테크세미나 후기 <보이저엑스 남세동 대표, 42 SEOUL 카뎃과의 수다>
오랜만에 일정이 겹치지 않아서 테크세미나에 참여할 수 있었다.
매주 훌륭한 기업들과의 연계를 통해 세미나를 진행하는데, exam 혹은 rush 평가등과 겹쳐서 제대로 참여할 수 있었던 건 3회차 이후로 처음인 것 같다…!
보통 발표자만 발표영상을 켜놓은 이후 강의를 듣는 것처럼 일방향적인 세미나가 많은데, 이번 세미나는 참여자들 대부분이 자신의 화면을 띄워두고 채팅과 음성대화를 통해 쌍방향적인 소통으로 세미나가 진행되었다. 확실히, 젊은 기업 보이저엑스!
크게 두 챕터로 진행되었다.
1. 회사 내부 영상 및 소개
- 급하게 만드셨다고는 했는데, 생각보다 영상퀄이 훌륭했다. 나중에 알고보니 보이저엑스의 제품을 이용하여 만든 영상이었다…ㅋㅋㅋㅋ
- 회사출입문이 거의 뭐 우주선이다. 들어갈 때마다 일하고 싶을 것 같다.
- 회사에 뜬금없이 트램펄린이 있는데, 촬영자분이 갑자기 올라타 뛰셔가지고 너무 웃겼음ㅋㅋㅋ
보이저엑스는 딥러닝/연구개발 인력 18명, 디자인/기획/경영/총무 인력 6명으로 구성이 되어있다.
생각보다 인력이 많지는 않은데 인턴직 월급을 300만원 주는 것만 보면 알 수 있듯이, 그 적은 인력들 한명한명이 다들 엄청난 것 같다.
보이저엑스가 현재 제공하고 있는 서비스는 VREW, vFlat, 온글잎 세 가지가 대표적이다.
VREW
- 딥러닝을 이용한 영상편집 프로그램으로, 무음구간을 인식하거나 음성인식된 결과물들에 따라 편집시점을 지정해준다. 또한, 얼굴인식과 자동 화면전환 기능을 계획중이라고 한다.
vFlat
- 딥러닝을 활용한 모바일 스캐너로, 곡면을 평면으로 만들어준다는 타사 대비 장점이 있다. OCR기능도 잘 된다고 한다…
온글잎
- 손글씨를 이용하여 1인 1폰트를 만들어준다는 취지로 계획된 서비스이다.
2. 질의응답(Q&A)
Q: OCR과 음성+영상, 온글잎은 각각 읽고 듣고 보고 쓰는 행동과 연결된 제품들인데 이중에 향후 2-3년 안에 가장 세상에 큰 영향을 주게 될 제품이 어떤 것이라고 생각하시나요? 특히, 2-3년 뒤에 VREW의 모습을 어떻게 그리고 있는지 궁금합니다.
A: 셋 다 잘될 것이라고 기대한다. 지금 만들어져 있는 제품들의 결과물들을 보면 창의적이고 대단한 일을 하고 있는 것 같지만 딱히 그렇지는 않다. 코딩도 그렇듯이, 영상편집도 소위 노가다라는 것이 매우 심각한데, 그 부분을 인공지능이 줄여줄 수 있지 않을까라는 생각으로 시작했다. 2-3년 뒤의 VREW는 자동으로 표정인식을 하고, 편집시점을 알고리즘으로 찾아내어 영상편집을 좀 더 쉽게 해줄 수 있는, 지금보다 더욱 완성형 플랫폼이 되어있지 않을까라는 생각을 해보셨다고 한다.
Q: 사용자 데이터를 강화학습에 사용하지 않는다고 들었는데, 사용자 결과물을 데이터로 사용하지 않는 이유는 무엇인지? 사용자가 많아지면 VREW의 모델이 어떻게 달라질 수 있을까?
A: 영상 편집자들 중에서 회의내용, 개인정보 보호 이슈에 민감한 사람들이 있는데, 사용자 데이터를 사용하지 않으면 그런 이슈들을 피해 갈 수 있다. 또한 아무리 데이터를 모아봐야 구글, 네이버, MS에 비해 수집된 데이터의 양이 매우 작을 것이라고 생각한다. 5년뒤면 음성인식 엔진은 무료로 사용할 수 있게 될 것이라서, 사용자가 많아지게 될 시 엔진을 강화하기보다는 사용자의 니즈를 파악하는 것에 집중하는 방향으로 이루어지는 게 이상적일 것이다.
Q: 회사 내에서는 프로젝트의 참여여부를 자발적으로 결정하게 한다는데 왜 그렇게 하는 것인지?
A: 보이저엑스에서는 정책적으로 하고싶은 일을 할 때 가장 잘 한다고 생각하기 때문에 하고싶은 일을 시키도록 하고 있다. 언제나 1순위 일만 할 수 있는 것은 아니지만, 하기 싫은 경우 시키지는 않음. 인턴의 경우 따로 특별한 보상은 없음.
Q: 수학을 모르면 딥러닝을 못할까?
A: 딥러닝의 수학이 매우 어렵다고 생각하는 사람들이 많은데, 보통 생각하는게 석박이 아니면 딥러닝을 못한다는 것이다. 그러나 사실 딥러닝을 잘하기 위해서는 고등학교 수학만으로도 충분하다. 레벨의 차이가 있겠지만, 초등학생들도 딥러닝을 할 수 있기 때문이다. 못해도 된다라는 것은 대학원수준 수학을 몰라도 돤다는 식이고, 할 줄 알아야 한다는 것은 고등학교 수준 수학은 해야 한다. (딥러닝 분야에서만 적용)
Q: 회사에서 사용하는 툴은 주로 무엇인지?
A: 프로젝트를 자발적으로 참여시키는 것처럼, 툴이나 프레임워크 역시 자율적으로 선택하게 한다. 또한 프레임워크나 툴 등이 유료여도 얼마든지 구매해준다. 대신, 팀웍 면에서 문제가 생기는 부분이 있다면, 그건 고려해봐야겠지만. (모두가 슬랙을 쓰는데 카톡을 쓰는 등)
Q: 딥러닝을 배운다는 것은 새로운 모델링을 개발하는 것인지, 기존 모델로 응용하는 것인지.
A: 배달 앱을 만든다고 가정한다. 우선은 지도 api를 사용하여 배달 상황을 표시하는 기능을 넣으려고 한다. 헌데, 쓰려고 보니까 gps라는 것이 있다. 그래서 gps를 공부하다 보니까 상대성이론이 등장하고, 상대성이론을 공부하다 보면 공부가 끝이나지 않아서 결국 배달 앱을 만들 수 없게 된다. 딥러닝을 공부하기 위해 너무 깊이 들어가는 것은 배달 앱을 만들기 위해 상대성이론을 공부하는 것과 비슷하다.
Q: 구글 네이버등과 비교해서 잘할 수 있는 영역인지 여부는 어떻게 판단하는지?
A: 구글, 네이버, 마소가 할 수 있는 일은 절대 하지 않는다가 회사의 원칙이다. 10년 전으로 돌아가서 android와 ios와 경쟁하는 os를 만들겠다!하는 일은 하지 않는다. 그러면 스타트업이 하는 일은 과연 무엇인가? 찾아보면 구글, 마소가 하지 못하는 일들이 매우 많다. 따라서 배민, 슈퍼셀, 쿠팡 등이 나오는 것이 그러한 이유일 것이다. 그런관점에서 보이저엑스도 큰회사에서 하지 못할, 하지 않을 일들을 맡아서 한다. 사실 딥러닝에 데이터가 많이 필요한 것은 아니다. 예를들어 음성인식은 데이터가 굉장히 많이 필요하기 때문에 구글이 해야 할 일이다. 즉 음성인식은 구글, 네이버 등의 것을 쓰지만 그 결과를 가지고 적용하는 일들을 보이저엑스에서 한다. 이런 일들은 대단한 데이터가 필요한 것이 아니기 때문.
Q: 딥러닝이 다른 모델에 비해 대세가 된 이유는?
A: GPT-3나 알파고, 자율주행 등의 놀라운 부분들은 십중팔구 딥러닝 때문이다. 그러면 왜 그렇게 딥러닝이 잘되냐? 그 이유는 아직 아무도 모른다. 개발자, 컴퓨터를 하는 사람들이 어떻게 아무도 모르는 것을 쓸 수 있냐는 질문이 나올 것이다. 우리는 인공적인 세상에서 살았기 때문에 이해하지 못하는 것이 하나도 없기 때문이다. 모든 것을 사람이 이해하고 만들었기 때문에 모르는 것이 있을 수가 없었다. 헌데 사실 세상은 그런 인공적인 분야가 아니라서, 왜 되는지 왜 잘 되는지 모르는게 당연한 것이다. 진짜 산업혁명이 시작된 증기기관 때를 살펴보면, 그 당시에는 열역학이라는 이론도, 에너지보존법칙이라는 이론도 없었고, 증기기관이 정착되고 나서 열역학이 정리가 되었다. 4차산업혁명이라는 단어역시 마찬가지다. 딥러닝은 현재 왜 잘되는지 이유는 모르지만, 실제로 잘 되고 있으며 한계가 있을 것이라는 사람들도 매년 나타나고는 있지만, 그 한계는 계속 돌파되고 있기 때문이다.
Q:딥러닝 공부순서는?
A: 페이스북에 올린 대표님의 글 참고! 딥러닝공부순서
정확히 1년 반 전, 우연히 유튜브에서 위 영상을 보고, 인공지능에 대해서 공부해보고자 마음먹게 되었다.
그렇게 문과였던 내가 남세동 대표님을 통해 코딩에 입문하게 되었고,
아마추어이든 주니어이든 어찌저찌 개발자가 된 지금의 내가 남세동 대표님의 세미나를 듣고 있다는 사실이
기쁘기도 하고 놀랍기도 하고 복잡미묘한 감정이 들었다.
어찌됐든, 이렇게 좋은 기회를 얻을 수 있었던 것도 모두 42 덕분인 것 같다.
언젠가는 남세동 대표님과 같이 한 번 식사라도 할 수 있었으면 좋겠다. ㅎㅎ
테크세미나 후기 <보이저엑스 남세동 대표, 42 SEOUL 카뎃과의 수다>
