인터넷티비현금많이주는곳 인플루엔자(독감) 환자가 최근 4주 내내 증가하며 지난해 같은 시기의 14배 수준을 보이고 있다. 방역당국은 독감이 10년 내 가장 심한 수준으로 유행하고 있다며 예방접종을 권고했다.
21일 질병관리청이 운영 중인 인플루엔자 표본감시 현황을 보면, 올해 46주차(11월 9~15일)에 의원급 의료기관 300곳을 찾은 외래환자 1000명당 독감 증상을 보인 의심 환자는 66.3명이다. 직전 주(50.7명)보다 30.8% 증가했다. 1000명당 의심 환자는 42주차(10월13~19일) 7.9명에서 매주 큰 폭으로 늘고 있다.
독감은 소아·청소년 환자를 중심으로 유행 중이다. 1000명당 의심 환자는 7∼12세(170.4명)와 13∼18세(112.6명) 등에 집중됐다.
질병청은 현재 독감이 최근 10년 동기간 대비 최고 수준으로 발생하고 있다고 밝혔다. 46주차 의심 환자는 1년 전 같은 기간(4.6명)의 14.4배에 달한다. 의원급 의료기관에서의 인플루엔자 바이러스 검출률은 44주차(10월27일~11월2일) 19.0%에서 46주차 36.9%까지 늘었다. 작년 이맘때 검출률(3.6%)의 10배 수준이다.
병원급 의료기관에 독감으로 입원하는 환자 수는 4주간 증가세를 보이며 46주차에 490명을 기록했다. 반면 병원급 의료기관의 코로나19 입원환자는 44주 201명에서 45주 153명, 46주 145명으로 감소했다.
질병청은 아직 독감 예방접종을 하지 않았다면 서둘러 해달라고 권고했다. 어르신, 어린이, 임신부를 대상으로는 지난 9월22일부터 국가예방접종이 시행되고 있다. 건강한 청년층이라도 예방접종 없이 독감에 걸리면 일반 감기와는 비교가 안 될 정도의 몸살과 고열을 동반하는 경우가 많아 접종하는 것이 좋다.
코스피가 이달 들어 ‘롤러코스터’ 행보를 보이고 있다. 국내 증시가 7개월간 쉼 없이 달려오면서 차익실현 압력이 강해진 데다 인공지능(AI) 거품론에 따른 불확실성도 커 사소한 소식에도 증시가 크게 휘청이고 있다. 엔비디아 실적 발표도 예고돼 있어 당분간 변동성 장세가 이어질 전망이다.
19일 코스피는 전장보다 24.11포인트(0.61%) 떨어진 3929.51에 거래를 마감했다. 국내 증시 주도주인 반도체와 ‘조방원(조선·방산·원전)’ 등이 부진하며 코스피는 이틀 연속 약세를 보였다.
코스피는 이날 하락과 상승을 반복하며 어지러운 모습을 보였다. 전장보다 13.02포인트(0.33%) 오른 3966.64로 상승 출발했던 코스피는 오전 중 외국인 매도세로 98.67포인트(2.50%) 떨어진 3854.95까지 밀리면서 3900선을 내줬다. 이후 개인과 기관의 매수세로 상승 전환하기도 했으나 다시 하락 전환해 거래를 마쳤다.
코스피는 최근 변동성이 큰 모습을 보이고 있다. 이달 들어 코스피는 평균적으로 1.96% 등락했다. 대외 충격에 증시가 크게 등락했던 지난해 8월(1.33%), 지난 4월(1.23%)보다도 높은 수준이다. 장중 2% 넘게 상승하거나 하락한 경우도 이달(13거래일) 중 이날을 포함해 10거래일에 달할 정도로 증시가 양방향으로 크게 움직이고 있다.
코스피 변동성지수(VKOSPI)는 이날 39.51에 마감했다. 장중엔 41.71까지 올랐다. 이른바 ‘한국형 공포지수’로 불리는 VKOSPI는 지수가 높을수록 변동성이 크다는 뜻이다. VKOSPI는 지난달 급등하기 시작해 이달 들어선 줄곧 30포인트를 웃돌고 있다.
이달 변동성이 유독 큰 것은 그간 코스피가 가파르게 올랐기 때문이다. 이은택 KB증권 연구원은 “강세장에서 단기조정은 평년보다 두 배 더 많이 나타나고, 일간 하락폭도 3~4%로 평년보다 훨씬 더 급락하는 경향을 보인다”고 말했다.
코스피는 지난 4월9일 2293.70으로 바닥을 찍은 뒤 7개월간 별다른 조정 없이 상승세를 이어왔다. 지난달엔 코스피가 19.94%나 상승할 정도로 이례적 급등세를 보인 만큼 되돌림 과정도 격렬하다는 것이다. 실제로 이날 외국인의 순매도는 반도체, 조선, 방산 등 올해 주가가 급등한 업종에 집중됐다.
유동성 위기가 발생하거나 AI 거품이 터지는 등 악재가 수면 위로 드러나지 않았지만 불확실성이 크다 보니 작은 소식에도 일희일비하는 것도 변동성이 커진 요인으로 꼽힌다. 하장권 현대차증권 연구원은 “AI 거품론 우려가 제기되는 건 사실이지만, 증시와 주도주의 주가 방향을 바꿀 이슈는 아니다”며 “근본적으로 증시는 악재보다 불확실성에 더 민감한 경향을 보인다”고 말했다. 이날 증시 하락도 순다 피차이 구글 최고경영자(CEO)가 AI 투자에 대해 ‘비이성적 과열’이라고 밝히면서 AI 거품론에 힘이 실린 영향이 컸다.
20일 새벽 발표되는 엔비디아 실적과 미국 거시경제 지표도 증시 변동성을 키울 요인이다. 로이터통신은 분석업체 ORATS의 자료를 인용해 엔비디아의 실적 발표에 따라 엔비디아 주가가 양방향으로 약 7%, 시가총액은 최대 3200억달러 움직일 가능성이 있다고 전했다. 같은날 공개되는 10월 연방공개시장위원회(FOMC) 의사록, 미국 고용지표에 따라 미국의 통화정책 관련 불확실성도 커질 수 있다.
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.

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