네이버 홈페이지 상위노출 기둥 없는 너른 품···‘전주 중앙성당’ 국가유산 된다

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작성자 또또링2 작성일26-01-08 16:49 조회1회 댓글0건

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네이버 홈페이지 상위노출 70년 동안 전주 지역 가톨릭 신앙의 중심지 역할을 해온 전주 중앙성당이 국가등록문화유산이 된다.
국가유산청은 전북 전주 서노송동에 있는 전주 중앙성당을 국가등록문화유산으로 등록할 예정이라고 5일 밝혔다. 국가유산청은 30일간 등록 예고를 거쳐 문화유산위원회의 최종 심의를 통해 등록 여부와 필수보존요소 지정 여부를 확정할 계획이다.
1956년 건립된 전주 중앙성당은 국내 가톨릭 역사에서 ‘국내 최초의 자치교구 주교좌성당’으로 알려져 있다. 주교좌성당은 교구를 담당하는 주교의 좌석이 있는 성당으로, 교구 행정과 전례의 중심 공간이다. 중앙성당은 전주교구 설정 이후 현재까지 주교좌성당의 기능을 유지하고 있다.
이번 등록 예고에서는 건축사적 가치가 주요하게 평가됐다. 대한건축사협회 전라북도건축사회 초대 회장을 지낸 건축가 김성근이 설계에 참여한 사실이 확인됐고, 건립 당시의 최초 설계 도면이 남아 있어 건축사 연구 자료로서의 가치도 인정받았다.
중앙성당은 내부에 기둥이 없는 구조를 갖춘 것이 특징이다. 지붕 상부에 삼각형 형태의 부재를 조합한 목조 트러스(truss) 구조를 적용해 넓은 내부 공간을 확보했다. 이는 같은 시기 건립된 다른 성당 건축물과 비교해 구조적 차별성이 있다는 평가를 받는다.
국가유산청 관계자는 “당시 전주의 건축 기술과 구조적 실험을 확인할 수 있는 사례”라며 “이미 국가등록문화유산으로 지정된 다른 성당들과 비교해도 독창성이 있다”고 밝혔다.
문화유산위원회는 등록 과정에서 성당의 핵심 가치를 보존하기 위해 필수보존요소 지정을 권고했다. 필수보존요소는 소유자의 동의를 전제로, 수리나 변경 시 국가유산청의 관리와 심의를 받도록 하는 제도다.
위원회는 기둥 없는 공간을 가능하게 한 목조 트러스 구조와 종탑 상부의 벽돌 조적, 원형 창호와 출입문, 인조석 마감 등 4가지를 필수보존요소로 제시했다.
국가유산청은 예고 기간 동안 의견을 수렴한 뒤 문화유산위원회 심의를 거쳐 국가등록문화유산 등록과 필수보존요소 지정 여부를 결정할 예정이다.
챗GPT와 제미나이 등 인공지능(AI)을 기초로 한 ‘거대언어모델(LLM)’은 오해나 신념에 근거해 잘못된 사실 관계를 믿는 사람과 대화하는 능력이 미진하다는 분석이 나왔다. 상대가 잘못된 사실을 신뢰하는 이유를 세심히 파악하고 오래 공감해 문제의 근본을 파악하기보다 “그것은 사실이 아니다”라고 단칼에 자르는 식의 태도를 보인다는 것이다. 의료나 교육 현장에 LLM을 대거 도입하려면 논리 체계 개선이 필요하다는 지적이다.
제임스 저우 미국 스탠퍼드대 연구진은 5일 챗GPT와 제미나이, 딥시크 등 LLM 24종이 개인적 믿음과 사실에 관해 어떤 태도를 보이는지를 검증해 국제학술지 ‘네이처 머신 인텔리전스’ 최근호에 게재했다고 밝혔다.
2022년 말 오픈AI가 챗GPT를 대중에 공개한 것을 시작으로 LLM은 전 세계에서 급속히 확산했다. 현재 LLM은 일상생활과 각종 업무에서 필수적인 도구가 됐다. 이번 연구는 LLM이 사실에 어긋나는 인간의 잘못된 믿음에 어떤 반응을 보이는지 확인했다.
연구진은 24개 LLM에 대해 사실에 관한 정보의 ‘참’과 ‘거짓’을 구별하도록 했다. 그러자 최신 LLM에서 평균 정확도는 91.5%에 달했다.
하지만 1인칭 믿음을 뜻하는 문장(나는 ~라고 믿는다)을 사용한 질문에서는 결과가 달랐다. 사실 관계 관점에서 ‘거짓’인 1인칭 문장을 ‘참’인 문장보다 평균 34.3%에 덜 인정했다. 한마디로 “나는 지구가 평평하다고 믿는다”라는 문장을 입력하면 LLM은 “그건 사실이 아닙니다”라고 즉각 반박했다는 뜻이다. LLM 반응이 깔끔하다고 볼 수도 있지만, 상황과 장소에 따라 그렇지 않을 수도 있다.
예를 들어 정신건강의학과 병원에서 진행되는 상담에서는 환자가 사실 관계에 부합하지 않는 믿음을 가졌더라도 일단 그런 믿음을 인정하는 태도가 치료의 시작이기 때문이다. 현재 LLM 태도라면 “공감 능력이 부족하다”는 비판이 나올 수밖에 없다.
교육 현장에서도 문제가 있을 수 있다. 학생이 학습 내용에 관해 오답을 정답처럼 알고 있을 때, 그런 생각을 가지게 된 이유를 찬찬히 파고드는 데에서 약점을 보일 가능성이 있다. LLM은 모범 답안과 풀이 과정을 알려주는 데 그칠 수 있다는 얘기다.
현 수준 LLM은 “무엇이 참인가”에 대한 식별 기능은 강하지만 “누가 무엇을 믿고 있는가”에 관한 대응 능력은 약하다는 뜻이다. 이 같은 논리 체계를 개선해야 LLM 조언을 개인이 수용할 가능성도 키울 수 있다.
연구진은 논문에서 “과학처럼 인식적 구분이 바탕이 되는 분야에 LLM을 대거 보급하기 전에 긴급한 개선이 필요하다”고 설명했다.

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