Startup 인터뷰

  • [Startup人터뷰] AI와 디지털 트윈기반 스마트 팩토리 솔루션 기업 “다임리서치”의 장영재 교수님
  • 창업원
  • 2022-10-28 20:18:31
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이번에 만나볼 팀은 특별한 팀입니다. KAIST내에서 연구와 후학양성에 힘쓰시면서도 창업에 대한 꿈을 포기하지 않고 AI를 기반으로 제조 및 IT기업을 운영하는 산업 및 시스템공학과 장영재 교수님입니다. 장영재 교수님과 연구진이 창업한 다임리서치는 AI의 알고리즘을 개발해 제조산업에 적용하는 스마트 팩토리 솔루션 기업입니다.





다임리서치에 대한 간단한 소개 부탁드립니다.

 

다임리서치의 ‘다임’은 DAIM – Data AI Manufacturing의 약자입니다. 즉 제조를 데이터와 AI를 기반으로 혁신하자가 저희 미션입니다. 다임 리서치는 2020년 2월 설립된 카이스트가 투자한 연구소 기업입니다. 카이스트가 대주주이며 저와 카이스트 산업 및 시스템 공학과 박사 3명이 의기투합해 설립한 기업입니다.




대학교에서 학생들을 가르치시고 연구하시는 가운데 교수님께서는 어떻게 창업을 결심하게 되셨는지 말씀해주시면 좋을 것 같습니다.

 

제가 가장 존경하는 분이 에디슨과 라이트형제입니다. 이 두 분은 요즘으로 이야기하자면 스타트업 창업자들입니다. 일반적으로 학계의 이론이 나온 후 산업이 발전한다 생각하지만, 공학에는 그 반대 경우가 많습니다. 라이트 형제가 첫 유인비행 성공 후에야 항공학이 정립되었고 (관련칼럼:https://www.hankyung.com/opinion/article/2020010827001), 에디슨이 백열전구를 개발한 후에야 세계최초로 MIT에서 전기전자 공학과가 생겼습니다 (관련컬럼: https://www.hankyung.com/opinion/article/2020092332661).


제가 카이스트 교수로 10년 재직하며 느낀 것은 대한민국 학계의 수준이 올라갔습니다. 그러나 이제는 에디슨이 전기전자 산업을 만들고 라이트형재가 비행산업을 개척했듯이 산업을 혁신할 연구와 개발이 필요한 시점입니다.


학계 논문만이 결과가 아닌 새로운 산업을 개척하고 그 길을 여는 것이 진정한 카이스트의 역할이 아닐까 합니다. MIT나 스텐포드 대학의 대부분의 공대 교수들이 하나이상 창업하는 것이 이러한 이유지요.


그리고 카이스트 교수로서 저희 연구실에 국내 중소/대기업 불문하고 많은 기업에서 제조 혁신을 위해 문의가 들어옵니다. 이미 학계 이론이 20년 전에 정립된 경우도 많은데 아직도 현장은 이러한 사실을 모르고 있습니다. 제조는 산업혁신의 기회가 있고 제조를 연구하는 사람으로 지정한 혁신을 위해 창업을 결실하게 되었습니다.


교수님의 이야기를 들으니 에디슨과 라이트형제가 이 시대에 있었으면 과학자이자 창업가가 되었을 것이라는 생각이 듭니다. 이들이 선구자가 된 것처럼 많은 연구자들이 교수님과 같은 생각으로 창업을 하면 연구성과가 현장에서 반영되어 혁신이 일어날 수 있을 것 같습니다.




다임리서치는 스마트 팩토리에서 기존의 알고리즘이 아닌 다임리서치만의 알고리즘을 적용하고 있는데 기존과 차이점은 무엇이며 특징이 무엇인지 설명 부탁드립니다.

 

저는 제조 자동화 부분을 20년 경험했습니다. 첫 10년은 산업계에 있었고, 그 다음 10년은 학계에 있었습니다. 저희 스마트팩토리 알고리즘은 AI의 강화학습과 디지털트윈 기술에 기반하고 있습니다.


제조 AI는 일반 AI와 특성이 많이 다릅니다. 예를 들어 이상 징후를 판단하는 알고리즘의 경우 신용카드 결제 분야와 제조 설비 이상을 구별하는 것은 매우 다릅니다. 제조는 이상 상황이란 것이 자주 발생하지 않아 이상상황 데이터도 정상상황에 비해 상당히 부족합니다. 즉 Data Imbalancing 문제가 심하지요. 이러한 문제를 해결하는 핵심이 바로 제조의 도메인 기술입니다. 즉 제조 AI는 일반 AI와 달리 제조 자체의 도메인지식이 결합되어야 가능합니다.


그리고 대부분의 AI기업들이 품질관리와 설비관리에 집중한 반면 저희는 생산운영 및 제조 물류 쪽에 집중하고 있습니다. 또한 기존 학계에 소개된 라이브러리를 사용하지 않고 100%저희 자체 개발한 알고리즘을 활용합니다. 정리하면 제조 도메인 지식을 기반으로 차별화된 하지만 산업계에서 필요한 문제를 다루는 기술을 가지고 있습니다.


제조AI와 일반AI가 다르다는 건 몰랐던 부분이었습니다. AI를 기반으로 기술이 나뉘어진다고 생각했는데 그 제조자체에서부터 다르다는 인식은 부족했습니다. 다임리서치의 기술은 기존의 AI기업과는 다른 방향성을 띠고 있다는 것이 드러나는 부분인 것 같습니다.





다임리서치의 핵심기술은 무엇이고, 기술들이 해당산업에 끼치는 영향력은 어떠할 것이라고 예상하는지 말씀해주세요.


다임의 핵심은 AI와 첨단 알고리즘을 기반으로 한 제조 IT기술입니다. 즉 제조 IT분야에서 카이스트가 개발한 AI+디지털트윈 기반의 제조 운영 시스템 기술을 가지고 있습니다. 카이스트 연구진은 이미 10여건의 등록 특허를 보유하고 있고 특히 AI기반 스마트 팩토리 솔루션은 2019년도 카이스트 10대 기술로 선정되기도 했습니다. 최근 이러한 기술 기반으로 구글의 지원 사업에도 선정되었습니다.


저희는 AI기술뿐만 아닌 20년 제조 노하우 기반으로 한 제조 도메인 지식과 결합한 AI기술이 저희 경쟁력이라 봅니다. 이러한 기술이 제조 산업의 미칠 영향력은 매우 분명합니다. 우선 국내 제조 IT산업에 대해 먼저 말씀 드리겠습니다. 국내 제조분야의 IT기술은 아직 일반 IT기술에 비해 현저히 낙후되어 있습니다. 아직 대부분이 20년 전의 IT패러다임에서 벗어나지 못 하고 있습니다.


이러한 문제점의 가장 큰 원인 중에 하나가 제조 IT의 SI성 외주입니다. 제조 IT의 핵심인 MES (제조운영시스템 – Manufacturing Execution System) S/W업체가 우리나라 등록된 업체만 해도 500개가 넘습니다. 대부분 자체 경쟁력 있는 S/W개발이 아닌 DB설치에 간략한 UI/UX정도 구축입니다. 즉 제조 분야에서 AI와 첨단 알고리즘이 적용되어 제조혁신을 이룰 수 있는 기회가 많지만 대부분 업체는 SI외주에 의존하다 보니 전체 제조 산업의 첨단화가 더디게 진행된 게 지난 20년의 현실입니다. 국내 제조 IT업체가 SI로 연구개발 및 자체 S/W개발에 뒤처지고 있는 사이 이러한 자리를 꿰차고 들어온 게 외산 S/W입니다. 독일의 지멘스나 일본의 미츠비쉬와 같은 해외 솔루션 업체들이 이러한 제조 IT자리를 차지하고 있는 게 현실입니다. 문제는 이런 외산 S/W는 가격이 너무 비싸 대기업 외에는 도입이 어렵습니다. 즉 중견기업조차도 아직 20년 낙후된 패러다임의 제조 IT시스템으로 운영되고 있는 것이 현실입니다.


다임은 이러한 제조 IT에서 기회가 있다 믿습니다. 대한민국은 제조 강국이지만 제조 강국으로 도약하기까지 구성원 개개인의 노동력으로 강국을 달성했습니다. 하지만 앞으로는 사람의 시간투자가 아닌 시스템으로 혁신해야 합니다. 대한민국 제조를 한 단계 도약할 수 있는 기반을 제공하는 것이 저희의 궁극적인 목표입니다.


다임의 기술이 제조IT의 혁신을 일으켜 대기업 중심에서 벗어나 패러다임을 바꾸는 데 일조했으면 좋겠다는 생각이 듭니다. 다른 외주가 아닌 국내의 기술로만 우뚝 서는 날이 오길 바랍니다.




해당 기술들을 창업 아이템으로 한 이유가 무엇인지 설명해주세요.

 

이미 창업 전에 국내 대기업과 협업을 진행하며 AI 스마트팩토리 솔루션의 검증을 마쳤습니다. 협업을 하면서 제한된 특정 기업을 위해 프로젝트성 솔루션을 개발하는 것 보다 타 기업들에게도 그 효용을 전달 드리고자 창업했습니다. 또 다른 저희 AI기반 스마트팩토리 솔루션인 AI 물류반송 시스템은 이미 국내 반도체 자동화 기업에 기술 이전되어 사업성을 검증 받았습니다. 즉 사업화 검증을 진행하며 시장이 있고 사업화가 가능하다 확신하게 되어 창업하게 되었습니다.


그러나 다임리서치는 이러한 아이템 기반만으로 그리고 국내 시장만으로 창업하게된 것은 아닙니다. 제조 글로벌 제조 시장은 크게 미국과 중국으로 나눠지고, 미국은 제품 설계 기술, 중국은 하드웨어 기술 중심입니다. 하지만 미국 내 실제 제조 사이트를 가진 제조업은 많이 없습니다. 애플이 아이폰을 만들지만 거의 모든 부품과 조립은 아시아에서 이뤄집니다. 제조 설계 및 프로세스 기술은 있지만 제조 운영 기술은 한계가 많습니다. 중국이 급성장 중이지만 제조 S/W와 제조 IT기술은 아직 미국과 격차가 큽니다. 전 세계에서 IT기술력이 있으며 제조 사이트를 직접 운영하는 몇 안되는 나라중에 하나가 대한민국입니다. 제조 AI 분야와 스마트 팩토리 분야에서 세계적인 기업이 나올 수 있는 환경을 갖추고 있고 저희 AI기반 제조 솔루션이 더욱 성장할 수 있는 환경입니다.



로봇과 로봇을 연결하여 공장의 자동화를 이끌고, 사람과 로봇이 공생공존을 이루어감을 말씀하셨는데 기술이 발달한다면 사람들은 일자리를 잃게 되는 것은 아닌지. 어떻게 공존할 수 있을까요?

결코 그렇게 생각하지 않습니다. 우선 단순 작업을 하는 분야는 이미 외국인 노동자들로 대체가 되었습니다. 그러나 이러한 작업이 과연 사람이 할 수 있는 일일지 생각해 봐야 합니다. 현재 사람이 담당하는 업무는 위험을 감수하는 일이 많습니다. 오히려 사람의 인권을 위해서도 이런 일은 로봇이 대체되는 것이 맞다 생각합니다. 대신 이러한 자동화와 연결화는 새로운 일자리를 창조합니다. 다임 리서치가 좋은 예지요 ^^.


로봇의 자동화가 일자리를 잃게 된다는 우려는 결국 새로운 일자리 창출로 이어질 수 있는 또 하나의 기회가 될 수 있다는 말씀이네요.

 





교원창업의 장점을 말씀해주실 수 있나요?

 

국내 공학 기술이 논문에서만 머물면 안 된다 봅니다. 국가 경쟁력을 위해서도 이러한 기술이 산업계로 흘러 들어가 산업계 혁신을 이뤄야 합니다. 이런 면에서 교원창업은 학계 최신 이론을 산업계로 바로 이어주는 역할을 효율적으로 진행할 수 있습니다.


가장 중요한 포인트인 것 같습니다. 많은 교원들이 창업하는 것을 어려워하시는데 연구 및 성과에만 머무는 것이 아니라 산업의 발전을 위해서 기술을 세상에 알릴 필요가 있는 것 같습니다. 학교와 일을 병행하며 법적으로 허용되는 한에서는 창업을 하는 것을 추천하는 바입니다.



교원창업을 하면서 느낀 어려움과 그것을 극복한 방법은 무엇인가요?

시간입니다. 창업이후 일주일 80시간~100시간 일하고 있습니다. 연구든 기업운영이든 제조 분야는 현장을 알아야합니다. 창업하기 전에도 최소 하루는 현장을 방문하고 현장 실무진과 논의하는 시간을 가졌습니다. 지금은 최소 20시간은 현장분 들을 만나고 있습니다. 이러한 업무는 분명히 카이스트 연구와 교육 그리고 다임리서치 운영에도 함께 도움이 되는 업무입니다.


극복하는 방법은 ‘일타삼피(?)’입니다. 하나결과가 몇 가지의 다른 목표 성과로 이어지게 합니다. 일례로 제조 수업에 활용할 프로젝트의 데이터 셋 정리를 수업을 위해 따로 하기 보다는, 실제 다임리서치에서 진행하는 프로젝트에서 가공한 데이터를 활용합니다. 다임리서치 업무가 학교 수업에도 활용이 되는 경우지요. 생생한 현장 경험이 학교 수업에서 학생들의 교육으로 함께 이어지게 하면 다임리처리를 운영하는 것 자체가 내실 있는 수업 준비가 됩니다. 실제 수업에서도 타 대학이나 과목에서는 접할 수 없는 실제 데이터와 사례로 하니 학생들의 만족도도 높습니다.


연구와 수업을 병행하시기에도 빠듯한 시간을 창업에도 신경을 쓰시면서 일주일에 80시간을 일한다니 상상이 안 가는데요. 건강이 상하실까 염려가 되는 부분도 있습니다. 그럼에도 성공하는 사람들은 시간을 쪼개어 쓴다는 말이 생각이 나는데 교수님이 딱 그 모습이신 것 같습니다. 또한, 다임리서치의 프로젝트가 수업에서도 반영이 되는 것은 학생들이 실질적으로 사용되는 기술과 현장감을 배울 수 있어서 교과서적인 수업을 넘어서 간접적인 체험을 할 수 있을 것 같아요.


교원창업 활성화를 위해 보완되어야 할 점은 무엇이 있을까요?

주변의 인식변화가 필요합니다. 마치 창업을 하면 돈벌이 한다는 인식이 가장 힘들게 합니다. 특히 유교사상에서 선생은 금전을 멀리해야 한다는 사상이 교원창업을 다소 삐딱한 시선으로 보는 경향이 있습니다.


그러나 진정한 산업 혁신을 하려면 교수가 연구실에만 머물면 안 된다 생각합니다. 변화하는 세상에서 실제 변화를 느끼며 산업과 교감을 해야 좋은 연구와 교육이 가능합니다. 연구는 학교에서하고 응용은 산업계 전문가가 하는 것이 맞지 않냐 하지만 이는 현실을 모르는 이야기입니다. 국내 산업계에서 특히 제조업에서 논문을 읽고 구현할 수 있는 전문 인력은 매우 제한적입니다. MIT나 스텐포드의 공대가 혁신을 이루는 이유는 논문을 많이 써서가 결코 아닙니다. 세계적인 공학관련 특히 제조관련 컨퍼런스에 키노트로 초청 받은 교수들은 논문을 잘 써서 초청받지는 않습니다. 산업계의 실제 임팩트를 내는 사람들이 고수로 인정받습니다. 즉 공대의 교원창업은 오히려 학계 발전과 학교 발전에 반드시 필요한 요소라 생각합니다.


MIT나 스탠포드에서는 창업을 많이 하는 것으로 유명한데요. 창업을 지원하는 프로그램도 다양하고 누구에게나 창업의 기회가 열려있습니다. 국내에서도 이런 문화가 정착이 돼서 교원창업이 더 활발해져 연구적인 성과가 산업의 발전으로 이어지면 좋겠습니다.



다임리서치와 교수님이 최종적으로 이루고 싶은 목표 및 비전은 무엇인가요?

대한민국의 새로운 제조 강국으로 도약하는데 다임리서치가 일조했으면 합니다. 대한민국이 제조 강국이라면 제조 IT 및 S/W분야에도 1등 기업이 나와한다 믿습니다. 이것이 바로 다임리서치의 목표이자 비전입니다.


다임리서치는 독자적인 AI기술로 기존의 제조기업의 한계에서 벗어나 스마트팩토리를 구축하고 있습니다. 다임리서치를 이끄는 장영재 교수님은 교원이라는 신분의 한계점을 넘어 도전정신으로 창업을 하며 산업과 대학의 협업의 중요성 및 오픈 이노베이션을 제시합니다. 연구의 성과가 산업의 발전으로 이어지는 데 있어서는 틀을 깨는 것이 필요함을 말합니다. 다임리서치가 제조 및 S/W분야에서도 국내외 1위 기업이 되고 그 성공이 학생들에게도 영향을 주어 창업이 활성화 되는 KAIST가 되기를 바랍니다.


지금까지 다임리서치의 장영재 교수님을 만나보았습니다.


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