황명선, 민주당 최고위원 출마…“이재명 정부 야전사령관 되겠다” > 갤러리

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황명선 더불어민주당 의원이 9일 “이재명 정부와 민주당의 ‘야전 사령관’이 되겠다”며 8·2 전당대회 최고위원 선거 출마를 선언했다.
황 의원은 이날 국회 기자회견에서 “내년 지방선거는 이재명 정부에 대한 첫 민심의 평가”라며 “민주당이 전국적으로, 압도적으로 승리하기 위해선 현장을 아는 지도부가 필요하다”고 말했다. 황 의원은 지난 6·3 대선에선 충남 공동선대위원장을, 지난해 10·26 재보궐선거에선 지원단장을 맡았다.
황 의원은 “무엇보다 내란 종식을 위해 검찰, 사법부, 언론 개혁이 시급하다. 특히 검찰개혁 관련 아주 신속하게 처리할 수 있도록 당 지도부 역할을 하겠다”며 “내란 종식을 통한 민생회복과 경제성장을 만들도록 앞장서겠다”고 말했다.
황 의원은 4대 실천 과제로 ‘내란세력 척결과 검찰·사법·언론 개혁’ ‘불가역적 당원주권 정당 실현’ ‘기본사회 완성’ ‘자치분권 강화’를 내세웠다.
황 의원은 3선 논산시장, 더불어민주당 대변인과 조직사무부총장을 지냈다. 논산시장으로 재임할 때는 이 대통령이 창립 멤버인 전국자치분권민주지도자회의(KDLC)에서 활동했다. KDLC는 전날 황 의원을 최고위원 후보로 공식 추대했다.
이번 최고위원 보궐선거는 김민석 전 최고위원이 국무총리로 취임하면서 열린다. 현재까지 출마를 선언한 후보는 황 의원이 유일하다.
계속되는 아랫배 통증에 시달리던 A씨(33)는 예정된 날이 지나도 월경이 없고 배를 찌르는 듯한 통증은 더욱 심해지자 집 근처 산부인과 의원을 찾았다. 자궁외임신이 의심된다며 대학병원 진료를 권유받았지만 처음엔 큰 병원에서 진료를 받기가 두려웠다. A씨는 20대 초반 개복 수술을 받은 뒤 복부 전체에 심한 켈로이드 반응을 경험한 적이 있었다. 바늘이 스치거나 귀걸이만 해도 흉터가 생기는 체질 때문에 흉터에 대한 스트레스를 일상적으로 겪으며 지내왔다. 그런 그는 다시 수술을 받아야 한다는 사실만으로도 정신적인 부담이 컸다.
고민 끝에 결국 인하대병원을 찾은 A씨는 검사를 통해 나팔관이 파열돼 복강 내 출혈까지 동반됐다는 진단을 받았다. 추성필 산부인과 교수는 응급수술이 필요하다고 판단했다. 이 과정에서 추 교수는 A씨의 흉터 체질을 고려해 일반적 절개 수술이나 복강경 수술이 아닌 ‘무흉터 수술’을 적용하기로 했다. 이번에 시행된 방식은 ‘시크릿 포트 수술’로 부르는 질경유 내시경 수술(vNOTES·브이노츠)이었다. 이 수술은 외부 피부 절개 없이 질을 통해 내시경을 삽입해 진행되기 때문에, 겉으로 흉터가 전혀 보이지 않는다. ‘시크릿 포트’라는 이름은 흉터가 마치 비밀처럼 숨겨진다는 의미에서 환자들의 이해를 돕기 위해 추 교수가 사용하는 표현이다.브이노츠는 기존의 질식 수술에 단일공 복강경 기술을 접목한 방식이다. 배꼽이나 복부를 절개하지 않고 질벽을 통해 수술 기구를 삽입하는 방식이다. 피부 절개가 없어 흉터가 남지 않고 수술 후 통증도 적으며 회복이 빠르다는 장점이 있다. 피부의 신경 분포에 비해 질벽은 통증을 느끼는 신경이 적기 때문에 환자가 느끼는 고통도 훨씬 덜하다. A씨 역시 수술 다음날 퇴원할 수 있을 정도로 빠르게 회복됐다.
자궁외임신은 수정란이 자궁 내막이 아닌 나팔관 등 자궁 외부에 착상되는 상태로, 파열이 발생할 경우 복강 내 대량 출혈을 유발해 생명을 위협할 수 있다. 특히 A씨처럼 기존에 복부 수술을 한 이력이 있다면 수술 부위에 유착이 생기는 등의 이유로 일반적인 복강경처럼 배꼽을 통해 접근하는 수술은 어려울 수 있다. A씨는 과거 복부 수술을 두 차례나 받은 적이 있어 유착 가능성이 더 클 것으로 예상됐다.
결과적으로 A씨에게 시크릿 포트 수술을 적용한 것은 최선의 선택이었다. 수술은 40분 만에 끝났다. 추 교수는 시크릿 포트로 복강 내 출혈 부위를 확인하고 파열된 나팔관을 절제해냈다. 수술 후 외부에 남은 흉터는 없었고, 김씨는 안정적인 회복 과정을 거쳐 무사히 퇴원했다. 이 수술로 자궁외임신 환자에게도 시크릿 포트 수술이 적용 가능하다는 사실이 확인되면서 새로운 수술법이 의료 현장에서 갖는 의미는 더 커졌다.
인하대병원 무흉터 수술 연구팀은 추 교수와 선기은 산부인과 교수를 주축으로 부인과 영역의 다양한 질환에 이 수술법을 적용해오고 있다. 최근에는 자궁근종과 난소낭종은 물론 자궁외임신까지 그 적용 범위를 넓혀가고 있다. 전 세계적으로 부인과 수술에서 무흉터 수술이 차지하는 비중이 커지고 있지만 국내에서는 아직 널리 도입되지 않은 상황이라 연구팀의 성과가 주목받고 있다.
무흉터 수술의 장점은 단순히 외형적인 흉터를 줄이는 데 그치지 않는다. 수술 자체의 통증 감소, 회복 기간 단축, 수술 부위 감염 및 탈장 위험 감소 등 여러 장점을 동시에 제공한다. 기존 복강경 수술과 비교했을 때 수술 시간과 합병증 발생률에서도 유의미한 차이가 없다. 단, 좁은 공간에서 수술이 이뤄지기 때문에 시야 확보가 까다롭고, 하나의 수술 구멍을 이용한 수술로 난도가 높아 숙련된 전문의의 집도와 전담팀 운영이 필수다.
인하대병원 의료진은 특히 자궁외임신으로 복강 내부에 피가 고인 상태로 진행된 응급수술에서도 무흉터 수술이 가능하다는 점에서 향후 이 수술법의 적용 범위를 크게 넓힐 수 있을 것으로 봤다. 실제로 미세침습 수술에 관심이 높아지면서 자궁절제술 외에도 다양한 부인과 질환에 이 수술 방식을 적용해달라고 문의하는 환자들도 늘어나고 있다.
추 교수는 “흉터는 몸에 흔적을 남길 뿐만 아니라 마음에도 상처를 같이 남긴다”며 “시크릿 포트 수술은 흉터가 보이지 않음으로써 수술이 환자에게 남기는 흔적을 최소화하는 동시에, 몸뿐 아니라 마음의 회복까지 고려한 환자 중심의 수술 방식이라 할 수 있다”고 말했다.
작업자의 능률을 올려주고, 근골격계 부담을 낮춰주는 ‘착용 로봇’이 항공 정비 업무에 도입된다.
현대차·기아는 지난 8일 인천 중구에 있는 대한항공 항공기 정비고에서 산업용 착용 로봇 ‘엑스블 숄더(X-ble Shoulder)’ 1호 제품 전달식을 진행했다고 9일 밝혔다.
현대차·기아 로보틱스랩이 개발한 엑스블 숄더는 반복적으로 위를 봐야 하는 작업 환경에서 근로자의 어깨 근력을 보조한다. 이에 따라 근골격계 부담이 줄어 작업자의 부상 위험이 낮아지고, 작업 피로도를 낮출 수 있다고 현대차·기아는 설명했다.
엑스블 숄더는 무동력 토크 생성 구조로 설계돼 가벼울 뿐만 아니라 별도로 충전할 필요가 없어 유지와 관리가 편리하다. 아울러 근력 보상 모듈을 적용해 보조력을 생성하고, 이를 통해 작업자의 어깨 관절 부하와 전·측방 삼각근 활성도를 각각 최대 60%와 30% 줄일 수 있다.
제품은 지난 2월 유럽연합의 통합 인증마크 등록 기관인 ‘DNV’로부터 안전성을 증명하는 ‘ISO 13482 인증’을 받았다. 세계 3대 디자인상 중 하나인 ‘2025 iF 디자인 어워드’에서 제품 부문 본상을 받기도 했다.
현대차·기아는 지난해 11월 엑스블 숄더의 사업화 계획을 밝힌 이후 처음으로 제품을 고객에게 전달했다.
1호 고객으로 선정된 대한항공은 항공우주사업본부의 군용기 및 민항기, 무인기, 도심항공교통(UAM), 우주 발사체, 스텔스 항공기 등을 조립·정비하는 현장에 엑스블 숄더를 도입할 예정이다. 항공 산업은 기체가 높아 정비할 때 위를 보는 작업이 많다.
현대차·기아 로보틱스랩은 2022년부터 시제품을 현대차·기아의 글로벌 생산 공장에 시범 적용했고, 300명이 넘는 현장 작업자의 의견을 반영해 완성도를 높였다.
현대차·기아는 전달식을 시작으로 사전 계약을 진행한 현대차그룹 계열사, 국내 제조 기업 등 다양한 고객사로 엑스블 숄더를 인도할 계획이다. 향후 건설, 조선, 농업 등의 산업군으로 판매를 확대하고, 내년부터 해외 시장 진출도 추진할 방침이다.
현대차·기아 로보틱스랩 현동진 상무는 “엑스블 숄더가 자동차 제조 현장뿐만 아니라 다양한 산업으로 확대 적용돼 작업자의 근골격계 질환을 예방하고 업무 효율성 향상에 기여하기를 기대한다”고 말했다.
[주간경향] 미국에서 인공지능(AI)이 저작권자의 명시적 동의 없이 저작물을 학습한 행위가 ‘공정 이용’에 해당한다는 판결이 잇따라 나오고 있다. ‘공정 이용’은 저작권 소유자의 허가 없이 저작물을 사용할 수 있도록 허용하는 것으로 기술 기업들의 핵심적인 법적 방어 수단이다. 전 세계적으로 AI 학습과 저작권 충돌이 주요 법적 쟁점으로 부상한 가운데 일정 조건을 충족한 AI 학습에 대해 법원이 일단 빅테크의 손을 들어준 셈이다. 국내에서도 네이버와 언론사 간 저작권 소송이 진행 중이어서 이번 판결이 유사한 분쟁에 어떤 영향을 미칠지 주목된다.
6월 23일 미국 캘리포니아 북부 연방지방법원은 저작권이 있는 책을 생성형 AI 모델의 학습에 사용한 행위가 ‘공정 이용(fair use)’에 해당한다고 판결했다. 작가 안드레아 바르츠 등 3명은 지난해 8월 거대언어모델(LLM) 클로드를 개발·운영하는 미국 AI 기업 앤스로픽을 상대로 저작권 침해 집단소송을 제기했다. 이들은 앤스로픽이 불법 복제 전자책 사이트를 통해 수백만권의 저작물을 무단 수집했으며, 이를 클로드에 학습시켜 수익을 창출함으로써 창작자의 권리를 침해했다고 주장했다.
이 사건을 담당한 윌리엄 앨섭 판사는 두 쟁점을 분리해서 판단했다. 앤스로픽이 디지털 중앙 도서관을 구축하기 위해 700만권 이상의 책을 불법 다운로드한 행위는 저작권 침해에 해당한다고 지적했다. 그러나 AI가 저작권이 있는 책들을 무단으로 학습한 행위 자체에 대해선 “지극히 변형적”이라며 공정 이용에 해당한다고 판단했다. “작가가 되고 싶어하는 모든 독자처럼 앤스로픽의 LLM도 작품을 복제하거나 대체하려는 것이 아니라 새로운 것을 창조하기 위해 학습했다”는 판사의 설명은 AI 학습 행위를 창작을 위한 정당한 이용으로 본 입장을 뒷받침한다.
비슷한 판례는 이틀 뒤 또 나왔다. 6월 25일 같은 법원의 빈스 차브리아 판사는 메타 사건에서 AI 학습이 고도로 ‘변형적’이라는 점을 들어 공정 이용을 인정했다. 13명의 작가가 메타가 자신들의 저작물을 AI 모델 라마에 무단 학습시켰다며 시장 가치의 침해를 주장했으나, 차브리아 판사는 AI 학습이 “매우 변형적”이며 저작권 침해에 해당하지 않는다고 판단했다.
전문가들은 앞으로 더 많은 판례 축적이 필요하다는 전제 아래 판결의 의미를 분석했다. 특히 앤스로픽 판결에서 법원은 AI의 학습 행위와 데이터 확보 방식을 구분해 판단했다. 해석의 무게중심을 어디에 두냐에 따라 전문가들의 평가에도 온도 차가 있었다.
박경신 고려대 법학전문대학원 교수는 법원이 AI의 학습 과정을 ‘복제’가 아닌 ‘읽기’로 간주했다는 점에 주목했다. 그는 “AI가 책을 읽을 때 책장을 넘기는 방식이 아니라 (1)책을 파일로 전환하고 (2)텍스트를 토큰(token·AI가 텍스트를 처리할 때 사용하는 최소 단위)으로 쪼개는 과정을 거치는데 이 행위들이 ‘읽기’보다는 ‘복제’에 가깝기 때문에 어떤 판결이 나올지가 쟁점이었다”라며 “이번 판결은 두 가지 과정 모두를 ‘책 읽기’를 위해 합리적으로 필요한 행위로 보고 공정 이용을 인정한 것”이라고 설명했다. 이어 “향후 이들이 흐름으로 자리 잡을 경우 전 세계 AI 학습이 직면한 저작권 문제 전반에 영향을 미칠 것”이라고 했다.
반면 법원이 AI의 학습 행위와 데이터 확보 방식을 명확히 구분했다는 점에서 향후 쟁점은 ‘합법적 접근(legal access)’ 여부로 이동할 것이라는 분석도 제기된다. 법원은 불법 복제된 책을 디지털 도서관에 저장한 행위를 명백한 저작권 침해로 판단했다. 최승재 세종대 교수는 “AI 기업들이 학습 데이터를 확보할 때 콘텐츠 이용 허가 없이 크롤링(crawling·소프트웨어가 웹에서 유용한 정보를 찾아 특정 데이터베이스로 수집해 오는 작업) 등을 통해 수집하는 경우가 많은데, 향후 소송에서는 이러한 확보 방식의 정당성 여부가 핵심 쟁점이 될 것”이라고 내다봤다.
이번 미국 판례가 글로벌 차원에서 AI 모델 학습을 둘러싼 법체계 변화의 흐름과 맞물려 있다는 관측도 나왔다. 이재흥 시민기술네트워크 상임이사는 “이번 판결을 기존 법체계를 바꾸는 ‘룰 체인징(rule changing)’으로 보긴 어렵지만 ‘공정 이용’이 빅테크에 유리한 방향으로 해석되면서 창작자의 지식재산권이 상대적으로 약화되는 조짐은 뚜렷하다”고 말했다.
그는 유럽연합(EU)이 AI 경쟁력 제고를 목표로 텍스트 앤 데이터 마이닝(TDM) 규정을 완화한 사례를 예로 들며 “EU는 합법적으로 접근 가능한 저작물에 대해 상업적 목적의 TDM까지 허용하고 있다. 저작권자가 이에 대해 명시적으로 거부 의사를 밝히는 경우에는 제외되지만 실효성은 낮다”고 설명했다. 이어 “영국도 비영리 연구에만 허용해온 TDM 규제를 최근 완화해 EU 수준으로 개정할 것을 예고한 상태다. 창작자들의 반발이 거세다”라고 덧붙였다.
국내에서도 AI 학습과 관련한 저작권 쟁점이 부상하고 있다. 지난 1월 지상파 방송 3사는 네이버가 생성형 AI 하이퍼클로바, 하이퍼클로바X에 뉴스 콘텐츠를 무단 활용했다며 저작권 침해 및 부정경쟁방지법 위반 혐의로 소송을 걸었다. 지난 4월 한국신문협회는 네이버가 신문·통신 기사 데이터를 AI 학습에 무단 사용했다며 공정거래위원회에 신고했다.
네이버는 AI 학습이 제휴 약관에 따른 정당한 행위였다고 주장한다. 네이버는 “언론사 제휴 약관에 따라 학습을 진행했으며, 해당 조항에 대한 문제 제기가 있은 후에는 2023년 6월 개정된 약관에 따라 명시적 동의 없이 AI 학습에 활용하지 않는다”고 밝혔다. 네이버가 당시 AI 학습의 근거로 제시한 조항은 콘텐츠 제휴 약관 제8조 제3항이다. “네이버는 서비스 개선, 새로운 서비스 개발을 위한 연구를 위해 직접 공동으로 또는 제3자에게 위탁하는 방식으로 정보를 이용할 수 있다”는 등의 내용을 담고 있다.
신문협회는 이 약관이 뉴스 서비스 제공을 위한 조항일 뿐 AI 학습에까지 적용하는 것은 무리라고 본다. 협회는 “생성형 AI 등장 이전에 마련된 약관을 근거로 전혀 다른 기술에 동일 적용하는 것은 적절하지 않다”며 “AI 학습에는 별도 계약이나 사전 동의가 필요하다”고 강조했다. 네이버가 이후 뉴스 데이터를 활용하지 않았다는 입장에 대해서도 “생성형 AI 작동에 뉴스 데이터가 필수적인 만큼 실제로는 활용했을 가능성도 배제할 수 없다”고 말했다.
이러한 법적 다툼과는 별개로 개별 언론사와 AI 기업 간의 콘텐츠 라이선스 계약도 진행되는 흐름도 있다. 뉴욕타임스는 지난 5월 아마존과 라이선스 계약을 체결해 자사 기사 콘텐츠를 알렉사 등 AI 플랫폼의 학습 데이터로 제공하기로 했다. 오픈AI는 파이낸셜타임스, 르몽드 등 20여 개 언론사와 기사 활용 계약을 맺고 있다. 이 같은 추세는 학술 출판 분야로도 확산하고 있다. 영국의 옥스퍼드대학출판부, 케임브리지대학출판부와 미국의 와일리 출판사 등은 AI 기업들과 학습 데이터 제공을 포함한 라이선스 계약을 체결하거나 협상을 진행 중이다. 이들은 대부분 저자의 명시적 동의를 받는 방식을 채택해 법적 안정성을 확보하는 전략을 택하고 있다. 국내에서도 올들어 조선일보가 업스테이지와 네이버가 미디어그룹 브릴리언트코리아와 각각 AI 데이터 라이선스 협약을 체결했다.
AI 기업 입장에서도 안정적인 콘텐츠 수급을 위한 언론사·출판사와의 협력은 불가피하다는 분석이 나온다. 박경신 교수는 “AI는 새로운 기사를 스스로 생산할 수 없기 때문에 지속적으로 주요 언론사의 최신 기사를 읽고 학습할 수밖에 없다”며 “AI 회사들도 일정하게 언론사들과 공생관계를 유지할 필요가 있기에 제휴는 계속 이루어질 것으로 보인다”라고 말했다.
문제는 이러한 흐름이 기울어진 구조 위에서 전개되고 있다는 점이다. 신문협회 관계자는 “네이버 등 빅테크 기업이 시장을 지배하며 강한 영향력을 행사하는 상황에서 현재의 불균형한 구조에 대한 시정 조치가 필요하다”며 “공정위가 불공정하다고 판단을 내린다면 보다 대등한 조건에서 계약이나 협상이 이뤄질 수 있겠다는 기대가 있다”라고 말했다.
특히 ‘기울어진 운동장’은 상대적으로 중소 언론사나 독립 창작자에게 더 불리하게 작용하고 있다. 박경신 교수는 “라이선스 계약은 1 대 1로 이뤄지는 계약의 습성상 대형 언론사들 위주로 이뤄질 가능성이 높고 중소형 언론사들에는 기회가 돌아가지 않을 것”이라며 “결국 중소 언론사들이 고사할 위험이 발생한다. 이 부분을 해결하기 위한 법제가 필요하다”라고 말했다.
이 같은 구조적 불균형은 ‘정제된 학습 데이터의 고갈’이 AI 학습과 관련해 새로운 이슈로 부각하면서 더욱 가팔라질 수 있다는 전망이다. 지난해 6월 AI 전문 리서치 기관인 에포크(Epoch AI)는 인간이 생성한 고품질 텍스트 데이터(책·뉴스 기사 등 신뢰도와 구조가 확보된 언어 자료)가 이르면 2026년부터 고갈되기 시작할 수 있다고 분석했다. 또 출판물, 기록물, 아카이브 등 아직 AI 학습 자원으로 본격 활용되지 않은 영역이 AI 학습 데이터의 새로운 원천으로 부각하면서 관련 저작권과 데이터 접근 문제 역시 주요 쟁점으로 떠오를 전망이다.
이재흥 상임이사는 “향후 AI 기업들이 상업적 목적으로 활용하게 될 콘텐츠 중에는 소규모 출판사나 독립 창작자들이 제작한 저작물처럼 다양한 방식으로 흩어져 있는 자료가 많다”며 “이러한 콘텐츠는 협상의 사각지대에 놓이기 쉬워 개별 창작자나 프리랜서들이 정당한 보상이나 저작권 인정을 받기 어려울 수 있다”고 우려했다.

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