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GS칼텍스가 도로공사에게 3연승을 거두며 통산 4번째 챔프전 우승을 달성했다. 이영택 감독이 이끄는 GS칼텍스 KIXX는 5일 서울 장충체육관에서 열린 진에어 2025-2026 V리그 여자부 한국도로공사 하이패스와의 챔피언 결정 3차전 경기에서 세트스코어 3-1(25-15,19-25,25-20,25-20)로 승리했다.

정규리그 3위로 봄 배구 티켓을 따낸 GS칼텍스는 이번 봄 배구에서 흥국생명 핑크스파이더스와 현대건설 힐스테이트, 도로공사를 차례로 꺾고 2025-2026 시즌 최고의 팀으로 등극했다.

GS칼텍스는 권민지가 54.17%의 공격 성공률로 15득점을 기록했고 미들블로커 오세연이 8개의 블로킹을 잡아내며 11득점으로 힘을 보탰다. 안혜진 세터는 챔프전 내내 안정된 토스워크로 GS칼텍스 주전 세터의 위용을 뽐냈다.

하지만 GS칼텍스를 챔프전 우승으로 이끈 일등공신은 역시 봄 배구 6경기 218득점을 포함해 이번 시즌 GS칼텍스가 치른 42경기에서 1301득점을 폭발한 챔프전 MVP 지젤 실바였다.


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4연패 수렁에 빠진 전남드래곤즈도, 창단 이후 승리가 없는 용인FC도 절대 놓칠 수 없는 경기였다. 최하위팀 간 맞대결이어서 패하는 팀이 입을 충격을 감안하면 반드시 상대를 잡아야 반전을 꾀할 수 있기 때문이다.


경기의 중요성을 알고 있던 양 팀 감독은 경기전 인터뷰에서도 승리에 대한 결연한 의지를 보였다.용인FC 최윤겸 감독은 "하위권 팀 간 맞대결인데다 첫 승이 간절하고, 또 첫 승을 해야 되는 상황이기 때문에 반드시 잡아야 하는 경기"라며 "선수들에게 더 공격적이고 적극적인 경기 운영을 주문했다"고 경기에 임하는 각오를 전했다.

경기 당일 각오를 다지기 위해 머리를 짧게 자른 전남 박동혁 감독 역시 "오늘 같은 경기는 결과를 갖고 와야 분위기 반전에 큰 도움이 될 수 있다"며 연패 탈출에 대한 의지를 보였다.

용인FC는 4월 4일 미르스타디움에서 열린 '하나은행 K리그2 2026' 6라운드 전남과 홈 경기에서 2-2 무승부를 기록하며 또다시 첫 승 사냥에 실패했다.

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용인FC 포워드 유동규 선수가 2천여 홈 팬들이 보는 앞에서 용인FC 데뷔골을 터뜨렸다. 유동규는 4월 4일 미르스타디움에서 열린 'K리그2 2026' 전남과 6라운드에서 전반 41분 김현준의 패스를 논스톱으로 슈팅, 전남 골망을 흔들었다.


용인FC 창단 이후 첫 선취득점이자 데뷔골이었다. 팀은 2-2 무승부로 경기를 마쳤지만, 유동규에게 이날 골은 득점 이상의 의미였다.

골을 터뜨리자 유동규는 상의를 벗고 곧장 최윤겸 감독에게 달려가 안겼다. 유동규는 "딱히 의도는 없었고 너무 좋아 자연스럽게 나왔다"고 말했다. 유동규는 상의 탈의로 경고카드를 받았지만 기쁨을 감추지 않았다. 특히 포효하던 유동규의 세리머니는 홈팬들을 열광하게 만들었다.

그는 "프로 무대에서 많은 걸 보여주지 못했고 군 생활도 솔직히 많이 힘들었는데, 그 기억들이 주마등처럼 스쳐 지나가며 감정에 북받쳤다"고 털어놨다.

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용인FC 최윤겸 감독은 4월 4일 전남드래곤즈와 K리그2 홈경기를 마친 뒤 가진 기자회견에서 "전반전에 잘 준비했음에도 승리를 가져오지 못해 팬들께 죄송하다"고 밝혔다. 다음은 최 감독과 일문일답이다.

- 전남과 경기 소감.

"오늘도 승리를 가져오지 못해 안타깝고, 팬들께 죄송하다는 말씀을 먼저 드려야 할 것 같다. 전반전에는 준비했던 대로 선수들이 경기를 잘 운영했고, 득점까지 올리며 좋은 분위기로 왔다. 그런데 후반 초반 상대가 높이를 보강하는 교체를 단행하면서 미드필드 압박이 제대로 이뤄지지 않았고, 거기에서 허점이 생기며 실점했다. 찬스를 만드는 과정은 많이 개선되고 있지만, 기회가 왔을 때 득점으로 연결하지 못한 부분이 부족했다. 두 번째 실점 장면은 다시 확인해 봐야겠지만 매우 아쉬웠다."

- 전반과 후반의 가장 큰 차이점은 무엇이라고 보나.

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"많이들 사용하시는구나."

인공지능(AI) 이야기다. 글쓰기에서 인공지능을 활용하고 있다면 그 사실을 밝혀달라는 공지를 내보냈더니 '문장 다듬기, 제목 뽑기' 등에 인공지능을 쓰고 있다고 답한 경우가 많았다. 편집기자의 주 업무인 '퇴고'도 인공지능에게 맡길 날이 곧 올지도 모르겠다.

'쓰고 고치는 마음'이 뭔지 찬찬히 들여다보고 있는 내 입장에서는 생각이 더 많아진다. 인공지능 훈련용으로 쓰고 있는 글이 아닌데, 글 쓰는 이들에게 도움이 되고 싶어 기획한 건데... 내 글의 쓸모를 한 치 앞도 모르겠는 그런 상황. 그래서 인공지능에게 물어봤다.

"나는 24년차 편집기자고 현재 '퇴고의 마음'이라는 글을 쓰고 있어. 그런데 요즘 많은 사람들이 퇴고를 인공지능에 맡기는 경우가 많더라. 그래서 내 글의 쓸모에 대해 고민하게 돼. 인공지능의 퇴고와 편집 전문가인 내 퇴고는 어떤 차이가 있을까."

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꽃피는 아름다운 계절이다. '오늘이 가장 젊은 날'이라는 가사가 예사롭지 않게 느껴지는 나이다. 가정에서도 세대교체가 이뤄지더니, 이제 곧 사위를 맞게 됐다. 큰딸이 결혼을 앞두고 있다.

지난 1년 동안 딸아이의 결혼 준비 과정을 지켜보며, 30여 년 전 나의 결혼을 떠올렸다. 결혼 준비가 이렇게 어렵고 복잡한 일인지 새삼 실감했다. 20대 후반인 둘째 딸도 "쉽지 않다"며 한숨을 내쉴 정도다. 결혼을 2주 앞둔 딸을 인터뷰하며 그 과정을 세세하게 살피기로 했다.

'예식장'부터 '스드메'까지... 끝없는 추가 비용

봄이 시작되는 3~4월, 특히 점심시간 전후의 좋은 날 예식은 최소 1년 전 예약을 해야 한다. 예약 전 '식장 투어'는 필수 코스로, 서울 소재 일부 예식장은 예약금 약 5만 원을 받는다. 호텔, 일반식당, 야외 등 어디든 시간을 충분히 잡고 준비해야 마음에 드는 곳을 추가비용 없이 예약할 수 있다. 매년 식장 비용이 수백만 원씩 오르기 때문에, 일찍 결혼할수록 유리하다는 말이 나올 정도로 물가 부담이 크다.

물론 12월 크리스마스나 1월 새해 기간, 한여름·한겨울 같은 비수기에는 2달 전 예약도 가능하다. 신랑·신부의 취향을 고려한 예식이 중요하지만, 실제 하객 입장에서는 교통이 편리하고, 주차장이 넓으며, 식사가 맛있는 식장이 가장 만족도가 높다.

웨딩업계의 그 유명한 '스드메'는 스튜디오 촬영, 드레스 대여, 메이크업을 묶어 부르는 말이다. 결혼식을 올리기 전에 찍는 앨범 촬영에서 예식 당일 신랑·신부 화장까지, 결혼 준비의 핵심 과정이 모두 포함된다.

딸은 수많은 플래너 업체 박람회를 다닌 뒤 웨딩플래너를 예약했다. 웨딩플래너들은 주로 예비부부에게 스드메 업체를 패키지로 묶어 소개하는데, 대부분 신부 중심으로 진행된다. 결혼식 과정이 거의 신부의 요구와 이상에 맞춰져 진행되기 때문에, 신랑은 들러리이거나 때로는 투명인간처럼 느껴질 정도다. 우리 딸의 경우도 크게 다르지 않았다.

드레스 샵 투어를 할 때도 예약금이 필요하다. 보통 5만~15만 원 정도다. 꼼꼼하게 계획해도 단계마다 추가 지출이 발생한다. 스튜디오 촬영용 드레스를 고를 때, 시간 제한이 있음에 유의해야 한다.

1시간에 6벌 정도를 입어볼 수 있지만, 실제 선택할 수 있는 드레스는 4벌 정도에 불과하다. 제한 시간 안에 고르지 못하면 재피팅 비용이 발생하기 때문에, 서두르지 않고 계획적으로 움직이는 것이 무엇보다 중요하다.

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'ChatGPT 쓰면 감점합니다.'

한 과제 공지사항에 적혀 있던 문장이다. 그래서 더 신경 써서 작성했다. 자료도 직접 찾아서 나만의 언어로 정리하고, 문장도 스스로 구상했다. 그런데 과제 채점 결과는 예상 밖이었다. 내가 쓴 글이 AI가 생성한 글로 의심된다는 것이었다.

황당했다. 하나부터 열까지 직접 작성했는데, AI를 썼다고 의심받는 상황.

나뿐만이 아니었다. 다른 수업에서 과제를 제출한 친구도 비슷한 일을 겪었다. 인공지능의 도움을 받지 않고 스스로 작성했지만, AI로 의심된다는 이유로 감점을 받았다고 했다.

그래서 나도 확인해 봤다. 과제를 제출하기 전, 혹시라도 문제가 될까 싶어서, 먼저 AI 탐지기에 내 과제를 돌려봤다. 결과는 더 황당했다. 내가 쓴 문장 중 많은 것이 'AI 생성 의심'으로 표시되고 있었다. 도무지 이해가 되지 않았다. 3시간 동안 자료를 찾아 정리한 것도, 문장을 쓰고 몇 번이나 수정한 것도 전부 나였다.

이 결과를 보고, 문장을 몇 번이나 바꿔봤다. 구조를 바꾸고, 표현을 바꾸고, 단어도 바꿔봤다. 그래도 결과는 비슷했다. 여전히 내가 쓴 문장을 AI가 생성한 것이라고 표시하고 있었다. 결국 포기했다. 더 이상 수정해도 계속해서 AI로 의심받을 것 같았고, "그래도 이 정도면 괜찮겠지"라는 생각으로 그냥 제출할 수밖에 없었다.

이 경험 이후로 글쓰기 과제를 대하는 태도가 달라졌다. 과제를 받을 때마다 누구를 위한 글쓰기인지 의문이 들었고, 이번엔 또 어떻게 문장을 구성해야 AI처럼 보이지 않을까를 먼저 고민하게 됐다. "어떻게 더 좋은 문장을 쓸까"가 아니라 "어떻게 하면 의심받지 않을까"를 더 신경 쓰게 되어버린 것이다.

이게 맞는 걸까.

"내 글을 내가 의심하게 되는 순간"

요즘 대학에서는 과제를 검사할 때 AI 탐지기를 사용하는 경우가 많다. AI가 상용화되면서, 학생이 AI를 이용해 과제를 완성하고 제출한 게 아닌지 확인하기 위해서다.

문제는 기준이다.

탐지기 결과에 의존하여 과제를 채점하지만 어느 정도의 수치부터 문제가 되는지, 또 탐지기의 결과를 얼마나 신뢰할 수 있는지에 대한 설명은 턱없이 부족하다. 학생 입장에서는 매우 혼란스럽다. 내가 직접 쓴 글조차 스스로 의심해 봐야 하는 상황이 생기기 때문이다.

AI 탐지기는 문장 흐름이나 표현 방식을 분석해 해당 텍스트가 얼마나 AI가 생성한 문장과 유사한지를 바탕으로 인공지능이 생성한 것인지, 사람이 쓴 것인지를 예측한다(Mitchell et al., 2023; Gehrmann et al., 2019).

그러나 최근 연구에 따르면 이러한 탐지 방식은 인간의 수정이나 약간의 표현 방식 변화에도 결과가 크게 달라질 수 있으며, 탐지기에 학습시킨 데이터나 조건과 다른 유형의 글에서는 정확도가 크게 떨어진다. 또한 탐지 결과는 확률적인 특성에 기반하기 때문에 항상 절대적으로 정확하거나 일관된 결과를 출력한다고 보장하기 어렵다(Sadasivan et al., 2023).

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