AI도시, 자연을 닮다

AI 도시, 자연을 닮다
심재국 지음 / 매일경제신문사 / 2026년 3월

* 출판사로부터 도서를 지원받아 작성한 글입니다.

책 제목을 처음 봤을 때 좀 묘한 느낌을 받았다.

자연을 닮은 AI 도시라니.

보통 AI랑 자연은 반대편에 놓이는 단어들이니까.

책은 싱가포르 얘기부터 시작하는데,

밤의 싱가포르 도로가 생각해 보면 된다.

신호등이 교통량을 보고 스스로 바뀌고,

하수관 센서가 수위를 감지해서

홍수 나기 전에 물길을 돌린다.

이건 <버추얼 싱가포르>라는 3D 디지털 트윈 안에서

돌아가는 시스템이다라고 한다.

현실 도시를 그대로 복제한 가상 도시에서

먼저 시뮬레이션을 돌리고,

결과를 실제 운영에 반영하는 방식이다.

서울도 마찬가지다.

하루 3천만 건이 넘는

통행 데이터를 AI가 실시간으로 읽으면서

신호를 조정하고, 건물 에너지를 개별이 아니라

도시 단위로 최적화한다.

책은 이걸 "도시가 하나의 지능형 신경망처럼

움직이기 시작했다"고 표현하는데,

읽다 보면 도시가 마치 하나로

연결된 것처럼 움직이기 시작했다는 느낌이 든다.

책의 두 번째 파트부터 풍수지리 얘기를 꺼낸다.

AI 도시 얘기하다가 왜 갑자기 풍수 얘기일까.

"굽은 물길에 기가 모인다는 풍수 원리랑,

AI 기후 시뮬레이션이 굽은 물길을

기후 안정 코어로 보는 거랑 다른 얘기일까?"

읽다 보면 다른 얘기가 아니다.

굽은 물길은 유속이 느려지고

열이 식고 습도가 안정된다.

동서로 흐르는 강은 태양 경로랑 나란해서

빛과 그늘이 고르게 퍼지고 도시 온도가 안정된다.

두 물줄기가 만나는 합수 지점에

문명이 생긴다는 것도,

현대 도시과학으로 보면 열이 분산되고

공기 순환이 강화되는 지점이라

사람이 모일 수밖에 없다고 한다.

옛날 사람들은 감각이랑 경험으로

이런 걸 읽어냈던 건데,

지금은 AI가 그걸 데이터로

비슷하게 짚어내고 있는 느낌이다.

방법만 다를 뿐이지,

가리키는 방향은 크게 다르지 않은 것 같다.

예전에는 몸으로 부딪히면서

쌓아온 직관이었다면, 지금은

데이터를 쌓아서 비슷한 결론까지

가는 식이라고 해야 할까.

그렇게 생각하니까 완전히 새로운 기술이라기보다는,

원래 알고 있던 걸 다른 방식으로 다시 확인하는 느낌이다.

AI가 인간의 행동 패턴을 학습해서

<평균적인 인간 모델>을 만들고,

그걸 기준으로 도시를 최적화한다.

도시는 편리해지지만

그 편리함은 사람의 행동이 예측 가능한 범위 안으로

정리된 결과라는 저자의 말에 공감했다.

교통이 바뀌면서 도시가 연결되는 방식도

완전히 달라졌다는 부분도 인상적이었다.

저자가 말하는 <콤팩트-네트워크 도시>라는 개념은

단순히 이동을 빠르게 만드는 걸 넘어서,

도시 자체를 더 촘촘하게 이어주는 방향에 가깝게 느껴졌다.

이 부분은 읽으면서 꽤 흥미롭게 다가왔다

퇴직연금 WIKI

퇴직연금 WIKI
윤상규 외 지음 / 삼일인포마인 / 2026년 1월

* 출판사로부터 도서를 지원받아 작성한 글입니다.

표지만 봐도 여러 전문가가 함께 쓴 책이라는 점이 바로 드러나는데, 세무사, 회계사, 노무사, 경영학박사까지 각 분야 전문가들이 참여했다. 하나의 주제를 다루더라도 세무, 회계, 노동, 제도 측면이 동시에 설명된다. 어느 한쪽으로 치우친 느낌이 아니라 전체 구조를 입체적으로 이해하게 만든다. 개인적으로 이런 공동 저자의 책은 신뢰도가 확실히 높다. 그래서인지 단순히 한 번 읽고 끝내기보다는 계속 참고하고 싶은 소장 욕구가 자연스럽게 생긴다.

구성도 꽤 인상적이다. 일반적인 이론 설명 위주의 책이 아니라, 실제로 현장에서 나올 법한 질문과 그에 대한 답변 형식(Q&A)으로 정리되어 있다. 여기에 더해 관련 법규뿐 아니라 질의회신까지 함께 담겨 있다는 점이 특히 실용적이다. 개념을 그냥 이해하는 것이 아니라, 관련법규와 질의회신으로 정확도를 더욱 높였다고 생각한다. 그래서 확실한 판단 기준까지 가져갈 수 있다. 실제로 IRP 세액공제나 ISA 전환, DB·DC 제도의 손금 처리 같은 내용도 단순한 설명이 아니라 사례 중심으로 정리되어 있어 이해가 훨씬 빠르다. 필요할 때마다 다시 펼쳐보는 실무에 도움되는 참고서같다.

특히 IRP 연금 수령 중 해지 가능 여부와 과세 방식을 다룬 부분은 연금을 받는다의 것을 넘어 언제, 어떻게 인출하느냐에 따라 세금 구조가 완전히 달라진다는 점이 인상적이었다. 그냥 단순하게 알고 있던 연금이 생각보다 훨씬 정교하게 만들어져 있다는 것에 앞으로도 꾸준히 퇴직연금을 공부해야 겠다는 생각을 하게 만든다.

직장인은 물론이고 프리랜서까지 포함해, 일을 하고 소득이 발생하는 사람이라면 결국 세금과 연금 은 피해갈 수 없다는 생각이 든다. 부동산을 모르면 손해를 보듯, 퇴직연금도 모르면 기회를 놓치거나 불필요한 세금을 더 낼 수 있다는 생각이 들었다. 특히 세액공제나 계좌 운용 방식 같은 부분은 알고 있느냐 모르느냐에 따라 결과 차이가 꽤 크다. 그런 점에서 [퇴직연금 WIKI]는 지식 전달을 넘어서, <알아두면 확실히 유리한 영역>을 알려준다.

출판사인 삼일인포마인은 이름에서 느껴지듯 회계·세무 정보에 강점을 가진 곳인데, 실제로 국내 대형 회계법인인 삼일회계법인(PwC Korea)과 같은 계열 또는 연관 조직으로 알려져 있다. 그래서인지 책의 전반적인 톤이 실무 중심적이고, 법규 해석이나 기준 제시에 있어 비교적 보수적이고 안정적인 느낌을 준다. 괜히 전문가들이 모여 쓴 책이 아니라는 생각이 들었던 이유도 이런 배경과 무관하지 않을 것이다.

질문과 답변 형식 덕분에 필요한 부분부터 골라 읽을 수 있고, 읽다 보면 자연스럽게 퇴직연금의 기본 지식을 터득하게 된다. 개인적으로는 퇴직연금이라는 주제를 이 정도로 체계적으로 정리해놓은 책이 흔하지 않다는 점에서 꽤 만족스러웠다. 괜히 전문가들이 함께 쓴 게 아니라는 생각이 드는, 오래 옆에 두고 볼 만한 책이다.

page.305 

Q 홍길동 씨는 IRP에서 연금개시 신청을 하여 연금수령 중입니다. 1-1. 연금을 수령하다가 IRP를 해지하여 잔액을 수령할 수 있나요? 1-2 해지 가능한 경우, 과세는 어떻게 하며 종합소득 합산대상인가요? A 1-1. 연금수령 기간이 확정된 연금은 가능하나, 연금수령 기간이 확정되지 않은 종신형 연금은 해지가 불가능합니다. (퇴직연금 사업자 중 생명보험사만 종신형 연금을 취급함) 1-2. 연금수령 한도까지는 연금소득세로 과세하고, 연금수령 한도 초과분에 대해서는 원천 별 과세하며 종합소득에 합산하지 않습니다. 단 부득이한 사유로 인출 시는 연금소득세를 적용합니다. - 이연퇴직소득에 대해서는 퇴직소득세(분류과세) - 그 외 소득 (운용수익 및 공제받은 자기부담금) 에 대해서는 기타소득세를 적용하고 금액에 관계없이 무조건 분리과세.

[100자평] 엑셀 대신 챗GPT : 함수 대신 프롬프트! 바이브 엑셀로 일하는 법

엑셀 대신 챗GPT : 함수 대신 프롬프트! 바이브 엑셀로 일하는 법 - 동영상 강의 제공, 오픈채팅방 운영
오종현 지음 / 한빛미디어 / 2026년 3월

이걸 다 익힌다고 해서 갑자기 엄청 대단해지는 건 당연히 아니다. 그렇지만 적어도 예전처럼 함수 붙잡고 시간 보내는 일은 좀 줄어들 것 같다.

엑셀 대신 챗GPT : 함수 대신 프롬프트! 바이브 엑셀로 일하는 법

엑셀 대신 챗GPT : 함수 대신 프롬프트! 바이브 엑셀로 일하는 법 - 동영상 강의 제공, 오픈채팅방 운영
오종현 지음 / 한빛미디어 / 2026년 3월

* 출판사로부터 도서를 지원받아 작성한 글입니다.

솔직히 복잡한 수식이나 자동화는 늘 버거웠다. 함수 하나만 잘못 걸려도 오류가 줄줄이 따라오고, 그거 잡다가 정작 해야 할 일을 못 끝내는 경우도 한두 번이 아니었다. 그래서 엑셀 작업이 생기면 괜히 긴장부터 됐다. 미리부터 피곤해지는 느낌이라고 해야 하나.

그러다 [엑셀 대신 챗 GPT]을 보게 되었다. 처음엔 솔직히 반신반의했는데, 함수 없이 말로만 하는게 진짜 되나 싶었다. 게다가 책도 얇아서 전부 다 소개되는 내용일까 라는 생각도 했다. 근데 막상 읽어보니까, 이건 엑셀 기능을 다 설명하는 책이라기보다는 그냥 필요할 때 바로 꺼내 쓰는 노트 같은 느낌이었다. 그래서 그냥 가볍게라도 따라 해보자는 생각으로 예제를 하나씩 따라해봤다.

가장 먼저 해본 건 KPI 목표 달성률이랑 YoY 계산이었다. 예전 같으면 SUMIFS에 YEAR, MONTH까지 섞어 쓰면서 참조 꼬인 거 하나씩 잡아야 한다. 시간 다 가는 작업이었다. 솔직히 하다가 엑셀 꺼버린 적도 몇 번 있었던 것 같다. 근데 이번에는 "2025년 4분기 월별 KPI를 목표 달성률과 YoY 성장률로 계산해서 표로 만들어줘"라고 입력했더니, ChatGPT가 알아서 표를 만들어준다. ROUND 니 VLOOKUP 이니 이런 거 하나도 안 건드리고 말이다. 그 순간은 좀 얼떨떨했다. 이게 되네? 싶어서.

이거 해보면서 느낀 건 하나였다. 이게 요즘 말하는 <바이브 엑셀>이구나 싶었다. 바이브코딩이라고 책을 통해 대강의 내용은 알고 있긴 했다. 그런데 바이브 코딩은 예전처럼 함수를 외워서 조합하는 게 아니라, 내가 원하는 결과를 어떻게 설명하느냐가 더 중요해진다. 결국은 질문을 어떻게 하느냐에 따라 결과가 많이 달라지는 느낌이었다. 프롬프트 처럼 말이다. 책에서도 그걸 계속 강조하는 느낌이었고, 유튜브 강의까지 같이 보니까 흐름이 잡혔다. 완전히 이해했다기보다는, 이 정도면 실무에서 한번 써볼 수는 있겠다 싶은 정도다.

나와 관련이 없는 보고서 내용 예시도 그렇다. 예산안 보고서 작업도 비슷했다. 항목이 많아서 어디서부터 해야 할지 막막했는데, "월별 예산 대비 실적을 비교하는 표 구조 짜줘"라고 하니까 틀을 먼저 만들어줬다. 내가 할 일은 숫자 채우는 정도였다. 시간도 확실히 줄었고. 이건 생각보다 바로 써먹을 수 있는 느낌이다.

재무 데이터 비용 분류 예시는 더 와닿았다. 법인카드 내역 쌓이면 그거 분류하는 게 진짜 귀찮은데, (회사마다 자동분류 기능이 있는 프로그램을 쓰기도 하지만) 엑셀로 하려면 IF, SEARCH 계속 엮어서 돌려야 한다. 키워드 하나 빠지면 다시 고치고, 해본 사람은 알 거다. 거의 반복 작업이다. 근데 챗 GPT한테 기준을 주고 "사용 내역 보고 분류해줘"라고 하니까 <스타벅스>는 식비, <KTX>는 교통비로 나눠서 결과를 만들어줬다. 완벽하다고 하긴 좀 그렇지만, 이 정도면 충분히 쓸 수 있는 수준이었다. 이건 확실히 예전 방식으로는 좀 힘들었던 부분이다.

CS 데이터 통계나 간단한 분석도 비슷했다. 프롬프트를 구체적으로 쓰니까 결과가 확 달라졌다. 대충 물어볼 때랑은 차이가 꽤 컸다. 이 부분은 직접 해보니까 더 느껴졌다.

딥 리서치나 경쟁사 분석 쪽도 한번 써봤다. 평소 분석이나 리서치 업무를 하는 사람들은 어떻게 엑셀을 구상할까 싶었는데, 챗 GPT가 큰 틀을 먼저 잡아준다.엄청 빨랐다. 리서치나 엑셀 작업을 이렇게 할 수 있다면. 일하는 방식은 정말 더 빨라질 것 같다. 정확한거는 당연하고,

이런 걸 쭉 해보면서 느낀 건, 그렇다고 바이브 엑셀이 엑셀을 완전히 대체하는 개념은 아니라는 점이다. 내가 원하는 걸 정확하게 설명하지 못하면 결과도 애매하게 나온다. 결국 기본은 있어야 한다. 대신, 그 기본 위에서 속도를 확 끌어올려주는 건 확실하다. 잘 쓰면 시간을 많이 줄여주긴 한다.

책 자체는 얇은데, 오히려 그래서 부담이 없었다. 두꺼운 엑셀 책처럼 보다가 지치는 느낌이 아니라, 필요한 부분만 골라서 바로 써보는 쪽에 가깝기 때문이다. 유튜브 강의도 같이 있어서 막히는 부분은 영상으로 확인하면 됐고. 다 이해하고 넘어갔다기보다는, 일단 써먹을 수 있는 건 건졌다는 느낌이다.

이걸 다 익힌다고 해서 갑자기 엄청 대단해지는 건 당연히 아니다. 그렇지만 적어도 예전처럼 함수 붙잡고 시간 보내는 일은 좀 줄어들 것 같다.

2026 김영북스 KBS한국어능력시험 단권끝장

2026 김영북스 KBS한국어능력시험 단권끝장 : 49개 유형으로 100문제 끝내기 - 저자직강 어법 기초특강 7강+최종 모의고사 1회+암기노트 (어휘·어법·국어 문화)
길자은 지음 / 김영북스 / 2026년 4월

* 출판사로부터 도서를 지원받아 작성한 글입니다.

요즘 이 시험 준비할까 고민하다가, 어떤 책이 좋을지 이것저것 찾아보게 됐다. 100문항이나 되는 시험은 고작 2시간 동안 볼 수 있다. 그래서 출제유형을 설명하고, 관련 문제를 풀어보는 것은 매우 중요해 보였다. 김영북스의 [2026 KBS한국어능력시험 단권끝장]은 시험에 나오는 문제를 49개의 유형으로 나누고, 그 유형 하나하나에 맞는 문제를 100개로 한 권을 완성한 게 특징이다. 개념 설명도 있긴 한데, 결국 이 책이 하고 싶은 말은 유형을 익혀서 문제에 바로 갖다 쓰라는 거다.

김영북스의 책이 다른 출판사 책과 다른 부분이 있었다. 예를 들어 에듀윌 〈한권끝장〉은 13개년 치 기출을 분석해 통합 개념편과 기출동형 문제편을 분리해 두는 반면, 김영북스는 처음부터 〈49개 유형〉이라는 틀로 내용을 설명하고, 기출유형을 파고든다. 두 출판사 모두 각각 〈어휘 어법 끝장 노트〉 〈찍기대회 암기노트〉 등으로 미니 북이 있으며, 김영북스의 경우 〈어법 기초 특강 7강〉을 제공한다.

김영북스는 개념과 실전을 굳이 나누지 않고 유형단위로 묶어서, 실제 시험에 나오는 것만 바로 익히게 만든 구성이었다. 문제를 풀다 보니까, 기출을 그냥 모아둔 느낌이라기보다는 유형별로 다시 정리해 놓은 쪽에 더 가까웠다.

뭘 모르는지 따지기 전에, 뭐가 나오는지부터 보여주는 방식이니까. 다만 유형을 49개로 쪼갠 것이 실제로 어느 수준까지 세분화되어 있는지, 각 유형당 해설이 얼마나 깊이 있게 다루어졌는지는 직접 풀어봐야 난이도를 체감할 수 있을 것 같다.

개인적으로 100문제라는 숫자가 넉넉한 것 같지 않다. 100문항을 2시간에 풀어야 하니, 50문항을 한 시간에 풀어야 한다는 결론이다. 2분에 1문제는 풀어야 한다. 더구나 책의 서두에 명시하듯, 합격자(3+등급 이상을 기준으로 할 때)는 겨우 25%밖에 되지 않는다.

막상 몇 문제 풀어보니까 생각보다 한자 쪽에서 막히는 부분이 좀 있었다. 한국어 시험이라고 해서 가볍게 봤는데, 어휘 문제 쪽은 결국 한자를 알아야 정확하게 고를 수 있는 경우가 꽤 있었다. 반대로 관용구나 속담 쪽은 생각보다 익숙한 게 많아서, 풀면서 ‘이건 알고 있던 건데’ 싶은 문제들도 꽤 있었다. 이런 걸 보면, 완전히 새로 공부한다기보다는 알고 있는 걸 얼마나 정확하게 정리하느냐가 더 중요한 시험이라는 느낌이 들었다.