경제·금융 용어사전

MWC (Mobile World Congress)**는 GSM 기반 글로벌 산업단체인 GSMA(Global System for Mobile Communications Association)**가 매년 주최하는 세계 최대 규모의 이동통신 및 정보통신 기술 박람회다.

매년 2~3월, 스페인 바르셀로나에서 개최되며, 스마트폰과 5G를 포함한 무선통신 기술 전반, 그리고 AI, IoT, 클라우드 등 최신 IT 트렌드가 소개된다.

이 박람회는 1987년 벨기에 브뤼셀에서 처음 열렸으며, 이후 로마, 베를린, 리스본, 마드리드 등을 거쳐 2006년부터는 바르셀로나에 정착했다.
2007년까지는 ‘3GSM 월드 콩그레스’로 불리다가, 2008년부터 ‘MWC’로 개명되었으며, 이제는 GSM뿐 아니라 모든 이동통신 기술을 아우르는 행사로 자리잡았다.

컴퓨터가 여러 데이터를 이용해 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있게 하기 위해 인공 신경망(ANN: artificial neural network)을 이용해 머신러닝을 수행하는 기술.

딥 러닝은 인간의 두뇌가 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견한 뒤 사물을 구분하는 정보처리 방식을 모방해 컴퓨터가 사물을 분별하도록 기계를 학습시킨다.

딥 러닝 기술을 적용하면 사람이 모든 판단 기준을 정해주지 않아도 컴퓨터가 스스로 인지·추론·판단할 수 있게 된다. 음성·이미지 인식과 사진 분석 등에 광범위하게 활용된다. 구글 알파고도 딥러닝 기술에 기반한 컴퓨터 프로그램이다.

딥 러닝은 머신러닝의 한 분야로, 인간의 뇌와 유사한 구조를 가진 인공신경망을 이용하여 매우 복잡한 패턴을 학습할 수 있다.

모수개혁(Parametric Reform)은 연금제도의 기본 구조를 유지한 채, 지급률, 기여율 등 연금 운영 방식과 관련된 수치(모수, Parameter)를 조정하는 개혁 방식을 의미한다.

주요 조정 대상에는 보험료율, 연금 지급액, 수급 개시 연령, 기여 기간, 연금 지출 증가율 등이 포함된다.

모수개혁은 기존 연금제도의 틀을 유지하면서 재정 지속 가능성을 확보하기 위한 방식으로, 사회적 저항이 상대적으로 적다.

다만, 단기적인 재정 안정 효과는 있지만 인구 고령화나 노동시장 변화 등 근본적인 문제를 해결하기 어렵다는 한계가 있다.

휴머노이드는 인간과 유사한 외형과 동작을 갖춘 로봇으로, 인공지능(AI)과 기계공학 기술이 결합된 형태다. 주로 센서, 구동 장치, 딥러닝 기술을 활용해 인간처럼 걷고 말하며 다양한 작업을 수행한다. 초기에는 산업용과 연구용으로 개발됐지만, 최근에는 가정·서비스·재난 구조 등 활용 범위가 넓어지고 있다.

세계 최초의 휴머노이드는 1973년 일본 와세다대가 개발한 ‘와봇-1(WABOT-1)’로, 팔다리를 움직이고 간단한 대화를 할 수 있었다. 이후 1986년 혼다가 개발한 ‘E0’를 시작으로, ‘아시모(ASIMO)’ 같은 정교한 이족보행 로봇이 등장했다. 한국 최초의 휴머노이드는 2004년 KAIST가 개발한 ‘휴보(HUBO)’로, 키 125cm, 몸무게 55kg의 이 로봇은 두 발로 걷고 손가락을 정밀하게 움직이는 기술을 갖춰 주목받았다.

최근 테슬라, 보스턴 다이내믹스, 엔비디아 등 글로벌 기업들이 휴머노이드 개발에 속도를 내면서 인간과의 공존 가능성이 커지고 있다. 특히 테슬라는 ‘옵티머스(Optimus)’를 공개하며 가사·물류·생산 분야에서의 역할을 강조했다. 한국에서는 2023년 로보티즈가 인간형 로봇 ‘RM-X’를 공개하며 국산 휴머노이드 기술 경쟁에 합류했다.

머신 러닝은 클라우드 컴퓨터가 학습 모형을 기반으로 외부에서 주어진 데이터를 통해 스스로 학습하는 것을 말한다. 빅데이터를 분석하고 가공해서 새로운 정보를 얻어 내거나 미래를 예측하는 기술인 셈이다.
직역하면 "기계학습"이란 말인데 크게 봐서는 인공지능(artificial intelligence)의 한 분야이다.

컴퓨터는 머신러닝을 통해 지능을 더욱 강화할 수 있게 된다. 따라서 컴퓨터는 이후 새로운 데이터가 입력됐을 때 과거의 학습 경험을 토대로 이를 이해하고 분석함으로써 다가올 변화를 예측할 수 있다.

이에 따라 이들 기업들은 미래 예측 서비스를 이용하는 사람들이 늘어 갈수록 클라우드 컴퓨터가 더욱 똑똑해지기 때문에 미래 예측의 정확성을 더욱 높일 수 있게 될 것이라고 주장한다.

머신 러닝에 대한 연구는 최근 이뤄진 것이 아니다. 1980년대에도 컴퓨터가 스스로 데이터를 분석하고 학습함으로써 스스로 지능을 강화할 수 있을 것이라는 주장이 꾸준하게 등장했지만 당시에는 데이터를 처리할 수 있는 컴퓨팅 성능의 한계로 이를 쉽게 구현하기 어려웠다. 그러나 최근 조그만 반도체도 엄청난 컴퓨팅 성능을 포함할 수 있을 정도로 기술 수준이 빠르게 발전하면서 머신 러닝을 구현하기 위한 방대한 데이터 수집 및 분석이 효과적으로 이뤄질 수 있게 됐다.

구글은 자체적으로 머신러닝 기술에 대한 투자를 늘리고 있는데 이어 2014년에는 머신러닝 전문기업인 딥마인드를 인수했고 페이스북 역시 ‘팬더’라는 프로젝트를 통해 사진 속 인물들의 성별·외모·표정 등을 인식하고 구분할 수 있는 머신 러닝 기술을 연구하고 있다. 또한 야후(Yahoo)도 2013년 인공지능 알고리즘을 주로 활용하는 사진분석 기업 룩플로우(LookFlow)를 인수했다

파리기후협정 (Paris Climate Agreement)
파리기후협정은 2015년 12월 프랑스 파리에서 열린 제21차 유엔기후변화협약 당사국총회(COP21)에서 195개국이 채택한 국제적 합의로, 지구 온난화를 방지하고 기후 변화에 대응하기 위해 온실가스 배출을 줄이는 것을 목표로 한다. 이 협정은 산업화 이전 수준 대비 지구 평균 기온 상승을 2℃ 이하로 억제하고, 가능하면 1.5℃ 이하로 유지하기 위한 전 세계적인 노력을 기반으로 한다.

협정의 주요 특징은 모든 당사국이 자발적으로 국가별 온실가스 감축 목표(NDC, Nationally Determined Contributions)를 설정하고 이를 국제사회에 제출하는 데 있다. 이는 1997년 채택된 교토의정서와 달리 선진국뿐만 아니라 개발도상국을 포함한 모든 참여국이 감축 의무를 지닌다는 점에서 포괄성을 강화한 것이다. 참여국들은 전 세계 온실가스 배출량의 약 90% 이상을 차지하며, 협정은 기후 변화 대응의 글로벌 틀로 자리 잡았다.

파리협정은 참여국의 자발적 감축 목표 설정을 통해 보다 많은 국가의 참여를 유도하고, 급변하는 기후 상황에 유연하게 대처할 수 있도록 설계되었다. 미국, 유럽연합, 중국, 한국 등 주요 국가들은 각각 온실가스 감축 목표를 제시했으며, 예컨대 미국은 2030년까지 2005년 대비 26~28% 감축을 목표로 하였고, 유럽연합은 1990년 대비 40% 감축, 중국은 GDP 대비 배출량을 60~65% 감축하겠다고 약속했다. 한국은 2030년 배출전망치(BAU) 대비 37% 감축을 목표로 설정했다.

파리기후협정은 2016년 11월 4일 공식 발효되었으며, 당시 미국의 버락 오바마 행정부는 2030년까지 2005년 대비 온실가스 배출량을 26~28% 줄이겠다는 야심 찬 목표를 제시하며 협정을 주도했다. 그러나 2017년 도널드 트럼프 행정부는 협정이 미국 경제에 부담을 주고 석탄 및 화석연료 산업에 부정적인 영향을 준다는 이유로 탈퇴를 선언했으며, 2020년 11월 4일 이를 완료했다. 이후 2021년 1월 20일, 조 바이든 행정부는 취임 직후 협정에 재가입하며 기후변화 대응에 복귀했으나, 2025년 1월 20일 트럼프 대통령이 재임하면서 다시 협정 탈퇴를 명령했다.
이는 미국의 두 번째 파리기후협약 탈퇴로, 기후 변화 대응에 대한 국제적 노력에 영향을 미칠 것으로 보인다.
공식탈퇴까지는 약 1년일 걸릴 것으로 보인다.

가계부채는 가계가 금융기관을 통해 빌린 돈과 이를 상환해야 할 금액을 포괄하는 경제적 지표다.

주택담보대출, 신용대출, 카드론 등 금융기관 대출이 주요 구성 요소이며, 사채와 같은 비공식 대출은 포함되지 않는다.

가계부채가 과도하면 원금과 이자 상환 부담이 커져 장기적으로 소비가 감소한다. 적절한 가계부채가 소비 증가로 이어지면 단기적으로 경제 성장에 도움을 줄 수 있다. 하지만 가계의 과도한 부채는 특히, 부채 상환 능력이 낮은 저소득층의 경제력을 더욱 악화시켜 양극화가 심해질 가능성이 커진다. 평소 저축한 돈이 아니라 무리하게 돈을 빌려 비싼 집을 구입하면 실질적인 소득이 줄어 ‘하우스 푸어’가 될 수 있다. 가계 대출의 재원이 가계의 저축을 통해 주로 조달되면 가계 소비의 감소가 나타난다.

자연재해나 사회재난 등으로 큰 피해를 입은 지역 중, 정부 차원의 사고 수습과 특별한 지원이 필요하다고 판단되는 지역에 대해
대통령이 선포하는 지역을 말한다.

특별재난지역으로 지정되면 해당 지역 주민들에게 지원되는 생계비와 주거안정비용, 사망·부상자에 대한 구호금 등도 국가가 70% 부담하게 된다. 정부가 피해복구에 주도적 책임을 지게 된다.

이밖에 피해 주민들의 전기요금, 건강보험료, 통신비 등 공공요금이 감면되고, 예비군 훈련 면제 등의 혜택이 추가로 주어진다.

피해 복구비용을 중앙정부가 전액 지원하고, 피해 주민은 각종 세금과 전기, 도시가스 등 공공요금을 감면받게 된다.

기존의 석유 항공유를 대체하는 바이오 연료로 생산한 항공유를 의미한다. 주로 동식물성 기름이나 폐식용유, 해조류, 사탕수수, 바이오매스 등을 활용해 SAF를 생산한다. 기존 항공유 대비 탄소 배출을 80%까지 줄일 수 있다. 일반 항공유와 섞어 쓸 수 있기 때문에 비행기 엔진 등을 교체할 필요가 없다.
'탄소중립항공유' 혹은 '바이오 항공유' 등으로도 불린다.


항공기는 자동차나 버스, 기차에 비해 탄소 배출량이 배 가까이 많다. 영국 기업에너지산업전략부 등에 따르면 승객 한 명이 1㎞ 이동할 때 탄소발자국은 버스 105g, 중형차(디젤) 171g, 비행기(단거리)는 255g 등이다.

이런 이유로 항공 부문에 대한 탄소배출 규제는 계속 강화되고 있다. 유럽연합(EU)은 2025년부터 EU에서 이륙하는 모든 비행기에 SAF 사용을 의무화했다. SAF 혼합 비율은 2025년 2%에서 2050년 63%로 계속 확대될 전망이다.

국제민간항공기구(ICAO)는 193개 회원국을 대상으로 국제항공탄소상쇄·감축제도(CORSIA)를 시행하고 있다. 2027년부터는 국내 출발 국제선의 모든 항공편에 SAF 혼합 급유(1% 내외)를 의무화할 계획이다.

한국도 2027년부터 국내서 출발하는 국제선의 모든 항공편은 기존 항공유에 SAF 1%를 의무적으로 혼합해 사용해야 한다.
미국은 의무 사용 같은 ‘채찍’ 대신 세액공제란 ‘당근’으로 SAF 시장을 키우고 있다. SAF를 1갤런(3.75L) 생산할 때마다 최대 1.75달러를 세액공제해준다. 전 세계 SAF 전용 공장(359개)의 3분의 1(107개)이 미국에 들어선 이유다.

이 덕분에 글로벌 SAF 수요는 폭발적으로 늘어날 전망이다. IHS마켓에 따르면 전 세계 SAF 사용량은 2022년 37만5000t에서 2035년 2243만6000t으로 60배 가까이 커질 전망이다.

문제는 가격이다. SAF를 비롯한 바이오 항공유는 기존 항공유 대비 가격이 적게는 두 배, 많게는 세 배가량 비싸다. . 2022년 기준 SAF 생산비용은 t당 2500달러로 일반 항공유(t당 892달러)의 2~3배에 달한다.

페깅(Pegging)은 특정 자산의 가치를 다른 자산에 고정하는 금융·경제적 메커니즘으로, 통화정책과 디지털 금융 분야에서 폭넓게 활용된다.

외환시장에서는 한 국가의 통화를 특정 외국 통화나 금에 연동해 환율을 일정 수준으로 유지하는 방식이 대표적이다.
홍콩의 홍콩달러(HKD)는 미국 달러(USD)에 고정돼 있으며, 중국 위안화(CNY) 역시 일정 범위 내에서 달러에 연동되는 방식으로 관리된다.

디지털 자산 시장에서도 페깅 개념이 적용된다.

스테이블코인은 법정화폐(예: 미국 달러)나 특정 자산과 가치를 연동해 가격 변동성을 최소화한 암호화폐다. 테더(USDT), USD코인(USDC) 등은 1달러와 동일한 가치를 유지하도록 설계됐으며, 이를 위해 준비금 기반 또는 알고리즘 기반 메커니즘이 활용된다.

이외에도 현실 세계의 자산을 디지털화하는 증권형 토큰(Security Token)에도 페깅 개념이 적용된다.

주식, 채권, 부동산 등의 가치를 블록체인 기반 토큰과 연동해 거래 효율성을 높이는 방식이다.