속보
VIP
통합검색

[파워인터뷰 화제人] 송기영 前 수아랩 대표 “美 코그넥스에 2,300억원 인수…국내 토종 스타트업 성공신화 수아랩”

  • 김원종 머니투데이방송 PD
  • 카카오톡 공유하기
  • 카카오톡 나에게 전송하기
  • 페이스북
  • 트위터
  • 네이버
  • 텔레그램
  • 문자
  • VIEW 6,649
  • 2020.02.04 10:17
  • 글자크기조절

MTN 리더 이야기 [파워인터뷰 화제人] 송기영 前 수아랩 대표


출연: 송기영 전 수아랩 대표
진행: 온인주 앵커

스마트폰이나 TV 등 전자제품을 만드는 공장에 가보면 대부분의 공정을 현재 로봇이 담당하고 있습니다. 그런데 유일하게 사람이 일하는 곳이 바로 마지막 단계인 품질검사인데요. 앞으로 품질검사도 로봇이 대체할 날이 머지않은 것 같습니다. 오늘 파워인터뷰 화제인에서는 공장에서 품질검사를 대신하는 AI 기술을 개발한 송기영 전 수아랩 대표를 모시고 인공지능 산업과 전망에 대해 이야기 나눠보겠습니다.

Q. 수아랩은 어떤 기업인지 소개 부탁드리겠습니다.

A. 저희 수아랩은 딥러닝 기반의 머신비전 소프트웨어를 만드는 회사입니다. 이렇게 말씀드리면 잘 이해를 못 하실 것 같은데요. 보통 제조업에서, 그러니까 공장에서 물건을 만들면서 이 제품이 양품인지 불량품인지를 검사하거든요. 그래서 주로 그 제조라인에 카메라를 설치해서 제품에 대한 영상을 취득하고 그 영상을 해석하는 방식이거든요. 그런데 그 해석을 저희는 인공지능을 써서, 딥러닝을 써서 사람처럼 해석하는 소프트웨어를 만들고 있는 것이 저희 수아랩입니다.

Q. 어떤 제품을 만들 때 불량품을 걸러내는 게 기계가 하기에는 그동안 까다로웠던 모양이에요.

A. 보통 사람이 하는 것과 대비돼서 머신비전이라고 많이 부르거든요. 그런데 머신비전에는 크게 두 가지 방식이 있습니다. 하나는 룰 베이스 방식이 있고 하나는 학습 베이스 방식 이렇게 두 가지가 있는데요. 그러니까 룰 베이스라고 하면 이 영상을 해석할 수 있는 어떤 수학적인 특성을 고려해서 그걸 프로그래머가 일일이 하나하나 코딩으로 만들어주는 방식이거든요. 그런데 그것은 수학적인 공식을 찾아야 하기 때문에 그 방식에 딱 적합한 제품들이 있거든요. 예를 들어서 공장, 반도체라든지 디스플레이처럼 일정한 규칙이 계속 반복되는 제품들 같은 경우에는 룰 베이스로 검사하기 쉬웠었는데 그렇지 않은 것들도 많이 있었습니다. 그래서 사람이 육안으로 봐야지만 분석할 수 있는, 특히 제품에 있는 외관 스크래치 같은 경우에는 누가 봐서는 이게 불량이고 또 누가 봐서는 아니고 그래서 저희가 보통 부를 때 미관검사라고 하거든요. 그래서 미관은 사람이 봤을 때 이제 얼마나 아름다운지 아름답지 않은지에 대한 검사이기 때문에 거의 100% 사람에 의존하고 있던 부분입니다.

Q. 수아랩을 창업하게 된 계기가 궁금한데요.

A. 우선은 저 스스로 머신비전 엔지니어, 아까 말씀드렸던 전통적인 룰 베이스 방식의 엔지니어가 일일이 프로그램을 코딩을 해서 결함검사를 하는 방식의 일을 한 7년 가까이 했었거든요. 그런데 이 일을 하다 보면 정확히 룰 베이스 방식에 맞지 않는 일들도 있거든요. 그러면 결국은 사람이 하나하나 들어가서 그걸 일일이 해결해야 하는 경우가 많이 있었고 저 스스로가 그 일을 하면서 좀 많은 불편함을 느꼈었거든요. 그래서 그 불편함을 이제 딥러닝을 인공지능을 이용해서 해결하고 싶다, 라는 생각에서 창업을 하게 되었습니다.

Q. 어떤 분들이 수아랩을 이끌고 가고 있는지가 참 궁금합니다. 구성원에 대해서 소개해주시겠어요?

A. 저희는 회사 이름도 수아랩, 랩이 이제 결국 실험실이라는 의미잖아요. 그래서 처음부터 좀 연구 중심 위주의 회사를 만들고 싶다, 그리고 그 연구 결과가 그 연구 성과가 적당한 성과 말고 진짜 저희가 하는 분야에서는 세계 최고 수준의 연구 성과를 만들고 싶다, 라는 생각에서 이제 처음 시작을 했고 그래서 이제 회사 이름에 랩을 사용했습니다. 그래서 저희는 그 이름처럼 회사 구성원들의 2/3 이상이 엔지니어들 그리고 특히 그 엔지니어들이 국내외 저희가 하고 있는 분야에서는 최고 수준의 엔지니어들로 구성이 되어 있습니다. 그리고 저희가 이제 만드는 제품이 그냥 만든다고 해서 끝나는 게 아니잖아요. 당연히 이것이 시장에서 통할 수 있도록 정확히 제품을 기획하고 그걸 고객한테 전달할 수 있는, 그래서 전략마케팅, 세일즈 등등의 조직으로 구성이 되어 있습니다.


MTN 리더 이야기 [파워인터뷰 화제人] 송기영 前 수아랩 대표

Q. 2016년 알파고와 이세돌 9단의 세기의 대결로 인해서 사실은 인공지능이 이제는 대중적으로 많이 친숙한 단어가 돼왔습니다. 그런데 수아랩도 그 영향을 받았을까, 수혜를 받았을까 싶더라고요.

A. 어떻게 보면 저희가 그 수혜를 제일 많이 입지 않았나 생각을 합니다. 원래 그 전에 저희가 하는 머신비전을 딥러닝을 이용해서 획기적으로 개선하는 부분에 대해서 아예 기업들이 몰랐었거든요. 그런데 알파고 덕분에 이제 AI 기사가 매일같이 쏟아지다 보니 여러 유수의 기업들에서도 자체적으로 이제 딥러닝을 공부하고, 딥러닝을 어떻게 좀 적용할 수 있을까에 대한 공부를 계속하셨거든요. 그렇다 보니까 이제 바로 자체적으로 연구해서 성과를 내기가 좀 힘들다 보니 저희 같은 회사랑 협업을 많이 요청받았습니다. 그래서 실제 알파고 덕분에 저희 기술을 널리 좀 알리고 먼저 이렇게, 저희가 먼저 알리기보다 오히려 먼저 찾아와서 저희 제품을 좀 써보고 싶다, 이런 게 가능하냐, 이런 식의 제안을 많이 받아서 정말 알파고한테 감사합니다.

Q. 수아랩의 핵심사업이 무엇인지 말씀 부탁드리겠습니다.

A. 저희가 하는 사업에는 크게 두 가지가 있는데요. 하나는 이제 소프트웨어고 다른 하나는 소프트웨어와 하드웨어가 완전히 통합된 형태, 장비 형태 이렇게 두 가지가 있거든요. 그런데 저희 현재 제일 주력하고 있는 부분은 소프트웨어 쪽이고요. 그래서 딥러닝 기반의 머신비전 소프트웨어라고 말씀을 드렸는데 제조업에서 카메라 이용해서 여러 영상들을 취득을 하거든요, 제품에 대한 영상을. 그런데 일부는 결함이고 일부는 정상이고 이렇잖아요. 그래서 이제 결함인 영상들에 대해서 영상을 모으고 그것을 결국 학습을 해야 하는데 그 학습을 보통 딥러닝 엔지니어라고 하면 그런 이미지를 모아서 얼마든지 코딩으로 처리를 할 수가 있는데 모든 회사에서 그렇게 다 코딩으로 처리하기가 어렵거든요. 그래서 딥러닝을 전공하지 않고 딥러닝에 대해서 잘 모르는 사람이라 하더라도 그 데이터를 모으고 학습해서 그걸 적용할 수 있는 것을 이제 GUI 기반으로 쉽게, 어떻게 보면 클릭 클릭만으로 이 인공지능을 학습시키고 현장에 적용할 수 있도록 만드는 소프트웨어가 저희 핵심 사업영역입니다.

Q. 까다로운 품질검사를 AI 기술이 어떻게 하는 것인가 궁금한데 조금 더 쉽게 설명해 주신다면요?

A. 보통 저희가 딥러닝에서 항상 쉽게 설명을 하는 부분이 딥러닝 가지고 뭘 할 수 있어, 라고 했을 때 이제 개 이미지랑 고양이 이미지를 구분할 수 있다고 얘기를 하거든요. 그런데 보통 딥러닝이 아니라고 하면 개랑 고양이 사진을 그러면 어떻게 구분할 것이냐 라고 했을 때 기존 방식대로 하면 개 사진 고양이 사진이 있을 때 개랑 고양이를 특징지을 수 있는 것들을 정의하거든요. 예를 들어서 귀 모양이 개랑 고양이랑 다르다, 그리고 얼굴의 크기나 형태가 다르다, 라는 어떤 룰을 만들거든요. 그래서 그 사진에서부터 귀 모양을 추출해낼 수 있는 뭔가 프로그램을 또 작성하거든요. 그래서 그걸 바탕으로 귀에다 점수를 매겨서 몇 점 이상이면 개, 몇 점 이하면 고양이, 이런 식으로 하는 게 기존 방식이었다라고 하면 저희가 하는 딥러닝은 개 사진을 대량으로 모으고 고양이 사진을 대량으로 모아서 이 사진들을 바탕으로 이것은 개고, 이건 고양이인데 이 특징이 뭐가 다른지 어떻게 하면 이걸 구분할 수 있는지를 '딥러닝 스스로 한번 학습을 해봐라'라는 게 결국 딥러닝이거든요. 그런 식으로 해서 데이터를 기반으로 그 특징을 시스템 스스로 만들어내는 게 딥러닝의 큰 특징이거든요. 저희가 하는 것도 마찬가지로 제품, 그러니까 저희가 만드는 예를 들어서 공장에서 만들어진 휴대폰이다, 라고 했을 때 휴대폰의 양품 사진과 결함 사진을 대량으로 모아서 이건 양품이고 이건 불량인데 이제 어떤 특징이 있는지를 한번 스스로 판단을 해봐라, 스스로 판단을 하고 그런 식으로 스스로 학습해서 특징을 찾아낼 수 있는 것이 이제 딥러닝입니다.

Q. 세계 최대 머신비전 전문 매체 비전 시스템즈 디자인에서 선정한 상을 2017년부터 3년 연속 받았고 최근에는 2019 대한민국 중소기업 스타트업 대상에서 또 영예의 대상도 수상을 하셨습니다. 이렇게 수아랩이 주목받는 이유는 어디에 있다고 보세요?

A. 저희가 주목받았던 이유는 아무래도 원래 인공지능 딥러닝이다, 라고 하면 한참 뒤 어떻게 보면 가까운 미래 일이라고 생각을 하시잖아요. 그런데 그게 가까운 미래, 먼 미래가 아닌 그걸 이제 지금 현실화시켰다, 라는 측면에서 저희를 좀 많이 높게 평가한 것이 아닌가. 그러니까 딥러닝을 가까운 미래, 5년 10년 뒤에 상용화시키겠다가 아닌 지금 당장 딥러닝을 적용해서 현실을 바꿔가고 있다, 라는 게 아마 저희가 제일 주목받은 이유라고 생각합니다.

Q. 머신비전 분야 전 세계 1위 기업 코스넥스가 수아랩을 2,300억 원에 인수를 했습니다. 글로벌 기업의 국내기술 기업의 M&A 중에서 역대급이거든요. 언제부터 이번 일을 진행하셨어요? 비하인드스토리도 궁금하거든요.

A. 원래는 같은 저희도 어떻게 보면 딥러닝 기반의 머신비전이고 코그넥스도 머신비전 회사다 보니까 서로 같은 동종업계이긴 했었고 그래서 서로 어느 정도는 잘 알고 있던 사이긴 합니다. 저희 같은 경우에는 아까 서두에 말씀드린 것처럼 연구개발에 있어서 최고의 회사, 그러니까 뭐 맨날 최고의 기술은 항상 이제 유럽 회사 미국 회사 이런 회사들이 가져가고 항상 국내 회사는 이제 적당한 기술을 적당한 가격으로 파는 경우가 많았었잖아요. 그런데 저는 창업하면서 그 부분이 너무 아쉬웠었거든요. 그래서 항상 최고의 기술을 갖춘 회사를 만들겠다, 라는 생각이었고 그러기 위해서는 좀 다른 성공, 기존에 성공했던 다른 회사들하고는 다른 방식으로 접근을 해야 한다고 생각을 했거든요. 그래서 저희는 좀 이렇게 뛰어난 사람들이 스스로 자율적으로 일할 수 있는 회사를 만들겠다는 생각이었고 창업 처음부터 지금까지 그 생각은 계속 이어져 왔었거든요. 그래서 이제 저희 회사 같은 경우에는 이제까지 7년여 동안 인수 제안도 솔직히 많이 받았던 게 사실이긴 하거든요.

그런데 이제 그런 제안에 좀 응하지 않았던 것이 저희는 되게 스스로 일할 수 있는 환경이 꼭 갖춰져야 되다 보니까 출퇴근도 자유롭게, 그리고 연봉인상도 자유롭게, 휴가도 자유롭게 다 자유로운 상황이어야지 됐었거든요. 그런데 그것을 웬만한 회사에서는 저희가 그렇게 일하는 방식을 이제 좀, 같이 그런 식으로 일하기가 좀 쉽진 않았던 것 같아요. 그런데 저희를 인수한 회사 코그넥스 같은 경우에는 저희의 그런 자유로운 방식에 대해서 굉장히 존중을 많이 해줬고 실제 그 회사도 제가 가서 만나봤을 때는 굉장히 자유로운 분위기에서 일을 하고 있더라고요. 그래서 여기랑 같이 일을 한다고 했을 때에는 우리의 원래 일하던 방식이 그대로 존중받으면서 일할 수 있겠다는 생각을 해서 그래서 인수 제안에 응하게 되었습니다.

Q. 코그넥스가 수아랩 지분의 100%를 인수했는데, 앞으로 대표님의 활동에는 어떤 변화가 있나요?

A. 저는 이제 회사의 경영자로서 그러니까 연구개발뿐만이 아닌 이제 시장적인 측면 마케팅적인 측면에서도 이제 다 신경을 쓸 수밖에 없었거든요. 그런데 이제 앞으로는 조금 더 저희 수아랩이라는 조직을 코그넥스 딥러닝 랩으로 이제 명칭이 바뀌면서 좀 더 실질적인 연구개발에 더, 어떻게 보면 시장에서 요구하는 그런 제품개발과 연구에 많이 매진할 것 같습니다.


MTN 리더 이야기 [파워인터뷰 화제人] 송기영 前 수아랩 대표

Q. 우리나라 인공지능 기술은 지금 어디까지 왔다고 평가하고 계세요?

A. 제가 생각했을 때, 제가 모든 AI 업체나 스타트업에 대해서 이제 알고 있지 못하기 때문에 뭐라 다 말씀드리긴 힘들겠지만 제가 알고 있는 선에서는 저는 그러니까 특히나 제조업 기반의 AI 업체들에 대해서 이제 여러 분들을 많이 만나봤거든요. 그런데 제가 봤을 때는 분명히 세계에서 굉장히 통할 수 있는 기술을 많이 보유하고 있는 업체들이 있고요. 그래서 그런 분야, 특히 한국이 굉장히 앞서있는 분야가 제조업이잖아요. 그래서 이제 제조업이라는 분야에서의 인공지능은 확실히 세계적으로도 앞서있는 수준이라고 저는 생각을 합니다.

Q. 우리나라의 AI 강국으로 가기 위해서 가장 필요한 게 무엇이라고 지금 판단하고 계세요?

A. 제가 생각했을 때 저희가 어떻게 보면 이 제조업이라는 분야에서의 인공지능을 바탕으로 이만큼 성장을 했다고 생각을 하거든요. 그런데 그럴 수 있는 이유는 얼마든지 마음껏 시도를 해볼 수 있었던 것 같아요. 제조업에서 이미 앞서있던 기업들이 너무 많았고 그래서 선진 제조 환경을 접할 수 있었고 그리고 이제 제조업 같은 경우에는 다른 분야랑 다르게 규제나 제한이 거의 없거든요. 그러니까 실제로 저희 기술을 사용할 거냐, 말 거냐, 라고 하는 것은 정부규제가 아니고 다른 누가 결정하는 게 아닌 실제 제조업을 운영하는 그 기업에서 스스로 결정을 하는 거거든요. 그래서 그럴 수 있었기 때문에 저희는 어떻게 보면 빠른 시간 동안 두각을 나타낼 수 있었다고 생각을 하는데 그렇지 않은 분야도 많이 있는 것 같아요. 그러니까 의료라든지 뭐 여러 분야들이 있는데 그런 부분에서 인공지능은, 인공지능을 적용하기 위해서는 항상 이제 규제나 이런 부분들이 좀 많이 있다고 생각이 되거든요. 그래서 그런 부분에서 어떻게 보면 좀 더 선제적으로 먼저 정부에서 이런 규제를 풀어주고 어떻게 보면 먼저 이렇게 뭘 시도를 해볼 수 있는 그 기회를 만들어주는 게 제일 중요하지 않나 생각을 합니다.

Q. 스타트업을 꿈꾸는 분들에게 또 조언을 해주신다면 현실적으로 어떤 내용이 있을까요?

A. 주변에서 혹은 언론에서 이렇게 많이 나오는 얘기 중의 하나가 한국은 항상 이제 시장이 작다 그리고 한국은 사람이, 인재가 부족하고 자금이 부족하고 이런 얘기 솔직히 많이 들었었거든요. 그런데 이걸 또 다른 시각으로 볼 수도 있을 것 같아요. 그래서 저희 같은 경우에는 어떻게 보면 오히려 실리콘밸리나 유럽에서 창업했던 것보다 한국에서 창업한 게 오히려 훨씬 도움이 많이 됐었거든요. 그 이유는 저희가 하고 있는 제조업 같은 경우에는 한국이 분명히 제조 강국이었고 그리고 또 여러 투자자금도 굉장히 잘 받을 수 있는 환경이었었거든요. 그리고 찾아보시면 또 아시겠지만 정부에서 또 지원도 솔직히 굉장히 많이 해주고 잘 돼있는 편이거든요. 그래서 그런 부분들만 잘 활용한다고 하시면 한국에서 창업하는 게 절대 시장이 작거나 인재가 없거나 저는 이제 그렇게 생각하진 않거든요. 그래서 그런 부분에 대해서 좀 잘 찾아보시면서 하시면 오히려 한국이 창업하기 굉장히 좋은 나라라는 생각을 저는 하고 있습니다.

Q. 마지막으로 수아랩의 청사진을 공유해주실까요?

A. 저희가 어떻게 보면 지금 주변에서 이렇게 많이 관심을 갖고 있는 회사이긴 하거든요. 그리고 이미 어떻게 보면 많은 것을 이뤘다, 라고 주변에서 보고 계신데 실제로 이 업에 종사하고 있고 여기에서 연구개발을 하고 있는 저희 회사 입장으로서는 아직은 딥러닝, 인공지능이라고 하는 부분이 분명히 걸음마 단계에 있다고 생각을 하거든요. 아직 나아갈 길이 분명히 많다고 생각을 하고 이제 하나하나 만들어가면서 이 분야에서 어느 누구도 따라올 수 없을만한 최고의 기술과 제품을 만들어서 이 산업을 혁신하는 것이 저희 목표이고 청사진입니다.





☞ 미래를 이끌어 갈 젊은 리더들의 도전성과 리더십을 되짚어볼 수 있는 MTN '파워인터뷰 화제人'은 케이블 TV와 스카이라이프(92번), 유튜브-MTN 채널 ( youtube.com/mtn )을 통해 볼 수 있습니다. 또 스마트 모바일로 (머니투데이방송 앱, 머니투데이 앱/탭) 언제 어디서나 시청 가능하고 온라인 MTN 홈페이지 ( mtn.co.kr )에서도 실시간 방송됩니다.





머니투데이 주요뉴스

단독 부도직전 '수소충전소'…최대주주는 "증자 불가"
네이버 메인에서 머니투데이 구독 카카오톡에서 머니투데이 채널 추가

베스트클릭

오늘의 꿀팁

  • 뉴스 속 오늘
  • 더영상
  • 날씨는?
  • 헬스투데이

많이 본 뉴스

부동산 유튜브 정보채널 부릿지
풀민지
[연중기획] 인공지능 시대의 생존법, AI 리터러시 키우자

포토 / 영상