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  • 초보자코인마켓캡, 업비트, 코인원
  • 투자자트레이딩뷰, 코인게코, 코인데스크
  • 기술에 관심Messari, 코인의 공식 백서

1. JP모건 체이스 (JPMorgan Chase & Co.)

  • 우선주 시리즈: 예: JPM-L
  • 특징: 고정 배당률을 제공하며, 발행일로부터 일정 기간 후 발행사가 상환할 수 있는 권리를 가집니다.
  • 배당률: 일반적으로 연 6% 내외
  • 배당 주기: 분기별

2. 뱅크 오브 아메리카 (Bank of America)

  • 우선주 시리즈: 예: BAC-L
  • 특징: 고정 배당률을 제공하며, 특정 시점 이후 발행사가 상환할 수 있는 옵션이 있습니다.
  • 배당률: 연 6% 내외
  • 배당 주기: 분기별

3. 시티그룹 (Citigroup)

  • 우선주 시리즈: 예: C-K
  • 특징: 고정 배당률과 발행사의 상환 옵션을 포함합니다.
  • 배당률: 연 6% 내외
  • 배당 주기: 분기별

4. 웰스 파고 (Wells Fargo)

  • 우선주 시리즈: 예: WFC-L
  • 특징: 고정 배당률과 발행사의 상환 옵션을 포함합니다.
  • 배당률: 연 6% 내외
  • 배당 주기: 분기별
 

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미국 주식 중 소형 모듈 원자로(SMR) 관련 종목은 원자력 에너지 기술 개발, SMR 제조, 그리고 이와 관련된 에너지 서비스를 제공하는 기업들입니다. 주요 SMR 관련주는 다음과 같습니다:


1. 뉴스케일 파워 (NuScale Power, NYSE: SMR)

  • 주요 내용:
    NuScale Power는 SMR 기술 개발의 선도 기업으로, 미국 최초로 NRC(원자력 규제 위원회)의 SMR 설계를 승인받았습니다. SMR의 상업화를 목표로 연구 및 프로젝트를 진행 중입니다.
  • 특징:
    • 소형 모듈 원자로의 설계 및 상업적 구현에 집중.
    • 저탄소 에너지 생산을 위해 각국과 협력 중.

2. BWX 테크놀로지 (BWX Technologies, NYSE: BWXT)

  • 주요 내용:
    BWXT는 SMR 관련 부품 제조 및 연구 개발에 참여하고 있으며, 원자력 방위 및 상업용 원자로 시장에서도 활동합니다.
  • 특징:
    • 소형 원자로 연료 및 부품 공급.
    • 미군 및 NASA와 같은 정부 기관과 협력.

3. 센트러스 에너지 (Centrus Energy, AMEX: LEU)

  • 주요 내용:
    SMR에 사용되는 고농축 우라늄 연료(HALEU)의 주요 공급업체입니다. SMR 기술의 상업적 성공에 중요한 역할을 합니다.
  • 특징:
    • 상업 및 국방용 핵연료 공급.
    • 다양한 SMR 기업과 협력 관계 구축.

4. 오클로 (Oklo, NYSE: OKLO)

  • 주요 내용:
    소형 고속 원자로 기술을 개발하는 회사로, 100% 폐기물 연료를 사용한 에너지 생산을 목표로 합니다.
  • 특징:
    • 빠른 분열 기술(fission)를 활용한 혁신적 SMR 기술.
    • 빠르고 저렴한 원자로 배치 가능성.

5. 플루어 (Fluor Corporation, NYSE: FLR)

  • 주요 내용:
    NuScale Power의 주요 투자자로, 원자력 프로젝트 설계 및 건설에 깊이 관여하고 있습니다.
  • 특징:
    • NuScale SMR의 상업화 과정에서 플루어의 기술 및 인프라 활용.
    • 에너지 및 건설 부문에서 광범위한 경험 보유.

6. 엑셀론 (Exelon Corporation, NASDAQ: EXC)

  • 주요 내용:
    미국 최대의 원자력 발전소 운영 기업으로, SMR 기술 도입 가능성을 탐색 중입니다.
  • 특징:
    • NuScale Power 등과 협력하여 SMR 기술 테스트 및 발전소 설립 검토.

SMR 관련 투자 시 주의점

  1. 규제 및 정책: 원자력 기술은 국가 정책과 규제에 큰 영향을 받습니다.
  2. 기술 상업화 단계: SMR 기술은 여전히 상업적 도입 초기 단계이므로 투자 리스크가 존재합니다.
  3. 경쟁 구도: 대체 에너지(풍력, 태양광 등)와의 경쟁이 심화될 수 있습니다.

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  • 주덕

특정 종목이나 섹터가 호재가 발생해서 주가가 상승하는 경우, 호재가 연관된 종목이나 섹터내 다른 종목으로 수급이 분산되면서 같이 상승하는 것을 순환매라고 한다.

시간차를 두고 키 맞추기 형태로 올라가는 


순환매(Rotation Trading)란 주식시장이나 특정 섹터에서 자금이 일정한 주기나 순서를 따라 움직이며 특정 종목군이나 업종에 집중적으로 투자되는 현상을 말합니다. 이는 주식시장의 자금 흐름에서 나타나는 특징으로, 투자자들이 시장 상황에 따라 유망하다고 판단되는 업종이나 테마에 관심을 집중하면서 발생합니다.


특징

  1. 주기적인 자금 이동
    특정 업종이나 종목이 과도하게 상승하면 투자자들이 차익 실현을 위해 매도하고, 이후 상대적으로 저평가된 다른 업종이나 종목으로 자금이 이동하는 방식으로 이루어집니다.
  2. 시장 환경의 변화에 민감
    경기 사이클, 금리 변화, 정부 정책, 글로벌 이슈 등 외부 요인에 따라 순환매가 촉진됩니다.
  3. 업종별 순환
    순환매는 흔히 업종별로 발생하며, 예를 들어 경기 방어주에서 경기 민감주로, 성장주에서 가치주로 자금이 이동하는 형태를 보일 수 있습니다.

예시

  • 경기 순환과 연계된 사례
    • 경기 확장기: IT, 반도체, 자동차 등 경기 민감 업종에 자금 유입.
    • 경기 침체기: 필수소비재, 헬스케어 등 방어적 업종으로 자금 이동.
  • 금리 변화:
    금리가 상승하면 은행주와 같은 금융주로 순환매가 이루어질 수 있습니다. 반대로 금리가 하락하면 고성장 섹터인 기술주로 이동하는 경우가 많습니다.

순환매를 활용한 투자 전략

  1. 시장 흐름 파악
    자금이 어디에서 빠져나오고 어디로 유입되고 있는지를 분석하여 투자 기회를 포착합니다.
  2. 분산 투자
    순환매에 대비하여 포트폴리오를 여러 업종에 분산 투자해 리스크를 줄이는 전략을 사용할 수 있습니다.
  3. 테마 분석
    특정 시점에서 강세를 보이는 테마를 파악하고 관련 종목에 투자하는 전략도 효과적입니다.

순환매 이해의 중요성

순환매는 시장의 흐름과 투자 심리를 파악하는 데 중요한 요소로 작용합니다. 이를 잘 이해하면 단기적인 투자 기회를 활용하거나 장기적으로 유망한 업종을 선택하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

1. threading.Condition이란?

threading.Condition은 Python의 스레드 동기화를 지원하는 객체로, 특정 조건이 충족될 때까지 스레드가 대기하거나, 다른 스레드가 조건을 알리는 데 사용됩니다. 이를 통해 여러 스레드 간에 작업을 효율적으로 조율할 수 있습니다.

Condition 객체는 내부적으로 Lock이나 RLock과 같은 락을 사용하여 상태를 보호하며, 스레드 간의 안전한 데이터 교환을 돕습니다.

2. 주요 메서드

Condition 객체에서 제공하는 메서드들은 스레드 간 통신과 조건 동작을 수행하는 데 필수적입니다.

(1) wait()

  • 호출한 스레드가 notify()notify_all() 호출로 신호를 받을 때까지 대기합니다.
  • with 블록 내에서 호출해야 하며, 호출 시 락을 자동으로 해제합니다. 신호를 받으면 락을 다시 획득합니다.

(2) notify()

  • 대기 중인 스레드 중 하나에게 신호를 보내 대기 상태를 해제합니다.
  • 역시 with 블록 내에서 호출해야 합니다.

(3) notify_all()

  • 대기 중인 모든 스레드에게 신호를 보내 대기를 해제합니다.

(4) acquire() / release()

  • 내부 락을 명시적으로 제어할 때 사용합니다. 하지만 일반적으로 with 문을 사용하는 것이 권장됩니다.

3. 기본 사용 예제

import threading

# 공유 리소스와 Condition 객체
shared_data = []
condition = threading.Condition()

# 생산자 스레드
def producer():
    with condition:
        print("생산자가 데이터 추가 중...")
        shared_data.append(1)
        print("데이터 추가 완료. 소비자에게 신호 보냄.")
        condition.notify()

# 소비자 스레드
def consumer():
    with condition:
        print("소비자가 데이터 대기 중...")
        condition.wait()
        print("데이터 수신: ", shared_data.pop())

# 스레드 생성
producer_thread = threading.Thread(target=producer)
consumer_thread = threading.Thread(target=consumer)

# 스레드 시작
consumer_thread.start()
producer_thread.start()

# 스레드 종료 대기
producer_thread.join()
consumer_thread.join()

4. 실행 결과

위 코드를 실행하면 소비자 스레드가 wait() 상태로 대기하다가, 생산자가 notify()를 호출한 뒤 데이터를 처리하는 과정을 볼 수 있습니다.

소비자가 데이터 대기 중...
생산자가 데이터 추가 중...
데이터 추가 완료. 소비자에게 신호 보냄.
데이터 수신:  1

5. 주요 활용 사례

threading.Condition은 다음과 같은 상황에서 유용합니다:

  1. 생산자-소비자 패턴: 데이터를 생성하는 생산자와 이를 소비하는 소비자 간의 작업 조율.
  2. 스레드 간 협력 작업: 특정 조건이 충족될 때까지 스레드가 대기하거나 신호를 통해 진행 상태를 알림.
  3. 멀티스레드 환경에서의 데이터 처리: 복수의 스레드가 데이터를 동시에 처리하지 못하도록 제어.

6. 주의 사항

  1. 락 보호: Condition 객체의 메서드 (wait, notify, notify_all)는 반드시 with condition 블록 내에서 호출해야 합니다. 그렇지 않으면 RuntimeError가 발생합니다.
  2. 교착 상태 방지: 여러 스레드가 동시에 wait() 상태에 있을 경우, 올바르게 신호를 보내기 위한 설계가 중요합니다.
  3. 효율적인 사용: 과도한 대기 및 신호 사용은 성능 저하를 초래할 수 있으므로 필요 최소한으로 사용해야 합니다.

threading.Condition은 멀티스레드 프로그래밍에서 강력한 도구로, 복잡한 동기화 문제를 해결하는 데 유용합니다. 올바르게 활용하면 안전하고 효율적인 스레드 작업 흐름을 구현할 수 있습니다.

 

Python Queue 클래스는 queue 모듈에서 제공되며, 멀티스레드 환경에서 데이터를 안전하게 저장하고 관리할 있도록 설계된 데이터 구조입니다.
클래스는 기본적으로 FIFO(First In, First Out) 방식의 큐를 사용하지만, LIFO(Last In, First Out) 방식이나 우선순위 큐도 제공하여 다양한 용도로 활용할 있습니다.

다음은 Queue 클래스의 주요 메서드와 사용법을 설명한 내용입니다.

1. put(item, block=True, timeout=None)
메서드는 큐에 데이터를 추가하는 기능을 합니다.

- item:
큐에 추가할 데이터입니다.
- block:
큐가 가득 찼을 대기할지 여부를 설정합니다. 기본값은 True입니다.
- timeout:
대기할 최대 시간을 설정합니다. 시간이 초과되면 queue.Full 예외가 발생합니다.

사용 예시:
queue.put(10)  #
큐에 숫자 10 추가
queue.put("Hello")  #
큐에 문자열 "Hello" 추가

2. get(block=True, timeout=None)
메서드는 큐에서 데이터를 꺼내는 기능을 합니다. 기본적으로 FIFO 방식으로 동작하여, 가장 먼저 들어온 데이터를 꺼냅니다.

- block:
큐가 비었을 대기할지 여부를 설정합니다. 기본값은 True입니다.
- timeout:
대기할 최대 시간을 설정합니다. 시간이 초과되면 queue.Empty 예외가 발생합니다.

사용 예시:
item = queue.get()  #
큐에서 데이터를 꺼냄
print(item)  #
꺼낸 데이터를 출력

3. task_done()
메서드는 get()으로 꺼낸 작업이 완료되었음을 큐에 알리는 기능을 합니다. 메서드는 작업의 추적 용도로 사용되며, join() 메서드와 함께 사용됩니다.
task_done()
호출하지 않으면 join() 무한 대기 상태에 빠질 있습니다.

사용 예시:
item = queue.get()  #
작업 수행
queue.task_done()  #
작업 완료 알림

4. join()
메서드는 큐에 있는 모든 작업이 완료될 때까지 대기하는 기능을 합니다. 큐의 모든 아이템이 처리되고, 해당 아이템에 대해 task_done() 호출된 후에야 반환됩니다.

사용 예시:
queue.join()  #
큐가 비워질 때까지 대기

5. qsize()
메서드는 큐에 남아 있는 아이템의 개수를 반환합니다. 하지만 멀티스레드 환경에서는 정확하지 않을 있으므로 참고용으로만 사용해야 합니다.

사용 예시:
print(queue.qsize())  #
큐에 남아 있는 아이템 개수 출력

6. empty()
메서드는 큐가 비어 있는지 확인하는 기능을 합니다. 큐가 비어 있으면 True 반환하고, 아이템이 남아 있으면 False 반환합니다.

사용 예시:
if queue.empty():
    print("Queue is empty!")

7. full()
메서드는 큐가 가득 찼는지 확인하는 기능을 합니다. 큐가 가득 있으면 True 반환하고, 여유 공간이 있으면 False 반환합니다.

사용 예시:
if queue.full():
    print("Queue is full!")

큐의 종류
Python queue
모듈은 가지 종류의 큐를 제공합니다.

- Queue:
기본 큐로, FIFO(First In, First Out) 방식으로 아이템을 관리합니다.
- LifoQueue:
스택처럼 동작하는 큐로, LIFO(Last In, First Out) 방식으로 아이템을 관리합니다.

사용 예시:
from queue import LifoQueue
stack = LifoQueue()
stack.put(1)
stack.put(2)
print(stack.get())  #
출력: 2 (마지막으로 넣은 데이터)

- PriorityQueue:
우선순위를 기준으로 아이템을 관리하는 큐로, (우선순위, 데이터) 형태로 아이템을 넣으면 우선순위가 낮은 것부터 꺼냅니다.

사용 예시:
from queue import PriorityQueue
pq = PriorityQueue()
pq.put((2, "low priority"))
pq.put((1, "high priority"))
print(pq.get())  #
출력: (1, "high priority")

 

정리

메서드설명
put() 큐에 데이터를 추가
get() 큐에서 데이터를 꺼냄
task_done() 작업 완료 알림
join() 모든 작업 완료 대기
qsize() 큐에 남은 아이템 개수 반환
empty() 큐가 비었는지 확인
full() 큐가 가득 찼는지 확인

이 메서드들을 활용하면 멀티스레드 환경에서도 안전하고 효율적으로 작업을 관리할 수 있습니다.

 

AI 플랫폼 및 소프트웨어 개발

  • 에스피소프트 : AI 챗봇 및 IT 솔루션 개발
  • 솔트룩스 : AI 플랫폼 및 데이터 분석 솔루션 제공
  • 마음AI : 감성 기반 AI 챗봇 및 상담 솔루션 개발
  • 코난테크놀로지 : AI 기반 데이터 분석 및 검색 엔진 솔루션
  • 셀바스AI : 음성 인식 및 AI 기반 소프트웨어 개발
  • 바이브컴퍼니 : AI 빅데이터 솔루션 및 플랫폼 개발
  • 플리토 : AI 기반 언어 번역 플랫폼 제공

IT 서비스 및 시스템 통합

  • 한글과컴퓨터 : 오피스 소프트웨어 및 AI 기반 문서 솔루션 개발
  • 이스트소프트 : 보안 및 AI 기반 소프트웨어 개발
  • 삼성에스디에스 : IT 컨설팅 및 AI 기반 비즈니스 솔루션 제공
  • 엑셈 : IT 모니터링 및 데이터베이스 솔루션 제공
  • NAVER : 검색, AI 챗봇 및 플랫폼 서비스 제공

모바일 및 클라우드 서비스

  • 글로벌텍스프리 : 모바일 기반 관광 및 결제 솔루션 제공
  • 인스웨이브시스템즈 : 클라우드 기반 웹 애플리케이션 플랫폼 제공
  • 폴라리스오피스 : 클라우드 기반 오피스 솔루션 제공

통신 및 데이터 솔루션

  • 브리지텍 : AI 기반 고객센터 및 통신 솔루션 개발
  • 브레인즈컴퍼니 : 네트워크 관리 및 모니터링 솔루션 제공
  • 데이타솔루션 : 데이터 플랫폼 및 AI 분석 솔루션 제공
  • 인포뱅크 : IoT 및 모바일 통신 솔루션 개발
  • 유엔젤 : 통신 솔루션 및 AI 기술 개발

AI 하드웨어 및 특수 솔루션

  • 이수페타시스 : 전자 부품 및 PCB 설계 제공
  • 모델솔루션 : 하드웨어 모델링 및 제품 설계 솔루션 제공
  • 비트나인 : 그래프 데이터베이스 및 AI 솔루션 제공

ERP 및 기업용 소프트웨어

  • 영림원소프트랩 : ERP 소프트웨어 및 기업용 IT 솔루션 제공

 

건설 및 인프라

  1. 삼부토건 : 국내외 건축 및 토목공사를 수행하는 건설회사.
  2. 도화엔지니어링 : 종합 엔지니어링 서비스 제공, 도시 및 인프라 프로젝트 전문.
  3. 희림 : 건축 설계 및 엔지니어링 컨설팅 서비스 제공.
  4. 유신 : 토목설계, 교통계획 등 건설 엔지니어링 전문.
  5. 다스코 : 건설용 철강재 제조 및 판매.
  6. 에스와이 : 건축 자재 및 철강 패널 제조.
  7. 현대건설 : 글로벌 건설 및 플랜트 공사 전문 기업.

중장비 및 산업기계

  1. HD현대인프라코어 : 건설기계 및 엔진 제조.
  2. HD현대건설기계 : 건설 및 광산 기계 제조 전문.
  3. 현대에버다임 : 건설용 중장비 및 소방차 제조.
  4. 서암기계공업 : 정밀 기계부품 제조, 산업용 기어 전문.
  5. 서연탑메탈 : 건설기계 부품 및 철강 제품 제조.
  6. 디와이파워 : 유압실린더 제조, 중장비 핵심 부품 공급.
  7. 혜인 : 중장비 및 발전기 판매, 정비 서비스 제공.

방산 및 전자기기

  1. 퍼스텍 : 방위산업 및 항공우주 부품 제조.
  2. 스페코 : 방산 및 특수 목적용 장비 제조.
  3. 다산네트웍스 : 네트워크 장비 제조 및 정보통신 솔루션 제공.
  4. 휴림네트웍스 : 통신장비 및 소프트웨어 개발.
  5. 폴라리스AI : 군사 및 보안 관련 AI 솔루션 개발.
  6. 이노인스트루먼트 : 광통신 장비 제조 및 판매.

철강 및 자재

  1. 에스와이스틸텍 : 철강 구조물 제조, 건설용 소재 공급.
  2. 현대코퍼레이션 : 철강, 화학, 산업기계 등의 무역 및 수출입.
  3. 동일고무벨트 : 산업용 고무벨트 및 전력전달 장치 제조.

지뢰제거 관련주

  1. 디알텍 : 엑스레이 영상 및 탐지 장비 제조.
  2. 퍼스텍 : 방산업체로 지뢰제거 장비 개발 가능성.
  3. 스페코 : 방위산업 장비 및 지뢰제거 시스템 관련 가능성.
  4. 현대에버다임 : 중장비 제조, 지뢰제거용 장비 제공 가능성.
  5. HD현대건설기계 : 건설 및 특수 목적 기계 제조.
  6. 디와이파워 : 유압 부품 제조로 지뢰제거 장비 부품 공급 가능성.

기타 산업

  1. 포스코인터내셔널 : 철강, 에너지 및 식량자원 사업.
  2. 대모 : 건설장비 어태치먼트 제조 및 판매.
  3. 디와이디 : 중소형 기계 및 부품 생산.
  4. 대양전기공업 : 선박용 조명 및 전기 설비 제조.
  5. 아이톡시 : IT 솔루션 및 디지털 콘텐츠 제작.
  6. 에쓰씨엔지니어링 : 플랜트 설계 및 시공 전문.
  7. 수산중공업 : 해양 플랜트 및 중장비 제조.
  8. 프리엠스 : 항공 및 군사 장비 부품 제조.

 

 

 

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1. 조선 대형 조선사

  • HD한국조선해양: HD현대의 중간 지주회사로 조선소 사업 관리 및 선박 설계.
  • HD현대중공업: 대형 선박 및 해양 구조물 제작.
  • 한화오션: LNG 운반선 및 해양플랜트 제작.
  • HD현대미포: 중소형 선박 및 고부가가치 선박 제작.
  • 삼성중공업: LNG 운반선 및 해양플랜트 제작.

2. 조선 엔진 관련 기업

  • HD현대마린엔진: 선박용 디젤 엔진 제조.
  • STX엔진: 선박 및 발전용 디젤 엔진 제조.
  • 한화엔진: 선박 엔진 및 터보차저 제조.
  • 케이에스피(KSP): 선박 엔진용 피스톤 및 베어링 제조.

3. 조선 기자재 관련 기업

  • 인화정공: 선박 엔진 부품 제작.
  • 한국정밀기계: 조선 및 플랜트 설비 부품 제조.
  • 에스앤더블류(S& W): 선박 엔진 및 관련 부품 제작.
  • 오리엔탈정공: 선박 엔진 부품 및 항해 장비 제조.
  • 세진중공업: 선박용 탱크 및 구조물 제작.
  • 삼영이엔씨: 선박 전자 장비 제작.
  • KS인더스트리: 선박 항해 시스템 및 통신 장비 제조.
  • 엔케이: 선박용 소화장치 및 LNG 탱크 제작.
  • SDN: 선박용 태양광 장비 및 친환경 에너지 시스템 제작.
  • 메디콕스: 선박 관련 산업 장비 및 의료 장비 제작.
  • 한국카본: LNG 선박용 초저온 보냉재 제조.
  • 동성화인텍: LNG 운반선 보냉 시스템 제작.
  • 대양전기공업: 선박 전장 시스템 및 발전기 제조.
  • 한라IMS: 선박 자동화 시스템 제조.
  • 동방선기: 선박 조향 장치 및 펌프 제작.

4. 해상통신 및 소프트웨어 관련 기업

  • 인텔리안테크: 선박용 위성통신 안테나 제조.
  • 토탈소프트: 선박 운항 소프트웨어 개발.
  • 케이엘넷: 물류 및 항만 관리 소프트웨어 개발.

5. 기타 전기/설비 관련 기업

  • 서호전기: 선박 및 항만용 전기 설비 제작.

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1. 의료 AI 플랫폼 및 소프트웨어

  • 신테카바이오: AI 기반 신약 개발 플랫폼 제공.
  • 딥노이드: 의료 영상 분석 AI 플랫폼 및 솔루션 개발.
  • 셀바스헬스케어: 의료 데이터 및 AI 헬스케어 솔루션 제공.
  • 제이엘케이: 인공지능 기반 의료 영상 진단 및 분석 솔루션.
  • 뷰노: 의료 영상 진단을 위한 AI 소프트웨어 개발.
  • 루닛: 암 진단 및 치료를 위한 의료 AI 솔루션 개발.
  • 코어라인소프트: AI 기반 흉부 영상 분석 솔루션 개발.

2. 의료 데이터 및 유전체 분석

  • 파로스아이바이오: 유전체 데이터를 활용한 신약 개발 및 AI 플랫폼 제공.
  • 디엔에이링크: 유전체 분석 서비스 및 데이터베이스 구축.
  • 랩지노믹스: 분자 진단 및 유전체 검사 솔루션 제공.
  • 엔젠바이오: 정밀 의료를 위한 유전체 진단 기술 개발.

3. 의료 기기 및 시스템

  • 셀바스AI: 음성 및 언어 기반 AI 헬스케어 솔루션 제공.
  • 비스토스: 의료용 생체 신호 모니터링 장비 개발.
  • 인성정보: 병원 정보 시스템 및 헬스케어 솔루션 제공.
  • 이지케어텍: 전자의무기록(EMR) 시스템 개발 및 공급.
  • 토마토시스템: 의료 데이터 관리 및 시스템 통합 서비스 제공.

4. 디지털 헬스 및 원격 의료

  • 드림씨아이에스: 임상시험 관련 데이터 관리 및 솔루션 제공.
  • 모아데이타: 헬스케어 데이터 분석 및 모니터링 솔루션 개발.
  • 씨유박스: AI 기반 헬스케어 키오스크 및 원격 진료 기술 개발.
  • 라이프시맨틱스: 디지털 헬스케어 및 원격 진료 플랫폼 제공.

5. 바이오 및 AI 융합 기술

  • 셀루메드: 재생의학 및 바이오 신약 개발.
  • 노을: AI 기반 혈액 진단 솔루션 개발.
  • 젠큐릭스: 암 유전자 분석 및 진단 기술 개발.
  • 소니드: 디지털 헬스케어와 AI 기술 융합.

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