[파워인터뷰 화제人] 이석중 라온피플 대표 “산업현장 혁신을 넘어 일상으로 파고드는 AI 혁신”

MTN 리더 이야기 [파워인터뷰 화제人] 라온피플 이석중 대표

머니투데이 김원종 MTN |입력 : 2021/04/20 10:27

진행: 머니투데이방송 이대호 기자
출연: 라온피플 이석중 대표

시청자 여러분 안녕하십니까? 파워인터뷰 화제인 이대호입니다. 요즘 정말 우리 생활 속에서 AI 인공지능이라는 표현은 정말 많이 듣는 것 같습니다. 일주일에 몇 번씩 우리가 신문이나 뉴스에서도 듣기도 하는데요. 최근에는 한 드라마에 AI 솔루션, 인공지능 솔루션이 드라마로 표현이 되어서 많은 사람들이 관심을 받기도 했는데요. 오늘은 그 AI 분야 선도 기업, 원천기술까지 갖고 있는 라온피플을 만나봅니다. 이석중 대표와 함께 AI에 대해서 한번 공부해보시죠.

Q. 우선 라온피플을 모르시는 분들을 위해서 먼저 간단하게 회사 소개를 해주시죠.

A. 네, 안녕하십니까? 라온피플 대표 이석중입니다. 저희 회사는 스마트팩토리와 스마트라이프 등에 사용되는 무인자율화의 핵심기술 AI 머신비전 기술을 선도하고 있는 R&D 중심의 전문 기업입니다. 2019년에 저희가 상장을 했고요. 설립은 2010년이었습니다. 최근에는 한국지능정보사회진흥원에서 세계에서 주목해야 할 스타트업 국내 1위로 선정한 바가 있을 정도로 저희 기술력을 인정받고 있으며 AI 관련 비전 기술 관련한 제품들을 시장에 출시하고 있고 현재 좋은 반응을 받고 있습니다.

Q. 대표적인 게 AI 머신비전인데 사람들이 AI도 들어봤고 머신이 뭔지도 알고 비전의 뜻도 아는데 AI 머신비전 이러면 어렵거든요. 좀 간단하게 설명 좀 해주세요.

A. 일단 머신비전이라는 것부터 먼저 설명을 드리자면요. 머신비전이란 사람이 눈으로 보고 머리에서 그걸 갖고 판단을 하잖아요. 그걸 카메라로 영상을 찍고 카메라 속에 담겨있는 그 영상 정보를 컴퓨터 알고리즘으로 해석하는 기술을 머신비전이라고 부릅니다. 그래서 머신비전이라는 용어는 이미 한 40여 년 전부터 쓰이기 시작을 했는데요. 이것이 AI 기술과 접목이 되면서 영상을 해석할 수 있는 기술이 대폭 증가했다, 그래서 과거에는 할 수 없었던 많은 것들을 이제 할 수 있게 된 것입니다.

Q. 라온피플이 AI머신비전 분야에서 가진 강점은 이거다, 한마디로 어떤 게 있을까요?

A. 아까 말씀드렸던 영상 해석을 할 수 있는 능력이 저희가 독보적이다, 라고 볼 수가 있고요. 그건 이제 AI를 현장에 잘 접목시킨 부분도 있고요. 알고리즘 분야뿐만 아니라 영상을 잘 해석하려면 영상을 잘 취득을 해야 되는데 그걸 하기 위해서는 광학 기술 그리고 조명 기술 역시 필수적으로 중요합니다. 그래서 저희는 알고리즘 기술뿐만 아니라 지난 10여 년 간 산업현장에서 수많은 비전 검사를 해오면서 광학과 조명 관련 기술까지 같이 접목을 시켰기 때문에 그런 측면에서 독보적인 기술력을 갖고 있다고 볼 수가 있고요. 또 다른 한 가지는 대부분 비전 관련 기술은 외산 제품들을 그동안 들여와서 사용을 했습니다. 그러다 보니까 하드 업체는 하드웨어만 하고 소프트웨어 업체는 소프트웨어만 시기였는데 저희는 국내에서 아주 드물게, 거의 유일하게 하드웨어와 소프트웨어를 다 할 수 있는 원천기술을 보유하고 있고요. 단순하게 컴포넌트뿐만 아니라 최근에는 이제 AI를 이용한 어떤 검사장비, 인라인장비까지 할 수 있는 기술에 관한 풀라인업을 다 갖췄다, 이렇게 볼 수가 있습니다. 한 가지 더 또 말씀을 드리자면요. 저희는 이제 요새, 아까 말씀하신 것처럼 모든 기업들이 AI를 얘기하고 있는데 저는 AI는 훌륭한 도구라고 생각합니다. 이 AI 자체가 목표가 되는 게 아니고 AI를 이용해서 어떤 새로운 분야에 잘 들어가서 이걸 쓸 수 있느냐가 중요한데 저희는 그런 측면에서 굉장히 유연한 사고를 갖고 있고 그래서 이제 단순하게 산업현장에서 검사하던 것에서 벗어나 이걸 교통이라든지 의료 그 다음에 농업과 같은 다양한 분야로 확장할 수 있는 그런 어떤 유연한 사고능력을 또 저희가 갖고 있습니다.

Q. PCB 검사 솔루션으로도 AI 기술이 쓰이죠?

A. PCB가 만들어지다 보면 이게 화학공정, 그러니까 PCB가 우리가 볼 수 있는 컴퓨터 보드기판

Q. 회로가 새겨져 있는 기판.

A. 스마트폰 기판도 있지만 저희가 이제 특화된 데는 반도체 안에 들어가는, 반도체칩 안에 들어가는 아주 미세 패턴을 검사하는 겁니다. 그런데 이제 이건 반도체처럼 화학공정을 써서 만들다 보니까 원래 설계했던 대로 정확하게 만들어지지 않고 조금씩의 오류라든지 이런 게 생길 수가 있습니다. 그런데 그게 같은 오차라고 하더라도 모두 다 에러로 처리하는 게 아니고 상황이라든지 조건이 맞춰서 양품인지 불량인지를 지능적으로 판단을 해줘야 돼요. 그래서 이제 지금까지의 검사는 AY라는 검사장비를 이용해서, 규정검사장비죠, 그걸 갖고 일단 1차 필터링을 해놓고 사람이 리체크 해야 될 그 양을 줄여주는 방식이었다면 인공지능을 하게 되면 사람의 눈높이로 하게 되니까 AY 검사장비하고 사람을 합친 것과 같은 효과가 나타나게 되는 거죠.

Q. 최근에 현대글로비스와 자동차 외관 검사 솔루션 납품 계약을 맺었는데요. 우리가 자동차 인수를 할 때 외관에 어디 흠집 난 곳 없나 이렇게 보잖아요. 그 다음에 이제 인수 사인을 하게 되는데 그런 역할을 이제 라온피플이 하게 되는 건가요?

A. 네, 맞습니다. 저도 듣기로 한국 소비자들이 외관에 대해서, 출고차 인수받을 때 외관에 대해서 굉장히 집착을 한다고 들었어요. 그래서 그게 출고라인에서는 보통 클리닝 작업하고 물기를 닦고 나서 어떤 기포라든지 흠집 이런 게 있는지를 검사를 하는데요. 컨베이어 흘러가는 시간이 굉장히 빠릅니다. 그러다 보니까 정확하게 본다는 것도 사실상 좀 어려운 점이 있고요. 또 아무리 매의 눈을 가지고 숙련이 되었다고 할지라도 그날그날 컨디션이 나쁘거나 부장님한테 깨졌거나 그러면 검사가 이제 능력이 떨어질 수도 있는데 그런 부분을 저희는 이제 터널을 만들어놓고요. 거기에 수십 대의 카메라를 배치하고 특수조명을 차에 비춰줍니다. 그러면 그걸 통해서 어떤 이상이 생기는 부분들을 카메라, 아까 수십 대 카메라가 있다고 했는데 이건 이제 사각을 없애기 위해서 그런 거고요. 그걸 통해서 아주 작은 불량까지 80초에 한 대씩 검사를 해낼 수가 있습니다.

Q. 그게 80초에 한 대면은 원래 생산라인에서 자동차 지나가는 시간하고 똑같은 거예요?

A. 네, 맞습니다.

Q. AI 기반 교통 솔루션을 만드셨는데 어떻게 진행되고 있나요?

A. 교통 관해서는 여러 가지 솔루션이 있는데요. 일단 저희가 맨 처음 설치했던 솔루션은 인덕원사거리에 카메라, 인공지능이 들어가 있는 카메라를 설치했고요. 그 카메라가 사거리의 교통상황을 계속 모니터링을 하고 있습니다. 그러다가 이제 교통 혼잡이 분명히 발생할 텐데 교통 혼잡을 최소화하는 방향으로 신호등의 주기를 이렇게 탄력적으로 조절을 해주게 됩니다. 그러면 이제 교통 흐름이 30% 이상도 좋아지게 되고요. 그런 데서 끝나는 게 아니고 저희가 스마트 보행자 인식 신호등도 만들었습니다. 이건 뭐냐면 보행자가, 지금 밤에 이렇게 보면

Q. 잘 안 보이니까

A. 네, 그것도 있고. 점멸등으로 이렇게 놓는 경우도 있고 또 사람도 없는데 보행자 신호등이 들어오고 그러면 좀 피곤하잖아요. 비효율적이기도 하고. 그런 경우에 저희 시스템은 보행자존에 보행자가 있는지 없는지를 검사를 합니다. 단순히 지나가는 사람은 보행자로 인식 안 하고요. 보행 의지가 있다고 판단되는 사람에 대해서 보행자임을 인식하고 그 다음에 이제 신호등을 녹색신호등으로 바꿔주고 해줄 수 있고요. 그 다음에 또 보행 약자, 그러니까 노인이라든지 어린이, 휠체어 탄 사람들이 있다면 그런 경우에는 신호등의 시간을 좀 더 길게 해줄 수도 있는 그런 게 가능하고요. 그래서 현재 그건 완주시, 세종시, 광주시에 설치돼 있습니다.

Q. 지금 시범 시행을 하고 있는.

A. 네. 그리고 아까 안양시에는 또 어떤 게 설치가 돼 있느냐면 안양시의 21개 교차로에 저희 카메라가 다 설치가 돼 있습니다.

Q. 많이 깔았네요.

A. 네. 작년에 다 했고요. 그 카메라는 안양시의 사거리 교통정보를 다 모니터링을 하고 있습니다. 모니터링뿐만 아니라 끼어들기라든지 꼬리물기 이런 부분도 다 단속해줄 수 있고요. 결과적으로는 그 사거리에 Level of service, LOS라고 부르는 게 어느 정도 수준인지 판단을 해주는 등 모든 교통정보를 현재 다 뽑고 있는 상황입니다. 결과적으로는 얘가 이제 어디하고 연결돼냐면요. 자율주행 인프라하고 연결이 될 수가 있습니다. 왜냐면 지금 현재 자율주행 인프라 같은 경우는 차량에 있는 정보만 이용하게 되면 그 전방 상황에는 한계가 있잖아요. 근데 얘는 이제 사거리의 주요 정보들을 다 보고 있기 때문에 그걸 통해서 사거리에 돌발상황 등이 발생하게 되면 VTS 통신을 통해서 차에 정보를 알려주고 하는 것도 할 수 있고요. 그 다음에 그거뿐만 아니라 저희가 인덕원사거리에 설치했던 그 솔루션처럼 도시 전체의 교통상황을 보면서 신호를 탄력적으로 조절을 해줌으로써 전체적일 교통 효율을 올릴 수가 있게 되는 겁니다.

Q. 사실 AI 교통 솔루션만 지금 말씀해주셨는데도 이게 활용 분야가 엄청나게 많습니다. 사실 저도 개인적으로 되게 기대가 되는 분야이기도 하고요.

A. 작년에 저희가 좀 증보를 많이 시켰고요. 그 다음에 거기에 또 관제시스템까지 함으로써 지금까지 없었던 새로운 형태의 관제시스템이 나오게 됐습니다.

Q. 직접적으로 우리 삶을 되게 이롭게 할 수 있는 분야여서 저도 많이 기대를 하고 있습니다. 또 뿐만 아니라 의료 쪽으로도, 헬스케어 쪽으로도 이제 많은 개발을 하고 계신 걸로 알고 있는데 덴탈 솔루션은 이미 완성을 했잖아요. 미국도 그렇고 우리나라도 그렇고 특허까지 취득을 하셨고. 간단히 좀 설명 좀 해주세요.

A. 저희가 지금 치과 교정 분야를 진단하는, 그러니까 교정 진단할 때는 보통 c?phalom?trie analysis라는 우리말로 하면 두부 분석이라고 하는데요. 머리.

Q. 엑스레이를 찍어서.

A. 엑스레이를 찍고 52개의 랜드마크 포인트라는 게 있습니다. 뼈와 연조직의 중요 포인트를 AI가 파악을 하고 그 다음에 그것의 각도와 거기를 재게 되면 교정을 어떻게 진단을 해야 될 지를 알려주는 분석 솔루션이 있고요. 그러고 난 다음에는 실제로 이제 치아를 이동을 시켜야 되는 셋업이라는 솔루션이 있습니다. 이건 이제 아까 분석 솔루션의 결과를 받아서 그리고 구강데이터라고 해서 구강 전체를 스캐닝한 데이터를 받아들이고요. 그걸 이용해서 치아 간의 충돌 분석이라든지 이동 관계를 분석하고 그거에 따라서 어떤 식으로 교정을 할 건지를 진단을 해줍니다. 그러니까 쉽게 말씀드리면 예전에 교정을 하려면 앞에 준비해야 될 시간이 오래 걸렸는데 그런 시간이 오래 걸리는 작업을 AI가 알아서 척척척 해줘서 예전 같으면 현장에서 교정치료 계획까지 다 못 갔는데 저희 제품을 사용하게 되면 구강스캐닝하고 상담실 옮길 때 자료가 다 나와 있게 되는 겁니다.

Q. 최근에는 스마트팜, 딸기 재배하는 데였나요? 거기에도 AI 솔루션 기술을 넣었다고 들었는데 실제로 지금 어떻게 활용이 되고 있어요? 성과가 좀 나나요?

A. 스마트팜은 내년 정도에는 아마 의미 있는 결과가 나올 것 같은데요. 지금은 이제 어디까지 저희가 진행을 했냐면 데이터 수집 장치를 개발을 완료시켜서 현장에 적용을 시키고 있습니다. 데이터 수집 장치라는 건 작물의 생육이라든지 병충해 등을 진단할 수 있는 모니터링 디바이스가 되고요. 걔가 이제 하우스의 레일에 붙어서 레일을 타고 쭉 이동을 하면서 사진을 찍어냅니다. 예를 들어서 딸기가 이렇게 자라고 있으면 딸기 잎이라든지 과육 상태라든지 그런 부분들을 계속 사진을 찍어서 100m, 200m를 이동한 다음에 도킹 스테이션으로 돌아오면 얘는 충전모드로 들어가고 데이터는 이제 서버로 전송을 합니다. 그러면 서버에서는 작물의 생육이 지금 어떤지를 분석하고 진단을 해서 그걸 갖고 판단을 할 수 있게 해주고요. 그런 어떤 비전 데이터뿐만 아니라 온도, 습도 그 다음에 조도 등의 그런 환경 센서 데이터도 같이 분석을 함으로써 어느 경우에 이제 최적의 결과를 낼 수 있는지를 뽑아낼 수 있는 걸 목표로 하고 있는데 지금까지 진행한 건 개별 작물 분석, 병충해 분석 그 다음에 수집 장치까지 끝냈고요. 이 데이터들을 전부 종합해서 어느 경우에 최적의 상태로 갈 건지는 굉장히 많은 케이스에 대한 실험이 필요합니다. 그런데 이제 안타깝게도 딸기를 한 달에 한 번씩 키울 수 있다면 1년에 12번 실험이 가능한데 1년에 한 번씩밖에 재배가 안 되고 그러다 보니까 예를 들어서 200여 개의 농가에 이걸 하더라도 데이터 취득량에 좀 제한이 있을 수밖에 없고 그래서 지금은 AI가 데이터를 끄집어내고 분석하는 그거하고 그 다음에 경험 많은 농민이 지금 저희 파트너인 영농법인이 사람이 하는 것과 결합을 하는 그런 형태고 궁극적으로는 이제 AI가 모든 걸 다 판단하는 쪽으로 갈 예정입니다.

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Q. 스마트팜 솔루션은 좀 케이스가 더 많아져야겠네요.

A. 많아지죠. 그러니까 어느 경우에 최고가 되는지 그 데이터는 굉장히 시간을 갖고 쌓아야 될 데이터고요. 그 부분만 아니라 작물의 어떤 축산이라든지 이런 데에도 적용이 가능합니다. 그래서 일단 소라든지 이런 거에 개체 인식할 때는 사람은 지문하고 홍채 갖고 인식을 하듯이 이런 어떤 소 같은 것들은 코에 무늬가 다릅니다. 그래서 그걸 비문이라고 부르는데 이걸 통해서 소의 개체를 다 인식해 낼 수가 있고요. 그러면 이제 장시간 모니터링 하면서 소가 어떤 이상 상태, 돼지가 이상 어떤 상태를 하는지를 판단해 낼 수도 있고 그런 데 많이 활용도 가능하고 다음에 고기의 등급 판정이라든지 이런 데도 다 AI 기술이 활용 가능합니다.

Q. 또 최근에는 교육 시장에도 이제 진출하겠다고 하셨는데요.

A. 제품이 이미 개발이 이제 완료가 됐고요. 그건 지금 현재 코로나로 인해서 학교에서 수업하는 게 좀 어렵고 그리고 이제 같은 반이라고 할지라도 일부는 또 나오기도 하고 일부는 또 안 나오기도 하고 그러다 보니까 예전과 같은 어떤 방식으로는 힘들고 EBS 교재를 단순히 틀어주는 것도 효과가 별로 없습니다. 그래서 저희가 개발한 것은 선생님은 기존과 동일하게 학교에서 수업을 하면 됩니다. 저희는 이제 온라인학습시스템, 쌤존이라고 부르는데 그 쌤존 디바이스가 알아서 처음에 환경을 셋업하고 그 다음에는 선생님이 편하게 수업을 하시면 어느 때 강조해야 될지 어느 때 줌인이 들어가야 될지 어느 때 빠져야 될지 그 다음에 선생님이 움직이게 되면 선생님의 움직임까지 트래킹해서 현장을 아주 생동감 있게 전달할 수 있는 그런 능력이 있고요. 그 다음에 선생님들이 줌이라든지 그런 미디어 서버에 붙이는 거에 어려움이 있잖아요. 저희 디바이스가 다 알아서 해줍니다.

Q. 라온피플이 2010년부터 이제 시작이 됐잖아요. 그 전까지만 하더라도 코아로직 CPO, 최고기술책임자를 맡으시다가 창업을 하셨는데, 내가 라온피플을 세워야겠다, 창업을 하신 계기가 있다면 어떤 게 있을까요?

A. 저희가 반도체 설계를 계속하면서 반도체가 공정기술이 아주 발전하면서 집적도가 아주 높아지는 형태로 가게 됐고요. 그러다 보니까 이제 수많은 IP들을 계속 사 와서 넣어줘야 되는 부분도 하나가 있고 또 한 가지는 그 IP들이 잘 돌아가게 하려면 굉장히 많은 소프트웨어가 필요하게 되는데 또 소프트웨어 인력이 굉장히 많이 필요하고 그 다음에 공정이 계속 발달함으로써 예전에는 예를 들어서 한 1억에 만들던 것을 이제 수십억씩 줘야 샘플을 한번 받아볼 수 있는 상태로 바뀝니다. 그러다 보니까 지금도 그렇지만 웬만한 기업들이 직접 이런 반도체를 만든다는 게 사실상 어려운 상황이 닥치게 됐고요. 그래서 이제 뭔가 새로운 분야에 도전이 필요한 상황이었는데 그 당시에 이제 고민을 했습니다. 어느 부분이 좀 남아있을까. 저는 이제 영상 쪽 일을 오랫동안 해왔다 보니까 영상을 압축하고 풀어주는 거라든지 화질을 개선하는 거라든지 그런 쪽의 알고리즘들은 이미 제 판단으로, 물론 지금도 계속 발전하고 있지만, 성숙됐다고 판단을 했고 그러면 남아있는 부분이 어디일까, 그래서 저는 이제 인식에 관련된 부분, 그러니까 영상을 해석하는 부분은 아직도 성숙되지 않았다고 봤고 그렇다고 하면 이쪽은 사람이 많다고 돈이 많다고 되는 게 아니고 뭔가 창의력을 발휘하는 충분히 들어가서 승부를 볼 수 있는 분야라고 판단을 했고요. 그래서 이제 이쪽 비전 관련 일을 하게 된 것입니다.

Q. 그리고 이번 질문은 많은 주주 분들도 되게 궁금해 하실법한 내용인데요. 사실 이제 기술은 좋다, 근데 과연 라온피플이 이것 가지고 돈을 많이 벌 수 있는 회사냐, 사실은 이게 어찌 보면 더 중요할 수도 있거든요. 그런데 공교롭게도 지난해에는 어쩔 수 없이 코로나 때문에 조금 실적이 주춤했었고 올해부터는 좀 어떨까요?

A. 올해부터는 좋아질 거라고 저는 기대하고 있습니다. 변명을 조금 하자면, 작년에 대한 변명이 조금 있어야 될 것 같아서요. 코로나 상황은 저희도 처음 겪어보는 상황이었고 저희가, 혹시 보셨는지 모르겠지만, 작년에 기대를 많이 했어요. 그래서 10주년 전 직원 해외연수도 다녀온 상태였고 그런데 이제 코로나가 되면서 저희가 아직도 주 매출은 산업용 쪽에서 나오고 있는데 주요 기업들이 투자에 대한 망설임 그게 이제 한 6개월 이상 원래 가기로 했던 일정보다 뒤져 가는 면이 있었고요. 또 한 가지는 해외로 나가지 못하다 보니까 저희가 이제 해외 쪽 매출이 한 60% 가까이 났었는데 그런 부분들 영향을 또 심하게 받았고 또 미중 간의 갈등 그것도 저희 실적에 영향을 미쳤다고 볼 수가 있습니다. 그런데 작년에 저희가 놀고만 있었던 건 아니고 아까 말씀드렸던 쌤존이라든지 그 다음에 산업용 쪽에서도 글로비스라든지 또 PCB 검사장비에서는 또 기전에 없었던, 저희가 인라인이라고 단순하게 검사만 하는 것뿐만이 아니라 제품의 로딩부터, 로딩이라는 건 이제 검사할 제품을 집어넣는 것부터 시작해서 검사 후 분류하고 그 다음에 최종 포장하고 테이핑까지 하는 그런 인라인 설비 구축 능력을 작년에 쌓았습니다. 그 다음에 고객군도 훨씬 좋아졌고 또 해외 쪽 비즈니스를 원활하게 하기 위해서 작년에 못 세웠던 중국지사를, 코로나 때문에 못 세웠던 중국지사를 올 초에 세웠습니다. 그래서 이런저런 상황으로 보건대 충분히 금년에는 턴오버를 할 수 있을 걸로 보고 있습니다.

Q. 좋습니다. 말씀하셨습니다만 이제 10주년 직원들과 이제 으쌰으쌰하는 행사도 하셨었고 어떻게 보면 이제 새로운 10년이 라온피플에게 시작되는 한해일 수도 있는데요. 중장기 로드맵, 우리의 비전은 이런 거다, 마지막으로 좀 함축을 해주신다면요?

A. 산업용 쪽에서는 이제 단순하게 솔루션을 제공하는 것보다는 AI가 들어감으로써 기존의 제조 공정 자체를 혁신시킬 수가 있게 됐습니다. 그래서 이제 조금 더 매출 볼륨이 커질 수 있는 형태 인라인 검사장비까지 저희가 다 생각을 하고 있고요. 그 다음에 산업현장에만 국한되는 게 아니고 이 기술을 말씀드렸던 것처럼 교통 쪽은 아까 말씀드렸던 시티브레인, 이건 뭐냐면 도시 전체의 교통 흐름을 AI가 제어할 수 있는 그런 시스템. 뿐만 아니라 자율주행 시대가 되면 인프라의 정보도 굉장히 중요하게 됩니다. 그래서 그런 인프라의 정보를 차한테 전달할 수 있는 그런 어떤 시장에 저희가 들어갈 예정이고 치과 시장뿐만 아니라 저희가 작년에 또 여러 병원들과 다양한 의료 관련된 어떤 협력을 할 수 있는 기틀을 만들어놨습니다. 그래서 그게 추가적으로 시장 확대가 될 수 있고 스마트팜 같은 경우도 기본적으로 단위 데이터를 취득하고 분석할 수 있는 엔진까지는 이미 다 만들어놓은 상태이기 때문에 이걸 가지고 장기 데이터 축적을 통해서 정말로 말 그대로 자동화하는 스마트농장 구현에도 저희가 들어갈 예정입니다. 그래서 저희를 좀 눈여겨봐 주시면 되게 좋을 것 같습니다.

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