Miro를 쓰다 보면 한 번쯤 이런 생각을 한다.

"이거 꼭 이렇게 비싸야 하나?"

팀이 3명 이상이면 유료 플랜을 써야 하고, 기능은 많아서 처음 쓰는 사람은 어디서 시작해야 할지 막막하다. 협업 화이트보드가 필요한 건 맞는데, Miro가 정답은 아닐 수 있다.

2026년에 팀 협업 화이트보드를 고르고 있다면, 이 글이 도움이 될 거다.

월요일 아침 9시. 사업 기회를 찾으러 전 세계 시장을 뒤졌다. 오늘은 수산업과 건설업 얘기다.

둘 다 "섹시하지 않은" 산업이다. 그래서 좋다.

매일 아침 AI 에이전트가 전 세계 산업의 미해결 문제를 뒤진다. 오늘은 수산양식과 건설 산업에서 두 개를 건졌다.

팀 협업 화이트보드를 직접 만들기로 한 날이 있었다.

Miro는 너무 복잡했다. 처음 쓰는 팀원이 기능을 찾다가 회의 시간 10분을 날려먹는 일이 반복됐다. FigJam은 Figma 없이는 반쪽짜리였고, Mural은 가격이 숨막혔다. 스타트업 팀이 쓰기에 이 셋 다 뭔가 하나씩 부족했다.

결국 "그냥 만들자"가 됐다.

토요일 아침, 커피 한 잔 들고 구글을 뒤졌다. "unsolved problems in construction / aquaculture / cold chain 2025." 세 개 산업에서 같은 패턴이 반복됐다. 기술은 있는데 아무도 갖다 붙이지 않은 문제들.

1. 건설 현장은 아직도 사람 눈으로 감시한다​

미국 건설업에서는 매년 300명 이상이 추락으로 죽는다. (출처: Procore, 2025) 부상은 2만 건을 넘는다. 글로벌로 확장하면 ILO 통계상 전 세계 산재 사망의 약 30%가 건설업에서 나온다.

그런데 현장 감시 방식은? CCTV를 사람이 들여다보거나, 관리자가 순찰을 돈다. 2026년에.

여기서 기회가 보인다. AI 컴퓨터 비전으로 안전모 착용, 안전선 이탈, 장비 근접 위험을 실시간 감지하면? 현장에 달린 기존 CCTV에 AI 레이어만 얹으면 된다. 하드웨어 교체 없이, 소프트웨어로.

건설 로보틱스 시장은 2025년 $253.6B에서 2035년 $1,218B으로 성장 전망이다. (SNS Insider, 2026)

실제로 한국 스타트업 Contilab이 "iSafe" 플랫폼으로 이 문제를 건드리고 있다. (AECbytes, 2025) KOLON Benit도 AI 비전 인텔리전스 시스템을 자사 건설 현장에 배포했다. (Financial Content, 2025)

한국이 유리한 이유가 있다. 제조업 현장 AI 비전 기술은 삼성, LG, 현대 계열에서 수십 년 축적됐다. 공장 자동화에 쓰던 기술을 건설 현장에 수평 이동하는 것. 동남아, 중동은 건설 붐이 한창이고 안전 규제는 강화되는 중이다. 진출 타이밍이다.

난이도: 중 — 기술은 이미 있다. 영업과 현지화가 관건.

2. 양식 어류는 왜 이유 모르게 떼죽음을 당하는가​

전 세계 양식업 시장은 2025년 기준 $326.66B. (GlobeNewswire, 2025) 2034년엔 $513B를 넘을 전망이다.

그런데 이 산업의 가장 큰 리스크는 질병이다. 세균, 바이러스, 기생충 — 집단 양식 환경에서 한 번 터지면 며칠 안에 수조 원이 날아간다. 노르웨이 연어 양식에서 바닷니(sea lice) 피해만 연간 수십억 달러다.

문제는 탐지가 너무 늦다는 것. 눈으로 봐서 물고기 행동이 이상해지면 이미 늦었다. 현재 대부분의 농가는 수온, pH 같은 기본 데이터만 측정하고, 조직 샘플 채취-실험실 검사에 며칠이 걸린다.

AI 비전 + 수중 카메라로 물고기 행동 패턴을 실시간 분석하면? 유영 속도 저하, 집군 패턴 이상, 표면 부상 등 질병 전조가 24-48시간 전에 탐지 가능하다는 연구들이 나오고 있다. (MDPI, 2025 / Wiley Aquaculture 저널, 2024)

노르웨이 스타트업 Aquabyte가 AI 카메라로 연어 상태를 모니터링한다. 하지만 주로 북유럽 연어 농가 중심이다. 동남아 새우 양식, 한국·일본·중국 어류 양식에는 이런 솔루션이 거의 없다.

한국은 수산업 강국이다. KAIST, 서울대에 수중 로보틱스, AI 수산 연구가 이미 있다. 제주, 완도, 통영의 양식 현장은 테스트베드가 된다. 검증된 솔루션을 동남아(베트남·인도네시아 새우)로 확장하면 된다.

난이도: 중 — 수중 카메라 내구성, 데이터 라벨링이 병목.

3. 동남아 식품 폐기물의 90%는 운송 중에 사라진다​

이 숫자가 처음엔 믿기지 않았다. 동남아에서 발생하는 식품 폐기물의 약 90%가 운송 과정에서 생긴다. (GlobeNewswire, 2025 ASEAN Cold Chain Report)

왜? 냉장 유통망(콜드체인)이 없으니까. 과일이든 생선이든 생산지에서 소비지까지 오는 동안 온도 관리가 안 된다. 소규모 농가는 냉장차를 못 사고, 센서도 없고, 데이터도 없다.

동남아 인구는 7억 명. 소득 수준이 올라가면서 식품 안전과 신선도에 대한 요구가 빠르게 높아지고 있다. 정부들도 콜드체인 인프라 투자를 시작했다.

여기서 기회는 하드웨어가 아니라 소프트웨어+IoT다. 저렴한 IoT 온도 센서 + 실시간 모니터링 + AI 예측으로 "언제, 어디서 온도 이탈이 일어날 가능성이 있는지"를 미리 알려주는 SaaS. 냉장 인프라를 새로 깔기 전에, 기존 인프라를 디지털화하는 것.

한국 강점: 삼성·LG의 IoT 센서 기술, SK텔레콤의 IoT 플랫폼, 그리고 베트남·인도네시아에 이미 진출한 한국 식품 기업들이 로컬 파트너가 된다.

World Bank도 이 문제를 지적했다. 스리랑카는 부패 손실이 40%에 달하는 농산물 냉장 인프라 투자를 지금 하고 있다. (World Bank, 2025)

난이도: 하 — 센서 기술은 상용화됐다. 유통망 파트너십과 현지 영업이 핵심.

공통점​

세 가지 기회 모두 같은 패턴이다.

"낡은 산업 + 검증된 기술의 수평 이전"

건설 안전, 어류 양식, 식품 유통. 이 산업들은 오래됐고, 아날로그고, 기술 도입이 느리다. 그래서 스타트업이 들어갈 틈이 있다. 신기술을 발명할 필요가 없다. 이미 다른 곳에서 작동하는 기술을 이 산업에 갖다 붙이면 된다.

한국 제조업·IT 기업들이 수십 년 쌓아온 기술이 이런 산업들에서 아직 쓰이지 않고 있다. 그게 기회다.

매일 아침 한 가지 질문을 던진다: "해외에서 크게 실패하고 있는데, 한국에 이미 해답이 있는 문제가 없을까?"

오늘은 수산업과 건설업을 파봤다. 두 가지 기회가 나왔다. 솔직히 둘 다 꽤 괜찮다.

기회 1. 수산 양식장 AI 질병 예측 — 연간 $6B 손실, 한국이 이미 증명했다​

문제가 뭔지​

전 세계 양식 어류의 주요 사망 원인은 질병이다. FAO에 따르면 질병으로 인한 글로벌 양식업 손실은 **연간 약 $60억(USD)**에 달한다. 특히 동남아, 중동, 지중해 지역의 해상 가두리 양식장과 육상 양식장은 고수온, 집중호우, 탁도 증가로 인해 비브리오균 같은 세균성 병원체가 폭발적으로 증식한다.

문제는 반응형 대처에 있다. 물고기가 죽기 시작하면 그제야 수질을 검사하고 약을 투여한다. 이미 30~40% 폐사가 발생한 뒤다.

한국이 이미 해결했다​

2026년 1월, 전남대학교 김태호 교수 연구팀이 AI 기반 병원체 예측 + 자동 수처리 통합 시스템을 개발하고 Nature Portfolio — npj Clean Water에 논문을 게재했다 (이투데이, 2026-01-25).

실증 결과가 놀랍다:

• 넙치 생존율: 63.0% → 85.1% (+22.1%p)
• 개체 무게 증가: 8.3% 개선
• 에너지 사용량: 20% 절감

2년치 수온·강수량·풍속·탁도 데이터를 학습시킨 다변량 회귀 + AI 분석 모델이 병원체 위험도를 사전에 예측한다. 해수부도 이 기술의 산업화와 해외 진출을 공식적으로 천명했다.

왜 지금 해외가 기회인가​

글로벌 스마트 양식 시장은 2025년 $50억에서 2033년 $88억으로 성장 중이다 (Global Growth Insights). RAS(순환여과양식) 시장은 2024년 $57.6억 → 2033년 $126.3억으로 CAGR 8.9% 성장 중 (Business Research Insights).

노르웨이(연어), 베트남·인도네시아(새우), 인도(어류), 중동(틸라피아·새우 양식 급성장) 모두 이 기술을 필요로 한다. 특히 인도 단일 시장에서만 수산 질병 피해가 연간 $24.8억이다 (Frontiers, 2025).

유럽에서는 핀란드 KOA Biotech가 €200만을 조달하며 조기 질병 감지 솔루션을 개발 중이다 (Tech.eu, 2025-02-06). 아직 시장은 비어 있다.

비즈니스 모델 아이디어​

한국해양수산엔지니어링이 만들고 있는 모듈형 수처리 + AI 예측 시스템을 SaaS + 하드웨어 패키지로 현지 양식업체에 구독 판매. 예측 정확도 기반 성과 수수료(outcome-based pricing) 모델도 가능하다. 어차피 폐사율이 1%만 줄어도 수십만 달러가 절약된다. ROI 계산이 쉬운 사업이다.

기회 2. 중동 건설 현장 디지털 품질관리 — $506B 시장, 83% 일정 초과라는 만성 실패​

문제가 뭔지​

중동 건설 시장은 2027년 $5,060억 규모로 성장할 전망이다 (ResearchAndMarkets, 중동 건설 시장). NEOM, 두바이 도시 확장, 아부다비 녹색 건축 프로젝트 등 메가프로젝트가 줄을 잇는다.

그런데 AECOM의 2025년 중동 리뷰에 따르면:

• 프로젝트 지연 평균 83% 이상
• 분쟁으로 인한 비용 손실 프로젝트당 평균 $1억 5,400만

전체 건설 시장에서 재작업(rework)은 총 비용 증가의 52%에 기여한다 (Buildern.com, 2025). 설계 오류, 커뮤니케이션 단절, 데이터 사일로가 주원인이다.

현재 해결책의 한계​

중동 건설 현장은 BIM, 디지털 트윈을 도입하려 하지만 현장 인력의 디지털 역량이 부족하고, 다국적 하청업체들이 서로 다른 시스템을 쓴다. PwC 2025 서베이에서 응답자 80%가 비용 통제 어려움을 호소했다 (PwC Middle East, 2025).

한국의 강점​

한국 건설사들(현대건설, 삼성물산, SK에코플랜트, GS건설)은 중동에서 수십 년째 사업을 해왔다. 한국 대형 건설사들은 자체 BIM/디지털 관리 시스템을 내부적으로 고도화했다. 이 노하우가 해외에서 SaaS로 팔릴 수 있다.

특히 현장 품질 검사 + AI 이미지 인식이 핵심이다. 철근 배근 상태, 콘크리트 타설 품질, 안전 장비 착용 여부를 카메라/드론으로 실시간 체크. 한국 스타트업 Nuvilab(뉴비랩)이 식품 품질관리에서 AI 비전을 검증했고, 동일한 접근법이 건설 현장 QC에 적용 가능하다.

중동 현장은 현장 감리 인력이 절대적으로 부족하다. 75%의 쿠웨이트 건설사, 60%의 카타르 건설사가 디지털 전문 인력 부족을 호소한다. AI 카메라 솔루션은 이 갭을 메운다.

비즈니스 모델 아이디어​

현장당 카메라 설치 + AI 분석 SaaS 구독. 기존 한국 대형 건설사들의 해외 프로젝트를 첫 고객으로 확보하면 레퍼런스가 생긴다. 그 다음 현지 GCC 건설사로 확장.

글로벌 건설 웨어러블·IoT 시장은 2024년 $41.5억 → 2025년 $46억으로 CAGR 10.8% 성장 중이다 (EHS Today).

내 생각​

두 기회 모두 공통점이 있다. 한국에서 이미 증명된 기술이 해외 대형 시장에 아직 적용되지 않았다는 것.

수산 AI는 정부 R&D가 실증을 마쳤다는 점에서 리스크가 낮다. 기술은 있다. 필요한 건 글로벌 세일즈 역량과 현지화. 직접 창업보다는 한국해양수산엔지니어링이나 연구팀과 조인트벤처 구조가 현실적으로 보인다.

중동 건설 디지털화는 시장이 워낙 크고 한국 건설사 네트워크가 이미 있어서 B2B 진입 경로가 명확하다. 다만 경쟁사(Autodesk, Procore)가 강하다. 차별화는 가격과 한국어+아랍어 지원, 현장 친화적 UX에서 온다.

둘 다 지금 바로 시작해볼 수 있는 문제다.

매일 사업 기회를 탐색 중. 관심 있으면 연락 주세요.

오늘은 두 개의 완전히 다른 산업을 파봤다. 섬유와 광업. 얼핏 보면 공통점이 없는데, 이상하게 같은 구조로 귀결됐다: 가치 있는 자원이 눈앞에 있는데 아무도 못 건드리고 있다.

방글라데시 공장에서 버려지는 폐원단, 지하 수백 미터 터널 속에 갇힌 작업자. 돈도 되고, 사람도 구한다. 이 두 기회를 파보자.

1. 섬유 공장의 폐원단 — 연간 수조 원어치가 쓰레기통으로​

문제의 규모​

패스트 패션의 진짜 문제는 소비자가 버리는 옷이 아니다. 공장에서 옷 만들다 생기는 폐원단이 더 크다.

방글라데시 의류 산업 하나만 봐도 2019년 한 해에 약 57만 7,000톤의 섬유 폐기물이 발생했다 (UCSB Bren School 보고서, 2024). 이 중 절반가량은 그냥 버려진다.

전 세계로 확대하면 숫자가 커진다. Science Advances에 따르면 전 세계 의류 폐기물의 0.5% 미만만 재활용되고 나머지는 소각 또는 매립 (Science Advances, 2024). 방글라데시에서는 버려진 옷의 57%가 매립지로 간다 (The Business Standard, 2024).

섬유 재활용 시장 규모: 2025년 83억 달러(약 11조 원) → 2030년 118억 달러. CAGR 7.2% (MarketsandMarkets)

왜 재활용이 안 되나​

기술적으로 풀기 어려운 이유가 있다. 현대 옷의 대부분은 **혼방 섬유(blended fiber)**다. 폴리에스터 65% + 면 35% 같은 식. 이 두 섬유를 분리하지 않으면 재활용이 불가능하다.

기계적 재활용(물리적으로 뜯어서 섬유 만들기)은 품질이 너무 떨어진다. 화학적 재활용이 답인데 — 산, 효소, 용매를 써서 폴리에스터와 면을 각각 원래 단량체 수준으로 분해하는 기술 — 이게 아직 상업적 규모로 잘 안 되고 있다 (ScienceDirect 리뷰, 2024).

두 번째 문제는 수거와 분류. 방글라데시, 베트남, 인도네시아 공장들은 폐원단이 어디서 얼마나 나오는지 트래킹 자체가 안 된다.

기회의 구조​

공장 폐원단은 다르다. 소비자 폐기물이 아니다. 공장 안에서 생기는 pre-consumer waste는:

• 오염이 적다 (입지 않았으니까)
• 동일한 원단이 대량으로 나온다 (혼방 비율이 일정)
• 발생 지점이 명확하다

여기서 B2B 사업 모델이 나온다:

1. 방글라데시/베트남 의류 공장과 계약 — 폐원단 정기 수거
2. 화학적 분리 기술로 폴리에스터 재생원료(rPET) 생산
3. 글로벌 패션 브랜드에 순환 원료로 판매 (Nike, Adidas, H&M 모두 재활용 함량 의무화 방향)

왜 한국이 유리한가​

한국은 폴리에스터 화학 재활용의 실제 기술을 갖고 있다. 효성TNC는 regen® 기술로 pre-consumer 폐원단에서 고품질 재생 원사를 뽑아내고 있다 (MarketsandMarkets 프로파일). 미국 스타트업 Ambercycle과도 파트너십을 맺었다 (Recycling Today).

Huvis는 생분해성 섬유 상용화 1호다. 한국 석유화학 기업들은 PET 재활용 플랜트를 이미 운영 중이다.

아이디어는 이렇다: 한국 화학 재활용 기술 + 동남아 현지 수거 네트워크를 연결하는 플랫폼. 기술이 있는 쪽(한국)과 원료가 있는 쪽(방글라데시·베트남)을 잇는다.

레퍼런스 기업:

• 효성TNC — regen® 재생 원사 기술
• Ambercycle — 의류 → 화학적 분해 → 재생 원료 전문 스타트업

난이도: 중 — 화학 공정 스케일업과 현지 수거 네트워크 구축이 관건. 하지만 EU의 의류 생산자 책임 규정 강화로 패션 브랜드들이 재활용 원료를 반드시 써야 하는 상황.

한 줄 요약: 버려지는 원단이 다음 시즌 나이키 운동복의 원료가 된다. 그 연결고리가 비어 있다.

2. 지하광산 작업자 실시간 위치 추적 — 조선소 기술을 땅속으로​

문제의 규모​

전 세계 지하광산에서 24시간 365일 작업자 위치를 실시간으로 아는 광산이 극히 드물다. PMC 연구에 따르면 지하광산의 실시간 모니터링 시스템 구축률은 놀라울 정도로 낮고, 지하 사고율은 오히려 증가 추세다 (PMC, 2024).

AI in Mining 시장 규모: 2025년에서 2032년 99.3억 달러 규모로 성장 (MarketsandMarkets). 광산 자동화 시장은 2026~2035년 63.6억 달러 시장 (GlobeNewsWire, 2026.03.02).

광산 안전 모니터링 장비 시장만 28억 달러(2025) → 2034년 43.2억 달러 (24MarketReports).

왜 해결 안 됐나​

지하에서는 GPS가 안 된다. 수백 미터 암반 아래는 신호가 없다. 그래서 실내측위기술(RTLS: Real-Time Location System)을 써야 하는데, 광산 환경은 특수하다:

• 터널이 매일 달라진다 (굴진 공사)
• 폭발성 가스가 있어서 전자기기 사용 제한
• 먼지·진동·습기가 극심
• 수km에 달하는 굴곡진 터널 구조

기존 솔루션들(Sandvik, Hexagon 등)은 대형 광산(호주, 캐나다, 칠레 대형 구리광산 등) 중심이다. 문제는 인도네시아 니켈 광산, 아프리카 금광, 라틴아메리카 소형 광산들은 이런 고가 솔루션을 살 능력도, 인프라도 없다는 것.

기회의 구조​

한국 조선소에서 이미 이 문제를 풀었다.

현대중공업, 삼성중공업 같은 대형 조선소에서는 수만 명의 작업자가 뒤엉켜 일한다. 거대한 선박 내부는 GPS가 안 된다. 한국 조선소들은 UWB(Ultra-WideBand) 기반 RTLS를 자체 개발해서 작업자 위치 파악, 위험 구역 출입 통제, 가스 경보를 수년째 운영 중이다.

이 기술이 지하광산과 구조적으로 동일하다. 폐쇄된 금속 공간, GPS 불가, 작업자 안전 추적, 가스 감지. 조선소에서 검증된 기술을 광산에 이식하면 된다.

사업 모델:

1. 인도네시아·필리핀·아프리카 중소 광산 대상 SaaS
2. 초기 설치(UWB 앵커 노드 + 작업자 태그 지급)
3. 월 구독 방식: 작업자 당 위치 추적 + 가스 경보 + 비상 대피 안내

한국 조선소가 쓰던 기술이니 초기 제품 개발 비용이 낮다. 수출 대상은 조선소보다 지하광산이 훨씬 많다.

레퍼런스 기업:

• Identec Solutions — 광산 RTLS 전문, 스위스 기업. 하지만 대형 광산 중심
• Becker Mining Systems — alwaysAI와 파트너십으로 광산 AI 비전 도입 (2024.09)

난이도: 중 — 방폭(explosion-proof) 인증 취득이 필수. 한국 전자 기업들(삼성전기, LG이노텍)의 부품 공급망이 유리.

한 줄 요약: 조선소에서 10년 쓴 기술을 땅속 광산에 가져가면 된다. 이미 작동한다는 게 증명됐다.

오늘의 공통 패턴​

섬유 폐기물과 지하광산. 전혀 다른 산업인데 오늘 같은 결론으로 끝났다.

"검증된 기술이 있는데 잘못된 시장에 갇혀 있다."

효성TNC의 섬유 재활용 기술은 한국 내수 시장용이다. 조선소의 RTLS는 조선소용이다. 이걸 원료가 넘쳐나는 방글라데시 공장으로, 인도네시아 광산으로 옮기면 바로 쓸 수 있다.

기술 개발이 문제가 아니다. 적용할 시장을 찾는 게 아이디어다. 한국이 가진 도메인 기술이 글로벌 시장에서 얼마나 저평가되어 있는지, 오늘도 놀랐다.

오늘은 수산양식과 건설, 두 개의 "오래된" 산업을 파봤다. 둘 다 공통점이 있다: 전통적으로 사람의 경험과 직감에 의존해왔는데, 그게 지금 수조 원 규모의 손실을 만들고 있다. AI가 파고들기 딱 좋은 구조다.

1. 수산양식 AI 질병 감지 — 연간 7조 원 손실에 해결책이 없다​

세계 수산양식 산업에서 질병으로 새나가는 돈이 얼마인지 아는가? 연간 **최소 60억 달러(약 8조 원)**다. 영국 Marine Science Blog에서 2017년 나온 추정치인데, 지금은 양식 규모가 훨씬 커졌으니 실제로는 더 클 것이다.

구체적으로 들어가면 더 충격적이다:

• 베트남 단 한 나라에서만 새우 질병으로 연간 10억 달러 손실 (World Aquaculture Society)
• 인도의 수산양식 질병 비용: 24.8억 달러, 전체 양식 생산액의 14.95% (Frontiers, 2025)
• 새우 산업은 1990년 이후 누적 100억 달러 손실

현재 어떻게 대응하고 있나? 어민들이 눈으로 본다. 물 색깔, 물고기 행동 패턴, 먹이 먹는 양... 다 경험에 의존한다. 이상 징후를 발견하면 항생제를 뿌리는데, 이미 그때는 집단 폐사가 시작된 이후다.

기회의 구조:

수중 카메라 + AI 컴퓨터 비전을 깔면 24시간 모니터링이 가능하다. 물고기 유영 패턴이 바뀌거나, 먹이 섭취량이 이상하거나, 특정 피부 병변이 보이면 발병 48~72시간 전에 알람을 울린다. 지금 기술로 충분히 가능하다. Aquabyte(노르웨이)가 연어 양식장에서 이미 하고 있다.

문제는 연어 이외 어종, 동남아·중동 시장에 이 기술이 거의 없다는 것. 새우, 틸라피아, 광어, 참돔 같은 어종에 특화된 데이터셋과 모델이 없다. 한국은 여기서 유리하다.

왜 한국인가? 한국은 세계 최고 수준의 광어·참돔·조피볼락 양식 기술을 보유하고 있다. 정부도 이 방향으로 움직이고 있다: 2026년 1월, 부산시가 국내 최초 수산 빅데이터 센터를 부경대에 착공한다고 발표했다 (총 100억 원 투자). 이 인프라를 기반으로 한국 어종 특화 AI 질병 감지 모델을 만들고, 동남아(베트남, 인도네시아), 중동(UAE, 사우디) 수산양식 시장에 수출하는 그림이다.

시장 규모: AI 지속가능 수산 시장이 2024년 6.4억 달러에서 2035년 20.8억 달러로 성장 예상 (Spherical Insights)

레퍼런스:

• Aquabyte — AI 컴퓨터비전 연어 양식 선두주자. 이들이 못 커버하는 어종 시장이 블루오션
• GoSmart — NVIDIA Jetson 파트너, 자동 먹이 급여 AI (NVIDIA Blog)

난이도: 중 — 어종별 데이터셋 구축이 시간이 걸리지만, 한국 양식장이 실험 파트너가 될 수 있다.

한 줄 요약: 연어는 노르웨이가 먹었다. 새우·틸라피아·광어는 아직 아무도 없다.

2. 건설현장 AI 안전 모니터링 — 연간 12조 원 손실, CCTV가 있는데 아무도 안 본다​

미국만 해도 건설 현장 부상/사망으로 인한 총비용이 **연간 115억 달러(약 15조 원)**다 (Claris Design Build, 2025 / National Safety Council 출처). 건설업이 전체 산업 사망사고의 20%를 차지한다.

아이러니한 건 이미 모든 건설현장에 CCTV가 촘촘히 깔려있다는 것이다. 보안용으로. 근데 이 영상을 누가 보는가? 아무도 안 본다. 사고 나면 그때 돌려본다.

기회의 구조:

기존 CCTV에 AI 컴퓨터비전 레이어를 얹으면 된다. 안전모 미착용, 안전대 미착용, 중장비 위험구역 진입, 피로도 감지, 작업자 넘어짐... 실시간으로 감지하고 경보를 울린다. 카메라를 새로 깔 필요도 없다.

미국에서 Voxel AI가 이 모델로 2025년 6월 5개 대륙 글로벌 확장을 발표했다 (PR Newswire). 근데 핵심 타겟은 창고/물류. 건설 현장 특화 솔루션은 아직 틈새가 있다.

건설 현장은 창고와 완전히 다르다. 현장이 매일 바뀐다. 공정별로 위험 요소가 다르다. 작업자가 계속 교체된다. 야외/날씨 변수도 있다. 이 복잡성 때문에 기존 솔루션들이 건설에서 제대로 못 먹히고 있다.

왜 한국인가? 삼성물산, 현대건설이 이미 자체 스마트건설 기술을 갖고 있다. 국내에서 검증한 다음 중동/동남아 대형 프로젝트에 적용하면 된다. 특히 중동(사우디, UAE)은 2030년을 향해 초대형 인프라 공사가 쏟아지고 있고, 안전 규제도 강화되는 중이다. 이미 한국 건설사들이 중동에서 대형 공사를 하고 있으니 유통망도 있다.

시장 규모: 건설 현장 모니터링 시장이 2025년 24억 달러에서 2030년 51.3억 달러로 성장 (CAGR 16%, GlobeNewsWire, 2026년 1월)

레퍼런스:

• Voxel AI — 현재 창고/물류 중심. 건설 특화 버전이 공백
• FMI Corporation — 건설 산업 비효율 매년 1,770억 달러 보고

난이도: 중 — 건설현장 특화 데이터 수집이 필요하지만, 한국 대형 건설사 파트너십으로 데이터 허들 해결 가능.

한 줄 요약: CCTV는 전부 있다. AI만 없다. 이미 깔린 인프라에 SaaS를 얹는 모델이라 확장성이 좋다.

공통 패턴​

오늘 두 산업을 보면서 느낀 것: **"있는데 안 보는 것"**이 가장 큰 기회다. 수산양식은 물고기가 있는데 병이 오는 걸 못 본다. 건설현장은 CCTV가 있는데 위험을 못 본다. 데이터는 이미 있고, 필요한 건 그 데이터를 실시간으로 해석하는 AI뿐이다.

한국이 AI 모델 자체를 처음 만드는 건 어렵다. 근데 특정 산업 도메인에 AI를 적용하는 것은 이야기가 다르다. 한국의 수산양식 기술, 건설 시공 능력, CCTV 인프라 제조 역량은 글로벌 탑급이다. 이 도메인 지식에 AI를 결합하면 경쟁력이 생긴다.

오늘은 물(Water) 산업을 파봤다. 결론부터 말하면, 지금 물 산업에 돈이 되는 미해결 문제가 두 개 있다.

1. 담수화 폐염수에서 리튬 캐기 (Brine Mining)​

전 세계 담수화 플랜트가 하루에 쏟아내는 폐염수(brine)가 1억 4천만 톤이다. 이걸 그냥 바다에 버린다. 환경 문제도 심각하고, 규제도 강해지는 중.

근데 이 폐염수 안에 리튬, 마그네슘, 칼륨 등 배터리/반도체 핵심 광물이 녹아있다. 땅 파서 캐는 것보다 농도가 낮지만, 양이 사실상 무한하고 이미 물이 농축된 상태라 추출 효율을 높이면 경제성이 나온다.

시장 규모:

• 담수화 기술 시장: 2025년 278억 달러 (Fortune Business Insights)
• 그 중 brine disposal이 전체 프로젝트의 20%가 겪는 핵심 문제 (Global Growth Insights)
• 리튬 수요는 배터리 때문에 계속 폭증 중

현재 해결책: 그냥 바다에 버리거나, 증발지에 말리거나, 비싼 ZLD(Zero Liquid Discharge) 시스템. 다 비효율적.

기회: 한국은 LG Chem이 NanoH2O RO 멤브레인으로 글로벌 탑이고, K-water가 중동 담수화 플랜트 운영 경험이 있다. 바로 어제(3월 2일) GS건설이 미국 Aquafortus와 배터리 폐수 처리 협업 MOU를 맺었다 (PR Newswire). 이미 한국 기업들이 움직이고 있다는 뜻.

레퍼런스:

• Olokun Minerals - 담수화 brine에서 리튬 추출하는 zSMB 기술 개발
• Oregon State Brine Miners - 대학 연구팀이지만 반도체/석유가스 폐수까지 확장

핵심은 "폐기물을 자원으로" 전환하는 순환경제 스토리. 중동/북아프리카의 대형 담수화 플랜트를 타겟으로 한국 멤브레인 기술 + 광물 추출 기술을 패키지로 파는 것.

난이도: 상 — 기술 R&D 무겁고, 파일럿 검증 필요. 하지만 성공하면 해자가 깊다.

2. PFAS "영원한 화학물질" 파괴 기술​

PFAS(Per- and Polyfluoroalkyl Substances). "영원한 화학물질"이라 불리는 이유는 자연분해가 안 되기 때문이다. 미국 EPA가 2024년부터 음용수 PFAS 규제를 확 강화했고, 유럽도 따라가는 중. 문제는 기존 기술(활성탄, 이온교환수지)은 PFAS를 "제거"만 하지 "파괴"는 못한다는 것. 필터에 농축된 PFAS를 결국 어디에 버릴 것인가?

시장 규모:

• PFAS 여과 시장: 2025년 213.8억 달러, 2030년 300억 달러 예상 (MarketsandMarkets)
• PFAS 처리(파괴) 시장: 2025년 약 12억 달러, CAGR 10.5% (Virtue Market Research)

현재 해결책과 한계:

• 활성탄(GAC) / 이온교환수지: 제거만 함. 2차 폐기물 발생
• 소각: 1,000°C 이상 필요, 불완전 연소 시 오히려 PFAS 확산
• 신기술(전기화학 산화, 초임계수 산화, 플라즈마): 유망하지만 아직 스케일업 초기 단계

기회: 한국이 여기서 유리한 이유가 명확하다.

1. 삼성/SK하이닉스 반도체 팹이 PFAS 대량 사용자 — 자체 수요가 크다
2. 한국 전기화학 기술력(배터리 R&D에서 축적)을 수처리에 전용 가능
3. 한국 멤브레인 기술(LG Chem)로 PFAS 농축 → 파괴 기술 연계 시스템

레퍼런스:

• Aclarity - 전기화학 산화로 매립지 침출수 PFAS 99% 이상 파괴
• Axine Water Technologies - 산업폐수 전기화학 산화 기술 리더
• Arvia Technology - 영국, 전기화학+흡착 하이브리드

난이도: 중 — 전기화학 산화 기술 자체는 한국에 기반이 있고, 반도체 폐수라는 확실한 초기 시장이 존재.

한 줄 요약​

물 산업은 지금 "제거에서 파괴로", "폐기물에서 자원으로" 패러다임이 전환되는 중이다. 한국은 멤브레인, 전기화학, 반도체 인프라에서 글로벌 탑급이라 이 전환의 수혜자가 될 수 있는 포지션에 있다. 문제는 누가 먼저 기술을 상용화하느냐.

오늘은 폐기물/재활용과 해양/선박 두 산업을 뒤졌다. 둘 다 "이걸 왜 아직도 사람이 하고 있지?" 싶은 문제들이다.