부동산 관련 뉴스에서 흔히 접하는 용어 중 하나가 바로 LTV(Loan To Value)입니다. LTV는 말 그대로 ‘담보인정비율’을 뜻하는데요, 쉽게 말하면 부동산을 담보로 얼마까지 대출을 받을 수 있는지를 나타내는 비율입니다.
예를 들어, 집값이 5억 원이고 LTV가 60%라면, 은행에서 받을 수 있는 대출 한도는 최대 3억 원입니다. 나머지 2억 원은 본인의 자금으로 마련해야 하죠.
정부는 이 LTV 규제를 통해 시장 과열을 막거나, 경기 부양을 유도하기도 합니다. LTV를 높이면 대출 가능 금액이 커져 집을 사기 쉬워지고, 낮추면 반대로 대출이 어려워져 수요가 줄게 됩니다.
지역이나 대출 목적, 주택 가격에 따라 LTV 기준이 달라질 수 있으며, 정책 변화에 따라 수시로 조정되기 때문에 관련 뉴스나 공고를 주기적으로 확인하는 것이 좋습니다.
LTV는 ‘내가 대출을 얼마나 받을 수 있는가’를 결정짓는 핵심 지표입니다.
* 2026년 7월 직장인 평균 월급은 431만 6천 원으로 1년 전보다 2.5% 올랐습니다. * 물가는 2.8% 올라, 물가를 감안한 실질임금은 넉 달 연속 줄었습니다. * 직장인 열에 여덟이 일하는 300인 미만 사업장은 1.7% 오르는 데 그쳐, 올해 들어 한 분기도 물가를 따라잡지 못했습니다. 평균이 올랐다는 말은, 물가를 빼고 보면 열에
신입 채용 공고에 '경력 우대'가 붙는 일은 이제 낯설지 않습니다. 신입을 뽑는다면서 경험부터 묻는 공고 앞에서, 사회초년생이 들어 온 조언은 대개 하나였습니다. 일단 기회가 많은 서울로 가라는 것. 이 조언에는 근거가 있었습니다. 수도권은 전국 일자리의 절반(51.1%)을 품은 곳이고, 새로운 산업도 대개 이곳에서 먼저 자랐습니다.
AI의 영향은 저숙련 일자리에 먼저 닥친다고 생각하기 쉽습니다. 그런데 한국은행 조사국 연구진이 AI 종류별로 노출도를 계산해 보니, 글을 쓰고 일을 처리하는 AI는 오히려 학력과 소득이 높은 쪽에 더 가까웠습니다. 소득부터 보면, 생성형 AI와 에이전틱 AI 모두 임금이 높을수록 노출도가 올라갔습니다. 에이전틱 AI는 특히 임금 상위 20% 구간에서 두드러지게 높았습니다. 학력도
전방배치기술자(FDE, Forward Deployed Engineer)는 고객사 현장에 직접 들어가 일하는 소프트웨어 개발자입니다. 본사에서 제품을 만들어 넘기는 대신 고객의 공장에 상주하면서, 현장의 노하우를 AI 제품에 녹여 넣고 AI 기술이 실제 업무에 자리 잡도록 양쪽을 잇는 역할을 맡습니다. 이름에 '전방'이 붙은 건 개발자가 본사가 아니라 현장이라는 최전선에 배치되기
