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사이드 카

side car

선물가격이 전일 종가 대비 5%(코스피), 6%(코스닥) 이상 급등하거나 급락한 채 1분 이상 지속될 때 현물시장에 대한 영향을 최소화하기 위해 주식시장의 선물 및 현물 매매를 5분간 중단시키는 제도다. 이는 하루 한 번만 발동되며 5분이 지나면 자동 해제된다. 또한, 주식시장 거래 종료 40분 전(오후 2시 50분) 이후에는 발동되지 않는다.

코스피 지수나 코스닥 지수가 전일 종가지수 대비 10% 이상 폭락한 상태가 1분 이상 지속하면 주식매매를 일시정지 시키는 ‘서킷브레이커(circuit breaker)’의 전 단계라고 할 수 있다.

사이드 카는 마치 경찰의 오토바이 사이드 카가 길을 안내하듯이 과속하는 가격이 교통사고를 내지 않도록 유도한다는 의미에서 붙여진 이름이다. 서킷 브레이커(Circuit Breaker)의 전단계로 증권시장의 경계경보라고 할 수 있다.

1987년 미국 증시가 사상 최대의 폭락을 경험했던 '검은 월요일' 이후 선물 가격의 급격한 변화가 현물시장에 과도한 영향을 미치는 것을 막기 위해 시행됐다.

우리나라에서는 1996년부터 시행되고 있다. 이후 1998년 외환위기, 2008년 서브프라임 모기지론 사태, 2011년 10월 그리스 채무불이행(디폴트) 사태때 발동됐다. 이후 2020년 3월 12일 WHO의 코로나19를 `팬데믹'으로 선언하며 패닉장세가 연출되자 8년 5개월만에 다시 발동됐다.

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탄소상쇄

탄소상쇄란 기업이나 조직이 직접 온실가스를 감축하지 않고 외부 사업을 통해 감축하는 것을 말한다. 개인 또는 기업, 기관이 특정 프로젝트를 통해 온실가스를 감축하면 이를 자발적 탄소시장에서 크레디트로 교환하거나 판매할 수 있다. 기업은 이를 구매하여 온실가스 감축 실적으로 활용할 수 있다. 탄소상쇄는 기업이 구조적으로 줄이기 어려운 공정 배출량 등을 관리할 수 있도록 돕는다.

주목받는 배경
탄소상쇄는 자발적 탄소시장의 급성장으로 주목받고 있다. 2021년 10억 달러에 불과했던 자발적 탄소시장은 2030년 최대 500억 달러 규모로 성장할 것으로 전망된다. 자발적 탄소시장은 국제 규제를 넘어 다양한 지역에서 추가적인 온실가스 감축 활동을 촉진한다는 점에서 의미가 있다. 다만, 이러한 방식의 탄소상쇄가 전 세계 온실가스 배출량을 순감소시키는 것이 아니라는 지적이 있어 탄소상쇄 성과에 대한 인증과 검증 고도화가 요구되고 있다.

최근 동향
한국 정부는 기업이 부분적으로 탄소상쇄를 활용할 수 있도록 길을 열어주고 있다. 배출권거래제 참여 기업은 배출권 상쇄등록부에 등록되어 관리되는 감축 실적을 구매하여 전체 배출량의 5%까지 감축 실적으로 인정받을 수 있다. 미국 캘리포니아주와 콜롬비아 등 일부 국가에서는 자발적 탄소시장에서 발급받은 크레디트를 배출권거래제 의무 시장에서 활용할 수 있다.

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인공지능

artificial intelligence

AI는 인간의 학습 능력과 추론 능력, 지각 능력, 자연언어의 이해 능력 등 인간의 지적 능력을 컴퓨터 프로그램으로 구현하는 과학기술이다. 1956년 다트머스대학에서 열린 회의에서 존 매카시가 ‘인공지능(Artificial Intelligence)’이라는 용어를 처음 사용했으며, 인공지능을 ‘지능적인 기계를 만드는 과학 및 공학(The science and engineering of making intelligent machines)’으로 정의했다.

지금은 컴퓨터와 사람이 직접 바둑이나 장기를 둔다든지, 수학적인 정리를 증명하는 프로그램들이 개발되어 있으며, 의학 분야에서는 의사의 진단을 돕기위한 진단 시스템이 개발되어 실제로 환자 진료에 이용되고 있다.

이후 여러 연구자들과 공공기관 등에서 다양한 정의를 하고 있는데, 과학기술과 연구·개발(R&D) 또는 산업적 응용 등 각각의 관점에 따라 다소 차이가 있다. AI의 궁극적인 목표는 사람과 유사한 혹은 사람 수준의 기계장치를 개발하는 것이라 할 수 있다.

AI는 현재 자율주행차, 지능형 로봇, 스마트 공장, 스마트 헬스케어, 금융·핀테크, 지능형 서비스·교육 등 4차 산업혁명 분야에서 시장의 확대와 신시장 창출에 필수적인 기반 기술로 역할을 담당하고 있다. 특히 빅데이터의 생성과 대량의 데이터 분석 및 처리 기술의 발전, 하드웨어 성능의 고도화에 따라 기술의 발전과 시장의 급격한 확장이 진행되고 있다.

<>AI는 인류의 미래를 바꿀까
AI, 70여 년간 끊임없이 진화
AI의 개념은 1950년대 ‘계산기계와 지성(Computing Machinery and Intelligence)’이라는 논문으로 앨런 튜링에 의해 제시됐다고 볼 수 있다. 1956년 다트머스회의에서 시작된 초기 인공지능(AI)은 문제 해결과 기호법 등을 주제로 연구가 됐다.

1960년대에는 컴퓨터의 논리적인 추론, 탐색이 가능하다는 전제하에 인간의 기본적인 추론 방식을 흉내 낼 수 있도록 컴퓨터를 훈련하면서 활기를 띠었다. 하지만 기술적 한계와 비판적 여론으로 연구비가 삭감되고 연구에 대한 관심도 떨어지게 됐다. 1970년대에는 관련 학회가 설립되고, ‘전문가 시스템(experts system)’을 중심으로 연구가 진행됐지만, 전문가 시스템은 한계를 드러냈고, AI 하드웨어 시장은 급격하게 붕괴하면서 다시 한 번 빙하기를 맞이하게 된다.

한동안 잠잠했던 AI의 연구는 1980년대 들어 인공신경망(neural network) 연구가 확산되고 사람의 생활에 도움이 되는 방향으로 연구가 진행되기 시작했다. 1980년 카네기멜론대가 세계 체스 챔피언 컴퓨터 프로그램 개발에 10만 달러짜리 ‘프레드킨 상(Fredkin Prize)’을 내걸며 관심을 끌기도 했다. 1990대 후반 들어 데이터만 주어지면 학습할 수 있는 신경망에 대한 연구가 활발히 진행되고, 인터넷 발전으로 검색 엔진 등을 통해 이전과는 비교할 수 없이 방대한 데이터를 수집할 수 있게 되면서, 이른바 기계학습(machine learning)을 통해 수많은 빅데이터를 분석해 AI 시스템 자신 스스로 학습하는 형태로 진화하게 됐다. 2000년대 들어 인터넷의 폭발적인 확산으로 대량의 데이터가 생산되고, 이를 기반으로 기계학습을 통한 기술 개발이 가속화됐다.

최근에는 정보기술(IT)의 발달과 스마트폰 등 디지털 기기의 증가로 데이터가 기하급수적으로 쏟아져 나오고 딥러닝을 통한 데이터 처리 기술이 획기적으로 발전하면서 모든 분야에서 활용 영역을 확대하고 있다.

<>AI는 인류의 미래를 바꿀까
IBM이 개발한 AI ‘딥블루(Deep Blue)’는 1996년 체스 세계 챔피언인 게리 카스파로프를 이겼다. 이를 업그레이드한 ‘왓슨(Watson)’은 2011년 미국의 퀴즈쇼 <제퍼디>에서 퀴즈왕들을 누르고 최종 우승을 차지했다. 2012년 토론토대의 제프리 힌튼 교수팀은 이미지 인식 경진대회(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, ISLVRC)에서 합성곱 신경망(Convolution Neural Network, CNN)으로 우승을 차지했다. 2016년 ‘알파고(AlphaGo)’가 이세돌 9단과의 바둑 대국에서 4대1이라는 압도적인 스코어로 승리하면서 전 세계적으로 AI 붐을 일으키는 결정적 계기를 제공했다.

최근 들어 컴퓨터 기술의 발전으로 거대한 용량의 심층신경망을 처리할 수 있게 되면서 기존의 기술적 한계를 뛰어넘는 획기적인 성과를 보이며, 애플의 시리(Siri), 마이크로소프트의 코타나(Cortana), 아마존의 알렉사(Amazon Alexa), 삼성의 S보이스, 구글의 검색, 페이스북의 맞춤형 정보 추천 등의 기술이 실용화 단계로 접어들었다.

AI는 진화 단계에 따라 현재의 AI를 ‘약한 인공지능(week AI)’이라 부르기도 한다. 이는 스스로 사고를 해 문제를 해결할 수 있는 능력이 없는 컴퓨터 기반의 AI를 말하며 구글의 알파고, IBM의 왓슨 등과 같이 ‘지능적인 행동’을 하는 AI다. 향후 기술 발전에 의해 ‘강한 인공지능(strong AI)’이 나타날 것으로 예상되는데, 이는 스스로 사고하고 문제를 해결할 수 있는 능력을 가진 컴퓨터 기반의 AI로서 스스로를 인식하며 지각력과 독립성을 갖춘다.

더 나아가 ‘초인공지능(super AI)’이 출현할 것으로 예상되는바, 이는 인간보다 100~1000배 뛰어난 지능을 가진, 즉 IQ가 1만~10만 정도인 AI로서 효율, 자기 보존, 자원 획득, 창의성 같은 원초적 욕구를 기반으로 끊임없이 자가 발전을 할 수 있다.

지난 70년간 AI 기술은 다양한 방법론을 동원하고 또 새로운 방법론을 창출하면서 발전을 거듭하고 있는 가운데, 컴퓨터가 데이터를 기반으로 스스로 분석하고 습득을 통해 독자적으로 작업을 수행할 수 있는 수준의 인간형 로봇을 위해 치열한 개발 경쟁이 펼쳐지고 있다.


<>AI, 인류와의 공생 가능할까
대다수의 전문가나 미래학자들은 스스로 진화하는 AI의 출현을 예견하고 있다. 최근 뇌에 지식을 이식하는 연구가 상당한 진전을 보이고 있다. 인간 지능의 핵심 요소들을 AI 알고리즘으로 이식할 수 있는 가능성이 크게 높아지면서 심층학습 기반의 한계를 극복한 범용 AI에 대한 기대가 현실로 다가오고 있다.

AI로 인간의 뇌 활동을 분석해 글로 표현할 수 있는 마음을 읽는 기술의 개발이 알려지면서 AI를 통해 ‘사람과 기계의 협업’뿐만 아니라 ‘기계와 기계의 협업’도 가능하게 될 것으로 예상된다. 인간의 통제 없이 기계들끼리 서로 소통하고, 협업하고, 진화할 수 있음을 의미하며 이는 인간의 능력을 능가하며, 한편으로는 인간에게 위협이 될 수 있음을 뜻하는 것이다.

최근 ‘증강 인공지능(augmented AI)’이 화제로 떠오르며 현재의 AI가 크게 진화한 ‘슈퍼지능(super intelligence)’의 등장을 예고하고 있다. 이제 AI 기술은 인간을 위한 ‘단순한 기술’을 넘어 인류를 위협할 수 있는 존재이거나 아니면 인류와 함께 공생해야 하는 것으로 그 존재 가치를 높여 가고 있다. AI 기반 4차 산업혁명 시대에서의 기술 패러다임 전환은 가치관의 변화는 물론 산업, 경제, 고용, 사회 및 정부 형태까지 바꿀 수 있다는 인식이 증가하고 있다. 따라서 더 늦기 전에 인류는 ‘인류를 위한, 인간과 공생할 수 있는’ AI 개발 방향을 모색하는 데 지혜를 모아야 한다.

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위성항법시스템

global positioning system

1인공위성을 이용해 대상물의 위치, 고도, 속도를 알아내는 위성위치측정시스템. 3개 이상의 위성으로부터 정확한 시간과 거리를 측정해 3개의 각각 다른 거리를 삼각 방법에 의해 현 위치를 정확히 계산할 수 있다.

지구 2만200㎞ 상공에 있는 인공위성을 이용, 수십 ㎝의 오차 범위 내에서 위치를 측정할 수 있다. 자동차, 선박 및 항공의 자동항법과 교통관제는 물론 대형 토목공사의 정밀 측량, 지도제작 등 광범위한 분야에서 응용되고 있다. 또 GPS수신기는 스마트폰에서부터 위성탑재용까지 다양하게 개발돼 왔다. 스마트폰의 시간정보를 제공하는 역할도 한다.

GPS라는 명칭은 미국에서 왔다. 미국이 1978년 군사용으로 개발한 글로벌 위성항법장치(GNSS)를 의미한다. 대륙간탄도미사일(ICBM)이나 순항미사일로 적의 지역을 정확하게 폭격하려고 개발했다.

1983년 옛 소련이 사할린 상공에서 대한항공 007편을 격추한 사건을 계기로 미 군당국은 GPS를 상용화했다. 당시 대한항공 007편이 소련 영공을 침범했는지가 큰 논란이 됐기 때문이다.

GNSS는 우주공간에 쏘아올려진 위성에서 궤도정보와 시간정보를 보내면 이를 토대로 지상 수신국이 위치정보를 수집하는 식으로 운영된다. 정보를 그대로 받는 경우도 있고, 위치항법보정시스템을 통해 한 번 더 위성에 위치정보를 송신한 후 더 세밀해진 위치정보를 수집하는 경우도 있다.

GNSS를 구동하려면 최소 4개의 위성이 필요하다. 이 중 3개 이상의 위성이 정확한 시간과 변위를 측정한 뒤 삼각점의 위치를 구하는 삼변 측량기법으로 위치를 파악한다. 3개 위성이 각각 측정하는 세 개의 범위가 서로 교차되는 지점이 수신기의 위치가 된다. 나머지 1개 위성은 오차 보정용이다.

주요국은 위성을 띄워놓고 각각의 다른 이름으로 위성항법시스템을 운용하고 있다. 시스템의 모니터링 범위와 성능은 위성의 개수에 비례한다. 미국 GPS는 올해 기준으로 30개 위성을 운영하고 있다. 러시아의 GPS로 불리는 글로나스는 24개 위성을 운영 중이다. 이 밖에 유럽 갈릴레오가 11개, 중국 베이도우가 15개 위성을 띄워놨다.

민간에서는 주로 미국 GPS와 러시아 글로나스를 이용하고 있다. 비용은 무료다. 미국의 퀄컴과 브로드컴, 스위스 유블럭스 등의 기업이 두 시스템이 제공하는 위치정보를 기반으로 내비게이션 등에 적용되는 칩을 생산하고 있다.

일부 국가는 미국과 러시아를 주축으로 한 GNSS 무료 정책이 향후 두 국가를 ‘위치정보 패권국’으로 올라서게 하는 결과를 낳을 수 있다고 우려한다. 그래서 시작된 것이 자체 GNSS 혹은 지역위성항법시스템(RNSS) 구축이다.

차기 GNSS 구축 분야에서 가장 앞서는 국가는 유럽연합(EU)과 중국이다. 둘 다 시범 운영 중이며 2020년 정식 가동한다. RNSS는 GNSS보다 측정 범위가 좁지만 자국과 인근 국가 위치 파악에는 무리가 없다. RNSS 분야에선 인도(IRNSS)와 일본(QZSS)이 두각을 나타내고 있다.

한국은 2034년 자체 기술 개발 완료

한국에서는 올초부터 자체 위성항법서비스인 KPS(한국형 위성항법시스템) 구축에 나섰다. 예상 투입비용은 약 3조원, 완료 시점은 2034년으로 전망된다. 내년 하반기에 KPS 사업 계획안이 공개될 예정이다.

인도 일본처럼 KPS에도 7개 위성이 필요하다. 정지궤도에 있는 위성이 3개, 경사궤도에 있는 위성이 4개다. 허문범 한국항공우주연구원 항법기술연구실장은 “KPS는 기존 GPS보다 훨씬 더 정교한 위치정보를 제공할 것”이라고 말했다.

항우연은 자체 위치항법 보정서비스인 KASS 구축도 준비하고 있다. 2022년 도입할 예정이다. KASS가 완성되면 미국 GPS로부터 받는 위치정보를 더 세밀한 단위로 수집할 수 있다.

일부 국가에서는 자체 위치항법 보정을 통해 오픈서비스 기준 10~15m 수준인 위치정보를 다시 위성에 보낸 뒤 오차범위 1~3m 수준의 ‘m급 서비스’를 제공받는다. 더 정밀한 위치정보가 필요한 경우 한 번 더 신호를 보내 오차범위 10㎝ 안팎의 ‘㎝급 서비스’를 수신하기도 한다.

한국에서 쓰이는 GPS 정보는 일부 국가기관을 제외하고는 대체로 오픈서비스다. KASS가 구축되면 국내에서 m급 서비스를 자유롭게 이용할 수 있다. 항우연은 KPS를 통해 ㎝급 서비스를 제공한다는 목표를 세워놨다.

더 강화된 위성항법서비스가 필요한 산업계 상황을 고려하면 기존 GPS를 토대로 개발하는 KPS가 환영받지 못할지 모른다는 우려도 나온다.

국별 위성합법시스템. ()안은 구축연도
미국 GPS (1995년)
러시아 글로나스 (2011년)
유럽 갈릴레오 (2024년)
중국 베이더우 (2020년)
인도 IRBSS (2018년)
일본 QZSS (2023년)