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의정부의정부검사출신변호사 “태블릿 하나로 각국의 화두를 토론한다”···20년째 이어진 한남대 ‘세계영어특강’

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작성자 황준영 작성일25-11-25 06:31 조회0회 댓글0건

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의정부의정부검사출신변호사 지난 14일 한남대 영어영문학과 ‘세계영어특강’ 강의실. 일부 수강생들의 태블릿 화면에는 엔비디아 젠슨 황 CEO의 사진과 ‘AI(인공지능)’라는 키워드가 떠 있었다. 학생들은 AI가 교육에 어떻게 적용될 수 있는 지에 대해 화상토론을 이어갔다.
다른 조의 화면에는 일본 와세다대 학생 사야 야부키(Saya Yabuki)가 등장했다. 그는 ‘아시아 국가별 음식물 쓰레기 대응 방안’을 주제로 “일본은 식품손실·폐기물 감축 촉진법과 중앙정부의 기본 정책 가이드라인, 음식물 재활용 관련 법률 등에 힘입어 2008년부터 2019년까지 식품 폐기물이 28% 감소했다”고 소개했다.
최재혁씨(영어영문학과 3학년)는 “외국 학생들과 교류하며 다양한 세계 이슈를 배우고 있다”며 “한국뿐 아니라 일본·대만의 실업률, 저출산 문제 등 사회·경제 전반을 함께 논의하고 있다”고 말했다.
20일 한남대에 따르면 영어영문학과는 일본 와세다대, 대만 담강대, 고려대 등 국내외 대학과 연계해 세계영어특강, 미디어영어, 캡스톤디자인Ⅱ 등 다양한 글로벌 협업 수업을 운영하고 있다.
‘세계영어특강’은 아시아 지역이 직면한 문제를 공통 화두로 삼아 학생들이 관심 분야를 스스로 선택해 조를 구성한 뒤 각국의 상황을 공유하고 해결책을 모색하는 방식으로 진행된다. 이 수업은 2004년 한국·홍콩·필리핀·일본 등 대학이 시작해 현재는 4개 대학이 참여하고 있다. 한남대는 20년 넘게 이 수업을 이어가고 있다.
변지현 한남대 영어영문학과 교수는 “세계영어특강은 UN 지정 지속가능발전목표를 아시아 각국 상황과 연계해 관련 영어 기사를 학습하고, 지역별 사회문제를 깊이 이해하도록 돕는 것이 목적”이라고 말했다.
‘미디어영어’ 수업은 호주 퀸즐랜드대 KFL(Korean as a Foreign Language) 전공 학생들과 온라인 토론을 진행한다. K-디저트와 K-뷰티, 국제결혼 문화, 한·호 출산정책 등 한국 사회 주요 이슈를 논의한다.
‘캡스톤디자인Ⅱ’는 미국 캘리포니아주립대 채널아일랜즈 학생들과 화상토론을 통해 한국 역사와 문화를 함께 탐구하는 프로그램이다. 한남대 학생들은 미국 학생들과 1대 1 또는 1대 2 팀을 이뤄 K-컬처 전반과 각자의 문화적 경험을 교류한다.
이용철 한남대 영어영문학과 학과장은 “학과를 대표하는 세 가지 특강을 통해 학생들의 글로벌 마인드를 함양하고, 서로의 문화적 차이와 공통점을 열린 자세로 소통할 수 있는 교육 경험을 제공하고 있다”고 말했다.
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.

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