나만 몰랐던 마지막 투자처 생활형 숙박시설

나만 몰랐던 마지막 투자처 생활형 숙박시설
권주영 지음 / 라온북 / 2022년 2월

생활형 숙박시설에 투자할 때는 양도차익보다는 임대수익을 창출하려는 목적으로 해야된다. 

수도권에 자리한 생숙이 아니고서는 큰 양도차익을 기대하기가 현실적으로 쉽지 않기 때문이다. 

생활형 숙박시설의 장점

  1. 생숙은 안정적인 월세 소득이 보장된다. 

  2. 상가보다 투자 자금이 적다. 

  3. 수익률이 높다. 

  4. 공실률 리스크가 적다. 

  5. 위탁운영 업체가 나를 대신해서 일한다. 

  6. 마음 편히 운영가능하다. 

  7. 양도차익 1억 기준 48.23% 세금 절감 

저자가 소개해준 생홣형 숙박시설은 소액으로도 투자가 가능하다는 점이다. 2억 정도의 금액을 약간의 자기자본과 대출을 통해 투자를 할 수 있고 위탁관리업체를 통해 시중은행 금리보다 높은 수익률을 거둘 수 있다는 장점이 있다. 

생활형 숙박시설 투자 방법

다른 부동산 투자와 마찬가지로 타인자본을 활용해야 수익을 극대화할 수 있다. 개인 신용대출을 활용하거나 주택 담보대출 등 자기가 처한 상황에서 받을 수 있는 대출을 활용하면 연 환산 임대수익률을 늘릴 수 있다. 

분영업자가 조언하는 좋은 생숙 고르기

생숙 투자시 객실 수가 많을 수록 좋은 생숙이라고 분양업자들은 추천한다. 500객실 정도면 굉장히 큰 규모로 객실수가 많으면 건물관리비를 절약할 수 있기 때문이다. 생숙 투자에서는 위탁운영 업체의 운영 능력과 위탁운영 수수료, 건물관리비가 투자의 성패를 결정한다. 특히 건물관리비는 객실 수익이 나든 안 나든 간에 필수적으로 지불해야 하는 비용이기 때문에 더 많이 신경써야 한다. 

책을 읽고 생활형 숙박시설 투자의 기본을 배울 수 있었다. 개인 투자성향에 따라 다를 수 있겠지만 비교적 소액으로 투자를 해야되는 상황이라면 생숙 투자도 나쁘지 않을 것이라 생각한다. 

나의 첫 인공지능 수업

나의 첫 인공지능 수업
김진우 지음 / 메이트북스 / 2022년 1월

미래 세대는 먹고살려면 어떤 준비를 해야 할까?

인공지능은 아래 특성을 가진 일자이에서 계속 그 역할을 발전시켜나갈 것이다. 

 1.자동화 : 단순하거나 반복적으로 이우러이즌 업무는 인공지능 시스템이 많은 분야에서 

            자동화하여 수횅할 것이다.(공장 단순 생산직, 소매 판매업, 기록 관리자, 

             단순 반복 업무자, 텔레마케터 등)

 2.탐지 : 다양한 데이터를 분석하여 물체를 인식하거나 판독하는 분야에서 다양하게 

          활용될 것이다. (의료 영상 판독자, 상용차 운전자, 매장 계산원 등)

 3.자연어 처리 : 다양한 언어의 번역, 문서 요약 정리 등에서 활발하게 사용 될 것이다.

                 (번역가, 스포츠 기자 등) 

인공지능 시스템이 수행하기 어려운 영역은 주로 창의적인 일, 반복되지 않은 복잡한 일, 사람과 공감하는 일등의 영역이다. 이를 토대로 미래 유망한 직업을 생각해보면 심리상담사, 물리치료사, 간호사, 변호사, 과학자, 경영자, 마케터 등이 있으며 인공지능이 수행하기 힘들 것으로 생각한다. 미래를 준비하려면 한 분야의 전문 지식보다 다양한 분야의 지식과 경험을 기반으로 창의적인 아이디어를 만들어내는 훈련을 해야 한다. 주변 사물을 관찰하면서 새롭게 필요한 분야가 무엇인지 찾아 내는 실력이 필요하다. 항상 호기심을 가지고 새로운 지식과 정보를 습득하는 실력을 키워가는 것이 미래를 준비하는 확실한 방법이다. 

차트의 유혹

차트의 유혹 - 주식 투자에 대한 지각심리학적 이해
오성주 지음 / 한국경제신문 / 2022년 1월

뇌동매매를 막는 방법

1. 자신의 행동을 제약하라 

 - 분봉차트나 호가 창 자체를 보지 않고 사전에 계획한 대로 매매를 하는 것이다. 이것이 

   어렵다면 자신이 직접 매매하지 말고 누군가에게 부탁하라

 - 급등주를 마주쳤을 때 화면에서 재빨리 눈을 떼고 도망치는 것이다. 급등주가 검색되거나 

   화면에 보이지 않도록 옵션을 미리 설정하는 것도 현명한 방법이다. 

 - 출근길에 스마트폰을 자동차에 두고 급한 전화는 사무실 전화로 받는다. 우연히 급등주를 

   알게 되어도 주차장까지 멀기 때문에 포기하게 된다. 스마트폰을 몇 미터만 눈에 띄지 

   않는 곳에 두는 방법도 효과가 있다. 

2. 매수 설문을 이용하라 

  차트를 보고 주식을 사는 것은 면접을 보는 것과 비슷한 면이 많다. 특히, 데이트레이딩 

  상황에서 급등하는 분봉은 매우 매력적으로 보여 투자자의 이성을 잃게 만든다. 자신만의 

  매수 설문을 만들어 사용하는 것도 생각해볼 수 있다. 가령, 1) 나의 마음이 안정되어 있는가?, 

  2) 뉴스가 매력적인가, 3) 현재 주가 상승률을 어떠한가?, 4) 회사가 믿을 만한가?, 5) 최근 

  투자자 수급은 괜찮은가? 등을 척도로 작성하여 일정 점수 이상 일 때 매수를 하는 것이다. 

   이렇게 함으로 써 뇌동매매를 줄일 수 있을 것이다. 

저자는 심리학 지식을 활용하여 주식투자자들에게서 발생하는 심리를 재미있게 설명해준다. 뇌동매매를 줄이고 우리가 계획한 방법대로 주식을 거래를 한다면 성공률을 높일 수 있을 것으로 생각한다. 그러기 위해서 주식투자자들의 심리를 공부하는게 도움이 될 것이다. 

부자, 관상, 기술

부자, 관상, 기술 - 부자들은 알고 있는 핀테크 시대의 행동경제학
김영한 지음 / 쌤앤파커스 / 2021년 12월

저자는 CEO들의 특성으로 남성호르몬이 많이 분비되는 상남자 스타일들이 많이 있다고 한다. 

하지만 이것만 읽으면 우리에게 남는거는 없다. 저자가 추가적으로 말하고 싶은 이야기는 바로 자신감이다.

"현실적으로 월스트리트뿐만 아니라 기업경영이나 정치 등 대개 위로 가면 갈수록 자신감 표출이 중요하다. 화내는 것이나 상남자 정도와는 별개로 지도자 자리에서는 적당한 근자감이 필수이다. 그래서 여성 지도자들도 기선을 제압하기 위해 목소리를 낮게 깔고 이야기하려고 애쓴다. 자신감 표출이 중요한 것이 직업의 세계이다."

남성이든 여성이든 자신감이 있는 사람들이 사회에서 성공을 한다는 것이다. 그럼 자신감의 뿌리는 무엇일까? 바로 체력이다. 월스트리트 출신 중에 운동선수들이 많다고 한다. 머리는 어차피 비슷하게 똑똑한데, 몇 주일씩밤샘 작업을 하고도 끄떡없이 다음 날 상대방과 언성 높여 아귀다툼하면서 딜을 따낼 수 있어야 되기 때문이다. 그래서 성공을 위해서는 운동을 통해 체력을 키우고 자신감을 길러야 된다. 

투자를 위해 읽은 책인데 위 내용이 가장 와닿았다. 나 자신도 자신감을 잃지 않고 살다보면 언젠간 

높은 자리에 오를 것이라 생각한다. 

매출을 올리는 데이터 사이언티스트

매출 올리는 데이터 사이언티스트 - AI, 빅데이터로 매출 10배 올리고 싶은 이들을 위한 비즈니스 전략서
김도환 지음 / 라온북 / 2021년 11월

데이터 사이언티스트가 가져야할 7가지 요건

1. 객관적으로 사고하기

 데이터 분석은 객관적인 사고가 핵심이기 때문에 감성보단 이성을 따른 사람이 데이터 과학자에 더 적합하다. 또한 인간은 주관적이기 때문에 자신의 사고의 틀을 벗어나기 쉽지 않다. 그래서 개방적이어야 한다. 타인의 생각을 받아들이고 그 관점에 서서 내 사고를 의심해봐야 한다. 

2. 끊임없이 "왜?"라는 질문 던지기

 데이터 과학자는 인문학적 소양을 쌓는데도 게을리하지 말아야 한다. 우선, 인문학적 역량이 분석 기회 과정에 핵심적으로 쓰이기 때문이다. 데이터 과학자가 하는 데이터 분석은 고객의 니즈와 원츠를 파악하고 이에 맞게 데이터 분석 과정을 기획하는 일이다. 이런 니즈와 원츠를 파악하기 위해서는 고객 입장에서 사고할 수 있어야 한다. 이런 사고에 도움을 주는 것이 심리학, 마케팅, 철학 같은 분야에 대한 심도 깊은 지식이다. 그렇기에 인문학적 역량이 데이터 과학자에게 중요한 것이다.  

3. 문제 해결을 위한 설득 즐기기

 데이터 분석에는 사람을 설득해야 하는 과정이 들어간다. 아무리 화려한 시각화와 논리적인 데이터 분석이 있다 하더라도 사람을 설득하지 못하면 소용이 없다. 상대를 설득하려면 상대에게 믿음을 얻고 호감을 사야한다. 또한 상대의 상황을 이해하고 공감해줘야 한다. 이 과정을 거치고 난 후 데이터를 근거로 논리를 내세울 때 설득이 된다. 사람들이 데이터 과학자는 수치를 해석하고 분석하는 능력만 있으면 된다고 생각하지만 이렇게 설득하는 과정이 있어야만 최종적으로 비즈니스 세계에서 살아남을 수 있다. 

4. 다양한 데이터를 접하고 계속해서 분석하기

 데이터 과학자로서 다양한 데이터를 접할 수 있는 환경은 중요하다. 왜냐하면 데이터가 다양하고 많은 곳에서 더 많은 일을 할 수 있기 때문이다.

5. 끊임없이 파고들어 방법을 찾기

 분석은 수많은 데이터에서 패턴을 찾아내기 위해 분류하고 또 쪼개서 하나하나씩 살피는 것이다. 분석을 잘하기 위해서는 끈기와 문제해결력을 길러야 한다. 문제를 해결하기 위해선 나누고 쪼개며 명확한 것을 차츰차츰 늘려나가야 한다. 내가 아는 것과 모르는 것을 명확하게 나눈다. 그리고 아는 것을 바탕으로 모르는 영역을 점차 지워나간다. 그러면서 문제를 해결하는 것이다. 문제를 해결하는 과정 자체에세 분석력이 쓰이니, 분석력이 쓰이니, 분석력이 자연스레 길러질 수 밖에 없다.   

6. 기술 발전 속도에 뒤처지지 않기

 새로운 기술에 관심을 갖고 빠르게 학습할 수 있는 사람이 데이터 과학자로서 적합하다. 새로운 기술을 파악하지 못할 경우 정체될 위험이 있기 때문이다. 자신의 주력 분야를 선정하고 최신 논물을 통해 새로운 기술을 익혀나가고 이외의 분야는 책을 통해 습득한다. 

7. 아이디어가 나올 수 있는 시간 마련하기

 무조건 문제를 붙들고만 있는다고 해결되지 않는다. 유레카의 경험으로 부터 우리는 다른 일을 할 때 우연히 해결책을 찾을 수 있다.

데이터 사이언티스트는 아니지만 누구나 데이터를 취급해야만 이 시기에 살아남을 수 있을 것으로 생각한다. 특히 객관적으로 사고하고 데이터를 분석하여 남들을 설득 하는 것은 어느 곳에서 사용되기 때문에 이 능력들을 기르는데 촛점을 맞춰야 될 것이다.