지뢰 제거는 위험하고 시간이 많이 소요되는 작업
드론-AI 기술로 지뢰 제거 속도와 효율성 크게 향상해
정확도 개선 및 지표면 아래 지뢰 탐지 기능 추가 필요

[해외DS]는 해외 유수의 데이터 사이언스 전문지들에서 전하는 업계 전문가들의 의견을 담았습니다. 저희 데이터 사이언스 경영 연구소 (GIAI R&D Korea)에서 영어 원문 공개 조건으로 콘텐츠 제휴가 진행 중입니다.

지뢰 제거는 시간이 많이 소요되는 작업으로 알려져 있다. 그리고 기술의 혁신이 오랜 기간 부재했었다. 2차 세계대전 이후 사용됐던 기술 수준을 벗어나지 못했고 작업 과정도 노동집약적이다. 그러나 컬럼비아대학교의 화산학및원격탐사학 박사과정생 재스퍼 바우어(Jasper Baur)와 Safe Pro Group(개인 보호 장비 제조업체)은 드론과 AI 기술을 융합하여 지뢰 제거 과정을 혁신하고자 한다. 드론과 AI의 결합은 지뢰를 빠르고 효율적으로 탐지하며 안전하게 제거하는 데 도움을 줄 것으로 기대된다.

탐지 정확도는 떨어지지만, 넓은 지역 효율적으로 분석할 수 있어

아이디어는 놀라울 정도로 간단하다. 먼저 드론이 지뢰가 매설된 것으로 추정되는 지역 상공을 비행하며 대량의 이미지를 수집한다. 그다음 70가지 유형의 지뢰, 집속탄, 기타 불발탄의 시각적 특성에 대해 학습된 바우어의 알고리즘은 이미지를 0.5인치 이하의 해상도로 처리하여 지도를 만든다. 그러면 이 모델은 사람이 같은 이미지를 검토하는 것보다 더 빠르고 정확하게 폭발물을 인식하고 매핑할 수 있다. "몇 분 안에 모든 지뢰 탐지 위치를 지도에 표시할 수 있다"라고 바우어는 강조했다.

약 90%의 탐지율을 보이는 드론은 기존 방법을 대체하는 것이 아니라 보강하는 역할을 한다. 지뢰를 하나하나 살펴보는 것이 아니기 때문에 정확성은 떨어지지만, 수작업에 비해 더 많은 지역을 커버할 수 있는 장점이 있다. 바우어와 그의 팀은 우크라이나에서 전쟁이 시작된 이래로 이 기술을 테스트하기 위해 우크라이나를 여러 차례 방문했다. 일부 추정에 따르면 우크라이나에는 지뢰와 기타 폭발물을 숨길 수 있는 약 67,000제곱마일(플로리다주와 비슷한 면적, 대한민국 국토의 약 1.7배)의 땅이 있다. 드론 AI 시스템을 사용하면 지뢰 제거 팀을 투입하기 전에 넓은 지역을 스캔하여 오염 밀도가 가장 높은 곳부터 제거 작업을 시작할 수 있어서 효율성이 극대화될 전망이다.

전쟁 피해 크지만, 지속적인 기술 혁신으로 복구 전망은 긍정적

싱크탱크 GLOBSEC이 발표한 추정에 따르면 우크라이나가 기존의 방법과 현재의 자원으로 피해를 복구하는 데는 750년 이상 걸릴 것이며, 우크라이나 경제부가 공유한 수치에 따르면 11월 1일 현재 러시아의 침공 이후 최소 264명의 민간인이 지뢰로 사망하고 830명 이상이 다쳤다. 세계은행은 제거 비용이 370억 달러를 넘을 것으로 추정했다. 그러나 지뢰 제거 관계자와 국제 전문가들은 우크라이나에서 개척되고 있는 지뢰 제거 혁신으로 인해 제거의 속도, 효율성 및 안정성을 영원히 바꿀 것으로 전망했다.

현재로서는 표면에 있는 폭발물만 감지할 수 있으며, 깊이 묻혀 있거나 초목으로 덮여 있는 폭발물은 감지할 수 없다. 이에 바우어가 설립한 비영리 단체인 지뢰제거연구커뮤니티(Demining Research Community)는 열화상 및 지표 투과 레이더를 사용하여 더 깊은 곳까지 살펴볼 방법을 테스트하고 있다. 또한 초목의 양에 따라 지뢰 탐지 결과에 대한 AI의 신뢰도를 평가할 수 있는 모델도 함께 개발 중이다.

한편 바우어 외에도 개인과 기관이 각자의 위치에서 힘을 모으고 있다. 우크라이나 정부는 미국의 데이터 분석 기업인 Palantir와 협력하여 이전에 사일로화되어 있던 수십 개의 데이터 스트림을 결합하고 어떤 지뢰 제거가 가장 큰 영향을 미칠지 결정하는 모델을 개발했다. 또한 지뢰 신고 앱을 개발한 우크라이나 대학생 프로그래머와 트랙터를 지뢰 제거 기계로 개조한 농부들도 지뢰 제거 작업에 힘을 보태고 있다. 전쟁의 피해가 지금도 발생하고 있는 우크라이나에서 지친 몸과 마음을 달래는 한 줄기 빛과 같은 소식이다.

Drones and AI Could Locate Land Mines in Ukraine

An AI model could speed up laborious and dangerous demining efforts

Finding and removing land mines is an excruciatingly slow process. Human deminers scour contaminated ground inch by inch with handheld metal detectors, waiting for the telltale beep of a magnetic anomaly. Although trained dogs are sometimes used, metal detectors have remained the go-to clearance method since the end of World War II.

“There's a very long period where there hasn't been much innovation in the field,” says Jasper Baur, a Ph.D. student in volcanology and remote sensing at Columbia University. Baur and his collaborators at Safe Pro Group, a manufacturer of personal protective gear, have been developing a drone-based machine-learning technology to make demining safer and faster than with traditional methods.

The idea is deceptively simple: A drone flies over an area thought to be mined, collecting a large volume of images. Baur's algorithm, trained on the visual characteristics of 70 types of land mines, cluster munitions, and other unexploded ordnance, processes the images into a map, with resolution down to a fraction of an inch. The model can then recognize and map explosives more quickly and accurately than a human reviewing the same images. “In a matter of minutes you'll have a map plotted out with where all the land-mine detections are,” Baur says.

With a reported detection rate of about 90 percent, the drones are meant to augment traditional methods, not replace them. “It's less comprehensive because you're not going through inch by inch,” Baur says. But the approach can reveal potential dangers and can cover more ground than manual efforts.

Baur and his team have visited Ukraine to test the technology multiple times since the start of the war there. They hope their work can speed up a demining process that, using current resources, could take more than 750 years. By some estimates, Ukraine has about 67,000 square miles (an area roughly the size of Florida) that could harbor mines and other explosives. With the new system, “you can scan wide areas of land and try to figure out where the highest density of contamination is” before sending in humans to defuse the mines, Baur says.

For now the AI can detect only surface-level explosives, not deeply buried ones or those covered by vegetation. Baur's nonprofit organization, the Demining Research Community, is testing ways to look deeper by using thermal imaging and ground-penetrating radar. It is also developing a model that can rate the AI's level of confidence in its mine-detection results based on the amount of vegetation present.

Milan Bajić, an expert in remote sensing who has been involved in demining efforts in Croatia, says the approach is a valuable addition to the demining tool kit. “There is no silver bullet of technology,” he says, “but combining different technologies can be more successful than any of them.”

유통 업계 거래관행 조사 실시한 공정위, 악습 개선 오히려 더뎌졌다?
온라인 쇼핑몰 중심으로 불공정거래 심화, 시장 지배력 위한 '잘못된 선택'
납품·하청업체 지원 제도 있어도 무용지물, 대응책 명확히 인지해야

카카오(선물하기)·쿠팡·마켓컬리 등 온라인 쇼핑몰들의 납품 거래 관행 개선이 업계 내에서 특히 저조한 것으로 나타났다. 공정거래위원회는 27일 '2023년 유통분야 거래관행 서면실태조사 결과'를 발표, 이같이 밝혔다. 온라인 유통 시장이 빠르게 덩치를 불려 가는 가운데, 시장 선점 및 최저가를 유지하기 위한 불공정거래가 이어지고 있는 것으로 풀이된다.

온라인 유통 업계의 '불공정거래'

이번 실태조사는 34개 브랜드 대규모 유통업체와 거래하는 납품업체 7,000개사를 대상으로 진행됐다. 공정위 조사 결과에 따르면 대규모 유통업체 거래 관행이 전년에 비해 개선됐다고 응답한 납품업체 비율은 90.7%에 불과했다. 지난해(92.9%) 대비 2.2%포인트(p) 하락한 수준이다.

업태별로 거래 관행 개선율을 보면 △대형마트·기업형 슈퍼마켓(SSM) 94.6% △TV홈쇼핑 93.9% △T-커머스 93.6% △편의점 93.1% △아울렛·복합몰 92.1% △백화점 91.9% △온라인 쇼핑몰 80.6% 등 순으로 높았다. 온라인 쇼핑몰의 거래 관행 개선 정도는 여타 유통 채널과 대비 10%p 이상 낮게 나타난 것이다.

행위 유형별 거래 개선 정도는 상품의 반품(93.8%), 계약서면 교부(83.7%) 등의 순서로 높았으며, 거래 개선 정도가 가장 낮은 항목은 판매장려금(87.8%)이었다. 정부가 권장하는 납품업체와의 표준거래계약서 사용률은 업태 평균 98.4% 수준이었다. TV홈쇼핑, T-커머스, 편의점의 경우 사용률이 100%를 기록한 반면, 온라인 쇼핑몰(98.0%), 대형마트·SSM(97.9%), 아울렛·복합몰(97.2%) 등은 평균치를 밑돌았다.

납품업체들의 불공정행위 경험률은 '불이익 제공'이 3.8%로 가장 높았다. 이어 △대금 지급(특약 매입) 3.7% △판촉 비용 부담 전가 3.4% △대금 감액 2.7% 등 순이었다. 영업시간 구속 및 종업원 부당 사용(0.7%)의 경험률이 가장 낮았다. 업태별 불공정행위 경험률 1위는 온라인 쇼핑몰로 확인됐다. 특히 온라인 유통을 중심으로 불공정거래가 심화하는 양상이다.

경쟁 속 빗발치는 부정행위, 막아낼 '무기' 찾아야

유통 업계의 불공정거래 관행은 상당히 역사가 깊다. 공급자가 많고 경쟁이 치열한 시장이다 보니, 시장 선점을 위해 △비용 전가 △배타적 거래(전속 거래) 강요 △페널티 부과 등 불공정 행위가 빈번하게 발생한다. 주도권을 잡은 대형 플랫폼이라고 해도 상황은 별반 다르지 않다. 시장 지배력을 유지하고, 소비자 이탈을 방지하기 위해서는 경쟁사보다 유리한 입지를 점해야 하기 때문이다.

정부 역시 이 같은 상황을 인지하고 각종 지원 제도를 마련하고 있다. 대표적인 예가 '하도급대금 조정 협의 제도'다. 하도급 계약 이후 공급원가가 상승해 하도급대금 조정이 불가피한 경우, 수급사업자는 해당 제도를 이용해 원사업자에게 하도급대금 조정을 신청할 수 있다. 현행법상 조정 신청을 받은 원사업자는 신청을 받은 날부터 10일 이내에 반드시 협의에 응해야 한다. 원사업자의 '가격 후려치기'를 막을 수 있는 방패인 셈이다.

하지만 해당 제도는 시장에서 크게 두각을 드러내지 못하고 있다. 지난해 공정위 조사에 따르면 하도급대금 조정 협의 제도에 대한 인지도는 59.1%, 활용도는 6.8%에 그쳤다. 수급사업자 중 40.9%는 하도급대금 조정 협의 제도의 존재를 아예 모른다고 답변하기도 했다. 깊게 뿌리내린 유통 업계의 악습을 개선하기 위해서는 납품업체 역시 움직여야 한다. 자신이 가진 '무기'를 정확히 인지하고, 정확한 때 휘둘러 악순환을 끊어낼 필요가 있다는 의미다.

StableRep, AI로 생성한 이미지를 훈련 데이터로 활용
실제 이미지로 학습한 다른 모델보다 우수한 성능 기록 
하지만 이미지 생성 속도가 느려지고 비용이 많이 듦

[해외DS]는 해외 유수의 데이터 사이언스 전문지들에서 전하는 업계 전문가들의 의견을 담았습니다. 저희 데이터 사이언스 경영 연구소 (GIAI R&D Korea)에서 영어 원문 공개 조건으로 콘텐츠 제휴가 진행 중입니다.

OpenAI의 DALL-E 3은 출시와 동시에 사용자들을 놀라게 했었다. OpenAI는 합성 이미지를 사용하여 모델을 학습시켰기 때문에 기능이 향상되었다고 설명했다. MIT와 Google의 연구팀은 이 개념을 확장하여 인기 있는 오픈소스 텍스트-이미지 모델인 Stable Diffusion에 합성 이미지를 학습 시켰다.

'다중양성대조학습', 나무보다 숲을 보는 법을 알려줘

연구진은 '다중양성대조학습'(multi-positive contrastive learning method) 방법을 사용하여 StableRep이라는 모델을 개발했다. 이 방법은 같은 텍스트 프롬프트에서 생성된 여러 이미지를 서로 양성(positive)으로 간주하여 훈련 중에 추가 정보를 제공함으로써 다양성을 더할 뿐만 아니라 비전 시스템에 어떤 이미지가 비슷하고 어떤 이미지가 다른지 학습한다. 즉, AI 이미지 생성 모델은 예를 들어 특정 풍경의 다양한 변형을 살펴보고 해당 풍경과 관련된 모든 설명을 상호 참조하여 해당 이미지를 기반으로 뉘앙스를 파악한다. 그 후 최종적으로 이를 적용하여 매우 상세하고 현실적인 이미지가 생성된다.

MIT와 Google의 연구팀은 StableRep을 Stable Diffusion에 적용하여 SimCLR 및 CLIP와 같은 경쟁 이미지 생성 모델보다 더 우수한 성능을 발휘하도록 했다. 이러한 노력으로 StableRep은 이미지넷 분류에서 76.7%의 선형 정확도를 달성했고, 언어 감독을 추가(StableRep+)한 결과, 2천만 개의 합성 이미지로 학습한 StableRep이 5천만 개의 실제 이미지로 학습한 CLIP보다 우수한 성능을 보였다.

MIT 박사 과정 중이며 수석 연구원인 리지 팬(Lijie Fan)은 "단순히 데이터만 공급하는 것이 아니기 때문에" 이 기술이 더 우수하다고 전했다. "같은 텍스트로부터 생성된 여러 이미지가 공통된 사물의 묘사로 취급될 때, 모델은 픽셀뿐만 아니라 물체와 같이 이미지 뒤에 숨어 있는 개념에 대해 더 깊이 파고듭니다."

Stable Diffusion에 의존하기 때문에 속도·비용·편견 해결 못 해

StableRep에도 단점이 있다. 예를 들어 이미지 생성 속도가 느리고 StableRep의 기본 모델인 Stable Diffusion은 여전히 실제 데이터에 대한 초기 학습을 거쳐야 하므로 StableRep을 사용하여 이미지를 생성하려면 시간이 더 오래 걸리고 비용도 더 많이 들 수 있다.

방대한 양의 실제 이미지를 수집하는 것에 대한 의존도를 낮춰 비용 효율을 높이고 사람의 큐레이션으로 인한 편견을 최소화할 수 있다는 점에서 의미가 있지만, 큐레이션 되지 않은 대규모 웹 데이터로 학습된 텍스트-이미지 생성 모델에는 여전히 잠재적인 사회적 편견과 오류가 존재할 수 있다. 또한 프롬프트의 텍스트 선택이 생성된 이미지에 영향을 미쳐 또 다른 잠재적 편견을 야기할 수 있다.

StableRep은 GitHub을 통해 액세스할 수 있고, 상업적으로 활용할 수 있다. StableRep은 Apache 2.0 라이선스에 따라 사용하고 2차 저작물 제작이 가능하다. 그러나 재배포된 저작물 또는 파생 저작물과 함께 Apache 라이선스 사본을 제공하고 변경 사항에 대한 공지를 포함해야 한다. 라이선스에는 책임 제한 조항이 포함되어 있어, 기여자는 라이선스가 부여된 저작물의 사용으로 인한 손해에 대한 책임을 지지 않는다. 또한 이 라이선스에는 책임 제한 조항이 포함되어 있어, 기여자는 라이선스가 부여된 저작물의 사용으로 인해 발생하는 어떠한 손해에 대해서도 책임을 지지 않는다.

MIT, Google: Using Synthetic Images to Train AI Image Models

Researchers describe a new method for creating highly detailed AI images, using training data made up of AI-generated images.

At a Glance

1. MIT and Google researchers developed a new technique that generates highly detailed images in image generation models.
2. Called StableRep, it uses AI-generated images to train AI models.
   Researchers applied it to open-source Stable Diffusion.
3. But StableRep has flaws that make image generation slower and likely costlier to do.

Upon launch, OpenAI’s DALL-E 3 wowed users with its ability to generate highly detailed images compared to prior versions. OpenAI said the model's improved ability to do so came from using synthetic images to train the model. Now, a team of researchers from MIT and Google are expanding on this concept, applying it to the popular open source text-to-image model Stable Diffusion.

In a newly published paper, the researchers described a new approach to using AI-generated images to train image generation models that they call StableRep. It uses millions of labeled synthetic images to generate high-quality images.

The researchers said StableRep is a “multi-positive contrastive learning method” where multiple images generated from the same text prompt are treated as positives for each other, which enhances the learning process. That means an AI image generation model would view several variations of, for example, a landscape and cross-reference them with all descriptions related to that landscape to recognize nuances based on those images. It would then apply them in the final output. This is what creates a highly detailed image.

Outperforms rivals
The MIT and Google researchers applied StableRep to Stable Diffusion to make it outperform rival image generation models such as SimCLR and CLIP, which were trained with the same text prompts and corresponding real images.

StableRep achieved 76.7% linear accuracy on the ImageNet classification with a Vision Transformer model. Adding language supervision, the researchers found that StableRep, trained on 20 million synthetic images, outperformed CLIP, which was trained on 50 million real images.

Lijie Fan, a doctoral candidate at MIT and lead researcher, said that their technique is superior as it “not just feeding it data.” “When multiple images, all generated from the same text, all treated as depictions of the same underlying thing, the model dives deeper into the concepts behind the images, say the object, not just their pixels.”

StableRep does have its flaws. For example, it is slow to generate images. It also gets confused on semantic mismatches between text prompts and the resultant images.

StableRep’s underlying model, Stable Diffusion, also needed to go through an initial round of training on real data – so using StableRep to create images will take longer and likely be costlier.

Access StableRep
StableRep can be accessed via GitHub.

It is available for commercial use – StableRep is under an Apache2.0 License, meaning you can use it and produce derivative works.

However, you would have to provide a copy of the Apache License with any redistributed work or derivative works and include a notice of the changes. The license also includes a limitation of liability, where contributors are not liable for any damages arising from the use of the licensed work.

희망퇴직 실시하는 11번가, 큐텐 매각 실패 이후 살길 찾나
일부 강자가 고객 수요 흡수하는 이커머스 시장 구조, 여타 업체는 '한숨'
기한 내 상장 실패 후 매각까지 무산, 11번가의 운명은

SK그룹 계열의 이커머스 기업인 11번가가 27일 개인 커리어 전환과 회사의 성장을 위한 차원에서 특별지원 프로그램을 시행한다고 밝혔다. 사실상 희망퇴직이다. 최근 큐텐(Qoo10)과의 매각 협상이 결렬된 가운데, 생존을 위해 '수익성 개선' 카드를 꺼내든 것으로 풀이된다.

최근 국내 온라인 유통 시장에서는 양극화 현상이 심화하고 있다. 쿠팡, 네이버 등 일부 상위 업체가 이용자 수요를 독식하고, 이외 업체는 시장 경쟁에서 속절없이 튕겨 나가는 양상이다. 일각에서는 국내 이커머스 시장이 일종의 전환점을 맞이했다는 분석도 제기된다.

흔들리는 11번가, 희망퇴직으로 수익성 제고

11번가 특별지원 프로그램은 전사 모든 구성원 중 만 35세 이상, 5년 이상 근무자를 대상으로 다음 달 10일까지 시행된다. 희망퇴직 신청자는 급여의 4개월분을 받을 수 있다. 11번가 측은 이번 희망퇴직은 다음 진로를 준비하는 구성원을 지원하기 위한 목적이며, 오로지 구성원의 자발적 신청에 기반해 운영될 것이라고 설명했다. 하지만 업계에서는 이번 희망퇴직의 목적은 어디까지나 '수익성'이라는 분석이 나온다.

11번가는 앞서 2018년 5년 내 기업공개(IPO)를 조건으로 투자를 받았지만, 실적 악화 및 IPO 시장 침체 등으로 상장에 실패한 바 있다. 이후 위기를 극복하기 위해 싱가포르 이커머스 업체 큐텐과 매각 협상을 벌였으나, 실사 과정에서 이견을 좁히지 못하며 협상이 결렬됐다. 투자 관련 상황이 꾸준히 악화하는 가운데, 2025년 턴어라운드를 노리는 11번가 입장에서는 수익성 제고 전략을 펼칠 수밖에 없다는 분석이다.

일각에서는 11번가의 상황이 현재 한국 유통 산업 구조를 고스란히 드러내고 있다는 해석도 나온다. 최근 국내 이커머스 시장은 쿠팡, 네이버 등 거대 이커머스 업체를 중심으로 움직이고 있다. 위메프, 티몬, 11번가 등 대다수 이커머스 업체는 자리를 빼앗긴 채 시장 외곽으로 밀려났다. 소수의 기업에 시장 지배력이 편중되며 이커머스 시장의 '과잉 경쟁' 추세가 사그라드는 양상이다.

쿠팡·네이버·SSG '이커머스 3강'

현재 이커머스 시장의 '양대 산맥'은 쿠팡과 네이버쇼핑이다. 하나증권에 따르면 올해 1분기 기준 온라인 거래 시장(53조7,142억원)에서 쿠팡은 21.8%, 네이버는 20.3%의 점유율을 기록했다. 이에 더해 지난 6월 오픈서베이가 만 20∼59세 남녀 2,500명을 대상으로 조사한 결과에 따르면, '주로 이용하는 온라인 쇼핑몰'로 가장 많이 지목된 것은 쿠팡(37.7%)이었다. 이어 네이버쇼핑(27.2%), G마켓(6.8%), 11번가(5.5%) 순으로 나타났다.

2010년 소셜 커머스로 시작한 쿠팡은 2015년 현재의 직매입 기반 온라인 유통사로 전환한, 매서운 성장세를 보여왔다. 코로나19 팬데믹이 한창이던 2021년 3분기에는 본격적으로 네이버를 추월했고, 지난해 3분기에는 사상 처음 분기 흑자를 냈다. 쿠팡의 질주에 밀려나는 듯 보였던 네이버도 최근 멤버십 구독, 네이버페이 연계, 도착보장 상품 등을 앞세워 쿠팡을 바짝 뒤쫓고 있다.

SSG닷컴 역시 시장 강자로 지목된다. SSG는 2021년 ‘이베이코리아(G마켓, 옥션, G구)’를 인수하며 일약 3위 커머스 플랫폼으로 올라선 바 있다. 이후 익일배송인 '쓱원데이배송'을 도입하고, 신세계그룹 통합 멤버십 '유니버스'를 출시하는 등 '양대 산맥 따라잡기'에 힘을 쏟는 양상이다. 2021년 한 차례 쓴맛을 봤던 IPO 시장에도 내년 중 재도전장을 내밀 것으로 알려졌다.

상장도 매각도 안갯속, 위기의 11번가

그러나 이커머스 3강 외 업체들은 거대 기업의 '그림자'에 짓눌리고 있다. 이렇다 할 성과 없이 시장 외곽에서 생존 경쟁을 이어가야 하는 처지에 놓인 것이다. 11번가 역시 마찬가지다. 11번가는 당초 올해 9월 30일까지 상장을 마쳐야 했다. 2018년 SK플래닛으로부터 분사한 직후 국민연금, 새마을금고, 사모펀드(PEF) 운용사 H&Q코리아가 참여한 나일홀딩스 컨소시엄으로부터 5,000억원가량을 투자받으며 '기한 내 상장'을 약속했기 때문이다.

하지만 올 초 IPO 시장 분위기가 얼어붙자, 국민연금 등 일부 FI(재무적 투자자)가 상장 강행에 반대 의사를 드러내기 시작했다. 현재 IPO 시장 상황을 고려, 2018년 투자 시기 이상의 기업가치를 인정받기는 어렵다고 판단한 것으로 보인다. 투자 당시 11번가의 기업가치는 2조7,000억원으로 알려져 있다.

결국 11번가는 수개월간 실사가 진행된 상황에서 발을 뺐다. 적절한 기업가치를 인정받을 수 있는 시점까지 IPO를 잠정 연기하기로 결정한 것이다. 이후 큐텐과의 매각 협상이 진행됐다. 매각을 통해 큐텐으로부터 현금을 확보하면 11번가 FI의 투자 원금을 상환할 수 있기 때문이다. 큐텐은 지난해 9월과 올해 5월 티몬과 위메프의 경영권을 획득하면서 이커머스 기업들을 여럿 인수해 온 바 있다. 하지만 이들은 실사 과정에서 세부 조건 등에서 합의점을 찾지 못했고, SK스퀘어 측이 먼저 큐텐 측에 거래 중단 의사를 전했다. IPO도 매각도 실패로 돌아간 가운데, 11번가의 운명은 또다시 안개 속에 묻혔다.

상장까지 10년 이상 R&D 스타트업 60%↑
은행권 벤처투자 활성화 먼저 나선 대한민국
“산업 패러다임 전환, 은행도 혁신 필요”

일본 정부가 자국 스타트업 생태계 활성화를 위해 지금까지 5% 수준으로 엄격히 제한하던 은행권의 기업 투자 규제를 완화한다. 연구개발(R&D) 단계부터 제품화, 사업까지 오랜 시간이 걸리는 스타트업의 자금 조달을 돕고 이를 통해 성장을 뒷받침하겠다는 취지로 풀이된다.

활성화 초기 단계 VC 시장 마중물 될까

니혼게이자이신문을 비롯한 다수의 현지 매체는 23일 일본 금융청이 자국 은행들이 설립 후 10년이 지난 기업에 대해서도 5%를 초과한 의결권 주식을 보유할 수 있도록 하는 등 은행법 시행 규칙 개정에 돌입했다고 보도했다. 일본 내에서는 이르면 내년 6월께 해당 법 개정을 마무리할 것으로 내다보고 있다.

현행법상 일본 은행은 재무 건전성 유지 등을 위해 일반 회사의 주식을 5% 이하로만 보유할 수 있다. 다만 설립 후 10년이 지나지 않은 스타트업에 한해 투자 전문 자회사를 통해 최대 100%까지 출자할 수 있도록 허용한다. 해당 특례의 대상을 설립 후 10년 이상 된 비상장기업까지 확대하겠다는 게 이번 개정안의 골자다. 일본 금융청은 이와 관련한 세부 사항 조정을 위해 업계의 의견을 수렴할 계획이다.

이번 법 개정은 사업화까지 상대적으로 긴 시간이 필요한 R&D형 스타트업들이 직면한 자금 조달에 대한 고충을 해소하기 위해 추진됐다. 은행들의 기업 투자를 촉진하고, 이를 통해 우수한 기술력을 가진 기업들이 사업 안정화에 도달할 때까지 돕겠다는 것이다. 실제로 일본 경제산업성에 따르면 자국 내 R&D형 스타트업 중 60% 이상이 상장에 10년 이상이 소요됐으며, 바이오 및 신약 분야는 더 오랜 시간이 걸린 것으로 나타났다. 지금과 같은 조건에서는 상장을 위해 10년 이상 R&D를 진행하면서도 자금 조달에는 더 큰 어려움이 있는 셈이다. 0

스타트업의 주요 자금 조달 채널인 VC 시장이 아직 충분히 활성화되지 못했다는 점도 규제 완화의 배경이 됐다. 일본 벤처캐피털협회에 따르면 지난해 일본 내 전체 벤처 투자금은 9,000억 엔(약 7조8,510억원)에 달하는데, 이 가운데 VC를 경유한 투자금은 약 41%(3,700억 엔·3조2,290억원)에 불과했다.

현지 업계에서는 스타트업의 자금 조달 통로를 넓히겠다는 정부의 발표에 반색을 표했다. 매체들 역시 “이번 규제 완화로 스타트업의 자금 수요를 잡으면 전체 출자 규모가 수백억 엔까지 확대될 것으로 기대된다”고 전했다.

新 비즈니스 모델 보유 스타트업 중요성↑

은행권의 스타트업 투자 활성화는 우리나라가 일본보다 한발 앞서 있다. 지난 7월 금융위원회가 은행권의 벤처펀드 출자 한도를 기존 0.5%에서 1%로 상향한 사례가 대표적이다. 금융당국은 해당 규제 완화를 통해 취득 한도에 근접한 은행들이 벤처펀드 추가 출자에서 겪는 어려움을 해소하고 스타트업의 자금 확보에 물꼬를 틀 것으로 기대한 바 있다.

국내 은행권에서 벤처투자에 가장 열심인 곳은 IBK기업은행을 꼽을 수 있다. 올해 1월부터 9월까지 기업은행이 집행한 벤처투자 규모는 약 4,868억원에 달하며, 이 가운데 벤처펀드 출자 금액은 3,000억원을 상회한다. 기업은행은 직접 투자에도 적극적으로 나서며 스타트업의 성장을 돕겠다는 의지를 강하게 내비치고 있다. 기업은행의 한 관계자는 “은행의 지속 성장을 위해서는 스타트업 지원을 통한 미래 방향으로의 변화가 필요한 만큼 적극적인 투자를 이어갈 것”이라고 밝혔다.

관련 업계에서는 은행권의 스타트업 투자 확대에 대해 엇갈린 시각을 보낸다. 자금 조달이 관건인 스타트업 입장에서는 가뭄의 단비 같은 상황이지만, 수신과 여신이라는 은행 본연의 업무를 벗어났다는 비판 또한 만만치 않게 이어진 것이다. 부정적 입장을 내세운 이들은 투자의 본질이 ‘위험 감수에 대한 보상’이라는 점을 근거로 들며 은행의 재정 건전성이 악화할 우려가 있으며, 이는 소비자의 피해로 이어질 수 있다고 지적한다.

반대로 산업의 패러다임이 바뀐 만큼 금융에도 혁신이 필요하다는 목소리 또한 만만치 않다. 세계 경제의 저성장이 장기화한 상황에서 산업 전반이 디지털 전환을 맞고 있는 만큼 새로운 비즈니스 모델을 가진 스타트업의 중요성이 커지고 있다는 주장이다. 스타트업 투자 활성화를 통해 저성장의 돌파구를 찾을 수 있을 것이라는 기대가 높아지며 은행의 벤처투자를 제한하는 각종 걸림돌을 제거해 성장의 기회를 놓치지 않아야 한다는 주장은 갈수록 힘을 얻고 있다.

라인야후, 감염된 NCP 직원 PC 통해 사이버 공격받아
민감한 개인정보 누출은 없지만, 추가 피해 가능성 有
NCP, '가장 안전한 클라우드 플랫폼을 지향’한다더니

네이버와 일본 소프트뱅크그룹의 경영통합으로 결정된 일본 업체 라인야후(LINE야후)가 사이버 공격을 받았다. 이로 인해 라인 애플리케이션 이용자 연령 및 성별, 구매이력, 거래처 종업원 성명과 이메일 주소 등 개인 정보 44만 건이 유출된 것으로 알려졌다. 이번 사이버 공격이 한국 네이버클라우드플랫폼(NCP)에서 비롯된 것으로 전해져 NCP도 책임을 피하기 쉽지 않을 것으로 보인다.

라인야후 해킹, 개인정보 44만 건 유출

27일 일본 니혼게이자이신문(닛케이), 니혼테레비 등의 보도에 따르면 최근 네이버의 일본 관계사인 라인야후에서 약 44만 건의 개인정보가 유출됐다. 이 가운데 30만 건은 일본 국민 대화 앱인 ‘라인’ 이용자와 관계됐지만 다행히 메시지 내용이나 은행 계좌, 신용카드 정보 등의 유출은 확인되지 않은 것으로 밝혀졌다. 라인야후 측 관계자는 "이용자와 사업자 정보를 이용한 2차 피해가 발생했는지는 아직 보고된 바 없다”면서도 “추가 피해 가능성이 있는 만큼 개인들의 각별한 주의가 필요하다”고 전했다.

닛케이에 따르면 이번 유출 사고는 지난달 9일 라인야후 관계사인 NCP의 협력사 직원 PC가 악성코드에 감염되면서 이뤄진 것으로 추정된다. 라인야후와 네이버는 일부 직원용 시스템에서 인증 기반을 공통으로 사용하고 있는데, 이 인증 기반이 사이버 공격의 실마리가 됐다는 분석이다.

아울러 닛케이는 이전에도 라인야후가 개인정보 취급 문제로 몸살을 앓은 적이 있다고 지적했다. 닛케이에 따르면 라인야후는 지난 2021년 3월 소프트뱅크 자회사 Z홀딩스와 라인의 합병 당시 중국 위탁업체 직원이 일본 서버에 있는 이용자들의 실명과 전화번호를 열람해 문제 된 바 있다. 또 지난 8월에는 야후재팬이 검색엔진 개발 명목으로 이용자 410만 명의 위치 정보를 네이버에 제공한 사실이 알려지며 일본 총무성으로부터 행정지도 처분을 받기도 했다.

체면 구긴 네이버 클라우드, 보안 정책 재정비해야

이번 사태로 ‘가장 안전한 클라우드 플랫폼을 지향’한다던 NCP는 보안 관련 지적을 피할 수 없게 됐다. NCP는 2017년 서비스 출시 이후 지속적으로 국내외 클라우드 서비스 보안 인증을 다량 확보하며 국내 클라우드 플랫폼 중 가장 잘 시장에 안착했다는 평가를 받은 바 있다. 아울러 NCP는 글로벌 클라우드 사업자들이 확보하지 못한 국내 클라우드 서비스 보안 인증(CSAP)을 인프라서비스(IaaS)에 이어 소프트웨어서비스(SaaS) 부문까지 순차적으로 받아냈으며, 글로벌 클라우드 통제 수준 표준 인증인 STAR(Security, Trust & Assurance Registry) 인증에서 최고 등급인 '골드'를 획득하기도 했다.

이뿐만 아니라 올해 2월에는 네이버클라우드와 SK브로드밴드가 공동 개발한 DaaS(Desktop-as-a-Service, 사용자에게 완전한 가상 데스크탑 환경을 제공하는 서비스) 운영체제 상품인 ‘클라우드 데스크탑’을 통해 국내에서 2번째로 DaaS 기반 CSAP를 받아냈다. DaaS 인증의 경우 조직·운영 체계, 접근통제, 침해사고 대응·예방 프로세스 등 14개 분야 110개 통제 항목을 모두 준수해야 하는 만큼, NCP의 보안 능력을 재확인하는 계기가 됐다.

이번 일을 두고 업계 관계자들 사이에선 “보안 인증을 아무리 많이 받아도 해킹에서 완전히 안전한 곳은 없다”며 “라인야후와 같은 사태는 언제든지 일어날 수 있다”는 평가가 나온다. 한 클라우드 보안 관계자는 “NCP가 클라우드 보안 솔루션을 한 단계 강화할 때”라며 “이번 유출 사고를 계기로 한국의 클라우드 시스템도 대대적인 보안 절차 재정비에 나서 개인 정보 유출과 같은 피해를 보지 않도록 주의해야 한다”고 강조했다.

가품 문제로 원성 듣던 알리, 가품 근절책 내놓는다
구체적인 방안은 내달 발표, 우리 정부서도 내년부터 실태조사 예정
알리 물품에 대한 소비자 신뢰 바닥, 인식 개선 쉽지 않아

국내 이용자가 급증하고 있는 중국 알리바바그룹의 해외 직구 플랫폼인 알리익스프레스(이하 알리)가 대대적인 가품 근절에 돌입할 예정이다. 가품 이슈로 인해 지난 9월 국정감사에서 공개적인 질타를 받은 데다 최근 국내 소비자들 사이에서 알리 상품 대부분이 가품이란 인식이 확산되고 있어 부랴부랴 대책 마련에 나선 것으로 보인다.

알리, 대대적인 가품 근절 나선다

28일 알리는 내달 6일 기자간담회를 통해 '가품 근절책'을 발표하겠다고 밝혔다. 그간 알리를 포함한 중국 직구몰은 저품질 상품과 가품 문제로 소비자들의 원성을 산 바 있다. 실제로 지난 8월 한국소비자원이 공개한 ‘국제 거래 소비자 이용 및 피해 실태조사’에 따르면 해외 거래 사이트에서 피해 경험이 있다고 답한 53명 중 31명이 알리에서 피해를 입은 것으로 드러났다. 또한 지난해 관세청의 특송화물 목록 통관검사에서 적발된 6만2,326건의 가품 중 99.7%가 알리 등 중국 온라인 쇼핑몰발인 것으로도 확인됐다.

이에 정부는 내년부터 알리를 포함한 해외 오픈마켓 사업자를 대상으로 지식재산권 침해 상품 유통 실태조사를 추진할 방침이다. 그동안 국내 오픈마켓 운영 사업자를 대상으로만 실시하던 것을 해외 사업자까지 확대하겠다는 구상이다. 이와 관련해 업계 관계자들은 "아직 알리에서 가품 근절을 위한 구체적인 방법은 발표하지 않았지만, 네이버 크림(KREAM) 등이 채택한 가품 여부 감별 시스템이나 미국 아마존이 사용하는 가품 모니터링 프로그램 ‘프로젝트 제로’를 적용해 가품 문제를 해결하려 할 가능성이 높다"고 내다봤다.

알리가 가품 근절책을 들고 나오는 건 최근 한국에서 치솟고 있는 인기와도 관련 있다. 최근 와이즈앱·리테일·굿즈에 따르면 알리 사용자수는 지난달 613만3,758명을 기록, 국내 종합몰 앱 중 3위를 차지했다. 월간이용자수 기준으로 중국 앱이 국내 온라인몰 순위에서 3위에 오른 것은 알리가 처음이다. 4위인 G마켓은 582만여 명으로 알리보다 30만 명 이상 적었다. 업계에서는 현재의 증가세가 지속된다면 알리가 2위 11번가(816만3,065명)를 추월하는 것도 시간문제라는 전망이 나온다.

알리=가품, 이미 박혀버린 소비자 인식

다만 당분간 '중국산은 믿을 수 없다’, ‘알리는 가품’이라는 국내 소비자들의 부정적 인식은 쉽게 개선하지 못할 것으로 보인다. 지난 9월 장 대표가 가품 무관용 원칙을 내세우며 강도 높은 가품 근절을 시도했음에도 여전히 알리에서 국내외 브랜드의 중국산 가품은 물론, 가짜 국회의원 배지까지 공공연히 판매되고 있다. 강민국 국민의힘 의원에 따르면 한국 브랜드 블랙야크 공식 홈페이지에서 30만원에 판매하는 겨울 패딩 점퍼의 모조품이 알리익스프레스에서 1만∼3만원에 판매되고 있으며, 대한민국 국회의원 배지도 1만5천원에 게시돼 있었다.

이뿐 아니라 한 누리꾼이 인터넷 커뮤니티를 통해 “유명 의류 브랜드의 제품이 알리보다 3배 정도 비싸다. 중국산 옷과 신발은 사지 말라고 하던데 알리에서 짝퉁을 받은 경험이 있느냐”고 질문하자 곧바로 “알리는 거의 100% 짝퉁이다”라는 댓글이 달리는가 하면, 구글 검색창(28일 기준)에 ‘짝퉁 알리익스프레스'를 검색하자 사이트 제목이 ‘알리에서 짝퉁 의류 구매하고 무료로 배송받자’라는 문구로 변환돼 뜨기도 했다.

이은희 인하대학교 소비자학과 교수는 "한 번 신뢰를 잃은 브랜드 이미지를 다시 쌓는 것은 쉽지 않다"며 "문제 개선을 위해 노력하는 모습을 지속적으로 보이고, 실제적인 성과를 달성하는 등 조심스러운 접근이 필요할 것"이라고 설명했다. 업계 관계자들 역시 "알리가 가품 이슈 해결에 나서겠다고 발표한 지 벌써 두 달이 지났지만, 아직 이렇다 할 성과는 보이지 않는다"며 "대대적인 서비스 개선이 선행되지 않으면 가품 판매는 사그라지지 않을 것"이라고 지적했다.

R&D 질적 관리 통해 세계 최고 도전하겠다?
공무원 중심 R&D 관리 체계 뜯어고치지 않으면 '제자리 맴돌기' 꼴
과학자 커뮤니티의 자율성에 맡긴 예산 분배 먼저 이뤄져야

정부가 앞으로 3년간 글로벌 연구개발(R&D)에 5조4,000억원 +α를 투입한다. 내년도 R&D 예산을 올해 대비 5조2,000억원(16.6%) 삭감했으나, 예산은 줄이더라도 R&D 질적 투자에 집중해 세계 최고 연구에 도전하겠다는 복안이다. 다만 여전히 우리나라의 R&D 투자 예산 집행 인력들은 과학 관련 전문성이 부족한 공무원 조직이 주를 이루는 만큼, 전문가들은 우리나라가 기술·과학 분야 강국으로 도약하기 위해선 무엇보다도 현행의 국가 주도 R&D 투자 방식을 탈피할 필요가 있다고 조언한다. 이와 비슷한 맥락으로, 일각에선 이같은 한계를 인식한 정부 또한 당초 'R&D 질적 관리' 목표에 맞게, R&D 예산 투입 관련 인력들을 해외 연구전문기관 등에서 아웃소싱할 것이란 예측도 나온다.

윤석열 정부, R&D 혁신 방안 및 글로벌 R&D 전략 의결

과학기술정보통신부는 국가과학기술자문회의 제3차 회의에서 '윤석열 정부 R&D 혁신 방안과 글로벌 R&D 추진 전략'이 심의·확정됐다고 27일 밝혔다. 세계 최고에 도전하는 혁신적 R&D의 '퍼스트 무버(First Mover)'로 거듭나기 위해, 제도·투자·국제협력 등 3대 분야의 혁신 내용을 담은 'R&D 혁신 방안'과 '글로벌 R&D 전략'을 수립 및 실행함으로써 과학기술 글로벌 허브로 도약하겠다는 구상이다.

이번에 발표된 내용 중 먼저 제도혁신의 측면을 살펴보면, 윤 정부는 도전적 연구에 대해선 예비타당성 조사를 면제하고, 성패를 구분 짓는 평가 등급을 폐지하는 등 연구에 실패하더라도 후속 과제 선정에 불이익을 받지 않게 할 예정이다. 또 연구 성과가 뛰어난 연구자가 더 많은 인센티브를 받도록 기술료 보상 비율을 현행 50%에서 60% 이상으로 올린다. 아울러 도전적 R&D를 위한 고성능 연구 시설·장비 도입 계약에 걸리는 기간을 기존 120일에서 50일로 대폭 단축할 방침이다. 이를 위해 연구 시설·장비 구매를 수의계약 대상에 추가해 조달 소요 기간을 단축하도록 하는 '국가계약법' 시행령을 개정한다. 이어 정부는 우수 연구과제라면 내년도 예산까지 기다리지 않고 연중 언제든 추진할 수 있게끔 연구 과제비 사용기간과 회계연도를 일부 일치시킬 방침이다. 나아가 '종이 없는 연구 행정' 실현을 목표로 컴퓨터 시스템에 등록된 연구비 사용 증빙자료는 별도 문서화하지 않고, 정산·감사 시에도 등록된 자료를 활용하도록 대통령령으로 법제화할 예정이다.

투자 혁신의 측면에서 정부는 이날 '차세대 기술 분야 대형 R&D 투자 확대'를 공언했다. 이로써 양자·우주·바이오·원자력·통신 등 12대 국가전략 기술 분야는 연간 5조원 수준으로 지속 투자될 예정이다. 또 미국 국방고등연구계획국(DARPA)을 벤치마킹해 실패 가능성이 높지만 성공 시 엄청난 파급효과를 주는 '고위험·고수익형 R&D'도 국가 차원 투자를 통해 장려한다. 이어 정부출연연구기관(정출연)과 대학은 세계적 기초·원천 연구의 허브로 육성한다. 특히 정출연은 기존 소모적인 과제 수주에서 벗어나 '대형 원천기술 개발'에 몰입하도록 정부가 지원하고, 국가전략 기술 등 국가 임무의 전진기지인 국가 기술연구센터(NTC)에 핵심 연구 인력과 장비를 결집시킨다는 구상이다. 아울러 연구기관 내 최고 수준 연구자 또는 NTC 참여 연구자가 연구과제를 수주하기 위해 연구를 못 하는 일이 없도록 해당 인력들의 인건비 100% 보장 등도 추진한다.

마지막으로 국제협력 혁신 측면을 살펴보면, 글로벌 R&D 투자를 당초 정부 R&D의 1.6%(5,075억원) 수준에서 6~7%(약 1조8,000억원) 수준으로 확대·유지하고, 나아가 향후 3년간 총 5조4,000억원 +α 수준으로 확대할 계획이다. 또한 글로벌 R&D 특성상 상대국 상황에 맞춰 탄력적인 예산 운영이 필요한 만큼, 글로벌 공동연구는 사업 집행의 회계연도 이월도 허용한다. 나아가 한·미·일을 중심으로 글로벌 R&D 협력 프로젝트를 신설하고, 중동, 아세안 등 다양한 국가와도 협력을 늘릴 예정이다. 이와 함께 해외 연구기관이 우리나라 R&D에 주관·공동기관으로 참여할 수 있게끔 관련 규정을 개정하고, 글로벌 R&D에 한정해 연구자 참여 제한 규정도 완화한다.

정책 방향은 옳지만, R&D가 '도전적'인지는 어떻게 판단?

다만 정부의 이번 R&D 방안 및 전략 내용을 두고 비판의 목소리도 적잖은 실정이다. 윤 정부가 이번 R&D 질적 전환 정책에 따라 기존 R&D 예산에 대한 구조조정을 통해 비효율을 줄이면서 세계 최고 연구에 도전하겠다는 취지는 공감할 수 있으나, 우리나라의 현재 연구 인프라 실상을 고려하면 이번 발표의 일부 세부적 내용에 대한 제도적 실효성에 대해선 쉽사리 동의하기는 어렵다는 설명이다.

특히 이번 발표된 내용 중 윤 정부는 '하이리스크-하이리턴'인 도전적 R&D에 한해 연구가 사실상 실패하더라도 후속과제 선정에 불이익을 받지 않게 하겠다고 했는데, 전문가들 사이에선 해당 연구 성과가 실제 과감성, 접근 방법의 기술적 참신성 등의 도전적 성격을 지녔는지 여부를 합리적으로 '판단'할 수 있는 전문성을 갖춘 공무원 인력을 애초에 국내에서 거의 찾아보기 어려울 것이라는 지적이 나온다. 다시 말해 특정 연구가 실제로 국내 기술 산업 역량을 끌어 올려줄 가능성이 있는 도전적 R&D인지, 혹은 정부 예산금을 노린 소모적인 명목상 연구에 불과한지를 판별할 역량을 갖춘 예산 관리 인력이 없는 만큼 정부의 이번 R&D 개혁안 역시 정책의 겉보기만 바뀌었을 뿐 근본적 형태는 결국 기존과 동일할 것이라는 얘기다.

이에 일각에선 이미 이같은 한계를 인식한 정부가 당초 수립한 'R&D 질적 관리'라는 예산 집행 목표를 달성하기 위해 R&D 관리 체계를 민간에서 아웃소싱할 것이란 예측도 나온다. 일반적으로 기업이 기술 경쟁력을 끌어올리기 위해 오직 기업 내부의 원천기술 개발에만 매몰되는 게 아니라 다른 기업, 또는 대학교·공공 연구기관에서 개발한 기술을 적극적으로 활용하는 것처럼, 도전적 R&D 관리 전문 인력을 정부 부문이 아닌 해외 전문 연구 기관 등 민간 부문에서 끌어옴으로써 이번 개혁안의 취지를 살리고, 도전적 R&D 투자에 대한 위험 부담 또한 줄일 것이라는 분석이다.

여전히 기초 과학에 대한 투자는 미비한 실정

또한 전문가들은 정부의 이번 R&D 예산 투입 개혁안이 실제 우리나라의 근본적인 기술 역량을 끌어올릴 수 있을지 대해서도 의구심을 드러낸다. 당장 이번에 내놓은 안들만 봐도, 장기적인 관점에서 우리나라의 R&D의 생산 지속성을 보장하는 기초 과학에 대한 내용은 여전히 찾아볼 수 없고, 근미래에 사업화 가능성이 높은 차세대 기술 분야에만 투자하겠다는 내용이 주를 이루고 있기 때문이다.

이는 기초 과학 분야에 지속적인 관심을 쏟고 있는 중국 정부의 R&D 투자 양상과는 사뭇 상반된 모습이다. 2021년 중국의 기초 과학 투자 비용은 1,817억 위안(약 33조1,086억원)으로, 증가율은 전년 대비 무려 14.1%포인트 상승한 23.9%에 달하며 근 10년만에 최고치를 경신했다. 뿐만 아니라 지난해 중국은 R&D 투자액으로 3조 위안(약 547조원)을 돌파했고, 기초연구 투자액으로도 2,000억 위안(약 36조4,564억원)을 쏟아부으면서 전 세계 기초 과학 분야 투자 순위 2위로 올라섰다.

이렇다 보니 과학계에선 정부 주도의 우리나라 기초과학 R&D 지원 체계를 근본적으로 뜯어고쳐야 한다는 지적이 제기된다. 우리나라의 경우 R&D 예산 분배과정 자체에 대한 모든 결정권을 정부가 가지고 있는 데다, 전문가가 아니면 기초 과학을 심도 있게 이해하기 어려운 만큼, 현재 R&D 투자 관련 모든 판단을 공무원 조직이 진행하는 것은 비효율적이라는 것이다. 이와 대조적으로 과학 선진국인 영국과 미국의 경우 국가가 과학 분야의 예산을 분배할 때 정부가 최소한으로 개입하는 대신 이를 과학자 커뮤니티의 자율성에 맡기고 있다. 이처럼 우리나라 또한 현재의 국가 중심 소규모 정출연 체제에서 탈피하고, UC 버클리 로런스 버클리 연구소와 같이 대학을 중심으로 거대한 연구 집단을 형성함으로써 과학자들이 그 안에서 주체적으로 예산을 끌어오고 독자적으로 연구를 진행할 수 있게끔 하는 환경을 조성해야 한다는 게 과학계의 입장이다.

카카오모빌리티, '블루' 택시 수수료율 줄인다
내년부터 급격한 수익 하락 우려, IPO 사실상 포기 수순
분식회계 의혹 도마 위로, "오해다" 해명했지만

카카오모빌리티(이하 카모)가 가맹택시 수수요 인하, 플랫폼 운영 방식 개편 등을 연내 실시한다. 정부와 시장의 요구를 반영한 '눈물의 결정'이라는 입장이다. 이 같은 조치 이후 카모의 수익 감소는 불가피할 것으로 보인다. 또 쪼개기 상장 등 운영 방식과 관련 없는 대내외 비판을 고려하면 IPO(기업공개)도 사실상 포기 수순에 돌입했단 분석이 나온다.

카카오모빌리티 "플랫폼 운영 방식 바꿀 것"

26일 업계에 따르면 카모는 이르면 오는 28일 택시 4개 단체(전국택시노동조합연맹·전국민주택시노동조합연맹·전국개인택시운송사업조합연합회·전국택시운송사업조합연합회)와 2차 간담회를 열고 수수료 인하 등을 포함한 카카오T 플랫폼 전반의 운영 방식을 바꾸는 방안을 논의한다. 2차 간담회는 1차 때와 마찬가지로 가맹택시 수수료 인하 및 수수료 체계 단순화 등이 핵심 어젠다로 다뤄질 전망이다. 앞서 카모는 지난 13일 1차 간담회에서 '카카오 블루'라고 불리는 가맹택시 수수료율을 기존 20%에서 3% 이하로 낮출 수 있도록 적극 검토하겠다고 밝힌 바 있다. 블루는 카카오 캐릭터가 랩핑 된 택시로, 현재 국내에서 3만 대가 운행 중이다. 이는 전국 택시(25만 대)의 8분의 1 수준이다. 일반 호출보다 3,000원 비싸지만 손님 선택권 없이 강제 배차돼 빠르게 택시를 잡을 수 있다는 점이 셀링 포인트가 됐다.

카모의 가맹 택시 수수료 체계는 다소 복잡하다. 카모의 100% 자회사 케이엠솔루션이 가맹택시인 블루로부터 운행 매출의 20%를 수수료(가맹계약)로 받는다. 대신 카모는 가맹 택시들이 운행 데이터 등을 제공하고 광고·마케팅에 참여하는 조건으로 운행 매출의 15~17%(제휴계약)를 다시 돌려준다. 결과적으로 택시기사들이 카카오에 내는 수수료는 전체 매출의 3~5% 수준이지만, 가맹택시 기사들은 카카오의 실질 수수료가 경쟁사인 우티(2.5%)에 비해 비싸다며 인하를 요구해 왔다.이 같은 이중 구조 계약 방식은 금융감독원으로부터 '매출 부풀리기' 표적이 됐다. 두 가지 계약이 사실상 하나의 계약인 만큼 20% 수수료에서 가맹 택시 업체에 제공하는 수수료를 제외한 부분만 매출에 반영해야 하는데, 금감원은 카모가 20% 수수료 전부를 매출로 잡는 점을 문제 삼았다. 금감원은 "이 방법을 통해 카모는 지난해에만 연간 매출액 약 7,915억원의 절반인 약 3,000억원을 부풀렸다"고 목소리를 높였다.

간담회 결과에 따르면 카모가 앞으로 가져가는 수수료는 실질 수수료율로 따져도 기존 3~5%에서 3% 이하로 줄어든다. 카모의 영업이익이 악화될 수밖에 없다는 의미다. 카모는 2021년 첫 흑자 전환에 성공한 후 지난해 200억원에 육박한 영업이익을 기록했다. 올해 역시 200억원 안팎의 영업이익이 예상되지만 수수료 인하가 본격 반영되는 내년부터 급격한 수익 하락이 예상된다. 일각에선 내년 다시 적자로 전환될 가능성도 점쳐진다. 이는 카모가 2021년부터 준비해 온 IPO에도 걸림돌로 작용할 전망이다. 매출 부풀리기로 인한 몸값 높이기 전략은 이미 물 건너갔고, 정부의 '쪼개기 상장' 비판이 지속되는 상황 속에 IPO를 예정대로 단행하기는 힘들 것으로 보인다. 업계에선 카모의 IPO가 사실상 무기한 연기됐다고 본다. 회사 내부에서도 "사실상 접었다"는 분위기다.

'몸집 부풀리기' 의미 퇴색, IPO "글쎄"

상황이 이렇다 보니 카모가 준비해 둔 몸집 부풀리기는 사실상 의미가 퇴색됐다. 앞서 지난 6월 카모는 물류 솔루션 개발 기업 '위드원스'를 흡수합병하는 등 적극적인 M&A 전략을 펼쳤다. 최근 3년 새 카모는 5개 기업을 흡수했다. 해당 기간 흡수합병 기업은 ▲자율주행 차량용 지도 업체 '스트리스' ▲디지털사이니지 스타트업 플러스티브이(PLUS TV) ▲당일·새벽배송 스타트업 '오늘의 픽업' ▲도보배송 스타트업 '엠지플레잉' 등이다. 이러한 적극적인 M&A의 최종 목적지는 IPO였다. 수익성 개선을 위해 사업 다각화를 기조로 세우고 나선 것이다. 그간 라스트마일 사업에만 치중해 온 카모가 이번 위드원스 합병으로 중간물류(미들마일) 시장에 진출할 낌새를 보인 건 이 때문이다. 미들마일은 원자재 공장에서 물류센터로 배송하는 과정을 일컫는다.

그러나 실질적인 수익 감소가 예견되는 상황인 만큼 카모의 미래는 어둡다. 카모가 맺어둔 IPO 주관계약이 내년 상반기께 끝난다는 점도 기업 입장에서 불안 요소 중 하나다. 다만 이와 관련해 한 업계 관계자는 "계약 만료가 카카오엔터테인먼트의 상장 계획에 큰 영향을 미치거나 의미를 지니지는 않는다"며 "내년 상반기 IPO 계약이 만료되지만 전체적 계획이 흔들리는 건 아니다"라고 강조했다. 앞서 카카오엔터테인먼트가 IPO 주관계약을 한 차례 연장한 바 있는 만큼 카모도 그럴 가능성이 높아 보인다는 게 대체적인 시선이다. 카모는 지난해 상반기 한국투자증권과 대신증권 등 국내 증권사 2곳과 크레디트스위스 모건스탠리, 씨티증권 등 외국계 증권사 3곳을 IPO 주관사로 선정한 상태인데, 주관계약 만기가 임박했지만 카모와 주관사 사이의 관계는 여전히 양호한 것으로 전해진다.

분식회계 의혹에, '자충수' 둔 카카오모빌리티

진짜 문제는 카모를 둘러싼 분식회계 의혹이다. 앞서 금감원은 지난 7월 카모를 대상으로 감리에 착수했다. 금감원은 IPO 계획이 있는 회사들을 대상으로 회계심사를 진행하는데, 이 과정에서 위법 혐의가 발견되면 감리 절차를 진행한다. 금감원은 카모가 가맹택시 사업을 하는 과정에서 매출을 부풀렸다고 보고 있다. 앞서 언급한 수수료 논란이 금감원이 지적한 쟁점 중 하나다. 이에 카모 측은 "케이엠솔루션이 운수회사와 맺은 계약(가맹계약)과 카모가 운수회사와 맺은 계약(업무 제휴 계약)은 별건"이라며 "매출(가맹계약)과 비용(업무제휴계약)이 명확히 구분돼 있기 때문에 분식회계가 아니다"라고 강조했다. "금감원은 두 계약을 동일 건으로 봐 오해가 생긴 것 같다"는 입장도 덧붙였다. 여기까지는 큰 무리 없는 전형적인 반박 입장문에 가깝다.

그런데 IPO 연관설에 대한 해명 과정에서 카모는 자충수를 뒀다. 매출만 부풀려지는 건 IPO 밸류에 되레 부정적이기 때문에 의도할 이유가 없다고 한 것이다. 구체적으로 카모는 "매출을 부풀린다고 해도 회사의 본질적 가치를 나타내는 실제 현금 흐름과 영업이익에는 영향을 주지 않는다"며 "오히려 회사 이익은 그대로인데 매출만 높이는 경우, 영업이익률이 떨어짐에 따라 회사 가치가 하락하고 상장에 불리할 수도 있다"고 기재했다. 이는 준비 중인 IPO엔 불리한 해명이다. 매출 지표를 활용하지 않으면 원하는 IPO 밸류를 구하기 힘든 시점인 탓이다. 그런데 '매출 지표' 카드를 이번 입장 발표로 사실상 제외한 셈이 됐다. 번복할 경우 신뢰 하락을 피하기 어려울 것으로 보인다.

IPO에서 가장 일반적으로 택하는 밸류 평가 방법은 주가수익비율(PER)이다. PER은 시가총액에서 1년 치 순이익을 나눈 배수로, 상장한 유사기업이 받는 PER 평균값을 발행사 1년 치 순이익에 곱하면 IPO 밸류가 된다. PER은 기본적으로 발행사뿐 아니라 유사기업까지 순이익이 흑자여야 성립 가능하다. 하지만 혁신 업종에 속한 기업들은 대다수 이익을 내지 못해 PER 적용이 불가능하다. 혁신 업종의 경우 그나마 매출 규모로 밸류를 구하는 게 합리적인데, 카모는 사실상 스스로 방법론을 걷어찬 셈이 됐다. 한 저축은행 관계자는 "매출과 IPO 연관성에 선을 긋는 내용을 굳이 이야기할 필요는 없었다"며 "IPO에서 EV(기업가치)/Sales(매출) 방법론을 사용하면 자기모순을 범하게 되고, 그렇다고 흑자 전환 후 IPO를 하기엔 단기 성장이 어려운 상황"이라고 지적했다. 카모의 외줄 타기가 위태롭기만 하다.

핀테크 분야, 부실기업 거래 늘어나며 교통 정리 중
이에 핀테크 간 거래 건수만 증가, 아직 시장은 하락세
은행권 관망 속, 2024년 초 바텀피싱 기대

최근 높아진 이자율, 기업의 예산 삭감 등 경색된 VC(벤처캐피탈) 투자 환경으로 인해 핀테크 스타트업들이 앞으로 4~6개월 동안은 부실기업 인수를 고려해야 할 것으로 보인다. 인피니티 벤처스(Infinity Ventures) 파트너이자 전 페이팔 벤처스(PayPal Ventures) 매니징 파트너였던 제이 가나트라(Jay Ganatra)는 "기업 개발 담당자들이 지금 칼을 갈고 있는 중"이라고 말했다.

핀테크, 부실기업 거래로 보릿고개 나기

핀테크 분야에 부실기업 거래가 나타나기 시작했다. 일례로 최근 80억 달러(약 10조5,600억원)로 평가된 크레딧 카드 스타트업인 페탈(Petal)은 피터 티엘(Peter Thiel)의 바랄 벤처스(Valar Ventures)와 타사디아 인베스트먼트(Tarsadia Investments)의 지원을 받은 바 있으나, 이번 주 포춘지가 밝힌 바에 따르면 페탈은 현재 생존이 불분명한 상황으로, 인수자를 찾는 중이다.

투자 업계에 따르면 최근 핀테크 스타트업 창업자들이 보릿고개를 버티기 위한 방법을 찾는 가운데 향후 4~6개월 동안 핀테크 간 거래 수가 증가할 것으로 전망된다. 핀테크 스타트업 대부분은 투자 시장의 자금경색이 심화되면서 피해를 봤다. 글로벌 투자 전문 연구기관 피치북에 따르면 핀테크 스타트업에 대한 VC 투자는 올해 들어 35.2% 감소했으며 동일 기간 리테일 핀테크 거래 가치는 66.7% 감소했다.

이와 관련해 QED인베스터스(QED Investors)의 성장 투자 분야 핀테크 담당자인 처키 레디(Chuckie Reddy)는 "포트폴리오 편입을 위한 대화가 본격적으로 이뤄지고 있으며, 6개월 전보다 확실하게 더 많아졌다"고 말했다. 또한 협상 테이블에서 유리한 옵션을 활용하기 위해 은행가를 고용하는 창업가도 늘었다.

다만 이러한 거래를 데이터로 나타내기에는 아직 이른 단계다. 핀테크 인수합병(M&A)은 2021년 4분기 이후 지속적으로 하향 추세를 그리고 있는 모양새다. 피치북에 따르면 올해 3분기 전 세계 핀테크 M&A 거래는 71건에 걸친 34억 달러(약 4조4,800억원)로 나타났다.

핀테크의 하위 세그먼트들의 상황도 비슷하다. 대표적인 예로 프롭테크(Proptech)는 VC 다운턴에서 가장 큰 타격을 입은 분야 중 하나다. 지난 9월 부동산 회사인 질로우(Zillow)는 보험 및 에스크로 프롭테크인 스프루스(Spruce)를 비공개 인수했는데 당시 스프루스는 2021년 6월 6,000만 달러(약 790억원)의 C 시리즈 이후 새로운 라운드를 진행하지 않았으며, 이전에는 베세머 벤처 파트너스(Bessemer Venture Partners), G스퀘어드(G Squared) 및 스케일 벤처 파트너스(Scale Venture Partners)와 같은 투자자로부터 자금을 조달한 바 있다. 이에 대해 에디슨 파트너스(Edison Partners)의 매니징 파트너 크리스 석덴(Chris Sugden)은 "현재 부동산 핀테크는 시장에서 가장 불안정한 분야 중 하나"며 "부실기업 합병으로 인한 지각변동이 끊임없이 일어날 것"이라고 설명했다.

페이먼트 시장도 전반적인 핀테크 시장과 같은 하락 징후를 보이고 있다. 실례로 호주 핀테크 기업 틸 페이먼츠(Till Payments)는 지난 2021년 9월 시리즈 C 투자 이후 기업가치를 3억9,500만 달러(약 5,140억원)로 평가받았으나, 올해 1분기 D 시리즈로 4,700만 달러(약 620억원) 조달 후 누베이(Nuvei)에 단 3,050만 달러(약 390억원)에 판매됐다. 또한 페탈과 같은 신용 점수가 낮은 고객을 대상으로 하는 신용 카드 대출 스타트업들도 비싼 대출 비용과 VC 투자 업계의 한파로 자금조달에 제한을 받고 있다. 페탈은 2022년 1월 이후 자금수혈을 받지 못하고 있는 실정이다.

핀테크 PE, 볼트온 거래로 성장 준비 태세 갖추는 중

매수 측면에서 시장은 핀테크 사모펀드(PE) 기업들이 새로운 기술이나 제품 라인업 추가를 위해 볼트온 인수 대상을 찾을 것으로 예상한다. 볼트온 거래는 동종 업계 기업을 인수해 시장지배력을 확대하거나 전·후방 사업체를 인수해 회사의 가치를 끌어올리는 전략으로 특히 스트라이프(Stripe)나 플레이드(Plaid) 같은 세그먼트 리더에 있어 IPO(기업공개) 전 입지를 확보하기 위한 효과적인 수단이다.

이와 관련해 베세이 벤처스(Vesey Ventures)의 매니징 파트너이자 아멕스 벤처스(Amex Ventures)의 전 매니징 디렉터 린제이 피츠제럴드(Lindsay Fitzgerald)는 "플레이드, 스트라이프, 쇼피파이(Shopify) 등에서 뱅크오브아메리카(BofA) 같은 은행보다는 더 많은 인수를 할 것으로 기대한다"고 말했다. 실제로 9월에 발표된 스트라이프의 오케이(Okay)에 대한 볼트온 인수는 성장 기업들이 2년 전보다 훨씬 저렴한 가격으로 점유율을 높일 수 있기 때문에 현재 시장 상황에 적합한 것으로 분석된다.

업계 전문가들은 VC 투자자들이 부실기업 인수라도 하는 것이 아무것도 하지 않는 것보다는 나은 상황이라고 설명했다. 즉 수익은 크지 않더라도 ‘제로’보다는 낫다는 것이다. 또한 PE 기업에 판매하는 것보다 더 큰 핀테크 기업에 판매하는 것이 VC 투자자들에게 더 실익이 크다는 설명이다.

망하기를 기다리다 잡아먹는다는 은행, ‘아직은 기다릴 때’

현재 대부분의 은행은 관망하며 기다리는 모양새다. 은행의 경우 핀테크 스타트업들을 그들의 시스템에 통합하는 것이 다른 투자자에 비해 더 어렵기 때문이다. 그간 은행은 핀테크와 같은 기술 플랫폼을 흡수하는 데 어려움을 겪어왔다. 특히 금융 지원 스타트업 프랭크(Frank) 사태는 대형 은행의 M&A 협상에 여전히 악재로 여겨지고 있다.

프랭크의 창업자인 찰리 자비스(Charlie Javice)는 2021년 JP 모건 체이스로부터 1억7,500만 달러(약 2,310억원)에 인수된 후 미 법무부에 사기 혐의로 기소됐다. 재판은 내년에 개시될 예정이며 자비스는 무죄를 주장하고 있다. 이 사태로 인해 투자자들은 이전보다 훨씬 보수적으로 대응하고 있다.

이와 관련해 미국의 다국적 대형 로펌 스캐든(Skadden, Arps, Slate, Meagher & Flom)의 핀테크 실무 공동 책임자인 제프리 A.브릴(Jeffrey A. Brill)은 “그들은 심사 강도를 높이고, 더 많은 보호 조항을 원하고 있다”고 말했다. 이어 "최근 M&A 논의가 증가하는 중이고, 판매자와 구매자 간 의견 격차가 좁아지고 있다"고 덧붙였다. 은행가는 회사의 재무 상황에 대해 보다 쉽게 접근할 수 있기 때문에 회사 자금이 언제 바닥날지 예측할 수 있어 유리한 입장이다. 이에 은행가와 같은 많은 이들은 2024년 초가 바텀피싱(저점매수)의 장이 될 것으로 기대하며 상황을 주시하고 있다.