인천흥신소 지난해 부동산 매매·임대차 전자계약 이용이 전년 대비 2배 이상 급증한 것으로 나타났다.
국토교통부는 지난 한 해 전자계약으로 체결된 부동산 거래가 50만7431건으로 전년(23만1074건)보다 2배 이상 늘었다고 22일 밝혔다. 전자계약 건수가 50만건을 넘어선 것은 2016년 시범 도입 이후 처음이다.
특히 민간에서 체결된 부동산 전자계약 거래는 32만7974건으로 전년(7만3622건)보다 4.5배 많았다. 앞서 공공 위주로 이뤄졌던 전자계약이 이제 민간으로 본격 확장되고 있다는 의미다. 전체 부동산 거래량 중 전자계약 체결 건수를 뜻하는 전자계약 활용률도 지난해 11월 기준 12.04%로 처음 두자릿수를 기록해 전년(5.95%) 수준을 크게 웃돌았다.
부동산 전자계약은 종이 계약서 대신 온라인 기반 전자방식으로 계약을 체결하고, 실거래 신고·임대차 신고·확정일자 신청까지 자동 연계하는 시스템이다.
전자계약이 늘어난 배경으로는 안전함과 편리함, 경제성이 꼽힌다. 우선 전자계약을 이용하면 공인인증을 통한 본인 확인으로 무자격 중개 행위가 원천 차단되고, 계약서 위·변조와 이중계약이 방지돼 전세사기 예방에 도움이 된다. 관공서 방문 없이 실거래 신고와 확정일자 부여가 자동 처리되는 등 행정 편의도 향상된다.
또한 전자계약을 이용하는 매수인과 임차인은 시중은행 대출에서 0.1∼0.2%포인트의 금리 인하 혜택을 받는다. 등기대행수수료 30% 절감, 주택도시보증공사(HUG) 임대보증수수료 10% 인하 등 혜택도 있다.
국토부는 전자계약 시스템을 지속적으로 개선하고 있다. 지난해 하반기에는 HUG 임대보증심사 계약정보 전송 기능 추가, 민간 중개플랫폼 ‘한방’과의 양방향 계약서 수정 연계를 통해 이용자의 거래 편의성을 높였다.
이달 말부터는 통신사·아이핀·공동인증서로만 가능했던 본인인증 방식을 네이버, 카카오, 토스 등 간편인증을 포함한 15종으로 대폭 확대한다.
국토부와 한국부동산원은 전자계약 활성화에 기여한 ‘2025년도 우수 공인중개사’ 15명을 선정해 이달 말 포상할 예정이다.
박준형 국토부 토지정책관은 “앞으로도 시스템 개선과 인센티브 확대를 지속 추진해 전자계약 저변을 넓히겠다”며 “국민들이 더욱 안전하고 편리하게 부동산을 거래할 수 있는 디지털 환경 조성에 최선을 다할 것”이라고 말했다.
가파르게 오른 코스피와 달리 소외돼 있던 코스닥이 26일 7%가량 급등해 4년 만에 1000선을 돌파했다. 종가 기준으로 25년5개월 만의 최고치다. 코스피 대형주 쏠림이 완화되고 여당이 ‘코스피 5000’ 다음 목표로 ‘코스닥 3000’을 추진하기로 한 영향으로 풀이된다.
이날 코스닥은 전장보다 70.48포인트(7.09%) 오른 1064.41에 거래를 마감했다. 2000년 9월6일(1074.1) 이후 25년5개월 만에 가장 높은 수준이다. 코스닥150선물가격 및 현물지수가 6% 넘게 급등하면서 장중엔 지난해 4월10일 이후 처음으로 코스닥에 ‘매수 사이드카’가 발동됐다.
코스닥이 초강세를 보인 배경엔 정부의 증시부양 정책이 있다. 더불어민주당 코스피5000특별위원회는 지난 22일 이재명 대통령과 오찬을 하며 ‘코스피 5000’ 다음 목표로 ‘코스닥 3000’을 제시했다.
이경민 대신증권 연구원은 “코스닥 강세는 코스닥 3000 정책에 대한 기대가 마중물이 됐지만 근본적인 원인은 순환매”라며 “대형주 쏠림이 완화되면서 코스닥 소외 현상을 주도한 바이오와 2차전지를 중심으로 수급이 이동했고 원화 강세 또한 순환매를 부추기는 요인이었다”고 말했다.
장중 상한가를 기록한 시가총액 4위 레인보우로보틱스를 포함해 에코프로(22.95%), 에이비엘바이오(21.72%) 등 코스닥 대형주가 일제히 강세를 보이며 지수를 견인했다.
코스피에 쏠렸던 자금도 코스닥으로 향했다. 개인은 코스닥에서 2조9072억원을 순매도했지만 외국인이 4434억원, 기관이 2조6009억원을 각각 순매수했다.
코스닥이 강세를 보이면서 코스닥이 1100선을 넘길 것이란 기대도 커지고 있다. 정부의 활성화 대책에도 부진을 면치 못하면서 코스닥은 2000년 이후 1100선 밑에서만 움직여왔다.
[주간경향] ‘독자 AI 파운데이션 모델(독파모)’ 프로젝트 1차전은 유력 후보였던 네이버의 탈락이라는 이변으로 마무리됐다. 지난 1월 15일 과학기술정보통신부는 독파모 1차 단계 평가 결과를 발표했다. 정부는 벤치마크·전문가·사용자 평가 점수를 합산하면 LG AI연구원, 네이버클라우드, SK텔레콤, 업스테이지가 상위 4개 팀에 포함되나 독자성 분석에서 네이버클라우드가 기준을 충족하지 못했다고 결론 내렸다. 그 결과 1차 평가는 당초 1팀을 떨어뜨린다는 구상과 달리 네이버클라우드와 NC AI 2팀의 탈락으로 마무리됐다. 업계에서는 이례적인 결과라는 반응이다. 최병호 고려대 휴먼인스파이어드 AI연구원 연구교수는 “네이버는 오픈 플랫폼 기업으로 AI를 적용·운영할 역량 면에서 사실상 국내에서는 구글에 버금가는 기업으로 인식돼왔다. 그런 네이버가 탈락했다는 점은 미국에서 유사한 프로젝트에서 구글이 탈락한 상황에 비견될 만큼 이례적으로 받아들여진다”라고 말했다.
1차 평가는 성능, 사용성 등 여러 요소를 두루 평가했지만, 네이버 탈락을 계기로 독자성 판단에 특히 눈길이 쏠렸다. 정부는 공모 안내서에서 독자 모델을 “해외 모델 미세조정 등으로 만든 파생형이 아니라 모델 설계부터 사전학습까지 수행한 국산 모델로 타사 모델에 대한 라이선싱 이슈가 없는 것을 의미한다”라고 제시했다. 이를 근거로 기술·정책·윤리 3개 관점의 독자성 분석을 별도로 수행했다고 밝혔다. 윤석빈 서강대 정보통신대학원 특임교수는 1차 평가를 사업적 측면보다 독자성에 방점을 찍은 평가로 분석했다. 윤 교수는 “기술적·사업적 요소, 독자성 등을 모두 고려해 종합적인 판단을 내린다고 해도 모두를 만족시키기는 어려웠을 것”이라며 “정부의 의사결정 프레임이 사업적인 것보다 기술적 자립에 방점을 찍은 것으로 보인다”라고 말했다
네이버가 제출한 ‘하이퍼클로바X SEED 32B 싱크’ 모델은 중국 알리바바 큐웬(Qwen) 계열의 비전 인코더와 그 가중치를 사용해 정부의 독자성 기준을 충족하지 못했다. 류제명 과학기술정보통신부 2차관은 “검증된 오픈소스를 전략적으로 활용할 수는 있으나 가중치를 초기화한 뒤 독자적으로 학습·개발하는 것이 독자성 확보의 최소 조건”이라고 말했다. 가중치는 모델이 학습을 통해 얻은 ‘숫자들의 집합’이다. 외부 가중치를 가져다 쓰면 그 모델이 어떤 데이터·규칙·편향을 통해 만들어졌는지 학습 이력을 그대로 가져오게 된다. 반대로 가중치를 초기화한 뒤 다시 학습하면 같은 아키텍처를 쓰더라도 결과는 자체 학습의 산물이 된다.
전문가들은 외부 가중치 사용을 독자성 결격 사유로 본 정부 판단이 대체로 기준에 부합한다고 평가했다. 이성엽 고려대 기술경영전문대학원 교수는 “소버린 AI(해외 기술·모델 의존을 최소화하고, 개발·운영·통제 권한을 자국이 확보하는 AI)는 법적으로 정립된 개념은 아니어서 요건 충족 여부를 엄격히 판단하기는 어렵다”고 했다. 다만 “기술 종속성 문제는 최소한의 마지노선”이라며 “오픈소스를 사용하는 경우 조건 변경이나 유료화로 이용이 제한될 가능성이 있다면 소버린 AI 취지에 부합하지 않는다. 이번 가중치 기준 역시 이에 대한 사회적 합의가 반영된 결과로 해석할 수 있다”라고 말했다.
이승현 포티투마루 부사장은 “가중치는 모델들이 데이터를 학습한 결과다. 이를 제로베이스에서 학습해야 독자 모델로 볼 수 있으며, 외부 가중치를 사용하는 경우 독자성은 인정되기 어렵다. 이는 글로벌 기준에 해당한다”라고 말했다. 그는 이를 “통제성과 설명 가능성 때문”이라면서 “모델의 사고 구조를 알 수 없으면 통제가 어렵고 오류 발생 시 원인을 추적·수정하기도 쉽지 않다. 제로베이스부터 학습한 모델은 답변이 도출된 배경을 설명하고 관리할 수 있다는 점에서 차이가 있다”라고 말했다.
기업과 정부의 입장이 엇갈린 상황에서 이번 결정을 정부의 전략적 선택으로 해석하는 견해도 제기됐다. 최병호 교수는 “정부로서는 불가피한 선택이었을 것이다. 맞고 틀리고의 문제라기보다는 전략적인 문제였다고 본다”라고 말했다. 최 교수는 “정부는 정부대로, 네이버는 기업 입장에서 각자 유리한 방향으로 판단했을 가능성이 크다”며 “기업은 가성비를 중시할 수밖에 없고, 인풋 단계에서 무엇을 쓰느냐보다 이를 어떻게 통합해 전체 모델 성능을 높이느냐를 강조했을 것이다. 반면 정부 입장에서는 첫 시도인 만큼 독자성과 통제권을 중시할 수밖에 없었을 것”이라고 했다.
한편 이번 프로젝트에 대해서는 대체로 긍정적인 평가가 나왔다. 사업 초기에는 소버린 AI의 실효성을 두고 회의적인 시각도 있었으나 현재로서는 일정 수준의 성과를 거뒀다는 것이다. 이성엽 교수는 “가능성 있는 후보군을 신속히 선별해 집중 지원하는 방식이 더 효율적일 수 있다는 시각도 있지만, 이번 프로젝트는 그간 부족했던 민·관·학 협력 파트너십을 실제로 작동시켰다는 점에서 의미가 있다”고 말했다. 최병호 교수는 “프로젝트의 소기 목적은 달성됐다”며 “독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에 참여한 5개 모델이 모두 미국 비영리 연구기관 에포크 AI의 ‘주목할 만한 AI 모델’ 리스트에 등재됐다. 이 정도까지 성과를 내리라고는 아무도 기대를 못 했을 것”이라고 말했다.
2차 평가는 상반기(6월경)를 목표로 진행될 예정이며, 1차 평가에서 선발된 3팀과 추가 공모를 통해 선발될 1팀이 경쟁 구도를 이루게 된다. 정부는 2차 평가 방식은 큰 틀에서 유지하되 논란이 됐던 ‘프롬 스크래치’ 등 기준은 더 구체적인 가이드라인을 정하겠다는 방침이다. 전문가들 사이에서는 1차에서 확인된 독자성을 전제로 실용성과 활용성에 보다 무게를 둘 필요가 있다는 목소리가 나온다.
이승현 부사장은 “1차가 모델을 어떻게 만들었는지를 보는 단계였다면, 2차에서는 모델이 실제 환경에서 어떻게 작동하는지를 검증해야 한다”며 “비즈니스와 공공 영역에서 서비스로 연결될 수 있는지, 에이전트 활용이나 도구 호출(MCP 등)을 포함한 실사용 성능을 살펴볼 필요가 있다”라고 말했다. 이성엽 교수는 “콘셉트를 공공 분야에만 한정할 경우 성능이나 이용자 만족도 측면에서 한계가 드러나 활용되지 않는 모델이 될 가능성도 있다”며 시장 경쟁력 또한 하나의 판단 기준이 돼야 한다고 강조했다. 최병호 교수는 “멀티모달, 에이전트 등 활용 범위가 넓어지면 산업 적용까지 포함한 실사용 성능을 함께 봐야 한다”며 “글로벌 벤치마크를 기본으로 하되 필요하다면 새로운 평가 지표를 설계해야 한다”고 설명했다. 이어 “기술 변화 속도가 빠른 만큼 평가 역시 고정된 기준으로는 작동하기 어렵고 끊임없는 시행착오를 전제로 유연하게 조정돼야 한다”고 덧붙였다.

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