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쿠팡야간배송 쿠팡퀵플렉스일자리 자료사진. 게티이미지뱅크 [파이낸셜뉴스] 70대 이상 고령 투자자들이 20대 청년층보다 주식 시장에서 훨씬 활발하게 거래하며, 압도적으로 높은 수익을 거두고 있는 것으로 나타났다. 풍부한 자금력을 바탕으로 대형주에 집중 투자하는 70대와 소액으로 상장지수펀드(ETF) 등 다양한 종목을 회전시키는 20대의 투자 행태가 극명한 대비를 이뤘다. 20일 신한투자증권에 따르면 올해 1분기 자사 20대 및 70대 이상 고객의 투자 성향을 분석한 결과, 고령층 투자자들이 주식 상승장에서 강한 자금력으로 적극적인 매매에 나서고 있는 것으로 확인됐다. 가장 눈에 띄는 차이는 주식 거래 빈도와 수익 규모다. 70대 이상 투자자는 20대보다 매수와 매도 양측 모두에서 훨씬 잦은 거래를 보였다. 구체적으로 70대 이상 투자자의 1인당 평균 매수 횟수는 65.4회로 파악돼 20대(15.8회)보다 약 4.1배 많았다. 1인당 평균 매도 횟수 역시 70대 이상이 45.7회를 기록하며 20대(12.2회)의 약 3.7배에 달했다. 잦은 거래만큼이나 수익금의 격차도 크게 벌어졌다. 1분기 기준 70대 이상 투자자의 1인당 평균 수익금은 1,873만 3,057원으로 집계되어, 20대 평균 수익금인 142만 5460원을 13배 이상 훌쩍 뛰어넘었다. '막강한 자금력' 70대 vs '높은 회전율' 20대이러한 수익금 격차의 기저에는 '자산 규모'의 차이가 자리 잡고 있다. 1분기 인당 일평균 잔고를 살펴보면 70대 이상은 1억 8282만 원에 달했지만, 20대는 1318만 원에 그쳐 약 14배의 차이를 보였다. 평균 매매 금액 역시 70대 이상은 매수 2억 3974만 원, 매도 2억 5848만 원 단위로 움직였으나, 20대는 매수 3578만 원, 매도 3721만 원 수준으로 집계됐다. 다만, 보유 자산 대비 실제 거래 규모를 나타내는 '매매 회전율'은 20대가 월등히 높았다. 20대의 1분기 인당 회전율은 2만 7672.8%로 70대 이상(1만 3625.5%)의 약 2배 수준을 기록했다. 이는 20대가 상대적으로 적은 자금으로 단기 매매를 반복하는 투자 패턴을 가졌음을 시사한다. 70대는 '대형·주도주' 집중…20대는 'ETF'로 분 '컨피그'의 협업 로봇 데모 시연 장면 *재판매 및 DB 금지 [서울=뉴시스]오동현 기자 = "사람이 로봇의 속도에 맞출 필요가 없습니다. 이제는 로봇이 사람의 작업 흐름과 안전을 먼저 고려해 협업합니다."20일 서울 코엑스에서 개막한 '아마존웹서비스(AWS) 서밋 서울 2026' 행사장 한편. '피지컬 AI 존'에서 AWS 관계자가 사람과 함께 재활용품을 분류하는 로봇을 가리키며 이같이 말했다.올해로 12회째를 맞은 AWS 서밋 서울은 21일까지 양일간 열린다. 올해는 2만 5000명 이상이 참석할 것으로 예상되는 AWS 한국 최대 규모 행사다. 이번 행사의 핵심 키워드는 인공지능(AI) 비서를 뜻하는 '에이전틱 AI'와 현실 세계에서 작동하는 '피지컬 AI'다. 그중에서도 피지컬 AI 존은 AI가 디지털 영역을 넘어 실제 물리 세계에서 로봇과 함께 움직이는 미래상을 가장 직관적으로 보여주는 공간으로 주목 받았다.이곳에는 컨피그, 로아이, 뉴빌리티 세 기업이 참여했다. 이들은 데이터 수집과 학습부터 가상 실험(시뮬레이션), 실제 운영에 이르는 피지컬 AI 전 과정을 시연했다.컨피그, "사람 동선 피해 작업하는 로봇"…협업 로봇의 새 기준 먼저 컨피그 부스에서는 사람이 재활용품을 분류대에 올려두면, 로봇이 알루미늄 캔을 자동으로 인지해 별도 수거함으로 옮기는 시나리오가 펼쳐졌다. 핵심은 로봇이 사람의 존재를 실시간으로 인지하고 스스로 행동을 조율한다는 점이다. 사람의 움직임이 로봇의 작업 동선과 겹치면 로봇이 작업을 멈추거나 동선을 바꿔 피한다. 사람이 로봇의 속도와 동선에 맞춰야 했던 기존 자동화 방식과는 정반대의 접근이다.컨피그는 이 같은 협업 시나리오 구현을 위해 로봇의 다양한 작업을 학습한 '로봇 파운데이션 모델(RFM)'을 개발하고 있다. '공간지능' 기반 자율생산 인프라를 개발하는 기업 로아이(ROAI)의 데모 시연 장면 *재판매 및 DB 금지 로아이, 웹에서 그린 경로 그대로 로봇이 움직였다 로아이 부스에서는 시뮬레이션 환경에서 학습한 결과를 실제 환경으로 옮기는 'SIM2REAL' 체험형 데모가 진행

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