2019년 하반기 E*5 KAIST의 우수팀으로 선정된 딩브로를 소개합니다. 딩브로는 차량관리 서비스의 중재자 역할이자 상담 서비스를 제공하는 닥터차를 운영하는 기업입니다. 지금부터 닥터차 서비스를 운영하는 조재영 대표와 만나보겠습니다.

안녕하세요. 딩브로 대표 조재영입니다. 저희는 KAIST 전산학부 친구들 4명이서 딥러닝 기술로 세상을 바꿔보자는 마음으로 스타트업을 시작하게 되었습니다. 지난 1년 6개월 동안 여러 아이템을 시도해오다 지금은 차에 문제가 있거나 궁금한 운전자들을 위한 차량 상담 서비스를 런칭하려고 준비 중입니다.

저희는 전산학과 남학생 4명이 모여서 팀을 결성하였는데 평소에 데브시스터즈 같은 느낌을 가진 이름을 만들고 싶었습니다. 창업원 지원 프로그램에 팀 이름을 급하게 내야하는 일이 생겨 ‘코딩’이라는 단어와 ‘브라더’라는 단어를 결합하여 딩브로라는 이름을 즉흥적으로 만들게 되었습니다. 사람들의 반응도 좋고, 생각보다 어감이 괜찮은 이름인 것 같아서 그 이후로 계속 쓰고 있습니다.

코딩에 딩 + bro=딩브로. 색다른 조합이네요.

딩브로 팀원들은 KAIST 동기이기도 하지만 동시에 고등학교 동기이기도 합니다. 같은 랩, 동아리 친구들로 고등학교 1학년 때부터 재밌는 프로젝트들을 함께 해왔고요. 결정적으로 대학교 1학년 때 4명이서 같이 가상화폐를 거래하면서 큰 돈을 만지고 큰 돈을 잃어보니 속된 말로 ‘돈맛’을 알게 되었습니다. 그리고 큰 하락장을 겪으면서 단순히 운에 맡길게 아니라 기술로 무장을 해서 승부를 걸어야겠다는 생각을 하게 되었습니다. 그래서 2학년 때부터 테크 스타트업을 준비하게 되었고 원래 꾸준히 공부해왔던 딥러닝 기술을 활용한 창업을 준비하게 되었습니다.

고등학교 때부터 이어진 친구들과 함께 대학교에서 배운 딥러닝 기술을 이용하여 창업을 하려고 하는 거네요. 마음이 잘 맞고 좋은 시너지가 나올 것 같습니다. 그런데 초반에 코딩, 딥러닝 과 지금의 서비스는 차이가 있다고 생각이 드는데요.

첫 일년 동안은 딥러닝으로 적용할 수 있는 다양한 산업군과 응용 사례를 찾기 위해서 많이 돌아다녔습니다. 그리고 동시에 다른 딥러닝 기반 테크 스타트업들이 어떤 행보를 가고 있는지도 살펴 보았습니다. 이때 느낀 점은 단순히 딥러닝 기술만으로 사업을 만들어나갈 때 매우 핵심적인 코어 기술을 갖거나 매우 범용적인 수준이 되지 못한다면 성공하기 힘들다는 생각을 가지게 되었습니다. 왜냐하면 딥러닝 기술은 자체 데이터 생산 파이프라인이 없다면 결국 수요처에서 생산되는 데이터에 매우 의존적인데 동일한 산업군이라 하더라도 데이터 종속성이 매우 높아 1곳의 수요처를 위한 커스텀 딥러닝 기술이 될 가능성이 높습니다. 자칫하면 딥러닝계의 SI 회사가 되어 (돈은 꽤 벌 수 있더라도) 단발성 외주에 매몰되는 악순환에 빠질 수 있겠다고 생각했습니다.

그러다가 당근마켓의 사례를 보고 많이 배웠는데요. 자체 플랫폼 혹은 서비스에서 생산되는 데이터를 바탕으로 플랫폼 곳곳에 딥러닝 기술을 통한 자동화 프로세스를 구축하는 모습을 보았습니다. 그 결과 전체 시스템의 효율성과 전환율 등을 크게 향상시켜나가는 모습을 보고 상당히 인상 깊었습니다. 저희도 지금 단계에서 조금 시간이 걸릴지라도 자체 데이터를 생산할 수 있는 서비스 플랫폼을 만들고 그 서비스를 스케일업 해나가는 과정에서 그 누구보다 딥러닝과 데이터 분석이란 툴을 가장 잘 접목할 수 있는 팀이 되고자 했습니다.

그 과정에서 원래 닥터차 서비스를 준비하고 계시던 오토피디아 김병근 대표님을 만나게 되며 차량 애프터마켓 분야가 얼마나 비효율적이고 파편화되어 있는지 알게 되었고 그와 동시에 운전자들이 차에 대해서 정말 많은 부분을 잘 모르다 보니 정비 업체와 일반 소비자 간의 불신은 오랫동안 쌓여오고 있다는 것을 느꼈습니다. 그럼에도 불구하고 사소하더라도 차에 작은 문제가 발생했을 때 해결할 수 있는 마땅한 서비스가 없다는 점에 공감하여 김대표님과 같이 시작하게 되었습니다. 상담을 통해서 발생되는 상담 텍스트 데이터와 각 차량들의 주행, 정비 데이터가 쌓일 때 가지는 잠재력을 보고 저희 팀이 더욱 더 잘할 수 있는 분야라는 생각이 들어 선정하게 되었습니다.

일반적으로 딥러닝 기술을 기반으로 시작하는 스타트업이 아닌 서비스를 제공하며 그 속에 딥러닝 기술이 스며든 아이템을 선정하게 된 거네요. 자체 데이터를 생산하는 서비스에 딥러닝 기술이 접목된다면 지금 제공하는 서비스의 효율성을 더 높일 수 있다는 생각이 듭니다.

닥터차 서비스는 운전자들을 위한 서비스로 차에서 소리가 난다거나 백미러가 부서졌을 때 15년 이상의 경력을 가진 전문 정비사와의 상담을 통해 해결법 안내와 필요한 경우 업체 중개까지 받을 수 있는 서비스입니다. 제 3자의 입장에서 해당 문제의 예상 견적을 내드리기 때문에 무작정 차를 가져오라는 정비소에 가기 전에 상담을 받고 가는 것만으로도 과잉정비나 가격 덤터기를 상당 부분 예방할 수 있습니다. 특히 아직 아는 정비소가 별로 없으나 차에는 문제가 생기기 시작하는 1~3년차 운전자분들에게 가장 추천합니다.

그리고 정비소를 다녀온 후에 대부분의 운전자분들이 정비 내역서를 분실하거나 따로 관리 하지 않으셔서 과잉정비를 당하시거나 중고차 판매 시에 제 값을 받지 못하고 계시는 경우가 많습니다. 이럴 때, 닥터차는 정비 내역서를 찍어 올려주시면 자동으로 정비 내역을 인식하여 관리해드리기 때문에 이런 불이익을 사전에 방지할 수 있는 역할이 되어드리고 있습니다. 마지막으로 정비내역으로부터 소모품 교체 이력을 모니터링하며 엔진오일과 같은 주요 소모품 교체 시기도 적절한 때가 오면 알려드립니다. 다가오는 4월에 안드로이드와 iOS로 베타 서비스 출시 예정이니 곧 만나보실 수 있겠습니다.

차량정비에 대해 어려워하는 운전자들에게 적합한 서비스인 것 같습니다. 현재, 카카오톡 서비스가 운영 중인 것으로 알고 있는데 단독 앱 서비스가 나오면 더 좋을 것 같아요.

현재 자동차 메인터넌스/관리 분야에서는 카닥과 마카롱이 가장 궤도에 안착한 플레이어들입니다. 특히 카닥의 경우 외장수리 분야로 시작해서 엔진오일이나 차량 검사 등으로 점차 영역을 확장시켜 나가고 있는데요. 닥터차 서비스가 기존 플레이어들과 비교했을 때 가지는 가장 큰 차이점은 지금 당장 아주 사소한 차량 문제라도 플랫폼이 해결해줄 수 있다는 것입니다. 닥터차 서비스는 국내 정비 사례 70만건의 데이터와 전국 3만 여곳의 정비 업체 정보를 바탕으로 문제의 원인과 적절한 해결방법, 예상 가격과 사용자 인근의 정비 업소를 추천해드리고 있는데요, 저희 팀도 1년 전부터 법인 차량을 운전하고 있는데 차를 타다보니 이런저런 문제가 발생할 때 마다 어려웠던 적이 있었습니다. 닥터차 상담 서비스를 이용한다면 이런 크고작은 문제들을 평균적으로 10분 안에 해결이 가능하지만, 현재 다른 서비스는 특정 부위에 한정된 단방향적인 업체 추천에 그치고 있다고 생각합니다.

실제로 작년 12월에는 카카오톡 플러스친구 채널을 통해서 1600분의 차량 문제를 해결해드리는 MVP 테스트를 돌려보며 맞춤형 상담이라는 서비스에서 유저들의 만족비율이 압도적으로 높은 것을 확인할 수 있었습니다. 테스트 결과를 보고 차량 상담 솔루션으로 고객 한분한분을 맞춰드리며 가장 사용자 경험을 최대화시킬 수 있겠다는 확신이 어느정도 들었구요. 저희 팀은 앞으로 상담 프로세스를 시스템화하여 상담에 들어가는 비용은 최소화해나가고 고객 만족은 최대화해나갈 때 경쟁력을 갖춰 나갈 수 있다고 생각합니다.

아주 사소한 문제라도 해결해줄 수 있다는 말이 소비자들에게 와닿을 것 같습니다. 국내의 70만건 그 이상의 데이터를 수집하여 분류하고 딥러닝 기술을 이용한다면 서비스 개선에도 큰 도움을 줄 수 있을 것이라는 생각이 드네요. 최소비용으로 고객의 최대가치를 높이는 것은 무엇보다 중요할 것입니다.

여러 어려움이 있지만 현재 가장 어려운 점은 저희 닥터차 앱을 통한 운전자분들의 사용자 경험 최대화 검증과 초기 유저 모집입니다. 카카오톡 플랫폼의 한계로 상담 전후로 발생하는 상담 혹은 정비 내역 관리나 리텐션을 위한 컨텐츠 피딩이 현실적으로 어려웠습니다. 이번 4월에 출시할 닥터차 베타 서비스에서는 이러한 기능들을 제공하기 때문에 앱 내에서 차량 상담 서비스를 처음부터 끝까지 온전히 겪으며 사용자분들이 느끼는 만족감을 최대화하려고 합니다. 그리고 초기 유저분들을 모집하기 위해서 특정 차종 커뮤니티를 타겟으로 목표로 하고 있고 동시에 빠른 피드백을 위해 KAIST 내 자차 운전자분들을 대상으로 프로모션을 진행할 계획을 가지고 있습니다.

KAIST 내에는 학생뿐 아니라 직원들도 자차이용률이 높기 때문에 분석하면 큰 도움이 될 수 있을 것 같습니다.

창업에 관심이 있다면 학부생 때 꼭 한번 도전해보는 것을 감히 추천드리고 싶습니다. 그 이유는 정말 많지만 두가지를 꼽자면, 첫째로는 Solution-Driven한 사고를 벗겨내는데 많이 도움이 됩니다. 김주호 교수님의 HCI 수업에서 배운 말인데요. KAIST 학생들이 아무래도 기술적인 능력이 뛰어나다 보니 어떤 문제를 대할 때 기술이 먼저 나오는 경우가 잦은 것 같습니다. 저희 팀은 첫번째 아이템으로 인게임(In-game) 3D 광고 플랫폼을 준비했었는데 저희가 타겟으로 잡았던 인디 게임 개발자들은 저희가 생각한 문제를 느끼고 있지 않더라구요. 솔루션이 구현되면 멋있을 것 같아서 시작했던 마음이 컸던 것 같습니다. 창업이라는 과정을 거치면서 본인이 풀려는 문제가 정말 문제가 맞는지 검증하는 법을 익힐 수 있었던것 같고 이게 익숙해지니 꼭 창업이 아니더라도 연구를 할 때나 어떤 프로젝트를 진행하는데 있어서 판단 잣대를 세우는 능력이 많이 길러진 것 같습니다.

두번째 이유는 KAIST 만큼 학부생 때부터 창업에 도전해보기에 가장 좋은 환경을 가진 학교는 없는 것 같습니다. (물론 환경이 좋다고 창업을 꼭 시도해봐야 하는건 아니지만요.) 만약 하드웨어 스타트업을 하고 싶으면 아이디어팩토리(IdeaFactory)에서 목공부터 금속 CNC 가공, 3D 프린팅, 회로기판 제작까지 가능하고 제작 비용 지원 프로그램도 많으니 초기에 프로토타이핑 단계까지는 부담 없이 만들어볼 수 있는 기회가 열려 있는 것 같고요. 소프트웨어 스타트업이라면 전산학부에서 방학 때마다 열리는 매드캠프나 해커톤 행사에 참여하면서 많이 배우고 유능한 팀원들을 만날 수 있는 것 같습니다. 특히 저희처럼 딥러닝 알고리즘을 개발하는 팀들 같은 경우에는 아이디어 팩토리에서 GPU 클러스터도 무료로 이용 가능하니 마음 졸이면서 클라우드 자원을 빌릴 필요도 없습니다. 사무실과 주거 공간이 필요하면 W8 Startup Studio 공간과 스타트업 빌리지를 이용할 수 있고요. 특히 아이디어팩토리의 박민준 교수님께서 학생들의 입장에서 필요한 부분, 부족한 부분을 전폭적으로 지원해주시고 계시기 때문에 정말 많은 도움을 받을 수 있었습니다. 저희 팀은 위에 말씀드린 혜택들을 모두 누려봤고요. 더 많은 학생들이 이 중에 적절한 기회를 잡아서 생각하고 있는 아이디어를 시도하기까지의 진입장벽을 낮출 수 있으면 좋겠습니다.

이러한 과정을 혼자서 겪게 되면 상당한 시행착오를 마주하게 되는데 저희 팀 같은 경우는 18년도와 19년도 E*5 대회를 두 번 참가하면서 많이 배울 수 있었습니다. E*5 대회는 KAIST내에서 창업을 준비한다는 것이 무엇인지 현장에서 직접 결과를 만들어나가며 몸으로 배울 수 있는 대회인데요. 국내 주요 VC들과 창업원 교수님, 멘토분들로부터 한 학기 동안 크게 3차례에 걸쳐서 날카롭고 냉철하게 피드백을 받을 수 있어서 생각하고 있는 아이디어를 두루 점검할 수 있는 창업의 첫 관문과도 같은 대회입니다.

저희 팀은 처음 참가했을 때 멋지게 구현되는 데모나 결과물이 가장 중요한 줄 알았습니다. 그러나 무언가 구현된 것 혹은 동작하는 것 보다는 우리 팀이 풀고자 하는 문제가 진짜 문제인지, 우리 팀이 제시하는 솔루션이 정말 문제를 해결해줄 수 있을지가 중요함을 알게 되었습니다. 이 솔루션에 얼마나 지불할 의향이 있을지를 검증하기 위해 유저들을 직접 발로 뛰며 만나가고 아이디어를 개선시켜 나가는 과정을 만드는 것이 가장 중요하다는 것을 체득할 수 있었습니다. 더 늦기 전에, 본인의 생각이나 아이디어를 실현시키는 경험을 한번이라도 친구들과 함께 혹은 혼자서라도 가져보길 바랍니다.

학생일 때 도전하는 창업은 위험부담이 클 수 있지만 학교라는 울타리가 있어 실패해도 안전한 것 같습니다. KAIST 내에는 조재영 대표님이 말씀하신 것처럼 E*5 KAIST처럼 창업 지원 프로그램이 많으니 지원해보는 것도 괜찮을 것 같습니다. 생각보다 진입장벽이 높지 않아서 학생들이 쉽게 도전해볼 수 있습니다. 아이디어에서 그치지 않고 그것을 발전시켜 직접 부딪쳐보고 멘토들의 코칭을 받는다면 필요한 창업 아이템으로 변화할 수 있습니다.

모빌리티 산업에서 이동경로 최적화, 라이드 헤일링 수요 예측 등의 분야는 데이터 기반의 최적화가 잘 이뤄지고 있는 것 같습니다. 하지만 메인터넌스 분야에서는 아직 데이터를 제대로 활용하고 있는 기업은 없는 것 같습니다. 차량 정비 상담을 하다 보면 운전자분들께서 본인의 문제를 풀기 위해 생각보다 많은 정보를 자발적으로 알려주시는 걸 볼 수 있었습니다.  닥터차 서비스가 초기에는 단순 상담 서비스처럼 보일 수 있겠지만 스케일업시키며 아주 정밀한 모빌리티 마켓팅 플랫폼으로 고도화시킬 예정입니다. 동시에 정비 상담 데이터가 쌓이면 SOCAR와 같은 차량 스타트업들에게 MaaS(Maintenance-as-a-Service) 기능을 제공하여 B2B 정비 세그먼트를 저희 쪽으로 끌어오고자 합니다. 그리고 지금 당장은 차에 크고작은 문제가 생겼을 때 운전자 분들에 마음 속에 ‘닥터차’ 서비스가 바로 생각나도록 하는 것이 목표입니다!

닥터차 서비스가 발전하여 말씀하신 것처럼 모빌리티 마켓팅 플랫폼으로 자리잡고 차량 시스템들과 손을 잡고 서비스를 갖춘다면 차량 메인터너스 분야에서 성공할 수 있을 거라 생각합니다. 딩브로의 눈부신 내일을 응원합니다. 지금까지 딩브로 조재영 대표와의 인터뷰였습니다.