전체 글33 신속통합기획에서 조용히 탈락하는 지역의 특징 신속통합기획은 정비사업의 속도를 높이기 위한 제도로 소개되며 시장의 큰 기대를 받았습니다. 발표 초기에는 신속통합기획이라는 단어만으로도 노후 지역의 가격이 반응했고, 일부 지역은 재개발 확정에 가까운 것처럼 인식되기도 했습니다. 그러나 시간이 지나면서 모든 신청 지역이 같은 결과를 얻는 것은 아니라는 점이 분명해졌습니다. 특히 눈에 띄는 반대나 공식적인 탈락 발표 없이, 조용히 흐지부지되는 지역들이 존재합니다. 이 글에서는 신속통합기획 과정에서 겉으로는 큰 문제가 없어 보이지만 실제로는 탈락하는 지역의 공통된 특징을 구조적으로 정리합니다. 1. 도시계획과의 정합성이 낮습니다신속통합기획에서 가장 중요하게 보는 요소 중 하나는 도시 전체의 계획 방향과의 정합성입니다. 개별 지역이 아무리 노후되고 불편.. 2026. 1. 5. 대지지분이 같아도 투자 가치가 달라지는 결정적 차이 부동산 투자에서 대지지분은 매우 중요한 기준으로 여겨집니다. 특히 빌라나 다세대, 재개발 후보지에서는 대지지분이 곧 미래 가치라고 인식되는 경우가 많습니다. 같은 평수의 대지지분을 보유하고 있으면 비슷한 수익을 기대할 수 있을 것이라 생각하기 쉽습니다. 그러나 실제 투자 현장에서는 대지지분이 같아도 결과가 극단적으로 갈리는 사례가 반복됩니다. 이 차이는 단순한 운이 아니라 구조에서 비롯됩니다. 이 글에서는 대지지분이라는 동일한 숫자 아래에서 투자 가치가 달라지는 결정적 요인을 정리합니다. 1. 대지지분의 위치와 집합 방식이 다릅니다대지지분은 숫자만 보면 동일해 보이지만, 그 지분이 어떤 방식으로 묶여 있는지에 따라 가치가 달라집니다. 하나의 큰 필지에 여러 동이 올라가 있는 구조와, 작은 필지 여.. 2026. 1. 4. 공시지가 대비 70퍼센트 매입이 가능한 빌라의 구조적 이유 부동산 투자 시장에서 공시지가 대비 70퍼센트 수준에 매입할 수 있는 빌라는 흔치 않습니다. 특히 서울과 수도권에서는 공시지가 자체가 보수적으로 산정되는 경우가 많기 때문에, 시세가 공시지가를 크게 상회하는 것이 일반적입니다. 그럼에도 불구하고 일부 빌라는 공시지가의 70퍼센트, 경우에 따라 그 이하로도 거래되거나 경매에서 낙찰됩니다. 이는 단순히 가격이 싸다는 의미가 아니라, 구조적으로 가격이 눌릴 수밖에 없는 이유가 존재한다는 뜻입니다. 이 글에서는 공시지가 대비 70퍼센트 매입이 가능한 빌라에서 반복적으로 발견되는 구조적 특징을 정리합니다. 1. 토지 가치가 분산되고 대지지분 체감이 낮습니다공시지가 대비 저렴하게 거래되는 빌라의 가장 큰 특징은 토지 가치가 체감되지 않는 구조입니다. 공시지가는 토.. 2026. 1. 2. 개발 예정지인데도 가격이 안 오르는 구역의 공통점 재개발 예정지라는 말은 부동산 시장에서 강력한 기대 신호로 작동합니다. 정비구역 지정 가능성, 신통기획 추진, 모아타운 언급 같은 키워드만 등장해도 가격이 먼저 움직이는 경우가 많습니다. 그러나 모든 재개발 예정지가 같은 흐름을 보이는 것은 아닙니다. 같은 시기에 같은 기대를 받았음에도 불구하고, 어떤 구역은 몇 년이 지나도 가격이 거의 움직이지 않습니다. 오히려 주변보다 뒤처지는 경우도 적지 않습니다. 이 글에서는 재개발 예정지임에도 가격이 오르지 않는 구역에서 반복적으로 나타나는 공통점을 정리합니다. 단순한 이론이 아니라 실제 투자 현장에서 체감되는 기준 위주로 설명합니다. 1. 재개발이라는 말만 있고 사업 단계가 없는 구역입니다가격이 오르지 않는 재개발 예정지의 가장 큰 특징은 사업의 .. 2026. 1. 2. AI가 실수를 줄이기 위해 전제되는 인간 검토 과정 AI 시스템은 높은 정확도와 일관성을 장점으로 내세우며 다양한 영역에 도입되고 있다. 오류를 줄이고 판단의 편차를 제거하는 것이 AI 활용의 핵심 목표로 제시된다. 그러나 실제 운영 환경에서 AI의 실수는 완전히 제거되지 않는다. 오히려 실수를 줄이기 위해 인간 검토 과정이 상시적으로 전제된다. 이 글은 AI가 실수를 줄이는 구조 뒤에 존재하는 인간 검토 과정의 역할과 그 구조적 의미를 분석한다. 1. AI가 완전한 무오류 판단을 할 수 없는 구조AI는 학습된 데이터 범위 안에서만 판단할 수 있다. 학습 데이터에 포함되지 않은 유형이나 새로운 상황은 기존 패턴에 맞춰 처리된다. 이 과정에서 AI는 판단을 멈추지 않고 가장 그럴듯한 결과를 출력한다. 이 특성은 AI의 강점이자 한계다.AI는 자신의 판.. 2026. 1. 1. 모델 업데이트마다 다시 요구되는 인간 검증 노동 AI 모델은 한 번 개발되면 끝나는 기술로 인식되기 쉽다. 새로운 버전이 배포되고 성능 지표가 개선되면 이전 문제는 해결된 것처럼 보인다. 그러나 실제 운영 환경에서는 모델이 업데이트될 때마다 인간 검증 노동이 다시 요구된다. 이 검증 노동은 모델의 안정성과 신뢰성을 유지하는 핵심 요소이지만 자동화 서사 속에서 반복적으로 가려진다. 이 글은 모델 업데이트 이후 반드시 발생하는 인간 검증 노동의 구조와 그 의미를 분석한다. 1. 모델 업데이트가 검증 노동을 다시 발생시키는 이유모델 업데이트는 기존 모델의 한계를 보완하고 성능을 개선하기 위한 과정이다. 새로운 데이터 반영 구조 변경 알고리즘 수정은 더 나은 결과를 기대하게 만든다. 그러나 이러한 변화는 동시에 기존의 안정성을 흔든다. 모델이 달라졌다는.. 2026. 1. 1. 이전 1 2 3 4 5 6 다음
