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생산관리 자동차 정비소 벽면에 공구 모양대로 테두리가 그려져 있는 이유는?
깔끔하게 관리되는 자동차 정비소나 장인의 공방에 가보면 벽면에 걸린 공구판(섀도우 보드, Shadow Board)을 흔히 볼 수 있다. 렌치, 망치, 드라이버 등 수많은 공구가 걸려 있는데, 재미있는 점은 공구를 빼내면 벽면에 그 공구와 똑같이 생긴 테두리 그림이 그려져 있다는 것이다. 단순히 보기에 예쁘라고 그려놓은 것일까? 아니다. 생산관리에서는 이를 공장의 생산성을 극적으로 끌어올리는 위대한 발명품, '눈으로 보는 관리(Visual Management)'와 '5S 운동'의 핵심으로 꼽는다. 공장이나 작업장에서 발생하는 가장 크고 치명적인 낭비는 무엇일까? 바로 '물건을 찾는 데 쓰는 시간'이다. 작업자가 10mm 스패너 하나를 찾기 위해 공구함을 뒤적이는 데 5분을 쓴다고 가정해 보자. 작업자 100명이 하루에 한 번씩만 공구를 찾아 헤매도 매일 500분이라는 막대한 생산 시간이 공중으로 증발해 버린다. 아무리 좋은 기계를 들여놓아도, 정작 작업자가 나사를 조일 드라이버를 찾지 못하면 컨베이어 벨트는 멈춰 설 수밖에 없다. 이 거대한 낭비를 없애기 위해 일본 도요타 자동차에서 시작된 것이 바로 '5S 운동'이다. 정리(Sort), 정돈(Set in or
- 주택규 기자
- 2026-03-31 14:54
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AI 자연어의 마법: 컴퓨터가 인간의 문장을 숫자로 이해하는 방식
컴퓨터는 태생적으로 숫자만을 이해하는 기계이다. 하지만 오늘날의 인공지능은 우리가 일상적으로 사용하는 언어인 자연어를 능숙하게 주고받으며 질문에 답하고 글을 쓴다. 딱딱한 기계가 어떻게 인간의 복잡 미묘한 문장을 이해하는 것일까. 그 비밀은 문자를 정교한 수치 데이터로 변환하고 가공하는 자연어 처리 기술에 숨어 있다. 단순히 글자를 입력받는 것을 넘어 의미를 파악하기 위해서는 먼저 텍스트를 정제하는 전처리 과정이 필요하다. 문장에서 의미 없는 조사나 구두점을 제거하고 단어의 뿌리가 되는 어근만을 남기는 토큰화 작업을 거친다. 이렇게 쪼개진 단어들은 숫자로 치환되는데, 과거에는 단순히 순서대로 번호를 매겼다면 현대의 인공지능은 단어를 벡터라고 불리는 수천 차원의 공간상 좌표로 변환한다. 이 가공 방식의 핵심은 비슷한 의미를 가진 단어들을 공간상에서 가깝게 배치하는 통계적 학습에 있다. 예를 들어 왕과 여왕이라는 단어는 공간상에서 비슷한 위치에 놓이게 되며, 이들 사이의 거리와 방향을 계산하면 단어 간의 관계를 수치로 파악할 수 있다. 컴퓨터는 문장을 읽는 것이 아니라 수많은 숫자 좌표들 사이의 거리를 측정하며 문맥을 이해하는 셈이다. 잘 가공된 단어의 좌표값들
- 주택규 기자
- 2026-03-30 09:03
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생산관리 주방의 냉장고, 싱크대, 가스레인지는 왜 항상 '삼각형'으로 배치되어 있을까?
새로 지은 아파트나 요리 프로그램의 주방을 유심히 살펴보면 한 가지 공통점을 발견할 수 있다. 바로 식재료를 꺼내는 '냉장고', 씻고 다듬는 '싱크대', 그리고 불로 조리하는 '가스레인지(인덕션)'가 항상 보이지 않는 '삼각형(Work Triangle)'을 이루고 있다는 점이다. 이것은 단순한 인테리어 유행이 아니다. 경영학과 생산관리에서는 이를 작업자의 불필요한 동선을 줄여 생산성을 극대화하는 '동작 경제의 원칙(Principles of Motion Economy)'으로 설명한다. 이 원칙은 20세기 초, 미국의 프랭크 길브레스(Frank Gilbreth)와 릴리안 길브레스(Lillian Gilbreth) 부부의 재미있는 연구에서 시작되었다. 프랭크는 건설 현장에서 벽돌공들이 벽돌을 쌓을 때마다 허리를 굽혀 바닥에서 벽돌을 짚고 일어나는 행동에 엄청난 체력과 시간이 낭비된다는 것을 깨달았다. 그는 벽돌의 높이를 작업자의 허리춤에 맞추고 도구의 위치를 재배치했다. 그 결과, 벽돌 하나를 쌓는 데 필요했던 18번의 동작이 단 4.5번으로 줄어들었고, 작업자들은 이전보다 덜 피곤해하면서도 하루에 3배나 많은 벽돌을 쌓을 수 있게 되었다. 즉, '더 열심히' 일한
- 주택규 기자
- 2026-03-30 08:57
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AI 숫자로 분류하는 세상: 머신러닝이 스팸 메일을 걸러내는 통계적 방법
우리가 매일 사용하는 이메일함에는 보이지 않는 파수꾼이 살고 있다. 바로 스팸 메일 차단 시스템이다. 광고나 사기성 메일이 수시로 쏟아짐에도 불구하고 우리의 편지함이 비교적 깨끗하게 유지되는 비결은 머신러닝이 데이터를 정교하게 가공하여 숫자로 분류하기 때문이다. 컴퓨터는 이메일의 내용을 읽고 감정을 느끼는 것이 아니라, 텍스트를 통계적 수치로 변환하여 스팸 여부를 판단한다. 스팸 분류의 첫 단계는 텍스트 데이터의 전처리이다. 컴퓨터는 문장 전체를 그대로 이해하기 어렵기 때문에 문장을 단어 단위로 쪼개는 과정을 거친다. 의미 없는 조사나 기호를 제거하고 단어의 원형만을 남기는 정제 과정을 거치면 비로소 분석을 위한 준비가 끝난다. 이렇게 가공된 데이터는 각 단어가 스팸 메일과 정상 메일에 나타날 확률을 계산하는 통계 모델에 입력된다. 여기에 사용되는 대표적인 기법이 베이즈 정리라는 통계적 방법이다. 예를 들어 '무료', '당첨', '광고'와 같은 단어가 포함되었을 때 해당 메일이 스팸일 확률을 과거 데이터를 바탕으로 계산하는 식이다. 머신러닝 모델은 수만 건의 데이터를 학습하며 특정 단어 조합이 나타날 때의 위험 수치를 정밀하게 다듬는다. 단순히 단어 하나만
- 주택규 기자
- 2026-03-27 09:21
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생산관리 아이패드 하나 샀을 뿐인데, 왜 폰이랑 이어폰까지 다 애플로 바꾸게 될까?
처음에는 그저 인터넷 강의를 듣거나 필기를 하려고 아이패드(iPad)를 샀을 뿐이다. 그런데 아이패드를 쓰다 보니 스마트폰도 아이폰으로 바꾸고 싶어지고, 그다음엔 에어팟을 사고, 결국 손목에는 애플워치까지 차게 된다. 내 통장이 텅텅 비어가는 줄도 모르고 왜 자꾸 한 브랜드의 제품만 고집하게 되는 걸까? 단순히 사과 모양 로고가 예뻐서는 아니다. 경영학에서는 이 현상을 고객을 옴짝달싹 못 하게 가둬버리는 '잠금 효과(Lock-in Effect)'라는 치밀한 비즈니스 전략으로 설명한다. 잠금 효과란, 소비자가 특정 기업의 제품이나 서비스를 한 번 이용하기 시작하면 다른 경쟁사로 갈아타기 어려워져 계속해서 그 기업의 고객으로 남게 되는 현상을 말한다. 고객을 자물쇠로 꽉 잠가버리는 이 마법의 핵심은 바로 '전환 비용(Switching Cost)'에 있다. 전환 비용은 단순히 물건을 새로 사는 '돈'만을 의미하지 않는다. 기존에 쓰던 기기에서 새로운 기기로 사진과 연락처를 옮기는 귀찮음, 새로 산 기기의 작동법을 다시 배워야 하는 시간, 그리고 기존에 결제했던 앱이나 유료 서비스를 포기해야 하는 심리적 아쉬움까지 모두 포함된다. 애플은 이 '전환 비용'을 극대화하
- 주택규 기자
- 2026-03-27 09:05
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AI AI의 눈, 합성곱 신경망: 사진 한 장에서 사물을 구별하는 원리
우리가 스마트폰으로 사진을 찍을 때 인공지능이 자동으로 사람의 얼굴이나 풍경을 인식하는 것은 이제 일상이 되었다. 컴퓨터는 인간처럼 눈으로 세상을 보는 것이 아니라 사진을 수많은 숫자의 집합으로 받아들인다. 이러한 이미지 데이터를 효과적으로 가공하고 분석하여 사물을 식별해내는 핵심 기술이 바로 합성곱 신경망, 즉 CNN이다. 이미지는 수천, 수만 개의 작은 점인 픽셀로 이루어져 있으며 각 픽셀은 색상 정보를 담은 숫자로 표현된다. CNN의 첫 번째 단계는 이 거대한 숫자 판에서 유의미한 특징을 찾아내는 전처리 과정이다. 필터라고 불리는 작은 격자가 이미지를 훑으며 선, 면, 대각선과 같은 기초적인 시각 정보를 추출한다. 이 과정에서 복잡한 원본 데이터는 사물의 특징만 강조된 정제된 데이터로 변환된다. 추출된 특징들은 여러 층의 신경망을 거치며 더욱 구체화된다. 처음에는 단순한 직선이나 곡선을 구분하던 데이터가 층을 깊게 통과할수록 눈, 코, 입과 같은 구체적인 형태를 형성하게 된다. 이는 마치 화가가 밑그림을 그리고 점차 세부 묘사를 더해가는 과정과 유사하다. 데이터 사이언티스트들은 이 과정에서 데이터의 크기를 줄여 핵심 정보만 남기는 풀링 작업을 통해 분석
- 주택규 기자
- 2026-03-26 08:56
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생산관리 대형 마트에서 삼겹살이나 당당치킨을 원가보다 싸게 파는 진짜 이유는?
주말을 앞두고 대형 마트 전단지에 '국내산 삼겹살 100g에 990원!', 혹은 '프랜차이즈 반값 당당치킨!' 같은 파격적인 할인 광고가 붙는 것을 본 적이 있을 것이다. 계산기를 두드려보면 인건비와 포장비는커녕 재료 원가조차 나오지 않을 만큼 싼 가격이다. 팔면 팔수록 오히려 마트가 손해를 보는 구조인데, 대기업들은 왜 이런 바보 같은 장사를 하는 걸까? 경영학과 유통 관리에서는 이를 '로스 리더(Loss Leader, 특매 상품 혹은 미끼 상품)'라는 아주 영리한 전략으로 설명한다. 로스 리더란 단어 그대로 '손실(Loss)을 보면서까지 고객을 매장으로 이끄는(Leader) 상품'을 뜻한다. 마트의 진짜 목적은 삼겹살이나 치킨을 팔아서 이윤을 남기는 것이 아니다. 그 파격적인 가격표는 사람들을 집 밖으로 끌어내어 매장 안으로 발을 들이게 만드는 강력한 '초대장'이자 '마케팅 비용'인 셈이다. 이 전략의 진짜 마법은 고객이 마트 문을 열고 들어온 순간부터 시작된다. 삼겹살을 엄청나게 싸게 사러 온 고객은 카트에 삼겹살만 달랑 담고 계산대로 가지 않는다. 고기를 굽기 위해 쌈장과 상추를 고르고, 곁들일 맥주와 소주를 담고, 내친김에 내일 아침에 먹을 우유와
- 주택규 기자
- 2026-03-26 08:48
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AI 쇼핑몰의 독심술: 장바구니 분석과 연관 규칙 학습의 통계학
대형 마트나 온라인 쇼핑몰에 접속하면 우리가 평소 필요로 하던 물건들이 약속이라도 한 듯 나란히 추천되는 것을 볼 수 있다. 이는 단순한 우연이 아니라 방대한 결제 데이터를 가공하고 분석하여 소비자도 모르는 구매 패턴을 찾아낸 결과이다. 데이터 사이언스 분야에서는 이를 장바구니 분석이라 부르며 그 핵심에는 연관 규칙 학습이라는 통계적 방법이 자리 잡고 있다. 장바구니 분석의 가장 유명한 사례는 기저귀와 맥주의 상관관계이다. 데이터를 분석해 보니 퇴근길에 아내의 부탁으로 기저귀를 사러 온 남편들이 보상 심리로 맥주를 함께 구매하는 경향이 뚜렷하게 나타난 것이다. 이러한 유의미한 규칙을 찾아내기 위해 분석가들은 세 가지 주요 지표를 활용한다. 얼마나 자주 같이 팔리는지를 나타내는 지지도, A를 샀을 때 B를 살 확률인 신뢰도, 그리고 두 상품의 연관성이 우연인지 실제 관계인지를 측정하는 향상도가 그것이다. 이 과정에서 데이터 전처리는 필수적인 단계이다. 수백만 건의 영수증 데이터에는 개별 상품명부터 결제 시간, 매장 위치 등 복잡한 정보가 섞여 있다. 분석 모델이 학습하기 좋게 상품들을 카테고리로 묶거나 중복 데이터를 제거하는 가공 과정을 거쳐야만 비로소 정확한
- 주택규 기자
- 2026-03-24 14:11
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생산관리 엘리베이터 타는 곳 옆에는 왜 항상 거울이 붙어있을까?
바쁜 출근길이나 점심시간, 고층 빌딩 로비에서 엘리베이터를 기다리는 1분은 유독 10분처럼 길게 느껴진다. 그런데 엘리베이터 문 옆이나 내부를 가만히 살펴보면 십중팔구 커다란 거울이 붙어있다는 사실을 알 수 있다. 단순히 옷매무새를 단정히 하라는 배려일까? 경영학과 서비스 운영 관리에서는 이 거울을 '대기행렬 이론(Queueing Theory)'이 적용된 가장 위대하고 저렴한 발명품으로 꼽는다. 과거 1950년대 미국 뉴욕의 한 고층 빌딩에서 엘리베이터 속도가 너무 느리다는 세입자들의 불만이 폭주했다. 빌딩 관리자는 엘리베이터 모터를 최신형으로 교체하거나 통로를 새로 뚫는 방법을 고민했지만, 여기에는 천문학적인 비용과 시간이 필요했다. 이때 한 심리학자가 전혀 다른 관점의 해결책을 제시했다. "사람들이 화를 내는 진짜 이유는 엘리베이터가 느려서가 아니라, '기다리는 동안 아무것도 할 일이 없어 지루하기 때문'입니다." 그의 제안에 따라 로비와 엘리베이터 벽면에 거울이 설치되었다. 결과는 놀라웠다. 사람들은 거울을 보며 넥타이를 고쳐 매고, 화장을 고치고, 다른 사람을 몰래 훔쳐보느라 시간 가는 줄 몰랐다. 엘리베이터의 물리적인 속도는 단 1초도 빨라지지 않았
- 주택규 기자
- 2026-03-24 14:08
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AI 숫자로 그리는 미래 지도: 시계열 분석과 데이터 시각화의 힘
우리는 매일 일기예보를 확인하고 주식 시장의 흐름을 살피며 내일을 준비한다. 이처럼 시간의 흐름에 따라 기록된 데이터를 시계열 데이터라고 부른다. 단순히 나열된 숫자 더미처럼 보이지만, 그 속에는 일정한 규칙과 반복되는 패턴이 숨어 있다. 데이터 사이언티스트들은 이 복잡한 숫자들 사이에서 의미 있는 신호를 찾아내 미래를 예측하는 지도를 그려낸다. 시계열 분석의 핵심은 먼저 데이터를 깨끗하게 가공하는 전처리 과정에 있다. 수집된 원본 데이터에는 측정 오류나 일시적인 소음과 같은 노이즈가 섞여 있기 마련이다. 이동평균법과 같은 통계적 방법을 활용해 들쭉날쭉한 수치를 매끄럽게 다듬으면 데이터가 가진 본래의 흐름이 드러난다. 여기에 계절성 수치를 고려하면 명절에 교통량이 급증하거나 여름에 빙과류 판매량이 늘어나는 것과 같은 주기적인 특성까지 파악할 수 있게 된다. 이렇게 가공된 데이터는 머신러닝 알고리즘을 만나 더욱 강력해진다. 과거의 수많은 패턴을 학습한 모델은 현재의 위치를 파악하고 앞으로 일어날 변화를 확률적으로 제시한다. 하지만 아무리 정교한 수식과 알고리즘이 동원되어도 그 결과를 숫자로만 나열한다면 대중이 이해하기 어렵다. 여기서 데이터 시각화의 진가가 발
- 주택규 기자
- 2026-03-23 09:02
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생산관리 쿠팡 로켓배송은 어떻게 내가 자는 동안 문 앞에 와 있을까?
밤 11시, 침대에 누워 스마트폰으로 주문한 폼클렌징이 다음 날 아침 7시면 어김없이 집 문 앞에 도착해 있다. 일반적인 택배가 2~3일씩 걸리는 것을 생각하면 마치 마법 같은 속도다. 비행기를 타고 날아오는 것도 아닌데, 도대체 어떻게 하룻밤 새에 거대한 물류센터를 거쳐 우리 집까지 올 수 있는 것일까? 이 엄청난 속도전의 비밀은 바로 현대 물류 시스템의 꽃이라 불리는 '크로스도킹(Cross-Docking)'에 있다. 과거의 전통적인 물류센터는 거대한 '창고'였다. 공장에서 물건이 도착하면 빈 선반을 찾아 차곡차곡 쌓아두고 보관한다. 그러다 고객의 주문이 들어오면 직원이 넓은 창고를 카트를 끌고 돌아다니며 물건을 찾아 꺼내오고(피킹), 상자에 포장해서 트럭에 싣는다. 이처럼 '입고 ➡️ 보관 ➡️ 탐색 ➡️ 출고'로 이어지는 과정은 필연적으로 많은 시간이 걸리고, 물건이 창고에 며칠씩 머무르게 된다. 하지만 크로스도킹은 이 과정에서 가장 시간이 오래 걸리는 '보관' 단계를 아예 삭제해 버린다. 'Cross(가로지르다)'와 'Dock(화물 하역장)'이 합쳐진 말 그대로, 물건이 들어오는 문(입고장)에서 나가는 문(출고장)으로 물건이 창고를 가로질러 곧바로 직
- 주택규 기자
- 2026-03-23 08:58
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AI 쓰레기 데이터가 들어오면 쓰레기가 나온다, 데이터 전처리의 마법
컴퓨터 과학과 데이터 분석 분야에는 가비지 인, 가비지 아웃(Garbage In, Garbage Out)이라는 유명한 격언이 있다. 쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다는 뜻으로, 아무리 성능이 뛰어난 인공지능이나 통계 모델을 사용하더라도 분석의 재료가 되는 데이터 자체가 오염되어 있다면 그 결과물 역시 가치가 없다는 의미이다. 데이터를 수집하고 나서 분석에 들어가기 전, 이를 깨끗하게 닦고 조이는 전처리 과정이 중요한 이유가 바로 여기에 있다. 실제 세상에서 수집되는 데이터는 결코 완벽하지 않다. 설문조사에서 응답자가 답변을 빠뜨려 비어 있는 칸이 생기기도 하고, 센서 오작동으로 인해 말도 안 되게 높거나 낮은 수치가 기록되기도 한다. 예를 들어 학생들의 평균 키를 조사하는데 실수로 3미터라는 수치가 섞여 들어간다면 전체 평균은 크게 왜곡된다. 데이터 사이언티스트는 이런 이상치와 결측치를 찾아내어 제거하거나 적절한 값으로 대체하는 전처리 작업을 거친다. 또한 데이터의 형식을 통일하는 과정도 필수적이다. 어떤 데이터는 미터 단위로 기록되고 어떤 데이터는 센티미터 단위로 기록되어 있다면 이를 하나로 맞추지 않고서는 올바른 비교 분석이 불가능하다. 단순히 데이터를
- 주택규 기자
- 2026-03-20 09:08
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생산관리 써브웨이(Subway) 샌드위치는 어떻게 수만 가지 맛을 순식간에 만들어낼까?
써브웨이에 가서 샌드위치를 주문하는 과정은 누군가에게는 즐거움이지만, 처음 방문하는 사람에게는 진땀 나는 시험과도 같다. 빵의 종류부터 치즈, 고기, 빼고 싶은 채소, 그리고 소스까지 모든 것을 하나하나 선택해야 하기 때문이다. 수학적으로 계산해 보면 이 재료들을 조합해서 나올 수 있는 샌드위치의 가짓수는 수만 가지에 달한다. 그런데 놀랍게도 직원은 이 복잡한 '나만의 맞춤형 주문'을 듣고 단 1~2분 만에 뚝딱 샌드위치를 만들어 낸다. 어떻게 이런 일이 가능할까? 생산관리에서는 이를 '모듈화(Modularization)'라는 핵심 전략으로 설명한다. 모듈화란, 제품을 통째로 처음부터 끝까지 한 번에 만드는 것이 아니라, 레고 블록처럼 규격화된 여러 개의 '부품(모듈)'으로 미리 나누어 준비해 두는 방식을 말한다. 써브웨이 매장을 잘 살펴보면 직원이 빵을 굽거나 고기를 직접 썰고 있지 않는다. 공장에서 미리 완벽하게 준비되어 온 '플랫브레드 모듈', '에그마요 모듈', '할라피뇨 모듈' 등이 진열대(조립 라인)에 가지런히 놓여 있을 뿐이다. 직원은 고객의 주문표에 따라 필요한 모듈을 쏙쏙 골라 레고를 맞추듯 조립만 하면 끝이다. 이 모듈화 전략의 가장 큰 마
- 주택규 기자
- 2026-03-20 08:57
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AI 길거리 쓰레기통 위치의 비밀, 공공 데이터를 활용한 도시 설계
도심 한복판, 목이 말라 마신 음료수 캔을 버리려는데 쓰레기통이 보이지 않아 난처했던 경험이 누구나 한 번쯤 있을 것이다. 반면, 어떤 곳은 쓰레기통이 너무 자주 보여 관리가 안 되는 것처럼 느껴지기도 한다. 우리가 무심코 지나치는 길거리 쓰레기통의 위치는 단순히 감에 의존해 결정된 것이 아니다. 그 이면에는 방대한 공공 데이터 수집과 과학적인 통계 분석이 숨어 있다. 현대 도시 설계에서 쓰레기통 배치 문제를 해결하기 위해 가장 먼저 활용하는 것은 유동 인구 데이터이다. 통신사 기지국 정보나 교통카드 이용 내역 등을 통해 도시의 어느 구역에 사람들이 많이 몰리고, 어떤 경로로 이동하는지 파악한다. 단순히 사람이 많은 곳뿐만 아니라, 음료수를 사서 들고 다니는 시간이 대략 어느 정도인지, 즉 어느 지점에서 쓰레기가 발생할 확률이 높은지까지 예측한다. 이는 데이터 전처리 과정을 거쳐 분석 가능한 형태로 가공된다. 수집된 데이터는 공간 통계 분석을 통해 구체적인 위치로 환산된다. 특정 구역 내의 유동 인구 밀도와 기존 쓰레기통 간의 거리를 고려하여, 가장 효율적인 배치를 찾아내는 알고리즘을 가동한다. 무작위로 설치하는 것이 아니라, 쓰레기 발생 빈도를 예측하여 관
- 주택규 기자
- 2026-03-19 09:02
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생산관리 1.5리터 페트병 콜라는 왜 500밀리리터 콜라와 가격 차이가 별로 안 날까?
편의점이나 대형 마트 음료 코너에서 콜라 가격표를 보고 갸우뚱한 적이 있을 것이다. 용량은 무려 3배나 차이 나는 1.5리터 페트병 콜라와 500밀리리터 콜라의 가격 차이가 생각보다 크지 않기 때문이다. 상식적으로 생각하면 안에 들어가는 콜라 원액이 3배 더 많으니 가격도 3배 가까이 비싸야 하는 것 아닐까? 하지만 현실의 가격표는 그렇지 않다. 생산관리와 경제학에서는 이를 '규모의 경제(Economies of Scale)'라는 아주 중요한 원리로 설명한다. 규모의 경제란, 생산량(규모)이 늘어날수록 물건 하나를 만드는 데 들어가는 평균 비용(단가)이 점점 낮아지는 현상을 말한다. 원리를 이해하려면 비용을 두 가지로 나누어 봐야 한다. 바로 물이나 설탕처럼 만드는 개수에 따라 늘어나는 '변동비'와, 공장 임대료, 비싼 혼합 기계값, 그리고 TV 광고비처럼 한 개를 만들든 백만 개를 만들든 똑같이 나가는 막대한 '고정비'다. 콜라 공장 입장에서 500밀리리터 대신 1.5리터짜리 콜라를 생산하면 물이나 설탕 같은 변동비는 분명히 더 든다. 하지만 어차피 똑같이 돌아가는 컨베이어 벨트 기계, 톱스타를 기용한 광고비, 공장을 관리하는 직원들의 월급 같은 무거운 고정
- 주택규 기자
- 2026-03-19 08:57
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UPDATE: 2026년 08월 10일 15시 45분