구윤철 부총리 겸 기획재정부 장관과 이창용 한국은행 총재가 7일 새 정부 들어 처음 만났다. 두 사람은 구조개혁에 관해 의견을 나누며 향후 소통을 강화하기로 했다. 정부 조직개편이 마무리되면 기재부 장관, 한은 총재, 금융위원장, 금융감독원장이 참석했던 거시경제·금융현안 간담회(F4 회의)가 재정비를 거쳐 어떤 형태로든 이어질 것으로 예상된다.
구 부총리는 이날 오전 서울 남대문로 한은을 찾아 이 총재와 비공개 면담을 했다. 이번 면담은 이재명 정부 들어 재정정책을 포함한 경제정책 수장과 통화정책 수장 간 첫 만남이라는 점에서 주목을 받았다.
구 부총리는 면담에 앞서 기자들과 만나 “우리 경제가 실력이 없어 잠재성장률이 떨어진 만큼 기재부는 혁신 아이템을 찾아서 선택과 집중을 하겠다”며 “경제 재도약을 통한 자존심 회복을 위해 절박감을 갖고 이 총재와 잘 협의하겠다”고 말했다.
이 총재는 구 부총리의 저서 <레볼루션 코리아>가 한은이 주장해온 구조개혁과 맞닿아 있다며 “부총리가 경제를 이끌고 구조조정을 하는 데 한은이 싱크탱크로서 최대한 협력할 것”이라고 했다. 이 총재는 또한 한·미 관세 협상 결과를 두고 “협상이 잘돼서 8월 통화정책방향회의를 앞두고 부담을 크게 덜었다”며 “회의 전에 관세 협상이 잘못되면 어려운 상황에 처할 것으로 생각했다”고 말했다.
두 수장이 소통·협력 의지를 밝힌 만큼 이재명 정부에서도 거시·금융정책 수장들이 참여하는 F4 회의가 다시 정례화될 것으로 보인다.
국정기획위원회는 비공식 협의체인 F4 회의를 투명한 법적 기구로 만드는 방안을 검토하는 것으로 알려졌다. 구 부총리는 F4 회의 정례화 여부를 두고 “조직개편에 따라 F4가 될지 F3가 될지 모르는 상황”이라며 “소통하고 원팀이 되는 것이 중요한 만큼 그런 측면에서 잘 운영할 것”이라고 말했다.
일본 정부가 반세기 동안 유지해 온 쌀 생산 억제 정책을 접고 증산 중심으로 공식 전환할 방침이다. 대규모 쌀 부족 사태를 겪은 여파다.
니혼게이자이신문(닛케이) 등 현지 보도에 따르면 이시바 시게루 총리는 이날 관계 각료회의에서 쌀 증산 방침을 발표할 예정이다.
정부는 구체적으로 첨단 기술을 활용한 스마트 농업 추진, 농지 경영 대규모화·법인화를 통한 생산성 향상, 쌀 수출 확대 등을 제안할 것으로 전해졌다. 닛케이는 “단순히 생산량을 늘리면 쌀 가격이 하락할 위험이 있어 여야가 대응책을 마련 중”이라며 소득 보험 확대, 소득 보상 직불금제 등 방안도 제기된다고 전했다. 교도통신에 따르면 쌀 증산 정책은 2027년부터 본격화될 전망이다.
아사히신문은 이같은 발표가 “역사적인 정책 전환”이라고 의미 부여했다. 일본 정부는 1970년대부터 쌀 가격 하락을 막고자 매년 쌀 생산량 목표치를 설정해 광역지자체 격인 도도부현에 전하는 이른바 ‘감산 정책’을 본격화했다. 이 정책은 2018년 폐지됐으나, 정부는 이후에도 수요 예측을 근거로 생산량 기준을 정하고 쌀 대신 보리, 콩 등을 재배하는 농가에 보조금을 주는 방식으로 쌀 생산을 억제했다고 요미우리신문은 전했다.
쌀 정책 관련 관계 각료 회의는 지난 6월 첫 개최 이래 이날이 세번째다. 이시바 총리는 첫 회의 당시 고이즈미 신지로 농림수산상에게 쌀값 급등 사태의 원인 분석을 지시했으며, 직전에 열린 7월 회의에서는 “의욕 있는 생산자의 소득이 보장되고 불안 없이 증산에 나설 수 있는 새로운 쌀 정책”을 언급한 바 있다.
농림수산성은 이날 회의에서 쌀값 폭등 원인을 분석한 결과를 보고할 예정이라고 요미우리는 전했다. 정부는 한때 쌀값 급등 원인을 유통 문제에서 찾았으나, 조사 결과 공급량 부족에 더 집중하게 된 것으로 알려졌다.
NHK에 따르면 농림수산성은 앞서 인구 감소 등으로 수요 감소 추세가 지속될 것이란 전제 하에 수요량을 예측했으며, 방일 외국인 관광객 증가로 인한 수요 증대 및 1인당 소비량 증가 등은 고려하지 못했다고 각료 회의에 밝혔다. 또 고온으로 인해 현미에서 백미를 얻는 비율인 ‘수율’이 하락한 영향으로 실제 쌀 생산량이 부족했으며, 쌀 부족 사태 당시 정부가 비축미를 제때 방출하지 않아 추가적 가격 급등을 초래했다는 등 설명도 제시한 것으로 전해졌다.
일본은 지난해 여름 이래 심각한 쌀 품귀 현상을 겪어 ‘레이와(2019년 이후 연호) 쌀 소동’이란 말이 나왔다. 쌀 부족 사태가 오래 이어지면서 올해 5월 중순 기준 일본 내 5㎏ 기준 쌀 평균 소매가는 지난해의 두 배가 넘는 4285엔(약 4만원)까지 올랐다. 쌀값은 이후 정부가 ‘반값 비축미’ 방출 정책을 실시하면서 하락했으나 지난달 말 다시 소폭 상승했다.
윤석열 전 대통령의 부인 김건희 여사가 6일 오전 특검사무실이 있는 서울 종로구 KT광화문 웨스트빌딩에 출석하기 위해 서울 서초동 아크로비스타 사저를 출발했다. 역대 전·현직 대통령 부인이 수사기관에 피의자 신분으로 공개 출석하는 것은 헌정사상 처음이다.
김 여사는 이날 도이치모터스 주가조작 의혹부터 명태균 게이트 등 공천개입 의혹, 건진법사 청탁 의혹 등 주요 의혹에 대한 조사를 받게 될 예정이다. 특검 조사는 각 사건 수사를 지휘하는 부장검사들이 투입돼 진행한다. 김 여사 측에서는 유정화·채명성·최지우 변호사가 입회한다.
취향이라는 단어가 자주 유통되는 걸 본다. 어디까지 나라고 부를 수 있을까. 마음만 먹으면 모두가 모든 정보와 모두의 선택을 들여다볼 수 있는 이 시대에.
자원이 너무 많아졌다. 정보를 다루는 도구도 계속 늘어나는 중이다. 다 읽지 않아도 인공지능(AI)이 나를 대신해 논문과 책의 내용을 요약해주고, 1시간이면 10여분짜리 몰아보기 영상으로 네다섯 편의 영화를 볼 수 있다. 거의 모든 콘텐츠가 N차 창작물로 웹에 남는다. 웬만한 자원은 집에서 열람 가능한 ‘하이퍼 리소스’ 시대가 왔다.
뭐든 직간접적으로 체험 가능하다면, 무엇이 나에게 중요한 성분으로 남을까?
아이러니하게도, 모두가 모든 걸 가질 수 있어서 우리는 다르게 호명된다. 취할 수 있는 자원은 무한하고 시간이라는 자원이 유한하기 때문이다. 우리는 더더욱 선택에 신중해진다. 스쳐 가는 대상은 늘었지만 주목하는 시간이 줄었다. 그러니까 우리는 시간을 보내기로 결정한 대상들의 집합으로서 존재한다. 선택의 총합이 곧 그 사람인 시대에 들어선 거다. 트렌드 같은 말로 잠시 수렴하기도 하지만, 세대를 대표하는 담론은 점점 의미가 약해진다.
선택과 선택 사이에서 층이 조금씩 다른 팬케이크처럼 우리는 쌓인다. 개인이 곧 하나의 창구인 시대. 오로지 나만 나라는 개체를 증거하는 시대에 들어섰다.
작가를 예로 들어보자. 나는 다양한 취미를 가진 동료들을 알고 있다. K팝 댄스를 추는데 철학서를 종일 읽는 산문가. SF적인 상상력으로 시를 쓰면서 공항에서 일하는 시인. 50년 된 컵을 수집하는데 매일 헬스장으로 향하는 작가. 그리고 혼자 코인노래방에서 라이브를 켜고 J팝을 부르는 극작가. 그들은 생활 곳곳에 저마다 여러 개의 문을 만들고 그리로 들어간다. 글을 쓰지 않는 시간 동안 택한 삶이, 거기서 모인 재료가 자연스레 몸에 쌓인다. 생활이 언제나 글로 이어지는 건 아니지만, 거울 앞에서 K팝 댄스를 춰본 시인의 시구에서 발견되는 역동성이 아무래도 그의 춤과 무관하지 않을 거다. 노래방에서 수년을 보낸 배우처럼 내가 쓸 수는 없는 일이다. 한 인간의 역사는 모두 다르게 퇴적되어서 기필코 독자적인 데가 있다. 그 시기의 우리는 한 번만 그렇게 존재한다.
‘취향’은 하나의 정거장이지 더 이상 집단을 대변하는 지표가 아니다. 자기 욕망을 탐닉하는 여러 개체가 교차하는 순간이다. 어딘가 닮았지만 고유한 바다로 기운 지도처럼 우리는 존재한다. 현재를 점검하는 종의 특징이기도 하다. 일인칭으로 동네를 쌓고 시간을 쌓으며 모색을 계속한다. 지도는 자란다. 라자냐처럼. 층마다 다른 팬케이크처럼.
태어나는 사람의 수만큼 축이 늘어나고 바닥이 깊어진다.
직사각형을 벗어난 이형(異形) 디스플레이는 스마트워치, 차량 디스플레이 등에 폭넓게 쓰이지만 설계가 까다롭다. 기존에는 외곽 디자인에 맞춰 매번 다른 구조로 보상 패턴(신호 품질 유지 등을 수행하는 특정 패턴)을 설계해야 했다. 수작업이다보니 오류가 빈번했다. 도면 하나를 만드는 데 평균 1개월이 걸렸다.
이에 LG디스플레이는 이형 설계를 위한 ‘엣지 설계 인공지능(AI) 알고리즘’을 자체 개발했다. AI는 패널 가장자리 부분에 필요한 패턴을 자동으로 설계해준다. 회사는 “오류는 현저히 줄고 소요 시간도 8시간으로 대폭 감소했다”고 설명했다.
LG디스플레이는 5일 온라인 세미나를 열고 “개발·제조·사무 등 사업 전 영역에 AI 전환(AX)을 확산해 생산성 혁신을 통한 근본 경쟁력 강화에 나선다”고 밝혔다.
시야각에 따른 유기발광다이오드(OLED) 색 변동을 최적화하기 위한 광학 설계에도 AI를 적용했다. AI가 최적의 설계안을 제안해주니 5일 걸리던 설계가 8시간이면 끝난다.
OLED 제조 공정 전반에는 ‘AI 생산체계’를 도입했다. 머리카락 굵기 100분의 1 크기의 이물에도 불량이 발생한다. 전문 지식을 학습한 AI가 수많은 이상 원인을 자동으로 분석하고 해결책까지 제안한다. 이전에는 이상을 감지하는 데도 시간이 걸렸고, 원인을 파악해 대책을 실행하는 것도 간단치 않았다.
향후 AI가 생산성 개선 방안을 제안하고 간단한 장비 개선도 알아서 제어하는 단계까지 개발할 계획이다. LG AI연구원이 개발한 AI 모델 ‘엑사원’과 결합해 고도화하는 작업도 예정돼 있다.
사무 업무 생산성을 높이기 위한 AI 어시스턴트 ‘하이디’(Hi-D)도 개발했다. 사내 문서 200만건을 기반으로 한 지식 검색, 화상회의 실시간 번역, 회의록 작성, e메일 요약 및 초안 작성 등을 지원한다. 하이디의 두뇌 역할을 하는 거대언어모델(LLM)은 엑사원을 활용했다.

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