<공소취소를 위한 부당한 징계로부터 사법정의를 지켜주십시오> by 대북송금 수사팀 前 수원지검 검사장 홍승욱, 차장 김영일, 부장 김영남

<서울고검은 무려 9개월이나 걸려서 저를 조사조차 못하고 짜여진대로 ‘연어술파티’ 답정너의 결론을 내립니까?> 서울고검의 “인권침해점검TF”는 끝내 저를 상대로 ‘연어술파티‘에 대해 조사조차 하지 못하고 결론을 내나 봅니다. 지난 1월부터 제발 별건 조사하지 말고 ‘연어술파티’에 대해 조사 좀 해달라고 하였고 그런지가 벌써 4개월이나 지났습니다. 그러나 그 이후 저는 어떠한 혐의내용도 통보받은 적이 없고 소환통보 또한 받은 적이 없습니다. 심지어는 관련된 직무정지와 관련해서도 서면 한장 받은 것이 없습니다. 그 동안 도대체 뭘 했길래, 저를 조사도 못하면서 수사사건은 특검에 떠넘기고, 감찰사건은 도망다니다가 저렇게 도둑처럼 결론을 내고 이제는 뒤로 언론에 흘리고 있는 것인지 모르겠습니다. 헌법상 적법절차의 핵심은 당사자에게 반론 기회를 부여하는 등 절차적 권리를 보장하는 것입니다. “인권침해점검TF"라면 최소한 감찰 대상자에게 그 내용을 조사는 하고 결론을 내야 하는 것 아닙니까? 뭐가 그렇게 무서워서 ’연어술파티‘에 대해 저한테 조사 한번을 못합니까. 아니, 제가 거기서 술 먹이면서 회유를 했다면서요? 근데 왜 저를 조사를 못합니까. 본인들의 수사행태가 그야말로 ”인권침해“입니다. 술자리 있었다는 진술은 이화영의 진술 하나 뿐입니다. 이화영의 말을 들었다는 재소자의 진술은 당연히 독립적인 증거가 아닙니다. 그 외에 그 자리에 있었던 교도관 전원, 변호인, 그리고 당사자인 김성태 전 쌍방울 회장 모두 “술이 없었다”라고 하고 있습니다. 이화영의 주장 또한 ”호화로운 연어와 술을 곁들인 2시간짜리 파티가 있었고 거기서 검사로부터 회유를 당했다“라는 것인데, 9개월간 수사해서 서울고검이 스스로 밝힌 사실관계와는 전혀 다른 것입니다. 심지어 그 자리에 검사인 제가 있었는지조차 모른다고 하고 있습니다. 그럼에도 그저 술자리가 있었다고 억지를 쓰는 것입니다. 애초 결론 정해놓고 하는 ‘답정너‘의 수사였는데 무려 9개월이 걸렸습니다. 심지어 수사사건은 특검에 넘겨서 아직 끝나지도 않았습니다. 더구나 거짓말탐지기를 했다고 그게 술파티의 근거라고 하고 있네요. 세상에..... 심리생리검사는 1) 언론노출이 되어 정보가 오염되고, 2) 시간이 수년 경과되었으며, 3) 진술이 이미 수차례 번복된 사안, 즉, 이와 같은 사안에서 이화영에게는 시행할 수조차 없고 그 결과를 활용해서도 안됩니다. 그런데 이런 말도 안되는 짓을 하고도 부끄러운 줄도 모르고 언론에 흘리고 있습니다. 이게 정말 대한민국 검찰이 최고의 자원들을 동원하여 “인권침해점검”을 한다면서 무려 9개월 간 한 수사인지요. 참담합니다. 정용환 서울고검장대행 및 곽영환 서울고검 감찰부장 두분 모두 20년 이상 근무하신 고위직 검사들이신데....정말 몰라서 이러십니까. 이러면 국민들이 다 속을 줄 아나요? 어쩌려고 이러세요 정말.

量産モデルは光沢があるから分かりやすい。まだハンドルが付いている模様。

ダラスで走るテスラ・ロボタクシーのフリート。ヒューストンでも始まったし。今月から一気にスケールしていきそうだ。

[이재명 공소취소, 백날해봤자 헛짓거리] 특검을 권력의 시종으로 부려 이재명 공소취소 백날 해봐라. 결국에는 헛짓거리다. 공소취소 후 새로운 중요 증거가 발견되면 즉시 공소제기가 가능하다. (형사소송법 제329조) 허위사실에 기반해 검사 징계를 하고 국정 조사를 했던 사실이 발각되면 “새로운 유죄의 증거”가 된다. 범죄자를 공소취소 했더라도, 공소취소 과정에서 범죄자와 그 무리들이 증거를 조작한 사실이 드러나면 새 증거가 된다. 범죄자가 아니면 떳떳이 재판받으면 되지, 증거를 조작해 공소를 취소할 이유가 없지 않은가? 공소를 다시 제기할 충분한 법적 근거가 된다. 지금 국정조사와 검사 징계로 “직권남용죄”가 추가로 얹어질 뿐이다. p.s. 권력 쥐니까 다 자기 세상 같지? 권력 잃으면 정청래, 김어준이 과연 가만 둘까?

🚨 [긴급] 이재명 벼랑 끝! '대장동 사전 합의' 녹취록 터졌다!🙏 ​대장동 사건의 실체를 뒤집을 남욱-유동규 통화 녹취가 공개되었습니다. (4/18) 이번 폭로로 이재명씨의 정치적 생명이 최대 위기에 직면했다는 분석이 쏟아지고 있습니다. ​핵심 폭로 내용: 1️⃣ 사전 모의: "이재명·정진상·김용·김만배가 이미 다 짜고 합의했다"는 남욱의 직접 증언 2️⃣ 조직적 은폐: 사건 초기 "유동규로 끝내자"며 윗선을 철저히 보호하려 한 정황 3️⃣ 기록 삭제: 초기 수사팀이 실명 진술을 고의로 누락하고 삭제했다는 충격적 의혹 ​은폐됐던 진실이 드러나며 이재명의 입지는 그 어느 때보다 위태로운 상황입니다. 이제 더 이상 부정할 수 없는 결정적 '스모킹 건'이 터졌다는 평입니다. 하지만 진짜 문제는.. ​#이재명 #대장동 #녹취록 #정치생명 #충격폭로

<최고의 검사 이주용 이야기-2> . . . 그런데 저녁 무렵 갑자기 서울중앙지검 명의로 '대검과 중앙지검 간부들이 고려한 결과 위례사건에 대한 항소를 포기했다'는 공허한 내용의 문자메시지가 돌았습니다. 이 문자메시지 이전에 검찰지휘부는 실무진과 어떠한 법리적 토론도 없었고, 처리방향에 대한 예고도 없었습니다. 소문대로 법무부까지 보고가 된 것인지도 전혀 알 수가 없었습니다. 그 어떤 검사도 누구의 지시에 따라 어떤 이유로 항소포기가 된 것인지 전혀 알지 못하였습니다. 아마 항소포기에 대한 아무런 근거 자료도 없을 것입니다. 위례사건의 항소포기는 이렇게 이루어졌습니다. 이 결정에서 정성호, 이진수, 구자현, 주민철, 박철우가 무엇을 했는지는 대장동사건과 마찬가지로 깜깜한 상태입니다. 명확한 것은 이들이 주도한 항소포기 덕택에 범죄자들은 천문학적 수익을 누리게 되었다는 사실입니다. ​ 이주용 검사는 이런식으로 자신이 수사했던 사건에 대해 책임을 다할 기회를 법무검찰의 지휘부에 의해 빼앗겼습니다. 이 과정에서 저는, 이주용 검사가 검찰지휘부에 대해 실망하는 것에 그치지 않고 그들이 파놓은 장애를 극복하지 못하는 자신의 무능력에 대한 자책하고 한탄하는 것을 옆에서 지켜보았습니다. 제가 아는 최고의 검사가 자신의 능력을 탓하고 있었습니다. ​ 그러한 한 맺힘이 잦아들기도 전에, 대통령이 된 피고인이 나서서 공개적으로 자신에 대한 수사를 조작 조사라고 규정을 하였고, 그 규정을 신호탄으로 삼아 집권여당 내에서는 대통령에 대한 공소취소를 하려는 조직적 움직임이 시작되었습니다. 이들은 먼저 수사검사들에 대한 사냥부터 시작했습니다. 이 사냥을 위해 피고인들의 협조가 필요했고, 도대체 어떤 모의나 거래가 있었는지 알 수 없으나 수천억의 이익을 확보한 피고인들은 협조하기 시작했습니다. 당장 남욱은 “검찰이 강압하여 허위 진술했다”라고 진술을 바꿨습니다. ​ 이주용 검사는 이러한 일련의 사태 전개를 보면서 어느 날 저에게 ”우리에게는 진실을 추구한 노력이 부정 당하는 것에 그치지 않고, 각자 외로이 조리돌림을 당하면서 죽어갈 시간만 남았다“라고 했습니다. 그 말에 담긴 좌절과 검찰지휘부에 대한 환멸감은 형언할 수가 없을 정도로 컸습니다. ​ 이주용 검사는 심지어 3월 하순경 암 수술까지 받아야 했습니다. 술도 담배도 안하는 사람이 왜 그런 몹쓸 병이 생겼는지 알 수가 없었습니다. 이주용 검사는 수술과 입원 일정으로 국정조사에는 도저히 출석할 수가 없었습니다. 그러나 국정조사특위는 입원해 있는 병원까지 출석요구서를 보내면서 출석을 강요하였습니다. 이주용 검사는 ”국회는 내가 어떤 사유를 대더라도 불출석으로 고발할 것이다“라고 걱정하였습니다. 저는 이주용 검사에게 국정조사에 불출석할 사유가 충분하니 걱정말라고 위로의 말을 계속 건넸습니다. ​ 이주용 검사는 입원 중에도 국정조사 과정에서 진실을 발견하기 위해 밤을 새워가며 일했던 동료 선후배들이 부당하게 소위 ‘조리돌림’ 당하는 모습을 보면서 가족에게 걱정과 한탄을 많이 했다고 들었습니다. ​ ”우리 기수 최고의 검사는 이주용 검사이다“라는 데에 저는 물론이고 모든 검사들이 이의가 없을 것입니다. 이주용 검사만큼 반듯하고 수사를 잘하는 검사가 드물기 때문입니다. 사무실에서 기록과 증거 보면서 일하고, 집에서 아이와 시간 보내는 것 외에는 어떤 다른 취미나 유흥도 즐기지 않는 사람입니다. ​ 법무검찰 지휘부는 이주용 검사에게서 검사의 혼이 담긴 사건을 강제로 빼앗아 망가뜨렸습니다. 여당 국회의원들은 이주용 검사를 조작 검사로 날조하면서 생명과도 같은 명예를 더럽히고 있습니다. 사람이 혼과 생명을 빼앗기면 살아가기 어렵습니다. ​ 저는 이주용 검사에게 언젠가 “형님, 실제 삶이나 역사에서 꼭 사필귀정이 되는 것은 아닌것 같아요”라고 말한 적이 있습니다. 그러자 이주용 검사가 그렇게 말하더군요(이주용 검사는 저보다 2살 형임에도 저에게 한번도 반말을 한적이 없습니다). "그게 그렇죠. 하지만 가급적 사필귀정이 되도록 우리가 노력은 해야죠"라고요. 이렇듯 어떤 경우에도 이주용 검사는 냉소적이지 않고 희망을 보면서 최선의 노력을 다 해왔던 검사입니다. 그런데 그 최고의 검사 이주용이 이번에 얼마나 좌절을 하고 환멸을 느꼈던 것인지 저는 그 마음을 헤아릴 수조차 없습니다. 최고의 검사 이주용은 단순히 뛰어난 개인이 아닙니다. 우리 대한민국 시스템이 길러낸 국가 인재이고, 그 검사의 능력을 필요로 하는 범죄피해자 국민들이 아직도 많습니다. 도대체 무엇을 위해서 꼭 이렇게 다 부수고 파괴해야 하는 것인지요? 형님 빨리 쾌유하시고 돌아오세요. 꼭 검찰 아니더라도 사필귀정을 만들 노력은 어디서든 할 수 있지 않겠습니까. 제가 함께 할게요.

FSD 13.1이 무척 기다려 집니다. 몇가지 개선이 되었으면 좋겠습니다. 우선 고속도로에서 중앙에 그려진 화살표 같은거를 무서워해서 급하게 차선을 바꾸는 행위, 차선을 잘못 선택하는 행위, 가끔씩 너무 느리게 가서 뒷차에게 미안한 마음 느끼게 하는 증상, 단속카메라 근처에 가면 속도를 줄이는 행위, 등등이 개선 되었으면 좋겠습니다.

Tesla’s handling is top-tier and rock-solid.

5月6日にノルウェー・オスロ🇳🇴で開催される Nordic EV Summit 2026 のメインステージに登壇します。 セッションタイトル：「Are we facing Carmageddon？」（私たちはカーマゲドンを迎えるのか？） 伝統的な自動車メーカーは、EVシフトの加速、中国勢の強力な競争、欧州の規制強化、そして技術サイクルの短縮化により、大きなプレッシャーに直面している。本セッションでは、これが従来メーカーにとって「カーマゲドン（破滅）」を意味するのか、それとも新たな成長と適応の道が開けるのかを議論します。 私は日本市場の視点から、自動車メーカーの電動化状況や日本の電動化トレンドについてインサイトをお伝えします。 パネリスト： Julia Poliscanova（Transport & Environment, Senior Director Vehicles & E-mobility） Raed Kadri（Ontario Vehicle Innovation Network (OVIN) Head） モデレーター： Roger Atkins（Electric Vehicles Outlook Founder） 5月6日にオスロ近郊におられる方は、ぜひセッションにお越しください。

"20% faster reaction time" seems like an understatement FSD 14.3 reacts SO quickly that the visualizations can't even keep up... watch as the path planner reacts to the yellow light before the screen even shows it

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🚨 한국 경주에서 테슬라 슈퍼차저 오프닝 행사 영상 공개 🇰🇷 기존 주유소가 현대적인 슈퍼차저 스테이션으로 탈바꿈한 모습이 인상적입니다 x.com/tesla_archive/status/2…

원유 1배럴에서 생산되는 제품 특이점은 현재 한국 정제시설이 전세계에서 가장 고도화 되있고 최상의 효율을 자랑함

テラファブのサイトがオープンしている。ガルダシェフスケールについても。イーロン・マスクは本当に私たちを銀河文明へ連れて行ってくれそうだ🪐

New release of FSD Supervised now starting to roll out This update brings 20% faster reaction time to further increase safety, among many other improvements Full release notes below Full Self-Driving (Supervised) v14.3 includes - Upgraded the Reinforcement Learning (RL) stage of training the FSD neural network, resulting in improvements in a wide variety of driving scenarios. - Upgraded the neural network vision encoder, improving understanding in rare and low-visibility scenarios, strengthening 3D geometry understanding, and expanding traffic sign understanding. - Rewrote the AI compiler and runtime from the ground up with MLIR, resulting in 20% faster reaction time and improving model iteration speed. - Mitigated unnecessary lane biasing and minor tailgating behaviors. - Increased decisiveness of parking spot selection and maneuvering. - Improved parking location pin prediction, now shown on a map with a (P) icon. - Enhanced response to emergency vehicles, school buses, right-of-way violators, and other rare vehicles. - Improved handling of small animals by focusing RL training on harder examples and adding rewards for better proactive safety. - Improved traffic light handling at complex intersections with compound lights, curved roads, and yellow light stopping – driven by training on hard RL examples sourced from the Tesla fleet. - Improved handling for rare and unusual objects extending, hanging, or leaning into the vehicle path by sourcing infrequent events from the fleet. - Improved handling of temporary system degradations by maintaining control and automatically recovering without driver intervention, reducing unnecessary disengagements. Upcoming Improvements - Expand reasoning to all behaviors beyond destination handling. - Add pothole avoidance. - Improve driver monitoring system sensitivity with better eye gaze tracking, eye wear handling, and higher accuracy in variable lighting conditions.

Tesla FSD upcoming improvements: • Pothole avoidance • Expanded reasoning to all behaviors beyond destination handling • Improve driver monitoring system sensitivity with better eye gaze tracking, eye wear handling, and higher accuracy in variable lighting conditions

FSD V14.3 installed. Time to record some videos.

Tesla FSD V14.3 first drive impressions: • Highway follow distance is more comfortable • Quicker take off from stop signs after coming to a complete stop • Highway lane change hesitation from previous versions seems gone for me • The navigation routes it takes are still sometimes confusing • It understood detour signs correctly on its way to a Supercharger, but got confused after with how to navigate to the Supercharger. It eventually figured it out. • For the most part, FSD does seem to be choosing parking spots closer to the designation, which is good, but I'm not noticing a big change in parking behavior overall. • Blinker activates later than previous version of FSD, a nice improvement • Speed profiles seem mostly the same Overall, I'm not noticing huge changes vs 14.2.2.5 in my first couple of drives, so I need more time with it. V14.3 does need some smoothening out, but I expect that with a bigger dot release like this. V14.3 feels like it's setting the stage for something larger to come, and that further reasoning capabilities will be added in future FSD updates.

BREAKING: Tesla has officially released FSD V14.3 I'm downloading it in my Model Y right now. Here's everything that's new: • Improved parking location pin prediction, now shown on a map with a P icon. • Increased decisiveness of parking spot selection and maneuvering. • Rewrote the Al compiler and runtime from the ground up with MLIR, resulting in 20% faster reaction time and improving model iteration speed. • Enhanced response to emergency vehicles, school buses, right-of-way violators, and other rare vehicles. • Mitigated unnecessary lane biasing and minor tailgating behaviors. • Improved handling of small animals by focusing RL training on harder examples and adding rewards for better proactive safety. • Improved traffic light handling at complex intersections with compound lights, curved roads, and yellow light stopping - driven by training on hard RL examples sourced from the Tesla fleet. • Upgraded the Reinforcement Learning (RL) stage of training the FSD neural network, resulting in improvements in a wide variety of driving scenarios. • Upgraded the neural network vision encoder, improving understanding in rare and low-visibility scenarios, strengthening 3D geometry understanding, and expanding traffic sign understanding. • Improved handling for rare and unusual objects extending, hanging, or leaning into the vehicle path by sourcing infrequent events from the fleet. • Improved handling of temporary system degradations by maintaining control and automatically recovering without driver intervention, reducing unnecessary disengagements. Upcoming Improvements: • Expand reasoning to all behaviors beyond destination handling. • Add pothole avoidance. • Improve driver monitoring system sensitivity with better eye gaze tracking, eye wear handling, and higher accuracy in variable lighting conditions.