디딤돌·버팀목 대출금리 최대 0.4%p 인상..."본격적인 정책대출 조이기"

신생아 특례대출·전세사기 피해자 대출금리는 현행 유지

【 청년일보 】 정부가 무주택자를 대상으로 주택 구입 자금을 저리로 빌려주는 정책대출 금리를 최대 0.4%포인트 올린다.

서울을 중심으로 한 집값 상승세가 이어지자 본격적으로 대출 조이기에 나서는 모습이다.

국토교통부는 주택도시기금의 대출금리와 시중금리 간 적정한 차이를 유지할 필요가 있다는 점을 고려해 디딤돌·버팀목 대출금리를 0.2∼0.4%포인트 인상한다고 11일 밝혔다.

이번에 바뀐 대출금리는 이달 16일 대출 신청 때부터 적용한다.

주택 구입자금 대출인 디딤돌 대출은 부부합산 연 소득 8천500만원 이하인 무주택자를 대상으로 지원한다. 소득이 높을수록 적용 금리가 높은 디딤돌 대출 금리는 현재 2.15∼3.55%에서 2.35∼3.95%로 올린다.

부부합산 연소득 5천만원 이하 무주택자에게 연 1.5∼2.9% 금리로 전세자금을 빌려주는 버팀목 대출 금리는 연 1.7∼3.3%로 인상한다. 또한 연 2.1∼2.9% 금리로 전세자금을 빌려주는 버팀목 대출금리 범위 역시 연 2.0∼3.3%로 상향된다.

다만 정부가 저출생 대책으로 내놓은 신생아 특례대출과 전세사기 피해자를 위한 정책대출 금리는 그대로 유지한다.

【 청년일보=성기환 기자 】

[청년발언대] 모든 분야의 거대한 혁신, 양자 컴퓨터

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[청년발언대] AI 디지털 교과서 도입: 교육혁신 뒤의 우려

【 청년일보 】 최근, AI의 활용이 보편화되며 이에 따라 교육 방식에서도 AI를 활용한 학습이 증가하고 있다. 학교에서 AI를 활용한 학습은 개별 학생들의 맞춤형 학습을 가능하게 도와주고, 디지털 역량을 길러준다. 그러나, AI 디지털 교과서의 사용에 있어 기대만큼이나 우려의 목소리 또한 크다. AI 디지털 교과서 사용 시, 문해력과 사고력 저하 문제가 발생할 수 있다. 또한, 디지털 기기 중독 가능성이 커진다. AI 디지털 교과서를 먼저 도입하여 실행하던 스웨덴은 전통적인 방식인 종이책 교육으로 다시 돌아갔다. 2021년, 디지털 교과서 도입 이후 초등학교 4학년 학생을 대상으로 읽기 능력을 평가한 결과, 도입 전인 2016년에 비하여 수준이 상당히 떨어진 것으로 나타났기 때문이다. 이에 따라 디지털 교육으로 인하여 학생들 간 맞춤형 학습이 가능하다고 하더라도, 근본적인 문해력과 글쓰기 능력을 기르는 데 한계가 있다는 점에서 신중히 고려해야 한다. 또한, 디지털 교과서의 AI 챗봇이 독도 영토 문제에 관하여 물어보자 “독도는 분쟁지역”이라고 답변한 사실이 알려져 논란이 되고 있다. 학생들의 답변을 해주는 생성형 AI의 오류로 인하여, 잘못된 학습이 되는

[청년발언대] 출산율 감소, 대학생의 시선에서 본 근본적인 원인은?

【 청년일보 】 지속적인 출산율 감소는 오래전부터 사회의 심각한 문제로 조명받아 왔다. 통계청의 인구 동향 조사에 따르면, 대한민국의 합계출산율은 2015년 1.24명 이후 계속 감소하여 23년 기준 0.721명에 다다랐다. 사실 이러한 출산율 문제는 대한민국뿐만 아니라 전 세계적으로 문제가 되고 있는데, 저출산 문제를 해결하기 위한 현 정책들은 다소 핵심을 파악하지 못한 정책에 불과해 보인다. 현재 많은 시도〮에서 지자체별 출산 지원 정책 부문의 예산을 증액하여 금전적 지원에 힘을 쏟고 있다. 이러한 정책은 출산율 감소의 원인이 오직 금전적인 부담에서 비롯된다는 섣부른 판단으로 나온 경우가 많다. 하지만 현재 시행되는 다양한 금전적 지원 혜택에도 불구하고 계속해서 떨어지는 출산율을 보면, 그 실질적인 원인에 대해서 다시 한번 생각해 보아야 할 필요가 있다. 저출산 문제를 해결하기 위해서 주목해야 할 점은 이러한 문제가 단지 금전적 이유에서만 나오는 것이 아니라는 것이다. 물론 장기적으로 금전적 문제가 출산에 영향을 준다는 것은 부정할 수 없다. 하지만 나라에서 제공하는 단기적인 금전 지원 정책들은 출산을 결심할 만큼의 메리트를 제공하지 못한다. 오히려 돈을

[청년발언대] 데이터의 시대, 데이터베이스의 혁신과 도전: 품질과 최적화의 경계에서

【 청년일보 】 데이터는 현대 사회의 ‘새로운 원유’로 불립니다. 비즈니스, 의료, 금융 등 모든 산업은 데이터에 기반해 운영되고, 이를 저장하고 관리하는 데이터베이스는 디지털 시대의 필수 도구로 자리 잡고 있습니다. 하지만 데이터베이스가 발전할수록, 새로운 도전 과제와 혁신의 필요성도 함께 부각되고 있습니다. 데이터는 분석과 의사결정의 기반이지만, 잘못된 데이터는 오히려 큰 비용과 리스크를 초래합니다. 최근 글로벌 컨설팅 회사의 조사에 따르면, 데이터 품질 저하로 인해 기업들이 연간 수십억 달러를 잃는다고 합니다. 특히 중복 데이터, 불일치 데이터는 시스템 효율을 낮추고 사용자 신뢰를 떨어뜨리는 주요 요인입니다. 데이터 품질 관리는 데이터를 정제하고, 정확하고 일관된 형태로 유지하는 과정을 포함합니다. 이는 단순한 데이터 입력 오류 수정에서 그치지 않고, 데이터를 지속적으로 모니터링하고 품질 기준을 수립하는 작업까지 포함합니다. 디지털 전환이 가속화되며 데이터의 양은 폭발적으로 증가하고 있습니다. 이를 처리하기 위한 데이터베이스의 성능 최적화는 필수적입니다. 최적화는 단순히 속도를 높이는 것을 넘어, 적절한 데이터 구조 설계와 인덱싱을 통해 효율을 극대화하

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