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수원법무법인 영천에서 대형 돌무지덧널무덤, 부장품 세트 처음 발굴

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작성자 황준영 작성일25-11-24 05:19 조회0회 댓글0건

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수원법무법인 경북 영천시 완산동 고분군에서 대형 돌무지덧널무덤(적석목곽분)이 처음 발굴됐다. 무덤과 함께 묻힌 금동관, 금제 귀걸이, 은제 허리띠 등의 중요 유물도 영천에서는 처음 발굴됐다. 5세기 말~6세기에 조성된, 영천 지역을 지배한 수장급의 무덤으로 추정된다.
국가유산청은 19일 올해 역사문화권 중요유적 발굴조사 성과를 공개하며 이같이 밝혔다. 국가유산청은 2023년부터 ‘역사문화권 정비 등에 관한 특별법’ 11조에 따라 올해까지 국비 90억원을 지원해 역사문화권 9곳의 유적 51곳에서 발굴조사를 해 오고 있다.
영천 완산동 고분군은 영천에서 가장 큰 삼국시대 고분 유적이다. 경주를 중심으로 한 신라 수도 왕경(王京) 외곽과 맞닿은 곳에 있다. 경북 의성의 소문국, 경산의 압독국과 같은 삼국시대 소국인 골벌국이 영천에 자리했다. <삼국사기>에 따르면 골벌국은 236년에 신라에 항복하고 편입된다. 다만 그 이후 이 지역을 다스린 정치 지도자급 인사의 흔적은 그간 나오지 않았다.
올해 완산동 고분군 발굴조사는 지난 8월부터 진행됐다. 조사 결과 돌무지덧널무덤이 총 3곳 발굴됐다. 돌무지덧널무덤은 주인공과 부장품을 넣는 나무 덧널을 놓고 그 주변에 돌을 쌓은 대표적인 신라 무덤이다.
가장 규모가 큰 1호 무덤은 시신이 묻힌 으뜸덧널(주곽)과 부장품이 묻힌 딸린덧널(부곽)이 ‘凸’자로 결합된 형태였다. 신라 수도 경주 일대의 돌무지덧널무덤과 비슷한 형식으로 지어졌으나, 주곽의 벽 일부를 허물어 부곽과 연결한 형태는 경주에서는 볼 수 없다.
주곽에서는 금동관, 금제 굵은 고리귀걸이, 유리구슬 목걸이, 은제 허리띠, 은장 고리자루칼 등이 출토됐다. 부곽에서는 금동제 말갖춤(마구류), 철기류, 다수 토기류가 함께 나왔다. 2호 무덤은 ‘凸’자 형태, 3호 무덤은 직사각형 형태였으며, 철제 무기류와 토기류가 다수 발견됐다.
영천에서 대형 돌무지덧널무덤이 발굴된 것, 시신과 묻힌 금동관과 금제 귀걸이 등 고급 부장품이 한 세트로 함께 나온 것은 이번이 처음이다. 이를 바탕으로 1호 무덤은 골벌국이 신라에 편입된 이후 영천 지역을 다스린 지도자가 묻혔으며, 그의 위치는 신라의 왕족 바로 아래의 상위계층이었을 것으로 추정된다. 금동관은 5세기 중반부터 지방 정치 세력에게 하사된 것으로 나타나고 있다.
국가유산청과 영천시는 추가 정밀조사를 통해 신라의 성장과 영천 지역 정치·사회를 이해할 수 있는 중요한 자료를 확보하고 체계적인 조사와 보존을 추진할 계획이다.
우리는 스피커에서 흘러나오는 음악, 친구와의 대화, 길거리 소음 같은 수많은 소리 속에서 매일 살아간다. 이런 소리에 담긴 정보를 파헤쳐 우리 삶을 풍요롭게 만드는 연구 분야가 바로 ‘음성 분석 과학’이다.
음성 분석 과학의 세계는 놀랍다. 과거 한 외화 시리즈에 나왔던 인공지능(AI) 자동차 ‘키트’처럼 차량이 운전자의 말을 들은 뒤 반응하거나 로봇이 사람처럼 대화하는 모습은 더는 먼 미래 이야기가 아니다. 스마트폰에 “헤이 시리”를 외치면 원하는 정보를 찾아주고, AI 스피커가 내 취향에 맞는 음악을 추천해준다. 이 모든 것이 음성 분석 과학의 비약적인 발전 덕분이다.
소리는 공기 진동으로 만들어지는 파동이다. 음성 분석 과학은 이 복잡한 소리 파동을 컴퓨터가 이해할 수 있는 디지털 신호로 바꾸고, 그 안에 담긴 정보를 추출하는 과정이다.
가장 기본적인 음성 분석은 주파수(소리의 높낮이)와 진폭(소리의 크기)을 들여다보는 것이다. 파도를 분석하듯이 음성 분석 과학자들은 소리 파동의 높이와 길이를 측정해 각각의 소리가 어떤 의미가 있는지 파악한다.
하지만 소리는 단순히 높고 큰 것으로만 이뤄져 있지는 않다. 우리가 ‘아’라고 발음할 때와 ‘오’라고 발음할 때, 그리고 같은 ‘아’라고 해도 어린아이가 말하는 것과 어른이 말하는 것은 소리의 특성이 모두 다르다.
이는 소리 파동이 여러 개의 복잡한 성분으로 이뤄져 있기 때문이다. 음성 분석 과학자들은 이 복잡한 소리를 여러 개의 단순한 파동으로 분해해 분석하는데, 이를 ‘푸리에 변환’이라는 수학적인 기법을 통해 수행한다. 이렇게 분석된 소리 정보는 마치 DNA처럼 각 소리의 고유한 특징을 나타내는 ‘음향 특징’으로 변환된다.
음성 분석 과학이 최근 몇 년 사이 비약적으로 발전할 수 있었던 가장 큰 원동력은 ‘딥러닝’의 등장이다. 딥러닝은 인간의 뇌 신경망을 모방한 AI 기술로, 방대한 데이터를 스스로 학습해 패턴을 찾아낸다.
이전의 음성 인식 기술은 사람이 직접 소리 특징을 정의하고 규칙을 만들어야 했지만, 딥러닝은 다르다. 수많은 사람의 음성 데이터를 입력하면 딥러닝이 스스로 소리의 미묘한 차이를 학습하고, 이를 통해 누가 어떤 말을 했는지, 어떤 감정을 담고 있는지 등을 정확하게 파악해 낸다. 뛰어난 음악가가 악보를 읽어내듯이 딥러닝 모델은 소리 데이터를 읽어내 그 안에 숨은 의미를 찾아낸다.
이 가운데에서도 AI가 사람처럼 자연스럽게 말하는 ‘음성 변환(TTS)’ 기술은 비약적인 발전을 거듭하고 있다. 어색했던 과거 기계적 음성과는 달리 이제는 사람과 구별하기 어려울 정도로 자연스러운 음성을 만들어낼 수 있다.
최근 몇 년간, 음성 데이터를 분석해 우울증과 같은 정신 건강 상태를 진단하는 연구도 활발하게 진행되고 있다. 사람이 우울할 때 목소리의 톤과 속도, 억양에 미묘한 변화가 나타난다는 점에 착안한 기술이다. 미국의 한 스타트업은 25초 정도의 자유로운 대화 음성만으로 우울증 징후를 감지하는 AI 모델을 개발해 주목받았다. 이는 병원에 가지 않고도 일상적인 대화만으로도 정신 건강 상태를 점검할 새로운 가능성을 열어준다.
특정인과 똑같은 목소리를 만드는 ‘보이스 클로닝’ 기술은 이미 상업적으로도 활용되고 있다. 얼마 전 중국의 한 신생기업은 짧은 오디오 클립만으로 고인이 된 가족의 목소리를 완벽하게 복원한 뒤 AI 아바타로 구현하는 서비스를 제공해 화제가 됐다. 사랑하는 사람의 목소리를 다시 듣고 대화하는 경험은 슬픔을 극복하는 데 도움을 줄 수 있다. 이처럼 음성 분석 기술은 인간의 감정과 삶에 깊숙이 관여하는 단계에 접어들었다.
물론 이러한 기술 발전에는 윤리적·사회적 논의가 반드시 동반돼야 한다. 음성 데이터 프라이버시 보호, 딥페이크와 같은 악용 가능성, AI 목소리의 저작권 문제 등 해결해야 할 과제가 존재한다. 다만 분명한 것은 음성 분석 과학이 우리의 삶을 더욱 편리하고 안전하며 풍요롭게 만들 잠재력을 가지고 있다는 점이다. 소리의 비밀을 파헤치는 음성 분석 과학은 앞으로도 끊임없이 발전하며 우리의 미래를 새롭게 써 내려갈 것이다.
최근 제주에서 숨진 쿠팡 새벽배송 택배노동자가 타인의 아이디를 이용해 8일 연속 야간배송을 했다는 진상조사 결과가 나왔다. 쿠팡은 새벽배송 노동자의 장시간 연속노동에 대해 시스템 상 7일 연속 근무는 불가능하다고 설명해 왔지만 사실과 다른 것으로 드러났다. 같은 대리점에서 일한 다른 택배기사는 무려 14일 연속 근무했다는 주장도 제기됐다.
택배노동자과로사대책위와 ‘과로사 없는 택배만들기 시민대행진 기획단’은 18일 오승용씨 유족과 함께 제3차 진상조사 결과를 발표했다. 조사에 따르면 고인은 타인 아이디를 사용해 7일을 초과하는 연속 장시간 노동을 했다. 쿠팡은 그간 7일 연속으로는 동일 아이디로 쿠팡로지스틱스서비스(CLS) 앱에 로그인을 할 수 없기 때문에 7일 이상 연속 근무가 불가능하다고 밝혀왔다.
택배노조가 공개한 고인의 카카오톡 대화 내용을 보면, 지난 9월5일 대리점 관리자는 “이번달 다른 아이디 배송 없어?”라고 물었다. 이에 고인은 “김○○ 7일 319건” “한 건 있습니다”라고 답했다. 타인 아이디를 활용한 배송이 일상적으로 이뤄지고 있었음을 짐작할 수 있는 대목이다.
고인이 해당 주에 타인 아이디를 이용해 8월1~8일 8일 연속 야간배송 업무를 수행한 근태기록도 나왔다. 노조는 “쿠팡이 자체 대책으로 내세운 격주 5일제는커녕 7일 연속 근무 제한조차 현장에서 완전히 무시되고 있다”며 “무제한 노동이 가능한 과로 구조가 방치되고 있음을 증명한다”고 했다. 쿠팡 택배노동자들은 CLS가 직접 운영·관리하는 앱을 사용해 업무를 하고 있기 때문에 CLS가 이러한 사실을 모를 수 없다고 노조는 주장했다.
해당 대리점에는 쿠팡이 약속한 ‘격주 주 5일제’가 적용되지 않는 기사가 여럿이었다. 주 7일 이상 연속 근무한 기사가 빈번하게 발견됐다. 이곳에서 근무한 A씨는 10월12일부터 25일까지 14일 연속 일했다. B씨도 10월16일부터 25일까지 10일 연속 근무했다.
앞서 발표된 1·2차 진상조사 결과에 따르면 고인은 주 6일 연속적이고 고정적인 야간노동을 해왔던 것으로 파악된다. 그는 하루 평균 11시간30분 일했고, 주 노동시간은 83.4시간에 달했다. 노조는 고인이 근무했던 쿠팡 제주1캠프에서 택배노동자들에게 분류 작업을 전가해왔다는 동료 기사들의 일관된 증언도 확보했다고 밝혔다.
유족과 대책위, 시민사회는 “이 비극의 뿌리에는 과로를 낳는 쿠팡의 노동시스템이 놓여 있다”며 “쿠팡은 무제한 노동을 방치한 과로 구조를 인정하고, 현장에서 작동하는 실질적인 과로사 방지 대책을 즉각 마련하라”고 촉구했다.

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