"금리 연 1.8%"...광진구, '하반기 중소기업육성기금 융자' 개시

총 10억원 규모...1년 거치 3년 균등분할 상환 조건

【 청년일보 】 고금리와 고물가 속 이중고에 처해있는 중소기업·소상공인을 위한 융자 사업이 진행된다.

서울 광진구(구청장 김경호)는 '2024년 하반기 중소기업육성기금' 융자 지원을 한다고 13일 밝혔다.

연 1.8%의 고정금리로 총 10억원 규모이며, 개인사업자는 3천만원에서 최대 1억원, 법인사업자는 3천만원에서 최대 2억원까지 융자받을 수 있다.

지원 대상은 광진구에 6개월 이상 사업자등록이 되어 있는 중소기업·소상공인으로, 부동산 담보, 신용보증서 등 은행여신 규정에 따른 담보능력이 있어야 한다.

1년 거치 3년 균등분할 상환 조건인 이번 융자는 오는 23~26일 구청 지역경제과로 방문해서 신청하면 된다.

자세한 사항은 광진구청 누리집에서 확인 가능하다.

김경호 구청장은 "앞으로도 경영 안정과 기업환경 개선을 위해 다양한 사업을 적극 추진하겠다"고 말했다.

【 청년일보=권하영 기자 】

[청년발언대] 데이터 기반 의사결정으로 작동하는 SNS 추천 알고리즘

【 청년일보 】 SNS를 이용하다 보면 사용자가 직접 검색하지 않아도 관심 있어 보이는 콘텐츠가 끊임없이 나타난다. 특히 'TikTok'이나 'Instagram'에서는 한 번 영상을 보기 시작하면 유사한 콘텐츠가 연속적으로 추천되고 사용자는 자연스럽게 플랫폼에 더 오래 머무르게 된다. 이 흐름의 중심에는 '추천 알고리즘'이 존재한다. 추천 알고리즘은 단순히 게시물을 나열하는 방식이 아니라, 대규모 사용자 데이터를 분석하여 개인의 선호를 예측하고 콘텐츠 노출 순서를 결정하는 데이터 기반 의사결정 시스템이다. ◆ 사용자 행동 데이터와 패턴 분석 추천 알고리즘의 핵심은 사용자 행동 데이터를 체계적으로 수집하고 이를 통해 패턴을 분석하는 과정에 있다. 플랫폼은 사용자가 어떤 콘텐츠를 클릭했는지, 얼마나 오래 시청했는지, 어떤 게시물에 반응했는지와 같은 다양한 데이터를 지속적으로 기록한다. 이러한 데이터는 단순한 기록을 넘어 사용자의 관심도를 추정하는 중요한 변수로 활용된다. ◆ 예측 모델과 최적화 기반 콘텐츠 선택 추천 알고리즘은 단순한 데이터 축적을 넘어 예측 모델을 기반으로 작동한다. 플랫폼은 사용자가 특정 콘텐츠를 접했을 때 클릭하거나 시청할 가능성을 확률적으

[청년발언대] 빅테크의 '조용한 구조조정'…AI 도입 이후 고용구조의 재편

【 청년일보 】 최근 미국 빅테크 기업들을 중심으로 눈에 띄는 변화가 나타나고 있다. 과거처럼 대규모 해고를 전면에 내세우기보다는, 채용 축소와 조직 재편을 통해 인력을 조정하는 '조용한 구조조정'이 이어지고 있는 것이다. 이러한 흐름은 단순한 경기 침체의 결과라기보다, 인공지능(AI) 도입에 따른 산업 구조 변화와 맞물려 있다는 점에서 주목할 필요가 있다. ◆ 채용은 줄고 자동화는 늘어난다 구글, 메타, 아마존 등 주요 빅테크 기업들은 최근 몇 년간 AI 기술에 대한 투자를 대폭 확대하고 있다. 동시에 신규 채용 규모를 줄이거나 일부 직무를 통폐합하는 전략을 취하고 있다. 이는 단순한 비용 절감이 아니라, 기술을 기반으로 한 생산성 극대화 전략으로 해석된다. 특히 생성형 AI와 자동화 기술의 발전은 기업 운영 방식 자체를 변화시키고 있다. 과거에는 여러 인력이 나누어 수행하던 업무를 이제는 AI와 소수 인력이 함께 처리할 수 있게 되면서, 기업은 더 적은 인원으로도 높은 성과를 낼 수 있는 구조를 구축하고 있다. 이로 인해 '채용 확대' 대신 '효율 중심 운영'이 새로운 기준으로 자리 잡고 있다. ◆ 화이트칼라 직군까지 확산되는 변화 이러한 변화는 단순 반

[청년발언대] 지능의 불량을 관리하다…LMM 시대의 신뢰성 공학

【 청년일보 】 과거 제조업 현장에서 가장 무서운 단어는 '불량'이었다. 규격을 벗어난 볼트 하나, 작은 오차를 허용한 회로 기판 하나가 전체 시스템의 붕괴를 초래했기 때문이다. 산업공학은 이런 문제를 막기 위해 통계적 공정 관리(SPC)와 식스시그마 같은 강력한 통제 도구를 발전시켜 왔다. 이제 이 불량의 개념이 물리적 제품을 넘어 '지능의 결과물'로 옮겨가고 있다. 텍스트를 넘어 이미지와 영상까지 동시에 처리하는 거대멀티모달모델(LMM) 시대가 열리면서, AI가 내뱉는 그럴듯한 거짓말인 할루시네이션(환각)은 단순한 오류를 넘어 기업의 신뢰성을 결정짓는 핵심 품질 지표가 되었다. ◆ 할루시네이션은 지능형 공정의 불량품이다 산업공학적 관점에서 LMM의 추론 과정은 거대한 '비선형 생산 공정'과 같다. 수십억 개의 파라미터가 맞물려 돌아가며 결과물을 만들어내지만, 그 내부를 명확히 알 수 없는 블랙박스라는 점이 관리상의 난점이다. 과거의 AI가 단순히 개와 고양이를 구분하는 분류 품질에 집중했다면, 지금의 LMM은 복합적인 맥락을 스스로 생성해낸다. 여기서 발생하는 환각 현상은 제조업의 '비정상 변동(Assignable Variation)'과 닮아 있다. 데이

[청년발언대] AI 기반 스마트 물류센터, 물류 산업 변화 이끈다

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[청년발언대] 컨베이어 벨트의 진화…스마트 팩토리로 본 '양산'의 미래

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