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[생명이 먼저다]자살 예방, 실천해야 한다

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이동우 인제의대상계백병원 정신과의사

[편집자] 보건복지부 2019년 자살예방백서에 따르면 2017년 기준 우리나라의 연간 자살자 수는 1만2463명이다. 하루에 34명이 극단적인 선택을 하는 셈이다. 경제협력개발기구(OECD) 회원국 가운데 리투아니아에 이어 두 번째로 높은 자살률이다. 2013년 이후 극단적 선택을 한 사람의 수는 줄고 있지만 이를 시도한 사람은 여전히 증가 추세다. 다양한 이유로 자살을 시도한 사람들은 그 뒤에도 같은 행위를 반복하거나 실제 자살로 이어질 가능성이 매우 크다는 것이 전문가들의 견해다. 이에 뉴스핌에서는 지속적으로 생명존중 문화를 확산하고, 자살 예방을 위한 사회시스템 구축에 힘쓸 예정이다.

지난 가을, 2018년 자살률이 인구 10만명당 26.6명으로 발표되면서 대한민국은 큰 충격에 휩싸였다. 2017년의 24.3명에 비해 약 10% 가까이 증가한 결과로 그 동안 감소 추세로 접어든 줄 알았던 자살률이 다시 증가한 것이기 때문이다.

하지만 이러한 결과는 그 만큼 한국 사회 자살 문제가 뿌리 깊은 것인데 반해 이를 해결하려는 노력은 미약했음을 다시 한번 일깨워 주는 경고 신호라 할 것이다. 지금 우리가 할 일은 자살에 대한 철저한 원인 분석과 함께 그동안 부족했던 대책이 무엇인지 철저하게 점검하고 해결을 위한 실천 노력을 기울이는 것이다.

이동우 정신과 의사

한국 사회의 병폐 중 하나로 흔히 지적되는 것이 "총론만 있고 각론은 없다"는 것이다. 사실 그동안 정신보건 정책도 다분히 관념적, 선언적이고, 실행 계획은 현장 수요에 미치지 못하는 '가분수형 정책' 측면이 강했다.

제1차 국가 자살예방 계획(2004~2008년)에 대한 흔한 비판이 '의학적 모델'에 국한됐다는 것이다. 그러나 1차 계획이 성공적이지 못했던 것은 의학적 모델마저도 제대로 실천되지 않았기 때문이다. 이러한 총론과 각론의 불균형, 실천적 노력의 부족은 여전하다. 

최근 자살예방정책과 신설에 이은 자살예방 행동계획의 수립, 국회 자살예방 포럼의 출범 이후 예산의 대폭 확대로 인해 이러한 각론의 부족, 실천적 노력의 부족이 상당 부분 개선되고 있다.

하지만 아직 갈 길은 멀기만 하다. 이러한 사실은 자살 대국의 멍에를 성공적으로 벗은 이웃 나라 일본의 사례와 비교하면 더욱 명백해진다.

일본 자살예방협회장으로 활동하고 있는 재일교포 정신건강의학과 의사 장현덕 박사는 올해 국내의 자살예방 세미나에서 본인이 일본에서 처음으로 시행한 자살부검 연구결과를 소개했다. 질병, 생활고, 법적인 문제 등 다중적인 스트레스가 겹친 상태에서 최종적으로는 우울증 등 정신건강 문제가 병발하는 것이 일본에서의 자살에 이르는 경로다. 

장 박사의 연구를 통해 자살은 개인의 문제가 아니라 사회의 문제임이 규명됐다. 이후 일본 정부가 자살예방법의 제정하고 총리실 산하의 컨트롤 타워 설치했다. 2003년 3100억원, 2015년 7200억원이라는 대대적인 예산을 투입한 끝에 자살률 30% 감소라는 결과를 이끌어냈다.

일본 사례를 보면 한국 자살예방정책은 아직까지 초라하다. 자살 문제는 보건복지부 이외에 교육부, 국방부, 노동부 등 여러 부처간 장벽을 없애고 혼연 일체가 되어 추진해야만 극복할 수 있는 것이다. 일본 사례처럼 컨트롤 타워 격상이나 복지부 내 정신건강 관련 부서의 격상이 필요하다.

예산 대한 아쉬움은 말할 것도 없다. 자살예방법 또한 보다 실천적인 방향으로 개정해야 한다. 일본 지자체들이 지역별 자살 원인 분석을 통해 지역 맞춤형 정책을 실행하고 있는 것에 비해 한국 지자체 자살 예방정책은 아쉽기만 하다.

또 하나 아쉬운 것은 정신건강에 대한 인식 개선이다. 국민 4명 중 한 사람이 평생 한 번은 정신질환을 경험하지만, 치료받는 환자의 비율은 22%에 불과하다. 치료받지 않은 이유 중 가장 높은 비율은 "내가 정신질환이 있는 줄 몰랐다"는 것. 인식 부족 탓이다.

대한신경정신의학회는 국경일 이외는 별다른 기념일이 없었던 1968년에 민간 주도로 '정신건강의 날'을 제정하고, 매년 4월 4일에 정신질환에 대한 편견 해소와 국민 정신건강 증진을 위해 노력해 왔다. 

세계보건기구(WHO)는 1992년 10월 10일을 '세계정신건강의 날'로 제정했다.  2017년부터는 정부도 개정 정신보건법에 10월 10일을 정신건강의 날로 명시했다. 

대한신경정신의학회는 정부 시책을 따르기 위해 4월 4일 행사를 중단했다. 지난 3년간을 돌이켜볼 때 10월 10일 행사만으로는 우리 사회 정신건강 인식 개선에 한계가 있다는 느낌이다. 인식개선과 편견해소를 위한 노력은 계속해야한다는 바람마저 가지게 된다.

결론적으로, 연중 이어지는 정신건강 인식 개선이 진행되어야 한다. 다시 상승하기 시작한 자살률을 감소 추세로 돌리고, 2020년까지 자살률을 20명 이내로 낮추겠다는 국가 자살예방 행동계획의 목표를 달성하기 위해서는 보다 실천적인 방향으로 자살예방법 개정, 자살예방 예산 대폭 확대, 지자체 자살예방정책 수립 및 실천 능력 강화 등 전방위적인 노력이 필요하다. 

이동우 인제의대상계백병원 정신과의사

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[단독] 삼성, AI토큰 원가 낮추는 서버 기술 개발 [서울=뉴스핌] 서영욱 기자 = 삼성전자가 인공지능(AI) 서버의 그래픽처리장치(GPU)를 추가하지 않고도 더 많은 이용자의 요청을 처리할 수 있도록 메모리 활용 효율을 높이는 기술을 개발했다. GPU와 중앙처리장치(CPU) 사이의 데이터 이동 비용을 계산해 불필요한 이동을 줄이고, 제한된 메모리 공간에서도 AI가 여러 이용자에게 빠르게 답변하도록 하는 기술이다. AI 서비스가 대중화하면서 데이터센터의 GPU 확보 비용뿐 아니라 기존 장비의 활용도를 높이는 기술도 중요해지고 있다. 삼성전자의 이번 기술은 GPU 메모리 부족으로 발생하는 처리 지연을 줄여 AI 서비스의 토큰당 운영비용을 낮추고 추가 설비 투자 부담을 덜 수 있는 기술로 주목된다. 다만 실제 상용 서비스에서 처리량과 응답속도가 얼마나 개선되는지는 아직 확인되지 않았다. 20일 미국 특허정보 사이트 저스티아에 따르면 삼성전자가 출원한 '대규모 언어모델(LLM)의 다중 사용자 요청 처리 방법 및 서버' 특허가 지난 15일 공개됐다. 해당 기술은 이용자별 데이터 이동 비용과 메모리 사용량 등을 계산해 처리 순서를 조정하는 방식이다. ◆GPU 메모리 부족해도 척척…AI 처리 효율 높인다 이번 기술은 여러 이용자가 동시에 AI에 질문할 때 발생하는 GPU 메모리 부족 문제를 해결하는 데 초점을 맞췄다. 챗GPT와 같은 생성형 AI는 질문에 답하기 위해 GPU를 사용한다. GPU는 AI 연산을 빠르게 처리하지만 데이터를 임시로 저장하는 메모리 용량에는 한계가 있다. 이용자가 몰려 메모리가 부족해지면 일부 데이터를 중앙처리장치(CPU) 쪽 메모리로 옮겼다가 다시 가져와야 한다. 이 과정에서 시간이 걸리고 AI의 답변도 늦어질 수 있다. 이 같은 문제는 AI 활용이 확대될수록 중요해지고 있다. AI가 긴 문서를 분석하고 복잡한 업무를 처리하면서 메모리에 저장해야 할 데이터도 늘어나고 있기 때문이다. GPU의 연산 성능이 충분하더라도 메모리가 부족하면 AI 서비스의 처리 능력이 떨어질 수 있다. 삼성전자는 이러한 데이터 이동을 효율적으로 관리하는 알고리즘을 고안했다. 이용자별 대기시간과 데이터 이동에 걸리는 시간, 앞으로 필요한 메모리 용량 등을 계산해 어떤 질문을 먼저 처리할지 결정하는 방식이다. 불필요한 데이터 이동도 최소화했다. 기존에 CPU 메모리로 옮겼던 데이터가 남아 있다면 다시 복사하지 않고, 필요한 부분만 이동시킨다. AI가 한 이용자의 답변을 작성하는 동안 다른 이용자의 데이터를 옮기는 작업도 동시에 수행할 수 있다. 남는 메모리를 최대한 활용하는 기능도 담았다. 예를 들어 새로운 질문을 처리하는 데 메모리 공간 5칸이 필요한데 3칸만 남았다면, 기다리지 않고 3칸으로 처리할 수 있는 부분부터 계산하는 방식이다. [AI 인포그래픽=서영욱 기자] ◆AI 토큰당 원가 낮추고 데이터센터 투자 부담 줄인다 삼성전자에 따르면 이번 기술은 특정 제품에 탑재되는 기능이 아니라 AI 데이터센터와 클라우드 서버의 추론 효율을 높이는 인프라 기술이다. 삼성전자 관계자는 "특허 사이트에 올라간 내용은 데이터센터·클라우드 환경에서 다수 사용자에게 LLM 서비스를 제공하는 서버에 적용되는 추론 효율화 기술"이라며 "제품에 적용되는 기술은 아니고, AI 기술 개발 인프라에 적용되는 기술"이라고 설명했다. 여러 이용자의 요청이 동시에 몰리는 AI 서버에서 메모리 활용도를 높이는 것이 핵심이다. 특히 AI 이용자가 급증하는 시간대에 같은 장비로 더 많은 요청을 처리하면서 응답 지연을 줄이는 효과를 기대할 수 있다. 이 기술은 AI 서비스의 수익성을 높이고 데이터센터 투자 부담을 줄일 수 있을 것으로 주목된다. AI 서비스 기업들은 GPU 확보와 서버 운영에 막대한 비용을 투입하고 있다. 같은 GPU로 더 많은 질문과 답변을 처리할 수 있다면 추가 설비 투자 없이 서비스 처리량을 늘리고, AI가 답변을 생성하는 단위인 토큰당 원가도 낮출 수 있다. 대규모 GPU 인프라를 운영하는 클라우드 사업자에게도 의미가 있다. AI 서비스 수요가 늘어날 때마다 GPU를 추가로 구매하는 대신 기존 설비의 활용도를 높이면 투자 부담을 덜 수 있기 때문이다. 반도체업계 관계자는 "GPU 메모리 활용도를 높이면 AI 서버의 처리 효율을 개선하고 운영비를 절감하는 효과를 기대할 수 있다"면서도 "실제 어느 서비스에 적용될지 아직 확인되지 않은 만큼 기존 기술 대비 응답속도와 처리량이 얼마나 개선되는지 검증돼야 경제적 효과를 판단할 수 있을 것"이라고 말했다. syu@newspim.com 2026-10-20 06:00
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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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