#NAVER #라인 #LINE

여의도 주식쟁이들은 대부분 텔레그램이란 대안이있고, 아이폰 유저들끼리는 아이메시지로 그룹채팅이라도 만들면 되긴하는데,

라인이라는 네이버의 메신져가 대안으로 떠오르는걸까..오늘따라 라인메신저에 친구추가 알림이 많이오고 있는 중.

한국에선 N번방 & 마약 보도로 조져놓은 이미지 때문에 일반인들은 텔레그램에 거부감이 있다보니 라인 메신저가 더 친숙할수도.

네카쿠 어쩌고 하면서 선민사상 모가지에 힘주고 다녔는데 까보니까 개개인은 은행빚에 서버는 신경도 못 쓰는 수준이었군요.....

관리는 부실하고 서비스만 찍어내던 코딩제조업이었나요??

이원화 그걸 이제 한다고요?ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
심각하네
https://n.news.naver.com/article/001/0013506792?sid=105

레딧에도 밈화 되고있나봄
가디언테일즈 유저들로 추정

저도 승무원 참 좋아하는데요 사실
이런 문제가 있습니다.

https://www.ppomppu.co.kr/zboard/view.php?id=freeboard&no=8044221

리포트들을 읽다보면 논리는 빈약한데 저평가되었으니 사라든가 락바텀 어쩌고를 얘기하는 것보다 신박한 논리와 합리적 수치로 높은 가격도 무마하는 전개가 주가 상승에 더 효과가 좋았던 것 같습니다.

그런 관점에서 추심산업을 논해보면 어떨까요.

이 트윗이 맞다면,

결국 어디에 숨어서 어플을 활용하면서 골라태우기와 합법적 승차거부를 했던 것이네요.

결국 운송여객 노동자 공급이 부족한 것이 아니었네요.

https://twitter.com/saabung/status/1581295367437844485?s=20&t=VhVWp7MkAi9N-AYYoZjYTg

그 때 펑! 하는 소리와 함께.. 카카오의 몰락이 시작됐어

출처:aagag

인구 감소의 시대 입니다


아줌마들의 담합에 불과한

강남 불패 같은 것도 없어집니다


https://m.mk.co.kr/news/estate/view/2022/10/913712/

[Hanwha FI Weekly] 한국 Pivot의 메커니즘: 미국 물가 → 연준 → 한국은행

▶ 금통위 복기: ‘기계적’, ‘소수의견’, ‘환율과 주요국 통화정책’

‘기계적’이라는 단어의 함의는 ‘주어진 상황에서 최대한 올리겠지만 무리하지는 않을 것이고, 최선을 다해서 올려도 금리차는 벌어질 수 있음’으로 해석하는 것이 적절. 한국은행은 연준으로부터 독립하지 못했다는 총재의 발언을 기억할 필요

소수의견은 경기 우려도 있지만 주로 다음 회의 전까지의 불확실한 요인들을 확인하고 넘어가는 것이 중요하다는 데에 기인. ‘일단 저쪽에서 어떻게 나오는지 보고 결정하자’는 의견이 ‘일단 우리는 속도를 줄이자’로 해석될 수는 없음. 결국 연준이 긴축 고삐를 느슨하게 쥐지 않는 한 한국이 속도 조절을 하기는 어려울 것

통화정책방향 결정문을 보면 ‘환율’과 ‘주요국 통화정책 변화’가 이전에 비해 강조. 물가 안정에 이어 환율 안정도 그 만큼 중요해졌다는 이야기. 환율이 안정되려면 기본적으로 연준의 기조를 따라가야 함


▶ 한은이 변하려면 연준이 변해야 하고, 연준이 변하려면 물가가 변해야 하는데…

당사는 미국 CPI가 3%대를 하회해야 연준의 기조가 변화할 것으로 예상. 9월 FOMC 회의록에서 기준금리 속도 조절에 관한 언급이 나왔고, 고용과 경기에 대한 자신감이 점점 옅어지고 있지만 ‘일단 물가 안정이 급선무’ 대전제는 유지 중

13일 발표된 9월 CPI를 보면 물가 압력은 광범위한 품목들로 확산 중이고, 수요 측면 압력은 공급 압력이 가파르게 약화되는 것과 상반된 모습. 물가 상승 억제가 연준의 현안 업무이고, 수요 측면 압력은 통화정책을 통해 조절이 가능. 연준은 변하지 않을 것

한국은행은 자의든 타의든 연준과 동조화된 움직임을 가져갈 수밖에 없고 연준은 당분간 변할 이유가 없음. 11월 FOMC에서는 75bp(당사는 기존 50bp 전망), 한국은행에서는 50bp 인상 가능성이 높다는 판단

스마트워크 쓰는 중소기업의 메일업무는 곤란한 게 아니라 불가능하겠네요.🧐

<카카오 공시>

* SK C&C 판교 데이터센터 화재에 따른 카카오 서비스 장애 관련

카카오와 카카오 주요 종속회사의 매출 등 재무적인 영향은 제한적일 것으로 판단되며, 우선적으로 서비스의 정상화 이후 (주)카카오와 카카오 주요 종속회사 손실에 대한 손해 배상 논의를 SK C&C 측과 진행할 계획

'카뱅서 돈 뺐다' 뱅크런 조짐… 자체 테이터센터 해명도 불안

지난주 발생한 SK판교캠퍼스 화재로 카카오뱅크 고객들이 계좌에서 돈을 빼는 '뱅크런' 우려가 커지고 있다. 카카오뱅크는 자체 데이터센터를 활용해 핵심기능이 정상 작동한다고 해명했지만 고객들의 불신이 깊어지는 모양새다.

일부 인터넷 커뮤니티에선 카뱅에 있던 돈을 다른 은행 계좌로 옮겼다는 글이 올라왔다. 특히 카카오뱅크로 모임 통장을 관리하거나 일시적으로 큰 금액을 예치해놨던 금융소비자들이 계좌이탈이 감지된다

티씨케이가 독점하고 있던 SiC(실리콘카바이드)링 시장에 균열이 생길 전망이다. 티씨케이는 디에스테크노를 상대로 제기한 특허소송에서 일부 승소, 일부 패소했다. 양사 특허분쟁의 핵심 쟁점은 크게 두 가지다. SiC링 소재·물성 관련 부문과 티씨케이의 제조 방법 및 장치에 대한 특허가 인정되는지 여부다. 법원과 특허심판원은 제조 방법의 경우 티씨케이 특허가 인정된다고 판결한 반면, 소재·물성 특허는 인정하지 않는다고 했다. 업계는 SiC링 시장에서 소재·물성 관련 특허를 인정하지 않은 만큼, 후발주자들이 잇따라 사업에 적극적으로 뛰어

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[제2022-38호] 인공지능 언어모형을 이용한 인플레이션 어조지수 개발 및 시사점
BOK 이슈노트 | 한국은행 통합 홈페이지
2022년 10월 17일 12시 0분

뉴스기사, 소셜미디어와 같은 텍스트 데이터는 크게 두 가지 경로를 통해 경제 분석에 유용한 정보를 제공할 수 있다. 첫째, 지정학적 리스크, 이상기후 등 이벤트는 수입물가지수와 같은 공식통계에 앞서 뉴스 속보나 인터넷 커뮤니티에 먼저 반영되며 향후 인플레이션 수준에 대한 정보를 제공한다. 둘째, 거시경제 여건, 기업의 가격설정 행태 등에 대한 언론 보도는 기업의 인플레이션 기대를 변화시킴으로써 의사결정에 영향을 미칠 수 있다. 그러나, 이러한 중요성에도 불구하고, 텍스트 데이터는 계량화가 쉽지 않아 경제 분석에 활용하는 데 어려움이 크다는 평가도 있다(로버트 쉴러, 2013년 노벨 경제학상 수상).

최근 정보통신 및 인공지능 기술과 함께 텍스트 분석기법이 빠르게 발전하면서 경제 분석에 텍스트를 활용하려는 시도가 점차 늘고 있다. 대표적으로 뉴스기사에 반영된 경제 불확실성을 측정하거나 중앙은행 회의록에 반영된 통화정책 기조를 평가한 연구가 있으며, 각국 중앙은 행도 텍스트에 반영된 경제주체의 심리를 파악하여 경기상황을 판단하거나 전망하기 위해 노력하고 있다. 이들 연구는 문서내 단어별 빈도를 계산하는 간단한 방법부터 단어의 문맥적 의미를 파악하는 딥러닝 알고리즘까지 다양한 분석기법을 활용하고 있다. 이 가운데, 최근 특히 주목받는 분석기법으로 인공지능 언어모형이 있다. 자연어는 문맥에 따라 단어의 의미가 달라지기 때문에, 정확도 높은 모형을 훈련하는 데 상당한 시간과 비용이 소요된다. 이에 대안으로 제시된 인공지능 언어모형은 기존 훈련 결과를 재활용함으로써 개발 시간과 비용은 절감하면서도 문서 분류, 검색 등 과제에서 높은 정확도를 보이고 있다.

본 연구는 인공지능 언어모형을 이용하여 뉴스기사에 나타난 인플레이션 어조(tone)를 측정하고, 인플레이션 전망에 활용할 수 있는지 살펴보았다. 먼저, 인공지능 언어모형을 이용하여 개별 문장의 인플레이션 어조를 상승, 중립, 하락으로 분류하고, 문장별 어조를 집계하여 전체 뉴스기사의 인플레이션 어조를 지수로 나타내었다. 다음으로, 어조지수와 소비자물가상승률의 관계를 분석하였다. 분석 결과, 어조지 수는 물가상승률의 추세 전환을 1~2분기 선행하고, 전망모형의 예측력도 개선하는 등 인플레이션 전망에 유용한 정보를 제공하는 것으로 판단된다.

텍스트 분석기법이 발전하고 정보 원천으로서 텍스트 데이터에 대한 관심이 높아지면서 각국 중앙은행과 연구기관, 국제기구는 텍스트로부터 유용한 정보를 읽어내기 위해 노력하고 있다. 그러나, 아직 텍스트 데이터는 분석이 까다롭고, 의미있는 정보를 추출하기도 어렵다는 인식이 있다. 본 연구는 인공지능 언어모형을 활용하여 상대적으로 적은 시간과 비용으로 뉴스기사에 포함된 인플레이션 정보를 효율적으로 추출해낼 수 있음을 보였다. 향후 경제금융 도메인에 특화된 인공지능 언어모형 및 분석 인프라가 갖추어진다면, 경제 분석, 업무효율화 등 과제에서 텍스트 데이터 활용이 크게 증가할 것으로 기대된다.

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