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수원부장검사출신변호사 태안 천리포 해상에서 어선 전복…3명 실종·4명 구조

작성일 25-12-10 10:08

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수원부장검사출신변호사 충남 태안군 천리포 해상에서 4일 선원 등 7명이 탑승한 9.77t급 어선이 전복돼 3명이 실종됐다.
인천 선적의 이 연안자망어선은 이날 오후 6시20분쯤 태안 천리포에서 북서방으로 2.5㎞ 떨어진 지점에서 전복됐다.
어선이 전복됐다는 신고를 받고 출동한 태안해경은 경비함정 6척과 연안구조정 1척 등을 동원해 구조작업에 나섰다.
오후 10시 현재 7명 중 4명이 구조되고, 3명이 실종된 것으로 확인됐다. 구조된 4명은 저체온증을 호소했다.
해경은 실종자를 찾기 위해 밤 늦게까지 수색을 이어갔지만 기상 악화로 구조에 난항을 겪은 것으로 전해졌다.
태안해경은 지역구조본부를 설치하고 유관기관과 협력해 인명구조에 최선을 다하고 있다고 밝혔다.
김민석 국무총리는 “함정과 항공기 및 사고해역 주변을 운항 중인 어선과 상선 등 가용세력을 총동원해 최우선으로 인명을 구조하고 실종자 수색에 만전을 기하라”고 지시했다.
총리실은 김 총리가 어선 전복 사고를 보고받은 뒤 해양수산부와 해양경찰청에 이같이 긴급 지시했다고 밝혔다.
김 총리는 또 행정안전부와 국방부, 충청남도, 태안군에 “해상 구조에 동원 가능한 인력과 장비를 적극 지원해 현장 구조 활동이 원활히 이뤄질 수 있도록 협조하라”고 주문했다.
소방청에는 “해상 구조 활동과 협조체계를 구축해 육상으로 이송되는 환자들에 대해 응급 구호 조치를 지원하라”고 당부했다.
올해 3분기 국내은행의 건전성 지표인 국제결제은행(BIS) 기준 자본비율이 고환율 영향에 소폭 하락했다.
5일 금융감독원에 따르면 9월 말 국내은행의 BIS 기준 총자본비율은 15.87%로 전 분기 말보다 0.14%포인트 하락했다. 보통주자본비율은 13.59%, 기본자본비율은 14.84%로 각각 전 분기 말 대비 0.03%포인트, 0.09%포인트 하락했다.
BIS 기준 자본비율은 총자산(위험자산 가중평가) 대비 자기자본의 비율로, 은행의 재무구조 건전성을 가늠하는 핵심 지표다.
감독당국의 규제 기준은 보통주자본비율 8.0%, 기본자본비율 9.5%, 총자본비율 11.5%다.
금감원은 “보통주자본이 증가했지만 환율 상승 영향으로 외화대출자산의 위험가중자산 환산액이 더 많이 증가해 자본비율이 하락했다”고 설명했다. 이어 “모든 국내은행이 자본규제비율을 크게 상회해 양호한 수준”이라고 평가했다
총자본비율은 우리·KB·신한·씨티·SC·카카오 등이 16.0%를 상회해 매우 안정적인 모습을 보였다. 반면 BNK는 14% 미만으로 상대적으로 낮았다.
보통주자본비율은 씨티·SC·카카오·수출입·토스가 14% 이상, KB·하나·신한·산업이 13% 이상으로 높은 수준이었다.
챗GPT 개발사 오픈AI가 인공지능(AI) 활용 시 업무 시간이 하루 1시간가량 절약되는 효과가 있다는 보고서를 8일(현지시간) 발표했다.
이날 오픈AI가 공개한 보고서 ‘기업용 AI 현황’을 보면, AI 이용자의 75%는 ‘AI 활용을 통해 작업 속도와 품질을 개선했다’고 응답했다. 이들은 하루 평균 40~60분의 시간 절약 효과를 보고 있으며, 특히 데이터 분석이나 엔지니어링, 커뮤니케이션 관련 직군은 절약 시간이 60~80분으로 더 높았다. 많은 경우에는 AI로 인해 주당 10시간 이상 아꼈다는 응답도 있었다.
조사는 오픈AI의 기업용 서비스 ‘챗GPT 엔터프라이즈’를 활용하는 100개 기업 직원 9000명을 대상으로 이뤄졌다.
보고서는 특히 추론용 토큰(텍스트 단위) 사용이 크게 증가한 것에 주목했다. 자체 집계 결과 조직당 평균 추론 토큰 사용량은 지난 12개월간 약 320배 증가했는데, 이는 단순 작업보다 복잡한 문제 해결에 AI가 적극적으로 활용되고 있다는 의미라고 오픈AI는 해석했다. 추론은 AI가 미리 학습한 내용을 토대로 바로 답변하는 것이 아니라, 마치 인간처럼 여러 단계를 밟아가며 사고한 결과를 내놓는 것을 가리킨다.
AI 업계에서는 비슷한 주장이 이어지고 있다. ‘클로드’ 개발사 앤스로픽은 최근 클로드의 대화 10만건을 분석한 결과 AI가 일부 업무의 작업 시간을 최대 80% 단축할 수 있다는 보고서를 발표했다. 이를 바탕으로 현재 세대의 AI 모델이 향후 10년간 미국의 노동 생산성 연간 증가율을 1.8%포인트 끌어올릴 수 있다고도 강조했다.
그러나 보고서의 신뢰성을 두고 의문이 제기된다. 블룸버그통신은 해당 보고서가 “학계의 동료 검증을 거치지 않은 자료”라고 평가했다.
학계에서도 회의론은 제기되는 중이다. 지난 9월 미국 스탠퍼드대학 연구진이 AI 생성물이 별다른 부가가치를 만들지 못하는 ‘작업 찌꺼기’(Workslop)에 그쳐 오히려 업무 부담을 가중시킨다는 연구 결과를 발표했다. 지난 8월엔 매사추세츠공과대학(MIT) 연구진이 AI 프로젝트를 진행한 조직 95%가 생성형 AI에서 수익을 거두지 못했다고 밝히기도 했다.
투자 대비 성과가 아직 미미하다는 회의론도 여전히 존재한다. 천문학적인 액수를 AI에 투자했지만 그 효과는 미미한 수준이라는 것이다. 구글, 메타, 마이크로소프트 등 글로벌 빅테크 기업들은 연간 수백억달러를 AI 개발 및 인프라에 쏟아붓는 중이다.