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수원성범죄변호사 김시우·김주형·임성재, PGA 플레이오프서 “잭팟 터트린다”

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작성자 행복이이
댓글 0건 조회 4회 작성일 26-08-11 23:03

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수원성범죄변호사 김시우와 김주형, 임성재가 올 시즌 미국프로골프(PGA) 투어 플레이오프 일정에 돌입한다. 부상 때문에 시즌을 늦게 시작한 임성재는 플레이오프 2차전 진출을 위해 1차전부터 승부를 걸어야 한다.
13일부터 나흘간 미국 테네시주 멤피스의 TPC 사우스윈드(파70)에서 PGA 투어 플레이오프 1차전 페덱스 세인트주드 챔피언십(총상금 2000만달러)이 열린다. 이번 대회에는 정규시즌 마지막 대회인 윈덤 챔피언십을 마쳤을 때 페덱스컵 랭킹 상위 70위 안에 든 선수들만 출전할 수 있다. 페덱스컵 랭킹 60위 대니얼 버거(미국)가 대회 직전 기권했지만 다른 선수가 대신 들어갈 수는 없다.
이번 대회는 지난해에 비해 선수 구성이 더욱 강력하다. 세계랭킹 2위 로리 매킬로이(북아일랜드)가 출전하기 때문이다. 매킬로이는 지난해 “9월 라이더컵 전에 너무 많은 경기에 출전하고 싶지 않다”고 말하더니 이 대회를 건너뛰었다. 매킬로이는 올 들어 지금까지 PGA 투어 대회에 11차례만 출전하면서 페덱스컵 랭킹 12위에 머물러 있다. 플레이오프 최종전인 투어 챔피언십 진출을 안정적으로 이루기 위해 이번 대회에 출전하는 것으로 보인다.
한국 선수 가운데 이번 대회 결과가 가장 중요한 선수는 임성재다. 현재 페덱스컵 랭킹 53위인 임성재는 50위 이내 선수만 출전할 수 있는 2차전 BMW 챔피언십에 나가기 위해서는 3계단 이상 순위를 끌어올려야 한다. 올해 초 손목을 다친 임성재는 지난 4일 한국 취재진과 나눈 화상 인터뷰에서 “부상은 완쾌했다. 플레이오프 1차전을 잘 쳐서 2차전에 가는 등 최종전에 나가는 게 목표”라고 밝혔다.
한국 선수 중 가장 높은 페덱스컵 랭킹 7위 김시우는 지난주 휴식한 뒤 이번 대회에 나선다. 올 시즌 21개 대회에 출전해 20차례 컷 통과에 성공한 김시우는 준우승 두 번을 포함해 ‘톱10’에 10번이나 들었고, 지난해 이 대회에서도 공동 14위에 올랐던 만큼 올해도 좋은 성적이 기대된다.
김주형의 상승세도 만만치 않다. 지난달 열린 제네시스 스코틀랜드 오픈에서 1001일 만에 PGA 투어 4승째를 거두며 화려하게 부활한 김주형은 직전 대회인 윈덤 챔피언십에서 공동 5위에 오르며 페덱스컵 랭킹을 26위까지 끌어올렸다. 김주형이 플레이오프에 진출한 것은 2024년 이후 2년 만이다.
PGA 투어 홈페이지는 “김주형은 최근 두 달 동안 제네시스 스코틀랜드 오픈 우승, US오픈 단독 3위와 공동 5위, 공동 15위, 공동 20위를 기록하며 상승세를 타고 있다”면서 그를 이번 대회 파워랭킹에서 매킬로이(10위)보다 높은 8위에 올렸다.
“프리랜서 등 노동 당국 구제 신청 쉽지 않고 소송 나서면 비용 부담 커증거 남기는 습관 가져야…‘지급명령·가압류·내용증명’으로 압박을”
프리랜서 사업자는 대금을 못 받아도 노동 당국에 구제 신청을 하기 어렵다. 그렇다고 대금 청구 소송을 벌이기엔 변호사 비용이 부담된다. 방법이 없을까?
지난 4일 만난 임호균 변호사(35)는 “변호사 없이도 떼인 대금을 돌려받을 방법이 있긴 하다”며 “다만 몇가지 습관이 필요하다”고 했다.
임 변호사는 최근 책 <고소 공화국에 오신 것을 환영합니다>를 냈다. 고소를 부추기는 책은 아니다. 고소하지 않고도 권리를 지킬 방법들이 소개됐다.
“생활에 필요한 법률 지식은 그렇게 복잡하지도 방대하지도 않아요. 그런데 그걸 몰라 대응하지 못하다가 결국 고소나 소송까지 가게 됩니다. 한 해 평균 고소 건수가 50만 건에 달해요. ‘고소 공화국’이 탄생한 이유는 법에 대한 ‘지나친 무지’라고 생각합니다.”
특히 근로기준법 등의 보호를 받기 어려운 영세사업자나 프리랜서의 경우 소송에 내몰리는 경우가 많다고 했다.
“변호사를 쓰지 않고도, 고소나 소송까지 가지 않고도, 권리나 대금을 되찾을 방법이 있어요. ‘지급명령 신청, 가압류, 내용증명’ 3종 세트죠.”
우선 지급명령 신청은 채무자에게 ‘대금이나 대여금을 돌려주라’는 명령을 내려달라고 법원에 신청하는 제도다. 민사재판 절차 중 하나지만 통상의 소송과는 다르다. 법정에 출석하지 않아도 된다. 변호사도 필요 없다. 증거와 신청서를 본인이 제출하면 법원이 이를 검토해 명령을 낸다.
“명령을 송달받은 채무자 즉 발주자가 2주 이내에 이의를 제기하지 않으면 명령이 확정되고, 이는 확정판결과 동일한 효력을 갖게 됩니다. 이의를 제기할 경우 소송으로 전환되지만 그때 변호사를 선임해도 늦지 않아요.”
다만 그게 끝은 아니라고 했다. 판결이나 명령대로 순순히 돈을 내어주지 않는 경우도 많기 때문이다. “이때는 확정된 명령서나 판결문을 근거로 법원에 강제집행을 신청하셔야 해요. 발주자 즉 채무자의 부동산, 자동차, 예금, 채권 등을 압류하고 처분해 거기서 나온 돈으로 빚이나 대금을 받아내는 거죠.”
판결이나 명령이 확정되지 않은 상태에서 할 수 있는 압류도 있다. ‘가압류’다. “소송하는 동안 채무자가 빚 갚는 데 필요한 재산을 빼돌리거나 처분하지 못하도록 하는 제도가 ‘가압류’예요. 그래서 소송을 내기 전에도 할 수 있어요. 본인이 인터넷으로 신청할 수 있습니다. 돈을 받을 권리가 있다는 점, 그런데 못 받았다는 점, 지금 그 재산을 잡아두지 않으면 돈을 돌려받기 어렵다는 점을 소명하는 자료를 첨부하면 돼요.”
그는 이 역시 채무자에게 압박이 된다고 했다. “통장의 예금을 가압류하면 통장의 돈을 인출하기가 어려워져요. 사업에 차질을 빚죠. 그게 불편해서 그냥 대금을 돌려주는 경우도 꽤 있습니다.”
때론 내용증명만 보내도 해결되는 경우가 있다고 했다. 내용증명 자체에 지급을 강제하는 효력이 있는 것은 아니지만 법적 절차에 돌입할 가능성을 예고하는 성격이 있어서다.
다만 임 변호사는 이 세 가지 모두 기록이나 증거가 전제돼야 한다고 했다.
“지급명령과 가압류를 신청하려면 계약서·메시지·세금계산서 등 채권의 존재와 미지급 사실을 보여주는 자료가 필요합니다.”
그는 그래서 ‘종이 한 장’ ‘카톡 한 줄’ 남기는 습관이 필요하다고 했다.
“차용증 한 장, 계약서 한 장이면 가장 좋습니다. 그게 어렵다면 카카오톡 한 줄이라도 남겨두세요. ‘언제까지 얼마를 주시기로 했죠?’라는 메시지 하나가 나중에는 중요한 증거가 됩니다.”
임 변호사는 결국 민생 사건은 법리보다 증거가 승패를 가르는 경우가 많다고 했다.
“고소도, 소송도, 지급명령도 결국은 증거가 있어야 가능합니다. 성인들의 세상에서는 신뢰를 지켜주는 것도 결국 증거입니다.”
다만 그는 증거가 있다고 해서 무조건 법적 대응하는 것이 정답은 아니라고 했다. “잃을 게 없는 사람을 상대로 소송해봐야 받아낼 재산이 없을 수도 있습니다. 무엇보다 법은 권리를 지키는 수단이지, 상대를 막다른 골목으로 몰기 위한 도구는 아니라고 생각합니다.”
LG AI연구원이 개발한 산업 특화 인공지능(AI) 파운데이션 모델 2종이 글로벌 기관 평가에서 구글이나 알리바바 등 미·중 빅테크를 제쳤다고 (주)LG가 7일 밝혔다.
LG에 따르면 표 데이터를 예측하는 ‘엑사원 태뷸러(Tabular)’는 글로벌 평가기관 탭아레나에서 범주형 데이터 예측 부문 종합 1위 등 1760점을 기록했다. 구글의 최신 모델 ‘TabFM’의 평가점수 1749점을 넘어선 것이다.
엑사원 태뷸러는 표 형태의 합성 데이터를 학습한 정형 데이터 파운데이션 모델이다. 기존 범용 언어모델은 표를 텍스트로 변환한 뒤 분석하지만, 엑사원 태뷸러는 표의 행·열 구조와 데이터 간 관계를 직접 이해할 수 있다. 이에 다양한 산업 현장에서 제조 이상 탐지, 품질 판정, 리스크 예측, 고객 이탈 예측 등 정형 데이터 기반 의사결정에 활용하기 쉽다는 게 LG의 설명이다.
‘엑사원 포캐스트(Forecast)’는 제품 수요나 원자재 가격 등 시간 흐름에 따른 데이터 예측에서 구글이나 알리바바의 AI 모델보다 높은 성능을 보였다. 엑사원 포캐스트는 글로벌 기업 세일즈포스가 개발한 성능평가(리더보드)에서 ‘제로샷’ 부문 1위를 기록했다. 제로샷은 AI가 처음 하는 분야의 데이터를 추가 학습 없이 예측하는 것을 의미한다. 시계열 예측을 활용하면 시간 흐름에 따라 달라지는 제품 수요, 원자재 가격, 전력 사용량, 주가 등을 예측해 기업의 투자나 생산, 공급망 전략 결정을 할 수 있다.
그동안 하나의 범용 AI 모델로 산업별로 다른 시계열 예측을 하기 어렵다는 지적이 제기돼 왔다. LG AI 연구원은 엑사원 포캐스트 기술을 산업 현장에 꾸준히 적용한 결과, 금융·에너지·제조·의료 등 서로 다른 산업의 시계열 예측이 가능한 모델을 개발했다고 밝혔다.
임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 “글로벌 빅테크의 관심이 범용 언어모델에서 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 산업 특화 AI 파운데이션 모델로 빠르게 이동하고 있다”며 “이번 성과는 제조업을 비롯한 다양한 산업 현장에서 축적한 데이터가 한국 AI의 차별화된 경쟁력이 될 수 있다는 점을 입증한 사례”라고 밝혔다.

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