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삼성전자 ‘성과급’ 논란, 해외는 어떻게?···개인 성과 중심 ‘주식 보상’ 흐름

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작성자 또또링2
댓글 0건 조회 2회 작성일 26-05-05 16:56

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삼성전자 노동조합이 영업이익 15%를 성과급에 활용하는 ‘이익공유형 성과급제’를 요구하며 총파업을 예고한 가운데 해외 테크기업들의 성과급 지급 방식이 주목을 받고 있다. 이들 기업은 영업이익 등 회사 성과와 개인 성과를 합산해 성과급을 주는 방식을 택하고 있다. 이번 사태를 계기로 사측의 ‘일방통보’식 성과급 산정에서 벗어나 노사 간 투명한 성과급 체계를 구축할 필요가 있다는 지적이 나온다.
5일 정보기술(IT) 업계에 따르면 해외 주요 테크기업들 상당수는 회사의 이익을 간접적으로 성과급 산정에 반영하고 있다. 영업이익 등을 개인의 성과에 더해 성과급을 정하는 식이다. 현재 삼성전자 노조 측의 요구처럼 ‘영업이익의 일정 부분(15%)’을 고정으로 성과급에 그대로 반영하는 경우는 드물다.
미국의 대표적인 IT기업인 메타는 기본급에 직급별 성과·개인 성과·회사 성과계수를 곱해 성과급을 결정한다. 구체적인 계수는 목표 달성 정도 등을 고려해 회사 이사회가 결정한다. 이익공유형 성과급제보다는 상대적으로 개인 성과에 따른 차등성이 강해지는 셈이다. 구글도 개인과 소속 팀, 회사 전체 성과를 성과급 산정에 반영한다.
삼성전자와 자주 비교되는 세계 최대 반도체 파운드리 업체인 대만 TSMC는 ‘연간 이익의 1% 이상’을 의무적으로 성과급 재원에 활용하게 돼 있다. 하지만 이는 하한선일 뿐 실제 성과급은 분기 성과급과 이익공유 보상금 등을 합산해 결정된다.
이병훈 중앙대 사회학과 명예교수는 이날 통화에서 “노조 측이 말하는 이익공유형 성과급제는 개개인의 성과보다는 산업 업황 등에 따라 결과가 크게 달라질 수 있다”며 “노사가 합의해서 목표를 설정하고 이를 성과급 기준점으로 삼는 것이 더 발전된 형태”라고 말했다.
성과급을 주식으로 지급하는 경우가 많다는 점도 주목할 만하다. 주식이 회사 실적과 연동돼 가치가 결정되므로 인센티브 유인이 크고, 개인 이익만 챙기는 도덕적 해이를 방지할 수 있다는 장점이 있다.
해외 주요 테크기업들은 성과급을 양도제한조건부주식(RSU) 형태로 지급하는 경우가 많다. RSU는 일정 기간 이상 근무하면 주식을 주는 계약이다. 한 번에 모두 지급하지 않고 일정 기간에 나눠 지급해 직원 이탈을 막고, 현금 유출 부담을 분산하는 효과가 있다.
메타와 알파벳, 엔비디아 모두 성과급 용도로 RSU를 지급한다. 아마존은 RSU를 사실상 유일한 성과급 지급 수단으로 쓰고 있다.
주요 테크기업의 영업이익 대비 성과급 비중도 기업 성격에 따라 천차만별이다. TSMC는 최근 3년간 영업이익의 10.6%~10.9% 수준의 성과급을 현금으로 지급해왔다. SK하이닉스 노사합의안(10%)과 비슷하고 삼성전자 노조의 요구안(15%)보다는 낮다.
미국 빅테크 기업의 경우 정확한 성과급 액수를 공개하고 있지 않지만 주식보상 액수로 대략 추정해보면, 애플이 영업이익 대비 주식보상 비중이 9.5~9.7% 수준이다. 엔비디아는 3년 전 10.8%에서 영업이익이 빠르게 늘면서 지난해 4.9% 수준으로 하락했다. 구글(19.3%)과 메타(24.5%)는 영업이익 대비 성과급 비중이 높은 편이지만 인건비 비중이 높은 IT플랫폼 회사라는 점에서 제조 기반인 삼성전자와 단순 비교하기는 어렵다.
이런 주식 보상은 영업이익을 기준으로 지급되는 것은 아니다. 일부 입사 보너스 등 성과급 외 지급도 포함돼 있다.
일각에서는 이번 삼성전자 ‘성과급 논란’을 주먹구구식 성과급 산정 관행을 벗어나는 계기로 삼아야 한다고 지적한다. 삼성전자 노조 측도 그간 본사가 구체적인 성과급 배분율을 공개하지 않아 왔다며 투명한 성과급 체계 구축을 요구하고 있다. 이 명예교수는 “이번 일을 계기로 성과급의 체계를 정해 갈등을 줄이고, 대기업 이익을 어떻게 분배할지 고민할 수 있는 기회가 될 수 있을 것”이라고 말했다.
최근 데이터 과학과 의료 공학 분야에서 뜨겁게 주목받는 수학 분야를 꼽으라면 단연 ‘역문제(Inverse Problem)’일 것이다. 원인에서 결과를 도출하는 통상의 ‘정방향’ 사고 과정에 비해, 역문제는 나타난 결과로부터 보이지 않는 원인을 거꾸로 추적해가는 지적 추론 과정이다.
수학적으로는, 주어진 함수 y=f(x)에서, x라는 입력값이 주어졌을 때 y를 구하는 것은 명쾌한 정방향 문제다. 하지만 우리가 관측할 수 있는 데이터가 오직 결과물인 y뿐일 때, 보이지 않는 x를 찾아내는 과정은 훨씬 복잡하고 정교한 계산을 요구한다.
밝은 태양 아래 서 있는 물체가 있다면, 그 물체의 모양에 따라 지면에 그림자가 생기는 것은 자연스러운 정방향 문제다. 반대로 바닥에 비친 일그러진 그림자의 모양만을 보고, 그 그림자를 만들어낸 원래 물체의 입체적인 형상을 완벽하게 복원해내는 것이 바로 역문제다.
어두운 밤길에서 들려오는 발소리만으로 상대방의 체격이나 신발 종류를 짐작하는 것, 혹은 굳게 닫힌 상자를 흔들었을 때 들리는 소리로 내용물을 추측하는 행위가 모두 역문제의 범주에 속한다.
역문제의 중요성을 가장 피부로 느낄 수 있는 분야는 의료 현장이다. 1979년 노벨 생리의학상을 안겨준 컴퓨터 단층촬영(CT)은 역문제 해결의 정점이라 할 수 있다. CT의 원리는 명쾌하다. 신체에 X선을 쏘면 뼈처럼 밀도가 높은 곳은 강도가 많이 줄어들고, 근육처럼 밀도가 낮은 곳은 적게 줄어든다. 이 ‘감쇠율’ 데이터가 바로 우리가 얻는 ‘결과’다. 그 원인, 즉 인체의 내부 모양을 추정하는 것은 전형적인 역문제다.
1917년 오스트리아의 수학자 요한 라돈은 ‘라돈 변환’을 통해 단면의 넓이들로부터 입체의 모양을 복원하는 수학적 기틀을 마련했다. 당시에는 구현할 기술이 없었으나, 수십년 뒤 공학자들의 손을 거쳐 수많은 생명을 구하는 의료장비로 거듭났다.
우주의 끝에서 암세포의 위치까지
역문제는 인간의 시선이 닿지 않는 곳에서도 빛을 발한다. 1846년 발견된 해왕성이 대표적이다. 당시 천문학자들은 천왕성의 궤도가 계산과 다르게 움직이는 현상(결과)을 관찰하고, 보이지 않는 거대 행성의 중력(원인)을 역으로 계산해 해왕성의 위치를 정확히 맞혔다.
현대에 들어서는 아르헨티나의 수학자 알베르토 칼데론이 제기한 ‘칼데론 문제’가 역문제의 새로운 지평을 열었다. 물체 표면에서 측정한 전압 데이터를 통해 내부의 전기 전도율을 알아내는 이 이론은 ‘전기 임피던스 단층촬영(EIT)’으로 이어졌다. 암세포는 정상 조직보다 전기 전도율이 4~5배 높기 때문에, 몸에 전극을 붙여 전압 분포의 왜곡을 측정하면 칼을 대지 않고도 암의 크기와 위치를 파악할 수 있다.
물론 역문제 해결이 늘 순탄한 것은 아니다. 곱해서 12가 되는 숫자 조합이 여러 개이듯, 하나의 결과에 대해 원인이 여러 개이거나 정보가 부족한 문제(ill-posed problem)가 발생하기도 한다.
1966년 수학자 마크 카츠는 “드럼 소리만 듣고 드럼의 모양을 알 수 있는가?”라는 질문을 던졌다. 결론은 ‘알 수 없다’였다. 서로 다른 모양의 드럼이 같은 주파수를 낼 수 있기 때문이다.
이러한 모호성은 때로 ‘스텔스기’처럼 적의 탐지(역문제 해결)를 방해하는 기술로 응용되기도 한다.
정보가 부족해 답이 명확하지 않은 역문제를 해결하기 위해 현대 수학은 ‘최적화 기법’과 ‘인공지능(AI)’을 사용한다.
인류의 한계 돌파하는 지적 열쇠
수많은 데이터 속에서 가장 개연성 있는 원인을 찾아내는 AI의 학습 방식은 본질적으로 거대한 역문제를 푸는 과정과 닮아 있다. 강아지와 고양이의 사진을 보고 특징을 추출해 분류하는 AI는, 사실 ‘이미지’라는 결과로부터 ‘객체의 정체’라는 원인을 찾아내고 있는 셈이다.
보이지 않는 것을 보게 하고, 현상 너머의 본질을 탐구하는 역문제는 단순한 수학의 한 분야를 넘어 인류의 한계를 돌파하는 지적 열쇠가 되었다.
심해의 지형을 탐사하고, 인체 내부의 비밀을 밝히며, 인과관계의 실타래를 거꾸로 풀어가는 이 끈기 있는 수학적 여정은, 앞으로도 인류의 시야를 우리가 상상하지 못한 영역까지 확장해 나갈 것이다.

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