더불어민주당 이재명 대선후보가 13일 대구 중구 동성로 집중 유세 현장에서 시민들에게 인사하고 있다. 매일신문 김영진 보수 지지세가 강한 대구경북(TK)에서는 대선이 다가올수록 보수결집 움직임이 가속화하고 있다. 국민의힘 당원, 지지자들은 김문수 후보와 한덕수 전 국무총리 간 단일화 과정에서의 실망감으로 선거운동 기간 초반만 하더라도 지지층 분산 모습이 감지됐으나, 국민의힘의 본격적인 선거운동 체제 가동과 정권 교체 우려감이 퍼지면서 '그래도 김문수' 쪽으로 보수 결집이 이뤄지고 있다. 다만, 더불어민주당이 이재명 후보의 고향(안동)을 기화로 '험지' TK 공략에 공을 들이면서 민주당 지지세도 예전과 달리 상승기류를 타면서 30% 득표에 다가가고 있다는 분석이 나오고 있는 상황이다.보수 지지층은 국민의힘에 대한 충심에 더해 '반(反) 이재명' 정서를 이유로 결속력을 높이고 있다. 이들은 이 후보가 떠안고 있는 각종 '사법리스크'와 민주당이 의석수를 앞세워 정치공세에만 치중된 법안들을 남발, 정권이 교체될 경우 닥쳐올 '대한민국의 미래'에 대한 걱정을 앞세운다.서문시장 상인 오진철(73) 씨는 "윤석열 전 대통령의 계엄 선포, 그후 탄핵 과정에서 크게 실망했지만, 이런 결과가 결국은 민주당의 무리한 탄핵안 발의 등이 이유였다. 그래서 이 후보가 당선되는 건 막아야겠다는 생각에 '가족표'를 김 후보에게 몰아줄 생각이다"고 했다.또 다른 상인 김모(74) 씨는 "재산현황만 봐도 김 후보가 가장 청렴하게 살아온 것 같다고 판단했다. 이 후보는 거짓말을 너무 많이 하는 것 같아서 (대통령이) 되면 안 되겠다고 느꼈다"고 말했다.경북의 김 후보 지지세도 다져지고 있다. 박정희 전 대통령의 고향이자 생가가 있는 구미에서 만난 택시기사 정모(63) 씨는 "보수가 집권해서 우리나라 경제를 살리고 이끌어 온 것을 직접 경험한 사람들은 민주당을 지지할 수가 없다"며 "정말 나라의 경제를 근본적으로 살리는 후보가 대통령이 돼야 한다"고 말했다.소상공인 김영수(45) 씨는 "민주당 정권 들어서면 인건비, 세금, 규제가 확 올라가니까 겁난다"며 "직원 한 명 쓰는 것도 눈치 보이고, 새로 투자할 엄두도 안 나는 상황에서 국민의힘이 정권을 잡으면 현실 박우찬 세종대 교수 [세종대 제공] 박우찬 세종대 컴퓨터공학과 교수가 개발한 모바일 레이트레이싱 GPU 기술이 해외 언론의 주목을 받으며, 한국 반도체 기술의 글로벌 경쟁력을 한층 끌어올리고 있다.최근 블룸버그(Bloomberg)를 비롯한 주요 해외 매체들이 박 교수의 GPU 기술에 높은 관심을 보이며, 해당 기술이 게임, 메타버스, 디지털트윈, 영화, 가상현실(VR) 등 다양한 산업 분야에서 핵심 그래픽 솔루션으로 주목받고 있다.박우찬 교수는 10여 년 전부터 레이트레이싱 GPU 기술을 모바일 기기에 접목하는 연구를 꾸준히 진행해왔으며, 일찍이 EE Times 등 국제 기술 전문 매체로부터 혁신적인 기술력을 인정받은 바 있다. 이는 엔비디아가 2018년 RTX 시리즈를 출시하기 전부터 독자적으로 고성능 레이트레이싱 구현에 도전해 온 것으로, 해당 분야의 선도적 연구자로서 위상을 공고히 했다.레이트레이싱은 빛의 경로를 물리적으로 계산해 더 사실적인 이미지를 구현하는 기술로, 고사양 그래픽 표현에 핵심적인 역할을 하며, 현재 박 교수 연구팀은 이 기술을 기반으로 '사운드 트레이싱'까지 확장, 3D 그래픽과 음향의 융합을 통한 몰입형 콘텐츠 구현에 박차를 가하고 있다.현재 박 교수의 연구팀은 레이트레이싱을 넘어선 '패스트레이싱(Path Tracing) GPU' 개발에 착수했다. 이 과정에서 핵심기술인 실시간 노이즈 제거 인공지능 반도체 기술을 연구 중이며, 해당 기술은 외부 메모리 접근이 없어 초경량화가 가능하고, NPU 대비 높은 실시간 처리 성능을 자랑한다. 특히 영화 수준의 고사양 그래픽에서 필연적으로 발생하는 노이즈 문제를 획기적으로 해결할 수 있어, 다양한 실감형 산업 분야에서의 활용이 기대된다.아울러 해당 기술은 실시간 디해이징(Dehazing) 기능도 구현 가능하여, 감시카메라, 자율주행차, 의료 영상, 군사 분야 등 응용 가능성이 매우 넓다. 최근에는 보청기용 AI 반도체까지 연구 범위를 확대하고 있으며, 초경량·고정밀 AI 시스템 설계를 목표로 기술 고도화가 진행