금융용어사전

물가연동국고채는 표면금리에 따른 이자 수익에 더해 소비자물가지수(CPI)에 연동된 물가상승률만큼 원금이 증가하는 구조의 국채다. 원리금은 3개월마다 CPI에 따라 조정되고, 만기는 10년이다.

표면 이자율은 연 1.5% 안팎으로 낮지만, 물가가 오르면 원금이 함께 증가해 실질 수익률을 유지할 수 있다. 반대로 물가가 떨어져도 원금은 보장된다. 2013년 이전 발행분은 3년 이상 보유하면 분리과세(33%) 적용이 가능하다.

이 채권은 2007년 처음 발행됐으며, 이후 2010년, 2011년, 2013년, 2015년, 2016년, 2018년까지 총 7차례 발행됐다.

국채는 정부가 공공 목적에 필요한 자금을 마련하고자 발행하는 채권이다. 원리금 지급을 정부가 책임지기 때문에 일반적으로 회사채보다 위험이 낮고, 투자자들 사이에서는 ‘안전 자산’으로 분류된다. 만기 기간에 따라 단기국채와 장기국채로 나뉜다.

우리나라에서 발행되는 국채는 크게 세 가지로 구분된다.

첫째, 국고채는 국가의 재정정책을 실행하기 위한 재원을 마련하는 채권으로, 발행 규모와 유통량이 가장 크다.
둘째, 외국환평형기금채권(외평채)은 외환시장 안정을 목적으로 외국환평형기금이 발행하며, 원화 또는 외화로 표시된다.
셋째, 국민주택채권은 주택도시기금 조성을 통해 서민 주거 안정을 지원하기 위한 채권으로, 대개 의무적으로 매입해야 하는 방식으로 발행된다.

국채는 한 나라의 신용도를 바탕으로 발행되는 만큼, 그 자체가 국가의 재정 건전성을 가늠하는 지표가 되기도 한다. 정부가 발행을 보증하는 만큼 안전성은 높지만, 만기 구조나 발행 목적에 따라 세부적인 특성은 달라질 수 있다.

국고채는 국가 재정정책 시행에 필요한 자금을 조달하기 위해 국채법을 근거로 해 공공자금관리기금 부담으로 발행되는 국채의 한 종류다.

국채는 그 목적과 법적 근거에 따라 여러 종류로 나뉘며, 대표적으로 국고채, 외국환평형기금채권, 국민주택채권, 재정증권 등이 있다. 이들은 각각 공공목적에 필요한 자금을 확보하거나, 기발행된 국채의 상환을 위한 목적으로 발행된다.

국고채는 만기까지 상환금액과 이자 액수가 정해져 있는 (일반)국고채와 원금과 이자가 물가 수준에 따라 조정되는 물가연동국고채로 분류할 수 있다.

현재 원금과 이자가 고정된 국고채는 1·2· 3·5·10·20·30·50년 만기의 8종류가, 물가연동국고채는 만기 10년으로 발행되고 있다.


나라가 망하지 않는 한 원리금을 떼일 위험이 없는 사실상 "리스크 제로 채권"이다.

지방자치단체가 재정자금을 조달하기 위해 발행하는 채권을 말한다.

발행기관은 특별시·광역시·도 등 광역자치단체와 시·군 등 기초자치단체이다.

주로 공공사업, 재해복구, 공공 및 공영시설의 건설 등 지방개발사업에 소요되는 경비를 조달하기 위하여 발행된다.

지방채에는 서울특별시에서 발행하는 지하철 공채와 각 지방단체에서 발행하는 상수도 공채, 도로 공채, 부산지하철 공채, 지역개발공채 등이 있다.

지방채는 크게 두 가지 방식으로 나뉜다.
증권발행채는 일반 투자자를 대상으로 공개 모집되는 형태로, 모집공채, 매출공채, 교부공채 등이 여기에 속한다.
증서차입채는 특정 금융기관이나 기관투자자를 상대로 자금을 빌리는 방식으로, 대형 은행이나 연기금이 주요 투자자다.

재정 용도에 따라 일반회계채, 특별회계채, 공기업 채권 등으로도 구분된다.

발행 절차는 간단치 않다. 재정 상태와 사업 타당성에 대한 철저한 분석을 바탕으로, 지방의회 의결과 행정안전부의 심사를 거쳐야 한다. 이는 지방채가 지역재정의 건전성과 직결되기 때문이다.

일부 지방채는 정부 보증이 붙는 경우도 있어, 투자자 입장에서는 안정적인 수익이 기대된다. 이처럼 지방채는 지역사회 기반시설 확충과 주민 삶의 질 향상에 기여하는 동시에, 비교적 안정적인 투자처로 기능하고 있다.

번스-톨레프슨법(Byrnes-Tollefson Amendment)*은 미국 해군 함정과 그 주요 구성품을 외국 조선소에서 건조하거나 조달하는 행위를 전면 금지한 법으로 1960년대 제정됐다. 자국 군수 산업을 보호하고, 안보 유출을 차단하겠다는 명분에서 비롯됐다.

이 법은 조선강국 한국이 미국과 손잡고 군함을 함께 만들겠다는 구상에 매번 발목을 잡아온 대표적 장벽이다.“미국산은 미국에서만”이라는 철저한 보호주의 논리가 깔려 있다. 이와 함께 미국 항만 간 화물 운송을 미국 선박에 한정하는 존스법(Jones Act) 역시 주요 걸림돌로 작용해왔다.

하지만 중국의 해군력 팽창에 위기감을 느낀 미국이 예외를 검토하기 시작하면서 기류가 달라지고 있다. 2025년 8월 미국 행정부가 행정명령을 통해 우회로를 마련하겠다고 시사한 데다, 군수지원함 등 비전투함을 한국에서 블록 모듈 형태로 제작한 뒤 미국에서 최종 조립하는 구상이 수면 위로 떠오르면서다.

“다시 한 번 미국 조선업을 위대하게”라는 뜻의 미국 조선업 부흥 구호로, 2025년 한국 정부가 미국과의 통상 협상에서 전략적으로 만들어 제안한 외교 브랜드다. 트럼프 전 대통령의 선거 구호 ‘MAGA(Make America Great Again)’를 변형한 표현으로, ‘미국 조선업을 다시 위대하게 만들자’는 메시지를 한국식으로 포장해 미국에 역제안한 셈이다.

미국이 8월 1일로 상호관세 유예 시한을 못 박고, 자동차 관세 인상 가능성을 시사하자, 한국은 “미국이 조선업을 키우고 싶다면, 한국이 기술·자본·금융을 들고 와 돕겠다”며 MASGA 프로젝트를 전격 제안했고, 그 결과 자동차 관세를 25%에서 15%로 낮추는 데 기여했다는 평가를 받았다.

총 1,500억 달러 규모로 추진되는 MASGA 프로젝트는 ▲미국 내 조선소 신·증설, ▲숙련 인력 양성, ▲기술 이전, ▲공급망 공동 구축 등을 골자로 하며, 현대중공업·한화오션·삼성중공업 등 조선 빅3가 전담 TF를 구성해 참여하고 있다. HD현대중공업은 미국 해군 수송함 정비 계약을 수주하며 첫 성과를 냈다.

MASGA는 단순한 산업 협력 수준을 넘어, 한국 정부가 조선 강국의 위상을 활용해 통상 협상을 주도한 ‘전략적 외교 브랜드’로 자리 잡았다. “미국엔 조선업의 부활을, 한국엔 미국 시장 진출의 발판을”이라는 이해관계를 절묘하게 엮어낸 한미 상생 협력 모델의 대표 사례다.

미국 해양 및 조선산업을 보호하고 국가 안보를 강화하기 위해 1920년에 제정된 법.

이 법은 미국 항구 간 화물 운송에 미국에서 건조된 미국 국적 선박만 사용할 것을 의무화하며, 해당 선박의 승무원도 미국 시민 또는 영주권자로 구성되도록 규정한다.

당시 세계 최강이었던 미국 조선업과 해운업은 자국 보호를 위해 존스법에 의존했지만, 시간이 지나면서 이 법은 문제점을 드러냈다. 높은 인건비와 제작비로 인해 미국 조선업은 비용 경쟁력을 잃고, 한국과 중국, 일본 등 아시아 국가들이 세계 시장을 장악하게 되었다.

특히, 존스법으로 인해 미국 조선업은 국내 시장에 국한되었고, 군수 선박과 소규모 상업 선박 건조에만 의존하는 구조가 형성됐다. 이로 인해 알래스카, 하와이, 푸에르토리코 등 지역에서는 높은 운송비 부담으로 물가가 상승하는 결과를 초래했다.

현재 존스법의 개정 또는 폐지가 필요하다는 목소리가 높아지고 있다.

2024년 12월 19일 발의된 "미국 번영과 안보를 위한 조선업 및 항만시설법(SHIPS for America Act)"은 존스법의 대안을 모색하며 동맹국과의 협력을 통해 미국 조선업의 경쟁력을 회복하려는 움직임으로 평가된다.

한편, 유엔무역개발회의(UNCTAD) 자료에 따르면, 2023년 한국은 세계 선박의 28%를 건조하며 중국에 이어 2위를 기록했다. 존스법 폐지 시 한국 조선업이 수혜를 입을 가능성이 높다는 분석이 나온다.

피지컬 AI란 디지털 세계를 벗어나 현실 공간에서 직접 행동하는 인공지능을 말한다. 기존 AI가 컴퓨터 화면 속에서 텍스트나 이미지를 생성하는 데 그쳤다면, 피지컬 AI는 로봇이나 자율주행차 등 물리적 형태를 갖춰 실제 환경을 인식하고 판단해 행동한다.

핵심은 '인식-이해-행동'의 순환구조다. 센서로 주변 환경을 파악하고, AI가 상황을 분석한 뒤, 로봇 팔이나 바퀴 등을 통해 직접 움직인다. 단순 명령 수행을 넘어, 예상치 못한 상황에서도 스스로 판단하고 대응하는 자율적 지능체다.

산업계도 발 빠르게 움직이고 있다. 엔비디아는 시뮬레이션 플랫폼 ‘옴니버스’로 로봇 훈련 기술을 선보였고, 테슬라는 휴머노이드 로봇 ‘옵티머스’를 통해 제조업 혁신을 추진 중이다. 국내에서는 LG전자가 물류·서비스 로봇 개발에 나섰고, 두산로보틱스는 협동로봇 기술을 기반으로 피지컬 AI 영역을 확장하고 있다.

전문가들은 “피지컬 AI가 4차 산업혁명의 마지막 퍼즐”이라며, 제조·물류·의료·서비스 전반에 근본적인 변화를 가져올 기술로 평가하고 있다.

생성형 피지컬 AI는 현실 세계의 물리 법칙을 이해하고, 이를 바탕으로 실제 행동을 스스로 만들어내는 차세대 인공지능이다. 기존 생성형 AI가 텍스트나 이미지 생성에 머물렀다면, 이제 AI는 3차원 공간에서 실제 동작과 상호작용까지 '창조'하는 단계로 도약하고 있다.

가장 큰 특징은 '물리적 직관'을 갖춘 AI라는 점이다. 중력이 물체를 어떻게 끌어당기는지, 두 물체가 충돌하면 어떤 반응이 일어나는지, 힘의 크기와 방향에 따라 결과가 어떻게 달라지는지를 데이터로 학습한다. 마치 인간이 유아기부터 몸으로 터득한 물리 감각을 AI가 시뮬레이션으로 익히는 셈이다.

학습 메커니즘도 혁명적이다. 대형언어모델(LLM)에 3D 공간 데이터와 강화학습을 융합해, 가상환경에서 수백만 차례 시행착오를 거듭한다. 로봇이 컵을 집는 단순한 동작도 손목 각도, 그립 압력, 접근 궤도 등 수천 가지 변수를 실험하며 최적해를 찾아낸다.

산업 파급효과는 막대하다. 제조업에선 AI가 조립공정을 직접 설계하고, 의료에선 환자 맞춤형 재활동작을 실시간 생성한다. 물류센터에선 돌발상황에도 스스로 적응하는 로봇이 가능해진다.

엔비디아 젠슨 황 CEO는 이를 "로봇공학의 아이폰 모멘트"라고 평가했다. 정해진 동작만 반복하던 로봇에서 창의적 해법을 만들어내는 지능형 에이전트로의 전환점이라는 의미다.

국내에선 네이버랩스가 자율주행 로봇에, 현대로보틱스가 스마트팩토리에 적용을 추진 중이다.

휴먼 디지털 트윈은 현실의 인간을 가상공간에 정밀하게 복제한 디지털 인체 모델을 의미한다. 유전체 정보, 의료 기록, 생활 습관, 생리 반응 등 개인의 다양한 생체 데이터를 통합해, 실제와 유사한 반응을 보이는 시뮬레이션을 구현하는 것이 특징이다.

이 기술은 기존 의료 시스템의 구조적 한계를 극복하기 위한 대안으로 주목받고 있다. 병원·기관·웨어러블 기기 등에 흩어진 건강 데이터가 통합되지 못하고, 연구나 진단이 장기 단위로 분절돼 인체 전체의 유기적 반응을 파악하기 어려웠던 문제를 해결한다.

휴먼 디지털 트윈은 이러한 파편화된 정보를 하나의 인체 모델로 통합함으로써, 약물 투여나 생활 습관 변화가 신체 각 부위에 미치는 영향을 시뮬레이션할 수 있다. 이를 통해 신약 개발, 맞춤형 치료, 질병 예측 및 예방 등 정밀의료의 핵심 영역에서 활용된다.