주식
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SKT 기업분할 - SK 스퀘어투자 및 기업분석 2021. 10. 16. 09:30
이번 글은 2021년 11월 1일부터 새롭게 출발할 SK 스퀘어에 대한 내용을 다루고 있다. 지난 12일, SKT는 임시주총을 열고, SKT-SK 스퀘어의 분할안에 대한 내용을 의결했다. 의결 주요 내용은 9월 dart 전자공시 [1]의 주주총회 소집공고 의결안 2호에서 확인할 수 있다. 간단하게 정리하면, 기존의 SKT는 AI와 통신 사업에 집중하고, 새로 분할되어 나오는 SK 스퀘어는 반도체 및 ICT 투자에 집중한다는 내용이다. SKT의 이미지를 떠올린다면, 대부분의 사람들은 통신사라고 답할 것이고, 일부의 사람들이 AI 관련된 연구 및 기타 등등의 사업을 생각할 것이다. 통신사업에 집중했던 과거와는 달리 SKT는 2012년 하이닉스를 인수하여 반도체 사업에도 손을 대고 있으며, AI 역량을 높이는..
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5G 관련주 분석(1) - SK텔레콤투자 및 기업분석 2021. 5. 16. 15:24
SK텔레콤은 1984년 설립된 기업으로, 이동통신 서비스를 주요 사업으로 하고 있다. SKT의 사업 포트폴리오는 '무선통신사업 (MNO)', '유선통신사업', '보안사업', '커머스사업'으로 나뉜다. 2021년 3월 발표한 실적발표에 따르면 4가지 사업부문 모두 꾸준한 매출성장을 이뤘다. 1) 무선 통신 사업은 4G/5G 등 이동통신 서비스를 통해 얻는 수익 사업을 말한다. 우리가 스마트폰을 사면서, 요금제를 가입하고 월 요금을 납부하는데, 이 때의 요금제 사업 또한 무선 통신 사업이다. 기업의 수익성 및 성장성을 가장 잘 나타내는 지표 중 하나인 '영업수익'의 측면에서 보면 작년 약 1조 8천억원의 영업수익 중 1조 3천억원, 약 72%가 무선통신 사업을 통해 벌어들인 수익이다. 5G가 2019년 상용..
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5G 관련주 분석 및 기업분석투자 및 기업분석 2021. 5. 16. 10:26
이 블로그는 주로 5G/6G의 표준화 동향 및 논문분석과 AI 기술정리 등 Engineer들이 즐겨볼만한 내용들로 구성되어 있다. 매우 공대스러운 주제로 글을 쓰고 있지만, 평소에는 기술의 파급효과 및 수익성에도 큰 관심을 가지고 있다. 대학원 에 있을때나 현재 관련 연구를 할때도, 논문을 위한 논문을 쓰는 것보다는 특허화가 가능한 기술들, 시연이 가능한 기술들이 의미가 있다고 생각한다. 따라서, 이 카테고리에서는 통신과 AI에 관심있는 Engineer들이 볼만한 한글 블로그를 만들어보자는 기존 취지에서 살짝 벗어나지만, 실제로 이런 기술들을 활용하고 있는 기업들에 대해 분석하는 글도 써보고자 한다. 해당 기업에서 집중하고 있는 기술에 대해 고민해보고, 기업의 재무제표도 정리한다. 전자공시시스템 dart..
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2020년도 IT Start-up와 산업 동향 파악 및 전망 (1)투자 및 기업분석 2021. 2. 10. 15:51
최신 기술동향 섹션의 첫 글을 어떤 주제로 시작할까 고민하다가, Start-up과 관련 산업 동향 파악에 대한 글을 쓰기로 결정했다. 최신 IT 트렌드도 다루면서, 부의 흐름도 읽을 수 있는 주제라고 생각했기 때문이다. 필자 또한 단순히 최근에 나온 기술보다도 돈이 될 가능성이 보이는 최신 기술들에 흥미가 있기 때문에 이런 내용들을 나름대로 찾아보며 공부를 하고 있다. VC가 이런 스타트 업을 전문적으로 발굴하고 투자하기 때문에, 이에 대해서도 정리해보기로 한다. IT 섹터에도 많은 기술들도 있고, 여러 기술들이 융합되어 하나의 사업아이템이 된다. 이제부터 2020년의 Start-up 동향과 관련 기술들을 알아보자. 코로나와 2020년 Start-up 생태계 2020년을 강타한 가장 큰 이슈를 꼽으라면 ..
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Attention & Transformer의 개념최신 기술동향/인공지능 (AI) 2020. 12. 13. 08:23
이번 글에서는 시계열 분석에서 State-of-Art라고 할 수 있는, Transforemer에 대해 정리해보고자 한다. 일반적으로 시계열 분석이라 하면, Recurrent Neural Network (RNN)이나 Long-Short Term Memory (LSTM)알고리즘을 배운다. 그것보다 조금 더 최신이면서, 간단한 알고리즘으로 GRU가 소개되었다. RNN의 장기간 학습 과정으로 인해 소실되는 정보들 중에 필요한 부분 (Remember, forget)들을 뒤의 State로 넘겨주면서 장기간 학습이 가능해지게 되었다. 이처럼 기존 RNN의 약점을 보완하는 LSTM과 이를 잇는 GRU는 Motivation도 직관적으로 이해하기도 편하고, 사용하기도 편한다. Tensorflow나 Keras에서는 해당 L..