About RenaAi · Alternative Data Infrastructure
르네상스의 부활과
기업 생명력의 박동
Renaissance + AI, 한글로는 레나에이아이입니다.
RenaAi는 대체데이터 인프라입니다. 재무제표가 보지 못해 평가받지 못하던 대상에 데이터로 값을 매기고, 그 값이 자본으로 이어지게 만듭니다.
Rena — Renaissance
15세기 르네상스가 예술·과학·철학의 경계를 허물고 문명을 도약시켰듯, RenaAi는 데이터로 ‘평가받지 못하던 것’의 경계를 허뭅니다. 신용이력이 없어 거절당한 316만 소상공인, 서랍에서 잠자는 특허 — 평가의 사각지대를 다시 시장 안으로 불러오는 것, 이것이 우리가 말하는 르네상스입니다.
AI — 인공지능
AI는 단순한 기술 접미사가 아닙니다. 흩어진 공공·상권·특허 데이터를 하나의 온톨로지로 정규화하고, 사람이 읽을 수 없는 규모에서 신호를 뽑아내는 수단입니다. 데이터를 ‘신호’로 바꾸는 층 전체가 AI이며, 그 위에서 집단지성과 네트워크가 판단을 만듭니다.
데이터 회사도, AI 회사도 아닌 자리
데이터를 팔고 끝나는 회사도, 자동화만 하는 AI 회사도 아닙니다.
대체데이터를 직접 만들고, 그 데이터로 판단하고, 판단대로 실행해 결과까지 책임집니다.
데이터 벤더
- 수집·가공해 판매
- 해석은 고객 몫
- 결과에 책임 없음
- 범용 데이터 경쟁
AI 솔루션 회사
- 업무 자동화 중심
- 비용 절감 KPI
- 기술 스택 판매
- 자체 데이터 없음
RenaAi
- 원천 대체데이터 보유(특허·논문)
- 집단지성으로 해석
- 실행까지 수행
- 결과 = 기업가치 상승
Our Thesis
평가받지 못하던 것을 평가 가능하게 만들면
그 다음엔 무엇이 가능해질까?
데이터가 값을 만들고, 값이 판단을 만들고, 판단이 자본을 움직입니다.
대체데이터에서 출발해 Private Equity에 도달하는 이유입니다.
방법론의 뿌리
다차원 온톨로지와 어텐션 메커니즘으로 상권의 미시 세계를 분석한 경험이
기업 EV 분석과 AI 도입 전략으로 진화했습니다
다차원 온톨로지 설계
상권의 미시적 세계를 분석하기 위해 업종·유동인구·매출·시간대·경쟁 밀도 등 이질적 데이터를 하나의 온톨로지 구조로 통합하는 방법론을 설계했습니다. 이 경험은 기업 내부 데이터를 AI가 읽을 수 있는 구조로 재설계하는 RenaAi의 핵심 역량이 되었습니다.
Attention 기반 미시 분석
Transformer의 어텐션 메커니즘을 상권 분석에 적용해 "어떤 변수가 매출에 얼마나 기여하는가"를 계층적으로 분해했습니다. 동일한 접근법으로 기업의 EBITDA 드라이버를 분해하고, AI가 어떤 프로세스에 개입할 때 EV 상승 효과가 가장 큰지를 정량화합니다.
금융투자 EV 모델링
10년간 수천 개 기업의 EBITDA·멀티플·EV를 직접 모델링한 펀드매니저 경험. 숫자로 기업을 보는 눈과 AI 도입 효과를 EV로 환산하는 능력이 결합되었을 때, RenaAi의 진단은 컨설팅이 아닌 투자자의 언어가 됩니다.
비상장 자본시장 연결
Liberti 프로젝트를 통해 AI로 증명된 기업 가치를 싱가포르·일본 비상장 거래소(RMO)와 연결하는 구조를 실제로 구현했습니다. RenaAi LAYER 3(AI Value Monetization)는 이 경험에서 직접 설계된 자본화 경로입니다.
Founder Story
왜 이 회사를 만들었는가
“저는 데이터를 분석하는 사람이 아니라,
데이터 속에서 자본이 움직일 신호를 찾아왔습니다.”
최병근 · Founder & CEO
서울대학교 전기공학
복잡한 현실을 시스템과 데이터의 문제로 구조화하는 훈련.
A*STAR SIMTech · 데이터 연구
대규모 데이터에서 패턴과 신호를 찾아내는 연구.
NUS Risk Management Institute · 신용리스크
신호를 부도확률이라는 금융의 언어로 옮기는 방법. IMF 공동개발 BuDA 툴킷 Product Manager.
글로벌 주식 · 퀀트 운용
데이터를 분석하는 데서 멈추지 않고, 이 신호가 실제로 값에 얼마나 연결되는지를 판단.
자산운용 상품전략
개별 투자에서 한 단계 올라가, 데이터가 상품이 되고 자본시장에 닿는 구조를 설계.
RenaAi
앞의 다섯 가지를 한 회사 안에서 이어 붙입니다.
값을 매기려면 네 가지 눈이 필요합니다
공학자
“이 기술이 무엇인가”
전기공학 · 데이터 연구
AI
“수많은 자료에서 무엇이 신호인가”
온톨로지 · 모형
변리사 · 변호사
“권리로 지켜지는가”
유연 CLO
펀드매니저
“그래서 얼마짜리 자산인가”
최병근 CEO
기술을 읽는 눈, 신호를 뽑는 눈, 권리를 지키는 눈, 그리고 값을 매기는 눈. 넷이 한 팀 안에 있어야 기관이 받아들이는 숫자가 나옵니다.
RenaAi는 제가 지난 커리어에서 계속 찾아왔던
‘재무제표 밖의 가치’를 AI와 데이터로 만드는 회사입니다.
창업자 최병근
앞의 이야기를 시간순으로 다시 봅니다 — 각 자리에서 실제로 무엇을 했는가
A*Star SIMTech (싱가포르 과학기술청 산하 제조기술연구소)
빅데이터 연구원
포트폴리오 최적화, 추천시스템, 프로젝트 네트워크의 VRP 문제를 IEEE Big Data 등 국제 학술대회와 저널에 발표. 다차원 데이터 구조와 그래프 기반 분석 방법론의 기초를 이 시기에 확립했습니다.
📄 학술 논문 (IEEE · Operations Research)
Multi-period portfolio optimization: Translation of autocorrelation risk to excess variance
BG Choi, N Rujeerapaiboon, R Jiang
Profit estimation error analysis in recommender systems based on association rules
G Ertek, X Chi, G Yee, OB Yong, BG Choi
Graph-based analysis of resource dependencies in project networks
G Ertek, BG Choi, X Chi, DZ Yang, OB Yong
NUS Risk Management Institute (싱가포르국립대 리스크관리연구소)
연구원
아시아 자본시장 신용리스크 모델링 연구(Credit Research Initiative). IMF와 공동 개발한 BuDA(Bottom-up Default Analysis) 스트레스 테스트 툴킷의 Product Manager로 참여했습니다. A*Star에서 확립한 다차원 데이터 분석 역량을 금융 온톨로지 설계에 적용했습니다. 이 신용평가 연구 조직은 현재 MAS·NRF·NUS가 공동 설립한 NUS AIDF 소속입니다.
삼성자산운용
글로벌주식운용 펀드매니저
글로벌 주식 포트폴리오 운용. 기업 가치(EV) 분석, EBITDA 모델링, 멀티플 평가를 수천 개 기업에 반복 적용했습니다.
NH아문디자산운용
글로벌주식운용 팀장
팀 단위 운용 전략 수립. 섹터 리레이팅 메커니즘과 AI·Tech 기업의 멀티플 구조를 체계화했습니다.
한국투자신탁운용
상품전략 부서장
AI 기반 신상품 전략 기획 및 운용사 EV 구조 설계. 운용 자산의 AI 전환 가능성을 최초로 수치화했습니다.
Liberti SG / JP
비상장주식 거래소 프로젝트 PM
싱가포르·일본 비상장 유동성 플랫폼(RMO) 구축 PM. AI로 평가된 기업 가치를 자본시장과 연결하는 구조를 직접 설계했습니다.
RenaAi
창업자 & 대표
금융투자 전문성과 AI 기술을 결합해 기업 가치를 폭발적으로 성장시키는 신개념 AI EV 파트너십을 창안했습니다.
IP 총괄 · CLO
유연 대표변호사
변리사에서 대표변호사로 — 기술을 권리로, 권리를 자본으로 잇는 커리어.
대표와 서울대 전기공학부 04학번 동기입니다.
서울대학교 전기공학부
엔지니어 (공학도)
최병근 대표와 전기공학부 04학번 동기로 입학해 2009년 졸업. 반도체·전자 기술을 원어로 읽는 공학적 기반을 이 시기에 다졌습니다. 20년 뒤, 두 엔지니어는 IP에서 다시 만납니다.
특허법인 신성
변리사
SK하이닉스 등 반도체 기업의 특허 출원·등록·심판 실무 7년. 기술을 "권리"로 바꾸는 훈련을 쌓으며, 기술의 언어와 특허의 언어를 동시에 익혔습니다.
성균관대학교 법학전문대학원
법학전문석사 · 수석졸업
변리사에서 변호사로. 권리를 "만드는" 데서 나아가, 법정에서 권리를 "집행"하는 힘을 더했습니다. 로스쿨을 수석으로 졸업했습니다.
법무법인 세종 · 바른
지식재산권 전문 변호사
세종에서 대부분의 기간을, 바른에서 1년을 근무하며 국내 대형 로펌의 IP 분쟁 실전을 수행했습니다. 특허침해금지·손해배상부터 영업비밀·부정경쟁까지, 권리를 실제로 지키는 경험을 축적했습니다.
⚖️ 주요 분쟁 · 자문 분야
법무법인 리브로
대표변호사
2025년 대표변호사로 취임. 기업법무와 지식재산권 소송을 지휘하며, 기술기업의 권리를 지키고 분쟁을 승리로 이끄는 집행의 최전선에 섭니다.
RenaAi
CLO · IP 총괄
특허의 권리·집행 축을 맡아, "값은 금융(최병근)이, 권리는 법(유연)이 본다"는 IP 금융(Axis B)을 완성합니다. 잠자는 특허를 자본으로 바꾸는 엔진의 법적 심장입니다.
Value × Rights
값은 금융이 보고,
권리는 법이 봅니다
펀드매니저 출신 대표와 변리사·변호사 CLO가 한 팀일 때,
특허는 비로소 ‘자본’이 됩니다 — RenaAi IP 금융(Axis B).
Questions
자주 받는 질문
회사와 기술에 대해 가장 많이 받는 질문을 모았습니다.
- 레나에이아이는 어떤 회사인가요?
- 주식회사 레나에이아이(브랜드 RenaAi)는 대한민국 서울에 있는 대체데이터(Alternative Data) 인프라 회사입니다. 재무제표가 담지 못하는 데이터를 금융이 실제로 쓸 수 있는 평가 신호로 바꿉니다. 2026년 4월 21일에 설립되었습니다.
- RenaAi와 레나에이아이는 같은 회사인가요?
- 같은 회사입니다. 등기부상 법인명은 「주식회사 레나에이아이」이고, RenaAi는 그 영문 브랜드 표기입니다. 공식 웹사이트는 renaai.co입니다. 이름이 비슷한 해외 프로젝트나 계정이 여럿 있으나 관계가 없으며, 이 회사는 암호화폐나 트레이딩 사업을 하지 않습니다.
- 대체데이터가 무엇인가요?
- 재무제표와 신용거래 기록 바깥에 존재하는 데이터를 뜻합니다. 상권의 점포 밀집도와 매출 변동, 상장기업의 공시·수급 패턴, 특허의 권리 구조 같은 것이 여기 해당합니다. 기존 평가가 참조하는 항목이 비어 있는 대상도, 이 데이터로는 판단의 근거를 만들 수 있습니다.
- 소상공인 대안신용평가는 무엇을 보나요?
- 차주 개인이 아니라 사업체가 놓인 상권의 여건을 봅니다. 같은 업종 점포의 집적도, 매출의 변동성, 인접 상권과의 동조 같은 지표입니다. 신용거래 이력이 없는 사업자도 이 신호로 평가할 수 있으며, 재무정보를 쓰지 않고 표본외 AUC 0.83을 확인했습니다.
- 증시 대체데이터는 무엇인가요?
- 상장기업을 대상으로 공시와 시세, 수급 같은 서로 다른 형식과 주기의 원천을 하나의 기준으로 정렬해 읽는 작업입니다. 상권 데이터에 쓴 정규화 방법을 종목 단위로 옮긴 방식이며, 실적이 발표되기 전에 먼저 움직이는 변화를 성장과 위험의 신호로 바꿉니다. 데이터와 지표를 공급하는 서비스이며, 투자자문이나 투자일임에 해당하지 않고 개별 종목에 대한 매매 권유가 아닙니다.
- 특허 인텔리전스는 무엇인가요?
- 특허를 기술 문서가 아니라 만기와 현금흐름, 유동성을 가진 금융 자산으로 읽는 작업입니다. 보유 특허의 질을 정량화해 값을 매기고, 그 값이 자본으로 이어지는 경로를 설계합니다.
- AUC 0.83은 무슨 뜻인가요?
- AUC 는 평가 모형이 위험한 곳과 그렇지 않은 곳을 얼마나 잘 가려내는지를 보여주는 점수입니다. 실제로 문제가 생긴 사업자 한 곳과 그렇지 않은 사업자 한 곳을 무작위로 뽑았을 때, 모형이 문제가 생긴 쪽에 더 높은 위험 점수를 준 비율입니다. 0.5 는 동전 던지기와 같아 아무 정보가 없다는 뜻이고, 1 에 가까울수록 잘 가려낸다는 뜻입니다. 금융권에서는 0.7 을 넘으면 실무에 쓸 수 있다고 보고 0.8 을 넘으면 우수한 편으로 봅니다. 수십 년 결제이력을 쓰는 카드사 소매평가가 0.70~0.80 구간입니다. RenaAi 는 신용거래 이력을 한 줄도 쓰지 않고 표본외 0.83 을 확인했습니다.
- 표본외(out-of-sample)는 왜 중요한가요?
- 모형을 만들 때 쓰지 않은 기간의 데이터로 채점했다는 뜻입니다. 학습에 쓴 데이터로 채점하면 점수는 언제나 좋게 나오므로 검증이 되지 않습니다. 저희는 2019년으로 시점을 되돌려 이후 데이터를 점수 계산에 일절 쓰지 않고 예측한 뒤, 실제로 무슨 일이 일어났는지 대조했습니다. 표본외 점수만 공개하는 이유입니다.
- 기술이 검증된 근거가 있나요?
- 세 가지입니다. 신용이력 없이 상권 데이터만으로 확인한 표본외 AUC 0.83, 9개 청구항의 특허 출원 신청, 그리고 학술 검증입니다. Finance Research Letters(Elsevier SSCI)에 투고를 마쳤으며 게재가 확정된 것은 아닙니다. 여신금융협회 「여신금융」 제86호에는 소상공인 신용평가 논단이 실릴 예정입니다.
- 누가 운영하나요?
- 대표이사 최병근이 이끕니다. 삼성자산운용 글로벌주식 펀드매니저, NH아문디자산운용 팀장, 한국투자신탁운용 상품전략 부서장을 거치며 10년 넘게 수천 개 기업의 가치를 직접 모델링했습니다.
- 어떤 곳이 문의하나요?
- 신용평가사와 여신금융회사, 자산운용사처럼 평가 모형을 운용하는 기관이 데이터 제휴·공급을 문의합니다. 특허를 보유한 기술기업과 연구기관도 특허 인텔리전스를 찾습니다. 문의는 renaai.co/inquiry 또는 ceo@renaai.co로 받습니다.
재무제표 밖의 신호, 함께 검증해 보시겠어요?
보유 포트폴리오·평가모형에 상권·특허 신호를 결합한 PoC를 제안드립니다.
기업 가치 진단도 함께 가능하며, 첫 검증은 무료입니다.