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[지만원메시지(113)] 나는 활자의 조각가

 

활자화된 책은 문자의 조각품

 

천재 건축예술가 가우디는 파밀리아 성당을 비롯하여 여러 개의 걸작품들을 남겼다. 천재 조각가 로뎅도 많은 걸작을 조각했다. 나는 활자로 조각한 5.18 역사를 남겼다. 20년 걸렸다. 나는 늘 나를 활자의 조각가라고 생각해왔다. 내가 활자화한 5.18역사는 예술적 조각품이라고 자부한다.

 

전문가의 직관과 직관에 대한 증명

 

나는 국정원 등 정보기관들에서 간첩에 대한 정식 교육과정을 이수했고, 대북정보에 정통해 있었다. 소위-중위-대위 시절에는 4년동안 베트남에서 공산 게릴라와 전투를 했다. 공산당조직이 1919년 코민테른 결성 이후 일제시대 및 해방이후에 어떻게 결성되고 활동했는지에 대한 역사를 공부했다. 간첩사와 간첩활동 그리고 게릴라전에 대한 전문가라 할 수 있었다.

 

대좌급 거물 간첩출신인 김용규는 그의 저서 [소리 없는 전쟁]에서 대남간첩 실화를 소개하면서 “남한에서 발생한 크고 작은 모든 소요는 100% 북한의 소행”이라고 강조했다. 김대중의 족적을 파보면 그는 간첩 수십만 명보다 더 해로운 반역자였다. 실제로 그는 1972년 일본에 가서 ‘반국가단체’인 ‘한민통’을 결성했고, 그 죄로 사형선고를 받았다. 한민통은 지금도 ‘반국가단체’로 규정돼있다. 최근 윤석열 대통령은 ‘반국가단체’라는 용어 대신 ‘반국가 세력’이라는 용어를 사용하기 시작했다. 사형에 처해져야 할 반역세력이라는 뜻이다.

 

이런 배경지식을 가지고 있는 나는 5.18 상황일지를 보는 순간, ‘5.18은 북괴가 저지른 게릴라전이었다’는 것을 직감했다. 새 역사를 여는 힘은 언제나 전문가의 직관(intuition)에 있었다. 그런데 2015년 ‘5.18기념재단’에서 흘러나온 사진들을 보니 사진 속 주역들은 북한 게릴라인 것으로밖에 해석할 수 없었다. 오죽하면 5.18이 민주화운동이라는 절대적 성역화를 책임지고 있던 5.18기념재단 상임이사 김양래가 “그 사진 속 인물들은 광주시민이 아니라 훈련된 군대조직으로 보이는데, 아마도 전두환이 투입시킨 게릴라일 것이다”라는 대답을 법정에서 할 수 밖에 없었겠는가? 여기까지만 정리해도 ‘5.18은 북한소행’이라는 결론을 낼 수 있다.

 

증명과정은 예술이라야

 

하지만 이러한 결론은 정교한 예술품은 될 수 없다. 모든 과학에서 증명과정은 하나씩의 예술품이다. 예술적 희열과 쾌감을 느끼게 하는 것이 수학적 증명과정이다. 1978년의 미 해군대학원, 장비의 가동도(Availability)라는 새로운 분야를 개척하는 저명한 교수들 사이에는 새로운 분야를 여는 키 이슈에 대해 일치된 직관을 가지고 있었다. 하지만 그 직관은 증명이 돼야지만 사용할 수 있었다. 그 직관을 증명해 낸 것이 내 2년동안의 박사논문이었다.

 

이처럼, ‘5.18은 북의 게릴라전’이라는 나의 직관 역시 예술적 차원에서 증명이 돼야했다. 그것을 증명하는데 걸린 시간이 만20년이었다. [5.18 작전, 북이 수행한 결정적증거 42개]. 마치 스페인의 파밀리아 성당이 거대하고 정교하듯이 활자로 조각된 [결정적 증거 42개]역시 거대하고 정교하다. 하지만 마치 파밀리아 성당을 대충 보고 지나가는 관광객이 많이 있듯이, [결정적 증거42개]에 대해서도 제목만 보고 무시하는 국민들이 많다.

 

남의 작품에 침 뱉는 경박한 사람들

 

세상에는 자기가 최고로 잘났다고 생각하는 과대망상에 사로잡힌 소영웅들이 너무 많다. 마치 그들이 지만원보다 더 머리가 좋고, 더 배우고, 더 경험하고, 5.18에 대해 더 많이 아는 것처럼 거드름을 피운다. 바로 이런 사람들이 경박한 부나비들인 것이다. 일본의 가라대 세계를 석권했던 최배달은 “한 가지를 위해 목숨 바친 사람이 가장 아름답다”고 했다. 만일 그가 살아서 나를 바라본다면 분명 나를 향해 “가장 아름다운 사람”이라고 말해줄 것이다. 2013년 1월, 채널A가 나를 초대해 5.18이야기를 펼쳤다. 남녀 진행자 중 여성 진행자였던 이은경 선생은 “한 가지를 파기 위해 10년이나 연구했다는 사실이 놀랍고 존경스럽다”고 몇 차례씩이나 말했다. 반면 많은 소영웅들은 자기의 1년은 길고, 남의 10년, 20년은 무가치한 것으로 절하한다.

 

태어나서 단 한 번도 진리를 탐구하기 위해 전력투구라는 것을 해 본적이 없는 사람, 극기를 경험해보지 않은 사람이 소영웅주의에 빠져들고, 의를 위해 핍박받는 사람, 약자를 위해 사랑을 바치는 사람들의 세계가 있다는 사실조차 모른다. 바로 이런 사람들이 타인들의 업적을 경박스럽게 평가절하 하는 것이다. 심지어는 세상에 태어나 연구라는 것을 단 한 번도 해보지도 못한 사람이 “지만원의 연구는 잘못됐다”는 말을 한다.

 

나는 이국종교수의 저작물 [골든아워]를 훌륭한 조각품이라고 평가한다. 그 이유는 내가 그의 작품을 속속들이 이해하고 그의 철학과 시스템개념에 100% 동감하기 때문이다.

 

광수를 폄훼하는 사람은 컴퓨터의 명령수행 논리를 모르는 사람

 

사람들이 가장 많이 사용하는 컴퓨터의 기능은 검색기능이다. 우리는 컴퓨터 자판기에 검색어를 친다. 입력하는 글자가 명조체든 고딕체든 궁서체든 굵은 글씨든 가는 글씨든 컴퓨터는 차별하지 않는다. 글자를 영상으로 인식하고, 다시 그 영상을 특징화된 영상으로 전환하여 인식한다. 컴퓨터가 찾아내야 하는 글자는 수백억 글자로 구성된 DB(데이터베이스)라는 글자의 ‘바다’다. DB속에는 글자의 크기, 모양, 색깔이 다 다르게 저장돼있다. 그러나 컴퓨터는 그 글자들의 특징만을 인식한다. 결국 컴퓨터는 특징화된 영상의 바다 속에서 검색어의 특징화된 영상과 같은 영상을 일일이 헤엄쳐 다니면서 찾아내는 것이다. 만일 어떤 사람에게 순전히 육안으로 검색을 해서 같은 글씨가 들어있는 파일을 찾아내라고 하면 그는 수십 년이 지나도 검색을 해내지 못할 것이다.

 

마찬가지로 사람의 얼굴을 검색하는 것도 육안으로는 할 수 없다. 만일 어떤 사람에게 사진 한 장을 주면서 이와 비슷한 얼굴을 찾아내라한다면 수십 년이 가도 비슷한 얼굴을 찾아낼 수 없다. 지난 5월 11일부터 신한은행은 얼굴인식으로 거래를 하고 있다. 데스크 직원의 육안으로 안면을 인식하여 그의 고객번호가 몇 번인지를 찾아낼 수는 없다. 데스크 앞에 놓여있는 사진기가 사진을 찍으면 그 영상을 컴퓨터가 가져다 예를 들면 100만 명의 얼굴이 저장된 DB 내의 얼굴과 일일이 한 얼굴씩 대조하여 같은 얼굴을 찾아내는 것이다. 헤어스타일이 날마다 변하고, 화장이 변하고, 사진의 각도가 다른데도 불구하고 컴퓨터는 같은 얼굴을 찾아낸다.

 

컴퓨터가 글자를 특징화된 영상으로 인식하듯이 컴퓨터는 얼굴도 특징화된 영상으로 인식하여 같은 얼굴을 검색해 내는 것이다. 따라서 컴퓨터가 검색과정을 통해 찾아낸 얼굴은 동일인일 수밖에 없는 것이다. 중국은 카메라에 찍힌 얼굴이 누구인지를 ‘13억 인구의 얼굴이 저장돼 있는 DB’에서 찾아내는 데 불과 3초밖에 걸리지 않는다고 한다.

 

노숙자담요는 3년 동안 무려 661명의 광수를 찾아냈다. 컴퓨터가 위와 같은 검색과정을 통해 찾아낸 얼굴이다. 이렇게 컴퓨터가 찾아낸 얼굴을 노숙자담요는 왜 같은 얼굴인지를 얼굴 특징을 열거해 가면서 설명해주었다. 흉터, 기형, 백반, 사마귀, 근육 등 두드러지는 특징과 얼굴의 부위와 부위 간의 거리와 각도 등이 이루는 기하학적 특징을 일일이 설명해주었다.

 

광주 법관들과 서울의 주사파(우리법연구회, 인권법연구회) 법관들은 판결문에서 노숙자담요는 “비슷한 얼굴”을 대조만 시켰을 뿐, 작업일지 등을 제출하지 않았다는 몰논리적 주장을 판결문에 썼다. 컴퓨터의 도움 없이는 “비슷한 얼굴”을 찾아낼 수 없고, 컴퓨터가 찾아낸 비슷한 얼굴이라면 이는 100% 같은 사람일 수밖에 없다. 왜냐하면 컴퓨터의 정확도는 99.99% 이상의 정확도를 갖지만 그 부족한 부분을 노숙자담요가 특징분석을 통해 자세히 해 주었기 때문이다.

 

아직도 우리 사회에는 얼굴분석을 일종의 관상학 정도로 인식하고 있는 게으른 사람들이 많고, 이런 사람들 중에 발언권을 가진 사람들이 많다. 이런 사람들은 그들이 늘 사용하는 컴퓨터의 검색기능이 어떤 절차에 따라 수행되고 있는지, 그 이면적 논리에 대해 전혀 생각해보지 않은 사람들이다. 과학적 마인드 자체가 없는 사람들인 것이다.

 

2023.7.23.

지만원

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