지난 2020년 코로나19 바이러스가 전세계를 휩쓸면서 각국의 증시가 폭락하는 유래없는 사태가 있었고, 각 국가들은 경제 회복을 위한 양적완화 정책으로 시장에 많은 돈이 풀리면서 주식 및 부동산 가치가 폭등하였고, 이 시기동안 사람들은 흔치 않는 수익 창출을 경험할 수 있었습니다.

 그러나 과도하게 시장에 풀린 돈으로 인하여 돈의 가치는 낮아지고 과격한 인플레이션의 압박으로 물가가 무섭게 오르고 있습니다. 심지어 전 세계가 미국의 금리 정책에 주목하고 있을 정도로 대출 이자마저 감당할 수 없을 만큼 늘어가고 있는 상황인데다 러시아-우크라이나 전쟁으로 촉발된 식량난은 차후  몇년간은 증시 전망이 밝지만은 않습니다.

 물론 금리 인상으로 2022년 9월 기준 저축은행 최고 예금 이자는 약 4%까지 올랐습니다. 하지만 요새 8%에 이르는 물가 상승률에 비해서는 크게 매력적이지만은 않습니다. 물론 경기 침체로 인해 현재와 같이 주식시장이 횡보하는 상황에서는 좀 더 안정적인 예금도 나쁜 선택은 아닙니다. 다만 현재의 상황에서 좀 더 매력적인 금융상품에 과감하게 투자를 하고 싶지만 결코 쉽지만은 않은 상황이지요.

 그러던 도중 마침 제가 투자하고 있던 P2P(온라인대출정보연계대부업) 법인 회원으로 수익을 내는 방법이 생각났습니다. 뭔가 투자회사의 대표가 되어 자산가가 될 수 있는 로망(?)에 빠져 상당히 많은 고민을 하였고 비록 소자본으로 큰 돈은 못벌지만 차후 창업을 하게 되었을 때의 과정들을 미리 경험해보고자 겁도 없이 투자 법인을 만들어보자는 생각해보았습니다.

 지난 2021년 8월 27일 온라인투자연계금융업이 법의 테두리에 들어오게 되면서 P2P 투자업을 하는 업체들은 금융위원회에 등록신고를 하여 심사를 거쳐 승인을 받아야 영업을 영위할 수 있게 되었습니다. 그 덕분에 어느 정도 부실했던 업체들이 정리될 수 있는 장점이 있었으나 투자 한도가 업계 통합 3천만원으로 제한되면서 개인 회원은 많은 투자를 할 수 없게 되었습니다. 비록 투자자를 위한 안전장치로서 피해를 줄이고자 투자금액을 제한한 것은 충분히 이해되지만 더 많은 금액을 투자하고 싶은 투자자의 경우 썩 좋지만은 않은 상황입니다.

 법인 투자자의 경우 투자금액의 제한은 없지만 이자 수익을 가져오는 것이 까다롭습니다. 비록 자신이 100% 지분을 소유한 법인이라 하더라도 법인은 개인과 별개의 인격체로서 법인 자산을 맘대로 썼다가는 가산세 및 가지급금(개인이 법인으로부터 빌린돈) 취급으로 법정 이자를 물어야 하는데다가 이에 대한 소득세까지 물어야 합니다. 

 법인 설립에 들어가기에 앞서 법인 설립시 내가 벌 수 있는 돈이 얼마인지 미리 가늠해보도록 하겠습니다.

※여기서 제시하는 예시는 세금을 가장 많이 떼는 상황을 가정한 것으로 법인 운영 방식에 따라 차이가 있음을 알립니다 P2P 법인 설립과 관련된 내용은 아래 사이트를 참조하였습니다..

※무제한 한도 P2P투자를 위한 법인 설립 및 운영 매뉴얼

1. 투자 수익 알아보기

비금융 법인사업자가 연 10% 상품에 투자하였을 경우

 만약 이자 수익 10%인 상품에 투자한다고 가정해봅니다. 해당 상품을 제공하는 P2P 업체에서 가져가는 플랫폼 수수료가 1.2%라 하였을 때, 금융업을 하지 않는 법인 사업자의 경우 이자 수익의 27.5%(국세 25% + 지방세 2.5%)를 세금으로 원천징수 됩니다. 이 법인이 해당 상품에 100만원을 투자하였을 경우 1년후 예상 수익은 아래와 같습니다.

 물론 법인으로부터 개인이 수익을 가져오기 위해서는 급여로 지급받거나 주식 배당금으로서 비로소 수익 실현을 할 수 있습니다. 아래의 경우 위의 과정을 통해 얻은 이자수익을 배당으로 개인이 가져가게 될 경우 원천징수 세금 27.5%가 적용되어 순수익은 아래와 같습니다.

 즉, 금융업이 아닌 법인의 경우 예상 순수익은 약 4.3%로 예상할 수 있습니다.

금융업 법인사업자가 연 10% 상품에 투자하였을 경우

 반면, 금융업을 영위하는 법인사업자의 경우 이자 수익이 영업자금이므로 법인세를 10%만 내면 됩니다. 이 경우 1년 후 수령금액은 다음과 같습니다.

 법인사업자로부터 배당을 받게 될 경우 27.5%의 세금을 원천징수하면 순수익은 다음과 같습니다.

 기대 순수익은 약 5.6%로 금융업으로 얻을 수 있는 수익이 다소 높음을 알 수 있습니다.

2. 법인 설립하기

 앞에서 설명드린 수익률만 보았을 땐 그래도 시중은행 이자보다 높은 편이고 절세 전략으로 더 많은 수익을 기대할 수 있으리라 생각할 수 있지만 법인 설립 및 운영에 지출되는 비용 또한 철저히 고려하셔야 합니다. 투자 금액이 무제한인 법인이라 할지라도 설립 및 운영 과정에서 지출되는 비용을 감당할 수 없다면 투자를 안하느니만 못하겠지요?

 여기서는 간단하게 법인 설립 방법 및 비용에 대해 설명드리겠습니다. 법인 설립 방법 등은 첨부 링크를 통해 확인하시길 바랍니다.

스스로 법인 설립하기

법인설립 대행

 개인이 직접 셀프 법인 설립을 진행하는 경우가 제일 저렴하나 처음으로 법인을 설립하시는 경우 법인설립을 도와주는 사이트를 통해 도움을 받으시길 권장드립니다.  법인 설립 비용은 자본금 및 설립 장소 소재지에 따라 약 20만원 ~ 800만원의 공과금을 납부하여야 합니다.

3. 법인 운영하기

 법인을 설립하고 사업자등록까지 마치셨다면 이제 법인을 운영하면서 발생하는 경우에 대해 살펴보도록 하겠습니다.

 먼저 사업자등록이 가능한 사무실을 구하여야 합니다. 만약 개인이 이미 사업장을 갖고 있거나 자신의 자택에서 사업자등록이 가능한 업종의 경우 추가적인 비용이 발생하지 않으나 특정 업종의 경우 회사의 간판이 드러나있는 등의 조건이 갖추지 않을 경우 은행에서 실사 확인후 개설이 거절당할 수 있습니다. 비상주 사무실을 구하여 장소 임대만 하는 경우 실제 해당 장소에 사무실이 갖추어지지 않을 경우 사업자등록이 취소될 수 있으므로 제대로 된 사무실이 갖추어진 사업장을 구하여아 합니다. 비상주사무실로 법인을 운영할 경우 1년에 약 60만원 정도의 비용을 고려하시면 좋을 듯 합니다.

 또한, 법인사업자의 경우 법인세 신고를 위해 장부(기업의 가계부)를 작성하여야 합니다. 국세청에 신고하기 위해서는 양식을 갖춘 장부를 작성하여야 하나 세무 분야에 대한 지식 없이 장부를 운영할 경우 국세청에서 무기장 가산세를 추가 부과할 수 있습니다.
 법인 장부 작성을 위해 세무사에게 기장을 맡길 경우 법인 투자가 의미없을 정도로 인건비가 지출됩니다. 인터넷을 통해 기장을 작성할 수 있는 사이트를 적극적으로 사용하여 장부작성 비용을 최소화 합니다. 아래 소개드리는 사이트를 통해 1년에 22만원으로 장부 작성을 하실 수 있습니다.

http://dztax.com/

 또한, 1인 법인 사업자로 P2P 투자로만 수익을 창출하는 경우 성실신고 확인제도가 적용되며 이 경우 외부조정 수수료(최저 55만원~)에 성실신고확인수수료(최저 165만원~)가 부가됩니다. 여기서 성실신고확인수수료의 경우 60%가 세액공제 되어 실제 부담하는 수수료는 훨씬 적어지지만, 투자 금액의 규모에 따라 실제 부담하는 수수료가 달라질 수 있습니다.

 지금까지 설명드린 비용들을 합산하였을 때, 법인을 운영할 때 발생하는 비용은 최소 약 300만원 이상 지출될 것으로 예상되며 세액공제 등을 고려하였을 때, 약 3500만원 이상을 투자해야 본전이라는 예상을 할 수 있습니다. 2022년 9월 기준 시중은행 예금 이자가 3.6%임을 고려하였을 때, 약 1억2천만원 이상을 투자하였을 경우 시중은행에 가입한 이자 이상의 수익을 기대할 수 있을 것으로 예상할 수 있습니다.. 

 결론:
1. 기존의 법인 사업을 하고 계신 분이거나 2억 이상의 자본을 갖고 계신 분이 아니라면 차라리 예금 투자를 하시는 것이 속편하실 수 있습니다. 
2. 만약 법인을 만들고 싶으시다면 처음부터 금융업이 아닌 다른 업종으로 설립하시고 시작하시길 바랍니다. 금융업 사업자가 법인통장 만드는게 너무 어렵습니다.
3. P2P 상품들은 원금을 절대로 보장하지 않습니다! 반드시 목돈 굴리는 목적으로 투자하시길 권고드립니다.

 참고자료: https://campusfund.net/corp_convert_guide

 Visual Studio code를 사용함에 있어 가장 큰 강점은 확장(Extension) 기능을 설치하여 단지 소스코드를 열람하거나 수정하는 것에서 끝나는 것이 아니라 C++, Java, Python 등 자신이 사용하고자 하는 언어를 컴파일 하고 실행까지 직접 해볼 수 있다는 점입니다.

 그렇기에 저의 경우 프로그래밍을 하고자 할 때 해당 환경이 VScode에서 지원이 되는지를 먼저 확인하고 결정하는데 중요한 역할을 합니다. 심지어는 SSH를 지원하여 원격 환경에 있는 서버에 접속해 마치 자신의 컴퓨터에서 작업을 하는 것과 같이 편하게 프로그래밍을 진행할 수 있다는 점이 좋습니다.

 특히 SSH 환경에서도 확장 기능을 사용할 수 있어 SSH 접속을 통해 원격 서버에 확장을 설치하면 Local에서 사용하는 것과 같이 프로그래밍을 할 수 있는데요. 이번에는 희안하게도 설정이 제대로 되지 않았는지 원격 서버에 확장 설치를 시도하려 하였으나 아래와 같은 에러가 발생하며 더이상 진행이 되지 않는 현상이 발생했습니다.

This extension is disabled in this workspace because it is defined to run in the Remote Extension Host.

이 확장은 원격 확장 호스트에서 실행되도록 정의되었기 때문에 이 작업 영역에서 사용하지 않도록 설정되어 있습니다.

 정황상 모종의 사유로 인하여 원격 컴퓨터에 vscode 확장 설치가 진행되지 못한 것으로 추측됩니다. 이 경우 확장 프로그램을 서버에 직접 설치하여 문제를 해결해봅니다.

 먼저 자신이 설치하고자 하는 vscode 확장 프로그램을 visual studio makret place에서 검색하신 다음 직접 다운로드 받도록 합니다. 

 위 링크의 웹사이트에 접속하신 다음 Visual Studio Code 탭을 선택한 다음 검색창에 자신이 원하는 확장 프로그램의 이름을 입력후 검색합니다.

 원하시는 확장 프로그램을 찾으신 다음 해당 페이지 우측에서 'Download Extension'을 클릭하여 확장 프로그램을 다운로드 받습니다.

  다운로드를 완료하시면 확장명 .vsix인 설치 파일이 다운로드 된 것을 확인하실 수 있습니다.

  다시 vscode를 실행한 다음  소스코드가 저장되어 있는 서버에 ssh 원격 접속하여 다운로드 받은 .vsix 파일을 서버에 전송하신 다음 vscode의 extension 탭에서 아래의 그림과 같이 클릭한 다음 'install from VSIX...' 버튼을 클릭합니다 

 그 다음 .vsix를 저장한 폴더의 위치로 이동한 다음 .vsix를 선택하여 설치를 진행하면 서버에 확장 프로그램이 설치된 것을 확인하실 수 있습니다.

 지금 이순간에도 등장하는 새로운 인공지능 알고리즘을 테스트해보고자 라이브러리를 맞추어서 설치해야 하는데 라이브러리 종속성 충돌로 인해 상당히 골치아픈 일이 많을 것입니다. 이 때 라이브러리를 가상 환경에 만들어 제공하는 Anaconda는 굳이 컴퓨터를 리셋하지 않더라도 간단하게 독립된 가상 환경에서 다른 인공지능 알고리즘의 종속성에 구애받지 않아도 되기 때문에 인공지능 라이브러리 관리 프로그램으로 널리 사용되고 있습니다.

 Anaconda는 딥러닝에 필요한 라이브러리를 인터넷을 통해 제공하고 있습니다. 특히 conda-forge 채널은 상당히 많은 라이브러리들을 제공하고 있어 사실상 Anaconda에서 가장 많이 사용되는 저장소이기도 합니다.

 그러나 pytorch와 같이 가장 주요한 딥러닝 라이브러리의 경우 용량이 큰데다가 다운로드 받는데에만 상당한 시간이 소요됩니다. 또한 기업 혹은 국가 기관과 같이 보안을 요구하는 곳에서 혹여나 해커에 의해 악성코드가 숨겨진 라이브러리가 유입될 경우 무형 자산의 심각한 손실이 발생하기도 합니다.

 이러한 환경에서는 자주 사용되는 라이브러리를 로컬 공간에 저장해두고 사용하는 방법이 요구됩니다. 같은 망 내에 있는 컴퓨터를 통해 자료를 받기 때문에 다운로드 속도 향상은 물론 검증된 자료만 사설망 내에 활용함으로서 외부로부터 악성 공격의 유입을 막을 수 있습니다.

 이러한 환경을 만들기 위해 Anaconda의 라이브러리 채널을 저장하여 사설 저장소를 구축하는지에 대해 알아보도록 하겠습니다.

기본 개념

Python - 프로그래밍 언어 中 하나로서 PIP(파이피)를 통해 수많은 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

PIP - Python의 라이브러리 설치를 도와주는 패키지 인스톨러로서 명령어만으로 저장소에서 다운로드 하여 설치할 수 있습니다.

ANACONDA - PIP의 최대 단점인 root 호환성 문제 및 서로 다른 버전의 패키지를 요구하는 인공지능 알고리즘들을 별개의 가상환경을 생성하여 관리해주는 사설 패키지 저장소입니다. 단지 원하는 환경을 명령어로 부르는 것 만으로 다른 라이브러리와의 의존성 충돌을 피하는 것 만으로도 개발자들의 생산성 향상에 큰 기여를 하고 있습니다.

CHANNEL - Anaconda의 저장소를 이루는 기본 단위로서, 자신이 원하는 저장소를 선택하여 패키지를 설치할 수 있습니다.

conda-forge - Anaconda의 channel중 하나로서 상당히 많은 패키지들을 제공합니다. 패키지를 설치하고자 할 때는 다음과 같은 명령어를 사용합니다.

$ conda install -c conda-forge 패키지명

위 명령어에서 -c는 원하는 채널을 설정하는 명령어로 conda-forge 채널에 있는 패키지를 받아오겠다는 명령어입니다.

 지금까지 Anaconda 및 채널의 개념에 대해 설명드렸습니다.  이제부터 우리가 직접 Anaconda의 채널을 만들고 이를 외부에 공개하는 방법에 대해 살펴보도록 하겠습니다.

1. Channel 저장소를 미러링 하여 가져오기

 자신만을 위한 Channel 저장소를 만들기 위해 저장소에 다운받았던 나의 환경에 있는 패키지를 그대로 사용하는 방법이 있습니다만, 다른 환경에서 설치할 때 의존성 문제가 발생할 수 있으므로 인터넷 상에 공개되어 있는 Channel 저장소를 미러링하여 가져오는 방법에 대해 설명 드리겠습니다.

 먼저 Channel 저장소의 패키지들을 로컬 저장소로 복사해주는 패키지인 conda-mirror를 설치합니다.

$ pip install conda-mirror

혹은

$ conda install -c conda-forge conda-mirror

혹은

$ git clone https://github.com/conda-incubator/conda-mirror

 다음으로 로컬 저장소로 복사하고자 하는 채널을 미러링 합니다. 이를 위해 사용되는 conda-mirror의 사용 옵션에에 대해 간단히 살펴보도록 합시다.

-h, --help
conda-mirror의 옵션들을 확인하실 수 있습니다.
--upstream-channel UPSTREAM_CHANNEL
로컬 저장소에 복사하고자 하는 채널명 혹은 주소를 입력합니다.
--target-directory TARGET_DIRECTORY
upstream channel에서 미러링할 로컬 저장소의 경로를 설정합니다.
--temp-directory TEMP_DIRECTORY
로컬 저장소의 경로에 저장하기 전 임시로 저장하고자 하는 폴더 경로를 입력합니다.
Windows의 경우 사용자 계정의 Temp 내에 임의로 생성됩니다. 이 경우 폴더 관리가 어려울 수 있습니다.
--platform PLATFORM
미러링 하고자 하는 운영체제의 종류를 선택합니다. {'linux-64', 'linux-32','osx-64', 'win-32', 'win-64'}
-D, --include-depends
받고자 하는 패키지의 조건을 설정할 수 있습니다. 일종의 화의트리스트 기능을 합니다.
--config CONFIG
blacklist 및 whitelist를 설정한 yaml 파일을 불러옵니다.
--num-threads NUM_THREADS
다운로드를 위해 사용할 스레드의 갯수를 입력합니다. 0을 입력할 경우 사용가능한 모든 스레드를 설정합니다.
--minimum-free-space MINIMUM_FREE_SPACE
로컬 저장소의 용량이 제한되어있을 경우 해당 용량이 초과하지 않도록 mb 단위로 설정합니다.
-k, --insecure
SSL 에러 이슈로 에러가 발생할 경우 SSL을 무시하고 사용합니다.

만약 conda-forge에서 linux 64비트 라이브러리 전체를 다운로드 받고자 한다면 다음과 같이 입력합니다.

$ conda-mirror --upstream-channel conda-forge --target-directory local_mirror --platform linux-64

 conda-forge는 Python의 거의 모든 패키지를 제공한다 해도 무방할 만큼 모두 미러링을 하게 될 경우 상당한 용량을 감당해야 하는 부담감이 있습니다. 우리들이 사용하고자 하는 라이브러리 패키지가 일부이기에 용량만 차지하는 패키지까지 저장해야할 이유가 없지요. 이를 위해 config를 통해 blacklist와 whitelist를 설정하여 원하는 패키지만 설치할 수 있습니다. blacklist란 다운로드를 원치 않는 패키지가 있는 경우 이를 특정고자 할 때 사용하며, whitelist는 특정한 패키지만 다운로드 하고자 할 때 해당 패키지의 상세 내용을 적어 이외의 패키지를 받지 않기 위해 사용합니다. 이를 위해  config에 적용하고자 하는 yaml 파일을 생성합니다.

 만약 여러분들이 botocore라는 라이브러리만 얻고자 하고 특정 버전 및 사용하고자 하는 파이썬 버전을 한정하고자 한다면 다음과 같이 내용을 입력합니다.

blacklist:
- name: "*"
whitelist:
- name: botocore
  version: 1.4.10
  build: py34_0

 반면, 특정 패키지중 패키지명에 'agpl'이라는 이름이 들어간 패키지를 제외한 모든 패키지를 설치하고자 한다면 다음과 같은 명령어를 입력합니다.

blacklist:
- license: "*agpl*"

 다음으로 예제를 실행해봅시다. 이 예제에서는 특정 버전의 git 패키지만 다운로드할 것입니다.

example.yaml

blacklist:
    - name: "*"
whitelist:
  - name: git
    version: ">=2.32"

 다음으로 config를 적용하여 원하는 라이브러리를 conda-forge로부터 가져옵니다.

$ conda-mirror --upstream-channel conda-forge --target-directory 로컬폴더 --temp-directory 임시폴더 --platform win-64 --config .\example.yaml

  이 명령어를 실행하면 아래의 그림과 같이 2.32버전 이상의 git 라이브러리 패키지가 다운로도 된 것을 확인하실 수 있습니다.

2. 사설 로컬 저장소 채널 지정하기

  이번에는 자신이 갖고 있는 패키지 라이브러리를 사설 저장소 채널로 만드는 작업을 진행합니다. 먼저 conda-build 패키지를 설치합니다.

$ conda install conda-build

 로컬 저장소 채널로 만들고자 하는 폴더가 들어있는 디렉토리에 위치한 다음 다음과 같은 명령어를 입력합니다.

$ conda index 채널명

 실행 후 잠시 기다리면 다음과 같이 채널 디랙토리 내에 index 웹페이지 폴더가 생성된 것을 확인하실 수 있습니다.

3. 웹서버 구축 및 등록하기

 custom 채널 디렉토리에 생성된 index 웹페이지를 열면 다음과 같이 미러링 하였던 저장소 목록이 나타나는 것을 확인하실 수 있습니다.

 다음으로 외부에서 미러 서버에 접속할 수 있도록 웹 서버를 설치합니다. 웹서버는 Apache를 보편적으로 사용되고 있습니다.

 자신의 운영체제에 맞는 Apache를 설치하여 웹서버를 구축하도록 합니다.

https://mainia.tistory.com/5572

https://askforyou.tistory.com/120

 Apache httpd를 다운로드하신 후 압축을 풀어 원하는 위치에 설치를 진행합니다. 그 다음 httpd.conf 파일을 열어 4군데를 수정하여 자신의 환경에 맞추어 설정합니다. 

 위의 절차대로 수행한 다음 설정한 주소를 입력하면 Anaconda Repository 사이트 웹페이지가 나타나는것을 확인하실 수 있습니다.

4. 구축된 Anaconda custom 저장소 접속하기

 지금까지의 과정을 통해 만든 Anaconda custom 저장소의 Library 패키지를 다운로드해봅니다.

> conda install -c http://127.0.0.1/custom-cf git

 축하합니다! 여러분들만의 Anaconda custom 사설 저장소가 완성되었습니다.