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[MARU180] 클디(Cldi) “딥러닝계의 CEO, 기술을 통해 의료혁명을 이룩하고 싶다”

2015.07.02.

영화 ‘그녀(Her)’의 인공지능 운영체제 ‘사만다’ 처럼 컴퓨터가 마치 사람처럼 배우고, 생각하는 세상이 오면 어떨까요? 먼 미래의 일이 아닙니다. 여기 딥러닝(Deep Learning : 심층학습)을 통해 인공지능을 현실로 만드는 스타트업 ‘클디(Cldi)’가 있습니다. 클디의 팀원들을 한자리에 초대해 사업의 철학과 팀원들의 비하인드 스토리를 들어보았습니다.

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안녕하세요 대표님, MARU180 오픈 당시 입주한 스타트업 중 마지막 인터뷰입니다. ‘클디(Cldi)’소개 부탁 드립니다.

​백승욱 대표(이하 백): 안녕하세요, 저희는 ‘머신러닝(machine learning)’을 다루는 회사 ‘클디’입니다. 제품이나 서비스 이전에 ‘딥러닝(deep learning)’ 기술을 갖고 시작했습니다. 처음에 저와 공동창업자 몇 명으로 시작했는데, 마루에 온 지 1년이 넘어가는 지금, 팀원이 8명으로 확 늘었네요. 저희를 소개하는 수식어로 ‘힙합 동아리 출신’이 있는데요. 힙합만 좋아하는 게 아니라 일도 잘한 답니다. 현재는 딥러닝 기술을 활용한 의료 영상 분석 사업을 하고 있습니다. 의료분야로 사업 피봇팅을 한 이후 첫 인터뷰네요.

 

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▲인간의 두뇌를 모방해 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견하도록 컴퓨터를 학습시키는 ‘딥 러닝’

클디 멤버들이 모두 힙합 동아리 출신이시라고요? 사업은 어떻게 시작하게 되셨나요?

: 처음 모인 건 2010년도에요. 구체적인 사업 아이템이 있었다기 보다 “머신러닝으로 이미지를 인식해보자”는 목표 하에 뭉쳤습니다. 당시 머신러닝을 통한 이미지 인식이 뜨고 있었고, 저흰 이 분야가 너무 재미있었어요. 그런데 준비된 것 없이 무작정 사업을 한다는 게 도박처럼 느껴지더라고요. “전문성을 기르자”는 생각에 대학원에 진학했고 머신러닝 기술을 깊게 공부했습니다. 졸업을 앞두고 어떤 아이템이든지 사업을 해보자는 생각으로 모였고, 2013년 8월 법인을 설립했습니다. 사무실이 없어서 학교(카이스트)가 위치한 대전과 서울을 오가며 카페에서 사업을 근근이 준비하다, 2014년 MARU180에 첫 둥지를 틀었습니다.

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▲힙합 동아리 출신답게 자유로운 분위기를 뽐내시는 클디 백승욱 대표.

클디의 젊은 피, 인턴들의 개성도 남다른데 같은 동아리 출신이시라면서요? 어떻게 합류하게 되셨나요?

최민석 인턴(이하 최): 백승욱 대표님과 함께 동아리 활동을 한 적은 없지만, 클디 창업멤버 선배들은 동아리의 전설이었어요. 동아리의 거의 모든 힙합 장비를 마련해놓고 떠나셨거든요. (웃음) 승욱 형을 만난 건 대학교 앞 던킨이었는데, 선배가 같이 놀 사람이 없어 던킨에서 후배들 붙잡고 이런저런 얘기하신다는 걸 듣고 찾아갔어요. 당시 진로문제를 두고 굉장한 굉장한 내적 갈등을 겪고 있던 시기였거든요.

: 이 친구가 당시 랩퍼로서 살 것인가, 개발자로 살 것인가를 두고 심각하게 고민하고 있었죠(웃음)
: 던킨에서 만난 승욱이 형이 “네가 모르는 이런 세계가 있다”며 스타트업 생태계, 테크 크런치 등에 대해 얘기해 주시는데 완전히 신세계 인 거 있죠. 힙합 동아리 내에서도 클디가 화제였고 ‘클디 인턴하면 짱이겠다’는 생각이 들었어요. (웃음)

박종찬 인턴(이하 박): 저도 승욱이 형에게 “인생이 힘들어요, 어떻게 해야 할까요”라고 묻다가 클디에 합류하게 됐어요. “(클디에) 와서 일을 해. 돈을 벌어”라는 한마디에.

: 클디의 시작은 모두 카이스트 전산전자동 던킨에서 이뤄졌습니다. 이 자리를 빌어 SPC에게 감사를 표합니다.(웃음)

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▲클디(Cldi)의 영블러드 인턴 3인방 (왼쪽부터) 최민석, 심재문, 박종찬.

여러 사업 중에서 딥러닝에 주목하신 이유는 뭔가요?


: 대학원에서 딥러닝을 처음 접했는데요 “이거다!” 싶더라고요. 이전에 하던 일들은 모두 보류하고 전향했습니다. 팀원 중 아무도 딥러닝 전문가는 없었지만 “공부하면 다 돼, 안 되는 게 어딨어?”란 마음으로 시작했어요. 사업을 준비하는데 있어 이런 마음가짐이 편했던 것 같습니다.


딥러닝을 쉽게 풀어 설명해주실 수 있을까요?


: 기술적으로 파고들면 너무 복잡해지니까, 블랙박스 같은 거라고 설명 드릴게요. 어떤 사람들은 “딥러닝이란 뇌 구조랑 똑같다”고 말해요. 하지만 뇌 구조와 절대 똑같지 않습니다. 딥러닝은 단순히 뇌 구조에 착안해 만든 알고리즘일 뿐이에요, 뉴론이나 시냅스에 착안해 ‘뉴로 네트워크’를 만든 거라고 볼 수 있어요. (여전히 어렵죠?) 예를 들어 컴퓨터가 ‘컵’이라는 것을 인식할 수 있도록 프로그래밍을 할 수는 있습니다. ‘위는 동그랗고, 아래로 네모난 모양이면 그게 컵이다’는 식으로요. 하지만 이렇게 프로그래밍할 경우 컵의 모양에 조금만 변화가 와도 오류가 일어납니다. 컴퓨터가 컵인지 인식을 못하는 거죠. 하지만 사람은 수많은 모양의 컵을 보아도 이것이 컵이라는 것을 알 수 있죠. 살면서 정말 갖가지 모양의 컵을 봐왔기 때문이에요. 이것을 컴퓨터에도 똑같이 적용하는 게 딥러닝입니다. 수많은 예시 데이터를 만들어줘서 어떤 패턴이 컵이라는 것을 컴퓨터가 인식할 수 있게끔 만드는 것. 그것이 딥러닝이라고 볼 수 있습니다.

 

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​▲더 자세한 내용은 백승욱 대표가 최근 TEDxSNU에서 강연한 영상을 보자
(https://www.youtube.com/watch?v=Av_ERJgKv1o&feature=youtu.be)


쉽게 설명해주셔서 감사합니다. 그런데 제가 알고 있는 딥러닝과는 좀 다른 것 같아요. 저는 딥러닝이 인공지능에 가까운, 정말 스스로 판단을 할 수 있을 만큼 고도로 성숙된 체계라고 생각했거든요.


: 사람이 감각기관으로 받아들인 정보를 뇌가 기억하고 있는 이미지를 바탕으로 판단하듯이, 판단이란 것도 구체적인 인풋이 필요해요. 이러한 것을 다 아우르는 개념이 딥러닝입니다.


클디는 지난해 딥러닝을 활용해 이미지인식 기술대회 ILSVRC에서 7위에 올랐습니다. 구글, 마이크로소프트 등의 글로벌 기업들과 어깨를 나란히 했는데, 이 대회에서 7위를 했다는 건 어떤 의미인가요?


: ILSVRC는 스탠포드 대학 노스캐롤라이나 대학이 2010년부터 매년 공동주최해오는 대회인데요. 인공지능이 10만 개의 사진을 1000개의 카테고리로 얼마나 정확히 분류하는지 겨루는 대회에요. 대회 초창기 때는 참가팀들이 딥러닝을 안 썼는데, 2012년에 참가한 토론토대학교 팀에 의해서 대회의 판도가 확 바뀌었죠. 그 팀이 최초로 이미지 인식에 딥러닝을 적용해서 이미지 인식율의 정확도를 엄청 높여버렸어요. 다른 팀들이 2011년 대회 최고 수치에서 1~2% 올리고 기뻐하고 있을 때 토론토 팀은 무려 10%를 올린 거에요. 대학팀이 제록스와 같은 큰 기업을 가볍게 제친 사건이었기 때문에 난리가 났죠. 저희도 지난 대회에서 딱 3개월을 준비하고 출사표를 던졌는데 7위를 했습니다. 객관적으로 잘 평가 받았다고 생각해요.

딥러닝을 이용한 의료 영상 사업을 준비하신다고요?


: 병원에서 암을 진단할 때 의료 영상을 보고 ‘암이 있다, 없다’를 판단하듯이 이미지를 보고 ‘이 안에 뭐가 있다, 없다’를 판단하는 기술을 개발하고 있습니다. 기술을 개발하기에 앞서 의사 선생님들을 대상으로 여러 번의 인터뷰를 했어요. 현재 유방암의 진단 정확도가 70% 정도인데, 현재 수준에서 정확도를 올리기가 굉장히 어렵다고 합니다. 암의 여부를 판단하는 게 결과적으로 사람에게 달려있기 때문인데요. 정확도를 높이는 방법으로 여러 사람이 모여서 분석하는 방법이 있지만, 프로세스가 굉장히 복잡해집니다. 78%정도의 비율이 인간의 힘으로 달성할 수 있는 상한선이 아닌가 싶어요. 여기에 딥러닝 기술을 적용해서 암 진단 수준을 향상시키고자 사업을 시작했습니다.

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▲유방암 진단을 도와주는 똑똑한 인공지능, 클디의 딥러닝 데모.


그럼 클디의 기술의 의료분야에 적용된다면, 여성들이 유방암 검사를 할 때 맘모그래피(Mammography, 유방 X선 촬영)을 덜 해도 되는 건가요?


: 맘모그래피 결과를 더 정확하게 보여주어 환자가 조직검사까지 가는 상황을 줄여주는 겁니다. 해외에서는 정기적인 맘모그래피 검진에서의 과잉진단이 조직검사를 초래한다는 의학 연구 결과가 있어요. 여성들에게 굉장히 아프고 불안할 수 있는 조직검사가 불필요하게 이뤄지는 거죠.

​이정인 이사(이하 이): 맘모그래피 후에 찍는 MRI와 CT도 방사선 문제에서 자유로울 수 없습니다. 클디는 ‘맘모그래피 단계에서 정확하게 진단하여 잘 걸러주자’를 목표로 하고 있습니다. 또한 조직검사에서 객관화를 높이기 위한 노력도 하고 있습니다. 암은 기수 별로 치료방법이 다르기 때문에 정확하고 높은 객관성의 진단이 반드시 필요해요.


: 객관화가 덜 된 부분들, 사람에게 의존할 수밖에 없는 영역의 정확도를 높이는 것이 클디의 목표입니다.

여성보다 더 유방암 문제에 관심이 많은 클디를 보니 왠지 모르게 든든합니다. 클디에 최근 합류한 심혜민 디자이너는 이런 남성들과 함께 일하는 게 어떠신가요?


심혜민 디자이너(이하 심): 제가 지원한 것은 아니고, 이정인 이사님께서 먼저 스카우트 제의를 주셔서 합류하게 됐습니다.(웃음) 클디 입사 전에 스타트업 3곳에서 경험을 쌓았는데, 스타트업 문화에 익숙하기도 하고, 클디의 기업 문화도 잘 맞아서 즐겁게 지내고 있습니다.


: 저희가 심혜민 디자이너 입사 전에 대청소를 한번 했는데 옆 사무실 이충희 대표(브레이브팝스컴퍼니)님께서 “여직원 뽑았나 봐요. 엄청 열심히 청소하시네요”라고 하시더라고요.

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▲ 스웨그(Swag) 넘치는 클디에 화사함을 더한 클디 심혜민 디자이너

아쉽게도 클디가 MARU180에서 지낼 날이 며칠 남지 않았는데요. 소감 한 말씀 부탁 드립니다.


: 클디는 MARU180에서 나고 자랐습니다. 카페를 사무실로 쓰던 저희가 MARU180에 첫 사무실을 가지게 된 점도 의미 깊지만 아산나눔재단에서 여러 방면으로 지원해준 부분이 참 좋았어요. MARU180에서 매달 열리는 ‘타운홀 미팅’이라거나 투자자와 만날 수 있는 기회, 클라이언트와 미팅하기 좋은 환경 등 다양한 면에서 MARU180 생활이 만족스러웠어요. 저희가 ‘만약 다른 건물에 있었다면 이 정도로 성장할 수 있었을까?’하는 생각이 듭니다. 클디 성장의 절반은 MARU180에서 비롯됐다고 자신 있게 말할 수 있어요.


: MARU180의 대학교 캠퍼스 같은 느낌이 정말 좋았어요. 시설도 좋지만 재단 직원 분들 덕분에 하나의 큰 공동체에 속한 느낌이었습니다. 감사합니다.

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▲ 클디는 “딥러닝계의 CEO, 기술을 통해 의료혁명을 이룩하고 싶다”

힙(hip)한 클디와의 인터뷰 어떠셨나요? MARU180을 떠나 새로운 출발을 앞두고 있는 클디 여러분들의 밝은 미래를 기원하겠습니다!

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