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2024년 12월 17일 화요일
콜로라도 한인 서류미비자 1,733명
“2040년전에 1.5℃ 넘는다”
캘리포니아 4만5,989명, 텍사스 1만441명
볼더 콜로라도대 연구팀, 온난화 예측
2018~2022년까지 상위 15개국의 불법 체류 인구 추산. 도널드 트럼프 차기 대통령 당선 자가 취임후 대대적인 서류미비자 추방정책을 펼치겠다고 예고해 미 전국 이민사회에 불안감이 조성되 고 있는 가운데, 콜로라도 주내 한 인 서류미비자수는 1,733명이며 미 전체로는 약 13만명에 달하는 것 으로 파악됐다. ‘이민연구센터’(Center for Migration Studies/CMS)의 2022 년 주별 서류미비자 추정 인구 (Estimates of Undocumented Populations by State) 자료에 따 르면, 콜로라도 주내 한인 서류미 비자는 1,733명이며 출신국별로는 11번째로 많은 것으로 추산됐다. 2022년 현재 콜로라도 주전체 서 류미비자수는 총 16만2,753명으로 10년전인 2012년의 16만6,701명에 비해 3,948명이 더 늘었다. 이중 라 틴계(히스패닉)가 전체의 82.7%로
출처:CMS
가장 많았고 아시안계는 9.4%, 아 프리카계는 3.5%, 유럽계는 2.5% 였다. 출신국가별로는 멕시코가 10 만7,605명(66.1%)으로 제일 많 았고 이어 엘살바도 르(6 ,5 57 명 /4 . 0 %), 온 두 라 스(6 ,1 9 9 명/3.8%), 인도(5,636명/3.5%), 과 테말라(3,871명/2.4%), 베네주 엘라(3,734명/2.3%), 콜롬비아 (3,536명/2.2%), 에티오피아(3,164 명/1.9%), 중국(2,348명/1.4%), 브 라질(1870명/1.1%)의 순으로 톱 10 에 들었다. 1,733명으로 추산된 한국은 11번 째로 많았고 전체 서류미비자중 비율은 1.1%였다. 이밖에 아르헨티 나는 1,362명(0.8%), 필리핀 1,273 명(0.8%), 베트남은 1,079명(0.7%) 으로 추정됐다. 콜로라도 서류미비자 16 만
2,753명 가운데 2010~2019년사 이에 5만7,650명이 유입돼 가 장 많았고 그 다음은 2000~2004 년 3만5,271명, 2020~2022년 1만 7,874명, 1995~1999년 1만7,705 명, 2005~2009년 1만4,787명, 1990~1994년 1만2,979명의 순이었 으며 1990년 이전에 콜로라도에 들 어온 서류미비자는 6,487명으로 제일 적었다. 콜로라도 서류미비자 들의 남 녀 비율은 남성 55.5%(9만323명), 여성 44.5%(7만2,430명)였고 연 령대는 45~64세사이가 전체의 28.3%(4만6,024명)으로 가장 높 았으며 이어 35~44세 27.8%(4 만5,289명), 25~34세 21.8%(3 만5,439명), 5~17세 10.5%(1만 722명), 21~24세 6.4%(1만335 명), 18~20세 2.8%(4,573명), 5세 미만 1.6%(2,616명), 65세 이상 0.9%(1,456명)의 순이었다. 한편, 미국 전체 서류미비자수는 2022년 기준 1,093만9,004명에 달 하며 이중 한인은 전체의 1.2% 정 도인 12만9,758명인 것으로 추산 됐다. 주별로는 캘리포니아가 4만 5,989명으로 가장 많았고 그 다음 은 텍사스(1만441명), 뉴저지(9,665 명), 뉴욕(9,456명), 조지아(9,125 명)의 순으로 톱 5에 들었다. 이어 워싱턴(6,755명), 일리노이 (4,382명), 버지니아(3,612명), 알라 배마(2,822명), 미시간(2,716명), 펜 실베니아(2,685명), 노스 캐롤라 이나(2,194명), 메릴랜드(1,801명), 메사추세츠(1,747명), 코네티컷 (1,745명), 콜로라도(1,733명), 테네 시(1,160명), 네바다(1,103명)의 순 이었으며 이외의 주는 한인 서류 미비자수가 파악되지 않았다.
세계 기온 상승폭이 기존 예상보다 훨씬 빠르게 오를 것으로 전망됐다. 지구 기후 모델과 최신 인공지능 (AI)을 통합해 세계 각지의 기후 변화를 예측한 결과 세계 기온 상승폭이 2040년 이전에 파리기 후변화협약 제한선인 1.5℃를 넘 는 등 기존 예상보다 훨씬 빠르 게 오를 것으로 전망됐다. 볼더 콜로라도대 엘리자베스 반스 교수팀은 11일 과학 저널 ‘환경연구회보’(Environmental Research Letters)에서 AI 기반 전이 학습(transfer learning) 기 법으로 10개 지구 기후 모델의 데이터를 분석, 지역 온난화 임 곗값이 이전 예상보다 더 빨리 도달할 가능성이 크다는 결론을 얻었다며 이같이 밝혔다. 연구팀은 기후변화의 중요성 때문에 세계 각지에서 기후변화 속도와 규모 예측에 큰 노력을 기울이고 있지만 특정 지역 온도 가 기후변화에 관한 정부간 협의 체(IPCC)가 정한 ‘산업화 이전 대비 1.5℃ 상승’ 등 임곗값에 도 달할 때까지 남은 시간 예측 등 에는 상당한 불확실성이 존재한 다고 지적했다. 연구팀은 이 연구에서 10가지 지구 기후 모델과 관측 자료를 통합하고, 여기에 첨단 AI 기반 전이 학습(AI-based transfer learning) 기법을 적용해 세계 34개 지역의 기온 상승 추정치를
개선하고 더 정확한 예측치를 도 출했다. AI 기반 전이 학습은 인 공 지능이 한 가지 작업 또는 데 이터 집합에서 얻은 결과를 다 른 관련 작업 또는 다른 데이터 집합에서 모델 성능을 개선하 는 데 사용하는 최신 기계학습 (machine learning) 기법이다. 분석 결과 세계 34개 지역 전 체의 기온 상승 폭이 오는 2040 년 또는 그 이전에 ‘산업화 이전 대비 1.5℃’를 넘어설 것으로 예 상됐다. 특히 34개 지역 중 31개 지역은 2040년까지 상승 폭이 2.0℃도 초과할 것으로 예측됐 으며, 26개 지역은 2060년까지 3.0℃ 이상 기온이 치솟을 것으 로 분석됐다. 연구팀은 남아시아 와 지중해, 중부 유럽, 사하라 사 막 이남 아프리카 일부 지역에서 는 단계별 임곗값에 더 빨리 도 달해 취약한 생태계와 지역사회 에 대한 위험이 더욱 가중될 것 으로 우려된다고 밝혔다. 논문 공동 저자인 스탠퍼드대 노아 디펜보 교수는 이 연구에서 AI를 활용해 지역별 기온이 온 난화 임곗값에 도달하는 시기를 더 정확히 예측하는 방법을 모색 했다며 “지구 기온상승뿐 아니 라 지역에서 일어나는 구체적인 변화에도 초점을 맞추는 것이 중 요하다”고 말했다. 이은혜 기자
이은혜 기자
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