KAIST Startup팅 X 퓨리오사 AI – Zoom(Online) 개최

  • 일정&장소

    # 2020년 11월 13일 금요일, 오후 2:00

    # Zoom 온라인 접속(생중계)/ 사전 등록자에게 강연링크를 문자로 보내드립니다.

    -사전등록+Zoom 참가확인을 하시는 분들께 DROP TOP 쿠폰이 제공됩니다.(선착순 50명)


    # 2:00 – 2:30 : Team, Passion and Politics Behind Furiosa’s AI chip (백준호 대표)
    # 2:30 – 3:00:  Architect team pursuing the best computational structure (김한준 CTO)
    # 3:00 – 3:30:  Compiler team pushing the impossible limit  (구본철 Chief SW Architect)
    # 3:30 – 4:00:  Q&A
    # 모든 세션은 한국어로 진행됩니다.
  • 참가대상

    KAIST 재학생 및 졸업생(석박사 포함)

  • 문의사항

    • (전화) 031-739-7171,7173
    • (메일) startup_pangyo@kaist.ac.kr

  • FURIOSA AI

    퓨리오사AI는 새롭게 떠오르는 AI 시장에서 맞춤형 반도체 칩을 설계, 개발하고 있는 스타트업입니다. 그 가능성을 인정받아 네이버D2SF 등으로부터 총 100억원 대 이상의 투자를 유치했습니다. AI 에 최적화된 어플라이언스는 오픈소스 딥러닝 프레임워크를 지원하며, 딥러닝에 최적화된 하드웨어, 고밀도 시스템 소프트웨어, 그리고 인공지능형 미들웨어로 구성되어 있습니다. 퓨리오사AI는 데이터 학습 시간을 대폭 개선해 AI성능 및 효율성을 극대화할 수 있으리라 기대합니다.

    백준호 대표를 비롯해 핵심 개발진은 상용 GPU와 CPU, 스토리지 솔루션, SOC(System On Chip), Performance Modeling, Verification 등 반도체 개발의 풀스택 역량을 보유하고 있습니다. 삼성전자, AMD, 퀄컴 등 국내외 반도체 업체에서 10년이상 일하며 현장 경험 및 전문성을 쌓은 멤버들입니다. 국내외 AI업체, 학계와도 긴밀하게 협력하여, 연구 및 개발에 속도를 내고 있습니다.


참고사항

이번 Startup팅이 개최되는 날 점심(11/13, 12시)에는 Zoom Webinar로 진행되는 퓨리오사AI 백준호 대표님의 Lunch Talk이 개최됩니다. Lunch Talk과 Startup팅 2가지 참가신청은 각각 별도의 링크를 통해 신청하는 점 참고바랍니다. **위 링크는 Startup팅 참가신청만 가능합니다. (Lunch Talk 참가신청:https://forms.gle/39uduE5AXGaJZfV38)

KAIST Startup팅 X 체커(CHEQUER)

  • 일정&장소

    # 2020년 9월 24일 목요일, 오후 2:00

    # Zoom 온라인 접속(생중계)/ 사전 등록자에게 강연링크를 문자로 보내드립니다.

    -사전등록+Zoom 참가확인을 하시는 분들께 창업원 한정판 기념품이 제공됩니다.(선착순 50명)


    # 2:00 ~ 2:30   대한민국 소프트웨어 회사의 실리콘밸리 도전기 (황인서 대표이사)
    # 2:30 ~ 3:00   Startup Agile Best Practice (김동우 개발담당이사)
    # 3:00 ~ 3:30   QueryPie는 브라우저에서 어떻게 동작할까? (장기영 공동창업자/오픈소스 개발자)
                               – React / MobX / Storybook
    # 3:30 ~ 4:00   QueryPie의 보안, 클라우드, Back-end 아키텍쳐 (엄광현 CTO)
                               – Data Masking, Data Audit, Kubernetes, Vx-Lan
    # 4:00 ~ 5:00   슴살(20살) 개발자 스타트업에서 날아오르다. (김민혁, 소현섭, 최진용 개발자)
                               – 나는 어떻게 20살에 체커에 입사했나?
    # 5:00 ~ 6:00   질의응답
  • 참가대상

    KAIST 재학생 및 졸업생(석박사 포함)

  • 문의사항

    • (전화) 031-739-7171,7173
    • (메일) startup_pangyo@kaist.ac.kr

■ CHEQUER Handbook : http://handbook.chequer.io

체커는 To Maximize Data Business Productivity라는 비전으로 기업의 데이터 업무 생산성 혁신을 위한 소프트웨어를 만드는 회사입니다. 체커는 특히 데이터를 모아서 저장하고 관리하는 데이터베이스에 집중하며 세계 최고 수준의 데이터베이스 관리 소프트웨어인 SQLGate를 만들고 있으며, SQLGate를 데이터베이스 협업 및 보안 시스템으로 확장하기 위해 SQLGate Teams 라는 새로운 웹 기반 서비스를 개발하고 있습니다.

체커는 국내 구독자 1위 데이터베이스 IDE, SQLGate를 개발/판매하고 있고, 어떤 대한민국 데이터 회사보다도 데이터베이스와 데이터 산업 전반에 대한 이해와 전문성이 높으며, 이미 글로벌 시장에서 빠르게 성장하고 있는 회사입니다.

SQLGate를 15년간 개발했던 경험을 토대로 스타트업과 SMB 시장에서 필요로하는 데이터 수집, 정제, 분석, 시각화 및 공유, 보안이 통합된 새로운 데이터 플랫폼, QueryPie를 개발하고 있으며, 2019년 4월 Beta 런칭 후 2025년까지 글로벌 60만 사용자를 확보하고, 2021년 BEP 달성, 2025년 기업가치 5,000억을 목표로 데이터 분야의 유니콘을 꿈꾸고 있습니다.

[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.

KAIST Startup팅 X 스페이스워크 후기

2020년 KAIST Startup팅은 COVID-19의 영향으로 Youtube 온라인 생중계로 진행이 되었습니다. 첫번째 기업은 프롭테크 스타트업 스페이스워크와 함께 했습니다. 스페이스워크는 인공지능 기술을 기반으로 하는 랜드북 서비스를 제공하고 있는 기업입니다. 공공기관 및 NH농협은행 등과 MOU를 맺으며 토지 가치를 최대로 실현시키고 있습니다.

인공지능과 프롭테크-이경엽CTO

첫번째 순서는 인공지능과 프롭테크라는 주제로 이경엽CTO님의 발표로 시작되었습니다. Proptech=Property + Technology 의 신조어입니다. 부동산(토지,건물 등)에 기술을 접목시킨 분야입니다. 프롭테크의 시장은 핀테크를 이어서 성장하고 있으며 부동산, 중개, 공유경제의 개념이 도입되기도 하였습니다. 기술과 플랫폼으로 시장과 고객의 문제를 해결할 것으로 기대되는 분야입니다. airbnb 와 같은 공유경제가 v 2.0이며  빅데이터를 이용하거나 기술을 활용하고 기존 시장을 돕는 기업이 v 3.0인데 스페이스워크는 v 3.0에 해당합니다. 현재, 우리나라의 상황은 자산유형(주거용, 상업용 등) 및 서비스 형태(중개, 정보제공, 시공, 관리, 공유, 금융 등)와 기술이 결합하여 프롭테크의 다양한 분야를 형성하고 있습니다.

보통 자산운용사와 전문가들은 큰 규모의 부동산을 다루는 반면 스페이스워크는 기술과 자동화를 통해 많은 분들에게 최적화된 건축을 할 수 있도록 돕는 일을 하고 있습니다. 복잡한 건축관련 법규로 인해 수익추정이 어렵고 같은 지역내에서의 편차도 크게 발생합니다. 전문가의 손길이 닿기 어려운 영역이기에 기술로 해결이 필요하게 되는데 스페이스워크는 부동산의 개발 전과 후의 가치를 기술로 예측하여 고객들을 돕고 있습니다. 스페이스워크는 토지주와 투자자에게 정보제공(가치평가)를 제공하고, 유동성을 제공(매수자문 및 자산운용 모델)하고 있으며 공인중개사, 컨설턴트, 공공기관, 건축사와 이해관계를 맺고 있습니다.

스페이스워크는 딥러닝을 활용하여 비선형적인 문제를 푸는 데 활용하며 공공데이터를 가지고 데이터 엔지니어링을 거쳐 건축 알고리즘과 머신러닝을 거쳐 결과를 도출해내는 Tech Pipeline을 가지고  있습니다. 이렇게 스페이스워크는 심층 강화를 이용한 세계 최첨단의 기술을 보유하고 있으며 발전시키고 있습니다. 인공지능 기술을 이용하여 건물의 외곽을 잡고 주차를 계획하고 용도를 배분하고 자동화된 가치평가 모델을 통해 산정하고 있습니다. 랜드북이라는 소프트웨어 서비스를 제공하고 있는데 2019년 한 해동안 랜드북을 활용해 검토된 토지 면적이 약 15만평으로 약 1조 5000억원입니다. Monthly Active user 18000명 이상이고 Daily Active user 1500명 이상을 유지하고 있습니다. 스페이스워크는 현재, 전산학, 물리학, 기계공학, 건축학 등의 전문가 및 석박사들이 모여 부동산 문제를 해결하며 전문성을 추구하고 다양성을 갖춰나가고 있습니다.

프롭테크 개발자와 기술자의 실제 업무 이야기1- 풀스텍 개발, 오해와 진실-전원민 Web Engineering Manager

두번째 강연부터는  프롭테크 개발자와 기술자의 실제 업무 이야기에 대한 내용으로 3명의 개발자가 들려주는 실질적인 개발 이야기였습니다. 먼저, 풀스텍 웹 개발에 대한 강연으로 전원민 웹 엔지니어 매니저님이 강연하였습니다.

풀스택 웹 개발은 Front-end(html, css,javascript로 화면을 구현 및 운영), Back-end(php,python,ruby,c# 등의 언어로 만들어진 framework로 서버를 구현 및 운영), Devops(on-primise or cloud 환경의 시스템 구축 및 운영)으로 구성되어 있습니다. 웹 개발자들은 기본적으로 요구되는 능력은 Git,Basic Terminal Usage, Data structures & Algorithms, GitHub, Licenses, Semantic Versioning, SSH, HTTP/GTTPS and APIs, Design Patterns, Character Encodings가 있습니다. 하나씩 살펴보면 Front-end는 웹기반이기에 인터넷에 대한 이해가 필요하고 Back-end는 언어도 다양하고 통신에 대한 이해나 다른 기술들에 대한 이해가 동반되어야 합니다.

Front-end는 비교적 통신을 이용해서 데이터를 받아서 조작하는 정도에 대한 것에 그치지만 Back-end는 데이터를 쌓고 수정,삭제 및 관리하기에 알고리즘에 대한 이해도 요구됩니다. Devops는 실제로 제품들이 어떤 시스템에서 이루어지고 많은 트래픽들을 다루기 위한 방법이 요구되는 스텝입니다. 이 모든 스텝들을 다 잘하기는 쉽지 않습니다. 이에 규모에 따라 필요한 개발방법을 선택해야 할 것입니다. 시작 규모의 스타트업이라면 Stack을 선택하고 제품을 만들며 시행착오를 겪을 수밖에 없습니다. 유니콘 전후의 스타트업이라면 해당 스택에 대한 전문가들이 존재하고 조직 상황에 따라 필요한 경우가 있습니다.

Full Stack개발자가 되고 싶다면 Specialist가 아니라 generalist가 되는 것을 추천합니다. Front-end는 다 아는 것이 좋고  Back-end는 기업의 특성에 따라 필요한 기술을 습득하면 좋을 것 같습니다. Devops는 Network와 Linux, window 등 os에 대한 기본적인 지식이 필요하고 cloud경험은 필수입니다. 그러나 기술만큼 중요한 것은 문제를 인식하고 해결하며 사람들과의 커뮤니케이션이 가장 중요합니다.

프롭테크 개발자와 기술자의 실제 업무 이야기2- 스페이스워크에서의 데이터 사이언스-홍주환 Data Scientist

데이터사이언스는 프롭테크 3.0이 도래하고 있는 가운데 크게 3가지 분야로 나뉩니다. 먼저, Smart Buildings:부동산 관리에서는 센서기술, IOT기반의 빅데이터를 통해 건물 제어 자동화를 이루고 에너지 소모를 최적화하고 있습니다. Shared economy에서는 Airbnb, Wework로 대표되는 부동산공유 플랫폼이 속합니다. 매순간 쌓이는 사용자 빅데이터를 사용하는 처리하는 것이 중요합니다. Real estate Fin tech:prop+Fin tech 분야는 중개 및 임대 서비스, 투자 및 자금조달 크라우드 펀딩 서비스, 부동산 감정평가 서비스를 통해 토지, 건물을 포함한 모든 부동산 가치평가 자동화를 하고 있습니다. 스페이스워크도 이에 해당하는 업무를 하고 있습니다.

부동산 감정평가는 정밀평가와 대량평가 로 나뉘는데 대량평가에 대한 수요가 점점 증가하고 있습니다. 대량평가는 통계적 모형으로 모집단 전체의 부동산 가치를 일시에 산정하고 있습니다. 다양한 AVM(대량평가)을 활용할 수 있는데 담보물 평가(주택담보대출 등 부동산관련 금융상품을 위한 담보물 가치 추정), 과세기준 산정(재산세, 종합소득세, 상속, 증여세 등 각종 세금의 과세기준), 경제학적 측면(토지, 주택시장의 수요 공급 변화 양상 파악 및 예측, 정책 수립), 재무관리적 측면(부동산을 포함한 자산 포트폴리오 관리), 부동산 개발사업 평가(개발 전,후의 가치산정을 통한 사업성 평가)을 할 수 있습니다.

부동산 개발사업 평가가 현재 스페이스워크가 제공하는 서비스입니다. 추후 개발사업 평가 뿐 아니라 경제학적, 재무관리적 측면과 결합하여 AVM을 통해 사업성이 좋은 곳을 선제적으로 포착하려는 비즈니스 모델을 계획 중에 있습니다. 전통적 부동산 대량평가 방식의 한계가 있기 때문에 데이터 사이언스를 이용하여 스페이스워크는 비모수적(non-parametic) AVM을 개발 진행 중에 있습니다. 부동산가치를 특정함수로 정형화하지 않고 다양한 함수 자체를 탐색하고 있으며, 연구자의 주관을 최소화하고 데이터에 기반한 가치함수를 찾고 있습니다. 여러 비모수 모델기반 기계학습 알고리즘 활용이 가능하며 다양한 형태의 함수를 탐색합니다. 이에 스페이스워크에서는 문제설정->데이터 수집->데이터 가공-> 데이터 탐색(통계적 전처리)->모델구축(다양한 비모수적 알고리즘)->결과공유(기술, 사업팀)를 통해 AVM을 개발하고 있습니다. 스페이스워크는 AVM을 공간적(현재 범위->전국->해외), 시간적(미래적 가치, 장기적 계획), 용도적(소형 주거용 부동산-> 상업용, 농업용 토지 등)으로 개발하고 있습니다. 스페이스워크의 AVM은 단순한 가치평가 모델을 넘어서 부동산 투자 포트폴리오 최적화에 활용하고, 건축설계 심층강화학습모듈에 부동산 가치를 최대화 하기 위한 일을 하고 있습니다.

프롭테크 개발자와 기술자의 실제 업무 이야기3-유연하고 확장 가능한 컨테이너 기반 빅데이터 파이프라인 구축하기-이준표 Data Engineering Manager

이어서 유연하고 확장 가능한 컨테이너 기반 빅데이터 파이프라인 구축하기라는 주제로 이준표 Data Engineering Manager님의 강연이 있었습니다. 개발자들이 궁금해하는 기술에 대한 이야기였습니다.

데이터 엔지니어링이란 Source 데이터를 Target으로 옮기는 과정 및 절차를 비즈니스 로직에 맞게 시스템(자동)화하는 것입니다. 데이터 엔지니어링과 같이 중요한 업무는 데이터 파이프라인입니다. 데이터 파이프라인은 줄여서 ETL로 불리는데 데이터를 추출(Extract)하여 사내DB나 외부 서버, 클라우드에 API, 크롤링 등의 방식으로 가공, 정제(Transform)한 후 저장하는 과정입니다. 파이프라인을 시스템(자동화)하기 위해서는 파이프라인 매니지먼트가 필요합니다. 파이프라인을 운영하기 위해서는 컨테이너라는 기술이 요구됩니다. 컨네이너는 어플리케이션을 구동환경에서 논리적으로 격리하는 기술입니다. 컨네이너는 가벼우므로 시스템 운영체제 수준에서 빠른 시작과 적은 메모리로 가동할 수 있습니다. 또한 일관성의 특징을 가지고 있으며 다양한 환경에서 컨테이너로 패키징된 어플리케이션을 일관성 있게 배포 및 실행이 가능합니다. 컨테이너 매니지먼트에도 툴이 있는데 단일 또는 복수의 시스템을 추상화하여 컨테이너 구동 환경을 제공하고, 컨테이너의 상태를 모니터링하고 재가동,확장,복제 컨테이너의 시스템 리소스를 관리할 수 있습니다. 스페이스워크에서는 소스 데이터를 추출하여 부동산, 금융 등의 분야별 데이터에 저장을 해서  랜드북 등으로 서비스하는 과정을 거칩니다.

스페이스워크는 유연성을 확보하기 위해 데이터파이프라인을 구성합니다. 데이터 파이프라인을 구성하는 Task를 개발하는 다양한 개발 주체(DS,DE)를 중심으로 Task마다 실행에 필요한 라이브러리 및 관련 종속 항목의 상이함을 통해 Task들의 배포, 테스트 등을 안정적인 수행할 수 있는 환경과 프로세스가 중요하게 여겨집니다. 컨테이너기반 파이프라인을 조성할 수 있었습니다. 서비스 제품이 증가함에 따라 소스 데이터가 증가하여 Task 수나 Task 당 컴퓨터 리소스가 증가하기에 확장하고 있습니다.

4명의 강연자분들의 챕터별로 자세한 설명을 들을 수 있었습니다. 그 이후에는 사전에 받은 질문들을 바탕으로 실시간 Q&A로 이어졌습니다. 질문에 맞는 강연자분이 답변을 하며 참가자분들의 궁금증을 해소시켜 줄 수 있었습니다. 제조업에서 스타트업 문화가 확산될 수 있는가, 부동산 입지에 따른 가치 설정을 할 수 있을 만한 것에 대한 데이터가 존재하는가, 스페이스워크의 테크니컬한 부분이 비즈니스에 어떻게 적용이 되는지에 대한 프로세스는 어떠한가, 빅데이터 파이프라인에 대한 구체적인 예시 등에 대한 질문에 대해 스페이스워크가 대처하고 있는 방법들, 조언들을 해주었습니다.

현실적인 조언과 답변을 통해 인공지능과 부동산 업계, 스타트업에 대해 알게 되었을 것으로 생각됩니다. 대면으로 할 수 없는 안타까움이 있지만 실시간으로 시청해주시며 소통해주셔서 감사합니다. 다음 번6월 Startup팅을 기대해주세요.

[Startup人터뷰] 블록체인 기반 전자연구노트 시스템을 개발한 ‘레드윗’ 의 김지원 대표

2019년 상반기 E*5 KAIST의 최우수팀으로 선정된 레드윗을 소개합니다.

레드윗은 서면의 기록을 찍으면 자동시점인증과 서명이 되는 서비스로 AI를 활용해 라벨링 및 검색기능을 도입, 블록체인을 통해 보안성을 확보하는 원스톱 연구노트 솔루션을 제공합니다. 이번 CES2020 부스에 참여하여 레드윗의 서비스를 전세계에 알리고 돌아왔습니다. 레드윗을 이끄는 김지원 대표를 만나보았습니다.

레드윗 에 대한 간단한 소개 부탁드립니다.

안녕하세요. 레드윗 대표 김지원입니다. 레드윗은 Research and Development Witness의 줄임말로 연구과정의 목격자라는 뜻을 가지고 있는 팀입니다. 저희는 카이스트 출신들이 모여, 연구기록을 인정받고 연구 실생활에 도움이 되는 연구노트 시스템을 만들고 있습니다.


출처- 전자신문

레드윗 창업 아이템에 대해 정하게 된 이유와 배경에 대해 간단히 설명해 주실 수 있나요?

제가 석사 과정때 프라이빗 블록체인에 대한 공부를 시작하면서, 어디에 써야 가장 좋을지를 고민했었습니다. 그 당시에 포트폴리오 관리, 교내 회장 투표 등의 아이템이 있었지만, 가장 피부에 닿고 블록체인이 만났을 때 효과가 강력해지는 아이템이 연구노트 였습니다. 연구노트라는게 과정에서의 투명성, 언제 썼는지에 대한 타임스탬핑이 굉장히 중요한 분야인데, 이 부분을 프라이빗 블록체인 기술로 완성을 시킬 수 있을 것 같다는 생각이 들었습니다.

아이디어에서 멈추지 않고 만들어 낸 서비스가 전자연구노트 시스템으로 더 발전되어 개발한 제품이 레드윗의 ‘구노’ 입니다.

레드윗이 개발한 ‘구노’의 특징 및 장점을 알려주세요.

‘구노’의 가장 큰 장점은 연구노트 작성 시점 인증의 편리성과 높은 보안수준에 있습니다. 기존에 서면으로 작성한 연구노트도 사진만 찍으면 전자연구노트 포맷으로 자동 변환되며 모바일과 웹에서도 동시 사용이 가능해요. 또한 실시간 데이터 검색과 통계 기능을 제공해 사용자 편의성을 높였습니다. 블록체인 네트워크를 통한 진본확인도 가능한데요. 감사지적과 특허 분쟁 시 증거로 사용할 수 있도록 높은 보안수준과 신뢰성을 확보했습니다.

레드윗은 개발한 ‘구노’를 국내시장에 선보일 뿐 아니라 지난 달 CES2020의 KAIST 전시부스에 참여하였습니다.

CES에 참가하신 소감 및 느낌은 어떤가요?

저는 2019 CES는 참관으로 갔었는데, 그 때 부스로 참가했던 업체들을 보며 정말 부러워했어요. 저도 언젠가 글로벌 무대에 서고 싶다는 욕심이 들었었는데, 생각보다 빨리 이루어졌습니다. 카이스트에서 지원을 해줘서 가능했던 일이었습니다. 저희는 작은 기업이라 많은 관심을 못 받을 줄 알았는데 생각보다 훨씬 많은 분들이 부스에 방문해주시고, 끝나고 나서도 제품이 언제 나오는지, 협업할 기회가 있는지, 투자 유치 등 다양한 분야에서 연락을 주셨어요.

그 전에는 저희끼리 조용히 회사 안에서 만들고 있었다면 CES2020을 통해 더 많은 기회들을 얻게 된 것 같습니다.

레드윗을 창업한 이후, 어려운 점이 무엇이고 그것을 어떻게 극복하고 있나요?

팀원이 한 명, 한 명 늘어나면서부터 팀 문화를 만드는 게 가장 힘들었어요. 물론 제가 문화기술대학원을 나왔지만, 문화가 무엇인지 어떻게 만드는지 막막하더라고요. 처음에는 친한 친구들끼리 모여서 창업했는데, 외부에서도 팀원들이 생기니깐 호칭부터 시작해서 어떻게 진행해야 할지 몰랐어요. 그래서 정말 많은 시행착오를 겪었고, 지금도 계속 문화를 만들어 나가는 중 인 것 같습니다.

우선 가장 효과가 좋았던 것은 우리의 일하는 방식을 정의하는 것이었습니다. 우리의 일의 프로세스는 이렇게 하고, 소통은 어떻게 이루어지며, 한 달에 한 번은 다같이 밥을 먹으면서 프로젝트 과정을 평가하는 등 우리는 어떤 방식으로 일한다를 정리해보았습니다. 이렇게 정리를 하다보면 새로 들어오는 팀원도 쉽게 금방 적응하는 것 같습니다.

팀문화를 만드는 것은 쉽지 않기에 창업을 준비하고 있는 사람들에게 좋은 팁인 것 같습니다.

구노 외에 준비하고 있는 서비스가 있다면 말해줄 수 있나요?

저희는 지금 이 구노를 성공적으로 출시한 후에, 연구노트를 연구원들끼리 서로 공유하는 플랫폼까지 나아가려고 하고 있습니다. 서비스를 기획하면서 많은 연구원들을 만났었는데, 다른 연구실이나 선배들의 연구 노하우, 실험 설계들을 많이 궁금해 하더라고요. 하지만 저작권의 문제가 있기 때문에 함부로 공개하기 힘든 문서들이죠. 그래서 저희의 프라이빗 블록체인 기술로 누가 원작자이며, 누가 읽었는지 기록을 투명하게 남겨 마음 편히 보여주고 볼 수 있는 플랫폼까지 확장하려고 합니다.

레드윗의 다음번 서비스가 기다려집니다. 연구자들에게 큰 도움이 될 것 같습니다.

KAIST 학생들에게 창업선배로서 하고 싶은 말이 있으시다면?

첫 번째로 주변에 창업가들을 옆에서 많이 만나고 교류했으면 좋겠습니다. 제가 어떻게 창업을 하게 되었을까를 생각해보면, 창업석사 과정에서 만난 창업가 선배,동기들의 영향이 가장 컸습니다. 사소한 고민 하나부터 털어놓을 수 있었고 법인 설립부터 정부 과제 하는 법 등 다양하게 노하우를 얻은 것들이 제가 실행에 옮길 수 있는 힘이 되었던 것 같습니다. 그리고 주변에 창업가들이 많다보면 창업이 엄청 어렵거나 위험한 것이 아닌 ‘살아가는 방식 중 하나구나’라는 생각이 들면서 ‘나도 해보고 싶다’, ‘나도 할 수 있겠다’라는 자신감을 주는 거 같아요.

두 번째로는 KAIST에서 창업에 대한 이해를 하거나, 도전해볼 수 있는 기회들이 정말 많이 있어요. 창업에 대한 수업도 있고 경진대회, 지원 사업도 많으니 교내에서 먼저 도전해보는 것을 적극 추천드려요. 사실 저는 레드윗을 만들기 직전에 졸업하고 창업을 준비 중인 그냥 백수였어요. 그런데 E*5 경진대회를 나가면서 아이템을 검증할 수 있게 되었고, 시드 투자까지 바로 이어져서 여기까지 오게 된 것 같습니다. 그리고 카이스트 오픈벤처랩 프로그램도 지원받으면서 시제품도 만들 수 있었고 교수님들의 멘토링도 받을 수 있었습니다. 사실 제 창업의 시작은 카이스트 프로그램에서 진척이 된 것 같아요. 처음에는 혼자 상상하는 아이템만 있었는데 이걸 구체화 시키고 발전시킬 수 있었건 것은 카이스트 내에 다양한 프로그램 덕분이었습니다.

가까운 곳에 기회가 많으니 적극 활용하시면 창업에 도움이 될 것이라 생각합니다!

마지막 질문입니다! 레드윗이 최종적으로 이루고자 하는 목표는 무엇인가요?

저희의 비전은 ‘Prove Your Work’로서 결과만이 아닌, 과정을 증명하는 것입니다. 연구 과정의 증명을 넘어 민간 기업의 영업 비밀 증명, 회의록 증명등 까지 시장을 넓혀 최종적으로 세상의 모든 과정을 증명하는 것을 목표로 하고 있습니다.

지금까지 레드윗 김지원 대표님과의 만남이었습니다. 연구과정 속에서 겪는 어려움을 블록체인과의 융합으로 발전시켜 연구노트 솔루션을 개발한 레드윗의 발전을 응원합니다. 전자연구노트 시스템을 통해 연구 및 특허과정을 증명하는 데 도움을 주는 제품 및 서비스를 제공하는 레드윗의 미래를 기대합니다.

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