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하선 40분 남기고 '날벼락'…퀸제누비아 2호 좌초, 승객들이 전한 공포의 순간

 제주를 떠나 목포로 향하던 2만 6천 톤급의 대형 카페리 여객선이 목적지 도착을 불과 40여 분 남겨두고 인근 무인도에 좌초되는 아찔한 사고가 발생했지만, 승객과 승무원 전원이 무사히 구조됐다. 19일 밤 8시 17분께, 승객 246명과 승무원 21명 등 총 267명을 태운 여객선 '퀸제누비아 2호'가 전남 신안군 장산도 남쪽의 무인도인 '족도'에 올라탔다는 긴급 신고가 목포해양경찰에 접수됐다. 사고 당시 배 안에서는 갑작스러운 충격으로 누워있던 승객들이 바닥을 구르는 등 큰 혼란이 빚어진 것으로 전해졌다. 한 승객은 사회관계망서비스(SNS)를 통해 "배가 섬에 충돌한 뒤 그대로 서버렸다"며 긴박했던 순간을 알리기도 했다. 해경 확인 결과, 여객선 앞머리 부분에 일부 파공이 발견되었으나 다행히 침수로 이어지지는 않아 더 큰 위기는 모면할 수 있었다.

 

신고를 접수한 해경은 즉시 가용할 수 있는 모든 전력을 총동원해 대규모 구조 작전에 돌입했다. 경비함정 17척과 연안 구조정 4척, 야간 수색을 위한 항공기 1대, 그리고 서해 특수구조대까지 현장으로 급파하며 그야말로 입체적인 구조 작전을 펼쳤다. 현장에 가장 먼저 도착한 경비정들은 승객들의 안전을 확보하고 동요를 막는 데 주력했으며, 이어 도착한 함정 2대와 연안 구조정 1대를 이용해 본격적인 이송 작전을 개시했다. 특히 해경은 어린이 5명과 유아 1명을 포함해 임산부, 노약자 등 재난약자 40명을 가장 먼저 구조했으며, 사다리를 이용한 위험한 이동 대신 여객선 후미의 차량용 램프를 경비함정에 직접 연결하는 안정적인 방식으로 모든 탑승객을 안전하게 옮겨 태웠다.

 


구조된 탑승객들은 해경 경비함정을 통해 순차적으로 목포해양경찰서 전용 부두로 이송되었다. 좌초 당시의 충격으로 허리 통증 등을 호소한 승객 2명과 임산부 1명은 병원 이송을 기다렸으며, 이 외에도 다수의 승객이 가벼운 타박상을 입은 것으로 파악됐다. 갑작스러운 사고로 육지에서의 일정이 모두 어그러진 승객들을 위해 전라남도는 인근 호텔을 임시 숙소로 마련하는 등 신속한 후속 조치에 나섰다. 김영록 전남지사는 이날 밤 11시께 직접 부두로 나와 불안에 떨었을 승객들을 맞이하고 위로하며 상황을 챙기는 모습을 보였다. 1차로 부두에 도착한 승객들은 해경과 지자체의 안내에 따라 준비된 버스에 올라 임시 숙소로 이동하며 놀란 가슴을 쓸어내렸다.

 

해경은 이번 사고가 퀸제누비아 2호가 알 수 없는 이유로 정상 항로를 이탈하면서 발생한 것으로 보고 정확한 사고 원인을 조사하고 있다. 사고가 발생한 해상은 장산도와 족도 등 여러 섬 사이의 좁은 수로이며, 눈에 잘 띄지 않는 작은 바위섬과 암초가 다수 분포해 있어 항해에 각별한 주의가 요구되는 곳으로 알려졌다. 사고 선박인 퀸제누비아 2호는 연안 여객선사 씨월드고속훼리가 지난해 2월 목포-제주 항로에 야심 차게 투입한 최신형 대형 카페리로, 길이 170m에 최대 1010명의 여객을 태울 수 있는 선박이다. 취항한 지 2년이 채 되지 않은 최신 선박이 어째서 익숙한 항로를 벗어나 암초 지대로 향했는지에 대해 정밀한 조사가 이루어질 전망이다.

 

100% 맞췄다…한국인 치매, AI가 족집게처럼 예측하는 시대 열렸다

 마침내 한국인에게 특화된, 한국인만을 위한 치매 위험 예측 모델이 국내 연구진의 손에서 탄생했다. 그동안 알츠하이머 등 노인성 치매 예측 연구는 대부분 유럽인의 유전 데이터를 기반으로 이루어져, 유전적 특성이 다른 한국인을 비롯한 동아시아인에게는 정확도가 떨어진다는 명백한 한계를 지니고 있었다. 하지만 질병관리청 국립보건연구원이 한국인 고유의 유전 정보를 활용한 인공지능(AI) 기반 예측 모델 개발에 성공하면서, '맞춤형 치매 예방' 시대의 서막을 열었다. 뚜렷한 치료법이 없어 조기 발견과 예방이 무엇보다 중요한 치매 정복의 길에 의미 있는 이정표가 세워진 것이다.이번 연구의 성공 뒤에는 '만성뇌혈관질환 바이오뱅크 컨소시엄(BICWALZS)'에 참여한 674명의 소중한 데이터가 있었다. 연구진은 정상인 81명, 치매의 전 단계로 알려진 경도인지장애 환자 389명, 그리고 치매 환자 204명의 임상 정보와 유전체 정보를 면밀히 분석했다. 특히 한국인의 유전적 특성을 정밀하게 분석하기 위해 개발된 '한국인 유전체 칩(K-Chip)'을 활용한 전장 유전체 연관 분석(GWAS)을 시행했으며, 분석의 신뢰도를 높이기 위해 총 6종에 달하는 서로 다른 인공지능(AI) 알고리즘을 동원해 교차 검증하는 치밀함을 보였다.그 결과는 놀라웠다. 6종의 AI 알고리즘 중 가장 뛰어난 모델은 최대 88%의 정확도로 치매 발병 위험을 예측해냈다. 더 나아가, 연구진이 2년간 추적 관찰한 결과 일부 경도인지장애 환자가 치매로 진행될 것을 최대 100%까지 정확하게 예측하는 등, 인공지능 모델이 실제 임상 현장에서도 충분히 활용될 수 있다는 놀라운 가능성을 증명했다. 또한 이번 연구를 통해 수많은 유전자 중에서도 특히 APOE, PVRL2, TOMM40 유전자가 한국인의 치매 발병 위험을 예측하는 데 매우 중요한 역할을 한다는 사실을 과학적으로 규명해내는 성과를 거뒀다.질병관리청은 이번 연구 성과가 단순히 학술적 의미에 그치지 않고, 향후 국가 단위의 인공지능 치매 예측 플랫폼을 구축하는 핵심적인 기초 자료로 활용될 것이라고 밝혔다. 임승관 질병청장은 "한국인 유전체 데이터를 활용한 맞춤형 치매 예측의 가능성을 보여준 의미 있는 성과"라고 평가하며, "인공지능 기반 조기 진단 플랫폼을 구축해 국가 치매 예방 및 관리 정책의 과학적 근거를 한층 강화하겠다"는 강력한 의지를 표명했다. 한국인의 뇌를 위협하는 치매에 맞서, 한국인의 유전자로 만든 'AI 방패'가 어떤 활약을 펼칠지 귀추가 주목된다.