윤석열 전 대통령의 부인 김건

윤석열 전 대통령의 부인 김건희 여사가 3일 서울 서초구 원명초등학교에 마련된 서초구 제3투표소에서 투표를 하기 위해 줄을 서 있다. 뉴스1 검찰이 무속인 ‘건진법사’ 전성배(64)씨와 김건희 여사가 인사 청탁과 관련해 문자를 주고받은 정황을 포착했다. 문자가 오간 시점은 2022년 3~5월로 대통령직 인수위 시기다. 10일 공포된 ‘김건희 특검법’ 16개 수사 대상에는 건진법사를 통한 국정 개입 및 인사청탁 의혹도 포함돼 있다. 10일 법조계에 따르면 서울남부지검 가상자산범죄합동수사부(부장 박건욱)는 전씨가 2022년 3월 김 여사에게 “윤핵관(윤석열 전 대통령 측근)이 제 사람을 쓰지 말라고 한다”는 취지로 자신의 청탁이 이행하지 않는 데 대한 불만을 표시하는 문자를 보낸 사실을 파악했다. 앞서 검찰은 전씨가 비슷한 시점에 윤한홍 국민의힘 의원에게 대통령실 인사에 대해 비슷한 불만을 토로하는 문자를 보낸 사실도 확인했다. 전씨는 윤 의원에게 보낸 문자는 “무리하지 않게 인사를 해달라고 딱 3명 부탁했다. 지금 1명 들어갔고, 2명은 아직도 확정을 못하고 있다”는 내용이었다.검찰은 전씨가 김 여사에게도 대통령실 인사 관련 청탁을 시도한 것으로 의심하고 있다. 김 여사는 전씨에게 “곧 연락드리겠다”는 취지로 답한 것으로 파악했다. 김 여사와 전씨 사이의 인사와 관련된 대화는 같은 해 5월까지 이어졌다고 한다. 검찰은 실제로 문자 내용과 같이 전씨 측근 최소 3명이 이후 대통령실 행정관으로 근무한 것으로 보고 있다.전씨는 지난주 검찰 조사에서 “김 여사가 아니라 김 여사 측근과 소통한 것”이란 취지로 해명했다고 한다. 검찰은 전씨가 김 여사 명의의 휴대전화 번호로 연락을 주고받은 점 등을 고려해 전씨의 진술에 신빙성이 부족하다고 보고 있다. 이에 이번주 전씨를 한 차례 더 소환할 방침이다. 통일교 측이 건진법사에게 건넨 청탁용 선물 의혹 그래픽 이미지. [자료제공=김건희 여사 압수수색 영장 및 중앙일보 취재] 전씨와 김 여사가 문자를 주고받은 시점은 통일부 고위 전직 간부가 건진법사 전씨를 통해 김 여사에게 샤넬백 등 청탁용 선물을 건넨 것으로 의심되는 시점(같은 해 4~8월)과 일부 겹친다. 검찰은 앞서 윤모 전 통일교 세계본부장이 같은 해 4~8월 6000만원대 그라프사 다[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다.]AI(인공지능) 인프라 SW(소프트웨어)를 개발하는 모레(MOREH)의 자회사 모티프테크놀로지스가 파운데이션 소형언어모델(sLLM) 'Motif 2.6B'를 허깅페이스에 오픈소스로 공개한다고 10일 밝혔다. 이번에 공개한 sLLM은 모레가 설립 초기부터 추구해온 GPU(그래픽처리장치) 자원의 효율적 사용과 클러스터링 SW 최적화 기술을 기반으로 모티프테크놀로지스에서 개발한 AMD 기반 고성능의 경량화된 AI 모델이다. AMD가 개발한 '인스텔라'를 제외하고 AMD 인스팅트 MI250 GPU 기반으로 구현한 최초의 AI 파운데이션 모델이며 GPU 1개로도 추론이 가능하다. 모티프테크놀로지스는 모레 AI 사업부의 핵심 인력을 주축으로 지난 2월 출범했다. 이들은 허깅페이스에서 1위를 차지한 LLM 모델 'MoMo-70B'를 선보였고, GPT-4의 한국어 성능을 능가하는 1020억 매개변수(파라미터) 규모 한국어 특화 고성능 LLM을 개발한 바 있다. 이번에 모티프테크놀로지스가 첫 모델로 공개한 Motif 2.6B는 26억개의 매개변수를 가진 sLLM으로 동급뿐만 아니라 70억개 매개변수 모델의 성능도 능가한다. 정확한 성능 비교를 위해 각 개발사가 공개한 테크니컬 리포트의 점수와 설정값을 동일하게 적용해 벤치마크 점수를 산출한 결과, Motif 2.6B는 70억개 매개변수를 가진 미스트랄 7B 대비 134% 높은 성능을 보였다. 특히 고성능을 요하는 수학과 과학, 코딩 능력에서 상대적으로 높은 점수를 기록했다. 동급인 1B~3B 모델과의 비교에서도 구글 젬마1(2B) 대비 191%, 메타 라마 3.2(1B) 대비 139%, AMD 인스텔라(3B) 대비 112%, 알리바바 큐원 2.5(3B) 대비 104%로 우수한 성능을 보였다. Motif 2.6B는 문맥 이해 능력을 강화한 점이 가장 큰 기술적 특징이다. 잘못된 문맥을 참고해 부정확한 문장을 생성하는 오류를 줄이고 필수적인 핵심 문맥에 집중하도록 설계됐다. 모티프테크놀로지스는 우선 올해 말까지 텍스트를 이미지로 변환하는 T2I(Text to Image), T2V(Text to Video) 등 멀티모달형 모델을 오픈소스로 공개해 AI 산업 생태계 확장에 기여하고 다양한 고객을 확보한다는 계획이다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "sLLM은