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파리서 찾은 해법···소진공 “공실상가도 지역자산” 상권관리 모델 주목

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작성자 이진숭
댓글 0건 조회 0회 작성일 26-06-19 18:32

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소상공인시장진흥공단(소진공)은 프랑스 파리의 상업 활성화 전문 공공기관인 Paris Commerces를 찾아 공실상가 대응과 생활상권 활성화 정책을 살펴보고 국내 상권정책 고도화 방안을 논의했다고 19일 밝혔다. Paris Commerces는 파리시로부터 상권 공동화 지역의 근린상업 유지·발전 업무를 위탁받아 수행하는 공공기관이다.
이번 방문은 국내에서도 상가 공실 증가와 젠트리피케이션, 업종 편중, 생활밀착형 점포 감소 등이 지역상권의 주요 과제로 떠오른 가운데 공실 점포를 도시 상권 재편의 전략적 수단으로 활용하는 파리시의 사례를 벤치마킹하기 위해 마련됐다.
파리에서는 식료품점과 건강·운동시설, 의료서비스, 자전거 판매·수리점 등 생활밀착형 및 친환경 이동수단 관련 업종은 증가하는 반면 의류·신발·섬유 판매점과 자동차 부품 관련 업종은 감소하는 추세인 것으로 나타났다.
파리시는 이러한 변화에 대응해 공실 점포를 단순히 채우는 데 그치지 않고 지역에 필요한 업종을 선별적으로 유치하는 방식으로 상권관리 정책을 추진하고 있다.
Paris Commerces는 파리 전역의 공공 상가 자산을 통합 관리하는 원스톱 플랫폼이자 상권관리 컨트롤타워 역할을 수행한다. 상인과 예비 창업자는 단일 창구를 통해 점포 정보 제공부터 입점 상담, 행정절차, 계약 연계, 초기 정착 지원까지 받을 수 있다.
특히 Paris Commerces는 파리시로부터 위임받은 선매권을 활용해 민간 상가를 우선 매입한 뒤 개보수해 공급한다. 이를 통해 특정 업종의 과밀화를 조정하고 지역 주민에게 필요한 업종을 전략적으로 배치하는 한편 예비 창업자에게 안정적인 영업 환경을 제공하고 있다.
인태연 소진공 이사장은 “Paris Commerces는 공실상가를 지역 자산으로 전환해 소상공인 창업과 지역상권 활성화를 동시에 실현하고 있는 사례”라며 “상권 위기를 개인의 문제로 방치하기보다 사회적 과제로 인식하고 공공의 조정·지원 기능을 강화할 필요가 있다”고 말했다.
한편 소진공은 독일 뒤셀도르프와 프랑크푸르트, 프랑스 파리 등을 방문해 해외 판로 확보, 마이스터 제도, 상권정책 고도화, 소공인·장인 지원정책, 상인조직 운영 사례 등을 살펴보고 있으며 이를 바탕으로 국내 소상공인 정책 혁신 방안을 모색할 계획이다.
국내 연구진이 음성에 담긴 미묘한 감정을 읽어 영상 속 화자의 표정을 바꾸는 기술을 개발했다. 예를 들면 “잘한다”는 문장의 어투를 분석해 발언의 의도가 칭찬인지 비아냥인지를 판별한 뒤 알맞은 표정을 구현하는 식이다. 교육용 아바타와 인공지능(AI) 아나운서, 드라마 후반 작업 등에 활용할 수 있을 것으로 보인다.
울산과학기술원(UNIST) 인공지능대학원 김태환 교수가 이끄는 연구진은 음성 신호에서 감정을 추출해 영상 속 화자의 표정을 적절히 바꿀 수 있는 AI 기술 ‘C-MET’을 개발했다고 18일 밝혔다. 연구 결과는 미국 콜로라도주 덴버에서 열린 AI 분야 국제학회 ‘CVPR 2026’에서 발표됐다.
C-MET은 중립적 음성과 감정이 실린 음성의 차이를 숫자 정보로 환산한다. 이 결과를 화면 속 인물 얼굴에 표정으로 반영한다. 같은 문장이라도 어조가 달라지면 입꼬리와 눈썹, 눈 주변 근육의 움직임 등을 다르게 표현한다는 뜻이다.
예를 들어 “잘한다”는 표현은 칭찬도 비아냥도 될 수 있는데, 어조를 판단해 화면 속 인물 표정으로 옮긴다. 만약 “잘한다”가 비아냥의 의도라면 입꼬리를 양옆으로 길게 벌려 비우호적인 느낌이 드는 얼굴 움직임을 만들어낸다.
연구진은 기존에 나온 일부 기술처럼 특정 표정마다 ‘기쁨’ ‘분노’ ‘슬픔’ 등 이름표를 붙여 C-MET을 학습시키지 않았다고 했다. C-MET은 제시된 특정 감정 가운데 하나를 고르는 대신 두 감정 사이의 적절한 위치를 판별하도록 고안됐기 때문이다. 미술로 따지면 빨간색과 흰색 물감을 적절히 조합해 다양한 느낌의 분홍색을 만드는 것과 비슷하다.
연구진은 C-MET의 감정 표현 정확도가 중국에서 개발한 최신 얼굴 표정 기술인 ‘이디톡’에 비해 14%포인트 높은 것으로 나타났다고 설명했다.
연구진은 음성에 잘 맞는 사실적인 표정을 만드는 이번 기술이 가상 인간 콘텐츠와 AI 아나운서 생성, 영화·드라마 후반 작업 등에 활용될 것으로 예상했다. 뮤직비디오에 등장하는 스타의 표정을 다양하게 조합하는 작업에도 쓸 수 있을 것으로 보인다.
김 교수는 “이번 연구는 참조할 수 있는 이미지 없이 음성만으로 얼굴 영상의 감정을 바꿀 수 있는 점이 특징”이라며 “기존 방식의 한계를 넘어섰다”고 했다.

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