[갤럽 조사] 민주당 대표 선호도 "이낙연~김부겸~박주민 順"

"민주당 지지층 가운데 71% 이낙연 지지"

조인영 기자

등록 2020.08.21 10:59:47

수정 2020.08.21 11:00:22

더불어민주당 당대표 경선에 출마한 김부겸(왼쪽부터), 박주민, 이낙연 후보[사진:연합뉴스]

【 청년일보 】 여당인 더불어민주당 대표 경선 출마후보 중 이낙연 후보가 선호도 1위를 기록했다는 여론조사 결과가 나왔다.

21일 한국갤럽이 지난 18∼20일 전국 18세 이상 1천2명을 대상으로 진행한 조사에서 '누가 민주당 대표가 되는 것이 가장 좋은가'라는 물음에 48%가 이낙연 후보라고 응답했다.

김부겸 후보는 15%, 박주민 후보는 8%였다. 29%는 의견을 유보했다.

한국갤럽은 "응답자 중 민주당 지지층에서만 보면 이낙연 후보가 71%로 독보적 지지를 받았고, 김부겸 후보와 박주민 후보는 각각 10% 내외로 비슷했다"고 분석했다.

이번 한국갤럽 조사의 표본오차는 95% 신뢰수준에서 ±3.1%포인트다.

자세한 내용은 한국갤럽이나 중앙선거여론조사심의위원회 홈페이지를 참조하면 된다.

【 청년일보=조인영 기자 】

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[청년발언대] 최적화는 항상 정의로운가?

【 청년일보 】 우리는 '최적'이라는 단어를 들으면 본능적으로 그것이 옳다고 믿는다. 더 빠르고, 더 싸고, 더 효율적인 선택. 최적화는 언제나 합리적이며, 따라서 정의롭다고 여겨진다. 하지만 과연 그럴까? 최적화는 언제나 어떤 기준을 설정한 뒤 이루어진다. 비용을 최소화할 것인가, 시간을 단축할 것인가, 이윤을 극대화할 것인가. 문제는 그 기준이 이미 하나의 가치판단이라는 점이다. 예를 들어 기업이 생산 비용을 최소화하도록 시스템을 설계한다면, 그 결과는 인건비 절감, 자동화 확대, 혹은 인력 감축으로 이어질 수 있다. 숫자상으로는 '최적'일지 모르지만, 그 결정이 노동자에게도 정의로운 선택이라고 말할 수 있을까? 플랫폼 알고리즘 역시 마찬가지다. 사용자 체류 시간을 최대화하는 것이 목표라면, 자극적인 콘텐츠가 더 많이 노출되는 구조가 만들어진다. 이 또한 시스템 관점에서는 최적이지만, 사회 전체의 건강이라는 관점에서는 반드시 그렇다고 말하기 어렵다. 최적화는 답이 아니라 방향이다. 우리가 무엇을 최적화할 것인지 정하는 순간, 이미 우리는 하나의 가치를 선택하고 있는 셈이다. 효율을 최우선으로 둘 것인가, 공정성을 고려할 것인가, 안전과 인간의 존엄을 포함

[청년발언대] 웨이퍼 위의 건설 현장

【 청년일보 】 반도체는 완성된 부품을 조립해 만들기 보다는 바닥 위에 구조물을 올리는 시공에 가깝다. 기초를 다지고, 벽을 세우고, 배관과 전기 배선을 넣은 뒤, 검사와 마감까지 거쳐야 비로소 집이 되는 것처럼 실리콘 웨이퍼라는 바탕 위에서 회로는 한 번에 만들어지지 않는다. 현장에서 수십 번의 공정이 겹겹이 이어지며, 매 공정마다 정밀도가 유지되어야 칩이 완성된다. 공사는 먼저 바닥 상태부터 잡는다. 실리콘을 얇게 잘라 표면을 거울처럼 매끈하게 만든 판인 웨이퍼 위에 쌓이는 구조들은 이 바닥의 균일함에 큰 영향을 받는다. 하지만 나노미터 단위로 회로를 올리는 작업에서는 먼지 한 알이 현장의 자갈처럼 작지 않다. 그래서 반도체 제조는 깨끗함이 곧 품질인 공간에서 시작된다. 바탕이 준비되면, 이제는 벽과 길을 동시에 설계한다. 전기가 흐를 길을 만들기 위해서는, 전기가 새어 나오지 않도록 막아주는 절연층이 필요하다. 웨이퍼 위에 얇은 막을 형성하는 과정은 건설로 치면 방수층이나 단열재를 까는 일과 비슷하다고 볼 수 있다. 눈에 띄지 않지만, 나중에 성능을 좌우하는 필수 공정이다. 그 다음은 현장에서의 핵심인 도면을 바닥에 옮기는 작업이다. 반도체에서는 빛을

[청년발언대] AI 고도화 시대, 품질과 신뢰성의 가치

【 청년일보 】 AI 기술이 산업 전반에 빠르게 스며들고 있다. 특히 초정밀 공정과 자동화 시스템을 기반으로 하는 첨단 제조 산업은 그 변화의 중심에 있다. 미세한 오차와 공정 변동이 막대한 손실로 이어질 수 있는 환경에서, 품질과 신뢰성은 단순한 관리 지표가 아니라 산업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소이다. 과거 품질관리가 결함을 줄이고 수율(Yield)을 높이는 데 집중했다면, 오늘날은 데이터와 AI가 공정을 실시간으로 분석하고 이상을 탐지·예측하는 단계로 전환되고 있다. 여기서 'AI가 내린 판단을 우리는 얼마나 신뢰할 수 있는가'라는 주목해야 할 포인트가 생긴다. 이러한 점은 AI 고도화 시대 속 품질과 신뢰성의 가치를 다시 한 번 돌아보게 만든다. ◆ 수율과 공정 안정성, 전통적 품질관리의 본질 첨단 제조 산업에서 품질은 곧 수율과 직결된다. 생산 공정에서 얼마나 많은 양품을 안정적으로 확보할 수 있는지는 기업의 수익성과 직결되며, 이를 위해 통계적 공정관리(SPC)와 Six Sigma 기법이 폭넓게 활용되어 왔다. 공정 변동을 최소화하고, 불량의 원인을 정밀하게 분석하며, 동일한 조건을 반복적으로 재현하는 것이 전통적 품질관리의 핵심이었다. 신뢰성 또

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