각주

[작성자:] 각주

  • 중간층을 ITO 대신 도핑 비정질 실리콘으로 바꾼 탠덤 태양전지, 특허 표에서는 25.2%→29.1%

    페로브스카이트와 실리콘 셀을 잇는 중간층을 투명전극(ITO) 대신 고농도 도핑 비정질 실리콘 두 층으로 바꾸자, 특허 문서 안의 비교표에서 변환효율이 24.8~25.2%에서 27.8~29.1%로 올라갔다고 적혀 있다. 2025년 2월 25일 미국에서 등록된 중국 출원인의 특허 US 12,238,946 B2 이야기다. 탠덤 태양전지는 "두 셀을 어떻게 잇느냐"가 효율과 공정비를 함께 좌우하는데, 이 문서는 그 접합부만 바꾼 실시예와 비교예를 나란히 표로 보여주기 때문에 숫자를 대조하기 좋은 자료다.

    원자료 제원

    항목

    내용

    자료

    US 12,238,946 B2 「Perovskite/silicon heterojunction tandem solar cell and preparation method thereof」 (공개공보 US 2024/0244853 A1)

    발행

    미국 특허상표청(USPTO), 등록 2025년 2월 25일 (공개 2024년 7월 18일)

    지위

    등록 특허. 출원 2023년 3월 15일(PCT/CN2023/081524), 우선일 2022년 3월 29일

    대상

    청구항 4개, 실시예 4건, 비교예 2건. 출원인 Advanced Solar Technology Institute Xuancheng(중국 쉬안청)

    기간

    우선일 2022년 3월 29일 ~ 등록 2025년 2월 25일. 만료 예정 2043년 3월 15일

    방법

    구글 페이턴트 영문 전문에서 청구항·배경·실시예·표 1을 읽고 수치를 대조

    무엇이 문제였다고 쓰는가

    배경 부분은 기존 2단자 페로브스카이트/헤테로접합 실리콘 탠덤 셀이 보통 투명 금속산화물 도전층을 중간층으로 쓴다고 설명한다. 문서가 지적하는 단점은 두 가지다. 하나는 장비와 공정비가 늘어난다는 것, 다른 하나는 "금속산화물의 근적외선 흡수가 상대적으로 커서 실리콘 셀의 광전류에 영향을 준다"는 것이다. 아래 실리콘 셀은 근적외선으로 발전하는데, 그 앞을 가리는 ITO가 빛을 일부 먹는다는 뜻이다.

    해법은 중간층을 p형 고농도 도핑 비정질 실리콘과 n형 고농도 도핑 비정질 실리콘의 두 층으로 구성하는 것이다. 문서는 이렇게 하면 "제조 및 장비 비용이 크게 줄고" 광전류밀도와 변환효율이 개선된다고 쓴다. 헤테로접합 실리콘 셀은 어차피 비정질 실리콘 증착 장비를 쓰므로, 같은 장비로 중간층까지 만들겠다는 발상으로 읽힌다. 다만 "같은 장비"라는 표현은 문서의 직접 서술이 아니라 이 글의 해석이다.

    청구항 1이 실제로 잡은 범위

    청구항 1은 매우 길다. 셀이 실리콘 서브셀, 그 위에 적층된 페로브스카이트 서브셀, 둘 사이의 중간층으로 "이루어진다(consisting of)"고 쓰고, 중간층은 p형·n형 고농도 도핑 비정질 실리콘층으로 형성된다고 한정한다. 두께는 두 층 모두 1~30 nm다. 도핑 농도는 청구항 1 원문에서 p형 10¹⁸~10²⁰ cm⁻³, n형 10¹⁹~10²⁰ cm⁻³로 적혀 있다. 요약 부분에서는 두 층 모두 10¹⁸~10²⁰ 범위로 읽히는데, 청구항에서 n형 하한이 한 자릿수 높은 이유는 문서 안에서 확인하지 못했다.

    청구항 1은 이어서 두 가지 구조를 "또는"으로 묶는다. n-i-p 구조에서는 실리콘 셀 위에 p형, 그 위에 n형 비정질 실리콘이 놓이고 그 위에 전자수송층이 온다. p-i-n 구조에서는 순서가 뒤집혀 n형, p형 순으로 놓이고 그 위에 정공수송층이 온다. p-i-n 구조일 때 첫 번째 정공수송층은 산화니켈, 산화몰리브덴, PTAA, Spiro-OMeTAD, PEDOT:PSS 등 열거된 재료 가운데 하나 이상으로 만들고, 중간층과 직접 접촉해야 한다.

    종속항은 셋뿐이다. 청구항 2는 전극 금속(은·구리·금·알루미늄 등)과 투명도전층(ITO·IWO·FTO·IZO·AZO) 재료를, 청구항 3은 수송층이 p형·n형 반도체라는 점을, 청구항 4는 페로브스카이트 흡수층이 ABX3 구조이고 밴드갭이 1.5~1.85 eV라는 점을 한정한다.

    "consisting of"는 특허 청구항에서 열거한 구성 외의 요소를 배제하는 닫힌 표현이다. 청구항 1이 실리콘 셀과 페로브스카이트 셀의 층 순서를 아래부터 위까지 일일이 나열하고 있으므로, 권리 범위는 겉보기보다 좁을 수 있다. 이것은 청구항 문언에서 끌어낸 해석이며, 실제 권리 범위 판단은 심사 경과와 법원 해석에 달려 있다.

    표 1의 숫자를 대조하면

    실시예 1은 n-i-p 구조로 중간층이 p형 10 nm + n형 10 nm 비정질 실리콘, 흡수층은 MAPbI3 400 nm, 정공수송층 PTAA 50 nm, 은 전극 200 nm다. 비교예 1은 실리콘 셀 앞면의 p형 도핑 비정질 실리콘 위에 ITO 100 nm를 입힌 것으로, 나머지는 실시예 1과 같다. 실시예 2는 p-i-n 구조로 중간층 순서가 n형 10 nm + p형 10 nm이고, 흡수층은 Cs0.15FA0.85PbI2.5Br0.5 500 nm다. 비교예 2는 실시예 2에 대응하는 p-i-n 구조로, 앞면 n형 도핑 비정질 실리콘 위에 ITO 100 nm를 입혔다. 실시예 3과 4는 각각 실시예 1·2에서 은 전극과 ITO(상부 투명전극)를 니켈·IZO, 크롬·IWO로 바꾼 것이다.

    구분

    전류밀도 (mA/cm²)

    전압 (V)

    충전율

    효율 (%)

    비교예 1 (n-i-p, ITO 100 nm 중간층)

    17.8

    1.86

    0.76

    25.2

    실시예 1 (n-i-p, 도핑 a-Si 중간층)

    19.0

    1.92

    0.78

    28.7

    비교예 2 (p-i-n, ITO 100 nm 중간층)

    17.7

    1.85

    0.76

    24.8

    실시예 2 (p-i-n, 도핑 a-Si 중간층)

    19.1

    1.92

    0.79

    29.1

    실시예 3 (실시예 1에서 전극 Ni, 투명전극 IZO)

    18.8

    1.90

    0.78

    27.8

    실시예 4 (실시예 2에서 전극 Cr, 투명전극 IWO)

    18.9

    1.91

    0.77

    27.8

    비교예 1 대비 실시예 1의 효율 차이는 3.5%p, 비교예 2 대비 실시예 2는 4.3%p다. 전류밀도는 각각 1.2 mA/cm², 1.4 mA/cm² 높아졌는데, 이것이 배경에서 말한 "근적외선 흡수 손실 감소"와 맞아떨어지는 방향이다. 다만 전압과 충전율도 함께 올랐으므로, 효율 상승이 전류 개선만으로 설명되지는 않는다. 문서는 표 아래에 "p형·n형 고농도 도핑 비정질 실리콘층을 재결합 접합으로 쓰면 광전류밀도와 변환효율이 더 잘 개선된다"고만 적는다.

    검산해 보면 전류밀도×전압×충전율은 실시예 1이 28.45, 실시예 2가 28.97, 비교예 1이 25.16, 비교예 2가 24.89, 실시예 3이 27.86, 실시예 4가 27.80으로, 표의 효율과 0.25 이내에서 어긋난다. 충전율을 소수 둘째 자리까지만 적은 데서 오는 반올림 차이로 볼 수 있는 크기이지만, 표 자체는 어떤 값이 측정값이고 어떤 값이 계산값인지 밝히지 않는다.

    이 자료가 말하지 않는 것

    • 측정 조건이 없다. 셀 면적, 광원 스펙트럼, 온도, 인증기관 여부가 문서에 적혀 있지 않다. 특허 실시예의 효율은 학술지나 공인 인증 효율표와 같은 기준으로 비교할 수 없다.
    • 실시예 2의 29.1%는 흡수층 조성과 두께가 실시예 1과 다르므로, 실시예 1과 2 사이의 차이를 중간층 효과로 읽을 수는 없다. 중간층 효과는 같은 구조끼리(실시예 1 대 비교예 1, 실시예 2 대 비교예 2) 비교할 때만 읽힌다.
    • 안정성·수명·대면적 공정 데이터는 없다. 배경에서 말한 "공정비 절감"도 수치로 뒷받침되지 않는다.
    • 등록 특허라는 것은 심사관이 신규성·진보성 요건을 인정했다는 뜻일 뿐, 기술이 양산되거나 상용화됐다는 뜻이 아니다. 특허 문서의 성능 수치는 출원인이 제출한 것이며 제3자가 재현한 결과가 아니다.
    • 문서에 분할출원(US 19/019,421)이 2025년 1월 13일 기록돼 있으나, 그 내용은 확인하지 못했다.

    정리하면

    • US 12,238,946 B2는 2025년 2월 25일 등록됐고, 우선일은 2022년 3월 29일, 출원인은 중국 쉬안청의 Advanced Solar Technology Institute Xuancheng이다.
    • 핵심은 페로브스카이트/실리콘 탠덤 셀의 중간층을 ITO 대신 p형·n형 고농도 도핑 비정질 실리콘(각 1~30 nm)으로 구성하는 것이다.
    • 청구항은 4개이며, 청구항 1은 n-i-p와 p-i-n 두 구조의 층 순서를 닫힌 표현(consisting of)으로 나열한다.
    • 표 1에서 ITO 중간층 비교예는 25.2%(n-i-p)와 24.8%(p-i-n), 도핑 비정질 실리콘 중간층 실시예는 28.7%와 29.1%, 전극·투명전극 재료를 바꾼 실시예 3·4는 27.8%다. 같은 구조끼리의 전류밀도 차이는 1.2~1.4 mA/cm²다.
    • 측정 조건과 면적은 적혀 있지 않다.

    출처와 확인 범위

    • US 12,238,946 B2, Google Patents 영문 전문: https://patents.google.com/patent/US12238946B2/en — 서지사항, 배경, 요약, 청구항 1~4 전문, 실시예 1~4와 비교예 1·2의 구성, 표 1, 법적 상태·이력까지 확인. 도면과 중국어 원문(PCT/CN2023/081524)은 확인하지 않음.
    • 공개공보 US 2024/0244853 A1 (2024년 7월 18일) — 위 등록공보 페이지의 이력란에서 번호와 날짜만 확인. 공개공보 본문을 따로 열어 등록공보와 대조하지는 않음.
    • 분할출원 US 19/019,421 — 등록공보의 이력란에서 존재만 확인. 내용 미확인.

  • ‘뇌 나이’가 많게 나온 사람들, 1,922명의 추적 영상에서는 뇌가 더 빨리 줄지 않았다

    뇌 영상으로 나이를 맞히도록 훈련한 모델은 노화 '속도'가 아니라 사람마다 원래 다른 뇌 구조의 차이를 읽고 있을 수 있다 — 2026년 5월 medRxiv에 올라온 프리프린트 한 편이 이론·모의실험·추적 영상 세 갈래로 그렇게 주장한다. 이 글은 그 문서를 열어 숫자를 확인한 기록이다. '뇌 나이(brain age)'는 논문 자신의 표현으로 "가속 노화의 표지로 널리 해석"(widely interpreted as markers of accelerated brain aging)되는 지표이고, 그만큼 이것이 정확히 무엇을 재는 값인지 확인해 둘 값어치가 있다.

    원자료 제원

    항목

    내용

    자료

    Reconsidering Brain Age: Why Age-Prediction Models Fail as Measures of Brain Aging

    발행

    medRxiv, 2026년 5월 8일 게시. DOI 10.64898/2026.05.07.26352620. 오슬로대학교·오슬로대학병원, 옥스퍼드대학교, 미네소타대학교 연구진

    지위

    프리프린트(동료심사 전). 문서에 "not peer reviewed"로 표기돼 있다

    대상

    모델 훈련에 UK Biobank 42,590명. 검증에 코호트 6개(UK Biobank, ADNI, DLBS, HABS, PreventAD, LCBC). 출생 시 체중 분석은 횡단 26,695명·종단 1,922명, 타우 PET 분석은 횡단 1,199명·종단 856명

    기간

    확인하지 못함. 각 코호트의 추적 기간은 확인한 범위에 명시돼 있지 않다

    방법

    구조 MRI를 FreeSurfer로 처리해 좌우 반구를 평균한 121개 특징을 만들고, Elastic Net과 XGBoost 두 모델로 실제 나이를 예측했다. 이론적 분산 분해, 두 변수 모의실험, 종단 MRI 분석을 함께 썼다

    '뇌 나이 차이'는 무엇을 계산한 값인가

    절차 자체는 간단하다. 뇌 MRI에서 뽑은 수치를 넣으면 나이를 맞히도록 모델을 학습시킨 뒤, 그 모델이 내놓은 예측 나이에서 실제 나이를 뺀다. 이 차이(brain age gap)가 양수면 "뇌가 실제보다 늙었다", 음수면 "젊다"고 읽는 것이 관행이다. 이 논문은 그 마지막 한 걸음, 즉 차이값을 노화 속도로 읽는 해석을 문제 삼는다.

    논문이 지목하는 것은 모델의 학습 목표다. 초록의 표현을 그대로 옮기면 이렇다. "이 모델들은 실제 나이를 예측하도록 훈련되기 때문에, 사람들 사이에서 비슷하게 변하는 특징을 우선시하고 개인의 궤적 차이를 담은 특징은 오히려 약화시킨다"(they prioritize features that change similarly across people and actively downweight features that capture differences in individual trajectories). 노화 속도의 지표가 갖춰야 할 성질이 바로 뒤쪽인데, 학습 목표가 그것을 깎아낸다는 것이다.

    여기서 따라 나오는 성질이 하나 더 있다. 논문은 모델이 정확해질수록 이 편향이 커진다고 적는다. "횡단 예측 모델이 정확해질수록 개인의 변화 차이에 관한 정보를 담은 특징은 더 강하게 낮게 가중된다"(as chronological age prediction improves, features carrying information about individual differences in change will be even more strongly down-weighted).

    두 방향으로 나눠 검증했다

    저자들은 예측되는 실패를 두 가지로 나눴다. 없는 노화를 만들어내는가(거짓 양성), 있는 노화를 놓치는가(거짓 음성).

    첫 번째는 출생 시 체중을 썼다. 출생 시 체중은 태어날 때 이미 정해진 값이므로, 그것과 이어진 뇌 구조 차이는 노년의 노화 속도가 아니라 평생 유지되는 차이로 보는 편이 자연스럽다.

    지표

    횡단 26,695명 (β, 95% CI)

    종단 1,922명 변화량 (β, 95% CI)

    Elastic Net 뇌 나이 차이

    −0.05 (−0.06 ~ −0.03)

    —

    XGBoost 뇌 나이 차이

    −0.05 (−0.06 ~ −0.03)

    —

    해마 부피

    0.13 (0.11 ~ 0.14)

    −0.02 (−0.08 ~ 0.04)

    전체 뇌 부피

    0.21 (0.20 ~ 0.23)

    −0.01 (−0.06 ~ 0.03)

    횡단 분석에서 두 모델 모두 출생 시 체중이 낮을수록 뇌 나이가 많게 나왔고, 신뢰구간은 0을 포함하지 않았다. 그런데 같은 사람들을 실제로 다시 찍은 종단 자료에서는 해마와 전체 뇌 부피의 변화량이 출생 시 체중과 이어지지 않았고, 두 신뢰구간 모두 0을 포함한다.

    두 번째는 타우 PET을 썼다. 알츠하이머병에서 실제로 진행 중인 신경 퇴행을 잡아내는지 보는 쪽이다.

    지표

    오즈비 (95% CI)

    Elastic Net 뇌 나이 차이

    1.21 (1.06 ~ 1.38)

    XGBoost 뇌 나이 차이

    1.23 (1.06 ~ 1.42)

    해마 부피(1회 측정)

    1.47 (1.28 ~ 1.70)

    전체 뇌 부피(1회 측정)

    1.54 (1.07 ~ 2.20)

    해마 부피 변화량

    2.41 (1.65 ~ 3.52)

    전체 뇌 부피 변화량

    2.97 (1.51 ~ 5.85)

    이 분석에 쓰인 표본은 횡단 1,199명과 종단 856명이다. 다만 확인한 범위에서는 위 표의 각 행이 두 표본 중 어디에 대응하는지가 행 단위로 구분돼 있지 않아, 표본 수는 분석 전체 기준으로만 적는다.

    논문이 짚는 대목은 해마 부피다. 해마 부피를 한 번 재기만 한 값(1.47)이 121개 특징을 쓴 뇌 나이 차이(1.21)보다 타우 양성과 더 강하게 이어졌고, 두 값의 차이에 대해 p = 0.0034를 보고한다. 부피의 변화량까지 쓰면 오즈비는 2를 넘는다.

    논문이 대신 제안하는 것

    저자들은 횡단 영상을 버리자고 하지 않는다. 결론의 마지막 문장은 이렇다. "앞으로 가야 할 길은 횡단 영상을 노화를 보는 창으로 쓰는 것을 포기하는 것이 아니라, 그것에 올바른 질문을 던지는 것이다"(The path forward is not to abandon cross-sectional imaging as a window on aging, but to ask it the right question). 제안은 네 가지다. 미래의 변화량 자체를 예측 대상으로 삼기, 나이가 들수록 개인차가 벌어지는 성질을 이용하기, 위축이 뚜렷한 부위에 한해 부위별 정상 범위 이탈 정도를 쓰기, 그리고 두개내 용적으로 보정한 전체 뇌 부피처럼 단순한 지표를 쓰기.

    이 자료가 말하지 않는 것

    • 동료심사를 거치지 않았다. medRxiv 프리프린트이며, 문서 자체가 그렇게 표기하고 있다. 심사 과정에서 수치나 해석이 바뀔 수 있다.
    • 저자들도 종단 자료의 한계를 함께 적는다. "일반적인 구조 MRI 측정과 연구 설계에서 종단 추정치는 신뢰도가 낮은 경우가 많고, 특히 추적 기간이 짧은 연구에서 그렇다"(longitudinal estimates are often limited by low reliability, especially in short follow-up studies). 종단 결과가 0을 포함한 것이 곧 효과의 부재를 증명하는 것은 아니다.
    • 검증한 것은 구조 MRI 기반 모델이다. 확산·기능 MRI나 혈액·후생유전 지표로 만든 다른 노화 시계에 같은 결론이 적용된다는 뜻은 아니다.
    • "뇌 나이 차이가 아무것과도 관련이 없다"는 주장이 아니다. 타우 분석에서 두 모델의 오즈비는 신뢰구간 하한이 1.06으로 모두 1보다 컸다. 즉 연관 자체는 있다. 논문의 주장은 이 값을 '노화 속도'나 '뇌 건강'의 지표로 해석할 수 없다는 쪽이다.
    • 개인의 검사 결과를 해석해 주지 않는다. 이 논문은 집단 수준의 통계적 성질을 다루며, 특정인의 뇌 나이 수치가 무엇을 뜻하는지에 대해서는 아무것도 말하지 않는다.
    • 각 코호트의 연령 범위와 추적 기간은 확인하지 못했다.

    정리하면

    • 출생 시 체중이 낮을수록 뇌 나이가 많게 나왔지만(β −0.05), 같은 사람들의 종단 영상에서 해마·전체 뇌 부피의 변화량은 출생 시 체중과 이어지지 않았다(β −0.02, −0.01).
    • 타우 양성과의 연관은 해마 부피 1회 측정값(오즈비 1.47)이 뇌 나이 차이(1.21)보다 컸고, 논문은 그 차이에 p = 0.0034를 보고한다.
    • 논문은 원인을 모델의 학습 목표에서 찾으며, 예측이 정확해질수록 개인차 신호는 더 약화된다고 적는다.
    • 검증에는 코호트 6개와 모델 2종(Elastic Net, XGBoost)이 쓰였고, 특징은 121개다.
    • 이 문서는 프리프린트다. 동료심사를 거치지 않았다.

    이 글은 공개된 연구 논문을 해설한 것이며, 의학적 조언이 아닙니다. 건강 상태나 복용 중인 약에 관한 판단은 반드시 의료 전문가와 상의하시기 바랍니다.

    출처와 확인 범위

    • Grødem EOS, Smith SM, Vidal-Piñeiro D, Elliott ML, Walhovd KB, Fjell AM 외, "Reconsidering Brain Age: Why Age-Prediction Models Fail as Measures of Brain Aging", medRxiv, 2026년 5월 8일. 전문 HTML — 전문을 열어 초록, 이론 부분의 분산 분해, 두 변수 모의실험, 출생 시 체중 및 타우 PET 결과, 한계, 결론까지 확인했다. 본문에 인용한 β·오즈비·신뢰구간·표본 수는 모두 이 전문에서 확인한 값이다. 부록과 보충 자료(Supplementary), 그림 원본은 열지 않았다.
    • 이 블로그는 한 편에 원자료 하나를 원칙으로 하므로, 위 문서 외에 본문 근거로 쓴 자료는 없다. 인용된 코호트(UK Biobank, ADNI, DLBS, HABS, PreventAD, LCBC)의 원 자료는 직접 열지 않았고, 표본 수와 구성은 위 프리프린트가 기술한 바를 따랐다.

  • 가계부채 GDP 대비 92.6% — IMF 2025년 한국 협의 보고서가 내수 부진을 설명한 방식

    IMF 스태프가 한국의 소비 부진을 설명하며 지목한 것은 가계부채의 크기 하나가 아니라, 부채 비율이 21년에 걸쳐 오른 폭과 변동금리 대출 비중이 겹친 조합이었다. 보고서는 한국의 가계부채가 GDP 대비 2003년 64%에서 2024년 92.6%로 올랐다고 적고, 여기에 변동금리 대출 비중이 크다는 점을 나란히 놓아 민간소비 둔화가 더 크고 더 오래 이어졌다고 서술한다. 국제통화기금이 회원국과 매년 하는 정례 협의(Article IV Consultation)의 결과 문서이며, 2025년 11월에 공개됐다. 이 글은 그중 가계부채와 인구를 다룬 서술만 골라 원문 문장과 대조한 것이다.

    항목

    내용

    자료

    Republic of Korea: 2025 Article IV Consultation—Press Release; Staff Report; and Statement by the Executive Director for Republic of Korea (IMF Country Report No. 25/308)

    발행

    국제통화기금(IMF), 2025년 11월

    지위

    국제기구 공식 협의 보고서(스태프 보고서). 동료심사 논문이 아니며, 이사회 논의를 거쳐 공개된 문서

    대상

    한국 경제 전체 — 가계·기업·정부·금융 부문

    기간

    2003년부터 2024년까지의 실적치와 2025년·2026년 전망. 연금·의료 지출은 2050년까지 추계

    방법

    2025년 9월 협의단 방한 협의를 바탕으로 IMF 스태프가 작성한 거시경제 평가·전망

    부채의 크기가 아니라 조합이 문제라는 서술

    보고서는 내수를 다루면서 가계부채를 끌어온다. 문장은 이렇게 이어진다. "한국의 높은 가계부채는 GDP 대비 2003년 64%에서 2024년 92.6%로 늘었고, 변동금리 대출의 큰 비중과 맞물려 민간소비의 경기적 둔화를 더 크고 더 길게 만들었다"(High household debt in Korea, increasing from 64 percent of GDP in 2003 to 92.6 percent in 2024, and the large share of floating-rate loans led to a larger and prolonged cyclical slowdown in private consumption).

    여기서 확인해둘 것이 하나 있다. 92.6%는 비율의 수준이지 증가율이 아니다. 2003년 64%와 견주면 21년 동안 28.6%p 오른 것이고, 이를 "가계부채가 28.6% 늘었다"로 옮기면 다른 이야기가 된다. 분모인 GDP도 그동안 함께 커졌으므로, 부채 잔액의 증가율은 이 숫자에서 바로 나오지 않는다.

    또 하나. 이 문장이 말하는 인과는 "부채가 많아서 소비가 줄었다"가 아니라 "부채가 많고 그 부채가 금리에 곧바로 반응하는 구조여서, 경기 둔화가 증폭되고 길어졌다"에 가깝다. 변동금리 비중이라는 조건이 빠지면 문장의 뜻이 바뀐다.

    인구 쪽에 붙은 계산

    보고서는 소비 부진의 다른 축으로 인구를 든다. 65세 이상 인구 비중이 1990년대 중반 이후 빠르게 올라 6% 미만에서 2024년 약 20%가 됐다고 적는다(The share of the elderly population – 65 years and older – has risen rapidly since the mid-1990s, increasing from less than 6 percent to about 20 percent in 2024).

    그리고 스태프의 추정 하나가 붙는다. "평균적으로 인구가 1% 줄 때 실질소비는 1.6% 줄어들 것으로 추정한다"(staff projects that, on average, real consumption will decrease by 1.6 percent for every 1 percent decline in the population). 인구 감소분보다 소비 감소분이 크다는 뜻이고, 고령화로 1인당 소비 성향까지 낮아지는 효과가 함께 잡힌 수치로 읽힌다. 다만 이는 스태프의 추정치이지 관측된 실적이 아니며, 어떤 모형과 어떤 가정에서 나온 값인지는 내가 연 범위에서 확인하지 못했다.

    재정 쪽에도 숫자가 하나 있다. 연금·보건의료·장기요양의 장기 지출 수요가 2050년까지 30에서 35% 늘어날 것으로 추정된다는 대목이다(long-term spending needs on pensions, health care, and long-term care are estimated to increase by some 30 to 35 percent by 2050).

    권고의 강도

    거시건전성 정책과 관련해 보고서에 담긴 문장은 단정이 아니라 조건부다. "필요하다면 당국은 DSR 적용 범위 확대(전세자금대출 원금 포함)와 대출기관 기반 조치 도입을 검토할 수 있다"(If needed, the authorities could consider expanding DSR coverage (including to the principal of jeonse deposit loans) and introducing lender-based measures). "필요하다면"과 "검토할 수 있다"가 둘 다 붙어 있다. 이 문장을 "IMF가 전세대출 규제 강화를 권고했다"로 옮기면 원문보다 강해진다.

    전망치와 시점

    이 문서에는 2025년 성장률 0.9%, 2026년 1.8%로의 반등, 한국은행 목표치 근처의 물가, 2025년 중앙정부 재정적자 2.4% 확대 전망이 적혀 있다. 이 숫자들은 2025년 11월 시점의 전망이다. 지금 시점에서 실적과 대조하려면 이후 갱신된 자료를 따로 봐야 한다.

    이 자료가 말하지 않는 것

    • 전망은 2025년 11월 기준이다. 2026년 성장률 1.8%는 그 시점의 예측이며, 이후 IMF가 수정했는지는 이 문서만으로 알 수 없다.
    • 재정적자 2.4%의 기준을 확인하지 못했다. 통상 GDP 대비로 표기하지만, 내가 연 문장에는 기준이 함께 적혀 있지 않았다.
    • 연금·의료 지출 "30에서 35% 증가"의 기준연도와 분모를 확인하지 못했다. 지출 절대액 기준인지 GDP 대비 비율 기준인지에 따라 뜻이 크게 달라진다.
    • 인과의 방향을 단정하지 않는다. 가계부채와 소비 부진이 함께 움직인다는 서술은 있으나, 부채가 원인이고 소비가 결과라는 식별 전략까지 이 문서가 제시하지는 않는다. 반대로 소비 여력이 줄어 부채에 의존한 경로도 배제되지 않는다.
    • 국가 간 비교의 정의 차이. 가계부채 비율은 포함 범위(개인사업자 대출, 전세보증금 등)에 따라 달라진다. 이 문서의 92.6%가 국내 통계의 가계신용 비율과 같은 정의인지는 확인하지 못했다.
    • 쪽수·절 번호를 명시하지 않았다. PDF 본문을 열어 문장은 확인했으나, 각 문장의 정확한 쪽수를 대조하지는 못했으므로 위치를 지목하지 않았다.

    정리하면

    • IMF 2025년 한국 협의 보고서는 가계부채가 GDP 대비 2003년 64%에서 2024년 92.6%로 올랐다고 적었다. 21년간 28.6%p 상승이다.
    • 보고서는 부채 규모 단독이 아니라 변동금리 대출 비중과의 조합이 민간소비 둔화를 증폭·장기화했다고 서술한다.
    • 65세 이상 인구 비중은 1990년대 중반 6% 미만에서 2024년 약 20%로 올랐다고 적혀 있다.
    • 스태프는 인구가 1% 감소할 때 실질소비가 평균 1.6% 감소할 것으로 추정했다. 관측치가 아니라 추정치다.
    • DSR 범위 확대는 "필요하다면 검토할 수 있다"는 조건부 문장으로 적혀 있다. 확정 권고가 아니다.

    출처와 확인 범위

    • Republic of Korea: 2025 Article IV Consultation (IMF Country Report No. 25/308), PDF 원문 — 본문을 열어 가계부채·고령화·거시건전성 정책 대목과 성장률·물가·재정적자 전망치 문장을 확인했다. 인용한 영어 문장은 원문에서 확인한 것이다. 다만 각 문장의 쪽수·절 번호는 대조하지 못했고, 전망치 문장이 앞부분 보도자료에 실린 것인지 스태프 보고서 본문에 실린 것인지도 구분하지 못했다. 표와 부록 전체를 훑지는 못했다.
    • IMF 보도자료 PR 25/385 — Executive Board Concludes 2025 Article IV Consultation with Republic of Korea — 열었으나 본문이 동적으로 표시돼 보도자료 번호 등 서지 정보만 확인했다. 본문 문장은 이 페이지가 아니라 PDF에서 가져왔다.
    • IMF 발간물 페이지 — Country Report No. 2025/308 — 보고서 번호와 발간 시점을 확인했다. 다만 이사회 논의일과 공개일은 자료마다 11월 19일·21일·24일로 엇갈려 날짜 단위로는 확정하지 못했다. 그래서 이 글은 "2025년 11월"까지만 적었다.
    • IMF 한국 국가 페이지 — 최근 발간물 현황 확인용으로 열었다. 목록 일부가 동적으로 표시돼 전부 확인하지는 못했다.
    • IMF eLibrary의 같은 보고서 페이지는 403 응답으로 열리지 않아 교차 확인에 쓰지 못했다.

  • 간헐적 단식 시험 22건·1,995명을 모은 코크란 리뷰 — 일반 식단 조언과의 체중 차이는 0.33%, 확실성은 낮음

    간헐적 단식을 일반적인 식단 조언과 비교한 무작위 대조시험 22건을 모으면 체중 감소율의 차이는 0.33%였고, 신뢰구간이 0을 지나 방향조차 확정되지 않는다. 간헐적 단식이 더 나은지, 오히려 못한지조차 이 자료로는 가릴 수 없다는 뜻이다. 코크란 연합이 2026년 2월 16일 펴낸 체계적 문헌고찰의 결과다. 리뷰는 이 결과의 확실성을 "낮음"으로 평가했다. 아무 개입도 받지 않은 집단과 비교하면 3.42% 차이가 났지만, 리뷰는 이 결과에도 "거의 차이가 없다"는 서술을 붙였다.

    원자료 제원

    항목

    내용

    자료

    Intermittent fasting for adults with overweight or obesity (Cochrane Database of Systematic Reviews, DOI 10.1002/14651858.CD015610.pub2)

    발행

    Cochrane, 2026년 2월 16일. 제1저자 Luis I Garegnani 외 9인

    지위

    체계적 문헌고찰·메타분석. 동료심사를 거친 코크란 리뷰

    대상

    과체중 또는 비만 성인 대상 무작위 대조시험 22건, 참가자 1,995명. 2016~2024년 발표. 모두 외래 진료 환경에서 수행됐고 북미와 오스트레일리아·중국·덴마크·독일·노르웨이·브라질에 분포

    기간

    문헌 검색 마감일 2024년 11월 5일. 개입 기간 4주 이상, 추적 기간 6개월 이상인 시험만 포함

    방법

    시간 제한 급식, 주기적 단식, 격일 단식, 변형 격일 단식을 「일반 식단 조언」 또는 「무개입·대기자 명단」과 비교. 결과의 확실성은 GRADE로 등급화

    리뷰가 실제로 계산한 숫자

    비교군이 둘이다. 하나는 일반적인 식단 조언을 받은 집단, 다른 하나는 아무 개입도 받지 않았거나 대기자 명단에 올라 있던 집단이다. 초록이 제시한 결과는 모두 일곱 가지다.

    비교

    결과

    효과 크기 (95% 신뢰구간)

    연구 수·인원

    확실성

    일반 식단 조언 대비

    기준 시점 대비 체중 감소율

    −0.33% (−0.92 ~ 0.26)

    21건·1,430명

    낮음

    일반 식단 조언 대비

    체중 5% 감량 달성

    상대위험 0.98 (0.82~1.18)

    4건·472명

    매우 낮음

    일반 식단 조언 대비

    삶의 질

    표준화 평균차 0.11 (−0.27~0.49)

    3건·106명

    낮음

    일반 식단 조언 대비

    이상반응

    상대위험 1.45 (0.64~3.28)

    7건·619명

    매우 낮음

    무개입·대기자 대비

    기준 시점 대비 체중 감소율

    −3.42% (−4.95 ~ −1.90)

    6건·427명

    보통

    무개입·대기자 대비

    삶의 질

    평균차 3.49 (−49.35~56.33)

    1건·60명

    매우 낮음

    무개입·대기자 대비

    이상반응

    상대위험 1.84 (0.88~3.85)

    2건·189명

    매우 낮음

    표를 읽는 법은 이렇다. 괄호 안 신뢰구간이 0을 지나면(상대위험은 1을 지나면) 차이가 있는지 없는지 가릴 수 없다는 뜻이다. 일곱 결과 중 여섯이 여기 해당한다. 상대위험 0.98은 5% 이상 감량에 성공할 확률이 두 집단에서 사실상 같았다는 말이고, 이상반응의 1.45와 1.84는 숫자만 보면 단식 쪽이 높지만 구간이 각각 0.64~3.28과 0.88~3.85로 넓어 위험이 실제로 높다고 말할 수 없다. 표준화 평균차는 측정 도구가 서로 다른 연구를 한 자로 묶기 위한 값으로, 0.11은 거의 차이가 없는 수준이다.

    확실성 등급을 내린 사유는 결과마다 다르다. 위 두 체중 감소율 결과는 모두 비뚤림 위험(risk of bias) 하나만을 사유로 든다. 나머지 결과에는 부정확성(imprecision)이나 비일관성(inconsistency)이 함께 붙는다. 무개입 대비 삶의 질은 신뢰구간이 −49에서 56에 걸쳐 있는데, 리뷰는 이를 부정확성에 대한 "극심한 우려"로 표현했다.

    연구 수를 더하면 어긋나 보이는 대목이 있다. 전체는 22건인데 체중 감소율 두 비교에 21건과 6건이 쓰였다. 산술적으로는 최소 다섯 건이 두 비교에 모두 들어갔다는 뜻이 되지만, 초록과 핵심 메시지, 일반인용 요약 어디에도 그 설명은 없다. 다군 설계 시험이 양쪽에 기여했을 가능성이 높으나 확인하지 못했다.

    같은 숫자에 다른 이름을 붙인 대목

    눈에 걸리는 지점이 하나 있다. 무개입 집단과 비교한 −3.42%는 신뢰구간이 −4.95에서 −1.90으로, 0을 지나지 않는다. 확실성 등급도 일곱 결과 가운데 유일한 "보통"이다. 그런데 리뷰의 초록은 이 결과를 이렇게 적는다. "간헐적 단식은 기준 시점 대비 체중 감소율에서 거의 차이를 만들지 않을 가능성이 높다"(intermittent fasting likely results in little to no difference in percentage weight loss from baseline).

    「핵심 메시지」 항목도 같은 표현을 쓴다. 통계적으로는 차이가 잡혔는데 서술은 차이가 없다는 쪽이다.

    코크란은 통계적 유의성이 아니라 임상적으로 의미 있는 차이를 기준으로 이런 표현을 정한다. 그 기준값이 얼마인지, 3.42%가 왜 그 아래로 판정됐는지는 리뷰 본문에 적혀 있을 것이다. 다만 이 글에서는 전문에 접근하지 못해 확인하지 못했다. 리뷰가 별도 결과로 다룬 「체중 5% 감량 달성」이 하나의 실마리가 될 수는 있으나, 그 5%가 위 판정의 기준으로 쓰였다고 볼 근거는 확인하지 못했다.

    같은 수치를 두고 통계학자의 읽기는 조금 달랐다. 아래 논평에 참여한 Baptiste Leurent는 무개입 집단과 비교하면 "6~12개월 뒤 평균 2~5%의 체중 감소라는 작은 이점이 확인됐다"며 "통계적으로 유의하지만 여전히 작다"고 적었다.

    전문가들의 평가는 갈렸다

    영국 사이언스 미디어 센터가 리뷰 발표 당일 모은 전문가 논평은 한 방향이 아니었다.

    지지하는 쪽. 유니버시티 칼리지 런던의 의학통계학 부교수 Baptiste Leurent는 "개별 시험이 작고 질이 제한적이었지만, 종합하면 간헐적 단식이 이점을 거의 주지 않는다는 분명한 시사를 준다"고 했다. 옥스퍼드대 명예교수 Keith Frayn은 "체중을 줄이려면 열량 섭취를 줄여야 하며 손쉬운 해법은 없다는 것이 이 메시지"라고 적었다.

    반박하는 쪽. 애들레이드대의 Leonie Heilbronn은 "이 리뷰는 여러 형태의 간헐적 단식을 한데 합쳤는데 이는 잘못"이라며 "'간헐적 단식'에는 여러 유형이 있고 체중 감소에서 서로 동등하지 않다"고 했다. 서리대의 Adam Collins는 포함된 시험들이 통상적인 단식 방식을 대표하지 못할 수 있다고 지적하며, 한 연구는 시간 제한 급식을 매일이 아니라 주 2회만 시행했다는 예를 들었다.

    리버풀 열대의학교의 Paul Garner는 다른 각도를 짚었다. "포함된 연구 가운데 스스로 이런 식단을 따르기로 결정한 사람들, 즉 스스로 동기를 갖고 간헐적 단식에 나선 사람들을 살펴본 것은 하나도 없다." 모든 시험이 외래 진료 환경에서 이루어졌다는 점과 맞물리는 지적이다. 그는 "저자들이 아직 잘 모른다고 말한 것은 옳으며, 더 많은 연구가 필요하다"고 덧붙였다.

    이 자료가 말하지 않는 것

    • 리뷰는 어느 시험도 참가자의 만족도, 당뇨병 상태, 전반적인 동반질환 지표를 보고하지 않았다고 적었다. 체중 이외의 대사 지표에 대한 답은 이 리뷰에 없다.
    • 포함 기준이 「추적 6개월 이상」이다. 수년 단위의 장기 효과나 수명과의 관계는 다루지 않는다. 이 리뷰는 장수 연구가 아니라 체중 감소 연구다.
    • 대상이 과체중 또는 비만 성인이며 모두 외래 진료 환경이다. 정상 체중인 사람, 스스로 선택해 단식하는 사람, 임신·수유 중인 사람, 특정 질환자에게 그대로 적용할 수 없다.
    • 탈락률과 실제 이행률이 어느 정도였는지는 초록에 없다. 전문을 열지 못해 확인하지 못했다.
    • 네 가지 단식 유형을 함께 묶어 분석했다. 유형별로 결과가 달랐는지는 이 글에서 확인하지 못했다.
    • 참가자 1,995명은 22건에 나뉘어 있어 시험당 평균 90명 수준이다. 이상반응과 삶의 질 비교는 일곱 결과 가운데 가장 적은 1~7건에 근거한다.

    정리하면

    • 코크란 리뷰(2026년 2월 16일)는 과체중·비만 성인 대상 무작위 대조시험 22건, 참가자 1,995명을 모았다.
    • 일반 식단 조언과 비교한 체중 감소율 차이는 0.33%였고 신뢰구간이 0을 지났다. 확실성은 낮음이다.
    • 무개입·대기자 명단과 비교하면 3.42% 차이가 났고 확실성은 보통이었으나, 리뷰는 이 결과에도 "거의 차이가 없다"는 서술을 붙였다.
    • 어느 시험도 만족도·당뇨병 상태·전반적 동반질환을 보고하지 않았다.
    • 전문가 논평은 갈렸다. 여러 단식 유형을 한데 묶은 것이 타당한지가 주된 쟁점이었다.
    • 이 리뷰에는 전용 연구비가 없었다.

    출처와 확인 범위

    이 글은 공개된 연구 논문을 해설한 것이며, 의학적 조언이 아닙니다. 건강 상태나 복용 중인 약에 관한 판단은 반드시 의료 전문가와 상의하시기 바랍니다.

  • 조사에 응한 교육자 89%가 믿는 「학습 유형 맞춤 수업」 — 이 분류를 제안한 논문에는 효과 검증이 없었다

    학생을 시각형·청각형·읽기형·체험형으로 나누고 그 유형에 맞춰 가르치면 더 잘 배운다는 통념이 있다. 이 분류(VARK)를 제안한 1992년 논문을 열어보면 학습 성과를 측정한 실험이 없다. 저자들은 논문 안에서 "학습이라는 측면에서 이 변화의 효과를 아직 문서화할 수 없다"고 직접 적어 두었다. 28년 뒤에 나온 체계적 문헌고찰은 2009년부터 2020년 초까지 18개국에서 이루어진 조사 37건을 모았고, 그 가운데 믿음을 물은 34개 표본 교육자 15,045명에서 89.1%가 이 방식이 효과적이라고 답했다.

    대조한 자료

    역할

    자료

    발행

    지위

    확인 범위

    원출처

    Fleming & Mills, "Not Another Inventory, Rather a Catalyst for Reflection"

    To Improve the Academy 11권 137~155쪽, 1992년

    학술지 논문(교수법 연차간행물)

    전문 확인

    검증

    Pashler, McDaniel, Rohrer & Bjork, "Learning Styles: Concepts and Evidence"

    Psychological Science in the Public Interest 9권 3호 105~119쪽, 2008년

    동료심사 문헌고찰

    정의·설계 요건·결과·결론·유보 문장 확인

    확산

    Newton & Salvi, "How Common Is Belief in the Learning Styles Neuromyth, and Does It Matter?"

    Frontiers in Education 5권 602451번, 2020년 12월 14일

    체계적 문헌고찰(공개 접근)

    초록·표본 표·결과·논의의 통계값 확인

    통념은 이렇게 말한다

    통념의 가장 정제된 형태는 이렇다. 사람마다 정보를 받아들이는 선호 통로가 다르므로, 시각형 학생에게는 그림과 도표를, 청각형 학생에게는 설명과 토론을 주면 학습 성과가 올라간다. 연수 자료와 학습법 안내서가 흔히 쓰는 표현이다.

    연구자들은 이 주장에 이름을 붙여 두었다. 맞춤 가설(meshing hypothesis), 즉 "제시 방식이 학습자 자신의 성향과 맞물려야 한다는 주장"이다. 주의할 것은 이 통념이 두 개의 명제로 이루어져 있다는 점이다. 하나는 선호가 존재한다는 것이고, 다른 하나는 선호에 맞추면 성과가 오른다는 것이다. 검증 대상은 두 번째다.

    원문에는 이렇게 적혀 있다

    VARK 네 유형을 제안한 것은 뉴질랜드 링컨대학의 Fleming과 Mills가 1992년에 쓴 논문이다. 이 논문에는 성과 비교 실험이 없다. 저자들이 근거로 든 것은 학생들이 들려준 이야기와 본인들의 관찰이다.

    더 분명한 것은 저자들 자신의 문장이다. "학습이라는 측면에서 이 변화의 효과를 아직 문서화하는 것은 가능하지 않지만, 현 단계에서 이 설문은 차이를 식별하고 학습과 교수 실천에 대한 성찰을 촉발하며 학생과 교직원 양쪽에서 호의적인 평을 받고 있다"(Although it is not yet possible to document the effect of these changes in terms of learning…). 이어서 저자들은 학생이 자기 선호를 파악하고 새 전략을 채택했을 때의 효과를 보려면 종단 연구가 필요하다고 적는다.

    저자들이 밝힌 도구의 용도도 성과 향상이 아니었다. 제목에 이미 들어 있다. 목록표가 아니라 성찰의 촉매, 즉 "논의와 토론의 촉매"(a catalyst for discussion and debate)라는 것이다.

    16년 뒤 Pashler 등 네 연구자가 이 가설의 근거를 점검했다. 이들은 먼저 검증에 필요한 설계를 못박았다. 한 유형의 학생에게 최선인 교수법이 다른 유형의 학생에게는 최선이 아니어야 한다는 교차 형태의 결과가 나와야 한다는 것이다. 단순히 "시각 자료를 준 집단의 성적이 좋았다"는 결과는 이 가설을 지지하지 못한다. 그건 모두에게 좋은 방법일 수 있기 때문이다.

    이 요건을 갖출 가능성이 있는 연구를 문헌에서 찾은 결과, 1편(Sternberg 등 1999)이었다. 저자들은 그마저 근거가 빈약하다고 판단했다. 영재 고등학생 324명 가운데 세 능력 중 하나가 두드러진 112명(35%)만 골라냈고, 이상치를 제외했으며, 측정치가 여러 단계 가공됐다는 이유다. 교사들에게 판매되고 있는 진단 도구와 프로그램에 대해서는 "앞서 말한 핵심 기준을 충족할 만한 근거를 하나도 찾지 못했다"고 적었다. 전체 결론은 이렇다. "우리는 위에서 말한 상호작용 양상의 증거를 사실상 찾지 못했다"(we found virtually no evidence for the interaction pattern…).

    어디서 갈라졌나

    원문과 통념 사이의 간격은 두 번의 이동으로 설명된다. 첫째, 도구의 용도가 바뀌었다. 성찰을 유도하는 대화용 설문이 수업 설계의 처방으로 옮겨 갔다. 둘째, "아직 입증되지 않았다"가 "입증되었다"로 읽혔다. 저자들이 향후 과제로 남긴 종단 연구는 그 뒤로도 요건을 갖춘 형태로는 거의 수행되지 않았다.

    학습 유형 연구 진영 안에서도 이 점은 인정돼 있다. 학습 유형을 지지해 온 연구자 Felder의 문장 "맞춤 가설은 엄밀한 연구 지지를 받지 못한다"(the meshing hypothesis … has no rigorous research support)가 아래 Newton·Salvi 논문에 인용돼 있다. Felder의 원문은 이 글에서 직접 열지 않았다.

    그럼에도 믿음은 줄지 않았다. Newton과 Salvi는 2009년부터 2020년 초까지 발표된 18개국 37건의 조사, 교육자 15,405명분을 모았다. 이 가운데 맞춤 수업이 효과적이라고 보는지를 물은 34개 표본(15,045명)의 가중 평균이 89.1%였다. 개별 조사의 범위는 58%에서 97.6%였다. 실제로 이 방식을 쓰고 있거나 쓸 계획이라고 답한 비율은 79.7%였다. 조사 연도와 믿음 사이에 유의한 상관은 없었다(r=−0.290, P=0.102). 예비 교사는 95.4%, 현직 교사는 87.8%였지만 두 집단의 차이는 통계적으로 유의하지 않았다(P=0.529).

    18개국에는 한국도 들어 있다. 2018년 발표된 Yoon의 조사로, 예비 교사 132명 가운데 96.9%가 믿는다고 답한 것으로 표에 실려 있다. 편의표집 표본이므로 한국 교육자 전체의 수치로 읽을 수는 없다.

    그럼에도 남는 것

    세 가지는 이 대조로 부정되지 않는다.

    첫째, 사람마다 선호가 다르다는 사실 자체는 반박되지 않았다. 검증에 실패한 것은 선호와 성과를 잇는 두 번째 명제다.

    둘째, Fleming과 Mills가 원래 밝힌 용도, 즉 학생이 자기 공부 방식을 되돌아보게 만드는 대화의 계기라는 쓰임새는 이 논쟁의 대상이 아니다. 문제가 된 것은 용도가 바뀐 뒤의 일이다.

    셋째, Pashler 등이 보인 것은 효과가 없음을 입증한 결과가 아니라 요건을 갖춘 연구가 사실상 없다는 상태다. 이들은 결론에 이렇게 덧붙였다. "방법론적으로 건전한 학습 유형 연구가 부족한 상황에서, 가능한 모든 형태의 학습 유형이 검증돼 기각됐다고 결론짓는 것은 오류일 것이다. 상당수는 아예 검증된 적이 없다." 증거의 부재와 부재의 증거는 다르다. 다만 이들은 한정된 교육 재원이라면 근거 기반이 확실한 다른 교육 실천에 쓰이는 편이 낫다는 판단도 함께 적었다.

    이 대조가 말하지 않는 것

    • Newton과 Salvi가 모은 37개 표본 가운데 30개가 편의표집이었다. 대표성 있는 무작위 표본을 쓴 조사는 하나도 없었다. 89.1%를 세계 교육자 전체의 비율로 읽을 수 없다.
    • Pashler 등의 검토는 2008년까지의 문헌을 대상으로 한다. 그 이후 요건을 갖춘 연구가 나왔는지는 이 글에서 확인하지 않았다.
    • Sternberg 등 1999년 연구의 원문은 열지 않았다. 그 연구에 대한 서술은 Pashler 등의 평가를 옮긴 것이다.
    • Newton과 Salvi의 조사는 교육자 자기보고 설문을 종합한 것이다. 실제 수업을 관찰한 자료가 아니다. 사용률 79.7%는 7개 조사에 근거하며, 논문은 이 조사들이 모두 작아 전체 표본의 10%에 못 미친다고 적었다.
    • VARK 외의 학습 유형 모형은 다루지 않았다.

    정리하면

    • VARK 네 유형을 제안한 Fleming & Mills 1992년 논문에는 학습 성과 실험이 없고, 저자들이 효과를 아직 문서화할 수 없다고 명시했다.
    • 저자들이 밝힌 용도는 성과 향상 처방이 아니라 성찰을 위한 논의의 촉매였다.
    • Pashler 등 2008년 검토는 검증 요건을 갖출 가능성이 있는 연구를 1편만 찾았고 그마저 근거가 빈약하다고 판단했으며, 시판 진단 도구에 대해서는 기준을 충족할 근거를 하나도 찾지 못했다고 적었다.
    • Newton & Salvi 2020년 문헌고찰에서 믿음을 물은 34개 표본 15,045명의 89.1%가 이 방식이 효과적이라고 답했고, 조사 연도와 믿음 사이에 유의한 상관은 없었다.
    • 부정된 것은 선호와 성과를 잇는 연결이지, 선호의 존재 자체가 아니다.

    출처와 확인 범위

  • 「연 25% 무위험 보장」에 투자하겠다는 응답이 50% — 미국 증권 보유자 2,861명 조사

    보장된 무위험 연 25% 수익을 5년간 준다는 투자 기회가 있다면 투자하겠느냐는 물음에 절반이 "그렇다"고 답했다. 거절한 응답은 21%였다. 미국 금융산업규제기구(FINRA) 산하 투자자교육재단이 2025년 12월 펴낸 보고서에 담긴 수치다. 다만 이 조사는 미국 성인 전체를 대상으로 한 것이 아니다. 은퇴계좌 밖에서 주식·채권·펀드 등 증권을 보유한 성인 2,861명을 2024년 하반기에 온라인으로 조사한 결과다. 같은 조사에서 투자 지식 11문항의 평균 정답은 5.3개였다.

    원자료 제원

    항목

    내용

    자료

    Investors in the United States (National Financial Capability Study 투자자 설문 백서)

    발행

    FINRA Investor Education Foundation, 2025년 12월

    지위

    비영리 재단의 조사 보고서. 동료심사 학술 논문이 아니다. 투자자 설문은 2015년에 시작해 이번이 네 번째다(2015·2018·2021·2024)

    대상

    은퇴계좌(401(k)·IRA) 밖에서 주식·채권·펀드 등 증권을 보유한 미국 성인 2,861명. 보고서는 이 조건을 갖춘 사람이 미국 성인의 34%라고 적었다

    기간

    2024년 7월~12월 현장조사

    방법

    2024년 주별(State-by-State) 조사 응답자 중 은퇴계좌 외 증권 보유자를 온라인으로 재조사. 연령·학력 기준으로 가중

    비현실적 조건 앞에서 절반이 응했다

    보고서 31쪽의 문항은 이렇게 적혀 있다. "앞으로 5년간 매년 보장된 무위험 연 25% 수익을 약속하는 투자 기회를 들었다면, 당신은 투자하겠습니까?"(IF YOU HEARD ABOUT AN INVESTMENT OPPORTUNITY THAT PROMISES A GUARANTEED, RISK-FREE 25% ANNUAL RETURN EVERY YEAR FOR THE NEXT 5 YEARS, WOULD YOU INVEST IN IT?)

    응답은 셋으로 갈렸다.

    응답

    비율

    예

    50%

    아니오

    21%

    모르겠다

    30%

    보고서는 세 값을 소수점 없이 정수로 표기했다. 합이 101이 되는 것은 각 비율을 반올림한 데 따른 차이로 볼 수 있다.

    이 문항은 명백히 비현실적인 조건을 제시했을 때 투자자가 어떻게 판단하는지를 보여준다. "보장"과 "무위험"과 두 자릿수 수익률이 한 문장에 함께 오는 것은 금융의 기본 전제와 어긋난다. 응답자는 이 조사 시점에 이미 실제로 증권을 보유하고 있는 사람들이었다. 그럼에도 명시적으로 거절한 비율이 다섯 중 하나에 그쳤다.

    다만 이 수치를 "절반이 사기를 당한다"로 읽어서는 안 된다. 실제 투자 상황에서는 투자금 규모, 투자 절차, 주변의 조언처럼 설문에 없는 요소가 판단에 개입한다. 이 응답 비율을 실제 사기 피해 가능성이나 사기 수용률로 그대로 환산할 수 없다. 반대 방향의 여지도 있다. 현실의 사기 제안은 이 문항처럼 위험 신호를 노골적으로 드러내지 않을 수도 있다.

    지식 점검 11문항, 평균 5.3개

    보고서는 투자 지식을 11개 객관식 문항으로 측정했다. 평균적으로 11문항 가운데 5.3문항을 맞혔다. 집단별로는 이렇게 갈렸다.

    집단

    평균 정답(11문항 중)

    남성

    6.0

    여성

    4.5

    35세 미만

    4.3

    55세 이상

    5.8

    주목할 점은 방향이다. 35세 미만이 가장 낮고 55세 이상이 가장 높다. 적어도 이 조사에서는 젊은 투자자라고 해서 투자 지식 점수가 더 높지는 않았다.

    이 수치만으로 미국 투자자의 금융 이해도가 어느 정도라고 단정하기는 어렵다. 11개 문항이 무엇을 물었고 난이도가 어떠했는지는 보고서 본문에서 확인하지 않았기 때문이다.

    정보를 어디서 얻는가

    보고서 25쪽의 표는 「투자 정보를 얻는 데 이용하는 소셜 미디어 채널」(SOCIAL MEDIA CHANNELS USED FOR INFORMATION ON INVESTING)이라는 이름으로 2021년과 2024년 수치를 나란히 싣는다. 2024년 기준으로 유튜브를 꼽은 비율이 30%로 가장 높았고, 레딧 16%, 페이스북 15%, 링크드인 14%, 인스타그램 14%가 뒤를 이었다. 투자 아이디어가 오가는 소셜 미디어 그룹이나 게시판을 꼽은 비율은 29%였다.

    보고서 26쪽은 여기에 한 문항을 더 붙였다. "소셜 미디어 인물의 추천에 근거해 투자 결정을 내리는 일이 얼마나 잦습니까"라는 물음에 "자주" 또는 "가끔"이라고 답한 비율이 26%, "전혀 없다"가 73%였다.

    연령에 따른 격차가 크다. 35세 미만 투자자에서는 추천을 반영한다는 비율이 61%로 올라간다. 유튜브 이용률도 같은 연령대에서 61%다. 두 수치가 같은 값이지만 서로 다른 항목이다. 하나는 플랫폼 이용률이고 다른 하나는 투자 결정에 추천을 반영하는 빈도다.

    가상자산 보유 경험은 전체 27%였고, 35세 미만 50%, 35~54세 36%, 55세 이상 10%였다.

    이 자료가 말하지 않는 것

    • 보고서 34쪽이 명시한다. 이 조사의 모든 자료는 응답자의 자기보고이며 다른 자료로 독립적으로 검증되거나 대조되지 않았다.
    • 온라인 패널 조사다. 가중은 연령과 학력 기준으로만 이루어졌고, 보고서는 하위 집단별 수치가 반드시 대표성을 갖지는 않는다고 적어 두었다.
    • 소셜 미디어 채널 표의 질문 문구는 보고서에 인쇄돼 있지 않다. 복수 응답이 가능한 문항인지 확인하지 못했다. 각 비율은 해당 채널을 꼽은 응답자의 비중으로만 읽어야 한다.
    • 지식 11문항의 개별 내용과 난이도는 확인하지 않았다.
    • 미국 성인이 대상이다. 은퇴계좌 제도, 세제, 증권사 이용 환경이 다른 한국에 그대로 옮길 수 없다.
    • 상관을 인과로 읽을 근거가 없다. 소셜 미디어를 쓰는 사람이 지식 점수가 낮은지, 낮은 사람이 소셜 미디어를 쓰는지는 이 자료로 알 수 없다.

    정리하면

    • 은퇴계좌 외 증권 보유자 2,861명 중 50%가 "무위험 연 25% 보장" 제안에 투자하겠다고 답했고, 거절은 21%, 모르겠다는 30%였다.
    • 투자 지식 11문항 평균 정답은 5.3개였다. 35세 미만 4.3개, 55세 이상 5.8개였다.
    • 투자 정보를 얻는 소셜 미디어 채널로 유튜브를 꼽은 비율이 30%로 가장 높았고, 소셜 미디어 인물의 추천을 투자 결정에 반영한다는 응답이 26%였다.
    • 35세 미만에서는 추천 반영 비율이 61%로 전체의 두 배가 넘었다.
    • 미국 성인 전체가 아니라 은퇴계좌 외 증권 보유자를 대상으로 한 자기보고 온라인 조사이며, 보고서 스스로 독립 검증이 없다고 밝혔다.

    출처와 확인 범위

    이 글은 공개된 연구와 통계를 해설한 것으로, 특정 종목·자산에 대한 투자 판단이나 권유를 담고 있지 않습니다.

  • X.509 인증서에 MAC 주소를 담는 형식이 RFC로 나왔다 — RFC 10031, otherName 12번째 항목

    공개 키 인증서의 주체 대체 이름(SAN)에 IEEE MAC 주소를 옥텟 문자열로 담는 방법이 2026년 8월 RFC 10031로 발행됐다. 표준화 트랙의 Proposed Standard 단계다. 이 규격이 정의한 otherName 형식은 OID 1.3.6.1.5.5.7.8.12를 받아 IANA 레지스트리에 12번째 항목으로 등록됐다. 용도로는 사물인터넷과 차량 네트워크의 계층 2 인증을 든다. 정작 규격 자신은 보안 절에서 MAC 주소가 위조될 수 있다고 적어 둔다.

    원자료 제원

    항목

    내용

    자료

    RFC 10031 "Media Access Control (MAC) Addresses in X.509 Certificates"

    발행

    IETF / RFC Editor, 2026년 8월

    지위

    기술 규격 — 표준화 트랙의 Proposed Standard, IETF 스트림, LAMPS 워킹그룹 산출물. 원 초안 draft-ietf-lamps-macaddress-on-07

    대상

    본문 8개 장, 저자 5인, 새 OID 2개(이름 형식·ASN.1 모듈 식별자), 정규 참조 5건·참고 참조 2건

    기간

    해당 없음 — 기술 규격이라 자료가 다루는 기간 개념이 없다

    방법

    초록과 1장, 3장(3.4.2절 경로 검증 처리 제외), 4~8장, ASN.1 모듈을 읽고, 요구된 IANA 등록 두 건을 레지스트리 원본과 대조

    정확히 무엇을 정의했나

    X.509 인증서는 주체 대체 이름(SAN) 확장에 도메인 이름, 이메일 주소, IP 주소 등을 담는다. RFC 5280은 이 목록을 확장할 통로로 otherName을 열어 두었고, RFC 10031은 그 통로에 MAC 주소용 칸을 만들었다. 인코딩은 단순하다. EUI-48은 6옥텟, EUI-64는 8옥텟의 OCTET STRING으로 넣고 최상위 옥텟을 먼저 쓴다. 7.1절 예시 00-24-98-7B-19-02는 '0024987B1902'H가, 7.2절 AC-DE-48-00-11-22-33-44는 'ACDE480011223344'H가 된다. 구분 기호나 대소문자 규칙이 개입할 여지가 없다. 3.3절은 검증자가 옥텟 단위로 그대로 비교하도록 하고, 와일드카드는 지원하지 않는다고 못 박는다.

    6·8이 아닌 12·16옥텟이 함께 있는 이유

    ASN.1 타입은 MACAddress ::= OCTET STRING (SIZE (6 | 8 | 12 | 16))이다. 길이가 네 종류인 것은 같은 타입이 이름과 제약 조건 양쪽에 쓰이기 때문이다.

    길이

    쓰임

    구성

    6옥텟

    EUI-48 이름

    주소값

    8옥텟

    EUI-64 이름

    주소값

    12옥텟

    EUI-48 제약

    값 6 + 마스크 6

    16옥텟

    EUI-64 제약

    값 8 + 마스크 8

    매칭 규칙은 3.4.1절에 있다. 이름과 값 패턴을 배타적 논리합(XOR)한 뒤 마스크와 비트별 논리곱(AND)을 해서, 결과가 전부 0이면 통과다. 길이가 어긋나면 계산 전에 불일치로 끝난다.

    7.3절 예시가 이 구조를 보여준다. 값 패턴은 전부 0, 마스크는 030000000000이고, 규격은 이 제약이 전역(universal)이고 유니캐스트인 값만 통과시킨다고 설명한다. 마스크 0x03이 검사하는 자리는 첫 옥텟의 하위 두 비트다. 7.3절은 그 비트 위치를 직접 풀어 쓴다. 비트 0(마스크 0x01)은 개별/그룹(I/G) 비트로 0이면 유니캐스트, 1이면 멀티캐스트다. 비트 1(마스크 0x02)은 전역/로컬(U/L) 비트로 0이면 IEEE가 할당한 전역 주소, 1이면 로컬 할당이다. 이 둘을 함께 묶은 값이 0x03이다.

    레지스트리에서 대조한 것

    • otherName 형식 레지스트리(1.3.6.1.5.5.7.8)는 12개 항목이고 12번이 id-on-MACAddress다. 다만 1번과 2번은 "Reserved and Obsolete"로 표시돼 있어 살아 있는 형식은 10개다.
    • ASN.1 모듈 식별자 레지스트리(1.3.6.1.5.5.7.0)는 128개 항목이며 126번이 id-mod-mac-address-other-name-2025다. 모듈 이름의 연도는 2025인데 RFC 발행은 2026년 8월이다.
    • 규격 5장의 IANA 등록 요청 표는 참조를 RFC 10031로 적어 두었지만, 두 레지스트리 모두 참조란이 아직 RFC 번호가 아니라 초안 이름([RFC-ietf-lamps-macaddress-on-07])으로 남아 있다. 레지스트리 페이지에 적힌 마지막 갱신일은 2026년 7월 20일로 RFC 발행 이전이다.

    규격이 스스로 붙인 단서

    4장은 이 이름 형식의 신뢰도가 전적으로 CA의 검증 절차에 달렸다고 적는다. CA는 신청자가 해당 주소를 실제로 보유·통제하는지 확인해야 하고, 그 과정에서 주소가 위조될 수 있음을 고려해야 한다. 주소를 동적으로 할당하거나 공유하는 운용 방식은 이 이름 형식이 노리는 유일성과 책임 추적을 약화시킬 수 있다고도 적는다. MAC 주소는 통상 계층 3 경계를 넘어 라우팅되지 않으므로, 검증자는 주소가 망 경계를 넘어서도 안정적이라고 볼 근거가 따로 없는 한 로컬 네트워크 밖에서까지 유일하다고 가정해서는 안 된다. 같은 주소를 서로 다른 기기의 인증서에 넣지 못하게 하는 조항은 4장이 아니라 3.3절에 있다(계층 2 인터페이스를 공유하는 경우는 예외).

    4.1절은 프라이버시를 따로 다룬다. 바뀌지 않는 주소가 담긴 인증서는 기기와 사용자의 장기 추적을 쉽게 만든다고 지적하며 주소 교체, 단명 인증서, 무작위화를 권고한다. 긴장이 남는 지점이다. 안정적 식별자여서 인증서에 넣을 값어치가 생기는데 프라이버시 절은 그 안정성을 줄이라고 권한다. 반대로 볼 여지도 있다. 관리 주체가 하나인 폐쇄망이라면 추적 위험이 크지 않아 실무에서 거의 문제되지 않을 수도 있다.

    이 자료가 말하지 않는 것

    • 채택 현황이 없다. 어떤 CA가 이 형식을 발급하고 어떤 검증 라이브러리가 처리하는지는 문서 밖의 일이다.
    • 서론이 든 용도는 "사물인터넷과 차량 네트워크"라는 넓은 범주다. 계층 2 인증과 함께 흔히 거론되는 개별 프로토콜 이름은 서론에 없었다.
    • 상호운용 시험 결과나 성능 수치가 없다. 기존 구현이 새 규칙을 어떻게 다루는지는 규격 범위 밖이다.
    • RFC 5280 4.2.1.10절은 구현이 반드시(MUST) 이름 제약을 처리해야 하는 형식으로 directoryName 하나만 들고, rfc822Name·uniformResourceIdentifier·dNSName·iPAddress는 처리하는 것이 바람직하다(SHOULD)고 한다. 새 형식은 어느 쪽 목록에도 들어가지 않는다.

    정리하면

    • RFC 10031(2026년 8월, 표준화 트랙 Proposed Standard)은 MAC 주소용 otherName 형식을 OID 1.3.6.1.5.5.7.8.12로 정의했다.
    • EUI-48은 6옥텟, EUI-64는 8옥텟으로 최상위 옥텟 우선 인코딩하며 와일드카드는 지원하지 않는다.
    • 12·16옥텟은 이름이 아니라 제약이며, 값 패턴과 마스크를 이어 붙여 XOR 후 AND 결과가 0이면 통과한다.
    • IANA otherName 레지스트리 12개 항목 중 12번이 이 형식이고, 1·2번은 폐기 표시가 붙어 유효 항목은 10개다.
    • 규격 스스로 위조 가능성, 로컬 네트워크 밖 유일성 미보장, 장기 추적 위험을 명시했다.

    출처와 확인 범위

  • TLS 1.3에 포스트양자 하이브리드 키 교환 3종이 추가됐다 — 표준화 트랙 RFC 10024

    2026년 8월 10일 IETF가 RFC 10024를 발행했다. 통신을 시작할 때 양쪽이 암호 열쇠를 나눠 갖는 절차를 규정한 TLS 1.3에서, 기존 타원곡선 방식과 포스트양자 알고리즘 ML-KEM을 함께 쓰는 조합 세 가지를 정한 문서다. 이 문서는 그전까지 등록돼 있던 표준화 이전 임시 항목을 폐기하고 그 자리를 대신한다.

    무엇이 발행됐나

    문서의 정식 제목은 "Post-Quantum Traditional (PQ/T) Hybrid Key Agreement Mechanisms for TLS 1.3"이다. 저자는 K. Kwiatkowski, P. Kampanakis, B. E. Westerbaan, D. Stebila 네 사람이고, IETF 스트림에서 나왔다. RFC Editor의 정보 페이지는 이 문서의 상태를 "This is an Internet Standards Track document."라고 적고 있다. 즉 표준화 트랙 문서다.

    1장 도입에 따르면 ML-KEM은 미국 NIST가 FIPS 203으로 규정한 키 캡슐화 메커니즘이고, 전통 키 교환과 차세대 키 교환을 결합하는 일반적인 틀은 RFC 9954가 제공한다. RFC 10024는 그 틀을 ML-KEM에 적용하고, 결합된 그룹에 쓸 코드포인트를 지정하는 역할을 맡는다. RFC 9954는 2026년 7월 15일 발행된 정보성(Informational) 문서이며, 정보 페이지에는 이 문서를 폐기하거나 갱신한 후속 RFC가 표시돼 있지 않다.

    '하이브리드'가 뜻하는 것

    3장 용어 정의는 세 단어를 구분한다. '전통(traditional)' 알고리즘은 이미 널리 쓰이는 것으로, Curve25519·P-256·P-384를 쓰는 ECDHE가 여기 속한다. '차세대(next-generation)'는 아직 널리 채택되지 않은 것으로, ML-KEM이 여기 속한다. '하이브리드'는 여러 알고리즘을 동시에 쓰고 그 결과를 결합해, 적어도 하나가 안전하게 남아 있으면 전체가 안전하도록 만드는 방식을 가리킨다.

    결합 방법 자체는 단순하다. 4.1~4.3절이 규정하는 대로, 클라이언트가 보내는 값은 ML-KEM 캡슐화 키와 타원곡선 임시 공개값을 이어붙인 것이고, 서버가 보내는 값은 ML-KEM 암호문과 서버 쪽 임시 공개값을 이어붙인 것이다. 최종 공유 비밀도 두 알고리즘이 각각 만든 공유 비밀을 이어붙여 만든다.

    세 가지 조합과 전송되는 크기

    7장 IANA 고려사항이 지정한 코드포인트와 4.1~4.3절이 밝힌 바이트 크기는 다음과 같다.

    이름

    코드포인트

    클라이언트 값

    서버 값

    공유 비밀

    X25519MLKEM768

    4588 (0x11EC)

    1216바이트

    1120바이트

    64바이트

    SecP256r1MLKEM768

    4587 (0x11EB)

    1249바이트

    1153바이트

    64바이트

    SecP384r1MLKEM1024

    4589 (0x11ED)

    1665바이트

    1665바이트

    80바이트

    2장은 세 조합의 쓰임새를 나눠 설명한다. X25519MLKEM768은 널리 배포된 X25519를 쓰기 때문에 가장 실용적인 선택으로 제시된다. SecP256r1MLKEM768은 두 공유 비밀이 모두 FIPS 승인 방식으로 만들어져야 하는 경우를 위한 것이다. SecP384r1MLKEM1024는 보안 여유를 더 두려는 고보안 환경을 겨냥한다.

    IANA의 TLS Supported Groups 등록부(2026년 8월 10일 갱신 표시)에서 확인하면, 세 항목 모두 DTLS 사용이 가능(Y)으로 표시돼 있고 Recommended 열은 X25519MLKEM768만 Y, 나머지 둘은 N이다. 같은 등록부에서 25497번 X25519Kyber768Draft00과 25498번 SecP256r1Kyber768Draft00은 이름 뒤에 (OBSOLETE)가 붙고, 비고란에 "표준화 이전 판인 Kyber768"이며 RFC 10024가 이를 폐기했다고 적혀 있다.

    규제 맥락과 보안상 단서

    5장은 '규제 맥락(Regulatory Context)'이라는 제목으로, 결합 방식이 NIST 지침과 어떻게 맞물리는지를 다룬다. NIST SP 800-56C 개정2판과 SP 800-227을 인용하며, 두 공유 비밀을 이어붙일 때의 순서가 그룹마다 다른 이유를 어느 쪽 구현이 인증 대상이 되는지와 연결해 설명한다. 실제로 4.1~4.3절을 보면 X25519 계열은 ML-KEM 값이 앞에 오고, secp256r1·secp384r1 계열은 타원곡선 값이 앞에 온다.

    6장 보안 고려사항은 RFC 9954의 보안 고려사항이 이 문서의 방식에도 그대로 적용된다고 밝힌다. 그중 한 가지로, ML-KEM에서는 캡슐화에 쓴 난수가 복호 과정에서 다시 드러나기 때문에 난수 생성기의 상태가 능동적 공격자에게 노출될 여지가 있다는 점을 지적한다. 부채널 공격에 대한 저항, 특히 원격 공격자가 이용할 수 있는 경로에 대한 저항을 구현에서 우선하라고 권고한다.

    이 글이 말하지 않는 것

    이 글은 규격 문서의 내용만 다룬다. 실제로 이 조합들이 인터넷 트래픽에서 얼마나 쓰이고 있는지, 접속 지연이나 서버 부하가 얼마나 늘어나는지는 RFC 10024가 다루는 범위가 아니며 이 글도 수치를 제시하지 않는다. IANA 등록부의 Recommended 열이 정확히 어떤 절차와 기준으로 정해지는지도 다루지 않았다.

    표준화 트랙 문서로 발행됐다는 사실이 안전성 증명은 아니다. NIST의 FIPS 203 발행 페이지에 실린 초록은 ML-KEM의 안전성이 Module Learning with Errors 문제의 계산적 난이도에 연결돼 있으며 양자컴퓨터를 가진 공격자에 대해서도 안전하다고 '믿어진다'고 서술한다. 증명이 아니라 가정에 근거한 서술이다. 또한 같은 페이지에는 2025년 11월 17일자 안내문이 붙어 있는데, 향후 개정판에서 바로잡을 사안이 있다고 알리고 있다. 해당 안내문은 구체적 내용을 별도의 정오표 문서로 안내한다.

    출처

  • 특허 도면을 AI에 읽히고, 사람이 고친 뒤 다시 AI에 넘긴다 — 2026년 4월 공개된 미국 특허출원 US20260105771A1

    미국 특허출원 한 건이 2026년 4월 16일 공개됐다. 인공지능으로 이미지를 분석하고 그 결과로 데이터를 만드는 방법에 관한 출원인데, 적용 분야로 특허 출원 서류 작성을 든다. 특허 문서를 만드는 도구가 특허 출원의 대상이 된 셈이어서, 무엇이 어디까지 적혀 있는지 살펴볼 값어치가 있다.

    공개된 문서의 서지사항

    공개번호는 US20260105771A1, 제목은 “System and method for AI-assisted image analysis and data generation for patent applications”다. 출원인은 Solve Intelligence Inc이고, 발명자는 Sanjeevan Ahilan, Angus Parsonson, Chris Parsonson, Justin Doop 네 사람이다. 출원번호는 19/359,377, 출원일은 2025년 10월 15일이다. 우선일은 2024년 10월 16일이며, 같은 날 낸 미국 가출원 63/708,081의 이익을 주장한다. 구글 특허에 표시된 법적 상태는 계류 중(Pending)이다.

    출원이 설명하는 일곱 단계

    요약(Abstract)은 이 출원을 “인공지능을 이용해 이미지 분석에 기반한 데이터를 생성하는 방법”이라고 한 문장으로 정리한다. 명세서가 설명하는 절차는 이렇다.

    • 컴퓨팅 장치가 이미지를 획득한다
    • 그 이미지를 첫 번째 인공지능 모델에 제공한다
    • 첫 번째 모델이 분석 결과를 생성한다
    • 분석 결과를 사용자에게 제시한다
    • 사용자가 분석 결과를 수정하는 입력을 받는다
    • 수정된 분석 결과를 두 번째 인공지능 모델에 제공한다
    • 두 번째 모델이 수정된 분석 결과를 바탕으로 데이터를 생성한다

    눈에 띄는 지점은 다섯 번째다. 사람이 중간에 끼어들어 고치는 행위가 절차 안에 들어 있다. 처음부터 끝까지 자동으로 도는 구조가 아니라, 사람의 수정을 거친 결과를 다음 모델에 넘기는 구조다.

    다만 이 절차가 청구항에서 어느 범위로 청구됐는지는 이 글에서 확인하지 못했다. 아래 「이 글이 말하지 않는 것」에 적는다.

    왜 하필 도면부호인가

    명세서 설명에 따르면 첫 번째 모델이 하는 일에는 도면에서 도면부호(reference numeral)를 뽑아내고 각 부호에 이름을 붙이는 작업이 포함된다. 도면부호와 그 부호가 가리키는 요소의 이름이 잘못 짝지어지면 뒤이어 생성되는 설명에도 오류가 이어질 수 있다는 것이 출원의 설명이다. 이 대응표를 모델이 초안으로 만들고 사람이 검수하도록 한 지점에 이 출원의 무게가 실려 있다. 문서에 붙은 CPC 분류에도 기술 도면 인식(G06V30/422)과 지식재산 관리(G06Q50/184)가 들어 있다.

    미국은 특허 실무에서 AI 사용을 어떻게 다루나

    USPTO는 2024년 4월 11일 “Guidance on Use of Artificial Intelligence-Based Tools in Practice Before the USPTO”를 연방관보(89 FR 25609)에 실었다. 이 지침은 AI 도구를 썼다는 사실 자체를 청에 알릴 일반적 의무는 없다고 밝힌다. 다만 AI 사용에 관한 정보가 특허성 판단에 중요한(material) 정보에 해당하는 경우에는 37 CFR 1.56의 정보개시의무에 따라 제출해야 한다는 단서를 함께 둔다.

    또 서류에 서명해 제출하는 당사자에게는 37 CFR 11.18(b)에 따라 상황에 맞는 합리적 조사를 했다는 확인 책임이 있고, 지침은 “AI 도구의 정확성에 그저 의존하는 것은 합리적 조사가 아니다”라고 적었다. 제출 전에 사람이 내용을 검토해 오류와 환각을 바로잡아야 한다는 뜻이다. 위 출원이 절차에 사람의 수정 단계를 명시적으로 넣은 것과 방향은 같다. 다만 출원 문서가 이 지침을 근거로 그렇게 설계했다고 말하지는 않는다.

    이 2024년 지침은 지금도 USPTO의 AI 자료 안내 페이지에 실무자용 지침으로 걸려 있다. 다만 그 뒤에 나온 것이 있다. USPTO는 2025년 11월 AI를 사용한 발명의 발명자 인정(inventorship)에 관한 새 지침을 냈고, 요지는 AI를 썼든 쓰지 않았든 발명자를 정하는 법적 기준은 같다는 것이다. 2024년 2월에 나왔던 발명자 관련 지침은 현재 같은 페이지의 보관(Archive) 항목으로 옮겨져 “검토 중”으로 표시돼 있다. 이 글은 도구 사용 지침만 다루므로 발명자 문제는 더 파고들지 않는다.

    공개는 등록이 아니다

    미국 특허법 35 U.S.C. 122(b)(1)(A)는 출원을, 이익을 주장하는 가장 이른 출원일로부터 18개월이 지난 뒤 신속히 공개하도록 정한다. 같은 조 (b)(2)(B)(i)는 18개월 공개 제도를 둔 다른 나라에 출원하지 않겠다고 확인하는 경우 비공개를 신청할 수 있게 한다. 이 출원의 우선일 2024년 10월 16일에 18개월을 더하면 2026년 4월 16일이고, 실제 공개일과 같다(직접 계산한 값이다).

    공개는 심사가 끝났다는 뜻도, 권리가 생겼다는 뜻도 아니다. 이 문서의 상태는 여전히 계류 중이며, 심사 과정에서 청구항이 좁아지거나 거절될 수 있다.

    이 글이 말하지 않는 것

    이 글은 공개공보 한 건, 미국 특허법 조문 하나, USPTO의 행정 지침 하나, 그리고 USPTO의 AI 자료 안내 페이지를 근거로 삼았다. 35 U.S.C.는 의회가 만든 법률이고 연방관보에 실린 지침은 행정 지침이어서, 둘의 층위는 다르다.

    첫째, 청구항 본문을 확인하지 못했다. 구글 특허, 저스티아, 에스파스넷, PatentScope, USPTO 공개 검색 등 여러 경로를 시도했으나 청구항 영역을 열지 못했다. 그래서 이 글은 요약과 명세서 설명에 적힌 내용만 다뤘고, 청구항이 몇 개인지, 어느 범위까지 권리로 청구됐는지는 말하지 않는다. 명세서에 적힌 절차와 실제 청구된 권리범위는 다를 수 있다.

    둘째, 이 출원이 등록될지, 등록된다면 청구항이 어떤 모습일지는 알 수 없다. 공개는 출원 서류가 공중에 공개됐다는 사실일 뿐 등록도 상용화도 뜻하지 않는다.

    셋째, 선행기술을 조사하지 않았으므로 이 방법이 새로운지에 대해서는 아무 말도 할 수 없다.

    넷째, 출원인 회사의 규모와 제품, 실제 사용 현황은 확인하지 못해 다루지 않았다.

    다섯째, 한국 특허 실무에서 AI 사용이 어떻게 다뤄지는지는 이 글에서 확인하지 않았다.

    출처

  • 개인투자자 전체가 2,662개 종목에 투자했지만, 금액으로 보면 유효 종목은 91개였다

    「분산투자를 하고 있다」는 말은 무엇으로 확인할까. 대개는 보유 종목 수를 센다. 그런데 종목 수와 분산 정도는 서로 다른 것을 잰다. 최근 공개된 계좌 단위 실증 보고서 한 편이 그 차이를 숫자로 보여준다.

    자본시장연구원이 2026년 2월 펴낸 연구보고서 26-04 『개인투자자의 해외투자 특징 및 성과 분석』(강소현·김민기)은 국내 대형 증권사의 2020~2022년 계좌별 보유·거래 자료로 개인투자자 102,380명의 포트폴리오를 재구성했다. 표본은 만 19세 이상이면서 예수금을 제외한 일평균 자산이 10억 원 이하인 투자자로 한정했다. 학술지 동료심사를 거친 논문이 아니라 연구기관이 발간한 보고서라는 점은 미리 밝혀 둔다.

    인원으로 세면 8명 중 1명, 금액으로 세면 절반

    보고서가 내놓은 두 계열의 숫자는 같은 현상을 서로 다른 자로 잰다.

    무엇을 세는가

    시작

    2022년 말

    해외자산을 보유한 투자자 비중(인원)

    4.7% (2020년 초)

    약 13%

    해외자산이 차지하는 금액 비중

    17.2% (2020년 6월)

    48.4%

    미국 자산의 금액 비중(전체 자산 대비)

    15.2% (2020년)

    36.1% (2022년)

    인원으로 보면 8명 중 1명 남짓이고, 금액으로 보면 절반에 가깝다. 두 계열의 시작 시점이 2020년 초와 2020년 6월로 서로 다르다는 점은 표에 그대로 적어 두었다.

    세 번째 줄의 분모는 앞의 두 줄과 다르다. 미국 자산 비중은 해외자산 안에서 미국이 차지하는 몫이 아니라, 국내와 해외를 합친 전체 보유자산 대비 비중이다. 보고서는 같은 기준으로 국내 자산 비중이 2020년 80.9%에서 2022년 62.3%로 낮아졌다고 적으면서, 미국 자산 비중에 대해 “3년간 약 2.4배 증가”라고 썼다.

    여기서부터는 해석이다. 필자는 이 격차를, 해외자산을 담은 소수가 평균보다 큰 금액을 굴리고 있다는 신호로 읽을 여지가 있다고 본다. 보고서도 20·30대 젊은 층과 고액투자자를 중심으로 해외자산 비중이 뚜렷하게 높다고 서술한다. 다만 반대 가능성도 남는다. 해외자산의 평가금액이 기간 중 더 크게 불어났다면 새로 들어온 사람이 없어도 금액 비중은 커진다. 두 설명은 이 수치만으로 갈라지지 않는다.

    2,662개를 담아도 유효 종목은 91개

    보고서는 분산 정도를 유효종목수(ENP)로 잰다. 정의는 1/HHI, 곧 집중도 지수의 역수다. 금액이 한두 종목에 몰릴수록 값이 작아지고, 고르게 퍼질수록 실제 보유 종목 수에 가까워진다.

    여기서 말하는 분산은 종목별 투자금액이 얼마나 고르게 퍼져 있는지를 뜻한다. 산업·국가·팩터 등 위험의 분산까지 의미하는 것은 아니다.

    자산군

    보유 종목 수

    유효 종목 수(ENP)

    국내주식

    2,662개

    91개

    해외주식

    1,561개

    15개

    여기서 반드시 짚어야 할 것이 있다. 이 수치는 투자자 한 사람의 포트폴리오가 아니라, 표본에 속한 개인투자자들이 합쳐서 보유한 종목의 일평균 집계다. 보고서는 국내주식 2,662개를 두고 “사실상 상장 종목 대부분을 포괄하는 수준”이라고 적었다. 한 사람이 2,662개를 담는다는 뜻이 아니다.

    그렇게 읽으면 두 줄의 표는 이런 이야기가 된다. 개인투자자 전체를 하나의 덩어리로 놓고 보면 시장의 거의 모든 종목에 손이 닿아 있지만, 종목별 투자금액의 분포를 반영해 계산하면 국내주식의 ENP는 91개, 해외주식은 15개로 낮아진다. 보유 종목 수 대비 비율로 환산하면 국내주식은 약 3.4%, 해외주식은 1%에 못 미친다(이 두 비율은 필자 계산이다).

    같은 특성이 위아래에서 반대로 나타난다

    성과 분석에서 가장 조심스럽게 읽어야 할 대목은 분위별 결과다. 보고서 요약문은 이렇게 적는다. 하위 성과 그룹에서는 경험이 부족한 상태에서의 과도한 매매, 소수 종목에 대한 집중, 공격적인 위험 추구가 수익률을 추가로 악화시키는 방향으로 작용한 반면, 상위 성과 그룹에서는 동일한 특성이 반드시 부정적으로 작용하지 않고 오히려 초과성과와 연결되는 경우도 나타났다.

    이 문장은 “잘하는 사람은 집중해도 된다”로 옮겨 적히기 쉽다. 필자는 그렇게 읽지 않는다. 성과로 먼저 그룹을 가른 뒤 그 그룹의 특성을 살피는 구조는, 결과를 알고 나서 원인을 되짚는 방향이다. 운으로 크게 번 사람과 판단으로 번 사람이 같은 칸에 들어간다. 보고서 자신도 해외시장 참여자 가운데 수익률과 위험조정 성과가 개선된 경우가 관찰된다고 하면서, 곧바로 “그 중 약 절반은 여전히 만족스럽지 못한 성과를 기록하였다”고 덧붙인다.

    물론 반대로 볼 여지도 있다. 정보 우위나 종목 선별 능력이 실재한다면, 집중은 그 능력을 성과로 옮기는 통로일 수 있다. 이 보고서의 자료만으로 두 해석을 가르기는 어렵다. 보고서는 분석 기간이 특정 시장 국면에 걸쳐 있어 결과가 “다소 국면 의존적일 수 있음을 밝혀둔다”고도 적었다.

    정리하면

    • 자본시장연구원 연구보고서 26-04(강소현·김민기). 표본은 개인투자자 102,380명, 기간은 2020~2022년, 자산 10억 원 이하 투자자로 한정.
    • 해외자산 보유자 비중은 4.7%에서 약 13%로, 해외자산의 금액 비중은 17.2%에서 48.4%로 올랐다. 인원과 금액은 서로 다른 것을 재는 지표다.
    • 미국 자산 비중 15.2%→36.1%는 해외자산 안에서의 몫이 아니라 전체 보유자산 대비 비중이다. 같은 기준의 국내 자산 비중은 80.9%→62.3%.
    • 개인투자자 전체를 합친 기준으로 국내주식은 보유 2,662개에 유효 91개, 해외주식은 보유 1,561개에 유효 15개. 1인당 수치가 아니다.
    • 분위별로 같은 특성의 방향이 뒤집힌다는 결과는 성과로 나눈 뒤에 특성을 본 것이므로, 그대로 행동 지침으로 옮기기 어렵다.

    출처와 확인 범위

    • 1차 자료: 자본시장연구원 『개인투자자의 해외투자 특징 및 성과 분석』(연구보고서 26-04, 강소현·김민기, 135쪽). 학술지 논문이 아니라 연구기관이 발간한 보고서다.
    • 발간일 표기: 자본시장연구원 보고서 페이지에는 2026년 2월 9일로 적혀 있다. 이 글은 발행 기관 표기를 따랐다.
    • 어디까지 읽었나: 보고서 PDF의 서론부터 Ⅲ장(국내 및 해외투자 행태 분석)까지, 그리고 표 Ⅲ-13 「국내외 상품군별 분산도」의 수치와 그 표를 설명하는 본문 문장을 확인했다. Ⅳ장(투자성과 분석) 본문은 열어 보지 못했고, 성과에 관한 서술은 보고서가 공개한 요약문 범위에서만 확인했다.
    • 쓰지 않은 것: 손실을 기록한 투자자 비율, 벤치마크를 초과한 투자자 비율 같은 구체적 분포 수치는 요약문에 제시되지 않았고 Ⅳ장 본문을 확인하지 못해 이 글에 쓰지 않았다. 언론 보도에 나오는 수치도 원문에서 확인하지 못한 것은 인용하지 않았다.
    • 필자 계산: 유효 종목 수를 보유 종목 수로 나눈 비율(국내주식 91/2,662≒3.4%, 해외주식 15/1,561≒0.96%)은 표의 수치로 필자가 직접 계산한 값이다.
    • 보고서 소개 페이지: https://www.kcmi.re.kr/report/report_view?report_no=2254

    이 글은 공개된 연구와 통계를 해설한 것으로, 특정 종목·자산에 대한 투자 판단이나 권유를 담고 있지 않습니다.