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이혼상담 [소리과학의 미래]목소리만으로 우울증 감지 ‘음성 분석 과학’…‘딥러닝’ 기술로 날개 달아

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작성자 황준영 작성일25-11-27 06:12 조회0회 댓글0건

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이혼상담 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 몇년 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 파악해낸다. 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 몇년간, 음성 데이터를 분석해 우울증과 같은 정신건강 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 정신건강 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 써내려갈 것이다.
지금 국회는 2026년 예산안 심의가 한창이다. 기획재정부는 내년도 총지출은 올해보다 8.1% 증가하고 총수입은 3.5% 증가한다고 한다. 수입은 3.5%밖에 증가하지 않는데 지출은 8.1%나 증가한다고 하니 재정건전성 걱정이 든다. 그러나 기재부 설명에는 오류가 있다. 내년 총수입은 3.5% 증가가 아니라 5% 증가한다. 기재부는 올해 본예산보다 총수입이 3.5% 증가한다고 설명하지만, 추가경정예산 대비 5% 증가한다고 표현하는 것이 맞다. 추경을 통해 본예산 수입을 수정했다. 세입 예산 수정 이후에 구태여 수정 전 수치와 비교를 하는 것은 원칙은 물론 관행에도 맞지 않다. 이런 식으로 총수입 증가율을 3.5%로 설명하니 재정건전성에 대한 불필요한 오해가 생긴다.
특히, 나는 내년도 국세수입이 기재부 예측보다 더 많을 것으로 전망한다. 즉 초과세수가 예상된다. 세수가 더 들어오면 좋은 것 아닌가? 아니다. 더 걷히든 덜 걷히든, 예측이 빗나갔다는 뜻이다. 특히 법인세수에서 오류가 반복된다. 기재부는 기업 실적 변동을 예측하기 어렵다고 변명한다. 그러나 법인세수는 생각만큼 예측이 어렵지 않다. 법인세는 기업 실적을 반영하는 후행지표이기 때문이다. 이미 실적이 나온 이후에 법인세수를 예측하는 것은 쉽다. 기업 실적은 6개월~1년 뒤 법인세수에 직접 반영된다.
기재부가 내년도 국세수입 전망을 제출한 시점은 8월이다. 이는 올해 상반기 실적만 반영한 것이다. 실제로 삼성전자의 올해 상반기 이익은 작년 같은 기간을 크게 하회한다. 그런데 올해 3분기 삼성전자와 SK하이닉스 실적은 눈부시다. 3분기 연결기준 순이익은 각각 13조5000억원, 14조8000억원이다. 어닝 서프라이즈다. 그리고 반도체 호황은 당분간 지속될 것으로 전망된다. 즉, 국세수입 전망 제출 이후 3분기 실적이 공개되었고, 이를 반영하면 내년도 법인세수는 더 긍정적으로 조정할 수 있다. 이에, 3분기 실적이 공개된 11월에 기재부는 2026년도 세수를 재추계해 국회에 제출하는 것이 원칙이 되어야 한다. 이미 실적을 알고 있으면서도 재추계를 하지 않는 것은 예측 실패가 아니라 대응 실패다. 급변하는 경제지표를 제때 업데이트하고 이를 예측에 반영하는 것이 기본이다. 그렇게 해야 법인세수 예측 성공률을 획기적으로 높일 수 있다.
나는 2022년 국회 ‘초과세수 TF’에서 초과세수와 세수결손을 줄이기 위한 방안으로, 11월 예산심의 과정에서 세수 재추계 결과를 제출할 것을 기재부에 요구했고, 기재부의 약속을 받았다. 그런데 기재부는 이후 역대급 세수결손을 겪으면서도 11월 재추계 결과를 내놓지 않고 있다.
그런데 2022년 ‘초과세수 TF’가 무엇이었을까? 2022년 대선의 핵심 의제는 코로나19 손실보상금이었다. 이재명 후보는 물론 윤석열 후보도 50조원 규모의 ‘온전한 손실보상’을 1호 공약으로 내세웠다. 그런데 문재인 정부는 대선을 한 달 앞둔 2월, 추경 규모를 11조5000억원으로 최소화했다. 기재부가 국채 추가 발행 여력이 없다고 했기 때문이다. 하지만 윤석열 정부가 출범하자 상황이 달라졌다. 기재부는 2022년 5월 53조원의 초과세수가 발생했다며, 국채 발행 없이도 59조원 규모의 추경이 가능하다고 밝혔다. 이후 자영업자에게 600만원씩 맞춤형 손실보상금을 지급했다.
문재인 정부에서도 초과세수는 반복됐다. 2017년 23조원, 2018년 25조5000억원, 2021년에는 61조원에 달했다. 초과세수는 즉각 집행되지 못했고, 이는 경기 대응력을 떨어뜨렸다. 확장재정 의도와 달리 긴축재정이 된 것이다. 반대로 윤석열 정부에서는 세수결손이 반복되었다. 대규모 감세 정책이 세수를 줄이지 않는다는 홍보와는 달리 실제 세수는 큰 폭으로 줄어들었다. 2023년 56조원, 2024년 31조원 등 큰 규모의 세수결손이 발생했다.
즉, 박근혜 정부, 윤석열 정부는 세수결손에 시달리고 오히려 문재인 정부는 초과세수에 시달렸다. 그리고 내년도 이재명 정부에서는 또다시 초과세수가 발생될 수 있다. 보수정부에서는 반복적으로 세수결손이, 민주당 정부에서는 반복적으로 초과세수가 나타났다.
주식투자자들 사이에 “예측 실패는 용서해도 대응 실패는 용서하면 안 된다”는 말이 있다. 9월에 법인세를 전망할 때 기재부는 3분기 어닝 서프라이즈를 예측할 수 없었다. 하지만 예산심의는 9월이 아니라 국감 종료 이후인 11월부터 본격적으로 시작된다. 즉, 지금은 3분기 실적을 반영할 시간이 있다는 뜻이다. 따라서 11월에는 최신 기업 실적을 반영한 세수 재추계를 국회에 제출하도록 의무화해야 한다. 예측은 어려울 수 있지만, 대응 실패는 정책 실패다.
도널드 트럼프 미국 대통령(사진)의 핵심 지지층인 ‘마가(MAGA·미국을 다시 위대하게)’ 진영이 이번에는 인공지능(AI)을 놓고 분열할 조짐을 보인다. 트럼프 대통령이 AI 산업 육성과 규제 완화 드라이브를 걸수록 일자리 축소, 전기요금 급등 등을 우려하는 마가 진영의 반발이 커지고 있다. AI를 둘러싼 논쟁이 보수 연합의 붕괴뿐 아니라, 내년 중간선거에도 영향을 미칠 불씨가 될 수 있다는 관측이 나온다.
트럼프 대통령은 24일(현지시간) 연방정부 차원에서 AI 개발 및 활용을 가속하는 ‘제네시스 미션’에 본격 착수하는 행정명령에 서명했다. 민간 부문 AI 혁신을 적극적으로 지원하면서 규제에는 개입하지 않는다는 게 핵심 내용이다.
트럼프 정부는 제네시스 미션을 2차 세계대전 당시 핵무기를 개발한 ‘맨해튼 프로젝트’, 인류 최초로 달에 착륙한 ‘아폴로 계획’에 맞먹는 역사적 사업이라고 강조했다.
트럼프 대통령이 AI 산업을 “미국의 핵심 성장 엔진”으로 규정하고 전폭 지원하는 행보를 두고 워싱턴포스트(WP)는 첨단기술업계 선두주자들과의 결속은 강화하는 반면 전통적 지지층을 소외하는 결과를 낳고 있다고 분석했다. AI 산업은 실리콘밸리 빅테크 엘리트 등으로 대표되는 ‘기술 우파’가 호응하는 분야다. 하지만 반세계화·보호무역주의를 강조하는, 저학력 백인 노동자 중심의 전통 지지층인 마가 진영은 일자리를 빼앗는 위협으로 받아들인다.
공화당 내에서는 AI 산업 규제 완화를 로비하는 세력과 AI 기술이 일자리를 위협하지 않도록 정부가 관련 규제에 집중해야 한다고 주장하는 세력 사이 긴장도 나타난다고 WP는 전했다. 트럼프 정부가 주 차원의 AI 산업 규제를 막기 위한 행정명령을 추진하는 것을 공개적으로 비판하는 목소리도 나온다. 론 디샌티스 플로리다 주지사(공화)는 “우리의 자유는 정부뿐 아니라 막대한 권력을 쥔 거대 기업에 의해서도 침해될 수 있다”며 주 차원의 AI 정책 패키지를 내놓겠다고 했다.
AI 기술 발달을 우려하는 여론도 마가 진영의 목소리에 힘을 더하는 것으로 보인다. 폭스뉴스가 지난 20일 공개한 설문조사에서 응답자 58%는 향후 5년간 AI가 창출하는 일자리보다 없애는 일자리가 더 많을 것이라고 했다. 마가 진영에선 막대한 전력을 소모하는 데이터센터가 늘어날수록 공공요금 가격을 높여 각종 선거에 불리하게 작용할 것이란 주장도 제기된다. 지난 4일 뉴저지·버지니아 주지사 선거에선 전기요금 상승을 둘러싼 유권자 분노가 공화당의 패인이 됐다.
이민과 관세정책 등 이해관계가 갈리는 국면마다 견해차를 보여온 기술 우파와 마가 진영의 갈등이 AI 문제를 계기로 또 한 번 증폭될 수 있다는 관측도 나온다. 마가 인플루언서이자 트럼프 1기 행정부 당시 대통령 책사였던 스티브 배넌은 AI를 “인류가 직면한 가장 큰 위기”라고 칭하며 비판 여론을 키우고 있다.
WP는 “생활비와 일자리에 대한 광범위한 우려와 맞물려 이번 균열이 드러난 상황에서 정치인들은 AI가 앞으로 유권자들에게 더 중요한 쟁점으로 떠오를 것이라 보고 있다”고 전했다.

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