이 글에서는 한국 회사들을 조금 더 많이 다룬다. 그 이유는 두 가지이다. 자랑스럽게도 비바테크 행사에서 올해의 국가로 한국이 선정되었다. 그만큼 한국 기업을 많이 찾을 수 있었고, 한국 기업들만을 위한 발표 공간도 따로 준비되어 있었다. 두번째는 내가 한국어를 잘해서다. 얻을 수 있는 인사이트의 양과 질이 당연히 높을 수밖에 없었다.

한국 스타트업 전용 발표공간

일부 기업은 이야기를 많이 나누지 못하기도 했다. 그 이유는 보통 이러하다. 첫째, 내 부족한 영어 실력 때문에 상대방이 던진 모든 것들을 주워듣지 못했다. 둘째, 사람들이 긴 행사로 인해 지쳤거나 말을 잘 하지도 못하고 듣지도 못하는 나와 별로 이야기를 나누고 싶지 않아한 경우가 있다. 셋째, 흥미가 생겨서 다가가서 알아보다 보는 과정에서 흥미가 식은 경우가 있다.

영어를 잘 하시는 분들도 많았지만, 거기에 계신다고 해서 모든 분들이 영어를 잘 하시는 것은 아니었다. 그 점에서 우선 용기를 한 번 얻을 수 있었다. 인턴 자리를 구하는 것이 아니라 이런저런 이야기를 들어 보고자 한다는 점을 인지한 분들께서는 대부분 성심성의껏 대답을 해 주려고, 좋은 이야기들을 서스럼 없이 많이 해 주려고 노력하셨다.

인터뷰를 통해서는 아이템 그 자체보다는 어떻게 해당 아이템을 발굴하고 테스트하여 고도화를 마음먹을 수 있었는지, 어떻게 시장과 프로덕트의 접점을 찾을 수 있었는지 등 초기 창업 이야기와 제품 뒤에 가려진 이야기들을 알아내려고 노력했다.

Petnow

2021년 반려동물 미등록율 46%

임준호 CEO가 설명해 주셨다.

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제품이 해결하고자 하는 문제

대한민국 정부는 반려동물의 유기 및 유실 문제를 해결하기 위해 동물실명제를 도입했다. 그럼에도 불구하고 등록율은 저조한 편이다.

일부는 강아지의 몸에 칩을 넣어 반려동물의 신원을 확인할 수 있도록 하려고 한다. 하지만 자신의 반려동물 몸 속에 전자칩을 넣는 것을 반기는 주인은 많이 없다.

강아지의 목줄에 외장 전자칩을 부착하는 경우도 많지만 외장이라는 한계가 있다.

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제품

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강아지의 경우 돌출된 코를 이용해서, 고양이의 경우 얼굴을 이용해서 신원을 확인하는 애플리케이션을 개발한다.

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참고로 CES에 다녀왔다. CES 혁신상은 상당히 많은 기업들이 타지만, 최고혁신상은 잘 주지 않는다. 대한민국 기업들 중 우리가 대기업 외 CES 최고혁신상을 받은 유일한 기업이다.

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인사이트

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Q. 왜 강아지는 코를 이용하면서 고양이는 얼굴을 사용해서 식별하는가? A. 고양이는 털이 코를 덮어버리기도 하는 경우가 많았기 때문이다.

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Q. 인공지능 기반인 것 같은데, 초기에 데이터 수집은 어떻게 하셨나? A. 전부 돌아다니면서 하나하나 촬영했다.

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Q. 비즈니스 모델이 궁금하다. A. 우선 반려동물 보험사와 협력을 하고 있다. 그리고 유기동물을 발견했을 때 강아지의 주인을 찾는 용도로도 사용될 수 있을 것 같다는 생각을 하고 있다.

기술적인 어려움도 물론 있었겠지만, 무심코 지나쳤던 강아지의 코 주름을 이용해서 별다른 식별장치 없이도 많은 문제를 풀어낼 수 있다는 사실이 너무 놀라웠다. 정말 직관적인 아이템이라서 더 멋지다는 생각이 들었다. 또한 데모를 굉장히 현명하게 해냈다. 강아지 코를 찍어내는 모습을 직접 보여줄 수 없으니 (강아지가 없으니까) 강아지 코가 섬세하게 그려진 강아지 모형을 두 개 들고 오셔서 둘 사이를 식별하는 모습을 데모로 보여주셨다.

MOREH

윤도연 (Co-)CEO와의 이야기였다.

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제품이 해결하고자 하는 문제

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오늘날의 머신러닝 모델들은 다양성과 복잡성이 굉장히 높다. 이에 맞게 머신러닝 모델 학습에 사용되는 GPU는 1개만으로는 부족한 경우가 많지만 이를 뒷받침하는 GPU인프라 병렬화 기술이 부족하다.

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CUDA를 앞세워 NVIDIA의 GPGPU가 머신러닝 작업에서 널리 사용되며 사실상 시장을 독점했다. 이 때문에 머신러닝을 위한 NVIDIA GPU는 구매하는 것도 비싸고 사용하는 것도 비싸다.

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참고: CUDA는 NVIDIA기반의 GPU에서 사용자가 정의한 프로그램을 실행하기 위한 라이브러리와 컴파일러 집합이다.

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팀의 역량과 사업화 가능성을 발견한 계기

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서울대 슈퍼컴퓨터 연구실에서 시작된 팀이다. 2010년부터 GPU 기반의 슈퍼 컴퓨터를 만들어 왔다.

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당시 열악한 연구실 자원만으로 슈퍼 컴퓨터 대회에 출전했는데 슈퍼컴퓨터 세계 255등이라는 엄청난 성적을 거두어냈다는 것에서 가능성을 보았다.

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제품

이 부분은 기술적인 내용을 담고 있습니다.

N개의 GPU를 묶어 하나의 가상 GPU를 사용하는 것과 같은 MOREH 추상화 레이어를 구축한다. 구체적으로는 모델 병렬화일수도 있고, 데이터 병렬화일수도 있지만 이것들을 MOREH의 추상화 레이어가 모두 알아서 처리한다. 개발자는 1개의 초고성능 GPU를 사용한다는 생각으로 소스코드를 작성하면 된다.

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참고: 머신러닝 모델의 병렬화는 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 하나는 모델을 여러 GPU에 나눠 담는 모델 병렬화, 다른 하나는 동일한 모델을 여러 GPU에 동일하게 담아 두고 데이터만 병렬화하여 적당히 파라미터를 동기화하는 데이터 병렬화이다. 개발자가 다중 GPU에서 여러 병렬화를 고려하여 소스코드를 작성하는 것은 굉장히 피곤하고 어려운 작업이다.

MOREH의 추상화 레이어는 크게 프론트엔드와 백엔드로 나눌 수 있다. 우선 프론트엔드는 파이토치 혹은 텐서플로의 즉시 실행 모드(eager mode) 기반으로 그래프를 생성한다. 백엔드는 프론트엔드에서 생성된 그래프를 최적화하는 역할을 한다.

MOREH의 추상화 레이어는 NVIDIA GPU에 종속적이지 않다. 종속성 탈피를 위해 CUDA를 사용하지 않는다는 이야기이다. MoDNN이라는 추상화 레이어를 OpenCL위에 쌓았다. 현재는 AMD GPU를 위주로 개발을 하고 있지만 인텔이 GPU를 만들 가능성도 있고, 다른 머신러닝 특화 연산장치 등에도 사용할 수 있기 위해서는 CUDA는 물론이거니와 AMD에서 제공하는 ROCM같은 것들을 사용해서 특정 플랫폼에 종속되면 안된다.

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인사이트

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Q. 현재 사용해볼 수 있는 것인가? A. 사용할 수 있다. KT클라우드에서 ‘하이퍼스케일 AI’라는 이름으로 서비스가 열려 있는 상태다.

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Q. 텐서플로의 경우 연산 그래프를 백엔드에서 그려 주는 것으로 알고 있다. 파이토치를 위해서 연산 그래프를 따로 그리는 것인가? A. 파이토치를 위해서 그리는 것이 맞긴 하다. 텐서플로가 연산 그래프를 그려 주는 것도 사실이다. 하지만 우리가 연산 그래프 더 잘 그린다. 텐서플로는 특정 연산의 실행을 최적화하는 ‘지역 최적화’에 집중하지만, 우리는 그래프를 ‘전역적으로 최적화’하기 위해 연산 그래프를 그리기 때문이다. 그래서 텐서플로는 즉시 실행 모드(eager mode)로 실행해도 된다.

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Q. TensorRT와 같은 고수준 API를 이용해서 머신러닝 모델을 최적화시킬 수 있는 것으로 알고 있다. 이 부분과 어떤 차이가 있는 것인가? A. CUDA는 굉장히 오래 전에 만들어져서 레거시를 안고 가야 한다는 문제가 있다. 레거시 때문에 최적화를 할 여지가 많이 남아있지 않다고 생각한다. 그래서 그 위에 다양한 소프트웨어들을 제공하려고 하지만 생각보다 잘 되지는 않는다.

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한편, 파이토치에서 최근 병렬컴퓨팅과 관련된 작업들을 지원하기 시작했다. 하지만 아쉽게도 우리가 구축해둔 것이 훨씬 우수하기 때문에 파이토치 사용자가 파이토치 기반의 병렬작업 코드를 작성해 둔 경우 우리가 다시 뒷단에서 병렬화 코드를 모두 제거한 다음에 다시 연산 그래프를 만드는 작업을 반복해야 한다. 그래서 파이토치측과 연락을 나누기도 했다. 그냥 우리꺼 쓰자고... (완벽하게 이해하지 못했다)

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한국에서 이제 머신러닝을 기반으로 높은 추상화 수준에서 제품과 솔루션을 만드는 시도들은 많이 찾아볼 수 있다고 생각한다. 하지만 생각보다 이렇게 시스템 레벨에서 접근하는 회사들은 흔히 찾아볼 수 없는 것 같다. 우리는 오래 전부터 GPU에 집중하여 고민해 온 노하우가 있기 때문에 세계적으로 보아도 전혀 뒷떨어지지 않는 기술을 갖추고 있다고 본다.

정말 꼭 필요한 기술이라는 생각이 들었다. 그리고 ‘소프트웨어 테크 스타트업’ 이란 이런 것이 아닐까 하는 생각이 들었다. 만약 창업과 관련된 생각을 하고 있지 않은 상태였다면 인턴을 지원해보고 싶었을 것 같다. 이렇게 세로로 깊은 스택을 쌓는 회사는 ‘올바른 추상화’ 라는 것이 무엇일지 엄청나게 많은 고민들을 할텐데, 이런 노하우를 그 어느 대기업만큼이나 많이 배울 수 있을 것이라고 생각이 들었기 때문이다.

Bryanthings

익명의 프로젝트 매니저님과의 대화였다.

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제품

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리테일 시장에서의 개인화된 제품이라면 무엇이든 다 만든다.

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인사이트

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Q. 어떤 일을 하는 스타트업인지 간판에 작성된 설명만으로는 잘 이해가 되지 않는다. 설명을 해 주면 좋겠다. A. 우리는 올해로 9년차가 된 기업으로 사실 더이상 스타트업은 아니다. 우리는 리테일 시장에서의 개인화된 경험을 구축하는 스타트업이다. 딱 하나로 단정지을 수는 없고 이렇게 다양한 프로덕트들을 계속 생산해낸다. (옆에 프린터에 아이패드가 부착된 키오스크를 보여주며) 예를 들어서, 선물 포장을 위해 상자를 묶을 리본이 필요할 때, 이렇게 내 리본에 내가 넣고 싶은 문구가 프린팅이 되도록 만들고자 하는 수요가 있을 수 있다. 다른 예로, 우리는 디올과 협업을 한 적이 있다. (동영상을 보여주며) 이렇게 장에 다양한 향수들이 들어 있고 여러 문답들을 진행해 나갈 때마다 이렇게 추천할만한 향수가 들어있는 칸에만 불이 들어오도록 한 다음 자동으로 시향이 가능하도록 하는 것까지 구축하곤 한다.

개개인에 따라 다른 결과물을 제공하는 예

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Q. 이런 작업을 의뢰하는 기업들은 어떤 형태로 협업을 요청하는지 궁금하다. A. ‘나 이러저런거 만들고 싶은데 만들어줄래?’ 와 같이 구체적인 아이디어를 가져와서 제작을 의뢰하기도 하고, 때로는 딱히 아이디어 없이 와서 개인화된 경험을 같이 구축하고 제품화해나가기도 한다. 우리가 이런 것들을 빌드한 노하우들을 가지고 있기 때문에 가능한 것 같다.

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Q. 이렇게 하나하나 맞춤으로 제작을 하게 된다면 이런 개인화된 장비를 제작하는 비용이 굉장히 비쌀 것 같다. A. 딱히 그렇지만은 않다. 잘 보면 사실 그냥 나무판 잘라서 가져다 붙인거고, 이것도 어렵지 않고 저것도 어렵지 않고 … (엄청 비싼 재료를 쓰고 내부까지 공들여서 만들었을 것이라는 오해는 사라졌다)

개인화된 경험이라는 주제는 사실 나에게는 ‘AI 기반의 개인화된 경험’ 이 차지하는 비중이 90%라고 해도 과언이 아니다. 기획과 디자인, 그리고 약간의 테크만으로도 이런 경험을 판매하는 회사를 만들고 수익을 창출할 수 있었다는 것이 놀랍다.

Instagram (@bryanthingsparis)

Instagram photos and videos

https://www.instagram.com/bryanthingsparis/

디자인을 하는 친구들에게 영감을 줄 수 있지 않을까 싶어 첨부한다.

RC Robotics Cyborg

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크게 흥미를 끌지 않는 이 기업의 부스에 힐끗거린 이유는, 거대한 로봇을 이렇게 전시장에 세워 두고 왜 투어리즘 섹션으로 분류된걸까 하는 궁금증이 생겼기 때문이다. 궁금증을 참지 못하고 ‘왜 투어리즘으로 태깅이 된 것이냐’ 물어보니 그냥 이 행사의 주최측에 로보틱스라는 섹션이 없는데 우리가 판매하는 로봇이 음식점쪽이다 보니 이렇게 태깅된 것 같다고 하셨다. 그래서 이 회사는 무엇을 하는 회사인가 물어보니 로봇을 만드는 것이 아니라 로봇을 공급하는 중개 회사였다.

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인사이트

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Q. 이런 비즈니스는 어떻게 시작하게 된 것인가? A. (100% 이해하지는 못했다) 처음에는 식당을 운영하려고 했다. 식당에 로봇을 고용하려고 했었는데, 그냥 식당 운영 계획을 접어버리고 로봇을 공급하는 비즈니스에 뛰어들기 시작했다고 한다.

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Q. 로봇을 어떻게 판매하는가? A. 우리도 잘 알만한 방법대로, 가게마다 방문해서 영업을 하기도 하고, 프로모션 행사를 하기도 한다.

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Q. 프랑스 식당들을 보면 테이블 간 간격이 정말 작은데, 이 사이로 로봇들이 지나갈 수 없을 것 같다는 생각이 들었다. 그럼에도 충분한 수요가 있다고 생각하는가? A. 파리야 그렇지 교외 지역으로 나가면 절대 그렇게 비좁지 않다.

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Q. 한 종류의 로봇만 판매하는 것인가? A. 아니다. 이렇게 서빙로봇도 팔고, 팔 하나 달린 로봇도 팔고, 이 로봇도 팔고 저 로봇도 판다.

이번에도 세상에 정말 다양한 비즈니스가 있다는 것을 느끼는 시간이었다. 서빙로봇 시장이 커지기 시작하니, 로봇이라는 주제를 중심으로 제품을 공급하는 기업들이 생겨나게 된 것이다. 이들이 다른 로봇 공급자들이 시장에 들어올 때 본인의 파이를 지킬 수 있는 강점이 무엇인지 궁금하다.

N.LIGHT

박진영 CEO와 김서윤 3D디자이너께서 맞아 주셨다.

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제품이 해결하고자 하는 문제

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스마트폰과 같은 하드웨어 제품을 만드는 회사에서 디자이너가 3D 렌더링 결과물을 만들어냈다고 생각해 보자. 복잡한 3D 오브젝트를 렌더링하는 것은 주일 단위의 시간이 걸리기도 한다. 그런데 그 결과물을 보고 피드백하는 사람은 3D 디자인 및 렌더링 도구를 잘 모르는 비전문가다. 이런 상황에서는 비전문가가 스마트폰의 색깔이나 모서리의 곡률과 같이 간단한 것을 하나 바꿔 보려고 하더라도 전혀 건들 수가 없다. 심지어 렌더링 결과물을 열기 위해서 정말 비싼 3D 소프트웨어를 설치해야 한다는 문제가 있다.

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문제를 해결하는 제품

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우리 제품은 여러명이 동시에 구글 독스를 작성하는 것과 같이 3D 오브젝트를 두고 실시간 협업이 가능하다. 웹 기반으로 동작하기 때문에 별도의 소프트웨어 설치 없이도 디자인 결과물파일을 쉽게 공유하고 열어볼 수 있다. 조작법은 비전문가가 다루기에도 어렵지 않게 만들어졌다.

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문제를 찾아가는 과정

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Q. 이 아이템을 어떻게 발굴하게 되었는지, 대표님의 백그라운드가 궁금하다. A. 나는 원래 개발 일을 하는 사람이었다. 그리고 우리 아이템은 PMF를 먼저 찾은 다음 제품을 디벨롭한 것이 아니다. 우리 팀의 첫 아이템은 3D프린터와 관련된 소프트웨어였다. 하지만 3D프린터 시장이 예상만큼 크지 않아 팀원들의 반대를 무릅쓰고 피벗을 단행했다. 두번째는 VR을 접목한 3D 렌더링 소프트웨어였다. VR열풍이 일기 전에 아이템을 디벨롭하고 있었던 터라 VR의 파도를 타고 갈 수 있었다. 이때 만난 누군가가 ‘웹 기반으로 해보는 것은 어떠냐’ 라는 아이디어를 던져 주셨다. VR의 인기가 시들해지기 전에 한번 더 피벗을 해서 현재의 아이템으로 전환하게 되었다. 이미 2D 환경에서 쉬운 이미지디자인 도구들이 존재함에도 캔바와 같은 소프트웨어들이 협업과 쉬운 공유라는 키워드로 엄청난 성장을 하는 것을 보았다. 그래서 우리 팀은 운이 계속 좋게 맞아떨어졌던 것이다. 이 아이템을 5년 전에 똑같이 창업했더라면 우리 팀은 성공하지 못했을지도 모른다. 그런 점에서 운이 정말 중요하다고 생각하곤 한다.

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Q. 이 아이템을 어떻게 발굴하게 되었는지, 대표님의 백그라운드가 궁금하다. A. 나는 원래 개발 일을 하는 사람이었다. 그리고 우리 아이템은 PMF를 먼저 찾은 다음 제품을 디벨롭한 것이 아니다. 우리 팀의 첫 아이템은 3D프린터와 관련된 소프트웨어였다. 하지만 3D프린터 시장이 예상만큼 크지 않아 팀원들의 반대를 무릅쓰고 피벗을 단행했다. 두번째는 VR을 접목한 3D 렌더링 소프트웨어였다. VR열풍이 일기 전에 아이템을 디벨롭하고 있었던 터라 VR의 파도를 타고 갈 수 있었다. 이때 만난 누군가가 ‘웹 기반으로 해보는 것은 어떠냐’ 라는 아이디어를 던져 주셨다. VR의 인기가 시들해지기 전에 한번 더 피벗을 해서 현재의 아이템으로 전환하게 되었다. 이미 2D 환경에서 쉬운 이미지디자인 도구들이 존재함에도 캔바와 같은 소프트웨어들이 협업과 쉬운 공유라는 키워드로 엄청난 성장을 하는 것을 보았다. 그래서 우리 팀은 운이 계속 좋게 맞아떨어졌던 것이다. 이 아이템을 5년 전에 똑같이 창업했더라면 우리 팀은 성공하지 못했을지도 모른다. 그런 점에서 운이 정말 중요하다고 생각하곤 한다.

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인사이트

심사역들이 여기 나와 있는 기업들을 둘러보면서 “한국 스타트업들은 ‘딥한 테크’ 분야가 많은 반면 프랑스는 ‘말랑말랑’ 하고 라이프스타일에 초점을 맞춘 회사들이 많은 것 같다” 고 전했다고 한다. 그러면서 여기서 창업을 해보는것도 좋은 경험이 될 수 있을 것 같다고 이야기하셨다.

Q. 나는 아직 경력이 크게 없는지라, 기술이라고 할 것이 없다. 그래서 서비스 창업과 같은 것들을 생각하지만 그 깊이가 너무 낮을까봐 걱정이 된다. A. 배달의민족과 같은 서비스를 만들기 위해서는 별다른 기술이 없어도 된다. 그래도 충분히 성공할 수 있다. 그럼에도 기술 창업이 가지는 힘이 분명히 있다고 생각하긴 한다. 후발주자들이 격차를 따라오기 힘들다는 장점이 있다. 서비스 창업을 하는 것이 나쁘다는 것이 아니다. 후발주자를 어떻게 따돌릴 수 있는지에 대한 생각이 중요한 것 같다. 그리고 개발자를 사용할 때 대표가 개발을 어느정도 알고 있는 것이 도움이 된다. 오늘날 개발자는 내가 상상하는 제품을 만들 수 있는 능력을 가진 사람들이다. 개발자라는 업을 가지고 창업을 하지 않는 것은 아깝다고 생각한다.

Q. 이런 행사가 운영하시는 회사에 크게 도움이 되는지 모르겠다. 그리고 나와 같은 학생들이 계속 질문을 한다면, 이러한 행사에 참여한 것에 오히려 방해가 될까 걱정이 되곤 한다. A. 최근에 펀딩을 한번 받은 차라 펀딩이 급하지는 않다. 여기에 나온 목적 중 하나는 파트너를 찾기 위함이었는데, CES에 비해 여기는 회사 관계자나 파트너들보다 학생들의 비중이 높은 것 같다. 질문하는 것은 상관없다.

행사 마지막날 한번 더 찾아갔을 때에는, 대표님과 직원분들이 조금 더 가벼운 마음으로 즐겁게 대화를 나누는 모습을 볼 수 있었다. 이 회사의 프로덕트가 학교에서 교육용 소프트웨어로 사용될 예정이라는 이야기, 이러한 3D 디자인 소프트웨어와 실제 공장에서 물건이 만들어지는 과정 사이의 단절에 대한 이야기도 들을 수 있었다. 그리고 그동안 인턴 구하려는 친구들이야 많았지만 이런 것을 묻는 친구는 많이 없었다며 하고자 하는 사업 잘 될거라고 덧붙여 주셨다.

모든 복잡한 것들은 복잡해진 이유가 있기 마련이다. 하지만 그 이유가 계속 중요하리라는 법은 없는 것 같다. 세세한 것에 대한 제어를 포기하더라도 추상화된 것, 단순한 것을 필요로 하는 사람들이 있다. 가성비를 높이고 협업기능을 강화한 셈이다. 대표님께서 직접 언급하신 ‘칸바’의 3D 버전이라는 생각이 들었다. 여러 번 좋은 타이밍에 피벗을 했는데 아이템 간 기술적 유기성이 많이 남아 있었다는 사실을 알 수 있었다.

La winetech

Sophie Blumm (확실하지 않음) 이 환하게 맞이해 주셨다. 오늘 하루종일 떠들었다며 기진맥진해했지만 고객도 아닌 우리에게 열심히 설명해 주려고 하셨다.

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제품이 해결하고자 하는 문제

와인이 조금씩 남고 관리하기 어려운 문제: 예를 들어서 오늘 개봉한 750ml짜리 와인이 150ml만 팔린 뒤 600ml가 무방비 상태로 얼마나 놓여있을지 모르는 상태가 된다. 누군가는 정말 구린 퀄리티의 와인을 먹을 위험이 생긴다.

서빙 시간이 오래 걸리는 문제: 손님이 주문한 양에 맞게 용량을 적절하게 따라야 한다. 그런데 그때마다 사람이 와인잔을 들고 눈으로 계량하거나 대충 재는 것이 상당히 어렵다.

와인마다 적정온도가 다르다는 문제: 와인은 서빙 온도에 따라 그 폼이 정말 크게 달라진다. 그 누구도 뜨거운 소주를 먹고싶지 않듯이… 화이트와인-로제와인-레드와인 모두 평균적인 서빙 온도가 다를뿐더러 같은 레드와인이더라도 포도 종이나 특정 와인마다도 서빙 온도가 다르다.

외부행사: 외부에서 진행하는 행사에서 와인을 서빙해야 하는 경우가 많다. 와인을 병으로 운반하는 경우 빛과 열에 매우 취약한 상태에 놓이며 쓰레기가 엄청나게 많이 남는다는 문제가 있다.

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문제를 해결하는 제품

재활용가능한 2리터의 플라스틱 통과 통을 꽂을 수 있는 정수기 형태의 기계를 만들었다. 이 통은 완벽하게 공기를 차단하여 병입으로부터 4주~6주동안 품질을 유지할 수 있다.

플라스틱 통에는 RFID가 장착되어 있다. 기계에 해당 통을 꽂는 순간 와인에 맞는 적정 온도로 와인이 냉각된다.

기계의 버튼을 한번 누르면 3.8cl 12.5cl 25cl 중에서 선택이 가능한 원터치 방식이다. 맥도날드 디스펜서가 생각난다. 서버들은 와인의 양을 계량할 필요 없이 와인잔을 두고 버튼을 눌러서 채워지기를 기다리기만 하면 된다.

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제품에 대한 궁금한 점 이모저모

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정수기 형태의 기계는 배달료를 포함하여 월간 100유로(14만원)정도이다. 2리터에 와인을 가득 채우면 와인 종류마다 다르지만 배달료 없이 18유로(2만5천원)정도다. 기계를 빌려간 고객이 와인을 요청할 때마다 다 쓴 통은 가져가고 새 통을 가져다 주는 것이다.

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통에 와인을 채우는 일을 와인 생산자가 해주지 않는다고 한다. 그말인즉 와인을 전용 통으로 옮기는 작업은 해당 회사의 몫이다. 와인 생산자에게 와인을 사오는 방법은 딱히 특별할 것이 없었다. 그냥 와인을 사겠다고 하면 몇백리터짜리 통을 가져온다고 한다.

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약간의 부가기능같은 것 같은데, 고객들이 어떤 와인을 선호했고, 어떤 와인을 얼마나 먹었는지와 같은 내용들이 별도의 애플리케이션으로 추적이 되는 모양이다.

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벨기에에서 시작했다나. 1000개(개수는 정확하지 않지만 천개인가 만개인가 했던 것 같다)가 넘는 식당과 호텔 등에서 구독 중이라고 한다.

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인사이트

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Q. 어떻게 이렇게 거대한 프로덕트를 만들 수 있었는지 궁금하다. 초기비용이 굉장히 많이 들 것 같다. A. 창업자는 원래 방송통신/미디어 회사에서 일했다. 직업 덕분인지 그는 비용을 조절하는 능력에 굉장히 능했다. 그의 커리어가 끝나갈 무렵, 이런 솔루션에 관심이 갔던 것 같다. 그때쯤 그를 지원하는 돈 많은 사람과 파트너쉽을 맺고 긴밀히 협업을 하기 시작했다. 즉, 이것을 할 수 있었던 이유는 (1) 은퇴를 기점으로 충분한 시간이 있었다는 점, (2) 돈 많은 사람을 서포터로 두어 돈이 많았다는 점이 크게 작용했다. 지금 너가 보고 있는 제품은 3세대 제품이다.

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Q. 창업자는 처음에 이 제품이 잘 될 것이라는 확신이 있었던 것 같다. A. 맞다. 그들은 처음에 꽤 확신이 있었다. 이런 혁신을 만들기 위해서는 네 가지가 필요한 것 같다. 고객의 니즈 (needs), 실현가능성(feasibility), 문제가 해결되는 정도 (desirability), 수익가능성 (viability). 당연히 이들을 면밀하게 분석했다. (어떻게 면밀하게 분석한 것인지를 여쭤보려던 찰나 다른 분께서 들어오셨다)

인상깊었던 점은 크게 두 가지로 정리할 수 있다.

이 기업은 말 그대로 와인 기술 기업(la winetech)이다. 한국인 입장에서는 이런 아이템 자체가 오버엔지니어링이라고 생각할 수도 있겠다. 하지만 이들은 진짜 와인을 물처럼 마신다. 한국에서는 <오늘 와인한잔>과 같이 아예 잔으로 팔기 위해 작정을 한 곳이 아니라면, 와인 바에 가더라도 ‘한 잔만’ 먹을 수 있는 글라스와인을 구하기 어렵다. 최근에야 일부 식당에서 다양한 와인들 중 딱 한두개 정도를 글라스로 먹을 수 있도록 제공하곤 하지만, 와인은 한번 따면 하루이틀 내 소비가 기본 원칙이며 7일 안에 마시는 것을 권장하는데 그만큼 회전이 안 되기 때문에 이렇게밖에 할 수 없는 것이다. 그런데 프랑스는 특히나 식당에 가면 와인 10가지는 기본이다. 대부분의 경우 15cl(150ml), 30cl(300ml), 50cl(500ml) 옵션들이 다양하게 열려 있다. 이런 판국이다 보니 이런 기계의 수요가 나올 수 있게 된 것이다.

처음 이 부스에 들렀을 때에는 이 아이템이 무엇인지 이해하느라 바빴다. 그런데 잘 생각해보니 조금 이상한 것이다. 나도 저런 아이템을 항상 상상하곤 했는데, 그런 ‘마스터피스’들을 결국 만들어내지 못했던 현실적인 문제들이 언제나 많았기 때문이다. 이런 현실적 장벽을 피하는 방법은 항상 ‘린 스타트업’ 으로 귀결됐다. 내가 할 수 없는 것을 과감히 포기하고, 단계를 쪼개고, 최대한 실패를 줄이면서 태핑을 잦게 해 가며 앞으로 더듬더듬 나아가는 스타트업. 이들도 그렇게 했을까? 그래서 행사장에서 나오기 전 한번 더 들러서 처음에 도대체 어떻게 한 것이냐고 물었던 것이다. 종종 자신이 어디까지 할 수 있을지 혹은 고객들이 이를 좋아할지를 실험 등을 통해 두들겨 가며 건너기보다 피벗 없이 아이템을 우직하게 밀고 가서 마스터피스를 만들어 내는 회사들이 있긴 하잖은가. 이들은 이런 케이스였다.

lululab

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아이템을 찾아가는 과정

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원래 이미지처리를 하는 회사였다. 그러다가 코스메틱 분야에서 이미지 데이터가 많이 있지 않을까 하는 생각이 들어 관심을 가지고 시작하게 됐다.

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제품이 해결하고자 하는 문제

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온라인으로 화장품을 판매하기 어려운 이유는 직접 내 피부에 대보는 것이 어렵기 때문이다. 그 결과 사람들은 ‘그 전에 쓰던 것’ 이라는 관성에 의한 화장품을 구매하는 경우가 많다.

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문제를 해결하는 제품

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소프트웨어는 주위 빛에 따라 얼굴빛이 달라보이는 현상을 보정하고, 스마트폰에 기본적으로 탑재돼 있는 필터들을 벗겨낸 다음 피부 및 피부톤을 분석한다.

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실제로 애플리케이션을 사용해본 결과, 열악한 주변환경에도 불구하고 다크서클, 모공, 잡티, 트러블 등을 꽤나 정확하게 잡아냈다.

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화장품 브랜드들은 물론 암웨이와 같은 공급 업체들까지를 고객으로 보고 있고, 코스메틱 브랜드에 SaaS 형태로 이미지 기반으로 얼굴 피부를 정확히 분석하는 소프트웨어를 제공하는 것이 BM이라고 한다.

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인사이트

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Q. 코스메틱 브랜드는 물론 고객들 자체도 상당히 제품을 변경하지 않는 행태를 보인다고 하셨다. 그말인즉, 아직 소프트웨어의 효용이 직접적인 시장 반응을 통해 검증받지 않은 상태인 것 같다. 그런 시장에 도전하는 두려움은 없었는가? A. 그게 참 애매한 점이다. 하지만 비록 이 아이템에 반응하지 않더라도 데이터를 수집하고 데이터를 이용한 세일즈를 할수 있다는 점만으로도 충분하다고 판단했다.

넉넉하게 시간을 가지고 머물렀던 스타트업은 아니었기에 많은 이야기를 나눌 수는 없었지만, 처음에는 기술이 먼저 있는 기업은 아닐까? 하는 생각이 들었다. 집에 돌아와서 생각을 하며 회사에 대해 찾아봤는데 매출액이 연간 60억원에 이르는 회사였다. 어떻게 돈을 벌고 있는 것일지, 내가 상상하지도 못한 형태로 어느 순간 내 눈에 보이는 순간이 기대된다.

Studio Lab

이재영 (Co-)Founder 과의 이야기였다.

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문제

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온라인 쇼핑몰을 관리하고자 하는 경우 모델 사진을 잘 찍는것도 쉽지 않은데 이 샷들에 맞게 상세 페이지를 감각적으로 꾸미는 것도 공수가 많이 드는 일이다.

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사업 아이템

모델이 의상을 입고 촬영한 이미지를 업로드하면 모델의 포즈나 분위기 등을 분석하여 사진 및 디자인적 요소들을 배치한다. 이렇게 자동으로 온라인 쇼핑몰의 제품 상세페이지를 뽑아 준다.

참고로, 이와 별개로 의류 재활용을 위해 특수 카메라 기반의 의류 재질을 분석하는 솔루션, 마네킹에 입혀둔 옷을 다양한 구도로 자동으로 촬영하는 솔루션 등을 개발하고 있다.

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인사이트

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Q. 실제로 사용하는 고객들이 있는 서비스인지 궁금하다. A. 아직 유저 확보는 되지 않은 상태이다. 하지만 대기업(한국 사람들은 누구나 알만한 유명한 리테일 대기업 이름을 대며)과 함께 프로젝트를 디벨롭해가고 있다.

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Q. 유저 확보가 되지 않은 상황에서 이정도까지 프로덕트를 디벨롭시키고 대형 쇼핑 기업들과 함께할 수 있었던 이유가 무엇인가. A. 일단 처음에 광고했다. 일단 사용자를 받았다. 잘 알다시피 토스 창업자가 언급했던 방법론이다. 돈을 내고 쓰는지 보기 위한 목적이었다. 하루에 1~2명이 아니라 폭발적인 반응이 오면 더할나위없이 성공할 제품이다. 하지만 무료로 하는 것은 의미가 없다. 유저가 돈을 내는지, 유료로 팔아 보아야 한다. 조금만 돼도 된다고 된다고 믿으면 안된다. 그렇다고 우리 제품이 엄청 폭발적이었던 것은 아니다. 하하. 그렇게 흘러흘러 오다보니 여기까지 오게 되었다.

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Q. 퍼포먼스 마케팅에서 타겟을 지정할 순 있지만 쇼핑몰 운영자라는 타겟을 명시할 수는 없었던 것 같다. A. 우리는 페이스북 퍼포먼스 마케팅 도구를 이용했다. 페이스북이 인스타그램을 포함하고 있기 때문이다. 대부분의 패션 쇼핑몰 운영자들이 인스타그램을 하기 때문에 타겟이 있는 곳에 찾아가는 것 자체에 큰 어려움이 없었다.

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Q. 컨텐츠를 배치하는 방법이 궁금하다. (학습/인공지능 기반이 아니라) 규칙 기반으로 컨텐츠를 배치할 것이라는 생각이 든다. A. 규칙 기반도 있고, 학습 기반도 있다. 규칙은 하나의 이미지와 폰트를 어떻게 배치할지와 관련된 것들을 주로 담당한다. 이미지를 분석하는 것은 학습 기반이다.

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Q. 어쩌다가 이쪽 도메인의 사업을 진행하게 되었는지 궁금하다. 아이데이션에 결과물이라면 아이템을 어떻게 선정하게 되었는지 궁금하다.  A. 사업가에게 우선 도메인이라는 것은 없다고 생각한다. 아이데이션은 고민 상관없이 약 200개 정도 했던 것 같다. 

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Q. 아이데이션을 200개정도 했다고 말씀 주셨다. 그중에 1차적으로 거르는 기준 같은 것이 있다면 무엇이었는지 궁금하다. A. 앞서 말했던 프리토타이핑이었던 것 같다. 고객은 뒤에서 AI를 사용하는지 아닌지 큰 관심이 없다. 그냥 이렇게 상세페이지를 대신 구축해 주는 서비스가 있다면 고객들이 돈을 주고 사용할지 확인하고자 했다. 처음에는 모두 손으로 하나하나 구축해 주었다.

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Q. 삼성에 있다가 스핀오프가 되었다고 말씀을 주셨다. 사실 그런 고민을 한 적 있다. 아무리 하고 싶은 것이 있더라도 기회를 잡기 위해서라도 대기업을 한번 먼저 가 보는 것이 낫지 않을까? A. 특히 기회를 잡기 위함이라면, 대기업에 가는 것을 만류하고 싶다. 삼성 직원이 수만이 넘는데 벤처를 하는 사람은 천 명이 되지 않고, 1년에 생기는 팀도 30개가 채 되지 않는다. Q. 그럼에도 불구하고 창업을 하는 사람들 중 일부가 대기업에 먼저 가려고 하는 이유가 무엇일 것이라고 생각하는가? A. 창업 스토리가 되기 때문에 간다고 생각한다. 그리고 고객을 알아야 하기 때문에 간다고 생각한다. 예를 들어 반도체 공급과 같은 시장을 공략하고 싶다면, 대한민국에서 반도체를 가장 잘 하는 삼성전자와 같은 곳에 가야지만 그런 것들을 잘 볼 수 있지 않겠나.

인상깊었던 점은 크게 두 가지로 정리할 수 있다.

이런 자동화 프로젝트 수요가 있음을 확인하기 위해 광고를 날린 뒤, 실현가능성을 확인하기 위해 구축 가능한 AI의 결과물 수준의 결과물을 예상하여 디자이너가 한땀한땀 상세페이지 디자인 작업을 완성해 나가는 모습을 상상해 보았다. 이렇게 꽤 근사해 보이고 대단해 보이는 프로젝트들일지라도 거대한 후원자가 없는 상황에서는 하나하나 태핑을 하고 걸어왔음을 알 수 있었다.

사실 프로덕트 결과물을 제대로 보지 않은 상황에서는 ‘이게 정말 필요할까?’ 라는 생각이 들었다. 그런데 결과물을 보니까 적당히 힙한 패션 잡지에서 어렵지 않게 보일법한 디자인들의 자동생성된 상세 페이지를 확인할 수 있었다. 결과물의 퀄리티에 놀랐다.

Manta

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제품

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모터, 배터리, 페달을 이용해서 물에서 이용할 수 있는 퍼스널모빌리티를 개발하는 회사다. 시속 약 22킬로미터로 물 위를 가르며 주행할 수 있다.

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인사이트

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Q. 이 제품이 이 회사의 유일한 제품인가? A. 맞다. 이 제품 말고는 다른 제품이 없다.

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Q. 이런 마스터피스를 어떻게 만들 수 있는 것인지. 아무 자본도 없다면 이런 작품을 만드는 것이 굉장히 어려울 것 같아서 이런 작품을 만들어낸 사업가들의 이야기를 모으고 있다. A. 이 회사의 창업자는 뉴질랜드 사람으로 굉장히 돈이 많은 사람이었다. 그 전에 하던 사업을 비싸게 팔고 주변의 지원을 받아서 그 자금으로 자기가 한평생 가졌던 꿈을 실현한 것이다.

마찬가지로 시장검증을 하지 않은 채로 내가 원하는 것을 만들고 마스터피스를 만들기 위해서는 돈이 정말 많거나 백그라운드로부터 사람의 확신이 느껴져야 한다는 사실을 되새길 수 있었다. 이 기업의 경우에는 돈이 많은 경우였다.

Arcade for Good

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제품

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아케이드 게임을 플레이하기 위해서 약간의 자율적인 기부를 해야 되는 게임기이다. 게임기에는 결제 하드웨어가 부착되어 있다. 기부를 위한 결제는 간단하게 NFC로 가능하다 (유럽에서는 거의 모든 카드 결제가 NFC 기반으로 이루어진다).

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인사이트

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Q. 이걸 모두 처음부터 끝까지 만드신 것인가. A. 우리는 백그라운드가 개발자다. (서랍을 열어 기계 안에 들어 있는 컴퓨터를 보여주며) 우리는 이 작은 컴퓨터에 탑재되는 소프트웨어를 만들었다. 게임기 껍데기까지 우리가 만들진 않았다.

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Q. 실제로 얼마나 배포를 했고 사람들이 배포된 게임기에서 얼마나 게임을 플레이하는지 궁금하다. A. 지금까지 약 30대의 기기를 배포했다. 주유소 공항 지하철 이런 곳에다가 배포했다. 하루에 사람들이 게임을 8판정도 즐긴다.

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Q. 이 사업을 진행하는 것에 있어 가장 병목이 무엇인지 궁금하다. A. 기기를 구매하는 가격이 가장 문제다. 기기를 1개만 만들면 약 2000 유로 정도가 든다. 하지만 만약 여러 개를 한 번에 만들면 가격이 많이 내려가게 된다. 그래서 한번에 많은 양을 구매할 수 있는 돈을 구하고 있는 것이다.

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Q. 비즈니스 모델이 궁금하다. 만약 사람이 1유로 정도 기부를 한다고 한다면 몇 퍼센트가 실제로 기부로 이어지는가? A. 현재는 100% 모두 도네이션 되는 구조다. 사실 앞으로도 그렇게 유지하고 싶다. 대신 우리는 기계를 유료로 판매하고 있고, 게임 중간에 광고를 넣는 방법을 선택했다.

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Q. 처음에 이 사업을 진행하게 된 이유가 궁금하다. A. 프랑스는 게임 시장이 상당히 크다고 생각한다. 이런 고전적인 비디오 게임을 즐기는 사람들이 아직 꽤나 많다. 굳이 이런 형태의 기계를 채택한 이유는 음, 글쎄 잘 모르겠다. 그런데 뭔가 이런 기기가 있으면 한번 가서 만져보고 싶지 않은가. 그게 이유인 것 같다.

하루 8판이라면 게임 이용량이 꽤 많다고 생각했다. 이정도라면 한국의 공유 전동킥보드 한 대당 이류평균 이용 횟수를 훨씬 상회한다. 만약 인당 평균 지불금액이 1유로(1400원)이고, 20%(자선단체 평균)가량을 운영비로 가져간다면 1대당 하루 2400원의 수익이 생기게 된다. 기계를 많이 생산하게 되어 하나를 생산하는 것에 50만원까지 낮아졌다면, 200일만에 원금 회수가 가능하다. 사회적 기업의 기준이 어떻게 되는지 모르겠지만 이 모델이 한국에서도 가능하다면 엄청 큰 금액은 아니지만 작은 팀에 안정적인 캐시를 공급할 수 있는 수준 정도는 되지 않을까 생각한다. 1000대를 배포하면 6천만원/월, 7억/년이다.

Pixellot

사업개발 VP Brian Phillpotts 와의 이야기였다.

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제품

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카메라맨 없이 TV에 송출되는 스포츠 중개 화면을 만든다. 카메라는 자동으로 적절한 구도에서 경기를 촬영한다. 이를 미디어 모드 혹은 브로드캐스팅 모드라고 한다. 촬영뿐 아니라 이를 스트리밍하는 일까지도 담당한다.

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브로드캐스팅 모드뿐 아니라 팀의 플레이를 분석하고 강화하기 위한 목적의 촬영도 동시에 진행된다. 이를 전략 모드라고 한다.

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인사이트

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Q. 처음 이 시장에 어떻게 접근할 수 있었나. A. 이 회사의 창업자는 카메라와 관련된 것을 전혀 알지 못하는 상태였다. 즉, 처음부터 이런 일을 하지는 않았다. 처음에는 양질의 데이터를 모으고자 스포츠 데이터 플랫폼을 구축했다. 데이터를 많이 쌓은 뒤 이쪽 사업으로 넘어오며 그 회사를 팔게 되었다.

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Q. 이미 시장에서 많이 사용되어 정착에 성공한 솔루션인 것 같다. 다음 스케일업은 어떻게 진행할 생각인가? A. 아직 시장을 다 가져가지 않았다. 우리가 촬영하는 스포츠조차도 완전히 시장의 파이를 다 가져갔다고 생각하지 않고, 이 세상에는 정말 다양한 스포츠가 있기도 하다. 아직 확장할 수 있는 90%의 시장이 있다. 아직 다른 국가로 확장하지 않기도 했다. 이뿐아니라, 카메라의 구도를 잘 조작하여 화면에 더 많은 광고들이 담기도록 만들어 지금보다 더 많은 수익을 올릴 수 있는 방법을 개발하는 것도 진행될 수 있겠다.

인상깊었던 점과 이를 보고 생각한 점은 크게 3~4 가지로 정리할 수 있다.

정확한 이야기가 기억나지는 않지만 이미 엄청나게 많이 사용되고 있는 제품이었다. 긴 업력을 자랑하며 함께 완성도가 높고 거대한 규모의 사업을 하는 사람들과 이야기를 하다 보면 뭔가 압도당한다는 느낌이 든다. 이 기업과 이야기를 할 때에도 비슷한 것을 느낄 수 있었다.

‘카메라의 구도를 잘 조작하여 화면에 더 많은 광고들이 담기도록 만들어 지금보다 더 많은 수익을 올릴 수 있다’ 는 아이디어는 정말 상상하지도 못했다.

몇몇 사업 도메인은 진입 장벽이 있기도 하다. 예를 들어 ‘나는 애플 삼성에 이어 제3의 스마트폰 회사를 만드는 일’ 이나 ‘불로장생의 약을 개발하는 일’ 같은 것들은 나의 1차 목표가되기 어렵다. 나는 이를 ‘내가 지금은 할 수 없는 것’ 이라고 표현한다. 예를 들어 경기 중개 혹은 녹화 작업을 기계화하고자 한다면 적어도 경기장의 카메라를 직접 만져볼 수 있어야 할 것이다. 하지만 아무리 2군 3군의 경기일지라도 쉽게 카메라를 잡고 이런저런 실험을 할 기회는 잘 주어지지 않는다. 이렇게 진입장벽이 높은 도메인에서 사용될 제품을 만들고 있는 회사들의 경우, 우리 눈에 보이는 잘 알려진 솔루션을 만들기 위해 가깝지만 허들이 낮은 도메인에서 뜀틀삼아 짚고 넘어왔을 가능성이 높다.

만약 내가 이렇게 진입장벽이 높은 도메인의 사업에 중간과정 없이 바로 뛰어들고자 한다면 어떻게 했을까. 학교 방송동아리 등에서 촬영의 기본을 익히는 동시에 스마트폰 공기계를 3~4대 이용해 아마추어 경기부터 찾아다니며 기꺼이 촬영 및 편집을 하고 무료로 경기의 운영 단체에 제공해보면서 반응을 살피고 노하우를 쌓으며 레퍼런스를 쌓아 큰 무대에서 신뢰받을 수 있는 기틀을 다지지 않았을까 싶다. 그 다음에서야 큰 시장 컨택에 나서는 접근을 해보지 않았을까 싶다.

Equip

독일에서 온 비즈니스 기획개발자 (Business development) Pierre HEURTIN 과 대화를 나눴다. 회사에서 일하신지는 2달정도 되었다고 한다.

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제품

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공원에 갔지만 공원에서 즐길 수 있는 스포츠에 필요한 준비물들이 없는 사람들을 위한 무인 대여박스를 제작하고 판매한다.

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호텔이나 공원과 같은 곳에 제품을 배포한다. 블루투스 기반으로 대여박스의 잠금을 해제한다.

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쏘카나 그린카 등 앱 기반 차량 대여업체가 흔히 사용하는 것처럼, 다음 유저가 이전 유저의 정상 사용을 확인하는 형태로 돌아간다.

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회사는 박스와 모바일 플랫폼만 판매한다. 박스에 들어갈 물건을 구매하고 분실된 물건을 채워 넣는 것은 박스를 구매한 쪽의 몫이다.

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비즈니스 모델

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스테이션(박스)을 판다. 

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2가지 종류의 스테이션이 있다. 

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스테이션 타입1은 설치비를 받지 않는 대신 대여 수익의 50%는 바이어가 가져가고, 30%는 우리가 가져간다. 

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스테이션 타입2는 설치 시 1500유로가 든다. 하지만 대여금액에서 우리가 가져가는 것은 없다.

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아이템을 찾아가는 과정

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이 회사는 스노보드와 관련된 일을 하는 사내벤쳐였다. 처음에는 스노보드 대여사업을 태핑했었다. 그런데 맨날 플레이트가 부서지고 난리도 아니었다고 한다. 그래서 스노보드 대신 다른 스포츠 용품을 대여해 주는 것으로 피벗을 하기로 했다.

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인사이트

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Q. 운영과 개발에 있어 가장 어려운 점이 무엇인지 궁금하다. A. 소프트웨어 문제가 가장 어려운 것 같다.

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Q. 시설물 설치에 법적인 문제가 없었는가 궁금하다. A. 우리는 정부나 호텔이 우리 제품을 구매해서 설치하는 것이기 때문에 법적인 문제는 있을 수 없다.

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Q. (파워플러그가 보이지 않아서) 배터리로 동작하는 것인가? A. 맞다. 2년동안 재충전 없이 사용할 수 있다. 한때는 솔라패널을 썼었지만 단가가 안나왔다. 그래서 그냥 포기하고 재활용 가능한 배터리를 쓰고 있다.

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Q. (비즈니스가 어려워보이지 않아서) 팔로워들이 있을 것 같다. 비슷한 아이템을 하는 팀은 없는가. A. 프랑스에 1개, 독일에 1개 있다. 그런데 그들은 그냥 피트니스 아이템 위주로 사업을 진행하고 있다.

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Q. 한국에도 이런 것들이 필요하다. 아시아 진출 계획은 없나? A. 그러고 싶지만 유럽에서 조금 더 튼튼한 기반을 다지고 넘어가려고 한다. 우리는 스위스 스타트업이고 나는 독일에서 왔다. 현재 회사는 독일 시장을 확대하려고 하는 것 같다.

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Q. 답변주시는 분은 무엇을 공부하셨나? A. 스포츠 비즈니스를 공부했다. Q. 오 그게 지금 일하는 것에 도움이 되나? A. (이런저런 설명) 딱히 도움이 되는것은 잘 모르겠다 하하.

한국에서 다양한 아이템 중 하나로 가볍게 시도해 보기에도 나쁘지 않아보인다는 생각이 든다. 뭔가 어렵고 복잡한 것이 있을줄 알았는데 그렇지 않았다. 어떻게 태핑을 해볼 수 있는지도 상상하기 어렵지 않은 것 같다.

i-Virtual

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제품

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어깨 부위까지 포함해 셀카를 찍으면 뽑아낼 수 있는 수많은 건강 정보들을 파악할 수 있다. 심박수, 스트레스 지수, 호흡수 등을 잡아낼 수 있다.

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인사이트

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Q. 이런 솔루션은 어디에 판매하나? A. 텔레메디슨 (원격 진료) 플랫폼에 판매하거나 보험사에 판매할 수 있다.

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Q. 무엇이 가장 어려웠나? 의료 시장과 같은 초기시장에 진입하는 것이 특히 어려웠을 것 같다. 한국의 경우 텔레메디슨이 법으로 아직 묶여 있기도 하다. A. 신뢰를 주는 것이 가장 어려운 것 같다. 하지만 초기 시장진입은 생각보다 어렵지 않았다. 프랑스도 까다롭긴 마찬가지였다. 당장 1~2년 전까지만 해도 텔레메디슨 시장이란 것이 없었다.

◦

Q. 기술이 굉장히 놀랍다. 어떤 팀이 이 아이템 디벨롭을 시작했는지 궁금하다. A. 초기멤버는 CEO를 포함하여 두 명의 엔지니어와 한 명의 리서처였다.

거짓말을 치는 것이 아니라면, 이 기술 자체에 놀라지 않을 수 없었다. 인공위성 사진에서 사람을 식별해 내는 일과 비슷하다고 느꼈다. 사람의 얼굴에 많아봐야 얼마나 많은 정보가 들어 있으며, 사람의 호흡과 심장 박동으로 인한 미세한 떨림이 스마트폰 카메라에 전달된다고 한들 얼마나 전달될 수 있겠는가.

MOPSO

CEO Andrea Danielli 가 이야기를 나누어 주었다.

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문제

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이 세상에는 블랙머니, 돈세탁이 정말 자주 일어난다. 이 제품은 그런 돈을 찾아내는 역할을 한다.

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인사이트

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Q. 사실 내가 금융업이라는 도메인을 전혀 모르기도 하지만 돈세탁을 어떻게 찾아내는 것인지, 그것이 가능하긴 한건지 궁금하다. 혹시 CEO님의 백그라운드를 알려주실 수 있는가. A. 돈세탁을 찾아내는 것은 쉬운 일이 아니다. 돈세탁을 잡아내겠다고 정보를 다 내놓으라고 하더라도 사람들이 정보를 당연히 주지는 않을 것이다. 그래서 나는 심리학에 관심이 많은 철학자라고 소개하곤 한다. 은행이나 금융과 관련된 도메인에서 10년간 일했다.

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Q. 화면으로 보여주신 것을 보니까, 돈의 흐름을 그래프 형태로 표현하는 것 같다. 그럼 만약 중간 하나의 노드만 단절되더라도 돈세탁을 찾아내는 것이 불가능한 것 아닌가. A. (너 돈세탁 하고싶어서 어떻게 하는건지 돌려 물어보는거 아니냐고 장난을 치셨다. 그러더니 돈세탁을 하는 방법은 많지만 그둘 중 최고는 레스토랑을 하는 것이라고 하셨다. 정당한 결제액을 비정당항 결제액 안에 쉽게 끼워넣을 수 있는 영역이기 때문이라고 한다) 맞다. 그런 부분들이 정말 어려운 것이고 우리는 그런 것을 찾아내려는 스타트업이다.

금융권인만큼 시장진입이 정말 어려웠을 것 같다는 이야기에는 무엇인가 새로운 것을 받아들이는 것을 좋아하지 않는 금융권에게 신뢰를 주는 것이 가장 어려웠다는 이야기를 하셨다. 곧이어 그럼 도대체 어떻게 PoC를 한 것인가에 대한 궁금증이 생기기 시작했다. 당연히 데모 데이터를 받아서 시스템이 잘 동작하는 것을 보이는 작업을 먼저 해야 하지 않겠냐는 이야기를 하셨다. 한편으론 창업자가 금융권에 10년에 몸담으며 스페셜리티와 사람들을 많이 가지고 있었기 때문에 도전할 수 있지 않았을까 하는 생각이 들기도 했다.

UPPLY

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문제

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물류 운송 비용은 종류에 따라, 운송수단에 따라, 시기에 따라 비용이 계속 변화한다.

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아이템

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가격을 분석하여 미래 물류 비용동향을 예측한다.

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깔끔한 대시보드를 통해 물류 운영의 의사결정을 돕는다.

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인사이트

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Q. 어떻게 실시간 물류 운송비용 데이터들을 얻을 수 있었나. 대표의 백그라운드가 궁금하다. A. 회사 자체는 지오디스라고 하는 거대한 물류회사에서 출발했다. 대표는 컨설팅 회사를 다니던 사람이다. 지오디스의 데이터로 아이템을 디벨롭하기 시작했다.

고정 가격이 아니라면 어떤 물건을 어떤 시기에 어떤 운송수단을 사용해서 옮기는지의 전략이 매우 중요하다는 생각에 공감할 수 있었다. 그런데 결국 이런 플랫폼 만들 수 있는 회사들은 정해져 있다는 생각이 들기도 했다. 물류시장과 같이 소비자 눈에 잘 드러나지 않는 시장에 침투할 수 있는 방법을 듣기 위해 찾아갔지만 중요한 인사이트를 얻지는 못했다.

BORDERLESS

김승태 크리에이티브 디렉터님이 이야기를 나눠 주셨다.

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서비스가 해결하는 문제

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한국 패션 기업들 중 외국의 분위기, 해외 브랜드의 분위기를 내고 싶어하는 기업들이 많다.

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일반적으로 패션 브랜드들은 내부적으로 마케팅팀을 가지고 있다. 마케팅팀에서 해외촬영 위해 우르르 나간다. 이때 비용이 억단위로 든다. 혹은 해외에 있는 배우를 한국으로 데려온다. 이 경우에도 엄청난 비용이 들어간다.

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엄청 유명한 모델이더라도, (1) 한국으로 부르는 것이 아니라 그냥 모델이 있는 곳 근처에서 촬영하고 (2) 해외에 잘 알려지지 않은 한국 브랜드가 고용하는 경우 모델 가격이 확 떨어진다.

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문제를 찾아가는 과정

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대표님은 원래 해외에서 플랜트 사업을 하셨다. 그러다가 브라질 모델들이 촬영을 위해 외국으로 나가서 활동을 하는 모습을 보게 되었다. 그냥 단순하게 ‘그냥 옷을 가져오면 되는것 아닌가’ 하는 생각이 들었다. 그래서 여러 브랜드들을 접촉하며 만나보기 시작했다.

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인사이트

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Q. 이야기를 들어보니 모델은 딱히 특정 기업과 계약을 맺고 해당 기업에서만 활동하거나 하는 것 같지는 않아 보인다. A. 맞다. 모델은 딱히 특정 브랜드에 종속적이지 않다. 다만 모델을 관리하는 에이전시가 있다.

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Q. 과거에는 한국 패션기업 등의 마케팅팀이 통째로 나가서 촬영을 진행했다고 하지 않았나. 그렇게 했던 이유 중, 기업에서 정확히 원하는 느낌으로 촬영하기 위함도 있지 않았을까 싶다. 그냥 옷만 외국으로 내보내서 촬영을 진행한다면 해당 부분을 제어하기 힘들어지지 않나. A. 맞다. 처음에는 옷만 보내서 현지 프로덕션에게 전부 맡겼다. 지금 보시는 동영상이 사업 초기 촬영한 것이다. 한국에서 선호하는 무드가 아니라 미국 시장에서 먹힐듯한 느낌이 오지 않는가? 클라이언트들에게도 한국 고객들이 좋아하지 무드가 아니라는 피드백이 많이 왔다. 그래서 우리는 기획단부터 개입을 하기 시작했다. 이게 노하우인 것 같다.

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Q. 크리에이티브 디렉터는 어떤 일을 하나? 백그라운드도 궁금하다. A. 앞서 언급했던 ‘기획단부터 개입하는’ 일을 한다. 빛의 방향, 날씨, 모델 선정, 옷과 배경은 물론 조명 색깔의 조명을 고려한 촬영, 클라이언트의 요구사항을 고려한 전체적인 분위기, 레퍼런스, 사전답사까지 모든 것을 철저하게 분석하는 일을 한다. 그래야 현지 프로덕션에서 촬영해도 한국 클라이언트가 원하는 대로 결과물이 나오기 때문이다. 여기서 처음 커리어를 시작한 것은 아니고 패션 업계에서 오래 일했다.

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Q. 다음 스케일업은 무엇이라고 생각하는가? A. 지금은 완전 개발과는 거리가 먼 영역이라고 할 수 있다. 하지만 개발에 대해 지식이 조금 있으신 팀원분께서 촬영 방식, 요구사항, 조명 등 모든 데이터들을 잘 정리해 가고 계신다. 이제 B2B 플랫폼으로 발전시키기 위해 작업을 할 차례라고 생각하지만 아직 조금 먼 이야기다. 또한, 우리가 한국 기업을 외국에 가는 일을 도와주었다면 반대로 외국 기업이 한국에서 촬영하는 일로 확장할 생각이다.

Inspek

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제품이 해결하고자 하는 문제

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신약 등을 개발할때 다양한 액체 여러 종류를 섞어두고 이들 사이의 반응을 살피곤 한다. 하지만 이러한 실험의 경우 전체 사이클을 한 바퀴 도는 것만도 굉장히 느리다. 한 사이클을 도는 것이 느리다는 말은 실험이 중간에 망가지더라도 전체 프로세스가 끝날때까지 기다려야 한다.

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제품

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엄청 저렴한 액체 분석 칩이다. 칩은 반응이 진행 중인 액체들을 실시간으로 분석한다.

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칩은 정말 작고 저렴하기 때문에 대량으로 실험환경을 구축하고 여러 실험들을 병렬적으로 돌릴 수 있게 된다.

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인사이트

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Q. 개발비용이 많이 들었을 것 같다. 창업 완전 초기 어떻게 시작할 수 있었는지가 궁금하다. A. 창업자는 원래 미국 MIT에서 반도체박사를 하는 사람이었다. 공부 중 이런 아이디어가 생겨나게 되었고 이런 아이디어를 가지고 프랑스에 돌아와 몇 년 더 공부한 뒤 투자자 앞에서 이 아이디어에 대해 발표를 해 펀딩을 받을 수 있었다.

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Q. 팀원 모두가 화학이나 반도체와 관련된 전공을 하셨는가. A. 팀은 모두 다른 전공의 석/박사 공부하던 사람들이다. 일부는 물리쪽을 전공하던 사람이고, 광공학 쪽에서 전공을 하던 사람도 있다.

전문가들이 모여 자신의 문제를 풀어낸 사례에 해당한다. 자신의 문제를 풀어냈기 때문에 실험실과 관련된 프로덕트가 나왔다.

Vinidaily

(Co-)Founder이자 CMO Carla Carfagno 와의 이야기였다.

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제품이 해결하는 문제

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유럽에는 와인들이 너무 많다.

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개인마다 취향이 다르고 와인의 종류도 굉장히 다양한데 수많은 와인들을 모두 확인해볼 수 없다.

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문제를 해결하는 제품

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몇몇 질문에 응답한다. 예를 들어 달콤한 것을 좋아하는지, 프루티한 것을 좋아하는지, 탄닌 강한 와인을 좋아하는지 등.

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스마트폰으로 와인장 전체 사진을 찍으면 화면으로 어떤어떤 와인을 추천하는지에 대한 정보를 보여준다.

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인사이트

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Q. 팀의 백그라운드가 궁금하다. A. 총 네 명이 창업했다. 나는 파이낸스 스쿨을 나왔고, 다른 두 명은 비즈니스 스쿨을 나왔다. 마지막 한 사람은 사람은 엔지니어링 스쿨을 나왔다.

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Q. 와인 추천은 꽤나 흔한 애플리케이션이라고 생각한다. 나는 개인적으로 와인 애플리케이션 vivino를 많이 사용한다. vivino와 가장 큰 차이가 무엇이라고 생각하는가? A. vivino는 와인을 하나하나 스캔해야 한다. 하지만 우리는 앞서 언급했듯 와인장 전체를 촬영하고 그 안에 있는 와인들을 모두 식별해낼 수 있다. 이건 우리가 개발해 낸 우리의 기술이다.

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Q. 현재 프로덕트를 만들기 위해 많은 연구를 하고 많은 와인 레이블 이미지 데이터를 취득했을 것 같다. 어떻게 지금 프로덕트가 잘 될 수 있을 것이라는 확신을 가지고 진행할 수 있었는가? A. 2년 전, 100가지정도 되는 와인을 판매하는 와인샵 하나에서만 사용할 수 있는 챗봇 메신저를 만들었다. 해당 챗봇을 사용자가 잘 이용하는지, 결과물에 만족하는지 등에 대한 반응을 확인했다.

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Q. 와인 레이블 이미지 데이터는 어떻게 취득했나? A. 처음에는 직접 땄다. (데이터 외주업체가 워낙 많기때문에 지금은 외주를 맡겼을 듯 하다)

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Q. 와인 이미지 레이블을 얻었다고 쳐도, 각 와인이 어떤 맛을 가지고 있는지에 대한 데이터는 어떻게 취득했나? A. 세계 와인기구(International Organisation of Vine and Wine) 등 와인과 관련된 데이터를 가지고 있는 다양한 조직들이 있다. 이들에게서 데이터를 모을 수 있었다.

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Q. 비즈니스 모델이 궁금하다. A. 구독제 모델을 사용할 예정이다. 지금은 무료다.

인상깊었던 점은 크게 두 가지로 정리할 수 있다.

아이템에 대한 시장반응을 확인하기 위해 하나의 와인 가게라는 ODD(애플리케이션의 작동범위)를 한정하고 챗봇이라는 도구를 사용한 린한 결정이 정말 훌륭하다는 생각이 들었다. 왜냐하면 하나의 와인 가게에서 프로젝트를 진행한다면 굳이 카메라를 사용하고 와인이 무엇인지 식별할 필요도 없이 모든 종류의 와인 데이터를 엑셀 시트에 옮겨담을 수 있기 때문이다.

앞서도 언급했지만 매주 한명이 와인을 한두병씩 소비해버릴만큼 와인을 소비하는 빈도가 정말 높다 보니까 이런 비즈니스가 구독모델로도 나와버릴 수 있구나 하는 생각이 들었다.

프랑스 아무 마트나 가도 이렇게 수많은 와인 속에 압도되기 십상이다.

Unboared

사람들이 하나의 모니터를 보고 각자의 스마트폰을 조이스틱삼아 게임을 즐기고 있다.

창업자이자 CEO인 Victorien Defosse와 이야기를 나누었다.

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제품

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하나의 모니터를 바라보며 모바일 기기를 조이스틱삼아 캐주얼 게임을 플레이한다.

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모바일 기기는 물론 게임까지 모두 웹 기반이다.

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인사이트

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Q. 아이디어와 게임은 상당히 간단해 보이지만, 이들을 만들기까지 여러 실현가능성 테스트 단계가 있었을 것 같다. 완전 처음의 이야기를 듣고 싶다. A. 처음에는 가장 심플한 플랫폼을 만들었다. 엄청나게 많은 고도화 아이디어들이 있었지만 우리의 핵심 메인 피처가 무엇일까 고민한 결과 모바일을 조이스틱삼아 플레이해볼 수 있는 기능이 가장 중요한 기능이었다. 우리는 이 아이디어를 테스트하기 위해 프리토타입을 만들었다. FAKING THE PRODUCT! 우리는 가짜 게임 플랫폼. 가짜 모바일 조이스틱 플랫폼을 만들었다. 다른 사람들과 실제로 연결되지 않았지만 연결된 것 같이 느껴지도록 만들었다. PRE를 마치기까지 딱 2주 걸렸다. MVP를 구현하는 일에는 1달이 걸렸다. 타겟이 누가 될 수 있을지는 우리도 처음에 감이 잡히지 않았다. 이런 게임 플랫폼은 어른들, 아이들, 회사들 누구나 사용할 수 있기 때문이다. 우리는 10개정도가 되는 포커스 가설 그룹을 만들었다. 어떤 타겟 그룹이 가장 매력적이라고 느꼈는가를 계속 테스트했다. 해 주고 싶은 조언은 2주 안에 프로덕트를 빌드하고 최대한 빨리 테스트하라는 것이다. 최대한 저렴하게 제품을 만들고, 최대한 코드 없이 제품을 만들고, 테스트 그룹을 만들고 그들을 대상으로 실험하라.

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Q. 사람들이 돈을 내면서까지 제품을 즐기고 싶은지는 어떻게 측정했는지 궁금하다. A. 우리는 지금 그걸 테스트하고 있는 단계이다. 사람들에게 수요가 있다는 것은 알았는데 사람들이 어떠한 과금 방식에 비용을 지불할 의사가 더 높은지를 테스트하고 있다. 

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Q. 게임 플레이를 즐기기 위해서는 사람들이 한 공간에 다 모여있어야하고, 모니터도 있어야 하는 상황이 충족되어야 하는 것 같다. 즉 마케팅과 광고가 쉽지 않았을 것 같다. A. 단순히 앱 마케팅처럼 하는 것은 물론 어려울지도 모른다. 너 말대로 광고를 접한 고객들이 당장 모니터같은게 없을수도 있다. 그래도 인스타그램 플랫폼 등을 통한 광고를 통해 간단한 데모 비디오 등을 보여주면서 나중에 제품을 사용할 의사가 있는 잠재고객정도는 구할 수 있다.

같이 게임을 할 수 있는 소프트웨어라니. 아이디어는 재미있어 보이지만, 이렇게 여러명이 한번에 참여해야 시너지를 느낄 수 있는 아이템 특성상 아이템을 검증하는 단계에 특별한 무엇인가가 있을 것이라고 생각했다. 하지만 놀라울 정도로 강조하는 내용은 똑같았다. 대표는 ‘이런 것들을 누군가 타일러 주는 것이 정말 중요하고 생각한다. 내가 시작할 때 이런 것을 알려주는 사람이 있었다면 정말 좋았을 것 같다. 나는 아쉽게도 그런 사람들이 없었다. 궁금한 것이 있으면 주저하지 말고 링크드인으로 물어봐라’ 라고 하시며 명함을 건네어 주시기도 했다. 너무 감사하다. 또한, 이 제품처럼 어찌보면 테스트를 하기 어려워 보이는 제품조차도 린 스타트업에서 권장하는 방식들을 따라왔다는 사실이 인상깊었다. 오죽하면 2주마다 배포하라고 하시겠나.

QuantumCat

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문제를 해결하는 제품

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촉매 기업이다.

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팀

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KAIST 박사과정에서 연구하던 내용이다. 삼성에게서 투자를 받았다.

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인사이트

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Q. 나는 소프트웨어 도메인에 있다 보니까 이런 제품은 어떤 공간에서 만들어지는건지 상상하기가 어렵다. 상상을 조금 더 잘 할 수 있도록 도움을 주시면 좋겠다. A. 우리 중고등학교때 화학 실험하는 실험실 환경을 생각하면 된다. 각종 원료들이 있고 이것들을 잘 분석해볼 수 있는 실험대와 도구들이 있다.

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Q. 소프트웨어같은 경우 제품을 만들고 피드백을 받는 것이 가능한데, 이런 하드웨어나 화학제품같은 경우 ‘이것이 충분히 가능성이 있으니 해 봐야겠다!’ 라는 마음을 먹기까지 어떤 판단 과정을 거치시는지가 궁금하다. A. 사실 모 아니면 도라는 생각이 든다. 소프트웨어 도메인은 조금 더 빠르게 피드백 사이클를 돌 수 있다는 특징이 있지만 하드웨어나 화학제품은 그보다 조금 더 어렵다. 그렇다고 아무 근거 없이 제품을 만들겠다고 뛰어드는 것은 당연히 아니다. 기존에서 문제되는 하나의 포인트가 있고 그것을 해결하겠다는 생각으로 개발한다. 그런데 그것만으로는 부족하고, 사회적 흐름, 정부의 투자방향 이런 것들이 잘 일치해야 성공할 수 있는 것 같다. 이것들을 모두 점치겠다는 것은 사실상 불가능하지 않나 싶다. 만약 이것들을 모두 정확히 점치고 싶다면 창업을 하면 안된다고 생각한다. 그래서 모아니면 도라고 했다.

ArtCentrica

CEO Marco Cappellini 와 대화를 나누었다.

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제품

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미술 교육에 특화된 온라인 플랫폼. 정말 다양한 기능들이 포함되어 있다.

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인사이트

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Q. 프로덕트의 기능이 굉장히 다양한 것 같다. 무엇을 기준으로 이렇게 기능을 추가한 것인가? A. 내 개인적인 경험에서 우러나온 기능들도 있고, 선생님들과의 인터랙션을 하면서 기능 구현 요구들을 수집한 것도 있다.

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Q. 비즈니스 모델이 궁금하다. A. B2G SaaS이다.

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Q. 비용이 많이 들었을 것 같은데 그 처음의 이야기가 궁금하다. A. 아하, 우리는 미술과 관련된 것들만 다루지만 교육을 전반적으로 다루는 모회사 ‘Centrica’ 가 있다. 그래서 부족한 상태로 프로덕트를 개발하지는 않았다.

두 그림 똑같이 놓고 비교해 보기나 연표 정리같은 것은 사실 누구나 만들법한 기능이다. 그런데 그림에 나와 있는 특정 장식, 문양, 장신구들을 추출해서 쭉 놓고 비교할 수 있는 기능이라거나 그림의 붓자국까지 선명하게 확대해 볼 수 있도록 그림을 디지털화시키는 디테일을 살렸다는 점이 굉장히 놀라웠다. 이탈리아에서는 미술을 얼마나 심도깊게 교육하길래 이런 것들이 시장성을 인정받고 팔리는 것인지가 궁금해졌다.

CLIKA

CDO Alessandro Mapelli 와의 대화였다.

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문제

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기존 솔루션들이 제공하는 딥러닝 모델 최적화 도구들(TensorRT, Pytorch 양자화 도구)은 굉장히 느리고 모든 모델에 대해 안정적으로 동작하지도 않는다.

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데이터나 모델을 가지고 있는 기업들은 웹 API를 통해 원격지에서 제공되는 SaaS를 사용하고 싶어하지 않는다.

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문제를 해결하는 제품

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온프레미스에서 작동하는 파이썬 패키지를 만든다.

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일반적으로 사용되는 양자화 방법과는 조금 다른 양자화 방법을 사용하여 모델을 최적화한다.

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문제를 발견하기까지의 과정

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CTO는 이스라엘 사람으로, 이스라엘 모빌아이에서 일했다. 

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모빌아이에서 일하던 도중 최적화 문제를 발견할 수 있었다.

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인사이트

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Q. 이 솔루션을 만들게 된 백그라운드가 궁금하다. A. CTO는 이스라엘 사람이다. 모빌아이에서 일했다. 그래서 이 문제들을 발견할 수 있었다. 어떤 오픈소스 프레임워크도 사용하지 않고 처음부터 스크래치로 모든 것을 빌드했다. 그래서 다른 양자화 도구들과 약간 다르게 작동한다.

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Q. 수익 모델이 궁금하다. A. 1대의 기기에서 사용할 수 있는 라이센스를 기반으로 과금한다. 1년에 10만 달러이다. 비용이 비싸다고 생각할수도 있지만 끊임없이 모델을 돌려야 하는 기업의 경우 모델을 최적화하여 CPU에서 실행하는 경우와 GPU에서 실행하는 경우의 인프라 비용 차이는 상당히 클수밖에 없다.

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Q. 성능 표를 보았는데 TensorRT모델이나 Pytorch 기반 양자화 모델과 그렇게 큰 성능 차이가 나지 않는다고 생각한다. 이 정도의 성능 향상이 왜 필요한 것인가. A. 맞다. 그런데 각각의 경우 잘 되는 경우가 모두 다르다. 잘 된다고 하더라도 이것이 진짜로 잘 되는건지도 알기 어렵다. 우리는 그 어떤 모델이 들어오더라도 TensorRT나 Pytorch 기반의 양자화보다 안정적으로 동작한다. 뿐만 아니라 TensorRT의 경우에는 최적화모델을 생성하는 시간이 굉장히 오래 걸린다. 30분이 걸리는 모델을 우리는 7분만에 수행해 낸다. 우리는 그 어떤 주니어 AI모델 개발자이든 모델을 만든 다음 최적화에 대한 걱정 없이 사용할 수 있도록 만들고 싶다.

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Q. 실제로 이것을 사용하고 있는 기업들이 있는가. A. 아직은 없다. 하지만 한국의 꽤나 큰 회사와 함께 RetinaFace 모델을 돌려보는 클로즈베타를 마무리했다. 이런 회사들은 자신들의 모델이나 데이터가 외부로 유출되는 것을 원하지 않는다. 우리가 클라우드 기반의 솔루션이 아니라 온프레미스 솔루션을 만든 이유도 그것이다. 

◦

Q. (30분이 걸리는 모델을 7분만에 수행한다고 하여, 어차피 오프라인으로 최적화를 돌린 다음 최적화된 모델 파일을 사용하는 것이라면 시간은 큰 문제가 되지 않을 것이라고 생각하여) 모델 파일만 받을 수 있는지 궁금하다. A. 모델 파일만 받는 것은 불가능하다. Q. 그럼 모델을 사용하고자 할 때마다 그때그때 최적화를 해서 사용해야 하는 것인가? A. 지금은 그러하다. 미래에 이 기능이 추가될 것이라고 생각한다.

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Q. 한국 대표로 나왔는데 한국 기업이 맞는가. A. 맞다. 본사를 한국에 두고있다. Q. 그럼 한국에서 일하는 사람들은 주로 한국인인가. A. 11명의 직원이 있고, 5명이 한국인이고 6명이 외국인이다. 회사 내에서는 영어로 대화한다.

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Q. CDO님께서는 왜 한국에 계시나. 스타트업 생태계에 있어 이탈리아보다 한국이 더 낫다고 생각하는가? A. CEO가 한국인이다. 나는 5년동안 한국에 살았다. 나는 한국이 훨씬 좋다. 하하하. 나는 한국의 스타트업 생태계가 훨씬 낫다고 생각한다. 정부가 자금을 많이 지원해 주려고 노력하고, 이렇게 삼성과 같은 대기업에서 엑셀러레이트 프로그램도 활성화되어있기 때문이다. 프랑스, 스위스와 같은 국가들은 스타트업 지원이 훌륭하다고 생각한다. 하지만 초기자본이 많이 드는 이러한 개발을 할 때만큼은 이탈리아 스타트업 지원구조가 부실하다고 생각한다. 이탈리아는 세금 구조도 굉장히 까다롭다고 생각한다.

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Q. CDO님이라고 하셨는데 모델 최적화 작업에 디자인 작업을 할 요소가 있는지 궁금하다. A. 우리는 배포한 모델을 모니터링할 수 있는 플랫폼을 만들고 있다. 여기에 디자인 작업이 필요하다. 당연히 라이센스 가격에 포함되어 있다.

Proto

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제품

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신기한 입체 모니터를 만드는 회사다.

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평범한 2D 모니터가 삼각형 모양의 박스 상단에 붙어 있다. 사람들은 삼각형 모양의 박스를 그냥 쳐다보기만 하면 된다. 평범한 2D 모니터가 내뿜는 불빛이 사람들의 눈에는 굉장히 입체적이고 360도 파노라마를 보는 듯한 느낌을 준다.

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팀의 백그라운드

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광학 박사, 제품디자인 백그라운드를 가진 사람들이 실리콘밸리에서 제품을 개발하고 있다.

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기타 인사이트

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Q. 진짜 멋지다. 그런데 그냥 2D 디스플레이를 장착했을 뿐인데 어떻게 입체감을 만들어줄 수 있는 것인지가 궁금하다. A. 2D 디스플레이를 장착한 것이 맞다. 거기에서 방출되는 빛을 받아 분석한 뒤 입체적으로 보이도록 수정해서 우리 눈에 보여주는 것이다.

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Q. 이 제품은 어느 시장/애플리케이션을 공략하고 만든 것인지 궁금하다. A. 우선 방산업(밀리터리)에 판매할 수도 있을 것이고, 주식 트레이더들이 여러 모니터들 사이를 이리저리 오가지 않고 하나의 거대한 화면을 사용하는 것으로도 사용할 수 있을 것 같다. 여기 앞에 시연되고 있는 것처럼 차량 디스플레이나 게임에도 사용될 수 있다.

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Q. 최근 애플에서 VR 기기들을 출시하는 등, VR기기들이 앞으로 많이 발전할 것이라고 생각한다. 이들이 큰 경쟁자라고 생각하지는 않는가? A. 그렇게 생각하지는 않는다. 애플리케이션의 용도가 다르다고 생각하기 때문이다. 우선 머리에 무엇인가를 쓴다는 것 자체가 절대 편안한 형태는 아니다

이 부스를 보고 들었던 생각은 두 가지로 정리할 수 있다.

시장을 먼저 찾는 것이 아니라 엄청난 것을 만들고 나서 이 기술과 제품을 필요로 하는 고객을 찾는 완전 기술 기반 스타트업의 접근이라고 느꼈다. 이 사람들도 바보가 아닌 이상 이런 방식으로 벤처를 해도 된다는 것을 인지하고 있을 것이라는 생각이 들었다. 하지만 최근 전 세계는 물론 한국의 벤처는 ‘린 스타트업‘이 정답인 것처럼 여겨져 왔다. 이런 기술 기반 스타트업들이 살아남는 방법이 궁금하다.

이 프로덕트와 페이스북의 VR기기를 한번 체험한 입장에서, 나는 페이스북의 VR기기가 훨씬 편하다는 생각이 들었다. 왜냐하면 우선 화각이 너무 좁았다. 홀로그램 기술과 비슷하게 적절한 위치에 서 있어야 디스플레이를 온전히 즐길 수 있었는데, 제대로 된 위치에서 30cm정도만 멀어져도, 15도정도만 다른 방향으로 바라보아도 디스플레이 성능을 모두 끌어올릴 수 없었다. 밀리터리나 모니터의 개수 제한 없는 컴퓨팅 모두 VR이 더 잘 할 수 있는 영역이 아닐까 하는 생각이 들기도 했다.

Tidal

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제품

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양식장의 생선을 분석할 수 있는 수중 하드웨어와 소프트웨어 집합

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제품이 해결하고자 하는 문제

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양식업에서는 생선이 고르게 성장하는 것이 중요하다. 일부 생선이 조금 더 많은 먹이를 먹기 시작하여 생선의 성장 균형 시작하면 생선들이 균일하게 자라지 못하게 된다.

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생선들이 고르게 자라고 있는지(생선들에게 먹이가 올바르게 제공되고 있는지)를 양식업자가 확인할 방법이 없다.

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기타 인사이트

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Q. 화면을 보니까 생선이 한두마리가 아닌 것 같다. (생선마다 ID값이 태깅되어 있는 것으로 보아) 생선 각각을 구분해낼 수 있는 것 같아 보이는데 내가 이해한 바가 맞는가. A. 맞다. 우리는 생선 각각을 구분해내기 위해 정말 많은 공을 들였다. 실제로 많은 연구가 이루어져 생선 옆면에는 생선마다 고유한 무늬가 있다는 것도 알게 되었고 종내에는 이렇게 생선을 구분해낼 수 있을 정도까지 되었다. 우리는 이 부분에 정말 많은 리소스를 쏟았지만 정말 아쉽게도 클라이언트는 그런 것에는 관심이 없었다. 전체적인 분포만 궁금해할 뿐이었다. 결국 우리가 집중해야 했던 부분은 2D 이미지를 기반으로 화면에 담긴 생선들의 무게를 추론해 내고, 이를 기반으로 분포를 뽑아내는 것뿐이었다. 그리고 우리는 이렇게 먹이를 분사했을 때 물 속에 떨어지는 먹이들도 이렇게 다 잡아낼 수 있다.

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Q. 이런 거대한 스케일의 제품을 빌드해야겠다고는 어떻게 생각할 수 있었던 것인가. A. 운이 좋게도 노르웨이의 최대 물고기 양식업체 mowi 가 우리 구글에 솔루션을 의뢰하러 찾아왔다. 그래서 시작될 수 있었던 프로젝트이다.

mowi

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Q. 아하 그러면 Tidal은 구글에서 스핀오프한 기업인가? A. 아니다. 아직 스핀오프가 되지는 않았다. (이런 것들을 궁금해하는 사람들이 많을 것이라고 생각하셨는지 슬라이드가 미리 준비되어 있었다)

그들 사이의 관계

인상깊었던 점은 크게 네 가지로 정리할 수 있다.

구글과 같이 커다란 기업들도 오버엔지니어링이라는 실수를 하는구나 라는 것을 느낄 수 있었다.

AI기술을 이용해서 현실의 문제를 푼다는 것의 또다른 좋은 예시가 되지 않을까? 현실의 문제 중에서도 특히나 이렇게 거대한 스케일의 문제를 풀 수 있는 좋은 예시라는 생각이 들기도 했다.

이렇게 거대한 프로덕트는 구글이라는 리소스와 mowi라는 거대한 클라이언트가 있었기 때문에 만들어질 수 있었다. ‘내가 지금 할 수 있는 일’ 은 아닐지도 모른다.

한편, 내가 솔루션 회사에 있을 때도 그랬지만 이런 솔루션들의 공통적이고 고질적인 문제는 솔루션을 ‘충분히 사용가능하고 완벽하게 만들고자 하는 것’ 에 마진을 붙여 나오는 가격 혹은 가격 정책이기도 하다. 구글에서 개발한 솔루션이라면 그 가격이 엄청나게 비싸고, 영세업자를 위한 과금모델도 아닐 것이다. 한국과 일본은 바다를 접하고 있어 수산업이 발달해 있는데(양식이 발달한지는 잘 모르겠다), 하나의 거대한 기업이 이 시장을 전부 관리하고 있는 것이 아니라 대부분 영세한 어민들이다. 만약 2D를 기반으로 무게를 잡아내는 정도의 태스크를 수행하기만 하면 되고, 그것이 영세한 어민들에게도 중요한 부분이라면 가격을 무기로 한국과 일본 시장에 나서 보는 것도 좋겠다는 생각을 했다. 수협과 같은 협회에 도움을 빌릴 수도 있지 않을까.

Audemic

CEO Joshua Mitcham이 제품 설명을 읽어보고 있는 나에게 적극적으로 말을 걸어 주었다.

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제품

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논문을 애플리케이션에 입력하면 적당히 요약해 준다.

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인사이트

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Q. 수익모델이 궁금하다. A. 월간/연간 구독 방식이며 첫 달은 무료이다. 실제로 과금 중인 고객은 대부분 석사, 박사 학위과정에서 공부하는 사람이다. 많은 사람들이 연간 구독 방식을 채택하고 있다.

◦

Q. 지금 보여주신 데모와 초기 아이디어를 구현했던 PoC 버전 사이에는 어떤 차이가 있는가? A. 물론 초기 버전에 비해 많은 것들이 고도화되긴 했지만 전체적인 형태는 그냥 비슷하다. 운 좋게 한방에 좋은 반응을 확인할 수 있었던 흔치 않은 케이스라고 생각한다.

◦

Q. 다음 스케일업은 어떠한 형태가 될지 궁금하다. A. 지금 애플리케이션을 만들고 있다. 어떤 사람들이 타겟이 될지는 정확히 모르겠지만, 나이브한 아이디어는 이렇다. AI 논문은 물론이고 다양한 과학적 발견들이 논문이라는 포맷을 이용해 주고받아지고 있다. 하지만 일반인 입장에서는 그 모든 것들을 다 이해하고 싶지 않을 뿐더러 그럴 시간도 없다. 우리는 과학적 발견과 그 지식을 논문이라는 형태에서 끄집어내 새로운 형식으로 재구성고자 한다.

전세계적으로 Chat GPT 열풍이었다. 이를 이용해 어떻게 사업화를 할지 고민하는 사람들이 하나둘 생겨나고 있다. 이렇게 텍스트를 기반으로 자료를 처리하는 애플리케이션의 경우 코드 한 줄 없이도 비슷한 아이템을 빠르게 프로토타이핑해볼 수 있겠다는 생각이 들었다.

Tipsi

CTO Maxime GIL과의 이야기였다.

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문제

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레스토랑이나 바에서 카드를 이용해 결제를 하는 경우가 늘어나고 있음.

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카드를 이용해 팁을 남기고 싶을 때에는 메뉴 가격에 팁 가격을 얹어 비용을 지불하게 됨 (프랑스는 기본적으로 팁 문화가 없지만, 남기고 싶을 때는 남기는 경우도 있다. 독일과 같은 국가는 팁 문화가 강하다.)

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하지만 팁을 포함하여 계산을 하는 경우, 해당 추가결제분이 팁을 이끌어낸 웨이터에게 돌아가는 것이 아니라 가게 전체의 수익으로 잡히게 됨. 그래서 손님들도 훌륭한 직원들에게 서비스를 받아도 팁을 남기지 않곤 함.

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문제를 해결하는 제품

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특정한 웨이터를 지정하여 팁을 남길 수 있는 카드 단말기용 소프트웨어

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단말기에서 추가된 팁은 웨이터의 지갑으로 바로 꽂히고, 레스토랑 전체로 잡히지 않음

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기타 인사이트

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Q. 정확히 어떤 것을 만들었는지 궁금하다. 카드 단말기까지 만든 것인가? 아니면 소프트웨어만 만든 것인가? A. 카드 단말기까지 만들지는 않았다. 너도 알겠지만 하드웨어까지 직접 핸들링하는 것은 언제나 좋은 생각이 아니다. 우리는 소프트웨어만 만들었다.

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Q. 그렇다면 해당 소프트웨어를 카드 단말 하드웨어에 설치를 해야 하는 것이 아닌가. 하드웨어 회사는 어떻게 설득할 수 있었나? A. 간단하다. 그냥 돈을 주면 된다.

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Q. 지금 테이블에 놓여 있는 카드 단말기는 내가 평소에 보았던 단말기와 조금 다르게 생겼다. 내가 주로 보았던 단말기는 지금 TV화면에 보이는 것과 같은 단말기다. 둘이 OS가 달라 보이는데 그럼 운영체제별로 소프트웨어를 따로 개발해야 하는 것 아닌가. A. 맞다. 운영체제별로 따로 개발했다. 책상 위에 놓여있는 것은 안드로이드 OS다. TV에 보이는 단말이 현재 단말기 시장을 거의 다 먹고 있다. 저 운영체제에 맞는 것을 따로 개발해야 했다.

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Q. 앞서 카드 단말기 회사에 돈을 낸다고 이야기했었다. 카드 단말기 회사는 어떻게 수익을 가져가는 구조인지 궁금하다. A. 안드로이드 OS를 사용하는 카드 단말기의 경우 후발주자이기 때문에 이것에 대해서는 조금 열려 있다. 애플리케이션 스토어에 등록을 하는 경우 1500유로(약 200만원)이 들고 그 이후로는 과금을 하지 않는다. 하지만 현재 독점 중인 단말기에 소프트웨어를 설치하기 위해서는 한 대당 비용이 청구된다.

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Q. TV에 보이는 저 구식 단말기를 사용하는 식당이 팁시 소프트웨어를 사용하고 싶어하면 어떻게 설치해 주는가. 애플리케이션 스토어같은 기능은 없어 보인다. A. 우리한테 전화하면 가서 설치해준다.

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Q. 어떻게 제품의 효용이 있을 것이라고 생각할 수 있었는지 그 테스트 방법이 궁금하다. A. 다들 그러하듯 우리도 몇몇 레스토랑에서 베타 서비스를 돌려 보았다. 거기에서 긍정적인 반응이 확인되어 본격적으로 개발하고 있는 것이다.

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Q. 이것을 어떤 레스토랑이 원하는지 궁금하다. A. 자신의 레스토랑에서 일하는 사람들이 더 열심히 일하고 기분좋게 만들고 싶어하는 레스토랑에서 사용한다. 이것은 레스토랑에서 일할 수 있는 사람을 구하는 일에도 도움이 된다.

우리나라의 경우 카드 단말기에 서드파티 소프트웨어를 설치하는 것이 가능하긴 한건지 모르겠다. 유럽의 경우 카드 단말기 시장에 새로운 플레이어들이 계속 들어가는 것 같다. 이 스타트업은 우선 팁을 제공하는 소프트웨어 개발이라는 꽤 무거운 작업을 진행한 다음 시장에 들어갔다. 운이 좋게도 안드로이드 OS 기반 단말을 사용하는 레스토랑이 있었기 때문에 개발속도가 그리 느리지만은 않았을 것이고, 제품을 소비자들이 많이 사용해 주었다. 하지만 만약 안드로이드 OS 기반의 단말이 없었고, 소비자들이 제품을 좋아하지 않았다면 엄청나게 많은 리소스를 소비하고 종료된 프로젝트가 되지 않았을까 싶다.

oraigo

CTO Gianluca Maguolo 와의 이야기였다.

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문제

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화물 운전사들이 졸음 운전을 하는데 자신도 자신이 졸린 상태라는 것을 인지하지 못함

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문제를 해결하는 제품

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뇌파를 기반으로 졸림 여부를 진단하는 헤어밴드 (EEG)

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문제를 찾아가는 과정

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현재 CEO는 어릴 때부터 운전 중 졸음을 끼워줄 수 있는 디바이스를 찾고 싶었다고 했다.

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그런데 그런 문제를 해결할 수 있는 디바이스가 없었고 직접 이런 문제를 해결하고 싶어했다고 한다.

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처음에는 팔찌를 기반으로 체온과 심박수 등을 측정하여 졸림 여부를 판단할 수 있도록 만들고자 했다. 오늘날의 애플워치나 미밴드 등 포맷의 팔찌만 하더라도 충분히 훌륭하게 체온과 심박수를 측정해 낼 수 있지만 체온이나 심박수라는 지표는 졸음에 곧바로 반응하지 않는다. 졸리기 시작한 지 충분한 시간이 지나고 나서야 체온과 심박수가 변화한다는 말이다.

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기타 인사이트

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Q. 신기한 제품이다. 이미 구매한 사람들이 있는가. A. 아니다. 지금은 아직 프로토타입 형태이고, 출시도 하지 않았다. 다만 투자를 받았다. 판매는 이런 것들을 팔아줄 셀러들이 충분히 많다고 생각한다. (걱정하지 않는 분위기였다)

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Q. 그럼 어떤 시장을 공략하고 있는지 궁금하다. A. 정확히 말하면 지금 PMF를 찾고 있는 단계라고 할 수 있다. 우리는 우선 트럭 회사와 병원에 팔 생각이고, B2C마켓은 가장 마지막에 진입할 생각이다.

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Q. 어떤 분들이 모여 이런 프로덕트를 개발하는지 궁금하다. A. 소프트웨어와 하드웨어를 모두 다루어야 하는 분야다 보니 다양하다. 컴퓨터과학과 뇌과학을 동시에 전공한 친구가 있다. 그 친구가 다른 친구들에게 EEG에 대해서 소개를 해 주었다. 하드웨어 제작의 경우 미국에 주문 의뢰해서 만들고 있다. 꽤나 비싸다.

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Q. 디바이스가 뇌의 신호를 읽은 뒤 이를 개발자들이 활용할 수 있도록 API를 제공할 계획도 있다고 하셨다. 이런 일을 할 수 있을만큼 BCI(Brain Computer Interface)기술이 발전한 줄 몰랐다. 일론 머스크가 경쟁자라고 생각을 하고 있는 것은 아닌가 모르겠다. A. 아쉽게도 일론 머스크가 어제 우리 부스를 방문하지는 않았다 하하. 일론 머스크의 접근과 다른 점은 그들은 뇌에서 직접 신호를 받아오는 방식을 위주로 연구를 하고 있다. 조금 잔인하긴 하지만 당연히 우리처럼 뇌 외부에서 신호를 읽는 경우보다 훨씬 선명한 신호를 읽을 수 있을 것이다. 경쟁자라고 볼수도 있겠지만 기술의 활용 섹터가 다를 것이기 때문에 딱히 경쟁자라고 생각하지는 않는다.

문제는 명확히 존재하지만 시장의 지불용의가 있는지, 솔루션이 분명히 트럭 운전사의 졸음 운전 문제를 해결할 수 있을 것이라는 생각이 들지는 않았다. 회사가 앞으로 어떻게 성장할지, 어떻게 시장을 찾아갈 수 있을지가 궁금하다.

글을 쓰는 데 참고한 자료입니다.

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글을 쓰는 데 반영된 생각들입니다.

deer.b2.2.1.4.4.1. title: 린함의 함정 - 린함 혹은 애자일함이 문제 정의를 민첩하게 하라는 것은 아니다. 벡터공간과 벡터로 문제정의 설명하기.

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