칙칙이구매 13명의 사상자를 낳은 제주 우도 승합차 돌진 사고 운전자가 급발진을 주장하는 것으로 전해졌다. 운전자는 긴급체포됐다.
제주동부경찰서는 지난 24일 오후 9시33분쯤 교통사고처리특례법 위반(치사상) 혐의로 사고 차량 운전자 A씨(62)를 긴급체포했다고 25일 밝혔다. 다만 A씨가 병원에 입원한 상태인 만큼 병원에서 신변을 관리하고 있다.
A씨는 “차량 RPM이 갑자기 올라갔고 그대로 차량이 앞으로 갔다”는 취지로 진술하면서 급발진을 주장하는 것으로 알려졌다.
경찰은 이날 오전 제주시 우도 천진항 사고 현장에서 국립과학수사연구소 제주분원과 도로교통공단 등과 함께 원인 규명을 위한 합동 감식을 진행 중이다.
앞서 지난 24일 오후 2시48분쯤 제주시 우도면 천진항에서 도항선에서 하선한 렌터카 승합차가 대합실 방향 도로변으로 빠른 속도로 돌진해 길을 걷던 사람들을 들이받는 사고가 발생했다.
이 사고로 승합차 탑승자 1명과 보행자 2명이 사망했고 2명이 중상, 8명이 경상을 입었다. 승합차는 배에서 내린 지 얼마 되지 않아 속도를 높여 약 150m가량을 질주했으며, 대합실 옆 전신주를 들이받은 후 멈춰 선 것으로 알려졌다.
돌진 이유는 아직 밝혀지지 않았다. A씨는 경상을 입었으며, 측정 결과 음주 상태는 아니었던 것으로 확인됐다.
승합차에는 운전자를 포함해 모두 6명이 타고 있었다. 보행자 7명을 포함한 사상자 13명 모두 관광객인 것으로 전해졌다.
경찰은 운전자와 목격자 진술, 현장 폐쇄회로(CC)TV 확인 등을 통해 운전자의 페달 오조작이나 차량 급발진 등 다양한 가능성을 열어놓고 자세한 사고 경위를 조사하고 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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