병원 마케팅 ‘가을철 풀밭 진드기 조심하세요’···대구, 감염병 사전예보제 발령 > 온라인문의

병원 마케팅 대구시는 추석 연휴를 맞아 성묘·벌초, 농작업, 등산 등 야외활동 증가로 진드기 매개 감염병 발생 가능성이 높다며 사전예보제를 발령한다고 2일 밝혔다.
대구시는 올해 진드기 개체 수가 예년에 비해 다소 감소하는 흐름을 보였지만, 진드기 활동이 활발한 가을철로 접어들면서 감염 위험이 다시 높아졌다며 예방수칙 준수를 당부했다. 주요 진드기 매개 감염병으로는 쯔쯔가무시증과 중증열성혈소판감소증후군(SFTS) 등이 있다.
쯔쯔가무시증은 감염된 털진드기의 유충이 사람을 물면서 발생한다. 여름철 산란한 알이 가을철 본격적으로 부화할 때 동물이나 사람의 체액을 섭취하며 성장하기 때문에, 유충의 활동 시기인 9~11월 발생확률이 증가한다.
지난달 기준 전국에서 211명, 대구에서는 1명 발생했다. 주로 70~80대 연령대에서 감염 사례가 보고된다.
농작업이나 산책, 등산 등의 야외활동, 임산물 채취, 제초 작업 시 주의해야 한다. 대구시는 풀밭에서의 휴식, 장갑 미착용, 탈의 또는 반팔·반바지로 작업하는 행위가 감염 위험을 높일 수 있다고 설명했다.
감염 시 잠복기(10일 이내) 후 발열·오한·두통 등 초기증상이 발생하며, 이후 근육통·기침·구토·복통·인후염이 동반된다. 국내 치명률은 0.1~0.3%로 높지 않지만 적절한 치료가 이뤄지지 않으면 심부전, 순환장애, 폐렴 등의 합병증이 나타날 수 있다.
중증열성혈소판감소증후군(SFTS)은 감염된 참진드기가 사람을 물어 발생하는 감염병이다. 환자 혈액 및 체액에 직·간접적으로 노출될 경우 사람 간 감염 가능성이 있어 주의해야 한다.
SFTS는 주로 4~11월에 발생하지만 매년 10월에 가장 높은 발생률을 보인다. 올해 9월 기준 환자 수는 전국 180명, 대구 10명으로 집계됐다. 예년(2022~2024 전국 133명)보다 높았다. 특히 대구시는 지난해 같은 기간(4명)에 비해 6명이나 많았다.
이 감염병 역시 70~80대 연령층에서 가장 많이 발생했다. 올해 대구지역의 감염 사례를 조사한 결과, 감염 위험요인(추정·중복포함)은 농림축산업 71.4%, 산책 7.1%, 동물 노출 14.2% 등으로 파악됐다.
SFTS에 감염된 경우 5~14일의 잠복기를 거쳐 발열·설사·구토 등의 증상이 나타난다. 중증으로 진행되면 고열이 지속되고 소화기 및 신경계 증상, 혈소판 감소, 다발성장기부전 등의 증세를 보인다. 심하면 사망에 이를 수 있다.
특히 국내 치명률은 15~20%로 높은 편이다. 현재까지 백신과 치료제가 없어 감염되지 않도록 예방수칙을 철저히 준수해야 한다.
대구시 관계자는 “야외활동 시 긴 소매 옷을 입고 기피제를 사용하며, 귀가 후에는 바로 옷을 세탁하고 샤워하는 등 예방수칙을 지겨야 한다. 무엇보다 진드기에 물리지 않는 게 중요하다”면서 “활동 후 2주 안에 발열 및 구토, 설사 등의 증상이 나타나면 즉시 의료기관을 방문해 진료를 받아야 한다”고 말했다.
국내 최초 소 생추어리가 오는 3일 개관한다.
동물보호단체인 동물해방물결은 강원 인제군 남면 신월리 신월분교 인근에 조성한 소 생추어리 ‘달뜨는보금자리’를 3일 정식 개관한다고 밝혔다. 피난처·안식처라는 뜻은 가진 ‘생추어리’는 축산 공장, 실험실, 동물원 등에서 학대받던 동물이 건강을 회복하고 평안하고 자유롭게 여생을 살 수 있도록 돌보는 곳을 의미한다.
단체는 2021년 인천 한 목장에서 도축 위기에 처했던 소들을 구조했다. 계양산 국립공원 부지 안 개발제한구역과 녹지에 위치한 목장은 계양구청으로부터 여러 차례 퇴거 명령을 받아왔다. 활동가들은 목장주가 철거 전 도살하려던 소 15마리 중 6마리를 구조했다. 머위, 메밀, 미나리, 부들, 엉이, 창포 등의 이름을 붙이고 ‘꽃풀소’라 부르며 돌봤다. 소들은 ‘젖소’라고 불리는 소들 중에서도 가장 널리 퍼진 홀스타인종이다.
생추어리 조성 전 임시보호소에서 지내던 중 부상을 당한 미나리가 죽고 5마리가 살아남았다. 살아남은 소들은 지난 3월 여생을 보낼 달뜨는보금자리에 입주했다.
단체는 신월분교 건물을 책방과 교육장으로 개조하고, 주변에 청년들을 위한 집을 지었다. 행정안전부의 ‘2024년 생활권 단위 로컬브랜딩 지원사업’의 지원을 받아 신월분교 인근을 ‘달뜨는마을’로 칭하고 청년 중심으로 ‘비건 마을’로 조성했다.
단체는 오는 3일부터 5일까지 사흘간 신월리 달뜨는마을 일대에서 ‘뉴문페스티벌’을 연다. 구출된 소들을 주인공으로 한 다큐멘터리 영화 <꽃풀소> 상영, 가수 양반들·요조 등 공연, 비건 플리마켓, 요가, 사진전 등이 계획돼 있다.
챗GPT는 인간의 피드백을 학습했다. 이전까지 ‘끝말잇기’ 정도나 가능했던 인공지능 언어모델을 드라마틱하게 향상시킨 핵심 열쇠였다. 챗GPT는 인간이 남긴 텍스트만 기계적으로 학습한 게 아니다. 이후 사람이 만든 예상 질문과 정답 세트를 배웠고, 이를 토대로 챗GPT가 만들어낸 답변에 사람이 다시 점수를 매겨서 돌려줬다. 이른바 인간 피드백을 통한 강화학습(RLHF)이다. 이 피드백을 바탕으로 만든 인공지능 보상 모델이 다시 성능 향상에 쓰였다.
막 챗GPT가 화제로 떠올랐던 2년여 전, 언어모델을 개발하고 있는 김성훈 업스테이지 대표는 한 강의에서 챗GPT의 이 훈련 과정 개념도를 보여주면서 이렇게 말했다. “10년 뒤 인공지능 역사에서 가장 중요한 장면이 무엇이었냐 물으면 이 그림을 꼽을 것입니다.” 김 대표는 “끝말잇기 기계가 우리 말을 잘 알아듣도록 만들어준 핵심 기본 알고리즘”이라고도 말했다. 지금 이 시각에도 챗GPT, 제미나이에 질문하는 우리는 인공지능에 피드백을 제공하고 있다. 이제는 인공지능끼리 피드백을 주고받기도 한다.
인공지능이 피드백으로 향상되는 시대, 인간의 현주소는 어떨까. 16세기 유럽에서 시작된 ‘서신 공화국’이나 조선 시대 이황과 기대승의 편지 교환처럼 논쟁과 피드백은 인간의 지식을 더욱 정교하게 다듬고 확장하는 도구였지만 이제는 아닌 것 같다. 내 편이 얘기하는 정보는 무조건 옳고, 상대편이 얘기하는 정보는 무조건 그르다. 편지는 사라진 지 오래고 확성기만 남았다. 오늘날 인간은 그 어떤 시대보다 많은 정보를 접하고 있지만 그 어떤 시대보다 피드백을 받아들이지 않는 시대에 살고 있는지도 모른다.
데이터저널리즘팀은 지난 대선 선거운동기간 네이버 뉴스 정치분야 기사의 댓글을 분석했다. 극우 성향 교육단체 ‘리박스쿨’의 댓글 공작 흔적을 분석하려는 취지였지만, 댓글의 작성 행태와 내용에 더 주목하게 됐다. 2000년대 새로운 공론장의 하나로 부상했던 댓글 공간은 더 이상 토론과 논쟁, 피드백의 공간이 아니었다. 3만여명도 안 되는 이들이 분석 대상 댓글 130만여개의 절반 가까이 작성하고 있었다. 대선 후보 관련 댓글의 80% 이상이 상대 후보에 대한 비방으로 점철돼 있었고, 댓글 4개 중 하나는 자진삭제되거나 악성댓글 감시스템인 클린봇으로 숨김 처리되고 있었다. 서로 경쟁하듯 적대감 섞인 언어를 내던지는 비방과 혐오의 쓰레기통과 다를 바 없었다.
댓글 공간은 피드백을 잃어버린 오늘날 세태가 극대화된 축소판에 불과하다. 일부 무분별한 정치인과 그 극성 지지자들은 입맛에 맞는 허위조작정보와 유튜브만에 빠져들면서 상대방을 제거해야 할 악으로만 규정한다. 최소한의 공통적인 지점은 사라진 지 오래다. 서로 다른 평행우주에 사는 것처럼 세계를 완전히 다르게 보고 있다.
이런 모습은 인공지능 학습 과정에서 발생하는 문제인 ‘오버피팅(Overfitting)’을 닮았다. 인공지능 모델이 과도하게 훈련 데이터에만 최적화된 나머지, 학습에 사용되지 않은 일반 데이터에 대한 답은 제대로 내놓지 못하는 현상이다. 오버피팅 방지를 위해 여러 기법이 동원되는데 그중 하나가 학습 단계마다 무작위로 일부 뉴런을 꺼 버림으로써 특정 정보에 과의존하지 않고 다양한 패턴을 인식할 수 있게 하는 ‘드롭아웃’이다. 드롭아웃 비율은 사람이 정할 수 있는데, 이렇게 사람이 직접 설정하는 수치를 인공지능 모델이 학습 과정에서 자체 생성하는 ‘파라미터’와 구분해 ‘하이퍼파라미터’라고 한다. 학습 횟수 등도 이에 속한다.
드롭아웃은 내가 믿고 있었던 일부 정보를 버리고 다른 사람의 생각을 받아들이는 과정을 떠올리게 한다. 우리는 우리의 생각을 얼마나 드롭아웃할 준비가 되었을까. 최적의 드롭아웃 비율, 하이퍼파라미터를 찾는 과정은 매우 지난하고 어렵다. 인간 세상의 일도 마찬가지다. 산적한 문제를 해결하기 위해 최적의 공통 입장을 정리하면서 취할 건 취하고 버릴 건 버리는 과정은 고통스럽다. 반면 맞갖은 데이터만 들이켜면서 오버피팅 모델의 높은 정답률에 취하는 건 즐겁고 쉽다. 피드백을 받고 점점 성장해가는 인공지능과, 피드백을 거부하고 점점 과도한 자신감에 빠져드는 인간을 보면서 뭔가 거꾸로 돼 가고 있다는 생각이 든다.

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