[파이낸셜뉴스] "현대의 연금술사는 금이 아니라, 데이터와 인공지능을 통해 새로운 가치를 창출하는 사람이다." 정민욱 아이케미스트 대표 (사진)는 27일 "아이케미스트의 'CEN'은 적은 데이터로도 사용자가 원하는 모든 것을 물리적으로 구현할 수 있도록 돕는다"며 이같이 말했다. 아이케미스트는 자동화 디지털트윈 기법을 통해 합성 데이터 플랫폼 'CEN'을 만드는 스타트업이다. 정 대표는 "데이터를 고객으로부터 인가받을 때 생기는 다양한 어려움이 있다"며 "데이터를 받기 위한 시간도 오래 걸리고, 받는다고 하더라도 데이터를 처리하는 데 시간이 많이 소요된다"고 설명했다. 이어 그는 "그 과정에서 큰 비용이 발생하는 등 비효율 문제가 발생한다"며 "실사 데이터를 받기 어렵다면 우리가 직접 데이터를 만들면 되지 않을까라는 발상에서 자체적인 디지털 트윈 기법을 통해 데이터를 추출하는 방식을 연구했고, 이를 플랫폼화하는 데 성공했다"고 말했다. 아이케미스트는 국방과학연구소와의 협업을 통해 CEN의 데이터 전처리(정제) 대응 능력을 입증했다. 국방과학연구소는 당시 "밤 배경의 K2 1000장 가량을 데이터 전처리해달라"고 했으나 빅데이터 상에서도 찾기 어려운 상황이었다. 이에 아이케미스트는 3D 디지털 트윈을 기반으로 사용자가 원하는 것을 물리적으로 구현하고 데이터를 필요한 양만큼 생성할 수 있는 CEN을 개발하게 된 것이다. 아이케미스트는 자체 개발한 알고리즘을 통해 지리정보시스템(GIS)과 지적도만으로도 원하는 데이터를 추출할 수 있다. 정 대표는 "'인천 한가운데 롯데타워를 만들고 싶다'고 입력하면 지형도를 통해 빌딩을 생성해준다"며 "맑은 날씨부터 비 혹은 구름 낀 날씨 등 적용이 가능하며, 시간도 자유롭게 커스터마이징할 수 있다"고 말했다. 이같은 방식은 작업 시간을 단축할 뿐 아니라 비용적인 면에서도 부담을 덜어준다. 정 대표는 "CEN은 데이터 라벨링 시간과 비용을 절감한다"며 "자동화 디지털트윈 방식은 테슬라와 엔비디아가 지향하는 3D 스캐닝 방법론보다 10배 이상 저렴하다"고 설명했다. CEN v1.0은 인공위성 데이터를 통한 지형 생성 기술을 통합해 배경 생성 간에 식별 정확도를 높인다. 실제와 90% 이상 유사한 지형을 단 10분 안에 만들어내는 것이 가능하다. 드론, 소프트웨어 등 고가의 장비 없이도 간단한 디지털트윈을 제공하여 새로운 표준을 정의한다. 아이케미스트는 지난 23일부터 26일까지 대구 엑스코에서 개최되는 2024 미래혁신기술박람회(FIX 2024)에서 CEN을 선보인 데 이어 CES 2025에서도 혁신적인 비전 합성데이터 생성 기술을 보여줄 예정이다. 아이케미스트는 씨엔티테크가 모집하는 '2024 K글로벌 액셀러레이팅 프로그램'(과학기술정보통신부 주최·정보통신산업진흥원 주관)에 선정되면서 해외 시장 조사 기회를 얻었다. 이달 사우디아라비아를 방문한 박찬우 아이케미스트 CCO는 "비전 2030 플랜을 펼치고 있는 만큼 기술에 대한 투자가 활발한 곳임을 알 수 있었다"며 "현지 스타트업과의 미팅을 통해 여러 아이디어를 얻을 수 있었다"고 말했다. 또한 그는 "KAUST(킹 압둘라 과학기술대학교) 방문을 통해 연구 시설을 둘러보면서 중동 정보기술(IT)에 대한 인사이트를 얻었다"고 전했다. K글로벌 액셀러레이팅 프로그램은 선정된 7개 스타트업에 비즈니스 역량강화를 위한 공통교육과 기업별 맞춤형 멘토링, 그리고 해외 로드쇼 등을 지원하고 있다. 씨엔티테크는 지난 9년간 본 사업을 통해 86개 스타트업 투자를 진행, 중국·동남아 등의 해외진출과 미주 등에서 다수의 투자유치를 성공시킨 바 있다. stand@fnnews.com 서지윤 기자

[파이낸셜뉴스]신용정보원이 울산과학기술원(UNIST)과 합성데이터 연구를 위한 업무혁약을 체결하고 합성데이터 활용을 위한 기반 다지기에 나선다. 금융분야 AI 활성화를 위한 '양질의 데이터'를 추가로 확보하는 차원이다. 개인정보 보호 측면에서 안전한 합성데이터를 활용해 금융소비자가 필요로 하는 금융서비스를 개발할 것으로 기대된다.  신용정보원과 UNIST는 14일 오후 서울 중구 신용정보원 대회의실에서 '합성데이터 생성 및 평가방법 공동연구를 위한 업무협약'을 체결했다.  합성데이터는 원본과 유사한 통계적 특성을 갖지만 실제데이터와 독립적인 인공적으로 생성된 데이터로서, 개인정보 보호 측면에서 안전하면서도 실용성이 있다.  신용정보원은 AI학습장을 통해 집중하고 있는 신용데이터를 안전하게 가명처리해 제공해 왔으며, AI 학습을 위한 양질의 데이터를 추가로 확보하고자 합성데이터 생성 기술 공동연구를 추진한다고 밝혔다. AI학습장은 신용정보원이 보유하고 있는 대출, 보험, 기술 등 신용데이터를 안전하게 가명처리해 원격분석시스템을 통해 분석환경까지 제공하는 시스템이다. 금융회사뿐 아니라 핀테크 및 학계에서도 다양한 목적으로 활발히 사용 중이다.  양 기관은 신용정보원 AI학습장의 가명데이터를 활용해 공동연구를 수행한다. 연구에는 금융AI 분야에 전문성을 가진 UNIST 이용재 교수와 박새롬 교수가 참여한다. 연구 주제는 △합성데이터(테이블 및 시계열 데이터) 생성 및 성능평가 방법 개발 △ 합성데이터 프라이버시 강화 방안 및 평가 방법 개발 △신용정보원 보유 신용데이터를 기반으로한 합성데이터 생성이다. 최유삼 신용정보원장은 “이번 협약은 금융AI 분야의 발전에 기여하고 있는 양 기관의 전문성을 바탕으로 새로운 가치를 창조할 수 있는 기회”라며 “실용성과 안전성을 모두 갖춘 합성데이터를 생성해 금융소비자가 필요로 하는 업무 혁신을 만들어내는데 도움이 될 것”이라고 기대했다. 이용훈 UNIST 총장은 “금번 협약체결을 통해 각 기관이 보유한 분석 노하우를 공유함으로써 금융권 데이터 및 생성모델 기술력 확보를 기대한다”한다고 말했다. 신용정보원, UNIST는 금융AI 활성화를 위한 연구 개발 및 데이터 확충을 위한 협력을 강화할 예정이다.  dearname@fnnews.com 김나경 기자

[파이낸셜뉴스] ‘합성 데이터(synthetic data)’를 활용하면 금융 분야에서 인공지능(AI) 혁신을 꾀하면서도 데이터 문제를 해결할 수 있다는 주장이 나왔다. 어떤 비금융 정보보다도 금융 정보가 고객을 분석하기에 가장 정확하지만 개인 사생활 침해가 될 수 있어 활용하기 어렵다는 지적에 대한 대안이다. 국제 경쟁력을 키우는 등 AI 생태계 조성으로 금융혁신을 할 수 있는 가능성이 무궁무진하지만 단기적으로는 고객과 접점보다는 내부 생산성을 키우는 데 집중할 필요가 있다는 조언도 전했다. 24일 한국신용정보원이 서울 중구 은행회관에서 개최한 ‘금융혁신을 위한 AI 생태계 조성 세미나 2023’에서 기조 연설자로 나선 김우창 카이스트 교수는 “핵이나 반도체처럼 전략 무기와 같은 위상이 AI에도 있다”며 이같이 말했다. 김 교수는 “데이터, 특히 개별 고객에 대한 데이터가 엄청 큰 권력”이라면서 “2022년 겨울이 돼서야 인공지능 컨퍼런스에서 ‘Benchmarks for AI in Finance’라는 워크숍이 열렸다. 이는 금융 인공지능 분야에서 벤치마크가 존재하지 않는다는 문제인식에 기인한다”고 지적했다. 금융권은 고객에 대한 수많은 정보를 이미 가지고 있는 정보 소유자로서 AI 접목으로 얻을 수 있는 효과가 특히 높다. 하지만 사생활 침해라는 장애물에 가로막혀 가명 정보를 결합해 실제로 활용하기는 어려운 현실이다. 김 교수는 “개인적인 경험과 실제 연구 결과를 보면 금융 분야에서 고객에 대한 의미 있는 AI 결론을 내기 위해 통신 기록이나 SNS 기록보다는 그냥 금융 데이터가 훨씬 정확하다”며 “금융 데이터가 너무 좋은 걸 넘어서서 너무 위험하기 때문에 (AI) 생태계 조성에 동의를 해야 한다”고 말했다. 이에 합성 데이터 활용 확대가 금융 혁신을 꾀할 수 있는 방법이 된다. 합성 데이터는 원본 데이터의 통계적 특성과 구조를 이용해 원본과 유사하게 생성한 인공 데이터를 말한다. 김 교수는 “실제 고객 데이터는 아니지만 비슷한 데이터를 만들어 공유하고 협력하고 경쟁한다면 가능성이 있지 않을까 한다”고 설명했다. 이와 함께 김 교수는 현재 금융 산업에서 AI는 금융전문가 생산성을 개선하는 데 활용하는 게 더 적당하다는 의견도 개진했다. 그는 “금융 혁신의 주인은 금융인이다. 금융인을 기술로 대체하는 것보다는 이들이 혁신할 수 있는 환경을 만드는 게 중요하다”며 “생성형 AI가 고객과 직접 접점을 갖는 것보다는 금융인의 생산성을 올릴 수 있는 툴(tool·도구)로서 활용하는 게 더 효과적”이라고 주장했다. 마지막으로 그는 “AI 기술기업에 투자하고 스타트업과 M&A도 할 수 있는 규제 완화가 필요하다”며 “학계, 기업, 정부가 함께 참여하는 논의의 장이 많아지면 역설적으로 금융 인공지능 혁신의 세계적인 주역 될 수 있지 않을까 한다”고도 밝혔다. seung@fnnews.com 이승연 기자

인공지능(AI) 합성데이터 스타트업 '씨앤에이아이(CNAI)'와 방문객 데이터 분석 스타트업 '메이아이'가 나란히 프리 시리즈A(본격적인 시장 진출 전 받는 투자인 시리즈A 전 단계) 투자 유치에 성공했다. 24일 벤처캐피탈(VC) 업계에 따르면 AI 합성데이터 스타트업 '씨앤에이아이'는 최근 50억원 규모의 프리 시리즈A 투자를 유치했다. 이번 투자는 싱가포르의 센타우리펀드와 국내 최대 벤처캐피탈인 IMM인베스트먼트가 참여했다. 씨앤에이아이는 AI 개발 및 고도화에 필요한 고품질 데이터를 제공하는 합성데이터 전문 기업이다. 지난해 3월 합성데이터 기술을 바탕으로 중소벤처기업부 스타트업 육성 프로그램인 '팁스(TIPS)'에 선정됐다. 이후 중기부 주관 '2021년 인공지능 챔피언십(의료과제)' 본선에서 우승하는 등 AI 데이터의 수집·가공·분석·활용에 있어 기술력을 인정받았다. 이원섭 씨앤에이아이 대표는 "학습 데이터의 양과 품질이 AI 성능을 좌우하는 AI 개발 시장에서 합성데이터는 게임체인저가 될 것"이라며 "이번 투자를 계기로 합성데이터 기술을 활용한 데이터 웨어하우스 구축과 해외 진출에 힘쓸 것"이라고 말했다. AI를 통해 오프라인 공간의 방문객 데이터를 분석하는 기업인 '메이아이'도 15억원 규모의 프리 시리즈A 투자를 유치했다. 이번 투자는 빅베이슨캐피탈이 리드하고, 퓨처플레이와 이랜드리테일은 팔로온 투자로, 더인벤션랩은 신규 투자로 참여했다. 메이아이는 CC(폐쇄회로)TV를 통해 오프라인 방문객 행동 패턴을 테이터화하는 '매쉬'를 서비스하고 있다. 매쉬는 매장 관리자기 직접 눈으로 파악해야 했던 고객 정보를 객관화·자동화하고, 본사 및 점주들이 데이터 기반으로 전략·기획에 집중할 수 있도록 돕는다. 특히 추가 장비 설치 없이 기존 CCTV만을 활용한 데이터 수집이 가능하다는 게 특징이다. 최근 메이아이는 매장 내 고객 여정을 추적하는 기술을 새로 개발했다. 방문객의 동선 파악, 세그먼트 분석, 전환율 분석 등의 기능을 고객사에 제공한다. 현재 약 20여개의 대기업 및 중소기업 고객사가 매쉬를 사용하고 있다. 주요 고객사로 현대자동차, 롯데아울렛, 롯데정보통신, LX하우시스, 이마트24 등이 있다. 이번 투자 유치를 바탕으로 메이아이는 30개 이상의 고객사를 추가적으로 확보할 계획이다. welcome@fnnews.com 장유하 기자

[파이낸셜뉴스] 부산지역 해양 빅데이터 인재 양성을 위한 해커톤 대회와 전문가 멘토링 행사가 크루즈 선상에서 진행된다. 7일 부산시와 한국해양과학기술원(KIOST) 등에 따르면 이날부터 오는 9일까지 부산 팬스타크루즈 선상에서 ‘2024 부산 해양데이터 해커톤·전문가 멘토링’ 행사를 진행한다. 이 행사는 해양 빅데이터 관련 학과 학생을 비롯한 참가자들의 해커톤(해킹·마라톤 합성어) 대회로, 정해진 시간 내에 데이터 활용 방안에 대한 아이디어를 도출하는 대회다. 전문가 멘토링도 함께 마련돼 대회 기간 중에 각 팀과 전문가들의 실시간 멘토링이 진행될 예정이다. 전문가 멘토는 KIOST 해양빅데이터·AI센터 구성원들이 참여해 각 참가팀에 해양 데이터 활용 요령에 대한 멘토링을 제공하게 된다. 대표적으로 KIOST가 지난 2022년 구축해 운영하고 있는 ‘연안 빅데이터 플랫폼’ 데이터를 활용하는 방법을 소개한다. 이희승 KIOST 원장은 “해양 분야 빅데이터는 해양산업의 디지털 전환과 혁신을 이끄는 핵심 자원”이라며 “앞으로도 국내외 청년들이 해양 데이터를 분석하고 활용할 수 있도록 빅데이터 분야 핵심 인재 양성을 위해 노력하겠다”고 전했다. 한편 KIOST는 지난달 4~6일 벡스코에서 진행된 ‘2024 글로벌 데이터 해커톤 대회’에도 멘토로 참여한 바 있다. 기술원은 ‘바다환경 지킴이 빅데이터 구축용 스마트 수거앱 개발’에 대한 멘토링을 제공, 전수받은 팀 가운데 1개팀(아이비팀)이 전체 대상을 받은 바 있다. lich0929@fnnews.com 변옥환 기자

삼천리그룹이 주최하고 더인벤션랩이 주관한 투자 연계형 스타트업 발굴 콘테스트 'S-Together(에스투게더)'의 데모데이가 1일 삼천리 모터스 군포 커넥티드 센터에서 열렸다. S-Together는 삼천리그룹이 스타트업을 발굴·육성하고자 올해 처음 개최한 공모전이다. 지난 7월 기후테크, 딥테크, 데모테크, K-컬처 등 4개 분야 스타트업을 대상으로 한 달간 공모를 접수했으며, 그 결과 400여 개에 이르는 국내 유망 스타트업이 대거 지원에 참여했다. 최종 5개 스타트업을 데모데이 참가 기업으로 선정했다. 이들은 △일회용품을 대체할 수 있는 다회용기를 개발하는 '더그리트' △차세대 비발화성 물 배터리를 개발하는 '코스모스랩' △민감정보 유출 없는 보안 합성 데이터를 생성하는 '큐빅' △ 폐기물 선별 로봇을 생산하는 '에이트테크' △세포배양 식품원료(대체단백 및 불포화지방산)를 생산하는 '심플플래닛' 등이다. padet80@fnnews.com 박신영 기자

[파이낸셜뉴스]   삼천리그룹이 주최하고 더인벤션랩이 주관한 투자 연계형 스타트업 발굴 콘테스트 ‘S-Together(에스투게더)’의 데모데이가 1일 삼천리 모터스 군포 커넥티드 센터에서 열렸다. S-Together는 삼천리그룹이 창의적인 아이디어와 풍부한 발전가능성을 갖춘 스타트업을 발굴·육성하고자 올해 처음 개최한 공모전이다. 지난 7월 기후테크, 딥테크, 데모테크, K-컬처 등 4개 분야에서 다양한 기술력과 솔루션을 보유한 스타트업을 대상으로 한 달간 공모를 접수했으며, 그 결과 400여 개에 이르는 국내 유망 스타트업이 대거 지원에 참여했다. 최종 5개 스타트업을 데모데이 참가 기업으로 선정했다. 이들은 △일회용품을 대체할 수 있는 다회용기를 개발하는 ‘더그리트’ △물 전해액을 사용해 차세대 비발화성 물 배터리를 개발하는 ‘코스모스랩’ △민감정보 유출 없는 보안 합성 데이터를 생성하는 ‘큐빅’ △인공지능(AI)을 기반으로 폐기물 선별 로봇을 생산하는 ‘에이트테크’ △세포배양 식품원료(대체단백 및 불포화지방산)를 생산하는 ’심플플래닛’ 등이다. 심사위원단은 시장성, 기술력, 수익성 등의 평가기준을 바탕으로 면밀한 심사를 실시했으며, △대상(상금 5000만원) 코스모스랩 △금상(상금3000만원) 심플플래닛 △은상(상금 2000만원) 에이트테크 △동상(상금 1000만원) 더그리트, 큐빅이 차지했다. 삼천리그룹은 향후 이들을 대상으로 기업당 3억원 내외의 선별적 투자 및 사업화 연계 등의 지원을 계속 진행해 나갈 계획이다. 삼천리 유재권 사장은 “올해 처음 열린 S-Together(에스투게더)를 계기로 앞으로도 젊고 유망한 기업의 성장을 돕고 상생하며 사회적 책임을 다할 것”이라며 “이번에 보여준 스타트업의 참신한 시각과 차별화된 기술에 감사와 격려를 보내고 삼천리그룹 역시 새로운 영역에 도전하며 미래 지속성장에 최선을 다하겠다”고 말했다.  padet80@fnnews.com 박신영 기자

[파이낸셜뉴스] 국내 상장지수증권(ETN) 시장이 상장지수펀드(ETF)에 비해 도약하지 못하는 데는 비용이 비싸다는 오해도 한 몫하고 있다. 굳이 비싼 값을 치르면서 펀드보다 상대적으로 낯선 파생결합증권에 투자할 이유가 없다고 생각되기 때문이다. 하지만 ETF는 공시되는 총보수에 더해 결제수수료나 해외거래예탁비용 등 기타비용이 별도로 추가되는 만큼 정확한 성과 비교를 위해선 전체 비용이 반영되는 순자산총액(NAV·Net Asset Value)과 ETN 지표가치총액(IV·Indiative Value)을 기준으로 삼아야 한다는 지적이 나온다. 10월 31일 한국거래소에 따르면 국내 406개 ETN 평균 제비용(28일 기준)은 0.557%로 집계됐다. 거래소 정보데이터시스템엔 ‘총보수’라고 표기돼있으나 업계에선 제비용이라는 용어를 쓰고 있다. 반면 907개 ETF 총보수 평균은 0.306%로 이보다 0.251%p 낮다. 이로 인해 투자자들은 일반적으로 동일 혹은 유사지수 추종이더라도 ETN에 투자함으로써 부담해야 하는 비용이 크다고 인식하고 있다. 최종 수익에서 차감되는 부분이 크다고 판단한다는 뜻이다. 물론 이로 인해 ETF 운용 성과가 더 나은 경우도 상당수이긴 하나, 표면적으로 보이는 비용은 ETN이 높더라도 투자자가 실제 가져가는 수익은 ETF보다 큰 사례도 있다. 가령 ‘한투 레버리지 S&P500선물 ETN(H)’ 제비용은 0.89%, TIGER 미국S&P레버리지(합성 H) 총보수는 0.25%다. 물론 전자는 선물 지수를 따르고 있긴 하나, 겉으로 드러난 비용만 보면 3.5배 이상 차이가 난다. 그런데 연초 이후 지난 29일까지 수익률을 따져보면 각각 41.07%, 40.74%로 오히려 전자가 앞선다. 이 수치는 각각 IV와 NAV가 해당 기간 동안 얼마나 증가했는지를 산출해 나오는데, 후자의 경우 기타비용까지 합치면 보수가 0.34%로 뛰는데다 합성형인 만큼 스왑 비용 등이 포함됐을 수 있기 때문이다. 일부 비용은 투자설명서에도 기재되지 않은 채 NAV에 반영된다. 즉, 단순히 공시되는 보수만 보고 투자하면 손해를 볼 수 있다는 뜻이다. 기초지수를 정확히 따라가고 싶은 투자자라면 ETN이 적합하기도 하다. ETN는 기초지수를 그대로 복제해 추적오차(tracking error)가 발생하지 않기 때문이다. ETF는 펀드로서 적시 매매 어려움 등 운용 과정상의 이유로 기초지수를 100%로 따르지 못할 수 있으나, ETN은 증권사가 자기신용으로 발행하는 만큼 어떻게든 기초지수 수익률을 맞춰준다. 또 ETF는 총보수가 0%인 상품이 없는 반면 ETN에는 투자자들에게 보수를 받지 않는 상품이 31개 있다. 대부분 코스피, 코스닥 등 대표지수를 기본으로 삼는 유형들이다. 한 증권사 관계자는 “ETN은 보유 주식 대여에 의한 수익이 발행사 손익으로 귀속된다”며 “ETF와 달리 유동성공급자(LP)가 발행사와 동일한 만큼 제비용을 취하지 않더라도 유동성 공급 과정에서 헤지운용을 통해 수익을 확보할 수 있다”고 설명했다. taeil0808@fnnews.com 김태일 기자

[파이낸셜뉴스] 삼성자산운용이 ETF본고장인 미국 ETF시장에 K-ETF를 두번째로 수출했다. 삼성자산운용은 미국 ETF전문 운용사 Amplify와 함께 미국 시카고옵션거래소(CBOE)에 Amplify Bloomberg US target high income ETF(이하 티커명 TLTP)를 30일(국내 시각 기준) 상장했다고 밝혔다. TLTP는 올해 4월 삼성자산운용이 국내 시장에 상장한 KODEX미국30년국채타겟커버드콜(합성H)의 상품 구조를 현지화한 상품으로 미국 대표 장기채 ETF인 iShares20+Year Treasury Bond ETF(TLT)를 기초자산으로 콜옵션 매도를 통해 연 12% 프리미엄을 확보, 매월 1%씩 배당하도록 삼성자산운용과 Amplify가 공동으로 개발했다. KODEX미국30년국채타겟커버드콜(합성H)은 10월말 현재 총 6회 6.41%의 배당을 지급하면서 개인 순매수 규모가 2230억원에 달하며 4100억원 수준의 순자산을 기록하고 있다. TLTP는 Amplify사의 이름으로 상장됐으며, 삼성자산운용 뉴욕현지법인이 운용을 전담한다. 기초지수로는 Bloomberg US Treasury 20+Year 12% Premium Covered Call 2.0 Index를 사용한다. 현재 미국 ETF시장에는 커버드콜 ETF가 약 150여개 가량 빠르게 상장되면서 전체 순자산이 130조원에 육박한다(2024년 10월 기준). 다만, 대부분의 커버드콜 상품이 주식형 위주로 형성돼 있어, 삼성자산운용이 국내에서 성공한 미국 채권+타겟프리미엄 커버드콜 ETF구조를 Amplify사와 함께 미국 시장 내 차별화된 상품으로 상장하게 됐다. 삼성자산운용은 이미 지난 해 국내에서 세계 최초로 상장한 KODEX 미국달러SOFR금리액티브를 작년 연말 Amplify Samsung SOFR ETF(종목코드 SOFR)로 복제해 뉴욕거래소에 상장한 바 있다. 이 상품은 국내 토종 ETF가 미국 증시에 수출된 첫 사례이자, 국내 운용사가 직접 운용을 맡은 첫 미국 상장 ETF다. SOFR는 미국의 무위험지표금리(SOFR, Secured Overnight Financing Rate)지수 수익률을 추종하는 상품으로, SOFR가 미국채를 담보로 하는 1일물 환매조건부채권(RP) 거래 데이터를 기반으로 매일 산출되는 지표금리인 만큼 손실없이 연 4.8% 수준의 하루치 초단기금리를 복리로 쌓아 월분배한다. 현재 순자산은 3400억원에 이른다. 하지원 삼성자산운용 ETF사업부문장은 “첫 K-ETF 수출 상품인 SOFR에 이어 일년만에 두번째 상품 TLTP를 선보이는 등 대한민국 금융사의 차별화된 상품 개발 능력과 운용 역량을 ETF 본고장인 미국시장에서 펼치고 있다는 점에서 매우 기쁘게 생각한다”고 말했다. kakim@fnnews.com 김경아 기자

"현대의 연금술사는 금이 아니라, 데이터와 인공지능을 통해 새로운 가치를 창출하는 사람이다." 정민욱 아이케미스트 대표(사진)는 27일 "아이케미스트의 'CEN'은 적은 데이터로도 사용자가 원하는 모든 것을 물리적으로 구현할 수 있도록 돕는다"며 이같이 말했다. 아이케미스트는 자동화 디지털트윈 기법을 통해 합성 데이터 플랫폼 'CEN'을 만드는 스타트업이다. 정 대표는 "데이터를 고객으로부터 인가받을 때 생기는 다양한 어려움이 있다"며 "데이터를 받기 위한 시간도 오래 걸리고, 받는다고 하더라도 데이터를 처리하는 데 시간이 많이 소요된다"고 설명했다. 이어 그는 "실사 데이터를 받기 어렵다면 우리가 직접 데이터를 만들면 되지 않을까라는 발상에서 자체적인 디지털 트윈 기법을 통해 데이터를 추출하는 방식을 연구했고, 이를 플랫폼화하는 데 성공했다"고 말했다. 아이케미스트는 국방과학연구소와의 협업을 통해 CEN의 데이터 전처리(정제) 대응 능력을 입증했다. 국방과학연구소는 당시 "밤 배경의 K2 1000장 가량을 데이터 전처리해달라"고 했으나 빅데이터 상에서도 찾기 어려운 상황이었다. 이에 아이케미스트는 3D 디지털 트윈을 기반으로 사용자가 원하는 것을 물리적으로 구현하고 데이터를 필요한 양만큼 생성할 수 있는 CEN을 개발하게 된 것이다. 아이케미스트는 자체 개발한 알고리즘을 통해 지리정보시스템(GIS)과 지적도만으로도 원하는 데이터를 추출할 수 있다. 정 대표는 "'인천 한가운데 롯데타워를 만들고 싶다'고 입력하면 지형도를 통해 빌딩을 생성해준다"며 "맑은 날씨부터 비·구름 낀 날씨 등 적용이 가능하며, 시간도 자유롭게 커스터마이징할 수 있다"고 말했다. 정 대표는 "CEN은 데이터 라벨링 시간과 비용을 절감한다"며 "자동화 디지털트윈 방식은 테슬라와 엔비디아가 지향하는 3D 스캐닝 방법론보다 10배 이상 저렴하다"고 설명했다. stand@fnnews.com 서지윤 기자