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  • 60만원, 7월 3일 지나면 0원…

    고유가 피해지원금 2차 신청 마감 안내 대표 이미지
    핵심 정리
    • 고유가 피해지원금 2차 신청, 2026년 7월 3일(금) 오후 6시 마감 — 자동 지급이 아니라 직접 신청해야 받는다
    • 국민 70% 대상, 1인당 10만~25만원. 1차를 놓친 기초수급자·차상위·한부모는 지금 신청해도 최대 60만원
    • 2026년 3월 건강보험료 기준 선별 — 직장가입 4인 가구 32만원 이하면 대상, 맞벌이는 가구원 1명 추가 기준 적용
    • 받은 돈은 8월 31일까지 주소지 내 소상공인 매장·주유소에서 써야 하며, 기한이 지나면 전액 소멸

    3,256만 명. 정부가 이번 추가경정예산으로 고유가 피해지원금을 지급하기로 한 인원입니다. 전 국민의 70%에 해당하는 규모인데, 의외로 “나는 대상이 아닐 것”이라며 신청하지 않는 사람이 적지 않습니다. 문제는 이 돈이 자동으로 입금되는 것이 아니라는 점입니다. 7월 3일 오후 6시까지 본인이 직접 신청하지 않으면, 내 몫으로 책정된 10만~60만원은 그대로 사라집니다. 오늘 기준 마감까지 남은 시간은 정확히 20일입니다.

    누가 받을 수 있나 — 건강보험료가 기준이다

    국민 70%, 2026년 3월 건보료로 선별

    대상 여부는 같은 주소지에 사는 가족의 2026년 3월 건강보험료 합산액으로 판단합니다. 직장가입자 기준으로 1인 가구 13만원, 2인 가구 14만원, 3인 가구 26만원, 4인 가구 32만원 이하면 지급 대상입니다. 지역가입자는 1인 8만원, 4인 22만원 등 별도 기준이 적용됩니다. 소득원이 2명 이상인 맞벌이 가구는 가구원 수를 1명 더한 기준을 적용받습니다. 예를 들어 직장가입자 2인이 포함된 4인 가구라면 5인 가구 기준인 39만원 이하일 때 지원금을 받을 수 있습니다.

    고액자산가는 건보료와 무관하게 제외

    건강보험료 기준을 통과해도 가구 합산 2025년 재산세 과세표준이 12억원을 초과하거나, 2024년 귀속 금융소득이 2천만원을 초과하면 고액자산가로 분류돼 대상에서 빠집니다. 또 2007년 12월 31일 이전 출생한 성인은 개인별로 신청해야 하고, 미성년 자녀 몫은 주민등록표상 세대주가 함께 신청합니다.

    정책 분석 — 건보료 기준 선별은 별도 소득 증빙 없이 빠르게 집행할 수 있다는 장점이 있지만, 작년 소득이 반영되는 지역가입자와 올해 소득이 반영되는 직장가입자 사이에 형평 논란이 있는 방식이기도 합니다. 본인이 경계선에 있다고 생각된다면 포기하지 말고 국민비서 알림서비스나 카드사 앱에서 대상 여부부터 조회해 보는 것이 정답입니다.

    얼마나 받나 — 사는 곳에 따라 10만원에서 25만원, 최대 60만원

    일반 국민: 지역별 차등 지급

    2차 지급 대상인 일반 국민은 수도권 거주자 10만원, 비수도권 거주자 15만원을 받습니다. 여기에 행정안전부가 지정한 인구감소 우대지역(인천 강화, 경기 가평, 강원 평창 등 49곳) 주민은 20만원, 인구감소 특별지역(강원 양구, 충북 괴산, 전남 신안 등 40곳) 주민은 25만원으로 올라갑니다. 거주지는 주민등록상 주소지 기준입니다.

    1차를 놓친 취약계층은 지금이 마지막 기회

    기초생활수급자는 수도권 55만원·비수도권 60만원, 차상위계층과 한부모가족은 수도권 45만원·비수도권 50만원을 받습니다. 이 우선지원 대상자들의 1차 신청은 4월 27일~5월 8일에 끝났지만, 그때 신청하지 못했더라도 2차 기간에 신청하면 같은 금액을 전부 받을 수 있습니다. 줄어들지 않습니다.

    정책 분석 — 지역별 차등 지급은 단순 유가 보전을 넘어 소멸 위기 지역으로 소비를 유도하려는 설계입니다. 수도권 4인 가구 40만원과 특별지역 4인 가구 100만원의 격차는 이 지원금이 사실상 ‘지역화폐형 경기부양책’이라는 점을 보여줍니다. 가구 단위로 계산해 보면 체감 금액이 생각보다 커지므로, 가족 구성원 전원의 신청 여부를 반드시 확인해야 합니다.

    언제, 어떻게 신청하나 — 7월 3일 오후 6시가 마지노선

    신청 기간과 채널

    2차 신청은 5월 18일에 시작됐고 7월 3일(금) 오후 6시에 마감됩니다. 첫 주에 운영된 출생연도 요일제는 이미 끝났기 때문에 지금은 누구나 아무 날에나 신청할 수 있습니다. 신용·체크카드 충전을 원하면 카드사 홈페이지·앱·콜센터·ARS 또는 카드 연계 은행 영업점에서, 지역사랑상품권을 원하면 지자체 상품권 앱·누리집에서 신청합니다. 지류형 상품권과 선불카드는 주소지 관할 읍면동 주민센터에서 신청과 수령이 가능합니다. 온라인은 24시간 열려 있고, 신청 다음 날 카드에 충전됩니다. 거동이 불편한 고령자와 장애인은 지자체에 요청하면 찾아가는 신청 서비스를 이용할 수 있습니다.

    스미싱 주의 — 정부는 URL 문자를 보내지 않는다

    지원금 시즌마다 가짜 신청 링크를 담은 스미싱 문자가 기승을 부립니다. 정부와 카드사는 인터넷 주소(URL)가 포함된 안내 문자를 보내지 않습니다. 문자 속 링크 대신 반드시 카드사 공식 앱이나 정부 누리집에 직접 접속해 신청하세요.

    정책 분석 — 신청 마감 후에는 구제 절차가 없다는 점이 이 정책의 가장 냉정한 부분입니다. 2025년 민생회복 소비쿠폰 때도 마감 직전 신청이 몰리며 일부가 기한을 놓쳤습니다. 마감일에 임박해 콜센터와 주민센터가 붐비는 상황을 피하려면 이번 주 안에 5분만 투자해 신청을 끝내 두는 것이 합리적입니다.

    어디서 쓰나 — 8월 31일까지, 내 동네에서만

    지원금은 신청자 본인의 주소지에서만 사용할 수 있습니다. 특별시·광역시 거주자는 해당 시 전역에서, 도 지역 거주자는 주소지 시·군 안에서 쓸 수 있습니다. 카드형은 연 매출 30억원 이하 소상공인 매장에서 사용 가능하며, 전통시장·동네마트·식당·약국·학원·편의점 같은 프랜차이즈 가맹점이 모두 포함됩니다. 고유가 대응이라는 취지에 맞게 주유소는 매출 규모와 무관하게 사용할 수 있습니다. 반면 온라인 쇼핑몰·배달앱·대형마트·백화점·프랜차이즈 직영점·보험료·공공요금 납부에는 쓸 수 없습니다. 사용 기한은 8월 31일(월) 24시까지이며, 이때까지 쓰지 못한 금액은 잔액이 남아 있어도 전액 소멸합니다.

    자주 묻는 질문

    Q. 내가 대상인지 어떻게 확인하나요?

    국민비서(ips.go.kr) 알림서비스나 카드사 앱(KB Pay, 신한SOL 등 20개 앱)에서 대상 여부와 지급 금액을 바로 조회할 수 있습니다. 별도 서류 없이 본인 인증만 하면 됩니다.

    Q. 1차 때 신청을 놓친 기초수급자인데 금액이 깎이나요?

    아닙니다. 2차 기간(7월 3일까지)에 신청하면 1차와 동일하게 수도권 55만원·비수도권 60만원을 전액 받습니다. 다만 2차 마감 후에는 어떤 구제도 없습니다.

    Q. 우리 동네가 인구감소지역인지 어디서 보나요?

    행정안전부 누리집의 인구감소지역 지정 현황 페이지에서 특별지역 40곳과 우대지역 49곳의 전체 목록을 확인할 수 있습니다. 해당 지역 주민은 신청 시 자동으로 우대 금액이 적용됩니다.

    관련 글

    출처

    1. 행정안전부 보도자료 — 「고유가 피해지원금」 2차 지급 신청 5월 18일 개시
    2. 대한민국 정책브리핑 — 고유가 피해지원금 2차 지급 18일 시작…국민 70%에 10~25만 원
    3. 행정안전부 — 고유가 피해지원금 안내 페이지
    4. 강남구청 — 고유가 피해지원금 안내

    AI Biz Insider · 내 삶에 닿는 정책 · aibizinsider.com

  • 100% 일하는 사람 지금 멈춰

    80% 활용률로 일하는 개발자와 조직 재설계를 상징하는 그린 테마 일러스트
    DIGEST
    • 고성과 엔지니어의 역설 — 하루의 20%를 비워두는 ‘80% 활용률’이 고임팩트 작업을 잡는 조건이라는 주장이 화제
    • 개인 생산성 10배 시대, 기업 가치는 왜 제자리? 1890년대 방직공장 전기화에서 찾은 ‘Institutional Intelligence’ 7가지 기둥
    • Block·Snap·Intuit 해고의 실체는 ‘AI washing’ — 뉴욕주 WARN 데이터에서 AI 영향 해고는 단 0.2%

    당신은 오늘 하루의 몇 퍼센트를 일했는가. 그리고 그 시간은 정말 회사의 가치를 움직였는가. 오늘 GeekNews 상위권을 차지한 세 글은 공교롭게도 같은 질문을 서로 다른 각도에서 파고든다. 개인의 ‘바쁨’과 조직의 ‘성과’는 다르다는 것. 하나는 일부러 덜 일하라는 시니어 엔지니어의 조언이고, 하나는 AI 10배 생산성이 기업 가치로 이어지지 않는 구조적 이유이며, 마지막은 AI발 대량 해고 서사가 데이터로는 성립하지 않는다는 검증이다. 셋을 이어 읽으면 2026년 개발 조직이 어디로 가는지 입체적으로 보인다.

    TOP1. 직장에서 ‘아무것도 하지 않기’ — 80% 활용률의 기술

    성과는 코드량이 아니라 ‘타이밍’에서 나온다

    GitHub 엔지니어 출신 Sean Goedecke는 소프트웨어 엔지니어의 성과가 더 많은 시간이나 더 많은 코드가 아니라 “적절한 시점의 고임팩트 작업”에 좌우된다고 주장한다. 그가 제안하는 기본값은 80% 활용률 — 고압 프로젝트가 없을 때는 하루 업무 시간의 약 20%를 컴퓨터에서 떨어져 보내는 것이다. 큰 엔터프라이즈 계약 지원, 장애 조기 완화, 핵심 기능 출시 같은 기회는 모두 시간 의존적이어서, 이미 100% 바쁜 사람은 기회 자체를 알아차리지 못하고 매니저도 그를 투입해 줄 수 없다는 논리다.

    글루 작업과 ‘무보상 노동’은 의도적으로 거절하라

    글은 여유를 지키는 구체적 방법도 제시한다. 조직이 우선순위에 두지 않은 글루 작업(문서 정리, 기술 부채 자원봉사)을 떠안지 말 것, 비공식 경로로 들어오는 무보상 요청에는 거절이나 늦은 응답으로 역압력을 걸 것, 매시간 바뀌는 디자인처럼 사라질 가능성이 큰 일에 과투자하지 말 것. 100% 몰입은 1년에 두세 번, 보상이 정말 클 때를 위해 아껴두라는 것이 결론이다. Hacker News에서는 “예방은 측정되지 않고 화재 진압만 두 번 보상받는다”는 인센티브 구조 반론과, 마나를 다 쓴 RPG 캐릭터 비유가 공감을 얻었다.

    Tech Insight — 100% 가동되는 시스템은 작은 교란에도 상시 실패 모드로 들어간다. 서버 용량 계획에는 모두가 동의하는 원칙을 사람에게는 적용하지 않는 조직이 많다. 핵심 인재의 캘린더가 꽉 차 있다면 그것은 성실함의 증거가 아니라 조직 리스크 신호일 수 있다.

    TOP2. 생산적인 개인이 생산적인 기업을 만들지는 않는다

    모터만 바꾸고 공장은 그대로 — 1890년대의 교훈

    Hebbia CEO George Sivulka의 글은 도발적인 질문으로 시작한다. AI가 개인 생산성을 10배 끌어올렸는데, 가치가 10배 오른 기업은 왜 없는가. 그는 1890년대 뉴잉글랜드 방직공장을 소환한다. 증기기관을 전기 모터로 교체했지만 30년간 산출은 거의 늘지 않았고, 1920년대 조립 라인 중심으로 공장 전체를 재설계한 뒤에야 수익이 실현됐다. 2026년의 AI 도입도 같은 상태 — “모터만 교체하고 공장은 재설계하지 못한” 단계라는 진단이다.

    Institutional AI를 가르는 7가지 기둥

    글은 Individual AI와 Institutional AI를 가르는 7가지 요소를 제시한다. 조율(혼란 대신 coordination layer), 신호(폭증하는 slop 속 signal 선별), 편향(아첨하는 yes-men이 아닌 기준을 강제하는 no-men), 우위(사용량이 아닌 도메인 특화 edge), 성과(시간 절약이 아닌 매출 확장), 실행 지원(도구가 아닌 프로세스 엔지니어링), 그리고 선제적 작동(프롬프트 없이 위험을 먼저 감지)이다. 컨텍스트 윈도우가 4년 만에 4K에서 1M 토큰으로 커지고 단일 작업에 30B 토큰을 쓰는 사용자가 등장한 지금, 향후 10년 B2B AI의 토대는 이 ‘기관 지능’ 계층에 있다는 주장이다.

    Tech Insight — 직원마다 제각각인 ChatGPT 습관과 프롬프트 스타일은 조율 계층 없는 AI 도입의 전형적 증상이다. 도구 구매가 아니라 역할·책임·검증 체계를 함께 재설계하는 조직만이 10배 생산성을 기업 가치로 전환한다. IT 기업 경영자라면 ‘AI 도입률’이 아니라 ‘프로세스 재설계율’을 KPI로 봐야 할 시점이다.

    TOP3. AI가 소프트웨어 엔지니어를 대체하지 않은 이유

    Block·Snap·Intuit — 해고 명분은 AI, 실제 배경은 재무 압박

    normaltech.ai(AI Snake Oil 저자들의 뉴스레터)는 ‘AI발 대량 해고’ 서사를 데이터로 검증한다. Block의 4,000명 해고는 팬데믹기 3배 증원 후 재무 압박이, Snap의 1,000명 감원(Spiegel은 신규 코드의 65%가 AI 생성이라 언급)은 행동주의 투자자의 비용 절감 압박이, Intuit의 3,000명 감원은 관리 계층 축소가 실제 배경이었다. 미국 채용 관리자의 59%는 재무 제약보다 AI를 해고 사유로 내세우는 편이 이해관계자에게 더 잘 받아들여진다고 인정했다. 뉴욕주가 WARN 해고 공시에 AI 체크박스를 도입한 첫해, 약 25,000명의 해고자 중 AI 영향은 46명 — 0.2%에 불과했다.

    결정-실행-전달 샌드위치, AI는 가운데만 눌렀다

    글의 핵심 프레임은 ‘샌드위치 모델’이다. 소프트웨어 개발은 무엇을 만들지 결정하고, 코드를 실행(작성)하고, 검증·책임지며 전달하는 3층 구조인데, AI는 가운데 실행 층만 압축했다. NBER의 GitHub 개발자 10만 명 분석에서 AI 에이전트는 코드 줄 수를 8배 늘렸지만 릴리스 증가는 30%에 그쳤다. 감독 없는 vibe coding 커밋은 인간 작성 커밋보다 취약점을 9배 더 많이 도입했고, 에이전트 생성 코드 중 커밋까지 살아남은 비율은 44%였다. 소프트웨어는 가격 탄력성이 높아 생산 비용이 떨어지면 수요가 늘어나는 만큼, 엔지니어 수요는 오히려 증가할 수 있다는 조심스러운 낙관으로 글은 마무리된다.

    Tech Insight — ‘코드의 65%를 AI가 쓴다’는 숫자와 ‘엔지니어가 필요 없다’는 결론 사이에는 큰 간극이 있다. 코드 작성은 애초에 병목이 아니었기 때문이다. 채용 계획을 세우는 경영자라면 실행 인력보다 결정과 검증을 책임질 시니어 역량에 투자하는 것이 데이터에 부합하는 선택이다.

    관련 글

    출처

    1. Sean Goedecke, “Doing nothing at work” (seangoedecke.com)
    2. GeekNews — 직장에서 아무것도 하지 않기 (토론)
    3. George Sivulka (Hebbia) — Productive individuals don’t make productive institutions (X)
    4. GeekNews — 생산적인 개인이 생산적인 기업을 만들지는 않는다 (토론)
    5. Normal Technology — Why AI hasn’t replaced software engineers (normaltech.ai)
    6. GeekNews — AI가 소프트웨어 엔지니어를 대체하지 않은 이유 (토론)

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  • The Largest IPO Ever Is Secretly an AI Bet

    Rocket ascending above stock market charts symbolizing the SpaceX IPO
    KEY TAKEAWAYS
    • SpaceX priced its IPO at a fixed $135 per share and begins trading on Nasdaq under the ticker SPCX today, raising roughly $75 billion at a valuation near $1.75 trillion — the largest IPO in history.
    • Demand reportedly topped $250 billion, with the deal oversubscribed 3.5 to 4 times and an unusual 30% of the float reserved for retail investors through Robinhood, Fidelity, and Charles Schwab.
    • SpaceX absorbed xAI in an all-stock deal in February 2026, meaning every SPCX share is also a bet on a frontier AI lab — not just rockets and Starlink.
    • The listing opens the AI IPO floodgates: Anthropic filed a confidential S-1 on June 1 at a $965 billion valuation, and OpenAI followed on June 8 at $852 billion.

    Here is the part of today’s record-shattering SpaceX debut that most coverage buries: the company going public is not just a rocket maker with a satellite internet business attached. Since absorbing xAI in February, SpaceX is also one of the world’s largest AI labs — and Wall Street just handed it the biggest IPO in recorded history. When trading opens on Nasdaq under SPCX today at $135 per share, retail investors will be buying AI exposure whether they realize it or not. The numbers, the structure, and what follows next all point to the same conclusion: June 2026 is the month AI valuations went public.

    A $75 Billion Raise That Rewrites the Record Books

    Fixed Pricing, Extraordinary Demand

    SpaceX priced its offering after market close on June 11 at a fixed $135 per share — no range, no bookbuild theatrics. The raise comes to roughly $75 billion at a valuation between $1.75 trillion and $1.8 trillion, comfortably surpassing Saudi Aramco’s 2019 listing as the largest IPO ever by both proceeds and valuation. Goldman Sachs led a 21-bank syndicate, and reported total demand exceeded $250 billion, leaving the deal oversubscribed roughly 3.5 to 4 times.

    A Retail Allocation Nobody Saw Coming

    The structural surprise is the retail tranche. SpaceX reserved up to 30% of the float — roughly $22.5 billion in shares — for retail investors through Robinhood, Fidelity, and Charles Schwab. Typical IPOs allocate 5 to 10%. Retail orders alone reportedly surpassed $100 billion. Elon Musk is selling zero shares, and a dual-class structure preserves his voting control, so public investors are buying economics, not influence.

    Business Insight — A 30% retail allocation is a deliberate distribution strategy, not generosity. It converts millions of Starlink subscribers and brand loyalists into shareholders, building a retail base that historically holds through volatility. Founders planning a listing should study this: your customer list can be your order book.

    The xAI Engine Hiding Inside the Rocket Company

    An All-Stock Absorption That Changed the Thesis

    In February 2026, SpaceX absorbed xAI in an all-stock transaction that valued the combined entity at $1.25 trillion. That deal quietly transformed the investment thesis. SPCX now spans three segments: Space (launch), Connectivity (Starlink), and AI (xAI). Starlink remains the cash engine — $11.4 billion in 2025 revenue and $4.4 billion in segment operating income, about 61% of total revenue — but the AI segment is what justifies a $1.75 trillion sticker.

    The Multiple Only AI Can Explain

    At roughly 100 times trailing revenue, SPCX is not priced like an aerospace company, a telecom, or even a high-growth SaaS business. It is priced like a frontier AI lab with a rocket division. For comparison, Anthropic’s private market valuation of $965 billion sits on a $47 billion revenue run rate — about 20 times forward revenue. SPCX buyers are paying a substantial premium for the Musk halo and the only liquid way to own frontier AI today.

    Business Insight — The xAI absorption gave SpaceX something no pure-play AI lab has: a profitable, recurring-revenue business (Starlink) to fund AI compute without endless private rounds. Executives evaluating AI investments should note the pattern — pairing capital-hungry AI development with a cash-generating distribution business is becoming the dominant structure of this cycle.

    The Floodgates: Anthropic and OpenAI Are Already in Line

    Two Confidential S-1s in Eight Days

    SPCX is not an isolated event — it is the opening act. Anthropic confidentially filed a draft S-1 with the SEC on June 1, days after closing a $65 billion Series H at a $965 billion post-money valuation. OpenAI followed on June 8 at an $852 billion private valuation, announcing its own filing preemptively. Analysts have called the cluster “an opening of the floodgates for the IPO market,” with a September-to-November listing window cited for both labs.

    Why Today’s Open Sets the Terms for Everyone

    Whoever lists first sets the comparables. If SPCX holds its valuation through the first weeks of trading, it validates trillion-dollar AI-adjacent pricing and smooths the runway for Anthropic and OpenAI. If it breaks below $135 amid retail-heavy volatility, every AI S-1 in the pipeline gets repriced. Either way, public markets — not venture rounds — will determine AI valuations from here.

    Business Insight — For corporate strategy teams, the shift from private to public AI valuations means transparency: quarterly disclosures on AI revenue, margins, and compute spending that have been hidden inside private rounds. Procurement and partnership negotiations with AI vendors will get sharper as their real unit economics become public record.

    Related

    Sources

    1. CNBC — SpaceX targets fixed $135 IPO price for roadshow
    2. Capital.com — SpaceX IPO targets 12 June 2026 Nasdaq listing
    3. Build Fast with AI — AI News June 11, 2026: SpaceX IPO pricing, Anthropic and OpenAI S-1 filings
    4. Basenor — SpaceX IPO Goes Live: SPCX Begins Trading on Nasdaq

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  • 1인당 35만원, 소득 안 본다고?

    평생교육이용권 연 35만원 지원 정책 대표 이미지
    핵심 정리
    • [마감] 충남 일반형 2차는 6월 15일(월) 17시 마감 — 부산 6월 23일, 전남 6월 24일 순으로 닫힌다
    • 평생교육이용권은 1인당 연 35만원을 카드 포인트로 지급 — 우수 이용자는 하반기 35만원 추가
    • 노인형(65세 이상)·AI디지털형(30세 이상)은 소득 조건 없이 신청 가능
    • 신청은 평생교육이용권 홈페이지(lllcard.kr)에서 온라인으로 — 주민등록 주소지 지자체 공고 기준

    “나라에서 주는 교육비는 어차피 기초수급자만 받는 거 아니야?” 이렇게 생각하고 넘겼다면 다시 볼 필요가 있습니다. 평생교육이용권(평생교육바우처)은 유형에 따라 소득을 아예 보지 않는 트랙이 있고, 지금 6월이 바로 그 2차 모집이 전국에서 줄줄이 열리는 시기입니다. 자격증 인강, 어학, 디지털 교육에 쓸 수 있는 연 35만원이 걸려 있는데, 가장 빠른 충남은 6월 15일(월) 17시에 창구가 닫힙니다.

    평생교육이용권, 정확히 뭘 주나

    1인당 연 35만원, 카드 포인트로 지급

    평생교육이용권은 교육부와 국가평생교육진흥원이 운영하고 광역지자체가 공고를 내는 교육비 지원 제도입니다. 선정되면 연간 35만원이 NH농협 채움카드 포인트로 지급되고, 등록된 사용기관에서 강좌 수강료로 현금처럼 쓸 수 있습니다. 어학, 자격증, 인문학, AI·디지털 교육까지 폭이 넓습니다.

    성실하게 쓰면 35만원 더 준다

    상반기에 받은 35만원을 잘 사용하고 출석률 80% 이상을 달성하거나 이수증을 제출하는 등 학습 성과를 보이면, 우수 이용자로 선정돼 하반기에 35만원을 추가 지원받을 수 있습니다. 잘 쓰면 한 해 최대 70만원짜리 제도인 셈입니다.

    정책 분석 — 단순 현금성 지원이 아니라 ‘쓴 만큼 더 주는’ 인센티브 구조라는 점이 이 제도의 특징입니다. 출석률·이수 실적과 추가 지원을 연동해 예산이 실제 학습으로 이어지도록 설계됐습니다. 신청만 해두고 방치하면 추가 35만원 기회는 사라집니다.

    세 가지 유형 — 나는 어디에 해당하나

    일반(지역특화)형 — 기초·차상위 중심

    기본 트랙은 만 19세 이상 성인 중 기초생활수급자, 차상위계층이 대상입니다. 다만 지역에 따라 특정 연령대(예: 충남 2차는 1962~1986년생)를 소득무관으로 함께 모집하는 공고도 있으니, 본인 주소지 공고문을 꼭 확인해야 합니다.

    노인형·AI디지털형 — 소득 안 본다

    노인 평생이용권은 1961년 12월 31일 이전 출생자(만 65세 이상)라면 소득과 무관하게 신청할 수 있습니다. AI·디지털 평생이용권도 1996년 12월 31일 이전 출생자(만 30세 이상)면 소득 조건이 없습니다. 부모님 명의로, 또는 본인이 직접 신청해 볼 가치가 충분합니다.

    정책 분석 — 2026년 들어 노인·AI디지털 트랙이 소득무관으로 운영되는 것은 ‘취약계층 복지’에서 ‘전 국민 디지털 전환 교육’으로 제도의 무게중심이 이동했다는 신호입니다. 고령층 디지털 격차 해소와 중장년 리스킬링 수요를 동시에 겨냥한 설계로 읽힙니다.

    [마감 임박] 6월 지역별 신청 일정

    평생교육이용권은 전국 일괄이 아니라 광역지자체별로 창구가 열리고 닫힙니다. 6월 12일 현재 모집 중이거나 곧 열리는 공고는 다음과 같습니다.

    충청남도 일반(지역특화) 2차: 6월 4일~6월 15일(월) 17시, 발표 6월 26일. 1962~1986년생 대상, 기초·차상위 외 소득무관 트랙 포함. 부산광역시 노인 1차·AI디지털 1차·일반 2차: 6월 10일~6월 23일(화) 17시, 발표 6월 30일, 노인·AI디지털은 소득무관. 전라남도 일반 3차·AI디지털 2차·노인 2차: 6월 8일~6월 24일(수), 발표 6월 29일. 충청북도는 6월 15일~6월 29일, 전북특별자치도는 6월 22일~7월 1일에 2차 모집이 예정돼 있습니다.

    신청은 평생교육이용권 홈페이지(lllcard.kr)에서 주민등록 주소지 지역을 선택해 온라인으로 진행합니다. 지역별 상담센터 전화번호도 홈페이지에 안내돼 있으며, 중앙콜센터는 1600-3005입니다.

    어디서 쓸 수 있나

    전국 2,500여 개 등록 사용기관에서 쓸 수 있습니다. 인프런, 클래스101 같은 온라인 강의 플랫폼, 에듀윌·해커스 같은 자격증 전문 사이트는 물론 동네 평생교육원과 평생직업교육학원(교과교습학원 제외)에서도 결제가 가능합니다. 사용기관 목록은 lllcard.kr의 ‘사용기관 안내’에서 검색할 수 있습니다.

    자주 묻는 질문

    Q1. 우리 지역 모집이 이미 끝났으면 올해는 기회가 없나요?

    아닙니다. 대부분 지자체가 연중 2~3차에 걸쳐 모집합니다. 1차를 놓쳤다면 2·3차 공고를, 상반기를 놓쳤다면 하반기 공고를 lllcard.kr 모집공고 게시판에서 확인하세요.

    Q2. 다른 지역 공고에 신청해도 되나요?

    안 됩니다. 주민등록상 주소지 광역지자체의 공고에만 신청할 수 있습니다. 신청 전 등본상 주소지를 기준으로 해당 지역 공고의 자격요건(출생연도·소득요건)을 확인해야 합니다.

    Q3. 포인트는 아무 학원에서나 쓸 수 있나요?

    등록 사용기관에서만 차감됩니다. 평생교육법에 따라 인가·등록·신고된 시설과 평생직업교육 학원이 대상이며, 교과교습학원(입시학원 등)은 제외됩니다. 결제 전 사용기관 등록 여부를 먼저 확인하세요.

    관련 글

    출처

    1. 평생교육이용권 공식 홈페이지(국가평생교육진흥원) — 2026 지역별 모집공고
    2. 국가평생교육진흥원 — 평생교육이용권 지원 사업 안내
    3. 평생교육이용권 — 사용기관 안내

    AI Biz Insider · 내 삶에 닿는 정책 · aibizinsider.com

  • Why Meta’s Next AI Hub Isn’t in America

    Futuristic coastal AI data center in India with renewable energy and seawater cooling
    KEY POINTS
    • Meta signed its first AI data center deal in India: a 168-megawatt facility in Jamnagar, Gujarat, built with Reliance Industries and ready within two years.
    • The site runs on renewable energy and is cooled with desalinated seawater, with Meta covering the full cost of energy and water for its operations.
    • India’s data center capacity has quadrupled from roughly 375 MW in 2020 to about 1.5 GW in 2025, and is projected to top 8 GW by 2030.
    • Microsoft, Amazon, Google, OpenAI, AirTrunk, and Adani have all announced major India infrastructure plays, lured partly by tax exemptions through 2047.

    Here is a number worth sitting with: India’s installed data center capacity has jumped from about 375 megawatts in 2020 to roughly 1.5 gigawatts in 2025 — a fourfold increase in five years — and industry estimates say it could blow past 8 gigawatts by the end of the decade. This week, Meta decided it wants a piece of that curve. The company announced its first AI data center deal in India, partnering with Reliance Industries on a 168-megawatt AI-enabled facility in Jamnagar, Gujarat. The location, the cooling system, and the financial structure of the deal all tell a bigger story about where the global AI infrastructure race is heading next.

    The Jamnagar Deal: What Meta and Reliance Actually Signed

    A 168 MW Facility, Cooled by the Sea

    Under the agreement announced Wednesday, Meta will lease capacity at Reliance’s new AI-enabled data center in Jamnagar, Gujarat. The 168-megawatt facility will be powered by renewable energy and cooled using desalinated seawater — an unusual engineering choice that sidesteps one of the most contentious issues in data center construction: freshwater consumption. Meta has committed to covering the entire cost of the energy and water required to support its operations at the site.

    Reliance says the facility will be ready within two years and can be expanded over time. Critically, the data center will support Meta’s global infrastructure and AI computing requirements, not just local Indian workloads — plugging India directly into Meta’s worldwide network of AI facilities. Reliance will provide end-to-end services spanning design, construction, renewable power, connectivity, and ongoing operations.

    Six Years in the Making

    This deal did not come out of nowhere. Meta invested $5.7 billion in Reliance’s Jio Platforms back in 2020, and the two companies launched a $100 million joint venture last year to develop enterprise AI solutions for customers in India and overseas. Separately, Meta said it has contracted nearly 1 gigawatt of new renewable energy capacity in India through agreements with CleanMax and Fourth Partner Energy. The companies did not disclose the value of the new data center agreement or the specific AI workloads that will run from the facility.

    Trend Insight — The structure here matters more than the megawatts. Meta is not building and owning the facility; it is leasing capacity while Reliance handles everything from construction to operations. That asset-light model lets hyperscalers expand into new geographies faster while shifting execution risk to local partners — expect it to become the template for AI infrastructure expansion in emerging markets.

    Why Everyone Is Suddenly Racing to India

    A Crowded Field of Giants

    Meta is late to a party that is already crowded. Microsoft has committed $17.5 billion to India by 2029, Amazon has raised its total planned spending to $75 billion by 2030, Google is investing $15 billion in an Indian AI infrastructure hub, and OpenAI tapped Tata for 100 MW of data center capacity with ambitions of reaching 1 gigawatt. Just last week, Blackstone-backed AirTrunk announced a $30 billion plan to build 5 gigawatts of capacity in India by 2030, while Adani has pledged $100 billion for AI data centers and Tata Consultancy Services secured TPG funding for half of a $2 billion data center project.

    The Policy Magnet: Zero Taxes Through 2047

    New Delhi has engineered this rush deliberately. Among the incentives: foreign cloud providers get tax exemptions through 2047 on services sold overseas, as long as those workloads run from Indian data centers. Combine that with comparatively low construction costs, abundant renewable energy potential, and a massive domestic market for local data processing, and India has positioned itself as the natural overflow valve for a world that cannot build compute fast enough.

    Trend Insight — The 2047 tax exemption is a 21-year policy commitment — an eternity in tech. India is effectively offering hyperscalers regulatory certainty that the US and EU cannot match right now, and the “run global workloads from India” clause means the country is exporting compute the way it once exported IT services. Watch for other emerging economies to copy this playbook.

    The Bigger Question: Can the Spending Outrun the Skeptics?

    The Revenue Math Critics Keep Pointing To

    Not everyone believes the infrastructure boom is rational. A widely shared analysis circulating this week on GeekNews argues that generative AI infrastructure would need to generate over $2 trillion in annual AI compute revenue by 2030 to justify the data center investments and compute commitments already planned — against roughly 190 GW of planned capacity globally. Whether or not you accept that math, it frames the bet Meta and its peers are making: that AI demand will grow into the capacity being built, not the other way around.

    Why India Hedges That Bet

    Seen through that lens, the India strategy looks like risk management as much as expansion. Lower build costs, long-dated tax relief, renewable power, and a lease-not-own structure all reduce the downside if AI demand grows slower than projected. And if demand does materialize, Meta has a foothold in the one major market where capacity is projected to grow more than fivefold by 2030. Either way, the Jamnagar facility is a signal: the next phase of the AI infrastructure race will be fought as much over geography, energy, and policy as over chips.

    Trend Insight — For business leaders, the takeaway is that compute pricing power is shifting. As capacity comes online in lower-cost geographies like India, inference costs should keep falling — good news for companies building on AI APIs, and another reason the “cheaper models” trend has structural tailwinds behind it.

    Related

    Sources

    1. TechCrunch — Meta signs first AI data center deal in India with Reliance (Jagmeet Singh, June 10, 2026)
    2. TechCrunch AI — Artificial Intelligence news category
    3. GeekNews — AI infrastructure and developer news digest

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  • 구글 새 AI, 글을 안 쓰고 ‘지운다’

    구글 DiffusionGemma 텍스트 디퓨전 모델 - 노이즈에서 토큰 블록이 동시에 생성되는 개념 이미지
    TL;DR
    • 구글이 6월 10일 ‘텍스트 디퓨전’ 방식의 오픈 모델 DiffusionGemma(26B, 활성 4B MoE)를 Apache 2.0 라이선스로 공개
    • 토큰을 한 개씩 쓰는 대신 256토큰 블록을 노이즈 제거 방식으로 한 번에 생성 — 기존 LLM 대비 최대 4배 빠른 속도
    • H100에서 초당 1,000토큰 이상, RTX 5090에서도 700토큰 이상. 양자화 시 18GB VRAM이면 로컬 실행 가능
    • 품질은 기존 Gemma 4보다 낮고 고동시성 클라우드에선 이점 감소 — 구글도 ‘로컬·저동시성 전용’이라고 선을 그음

    ChatGPT가 답변을 한 글자씩 타이핑하듯 출력하는 모습, 이제 익숙하실 겁니다. 그런데 구글이 이번 주에 공개한 새 모델은 글을 그렇게 쓰지 않습니다. 무작위 단어로 가득 찬 ‘초안’을 먼저 깔아놓고, 거기서 노이즈를 지워가며 문장을 완성합니다. 이미지 생성 AI가 흐릿한 노이즈에서 그림을 끌어내는 것과 같은 원리를 텍스트에 적용한 것인데, 결과는 최대 4배 빠른 생성 속도입니다. 6월 10일 공개된 DiffusionGemma의 핵심을 정리했습니다.

    한 글자씩 쓰는 AI는 잊어라 — ‘지우면서’ 글을 만드는 모델

    기존 LLM은 자기회귀(autoregressive) 방식으로 동작합니다. 앞 토큰을 보고 다음 토큰을 예측하고, 그 토큰을 다시 입력에 넣어 그다음 토큰을 예측하는 식이죠. 아무리 GPU가 빨라도 이 구조에서는 토큰을 순서대로 하나씩 만들 수밖에 없습니다.

    이미지 생성에서 빌려온 아이디어

    DiffusionGemma는 이 순서를 깨버립니다. 프롬프트를 받으면 먼저 무작위 토큰으로 채워진 256토큰짜리 ‘캔버스’를 만들고, 모델이 확신하는 토큰부터 자리를 확정해 가며 여러 번의 디노이징(denoising) 단계를 거쳐 전체 블록을 동시에 완성합니다. 구글 공식 문서에 따르면 권장 설정 기준 최대 48단계 이내, 실제로는 과제 난이도에 따라 12~16단계면 한 블록이 완성됩니다. 코드처럼 구조화된 출력일수록 더 적은 단계로 끝나, 과제에 따라 속도가 동적으로 달라지는 것도 특징입니다.

    양방향으로 문맥을 보는 어텐션

    구조도 흥미롭습니다. 프롬프트는 기존처럼 자기회귀 인코더로 처리해 캐시하고, 생성 캔버스 위에서는 양방향(bi-directional) 어텐션을 적용합니다. 앞 단어만 보는 게 아니라 뒤에 올 단어까지 함께 참조하면서 문장을 다듬는다는 뜻입니다. SiliconANGLE은 이를 두고 “구글이 Gemma 4의 어텐션 모듈 자체를 교체했다”고 설명했습니다.

    Trend Insight — 디퓨전 기반 텍스트 생성은 수년간 연구실 단계에 머물러 있던 주제입니다. 구글이 26B급 모델을 오픈 웨이트로 풀었다는 건 ‘연구 데모’가 아니라 ‘쓸 만한 물건’이 됐다는 신호로 읽어야 합니다. 작년 Gemini Diffusion 실험 버전의 후속이 오픈소스로 나온 셈입니다.

    숫자로 보는 DiffusionGemma

    공개된 스펙을 보면 포지셔닝이 명확합니다. 총 26B 파라미터 중 약 4B만 활성화되는 MoE(Mixture-of-Experts) 구조에, NVFP4라는 경량 데이터 포맷으로 메모리를 아꼈습니다. 그 결과가 이 수치들입니다.

    속도는 H100 한 장에서 초당 1,000토큰 이상, 데스크톱용 RTX 5090에서도 초당 700토큰 이상입니다. 양자화하면 18GB VRAM 안에 들어가기 때문에 고급 소비자용 GPU 한 장으로 로컬 실행이 가능합니다. 컨텍스트는 256K 토큰, 지원 언어는 140개 이상이며, 텍스트·이미지·비디오 입력을 받는 멀티모달 모델입니다(오디오 입력은 미지원). 단계별 추론을 위한 thinking 모드도 내장돼 있습니다.

    모델 가중치는 Hugging Face, Kaggle, Vertex AI 모델 가든에서 받을 수 있고, 라이선스는 상업적 이용이 자유로운 Apache 2.0입니다. 파인튜닝용 코드(‘hackable diffusion’)도 GitHub에 함께 공개됐습니다.

    Trend Insight — ‘초당 700토큰을 내 PC에서’라는 수치는 에이전트 워크플로의 체감 속도를 바꿉니다. 에이전트는 한 작업에 수만 토큰을 생성하는데, 생성 속도가 4배면 대기 시간이 4분의 1이 됩니다. 로컬 에이전트·코딩 보조 도구를 만드는 팀이라면 직접 벤치마크해 볼 가치가 충분합니다.

    왜 하필 ‘로컬’인가 — 그리고 분명한 한계

    구글이 강조하는 지점이 흥미롭습니다. 기존 LLM은 수천 개의 요청을 묶어 배치 처리할 수 있어 대규모 클라우드에서는 효율적이지만, 사용자 한 명이 로컬에서 돌리면 하드웨어가 놀게 됩니다. DiffusionGemma는 256토큰을 동시에 생성하는 방식으로 단일 사용자 환경에서 GPU를 최대한 굴리도록 설계됐습니다. 반대로 동시 요청이 많은 고QPS 클라우드 환경에서는 병렬 디코딩의 이점이 줄어든다고 구글 스스로 명시했습니다.

    품질은 아직 Gemma 4가 위

    또 하나 솔직한 대목은 품질입니다. 구글은 DiffusionGemma의 출력 품질이 동급 자기회귀 모델인 Gemma 4보다 낮으며, 최고 품질이 필요한 프로덕션 작업에는 여전히 Gemma 4를 권장한다고 밝혔습니다. 즉 이 모델은 ‘속도와 로컬 효율이 품질보다 중요한 작업’을 위한 선택지입니다. 실시간 자동완성, 대량 초안 생성, 온디바이스 에이전트의 중간 추론 단계 같은 용도가 먼저 떠오릅니다.

    Trend Insight — 자기회귀 일변도였던 LLM 시장에 ‘아키텍처 다양화’ 흐름이 시작됐습니다. 속도가 필요한 곳엔 디퓨전, 품질이 필요한 곳엔 자기회귀 — 앞으로는 단일 모델이 아니라 작업별로 생성 방식을 골라 쓰는 시대가 올 수 있습니다. 기업 입장에서는 ‘어떤 모델’보다 ‘어떤 생성 방식’이 내 워크로드에 맞는지 따져보는 안목이 필요해집니다.

    관련 글

    출처

    1. Google AI for Developers — DiffusionGemma model overview (2026-06-10)
    2. SiliconANGLE — Google open-sources speedy DiffusionGemma text diffusion model
    3. Google Blog — DiffusionGemma: faster text generation
    4. Hugging Face — google/diffusiongemma-26B-A4B-it

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  • 전기 1%만 아껴도 돈 준다는데…

    주택용 에너지캐시백 확대 전기요금 절감 정책 일러스트
    핵심 정리
    • 2026년 7~12월 주택용 에너지캐시백 확대 시행 — 절감 기준이 3%에서 1%로 완화
    • 절감률 구간별 추가 지원금 1kWh당 20~30원이 더해져 최대 120원까지 전기요금에서 차감
    • 주택용 전기를 쓰는 세대라면 누구나 대상 — 한전 엔터(en-ter.co.kr)·한전:ON 앱·고객센터 123에서 상시 신청
    • 신청한 달부터 절감 실적이 적용되므로, 7월 확대 시행 전에 미리 신청해 두는 것이 유리

    지난달 전기요금 고지서를 보고 한숨부터 나오셨나요? 에어컨 철이 코앞인데 요금은 오를 일만 남은 것 같다면, 이번 발표를 눈여겨볼 필요가 있습니다. 기후에너지환경부가 6월 11일, 전기를 아낀 만큼 요금에서 현금처럼 돌려주는 ‘주택용 에너지캐시백’을 올 하반기(7~12월) 동안 대폭 확대한다고 밝혔습니다. 핵심은 두 가지입니다. 캐시백을 받기 위한 절감 기준이 3%에서 1%로 낮아지고, 1kWh당 지원 단가는 최대 120원까지 올라갑니다. 전기를 조금만 덜 써도 혜택 구간에 들어올 수 있게 문턱이 확 낮아진 셈입니다.

    무엇이 어떻게 바뀌나

    절감 기준: 3% 이상 → 1% 이상

    기존 에너지캐시백은 직전 2개년 동일 기간 평균 전기사용량 대비 3% 이상을 절감해야 캐시백이 지급됐습니다. 평소 400kWh를 쓰던 가정이라면 12kWh 이상을 줄여야 했던 것입니다. 올 하반기에는 이 기준이 1% 이상으로 완화됩니다. 4kWh만 줄여도, 그러니까 에어컨 설정온도를 한두 도 올리거나 안 쓰는 대기전력만 차단해도 캐시백 대상에 들어올 수 있습니다.

    지원 단가: 1kWh당 최대 100원 → 최대 120원

    기존에는 절감률 구간에 따라 1kWh당 30~100원이 지급됐습니다. 하반기에는 여기에 절감률 구간별로 20~30원의 추가 지원금이 더해져 1kWh당 최대 120원까지 받을 수 있습니다. 캐시백은 별도 입금이 아니라 다음 달 전기요금 청구 시 차감되는 방식이라, 신청만 해 두면 따로 챙길 일도 없습니다.

    정책 분석 — 이번 확대는 단순한 복지성 지원이 아니라 에너지안보 대책에 가깝습니다. 정부는 중동전쟁 장기화로 지난 4월 2일 자원안보 위기 경보를 상향 발령했고, 발전 연료 수급 불안이 커지자 ‘절약이 곧 가장 싼 발전소’라는 수요관리 카드를 꺼냈습니다. 가정 입장에서는 이유야 어떻든, 여름철 전기요금 부담을 합법적으로 줄일 수 있는 몇 안 되는 제도라는 점이 중요합니다.

    누가, 언제, 얼마나 받을 수 있나

    대상과 기간

    대상은 주택용 전기를 사용하는 세대입니다. 아파트 개별 세대도 본인 명의 거주지로 신청할 수 있고, 소득이나 재산 기준은 없습니다. 확대 적용 기간은 2026년 7월부터 12월까지 6개월간이며, 신청 자체는 연중 상시 가능합니다. 다만 신청한 달부터 절감 실적이 계산되기 때문에, 7월 확대 혜택을 온전히 받으려면 6월 중에 신청을 마쳐 두는 편이 좋습니다.

    예상 수령액 계산해 보기

    월 400kWh를 쓰는 4인 가구가 하반기에 사용량을 10%(40kWh) 줄였다고 가정해 보겠습니다. 최고 단가 구간(1kWh당 120원)을 적용받으면 한 달에 4,800원, 6개월이면 약 2만 9천 원이 전기요금에서 차감됩니다. 절감분 자체로 줄어드는 요금까지 합치면 체감 효과는 더 큽니다. 금액이 크지 않아 보여도 가입에 비용이 전혀 들지 않고, 한 번 신청하면 자동으로 정산된다는 점에서 ‘안 하면 손해’에 가까운 구조입니다.

    정책 분석 — 절감률은 ‘직전 2개년 같은 기간 평균’과 비교합니다. 작년과 재작년 여름에 전기를 많이 썼던 가정일수록 비교 기준선이 높아 올해 캐시백을 받기 유리합니다. 반대로 작년에 이미 절약을 많이 했다면 기준선이 낮아 추가 절감이 쉽지 않을 수 있습니다. 이사로 거주지가 바뀐 경우에도 신청 가능하니 한전 안내를 확인해 보세요.

    신청 방법 — 3분이면 끝

    신청 채널은 네 가지입니다. 첫째, 한전 에너지마켓플레이스 ‘엔터'(en-ter.co.kr)에 접속해 본인 인증 후 주소지 고객번호로 신청하는 방법이 가장 빠릅니다. 둘째, 한전:ON 모바일 앱에서도 동일하게 신청할 수 있습니다. 셋째, 온라인이 어렵다면 한전 고객센터(국번 없이 123)로 전화하거나, 넷째, 가까운 한전 지사를 방문해도 됩니다. 준비물은 본인 명의 확인 정보와 전기요금 고지서에 적힌 고객번호 정도면 충분합니다.

    아파트 관리비에 전기요금이 포함돼 청구되는 세대도 개별 세대 단위로 참여할 수 있습니다. 이 경우 캐시백은 관리비 차감이 아닌 별도 정산 방식으로 처리될 수 있으니, 신청 시 안내되는 지급 방식을 확인하면 됩니다. 문의는 기후에너지환경부 에너지안전효율과(044-203-3989) 또는 한전 고객센터 123으로 하면 됩니다.

    자주 묻는 질문

    Q1. 이미 에너지캐시백에 가입돼 있는데 다시 신청해야 하나요?

    아니요. 기존 가입 세대는 별도 절차 없이 하반기 확대 기준(1% 이상 절감, 최대 120원)이 자동 적용됩니다. 신규 세대만 신청하면 됩니다.

    Q2. 캐시백은 현금으로 입금되나요?

    기본 방식은 다음 달 전기요금 청구액에서 차감하는 것입니다. 별도 계좌 입금이 아니므로 고지서에서 차감 내역을 확인하면 됩니다.

    Q3. 1인 가구나 원룸 거주자도 받을 수 있나요?

    주택용 전기를 본인 거주지에서 사용하고 있다면 가능합니다. 다만 건물주 명의로 전기요금이 일괄 청구되는 일부 원룸은 개별 고객번호가 없어 신청이 제한될 수 있으니, 고지서의 계약 형태를 먼저 확인하세요.

    관련 글

    출처

    1. 기후에너지환경부 발표 — 전기 1%만 덜 써도 혜택, 올 하반기 에너지캐시백 확대 시행 (한국방송뉴스, 2026.6.12)
    2. 한전 에너지마켓플레이스 엔터 — 주택용 에너지캐시백 신청
    3. 한국전력 — 주택용 에너지캐시백 제도 안내

    AI Biz Insider · 내 삶에 닿는 정책 · aibizinsider.com

  • 벡터DB 쓰는 사람 지금 멈춰

    AI 메모리 레이어와 자가 수정 루프, 거버넌스 구조를 표현한 추상 일러스트
    DIGEST
    • Supermemory — 사실 추출부터 ‘자동 망각’까지 처리하는 오픈소스 AI 메모리 엔진, 주요 벤치마크 3종 1위
    • Eric Ries AMA — 좋은 회사가 망가지는 건 결심이 아니라 ‘financial gravity’, 답은 리더십이 아닌 구조
    • Fable 5 루프 설계 — 직접 프롬프팅 대신 자가 수정 루프와 메모리, ML 과제에서 Opus 4.7 대비 약 6배 개선

    AI는 왜 어제 한 대화를 오늘 기억하지 못할까요. 그리고 좋은 회사는 왜 어느 날 갑자기 낯선 회사가 되어 있을까요. 오늘 GeekNews 상위권에 오른 세 가지 이야기는 전혀 다른 주제처럼 보이지만, 하나의 질문으로 모입니다 — “기억하고, 검증하고, 스스로 고치는 구조를 어떻게 설계할 것인가.” 벡터DB 없이 메모리·RAG·프로필을 단일 API로 묶은 Supermemory, 15년 만에 돌아온 Eric Ries의 신간 AMA, 그리고 Claude Fable 5를 제대로 쓰는 루프 설계법까지 차례로 정리했습니다.

    Supermemory — AI에게 ‘잊는 법’까지 가르친 메모리 엔진

    기억보다 어려운 건 갱신과 망각

    Supermemory는 대화에서 사실(facts)을 자동 추출해 사용자 프로필을 구축하는 AI용 메모리·컨텍스트 레이어입니다. 단순 저장이 아니라 지식의 생애주기 전체를 다룹니다. “방금 SF로 이사함”이라는 발화가 “NYC에 거주함”을 대체해야 한다는 걸 이해하고, “내일 시험 있음” 같은 임시 사실은 날짜가 지나면 만료 처리하는 ‘자동 망각’까지 수행합니다. 모순 처리와 지식 업데이트가 내장된 셈입니다.

    구조적으로는 Memory와 RAG를 단일 쿼리로 결합한 Hybrid Search가 핵심입니다. 지식 베이스 문서와 개인화된 컨텍스트를 한 번에 반환하고, 안정적 사실과 최근 활동을 묶은 User Profile을 약 50ms 한 번의 호출로 제공합니다. Google Drive·Gmail·Notion·GitHub를 webhook으로 실시간 동기화하는 커넥터, PDF·이미지(OCR)·비디오(전사)·코드(AST 인식 청킹)를 처리하는 멀티모달 추출기도 내장돼 있습니다. 개발자 입장에서는 벡터DB 설정, 임베딩 파이프라인, 청킹 전략 없이 단일 API로 끝납니다. 단일 바이너리로 localhost:6767에서 바로 동작하고, Ollama 연동 시 완전 오프라인 사용도 가능합니다.

    성능 검증도 공격적입니다. LongMemEval 81.6%를 포함해 LoCoMo, ConvoMem 등 AI 메모리 주요 벤치마크 3종에서 1위를 기록했고, 자체 벤치마크 프레임워크 MemoryBench도 함께 공개했습니다. Claude Code·Cursor·VS Code용 MCP 서버, Vercel AI SDK·LangChain·LangGraph용 드롭인 래퍼까지 제공되며 라이선스는 MIT입니다.

    Tech Insight — 에이전트 시대의 메모리 경쟁은 ‘얼마나 많이 기억하는가’에서 ‘무엇을 버릴 줄 아는가’로 이동하고 있습니다. Mem0, Stash에 이어 Supermemory까지 — 메모리 레이어가 인프라 표준 자리를 두고 경쟁하는 지금, 직접 벡터DB 파이프라인을 구축하기 전에 이 카테고리를 먼저 검토할 가치가 있습니다.

    Eric Ries의 경고 — 좋은 회사는 ‘결심해서’ 망하지 않는다

    financial gravity, 미션을 끌어내리는 보이지 않는 힘

    ‘The Lean Startup’의 저자 Eric Ries가 신간 ‘Incorruptible’ 출간을 계기로 Hacker News에서 AMA를 진행했습니다. 핵심 개념은 ‘financial gravity’. 좋은 기업이 어느 날 악해지기로 결정해서가 아니라, 기업이 세워진 구조가 만들어내는 중력에 서서히 끌려가며 창립 미션에서 멀어진다는 진단입니다. 다리가 무너졌을 때 “중력 때문”이라는 답은 기술적으로 맞지만, 잔해 속 부식된 볼트를 살펴야 원인을 알 수 있다는 비유로 설명합니다.

    흥미로운 건 Costco 사례의 재해석입니다. 핫도그 가격 1.5달러를 지킨 일화는 흔히 리더십의 상징으로 인용되지만, Ries는 Wall Street가 Costco의 정신을 해체하려 할 때마다 회사를 지킨 것은 거대한 규모도 리더십도 아닌 독특한 ‘거버넌스 요새(governance fortress)’ 구조였다고 말합니다. 재단이 영리 자회사를 지배하는 Novo Nordisk형 2주체 구조의 기업은 표준 영리기업 대비 50년 생존 확률이 5~6배 높다는 데이터도 인용했습니다. 벤처 투자를 받은 창업자의 약 80%가 IPO 후 3년 이내에 CEO 자리에서 내려온다는 연구를 들며, 오늘날의 거버넌스 ‘모범 관행’ 상당수가 오히려 가치를 파괴한다고 경고합니다.

    AI에 대한 시각도 명확합니다. AI는 가치의 증폭기여서 좋은 기업은 더 좋게, 나쁜 기업은 더 나쁘게 만든다는 것. LLM의 최대 강점은 요약이며, “지금 내 조직이 실제로 무엇을 하고 있는가”라는 리더십의 핵심 과제가 곧 요약 문제라는 통찰도 남겼습니다. 다만 AI로 MVP 제작이 빨라져도 진짜 병목은 사람의 머릿속에서 일어나는 학습(learn) 단계라는 점은 변하지 않는다고 강조합니다.

    Tech Insight — “mission-driven은 대부분 거짓이고 기껏해야 mission-hopeful”이라는 Ries의 일침은 스타트업 경영자에게 뼈아픈 질문입니다. 미션 선언문을 다듬는 대신, 비즈니스 모델과 미션을 100% 정렬시키는 구조적 장치(mission drive)를 엔진처럼 설치·정비하라는 관점 전환이 이 책의 본질입니다.

    Fable 5 활용법 — 프롬프트를 멈추고 루프를 설계하라

    자가 수정 루프와 메모리, 두 개의 레버

    Anthropic의 Mythos급 모델 Claude Fable 5를 제대로 활용하는 방법으로 LangChain의 Lance Martin이 두 가지 기법을 제시했습니다. 첫째는 self-correction loop. 잘 설계된 goal과 rubric이 환경에 피드백을 주입하면, 모델이 실행→피드백 수집→자가 수정을 목표 충족까지 반복합니다. Claude Code의 /goal, Claude Managed Agents의 Outcomes가 이 레시피를 구현한 primitive입니다.

    검증 무대는 Parameter Golf — 16MB 아티팩트에 들어가는 최고 성능 모델을 8xH100에서 10분 내 학습시키는 오픈소스 ML 엔지니어링 챌린지입니다. 결과는 Fable 5가 Opus 4.7 대비 학습 파이프라인을 약 6배 더 개선. Opus 4.7이 첫 실험의 작은 성과 이후 동일한 스칼라 조정 템플릿을 반복한 반면, Fable 5는 더 큰 구조적 변경(아키텍처 수준)에 베팅하고 quantization 회귀를 뚫고 회복하는 모습을 보였습니다. 주목할 디테일은 채점 주체입니다. 모델의 self-critique보다 독립된 컨텍스트에서 채점하는 verifier sub-agent가 우수했다는 점은 에이전트 파이프라인을 짜는 모든 개발자에게 적용 가능한 교훈입니다.

    둘째 레버는 세션을 가로지르는 outer loop, 즉 메모리입니다. Continual Learning Bench 1.0 측정에서 Sonnet 4.6은 실패 노트를 쌓는 1단계에 머물렀고, Opus 4.7은 불확실성을 표시한 스키마 레퍼런스를 만들었지만 검증 커버리지가 중앙값 약 17%에 그쳤습니다. 반면 Fable 5는 fail→investigate→verify→distill→consult로 이어지는 진행을 완주하며 최대 73%의 검증 커버리지를 기록, 학습 내용을 향후 과제에 쓸 일반 규칙으로 증류해냈습니다.

    Tech Insight — “내 일은 루프를 작성하는 것”이라는 한 문장이 이 글의 전부입니다. 매 턴 직접 프롬프팅하고 조종하는 시대에서, 모델이 스스로 수정하고 문맥을 관리하도록 goal·rubric·메모리를 설계하는 시대로 — 개발자의 역할 정의가 바뀌고 있습니다.

    관련 글

    출처

    1. GitHub — supermemoryai/supermemory
    2. Hacker News — Eric Ries AMA (Incorruptible)
    3. X — Lance Martin, Designing loops with Fable 5
    4. GeekNews — Supermemory 토픽
    5. GeekNews — Fable 5 루프 설계 토픽

    AI Biz Insider · Tech Digest · aibizinsider.com

  • 등록금 반값, 6월 22일이면 끝…

    2026년 2학기 국가장학금 신청 안내 대표 이미지
    핵심 정리
    • 2026년 2학기 국가장학금 1차 신청 마감: 6월 22일(월) 오후 6시 — 오늘 기준 열흘 남았습니다 (서류 제출·가구원 동의는 6월 29일까지)
    • 대상: 국내 대학 재학생·신입생·편입생·복학생 중 학자금 지원 9구간 이하. 1유형·2유형·다자녀·지역인재 장학금을 한 번에 통합 신청
    • 올해 변화: 셋째 이상 다자녀는 기초~8구간 등록금 전액, 9구간도 100만원 신설. 지역인재 장학금은 등록금 전액 지원
    • 재학생은 1차 신청이 원칙 — 놓치면 등록금을 먼저 내고 학기 중 돌려받는 후지급 방식이 되고, 구제신청은 재학 중 2회뿐

    2학기 등록금 고지서, 그대로 다 내실 건가요? 가정의 소득·재산 기준으로 9구간 이하에 해당하면 국가가 등록금의 일부 또는 전액을 대신 내주는 국가장학금 1차 신청이 6월 22일 오후 6시에 끝납니다. 신청만 하면 등록금 고지서에서 장학금이 미리 차감된 금액으로 청구되는데, 이 기간을 놓치면 일단 전액을 자비로 낸 뒤 학기 중에 돌려받아야 합니다. 대학생 본인은 물론 학부모도 알아야 할 핵심만 정리했습니다.

    누가, 얼마나 받나

    기본 자격 — 9구간 이하 + 성적 기준

    대한민국 국적으로 국내 대학에 다니는 재학생·신입생·편입생·재입학생·복학생이 모두 신청할 수 있습니다. 가구의 소득·재산·부채를 반영한 소득인정액으로 1~10구간이 정해지고, 9구간 이하가 지원 대상입니다. 구간이 낮을수록 지원액이 커집니다. 성적 기준은 재학생의 경우 직전 학기 12학점 이상 이수에 100점 만점 기준 80점 이상입니다. 다만 1~3구간은 70점 이상이면 2회까지 구제되고, 기초·차상위는 70점 이상, 장애인은 성적 기준이 아예 적용되지 않으며, 신입생·편입생·재입학생은 첫 학기에 한해 성적 기준이 면제됩니다.

    다자녀·지역인재 — 등록금 전액까지

    올해 가장 큰 변화는 다자녀 국가장학금입니다. 자녀 3명 이상 가구의 셋째 이상 자녀는 기초~8구간이면 등록금 전액을 지원받고, 기존에 혜택이 없던 9구간에도 100만원 지원이 신설됐습니다. 맞벌이 소득 때문에 아슬아슬하게 9구간에 걸린 3자녀 가구라면 이번 학기부터 받을 수 있다는 뜻입니다. 지역인재 장학금은 비수도권 고교를 졸업하고 비수도권 대학에 진학한 학생에게 등록금 전액을 지원합니다. 신입생은 내신 3등급 이내 또는 수능 2개 영역 이상 3등급 이내, 재학생은 직전 학기 12학점 이상에 백분위 80점 이상이면 계속 받을 수 있습니다.

    정책 분석 — 다자녀 9구간 100만원 신설은 상징적 변화입니다. 그동안 국가장학금은 ‘저소득층 지원’에 무게가 있었지만, 출산율 대응 차원에서 중산층 맞벌이 다자녀 가구까지 지원 대상을 넓힌 것입니다. 소득이 높아 매번 탈락했던 가구도 자녀 수 기준으로는 받을 수 있게 된 만큼, ‘우리는 어차피 안 될 것’이라고 단정하지 말고 일단 통합 신청으로 심사를 받아보는 편이 유리합니다.

    언제, 어떻게 신청하나

    신청 기간 — 6월 22일 오후 6시까지

    2026년 2학기 1차 신청은 5월 22일 오전 9시에 시작해 6월 22일(월) 오후 6시에 마감됩니다. 신청 후 서류 제출과 가구원(부모 또는 배우자) 정보제공 동의는 6월 29일 오후 6시까지 완료해야 합니다. 한국장학재단 홈페이지(kosaf.go.kr)나 모바일 앱에서 본인 명의로 로그인해 통합 신청 한 번이면 1유형·2유형·다자녀·지역인재가 한꺼번에 심사됩니다. 유형별로 따로 신청할 필요가 없습니다.

    왜 1차에 신청해야 하나 — 선감면 vs 후지급

    1차 신청자는 심사가 끝나면 2학기 등록금 고지서에서 장학금이 미리 차감된 금액만 내면 됩니다. 반면 2차 신청자는 등록금 전액을 먼저 자비로 납부한 뒤 학기 중에 돌려받는 후지급 방식이라, 수백만 원의 목돈이 일시적으로 묶입니다. 게다가 재학생은 1차 신청이 원칙이라 2차 신청 구제는 재학 중 단 2회만 허용되고, 이를 초과하면 심사에서 탈락합니다. 학자금 지원구간 산정에 8주 안팿이 걸리는 만큼, 마감일보다 일찍 신청할수록 고지서 반영도 안정적입니다.

    놓치기 쉬운 포인트

    신청서 제출만으로 끝나는 것이 아닙니다. 가구원 동의가 완료되지 않으면 소득·재산 확인이 불가능해 구간 산정 자체가 멈춥니다. 부모님이나 배우자에게 동의 요청이 전달됐는지, 6월 29일 전에 완료됐는지 반드시 확인하세요. 또 1유형은 국가가 구간별 단가를 일괄 지급하지만, 2유형은 대학 자체 예산과 기준(성적·봉사 등)에 따라 추가 지급되는 구조라 대학마다 운영 여부와 규모가 다릅니다. 본인 대학 장학팀 공지를 함께 확인하는 것이 좋습니다.

    정책 분석 — 신청 마감(6월 22일)과 서류·동의 마감(6월 29일)이 일주일 차이라는 점이 함정입니다. 마감일에 임박해 신청하면 가구원 동의 받을 시간이 빠듯해집니다. 특히 부모님이 공동인증서 사용에 익숙하지 않은 가정이라면, 신청과 동의를 같은 날 함께 끝내는 것이 가장 안전합니다.

    자주 묻는 질문

    Q. 신입생은 대학 성적이 없는데 신청할 수 있나요?

    가능합니다. 신입생·편입생·재입학생은 첫 학기에 한해 성적 기준이 적용되지 않습니다. 2학기에 입학·복학 예정이라면 지금 1차 기간에 신청하면 됩니다.

    Q. 재학생인데 1차를 놓치면 아예 못 받나요?

    아예 못 받는 것은 아닙니다. 2차 신청 시 재학 중 2회에 한해 구제신청이 자동 적용됩니다. 다만 2회를 이미 썼다면 심사에서 탈락하고, 구제가 되더라도 등록금을 먼저 내야 하는 후지급 방식이 됩니다.

    Q. 부모님이 가구원 동의를 안 하면 어떻게 되나요?

    가구의 소득·재산 확인이 안 돼 지원구간 산정이 늦어지거나 불가능해집니다. 동의가 완료되지 않으면 장학금을 받을 수 없으니, 신청 직후 부모님 또는 배우자의 동의 완료 여부를 꼭 확인하세요.

    관련 글

    출처

    1. 한국장학재단 — 소득연계형 국가장학금 안내
    2. 한국대학신문 — “6월 22일까지 국가장학금 등 신청” 2026학년도 2학기 접수 안내
    3. 토스뱅크 — 국가장학금 2학기 신청 기간부터 성적 기준까지
    4. 위기브 — 2026년 2학기 국가장학금 1·2유형·다자녀 자격 요건 총정리

    AI Biz Insider · 내 삶에 닿는 정책 · aibizinsider.com

  • 시터비, 나라가 내준다는데…

    아이돌봄서비스 2026 정부지원 확대 - 중위소득 250% 이하 가구까지
    핵심 정리
    • 신청 마감 없음 — 연중 상시 신청 가능, 정부지원 판정은 읍·면·동 주민센터 또는 복지로에서 별도 신청
    • 2026년부터 정부지원 소득기준이 중위소득 200% 이하에서 250% 이하로 확대 — 4인 가구 기준 월 소득 약 1,624만원 이하까지 지원
    • 12세 이하 아동 가정에 연 최대 960시간 돌봄 제공, 한부모·조손·장애·청소년부모 가구는 연 1,080시간까지 확대
    • 이용요금은 시간당 12,790원으로 5% 인상, 다자녀 가정 본인부담금 10%·인구감소지역 5% 추가 지원

    솔직히 이 제도, “우린 소득이 높아서 안 될 거야”라며 알아보지도 않고 넘긴 분들이 가장 많았던 정책입니다. 그런데 올해부터 이야기가 완전히 달라졌습니다. 정부가 아이돌봄서비스의 소득 문턱을 기준 중위소득 250%까지 끌어올리면서, 4인 가구 기준 월 소득 1,600만원대 맞벌이 가정도 정부지원 대상에 들어왔기 때문입니다. 예산도 전년 대비 26% 늘어난 5,978억원이 편성됐습니다. 누가, 얼마나, 어떻게 받을 수 있는지 한 번에 정리해 드립니다.

    무엇이 달라졌나 — 소득기준 250%로 대폭 확대

    아이돌봄서비스, 어떤 제도인가

    아이돌봄서비스는 정부가 인증한 아이돌보미가 만 12세 이하 아동 가정을 직접 방문해 돌봄을 제공하는 제도입니다. 연 최대 960시간까지 이용할 수 있고, 가구 소득 수준에 따라 정부가 이용요금의 상당 부분을 분담합니다. 맞벌이 가정의 등·하원 공백, 야근이나 출장으로 생기는 돌봄 공백을 메우는 데 가장 많이 쓰입니다.

    소득 유형별 지원 구간 (4인 가구 기준)

    2026년부터 정부지원 구간은 네 단계로 나뉩니다. 가형은 중위소득 75% 이하(월 약 487만원), 나형은 120% 이하(월 약 779만원), 다형은 200% 이하(월 약 1,299만원), 그리고 올해 신설된 라형이 250% 이하(월 약 1,624만원)입니다. 지난해까지는 중위소득 200%가 상한이라 다형에서 끊겼지만, 올해부터 라형이 생기면서 고소득 맞벌이 가정도 일부 정부지원을 받을 수 있게 됐습니다. 미취학 아동에 대한 지원 비율은 기존보다 상향됐고, 6~12세 취학 아동의 정부지원 비율도 함께 올라갔습니다.

    정책 분석 — 소득기준을 250%까지 올린 것은 ‘저소득층 복지’에서 ‘보편적 돌봄 인프라’로 정책의 성격이 바뀌고 있다는 신호입니다. 저출생 대응에서 가장 효과가 검증된 수단이 돌봄 부담 경감이라는 점을 고려하면, 향후 소득기준 자체가 폐지되는 방향으로 갈 가능성도 있습니다. 그동안 소득 때문에 탈락했던 가정이라면 올해 반드시 재신청해 볼 가치가 있습니다.

    누가, 얼마나 받을 수 있나

    지원 시간 — 기본 960시간, 취약가구는 1,080시간

    기본 지원 시간은 연 960시간입니다. 한부모·조손·장애부모·청소년부모 가구처럼 돌봄 부담이 큰 가구는 올해부터 120시간이 추가돼 연 최대 1,080시간까지 이용할 수 있습니다. 하루 3시간씩 써도 일 년 내내 쓸 수 있는 분량입니다. 정부는 올해 지원 가구 규모를 약 12만 6천 가구로 확대할 계획입니다.

    이용요금과 추가 감면

    이용요금(돌봄수당)은 시간당 12,180원에서 12,790원으로 5% 인상됐습니다. 요금이 올랐지만 정부지원 비율도 함께 상향됐고, 다자녀 가정은 본인부담금의 10%, 인구감소지역 거주 가정은 5%를 추가로 지원받습니다. 돌보미에게 지급되는 영아돌봄수당은 시간당 1,500원에서 2,000원으로 올랐고, 유아돌봄수당(시간당 1,000원)과 야간긴급돌봄수당(1일 5,000원)이 새로 도입돼 새벽·야간 긴급 돌봄의 공급도 늘어날 전망입니다.

    정책 분석 — 수당 인상과 신규 수당 도입은 이용자보다 ‘돌보미 확보’를 겨냥한 조치입니다. 그동안 아이돌봄서비스의 최대 병목은 예산이 아니라 돌보미 인력 부족으로 인한 대기였습니다. 4월부터 시행된 아이돌봄사 국가자격제·민간기관 등록제와 묶어 보면, 공공 돌봄 인력풀을 민간까지 넓혀 대기 문제를 풀겠다는 그림입니다. 신청 후 대기가 길었던 지역이라면 하반기에 체감 개선이 있을 수 있습니다.

    어떻게 신청하나 — 두 단계만 기억하세요

    1단계: 정부지원 판정 신청

    정부지원을 받으려면 먼저 소득 유형 판정을 받아야 합니다. 거주지 읍·면·동 주민센터를 방문하거나 복지로 누리집(bokjiro.go.kr)에서 신청할 수 있습니다. 맞벌이 부부, 한부모 가정 등은 복지로 온라인 신청이 가능하고, 그 외 유형은 주민센터 방문이 필요합니다. 건강보험료 납부액 기준으로 소득을 판정하므로 별도의 복잡한 서류는 많지 않습니다.

    2단계: 서비스 신청

    소득 유형이 정해지면 아이돌봄서비스 누리집(idolbom.go.kr) 또는 모바일 앱에서 원하는 날짜와 시간대의 돌봄을 신청하면 됩니다. 신청 마감은 따로 없고 연중 상시 운영되지만, 지역별 돌보미 수급 상황에 따라 대기가 발생할 수 있으니 정기 이용 계획이 있다면 서둘러 신청하는 편이 유리합니다.

    자주 묻는 질문 (FAQ)

    Q1. 작년에 소득 초과로 탈락했는데 다시 신청해야 하나요?

    네. 소득기준이 200%에서 250%로 올라갔기 때문에 작년 탈락 가구라도 올해는 라형으로 지원받을 수 있습니다. 자동 소급 적용되지 않으므로 주민센터나 복지로에서 다시 판정 신청을 해야 합니다.

    Q2. 중위소득 250%를 넘으면 아예 이용할 수 없나요?

    이용 자체는 가능합니다. 다만 정부지원 없이 이용요금 전액(시간당 12,790원)을 본인이 부담하는 방식입니다. 정부 인증 돌보미를 쓸 수 있다는 점에서 민간 시터보다 신뢰성 면에서 장점이 있습니다.

    Q3. 민간 돌봄업체와는 무엇이 다른가요?

    올해 4월부터 아이돌봄사 국가자격제와 민간 제공기관 등록제가 시행됐습니다. 정해진 교육과정을 이수한 인력에게 국가자격증이 발급되고, 시·군·구에 등록된 민간기관 정보가 공개되므로 민간 서비스를 이용하더라도 자격과 등록 여부를 확인하고 선택할 수 있습니다.

    관련 글

    출처

    1. 대한민국 정책브리핑 — 아이돌봄서비스 지원 대상 ‘중위소득 250% 이하’ 가구까지 확대
    2. 뉴시스 — 아이돌봄서비스 중위소득 250%까지 지원…5978억원 편성 (성평등가족부 발표, 2026.1.16)
    3. 아이돌봄서비스 공식 누리집 — 서비스 신청·이용 안내
    4. 복지로 — 아이돌봄서비스 정부지원 신청

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