IMF 외환위기 이후 한국은 정부 주도적 경제 운영에서 벗어나 시장의 자율성과 경쟁을 중시하는 신자유주의적 방향을 선택함으로써 경제 회복의 계기를 마련했다. 이는 위기의 순간에 제도와 인식을 전환한 선택이 결과적으로 국가 경쟁력 회복으로 이어질 수 있음을 보여준다.AI 시대 역시 이와 크게 다르지 않다. 기술 혁명의 속도는 과거보다 훨씬 빠르며 한 번 경쟁에서 뒤처질 경우 다시 따라잡기 어렵다. 그럼에도 한국은 과도한 정부 규제와 복잡한 제도로 인해 신사업의 속도가 충분히 뒷받침되지 못하는 것이 현실이다. 이로 인해 일부 제조업과 IT 기업들은 AI 반도체 설계, 바이오 신약 개발, 플랫폼 기반 서비스와 같은 핵심 사업에서 연구·개발 단계부터 해외에 법인과 연구소를 설립하고 있다. 그 결과 국내에는 생산이나 관리 기능만 남고 기술 개발과 전략적 의사결정은 해외에서 이루어지는 구조가 점차 고착화되는 중이다. 이러한 흐름은 고급 인력 유출과 양질의 일자리 감소, 세수 축소로 이어지며 장기적으로는 기술 축적과 산업 생태계가 국내에 형성되지 못하는 결과를 초래할 수 있다. 따라서 AI 시대의 경쟁력을 확보하기 위해서는 정부의 과도한 개입을 줄이고 시장의 자유를 확대
최근 전 세계 미디어 시장을 뒤흔든 한국 콘텐츠들의 활약이 심상치 않다. 특히 한국 특유의 정서와 소재를 결합한 판타지물인 ‘케이팝 데몬 헌터스’가 영화와 OST에 있어서 글로벌 차트를 휩쓸며 엄청난 화제가 되고 있다. 고전적인 서구권과는 또 다른, 한국적인 색채가 듬뿍 담긴 이 현상은 우리에게 중요한 질문을 던진다. “왜 전 세계는 지금 가장 ‘한국적인 것’에 열광하는가?” 이에 대한 해답은 사회학적 명제인 “가장 지역적인 것이 가장 세계적인 것이다.”라는 말에서 찾을 수 있다. 과거에는 글로벌 시장을 겨냥하기 위해 보편적인 서구식 문법을 따라야 한다는 강박이 있었다. 하지만 이제는 오히려 특정 지역의 고유한 문화와 정서가 전 세계인의 호기심을 자극하고 공감을 이끌어내는 시대가 되었다. ‘케이팝 데몬 헌터스’ 열풍의 핵심은 익숙함과 낯설음의 조화에 있다. 권선징악이나 인간의 한계를 극복하는 서사는 전 세계 공통의 언어지만, 그 안에 녹아든 한국의 무속 신앙, 저승 세계의 독특한 설정, 그리고 한국 사회 특유의 관계성과 감정선은 글로벌 시청자들에게 신선한 충격을 주었다. ‘가장 한국적인 소재’가 오히려 전 세계 어디에서도 본 적 없는 ‘가장 독창적인 콘텐
오늘날 현대인은 손가락 하나로 전 세계의 정보를 손에 쥐는 시대에 살고 있다. 유튜브, 인스타그램, 틱톡 등 미디어 플랫폼은 개개인의 취향을 정교하게 분석해 입맛에 맞는 콘텐츠를 끊임없이 제공한다. 하지만 이러한 달콤한 편리함 뒤에는 반드시 경계해야 할 심리적 함정이 숨어 있다. 바로 ‘확증 편향(Confirmation Bias)’이다. 확증 편향이란 자신의 신념이나 가치관과 일치하는 정보는 적극적으로 수용하는 반면, 그렇지 않은 정보는 무시하거나 왜곡하는 심리적 경향을 말한다. 즉, 객관적인 진실보다는 ‘믿고 싶은 것’만을 진실로 받아들이려는 태도다. 과거에는 정보를 얻기 위해 개인이 직접 매체를 찾아 나섰다면, 이제는 미디어가 맞춤형 정보를 배달해 주면서 이러한 편향성이 더욱 심화되고 있다. 그 중심에는 인공지능(AI) 알고리즘이 있다. 특정 영상을 오래 시청하거나 ‘좋아요’를 누르는 순간, 알고리즘은 유사한 성향의 콘텐츠만을 반복해서 노출한다. 이 과정이 반복되면 이용자는 자신의 생각과 일치하는 목소리만 듣게 되는 이른바 ‘필터 버블(Filter Bubble)’에 갇히게 된다. 세상에는 수만 가지의 의견이 존재함에도 불구하고, 미디어 세상 속 시청자
항상 과학 교과서나 과학 기사에서 접하는 연구 성과는 대부분 ‘성공한 실험’의 결과이다. 새로운 발견이나 의미 있는 결론이 중심이 되며, 실패한 실험은 거의 언급되지 않는다. 하지만 실제 과학 연구 과정에서는 성공보다 실패가 훨씬 더 자주 발생한다. 그렇다면 실패한 과학은 왜 기록되지 않을까?과학에서 실험은 가설을 검증하는 과정이며, 그 결과는 성공과 실패를 모두 포함한다. 그러나 연구 결과가 논문으로 발표되는 과정에서는 유의미한 결론을 얻은 실험이 우선적으로 선택되는 경향이 있다. 이는 연구 성과를 명확하게 보여주기 위함이지만, 동시에 실패한 실험 데이터가 공유되지 않는 원인이 되기도 한다.실패한 실험이 기록되지 않으면 같은 실수가 반복될 가능성이 커진다. 이미 다른 연구자가 경험한 오류를 알지 못한 채 동일한 조건에서 실험을 진행하게 되기 때문이다. 또한 실패 데이터에는 실험 조건의 한계나 변인의 영향을 파악할 수 있는 중요한 정보가 담겨 있음에도 불구하고, 이러한 정보는 과학 지식으로 축적되지 못하는 경우가 많다.이러한 현상은 과학이 항상 성공적인 결과만으로 이루어진 학문이라는 오해를 낳을 수도 있다. 그러나 실제로 과학의 발전은 실패를 통해 이루어져
항상 과학 뉴스를 접하거나 연구 결과를 보면 방대한 양의 데이터가 과학의 정확성을 높이는 핵심 요소로 등장한다. 최근에는 인공지능과 빅데이터 기술의 발전으로 과학은 점점 더 많은 데이터를 기반으로 결론을 도출하고 있다. 그렇다면 데이터가 많아질수록 과학은 정말 더 정확해질까? 이를 이해하기 위해 먼저 과학에서 데이터가 어떤 역할을 하는지 살펴볼 필요가 있다. 과학에서 데이터란 관찰과 실험을 통해 얻은 결과로, 가설을 검증하는 근거가 된다. 하나의 실험 결과보다 여러 번 반복된 실험에서 얻은 데이터가 더 신뢰받는 이유도 여기에 있다. 데이터의 양이 많아질수록 우연에 의한 오차는 줄어들고, 일정한 경향성과 패턴을 발견하기 쉬워진다.그러나 데이터가 많다고 해서 항상 정확한 결론에 도달하는 것은 아니다. 측정 방법 자체에 오류가 있거나 실험 조건이 잘못 설정된 경우, 잘못된 데이터가 반복적으로 쌓일 수 있다. 이 경우 데이터의 양은 늘어나지만 결론은 오히려 왜곡될 가능성이 커진다. 또한 데이터를 해석하는 과정에서 연구자의 가설이나 관점이 개입되면, 같은 데이터라도 서로 다른 해석이 나올 수 있다.이러한 점에서 데이터는 과학의 도구이지 정답 그 자체는 아니다. 데이터
항상 과학 교과서를 보거나 과학을 배우면 화학 반응은 정확한 반응식과 일정한 결과를 보여준다. 하지만 막상 실험을 하거나 일상 속 화학 반응은 이론과는 다른 결과를 내는 경우가 많다. 그렇다면 현실에서 완벽한 화학반응은 존재할까?그렇다면 우선 이상적인 화학반응이란 무엇인지 알아보아야 한다. 이상적인 화학반응의 조건 첫번째는 반응물이 모두 생성물로 전환되어야 한다. 두번째 조건은 불순물이 없어야 한다. 예를들어 이상적인 중화반응은 생성용액이 정확하게 중성이 되어야하고 그 과정에서 불순물은 들어갈 수 없다. 하지만 이런 완벽한 반응은 현실에서 재현되기는 어려움이 있다. 왜냐하면 화학반응은 조건에 매우 민감함으로 외부환경에 영향을 많이 받는다. 또 정밀한 도구가 필요하다. 하지만 현실에서는 정밀한 도구를 구할 수 없기때문에 화학반응에 한계가 생길 수 밖에 없다. 그래서 현실에서 중화반응을 실행하면 산과 염기의 농도를 정확히 맞추기 어렵고 용액을 섞는과정에서 반응이 균일하게 일어나지 않아 pH가 정확히 7이 되지 않는다. 그렇다면 이런 의문이 들 수도 있다. 화학은 부정확한 학문인가? 하지만 화학발전은 오히려 불완전함이 시발점이 되는 경우도 있다. 또한 오차 분석을
미국 LA에서 산불이 난지 3개월도 채 안 된 2025년 3월 22일, 대한민국에서도 대형 산불이 났다. 경상북도 의성에서부터 시작된 이 산불은 50대의 한 성묘객에 의해서 일어난 것이다.산불은 안동, 영양, 청송,영덕을 차례대로 휩쓸었다. 특히 산으로 둘러싸인 경상북도에서 일어난 만큼 불의 확산 속도와 피해가 어마어마하였다. 초대형 산불 진화를 위해 총 3421명의 인력과 헬기 59대를 포함한 장비 594대를 동원했지만 턱없이 부족했던 것이다. 이 산불로 안동시 4명, 청송군 1명, 영양군 7명, 의성군 2명으로 총 26명이 사망한 것으로 집계되었다. 주택은 3308동이 전소되었다. 인명피해, 주택 피해 뿐만 아니라 국가 유산도 피해를 보고 있다. 국가 보물 고운사 등을 포함하여 30건 정도가 피해를 보았고 안동의 하회 마을도 비상이 걸렸다. 이번 산불은 피해 규모도 컸지만, 대응 속도에 한계가 잘 보이기도 한 사건이었다. 산불이 일어난 초기 상황에서부터 위성 영상, 드론같은 실시간 감시 체계를 잘 이용했더라면 피해를 좀 더 줄일 수 있었다. 이와 같은 상황을 대비하기 위해서는 정부에서의 각별한 주의가 필요하다. 정부에서는 산불 위험 지역에 정기적 감지 시
오늘날 우리가 사는 세상은 미디어만으로 돌아간다고 해도 과언이 아니다. 이러한 미디어 세상 속에서 미디어가 무엇인지, 미디어가 하는 역할은 대체 무엇인지 한 번쯤이라도 생각해본 적이 있는가? 대부분이 그렇지 않을 것이다. 그래서 나는 미디어에 대해 자세히 소개해보려고 한다. 우선 미디어의 사전적 정의는 이렇다. '어떤 작용을 한쪽에서 다른 쪽으로 전달하는 역할을 하는 것.' 즉 쉽게 말하면 미디어는 우리에게 영향을 주는 모든 매체를 뜻한다. 신문, 텔레비전, 소셜 미디어 등등 형태와 특징은 모두 다르지만 우리와 영향을 주고 받는다는 사실에는 변함이 없다. 그렇다면 이 미디어가 대체 우리에게 어떤 영향을 주는 것일까? 먼저 긍정적 영향부터 알아보자면, 미디어는 우리가 경험할 수 없는 세상을 간접적으로 경험할 수 있게 해준다. 대표적으로 '지구마불 세계여행', '톡파원 25시', '태어난 김에 세계일주'와 같은 여행 프로그램을 미디어로 접하게 되면서 대리 만족뿐만 아니라 그 나라의 정보, 특징을 알게 된다는 것이 그 예다. 이러한 프로그램을 보며 여행에 대한 수요가 늘어나고, 그에 따른 여행국의 경제 성장 또한 미디어가 주는 긍정적인 영향으로 볼 수 있다. 또
항상 과학 뉴스를 접하거나 연구 결과를 보면 방대한 양의 데이터가 과학의 정확성을 높이는 핵심 요소로 등장한다. 최근에는 인공지능과 빅데이터 기술의 발전으로 과학은 점점 더 많은 데이터를 기반으로 결론을 도출하고 있다. 그렇다면 데이터가 많아질수록 과학은 정말 더 정확해질까? 이를 이해하기 위해 먼저 과학에서 데이터가 어떤 역할을 하는지 살펴볼 필요가 있다. 과학에서 데이터란 관찰과 실험을 통해 얻은 결과로, 가설을 검증하는 근거가 된다. 하나의 실험 결과보다 여러 번 반복된 실험에서 얻은 데이터가 더 신뢰받는 이유도 여기에 있다. 데이터의 양이 많아질수록 우연에 의한 오차는 줄어들고, 일정한 경향성과 패턴을 발견하기 쉬워진다.그러나 데이터가 많다고 해서 항상 정확한 결론에 도달하는 것은 아니다. 측정 방법 자체에 오류가 있거나 실험 조건이 잘못 설정된 경우, 잘못된 데이터가 반복적으로 쌓일 수 있다. 이 경우 데이터의 양은 늘어나지만 결론은 오히려 왜곡될 가능성이 커진다. 또한 데이터를 해석하는 과정에서 연구자의 가설이나 관점이 개입되면, 같은 데이터라도 서로 다른 해석이 나올 수 있다.이러한 점에서 데이터는 과학의 도구이지 정답 그 자체는 아니다. 데이터
우리는 이미 일상생활 곳곳에서 인공지능(AI)을 접하고 있다. 스마트폰, 웨어러블 기기, 온라인 플랫폼 등 주변을 둘러보면 AI가 활용되지 않는 영역을 찾기 어려울 정도다. 이제는 ‘AI 시대’라고 불러도 과언이 아니다. AI는 Artificial Intelligence의 약자로, 인간처럼 사고·학습·판단하는 방식을 모방한 고급 컴퓨터 프로그램을 의미한다. AI는 독립적으로 사용되기보다는 다양한 분야와 결합해 활용되는 경우가 많으며, 그중 생명과학 분야와의 융합은 의료 혁신을 이끌고 있다. 대표적인 사례로 딥마인드(DeepMind)의 알파폴드(AlphaFold)가 있다. 이는 단백질 구조를 예측하는 데 획기적인 발전을 가져오며 신약 개발 속도를 크게 앞당기고 있다. 또한, 일루미나(Illumina)와 같은 기업은 AI를 활용해 DNA 서열을 분석하고 질병 발병 위험을 예측하는 맞춤형 건강 관리 솔루션을 제공한다. AI는 방대한 유전체 데이터를 빠르고 정확하게 처리함으로써 연구 효율을 높인다. 의료 영상 진단 분야에서도 AI의 활용은 두드러진다. 구글 헬스(Google Health)의 AI 시스템은 CT, MRI, X-ray 영상을 분석해 암, 폐렴, 심장 질
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UPDATE: 2026년 01월 06일 08시 16분
