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9·13 대책 1주년...‘다시 꿈틀대는 서울 집값, 분양 시장은 양극화 심화’

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Saturday, September 14, 2019, 06:09:00

부동산 규제책 발표 이후 서울 집값 안정세..7월부터 10주 연속 상승
대기 수요 많은 지역에 공급확보하고 거래세 낮추거나 정상화 방안 필요해

 

인더뉴스 진은혜 기자ㅣ 다주택자 종합 부동산세 중과, 청약제도 강화, 대출 규제, 3기 신도시 공급 등의 내용으로 ‘부동산 초강력 규제’ 로 꼽혔던 정부의 9·13 대책이 시행 1년을 맞이했다.

 

9·13 대책 이후 서울 집값은 안정세를 보이는가 싶더니 지난 7월부터 상승 전환했다. 분양 시장의 경우 인기 지역의 청약 쏠림 현상으로 인한 양극화가 심화되고 있다. 9·13 대책을 두고 ‘반쪽짜리 성공’이라는 평가가 나오는 이유다.

 

11일 한국 감정원 조사에 따르면 9·13대책 발표 이후 올해 8월까지 서울 주택 가격은 0.03%의 약보합세를 보였고, 아파트값은 1.13% 하락했다. 대책 발표 전 1년간 서울 주택가격이 6.69%, 서울 아파트값이 9.18% 오른 것과 비교하면 주택시장이 안정세를 찾은 것이다.

 

하지만 지난 여름부터 서울 주택시장의 분위기가 반전되면서 9·13 대책의 약발이 다했다는 평가가 나온다. 작년 11월부터 32주 연속 하락했던 서울 아파트값은 지난 7월부터 상승 전환해 지금까지 10주 연속 상승 중이다. 결국 정부는 민간택지 분양가상한제 카드를 꺼내 들었고 추가 규제를 검토 중이다.

 

9·13 대책 이후 주택거래 시장도 얼어붙었다. 국토교통부에 따르면 작년 10월부터 올해 7월까지 서울지역 월평균 주택 거래량은 8758가구다. 9·13 대책 이전 1년간 월평균 거래량인 1만 4190 가구과 비교해 38.3% 급감한 것이다. 대출 규제 영향으로 수요자들의 자금 여력이 줄어든 탓이다.

 

분양 시장의 경우 9·13 대책 이후 청약자 수가 감소하면서 전국적으로 청약경쟁률이 하락했다. 금융결제원이 9·13 대책 전후 1년을 비교한 결과에 따르면 청약자 수는 전국적으로 243만 909명에서 169만 2027명으로 74만명 가량 줄었다.

 

평균 청약경쟁률도 14.4대 1에서 12.9대 1로 낮아졌다. 부동산 114 관계자는 “청약제도가 무주택 실수요 중심으로 강화된 데다 9억원 초과의 경우 중도금 대출이 금지되면서 투기수요가 줄어든 영향이 크다”고 풀이했다.

 

다만 인기 지역으로 청약이 쏠리면서 지역 간 양극화는 심화됐다. 전체가 투기과열지구로 지정된 서울의 경우 9·13 대책 전 1년간 평균 청약경쟁률이 18.3대 1을 기록했지만, 대책 후에는 24대 1로 상승했다.

 

비규제지역으로 풍선효과를 누린 광주의 청약경쟁률은 대책 전 18.1대 1에서 대책 후 37.4대 1로 크게 올랐다. 반면 강원, 경남, 충북 등의 지역은 저조한 청약성적을 기록하며 미분양이 쌓이는 분위기다. 지방의 미분양 주택은 여전히 5만 가구가 넘어 전체의 83%를 차지하고 있다.

 

함영진 직방 빅데이터 랩장은 “정부 대책으로 급등하던 서울 집값을 제한적으로나마 꺾고 갭투자를 전세 시장에서 쫓아내는 데는 성공했다”며 “다만 희소성이 높고 실패하지 않을 집에 수요를 집중시키는 ‘똘똘한 한 채 선호현상’을 부추긴 점과 낮은 거래량 속에 매도자 우위 시장이 형성된 점이 아쉽다”고 지적했다. 이어 “대기 수요가 많은 지역에 대한 공급확보 대책과 거래세를 낮추거나 정상화하는 방안을 고려해봐야 한다”고 조언했다.

 

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진은혜 기자 eh.jin@inthenews.co.kr

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KT, MS와 개발한 한국적 AI ‘SOTA K’ 출시

KT, MS와 개발한 한국적 AI ‘SOTA K’ 출시

2025.09.29 13:13:32

인더뉴스 이종현 기자ㅣKT[030200]가 마이크로소프트와의 전략적 협업을 통해 개발한 GPT-4o 기반 한국적 AI 모델 'SOTA K built on GPT-4o(이하 SOTA K)'를 출시했다고 29일 밝혔습니다. 기존 거대언어모델(LLM)은 영어권 중심 데이터로 학습돼 한국어와 한국의 독특한 사회·문화적 맥락 반영에 한계가 있었습니다. KT는 이를 해결하기 위해 고품질 한국 특화 데이터를 대규모로 확보하고 마이크로소프트와의 협력을 통해 GPT-4o를 한국 사회에 최적화된 모델로 발전시켰다고 설명했습니다. SOTA K는 한국적 AI의 4대 핵심 철학인 ▲데이터 주권 보호 ▲한국 문화 이해 ▲모델 선택권 보장 ▲안전하고 책임감 있는 AI를 구현합니다. 한국어 경어법·방언은 물론 법률·금융·역사 등 국내 특정 산업군 내에서 사용하는 전문 용어까지 자연스럽게 이해하고 생성할 수 있습니다고 회사 측은 설명했습니다. KT는 한국적 AI 지표를 새롭게 정의하고 이를 측정할 수 있는 자체 데이터셋을 구축해 정량 평가와 정성 평가를 진행했습니다. KT에 따르면 SOTA K는 한국어 이해·생성·추론·사회·문화·한국 전문지식 등 주요 지표에서 GPT-4o 대비 우위를 보였습니다. 특히 한국사·한국어·한국 법령 등 고난도 한국적 지식을 요구하는 대한민국 공무원 시험과 귀화 시험에서 GPT-4o 모델을 능가하는 성과를 거뒀습니다. 실제 고객 사례의 경우, 메리츠화재에서는 보험 업계에 특화된 약관의 자동 요약 리포트 생성과 상담원 스크립트 생성에서 SOTA K가 우수한 결과물을 보여줬습니다. EBS와의 협력에서는 초중고 난이도별 교과 문항을 생성하여 맞춤형 학습을 제공하는 측면에서 SOTA K의 활용 가능성이 확인됐습니다. 또 연세의료원에서는 영어와 한국어가 혼합된 의료 데이터를 환자가 쉽게 이해할 수 있도록 한국적인 표현으로 자연스럽게 안내했으며 날짜 표기법 등의 영역까지 한국인의 생활 방식과 문화를 이해하고 있음을 확인할 수 있었다고 KT는 평가했습니다. 또 한국전력공사에서는 질의에 대해 간결하면서도 명확한 답변을 신속하게 받을 수 있었다고 긍정적으로 평가하며 내부 시스템과의 연동이 가능하다면 활용 범위가 더 넓어질 수 있을 것이라는 기대를 나타내기도 했습니다. SOTA K는 한국적 AI 평가의 Responsible AI 항목에서 높은 평가를 받아 AI 응답 및 법률과 권리 준수, 사회 및 경제 영향도의 안전성, AI 모델의 강건성의 우수성을 입증했습니다. 또 악의적 사용자에 의한 AI 모델 탈옥 공격에 대해서도 강력한 방어 능력을 보유한 모델임을 확인했습니다. KT는 SOTA K를 물리적으로 대한민국 내 존재하는 클라우드 리전에서 운영하며 자체 개발한 벡터 모델 기반 한국적 검색증강생성(RAG) 기술과 결합해 기업별 맞춤형 지식 기반을 구축할 수 있는 서비스 환경도 제공합니다. 이에 고객사는 고유 데이터를 활용해 더 정확하고 특화된 AI 서비스를 경험할 수 있습니다. KT는 우선 자사 B2C 사업에 SOTA K를 적용해 자체 및 협업 모델 라인업을 검증한 뒤 파트너사에 서비스를 확대 제공할 방침입니다. 윤경아 KT Agentic AI Lab장(상무)은 "SOTA K는 글로벌 수준의 기술력과 한국적 AI 특화를 동시에 실현한 혁신적 모델로 마이크로소프트와의 협업을 통해 축적한 기술적 노하우는 향후 KT의 다양한 AI 모델 개발에 확산 적용될 것"이라며 "국내 AI 생태계 활성화는 물론 공공과 민간 전반에서 AI를 활용한 혁신을 주도하며 국가 AI 경쟁력 제고에 기여할 것"이라고 말했습니다.




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