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성남이혼변호사 미 법원 “공화당 텍사스 선거구 재조정, 인종 차별 여지 있어”···트럼프 게리맨더링 좌절

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작성자 또또링2 조회Hit 48 작성일2025-11-24

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성남이혼변호사 미국 공화당이 내년 치러지는 중간선거에서 연방 하원 의석을 늘리기 위해 선거구를 재조정하려던 시도가 법원에 의해 저지됐다.
AP통신은 18일(현지시간) 텍사스주 연방법원이 텍사스주의 연방 하원 의석수를 공화당에 유리하게 설계한 선거구 지도 사용을 금지하는 가처분 명령을 내렸다고 보도했다.
재판부는 2021년 제정된 선거구 지도에 따라 2026년 치러질 중간선거를 시행하라고도 명령했다.
3명의 판사로 구성된 재판부는 2주간 심리 끝에 2대 1로 이같은 결정을 내렸다. 판사 3명 중 도널드 트럼프 대통령과 버락 오바마 전 대통령이 각각 임명한 판사 2명이 같은 결정을 했고, 로널드 레이건 전 대통령이 임명한 판사는 반대 의견을 냈다.
앞서 전미유색인지위향상협회(NAACP) 등 시민단체들은 텍사스주 의회가 공화당이 의석을 더 많이 획득할 수 있게 하는 선거구 지도를 통과시켰다며 이를 무효로 해달라고 소송을 제기했다.
재판부는 소송을 제기한 시민단체의 주장을 받아들였다. 재판부는 “텍사스주가 선거구 지도를 인종적으로 게리맨더링(특정 정당 또는 후보자에게 유리하도록 자의적으로 선거구를 획정하는 것)했다는 상당한 증거가 있다”며 “새로운 선거구 지도 사용을 차단하지 않을 경우 위헌적인 인종 분류 기준에 따라 의회의 대표를 선출하게 됐을 것”이라고 했다.
연방대법원은 2019년 선거구 재편이 연방 법원의 관할 범위를 벗어난 문제라고 판결하며 당파적 이유로 인한 게리맨더링을 허용한 바 있다. 하지만 인종차별적 요인으로 인한 게리맨더링은 사실상 금지되고 있다. 재판부는 이날 “선거구 지도 작성에 정치적 요소가 작용했지만 이는 단순한 정치적 행위를 훨씬 넘어선다”고 명시했다.
중간선거를 앞두고 선거구 재편을 둘러싼 분쟁은 올해 초부터 격화됐다. 앞서 트럼프 대통령은 내년 11월 치러질 중간선거에서 공화당에 유리하게 선거구를 재편하라고 촉구해왔다. 이에 따라 텍사스주 공화당 의원들은 공화당이 5석을 더 확보할 수 있게 하는 텍사스주의 선거구 조정안을 지난 8월 통과시켰다. 이어 노스캐롤라이나와 미주리주도 공화당이 1석을 더 확보할 수 있게 하는 선거구 조정안을 채택했다.
공화당의 이러한 움직임에 반발해 민주당이 우세한 지역에서도 선거구 재조정을 위한 시도가 벌어졌다. 캘리포니아주에서는 지난 4일 민주당이 최대 5석을 추가로 확보할 수 있는 선거구 조정안이 주민투표로 승인됐다.
데릭 존슨 NAACP 회장은 이날 판결에 관해 “텍사스 유권자들의 승리이자 전국적으로 민주주의를 보존하기 위한 투쟁의 승리”라고 말했다. 개빈 뉴섬 캘리포니아 주지사(민주)는 “트럼프 대통령과 그레그 애벗 텍사스 주지사는 불장난을 하다가 화상을 입었지만, 민주주의가 승리했다”고 성명을 통해 밝혔다.
공화당 인사들은 즉각 법원의 판결에 반발했다. 텍사스주는 해당 판결에 반발하며 연방 대법원에 항소했다. 애벗 주지사는 “선거구 재조정은 텍사스 주민들의 보수적인 투표 성향을 더 잘 반영하기 위한 것이지 그 외의 다른 이유는 없다”며 법원의 판결을 비판하는 성명을 발표했다. 공화당 소속 켄 팩스턴 텍사스주 법무장관은 “크고 아름다운 선거구 지도(선거구 조정안)는 전적으로 합법적”이라며 판결에 불복해 집행정지 신청을 하겠다고 밝혔다.
우리는 스피커에서 흘러나오는 음악, 친구와의 대화, 길거리 소음 같은 수많은 소리 속에서 매일 살아간다. 이런 소리에 담긴 정보를 파헤쳐 우리 삶을 풍요롭게 만드는 연구 분야가 바로 ‘음성 분석 과학’이다.
음성 분석 과학의 세계는 놀랍다. 과거 한 외화 시리즈에 나왔던 인공지능(AI) 자동차 ‘키트’처럼 차량이 운전자의 말을 들은 뒤 반응하거나 로봇이 사람처럼 대화하는 모습은 더는 먼 미래 이야기가 아니다. 스마트폰에 “헤이 시리”를 외치면 원하는 정보를 찾아주고, AI 스피커가 내 취향에 맞는 음악을 추천해준다. 이 모든 것이 음성 분석 과학의 비약적인 발전 덕분이다.
소리는 공기 진동으로 만들어지는 파동이다. 음성 분석 과학은 이 복잡한 소리 파동을 컴퓨터가 이해할 수 있는 디지털 신호로 바꾸고, 그 안에 담긴 정보를 추출하는 과정이다.
가장 기본적인 음성 분석은 주파수(소리의 높낮이)와 진폭(소리의 크기)을 들여다보는 것이다. 파도를 분석하듯이 음성 분석 과학자들은 소리 파동의 높이와 길이를 측정해 각각의 소리가 어떤 의미가 있는지 파악한다.
하지만 소리는 단순히 높고 큰 것으로만 이뤄져 있지는 않다. 우리가 ‘아’라고 발음할 때와 ‘오’라고 발음할 때, 그리고 같은 ‘아’라고 해도 어린아이가 말하는 것과 어른이 말하는 것은 소리의 특성이 모두 다르다.
이는 소리 파동이 여러 개의 복잡한 성분으로 이뤄져 있기 때문이다. 음성 분석 과학자들은 이 복잡한 소리를 여러 개의 단순한 파동으로 분해해 분석하는데, 이를 ‘푸리에 변환’이라는 수학적인 기법을 통해 수행한다. 이렇게 분석된 소리 정보는 마치 DNA처럼 각 소리의 고유한 특징을 나타내는 ‘음향 특징’으로 변환된다.
음성 분석 과학이 최근 몇 년 사이 비약적으로 발전할 수 있었던 가장 큰 원동력은 ‘딥러닝’의 등장이다. 딥러닝은 인간의 뇌 신경망을 모방한 AI 기술로, 방대한 데이터를 스스로 학습해 패턴을 찾아낸다.
이전의 음성 인식 기술은 사람이 직접 소리 특징을 정의하고 규칙을 만들어야 했지만, 딥러닝은 다르다. 수많은 사람의 음성 데이터를 입력하면 딥러닝이 스스로 소리의 미묘한 차이를 학습하고, 이를 통해 누가 어떤 말을 했는지, 어떤 감정을 담고 있는지 등을 정확하게 파악해 낸다. 뛰어난 음악가가 악보를 읽어내듯이 딥러닝 모델은 소리 데이터를 읽어내 그 안에 숨은 의미를 찾아낸다.
이 가운데에서도 AI가 사람처럼 자연스럽게 말하는 ‘음성 변환(TTS)’ 기술은 비약적인 발전을 거듭하고 있다. 어색했던 과거 기계적 음성과는 달리 이제는 사람과 구별하기 어려울 정도로 자연스러운 음성을 만들어낼 수 있다.
최근 몇 년간, 음성 데이터를 분석해 우울증과 같은 정신 건강 상태를 진단하는 연구도 활발하게 진행되고 있다. 사람이 우울할 때 목소리의 톤과 속도, 억양에 미묘한 변화가 나타난다는 점에 착안한 기술이다. 미국의 한 스타트업은 25초 정도의 자유로운 대화 음성만으로 우울증 징후를 감지하는 AI 모델을 개발해 주목받았다. 이는 병원에 가지 않고도 일상적인 대화만으로도 정신 건강 상태를 점검할 새로운 가능성을 열어준다.
특정인과 똑같은 목소리를 만드는 ‘보이스 클로닝’ 기술은 이미 상업적으로도 활용되고 있다. 얼마 전 중국의 한 신생기업은 짧은 오디오 클립만으로 고인이 된 가족의 목소리를 완벽하게 복원한 뒤 AI 아바타로 구현하는 서비스를 제공해 화제가 됐다. 사랑하는 사람의 목소리를 다시 듣고 대화하는 경험은 슬픔을 극복하는 데 도움을 줄 수 있다. 이처럼 음성 분석 기술은 인간의 감정과 삶에 깊숙이 관여하는 단계에 접어들었다.
물론 이러한 기술 발전에는 윤리적·사회적 논의가 반드시 동반돼야 한다. 음성 데이터 프라이버시 보호, 딥페이크와 같은 악용 가능성, AI 목소리의 저작권 문제 등 해결해야 할 과제가 존재한다. 다만 분명한 것은 음성 분석 과학이 우리의 삶을 더욱 편리하고 안전하며 풍요롭게 만들 잠재력을 가지고 있다는 점이다. 소리의 비밀을 파헤치는 음성 분석 과학은 앞으로도 끊임없이 발전하며 우리의 미래를 새롭게 써 내려갈 것이다.

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