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인스타 팔로워 구매 취약계층 한 명이라도 더···빅데이터로 위기가구 찾고, ‘촘촘발굴단’이 발로 뛴다

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작성자 작성자 : 행복이이 연락처 연락처 : E-mail E-mail : djnfgsdj344hg@naver.com 댓글 0건 조회 2회 작성일 26-08-05 20:05

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인스타 팔로워 구매 “어르신, 식사는 하셨어요? 어디 아프신 데는요?”
‘위기가구 촘촘발굴단’(촘촘발굴단) 장현숙씨(56)가 지난 4일 서울 성동구 금호동4가에 사는 왕창수씨(76) 집에 들어서며 물었다. 왕씨는 “한 달 전에 무릎을 삐끗했는데 잘 안 낫는다”고 답했다. 함께 온 안혜경씨(54)가 왕씨 무릎을 살피더니 “한의원보다는 정형외과를 가셔야겠어요”라고 말했다.
장씨와 안씨는 성동구가 운영하는 촘촘발굴단 기간제 근로자들이다. 이들은 왕씨 집에 15분여간 머무르며 현재 복용하는 약부터 자주 연락하는 사람까지 꼼꼼히 물었다. 집 안을 둘러보던 장씨가 “집에 화재경보기가 없다”고 하자 안씨는 수첩에 ‘화재경보기 설치 필요’라고 적었다.
왕씨는 “주민센터에서 일주일에 한 번씩 꼭 전화해서 잘 있는지 묻고, 오늘처럼 사람들도 자주 찾아와 준다”며 “혼자 생활하면서 많은 도움을 받는다”고 말했다.
장씨와 안씨는 이후 금호동4가 다세대주택 밀집 지역을 살폈다. 이 지역은 성동구 내에서도 1인가구 거주 비율이 높은 ‘위기가구 밀집 지역’으로 분류된다. 낮 최고기온이 37도를 웃도는 뜨거운 날씨에도 촘촘발굴단은 가파른 언덕길을 오르며 고시원과 주택 우편함을 확인했다. 한 집 앞에 우편물이 쌓여있는 것을 발견하자 이들은 대문 안을 들여다보기도 했다.
성동구가 빅데이터를 기반으로 복지 사각지대에 놓인 고립위험가구 집중 발굴에 나섰다. 데이터 분석으로 위험가구를 도출하면 관내 17개 동 주민센터와 종합사회복지관, 촘촘발굴단 등 인적 안전망이 직접 위험가구 밀집 지역을 발로 찾아낸다. 올해 들어 지난달까지 위기가구 1127곳을 발굴했다.
고립위험 가구는 보건복지부 ‘복지사각지대 발굴시스템 3차 정기조사’ 데이터를 바탕으로 선별한다. 이 시스템은 한국전력, 건강보험공단, 신용정보원 등 21개 기관의 47개 데이터를 교차 분석해 위험 가구를 찾아낸다. 여기에 단전·단수, 공과금 체납, 금융 연체, 고용 위기 등 구가 가진 정보를 종합해 위험가구 여부를 판별한다. 분류된 위험가구는 촘촘발굴단 등이 직접 방문해 실태를 확인한 후 복지 서비스로 연계한다. 폭염을 대비해 선별한 성동구 내 고립위험가구는 1484가구에 이른다.
성동구는 사회보장정보시스템(행복e음) 복지지도를 분석해 선별한 가구 외의 복지사각지대도 찾아 나선다. 가구 분포도를 분석해 100m 격자 단위 안에 1인가구나 기초수급자가 95명 이상 거주하는 ‘위기 가구 밀집 지역’ 32곳을 지정하면 촘촘발굴단이 해당 지역을 집중 방문한다. 복지제도를 알지 못하거나 수급 자격을 따져보기 어려운 가구를 안내하고 신청하는 것까지 연계하고 있다.
구는 최근 3개월~1년 이내 수급자격 및 긴급복지 신청에서 탈락한 가구에 위기 상황이 없는지도 집중적으로 살핀다. 안씨는 “데이터로 수급자 여부, 건강 문제 등 정보를 미리 받아보면서 위험가구에 접근하기가 더 쉬워졌다”고 말했다.
성동구 관계자는 5일 “추출한 데이터를 토대로 복지관 직원과 촘촘발굴단이 열심히 발로 뛰어준 덕분에 올해도 많은 위기가구를 발굴할 수 있었다”고 밝혔다.
지난달 국내 수출 실적이 1000억 달러에 육박하며 연 수출 1조 달러 가능성이 커졌다. 수출 호실적의 일등 공신은 반도체다. 반도체는 두 달 연속 400억 달러 이상의 실적을 냈다. 하지만 인공지능(AI) 거품론이 여전하고 중국 메모리 업계 급성장까지 더해지면서 반도체 수출 쏠림 현상에 대한 우려의 목소리가 나온다.
산업통상부가 지난 1일 발표한 7월 수출액은 988억9000만 달러로 지난해 7월과 비교해 62.8% 증가했다. 처음으로 1000억 달러를 돌파했던 6월(1022억5000만 달러)에 이은 역대 2위 기록이다. 반도체 수출은 410억1000만 달러로 집계됐다. 이 역시 6월(448억2000만 달러)에 이어 역대 2위 기록이다.
정부와 산업계는 올해 수출액이 총 1조 달러를 넘길 수 있다는 기대감을 드러내고 있다. 1월부터 7월까지 누적 수출액은 5952억 달러다. 남은 5개월 동안 4044억 달러 수출액을 올리면 ‘1조 달러 클럽’에 가입할 수 있다.
믿는 구석은 역시 반도체다. 강감찬 산업부 무역투자실장은 “보통 하반기에 수출이 상반기보다 많이 되는 만큼 1조 달러 수출액 전망이 점점 가능한 상황으로 바뀌고 있다”며 “반도체 가격 상승세가 계속되고 있고 물량 공급이 제한된 측면이 있어서 긍정적으로 볼 수 있다”고 설명했다.
다만 일각에선 지나친 반도체 수출 쏠림 현상을 무작정 반길 일만은 아니라는 지적도 나온다. 지난달 전체 수출액에서 반도체가 차지하는 비중은 41.5%였다. 5월엔 42.3%, 6월엔 43.8%였다. 지난해 7월엔 24.2%에 불과했다.
전문가들은 먼저 글로벌 빅테크 기업의 AI 데이터센터 건설 등으로 인한 메모리 반도체 호황이 언제까지 이어질 수 있을지 장담할 수 없다고 지적한다. 반도체 공급 과잉으로 수출 호조세가 꺾이면 반도체에 지나치게 기댔던 수출 구조가 무너질 수 있다는 논리다.
양준석 가톨릭대 경제학과 교수는 2일 통화에서 “지금처럼 반도체가 잘 팔릴 수 있는 배경엔 미국의 AI 데이터센터 건설과 같은 바람이 있었기 때문”이라며 “미국의 AI 투자 흐름에 따라 한국 수출 실적이 널뛸 수 있다”고 말했다. 삼성전자와 SK하이닉스 주가 변동성이 극심한 이유와 궤를 같이한다는 것이다.
도널드 트럼프 미국 행정부의 정책 일관성이 떨어진다는 점도 위험 요소다. 반도체는 지난해 7월 한·미 무역 협상에 따라 무관세가 유지되고 있지만 언제라도 뒤집힐 가능성이 있다. 한국무역협회는 지난 1월 보고서에서 “반도체, 반도체 장비, 스마트폰, 솔리드스테이트드라이브(SSD) 등 반도체 파생 제품까지 관세 조치가 확대될 가능성을 배제할 수 없다”고 밝혔다.
중국의 반도체 자립 움직임도 변수다. 산업연구원은 이날 발표한 보고서에서 “미국의 대중 반도체 수출 통제가 중국의 반도체와 AI 생태계 자립을 재촉했다”고 분석했다. 산업연구원은 12인치 웨이퍼의 중국산 점유율이 2020년 3%에서 올해 32%로 확대될 전망이라고 했다.
한국은 지난달 중국에 115억6000만 달러 규모의 반도체를 수출했다. 지난해 7월보다 251.7% 증가한 수치다. 업계 관계자는 “중국이 한국 반도체가 더는 필요하지 않은 순간이 언젠가는 오지 않겠는가”라고 말했다.
반도체 수출 쏠림으로 철강과 석유화학 등 전통적인 제조업 기반이 흔들릴 수 있다는 시각도 있다. 양 교수는 “반도체 수출 경쟁력 유지를 위해 다른 제조업엔 별다른 투자가 이뤄지지 않을 수 있다”며 “현재 주식시장 흐름과 마찬가지로 반도체가 모든 자원을 흡수할 위험이 있다”고 지적했다.
산업연구원은 중국이 AI를 활용해 전통 제조업을 고도화하고 있다며, 한국도 철강·조선 등 독자적 데이터와 숙련된 경험를 기반으로 ‘한국형 제조 대규모언어모델(LLM)’을 구축해 기존 제조 강점과 결합해야 한다고 제언했다. 아울러 석유화학 등 전통 소재 데이터의 자산화와 초고부가 소재·부품 신수요 선점을 통해 ‘K소재·부품 고도화’를 이뤄야 한다고 했다.
인공지능(AI) 개발사들이 단순 챗봇 서비스나 사무자동화를 넘어 수학 난제 풀이나 신약 개발과 같은 과학연구 분야로 무게중심을 대거 옮기고 있다. 높은 부가가치를 창출하는 동시에, 고용 대체 논란을 비켜 가며 ‘인류 복지 증진’이라는 명분까지 챙길 수 있어서다. 여기에 복잡한 과학연구 과정 자체가 AI 모델의 성능을 끌어올리는 ‘실험실(테스트베드)’ 역할을 한다는 점도 고려한 것으로 보인다.
가장 공격적으로 나선 업체는 오픈AI다. 오픈AI는 지난 1일 차세대 AI 모델 ‘아스트라’의 내부 버전이 27년간 풀리지 않던 ‘비소픽 군’ 문제를 비롯해 수학·컴퓨터과학 분야의 장기 미해결 문제 10건에서 새로운 증명을 내놨다고 밝혔다. 앞서 오픈AI는 지난 5월 폴 에르되시가 1946년 제시한 ‘평면 단위거리 문제’의 핵심 추측을 반증해 수학계로부터 “AI 수학의 이정표”라는 평가를 받았다.
오픈AI는 과학 분야 고객 확보에도 적극적으로 나섰다. 내년까지 학술기관 소속 연구자 10만명에게 무료로 첨단 모델을 제공하는 내용의 ‘학술연구자를 위한 챗GPT’ 프로젝트를 지난달 30일 발표했다. 오픈AI는 “강력한 도구를 연구자 손에 쥐여주고 통제권을 유지하도록 하는 게 우리의 역할”이라고 했다.
다른 AI 개발사들도 앞다퉈 과학연구 분야 확장에 나서고 있다. 구글 딥마인드 연구진은 지난 5월 ‘에르되시 문제’ 353개 중 9개를 해결했다고 밝혔다. 지난달엔 단일 목적용 AI인 ‘알파폴드’ 전담팀을 해체하고 핵심 인력을 제미나이 등 부서로 재배치했다. 특정 문제만 푸는 특화 모델에서 연구 전 과정을 수행하는 ‘범용 과학 에이전트’로 체질을 바꾸려는 행보다.
앤트로픽도 문헌 검색부터 코딩, 데이터 분석, 논문 초안 작성까지 한 곳에서 처리하는 ‘클로드 사이언스’를 지난 6월 선보였다. 소외질환 신약 후보물질 발굴에도 나섰다.
이 같은 전환은 대형 기업고객 유치로 직결된다. 신약 개발 비용이 계속 오르는 상황에서 AI가 비용 절감 도구로 각광을 받으면서 글로벌 제약사 머크도 지난 4월 구글 클라우드와 제미나이 엔터프라이즈 등을 도입하는 최대 10억달러 규모 다년 계약을 맺었다. 글로벌마켓인사이트는 AI 신약개발 시장이 올해 40억달러에서 2035년 439억달러로 커질 것으로 내다봤다.
명분과 실리 등도 명확하다. 회계 등 사무 자동화 도구는 일자리 감축 반발에 부딪힐 수 있지만 신약·신소재·에너지 개발 지원은 인류 복지 증진이라는 명분을 앞세울 수 있다. 또 과학 연구용 AI는 국가전략과도 맞물려 정부 지원을 끌어내기에도 유리하다. 미국 정부가 지난해 주요 국립연구소의 슈퍼컴퓨터 등 연구인프라를 AI와 연결하려는 ‘제네시스 미션’ 프로젝트를 추진하자 주요 AI 개발사들이 앞다퉈 참여 의사를 밝힌 것도 같은 맥락이다.
복잡한 과학연구 흐름을 처리하다 보면 AI의 연산 속도와 문제 해결 능력이 자연스럽게 향상되는 부수적 효과도 크다. 연구 과정 자체가 AI 성능을 측정하고 향상시킬 ‘테스트베드’ 역할을 하는 셈이다.
반면 한국의 과학연구 AI 접목은 아직 걸음마 단계다. 과학기술정보통신부는 지난달 글로벌 반도체기업 AMD와 국가과학AI연구센터의 고성능 컴퓨팅 자원·소프트웨어·인력 지원 협약을 맺으며 인프라 구축에 나섰지만 현재 인력은 20여명 수준에 불과하다. 비슷한 역할을 하는 캐나다 밀라연구소(교수 140명·학생 연구자 1200여명) 등과는 격차가 크다. 센터는 올 하반기 추가 인력 확보에 나선다는 계획이다. 이정희 중앙대 경제학과 교수는 “신기술 상용화의 걸림돌은 아이디어보다 시간과 비용인 경우가 많다”며 “AI는 이 두 가지 병목을 크게 개선할 수 있을 것으로 기대되는 상황이라 도입 메리트가 크다”고 말했다.

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