양도소득세 사례 | 기준금리 동결 | 생성형 AI모델

 

1. 새집 사고 살던 집 '3년 내' 팔았는데…"양도세 내라", 왜?

| 매입시기 1년 넘게 차이나야 '일시적 2주택'…국세청, 양도세 실수사례 공개

https://n.news.naver.com/mnews/article/001/0014578945

새집 사고 살던 집 '3년 내' 팔았는데…"양도세 내라", 왜?

 

양도소득세란?

개인이 토지, 건물 등 부동산이나 주식등과 파생상품의 양도 또는 분양권과 같은 부동산에 관한 권리를 양도함으로 인하여 발생하는 이익(소득)을 과세대상으로 하여 부과하는 세금

 

1세대 1주택 비과세 요건

: 거래금액 12억 이하, 2년 이상보유 (2017년 8월 3일 이후 조정대상지역 취득시 2년이상 보유 및 거주의무 있음)

 

1세대 2주택 비과세 특례 요건

: 이사, 결혼 등의 이유로 일시적으로 2주택이 된 경우에도 요건을 충족하면 양도소득세 비과세 특례를 적용받을 수 있음.

1) 대체 취득으로 인한 일시적 2주택의 경우 

: 기존 1주택을 소유한 1세대가 새로운 주택으로 이사를 사유로 일시적 2주택이 된 경우, 새로운 주택을 구입한 날로부터 3년 이내에 구주택을 매매하면 양도소득세는 비과세 

2) 동거 봉양이나 결혼으로 인한 2주택 

: 부모를 모시거나 혼인 때문에 2주택이 된 경우, 결혼한 날(봉양한 날)로부터 5년이내 종전주택을 매매하는 경우 1세대 1주택으로 보아 비과세규정을 적용

 

 

2. 美 기준금리 동결...긴축속도 늦춘다

| 연 5.25~5.50%로 5연속 동결

| 연내 3회 금리인하 전망 유지

| 자산매각 속도 줄이는 이슈 논의

https://n.news.naver.com/mnews/article/016/0002283779

美 기준금리 동결...긴축속도 늦춘다

 

양적긴축(QT)란?

: 연준이 보유 중이 채권을 매각하거나 만기 후 재투자 하지 않는 방식으로 시중 유동성을 흡수하는 것으로 양적완화의 반대말로 돈을 회수하겠다는 뜻.

 

양적완화

: 금리 인하를 통한 경기 부양 효과가 한계에 봉착했을 때, 중앙은행이 국채 매입 등을 통해 유동성을 시중에 직접 공급함으로써 신용경색을 해소하고 경기를 부양시키는 통화 정책을 말함. 쉽게 말해 시중에 돈의 수량을 느리는 것

 

테이퍼링

: 연방준비제도(Fed)가 양적완화 정책의 규모를 점진적으로 축해나가는 것으로 풀고 있는 유동자금들을 점차 축소하겠다는 뜻.

 

인플레이션

: 화폐가치가 하락하여 물가가 전반적으로 상승하는 경제현상으로, 시장에 통화량이 늘어나게 되면서 돈(화폐) 가치가 낮아지게 된 경우이다. 

이러한 화폐 가치를 회복하고 물가를 안정시키는 방법은 시장에 널려있는 돈을 다시 거둬들이기 위한 방법으로 금리 인상 정책이 시행된다. 금리가 높아지면 시장에서는 대출을 갚고 잉여자금을 예금이나 적금으로 전환하는 경우가 늘어나게 됨.

 

디플레이션 위기 > 양적완화를 통한 경기부양 > 인플레이션 위기 > 테이퍼링 > 양적긴축

 

 

3. 성형 AI 어떤 결함 있나…정부, 'AI 레드팀 챌린지' 내달 개최

| 국민 1000명 모집해 AI 시스템 유해성·결함 등 공개 식별

| 레드팀 챌린지 결과 분석 후 AI 위험 발굴·대응체계 구축

https://n.news.naver.com/mnews/article/003/0012441474

생성형 AI 어떤 결함 있나…정부, 'AI 레드팀 챌린지' 내달 개최

 

생성형 인공지능(AI)

: 텍스트, 오디오, 이미지 등 기존 콘텐츠를 활용해 유사한 콘텐츠를 새롭게 만들어 내는 인공지능 기술로 제너레이티브 AI라고도 불린다. 기존 AI가 데이터와 패턴을 학습해 대상을 이해했다면 생성형 AI는 기존 데이터와 비교 학습을 통해 새로운 창작물을 탄생시킨다. 특정 작가의 화풍을 모사한 그림으로 사진을 재생성하거나, 특정 장르의 음악을 작곡하거나 특정 노래를 원하는 가수의 음색으로 재생성할 수 있다.

메타는 문장을 입력하면 비디오를 만들어 주는 '메이크 어 비디오' 서비스를 선보였고, 구글도 텍스트를 동영상화하고 영상 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI 비디오 생성기 이메진 비디오를 공개했다.

이러한 생성형 AI의 대표 모델로 LLM이 있다.

 

1. 대형언어모델(LLM; Large Language Model)

: NLP의 한 부분으로, 방대한 양의 언어 데이터를 바탕으로 NLP작업을 수행하도록 훈련된 일종의 인공지능 모델이다.

대량의 텍스트를 학습하고, 언어 이해와 언어 생성 능력을 향상시킨 결과물로 LLM은 딥러닝 기술과 통계 모델링을 활용하여 자연어 처리 작업을 수행할 수 있다.

- 마이크로소프트사에서 LLM을 활용한 Microsoft 365 Copilot 출시

- LLM의 최대 단점인 할루시네이션(환각현상)이 존재함

 

1) 할루시네이션(Hallucination)

: 생성형 AI의 가장 큰 단점으로 정확하지 않은 정보를 사실인 양 내놓은 현상으로, 사실관계가 파악되지 않는 정보를 무분별하게 학습했기 때문에 나타나는 LLM만의 고질적인 문제

2) RAG(Retrieval Augmented Generation)

: 환각 현상을 최소화하기 위한 방법으로 검색 증강 생성 기술인 RAG가 있다. RAG는 생성형 AI가 잘못 답변할 수 있는 부분에서 미리 질문과 관련된 참고자료를 구성해 미리 학습시키는 방법으로, 더 정확하고 일관성 있는 답변을 생성해 낼 수 있다. 또한 다양한 데이터를 학습시키고, 데이터를 정제하고, 성능을 향상시키는 것도 그 대책이 될 수 있음.

 

2. 대형멀티모달모델(LMM; Large Multimodal Model)

: LLM을 넘어, 이미지까지 학습한 모델로 텍스트 뿐만 아니라 이미지, 음성, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 활용하여 더욱 복잡하고 정교한 결과물을 생성할 수  있다.

새로 출시된 GPT-4V이 이러한 LMM를 활용한 멀티모달 모델 챗봇이다. GPT-4V는 이미지를 분석 및 사용할 수 있으며 이미지의 수학문제를 풀 수 있다. 또한 차트를 이해할 수 있고, 인간의 표정에서 감정을 읽어낼 수 있다.