보 유출 가능성을 점검하기도 합니다.
AI가 복잡한 금융 업무를 빠르고 간편하게 바꿔 주고 있지만, 그에 따라 업계가 대비해야 할 위험과 취약점도 갈수록 늘어나는 모습입니다.
권대영 금융위 부위원장은 “AI와 제도가 바뀔 때마다 가이드라인도 계속 보완할 것”이라며 “AI 에이전트가 상품 추천, 가입, 결제까지 맡게 되는 만큼 업종 분류부터 AI의 책임과 권한까지 필요한 규율체계를 검토하겠다”고 말했습니다.

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