명품편집샵 [역사와 현실]의도적 외면만이 할 수 있는 일 > 갤러리

명품편집샵 1778년 음력 9월의 기록에 따르면, 선산 지역의 작황은 말이 아니었다. 봄에 빌린 환곡은 고사하고, 전세(田稅) 납부만으로도 겨울 나는 게 불가능할 정도였다. 절망은 수확에 대한 기대에 반비례하는 법이니, 민심은 흉흉해졌고 백성들은 겨울 초입부터 허리끈을 졸라매야 했다. 다행히 이 와중에 새로 부임하는 경상도 관찰사가 선산을 지나 성주로 간다는 소식이 들려왔다.
관찰사(觀察使)라는 말에서 알 수 있듯, 관찰사가 새로 부임하면 그 지역 작황과 민심을 살피는 일은 너무 당연했다. 내년 보리 수확기까지 내리 굶어야 하는 백성들 입장에서는 관찰사의 눈이 자신들에게 머물기만 해도 겨울 목숨 하나 더 얻을 방도를 찾을 수 있으리라 기대할 만한 상황이었다. 요즘 유행하는 타운홀 미팅까지는 아니더라도, 백성을 살피는 눈만 있으면 선산부 처지는 충분히 눈에 들어올 정도였기 때문이다.
특히 새로 부임하는 경상도 관찰사 이재간은 이조참판과 호조참판을 지낸 노련한 관료였다. 인사와 재정 실무 책임자를 역임한 사람이었으니, 군현의 수령을 다스리는 일과 세금 정책만큼은 전문가 중의 전문가였다. 지역 사족과 백성들 입장에서 기대치가 높아질 수밖에 없는 이유였다. 그러나 현실은 이러한 기대와 달랐다. 새로 부임하는 관찰사의 요구였는지 아니면 선산부 현실을 보여주고 싶지 않은 선산 부사의 의도였는지 알 수 없지만, 이재간이 선산을 지나면서 들른 곳은 매학정과 채미정 단 두 곳이었다. 낙동강 언덕에 자리를 잡아 강의 경치를 내려다보기 좋은 매학정과 금오산의 빼어난 절경을 올려다보기 좋은 채미정에서 선산의 아름다움만 눈에 담았다. 절경에 빠질 수 없는 술과 기름진 음식은 관찰사의 눈을 돌리지 못하게 잡아두었을 터였다.
결국 관찰사가 지나가는 고을 사족과 백성들이라도 이 상황을 알려야 했다. 관찰사가 지나가는 고을 사람들 모두가 만반의 준비를 하고 기다린 이유였다. 약간이라도 큰 고을을 지날 때면 관찰사는 잠시 가마에서 내려 지역 사족들과 인사치레라도 하기 마련이니, 이때를 이용해 선산부의 처지를 알릴 수 있도록 생각과 말을 맞추어두었다. 그러나 백성들의 기대에 찬 기다림에도, 관찰사의 행렬은 잠시도 멈추지 않고 그대로 마을을 지나쳤다. 자신의 눈에 담은 아름다운 선산의 절경에 화답이라도 하듯, 화려한 부임 행렬만 백성들에게 보여준 채 관찰사는 얼굴 한 번 내밀지 않았다. 이를 본 선산 백성들은 부풀어 올랐던 헛된 기대를 가라앉혀야 했다. 이제 그해 겨울을 어떻게 살아서 넘길 수 있을지에 대한 고민만 남았다(노상추, <노상추 일기>).
석 달이 지나 관찰사를 매학정과 채미정으로만 안내했던 선산 부사에 대한 인사 평가가 나왔다. 모든 군현 수령은 그 지역 관찰사가 조정에 올린 보고서를 바탕으로 평가를 받는데, 선산 부사는 “스스로 업무에 노련하고 숙달되었으니 진휼하는 일을 어찌 걱정하겠는가”라면서 최고 등급인 상(上)을 받았다. 백성들은 겨울을 나지 못한 채 굶주리고 있는데, 선산 부사는 조정에서 진휼을 걱정하지 않아도 될 만큼 일을 잘한다는 평가를 받은 것이다. 선산부의 좋은 경치만 눈에 담았던 경상도 관찰사는 백성들이 굶어 죽는 현실마저 아름답게 보였나 보다.
예나 지금이나 백성들의 힘든 삶은 굳이 찾아서 다가서야만 알 수 있는 게 아니다. 의도적으로 백성들 삶의 현장을 피해 아름다운 곳만 찾거나, 길거리에 서 있는 백성들의 힘든 눈초리를 애써 외면하지만 않는다면 말이다. 인사와 재정 사무처럼 전문성을 요구하는 일이 아니라, 잠시 가마에서 내려 그들이 준비한 말만 들어보면 알 수 있는 게 백성들의 삶이다. 그럼에도 불구하고 백성들의 삶은 늘 나아지지 않았고, 그 와중에 정치는 늘 자신들이 잘한 것만 말한다. 평범한 백성으로 사는 삶이 참으로 녹록지 않다.
영국 집권 노동당 정부가 이민 정책의 문턱을 대폭 높이기로 했다. 난민 지위 인정 기간은 절반으로 줄이고 영주권 신청 자격을 얻는 데 필요한 기간은 4배 늘린다. 극우 성향 영국개혁당이 반이민 정서를 등에 업고 몸집을 키우는 상황에서 지지율 반전이 시급한 노동당이 대대적인 ‘우클릭’ 행보에 나서는 것으로 풀이된다. 노동당 내부에서도 이번 이민 정책이 극우 정당 정책과 다를 게 없다는 비판이 나오고 있다.
BBC 등에 따르면 샤바나 마무드 영국 내무장관은 17일(현지시간) 하원에서 ‘질서와 통제 회복’이란 이름의 이민·망명 제도 개정안을 발표했다. 영국에 머물 권리가 없는 이주민을 더 많이, 더 빠르게 영국에서 내보내는 게 이번 방안의 핵심이다. 키어 스타머 영국 총리는 “늘어나는 분쟁이 세계를 점점 더 불안하고 변동성이 큰 곳으로 만들고 있고 전 세계적으로 이주가 늘고 있다”며 “우리 망명 제도는 이에 대비하지 못했고 사회에 부담이 되고 있다”고 밝혔다.
정부 개정안을 보면 난민 지위를 인정해주는 기간은 기존 5년에서 2년6개월로 줄어든다. 망명이 허용된 난민이라도 2년6개월마다 난민 지위 심사를 다시 받아야 하고 본국이 안전하다고 판단되면 돌아가야 한다. 영주권을 신청할 수 있는 거주 기간 자격은 기존 5년에서 20년으로 대폭 높인다. 망명을 거부당한 사람은 이의제기를 반복적으로 할 수 없게 한다. 그 밖에 미성년 자녀가 있는 가족도 적극적으로 추방 대상에 포함하고, 난민 신청자에 대한 주거·생활비 의무 지원 조항을 폐지하는 내용 등도 포함됐다.
CNN은 이번 개정안을 두고 “난민 수용 호텔 밖에서 여름 내내 이어진 항의 시위, 런던에서 열린 대규모 반이민 집회, 급부상한 영국개혁당의 지속적인 비판 이후 노동당 정부는 현대사에서 가장 중대한 망명 제도 개편을 추진한다”고 평가했다.
중도 좌파 노동당이 이처럼 대대적인 이민 억제 정책을 만든 배경에는 각종 여론조사에서 선두를 달리는 영국개혁당의 지지자를 끌어오려는 의도가 깔려 있다는 해석이 나온다. 영국에서 이민은 표심을 좌우하는 중요 현안 중 하나인데, 영국개혁당은 반이민 슬로건을 앞세워 최근 여론조사에서 정당 지지율 1위(31~33%)를 달리고 있다. 반면 지난해 7월 총선에서 집권한 노동당은 18~20%로 밀리며 스타머 총리 ‘조기 교체설’까지 거론되는 등 여론 반전이 시급한 상황이다.
노동당 일각에선 반대 목소리가 나오고 있다. 토니 본 하원의원은 엑스에 “개정안을 둘러싼 수사(레토릭)는 우리 사회에 커지는 인종주의 등 분열의 문화를 부추긴다”고 비판했다. “극우 정당의 언어를 흉내 낸 개정안” “스타머 정부가 정체성을 잃어 지지자들이 녹색당으로 돌아설 것” 등 우려도 나온다.
스타머 총리가 노동당 성향과 결이 다른 정책들을 내놓으면서 당내 분란을 자초한다는 지적도 있다. 가디언 등에 따르면 노동당 하원의원 중 최소 20명은 공개적으로 개정안에 반대 의사를 표했다.
우리는 스피커에서 흘러나오는 음악, 친구와의 대화, 길거리 소음 같은 수많은 소리 속에서 매일 살아간다. 이런 소리에 담긴 정보를 파헤쳐 우리 삶을 풍요롭게 만드는 연구 분야가 바로 ‘음성 분석 과학’이다.
음성 분석 과학의 세계는 놀랍다. 과거 한 외화 시리즈에 나왔던 인공지능(AI) 자동차 ‘키트’처럼 차량이 운전자의 말을 들은 뒤 반응하거나 로봇이 사람처럼 대화하는 모습은 더는 먼 미래 이야기가 아니다. 스마트폰에 “헤이 시리”를 외치면 원하는 정보를 찾아주고, AI 스피커가 내 취향에 맞는 음악을 추천해준다. 이 모든 것이 음성 분석 과학의 비약적인 발전 덕분이다.
소리는 공기 진동으로 만들어지는 파동이다. 음성 분석 과학은 이 복잡한 소리 파동을 컴퓨터가 이해할 수 있는 디지털 신호로 바꾸고, 그 안에 담긴 정보를 추출하는 과정이다.
가장 기본적인 음성 분석은 주파수(소리의 높낮이)와 진폭(소리의 크기)을 들여다보는 것이다. 파도를 분석하듯이 음성 분석 과학자들은 소리 파동의 높이와 길이를 측정해 각각의 소리가 어떤 의미가 있는지 파악한다.
하지만 소리는 단순히 높고 큰 것으로만 이뤄져 있지는 않다. 우리가 ‘아’라고 발음할 때와 ‘오’라고 발음할 때, 그리고 같은 ‘아’라고 해도 어린아이가 말하는 것과 어른이 말하는 것은 소리의 특성이 모두 다르다.
이는 소리 파동이 여러 개의 복잡한 성분으로 이뤄져 있기 때문이다. 음성 분석 과학자들은 이 복잡한 소리를 여러 개의 단순한 파동으로 분해해 분석하는데, 이를 ‘푸리에 변환’이라는 수학적인 기법을 통해 수행한다. 이렇게 분석된 소리 정보는 마치 DNA처럼 각 소리의 고유한 특징을 나타내는 ‘음향 특징’으로 변환된다.
음성 분석 과학이 최근 몇년 사이 비약적으로 발전할 수 있었던 가장 큰 원동력은 ‘딥러닝’의 등장이다. 딥러닝은 인간의 뇌 신경망을 모방한 AI 기술로, 방대한 데이터를 스스로 학습해 패턴을 찾아낸다.
이전의 음성 인식 기술은 사람이 직접 소리 특징을 정의하고 규칙을 만들어야 했지만, 딥러닝은 다르다. 수많은 사람의 음성 데이터를 입력하면 딥러닝이 스스로 소리의 미묘한 차이를 학습하고, 이를 통해 누가 어떤 말을 했는지, 어떤 감정을 담고 있는지 등을 정확하게 파악해낸다. 뛰어난 음악가가 악보를 읽어내듯이 딥러닝 모델은 소리 데이터를 읽어내 그 안에 숨은 의미를 찾아낸다.
이 가운데에서도 AI가 사람처럼 자연스럽게 말하는 ‘음성 변환(TTS)’ 기술은 비약적인 발전을 거듭하고 있다. 어색했던 과거 기계적 음성과는 달리 이제는 사람과 구별하기 어려울 정도로 자연스러운 음성을 만들어낼 수 있다.
최근 몇년간, 음성 데이터를 분석해 우울증과 같은 정신건강 상태를 진단하는 연구도 활발하게 진행되고 있다. 사람이 우울할 때 목소리의 톤과 속도, 억양에 미묘한 변화가 나타난다는 점에 착안한 기술이다.
미국의 한 스타트업은 25초 정도의 자유로운 대화 음성만으로 우울증 징후를 감지하는 AI 모델을 개발해 주목받았다. 이는 병원에 가지 않고도 일상적인 대화만으로도 정신건강 상태를 점검할 새로운 가능성을 열어준다.
특정인과 똑같은 목소리를 만드는 ‘보이스 클로닝’ 기술은 이미 상업적으로도 활용되고 있다. 얼마 전 중국의 한 신생기업은 짧은 오디오 클립만으로 고인이 된 가족의 목소리를 완벽하게 복원한 뒤 AI 아바타로 구현하는 서비스를 제공해 화제가 됐다. 사랑하는 사람의 목소리를 다시 듣고 대화하는 경험은 슬픔을 극복하는 데 도움을 줄 수 있다. 이처럼 음성 분석 기술은 인간의 감정과 삶에 깊숙이 관여하는 단계에 접어들었다.
물론 이러한 기술 발전에는 윤리적·사회적 논의가 반드시 동반돼야 한다. 음성 데이터 프라이버시 보호, 딥페이크와 같은 악용 가능성, AI 목소리의 저작권 문제 등 해결해야 할 과제가 존재한다. 다만 분명한 것은 음성 분석 과학이 우리의 삶을 더욱 편리하고 안전하며 풍요롭게 만들 잠재력을 가지고 있다는 점이다.
소리의 비밀을 파헤치는 음성 분석 과학은 앞으로도 끊임없이 발전하며 우리의 미래를 새롭게 써내려갈 것이다.

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