[리얼미터] 통합당 지지율, 14주 만에 30%대…민주당도 20주 만에 30%대

양당 지지율 격차 8.1%포인트...15주 만에 '한 자릿수'
열린민주당 5.4% 정의당 5.2%, 국민의당 2.7%

【 청년일보 】 미래통합당의 지지도가 3개월여 만에 30%대에 진입했다. 통합당 지지도가 30%대를 기록한 것은 지난 3월 4주차 이후 14주 만이다.

리얼미터가 지난달 29일부터 사흘간 진행한 조사에 따르면, 통합당 지지도는 전주보다 1.9%포인트 오른 30.0%로 집계됐다. 20대와 가정주부, 학생, 중도층에서 지지도가 상승한 것이 눈에 띈다.

더불어민주당의 지지도는 전주보다 3.1%포인트 하락한 38.1%로 나타났다. 민주당 지지도 30%대는 20주 만이다.

양당의 지지율 격차는 8.1%포인트로, 15주 만에 한 자릿수로 좁혀졌다.

열린민주당은 5.4%였고 이어 정의당(5.2%), 국민의당(2.7%) 순이었다. 무당층은 16.0%였다.

이번 조사는 TBS 의뢰로 전국 유권자 1천507명을 대상으로 진행됐다. 표본오차는 95% 신뢰수준에 ±2.5%포인트이며,자세한 내용은 리얼미터나 중앙선거여론조사심의위원회 홈페이지에서 확인 가능하다.

【 청년일보=최태원 기자 】

[청년발언대] AI가 '코드 작성'까지…개발 현장 휩쓰는 '바이브 코딩' 열풍

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[청년발언대] 전기차 화재, 기술 혁신으로 막는다

【 청년일보 】 전기차 시장이 빠르게 성장하고 있지만, 현재 '캐즘(chasm) 현상'을 겪고 있다. 이는 혁신적인 기술이 초기 시장에서 얼리어답터들에게 빠르게 확산되지만, 일반 소비자층으로 넘어가는 과정에서 성장이 둔화되는 현상을 의미한다. 전기차의 경우 화재 사고로 인한 안전성 문제와 충전 인프라 부족 등이 걸림돌로 작용하고 있다. 소비자들이 전기차의 안전성을 신뢰하지 못하면 대중화 속도가 더디게 진행될 수밖에 없다. 최근 잇따른 화재 사고는 이러한 우려를 더욱 증폭시키고 있다. 특히 배터리의 '열 폭주' 현상으로 인해 화재가 급격히 확산될 가능성이 높다는 점이 주요 문제로 지적된다. 이를 해결하기 위해 다양한 기술이 개발되고 있지만, 현재 대응 방식에는 여전히 한계가 있다. 전기차 화재는 주로 배터리 내부 단락, 외부 충격으로 인한 손상, 과열 등으로 발생한다. 배터리 온도가 일정 수준 이상 상승하면 열 폭주가 일어나 연쇄적인 반응을 일으키며 차량 전체가 불길에 휩싸일 위험이 크다. 현재 전기차 화재 예방을 위한 대응책으로는 배터리 설계 개선과 소방 시스템이 활용되고 있다. 하지만 리튬이온 배터리는 불이 붙으면 쉽게 진화되지 않는 특성이 있어 여전히 위

[청년발언대] 인공지능과 반도체 시대…우리나라의 생존 전략은?

【 청년일보 】 인공지능이 시대를 선도하고 있다. 그렇기에 전세계가 인공지능 분야에서 경쟁력을 갖추기 위해 혈투 중이다. 좋은 인공지능을 위해서라면 반드시 좋은 반도체가 뒷받침되어야 한다. 이러한 상황속에서 우리나라 반도체는 어떤 생존 전략을 취해야 할까? ◆ 중국 반도체의 현주소 과거 중국의 반도체는 우리나라 반도체 보다 많이 뒤떨어진다고 생각하는 것이 당연하였다. 하지만 최근 중국 반도체의 연구논문과 반도체 학회 등의 실적을 보면 점점 눈부시게 발전하고 있고, 굉장히 높은 수준의 기술력을 보여주고 있다. 2023년 기준 중국은 D램 시장에서 시장점유율이 1% 미만이지만, 생산량은 6% 약 170만장을 생산 중이다. D램 시장에서 어느정도 유의미한 포지션을 차지하고 있다. 국내에서는 반도체 수율을 92-95% 유지해야만 제품 가격 경쟁력 갖지만, 중국은 반도체 수율을 70%대 초반을 유지하면서 국가의 보조금을 통해 수율의 20% 격차를 메꾸는 중이다. 중국은 자국의 전자제품회사들이 자국내 CXMT 회사의 D램을 사면 전자제품회사도 보조금을 받을 수 있다. 타국의 범용 D램 보다는 중국 내의 성능이 떨어지지만 그래도 쓸만한 D램을 통해 가격을 낮춰 경쟁력을

[청년발언대] AI 기술의 이면, 데이터 노동의 현실

【 청년일보 】 최근 AI 기술은 산업 전반에 걸쳐 혁신의 상징이 되었다. 생성형 AI, 자율주행, 스마트 제조 분야의 인공지능은 빠른 속도로 상용화되고 있으며, 국가의 디지털 경쟁력과도 직결되고 있다. 그러나 이러한 발전의 이면에는 수많은 저임금 노동자들이 수행하는 데이터 정제와 라벨링 작업, 이른바 '데이터 노동'이 존재한다는 사실이 간과되기 쉽다. 데이터 노동자들은 AI가 효율적으로 작동할 수 있도록 하기 위해 사람의 손을 빌려 데이터를 분류하고 라벨링 한다. 이 과정에서 저임금 노동이 반복됨에도 불구하고 이들은 보이지 않는 존재로 남아 있다. 데이터 노동이란, AI가 학습할 수 있는 형태로 데이터를 구조화·정리하는 작업을 의미한다. 예를 들어, 챗봇이 혐오 표현을 자동으로 감지하도록 만들기 위해서는 수천 개의 폭력적·차별적 텍스트를 사람이 직접 읽고 분류해야 한다. 이러한 작업은 주로 케냐, 방글라데시, 필리핀 등지의 원격 플랫폼 노동자들에 의해 수행되며, 이들은 보통 시급 2달러 이하의 낮은 임금을 받고 고위험 정서노동에 종사하고 있다. OpenAI 역시 GPT 개발 과정에서 케냐의 하청 노동자에게 유해 콘텐츠 라벨링 작업을 맡겼으며, 이는 국제 언

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