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  • 21.10.02

10배 오르기 전, 2017년 테슬라의 가치 [ft. 다모다란]

본 글은 Aswath Damodaran의 A Tesla 2017 Update: A Disruptive Force and a Debt Puzzle!를 번안한 글입니다. 지난 23일, 캘리포니아에서 ‘테슬라’ 차량인 모델X가 폭발하여 운전자가 숨지는 사고가 있었습니다. 생산 차질로 곤란을 겪으며 연일 골머리를 앓던 엘론 머스크에게는 또 하나의 악재가 터진 셈입니다. 그가 겁 없는 몽상가일 뿐이라는 이야기들이 스멀스멀 나오는 시기에 말이죠. 중앙 분리대를 박은 ‘테슬라’의 차량이 반파되었으며, 차량 전면부에서 연기가 발생하여 큰 불꽃과 함께 폭발을 하였습니다. 현재 테슬라 차량에 탑재된 배터리가 폭발에 영향을 미쳤는지에 관해서는 조사 중인 상황이고요. 이쯤에서 우리는 뉴욕 스턴 비즈니스 스쿨의 다모다란 교수의 글을 번역하며 ‘테슬라’의 기업가치에 대해 짚고 넘어가겠습니다. 그는 틈틈이 본인의 웹사이트를 통해 기업의 가치를 분석하고 있으며, 2017년 8월에 ‘테슬라’에 대한 글을 아래와 같이 남겼습니다. 요즘 ‘테슬라’에게는 확실히 흥미진진한 시기입니다. Tesla 3의 첫 제작 버전이 7월 28일에 공개되었으며 세부사항에서 별다른 주목할 점은 없었습니다. 물론 수많은 좋은 후기들은 있었지만 말이지요. 엘론 머스크는 일주일에 10,000대를 생산하는 목표를 달성하기 위해 생산 일정을 늘리면서 ‘테슬라’가 Manufacturing Hell에 도달했다는 소식과 더불어 성공적인 뉴스 사이를 왔다 갔다 하고 있습니다. 15억 달러를 정크본드로 모으겠다고 발표한 것은 아마도 생산에 따른 현금 고갈을 커버하기 위한 선택일 것입니다. 투자자들은 ‘테슬라’의 주가가 365달러(2017년 8월 9일)까지 치솟을 때까지도 부정적인 입장보다는 긍정적인 평가를 내리고 있습니다. 이 모든 일들을 겪으면서, 지난 2016년 7월 이후로 업데이트 되지 않은 ‘테슬라’에 대해 다시 평가를 해보고자 합니다.Tesla : The Story Stock 저는 테슬라를 지난 몇 년 동안 지켜봐왔습니다. 그리고 전체적인 역사를 말하기보다는 2016년 7월에 제가 쓴 글 속에서 테슬라를 완벽한 Story Stock이라고 말한 부분으로 되돌아 시작하겠습니다. 어떤 스토리 라인을 선택하는지에 따라 서로 미치는 영향이 다른데, 아래 그림을 통해 알아보겠습니다. 지난 글에서 나는 테슬라 미래에 겪을 사업, 초점 및 경쟁우위에 따라 달라지는 가치를 보여주었습니다. 상기 그림을 통해 테슬라를 자동차 산업(Auto)으로만 볼지 혹은 테크 산업(Tech)으로만 볼지 그리고 럭셔리 시장(High-End Market)이나 대량 생산(Mass Market)에 따라 다양한 투자관점에서 테슬라의 벨류에이션을 고려하는 접근법을 보였습니다. 그리고 이를 토대로 테슬라의 가치를 주당 약 151달러에서 가장 좋은 케이스를 경우엔 316.46달러에 달할 것이라 추정했고요.Tesla : Operating Update 당신이 만약 작년에 테슬라에 투자를 했다면, 테슬라가 확실히 가장 좋은 케이스를 향해 나아갔다는 것을 알 수 있습니다. 한 주당 365달러(분할 전 가격) 이상을 달성하는 성공적인 한 해를 보냈지요. 테슬라의 주가가 상승하면 그들은 기존의 마일스톤을 깨어버렸습니다. 2016년 4월 Ford와 General Motors의 시가총액을 초과하였으며 6월에는 BMW를 뛰어넘어 세계에서 4번째로 큰 시가총액을 가진 자동차 제조회사가 되었으며 업계에서는 5위의 시가총액을 달성했습니다. 물론 테슬라의 시가총액은 세계적인 자동차 회사들을 따라잡았지만, 생산 및 매출액은 그 중 일부에 지나지 않으므로 자동차당 기업가치와(EV/Car Sold) 같은 지표를 사용해보겠습니다.역자 주) EV/Car Sold를 살펴보면 토요타나 폭스바겐과 같은 회사들은 EV/Car Sold 지표가 22에서 29사이에 위치합니다. 그리고 BMW는 78.88로 상대적으로 업계 평균보다 몇 배나 높은 수치를 보여주지요. 하지만 테슬라는 그것보다 훨씬 높습니다. 무려 732.31을 가지고 있지요. 그만큼 고평가 되었단 소리입니다. 차량 판매 대비로 따지면요. 앞서 언급했듯이 이번 해는 테슬라에게 성공적인 해였습니다. 테슬라가 Solar City 인수를 완료하고 Tesla 3가 압도적이었으니까요. 그리고 이 재무결과는 회사의 변화를 반영하고 있습니다. 2017년 6월 30일에 종료된 12개월 동안 테슬라의 매출은 가장 최근 회계 연도의 70억 달러에서 100억 달러로 상승했습니다. 연간 매출액 기준으로 매출성장률은 107%이고요. 하지만 긍정적인 뉴스만 있는 것은 아닙니다. 나쁜 뉴스는 회사가 계속 돈을 잃고 있으며, 최근 12개월 동안 R&D 비용을 포함한 638백만 달러의 영업 손실을 냈습니다. 테슬라의 성장은 단순히 사업 수치에 머물지 않고 자동차 산업 자체에 큰 영향을 미쳤습니다. 처음에는 자동차 업계의 신입 정도로 취급되었지만, 점차 천천히 그러나 확실하게 이는 반대가 되고 있습니다. 오히려 전통차 업계 회사들을 전기차 시장의 신입으로 인식하게 되고 있다는 거지요.Tesla : Valuation Update 생산에 있어 어려움에도 불구하고 Tesla 3 생산을 향해 앞으로 나아갑니다. 제대로 된 대량생산을 위해선 앞으로 갖춰야 될 것이 많지만, 대량생산 위기에 직면한 것이 어찌 보면 좋은 시그널이 될 수도 있다고 봅니다. 만약 그들이 94,000대에서 500,000대의 생산을 용이하게 할 수 있다면 말이죠. 이번에 업데이트할 내용의 첫 번째는 Tesla 3의 생산 모델이 이전 모델보다는 훨씬 광범위한 시장에 호소를 하여 매출을 증대시킬 수 있다는 것 입니다. 그리고 내가 예상하는 향후 10년 동안 테슬라의 예상 매출은 930억 달러에 달하는데 이는 작년에 예상한 810억 달러보다 높습니다. 둘 째, 영업이익률은 여전히 마이너스지만 최근으로 들으서면서 점점 줄어들고 있습니다. 따라서 성장에 따른 재투자의 필요성이 줄어들었고요. Free Cash Flow는 여전히 7년 동안은 마이너스이며 그 기간 동안 자금 고갈을 막기 위해 155억 달러 가량이 요구될 것입니다. 이런 변화들로 인해 한 주당 가치는 주당 192달러로 전년도의 151달러보다 약 20%는 높지만 주당 현재 가격인 365달러보다는 훨씬 낮습니다. 내가 테슬라에 대해 가치평가를 한 것에 대해, 당신은 테슬라의 미래에 대해 너무 비관적이거나 낙관적인 측면에서 나에게 동의를 하지 않을 것입니다. 늘 그렇듯이 내가 잘못되었다고 생각한다면 내가 올린 스프레드시트 파일을 받아서 당신의 가정으로 바꿔보길 권합니다. 그리고 난 앞으로 테슬라가 직면할 다음 세 가지의 어려움에 대해 제대로 보고 있다고 생각합니다.1.테슬라는 과연 수백만 대의 자동차를 판매할 수 있습니까? 테슬라가 달성한 업적 중 하나는 하이브리드와 전기차 시장의 잠재력을 깨운 것입니다. 그것은 테슬라에게도 좋은 소식이지만 이미 검증된 자동차 회사들에게 또한 마찬가지입니다. 볼보나 포드 등이 있겠지요. 내 벨류에이션에서는 2027년 테슬라는 치열한 경쟁으로 인해 2백만 대에 가까운 차를 판매해야 합니다.2.테슬라는 과연 수백만 대의 자동차를 생산할 수 있습니까? 현재 테슬라의 생산 능력은 제한되어 있으며, 테슬라가 충족시켜야 하는 두 가지 생산 테스트가 있습니다. 첫 번째는 Tesla의 배송이 2018년 중반까지로 약속되어있기에 타이밍 문제가 있습니다. 지금부터 공장이 쉼 없이 돌아가야 합니다. 그리고 두 번째는 바로 비용입니다. 전통적인 업체들보다 더 낮은 비용으로 빨리 생산하는 혁신이 필요합니다.3.두 자릿수의 이익률을 보여줄 수 있습니까? 제 벨류에이션에서 테슬라의 영업이익률은 12%로 자동차 업계 평균인 6.33%보다 두 배에 달합니다. 테슬라가 위와 같은 높은 마진율을 발생시키기 위해서는 기존의 공장과 신규 공장에서 생산 비용을 낮게 유지해야 합니다. 또한 프리미엄 가격을 책정할 수 있어야 하고요. 테슬라는 지금까지 고객에게 매력 있게 보이고, 고객들을 유지하는데 있어 충분한 능력을 보여주었습니다. 그리고 이것은 첫 번째 판매 문제를 해결하는 것보다도 더욱 어려운 일이지만 그들은 해냈습니다. 하지만 생산 문제는 그들에게 무척이나 곤란한 문제일 것이며, 항상 그들의 가장 약한 부분이었습니다. 지난 몇 년 동안 자체적으로 물류 및 배송 목표를 제대로 달성하는데 어려움을 겪어왔으며, 이는 앞으로 더욱 더 어려워질 것으로 보입니다. 게다가 생산 단가는 예상치보다 높으며, 이것은 높은 마진을 유지하는데 어려움을 줄 것입니다. 테슬라가 성공하기 위해서는 Vision, Focus 그리고 Operation Discipline을 필요로 합니다. 당연하게도 엘론 머스크의 비전은 결코 부족하지 않습니다. 하지만 지난 글에서도 말했듯이 그의 곁에는 물류와 배송을 담당해줄 Chief Operating Officer가 있어야 합니다. Financing Cash Burn: Tesla’s Odd Choice 테슬라의 이야기에는 감탄할만한 부분들이 많습니다. 그러나 이야기들의 한 측면에는 퍼즐이 있고 만약 내가 투자를 한다면 문제가 될만한 부분들이 존재합니다. 그것은 바로 테슬라가 스스로 지속적으로 재정을 충당하는 방식입니다. 지난 10년 동안 테슬라가 성장함에 따라 성장을 위한 상당한 자본이 요구되었습니다. 그리고 자금 고갈과 같은 문제는 테슬라와 같은 회사들에게 놀라운 것도 예측을 못할만한 것도 아닙니다. 하지만 테슬라는 그들의 자금 충당을 대규모의 부채들과 함께 하는 방식을 선택하고 있습니다. 또한 테슬라가 직면한 최근의 15억 달러 부채 이슈(이자율 5.25%로 기대)를 해결한다면, 그들의 영업 현금흐름을 고려해볼 때 이미 높은 부채 부담이 더욱더 커질 가능성이 높습니다.그러나 채권 보유자들의 우려를 제외하고는, 부채 발행 자체는 테슬라의 관점에서 보면 그리 많지 않습니다. 몇몇 사람들과는 달리 저는 빚을 사용하는 것에 대해 무작정 반대 하진 않습니다. 세금적인 측면에서 타당한 측면도 있고요. Trade Off는 심플합니다. Trade Off를 살펴보면 테슬라가 부채를 사용하는 것이 부적당하다는 것을 알 수 있습니다. 그것은 그들이 지속적으로 자금을 잃어가고 있으며 43억 달러에 가까운 손실을 가져왔기에, 장래에 부채로 인한 세금 절세 효과를 누릴 수 없습니다. 적어도 7년 내에는 말이죠. 이 말은 부채로 인한 혜택은 거의 없지만 비용은 막대하다는 말입니다. 저는 회사가 가지고 있는 모든 자본 요구에 더하여 막대한 이자를 지불을 하는 것은 무척이나 경솔하다고 생각합니다.Colclusion. 결론적으로 ‘테슬라’의 이야기는 계속 진화하고 있으며 제가 좋아하는 이야기들이 많습니다. 그들은 자동차 업계 자체를 변화시키고 있으며 그것 자체로도 대단한 위업입니다. 그리고 생산 약속 지키기도 시작했고요. 비록 내년엔 Manufacturing Hell 속에 있을지 모르지만 만약 그들은 수만대의 Tesla 3를 제 시점에 제공할 수 있는 방법을 찾을 수만 있다면, 테슬라는 잘 될 것입니다. 저는 ‘테슬라’의 잠재력을 고려한다 해도 여전히 그들의 현재 주가가 높다고 생각합니다. 물론 많은 분들이 동의 안 하실 수도 있음을 이해합니다. 그렇긴 하지만 회사의 운영자금을 부채로 조달하겠다는 회사의 결정이 과연 어떤 부분에서 이뤄졌는지는 여전히 이해할 수가 없습니다. 다모다란 교수의 예측대로 테슬라와 엘론 머스크는 생산량을 맞추지 못해 힘든 시기를 보내고 있습니다. 그리고 이번 모델X의 폭발 사건도 배터리의 영향이 있다고 판정이 난다면, 그 동안 이야기 되었던 전기차 배터리가 충격에 약하다는 주장에 더욱 힘이 실리게 됩니다. 과연 엘론 머스크는 이 모든 난관을 헤치고 혁신가로 다시금 우뚝 설 것 인지, 아니면 그저 겁 없는 몽상가로 추락할 것인지는 시간이 말해줄 것입니다.

#테슬라 #밸류에이션 #다모다란
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  • 21.09.26

1인 디벨로퍼가 꼭 확인해야하는 주차 대수

 건물을 보다 보면 어떤 건물은 그렇게 크지 않은 것 같은데 주차 대수 가 많고, 어떤 건물은 크기에 비해 주차할 곳이 없어 애를 먹는 경우가 종종 보이곤 합니다. 어떤 기준으로 주차 대수가 정해지는지 아시고 계시나요? 정답은 건축물의 종류와 면적, 그리고 지자체 주차장 조례에 따라 주차 대수가 산정이 됩니다. 그렇다면 주차 대수의 산정은 어떻게 하는 것이고 부동산 개발 시 주차 대수에 따라 수익률이 달라진다는 건 무슨 얘기일까요?다가구 주택&공통주택&오피스텔 주차 대수* 아래의 주차대수 산정법은 서울 시 기준으로 작성 되었습니다. 먼저 서울시 기준으로 다가구주택, 공동주택, 오피스텔의 유형에 해당하는 사례입니다. 이에 해당하는 건축물은 30㎡ 이하면 0.5대, 60㎡ 이하면 0.8대로 계산됩니다. 따라서 A번의 경우에는 60㎡ 이하의 평수이니까 각 층마다의 주차 대수는 0.8입니다. 정리하자면,  A번의 경우에는 0.8 x 3=2.4대로 3대가 주차할 수 있는 공간을 만들어 주어야 합니다. B번의 경우에는 30㎡ 이하의 평수로 15가구가 있으니까 0.5 x 15=7.5로, 8대의 주차 공간이 필요로 합니다.근린 생활 시설 & 단독주택(단독/다중) 주차 대수 근린생활시설에는 소매점, 휴게음식점, 서점, 학원, 독서실, 일반 업무시설 등 다양한 종류의 시설이 들어올 수 있습니다.A번의 경우, 즉 근린생활시설은 시설 면적 134㎡당 1대의 주차공간이 필요합니다. 따라서 만약 근린생활 시설 100㎡이 3개 층으로 이루어져 있다고 하면 300㎡/134㎡=2.23대로 2대의 주차공간이 필요합니다.B번의 경우, 단독주택(다가구 주택 제외)은 시설 면적 50㎡ 초과 150㎡ 이하는 1대, 150㎡ 초과하면 1대에 150㎡를 초과하는 100㎡당 1대를 더한 식으로 필요한 주차 대수를 구할 수 있습니다. 계산식은 [1+{(시설 면적-150㎡/100㎡)}]로, [1+(200-150㎡/100㎡)] =1.5로 두 대의 주차 공간이 나오는 것을 알 수 있습니다.복합 건물 주차 대수 계산 단독주택(단독/다중)은 1대에 150㎡를 초과하는 100㎡당 1대를 더한 대수이고 1,2종 근린생활 시설은 시설 면적 134㎡당 1대이니까 이를 각각 따로 계산해 더하면 됩니다. 따라서 1대+1.1=2.1대로 2대로 계산이 됩니다.부동산 개발 시 건축물의 종류가 중요한 이유는?  건축물의 종류에 따라 건폐율, 용적률이 다르기 때문에건축물의 종류는 내가 짓고자 하는 건물의 평수에 영향을 줄 수밖에 없습니다. 또한 2㎡ 차이는 굉장히 작게 느껴지지만, 30㎡ 인지 32㎡인지는 주차 대수를 산정하는 데에 영향을 주기 때문에 부동산 개발을 할 시에 건폐율, 용적률과 마찬가지로 주차 대수 또한 고민해 봐야 할 문제입니다. 보통 1인 디벨로퍼는 건축할 수 있는 면적이 크지 않기 때문에 30㎡ 이하로 짓고 발코니를 확장하는 방식으로 주차 대수를 줄이려고 하고 있습니다. 또한 건축물의 종류에 맞게 주차 대수를 맞춰야 하지만, 건축할 수 있는 대지가 부족하기 때문에 필로티 구조의 (1층에 주차장을 두고 2층부터 주거 및 임대) 건물을 많이 올리는 추세입니다.그렇다면, 어디에서 시행령을 볼 수 있을까? 국가법령정보 센터에 들어가셔서 검색창에 주차장법이라고 치시면 관련한 조례들이 지자체별로 나옵니다. 자신에 해당하는 지자체 조례를 확인하시면 시설물에 따른 설치기준을 확인하실 수 있습니다. 미리 확인할 수 있는 정보임에도 불구하고, 혼자 부동산 개발을 하다보면 하나하나 챙기기 어려운 부분이 생기기 마련입니다. 그렇지만, 수익에 직결되는 부분이니 건폐율, 용적률을 확인하면서 주차대수에 관련한 부분도 꼭 확인하셔야 합니다!

#부동산 #디벨로퍼 #1인디벨로퍼 #부동산개발
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  • 21.09.26

스타트업 시리즈 A 펀딩 가이드북 Quick Tactical Guide편

 에어비앤비가 투자 받기까지 시리얼을 팔면서 버틴 일화는 유명하다. 지금은 숙박업계의 시장변화를 주도하고 있는 에어비앤비가 투자유치 당시 고전할 수 밖에 없던 이유는? 디자이너 출신 경영진들로 수익성에 대한 투자자들의 궁금증 해소보다 회사의 비전과 같은 추상적 목표 설명으로 창업 초기 번번이 투자유치에 실패했던 에어비앤비. 스타트업의 이와 같은 시행착오를 덜어주고자 에어비앤비, 드랍박스 등에 투자한 엑셀러레이터(accelerator)인 와이콤비네이터(Y Combinator)가 스타트업 경영진들을 위한 ‘시리즈 A 가이드’을 홈페이지에 개제했다. 가이드를 자세히 읽기 전 투자유치까지의 전 과정을 한번에 살펴볼 수 있는 ‘Quick Tactical Guide’를 함께 살펴보자.Quick Tactical Guide시리즈 A 유치 6~12개월 전1.1) 당신의 지표 파악 시리즈 A라는 목표를 향한 진행사항을 설정하고 체크하세요. 비즈니스 유형별 주요 측정 항목에 대한 표를 참고하여, 당신의 진행사항을 측정하는데 어떤 지표를 사용해야 되는지 결정하교, 비교 벤치마크를 설정해서 당신이 최소로 설정해야 되는 목표를 세팅하세요. 핵심은 인상적인 추세를 보여 줄 수 있는 충분한 데이터입니다.숫자는 자세하고 일관성이 있어야 합니다. 일관성은 비즈니스의 예측 수준을 보여주고 투자자가 추세를 신뢰할 수 있게 합니다. 디테일은 숫자의 의미를 명확하게 하고 투자자가 이를 신뢰할 수 있게 합니다.1.2) 당신의 이야기를 작성 자금 조달에 핵심적인 부분들을 한 데 모아 초안으로 작성해보세요. 이 3개에서 4개의 핵심적인 포인트들은 왜 이 회사가 거대해질 수 있을지에 관한 내용으로 구성되어야 합니다. 투자자들이 이런 포인트 중에 하나라도 믿는다면, 그들은 당신에게 베팅 하지 않는 것이 두려워질 것입니다. 당신의 이야기를 투자자들과 커피를 마시며 가볍게 이야기를 해보고 피드백을 받아보세요. 그리고 시간이 지남에 따라 비즈니스 이야기를 구체화시키면 됩니다.1.3) 투자자와의 관계 구축 잠재적인 시리즈 A 투자자 목록을 작성하고 그들과 가까운 관계를 맺으세요. 그리고 실제로 투자에 관심이 있는 투자자를 만날 때까지 그들과의 미팅을 시작하세요. 당연히 이런 미팅들을 통해 투자자들에게 강한 인상을 주어야 합니다. 단, 그들이 이번 미팅을 통해 완전히 결정을 할 수 있을 만한 정보를 다 줄 필요는 없습니다. CRM을 사용해서 투자자들과의 관계를 지속적으로 가져가세요.1.4) Pre-emptive offer(선제안)을 받는다면? 선제안은 투자자가 시리즈 A의 일반적인 과정을 거치지 않고 받을 수 있는 제안입니다. 일반적으로 창업가는 투자 자료(IM)나 피칭(Pitching) 그리고 일반적인 실사 등의 절차를 거치지 않아도 됩니다.선제안을 일반적으로 기존에 관계가 있던 투자자가 제공합니다. 투자자들은 다른 투자자보다 먼저 투자를 하기위해 이런 제안을 합니다. 사실 흔하지는 않습니다. Y-Combinator 투자사 중에서도 18-19년도에 12% 정도만 이런 제안을 받았습니다.때론 투자자들은 실제로 구체적인 오퍼를 제안하지 않고, 이런게 있다고 설득을 할 수 있습니다. 그리고 이를 통해 투자자와의 1:1 시리즈 A 과정이 시작 될 수 있습니다. 실제로 구체적인 선제안을 받기 전까지는, 당신은 선제안 과정에 들어와있는 것이 아닙니다.시리즈 A 유치 2개월 전2.1) 조달할 금액과 백업 계획시리즈 B 마일스톤(일반적으로 현재 숫자의 3-5배) 을 달성하는데 필요한 최소금액을 조달해야 합니다. 이 금액을 파악하는데 도움이 되도록 1-2년의 지출을 기획하는 재무 모델을 만드세요. 만약 자금 조달을 할 수 없을 경우에, 당신은 무엇을 할 것인지를 결정하세요. 당장 수익을 내거나 브릿지를 조달할 수 있습니까? 이걸 통해 투자자들에게 인상적인 성장을 보여줄 수 있는 충분히 시간을 벌고, 시리즈 A를 이끌 가능성을 높일 수 있습니까? 플랜 B를 가지는 것은 종종 감정적으로 혼란스러운 과정에서 마음의 평화를 유지하는데 중요합니다.2.2) 투자자료 (Investment Memo) 워크숍 투자자과의 대화를 기반으로 당신의 비즈니스 덱 (Deck) 에서 어떻게 이야기를 풀어나가야 될지를 세분화하세요. 투자 자료 (IM) 을 작성하여 주요 구성요소와 투자근거를 명확하고 간결하게 설정하세요. 당신의 자금 조달에 도움이 될 만한 조언자를 선정하세요. 여기에 가장 좋은 후보는 시리즈 A를 이끌 수는 없지만 당신이 신뢰하는 기존 투자자들이나 시리즈 A를 성공적으로 유치한 창업가들입니다. 당신이 만든 투자 자료 (IM)에 대한 피드백을 요청하세요.2.3) 완벽한 피치(Pitch) 위에서 언급한 조언자들과 같이 피칭 연습을 하고 피드백을 받고 이런 과정을 반복하세요.시리즈 A 유치 1개월 전3.1) 한 사람을 뽑아서 책임을 위임 자금을 조달하는 것은 CEO의 역할입니다. 당신이 CEO라면, 당신은 혼자서 집중하여 계획을 짜야 합니다. 다음 달에 대한 책임을 위임하세요. 당신은 오직 피칭에만 100% 헌신해야 합니다.드문 경우지만 공동 대표의 경우에는, 단일 연락처를 가지는 것이 가장 좋습니다. 투자자들은 명확한 의사결정 프로세스를 원하고, 일반적으로 최종적으로 결정을 내릴 사람이 필요합니다. 한 번에 두명의 공동 대표가 각자 자금 조달을 시도한다면 오히려 방해가 되고 더 어렵습니다.3.2) 채용 제안 마감 및 채용 계획 수립 시리즈 A 이전 가격으로 주식을 받고자 하는 사람을 위한 채용 오퍼 그리고 직원 수의 확장 방법과 시리즈 A와 B 사이에서 어떤 역할이 필요한지를 설명하는 채용 계획을 작성하세요. 채용 계획은 투자자가 조달한 자금을 어디에다 사용 할 것인지에 대한 대답과 시리즈 A 옵션 풀과 관련된 협상에 도움을 줄 것입니다.3.4) Pro-Rata 개선 Pro-Rata 가 실행되면 라운드에 남은 공간을 알 수 있도록 캡 테이블을 정리하세요. 이것은 이번에 얼마나 희석이 더 될지에 대한 이해도를 높이는데 도움이 됩니다. 이런 계산은 예를 들어 captable.io, Angelcalc.com, Carta 및 Excel 과 같은 도구를 사용하여 수행할 수 있습니다. 어렵다면 변호사에게 도움을 받거나 YC의 도움을 받으세요.3.5) 실사 관련 Pack 제작 실사 관련 정보를 요청받을 때 공유할 표준 패키지를 만드세요. 여기에 맞는 예로는 손익계산서, 재무 예측 모델 그리고 캡 테이블 등이 있습니다. 이를 통해 프로세스 과정에 있어 작업량을 줄일 수 있습니다. DocSend와 같은 서비스를 사용하여 누가 무엇을 보는지를 추적하세요.3.6) Term-sheet diligence 후에 준비해야 될 서류 일단 계약서에 서명하면 준비해야 할 정보를 모두 모으십시오. 우리는 시리즈 A 실사 체크리스트에 이를 설명했습니다. 계약서에 서명하기 전에 모든 것을 한 곳에 모아두면(데이터 실) 마감 프로세스에서 일주일 정도 단축됩니다.3.7) 피칭 일정을 타이트하게 미팅들을 가능한 긴밀하게 그룹화하여 타이트하게 진행하세요. 첫 피칭은 모두 1-2주 안에 이뤄져야 합니다. 1-2주 동안 전체 파트너십에게 피치하세요. 당신의 목표는 투자를 위한 경쟁을 촉발하게 해야 하며, 이를 위해 프로세스를 타이트하게 잡고 같은 단계에서 투자자 집단을 유지하는 것입니다. 이상적으로는 투자자가 다른 사람들을 패스했다는 사실을 발견하지 않고 동시에 제안을 하는 것을 의미합니다.시리즈 A 유치 시작4.1) 피치 투자자들로부터 피드백을 받을 때까지 피칭을 반복하세요. 투자자를 만나면 사람들이 가장 회의적인 부분과 가장 흥분되는 부분들이 보이기 시작합니다. 답변을 할 수 없거나 해결해야 할 문제가 있는 질문을 찾을 수 있습니다. 피칭을 개선하기 위해 얻는 모든 피드백을 검토하기 위해 매일 시간을 정하세요. 자주 묻는 질문에 대답하기 위해 데이터를 잘라 내고 부록에 슬라이드를 추가하세요. 자주 묻는 질문들에 대답하기 위해 데이터를 슬라이더에 추가하세요. 가장 반응이 좋은 이야기에 집중하세요.4.2) 긴박감 조성 각 투자자들에게 긴급상황에 대해 충분한 정보를 제공하여 시급함을 유지하고 프로세스를 계속 진행할 수 있도록 하십시오. 후속 조치는 중요합니다. 투자자들이 관심이 있다면 24-48시간 내에 연락을 취할 것입니다. 답변을 들을 수 없다면, 좋은 답변을 얻을 때까지 후속 조치를 취하십시오. 그러나 이 원칙을 기억하세요. 절박한 마음으로 하는 일과 바쁜 와중에 하는 일이 있습니다. 당신은 바쁘게 보여야하지 절박하게 보이면 안됩니다.4.3) 신중한 정보 공유 일반적으로 투자자가 실사를 할 수 있도록 기밀 정보를 제공하는 것은 좋지만, 복제가 가능한 독점 정보를 공유해서는 안됩니다. 좋은 전략은 투자자에게 정보를 요청하여 어떤 질문에 대답을 하려고 필요한 것인지를 묻는 것입니다. 이를 통해 (1) 질문에 보다 효율적으로 답변을 할 수 있는 방법을 찾고 (2) 경쟁자들을 위해 당신을 일부러 바쁘게 만들려고 하는 경우를 알아낼 수 있습니다. 모든 사람들이 관심이 있는 것처럼 보일지 모르지만 지금의 25%만이 거래를 진지하게 고려할 것입니다. 누가 진정으로 관심이 있는지 알아 내고 그들과 시간을 보내는 것으로 이런 사람들을 제거하는 것은 당신의 역할입니다.

#스타트업 #시리즈A #펀딩 #스타트업투자
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  • 21.06.22

종부세, 재산세 뭐가 다른걸까?

 물건을 팔 때도 살 때도, 돈을 벌 때도, 심지어 기부를 할 때에도, 어떤 행위를 하든 간에 우리는 “세금”에서 벗어날 수 없을 정도로 어딜 가나 세금은 존재합니다. 마찬가지로 집을 얻을 때, 보유할 때, 팔 때에도 세금을 내야 하는데요. 특히 종부세라고 불리는 종합부동산세를 두고 완화 여부가 논의되고 있습니다. 종부세 에 대한 이슈와 비슷한 듯 다른 종부세와 재산세는 어떤 차이점을 두고 있는지 알아보겠습니다.종부세 , 재산세 어떤 차이점이 있을까요? 가장 큰 차이점으로 종합부동산세는 국세이고, 재산세는 지방세라는 것입니다. 재산세는 재산의 가치에 따라서 세금을 내는 것이고, 종부세는 9억원 이상의 집에 산다면 그만큼 누진적으로 세금을 더 내는 것입니다. 그래서 종부세를 이른바 부자세라고 부르는 사람들이 있었던 것입니다.더 자세히 알아보는 재산세 항공기를 소유한 경우에 해당합니다. 말 그대로 재산을 가지고 있어서 납부하는 세금입니다. 재산세는 매년 6월 1일을 기준으로 소유한 재산의 실제 소유주에게 부과되는 세금으로 7월, 9월에 반반 나누어 나누게 됩니다. 20만 원 이하의 경우에는 한 번에 납부하게 됩니다. 과세표준에 해당하는 대상에 따라 각각 다른 세율이 적용됩니다. 주택과 건축물 나대지와 사업용 도지 기타 토지 등으로 분리되며 주택의 경우에도 금액에 따라 세율이 상이합니다.그렇다면, 재산세는 어떻게 매길까요? 과세표준(시가 표준액 x 공정시장가액 비율) x 세율= 산출 세액으로 매깁니다. 여기에서 세율은 토지 , 건축물, 주택, 선박 등, 재산의 유형에 따라 다르게 산출 세액이 나옵니다. 여기에 세 부담 상한 적용을 하면 우리가 내야 하는 세금의 가격이 나옵니다. 공정시장가액 비율 : 정부가 일정 주기를 두고 조사한 과세표준 평가액을 현재의 부동산 가격 변동, 지방재정 여건 등 현재의 여건에 따라 탄력적으로 조정하는 것 세 부담 상한 적용 : 당해 연도 재산세액이 전년도 재산세액 대비 일정 비율을 초과하여 증가하지 않도록 한도를 설정하는 것. 주택의 경우 공시가격 3억 이하 105%, 3억~6억은 110%, 6억이 초과하게 되면 130%그럼, 종부세는 무엇일까요?주택을 예로 들어서 설명하겠습니다. A 번의 경우 1명이 주택 공시가격이 14억인 주택을 가지고 있으면 14억-9억=5억에 대해 종부세를 부담하게 됩니다. 반면, 부부의 공동명의인 경우에는 각각 7억 원의 아파트를 가지고 있는 것으로 보기 때문에 9억 원 이상의 주택에 부과하는 종부세가 부과되지 않습니다. B의 경우 단독 명의, 공동명의인 경우에는 1인 1주택일 땐 9억까지 종부세가 면제되기 때문에 상관없이 면제받을 수 있습니다.종부세 , 말이 많은 이유는 무엇일까요?                      출처 : 중앙일보 이전에 종부세가 부자들만 내는 세금이라고 여겨졌지만, 이전에 내지 않았던 사람들도 종부세를 내기 시작하였습니다. 올해 종부세 대상자는 74만 4천 명으로, 지난해 보다 14만 9천 명이 늘었고, 세액이 9200억 원이 증가했습니다. 이유는 공시가격도 집값에 가깝게 올랐고 기존 대상자의 납부액도 공정시장가액과 세율 등이 높아짐에 따라 늘어났기 때문입니다. 따라서 종부세를 두고 “집값은 천정부지로 올라가는데 비해 세금은 그렇지 않다”, “세금이 중요한 게 아니라 집값이 문제이다.”, “시장 상황에 맞게 세액을 조정해야 할 필요성이 있어 보인다” 등 종부세에 관해 다양한 의견들이 나오고 있습니다.부동산 절세뿐만 아니라 토지 입지 선정, 기획과 설계 노하우,시공 관리 메뉴얼, 금융 조달, 분양, 임대 관리까지 알아보고 싶다면? 👇 👇

#재산세 #파이낸스 #세금 #종부세
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  • 21.06.08

의료 데이터 사이언스의 발전, 닥터 AI

 데이터 사이언스 분야의 발전이 눈부신 시대입니다. 이렇게 발전되는 데이터 사이언스 기술이 이제 의료와 헬스케어 분야에 활용되며 건강을 책임지는 것은 물론 사람을 살리는 일까지 하고 있는데요. 데이터 사이언스가 어떻게 의료 분야에서 도움이 되고 있는지 함께 알아보시죠!의사의 또 다른 진료도구, AI ‘의료 분야에 어떻게 데이터 사이언스가 적용되지?’ 의문을 품으시는 분들도 계실 거예요. 간단하게 설명하자면 의료계 또한 데이터로 가득하기 때문에 머신러닝, 딥러닝 등의 AI 기술 적용이 가능한 것입니다. 예를 들면 방사선에서 찍는 X-레이의 경우, 그것은 그 자체로 한 장의 이미지 데이터가 되는 것이죠. 이 이미지 데이터를 어떻게 활용할 수 있을까요?  흉부 X-레이 하루 평균 스캔량이 548,000건이 넘는다고 합니다. X-레이 스캔을 보고 진단을 해야 하는 전문의에게 이런 대규모 스캔 물량은 부담을 가중시키고 업무 효율에 악영향을 미치게 되죠. 이런 업무에 머신러닝과 딥러닝 기법의 DNN, CNN 방식을 도입하면 보다 빠르고 정확한 처리가 가능하다고 합니다. 또한 많은 업무량과 빠르게 진행되어야 하는 의사결정 과정 때문에 전문의의 스트레스가 굉장하고 이로 인한 진단 오류 발생률이 30%나 된다고 하는데요. 이런 상황에서 AI를 의료 도구로써 적절히 활용한다면 업무 효율성은 늘고 오류 발생률은 줄일 수 있을 것입니다.AI가 직접 내리는 정확한 진단 전문의의 과중한 업무를 도와주는 것 외에 AI를 활용해 직접적으로 환자를 진단하는 경우 도 있습니다. 국내 기업 ‘루닛’은 카이스트 출신 딥러닝 전문가 6인이 설립한 기업으로 AI를 활용해 높은 정확도로 암을 진단하는 기술을 개발했다고 합니다. 그 정확도는 무려 97%라고 하는데요. AI가 스스로 학습하게끔 독자적 훈련 방식을 사용하는 것이 바로 그 비결이라고 합니다.  또한 이 외에도 암 조직을 AI로 분석해 암 치료의 예후를 예측할 수 있다고 합니다. 조직 미세환경 분석을 통해 위험도에 따른 환자 분류를 진행하는데 이렇게 분류한 고위험 환자들은 항암치료 반응률이 높게 나타난다고 하네요. 이와 같은 기술이 계속해서 발전한다면 암과의 사투에서 승리할 날이 멀지 않아 보입니다.신약개발 분야의 필수 도구 AI 특히 신약개발 분야에서 AI는 딥러닝 기술을 활용해 치료제 발견을 가속화하는데 큰 역할을 하고 있습니다. 전통적인 신약개발은 평균 약 15년이 소요되며, 약 1만여개 중 1개만이 최종 신약개발에 성공하는데 이는 신약 탐색에 수많은 문헌과 보고서, 논문, 생물학 정보 빅데이터에 대한 분석이 필요하고 이 데이터의 양이 사람이 다룰 수 있는 수준을 넘어선 규모이기 때문이라고 합니다.  하지만 신약개발 관련 빅데이터를 구축해 이를 AI에 활용하면서 빠른 신약개발 방법을 제안할 수 있게 되어 신약개발 기간을 획기적으로 단축하고 있다고 합니다. 또한 AI는 신약개발 단계에서 시행착오와 개발비를 줄이는 것은 물론 시판 후의 사후추적에 이르기까지 다양하게 활용된다고 합니다. 코로나 바이러스로 인해 전세계가 고통받는 지금, AI 딥러닝 기술이 굉장히 중요한 역할을 한다고 할 수 있겠습니다.무엇보다 중요한 것은 데이터 하지만 의료계에서 AI를 활용할 때에는 굉장한 주의가 필요합니다. 데이터를 어떻게 표준화하고 정제하는지가 결과에 엄청난 영향을 끼치기 때문이죠. GIGO. Garbage in garbage out이라는 말로 정제되지 않은 데이터를 AI에 그대로 넣으면 좋지 않은 결과가 나온다는 말입니다. 목적에 맞는 데이터를 AI에 학습시켜야 원하는 결과를 얻을 수 있다는 것이죠. 데이터 정제의 중요성을 일깨우는 대표적인 예로 ‘이루다’ 서비스를 들 수 있습니다. 이루다를 개발한 스캐터랩은 연애의 과학이라는 어플을 통해 카톡 대화 약 100억 건을 수집했고 이 중 1억 건을 이루다 개발에 활용했다고 하는데요. 이루다의 딥러닝 모델은 대화에 맞춰 ‘스스로 답변을 생성하기’보다는 ‘수많은 답변 데이터 중 선택’하는 방식에 가까웠다고 합니다. 이렇게 학습한 데이터를 바탕으로 이루다의 혐오, 차별발언 문제가 붉어졌고 결국 출시 3주만에 서비스를 종료하게 되었는데 이는 정제되지 않은 데이터를 학습한 결과라고 할 수 있습니다. 이와 비슷하게 카이스트 연구에서도 정상적인 뇌만 학습한 AI가 질병모델을 제대로 구분하지 못한 사례도 있었다고 합니다.  결국 어떤 목적을 위해서 어떤 데이터를 AI에 학습시킬 것인지가 중요하며 이를 위해선 데이터에 대한 이해가 우선되어야 하는데, 특히나 전문 지식이 중요한 의료 분야에서 의료 데이터에 대한 이해가 없다면 유의미한 성과를 내기 어렵다는 점을 시사하는 사례입니다. 사람의 건강과 생명이 걸린 의료 분야이기 때문에 AI 활용에 앞서 무엇보다 신경 써야 할 부분입니다.데이터 사이언스와 인류의 꿈 한국보건산업진흥원에 따르면, 오는 2025년까지 총 945억 원을 투입해 중환자 의료 데이터셋과 의료 AI 개발을 진행한다고 합니다. 이렇게 지속적인 지원과 개발로 의료계에서의 데이터 사이언스는 계속해서 큰 발전을 이룰 것으로 예상되는데요. 데이터 사이언스의 발전이 단순 진단을 넘어서 질병의 정복과 생명 연장이라는 인류의 꿈에 얼마나 큰 도움이 될지, 기대가 되는 부분입니다.👇 이제는 사람의 건강까지 책임지는 데이터 사이언스, 제대로 입문하고 싶다면? 👇▲ 데이터 사이언스, 가장 빠르고 확실하게 ▲

#데이터사이언스 #의료인공지능 #의료데이터
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  • 21.05.18

부동산 경매, 이젠 000도 쉽게 참여할 수 있다

 이전에 부동산 경매는 일반인들이 참여하기 힘든 카테고리 중 하나라고 여겨졌습니다. 그러나 전국적으로 집값이 급등하면서 조금이라도 더 싼 값에 주택에 투자하려는 사람들과 싼 매물을 찾아 나선 실수요자들이 늘며 더 이상 부동산 경매는 전문가의 분야로만 여겨지지 않게 되었습니다. 서울 아파트 45건 중 36건이 낙찰되어 역대 최고 낙찰률 80%를 기록했으며 서울을 포함한 수도권 낙찰율의 연속 상승세가 일반인들도 부동산 경매에 참여하고 있다는 사실을 얘기해줍니다. 이제는 일반인들도 관심을 가지는 부동산 경매, 어려웠던 부동산 경매의 종류와 프로세스에 대해 쉽게 설명해드리겠습니다!■부동산 경매란 무엇일까? 부동산 경매는 보통 채권자가 채무자에게 지급받지 못한 자신의 채권을 법원의 강제력을 사용하여 회수하는 목적으로 사용됩니다. 경매신청 채권자로부터 경매신청이 들어오면, 법원은 채무자의 부동산을 처분하지 못하도록 압류한 후 기입 입찰 경매 과정을 거쳐 채권을 만족시켜 주게 됩니다. 예시로 은행에 집을 담보로 잡고 빚을 얻어 쓰면 빚을 준 은행이 채권자가 되고 빚을 얻는 사람이 채무자가 됩니다. 채무자가 빚을 약속한 기한 내에 빚을 갚지 않으면 채권자는 담보로 잡은 집을 경매로 처분해 꿔준 돈을 회수하고 나머지는 채무자에게 돌려줍니다.■ 부동산 경매 종류는 무엇이 있을까? 경매 종류에는 크게 강제 경매, 임의 경매로 나눠 설명할 수 있습니다. 만약 A라는 사람이 B라는 사람에게 1억 원이라는 돈을 빌려 집을 샀습니다. 돈을 빌려줄 때 계약이 발생했으니까 B한테는 채권이라는 권리가 만들어지게 됩니다. 만약 A가 기한 내에 채무 변제를 하지 않는다면 B는 국가에 강제력을 동원해 경매를 신청해 자신의 돈을 변제 받을 수 있습니다. 이때 각 상황에 맞게 강제 경매인지, 임의 경매인지 나누어지게 됩니다.  강제 경매와 임의 경매의 가장 큰 차이점은 채권자의 채권을 소송을 통해 확인해야하는지 여부에 따라 나뉘게 됩니다! - 강제 경매 :  만약 A가 돈을 빌려 집을 사려고 B에게 돈을 빌렸을 때 B가 이자를 제외하고 아무런 조건 없이 1억을 빌려줬다고 가정해봅시다. A는 처음에는 이자를 잘 내더니, 2달이 지나자 잠적을 해버립니다. B는 이자와 원금을 회수할 수 있는 상황이 아니라고 판단해, A가 산 집을 경매에 내놓기로 합니다. 그러나 B에게 오는 답변은 “바로 경매를 진행할 수 없다” 입니다. 왜일까요? 그 이유는 B에게 대금 채권이 있다는 것을 알 수 없기 때문입니다. 그렇기 때문에 A에게 대금채권이 있다는 것을 국가에 확인을 받아야 합니다. 즉, A를 상대로 소송을 진행하라는 말입니다. A를 상대로 소송을 진행해서 A에 대해서 대금채권이 있다는 확정판결을 받아오면, 국가에서는 B를 채권자로 인정해 그제서야 경매를 진행할 수 있게 됩니다. - 임의 경매 : 상황을 바꿔서 만약 A한테 B가 돈을 빌려주면서, A소유 부동산에 저당권을 설정하고 A에게 돈을 빌려줬습니다. 이런 경우라면 바로 경매를 진행할 수 있습니다. 저당권을 설정할 때 B가 채권자라는 것을 확인했으니까 경매신청권과 우선변제권을 행사할 수 있으며 경매에 바로 들어 갈 수 있게 됩니다.■부동산 경매 는 어떻게 진행되는 거지?PART1(1) 경매 신청 : 케이스에 따라 임의 경매와 강제 경매로 나뉘어지게 됩니다. (2) 경매 개시 결정 : 경매개시결정을 내리면 등기부 등본에 부동산을 압류한다는 기록이 남게 됩니다. (3) 경매 준비 : 경매 절차가 시작되면 개시일 결정 송달과 한 달 이내로 집행관들이 현장을 방문해 감정평가서, 현황조사서, 매각물건명세서를 작성하게 되고 경매기일을 신문에 공고하게 됩니다. (4) 배당요구의 종기 결정 및 공고 : 등기부등본에 기록된 채권자들에게 배당요구 종기일까지 배당신청을 하라는 우편을 발송하게 됩니다. 소유자의 집이 경매에 들어갔으니 소유자에게 채권을 보유한 사람은 받을 돈이 얼마인지 신고하라고 하는 것입니다. 매각 기일 7일전에는 매각서 류들을 열람 가능하니, 권리분석을 하는 동시에 임장을 가며 점검을 해야합니다. 모든 서류들이 중요하지만 그 중에서 “등기된 부동산에 대한 권리 또는 가처분으로 매각으로 그 효력이 소멸되지 아니하는 것”에 아무런 기록이 없어야 내가 책임지는 것이 없게 됩니다.PART25)매각 기일 : 매각기일 즉, 입찰일입니다. 입찰 시 본인의 신분증과 도장이 필요하며 최저 매각가의 10%를 입찰 보증금으로 준비해야 합니다! 법원에 도착하면 입찰 사건 목록 게시판을 확인해 경매사건이 취하, 연기가 되지 않았는지 확인 후 다시 한번 서류를 검토합니다. 이후 입찰표 및 입찰 서류를 작성한 후 집행관에게 제출하며, 입찰자용 수취증을 받고 입찰봉투를 입찰함에 투입하면 됩니다. 이후 최고가로 매수하는 신고인이 낙찰자가 됩니다.6) 매각 결정 기일 : 매각결정기일은 집행 법원이 매각 여부에 대하여 이해관계인의 진술을 듣고 매각 여부를 결정하는 것입니다. 법원은 매각허가에 대한 특별한 이의가 없고 매각불허가 사유에 해당되지 않는다면 최고가 매수인에게 매각을 허가하게 되는데 통상 매각 기일에서 1주일 후에 매각을 결정하게 됩니다.7) 매각 확정 기일 : 낙찰 허가 결정이 선고된 1주일 이내에 이해관계인이 항고하지 않으면 낙찰 허가 결정 일로부터 7일 후 (입찰 14일 후)에는 매각허가가 확정이 납니다. 매각허가에 대한 결정이 확정되면 그 후부터는 이해관계인들도 매각 절차에 대해 항고를 제기할 수 없게 됩니다.8) 잔금 납부&명도&강제집행 : 잔금 납부를 하게 됩니다. 잔금 납부와 소유권 이전은 매각허가가 확정일로부터 3일 이내에 대금 납부 기한이 정해지며 보통 1개월 이내에 납부해야 합니다. 입찰 보증금은 미리 냈으므로 입찰 보증금을 제외한 잔금을 납부하면 완전히 내 소유의 부동산이 됩니다. 대금을 모두 납부하고 소유권 이전을 했지만 아직 세입자가 산다면 점유자를 이사 보내는 과정인 “명도” 혹은 강제집행을 하게 됩니다.어려웠던 부동산 경매 프로세스! 이제는 조금 이해가시나요? 충분한 계획 과 꼼꼼한 검토로 경매에 참여한다면 비용적인 측면에서 아낄 수 있으니 꼭 충분한 검토 후 경매에 참여하시길 바랍니다 :)  참고로 러닝스푼즈에서 부동산 개발, 부동산 금융, 대체 투자 등 부동산 관련 다양한 강의는 아래에서 확인해보세요! 👇👇 

#부동산 #부동산경매 #경매종류 #경매 프로세스
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  • 21.05.05

[강환국] 계량투자?! 단순공식이 전문가를 이기는 이유

 비계량투자가 더 그럴 듯한데, 왜 ‘강환국’은 이상한 지표와 숫자들만 보는가? 보통 주식은 경영진의 능력과 산업/경제/서비스/정치/경쟁사 전망을 보고 하는거 아닌가? 그 이유가 이 동영상에서 설명됩니다. 기본적으로 인간은 예측에 매우 약합니다. 그런데 예측이 가능하다고 믿고 계속 시도는 합니다. 맨날 틀리면서. 전문가들도 예측 못하는것은 똑같습니다. 주식시장에서 전문가들의 ‘스킬’ 은 생각보다 보잘것 없습니다. 전문가의 능력이 십분 발휘되는 분야도 분명 있으나(규칙성, 연습 가능성, 신속하고 질 높은 피드백이 있는 분야) 주식시장은 그런 분야가 아닙니다.   전문가들보다 더 높은 수익을 내는 방법은 ‘단순한 공식’ 을 통해 투자하는 계량투자입니다. 주식뿐만 아니라 200개 분야에서 전문가와 단순 공식이 배틀을 했는데, 단순 공식이 120승 80무를 거뒀습니다. 전문가가 단순 공식에게 이긴 사례는 단 한번도 없습니다. 주식은 물론 예외가 아닙니다. 즉, 주식시장은 불규칙과 예측불가의 환경을 가지고 있다. 그렇기에 전문가의 스킬은 0에 가까우며, 인간의 능력보다는 계량화 된 공식이 유리하다. 결론적으로 ‘강환국’CFA에 따르면 초중급의 투자자들은 계량투자만 하는게 맞고, 가치투자를 원하시는 분들은 우선 계량적으로 주식을 먼저 선정하고 그 안에서 분석을 하여 투자를 하면 된다.[강환국] 엑셀을 활용한 퀀트 투자 전략 입문반[강환국] 유튜브 채널

#계량투자 #강환국
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  • 21.04.21

시계열 데이터 (Time-Series Data), 데이터 분석계의 타임스톤!

 마블의 히어로 영화 ‘어벤져스’, 다들 보셨나요?  이 영화 속에는 인피니티 스톤이라고 하는 6개의 돌이 나오는데요. 인피니티 스톤은 각각 우주의 본질을 관장하며 그 중에서 ‘타임스톤’은 ‘시간’이라는 본질을 조절할 수 있는 돌입니다. 영화의 히어로 닥터 스트레인지는 이 ‘타임스톤’으로 시간을 되돌리기도 하고 미래의 일을 미리 경험하며 악당과 전투를 치르죠. 그리고 이를 이용해서 빌런 타노스와 … (스포금지)   어쨌든, 이처럼 미래를 안다는 것은 엄청난 능력입니다. 그렇기에 SF 히어로 영화 속에서 등장하는 것처럼 ‘초능력’으로 느껴지기 마련이죠. 그런데 우리가 일상에서 이미 미래를 들여다보고 있다는 사실을 알고 계셨나요?이번주 날씨를 미리 알려주는 ‘일기예보’ 아침 출근 전에 TV를 켜고 꼭 보는 것이 있습니다. 바로 ‘일기예보’입니다. 오늘은 기온은 어떤지, 이번주에 비가 올지 맑을지, 비가 온다면 얼마나 올지 등의 정보를 일기예보를 통해 얻습니다. 일기예보가 들어맞는 경우가 많진 않지만 생활의 참고사항으로 활용하고 있습니다. ‘일기예보’는 기상정보를 미리 예측해서 알려준다는 의미입니다. 우리 모두 알기를, 시간을 앞질러 무슨 일이 일어날지 미리 아는 것은 불가능합니다. 그렇다면 도대체 기상청은 어떻게 내일의 날씨를 미리 알고 알려주는 것일까요?과거에서 현재를 들여다보다 기상청의 ‘일기예보’는 ‘시계열 데이터 분석’을 기반으로 합니다. 시계열 데이터란 일정한 시간동안 수집되어 시간적 순서를 가진 데이터를 말하는데요. 구체적인 예로는 일별 주가, 월간 주식 거래량, 월별 상품 판매량, 연도별 농작물 생산량, 계절별 강수량 등이 있습니다. 시계열 데이터 분석이란 과거의 데이터를 통해서 시계열이 갖고 있는 법칙성을 발견하고 이를 모형화 해 현재의 움직임과 미래를 예측하는 것이죠. 그렇기 때문에 시계열 데이터 분석을 통한 예측은 허무맹랑한 ‘예언’보다는 ‘통계’에 근거한 ‘예상’이라고 할 수 있습니다.시계열 분석과 떼려야 뗄 수 없는 ‘딥러닝’ 시계열 분석의 효율은 계속해서 높아지고 있습니다. 그리고 이렇게 큰 효율을 낼 수 있게 된 데에는 딥러닝의 발전이 우선되었습니다. 시계열 분석에서 중요한 것 중 하나는 바로 ‘변수’인데요. AI기술이 발전하기 전까지는 데이터 분석에 필요한 ‘변수’들을 사람이 입력했습니다. 그러다보니 다양성과 정확도가 떨어지고 오류가 발생하기도 했습니다.  그런데 시계열 분석에 딥러닝 기술을 활용한면서 딥러닝 모델이 자체적으로 다양한 변수를 추출하고 학습해 오류를 줄일 수 있게 됐습니다. 다양한 입출력 작업 또한 가능해졌죠. 덕분에 시계열 분석의 효율이 엄청나게 높아졌고 이제 딥러닝과 시계열 분석은 떼려야 뗄 수 없는 관계가 됐습니다.딥러닝 모델에 데이터를 입력하기만 하면 끝? 그런데 주의할 점이 있습니다. 시계열 데이터를 그저 딥러닝 모델에 입력하기만 해서는 안 된다는 점입니다. 그 이유는 바로 시계열 데이터의 특성에 있습니다. 시계열 데이터는 ‘순차적’으로 이루어진 데이터입니다. 그렇기에 순서가 틀어지거나 중간의 데이터가 빠진다면 데이터로서 역할을 할 수 없게 됩니다. 또한 모델에 따라 데이터의 분포가 일정 조건을 만족해야 하는 경우도 있기 때문에 적합하지 않은 데이터를 모델에 입력할 경우 오히려 효율이 떨어지는 경우도 발생할 수 있습니다.  그렇기 때문에 시계열 데이터를 분석하기 위해 중요한 것은 ‘전처리 과정’이라고 합니다. ‘전처리 과정’은 데이터를 분석하기에 알맞게 다듬는 과정인데요. 이 ‘전처리 과정’을 통해 데이터를 알맞게 다듬는 과정이 없다면 시계열 데이터를 제대로 활용하고 있다고 할 수 없는 것입니다.시계열 분석의 다양한 활용 시간은 어디에서나 공평하게 흐릅니다. 때문에 시계열 데이터 분석은 기상청의 일기예보 뿐만 아니라 다양한 곳에서 활용되고 있습니다.   스마트팩토리에서는 기계의 고장을 미리 예측해서 공장의 가동중단으로 인한 손실을 미리 예방하고 있고, 증권사에서는 여러가지 주가지수를 예측하여 펀드매니저들의 관리비용을 절감하고 있으며, 부동산 업계에서도 시계열 데이터와 딥러닝 기술을 활용해 미래의 집값을 예측하고 있습니다.  또한 의료계에선 가상의 시계열 데이터를 생성하여 부족한 데이터를 보충해 신약개발에 활용하거나 코로나 확산 예측 서비스를 만들기도 하였으며 유통 업계에서도 시계열 분석으로 수요를 예측해 불필요한 생산을 줄여 비용을 절감하고 있습니다.시계열 데이터 분석 활용, 아직도 4% 미만 사례에서 볼 수 있듯 시계열 분석을 활용한다면 기업은 많은 시간과 비용을 절감할 수 있습니다. 계속해서 효율이 높아지는 만큼 중요성도 높아지고 있죠. 그러나 많은 기업들 중 시계열 데이터를 활용하고 있는 기업은 세계적으로 4% 미만이라고 합니다. 이는 시계열 분석의 중요성에 비해 현저히 낮은 수치라고 할 수 있습니다.   시계열 분석은 앞으로 더욱 발전할, 그리고 꼭 필요한 기술입니다. 기존에 해오던 데이터 분석에 ‘시간’이라는 변수를 고려해 시계열 데이터 분석을 진행한다면 그동안 발견할 수 없었던 인사이트와 유의미한 결과를 도출 할 수 있을 것이기 때문이죠.  저평가 성장주와 같은 시계열 데이터 분석. 시계열 분석을 통해 시간을 내다볼 줄 알게 된다면 데이터 분석 커리어에 있어 큰 무기가 되지 않을까요?👇 👇  시계열 데이터 분석, 제대로 입문하고 싶다면? 👇👇

#딥러닝 #데이터사이언스 #시계열데이터
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  • 21.04.19

언택트 시대의 복덩이?! 챗봇 개발의 필요성과 주의점

  '챗봇’, 이용해보셨나요?  최근 홈쇼핑을 보다가 제품을 구매하기 위해 모바일로 ‘지금 방송하는 제품을 사려고 합니다.’라고 문의를 넣었습니다. 그랬더니, 5초도 안 돼서 현재 방송중인 품목 리스트와 함께 ‘어떤 상품인가요?’라는 답변이 왔었습니다. 바로 챗봇이 답을 해준 것이죠.   챗봇이란 문자 또는 음성으로 대화하는 기능이 있는 인공지능 및 컴퓨터 프로그램을 말합니다. 요즘, 사이트에 접속하면 챗봇 문의하기를 드물지 않게 볼 수 있습니다. 실제로 많은 기업이 챗봇 개발에 힘을 쏟고 있습니다.  챗봇을 만들기 위해선 ‘자연어 처리’기술이 필요합니다. 자연어 처리(NLP)란 인공지능의 주요 분야 중 하나로, 인간이 일상적으로 사용하는 언어인 자연어를 AI가 인식하여 분석하고 사용자의 목적에 맞게 처리하는 기술을 말합니다. 자연어 처리엔 딥러닝 기술이 적용되며, 질의응답, 번역 등과 같은 분야에 응용이 됩니다.챗봇 개발 왜일까?대화형 챗봇  그럼, 왜 많은 기업에서 챗봇 개발에 힘을 쏟고 있을까요?  바로, 공간과 시간에 제약을 받지 않고 언제 어디서든 질문이 가능하며 소비자가 많이 하는 반복적인 문의에 대해 즉각적인 답변이 가능하기 때문입니다. 속도에 민감한 대한민국에서 빠른 답변을 받아 문제를 해결할 수 있다는 것은 소비자 입장에서도 매력적으로 느껴질 것입니다. 상담이 많이 몰리는 시간대나 새벽 및 주말과 같이 근무 시간이 아닌 경우에도 말이죠.  챗봇의 활용으로 단순히 소비자들이 편해지고, 기업의 반복업무가 줄어들기만 한 것은 아닙니다. 인터파크와 11번가는 상품추천 챗봇 서비스를 도입한 후 구매율과 입력 메시지 양이 증가했으며 이것이 수익과 고객증가로 연결되기도 했습니다. 또한 카카오에서는 카페를 운영하는 중소사업자들에게 챗봇 주문 서비스를 제공하였는데요. 진동벨 대신 톡으로, 종이 스탬프 대신 카톡 스탬프를 사용할 수 있어 기기 구매 비용, 종이 절약 등과 같은 고민을 해결할 수 있었다고 합니다. 이뿐만이 아닙니다. ICT 솔루션 기업 ‘비젠트로’의 챗봇 플랫폼은 스마트팩토리 현장 작업자들이 챗봇을 통해 복잡한 설정이나 화면 조작없이도 대화하듯이 손쉽게 장비를 제어하고 관리할 수 있도록 하였습니다. 근로자들이 더 편하게 일할 수 있도록 챗봇을 통해 개선한 것이죠.코로나 시대속에서 느낀 챗봇의 필요성 챗봇은 수 년 전부터 꾸준히 발전되어왔습니다. 이미 많은 사용자들이 편리성을 느꼈기 때문입니다. 그런데 코로나가 발생한 후 챗봇이 복덩이가 되었다고 하는데요. 실제로 고객관계관리 기업 ‘세일즈포스’는 코로나 발생 이후 챗봇 서비스 이용자가 2배나 늘어났다고 밝혔습니다. 또 무기한으로 길어진 코로나 현상으로 인해 코로나 블루를 느끼는 분이 많으실 건데요. 이런 상황에서 일상적인 대화를 주고받을 수 있는 챗봇이 다시 떠오르고 있는 추세입니다. 마치 그 옛날의 ‘심심이’처럼 말이죠.출처 : 헬로우봇 (https://thingsflow.kr/)  2018년 띵스플로우에서 개발한 ‘헬로우봇’은 캐릭터 챗봇으로 구성된 서비스입니다. 각 캐릭터마다 연애상담, 성격진단, 사주풀이 등과 같은 특기를 가지고 있어 사용자가 원하는 챗봇을 골라 대화할 수 있도록 하였습니다. ‘헬로우봇’은 출시 4개월만에 다운로드 75만건, 월평균 50만명 접속자를 기록할 정도로 큰 인기를 끌었습니다. 그러다 코로나 펜데믹 시대에 속에 코로나 블루와 같은 우울감을 느끼는 사람이 많아졌는데, 친근한 말동무가 되어주며 공감해주는 챗봇의 영향으로, ‘헬로우봇’은 코로나 동안에도 지속적으로 매출이 증가하며 메시지의 양도 늘어났다고 합니다. 대화를 통해 코로나 시대의 우울감을 조금이나마 해소할 수 있는 느낌을 받았기 때문이죠. 어려운 언택트 시대속에서도 매출증가에 영향을 준 챗봇 서비스! 복덩이가 아닐 수가 없습니다.챗봇 개발, 나도 바로 해볼까? 이미 아시아나항공, 네이버, kb국민은행 뿐만 아니라 많은 공기업 및 공공기관에서도 챗봇을 사용하고 있는 중입니다. 하지만 무작정 챗봇 개발에 도전하는 것이 맞는 걸까요?  챗봇 개발에 앞서, 주의해야할 점이 있습니다.규칙 기반형 챗봇  챗봇을 개발하기 위해선 산업의 특성, 자기 분야의 특징을 고려하는 것이 우선이라고 합니다. 무조건 딥러닝 기반인 자연어 처리를 사용해야 되는 것이 아니라 때로는 ‘규칙 기반’이 훨씬 유용할 수도 있기 때문입니다. ‘규칙 기반’이란 미리 경우의 수를 정하여 규칙을 짜 두고 그에 맞게 대응하는 것을 말합니다. 또한, 딥러닝을 영어에 적용했더니 결과가 좋았다고 해서 우리도 데이터가 많으니 그대로 따라하면 성공할 것이라는 생각은 금물입니다. 어느정도는 성능을 만들어낼 수 있겠지만, 데이터를 아무리 더 추가한다고 하여도 그 이상의 성능을 기대할 수는 없습니다. 언어를 이해한 상태에서 짠 알고리즘이 아니기 때문입니다. 영어와 한글의 차이점을 이해하고 다르게 접근을 해야만 목적에 맞는 유의미한 성과를 낼 수 있습니다.  남들이 하는 것을 무작정 따라하는 것이 아닌 필요성을 느끼고 원리를 정확히 이해한 후에 목적에 맞게 개발하는 것이 알맞은 과정이지 않을까 싶습니다.  본인이 적용하고자 하는 분야에선 어떠한 유형의 챗봇이 필요한가요? 많은 기업에서 도입하는 영어 및 한글 자연어 처리를 통한 챗봇 구현이 궁금하시다면 아래 강의를 확인해보세요 🙂▲ Tensorflow를 활용한 딥러닝 자연어처리 ▲

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  • 21.04.17

‘오늘 회의 몇 시야?’, 수평적 조직문화를 위한 반말?!

 위메프가 지난 3월부터 기존 직급 체계를 폐지하고 부장 이하의 구성원 호칭을 ‘매니저’로 일원화 했습니다. 이사-상무-전무-부사장 등의 임원 직급 역시 없애고 ‘리더’로 통일했는데요. 수평적인 조직문화를 구축하기 위해 동등한 호칭을 사용하기로 결정한 것입니다.   최근 임원 직급제를 폐지한 기업이 또 하나 있습니다. 패션 기업 중 유일한데요. 바로 휠라코리아 입니다. 휠라코리아는 4월부터 COO 이상의 경영진을 제외한 이사, 상무, 전무 등의 임원 직급 체계를 전격 폐지하고 직능에 따른 직책제를 강화했습니다. 임원 직급 폐지를 시작으로 수평적 조직으로 변화를 꾀하고자 하는 것이죠. 이 같은 제도를 향후 1년 간 시범 운영하면서 2022년부터는 전사적으로 확대 실시하겠다고 밝혔습니다.수평적 조직문화, 주목받기 시작출처: 러닝스푼즈  위메프와 휠라코리아 뿐만이 아닌, 많은 기업들이 직급을 폐지하고 있습니다. 왜 이와 같은 변화가 일어나고 있는 것일까요?   위에서 언급했듯, 기업들이 직급을 폐지하는 가장 큰 이유는 ‘수평적 조직문화’를 구축하기 위함입니다. 밀레니얼 세대의 직장인들이 조직 구성의 핵심이자 소비의 주축이 되면서 자연스럽게 변화되고 있는 부분인데요. 기성 세대와 자라온 환경과 가치관 등이 확연하게 다르기 때문에 각 기업에서도 이에 맞춰 변화를 수용하고 있는 것이죠.수평적 조직문화, 대세가 되어버린 걸까? 지금도 많은 기업들이 기존의 직급 체계를 고수하고 있습니다. 보통 연공서열 중심의 [사원-대리-과장-차장-부장-이사-상무-전무-사장] 직급이 흔히들 알고 있는 직급 체계일 것입니다. 해당 체계의 존재 이유는 직급에 따라 역할을 나누고, 책임과 권한을 부여하기 위함 때문이었습니다. 하지만 과도한 수직적 조직문화는 상위 직급의 권력화를 형성하는 부작용을 만들어 내기도 했죠. 수직적 조직문화를 당연스럽게 받아들였던 기성세대와는 달리 밀레니얼 세대들은 수평적 조직문화를 원하기 시작했습니다.출처: 러닝스푼즈 출처: 러닝스푼즈  취업포털 사이트 잡코리아에 따르면 직장인 611명 대상으로 [직장인 입사 후회되는 회사 TOP5]를 조사한 결과 ‘꼰대가 많고 수직적인 조직문화를 가진 회사’가 43.7%로 1위를 차지했습니다. 40대가 최우선 가치로 꼽았던 ‘월급’ 관련 문항은 4위를 차지했는데요. 현재 대부분의 직장인들은 돈보다도 수평적인 조직문화를 원하고 있었습니다. 이러한 니즈에 따라 많은 기업들이 수평적 조직문화를 구축하기 위해 많은 노력을 기울이고 있습니다.  그렇다면 우리도 무조건 ‘수평적 조직문화’라는 대세를 따라가야 하는 걸까요?  과연 수평적 조직문화는 긍정적인 변화만 불러오는 걸까요?수평적 문화? 우린 직급 제도 부활시켰습니다. 수평적 조직문화를 위한 직급 체계 폐지는 아직 시기상조라고 말하는 입장도 있습니다.  수년간 한국 사회는 군대식 상명하복의 사회구조가 자리 잡고 있었습니다. 수직적 위계 질서 기반의 뿌리 깊은 유교 문화가 배경인 한국 기업은 수평적 조직문화를 조성하기 어렵다고 말하고 있는데요. 해당 입장을 입증하는 사례도 존재합니다.   KT는 2009년부터 5년간 직급을 폐지하고 구성원 호칭을 ‘매니저’로 일원화했었습니다. 개편 이후 5년간 해당 호칭을 유지하다가 2014년, 기존에 사용하던 [사원-대리-과장-차장-부장] 직급 체계를 부활시켰죠. 한화 역시 직급 체계를 2단계로 간소화했다가 3년 만에 직급제로 유턴했으며, 포스코도 6년 만에 기존 직급 체계로 복귀했습니다.  정말로 한국 사회에서는 직급 없는 수평적 조직문화가 쉽게 이뤄질 수 없는 것일까요?말만 수평적 조직문화? 수평적이라고 하면 반말 정도는 써줘야지! 수평적 조직문화를 원하는 직장인들의 니즈에 따라 과감한 조직문화를 형성해 긍정적인 평가를받고 있는 기업들도 존재합니다.  CJ그룹, 광동제약, 러닝스푼즈 등 직급을 아예 없애고 이름에 ‘님’을 붙이는 호칭을 사용하고 있습니다. 또 다른 호칭을 사용하는 기업들도 있는데요. 카카오, 네이버, NHN엔터테인먼트 등의 회사는 별도의 닉네임 지정해 사용하는 닉네임 호칭을 도입해 쓰고 있습니다. 심지어 청와대 국민소통수석실 산하 뉴미디어비서관실 직원들까지도 직급을 사용하지 않고 루피, 또치, 마냐 등 닉네임 호칭을 사용한다고 합니다. 이는 카카오 부사장 출신의 정혜승 비서관이 도입한 것으로 수평적 커뮤니케이션을 위해 도입했다고 말했습니다.출처: MBC '뉴스데스크'  여기서 한 발 더 나아가 수평적 조직문화를 위해 더욱 과감한 시도를 한 기업들도 있습니다. 바로 ‘반말 소통’인데요. ‘반말 소통’은 비교적 자유로운 문화를 가지고 있는 스타트업들이 주로 사용하고 있습니다.  취미 교육 업체인 클래스101은 창업년도인 2017년부터 총 직원의 수가 260여 명이 된 지금도 꾸준하게 반말 소통을 이어오고 있는데요. “각자가 어떤 생각을 가졌는지 정확히 알아야 하기 때문에 가장 날것의 생각을 던질 수 있는 반말을 쓰기로 했다”며 “존댓말은 생각을 한 번 더 다듬어야 하기 때문에 부적절하다”는 이유로 반말 소통을 택했다고 합니다. 반말 소통은 서로에 대해 무례를 범하게 될 수도 있어 상호 간 존중을 지키는 것이 가장 중요하다 말했습니다. 수평적 조직문화에 한 발 다가가기 위한 수단, 직급 폐지 VS 직급 유지 과연 어떤 선택이 옳은 것일까요?  그저 보여주기 식으로 직급만 폐지하고 수직적 조직문화는 그대로 유지되는 것은 아닐까요?  직급을 간소화하는 등 호칭만 파괴한다고 해서 수평적 조직문화 형성할 수는 없겠죠. 하지만 직급을 폐지하는 시도를 하는 것만으로 변화의 시작에 섰다고 말할 수는 있을 것 같습니다. 직급 폐지를 첫 시작으로 모든 조직의 구성원들이 한 마음 한 뜻으로 노력을 해야만 원하는 결과를 얻어낼 수 있을 것입니다.

#비즈니스 #HR #조직문화