전주 코오롱하늘채 다음달부터 D·E등급 2종 시설물도 정밀안전진단 의무화

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작성자 또또링2 작성일25-11-26 18:17 조회1회 댓글0건

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전주 코오롱하늘채 다음달 4일부터 안전등급이 D·E인 제2종 시설물도 의무적으로 정밀안전진단을 받아야 한다.
국토교통부는 25일 정부서울청사에서 열린 국무회의에서 이같은 내용이 포함된 시설물안전법 시행령 개정안이 의결됐다고 밝혔다. 이번 시행령 개정은 2023년 7월 정자교 붕괴 사고 재발 방지 대책으로 발표된 시설물 점검·진단 제도 개선의 하나로, 노후·취약 시설물 안전관리를 고도화하기 위한 것이다.
정부는 교량·터널·항만·댐·건축물 등 시설물의 규모와 중요도에 따라 1·2·3종으로 구분해 관리한다. 현행 법령은 제1종 시설물만 구조 안전성 평가가 포함된 정밀안전진단을 의무적으로 받도록 하고 있다.
개정 시행령이 시행되는 다음달 4일부터는 제2종 시설물 중에서 안전등급 D·E를 받은 시설물도 정밀안전진단을 의무적으로 받아야 한다. 안전등급은 안전점검이나 정밀안전진단 결과에 따라 A(우수)·B(양호)·C(보통)·D(미흡)·E(불량) 등 5등급으로 부여된다.
또한 준공 후 30년 이상이 지난 C등급 2종 시설물과, C·D·E등급 3종 시설물도 의무적으로 정밀안전진단을 받아야 한다.
현행 법령상 최대 5년으로 규정된 보수·보강 등 조치 의무 이행 기한은 다음달 4일부터 3년으로 단축된다. 붕괴 사고 등을 유발할 수 있는 시설물 결함을 조속히 조치하기 위해서다.
중앙시설물사고조사위원회(사조위)의 구성 요건도 완화된다. 현행 규정은 사망자가 3명 이상 발생한 사고에 대해 사조위를 구성할 수 있도록 정하고 있지만, 앞으로는 사망자가 1명 발생해도 사조위를 구성할 수 있게 된다. 사조위 구성 시 보다 면밀한 사고원인 규명과 재발방지대책 마련이 가능해진다.
남영우 국토부 건설정책국장은 “노후·취약 시설물에 대한 선제적 안전관리는 국민의 생명, 안전을 지키는 밑거름”이라며 “시설물 관리주체가 강화되는 시설물안전법령상 의무 이행에 만전을 기해달라”고 당부했다.
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 몇 년 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 파악해 낸다. 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 몇 년간, 음성 데이터를 분석해 우울증과 같은 정신 건강 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 정신 건강 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 써 내려갈 것이다.
러시아는 미국과 우크라이나가 스위스 제네바에서 논의한 우크라이나 평화안의 구체적 내용을 아직 전달받지 못했다고 24일(현지시간) 밝혔다.
타스통신에 따르면 드미트리 페스코프 크렘린궁 대변인은 이날 브리핑에서 미국·우크라이나·유럽이 앞서 제네바에서 논의한 평화 구상과 관련해 “아직 공식적으로 받은 것은 아무것도 없다”고 말했다. 그는 “제네바 회의 후 발표된 성명들은 확인했다”면서 언론 보도를 통해 미국이 마련한 초기 평화 계획이 회담 과정에서 일부 조정된 것으로 보인다는 점은 파악하고 있다고 설명했다.
미국과 우크라이나는 전날 공동성명을 통해 “업데이트되고 정교화된 평화 프레임워크”를 마련했다고 밝혀 애초 러시아 입장이 상당 부분 반영된 것으로 알려졌던 미국 초안이 우크라이나의 요구를 대폭 반영해 수정됐을 가능성을 내비쳤다.
페스코프 대변인은 “대화가 진행 중이고 접촉이 계속될 것이기 때문에 우리는 기다릴 것”이라고 말했다. 이어 “미디어를 통해 계획 세부 내용을 논의하는 것은 불가능하며 적절하지 않다”고 했다.
또한 그는 러시아가 미국과의 접촉·협상 자체에는 열려 있다고 강조하면서도 이번 주 미·러 간 별도의 협상 계획은 없으며 논의할 구체적 의제도 아직 나오지 않았다고 덧붙였다.

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