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“技術 進步 自體보다는 사람들에게 얼마나 必要한지가 重要” 눈으로 보는 通話 앱 開發에 뛰어든 事緣[스테파니]|東亞日報

“技術 進步 自體보다는 사람들에게 얼마나 必要한지가 重要” 눈으로 보는 通話 앱 開發에 뛰어든 事緣[스테파니]

  • 東亞日報
  • 入力 2023年 6月 22日 08時 00分


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安寧하세요 스테파니 讀者 여러분!
동아일보에서 스타트業 取材를 擔當하고 있는 김하경 記者입니다.
(스테파니는 ‘스’타트業과 ‘테’크놀로지를 ‘파’헤쳐보‘니’의 준말입니다.)

여러분이 平素에 主로 쓰는 疏通 道具는 무엇인가요?
相當히 많은 분들이 카카오톡과 같이 文字를 주고받는 메신저를 꼽지 않을까 싶은데요.
業務的으로도, 私的으로도 메신저를 많이 쓰는 한 사람으로서 文字의 長點을 꼽자면
1)對話가 끝난 後에도 다시 內容을 꼼꼼하게 確認할 수 있다
2)對話 內容 中 必要한 部分만 다시 추려낼 수 있다
人 듯합니다.

反面 業務的인 電話를 할 때는 或是 놓치는 內容은 없을지 메신저로 疏通할 때보다 더 바짝 緊張하며 메모하게 되고요. (그렇게 他者치는 速度가 빨라지게 됐다는 슬픈 傳說…)

그런데 電話 通話 內容이 날아갈세라 이를 文字로 變換해 마치 相對方과 메신저 對話를 한 것처럼 들여다볼 수 있도록 서비스하는 스타트업이 있습니다. 바로 ‘리턴제로’인데요. 요즘 人工知能(AI)을 活用해 通話 音聲을 텍스트로 變換시켜주는 서비스를 一部 大企業에서도 提供하고 있지만, 이같은 서비스를 가장 먼저 出市한 會社는 리턴제로라고 합니다.

AI가 핫해진 것을 契機로 最近 리턴制로의 이참솔 代表(39)를 만나 創業期를 들어봤는데요. 이番 스테파니에서는 13年 前 첫 創業과 카카오 入社, 退社 後 리턴제로 創業까지 그의 이야기를 紹介하려 합니다.

인터뷰 질문에 답변하고 있는 이참솔 리턴제로 대표.   김하경 기자 whatsup@donga.com
인터뷰 質問에 答辯하고 있는 이참솔 리턴제로 代表. 김하경 記者 whatsup@donga.com

―‘리턴제로’라는 使命의 意味는 뭔가요.
共同創業者 3名이 같이 定한 이름인데요. 옛날 스타일이긴 하지만 C言語 스타일로 코딩할 境遇 ‘人클루드(include)’라는 말로 始作해서 ‘리턴제로(return zero)’로 끝내거든요. 저희가 KAIST 電算學科에서 電算동아리를 함께 만든 적이 있었는데, 그 이름이 ‘人클루드’였습니다. 以後 다시 모여서 만든 이 會社는 에러 없이 잘 끝내자, 成功的으로 잘 해보자는 起源을 담아 ‘리턴제로’로 定했습니다. 그런데 投資者분들이, ‘投資를 했는데 그 投資金이 0(제로)이 돼라는 거냐’면서 싫어하시더라고요(웃음).

―代表的인 서비스가 눈으로 보는 AI電話 ‘비토’인데, 아이디어를 처음 떠올리게 된 契機는 뭔가요.
저는 스마트폰이 나오기 前, PDA폰을 使用했었는데요. 當時 PDA폰에 電話 通話 錄音機能이 있었습니다. 有用하겠는데 싶어서 通貨들을 錄音하기 始作했는데, 結局 이걸 다시 듣는 일이 없더라고요.
그러다 스마트폰 時代 되면서 아이폰을 使用하다가, AI가 사람들에게 直接 寄與하는 서비스는 뭘지 苦悶하다가 PDA폰을 使用했던 記憶이 떠올랐습니다. 周邊을 둘러보니 사람들의 利用 方式이, 通話 錄音을 하는데 쌓아두기만하고 다시 듣지 않는 게 過去의 저랑 完全히 똑같더라고요. 結局 通話 錄音은 죽어있는 데이터로 轉落하고요. AI를 活用한 簡單한 앱서비스를 通해 이 問題를 解決해줄 수 있지 않을까 싶어서 서비스를 만들게 됐습니다.

特히 텍스트로 變換한 通話 音聲을 메신저의 말風船 形態로 보여주고 있는데요. 이 말風船을 클릭하면 部分 再生도 可能합니다. 비토 利用者들이 가장 많이 使用하는 機能이기도 한데요. 처음 비토를 出市했을 때는 該當 機能이 없었습니다. 하지만 (文字로 變換된 것이) 不正確할 수도 있고 語調를 듣고 把握해야할 때도 있잖아요. 該當 機能을 넣으면 좀 더 便하게 利用할 수 있을 것 같다는 생각에 서비스 出市 한 달 뒤에 追加했더니 그 機能을 메인 機能으로 쓰고 계시더라고요.

―그런데 市場이 작은 것 아닌가요. 主要 顧客層으로 企業, 記者, 辯護士, 保險設計士, 配達職群을 꼽으셨던데요.
큰 市場이 아닌 것은 맞습니다. 다만 國內에서 業務電話를 活潑히 使用하는 사람이 300萬 名에서 500萬 名 程度로 推算되고 있고요. 業務를 實際로 돕는 서비스, 뾰족하고 有用한 서비스를 만들자는 趣旨에서 出市했습니다.

―리턴制로의 競爭力은 뭔가요.
韓國語 音聲 데이터로는 가장 많은 데이터를 保有하고 있고요. 그렇다보니 韓國語 通貨에서는 壓倒的으로 音聲認識을 잘하고 있습니다.
또 最近 AI 모델들이 GPU를 使用하면서 비싼 서버 價格을 堪當해야 하는 反面 저희는 엔진을 輕量化하면서도 正確히 傳達하는 技術을 開發했습니다.

―實用主義 스타트업을 志向한다고 하던데. 어떤 意味죠?
저처럼 工大 出身들이 빠지는 陷穽이기도 한데요, 새로운 技術이 나오면 얼마나 대단한 進步인지에 눈길이 먼저 가게 됩니다. 그런데 技術이 價値를 發揮하기 위해서는 얼마나 대단한 進步이냐보다는, 사람들에게 正말 必要하고 便利하고 問題를 解決해줄 수 있는 것을 만들어야 하는데요. 그런 意味에서 사람들이 實際로 必要로 하는게 뭔지 製品으로 끝까지 만들어내자는 趣旨를 담아서 實用主義 스타트업이라고 表現했습니다.

―그렇게 ‘實用主義 스타트업’을 내걸 때는 過去의 얻은 어떤 敎訓 이 影響을 줬을 것 같은 데요 .
2011年 즈음 ‘로티플’이라는 位置 基盤의 모바일 소셜 커머스 스타트업을 創業했어요. 現在 리턴制로의 멤버인 鄭周永 CTO와 이현종 開發팀長度 로티플의 共同創業者였는데요. 當時에는 只今처럼 ○○페이가 있었던 것도 아니고, 컴퓨터에 액티브X를 設置하고 購買하던 時節이라 서비스가 現實에서 너무 앞서나간 側面이 컸습니다. 結局 잘 안됐죠.

피벗(pivot·方向轉換)을 해야하던 時點에 카카오로부터 引受提案을 받게 되면서 카카오로 入社하게 됐습니다. 當時 카카오는 職員 100名 水準의 會社였고, 저희가 카카오에서 引受한 첫 會社였습니다. 그런데 當時 引受도 서비스가 아닌 人材 引受에 훨씬 더 가까웠어요. 모바일 앱을 만들어본 開發者가 宏壯히 적었던 時節이었는데, 그런 開發者가 로티플에는 10餘 名이 모여있었거든요. 以後 카카오가 다음과 合倂하고 上場한 뒤인 2016年程度까지 카카오에서 勤務했습니다.

―많은 靑年들이 入社를 渴望하는 카카오에서는 왜 退社하신건가요.
카카오를 第一 즐겁게 다녔을 때가 2012年즈음으로, 職員 數가 200名 程度로 成長할 때였던걸로 記憶해요. 그런데 會社가 漸漸 成長해서 職員 數가 1000名을 넘어가니 모르는 얼굴이 많아졌고, 좀 다른 方式으로 일하고싶다는 생각이 들더군요. 그래서 좀 쉬면서 1年 2個月間 발길 닿는 대로 世界旅行을 다니며 創業의 機會를 摸索했어요.

큰 會社가 誕生할 때는 사람들의 力量도 作用하지만 時代흐름度 큰 影響을 미친다고 생각하거든요. 크게 한番 바뀌는 時代의 波濤에 잘 올라탄 會社 中에 좋은 플레이를 하는 會社가 아주 큰 企業으로 成長할 機會를 얻게 되고요. 反對로 말하면 그런 機會가 없을 때 創業하는건 쉽지 않고 더 지루한 일이 될수있다고 생각했어요.

그러다 2016年 알파고가 世上에 나온 것을 보면서 AI가 재밌어보여서 工夫하기 始作했습니다. 이제 이 技術이 世上을 몇 年 안에 바꾸겠다는 確信이 들었을 때 創業했고요. (리턴제로는 2018年 3月에 設立됐다.)

―그런데 비토만으로는 리턴制로의 AI 技術이 多少 單純해보이기도 합니다.
비토가 B2C 서비스라면, 지난해 末부터는 B2B 서비스에도 集中하고 있는데요. 企業 專用 會議 記錄 서비스 ‘콜라보’의 境遇 畫像會議를 아카이빙하고 보기 좋은 形態로 會議錄을 만들어줍니다.

特히 세일즈콜에서 活用될 境遇 發火 內容을 分析해 인사이트를 提示하기도 하는데요. 예컨대 ‘좋은 세일즈는 顧客의 發火比率의 몇%인데, 이番 세일즈에서는 다른 사람이 너무 많이 말했다’라거나, ‘價格政策에 對해 論議하는 時間은 全體 會議의 3分의 2 水準이 좋은데 너무 일찍 끝내버렸다’ 等의 分析을 해줍니다.

―超巨大言語모델( LLM) 이 빠르게 發展하는 狀況에서 리턴制로의 計劃은 뭔가요.
그동안 注力해왔던 音聲認識은 로컬 事業에 가까운 側面이 있었는데요. LLM이 發展하면서 이제는 잘 받아적는 것을 넘어 內容을 잘 理解하고, 知識 베이스를 包含해 어떤 意味를 갖는지 넓게 把握하는 能力이 强化되고 있습니다. 앞으로는 音聲을 넘어 業務를 더 넓게 把握할 수 있는 AI를 만드려고 합니다.

김하경 記者 whatsup@donga.com
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