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생존 병사들이 전한 그 순간... 가장 위험한 자리에 막내 배치
내일(19일)이면 해병대 채 상병이 무리한 수색작전에 투입됐다 순직한 지 꼭 1년이 됩니다. JTBC가 입수한 해병대수사단의 수사보고서에는 채 상병이 급류에 휩쓸렸던 당시 상황이 동료 병사들의 증언으로 담겨 있습니다. 목까지 물이 차오르는 상황에서 구명조끼가 없었던 채 상병은 살려 달라 소리치며 발버둥 쳤다고 합니다.당시 상황을 유선의 기자가 재구성했습니다.채 상병이 순직한 다음 날 작성된 최초의 보고서입니다.채 상병 실종 직후 수색 당시 사진엔 보트가 떠다니고 뭍에서 가까운 곳인데도 수심이 허리 가까이 올라옵니다.당시 채 상병 바로 옆에서 물에 빠졌던 최모 병장은 "삽으로 땅을 찍는 순간 갑자기 땅이 가라 앉으며 목까지 물에 빠졌다", "수영을 했지만 물만 계속 마시고 이대로 죽겠구나 생각했다"고 적었습니다.그때 누군가 배영을 하라고 소리쳤고 자신은 몸을 뒤집어 숨을 쉬며 떠내려갔지만 채 상병은 살려 달라고 소리치며 발버둥을 쳤다고 했습니다.바로 앞줄에 있었던 이모 병장도 같은 말을 했습니다.수영을 해서 채 상병 쪽으로 가려고 했지만 물살 때문에 떠 있기조차 힘들었고 오히려 더 깊은 곳으로 휩쓸려갔다는 겁니다.누군가 "몸에 힘 풀어, 배영해!"라고 소리쳤지만 채 상병은 몰 속으로 들어갔다 나왔다를 반복하다 물 위로 올라오지 못했다고도 했습니다.배영을 하라고 소리쳤던 건 채 상병과 같은 줄에 있던 송모 일병이었습니다.수심이 깊은 구덩이가 있는 것 같았다, 발이 땅에 닿지 않아 빠른 유속에 휩쓸렸고 배영을 하라고 소리쳤다고 했습니다.겨우 땅에 올라왔을 때 채 상병은 머리만 보이는 상태로 떠내려가고 있었다고 했습니다.앞줄에 있던 박모 병장은 자신도 함께 휩쓸렸다 살아나온 뒤의 심정을 이렇게 적었습니다."전우이자 후임이 떠내려갔는데 아무 것도 못하는 내 자신이 너무 한심하고 바보 같았다.""꽃다운 청춘을 국가에 헌신했는데 본인은 보호받지 못했다.""물 안에 있을 채 상병이 너무 외로워 보인다."https://n.news.naver.com/article/437/0000402196당시 상황을 더 분석해 보니 수심이 가장 깊고 물살이 거센 자리에 경험 많은 간부 대신, 입대한 지 넉 달도 안 된 채 상병이 배치됐던 것으로 확인됐습니다. 또 '장화'를 신으면 물에서 탈출하기 어렵다는 현장 의견 역시 묵살됐던 것으로 나타났습니다.사고 발생 당시 실종자 수색작전에 투입된 인원은 총 14명, 이중 간부는 5명이었습니다.물살이 상대적으로 빠른 대열 앞부분에는 병사들이 배치됐고 그 중에서도 수심이 가장 깊고 물살이 거센 위치에 채 상병이 배치됐습니다.병사들의 안전을 책임져야 할 간부들은 대열 뒤쪽이나 육지 가까이에 있던 것으로 조사됐습니다.대열 앞쪽에 있던 다섯 명의 병사가 급류에 휩쓸리자 간부 네 명은 곧바로 육지로 빠져나왔습니다.대열 중간에 있던 간부 한 명만이 헤엄을 쳐 다가가 병사 두 명을 구출했습니다.사고 당일 강 상류인 영주댐에서 방류가 시작돼 물이 급격히 불어난 상황.위험 지역에는 입대한 지 4달이 채 안된 채 상병이 비교적 덜 위험한 곳에는 간부들이 배치됐던 겁니다.생존 장병들이 탈출에 방해가 됐다고 공통적으로 진술한 장화 착용에 대해서도 몇몇 간부들은 위험성을 미리 경고했던 것으로 조사됐습니다.사고 전날 내려온 지침엔 수색 작전에 투입된 인원들이 장화를 착용하라고 돼 있습니다.이모 원사는 '안전재난수칙'을 근거로 장화를 신고 물에 들어가는 건 위험하다고 보고를 했습니다.김모 대위 역시 같은 의견을 전달했습니다.하지만 이들의 사전 경고는 무시됐고, 결국 장화를 착용한 상태로 작전이 시작됐습니다.https://n.news.naver.com/article/437/0000402201
작성자 : 정치마갤용계정고정닉
라이브 비디오를 실시간 스타일 변환하는 'Live2Diff' 등장
https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=161703 라이브 비디오를 실시간 스타일 변환하는 AI 도구 등장 라이브 비디오 스트림을 즉시 애니메이션으로 변환하는 인공지능(AI) 도구가 나왔다. 기존과는 다른 '단방향 어텐션 모델링(uni-directional attention modeling)' 방식으로 성능을 높였다는 설명이다. 벤처비트는 17일(현지시간) 상하이 AI연구실과 막스 플랑크 정보학연구소, 난양이공대학교 연구진이 라이브 비디오 스트림을 실시간으로 스타일 변환하는 AI 도구 ‘라이브2디프(Live2Diff)’ 논문을 아카이브에 게재했다고 전했다.라이브2디프는 라이브 비디오 스트림 처리를 위한 비디오 확산(diffusion) 모www.aitimes.com라이브 비디오 스트림을 즉시 애니메이션으로 변환하는 인공지능(AI) 도구가 나왔다. 기존과는 다른 '단방향 어텐션 모델링(uni-directional attention modeling)' 방식으로 성능을 높였다는 설명이다. 벤처비트는 17일(현지시간) 상하이 AI연구실과 막스 플랑크 정보학연구소, 난양이공대학교 연구진이 라이브 비디오 스트림을 실시간으로 스타일 변환하는 AI 도구 ‘라이브2디프(Live2Diff)’ 논문을 아카이브에 게재했다고 전했다.라이브2디프는 라이브 비디오 스트림 처리를 위한 비디오 확산(diffusion) 모델에 단방향 어텐션 모델링을 구현한 첫번째 사례로 소개됐다.일반적으로 비디오 확산 모델은 기반이 되는 트랜스포머 아키텍처의 기본 구성 요소인 어텐션 메카니즘의 양방향 특성 때문에 라이브 비디오 스트림에 대한 실시간 처리가 불가능하다. 일반적으로 문장 속 단어와 같은 순차 데이터를 학습해 맥락과 의미를 추적하는 트랜스포머 모델은 서로 떨어져 있는 데이터 요소들의 관계를 이해하는 데 어텐션 메커니즘을 사용한다.이런 트랜스포머의 어텐션 메커니즘을 라이브 비디오에 적용할 경우, 비디오 프레임 간의 관계를 이해하기 위해 과거 프레임과 미래 프레임 모두에 대해 시간적으로 양방향 처리가 필요하다. 특히 미래 프레임을 처리를 위해서는 지연이 불가피하다.이 문제를 해결하기 위해 라이브2디프는 각 프레임에 대해 미래 프레임 없이 과거 프레임과 몇 개의 초기 워밍업 프레임만 연관시켜 시간이 흘러도 일관성을 유지하는 단방향 어텐션 모델링을 도입했다.연구진은 "우리의 접근 방식은 미래 프레임 없이도 시간적 일관성과 자연스러움을 보장한다”라며 “이는 실시간 비디오 번역 및 처리를 위한 새로운 가능성을 열어준다"라고 설명했다.특히 이 기술은 엔비디아 '4090 GPU'와 같은 일반 소비자 하드웨어에서 초당 16프레임의 속도로 비디오를 실시간 온디바이스 처리하도록 최적화됐다.연구진은 실시간 웹캠 입력을 사용해 얼굴을 애니메이션 스타일 캐릭터로 변환하는 라이브2디프의 능력을 시연했다. 광범위한 실험 결과, 라이브2디프가 시간적 일관성과 자연스러움에서 기존 방법을 능가한다는 것을 양적 측정 및 사용자 연구에서 확인했다고 전했다.라이브2디프는 엔터테인먼트 산업에서 실시간 스트리밍과 가상 이벤트를 재정의할 수 있는 잠재력을 가지고 있다는 평이다.증강 현실(AR)과 가상 현실(VR) 분야에서 몰입형 경험을 향상할 수 있고, 실시간 스타일 전송을 통해 실시간 비디오 피드에서 현실 세계와 가상 환경 간의 간극을 줄일 수 있다. 또 게임이나 가상 투어, 건축 및 디자인과 같은 전문 분야에서도 응용될 수 있다.연구진은 라이브2디프의 전체 코드를 곧 오픈 소스로 공개할 계획이다.https://arxiv.org/html/2407.08701v1 Live2Diff: Live Stream Translation via Uni-directional Attention in Video Diffusion Models Live2Diff: Live Stream Translation via Uni-directional Attention in Video Diffusion Modelsarxiv.org
작성자 : ㅇㅇ고정닉
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