안양상간소송변호사 “이번엔 야구공으로” “또 한번 FAFO” 마이애미 리턴매치

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작성자 행복인 작성일26-03-21 02:48 조회0회 댓글0건

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안양상간소송변호사 베네수엘라, 이탈리아전 선취점 내주고도‘한 번의 기회’ 잘 살려미국은 빅리거 호화 군단에 홈그라운드 이점 ‘반드시 우승’ 각오마두로 납치·축출 사건 등 ‘구원’ 속 양보 없는 ‘외나무다리 승부’
올해 초 미국이 니콜라스 마두로 베네수엘라 대통령을 납치해 축출한 사건은 지구촌에 큰 충격을 안겼다. 여전히 공습 충격에서 벗어나지 못한 베네수엘라가 미국과 한판 붙을 기회를 직접 만들었다. 미국 본토에서, 베네수엘라가 야구공으로 미국의 코를 꺾을 수 있을지 전 세계가 주목한다.
베네수엘라는 17일 미국 플로리다주 마이애미 론디포파크에서 열린 2026 월드베이스볼클래식(WBC) 4강전에서 이탈리아에 4-2로 승리, 결승에 진출했다. 베네수엘라가 결승에 오른 것은 이번이 처음이다. 종전 최고 성적은 2009년 4강이었다. 당시 4강전에서 한국에 져 결승에 가지 못했다.
결승전은 18일 론디포파크에서 열린다. 상대는 미국이다. 미국은 16일 도미니카공화국을 4강에서 2-1로 꺾고 먼저 결승에 올랐다.
8강에서 우승 후보 일본을 떨어뜨린 베네수엘라의 투지와 기세는 이탈리아와의 4강전에서도 뚜렷하게 드러났다. 이번 대회 돌풍의 이탈리아를 상대로 초반 흐름을 내줬으나 단 한번의 기회를 놓치지 않고 집중력으로 승부를 뒤집었다.
베네수엘라는 2회말 선발 투수 케이더 몬테로가 1사 만루를 자초하더니 밀어내기 볼넷, 허무하게 선제점을 내준 뒤 2사 만루에서 나온 2루 땅볼로 또 1실점해 0-2로 뒤졌다.
이후 치열한 투수전 중 4회 홈런 한 방이 추격의 불씨를 댕겼다. 에우제니오 수아레스가 4회 1사 후 상대 투수 애런 놀라의 2구를 걷어올려 솔로 홈런을 때렸다. 분위기가 바뀌기 시작했다.
7회, 때가 왔다. 2사 1루 베네수엘라가 연속 안타를 치기 시작했다. 잭슨 추리오가 초구를 타격해 2사 1·3루 역전 기회를 만들자 로날드 아쿠냐 주니어, 마이켈 가르시아, 루이스 아라에스까지 세 타자가 연속 적시타를 때려 경기를 4-2로 뒤집었다. 9회 등판한 투수 다니엘 팔렌시아는 마지막 타자를 삼진으로 돌려세우고 짐승처럼 포효했다.
베네수엘라가 상대할 미국은 초강력 우승 후보다. 2017년 이후 9년 만의 우승을 노리며 이번 대회 엔트리를 천문학적 몸값의 메이저리거들로 작정하고 채웠다. 그러나 베네수엘라도 만만치 않다. 대부분이 현역 빅리거다. 아쿠냐 주니어(애틀랜타), 추리오(밀워키), 수아레스(신시내티), 아라에스(샌디에이고), 윌슨 콘트라레스(보스턴) 등 올스타급 타자들이 가득하다.
WBC는 미국 땅에서 열리고 메이저리그가 중심이 돼 개최하는 대회다. 일단 환경은 미국에 유리하다. 미국은 최강 우승 후보로 꼽히는 전력을 갖춘 데다 베네수엘라와 달리 하루 쉬고 결승에 나선다. 대회 역대 상대전적도 미국이 3승2패로 살짝 앞선다.
미국의 선발 투수는 놀란 맥린(뉴욕 메츠), 베네수엘라 선발은 에두아르도 로드리게스(애리조나)로 예고됐다. 결승인 만큼 투수들이 총동원될 것으로 전망된다.
베네수엘라가 미국의 결승 상대가 되자 도널드 트럼프 미국 대통령은 또 가만 있지 않았다. SNS에 “최근 베네수엘라에 좋은 일이 많다! 이 마법 같은 일들이 도대체 무엇 때문인지 궁금하네? 미국의 51번째 주, 어떤가”라고 올렸다.
미국은 이제 반드시 우승해야만 하는 상황이 됐다. 18일 전 세계가 베네수엘라의 반격을 주목한다.
챗GPT 같은 거대언어모델(LLM)은 다양한 질문에 능숙하게 답하지만 사용자의 사소한 습관이나 이전 대화 맥락 등은 알지 못하는 한계가 있다. 이런 한계를 넘어 사용자의 말투와 취향, 감정까지 실시간으로 학습하며 닮아가는 인공지능(AI) 반도체가 카이스트(KAIST) 연구진에 의해 개발됐다.
카이스트는 유회준 AI반도체대학원 교수 연구팀이 사용자의 특성에 맞춰 스스로 진화하는 개인 맞춤형 LLM 가속기 ‘소울메이트’를 개발했다고 17일 밝혔다. 소울메이트는 외부 서버(클라우드)를 거치지 않고 기기 자체에서 데이터를 처리하는 ‘온디바이스’ AI 기술이다. 기억된 대화 내용을 바탕으로 맞춤형 답변을 생성하는 ‘검색증강생성(RAG)’ 기술과 사용자 피드백을 즉각 반영해 학습하는 ‘로우 랭크 미세조정(LoRA)’ 기술을 반도체 내부에 직접 구현한 것이다. 연구팀은 이를 기반으로 0.2초의 속도로 사용자의 질문에 응답하며 학습까지 동시에 수행하는 ‘실시간 개인화 AI 시스템’을 만들었다.
소울메이트를 활용하면 단순한 정보 검색을 넘어서서 사용자 개인의 성향과 과거 대화 문맥, 감정 상태까지 이해하고 반응하는 ‘초개인화된 AI’ 서비스가 가능하다는 게 연구팀의 설명이다. 유 교수는 “현재 대중적으로 사용되는 챗GTP 같은 거대 모델은 수백억 개 파라미터(매개변수)를 기반으로 세상의 일반적인 지식은 풍부하게 갖추고 있지만 기기 사용자에 대한 구체적 정보와 선호도는 알지 못한다는 치명적 한계가 있다”며 “이번 연구는 사람들이 서로 우정을 쌓아가는 과정을 모방해 AI가 사용자의 진정한 동반자로 발전할 수 있는 기술적 기반을 마련한 것”이라고 말했다.
전력 소모량을 줄이고 보안성은 높인 것도 소울메이트의 특징이다. 연구팀은 정보 중요도에 따라 처리 방식을 최적화하는 ‘혼합 랭크 아키텍처’를 적용해 기존 스마트폰 프로세서 소비전력의 500분의 1 수준으로 모바일 기기에서 구동이 가능하도록 했다. 개인 데이터가 외부 서버로 전송되지 않고 기기 내부에서만 처리되기 때문에 개인정보 유출 우려도 덜 수 있다.
홍성연 AI반도체대학원 박사과정 연구원이 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 지난달 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 ‘하이라이트 논문’으로 선정됐다. 연구팀은 소울메이트 AI 반도체를 교원 창업기업을 통해 제품화할 계획이다.

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