인스타그램 팔로워 늘리기 어린이 약시 치료 8세 넘어 시작하면 성공률 23%로 뚝

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작성자 이길중 작성일25-12-17 01:03 조회0회 댓글0건

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인스타그램 팔로워 늘리기 영아기부터 초등학교 입학 전까지는 시력이 급격히 발달하는 시기인 만큼 관리의 중요성이 더욱 높다. 전문가들은 성장한 이후까지 장기적으로 시력에 영향을 미치는 요인을 확인하기 위해 적절한 검진이 필요하다고 조언한다.
시력은 생후부터 급격히 발달해 2~3세가 되면 평균 0.4~0.5 정도에 도달하고 7~8세면 대부분 완성된다. 시력 발달이 끝나기 전 나쁜 영향을 주는 원인을 빨리 찾아내 치료하는 것이 필요한 이유다. 치료 성공률도 나이가 어릴수록 높다. 특히 영유아기엔 눈의 이상을 자각하고 표현하기 어려우므로 조기 발견을 위해선 보호자의 역할이 중요하다.
시력을 포함한 눈의 건강을 확인할 때 중점을 두는 부분은 연령별로 다소 차이가 있다. 먼저 1세 전후까지는 구조적 눈 질환을 선별할 수 있는 중요한 시기다. 신생아는 정확한 시력 측정이 어려워 동공반사·동공반응·외안부 검사 등을 통해 선천백내장, 각막혼탁 등 중증질환 여부 확인이 필요하다. 생후 4~6개월 이후엔 눈이 몰리거나 벌어지는 사시 증상이 지속되는지 살펴보고 필요하면 정밀검사를 받아야 한다. 사시는 국내 소아 중 약 2%에게 나타난다고 알려져 있는데, 양쪽 눈의 정상적인 시력과 기능 발달을 위해선 일찍 치료를 시작하는 것이 좋다. 영아기 눈이 안쪽으로 몰리는 내사시는 늦어도 2세 이전에 수술을 시행해야 한다.
3세 전후부턴 약시와 굴절이상 검사를 통해 시력 발달에 영향을 미치는 질환 유무를 확인하는 것이 좋다. 약시는 다양한 원인에 의해 시력이 덜 발달되면서 나타나는데, 안경으로 교정해도 충분한 시력이 나오지 않거나 두 눈의 시력 차이가 큰 것이 특징이다. 약시는 겉으로 봐선 아무 증상도 보이지 않기 때문에 검진을 통해 시력에 이상이 없는지 확인해야 한다. 대한안과학회에 따르면 4세에 약시 치료를 시작하면 치료 성공률은 95%에 달하지만 8세 이후에는 23%로 떨어지므로 조기 치료가 매우 중요하다.
초등학교에 입학하는 6세 무렵은 근시와 같은 굴절이상이 있는지 확인하고 관리를 시작해야 하는 결정적 시기다. 지난해 교육부의 ‘학생 건강검사 표본통계’를 보면 시력 이상으로 판정받은 초등 1학년은 30.8%에 달했다. 근시는 발병 연령이 낮을수록 악화되는 속도 역시 빨라지는 경향이 있어 더욱 주의가 필요하다. 근시가 빠르게 늘어나는 원인으로는 실외활동 부족, 스마트폰·태블릿PC 등 스마트기기 사용 증가 등 다양한 환경적 요인이 복합적으로 작용한 것으로 분석된다. 따라서 스마트기기를 쓸 땐 충분히 거리를 두고 화면을 보게 해야 하며, 틈틈이 눈에 휴식을 줄 필요가 있다.
내년이면 이세돌 9단과 딥마인드사의 알파고가 세기의 바둑 대결을 벌인 지 꼭 10년이다. 이를 기념해 현재 세계 최강으로 평가받는 한국의 신진서 9단이 9년 전의 알파고 버전과 다시 대국을 벌이는 이벤트를 추진 중이라고 한다. 신진서 9단은 ‘신공지능’이라는 별명으로 불릴 정도로 인공지능(AI)에 가장 가까운 인간 기사라고들 평가하기에 알파고와의 대국이 무척 기대된다.
알파고 이후 강산이 한 번 바뀔 동안 AI는 그야말로 괄목상대하게 발전했다. 2022년 11월 말에 등장한 오픈AI의 챗GPT는 ‘챗GPT 모멘트’라는 말을 만들어낼 정도로 세상을 바꾸었다. 챗GPT가 인간의 말을 그럴듯하게 ‘생성’하는 AI였다면 지금 나오는 AI 모형들은 논리적인 추론 능력도 월등하게 향상되었고 그림이나 영상까지도 척척 만들어낸다. 한 대학생이 몇 가지 최신 AI 모형들로 2026학년도 수능 문제를 풀게 한 결과 오픈AI의 GPT-5.1이 450점 만점에 435.5점을 기록해 클로드 소네트 4.5, 제미나이 2.5 프로, 딥시크-V3-2-Exp 등을 제치고 1위를 차지했다(이와는 전혀 다른 낮은 성적을 낸 실험 결과도 있다). 실험 직후에 출시된 제미나이 3는 GPT-5.1보다 더 높은 440.2점을 기록했다. 아마도 내년쯤에는 수능 만점을 받는 AI 모형들이 속출할지도 모르겠다.
다른 한편으로는 ‘여전히 왜 우리 학생들이 이런 유형의 수능 문제를 풀어야 하는가’라는 성토도 쏟아졌다. 국어 영역의 일부 지문은 너무나 난해해 해당 분야 전문가조차 이해하기 어려워했을뿐더러 정답을 두고도 논란이 일었다. 영어에서는 24번 지문의 경우 원저자인 영국 교수가 원어민도 모르는 단어를 출제한 것은 부당하다는 취지의 의견을 내기도 했다. 올해만 그런 것도 아니다. 해마다 수능철이면 한국의 수능 영어 문제를 풀지 못해 쩔쩔매는 미국이나 영국 원어민 학생들의 에피소드를 어렵지 않게 찾아볼 수 있다. 본격적인 AI의 시대, 이제는 AI로 대체할 수 없는 인간의 능력을 키우는 것이 중요하다는데 과연 우리는 얼마나 잘 대처하고 있는지 의문이다.
9년 전 알파고가 이세돌 이겼을 때만 해도‘제법이네’ 했는데, AI ‘위상’ 크게 달라져수능 만점자도 논술 채점자도 내어줄 판지식의 생산·유통 ‘혁명’ 수준의 변화 필요
잠깐 발상을 뒤집어보자. 입시라면 전 세계 어디에 내놔도 그 ‘난도 자부심’이 뒤처지지 않을 우리이기에, 바로 여기에서 소버린 AI를 가장 적극적으로 구현할 수 있지 않을까? 예컨대 서울시교육청은 이미 서·논술형 시험평가를 지원(채점 및 피드백)하는 AI 시스템 개발에 나섰다. 기술적 완성도가 높아져 공정성과 일관성에서 신뢰를 얻는다면 서울시교육청의 제안처럼 향후 수능에 서·논술형 문항을 도입할 수도 있을 것이다.
수능 문제도 잘 푸는 AI는 대학의 풍경도 완전히 바꿔놓았다. 요즘 대학생들은 ‘챗GPT 없이 어떻게 대학 생활을 했을까’라는 말을 할 정도로 최신 AI 모형에 대한 의존도가 높다. 방대한 수업자료(강의노트나 교과서는 물론 교수들의 강의내용 녹음까지 포함해서)를 AI로 요약해 공부하거나 예상 문제를 생성해 시험에 대비하는 건 일상에 가깝다. 교과목에 따라서는 학생들이 수업 시간에 교수들로부터 배우는 것보다 AI에게서 배우는 내용이 훨씬 더 많을 수도 있다. AI는 지치지 않고 다양한 분야에 걸쳐 언제 어디서나 나에게 맞춤형으로 내가 원하는 대답을 내놓을 수 있기 때문이다.
상황이 이렇다면 대학 입시뿐만 아니라 대학에서의 교육 자체도 근본적으로 다시 생각해봐야 하지 않을까? 코로나19 팬데믹 시절 각급 학교에서는 온라인 수업을 전면적으로 시행했었다. 지금은 다시 대면 수업으로 많이 복귀했지만, 시간과 공간의 제약을 뛰어넘는 온라인 수업의 장점을 무시할 수는 없다. 지방의 학생들이 서울 소재 대학의 강의를 듣는 것도 기술적으로는 어렵지 않다. 어디 서울뿐이랴. 바다 건너 세계 어디라도 분야별 최고 석학의 강의를 누구나 쉽게 들을 수 있다.
여기에 최신의 AI 기술이 더해지면 어떻게 될까. 전 세계에서 강의를 가장 잘하는 사람들의 영상을 분석해 장점들만 뽑아 각자의 형편에 맞게 재구성하는 작업이 이제는 너무나 쉬워졌다. 학생들의 수업 수용도까지 데이터로 쌓이게 된다면 AI는 인간 교수가 하지 못하는 학생 맞춤형 최적화 강의도 만들어낼 수 있을 것이다. 어차피 지금도 학생들이 유튜브나 AI에게 더 많은 것을 물어보고 배우는 실정이라면, 오히려 대학이 앞장서서 이들의 장점을 극대화하는 방향으로 교육혁신을 도모할 수도 있지 않을까? 이렇게 되면 인간 교수가 하는 일은 직접적인 강의에서 AI 주도 수업을 설계하는 큐레이션과 코디네이션의 영역으로 옮겨가게 된다. 조교가 하는 일의 상당 부분도 (어쩌면 대부분 업무도) AI가 대체할 수 있을 것이다. 카이스트에서는 이미 작년 2학기 일부 대학원 교과목에 AI 조교를 도입해 성공적으로 운영하기도 했었다. 학생들은 밤늦은 시간에도 답을 얻을 수 있었고 인간 조교들은 핵심적인 문제에만 집중할 수 있어 업무 부담이 크게 줄었다고 한다. 교수들의 수업 및 행정 부담이 줄어들면 학생지도나 연구 활동에 더욱 매진할 수 있다.
대학의 역할은 아주 간단하게 말해 지식의 생산(연구)과 유통(교육을 통한 후대로의 전승)이다. AI는 지식의 생산 영역에서도 크게 활약하고 있다. 단백질의 구조를 예측하는 AI인 알파폴드 개발에 기여한 사람들이 이미 작년에 노벨상을 받았다. 앞으로는 분야를 막론하고 학문 연구에서 가장 필수적인 기본 기자재가 GPU나 데이터센터가 될지도 모를 일이다.
지식 유통의 영역에서는 앞서 소개했듯이 학생들 사이에서 이미 AI를 활용한 ‘유통 혁명’이 일어나고 있는 느낌(정확한 실태는 자세히 조사해봐야겠지만)이다. 반면 대학의 기존 체제는 학생들을 따라가지 못하고 있다. 최근 몇몇 대학에서 발생한 학생들의 AI를 활용한 부정 사례는 이런 불일치의 극히 일부를 보여줄 뿐이다. 비유적으로 말하자면 온라인 쇼핑몰이 등장하면서 유통구조 전체가 뒤바뀐 혁명이 AI와 함께 대학을 점령하지 말라는 법도 없다. 11세기 이후 유럽에서 처음 대학이 등장한 이유 중의 하나가 방대한 지식이 새롭게 유입되며 이를 연구하고 교육할 필요성 때문이었다. 그로부터 천년이 지난 지금 AI 덕분에 우리는 다시 지식의 생산과 유통 과정에서 모두 혁명적인 변화를 맞이하고 있다. 이 변화는 필연적으로 대학의 근본적인 변화를 강제하게 될 것이다. AI 중심으로 생산공장과 제조업이 뒤바뀌는 시대라면 대학도 마찬가지이다.
알파고 이후 고도로 발달한 AI가 바꾼 바둑계의 모습이 좋은 참고자료가 될 것이다. AI는 이제 인간 기사들의 가장 훌륭한 스승이자 훈련 파트너이다. 인간이 생각할 수 없는 수와 정석이 등장했음은 물론이다. 바둑 중계에서도 매 수에서 승률이 정량적으로 표시되며 최적의 수와 가능한 모든 변화도가 인간 해설자를 압도한다. 덕분에 시청자들이 바둑 중계를 보는 재미도 새로워졌다. 그렇다고 해서 인간 기사들 사이의 바둑이 무의미해진 것은 아니다. 오히려 인간 기사들의 실력은 AI 덕분에 일취월장했다. ‘신공지능’ 신진서 9단이 세계 최강의 기사로 올라선 것도 가장 AI에 친화적이었기 때문이다. 동네 바둑을 두던 아마추어들에게도 초고수 사범과 대국하며 배울 기회가 열렸다.
대학에서도 이런 변화를 눈여겨봐야 하지 않을까? 하필 이 전환기에 한국의 대학들은 국제적인 경쟁력에서 밀리고 있다. 네이처인덱스의 기관별 순위에서 최근 중국의 대학들이 상위권을 휩쓴 반면 서울대나 카이스트는 50위권 밖으로 밀려났다. 아시아 대학 순위에서도 국내 대학의 존재감은 미미하다. 국내 언론사의 대학 순위 지표관리에 아웅다웅하는 모습이 무색할 지경이다. 그렇기에 더욱 지금의 전환기를 새로운 혁신의 기회로 받아안아야 한다.
최근 나는 오픈AI의 연구과학자로 일하고 있는 가브리엘 페테르손의 인터뷰 영상을 아주 흥미롭게 시청했다. 스웨덴 출신의 페테르손은 고등학교를 중퇴하고 어린 나이에 스타트업에 뛰어들어 엔지니어로서의 삶을 시작했다. 가장 인상적이었던 대목은 그가 말했던 상향식 학습과 하향식 학습의 차이였다.
전자는 지금 우리가 대학에서 배우듯, 예컨대 선형대수학 같은 수학이나 물리학을 먼저 배우고 프로그래밍의 정규 교과목들을 밑바닥부터 배워서 차츰 올라가는 식으로 딥러닝을 배우는 과정이다. 페테르손에 따르면 이 방식으로는 대학 4년 동안 딥러닝을 구경하지 못할 수도 있다. 반면 고등학교를 중퇴한 페테르손이 선택했던 방식은 실질적이고 구체적인 문제를 먼저 접하고 이를 해결하는 데 필요한 요소들만 선택적으로 집중해 터득하는 방식이다. 예전 같으면 후자의 방식이 효과를 보기 어려웠겠지만 지금은 AI의 발달로 개인에게 맞춤화된 학습이 높은 수준으로 가능해졌다. 페테르손 본인이 그 증거물인 셈이다.
“제가 하향식으로 (AI의) 확산모형을 배우는 데에 3일 걸리는 반면 당신이 학계에서 상향식으로 그걸 배우는 데에는 6년이 걸립니다.” 페테르손이 엑스(구 트위터)에 쓴 말이다. 페테르손이 미국 샌프란시스코로 가기 위해 비자를 받을 때 필요했던 것은 학술논문이나 저서 같은 전통적인 업적물이 아니었다. IT 개발자 커뮤니티 사이트인 스택오버플로에 남긴 자신의 수많은 답변과 수백만 조회 수와 추천이 그를 보증했다. 이런 페테르손에게 대학은 엄청난 시간 낭비이지 않았을까?
물론 그의 처지와 스웨덴의 현실을 한국과 곧바로 비교하기는 힘들 것이다. 또한 모든 분야에서 페테르손의 하향식 접근법을 적용할 수도 없을 것이다. 그러나 새로운 전환기의 고등교육이 어떤 방식으로 가능할 것인지에 대한 힌트를 얻는 데에는 모자람이 없다.
내년에 알파고와 신진서의 대국이 성사되면 나는 9년 전과 마찬가지로 신진서 9단의 승리에 베팅할 것이다. 내심 나는 신진서 9단이 이세돌 9단의 1승4패 패배를 역으로 갚아줬으면 좋겠다. 그보다 더 바라는 게 있다면, 이제 우리의 입시나 대학도 ‘신공지능’이나 페테르손 같은 인재를 키울 수 있는 방향으로 변혁하는 것이다. <연재 끝 >
“윤석열 등은 2023년 10월 전부터 비상계엄을 준비했고, 군을 통해 무력으로 입법권과 사법권을 장악한 후 반대세력을 제거하고 권력을 독점·유지할 목적으로 비상계엄을 선포했다.”
180일 동안 12·3 불법계엄 사태를 수사한 조은석 특별검사팀이 15일 수사를 마치며 내린 결론이다.
윤석열 전 대통령은 지난해 12월3일 불법계엄 선포 당시 대국민 담화문에서 2024년 4월 총선 이후 여소야대 상황에서 야당인 더불어민주당의 연이은 공직자 탄핵소추와 예산 삭감 등을 계엄 선포 이유로 들었다. 하지만 특검은 윤 전 대통령이 2022년 11월 당시 국민의힘 지도부와의 만찬 자리에서 “나에게 비상대권이 있다. 내가 총살을 당하는 한이 있어도 다 싹 쓸어버리겠다”고 말한 사실, 김용현 전 국방부 장관과 수시로 만나 계엄을 준비한 전 정보사령관 노상원씨 수첩에 기재된 육군참모총장, 국군방첩사령관, 육군 지상작전사령관 등 군 인사 내용이 2023년 10월 인사에 그대로 반영된 사실 등을 토대로 윤 전 대통령이 지난해 총선 훨씬 이전부터 계엄 선포를 준비한 것으로 판단했다.
조은석 특검은 “윤석열과 김용현 등은 그 이후 비상계엄 시기를 총선 후로 확정한 뒤 총선 결과에 상관 없이 비상계엄을 결행하되 그 방법을 어떻게 할 것인지 논의를 계속했다”고 말했다. 한 사정기관 고위직 출신 인사는 특검에 “2022년 7~8월쯤 ‘윤 전 대통령이 총선 이후 계엄을 계획하고 있다’는 말을 전해 들었다”고 진술하기도 했다.
특검은 윤 전 대통령 취임과 함께 실행한 대통령실과 대통령 관저의 이전으로 윤 전 대통령이 군 지휘부와 지리적으로 밀착하게 됐고, 이런 요인이 군을 이용한 계엄 선포 여건을 조성하는 데 영향을 준 것으로 판단했다. 박지영 특검보는 “윤 전 대통령이 군 관계자와 모임을 상당히 많이 했다”며 “장소가 생각을 지배했을 수 있다”고 말했다.
특검은 윤 전 대통령 등이 비상계엄 당시 중앙선거관리위원회에 무장군인을 투입하고, 대북작전을 수행하는 정보사령부 요원들을 중심으로 수사단을 만들어 야구방망이, 송곳, 망치 등까지 준비시킨 것은 ‘2024년 총선은 반국가세력에 의한 부정선거’라고 조작해 국회 기능을 정지하려는 의도였다고 판단했다. 아울러 우원식 국회의장과 이재명 당시 민주당 대표, 한동훈 당시 국민의힘 대표 등을 체포한 뒤 전두환 정권 때 국가보위비상대책위원회(국보위)와 같은 거수기 역할을 하는 비상입법기구를 만들고자 한 것으로 봤다.
특검은 윤 전 대통령이 계엄 선포일을 12월3일로 정한 것과 관련해 “항간에 떠도는 무속 개입 흔적은 발견하지 못 했다”고 밝혔다. 특검은 당시가 미국 대선에서 도널드 트럼프 대통령이 당선되고 아직 취임하기 전이었다는 데 주목했다. 조태용 당시 국가정보원장은 계엄 선포 다음날인 지난해 12월4일 미국 중앙정보국(CIA) 국장 내정자를 만나기 위해 미국으로 출국할 예정이었다. 박 특검보는 “(박정희 정권 때) ‘10월 유신’도 미 대선 중에 있었다”며 “미국의 개입을 차단하기 위해 대선 후 취임 전 혼란한 시기를 이용한 것으로 보인다”고 말했다.
군과 정치권 일각에선 군에 대한 특검 수사가 안보를 위협하는 수준까지 과도하게 진행됐다고 비판한다. 박 특검보는 “일선 군인의 명예를 훼손하지 않도록 최선을 다했다”며 “최대한 진상을 밝히되 최대한 절제된 수사를 했다고 자부한다”고 말했다.