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호재 가득했던 천안시, 입주물량 폭탄은 예측 못 해

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Friday, August 31, 2018, 14:08:40

[박상용의 부동산 빅데이터] 2015년 KTX·SRT 등 천안아산역 호재↑..입주물량도 넘쳐나

[박상용 부동산 'GNOM' 대표] 이번에는 천안시 B아파트의 투자 사례에 대해 자세히 살펴본다. 천안시에 투자한 K씨는 다른 지역에 거주하고 있다. K씨는 B아파트 투자 배경으로 지하철 1호선, KTX, 2016년 12월 SRT 개통 등으로 이를 한번에 연결하는 천안아산역을 큰 호재로 봤다. 

 

마침 B아파트는 대형마트, 초등학교, 도서관, 대학교 등 상권도 형성돼 있었다. 역까지 가까운 거리인 데다 교육, 상권, 교통 등 입지적인 면에서 좋게 평가했다. 전세가율도 적당하다고 판단해 투자를 감행하게 된 것이다. 나름 괜찮은 분석이다. 다만, 놓친 부분이 없는지 살펴봐야 한다. 

 

투자 당시 아파트 주변 입지여건과 전세가율을 토대로 투자했기 때문에 향후의 입지와 전세가율 변화에 대한 예측이 부족했다. 예를 들어 향후 아파트 가격에 영향을 미칠 입주물량, 미분양 물량, 거래량 등은 살펴보지 않은 것이다. 

 

아래의 입주물량 차트를 살펴보면, 2015년 3분기(9월)부터 2018년 1분기까지 어마어마한 입주 물량이 예정돼 있다.

 

 

아파트 가격 하락의 3대 원칙(주변의 과도한 입주물량으로 공급이 많아져 미분양이 증가할 때, 단기간에 가격이 급등할 때, 외부적인 요인으로 국가 경제에 타격받은 경우)중 첫 번째에 해당하는 케이스였다. 

 

부동산 빅데이터 포털사이트 '그놈(GNOM)'에 따르면 입주물량의 적정량을 판단할 때 해당되는 시·군·구마다 적정한 가구수를 계산해 많고 적음을 분석한다. 당시 천안시의 적정 입주물량은 분기별로 642세대로 나타난다. 하지만, 실제로 훨씬 많은 입주물량이 존재했다. 

 

지역마다 적정 입주물량의 수치는 시·군·구마다 평균 연령과 증가하는 세대수에 따라 다르지만, 대략 인구수의 0.5%(또는 가구수 1%)를 기준으로 한다. 이 상수는 과거 매매가격 증감률이 변화되는 시점과 입주물량률을 비교해 보면서 찾아낸 수치다. 

 

2017년 10월은 한창 입주물량이 많이 예정돼 있다. 부동산 가격이 보합세이거나 하락할 수 있음을 예측할 수 있는 요인인 것이다. K씨가 투자한 아파트는 2년 사이 매매가격의 2%만 하락했지만, 천안시의 다른 아파트를 살펴보면 같은 시기 15%까지 떨어진 곳도 있다. 

 

여기서 중요한 사실을 알 수 있다. 아파트 투자 전 입지조건을 꼼꼼히 따져봐야 한다는 점이다. 위의 사례에서도 알 수 있듯이 아파트 가격이 하락하더라도 하락률이 낮기 때문이다. 다만, 아무지 입지가 좋은 곳이라도 지역 전반적으로 하락세라면 대세를 따를 수밖에 없다. 

 

다음 편에서는 순천시 아파트 투자 성공 사례에 대해 자세히 살펴본다. 

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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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