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[분석+] '오스템 횡령' 직원, 현금세탁 노렸나…매매패턴 분석해보니

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키움증권만 사용 추정...이해하고 힘든 매매패턴
10월1일 가짜뉴스에 매수한 뒤 즉시 매도 안해
손실 입자 회사에 재입금 대신 횡령 선택 유력
100만주 매도 직후 금괴 매입, 현금세탁 노려

[서울=뉴스핌] 김양섭 기자 = 1800억원대의 횡령 사고를 낸 오스템임플란트 자금담당 직원 이 모씨(46)의 횡령 자금 회수 여부에 관심이 쏠리고 있는 가운데, 그가 어떤 패턴으로 주식투자를 했는지도 관심 사안이다. 투자자들 사이에선 이해하기 힘든 그의 매매 패턴이 연일 회자되고 있다. 5% 지분신고 내역으로 드러난 그의 주식투자 실력은 거의 '주린이(주식+어린이, 주식투자 초보)'급 수준이었다. 일각에선 '그날 그냥 가짜뉴스에 낚인게 아니냐'며 투자손실이 횡령의 이유라고 보고 있고, 경찰은 대포폰을 구입했던 점을 감안해 공범과 현금세탁을 노린 것 아닌지 조사할 예정이다. 

10일 한국거래소에 따르면 이 씨는 횡령 자금 1880억원 가운데 1400억원 가량을 지난 해 10월 1일 '동진쎄미켐'이라는 종목을 투자하는데 썼다. 이날 '[단독] 이재용, 동진쎄미켐 인수 지시'라는 내용의 가짜뉴스가 나왔는데, 원하는 내용을 넣으면 뉴스 기사처럼 만들어내는 툴을 가진 '가짜뉴스 앱'을 통해 가공한 뉴스다. 이 내용이 링크를 타고 투자자들 사이에서 돌면서 빠르게 매수세가 들어왔다. 이 씨 역시 이 시점에 매수한 것으로 추정된다.

작년 10월 1일 전후 동진쎄미켐 1분봉. [자료=키움증권 HTS]

오후 2시 38분 상한가까지 찍었던 주가는 금새 시들어 들었다. 제목만 보고 '빠르게' 매수했던 투자자들이 가짜뉴스라는 것을 알게 된 순간 갖고 있던 매물을 급하게 매도했기 때문이다. 종가는 결국 3% 상승에 그쳤다. 불과 40여 분 만에 장중 상한가인 고점 대비 20% 이상 하락한 수준까지 떨어진 것이다. 장 마감 후 시간외 거래에서도 4% 추가 하락했다. 

이 씨는 바로 다음 거래일인 10월 5일 5%룰에 따라 지분 신고를 했다. 5% 지분을 넘기면 5영업일 내에 의무적으로 금융감독원에 신고해야 하는 규정이다.

매매 내역을 보면, 이 씨는 이날 매수만 했다. 단 한 주도 팔지 못했다. 가짜뉴스를 보고 혹해서 급한게 산 다음에, 대부분의 투자자들이 '가짜뉴스'라는 것을 인지하고 매물을 던질 때도 대응하지 못했던 것으로 추정된다.

여러 증권사에 계좌를 분산했을 것이라는 추정과 달리 그는 키움증권 계좌만 사용한 것으로 분석된다. 다른 증권사 창구에선 이 같은 대규모 물량의 거래를 찾기 어렵다. 키움증권 다음으로 매수가 많았던 창구가 이베스트투자증권인데 매수는 53만주에 불과하고 또 이중 52만여주는 매도된 것으로 나와 그가 이용한 창구가 아니라는 추론이 가능하다. 매수 3위 이하의 창구는 더 물량이 작다.

그가 대량 매수했던 10월 1일 키움증권 창구를 보면 898만4000주 매수, 517만3000주 매도가 기록됐다. 이 씨는 391만7431주를 매수했다. 키움증권 창구로 들어온 517만3000 중에 약 75%가 그가 산 물량이다. 매수 평균 단가가 3만6492원이기 때문에 이미 상당한 평가손실을 기록했다는 게 드러났다.

그가 지분신고를 했을 때 고개를 갸우뚱하는 투자자들이 많았다. '슈퍼개미'라고 하기에는 매수 행태가 너무 엉성했기 때문이다. 그럼에도 불구하고 당시에는 역대급 횡령 사건이 드러나기 전이었기 때문에 많은 투자자들이 사이에선 '투자 배경에 뭔가는 있을 것'이라는 분위기도 있었다.

약 3개월이 지난 시점인 지난 해 12월 30일 그가 또 지분 변동 신고를 했는데, 이번엔 매도한 내역이 상세하게 기록됐다. 그런데 세부 내역에 기재된 날짜의 매도량 및 매도 단가 등이 일부 맞지 않는다. 예를 들어 이 씨는 12월 17일 100만주를 매도했고, 매도 단가는 3만1287원이라고 기재했는데 이날 동진쎄미켐의 전체 거래량이 100만주가 되지 않고 주가는 3만2150원~3만2850원 사이에서 움직였다. 거래량, 증권사 매매 창구, 매도 단가 등의 정황을 볼 때 신고 변동일을 '결제일'로 착각해 기재한 것으로 추정된다. 지분 신고 규정상 '계약체결일' 즉 실제 '매매일'을 기준으로 하고 있는데, D+2를 적용한 '결제일'을 쓴 것으로 보인다. 공시에서도 '변동일'에 대한 주석을 달아 '증권시장에서 주식등을 매매한 경우에는 그 계약체결일'이라고 설명하고 있다. 특이한 것은 매수 이후 신규취득 당시에는 '매매일' 기준으로 규정대로 신고했다.

금감원 공시팀 관계자는 "기재 오류가 확인된다. 정정 요청을 해야 하는 상황인데, 현재 특수한 상황이기 때문에 오류 상태로 오래 남아 있을 가능성도 있다. 금감원 측이 임의로 정정할 수 있는 사안은 아니다"라고 설명했다.

그가 신고한 변동일의 2거래일 전에 실제 매매가 있었다는 가정을 하면 앞뒤 상황이 잘 맞는다.

이에 따라 분석을 해보면, 11월 16일 첫 매도가 나왔고 매도는 이틀동안 했다. 단가는 각각 3만7800원, 3만7191원으로, 수익을 보고 팔았다. 약 73만여주다. 이후 주가는 11월 22일까지 더 올랐지만 매도는 없었다. 다음날부터 하락세가 시작됐다. 11월 26일부터는 그의 매수 단가 밑으로 떨어졌고, 이 하락세는 12월 중순까지 이어진다.

횡령한 금액에서 차익을 내고, 원금을 다시 회사로 입금해 놓을 계획이었겠지만 손실 구간에 들어가면서 이 계획이 틀어지기 시작했을 것으로 보인다.

12월 9일부터 손절(평가손실 구간에서 추가 손실을 막기 위해 매도)에 들어가기 시작했다. 첫날은 6만여주로 소량에 불과했지만 하락세가 지속되면서 14일엔 57만주 추가 매도했고, 15일부터 이틀간 하루에 100만주 씩 팔았다.

15일 키움증권 창구에선 114만주의 매도, 25만주의 매수가 있었고 16일에도 키움증권에서 126만주 매도, 32만주 매수가 있었다. 이틀 모두 키움증권 매도 물량의 80~90% 이상이 그의 물량이다. 다른 증권사 창구에선 100만주 정도의 대규모 거래가 이뤄진 곳이 없다. 2위 창구가 2~3만주 수준이다. 15일 매도 2위 창구는 모건스탠리로 2만여주 매도, 16일 매도 2위 창구는 CS증권으로 3만여주다.

신고 내역에 55만주가 남은 것으로 기록됐지만 이미 지분이 5% 밑으로 떨어졌기 때문에 이후 매도 여부에 대해서는 신고 의무가 없다. 손절 이후 현금화를 하던 추세로 봤을 때 나머지 잔여 보유주식도 팔았을 가능성이 높아 보인다.

수백억 대의 손절을 결심했던 시점엔 이미 돈을 회사에 재입금 하기보다는 빼돌릴 결심을 했을 가능성이 높다. 15일에 판 100만주는 이틀 뒤인 17일에 인출이 가능한데, 17일은 금괴를 사기 위한 자금 중 일부인 100억원이 처음으로 입금된 날이기도 하다.

[서울=뉴스핌] 황준선 인턴기자 = 오스템임플란트의 자금 관리 담당자 이모 씨가 회삿돈 1880억 원을 횡령해 동진쎄미캠의 주식을 사들인 사실이 밝혀져 파장이 일고있다. 이번 횡령사건은 상장사 가운데 가장 큰 규모로, 현재 한국거래소가 오스템임플란트의 주식 거래를 중단해 주주들의 불안감이 커지고 있다. 사진은 4일 오전 서울 강서구 오스템임플란트 사옥의 모습. 2022.01.04 hwang@newspim.com

ssup825@newspim.com

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[단독] 삼성, AI토큰 원가 낮추는 서버 기술 개발 [서울=뉴스핌] 서영욱 기자 = 삼성전자가 인공지능(AI) 서버의 그래픽처리장치(GPU)를 추가하지 않고도 더 많은 이용자의 요청을 처리할 수 있도록 메모리 활용 효율을 높이는 기술을 개발했다. GPU와 중앙처리장치(CPU) 사이의 데이터 이동 비용을 계산해 불필요한 이동을 줄이고, 제한된 메모리 공간에서도 AI가 여러 이용자에게 빠르게 답변하도록 하는 기술이다. AI 서비스가 대중화하면서 데이터센터의 GPU 확보 비용뿐 아니라 기존 장비의 활용도를 높이는 기술도 중요해지고 있다. 삼성전자의 이번 기술은 GPU 메모리 부족으로 발생하는 처리 지연을 줄여 AI 서비스의 토큰당 운영비용을 낮추고 추가 설비 투자 부담을 덜 수 있는 기술로 주목된다. 다만 실제 상용 서비스에서 처리량과 응답속도가 얼마나 개선되는지는 아직 확인되지 않았다. 20일 미국 특허정보 사이트 저스티아에 따르면 삼성전자가 출원한 '대규모 언어모델(LLM)의 다중 사용자 요청 처리 방법 및 서버' 특허가 지난 15일 공개됐다. 해당 기술은 이용자별 데이터 이동 비용과 메모리 사용량 등을 계산해 처리 순서를 조정하는 방식이다. ◆GPU 메모리 부족해도 척척…AI 처리 효율 높인다 이번 기술은 여러 이용자가 동시에 AI에 질문할 때 발생하는 GPU 메모리 부족 문제를 해결하는 데 초점을 맞췄다. 챗GPT와 같은 생성형 AI는 질문에 답하기 위해 GPU를 사용한다. GPU는 AI 연산을 빠르게 처리하지만 데이터를 임시로 저장하는 메모리 용량에는 한계가 있다. 이용자가 몰려 메모리가 부족해지면 일부 데이터를 중앙처리장치(CPU) 쪽 메모리로 옮겼다가 다시 가져와야 한다. 이 과정에서 시간이 걸리고 AI의 답변도 늦어질 수 있다. 이 같은 문제는 AI 활용이 확대될수록 중요해지고 있다. AI가 긴 문서를 분석하고 복잡한 업무를 처리하면서 메모리에 저장해야 할 데이터도 늘어나고 있기 때문이다. GPU의 연산 성능이 충분하더라도 메모리가 부족하면 AI 서비스의 처리 능력이 떨어질 수 있다. 삼성전자는 이러한 데이터 이동을 효율적으로 관리하는 알고리즘을 고안했다. 이용자별 대기시간과 데이터 이동에 걸리는 시간, 앞으로 필요한 메모리 용량 등을 계산해 어떤 질문을 먼저 처리할지 결정하는 방식이다. 불필요한 데이터 이동도 최소화했다. 기존에 CPU 메모리로 옮겼던 데이터가 남아 있다면 다시 복사하지 않고, 필요한 부분만 이동시킨다. AI가 한 이용자의 답변을 작성하는 동안 다른 이용자의 데이터를 옮기는 작업도 동시에 수행할 수 있다. 남는 메모리를 최대한 활용하는 기능도 담았다. 예를 들어 새로운 질문을 처리하는 데 메모리 공간 5칸이 필요한데 3칸만 남았다면, 기다리지 않고 3칸으로 처리할 수 있는 부분부터 계산하는 방식이다. [AI 인포그래픽=서영욱 기자] ◆AI 토큰당 원가 낮추고 데이터센터 투자 부담 줄인다 삼성전자에 따르면 이번 기술은 특정 제품에 탑재되는 기능이 아니라 AI 데이터센터와 클라우드 서버의 추론 효율을 높이는 인프라 기술이다. 삼성전자 관계자는 "특허 사이트에 올라간 내용은 데이터센터·클라우드 환경에서 다수 사용자에게 LLM 서비스를 제공하는 서버에 적용되는 추론 효율화 기술"이라며 "제품에 적용되는 기술은 아니고, AI 기술 개발 인프라에 적용되는 기술"이라고 설명했다. 여러 이용자의 요청이 동시에 몰리는 AI 서버에서 메모리 활용도를 높이는 것이 핵심이다. 특히 AI 이용자가 급증하는 시간대에 같은 장비로 더 많은 요청을 처리하면서 응답 지연을 줄이는 효과를 기대할 수 있다. 이 기술은 AI 서비스의 수익성을 높이고 데이터센터 투자 부담을 줄일 수 있을 것으로 주목된다. AI 서비스 기업들은 GPU 확보와 서버 운영에 막대한 비용을 투입하고 있다. 같은 GPU로 더 많은 질문과 답변을 처리할 수 있다면 추가 설비 투자 없이 서비스 처리량을 늘리고, AI가 답변을 생성하는 단위인 토큰당 원가도 낮출 수 있다. 대규모 GPU 인프라를 운영하는 클라우드 사업자에게도 의미가 있다. AI 서비스 수요가 늘어날 때마다 GPU를 추가로 구매하는 대신 기존 설비의 활용도를 높이면 투자 부담을 덜 수 있기 때문이다. 반도체업계 관계자는 "GPU 메모리 활용도를 높이면 AI 서버의 처리 효율을 개선하고 운영비를 절감하는 효과를 기대할 수 있다"면서도 "실제 어느 서비스에 적용될지 아직 확인되지 않은 만큼 기존 기술 대비 응답속도와 처리량이 얼마나 개선되는지 검증돼야 경제적 효과를 판단할 수 있을 것"이라고 말했다. syu@newspim.com 2026-10-20 06:00
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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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