검색창 열기 인더뉴스 부·울·경

Column 칼럼

부동산, ‘묻지마 투자’에서 벗어나려면

URL복사

Monday, May 28, 2018, 06:05:00

[박상용의 부동산 빅데이터] “투자와 투기 사이에서 자신만의 기준 만들어야”

[박상용 GNOM 대표] 전 세계를 막론하고, 재테크에서 부동산 이슈는 언제나 중심에 서 있다. 주변에서 부동산으로 돈을 벌었다는 이야기를 듣다보면, 나도 가능할 것 같은 ‘희망’과 지금보다 더 나빠지진 않을까하는 ‘두려움’이 공존한다. 

 

특히 부동산에 첫 입문한 경우라면, ‘투자’와 ‘투기’ 사이에서 혼란에 빠지는 경우도 종종 있다. 부동산을 포함해 재테크에서 ‘자신만의 기준’이 명확하다면 투자라고 생각한다.  

 

부동산 투자 방식의 기준을 무엇으로 삼을 것인가에 따라 매입, 매도 타이밍도 정해진다. 그렇지 않으면, 타인의 투자 성향에 휩쓸려 일종의 ‘묻지마 투자’에서 벗어날 수 있다. 

 

이런 관점에서 부동산 투자도 이젠 빅데이터 시대라고 볼 수 있다. 뉴스에서 주로 서울을 포함한 수도권 집값, 특히 강남 집값에 대한 보도가 많아 부동산 투자하면 무조건 강남을 선택하려는 경향이 있다. 실제로 강남의 집값이 타 지역보다 단기간에 증가했을까. 

 

아래의 그래프는 실제 아파트 가격을 가장 잘 반영해주는 한국감정원 실거래가지수다. 지난 2010년 1월과 2018년 2월의 아파트 가격의 증가 추이를 살펴본 결과, 제주도 지역이 가장 가파르게 상승했다. 이어 광주와 부산 등이 높은 상승을 보였다. 

 

 

반대로 2012년 12월부터 상승한 서울은 17개 시도 중 12위에 그쳤다. 물론, 17개 시도를 모두 살펴보기엔 범위가 너무 넓기 때문에 (집값 변동 추이의) 범위를 서울 혹은 수도권으로 국한할 수도 있지만, 서울 아파트 투자만이 부동산 재테크의 정답은 아니라는 말을 하고 싶다. 

 

그렇다면 부동산 투자에서 중요한 조건은 무엇일까. 바로 현장조사다. 투자할 만한 지역을 선택하면, 현장을 돌아다니며 시장 가격을 조사하고 서로 협상할 수 있다.

 

실제 현장을 많이 답사하다보면 공부가 정말 많이 된다. 아파트들의 매매가격과 분위기를 직접 체험할 수 있기 때문. 어느 매물에 투자할지 결정하는데 큰 도움도 된다. 

 

하지만, 무작정 현장을 방문하는 것은 추천하지 않는다. 아무리 부동산 전문가라고 해도 사전공부 없이 투자에 유망한 지역을 선정할 수 없다. 어느 지역을 우선적으로 둘러봐야 할지 공부가 우선돼야 한다.

 

부동산 가격에 영향을 줄 수 있는 데이터, 즉 (아파트)입주물량, 미분양, 거래현황, 가격, 인구현황 등을 꼼꼼히 살펴보고 해당 지역을 방문해 발품을 팔다보면, 어느 곳에 투자할지 ‘자신만의 기준’이 생길 것이다. 

 

빅데이터로 바라본 부동산 투자. 다음 글에서는 첫번째 사례로 ‘미분양 데이터’에 대해 이야기해볼 예정이다. 

English(中文·日本語) news is the result of applying Google Translate. <iN THE NEWS> is not responsible for the content of English(中文·日本語) news.

배너

박상용 GNOM 대표 기자 mirip@inthenews.co.kr

배너

SKT, ‘한국어 특화’ A.X 4.0 오픈소스 공개… “최고 수준 한국어 처리”

SKT, ‘한국어 특화’ A.X 4.0 오픈소스 공개… “최고 수준 한국어 처리”

2025.07.03 11:37:16

인더뉴스 이종현 기자ㅣSK텔레콤[017670]은 한국어 특화 LLM인 A.X(에이닷 엑스) 4.0을 오픈소스로 공개했다고 3일 밝혔습니다. SKT는 이날 오전 글로벌 오픈소스 커뮤니티 허깅페이스(Hugging Face)를 통해 A.X 4.0의 표준 모델과 경량 모델 2종을 공개했습니다. 이번에 공개한 A.X 4.0은 현존 대규모 언어 모델(LLM) 중에서도 최상급의 한국어 처리 효율성은 물론 데이터 보안을 고려한 설계, 그리고 로컬 환경에서의 운영 가능성 등이 강점이라고 SKT는 설명했습니다. 오픈소스 모델인 Qwen2.5에 방대한 한국어 데이터를 추가로 학습시켜 국내 비즈니스 환경에 맞는 성능을 발휘합니다. SKT는 A.X 4.0의 토크나이저를 자체 설계·적용해 높은 수준의 한국어 처리 역량을 구현했습니다. 자체 테스트 결과 같은 한국어 문장을 입력했을 때 GPT-4o보다 A.X 4.0이 약 33%가량 높은 토큰 효율을 기록하며 다른 LLM 대비 높은 정보 처리용량에 비용 절감까지 가능합니다. 토크나이저(Tokenizer)는 문장의 구조를 분석해 토큰으로 분할하는 작업 도구를 의미합니다. A.X 4.0은 대표적인 한국어 능력 평가 벤치마크인 KMMLU2)에서 78.3점을 기록하여 GPT-4o(72.5점)보다 우수한 성능을 보였으며 한국어 및 한국 문화 벤치마크인 CLIcK에서도 83.5점을 획득해 GPT-4o(80.2점)보다 더 높은 한국 문화 이해도를 보였습니다. SKT는 A.X 4.0를 기업 내부 서버에 직접 설치해 사용할 수 있는 온프레미스 방식으로 제공해 기업들이 데이터 보안에 대한 걱정을 덜 수 있도록 서비스할 계획입니다. A.X 4.0 개발 과정에서도 대규모 학습(CPT)의 전 과정을 외부와 연동 없이 자체 데이터로 학습해 데이터의 주권도 확보한 바 있습니다. 표준 모델은 720억개(72B), 경량 모델은 70억개(7B)의 매개변수를 갖추고 있어 이용자들이 목적에 맞춰 선택적으로 이용할 수 있도록 했습니다. SKT는 이미 A.X 4.0을 지난 5월 에이닷 통화 요약에 적용 및 활용하고 있으며 추후 자사는 물론 SK그룹 내 다양한 서비스에 적용할 계획입니다. SKT가 이번에 선보인 모델로 기업들은 파생형 모델을 개발할 수 있고 연구 분야에서도 활용할 수 있습니다. SKT는 이번 A.X 4.0 지식형 모델의 오픈소스 공개와 동시에 추론형 모델의 발표도 앞두고 있습니다. SKT는 이달 중으로 수학 문제 해결과 코드 개발 능력이 강화된 추론형 모델을 공개하고 이미지와 텍스트를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 수준까지 모델을 업데이트할 계획입니다. 또한, 소버린 AI 관점에서 A.X 3.0에 적용한 프롬 스크래치(모델의 맨 처음 단계부터 모두 직접 구축) 방식도 병행하여 개발을 진행하고 있으며 후속 모델도 순차적으로 공개할 예정입니다. 김지원 SKT AI Model Lab장은 "SK텔레콤의 다양한 서비스를 고도화하고 기업 시장에서 한국어 특화 LLM으로 국내 비즈니스 환경에 최적화된 모델이 될 수 있도록 지속적인 기술 개발을 추진할 계획"이라고 말했습니다.


배너


배너