취업 #

2026-01-25 ⋯ 기업조사 #2 랩지노믹스

사업영역 - 분자진단/유전자 검사 서비스 (매출 72%) - NGS(차세대염기서열분석) 기반 진단 - 비침습 산전 기형아 검사(NIPT) '맘가드(MomGuard)' - 차세대 암 치료 진단 검사 '캔서스캔(CancerScan)' - 유전성 암 예측 패널검사 '캔서포캐스트(CancerForecast)' - NGS 기반 배란 및 임신 진단키트 '디데이 체크(D-Day Check)', '원더 베이비 체크(Wonder Baby Check)' - PCR 기반 진단 - LabGun PCR Kit가 주요 제품 The VC - 코로나19 진단키트 (LabGun Covid-19 Assay) - 호흡기 질환 진단키트 (RPP Essential) - 면역화학 진단 - 신속항원 마약진단키트 6종 - 일반진단 검체분석 서비스 (매출 22%) - 일반진단 검체분석 등 용역 - 국내 3,000개 이상 병원과 200개 이상 산부인과 전문병원 네트워크 Company Guide를 통한 임상검사 서비스 - 개인 유전자/미생물 검사 (DTC 서비스) - 개인 미생물 검사: 구강과 질 등에 보유하고 있는 유익균과 유해균의 균종과 분포를 분석 - 유전자 분석 기반 질 미생물 검사 '핑크바이옴케어(PinkBiomeCare)' - 구강미생물 검사 서비스 '바이오랄케어(BiOralCare)' - 서울훈치과그룹 등에 공급 - 연구용역 서비스 (매출 5%) - 진단제품 판매 (매출 1%) - 미국 트위스트바이오사이언스(Twist Bioscience)와 차세대 시약 판매 유통 계약 - 미국 뉴잉글랜드바이오랩스(New England Biolabs, NEB)와 유전자 분석 시약 및 장비 판권 계약 - 미국 현지 진단 서비스 (Lab.G USA) - 2024년 상반기 전체 매출액 중 미국 법인(Lab.G USA)의 매출 비중이 50% 이상 - PCR 기반 감염성 질환 진단 및 NGS 기반 암 진단 서비스 - 4개 클리아랩(CLIA Lab) 운영: QDx(동부), IMD(새크라멘토, 오로라, 버클리) - AI 기반 디지털 헬스케어 - 건강기능식품 전문 제조기업 노바렉스와 건기식 AI알고리즘 공동 개발 핵심기술 - NGS(차세대염기서열분석) 기술 - PCR, MDx 면역항원, NGS, PGS 등 유전체 분자 진단 - NGS 기반 비침습 산전 기형아 검사를 국내 최초로 상용화 - NGS 기반 암 진단 서비스 - 혈액암 및 고형암 진단 - VIATAG 기술 (독자 개발) - 랩지노믹스에서 독자적으로 개발한 Library 제작기술 - 염색체 이수성 질환과 염색체 미세결실 질환을 동시에 진단 가능 - GeneBro 플랫폼 - 자체 산전진단 프로그램인 GeneBro 플랫폼의 앙상블 알고리즘을 적용 - 정확하고 효율적인 산전검사기술 개발 - LDT(실험실개발검사) 기술 - FDA 허가 없이도 자체 개발한 검사를 제공할 수 있어 원가를 최대 90%까지 절감 - 제1호 LDT 'RPP 에센셜(RPP Essential)' - 호흡기 질환 진단 - 2호 'LDT GPP' FDA급 허가 난이도 등록 완료 - 저비용 고효율 진단 기술 - 해외 진단검사들의 고비용 원인인 시약과 재료들의 대체품 및 대체 시약을 적용하여 고효율 저비용으로 검사기술 제공 - 한국인 산모에 맞는 검사 체계 및 분석 플랫폼 개발 - 특허 기술 - 유방암/난소암 BRCA1/BRCA2 진단방법 특허 획득 - 생물학적 샘플 내 핵산의 안정화 또는 추출용 조성물 및 이를 이용한 방법 특허 등록 (2025년) - 차세대 염기서열분석 기술 기반의 고효율, 고해상도 조직적합성 형별 분석 방법 및 키트 특허 각 사업의 분야? - 분자진단/유전자 검사 서비스 (매출 72%): 유전체분석 솔루션(정밀의료 관련) - 일반진단 검체분석 서비스 (매출 22%): 유전체분석 솔루션(정밀의료 관련) - 개인 유전자/미생물 검사 (DTC 서비스): 유전체분석 솔루션(D2C) - 연구용역 서비스 (매출 5%): 디지털기반 신약개발 및 의료/건강관리 기관 컨설팅 - 진단제품 판매 (매출 1%): 진단용 의료기기 - 미국 현지 진단 서비스 (Lab.G USA): 유전체분석 솔루션(정밀의료 관련) - AI 기반 디지털 헬스케어: 건강관리 서비스플랫폼 전망분석

2026-01-24 ⋯ 자소서 #2 직무 이해

"내가 지원한 직무를 제대로 경험해보지는 못했으나 나름의 방식을 통해 직무지식을 갖추고자 노력했으며, 나는 이 직무가 이런 의미와 중요성을 갖는다고 생각한다"라는 직무에 대한 진정성 있는 고찰을 보여줘야한다. 건축사와 구조기술사의 차이 - 건축사는 디자인하는 사람 - 구조기술사는 그 디자인대로 건물이 나오려면 어떤 재료로 어떻게 만들어야 안전한가 계산하는 구조를 짜는 사람. 모든 건물은 외력과 내력의 싸움이다. 바람, 하중, 진동, 있을 수 있는 모든 외력을 계산하고 따져서 그것보다 세게 내력을 설계한다. 직무에의 관심을 드러내기 위해서는 직무에대해 잘 알고있는것을 넘어서 직무에 대한 자기만의 철학이나 생각을 제시할수있어야한다. - 예시1 - IPO(시장공개)는 대한민국 경제를 살리는 일이라고 생각한다. 제4차 산업혁명이 도래하면서 기술력 하나만으로 세상을 바꿀수있는 시대가 되었다. 하지만 많은 회사들이 자금의 부족때문에 기술개발 및 상용화에 어려움을 겪고 있다. IPO는 이같이 잠재력있는 회사들을 발굴해 시장에 데뷔시킴으로써 기술개발 및 성장에 필요한 자본을 확충할 수 있는 기반을 만들어줄수있고, 이를 통해 대한민국 기업경제의 활성화도 이끌수있다고 생각한다. - 예시2 - 저는 영업이란 '관계'를 통해 매출을 도출하는 일이라고 생각합니다. H사의 영업업무는 결국 사람과 사람간의 계약을 통해 이루어집니다. 그사이 끊임없는 대화와 설득, 그리고 작은 협상을 통해 계약을 이루어나가야 할것입니다. 그렇기에 영업은 결국 고객과의 관계를 고객사의 규모, 형태, 사업영역 등 각기 다른 특성에 맞게 어떻게 이끌고 나가는지가 결과에 직접적인 영향을 미치는 업무입니다. - 예시3 - 사람이 바로 서야 회사가 바로 설수 있습니다. 그리고 회사의 인재들이 바로 설수있게 하기 위해서는 회사의 핵심가치와 비전, 계획에 대한 정확한 이해를 바탕으로 이를 실현시킬수있는 적합한 인재를 선발해야합니다. 또한 필요한 교육과 개발, 끊임없이 노력하고 발전할수있는 회사내 환경 조성, 평가 체계를 구축할수있는 HR 부서의 치열한 고민과 노력이 필요하다고 생각합니다. 먼저 업무 전반에 대해 이해하고, 업무단위별로 수행하게될 세부 업무가 무엇인지 생각해야한다. 그리고 각각의 세부 업무가 - 직무 목표와 어떤 연관성을 갖는지 - 해당 업무가 갖는 역할이 어떤 이유에서 중요한지에 대해 생각해봄으로써 - 지원직무, 세부 직무의 중요성과 가치를 찾고 - 주관적인 시각으로 직무의 역할이나 의미를 재해석/재정의해봄으로써 직무에 대한 관심을 보여줄수있다. 해당 직무의 필요 역량이 뭘지 생각해보기. - 예시1 - IPO의 가능성이 있는 기업을 발굴하려면? - 제4차 산업에 대한 지식 - 대상 기업의 잠재력을 제대로 파악하룻있는 평가 및 실사 능력 - 잠재성 있는 기업을 찾아 IPO 참여를 이끌어낼수있느 논리적인 설득력 - 예시2 - 영업의 필요역량? - 사람을 좋아한다 -> 식상함 - 짧지않은 기간동안 묵묵히 관계를 다져갈수있는 끈기가 있다 - 다양한 사람들과 관계를 맺고 이를 체계적이고 효율적으로 관리해나가는 관계 관리 능력 - 예시3 - 인사직무 필요역량? - 수천/수만명의 인사정보와 성과, 급여, 복지 등을 관리하기 위한 데이터관리능력 - 적재적소에 필요한 인재를 뽑아넣기위한, 해당 직무마다 요구되는 업무성격의 이해 (사람에 대한 관심보다는) 수주분석 수주분석을 해주기도해보고 받기도해봤는데 중간 공유 없이 결과만 갖다주는 방식으로 받으니 결과에 대한 이해가 다소 유동적이지못했다. 그래서 공부해서 방법론을 찾아서 다른식으로도 해봐달라고 요청, 다양한 결과를 뽑음으로써 원하는 결과를 얻을수있었고 이 경험을 통해서 다른 연구실에 수주분석(통계분석_을 해줄때 ~한 데이터에서 주로 쓰는 방법을 쓰니 이렇게 나왓고 ~한데이터에서 쓰는방법을 쓰니 이렇게 나왓다 일케 해줄수있엇다. 그래서 연구를 성공적으로 이끌었다. 물류업무예시 - 예시4 - [물류 업무 전반을 두루 경험하며 키운 프로세스 이해도] - 포워딩 직무에서는 정해진 시간안에 여러 단계를 거쳐 화물을 운송해야하는 만큼 전체 물류 프로세스에 대한 이해와 수시로 발생하는 돌발상황을 적극적으로 해결해낼수있는 끈기가 요구됩니다. - 인턴으로 중소업체의 포워딩 업무를 수행하며 선적 예약부터 컨테이너 규격, 관계 법령, 선적 전 점검표까지 물류 프로세스 전반 업무를 두루 경험하고, 식품회사, IT 전자회사, 유통회사 등 다양한 산업 내 고객들의 물류, 통관 업무를 처리하며 FTA 실무 이해를 높일 수 있었습니다. 또한 수출입 과정에서 고객들이 반복적으로 누락하거나 놓치기 쉬운 주요 사항들을 매뉴얼화해 고객들에게 배포함으로써 돌발상황에 선제적으로 대응하고자 했습니다. - 예시5 - [돌발상황을 해결하는 끈기] - 수입자의 잘못으로 인도네시아에 수출한 구호물품에 xx달러의 관세가 부과되어 물품이 반송될 위기에 처했던 경험이 있습니다. 구호물품이 가진 의미나 돌발상황 gisaid 데이터베이스에서 influenza 데이터를 수집하는데 기존에는 22만개로써 한번에 다운 가능했는데 influenza는 180만개여서 벌크 다운이 불가했다. 크롤링 강의를 들었던 코드를 기반으로 크롤링 코드를 짜서 이를 해결함. 기존의 방법론에 메여있지않고 결과를 뽑기위해 배운것을 활용하는 능력. 돌발상황2 ebv 유전체 align 작업을 했는데 기존파이프라인대로 수행하니까 오류 발생. 해당작업을 2명이 디버깅했는데 결과가 달랐고 시간이 부족했음. 동료의 파일과 대조를 통해서 bam 파일을 count 데이터로 바꾸는 단계가 오류임을 확인, 그 bam 파일을 받아서 quantification 해주는 rsubread라는 다른 툴을 찾아서 그 툴로 다시 돌려서 결과 제출함. 제출 후에도 처음 돌리는 툴이다보니 원래 파이프라인으로 돌렸던 데이터를 rsubread 데이터로 돌려서 결과를 내고, 두 결과가 거의 유사함을 확인해서 해당 내용도 교수님께 공유드렸음. 돌발상황을 대처하고 혹시나 모를 오류룰 꼼꼼하게 대비했음. 출처 책 스펙을 뛰어넘는 자소서

2026-01-23 ⋯ 디지털헬스케어 #2 유망분야

사업 판단 지표는 기술의 미래성, 정책, 윤리, 임상 난이도. 그리고 매출현황, 투자현황, 수출액현황. 매출현황 기반 유망분야 "매출현황 기반으로 유망하다"의 기준? - 지금 이 산업 안에서 실제로 가장 많은 돈을 벌고 있는 분야는 어디인가?” - 미래에 유망한게 아니라 지금 가장 유망하다고 증명된 분야. - 2024년 기준 디지털헬스산업 전체 매출은 약 23.8조 원 - 디지털헬스산업과 직접 관련된 매출은 약 7.7조 원 - 이중 의료용 기기 분야의 매출이 약 3조 원을 넘어서 디지털헬스 관련 매출의 약 40%. - 의료용 기기가 높은이유? - 진단용/치료 목적의 의료기기(SiMD나 전자약)들은 병원에서 실제로 사용되고, 보험이나 병원 예산, 공공 조달과 연결되며, 단가가 높고 반복 구매 또는 유지 계약이 붙는 구조를 가지는데 - 매출이라는 것은 단가와 수량의 곱인데 - 치료용 의료기기는 단가는 높고, 병원 단위·시스템 단위로 납품되기 때문에 한 번 계약이 체결되면 매출이 크게 잡힌다. - 의료용 기기 매출의 대부분이 제조업, 특히 산업용 제품 및 부분품 제조업에서 발생한다고 나와 있는데, 이 말은 곧 B2B 중심의 대형 거래 구조라는 뜻. 실제로 고객 유형을 보면 의료용 기기 분야는 B2B 매출 비중이 88% 이상. 개인이 앱을 하나 다운로드해서 쓰는 구조보다 매출단위가 크다. - 또한 성장성도 높음 - “지금 크다”와 “계속 커지고 있다”는 다른데 전년 대비 매출 증가액을 보면 의료용 기기 분야가 약 9,500억 원 증가로 가장 큰 폭의 성장을 기록함 즉 이미 제일 큰데, 증가 속도도 가장 빠르다. - 다른 분야와의 비교 - 디지털치료제(DTX), 원격의료 플랫폼, 만성질환 관리 앱, 유전체 분석 솔루션 같은 분야는 분명히 미래에는 중요해질 가능성이 크지만 하지만 매출현황만 놓고 보면 아직 시장 실험 단계 또는 서비스 운영 단계에 머물러 있다. - 실제로 매출 비중이 작고, 서비스 운영 비중이 높으며, 제품 생산·판매 단계에 있는 기업 비율이 낮게 나타난다 즉, “가능성”은 있지만 “현금 흐름”은 아직 제한적임 - 치료용 의료기기는 이미 제품 생산 및 판매 단계에 있는 기업 비중이 70% 이상인데 이건 연구나 파일럿이 아니라 이미 병원에 들어가 있고 실제 치료에 쓰이고 있으며 매출이 반복적으로 발생하고 있다는 뜻 결론 - 치료용 의료기기는 디지털헬스 산업 내에서 가장 큰 매출을 이미 만들어내고 있고/전년 대비 성장폭도 가장 크고/B2B 중심의 고단가·대형 계약 구조를 가지고 있고/이미 상용화와 판매 단계에 완전히 진입한 분야. 투자현황 기반 유망분야 투자현황 = 기업들이 실제로 연구개발비/시설투자비/교육훈련비 같은 형태로 디지털헬스에 얼마를 투자했는가. - ‘디지털 의료 및 건강관리 지원 시스템/인프라’가 가장 큰 투자 규모(5,206억 원). 매출과 투자 - 매출은 ‘현재 시장의 크기’이고, 투자는 ‘미래에 대한 업계의 베팅’ - 두 개가 동시에 크면 “지금도 좋고, 앞으로도 좋다”는 뜻이고 - 투자만 크고 매출이 작으면 “아직 돈은 안 되지만, 될 거라고 믿는다”는 뜻 - 투자만 있고 매출이 계속 안 따라오면, 그건 ‘유망’이 아니라 ‘기대 피로’. 매출이 낮은데 투자가 있는 사업 - 건강관리 서비스플랫폼 - 사람들이 써볼 수는 있는 서비스지만 병원이든 개인이든 안 쓰면 안 되는 서비스는 아님 그래서 매출이 커지기 어렵고, 장기적으로는 마케팅 비용이 계속 들어간다. 일부 성공 사례는 가능하지만 산업 전체로 보면 구조적으로 매출이 크게 쌓이기 어려운 분야. - 보건의료 빅데이터 분석시스템(비식별 데이터 기반) - 의료 빅데이터는 EMR/EHR 같은 데이터 인프라가 깔려야 의미가 생긴다. 투자에서 ‘디지털 의료 및 건강관리 지원 시스템/인프라’가 높은데, 그래서 그래서 지금은 매출이 작지만 인프라 투자가 커질수록 이 분야는 뒤늦게 매출이 따라올수있다. 인프라 성장에 따라 파생적으로 커질 확률이 높은 분야. - 유전체분석 솔루션(정밀의료, B2B) - 정밀의료, 개인맞춤 치료, AI, 바이오 - 매출 규모가 아직 작고 산업 전체에서 차지하는 비중도 낮다. 투자현황을 보면 연구개발 단계 비중이 크다. 즉 돈은 들어가지만 아직 시장에서 크게 돈을 벌고 있지는 않다. - 유전체 분석은 기술 문제보다 ‘적용 문제’가 큰데 병원에 쓰려면 임상적 유효성, 보험, 표준화, 해석 책임 문제가 다 얽혀 있다. 그래서 B2B 유전체 분석은 속도가 느리고, 매출이 천천히 쌓이는 산업. 과학적으로는 중요하지만, 산업적으로는 아직 성숙하지 않은 분야. - 유전체분석 솔루션(D2C) - D2C 유전체 분석은 소비자가 한 번 호기심으로 해볼 수는 있지만 반복 소비 구조가 거의 없다. 치료와 직접 연결되지도 않고 의료 책임 문제 때문에 제공할 수 있는 정보도 제한된다 그래서 투자 대비 매출 전환이 어렵고 장기 산업으로 성장하기 힘든 구조. - 생활습관개선/건강증진앱(질병 치료 목적 제외) - 경쟁자는 병원이 아니라 헬스 앱, 다이어트 앱, 심지어 유튜브. 진입 장벽이 낮고, 차별화가 어렵고, 가격을 받기도 힘들어서 산업적으로 유망하다기보다는 개별 히트작 가능성의 영역. 결론 - ‘인프라’와 ‘임상’에 직접적으로 연관된 분야가 단기적으로 유망. 중장기적 유망분야 매출과 투자를 같이봤을때 - 현재는 인프라에 투자하고 그 다음 단계로 데이터 활용 시장이 열린다는 전망. EMR/EHR/PHR(전자의무기록) - 디지털헬스는 결국 “병원과 의료기관이 디지털로 굴러가게 만드는 산업”인데 병원과 의료기관의 핵심이 진료기록. - 환자가 오면 기록이 남고, 검사 결과가 붙고, 처방이 연결되고, 추적 관찰이 되고, 보험 청구가 되고, 나중에 연구나 퀄리티 관리로 데이터가 다시 쓰인다. 이 흐름의 중심이 EMR/EHR이다 - 매출현황에서 “디지털 의료 및 건강관리 지원 시스템/인프라” 매출이 2조 80억 원으로 2위권 - 투자유치에서도 같은 카테고리가 2024년 한 해 4,161억 원으로 크다. - EMR/EHR/PHR 같은 인프라 축은 중장기적으로 산업의 바닥을 계속 확장시키는 힘이 있고 바닥이 커지면 그 위에 올라가는 모든 시장이 함께 커진다. 보건의료 빅데이터 분석시스템(비식별 데이터 바탕) - EMR 즉 의료 데이터도 쌓이기만 하고 “어떻게 의사결정으로 바꿀지”가 없으면 돈이 되지 않음. 시간이 갈수록 의료기관은 데이터를 더 많이 갖게 되고, 운영 효율·임상 의사결정·질 관리·연구·정책까지 데이터 기반으로 바뀌는 압력이 커지는데 이때 빅데이터 분석시스템은 “필수 도구”가 된다. - 매출현황에서 ‘데이터 분석 및 제공업’의 디지털헬스 관련 매출이 1조 6,317억 원으로 크다. - 투자유치에서도 전년 대비 ‘데이터분석 및 제공업’이 크게 증가해 2024년 5,864억 원 수준 - 즉 “데이터 분석”은 이미 매출도 꽤 나오는데 중장기적으로 EMR/EHR이 깔릴수록 커진다. 진단 보조(AI 비전) - 투자유치에서 ‘의료용 소프트웨어’가 4,757억 원(41.7%)로 가장 높다. - 의료용 소프트웨어 안에서 뭐가 가장 강한가? 장기적으로는 “의료진의 판단을 직접 돕거나(진단 보조), 의료행위를 자동화하거나(워크플로우), 결과를 개선하거나(치료)” 같은 임상 근접 기능이 제일 강함. - 진단 보조 AI 비전은 영상의학·병리·내시경·피부·안저 등 데이터가 폭발적으로 쌓이는 영역에서 “의료진 1명이 처리할 수 있는 양”을 늘리고, 놓칠 확률을 줄이고, 표준화를 만들기 때문에 장기적으로 수요가 계속 생길것이다. 디지털치료제(DTX) - 단기적으로는 임상, 규제, 보험, 처방 체계 등 어려운 구조. - 중장기 관점에서, 의료가 점점 만성질환 중심으로 바뀌고 병원 밖에서 관리해야 하는 환자가 늘어난다. 병원은 한 번 치료하고 끝이 아니라 오랫동안 관리해야 하는 환자들이 많아지는데 - DTX는 ‘약을 대체한다’기보다, 약과 병원 진료의 빈틈(행동 변화, 순응도, 재발 방지, 장기 관리)을 메우는 도구로 작용한다 - ‘의료용 소프트웨어’에 투자유치가 가장 크게 몰린다는 건 “임상 효과를 내는 소프트웨어”가 결국 돈이 된다. - 단기는 아니고 중장기적으로 인프라(EMR)와 데이터(빅데이터)가 깔리고, 임상·보험 제도가 정리될수록 커질것같은 분야. 유전체분석 솔루션(정밀의료 관련, B2B) - 유전체는 검사 자체보다 “해석과 임상 적용”이 진짜 비용. 단순히 염기서열을 읽는 건 점점 싸지고 빨라지지만 그 결과가 환자의 치료에 의미 있게 연결되려면 엄청난 데이터 축적과 임상적 근거가 필요하다. 그래서 이 분야는 시간이 지나면 “쌓이는 산업”. 반대로 말하면, 시간이 지날수록 경쟁력이 누적되는 산업. - 투자유치 흐름이 제조업보다 정보처리/서비스업 쪽으로 크게 잡히고 - 데이터 분석·제공업이 크게 성장중 - 정밀의료 같은 데이터 집약 산업이 성장할 토양이 커지고 있음 - EMR/EHR에서 임상 데이터가 쌓이고 빅데이터 분석이 발전하면서 유전체 정보와 임상 정보를 함께 쓰는 정밀의료가 발전할것. - 다만 D2C 유전체는 반복 소비 구조가 약해서(한 번 하고 끝나는 경향) 같은 유전체라도 B2B(병원/기관/연구/임상 의사결정과 결합) 쪽이 중장기 유망으로 더 합리적이다. 결론 - 중장기 승부처는 의료기관이 디지털로 굴러가게 만드는 기반과 그 기반 위에서 임상 성과를 만드는 소프트웨어 - 매출에서는 ‘의료용 기기’가 1위이고 ‘지원 시스템/인프라’가 2위 - 투자유치에서는 ‘의료용 소프트웨어’와 ‘지원 시스템/인프라’가 높음 - -> 중장기 관점에서 “인프라 -> 데이터 -> 임상 소프트웨어”로 시장이 깊어질걸로 볼수있다. 구조적으로 국내에 묶이는 분야가 아닌 글로벌 진출이 가능한 분야 기준은? - 한국의 제도·보험·언어에 구조적으로 묶이지 않고 - 다른 나라에서도 의료적 의미가 거의 동일하고 - 한 번 만들어 놓으면 여러 국가에 반복 판매·확장이 가능하고 - 매출·투자·수출입 흐름 중 최소 2개 이상에서 긍정 신호가 보이는 분야 치료용 의료기기(SiMD, 전자약 등) - 치료용 의료기기는 의료의 “물리 법칙”에 가까운 영역. 인체 구조, 치료 원리, 질병의 생물학적 메커니즘은 국가가 바뀐다고 달라지지 않음. 그래서 한 번 제대로 만든 치료기기는 각국의 인증 절차만 통과하면 같은 제품을 거의 그대로 여러 나라에 팔 수 있다 - 의료기기 분야는 매출이 가장 크고, 투자도 꾸준히 이어지며, 수출입현황에서도 수출 경쟁력이 있는 품목. - SiMD나 전자약은 소프트웨어 업데이트로 성능이 계속 좋아지는 치료기기여서 한 번 진입하면, 판매 → 유지 → 업그레이드 → 확장이라는 긴 매출 곡선을 만들 수 있다. 진단용 의료기기 (AI 결합 포함) - 병원에서 “환자를 어떻게 진단하느냐”는 문제는 전 세계적으로 공통임(혈액 검사, 영상 검사, 병리 진단, 생체 신호 측정) - 글로벌 진출에 유리한 이유는 표준화가 이미 상당 부분 진행된 영역이라서. 검사 방식, 결과 해석, 정확도 기준이 국제적으로 공유되므로 한국에서 성능이 입증된 진단 기기는 해외에서도 적용 가능. - 진단 관련 의료기기는 의료기기 전체 매출에서 큰 비중을 차지하고, 수출입현황에서도 의미 있는 수출 품목. AI 진단 보조가 결합되면 중장기적으로는 단순 기기 판매를 넘어서 "진단 솔루션 패키지"로 발전할수있고 기기 + 소프트웨어 + 알고리즘을 함께 수출하는 구조가 된다. 치료/처방 보조(수술보조, 로봇·AI 기반) - 세계적으로 의료 인력 부족은 공통 문제 - 수술보조나 처방 보조 시스템은 문화·언어·보험 구조에 상대적으로 제약이 덜하다. - 초기에는 도입 장벽이 높지만, 한 번 들어가면 병원이 쉽게 바꾸지 못하는 구조여서 장기적이고 안정적인 매출도 만들수있다. 진단 보조(AI 비전) - AI 비전 진단은 언어 의존도가 거의 없음. - ‘의료용 소프트웨어’에 투자가 높다. 매출은 아직 의료기기보다 작을 수 있지만 글로벌 확장성은 크다. 유전체분석 솔루션(정밀의료, B2B 중심) - 유전체분석 솔루션. 근데 D2C가 아니라 B2B, 그리고 임상·연구와 결합된 형태여야함. - 유전체는 전 세계 공통 데이터라서 기술적으로는 글로벌 확장성이 높다. 다만 단순 검사나 소비자 대상 서비스는 반복성이 낮고, 국가별 규제로 인해 한계가 있다. - 병원, 연구기관, 제약사와 연결된 유전체 분석 솔루션은 “서비스”라기보다 의료 연구와 치료를 위한 도구여서 EMR, 임상 데이터, 빅데이터 분석과 결합될수록 가치가 커진다. - 데이터 분석, 의료용 소프트웨어 쪽에 투자가 높은걸 보면 이런 정밀의료 기반 산업을 키우기 위한 토양이 커지고 있는걸 볼수있고 그래서 이 분야는 중장기 글로벌 시장에서 누적형으로 커지는 유망 분야. - 글로벌 틈새시장을 노리기 좋은 이유 - 기준: 기술적으로 이미 강점을 가지고 있고/대기업이든 스타트업이든 실제 실행 경험이 축적돼 있고/미국·유럽 빅테크가 압도적으로 장악하지 않았고/중국과는 다른 방식으로 차별화가 가능 - 한국은 국가 단위 코호트, 병원 중심 연구, 임상 데이터 축적이 매우 잘 돼 있는 나라이고 의료 IT 인프라도 빠르게 디지털화돼 있다. 이게 유전체 분석에서 가장 중요한 이유는 유전체 자체보다 더 중요한 건 유전체 + 임상 데이터의 연결이기 때문 - 미국은 데이터는 많지만 파편화돼 있고, 유럽은 규제가 강함. 한국은 상대적으로 임상–유전체–연구–IT가 한 생태계 안에서 움직이기 쉬운 구조여서 “정밀의료 분석 엔진”을 만들기 좋다. - 데이터 분석·의료용 소프트웨어 쪽으로 투자가 이동하는 흐름은, 결국 이런 정밀의료형 솔루션이 커질 토양이 만들어지고 있다는 신호이고 한국 기업은 제약사·병원·연구기관이 쓰는 분석 솔루션에서 글로벌 틈새를 노릴 수 있다. D2C와 연구개발 D2C 서비스는 돈이 되기 어려운 서비스인데 왜 하는가? 연구개발은 당장 돈이 되지 않는데 왜 하는가? 출처 한국디지털헬스산업협회 - 2025 디지털 헬스케어 산업 실태조사 연구

2026-01-23 ⋯ 디지털헬스케어 #1 사업분야

업종별 분류 - 제조업 - 가정용기기 제조 - 산업용제품 및 부분품 제조 - 정보처리업 - 데이터 수집및 가공업 - 데이터 분석및 제공업 - 데이터 유통업 - 서비스업 - 정보제공 서비스업 - 지원 서비스업 분야별 분류 - 치료용 의료기기(SiMD, 전자약 등) - 진단용 의료기기 - 헬스기관 운영시스템(ERP 등) - 디지털기반 신약개발 및 의료/건강관리 기관 컨설팅 - 디지털치료제(DTX) - 건강관리 서비스플랫폼 - 건강관리기기(웨어러블 외 뷰티, 건강관리용) - 원격서비스 플랫폼(비대면 의료/임상/처방/모니터링) - 보건의료 빅데이터 분석시스템(비식별 데이터 바탕) - EMR/EHR/PHR(전자의무기록) - 유전체분석 솔루션(정밀의료 관련) - 치료/처방 보조(수술보조) - 웨어러블기기(워치, 벨트 등센서) - 의료인 간 커뮤니티 플랫폼 - 진단 보조(AI 비전) - 만성질환 관리앱(비만, 당뇨, 고혈압, 치매) - 웰니스커머스/커뮤니티 플랫폼 - O2O플랫폼(오프라인 병원/임상/약국검색&예약, 컨시어지) - O2O플랫폼(운동/간병/요양/마사지 등) - 유전체분석 솔루션(D2C) - 생활보조기기(장애보조) - 생활보조(장애보조 음성인식 sw) - 생활습관개선/건강증진앱(질병 치료목적 제외) - 재활기기(사고 재활) 출처 한국디지털헬스산업협회 - 2025 디지털 헬스케어 산업 실태조사 연구

2026-01-21 ⋯ 자소서 #1 해당산업과 자사를 선택한 이유

산업에서 기업 순서로 접근하기 성장성과 비전 있는 다른 산업들도 많은데 왜 하필 이 산업을 선택했는가? - 해당 회사가 속한 산업 및 사업 분야에 관심을 갖게 된 계기를 먼저 풀어낸다. 현재 산업의 객관적인 매력도, 성장성, 수익성 여부를 떠나서 해당 산업에 대한 주관적인 관심을 먼저 드러내기. - 각종 디바이스의 출현 및 발전으로 인해 디스플레이의 크기와 형태가 다양해졌습니다. 사람들이 접하는 정보의 상당 부분이 시각 정보인 만큼 다양한 형태의 보기 편한 디스플레이의 존재는 필수적이라고 생각합니다. - 카드는 단순한 유형의 결제 수단이 아닙니다. 고객들의 구매력과 소비의 범위를 넓혀주는 단기 여신 기능을 수행할 뿐만 아니라, 단순한 소비 행위에 부가가치와 즐거움을 더하기도 합니다. 위와 같이 해당 산업군에 대한 구체적인 관심을 먼저 드러낸 다음에 지원 기업에 관심을 갖게 된 계기나 이유를 연결시키기. - 산업군에 관심 - 참된 의미의 투자는 시세차익을 목적으로 한 자본의 이동이 아닌 복수의 이해관계자들의 목표를 동시에 달성시키고, 다양한 외부효과를 창출해낼 수 있는 힘이라는 사실을 깨닫게 되었습니다. 성장 잠재력이 있는 기업을 찾고, 적절한 자본공급과 투자활동이 일어나면 기업은 사업을 확장시키고, 투자자는 수익을 얻게 되며, 더 크게는 경제를 성장시키고 일자리를 창출할 수 있게 됩니다. (자산운용사에 관심) - 지원 기업에 관심 - A자산운용의 xx펀드가 10년간 시장의 기대수익률 이상의 성과를 지속적으로 달성하고, 설정액을 키워올 수 있었던 이유는 단순한 자본 투자자가 아닌, 사업의 동반자로서 기업과 함께 성장한다는 철학을 실천했기 때문이라고 생각합니다. 깊은 세월 축적되어온 철학과 가치관은 쉬이 바뀌지 않습니다. 비주류 운용사임에도 수많은 고객들에게 확신을 심을 수 있었던 경영 철학을 함께 이어나가고 싶습니다. (A자산운용에 관심) 산업군에 관심 산업의 본질을 이해해야한다. - 물류회사예시 - 물류회사에서 근무하며 소기업의 사장님들이 수출입 절차를 잘 알지못해 발을 동동 구르는 상황을 자주 목격했습니다. 화물의 포장방법이 잘못되어 반입이 취소될수있는 상황이 발생하고, 선적서류 부족으로 도착해야할 화물이 수일동안 계류되기도 했습니다. 포워딩은 국가간, 업체들 간의 원활한 물류지원을 통해 더 많은 교역을 일으키고, 경제적 효용을 발생시킬수 있는 업무로, 기업과 국가의 경쟁력에 기여할수있는 중요한 업무라고 생각하게 된 계기입니다. - 바이오의약품 예시 - 바이오의약품은 화학성 합성의약품에 비해 부작용도 적고 난치병, 만성질환 등을 치료할수있다는 장점이 있어 평균수명은 늘고, 다양한 질병에 노출되고 있는 현 인류에게 꼭 필요한 약품이지만 일반의약품에 비해 가격이 높아 보편성이 떨어진다는 단점이 있습니다. 바이오시밀러는 특허가 만료된 기존 바이오 신약과 동등한 효능을 갖추면서 개발비용과 기간을 줄임으로써 경제성을 확보함과 동시에 더 많은 사람들이 건강한 삶을 영위할 수 있는 기회를 제공하는 사업입니다. 구체적인 방법으로, 포괄적으로 이해하고 있었던 산업이 얼마나 세부적으로 나뉘어 있고 각각이 갖는 의미나 중요성이 다르다는 점을 파악하기. - 금융권에서 - 은행과 증권사의 차이 - 은행 내에서도 시중은행과 저축은행, 수업/신협/농협/새마을금고 같은 조합과의 차이. - 카드사, 리스금융, 캐피털 사업의 차이 - 바이오에서 - 제약(일반의약품)과 바이오의약품의 차이 - 화장품 산업에서 - OEM(주문자에게 설계도를 받아 위탁생산) 및 ODM(제조업자가 개발생산) 사업과 일반 화장품 브랜드 제조업의 차이 사업에 관심 기업의 사업영역을 파악하는게 중요하다. - 현대카드 - "현대카드에서 고객들의 충성도를 제고할수있는 문화마케팅을 해보고 싶습니다" (잘못된예시) - 신용카드업이란 신용카드사가 일정한 요건을 갖춘 회원들에게 신용카드를 발급하고, 상품이나 용역의 판매점과는 가맹점 계약을 체결한 후 가맹점 및 회원에 대하여 신용을 공여하는 대가로 수수료 등의 부가가치를 창출하는 산업입니다. 신용카드사는 이외에도 회원들에게 현금서비스, 카드론 등 신용대출 서비스 및 기타 부가서비스를 제공함으로써 수익을 창출합니다. (현대카드 사업보고서 - 사업개요) - 현대카드는 자금여력이 부족한 고객들에게 신용을 공여해주거나 다양한 형태의 금융서비스를 제공하는 회사임. 디자인, 마케팅, 브랜딩은 모두 돈을 쓰는 업무이지 돈을 버는 업무가 아님. 핵심이 되는 사업은 외면하고 다양한 브랜딩 활동을 통해 고객충성도 제고에 힘을 쏟겠다고 하면 회사 담당자들 입장에서 달갑게 보일수 없다. - 삼성바이오로직스 - 바이오 시밀러와 제조의 개념을 혼동하면 안된다. - 바이오 CMO는 자체 생산역량이 부족하거나 의약품 R&D 및 마케팅에 사업역량을 집중하기 위해, 생산을 전략적으로 아웃소싱하는 글로벌 제약사들을 고객으로 하는 바이오의약품 위탁생산 사업입니다. 바이오의약품은 높은 성장률을 보이고 있어, 젠체 제약시장 성장을 견인할 것으로 전망되며, 이 같은빠른 성장과 함께 제약사들의 CMO 활용이 확대되는 추세에 있습니다. - 삼성바이오로직스는 바이오시밀러를 개발하는 업체가 아닌 글로벌 제약사들을 고객으로 바이오의약품을 위탁생산하는 업체. 바이오시밀러 시장의 성장과 위탁생산의 필요성 증대에 따른 관심을 어필하는 것이 맞는 접근이다. 바이오시밀러 개발의 필요성에 관해 언급하는 것은 잘못된 접근이다. 사업보고서를 볼때는 어떤 사업을 영위하고 있는지, 핵심사업은 무엇인지, 어떤 목적의 사업인지를 정확하게 이해하는것이 중요하다. 해당기업에 관심 같은 산업군에 속한 기업이라도 회사의 규모, 제품이나 서비스, 포트폴리오, 비전, 이미지, 기업문화, 인사시스템 등 많은부분에서 차이가 난다. - 바이오로직스 예시 - 부작용이 적고, 난치병 치료에 획기적인 바이오의약품을 복제함으로써 더 많은 환자들의 치료에 대한 접근성을 높여줄수 있는 바이오시밀러 사업에 관심을 갖게 됐습니다. 그중에서도 삼성바이오로직스는 향후 세계 최대 36만L 규모의 생산시설을 보유함으로써 앞으로 쏟아져나올 블록버스터급 바이오의약품들이 더많은 환자들에게 더 경제성있는 가격으로 전달되는데 필수적인 역할을 할 CMO 산업의 강자입니다. 앞으로 3공장 완공을 통해 36만L라는 세계최대규모의 생산 Capacity를 확보함으로써 더많은 환자들에게 경제성있는 의료혜택의 기회를 줄수있는 기술력과 생산력을 두루 겸비한 유일한 회사가 될것입니다. - 같은산업군인 셀트리온과의 차이는 - 셀트리온은 렘시마라는 대표 포트폴리오와 함께 다양한 바이오시밀러 개발 파이프라인을 보유한 기업이고 - 삼성바이오로직스는 이렇게 개발된 바이오시밀러를 위탁생산해주는 CMO 사업을 하는 기업이다. - 따라서 바이오시밀러 사업에 대한 관심을 먼저 언급하고 그안에서도 삼성바이오로직스가 영위중인 CMO 사업에 관심을 갖게된 이유를 연결하면, 같은산업군이지만 셀트리온이 아닌 삼성바이오로직스에 지원한 이유가 된다. 차별점으로는 매출액 규모 또는 시대적 흐름에 대응하는 전략적 움직임/매출액 규모는 작더라도 수익성과 성장성/경영철학이나 이념/제품, 서비스 포트폴리오/해당 기업이 속한 그룹의 색깔 등을 차별화 기준으로 삼으면된다. 자료찾는법 협회 홈페이지나 네이버 증권금융 보기. 증권사에서는 대내외 경제전망부터 특정산업, 회사에 대한 분석까지 양질의 리포트를 주기적으로 발행한다. 경제와 경영흐름에 대한 이해, 특정 산업/기업의 경영현황, 주요이슈, 향후 전망까지 확인 가능. 네이버 금융의 투자전략 카테고리를 확인하기. 출처 책 스펙을 뛰어넘는 자소서

2026-01-19 ⋯ 기업조사 #1 마크로젠

기업자료 사업영역 - 연구 유전체 분석 (Research Genomics) - 개인 유전자 검사 (DTC 서비스) - 젠톡: 국내 최다 129가지 (비만, 탈모, 혈당, 영양소, 수면, 피부) 관련 유전자 검사 기반 건강관리 플랫폼 - 더바이옴(the Biome) - 임상 진단 서비스 - 마크로젠의료재단 - 반려동물 유전자 검사 - 마이펫진(myPETGENE) 핵심기술 - 유전체 분석 - 1~4세대 시퀀싱 기술 보유 - 한국인 표준 유전체 지도 기반 분석 - 싱글셀, 공간전사체, 멀티오믹스 통합 분석 - AI/빅데이터 - PRS(다중유전자 위험 점수) 알고리즘 - 젠톡AI 챗봇(GPT-4o 기반) - 동형암호 기술 적용 (크립토랩 협력) 직무자료 NGS 데이터분석 직무 - 고객(제약사, 병원, 연구기관)으로부터 수주받은 NGS 데이터를 분석하고, 분석 파이프라인을 개발·운영하는 업무 요구역량 - 기술역량 - 프로그래밍: Python (pandas, numpy, scikit-learn), R (DESeq2, edgeR, Seurat) - Shell/Linux: 서버 환경 작업, 배치 처리, 스크립트 자동화 - 통계학: 가설검정, 다중검정 보정, 회귀분석, 차원축소 - 분자생물학 지식: 유전자 발현 조절, 시퀀싱 원리, 생물학적 해석 - 인성 역량 - 꼼꼼함, 정확성: QC 업무 중심, 임상 데이터 처리 - 데이터 품질 문제를 발견한 경험과 해결 방법은? - 책임감: 고객 납기 준수, 결과 신뢰도 보장 - 마감이 촉박할 때 품질과 속도 사이에서 어떻게 판단했나? - 커뮤니케이션: 고객(연구자, 의료진)과 소통, 팀 협업 - 비전공자에게 분석 결과를 설명한 경험은? - 문제 해결력: 새로운 분석 요청, 예상치 못한 데이터 이슈 - 분석 중 예상과 다른 결과가 나왔을때 어떻게 대응했나? - 학습 민첩성: 빠르게 발전하는 기술/알고리즘 - 최근 공부한 새로운 방법론은? 인성상 - 서비스 마인드: 수주 분석 -> 고객 요구사항 파악 및 대응 중요 - 팀워크: 파이프라인 개발, 대규모 프로젝트 협업 - 글로벌 역량: 153개국 고객, 해외 법인 협업, 영어 문서 작업 - 윤리의식: 개인 유전정보 취급 -> 정보보호 인식 필수 면접 예상질문 - 기술면접 - RNA-Seq 분석에서 batch effect를 어떻게 보정하나요? EBV 연구 경험 기반으로 median of ratios 설명 - 싱글셀 데이터에서 doublet을 어떻게 처리하나요? 전처리 경험 언급 + 입사 후 Seurat 심화 학습 의지 표현 - DEG 분석 시 FDR 보정을 하는 이유는? - 파이프라인 재현성을 어떻게 확보하나요? Git 버전관리 + CI/CD 경험 언급, Snakemake 학습 계획 추가 - 대용량 데이터 처리 시 주의점? 224K 데이터 수집 경험 기반 QC, 메모리 관리 설명 - 인성 면접 - 동시에 여러 프로젝트가 들어왔을 때 우선순위 설정 기준은? - 고객이 분석 결과에 이의를 제기하면 어떻게 대응하나요? - 새로운 분석 방법을 도입해야 할 때 어떤 과정을 거치나요? - 외부 기관 협업 시 어려움? 질병관리청 협업에서 모델 방향 조정 경험 (정확도 vs 해석가능성) - 리뷰어 피드백 대응 경험? Mutclust 논문에서 Method Major concern 해결 과정 - 새로운 분석 방법 학습 방법? Langchain AI Agent 등 새 기술 습득 사례

2026-01-14 ⋯ 참여과제

2025-08-16 ⋯ 논문어셉..

학위논문이랑 skala 병행하면서 신체/정신적 체력이슬슬 고갈되던중이었는데 여느날처럼 새벽에 깼는데 어셉메일이 와있었다 ㅎㅎㅎ 리비전때 사실 잘못적은내용이있어서 계속걸렸었고 2차리비전 각오도 하고있었는데 돼버리니깐 안와닿는데 너무 좋다. ㅎㅎ 진짜 한시름 덜었따 어제오늘 좀쳐져서 잠도너무많이자고그랬는데 진짜이번주안에 학위논문이랑 피피티 마무리할수있을거같다 ㅎㅎㅎ

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