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부동산리츠 제주 농촌 젊은 사람 살기에 불편…‘일자리·생활편의시설 부족’ 이유

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작성자 또또링2
작성일 25-07-28 22:14 조회 4회 댓글 0

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부동산리츠 제주지역 읍면(농촌) 거주자 10명 중 6명은 일자리 부족 등의 이유로 읍면 지역에서 젊은 사람들이 살기 어렵다고 인식하는 것으로 나타났다.
24일 제주여성가족연구원이 공개한 ‘제주 읍면 지역 선주민의 지역 공동체 인식 변화와 대응 방안 연구보고서’를 보면 읍면 거주자의 60.3%가 읍면 거주 환경이 젊은 사람들이 살기에 부정적이라고 봤다. 긍정 답변은 16%에 불과했다.
이번 조사는 지난 2월13일에서 4월13일까지 읍면 지역에 10년 이상 거주 중인 성인 400명을 대상으로 실시한 설문조사다.
이들은 젊은 사람들이 읍면을 떠나는 이유에 대한 주관식을 인식을 묻자 대표적으로 일자리 부족(44.8%)을 꼽았다. 이어 생활편의시설 부족(22.3%), 교육 여건(22.0%) 순으로 답했다.
연령대별는 30대 이하 청년들은 생활편의시설 부족(39.7%)을 더 중요한 사유로 꼽은 반면 40~50대, 60대 모두 일자리 부족을 대표적인 이유로 들었다. 청년들은 동 지역이나 다른 읍면으로 출퇴근하면서 소모되는 시간이나 어려움보다는 거주지 주변에 생활편의 시설이 없는 것에 더 불편함을 느끼기 때문이라고 연구원은 분석했다.
연구원은 또 2023년 제주사회조사 원자료를 바탕으로 분석한 결과 10년 이상 읍면 거주자 90.4%는 읍면에 지속적으로 거주하겠다고 표한 반면 10년 미만 거주자는 67.6%만이 지속적으로 읍면에 거주하겠다고 답했다.
제주 인구는 2020년 초반까지 순이동 인구(전입-전출)가 늘면서 증가곡선을 그려왔다. 하지만 2023년 제주를 찾는 인구보다 빠져 나가는 인구가 더 많아지면서 다른 지방과 마찬가지로 인구 감소로 고민하게 됐다. 특히 제주에서 농촌으로 분류되는 모든 읍면 지역은 인구소멸위험지역에 해당하는 것으로 분석됐다.
전반적인 인구 유입 감소 원인으로는 부동산 가격 급등으로 인한 주거 비용 상승과 양질의 청년 일자리 부족 등이 지목되고 있다.
도는 올해 인구 감소에 적극 대응하기 위한 인구 정책 전담 부서를 신설한데 이어 인구 정책 공모전 실시, 인구행복도시 도민실천단 운영, 인구정책 원탁회의 개최 등을 이어가고 있다.
챗GPT나 구글 제미나이에 글을 고쳐달라고 하거나 제목 혹은 표현을 추천받을 때마다 묘한 느낌을 받은 적이 많았다. 일부러 다소 거친 비유를 쓰거나 일반적인 문장 순서를 비틀어둔 곳을 발견하면 인공지능은 대체로 ‘모범생’의 길을 따라야 한다고 권고했다. 제목이나 표현 역시 무릎을 딱 칠 만한 번뜩이는 문구보다는 글의 내용을 적당히 버무린 평범한 것들이 많았다.
지극히 개인적인 소감이지만, 챗GPT 같은 거대언어모델(LLM)의 기본 원리와도 무관치 않아 보인다. 현대의 언어모델은 문장을 만들면서 다음 단어로 뭐가 나와야 할지 맞히는 연속적인 ‘함수’라고 할 수 있다. 언어모델은 수많은 텍스트를 단어에 가까운 토큰 단위로 나누고 각각에 숫자 배열인 벡터값을 매긴다. 이 벡터 공간 속에서 의미가 비슷한 단어들은 서로 가까운 곳에 위치하게 된다. 여기에 어떤 단어에 더 주목해야 하는지를 계산해서 문맥을 이해하는 어텐션(Attention)과 같은 기술이 더해진다.
이런 언어모델이기에 단어 간의 관계, 의미의 확장과 심화를 정확히 포착해낸다. 언어모델이 만약 인간이 여름휴가에 관해 쓴 글을 본다면, ‘여행’ ‘가고 싶다’만 반복되는 글보다는 숙소, 이동 경로, 맛집 등 관련 단어들이 반복적이면서도 점차 다른 차원이나 깊이로 넓어지는 글을 좋은 글이라 판단할 수 있다. 한편으로 계산을 통한 확률적 판단 아래 서 있기에 그 의미망 속에서 벗어난 선택은 잘 나오지 않을 수 있다. 인공지능의 글이 밋밋해 보인 건 이런 이유가 아닐까.
‘인공지능의 글쓰기는 아직이다’ 이런 결론을 내리려는 건 아니다. 우리 뇌를 100% 이해하지 못하는 것처럼, 인공지능이 어떤 동작을 거쳐 결과물을 내놓는지는 정확히 모른다. 최근에는 서로 다른 인공지능이 생성한 벡터값 사이에도 어떤 보편적 의미 구조가 존재하며, 인공지능끼리는 서로 그 뜻을 이해한다는 연구 결과가 나왔다. 또 다른 연구에서는 인간이 보기에 무질서해 보이는 벡터값 그 자체만으로도 정렬이 가능하다는 사실도 밝혀냈다. 딥러닝의 인공신경망 기본 단위인 퍼셉트론이 인간 뉴런을 흉내 낸 것처럼, 인공지능 안에도 인간의 지능 작용과 비슷한 무언가가 존재할 수 있다.
여전히 우리는 궁금해한다. 인간과 인공지능의 창의성은 다를까. 장강명 작가는 알파고 이후 프로 바둑계가 어떻게 변했는지를 추적한 르포 <먼저 온 미래>에서 이 질문을 던진다. 프로 바둑기사 김찬우 7단은 알파고야말로 인간이 가진 고정관념에 빠지지 않고 기본에 충실한 창의적인 수를 둔다고 말한다. 반면 이희성 9단은 기발하기는 하지만, 그저 정답에 가까운 수이며 인간이 만들어내는 창의성과는 거리가 멀다고 말한다. 기존의 정석을 모두 깨뜨려버린 측면에서는 김 7단의 말이 옳은 것 같기도 하고, 그저 이 수가 다른 수보다 이길 확률이 몇 퍼센트 높은지만을 제시하는 인공지능을 보면 이 9단의 말이 맞는 것 같기도 하다.
흥미로웠던 대목은 인공지능을 쓰면서 인간이 얼마나 모호한 개념을 사용하는지 깨닫게 됐다는 점이다. 인공지능에 ‘상대를 이겨라’는 목표는 설명할 수 있지만, ‘승리를 탐하면 이기지 못한다’ 같은 바둑의 격언은 이해시키기 어렵다. 장 작가는 “인간은 그런 비유를 도구 삼아 사유할 수 있다. 인공지능은 그렇지 않다”고 말한다. 이 모호함은 인간이 애써 인공지능과 구분 짓는 안간힘 혹은 변명처럼 느껴질지도 모르겠다. 프로 바둑기사들 역시 ‘인간만의 영역이 있다’고 믿었다가 속절없이 무너졌다.
그래도 이 모호함 속에 인간 고유의 본성이 숨어 있다고 믿고 싶다. 그 속에는 이를테면 다른 사람의 처지에 서서 상상하는 일 같은 것도 포함돼 있을 것 같다. “무슨 일이 있었습니까?” 전세사기로 남편을 잃은 주인공이 도배를 하러 온 필리핀계 노동자에게 들은 서툰 한국어의 정중함이 왜 위로가 됐는지, 김애란의 소설 <빗방울처럼>의 그 섬세한 감정을 인공지능이 대신 전달해줄 수 있을까. 그러나 집값이 떨어진다며 참사 추모현판 설치조차 반대한다는 기사를 보면, 오늘의 우리는 신형철 평론가의 말대로 “무엇으로 고통받고 있습니까”라는 말을 한국어로 묻는 법조차 잊어가고 있다. 사람을 닮아가는 인공지능보다는, 감수성이 인공지능보다 떨어져가는 사람이 더 무서워졌다.
의학은 동서양을 막론하고 인간의 생리 작용을 설명하고 질병을 치료하는 데 목적이 있다. 한의학은 오랜 세월 체질, 장부이론, 그리고 증형(병증 패턴) 등 고유한 의학 이론과 전통적인 한약, 침, 뜸 같은 치료 기술을 활용해 환자별로 맞춤 치료를 이어왔다.
하지만 진단 과정에 한의사의 경험과 주관적 판단이 크게 작용한다는 점은 끊임없이 한의학 과학화 과정에서 문제로 제기돼왔다. 이런 한계를 극복하고자 지난 10년간 한국한의학연구원은 인공지능(AI) 과제와 체질유전체 역학 과제를 통해 약 5만명의 임상 데이터를 체계적으로 수집해왔다.
유전체와 안면 사진, 의료기기 및 웨어러블 기기 등으로 얻은 생체 신호가 더해지면서 진단의 객관성을 높일 수 있었고, 환자의 체질과 증형 진단에 한층 과학적인 근거가 쌓이고 있다. 예전에는 한의사가 환자를 관찰하고 경험에 기초해 증상을 해석했다면, 이제는 임상 질문과 진단 과정을 구체적인 데이터로 환원해 패턴의 구조와 상관관계를 좀 더 정량적으로 분석할 수 있게 된 것이다.
특히 최근 AI 기술은 방대한 임상 빅데이터를 빠르고 정밀하게 처리해 병의 특성을 더 입체적으로 해석하는 데 큰 진전을 보여주고 있다.
웨어러블 기기에서 불규칙적으로 쏟아지는 생체 신호를 실시간 분석해 건강 상태를 예측하고, 각각의 환자가 가진 유전체, 인구학적 정보, 생활 습관과 치료 반응까지 아우르는 종합적 맞춤 예측 모델이 가능해졌다. 설명 가능한 AI 분석 결과를 바탕으로 치료 결정의 근거와 이유를 좀 더 명확히 제시할 수 있게 되면서 의료 현장에 새로운 신뢰를 불어넣고 있다.
이렇듯 한의약 빅데이터와 AI의 결합은 필연적으로 이뤄지고 있는데, 이때 반드시 필요한 것이 데이터 연결성의 확장이다. 즉, 한의계에서 확보한 유전체와 생체 신호, 인구학 정보, 임상 정보를 다른 보건의료 정보와 결합할 수 있도록 표준화하는 것이다.
의료 분야 데이터의 상호운용성을 위한 표준은 10여년 전부터 본격적으로 진행됐는데, 가장 유명한 것은 ‘신속 의료 상호운용 자원(FHIR·Fast Healthcare Interoperability Resources)’ 표준이다. 정부는 2023년부터 의료 정보의 상호운용성을 국가 중점과제로 추진하면서, 최근 추진되고 있는 국가바이오빅데이터 구축사업 및 여러 보건의료 연구·개발에서 이를 따르도록 권장하고 있다.
아쉽게도 한의계는 국가 의료정보표준 위원회에 들어가 있지는 않지만, 한의계 역시 자발적으로 FHIR 표준에 맞춰 임상 데이터를 구축하는 노력을 시작했다. 여기에는 한의학연구원도 동참할 예정이다.
이 작업이 마무리된다면 한의 임상 정보가 국내외 보건의료 데이터와 자유롭게 연결·교환되는 통합 의료의 토대가 마련될 것이다. 결국 AI 시대 의료 혁신의 본질은 데이터의 양만이 아니라 데이터 사이의 효과적인 연결과 활용에 있다.
5만건의 한의 임상 정보가 지금은 작은 시작처럼 보일 수 있지만, 앞으로 더 많은 임상 현장과 연구에서 데이터를 쌓고 확장해 나간다면 한의약 빅데이터는 전통과 첨단이 어우러진 세계 의료 혁신의 중요한 자산이 될 것이다. 새로운 패러다임의 서막이 지금 열리고 있다.

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