AI 반도체 폭발, 삼성과 하이닉스가 간절히 찾는 인재는 누구인가 2024년 말부터 시작된 인공지능(AI) 열풍이 2026년 현재까지 식을 줄 모르고 있다. 과거 PC나 스마트폰이 메모리 반도체 수요를 견인하던 시대는 지났다. 지금은 엔비디아와 같은 AI 가속기 기업들이 요구하는 고대역폭메모리(HBM)가 시장의 판도를 완전히 뒤바꾸고 있다. 이러한 산업의 거대한 변화는 삼성전자와 SK하이닉스라는 국내 반도체 양강의 채용 시장에도 직접적인 영향을 미쳤다. 단순히 '반도체를 많이 찍어내는 것'이 중요했던 시기에는 생산 관리 역량이 중요했지만, 고객 맞춤형 패키징과 초미세 공정의 결합이 필수적인 지금은 전혀 다른 역량을 가진 인재가 요구된다. 취업 준비생이나 이직을 고려하는 엔지니어라면 궁금할 수밖에 없다. 과연 지금 이 시점에 가장 많이 뽑히는 전공은 무엇이며, 회사 내부에서 실질적인 '힘'을 가진 부서는 어디일까. 최신 채용 데이터와 현직자들의 목소리를 종합해 분석해 보았다. 압도적인 채용 규모를 자랑하는 공정 및 설비 직군 채용에 있어서 '규모(Volume)'와 '영향력(Power)'은 엄연히 다르다. 기업 입장에서는 거대한 공장(Fab)을 24시간 멈춤 없이 가동하는 것이 무엇보다 중요하다. 따라서 전체 채용 인원의 절대다수는 여전히 공정을 관리하고 설비를 유지 보수하는 엔지니어들이 차지한다. 2025년과 2026년 채용 데이터를 기반으로 추산했을 때, 가장 많은 인원을 선발하는 직무와 전공은 다음과 같다. 순위 직무 핵심 전공 비고 ...

쿠팡 정보 유출 사태, 과거와 무엇이 다르기에 우리는 더 분노하는가 2026년 2월, 대한민국을 뒤흔든 데이터 주권의 위기와 신뢰의 붕괴를 되짚어보다 2026년 2월 현재, 한국 사회는 거대한 '디지털 쇼크'에 빠져 있다. 대한민국 인구의 과반이 넘는 3,386만 명의 개인정보가 유출된 쿠팡 사태 때문이다. 우리는 과거 옥션, 네이트, 11번가, 인터파크 등 수많은 정보 유출 사고를 겪으며 일종의 내성, 혹은 체념을 학습해 왔다. "내 정보는 이미 공공재"라는 자조 섞인 농담이 통용되던 사회였다. 하지만 이번 쿠팡 사태를 바라보는 대중의 시선은 과거와 확연히 다르다. 단순한 짜증을 넘어선 공포, 그리고 실망을 넘어선 깊은 분노가 감지된다. 도대체 무엇이 이번 사태를 이토록 심각하게 만들었을까. 이번 글에서는 과거 사례들과의 비교를 통해, 왜 국민들이 유독 쿠팡에 대해 전례 없는 배신감을 느끼는지 그 심층적인 이유를 분석해 본다. 사이버 공간의 위험이 우리 집 현관 앞까지 닥치다 가장 결정적인 차이는 유출된 정보의 '질'에 있다. 과거 쇼핑몰 해킹 사고들이 주로 아이디, 비밀번호, 주민등록번호와 같은 온라인 식별 정보에 국한되었다면, 이번 쿠팡 사태는 선을 넘었다. 바로 '공동현관 비밀번호(Entrance Password)' 와 상세 주소, 배송 요청 사항이 털렸다는 점이다. 아파트와 오피스텔 위주의 한국 주거 환경에서 공동현관 비밀번호는 나와 내 가족의 안전을 지키는 1차 방어선이다. 이 정보가 상세 주소와 결합된다면, 범죄자는 아무런 제지 없이 내 집 문 앞까지 도달할 수 있다. 이는 더 이상 스팸 문자나 보이스피싱의 문제가 아니다. 사이버 공간의 위험이 물리적 실체(Physical)가 되어 내 침실 문 앞까지 찾아온, 이른바 '피지털(Physital) 보안 위기'인 것이다. 특히 1인 여성 ...

제미나이의 인공지능 모드가 세 갈래 길로 나뉜 이유 불과 1~2년 전만 해도 우리는 챗GPT나 제미나이 같은 AI에게 "모든 것"을 물어보았다. 간단한 인사말부터 복잡한 코딩, 소설 창작까지 하나의 채팅창에서 해결하려 했다. 하지만 2026년 2월 현재, AI 생태계는 완전히 달라졌다. 마치 의사가 내과, 외과, 정신과로 나뉘듯 AI 모델도 전문 분야에 따라 분화하기 시작한 것이다. 구글이 제미나이를 통해 제시하는 '빠른 모드(Fast)', '사고 모드(Thinking)', 'PRO 모드(Pro)' 는 단순한 버튼의 차이가 아니다. 이것은 AI가 정보를 처리하는 뇌 구조 자체가 다르다는 것을 의미한다. 어떤 상황에서 어떤 모드를 선택해야 내 업무 효율을 극대화할 수 있을지, 각 모드의 특징과 활용법을 명확히 정리했다. 성격 급한 해결사, 빠른 모드 (Fast Mode) 이름 그대로 '속도'에 목숨을 건 모드다. 제미나이 3 Flash 모델을 기반으로 작동하는데, 이 모델의 핵심은 가성비와 효율성이다. 이전 세대 모델보다 추론 속도가 3배 이상 빠르면서도 비용은 훨씬 저렴하다. 한국인들이 가장 좋아할 만한 속도감을 자랑한다. 빠른 모드는 깊은 고민이 필요 없는 일상적인 업무에 최적화되어 있다. 예를 들어 수백 페이지에 달하는 PDF 문서를 던져주고 "핵심 내용 3줄 요약해 줘"라고 하거나, 긴 이메일 내용을 바탕으로 답장을 작성할 때 압도적인 성능을 발휘한다. 하지만 주의할 점이 있다. 빠른 모드는 속도를 위해 깊이 있는 검증 과정을 생략하는 경향이 있다. 따라서 복잡한 법률 해석이나 정확한 수치 계산이 필요한 작업에서는 자신 있게 틀린 답(환각 현상)을 내놓을 수 있다. 팩트 체크가 생명인 업무보다는, 방대한 정보를 빠르게 훑어보고 정리하는 '인턴'이나 '비서' 역할로 활용하는 것이...

최근 몇 년 사이 대한민국 부동산 시장에는 전 세계의 자본이 유입되면서 외국인 투자자들의 비중이 눈에 띄게 늘어났다. 서울의 주요 역세권이나 제주도, 송도와 같은 경제자유구역에서 외국인 소유의 아파트나 빌딩을 찾는 것은 이제 어려운 일이 아니다. 하지만 많은 외국인 소유자가 한국의 복잡한 세금 체계 앞에서 당혹감을 느끼곤 한다. "한국 국적이 아닌데도 한국 정부에 세금을 내야 하는가"라는 근본적인 질문부터, 거주 여부에 따라 달라지는 공제 혜택까지 고려해야 할 사항이 적지 않기 때문이다. 본 글에서는 외국인이 국내 부동산을 보유할 때 발생하는 세금 의무와 주의사항을 상세히 살펴본다. 대한민국 부동산을 가진 외국인도 세금을 낼까 결론부터 말하자면, 외국인이 한국 내에 부동산을 가지고 있다면 국적에 상관없이 반드시 보유세를 내야 한다. 이는 '부동산 소재지 주의'라는 국제적인 원칙에 따른 것이다. 부동산은 위치를 옮길 수 없는 자산이므로, 해당 자산이 있는 국가의 법률과 행정 체계를 따르는 것이 당연하다는 논리다. 대한민국 세법은 부동산 소유자가 누구인지보다 그 부동산이 어디에 있는지를 더 중요하게 여긴다. 한국 영토 내에 위치한 아파트나 토지로부터 발생하는 경제적 이익을 누리고, 국가가 제공하는 공공 서비스를 이용하는 만큼 그에 상응하는 세금 부담을 지는 것은 조세 형평성 차원에서도 필수적이다. 따라서 외국인 소유자라 할지라도 한국 국민과 동일한 원칙에 따라 재산세와 종합부동산세를 납부할 의무가 발생한다. 세금 액수를 결정하는 거주자와 비거주자의 차이 외국인 부동산 소유자에게 가장 중요한 변수는 본인이 세법상 '거주자'인지 '비거주자'인지 판정받는 것이다. 많은 이들이 국적이나 영주권 유무로 이를 판단하려 하지만, 세법은 실제 생활의 중심지가 어디인가를 더 중요하게 본다. 보통 국내에 주소를 두거나 1년에 183일 이상 한국에 ...

"대기업은 전기를 많이 쓰니까 할인을 받아서 가정용보다 훨씬 싸게 쓴다더라." 오랫동안 우리 사회에 정설처럼 퍼져 있던 이야기다. 실제로 과거에는 수출 경쟁력을 위해 산업용 전기요금을 원가 수준 혹은 그 이하로 저렴하게 공급했던 것이 사실이다. 하지만 2024년 현재, 이 이야기는 더 이상 유효하지 않다. 이제는 오히려 기업이 가정보다 더 비싼 전기를 쓰는 시대가 도래했다. 단순히 명목상의 요금표만 바뀐 것이 아니다. 기업들이 알음알음 챙겨가던 각종 할인 혜택까지 사라지면서, 대한민국 전력 시장의 판도가 완전히 뒤집혔다. 오늘은 대기업 전기요금 역전 현상의 실체와 그 속에 숨겨진 '사라진 할인'의 행방을 짚어본다. 산업용 전기만 콕 집어 올린 10월의 요금 조정 지난 2024년 10월, 정부와 한국전력공사는 전기요금 조정안을 발표했다. 이번 조정의 핵심은 '타기팅(Targeting)'이었다. 서민 경제와 자영업자의 부담을 고려해 주택용과 일반용 요금은 전면 동결했다. 반면, 전기를 가장 많이 쓰는 대기업(산업용 '을')의 요금은 무려 10.2%나 인상했다. 구분 대상 인상률 주택용 일반 가정 ...

인공지능(AI)이 소설을 쓰고, 코드를 짜고, 심지어 의사 시험까지 통과했다는 뉴스가 매일 쏟아진다. 많은 사람이 "내 직업은 안전할까?"라는 불안감을 느낀다. 흔히 우리는 공부를 많이 해야 하는 고소득 전문직이 안전하고, 몸을 쓰는 단순 노동직이 위험하다고 생각한다. 하지만 최신 연구 결과들은 우리의 상식을 완전히 뒤집는 미래를 예고한다. 가장 먼저 사라질 직업은 오히려 '책상 앞에 앉아 일하는 사람들'이며, 최후까지 살아남을 직업은 '현장에서 땀 흘리는 사람들'일 가능성이 높다. 핵심 요약 2050년, AI가 인간을 이기기 가장 어려운 분야는 복잡한 수학 계산이 아니라 '빨래 개기'와 '막힌 변기 뚫기'다. 이를 설명하는 것이 바로 '모라벡의 역설'이다. AI에게는 쉽고 로봇에게는 어려운 것들 1980년대 로봇 공학자 한스 모라벡은 흥미로운 사실을 발견했다. 컴퓨터에게 체스나 주식 시장 분석, 미적분 계산을 가르치는 것은 매우 쉽다. 하지만 갓 돌이 지난 아기처럼 걷거나, 넘어진 물건을 집어 올리고, 사람의 표정을 읽는 것을 로봇에게 가르치는 일은 엄청나게 어렵다는 것이다. 이를 '모라벡의 역설(Moravec's Paradox)' 이라 부른다. 이유는 간단하다. 인간의 '지능'은 수만 년 전에 생겨났지만, 보고 듣고 움직이는 '감각과 운동 능력'은 수억 년의 진화를 거쳐 우리 뇌에 깊이 박혀 있기 때문이다. 우리는 의식하지 않고 걷고 물건을 쥐지만, 로봇에게는 이 모든 것이 엄청난 계산이 필요한 고난도 작업이다. AI가 쉽게 배우지 못하는 '느린 피드백'의 세계 많은...

건축가와 시공사의 위험한 동거 반도체 산업은 크게 두 가지 역할로 나뉜다. 건물의 설계도를 그리는 '팹리스(Fabless)'와 그 설계도를 받아 실제 건물을 짓는 '파운드리(Foundry)'다. 팹리스 기업은 공장을 짓는 천문학적인 비용을 아껴 아이디어와 설계 기술에 집중하고, 파운드리는 생산에만 집중해 효율을 높이는 것이 이 분업의 핵심이다. 하지만 이 완벽해 보이는 협업 구조에는 치명적인 약점이 숨어 있다. 만약 내가 설계도를 맡긴 시공사가 몰래 내 도면을 베껴서 똑같은 건물을 더 싸게 짓고 분양까지 한다면 어떨까? 이것은 단순한 가정이 아니다. 반도체 업계에서 중소 팹리스 기업들이 겪고 있는 냉혹한 현실이다. 특히 삼성전자나 인텔처럼 칩 설계와 생산을 모두 하는 종합반도체기업(IDM) 과 거래할 때, 팹리스 기업들은 '기술 유출'이라는 공포와 마주하게 된다. 친구인가 적군인가, 프레너미의 딜레마 팹리스 기업이 칩을 생산하려면 반도체의 층별 구조와 회로 패턴이 담긴 가장 내밀한 원본 데이터인 'GDSII' 파일을 파운드리에 넘겨야 한다. 이것은 맛집이 프랜차이즈 본사에 비법 소스 레시피를 통째로 넘기는 것과 같다. 문제는 파운드리 서비스를 제공하는 대기업이 내 경쟁자이기도 하다는 점이다. 삼성전자나 인텔은 파운드리 사업부도 있지만, 스마트폰 두뇌(AP)나 컴퓨터 CPU를 직접 설계해서 파는 사업부도 가지고 있다. 물론 대기업들은 내부 부서 간에 정보가 오가지 못하도록 '방화벽'을 치고 있다고 주장하지만, 이를 온전히 믿는 팹리스 기업은 드물다. "내 설계도...

한국 팹리스가 매출 100억을 달성하기까지, 꿈과 현실의 시간 데이터로 본 대한민국 시스템 반도체의 생존 시계열 대한민국은 메모리 반도체 강국이다. 하지만 시스템 반도체, 그중에서도 공장 없이 설계만 전문으로 하는 '팹리스(Fabless)' 분야에서는 여전히 도전자의 입장에 서 있다. 정부는 622조 원이라는 천문학적인 금액을 투입해 클러스터를 조성하겠다고 발표했지만, 현장의 팹리스 기업들이 체감하는 온도는 사뭇 다르다. 반도체 설계 기업에게 연 매출 100억 원은 단순한 숫자가 아니다. 이는 외부 투자가 없어도 직원 월급을 주고, 수십억 원에 달하는 마스크(Mask) 비용을 감당하며 다음 제품을 개발할 수 있는 '생존의 자격증'과도 같다. 과연 한국의 팹리스 기업들이 이 생존의 임계점을 넘는 데는 얼마나 걸릴까. 1세대 벤처부터 최근의 AI 반도체 스타트업까지의 데이터를 통해 그 냉정한 현실을 들여다본다. 죽음의 계곡이 유독 깊은 이유 스타트업 업계에는 창업 후 3년에서 7년 사이 자금난으로 위기를 겪는 '죽음의 계곡(Death Valley)'이라는 용어가 있다. 그런데 팹리스 산업의 계곡은 일반 소프트웨어 기업보다 훨씬 깊고 넓다. 앱이나 웹 서비스는 개발 즉시 배포하여 반응을 볼 수 있지만, 반도체는 설계 도면이 완성된 후에도 파운드리(위탁 생산 공장)를 거쳐 실물 칩이 나오기까지 물리적인 시간이 필요하다. 게다가 칩이 나온다고 바로 팔리는 것도 아니다. 고객사의 제품에 탑재되어 혹독한 품질 검증을 통과해야만 비로소 매출이 발생한다. 이 과정이 최소 3년이다. 최근에는 공정이 미세화되면서 설계 비용이 기하급수적으로 늘었다. 7나노 이하 첨단 공정의 마스크 값은 수십억 원을 호가한다. 매출 한 푼 없이 수년 동안 R&D 비용만 쏟아붓는 기간이 길어질 수밖에 없는 구조다. 그래서 팹리스에게 매출 100억 원 달성은 단순한 성장이 아...

데이터가 가리키는 전원주택 시장의 반등 신호 최근 주말농장이나 세컨드하우스에 대한 이야기가 심심찮게 들려온다. 실제로 시장의 관심도를 가장 빠르게 반영한다는 구글 트렌드 데이터를 살펴보면, 전원주택 관련 검색량이 바닥을 찍고 우상향 하는 모습이 뚜렷하다. 단순히 봄이 다가오기 때문만은 아니다. 이는 시장을 움직이는 거대한 판이 바뀌고 있다는 신호다. 전원주택 관련 구글 트렌드 검색량 추이 (최근 관심도 상승세가 뚜렷하다) 지난 몇 년간 고금리와 경기 침체 우려로 인해 전원주택 시장은 하향세를 걸었다. 하지만 2025년 현재, 우리는 변곡점 위에 서 있다. 베이비부머의 은퇴 가속화, 도심 아파트 가격의 피로감, 그리고 무엇보다 '건축비 상승'이라는 변수가 맞물리며 시장의 흐름을 바꾸고 있다. 지금 전원주택 시장에서 무슨 일이 일어나고 있는지 데이터를 통해 분석해 본다. 건축비 폭등이 만든 구축 주택의 재평가 현재 전원주택 시장을 이해하는 가장 중요한 키워드는 '대체원가'다. 쉽게 말해, 새로 짓는 비용이 너무 비싸지니 이미 지어진 집의 가치가 상대적으로 올라가는 현상이다. 2025년 기준 표준건축비는 평당 약 785만 원 수준이지만, 실제 현장에서 체감하는 건축비는 이보다 훨씬 높다. 자재비와 인건비가 동반 상승하면서, 웬만한 수준으로 집을 지으려면 평당 800만 원에서 900만 원은 예산으로 잡아야 한다. "땅 사서 내 집 짓겠다"는 로망은 비용 앞에서 현실적인 계산으로 바뀌고 있다. 자재비 상승으로 공사가 중단되는 리스크를 감수하느니, 잘 지어진 기존 주택을 사서 리모델링하는 것이 훨씬 경제적이라는 판단이 시장을 지배하기 시작했다. 이것이 구축 전원주택 가격의 하락을 방어하고, 나아가 반등을 이끄는 핵심 요인...

구글은 왜 '데이터 쓰레기통'을 자처할까? 조회수 0회 영상도 삭제하지 않는 유튜브의 소름 돋는 경제학 우리는 매일 유튜브에 영상을 올린다. 고화질 브이로그부터 가족과의 소소한 추억, 혹은 친구들끼리 보려고 올린 짧은 영상까지. 누구나 한 번쯤은 이런 생각을 해보았을 것이다. "이렇게 많은 영상을 공짜로 다 저장해 줘도 괜찮은 걸까?" 서버 유지 비용, 전기세, 데이터 센터 관리비까지 생각하면 천문학적인 돈이 들어갈 텐데 말이다. 심지어 유튜브 영상의 90% 이상은 조회수가 거의 나오지 않는, 기업 입장에서 보면 소위 '돈 안 되는 데이터' 다. 하지만 구글은 이 모든 것을 묵묵히, 그리고 무제한으로 받아준다. 단순히 구글이 돈이 많아서 베푸는 자선 사업일까? 그렇지 않다. 여기에는 치밀하게 계산된 경제학과 기술적 혁신, 그리고 미래를 위한 큰 그림이 숨겨져 있다. 하루에도 수백만 기가바이트의 영상이 쌓이는 데이터 센터. 이것은 비용일까, 자산일까? 조회수 0회 영상이 가진 숨겨진 가치 유튜브에 올라오는 영상 중 조회수가 1,000회 미만인 영상이 전체의 약 93%를 차지한다는 통계가 있다. 심지어 조회수가 아예 '0'인 영상도 상당수다. 일반적인 제조업이라면 팔리지 않는 재고는 창고 비용만 축내므로 폐기하는 것이 상식이다. 하지만 디지털 플랫폼의 논리는 다르다. 이 수많은 '실패한' 영상들이 모여 거대한 '롱테일(Long Tail)'을 만든다. 사람들은 대중적인 뮤직비디오뿐만 아니라, 아주 희귀한 구형 가전제품 수리법이나 특정 동네의 골목길 영상 같은 사소한 정보를 찾기 위해 유튜브를 검색한다. 만약 유튜브가 인기가 없다고 영상을 지운다면 어떻게 될까? 사용자는 그 정보를 찾기 위해 다른...

반도체 소자의 미세화가 가속화됨에 따라 전단 공정(FEOL)의 트랜지스터 스케일링 못지않게 후단 공정(BEOL, Back-End Of Line)인 금속 배선 기술의 중요성이 대두되고 있다. 과거 업계 표준이었던 알루미늄(Al)이 한계에 봉착하면서 구리(Cu)가 주류로 자리 잡았으나, 공정의 복잡성과 비용 문제로 인해 여전히 두 소재는 각기 다른 영역에서 활용되고 있다. 본고에서는 공학적 관점에서 두 금속 배선 재료의 물리적 특성, 공정 난이도, 신뢰성 및 경제성을 정량적, 정성적으로 비교 분석한다. RC 지연 극복과 전기적 특성의 차이 반도체 칩의 동작 속도를 제한하는 주된 요인은 트랜지스터 자체의 스위칭 속도가 아닌, 신호가 배선을 통과할 때 발생하는 RC 지연(Resistance-Capacitance Time Delay) 이다. 공정 미세화로 배선의 선폭이 좁아지면 저항(R)이 급격히 증가하고, 배선 간 간격이 좁아지면 기생 정전용량(C)이 증가하여 신호 전달 속도가 저하된다. 구리는 비저항(Resistivity)이 약 1.7 µΩ·cm로, 알루미늄(약 2.7 µΩ·cm) 대비 약 40% 낮은 값을 가진다. 이는 동일한 단면적에서 구리가 알루미늄보다 훨씬 낮은 전압 강하와 신호 지연을 보임을 의미한다. 따라서 고성능 로직(Logic) 반도체에서는 구리 배선 도입이 필수불가결한 선택이 되었다. 공정 통합 방식의 차이: Subtractive vs Damascene 두 금속의 가장 결정적인 차이는 가공 방식, 즉 패터닝(Patterning) 기술에서 비롯된다. 이는 각 금속의 화학적 성질에 기인한다. 알루미늄: 식각(Etching) 중심의 Subtractive 공정 알루미늄은 염소(Cl) 기반의 플라즈마를 이용한 건식 식각(Dry Etch)이 용이하다. 반응 부산물인 알루미늄 염화물(Al...

전원주택 10년 전과 요즘 관심도 변화한 이유는? 최근 주변을 둘러보면 "이제 전원주택 붐은 끝난 것 같다"라는 이야기를 심심치 않게 듣는다. 10년 전만 해도 은퇴 후 로망 1순위였던 그림 같은 2층 집들이 매물로 나와도 잘 팔리지 않는다는 소식도 들려온다. 그렇다면 정말 사람들은 더 이상 전원생활을 꿈꾸지 않는 걸까? 2025년 현재 데이터를 뜯어보면 흥미로운 사실을 발견할 수 있다. 관심 자체가 사라진 것이 아니라, 관심의 방향이 완전히 달라졌다. 과거에는 '크고 멋진 집을 소유'하는 것이 목표였다면, 지금은 '작고 가볍게 즐기는' 방식으로 패러다임이 바뀌었다. 10년 전과 비교해 무엇이, 왜 변했는지 구체적인 데이터와 함께 그 이유를 분석해 본다. 화려한 대저택보다는 자연과 가까운 소형 쉼터가 새로운 트렌드로 자리 잡았다. 검색 키워드로 본 관심사의 대이동 사람들의 관심사는 검색창에 가장 먼저 드러난다. 빅데이터 분석 결과를 보면 10년 전과 2025년 현재, 전원주택을 대하는 태도가 얼마나 달라졌는지 명확히 보인다. 구분 10년 전 (2015년) 현재 (2025년) 핵심 검색어 ...