![[뉴스] “올해 번 돈, 내꺼 아냐…집 마련 서두르고 ‘초분산 투자’ 시작해야” [인터뷰]](https://blog.ai.dmomo.co.kr/wp-content/uploads/2025/12/4a88a67e323bd2e2a53a1b382da5357824978e223379fb4380dc32db88a6edc7.jpg.jpg)
Reference by 매일경제 ‘올해 번 돈, 내꺼 아냐…집 마련 서두르고 ‘초분산 투자’ 시작해야’ [인터뷰]—이 충격적인 메시지를 들으면 많은 이가 투자 환경의 변화와 앞으로의 전략에 대해 다시 한 번 생각하게 됩니다. 김성희 NH농협은행 올백 자문센터 WM 전문위원은 최근 인터뷰에서, 2026년 재테크의 핵심 전략으로 ‘초분산 투자’를 강력히 추천하며, 변화하는 시장 속에서 어떻게 자산을 지켜나갈지 구체적인 방안을 제시했습니다. […]
![[뉴스] SK하이닉스, 내년에 무엇을 준비할까](https://blog.ai.dmomo.co.kr/wp-content/uploads/2025/12/1ba00adc9f10b0d118602268f8947ab8da5492e73fcd1b3a5da5c2e8b47a2fcb.jpg.jpg)
[뉴스] SK하이닉스, 내년에 무엇을 준비할까
Reference by 한국경제 내년에 SK하이닉스는 기술적 도전과 더불어 다양한 혁신을 예고하며 반도체 업계를 강타할 준비를 하고 있습니다. 과연 “내년에 무엇을 준비할까”라는 질문에 대한 답은, 10나노급 7세대(1d) D램 개발과 최첨단 EUV 노광기 도입이 핵심입니다. 이러한 움직임은 SK하이닉스가 앞으로의 반도체 시장에서 경쟁력을 확보하고, 새로운 성장 동력을 마련하는 데 중요한 계기를 마련할 것으로 기대됩니다. 차세대 D램 개발과 기술 […]
![[뉴스] 1년 장사로 7000억 벌었다…대박 터진 아이돌 놀라운 현실](https://blog.ai.dmomo.co.kr/wp-content/uploads/2025/12/ba01bd44820ab1e6500d82bfa2c585254293606d8adc4f094269000197e1d50f.jpg-600x400.jpg)
[뉴스] 1년 장사로 7000억 벌었다…대박 터진 아이돌 놀라운 현실
Reference by 한국경제 한 해 동안 공연만으로 7000억 원을 벌어들인 K팝, 그 중심에는 어떤 비밀이 숨어 있을까요? 하이브의 월드투어가 만들어낸 전례 없는 기록을 파헤쳐 봅니다. 최근 글로벌 음악 시장은 K팝의 힘에 힘입어 새로운 전성기를 맞이하고 있습니다. 특히 지난 1년간 K팝 아이돌 그룹들이 벌어들인 매출은 놀라울 정도입니다. 국내 4대 기획사 중 하나인 하이브는 지난 1년간 월드투어로만 […]
![[뉴스] “병력 동결·민간인 귀가 허용”…태국-캄보디아, 교전 재개 20일만에 휴전](https://blog.ai.dmomo.co.kr/wp-content/uploads/2025/12/9bfd19ea4107d3b54c2040820b2cd8ae76f48477c86f8436a71ba13da46c8438.jpg-600x400.jpg)
[뉴스] “병력 동결·민간인 귀가 허용”…태국-캄보디아, 교전 재개 20일만에 휴전
Reference by 매일경제 왜 두 이웃 국가는 갑작스럽게 무력 충돌을 벌였을까요? 101명의 사망자와 50만 명의 피난민을 낳은 이 국경 분쟁의 배경을 파헤쳐봅니다. 최근 태국과 캄보디아는 이달 초부터 국경 지역에서 격렬한 충돌을 벌이며 세계의 이목을 끌었습니다. 충돌은 약 20일간 지속되었으며, 양국은 결국 “병력 동결·민간인 귀가 허용”이라는 조건으로 휴전에 합의하게 되었습니다. 이번 조치는 양국 간의 갈등이 얼마나 […]
빅브라더 스타 미키 리, 독감 합병증으로 35세에 갑작스런 사망
Created by AI 2025년 12월 25일, 인기 리얼리티 스타 미키 리가 갑작스럽게 세상을 떠났습니다. 그날 무슨 일이 일어난 걸까요? Mickey Lee와 Big Brother의 별 CBS의 인기 리얼리티 TV 쇼 《Big Brother》 시즌 27의 출연자로 널리 알려진 Mickey Lee는 2025년 여름, 그 유명한 하우스에서 59일간의 치열한 경쟁을 펼쳤습니다. 담대한 게임 플레이와 진정한 성격으로 시청자들의 사랑을 받았던 […]
![[뉴스] 순식간에 1조5000억 몰렸다…요즘 직장인들에 인기 폭발](https://blog.ai.dmomo.co.kr/wp-content/uploads/2025/12/92341a6091aa32ccb5ca4e3d6a7840f79581a92f9f2f68699367d6520a8713fb.jpg-600x400.jpg)
[뉴스] 순식간에 1조5000억 몰렸다…요즘 직장인들에 인기 폭발
Reference by 한국경제 최근 금융권에서는 ‘순식간에 1조5000억 몰렸다’는 소식이 화제를 모으며, 직장인들 사이에서 높은 관심을 끌고 있습니다. 바로 수익률 연 4%의 원금보장형 종합투자계좌(IMA) 상품이 그 중심에 있는데요. 이 상품이 등장하자마자 완판되면서 시장의 이목이 집중되고 있습니다. 왜 이렇게 빠른 시간 내에 막대한 자금이 몰렸을까요? 그 이유는 안전성을 확보하면서도 높은 수익을 기대할 수 있기 때문입니다. 현재 시장금리 […]
![[뉴스] 산타옷 입은 강아지 사진 올렸다가…이 정도일 줄은 잭팟](https://blog.ai.dmomo.co.kr/wp-content/uploads/2025/12/e36c207453daa34befa6a95d983ce85643f05328a1b96787833b2b5af25dae46.jpg-600x400.jpg)
[뉴스] 산타옷 입은 강아지 사진 올렸다가…이 정도일 줄은 잭팟
Reference by 한국경제 최근 몇 년간 SNS를 강타한 생성형 인공지능(AI) 콘텐츠 열풍은 우리 일상에 새로운 변화를 가져오고 있습니다. 그중에서도 특히 “산타옷 입은 강아지 사진 올렸다가…이 정도일 줄은 잭팟”이라는 말이 나올 만큼, 한 장의 귀여운 강아지 사진이 엄청난 화제와 관심을 모으고 있습니다. 과연 이 작은 사진이 어떻게 단시간에 수백만 뷰를 기록하며 대중의 마음을 사로잡았을까요? 이 사건은 […]
![[뉴스] 아침까지 강추위…중부지방 1㎝ 안팎 눈 또는 비](https://blog.ai.dmomo.co.kr/wp-content/uploads/2025/12/6f3f439ab4d24a09959c1844c27012405b10a08ccb87b24a94afcaa010736c0a.jpg-600x400.jpg)
[뉴스] 아침까지 강추위…중부지방 1㎝ 안팎 눈 또는 비
Reference by 한국경제 이번 주말은 전국 곳곳에서 강추위가 이어지고 있습니다. 특히 중부지방은 영하 10도 이하로 떨어지는 극심한 추위가 몰아치며, 체감온도는 더 낮아져 몸과 마음 모두 무거워지기 쉬운 시기입니다. 아침까지 강추위가 지속되면서 기상청은 안전한 외출과 보행을 당부하고 있는데요, 이와 함께 중부지방에는 1㎝ 안팎의 눈 또는 비가 관측되어 교통 안전도 신경 써야 합니다. 아침까지 강추위가 계속되면서 서울과 […]
![[뉴스] ETF 투자자 10명 중 4명이 산다…4년 넘게 점유율 1위 주인공은?](https://blog.ai.dmomo.co.kr/wp-content/uploads/2025/12/ddcceffefc1c804116653bca4ba56e4e5de09f25f76e06b969cdd0abb289e519.jpg-600x400.jpg)
[뉴스] ETF 투자자 10명 중 4명이 산다…4년 넘게 점유율 1위 주인공은?
Reference by 매일경제 많은 투자자들이 궁금해하는 질문, 바로 “왜 ETF 투자자 10명 중 4명이 산다”라는 말이 나올 만큼 인기 높은 TIGER ETF의 비밀입니다. 최근 4년 넘게 국내 ETF 시장에서 점유율 1위를 유지하고 있는 이 전략의 핵심을 살펴보면 단순한 인기 이상임을 알 수 있습니다. 미래에셋자산운용의 TIGER ETF는 개인 투자자들 사이에서 지속적인 신뢰와 선택을 받고 있습니다. 왜냐하면, […]
2025년 주목할 양자 머신러닝 QML과 AI 융합의 5가지 혁신 효과
Created by AI AI의 한계를 뛰어넘는 기술, 양자 머신러닝이란 무엇일까요? 기존 컴퓨팅과는 어떻게 다른지, 그 핵심을 파헤쳐 봅니다. 양자컴퓨팅의 등장, 기존 AI의 패러다임을 뒤흔들다 지난 수십 년간 인공지능은 놀라운 발전을 이루었습니다. 그러나 데이터센터의 막대한 전력 소비, 학습 속도의 물리적 한계, 그리고 특정 복잡한 문제에서의 계산 능력 부족—이러한 근본적인 한계들은 여전히 우리 앞에 남아 있습니다. 바로 […]