KAIST Startup팅 X 마인즈랩 후기(5월)

5월의 두번째 스타트업팅은 마인즈랩입니다. 마인즈랩은 AI전문기업으로 알려져 있으며 알고리즘부터 플랫폼, AI관련 서비스까지 다양하게 사업을 펼치고 있는 기업입니다. 마인즈랩에는 AI전문인력들이 많으며 KAIST 출신들도 분포되어 있습니다.

이번 마인즈랩과의 스타트업팅은 실무진들의 경험담 위주로 이루어졌습니다.  KAIST학생들과 크게 차이가 나지 않고 입사한지 오래되지 않은 KAIST선배들의 이야기를 통해 보다 실질적인 회사의 모습과 팀의 이야기, 스타트업의 경험 등을 들을 수 있었습니다.

어떻게 AI 연구원이 되었나- Brain팀 송형규 연구원

브레인팀의 송형규 연구원님은 마인즈랩 산업기능요원으로 근무(복무)하고 있습니다. 송형규 연구원님은 바이오뇌공학과 전공, 전산학부 복수전공을 하였으며 대학시절여러 교내 활동들을 많이 했습니다. 지금부터 송형규 연구원님 관점에서 서술하겠습니다.

카이스트에서는 다른 학교와 달리 동아리 및 교내활동이 많은 편이므로 그래서 프로젝트를 많이 수행하고 성장을 하게 되나 인턴은 꼭해보는 것을 추천합니다. 저의 경우, 노타에서 첫 인턴을 시작, 인턴을 하면서 work shop paper를 작성, 이 외에도 회사에서 진행하는 여러 프로젝트에서 참여할 수 있었습니다.

딥러닝 관련 업무는 프로젝트를 하면서 늘 수밖에 없습니다. 딥러닝을 하기 위해서는 준비물이 필요한데 (데이터, 서버 등) 회사에는 수많은 GPU와 자원들이 있습니다. 현재 제가 속해있는 Brain팀의 학과도 다양하고 여러 학과들과 함께 하고 있습니다. 마인즈랩의 Brain팀에서는 오디오, 그래픽 파트 등 업무를 담당하고 있으며 실질적으로 서비스에 적용될 수 있는 것을 만들고 있습니다. TTS, 챗봇 등 데이터 산업에 맞게끔 튜닝해서 제공하고 있습니다. 브레인팀에서는  논문을 보고 구현하고 있으며  paperswithcode에 올라가고 있습니다. 저희팀에서는 paper review도 함께 할 수 있고, 학회(CVPR,ECCV,ICLR 등)도 함께 참석하고 있습니다. 무엇보다 내가 만든 엔진들을 API로 서비스하게 되는 것이 인턴같은 스타트업에서 일하면서 가장 중요한 점으로 스타트업에서 일해보시길 반드시 추천합니다.

비전공자에서 AI Scientist가 되기까지- Brain Vision팀 양승민 연구원

두번째는 Brain Vision팀의 양승민 연구원님이었습니다. 양승민 연구원님은 1년 정도 회사를 다니면서 느낀점에 대해 나눠주셨습니다. 양승민 연구원님은 바이오뇌공학과 16학번, 생명과학과 부전공 하였으며 현재마인즈랩 산업기능요원으로 복무 중에 있습니다. 아래는 양승민 연구원님 관점에서 서술하였습니다.

저는 백그라운드적으로 컴퓨터 공학에 대한 지식은 적고, 여러 활동들을 했는데 Cuop 프로그램 참여- 헬스케어 스타트업에서 일한 적이 있었습니다. 저는 크게 경험에 비추어 어떻게 연구원이 되었나, AI 연구원에게 필요한 역량, 연구원으로서 느낀 마인즈랩에 대해 설명하도록 하겠습니다.

여러 분야에 대한 세미나를 듣다가 인공지능에 대해 관심을 갖게 되었고 졸업을 앞두며 진로에 대한 고민이 많았습니다. 그리고 인공지능 연구에 있어 기본적인 지식이 부족함을 느끼게 되었습니다. 마인즈랩에 입사하여 팀원들과지식공유를 통해 현업에서 필요한 지식, 업무에 대한 것들을 많이 얻게 될 수 있었습니다. 제가 실제로 진행했던 연구들은 서비스 개발쪽입니다.

– Skin property Classification: Skin Type, Humidity, Symptom 등 피부상태에 대한 classification

– Comics OCR:웹툰을 웹소설로 바꾸기 위한 OCR(Optical Character Recognition)

– Clothes Segmentation &Warping(Virtual TryOn): 사용자가 옷 사진을 찍으면 배경을 분리한 뒤, 아바타에 맞춰 가상 착장

AI연구원에게 필요한 역량은 컴퓨터 공학에 대한 기본적인 지식은 필요하고 중요함을 느꼈습니다. AI학습을 위한 인프라(Server, Gpu등 )에 대한 지식, 알고리즘, 데이터 구조에 대한 이해(특히 tensor), 연구개발에 사용되는 언어와 자주 사용되는 Library에 대한 이해가 필요합니다.(* Python-pytorch, pillow, opencv, torchvision 등) Paper review가 중요하고  SOTA Algorithm, Method에 대한 지식 습득, 프로젝트에 필요한 Open Source Reponsitory 이해/수정, 필요에 따라 Unpublish Source Code 구현할 수 있습니다.

마지막으로 중요한 것은 Communication입니다. 팀 내에 computer vision/NLP/Audio로 구분, 데이터 도메인에 따른 구분, 필요한 부분에 따른 새로운 인사이트, 다른 백그라운드에 대한 지식 교류 및 습득이 중요합니다.

연구원으로서 느낀 마인즈랩은 다음과 같습니다.

– Infrastructure: 연구원이 사용할 수 있는 인프라 및 resouce가 많고 연구에 대한 자유도가 높음.

– 다양한 분야의 연구: 다른 팀과의 교루도 많고 자연스러움, 업무 이상으로 필요한 지식들을 배우고 교류할 수 있음, 내 분야의 업무만 할 수 있는 것이 아님

– 업무환경이 좋다. 탄력적인 출퇴근, 글로벌 컨퍼런스 참석 장려 등

마인즈랩과 같은 스타트업에서 일할 것을 추천하는 바입니다.

AI Scientist는 어떻게 일하나 – Brain Audio 정원빈 연구원

마지막은 입사한지 가장 오래되지 않은 정원빈 연구원님이었습니다. 정원빈 연구원님은 Brain Audio팀으로 KAIST 18학번 전산학부, 복수전공으로 산업및시스템공학과를 전공하였습니다. 현재 마인즈랩에서 보충역 산업기능요원으로 올해 3월부터 일하고 있는 신입이십니다. Brain Audio팀에서 정원빈 연구원님은 아날로그 형태의 파동을 디지털화하는 업무를 담당하고 있습니다. 아래와 같습니다.

Brain Audio: TTS(트위치)/ AI Mouth: Conditional TTS/ Brain team: Algorithm session/ Code session/ General Research

이러한 일들이 하기 위해서 딥러닝에 대한 개념, 이론적 이해도, 구현에 필요한 수단들(깃허브, 파이썬 등)에 대한 경험들이 필요합니다. 관심사가 있으면 더 좋다. 구글링, 영어, 호기심 등이 더해지면 도움이 됩니다. 를 덧붙이며 3개월간 느꼈던 감정들을 공유해주셨습니다.

Q&A 및 소통

Q&A시간은 사전질문을 바탕으로 전개되었습니다. 경력이 오래되지 않은 실무진들의 이야기이기에 보다 현실적이고 그에 맞는 대답을 하신 것 같습니다. 연구원님들이 직접 회사 및 현장에서 겪는 경험들을 바탕으로 이야기해주며 소통을 이끌어낼 수 있었습니다. 타 전공이 인공지능 연구에 어떤 영향을 미치는지, 딥러닝에 대해 입문자들은 어떤 인공지능 트렌드를 따라가야 하며 어떤 논문을 읽어야 하는지 등 AI분야에 대한 연구 및 공부에 대한 질문이 많았습니다.이에 연구원님들은 논문을 읽을 때도 다양한 분야를 습득하는 것이 좋고, 업무에 필요한 자기계발을 꾸준히 하는 것이 좋을 것 같다고 말씀하셨습니다. 계속해서 AI분야는 공부하고 여러 프로젝트를 하면서 즐길 수 밖에 없는 것 같다고 합니다. 사전질문 외에도 직접 채팅창이나 직접 질문을 하며 소통하는 시간도 가질 수 있었습니다. 위의 강연은 유튜브에도 요약해서 올라올 예정이니 참고해주세요.

세 연구원님들의 이야기를 들으며 마인즈랩의 미래는 밝을 것이라는 생각이 들었습니다. 자기 분야에 대한 전문성을 기르려는 노력을 하며 자기계발에도 끊임없이 노력하기에 마인즈랩이 개발하는 AI관련 서비스들이 타사에 비해 더 발전이 빠를 수 있다고 생각이 듭니다. 딥러닝을 포함한 AI관련 서비스를 직접 경험해보고 싶은 학생들은 마인즈랩을 고려하셔도 좋을 것 같습니다. 마인즈랩을 응원합니다.

다음 번 스타트업팅도 기대해주세요. 감사합니다.

KAIST Startup팅 X 마켓컬리 후기

5월의 스타트업팅은 샛별배송으로 잘 알려진 마켓컬리와 함께 했습니다. 마켓컬리는 소비자들에게 너무나도 친숙한 온라인커머스 기업입니다. 2015년 창업 이후 급격한 성장을 하며 미국증시상장도 앞두고 있는 기업입니다. 마켓컬리에 전날 밤 11시까지만 주문하면 그 다음날 7시 전에 택배를 신선한 상태 그대로 받아볼 수 있습니다. 국내 최초 신선 제품 배송 서비스, 보라색과 컬리의 브랜딩이 너무나도 잘 어울리는 마켓컬리입니다.

스타트업팅은 계속해서 COVID-19로 Zoom으로 진행되고 있습니다. 마켓컬리의 개발과 초고속 성장 스토리가 궁금하신 분들은 지금부터 마켓컬리와 함께하는 스타트업팅을 주목해주시기 바랍니다.

1. 마켓컬리 서비스 초고속 성장기: 일 매출 5억에서 67억까지 성장시킨 현실 서비스 개발기- 임상석 CTO

마켓컬리 서비스 소개에서 시작해서 물류 서비스에 대한 주제까지 강연을 해주셨습니다. 임상석 CTO님은 마켓컬리 시리즈 C 가 될 때쯤 합류하셔서 마켓컬리에서 필요로 하는 조직 운영 등을 조직화하고 체계화 하였습니다. (아래의 강연내용은 강연자의 1인칭 시점으로 서술했습니다.)

마켓컬리는 우리가 잘 알고 있다시피 수도권 위주 샛별배송(새벽배송)이 이루어지고 있습니다. 이제는 대전, 세종 등 충남권까지 확대하고 있는 상황입니다. 마켓컬리는 전지현 TV광고 이후 지명도가 높아졌습니다. 샛별배송은 저녁 11시까지 주문시 다음날 아침 7시까지 배송이 되며, 현재 울산 등으로 확대모색 중에 있습니다. 대표님이 매주 금요일에 직접 깐깐하게 상품 체크를 하며 고품질 상품을 추구하고 사용자 친화적인 콘텐츠가 되기 위해 노력하고 있습니다. 엄선된 제품 이해에 필요한 모든 정보를 상세하게 제공하고 있으며 코로나 이전에는 미국가서 직접 상품 사진을 촬영하기도 하였습니다.

마켓컬리는 패키징 혁신을 통해 컬리만의 브랜딩을 위해 힘쓰고 있습니다. 로켓프레시랑 오아시스와 다른 점은 무엇보다 신선함 유지하는 것입니다. 고등어 꼬리도 녹지 않게/하겐다즈는 겉면도 딱딱하게, 전복은 싱싱하고 살아있게 고객 집앞까지 배송하는 것이 목표입니다.  5월에 샛별박스는 종이박스에서 컬리 퍼플 박스(재사용 포장재) 로 바뀔 예정입니다.

마켓컬리는 급격한 사업성장 속도를 보이며사업성장과 함께 급격한 트래픽 증가해왔습니다. 아직 5% 성장할 가능성이 더 높으며 Basket Size가 중요( 한 번 주문할 때 주문량)합니다.  마켓컬리의 현황은 현재 시리즈E까지 투자 받았고 Pre-IPO 중입니다. 치열해지는 온라인 신선식품 시장 경쟁에서 주도권을 유지하고 있습니다. 조직을 기능조직->목적 조직(Agile) 전환 (개발자 20->200명)하고 감사 수준 서비스 개발 프로세스를 도입 중입니다. Micro Service로 운영하며 고도화 하고 있습니다.일주문건수가 12만건으로 전국적으로 확대하고 있으며 카테고리 확장, 컬리형 Market Place로 진화하려는 고민을 하고 있습니다. 2018년 IDC에서 AWS로 이관하며 기존 Monolithic 서비스 구조를 유지하며 클라우드 장점을 활용하기 위한 1차 이관작업을 했습니다.

사실 컬리가 생각보다 더 급격한 성장을 한 것은 COVID-19발생의 영향이 있습니다. 급격한 사업 성장에 더불어 트래픽 볼륨 및 변동성 증폭하며 Monolithic 구조한계 직면하여 MSA로 교체 및 구조 고도화하게 되었습니다. AWS Cloud 온디맨드 EC2, RDS 확장성 -> 트래픽의 효율적인 처리와 운영 안정성 확보의 발판을 마련했습니다. 컬리 커머스 개발팀 구축 및 진화: 칵테일 효과를 나타내고 있으며 JAVA, PHP 둘 다 공존하고 있습니다.  언어나 프레임워크의 제약은 이해하고 사용, 극복에는 비용적인 측면 고려해야 함이 필요합니다. 대규모 트래픽이 필요한데 CQRS(command and Query responsibility segregation):  정보를 갱신하는 모델과 조회하는 모델을 분리를 통한 대규모 읽기 요청 처리가 요구됩니다. DynamoDB 및 ElasticCache 기반 CQRS 도입-> CQRS도입 후 트래픽 변화가 생겼습니다. 어디나 그렇지만개발자가 부족하지만 Basket size를 키워야합니다.

마켓컬리 추천영역-큐레이션 기반 방식과 룰 기반 자동화 방식 혼용하고 있었는데 AWS Personalize 도입(단기간에 최소비용으로 개인화 추천 시스템 개발)하였습니다. Personalize 기반 추천 시스템 구조를 개발하여 A/B테스트를 전개했더니 장바구니 전환률->358% 개선하는 효과가 나타났습니다. 장바구니 크기는 0.002%감소하기도 하였습니다. 원래는 고객센터 업무가 엑셀 수기 운영업무-> AI/ML 기반 운영 업무 효율화, 발주 자동화를 통한 재고 관리 최적화하고 있습니다.

자동화 물류 센터 기술들이 늘어나고 있는 상황 가운데에서 마켓컬리는 대규모 주문 처리를 위한 컬리 물류센터 기술-PDA 피킹 시스템, QPS(Quick Picking System), Cross Belt Sorter를 사용하고 있습니다. 그러나 아직은 로봇 시스템까지 완전 도입이 되지는 못하고 있습니다. 물류처리 기술 뿐 아니라 대규모 주문 처리를 위한 물류 센터 SW 기술이 필요합니다. 다양한 알고리즘 개발, 어떻게 물건을 쌓아놓아야 피킹이 최소화 될 수 있을까를 고민하며 개발하고 있습니다.

데이터 분석 팀(데이터 농장팀) –노상래

현재 데이터 분석팀(데이터 농장팀)에서 일하고 있습니다. 알고리즘, 분석형 데이터, 데이터에 대한 의사결정, 교육도 함께 진행하고 있습니다. 컬리에 합류한지는 16년 9월부터 조인하였습니다. 데이터 분석과 관련된 조직 이야기, 데이터 팀이 사업에 어떻게 기여하고 있는지에 대해 설명하겠습니다. 컬리는 최적의 서비스 제공을 위한 역량 내재화를 하고 있으며 데이터 분석도 중요한 부분을 차지합니다. 데이터 사용량, 해결해야할 문제 난이도 등도 올라가고 있습니다. 데이터 분석팀은 데이터 OPs, 데이터 정책, 데이터& ML 인프라, 데이터 프론트 영역에서는 예측하고 대쉬보드 설계를 하거나 여러 형태로 정보를 전달, 데이터 분석 등을 하고 있습니다.

컬리 데이터 5년 동안의 시행착오를 겪은 과정들을 설명해드리려고 합니다. 2015년에는 엑셀로 데이터를 작업하고 있었습니다. 일은 빠르게 진행이 되지만 그에 비해 시스템은 미비했습니다. 보안에 대한 이슈, 안전성 등의 문제가 생기며 2016년부터 AWS로 사업과 데이터의 연결을 할 수 있었습니다. 필요한 정보를 집계해서 적시에 문제해결하기 위해 시스템을 정비했습니다. 그 이후  Data product시대가 열리게 되는데 M&L Dashboard를 활용하여 지능화된 문제 해결을 하였습니다. 최근에는 Data Governance체계로 일하고 있습니다. 데이터 정책에는 팀&담당자별 필요한 정보 설계 및 분석 업무가 필요하게 됩니다. 분석용 데이터 인프라(개발/분석)을 하며 데이터 업무를 위한 시스템을 설계를 합니다. 마지막으로 컬리 서비스 인프라 시스템을 분석하고 개발하고 있습니다.

Q&A 및 소통

실질적으로 서비스를 이용하는 유저가 많은 마켓컬리라 질문이 그 어느 스타트업팅보다 많았습니다. 사전질문 외에도 채팅창, 직접 질문하는 사람도 많았고 서비스 개선에 대한 문의사항들도 있었습니다. 적극적으로 강연에 참여한 분들이 함께 의사소통할 수 있어서 더 활발하게 Q&A세션이 이루어질 수 있었습니다. 개발에 대한 전문적인 이야기, 컬리 서비스에 대한 이야기, 이직에 대한 이야기 등 다양한 주제로 Q&A가 이어졌습니다. (질문이 너무 많아서 다 정리할 수가 없습니다. 영상을 참고해주세요.)

여러 질문들에 답하며 임상석 CTO님은 후기 게시판을 전면 재개발 중이며 PHP개발면에서는 마켓컬리가 최고다 라고 덧붙여주시며 새로운 분야 등에도 계속해서 도전하고 개발중이라고 하셨습니다.

마켓컬리는  COVID-19로 이용률이 급증했습니다. 그런 마켓컬리가 어떻게 지금까지 걸어왔는지 자세하게 알게 되는 시간이었습니다. 샛별배송을 받으며 어떻게 이렇게 신선한게 그대로 올 수 있을까 신기했는데 체계적인 시스템 속에서 마켓컬리의 모토를 지키기 위해 끊임없이 서비스를 개발하고 노력 중임을 알게 되었습니다. 이제는 전국적으로 확대되는 마켓컬리가 변하지 않고 신선한 제품을 전달하고 새로운 부분에도 도전하며 더 발전하고 성장하길 바랍니다. 컬리를 응원합니다. 다음번 스타트업팅도 기대해주세요.

KAIST Startup팅 X Upstage 후기

이번 스타트업팅은 네이버와 카카오, 엔비디아, 구글 출신 AI 핵심 개발자를 모아 만든 AI 스타트업 ‘업스테이지'(Upstage)와 함께 했습니다. 업스테이지의 김성훈 대표님은 모두를 위한 딥러닝 강의로 알려져있고, 현 홍콩과기대 겸직교수로 있습니다. AI에 대한 이야기 및 멘토링을 받고 싶은 분들은 지금부터 업스테이지와 함께하는 스타트업팅을 주목해주시기 바랍니다.

선배들이 들려주는 AI시대의 커리어 빌딩-김성훈 대표

강의의 포문은 업스테이지의 김성훈 대표님이 열어주셨습니다. 내용은 강연자 1인칭 시점으로 서술됩니다.

국내 산업은 physical->Digital->AI Beneficial 이와같이 변화해왔습니다. 이 속에서 수많은 문제를 어떻게 AI transform할 것인가 고민하며 AI modeling, engineering-> cost reduction, 새로운 영역의 가치 창출이 필요하다고 느꼈습니다. 누가 할 것인가를 고민하다가 AI 기획자가 필요하다고 느꼈고 업스테이지 판을 만들어야겠다고 생각했습니다. -> Self-improving AI(SAI) Platform을 만들자! 그래서 회사이름도 업스테이지로 명명했습니다.

판에 데이터를 인식 베이스모델로 AI모델을 만들려고 한다. 함께 일할 플랫폼을 잘 만들어야겠다. 플랫폼을 지속적으로 만들려고 한합니다. 업스테이지는 AI개발자 등 실제 AI서비스를 운영해 본 경험이 있는 개발 및 비즈니스 리더들이 창업한 스타트업으로 더 많은 AI 인재들이 함께 하고 있습니다. 전 세계에서 함께 할 인재들을 기다리고 AI플랫폼을 만들려고 합니다.

누구도 알려주지 않는 이야기, 학교와 회사, 스타트업-이활석CTO

이활석CTO님은 본격적인 AI이야기를 시작하기 전 KAIST후배들에게 선배로서 커리어 이야기를 들려주었습니다.

[이활석CTO의 커리어 이야기]

2011년 비디오 코덱으로 박사 학위 취득 15년 삼성테크윈 입사 후 CCTV기술 쪽 업무를 하다가 딥마인드 논문을 보게 되어 AI 안하면 큰일 날 것 같은 생각이 들어 GPU장비 구매하여 연구하기 시작했습니다. AI에 집중하기 위해 이직- 일대일 대전을 위한 봇개발(NC소프트)을 시작으로 게임 개발 효율성을 위하 생성 모델 연구- 스타일변환- 오토인코더의 모든 것 강의 제작하였습니다.. 특히 생성 모델 전체를 텐서플로우로 구현한 레포가 주목을 받아 레딧 1등. 구글과의 콜라보까지 이어졌습니다.

더 많은 고객에게 AI서비스를 제공하기 위해 네이버로 이직(Clova OCR)-OCR이라는 분야를 밑바닥부터 기술을 끌러올려서 논문도 11편 쓰게 되었고 OCR세계대회 1위도 하였습니다. 국내외 수십여서비스 개발도 함/ 공로를 인정받아 OCR비롯 컴퓨터 비전 전반을 책임을 맡게되었고 더 큰 도전을 위해 창업에 합류하였습니다.(업스테이지)

[학교 vs 회사: AI개발 관점]

보통 학교/연구에서는 정해진 데이터셋/평가 방식에서 더 좋은 모델을 찾는 일을 합니다. AI연구에서는 정해진 테이터 셋, 테스트 셋, 평가 방식이 있어 그에 맞는 AI 신기술을 뽑아내는 AI 모델링 구축에 많이 투자하지만 AI 개발 시에는 학습 데이터도 테스트 데이터셋과 테스트 방법도 없습니다. 그러기에 AI 개발에서는 실서비스 적용 전 개발 환경에서의 정량평가(오프라인테스트)와 실서비스 적용시에 정량 평가(온라인테스트)는 이질감이 클 수 있습니다. 결국 AI개발자가 중심이 되어 서비스에서의 품질이 중요하기 때문에, 오프라인 테스트 결과가 온라인 테스트 결과와 유사하게 오프라인 테스트를 잘 설계해야 하고 모델에 관련한 요구사항을 도출해야 합니다.

[회사- AI 조직 구성]

앞서 설명한 데이터를 준비하고 품질을 관리하는 인력 필요하게 됩니다. 데이터/모델과 관련된 업무의 효율성을 위한 툴을 개발하는 인력 필요/이 전체를 총괄하여 모델의 품질을 관리하는 사람-데이터 Curator, 데이터 Modeler, IDE Developer이 필요합니다. 그런데 기술팀에 AI모델 Serving까지 요구되면 필요한 인력 증가하게 됩니다. 모델을 실제 서빙하기 위한 추가 작업들이 end device에 맞춰 더 있는 것을 발견할 수 있습니다.

데이터가 계속해서 쌓이는가를 확인해야 하며 서비스 개발 시에는 서비스 요구 사항만 있습니다. 그러기에 AI모델을 서비스로 만들기 위해 첫 번째로 할 일은 학습 데이터셋을 준비하는 것이 중요합니다. 예를 들어 종류, 수량, 정답의 정의를 내려야 합니다.

예시) 힘든 수식입력을 편하게 하기 위해 사진을 수식을 찍으면 Latax표현을 예측해주는 AI개발

학습데이터셋을 준비하려니 AI모델설계가 되어있어야 하고 AI모델 설계를 검증하자니 학습 데이터셋이 필요합니다. 이 작업들을 여러 번 반복하면서 점차 수렴해가는 것이 중요하게 여겨집니다. 데이터 제작 전문 업체가 많이 생겨서 데이터 제작 업무를 외주를 주기도 합니다.

[회사vs 스타트업]

Scope Project-> Collect Data-> Train Model->Deploy in Production 이 과정으로 진행이 됩니다.

Collect data 부분에서는 데이터가 계속해서 쌓이는가, 요즘에는 스타트업들도 일반회사 못지 않게 Big data를 가지고있고, 좋은 데이터를 가지고 있음을 볼 수 있습니다. 최소한의 데이터로 목적에 맞게 바꿔서 쓰는 경우도 있습니다.

Train Model부분에서는  GPU를 효율적으로 쓰는 툴이나 정부지원, 스타트업 지원 사업 도 있으니 활용하시면 좋을 것 같습니다. 그러나 가장 중요한 부분은 첫번째 Scope Project부분입니다.  어떤 서비스 목적에 맞게끔 AI모델을 개발하는가가 제일 중요합니다. 아래의 내용은 어디에 중점을 두고 있는가에 따라 두 종류로 나뉘기에 회사를 선택하기에 고려해볼 만한 사항입니다.

Business Centric AI: 이미 큰 기업, AI 도입 전에 하던 비즈니스, 기존에 사용하고 있던 모듈, Business Flow는 크게 변하지 않습니다.

AI Centric Business: 스타트업, AI를 중심에 두고 새로운 Flow를 정의합니다.(AI Transformation) 전통 자동차 제조업체 VS 테슬라-> 완전한 새로운 서비스/비지니스도 기대합니다.

정리하자면 대기업과 같은 큰 회사들은 AI와 관련된 정해진 규칙이 있고, 이미 갖춰진 틀이 있기 때문에 서비스 안정성을 고려해 완전히 판을 다 바꾸기가 쉽지 않다는 제약이 있습니다. 반면 스타트업은 한계가 없기 때문에 어떻게 판을 새로 짜서 신기술을 새로 도입하는 것이 비교적 자유롭게 가능합니다.

Upstage의 AI연구 및 개발-박성준 AI Resercher

박성준 AI개발자님께서는 AI연구 및 개발에 대해 심층적인 이야기를 전달해주었습니다. 이 내용은 영상을 참고하시면 더 좋을 것 같습니다. 데이터 제작 학습에서 데이터를 제대로 다루는 제작을 하거나 NLP이야기를 하셨습니다.

2018년 Glue 2020년 쯤 BART 올해는 GEM 등장하였습니다. 저희팀의 경우 KLUE 프로젝트(Korean Language Understanding Evaluation)에 참여하였는데 31명의 Co-Researchers, 11명의 Collaborators, 10개의 Sponsors가 참여하고 있습니다.

그러나 AI개발에 있어 데이터 셋에 대한 윤리적 문제도 고려해야 합니다. 어디까지 데이터 이슈들을 다룰 수 있을까 생각하고 모델평가 관점에서도 중요합니다. 요즘에는 AI개발자들을 선출할 수 있는 다양한 대회들도 생겨나고 AI전문가들이양성되고 있습니다. 최근에 Domain Adaptation –뤼이드에서 열린 테스트도 있었습니다.

Q&A 및 소통

사전에 받은 질문들을 취합해 김성훈 대표, 이활석CTO, 박성준 개발자가 나뉘어서 답변을 하였습니다. 질문은 AI커리어, AI개발, AI기술 등으로 분류가 되었습니다.

몇 가지 질문을 살피자면 “기술이 뛰어난 회사가 좋은가요, 아님 데이터 분석을 잘하는 회사가 좋은가요?” 에 “기술이 뛰어난 회사는 주변 사람들을 통해 많은 것을 배울 수 있고, 데이터 분석이 뛰어난 회사는 많은 데이터로 다양한 시도가 가능하다” 며 “그런데 둘 중 하나를 고르라면, 사실 ‘기술이 뛰어난 회사’가 더 좋다” 고 말하였습니다. AI 업계에 진출하고 싶은 비전공자가 무엇을 가장 중점으로 공부할 것인가에 대한 질문에는 “AI 비전공자라면 ‘전산과 기본과목’으로 기본기를 다지는 것”이 중요하다고 답변했습니다. “AI윤리 측면에서 가이드라인을 가지고 있는지, 가장 중요하게 생각하는 AI윤리의 가치는 무엇인지”에 대한 질문에는 대학이나 회사에서 이미 연구 윤리나 관련된 조항들이 있기에 참고해서 활용해야할 것 같다고 말하였습니다.

사전 질문 외에도 추가 질문들도 많아 세 분이서 적절하게 답을 해주셨습니다. 국내외의 AI전문가들이 모인 업스테이지의 스타트업팅에는 약 200명 정도의 참가자가 참여하였습니다. 스타트업팅에 관심있는 기자분도 참여하셔서 본 프로그램을 취재하셔서 기사로 나오기도 했습니다. AI시대에서 AI에 대한 관심도는 점차 증가하고 있습니다. KAIST에서 더 많은 AI전문가들이 나오며, 이를 창업으로 이어졌으면 좋겠습니다.

다음 번 스타트업팅도 기대와 참여 바랍니다.

KAIST Startup팅 X 베이글코드 후기

3월의 스타트업팅은 전세계 200개국 4000만명이 플레이하는 모바일 게임을 개발 및 서비스하는 글로벌 게임회사인 베이글코드와 함께 합니다. 베이글코드는 2012년 설립 후, 시리즈 D까지 투자받았고, 영국 등의 해외 스튜디오 M&A와 해외 지사 설립드로 글로벌기업으로 알려져 있습니다. 베이글코드와 함께하는 스타트업팅 시작합니다.

베이글코드는 윤일환 CEO님의 강연을 시작으로 크게 세 파트로 나뉘어져 강연이 진행되었습니다. KAIST선배들의 이야기이기에 더 와닿을 것 같은 이야기들로 구성되어 있었습니다. 아래의 강연내용은 강연자의 1인칭 시점으로 서술했습니다.

1. 베이글코드 창업이야기 &글로벌은 선택이 아닌 필수, 왜 어떻게- 윤일환 CEO

베이글코드는 현재 전세계 5개국/5개지사로 존재하고 있습니다. KAIST를 다니면서 여러 선배들의 영향을 받고 창업을 생각하게 되었지만 회사를 다니다가 30대 초반에 창업을 결심하게 되었습니다. 개발직군을 떠난 지 오래되어서 개발자들을 모아서 시작하게 되었습니다. 처음에는 무엇을 해야할지 몰라서 다양한 시도로 1년간 5번의 pivoting(웹툰, 웹서비스, 소셜다이닝,패션, 게임)을 하며 성공과 실패를 겪었습니다. 그 당시 카카오톡 열풍을 타고 애니팡이 대세였기에 배틀 팡팡이라는 게임을 제작하게 되었지만 상업적인 성공은 거두지 못했습니다.

첫 번째 글로벌 진출을 하게 되었던 시기는 카카오톡 게임 실패 후, 미국으로 진출할 생각을 하게 되었습니다. 미국에서만 할 수 있는 게임인 카지노 게임을 생각하며 콜드 메일로 여기저기 컨택을 하기 시작하며 계속 두드렸습니다. 그 결과, 미국의 Gamevil USA와 함께 첫 소셜 카지노 게임으로 첫 글로벌 진출을 하게 되었습니다. 미국의 여러회사들을 분석하고 비즈니스를 본질적으로 어떻게 성공시킬 수 있는지 배우면서 Big fish games와도 일을 하고 글로벌 퍼블리싱을 유치하며 계속적으로 일할 수 있었습니다. 실리콘밸리에서 어떻게 일을 하면서 일하는 문화를 서양식으로 바꾸며 캘린더 인비테이션, 화상회의 등을 도입하였습니다. 3년 동안 미국에서 계속 배우면서 직접 퍼블리싱 하는 것이 필요함을 느껴 차기작을 만들게 되었습니다.  그 후 시리즈 B를 투자받을 수 있었으며, 베이글코드 USA를 세우게 되었습니다. 미국지사에서는 적극적으로 외국인 채용에 나서며 업계 경험있는 외국인들을 서울로 영입하기도 했습니다. 우연한 기회에 영국에 있는 회사를 인수하면서 베이글코드UK를 설립할 수 있었습니다. 영국지사의 M&A 후 이스라엘에서 업계 경험 많은 최고 인재를 영입하며 이스라엘에 지사를 설립하고 우크라이나에도 지사를 설립하며 5개국 5지사가 되었습니다.

2. 헬스케어분야 글로벌 1위 실리콘밸리 스타트업에서 베이글코드 Data&AI디렉터로-김주현 AI Leader

전 이베이 개발자, 현, 베이글코드 AI leader로 있는 김주현입니다. 저는 커리어를 선택할 때 성장, 도전, 재미를 가장 중요히 여겼습니다. 윤일환 CEO와 병역특례를 같이 하며 알게 되었고 이후 미국에서 박사생활을 하며 머신러닝 연구, 데이터 등에 대해 기술적인 부분을 배우고 쌓을 수 있었습니다. 이베이를 다니면서 Trust Science 팀에 조인해서 데이터에 대해 실질적인 경험을 하게 되었습니다. 그 이후 MyFitnessPal이라는 헬스케어 스타트업에 합류하였습니다. 그 당시 잘 나가는 스타트업이고 언더아머에 2015년에 인수합병이 되었습니다. 이렇게 기술적으로 쌓은 경험들을 가지고 베이글코드에 조인하게 되었습니다. 데이터팀의 리더가 되어 팀을 성장시키고자 하는 도전, 데이터를 기반으로 하는 의사결정하는 부분이 중요하게 여겨지는 회사, 회사의 잠재적 성장 가능성을 보고 합류하게 되었습니다.

결국 내가 원하는 것을 하며 다음 커리어 선택을 하며 다음 행보를 예측하며 스토리텔링을 위해 결정을 했습니다. 데이터-AI 머신러닝, 스타트업 exit, 성장과 도전, 팀을 키워보고 싶은 마음 등을 합해서 베이글코드에서 일하고 있습니다. 현재 베이글코드에서 Data와 AI에 대한 모든 것을 다루며 기술에서부터 전략적인 부분까지 담당하고 있습니다. 지금 팀에서 하는 대표적인 업무는 Data platform/Data engineering/Data science가 있습니다. 베이글코드에는 똑똑한 사람들이 모여 있으며 게임회사가 아닌 IT회사의 기술스펙, 빠른 성장의 회사, 알아서 일을 하며 커뮤케이션이 잘 발달되어 있는 회사. 회사가 데이터를 얼마나 가치 있게 보는가 가 중요한데 데이터의 대쉬보드를 모니터링하면서 베이글코드는 데이터를 중요하게 생각합니다.

데이터의 중요한 두가지를 보면 누적 유저수와 게임액션카운트인데 누적유적수는 2019 인수 이후 5천만명 이상의 유저를 확보하게 되었습니다. 게임액션카운트(유저들이 게임에서 하는 행위) 2017년도부터 증가를 하더니 올해 600억원 가까운 데이터를 보유하게 되었습니다. 5개 게임으로 600개가 넘는 대쉬보드, 1700개 넘는 이벤트 table(유저의 행위기록) daily로 7TB가 넘는 데이터를 매번 프로세싱하고 있습니다. 데이터를 바탕으로 AI 머신러닝으로 이어집니다. 유저 하나하나가 어떤 시점에 어떤 행위를 하려고 하는지 중요한데 머신러닝을 활용하여 예측하는 일을 하며 전략적인 부분을 결정하는 데에서도 중요합니다. 게임의 주요지표들을 자동화 모니터링하는 것이 필요하다고 생각하고 있습니다. 베이글코드는 데이터를 중요시하게 생각하며 데이터를 바탕으로 이루어져 있습니다. 제가 보기에 베이글코드는 데이터가 뒷받침되어 급성장하는 회사이며 일반적인 게임회사와는 다른 기술스펙을 지니고 있는 회사입니다.

3. 글로벌 M&A 후, 한국/영국/이스라엘에 걸쳐 하나의 개발팀을 만들고 운영하기까지-차동훈 Head of EXP

2012년부터 베이글코드에 합류하여 10년차로 소프트엔지니어 5년을 하며 클라이언트, 백엔드 분야를 두루 다뤘습니다. 데이터 애널리스트는 6개월, 프로덕트 오너는 2년 등의 다양한 업무를 담당하며 올라운더 역할을 하였으며 지금은 Head of EXP로 있습니다. 가장 글로벌한 팀은 JPJ를 소개합니다. M&A이후 한 팀이 세 지역(서울/런던/이스라엘)에 나누어지고 심지어 캐나다, 뉴질랜드, 포르투갈에도 개발자가 나뉘게 되며 이 팀을 맡는 것이 쉽지 않았습니다. 당장 협업 프로토콜을 만드는 것이 필요했기에 런던으로 출장 가서 하루 종일 마라톤 회의를 진행했습니다. 업무의 진행속도 개선을 위해 매일 회의를 하고 프로세스 개선을 계속해서 해나가기 시작했습니다. 정통 스크럼을 진행하지 않고, 서로의 문화차이 억양차이 하나하나에 트러블이 생기기도 하였습니다. 그래서 결국은 한 분야에 여러 국적의 사람들이 함께하며 통합해갈 수 있었습니다.

글로벌 회사로서의 숙제는 시간, 거리, 언어, 문화의 문제가 있을 수밖에 없습니다. 거리는 하나의 팀이기에 출장이 잦을 수밖에 없어야 하지만 COVID19로 인해 어려워졌고 눈에서 멀어지면 마음에서도 멀어지기도 합니다. 온라인 회식 등 여러 방법들을 통해 노력해오고 있습니다. 큰 커뮤니케이션은 영어 위주로 하지만 국적이 다르기에 디테일의 부분에서는 놓치는 것도 많았습니다. 문화도 쉽지 않은데 논쟁과 감정의 표현에 있어서 각국마다 차이가 있기에 소통의 어려움도 있었습니다. 글로벌 팀이기에 많이 소통하고 해소방법을 위해 회사 구성원 모두가 노력해야만 하는 부분이 있습니다. 그럼에도 글로벌한 팀에서 일하는 도전과 즐거움이 큽니다.

Q&A 및 소통

많은 학생들이 참여한 만큼 중복질문도 많아 사전질문을 바탕으로 질문의 분야를 나누어서 정리 후 답변해주셨습니다.

1) 창업/스타트업

스타트업 도전의 시기에 대한 질문에

사람을 만나는 경험이 필요, 경험을 쌓고 하는 것, 바로 스타트업을 하려고 해도 경험이 있는 구성원이나 멘토를 찾아서 함께 나아가는 것이 필요하다고 해주셨습니다. 문제해결역량이 중요하기 때문입니다.

2) 글로벌 역량

이 부분에서는 어떻게 시작하게 되었고 어려움은 없었는지에 대한 질문인데 앞의 강연 내용과 겹치는 부분이 있어 간단한 예시로 설명해주셨습니다. 그리고 글로벌 사원 채용문제에 대해서는 채용 중에 있으며 문제는 있을 수밖에 없으므로 해결하기 위한 노력이 계속되어야 한다고 덧붙였습니다.

3) 병역 특례 등

베이글코드 병특은 매년 2~3명 뽑고 있습니다. 전문연구요원도 자리가 있을 때도 있지만 때에 따라 다릅니다. 인턴의 경우 정직원과 크게 다를 바가 없지만 인턴은 6개월 정도 근무하는 경우가 많고 여러 경험들을 쌓을 수 있도록 도와주고 있습니다. 원하는 인재상은 커뮤니케이션 사람들과의 관계에서 유연한 사람을 원하는 것 같습니다. 이 사람과 일하는 것이 즐겁다. 최고의 복지는 인재이다 라는 말에 맞는 사람을 선발하여 함께 일하고 싶습니다.

현재, 베이글코드는 전 직종 채용 진행 중이며 관심이 있으신 분들은 베이글코드 홈페이지(https://bagelcode.recruiter.co.kr/appsite/company/index)를 참고하시면 됩니다.

그 외에도 여러 실시간 질문들이 있었으며 성의 있는 답변을 통해 질문자들을 만족시켜주었습니다. 베이글코드는 스타트업팅을 했던 기업 중에서 가장 글로벌한 기업이었습니다. 영국, 이스라엘, 캐나다, 뉴질랜드 등 다양한 브런치들이 있고 그 중심이 한국이라는 것이 자랑스럽기도 합니다. 국내에서보다 글로벌한 게임 비즈니스로 업계에서 잘 알려져 있는 기업입니다. 단순히 게임이 중심이 아니라 구성원들이 데이터가 중점이라고 말하는 것처럼 데이터가 중요한 기업, 글로벌한 기업인 베이글코드의 더 큰 성장을 기대합니다.

다음 번 스타트업팅도 기대해주세요.

2021 GRAFFITI Startup Festival – Report

GRAFFITI Startup Festival 2021

KAIST 학부생들로만 구성된 ICISTS는 지난 16년간 매년 여름 4박 5일간 아시아 최대 규모의 국제 대학생 컨퍼런스인 ICISTS를 개최하여 왔으며, 2019년의 경우 “ICISTS 2019″와 더불어 창업 문화 확산을 위한 “1st GRAFFITI”을 개최하였습니다.

도전정신과 열정을 가진 창업 생태계에 큰 관심을 가지고, 20대 대학생들이 인간적 유대관계를 형성하고 역량을 극대화하는 것을 목적으로 행사를 개최하였습니다.

“GRAFFITI 2021″은 2019년의 행사를 발전시킴과 동시에 현 상황을 고려한 3박 4일간의 비대면 스타트업 페스티벌입니다.

스타트업의 초기과정을 직접 경험하며 창업생태계의 확장과 유입을 목표로 합니다.

WHY GRAFFITI Startup Festival?

ICISTS는 스타트업과 매우 닮아있습니다.

‘사람들과의 만남’을 통해 더 큰 성장을 추구하고, 매년 새로운 행사를 만들어온 ICISTS에게 GRAFFITI는 새로운 도전이자 패기였으며,

이에 GRAFFITI 2021을 통해 ICISTS의 비전과 가치를 전파하고자 하였습니다.

Contents

투자게임

<진행방식>

라운드제 서바이벌 형식으로 투자게임이 진행되었으며, 라운드마다 정해진 콘셉트가 있습니다.

예를 들어, ‘지금의 팀이 형성된 과정 및 팀 문화’와 같이 기술, 아이디어 위주보다는 학생창업팀의 가치관과 철학이 많이 담길 수 있는 형식으로 진행되었습니다.

세션 중간에 유튜버 태용님과 퓨처플레이 류중희 대표님께서 패널로 참여하여 학생창업팀의 스토리에 대한 첨언을 덧붙여주시어, 보다 진솔한 이야기를 나눌 수 있었습니다.

<우승 시 혜택>

결승전은 최종 3팀의 생방송 피칭으로 진행되었으며, 우수팀으로 선정된 창업팀에게 상금 및 상품을 지급하였습니다.

1위는 연구를 위한 데이터 기록 시스템 및 머신러닝 솔루션 ‘labNote’를 개발하는 ‘앤트’가,

2위는 시각장애인을  위한 머신러닝 기반 모바일 쇼핑 앱 ‘소리마켓’을 운영하는 ‘와들’,

3위는 우울감 해소 컨텐츠를 제작하는 ‘마링’이 수상하였습니다.

본인의 가치관에 따라 투자를 진행한 참가자들에게도 투자 누적 리워드 지급액에 따라 상품을 지급하였습니다.

Keynote Speech & Talk Concert

현재 스타트업 생태계에서 활발히 활동 중인 스타트업 대표님들께서 연사로 참여하여, 창업스토리와 도전정신에 대한 이야기를 해주셨습니다.

‘반지하게임즈’의 이유원 대표님과 ‘클라썸’의 이채린 대표님께서 함께해주셨습니다.

이와 더불어, 유튜브 라이브 스트리밍 댓글을 통해 질의응답을 받아, 참가자들의 궁금한 점을 해소하며 풍성한 강연을 꾸렸습니다.

유튜브 크리에이터 ‘EO’의 태용님 진행 아래,

‘보이저엑스’의 남세동 대표님, ‘단추로끓인수프’ 최정이 대표님, ‘미스터멘션’의 정성준 대표님과 함께 20대의 창업문화, 학생창업에 대한 이야기를 나누었습니다.

이 역시, 유튜브 스트리밍 댓글을 통해 받은 여러 질의에 대하여 다양한 이야기를 나눌 수 있는 시간이었습니다.

Team Project

<팀프로젝트는?>

참가자가 직접 창업 일련의 과정을 경험해 보는 것을 목적으로 하였습니다.

GRAFFITI 2021에 참여하는 9개의 스타트업마다 참가자 팀이 3팀 혹은 4팀이 매칭되었습니다.

각자 매칭된 스타트업의 일원이 되었다고 생각하고, 해당 스타트업과 함께 축소된 창업과정을 경험해보는 것이 핵심입니다.

<팀프로젝트 6단계>

Step 1. 팀 매칭 – 팀프로젝트를 함께할 스타트업과 매칭

Step 2. 알아가기 1 – 스타트업이 매칭된 참가자에게 본인의 기업과 관련된 내용 전달 / 참가자는 매칭된 스타트업 파악 및 이해

Step 3. 알아가기 2 – 스타트업 분석 및 아이디에이션

Step 4. 뛰기 및 검증하기 – 시장조사 등 통한 아이디어의 시장성과 실현가능성 검증

Step 5. 구상하기 – 프로토타이핑, 비즈니스 모델 수립 등을 통한 아이디어 구체화(고도화)

Step 6. 발표하기 – 다른 참가자와 스타트업 앞에서 발표

팀프로젝트 세션에서는 참가자들의 원활한 수행을 위해 ‘라이팅업벤처스’의 Mario Garcia Lee 대표님의 강연과 Q&A세션이 있었습니다.

처음에 방향을 잡기 다소 어려울 수 있었던 팀프로젝트 수행에 많은 도움이 되었습니다.

최종 평가 시에는 참가자들과 VC들의 코멘트를 받을 수 있었습니다.

‘미래과학기술지주’, ‘퓨처플레이’, ‘미라파트너스’ 등 국내 유수의 VC분들이 참여하여 도움을 주셨습니다.

Fail-Con

대부분의 사람들은 실패를 두려워하고,  실패했을 때의 손실이 걱정되어 창업에 쉽사리 도전하지 못합니다.

페일콘에서는 실패가 그 자체로 끝나는 것이 아닌, 더 큰 성장의 양분이 된다는 메시지를 라디오 형식으로 전달하고자 하였습니다.

많은 실패를 경험해본 스타트업, 그 실패를 지켜보았던 VC, 그리고 참가자들이 함께 실패에 대해 나누고, 새로운 관점을 보려 했습니다.

<구성>

페일콘은 VC토크, 연사피칭, 실패담 인터뷰로 이루어졌습니다.

VC토크에서는 ‘쿨리지코너인베스트먼트’의 강신혁 대표님과  ‘미라파트너스’의 박미라 대표님께서 투자자 입장에서 바라본 스타트업 실패사례들에 대해 이야기해주셨습니다.

연사피칭에서는 스타트업 실패를 겪고, 그 경험을 살려 자신의 삶을 살고 있는 세 분의 이야기를 통해, 재도전과 실패가 가지는 리스크에 대한 새로운 시각을 가질 수 있었습니다.

실패담 인터뷰에서는 두 분의 참가자 인터뷰를 통해, 보다 가까이에 있는 실패를 함께 나누었고, ‘실패’라는 단어에 대한 두려움을 다소 내려놓을 수 있는 시간이었습니다.

KAIST Startup팅 X 마인즈랩 후기

2021년 첫번째 스타트업팅은 AI기업으로 잘 알려져 있는 마인즈랩과 함께 했습니다. 마인즈랩은 국내 최고이자 유일한 인공지능 전문가 조직으로 핵심 알고리즘부터 엔진, 플랫폼, 서비스까지 통합적 가치를 제공하는 종합 인공지능 기업입니다. 최근 클라우드 분야에서 누구나 사용할 수 있는 구독형 AI 플랫폼 ‘마음’을 서비스 하고 있습니다.

이번 스타트업팅은 마인즈랩의 최홍섭 CEO님의 마인즈랩 소개와 KAIST 출신 연구원님들의 각 AI분야별 특징을 설명해주었습니다. 약 80명의 학생들이 Zoom에서 적극적으로 참여하며 스타트업팅이 진행되었습니다.

마인즈랩 소개- 최홍섭CEO

마인즈랩은 AI로 세상에 영향을 끼칠 수 있는 회사, 누구나 AI를 사용할 수 있는 세상을 만들고자 합니다. 마인즈랩은 현재 국내기업 최초로 캐나다 3대 AI연구기관 amii 파트너로 있으며 AI분야에서 단일매출을 창출 중입니다.  또한, 마인즈랩은  AI 프로그램 및 알고리즘 개발하며 엔진으로 클라우드를 서비스하고 있고 다양한 서비스를와 함께 자사 인공지능(AI) 플랫폼 마음 AI에 에지 컴퓨팅 영역을 추가하고 있습니다.

마인즈랩의 최홍섭CEO님은 마음AI 클라우드 플랫폼을 오픈하면서 대기업뿐 아니라  중소기업 스타트업 등에 협업 연락이 많이 오고 있으며 요즘에 창업하는 기업들을 보면 AI가 들어가지 않은 곳이 없는데 마인즈랩은 일찍부터 AI분야를 시작하였다고 말합니다. 마인즈랩의 에코마인즈 프로그램을 이용하여 스타트업도 활용할 수 있게 하려고 합니다.  현재 에코마인즈 제 2센터를 대전에 설립하는 중에 있습니다.

마인즈랩에 대해 소개하며 마인즈랩은 또한 올해 여름 상장을 앞두고 있는 기업으로 여러 혜택들을 함께 누릴 수 있을 것 같습니다. 마인즈랩 본사는 판교에 위치하고 있으며, 판교/대전 오피스 근무가 가능하며 최근 시국의 영향으로 재택근무도 가능합니다. 또한 마인즈랩은 에이백을 보유하고 있습니다. 글로벌한 인재도 함께 채용을 하려고 하며 캐나다 토론토, 미국 실리콘밸리 지사에서도 근무가 가능합니다.  full time/internship/part-time(대전 오피스만-학교를 다니면서)/산업기능요원, 전문기능요원 등모두 가능하며, 인터뷰와 코딩테스트가 있으니 참고하시면 좋을 것 같습니다.

Brain Audio-이준혁 연구원

이준혁 선임연구원이 친근하고 쉽게 마인즈랩의 Brain-audio팀이 하는 일에 대해 여러 예시를 통해 설명해주셨습니다. 이준혁 선임연구원님은 KAIST 기계공학과 학석사 출신으로 마인즈랩에서 근무하고 있습니다.

Brain-audio팀에서는 오디오-음성신호를 관련된 부분에 대한 개발을 진행 중입니다. 스트리머 TTS(Text to speech) 개발하고 서비스하고 있습니다. 다른언어 화자 목소리를 한국어로 번역이 가능합니다. Voice Conversion system with cotatron-성공적으로 해내고 있습니다. 실제 사용되는 예시를 보여주며 관심도를 높이고 흥미를 유발했습니다. Speech to text- 브루 에 마인즈랩의 음성인식 적용, 정부 사업 등 다양하게 활용되고 있고 논문에 제시되는 등의 연구를 활발히 하고 있습니다. Voice Filter분야도 구글에게 기술력을 인정받고 있습니다.

마인즈랩 Brain팀, 그리고 내가 일하는 Brain-vision팀-Brain-vision 송형규 연구원

다음은 Brain vision팀 송형규 선임연구원의 강연이 있었습니다. 송형규 연구원님은 KAIST 바이오뇌공학과 석사 재학 중/산업기능요원 근무 중입니다.

학교에서 듣는 과목, 동아리 등 다양한 활동들이 성장하게끔 도와주었다고 말했습니다. 딥러닝을 하기 위해 프로젝트에 참여하는 것이 좋습니다. 딥러닝을 하기 위해선 준비물이 많이 필요한데 마인즈랩에서는 GPU를 많이 보유하고 있습니다. 논문에 있는 내용을 실질적으로 code화 하고 있습니다. 딥러닝을 개발하고 연구하는 팀을 만나기 쉽지 않은데 Brain vision팀이 하는 이야기를 주목하시면 좋을 것 같습니다. 개발자와 비교해 AI  Scientist의 방향성을 본다면 Metric을 정하고 그 성능을 향상시키기 위한 실험들, 이를 위한 Branching/code/싸인, 코싸인은 포지셔널은 인코딩의 꽃이고 데이터 주무르기가 꼭 필요하다고 생각합니다. 마지막으로 끊임없이 연구하고 토론을 하며 개발하는 것이 중요하다고 덧붙였습니다. 현재 Brain팀은 다양한 학과로 구성되어 있고 코드 리뷰도 하고 있습니다. 요즘에는 Data set도 vc도 있다고 합니다.

관련 학회도 많아지고 있고, 마인즈랩에서는 하고 싶은 연구를 할 수 있습니다. 지금 주력으로 하고 있는 것은 Lip sync-seen model 특정인물에 대해 음성 input에 대해 이를 발화하는 듯한 영상을 만들어내고 있습니다. 여러 연구를 통해 최적화된 것을 만들려고 계속해서 개발 중입니다. Holistic-3D Reconstruction, FaceShifter, Point cloud completion 등도 연구 중에 있습니다. 고객사의 데이터를 가지고 모델을 구축하고 있습니다. 예시를 들면 치아 모델을 보고 치아교정기를 끼기에 적합한 위치를 찾아 치아 교정점을 찾을 수 있는지 연구하는 것도 있습니다. 화보모델을 보고 보이는 것을 통해 안의 옷까지 추천하는 일 등이 있습니다.

마인즈랩의 Brain팀은 젊고 potential 강한 사람들로 구성되어 있으며 KAIST수업에서 익힌 것을 직접 연구하며 체험할 수 있습니다.

Q&A 및 소통

질의 응답시간에는 사전질문을 비롯하여 Zoom 채팅을 통해서도 실시간 질문이 많았습니다. 여러 질문들을 대표님과 연구원들이 적절하게 답변을 해주셨습니다. 몇가지를 예시로 들자면 직군에 대한 질문, 테스트할 때 어떤 능력을 보는지등에 대해 다양한 질문이 있었습니다. 이에 대한 답변으로는 개발 직군/연구직군 나뉘고 그 안에서도 role에 따라 세분화되어 있으며 서비스직군에서는 연구경험이 없어도 가능합니다. 코딩테스트는 논문리뷰, 모델에 대해 딥워깅하는 능력을 봅니다. 현재 AI를 사용하는 분야 중 크게 발전할 분야에 대한 질문에 답은 현재까진 컨택센터- 음성인식 챗봇 음성봇 AI휴먼으로 마인즈랩이 앞서 있고 향후에는CCTV vision 교통 관련 이상행동 단속 관제 상용화 될 것으로 예상한다고 말했습니다. 마인즈랩은  직접적인 B2C는 하고 있지 않고, 할 예정이 없다(특정 도메인 사업)고 했습니다. 그밖에도 다양한 질문들로 예상보다 Q&A시간이 길어지기도 했습니다.

마인즈랩은 바이오분야와도 협업하여 신약후보물질을 예측하는 연구도 하고 있습니다. 마인즈랩은 16건의 AI관련 특허가 등록되어 있으며 학력이 크게 상관이 없고 연구원들이 하고 싶은 연구 분야는 무엇이든지 할 수 있습니다. 마인즈랩은 AI엔진을 만들어서 사람들이 사용할 수 있게 만드는 일을 하고 싶습니다. 융합적인 부분으로 팀원들이 성장할 수 있도록, AI Scientist가 궁금하다면 마인즈랩에 대해 살펴보시면 좋을 것 같습니다. 마인즈랩을 응원합니다. 다음 Startup팅도 기대해주세요:)

2020 과기특성화대학 공동창업경진대회

5개 과기특성화대학(KAIST, GIST, DGIST, UNIST, POSTECH)에서는 대학 간 창업연대를 강화하고 선의의 창업경쟁을 촉발시키기 위해, 대학별 유망 창업팀들 간 공동창업경진대회를 매년 개최하고 있습니다. 올해로 7회차를 맞이하는 대회이며, 지금까지 많은 창업팀을 배출하였습니다. ‘2020 과기대 공동창업경진대회’는 어땠는 지 둘러보도록 하겠습니다.

대학별 예선

대학별 교내 창업경진대회 등을 통해 공동창업경진대회(결선)에 참가할 유망 창업팀을 2팀 씩 선발하였습니다. 올해는 COVID-19로 인해 대부분의 대학이 온라인으로 예선을 진행하였습니다. 그 중, KAIST에서는 ‘E*5 LabStartup’ 프로그램을 통해 연구과제 기반 창업 우수팀인 ‘알데바’와 ‘스파이더코어’를 학교 대표로 선발하였습니다.

본 행사(결선)

대학별 예선을 통해 선발된 10개팀은 12월 4일 GIST에서 모의투자 피칭 방식을 통해 자웅을 겨루었습니다. 발표팀 및 평가위원단이 현장을 채워주셨고, 200여명의 청중이 온라인을 통해 참관할 수 있었습니다. 팀당 10분 발표, 10분 질의응답으로 진행되었으며, 각 대학에서 추천한 평가위원인 외부전문가 5인(투자자 및 창업분야 전문가)이 참가팀의 사업성 및 우수성을 평가하였습니다.

발표 이후, 현장에서 경진대회 평가결과 집계 및 우수팀 시상이 진행되었습니다.

Result

발표 이후, 현장에서 경진대회 평가결과 집계 및 우수팀 시상이 진행되었습니다. KAIST의 ‘알데바’ 팀은 “기능성 하이드로겔을 이용한 차세대 인조 장기 기술 개발”을 제안하여 대상을 거머쥐었습니다. 알데바 팀에게는 상금 500만원과 함께 과기정통부장관상이 수여되었습니다. 우수상 2팀과 장려상 2팀에게도 상금이 지급되었습니다. 수상하지 못한 팀들도 있지만, 각 팀이 타대학의 피칭을 보면서 많은 것을 느끼고 선의의 경쟁자로 각인한 듯 했습니다.

내년에는 어떤 팀들이 이 자리에서 만나게 될까요? 내년을 기대합니다!

17th E*5 KAIST (`20 하반기) – Online

KAIST 대표 학생창업지원 프로그램

E*5 KAIST (17th)

  • 18개팀 참가

    총 64명

  • 기간

    2020. 9. 22 – 2020. 12. 4

  • 우수팀

    최우수팀 1팀 / 우수팀 2팀 / 특별상(발전상) 1팀 / Activity 우수팀 1팀



최우수팀


COSMOS



우수팀(2위)


까리용



우수팀(3위)


디어플랜트



특별상(발전상)


프라우엔



Activity 우수팀


프라우엔

  • Mentors

    17기 멘토단

김용건

김용건

멘토

블루포인트파트너스 부대표

전화성

전화성

멘토

씨엔티테크 대표

류중희

류중희

멘토

퓨처플레이 대표

김기준

김기준

멘토

카카오벤처스 부사장

전태연

전태연

멘토

본엔젤스벤처파트너스 파트너

  • Seniors(선배창업자)

    E*5 KAIST에 기 참가했던 선배 창업자

오정민(3기)

오정민(3기)

(주)하얀마인드 대표

홍창기(8기)

홍창기(8기)

(주)H2K 대표

신호욱(13기)

신호욱(13기)

(주)셀렉트스타 대표

  • Details

    MIssion + Activity 수행


25개 팀 중, 1차미션을 통해 선발된 18개의 프로젝트팀은 각각의 미션 수행을 통해 각 아이디어의 사업화를 진행하였으며, 각 미션은 교육, 코칭, 평가로 구성되어 진행되었다. 특히, 이번 E*5 KAIST는 COVID-19의 여파로 모든 과정을 온라인으로 진행하였다. 3차미션 평가인 최종평가(Mission Final) 시에는 최종 피칭 대상 11개 팀이 피칭하고, 평가위원들은 피칭에 대한 코멘트와 평가를 하는 방식으로 진행하였다.


미션 교육


미션 코칭 (By Seniors)


미션 평가

미션별 멘토 1인이 교육을 담당하였으며, Senior(선배창업자) 3인이 전담 팀을 정기/상시 코칭하였다. 교육과 코칭을 통하여 미션별 수행한 내용에 대하여, 평가를 통해 우수팀에게는 추가 지원금을 획득할 수 있는 기회가 제공되었다.


Mentoring



Teamwork


Networking



Research


Field Trip



Etc.

프로그램 동안 멘토를 방문하여 멘토링(Mentoring)을 받고, 분야별 전문가와 만나 이슈를 해결하며(Networking), 창업 기업을 방문(Field Trip), 시장조사(Research) 등의 활동이나 팀 미팅(Teamwork)을 수행한 내용들을 ‘CLASSUM’에 업로드함으로써 Activity를 수행하였다.


Build your Startup,

E*5 KAIST

2020 KAIST 창업어워드 – report

KAIST에서는 기업가정신 함양 및 창업문화 확산을 위한 프로그램과 더불어, 창업지원 프로그램을 통한 실질적 창업지원 활동을 해왔습니다. 2020년에도 역시 많은 창업팀이 배출되었고, 올해의 창업팀을 선정하기 위해 “2020 KAIST 창업어워드”를 개최하였습니다. 작년과 다르게 올해는 COVID-19로 인해 CES 참관 기회는 제공하지 못하였지만, KAIST를 대표하는 창업팀을 발굴하고 추후 후속지원을 통해 유니콘 기업으로 육성하고자 합니다.

선발과정 및 절차

2020 KAIST 창업어워드는 10인의 선배창업자 및 투자자, 관련 전문가 분들이 평가위원으로 함께해주셨습니다. 10인 평가단에 의해 1차 서류평가 및 2차 발표평가를 추진하였고, 서류평가에서는 창의성, 구체성, 사업성을 고려해 2차 평가 대상팀 총 11개팀을 선발하였습니다. 2차 발표평가(최종)에서는 창업의지, 개발 및 사업역량, 사업성, 사업화계획 우수성을 기준으로 최종 4개팀을 우수팀으로 선발하였습니다.

최종 우수팀

2020 KAIST 창업어워드에서는 대상 1개팀, 최우수상 1개팀, 우수상 2개팀 등 총 4개팀을 우수팀으로 선정하였습니다. 대상에는 접근 제어 및 보안 감사 SQL협업 솔루션을 제안한 <체커>가 선정되었으며, 최우수상에는 <셀렉트스타>, 우수상에는 <퀀텀캣>과 <돌봄드림>이 최종 선정되었습니다. 선정된 팀들에게는 축하의 인사를 건네며, 앞으로도 활발한 활동을 기대합니다.

KAIST Startup팅 X 큐로셀 후기

2020년 마지막 스타트업팅 기업은 항암면역세포치료제인 CAR-T 세포 치료제를 개발하는 큐로셀과 함께 했습니다. 큐로셀은 생명과학과 김찬혁 교수님이 참여하여 공동으로 개발한 회사입니다. 원래는 회사투어로 진행할 예정이었으나 코로나 상황이 나아지지 않아 온라인으로 회사 및 기술 소개, 연구소 투어(사전 동영상) 등으로 스타트업팅을 전개했습니다.

항암면역세포치료제란 무엇인가 & 큐로셀 소개- 김건수 대표이사

김건수 대표이사님이 항암제의 역사, 항암면역세포치료제와 큐로셀에서 연구 중인 항암면역세포치료제에 대해 설명을 해주셨습니다.

그 전까지는 항암치료제만 있었습니다.  2011년부터 항암면역항체가 등장하게 되며 달라지기 시작했습니다. 기존의 항암치료제는 암세포를 직접 공격하는 메카니즘이었다면 항암면역세포는 이와 다릅니다. 몸 안에 있는 면역세포를 잘 작동하는 메카니즘, 면역을 통한 암세포 제거를 가능하게 하는 일이 일어납니다. 기존의 항암제의 한계를 극복할 수 있는 항암면역치료제는 항암제 시장을 선도할 것으로 확실시 되는 매우 중요한 치료제입니다. 2017년 8월 CAR-T항암면역세포치료제 최초허가(FDA)를 받게 됩니다. 항암면역세포치료제는 환자의 면역세포 분리, 유전자 조작, 대량배양 과정을 거친 후 환자에게 재투여하는 첨단 항암세포치료제입니다. 현재까지 개발된 그 어떤 항암제보다 혁신적인 치료효과 입증, 1회 투여로 말기암 환자 완치 기대가 되는 약입니다. 그러나 현재까지 전세계적으로 2개의 제품만 허가된 최신 항암제로 시장형성의 초기단계에 머무르고 있습니다. 치료방법이 없는 말기혈액암 환자의 완치가 가능하게 되었습니다.(모든 경우가 그러는 것은 아님) 짧은 투약기간과 확실한 효과로 신약개발기간이 매우 짧은 항암제로 1회 투여로 30~60일 이내 암치료(완전관해)여부 확인가능합니다. 미국과 중국을 중심으로 CAR-T 치료제 임상이 활발히 진행되고 있습니다. 반면 국내에서는 기술과 경험부족으로 임상시험이 진행되고 있지 않는데 큐로셀에서 내년에 허가를 받으려고 준비 중에 있습니다.

CAR-T 세포 치료제를 자세히 살펴보면 암환자에서 분리한 T세포를 유전자 조작하여 다시 주입하는 형태의 세포치료제로 새로운 패러다임의 항암제입니다. 암환자로부터 분리한 T세포에 암을 인식하는 기능과 T세포 스스로를 활성화하는 카이메릭 항원 수용체(CAR) 유전자를 도입하여 제조하고 있습니다. 그러기에 글로벌 제약회사들의 경쟁이 계속되고 있는 분야입니다.

큐로셀은 국내최초 CAR-T 개발 전문기업으로 혁신적인 CAR-T 치료제 개발을 목표로 2017년 설립 이후 2020년 현재 615억원의 누적 투자 유치를 받았습니다. 김건수 대표이사와 KAIST김찬혁 교수, 이화여대 심현보 교수가 창업한 기업입니다.

[큐로셀의 OVIS™ CAR-T기술 소개]

큐로셀에서는 세계적으로 각광받는 CAR-T 기술과 면역관문억제 기술을 융합한 신기술인 기술 OVIS™ CAR-T을 개발하고 있습니다.

OVercome Immune Suppression

2세대 OVIS™ CAR-T와 1세대에 비해 2세대 OVIS™기술이 적용된 당사의 CD19 CAR-T 약효 개선됨을 확인하였습니다. 제품개발 중심의 인력, R&D, GMP제조, 임상개발 등 각 분야에서 의약품 개발 경험이 풍부한 인력들을 영입하여 총원 40명으로 구성되어 있습니다.

병원과의 협력이 가장 중요한데 삼성서울병원과 전략적인 협력관계를 이루고 있습니다. 삼성서울병원 안에 GMP 구축하며 2020년 하반기 대한민국 최초 CAR-T, 혈액암, 고형암 둘 다 치료할 수 있는 차세대 CAR-T 기술 세계최초 임상개시하고 있습니다.

->큐로셀의 차별화된 경쟁력은 다음과 같습니다.

  • 면역억제 극복 CAR-T 기술 & more: 글로벌 기술보다 한발 앞선 OVIS™ CAR-T기술확보
  • 차세대 CD19 CAR-T 2020년 국내최초 임상개시: 차세대 CAR-T 제품의 연구개발, GMP생산 등 사업화 역량
  • CD22,BCMA,EGFRvlll,CAR-T& more: 자체기술 및 오픈 이노베이션을 통한 파이프라인 확보 역량
  • 삼성서울병원 의료진 협력 및 CAR-T 용 GMP시설 보유: 국내 최고수준의 대형병원과 긴밀한 협력체계 구축

큐로셀의 기술연구소 소개

제약회사에서 개발이란 어떻게 진행을 하는가 에 대한 것과 기술연구소에 대해 설명하였습니다. 실제적으로 약을 만들 때 어떻게 만들어야 할지 고민을 하는데 크게 3가지 개념에 대한 설명이 있었습니다.

  • Quality by design(QbD,설계기반품질고도화)
  • QTTP(Quality Target Product Profile): 약을 어떻게 투여할 것인가. 큰 그림 포함
  • CQA(Critical Quality Attribute): 구체적으로 쓸 수 있으면 좋다. 기존에 알려진 지식들을 바탕으로 안전성,유효성을 고려하여 활용해야 한다.
  • CMA (Critical Material Attribute)/ CPP(Critical Process Parameter):그 약이 어떤 특성을 가져야하는가. 만들고자 하는 약의 특성을 결정하는 것. 위에 것을 만족시키기 위해서 어떠한 재료를 쓸 것인가. 어떻게 관리를 할 것인가

예시) 식용소 사육

  • 어떤 소를 사육해야하는가-> QTTP
  • 맛 좋고 고기가 많이 나오는 것은 소의 어떤 특성(품질)과 관계가 있는가-> CQA:대부분의 경우 출하시험 항목으로 설정
  • 체중과 지방 함량이 적절하고 무병인 소를 얻기 위해서는 소를 어떻게 사육해야 하는가 ->CPP: 주로 숫자로 표시, 공정 중 변경, 상대적으로 용이//CMA: 주로 재료, 종류, 공정 중에는 변경 어려움

[QbD for CAR-T Development]

  • QTTP: 안정성, 유효성 관점에서
  • CQA: 미생물 미오염, Non-T세포함량,잔류물질함량, CAR-T세포수, 세포 생존율, 사이토카인 분비능 등
  • CMA/CPP: T세포 분리방법, 세포 세척 횟수, 사용 바이러스양, 세포 배양 배지 종류, 세포 배양 기간, 최종 세포수, 동결조건(세포농도,조성,방법) 등

Curocell의 R&D센터는 크게 3개의 팀 Discovery팀, 공정개발팀, 분석법개발팀으로 구성되어 있습니다. 먼저 Discovery팀에서는 Research팀, 신규표적에 대한 CAR유전자 설계, OVIS™기술 향상 및 적응증별 평가, In-vitro/In-vivo모델을 이용한 효능평가를 합니다. 공정개발팀에서는 신규제품에 대한 CMA/CPP 선정(실험계획법), 공정관리전략(Control Strategy)설정, CAR-T 생산 공정 개선입니다. 분석팀개발팀에서는 분석법 개발 및 밸리데이션, CMA/CPP선정을 위한 시료 분석,(출하시험) 기준 및 시험 방법 설정을 하고 있습니다. 이렇게 3팀이 QA(Quality Assurance), 생산팀, QC(Quality Control)로 생산기술센터(GMP)로 이어지게 됩니다. 큐로셀 기술연구소의 계획은 다음과 같습니다.

  • New Blood Cancer OVIS™ CAR-T
  • OVIS™ Platform Improvement
  • Solid Tumor CAR-T
  • Allogeneic CAT-T

Q&A 및 소통

여러 질문들 중에 Solid Tumor 와 CAR-T에 관한 질문 연관성이 있어서 CD-19 관련하여서 추가설명을 해주셨습니다.

[CD-19 negative relapse]

  • CD19-CAR-T 치료 후 재발율 20~30%
  • 재발한 환자 중 50%는 CD19 negative leukemia

고형암에서 CAR-T 치료제의 여러 가지 실패원인 중 하나로 면역관문수용체가 주목되고 있습니다. 면역관문수용체와 T세포-CAR-T 약효 향상을 위해서 PD-1을 대상으로 다양한 기술들이 시도되고 있습니다.

[창업과 관련된 질문]

창업자들이 투자한 돈은 거의 없지만 시리즈A,B,C를 받으며 지금까지 왔습니다. 창업자들의 경력이나 역량 어필로 투자 성공. 임상준비 및 상장을 준비하며 시리즈C까지 받게 되었습니다. 약개발을 하기 위해서 커리어를 어떻게 준비해야하는가? 큐로셀에서는 약대출신이 없고 회사에서 배우며 성장하는 있는 케이스도 많다고 덧붙였습니다. 큐로셀의 Q&A는 아무래도 신약개발과 관련된 것이 많아서 후에 영상을 참고하면 좋을 것 같습니다.

마지막으로 큐로셀에서 직접 연구소 탐방을 할 수 없는 것을 보완하기 위해 연구소 영상을 촬영하여 스타트업팅 참가자들에게 보여주었습니다. Zoom에서 공유하는 영상이라 조금 끊기기도 하는 아쉬움은 있었지만 큐로셀의 연구모습을 살필 수 있는 시간이었습니다. 큐로셀 직원분의 친절한 설명으로 큐로셀의 OVIS™ CAR-T 개발이 어떻게 이루어지는지 엿볼 수 있었습니다.

큐로셀의 스타트업팅을 하며 암에 대한 정복이 머지 않았다는 생각이 들었습니다. CAR-T치료제가 국내외에서도 활발히 연구되고 개발되어 암환자들에게 희망이 되는 신약개발이 이루어졌으면 좋겠습니다. 아직까지 이 치료제가 고형암에 대해서는 어려운 점들이 있지만 병원들과 협업하여 문제점을 찾아내고 모든 암을 이겨낼 수 있는 치료제가 곧 탄생할 수 있을 것입니다. 큐로셀이 21년 CAR-T치료제에 대해 국내에서 임상을 허가받고미국 등 시장에 뒤쳐지지 않고 큐로셀의 기술력과 연구가 글로벌 시장에서도 빛을 발하게 되길 바랍니다.

20년 하반기 스타트업팅은 COVID-19로 온라인으로 진행할 수밖에 없었습니다. 21년 스타트업팅은 COVID-19가 종식되어 기업과 참가자들이 대면하여 만날 수 있기를 바랍니다. 21년 스타트업팅도 기대해주세요:)