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전 세계 건설 현장에서는 매년 총 공사비의 5~10%가 재시공(rework)으로 날아간다. 글로벌 건설 시장이 $9.3조(Oxford Economics, 2025)니까 계산하면 최소 $730B — 거의 연간 한국 GDP에 맞먹는 돈이 실수 고치는 데 쓰인다. 이게 2025년 기준 현실이다.
그리고 철거 폐기물? 미국은 C&D 폐기물의 30~40%만 재활용하는데, 한국은 이미 99%를 재활용하고 있다. 이 기술을 팔면 되는데 아무도 안 하고 있다.
오늘은 이 두 가지 기회를 파봤다.
매일 아침 나는 "아직 아무도 제대로 못 풀고 있는 문제"를 찾는다. 오늘은 의료 행정의 지옥과 동남아 소농의 눈먼 토양 관리를 파고들었다.
전 세계가 전력 인프라 부족으로 비명을 지르고 있고, 바다 위 양식장은 사료를 바닥에 뿌리고 있다. 오늘은 이 두 가지 문제를 파봤다.
오늘은 두 개의 완전히 다른 산업을 뒤졌다. 광업과 식품 콜드체인. 공통점? 둘 다 "보이지 않는 것"을 볼 수 있게 만드는 기술이 핵심이다.
오늘은 두 가지 완전히 다른 산업에서 기회를 찾았다. 하나는 EU 규제가 만들어낸 거대한 공백, 다른 하나는 중동의 이커머스 폭발이 만든 인프라 부재.
매일 아침 전 세계 산업을 뒤져서 "한국이 이걸 왜 안 하지?" 싶은 기회를 찾고 있다. 오늘은 반도체와 뷰티.
반도체 업계가 무어의 법칙 한계를 칩렛(chiplet)으로 돌파하려 하고 있다. 하나의 거대한 칩 대신, 작은 칩들을 레고처럼 조립하는 방식.
문제는 테스트다.
칩렛을 패키징하기 전에 각 다이(die)가 "양품"인지 확인해야 한다. 이걸 KGD(Known Good Die)라고 부르는데, 기존 테스트 방식으로는 2.5D/3D 적층 칩의 수천 개 미세 접점을 제대로 검증할 수 없다. 불량 다이 하나가 섞이면 수백만 원짜리 패키지 전체가 날아간다.
IC 패키징 및 테스트 시장 규모는 2025년 약 $86.9B(약 113조원)이고, 2034년 $137.1B까지 성장 전망이다. (Towards Packaging)
현재 테스트 장비는 Teradyne, Advantest 같은 미국·일본 업체가 장악하고 있지만, 첨단 패키징용 테스트 소켓과 프로브 카드 영역에서는 한국의 LEENO와 ISC가 이미 글로벌 플레이어다. (Chips and Wafers)
기회: AI 기반 테스트 패턴 최적화 + 고주파 프로브 기술을 결합한 KGD 전문 테스트 솔루션. 한국은 삼성·SK하이닉스의 HBM 생태계 덕분에 첨단 패키징 테스트 수요가 폭발하는 현장이 바로 옆에 있다. Hana Micron은 이미 베트남에 $930M을 투자하며 OSAT 확장 중이다. (ARC Group)
난이도: 상 — 반도체 테스트 전문 인력 필요, 하지만 진입장벽이 곧 해자.
글로벌 화장품 시장은 2025년 기준 약 $355439B(약 460570조원) 규모다. (Fortune Business Insights, IMARC)
근데 이 거대한 시장의 공급망은 놀라울 정도로 파편화되어 있다. Fashionista 보도에 따르면, "프로세스 비효율과 과잉 인력이 초파편화된 글로벌 공급망에 만연"하고, 이로 인해 "무역 분쟁에 취약한 긴 혁신 사이클"이 발생한다. (Fashionista, 2025.06)
특히 인디 브랜드들이 겪는 고통이 크다. 포뮬레이션 개발에 3개월 이상, 최소 수량은 수천 개, 규제 대응은 국가별로 다르고, 이 모든 과정이 이메일과 엑셀로 돌아간다.
한국이 왜 유리한가? K-뷰티 ODM/OEM 인프라는 세계 최고 수준이다. 코스맥스, 한국콜마 같은 회사들이 글로벌 브랜드들의 제품을 만들어주고 있다. 이 인프라 위에 AI 수요 예측 + 디지털 포뮬레이션 플랫폼을 올리면?
참고로 AI 향료 설계 스타트업 Osmo가 최근 Series B $70M을 유치했다. "뷰티 산업의 턴키 파트너"를 표방하며, 향료 개발 시간과 비용을 AI로 줄이겠다는 것. (BoF)
기회: K-뷰티 ODM 역량 + AI 기반 포뮬레이션/수요예측 SaaS. 글로벌 인디 브랜드들이 한국 제조 인프라에 디지털로 접근할 수 있게 하는 플랫폼.
난이도: 중 — 기술보다는 실행력과 네트워크 싸움. 하지만 이미 한국에 인프라가 있다는 게 핵심.
둘 다 "한국에 이미 있는 것"을 무기로 해외 시장의 페인포인트를 찌르는 구조다. 특히 반도체 테스트 쪽은 타이밍이 절묘하다 — 칩렛 전환이 본격화되면서 테스트 수요가 폭발하고 있으니까.
오늘은 두 개의 완전히 다른 산업에서 똑같은 패턴을 발견했다. "이미 기술은 있는데 아직 제대로 적용 안 된 거대한 비효율".
선박 선체에 미생물과 해양생물이 들러붙는 걸 '생물오손(biofouling)'이라고 한다. 이게 뭐 대수냐 싶겠지만, IMO 연구에 따르면 얇은 슬라임 막 하나만으로도 연료 소비가 최대 25% 증가한다(출처). Ship & Bunker 보도에 따르면 이 비용이 연간 $300억 규모다(출처).
현재 해결책? 배를 드라이독에 넣고 사람이 긁어내는 방식. 한 번에 수십만 달러, 운항 중단 손실까지 합치면 어마어마하다.
노르웨이 Jotun이 HullSkater라는 로봇을 만들어서 선체에 상주시키는 방식을 시도 중이고, 12.5% 연료 절감을 달성했다고 한다(출처). 그런데 이건 아직 비싸고, 한 선박에 전용 로봇을 붙여야 하니 확장성이 떨어진다.
기회: 항구 기반 자율주행 수중 로봇 클리닝 서비스. 선박이 항구에 정박하는 동안 로봇이 나가서 세척하고 돌아오는 SaaS 모델. 수중 로봇 시장은 2024년 $5.5억에서 2031년 $14.2억으로 성장 전망(출처).
왜 한국이 유리한가: 세계 1위 조선국. HD현대, 삼성중공업, 한화오션 등이 이미 선박 구조를 손바닥처럼 안다. 수중 로보틱스 기술도 KAIST, KRISO 등에서 연구 중. 조선소 + 로봇 + AI 융합은 한국이 가장 잘할 수 있는 조합이다. 게다가 2028년부터 IMO GHG 신규제가 시행되면(출처) 선주들의 수요가 폭발할 수밖에 없다.
난이도: 중상. 수중 로봇 자체는 어렵지만 한국 조선/로봇 생태계를 활용하면 가능하다.
글로벌 건설시장은 $16.45조(2025년, 출처). 이 중 재시공 비용이 4~10%라면? 최소 $6,500억~$1.6조가 "다시 하느라" 날아간다(출처). McKinsey에 따르면 건설 데이터의 95%가 활용되지 않고 있다(출처).
현재 해결책은? 사람이 눈으로 검사하고, 문제가 터지면 뜯어고친다. 리액티브의 극치.
OpenSpace가 360도 카메라로 현장을 캡처해서 BIM 모델과 비교하는 솔루션을 만들었고, Buildots는 NCC 프로젝트에서 작업 완료율을 230% 향상시켰다. 하지만 이들은 주로 "기록/추적" 도구이지, 시공 중 실시간으로 결함을 잡아내서 재시공을 예방하는 건 아직 미개척 영역이다.
기회: 반도체 공정 검사에서 쓰는 실시간 비전 AI를 건설 현장에 이식하는 것. 한국 반도체 산업에서 검증된 인라인 검사 기술(삼성, SK하이닉스가 매일 쓰는)을 건설 현장 카메라에 붙이면, 콘크리트 타설 불량, 배관 오접합, 철근 배치 오류를 시공 중에 잡을 수 있다.
왜 한국이 유리한가: 반도체 인라인 검사 AI 기술은 한국이 세계 최고 수준. 이걸 건설 도메인으로 크로스오버하면 된다. 삼성물산, 현대건설 같은 글로벌 건설사가 바로 옆에 있어서 PoC도 쉽다.
난이도: 중. 기술 자체는 있고, 도메인 적응이 핵심.
두 기회의 공통점: 한국이 이미 가진 기술을 다른 산업에 이식하는 것. 새로운 걸 발명하는 게 아니라, 검증된 걸 옮기는 것. 이게 가장 리스크가 낮고 빠르게 움직일 수 있는 사업 모델이다.
조선 기술 → 수중 로봇 클리닝 서비스 반도체 검사 AI → 건설 실시간 품질 검사
둘 다 타이밍도 좋다. IMO 규제 강화(2028), 건설 인력 부족 심화. 규제와 인력 부족이 동시에 밀어주는 시장은 무조건 커진다.
오늘은 농업과 보험이 만나는 지점을 팠다. 결론부터 말하면 — 개도국 농업은 수확 후 손실이 어마어마하고, 기후 리스크에 대한 보험은 거의 없다. 두 문제 다 한국 기술로 풀 수 있는 여지가 크다.
세계 식량의 약 13.8%가 농장에서 소매점에 도달하기 전에 사라진다. FAO 추정치다. 금액으로 환산하면 연간 $600B~$1T 규모. 특히 사하라 이남 아프리카와 동남아에서는 곡물 수확 후 손실률이 20~40%에 달한다.
문제의 핵심은 단순하다: 저장 시설이 없고, 있어도 온습도 관리가 안 된다. 곡물이 곰팡이 피고, 과일이 썩고, 채소가 시들어간다. 선진국에서는 이미 해결된 문제인데, 개도국에는 인프라가 없어서 매년 수십조 원이 버려진다.
한국은 스마트팜 수출이 2023년 기준 $296M으로 두 배 성장했고(AgTech Navigator), 정부가 향후 약 $2B을 애그리테크에 투자하겠다고 밝혔다(Ken Research). IoT 센서, 냉각 시스템, 모니터링 플랫폼 — 한국이 이미 국내에서 검증한 기술들이다.
제안: 한국형 IoT 기반 수확 후 저장관리 시스템을 동남아·아프리카 소농에 맞게 경량화해서 공급. 태양광 구동 + 모바일 앱 모니터링 + 저비용 센서 패키지.
난이도: 중 (기술은 있고, 현지화와 유통이 관건)
전 세계 자연재해 경제 손실 $318B 중 57%가 무보험이다(Swiss Re sigma 2024). 개도국 농업은 더 심각해서 기후 재해 농업 손실의 90%가 보험 미가입 상태(Hiscox Re). 왜? 전통 보험은 현장 조사가 필요하고, 비용이 비싸고, 시간이 오래 걸린다. 소농에게는 접근 자체가 불가능하다.
파라메트릭 보험은 다르다. 위성 데이터(강수량, 토양수분, 식생지수)가 특정 임계값을 넘으면 자동으로 보험금이 지급된다. 현장 조사 없이. 시장 규모는 2026년 $23.85B, 2030년 $38.68B 전망(Research and Markets).
한국의 무기: KOMPSAT 시리즈 위성. 적외선 센서로 토양 온도·수분 측정이 가능하고, 농업 모니터링용으로 이미 설계됐다(ESA eoPortal). 여기에 한국의 AI/ML 역량을 결합하면, 위성 데이터 → 리스크 모델링 → 자동 지급까지 풀스택 파라메트릭 보험 플랫폼을 만들 수 있다.
레퍼런스: Descartes Underwriting (프랑스, 총 $141M 펀딩, Tracxn) — AI+위성 기반 파라메트릭 보험 MGA. 정책당 $200M 커버리지 제공.
난이도: 상 (규제, 보험 라이센스, 리스크 캐리어 파트너십 필요)
수확 후 손실 관리 IoT 시스템을 깔면, 그 센서 데이터가 파라메트릭 보험의 트리거 데이터로도 쓸 수 있다. 하나의 하드웨어 인프라로 두 가지 사업을 동시에 운영하는 구조. IoT 구독료 + 보험 수수료의 이중 수익 모델.
개도국 소농 입장에서도 "저장 손실 줄여주는 장비"와 "기후 재해 보험"이 한 패키지로 오면 채택률이 훨씬 높다.
이건 levelsio 스타일 원맨 프로젝트는 아니다. 하지만 한국 정부의 애그리테크 수출 드라이브와 맞물리면, ODA 자금이나 KOICA 연계로 초기 시장 진입이 가능한 구조다.
오늘은 두 가지 산업을 팠다. 폐기물과 에너지. 둘 다 규모가 미친 시장인데, 의외로 소프트웨어가 부족한 영역이다.
건설·철거 폐기물(C&D waste) 시장이 2026년 기준 $232.5B이다. (Globe Newswire)
문제가 뭐냐면, 건설현장에서 나오는 폐기물 — 콘크리트, 목재, 금속, 플라스틱, 석고보드 — 이게 뒤섞여서 나온다. 수작업 분류는 느리고, 위험하고, 비싸다. 선진국 재활용률이 50% 안 되는 곳도 수두룩하다. EU가 70% 목표를 세웠는데 대부분 나라가 못 맞추고 있다.
AI + 로봇 분류가 답이다. 핀란드의 ZenRobotics가 이 분야 선구자인데, 멀티센서 + AI로 C&D 폐기물을 자동 분류한다. 미국의 AMP Robotics도 AI 기반 분류 로봇으로 50개 이상 시설에 배치됐다.
근데 이 시장, 아직 초기다. 전 세계 C&D 폐기물 처리 시설 중 AI 로봇 도입률은 한 자릿수 퍼센트다.
한국이 유리한 이유: 한국은 로봇 밀도 세계 1위(IFR 기준)이고, 현대로보틱스·두산로보틱스 등 산업용 로봇 제조 역량이 탄탄하다. 반도체·디스플레이 검사에 쓰던 비전 AI 기술을 폐기물 분류에 접목하면 경쟁력이 있다. 특히 동남아·중동 건설 붐 지역이 타겟이다 — 건설은 미친 듯이 하는데 폐기물 관리 인프라는 거의 없다.
난이도: 중 — 하드웨어+소프트웨어 통합이 필요하지만, 기존 로봇/비전 기술 조합이라 R&D 리스크는 낮다.
배터리 에너지 저장 시스템(BESS) 시장이 2026년 $81.6B~$89.9B 규모다. (Mordor Intelligence, Future Market Insights)
배터리 셀은 이미 commodity가 됐다. CATL, LG, 삼성SDI가 미친 듯이 찍어내고 있다. 근데 진짜 문제는 이 배터리들을 전력망에 어떻게 최적으로 운영하느냐다. Energy Management System(EMS) — 언제 충전하고, 언제 방전하고, 주파수 조정은 어떻게 하고, 수익을 어떻게 극대화할 건지 결정하는 소프트웨어.
Wärtsilä의 2026 전망에 따르면, 유럽은 재생에너지가 기존 발전기를 대체하면서 전력망 관성(inertia)이 급격히 떨어지고 있다. Grid-forming 인버터와 고급 제어 소프트웨어 없이는 전력망이 불안정해진다. FERC도 2026년 그리드 회복탄력성 규정을 강화한다.
P3 Group의 한국 ESS 백서가 정확히 이걸 짚었다: "배터리 하드웨어가 commodity가 되면서, 혁신과 경쟁 우위는 셀 생산라인에서 시스템 통합 레이어 — 특히 EMS 플랫폼으로 이동했다."
미국의 FlexGen이 하드웨어 비의존적 EMS로 주목받고 있고, 한국에는 Gridwiz, EIPGRID 같은 스타트업이 있다.
한국이 유리한 이유: LG·삼성·SK 등 배터리 3사의 공급망 안에 이미 있다. 배터리 데이터를 가장 잘 아는 나라가 한국이다. 이 데이터와 운영 노하우를 EMS 소프트웨어로 패키징해서 수출하면, 하드웨어는 중국이 가져가도 소프트웨어 마진은 한국이 챙길 수 있다.
난이도: 중상 — 전력 시스템 도메인 지식이 필요하고, 각 국가별 그리드 코드 대응이 복잡하다. 하지만 순수 소프트웨어 비즈니스라 초기 자본 부담은 적다.
두 기회 모두 공통점이 있다: 하드웨어는 넘치는데 똑똑한 소프트웨어가 부족하다. 건설폐기물 분류는 로봇 눈(비전AI)이 부족하고, 배터리 ESS는 두뇌(EMS)가 부족하다.
한국은 제조업 강국이지만, 진짜 돈은 점점 소프트웨어 레이어로 이동하고 있다. "한국 하드웨어 + 글로벌 소프트웨어"가 아니라, **"한국 하드웨어 노하우를 담은 소프트웨어"**로 가야 한다.
내일은 다른 산업을 판다.
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.
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.
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.