[Startup人터뷰]화물운송 자율주행 소프트웨어를 개발하는 ‘마스오토’의 박일수 대표

이번에 만나볼 회사는 2020년 상반기 KAIST Startup팅 두 번째 기업인 마스오토입니다. 마스오토는 AI기반 자율주행 소프트웨어를 개발하는 스타트업으로 화물 운송용 트럭에 결합하는 자율주행 소프트웨어를 개발하고 있습니다. 마스오토는 자율주행 트럭 활성화를 통해 기존 화물 운송업의 인력 및 비용문제를 효율적으로 해결하고자 합니다.

마스오토에 대한 간단한 소개 부탁드립니다.

마스오토는 화물운송 트럭을 위한 자율주행 소프트웨어를 만들고 있으며 국내 최초 소형 트럭으로 2018년 국토부에서 자율주행 임시운행 허가를 받았습니다. 카메라만을 사용하여 자율주행 기술로 허가를 받은 국내 최초 기업입니다. 2019년 마스오토의 트럭은 5시간 30분동안 서울~부산까지 운전자 개입 없는 완전 자율주행 모드로 주행하였습니다.

자율주행하면 자가용같은 차만 생각이 드는데, 화물운송트럭 자율주행 차라는 생각은 하지 못했는데요. 앞으로 모든 운송수단이 자율주행이 가능하다는 것을 보여주는 예인 것 같습니다.

지금 자율주행의 현 시장은 어떠한가요?

포드, 다임러 등 완성차 업체부터 구글, 우버와 같은 IT 기업들까지 전 세계적으로 50개가 넘는 회사들이 자율주행 기술을 개발하고 있습니다. 하지만 자율주행 기술을 이용하여 돈을 벌고 있는 회사는 거의 없으며, 대부분이 연구 개발 단계입니다.

자율주행 솔루션의 회사가 많은데 마스오토만의 특징은 무엇인가요?

많은 자율 주행차 회사들이 HD 맵과 localization 에 의존한 자율주행 기술을 개발합니다. 그 이유는 그렇게 개발하는 것이 가장 쉽기 때문입니다. 하지만 이러한 방법은 센서 가격도 비싸지고 리소스가 많이 들 뿐만 아니라, 궁극적으로 완전 자율주행차를 만들 수도 없습니다. HD 맵과 localization 에 기반한 자율주행 기술은 10년도 더 된 기술입니다. 이런 방법으로 완전자율주행차를 만드는 것이 가능했다면 완전자율주행차가 10년 전에 나왔어야 합니다. 마스오토는 HD 맵과 비싼 센서들에 의존하지 않으며, machine learning 을 기반으로 한 데이터 기반 자율주행 기술을 만듭니다.

자율주행솔루션을 만드는 회사들이 각 기술을 개발한다고 생각했는데, 기반이 되는 기술 위에 쌓아가고 있었다는 생각이 드네요. 그에 비해 마스오토는 머신러닝을 기반으로 기술을 만들어가며 새로운 도전을 하고 있는 것 같습니다. 자율주행에 대해 국내에서는 아직까지 법으로 제한이 있다고 알고 있는데요.

자율주행이 법의 테두리 안에서 제한되고 있는 면이 있는데, 마스오토의 기술은 어떻게 허가를 받을 수 있었나요?

국내에서 자율주행차가 공도에서 주행하기 위해서는 국토부에서 임시운행허가를 받아야 합니다. 회사 소개에서 말씀드린 것처럼 저희는 국내 최초로 카메라만을 사용하여 임시운행 허가를 받았고, 그 과정에서 해당 기술이 고속도로에서 고속으로 달릴 수 있을 정도로 안전하다는 것을 증명하기 위해 여러 가지 테스트를 거쳤습니다.

국토부에서 국내 최초로 허가를 받는 일은 쉽지 않았을 것 같은데 그만큼 마스오토의 기술력을 인정하고 안전하다고 생각했다고 봅니다. 테스트와 검증을 거쳐 마스오토의 기술력을 선보일 수 있었네요. 자율주행 자동차와 달리 화물차의 자율주행은 물류업계에서도 혁신이 될 것이라고 생각이 듭니다.

자율주행 트럭의 상용화를 위해서 넘어야 할 장벽은 무엇이 있을까요?

가장 중요한 것은 기술의 완성도입니다. 많은 회사들이 2020년까지 완전 자율주행차를 만들고, 무인 택시를 상용화 하겠다고 주장하였으나, 2020년이 된 지금 어느 회사도 완전 자율주행차 개발에 성공하지 못했습니다. 업체들이 공개하는 주행, 시범 서비스 영상들만 보면 마치 자율주행 기술이 거의 다 완성 된 것처럼 생각하기 쉽습니다. 하지만 대부분의 비디오들이 제한된 환경에서 주행한 편집된 비디오들이고, 이는 업체의 실제 기술과는 큰 괴리가 있는 경우가 많습니다. 자율주행 기술이 상용화가 되려면 어떤 상황에서도 적어도 사람 정도로는 운전할 수 있는 소프트웨어가 필요하고, 아직 그 정도 수준의 기술을 가진 회사는 없습니다.

마스오토에서 개발하고 있는 것은 무엇인가요?

자율주행 기술의 완성도를 올리기 위해서 노력하고 있습니다.

자율주행차 개발에 가장 중요한 것은 기술이기에 마스오토는 자율주행 소프트웨어를 개발하고 있습니다. 마스오토가 개발한 기술로 자율주행 트럭 상용화에 가까워지기를 바랍니다. 이러한 마스오토의 역량은 국내에서뿐 아니라 해외에서도 인정을 받고 있습니다. 미국의 유명한 엑셀러레이터 Y-combinator에서 투자를 받았다고 들었는데요.

마스오토는 미국의 Y-combinator에서 투자를 받았는데 비결은 무엇인가요?

저희는 맨 처음에 법인을 설립하기 전, 차도 없고 아무것도 없을때에 YC 에 같은 아이디어로 지원해서 인터뷰를 보고 왔었습니다. 파운더들은 맘에들지만, 저희가 만든게 아무것도 없으니 기술을 만들어서 다음 배치에 지원하라는 피드백을 받고 돌아왔습니다. 저희는 기술을 만들어서 다시 연락하겠다고 했고, 실제로 그 다음 배치를 지원하기 전까지 트럭을 구매하고, 자율주행 기술을 처음부터 개발해서 국토부에서 임시운행 허가를 받고, 고속도로 테스트도 시작하였습니다. 그리고 다시 YC 에 지원했고, 저희는 저희가 하겠다고 한걸 다 했으므로 별 무리없이 투자를 받을 수 있었습니다. YC 는 실행력 있는 팀들을 좋아합니다. 모든 팀들이 투자자를 만날때에면 실행력이 뛰어나다고 주장하지만, 실제로 실행력 있는 팀들은 많지 않습니다. 이런 부분을 어필한 점이 도움이 되었던 것 같습니다.

YC에게 투자를 받기 위해서는 YC가 무엇에 주목하고 있는지 파악하는 것이 중요하겠군요. 마스오토는 YC의 눈에 들어온 것이고, YC가 보는 눈이 탁월한 것 같습니다. 앞으로의 마스오토가 더 기대됩니다.

창업을 꿈꾸는 KAIST 후배들에게 해주고 싶은 말은?

창업을 하고 싶지만 아직 경험이 부족하다고 생각 되어 취직을 하거나 대학원에 진학하여 좀 더 준비를 하겠다는 사람들을 너무도 많이 보아왔습니다. 창업을 도전하기에 충분한 경험의 정도나 올바른 시기 같은 건 없으니 창업을 하고 싶으면 바로 창업을 하셨으면 좋겠습니다.

맨땅에 헤딩일지라도 도전하는 것이 중요하다는 말씀이네요. 모든 일이든 처음부터 성공할 수만은 없으니 일단 도전하라! 좋은 말씀인 것 같습니다. 창업에 관심이 있다면 무엇이든 부딪혀보는 것이 필요하겠습니다.

마스오토의 최종적인 목표는 무엇인가요?

저희는 많은 자율주행 회사들이 상용화와 거리가 먼 기술을 만드는 것을 보아 왔습니다. 저희는 기술은 수단일 뿐이고, 기술이 어떤 사업적 가치를 만들어 낼 수 있느냐가 훨씬 중요하다고 생각합니다. 따라서 회사 설립부터 상용화 가능한 기술을 만드려고 노력했습니다. 저희가 만든 기술이 연구개발에서만 끝나지 않고 실제로 고속도로 화물 운송을 더 안전하고 효율적으로 만드는 데에 기여할 수 있도록 하고 싶습니다.

마스오토의 박일수 대표님과의 만남에서는 다른 기업들도 그렇지만 도전정신이 더 크게 느껴진 것 같습니다. 자율주행 중에서도 남들이 주목하지 않는 화물차 자율주행을 선택하여 개발하고 있는 마스오토의 미래가 더 기대됩니다. 마스오토의 기술로 화물차 자율주행이 상용화 되어 물류수송하는 업계에도 도움이 되고 화물운송업계의 변화가 일어났으면 좋겠습니다.

지금까지 마스오토의 박일수 대표님을 만나보았습니다.

[Startup人터뷰] 인공지능·빅데이터 기술로 부동산 시장을 혁신하는 프롭테크(Proptech)기업 ‘스페이스워크’의 이경엽 CTO

이번에 소개해드릴 회사는 2020년 첫번째 Startup팅을 개최하는 스페이스워크입니다. 스페이스워크는 AI(인공지능) 건축설계 기술과 빅데이터 기술로 부동산 시장을 혁신하는 프롭테크(Proptech) 기업입니다. AI부동산 솔루션 랜드북을 서비스하고 있습니다. 특별히, 대표님이 아닌 스페이스워크의 이경엽 CTO님과 만나보겠습니다.

스페이스워크 소개를 부탁드립니다.

안녕하세요. 스페이스워크 CTO 이경엽입니다. 스페이스워크는 인공지능 건축설계 기술과 부동산 가치평가 기술을 통해 토지와 건물의 가치를 예측하고 투명하고 효율적인 거래가 일어날 수 있도록 돕는 프롭테크 기업입니다. 현재, 랜드북 서비스를 제공하고 있습니다. 프롭테크(PropTech)는 토지, 건물등을 의미하는 부동산 (Property)과 기술 (Technology)의 합성어이자 신조어입니다. 유사한 단어로 핀테크(FinTech)를 예를 들 수 있겠습니다.

인공지능과 부동산의 만남으로 토지와 건물의 가치가 예전보다 효율적으로 평가될 수 있을 것 같습니다. 부동산시장은 이제 부동산과 기술의 결합으로 프롭테크라는 형태로 발전하고 있는 것이군요. KAIST에는 부동산 관련학과가 없는데 어떻게 이 쪽 분야로 오게 되신 건지가 궁금합니다.

KAIST에서 어떤 분야를 다루셨고, 그 전에는 어떤 일을 하셨나요?

사람에 대한 분야에서 일하고 싶었던 것 같아요. 학부에서는 전기 및 전자공학을 전공했습니다. 특히 모바일 디바이스와 사람의 상호작용에 관심이 있었습니다. 경영공학을 공부하며 세상을 바라보는 관점에 영향을 많이 받았던 것 같아요. 스타트업에 잠시 참여했었고 이는 전산학과로 진학하게 되는 계기가 되었습니다. 당시에 각광받던 LDA 기반 Topic Modeling을 활용하여 Fake Review Detection을 연구했었어요.

졸업 이후 어떤 경험을 하셨었는지도 궁금합니다.

3차원 측정 분야 국내 1위 업계인 덕인에 전문연구요원으로 편입되어 근무했었습니다. 초기에는 이미지 프로세싱을 통한 산업용 비전검사 프로그램 개발을 했었고요. 그 후 X-ray CT 분야 국내 최고수준의 초정밀 초고속 솔루션들을 연구, 개발하고 24/7 현장에서 운영되도록 했었어요. 물리, 수학, 전자, 전산 등 다양한 분야의 학문을 기반으로 하나의 결과를 내는 작업들을 통해 보다 넓은 시각을 갖추게 되었고 통찰력을 향상시킬 수 있었던 것 같습니다. 또한 조직을 만들어 가면서 값진 경험과 성장을 할 수 있었습니다.

설명을 들어보니 다양한 경험들이 현재 스페이스워크에서 일하시기 위한 준비과정이었다고 느껴지네요.

맞습니다. 후배님들께서 넓게 탐색하고 본인에게 적합한 길을 찾아가시면 도움이 될 것 같아요. 한 분야를 더욱 깊게 파고드는 커리어도 의미가 있다고 생각합니다. 또한 여러 분야를 다루면서 새로운 영역에 도전해보실수도 있을 것 같습니다. 세상은 생각보다 넓습니다.

스페이스워크에 합류하게 된 계기는 무엇일까요?

조직문화와 업무 프로세스의 혁신 없이는 임팩트 있는 일을 성취하기 어렵다고 생각합니다. 이전 회사에서도 지속적으로 고민, 실험 그리고 적용을 해왔었어요. 스페이스워크 CEO 성현님께서 제안을 주신 후 몇 달 간 교류하였고 Value fit을 충분히 맞춰가면서 의미 있는 도전을 할 수 있겠다는 확신이 들었어요. 기술측면에서는 건축설계 자동화와 가치평가분야는 아직 기술 혁신 여파가 미치지 못한 분야 라는 것을 알게 되었습니다. 실제로 해당분야 최첨단 기술을 개발하였고 고도화하고 있습니다. 사회적인 의미를 생각했을 때 더 넓은, 더 나은 공간을 제공하여 주거 문제해결에 충분히 기여할 수 있겠다고 생각했습니다.

대한민국에서 가장 큰 문제 중 하나가 주거문제인데 주거문제해결에 기여하기 위해서 스페이스워크에 합류했다는 생각이 멋지게 들립니다. 스페이스워크는 인공지능을 활용하여 건축설계를 하는 기업으로 알려져 있는 데요. 스페이스워크의 일이 더 궁금해집니다.

인공지능과 부동산, 빅데이터의 결합- 프롭테크의 영역을 넓히고 계신데, 기존의 부동산 기업과는 무엇이 다를까요?

부동산 분야는 복잡다단합니다. 고객가치사슬(CVC)의 각 단계마다 필요로 하는 전문성과 투입되어야하는 비용 그리고 불확실성이 상이합니다. 먼저 기존의 부동산 시장은 가치를 파악하는데 큰 비용을 필요로 합니다. 기술을 활용하게 되면 정성적이고 주관적인 판단을 객관화 시킬 수 있고 어느 정도 명확하게 만들 수 있습니다. 또한 가치파악에 필요한 시간을 절약할 수 있습니다.

높은 비용은 또한 불확실성에 기여하게 됩니다. 큰 금액의 부동산을 거래하면서 전문적인 검토를 제대로 하지 않는 경우도 종종 볼 수 있습니다. 기술을 통해 적은 비용으로 확실한 정보를 충분히 확보하게 된다면 불확실성을 적절히 제거할 수 있습니다. 부동산 시장에서는 의사결정에 따른 비용이 크고 보상과 손실도 큰 편입니다. 앞서 말한 기술의 혁신이 기존의 이해관계자분들과 함께 더 큰 가치를 만들 수 있다고 생각합니다.

기술의 혁신이 부동산 가치를 파악하는 데 효율적으로 작용할 수 있다는 말로 들리네요. 스페이스워크에서 인공지능을 활용한 기술인 랜드북 서비스를 제공하고 있다고 알고 있는데요.

랜드북 서비스에 대해서 자세한 설명을 해주실 수 있나요?

랜드북은 개발 이후 부동산의 가치를 예측하여 최적의 수익 시나리오를 제시하는 웹서비스 입니다. 토지거래 또는 개발을 희망하시는 분들께 유용한 정보를 가공 및 제공하고 있어요. 핵심 기술인 심층강화학습 기반의 인공지능 건축설계 엔진은 각종 건축 관련 법규를 반영하고 주변지형과 거래사례 및 고객의 요구사항에 맞는 최적의 설계안을 제시합니다. 또한 자동평가모델 (AVM)을 활용해 거래 사례 분석 및 토지와 건물의 가치를 모델링하여 토지추정가 및 중요한 수치정보를 제공하고 있어요.

랜드북이 활용될 수 있는 영역은 무엇이 있을까요?

부동산의 잠재 가치를 알 수 있다는 것은 그 가치가 발현되도록 도울 수 있다는 것을 의미합니다. 먼저 부동산 매도매수 자문에 활용될 수 있습니다. 랜드북은 부동산 거래를 위한 플랫폼으로 활용될 예정입니다. 가치를 산정할 수 있기에 매수, 매도자 각각에 필요한 정보를 제공할 수 있고 어려운 토지, 건물의 거래를 더욱 활성화 시킬것으로 보고 있습니다. 현재의 가치와 잠재 가치를 알 수 있다면 어떤 땅이 거래되고 또 개발되어야 하는지 알고 결정할수 있게 되죠. 또한 부동산 거래와 개발시 발생하는 사회적 부대비용을 많이 줄여주어 부동산 유동화에 큰 역할을 할 것으로 기대하고 있습니다.

스페이스워크에서 랜드북을 제공하여  NH, 우리은행 등과 MOU를 맺고, 공공기관에서도 활용하고 있습니다.  스페이스워크는 프롭테크기업으로 부동산과 기술의 결합 외의 영역을 넓혀가고 있다는 이야기를 들었습니다. 부동산 외에 어떤 방향으로 확대하고 있고, 다음 개발하고 있는 기술이 궁금합니다.

저희는 지금 부동산에서 더 나아가 농업기술을 개발 중에 있습니다.

부동산에서 농업관련 기술의 개발이라고 하니 설명이 더 필요한 것 같습니다.

작년에 민승규 전 농림부 차관님과 서현권 동아대교수님께서 텐센트가 주관하는 세계 인공지능 농업 대회 (AGIC)에 참여하는것을 권해주셨었습니다. 그때 대한민국의 토지 중 산지를 제외한 60%가 농지라고 해주신 말이 머리속을 떠나지 않았던것 같아요. 지금은 도심지에 집중하고 있지만 토지의 생산성을 최대화 하겠다는 우리의 미션을 생각할때 나머지 60%를 포기하는것이 맞을지 고민했었죠. 여러 농업관련 회사들과 함께 참여하여 2위로 예선을 통과하고 원격 재배를 하는 본선에 진출하여 대회를 진행하고 있습니다. 전년도에는 인텔과 마이크로소프트가 각각 예선과 본선에서 1위를 한 대회입니다. 핵심기술을 활용해 도메인 전문가와 가치를 만들어 낼 수 있음을 입증하는 계기였던 것 같아요. 현재 AgTech 엔지니어 한분과 함께 대회 참여 및 농업재배자동화 기술개발을 지속하고 있습니다.

인공지능을 이용하여 농업기술을 개발한다면 토지의 생산성을 높이고 활용하는 데 도움이 되겠네요. 스페이스워크는 토지를 효과적으로 활용하는 방법을 연구하고 기술을 개발하여  토지의 최대가치를 실현하고 있기에 시너지 효과가 있을 것 같습니다.

스페이스워크의 최종 목표는 무엇인가요?

스페이스워크는 인공지능을 활용하여 토지 생산성을 최대화 하는 것을 목표로 삼고 있습니다. 더 많은, 더 좋은 공간을 쉽고 빠르게 매매하고 개발할수 있게 하고 싶습니다. 좋은 공간이 주는 효과를 많은 분들과 누리게 될 것이라 생각합니다.

과학기술의 발달이 프롭테크라는 기술을 만들었고, 부동산시장의 영역을 넓혔습니다. 세계에서 다양한 기업들이 프롭테크로 넓혀가고 있습니다. 스페이스워크는 여러 알고리즘을 연구하고 딥러닝하여 인공지능을 활용한 랜드북과 같은 기술로 프롭테크 시장의 혁신을 일으키고 있습니다. 토지의 생산성을 높이며 인공지능 기술을 이용하여 건축설계를 통해 필요하고 사람들에게 유익한 공간을 만들어가고 있는 스페이스워크였습니다.

지금까지 스페이스워크의 CTO 이경엽님을 만나보았습니다.

[Startup人터뷰] 데이터 관리, 분석 솔루션 소프트웨어 스타트업 ‘체커’의 황인서 대표

이번에 소개해드릴 회사는 2020년 첫번째 런치톡의 체커입니다. 체커는 데이터베이스 통합 개발환경(IDE)인 SQLGate와, 데이터 통합 분석환경 (IAE) QueryPie를 개발하는 기술 기반 스타트업입니다. 한국 데이터 솔루션 분야 최초로 Y-Combinator에 합격했고, 깃허브의 파트너사로 선정되는 등 국내뿐 아니라 해외에서도 인정받고 있는 기업입니다. 체커는 국내외 2,000여 곳의 고객사를 확보하고 있습니다. 체커의 황인서 대표님과 만나보겠습니다.

체커에 대한 간단한 소개 부탁드립니다.

체커는 통합 데이터 분석 환경을 개발하는 글로벌 스타트업으로, 국내 구독 기반 1위의 데이터베이스 IDE인 SQLGate와 SQL/Python 분석 환경을 통합적으로 제공하는 QueryPie를 만들어가고 있습니다. 수많은 기업에서 데이터와 관련된 의사결정, 협업의 중요성이 점차 증가하는 모습에서 기회를 보고 2016년 창업했고, 데이터를 다루는 모든 사람들의 불편함을 소프트웨어를 통해 해결해주자라는 목표를 가지고 지금까지 계속해서 서비스를 개발해오고 있습니다.

데이터가 점점 더 많아지는 세상 속에서 데이터 관리는 중요한데요. 기업들이 데이터를 효율적으로 관리하고 협업을 하는 서비스의 장을 여신 것 같은데요. 체커가 궁금해집니다.

체커를 창업하게 된 계기가 무엇일까요

저는 체커를 설립하기 이전에는 카카오 내 커머스 플랫폼 쪽에서 개발자로 일했었는데요, 당시에 다른 팀과의 협업이 잦았던 편이라 데이터 추출, 분석 등과 같은 요청을 자주 받곤했습니다. 그런데 생각보다 다양한 OS와 데이터 소스를 지원하면서 빠르고 쉽게 SQL을 작성하고 분석할 수 있는 IDE가 많지 않다는 사실에서 시장 가능성을 보았고, 그보다는 협업에 초점을 둔 마땅한 데이터 분석 툴이 없다는 점에서 큰 불편함을 느낌과 동시에 새로운 서비스를 만들고 싶다는 생각을 하게 되었습니다.

체커의 창업의 계기가 되었던 SQL. 그래서 개발한 것이 SQLgate이라고 말씀하셨는데요.

SQLGate는 무엇인가요?


[GitHub 내 Student Developer Pack과 Teacher Toolbox에 올라간 SQLGate]

SQLGate는 금융, 공공, 제조, IT 등 국내 2000여개의 기업이 사용하고 있는 데이터베이스 전문 IDE툴인데요, 체커 설립 이전부터 국내에서 서비스되며 인정받고 있었지만 글로벌 시장에서 새로운 도전을 하기 위해 새롭게 개발하게 되었습니다. 이후 구독 서비스와 클라우드 환경을 지원하기 위한 기능들을 추가하며 본격적으로 글로벌 시장을 준비했고, 지금까지도 개발자/DBA를 위한 다양한 기능을 제공하고 있습니다. 또한 최근에는 GitHub와 교육용 라이선스에 대한 파트너십을 맺어, 글로벌에서 유입되는 구독이 30% 이상 증가하는 성과를 보이고 있습니다.

글로벌 SW 플랫폼 깃허브와 파트너십을 맺은 것은 좋은 성과인 것 같습니다. 체커는  SQLgate에 이어서 데이터 공유, 협업 기능, 데이터 유출 및 임의 조작 등의 보안 위협요소를 방지할 수 있는 블록체인 기반 솔루션이 개발되었다고 들었습니다.

QueryPie에 대해 설명 부탁드립니다.


[QueryPie App Image]

체커의 메인 서비스인 QueryPie는 창업 당시 제가 겪었던 문제를 바탕으로, 초기에는 Window, Mac, Linux에서 잘 작동하는 Cross-Platform IDE를 개발하는 것을 목표로 했습니다. 약 6개월 간의 개발 기간을 걸쳐 작년 7월에 Open-beta 서비스를 런칭했는데, 제품 개발 초기부터 글로벌 사용자를 타겟하였습니다. 그래서 UI/UX에서부터 마케팅까지 글로벌 시장을 위한 전략을 준비했는데, 사이트 유입의 70%가 넘는 사용자가 글로벌에서 들어오면서 성공적으로 시장에 안착할 수 있었습니다. 이후에는 계속해서 User feedback을 바탕으로 Product-Market-Fit을 검증해나가면서 데이터 사이언티스트, 분석가를 위한 통합 분석 플랫폼으로 발전해나가고 있습니다.

QueryPie 런칭 후의 성과가 있다면?

역시 가장 큰 성과는 목표로 했던 글로벌 시장에서 주목할 만한 결과를 만들어내고 있다는 점인데요, 초기 개발자를 중심으로 한 커뮤니티에 관련 블로그 컨텐츠 등을 노출시키고 ProductHunt나 Slant 등 해외 Product 관련 커뮤니티에서 제품을 소개하면서 특별한 광고없이 계속해서 유입을 늘려오고 있다는 점을 들 수 있습니다.

또한 KOTRA, KIC, Born2Global 센터 등 국내외 다양한 스타트업 지원 프로그램을 통해 글로벌에서 제품을 소개하고 직접 고객들을 만날 수 있었는데요, 이를 통해 시장에서 제품을 검증받고 새로운 니즈를 찾을 수 있는 좋은 기회가 있었습니다. 실제로 미국 내 TechCrunch같은 컨퍼런스에 참여하면서 data warehouse 시장에 대한 수요를 찾아 제품에 반영할 수 있었습니다.

이후에는 본격적으로 미국에서 제품을 확장하기 위해 다양한 노력들을 했는데, 그 중에서도 올해 전 세계적으로 유명한 엑셀러레이터인 Y-Combinator batch에서 데이터 관련 한국 스타트업으로는 최초로 합격하게 되었습니다. 이를 통해서 현지 네트워킹/투자 측면에서 많은 도움을 받을 수 있었고, 미국 시장 내에서 더욱 유의미한 결과를 만들어 내고 있습니다.

체커가 개발한 기술은 글로벌 시장도 관심을 보이는 가운데 국내외 다양한 스타트업 지원 프로그램들이 도움이 된 것 같습니다. 성장하는 스타트업들에게 지원 프로그램은 필요한 것 같습니다. 세계적인 엑셀러레이터인 Y-Combinator batch에서 데이터 관련 한국 스타트업의 최초 합격은 놀라운 성과로 보여집니다. 이를 기반으로 미국 등 글로벌시장에서 체커의 인지도가 더욱 높아질 것으로 보입니다.

QueryPie만이 가지고 있는 경쟁력은 무엇일까요?


[QueryPie as a Integrated Data Analysis Environment]

시장에는 데이터와 관련된 수많은 툴들이 있지만, 여전히 데이터 분석가들은 SQL, Python, R을 실행하기 위해 수많은 도구들을 설치, 전환 및 연동해야 합니다. 그리고 데이터 분석 결과를 저장/수정/공유하는 데 있어서 많은 시간을 낭비하고 있는데요, QueryPie는 데이터 추출(SQL) → 분석(Python/R) → 공유 (Slack, Mail)로 이어지는 데이터 분석 프로세스를 하나의 작업 공간으로 통합하여 데이터 분석가의 생산성을 높여주는 데 경쟁력을 가지고 있습니다. 현재는 SQL Editor를 중심으로 접속 정보/쿼리 공유 기능을 통해 팀 내 데이터 관련 협업을 쉽게 만들어주고 있고, 계속해서 Python Notebook, Git 저장소 통합을 구현하여 더 나은 분석 환경을 만들기 위해 노력하고 있습니다.

Querypie는 데이터 분석 프로세스를 통합하여 일은 효율적으로 할 수 있게 만들고 생산성을 높여주고 있어 많은 기업들이 찾고 있는 것 같습니다. 그렇기에 쿼리파이는 기업들의 데이터 기반을 연결해주는 솔루션에 적합해보입니다. 체커의 SQLgate와 Querypie는 여러 플랫폼들과 협력하면 더 큰 시너지를 내고, 글로벌 시장에서도 막대한 영향력을 끼칠 수 있을 것으로 예상됩니다. SQLgate와 Querypie를 만든 체커라는 기업이 놀랍습니다.

체커만이 가진 강점은 어떤 것이 있을까요?

우선 팀 자체가 보유하고 있는 기술력과 전문성을 이야기하고 싶습니다. 체커 팀에는 15년간 Database IDE를 만들었던 데이터베이스 장인과 Open Source Web UI에서 뛰어난 경력을 지니고 있는 Front-end 개발자 등 대한민국 최고 수준의 소프트웨어 전문가가 함께하고 있습니다. 또한 지난 몇 년간 제품 개발을 위해 끊임없는 토론을 반복해오면서 빠르고, 반복적으로 제품을 시장에 출시하고 고객으로부터 받은 피드백을 반영하기위해 끊임없이 노력하는 점을 가장 큰 강점으로 이야기하고 싶습니다.

역시 전문가들이 만든 팀은 다르군요. 팀이 가지고 있는 기술력과 전문성은 어떤 회사도 따라오기 어렵겠습니다. 또한 끊임없는 토론과 사용자의 피드백 반영으로 제품 품질 향상에 기여하는 바가 중요함을 보여줍니다.

마지막 질문입니다! 체커의 최종 목표 및 비전에 대해 말씀해주세요.

QueryPie를 통해 기업의 데이터 리소스를 한 곳에서 통합시키고 데이터 분석가가 온전히 분석에만 집중할 수 있도록 하여 기존 환경 대비 60~70% 이상의 시간을 절감하면서도 동일한 결과물을 얻을 수 있도록 하는 것이 목표입니다. 궁극적으로는 데이터 분석가가 작성한 SQL/Python/R 코드를 분석 및 학습하여 데이터 세트 간의 연관성을 발견하며 이를 통해 의미있는 데이터가 어떤 것인지 판단할 수 있도록 해주는 Data discovery의 역할까지 확장시키는 데에 비전을 두고 있습니다.

데이터의 양적확대로 필요에 맞는 데이터의 정확한 분석이 요구됩니다. 그 과정 속에서 체커는 데이터 분석의 효율성을 높이기 위한 수단인 QueryPie를 통해 협업이 가능하고 데이터 솔루션 시장에서 두각을 나타내고 있습니다. 앞으로 체커가 글로벌 시장에서 우뚝서는 소프트웨어 기업으로 성장하길 기대합니다.

지금까지 체커의 황인서 대표를 만나보았습니다.

[Startup人터뷰] 꿈을 위한 SNS, 드림어필을 운영하는 ‘트루밸류’의 정주영 대표

꿈으로 소통하기 좋은 세상을 만드는 기업, 트루밸류의 정주영 대표를 만나보겠습니다. 트루밸류는 마이크로 SNS의 새로운 모델을 추구하며 교육혁신을 이루고자 하는 기업이자, 2019년 E*5 KAIST 하반기 Activity 우수팀 수상팀이기도 합니다.

트루밸류에 대한 간단한 소개 부탁드립니다.

안녕하세요. 트루밸류 대표 정주영입니다. 트루밸류는 진로교육과 멘토링 경험이 10년 이상인 카이스트생 3명과 아동 및 청소년 프로그램 진행 경력을 가진 베테랑 디자이너 1명이 모인 에듀테크 스타트업이고 꿈으로 소통하는 SNS 드림어필을 서비스하고 있습니다.

꿈으로 소통한다는 말이 멋진 것 같아요. 학생들에게 멘토링을 넘어서 실질적인 진로 탐색에 도움을 주는 서비스가 있다면 좋겠다고 생각했는데 그것을 실제로 실현시키는 모습이 대단합니다.

해당 창업 아이템을 선정하게 된 동기가 있을까요?

저는 10년이 넘게 청소년을 위한 멘토링과 진로교육을 해왔는데 시대가 변했는데도 20년 전 청소년기에 느꼈던 답답함이 지금의 청소년들에게도 여전하다는 게 답답했습니다. 직업이 변화하는 속도가 갈수록 빨라지면서 차세대 주역이 될 Z세대에게는 본인의 진로를 스스로 관리할 줄 아는 능력이 요구되고 있습니다. 하지만 진학 중심의 정보만 얻을 수 있을 뿐 다양한 직업의 최신 정보를 접하기 어렵습니다. 스스로에 대해 파악하기도 어렵고, 노력해도 티가 안 나는 경우가 많아 미래를 위해 어떻게 노력해야 할지 막막합니다. 그렇다고 꿈에 대해 같이 이야기해 볼 수 있는 창구도 없습니다. 이 고질적인 문제를 해결해야 인적자원이 중요한 우리나라의 앞길이 밝아질거라 생각했기에 해당 아이템으로 창업하게 되었습니다.

학생들이 진로파악을 하는데는 무리가 있다는 말에 적극 공감합니다. 그래서 만드신 게 드림어필이라는 어플리케이션이라고 들었는데요.

드림어필 서비스에 대해 자세한 설명을 부탁드립니다.

드림어필은 꿈을 위한 SNS입니다. 꿈에 대해 계획하고 정리하는 공간을 통해 자신이 노력하는 과정을 사람들과 함께 소통하며 꿈에 대해 명확하게 이해하게 도와줍니다. 단순한 소통을 넘어 목표를 위해 노력하는 사람들의 소식을 주제별/동네별로 구독하여 다양한 직업의 최신 정보를 접하게 해줍니다. 저희는 사용자들이 더욱더 꿈에 대해 몰입하고 노력할 수 있도록 도와주는 꿈의 가이드가 되고자 합니다.

꿈의 가이드라는 말이 와닿습니다. 얼마 전 청소년들을 대상으로 베타서비스를 시행하셨다고 들었는데요. 직접 드림어필을 활용했던 학생들의 후기가 궁금합니다.

이 서비스에 대한 학생들의 반응은 어떤가요?

3000여 명의 초중고생이 진로교육을 통해 드림어필을 만나보았는데 고맙게도 전국의 모든 학생이 접하게 되면 좋겠다는 반응이 많았습니다. 학생들의 피드백을 살펴보면 ‘몇 년을 알고 지낸 친구가 이런 생각을 가졌는지 덕분에 처음 알게 됐다’, ‘친해질 계기가 생겼다’, ‘꿈에 대해 말할 용기가 생겼고, 표현하니 속이 다 후련하다’ 등 생생한 후기를 많이 받았습니다. 특히, 쉬는 시간에 반마다 달려가 본인 프로필에 응원을 달아달라며 서로 앱을 소개해주는 학생들을 볼 때는 서비스를 만든 보람을 크게 느꼈어요.

누군가에게 보여줄 생각으로 점검해보니 그동안 막연한 노력만 하고 있었다는 걸 깨달아 감사하다는 반응도 많아 인상적이었습니다. 어떤 학생은 놀기만 하는 줄 알았는데 무척 많은 노력을 하고 있다는 걸 처음 표현하게 되어  담임선생님이 놀라시기도 했습니다. 특히, 운동부 등 문화, 예체능 계열 꿈을 가진 학생들이 무척 좋아했습니다. 학교성적이나 몇 번 없는 대회의 입상성적만으로 자신을 입증해야 하는 게 답답했는데 해온 노력을 가시화하여 표현할 수 있는 점이 마음에 든다고 합니다. 덕분에 베타버전인데도 많은 선생님이 드림어필을 여러 학교에 적극 추천해주셨고 학교나 진로단체에서 정식으로 진로지원 관리 프로그램으로 사용하고 싶다는 제안도 받았습니다.

꿈을 공유할 수 있는 현장이 더욱 생생하게 느껴지네요. 선생님들도 함께 사용해보면 학생들의 마음을 이해하는 데 도움을 얻을 수 있을 것 같습니다.

드림어필 사용자들의 적극적인 참여를 어떻게 이끌어내는지 알고 싶습니다.

꿈 명칭으로 활동할수록 꿈의 레벨이 올라 점점 발전하는 재미를 느낄 수 있습니다. 소통과 인증 미션을 달성하며 쌓이는 드림포인트로 문화상품권을 받아가거나 꿈 관련 소원빌기, 전문가 조언받기 등 다양한 이벤트에 참여할 수 있어 노력하고 소통하는 재미를 더해줍니다.

꿈명칭을 설정한다는 것이 색다른 것 같은데요. 단순한 닉네임이 아니라 자신의 꿈과 관련된 명칭으로 활동할 수 있다면 사용자들에게 긍정적인 자극을 줄 수 있을 것 같습니다.

학생이 아닌 일반인도 사용할 수 있나요?

네 그럼요! 누군가와 소통하며 실천한다는 생각만으로도 노력하는 열정이 몇 배는 솟아납니다. 친구 같은 선생님이 되겠다, 자상한 아빠가 되겠다 등 이미 직업을 가진 분들도 더 나아가고 싶은 방향을 달성하기 위해 사용할 수 있고 제2, 제3의 꿈을 펼치기 위해 사용하기에도 좋습니다. 노력하는 사람을 응원해주고 싶다는 마음으로 이용하시다 인연을 만나 함께 도전하기에도 좋습니다.

어플리케이션이 공식 출시되었을 때, 추가되는 기능이 있을까요?

우선 UI가 훨씬 간편하고 이쁘게 개편될 예정입니다. 그리고 친구와 함께 시작해보기, 쉽게 SNS나 연락처에서 친구를 불러올 수 있게 하고, 실시간으로 소통할 수 있게 DM 기능도 추가될 거에요. 주제별/동네별 구독 기능과 함께 상반기 내로 업데이트 할 예정입니다. 이 외에도 외부와의 협력도 많이 넓혀갈 예정입니다. 사용자들이 경력을 쌓을 기회를 넓혀주기 위해 드림어필과 연동한 분야별 경연대회도 추진하려고 합니다.

말씀하신 점들이 보완되면 사용자들의 만족도가 높아질 것 같습니다.  드림어필 어플리케이션 내에서 특별한 접근방식의 광고를 진행하신다고 들었는데요.

트루밸류만의 차별화된 광고집행 방식에 대해 설명해주실 수 있을까요?

사용자는 설정해둔 꿈명칭, 갖출 능력, 실천계획에 따라 자동으로 꿈에 필요한 정보를 맞춤으로 받을 수 있는데요. 예를 들어 ‘조기에 검거하는 사이버 수사관’이 꿈인 학생에겐 경찰대 입시설명회, 스마트폰 보안 봉사활동, 종합무술학원 등의 연관된 광고만 보여지게 됩니다. 광고도 내 꿈과 관련된 것만 정보처럼 골라볼 수 있다는 점에서 학생들이 좋아합니다. 검색이나 방문기록, 구매기록으로 타겟팅하는 광고와는 느낌이 완전히 다른 겁니다.

광고주 입장에서는 기존 고객층을 유지하는데 그치지 않고 잠재고객을 찾아 접근하되 불쾌감을 주는건 피하고 싶어합니다. 검색, 방문, 구매이력을 기반으로한 타겟팅 광고는 이를 달성하기가 어려운데 드림어필에서는 쉽게 가능합니다. 예를 들어 블루투트 무선스피커 마이크를 광고하고 싶다면 연령, 성별, 지역만 고려하는데 그치지 않고 광고가 뜨는걸 정보라 인식하는 사용자 중에서 아나운서, 설명을 잘하는 선생님, 스포츠 해설가, 가수가 꿈인 학생 이라는 잠재고객을 쉽게 찾아낼 수 있습니다. 게다가 이렇게 타겟팅이 되면 광고내용도 더 맞춤으로 구성하여 효과를 높일 수 있습니다. ‘언제 어디서나 진행할 준비가 되어있는 해설가가 될 수 있게 블루투스 무선마이크를 소개합니다’ 처럼요.

선배 창업가로서 KAIST 후배들을 위한 조언 한 마디 부탁드립니다.

제가 2009년 교내에서 창업에 도전했을 때와 지금을 비교하면 창업에 도전하기 정말 좋은 환경이 되었고 갈수록 좋아지고 있습니다. 창업에 관심이 있다면 교내에서 배우고 활용할 기회가 많으니 꼭 도전해봤으면 좋겠어요. 그 과정에서 한 가지 알았으면 하는 게 있다면 ‘파트타임으로 도전할 때와 풀타임으로 도전할 때 배울 수 있는 깊이가 다르다는 걸 알자’ 입니다. 창업동아리를 운영하면서 후배들의 고민을 많이 들어봤는데 공통적으로 해주고 싶었던 얘기인데요. 팀원마다 사정상 파트타임으로 일하는 건 어쩔 수 없지만 내가 창업에 맞는지 아닌지 알아보려 한다면 한두 달의 짧은 기간이라도 풀타임으로 도전해보고 결정했으면 합니다. 창업을 시작하면 어느 순간 시장 분석, 고객대응, 아이디어 도출 등 다방면에서 하루가 다르게 팀의 역량이 발전하는 모습을 체감할 수 있습니다. 팀원이 서로 과제 제출, 중간고사, 기말고사 등 각종 사유로 몰입하는 과정이 끊기면 이런 단계를 체감하기가 어렵고, 창업아이템이나 팀원 탓을 하며 창업을 포기하기 쉬워집니다. 혹시나 사정 상 파트타임으로 도전했다가 생각보다 잘 되지 않더라도 창업이 나랑 안 맞나 보다 하고 포기하지 않고, 풀타임으로 한 번 더 도전해봤으면 좋겠습니다.

실제 창업을 경험해본 선배의 조언은 창업을 준비하는 후배들에게 깊은 울림으로 남을 것 같네요. 정주영 대표는 짧은 기간이더라도 창업 전반 과정에 깊게 몰입하는 경험의 중요성을 전해주었습니다.  파트타임으로 접하는 창업활동은 분명 체감할 수 있는 한계가 있고, 창업하고자 하는 열정이 있다면 풀타임 도전을 통해 자신을 알아가는 시간이 필요할 거라 여겨집니다.

마지막 질문입니다! 트루밸류의 최종 꿈은 무엇인가요?

트루밸류의 궁극적인 목표는 학벌과 성적이 아닌, 꿈과 쌓아온 노력이 가치로 인정받는 시대를 만드는 것입니다. 하고 싶은 것을 위해 열심히 달리는 사용자에게 더욱 빛이 나게 해주는 매니저가 되어주고 싶고, 사용자의 꿈에 딱 필요한 경험이 되어줄 원데이클래스를 구성해주는 플랫폼이자, 사용자가 노력해온 내역이 입학/고용과정에 바로 연계되는 채용플랫폼의 역할을 하고 싶습니다.

트류밸류의 기업소개를 접했을 당시에는, 청소년을 위한 진로 프로그램과 멘토링 서비스를 지원한다고 생각했습니다. 하지만 인터뷰를 통해 알게 된 트루밸류는, 꿈을 가진 사람이라면 누구나 ‘꿈’을 매개체로 소통할 수 있는 플랫폼을 만들고 있었습니다. 사용자들은 드림어필 어플리케이션을 통해  자신의 꿈을 설정하고 노력하는 과정을 즐길 수 있었고, 서로의 꿈을 응원하는 공간이 되기도 했습니다. 그 과정에서 트루밸류는 맞춤형 정보와 콘텐츠를 제공하며 꿈의 가이드가 되어주고 있었습니다.


진로고민을 하는 청소년 뿐 아니라 꿈꾸는 모든 사람들이 자신의 방향을 설정하고 꿈으로 소통하는 플랫폼, 꿈을 가꾸어가는 활동과 그 가치가 인정받을 수 있는 곳이 되길 바랍니다.

지금까지 트루밸류의 정주영 대표를 만나보았습니다.

KAIST-BORN TIPS STARTUP MAP v 1.5.1

KAIST-BORN TIPS STARTUP MAP이 V.1.5.1으로 업데이트 되었습니다.

KAIST-BORN TIPS STARTUP MAP v 1.5에서 수정사항을 반영하여 v 1.5.1로 다시 보완하였습니다.

Healthcare & Bio에 레보스케치와 디어젠 기업 2개가 추가되어 총 KAIST출신기업 166개가 되었습니다. 레보스케치는 Hardware(system), 디어젠 Software(solution)에도 있습니다. 자세한 내용은 로고들을 클릭하시면 해당 기업 사이트로 연결됩니다.

KAIST Student Startup Map v 1.1.1

KAIST Student Startup Map이 v 1.1.1으로 업데이트 되었습니다.

KAIST Student Startup Map v 1.1의 소수의 기업로고 수정사항을 반영하였습니다. 참고 바랍니다.

KAIST Student Startup Map v 1.1

창업원에서 진행했던 E*5 출신팀들을 비롯하여 총 32개 기업을 포함하여 3개의 기업이 추가되었습니다. 아래의 파일을 다운로드 받으시고 로고를 클릭하시면 해당 기업 페이지로 이동합니다. 그 외에 기업등록을 원하시는 분은 Map 하단의 add here을 클릭해주세요.

KAIST-BORN TIPS STARTUP MAP v 1.5

KAIST-BORN TIPS STARTUP MAP이 V.1.5으로 업데이트 되었습니다. 2019년 2월~11월 Tips선정사 중 30개사가 추가되었습니다. 아래의 파일을 다운로드 받아 로고를 클릭하시면 해당 기업 홈페이지로 연결이 됩니다.

Category Map of KAIST-BORN TIPS STARTUP(2019)

Category Map of KAIST-BORN TIPS STARTUP이 업데이트 되었습니다. 이번 Category Map은 KAIST-BORN TIPS Startup map v 1.5에 기초하여 제작되었습니다. 2019년 2월~11월에 업데이트 된 TIPS 선정기업 KAIST출신 30개사로 이루어졌습니다.

아래는 웹링크 연결이 어려운 기업들에 대한 설명입니다.


바이올렛은 나만의 동영상 매거진을 만들어주는 소셜 모바일 플랫폼을 개발하는 회사입니다. 동영상 편집을 전혀 몰라도 머신러닝을 기반으로 자동으로 영상에 가장 어울리는 필터와 레이아웃, 문구를 입력하여 간편한 영상 편집 및 공유가 가능합니다.


㈜오펠솔루션은 OBD dongle을 통해 얻은 차량 조작, 운행 데이터로부터 운전자 행동을 분석하여 보험, 차량 관제 및 정비 등 응용에 제공하는 회사입니다.표준 데이터뿐만 아니라 자동차 제조사마다 다른 비표준 데이터를 모두 읽을 수 있고, 차종 구분없이 읽을 수 있는 장점이 있습니다. 읽어진 데이터로부터 운전패턴을 분석하여 졸음운전을 포함한 위험운전과 운전습관을 알려줌으로써 교통사고 없는 세상을 만드는데 이바지 하고자 합니다.


우울증 환자 중 50-60%는 기존 약물에 저항성(TRD)이 있고 현재 승인된 약물은 마약성으로 정신질환을 유발할 수 있으며, 알츠하이머 환자의 30-50%가 우울증과 연관되어 두 질환의 공통 요인을 고려한 개발이 필요합니다. 뉴로라이브는 우울증 및 알츠하이머 질환 기전과 가장 관련성이 높은 시냅스 가소성 측정으로 비마약성이며 TRD에 작용는 빠르고 지속적인 우울증 치료제 및 알츠하이머 치료제 개발을 목표로 하고 있습니다.


표적 ‘히스톤 메틸화효소’ 분해제로서의 새로운 에피지네틱 항암제 개발을 목적으로 합니다. 표적단백질 저해 선도물질의 최적화를 통한 결합력이 강한 저해제 발굴합니다. 표적단백질 저해제의 최적화를 통한 표적단백질 분해제로서의 전임상 후보물질 개발하고 있습니다.


파인나노는 B2B전문회사로서, 금속나노 전구체기반 구리복합 전도성잉크를 제조판매하는 딥테크 나노소재회사입니다. 인공지능으로 큐레이팅 서비스를 제공하고 딥러닝을 이용하여 미술품 적정가격범위를 제공함으로써 침체된 한국의 미술품 거래시장을 활성화하고, 유명기업과 아트콜라보 상품을 개발하여 작가의 새로운 수익원을 창출하여 작품활동을 지속할 수 있게 지원하고자 합니다.


㈜디네이쳐는 자가면역질환 및 만성통증과 같은 완치률이 낮은 치료제 등 신약개발 및 신소재 발굴을 통하여 환자의 삶의 질을 높이는 것을 목표로 하는 연구개발 회사입니다.


리턴제로는 나날이 눈부시게 발전하고 있는 인공지능 기술을 우리 바로 옆 일상으로 가져오고자 하는 AI 실용주의 팀입니다. 첫번째 프로젝트로 음성인식 기술을 응용하는 모바일 서비스를 준비하고 있습니다. 저희는 AI 시대에서는 어떤 기술이건 사용자에게 실제 가치를 줄 수 있을 때 데이터의 선순환이 일어난다고 믿습니다. 또한, 이를 통해 기술고도화를 이루고 미래경쟁력을 확보할 수 있다고 믿습니다.

[Startup人터뷰] 차량관리 서비스를 중재하는 닥터차 서비스 ‘딩브로’의 조재영 대표

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.

딩브로 에 대한 간단한 소개 부탁드립니다.

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.

딩브로 라는 이름의 뜻은 무엇인가요?

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.

그렇다면 딩브로팀은 어떻게 결성이 되었는지 말씀해주시면 좋을 것 같아요

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.

처음 딩브로를 시작하게 된 딥러닝과는 거리가 있어보이는데 차량 상담 아이템을 선정하게 된 이유가 있을까요?

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.

딩브로가 서비스 중인 ‘닥터차’에 대한 자세한 설명을 듣고 싶어요.

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.

이미 존재하는 차와 관련된 스타트업들이 있는 걸로 알고 있는데요. 다른 업체와의 차별성은 무엇이고, 경쟁력을 어떻게 살려 나갈 것인지 말씀해주실 수 있나요?

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.

딩브로가 지금 처한 어려운 점이 있다면 무엇이고, 그것을 어떻게 해결해나가고 있는지 말씀해주세요.

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.

KAIST학생들에게 하고 싶은 말은?

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.

딩브로가 앞으로 나아가야 할 방향과 목표는?

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.