• 맑음동두천 11.7℃
  • 맑음강릉 15.4℃
  • 맑음서울 15.7℃
  • 맑음대전 14.4℃
  • 구름많음대구 16.5℃
  • 구름많음울산 17.6℃
  • 맑음광주 16.1℃
  • 구름많음부산 20.4℃
  • 맑음고창 12.2℃
  • 맑음제주 19.2℃
  • 맑음강화 11.5℃
  • 구름많음보은 10.7℃
  • 맑음금산 11.4℃
  • 맑음강진군 13.7℃
  • 구름많음경주시 15.4℃
  • 구름많음거제 18.4℃
기상청 제공

효성 "하이닉스 인수하겠다"

(서울=연합뉴스) 조재영 기자 = 하이닉스반도체 인수전에 효성이 단독으로 뛰어들었다.

1966년 섬유업체인 동양나이론이 모태 회사인 효성은 현재 자산총액 8조 4천240억 원으로 재계 서열 30위권이다.

13조3천750억원의 자산가치를 지닌 하이닉스를 인수하게 되면 합산 자산총액은 21조7천억원대로 재계 서열 10위권 중반으로 도약하게 된다.

하이닉스 주식관리협의회 주관기관인 외환은행은 22일 접수를 마감한 결과, 효성이 유일하게 하이닉스 인수의향서(LOI)를 제출한 것으로 밝혀졌다고 말했다.

외환은행은 지난 7일 ▲공정거래위원회가 지정한 기업집단 가운데 지난해 자산 총액이 5조 원 이상인 29개 기업과 ▲2007년과 2008년 모두 상호출자제한을 받은 기업집단 가운데 자산총액이 2조 원 이상인 14개 기업 등 총 43곳을 대상으로 매각 안내문을 발송했다.

당초 국내 기업 가운데 4~5곳이 하이닉스 인수에 관심이 있는 것으로 알려졌으나 실제 지원한 기업은 효성 한 곳으로 나타났다.

섬유사업으로 출발해 중공업과 화학, 건설, 정보통신 등으로 사업영역을 넓혀온 효성은 그동안 "사업의 시너지를 기대하기 어렵다"며 인수대상기업으로 거명될 때마다 이를 부인했지만, 사업 다각화를 위한 포석으로 인수전에 전격 참여한 것으로 보인다.

다른 대기업들은 반도체 산업이 경기변동이 심한데다 4조 원대 이를 것으로 추정되는 인수 대금과 막대한 추가 투자 등에 부담을 느껴 참여하지 않은 것으로 분석된다.

또 현대건설, 대우조선 등 대형 매물들이 줄줄이 대기하고 있어 다른 매물 인수를 염두에 두고 참여하지 않았을 것이라는 분석이다.

주주단 관계자는 "다른 대형 매물 인수를 위해 전략적으로 하이닉스 M&A에 들어오지 않았을 가능성이 크다"면서 "금융위기와 경기침체를 겪으면서 대기업들의 유동성 사정이 예전 같지 않다는 점도 작용한 것 같다"고 말했다.

주주단은 효성을 대상으로 실사와 예비입찰, 본입찰을 거쳐 오는 11월 말까지 우선협상대상자를 선정할 계획이다.

하이닉스 매각대상 주식은 하이닉스 총 주식의 28.07%에 해당하는 1억6천5548만주 가량이며 총 매각 대금은 22일 종가기준(2만2천50원)으로 순수 매각대금만 3조6천500억원 가량 된다. 여기에 경영권 프리미엄을 감안하면 4조 원을 훨씬 넘을 것으로 추정된다.

하이닉스 매각이 순조롭게 성사되면 주주협의회 기관들은 2조7천억 가량의 매각이익을 거둘 것으로 추정된다.

fusionjc@yna.co.kr

관련기사





[가까운AI] 의용공학, AI와 사람 사이를 잇다 몇 년 전만 해도 의용공학과 학생이 바이오데이터를 분석하려면 프로그래밍 언어부터 익혀야 했다. ECG나 EEG 데이터를 불러오고 분석하는 프로그램을 직접 작성하다 보면 사소한 오류 하나를 찾는데 꽤 많은 시간을 보내기도 했다. 요즘은 풍경이 많이 달라졌다. AI에게 코드의 오류를 물어보기도 하고, 분석 방법을 함께 고민하기도 한다. 이해하기 어려운 논문을 읽거나 새로운 의료기기의 아이디어를 구체화할 때도 AI를 자연스럽게 활용한다. 의용공학은 원래부터 새로운 기술을 빠르게 받아들이는 분야다. 의학과 공학의 경계에서 출발한 학문인 만큼 인공지능과 만나는 것도 어쩌면 자연스러운 일이다. 다만 최근의 변화는 조금 특별하다. AI가 단 순히 하나의 새로운 기술로 추가되는 것이 아니라 공부하고 연구하는 방법 자체를 바꾸고 있기 때문이다. ● 의용공학 수업에 들어온 AI 의용공학에서 다루는 데이터는 매우 다양하다. EMG와 EOG 같은 생체신호가 있고, 엑스레이나 CT와 같은 의료영상도 있다. 최근에는 스마트워치나 웨어러블 센서를 통해 일상생활에서 얻는 데이터도 중요한 연구 대상이 되고 있다. 이런 데이터에서 사람의 눈으로 발견하기 어려운 특징을 찾는 일은 AI가 특히