폰테크 “정신과적 응급상황 신속 대응”···‘충남정신응급합동대응센터’ 개소

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작성자 이길중 작성일25-06-24 16:14 조회268회 댓글0건

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폰테크 충남도가 정신과적 응급상황 발생 시 경찰과 함께 신속하게 대응할 수 있는 사회안전망을 구축하는 데 나섰다.
도는 24일 아산송악치안센터를 리모델링한 ‘충남도 정신응급합동대응센터’ 개소식을 개최했다.
전국에서 10번째로 문을 연 정신응급합동대응센터는 정신질환으로 인한 자·타해 위험과 자살 시도, 알코올 중독 등 다양한 정신과적 응급상황에 대응한다.
센터는 평일 야간(오후 5시30분부터 다음날 오전 9시30분까지), 주말 및 공휴일 24시간 체제로 운영된다.
주간대응은 기초정신건강복지센터가 맡는다.
근무는 충남경찰청 현장지원팀과 충남광역정신건강복지센터 위기개입팀이 합동으로 한다.
이들은 신고가 접수되면 대상자의 안전 확보와 평가, 상담, 병원 연계 등 임무를 신속히 수행하게 된다.
도는 정신응급합동대응센터 개소를 시작으로 정신질환자에 대한 인식 개선과 지역사회 기반의 안전망 강화를 위한 다양한 정책을 지속적으로 확대한다는 계획이다.
도 관계자는 “정신응급 상황은 단순한 상담을 넘어 즉각적인 현장 개입이 필요한 사안”이라며 “경찰과 정신건강 전문 인력이 함께하는 대응체계를 통해 위기 개입의 실효성을 높이고 도민의 생명을 지키겠다”고 말했다.
경북 울진군에서 발견된 소라의 유전적 특성이 제주 앞바다(남해)에서 서식하던 소라와 동일하다는 연구 결과가 나왔다. 기후변화로 바닷물 온도가 상승하면서 소라의 서식지가 북상한 것이다.
한국해양과학기술원(KIOST)의 양현성 박사 연구팀과 수산과학원 갯벌연구센터 조영관 박사 연구팀은 23일 “제주와 동해안(울진)에 서식하는 소라의 생리·생태·유전학적 특성을 분석한 결과 동일한 유전적 특성이 있는 종임을 확인했다”고 밝혔다.
해양환경공단의 ‘국가 해양생태계 종합조사’에 따르면 남해안(북위 33~35도)에 주로 서식하던 소라가 2018년 기준 북위 37도(울진 인근)까지 서식 범위를 확장했다. 서식지가 220㎞가량 북상한 셈이다. 연구진은 이 조사를 근거로 기후변화로 발생하는 갯녹음(바다 사막화) 현상이 저서 생태계 생물에 미치는 영향을 분석하던 중 두 해역에 서식하는 소라의 유전적 동일성을 확인했다.
연구진은 “소라의 서식지가 남해에서 동해 연안으로 북상한 현상은 기후변화로 인한 해수온 상승과 밀접한 관련이 있다”며 “해양생물이 생존할 수 있는 환경의 북방한계선이 점차 이동하고 있음을 의미한다”고 설명했다.
소라 개체군 감소의 주요 원인이 해수 온도 상승으로 인한 면역 기능 저하 때문이라는 사실도 밝혀졌다. 연구를 진행한 해양과학기술원 제주바이오연구센터 연구팀은 “지금까지 갯녹음 현상이 제주 해역에 서식하는 소라의 먹이 변화를 일으켜 소라 개체군이 감소한 것으로 추정됐지만, 먹이 변화보다는 고수온 환경이 면역 기능을 저하시킨 주요 요인으로 확인됐다”고 했다.
이번 연구결과는 네덜란드의 국제적 학술지인 ‘애니멀즈’에 게재됐다.
특정 기사 댓글 작성자가 사람인지, 인공지능(AI)인지를 100%에 가깝게 정확히 판별할 수 있는 기술이 국내에서 개발됐다. 댓글을 통한 여론 조작에 능동적으로 대응할 길이 열릴 것으로 보인다.
김용대 카이스트 전기 및 전자공학부 교수팀과 국가보안기술연구소 등은 AI가 생성한 기사 댓글을 포착하는 소프트웨어인 ‘XDAC’를 개발했다고 23일 밝혔다. 해당 연구 결과는 다음달 오스트리아 빈에서 열리는 컴퓨터 분야 국제학술대회 ‘ACL 2025’에서 발표된다.
최근 등장하고 있는 고성능 AI는 기사 맥락에 맞춰 감정까지 조절한 댓글을 몇시간 만에 수십만개 자동 생성할 수 있다. 여론 조작이 AI로 간단히 이뤄질 수 있다는 뜻이다.
현재도 AI가 만든 댓글을 구별하는 기술은 있다. 하지만 대부분 영어 기반으로 만들어졌다. 기존 기술은 문자 분량도 250자 이상을 요구하는 등 긴 글에 적합하다. 국내 기사 댓글은 한국어로 쓰인 데다 분량도 평균 50자로 짧아서 기존 기술로는 작성자가 AI인지, 사람인지 알아내기가 어려웠다.
연구진은 이런 문제를 XDAC로 해결해 특정 기사 댓글의 작성자가 사람인지, AI인지를 98.5% 정확도로 알아내는 데 성공했다. 사실상 AI가 쓴 댓글의 거의 전부를 걸러낼 수 있는 성능을 갖춘 셈이다.
XDAC가 이런 높은 탐지율을 기록한 것은 고성능 AI의 일종인 ‘거대언어모델(LLM)’ 14종으로 생성한 기사 댓글 패턴을 차곡차곡 쌓아 ‘데이터 세트’를 구축했기 때문이다. 이를 정밀 분석한 결과, AI가 생성한 댓글에는 진짜 사람과는 구별되는 말투가 있었다. AI는 ‘~에 대해’ 같은 정형화하고 딱딱한 어법을 즐겨 썼다. 논리적이며 자연스러운 말을 만들기 위해 ‘그리고’ ‘그러나’ 같은 접속어도 자주 사용했다.
반면 진짜 사람은 감정을 표현하려고 기사 댓글에 특정 문자를 연달아 사용하는 일이 두드러졌다. ‘ㅋ’이 아니라 ‘ㅋㅋㅋㅋㅋ’처럼 썼다는 뜻이다. 여러 칸 띄어쓰기 같은 댓글 작성 습관도 사람에게 더 많이 나타났다. 격한 감정이 키보드의 스페이스 바를 여러 번 두드리는 행동으로 표현된 것이다.
연구진은 XDAC 존재 사실이 널리 알려지면 기사 댓글 조작을 예방하는 효과도 나타날 것으로 기대했다. 골목에 설치된 폐쇄회로(CC)TV가 범죄 억제 효과를 보이는 것과 비슷한 원리다. XDAC를 쓰면 댓글 조작에 어떤 LLM 제품이 동원됐는지도 알 수 있다. 여론 조작 세력을 찾기 위한 단서를 확보하는 데 도움이 된다.
이번 연구를 다룬 논문의 제1저자인 고우영 국가보안기술연구소 선임연구원은 “AI 기반 여론 조작에 대응하기 위한 바탕을 마련한 데에 큰 의의가 있다”고 밝혔다.