매일 아침 사업 기회를 찾아보는 루틴을 돌리고 있다. 오늘은 식품 공급망과 광업 쪽을 팠다. 둘 다 시장 크기가 미친 수준인데 아직 제대로 해결 안 된 문제들이 남아있다.

1. 콜드체인에서 매년 540조원이 썩어 나간다​

전 세계 식품 공급망에서 콜드체인 실패로 인한 손실이 **2026년 기준 연간 $540B(약 700조원)**에 달한다고 Avery Dennison 리서치가 발표했다. 2025~2030 누적 비용은 $3.4T(약 4,400조원)으로 예상.

문제의 핵심은 이거다: 유통기한은 "최악의 시나리오" 기준으로 찍힌다. 실제로는 콜드체인이 잘 유지됐으면 며칠 더 팔 수 있는데, 날짜만 보고 버린다. 반대로 중간에 온도가 깨졌는데 유통기한만 믿고 파는 경우도 있다.

현재 해결책과 한계: IoT 센서로 온도를 추적하는 솔루션들이 있다(Zest Labs 등). 하지만 대부분 팔레트 단위 모니터링이고, 개별 상품 수준의 실시간 신선도 판단은 못한다. 스마트 라벨(Thinfilm, Avery Dennison 등)이 나오고 있지만 아직 개당 단가가 높아서 대량 적용이 어렵다.

기회: 한국은 반도체/디스플레이 산업에서 축적한 초박막 센서 기술과 대량 인쇄 전자(printed electronics) 역량이 세계 최고 수준이다. 개당 $0.01 이하의 일회용 온도 이력 라벨을 만들 수 있다면, 개별 상품마다 "이 제품의 실제 남은 수명"을 AI로 계산해서 보여줄 수 있다. 유통업체 입장에서는 폐기량 50% 감소, 소비자는 진짜 신선한 제품 구매 가능.

Winnow Solutions처럼 주방에서 AI로 음식물 쓰레기를 줄이는 접근도 있지만, 공급망 업스트림에서 잡는 게 임팩트가 훨씬 크다.

난이도: 중상. 하드웨어(센서 라벨) + 소프트웨어(신선도 예측 AI) 둘 다 필요.

2. 광산 테일링 댐 — $229B 시장에서 "물 빼기"가 핵심​

광업에서 광석을 처리하고 남은 찌꺼기(테일링)를 물과 섞어 댐에 저장하는데, 이게 매년 80억 톤 발생한다. 글로벌 테일링 관리 시장은 2025년 $229B(약 297조원)으로 추정.

문제는 테일링 댐이 터지면 대재앙이라는 것. 브라질 Brumadinho 댐 붕괴(2019년, 270명 사망)가 대표적이다. 전 세계적으로 규제가 급격히 강화되면서 Dry Stack Tailings(탈수해서 쌓는 방식)이 대안으로 떠오르고 있다. Grand View Research에 따르면 이 세그먼트 CAGR 6.1%.

현재 해결책과 한계: FLSmidth의 EcoTails/GeoWaste, TAKRAF, Roxia 같은 대형 장비업체들이 있지만, 대규모 광산에 적용하려면 필터 프레스 장비가 거대하고 비싸다. 특히 미세 입자(fine particles)가 많은 광종에서 탈수 효율이 떨어진다.

기회: 한국의 멤브레인(분리막) 기술은 수처리/반도체 분야에서 세계적 수준이다. 이걸 광산 테일링 탈수에 적용하면? 기존 필터 프레스보다 에너지 소모 적고, 미세 입자 처리에 강한 세라믹 멤브레인 + AI 공정 최적화 조합이 가능하다. 물을 90% 이상 회수하면 광산 입장에서 물 비용 절감 + 댐 리스크 제거 + 규제 대응 3마리 토끼.

난이도: 상. 현장 실증이 필수고 광업 업계는 보수적. 하지만 규제 압력이 워낙 강해서 타이밍은 지금이 맞다.

두 아이템 다 "한국이 이미 가지고 있는 기술을 다른 산업에 적용"하는 패턴이다. 새로운 기술을 발명하는 게 아니라 크로스오버하는 거라 기술 리스크가 상대적으로 낮다. 시장은 크고 문제는 명확하고 돈은 흐르고 있다. 누가 먼저 하느냐의 문제.

매일 사업 기회를 리서치하고 있다. 오늘은 물류, 섬유, 교육 세 분야를 팠다.

1. 배송 실패 한 건에 $17.78 — 스마트 라커 인프라​

미국에서 라스트마일 배송 실패로 인한 소매업 손실이 연간 $2,160억(!)이다. (SmartRoutes) 배송 실패율은 약 5%인데, 한 건당 평균 비용이 $17.78. (ClickPost)

라스트마일 이커머스 배송 시장 자체가 2025년 $202억, 2030년 $2,250억 이상으로 성장 전망. (Market.us)

현재 해결책? 재배송. 비효율의 극치다. 에스토니아의 Cleveron이 로봇 기반 스마트 라커로 선두를 달리고 있지만, 동남아·중동·남미 같은 신흥시장은 인프라가 거의 없다.

한국이 왜 유리한가: 한국은 이미 무인택배함 인프라가 세계 최고 수준이다. 쿠팡이 로켓배송으로 쌓은 물류 노하우, 아파트 단지 중심의 집중 배송 시스템이 동남아 고밀도 도시(자카르타, 호치민)에 그대로 이식 가능하다. 하드웨어(IoT 라커) + 소프트웨어(배송 최적화 AI) 패키지로 해외 진출하면 승산 있다.

난이도: 중 (하드웨어 + 현지 파트너십 필요)

2. 옷의 77%는 혼방 — 화학적 섬유 분리 기술​

전 세계 섬유 재활용 시장은 2025년 $63~84억, 2030년 $119억 전망. (MarketsandMarkets, GlobeNewsWire/SNS Insider)

문제는 글로벌 섬유의 77%가 폴리에스터+면 혼방이라는 것. 기계적 재활용으로는 이걸 분리할 수 없다. (Textile World) EU의 확대생산자책임(EPR) 규제가 2025년부터 본격화되면서 수요는 폭발하는데, 기술은 아직 파일럿 수준.

Circ가 수열 분해(hydrothermal) 기술로 혼방 직물에서 폴리에스터와 면을 분리하는 데 성공했고, Ambercycle는 분자 수준 재활용을 하고 있다. 하지만 둘 다 아직 대규모 상용화 전이고, Inditex(자라 모회사)가 수천만 유로를 투자할 정도로 수요가 공급을 압도한다. (Sourcing Journal)

한국이 왜 유리한가: 한국 화학 산업(LG화학, SK케미칼 등)의 고분자 분리·정제 기술력이 세계적이다. 반도체 초순수 기술에서 보듯 정밀 화학 공정은 한국의 강점. 여기에 한국 섬유 산업(연 수출 $130억+)의 인프라를 결합하면, 혼방 직물 → fiber-to-fiber 화학 재활용 플랜트를 한국에 짓고 EU/글로벌 패션 브랜드에 재활용 원사를 공급하는 모델이 가능하다.

난이도: 상 (화학 플랜트 투자, R&D 필요)

3. 미국에서 40만 개의 기능직 일자리가 비어있다​

미국 노동통계국 기준 약 40만 개의 기능직(전기공, 배관공, 용접공 등) 일자리가 미충원 상태. (CBS News) 향후 10년간 190만 개 제조업 일자리가 채워지지 못할 수 있다. (The Hill)

AR/VR 교육 시장은 2025년 $226억 → 2035년 $958억 전망. (MRFR)

Transfr가 VR 기반 직업훈련으로 $4,000만 시리즈C를 유치했다. (TechCrunch) 하지만 Transfr는 미국 시장에 집중하고 있고, 중동·동남아의 인프라 건설 붐(사우디 NEOM, 인도네시아 신수도 등)에서의 기능인력 수요는 아직 제대로 된 솔루션이 없다.

한국이 왜 유리한가: 한국 폴리텍대학·직업훈련원의 체계적 커리큘럼 + 삼성·현대 등 제조업 OJT 노하우를 XR 콘텐츠로 패키징하면, 중동·동남아 국가에 "한국식 기능인력 양성 패키지"를 수출할 수 있다. 한국 건설사들이 이미 중동에서 대형 프로젝트를 수주하고 있어 채널도 있다.

난이도: 중 (콘텐츠 제작이 핵심, 현지화 필요)

세 개 다 공통점이 있다. 해외에서 문제가 크고 돈이 되는데, 한국이 이미 관련 기술이나 시스템을 가지고 있다는 것. 남의 문제를 우리 기술로 푸는 게 가장 확실한 사업 기회다.

월요일 아침. 오늘은 의료(헬스케어)와 반도체 산업을 파봤다.

둘 다 조 단위 시장인데, 놀랍도록 비효율적인 문제가 방치되고 있다.

오늘 세 개 산업을 뒤졌다. 건설, 해양, 뷰티. 공통점은 "이미 기술은 있는데 적용이 안 된" 영역이라는 것.

1. 건설 현장 AI 품질 검사 — 재시공(Rework)을 잡아라​

건설업은 지구상에서 가장 디지털화가 느린 산업 중 하나다. McKinsey에 따르면 건설업 생산성이 현재 궤도대로 가면 2040년까지 수요 대비 $40조(약 5경원) 부족해진다. (출처)

핵심 문제는 재시공(rework). Construction Industry Institute(CII) 기준으로 재시공 비용은 전체 프로젝트 비용의 **평균 12%**다. (출처) 글로벌 건설 시장이 연 $13조 규모니까, 재시공 낭비만 연 $1.5조 이상.

왜 아직도 못 고치나? 현장 품질 검사가 사람 눈에 의존하기 때문이다. 감독관이 돌아다니면서 육안으로 확인하고, 문제를 발견하면 이미 다음 공정이 진행된 후. 그때 뜯어내고 다시 하는 게 재시공이다.

해결책: 헬멧 카메라 + AI 컴퓨터 비전으로 실시간 시공 품질 모니터링. 이스라엘 스타트업 Buildots가 이걸 한다. 시리즈 D까지 총 $1.66억 투자 유치. (출처) Doxel은 LiDAR + AI로 비슷한 접근.

한국이 유리한 이유: 한국은 삼성물산, 현대건설 등 글로벌 건설사가 중동/동남아에서 대형 프로젝트를 수주한다. 현장 데이터가 풍부하고, 반도체에서 검증된 비전 검사 기술(삼성전자, SK하이닉스의 웨이퍼 검사 AI)을 건설로 이식할 수 있다. 반도체 나노미터 단위 결함을 잡는 기술이면, 건설 현장 균열은 식은 죽 먹기.

난이도: 중. 기술 자체보다 건설 현장의 보수적 문화를 뚫는 게 관건.

2. 선박 바이오파울링 — 연료비 $300억을 태우는 해양 생물​

배 밑바닥에 따개비, 해조류 같은 해양 생물이 달라붙는다. 이걸 바이오파울링(biofouling)이라 하는데, 이게 쌓이면 연료 소비가 최대 40% 증가한다. (출처)

Clean Shipping Coalition에 따르면 바이오파울링으로 인한 추가 연료비가 연간 $300억(약 40조원). (출처) IMO의 탄소 배출 규제(CII 등급)가 강화되면서, 선주들은 선체 관리를 더 이상 미룰 수 없다.

현재 해결책의 한계: 대부분 항구에 정박해서 다이버가 수작업으로 청소. 비용도 높고, 위험하고, 주기적으로만 가능. 항해 중에는 오염이 계속 쌓인다.

해결책: 자율 수중 청소 로봇. HullWiper(두바이)가 고압 해수 분사 로봇으로 시장을 열었고, Fleet Robotics도 비슷한 접근. 선체 청소 로봇 시장은 2024년 $3.4억에서 2032년 $20.7억으로 성장 전망. (출처)

한국이 유리한 이유: 세계 1위 조선국. 현대중공업, 삼성중공업, 한화오션이 전 세계 선박의 상당 부분을 건조한다. 선체 구조를 가장 잘 아는 나라에서 그 선체를 청소하는 로봇을 만드는 건 자연스럽다. 한국의 수중 로봇 기술(해양과기원 등)도 세계적 수준.

난이도: 중상. 해양 환경에서의 로봇 내구성이 도전 과제.

3. AI 맞춤 화장품 포뮬레이션 플랫폼​

뷰티 산업의 더러운 비밀: 대부분의 브랜드가 같은 화이트라벨 공장에서 나온 거의 같은 제품에 다른 라벨만 붙인다. 2025년 SPF 스캔들이 이걸 적나라하게 드러냈다. (출처)

AI 뷰티 시장은 2025년 $49억, 2035년 $337.5억 전망. (출처) 그런데 현재 AI 적용은 주로 "가상 메이크업 시착" 같은 프론트엔드에 집중. 진짜 문제는 백엔드 — 포뮬레이션(배합) 자체를 AI로 최적화하는 것.

해결책: AI가 피부 분석 데이터 + 성분 데이터베이스를 매칭해서, 개인별로 최적화된 포뮬레이션을 설계하고, 한국 OEM/ODM 공장(코스맥스, 한국콜마)과 연결해서 소량 맞춤 생산.

한국이 유리한 이유: K-뷰티 ODM/OEM 인프라가 세계 최강. 코스맥스와 한국콜마는 글로벌 뷰티 브랜드의 30% 이상을 생산한다. 이 제조 인프라 위에 AI 포뮬레이션 레이어를 얹으면, "맞춤 화장품"의 단가를 극적으로 낮출 수 있다.

난이도: 중. 피부 데이터-성분 매칭 AI 정확도가 핵심.

한줄 정리​

세 개 다 공통점이 있다. 한국이 이미 세계 최고 수준인 산업(반도체, 조선, 화장품 ODM)의 기술/인프라를 인접 문제에 적용하는 것. 가장 좋은 사업 기회는 새로운 기술을 발명하는 게 아니라, 검증된 기술을 새로운 문제에 갖다 붙이는 것이다.

일요일 아침에 리서치를 돌렸다. 오늘의 질문: 해외에서 돈이 되는데 아직 제대로 못 풀고 있는 문제, 한국 기술로 뚫을 수 있는 건 뭐가 있나?

세 가지 찾았다. 하나씩 풀어보겠다.

원격 근무가 일상이 됐다. 회의실 화이트보드를 대신할 툴이 필요한데, 막상 찾아보면 선택지가 너무 많다.

Miro, FigJam, Mural, Excalidraw — 이 글은 2026년 기준으로 온라인 협업 화이트보드를 처음 도입하는 팀, 또는 지금 쓰는 툴이 불만족스러운 팀을 위해 썼다.

오늘은 폐기물, 빌딩 에너지, 산업폐수 세 영역을 뒤졌다. 공통점이 있다: 전부 "돈이 새는 구멍"인데 기존 솔루션이 20세기에 머물러 있다는 것.

오늘은 두 가지 완전히 다른 산업에서 기회를 찾았다. 하나는 땅 속 깊은 곳, 하나는 우리가 매일 버리는 음식에서.

1. 광업 AI: 광산이 점점 더 깊고 복잡해지는데, 사람은 줄고 있다​

광업이 위기다. 진짜로.

EY가 2025년 하반기에 매출 10억 달러 이상 광업 기업 500곳을 대상으로 설문했는데, **2026년 최대 리스크 1위가 "운영 복잡성(Operational Complexity)"**이다. 신규 진입 항목이다. 그만큼 갑자기 심각해졌다는 뜻이다. (CIM Magazine)

문제의 핵심:

• 광석 품위가 계속 떨어진다. 좋은 광맥은 이미 다 팠다. 남은 건 더 깊고, 더 저품위.
• 숙련 인력이 은퇴한다. 미국에서는 "Silver Tsunami"라고 부른다. 경험 많은 광부들이 대거 은퇴 중. (Ephlux)
• 비용은 치솟는다. 로열티 + 법인세 합산 비율이 전년 대비 7.7%p 올라 40.6%까지 갔다.

AI in Mining 시장은 2025년 약 26억~354억 달러 (출처마다 정의 범위가 다름). 보수적으로 봐도 2032년까지 100억 달러 이상으로 성장 전망. (MarketsandMarkets, Precedence Research)

왜 한국이 유리한가?​

한국은 광업 강국은 아니다. 하지만 센서, AI, 로보틱스에서는 강하다. 한국석탄공사가 이미 3개 공학 기관과 지능형 석탄 채굴 로봇을 개발 중이다. (AZoRobotics)

노르웨이 TOMRA가 센서 기반 광석 분류(ore sorting)로 시장을 선점했는데, 이 회사의 기술은 기본적으로 X-ray, 근적외선 센서 + AI 분류다. 한국 반도체 검사 장비 기술(예: 고해상도 이미징, AI 결함 분류)을 광업용으로 전환하면 충분히 경쟁 가능하다. (TOMRA Mining)

제안: 반도체/디스플레이 검사용 AI 비전 기술을 광석 분류(ore sorting) 및 예측 정비(predictive maintenance)에 적용. 특히 동남아(인도네시아, 필리핀)와 아프리카 광산이 타겟. 숙련 인력 부족 + 저품위 광석 문제를 동시에 해결.

난이도: 중 — 기술 자체는 한국에 있으나, 광업 도메인 지식과 현장 검증이 핵심 허들.

2. 식품 업사이클링: 매년 13억 톤 버리는데, 그게 다 돈이다​

FAO에 따르면 매년 전 세계에서 약 13억 톤의 식품이 낭비된다. (Precedence Research)

업사이클 식품 시장은 2025년 약 638억 달러, 2034년까지 1,244억 달러로 성장 전망. (Towards FnB)

현재 대부분의 식품 부산물은 그냥 버려지거나, 기껏해야 동물 사료로 간다. 미국 ReGrained(현 Upcycled Foods Inc.)은 맥주 양조 후 남는 곡물 찌꺼기를 고영양 식품 원료(SuperGrain+®)로 전환해서 Kerry 같은 글로벌 식품 기업에 공급하고 있다. (Upcycled Foods)

하지만 이건 아직 초기 시장이다. 대부분 스타트업은 특정 부산물 하나에 집중하고 있고, 범용 식품 부산물 → 고부가가치 원료 전환 플랫폼은 거의 없다.

왜 한국이 유리한가?​

한국은 발효 기술의 본고장이다. CJ BIO가 이미 글로벌 바이오 발효 시장에서 선두급이고, 한국 스타트업 Intake는 정밀 발효(precision fermentation)로 유제품/육류/달걀 단백질을 만들어 93억 원 시리즈C를 유치했다. (Green Queen)

김치, 된장, 고추장 — 한국인은 수천 년간 미생물로 식품을 변환해왔다. 이 전통 발효 노하우 + 현대 바이오텍을 결합하면:

제안: 식품 공장/유통 과정에서 나오는 부산물(과일 껍질, 양조 부산물, 두부 비지 등)을 발효 기술로 기능성 식품 원료(프리바이오틱스, 식이섬유, 식물성 단백질)로 전환하는 B2B 플랫폼. 동남아 식품 가공 공장이 1차 타겟. EU의 Farm-to-Fork 규제가 수요를 만들어주고 있다.

레퍼런스: Upcycled Foods Inc. (ReGrained), CJ BIO

난이도: 중 — 발효 기술은 있으나 식품 안전 인증(FDA, EU Novel Food)과 B2B 영업이 시간 소요.

한줄 요약​

• 광업 AI: 광산은 점점 어려워지는데 사람은 떠나고 있다. 한국의 반도체 검사 AI를 광석 분류에 붙이면 TOMRA의 대안이 될 수 있다.
• 식품 업사이클링: 13억 톤 음식을 버리는 건 13억 톤의 원료를 버리는 것. 한국 발효 기술로 쓰레기를 프리미엄 원료로 바꾸는 게 진짜 사업.

둘 다 "기존 산업의 검증된 기술을 다른 산업에 가져다 쓰는" 전형적인 크로스오버 플레이다. 기술은 있는데 쓸 곳을 못 찾고 있는 한국 기업들한테 해외 광업/식품 시장은 블루오션일 수 있다.

오늘은 두 가지를 파봤다. 하나는 동남아에서 매일 썩어 나가는 식품 문제, 다른 하나는 전 세계 EV 시대가 다가오면서 아무도 아직 제대로 못 푼 배터리 해체 자동화 문제.

둘 다 규모가 크고, 둘 다 한국이 실제로 유리한 각도가 있다. 정리해본다.

오늘 아침 두 개의 산업을 팠다. 건설과 수산양식. 얼핏 보면 완전히 다른 세계 같지만, 공통점이 있다. 둘 다 수십 조원 규모의 문제가 있는데, 한국 기술이 들어가면 판이 바뀔 수 있다.