11 7월 2025

[생물 및 의학(건강)] 플라스틱 먹어 분해한 뒤 지방으로 저장하는 애벌레

[생물 및 의학(건강)] 플라스틱 먹어 분해한 뒤 지방으로 저장하는 애벌레

플라스틱 먹어 분해한 뒤 지방으로 저장하는 애벌레

입력
플라스틱을 섭취하고 체내에서 분해해 지방으로 저장하는 꿀벌부채명나방 애벌레. 위키미디어 제공

플라스틱을 섭취하고 체내에서 분해해 지방으로 저장하는 꿀벌부채명나방 애벌레. 위키미디어 제공

플라스틱을 섭취한 애벌레가 대사작용을 통해 이를 분해하고 체내 지방으로 저장하는 새로운 생태적 메커니즘이 확인됐다. 플라스틱의 생물학적 분해 경로를 밝히고 이를 응용한 플라스틱 폐기 방안 연구에 중요한 단서를 제공할 것으로 기대된다.

브라이언 캐손 캐나다 브랜던대 교수 연구팀은 먹어치운 플라스틱을 대사작용으로 분해하는 애벌레의 대사 경로와 건강 상태 변화를 분석하고 연구 결과를 벨기에 안트베르펜에서 열린 ‘실험생물학회 연례학술대회’에서 8일(현지시간) 발표했다.

연구팀은 꿀벌부채명나방(Galleria mellonella)의 애벌레인 ‘왁스웜’에 주목했다. 왁스웜은 세계에서 가장 많이 생산되는 플라스틱인 폴리에틸렌(PE)을 섭취하고 이를 짧은 시간 내에 분해할 수 있다. 이번 연구에선 약 2000마리의 왁스웜이 0.5g 무게의 폴리에틸렌 비닐봉지 한 장을 24시간 이내에 분해할 수 있다는 사실이 확인됐다.

왁스웜은 섭취한 플라스틱을 분해해 지방으로 바꿔 축적했다. 연구팀은 분자생물학, 생리학, 유전체학, 재료과학 분석 기법을 동원해 왁스웜의 체내에서 플라스틱이 어떻게 처리되는지를 추적했다. 플라스틱 분해와 지방 저장에 관여하는 유전자의 대사 경로도 확인했다. 플라스틱이 애벌레 체내에서 어떻게 화학적으로 변화하는지 잔여물과 배설물의 화학 조성 변화도 살폈다.

분석 결과 왁스웜은 플라스틱을 소화 과정에서 지방산으로 분해한 뒤 이를 인간의 지방세포처럼 체지방으로 저장했다. 캐손 교수는 “사람이 포화지방과 불포화지방을 지나치게 섭취하면 체지방으로 저장되듯이 왁스웜도 플라스틱에서 분해된 지방을 에너지로 활용하지 않고 체내에 저장한다”고 설명했다.

플라스틱만 먹인 왁스웜은 며칠 안에 폐사하며 체중도 급격히 감소했다. 플라스틱만 섭취하는 왁스웜은 오래 생존하기 어려운 것이다. 캐손 교수는 “적절한 당류 등의 보조 영양원을 함께 제공할 경우 왁스웜의 분해 효율을 유지할 수 있으며 생존력도 개선될 수 있다”고 덧붙였다.

연구팀은 왁스웜의 플라스틱 분해 능력을 활용한 응용 방안을 두 갈래로 제시했다. 먼저 당류 등 보조 영양소를 함께 제공하는 폴리에틸렌 위주 식단을 통해 왁스웜을 대량 사육하는 방식이다. 플라스틱 폐기물을 생물학적으로 처리하면서 분해 주체인 왁스웜 개체를 늘릴 수 있다. 순환경제 시스템 안에서 운영된다는 장점이 있다. 왁스웜은 하루 만에 비닐봉지 한 장을 분해할 수 있는 강력한 분해 능력을 가진 만큼 플라스틱 분해에서 한 축을 담당할 가능성이 있다.

플라스틱을 분해하는 데 중요한 대사 과정을 따로 추출해 애벌레 없이 플라스틱을 분해하는 새 방법을 찾을 가능성도 제기된다. 연구팀은 핵심적인 역할을 하는 효소나 장내 미생물을 찾아낸 뒤, 생명공학 기술로 재구성해 실험실이나 공장 등에서 플라스틱을 분해할 수 있는 시스템을 연구 중이다.

왁스웜 자체도 새로운 자원으로 주목받는다. 연구진은 왁스웜이 고단백 생물체로서 양식 산업에서 어류용 사료 등으로 활용될 수 있을 것으로 내다봤다. 캐손 교수는 “실험에 따르면 왁스웜은 식용 어류에 적합한 고영양 공급원으로 활용될 수 있는 잠재력을 지니고 있다”고 밝혔다.

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8 7월 2025

[python 인공지능] Deploy ML models with FastAPI, Docker, and Heroku | Tutorial

[python 인공지능] Deploy ML models with FastAPI, Docker, and Heroku | Tutorial

 

🔧 머신러닝 모델 배포 전반

  • (00:00) FastAPI + Docker + Heroku 조합으로 머신러닝 모델을 프로덕션 수준으로 배포하는 전체 과정을 설명.

  • 다양한 프레임워크(Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)에서도 동일한 접근 방식으로 활용 가능.


🧠 모델 개발 및 저장

  • (01:03~03:53)

    • Google Colab에서 언어 감지 모델 개발 (Scikit-learn 기반 Naive Bayes + CountVectorizer).

    • 모델은 Pipeline으로 결합하여 추론을 단일 객체로 수행.

    • pickle로 모델 저장, 버전 관리(major.minor.patch) 권장.

    • 텐서플로나 파이토치 사용 시 zip 압축하여 다운로드하는 팁 소개.


🏗️ FastAPI 애플리케이션 구성

  • (05:10~08:11)

    • app/main.py에서 FastAPI 엔드포인트 구현 (헬스 체크 및 /predict POST API).

    • model.py에서 저장된 모델 로드 및 전처리/예측 로직 구현.

    • pydantic.BaseModel 기반 입력/출력 유효성 검사 적용 (타입 안전성 보장).


🐳 Docker 컨테이너화

  • (08:46~11:27)

    • FastAPI 컨테이너화를 위한 Dockerfile, .dockerignore, requirements.txt 생성.

    • 공식 FastAPI + Gunicorn 기반 Docker 이미지 활용.

    • 의존성은 scikit-learn만 추가 설치 (==1.0.2 등 버전 고정 권장).

    • docker build, docker run 명령어로 로컬 실행 및 포트 매핑 확인.


📋 FastAPI 자동 문서화

  • (12:50~13:34)

    • /docs 경로에서 Swagger 기반 API 문서 자동 생성.

    • 입력 텍스트에 따른 언어 예측 테스트 가능 (Postman 없이도 가능).


☁️ Heroku 배포

  • (14:17~17:51)

    • heroku login, heroku create, git push heroku main으로 CLI 기반 배포 진행.

    • heroku.yaml 파일 작성 필수 (Heroku Dev Center 문서 참고).

    • heroku stack:set container로 Docker 기반 스택 설정.

    • 배포 후 Heroku URL에서 API 접근 가능.


배포 후 테스트

  • (17:51~18:38)

    • Postman으로 GET /Health Check OK, POST /predict"language": "german", "language": "italian" 확인.

    • 실시간 언어 감지 API 배포 완료!


필요 시 각 섹션별로 관련 코드/구성요소를 다시 정리해드릴 수 있습니다.

 

나의 말:
섹션별로 관련 코드/구성요소를 다시 정리
 
ChatGPT의 말:

아래는 영상에서 설명한 FastAPI + Docker + Heroku를 활용한 머신러닝 모델 배포 과정을 섹션별로 코드 및 구성요소 중심으로 재정리한 내용입니다:


1️⃣ 모델 개발 및 저장 (Colab)

✅ 사용 기술:

  • scikit-learn, pandas, re, pickle

📄 주요 코드:

python
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pickle

# 데이터 준비 및 전처리
label_encoder = LabelEncoder()
y_encoded = label_encoder.fit_transform(df['language'])

# 모델 파이프라인 정의
pipeline = Pipeline([
('vectorizer', CountVectorizer()),
('classifier', MultinomialNB())
])

# 훈련
pipeline.fit(df['text'], y_encoded)

# 저장
with open('model_v0.1.0.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(pipeline, f)

# 레이블 저장 (선택)
label_classes = label_encoder.classes_


2️⃣ FastAPI 앱 구성

📁 디렉터리 구조:

bash
app/
├── main.py # FastAPI 엔트리포인트
├── model/
│ ├── model.py # 모델 로딩 및 예측 함수
│ └── model_v0.1.0.pkl # 저장된 모델 파일

📄 model/model.py (모델 로딩 및 예측)

python
import pickle
import os
import re

BASE_DIR = os.path.dirname(__file__)
MODEL_PATH = os.path.join(BASE_DIR, "model_v0.1.0.pkl")

with open(MODEL_PATH, "rb") as f:
model = pickle.load(f)

label_classes = ["english", "german", "italian", ...] # 실제 label list

def predict_pipeline(text: str) -> str:
text = re.sub(r"[^\w\s]", "", text)
pred = model.predict([text])[0]
return label_classes[pred]

📄 main.py (FastAPI 엔드포인트)

python
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
from app.model.model import predict_pipeline

app = FastAPI()

class TextIn(BaseModel):
text: str

class PredictionOut(BaseModel):
language: str

@app.get("/")
def health_check():
return {"status": "ok", "model_version": "0.1.0"}

@app.post("/predict", response_model=PredictionOut)
def predict(payload: TextIn):
language = predict_pipeline(payload.text)
return {"language": language}


3️⃣ Docker 구성

📄 Dockerfile

dockerfile
FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.8

WORKDIR /app
COPY ./app /app/app
COPY requirements.txt /app

RUN pip install --no-cache-dir -r /app/requirements.txt

📄 requirements.txt

txt
scikit-learn==1.0.2

📄 .dockerignore

txt
__pycache__/
*.pyc
*.pkl
*.zip
.venv

4️⃣ 로컬 Docker 테스트 명령어

bash
# 빌드
docker build -t language-detection-app .

# 실행 (포트 매핑)
docker run -p 8080:80 language-detection-app


5️⃣ FastAPI 자동 문서화

접속:

bash
http://localhost:8080/docs

자동 생성된 Swagger UI에서 /predict POST API 테스트 가능


6️⃣ Heroku 배포 구성

📄 heroku.yml

yaml
build:
docker:
web: Dockerfile
run:
web: uvicorn app.main:app --host=0.0.0.0 --port=${PORT:-5000}

🧪 Heroku CLI 명령어:

bash
heroku login
heroku create language-detection-app123
heroku stack:set container
git add .
git commit -m "Deploy to Heroku"
git push heroku main

7️⃣ 배포 확인

  • 배포 URL 예시: https://language-detection-app123.herokuapp.com

  • GET / → 헬스체크

  • POST /predict → 언어 예측

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1 7월 2025

[Next.js 개발] pm2 로 Next.js 실행하기

[Next.js 개발] pm2 로 Next.js 실행하기

상황

pm2 로 React+Next.js 로 구성된 어플리케이션를 무중단 배포 하고자 함.

방법

  1. build

    먼저, 어플리케이션 build를 실행 함.

    npm run build 

    또는 package.json의 scripts에 prestart를 다음과 같이 추가 해주면 npm start 를 실행 할 때 자동으로 prestart가 먼저 실행되고, prestart의 명령대로 build가 이루어져 npm run build를 따로 실행 안 해도 됨.

    package.json

    "scripts": {
        "dev": "next -p 3000",
        "build": "next build",
        "prestart": "npm run build",
        "start": "next start -p 80"
      },
  2. pm2 등록

    package.json

    "scripts": {
    ...
        "start": "next start -p 80"
    ...
      },

    cmd

    pm2 --name 어플리케이션이름 start npm -- start

    위의 명령어 실행 후 사이트 접속 했을 경우, 페이지가 나타나지 않으면 제대로 실행이 되지 않은 것이다.

    ( pm2 목록은 생성 되었으나, 사이트를 실제로 접속 했을 경우, 페이지가 뜨지 않았다.)

    필자는 그러하였고, pm2 목록을 지우고 다음과 같은 명령어로 새로 실행하였다.

    pm2 start "npm run start" --name 어플리케이션이름

참고 문헌

[출처] https://velog.io/@mangojang/pm2-%EB%A1%9C-Next.js-%EC%8B%A4%ED%96%89%ED%95%98%EA%B8%B0

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1 7월 2025

[사회과학] [박진영의 사회심리학] 충동구매가 자존감을 높여주진 않는다

[사회과학] [박진영의 사회심리학] 충동구매가 자존감을 높여주진 않는다

[박진영의 사회심리학] 충동구매가 자존감을 높여주진 않는다

입력
충동구매를 나타내는 이미지. 게티이미지뱅크 제공

충동구매를 나타내는 이미지. 게티이미지뱅크 제공

간단하게 말해서 ‘자신이 그럭저럭 가치 있고 괜찮은 사람이라는 느낌’을 자존감이나 자기가치감이라고 부른다.

어디까지나 ‘내가’ 나에 대해서 느끼는 주관적인 감정이기 때문에 객관적인 조건이 훌륭하다고 해서 반드시 자기가치감이 더 높아지는 것은 아니다.

예를 들어 별로 내세울 만한 것도 없지만 자신을 사랑해주는 가족과 친구들이 있고 저녁 노을의 아름다움이나 한 여름 수박의 달달함을 알기 때문에 나름 괜찮은 인생을 살고 있다고 느끼는 사람들이 있다.

반면 객관적으로 과시할 만한 것이 있어야 하거나 주변 사람들이 부러워하는 시선이 있어야만 자신에 만족하는 사람들도 존재한다.

이처럼 사람마다 자존감을 채우는 재료가 다르기 때문에 어떤 사람들은 비교적 쉽게 구할 수 있고 부작용이 적은(양질의 인간관계, 소소한 행복 등) 자재로 자존감을 느끼는 반면 다른 사람들은 좋은 차나 비싼 물건으로 자신을 꾸미고 어느 정도 과시할 수 있어야 불안하지 않고 만족감을 느낀다.

물론 ‘늘 새롭고 특별한 무언가를 소유해야만 뒤처지지 않고 행복할 수 있다’는 광고들을 통해 만들어진 불안과 부족하다는 느낌이 강제로 주입되는 세상에서 소비를 통해 자기가치감을 채우려는 행동이 자연스럽게 나타나는 것도 이상하지는 않다.

하지만 문제는 이러한 방식이 때로는 불안을 잠시 해소해주긴 해도 오히려 불안을 증폭시키고 자기혐오를 깊게 만들 수 있다는 점이다.

로라 박(Lora Park) 버팔로대 심리학자 등의 연구에 따르면 이렇게 자신의 재정 상태를 통해 자기가치감을 느끼는 사람들은 과소비나 충동구매를 많이 하면서도 동시에 돈을 아끼거나 저축하려는 마음도 크기 때문에 매번 돈을 쓸 때마다 불안감과 죄책감, 후회도 함께 쌓인다고 한다.

마음이 불안하고 자신을 작게 느낄수록 ‘지르고’ 싶은 욕구가 커지고 충동구매를 하게 되지만 그 만족감은 짧고 이후에는 더 큰 불안과 후회, 자기혐오가 뒤따를 수 있다.

특히 요즘에는 ‘소비가 곧 자신을 사랑하는 것’이라는 메시지들이 여기저기서 흘러나오고 크고 작은 소비 외에 ‘셀프 케어’를 하는 법을 모르는 경우도 많아 더욱 과소비와 자기혐오의 굴레에 빠진 사람들이 많다.

나 또한 꽤 자주 아무 생각 없이 특히 SNS 등을 통해 손끝까지 파고드는 광고들을 보면 갑자기 뭔가 부족한 느낌이 들고, 이것저것을 사서 그 부족함을 메우려 하는 마음에 사로잡히곤 한다. 물론 그때는 정말 필요해서 사는 거라는 믿음이 잠시 들지만, 결제 버튼을 누른 순간부터 후회가 밀려온다. 그런데도 이런 행동을 끊지 못하고 있다.

요즘은 버튼 하나만 누르면 되는 아주 간편한 행위로 ‘더 나은 사람이 될 수 있다’는 메시지가 강하게 전달되고 있다. 그 손쉬움 때문에 더 중독성이 강한 것 같기도 하다.

실제로 여러 가지 노력을 하지 않고(예: 만족스러운 삶을 사는 것), 손가락만 까딱하면 (잠깐이라도) 더 나은 사람이 된 것 같은 기분을 느낄 수 있으니 충분히 빠져들 만도 하다.

하지만 이후에는 더 깊은 후회와 비참한 기분을 느낄 수 있다는 사실을 알게 된 지금은 더욱 조심해야겠다는 생각이 든다.

※필자소개
박진영. 《나, 지금 이대로 괜찮은 사람》, 《나를 사랑하지 않는 나에게》를 썼다. 삶에 도움이 되는 심리학 연구를 알기 쉽고 공감 가도록 풀어낸 책을 통해 독자와 꾸준히 소통하고 있다. 온라인에서 ‘지뇽뇽’이라는 필명으로 활동하고 있다. 현재 미국 듀크대에서 사회심리학 박사 과정을 밟고 있다.

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28 6월 2025

[사회과학] 정신을 갉아 먹는 ‘가스라이팅’, 가스라이팅 가해자의 5가지 수법

[사회과학] 정신을 갉아 먹는 ‘가스라이팅’, 가스라이팅 가해자의 5가지 수법

정신을 갉아 먹는 ‘가스라이팅’, 가스라이팅 가해자의 5가지 수법

  •  성진규 하이닥 건강의학기자
  •  승인 2021.07.06 10:59

가스라이팅은 피해자가 자신의 감정, 생각을 부인하게 만드는 감정적인 학대이다. 가스라이팅 가해자는 피해자에 대한 통제력과 권력을 얻기 위해 ‘피해자의 기억이 부정확하다’, ‘너무 과민 반응하는 거 아니야?’, ‘모든 건 다 너의 상상일 뿐이야’라고 말하며 피해자의 판단력을 흐리게 만들고, 피해자가 가해자의 말에 의존하게 만든다. 결국, 가스라이팅 피해자는 현실을 부정, 불신하게 된다.

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가스 라이팅

가스라이팅과 같은 감정적 학대의 시작은 알아차리지 못할 정도로 미묘하다. 예를 들어, 가스라이팅 가해자는 이야기나 기억의 작은 부분을 바꾸기 시작할 것이다. 가스라이팅은 피해자가 알아차리지 못하게 매우 교묘하게 시작되기 때문에, 결국 피해자는 자신이 가스라이팅을 당한다는 사실을 인지하지 못한 채 자기 불신에 빠지기 시작한다. 시간이 지나면 지날수록 가스라이팅 가해자는 피해자의 자기 신뢰를 무너트리고 피해자가 가해자에게 정서적으로 완벽하게 의지하게 만들고 관계를 지배하려고 한다.

그렇다면 교묘하고, 치밀하게 시작되는 가스라이팅, 어떻게 알아차릴 수 있을까? 불안 장애, 우울증, 외상 후 스트레스 장애로 이어질 수 있는 가스라이팅 수법은 크게 다섯 가지로 나눌 수 있다.
1. 거짓말을 한다
가스라이팅 가해자는 정보를 숨기고 왜곡함으로써 피해자에 대한 통제력을 얻거나, 행동에 대한 책임을 피하려 한다. 이를 위해 가스라이팅 가해자는 노골적이거나 교묘한 거짓말을 할지도 모른다. 심지어 가해자는 자신의 주장과 상반되는 구체적이고 명백한 사실을 제시했을 때에도 거짓말을 계속 반복할 수 있다. 예를 들어, 바람을 피우고 있는 배우자에게 명백한 증거나 문자를 제시해도 자신이 바람을 피우고 있다는 사실을 계속 부인할 수 있다. 또한, 가스라이팅 가해자는 피해자가 알고 있거나, 직접 목격한 사실을 부정하거나 “기억이 나지 않는다”라고 주장할 수도 있다.

2. 가스라이팅 가해자는 자신의 잘못을 피해자에게 투영한다
가스라이팅 가해자는 ‘투사’라는 방어기제를 사용한다. ‘투사’란 자기 자신이 가지고 있는 공격성, 불안, 죄책감, 성적 본능 등 자신이 싫어하는 자신의 모습을 다른 사람에게 투영함으로써 현실을 부정하는 것을 의미한다.

가스라이팅 가해자는 자신들이 피해자이고 오히려 피해자가 가해자라고 주장한다. 가해자는 피해자와의 친밀한 관계를 이용해 모욕, 무관심, 무고 등으로 피해자가 분노하게 만들고, 피해자가 화를 내면 “우리 관계를 망치는 건 내가 아니고 너야”라는 식으로 말한다.

3. 피해자에게 미쳤다거나, 너무 예민하다고 말한다
가스라이팅 가해자는 자신은 아무 문제가 없다고 계속 주장한다. 가해자는 관계를 망치고 있는 것은 피해자라고 주장한다. 예를 들어, 가스라이팅 가해자는 피해자가 너무 예민하고 작은 것에 과민 반응한다고 비난함으로써 피해자의 정신 건강을 비난한다. 가해자는 때론 피해자의 가족과 친구에게도 피해자가 정신적으로 불안하다고 말하며 피해자가 외부에서 도움을 받지 못하도록 만든다.

4. 피해자를 깎아내린다
가스라이팅 가해자는 피해자의 약점을 집중적으로 비난함으로써 피해자를 통제하려 한다. 만약 피해자가 자신의 약점을 드러낸다면, 가해자는 곧바로 그 약점을 자신의 무기로 삼을 것이다. 그리고, 피해자를 돕는다는 미명 아래 계속해서 피해자의 약점을 쥐고 흔들 것이다.

가스라이팅 가해자는 농담이라는 핑계로 사람들 앞에서 피해자를 성과나 능력에 대해 모욕하거나 비꼬는 칭찬을 한다. 예를 들어 피해자에게 사치품을 사도록 설득하고, 가족들 앞에서 피해자가 사치스럽다고 비난하거나, 피해자가 재정 관리에 무능하다고 느끼게 해서 피해자의 재정이나 계획을 통제한다.

5. 피해자의 주의를 분산시킨다
가스라이팅 가해자는 피해자가 가해자의 행동을 정확하게 판단하지 못하도록 한다. 가해자는 감정적인 학대를 당하고 있는 피해자에게 관계 안에서 일어나고 있는 모든 일들이 피해자의 잘못이며 이건 모두 피해자의 문제라고 말한다.

가스라이팅 가해자는 피해자의 걱정이나 고민을 공감해 주거나 해결해 주지 않고, 오히려 대화의 초점을 피해자의 단점에 맞춘다. 가스라이팅 가해자는 피해자가 말하는 모든 것을 부인하고, 자신의 의견을 피해자에게 관철시키고 피해자의 판단력을 흐리기 위해 사실을 왜곡한다. 가스라이팅 가해자는 현재 눈앞에 벌어진 상황이나 사실관계보다 피해자의 목소리 톤, 사용하는 단어에 집중함으로 피해자에게 ‘부정적이다’, ‘화를 낸다’ 등 대화의 본질을 흐리는 비난을 한다.

[출처] https://news.hidoc.co.kr/news/articleView.html?idxno=25086

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22 6월 2025

[사회과학] [박진영의 사회심리학] “나는 우주에서 하찮은 존재”…너그러운 사회 만든다

[사회과학] [박진영의 사회심리학] “나는 우주에서 하찮은 존재”…너그러운 사회 만든다

[박진영의 사회심리학] “나는 우주에서 하찮은 존재”…너그러운 사회 만든다

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게티이미지뱅크 제공

게티이미지뱅크 제공

우주에 관한 강의를 듣다가 이렇게나 거대한 우주에서 이렇게나 작은 지구에, 같은 시간 같은 장소에 우리가 모여있다는 것은 기적(매우 작은 확률이라는 의미에서)이라는 이야기를 들은 적이 있다.

이야기를 들으면서 강의실을 한 번 둘러보고 또 옆에 앉아있는 친구를 바라보며 지나가는 그 찰나의 순간이 매우 소중하게 느껴졌던 기억이 난다. 우리가 속해 있는 시공간에 비해 우리가 너무나 작은 존재라는 사실이 우울하기보다 그래서 더 인생이 특별하다는 느낌을 받았다.

한편 너도 나도 다 결국에는 우주먼지에 불과한데 인간이 대단하면 얼마나 대단하고 못났으면 또 얼마나 못났겠냐고 결국 도토리 키재기에 불과한데 서로 비교하지 말고 사이좋게 지내면 좋겠다는 생각이 들었다.

결국 다 늙고 병들어 죽게 될 텐데 마지막에 차가운 사람으로 기억되기보다 따뜻한 사람이었다고 기억되면 좋지 않을까?

이렇게 우리 존재의 하찮음을 떠올리면 우울해지고 불안해지는 사람들도 있겠지만 그렇지 않은 사람들도 많아서 되려 어깨가 가벼워지고 자신과 타인을 향해 더 너그러운 시선을 가지게 된다는 연구들이 있었다.

거대한 자아보다 “작은 자아(small self)”을 갖는 것이 때로는 더 정신건강에 유익하다는 것이다.
예를 들어 사람들에게 웅장한 자연경관을 보여주거나 우주의 시작부터 인류의 출현과 현재까지를 달력으로 만들어서 우주가 1월에 태어났다면 인류는 12월 31일 마지막 몇 초에 불과한 짧은 시간을 살아가고 있다는 점을 강조한다.

그러면 사람들은 자신의 존재를 비교적 작게 느끼게 된다. 다시 말해 나라는 존재와 내가 가지고 있는 문제들이 별로 중요하지 않은 것 같다는 현상을 보인다.

매튜 혼시 퀸즐랜드대 연구팀에 의하면 이렇게 존재의 무게를 조금 덜어내는 과정을 거치면 불안이 줄어들고 특히 자기 자신의 존재를 있는 그대로 받아들일 의향과 타인의 잘못 또한 용서할 의향이 커지는 현상이 나타난다.

예전에 한 다큐에서 사람들은 일반적으로 사형수들에 대해 매우 부정적인 시각과 태도를 보이지만 사형 집행일이 되면 가장 좋아하는 음식을 주거나 마지막은 가급적 편하기를 바란다는 이야기를 들은 적이 있다.

‘죽음’이라는 생명체라면 다 무섭게 느껴지는 절대적인 마지막, 끝, 소멸에 대한 공포와 그 공포 앞에서 초라한 우리들의 모습을 모두가 본능적으로 알기 때문일지도 모르겠다.

내가 너보다 더 크거나 작다고 재기보다 때로는 우리 모두 하찮다는 사실을 지각하는 것이 보다 너그러운 사회를 만드는 데 보탬이 될지도 모르겠다.

Hornsey, M. J., Tyson, C., Ferris, L. J., Crimston, C. R., Faulkner, C. & Barlow, F. K. (2025). The cosmic calendar: Being reminded of the vastness of time can improve well-being. The Journal of Positive Psychology, 1-12. https://doi.org/ 10.1080/17439760.2025.2481039

※필자소개
박진영. 《나, 지금 이대로 괜찮은 사람》, 《나를 사랑하지 않는 나에게》를 썼다. 삶에 도움이 되는 심리학 연구를 알기 쉽고 공감 가도록 풀어낸 책을 통해 독자와 꾸준히 소통하고 있다. 온라인에서 ‘지뇽뇽’이라는 필명으로 활동하고 있다. 현재 미국 듀크대에서 사회심리학 박사 과정을 밟고 있다.

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22 6월 2025

[사회과학] [박진영의 사회심리학] 인간관계를 망치는 ‘정치적 파벌주의’ 

[사회과학] [박진영의 사회심리학] 인간관계를 망치는 ‘정치적 파벌주의’ 

[박진영의 사회심리학] 인간관계를 망치는 ‘정치적 파벌주의’ 

입력
악수하는 미 민주·공화 부통령 후보. 연합뉴스 제공

악수하는 미 민주·공화 부통령 후보. 연합뉴스 제공

한국을 포함한 많은 나라들에서 특히 그 중에서도 미국에서 사람들의 정치적 입장 차이가 점점 더 심화되고 있다.

실제 정치 제도나 이득을 떠나 마치 ‘당파싸움’처럼 정치적 소속이 일종의 ‘정체성’이 되고 있다고 해서 정치적 파벌주의(Political Sectarianism)라고 불리는 현상이다. 학자들에 의하면 지금의 파벌주의는 거의 종교적 맹신의 양상을 보인다.

엘리 핀켈 미국 노스웨스턴대 심리학자 등에 의하면 정치적 파벌주의는 세 가지 요소로 구성된다.

① 타자화(othering): 다른 당을 지지하는 사람들을 자신과는 근본적으로 다른 종류의 사람으로 보는 것
② 거부/기피(aversion): 상대를 감정적으로 싫어하고 불신하는 경향
③ 도덕화(moralization): 상대를 사회적으로 자신과 멀리 존재하고 이념적으로 과격하며 과도하게 정치세력화되어 있고 혐오스러운, 함께 더 나은 세상을 만들기 위해 협의할 수 ‘없는’ 존재로 보는 것이 여기에 해당된다.

실제로 1970년부터 최근까지 미국에서 민주당과 공화당 지지자들이 자신과 같은 당을 지지하는 사람들과 또 다른 당을 지지하는 사람들에 대해 느끼는 온도를 살펴보면 최근에는 같은 당을 지지하는 사람들(공화당-공화당, 민주당-민주당)에 대해 느끼는 온기보다 다른 당을 지지하는 사람들(공화당-민주당, 민주당-공화당)에 대해 느끼는 차가움이 더 큰 것으로 나타났다.

같은 편에 대한 긍정적 인식보다 상대편에 대해 느끼는 거부감이 더 커졌고 이것이 사람들의 투표 같은 정치적 행동에 점점 더 큰 영향을 미치고 있는 경향이 확인되고 있다.

또한 서로를 점점 이해할 수 없는 외계인 또는 괴물 같은 존재로 인식하면서 실제 차이보다 상상한 차이가 훨씬 큰 현상이 나타나고 있다.

예를 들어 한 조사에서 공화당 사람들에게 민주당 사람들 중 몇 %가 성소수자일 것 같은지 물었을 때 약 32%일 것이라고 응답했지만 실제로는 6% 정도라는 결과가 있었다.

반대로 민주당 사람들에게 공화당 사람들 중 몇 %가 연 소득 3억 이상일지 물었을 때 평균적으로 약 38%가 부자일 것 같다는 응답이 나왔지만 실제로는 2%에 불과하다는 조사 결과도 있었다.

핸드폰만 열면 타인과 연결되는 시대에 점점 더 서로를 잘 알지 못하게 되었다는 아이러니한 결과다.

핀켈 등은 여기에 대해 ‘공정성’이나 팩트 체크보다 입맛에 맞는 미디어만 소비하는 현상과 여기에 편승해서 자극적이고 편향된 내용을 만들어내는 미디어, 자극적인 내용들이 더 많이 노출되도록 하는 소셜 미디어, 파벌주의를 적극 이용하는 정치인과 외부세력(예, 러시아의 선거개입), 여느 때보다 사회적 지위와 자산의 양극화가 심한 사회경제적 토양 등이 큰 영향을 미친다고 보았다.

그 결과 지금의 정치인들은 정책을 선전하기보다 상대편이 반칙을 사용하고 있는데 우리가 가만히 있으면 바보 되는 것이라는 식의 혐오와 파벌주의를 적극 활용하는 방식의 메시지를 보내고 있다는 것이 학자들의 분석이다.

일례로 신종 코로나바이러스 감염증(COVID-19·코로나19) 팬데믹이 닥쳤을 때 미국은 다른 어느 나라보다 팬데믹을 잘 헤쳐 나갈 자원들을 풍부하게 가지고 있었지만(예를 들어 빠른 백신 개발) 질병이 ‘정치화’되는 바람에 사회적 거리두기와 마스크 사용, 백신 접종 등의 행동이 파벌에 따라 크게 달라지고 말았다. 그 결과 100만명 사망이라는 믿기 어려운 수치를 경험하고 말았다.

파벌주의가 심화될수록 정치와 크게 상관 없었던 상식적인 행동들마저 파벌에 따라 크게 달라질 수 있다는 것이다. 여기에는 민주 사회를 지키기 위한 상식도 얼마든지 해당될 수 있다.

상대편이 싫어질수록 상대편과는 대화를 시도할 가치조차 없다고 단정지을수록 테러와도 같은 극단적이고 반민주적인 행동으로 얼마든지 국정을 마비시킬 수 있는 것이다. 공교롭게도 미국에서도, 한국에서도 국회의 기능을 마비시키기 위한 시도들이 행해진 걸 보면 아주 낯선 이야기는 아니다.

한창 팬데믹으로 인해서 거리두기 등의 정책들이 시행되고 있을 때 당연하다고만 생각했던 정책들에 반대하는 사람들이 적지 않은 것을 보고 이상하다는 생각을 했었다. 물론 이상한 이유로 반대하는 사람들도 있었지만 이후 가정 폭력이나 아동 학대가 크게 증가하고 워킹맘들의 경우 직장생활을 그만둘 수 밖에 없었던 사례들이 많았다는 이야기를 들었다.

나의 짧은 생각과 달리 집보다 밖으로 나가는 것이, ‘학교’에 가는 것이 안전한 사람들이 많이 존재했고 생계활동에 보다 많은 제약이 있는 사람들이 다수 존재했다. 삶은 복잡하고 모두에게 좋은 정책이란 존재하기 어렵다는 사실을 잊지 않으려 노력하고 있다.

또한 인간의 나약함을 이해하고 나면 인간의 악함 또한 이해하기 어렵지는 않은 것 같다. 물론 이해하는 것과 받아들이고 수용하는 것은 또 다른 문제여서 이해는 되더라도 싸우기로 마음 먹을 수 있다.

그래도 최소한 ‘같은 인간’이라고 보는 자세는 지켜야 할 것 같다는 생각이다. 그래야 상대를 같은 인간으로 보지 않을 때 저지를 수 있는 많은 실수를 피해갈 수 있지 않을까?

Finkel, E. J., Bail, C. A., Cikara, M., Ditto, P. H., Iyengar, S., Klar, S., … & Druckman, J. N. (2020). Political sectarianism in America. Science, 370(6516), 533-536.

※필자소개
박진영. 《나, 지금 이대로 괜찮은 사람》, 《나를 사랑하지 않는 나에게》를 썼다. 삶에 도움이 되는 심리학 연구를 알기 쉽고 공감 가도록 풀어낸 책을 통해 독자와 꾸준히 소통하고 있다. 온라인에서 ‘지뇽뇽’이라는 필명으로 활동하고 있다. 현재 미국 듀크대에서 사회심리학 박사 과정을 밟고 있다.

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9 6월 2025

[자유게시판] ???? ChatGPT로 그림 그리기 & Stable Diffusion 활용법

[자유게시판] ???? ChatGPT로 그림 그리기 & Stable Diffusion 활용법

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???? ChatGPT로 그림 그리기 & Stable Diffusion 활용법

AI가 텍스트를 이해하고, 심지어 이미지를 직접 그려주는 시대가 되었습니다. 이 글에서는 ChatGPT를 활용해 그림을 그리는 방법과 Stable Diffusion과 함께 사용하는 그림 생성 방법을 소개합니다.


???? 1. ChatGPT만으로 그림을 그리는 방법

ChatGPT는 기본적으로 텍스트 기반이지만, **OpenAI의 이미지 생성 도구(DALL·E API)**를 연동하거나 ChatGPT Pro 사용자라면 이미지 생성 기능을 직접 사용할 수 있습니다.

✅ 사용 예시 (ChatGPT에 프롬프트 입력)

“노을지는 바다를 바라보는 고양이 일러스트를 그려줘”

ChatGPT는 내부적으로 이미지 생성 모델을 호출하여 그림을 만들어 줍니다.
그림의 스타일도 변경할 수 있습니다.

예:

“고흐 풍의 해바라기 그림을 그려줘”
“픽사 스타일의 우주 비행사 캐릭터를 그려줘”

???? 장점

  • 별도의 설치 없이 사용 가능 (Pro 사용자)

  • 직관적인 대화형 인터페이스

  • 반복적으로 스타일 수정 가능


????️ 2. Stable Diffusion으로 그림 그리는 방법

Stable Diffusion은 오픈소스 텍스트-투-이미지 모델로, 보다 세밀한 설정과 고퀄리티 이미지 생성이 가능합니다. ChatGPT를 활용하면 프롬프트 생성 도우미로 사용하면 아주 유용합니다.

???? 사용 도구 예시

???? ChatGPT + Stable Diffusion 활용 순서

  1. ChatGPT에게 프롬프트를 만들어 달라고 요청

    “중세 판타지 스타일의 성과 용을 배경으로 한 전사 일러스트 프롬프트 생성해줘”

  2. Stable Diffusion 웹 UI나 Colab에 프롬프트 입력

  3. 이미지 생성

  4. 필요시 ChatGPT에게 프롬프트 개선 요청

✨ 예시 프롬프트

 
css
A futuristic samurai standing under neon lights, cyberpunk city, detailed, 4K, dramatic lighting, artstation

???? 활용 팁

상황 프롬프트 예시
캐릭터 디자인 “anime girl with fox ears in traditional Japanese kimono, forest background”
배경 일러스트 “medieval castle surrounded by mountains, early morning mist, high detail”
로고 스타일 “minimalist owl logo, geometric, flat design, black and white”

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5 6월 2025

[알아봅시다] [ETC.] “윈도우 배경 속 푸른언덕은 어디로”…네티즌들 탄식한 현재 모습

[알아봅시다] [ETC.] “윈도우 배경 속 푸른언덕은 어디로”…네티즌들 탄식한 현재 모습

“윈도우 배경 속 푸른언덕은 어디로”…네티즌들 탄식한 현재 모습

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윈도우XP 배경화면으로 사용된 사진 ‘블리스’와 실제 촬영지의 현재 모습. /인스타그램

윈도우XP의 대표적인 배경화면으로 유명한 ‘푸른 언덕’의 실제 촬영지의 현재 모습이 소셜미디어상에서 크게 화제가 됐다.

6일 영국 데일리메일은 “윈도우XP 배경화면으로 사용된 사진 ‘블리스’가 촬영된 실제 장소의 변화한 모습이 네티즌들을 실망하게 했다”고 전했다.

흰 구름이 떠있는 파란 하늘 아래 푸르른 언덕이 펼쳐진 장면이 담긴 이 사진은 ‘세계에서 가장 많이 본 사진’이라고 불릴 만큼 유명하다. 이 사진은 사진작가 찰스 오리어가 1998년 미국 나파밸리를 지나다 촬영한 것이다. 매체는 “당시 그는 깨끗한 포도밭을 보고 차를 멈춰 세워 이 사진을 찍었다. 포도밭이 깔끔하게 정리돼 있었던 건, 이전 해 해충 피해로 들판을 벌채한 상태였기 때문”이라고 설명했다. 이후 2001년 마이크로소프트가 이를 윈도우 XP 운영체제의 기본 배경화면으로 채택했다.

최근 한 네티즌이 세월에 따른 실제 촬영지의 변화 과정을 인스타그램에 공개해 크게 화제가 됐는데, 이를 본 네티즌들이 “사진과 너무 달라졌다”며 실망감을 감추지 못했다고 매체는 전했다.

매체는 “소셜미디어 이용자들은 사진이 촬영된 지 27년이 지난 현재 이 전설적인 장소가 ‘파괴’되었다고 주장한다”며 “사진에서 알 수 있듯, 많은 사람의 컴퓨터 배경이 되었던 푸른 구릉은 오래전에 사라지고 포도원으로 대체됐다”고 전했다.

이 게시물을 접한 네티즌들은 “블리스 사진을 몇 분 동안 쳐다보면서 나도 그곳에 가고 싶다고 생각했었는데, 너무 슬프다” “우울하다” “10년 후면 주차장이 되지 않을까” “생생하고 다채로웠던 세상이 칙칙한 회색빛으로 물들었다” 등 아쉬움 가득한 반응을 보였다.

반면 이외에도 “그곳에 갔었는데 오늘도 정말 아름다웠다” “여전히 아름다운 포도원” “모두가 마치 저곳이 회색 벽돌 아파트가 된 것처럼 반응한다” “그냥 계절에 따른 변화일 수도 있다” 등 의견도 나왔다.

김가연 기자

[출처] “윈도우 배경 속 푸른언덕은 어디로”…네티즌들 탄식한 현재 모습

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31 5월 2025

[사회과학] [박진영의 사회심리학] 외롭다고 느낄수록 수명 짧아진다

[사회과학] [박진영의 사회심리학] 외롭다고 느낄수록 수명 짧아진다

[박진영의 사회심리학] 외롭다고 느낄수록 수명 짧아진다

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게티이미지뱅크 제공

게티이미지뱅크 제공

마음과 몸이 하나라는 것을 가장 잘 보여주는 예라고 하면 아마 ‘외로움’일 것이다. 기존 건강상태, 교육수준, 소득, 성별, 나이, 우울증 여부 등과 상관 없이 외로운 사람들은 그렇지 않은 사람들에 비해 더 빨리 노화하고 각종 심혈관 질환, 고혈압, 면역 반응 이상, 기억력 및 인지능력 감퇴에도 더 취약하다는 연구 결과들이 있다.

외로운 사람들은 그렇지 않은 사람들에 비해 응급하지 않은 수술을 받았을 때에도 사망 확률이 더 높았다는 연구 결과도 있었다. 이렇게 외로움이 직접적으로 건강과 수명에 영향을 미칠 수 있음을 시사하는 연구 결과들이 다수 보고되고 있다. 따라서 의료 현장에서도 또 공공 보건 차원에서도 외로움의 악영향을 줄일 수 있는 방안들에 대한 논의가 활발하게 이어지고 있다.

최근 설신 유 콜롬비아대 어빙 메디컬 센터 소속 연구자 등의 연구에 의하면 외로움의 악영향은 ‘누적’ 되는 듯 보인다. 1996년부터 2004년까지 약 9000명의 사람들을 대상으로 외로움을 측정하고 이후 2019년도에 외로움과 사망률간의 상관관계가 있었는지 살펴본 결과 우선 십여 년 전에 단 한 번도 외롭다고 응답하지 않은 사람들에 비해 한 번 외로웠다고 응답한 사람들이 더 중, 장년, 노년층에 이르렀을 때 사망률이 높았던 것으로 나타났다.

또한 한 번 외로웠다고 응답한 사람보다 두 번 외로움을 보고했던 사람들이 더, 두 번 외로웠던 사람들보다 세 번, 그러니까 더 긴 시간에 걸쳐 외로웠던 사람들이 더 사망률이 높은 편이었다.

한가지 중요한 사실은 외로움은 ‘주관적’ 지표라는 점이다. 그러니까 겉으로 보이기에 친구가 별로 없고 사회적 활동을 잘 하지 않는다고 해서 외로운 것도 아니고 항상 수 많은 사람들에 둘러 쌓여 있는 소위 ‘인싸’라고 해서 외롭지 않은 것도 아니다.

달리 말하면 사람들마다 인간관계에서 원하는 것이 다르고 어떤 이유로 이게 충족되지 않으면 언제 어디서든 우리는 외로움을 느낄 수 있다.

예를 들어 나의 경우 친구들과 자주 보지 않아도 이따금씩 연락하고 또 마음이 잘 통한다고 여겨지는 친구 몇 명만 있으면 외로움을 느끼지 않지만 기본적으로 원하는 인간관계량이 많고 원하는 친밀도 또한 매우 높은 사람의 경우 사람을 아무리 많이 만나도 사회적 허기인 외로움이 충족되지 않을 수 있다.

이 외에도 인간은 어차피 타인과 100% 마음을 통할 수 없다거나 노화와 죽음에 이르는 과정에서 많은 사람들이 혼자가 된다는 존재론적인 이유로 고질적인 외로움을 느끼는 사람도 있을 수 있겠다.

이 경우 그냥 그게 사는 것이라고 받아들이기 때문에 삶의 다양한 시점에서 이따금씩 존재하는 좋은 인연들이 실은 전혀 당연하지 않고 고마운 기적이었음을 깨달으면 어느 정도 편해질 수 있겠다. 하지만 안타깝게도 모두가 그렇게 할 수 있는 것은 아니다.

이렇게 외로움은 마음이 결정하는 주관적인 것이어서 이 연구에서도 객관적 사회적 고립 지수(objective social isolation index), 예를 들어 같은 가구 내 구성원 수, 거주지 인근의 친한 친구 수, 거주지 인근의 친척 수, 종교적 또는 기타 자선 단체 자원봉사 빈도, 그리고 이웃과의 만남 빈도 등을 통제했음에도 불구하고 외로움은 여전히 미래 사망률을 예측했다.

외로움은 결국 마음에 달린 것이지만 그렇다고 여기에 사회적 요인이 전혀 없는 것은 아니다. 예를 들어 극심한 경쟁으로 인해 마음을 터놓고 이야기할 사람을 찾는 것 조차 힘겨운 사회와 비교적 그렇지 않은 사회가 있을 것이다.

여러가지 이유로 사람들의 등급을 나누고 다름을 틀림으로 치부하며 차별해서 인간의 가장 근본적인 욕구인 소속 욕구를 충족하는 데 어려움이 많은 사회와 비교적 그렇지 않은 사회가 있을 것이다. 외로움에 보다 취약한 사회가 있다는 얘기다.

한국 사회의 개개인의 행복 지수가 최하위에 속하는 것 또한 혹시 외로움에 취약한 사회인 게 한 몫 하는 것은 아닌지 생각해본다. 그런 주제에 또 함께 살기를 추구하기 보다 조금이라도 더 남들 위에 올라가서 차별을 ‘하는’ 쪽에 붙는 게 목표이고 속은 곪았어도 겉만 멀쩡히 꾸며서 ‘과시’하는 것이 사회 규범인 것 또한 상당히 큰 문제라는 생각이 든다.

우리 사회에서 외로움을 해소하기 위한 솔루션이 가능할까. 이제부터라도 논의해봐야 하지 않을까.

Yu, X., Cho, T. C., Westrick, A. C., Chen, C., Langa, K. M., & Kobayashi, L. C. (2023). Association of cumulative loneliness with all-cause mortality among middle-aged and older adults in the United States, 1996 to 2019. Proceedings of the National Academy of Sciences, 120(51), e2306819120.

※필자소개
박진영. 《나, 지금 이대로 괜찮은 사람》, 《나를 사랑하지 않는 나에게》를 썼다. 삶에 도움이 되는 심리학 연구를 알기 쉽고 공감 가도록 풀어낸 책을 통해 독자와 꾸준히 소통하고 있다. 온라인에서 ‘지뇽뇽’이라는 필명으로 활동하고 있다. 현재 미국 듀크대에서 사회심리학 박사 과정을 밟고 있다.

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