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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? 👇👇

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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.

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• 21.04.12

딥페이크(Deep Fake)는 죄가 없다

 세상은 계속해서 발전하고 있습니다. 사람을 편하게 만들어주는 기술의 발전이 큰 힘이죠. 그 중에서도 데이터 사이언스 분야의 발전은 급격하게 이뤄지고 있습니다. 알파고에게 충격을 받았던 게 불과 몇 년 전인데 지금은 이곳 저곳에서 머신러닝, 딥러닝, AI라는 말을 쉽게 볼 수 있습니다. 그런데 이렇게 발전하는 기술, 과연 좋기만 할까요? 오늘은 딥페이크 사례를 통해 기술의 발전이 가져온 긍정적인 측면과 부정적인 측면을 함께 살펴보겠습니다.딥페이크(deepfake), 사회적 문제아? 딥페이크(deepfake)라는 말, 들어보셨나요? 요즘 뉴스에서 심심찮게 들리는 단어인데요. 딥페이크란 딥러닝(deep learning)과 페이크(fake)가 합쳐진 합성어로 인공지능을 활용해 진짜 같은 가짜 이미지, 영상, 음성 등을 만들어내는 기술을 말합니다. 과연 어떤 기술을 사용하길래 진짜 같은 가짜를 만들어내는 것이 가능한 걸까요? 이 기술이 어떤 기술이길래 뉴스에 자꾸만 나오는 걸까요? 우려와 기대를 동시에 받고 있는 딥페이크의 기술에 대해 이야기 해보겠습니다.딥페이크 악용 사례 진짜 같은 가짜를 만들어내는 기술인 딥페이크. 딥페이크의 중심에는 ‘GAN’이라는 핵심 기술이 있습니다. 이 기술은 현재 AI의 악용 문제가 가장 두드러지는 분야로 평가받고 있는데요. 사례를 통해 그 이유를 알아보겠습니다.출처 : 버즈피드 유튜브 캡쳐  먼저 정치적 악용 사례가 있습니다. 몇 년 전, 오바마 미국 전 대통령이 트럼프 전 대통령을 향해 독설을 퍼붓는 동영상이 공개된 적이 있는데요. 영상을 제작한 곳은 버즈피드라는 매체로 “가짜 동영상의 폐해가 얼마나 심각한지를 알리기 위해 이 같은 영상을 만들었다”고 전했습니다. 그 외에도 마테오 렌치 전 이탈리아 총리가 다른 사람을 모욕하는 영상이 나돌았는가 하면, 2018년 멕시코에서는 대통령 후보를 깎아내리기 위한 영상이 게시되기도 했죠. 이 영상들 모두 딥페이크 기술을 이용해 조작된 영상이었습니다. 이러한 문제 때문에 지난 해 미 대선을 앞두고 페이스북에서는 딥페이크 영상 게시를 금지하기도 했습니다. 음란물 문제 또한 심각한데요. 네덜란드 딥페이크 탐지 기술업체인 ‘딥트레이스’가 2019년 발표한 보고서에 따르면 인터넷에 떠도는 딥페이크 영상 중 96%가 음란물이라고 합니다. 우리나라에서도 딥페이크로 인한 피해가 있었는데요. 지난 해 4월, ‘N번방 사건’에서 딥페이크를 악용한 사진이 유포된 적이 있습니다. 이 사건 이후 법무부는 *딥페이크 처벌 강화법을 국회 본회의에 통과시켰습니다.딥페이크 영상물을 제작 및 배포한 자는 ‘5년 이하의 징역 또는 5,000만 원 이하의 벌금형’에 처하며, 영리 목적일 경우 7년 이하의 징역에 처한다.딥페이크, 과연 어두운 면만 존재할까? 이렇듯 딥페이크하면 악용되는 사례만 두드러지는 것이 대부분입니다. 그런데 딥페이크 기술에는 어두운 면만 존재할까요? 이번에는 딥페이크 기술을 활용한 긍정적인 사례를 찾아보겠습니다.데이터 사이언스가 선사한 감동출처 : Mnet 유튜브 캡쳐  지난 해 방송됐던 ‘AI 음악 프로젝트 다시 한번’이라는 프로그램, 기억하시나요? AI를 활용해 지금은 고인이 된 가수 터틀맨과 김현식의 모습을 되살리는 프로젝트였는데요. 단순히 고인의 생전 모습을 보여주는 것이 아닌, AI를 활용해 그들의 목소리와 얼굴을 복원해 새로운 무대를 선보이는 프로젝트였습니다. 그리고 이 프로젝트에 사용된 기술이 바로 딥페이크입니다. 우선 고인의 생전 사진과 영상, 목소리 데이터를 수집한 뒤 이를 모델에 반복 학습시켜 최대한 인물과 비슷한 데이터를 만들어냈습니다. 그리고 대역 연기자가 촬영한 영상에 얼굴 부분만 합성하는 방법을 사용한 것이죠. 그 결과 실제 무대에서 새로운 노래에 맞춰 춤추고 노래하는 터틀맨의 모습을 구현해낼 수 있었습니다. 이 영상은 ‘거북이’의 팬들은 물론, 수많은 사람들에게 감동을 전하며 그리움을 달랬습니다.출처 : 딥노스탤지어  또 얼마 전, 독일의 ‘마이헤리티지’라는 AI를 활용해 사진 속의 인물을 자연스럽게 움직이도록 바꿔주는 ‘딥 노스탤지어’라는 서비스를 시작했는데요. 이 서비스를 이용해 윤봉길 의사와 유관순 열사가 눈을 깜빡이고 고개를 움직이는 모습을 구현해내기도 했습니다. 이와 비슷하게 국내의 AI 기업 ‘라이언로켓’에서도 안중근 의사의 서거 111주년을 기념하는 영상을 만들었습니다. 딥페이크 기술을 활용해 안중근 의사가 ‘국기에 대한 맹세’를 낭독하는 영상을 만든 것인데요. 10분의 영상을 제작할 경우, 기존에는 사전 작업을 제외하고도 촬영과 편집을 위해 4명 이상의 인력과 4시간 이상의 제작 시간이 필요했지만, 라이언로켓의 기술을 이용하면 실제 촬영을 하지 않고도 1명의 사람이 10분 정도의 시간이면 영상을 완성할 수 있다고 설명했습니다. 이처럼 딥페이크 기술은 더 이상 볼 수 없는, 보고싶은 사람의 모습을 구현해내는 것은 물론이고 영상 산업 등에서 활용된다면 CG를 사용하는 것보다 기술적, 경제적 부담을 줄여 효율을 높일 수 있는 기술입니다.어떻게 진짜 같은 가짜를 만들어내는걸까? 위 사례들은 모두 딥페이크를 적용해 만들어낸 가짜 데이터입니다. 어떤가요. 진짜 같은 가짜라는 말의 의미가 느껴지시나요? 어떻게 이런 일이 가능한걸까요? 답은 딥페이크를 가능하게 하는 핵심 기술인 ‘GAN’에 있습니다. ‘GAN’은 2014년에 처음 소개된 머신러닝 기술로 정식 명칭은 ‘생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GAN)’이라고 합니다. 한개의 인공 신경망을 학습시켜서 활용하는 기존의 방법과는 다르게 ‘GAN’은 서로 다른 두 개의 인공 신경망을 활용한다고 하는데요. 이미지를 생성하는 생성(Generative) 신경망과 생성 신경망이 만든 이미지를 진위를 판별하는 식별(Discriminative) 신경망이 바로 그것입니다. GAN 기술을 처음 제안한 이안 굿펠로는 논문에서 GAN 기술을 ‘위조지폐범’과 ‘경찰’의 예로 들어 설명했습니다. 위조지폐범은 진짜 지폐(실제 데이터)를 바탕으로 정교한 위조 지폐를 만듭니다(가짜 데이터). 경찰은 위조지폐와 진짜 지폐를 비교하며 위조 지폐를 잡아내죠. 이렇게 서로 만들고 판별하는 과정이 더해질수록 위조 지폐는 점점 진짜 지폐와 비슷해집니다. 진짜와 구분이 가지 않을 정도까지요. 이처럼 두 개의 신경망이 서로 적대적인 관계에 있으므로 이를 ‘생성적 적대 신경망’이라고 하는 것입니다.창과 방패의 대결, 딥페이크 탐지 이렇게 가치가 높은 기술임에도 사람들은 여전히 GAN의 악용에 무게를 두고 있습니다. 이 때문에 딥페이크를 탐지하는 탐지 기술의 발전 또한 이뤄지고 있죠. 페이스북은 최근 1000만달러(약 120억원)를 투자해 딥페이크 영상 탐지 기술 개발을 시작했으며 이를 위해 유명 배우와 정치인 등 관련된 영상과 이미지를 수집하고 있다고 합니다. 구글은 문자를 음성으로 바꾸는 자사 기술을 거꾸로 활용해 영상 속 발언자가 직접 자신이 한 말인지 인증하는 기술을 개발하고 있으며 앞으로는 온라인에 퍼져 있는 딥페이크 영상과 이미지를 사용한 정치 광고를 삭제하겠다는 방침도 밝혔습니다. 트위터 또한 조작된 영상이나 이미지 등이 적발됐을 때 삭제하는 방안을 검토하고 있습니다. 국내에서도 딥페이크 탐지에 대한 움직임이 있습니다. AI 기업 ‘머니브레인’은 딥페이크를 탐지하는 딥러닝 모델 ‘Detectdeepfake.ai’를 출시했는데요. 이들은 ‘페이스포렌식++(FaceForensics)’ 데이터와 아마존, 페이스북, MS 등이 모여 만든 DeepFake detection challenge(DFDC) 데이터 그리고 자체 수집한 데이터인 KoDF(Korean deepFake detection dataset)까지 수많은 데이터를 딥러닝에 학습시켜 해당 데이터가 포함된 딥페이크 영상의 검증률을 99%까지 끌어올렸다고 합니다. 이외에도 카이스트 연구진이 디지털 이미지의 변형 여부를 탐지하는 소프트웨어 ‘카이캐치(KAICATCH)’를 개발하기도 했고, 이와여대 사이버보안 전공 학생들이 모인 ‘딥트’팀이 딥페이크 자동탐지 시스템을 직접 개발하는 등 딥페이크의 악용 사례를 막기 위한 노력 또한 계속되고 있습니다.기술은 죄가 없다. GAN 기술은 facebook의 AI 총괄을 맡은 ‘얀 르쿤’이 최근 10년 간 머신러닝 분야에서 가장 멋진 아이디어라고 할 만큼 혁신적인 기술입니다. 그리고 그만큼의 위험이 존재하는 것 또한 분명합니다. 위 사례들에서 보았듯 GAN 기술은 나쁘게도 쓰일 수 있고 좋게도 쓰일 수 있습니다. 기술은 죄가 없습니다. 결국 중요한 것은 ‘사람이 기술을 어떻게 사용하는가’입니다. GAN은 앞으로 계속 발전할 것입니다. 그에 따라 딥페이크 기술 또한 나날이 정교해지겠죠. 딥페이크 탐지 기술은 물론, GAN을 활용한 다양한 기술들도 나올 것입니다. 이런 상황에서 중요한 것은 ‘당신’입니다. 당신은 이 기술을 어떻게 사용하시겠습니까? 급변하는 세상에 빛이 되는 기술, 데이터 사이언스가 궁금하다면?▲ 데이터 사이언스, 입문부터 마스터까지 ▲

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• 21.04.03

비대면 기업교육 다른 기업들은 어떻게 하고 있을까?

 지난해 우리는 코로나 19 바이러스로 인해 많은 변화를 경험했습니다. 제일 큰 변화는 비대면·언택트 문화의 대중화였습니다. 이 문화는 기업교육에도 큰 변화를 가지고 왔는데요. 이번 포스팅에서는 비대면 기업교육에 대해 살펴보도록 하겠습니다.■ 기업교육은 언제 시작된 걸까?IMF 경제 위기를 극복하기 위해 모두가 노력하고 있을 그 시점 주목받기 시작!? IMF 경제 위기 당시 임금 유형은 근속연수에 따라 임금 수준을 결정하는 연공급이 대부분이었는데요. 경제위기를 극복하기 위해서는 우리 기업의 대외 경쟁력이 필요한 상황이었습니다. 하지만 연공급은 본인의 성과가 보수와 연결되지 않아 동기 부여를 일으키지 못해 업무 생산성이 저하되고 있었죠. 게다가 근속연수만 늘어나는 무능력한 임직원들에게 지급되는 급여 때문에 조직의 경제적 효율성도 떨어지고 있는 상황이었습니다. 이때 등장한 것이 바로 연봉제였죠. 연봉제는 연공(근속연수)은 물론, 능력과 실적 중심으로 임직원의 임금을 1년 단위로 사전에 결정해 임직원에게 1년 치에 대한 임금을 보장해주는 제도인데요. 경제 위기 극복을 위해 기업들이 연봉제를 도입하기 시작했습니다. 자연스레 개인들은 보다 나은 연봉을 얻기를 원했고, 높은 연봉을 위해 자기 계발에 적극적으로 힘쓰기 시작했죠. 기업에서도 능력 있는 인재들을 관리하고, 육성하기 시작하면서 기업교육이 주목받기 시작했습니다.■ 비대면 기업교육 등장, 기업교육이 달라졌다? 이후 경제위기를 극복하고 성장하면서 인적자원은 경영의 중요자원으로 자리잡게 되었고, ‘고급인력 개발’을 위한 기업교육은 필수가 되었습니다. 어느 기업이든 필수로 진행하고 있는 사내 교육! 최근 들어 기업 교육 시장에 역대급 큰 변화가 찾아왔죠. 바로 코로나 19 바이러스가 기업 교육 문화에도 큰 변화를 가지고 온 것인데요. 코로나 19 사태가 길어지면서 기업측에서는 대면으로만 가능했던 교육을 무기한 연기할 수 없게 되었고, 그 사이 교육 시장에서는 비대면 기업교육에 대한 개발이 활발하게 시작되었습니다.출처: 러닝스푼즈  흔히 우리가 알고 있는 기존의 형식적인 시간 때우기용 이러닝이 아닌 디지털 기술을 기반으로 한 업그레이드된 비대면 기업교육이 출현하게 된 것입니다. 기업에서는 스스로 선택하든 불가피하게 선택하든 비대면 교육을 도입하기 시작했고 그중에서도 ‘실시간 비대면 교육’에 대한 선호도가 가장 높았습니다.■ 비대면 교육, 다른 기업들은 어떻게 도입하고 있을까?1. 현대제철 ‘홈런’출처: 현대제철  현대제철은 임직원을 대상으로 한 비대면 온라인 교육 프로그램 ‘홈런’을 지난해 도입했습니다.  ‘홈런’은 서버에 저장된 온라인 강의를 내려받아 수동적으로 진행하던 기존 방식과 달리, 강사와 실시간으로 소통할 수 있는 교육 시스템입니다. 사무실이 아닌 개인 공간에서 자유롭게 수강할 수 있게 된 것이죠. 온라인 화상회의 플랫폼 줌(zoom)을 활용해 실시간으로 진행되며, 기존 집체교육과 달리 학습 기간과 시간도 개인에 맞게 효율적으로 조절할 수 있다는 점도 장점으로 내세우고 있습니다.2. 삼성SDS ‘브리티 미팅’출처: 삼성SDS  ‘브리티 미팅’은 향상된 웹 컨퍼런스 솔루션으로 다자간 회의와 온라인 교육까지 지원하는 삼성 그룹 내 화상 커뮤니케이션 도구입니다. 해당 도구는 삼성 임직원들만 사용 가능한 프로그램이었지만 지난해 사업을 확대하면서 다른 기업들도 사용할 수 있게 되었습니다.  “삼성에서는 재택근무, 온라인 채용, 개발자 컨퍼런스, 사내·외 온라인 세미나 등 다양한 케이스에 브리티 미팅을 활용하고 있다”라고 말했는데요. 비대면 교육뿐만 아니라 다양한 비대면 상황에서 활용할 수 있다는 장점을 갖고 있습니다.3. 러닝스푼즈 '기업교육 서비스'▲ 비대면 실시간 온라인 교육 중인 러닝스푼즈 강사님의 모습  교육업계도 이런 니즈를 파악해 앞다퉈 다양한 서비스를 선보이기 시작했습니다.  ‘러닝스푼즈의 기업교육 서비스’를 이용한 기업들은 삼성증권, 포스코, GSshop, 신세계백화점 등으로 약 40여개의 기업들과 함께 진행했는데요. 현재 기업교육 트렌드에 맞춰 비대면 실시간 온라인 교육을 중심으로 운영 중이며 기업 니즈에 맞춰 온/오프라인 교육을 동시에 병행하는 서비스도 제공하고 있습니다. 커뮤니케이션 도구로는 온라인 화상회의 플랫폼 줌(zoom)을 활용하고 있으며 쌍방향으로 강사와 실시간으로 소통이 가능하다는 특징을 갖고 있습니다.출처: 러닝스푼즈  또한 직무 역량이 더 중요해지고 있는 지금, 러닝스푼즈에서는 현직에 종사하고 있는 직무능력이 뛰어난 현업 전문가를 강사로 초빙해 퀄리티가 보장된 프리미엄 교육을 제공하고 있습니다. 러닝스푼즈 기업교육의 가장 큰 장점으로는 커스터 마이징이 가능하다는 점인데요. 충분한 인터뷰와 사전 미팅을 통해 교육 배경 의미를 파악하고 요청 사항, 역량수준, 실무 활용도 등을 고려하여 기업에 최적화된 커리큘럼을 제공하고 있습니다. 이러한 장점 때문에 여러 기업들이 러닝스푼즈의 교육서비스를 꾸준히 찾고 있답니다. 코로나19 사태로 인해 비대면 교육 방식이 확실하게 존재감을 드러냈는데요. 이후 포스트 코로나 시대에는 어떤 기업교육 문화가 자리잡게 될까요?  비대면 교육 방식을 경험한 사람들이 많아지면서 비대면 문화에 대한 저항이 자연스레 줄어들었죠. 이렇게 되면 코로나 종식 이후에도 비대면 교육 방식이 대면 교육과 동등한 대우를 받으며 주류로 자리 잡을 가능성이 큽니다. 비대면 교육에서는 어떤 디지털 기술을 활용해 더 나은 교육 환경과 나은 학습 효과를 제공하느냐가 앞으로 더욱 중요해질 것입니다.

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• 21.04.02

폐기물 처리 산업, 떠오르는 대체투자로 자리매김하다

폐기물 처리 산업 = 떠오르는 대체투자 코로나19로 인한 의료 폐기물, 배달음식의 수요 증가로 인해 배달 1회 용품, 마스크, 의료 폐기물, 택배 박스 등 일상생활에서 나오는 쓰레기의 양이 이전보다 배로 많아진 것을 몸소 체감할 수 있게 되었습니다. 누군가에게 쓰레기는 그저 쓰레기였을 뿐이지만, 누군가에게는 쓰레기가 돈이 된다는 사실 알고 계셨나요? 과연 폐기물 처리 산업이 어떻게 돈이 되는지 더 자세히 알아보겠습니다.■국내 폐기물 처리 현황 폐기물은 수집 운반을 한 다음 80%가 재활용으로 넘어가고 남은 20%가 중간 처분으로 넘어오게 됩니다. 소각해야 할 폐기물들은 소각으로 가게 되고, 대부분 소각하고 남은 잔재들이 매립을 하게 됩니다. (간혹, 소각이 안되는 물질들은 바로 매립지로 직행합니다.) 매립지의 경우 현장에서 일하는 인력만 필요하기 때문에 매립지는 상장사들의 주가를 결정하는 Valuation에 가장 큰 요소라고 말할 수 있습니다.■폐기물 산업이 유망해진 이유폐기물 처리 산업 시장 규모의 확대출처 : 동아일보 출처 : 매거진한경  폐기물 일평균 처리량은 18년 23톤에서 43톤으로 증가하였고 폐기물 시장 규모는 13조에서 23조로 1.8배로 상승곡선을 그리고 있습니다. 시간이 지나도 꾸준히 증가하고 있는 폐기물은 투자에 더욱더 매력적인 요소로 작용합니다.높은 진입장벽과 규제 강화 높은 진입장벽의 원인으로는 두 가지를 꼽을 수 있습니다. 첫 번째, 폐기물이 늘어나도 좁은 국토 면적때문에 폐기물을 매립할 수 있는 부지를 확보하기 어려운 상황입니다. 또한 님비현상을 이겨내야 해 신규 폐기물 처리장의 승인이 어렵습니다. 두 번째, 소각 또는 매립하여 영구 폐기하는 경우에 폐기물 처분 부담금을 지불하는 자원순환 기본법과 환경관리 제도가 강화되어 폐기물 자원 센터의 진입장벽을 높였습니다.폐기물 단가의 상승 폐기물 처리 단가가 오르면서 시장도 커지고 있습니다. 2017년 중국이 폐기물 수입 전면 금지 조치를 내린 이후 국내에서 처리해야 할 폐기물의 양이 증가했습니다. 폐기물은 늘어나지만, 기존의 폐기물 처리장의 수는 늘어나지 않아 폐기물 처리 단가는 t 당 매립 단가가 2017년 7만 500원에서 22만 9500원(코엔텍 기준)으로, 17만 원으로 늘어나는 모습을 보여주었습니다. 여기에다 올해는 코로나19 확산으로 의료 폐기물과 배달 폐기물도 늘어나고 있으며, 특히 호우 피해로 인한 폐기물의 양이 차지하는 비율도 늘었습니다.꾸준한 현금 흐름예를 들어서 물티슈를 생산하는 제조업의 경우에, 물티슈 수요가 많아지면 물량에 대응하기 위해 물티슈를 보관할 수 있는 창고에 재고를 쌓아놓게 됩니다. 따라서 제조업의 경우에는 보관비용을 무시할 수 없는 산업입니다. 그렇지만 폐기물 처리 업체는 폐기물을 가져와서 태우거나 매립하면 끝이기 때문에 보관비용이 없습니다. 따라서 재고관리의 필요성이 없어져 현금흐름이 좋습니다. 또한 폐기물 처리 사업은 경기 변동의 영향이 적고 한 번 시설을 지은 것으로 꾸준히 현금 흐름이 나옵니다. 또한 인건비만 들어서 따로 처리해야 할 비용이 없다는 것이 장점입니다.폐기물 처리 산업이 가져오는 사업 다각화 폐기물처리에는 사업을 다각화할 수 있는 방법들이 존재합니다. 폐기물의 자원을 분리 활용하여 각종 제품들을 생산하는 사업과 사업장에서 발생하는 각종 폐수를 수탁 받아 처리하는 사업인 폐수수탁처리 사업매립장 내부 발생 악취 및 유해가스 정화하는 기타 유관 사업 등 사업을 다각화할 수 있다는 장점도 존재합니다.이렇듯 폐기물 처리 산업에는 다양한 매력 포인트들이 존재하고 있는데요.그렇다면 폐기물 처리 산업에 뛰어든 업체의 수익성은 어떨지 한번 알아보겠습니다!■폐기물 처리 업체 수익성출처 : 뉴스토마토  이름이 크게 알려져 있는 곳은 인선이엔티, 코엔텍, KGETS 등이 있는데요, 더 자세히 폐기물 관련한 업체의 매출액과 영업이익을 살펴 보겠습니다! * 인선이엔티는 2020년 상반기 매출액 1015억원, 영업이익 254억원을 기록했으며, 2019년 상반기 영업이익 93억원에서 2배 이상 증가한 실적을 보여줬습니다.  * 코엔텍은 2019년 상반기 167억원을 기록했던 영업이익이 2020년 상반기엔 174억원으로 소폭 증가했으며, 매출도 5.79% 늘었습니다. * KG ETS의 2020년 상반기 매출은 전년 대비 소폭 감소했지만 영업이익이 17억원 증가, 107억원을 기록했습니다. 이처럼, 폐기물 처리 업체의 영업이익과 관련 주가는 상승하고 있는 추세입니다. 현재 폐기물 사업은 재무적 투자자(FI)는 물론 전략적투자자(SI), 사모펀드(PEF)운용사, 인프라 펀드까지 투자에 나서는 사업입니다. 경기가 변동해서 타격이 없는 것은 물론이며, 비대면 소비 트렌드 확산 등으로 시장이 빠르게 성장, 현금을 창출하는 능력도 뛰어나서 원활한 투자금 회수도 가능하기 때문이죠!  안정적인 현금 창출력과 폐기물 규모의 지속적인 증가 등 다양한 장점을 지니고 있는 폐기물 자원순환시설! 산업 이해부터, 투자 사례, 실무까지 전문가를 통해 배워보세요

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• 21.03.31

기업가치 100조 원 쿠팡의 비결, 데이터와 AI

기업가치 100조 원의 비결, 쿠팡 AI 시스템지난 3월 11일(현지시간), 한국 스타트업 ‘쿠팡’이 세계 경제의 중심인 미국 뉴욕 증권거래소에 상장했습니다. 한때 시가총액이 100조를 넘을 정도로 화려한 데뷔를 했는데요. ‘과도한 밸류에이션이 아니었나’라는 우려와 함께 주가가 하락하고 있지만 쿠팡의 성장성에 대한 기대감은 여전히 존재하고 있습니다.한국의 스타트업으로 시작해 이례적으로 뉴욕 증권거래소에 상장, 기업가치가 100조를 돌파하기도 했던 ‘쿠팡’을 말 그대로 ‘로켓 성장’시킨 힘은 과연 무엇일까요? 쿠팡의 마스코트 ‘로켓배송’. 이를 가능케한 것은 바로 데이터와 AI출처 : 쿠팡 홈페이지 쿠팡하면 가장 먼저 생각나는 것이 무엇인가요? 맞습니다. 바로 ‘로켓배송’입니다. 쿠팡의 ‘로켓배송’은 ‘풀필먼트(fulfillment)’ 서비스의 일종으로 물류의 입고, 보관, 선별, 포장, 배송은 물론 교환, 환불 서비스까지 담당하는 배송 시스템입니다.로켓배송의 성장에는 직매입의 유통구조 구축과 함께 데이터를 활용한 다양한 인공지능(AI) 시스템이 중요한 역할을 했다고 하는데요. 쿠팡은 로켓배송에 데이터와 AI를 어떻게 활용했는지 자세히 알아보도록 하겠습니다.초보 ‘쿠친’도 베테랑으로 만드는 쿠팡 AI 시스템출처 : 쿠팡 홈페이지 쿠팡에는 ‘쿠친’으로 불리는 물류배송 직원이 있습니다. 직접적으로 배송을 담당하는 인력인 만큼 이분들이 얼마나 효율적으로 배송을 하는지가 전체 배송에 큰 영향을 끼치죠.쿠팡은 배송 효율성을 높이기 위해 베테랑 쿠친이 어떻게 물건을 적재하는지를 AI에게 학습시켜 경험이 부족한 쿠친에게 추천해줍니다. 배송하는 상품 전체의 주소지를 바탕으로 쿠팡카의 최적의 이동 동선을 지정해주는 것은 물론이고 쿠팡카의 몇 번째 칸에 어떤 상품을 실어야 하는지 등 모든 것을 알려준다고 합니다.물류센터 관리 시스템(WMS) 또한 배송 효율을 극적으로 향상시켰다고 하는데요. 실시간 공간 정보와 입출고 시점을 예측한 데이터를 기반으로 물류센터에 입고되는 상품을 어디에 진열할지, 어떤 동선을 활용해야 빠르게 제품을 가져올 수 있는지 등을 알려준다고 합니다.실시간 공간 추천 시스템을 통해 작업 효율을 무려 235%나 향상시켰다고 하는데요. 이러한 AI 시스템 덕분에 초보 쿠친도 효율적으로 많은 배송을 하는 것이 가능해진 것이죠.재고 부담을 덜어주는 쿠팡 AI, ‘수요 예측 시스템’출처 : 쿠팡 홈페이지 쿠팡은 직매입의 유통구조 구축을 통해 로켓배송 품목을 늘렸습니다. 하지만 이런 직매입 구조는 특성상 안 팔리는 제품들이 생기고 이에 따른 재고 부담이 발생하기 마련인데요. 이런 부담을 머신러닝과 딥러닝을 활용한 AI 수요예측 시스템을 통해 줄였다고 합니다.이를 공급망 관리(SCM) 수요예측 기술이라고 하는데요. 전국 고객의 수요 데이터와 물량 데이터, 상품별 입출고 시점, 주문빈도, 물품운반 특성 등을 기반으로 수요를 예측한 뒤 공급처에 예측량의 발주를 진행한다고 합니다. 이후 특정 물류센터에 상품을 입고하고 보관한 다음 지역별 구매자들이 선호하는 상품을 해당 지역 물류센터로 이동하는 방식으로 배송효율을 높였다고 해요. 이를 통해 하루 최대 170만 개의 상품을 출고하기도 한다고 합니다.회사가 성장함에 따라, 대량의 데이터 처리를 감당할 수 있는 기술의 확보가 무엇보다 중요하기 때문에 쿠팡은 재고 준비와 재고 건전성을 유지하기 위한 머신러닝 기술을 지속적으로 고도화하고 있다고 합니다.현명한 소비를 도와주는 ‘추천시스템’과 ‘이상가격 감지 시스템’출처 : 쿠팡 홈페이지 쿠팡은 로켓배송 외에도 다양한 분야에서 데이터를 활용해서 서비스를 제공하고 있는데요. 바로 ‘추천 알고리즘’과 ‘이상가격 감지 시스템’입니다.자체 개발한 머신러닝 기반의 추천 알고리즘을 통해 사용자가 원하는 상품을 추천해 하루 평균 3억건 이상의 상품 검색 결과를 제공한다고 합니다. 이와 함께 검색 상품 중 동일 상품을 자동으로 묶는 기술인 ‘싱글 디테일 페이지(SDP)’로 가격, 품질, 배송 등을 비교해 구매자에게 가장 좋은 상품을 먼저 제공하면서 소비자의 쇼핑 피로도를 줄이고 현명한 소비를 도와주고 있습니다.또한 지난 2019년 10월에 기저귀가 400매가 100매 가격으로 잘못 설정돼 판매량이 평소 대비 2850% 증가한 사례를 겪은 뒤 이와 같은 문제를 방지하기 위해 원가, 마진, 판매량 등을 모델링해서 이상가격을 감지하는 시스템을 만들었다고 합니다.물류 업계의 데이터와 AI, 또 다른 강자 ‘마켓컬리’마켓컬리의 행보 또한 눈에 띕니다. 마켓컬리는 연내 기업공개(IPO)를 추진할 예정이며 뉴욕 증권거래소 상장을 검토 중이라고 하는데요. 마켓컬리 또한 쿠팡처럼 데이터 기반의 서비스로 소비자들에게 다가가고 있습니다.마켓컬리는 국내 최초로 신선식품 ‘샛별배송’ 서비스를 도입한 e커머스 유통 기업인데요. ‘샛별배송’이란 오후 11시까지 주문받은 신선식품을 다음날 오전 7시까지 문 앞에 배송해주는 서비스라고 합니다.생산자에게 상품을 ‘직매입’하는 마켓컬리는 쿠팡과 마찬가지로 재고의 부담을 떠안을 수밖에 없는데요. 더욱 부담스러운 건 신선식품이라는 제품 특성상 하루만 지나더라도 상품의 가치가 떨어지기 때문에 발주량에 더욱 신경을 써야 한다는 점입니다. 발주량과 소비자 주문이 어긋나면 팔리지 않은 신선식품을 대량으로 폐기해야 하는 위험이 있는 것이죠.마켓컬리는 이런 문제를 해결하기 위해 ‘데이터농장’이라는 데이터 팀을 만들어 운영하며 ‘데이터 물어다주는 멍멍이’, 일명 ‘데멍이’라는 AI 매출·물류 예측 시스템을 개발해 활용하고 있습니다.데멍이의 역할은 ‘수요 예측’과 ‘데이터 공유’입니다. 수많은 백데이터를 기반으로 알고리즘을 활용해 상품에 대한 다음 주 예측치를 만들어 주고, 이를 활용하여 상품의 매입과 물류팀 등의 인력 운영계획을 세운다고 합니다.또한 데멍이는 24시간 운영되며 실시간 매출과 주문 건수, 재고량 등의 데이터를 30분 단위로 전 직원에게 전공해준다고 하는데요. 이러한 데이터와 AI 시스템을 활용하여 의사결정을 한 결과, 신선식품 폐기율을 1% 미만으로 낮출 수 있었으며 이는 일반 대형마트의 신성식품 폐기율(2~3%)의 절반 이하 수준이라고 합니다.Next 아마존, 쿠팡. 그렇다면 Next 쿠팡은?뉴욕 증권거래소에서 큰 기대를 받고 있는 쿠팡은 ‘Next 아마존’이라고 불리고 있습니다. 실제로 쿠팡 또한 ‘아마존을 벤치마킹 잘 한다’고 스스로를 평가하기도 했죠. 쿠팡은 ‘데이터’를 활용해 어디까지 성장할 수 있을까요? 이런 쿠팡의 뒤를 이을 기업, Next 쿠팡은 과연 어디가 될까요? 마켓컬리는 뉴욕증시 상장에서 과연 쿠팡만큼의 성장성을 인정받을 수 있을까요?어떤 기업이든 이제 ‘데이터’는 빼놓을 수 없는 키워드가 된 것만은 분명해 보입니다.이제는 필수인 ‘데이터’와 ‘AI’. 러닝스푼즈 데이터사이언스 카테고리에서 배워보세요 🙂👇 데이터 사이언스, 입문부터 마스터까지! 👇

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• 21.03.25

유튜브 알고리즘이 나를 ‘브레이브걸스’로 이끌었다

브레이브걸스 역주행의 힘, 유튜브 알고리즘시간을 거스른 역주행의 힘은 과연 무엇일까?‘브레이브걸스’의 ‘롤린(Rollin)’, 들어보셨나요? 롤린은 무려 4년 전에 발매한 곡이라고 하는데요. 시간이 꽤나 지났음에도 불구하고 요즘 유튜브의 메인 화면은 온통 롤린입니다. 해체 직전까지 갔던 브레이브걸스를 음악방송 1위까지 끌어올린 역주행의 힘은 과연 무엇이었을까요? 단순히 ‘노래가 좋아서’였다면 왜 발매 당시에는 화재가 되지 못했을까요?유튜브를 개미지옥으로 만드는 유튜브 알고리즘‘알고리즘에 이끌려 왔다’는 말 들어보셨나요? 유튜브의 메인 화면을 채우고 있는 대부분의 콘텐츠는 사용자의 행동을 분석해 기존의 행동 기록에 맞춰 개인화된 콘텐츠를 추천해주는 ‘추천시스템 알고리즘’이 사용됩니다. 동물 영상을 자주 보는 사람에겐 동물 영상이, 영화 리뷰 영상을 자주 보는 사람에겐 영화 관련 영상이 끊임없이 추천되는 것이죠. 브레이브걸스의 역주행을 이끈 가장 큰 힘 또한 바로 유튜브의 이 ‘추천시스템 알고리즘’이 아닐까 합니다.추천 시스템이란 정보 필터링 기술의 일종으로, 사용자의 데이터를 분석해서 사용자가 관심을 가질 만한 정보를 추천하는 것입니다. 쉽게 말해 ‘너 이거 좋아하던데, 그럼 이건 어때?’라는 거죠. 추천시스템은 크게 ‘협업 필터링 방식(Collaborative Filtering)’과 ‘콘텐츠 기반 필터링 방식(Contents-based Filtering)’으로 구분됩니다.1. 협업 필터링 방식 (Collaborative Filtering)협업 필터링 방식은 사용자의 행동 정보를 분석해 해당 사용자와 비슷한 성향의 사용자들을 그룹으로 묶고, 그룹 내 사람들이 기존에 좋아했던 항목을 추천하는 기술입니다. 예를 들면, ‘롤린 무대영상’을 본 사람이 ‘브레이브걸스 인터뷰’를 본 경우가 많으면 ‘롤린 무대영상’을 본 사람에게 ‘브레이브걸스 인터뷰’를 추천하는 방식이죠. 협업 필터링의 핵심은 ‘많은 사용자’로부터 얻은 데이터입니다. 사용자의 데이터가 모이면 모일수록 추천의 정확도가 높아지기 때문입니다.그런데 이 때문에 발생하는 협업 필터링 방식의 문제점이 있습니다. 바로 ‘콜드 스타트(Cold start)’라는 문제입니다. 협업 필터링 방식이 작용하려면 일정량 이상의 데이터가 필요한데 아무런 데이터가 없는 신규 사용자에게는 어떠한 추천도 할 수 없게 되는 겁니다.이와 비슷하게 사용자들이 관심을 갖지 않는 콘텐츠의 경우, 데이터의 부족으로 추천되지 못하는 경우도 발생합니다. 따라서 자연스럽게 사람들이 좋아하는 소수의 인기 콘텐츠가 전체 추천 중 대다수를 차지하게 되는 비대칭 현상이 발생하게 되죠.또 다른 문제는 사용자 수가 많은 경우 처리해야 할 데이터가 많기 때문에 계산에 많은 시간이 소요된다는 점입니다. 사용자가 많을수록 결과의 정확도는 높아지지만 시간이 많이 걸리게 된다는 효율성 저하 문제입니다.2. 콘텐츠 기반 필터링 방식(Contents-based Filtering)이러한 협업 필터링 방식의 한계 극복을 위해 나타난 것이 바로 콘텐츠 기반 필터링 방식입니다. 협업 필터링 방식이 사용자의 행동 기록을 이용한다면, 콘텐츠 기반 필터링은 말 그대로 콘텐츠에 대한 분석을 기반으로 추천하는 방식입니다. 예를 들면, 음악을 추천하기 위해서 해당 음악의 작곡가, 가수, 분위기, 장르, 템포, 길이 등등 음악 자체를 분석하는 것입니다. 콘텐츠 기반 필터링은 콘텐츠 자체를 분석하여 데이터를 활용하기 때문에 많은 양의 사용자 행동 정보가 필요하지 않아 콜드 스타트가 발생하지 않는다는 장점이 있습니다.하지만 콘텐츠 기반 필터링은 다양한 형식의 항목을 추천하기 어려운 단점이 있습니다. 계속해서 비슷한 콘텐츠만 추천하게 되기 때문이죠. 각각의 필터링 방식은 이러한 장단점이 있기에 기업에서는 다양한 필터링 방식을 융합한다던가 기본적인 필터링 방식을 고도화하는 형식으로 사용자 중심의 개인화를 이뤄나가고 있습니다.유튜브 알고리즘, 어떤 방식일까?그렇다면 브레이브걸스를 역주행하게 만든 추천시스템은 어떤 방식일까요? 아쉽게도 유튜브는 추천시스템의 알고리즘을 공개하지 않고 있습니다. 철저히 비공개로 운영하기에 정확한 알고리즘까지는 알 수가 없죠. 하지만 기본적인 추천시스템의 틀을 이해한다면 이 영상이 내게 뜬 이유를 어느정도는 이해할 수 있지 않을까 합니다. 나와 같은 혹은 비슷한 사람들이 브레이브걸스의 롤린을 듣고 만족했으며 그것이 수많은 대중의 마음을 흔들 만한 있는 콘텐츠였다는 것. 이보다 더욱 중요한 것은 추천시스템이 사라질 뻔한 아이돌을 살리고 사람들에게 즐거움을 주고 있다는 사실입니다.추천시스템이 우리 일상에 미치는 영향유튜브 최고 상품 담당자(CPO) 닐 모한(Neal Mohan)에 따르면 유튜브 이용자들의 시청시간의 70%가 추천 알고리즘에 의한 결과이며, 알고리즘의 도입으로 총 비디오 시청시간이 20배 이상 증가했다고 합니다. 추천시스템으로 유명한 넷플릭스 또한 소비되는 콘텐츠 중 75%가 추천을 통해 일어난다고 하죠. 이 외에도 쿠팡, 알리바바, 아마존, 구글 등도 추천시스템을 활용하고 있습니다. 동영상 플랫폼부터 OTT서비스, e커머스와 검색엔진까지. 추천시스템은 이미 우리 일상에 깊이 침투해 많은 영향을 끼치고 있습니다.고도의 추천시스템을 만들기 위해선 머신러닝과 딥러닝 개념이 필요하다고 하는데요. 알고리즘 성능이 실제 서비스의 사용자 수 증가와 매출 증대로 직결되는 중요한 기능이다 보니 한 순간에 쉽게 다가가기는 어려워 보입니다. 하지만 어떤 비즈니스든 개인화가 중요해지는 요즘, 추천시스템의 중요성은 더욱 높아질 것으로 예상됩니다. 수많은 정보 속에서 혼란스러울 소비자의 선택을 도와줄 수 있기 때문이죠. 또한 추천시스템은 모든 비즈니스에 적용할 수 있고 성과 측정 또한 하루마다 가능하기 때문에 현업 데이터 사이언티스트 1/3 이상이 추천시스템을 배우길 강력히 추천하고 있습니다.해결해야 할 문제다만 짚어야 할 부분들이 있습니다. 추천시스템은 비즈니스마다 적용방식이 너무도 다르다는 점입니다. 때문에 기업에서 추천시스템을 적용하기 위해선 먼저 알고리즘에 대한 이해를 바탕으로 현재 운영 중인 비즈니스에 맞는 새로운 시스템을 적용해야만 합니다. 또한 상품이 적어도 1만개 이상 있어야만 추천시스템을 활용할 때 효율성이 나타난다고 하며 그 이하의 경우에는 판매자가 직접 추천해주는 방식이 효율이 더 높다고 합니다.또 다른 문제점은 ‘필터버블(Filter Bubble)’이라는 현상입니다. 개인화, 초개인화에 따른 정보 제공으로 소비자의 혼란은 줄어들겠지만 좋아하는 것, 취향에 맞는 것만 보게 되면서 고정관념과 편견은 깊어지고 시야가 좁아질 수 있는 ‘정보 편식’이 나타날 수 있는 것입니다. 이런 ‘필터 버블’ 문제를 어떻게 해결할 수 있을까요? 개인화에 맞춰 다양성까지 존중할 수 있는 추천시스템의 개발이 가능할까요? 앞으로 추천시스템이 헤쳐가야 할 문제입니다.비즈니스에 꼭 필요한 추천시스템이 궁금하시다면 아래 강의를 확인해보세요 🙂👇 유튜브, 넷플릭스의 알고리즘을 내 손으로 직접 구현해보고 싶다면? 👇

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• 21.03.23

'이거 기획한 사람 상주세요!' 모두에게 주목받는 기획

■ ‘이거 기획한 사람 상주세요.’ 진짜 대통령 표창 수상지난해 7월, 한국관광공사 공식 유튜브 채널에 올라온 ‘Feel the Rhythm of Korea: SEOUL’ 영상이 SNS에서 입소문을 타며 화제를 모았습니다.그동안 한국관광공사의 해외 홍보영상은 주로 K-pop 아이돌, 한류스타 등을 내세운 영상이 대부분이었는데요. 기존의 진부한 틀을 깬 새로운 시도가 대중들의 관심을 끌어모은 것이죠.해당 영상은 특별한 영상 효과 없이 한국의 여러 관광명소를 배경으로 중독성 강한 국악에 맞춰 유쾌한 군무를 추는데요. 흥겨운 음악, 독특한 춤사위, 한국적 코드가 담긴 의상이 어우러져 재미있고 독특한 해외 홍보영상을 만들어 냈습니다.출처: Imagine your Korea YOUTUBE 댓글 캡쳐 그 결과 ‘한국의 리듬을 느껴보세요’(Feel the Rhythm of Korea) 캠페인은 유튜브·페이스북·틱톡 등 온라인 누적 조회 수 6억 뷰를 기록했고, 서울편 댓글만 1만 3,000개를 기록했습니다. 댓글에는 ‘이거 기획한 사람 무조건 보너스 주라’, ‘기획하신 분 칭찬해!’ 등 기획자에 대한 칭찬이 쏟아졌습니다.지난 17일 많은 유저들의 바람이 실제로 이루어졌는데요. 해당 캠페인을 기획한 한국관광공사의 기획자 오충섭 브랜드 마케팅 팀장이 공로를 인정받아 제1회 적극행정유공포상에서 대통령 표창을 수상한 것입니다.▲ 4XR · 곰표 콜라보 / 대한제분 박재정 [출처: 4XR] ▲ 꼬뜨-게랑(꽃게랑) 캠페인 / 빙그레 이병욱 [출처: 빙그레 인스타그램] 한국관광공사의 캠페인뿐만 아니라 최근 ‘이거 기획한 사람 누구냐’, ‘이거 기획한 사람 상주세요’ 등 기획자에게 주목하는 댓글이 많아졌습니다.제품 및 서비스가 출시되려면 많은 이들의 노력과 수많은 절차를 거쳐야만 하는데요. 누구의 역할이 제일 크다고 단정 지을 수는 없지만 맨 처음 아이디어를 제시해 세상에 나올 수 있게 해준  기획자의 공이 크다고는 말할 수 있을 것 같습니다. 때문에 많은 이들이 기획자에게 우선적으로 관심을 가지게 되는 것이겠죠.■ 기획이란 무엇일까?상품기획, 마케팅기획, 광고기획, 개발기획, 경영기획, 사업기획 등 다양한 분야의 조직과 직무에서 기획이라는 말이 흔하게 쓰여지고 있습니다. 여기서 말하는 기획이란 무엇일까요? 남들과는 다른 번쩍이는 아이디어를 가져야만 기획이 되는 것일까요?간단하게 정리해보자면 기획이란, 목표를 이루기 위한 문제를 찾고 가장 설득력 있는 답을 찾는 활동을 의미합니다.인생을 어떻게 살아갈지, 삶에 대한 기획.특별한 여행, 프로포즈 등 이벤트를 위한 기획.직장에서의 사업, 프로젝트 기획.이 모든 것이 다 기획의 일종인 셈이며, 기획은 우리 삶과 밀접하게 연관되어 있다고 볼 수 있죠.기획은 내가 하고자 하는 것을 되게 만드는 것이기 때문에 설득이라는 요소가 굉장히 중요한데요. 위에서 살펴보았던 Feel the Rhythm of Korea 캠페인, 4XR · 곰표 콜라보, Cotes Guerang (꼬뜨-게랑) 캠페인 등이 세상에 나와 사랑을 받을 수 있었던 이유는 해당 기획안들이 관계자뿐만이 아니라 대중을 상대로도 설득에 성공했기 때문입니다.■ 설득력 있는 기획, 어떻게?살아남는 기획이 되려면 설득력이 중요하다고 말씀드렸는데요. 기획에 있어 설득력이 왜 필요한 지 먼저 살펴볼까요?1. 기획은 혼자 하는 활동이 아니기 때문에기획의 과정에 있어 많은 사람들과 함께하게 되는데요. 옆자리 동료부터 사수, 타 부서 팀장, 최종적으로 OK 사인을 해주는 상사 등 많은 이들을 설득시켜야만 해당 기획이 세상에 나올 수 있기 때문입니다.2. 사람들은 나에게 관심이 없다.기획을 하는 사람들이 꼭 명심해야 할 부분인데요. 생각보다 많은 사람들은 당신에게 관심이 없다는 것이죠. 그런 사람들을 당신의 말에 귀를 기울이게 만들고 설득해야 하는 것이 기획이니, 어느 정도의 설득력을 갖춰야 하는지 대략 감이 오시나요?3. 기획은 경쟁이기 때문에기획은 거의 대부분 경쟁이란 것을 밑에 깔고 있습니다. 일단 내 기획이 선택되어 이겨야만 하기 때문이죠. 기획은 없던 일을 생각해낸 것이기 때문에 선택되지 않으면 더 이상 쓸모가 없어져 버리죠. 없어지지 않으려면 상당한 설득력으로 어필을 해야겠죠?결국 누군가를 설득하기 위한 과정이 기획이라는 건데, 과연 어떤 노력을 해야 설득력 있는 기획을 할 수 있을까요?정보가 넘쳐나는 정보 과잉 시대에 의미 있는 정보를 캐치하고 정보 속의 맥락을 이해하려는 노력이 필요할 것입니다. 또한 항상 객관성을 토대로 하여 설득력을 갖춘 사고를 해야 하는데요. 자신의 의견과 예상으로 가득 찬 기획은 신뢰를 받기 힘들기 때문입니다.위 노력 항목들은 특별한 순간, 특별한 시간에만 하는 것이 아니라 꾸준하게 매일 일상생활에서 습관을 들여놓는 것이 중요한데요. 우리가 어느 날 갑자기 기획 천재가 되는 일은 일어나지 않기에, 매일 조금씩 성장시키는 노력이 필요할 것입니다.

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• 21.03.23

배당금을 받는 또 다른 방법, 리츠

2019년 말 기준으로 정기예금 이자율이 1.02%를 기록했기 때문일까요? 더 이상 예금으로 돈을 불려야겠다고 생각하는 사람들은 없어지고 개인이 투자하는 한 해 동안 300만명 가량 급증하였습니다. 주식, 펀드, 부동산, 채권 등 다양한 분야에 투자할 수 있지만, 그 중에서도 요즘 뜨고 있는 리츠 투자에 대해서 소개하고자 합니다.리츠 투자란 무엇인가요?리츠 구조 이해도 리츠 투자는 투자자들로부터 자금을 모아 부동산이나 부동산 관련 자본, 지분(Equity)에 투자하여 발생한 수익을 투자자에게 배당하는 회사나 투자신탁입니다. 쉽게 말해, 혼자 몇 십억이 되는 부동산에 투자하는 것이 힘들어 여러 명이 돈을 모아서 부동산에 투자해 부동산에 발생하는 임대수익이나, 매각에 대한 차익, 개발에 대한 수익 등을 투자자에게 분배해 주는 간접 금융에 투자하는 것이 바로 “리츠 투자”입니다.리츠의 종류리츠의 종류는 크게 3가지로 CR 리츠, 위탁 관리 리츠, 자기관리 리츠로 나뉩니다.그 중에서도 구조가 조금 복잡한 위탁관리 리츠와, 자기관리 리츠의 구조에 대해 알아보도록 하겠습니다!1. 위탁 리츠출처: 국토교통부 위탁관리 리츠는 대부분 페이퍼컴퍼니로 운영되며 자체적으로 자산을 관리하지 않고 자산을 관리와 자산보관, 일반 사무를 별개의 회사에 위탁하는 구조로, 92%의 비율로 대부분의 리츠가 위탁관리 리츠입니다.2. 자기 관리 리츠자기관리 리츠란 사무 수탁, 자산관리, 보관 등을 모두 리츠 한 회사에서 관리하는 회사입니다. 자산운용 전문 인력을 포함한 임직원을 상근으로 두며 자산 투자 및 운용을 직접 수행하는 리츠 입니다.이런 다양한 리츠 회사들이 투자하는 곳은 다채로운데요, 오피스 빌딩을 임대해 발생하는 임대료나 매각 차익에 따른 수익을 얻을 수 있는 오피스텔 리츠, 코스트코와 같은 매장에 투자하는 부동산을 소유한 리츠인 리테일 리츠, 호텔과 임대주택 리츠가 있습니다.또한 코로나로 인해 온라인 커머스가 전성기인 시대에 저장창고나 배송센터와 같은 곳에 투자해 기업들에게 공간을 임대해 주고 임대료를 받는 구조인 물류 리츠 등 다양한 곳에 투자를 할 수 있습니다.부동산 펀드와 리츠 투자의 차이점출처 : 머니투데이 그럼, 부동산 펀드와 리츠는 뭐가 다른건데?하고 궁금해하시는 분들이 계실 겁니다. 부동산 펀드와 리츠 모두 개인자금을 모아 부동산에 투자해 수익을 얻는 것은 똑같습니다.그렇지만 위의 이미지를 보면 알 수 있듯, 근거 법령부터 형태, 자금 대여부터 세제혜택등에서 많은 차이점을 가지고 있습니다.리츠 투자의 장점1. 소액으로 부동산 투자가 가능하다.리츠는 부동산 회사에 투자를 하는 것이기 때문에 리츠 회사가 상장되면 한 주의 가격이 저렴해집니다. 1000원대부터 많게는 8000원 정도까지 다양한 범위 내에서 투자를 할 수 있다는 것이 매력적인 요소입니다!2. 안정적인 배당수익을 받을 수 있다.대부분 분기나 반기마다 배당수익을 받을 수 있습니다. 리츠는 한 주의 가격이 비교적 저렴해서, 체감하는 배당 수익률이 높은 편입니다(20년 기준, 에이리츠 9.83%, 케이탑 리츠 6.81%, 이리츠코크렙 3.08%).다만 주의할 것은, 12월 결산 배당 기준일은 그 해의 마지막 날입니다. 이날을 기준으로 주식을 보유하고 있어야 배당을 받을 수 있습니다.그러나 주식을 구입한 후, 해당 회사의 주주 목록에 이름이 들어가기까지 2일이 소요되기 때문에 배당 기준일 이틀 전에는 주식을 구입해야 한다는 것과 31일에 휴장하는 점을 감안하여 매수 주문을 체결해야 합니다.3. 안정형 투자처이다.일반적으로 리츠는 5% 이상의 배당률을 가지고 있으며 경기에 따라 배당률의 하락은 있을 수 있지만 사업모델이 마이너스나 파산이 될 확률은 매우 희박합니다.또한 배당금을 꾸준히 받으면서 주가 상승에 따른 추가 수익을 기대할 수 있습니다. 또한 일반 회사보다 부채율이 낮기 때문에 재구 구조가 건전해 부도 위험이 낮다는 것을 장점으로 꼽을 수 있습니다!4. 높은 성장세를 보인다.16일 국토교통부 리츠 정보시스템에 따르면 올 3월 기준 국내 증시에 상장된 리츠는 13개로 전체 자산총계는 5.3조 원입니다. 또한 리츠 시장에서 상장 리츠의 자산기준 비율은 9.39%입니다. 지난해 1월에는 상장 리츠 7개, 총자산 2.3억원, 자산기준 비율이 4.65%였던걸 비교해 보면 높은 성장세를 보여주고 있습니다.또한 리츠 개수를 보면 꾸준히 늘고 있는 것을 볼 수 있는데요, 리츠에 관심이 몰리는 이유 중 하나는 상장하는 리츠들이 외국에서 리츠들 중에 유망하다고 손꼽히는 물류센터를 편입하는 데에 속도를 내고 있기 때문입니다.하지만 이런 리츠에도 단점은 존재하기 마련입니다!1)결국 주식이다리츠는 부동산 회사에 투자하는 것이기 때문에 결국 주식과 같은 성질을 가지고 있습니다.따라서 “매일 들여다보는 주식은 머리 아프다!”라고 하시는 분들에게는 리츠가 부담스러우실 수도 있습니다.2)상장된 리츠의 선택 폭이 작다.한국과 미국과 상장되어 있는 리츠 수를 비교해보자면, 한국에 상장되어 있는 리츠는 13개 이고미국에 상장되어 있는 리츠는 20년 기준 180로 상당히 큰 격차를 보이고 있습니다.미국에 많은 수의 리츠가 상장되어 있는 만큼 다양한 종류와 투자처를 가진 리츠를 가지고 있어 선택의 폭이 넓지만 아직까지 한국에 상장된 리츠는 폭이 좁다는 것을 단점으로 꼽을 수 있습니다.3)결국 부동산이다.리츠는 부동산을 잘게 쪼개 권리를 거래하는 것입니다. 따라서 부동산의 성질 또한 지니고 있어, 부동산의 리스크를 떠안아야 한다는 단점도 있습니다. 예를 들어 월세가 밀린다든지, 계속해서 공실로 비어있다든지, 혹은 부동산의 경기가 좋지 않다든지 등의 문제점이 발생할 수도 있습니다.주식투자는 전략입니다!따라서 감이 아닌, 공부를 통해 신중한 투자전략을 세우는 것이 좋습니다!투자 재무모델 case study부터 오피스, 리테일, 물류, 호텔, 임대, 투자 실무까지 14년간 쌓아온 노하우를 가지고 계신 강사님과 함께 공부해 나아가고 싶은 분들을 위한 추천 강의를 소개해드리며 마무리합니다.

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• 21.03.10

부동산 수익률, 일조권에 따라 달렸다?

길을 가다가 이렇게 계단식으로 지어져 있는 건물을 보신 적 있나요? 주위에 많이 보이던 건물이지만 왜 이런 모습으로 지었는지 이유를 아는 사람은 많지 않은 듯합니다. 계단식 모양으로 지으면 특별히 더 예쁘거나 다른 기능이 있는 것처럼 보이진 않는데, 왜 이런 모양으로 건축을 했을까요?바로일조권때문입니다! 일조권은 최소한의 햇빛을 확보할 수 있는 권리를 말합니다. 일반적으로 건물을 지을 때 인접 건물에 일정량의 햇빛이 들도록 보장해야 하기 때문에 계단식 모양의 건물이 나오게 된 것입니다. 이처럼 일조권은 건물 모양을 바꿔 그만큼 수익률의 차이를 가져다주는 중요 요인 중 하나로 꼽힙니다. 그럼 일조권에 대해 더 알아볼까요?건물의 모양이 바뀌는 "일조권 사선제한"일조권 사선제한은 일조를 확보하기 위한 목적으로 건축물의 높이를 제한하는 것이며, 모든 건물에 해당하는 것이 아닌 전용 주거 지역과 일반주거지역에만 적용됩니다.일조권을 위해 북쪽 방향을 기준으로 인접대지 경계로부터 일정 거리를 두어야 합니다. 건축물의 높이가 9M 이하라면 인접 대지 경계선으로부터 1.5M만큼 간격을 두어야 합니다.하지만 위의 이미지처럼 건축물의 높이가 9m가 넘는다면 해당 건축물의 반에 해당하는 거리를 유지해 줘야 합니다.따라서 9m가 넘는 건축물들은 일조권 때문에 계단식 모양의 모양을 가지게 되는 것입니다.일조권으로 알 수 있는 발코니와 베란다의 차이“발코니/베란다를 확장시켜야겠어.”우리가 흔히 쓰는 말인데요, 하나는 확장할 수 있는 공간이고 다른 하나는 확장이 불가능한 공간입니다. 과연 어떤 차이점으로 달라질까요? 먼저, 정의를 살펴보자면 베란다는 위, 아래층의 면적 차이에 의해 발생하는 부분을 말하며, 발코니는 건물 외부에 거실의 연장으로 달아내서 만든 부분을 뜻합니다. 따라서 일조권 때문에 계단형으로 지어진 건물에 있는 외부 부분은 발코니가 아닌 베란다입니다. 법상으로 발코니는 확장이 되지만, 베란다는 확장이 불가능합니다. 따라서 전용 주거 지역과 일반주거지역에 지어진 건물의 베란다를 확장시키면 불법건축물이 됩니다. 불법 건축물로 신고가 되면 건축주에게 이행강제금을 매길 수 있다는 점 주의하세요!만약, 북쪽에 건물이 아닌 도로가 있다면?그러나 북쪽에 건물이 아니라, 도로가 있다면 어떨까요? 결론부터 말씀드리자면, 공동 주택( 다세대 주택, 아파트, 연립주택)을 짓는 건축주 입장에서는 북쪽에 도로가 있으면 수익률을 더 높이기에 좋습니다. 그 이유는 건물을 조금 더 넓게 지을 수 있기 때문입니다. 9m가 넘는 건물의 경우에는 높이의 1/2만큼 인접대지 경계선으로부터 띄어서 지어야 했는데요, 도로가 있다면 얘기는 달라집니다. 도로가 있는 경우에는 도로의 중앙에서부터 높이의 1/2만큼 띄어 건축할 수 있게 됩니다. 예를 들어 도로의 폭이 4m이고 건물이 12m라면 도로의 가운데에서부터 6m를 띄어서 짓게 되니까 옆에 건물이 있는 거보다 더 넓게 지을 수 있다는 것입니다. 이는 도로뿐만 아니라 일조를 안 받아도 되는 공원, 철도, 하천, 공공녹지 등에 해당합니다.내가 짓는 건물이 단독 주택이라면?위에서 봤던 사례는 공동주택이었는데요, 이번엔 단독주택 (다중주택, 다가구 주택, 오피스텔, 근린생활 시설)의 경우입니다! 단독주택의 경우에는 도로의 끝 선에서부터 측정을 시작합니다. 따라서 15m의 건물을 짓는다고 하면 도로의 끝 선에서부터 7.5m만 띄어서 건축하면 되니 북쪽에 도로/하천/공원이 껴 있고 내가 짓는 건물이 단독주택일 경우에는 더욱더 수익률을 올리기에 좋다고 볼 수 있습니다!실생활에서도 중요하게 생각하는 일조, 수익형 부동산에서도 중요한 영향을 끼치고 있습니다. 수익형 부동산을 개발할 때는 일조권뿐만 아니라 생각지도 못한 다양한 리스크들이 존재합니다. 수익형 부동산 개발 및 PF 실무에서 다수의 수익형 부동산을 개발해 수익을 내신 강사님과 함께 리스크를 체크하고 해결하는 방법을 배워가세요!

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• 21.03.09

지속적인 수입이 생기는 부동산 신축 개발

“나도 꼬박꼬박 돈 들어오는 건물주 되고 싶다…”“나 빼고 전부 부동산 재테크 하는 거 같은데, 나는 돈이 없는데 부동산 재테크 할 수 있을까?” 아파트 시장에 대한 정부 규제로 소규모 원룸의 인기가 높아지고 있는 가운데 수요가 지속적으로 상승하는 평형은 40제곱 미터 이하인 것으로 나타났습니다. 비교적 적은 투자금으로 높은 수익률 창출과  전월세의 상승, 1~2인 가구의 증가등 다양한 장점을 가진 소규모 원룸 신축 개발! 소규모 원룸 신축에 관심이 있지만 어려워하시는 분들을 위해 소규모 원룸 신축 개발의 프로세스와 체크 포인트들을 차근차근 짚어 드리겠습니다!STEP1. 사업 부지 검토먼저 건물을 짓기 전, 사업성을 검토를 하는 것이 필수입니다. 과연 내가 이 건물을 짓기 위해서 얼마가 필요한지 또 이 건물을 통해서 수익이 날것인지 미리 사업성 검토를 통해 확인해야 합니다. 사업성 검토란 신축 혹은 재건축 등 부동산 개발을 시작하기에 앞서 그 개발사업의 타당성을 미리 조사하는 것입니다. 사업성 검토를 통해 최적의 건축계획을 세우고 용적률을 최대로 하는 건축계획을 수립하며, 정밀한 수지분석을 통해 예상되는 비용과 수익성을 검토할 수 있습니다. 적게는 몇 억, 많게는 몇 백억이 들어가는 부동산 개발에 있어 꼭 필요한 단계이니 놓치지 않고 꼼꼼히 검토해야합니다.그 다음은 사업 부지의 검토가 필요합니다. 먼저 자신이 짓고자 하는 지역이 주거/ 상업/ 공업 지역인지 확인 후, 어떤 건물을 올릴 수 있는지 미리 파악해야 합니다. 예를 들어 설명하자면 3개 층 이하로만 지을 수 있는 다중 주택만 지을 수 있는 부지에 3층 이상의 건물을 짓는다면 허가가 나지 않기 때문입니다. 또한 용적률이 낮은지, 건물을 올렸을 때 햇빛이 잘 들어오는지 다양한 방면에서 고려해봐야 하는 사항들이 존재합니다.STEP2. 부지 매입사업 부지를 검토했다면, 부지를 매입하는 단계로 넘어가게 됩니다. 부지 매입을 할 때는 매매 계약서를 작성하게 됩니다. 이때 가장 중요한 것은 특약 사항입니다. 특약사항이 중요한 이유는 차후에 발생할 수 있는 문제점들이 수익에 연결되어 있고 잘못하면 법적으로 문제 되기 때문입니다. 예를 들어서 집주인이 계약을 한 이후에 근저당이나 가압류를 설정할 수 있기 때문에 근저당과 가압류 관련한 특약 등을 기재할 수 있습니다. 특약 사항은 자세하면 자세할수록 좋기 때문에 특약 조건에 대한 공부가 필요한 부분입니다.STEP3. 신축 설계설계가 나오면 구청에 건축 허가를 맡게 됩니다. 건물을 설계할 때는 목적에 맞는 설계가 가장 중요합니다. 어떤 층에 무엇을 올릴 것인지, 엘리베이터를 설치할 것인지, 주택이라면 욕실의 변기, 샤워기, 세면대와 콘센트의 위치 등 디테일한 부분들을 체크하셔야 합니다.STEP4. 시공설계를 다 했다면, 구청이 구청에서 지정한 건축사에게 철거 감리를 의뢰한 뒤, 시공에 들어가게 됩니다. 시공사를 찾는 방법은 설계를 해준 건축사무소에서 소개를 받든지, 다양한 시공 플랫폼 등 다양한 루트에서 구하면 됩니다.시공 단계에서는 견적 요청을 하게 됩니다. 한 업체에서만 하는 게 아니라 3군데의 업체에서 각각 견적요청을 받아보면서 자신에게 맞는 업체를 선정해야 합니다. 시공사와 도급계약을 맺을 때 계약서의 구성은 보통 표준도급 계약서와 특약조건을 거는 공사 계약 특수조건으로 구성되어 있습니다.보통 두 개의 계약서에 모두 지체상금과 준공 예정일, 하자 보증보험을 명시하는 것이 좋고 공사비 지급조건 및 방식과 금액 품질 등을 고려해야 합니다. 계약서는 상세하면 상세할수록 손해 보지 않으니 다양한 측면에서 생각하면서 계약서를 작성해야 합니다.STEP5. 준공건축 완료 후 건축 사용승인이 완료되면 건축물 대장이 나옵니다. 건축업체가 준공에 필요한 서류를 미리 챙기지 않은 경우에는 준공시기가 늦춰질 수밖에 없으니 건축주가 미리 서류를 생각하고 준비해 놓는다면 그만큼 빠르게 임대가 가능하니, 준공에 필요한 서류를 미리 확인하는 것이 좋습니다.STEP6. 임대 및 운영관리건축물대장만 있어도 임대차 계약은 가능합니다. 온라인 부동산 플랫폼인 피터팬의 좋은 방 구하기 등에 방을 올리는 동시에 지역의 부동산을 찾아서 임차인에게 임대를 줄 수 있게 됩니다. 빠르게 만실이 되면 좋겠지만, 그렇지 못한 경우가 존재할 수 있으니 만약 만실이 되지않으면 어떻게 대처할 것인지 미리 계획을 수립해 놓는 것이 좋은 방법입니다.다가구/상가주택/근린상가 등 8채를 개발하며디벨로퍼가 된 건축주가 알려주는 신축개발!