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[MARU180@Campus 신규입주사 인터뷰] 플런티, “내 말을 알아듣는 세상을 만들자!”

2015.09.17.

“자비스! 목적지까지 최단경로 검색하고 신나는 음악 좀 틀어!”

공상과학 영화에서만 나올 것 같은 아이언맨의 한 장면입니다. 정해져 있는 명령어가 아닌 내가 평소에 사용하는 언어를 기기들이 이해하고 적절히 반응해주는 세상이 온다면 얼마나 좋을까요? 여기 이런 세상을 가능하게 만드는 멋진 사람들이 있습니다. 사물들이 우리의 말을 잘 알아듣는 유창한 세상을 만들고 싶다는 플런티 김강학 대표님과의 인터뷰를 시작하겠습니다.

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안녕하세요 대표님. 인터뷰에 응해주셔서 감사합니다. 간단한 ‘Fluenty’ 소개를 부탁 드립니다.
플런티는 텍스트 딥러닝으로 자연어의 의도와 의미를 분석하는 기술을 개발합니다. 우리가 일상에서 쓰는 말과 컴퓨터가 받아들이는 말이 항상 같지는않습니다. 플런티는 일상에서 사용하는 자연어 문장을 컴퓨터가 이해하도록 함으로써 사람들이 보다 편리하고 자연스럽게 기기를 사용할 수 있도록 노력하고 있습니다.

현재 자연어를 받아 들인 후, 이어질 문장들을 예측하여 답장을 작성해주는 어플리케이션을 개발 중이고 그 뒤에는 저희가 가진 기술을 누구나 사용할 수 있도록 API 형태로 공개하려 하고 있습니다.

1▲ 퇴근하기 싫어한다(?)는 플런티 직원들!

텍스트 딥러닝에 대해 쉽게 풀어서 설명해 주실 수 있을까요?
‘딥러닝’이란 사물이나 데이터를 집단으로 만들거나 분류할 때 사용되는 방법인데요. 텍스트의 경우 좀 더 정확히 말하면 뉴럴 랭기지 모델(NEURAL LANGUAGE MODEL)이라고 표현할 수 있습니다. 이미지 딥러닝의 경우 밤에 찍든 낮에 찍든, 또 구도가 달라도 자동차를 자동차라고 인식을 하는 것처럼, 텍스트 딥러닝도 표현과 쓰인 단어가 달라도 의미가 같으면 같은 것으로 인식하는 것이죠. ‘저녁’과 ‘오후 6시 식사’가 같은 의미인 것처럼 말이죠.

이러한 텍스트 딥러닝을 위한 자료는 어떻게 모으시나요?
자연어 학습데이터를 모으기 위해 사람들이 일상에서 말하는 표현과 가까운 대화 형태의 데이터를 찾으려 했어요. 그 중 눈에 들어온 것이 소셜미디어 입니다. 소셜미디어 상에는 굉장히 많은 대화데이터들이 있어요. 현재 플런티는 이를 통해 약 4억건 이상의 대화데이터를 확보하여 활용하고 있습니다.

간혹 소셜미디어 상의 줄임말, 오타, 말버릇 등이 대화데이터를 학습 하는데 방해가 되지 않을까 하는 우려도 있는데요. 그러나 이런 말들 역시 자연어이기 때문에 텍스트 딥러닝에 있어서 좋은 학습자료가 됩니다.

딥러닝에서는 알고리즘이 특히 중요하다고 들었는데요. 플런티의 알고리즘은 어떻게 설계하셨나요?
저희가 하는 일은 기계한테 ‘이렇게 학습을 해’하고 기본적인 구조를 주는 것입니다. 여기에 데이터를 넣으면 그 구조에 따라 학습을 하게 되는 것인데요. 이 때 학습의 질은 학습 구조와 데이터의 전처리(Preprocessing)과정에 크게 영향을 받아요. 이 과정을 거쳐 하나의 공간에 비슷한 의미를 가진 단어 및 문장은 가까운 거리에, 먼 의미를 가진 단어는 먼 거리에 투입이 됩니다. 이후 어떤 표현이 인식이 되면 어떤 표현들이 주변에 있는지에 따라, 함께 쓰이는 표현들이 무엇인지 알게 되는 거죠. 대충 아시겠죠? 그 이후 과정이 본격적인데요. 이 이야기는 무박 3일을 이야기해도 끝나지 않으니 생략하도록 하겠습니다. (웃음)

 

2▲ 잘 생긴 대표님과 함께라면 무박3일 인터뷰도 가능합니다!

어떻게 이러한 텍스트 딥러닝을 관련한 창업을 하시게 되셨나요?
사실 창업을 하게 될 것이라고는 생각하지 않았어요. 이전에 제가 다음에서 일을 했었는데요. 그 때, 가장 많이 한 생각이 ‘직장인의 삶도 참 괜찮구나~’라는 생각이었어요. 그 당시 저는 카페, 트위터 등과 같은 텍스트기반 검색의 랭킹 모델링을 담당했어요. 사람들이 남기는 데이터를 통해 그들을 만나는 기분이 들었고, 그 데이터를 가지고 뭔가를 만들어내는 것이 참 좋았어요. 제주도의 맑은 바다풍경을 보며 코딩을 하는 낭만도 마음에 들더라고요.

그러던 중 같이 일하던 팀장님께서 함께 창업을 하자고 권유하셨고, 그렇게 스타트업의 길로 들어왔어요. 이전 직장과 첫 창업에서 텍스트 기반의 데이터를 다루던 경험이 지금의 플런티로 이어졌다고 볼 수 있겠죠. 또한 이런 기술 기반 창업은 결코 혼자 하기가 쉽지 않은데, 다음에 있을 때부터 신뢰하던 동료인 손정훈 CTO와 발명에 특화된 뇌를 가진 친구인 황성재 CPO가 함께하기로 하여 창업을 결정할 수 있었습니다.

플런티의 첫 번째 서비스에 대한 이야기를 하고 싶습니다. 스마트워치에서 자연스러운 답장을 보낼 수 있는 서비스 TALKEY(토키)는 어떻게 생각하시게 되셨나요?
처음엔 기술 자체에 대한 관심으로 시작했어요. 그러던 어느 날 ‘너희의 기술이 쓰이는 곳이 크면 클수록, 그 기술에 대한 가치도 커진다’라는 말을 들었습니다. 그 이후 자연어 이해를 통해 할 수 있는 서비스를 찾게 되었고, 그 중 눈에 들어온 것이 TALKEY(토키)였습니다.

최근 스크린 사이즈가 줄어들고 있고, IoT 제품에는 스크린이 아예 없기도 합니다. 이러한 추세 속에 점점 자연어 이해의 수요가 많아질 것이라고 생각했어요. 그 중에서도 스마트워치에서 그 수요가 가장 먼저 올 것이라고 생각했죠. 이것부터 해결해보자 라는 생각에 서비스를 시작하게 되었습니다. 스마트워치의 사용자를 조사해보니, 가장 주된 용도가 메세지 알림을 폰 없이 시계에서 확인하는 것이었는데요. 몇 번의 터치로 자연스러운 답장을 보낼 수 있도록 하는 것이 가치가 있을 것이라 생각했습니다. 현재 베타버전을 약 3,000명의 사용자가 써보았는데요, 스마트워치의 근본적인 Pain Point를 해결해주는 앱이라는 평가가 많았습니다.

3▲ 현재 베타 테스트 중인 TALKEY. 올해 10월 정식으로 공개될 예정입니다.

언어란 역시 개개인의 개성이 있기 마련인데요, TALKY에서 개인화된 답장리스트를 만들어 제공하는 것도 가능한가요?
현재 저희는 오픈 베타 서비스를 실시하면서 사용자들의 리뷰를 받고 있습니다. 그 중 많은 의견들이 개인화를 할 수 있게 해달라, 내가 정해놓은 문장을 쓰게 해달라는 것이었습니다. 때문에 저희의 서비스가 안정되고 사용자가 점차 많아지기 시작하면 개인화는 필연적으로 가야 할 방향이라고 생각합니다.

또 많은 사용자들이 원한 서비스가 문자를 자동으로 보내주는 서비스였는데요. 내가 바쁠 때 애인의 문자에 적절한 답장을 자동으로 보낸다면 월마다 돈을 내도 아깝지 않을 것 같다고 하시는 분들도 많더라고요. 하하

4▲ 소비자들이 원하는 서비스를 구현하기 위해 오늘도 열심히 회의 중인 플런티 입니다!

BeGlobal 2015에서 B Dash Ventures 및 Global Brain으로부터 두 건의 상을 수상하는 등 굉장히 높은 평가를 받으셨는데요. 어떤 부분 때문에 플런티가 이러한 높은 평가를 받았는지 알려주실 수 있을까요?
상을 주신 두 회사 모두 일본계 회사였습니다. 일본어는 한국어와 다르게 키보드 입력에 불편한 부분이 많다고 합니다. 때문에 일본에서 이러한 서비스가 그 불편함을 줄여줄 것이라고 생각하여 높은 평가를 해주신 것 같아요.

그렇다면 다양한 언어의 서비스를 출시하는 것에 어려움은 없으신가요?
저희의 기술자체가 언어에 따른 영향을 받지 않습니다. 다만 언어에 따라 다르게 전처리가 이루어져야 하는데요. 현재 저희의 파트너사인 Basis Technology가 전 세계 언어에 대한 기본적인 전처리 과정들을 해결해 줄 수 있어, 언어에 따른 제약은 크지 않습니다.

이렇게 들어보니 텍스트 딥러닝의 활용은 정말 무궁무진할 것 같습니다. 스마트워치가 아닌 앞으로 더욱 더 뻗어나가고 싶으신 분야가 있으신가요?
텍스트 딥러닝의 수요는 점점 더 늘 것이라고 생각합니다. 가장 유력하다고 생각하는 다음 시장은 스마트카 입니다. 최근 출시되는 자동차들이 애플의 카플레이 혹은 구글의 안드로이드 오토를 개발하여 이미 탑재하기를 시작하였고, 구매자의 60% 이상이 이 옵션을 선택하고 있다고 합니다. 스마트워치보다 스크린이 크지만, 운전 등 사용자 상황을 고려해보면 이후 개발되는 어플리케이션에서 언어에 대한 지원이 필요할 것입니다. 이미 음성인식에 대해서는 많이 발전되어있지만, 인식 이후 텍스트를 처리하는 것에 대해서는 아직 발전되어있지 않은 것으로 알고 있어요. 이 영역에서 플런티의 기술이 필요할 거라고 생각합니다.

또한 홈 IoT에서도 많은 수요가 있지 않을까 싶습니다. ‘불 켜’라고 했는데 가스레인지를 작동시키면 큰 일이잖아요? (웃음)

캠퍼스 서울에서의 생활은 어떠신지요?
굉장히 만족합니다. 앞서 언급 드렸던 Basis Technology라는 미국의 파트너사가 뉴욕에서 오셨었는데, 캠퍼스 서울 안에 있어서 저희를 더 좋게 봐주시더라고요. 검증된 사람들이라는 생각이 들어 좋다고 하셨던 게 기억이 납니다. 또 좋은 것은 다른 훌륭한 입주사들이 함께 있다는 것인데요. 일을 할 때, 서로 많은 자극이 되어서 입주사분들이 열심히 하시는 만큼 저도 열심히 하게 되더라고요. 서로 좋은 시너지 효과가 일어나는 것 같아요.

 

5▲ 대표님 표정에서 캠퍼스 서울에 대한 애정이 느껴집니다!

플런티의 최종 목표는 무엇인가요?
“Make Things Fluent!”
저희의 비전입니다. 세상의 많은 사물들이 우리의 말을 잘 알아듣고 그 말에 대해 적절한 반응을 하는 ‘유창한 세상’을 만들고 싶어요. 나아가 사용자들이 그 동안 음성인식기능을 사용할 때 정해진 말을 해야 하거나, 딱딱하게 말을 했잖아요. 이제는 사람들이 조금 더 자연스럽게, 평소에 말하듯이 편리하게 기기와 커뮤니케이션 할 수 있는 세상을 만들고 싶습니다.

‘Fluenty’라는 브랜드를 보는 순간 아 저 서비스, 제품은 정말 똑똑하겠다~라는 생각이 들도록 열심히 하겠습니다.

6▲ 세상의 사물들이 유창하게 흐르듯 플런티가 성공하는 길도 유창하길 기원합니다!