녹호두

전기자동차는 R&D 특성상 비슷한 성능을 가진 동급의 내연기관차에 비해 더 비싸다.

그러나, 전기자동차가 더 가난한 자동차라고 생각한다. 그 이유를 남겨보려고 한다.

이미 완전한 자산규모를 가진 수억 수조 원의 부유층이 아닌 이상, 자본소득이든 근로소득이든 시간당 소득이 중요하다.

시급을 의미한다.

1시간에 80,000원을 버는 사람은, 1시간이 10,000원 버는 사람보다 8배 더 부자가 되거나, 8배 더 부자가 될 가능성이 높다고 볼 수 있다.

수익적인 관점에서 시급은 그 사람의 시간당 가치를 의미한다.

시급 = 1시간에 얼마의 비즈니스 가치를 창출할 수 있는가?

서울에서 부산을 갈 때, 내연기관차는 네비에 찍힌 시간만큼만 가면 된다. 6시간 정도.

그렇지만, 전기차는 중간에 충전시간을 고려해서 8시간 정도를 잡고 간다.

여기서, 내연기관이 아니라 전기차를 선택함으로 인해 2시간의 손해가 발생하는 것이다.

만약 내연기관차를 선택했다면 2시간의 손해를 막을 수 있다는 뜻이다.

충전을 위해 일정량 시간을 사용해야 하는 현재 전기차 충전의 한계 때문에, 전기차 사용자는 반복적인 시간 손해를 겪는다.

이 때문에, 전기차를 타는 사람들은 저런 충전 텀이 올 때마다, 2시간씩 나의 시간당 가치를 손해 본다고 볼 수 있다.

즉 시간당 가치(시급)가 높을수록, 전기차 이용을 통해 잃은 손해는 커지게 될 것이다. 

나의 시간이 무한히 영원하고, 값이 저렴하다면 전기차가 더 합리적인 선택지가 될 수 있겠지만, 그렇지 않은 대다수의 경우에는 적절하지 않은 의사결정일 수 있다.

위와 같은 이유로, 나는 전기자동차가 더 가난한 차라고, 가난한 사람을 위한 차라고 생각한다.

위와같은 시간당 가치의 관점에서,

전기차를 소비하는 고객은 대부분 지금의 높은 전기차 가격에도 지불의사가 있는 이들인데, 높은 지불의사를 가졌다는 건 높은 비즈니스 능력을 가졌다는 것이고, 이는 높은 시간당 소득을 갖고 있을 가능성이 높다.

전기차는

시간당 소득이 높은 사람들만 살 수 있는 차량인데,

시간당 소득이 높은 사람들은 탈 수록 손해를 더 많이 보는 차량이다.

이 역설이 해결되어야 더 많은 시장에서 수용되지 않을까? 생각해 본다.

디즈니와 넷플릭스

디즈니와 넷플릭스는 근본적으로는 각각 미디어 제작회사, 콘텐츠 유통회사이다. 그런데, 넷플릭스는자체 콘텐츠인 오리지널 시리즈, 디즈니는 반대로 컨텐츠를 활용해 스트리밍 산업에 도전하고 있는 모습을 보인다. 이 변화에는 세가지 이유가 있다.

하나. “코드커팅”

디즈니는 영화뿐 아니라 미디어 네트워크를다방면으로 가지고있는 회사이다. 그런데 넷플릭스를 필두로 OTT서비스가 대중화되면서 code cutting 현상이 발생하면서 미디어 콘텐츠를 소비하는 패턴의 변화가 나타나 케이블티비 사용자수가 급락했고 이로써 디즈니는 많은 수익 감소를 경험하게 되었다.

스트리밍 서비스는 원하는 장소, 시간, 방법을 모두 자유로이 선택할 수 있었기에 기존의 셋톱이 많은 영향을 받았다.

즉, 디즈니는 콘텐츠 제작사일 뿐 아니라 콘텐츠 유통도 병행하는 기업이었기에 코드커팅 현상과스트리밍 전환으로 매출 감소를 겪었고, 이의 매출 포트폴리오의 보완을 위해서 스트리밍 서비스에 진출하게 되었다.

 둘. “산업의 경계 희석, 콘텐츠 경쟁”

‘하나’의 이유로, 넷플릭스 입장에서는 디즈니와같은 기존 콘텐츠 회사들이 스트리밍 산업으로 진출하려는 변화는 경쟁과 생존의 문제였다.

결국 각종 미디어 콘텐츠 회사들은 ‘하나’의 이유로 매출 포트폴리오 개선을 위해 스트리밍 서비스로 뛰어들었고, 스트리밍 회사들은 자체 콘텐츠를 제작하는 현상이 심화되었다.

대표적으로 디즈니는 2017년 밤텍이라는 스트리밍 기술 회사를 인수하고 2018년도에 DTCI DIRECT TO CONSUMER INTERNET이라는 스트리밍 부서를 만들며 스트리밍을 위한 본격적인 준비를 감행했다. 또한, 디즈니가 20세기 폭스를 인수해 넷플릭스를 잇는 스트리밍 서비스인 ‘훌루’의 2/3 지분을 확보했다. 결국 디즈니가 스트리밍 산업을 본격적으로 시작하면서 넷플릭스와의 콘텐츠 라이센스 계약을 모두 종료했다.

이런 변화 속에서 디즈니 뿐 아니라 다른 회사들도 변화에 비슷한 방법을 대응할 것이 분명했기에 넷플릭스는 자체콘텐츠에 투자할수밖에는 없었다. 즉, 미디어 회사로의 역량을 강화할 수 밖에 없었다.

셋. “비용구조”

넷플릭스는 초기 온라인으로 DVD를 렌탈하는 업체였다. 스트리밍 서비스로 전환하면서 비용구조의 큰 변화를 겪었다.

DVD는 그냥 월마트와 같은 유통사에서 대량으로 직접 구입해 사업을 운영하면 되는 구조였기에 Contents acquisition cost를 지불하면 됐다. 비교적 쉬운 구조였던 것이다. 하지만 스트리밍은 컨텐츠 마다의 License 계약을 진행하고 지속적인 fee를 제출해야 한다.

그런데 콘텐츠 라이센스를 가진 회사들은 대부분 영화사나미디어 회사였고, 그들의 주 수입원은 DVD였다. 미디어 회사들에게‘스트리밍’은 자신들의 주요 매출라인인 DVD를 망하게 한 대상이었다. 그래서 라이선스 비용으로 DVD의 감소한 매출을 모두 대체하길 원했다. 그래서 이전보다 라이센스 비용이 엄청 커지는 결과를 낳았다.

결국 콘텐츠 보유비용이 매우 증가했고, 넷플릭스는 비용 감소와 장기적으로 안정적인 사업운용을 위해서 자체 콘텐츠역량을 강화하게 되었다.

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데이터 프레임 만들기 data.frame (1)

english <- c(50, 80, 60, 70)
math <- c(50,60,100,20)

df_midterm <- data.frame(english, math)

R에서 데이터 프레임은 일종의 '표'와 같다고 이해하면 편합니다. 

행과 열로 구성되어있고 각각 셀에 값이 대응되는 구조입니다.

array, vector 등 다양한 class가 있지만, data frame이 가장 대중적으로 사용하는 것 같습니다.

위의 코드를 실행하면

# english
[1] 50 80 60 70

# math
[1]  50  60 100  20

# df_midterm
english math
1      50   50
2      80   60
3      60  100
4      70   20

df_midterm 에는 위와 같은 data frame이 삽입됩니다. 

4가지씩 요소를 가지고 있는 english, math라는 열 두 개가 병렬로 순서대로 합쳐지는 방식입니다.

데이터 프레임 만들기 data.frame (2)

df_midterm2 <- data.frame(english=c(50,80,60,70), 
                          math=c(50,60,100,20)) 

1번 방법은 english, math를 각각 c 함수로 변수 지정을 해준 후 column을 합쳐서 data frame을 만드는 방법입니다.

2번 방법은 data frame속 english, math column과 요소 값을 한 번에 만드는 방법입니다.

# df_midterm2

  english math
1      50   50
2      80   60
3      60  100
4      70   20

1번에서 했던 방법과 동일한 결과물이 출력됩니다.

엑셀 열기/로드 readxl

install.packages("readxl")
library(readxl) 

R에서 excel을 열기 위해서 "readxl" 패키지를 사용합니다.

위처럼 install을 해주고 library로 로드시킵니다.

역시 ""사용 여부에 주의해야 합니다.

이제 엑셀을 열기 위한 준비가 된 상태이고 이제 파일을 열어줍니다. 

df_1 <- read_excel("파일이름.확장자")

read_excel이라는 함수를 통해서 엑셀 파일을 불러옵니다.

이때 주의해야 하는 것은 ""따옴표 사용과 파일명 전체를 다입력하고 확장자명까지 입력해야 한다는 점.

그리고 R project의 같은 working directory에 들어있어야 한다는 것입니다.

만약 같은 워킹 디렉터리 폴더에 있지 않은 excel파일을 오픈하려고 하면 파일 주소를 ""따옴표 사이에 전체적으로 적어주면 됩니다.

위 코드의 의미 :  df_1이라는 변수에 read_excel을 통해서 "파일 이름. 확장자" 엑셀 파일을 저장한다.