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'인터뷰' 화제의 스타트업을 찾아서(25)
노루,‘머신러닝·인공지능’첨단 기술 대중화 나섰다.
 
강수현 기자   |  
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첨단기술이나 참신한 아이디어를 바탕으로 고위험, 고수익, 고성장을 노리고 설립된 기업 형태를 스타트업이라고 한다. ‘신생 벤처기업’ 혹은 ‘IT기술 기반 웹, 앱 서비스 회사’를 가리는 스타트업은 성공 가능성은 낮지만 성공할 경우 무시무시할 정도의 성장을 하게 된다. 일자리 창출이 당면과제인 정부도 창업을 유도하며 스타트업에 대한 다양한 지원책을 내놓고 있다. 이와 관련해 본지는 현재의 가치보다 미래의 가치로 평가받을 큰 잠재력과 성장성을 갖춘 스타트업들을 인터뷰하여 투자관계자나 국민들에게 널리 알림으로써 경영활동에 도움이 되길 기대한다.
 
머신러닝 및 인공지능 기술이 많이 발전하였으나 기업들이 그 기술들을 적재적소에 활용하기에는 아직 힘든 점들이 많이 있다. 예를 들면 머신러닝을 개발한 프로그래밍 언어가 개발자들이 사용한 언어와 다를 경우 좋은 머신러닝 모델을 만들었어도 기업이 이를 통해 가치를 실현하는 데는 수개월간의 시간이 소요된다. 또 다른 예로는 온라인 상점들은 웹사이트로부터 수집된 여러 자료를 활용하여 고객에게 꼭 맞는 경험을 제공할 수 있지만 오프라인 소상공인의 경우 일단 자료 수집이 어렵다 보니 온라인에서 많이 쓰이는 이런 첨단 기술로부터 소외되고 있다. 이런 가운데 머신러닝과 인공지능 같은 첨단 기술들의 대중화를 위해 태어났다는 지식 기업! 노루(knowru)의 박성호 대표를 본지가 만나보았다.
 
 
Q. 기업설립 동기는?
 
머신러닝 모델을 개발하는 데이터 과학자 그리고 이들을 이끄는 부장으로 일을 하다가 아무리 좋은 모델을 만들어도 개발자들과 사용하는 프로그래밍 언어가 달라서 모델의 활용이 지연되면서 생기는 팀의 사기 저하, 개발자들의 비효율적 시간 사용, 회사의 이익 실현의 지연 등 각종 문제점을 보고 이 문제점을 해결해야 앞으로 전 세계의 데이터 과학자들이 내가 겪은 문제를 겪지 않을 것이라는 소명감을 안고 회사를 시작하게 되었다.
 
Q. 회사의 현재 주력 제품이 머신러닝 호스팅 플랫폼이라고 했는데, 언뜻 이해가 가지 않는다. 대중들에게 좀 더 쉽게 설명을 하자면?
 
인터넷 실시간 통계에 따르면 1991년 세상에 첫번째 웹사이트가 나온지 30년이 지난 현재 세상에는 약 13억개의 웹사이트가 있다. 머신러닝 모델의 수도 이와 같이 폭발적인 증가 현상을 보일 것이다. 현재는 대기업, 일부 전문 분야에서만 쓰인다면 앞으로는 스타트업, 오프라인 상점 등도 데이터를 분석하고 이를 통해 각각의 고객 단위에서 중요 행동을 예측하려고 할 것이다. 이런 머신러닝 모델등을 기업이 이미 가지고 있는 시스템과 쉽게 연동하고 또 효율적으로 관리할 수 있도록 가능케 하는 것이 우리의 머신러닝 호스팅 플랫폼이다.
 
Q. 머신러닝, 인공지능 기술이 발전한다고 하는데 전문기술인력이 없는 스타트업이나 소상공인의 경우 이런 기술의 혜택을 누리기보다는 피해자가 되기 쉽다. 전문기술인력 없이 단시간 내에 이런 기술들의 혜택을 보고자 한다면 어떤 방법들이 있을까?
 
영어로는 low-hanging fruits 낮게 달린 열매라는 표현을 쓴다. 데이터 분석 분야에서 이렇게 낮게 달린 열매는 "측정"에서 시작된다. 일단은 세어야 한다. 얼마나 많은 고객이 자신의 수입원 주변을 돌아다니고, 실제로 방문하고, 구매까지 이어지는지에 대한 이해가 없다면 아무리 좋은 기술이 있다고 해도 사업에 대한 통찰력으로는 이어지지 않는다.
측정된 것은 분석될 수 있다. 숫자만 세도 시간별로, 요일별로, 날짜별로, 월별로, 명절의 유무 여부로 분석하여 어느 시점에 어떤 마케팅 또는 경영 활동을 하여야 효과적일지 예측할 수 있다. 측정할 때에 고객의 성향, 성별, 연령, 지역, 예전 방문 여부 등까지 같이 고려하여 기록하였다면 분석 시 더 다채롭고 강력한 결과를 얻어 볼 수 있다.
 
온라인 사업의 경우 이런 측정과 분석을 도와주는 도구들이 다양하게 있으니 이들을 사용해 보는 것이 좋겠다. 오프라인의 경우 이런 측정의 자동화가 상당히 어렵다. 현재 자사에서 CCTV 자료를 이용하여 고객수를 자동으로 세어 분석해 주는 솔루션을 무료로 제공하고 있으니 한 번 사용해 보는 것도 좋을 듯하다
 
머신러닝의 가장 큰 매력은 매우 큰 데이터에서 고객 단위, 거래 단위의 결정을 가능케 해 주는 프로그램을 자동으로 만들어 준다는 것이다. 실제로 이 단계까지 오려면 데이터의 수와 질 그리고 종류 모두 중요하게 작용한다. 컴퓨터 과학 분야에서 Garbage In, Garbage Out ‘쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다.’ 라는 표현이 있다. 먼 미래를 내다보고 측정을 자동화, 표준화하고 이렇게 쌓인 기록을 잘 관리하는 것이 추후 머신러닝 프로젝트 성공의 지름길이 될 것이다.
 
Q. 서비스의 국내외 시장규모?
 
노루의 경우 머신러닝모델을 위한 API 플랫폼으로 시작하였지만, 저변을 넓혀 어떤 API를 만들더라도 사용가능하도록 범용성을 증가시키고 있다.
 
API는 다른 기업 간, 같은 기업 내에서도 프론트엔드, 백엔드 사이 등 여러 개의 소프트웨어가 같이 대화하면서 돌아가야 할 때 대화 방식을 정의해 놓은 것으로 이런 API를 쉽게 만들고 관리해야 하는 수요는 현재도 많고 앞으로도 많이 증가할 것이다.
 
예를 들면 미국의 마켓 전문 리서치 기관인 MarketsAndMarkets은 API 관리 시장의 크기가 2016년 609백만 달러에서 2022년 2665백만 달러로 매년 평균 33.4%의 성장률로 성장할 것으로 내다보았다.
 
Q. 전문기업으로서 이 분야 경쟁력은?
 
일단은 이 문제를 직접 겪어본 사람들이 사업을 시작했다는 점이 매우 중요하다. 이미 데이터 과학자로서 일 해 본 경험으로 데이터 과학자들은 어떤 프로그래밍 언어를 많이 쓰는지, 어떤 알고리즘을 사용해서 머신러닝 모델을 만드는지, 이런 모델들을 돌리기 위해서는 어떤 하드웨어들이 필요한지, 모델을 관리할 때 특별하게 보는 부분들은 어떤 것인지에 대한 고객 니즈를 저희는 정확히 이해하고 이에 맞춰서 제품을 개발하고 있다.
 
 
Q. 경쟁업체가 있다면 차별화된 전략은?
 
현재 API 관리 시장에 있는 업체들은 API 관리에만 초점을 맞추어서 API 창조로 시작되는 full life-cycle 솔루션을 제공하지 않고 있다. 저희는 API 창조에서부터 시작하여 관리, 리포팅, 분석 등의 full life-cycle 경험을 제공하는 제품을 제공하고 있다.
 
또한 현재 대부분의 경쟁 업체들은 미국과 유럽에 위치하여 선진국의 대기업에 제품을 제공하는 반면 저희는 스타트업, 중소기업을 대상으로 하고 있으며 지역도 영어권에만 한정되지 않고 중국, 동남아, 남미, 중앙아시아 국가 등 IT 개발의 여지가 남아 있는 지역에서의 파트너쉽 및 영업활동을 지속적으로 진행하고 있다.
 
Q. 현재 경영하면서 겪는 애로사항이 있다면?
 
좋은 사람을 찾는 것이 가장 힘들다. 저희가 현재 개발하는 제품은 Cloud, Container, Machine Learning, Video Recognition 등등 다양한 기술을 아우르는데 이런 기술들을 다채롭게 사용해 보거나 아니면 새로운 기술을 빨리 습득할 수 있는 능력을 보유한 개발자 분들을 찾기가 어렵다.
 
또한 전 세계를 상대로 한 B2B이다 보니 IT 제품에 대한 이해와 함께 외국어 능력 및 국제시장에 대한 인식이 계신 분들을 모시고 있는데 이 또한 힘들다. 머신러닝, 인공지능을 주제로 전 세계에서 꿈을 펼쳐보고 싶으신 분들의 많은 지원을 부탁한다.
 
Q. 인공지능, 4차 산업혁명시대 계획?
 
저희에게는 큰 기회다. 이런 최첨단 기술들의 혜택이 대기업에게만 돌아가지 않고 중소기업들에게도 돌아갈 수 있도록 쉽고 창의적인 제품과 사업을 지속적으로 개발해 나가겠다.
 
Q. 향후 회사가 지향하는 목표는?
 
“따뜻한 인공지능, 사람을 돕는 머신러닝”을 비전으로 기술이 더 많은 사람들에게 보탬이 되는데 도움이 될 수 있는 회사가 되었으면 한다.
 
Q. 우리 회사 자랑은?
 
고객들이 저희 플랫폼을 사용하여 예전에는 몇 달이 걸려야 호스팅 할 수 있었던 머신러닝 모델을 매일 수십 개씩 호스팅 하여 API를 만드는 것을 볼 때 큰 자부심을 느낀다.
 
Q. 홍보 마케팅은 어떻게 하십니까?
 
고객이 좋아할 만한 API, 머신러닝에 관한 콘텐츠, 튜토리얼, 모델 등을 블로그 형식으로 제공하여 브랜드의 가치를 높이고 있다. 또한 분야가 B2B이다 보니 지역마다 이미 네트워크가 형성되어 있는 기업들과의 파트너쉽을 통해 제품을 홍보 및 판매하고 있다.
 
Q. 기업이윤의 사회 환원에 대한 생각은?
 
주변의 사회공헌기관과 제휴를 맺어 원하시는 직원들이 업무시간 일부를 통해 자원봉사를 할 수 있는 환경을 만들 수 있지 않을까 고려중이다.
 
기업 이윤을 많이 발생시켜 모두에게 필요하지만 비용과 시간이 많이 필요하여 불가능하다고 여겨지는 기술과 이를 개발할 사람들에 대한 투자, 이를 통한 일자리 창출로 사회 환원을 하고 싶다.
 
 
Q. 맺은 말
 
박성호 대표는 인터뷰를 마무리하면서 노루는 인류를 돕는 머신러닝을 비전으로 2016년 3월 미국 시카고에서 데이터 과학자들과 개발자들에 의해 탄생하였다고 밝혔다. 
 
그러면서 데이터 과학자와 개발자들간 같은 언어를 사용하지 않는 문제점을 해결하기 위해 자동으로 머신러닝 모델을 위해 API를 만들어 주는 머신러닝 호스팅 플랫폼을 제공하기 시작하여 짧은 시간 안에 미국과 중국을 비롯한 전 세계에 있는 고객에게 가치를 전달하였다고 강조했다.
 
이어  머신러닝, 인공지능을 주제로 전 세계에서 꿈을 펼쳐보고 싶은 창의적이고 열정적인 IT전문가들의 많은 관심과 지원을  부탁드린다고 전하고, 첨단의 기술이 더욱 더 많은 사람들에게 보탬이 될 수 있도록 앞으로도 정진해 나가겠다고 덧붙였다.
 
(뉴스컬처=강수현 기자)
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강수현 기자
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2018/01/18 [17:55] ⓒ 뉴스컬처
 
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