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싱크대 목대 선택 전 알아야 할 것: E0/E1 등급보다 중요한 5가지

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[요약내용]

싱크대 목대는 판재 선택에서 시작됩니다. E0/E1 등급 차이는 생각보다 비용 차이가 적고, 오히려 판의 두께, 표면 마감 방식, 뒷판 종류, 우라 시공법이 내구성을 좌우합니다. 측판은 15t로도 충분하지만 선반과 바닥판은 18t를, 뒷판은 MDF보다 합판을 선택하면 더 오래 쓸 수 있습니다.

[내용]

싱크대를 찾다 보면 자꾸 눈에 들어오는 게 E0 등급, 18t 두께 같은 단어들입니다. 마치 이것들이 질 좋은 싱크대의 전부인 것처럼 말입니다. 하지만 실제로 싱크대의 내구성을 결정하는 건 등급보다는 판재의 종류, 표면 마감 방식, 뒷판 처리 방법, 시공 방법입니다. 이것들을 이해하면 같은 가격대에서 훨씬 좋은 제품을 고를 수 있습니다.

판재 선택: 시중에서 가장 많이 쓰이는 건 PB(파티클보드)이며, 표면 마감은 접착식보다 열과 압력 방식(LPM)이 3000~9000원 더 비싸지만 내구성이 더 좋습니다.

두께와 등급: E0/E1 등급은 장당 1000원 정도 차이에 불과하며, 싱크대 전체를 구성해도 1만원 이상 차이나지 않습니다.

뒷판과 시공법: 뒷판은 MDF보다 합판이 더 내구성이 좋으며, 우라 홈가공이 덧방보다 탈락 현상을 줄입니다.

흔한 싱크대 목대의 종류와 마감 방식

싱크대 목대는 대부분 PB(파티클보드)로 만들어집니다. 두께는 15t와 18t 두 가지를 주로 사용하고, 표면 마감 방식에 따라 내구성이 달라집니다. 가장 일반적인 방식은 본드로 표면 시트를 붙이는 접착식과, 열과 압력으로 붙이는 LPM 방식입니다.

LPM 방식이 접착식보다 3000~9000원 더 비싼 이유는 제작 과정에서 톱날을 자주 갈아야 하기 때문입니다. 하지만 그만큼 표면 전체를 더 단단히 잡아주고, 스크래치에도 강합니다. 예산이 허락한다면 LPM 방식을 추천하지만, 접착식도 일상 사용에는 문제없습니다.

E0 등급이 정말 그렇게 중요할까

싱크대를 비교할 때 "E0 친환경"이라는 광고를 자주 봅니다. 많은 사람들이 등급별로 금액 차이가 크다고 생각하는데, 실제로는 한 장에 1000원 정도밖에 차이나지 않습니다. 싱크대 한 장의 규격이 1220×2440mm인데, 일반적인 싱크대 몸통 하나를 만들고도 자재가 남을 정도입니다.

지금까지 제작한 경험상 싱크대 목대가 20통 이상 들어가는 경우는 본 적이 없습니다. 이는 E0와 E1 등급을 모두 사용해도 추가 금액이 2만원을 넘지 않는다는 의미입니다. 등급이 친환경 정도의 차이라면 중요하지만, 비용 차이 때문에 고민할 필요는 없다는 뜻입니다. 가구 제작 난이도도 같고, 구조도 동일합니다.

판의 두께: 정말 18t가 필수일까

판재 두께를 정할 때 가장 많은 의견이 나뉘는 부분입니다. 당연히 두께가 두꺼울수록 내구성이 좋은 것은 맞습니다. 하지만 부위에 따라 필요한 두께가 다릅니다.

하부장의 측판(옆면)은 바닥에서 옆장과 직판으로 나사로 연결되어 있습니다. 이렇게 힘을 분담하는 구조이기 때문에 15t로도 충분합니다. 다만 이동식 선반, 바닥 지판, 고정식 선반 같은 독립적인 구조인 부분은 18t를 추천합니다. 와이드에 따라 내구성 차이가 크기 때문입니다.

가끔 15t를 피하는 이유로 "1mm 엣지를 붙이려면 18t가 필요하다"는 말을 하는 사람들이 있습니다. 이건 잘못된 정보입니다. 15t에도 충분히 1mm 엣지를 붙일 수 있습니다. 0.45mm 엣지를 붙였을 때 날이 서 보인다면, 애초에 시공 방식 문제입니다. 두께 때문이 아닙니다.

뒷판 선택: MDF보다 합판이 나은 이유

싱크대의 뒷판(우라판)은 보통 합판 아니면 양면 MDF 중에서 선택합니다. 인테리어 업체와 소비자들은 양면 MDF를 선호합니다. 양쪽이 다 마감돼 있어 보이기가 좋기 때문입니다. 하지만 싱크대 공장에서는 단면 필름 합판을 선호합니다.

내구성만 보면 합판이 훨씬 좋습니다. MDF로 뒷판을 만들고 덧방 시공을 하면 나중에 타카 핀이 빠지고 탈락 현상이 생길 수 있습니다. 습한 곳이거나 장이 뒤틀려서 조립될 경우 더 심합니다. 다만 우라판이 원인으로 문제가 생기는 경우는 많지 않으므로, 그렇게 큰 비중을 두지 않아도 됩니다.

우라 시공법: 덧방 vs 홈가공

뒷판 시공 방법도 두 가지가 있습니다. 덧방은 뒷판을 뒤쪽에 그냥 붙이는 방식입니다. 장점은 만드는 게 간단하다는 것입니다. 안쪽과 바깥쪽을 구분할 필요 없이 엣지만 붙이면 됩니다. 하지만 단점도 있습니다. MDF에 타카를 칠 때 안쪽에서 충격이 가해지면 타카 핀이 빠질 수 있습니다.

우라 홈가공은 뒷판이 들어갈 홈을 미리 파는 방식입니다. 타카를 쳐도 홈 안에 고정되므로 탈락 현상이 적습니다. 단점은 사전 계산이 필요하다는 것입니다. 한 장의 위치를 정확히 파악하고 홈을 파야 하므로, 경험이 많지 않으면 복잡할 수 있습니다. 하지만 내구성만 보면 홈가공이 훨씬 우수합니다.

원목이 합성 목재보다 나을까

가끔 댓글에 "싸구려 합판 쓴다"며 비판하는 사람들이 있습니다. 이건 단순한 오해입니다. 원목은 오픈 공간에는 좋지만, 정해진 공간에 들어가는 싱크대에는 적합하지 않습니다.

원목은 습도 변화에 따라 수축과 팽창이 심합니다. 페이스면, 엣지면, 엔드그레인면마다 수축 팽창률이 다릅니다. 싱크대처럼 상판, 측판, 바닥판이 서로 다른 각도로 연결된 구조에서는 이 수축팽창으로 인해 틈이 생길 수 있습니다. 합성 목재는 이런 문제를 최소화합니다. 따라서 목적에 맞는 자재를 쓰는 것이 최상급 자재를 쓰는 것보다 중요합니다.

결국, 어떻게 선택해야 할까

싱크대 선택의 정답은 없습니다. 예산, 집의 환경, 개인의 기준이 모두 다르기 때문입니다. 따라서 가장 좋은 방법은 여러 곳에서 견적을 받고, 자재 스펙을 자세히 비교하는 것입니다.

같은 가격에 100만원이라는 견적을 받았다고 해도, 한 곳은 15t 기본판, 다른 곳은 18t 선반 포함, 또 다른 곳은 LPM 마감까지 다를 수 있습니다. 이 영상의 내용이 도움이 된다면, 각 업체의 스펙이 어떻게 다른지 이해할 수 있고, 그것을 바탕으로 판단할 수 있습니다.

싱크대 목대 선택에서 놓치면 안 되는 체크리스트

판재는 PB, 표면 마감은 LPM 방식인지 확인하세요. 측판은 15t로도 되지만 선반과 바닥판은 18t가 낫습니다. 뒷판은 합판을 권하고, 시공 방법은 덧방보다 홈가공을 추천합니다. E0 등급은 비용 차이가 크지 않으니 참고만 하되, 결정 기준은 되지 않아도 됩니다. 여러 업체에서 받은 견적을 자세한 스펙과 함께 비교해서 선택하세요.

같은 가격에도 내구성이 다른 싱크대가 많습니다. 눈으로 보이는 상판과 하드웨어만 비교할 게 아니라, 안쪽의 목대까지 꼼꼼히 살펴보세요. 자재 스펙을 이해할수록 더 현명한 선택을 할 수 있습니다.

[태그]

싱크대 목대 선택, 파티클보드 스펙, 싱크대 내구성, E0 등급 차이, 판재 두께 선택, 뒷판 시공법, 우라 처리, 싱크대 자재 비교

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AI 시대에 배우지 말고 베껴야 하는 진짜 이유, 슈퍼 샘플이 다시 주목받는 이유

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[요약내용]

AI가 지식과 기술을 빠르게 평준화하면서, 이제는 무언가를 혼자 알고 있는 것보다 자신의 과정과 실패, 개선 방식을 공개하는 사람이 더 큰 신뢰를 얻는 시대가 되고 있다. 슈퍼 샘플은 단순한 참고자료가 아니라 남들이 가져가고, 고치고, 더 좋게 만들 수 있도록 레시피 전체를 여는 방식이다. 앞으로는 팔로워를 모으는 사람보다 함께 진화할 수 있는 구조를 만든 사람이 시장을 이끌 가능성이 크다.

[내용]

무언가를 더 배워야 할 것 같은 압박이 계속 따라붙는 시대다. AI도 배워야 하고, 숫자도 배워야 하고, 마케팅도 다시 익혀야 할 것 같다. 그런데 막상 현실에서는 어제 통하던 방식이 오늘은 잘 먹히지 않는다.

이럴 때 필요한 질문은 “무엇을 더 배울까?”가 아닐지도 모른다. 오히려 “무엇을 제대로 베끼고, 어떻게 내 방식으로 발전시킬까?”에 더 가까워지고 있다. 여기서 말하는 베끼기는 몰래 훔치는 표절이 아니라, 좋은 구조를 공개된 방식으로 가져와 다시 진화시키는 태도다.

AI 시대의 경쟁력은 지식을 혼자 쥐고 있는 데서 나오지 않고, 남들이 베껴 가도 될 만큼 과정을 열어두는 데서 시작된다.

배우는 시대가 흔들리는 이유는 정답이 너무 빨리 사라져서다

예전에는 잘하는 사람을 찾아가 배우면 됐다. 선생님이 있었고, 교과서가 있었고, 따라 할 공식도 있었다. 그런데 지금은 시장의 속도가 너무 빠르다. 1년 전에 먹히던 기획 공식이 지금은 어색해지고, 과거의 성공 사례가 그대로 재현되지 않는다.

마케터도, 기획자도, 교육자도 비슷한 고민을 한다. 어디에 돈을 써야 효과가 나는지, 어떤 방식으로 사람을 모아야 하는지, 무엇을 가르쳐야 지금의 변화에 맞는지 계속 흔들린다. 정답이 없으니 선생님도 흔들리고, 교과서도 금방 낡는다.

그래서 등장하는 개념이 슈퍼 샘플이다. 단순히 “이걸 참고하세요” 수준의 샘플이 아니라, 레시피와 과정과 실패까지 통째로 열어주는 사례다. 누군가의 완성품을 보는 것이 아니라 그 사람이 어떻게 생각을 바꾸고, 어떻게 실패를 고치고, 어떻게 다음 버전으로 넘어갔는지를 보는 방식이다.

슈퍼 샘플은 미끼가 아니라 레시피 전체를 주는 일이다

우리가 익숙하게 아는 샘플은 마트에서 한입 먹어보는 정도다. 맛있으면 사고, 아니면 지나간다. 하지만 슈퍼 샘플은 다르다. 만두 한 조각을 주는 게 아니라 만두를 만드는 레시피, 더 맛있게 먹는 방법, 실패했을 때 고치는 법까지 같이 공개하는 쪽에 가깝다.

이 개념은 개발자 문화에서 이미 자연스럽게 작동하고 있다. 깃허브에서는 전 세계 개발자들이 자신이 만든 코드와 도구를 오픈소스로 공유한다. 누군가는 그 코드를 가져가 써보고, 더 좋게 바꾸고, 다시 제안한다. 그렇게 공개된 샘플은 단순한 무료 자료가 아니라 함께 진화하는 출발점이 된다.

슈퍼 샘플은 “이 정도만 보여줄게”가 아니라 “내가 만든 과정 전체를 가져가도 된다”는 태도에 가깝다.

처음에는 이상하게 들릴 수 있다. 내 노하우를 공개하면 누군가 그대로 따라 하지 않을까 걱정된다. 하지만 AI 시대에는 단순 지식의 가치는 점점 낮아지고 있다. 누구나 비슷한 결과물을 빠르게 만들 수 있다면, 차이는 결과물이 아니라 신뢰와 과정에서 생긴다.

오픈소스가 보여준 건 무료 공개가 아니라 신뢰의 축적이다

오픈소스를 보면 이상한 일이 벌어진다. 누군가 자신의 개발 소스를 공개했을 뿐인데, 사람들이 그것을 쓰고 고치고 평가하면서 그 사람의 신뢰가 커진다. 무료로 푼 것처럼 보였지만, 실제로는 더 많은 사람의 참여 속에서 업그레이드되는 구조가 만들어진다.

테슬라가 전기차 특허를 공개한 사례도 같은 맥락으로 읽을 수 있다. 혼자 시장을 쥐고 있는 것보다 더 많은 사람이 전기차 시장에 들어오게 만들면 판 자체가 커진다. 경쟁자를 없애는 것이 아니라 같은 시장을 키우는 참여자로 바라보는 시선이다.

이 흐름이 개발자에게만 머무르지는 않을 가능성이 크다. 앞으로 마케터, 기획자, 교육자, 창업자도 비슷한 압박을 받게 된다. 완성된 결과만 자랑하는 사람보다, 과정을 공개하고 피드백을 받아 다시 고치는 사람이 더 신뢰받는 구조로 이동하고 있다.

AI 시대에 신뢰가 생기는 방식

예전에는 많이 아는 사람이 전문가처럼 보였다. 이제는 자신이 무엇을 시도했고, 어디서 실패했고, 어떤 피드백을 받아 어떻게 바뀌었는지를 보여주는 사람이 더 오래 신뢰를 얻는다.

팔로워의 시대에서 포크의 시대로 넘어가고 있다

SNS에서는 팔로워가 중요했다. 사람들은 누군가를 지켜보고, 좋아요를 누르고, 가끔 댓글을 달았다. 하지만 AI 시대에는 구경꾼으로만 남아 있기 어렵다. 좋은 샘플을 가져와 자신의 방식으로 바꾸고, 다시 공유하는 참여자가 늘어난다.

깃허브에는 포크라는 개념이 있다. 누군가 만든 것을 가져와 자신의 버전으로 다시 만드는 일이다. 여기서 중요한 건 몰래 가져가는 것이 아니라 기록이 남는다는 점이다. 누구의 것을 가져왔는지, 어떤 방식으로 고쳤는지, 다시 어떻게 발전했는지가 공개된다.

앞으로의 베끼기는 출처 없이 숨기는 방식이 아니라, 누구에게서 출발했는지 밝히고 더 나은 버전으로 이어가는 방식이어야 한다.

이 차이가 크다. 다운로드는 흔적 없이 가져가는 느낌이라면, 포크는 관계를 남긴다. 내가 누구에게 영향을 받았는지 밝히고, 그 위에 내 생각을 더하는 순간 단순 복제가 아니라 계보가 생긴다.

완성품보다 사람들이 더 궁금해하는 건 그 사이의 노트다

누군가 큰 성과를 낸 뒤 책을 내면 우리는 완성된 문장을 본다. 하지만 막상 더 궁금한 건 그 사람이 처음에 어떤 메모를 했는지, 언제 방향을 바꿨는지, 어떤 실패를 겪었는지 같은 중간 과정이다.

AI 시대에는 이 과정의 가치가 더 커진다. 완성품은 AI도 빠르게 흉내 낼 수 있지만, 한 사람이 문제를 만나고, 판단을 바꾸고, 다시 시도한 발자국은 쉽게 복제되지 않는다. 그 발자국이 쌓이면 단순한 콘텐츠가 아니라 신뢰의 기록이 된다.

개발자들이 라이브 코딩을 좋아하는 이유도 비슷하다. 완성된 코드만 보는 것보다, 어떤 식으로 문제를 풀고 막힐 때 어떻게 돌아가는지 실시간으로 보는 것이 훨씬 많이 남는다. 기획이나 마케팅에서도 마찬가지다. 결과보다 사고의 흐름을 보는 사람이 더 깊게 배운다.

슈퍼 샘플이 되려면 실패까지 공개할 용기가 필요하다

슈퍼 샘플이 되는 일은 생각보다 어렵다. 잘된 결과만 보여주는 것은 비교적 쉽다. 매출이 올랐다, 조회수가 나왔다, 성과가 좋았다고 말하는 건 누구나 할 수 있다. 하지만 지난주에 실패한 광고비, 잘못 잡은 방향, 바꿔본 시도까지 공개하는 건 전혀 다른 일이다.

그런데 사람들은 점점 그런 과정을 더 믿는다. 완벽한 성공담보다 “여기서 망했고, 그래서 이렇게 고쳤다”는 기록이 훨씬 현실적으로 느껴진다. 특히 마케팅이나 창업처럼 정답이 매번 바뀌는 분야에서는 이런 변화 과정이 곧 실전 자료가 된다.

슈퍼 샘플은 완벽한 사람이 아니라, 자신의 시행착오를 공개하고 함께 고쳐나갈 수 있는 사람에 가깝다.

그래서 앞으로는 선생님의 역할도 달라질 수 있다. 답을 알려주는 사람보다, 같이 뛰면서 속도를 맞춰주는 페이스메이커가 더 중요해진다. AI가 지식 설명을 잘해주는 시대라면, 사람에게 남는 역할은 경험과 신뢰, 그리고 함께 진화하는 리듬이다.

남의 것을 베낄 때도 방식이 달라져야 한다

슈퍼 샘플을 만드는 사람만 중요한 것은 아니다. 남의 샘플을 가져가 배우는 사람도 태도를 바꿔야 한다. 이제는 조용히 복사해서 숨기는 방식으로는 오래가기 어렵다. 내가 누구에게 배웠는지, 어떤 영향을 받았는지 밝히는 습관이 필요하다.

명품이 오마주와 계보를 말하듯, 지식과 콘텐츠도 출처와 흐름을 드러낼 때 더 단단해진다. 누군가의 생각을 바탕으로 내 버전을 만들었다면, 그 출발점을 자랑스럽게 밝히는 것이 오히려 나를 더 신뢰하게 만든다.

좋은 포크는 원본을 망치는 일이 아니다. 더 나은 버전을 만들고, 그 개선이 다시 원작자에게 돌아갈 수도 있다. 이렇게 되면 경쟁은 조금씩 공동 창작에 가까워진다. 서로의 레시피를 숨기는 시장이 아니라, 더 좋은 레시피로 바꾸는 시장이 되는 것이다.

지금 필요한 건 더 배우는 압박보다 공개하고 고치는 연습이다

AI 시대에는 계속 배워야 한다는 압박이 쉽게 사람을 지치게 만든다. 하지만 모든 것을 처음부터 배워야 하는 것은 아니다. 좋은 슈퍼 샘플을 찾아보고, 그 과정을 따라가고, 내 상황에 맞게 포크하는 것이 더 빠른 학습이 될 수 있다.

반대로 내가 가진 과정이 있다면 완성될 때까지 숨기지 않아도 된다. 오히려 덜 완성된 생각, 실패한 기록, 고쳐나가는 과정이 누군가에게는 가장 필요한 자료일 수 있다. 사람들은 이제 한 번의 사건보다 진화하는 과정을 본다.

완성된 뒤에만 공유하겠다는 생각은 AI 시대에는 오히려 늦을 수 있다. 과정 자체가 신뢰 자산이 되는 흐름을 놓치기 쉽다.

결국 슈퍼 샘플이 된다는 건 “내 것을 베껴가도 된다”는 선언에 가깝다. 대신 그 베낌은 숨겨진 복제가 아니라 공개된 학습이어야 한다. 누군가는 내 것을 가져가 더 좋게 만들고, 나는 다시 그 변화를 보며 다음 버전으로 나아간다. 배우는 시대가 완전히 끝났다고 단정할 수는 없지만, 적어도 이제는 혼자 배우는 시대보다 함께 베끼고 함께 진화하는 시대에 훨씬 가까워지고 있다.

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‘저속노화’ 정희원, 강제추행 혐의로 맞고소…사생활 논란 확산

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‘저속노화’ 관련 전문 의학지식을 나누며 인기를 얻은 정희원 박사(저속노화연구소대표·서울시 건강총괄관)의 사생활 논란이 양측의 법적 대응으로 번졌다. 정 박사가 최근 30대 여성 A씨를 스토킹 혐의로 고소하자 A씨는 위력에 의한 강제추행을 당했다며 정 박사를 상대로 맞고소했다.

21일 A씨 측에 따르면 A씨는 지난 19일 서울경찰청에 정 박사에 대한 고소장을 제출했다. 위력에 의한 강제추행, 무고, 명예훼손, 스토킹처벌법 위반 등 혐의다.

A씨 측은 정 박사가 성적인 요구를 한 정황이 담긴 사회관계망서비스(SNS) 메시지와 전화 녹음파일 등을 증거로 제출했다고 전했다. 또 사건이 공개된 후 연락을 원치 않는 A씨에게 정 박사가 계속 연락해와 고통 받고 있다고 덧붙였다.

정 박사의 사생활 논란은 지난 17일 그가 A씨에게 스토킹을 당했다고 주장하며 알려졌다. 정 박사는 연구소에서 ‘위촉연구원’으로 일하던 A씨로부터 지난 7월부터 스토킹을 당했다며 A씨를 공갈미수와 주거침입 등 혐의로 고소했다. 당시 정 박사는 A씨와의 관계에 대해 ‘2024년 3월에서 2025년 6월 사이 사적으로 친밀감을 느껴 일시적으로 교류한 적이 있다’고 설명했다. 이 사건은 서울방배경찰서가 수사 중이다.

A씨는 즉각 반박했다. A씨 측은 이번 사건이 “권력관계 속에서 발생한 젠더 기반 폭력”이라는 입장이다. 정 박사가 지위를 이용해 반복적으로 성적인 요구를 했고, A씨는 해고가 두려워 응할 수밖에 없었다고 밝혔다. A씨 측은 중앙일보 등에 정 박사의 성적 언급이 담긴 카카오톡 메시지 등을 공개하기도 했다.


'정희원의 저속노화' 유튜브 방송 장면.

정 박사는 자신의 유튜브 채널 게시글을 통해 “(A씨 측이) 근거없는 내용들을 공개하겠다고 협박하여 진료를 포함한 2년 간의 모든 소득을 합의금으로 지급하라는 주장은 명백한 공갈로 좌시할 수 없었다”며 “사적 관계와 관련해 유포되고 있는 상대측의 주장은 명백한 허구임을 말씀드린다”고 적었다. 그는 “특히 위력에 의한 관계였다는 주장은 결코 사실이 아니다”라며 “상대측과 어떠한 불륜 관계가 아니였으며, 사실관계가 왜곡되어 전달되고 있는 점에 깊은 유감을 표한다”고 강조했다.

일시적 자극에 중독되지 않는 식생활과 중용의 도를 통한 저속 노화를 강조해온 정 박사가 사생활 논란을 일으키자 온라인 공간에서는 실망스럽다는 반응이 나오고 있다. 정 박사는 “사실에 근거하지 않은 인격모독, 인신공격, 폭언, 욕설 등의 댓글을 수집하여 법적 조치가 필요한지 검토하고 있으니 근거없는 비방과 모욕성 발언은 자제해 달라”고 당부했다.

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5분만에 댓글 수만개?…여론조작 AI 잡아낸다 - 매일경제

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김용대 KAIST 교수팀 연구

AI 댓글의 고유한 패턴 찾아내

내용·문법 정확해도 너무 형식적

댓글 통한 여론조작 차단 가능

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AI가 생성한 댓글을 탐지하고 식별하는 모습. '이 댓글은 구글 제미나이가 생성한 것으로, 띄어쓰기가 규칙적이고 일반적인 이모지를 사용하고 있다'는 식으로 분석해 준다. KAIST

생성형 인공지능(AI) 기술이 발전하면서 여론 조작의 위험성도 그만큼 커지고 있다. 생성형 AI를 이용하면 몇 시간 만에 댓글 수십만 개를 자동 생성할 수 있는데, 마치 그게 여론인 것처럼 보일 수 있기 때문이다.

김용대 KAIST 전기및전자공학부 교수 연구팀이 국가보안기술연구소와 함께 한국어 AI 생성 댓글을 탐지하는 기술을 세계 최초로 개발했다.

생성형 AI를 이용해 뉴스 포털에 수십만 개 댓글을 다는 데는 몇 시간이면 충분하다. 챗GPT-4o를 기준으로 비용도 댓글 1개당 1원 정도밖에 들지 않는다. 국내 최대 뉴스 플랫폼인 네이버의 하루 평균 댓글 수가 20만개가량인데, 단 20만원이면 전체 댓글을 만들어낼 수 있는 것이다.

그러나 지금까지 AI가 작성한 댓글과 사람이 작성한 댓글을 구분하는 일은 사람에게도 매우 어렵다. 연구진이 사람에게 총 210개의 댓글을 평가하게 하자, AI가 쓴 댓글의 67%를 사람이 작성한 것으로 착각했다.

한국어 댓글에는 'ㅋㅋㅋㅋ' 'ㅠㅠㅠㅠ'처럼 짧은 구어체가 많아 AI로 분석하기도 어렵다. 연구진은 14종의 다양한 대규모언어모델(LLM)을 활용해 AI 댓글 모음을 구축하고, AI가 생성한 댓글의 고유한 패턴을 찾아냈다. 연구에 따르면 AI와 사람의 댓글 차이는 결국 '감정'이었다. AI는 '것 같다' '에 대해' 등 형식적인 표현을 자주 사용하는 반면, 사람은 'ㅋㅋㅋㅋ' 같은 반복 문자나 감정 표현을 즐겨 사용했다. 'ㅋㅋㅋㅋ' 'ㅠㅠㅠㅠ' 같은 반복 문자 사용 비율은 사람은 52%였으나, AI는 12%에 그쳤다.

또한 사람은 자신의 생각이나 감정을 직접 표현하는 말투를 자주 사용했고 사회나 공동체에서 통하는 밈, 유행어를 자주 썼다.

실험 결과 이번 기술은 기존 기술보다 68% 더 정확하게 AI 생성 댓글을 구별해냈고 각 LLM이 가진 고유 말투까지 파악해 어떤 LLM이 댓글을 썼는지도 정확하게 찾아냈다.

이번 연구는 향후 댓글을 이용한 여론 조작 시도를 차단하는 데 크게 도움이 될 전망이다. 연구진은 "CCTV가 범죄 시도 자체를 줄이는 것처럼 정확한 AI 탐지 기술의 존재만으로도 온라인 여론 조작 시도를 억제하는 심리적 장치로 작용할 수 있을 것"이라고 했다. 어떤 LLM이 썼는지도 알 수 있기 때문에 대규모 조작 활동이 일어날 경우 실시간 모니터링도 할 수 있다. 의심스러운 계정을 선제 차단하는 조치도 가능하다.

연구를 이끈 김 교수는 "여론 조작 방어의 첫 단계는 AI가 작성했는지를 파악하는 것"이라며 "포털에 실제로 적용해 여론 조작 우려가 사라지기를 바란다"고 말했다.

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가스안전公, 국내 매설배관 안전관리 강화·기술 고도화 촉진 주도

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가스안전公, 국내 매설배관 안전관리 강화·기술 고도화 촉진 주도

‘2025년 매설배관 진단기술 향상 세미나’ 개최

기자명신영균 기자
입력 2025.05.16 10:11

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박희준 가스안전공사 기술이사(앞줄 왼쪽에서 일곱번째) 등 '매설배관 진단 기술 향상 세미나' 참가자들이 기념 촬영하고 있다./한국가스안전공사 제공

[투데이에너지 신영균 기자] 한국가스안전공사가 15일 제주 베스트웨스턴 호텔에서 한국가스공사, 대한송유관공사, 도시가스사 등 매설배관 관련 안전실무자 약 100명이 참석한 가운데 ‘2025년 매설배관 진단기술 향상 세미나’를 개최했다고 밝혔다.

세미나는 2014년부터 10년 이상 개최되며 국내 매설배관 안전관리 수준 향상과 사고 예방 활동 강화를 위한 교류의 장으로 이어지고 있다.

특히 올해는 국내 매설배관 사업소 대표자를 비롯한 안전담당자, 도시가스 및 송유관 관련 기관이 함께 참석해 폭 넓은 기관 간 기술교류로 매설배관 안전관리 기술 발전을 촉진하는 계기가 됐다.

이번 세미나에서는 매설배관 내진설계 등 5개의 주제 발표가 진행됐으며 안전관리 유공자에 대한 공사 사장표창 4점 등 포상이 함께 진행됐다.

박희준 가스안전공사 기술이사는 “장기 사용 배관 비율이 증가함에 따라 체계적인 관리가 중요하다”며 “최근 말레이시아에서 발생한 대형 가스관 폭발사고와 같은 대형 사고를 방지하기 위해서는 매설배관의 안전 확보가 필수적”이라고 말했다.

아울러 “이번 세미나가 안전문화 확산과 기술 고도화를 위한 의미 있는 논의의 장이 됐을 것으로 확신한다"고 강조했다.

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