인공 지능이란 무엇입니까?
인공 지능(AI)은 학습, 문제 해결, 패턴 인식 등과 같이 주로 인간 지능과 연결된 인지 문제를 해결하는 데 주력하는 컴퓨터 공학 분야입니다. 보통 "AI"로 줄여서 부르는 인공 지능은 로봇 공학이나 미래의 모습을 내포하고 있을 수도 있지만, AI는 공상 과학 소설에 나오는 작은 로봇을 넘어 첨단 컴퓨터 공학의 현실이 되고 있습니다. 이 분야의 저명한 과학자인 Pedro Domingos 교수는 논리와 철학에 기원을 둔 상징주의자, 신경 과학에서 유래한 연결주의자, 진화 생물학과 관련된 진화론자, 통계와 개연성을 다루는 베이지안, 그리고 심리학에 기반을 둔 유추론자로 구성된 기계 학습의 "5가지 집단"을 설명합니다. 최근에 통계 컴퓨팅 효율성이 개선되면서 베이지안이 "기계 학습"이라는 분야에서 몇 가지 영역을 성공적으로 발전시킬 수 있게 되었습니다. 이와 마찬가지로 네트워크 컴퓨팅이 발전하면서 연결주의자도 "딥 러닝"이라는 이름으로 하위 분야를 더욱 발전시킬 수 있게 되었습니다. 기계 학습(ML)과 딥 러닝(DL)은 모두 인공 지능 분야에서 파생된 컴퓨터 과학 분야입니다.
이러한 기법은 크게 "감독된" 학습 기법과 "감독되지 않은" 학습 기법으로 나뉘며, "감독된" 기법은 원하는 출력값이 포함된 교육 데이터를 사용하고 "감독되지 않은" 기법은 원하는 출력값을 제외한 교육 데이터를 사용합니다.
AI는 더 많은 데이터를 통해 "점점 더 똑똑"해지고 더 빠르게 학습하고 있으며, Amazon Redshift와 같은 데이터 웨어하우스에서 집계되고 추출되든, Mechanical Turk의 "대중"의 힘을 통한 실측 자료이든, Kinesis Streams를 통해 동적으로 수집되든 관계없이 기업은 기계 학습과 딥 러닝 솔루션을 실행하는 데 필요한 이러한 연료를 매일 생성하고 있습니다. 또한, IoT가 출현하면서 센서 기술이 분석할 데이터양을 기하급수적으로 늘리고 있습니다. 이는 이전에는 거의 손대지 않았던 소스, 장소, 객체 및 이벤트의 데이터입니다.
기계 학습
기계 학습은 패턴 인식 및 학습에 사용되는 몇 가지 베이지안 기법에 주로 적용되는 이름입니다. 기계 학습은 기록된 데이터에서 학습하고 이를 기반으로 예측하며, 불확실성 하에서 기본 유틸리티 기능을 최적화하고, 데이터에서 숨겨진 구조를 추출하고, 데이터를 간결한 설명으로 분류할 수 있는 알고리즘의 모음입니다. 기계 학습은 명시적 프로그래밍이 너무 엄격하거나 실용성이 없는 경우 주로 배포됩니다. 소프트웨어 개발자가 주어진 입력에 따라 프로그램 코드별로 출력을 생성하기 위해 개발하는 일반 컴퓨터 코드와는 달리, 기계 학습은 데이터를 사용하여 통계 코드(ML 모델)를 생성합니다. 이 통계 코드는 이전의 입력(감독된 기법의 경우 출력) 예제에서 인식한 패턴을 기반으로 "적절한 결과"를 출력합니다. ML 모델의 정확성은 대부분 기록 데이터의 양과 질에 달려 있습니다.
적절한 데이터가 있다면 ML 모델은 수십억 개의 예제를 통해 고차원의 문제를 분석함으로써 주어진 입력을 사용해 출력을 예측할 수 있는 최적의 기능을 찾을 수 있습니다. ML 모델은 예측뿐만 아니라 전반적인 성능에 대한 통계적 신뢰도를 제공합니다. ML 모델 또는 기본적인 분석 다른 개별 예측을 사용하려는 경우 이러한 평가 점수는 의사 결정에 중요한 역할을 합니다.
Amazon에서는 기계 학습을 어떻게 사용합니까?
Amazon.com은 기계 학습 기반 시스템상에 많은 비즈니스를 구축하고 있습니다. ML 없이는 Amazon.com이 비즈니스를 성장시키고, 고객 경험과 선택을 개선하며, 물류 속도와 품질을 최적화할 수 없었을 것입니다. Amazon.com은 다른 비즈니스에서도 Amazon.com이 사용하는 것과 같은 IT 인프라를 활용하고 민첩성과 비용 혜택을 받을 수 있게 하려고 AWS를 시작했으며, 이제 모든 비즈니스에서 사용할 수 있도록 ML 기술을 계속해서 대중화하고 있습니다.
Amazon.com 개발 팀의 구조와 ML에 집중하여 실질적인 비즈니스 문제를 해결하려는 노력으로 Amazon.com과 AWS가 사용이 간편하며 강력한 ML 도구와 서비스를 개발하게 되었습니다. 이러한 도구는 다른 IT 서비스와 마찬가지로 모든 비즈니스에서 사용하도록 AWS 서비스로 제공하기 전에 Amazon.com의 규모와 미션 크리티컬 환경에서 먼저 테스트합니다.
비즈니스에서 기계 학습 구현하기
기계 학습은 기록 데이터를 기반으로 미래의 결과를 예측하는 데 주로 사용됩니다. 예를 들어 조직에서는 기계 학습을 사용하여 특정 인구 통계학을 기반으로 향후 회계 분기에 제품이 얼마나 판매될지 예측하거나 브랜드에 대한 충성도가 높아지거나 불만족하게 될 가능성이 가장 높은 고객 프로파일을 기본적인 분석 예측합니다. 이러한 예측을 통해 비즈니스 의사 결정을 개선하고, 좀 더 개인적인 사용자 경험을 제공하며, 고객 유지 비용을 줄일 수 있습니다. 과거 비즈니스 데이터를 보고하는 데 집중하는 비즈니스 인텔리전스(BI)를 보완하는 ML은 과거의 추세와 트랜잭션을 기반으로 미래의 결과를 예측합니다.
비즈니스에서 ML을 성공적으로 구현하는 데 필요한 몇 가지 단계가 있습니다. 먼저 정확한 문제를 파악 – 알아내면 비즈니스에 도움이 될 예측이 무엇인지 파악합니다. 다음으로 데이터가 과거 비즈니스 지표(트랜잭션, 판매, 감소 등)를 기반으로 수집되어야 합니다. 데이터가 집계되면 해당 데이터를 기반으로 ML 모델이 구축될 수 있습니다. ML 모델이 실행되고 모델의 예측 결과가 비즈니스 시스템에 다시 적용되어 좀 더 정보에 근거한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
기업 분석 및 주식 전망 - 코윈테크(282880)
오늘은 2차전지 장비 관련 주인 코윈테크에 대한 기본적인 분석 및 전망에 대해 다음과 같은 순서로 알아보겠습니다.
코윈테크 로고
코윈테크는 1998년 10월 14일 설립된 기업으로 시스템 설계, 자동화 설비, 유지보수 및 제어시스템을 개발 생산하는 업체입니다. 2019년 8월 5일 공모가 3만 4500원에 코스닥에 상장되면서 시장에 알려지기 시작한 기업입니다. 당사는 무인차, 컨베이어, 리프트 등 공장 자동화나 스마트 공장 시스템을 제조하면서 자동화 설비는 물론 시스템 설계와 유지보수까지 토탈솔루션을 제공하는 업체로 입지를 쌓아왔습니다.
| 회사명 | 주식회사 코윈테크 |
| 대표이사 | 이 재 환 |
| 주소 | 충청남도 아산시 둔포면 아산밸리동로 254 |
| 홈페이지 | www.cowintech.com |
| 설립일 | 1998년 10월 14일 |
| 자본금 | 3,500,000,000(원) |
| 주요제품 | 2차전지 전공정 자동화 시스템 및 반도체, 디스플레이, 석유화학, 제약 |
주요 제품소개 / 특징 /경쟁력
코윈테크는 2차전지 공정라인 기준을 만드는 자동화 시스템 선도기업
2차전지 부문
먼저 코윈테크는 2012년 자동화 연구소를 설립한 이래 꾸준한 연구 성과를 바탕으로 2012년부터는 후공정 사업을 시작했으며, 2017년에는 LG화학, 무라타에너지, SK이노베이션과 최초 계약을 하는 등 요즘 가장 각광받고 있는 전기차 배터리(2차전지) 분야에서 세계에서 유일하게 2차전지의 전공정을 구축한 업력을 바탕으로 2차전지 사업이 당사 매출의 80%를 차지하면서 본격적인 2차전지 사업이 열리기 시작했습니다.
또한 리센 등 중국 현지 메이저 업체를 통한 안정적인 현지 진출을 시작하면서 지난 10월 말에는 중국 2차전지 기업과 116억 원 규모의 스마트 자동화 설비에 대한 턴키 공급 계약을 체결했다고 밝혔습니다.
11월에는 중국 2차전지 업체와 48억 원 규모의 전 공정 스마트 자동화 장비도 수주했습니다.
LG화학, 삼성SDI: 전공정 (극판 자동화 설비, 조립 자동화 설비, 무인 반송 설비)
LG화학, 삼성SDI. SK이노베이션, 무라타, 리센(LISHEN), TIANNEUNG Group, HIGHSTAR: 후공정
반도체 및 디스플레이 부문
국내 반도체와 디스플레이 대표 기업인 삼성전자와 삼성디스플레이 등과 협력관계를 유지하고 있으며, 2018년에는 LG전자와 SK하이닉스에 Stocker 시스템을 납품했습니다.
석유 화학 부문
LG화학 대산공장에 초대형 자동화 시스템 공급
현대오일뱅크, 롯데케미칼, 롯데정밀화학, 한화토탈, SK케미칼 등에서 지속적인 프로젝트 수주
현대 다이모스 미국 조지아주 공장 시트 자동 창고 물류 시스템 공급
한국수자원공사 환경에너지 활성탄 재생 시설 공급
포항강판 컬러공장 자동창고 이송 설비 공급
코윈테크의 경쟁력
위에서 설명한 바와 같이 코윈테크의 경쟁력은 2차전지 생산을 위한 전 후공정에 모두 자동화 시스템을 설비할 수 있는 기술력을 보유하고 있는 기업으로서 이미 세계 최고의 배터리 전문기업인 LG화학과 삼성SDI를 통한 레퍼런스를 보유하고 있으며 설계, 제조부터 사후 관리까지 원스톱 솔루션을 제공하는 것을 기업 최고의 경쟁력으로 보고 있습니다.
위험 요소
코윈테크 펀더멘털
경쟁력을 살펴봤으니 위험요소도 살펴 봐야겠습니다.
코윈테크는 작년 상장 이후부터 지금까지 주가 흐름상 이렇다 할 모습을 보여주지 못하고 있습니다.
코로나19로 인한 실적 감소라 하더라도 동종 업종에 비해 3분기 까지의 성적은 큰 폭의 감소가 있었는데요, 회사측 설명에 의하면 주요 원인은 코로나19로 인한 주요 고객의 국내 및 중국을 비롯한 물품 공급 지연과 예정되었던 추가 수주마저 부진했고, 일부 공급이 시작되었으나 가동 지연에 따른 매출 인식 지연 등이라고 설명했습니다.기본적인 분석
장비 설비 기업들은 특성상 두 가지 중요한 체크포인트가 있습니다.
첫째는, 턴키베이스로 공급을 하는 시스템 장비의 설계, 제조하는 기간이 적게는 수개월에서 1년 이상 걸리기 때문에 최종 납품까지 매출 인식이 오래 걸립니다.
둘째는, 코로나19 등 특정한 상황에 처하거나 프로젝트 기간 중 수요업체의 자금 사정이 좋지 못할 경우 매출 인식이 예상보다 더 늦어질 수 있으며, 이에 따라 그 동안 치뤄야하는 재고, 인건비 등의 고정비용 지출로 회사 재무 사정이 악화 될 수 있습니다.
코로나19 사태는 불가항력적인 요소이지만, 기업의 경우에는 이러한 대금 지급 등의 문제를 예방하기 위해 수요 공급 업체 간의 별도 합작법인 설립을 통한 프로젝트를 하는 경우도 있습니다.
코윈테크도 리스크를 최소화하기 위해 이러한 적극적인 기업활동이 필요할 것 같습니다.
기업실적(2020년 3분기)
2020년 3분기 실적
위에서도 설명했지만 올해는 1,2,3분기 모두 실적이 큰 폭으로 하락했습니다.
3분기에만 전년 동기 대비 -5.96억 원의 영업 손실을 기록했고, 매출액은 동기 대비 -74.97% 떨어진 58.8억 원을 기록했습니다.(연결 기준 재무제표)
최근 10월 말과 11월 초에 걸쳐서 약 160억 원의 규모 있는 수주에 대한 공시가 있지만 이 또한 매출 인식은 2021년을 기대해야 할 것 같은데, 2020년 4분기가 어떨지 모르겠습니다.
| 업종 | 액면가(원) | 시가총액 (억원) | 발행주식 수/ 유동비율(%) | EPS/PER | 외국인 지분% | BPS/PBR |
| 기계 장비 | 500 | 1,915 | 9,251,492주 / 72.21% | 1,045 / 19.81 | 0.72 | 11,183 / 1.85 |
(2020.11.18일 기준, EPS, PER은 2020년 6월 결산 기준)
기관과 외국인이 발행 주식 수의 1.5% 가 안 되는 양을 보유하고 있으니 대주주 지분 외에 유동비율로 보면 대부분이 개인 투자자에 의해 움직인다고 볼 수 있습니다. 11월 18일 종가 기준 시가총액은 1915억 원으로 코스닥 시총 순위는 413위 기업입니다.
지난 코로나19 팬데믹 이후 반등을 시도했지만 계속되는 실적 부진으로 주가는 하향세를 보이고 있습니다.
동기간에 섹터의 경쟁업체인 피엔티, 디에이테크놀로지, 피엔이솔루션, 씨아이에스, 필옵틱스 등이 랠리를 펼치는 동안 하향곡선을 형성하고 있는데, 역으로 추후 4분기 실적부터 반등이 보인다면 주가 상승에 대한 여력은 충분하다고 보입니다.
코윈테크의 전반적인 내용을 요약해봤는데 올해는 그리 밝지 않습니다만 향후 전망을 그려 보고 마무리하겠습니다.
2차전지 장비 제조가 전체 매출의 80% 이상을 차지하는 기업으로서 가장 중요한 것은 배터리 업체들의 CAPEX입니다. LG화학, 삼성SDI, SK이노베이션 등 국내 배터리 3사를 비롯한 중국 등 많은 배터리 셀 업체들이 설비 투자를 확대하면서 시장 경쟁이 치열해지는 것은 분명한 사실이지만 이러한 수요 기업을 기본적인 분석 통한 코윈테크의 분명한 계획과 그것을 이루어가는 과정이 좀 더 세심하게 투자자 들과 공유되었으면 합니다.
3분기까지 이어지는 큰 폭의 매출 감소와 영업적자를 보면서 가깝게는 4분기에서 2020년 누적 실적을 얼마나 회복하느냐도 올해 주가에 영향을 줄 것 같습니다.
다행스러운 것은 지난 10월 29일 당사의 중국법인이 중국의 2차전지 기업과 116억 원의 수주계약을 체결했다는 내용과, 연이어 지난 11월 13일 자 소식에 따르면 중국향 2차전지 대형 기업과 48억 원 규모의 전공정 스마트 무인 자동화 장비의 수주계약을 체결했다는 소식입니다.
또한 당사는 국내 디스플레이 기업을 통해 쌓은 경험을 토대로 중국 최대의 디스플레이 업체인 BOE, CSOT 등에 진출할 예정이라고 합니다,
2차전지와 디스플레이 분야는 가장 경쟁이 치열하고 성장성이 높은 분야이며 여러 배터리 셀 업체의 공급 경험을 통한 기본적인 경쟁력도 있다고 판단됩니다.
최근에는 코스닥 중소형 주보다는 코로나19 백신 소식에 따른 경기 민감주와 반도체로 집중되고 있는 시장 상황을 고려해보면, 당분간 주가의 흐름이 크게 바뀌지는 않을 것 같고 시장의 관심이 BBIG의 재 도약과 4분기 실적을 기대할 수 있을 때 방향성이 나오지 않을까 생각됩니다.
차트상 충분한 상승여력과 함께 당사가 가지고 있는 2차전지의 전공정에 대한 원스톱 솔루션이라는 경쟁력이 전기차 공급의 확대와 함께 어우러져서 우상향 할 것으로 기대합니다.
코윈테크, 48억원 규모 2차전지 전공정 스마트 자동화 장비 수주
코윈테크는 중국향 2차전지 대형기업과 48억원 규모의 2차전지 전공정 스마트 자율형 무인 자동화장비의 수주 계약을 체결했다고 13일 밝혔다. 이는 지난해 매출액 대비 5.3%에 해당하는 규모다.
코윈테크 중국법인, 2차전지 기업과 116억원 규모 수주계약
코윈테크는 중국법인에서 2차전지 기업과 116억원 규모의 2차전지 스마트 자율형 무인자동화설비 기본적인 분석 턴키 공급 계약을 체결했다고 29일 밝혔다. 이는 코윈테크 지난해 연결 매출액(911억원) 대비 약 1
뜨는 '공장 자동화'. 코윈테크, 유럽서 깜짝 수주
신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 사태로 수출길이 꽉 막힌 가운데 국내 공장 자동화 설비 중소업체인 코윈테크(282880)가 유럽서 대규모 수주에 성공했다. 해상풍력 설비업체인 삼강엠앤티
기본적인 분석
삼성전자는 우리나라 시가총액 순위 1위를 오랫동안 놓치지 않는 굴지의 대기업입니다. 정치적인 문제를 접어 놓고 보면 세계에서도 정상의 기업들과 경쟁하고 있는 대단한 곳인데요. 그래서 항상 관심의 대상이 되고 있습니다. 그 동안 살펴 본 기업들은 최근 사람들의 관심을 얻게 된 주식이었는데 오늘은 꾸준히 관심 가져볼만한 기업 삼성전자를 정리해 보려고 합니다.
■ 기본분석
기본분석은 말 그대로 기본만 한다고 해서 기본분석입니다. 거창하게 미래 수익과 현금 창출 능력 등을 계산해서 몇 배수로 감안한 뒤 예상주가를 선정한다는 식의 분석은 애널리스트들이 잘 하고 있으니 필요한 몇 가지 기본적인 지표들만 건드려 보기로 합니다.
개인으로는 최대주주인 이건희가 4.18%의 지분을 가지고 있구요. 출자 구조로 삼성생명, 삼성화재, 삼성물산 등이 가지고 있는 지분까지 하면 20% 정도 육박합니다. 주요사업은 CE, IM, DS 등으로 나뉘어져 있는데 백색가전, 컴퓨터, 반도체, OLED, 사업 등을 영위하고 있습니다.
매년 매출액을 갱신 또 갱신하면서 역사를 써 왔지만 올해 흐름은 다릅니다. 그래서 PER이 2016년부터 차례대로 13, 9, 6으로 떨어지다가 올해는 다시 10 이상을 찍을 것으로 보입니다. 현시점에서는 기본적인 분석 과거흐름과 비교했을때 가격적 장점이 크게 없어 보이는데요. 다행인 것은 임원들이 자사주를 매입하고 있다는군요. 매년 10%대 이상의 ROE를 자랑하던 곳이 올해는 그 아래를 기록할 것으로 보입니다.
배당과 자사주 소각을 반복하고 있어서 매년 발행주식수가 줄고 있다는 것도 재미있는 사실인데요. 그런 것 치고는 주가부양이 안 되고 있습니다. 올해 혁신적 휴대폰이 될뻔한 갤럭시폴드는 기약을 모른채 발매가 미뤄졌구요. 반도체 가격도
계속 기본적인 분석 떨어지고 있어 소비자 입장에서는 좋지만 기업 입장에서는 그리 좋은 모양새는 아닙니다. 특히나 삼성바이오로직스건으로 승계 문제가 계속 불거지고 있어 리더십이 온전할까 하는 의구심도 주가에 반영되고 있는 듯 합니다.
■ 차트분석
거래량 증가를 염두에 두고 한 액면분할일텐데 말짱 도룩묵이네요. 50:1로 액면분할해서 금액대는 접근하기 쉬워졌지만 거래량은 오히려 예전만 못합니다. 월봉은 장기 추세를 보기 위해서 보는데요. 2만원대와 3만원대의 박스권을 제외하고는 최근 몇년동안 장기적인 상승세를 경험했습니다. 5만7천원대는 이제 저항선으로 작용할 것으로 보이구요. 3만 7천원까지 조정했다가 회복하고 있는 모습입니다.
일봉으로 놓고 보면 월봉에서 보이지 않던 저항선이 보이는데요. 4만 7천원대입니다. 최근 2년 동안 3번이나 터치했다가 미끄러지기를 거듭했던 자리인데요. 굳이 매물대를 보지 않아도 이 정도면 이 가격대에 매물대가 엄청 몰려 있겠구나하고 추측할 수 있습니다. 지난주에는 천만 이상의 거래량을 자랑하며 하락 마감했는데요.
그 동안 흐름이 5일선이 8일선을 상회하는 그림이 나올 때마다 단기적인 흐름은 좋았는데요. 기계적인 해석을 해보면 단기적으로 상승하다가 다시 하락해서 3만 7천원대를 테스트하고 돌아설 가능성이 높아 보입니다.
재료가 될만한 한 가지 호재가 있어서 거래량을 강하게 동반하면서 상향 돌파한다면 전 고점을 너머설 가능성도 있는데요. 이렇게 양날의 검스러운 주식이 또 있을까 싶네요. 한쪽에는 화웨이가 트럼프발 공격에 그로기 상태라서 호재고 다른쪽에서는 삼성바이오로직스 조사로 흔들리는 악재고 주식은 대응이니 시장의 반응에 맞춰 움직이면 되겠습니다만 개인적으로는 판단이 어려워 당분간은 접근을 삼가야겠습니다.
최근 현장상담 중 가장 많은 문의가 있는 것 중에 하나가 명의신탁주식(차명주식)에 대한 것이다. 더구나 국세청이 탈세, 주가조작 등의 불법거래에 악용되는 '주식 명의신탁 행위' 근절을 위해 새로운 국세행정시스템인 엔티스(NTIS)의 정보분석 기능을 기반으로 '차명주식 통합분석시스템'을 구축했다고 밝힌 후 더 많이 증가하였다.
또한, 이 시스템은 단순한 잘못된 거래만을 분석하기 위한 시스템이 아니라 장기간에 걸친 주식 보유현황과 취득, 양도 등 변동내역, 각종 과세자료, 금융정보분석원(FIU) 등 외부기관 자료까지 연계하여 주식 취득, 보유, 양도의 모든 과정을 통합, 분석함으로써 명의신탁 혐의가 높은 자료만을 선별하여 정밀 검증이 가능하도록 구축했다고 밝혔기 때문에 그 불안감이 더 고조된 듯하다.
이처럼 차명주식은 현재 과세관청에서 가장 관심을 가지고 있는 사항 중에 한가지인 것은 분명하다. 또한, 일반적으로 접근해서는 해결되지 않는 것 기본적인 분석 역시 사살이다. 때문에, 특별한 해결방법을 활용하여 접근해야 하며 세금을 전혀 납부하지 않는 방법이 아닌 대폭 줄일 수 있는 방법을 활용해야 한다.
차명주식은 명의수탁자와 실소유자와의 관계, 회사와의 관계, 특수관계 여부, 차명주식 금액의 규모 등에 따라 접근하는 방법이 다양하다. 누구나 알고 있는 방법을 기술해보겠다.
국세청이 상법의 의무 발기인 규정으로 어쩔 수 없이 발생한 차명주식에 대하여 간편 확인을 통하여 정리해주겠다는 제도로 2014년 6월 18일 발표한 내용이다. 완전히 해결해주는 방법은 아니며 차명 당시 가액으로 증여세를 과세하여 정리해주겠다는 뜻이며 다음의 조건에 맞는 법인에 한하여 적용된다.
① 주식발행법인이 중소기업에 기본적인 분석 해당될 것(조세특례제한법 시행령 제2조)
② 주식발행법인이 2001년 7월 23일 이전에 설립되었을 것
③ 실제소유자와 명의수탁자가 발기인일 것
④ 명의신탁주식을 실제소유자로 환원하는 경우일 것
⑤ 실제소유자별, 주식발행법인별로 실명전환하는 주식가액의 합계액이 30억 원 미만일 것
(실명전환일 직전사업연도 1주당 순자산가액 * 실명전환주식수)
다만, 이 제도는 1997~1998년 당시 유예기간 제도와는 다소 차이가 있다. 당시의 실소유자환원제는 법령규정에 의한 한시적 특례제도인 반면, 이번 제도는 세정지원 차원에서 국세청 내부지침으로 실제 소유자 환원여부를 간편하게 확인해주기 위한 행정적 절차로서 당초 차명주식에 따른 증여세 납세의무 등이 면제되는 것은 아니다.
또한, 증여세와 기본적인 분석 간주취득세, 종합소득세를 부과하기 위한 목적과 허위신청 여부를 검증하기 위해서 현장확인, 실사조사 등을 실시해야 하기 때문에 오히려 세무조사의 빌미를 제공할 우려가 있어 신청한 기업이 많지는 않았다.
주식을 양도하는 기본적인 분석 방법에는 크게 2가지가 있다. 첫째는 액면가액으로 양도하는 방법으로 주로 타인인 경우에만 활용하는 방법이다. 이는 다시 실소유자에게 양도하는 방법, 법인에 양도하는 방법, 실소유자의 자녀에게 양도하는 방법으로 활용할 수 있다. 둘째는 비상장주식의 보충적 평가방법으로 양도하는 방법인데 특수관계인 경우에는 반드시 보충적 평가방법을 사용해야 한다.
그렇지 않으면 양도금액과 평가금액의 차액에 대해서는 증여세가 과세되게 된다. 이 또한 다시 실소유자에게 양도하는 방법, 법인에 양도하는 방법, 실소유자의 자녀에게 양도하는 방법으로 활용할 수 있다.
주식을 증여하는 방법 역시 양도하는 방법과 동일하게 평가금액으로 증여하는 방법과 액면가액으로 증여하는 방법이 있으며 각각 실소유자에게 양도하는 방법, 법인에 양도하는 방법, 실소유자의 자녀에게 양도하는 방법으로 활용할 수 있다.
'조세일보 기업지원센터'에서는 기업의 차명주식 정리 및 절세방안에 대하여 전문가가 지원을 해주는 서비스를 제공하고 있다. 또한, 임원퇴직금 중간정산, 가지급금, 명의신탁주식(차명주식), 특허(직무발명보상제도), 기업부설연구소, 법인 정관, 기업신용평가, 기업인증(벤처기업, ISO, 이노비즈 등), 개인사업자 법인전환, 신규 법인설립, 상속, 증여, 가업승계, 기업가정신 등에 대한 법인 컨설팅도 진행하고 있다. 또한, 고용노동부 환급과정인 스마트러닝 및 온라인 교육, 오프라인 교육 서비스를 제공하고 있다.
(구)조세일보 기업지원센터 / 02-6969-8918, https://biz.joseilbo.com:448/ )
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김춘수 스타리치 어드바이져 기업 컨설팅 전문가
기본적인 분석
14F 아이 돈 케어 : 기본적인 분석
부끄럽지만, 주식에 대한 기본지식이 여전히 헷갈린다. 만화를 보아도, 글을 보아도 머릿속에 남는 뇌가 거부하는 지식이랄까? 그런데 단 10분 영상을 통해 대략적으로 ROE, PER, PBR에 대해 알게 되었다.
PER : 수익 대비 시가총액
나름대로 원금손실을 보지 않고 투자를 하고 있지만, 나의 투자방식은 대기업, 돈워리 스쿨이 추천하는 분야의 기업으로 분석적인 투자보다는 감각적인 투자가 많다. 그래서 '데이터 분석'하는 방식의 투자가 몹시 흥미롭지만 막상 하기는 기본적인 분석 기본적인 분석 나만의 기준을 잡는 것이 쉽지 않다고 느낀다. 분야별 특성을 이해하고, 경쟁업체와 비교하여 기준을 잡는 것은 한순간에 이루어지지 않는 거겠지만 좋은 영상과 책을 통해 나의 기준을 잡고 싶다.
ps. 돈워리 스쿨 3기 기다려요!
배당소득, 양도소득(주식, 채권 등)을 금융투자소득으로 취합하여 세법을 매기는 것이 이번 세법의 변화다.
다행히(?) 연간 2천만 원은 공제된다. 상계 기한은 3년인 점이 무제한인 미국과 비교되지만, 주린 이인 사람들에겐 2천만 원 넘는 것도 꿈에 숫자라서 크게 영향이 없을 것 같다.
반대로 전업투자자들은 어떨까? 그들은 하루하루 피 발리며 주식을 내는데 '내 돈으로 투자한 것에서 세금을 떼어간다니' 국가가 가진 부채 해소 또는 국가 창고를 채우기 위한 조치로 보이지 않을까? 실제로 식세를 올리면서 주가 하락이 된 적도 있다고 하니 걱정도 된다.
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