[필드뉴스=용인 강성원 기자] 성희롱 논란을 불러일으킨 두 명의 용인시 부의장의 징계 기준을 놓고 지역 내 논란이 계속되고 있다. 한사람에게는 의원직 상실 '제명'이라는 최고 수위의 징계를 했지만 다른 한 명에게는 '공개사과 출석정지 30일'이라는 경징계를 내렸기 때문이다.
등록일
25-09-17 03:18
글쓴이
김주선
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[필드뉴스=용인 강성원 기자] 성희롱 논란을 불러일으킨 두 명의 용인시 부의장의 징계 기준을 놓고 지역 내 논란이 계속되고 있다. 한사람에게는 의원직 상실 '제명'이라는 최고 수위의 징계를 했지만 다른 한 명에게는 '공개사과 출석정지 30일'이라는 경징계를 내렸기 때문이다.
두 사람의 성희롱 발언 수위에 차이가 있음에도 불구하고 이같은 징계 결정이 내려지자, 시민들은 '그때그때 마다 달라지는 징계수위'에 의문을 표시하는 등 지역사회 비판 여론이 확산하고 있다. 용인시의회가 동료의원에게 성희롱 발언을 한 국민의 힘 소속 부의장에게 '30일 출석정지'와 '공개 사과' 징계가 의결했다.
시 의회에 따르면 A 부의장은 지난 6월 4일 전북 전주에서 열린 의정연수에서 식사를 마치고 더불어민주당 소속 여성 B 의원에게 성희롱 발언을 한 혐의로 윤리특별위원회에 제소됐다. 당시 A 부의장은 점심 식사 후 해당 여성 B 의원의 특정 신체 부위를 언급하며 부적절한 발언을 했고, 피해 의원이 즉각 항의했는데도 같은 발언을 반복한 것으로 알려졌다.
이날 징계안 표결은 비공개로 진행돼 상세히 밝혀지지 않았지만, 재적 의원 31명 중 관련 의원 4명을 제외한 27명이 표결에 참여한 것으로 나타났다. 더불어민주당 의원 7명이 제출한 '제명' 동의안은 참석 의원 3분의 2 이상 동의를 얻지 못해 부결됐다. 참고로 현재 용인 시의회는 더불어민주당 17명, 국민의힘 14명으로 구성되어 있다.
용인시의회는 이보다 앞서 지난해 2월 국민의 힘 소속 전임 김운봉 부의장에게 '제명'징계 처분을 내린 바 있다. 당시 김 부의장은 2023년 의회사무국 여직원을 대상으로 역시 성희롱 발언을 한 것이 드러나 제명됐다. 김 전 부의장은 당시 여직원에게 직접 성희롱 발언을 한 것은 아니지만, 동료들에 의해 알려지면서 당사자가 제소해 의원 행동강령 위반 조사를 받고 제명됐다.
김 전 부의장은 현재 법원에 '제명 처분은 과하다'는 취지로 제명 의결 처분 취소 청구 소송을 제기한 상태다. 김 전 부의장은 용인시의회 윤리심사 자문위원이 해당 사건 조사에 불참한 점과 문제로 지적된 성희롱 발언을 상대방에게 직접 한 적이 없으며 행위에 비해 징계 처분이 과도하다며 소송을 제기했다. 아울러 "무슨 변명으로도 사무국 여직원이 받은 상처를 치유하지 못한다는 것을 잘 안다"며 "반성과 선처를 호소하고 있다.
가평빠지 한편, 1심 선고공판은 오는 10월 1일 열린다. 선출직 공직자인 의원들의 징계 잣대는 공평해야 신뢰를 얻는다. 이번 '고무줄 잣대'로 비친 용인시의회 성희롱 부의장 징계 기준을 놓고 '설왕설래'가 이어지는 이유도 신뢰 상실 원인이 가장 크다.
중국 연구진이 세계 최초로 체온을 전기로 바꿔주는 고무줄을 개발했다고 홍콩 사우스차이나모닝포스트, 인터레스팅엔지니어링 등 외신들이 최근 보도했다.
중국 베이징 대학 연구진은 이번에 개발된 소재가 탄성과 효율적인 ‘열전’ 변환 기술을 결합해서 만든 것이라며, 이전에 본 적이 없는 조합이라고 설명했다.
중국 베이징 대학 연구진이 세계 최초로 체온을 전기로 바꿔주는 고무줄을 개발했다.
연구진은 국제학술지 ‘네이처’에 발표한 논문을 통해 "지금까지 보고된 모든 고성능 열전 소재는 탄성보다는 유연성만을 실현했을 뿐"이라고 밝혔다.
가평빠지펜션 현재 웨어러블 기기는 부피가 큰 배터리를 장착하거나, 충전을 자주 해야 한다. 하지만 이 고무 밴드를 활용하면 충전할 필요 앖이 간편하게 전원을 지속적으로 공급해 줄 수 있을 전망이다.
이 같은 혁신은 온도 차이로 전력을 생성하는 열전 원리를 기반으로 한다. 과거 와트 증기 기관은 끓는 물의 열을 운동 에너지로 바꿨는데, 이제 과학자들은 인체와 주변 공기 사이의 작은 온도 차를 활용하는 방법을 고안해냈다.
사람의 체온은 37도 정도로 유지된다. 반면 주변 온도는 보통 20~30도 수준이다. 연구진은 이런 점에 착안해 온도 차이를 활용해 전기 에너지로 바꿨다. 열전 소재는 새로운 것은 아니다. 예를 들어 심우주 우주선도 태양광 에너지를 얻을 수 없을 때, 방사성 동위원소를 활용한 열전 발전기를 사용해 전력을 공급한다.
중국 베이징 대학 재료과학자이자 해당 논문 책임저자 레이 팅은 "열전 고무라는 개념을 제안한 것은 저희 연구팀이 세계 최초”라고 밝혔다.
그는 "휘어지고, 늘어나고, 피부에 밀착되는 소재를 개발하기 위해 노력했다"며 "이러한 열 장치는 착용감이 좋고, 열 손실을 줄이면서 신체의 열 에너지를 전기 에너지로 효율적으로 변환한다"고 밝혔다. 또, 이론상 이 소재는 손상되지 않으면 무한정 전력을 공급할 수 있다고 설명했다.
이 기술의 핵심은 반도체 폴리머와 탄성 고무를 혼합해 신축성과 전도성을 모두 갖춘 나노섬유 네트워크를 설계했다는 점이다. 이를 통해 높은 전기 전도율을 유지하면서 신축성도 높였다.
가평빠지패키지 해당 소재는 원래 길이의 850% 이상까지 늘어났고 150%까지 늘어났을 때는 원래 형태의 90% 이상을 회복했는데, 이는 천연 고무와 비슷한 수준이다. 이후 특수 도핑제를 사용해 성능을 더욱 향상시켰다고 연구진은 설명했다.
레이는 "이것은 단순히 웨어러블 기기를 충전하는 것에 그치지 않는다"며 이 소재를 의류에 접목시켜 주머니에 넣은 채 휴대전화를 충전하거나 의료 분야까지 확장할 수 있다고 밝혔다.
KAIST 박대형 전산학과 교수팀이 개발한 로봇 팔의 모습. 고무링을 홈에 정확히 끼우거나, 꼬인 고무줄도 풀어낼 수 있다. AI학습을 통해 고무줄이나 옷처럼 움직이면 모양이 변하는 물체의 생김새도 로봇이 파악할 수 있게된 것이다./KAIST
로봇팔이 천천히 움직이면서 고무링을 홈에 정확히 끼워넣었다. 두 기둥사이에 꼬여있는 고무줄도 천천히 다가가 풀어서 다시 제대로 끼웠다.
21일 KAIST 전산학부 박대형 교수팀이 개발에 성공했다고 밝힌 로봇 인공지능 기술 ‘INR-DOM’ 덕분이다. 이 기술은 고무줄이나, 전선, 옷처럼 ‘형태가 잘 변하는 물체’도 로봇이 사람처럼 다룰 수 있도록 해준다.
발리다이빙 보통 이런 물체들은 움직일 때마다 모양이 계속 변하고, 일부는 혹시나 구겨지거나 접히면 일부가 가려지기도 해서 로봇이 그 전체모양을 제대로 알기가 어려웠다. 그러나 이번에 개발한 ‘INR-DOM’이라는 기술은 로봇이 보이는 부분만 보고도 ‘안 보이는 부분까지 상상’해서 전체 모양을 복원하고, 그 상태에서 어떻게 다뤄야 할지 스스로 배울 수 있게 해준다. ‘변형 물체 조작’이라는 로봇 공학의 오랜 난제를 풀어낸 것이다.
KAIST 석사과정 연구원 송민석씨과 전산학부 박대형 교수. /KAIST 제공
로봇의 동작 원리는 이렇다. 이 로봇은 카메라로 본 일부 3D 점을 바탕으로, 안 보이는 부분까지 이어 붙여서 전체 물체 모양을 유추할 수 있다. 이때 AI가 동원된다. 마치 사람이 커튼 뒤에 가려진 의자를 보면서 “대충 이런 모양이겠지” 하고 떠올리는 것과도 같다. 이를 ‘잠재 신경 표현’ 기술이라고 부른다.
연구팀은 이렇게 계속 ‘불완전한 정보’를 주고 전체 모양을 제대로 복원하는 훈련을 시켰고, 이를 강화, 대조하는 학습을 거치면서 로봇이 ‘현재 인식한 상태’와 ‘실제 상태’의 차이를 뚜렷하게 인식하고 그 차이를 줄이는 행동을 학습하게 하도록 했다.
그 결과 이 로봇은 고무링 끼우기, O링 설치, 꼬인 고무줄 풀기 같은 어려운 과제에서 기존보다 훨씬 높은 성공률을 보였다. 끼우기·설치·풀기 작업에서 성공률 90% 이상을 보였고, 특히 가장 어려운 과제로 꼽히는 ‘꼬인 고무줄 풀기’에선 75%의 높은 성공률을 기록했다. 이는 기존 기술보다 49%p 높은 것이다. 양방향 꼬임 풀기는 기존 방법보다 25% 더 높은 성과를 냈다.
발리다이빙 연구 논문의 제1저자인 송민석 연구원은 “이번 연구는 로봇이 불완전한 정보만으로도 변형 물체의 전체 모습을 이해하고, 이를 바탕으로 복잡한 조작을 수행할 수 있다는 가능성을 보여줬다“라며, ”제조, 물류, 의료 등 다양한 분야에서 인간과 협력하거나 인간을 대신해 정교한 작업을 수행하는 로봇 기술 발전에 크게 기여할 것”이라고 했다. 이 연구는 지난 6월 21~25일 LA USC에서 개최된 로봇 공학 분야 최상위 국제 학술대회인 ‘로보틱스: 사이언스 앤 시스템즈2025’에서 발표됐다.
