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러닝스푼즈

MIT 핵물리학 박사가 창업 2년 만에 138억 투자받은 이야기.

산업용 AI 솔루션 스타트업 마키나락스, 공동 대표 윤성호님의 인터뷰입니다.

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출처'마키나락스' 네이버 검색(뉴스 카테고리)


창업 결심 후 재직 중이던 대기업 퇴사!

창업 후 2년 만에 120억 규모 시리즈A 투자 유치 성공


미국의 반도체 제조 회사의

스카우트 제의를 거절하고,  

한국으로 돌아오는 비행기 안에서 바.로.

 퇴사에 대한 결심, 사업에 대한 구상을 

했다고 하셨는데요. 


그가 창업을 결심하게 된 계기

2년 만에 투자를 유치하게 된 이야기 등 

마키나락스 공동 대표 윤성호님의 인터뷰 함께하세요. 😊


스카우트 제의를 거절하고 마키나락스를 창업하게 된 계기

제가 SKT에 있는 동안 미국에 있는 반도체 제조 회사와 AI를 적용하는 프로젝트를 함께 진행했었습니다.

반도체 업계에서는 적게는 수 억에서 많게는 수 천 억에 달하는 장비들을 사용하는데요. 그래서 저희는 장비에서 나오는 데이터들을 활용해서 장비의 고장을 예측함으로써 업타임을 최대화할 수 있는 방안들을 연구해왔습니다. 


프로젝트를 진행하는 동안에 뭔가 제가 잘할 수 있는 영역에서 마켓의 니즈가 있다는 것을 간접적으로 확인할 수 있었고요. 프로젝트 끝나는 시점에 반도체 회사에서 저에게 스카우트 제의를 했었습니다. 아무래도 스카우트 제의까지 받다 보니 ‘진짜 이 기술을 필요로 하는 곳이 있구나’라고 확신을 하는 계기가 되었습니다.


사실 SKT에 입사하기 전부터 창업에 많은 관심이 있었는데요. 저는 그 스카우트 제의가 창업에 불씨를 지폈다고 생각을 하고 있습니다.


프로젝트 마치고, 캐나다에서 열리는 KDD라는 국제 학회에 참석을 하게 되었고요. 그 학회에 참석했던 연사 중에 한 분이 wise.io라는 데이터 분석 회사의 대표자였습니다. 정말 신기하게 제가 창업해야겠다고 생각했던 영역과 매우 유사한 영역으로 창업을 이미 하셨더라고요. 시장의 니즈가 태동하고 있는 단계일 수 있겠다는 생각도 했고 ‘저 회사보다는 내가 조금 더 잘할 수 있을 것 같아’라는 근거 없는 자신감이 생기기도 했습니다.


학회를 마치고 캐나다에서 한국으로 돌아오는 비행기 안에서 퇴사에 대한 결심 그리고 사업 진행에 대한 구상들을 하느라 정말 한 숨도 못 잤던 걸로 기억을 합니다.


대기업(SKT) 퇴사 후 창업, 회사에서 말리지 않았었나요?

특히나 요즘 같이 데이터 사이언티스트나 AI 엔지니어들을 뽑기 어려운 시기에 필요한 역량을 놓친다고 생각했던 부분이 컸던 것 같아요. 하지만 최종적으로는 SKT에 투자까지 유치하면서 분사의 과정을 겪게 됐는데요.

 

워낙 초기 시장에서의 리스크가 크잖아요. 저희가 자발적으로 초기 시장 경험하겠다고 하니 회사 입장에서도 장기적으로는 전략적으로 협력할 수 있는 기회들이 생길 거라는 판단을 했던 것 같습니다.


창업 직후 예상과 달랐던 부분이 있나요?

2017년 창업 당시만 해도 제조와 산업에 특화된 AI회사는 많지 않았습니다. 아무래도 제조업이 보수적이다 보니까 기존의 레거시 시스템을 바꾸지 않으려고 하는 경향이 굉장히 강했고요. 그리고 또, AI 기술에 대해서 지나친 기대를 하는 경우들이 많았어요.

저도 아무래도 기술자 백그라운드 가진 사람이다 보니까 fancy한 AI 기술 쓰면 뭔가 더 잘 될 것 같고 자부심 있고 그랬는데요.


2년이 넘는 기간 동안 100여 개가 넘는 회사들과 클라이언트들을 만나면서 배웠던 것은 AI 모델이 중요한 것이 아니라 실질적으로 AI를 통해서 고객이 얻는 가치였습니다.

결국은 AI 기술 자체가 중요한 것이 아니라 AI 기술로 제조업이 갖고 있는 문제를 해결하는 것이 중요하다는 것이죠.


그렇게 탄생한 마키나락스는 어떤 회사인가요?

마키나락스는 제조 및 에너지와 같은 산업의 문제들을 AI로 해결하는 회사입니다. 이상 탐지, 지능 제어 등의 산업 특화 솔루션을 개발하고 있고요. 이 외에도 인공지능 모델들이 동작할 수 있는 operational AI platform 등을 개발하고 있습니다.

 

35명 중에 75%정도엔지니어분들이신데요.

데이터 사이언티스트, 머신러닝 리서치 엔지니어, 소프트웨어 엔지니어로 구성되어있습니다.

데이터 사이언티스트

데이터 사이언티스트 분들은 저희가 집중하는 제조 또는 에너지 등의 산업 영역에서 나오는 데이터들을 주로 분석하고 있습니다.

아무래도 프로젝트 진행하다 보면 문제정의가 필요하다든지 도메인 지식을 적용해야 하는 경우들이 많다보니까 마키나락스에 있는 데이터 사이언티스트 분들은 좀 더 고객과 가까운 접점에서 고객과 많은 대화를 진행하기도 하고요.

ML리서치 엔지니어

머신러닝 리서치 엔지니어 분들은 머신러닝 관련된 알고리즘 개발에 초점을 맞추고 있고요.

관련된 알고리즘 개발이나 데이터 사이언티스트 분들이 필요할 때 쓸 수 있는 특화된 모델들을 개발하는 일들을 주로 하고 있습니다.

소프트웨어 엔지니어

소프트웨어 엔지니어 분들은 저희가 개발하고 있는 AI 솔루션의 백엔드 개발과 프론트 엔드 개발을 담당하고 있습니다.

백엔드 개발 같은 경우 on premise에서 클라우드 솔루션 확장하는 단계이다 보니 클라우드 관련된 백엔드 기술 역량에 집중하고 있는 중입니다.

138억 투자를 어떻게 유치하셨나요?

우선 저희는 전략적으로 기업들의 투자를 유치했습니다. 아무래도 새로운 기술들을 적용할 수 있도록, 기회를 주는 회사가 도움이 될 거라고 판단했고요. 그런 측면에서 저희와 시너지를 낼 수 있는 대기업들에게 전략적으로 투자 유치를 진행했습니다. 


현재는 파트너 기업들과 진행하는 다양한 프로젝트를 통해 데이터들을 분석하고 있습니다.


마키나락스와 함께한다면 어떤 부분이 장점이 될까요?

저희는 다양한 회사와 프로젝트를 진행하고 있기 때문에 특정 산업의 특정 데이터만 보는 것이 아닌 다양한 산업의 실세계 데이터를 경험해볼 수 있는 부분이 큰 장점인 것 같고요. 


어떤 경우에는 아예 문제 정의 조차 되지 않는 경우들이 많은데요. 문제 정의부터 해서 끝까지 문제를 풀어보는 경험들을 쌓다 보니 문제 정의를 잘할 수 있는 노하우들도 생기고 있고요. 실제로 저희는 데이터로 문제를 해결하고, AI를 적용하는 것까지! 좀 더 빠르고 효과적으로 진행하고 있습니다. 

이렇게 다양한 문제들을 AI를 갖고 해결해 볼 수 있는 기회들이 성장에 큰 기회가 되지 않을까 생각하고 있습니다.


또, 데이터 사이언스AI를 적용해서 할 수 있는 것들이 정말 많더라고요. 현재까지 팀원들이 굉장히 즐겁게 데이터 분석과 AI기술을 적용하는 것을 같이 해오고 있고요. 최근에는 제조업에 AI를 적용하려는 사례가 늘다 보니 많은 회사들이 저희 솔루션을 사용해보기 위해 연락을 해오는 경우들이 많습니다.


마지막으로, 마키나락스가 어떤 회사가 되었으면 하나요?

예전에 삼성전자 다닐 때는 회장님께서 ‘지금이 위기입니다’라고 항상 강조를 하셨어요. 회사 다닐 때는 사실 그런 것들이 잘 와 닿지 않았는데, 회사의 대표로서 회사를 운영하고 있다 보니 그때 하셨던 그 ‘위기’라는 말이 참 기억에 남습니다. 

저희도 매 순간이 계속 위기라는 생각을 갖고 있고요. 앞으로 어떻게 이런 위기들을 극복하고 회사를 빠르게 성장시켜 나갈지 많은 고민을 하고 있습니다.


AI로 유명한 회사 생각해보면 구글이다 보니 "너네 구글보다 잘할 수 있어?"라는 질문에 저는 자신 있게 "저희가 산업 AI 영역에서는 구글보다 잘할 수 있다"라고 자부하고 있습니다.


앞으로도 이 질문에 대해서 "적어도 산업 특화 AI 분야에서는 이 세상 누구보다 더 잘할 수 있다"라고 자신 있게 대답할 수 있는 회사가 되었으면 좋겠습니다.

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