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“문재인케어 지지율 100%, 시간 지나면 낮아질 수도”

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Sunday, December 17, 2017, 12:12:00

보험연구원, 건강보험 보장성 강화 정책 시뮬레이션 결과 발표
인구고령화로 인한 경제적 비효율 발생..“정책지지율 낮아질 것”

[인더뉴스 정재혁 기자] ‘문재인케어(건강보험 보장성 강화 정책)’에 대한 정책 지지율이 만장일치에 가깝다는 시뮬레이션 결과가 나왔다. 보장성 강화 정책은 인구고령화로 인해 경제적 비효율성도 만만치 않은 것으로 나타났지만, 국민 개개인의 효용성 증가분이 경제적 비효율성을 압도한 것으로 풀이된다. 

또한, 인구고령화 초기 단계에 있는 현 세대(2015년 기준)의 데이터로 시뮬레이션한 것도 영향을 미친 것으로 보인다. 현 세대는 고령화에 대한 경제적 부담은 최소한으로 지면서도 보장성 강화 정책의 혜택은 누릴 수 있기 때문이다. 다만, 세대교체가 진행될수록 지지율은 점점 낮아질 것으로 예상된다.

보험연구원(원장 한기정)의 임태준 연구위원과 홍민지 연구원은 건강보험 보장성 강화 정책의 경제적 효과와 정책지지율을 시뮬레이션으로 분석해 그 결과를 17일 발표했다. 

건강보험 보장성 강화 정책, 일명 ‘문재인케어’는 미용·성형 등을 제외한 모든 의료비에 건강보험을 적용해 향후 2022년까지 건강보험 보장률을 70%까지 끌어올린다는 내용을 골자로 한다. 

시뮬레이션 분석 결과에 따르면  정책에 대한 지지율은 100%에 가까웠다(표 참조). 이에 대해 두 연구자는 인구고령화 초기 단계에 있는 현 세대가 고령화에 대한 부담이 적으면서도 보장성 강화 정책의 혜택은 누릴 수 있기 때문으로 풀이했다. 참고로, 시뮬레이션 결과는 비교적 최근 자료인 2015년 자료를 바탕으로 나왔다.

한편, 건강보험 보장률 70%안이 즉시 실행될 경우 국민건강보험 총지출이 10.8% 증가하는 것으로 나타났다. 인구고령화가 진행되면서 증가폭이 점차 확대돼, 30년(60년) 후에는 현재 대비 43.9%(53.7%) 높아진다는 결과가 나왔다.

총지출 증가에 따라 건강보험 재정 균형을 위한 보험료율 인상도 예상된다. 보험료율은 정책 실행 즉시 0.7%p 상승하며, 인구고령화가 보험료율 인상 압력으로 작용해 30년(60년) 뒤에는 보험료율이 현재 대비 4.2%p(6.6%p) 높아질 것으로 예측됐다.

이밖에 총자본은 인구고령화에 대비한 현 세대의 저축 확대로 약 15년 동안 증가세를 보이다가, 세대교체가 진행되면서 증가세는 둔화됐다. 정책 초기에는 총자본과 총노동이 증가해 국내총생산이 일시적으로 증가하지만, 3년 이후부터 증가세가 둔화되고, 12년 경과 뒤에는 현재 수준보다 감소할 것으로 예상됐다. 

임태준·홍민지 연구(위)원은 “의료비 지출 감소 및 가처분 소득(의료비 지출 차감 후)의 변동성 하락으로 증가하는 효용 증가분이 보험료율 인상에 따른 가계의 경제적 유인 왜곡과 경제적 비효율을 압도한 결과”라며 “다만, 현 세대를 대상으로 한 결과이며 세대교체가 진행됨에 따라 정책지지율은 낮아질 수 있다”고 말했다.

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정재혁 기자 jjh27@inthenews.co.kr

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SKT, ‘한국어 특화’ A.X 4.0 오픈소스 공개… “최고 수준 한국어 처리”

SKT, ‘한국어 특화’ A.X 4.0 오픈소스 공개… “최고 수준 한국어 처리”

2025.07.03 11:37:16

인더뉴스 이종현 기자ㅣSK텔레콤[017670]은 한국어 특화 LLM인 A.X(에이닷 엑스) 4.0을 오픈소스로 공개했다고 3일 밝혔습니다. SKT는 이날 오전 글로벌 오픈소스 커뮤니티 허깅페이스(Hugging Face)를 통해 A.X 4.0의 표준 모델과 경량 모델 2종을 공개했습니다. 이번에 공개한 A.X 4.0은 현존 대규모 언어 모델(LLM) 중에서도 최상급의 한국어 처리 효율성은 물론 데이터 보안을 고려한 설계, 그리고 로컬 환경에서의 운영 가능성 등이 강점이라고 SKT는 설명했습니다. 오픈소스 모델인 Qwen2.5에 방대한 한국어 데이터를 추가로 학습시켜 국내 비즈니스 환경에 맞는 성능을 발휘합니다. SKT는 A.X 4.0의 토크나이저를 자체 설계·적용해 높은 수준의 한국어 처리 역량을 구현했습니다. 자체 테스트 결과 같은 한국어 문장을 입력했을 때 GPT-4o보다 A.X 4.0이 약 33%가량 높은 토큰 효율을 기록하며 다른 LLM 대비 높은 정보 처리용량에 비용 절감까지 가능합니다. 토크나이저(Tokenizer)는 문장의 구조를 분석해 토큰으로 분할하는 작업 도구를 의미합니다. A.X 4.0은 대표적인 한국어 능력 평가 벤치마크인 KMMLU2)에서 78.3점을 기록하여 GPT-4o(72.5점)보다 우수한 성능을 보였으며 한국어 및 한국 문화 벤치마크인 CLIcK에서도 83.5점을 획득해 GPT-4o(80.2점)보다 더 높은 한국 문화 이해도를 보였습니다. SKT는 A.X 4.0를 기업 내부 서버에 직접 설치해 사용할 수 있는 온프레미스 방식으로 제공해 기업들이 데이터 보안에 대한 걱정을 덜 수 있도록 서비스할 계획입니다. A.X 4.0 개발 과정에서도 대규모 학습(CPT)의 전 과정을 외부와 연동 없이 자체 데이터로 학습해 데이터의 주권도 확보한 바 있습니다. 표준 모델은 720억개(72B), 경량 모델은 70억개(7B)의 매개변수를 갖추고 있어 이용자들이 목적에 맞춰 선택적으로 이용할 수 있도록 했습니다. SKT는 이미 A.X 4.0을 지난 5월 에이닷 통화 요약에 적용 및 활용하고 있으며 추후 자사는 물론 SK그룹 내 다양한 서비스에 적용할 계획입니다. SKT가 이번에 선보인 모델로 기업들은 파생형 모델을 개발할 수 있고 연구 분야에서도 활용할 수 있습니다. SKT는 이번 A.X 4.0 지식형 모델의 오픈소스 공개와 동시에 추론형 모델의 발표도 앞두고 있습니다. SKT는 이달 중으로 수학 문제 해결과 코드 개발 능력이 강화된 추론형 모델을 공개하고 이미지와 텍스트를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 수준까지 모델을 업데이트할 계획입니다. 또한, 소버린 AI 관점에서 A.X 3.0에 적용한 프롬 스크래치(모델의 맨 처음 단계부터 모두 직접 구축) 방식도 병행하여 개발을 진행하고 있으며 후속 모델도 순차적으로 공개할 예정입니다. 김지원 SKT AI Model Lab장은 "SK텔레콤의 다양한 서비스를 고도화하고 기업 시장에서 한국어 특화 LLM으로 국내 비즈니스 환경에 최적화된 모델이 될 수 있도록 지속적인 기술 개발을 추진할 계획"이라고 말했습니다.


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