수원의정부검사출신변호사 한동훈 무소속 의원이 김승원 법무부 장관 후보자 검증 국면에서 야권의 대표적 공격수로 존재감을 드러내고 있다. 정치권에서는 한 의원이 검증 관련 이슈를 주도하며 야권 주요 정치인으로서의 가능성을 보였다는 평가가 나온다. 국민의힘은 김 후보자를 함께 비판하면서도 거친 언사 등을 들어 한 의원이 부각되는 국면은 경계하는 분위기다.
한 의원은 이재명 대통령의 지명 직후부터 김 후보자의 신약 청탁 의혹과 관련해 집중 공세를 이어가고 있다. 한 의원은 개각 발표 다음날인 지난 8월31일 국회 예산결산특별위원회에서 김 후보자가 신약 청탁 의혹과 관련해 기소유예 처분을 받은 점을 비판하며 “이런 분을 법무부 장관으로 모셔도 되겠나”라고 말했다. 이후 한 의원은 페이스북에서 김 후보자의 문자, 통화 녹취록 등을 연달아 공개하는 등 검증 정국을 주도했다.
한 의원은 지난 13일 국회 회견에서 “지금 저 하나하고 200명하고 싸우는 것”이라며 “그 200명에는 민주당도 있지만, 장동혁 당권파 10명 정도도 있다”고 말했다. 그는 “200명과 싸우기 위해 최선을 다해야 한다”며 “(페이스북에) 하루 50개가 아니라 5000개라도 쓰겠다”고 했다.
한 의원은 최근 차기 대선 후보 적합도 여론조사에서 선두권을 기록하고 있다. 한국갤럽이 지난 1~3일 전국 만18세 이상 유권자 1001명을 대상으로 ‘장래 대통령감으로 누가 좋다고 생각하는지’를 물은 여론조사(표본오차는 95% 신뢰수준에 ±3.0%포인트, 전화조사원 인터뷰 방식)에서 한 의원이 9%를 기록해 1위로 나타났다. 2위는 김민석 더불어민주당 대표(7%)였다.
조갑제 조갑제닷컴 대표는 이날 SBS라디오에서 “보수층, 특히 국민의힘 지지층에서 한동훈 지지가 장동혁 (국민의힘 대표) 지지의 세 배로 나타나고 있다”면서 “(장 대표가) 내키지는 않지만 한동훈을 응원하는 걸 할 수밖에 없게끔 여론의 지형이 확실히 바뀌었다”고 말했다.
국민의힘은 김 후보자 검증 국면을 반기면서도 한 의원이 주목받는 데 불편함을 표출하고 있다. 야권 내 확고한 구심점이 약한 상황에서 당 밖의 한 의원이 부각되는 것을 경계하는 것으로 풀이된다. ‘오빠 독약로비 게이트’ 등 한 의원의 거친 언사 등을 두고 부정적 평가가 나온다. 조광한 최고위원은 이날 YTN 라디오에서 “존재감을 드러내고자 하는 치기 어린 욕심”이라며 “김 후보자 낙마에 긍정적 영향을 주기보다는 물타기 내지는 혼탁한 국면을 조성했다는 비판적 시각도 있다”고 말했다. 박민영 미디어 대변인도 이날 페이스북에서 “‘나 혼자 싸우고 있다’ 이런 헛소리하는 사람을 잘 걸러야 한다”고 적었다.
한 중진 의원은 이날 기자와의 통화에서 “한 의원이 자료를 많이 활용해 김 후보자에 대한 공세가 이루어지는 것은 긍정적이지만 방식이 너무 공격적”이라며 “‘오빠’ 이야기를 반복적으로 하는 것은 품격이 떨어지는 것으로 비칠까 우려된다”고 말했다. 계파색이 옅은 한 의원은 통화에서 “한 의원이 잘 싸우고 있다고 생각하지만 그에 대한 원내 평가가 기존과 크게 달라진 건 아니다”라며 “기존에 한 의원을 싫어하던 의원들은 여전히 한 의원 혼자 주목받는 모양새에 반감을 느끼고, 기존에 호감이 있던 사람들은 두둔하는 정도”라고 말했다.
‘달 파운데이션 모델’ 공개위성이 찍은 200만장 학습상주기지 위치 선정 앞두고‘식수’ 쓸 얼음층 찾기 도움
인간이 일일이 손대지 않아도 달 표면 사진을 알아서 분석해 각종 특징을 파악하는 고성능 인공지능(AI)이 등장했다. 2030년대 월면에 상주기지를 짓기 위해 꼭 필요한 ‘얼음’ 매장 지역을 찾는 데 요긴하게 쓰일 것으로 보인다.
13일(현지시간) 미국 과학계에 따르면 미 항공우주국(NASA)과 IBM은 달 지형 사진을 스스로 분석해 다양한 특징을 알아내는 AI인 ‘NASA-IBM 달 파운데이션 모델’을 개발했다고 밝혔다. NASA-IBM 달 파운데이션 모델은 누구나 접속해 무료로 AI를 내려받을 수 있는 오픈소스 플랫폼 ‘허깅페이스’에 공개됐다.
NASA-IBM 달 파운데이션 모델은 달 표면을 매의 눈으로 샅샅이 훑는다. 2009년부터 달 주변을 돌고 있는 NASA의 ‘달 정찰 궤도선(LRO)’이 찍은 사진 가운데 200만장이 학습 재료가 됐다. 학습에 쓰인 사진은 좁은 월면을 매우 자세히 찍거나 넓은 월면을 큰 시야로 찍은 사진이 절반씩 섞였다.
NASA는 이번 AI 모델이 달에서 얼음을 찾는 데 크게 기여할 것으로 기대했다. 월면에서 얼음층이 안정적으로 유지될 위치를 추정하는 데 도움을 줄 것이라는 얘기다.
NASA가 얼음에 유독 집중하는 데는 이유가 있다. 얼음을 녹인 물은 2030년대 건설을 목표로 추진 중인 미국의 달 상주기지에서 인간의 식수로 쓸 수 있다. 전기 분해해 산소와 수소를 뽑아내면 호흡과 로켓 추진제 제조에 사용할 수 있다.
얼음은 365일 해가 들지 않아 200도 이하의 초저온이 유지되는 달 남극의 ‘영구음영지역’에 집중적으로 분포할 것으로 과학계는 추정한다. 이 얼음을 파내기 위해 탐사 차량을 보낼 때 정확한 목적지를 선택하는 데 NASA-IBM 달 파운데이션 모델의 분석 결과가 요긴하게 쓰일 것으로 보인다.
NASA는 “이번 파운데이션 모델을 통해 화산 지형과 운석 충돌구 등을 담은 지도도 작성할 수 있을 것”이라고 설명했다.
현재 과학자들은 달 표면 사진을 눈으로 보면서 수작업으로 분석한다. 특정 작업에만 쓰도록 만든 AI를 사용하기도 한다. 비용과 시간이 많이 든다. 우주과학 연구에 사용되는 범용 AI 모델이 현재도 없는 것은 아니지만, 성능이 충분하지 않은 것이 이유다.
NASA는 “이번 파운데이션 모델을 기존 다른 범용 AI 모델과 비교했더니 달에서 얼음을 찾는 작업에서 훨씬 우수한 성능을 보였다”고 밝혔다. 이와 관련해 IBM은 마이크로소프트의 AI 범용 모델보다 달에서 얼음을 찾을 때 오차가 22% 낮았다고 했다. NASA는 “NASA-IBM 달 파운데이션 모델은 전 세계 과학자들이 향후 달 탐사를 위한 AI 모델을 구축하고 비교하는 기반이 될 것”이라고 강조했다.

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