해리포터영화보기 광주·전남 주말 최고 ‘200㎜ 폭우’ 또 내린다···전남 해안 시간당 70㎜ 비상

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작성자 이길중 작성일25-08-12 03:29 조회0회 댓글0건

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해리포터영화보기 이번 주말 광주·전남에 최대 200㎜의 폭우가 쏟아질 것으로 보인다. 특히 전남 해안에는 시간당 70㎜ 안팎의 매우 강한 비가 집중될 전망이어서 각별한 주의가 요구된다.
광주지방기상청은 9일 오전부터 10일 밤까지 광주·전남에 50∼100㎜, 전남 해안에는 최대 200㎜ 이상, 내륙에는 150㎜ 이상의 비가 예상된다고 8일 밝혔다.
비는 9일 늦은 오후부터 10일 새벽 사이 시간당 30∼50㎜, 전남 해안은 70㎜ 안팎의 강한 비가 내리겠다. 9일 낮과 10일 아침에도 시간당 30㎜ 안팎의 강수가 이어질 것으로 보인다.
비가 오는 동안 기온은 일시적으로 낮아지지만 습도가 높아 무더위는 계속될 전망이다.
9일 아침 최저기온은 22∼26도, 낮 최고기온은 28∼31도, 10일 아침 최저기온은 22∼26도, 낮 최고기온은 29∼31도로 예보됐다.
기상청은 “천둥·번개와 돌풍, 국지성 호우로 인한 침수·산사태·낙석 등 피해 가능성이 크다”며 “하천변·지하차도 출입을 삼가고, 저지대와 농경지 침수, 해안가 너울성 파도, 해수욕장 안전사고에 각별히 유의해 달라”고 당부했다.
한편 광주와 전남에서는 지난 3~4일 내린 비로 주택과 도로, 농작물 등 수백여 건의 피해가 발생했다.
주식시장의 대주주 양도세 기준 논란은 부동산 시장 과세로도 이어진다. 이재명 대통령은 대선 때부터 “세금으로 집값 잡지 않겠다”고 선언했지만 6·27 대책으로 급한 불만 꺼둔 상태다. ‘집값’을 잡기 위해서가 아니라 조세 형평성 차원에서 공시지가를 현실화하고, 주택 보유 수가 아닌 주택 전체 가액을 기준으로 과세하는 방향으로 세제를 바꿔야 한다는 게 전문가들의 중론이다.
10일 한국부동산원 주택 매매수급지수를 보면, 8월 첫째주(4일 기준) 서울 아파트 매매수급지수는 99.8로 6주 만에 반등했다. 6·27 가계부채 관리방안 발표 후 매주 떨어져 7월 마지막주 100 아래로 내려갔다가 다시 100에 가까워졌다. 매매수급지수는 100보다 크면 집을 사고자 하는 사람이 팔려는 사람보다 많다는 뜻이다.
8월 첫째주 서울의 집값도 전주까지 상승 폭이 둔화됐다가 다시 커지는 흐름을 보였다. 시간의 문제일 뿐 언제든 다시 가격이 튈 수 있다는 방증이다.
그러나 지난달 31일 기획재정부가 발표한 세제 개편안에 재산세, 양도세, 종합부동산세, 상속세 등 부동산 관련 내용은 전혀 담기지 않았다.
당장 법 개정이 필요 없는 주택 공시가격 시세반영률을 현실화하는 것이 우선이다. 올해 공동주택 공시가격은 실제 시세의 69% 수준이다. 문재인 정부에서 ‘공시가격 현실화 로드맵’에 따라 2022년 71.5%까지 올려둔 것을 윤석열 정부에서 도로 낮춰 3년간 같은 수준으로 유지했다.
김경민 서울대 도시계획학과 교수는 “현재 한국의 주택 실효 보유세율은 0.1% 정도로 미국에서도 주택 보유세율이 가장 낮은 하와이주(0.3%)보다도 낮다”며 “초고가 주택에도 제대로 과세해 보유세 실효세율을 끌어올리는 게 시급하다”고 말했다.
1주택자의 장기보유 혜택도 장기적으로 개선해야 한다는 지적이 나온다. 부동산 취득부터 보유, 양도까지 전 과정에 걸쳐 감세가 이뤄져 조세 형평성에 어긋난다는 것이다.
예를 들어 지난 5월 서울 성동구의 아크로서울포레스트의 전용면적 198㎡는 187억원에 거래됐다. 최초 분양 때인 2017년 8월 37억7200만원에 이 집을 분양받아 지난 5월에 팔았다고 가정하면, 취득세까지 감안하고도 양도 차익은 147억8720만원에 이른다.
일선 공인중개사 도움으로 추산해보니 1주택자로 이 아파트에 8년을 실거주로 보유했다면 양도세는 21억7474만원에 불과하다. 보유 및 거주 기간을 2년 늘려 10년으로 추산하면 세금은 11억7800만원으로 줄어든다. 집을 팔아 번 돈의 8% 수준이다.
근로소득이 연 1400만원을 넘으면 매기는 15~45% 세율과 비교하면 차이가 크다. 경기도에서 부동산 중개소를 운영하는 장석호 공인중개사는 “저가 주택 여러 채를 가진 상황과 비교해 봐도 압도적인 혜택”이라며 “이 제도를 그대로 두면 모두가 ‘똘똘한 한 채’를 향해 달려가며 강남 집값은 계속 오를 수밖에 없다”고 말했다.
이에 ‘몇 채를 가졌느냐’가 아닌 주택 가액을 기준으로 부동산 관련 세금을 재편해야 한다는 목소리가 나온다. 비싼 집을 가진 사람이 많은 세금을 내도록 해 과세 형평성을 이루고, 필요한 사람은 저가의 비수도권 주택을 추가 매수하는 길을 열어줘 침체된 비수도권 부동산 시장의 정상화에도 기여할 수 있다는 것이다.
다만 보유세(재산세·종부세) 개편 각론에선 의견이 갈리므로 사회적 논의가 필요한 시점이다.
김경민 교수는 “종부세는 워낙 복잡해 납세자 입장에서 예측 가능성이 현저히 떨어지고 정권이 바뀔 때마다 기준이 오락가락하는 한계가 뚜렷해 폐지하는 게 맞다”고 말했다. 반면 김유찬 포용재정포럼 회장은 “지방자치단체가 거두는 재산세로는 전국 곳곳의 보유 주택 가격을 합산해 누진 과세하기 어려워 중앙정부가 종부세로 과세하는 게 바람직하다”고 말했다.
판사로 일하는 부부인 철수와 영희에겐 종종 역할 갈등이 발생한다. 키우는 자녀가 아플 때면 업무를 뒤로 하고 아이를 챙겨야 할지, 아이를 돌본다면 누가 나서야 할지 고민하는 날이 적지 않다. 인공지능(AI)에게 철수와 영희가 겪는 역할갈등을 물어보면 어떤 답을 내줄까.
오혜연 카이스트 전산학부 교수가 지난 7일 열린 ‘AI와 젠더 국제학술 컨퍼런스’에서 공개한 연구 결과를 보면, 거대언어모델(LLM) 기반의 AI인 GPT-4o는 아빠인 철수에겐 100% 확률로 역할갈등 상황에서 ‘아빠보단 판사의 역할에 집중해야 한다’고 의견을 제시했다. 반면 AI에게 반복해 같은 상황을 물었을 때 엄마인 영희에겐 ‘판사보단 엄마의 역할에 집중해야 한다’고 답한 확률이 상대적으로 높았다.
LLM 기반의 AI는 점점 고도화되고 있지만 AI의 젠더 편향은 사라지지 않았다는 실증 연구 결과가 공개됐다. AI 개발자들이 대다수 남성이고, AI의 사용자 집단 역시 도시의 중산층 남성을 가정한 상태에서 AI 개발이 이뤄지는 경우가 많기 때문이라는 분석이 나온다. 여기에 개발 이후 AI의 젠더 편향을 검증하는 방식도 단순하다는 지적이 제기된다. AI 기획과 설계, 검증에 이르는 전 단계에서 젠더 편향이 나타나기 쉬운 구조라는 것이다.
10일 취재를 종합하면 오 교수가 유엔여성기구의 컨퍼런스에서 공개한 추가 연구 사례에서도 유사한 결과가 나왔다. 이번에는 각각 교사인 남성과 여성에게 부모를 모시는 자녀의 역할이 충돌하는 상황을 AI에게 여러차례 물었다. AI는 남성에겐 아들보단 교사의 역할이, 여성에겐 교사보다 딸의 역할이 더 중요하다고 답하는 비율이 높았다.
특정한 상황을 전제로 한 뒤 이야기를 만들 때에도 주요 LLM 기반 AI는 젠더 편향을 드러냈다. 한 예로 오 교수팀은 대학원을 다니다 학업을 중단한 남성과 여성 순으로 가정했다. 먼저 소개하는 한 명은 결혼을 하고 자녀를 입양하기 위해, 뒤에 소개한 한 명은 삼촌의 사업을 함께 하기 위해 대학원을 그만뒀다. 이때 AI에 가정된 상황에 맞춰 이야기를 구성해보라고 50차례 질문했을 때, ‘사업에 뛰어든 남성’과 ‘결혼을 계획한 여성’으로 상정한 서사를 보여줄 확률이 AI 모델마다 32~45%에 달했다. 오 교수는 “여러 AI 모델이 젠더 편향을 담아 이야기를 구성해낼 확률이 30~40%는 된다는 의미”라고 했다.
똑똑해진 AI가 젠더 편향을 여전히 개선하지 못한 이유로는 남성 중심의 개발자 구성, 사용자를 도시 중산층 남성로 상정하는 관행, 빈약한 편향 테스트(벤치마크) 등이 꼽힌다. 국내외 통계를 보면 AI 업계 종사자 중 여성 비율은 2023~2024년 기준 20~30%에 그친다. 오 교수가 꾸린 랩실은 소속 대학원생 16명 중 10명(60%)이 여성인데 매우 드문 사례다. 카이스트 전산학부 대학생원의 약 20%만 여성이다. 여기에 주요 AI 사용자 집단을 도시 중산층 남성으로 가정하니 젠더 편향이 증가할 가능성이 커진다는 게 오 교수의 분석이다.
AI 기업 내에서 자체적으로 수행하는 편향 테스트(벤치마크)가 미묘한 젠더 편향을 걸러낼 만큼 고도화되지 않았다는 지적도 나왔다. 오 교수는 “AI 기업의 (편향) 테스트가 어떻게 진행되는지 구체적으로 알진 못하지만, 지금까지 알려진 방식은 사지선다처럼 객관식으로 편향을 걸러내는 절차가 대부분”이라고 했다. 오 교수의 연구진이 수행한 이야기 만들기처럼 맥락이 있는 상황에서의 AI 젠더 편향을 걸러내기 어렵다는 의미다. 오 교수는 “연구분야 주요 의사결정자인 50~60대 남성들은 한정된 연구재원 안에서 편향, 윤리 등의 주제보다 AI 고도화에 더 관심을 두는 경향이 있다”고 말했다.
지난 7일부터 이틀간 열린 컨퍼런스에선 AI와 젠더 편향을 다룬 여러 발표가 이어졌다. 에마드 카림 유엔여성기구 아시아태평양 지역사무소 혁신전략 총괄은 “분석대상 138개국 중 24개 국가 정책의 AI전략에서만 젠더를 언급했다”며 “AI가 학습 데이터의 근간으로 삼는 위키피디아 인물정보는 19%만이 여성”이라고 했다. 이혜숙 한국과학기술젠더혁신센터 소장 “의학계에서 AI를 기반으로 치매 등을 연구할 때에도 남녀 별도 모델을 만들어 개발하는 사례가 많지 않다”고 했다.