전주 코오롱하늘채 서울 개별공시지가 올해 평균 4.9% 올랐다···용산-성동-강남 순 > 자유게시판

전주 코오롱하늘채 서울 개별공시지가 올해 평균 4.9% 올랐다···용산-성동-강남 순

이진숭

1시간 14분전 0 0

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전주 코오롱하늘채 올해 서울의 개별공시지가가 전년대비 4.9% 올랐다. 용산구 상승세가 가장 컸고, 이어 성동구와 강남구가 뒤를 이었다.
서울시는 올해 1월1일 기준 85만7493필지에 대한 개별공시지가를 30일 결정·공시했다. 올해 개별공시지가 상승 폭은 전년(4.02%)보다 커졌다.
개별공시지가는 모든 자치구에서 올랐다. 평균 이상 오른 자치구는 용산구(9.20%), 성동구(6.52%), 강남구(6.30%), 서초구(5.82%), 마포구(5.35%), 광진구(5.28%), 영등포구(5.01%) 등 7곳이다.
시는 “올해 상향 결정된 표준지공시지가의 영향을 받아 개별공시지가 또한 일정 수준 상승했다”고 밝혔다. 개별공시지가는 표준지공시지가를 기준으로 산정한 개별 토지의 단위 면적당 적정 가격이다.
지가가 오른 토지는 84만5872필지로 전체의 약 98.6%를 차지했다. 하락한 토지는 2350필지(0.3%)였다. 작년과 공시지가가 같은 토지는 8천144필지(1.0%), 신규 토지는 1천127필지(0.1%)다.
서울에서 공시지가가 가장 높은 땅은 상업용 토지인 중구 충무로1가(명동) 24-2로, 2004년 이후 23년 연속 최고가 자리를 유지하고 있다. 올해 공시지가는 1㎡당 1억8천840만원였다.
최저 공시지가는 도봉구 도봉동 산 30(자연림)으로 1㎡당 6천940원이었다.
개별공시지가는 서울부동산정보광장 또는 부동산공시가격알리미에서 조회할 수 있다. 개별공시지가에 이의가 있는 경우 내달 29일까지 이의신청서를 제출할 수 있다.
이의신청서는 정부24 또는 부동산공시가격알리미를 통해 온라인으로 내거나 소재지 구청 또는 동주민센터에 제출하면 된다.
단기전은 기세 싸움이다. 매경기 모든 것을 걸고 총력전을 치르는 승부에서 한번 달아오른 팀의 분위기는 쉽게 식지 않는다.
정규리그 1위를 상대로 원정에서 2경기 연속 후반 역전승을 이뤄낸 고양 소노의 기세는 무서웠다. 정규리그를 5위로 마치고 4위 서울 SK에 3연승하며 6강 플레이오프(PO)를 통과하더니 4강 PO도 단 3경기 만에 끝을 냈다. 거침없는 봄농구를 펼치는 소노가 PO 파죽의 6연승 행진으로 창단 첫 챔피언결정전 진출을 이뤄냈다.
소노는 27일 고양체육관에서 열린 2025~2026 프로농구 4강 PO(5전3승제) 3차전에서 정규리그 1위 창원 LG를 90-80으로 꺾었다.
원정 1·2차전을 잡았던 소노는 3연승을 내달려 안방에서 감격의 첫 챔피언결정전 진출을 확정했다. 정규리그 5위가 챔피언결정전에 진출한 것은 2023~2024 부산 KCC 이후 역대 두 번째다. 소노는 이제 안양 정관장-부산 KCC전 승자와 맞붙는 챔프전 1차전을 치르는 5월5일까지 충분한 휴식 시간도 벌었다.
반면 ‘디펜딩 챔피언’ LG는 2연패에 도전했으나 소노 돌풍에 막혀 4강 PO에서 탈락하며 첫 통합챔피언 도전의 꿈이 좌절됐다.
손창환 소노 감독은 경기 전 “2연승을 의식하지 않고 오늘도 똑같은 마음으로 매경기 코트에서 쓰러지자는 각오로 할 것이다. 우리는 잃을 것이 없다”고 밝혔다.
달아오른 기세와 굳은 각오로 무장한 소노는 거침이 없었다. 경기는 초반부터 술술 풀렸다. 프로 2년차 이근준이 1쿼터를 책임졌다. 3점슛 3방으로 1쿼터 26-19 리드를 이끌었다. 2쿼터엔 베테랑 임동섭이 결정적인 3점슛 2개를 터뜨리며 분위기를 이어갔다. 소노는 전반에만 3점슛 10개, 성공률 53%로 외곽 대결에서 LG를 압도했다.
전반을 51-40으로 앞선 소노는 후반에도 뜨겁게 달렸다. 3쿼터에는 에이스 이정현(17점)이 내외곽에서 힘을 냈고, 케빈 캠바오(17점)는 화끈한 덩크와 3점슛을 터뜨렸다. 3쿼터를 77-62로 마친 소노는 4쿼터에도 고삐를 늦추지 않고 맹공을 펼쳐 안방에서 새 역사를 썼다.
인공지능(AI)은 어떤 질문에도 척척 답을 내놓는다. 때로는 틀린 예측이나 잘못된 정보를 제공하면서도 높은 확신을 보인다. AI가 갖는 이런 ‘과도한 확신’은 자율주행과 의료진단 등의 분야에서는 위험으로 작용할 수 있다.
카이스트는 백세범 뇌인지과학과 석좌교수 연구팀이 AI가 스스로 모른다는 것을 인식하도록 하는 학습 방법을 개발해 AI 신뢰성 향상 기반을 마련했다고 27일 밝혔다.
백 교수 연구팀에 따르면 AI 과신을 유발하는 원인은 인공신경망을 활용해 데이터를 학습하는 ‘딥러닝’ 과정에 있다. 딥러닝에서는 신경망 학습 시작 시 가중치를 확률 분포에 따라 무작위로 설정하는 ‘무작위 가중치 초기화’가 널리 사용된다. 무작위로 초기화된 신경망에 임의 데이터를 입력하면 아무것도 학습하지 않은 상태에서도 높은 확신도를 보이는 현상이 나타나는데, 이것이 생성형 AI에서 사실과 다른 내용이나 존재하지 않는 정보를 그럴듯하게 만들어내는 ‘환각’ 현상으로 이어진다는 것이다.
연구팀은 생물학적 두뇌에서 해결 실마리를 찾았다. 인간의 두뇌는 태어나기 전부터 외부 자극 없이도 스스로 발생하는 뇌 신호를 의미하는 ‘자발적 신경 활동’을 통해 신경회로를 형성한다.
이 개념을 인공신경망에 적용해 AI가 본격적으로 학습을 시작하기 전에 스스로 불확실성을 먼저 조정하는 ‘예열 단계’를 도입했다. 그 결과 예열 과정을 거친 AI 모델은 초기 확신도가 우연 수준에 가까운 낮은 값으로 정렬되고, 기존 무작위 가중치 초기화에서 나타나던 과신 편향이 크게 완화됐다.
기존 모델은 학습하지 않은 데이터에도 높은 확신을 보이며 잘못된 답을 제시하는 경향이 있지만, 예열 학습을 적용한 모델은 확신도를 낮춰 ‘모른다’고 답할 줄 아는 것에서 차이를 나타낸다. 이는 실제 데이터를 학습하기 전에 ‘나는 아직 아무것도 모르는 상태’라는 것을 먼저 학습하게 되기 때문이라고 연구팀은 설명했다.
백 교수는 “이번 연구는 AI가 단순히 정답을 맞히는 수준을 넘어 ‘무엇을 아는가’와 ‘무엇을 모르는가’를 구분하는 능력, 즉 메타인지를 갖출 수 있는 가능성을 제시한 것”이라며 “정확도 향상을 넘어 AI가 스스로 불확실성을 판단하는 원리를 제시했다는 데 의의가 있다”고 밝혔다. 이어 “자율주행, 의료 AI, 생성형 AI 등 높은 신뢰성이 요구되는 분야를 포함해 거의 모든 딥러닝 모델 초기화 방식에 적용될 수 있어 AI 전반의 신뢰성을 높이는 핵심 기술이 될 것”이라고 말했다.
카이스트 뇌인지과학과 천정환 석사가 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 AI 분야 국제학술지 ‘네이처 머신 인텔리전스’ 온라인판에 게재됐다.
AI 환각 현상은 2023년 이른바 ‘세종대왕 맥북 프로 던짐 사건’으로 널리 알려졌다. 대표적 대화형 인공지능 서비스인 챗GPT는 당시 ‘조선왕조실록에 기록된 세종대왕 맥북 프로 던짐 사건을 알려달라’는 요청에 “세종대왕이 15세기 훈민정음 초고를 작성하던 중 화가 나 맥북 노트북을 던졌다”며 실제로 있었던 일처럼 답해 논란을 불러일으켰다.

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