2026 수능 만점자 최장우, 공부만 한 게 아니었다…5·18 선두 행진까지 이끈 ‘입체형 인재’

이미지
“수능 만점자 = 공부만 한 학생”이라는 공식이 흔들렸어요.  2026학년도 수능 만점자 로 이름을 올린 광주 서석고 3학년  최장우 군 . 그는 빡빡한 고3 일정에도 학생의회 의장, 5·18 행진 선두 참여 등  학업과 사회활동을 동시에 이끌어낸 ‘입체적 리더’ 였습니다. 이번 글에서는 그의 고3 활동, 만점 비결, 진학 계획 등을 정리해보고 왜 교육계가 ‘10년 만의 광주 수능 만점자’에 주목하는지 살펴보려고 해요. 단순 성적을 넘어,  미래 리더로 성장하는 스토리 가 궁금하다면 천천히 읽어주세요. 📚 오늘 살펴볼 내용 ➤ 1. 5·18 기념행사 선두에 선 고3, 특별했던 순간 ➤ 2. 학생의회 의장·전교회장…바쁜 고3의 사회활동 ➤ 3. 수능 만점의 비결 — 긍정과 균형 잡힌 공부법 ➤ 4. 서울대 경제학과·행정고시 도전! 그의 미래 계획 ➤ 5. 광주 10년 만의 수능 만점, 교육계가 반가워한 이유 ➤ 6. 전문가 코멘트 — “광주 학생들, 충분히 할 수 있다” 1. 5·18 민주평화대행진 선두에 선 고3…'리더십'을 보여주다 2025년 5월 17일, 광주 동구에서 열린  5·18 민주화운동 45주년 민주평화대행진 . 이곳에서 맨 앞줄에 섰던 학생이 바로 2026학년도 수능 만점자  최장우 군 이었어요. 당시 광주학생의회 의장과 전교회장을 맡고 있던 그는 수많은 교사·학생·지자체 관계자 1000여 명 앞에서 장학관과 함께 행렬을 이끌며 힘찬 구호를 외쳤습니다. 교육계 관계자: “학생들이 행사에 참여한 적은 있었지만,  행렬의 방향을 이끌며 리더 역할을 한 사례는 처음 이었다.” 단순 참석이 아니라, 군중을 이끄는 ‘행진 리더’ 역할까지 맡은 점이 그의 주체적 태도를 잘 보여주는 순간이었어요. 2. 광주학생의회 의장, 전교회장…고3이지만 멈추지 않은 사회활동 최 군은 수능 준비로 가장 바쁘던 시기에도  광주교육청의 다양한 행사 에 꾸준히 참여했습니다. 대통령 선거 때에는 생애 첫 투표...

비 온다더니 왜 맑아? 알고 보면 우리가 오해한 ‘날씨 예보의 진실’

출근길, 비 소식이 있어 우산을 챙겼지만 맑은 하늘.
그날 저녁엔 “기상청 또 틀렸네”라는 말이 어김없이 들립니다.
하지만 사실, 예보는 대부분 ‘맞았다’는 걸 아시나요?

기상청 통계에 따르면 지난해 단기 예보 정확도는 90%,
열 번 중 아홉 번은 적중했습니다.
그런데 왜 우리는 여전히 “날씨 앱 못 믿겠다”고 느낄까요?

그 이유는 바로 ‘확률 예보의 언어를 오해하기 때문’입니다.



🌧️ “강수확률 60%”의 진짜 의미는?

많은 사람들이 “비가 60% 확률로 온다”고 해석합니다.
하지만 기상학적으로는 이렇게 풀이됩니다.

“비슷한 기상 조건이 10번 있었을 때, 그중 6번은 비가 왔다.”

즉, 확률 예보는 미래 예측이 아니라 통계적 가능성의 표현입니다.
그런데 사람들은 이를 ‘단정적 예보’로 받아들이기 때문에
하늘이 맑으면 “틀렸다”고 느끼는 것이죠.

기상학자들은

“예보는 틀린 게 아니라, 우리가 다르게 읽는 것”이라고 말합니다.

🤖 AI가 만드는 예보, 정확도는 올라가고 있다

기상청은 최근 AI 기반 예보 시스템을 본격 가동했습니다.

  • 🌩 ‘나우알파(NowAlpha)’:
    전국 10개 기상 레이더 데이터를 바탕으로
    6시간 뒤 강수량을 10분 단위로 예측
    (기존 모델보다 10배 빠름)

  • ‘위즈돔(WISDOM)’·‘포캐스트넷2(FourCastNet2)’·‘팽구웨더(Pangu-Weather)’
    최신 AI 예보모델로 12일 단위 중기 예보를 6시간 간격으로 생성

윤세영 KAIST 교수는 이렇게 설명합니다.

“AI 예보모델은 물리 방정식을 직접 계산하지 않고,
관측 데이터를 학습해 패턴을 예측하는 데이터 중심형 모델입니다.”

즉, AI는 예보를 ‘계산’하는 게 아니라
‘학습된 데이터로 추론’하는 구조라는 것입니다.



⚠️ 하지만 AI 예보에도 한계는 있다

AI는 빠르지만, 완벽하지 않습니다.
특히 집중호우나 태풍 같은 극한기상 상황에서는
안정성이 떨어질 수 있습니다.

그 이유는 AI가 하나의 예측값만 제시하는
‘결정론적(deterministic)’ 구조를 갖고 있기 때문입니다.

이를 보완하기 위해 기상청은

  • ‘설명 가능한 AI(XAI)’로 예보 근거를 시각화하고,

  • ‘앙상블(ensemble)’ 모델로 여러 결과를 종합하는 방식을 도입 중입니다.

현재는 ‘베이지안 신경망 기반 앙상블 모델’을 개발 중이며,
14일 단위 예보도 가능하게 만들고 있습니다.

📊 “AI보다 더 중요한 건 데이터 품질”

AI의 성능을 좌우하는 건 알고리즘이 아니라 데이터 품질입니다.

기상청 분석에 따르면
예보 정확도에 영향을 주는 요소는 다음과 같습니다.

요소비중
관측자료 품질32%
예보모델 정확도40%
예보관의 해석력28%

즉, 기초 데이터가 잘못되면 아무리 좋은 AI도 오작동할 수 있다는 뜻입니다.

조정훈 국립기상과학원 연구관은 말합니다.

“AI 예보의 정확도는 입력 데이터의 신뢰도에 비례합니다.
일부 자료라도 오류가 있으면 예측 편향이 커질 수 있습니다.”

🔄 “예보가 자주 바뀌는 건, 실패가 아니라 진화”

스마트폰 날씨 알림은 하루에도 여러 번 바뀝니다.
하지만 그것은 ‘틀림’이 아니라 ‘갱신’입니다.

우진규 기상청 통보관은 이렇게 말합니다.

“AI 예보모델은 짧은 주기로 재계산이 가능해
하루 수십 번 예보가 갱신됩니다.
바뀐다는 건, 기상 상황을 세밀하게 반영하고 있다는 뜻입니다.”

민간 날씨앱 관계자도 덧붙입니다.

“AI 시대의 예보는 정확도보다 ‘적시성’이 중요합니다.
예보가 바뀐다는 건 오히려 더 민감하게 작동하고 있다는 신호죠.”

🌤️ 결론 ― ‘틀린 예보’가 아니라 ‘우리의 오해’

AI는 날씨의 물리 법칙을 모두 이해하진 못하지만,
인간보다 훨씬 빠르게 수많은 데이터를 읽어냅니다.

날씨 예보는 본질적으로 ‘불확실성을 다루는 과학’입니다.
‘틀리지 않는 예보’는 존재하지 않습니다.
하지만 틀림을 줄이려는 기술의 진화는 계속되고 있습니다.

우리가 할 일은 예보를 의심하는 게 아니라,
그 안의 ‘확률의 언어’를 이해하는 것입니다.

하늘은 변하고, 예보는 갱신됩니다.
중요한 건 틀림이 아니라,
그 변화 속에서 더 정확히 읽는 우리의 지혜입니다. ☁️

이 블로그의 인기 게시물

국세청 ‘연말정산 미리보기 서비스’ 오픈! 올해 절세 전략 이렇게 세우세요

“5월 1일, 다시 ‘노동절’로 돌아온다”… 노동자의 권리 되찾은 날