경제·금융 용어사전

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세계보건기구

World Health Organization

세계보건기구는 1948년 4월 7일 설립된 유엔 산하 전문기구로, 국제 공중보건 문제를 담당하며 전 세계인의 건강 증진과 질병 예방을 목표로 한다.

2023년 기준, WHO는 194개 회원국으로 구성되어 있으며, 국제 보건 사업의 지도와 조정, 회원국 간 기술 원조 장려, 글로벌 보건 협력 강화 등의 주요 임무를 수행하고 있다. WHO는 감염병 예방, 만성질환 관리, 고령화 대응 등 현대적인 보건 문제 해결에서 중요한 역할을 하고 있으며, 최근에는 코로나19 팬데믹 대응에 중추적인 기여를 해왔다.

2022-2023년 WHO의 예산은 약 67억 2,000만 달러로, 이 중 미국은 약 13억 달러를 기여하며 WHO 전체 예산의 약 20%를 차지하는 최대 기부국이다. 미국의 기여금은 HIV, 결핵 등 주요 질병 퇴치 및 글로벌 보건 프로그램에 사용되어 왔으며, 이는 WHO 운영에 필수적인 재원으로 평가받고 있다. 같은 기간 동안 한국은 의무분담금 2,169만 달러(세계 11위), 자발적 기여금 5,140만 달러를 포함해 총 7,309만 달러를 기여하며 세계 13위의 기여국으로 자리 잡았다.

한편, 도널드 트럼프 미국 대통령은 2025년 1월 20일 취임 첫날 WHO 탈퇴 행정명령에 서명했다. 트럼프 대통령은 WHO가 코로나19 팬데믹 대응에서의 실패와 중국의 과도한 영향력을 문제 삼으며, 탈퇴를 결정했다. 이는 트럼프 행정부가 두 번째로 WHO 탈퇴를 선언한 사례로, 미국의 WHO 분담금 중단으로 이어질 전망이다.

미국의 탈퇴 결정은 1년 이내에 공식적으로 발효될 예정이며, WHO의 재정 안정성과 글로벌 공중보건 사업에 중대한 영향을 미칠 것으로 예상된다. WHO 전체 기금의 약 20%를 기여해 온 미국의 역할 축소는 특히 감염병 대응 및 질병 퇴치 프로젝트에 심각한 차질을 가져올 수 있다는 우려를 낳고 있다.

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탄소중립은행 연합

Net-Zero Banking Alliance

유엔 환경 계획 금융 이니셔티브(UNEP FI)가 주도하는 '넷 제로 은행 연합'의 약자로, 2050년까지 탄소 중립을 목표로 하는 글로벌 금융 이니셔티브다.

NZBA는 화석연료산업에 금융 지원을 축소하기 위해 은행들이 석유·가스 투자 정보를 공개하고 금융 배출량(금융기관의 투자·대출이 간접적으로 기여한 탄소 배출량) 감축 목표를 공시하도록 규정하고 있다.

한때 140개 이상 은행이 참여한 NZBA는 2024년 말 트럼프 대통령 당선이후 부터 급격히 힘을 잃고 있다. 골드만삭스, 웰스파고, 씨티그룹, 뱅크오브아메리카(BoA), JP모간체이스 등 미국 대형 은행이 줄줄이 이탈하면서다. 2025년 1월 17일에는 TD은행, 몬트리올은행, 내셔널뱅크오브캐나다, 캐나다임페리얼상업은행 등 캐나다 4개 은행이 탈퇴를 선언했다.

미국 대형 은행이 NZBA를 탈퇴하는 것은 트럼프 대통령과 공화당의 반(反)ESG(환경·사회·지배구조) 공격을 피하기 위한 의도라는 분석이 나온다. 미국 최대 원유 생산지인 텍사스주는 2023년 10월부터 석유·가스산업을 보이콧하는 일부 은행에 지방채 발행을 금지하고 주 산하 연기금의 투자를 막겠다고 위협했다.

2025년 1월 19일 파이낸셜타임스(FT)는 관계자들 발언을 인용해 “유럽 최대 은행들이 탄소중립은행연합(NZBA) 탈퇴를 검토하고 있다”고 보도했다.

미국보다 기후변화 대응에 적극적인 유럽 은행마저 발을 뺀다면 NZBA는 사실상 해체 절차를 밟을 것으로 보인다.

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바젤협약

Basel Accords

국제결제은행(BIS, Bank for International Settlements)의 산하조직인 바젤은행감독위원회(BCBS, Basel Committee on Banking Supervision)가 마련한 국제 금융 규제 기준.

전세계 은행들의 안정성을 높이고 금융시스템의 위기를 예방하기 위해 마련됬다.
주요 내용으로는 은행이 보유해야 하는 최소 자본 비율 설정, 리스크 측정 및 관리 강화, 유동성 관리 기준 등이 포함된다.

이러한 기준은 금융위기와 같은 외부 충격 상황에서도 은행이 자본 부족으로 인해 발생할 수 있는 도산 위기를 최소화하기 위한 것이다.

바젤협약은 주요 단계로 나뉘며, 현재까지 바젤 I, II, III가 시행되었다.


바젤 I (1988년 도입): 최소 자본 비율(8%) 도입으로 은행의 신용 위험 규제.
바젤 II(2004년 도입): 신용, 시장, 운영 리스크를 반영한 포괄적 리스크 관리와 투명성 강화.
바젤 III (2010년 도입, 단계적 시행: 글로벌 금융위기 대응을 위한 자본 및 유동성 규제 강화.
바젤 3.1 (2017년 12월 확정): 내부모형 의존도 축소, 신용·시장·운영 리스크 계산 개선, 규제 일관성 확보.

2025년 1월 기준, 중국, 일본, 한국을 포함한 6개국이 바젤 3.1 (바젤 III 최종안) 도입 완료
유럽연합(EU)은 2025년 1월부터 도입 예정이며, 2030년 1월에 완전 시행 계획
미국, 영국은 2025년 중 시행을 목표로 준비 중.

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양자처리장치

Quantum Processing Unit

양자처리장치(QPU)는 양자 컴퓨팅의 핵심 하드웨어 구성요소로, 양자역학 원리를 이용해 정보를 처리하는 장치이다. 양자프로세서라고도 부른다.

프로세서는 큐비트를 기본 정보 단위로 사용하며, 양자 중첩과 얽힘 현상을 활용하여 복잡한 연산을 수행한다.

QPU의 개념은 1981년 리처드 파인만이 양자현상을 이용한 컴퓨팅 아이디어를 제시하면서 처음 등장하였다. 1985년 데이비드 도이치 교수가 양자 알고리즘의 구동 가능성을 검증하였고, 1994년 피터 쇼어 교수의 양자 암호해독 알고리즘 발표로 양자컴퓨팅이 주목받기 시작하였다.

현재 QPU는 다양한 물리적 구현 방식으로 발전하고 있다. 초전도 큐비트, 트랩된 이온 큐비트, 광학 큐비트, 토폴로지 큐비트 등 여러 종류의 큐비트 기술이 연구 중이며, 각 기술은 고유한 장단점을 가지고 있다.

구글의 시카모어(Sycamore) 칩은 2019년 10월에 발표된 53개의 작동 가능한 큐비트를 가진 프로세서로, 양자 우위를 처음으로 달성했다. 이는 NISQ(Noisy Intermediate-scale Quantum) 시대의 대표적인 예시이다.

2024년 12월에 발표된 구글의 윌로우(Willow) 칩은 오류 수정 및 확장성 개선 단계를 대표한다. 윌로우는 105개의 큐비트를 탑재하고 있으며, '표면 코드(surface code)' 기술을 적용해 큐비트 배열을 최적화하여 계산의 정확도를 높였다. 이는 현존하는 가장 빠른 슈퍼컴퓨터로 10의 25제곱년이 걸리는 계산을 단 5분 만에 처리할 수 있는 혁신적인 성능을 보여주었다.

QPU의 성능 향상을 위해 연구자들은 데코히어런스, 오류율, 확장성 등의 기술적 과제를 해결하고자 노력하고 있다. 이러한 발전을 통해 QPU는 암호학, 의약품 개발, 재료 과학, 최적화 문제 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 것으로 예상된다.

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딥시크

DeepSeek

딥시크(DeepSeek)는 오픈 소스 대규모 언어 모델(LLM)을 개발하는 중국의 인공지능 연구 기업이자 해당 기업이 개발한 AI 모델의 명칭이다. 딥시크는 인공지능 기반 자연어 처리(NLP) 기술을 연구하며, 고성능 AI 모델을 통해 글로벌 AI 생태계에서 경쟁력을 확보하는 것을 목표로 하고 있다.

2023년 5월 중국 헤지펀드인 하이플라이어의 대표 량원펑이 설립한 딥시크는 2024년 12월, GPT-4와 경쟁할 수 있는 대규모 언어 모델 DeepSeek-V3를, 2025년 1월 20일에는 고성능 추론 모델인 DeepSeek-R1을 공개했다.

DeepSeek-V3 모델
DeepSeek-V3는 6,710억 개의 매개변수를 보유한 초대형 언어 모델로, 메타(Meta)의 Llama 3.1보다 약 1.5배 더 큰 규모를 자랑하며, 오픈소스로 제공된다. 벤치마크 테스트에서는 메타의 Llama 3.1, 오픈AI의 GPT-4, 앤트로픽의 Claude 3.5, 구글의 Gemini 모델과 대등하거나 이를 능가하는 성능을 기록했다. 특히, 국제 프로그래밍 테스트 코드포스(Codeforces)에서 뛰어난 코딩 능력을 보였으며, MMLU 벤치마크에서 88.5점을 기록하여 GPT-4와 근소한 차이를 보였다.

딥시크는 상대적으로 낮은 비용과 최적화된 연산 기술을 통해 고성능 AI 모델을 개발하는 전략을 채택하고 있다. V3 모델의 개발 비용은 약 557만 달러(한화 약 82억 원)로, 메타의 Llama 3 모델 개발비(약 6억 4,000만 달러)의 1% 수준에 불과하다. 또한, 엔비디아의 최신 AI 칩인 H100 대신 H800을 사용하여 컴퓨팅 자원을 최적화함으로써 비용 효율성을 극대화했다.

그러나 딥시크의 V3 모델은 정치적으로 민감한 이슈에 대한 답변을 기피하는 경향이 있으며, 환각(hallucination) 문제 등의 한계를 지적받고 있다. 이러한 문제를 해결하는 것이 향후 딥시크 AI의 과제가 될 것으로 보인다.

DeepSeek-R1 모델
DeepSeek-R1은 딥시크가 2025년 1월 20일 공개한 고성능 추론 모델(Inference Model)로, 효율적인 연산과 실시간 응답 성능을 극대화하도록 설계되었다. V3 모델이 주로 대규모 AI 학습과 생성 모델의 성능을 극대화하는 데 집중한 반면, R1 모델은 보다 실용적인 환경에서 빠르고 정확한 답변을 제공하는 데 초점을 맞추고 있다.

특히, R1은 엔비디아의 H800 칩을 활용한 저비용 고성능 AI 모델로 개발되어 기업용 애플리케이션, 실시간 챗봇, 검색 엔진 강화 등에 활용될 것으로 기대된다. 기존의 고성능 AI 모델들이 높은 연산 비용과 GPU 의존성이 컸던 반면, R1 모델은 최적화된 아키텍처를 통해 더 적은 자원으로도 안정적인 성능을 유지할 수 있다.

현재 R1 모델은 중국 내 기업 및 기관들의 다양한 AI 서비스에 채택되고 있으며, 의료, 금융, 교육 분야에서 활용 가능성이 높다고 평가받고 있다. 그러나 데이터 편향성과 일부 특정 분야에서의 한계가 지적되고 있으며, 이러한 점을 개선하기 위한 지속적인 업데이트가 필요할 것으로 보인다.