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스타트업이 AI를 활용하는 법

[기타] | 발행시간: 2017.02.28일 16:03
중고차 시세 분석-토익시험 대비 등 다양

(지디넷코리아=손경호 기자)인공지능(AI)의 기반 기술인 머신러닝을 전면에 내세운 국내 스타트업들이 속속 등장하고 있다.

중고차 시세를 예측해 판매자와 딜러들 간 합리적인 거래를 중개해주기도 한다. 그런가하면 토익문제 오답을 분석해 비슷한 문제를 틀리지 않도록 분석해서 맞춤형 강의 콘텐츠를 지원하는 업체도 있다. 모바일앱에 대한 앱스토어 리뷰, 기업 평판 등에 대한 수많은 텍스트를 수집/분석한 뒤 사용자들의 반응을 판단해 자동으로 보고서를 만들고, 빠르게 대응이 필요한 경우 알람을 해주는 서비스도 나왔다.

27일 코리아스타트업포럼이 서울 역삼동 디캠프에서 개최한 세미나에서는 실전에서 머신러닝 기술을 적극 도입하고 있는 헤이딜러, 뤼이드, 스위즐이 나와 각 회사들이 어떻게 이런 기술들을 활용하고 있는지를 소개하는 자리를 가졌다.

왼쪽부터 진행을 맡은 김문수 비네이티브 대표와 패널토론에 참석한 김지환 헤이딜러 CTO, 장용준 뤼이드 대표, 이용구 스위즐 CTO.


■ 헤이딜러, 중고차 시세 예측에 머신러닝 활용

먼저 피알앤디컴퍼니가 개발한 모바일 중고차 경매서비스 '헤이딜러'는 자동차 판매자가 모바일앱에 자신의 차 사진 5장과 몇 가지 차량 정보만 입력하면 헤이딜러에 가입한 전국 회원딜러들로부터 평균 9개 견적을 받아 가장 비싼 가격을 낸 딜러에게 판매하는 역경매 서비스다.

헤이딜러 서비스 개발을 맡고 있는 이 회사 김지환 최고기술책임자(CTO)는 "중고차 경매서비스에 직접 데이터를 사용하는 것처럼 보이지는 않지만 실제로는 중고차 시세를 예측하기 위한 기술을 개발해 발전시켜나가고 있다"고 설명했다.

회원 딜러들이 현재 거래되고 있는 중고차 시세를 정확히 알게 될수록 더 많은 판매자들로부터 차량을 매입해 다른 고객들에게 판매할 수 있게 된다.

그는 "머신러닝에서는 양질의 데이터가 가장 중요하다"며 "그 다음이 어떤 기능을 구현하기 위해 어떤 알고리즘을 쓰느냐"라고 말했다.

중고차 거래 시장에서는 이러한 정확한 데이터를 확보하기가 만만치 않다. 온오프라인에서 올라오는 가격, 차종, 등급, 옵션, 연식 등에 따라 가격이 천차만별이고, 딜러들이 실수로 일부 내용을 잘못기재하는 경우도 생기기 때문이다. 더구나 인기 차종은 데이터가 넘치는데 비인기 차종의 경우 거래 건수가 한 두건에 불과해 시세 예측이 거의 불가능한 상황도 생긴다.

이런 경우 그는 "크게 중고차 시세를 예측할 때 제조사, 모델, 차종 등으로 구분하는데 일반적으로 유사한 카테고리의 다른 차량의 경향을 파악해 적절한 가격을 제시한다"고 말했다.

김 CTO는 "보통 한 달에 한번씩 알고리즘을 업데이트하면서 매입 시세에 대한 데이터를 반영한다"고 설명했다.

■ 뤼이드, 맞춤형 객관식 시험에 AI 이식

에듀테크 스타트업 뤼이드는 교육 시장에 머신러닝을 도입했다. 이 회사가 서비스 중인 개인 맞춤 토익교육솔루션 '산타토익(Santa for TOEIC)'은 17만여명 사용자들로부터 수집한 데이터를 머신러닝으로 돌린 결과를 활용한다. 새로운 사용자가 30여개 문제를 푼 다음 이런 정보를 기존 알고리즘으로 분석해 어떤 부분이 취약한 개념인지, 어떤 문제를 틀릴 가능성이 높은지를 예측해서 알려주는 식이다. 여기에 더해 맞춤형 문제나 강의콘텐츠를 제공해 학습능력을 끌어올리는 것을 목표로 한다.

머신러닝을 활용한 개인 맞춤형 토익교육솔루션을 개발하기 위해 이 회사도 초반에 믿을만한 데이터를 확보하는 것이 관건이었다.

장영준 뤼이드 대표는 "처음에는 무식하게 오답노트앱을 만들어서 모아봤는데 오답문제를 이미지로 촬영한 데이터만으로는 머신러닝에 사용할 수 없었다"고 말했다.

이후 나온 산타토익은 시행착오를 거쳐 사용자 토익문제풀이 데이터를 수집하는데 주력했다. 장 대표는 "1천500만개 데이터 중 30%는 원어민이 풀거나 답을 고르는데 지나치게 오래 걸리거나 반대인 경우"라며 "스칼라 기반 병렬분석을 통해 이를 걸러내는 작업을 거쳐 800만개로 추린 뒤 컴퓨팅 자원을 고려해 300만개 데이터를 분석한 다음부터 의미있는 결과들이 나오기 시작했다"고 말했다. 이렇게 분석된 결과는 다시 시각화 툴을 거쳐 사용자가 어떤 개념이 약한지를 한 눈에 확인할 수 있게 돕는다.

그는 "양질의 데이터를 모아 분석하고 있으며 되도록이면 인간의 직감이나 경험이 들어가지 않는 머신러닝 알고리즘을 만들어 적용하려고 노력하고 있다"고 설명했다.

장 대표에 따르면 뤼이드는 머신러닝 알고리즘의 확장성을 중요한 요소로 보고 있다. 토익이 아니라도 객관식으로 질문에 대한 답을 선택하는 시험이 적용되는 모든 영역에 자사 기술을 활용할 수 있을 것이라는 기대에서다. 이를테면 토익에서 1500만개 데이터를 통해 사용자의 오답을 예측하고, 추가적으로 필요한 문제를 추천하는데 쓰인 노하우들을 토플 시험 영역에서도 적용할 수 있다는 것이다. 이를 두고 '트랜스퍼 러닝'이라고 부른다.

■ 스위즐, 자동화된 텍스트 분석으로 플랫폼 비즈니스 노려

스위즐은 미국에 본사를 둔 국내 머신러닝 스타트업이다. 이 회사는 텍스트를 분석해 고객들에게 필요한 인사이트를 제공하는 것을 목표로 한다.

이를 테면 앱스토어에 올라온 앱에 대해 달린 리뷰, 블로그 등에서 기업에 대한 평판 정보가 담긴 댓글들을 실시간으로 수집해 머신러닝 알고리즘을 통해 분석한 뒤 해당 앱이나 기업 브랜드 평판에 대해 호감인지 비호감인지를 가늠할 수 있게 돕는다. 여기서 더 나아가 앱의 경우 버그나 각종 충돌오류 등에 대한 내용은 자동으로 회사를 대표해 진행상황을 댓글로 달아주고, 관련 개발자들에게 이메일을 통해 알람을 주는 서비스까지 제공한다.

스위즐 이용구 CTO는 "이제는 IBM 왓슨, 구글 텐서플로 등이 이미 머신러닝 연구를 위한 플랫폼으로 자리잡은 만큼 이들을 얼마나 잘 활용해 의미있는 서비스들을 만들어내는가가 중요한 시기가 됐다"고 강조했다.

구글이 안드로이드 운영체제(OS)를 제공하는 대신 이를 활용해 수많은 회사들이 유/무료앱을 만들어 서비스해 수익을 올리는 것처럼 현재는 인프라 문제가 아니라 기업이나 일반 소비자들에게 얼마나 팔릴만한 아이디어로 서비스를 만들어내는가가 중요해졌다는 뜻이다.

이 CTO는 머신러닝을 통해 텍스트를 분석하는 자사 사업의 어려움을 크게 두 가지로 곱았다. 먼저 고객이 될만한 기업들이 머신러닝 기반 텍스트 분석을 재밌게 생각하기는 하지만 이것이 자사에 어떤 도움을 줄 수 있는지 모르는 경우가 대부분이라고 말한다. 때문에 사업 초기에는 대부분 자원을 투입해 기업고객들에게 비즈니스 컨설팅 수준으로까지 서비스를 제공했다. 단순히 데이터 분석에 그치는 것이 아니라 그 결과가 해당 회사에 미치는 영향에 대해서까지 확인해 정보를 제공했었다는 것이다.

이 회사는 이러한 어려움을 극복하기 위해 플랫폼화를 시도하는 중이다. 기본적으로 데이터분석 결과에 대해서는 무료로 제공하는 대신 여기에 여러가지 기능을 추가하는 경우에 유료로만 사용할 수 있게 하는 식이다. 이를테면 앱리뷰를 실시간으로 분석한 결과까지는 무료로 제공되지만 리스크로 보이는 중대 문제가 발생하면 담당자들에게 바로 알람을 주고, 회사를 대신해 현재 진행 상황을 답글로 달아주는 등 기능을 유료로 제공하겠다는 것이다.

기술적인 어려움은 기업 브랜드의 영향력이나 특정 마케팅 이벤트가 웹 상에서 얼마나 효과를 거뒀는지를 정성적으로 분석하는 일이다. 광범위하게 텍스트 데이터를 수집해야하는데다가 기술도 더 고도화해야하기 때문이다. 이를 해결하기 위해 현재는 특정 산업 분야를 중심으로 데이터를 분석해 정해진 룰을 활용해 문제를 풀어낸 다음 다음 문제를 푸는 방향으로 가고 있다.

손경호 기자(sontech@zdnet.co.kr)


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