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양주학교폭력변호사 김영진 “민주당 차기 당대표, 연임해 독점하는 것보다 다양한 사람에 기회 줘야”

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작성자 행복이이
댓글 0건 조회 32회 작성일 26-07-02 23:03

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양주학교폭력변호사 원조 친이재명계인 김영진 더불어민주당 의원이 2일 “대표를 연임하면서 독점하는 것보다 다양한 사람들이 당대표를 하면서 풀을 넓혀 나가고 대권주자로 커나가는 것이 좋겠다”고 밝혔다.
김 의원은 이날 MBC 라디오 <김종배의 시선집중>에 출연해 “민주당의 리더가 국민적인 능력과 실력을 검증받아 대권 후보로 성장해 나가는 것은 당연하다고 생각한다”며 이같이 말했다. 당대표 연임론에 부정적 입장을 나타낸 것이다.
김 의원은 “다양한 사람들에게 기회를 주는 게 필요하다고 생각한다”며 “대표를 연임하거나 이렇게 하면서 독점하는 것보다, 다양한 사람들이 당대표를 하면서 그 속에서 풀을 넓혀 나가고 대권주자로 커나가는 것이 민주당의 운동장을 넓게 쓰고 (대선) 후보를 만들어가는 과정으로 좋겠다”고 말했다. 그는 “그래서 저는 이재명 당시 대표의 연임에 대해서도 비판적인 의견을 제기했던 것”이라고 했다.
김 의원은 “정청래 (전) 대표, 송영길 의원이 (당대표) 재임에 도전하는데 (대표 당시 임기를) 짧게 했다”면서도 “원론적인 제 입장은 그렇다”고 말했다. 김 의원은 ‘김민석 전 국무총리를 지지하는 발언으로 해석될 여지가 있다’는 진행자의 언급에 “김민석 의원을 지지하거나 그런 것과 무관하게 원론적인 입장”이라고 했다.
2024년 인공지능(AI) 연구자들의 노벨상 대거 수상은 과학계에 큰 충격을 안겼다. 물리학상의 존 홉필드와 제프리 힌턴, 화학상의 데미스 허사비스와 존 점퍼가 그 주인공이다. 기초과학 연구자들에게 주로 수여되던 보수적인 노벨상이 AI 연구자들을 선택한 것은, 우리가 새로운 시대로 진입했음을 알리는 상징적인 사건이었다.
텍스트 몇 줄로 실사 같은 영상을 뚝딱 만들어내는 생성형 AI부터 의료, 교육, 보안, 게임에 이르기까지 AI는 인류의 삶을 송두리째 바꾸고 있다. 이 거대한 혁신의 이면에서 AI를 실제로 움직이는 수학적 원리는 무엇일까? 복잡한 문제를 효율적으로 해결하는 거대한 엔진인 ‘최적화 이론(Optimization Theory)’이 그 핵심이다.
목적함수와 제약조건이란 두 기둥
수학에서 최적화 이론이란 ‘주어진 제약 조건하에서 목적함수가 최댓값 혹은 최솟값을 가지는 지점을 찾는 것’이다. 여기서 ‘목적함수’는 현재 상태와 우리가 도달하려는 목표 간의 차이를 측정하는 지표다.
쉬운 예로 ‘택배 배송 문제’를 생각해보자. 서점에서 가정으로 책을 배달할 때, 제약 조건은 ‘모든 사람이 각각 책을 정확히 받아야 한다’는 것이고, 목적함수는 ‘총 운송 비용’이 된다. 배송 경로가 비효율적이면 비용이 증가하므로, 최적화의 목표는 이 목적함수(비용)를 최소화하는 가장 효율적인 경로를 찾는 것이 된다.
이러한 수학적 사고는, 19세기 경제학자들의 자원 배분 연구와, 2차 세계대전 당시 2개의 큰 전쟁을 동시에 치르던 미국이 한정된 군수 물자를 여러 전선에 효율적으로 배분하는 병참 문제를 해결하면서 크게 발전했다.
AI에서 목적함수는 ‘AI가 얼마나 학습을 잘하고 있는지’를 측정하는 것, 즉 AI 모델의 예측과 실제 정답 사이의 오차다. 이 오차 값을 줄여나가는 과정이 AI의 학습이다.
그렇다면 AI는 목적함수를 어떻게 줄여나갈까? ‘경사하강법(Gradient Descent)’이 그 핵심이다. 이는 흔히 ‘짙은 안개가 낀 산에서 가장 낮은 골짜기로 내려가는 과정’에 비유된다.
앞이 보이지 않는 상황에서 발을 사방으로 디디며 현재 위치에서 가장 경사가 가파른 아래쪽 방향을 찾아 한 걸음씩 이동하는 것이다. 수학적으로는 목적함수의 기울기(미분값)를 계산해 오차가 가장 크게 줄어드는 방향으로 매개변수를 조금씩 반복해서 업데이트한다.
그러나 완벽해 보이는 이 방식에도 치명적인 한계가 있다. 수억개에 달하는 대규모 데이터의 경우, 매번 전체 데이터를 전부 확인하며 기울기를 계산하려면 한 걸음을 내딛는 데 너무 오랜 시간이 걸린다. 또한, 내려가다 보면 최종 목적지가 아닌 중간의 움푹 파인 작은 웅덩이(지역 최솟값)에 갇혀버리는 문제도 발생한다.
안개 속 산을 내려오는 경사하강법
수학자들은 이를 해결하기 위해 ‘확률적 경사하강법(SGD)’을 고안했다. 모든 데이터를 다 보는 대신, 무작위로 일부 샘플만 골라 빠르게 업데이트하는 방식이다. 배달 앱이 전국의 모든 경로를 분석하는 대신 몇개의 임의 경로만 빠르게 분석해 실시간으로 경로를 수정하는 것과 같다. 정확도는 다소 떨어질 수 있지만, 계산 속도가 압도적으로 빨라지고 무작위성이 웅덩이에 갇힐 가능성도 줄여주기 때문에, 현대 대규모 AI 학습의 필수 기법이 되었다.
GAN(생성형 적대적 신경망)은 요즘 핫한 생성형 AI의 대표 주자다. 진짜 같은 가짜를 만드는 ‘생성자’와 가짜를 감별하는 ‘판별자’라는 두 모델이 서로 게임을 벌이는데, 각각의 목적함수가 서로를 속이고 잡아내기 위해 치열하게 대립하며 최적화 알고리즘을 통해 매개변수를 업데이트한다. 복잡한 현실 데이터를 AI가 학습하고 모방해 내는 이 경이로운 과정은 최적화 이론의 강력한 힘을 보여준다.
제프리 힌턴이 노벨상을 받기 훨씬 전에 현대 생성 모델의 조상 격인 ‘딥신뢰망(DBN)’을 개발했을 때부터 수학과 AI는 뗄 수 없는 운명 공동체였다. 인류의 삶을 통째로 바꾸고 있는 AI의 이면에는, 목적함수를 정의하고, 경사를 따라 오차를 줄여나가며, 가장 효율적인 길을 찾아 분투하는 수학적 최적화 기술이 숨어 있다. 이제 최적화 이론은, 상상 속의 수학적 도구를 넘어, 인류가 꿈꾸는 미래를 현실로 바꾸는 핵심 동력이자 강력한 엔진이 된 것이다.
각종 인사·이권 청탁과 함께 고가 금품을 받은 혐의로 1심에서 징역 7년을 선고받은 윤석열 전 대통령 배우자 김건희 여사가 항소했다.
1일 경향신문 취재를 종합하면 김 여사 측은 특정범죄 가중처벌법상 알선수재 혐의 사건 1심 재판부인 서울중앙지법 형사합의21부(재판장 조순표)에 항소장을 냈다. 1심 판결에 사실 오인과 법리 오해의 위법이 있고, 양형도 무겁다는 취지다.
이 재판부는 지난달 26일 김 여사가 윤석열 정부 출범 전후 사회 각계각층 인사들로부터 인사와 이권 청탁을 알선해주는 명목으로 수억원대 금품 등을 받은 혐의를 전부 유죄로 인정했다. 구체적으로 김 여사가 2022년 3월15일~5월20일 이봉관 서희건설 회장으로부터 맏사위 인사 청탁과 함께 반클리프 아펠 목걸이, 티파니앤코 브로치, 그라프 귀걸이 등 총 1억380만원 상당 귀금속을 수수했다고 판단했다.
재판부는 김 여사가 같은 해 9월 로봇개 사업가 서성빈씨로부터 사업 지원 청탁과 함께 3990만원 상당 바쉐론콘스탄틴 손목시계를 받은 혐의, 6~9월 최재영 목사로부터 공무원 직무에 관한 청탁과 함께 총 540만원 상당의 디올 가방 등을 받은 혐의도 유죄로 인정했다.
김 여사가 2022년 4월26일 이배용 전 국가교육위원장으로부터 임명 청탁과 함께 265만원 상당 금거북이와 세한도 복제품을 받은 혐의, 이듬해 2월 김상민 전 부장검사로부터 공천 청탁과 함께 1억4000만원 상당 이우환 화백 그림을 받은 혐의도 유죄로 판단했다.
재판부는 김 여사가 이들의 청탁을 단순히 인식하는 걸 넘어 적극적인 관심을 표하는 등 호응했다고 판결문에 적시했다.

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