“이분 연락해봤니?” 기업 홍보에 조언해줄 것 같은 취재기자들

서비스 출시, 투자 유치, 투자 집행, 주요 성과 홍보 등 기업 소식을 알리고 싶지만 어떻게 해야할 지 막막하기만 합니다.

언론사에서 취재기자로 활동하며 기업 홍보에 도움을 줄 수 있을것 같은 취재기자들을 소개합니다.

기업 홍보에 조언해줄것 같은 취재기자들

 

김상오 벤처스퀘어 기자

김상오 벤처스퀘어 기자

연락하기 >> https://www.rocketpunch.com/@shougo.kim

[기사]

플래그원 강남캠프’ 오픈 앞두고 사전예약 진행

“서울창업허브와 함께할 스타트업 찾습니다”

 

김성현 YTN 취재기자

김성현 YTN 취재기자

연락하기 >> https://www.rocketpunch.com/@jameskim42c59e5ba1c144e2

[기사]

“디스패치 폐간 요청” 국민청원 20만 명 돌파… TV조선에 이어 두 번째

소변기에 주먹밥 넣고 시식… “깨끗한 청소 위한 회사 전통”

 

유진상 IT조선 취재기자

유진상 IT조선 취재기자

연락하기 >> https://www.rocketpunch.com/@yujinsang

[기사]

KT, 블록체인 기반 실시간 로밍 자동 정산 기술 개발

인공지능으로 신약 개발한다…JW중외제약, 신테카바이오와 협업

 

하태욱 중앙경제 취재기자

하태욱 중앙경제 취재기자

연락하기 >> https://www.rocketpunch.com/@teawookha

[기사]

안세기술 _ 내실 있는 교육이 답이다

3M, 발명으로 혁신하는 기업

 

로켓펀치에서 더 많은 취재기자를 만나고 싶다면 >> 바로가기

[법무 가이드] 주주총회 결의에 문제가 있다면 어떠한 소송이 가능한가요?

안녕하세요. 정호석 변호사입니다.

절차와 내용에 문제가 있는 상태로 주주총회 결의가 되었다면 결의에 대해 이의를 제기하려면 어떻게 해야 할까요? 결의가 이루어지면 결의가 유효하다는 것을 전제로 하여 그에 따른 후속 절차가 이루어지고 법률관계가 형성되기 때문에 빠른 시간 내에 결의의 효력을 부인할 필요가 있습니다.

하지만, 기간에 상관없이 그 효력을 부인할 수 있거나 일방 당사자가 결의의 효력 여부를 판단할 수 있다면 수 많은 주주와 채권자들이 관계되어 있는 법률 관계는 더욱 불안정해집니다.

그렇기 때문에 상법은 주주총회 결의의 하자에 대하여, 원칙적으로 소송을 통하여만 다툴 수 있도록 하고, 하자의 유형에 따라 제기할 수 있는 소송의 종류를 달리 정하고 있습니다.

주주총회 결의의 하자에 대한 소송은 크게 1) 취소소송, 2) 무효확인소송, 3) 부존재확인소송으로 구분이 됩니다(부당결의취소, 변경의 소도 있지만 분류 기준에 약간의 차이가 있어서 이번 분류에서는 제외를 하겠습니다).

주주총회 결의 취소의 소는 ‘주주총회의 소집절차 또는 결의 방법이 법령 또는 정관에 위반하거나 현저하게 불공정한 때 또는 그 결의의 내용이 정관에 위반한 때’에 제기할 수 있습니다. (상법 제376조 제1항) 이 경우에는 주주와 이사, 감사가 소를 제기할 수 있으며, 결의일로부터 2개월 이내에 소송을 제기해야 한다는 제소기간의 제한이 있습니다.

주주총회를 소집하는 이사회결의에 하자가 있는 경우가 ‘주주총회 소집통지에 하자가 있는 경우’로서 바로 주주총회 결의 취소의 소를 제기할 수 있는 대표적인 예입니다.

주주총회 결의 무효 확인의 소는 ‘주주총회결의의 내용이 법령에 위반하는 실질적 하자가 있는 경우’에 제기할 수 있습니다(상법 제380조). 법상 결의 무효 확인의 소를 제기할 수 있는 사람에 제한이 없기 때문에 확인의 이익이 있는 사람이라면 누구든지 소송을 제기할 수 있으며, 제소기간에도 제한이 없습니다. 아직 법원의 명시적인 입장이 나온 것은 아니지만 주주총회결의 내용이 법령에 명백하게 반하는 경우뿐만 아니라 다수결의 남용에 해당하는 경우에도 주주총회 결의 무효 확인의 소를 제기할 수 있다고 보는 것이 맞습니다.

주주총회 결의 부존재 확인의 소는 ‘총회의 소집절차 또는 결의방법에 총회결의가 존재한다고 볼 수 없을 정도로 중대한 하자가 있는 경우’에 제기할 수 있습니다. 절차상의 하자를 이유로 한다는 점은 결의취소의 소와 마찬가지이지만, 하자의 양적 차이가 있다고 보시면 되겠습니다. 결의무효확인의 소와 마찬가지로 확인의 이익이 있는 사람이라면 누구든지 소송을 제기할 수 있으며 제소기간에도 제한이 없습니다.

주주총회의 하자와 관련된 다툼은 소송으로만 해결 가능하기 때문에 그 내용을 모두 이해하기는 어렵습니다. 하지만 주주총회의 하자로 인하여 그 효력을 부인하고자 할 경우, 소송을 제기해야 한다는 점, 특히 부존재에 달하지 않는 절차상의 하자가 있는 경우에는 2달 이내에 소송을 제기해야만 그 효력을 부인할 수 있다는 점만은 명심하시기 바랍니다.

모쪼록 제 지식과 경험이 회사를 운영하는데 조금이나마 도움이 되어 회사를 우뚝 세우시길 기원합니다. 감사합니다.

스타트업에 특화된 경영지원 서비스 보기

[작성자] 법무법인 세움 정호석 변호사 /
https://www.rocketpunch.com/@hoseok.jung
[출처] 법무법인 세움 / http://seumlaw.blog.me/220810826474

[수출입 물류 가이드] 인도 수출입 업무 규정 강화

안녕하세요

No.1 수출입 물류 플랫폼

트레드링스 입니다.

 

최근 국내 기업들의 인도수출이 늘어나고 있습니다
 
인도는 2000년 이래 매년 7~8%이상의 고속성장을 이루고 있으며,
국내 대기업들이 타 선진국에 비해 상대적으로 일찍 진출하면서
한국 기업에 대한 좋은 이미지를 가지고 있어
국내 대기업 뿐 아니라 많은 중소기업들까지 인도 시장을 잡기 위해
수출입 업무를 늘려나가고 있는데요,
 
그런데 최근 인도 세관의 규정이 강화되면서
수출입 담당자들의 각별한 주의가 요구되고 있습니다.

자 그럼 어떤 부분이 바뀌었을까요?

1. 2018년 4월 1일부터 POD Nhava Sheva인 경우 (T/S로 인랜드 지역 가는 것 포함)

1) Import & Export Code (IEC) of Importer. / 10-digit
2) GST identification No. (GSTIN) of Importer / 15 digit
3) Official email Id of Importer

내용들을 B/L DESCRIPTION 상에 필히 기재해야 합니다.
 
2. 마닐라 세관법 개정으로 인해 
1) BL 서류상 컨사이니가 실컨사이니일 경우패킹 및 인보이스 필요하며,
2) BL 서류상 컨사이니가 포워더일 경우포워더에게 패킹인보이스 제출 필요없이 
컨사이니가 마닐라 세관에 다이렉트로 패킹하고인보이스를 제출해야 합니다.

 

기존 수출, 수입 방법에 비해 조금 복잡해졌는데요,

인도로 수출, 수입을 하는 수출입 물류 담당자 분들은

해당 부분을 필히 확인하셔서 보다 안전한 수출, 수입 업무를 진행하시기 바랍니다.

 

www.tradlinx.com

 

수출입 물류 지원 서비스 알아보기 

[작성자] 정동일 수출입 전문 컨설턴트]

https://www.rocketpunch.com/@demiancd9888d1

[출처] 수출입 물류 전문기업 트레드링스

https://www.rocketpunch.com/companies/tradlinx

 

AWS 람다(Lambda)로 실시간 추천하기 – 로켓펀치의 전문기술 정보

로켓펀치의 전문기술 정보

로켓펀치에는 다양한 종류의 비즈니스 정보들이 있습니다. 홈페이지를 보면 상단 네비게이션 바의 네트워크, 기업, 채용, 투자, 비즈니스 맵 등이 상위 항목 정보로서 여러 가지 또다른 세부 정보를 가지고 있는 것을 알 수 있습니다. 이 중에서도 사람과 기업, 채용정보는 전문기술 정보를 포함하고 있는데 이는 이용자가 각 항목에서 알고 싶은 내용들을 나타내고 있습니다. 우리가 어떤 사람이나 기업에 대해서 ‘이 분은 어떤 걸 잘 하는 걸까?’, ‘여기서 사용하는 기술들은 뭐지?’와 같은 궁금증을 가지는 것은 자연스러운 일입니다. 구인을 하는 기업 입장에서 어떤 기술을 가진 사람을 원하는지 나타내는 것도, 구직을 하는 입장에서 기업이 어떤 스킬을 가진 인재를 원하는지 알아야 하는 것도 당연합니다.

전문기술의 특징

전문기술은 다른 정보와는 조금 다른 특징을 가지고 있습니다. 개인의 경력이나 기업의 이력과 같은 정보들은 각 항목이 변하지 않는 사실을 담고 있으며 여러 가지 항목의 중요도 또한 큰 차이가 없습니다(정말 알리고 싶지 않은 사실이 있다면 이야기가 다르겠지만요). 반면에 이 전문기술이라는 정보는 그 시점과 환경에 따라 각 항목의 중요도가 달라집니다.

어떤 개발자가 자신의 전문기술 항목을 채워넣을 때를 생각해보겠습니다. 이 사람은 아마도 현재 자기가 주로 다루는 프로그래밍 언어를 입력할 겁니다. 그리고 여러 가지 라이브러리와 주로 사용하는 도구 및 서비스를 추가로 입력할 수 있겠죠. 이 때 고민거리가 생길 수 있습니다.
첫 번째는 환경이 변하는 경우입니다. 이직을 한 직후 사용하는 언어와 개발 환경이 바뀐 경우 개인정보에서 이를 수정해야 할 수 있습니다. 경력이 오래 되어 더 이상 사용하지 않게 된 기술들이 생긴 경우 그것들이 자신을 나타내는 정보라고 보기에도 석연치가 않습니다. 마찬가지로 수정이 필요합니다.
두 번째는 항목 간의 상대적 중요도 차이가 생기는 경우입니다. ‘사용할 줄은 아는데 이걸 굳이 쓰는 게 맞는 걸까? 그렇다고 빼자니 아쉽고…’ 와 같은 고민은 경험한 기술들이 많으면 많을수록 느끼기 쉽습니다. 이럴 때는 여러 가지 전문기술들 중에서 선택을 해야합니다. 기업 또한 이와 같은 일들이 생길 수 있습니다.

이와 같은 문제 때문에 전문기술 정보를 입력한다는 것은 다른 정보와 비교해 상대적으로 어려운 면이 있습니다. 하지만 위에서 말했듯이 전문기술 정보는 상당히 중요한 정보입니다. 이용자가 이를 잘 입력할 수 있도록 도와줄 수 있다면 입력하는 사람에게도 그 정보를 보는 사람에게도 많은 도움이 될 것입니다. 어떻게 하면 더 잘 입력하게 할 수 있을까요?

첫 번째 방법

많이 입력할 것 같은 전문기술들의 목록을 입력란 바로 아래에 나열해 놓고, 클릭하면 입력이 되도록 했습니다. 실제로 이용자들이 입력한 것들을 세어보면 어떤 것들이 있는지 금방 알 수 있습니다. Python, Linux, AWS, UI/UX 등등이 있겠죠. 하지만 이 방법은 명확한 한계가 있습니다. 자주 나오는 전문기술을 가진 이용자들은 쉽게 입력을 할 수 있겠지만 그렇지 않은 경우는 이 방법의 혜택을 받을 수 없습니다. 여러 가지를 입력해야 하는 경우 전부 목록에 있으면 좋겠지만 그렇지 않은 경우 자칫 입력을 빠뜨릴 수 있기도 합니다.

두 번째 방법

이용자가 입력한 전문기술들을 바탕으로 다음에 입력할 것을 추천해 줄 수 있다면 가장 좋을 것이라고 생각했습니다. 바로 아래와 같은 모습으로요.

  1. 첫 번째 예시
    specialty-recommendation-example1
  2. 두 번째 예시
    specialty-recommendation-example2

Collaborative Filtering

위와 같은 경우에 사용할 수 있는 추천 기법은 collaborative filtering이 있습니다. 간단히 말해  “X를 좋아하는 사람은 대개 Y를 좋아합니다. 당신은 X를 좋아하시죠, Y는 어떠십니까?” 라는 방식과 비슷합니다. 이용자가 있고 각각의 이용자들이 좋아하는 아이템들의 목록이 있을 때 제일 먼저 아이템 간의 유사도를 구합니다. 아이템 개수가 N일 때 N*N 행렬로 각 아이템 간의 유사도를 나타낼 수 있습니다. 임의의 아이템들이 주어졌을 때 이 행렬을 이용해 가장 유사한 아이템이 어떤 것인지 쉽게 계산할 수 있습니다. 아래와 같은 유사도 행렬이 있다고 해보겠습니다.

specialty-recommendation-similarity-matrix
다섯 개의 아이템(i1, i2, …, i5)이 있을 때 각각의 유사도를 나타낸 행렬입니다. 유사도는 0과 1사이의 값을 가진다고 가정했습니다. i1과 i2는 0.9로 상당히 비슷하다고 할 수 있습니다. 반면 i3과 i5는 0.1로 낮은 유사도를 가지고 있습니다. 이 때 어떤 사람이 i1과 i2를 좋아한다고 가정해보겠습니다. 이 사람이 선택한 i1과 i2를 가지고 다른 아이템을 추천할 수 있습니다. i1의 유사도 row는 (1, 0.9, 0.2, 0.3, 0.8)입니다. i2는 (0.9, 1, 0.4, 0.5, 0.8)이죠. 단순히 이 둘을 더하면 (1.9, 1.9, 0.6, 0.8, 1.6)이 됩니다. i1과 i2는 이미 골랐으니 가장 높은 값을 가지는 아이템은 i5입니다. 간단하게 이런 방법으로 추천을 할 수 있습니다.

로켓펀치에서는 유사도 행렬을 계산하는 부분과, 그 행렬을 가지고 아이템을 추천하는 부분 크게 두 가지로 나누어 개발했습니다. 처음에는 이 두 가지가 모두 웹서버에 모듈로 붙어 있었습니다. 여러 가지 이슈 때문에 이를 분리해서 AWS Lambda로 옮기기로 했습니다. 비정기적으로 일어나는 task를 처리하기 위해 서버 자원을 항상 실행하고 있을 필요가 없다는 점 외에도 여러 가지 장점이 있습니다(또 다른 사례 및 자세한 내용은 이 글을 참고하시면 좋습니다). 잘만 분리한다면 꽤 괜찮은 선택이 될 것 같았고, 큰 문제없이 분리가 되었습니다. 그런데…

문제 발생

AWS Lambda는 한 번 실행이 되면 그 때부터는 초기 리소스 로딩 비용이 없이 계속 호출이 되는 특징이 있습니다. 그리고 주기적으로 초기 시작을 하는데, 이 초기 시작 때 행렬을 가져와서 메모리에 올리는데 시간이 너무 오래 걸리는 것이었습니다. 이용자가 입력했을 때 즉시 계산을 완료해 입력 칸 아래에 추천을 해야 하는데 이것이 수십초씩 걸리는 것은 안 될 말입니다. 메모리에 올리는 것 그 자체도 문제였죠. AWS Lambda는 사용한 메모리와 실행 시간에 비례해 요금을 내야하기 때문입니다.

해결 방법

처음에 웹 서버에 실행하는 것을 생각해 유사도 정보를 메모리에 올린 것인데 접근 방법을 조금 다르게 할 필요가 있었습니다. 해결 방법은 생각보다 복잡하지 않았습니다. 사실 추천 과정에서 모든 전문기술의 유사도를 가지고 있을 필요는 없습니다. 바로 입력 칸에 있는 전문기술들과 다른 전문기술의 유사도 목록, 즉 커다란 행렬에서 row만 있으면 됩니다. 위 유사도 행렬 예시에서 알 수 있듯이, 유저가 고른 아이템이 i1, i2 뿐이라면 그 두 아이템의 유사도 row만 있으면 계산이 가능합니다. 이해를 돕기 위해 아래에 그림과 단순화한 코드를 첨부했습니다.

specialty-recommendation-memory-usage

# 개선 전
similarity_matrix = get_similarity_matrix() # 커다란 매트릭스를 메모리에 올리는데 상당한 시간과 서버 자원을 사용
for _id in user_input:
    result += similarity_matrix[_id]

# 개선 후
for _id in user_input:
    result += get_row_from_redis(_id) # 계산에 필요한 row만 가져와서 사용

이러면 N*N의 메모리를 사용하던 것을 k*N(k는 최대 수십 개 정도)의 공간만으로 해결할 수 있습니다. 각각의 row를 elasticache(redis)에 저장한 다음, 호출이 있을 때마다 필요한 row를 불러 간단하고 빠르게 계산을 마칠 수 있습니다. 입력한 전문기술 숫자만큼 redis 호출을 해야 하지만 실제 서비스가 되는 과정에서 평균 호출 시간이 100ms 미만임을 확인했습니다. 이 정도면 괜찮은 수준입니다.

마치며

간단한 알고리즘을 로컬에서 실행해 결과를 보는 것과 실제 서비스에 적용하는 것의 간극을 극복하고, 변하는 환경에서 일어나는 문제들을 해결하는 것이 바로 소프트웨어 엔지니어가 하는 일입니다. 로켓펀치는 멋진 이용자 경험을 제공하기 위해 데이터 분석을 통한 각종 기법들을 서비스에 적용할 예정입니다.

+ 로켓펀치를 함께 만들어 갈 인재들을 기다리고 있습니다.

 

– 글쓴이 : 로켓펀치 머신러닝 엔지니어 정희동

정부 기관 담당자의 고민을 해결한 채용 지원 사업 리뷰 – 서울테크노파크 X 로켓펀치

다수의 정부 기관들이 초기 기업 육성과 구인, 구직 문제 해결을 위해 노력하고 있습니다. 그중 서울테크노파크는 정부와 서울시가 지원하고 서울 소재 기업, 대학, 연구소가 참여하는 산, 학, 연, 관의 네트워크 역할을 수행하는 기관입니다. 창업 컨설팅, 기술사업화, 교육훈련 등 다양한 분야에서 사업을 진행하고 있고 채용 지원 사업은 로켓펀치와 협업하여 진행하고 있습니다.

채용 지원 사업을 진행할 때 기관 담당자들이 겪는 어려움들을 중심으로 서울테크노파크가 로켓펀치와 어떻게 협업하고 기업들에 어떤 도움을 드리고 있는지 소개해 드리겠습니다.

“기업 섭외가 어려운데 로켓펀치가 도와주실 수 있나요?”

정부 기관의 경우 계획한 기간 내에 기업 모집을 위해 홍보를 진행하고 신청을 받는 것에 많은 리소스가 필요하며, 내부적으로 어떤 기업을 선정하고 지원할지 결정하기도 쉽지 않습니다. 따라서 로켓펀치는 로켓펀치 회원 기업들이 등록한 기업 정보, 채용 정보 등의 데이터를 기반으로 기업 모집 절차부터 실질적인 도움을 드리는 것으로 협업을 제안하였습니다. 이 덕분에 서울테크노파크가 채용 지원 사업을 원활하게 진행할 수 있었습니다.

“초기 기업들은 채용해도 지원자가 거의 없는데 어떻게 하면 좋을까요?”

대기업, 중견기업 등은 광고와 언론 보도 등을 통해 지속해서 구직자들에게 정보가 전달되고 있습니다. 따라서 채용 정보가 등록되면 구직자가 기업 관련 정보들을 쉽게 접하고 지원할 수 있습니다. 이에 반해 초기 기업은 설립 후 연한이 짧을 뿐 아니라 대외 홍보 기회가 적어 구직자들에게 공유된 정보가 거의 없습니다. 따라서 로켓펀치는 채용 지원 사업 대상 기업 재직자를 인터뷰하여 온라인으로 홍보하여 기업에 대한 상세 정보와 구성원들의 경력을 알리는 것을 제안하였습니다. 이 덕분에 기업의 비전에 동감하고 구성원들과 함께 일하고 싶은 능력 있는 인재들이 지원하도록 유도할 수 있었습니다.

“오프라인 채용 행사가 필요할까요?”

정부 기관들은 대부분의 사업 진행 시 오프라인 행사를 염두에 두고 사업을 기획했습니다. 채용 지원 사업 역시 자연스럽게 기업 관계자와 구직자가 한자리에 모이는 행사를 계획했습니다. 과거에 대기업 위주로 진행된 대규모 공채 형태에서는 오프라인 행사를 통해 많은 기업과 구직자들이 만나는 것이 정보 전달에 효과적이었습니다. 이와 달리 최근에 정부 기관들이 채용 지원 사업 대상으로 하는 초기 기업들은 다양한 포지션에 소규모 수시 채용을 진행하고 상당수가 경력직 인재를 찾습니다. 따라서 이러한 채용 정보에 관심을 갖는 구직자들은 대부분 다른 기업에 재직 중입니다. 따라서 일괄적으로 오프라인 행사를 진행하기가 힘들고 구인구직에 필요한 정보를 공유하는 것에도 비효율적입니다. 따라서 로켓펀치는 기업 담당자와 구직자가 온라인을 통해 수시로 정보 공유를 할 수 있는 방법을 제안하였고 효과적인 정보 공유를 가능하게 하는 것은 물론 비용도 절감할 수 있었습니다.

 

로켓펀치는 대한민국 경제 성장을 위해 온라인 비즈니스 플랫폼을 만들고 있고, 이를 활용하여 채용과 취업에 큰 역할을 하고 있습니다. 더 많은 기관들과 협업을 기대하며, 궁금한 점이 있으시면 로켓펀치 이상범 CSO ( e-mail : ryan.lee@rocketpunch.com )에게 문의주시기 바랍니다.