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이혼전문변호사 5년 전 탈퇴했는데 남아있던 정보 털려…“허술한 관리에 분통”

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작성자 작성자 : 행복이이 연락처 연락처 : E-mail E-mail : djnfgsdj344hg@naver.com 댓글 0건 조회 0회 작성일 25-12-04 09:25

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이혼전문변호사 대전 유성구에 사는 김모씨(34)는 2020년 쿠팡 물류센터에서 노동자 사망이 반복되자 불매운동 차원에서 쿠팡을 탈퇴했다. 그러나 지난달 30일 쿠팡으로부터 ‘개인정보 유출 피해 안내’ 문자메시지를 받았다. 김씨는 “탈퇴한 지 5년이나 지났는데 주소와 연락처가 그대로 남아 있었다는 사실에 황당했다”며 “한국에서 개인정보는 ‘공공재’인가”라고 말했다.
쿠팡에서 3370만개 계정 개인정보가 유출되자 수년 전 탈퇴한 이용자까지 피해를 봤다는 사례가 이어지고 있다.
탈퇴자 정보가 장기간 보관되는 이유는 현행법 때문이다. ‘전자상거래 소비자보호법’은 거래기록 보관을 의무화하고 있다. 계약·결제 기록은 5년, 분쟁·민원 기록은 3년, 표시·광고 기록은 6개월간 보관해야 한다. 쿠팡 개인정보처리방침에도 계약 및 청약철회 기록은 5년 보관하도록 명시돼 있다. 탈퇴했다고 자동 삭제되는 게 아니라 소비자가 별도로 요청해야만 삭제가 가능하다. 개인정보보호법 21조는 탈퇴 회원 정보를 법령상 일정 기간 분리 보관해야 한다고 규정한다. 이번 쿠팡 사태에서는 정상적으로 분리 보관된 탈퇴 회원 정보까지 유출됐거나, 쿠팡이 개인정보를 무분별하게 함께 관리했을 가능성이 제기된다.
이에 탈퇴 즉시 개인정보를 폐기하거나 보관 기간을 줄일 것을 요구하는 목소리가 나온다. 그러나 전문가들은 보관 기간을 단축하는 게 능사가 아니라고 말한다. 수년이 지난 소비자 피해 구제, 제품 보증 등을 위해선 구매기록이 필요하기 때문이다. 구태언 변호사(법무법인 린)는 “가습기살균제 참사처럼 오래된 거래 내역이 소비자 권리 구제의 근거가 되기도 한다”며 “기록의 ‘존재’ 자체가 권리 보호 장치가 될 때도 있다”고 말했다.
전문가들은 대안으로 ‘데이터 세분화 관리’를 제시했다. 탈퇴자·휴면회원·활동회원의 데이터를 한데 묶지 않고, 목적에 따라 저장 기간·열람 권한·보안 단계 등을 차등화해야 한다는 것이다. 현재는 이러한 세밀한 구분 없이 모든 데이터를 일괄적으로 관리하고 있다. 김형중 전 고려대 정보보호대학원 교수는 “주식도 분산 투자를 하고 군사기밀도 등급별로 접근 권한을 나누는데, 개인정보를 한 바구니에 담아 관리하는 것이 과연 타당한가”라고 지적했다.
서울 강동구의 한 주택 주택정비사업(재개발)조합 사무실에서 1명을 살해하고 2명을 다치게 한 전직 조합장이 구속돼 재판에 넘겨졌다.
서울동부지검은 1일 특정범죄가중처벌등에관한법률위반(보복살인 등)·살인미수 혐의를 받는 60대 남성 조모씨를 구속기소했다고 밝혔다.
조씨는 지난달 4일 서울 강동구 천호동의 주택 재개발조합 사무실에서 미리 준비한 흉기로 여성 1명을 살해하고 다른 피해자 2명을 살해하려다 미수에 그친 혐의를 받는다. 피해자인 60대 여성과 70대 남성은 조씨의 공격으로 다쳤다.
조씨는 지난 7월 피해자 중 1명을 강제추행한 혐의로 입건돼 범행 나흘 전인 지난 10월31일 검찰의 약식기소로 재판에 넘겨진 상태였다. 조씨는 피해자들에게 고소 취소를 요구했으나 피해자들이 이에 응하지 않자 이 같은 범행을 벌인 것으로 조사됐다.
검찰은 “향후 치고인에게 죄에 상응하는 처벌이 이루어지도록 공소유지에 만전을 기하겠다”고 밝혔다.
구글이 자체 개발한 텐서처리장치(TPU)가 ‘엔비디아 천하’인 인공지능(AI) 반도체 시장에서 존재감을 키우고 있다. 다만 엔비디아 지위가 역전될 것이라는 전망은 과도하다는 평가가 대체적이다. TPU가 치고 올라오긴 해도, GPU가 왕좌를 쉽게 내줄 상대는 아니라는 것이다.
1일 업계에 따르면 최근 구글이 TPU로 학습했다고 밝힌 새 AI 모델 ‘제미나이 3 프로’가 오픈AI의 최신 모델(GPT-5.1)을 능가하는 성능을 보이면서 TPU가 급격히 부상했다. 구글이 엔비디아 GPU에 의존하지 않고도 고성능 모델을 만들 수 있다는 가능성을 보여줬다는 점에 시장은 주목하고 있다.
이미 구글은 12년 전인 2013년 점차 늘어나는 딥러닝(인간의 뇌 신경망을 모방한 AI 기술) 연산량 증가에 대비해 TPU 개발을 본격화했다. 맞춤형 반도체(ASIC) 설계 전문인 브로드컴과 협력했다. 구글은 2015년부터 음성 인식, 이미지 검색, 번역, 콘텐츠 추천 등 내부 서비스에 TPU를 활용했다. 이전 제미나이 버전을 발표할 때도 TPU를 기반으로 학습했다고 알렸지만 이번처럼 호평을 받진 못했다.
GPU가 다용도로 쓰이는 ‘맥가이버 칼’이라면, TPU는 단일 목적 도구에 가깝다. GPU는 AI, 그래픽, 과학 컴퓨팅 등 활용 분야가 다양하다. 반면 TPU는 특정 AI 연산(딥러닝 행렬 연산)에 특화돼 범용성은 떨어지지만 전력 효율성을 갖췄다.
AI 모델 학습·추론을 막론하고 엔비디아 GPU 성능은 탁월하고 평가된다. 하지만 구하기도 힘든 데다 비싸고 전력을 많이 소모한다. 구글뿐만 아니라 아마존, 메타, 마이크로소프트, 오픈AI 등도 자체 칩을 개발해 엔비디아 의존도를 낮추려 하고 있다.
구글은 자사 클라우드를 통한 TPU 대여를 넘어 직접 판매도 추진 중이다. 메타가 구글 TPU 도입을 검토한다는 보도도 나왔다. 엔비디아에 대한 부정적 전망이 확산하자 엔비디아는 SNS에 “우리는 (TPU와 같은) ASIC보다 뛰어난 성능과 범용성, 호환성을 제공한다”고 밝히기도 했다. 엔비디아의 자신감과 조급함이 동시에 읽힌다.
업계와 전문가들은 ‘TPU가 GPU를 완전히 대체한다’는 식의 전망은 과장됐다고 본다. 두 장치의 특성이 엄연히 다르고, 엔비디아 GPU 위에서만 구동되는 개발 도구 플랫폼 ‘쿠다’(CUDA) 생태계가 막강하기 때문이다. 이미 익숙한 개발 환경을 TPU 기반으로 옮기는 데는 전환 비용이 뒤따른다. AI 업계 관계자는 “구글도 JAX 등 소프트웨어를 제공하고는 있지만 쿠다 생태계를 무시할 순 없다”며 “둘의 활용성이 똑같지 않은 만큼 TPU가 완전히 대체하기는 어려울 것”이라고 말했다.
이병훈 포항공대 전자전기공학과 교수는 “지금은 시장이 10에서 100으로 커지는 국면”이라며 “기존에 10을 독점하던 회사(엔비디아)가 앞으로는 100 중 70 정도만 가져가게 되는 상황으로 볼 수 있다”고 말했다. 이 교수는 “범용성을 가진 GPU와 TPU처럼 효율성을 갖춘 칩이 병행되는 흐름”이라며 “결국 시장 규모가 커지면서 각자 몫을 가져가게 될 것”이라고 했다.
한종목·김은지 미래에셋증권 연구원은 최근 보고서에서 “TPU의 약진이 엔비디아의 붕괴를 의미하지는 않는다”며 “시장은 한쪽이 망하고 다른 쪽이 독식하는 것이 아니라 ‘역할 분담’을 통해 나뉠 것”이라고 봤다.
엔비디아 GPU만으로는 감당하지 못하는 수요를 TPU 등이 분담할 것으로 전망된다. 전체 AI 가속기 시장의 수요 증가는 가속기에 탑재되는 메모리 수요 증가로 이어져 SK하이닉스와 삼성전자에도 긍정적이다. 이 교수는 “TPU든 GPU든 결국 메모리가 필요하다”며 “지금은 시장이 성장하는 단계인 만큼 메모리 시장도 커질 것으로 본다”고 말했다.

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