‘2017년은 산업지도가 바뀌는 원년될 것’ 테크스타트업이 말하는 기술 트랜드

“내년에는 AI와 융합된 서비스가 주목을 받을거다. 그간 기술이 발전의 동향을 보면 처음에 기술이 나오면 대중은 기술 자체에 열광을 한다. 이후 기술이 서서히 사라지는 듯 싶지만, 그 기술이 여러 산업에 녹아들어 산업지도를 바꾼다. 2017년은 산업지도를 바꾸는 원년이 될거라 본다.”

“기술 스타트업을 한다는 지인이 있다면 말릴거다. 그런데 말려도 할 사람은 하더라. 최종 결정은 본인이 하되 사전 준비는 철저히 했으면 한다. 대표는 기술적인 부분도 신경써야 하지만 그 외에도 챙겨야 할 것이 정말 많다. 무엇이 있는지 찾아보고, 느껴보고, 준비가 되었을 때 시작하길 바란다.”

25일 IoT, 인공지능, 뉴로사이언스 등 영영의 스타트업 대표들이 한재선 퓨처플레이 CTO와 함께 기술 트랜드 및 향후 전망에 대한 패널토론을 진행했다.

(왼쪽부터) 이흥열 뉴로게이저 대표,김종윤 스캐터랩 대표, 민윤정 코노랩스 대표, 서형준 토이스미스 대표, 한재선 퓨처플레이 CTO

인공지능 영역 비즈니스에는 다양한 도전과제가 있는데, 그중에 가장 중요한 것이 데이터에 대한 이슈다. 미리 학습된 데이터(labeled training data)를 확보하는 것이 크다고 보는데, 여러분은 어떻게 해왔나?

민윤정 대표(이하 민) : 처음에 모바일 캘린더 어플리케이션을 만들었고 유저들이 캘린더에 저장한 일정정보를 통해 학습을 시켰다. 자연어 부분은 아직도 넘어야 할 산이 많다. 라벨드 데이터(labeled training data)를 수집하지는 않지만, 이메일봇을 만들어 실제 유저가 인쿼리를 우리에게 던지는지를 통해 자연어 학습을 시키고 있다. 머신이 이해를 못 할 수도 있기에 초기에는 사람을 쓰기도 했다. 인식이 안 되는 부분은 분류를 해서 알 수 있게 믹스해서 사용하고 있다.

김종윤 대표(이하 김) : 처음부터 인공지능 서비스를 만들려고 한 것은 아니다. 채팅 데이터가 재미있고 좋은 데이터라 여겨 이걸로 사람의 말을 알아듣고 대응하는 인공지능 알고리즘을 만들려고 접근 했다. 코노랩스가 사람의 삶을 편하게 해주는데 집중한다면, 우리는 실질적인 밸류가 아니라 따뜻한 말 한 마디를 해주는 것에 주안점을 두고있다. 진저의 경우 ‘잠이 안 온다’고 채팅창에 글을 올리면, 인공지능이 ‘자장가를 불러줄께’라고 대응하는 형식이다. 어떤 상황에서 인공지능이 어떤 말을 해주는게 좋을지를 기술적으로 고민하고 있다. 채팅 데이터를 확보한 뒤 그것을 대화 알고리즘에서 학습하는 방식으로 진행하고 있다.

최근에 구글 번역이 AI 기술을 통해 정확도가 매우 높아졌다. 구글 등 글로벌 기업들이 인공지능에서 앞서가고 있다. 위기감은 없나?

민 : 오히려 기회가 될 수 있다고 본다. 구글의 NLP(자연어처리) API는 우리도 쓴다. 앞으로도 쓸거고. 우리가 더 집중하고 있는 것은 NLU(자연어이해)다. 복잡한 미팅 어레인지, 비즈니스 미팅의 효율적인 배치 예측 등 우리의 과제를 풀어 나가는 데 활용하고 있다. 구글과는 포커싱이 다른거다. 그리고 구글이 우리 사업 영역(스케줄링)을 할 것 같지는 않다.

김 : 같은 문제를 푼다면 기술이나 인력적인 면에서 상대하기 버거운 것이 사실이다. 우리가 풀려는 문제는 기술적인 부분도 중요하지만, 가장 크게 고민하는 것은 ‘사람은 왜 다른사람과 친해지나’라는 것이다. 언제, 어떤 말을 할 때 사람에게 따스함을 주는지 등 관계적인 면에 50%를 집중하고 있다. 인공지능이 성능, 기능, 문제풀이에 집중하는 경향이 있는데, 우리는 거기에서 한 걸음 비켜서서 어떻게 하면 사람과 사람이 관계를 맺게 하느냐가 관건이다.

토이스미스는 하드웨어, IoT영역이다. 근래 IoT가 인공지능에 관심도에서 살짝 밀리는 경향이 보인다. IoT가 어떤 형태로 발전하고 있고, 인공지능과 IoT가 결합되는 형태도 보이는데, 어떻게 보고있나?

서형준 대표(이하 서) : 그간 IoT 영역에서 제대로 된 분석이 없었다. 온라인의 빅데이터는 빅플레이어들이 오랫동안 분석해온데 반해, IoT 영역에서는 오프라인 데이터를 가진 곳이 없다. 그동안 데이터없이 서비스와 제품만 만들어 왔기에 실패를 거듭해 왔다고 본다. IoT 영역도 누가 먼저 많은 데이터를 모으느냐가 관건이고, 그것을 분석하는데 인공지능이 접목되고 있다. 단순히 오프라인에서 스케너나 센서를 통해 정보를 모으는 IoT보다 빅데이터를 활용한 머신러닝 분석이 더 중요해질거라 본다. IoT와 인공지능이 밀접하게 가고 있다.

IoT하면 떠오르는 제품이 몇 개 있다. 하지만 대중화되지는 못 했다. 폭넓게 대중화 될만한 제품은 어떤것이라 예측하나?

서 : 솔직히말해 나도 잘 모르겠다. 일반적으로 웨어러블쪽에서 가장 먼저 등장할거라 예상은 하고 있지만, 그동안 수많은 웨어러블 업체가 제품만 많이 팔았지 서비스가 성공적으로 운영된 케이스가 없었다. 웨어러블쪽도 고객 데이터가 많이 부족한 것이다. 흔히들 사용하는 웨어러블 밴드도 스마트폰을 통해 데이터를 보내야 분석을 할 수 있는데, 사용자들이 착용만하고 데이터를 안 보내는 경우가 많다. 데이터를 모으고 분석하는게 중요한데 그 과정 자체가 부족하기에 업체들이 제대로 된 서비스 피드백을 못 받고 있다. 더 많은 데이터가 분석이 되야 킬러 서비스가 나올거라 예상한다. 하드웨어도 데이터를 무시할 수 없고, 데이터를 어떻게 활용하는냐가 하드웨어와 IoT의 가치를 끌어올린다고 본다.

뉴로게이저는 뇌과학(뉴로사이언스)쪽이다. FMRI(자기공명영상)이미지를 분석해 뇌 분석 빅데이터 플랫폼 서비스를 제공하고 있다. 뇌과학은 대중이 생각할 때 학계 논문에서 나올법한 개념으로 느껴질 수 있다. 어떻게 사업을 생각했나? 그리고 정확한가?

이흥열 대표(이하 이) : AI에 대응되는 단어로 사람의 지능을 NI(Natural Intelligence)라고 한다. NI가 AI에 대한 정보를 알아야 AI가 더 발달할 수 있다. 뉴로게이저가 하는 일을 쉽게 이야기 하자면, ‘NI를 AI로 분석하는 회사’다. 뉴로사이언스는 여전히 진행중인 학문이기에 시장으로 나오는것을 이상하게 생각할 수도 있다. 옛날에는 대학 연구소에서 연구가 끝나고, 논문이 발표되고, 산업화가 되고 시장이 열리는 과정이었다. 하지만 최근에는 다 깨지고 있다. 이러한 흐름을 제 4차 산업 혁명이라고도 부른다. 뉴로게이저가 우리나라에서 시기상조로 느껴질지 모르겠지만, 페이스북이나 구글에서는 NIH나 대학 연구소 교수들을 10배의 연봉을 줘가면서 영입하고 있다. 산업이 급속도로 발전하면서 기다릴 틈이 없기 때문이다. 이렇듯 글로벌 기업들은 기술이나 정보에서 우위를 차지하기 위해서는 회사에 연구소를 만들어 연구와 산업화를 동시에 진행하고 있다. 순차적 방식이 아니라 연구중인 기술을 통해 새로운 시장을 열수 있을지 없을지 가늠하는 전략적 사고방식이 훨씬 더 필요해진 시대다.

미국에서는 뉴로사이언스 스타트업이 속속 등장하고 있다.

이 : 미국은 기초과학에 대한 투자가 잘 이루어져 있기에 대학교 연수소에서 번져나와 의학분야에서 많이 시도되고 있다. 노화방지, 스트레스 방지 등 질병이 오기 전에 예방하는 것에 대한 시도가 많다.

AI 자연어 처리에서 영어에 비해 한국어가 어렵다고 한다. 어떻게 생각하나?

민 : 코노랩스는 먼저 영어를 시도했고 현재 한국어를 풀고있다. 우리가 풀려는 문제는 일정을 잡는쪽에 포커싱하고 있기에 한국어라고 해서 아주 어렵거나 하지는 않다. 한국어는 약어 등 새롭게 등장하는 단어가 있기는 하지만 불가능할것 같지는 않다.

김 : 채팅데이터를 다루기 때문에 2013년만해도 자연어 처리가 너무 어려웠다. 하지만 딥러닝으로 넘어오면서 우회할 수 있는 방법이 많이 생겼다. 구글이 한글번역을 잘 하게 된 것도 기술적 트랜드가 바뀐측면이 있다. 한국어라고 해서 많이 어려울거라 보지는 않는다.

IoT가 과거 유비쿼터스처럼 실패할 수 있다는 우려가 있다. 어떻게 생각하나?

서 : 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 각광받던 때는 기술적 문제도 있었지만, 사회 전반에 깔려있는 인프라 네트워크도 미흡했었다. 현재는 인프라가 좋고, 모바일 디바이스의 성능이 강력해졌다. 그리고 IoT는 건설과 IT산업을 동시에 살릴 수 있는 영역이다. 그래서 다수의 국가가 이 분야에 신경쓰고 있다. 정책적으로도 각광받을 조건을 갖추고 있다.

이맘때 나오는 책들이 내년 트랜드 전망이다. 여러분이 보기에 2017년에 어떤 기술, 서비스, 산업이 뜬다고 보나?

서 : 아는게 IoT영역이다. IoT영역에서 가까운 쪽을 보자면 스마트시티, 스마트빌딩쪽에 관심이 높아질거라 본다. 실제 보고 만질 수 있는 형태로 다가올거라 예상한다. 스마트시티의 경우 많은 나라에서 관심을 가지고 진행중이기도 하다. 스마트빌딩도 새로짓는 건물 외 기존 건물도 적용되는 움직임이 있다.

민 : 나도 아는게 인공지능 분야다. 인공지능에서는 딥러닝 기술이 예전에는 이미지 레코그네이션이나 원어 레코그네이션이 포커스였다면, 앞으로는 다양한 어플리케이션이 나올거라 본다. 공장자동화에 쓰이고, 비즈니스 생산성을 높이는데 쓰이고, 마케팅 리소스 예측을 하는데 쓰일거다. 그리고 AI가 적용된 형태의 새로운 서비스, 비즈니스 모델이 나올거라 예상한다. 또 올해까지 단일 모바일 어플리케이션으로 비즈니스를 하고 주문을 하고 매칭을 하는 서비스가 유행했었다. 하지만 점점 사용자들이 새로운 앱을 잘 다운로드 받지 않는 형태로 변하고 있다. 스마트폰 시장도 포화상태다. 향후에는 봇 형태로 트랜드가 변할거라 본다. 사용자가 즐겨쓰는 환경에서 쉽게 불러서 쓰는 인터페이스 형태로 바뀔거라 예상한다.

김 : 우리 일상에서 B2C AI서비스가 정착되려면 시간이 걸릴거라 본다. 하지만 몇년 내에 어플리케이션처럼 AI서비스가 자리를 차지할거다. 그런 시대가 되면 앱처럼 AI서비스가 경쟁을 하게될텐데, 경쟁의 축은 얼마나 주어진 기능을 잘 수행하느냐, 인공지능이 사람과 얼마나 친근한 관계를 맺고 있는지가 되리라 생각한다.

이 : 올해까지는 AI자체가 주목을 받았다면, 내년에는 AI와 융합된 서비스가 주목을 받을거다. 기술 발전 경향을 보면 처음에 기술이 나오면 대중은 기술 그 자체에 열광을 한다. 이후 기술이 서서히 사라지는 듯 싶지만, 그 기술이 여러 산업에 녹아들어 산업지도를 바꾼다. 2017년은 산업지도가 바뀌는 원년이 될거라 본다.

끝으로 한 마디하고 마무리 하자.

이 : 하고싶은 것은 누구도 못 말린다. 창업을 한다면 스스로 결정하고 결과를 마음껏 누리길 바란다.

김 : 인공지능 사례가 많이 나오고 경쟁자가 더 나와 서로 자극을 받았으면 한다.

민 : 2014년 말에 기술 스타트업 창업을 했다. 첫 날부터 지금가지 쉬운게 하나도 없었다. 2년 지난 현재 돌이켜보니 안 했으면 후회했을거다. 여전히 어렵지만 흥미진진한 과정이다. 많이 도전하길 바란다.

서 : 기술스타트업을 국내에서 한다는게 토양적으로 어렵고 사람찾기도 힘들다. 기술 스타트업을 한다는 지인이 있다면 말릴거다. 그런데 말려도 할 사람은 하더라. 최종 결정은 본인이 하되 사전 준비는 철저히 했으면 한다. 대표는 기술적인 부분도 신경써야 하지만 그 외에도 챙겨야 할 것이 정말 많다. 무엇이 있는지 찾아보고, 느껴보고, 준비가 되었을 때 시작하길 바란다.

글: 손 요한(russia@platum.kr)

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