9일 오전 1시경 쿠팡과 쿠팡이츠 애플리케이션에서 화면이 정상적으로 표시되지 않거나 사용자 정보를 불러오지 못하는 현상이 나타났다. 이날 비건뉴스가 확보한 쿠팡 앱 화면에는 상단 로고와 검색창, 하단 메뉴만 표시되고 상품 등이 노출되는 홈 화면의 주요 영역은 빈 상태로 남아 있었다. 같은 시각 쿠팡이츠 앱에서는 주소 설정 화면에 “사용자 정보를 불러오지 못했습니다. 잠시 후 다시 시도해주세요.”라는 안내 문구가 표시됐다. 안내창 아래에는 ‘이전’과 ‘새로고침’ 버튼이 나타났다. 온라인 커뮤니티에서도 이용 불편을 호소하는 글이 이어졌다. 디시인사이드에는 이날 오전 1시부터 1시 2분 사이 쿠팡 접속 이상을 묻거나 검색 결과가 빈 화면으로 나온다는 내용의 게시물이 여러 건 올라왔다. 쿠팡이츠에서 배달 주소가 표시되지 않는다는 글도 게시됐다.

식물성 대체식품 가운데 어떤 제품이 동물성 식품과 더 비슷하게 느껴지는지 예측하는 인공지능 평가 체계 ‘테이스트벤치(TasteBench)’가 제시됐다. 소비자가 직접 맛본 평가를 기준으로 모델을 시험하는 방식이다. 이달 arXiv에 공개된 논문에서 연구진은 식물성·채식 대체식품 215종, 24개 제품군의 평가 자료를 분석했다. 스탠퍼드대와 푸드 인텔리전스 랩, 넥타(NECTAR), 토론토대 소속 연구진이 참여했다. 저자들은 공개 논문에 인공지능 학술대회 뉴립스(NeurIPS) 2026의 평가·데이터셋 부문에 채택됐다고 기재했다. 연구의 중심 과제는 같은 제품군에서 두 대체식품 중 어느 쪽이 동물성 비교 제품과의 유사도 평균 점수가 높은지 맞히는 것이다. ■ 맛 선호도와 유사도는 별도 평가 원자료를 제공한 넥타는 미국 외식 공간에서 진행한 블라인드 시식 결과를 공개하고 있다. 2025년 보고서는 버거·너겟·소시지 등 식물성 육류를, 2026년 보고서는 우유·치즈·아이스크림 등을 대체한 제품을 다룬다. 넥타의 공개 대시보드는 풍미·식감·외관·유사도 등의 평가 항목과 제품 간 선호 비교를 구분한다. ‘고기와 비슷하다’는 평가를 ‘내가 더 좋아한다’는 뜻으로 곧바로 옮기기 어려운 이유다. 논문의 전체 제품군 내 비교는 935쌍이다. 최고 모델의 순위 예측 정확도는 68.3%로, 무작위로 고르는 기준값 50%보다 높았다. 개인 시식 참가자와 같은 비교쌍으로 범위를 맞췄을 때 모델 성적은 66.1%, 개인 참가자 정확도의 중앙값은 65.0%였다. 두 평가 범위를 섞어 AI가 사람보다 크게 뛰어났다고 해석해서는 안 된다. 연구진은 참가자 간 판단 차이와 자료의 범위도 한계로 적었다. 표본은 미국 두 도시에서 모집한 소비자들로, 다른 시장이나 훈련된 관능평가자에게 결과가 그대로 적용되는지는 검증되지 않았다. 텍스트와 이미지가 실제 식감·맛·향을 충분히 담지 못한다는 점도 제시했다. 국내 소비자의 기호를 예측한 연구로 볼 수는 없다. ■ 공개 자료로 확인할 수 있는 범위 연구와 연결된 캐글 경진대회에서는 제품의 원재료와 영양 정보를 제공하고, 두 제품 중 유사도 평균 점수가 더 높은 쪽을 예측하도록 한다. 참가자에게 관능평가 정답이 붙은 학습 자료는 제공하지 않는 방식이며 외부 자료 활용은 허용한다. 연구 논문의 실험 성적과 경진대회 참가자의 점수를 비교하려면 각각 어떤 자료와 평가 조건을 사용했는지 먼저 살펴야 한다. 저자들의 공식 코드 저장소도 결과 재현과 원자료 접근을 나눠 안내한다. 공개된 예측 결과와 분석 산출물로 표·그림의 수치를 확인하는 절차를 제공하지만, 넥타의 원래 관능평가 자료와 제품 정보 등을 이용해 처음부터 실험을 재현하려면 별도의 접근 절차가 필요하다. 자료가 공개됐다는 설명만으로 모든 제품명과 개별 시식 점수를 자유롭게 확인할 수 있다고 받아들여서는 안 된다. 소비자가 이번 연구를 읽을 때 주목할 것은 모델의 정확도와 함께 예측 대상이다. 특정 대체식품이 비교 제품을 얼마나 닮았는지, 실제로 먹었을 때 얼마나 만족스러운지, 다시 구매할 의향이 있는지는 각각 확인해야 할 질문이다. 이번 성적은 정해진 제품군의 유사도 순위를 맞힌 결과로 이해해야 하며, 개별 제품의 맛이나 구매 만족도를 보증하는 표시로 쓰기는 어렵다.

의류관리기에 셔츠 한 벌만 넣으면 소비전력량도 옷 수에 비례해 줄어들까. 한국소비자원이 9월 16일 공개한 3개 모델의 시험값을 계산하면, 한 벌 건조에 쓴 전력량은 최대용량을 채웠을 때의 49.9~95.0%였다. 옷을 5벌에서 1벌로, 또는 3벌에서 1벌로 줄여도 전력량이 각각 5분의 1이나 3분의 1로 줄지는 않았다. 시험은 세탁·탈수한 표준셔츠를 초기 함수율 약 43%인 상태에서 건조하는 방식으로 진행됐다. 삼성전자 DF90H24R4D와 LG전자 SC5MSR82S는 최대 5벌을 AI건조 코스로, 코웨이 FAD-02S는 최대 3벌을 표준건조 코스로 시험했다. 세 제품 모두 추가 건조가 필요 없는 양호한 수준이었다. 삼성전자 시험 모델은 5벌에 521Wh, 1벌에 260Wh를 써 한 벌 운전의 전력량이 최대용량 때의 49.9%였다. LG전자 모델은 5벌 686Wh에서 1벌 516Wh로 줄어 75.2%였고, 코웨이 모델은 3벌 441Wh에서 1벌 419Wh로 줄어 95.0%였다. 이 비율은 절감률이 아니라 한 벌 운전에 쓰인 전력량의 비중이다. 최대용량 운전의 전력량을 셔츠 수로 나누면 한 벌당 삼성전자 모델 104.2Wh, LG전자 모델 137.2Wh, 코웨이 모델 147.0Wh다. 한 벌만 넣었을 때의 260Wh, 516Wh, 419Wh는 각각 이 값의 약 2.5배, 3.8배, 2.9배다. 소량 운전은 1회 총전력량이 적었지만, 처리한 옷 한 벌에 배분되는 전력량은 더 많았다. 이는 공개 시험값으로 산출한 평균과 배수다. 한 벌 운전을 여러 번 반복한 누적 사용량을 직접 측정한 결과나 가정의 절약률을 뜻하지 않는다. 제품별 최대용량과 시험 코스가 다르므로 총전력량만으로 브랜드 전체의 성능 순위를 매기거나 AI 기능 일반의 절전 효과로 확대할 수도 없다. 발표 자료의 연간 전기요금 7600~9100원은 건조코스와 별개의 수치다. 최대용량으로 표준스타일링 코스를 연 144회 사용하고 전력 1kWh당 160원을 적용해 환산한 금액이다. 표준스타일링의 1회 소비전력량 332~397Wh를 바탕으로 했으므로 한 벌 건조를 자주 할 때의 비용이나 매일 사용하는 가정의 실제 청구액으로 읽어서는 안 된다. 소비자원은 당시 LG전자 시험 모델이 같은 조건에서도 AI건조 작동시간에 1시간 이상 편차를 보일 수 있다며 개선을 권고했다. LG전자는 ThinQ 앱을 통한 알고리즘 자동 업데이트와 앱 미사용자의 요청에 따른 무상서비스 계획을 회신했다. 이번 전력량 비교는 9월 발표 당시 시험값에 한정되며, 업데이트 이후 성능을 측정한 결과는 아니다. 한 벌씩 사용하는 가구에는 최대용량 전력량과 소량 운전 전력량이 서로 다른 판단 자료가 된다. 전자는 여러 벌을 함께 처리할 때의 수치이고, 후자는 한 벌만 필요할 때 드는 전력량이다. 연간 요금에는 코스와 사용 횟수라는 별도 조건이 붙으며, 실제 전력량은 의류 소재와 무게, 수분 상태, 사용 환경에 따라 달라질 수 있다.

2024년 생활계폐기물 재활용률은 58.2%로 2023년보다 0.5%포인트 낮아졌다. 그러나 여기에 포함된 생활(가정)폐기물의 재활용률은 같은 기간 58.6%에서 59.8%로 올랐다. 두 지표의 증감 방향을 이해하려면 각각 어떤 폐기물을 합산했는지부터 확인해야 한다. 기후에너지환경부와 한국환경공단의 ‘2024년 전국 폐기물 발생 및 처리현황’ 원표를 대조하면 생활계폐기물에 함께 포함되는 사업장비배출시설계폐기물의 재활용률은 58.9%에서 54.3%로 낮아졌다. 이미 공개된 2024년 통계를 집계 범위와 처리방법별로 다시 살펴봤다. ■ ‘생활계’는 두 범주를 합친 통계 보고서에서 생활계폐기물은 생활(가정)폐기물과 사업장비배출시설계폐기물의 합이다. 생활(가정)폐기물은 보고서의 표에서 ‘생활폐기물’로도 표기되는 하위 범주다. 이름에 ‘가정’이 들어가지만 가정 등에서 나오는 사업장폐기물 외 폐기물뿐 아니라 일련의 공사나 작업에서 5톤 미만으로 발생하는 폐기물도 포함한다. 순수하게 가구에서 배출한 쓰레기만 모은 통계로 볼 수는 없다. 사업장비배출시설계폐기물은 보고서가 정한 사업장에서 발생하는 폐기물과 배출시설 등의 운영에 관계되지 않은 사업장 폐기물 등을 포함한다. 따라서 생활계 전체의 재활용률 변화를 곧바로 가정의 분리배출 성과 변화로 바꾸어 읽기 어렵다. 재활용률은 해당 범주의 발생량을 분모로, 재활용 처리량을 분자로 삼아 계산한다. 2024년 전국 상세표의 두 범주를 합산하면 발생량은 약 2376만톤, 재활용량은 약 1384만톤이다. 톤 단위 상세 수치로 비율을 다시 계산해 소수 첫째 자리로 반올림하면 58.2%로 요약표와 일치한다. ■ 재활용량 증가와 재활용률 하락은 함께 나타날 수 있다 생활(가정)폐기물의 재활용률은 2023년 58.6%에서 2024년 59.8%로 1.2%포인트 상승했다. 같은 기간 사업장비배출시설계폐기물은 58.9%에서 54.3%로 4.6%포인트 하락했다. 사업장비배출시설계폐기물의 재활용량 자체가 줄어든 것은 아니다. 원표의 만톤 단위 수치로 보면 재활용량은 337만톤에서 365만톤으로 늘었다. 다만 발생량이 572만톤에서 672만톤으로 더 빠르게 증가해, 발생량 대비 재활용량의 비율은 낮아졌다. 생활계 전체의 비율은 두 범주의 재활용률을 단순 평균한 값이 아니다. 각 범주의 발생량에 따라 비중이 달라지는 합산 비율이다. 2024년 상세표로 계산하면 사업장비배출시설계폐기물은 생활계 발생량의 약 28.3%를 차지한다. 이 범주의 재활용률 하락과 발생량 증가가 함께 반영되면서, 생활(가정) 범주의 비율 상승에도 생활계 전체는 하락한 것으로 나타났다. 이 비교로 확인되는 것은 합산 비율이 달라지는 산술적 구조다. 사업장 발생량이나 처리 비중이 왜 변했는지, 시민의 배출 행동이나 특정 정책이 어떤 영향을 줬는지는 이 표만으로 판단할 수 없다. ■ 58.2% 안에는 물질재활용과 에너지회수가 함께 포함 분모뿐 아니라 재활용에 포함된 처리방법도 구분해야 한다. 2024년 생활계폐기물의 재활용률 58.2%는 물질재활용 46.1%와 에너지회수 12.1%를 합친 수치다. 두 비율은 모두 생활계 발생량을 분모로 삼는다. 보고서는 에너지회수를 폐기물에서 에너지를 회수하거나 회수할 수 있는 상태로 만드는 활동, 폐기물을 연료로 사용하는 활동 중 정해진 재활용 유형으로 설명한다. 물질재활용은 에너지회수 외의 재활용 방법이다. 소각은 표에서 별도 처리항목으로 집계하므로 모든 소각량이 재활용에 포함된다는 의미는 아니다. 생활계의 물질재활용 비율은 2023년 47.0%에서 2024년 46.1%로 낮아졌고, 에너지회수 비율은 11.7%에서 12.1%로 높아졌다. 재활용 합계만 보면 이처럼 서로 다르게 움직인 처리방법별 비중을 놓칠 수 있다. 통계의 재활용률은 분리배출 참여율이나 최종 재생제품의 생산수율과도 구별해야 한다. 폐기물 처리 실적을 읽을 때는 발생량과 재활용량, 집계 대상, 처리방법을 함께 확인해야 비율 변화가 보여주는 범위를 알 수 있다. ※ 비율은 보고서의 소수 첫째 자리 수치를 사용했다. 전국 상세표 합산·재계산 수치도 같은 자리에서 반올림했다. 원자료의 반올림으로 세부 항목의 합계와 총계가 일부 일치하지 않을 수 있다.

식품 제조시설을 통합환경허가 대상으로 넓히는 개정안의 규제영향분석서는 폐수를 주요 관리 요소로 꼽았지만, 정량 편익에는 수질오염물질 감축 효과가 반영되지 않았다. 신규 편입을 검토한 기존 사업장의 절반 이상이 식품 관련 업종인 만큼, 시행 이후 성과를 평가할 때 폐수와 악취 등 공정별 관리 결과도 함께 살펴야 한다. 기후에너지환경부가 공개한 ‘환경오염시설의 통합관리에 관한 법률 시행령’ 개정안은 비알코올 음료 및 얼음 제조업, 동·식물성 유지 및 낙농제품 제조업, 기타 식품 제조업에 2028년 1월 1일부터 통합허가 제도를 적용하는 내용을 담았다. 자동차와 이차전지 등 나머지 4개 업종은 2029년 적용이 제안됐다. 의견수렴 기한은 10월 6일이며, 확정·시행된 규정과는 구분된다. ■ 분석대상 180곳 중 식품 관련 95곳 비건뉴스가 입법예고에 첨부된 규제영향분석서의 업종별 적용 일정과 사업장 수를 대조한 결과, 식품 관련 3개 업종군에 해당하는 기존 사업장은 95곳이다. 전체 분석대상 180곳의 52.8%로 계산된다. 이는 분석서가 비용을 추계하기 위해 잡은 기존 사업장 수로, 앞으로 새로 들어설 공장까지 포함한 수치는 아니다. 분석서에 제시된 오염 특성은 업종별로 다르다. 음료 제조시설은 설비 세척 과정의 폐수와 세정제 관리가 주요 요소다. 유지·낙농제품 제조시설은 유기물과 고형물이 많이 들어 있는 폐수, 폐유지, 악취를 관리해야 한다. 기타 식품 제조시설도 원료와 세척 과정에서 생기는 폐수를 주요 관리 대상으로 제시했다. ■ 오염물질 감축 편익은 대기 3개 항목만 산정 분석서의 대기오염 감축 편익은 2022년 대기배출원관리시스템 자료를 바탕으로 산정됐다. 기존 통합허가 사업장 연구에서 나온 감축률을 신규 업종에 적용해 먼지, 질소산화물, 황산화물의 예상 감축량과 사회·경제적 가치를 계산하는 방식이다. 이는 신규 편입 업종에서 이미 확인된 개선 실적이 아니라, 기존 연구와 가정에 따른 추계다. 전체 편익에는 환경시설 투자에 따른 경제적 파급효과도 별도로 포함됐다. 분석서는 자료가 부족해 대기 외 오염물질의 감축량은 계산에 넣지 않았다고 밝혔다. 식품공장의 폐수도 통합허가 관리 범위에 들어가지만, 그 개선 효과까지 이번 수치로 읽을 수는 없는 셈이다. ■ 업종에 속해도 배출 규모 기준 충족해야 식품 제조업이라는 이유만으로 모든 공장이 새 제도의 대상이 되는 것은 아니다. 현행 법률 제6조는 지정 업종 가운데 부령으로 정한 대기오염물질이 연간 20톤 이상 발생하거나, 폐수를 하루 700㎥ 이상 배출하는 사업장을 대상으로 정한다. 두 조건 가운데 하나에 해당하면 된다. 통합허가는 대기·수질·폐기물 등으로 나뉜 환경 인허가를 사업장 단위로 묶고, 주변 환경에 미치는 영향과 적용 가능한 오염 저감기법을 검토해 허가배출기준을 정하는 제도다. 해당 업종 편입은 식품 자체의 비건·친환경 인증과도 별개다. 분석서는 기존 사업장에 현행법상 업종 적용일부터 4년의 허가 유예가 적용되는 것으로 설명했다. 따라서 업종별 적용 시작일과 모든 기존 공장의 전환 완료 시점을 동일하게 볼 수 없다. 확대안의 실제 성과는 최종 법령과 업종별 기준이 정해진 뒤, 사업장별 허가 이행과 대기·수질 등 관리 결과를 통해 확인해야 한다.