경제·금융 용어사전

‘아무것도 신뢰하지 않는다(Never Trust, Always Verify)’는 원칙을 바탕으로 한 사이버 보안 모델이다. 네트워크 내부·외부를 구분하지 않고, 모든 접근 요청에 대해 사전 인증·인가 절차를 거쳐야만 자원에 접근할 수 있도록 설계된다.

기존 보안 모델이 내부망을 신뢰하고 외부만 방어하는 구조였다면, 제로 트러스트는 사용자의 신원, 기기, 위치, 접속 시간 등 다양한 맥락(Context)을 기반으로 접근을 판단하고, 최소 권한 원칙(Least Privilege)을 적용한다.

이 모델은 클라우드 환경 확대, 원격근무 증가, 지능화된 사이버 공격 등 변화에 대응하기 위해 기업과 공공기관에서 새로운 보안 표준으로 채택되고 있다. 네트워크 경계가 모호해진 현대 환경에서, 제로 트러스트는 ‘신뢰 기반’ 대신 ‘검증 기반’의 보안 방식을 지향한다.

외화 표시 자산이나 부채를 보유한 상태에서 환율 변동으로 인해 발생하는 이익 또는 손실을 의미한다.
환율이 자산 보유 시점보다 유리하게 변동하면 환차익(환율 차익)이 발생하고, 불리하게 변동하면 환차손(환율 손실)이 발생한다.

예를 들어, 1달러 = 1,300원일 때 1만 달러를 보유한 기업이, 환율이 1,400원으로 상승한 시점에 이를 원화로 환전하면 100만 원의 환차익이 발생한다. 반대로 환율이 1,100원으로 하락하면 100만 원의 환차손이 발생한다.

환차익과 환차손은 외화 자산을 보유한 개인, 수출입 기업, 다국적 기업 등에게 모두 중요한 요소이며, 환율 변동성에 따라 재무성과에 직접적인 영향을 준다. 기업 회계에서는 이를 영업외수익 또는 영업외비용으로 처리하며, 일부 기업은 환헤지(환위험 회피) 수단을 통해 변동성을 관리하기도 한다.

HBM3E는 5세대 고대역폭 메모리(High Bandwidth Memory)로, 4세대인 HBM3에 비해 더 높은 대역폭과 용량을 제공하는 차세대 메모리 기술이다.

HBM3E는 핀당 최대 9.8Gbps의 데이터 전송 속도를 지원하며, 이를 통해 스택당 최대 1,250GB/s의 대역폭을 구현할 수 있다. 용량 측면에서는 8단(8-High) 스택 구성 시 24GB, 12단(12-High) 스택 구성 시 36GB를 제공한다.

이는 성능과 용량 모두 전작인 4세대 HBM3의 8단 스택과 비교해 50% 이상 향상된 수준이다.

HBM3E는 특히 인공지능(AI) 반도체 분야에서 주목받으며, 향후 고대역폭 메모리(HBM) 시장을 주도할 것으로 예상된다.

SK하이닉스, 마이크론, 삼성전자,이 HBM3E 개발과 양산 경쟁을 펼치고 있으며, 2024년 2월 26일 마이크론이 양산 개시를 발표했다. 그러나 이는 SK하이닉스보다 다소 늦은 것이다.

SK하이닉스는 2024년 3월 19일 발표를 통해 이미 같은 해 1월부터 초기 양산을 시작했고, 고객사와의 품질 인증을 마친 뒤 3월 말부터 제품 공급을 시작한다고 밝히며, HBM3E의 최초 양산 업체임을 알렸다.

2025년 들어서는 삼성전자의 반등이 주목받고 있다. 삼성전자는 AMD의 AI 가속기 MI350X에 12단 HBM3E 제품을, 브로드컴 통신용 반도체에 8단 제품을 공급하며 의미 있는 성과를 내고 있다. 이는 엔비디아 품질 테스트에 장기간 발목을 잡혔던 상황에서 ‘가뭄 끝 단비’ 같은 결과로 평가된다.

유동성은 자산이 필요한 시점에 손실 없이 현금으로 전환될 수 있는 정도를 의미한다. 화폐는 다른 자산에 비해 가장 빠르고 손쉽게 교환이 가능하기 때문에 유동성이 가장 높다고 본다. 일반적으로 자산의 유동성은 화폐, 예금, 주식, 채권, 부동산 순으로 낮아진다.

유동성은 자산의 속성을 넘어, 가계·기업·정부 등 경제주체가 단기 채무를 감당할 수 있는 능력을 나타내는 지표로도 사용된다. 즉, 일정 기간 내에 현금성 자산을 얼마나 확보할 수 있는가에 따라 ‘주체의 유동성’이 결정된다.

한편, 거시경제 차원에서 유동성은 시중에 유통되는 자금의 풍부함을 뜻하며, 통화량과도 밀접히 연결된다. 중앙은행은 기준금리 조정, 공개시장조작(OMO) 등을 통해 시장의 유동성을 직접적으로 통제하고, 이를 통해 물가와 경기를 조절한다.

유동성이 풍부해지면 대출이 쉬워지고 자산시장에 자금이 유입되어 주식·부동산 등의 가격이 상승할 수 있다. 반대로 유동성이 경색되면 투자와 소비가 위축되고 자산가격이 하락하면서 경기 둔화로 이어질 수 있다.

ICT 자원을 직접 구축하지 않고 인터넷으로 빌려 쓰는 서비스다.
기본 기능을 갖춘 단말기로 인터넷을 통해 운영체제와 응용프로그램등의 소프트웨어가 탑재된 중앙 컴퓨터에 접속, 언제 어디서든 컴퓨터 작업을 할 수 있다. 2006년 9월 구글의 엔지니어인 크리스토프 비시글리아가 제안했다. 복잡하고 번거로운 일들을 더 이상 지상(개인 PC)에서 하지 않고 구름 위(중앙 서버)로 올려보낸다는 의미에서 이름 붙여졌다.
서버, 저장장치 같은 하드웨어부터 문서, 보안, 자원관리, 고객관리 등의 소프트웨어까지 서비스 대상도 다양하다.
문서를 인터넷을 통해 저장해 놓으면 휴대폰이나 컴퓨터 등 어떤 기기를 활용하든지 그 파일에 대한 접근이 가능하며, 동시에 여러 사람이 문서 작업에 참여할 수 있다.
또한 ICT 인프라 구축 비용을 줄일 수 있고 공유, 개방 등으로 업무 방식을 혁신할 수 있어 선진국을 중심으로 도입 기업이 늘어나고 있다.클라우드 컴퓨팅은 일상 속으로 깊숙이 파고들었다. 사진을 클라우드 저장공간에 올리는 것부터 유튜브 영상을 온라인으로 편집하는 일, 웹브라우저로 프레젠테이션 자료를 만드는 일 등이 모두 클라우드 컴퓨팅에 포함된다.

클라우드 컴퓨팅은 쉽게 말해 고성능 컴퓨터가 업무를 대신 처리하는 기술이다. 사용자는 데이터 저장·처리, 콘텐츠 사용 등을 네트워크 중앙에 있는 서버에 맡길 수 있다. 컴퓨터 시스템 구축 및 유지·보수 비용을 아낄 수 있어 기업들 사이에서 인기가 높다. 최근에는 머신러닝, 빅데이터 처리 등 고성능 시스템이 필요한 업무를 클라우드 컴퓨팅이 대체하고 있다. 아마존의 아마존웹서비스(AWS), MS의 애저가 대표적인 클라우드 컴퓨팅 서비스다.

그러나 IoT 기기가 본격 보급되면서 클라우드 컴퓨팅은 한계에 부딪혔다. IoT 기기가 제공하는 데이터가 폭증하면서 중앙 컴퓨터가 이를 모두 처리하기 버거워졌다. 데이터를 처리하는 데 걸리는 시간도 문제점으로 떠오르면서 이런 한계를 분산처리 기술로 보완하는 에지 컴퓨팅이 떠오르고 있다.

자율주행, 스마트팩토리, 가상현실(VR) 등 즉시 대처가 필요한 기술이 떠오르면서 에지 컴퓨팅은 4차 산업혁명의 필수 기술로 주목받고 있다.

한 나라의 금리를 대표하는 정책금리로, 금융시장에서 형성되는 다양한 금리의 기준이 되는 금리다.

한국은행은 기준금리를 통해 통화량과 물가를 조절하며, 국내 실물경제와 외환시장에 영향을 미친다. 기준금리가 인상되면 은행의 자금 조달비용이 높아지고, 이에 따라 대출금리도 상승한다. 대출금리가 오르면 기업과 가계의 자금 수요가 줄고, 부동산 및 기타 실물자산에 대한 투자 수요도 감소하게 된다. 이는 소비 위축과 함께 자산 가격 하락 요인으로 작용한다.

해외 기준금리가 인상될 경우, 상대적으로 높은 수익을 좇는 외국인 자금이 국내로 유입되며 원화 가치가 상승하고, 이에 따라 수출은 줄고 수입은 늘어 순수출이 감소하는 효과가 나타날 수 있다.

한국은 1999년까지 콜금리를 기준금리로 사용했으나, 2008년 3월부터 7일물 환매조건부채권(RP) 금리를 기준으로 하는 ‘한국은행 기준금리제’를 도입했다. 이 기준금리는 한국은행이 매주 목요일 7일물 RP를 매도할 때 적용되는 금리이며, 금융회사들은 한국은행의 개입 없이 일주일간 금리변동 위험을 감수하고 해당 거래에 참여한다.

미국은 연방기금금리(Federal Funds Rate), 일본은 콜금리(Overnight Call Rate)를 기준금리로 사용하고 있다.

화폐 가치가 하락하면서 재화와 서비스의 가격이 전반적으로, 그리고 지속적으로 상승하는 현상이다. 인플레이션은 단기간의 일시적인 물가 상승과는 달리, 일정 기간 이상 전반적인 가격 수준이 계속 오르는 상태를 말한다.

원인에 따라 ‘수요견인 인플레이션(demand-pull inflation)’과 ‘비용상승 인플레이션(cost-push inflation)’으로 구분된다. 전자는 소비나 투자 수요가 공급 능력을 초과할 때 발생하고, 후자는 원자재·임금 등의 비용 상승이 생산단가에 반영되어 발생한다.

물가 상승 속도에 따라서는 ‘마일드 인플레이션(mild inflation)’과 ‘하이퍼 인플레이션(hyper inflation)’으로 구분된다. 일부에서는 전자를 ‘크리핑 인플레이션(creeping inflation)’, 후자를 ‘갤로핑 인플레이션(galloping inflation)’으로 구분하기도 한다.

또한, 경제 성장률과의 관계에 따라 ‘스태그플레이션(stagflation)’처럼 경기 침체 속에서도 물가가 오르는 경우와, ‘골디락스(goldilocks)’처럼 고성장 속에서도 물가가 안정되는 경우로 나뉜다. 각각 1980년대 초와 1990년대 후반 미국 경제가 대표적 사례로 언급된다.

인플레이션은 실물경제, 통화정책, 금융시장 모두에 영향을 미치며, 중앙은행은 기준금리 조절 등으로 이를 통제하려 한다.

중앙 클라우드 서버가 아니라 이용자의 단말기 주변(edge)이나 단말기 자체에서 데이터를 처리하는 기술. 기존 클라우드 컴퓨팅에 비해 인터넷을 통한 데이터 전송을 줄일 수 있어 보안성이 뛰어나다. 데이터 양이 많고 실시간 처리가 필요한 자율주행자동차, 스마트 공장, 사물인터넷(IOT) 등에서 대거 활용될 전망이다.

에지 컴퓨팅은 데이터를 생성한 기기 가까이, 즉 네트워크의 가장자리(에지)에서 먼저 데이터를 처리하는 분산형 컴퓨팅 구조다. 이는 중앙 서버에서 모든 데이터를 처리하는 클라우드 컴퓨팅과 대비되는 개념으로, 처리 지연 시간과 과부하 문제를 줄이기 위해 고안되었다.

클라우드 컴퓨팅은 중앙의 고성능 서버가 데이터 저장과 처리, 콘텐츠 서비스 등을 맡아주는 방식으로, 기업은 자체 시스템을 구축하지 않고도 효율적인 운영이 가능하다. 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저(Azure) 등이 대표적이다.

그러나 사물인터넷(IoT) 기기의 확산으로 생성되는 데이터량이 급증하면서, 중앙 서버만으로는 실시간 대응이 어려워졌다. 특히 자율주행차, 스마트팩토리, 가상현실(VR) 등에서는 즉각적인 데이터 분석이 필요하다.

에지 컴퓨팅은 이러한 한계를 보완하기 위해, 각 기기 또는 지역 단위에서 선별된 데이터를 현장에서 바로 처리하고, 나머지 정보만 클라우드로 전달하는 구조를 취한다. 이를 통해 처리 지연을 줄이고, 네트워크 부하와 보안 리스크도 완화할 수 있다.

VKOSPI(Volatility KOSPI)는 코스피200 옵션 가격에 반영된 투자자들이 예상하는 향후 30일간의 주식시장 변동성을 지수화한 지표다.

주가 급락 시 지수가 급등하기 때문에 '코스피 공포지수(Fear Index)'로 불린다.

한국거래소(KRX)가 2009년 4월 13일 아시아 최초로 독자 개발하여 30초 단위로 산출·발표한다.

이 지수는 미국 VIX와 유사하게 공정분산스왑 (Fair Variance Swap) 방식을 적용해 등가격(ATM) 및 외가격(OTM) 옵션을 활용한다.

통상 20선 초반이 안정적인 수준으로 해석되나 30을 넘어서면 변동성이 큰 것으로 간주된다.

역대 최고치는 2020년 3월 코로나19 팬데믹 직후 기록한 71포인트이며, 2024년 4월 트럼프 관세 우려 시 44.23, 8월 일본 금리 인상 시 45.86을 기록했다.

2025년 10월 코스피 4000선 돌파 과정에서는 34.58까지 상승했고, 11월 19일에는 AI 버블 논란으로 41.37을 기록하며 급등장과 하락장 모두에서 투자자 불안 심리를 즉각 반영했다.

KRX는 2014년 VKOSPI 선물을 상장하여 변동성 위험 헤지(Hedge) 수단을 제공하고 있으며, 금융투자업계의 위험관리 및 파생상품 전략 수립에 핵심 지표로 활용된다.

인공지능 기술을 활용하여 인간의 모습과 행동을 재현하는 가상의 인간으로 AI 휴먼, 버츄얼 휴먼 등으로도 불린다.

3D 모델링, 모션 캡처, 딥페이크 (deepfake) 등의 기술을 사용하여 실제 사람과 같은 외모를 갖춘 후 성우 또는 학습된 목소리를 합성해 디지털 휴먼을 완성하는 식이다.

디지털 휴먼은 엔터테인먼트, 마케팅, 교육, 의료 등 다양한 분야에서 역할을 수행할 것으로 기대받고 있다.디지털휴먼(Digital Human)은 AI 기술을 활용해 인간의 외모,

글로벌 시장은 2024년 252억 달러에서 2030년 5,276억 달러로 연평균 41.3% 고성장이 예상된다. 블룸버그는 버추얼 인플루언서 시장이 2025년 14조원으로 추월할 것으로 전망했다. 삼성전자, MS, 메타 등이 주도하며, 국내에서는 2020년 '로지'가 등장해 연 225억원 수익을 올렸다. 다만 '불쾌한 골짜기' 극복과 윤리적 가이드라인 준수가 과제다.