Q. 자기 소개 부탁드려요

저는 카이스트와 베를린 공대에서 머신러닝 기반 자연어 처리를 전공했고요. 지금은 딥네츄럴에서 IR과 프로덕트 오너를 맡고 있습니다. 석사 마친 후 바로 창업을 했고요. 딥네츄럴은 두번째 회사입니다. 

Q. 스타트업을 시작하게 된 배경은

석사 졸업한 시점에 어떻게 살아야 할까, 어떻게 사는 게 좋을까 같은 진로 고민을 처음으로 좀 많이 했던 것 같습니다. 내가 원하는 건 뭘까, 내가 사는 이유는 뭘까 이런 기초적인 질문부터 시작했는데요. 내가 행복하게 사는 게 제일 중요하겠다는 결론을 얻었어요. 하루가 24시간 중에서 잠자는 시간을 빼면 일하는 시간이 절반 정도가 되잖아요. 일하면서 행복한 것이 행복한 삶을 사는 데 중요한 요소겠구나 생각을 했어요. 그 다음에 어떤 일을 해야 행복할까라는 고민으로 이어졌고요. 어차피 한 번 사는 거 좀 다양한 경험들 하고 좀 도전적인 일들을 하면서 보다 나은 세상이 되도록 기여하는 일을 하면 행복한 삶이 되지 않을까 그런 생각을 했었습니다. 그래서 스타트업을 하게 됐고요. 도전적이고 평생 해보지 못한 경험들 하는 것이 저한테 가장 좋은 선택이지 않을까 싶었어요.

Q. 창업 후 가장 힘들었던 순간은

정말 많은 일들이 있었던 것 같아요. 가장 힘든 순간은 지금 하고 있는 일이 가치 있는 일일까, 내 삶을 여기에 투자하는 게 바람직한 일일까라는 고민을 했을 때, 스스로 명쾌하게 대답을 하지 못할 때 가장 힘든 것 같습니다. 이제 그럴 때는 고민을 이어나가는데요. 또 공부도 하면서 방향을 잡아가는데, 만약에 그럼에도 지금 하고 있는 일이 좀 가치가 없는 것 같다라는 생각이 들면 빨리 전환하려고 노력을 하는 편입니다. 스타트업 하면서 정말 힘들 때가 같이 일하는 동료들이 행복해 보이지 않을 때인데요. 일하다 보면 업무가 많아서 스트레스가 쌓이는 건 당연한데, 일이 많더라도 행복할 수는 있는 거거든요. 일하면서 행복하지 않은 것과 일이 많고 힘든 거는 다른 이야기인 것 같아요. 가끔씩 멤버들이 좀 행복해 보이지 않을 때는 저도 고민이 정말 많아지고요. 그래서 어떻게 하면 변화를 줄 수 있을까 같이 이야기도 나누면서 제가 할 수 있는 한에서 최선의 변화를 주려고 노력을 많이 하는 편인 것 같습니다.

Q. 팀원들이 힘들어 하고 있다는 것을 어떻게 캐치하나요 

제가 좀 예민하게 센싱을 잘하는 편인 것 같아요. 얼굴 표정이나 태도 같은 다양한 다양한 측면에서 느껴지는 것 같습니다. 요즘에는 리모트 근무를 많이 하니까 텍스트를 통해서 좀 유추를 해보는데요. 뭔가 좀 힘든 느낌이 난다 느껴지면 이야기를 나눠보려고 하고요. 저도 제가 행복하고 싶어서 스타트업을 하는 거다 보니까 주변 동료들이 같이 일할 때 행복한가 행복하지 않은가를 중요하게 보는 것 같아요. 이제 아무래도 사업을 하다 보면은 되게 어려운 결정들을 해야 하는 순간들이 있어요. 때로는 멤버들이 만족스럽지 않은 결정도 해야 되고 때로는 멤버들이랑 충분히 공감하지 못한 채 밀고 나가야 될 때도 있는데요. 멤버들이 좋게 생각해 주기를 바라고 있습니다.

Q. 창업자로서 중요하게 생각하는 가치는

처음에 창업을 시작할 때 가장 큰 고민을 한 부분이 어떻게 하면 회사가 성공할까, 어떻게 하면 큰 가치를 만들어낼까였어요. 근데 시간이 좀 지난 현재의 저는 회사가 망하지 않는 것을 첫번째 가치로 꼽고 있습니다. 일단 회사가 망하지 않아야 성장할 기회가 있잖아요. 그래야 유니콘으로도 성장할 수 있고요. 그래서 지금 창업자로서 저의 첫번째 가치는 망하지 않는 것이고, 두번째 가치는 1조원의 기업가치를 가진 유니콘 기업이 되는 것입니다.

Q. 망하지 않는 것을 중요한 가치로 생각하는 이유는 

우선 가장 큰 이유는 사업을 망해봤기 때문인 것 같습니다. 회사가 한 번 망하게 되면 굉장히 다양한 경험을 하게 되는데요. 실패를 경험하면서 많은 교훈을 얻게 되잖아요. 그때 얻었던 교훈 중 하나가 다음에 창업할 때는 망하지 말아야겠다는 것이었어요. 우선은 사람이 살아야 뭔가에 도전할 수도 있는 것처럼 회사도 망하지 않아야 성장할 기회도, 멤버들과 행복을 누릴 기회도 있는 거라고 생각해요. 그래서 지금은 망하지 않는 것을 더 높은 우선순위로 두고 있습니다.

Q. 딥네츄럴은 어떤 회사인가요

딥네츄럴은 딥러닝과 내츄럴 랭귀지에서 앞에 두 글자를 따온 이름인데요. 저희 회사의 비전은 사람과 인공지능이 함께 어우러져 대화 가능한 세상을 만드는 것입니다. 딥내츄럴은 인공지능을 위한 휴먼 인텔리전스 API를 만드는 회사입니다. 우선은 인공지능 이야기부터 시작해야 될 텐데요. 현재 인공지능 기술의 가장 핵심은 딥러닝입니다. 딥러닝은 한마디로 인공신경망을 통해서 데이터에서 패턴을 발견해 목표를 달성해내는 그런 기술이라고 보실 수 있는데요. 전통적인 프로그램 방식에서는 엔지니어들이 하나하나 논리를 쌓아가는 프로그램을 통해서 목표를 달성하는 로직을 만들었다면, 딥러닝에서는 개발자들이 인공신경망을 설계한 후 데이터를 넣어 그 패턴을 발견하게 함으로써 목표를 달성하도록 하는 접근법을 쓰고 있습니다. 

Q. 딥러닝에 대해 좀 더 쉽게 설명해주세요

이런 과정에는 엔지니어들 외에 굉장히 많은 사람들이 동원돼야 하는데요. 간단하게 개와 고양이의 사진을 분류하는 인공지능을 만든다고 하면, 그냥 알아서 인공지능 학습을 하는 게 아니라 이런 사진들은 개, 이런 사진들은 고양이라고 태그를 부착해줘야 합니다. 인공지능이 학습할 수 있는 대상이 되는 패턴을 발견할 수 있는 대상이 필요한데요. 이때는 사람들이 지능을 발휘해서 인공지능보다 먼저 이런 태스크들을 수행해야 됩니다. 그리고 또 한편으로는 인공지능 인공신경망이 학습을 한 이후에 얼마나 사람만큼 일을 잘 해놨는지 평가하는 일에도 사람들의 지능이 필요합니다. 현재의 인공지능 기술은 딥러닝이 가장 중요한데요, 99%는 딥러닝으로 개발되고 있다고 해도 과언이 아닙니다. 이런 기술에 사람들이 지능이 많이 동원돼야 하는 거죠. 이 과정에서 딥네츄럴은 휴먼 인텔리전스 API를 제공해 아직은 인공지능이 자동으로 처리할 수 없는 일들을 가장 쉽고 빠르고 정확하게 해결해서 인공지능 개발에 도움을 주는 그런 서비스라고 보실 수가 있습니다. 

Q. 인공지능 서비스를 선택한 이유는

우선 대학원 때의 경험이 좀 주요했던 것 같아요. 머신러닝 기반 자연어처리 전공을 했고요. 그때 사람의 언어를 이해하는 기술을 만들려면 우선은 학습할 수 있는 패턴을 발견할 수 있는 대상, 학습 데이터, 학습 말뭉치가 필요한데요. 여름방학 때 연구실에 출근하면 먼저 학습 데이터를 만드는 일부터 시작을 했습니다. 물론 데이터를 만드는 일도 연구를 하는 과정이기는 한데요. 그런 일들이 얼마나 중요한지, 시간과 비용이 얼마나 많이 들어가는 일인지 대학원 때부터 경험을 했던 것 같아요.

현재 딥러닝 기술이 나오면서 인공지능으로 할 수 있는 일들이 되게 많아졌는데요. 아직까지도 가장 큰 허들이 되고 있는 부분은 이런 인공지능 학습할 수 있는 데이터를 만드는 일입니다. 인공지능 하나를 만든다고 할 때 약 80%의 시간이 데이터를 수집하고 레이블링하고 정제하는 일에 쓰이는데요. 기존에 이 과정이 3개월 정도 걸렸다면, 지금 저희의 목표는 3일 안에 완료하거나 더 나아가 3시간 만에 끝내는 것인데요. 이렇게 되면 더 참신하고 멋진 인공지능 제품과 서비스가 나오는 데 정말 큰 도움이 될 수 있을 거라고 보고 있고요. 현재 인공지능 산업에서 풀어야 할 중요한 문제를 한 단계 업그레이드하면서 풀 수 있는 것 같아요.

Q. 보통 데이터셋을 구축하는 데 시간이 얼마나 걸리나요

데이터셋을 만드는 데 상당히 오랜 시간이 걸립니다. 최소 몇 주에서 한 달은 기본적으로 걸리고요. 때에 따라 3개월에서 6개월 정도가 걸리기도 합니다. 고객분들은 데이터셋을 직접 구축하기 어렵잖아요. 어떤 파트너사와 데이터를 구축할지 검색해 컨택하는 일부터 시작해서 최종 완료된 데이터를 받아보기까지 3개월에서 6개월까지도 걸린다라고 보실 수 있고요. 딥내츄럴 같은 경우는 현재 누적가입자 15만명인 저희 서비스인 레이블러를 통해서 빠르게 고품질로 데이터를 만들 수 있고요. 또 저희만의 인공지능 기술을 이용해서 보다 더 빠르게 이런 태스크들을 처리할 수 있는 기반을 가지고 있습니다. 

저희 고객분들은 주로 인공지능을 직접 만들거나 학습 데이터셋을 구축하는 분들인데요. 크게 대기업과 스타트업, 그리고 학교나 연구소가 있어요. 개인도 있으시고 정부기관도 있습니다. 최근에 활발하게 진행되고 있는 프로젝트 중에는 KB국민은행이 있습니다. 2020년부터 지금까지 저희랑 학습 데이터 구축 사업을 같이 진행해왔고요. 국립국어원 같은 경우는 국가기관인데요. 말뭉치를 구축할 사업을 기획하고요. 기획 공고가 나면 여러 기업들이 제안해 수주한 다음에 그 목표에 맞는 데이터셋을 구축하는 그런 형태로 진행이 되고 있습니다. 저희는 2019년에 구문 분석 말뭉치와 의미어 분석 말뭉치를 구축했고요. 작년에도 국회 회의록 분석과 말뭉치 구축 시범사업을 진행했습니다. 

Q. 지금까지 성과와 현재 상황은

2019년부터 3년 동안 62개 고객사와 93건의 계약을 체결했고요. 누적 계약금액 96억원을 돌파했습니다. 

그러면서 필요한 학습 데이터셋들을 많이 구축했고요. 그 중심에는 저희 제품 레이블러가 있는데요. 레이블러에서는 지금까지 12만명이 넘는 이용자분들이 1,800만 건의 작업을 제출해서 43억원을 벌어가셨습니다. 아직 인공지능이 해결하지 못하는 태스크들을 저희 레이블러 이용자분들이 할당을 받아서 작업하고 그 결과로 보상금을 받으시는 건데요. 이렇게 만들어진 결과물을 인공지능이 학습해서 이전에는 인공지능이 하지 못했던 일들을 사람들이 했던 결과에서 패턴을 발견해, 사람 대신 수행할 수 있게 되는 거라고 볼 수 있고요. 간단하게 말씀드리면 인공지능을 만들면서 저희 이용자분들이 돈을 벌어 가신다 이렇게 보실 수 있습니다.

데이터 이용과 인공지능이 풀고자 하는 목적에 따라서 조금씩 달라지는데요. 검수가 없이 진행되는 태스크들도 있고요. 2중, 3중으로 검수하는 태스크들도 있습니다. 

Q. 회사 로고에 대해 설명해주세요

회사의 로고가 고양이인데요. 고양이 이름은 프라이데이입니다. 프라이데이는 저희가 키우고 있는 인공지능의 이름이기도 한데요. 저희 핵심 기술로는 오토레이블링, 오토 액티브 러닝과 같은 기술들이 있습니다. 아직은 인공지능이 해결하기 어려운 태스크를 처리하기 위해서 휴먼 인텔리전스 API가 호출이 되면, 많은 사람들이 들어가서 작업을 하게 되는데요. 아무래도 엄청 성실하고 책임감이 넘치는 작업자분들이라고 하더라도 사람인 이상 불확실성이 있을 수밖에 없습니다. 그래서 이 과정에서는 불확실성을 제거하는 인공지능 기술들을 적용하는 것이 매우 중요한데요. 오토레이블링, 오토 액티브 러닝이 그런 기술들입니다. 이런 기술들의 종합체가 저희가 부르고 있는 프라이데이인데요. 프라이데이는 저희가 키우는 인공지능이기도 하면서 회사의 마스코트인 동시에 이런 작업들을 도와주는 인공지능 조수 역할을 하기도 합니다. 

Q. 이름이 프라이데이인 이유는

마블 영화에 나오는 인공지능에서 좀 착안을 했는데요. 이 인공지능은 사람이랑 같이 협력적으로 소통하면서 사람을 도와주는 사이드킥 역할을 합니다. 저희 인공지능인 프라이데이도 비슷하게 이 사람이 어떤 태스크를 처리하는 과정에서 미리 작업을 해주거나 사람이 작업한 것을 검증해주거나 하는 식으로 사람을 도와주는 일들, 사람과 상호작용하는 일들을 하고 있는데요. 그래서 사이드킥의 느낌을 주기 위해서 프라이데이라는 이름을 지었고요. 그리고 귀여워서 그렇게 설정을 했습니다.

Q. 글로벌에서 활동하는 유사 서비스가 있나요

가장 대표적인 서비스는 아마존의 메커니컬 터크입니다. 메커니컬 터크는 2000년 후반대부터 빠르게 시작한 크라우드 소싱 플랫폼인데요. 아마존에서는 그 이후에 그라운드 트러스트라는 서비스도 출시했습니다. 저희가 가장 많이 벤치마킹하고 있는 서비스고요. 스타트업 중에서는 스케일AI가 가장 앞서고 있는데요. 현재까지 누적 투자금액 7,000억원, 연 매출 1,200억원을 달성해서 기업가치가 8조원으로 추정되고 있습니다.

Q. 딥네츄럴만의 강점이 있다면

이런 회사들은 영어 데이터, 북미권 데이터에 포커스가 맞춰져 있는데요. 

이런 미국에 있는 기업들이 한국어 데이터를 만들고자 할 때, 그리고 또 다른 아시아권 언어 데이터를 만들고자 할 때 어려움이 많이 겪고 있습니다. 한국어 분야만큼은 저희가 제일 잘하고 있기 때문에, 그동안 만들어왔던 휴먼 인텔리전스 API를 가지고 실리콘밸리로 진출해서 미국 시장으로 확대하는 것을 목표로 하고 있습니다. 

Q. 딥네츄럴의 올해 목표는

지금까지 저희가 국내에서만 서비스를 진행을 했었는데요. 그동안 만들어놓았던 플랫폼과 기술들, 그리고 휴먼 인텔리전스 API를 미국 시장에 출시해 공급하는 게 올해 가장 큰 목표입니다. 인공지능을 개발하는, 한국어 기반 인공지능을 개발하는 미국 실리콘밸리 기업들에게 저희 휴먼 인텔리전스 API를 공급하고 싶습니다.

Q. 딥네츄럴의 팀 미션은

딥네츄럴의 비전은 사람과 함께 대화 가능한 그런 인공지능을 만드는 것인데요. 저희 팀의 미션은 이런 인공지능을 만들 때 필요한 휴먼 인텔리전스를 쉽고 빠르게 공급하는 API를 만드는 것입니다. 저희 고객분들이 저희의 휴먼 인텔리전스 API를 통해 더 쉽고 빠르게 더 멋진 인공지능 제품과 서비스를 출시하는 것을 지원하는 것이 저희 미션입니다. 

Q. 딥네츄럴 구성원들은 어떤 모습인가요

내부적으로 6개의 리더십 프린스플을 가지고 있는데요. 첫번째는 ‘우리 모두가 리더다’라고 시작을 합니다. 

저희 회사는 다른 회사에 비해서 책임과 권한이 크게 부여되고 있다는 이야기를 많이 들어요. 더 많은 책임과 권한 아래 자율성을 가지고 일을 하는 수평적인 조직 문화를 추구를 하고 있습니다. 

Q. 주니어들도 리더가 될 수 있나요

실제로 저희 팀 중에 인턴을 제외하고 저희 회사가 첫 직장생활인 크루들도 많이 있습니다. 그래서 크루 모두가 리더이다라는 원칙은 꼭 직장 경력이 많아야 된다는 건 아니고요. 모두가 스스로 리더라고 생각하고 일하는 조직문화를 추구한다 이렇게 보실 수가 있겠어요. 

Q. 팀문화는 어떻게 되나요

저희 회사 문화를 3가지 키워드로 말씀드리면 첫번째는 애자일, 두번째는 OKR, 세번째는 햄버깅데이입니다. 2020년에 애자일 조직으로 개편한 이후에 지금도 크로스펑셔널팀의 스쿼드 중심으로 업무를 진행을 하고 있습니다. 프로덕트 오너 중심으로 스토리를 설계하고 굉장히 짧은 주기로 이터레이션을 돌면서 회고하고 지속적으로 개선하는 업무 방식을 선택을 하고 있습니다. 이런 과정을 통해서 팀이 함께 자라는 것을 매우 중요하게 생각하고 있고요. 이런 애자일 철학을 저희 조직 전반적으로 추구하고 있다고 보실 수가 있습니다. 

그 다음은 OKR인데요. 이제 각 애자일 팀이 되게 독립적으로 책임과 권한을 갖고 자율적으로 업무를 하더라도 회사 전체는 또 수평적으로 또 수직적으로 정렬된 상태에서 도전적인 목표를 달성을 해나가야 되는데요. 그래서 저희는 올해부터 OKR을 도입해 시작하고 있습니다. 아직은 시작 단계지만 앞으로 어떻게 저희 회사의 문화로 자리를 잡게 될지 기대가 많이 되는 지점이고요.

다음은 햄버깅데이인데요. 햄버깅데이를 처음 시작하게 된 건 저희가 너무 바쁘게 업무만 하면서 있다 보니까, 한 달에 한 번쯤은 햄버거랑 맥주 한 잔 하면서 좀 다른 이야기 좀 나눠보자에서부터 시작을 했어요. 

그게 좀 확대돼서 공연이나 영화를 같이 보거나 전시회도 가는 시간을 가졌었다가 코로나가 이렇게 확대된 이후에는 저희가 잠정적으로 진행을 안 했었는데요. 이제 다시 올해부터 부활을 시켜서 월 1회 타운홀 미팅과 함께 소규모 그룹으로 방역수칙을 지켜가면서 햄버깅 타임을 갖고 있습니다. 

Q. 현재 구성원은 몇 명인가요

현재 40명 정도의 크루가 함께하고 있습니다. 비개발자로는 프로덕트 디자이너가 있고요, 서비스를 운영하는 오퍼레이터 분들이 계십니다. 경영지원 매니저와 피플앤컬쳐 매니저가 계시고 콘텐츠 디자이너도 함께하고 있습니다. 개발자 분들이 절반에서 조금 못 미치는 수준으로 한 16~17명 정도 계십니다. 

Q. 딥네츄럴만의 특별한 복지가 있다면

이제 저희 크루들 중 올해 여름이 되면 입사한 지 만 3년이 되는 크루들이 하나둘씩 생기기 시작하는데요. 그래서 리프레시 휴가제도를 준비하고 있습니다. 3년 근무를 하면 3주간의 유급휴가를 드리고, 300만원의 휴가지원비를 제공할 생각을 가지고 있는데요. 연차휴가까지 붙여서 유럽에서 한 달 살기를 한다든지 남미 여행을 하고 온다든지 직장생활하면서 평소 하기 힘든 경험들을 할 수 있을 것 같다는 기대를 하고 있어요. 시행되면 크루들이 가장 만족해하는 복지가 되지 않을까 이렇게 생각하면서 준비하고 있습니다.

Q. 딥네츄럴의 최종 목표는

궁극적인 목표는 저희가 만든 인공지능이 사람의 말을 더 잘 이해하고 저희와 함께 공감하고 대화하면서 살 수 있는 그런 세상을 꿈꾸고 있습니다. 대표로서의 개인적인 목표는 앞서 말씀드렸던 것처럼 망하지 않고 1조원의 기업가치를 달성하는 유니콘 기업이 되는 것입니다. 

Q. 올해 투자 계획은

2019년에 본엔젤스로부터 5억원의 시드 투자금을 받았고요. 그동안 후속투자 없이 이렇게 빠르고 크게 성장을 잘해왔습니다. 앞으로 더 큰 성장을 위해서 시리즈A 투자라운드를 진행하고 있고요. 저희 딥네츄럴과 함께 하고 싶은 투자자분들이 계시면 넥스트유니콘 통해서 많은 연락을 부탁드립니다. 그럼 제가 찾아뵙고 더 자세하게 사업계획에 대해서 설명을 드리도록 하겠습니다. 

Q. 인공지능 스타트업 구직자에게 하고 싶은 말

지금 인공지능 시대가 열리고 있잖아요. 딥네츄럴은 인공지능 시대의 앞단에서 세상의 변화를 직시할 수 있는 위치에 있는 스타트업인 것 같습니다. 그만큼 도전적이고 재미있는 경험들을 많이 하실 수 있으니 저희랑 기회가 되고 타이밍이 맞는다면 함께 일해볼 수 있으면 좋겠습니다. 감사합니다.

🦄내일의 유니콘, 딥네츄럴 앤슨 대표의 생생한 인터뷰 영상 보러가기