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인구가 증가하면 부동산 가격도 오를까

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Sunday, July 01, 2018, 18:07:00

[박상용의 부동산 빅데이터] 투자 전 ‘순이동자수·평균연령·도시기본계획’ 열람해야

[박상용 부동산 'GNOM' 대표] 부동산 투자 관련 정보에서 반드시 나오는 이야기 중 하나가 인구의 중요성이다. 누군가 거주해야 하는 부동산 투자는 실수요가 필요하기 때문에 인구와 세대 증가에 영향을 받는다.

 

인구가 많을 수록 교통, 상권, 교육 등 인프라 시설이 확충되고, 이는 지역 경제 활성화로 이어지며 결국 부동산 가격에도 반영되기 때문이다. 다만, 현재 부동산 시장 환경을 따져보면, 반드시 인구 증가가 (부동산) 가격 상승으로 이어지진 않는다. 

 

통계청에서 (인구)순이동자수를 참고해보겠다. 순이동자수란 총 전입자수에서 총 전출자수를 뺀 나머지를 말한다.

 

 

서울특별시의 순이동자수 추이(2014년 1월~2018년 5월)를 살펴보면, 2014년 1월부터 순이동자수가 단 한번도 증가하지 않았지만, 같은 기간 서울의 부동산 가격은 계속 상승 추세였다. 대구와 부산 등 대도시의 경우도 서울과 비슷한 양상을 보였다. 

 

대도시의 경우 부동산 가격이 상승하면 주택 구매에 부담이 생겨 중심에서 떨어진 곳으로 이동하게 된다. 이 때문에 상대적으로 가격이 낮은 대도시 주변 도시는 순이동자수가 증가하는 현상을 보여준다. 

 

신도시는 쾌적한 환경의 새로운 주택이 공급되는 이점이 있기 때문에 다른 도시에 비해 순이동자수가 증가하는 편이다. 하지만 주택 공급이 수요보다 많으면 가격이 하락하는 문제점을 안고 있다. 이 때문에 부동산 가격을 인구의 증가로만 살펴보면 오차가 그만큼 커지게 된다. 

 

부동산 투자에 앞서 통계청의 '순이동자수' 데이터 활용법이 중요하다. 인구 증가의 대표적인 요인은 지역 내 기업의 신규 투자, 대학교 유치, 신도시 건설 등이다. 이 경우 건설사는 주택 공급에 박차를 가해 주택 수요를 충족시켜준다. 

 

예외도 있다. A지역의 경우 미래의 인구 증가 원인이 예상되지 않아 주택 공급에도 변화가 없었는데, 예상과 달리 인구가 증가했다. 이 땐 (주택)수요가 공급보다 많아지기 때문에 부동산 가격상승의 요인이 된다. 


인구의 평균연령(행정안전부 제공)을 체크하는 것도 중요하다. 살고 있는 인구의 평균연령이 낮을수록 (주택)거래가 활발히 이뤄지기 때문이다.

 

주택 거래량과 가격의 순환관계를 보여주는 벌집순환모형(Honeycomb Cycle Model)에 따르면 (주택)가격 상승 전에 거래량이 먼저 증가해야 한다는 사실을 알 수 있다. 지역별 평균연령이 낮을 수록 거래가 활발하다는 것을 염두에 둘 필요가 있다. 

 

지금까지 부동산 투자에 앞서 확인해야 할 사항으로 (인구)순이동자수와 평균연령에 대해 알아봤다. 좀 더 현명한 선택을 위해선 각 도시별 '도시기본계획'을 열람해 해당 지역의 미래 인구 변화를 예측해볼 것을 추천한다. 일시적인 증가인지, 지속적인 증가인지도 따져볼 필요가 있다. 

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.

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박상용 부동산 'GNOM' 대표 기자 mirip@inthenews.co.kr

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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.


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