인스타그램 팔로워 늘리기 손흥민, 천국에서 지옥으로···멀티골 넣고도 승부차기 실축으로 MLS컵 탈락

페이지 정보

작성자 황준영 날짜25-11-25 14:20 조회3회 댓글0건

본문

인스타그램 팔로워 늘리기 유니폼을 입에 문 선수는 바닥을 바라보며 허탈한 심정을 달랬다. 말없이 그라운드를 뚜벅뚜벅 걷는 선수의 가슴에선 눈물의 비가 내리는 듯 했다.
집념의 득점쇼로 로스앤젤레스(LA)FC의 희망을 살렸던 손흥민(LAFC·33)이 승부차기 실축으로 고개를 숙였다.
LAFC는 23일 캐나다 밴쿠버의 BC플레이스에서 열린 2025 메이저리그사커(MLS)컵 서부 콘퍼런스 준결승에서 손흥민의 멀티골에 힘입어 사실상 9명이 뛴 밴쿠버 화이트캡스와 2-2로 비겼지만 연장전에 이은 승부차기에서 3-4로 패배했다.
이날 패배로 LAFC는 2025시즌의 마침표를 찍었다. LAFC는 2022년 이후 3년 만의 두 번째 MLS컵 우승을 노렸지만 단판 승부의 벽을 넘지 못했다.
최전방 골잡이로 선발 출전한 손흥민은 이날 천국에서 지옥으로 떨어지는 악몽을 경험했다. 손흥민은 경기가 끝난 뒤 “연장 후반전 막판에 근육 경련이 있었다. 승부차기를 차려는 순간 경련을 다시 느꼈고, 정확하게 차지 못했다. 어쨌든 모두 나의 책임”이라고 고개를 숙였다.
손흥민은 LAFC가 0-2로 끌려가던 후반전 만회골과 동점골을 잇달아 쏘아 올렸다.
첫 골은 집념으로 만들었다. 손흥민은 후반 15분 마크 델가도의 크로스를 앤드루 모런이 머리로 떨거준 공을 오른발 슛으로 연결했다. 그는 골키퍼에게 자신의 슛이 막히자 오른발과 왼발로 두 차례 더 때린 끝에 수비수들의 몸을 던지는 방어를 뚫고 밴쿠버의 골망을 흔들었다.
손흥민의 만회골로 추격의 불씨를 되찾은 LAFC는 경기 종료를 앞둔 추가시간 5분경 결정적인 찬스를 잡았다. 드니 부앙가가 상대 수비수 트리스탄 블랙번의 퇴장을 유도하며 수적 우위를 점했다. 공교롭게도 상대 반칙으로 얻은 프리킥 위치가 페널티 아크 왼쪽 측면이었다.
손흥민은 지난 14일 볼리비아와 평가전에서 선제 결승골을 넣었던 이 자리에서 다시 한 번 오른발 프리킥으로 밴쿠버의 골문 왼쪽 상단을 꿰뚫었다. 올 여름 MLS 역사상 최고 이적료에 LAFC 유니폼을 입은 손흥민의 시즌 12호골이었다. 정규리그에서 9골을 넣은 그는 포스트시즌 3경기에서 3골 1도움로 물오른 골 감각을 자랑했다.
변수도 있었다. LAFC는 밴쿠버 수비수 베랄 할부디가 연장전에서 부상으로 쓰러지면서 11명이 9명을 상대하게 됐다. 그러나 LAFC의 짜릿한 역전극이 기대되는 상황에서 불운이 시작됐다. 연장전 막바지 슈팅 3개가 모두 골대를 때린 게 전조였다.
승부를 가려야 하는 승부차기에서 하필이면 가장 믿었던 손흥민이 실축을 했다. 1번 키커로 등장한 손흥민의 슛이 골대를 때렸다. 3번 키커 델가도의 슛 역시 골문을 크게 벗어났다. 반면 밴쿠버는 1명을 제외한 4명이 모두 승부차기를 성공시키면서 승패가 결정됐다.
“항상 위너(승리자)가 되고 싶다. MLS컵에서 우승하고 싶다”고 했던 손흥민의 첫 도전이 실패로 끝난 순간이었다.
손흥민은 이날 승부차기 실축에도 최고의 활약을 펼쳤다는 평가를 받았다. 축구통계업체 ‘풋몹’은 손흥민에게 양 팀을 합쳐 가장 높은 8.9점의 평점을 매겼다.
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.

댓글목록

등록된 댓글이 없습니다.

QnA

입주문의/상담

인스타그램 팔로워 늘리기 손흥민, 천국에서 지옥으로···멀티골 넣고도 승부차기 실축으로 MLS컵 탈락

페이지 정보

본문

댓글목록