바퀴달린 것에 투자하라

바퀴 달린 것에 투자하라 - 앞으로 10년 모빌리티 시대, 자동차 산업 주식투자 전략
김필수.강흥보 지음 / 베가북스 / 2021년 2월

1차 산업혁명과 이후 지금까지 대략 130여년 동안 변하지 않았던 산업군이 있습니다. 바로 화석연료와 내연기반 바탕의 '자동차 산업'이 그것이지요.

이러한 자동차 산업은 이제 테슬라를 위시하여 벤츠, BMW, 포드, GM, 현대차 등 전통 자동차 강자들이 모두 뛰어들어 무서운 속도로 밀어부치고 있는 '전기차 혁명'과 '수소 자동차 개발'로 인해 "이동관련 산업(Mibility)"으로 새롭게 변화, 재편될 조짐을 보이고 있습니다.

모빌리티 혁명을 통해 자동차 하드웨어 측면에서는 '전기-수소차', 소프트웨어 측면에서 '인공지능을 통한 자율주행', 그리고 소유 방식의 측면에서 '공유자동차'를 포함한 커넥티드(Connected) 기반 기술을 대거 도입할 전망입니다.

오늘 소개해 드리는 <바퀴달린 것에 투자하라>에서는 전후방 효과가 막대한 자동차 산업의 특성상 전기차와 수소차 시대의 도래는 우리 산업에 모바일과 인터넷을 넘어서는 영향을 미칠 것이라 진단합니다. 자동차 업계 선두 주자들의 면면이 바뀔 것이며, 상응하는 부품 산업이나 정비업 등 관련 산업의 부침이 클 것이기 때문입니다.

본서에서는 앞서 말씀드린 미래 모빌리티의 3가지 큰 축(전기-수소차, 자율주행차, 공유자동차)에서의 변화와 이에 따른 관련 기업분석과 기술적 분석 그리고 주식시장의 동향을 면밀히 분석합니다.

전기차와 수소차로의 변화는 단순 동력원의 변화가 아니라 전기 및 수소차가 내연기관차 대비 자율주행과 공유경제에 유리한 플랫폼이기 떄문에 중요하다는 사실을 기억할 필요가 있습니다. 그래서 하드웨어의 가치 이상으로 시스템/플랫폼으로서의 가치를 제품/실적/주가에 투영하여 이해할 필요가 있습니다.

소비자들이 접근 가능한 가격으로 전기차가 생산되기 위해서는 핵심 부품인 배터리 가격의 하락이 필요합니다. 에너지 밀도 개선에 따른 배터리 용량 증대가 셀 메이커의 전지표준화로 이어지고, 이것이 다시 배터리 가격의 자연스러운 하락으로 연결됩니다.

테슬라를 위시한 IT 기반 완성차 기업들이 시장 입지를 확대하는 가운데, 기존 내연기관 기반의 완성차 기업들도 전용 플랫폼 개발과 신규 모델 출시를 통해 시장 대응을 늘리고 있습니다. 특히 주목해야할 완성차 기업으로 폭스바겐, GM 그리고 현대차 그룹 등을 들 수 있습니다.

특히 전기차와 불가분의 관계에 있는 배터리 기업에 주목해야하는 이유와 관련 기업들의 주가 전망, 차량용 자율주행 반도체 전쟁에서 삼성전자의 경쟁력과 전망, 우버, 리프트, 디디추싱으로 대변되는 모빌리티 공유경제의 현재와 미래 등 향후 10년의 주식시장을 주도할 글로벌 모빌리티 산업의 전반적인 흐름과 다양한 국내외 기업들을 소개하고 있습니다.

지금은 테슬라가 선두에 있는 듯 보이지만 자율주행이 본격적으로 안착되고, 제도적으로 뒷받침되는 시점에는 애플이나 구글 등의 IT 기업들이 그 선두에 설 가능성이 있으니 주목할 필요가 있습니다.

권말 부록으로 제공되는 저자들이 엄선한 6개 테마의 62개 모빌리티 유망종목을 통해 미래 모빌리티의 패권을 둘러싼 경쟁에서 승리할 수 있는 경쟁력을 갖춘 기업을 예상하는 데 도움이 될 것으로 생각합니다.

아래는 저자들이 엄선한 미래 모빌리티 6대 테마입니다.

1. 전기차 2. 수소차 3. 자율주행 4. 배터리 5. 공유경제 6. ETF

좀처럼 변하지 않던 자동차의 가치와 형태 그리고 기능들이 큰 변화를 앞두고 있습니다. 그런 변화를 충분히 고민하고 제시하는 플레이어가 미래 모빌리티 산업을 쥐고 흔들 것입니다. 지금의 자동차 제조사와는 크게 다른 형국이 펼쳐질 겁니다.

우리나라는 나라 규모에 비해 자동차 산업에 큰 영향력을 가지고 있습니다. 플랫폼과 사용자 경험에 몸 담고 있는 거의 모든 플레이어가 연관될 수 밖에 없는 비즈니스가 바로 모빌리티의 미래에 있습니다. 본서는 이런 커다란 변화에 대한 이야기를 담고 있으며, 최근 주식시장의 새로운 주도 산업으로 떠오른 모빌리티 시장의 미래를 전하고 있습니다.

관심있는 분들의 일독을 기대합니다.

K바이오 트렌드 2021

K바이오 트렌드 2021 - 바이오산업 최전선에서 지금 무슨 일이 일어나고 있는가
김병호.우영탁 지음 / 허클베리북스 / 2021년 1월

지난 해 국내의 제약 및 바이오 기업들이 기술 수출을 통해 벌어들인 외화가 10조원 이상이며, 올해 또한 수출액이 꾸준히 증가하고 있습니다. 이는 코로나 19사태에도 불구하고 이뤄낸 쾌거이며, K바이오 기업들의 높아진 기술력 때문이라는 분석이 나오고 있습니다.

특히, 코로나19 팬데믹은 우리나라의 진단키트로 부터 치료제까지 K바이오의 저력을 전 세계에 알릴 수 있는 절호의 기회임에 틀림 없으며, 바이러스의 확산에 따라 바이오 산업의 중요성에 대한 국민적 이해와 공감이 절실해 지고 있는 요즘이기도 합니다.

오늘 소개해 드리는 <K바이오 트렌드 2021>에서는 바이오 산업 전반에 대한 기본 지식에서 부터 코로나19를 둘러싼 바이오 이슈와 바이오 헬스 트렌드에 이르기까지 K바이오 산업의 현재와 미래를 생생하게 전달해 주고 있습니다.

특히, 저자들이 매일경제신문과 서울경제신문의 기자들이다 보니 학문적 깊이는 전문가들보다 다소 낮을 수 있으나, 다양한 관련 취재와 기자 본연의 독자 친화적인 글쓰기 능력을 통해 바이오 산업 전반의 생소한 용어들과 관련 지식을 쉽게 풀어내고 있다는 점이 돋보입니다.

총 5부로 이뤄진 본서는 아래와 큰 주제를 가지고 논의를 이어갑니다.

1. 바이오 산업을 이해하는 키워드

2. 바이오산업의 최전선 : 2등은 없다.

3. 미래 바이오 기술 선점 경쟁

4. 코로나19로 급부상하는 K바이오

5. 제약 바이오 사건 파일

특히 4부의 '코로나19로 급부상하는 K바이오'에서는 코로나 사태로 인한 위기를 기회로 승승장구하고 있는 K바이오 산업의 일단을 자세히 보여줍니다.

전 세계를 구한 'K진단키트'로 부터 '코로나 백신과 치료제의 글로벌 개발 전쟁', '국산 코로나 치료제의 선두기업인 셀트리온(항체 치료제)과 GC녹십자(혈장 치료제)', 코로나로 인해 불가피해진 '디지털 기반 비대면 의료 서비스(원격의료) 도입'의 필요성과 기술적 법적 문제, '코로나로 인한 바이오 위탁생산사업(CMO)의 폭발적 성장' 그리고 코로나에도 여전한 '바이오 규제' 등이 그것입니다.

'바이오 규제 완화'야말로 우리나라 바이오 산업을 한 단계 업그레이드하기 위한 지름길이라고 전문가들이 입을 모으고 있습니다.

'이중 규제 문제'(ex. 신의료기술평가 등)나 '깜깜이 평가과정', '허가기관의 엄격한 규정 해석' 그리고 이와 같은 법과 규정에 따른 공식적인 규제 뿐 아니라 주무부서의 경직된 법규해석이나 반기업적 판단, 지속적 개선 요청에도 귀닫는 이른바 '그림자 규제' 등으로 인해 자칫 물오른 K바이오 산업의 흥행에 찬물을 끼얹을 가능성이 있다는 지적입니다.

코로나19가 전 세계적으로 확산되는 가운데서도 K바이오는 더욱 몸집을 불려가고 있습니다. 연 매출 1조원을 돌파한 기업이 속속 늘고 있는 가운데 사상 처음 2조원 고지를 넘는 기업이 나올 것으로 전망됩니다.

국산 진단키트가 세계 곳곳에 수출되어 새로운 시장을 개척해 나가고 있으며, 치료제와 백신 등 바이오 의약품 수요의 급격한 증가로 인해 의약품 위탁생산사업은 대호황을 맞고 있습니다. 삼성바이오로직스, 셀트리온, 씨젠 등은 대표적 K바이오 기업이며, 주식 시장에서 그 가치를 제대로 보여주고 있는 기업들이라 할 수 있습니다.

바이오 헬스 트렌드와 미래 성장 동력으로서 K바이오 열풍에 주목하는 분들에게 도움이 되는 책으로 평가합니다.

일독을 권합니다.

#프롭테크

#프롭테크 - 부동산 기술은 어떻게 세상을 바꾸는가
리처드 W J 브라운 지음, 김병직 외 옮김 / 무블출판사 / 2021년 2월

4차 산업혁명이 본격적으로 이슈화되기 전인 2010년 경, 미국과 영국은 데이터 경제를 통한 서비스 산업의 고도화를 통해 자국 경제를 재부흥시키고자 공공 데이터 개방 정책을 적극 추진하기 시작했습니다. (미국 : 오바마 정부의 Open Government Initiative, 영국 : 오픈 데이터 전략)

정보 통신 기술이 접목된 부동산 비즈니스는 1980년대 이후 설계나 재무, 중개 관련 소프트웨어를 개발하는 기업들을 중심으로 출현하기 시작했으나 기존 부동산 주력자들을 위협하는 부동산 기술기업 즉, 프롭테크(프롭테크 : Proptech; Property+Technology) 스타트업이 본격적으로 등장한 것은 미국과 영국 정부의 이러한 공공데이터 개방 시점과 궤를 같이 합니다.

공간데이터와 지도정보(지리정보), 인구통계 정보, 도심시설, 건물데이터, 도시계획, 과세 정보 등을 민간에 개방한 결과, 데이터 간 연계 분석과 산출 데이터의 재축적을 통해 민간 기업이 강력한 데이터 허브로 성장하고, 새로운 서비스를 제공하는 부동산 스타트업의 출현이 활발해졌던 것이죠.

우리나라는 초기 단순히 부동산 정보를 제공하던 '인터넷 기업'으로 부터 앱기반 부동산 플랫폼인 '다방'과 '직방' 그리고 여기서 한차원 진화한 '스페이스 워크'나 '큐픽스' 같은 빅데이터 및 인공지능 분석 프롭테크 기업으로 발전해 왔습니다.

오늘 소개해 드리는 <#프롭테크 #Proptech>에서는 영국의 프롭테크 분야의 다양한 전문가들이 출연한 '더 프로퍼티 보이스'라는 팟캐스트를 바탕으로 프롭테크가 어떻게 부동산 분야에 기회와 도전의 장을 마련하고 있는지에 대한 다양한 이야기를 들려주고 있습니다.

본서에서 정의된 '프롭테크'는 건설기술(콘테크), 금융기술, 스마트홈, 공유경제와 같은 산업 영역에 걸쳐 다양한 종류의 신사업을 아우러는 포괄적 용어 임을 주목할 필요가 있습니다.

특히 국내 및 해외 공히 스타트업에서 출발한 기업들이 유니콘으로 성장한 사례들이 증가하고 있으며, 이들 대부분은 부동산 영역에서 출발한 기업이 아니라 ICT 기반의 스타트업이라는 점이며 국내에서도 인공지능, 사물인터넷 등의 혁신 기술을 통한 부동산 산업 혁신이 가속화되고 있습니다.

따라서 저자가 제시하는 아래의 "9가지 프롭테크 관련 개발 및 투자 핵심영역"은 각 장에서 자세히 다뤄지고 있으며, 부동산 비즈니스의 현재와 미래를 반영하고 있습니다.

1. 건설기술(콘테크)

2. 스마트홈과 사물인터넷

3. 빅데이터, 인공지능(AI), 툴, 앱

4. 영업, 마케팅 그리고 공유경제

5. 금융기술(핀테크)

6. 블록체인 기술과 암호화폐

7. 학습과 진보(에듀테크)

8. 빅픽처, 스마트시티 그리고 메가트렌드

현재 모바일 채널을 중심으로 부동산 관련 서비스들이 자동화, 지능화되면서 사용자 경험(UX)이 급격히 개선되고 있습니다. '다방'이나 '직방'같은 중개 플랫폼들은 앞다투어 가상/증강현실(AR/VR) 서비스를 제공하고 있고, 건설사들은 IoT기반의 스마트 빌딩과 스마트 홈 시스템 시스템을 선보이면서 임대관리 자동화에까지 사업영역을 확장하고 있습니다.

향후 '부동산 산업의 디지털 트랜스포메이션(디지털 전환)'이 본격화될 경우, 전통적으로 인력에 의해 제공되던 서비스들이 사라지면서 무인화로 인한 저비용, 고품질의 서비스 산업으로 재편될 가능성이 높습니다.

또한 대량의 데이터와 체계화된 프로세스에 의해 투명성과 보안성이 강화되고 연관 비즈니스 간 융합이 증대될 것으로 전망됩니다. 예컨데, 기존 부동산 중개업자는 오프라인 매물중개 활동과 서류작성을 필연적으로 온라인상에서 수행할 수 밖에 없게 될 것이며, 이 경우 자동화된 프로세스에 의해 단순 작업에 투입되는 노동량은 줄어들어 중개업자의 역할은 전문적 상담 또는 플랫폼 관리자로 변화될 것이라는 점입니다.

특히, 블록체인 기반의 스마트 계약이 확산되면 부동산 거래의 자동화는 더욱 가속화되고, 투명성 증대와 데이터 공개, 분석예측 등을 통해 부동산 급동과 폭락 같은 시장 비효율적 현상은 감소할 것으로 전망됩니다.

결국 건설, 중개, 임대관리, 투자, 금융 등 부동산 산업 내 비즈니스간에 인지도 높은 플랫폼을 중심으로 협업과 융합이 확대되면서 새로운 사업 모델들이 등장할 것으로 예상되며, 이 과정에서 프롭테크 스타트업의 출현과 역할이 중요해 질 것입니다.

예를 들면, 금융회사의 경우, 임차인 관련 서비스에서 부터 내집마련, 인테리어, 리모델링, 임대 관리 등 고객의 전 생애에 걸쳐 부동산에 연계된 금융 및 부가서비스를 제공하는 종합서비스를 고민할 필요가 있으며, 이때 프롭테크와의 협업이 새로운 기회를 창출할 수 있다는 이야기입니다.

부동산과 기술의 변화에 주목하고 계시는 분들께 추천해 드리고 싶은 책입니다.

[100자평] R 데이터 분석 머신러닝

R 데이터 분석 머신러닝
조민호 지음 / 정보문화사 / 2021년 2월

데이터 분석에 대한 전반적인 기술 범위를 커버하고 있기에 입문을 탈출한 중급자 분들께 추천

R 데이터 분석 머신러닝

R 데이터 분석 머신러닝
조민호 지음 / 정보문화사 / 2021년 2월

21세기, 4차 산업혁명시대의 원유(原油)로 불리는 '데이터' !

이 데이터의 통계를 분석하는 대표적인 도구로 많이 사용되는 'R'은 통계 프로그래밍을 위한 핵심 기능이 주로 구현되어 있습니다.

수십에서 수백만원을 호가하는 다른 상용 프로그램(예: SPSS, SAS, Stata 등)과는 달리 무료이며, 소스코드가 모두 공개된 오픈 소스이므로 누구라도 프로그램의 정확서을 검증할 수 있고, 오류가 발견되었을 때는 스스로 수정도 가능하기에 많은 인기를 누리고 있습니다.

특히 통계 처리와 시각화 부분에서 다른 어떤 도구보다 우월하다는 평을 받고 있습니다. 최근에는 Python 라이브러리를 R에서 활용할 수 있는 패키지도 나와 Python 뿐 아니라 텐서플로(TensorFlow)까지 자유롭게 사용할 수 있게 되어 더욱 각광을 받고 있습니다.

오늘 소개해 드리는 <R 데이터 분석 머신러닝>에서는 데이터에서 특정 비즈니스 요구 성과나 목표를 달성하는 데 도움이 되는 인사이트를 발견하는 '데이터 분석가(Data Analyst)' 혹은 '데이터 과학자(Data Scientist)'가 되는 과정을 아래 3단계로 구분하고 있습니다.

1단계 : 분석을 하기 위한 도구와 분석 요령을 배우는 단계

2단계 : 분석 도구와 기법을 특정 분야(제조, 물류, 유통 등)에 접목해 적용하는 단계

3단계 : 부석 기법 자체를 연구, 개발하는 단계

당연히 본서는 이 중 1단계에 최적화된 'R'을 사용해 각종 통계 기법 들과 데이터 전처리 기법, 데이터 마이닝, 빅데이터 분석 그리고 머신 러닝에 이르기 까지 이론을 자세히 설명하고, 실무에 활용할 수 있도록 실습을 진행하고 있습니다.

특히 저자가 밝히는 본서의 차별점은 데이터 분석에서 활용되는 복잡한 수식이나 난해한 통계 이론은 제외하고, 꼭 필요한 이론을 정확히 이해할 수 있도록 예재와 함께 설명하고 있다는 점입니다. 즉, 실습을 통해 원리를 깨닫는 접근 방식이라 하겠습니다.

총 4개 파트로 나눠진 본서의 구성은 대략 아래와 같습니다.

1. R의 사용법 :

소개 및 환경 구성, 데이터 타입, 프로그래밍 기능, 데이터 조작 관련 명령어, 데이터 조작 관련 패키지 사용법 등

다양한 데이터 시각화를 위한 기본 그래프 및 다양한 그래프 소개, plot3D 패키지, lattice 패키지, ggplot2 패키지를 사용한 그래프 그리기 및 데이터 시각화 방법 정리(데이터 분석과정 데이터 시각화 방법 정리)

2. R을 사용한 통계 분석 :

표본 생성 및 기초 통계량, 독립성 및 적합성 검정, 통계 분석의 종류, 차이 & 인과(상관)관계 검정

3. R의 활용법 :

회귀분석(선형, 비선형, 중선형), 기계학습(딥러닝), 빅데이터 분석, 시계열 분석 및 몬테카를로 시뮬레이션을 포함한 특수 분석의 이론 및 실습

4. 데이터 분석 및 전처리 기법 :

데이터 분석의 유형과 데이터 탐색 과정, 데이터 클린징을 포함한 '데이터 전처리 과정 정리'(데이터 확인->데이터 형식 변경->결측값처리->이상값처리->특성 조작, 대이터 정규화와 주성분 분석(데이터 개수의 축소), 카이제곱 검정을 통한 중요 변수 선발을 포함해 효과적 분석을 위한 변수의 제거 및 선택

사실 'R'을 효율적으로 사용하기 위해서는 통계적인 지식 뿐 아니라 R의 다양한 패키지를 적시적소에 잘 활용하는게 무엇보다 중요합니다. 본서는 이 부분에 초점을 맞춰 가장 인기있는 최신 패키지를 중심으로 효과적이고 효율적인 분석 방법을 소개하고 있습니다.

또한 각종 패키지나 함수를 사용할 때 발생할 수 있는 다양한 사례들과 해결책을 그 결과와 함께 자세히 설명하고 있어, 원리 및 결과를 한 눈에 확인할 수 있는 장점이 있습니다.

데이터 분석 전문가가 알야야 하는 기술적 범위를 열거해 보자면 대략 아래와 같습니다.

1. R사용법 2.패키지 사용법 3. 데이터 분석 (통계 분석, 데이터 마이닝(머신러닝, 빅데이터분석), 응용분석)

저자가 지적하듯 본서에서 제공하는 정도 수준이면 어지간한 데이터 분석은 모두 포함한다고 생각됩니다.

또한 본서에서는 데이터 분석에 대한 전반적인 기술적 범위를 커버하고 있기에, 이를 바탕으로 각 산업 도메인에 맞는 실무 적용이 필요하다 하겠습니다. 따라서 데이터 분석을 처음 공부하는 입문자 보다는 입문을 탈출한 중급자 분들께 추천하고 싶습니다.

* 출판사로부터 도서를 제공받아 주관적으로 작성한 리뷰입니다.