• 윤리연구
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• 제77호
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• pp.73-112
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• 2010

이번 연구의 목적은 한국 다문화 사회의 특성과 문제점을 도덕적 공황 상태의 측면에서 탐구하는데 있다. 이를 위해 우선 다문화주의 연구의 경향에서 문화에 대한 연구의 중요성을 살펴보고, 다문화주의 연구에서 문화 개념들을 수준별로 적용한다. 그리고 한국 다문화 사회가 안고 있는 근본적인 문제, 즉 소수자(집단)-외국인에 대한 다수자(집단)-한국인의 국적별, 인종별 편견과 계층화의 상태를 도덕·윤리학의 영역에서 모색할 수 있는 근거를 마련하고자 한다. 다문화주의 연구에서 주목하는 문화 개념은 크게 두 가지로 정리할 수 있다. 첫째, 문화를 의미의 패턴으로 간주한다. 둘째, 문화를 완전성에 관한 연구로 바라 본다. 전자는 타문화에 대한 이해와 해석에 유리하고, 후자는 도덕성을 토대로 하는 정체성 확립에 관심을 기울인다. 한편, 다문화주의 연구에서 주요 쟁점들 또한 두 가지로 요약할 수 있다. 첫째, 정체성과 다양성의 논의이다. 20세기초반까지 국민국가는 정체성을 강조했지만, 오늘날에는 다양성의 주제들이 부각되고 있다. 둘째, 소수 개인(집단)의 권리와 보편적 가치에 대한 논의이다. 이는 개인의 자유에 대한 강제를 반박하는 자유주의와 공동의 선을 추구하는 공동체주의 간의 간격에서 진행하고 있다. 다문화주의 연구에서 문화 개념은 지향별, 수준별로 확대 적용되어야 한다. 한개인이 정체성을 확인하는 내적 지향의 문화 관념은 매우 강하고, 타문화에 대한 이해와 해석의 외적 지향 관념은 다소 약하다. 이를 집단 차원에서 상호보완해서 연결된다면, 시민성과 자율성을 내적 지향에서 확인할 수 있고, 정의와 평등에 대한 의미 파악과 적용은 각 집단의 외적 지향에서 실행할 수 있게 된다. 이럴 경우에만 다문화가 공존할 수 있는 사회가 바람직하게 형성될 수 있다. 이를 한국 다문화 사회에서 적용하려면, 관주도형의 집행위주의 정책에서 벗어나, 각 개인별, 집단별 특성을 파악해서 그들에게 어떤 문화 관념이 보완되어야 하는지를 먼저 해결해야 한다. 오늘날 다양한 정책들의 지원에도 불구하고, 한국 다문화 사회가 안고 있는 모순은 다수자(집단)-한국인으로부터 발생한다. 왜냐하면 순혈주의, 단일민족주의와 같은 매우 강한 내적 지향의 문화 관념이 무의식적으로도 영향력을 발휘하기 때문이다. 이는 정부와 미디어와 같은 2차적 정의자들이 소수자(집단)-외국인에 대한 왜곡과 결부되면서 다수자(집단)-한국인에게 커다란 사회적 위협으로 다가온다. 예컨대, 외국인 범죄의 경우, 실제로는 불법체류자 검거, 외국인 폭력조직 및 마약과 관련해서 발생하지만, 정부는 이를 국적별, 인종별로 외국인 관리 감독 차원의 강화로, 미디어는 외국인 거주 지역을 범죄, 가난의 상징으로 확대 생산한다. 하지만 국적별, 인종별로 본다면, 미국과 일본 등의 이른바 선진국 출신의 외국인 범죄가 더 악영향을 미친다. 이번 연구는 이처럼 왜곡된 한국 다문화 사회의 도덕적 공황 상태가 바로 2차적 정의자들인 정부와 미디어, 동시에 다수자(집단)-한국인에게 있다고 본다. 바로 이것이 한국 다문화 사회가 안고 있는 실제 도덕적 공황 상태라고 할 수 있다. 그러므로 한국 다문화 사회에 대한 연구에서는 소수자가 아니라 다수자(집단)-한국인을 주로 대상으로 해야 하고, 근본적으로 순혈주의와 단일민족주의의 정체성을 개방적으로 전환시킬 수 있는 도덕·윤리적 과제를 보다 심도 깊이 다루어야 한다. 하지만 현재 다문화 정책으로는 이와 같은 반성이 결여되어 있기 때문에, 어떤 정책도 한국 다문화 사회의 발전 방향을 제시할 수 없다.

• 서비스연구
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• 제14권1호
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• pp.13-26
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• 2024

멀티모달 (multi-modal) 생성이란 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 정보를 기반으로 결과를 도출하는 작업을 말한다. AI 기술의 비약적인 발전으로 인해 여러 가지 유형의 데이터를 종합적으로 처리해 결과를 도출하는 멀티모달 기반 시스템 또한 다양해지는 추세이다. 본 논문은 음성과 텍스트 인식을 활용하여 인물을 묘사하면, 몽타주 이미지를 생성하는 AI 시스템의 개발 내용을 소개한다. 기존의 몽타주 생성 기술은 서양인들의 외형을 기준으로 이루어진 반면, 본 논문에서 개발한 몽타주 생성 시스템은 한국인의 안면 특징을 바탕으로 모델을 학습한다. 따라서, 한국어에 특화된 음성과 텍스트의 멀티모달을 기반으로 보다 정확하고 효과적인 한국형 몽타주 이미지를 만들어낼 수 있다. 개발된 몽타주 생성 앱은 몽타주 초안으로 충분히 활용 가능하기 때문에 기존의 몽타주 제작 인력의 수작업을 획기적으로 줄여줄 수 있다. 이를 위해 한국지능정보사회진흥원의 AI-Hub에서 제공하는 페르소나 기반 가상 인물 몽타주 데이터를 활용하였다. AI-Hub는 AI 기술 및 서비스 개발에 필요한 인공지능 학습용 데이터를 구축하여 원스톱 제공을 목적으로 한 AI 통합 플랫폼이다. 이미지 생성 시스템은 고해상도 이미지를 생성하는데 사용하는 딥러닝 모델인 VQGAN과 한국어 기반 영상생성 모델인 KoDALLE 모델을 사용하여 구현하였다. 학습된 AI 모델은 음성과 텍스트를 이용해 묘사한 내용과 매우 유사한 얼굴의 몽타주 이미지가 생성됨을 확인할 수 있다. 개발된 몽타주 생성 앱의 실용성 검증을 위해 10명의 테스터가 사용한 결과 70% 이상이 만족한다는 응답을 보였다. 몽타주 생성 앱은 범죄자 검거 등 얼굴의 특징을 묘사하여 이미지화하는 여러 분야에서 다양하게 사용될 수 있을 것이다.