경제, 경영 주식

최근 한국 ETF 시장이 300조원 규모로 급성장하면서 개인 투자자들의 관심이 폭발적으로 증가하고 있습니다. 하지만 많은 투자자들이 ETF의 본질을 제대로 이해하지 못한 채 무분별하게 투자하는 경향이 있습니다. ETF는 단순히 편리한 상품이 아니라, 투자 성향과 목적에 따라 전략적으로 선택해야 하는 금융 상품입니다. 이 글에서는 ETF의 기본 개념부터 패시브와 액티브의 차이, 올바른 선택 기준, 그리고 투자 시 반드시 알아야 할 장단점까지 체계적으로 살펴보겠습니다. ETF의 개념과 패시브·액티브의 차이점 ETF는 Exchange Traded Fund의 약자로, 거래소에 상장되어 주식처럼 사고팔 수 있는 펀드를 의미합니다. 기존 펀드는 가입과 해지 절차를 거쳐야 했지만, ETF는 실시간으로 거래가 가능하다는 점에서 혁신적입니다. 삼성전자가 회사를 상장시킨 것처럼, ETF는 펀드 자체를 상장시킨 상품이라고 이해하면 됩니다. 국내 대표적인 운용사로는 삼성자산운용과 미래에셋자산운용이 있으며, 이들이 만든 코덱스와 타이거 브랜드가 시장 점유율의 약 80%를 차지하고 있습니다. 전 세계적으로는 블랙락이 가장 큰 ETF 운용사로, 애플과 엔비디아의 최대 주주가 될 정도로 막강한 영향력을 행사합니다. ETF로 돈이 몰리면서 블랙락은 해당 기업들의 주식을 대량으로 매수하게 되고, 결과적으로 대주주가 되는 현상이 발생하는 것입니다. ETF는 크게 '패시브 ETF'와 '액티브 ETF'로 구분됩니다. 패시브 ETF는 코스피, 코스닥, S&P 500 같은 특정 지수를 그대로 따라가는 상품입니다. 지수 구성 종목과 비중을 동일하게 유지하며, 별도의 판단 없이 자동으로 운용되기 때문에 수수료가 매우 낮습니다. 반면 액티브 ETF는 펀드매니저가 적극적으로 개입하여 초과 수익, 즉 알파를 추구합니다. 시장 상황에 따라 종목 비중을 조절하고, 지수 구성과 다르게 포트폴리오를 운용할 수 있습니다. 이 둘 사이에는 '테마 ETF'라는 중간 형태도...

1월 30일, 한국 증시는 코스피 5천 돌파 이후 코스닥이 주간 17% 상승이라는 놀라운 성과를 보이며 투자자들의 이목을 집중시켰습니다. 정부의 적극적인 코스닥 업그레이드 정책과 개인 투자자들의 막강한 수급이 맞물리면서, 과거 2000년 코스닥 때가 재현될 것이라는 기대감이 시장을 지배하고 있습니다. 그러나 외국인의 조단위 매도와 글로벌 변수들이 복합적으로 작용하면서 변동성 또한 극심한 상황입니다. 코스닥 3천 시대를 향한 외국인 매도의 의미 오늘 외국인 투자자들은 코스피에서만 약 2조 원에 달하는 물량을 매도했으며, 주요 타깃은 SK하이닉스, 삼성전자, 현대차 등 대형 주도주였습니다. 코스닥에서도 1,600억 원 규모의 매도세가 관찰되었습니다. 일반적으로 이러한 외국인의 대규모 이탈은 고점 신호로 해석될 수 있지만, 김동엽 대표는 이를 단기적인 환율 요인과 차익실현의 성격으로 분석했습니다. 환율이 1,480원대에서 1,420~1,430원대로 급락한 상황에서, 외국인 투자자들은 원화 강세 국면에서 일시적으로 수익을 실현하고 다시 환율이 올라갔을 때 재매수하려는 전략을 구사하는 것으로 보입니다. 실제로 SK하이닉스는 4분기 실적 발표 후 사상 최대 영업이익을 기록했으며, 1분기와 2분기에는 이보다 두 배 가까운 실적을 낼 것으로 전망되고 있습니다. 이러한 펀더멘털을 고려할 때, 외국인의 매도는 기업 가치에 대한 회의적 시각이라기보다는 단기 차익실현의 성격이 강합니다. 더욱 주목할 점은 개인 투자자들의 수급 구조입니다. 개인들은 개별 계좌에서는 매도세를 보이고 있지만, 기관 매매로 집계되는 ETF를 통해서는 막대한 매수세를 이어가고 있습니다. 특히 코스닥150 레버리지 ETF에 대한 수요가 폭발적으로 증가하면서, 겉으로는 개인 투자자들의 참여가 과열처럼 보이지만 실제로는 이미 오래전부터 체계적으로 포지션을 쌓아온 것으로 분석됩니다. 이는 과거와 다른 양상으로, 개인 투자자들이 더욱 전략적이고 현명해졌음을 보여주는 사례입니다. 정부가 코스닥 3천 시대를 공언하고, ...

상승장에서도 47%의 투자자가 손실을 본다는 통계는 충격적입니다. 『캔들 차트 하나로 끝내는 추세 추종 투자』의 저자 성승현은 일반 개미 투자자들이 자신만의 투자 기준과 원칙 없이 시장에 참여하기 때문에 이런 결과가 발생한다고 지적합니다. 내재가치 분석이나 재무제표 공부보다 배우기 쉽고 평생 활용 가능한 차트 분석 투자법을 통해 직장인도 안정적으로 수익을 낼 수 있는 방법을 제시합니다. 월봉12평선으로 매매 타이밍 잡기 월봉 12평선은 12개월 동안의 평균 종가를 이은 선으로, 장기 차트에서 강력한 추세선 역할을 합니다. 성승현 작가는 이 하나의 기준선만으로도 매수와 매도 시점을 명확히 판단할 수 있다고 강조합니다. 실제 삼성전자는 작년 5월 59,800원에서 월봉 12평선을 돌파한 이후 현재 14만 원대까지 상승했지만 여전히 이 기준선을 깨지 않고 있습니다. SK하이닉스 역시 작년 6월 20만5,000원에서 월봉 12평선을 뚫고 현재 74만 원까지 올랐으며, 현대차도 21만 원에서 진입해 두 배 이상의 수익을 달성했습니다. 월봉 종가 매매의 핵심은 월중 주가 움직임에 동요되지 않고 매월 말일 장 마감 시점에만 집중하는 것입니다. 한 달에 단 3~4시간만 투자하면 되기 때문에 직장인들이 본업에 충실하면서도 효과적으로 투자할 수 있습니다. 월봉 12평선 위에서 주가가 움직이는 한 보유를 유지하고, 이 선이 깨지는 순간 매도하는 단순하지만 강력한 원칙입니다. 네이버는 2019년 7월 13만8,000원에 진입해 2년간 월봉 12평선을 유지하다가 2021년 11월 38만1,000원에서 이 선이 깨지며 매도 신호가 발생했습니다. 카카오 역시 2019년 4월 24,000원 진입 후 2021년 9월 11만8,000원에 나가는 명확한 타이밍을 제공했습니다. 이 방법의 장점은 감정적 판단을 배제하고 객관적 기준으로 투자할 수 있다는 점입니다. 주가가 중간에 파동을 치더라도 기준선을 지키는 한 불안해 할 필요가 없으며, 기준선이 깨지면 미련 없이 나오면 됩니다. 성승현 작가는 ...

2026년 증시는 금리인하 사이클 속에서 원전과 로봇, 2차전지 등 에너지 인프라 섹터가 중심축을 형성하고 있습니다. 트럼프 행정부의 원전 중심 에너지 정책과 한국의 RE100 정책 조정이 맞물리면서, 투자자들은 리스크 관리와 함께 장기 성장 가능성을 동시에 고려해야 하는 시점입니다. 금리 사이클 분석을 통한 투자 전략과 원전·ESS 섹터의 균형 잡힌 포트폴리오 구성이 그 어느 때보다 중요합니다. 금리인하 사이클과 2026년 투자 전략 2026년 증시를 이해하는 핵심은 금리 사이클입니다. 2024년 말부터 시작된 금리 인하는 2025년 1월부터 9월까지 약 9개월간 동결되었지만, 여전히 금리인하 사이클 안에 위치해 있습니다. 금리 인하 사이클에서는 화폐 가치가 하락하면서 투자 시장으로 자금이 유입되는 것이 일반적입니다. 사람들은 가치가 떨어지는 화폐를 보유하기보다 투자 수단으로 전환하려는 니즈가 커지며, 이는 금, 원자재, 주식 시장으로의 자금 이동을 가속화합니다. 2025년 12월부터 금리 인하가 재개되었고, 긴축도 종료되었습니다. 3연속 금리 인하 이후 시장은 본격적인 유동성 장세로 접어들 가능성이 높습니다. 트럼프의 압박으로 금리 인하 속도의 차이는 있을 수 있으나, 2026년에 금리 인상으로 전환될 가능성은 거의 희박합니다. 따라서 투자자들은 금리인하 사이클을 기반으로 한 유동성 장세를 적극적으로 활용해야 합니다. 다만 차기 연준 의장 문제로 케빈 워시의 임명 가능성이 미궁 속으로 빠지면서, 시장이 기대했던 비둘기적 완화 기조는 다소 약화되었습니다. 이는 달러 인덱스 상승으로 이어지고 있으며, 환율 방어의 어려움을 가중시키고 있습니다. 한국의 경우 환율이 1,400원대 후반까지 상승하며 외환 당국의 개입이 있었으나, 다시 상승 압력을 받고 있습니다. 환율이 1,500원 심리적 지지선을 넘어서면 외국인 투자자들의 환차손 우려로 이탈이 가속화될 수 있습니다. 실제로 2025년 4월 상호관세 이슈 때 외국인 매도세가 강력하게 나타났고, 11월과 12월 환율 ...

 2025년 한국 증시는 코스피 5000 달성 이후 새로운 국면을 맞이하고 있습니다. 정부가 코스닥 3000 포인트 달성을 공식 목표로 제시하면서 투자자들의 시선이 코스닥 시장으로 집중되고 있습니다. 코스피가 대형 우량주 중심으로 상승했다면, 이제는 상대적으로 저평가된 코스닥 종목들이 낙수효과를 받을 차례입니다. 특히 로봇, 2차전지, 제약바이오, 화장품 등 4개 핵심 섹터를 중심으로 자금이 집중되고 있으며, 기관투자자와 패시브 자금의 유입이 본격화되면서 코스닥 시장의 구조적 변화가 진행되고 있습니다. 정부 주도 코스닥 육성 정책과 시장 전망 정부는 코스닥 3000 달성을 위해 구체적인 4대 정책 방향을 제시했습니다. 첫째, 부실 기업의 신속한 퇴출을 통해 투자자 보호를 강화하겠다는 계획입니다. 소위 좀비 기업으로 불리는 부실 상장사들이 투자자 자금을 잠식하는 구조를 근본적으로 개선하겠다는 의지입니다. 둘째, AI, 우주항공, 에너지 등 핵심 기술 기업의 상장을 활성화하여 코스닥 시장의 질적 성장을 도모합니다. 셋째, 성장 초기 기업들에게 세제 혜택을 제공하여 빠른 성장을 지원합니다. 넷째, 기관투자자의 진입을 적극 유도하여 시장의 안정성과 유동성을 확보하겠다는 전략입니다. 이러한 정책은 단순한 선언이 아닌 실질적 자금 흐름으로 나타나고 있습니다. 연기금, 국민연금, 각종 펀드를 통한 자본 유입이 본격화되면서 코스닥 시장의 거래대금과 시가총액이 급증하고 있습니다. 특히 주목할 점은 외국인보다 기관투자자의 수급이 더욱 중요해졌다는 점입니다. 코스피 상승기에는 외국인 자금이 주도했다면, 코스닥 상승기에는 국내 기관의 역할이 핵심적입니다. 실제로 최근 기관 순매수 규모가 급증하면서 코스닥150 지수가 단기간에 급등했고, 레버리지 상품은 하루 만에 20% 이상 상승하는 극적인 모습을 보여주었습니다. 고객예탁금 추이도 중요한 시그널입니다. 코로나 팬데믹 당시 최고치였던 78조원을 훌쩍 넘어 95~96조원 수준까지 증가했습니다. 이는 개인투자자들의 투자 여력이 사...

2025년 1월, 한국 증시는 정부의 적극적인 부양책에 힘입어 코스피 5000포인트 시대를 열었습니다. 코스닥 역시 가시적으로 1000포인트를 넘어 2000포인트 시대로의 도약을 준비하고 있습니다. 이러한 상황에서 현대차 그룹은 AI 산업의 양대 축인 자율주행과 휴머노이드 로봇 분야에서 탄탄한 펀더멘탈을 보여주며 투자자들의 주목을 받고 있습니다. iM증권 서울금융센터 이영훈 이사는 최근 방송에서 현대차의 저평가 가능성과 함께 반도체, 바이오 섹터에 대한 투자 전략을 제시했습니다. 현대차의 AI 플랫폼 가치와 투자 전략 현대차는 최근 59만 5,000원까지 상승하며 시가총액 3위에 올랐으나, 60만 원 문턱을 넘지 못하고 고점 대비 약 20% 조정을 받았습니다. 그러나 이영훈 이사는 이러한 조정이 오히려 건강한 신호일 수 있다고 분석합니다. 현대차 그룹의 PBR은 여전히 1.1배를 밑돌고 있으며, PER은 11~12배 수준으로 도요타 자동차와 비슷한 수준입니다. 반면 테슬라의 PBR은 18배, PER은 300배 수준입니다. 여기서 중요한 것은 현대차를 단순한 레거시 자동차 회사로 볼 것인가, 아니면 AI 플랫폼 기업으로 볼 것인가 하는 관점의 차이입니다. 과거 IT 버블 시절 메모리칩 회사들과 애플, 아마존 같은 기업들이 시장을 장악했듯이, 현재 AI 시대에도 이를 확장시킬 수 있는 확실한 디바이스가 필요합니다. 그것이 바로 휴머노이드와 자율주행입니다. 이 두 분야는 인구 감소 문제에도 효과적인 솔루션을 제공할 수 있습니다. 현대차 그룹은 CES에서 아틀라스 휴머노이드 로봇을 선보이며 테슬라 대비 기술적으로 뒤지지 않는다는 것을 증명했습니다. 초기에는 테슬라의 옵티머스가 가정용, 현대차의 아틀라스가 산업용으로 구분되지만, 시장이 확장되면 양쪽 모두 겹치게 될 것입니다. 특히 BMW에 납품했던 휴머노이드 업체가 50조 원 밸류에이션을 받은 점을 고려하면, 현대차의 현재 주가는 아직 저평가되어 있다고 볼 수 있습니다. 또한 현대차 주가에 전혀 반영되지 않은 자율주행...

2025년을 지나 2026년을 맞이한 현재, 한국 주식시장은 정부의 적극적인 부양 정책과 글로벌 유동성 확대라는 두 가지 큰 흐름 속에서 새로운 국면을 맞이하고 있습니다. 코스피가 5000포인트를 돌파하며 역사적인 성과를 기록했고, 코스닥 역시 1000포인트를 넘어 2000포인트 시대를 향한 가능성을 보여주고 있습니다. 이러한 상황에서 투자자들이 감정을 배제하고 정확한 지표를 토대로 우량주 중심의 포트폴리오를 구성하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 코스닥 상승의 메커니즘과 낙수효과 주식시장의 상승 사이클은 명확한 단계를 거치며 진행됩니다. 첫 번째 단계에서는 코스피 우량주부터 움직이는데, SK하이닉스와 삼성전자가 대표적인 예입니다. 이는 큰 손들이 먼저 움직이기 때문이며, 시가총액이 큰 기업부터 자금이 유입되는 것은 거의 공식과도 같은 현상입니다. 실제로 SK하이닉스는 HBM 반도체 분야에서 삼성전자로부터 패권을 가져오면서 1등 기업으로 자리매김했고, 이후 삼성전자 역시 HBM 기술 발전과 경영 정상화, 사법 리스크 해소 등의 모멘텀으로 강력한 상승세를 보였습니다. 현대차 그룹의 상승 역시 주목할 만합니다. 전 세계 시장에서의 순위 상승과 경기 민감주로서의 특성이 금리인하 사이클과 맞물리면서 예상보다 빠른 상승을 보였는데, 여기에는 피지컬 AI와 자율주행 로봇이라는 프리미엄까지 더해졌습니다. 이제 코스피에서 발생한 막대한 수익금이 다음 타자를 찾게 되는데, 그것이 바로 코스닥 시장입니다. 코스닥 시장의 상승 속도는 코스피와 비교가 되지 않습니다. 예를 들어 500조원 규모의 기업이 10% 상승하려면 50조원의 자금이 필요하지만, 5000억원 규모의 기업에 같은 50조원이 유입되면 100배 이상의 상승도 가능한 구조입니다. 물론 컨센서스에 맞게 움직이겠지만, 규모가 작은 시장을 끌어올리는 것이 퍼센트로 따졌을 때 훨씬 적은 돈으로 큰 수익률을 만들 수 있다는 것입니다. 현재 고객 예탁금은 96조원으로 코로나 팬데믹 최고점이었던 80조원을 훨씬 상회하고 있...

 인공지능 시대를 이끌어온 엔비디아의 GPU 독주 체제에 균열이 생기고 있습니다. 그동안 AI 학습과 추론에서 절대적 위치를 차지했던 엔비디아는 구글의 TPU 등장으로 새로운 도전에 직면했습니다. 이러한 변화는 단순한 기술 경쟁을 넘어 글로벌 반도체 시장 재편과 주식시장 판도 변화로 이어지고 있습니다. AI 칩 시장의 패러다임 전환이 시작된 지금, 엔비디아와 구글의 경쟁 구도를 심층적으로 분석해보겠습니다. 엔비디아 GPU의 독보적 지배력과 그 배경 엔비디아가 AI 반도체 시장에서 구축한 지배력은 단순한 기술적 우위를 넘어선 생태계 전체의 장악이었습니다. GPU(Graphics Processing Unit)는 원래 그래픽 처리를 위해 개발된 칩이었지만, 엔비디아는 이를 병렬 연산에 최적화된 AI 학습 도구로 재탄생시켰습니다. 특히 CUDA(Compute Unified Device Architecture)라는 소프트웨어 플랫폼을 통해 개발자들이 GPU를 활용한 AI 모델 개발을 쉽게 할 수 있도록 만들었습니다. 이러한 선점 효과는 엄청났습니다. 전 세계 AI 연구자와 개발자들이 엔비디아의 GPU와 CUDA 환경에 익숙해지면서, 사실상 산업 표준으로 자리 잡았습니다. OpenAI의 ChatGPT, 메타의 LLaMA, 구글의 초기 AI 모델들까지도 엔비디아 GPU 기반으로 학습되었습니다. 이는 단순히 하드웨어를 판매하는 것을 넘어, 전체 AI 인프라의 근간을 제공하는 것이었습니다. 시장 점유율 측면에서도 엔비디아는 압도적이었습니다. AI 가속기 시장에서 80% 이상의 점유율을 차지하며, H100, A100 같은 데이터센터용 GPU는 공급 부족 현상까지 겪을 정도로 수요가 폭발했습니다. 이러한 독점적 위치는 엔비디아의 주가를 천문학적으로 끌어올렸고, 시가총액 기준 세계 최상위 기업 반열에 오르게 만들었습니다. 하지만 이러한 독주 체제는 새로운 경쟁자의 등장으로 위협받기 시작했습니다. 바로 구글이 자체 개발한 TPU의 본격적인 시장 진입이었습니다. 구글 TPU의 ...

솔직히 저는 처음에 배터리 교환 방식이 전기차의 미래라고 믿었습니다. 주유소처럼 들어가서 배터리만 바꿔 끼우면 끝이라는 개념이 너무 그럴듯하게 느껴졌거든요. 그런데 직접 이 시장을 들여다보면 볼수록 생각이 달라졌습니다. 지금은 오히려 폐배터리 재활용 쪽이 훨씬 현실적인 기회라는 확신이 생겼습니다. 배터리 교환 방식, 왜 생각대로 되지 않는가 처음에는 정말 매력적인 아이디어였습니다. 충전 기다릴 필요 없이 방전된 배터리만 빼고 완충 배터리를 넣으면 되잖아요. 그런데 이 방식이 성립하려면 전제가 하나 있습니다. 모든 자동차 제조사가 동일한 배터리 규격을 사용해야 한다는 것입니다. 이걸 기술 표준화(Technical Standardization)라고 하는데, 한 마디로 서로 다른 회사들이 같은 크기, 같은 형태, 같은 인터페이스의 배터리를 써야 한다는 뜻입니다. 현실은 정반대입니다. 테슬라를 포함한 주요 글로벌 완성차 업체들은 이미 배터리 교환 방식을 채택하지 않기로 결론을 내렸습니다. 제가 이 사실을 알았을 때 꽤 당황스러웠습니다. 결국 각 회사들이 자사만의 배터리 설계를 고집하는 한, 교환 방식은 사실상 불가능한 구조입니다. 니오(NIO)가 2025년까지 중국 전역에 4,000개의 배터리 스테이션을 구축하겠다고 발표한 것은 맞습니다. 그런데 중국의 영토 크기와 인구를 놓고 보면, 4,000개는 주유소 수준의 접근성을 갖추기에 턱없이 부족한 숫자입니다. 주유소처럼 언제 어디서든 들릴 수 있으려면 수십만 개가 필요한데, 그 인프라 구축 비용은 감당하기 어려운 수준입니다. 또 한 가지 놓치기 쉬운 문제가 있습니다. 셀 투 섀시(CTC, Cell-to-Chassis) 기술입니다. 이 기술은 배터리 셀을 차체 구조물과 직접 결합해서 공간 효율과 에너지 밀도를 극대화하는 최신 설계 방식입니다. 그런데 배터리를 탈착식으로 규격화하면 이 CTC 같은 고밀도 기술을 적용할 수 없게 됩니다. 시간이 갈수록 배터리 교환 방식을 채택한 차량은 최신 설계를 따라가지 못하고 ...

중국 조선소가 가격을 반값으로 내밀어도 선주가 한국을 선택한다면, 그 이유가 뭔지 궁금하지 않으셨습니까? 한화오션이 새해 첫날부터 오만 국영 선사로부터 초대형 원유 운반선(VLCC) 3척, 총 5,722억 원 규모 수주를 따냈습니다. 척당 1,900억 원이 넘는 계약으로, 제가 처음 이 숫자를 봤을 때 솔직히 예상 밖이었습니다. 단순히 배를 많이 팔았다는 이야기가 아닙니다. 어떤 구조로 이 수주가 만들어졌는지 들여다보면, 지금 조선업의 판이 어디로 향하는지 보입니다. VLCC 수주, 왜 지금 이 가격인가 VLCC(Very Large Crude Carrier)란 원유를 대량으로 수송하는 초대형 유조선을 말합니다. 통상 20만 DWT(재화중량톤수, 선박이 실을 수 있는 최대 화물 무게) 이상의 선박을 가리키는데, 쉽게 말해 원유를 한 번에 200만 배럴 이상 실어 나르는 해상 물류의 핵심 수단입니다. 이번 계약 단가가 왜 눈에 띄냐면, 2008년 금융위기 이후 최고가 수준에서 체결됐기 때문입니다. 그간 조선업계가 저가 수주의 늪에서 허우적댔던 시절을 생각하면, 이건 분위기가 완전히 달라진 신호입니다. 제가 조선 관련 종목을 들여다보기 시작한 게 불과 2~3년 전인데, 그때만 해도 "조선은 끝났다"는 말이 공공연히 돌았습니다. 그런데 지금 나오는 수치들은 그 시절과 전혀 다릅니다. 배경에는 글로벌 VLCC 선대의 노후화가 있습니다. 선령(선박의 나이)이 15년 이상 된 노후 선박 비중이 전체 VLCC 선대의 30%를 넘어서면서, 교체 수요가 한꺼번에 몰리고 있습니다. 공급이 수요를 따라가지 못하는 구조가 형성된 것입니다. 한화오션은 이 타이밍에 2029년 인도분 슬롯(도크 작업 일정)까지 미리 채워버렸습니다. 슬롯이란 조선소가 배를 짓기 위해 확보한 도크 작업 시간을 뜻하는데, 인기 있는 조선소일수록 슬롯이 먼저 소진됩니다. 선주 입장에서는 "지금 계약 안 하면 자리가 없다"는 압박을 받을 수밖에 없습니다. 이런 수급 ...

솔직히 저는 전기선박이라는 말을 처음 들었을 때 "배에 배터리를 달면 얼마나 가겠어"라는 생각부터 했습니다. 그런데 최근 다보스포럼에서 이 주제가 진지하게 논의되고, 한국이 세계 3위의 전기선박 육상 시험소를 구축했다는 소식을 접하면서 제 생각이 얼마나 좁았는지 깨달았습니다. 단순한 친환경 트렌드가 아니라, 해양 산업 전체가 바뀌는 흐름이었습니다. 전기선박, 왜 지금 주목받는 걸까요 기후 위기 이야기가 나오면 보통 전기차나 태양광을 떠올리는데, 사실 해운업이 전 세계 온실가스 배출의 약 2.5%를 차지한다는 사실은 잘 알려지지 않았습니다. 국제해사기구(IMO)는 2050년까지 해운 분야 탄소 배출을 순제로(Net-Zero)로 만들겠다는 목표를 공식화했습니다. 순제로란 배출한 탄소만큼 흡수하거나 상쇄해서 실질 배출량을 0으로 만드는 것을 의미합니다. 이 흐름에서 전기추진 선박이 핵심 대안으로 떠오르고 있습니다. 전기추진(Electric Propulsion)이란 디젤 엔진 대신 배터리와 전기모터를 동력원으로 사용하는 방식입니다. 이산화탄소 배출이 없고, 연료비도 화석연료 기반 선박보다 훨씬 저렴합니다. 제가 관련 자료를 찾아보면서 특히 놀란 건 소음과 진동이 크게 줄어든다는 점이었습니다. 승객 입장에서는 쾌적함이 달라지는 셈이고, 해양 생물 입장에서도 수중 소음 공해가 줄어드니 긍정적인 효과가 이중으로 생깁니다. 또한 기존 디젤 선박은 엔진 크기와 위치에 따라 설계가 제한되지만, 전기추진 방식은 배터리 팩을 분산 배치할 수 있어 설계 유연성이 훨씬 높습니다. 이게 단순한 기술적 장점처럼 들릴 수 있는데, 실제로는 화물 적재 효율과 선체 안정성까지 바꿀 수 있는 요소입니다. 전통적인 방식이 맞다고 생각했던 부분들이 하나씩 달라지고 있다는 걸 실감했습니다. 디지털 트윈으로 배를 짓기 전에 먼저 시험한다고요? 제가 가장 인상 깊었던 부분이 바로 이 대목입니다. 한국이 세계에서 세 번째로 전기선박 육상 시험소를 구축했다는 사실인데, 처음엔...

분리수거함 앞에서 페트병 라벨을 뜯다가 문득 이런 생각이 든 적 있지 않으십니까. "이게 진짜 재활용은 되는 걸까?" 저도 그랬습니다. 열심히 씻어서 버리긴 하는데, 막상 그 이후 과정이 어떻게 돌아가는지는 몰랐습니다. 직접 찾아보고 나서야 페트병 한 개가 실제 섬유 제품이 되기까지 얼마나 복잡한 공정을 거치는지 알게 됐고, 솔직히 이건 예상 밖이었습니다. 분리세척, 생각보다 훨씬 고된 과정이었습니다 일반적으로 재활용은 모아서 분쇄하면 되는 간단한 공정이라고 알려져 있지만, 실제로는 전혀 다릅니다. 수거된 페트병은 우선 색상과 재질에 따라 세밀하게 선별됩니다. 투명, 유색, 재질 혼합 여부까지 일일이 구분하는 작업인데, 이 단계가 최종 섬유 품질을 결정한다고 해도 과언이 아닙니다. 문제는 라벨입니다. 한국 페트병에 붙은 라벨은 강력한 접착제로 고정되어 있어 물로는 잘 떼지지 않습니다. 그래서 가성소다(NaOH), 즉 강알칼리성 화학물질을 넣은 뜨거운 물에 12번 이상 반복해서 삶는 공정이 필요합니다. 가성소다란 유기물과 접착 성분을 분해하는 데 쓰이는 강염기성 물질로, 이 세척 공정이 없으면 이후 섬유 품질에 불순물이 섞이게 됩니다. 제가 이 과정을 처음 접했을 때 든 생각은 "이렇게까지 해야 하나"였습니다. 그런데 생각해보면, 재활용 품질이 떨어지면 결국 소각이나 매립으로 가는 비율이 높아집니다. 철저한 세척이 재활용률을 실질적으로 높이는 핵심이라는 걸 그때 처음 이해했습니다. 환경부 자료에 따르면 국내 페트병 재활용률은 약 77.9%로 집계되나, 실질적으로 고품질 재활용 원료로 전환되는 비율은 이보다 낮다고 지적됩니다( 출처: 기후에너지환경부 ). 세척 공정의 중요성이 수치로도 확인되는 지점입니다. 플레이크에서 재생원사까지, 불순물과의 싸움 세척을 마친 페트병은 이제 잘게 분쇄됩니다. 이 분쇄된 조각을 플레이크(flake)라고 부릅니다. 플레이크란 재생 섬유를 만들기 위한 1차 가공 원료로, 쉽게 말해 페트...

고려아연은 알타 리소스와 합작하여 폐영구자석을 활용한 희토류 양산 사업을 본격적으로 시작할 예정이다. 이 프로젝트는 2027년부터 연간 100t의 희토류를 생산하며, 전기차, 풍력, 방산 등 다양한 산업 분야에 필요한 소재로 활용될 계획이다. 특히, 도시광산사업을 통해 환경 친화적인 자원 재활용이 이루어질 것으로 기대된다. 폐영구자석 재활용의 필요성 폐영구자석 재활용은 현대 산업에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 자석은 전기차와 풍력 발전기 등 다양한 첨단 기술에 필수적인 희토류 원소를 포함하고 있습니다. 그러나 많은 기업들이 이 자원들을 제대로 활용하지 않고, 그냥 폐기해버리는 경우가 많습니다. 따라서 폐영구자석을 재활용하는 것은 자원의 효율적인 관리 및 환경 보호의 관점에서도 필수적입니다. 이러한 필요성에 발맞춰 고려아연은 알타 리소스와 협력하여 폐영구자석에서 재활용된 희토류를 연간 100t 생산하는 사업에 착수하게 되었습니다. 이로 인해 자원의 순환 활용 및 오염 최소화가 기대됩니다. 이를 통해 폐기물 문제를 해결하는 동시에 산업계의 자원 부족 문제를 완화할 수 있습니다. 이 사업이 성공적인 경우, 고려아연은 미래의 지속 가능한 자원 관리 모델을 제시할 수 있을 것입니다. 특히, 전기차와 같은 주요 산업의 부흥이 요구되는 지금, 폐영구자석의 재활용은 산업 전반에 긍정적인 영향을 줄 것으로 예상됩니다. 희토류 양산의 경제적 효과 희토류 양산은 단순한 자원 재활용 이상의 경제적 효과를 가져올 것으로 기대됩니다. 먼저, 2027년부터 본격적으로 양산에 들어가게 되면, 연간 100t의 희토류 생산에 따른 경제적 이익이 상당할 것으로 보입니다. 이는 직접적인 수익 창출뿐만 아니라, 관련 산업의 성장에도 기여할 것입니다. 해당 사업이 진행됨에 따라, 지역 경제 활성화와 일자리 창출에도 긍정적인 영향을 미칠 것입니다. 특히, 도시광산사업을 통해 지역 주민들이 참여할 수 있는 기회가 많아지게 되며, 이는 지역 사회의 경제 기반을 강화하는 데...

국내 산업재해 사망자 수는 여전히 연간 800명대를 넘나들고 있습니다. 이 숫자를 처음 봤을 때, 솔직히 저는 '기술이 이렇게 발전했는데 아직도?'라는 생각을 먼저 했습니다. 그런데 현장에서 실제로 활용되고 있는 AI 기반 산업안전 기술을 들여다보니, 이미 꽤 많은 것이 바뀌고 있었고, 동시에 우리가 과신하고 있는 부분도 있었습니다. 현장이 먼저 바뀌고 있다: AI 안전 기술의 현황 일반적으로 산업 현장의 안전 관리는 사람이 순찰하고 점검표를 작성하는 방식이라고 알려져 있지만, 제 경험상 이미 그 그림은 상당 부분 달라졌습니다. 건설 현장에 설치된 AI CCTV는 작업자의 안전모 착용 여부를 실시간으로 판별하고, 이상 상황이 감지되면 즉시 관리자에게 알립니다. 그런데 여기서 멈추지 않습니다. 최근에는 VLM(Vision Language Model), 즉 시각과 언어를 동시에 이해하는 인공지능 모델이 현장에 도입되기 시작했습니다. VLM이란 이미지나 영상을 보는 것에 더해 언어적 맥락까지 함께 처리하는 멀티모달 AI를 뜻합니다. 단순히 "쓰러진 사람이 있다"가 아니라, 그 상황이 응급인지 아닌지를 판단하고, 작업자가 구조 신호를 보내는 행동까지 포착해 관리자에게 전달합니다. 처음 이 개념을 접했을 때는 과장처럼 들렸는데, 실제 구현 사례를 확인하고 나서는 생각이 바뀌었습니다. 제조업 쪽도 마찬가지입니다. 자동차 부품 공장처럼 기계 끼임 사고, 즉 협착(挾着) 사고가 빈번한 환경에서는 열화상 센서와 AI를 결합한 시스템이 활용되고 있습니다. 협착 사고란 회전하거나 움직이는 기계 부품 사이에 신체가 끼이는 사고를 말하며, 발생 즉시 치명적인 결과로 이어질 수 있습니다. 이 시스템은 기계 내부의 열원을 추적해 사람임이 감지되는 순간 설비를 자동 정지시킵니다. 인간의 반응 속도로는 절대 막을 수 없는 상황을 AI가 대신 처리하는 구조입니다. 반도체 공장처럼 가스 누출이나 고전압 위험이 상존하는 환경에서는 사족보행 로봇이 24시...

오늘은 지금 이 시장에서 반도체, 유리기판, 그리고 배터리 소재 종목을 어떻게 볼 것인지 제가 직접 들여다본 시각으로 정리해 보겠습니다. 유리기판, 왜 지금 이 단어가 보이기 시작하는가 솔직히 이건 예상 밖이었습니다. 반도체 투자를 공부하면서 기판 이야기가 이렇게 빠르게 전면에 나올 줄은 몰랐습니다. 삼성전자와 SK하이닉스 주가가 AI 모멘텀으로 강세를 보이는 건 이미 주가에 상당 부분 선반영(先反映)되어 있습니다. 선반영이란 시장 참여자들이 미래의 호재를 미리 가격에 녹여넣는 현상으로, 막상 실적 발표가 나와도 주가가 오히려 빠지는 이유가 여기에 있습니다. 그래서 저는 최근 대장주보다 그 아래 레이어를 들여다보기 시작했습니다. 바로 기판 관련주입니다. LG이노텍, 삼성전기 같은 종목들이 순환매(循環買) 흐름을 타고 있는데, 순환매란 특정 섹터에서 다른 섹터로 자금이 돌아가며 매수세가 이어지는 현상입니다. AI 반도체 수요가 늘수록 이를 연결하는 기판의 성능 요구치도 함께 올라갑니다. 여기서 제가 특히 눈여겨보는 개념이 CPO(Co-Packaged Optics, 광학 공동 패키징)입니다. CPO란 전기 신호 대신 빛으로 데이터를 주고받는 광통신 기술을 반도체 패키지 안으로 직접 통합하는 방식입니다. 기존 구리 배선보다 전력 소비가 낮고 속도가 빠르다는 점에서, 대규모 AI 데이터센터 구축에 사실상 필수 기술로 거론되고 있습니다. 그리고 CPO 구현의 핵심 소재가 바로 유리기판입니다. 유리기판이 주목받는 이유를 정리하면 다음과 같습니다. 열 팽창계수가 낮아 고온 환경에서도 뒤틀림이 적습니다. 표면이 매끄러워 미세 회로 패터닝(Patterning) 정밀도가 높습니다. 전기 절연성이 뛰어나 신호 손실을 줄일 수 있습니다. 기존 유기 기판 대비 두께를 얇게 만들 수 있어 패키지 소형화에 유리합니다. 필옵틱스는 이 유리기판 가공 장비 분야에서 자주 언급되는 종목입니다. 제 경험상 이런 차세대 소재 테마는 기술 상용화 시점보다 2~3년 앞서 주가가...

로봇이 공장 라인에서 사람처럼 짐을 옮기고, 알아서 동선을 짜는 시대가 생각보다 훨씬 빠르게 오고 있습니다. 저도 처음엔 반신반의했는데, CES 2026에서 아틀라스가 최고 로봇상을 수상했다는 소식을 접하고 나서 생각이 완전히 바뀌었습니다. 그리고 그 아틀라스 안에 현대모비스 부품이 들어간다는 사실을 알았을 때, 솔직히 이건 예상 밖이었습니다. 앞뒤가 없는 로봇, 아틀라스가 특별한 이유 로봇 영상을 즐겨 보는 편인데, 아틀라스를 처음 봤을 때 느낌이 달랐습니다. 여태껏 봐온 로봇들은 결국 '정해진 동작을 반복하는 기계'처럼 느껴졌는데, 아틀라스는 움직임 자체가 달랐습니다. 뭔가 생각하면서 움직인다는 느낌, 다들 한 번쯤은 받으셨을 겁니다. 그 느낌의 정체가 바로 두 가지입니다. 하나는 관절 구조이고, 하나는 두뇌입니다. 아틀라스는 앞뒤 구분이 없는 전방향 관절(Omni-directional Joint) 구조를 갖추고 있습니다. 전방향 관절이란 특정 방향으로만 움직이는 일반 관절과 달리, 사람의 손목이나 어깨처럼 360도에 가까운 방향으로 회전이 가능한 구조를 뜻합니다. 덕분에 인간이 물리적으로 불가능한 자세나 동작도 수행할 수 있어서, 생산 현장에서의 작업 효율이 완전히 다른 차원으로 올라갑니다. 두뇌 역할을 하는 건 구글의 AI 플랫폼인 제미나이(Gemini)입니다. 여기서 핵심은 단순한 명령 수행이 아니라 '추론(Reasoning)'입니다. 추론이란 주어진 상황을 분석해서 스스로 최적의 판단을 내리는 능력을 뜻합니다. 예를 들어 A 지점에서 B 지점으로 물건을 옮기라는 명령을 받았을 때, 최단 경로를 스스로 계산하고 중간에 장애물이 있으면 우회 경로를 찾는 식입니다. 이게 단순 자동화 로봇과 추론형 로봇의 결정적인 차이입니다. 제가 직접 관련 영상을 찾아보면서 느낀 건, 이 조합이 단순히 '멋진 기술 데모'에서 그치지 않을 것 같다는 점이었습니다. 제미나이를 이식한 추론형 로봇이 실제 생산 라인에 투입되면,...

제조 현장에 AI 비전 검사를 도입하면 불량 판별 정확도가 99% 이상까지 올라갑니다. 처음 이 수치를 접했을 때 솔직히 반신반의했습니다. 조명 하나 바뀌어도 오검출이 쏟아지던 기존 검사 장비를 지켜봐 온 터라, 숫자만으로는 쉽게 납득이 되지 않았 습니다. 그런데 실제 사례를 하나씩 뜯어보면서 생각이 달라졌습니다. 지금부터 제조 현장에서 AI가 어떤 방식으로 문제를 풀어가는지, 그리고 어디까지 믿어도 되는지를 짚어보겠습니다. 실시간 모니터링: 불량이 나기 전에 잡는다 제조 라인에서 가장 골치 아픈 상황은 불량이 이미 쌓인 다음에야 문제를 발견하는 경우입니다. 프레스 공정을 예로 들면, 부품이 지그에 제대로 안착하지 않은 채 작업이 진행되면 한두 개가 아니라 수십 개가 연속으로 망가집니다. 제가 직접 공정 라인 옆에서 지켜봤을 때 가장 황당했던 것이 바로 이 순간이었습니다. 분명히 눈에 보이는 문제인데, 사람이 놓치는 거예요. AI 기반 실시간 모니터링은 이 구간을 정확히 겨냥합니다. 이상 검출(Anomaly Detection)이란 정상 상태 데이터를 학습한 모델이 패턴에서 벗어나는 신호를 포착하는 기술입니다. 쉽게 말해 "평소와 다른 것"을 자동으로 알아채는 눈이라고 보면 됩니다. 부품이 살짝 기울거나 위치가 틀어지는 순간, 시스템이 알림을 보내거나 공정 자체를 멈춰버립니다. 흥미로운 점은 단순 센서 신호만이 아니라 카메라 영상 데이터를 함께 활용한다는 것입니다. 진동이나 전류값처럼 간접 수치로는 잡기 힘든 미묘한 이탈도 영상으로는 바로 보입니다. 제 경험상 이 부분이 기존 자동화 시스템과 AI의 결정적 차이였습니다. 숫자가 아니라 눈으로 보는 방식이니까요. 실제로 산업부 스마트제조혁신추진단 자료에 따르면( 출처: 스마트공장사업관리시스템 ), 실시간 모니터링 시스템을 도입한 제조사들은 평균적으로 라인 다운타임을 30% 이상 줄이는 효과를 보고 있습니다. 다운타임(Downtime)이란 설비가 멈춰 생산이 중단되는 시간을 뜻하며, 제조...