최근 인공지능 운영체제인 ‘사만다’와 인간이 사랑에 빠지는 내용의 영화인 ‘그녀(Her)’가 화제를 이끌었다. ‘사만다’의 목소리를 연기한 스칼렛 요한슨도 매력적이지만, 사만다는 기존 운영체제의 수준을 뛰어넘어 스스로 생각하고 판단할 수 있는 운영체제라는 점이 인상적이었다. 사만다가 실제로 구현되려면 얼마나 더 있어야 할까? 2014년 가트너가 주목해야 할 기술로 꼽기도 한 ‘딥러닝(Deep Learning)’에서 실마리를 얻을 수 있었다. 멤버 전원이 KAIST 석박사 출신 선후배로 이루어져 탄탄한 팀웍을 자랑하는 스타트업 ‘클디(대표 백승욱)’가 연구하는 딥러닝 대해 알아보기로 했다. 

클디 팀원들 왼쪽부터 이정인CTO, 백승욱 CEO, 김효은 연구원

심층학습(Deep Learning) 알고리즘을 적용한 이미지 인식 소프트웨어만든다

클디는 이미지를 인식하는 소프트웨어를 만드는 회사이다. 예를 들어 길을 가다가 마음에 드는 옷이 있다고 치자. 그 옷을 사진으로 찍었을 때, 사진 만으로 그 상품이 무엇인지를 알아 볼 수 있는 기술이다. 혹은 그 상품과 비슷한 다른 것을 검색해 줄 수도 있다.

클디는 심층학습(Deep Learning)알고리즘을 적용한 이미지 인식의 정확도를 높이는 연구를 하고 있다. 심층학습 알고리즘은 뇌구조에서 모티브를 따온 신경망 알고리즘에 기반을 하고 있다. 심층학습(Deep Learning)은 최근 인공지능업계를 뜨겁게 달구고 있는데, 컴퓨터를 학습시키는 모델 중에 하나이다. 지난 1월 구글이 딥러닝 기술을 가지고 있는 ‘딥마인드’를 6억5000만달러에 인수하며 화제가 되기도 하였다. 2011년 창업되어 75명의 직원을 가지고 있는 회사가 불과 3년 만에 구글에 인수될 수 있었던 이유는 인공지능 비즈니스를 활성화 시킬 수 있는 기술이기 때문이다.

클디가 만드는 것, 홈페이지 캡쳐

한번도 본 적이 없는 이미지도 응답을 얻어낼 수 있게 하는 것이 심층학습(Deep Learning)

심층학습(Deep Learning)은 데이터를 분류하는데 사용되는 일종의 기술적 방법론이다. 기계학습 방법론 중 하나인 인공신경망 기술에 기반하고 있으며, 인간이 아무것도 모르는 상태에서 태어나서 자주 보는 것들의 패턴의 반복을 통해 학습하는 과정을 본떠서 만든 인공지능 체계이다. 우리 뇌는 뉴런과 시냅스로 구성된 신경 회로를 가지고 있다. 우리 뇌와 같은 구조를 컴퓨터를 통해 구축해 나가는 것이다. 심층학습 알고리즘이 집중적으로 연구되는 분야는 화상, 음성, 언어 등이 있는데 클디는 이 중에서도 이미지에 기반한 알고리즘을 집중적으로 연구하고 있다. 수 많은 이미지 데이터를 컴퓨터에 입력해 주어 비슷한 것들의 패턴을 분류할 수 있게 학습 시킨 뒤에, 지금까지 본 적이 없는 이미지 데이터를 보여주었을 때 응답을 얻어 낼 수 있게 하는 것이다.

클디 홈페이지 데모를 통해 이미지를 인식해본 결과

끊임 없는 연구개발로 글로벌 수준의 원천기술 확보

클디는 2010년 창업해서 현재는 5년차 스타트업이다. 심층학습(Deep Learning)을 구체적으로 생각하기 전에는 쇼핑몰에 있는 옷 사진을 분석하는 서비스인 룩피커(LookPickr)을 만들었다. 의류, 모자, 신발을 색깔 별로 정렬하여 원하는 상품을 손쉽게 찾을 수 있게 만들어진 서비스이다. 기존의 쇼핑몰에서 상품을 등록할 때 일일이 색상 정보를 같이 등록한 것과는 달리, 이미지 자체에서 색을 추출할 수 있는 알고리즘이다. 또한 다중 색깔 선택이 가능하며, 각각의 색깔에 대한 비율도 설정할 수 있는 것이 특징이다.

심층학습(Deep Learning)분야를 아이템으로 잡은 후에는 원천기술적으로 글로벌적인 수준을 따라잡은 것이 가장 큰 성과이다. 알고리즘의 고도화로 머신이 점점 똑똑해지고 있고, 팀원들도 머신을 다루는 방법에도 능숙해지고 있다. 소비자가 사용할 수 있는 서비스가 눈에 보이는 것은 아니지만 원천기술적으로 하루하루 성장해나가고 있다.

양보다 질, 그리고 특정 버티컬에 집중

페이스북의 딥페이스라는 얼굴인식 알고리즘, 애플의 시리, 네이버의 음성 인식 등 많은 대기업들이 심층학습에 대해 많은 연구를 실험하고 있다. 대기업이 연구하는 분야인데, 작은 스타트업인 클디가 잘할 수 있을 것인가에 대한 의문이 생길 수도 있다. 이에 관련한 몇 가지 생각이 있다.

먼저, 클디는 양보다 질이다. 대기업이라고 해서 반드시 더 잘할 수 있는 것은 아니다. 대기업은 다양한 관점에서 많은 부분을 고려하면서 연구를 진행하는데 반해 클디는 이미지라는 하나의 분야에 집중하여 연구하고 있다. 이미지 분야에 대해서는 질적인 면에 있어서 밀릴게 없다고 생각한다. 또한, 이런 연구들은 대기업보다 학계에서 더 많은 실적을 내고 인정해 주는 경우가 많다. 이미 클디는 이미지 인식 기술의 월드컵이라고 불리는 ILSVRC (ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge) 2014에서 구글, 마이크로소프트등의 대기업과 전 세계의 대학교 연구실로부터 출전한 38개의 팀 중 7위에 랭크되면서 성공적인 출사표를 던졌다. 기술적으로 검증을 받았다고 생각한다.

다음으로, 결국에 데이터가 중요한 것이라고 생각한다. 클디는 알고리즘 자체를 연구하고 분석하는 것도 관심이 많다. 더 나아가 내년쯤에는 한 분야를 잡고 그 분야에서 가장 잘 동작하는 인식 알고리즘을 테스트하려고 한다. 아직 구체적으로 정해진 것은 아니지만 예를 들어 패션이나 음식 등의 한 가지 버티컬 분야에서 전문성을 가진다면 승산이 있다고 생각한다.

클디 팀원들, 왼쪽부터 김효은 연구원, 백승욱 CEO, 이정인 CTO

기술기반 스타트업으로서 좋은 모범 사례를 남기고 싶다

클디는 인간보다 똑똑한 컴퓨터를 만드는 것이 최종 비전이다. 애초에 컴퓨터가 만들어지게 된 목적이 인간이 손으로 계산하기 힘들기에 편리하게 처리하기 위해 컴퓨터에게 시킨 것이다. 하지만 이젠 단순한 계산만을 위한 컴퓨터의 시대는 지났다. 더욱 고차원적인 것을 할 수 있어야 한다고 생각한다. 사람의 인지과정을 거쳐야만 할 수 있었던 것들을 컴퓨터가 할 수 있는 시대가 온다면 얼마나 좋을까? 이러한 것이 다음 컴퓨팅의 패러다임이 될 것이라고 생각한다.

클디의 백승욱 대표는 “한국에서 기술기반의 스타트업이 많이 나오지 않고 있는데, 클디는 하나의 모범 사례로서 남고 싶다. 해외에서는 머신러닝을 연구하는 회사들이 정부와 손을 잡고 지질데이터, 유전데이터 등을 활용하여 같이 일하기도 한다. 기술 쪽으로 연구를 하면 얼마든지 많은 기회가 열릴 수 있는데 한국에서 이러한 부분들이 많이 아쉽다. 최종적으로 기술기반 스타트업으로 좋은 성과를 내고 글로벌하게 나아가고 싶다”는 포부를 밝혔다. 

요즘 스타트업의 대부분은 모바일을 기반으로 한 서비스에 주력하는 곳이 많은데, 클디는 기술 기반 스타트업이라 할 수 있다. 클디의 바람대로 기술 스타트업의 모범 사례로 해외 진출까지 이루어낼 수 있을지 지켜보도록 하자. 

김명지 myungjikim@venturesquare.net 

<출처 : 벤처스퀘어>