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하남 교산 등 3기 신도시에 모듈러 주택 본격 공급
경기주택도시공사(GH)가 2030년까지 하남과 남양주, 과천 등 3기 신도시에 본격적으로 모듈러 주택을 공급한다. GH는 서울 강남구 건설회관에서 ‘GH 모듈러 주택 전략 수립 세미나’를 열고 이 같은 내용의 모듈러 주택 공급 로드맵을 공개했다고 4일 밝혔다. 모듈러 주택은 골조·가구·설비·전기배선 등 주택의 80%가량을 공장에서 제작한 뒤 현장으로 옮겨 설치하는 대표적인 탈현장 건설(OSC) 공법이다. 기존 철근콘크리트 공법 대비 약 30%의 공기 단축이 가능하며, 현장작업을 최소화해 현장의 인력 소요가 줄고, 균일한 시공품질을 유지할 수 있다. 특히 고령화와 젊은 층의 기피로 인한 건설인력 부족, 기후환경 변화, 탄소 중립, 안전사고 예방 등의 요구가 높아지면서 이를 해결할 대안으로 주목받고 있다. 3기 신도시 대상지역을 중심으로 본격적인 모듈러 주택 발주도 이뤄진다. 3기 신도시는 광명, 남양주, 의왕, 군포, 안산, 하남 등 4만2076가구가 발주될 예정이다.
2024-12-04 16:12:39
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대한상의, "일률적 정년연장은 청년구직 위축"...장기적 정책 추진 필요
최근 논의되고 있는 정년연장 정책은 급진적으로 추진할 수 있는 정책이 아닌 장기적으로 추진해야 하는 정책이라는 주장이 나왔다. 일자리 상황이 열악한 한국에서 일률적인 정년연장을 시행하면 자칫 청년 일자리를 위축시킬 수 있다는 이유에서다. 대한상공회의소가 4일 발표한 '일본의 고용연장 사례로 본 한국 고용연장 방안' 보고서는 "일본은 지난해 기준 구직자 1인당 일자리 수를 나타내는 '신규 구인 배수'가 2.28개로 일자리가 풍족한 상황에서 내년부터 65세 정년연장이 의무화될 예정"이라며 "반면 한국은 구직자 1인당 일자리 수가 0.58개로 일자리 상황이 열악해 일률적인 정년 연장 시행에 따라 청년 취업 기회가 감소할 수 있어 점진적으로 시행해야 한다"고 주장했다. 신규 구인 배수 뿐 아니라 양질의 일자리에 대한 일본의 고용 여력도 한국보다 월등히 높은 것으로 나타났다. 사업체에서 구인했지만, 채용하지 못한 '미충원 인원'(구인 인원-채용 인원)을 기업 규모별로 비교해 보니 300인 이상 기업에서 미충원 인원은 올 상반기 한국이 1000명이었다면 일본은 2020년 1년간 34만명으로 나타났다. 기간 차이가 있다고 인원 격차가 크다. 또한 전체 기업의 미충원 인원 역시 일본이 93만4000명으로 한국 11만9000명에 비해 압도적으로 많았다. 대한상의 관계자는 "최근 우리나라 경기가 좋지 않아 청년들의 취업난이 개선될 여지가 낮은 상황"이라며 "이런 시기에 기성세대 은퇴가 지연되면 기업의 대졸 구직 규모는 줄어들 수밖에 없어 청년들의 취업 시장은 더 열악해 질 것"이라고 우려했다. 아울러 상의는 일본이 지난 2006년 65세 고용 연장 제도를 도입하면서 일률적 정년 연장이 아닌 60세 정년 폐지, 정년 연장, 계속 고용(재계약) 제도 중 기업의 여건에 맞는 제도를 선택할 수 있도록 자율성을 부여했다는 점을 강조했다. 그 결과 일본 기업의 69.2%는 60세 정년을 유지한 채 65세까지 계속 고용 방식을 채택했고 이중에서도 301인 이상 대기업의 81.9%는 계속 고용 방식을 도입할 수 있었다. 일본은 '65세 고용연장 노력(2000년)', '선별적 대상자 고용연장 의무화(2006년)'에 이어 '희망자 전원 고용연장 의무화(2013~2025년)'까지 3단계에 걸쳐 점진적으로 65세 고용을 정착시켰다. 25년이라는 오랜 시간에 걸쳐 시행함으로써 기업 현장의 부담과 노동시장의 부작용을 최소화한 것이다. 이와 함께 고용 연장을 의무화하면서 근로 조건의 유지와 임금 저하 정도에 대한 규제를 하지 않고 임금 수준은 기업이 결정할 수 있도록 자율성을 보장했다. 반면 한국은 정년을 65세로 일률적으로 연장하는 법 개정안(고령자고용촉진법)이 대다수였고 제도 정착기간은 5~8년에 불과했다. 이를 적용하면 내년부터 2033년까지 65세 연장 제도를 정착시켜야 한다는 의미로 풀이된다. 이에 대해 보고서는 일률적 연장 제도와 현저히 짧은 제도 정착 기간은 기업에 부담으로 작용할 것이라고 설명했다. 우리나라 노동시장에 부작용 없이 60세 이상 고용 정착을 하려면 점진적·단계적·자율적 고용 연장 제도를 도입해야 한다는 제안도 나왔다. 청년세대인 1990년대생들이 노동시장에 진입한 후 해당 제도를 시행해 일자리 충돌을 최소화해야 한다는 주장도 제기했다. 연도별 출생률을 보면 1990년대 평균 출생아 수는 68만7000명으로 1980년대의 72만1000명에 비해 약 3만4000명이 줄어드는 데 그쳤지만, 2000년대들어서는 약 20만명이 급격하게 감소해서다. 이처럼 인구성장의 끝 세대인 1990년대생들의 취업과 결혼이 저출생 해결에 중요한 역할을 가지고 있는 반면, 일자리 경쟁은 점점 심화돼 취업과 초혼 연령은 늦춰지고 있는 상황이다. 만일 내년에 정년 연장이 이뤄지면 1995년생들의 취업이 늦어지고 결혼과 출산도 자연스럽게 미뤄지면서 저출생 극복의 큰 걸림돌로 작용할 우려가 있다는 지적이다. 아울러 고용 연장 방식에 있어서는 기업마다 인력 상황이 달라 일률적 정년 연장보다는 기업별 여건에 맞는 정년 연장, 정년 폐지 재계약, 관계 업체 전직 등 다양한 고용 연장 방식을 선택할 수 있도록 자율성을 보장해야 한다고 덧붙였다. 강석구 대한상의 조사본부장은 "최근 급격한 저출생·고령화에 대응해 60세 이상으로 정년 연장을 해야 한다는 목소리가 높아지고 있지만, 청년 세대와의 일자리 충돌, 기성세대의 조기 퇴직 등 고용불안을 조장할 수 있다"며 "실질적으로 60세 이상 고령 인력의 노동 시장 참여 기간을 늘릴 수 있는 직업 훈련, 고령 인력 적합 업무 개발 등 평생 직장이 아닌 평생 직업 정책을 적극 펼쳐야 한다"고 말했다.
2024-12-04 15:09:14
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엔씨소프트, 한국어 특화 AI 모델 및 벤치마크로 멀티모달 혁신 선도
엔씨소프트가 한국어에 특화된 비전언어모델(VLM) VARCO-VISION과 한국어 멀티모달 벤치마크 5종을 4일 공개했다. 이번 발표는 AI 연구와 콘텐츠 제작 분야에서 엔씨소프트의 기술적 선도성을 입증하는 자리로 평가받고 있다. 엔씨소프트의 VARCO-VISION은 텍스트와 이미지를 동시에 처리할 수 있는 중소형 오픈소스 VLM 모델이다. 특히 한국어 부문에서 동종 크기 모델 중 최고의 성능을 자랑하며, 텍스트 기반 작업뿐 아니라 이미지 분석과 설명 생성에도 뛰어난 기능을 제공한다. 이 모델은 △이미지-텍스트 질의응답 △글자인식(OCR) △사물 위치 검출(그라운딩) 등 다양한 작업에서 탁월한 결과를 보여준다. 기존에는 이러한 작업을 위해 대형 언어모델(LLM)과 비전언어모델(VLM)을 따로 운용해야 했지만, VARCO-VISION은 이를 단일 모델로 처리할 수 있어 효율성을 극대화했다. 콘텐츠 제작 기업은 이 모델을 통해 이미지 기반 설명을 자동으로 생성하거나 텍스트 인식 기능을 활용해 기획 속도를 높일 수 있다. AI 개발자들에게는 다양한 멀티모달 서비스를 손쉽게 구현할 수 있는 기반을 제공한다. 엔씨소프트는 VLM의 성능 평가를 위해 한국어 멀티모달 벤치마크 5종을 함께 공개했다. 기존에는 한국어 AI 모델 평가 기준이 부족해 성능 측정이 어려웠지만, 이번 벤치마크 발표로 한국어 AI 연구가 새로운 전기를 맞게 됐다. 새로운 벤치마크는 △MMBench △SEED-Bench △MMStar △LLava-in-the-wild 등 영미권에서 활용되던 기존 벤치마크를 기반으로 개발되었으며, 여기에 한국어 문서, 표, 차트 이해력을 평가하는 ‘K-DTCBench’가 추가됐다. 이를 통해 AI 연구자들은 더욱 객관적이고 정밀한 평가 도구를 활용할 수 있게 됐다. 이연수 엔씨소프트 NC Research 본부장은 “VARCO-VISION과 벤치마크 5종 공개로 멀티모달 AI 분야에서 선도적 위치를 확보했다”며 “앞으로 VLM 기술을 오디오, 비디오 영역까지 확대해 콘텐츠 제작 지원 기능을 강화할 것”이라고 밝혔다. 또한, 멀티모달 AI모델은 엔씨소프트의 콘텐츠 제작 플랫폼 바르코 스튜디오(VARCO Studio)에 적용돼 다양한 산업에서 활용될 예정이다. 한편 이번 발표는 한국어 기반 AI 모델의 독립성과 경쟁력을 강화하며, 글로벌 AI 생태계에서 한국어 모델의 입지를 확대할 계기가 될 것으로 기대를 모은다.
2024-12-04 14:52:40
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