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피망머니 “이스라엘, ‘종전MOU’ 아직 열람 못 해…미, 유출 우려에 거절”

이진숭

2026.06.21 08:32 0 0

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피망머니 미국 도널드 트럼프 행정부가 이란과 종전을 위한 양해각서(MOU)에 이미 전자 서명을 한 것으로 알려진 가운데 이번 전쟁의 또다른 당사국인 이스라엘은 아직 해당 MOU를 열람하지 못했다고 미 CNN 방송이 16일(현지시간) 보도했다.
이스라엘 측 소식통을 인용한 이 보도에 따르면 이스라엘은 미국에 이란과의 종전 합의문을 보여줄 것을 요구했으나 거절당했다.
CNN은 “이로 인해 미국의 핵심 동맹국인 이스라엘은 이미 광범위하게 비판받고 있는 종전 합의에 대해 전혀 알지 못하는 상황에 놓였다”고 짚었다.
미국이 열람 요청을 거절한 이유의 하나는 종전 MOU가 공식 발표되기 전에 베냐민 네타냐후 이스라엘 정부가 이를 유출할 것을 우려했기 때문이라고 이 소식통은 전했다.
지난 2월 28일 미국과 함께 이란과의 전쟁을 시작한 이스라엘이 그간 종전 협상에서 완전히 배제돼온 데다 종전 MOU 내용 확인마저 거절당한 것으로, 네타냐후 총리는 이스라엘 내부에서 더 심한 정치적 곤경에 처할 수 있을 것으로 보인다.
미국과 이란의 종전 합의 및 MOU 전자서명 이후 이스라엘 내부에서는 네타냐후 총리를 향해 “이스라엘에 해로운 합의를 방치했다”는 거센 비판이 이어지고 있으며, 심지어 그가 지지 기반을 상실하면서 오는 10월 총선에서 실각할 수 있다는 관측도 나오고 있다.
네타냐후 총리는 전날 저녁 기자회견을 열었으나 8분간의 모두발언에서 종전 MOU와 관련한 발언을 거의 하지 않았다고 CNN은 전했다.
이후 네타냐후 총리는 취재진과의 질의응답 과정에서 자신과 트럼프 대통령이 “항상 의견이 일치하는 것은 아니다”라고 말했으며, 종전 MOU에 대해서도 “우리는 여전히 그 합의가 어떻게 될지 모른다”고 했다.
미국과 이란은 지난 14일 종전 MOU에 전자 서명했으며, 오는 19일 스위스 휴양지 뷔르겐슈토크에서 공식 서명식을 개최한다.
미셸 스틸 주한 미국대사 후보자(사진)의 인준안이 미 연방 상원을 통과했다. 상원은 17일(현지시간) 본회의에서 스틸 후보자의 인준안을 표결에 부쳐 찬성 55표, 반대 39표로 가결 처리했다.
도널드 트럼프 미국 대통령은 지난 4월13일 스틸 후보자를 공식 지명했다. 상원 인준을 통과한 스틸은 트럼프 대통령의 임명과 한국 정부의 아그레망(주재국 임명 동의)을 받아 공식 부임하게 된다.
주한 미국대사직은 조 바이든 행정부에서 임명된 필립 골드버그 전 대사가 지난해 1월 이임한 후 1년5개월 가까이 공석으로 있었다. 스틸이 부임하면 성 김 전 대사(2011~2014년 재임)에 이어 두 번째 한국계 주한 미국대사가 된다. 한국계 여성으로서는 처음이며 하원의원 출신으로서도 최초다.
한국계 미국인인 스틸은 1955년 서울에서 태어났으며 1975년 미국에 정착했다. 그의 부모는 6·25전쟁 당시 북한을 탈출해 부산으로 피란한 실향민이다. 그는 지난달 20일 열린 인준청문회에서 “부모님이 북한의 각기 다른 곳에서 한국으로 내려왔고 참전용사들 덕분에 한국에서 만나 내가 여기 있을 수 있었다”고 말했다.
국내 연구진이 음성에 담긴 미묘한 감정을 읽어 영상 속 화자의 표정을 바꾸는 기술을 개발했다. 예를 들면 “잘한다”는 문장의 어투를 분석해 발언의 의도가 칭찬인지 비아냥인지를 판별한 뒤 알맞은 표정을 구현하는 식이다. 교육용 아바타와 인공지능(AI) 아나운서, 드라마 후반 작업 등에 활용할 수 있을 것으로 보인다.
울산과학기술원(UNIST) 인공지능대학원 김태환 교수가 이끄는 연구진은 음성 신호에서 감정을 추출해 영상 속 화자의 표정을 적절히 바꿀 수 있는 AI 기술 ‘C-MET’을 개발했다고 18일 밝혔다. 연구 결과는 미국 콜로라도주 덴버에서 열린 AI 분야 국제학회 ‘CVPR 2026’에서 발표됐다.
C-MET은 중립적 음성과 감정이 실린 음성의 차이를 숫자 정보로 환산한다. 이 결과를 화면 속 인물 얼굴에 표정으로 반영한다. 같은 문장이라도 어조가 달라지면 입꼬리와 눈썹, 눈 주변 근육의 움직임 등을 다르게 표현한다는 뜻이다.
예를 들어 “잘한다”는 표현은 칭찬도 비아냥도 될 수 있는데, 어조를 판단해 화면 속 인물 표정으로 옮긴다. 만약 “잘한다”가 비아냥의 의도라면 입꼬리를 양옆으로 길게 벌려 비우호적인 느낌이 드는 얼굴 움직임을 만들어낸다.
연구진은 기존에 나온 일부 기술처럼 특정 표정마다 ‘기쁨’ ‘분노’ ‘슬픔’ 등 이름표를 붙여 C-MET을 학습시키지 않았다고 했다. C-MET은 제시된 특정 감정 가운데 하나를 고르는 대신 두 감정 사이의 적절한 위치를 판별하도록 고안됐기 때문이다. 미술로 따지면 빨간색과 흰색 물감을 적절히 조합해 다양한 느낌의 분홍색을 만드는 것과 비슷하다.
연구진은 C-MET의 감정 표현 정확도가 중국에서 개발한 최신 얼굴 표정 기술인 ‘이디톡’에 비해 14%포인트 높은 것으로 나타났다고 설명했다.
연구진은 음성에 잘 맞는 사실적인 표정을 만드는 이번 기술이 가상 인간 콘텐츠와 AI 아나운서 생성, 영화·드라마 후반 작업 등에 활용될 것으로 예상했다. 뮤직비디오에 등장하는 스타의 표정을 다양하게 조합하는 작업에도 쓸 수 있을 것으로 보인다.
김 교수는 “이번 연구는 참조할 수 있는 이미지 없이 음성만으로 얼굴 영상의 감정을 바꿀 수 있는 점이 특징”이라며 “기존 방식의 한계를 넘어섰다”고 했다.

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