투자 단계

마지막 업데이트: 2022년 3월 5일 | 0개 댓글
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2016년 4월 머니투데이 글로벌 콘퍼런스 키플랫폼 VIP 리셉션에서 기조강연하는 팀 황 피스컬노트 창업자 겸 CEO. 이 콘퍼런스 직후 머니투데이와 피스컬노트는 기업가정신과 창업의 중요성에 공감하며 투자 협의에 착수했다.

스타트업과 벤처캐피탈의 궁합

벤처캐피탈(이하 ‘VC’)은 잠재성은 높으나 리스크 또한 매우 큰 초창기의 벤처 기업(이하, 스타트업)에 투자하는 금융자본입니다. 투자를 통해 스타트업은 목표한 성장을 달성하고 VC는 목표한 수익을 실현했을 때 그 만남은 성공적인 만남이 되는 것입니다.

올해 초 소프트뱅크벤처스에 합류해 ‘벤처 투자’를 수행해 나가면서, 성공적인 투자를 위해 스타트업을 어떤 관점과 기준으로 바라보아야 하는지 많은 고민을 하고 있습니다. 저의 이런 고민의 건너 편 입장에서 본다면, 투자 유치를 처음 진행하는 스타트업은 어떤 VC가 가장 궁합(Fit)이 맞을지 고민이 많겠다는 생각이 들었습니다. 이에, 투자를 이미 유치해 본 경험이 있는 기업가 분들은 다소 식상하게 들릴 수도 있겠지만, VC들과 투자유치를 위한 만남을 진행해 나갈 때 미리 고려하면 좋을 포인트를 몇가지 공유해 보겠습니다.

1. 주요 투자 업종

업종별 융합이 빈번이 발생하는 가운데 한마디로 규정할 수는 없겠지만, 각 VC별로 ‘주로 관심 있어 하는 업종’이 무엇인지는 미리 파악하면 좋습니다. 크게 분류를 해보자면, ICT 투자 단계 제조, IT서비스, 디지털컨텐츠, 게임, 전기전자장비, 기계, 부품소재, 화학, 바이오, 의료, 문화컨텐츠 등이 있습니다. 이런 분류보다 더 세부적인 산업 분류를 하는 VC도 있고, 다소 두루뭉실하게 전반적으로 영역 제한이 없이 투자를 하는 VC도 있습니다.

이를 미리 파악하는 것이 중요한 이유는 각 VC는 투자를 위해 운용하고 있는 펀드별로 출자한 조합원들과의 약속에 근거한 주된 분야 (‘주목적투자’ 혹은 ‘적정투자분야’ 등으로 표현함)에 일정 규모의 투자를 해야 하기 때문입니다. 따라서 VC의 관심 분야가 아니거나 주목적투자의 영역에서 벗어날 경우 애초에 투자 검토를 진행하지 못하는 경우가 발생할 수 있으므로 상호간에 불필요하게 시간과 자원을 낭비할 가능성이 높습니다. 또한, 관심분야가 아님에도 불구하고 다소 무리하여 투자를 진행할지라도 VC의 해당 업종에 대한 전문성이 상대적으로 부족하여 사후적으로 지원을 받는데 한계가 있을 수도 있습니다.

따라서, 스타트업 스스로가 업종이 어디에 해당되는지 잘 파악하고, 그 분야를 주력으로 삼는 VC를 투자 유치의 우선순위로 정하면 좋을 것 같습니다.

2. 투자단계(Stage)와 펀드 규모

비록, 업종이 부합한다 하더라도 해당 VC가 집중하는 투자 단계가 맞지 않으면, 이 또한 투자가 진행되기 어렵습니다. 투자 단계는 대략적으로 Seed/Angel/Series A (초기) ~ Series B/C (중기) ~ Growth / Pre-IPO(후기)로 구분되는데, 이는 스타트업의 성장 정도과 투자 규모에 따라 결정됩니다. 투자 단계는 정확히 구분되는 것도 아니며, VC도 미리 투자 단계를 정해놓고 해당 단계만 투자하는 것도 아닙니다. 하지만 VC별 고유 성향과 펀드 규모에 기반하여 유사한 단계에 투자하는 경향은 존재합니다.

Cap 2015-08-10 21-53-45-955

집중하는 투자 단계에 대한 사전 이해를 하기 위해서는 해당 VC가 운용하는 펀드의 평균 투자가능기업 수 (Number of portfolio)에 대한 정보가 필요합니다. 투자전문인력의 숫자에 따라 다를 수도 있지만 VC가 펀드별로 투자 가능한 회사의 수는 10~20개 내외 정도입니다. VC 입장에서 너무 많은 회사에 투자를 분산하면 관리 및 운영의 효율 측면에서 높은 ROI를 기대하기 힘들고, 소수의 회사에 집중하면 Risk 관리가 어렵습니다.

간단히 예를 들어, 현재 운영중인 펀드 규모가 1,000억원인 VC라면 회사당 평균 투자액은 50억 내외가 될 것입니다. 이 경우 대규모의 후속(Follow-on) 투자가 기대되지 않는 한, Seed 혹은 Series A를 유치하려는 스타트업과는 맞지 않을 수 있습니다.

투자 단계와 펀드 규모에 맞는 VC를 중심으로 투자 유치를 권하며, VC별 펀드현황을 확인하기 위해서는 한국벤처캐피탈협회의 부설홈페이지(http://vcic.kvca.or.kr/)의 조합현황 메뉴에 가시면 현재 우리나라에서 운용이 되고 있는 모든 VC조합이 일목요연하게 정리가 되어 있으며, 각 VC의 홈페이지도 참고하시기 바랍니다.

3. 과거 Track Record와 투자 성향

투자 자체가 재무적인 지원이므로 그것은 가장 본질적이고 일차원적 지원입니다. 회사의 전략과 목표를 달성하기 위하여 VC가 여하히 장기적인 지원을 해 줄 수 있는지도 투자와 결부하여 중요하게 판단해야 하는 지원 요소입니다. 이는 앞서 말했던 VC의 주요 투자 업종을 고려해야하는 이유와 같은 맥락입니다. 투자유치를 하고 싶은 VC가 기존에 투자한 포트폴리오 사례를 통해 다음 사항 등도 검증을 해 보시기 바랍니다.

    A. 관련 산업에 대한 이해도와 회사의 전략 수립 시 조언할 수 있는 전문성
    B. 새로운 사업기회를 창출하고 글로벌 진출을 꾀할 때 이를 도와줄 파트너십 역량
    C. 핵심인재 영입을 적극 지원해 줄 수 있는 관련 분야의 인적 네트워크
    D. 회사가 투자 단계 경영상의 난관에 봉착하였을 때 함께 머리를 맞대고 이를 돌파해 나갈 수 있는 신뢰성이 있는지의 여부

또한, 실무적인 지원과 별개로 투자 이후 수년간 파트너로서 장기적인 관계를 가져가는 측면에서 하기와 같은 투자사의 성향과 투자 원칙도 회사의 성향과 잘 맞는지 심사 숙고해야 합니다.

A. 전략적 투자(Strategic Investment)와 재무적 투자(Financial Investment)의 특장점 및 Corporate VC와 독립 VC의 특장점

B. VC의 사후 관리 체계와 정도(‘간섭’이냐 / ‘지원’이냐의 문제)

C. 후속(Follow-on) 투자 성향과 해당 펀드의 소진 상황

4. 투자 담당자(Deal Team)의 믿음과 매력

투자의 형식은 기업간의 계약이지만, 투자 담당자(Deal Team)와 창업자간의 믿음과 교감이 성공적인 투자를 이끌어낼 마지막 열쇠입니다. 투자 담당자가 회사의 성장성에 얼마 만큼 강한 믿음을 가지고 있는가, 투자자와 피투자사 관계를 넘어서서 상호간에 얼마나 인간적으로 매력을 느끼고 있는가, 막힘없는 소통이 잘 되고 있는가 등도 눈에 보이지 않는 중요한 변수입니다.

창업가와 투자 담당자는 Exit을 하기 전까지 보통 짧게는 3년, 길게는 10년까지 회사의 상황을 공유하고 전략을 협의하기 위해 최소 매월 1회씩 이사회나 경영간담회를 합니다. 즉, VC라는 이름으로 투자를 받지만 매월 커뮤니케이션하는 사람은 투자 담당자입니다. 담당자와 창업자, 투자 단계 두 당사자간의 ‘궁합’과 ‘신뢰’도 함께 고민해보시기 바랍니다.

상호신뢰

한정된 자원을 가지고 무한한 도전을 해야 하는 스타트업과 VC 모두가 Win-win할 수 있는 파트너를 찾는 것은 결코 만만한 일이 아닙니다. 은행잔고가 바닥을 드러내면서 잠을 이루지 못하는 창업가의 입장에서는 당장 투자를 해줄 수 있는 VC를 택하는 것이 틀린 선택이라고 말할 사람은 아무도 없습니다. 하지만, 궁합이 맞는 파트너와 함께 가는 것이 회사의 장기적인 성장을 꾀함에 있어 더 가치있게 보인다면 좀 더 길게 보고 사전에 충분히 고민을 해서 VC를 만나는 것이 옳은 선택일 수도 있다고 봅니다.

투자 단계

D3 임팩트 벤처투자조합 제1호

• 결성일: 2018년 8월
• 펀드규모: 150억원
• 투자단계: Pre-A ~ Series A
• 주요 투자대상: UN SDGs(지속가능개발목표)에 부합하는 임팩트 벤처

D3 임팩트 벤처투자조합 제2호

• 결성일: 투자 단계 2019년 8월
• 펀드규모: 약 310억원
• 투자단계: Pre-A ~ Series B
• 주요 투자대상:
- UN SDGs(지속가능개발목표)에 부합하는 임팩트 벤처
- 저출산/노령화, 지역/주거/금융, 환경 등 주요 사회 문제 해결을 위한 임팩트 벤처

D3 ESG 벤처투자조합

• 결성일: 2021년 5월
• 펀드규모: 150억원
• 투자단계: Pre-A ~ Series B
• 주요 투자대상:
- UN SDGs(지속가능개발목표)에 부합하는 임팩트 벤처
- 바이오헬스케어, 환경, 교육 및 저출산/노령화, 지역/주거/금융 등 주요 사회 문제 해결을 위한 임팩트 벤처

D3 미래환경 ECO 벤처투자조합

• 결성일: 2021년 8월
• 펀드규모: 285억원
• 투자단계: Pre-A ~ Series B
• 주요 투자대상:
- 기후테크, 폐기물 관리 및 자원 재활용 기술, 공기·물·토양 환경 보전 기술 등 환경 문제 해결을 위한 임팩트 벤처

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머니투데이 투자 스타트업, 美증시 상장…"사명감 통했다"

초기단계에 500만弗 전략적투자한 피스컬노트, 뉴욕증시 상장…"한국계 청년의 글로벌 창업 도전 동행"

2016년 4월 머니투데이 글로벌 콘퍼런스 키플랫폼 VIP 리셉션에서 기조강연하는 팀 황 피스컬노트 창업자 겸 CEO. 이 콘퍼런스 직후 머니투데이와 피스컬노트는 기업가정신과 창업의 중요성에 공감하며 투자 협의에 착수했다.

2016년 4월 머니투데이 글로벌 콘퍼런스 키플랫폼 VIP 리셉션에서 기조강연하는 팀 황 피스컬노트 투자 단계 창업자 겸 CEO. 이 콘퍼런스 직후 머니투데이와 피스컬노트는 기업가정신과 창업의 중요성에 공감하며 투자 협의에 착수했다.

머니투데이가 투자한 글로벌 미디어 스타트업이 미국 증시에 상장한다. 국내 언론사가 새로운 비즈니스 투자 단계 모델의 해외 스타트업에 초기 단계부터 대규모 자금을 투자해 성장의 결실을 함께 맺은 사례라는 평가가 나온다.

1일(현지시간) 한·미 투자업계에 따르면 AI(인공지능) 기반 법률·정책 빅데이터 미디어 기업 피스컬노트(FiscalNote)는 기업인수목적회사(스팩) 더들스트리트애쿼지션(DSAC)과 합병해 이날부터 뉴욕증권거래소(NYSE)에 주식을 상장, 거래를 시작한다. 한국계 청년 팀황(Tim Hwang, 한국명 황태일)이 2013년 미국 실리콘밸리에서 창업한 피스컬노트는 이번 상장과 함께 기업가치가 10억달러(약 1조3000억원) 이상 평가됐다.

머니투데이는 앞서 2016년 피스컬노트의 초기투자단계 시리즈 C-1에 참여해 당시 환율로 약 56억원(500만달러)을 투자했다. 상장가격 10달러를 기준으로 상장 시점까지 머니투데이가 투자 원금을 제외하고 달성한 투자수익률은 230%(약 130억원)이며 추가적인 주식보상 권한에 따른 수익을 합하면 300%(약 170억원) 이상의 수익률이 기대된다.

머니투데이는 당초 투자금 회수와 수익 확보를 목적으로 하는 FI(재무적 투자)가 아니라 기업의 가치를 끌어올리고 전략적으로 협력하는 SI(전략적 투자)로 참여해 창업 지원의 취지를 잘 살린 것은 물론 이같은 재무적 성과까지 달성하면서 더욱 값진 결실을 이뤘다는 평가다.

머니투데이의 피스컬노트 투자 직후인 2017년 1월 월스트리저널의 관련 보도. 피스컬노트는 블룸버그, 톰슨로이터와 같은 글로벌 통신사가 경쟁업체인데 한국의 미디어 머니투데이로부터 500만달러를 투자유치했다는 내용이다.

머니투데이의 피스컬노트 투자 직후인 2017년 1월 월스트리저널의 관련 보도. 피스컬노트는 블룸버그, 톰슨로이터와 같은 글로벌 통신사가 경쟁업체인데 한국의 미디어 머니투데이로부터 500만달러를 투자유치했다는 내용이다.

2016년 투자 당시의 환경은 리스크가 적지 않았다. 당시만 해도 AI 기반 사업에 대한 투자는 모험적으로 평가됐고, 해외 미디어 스타트업에 국내 언론사가 자기자본으로 전략적 투자를 한 전례는 사실상 없었다. 하지만 머니투데이와 피스컬노트는 양사가 경영철학과 사업비전 등에서 추구하는 가치와 혁신성 등이 같고, 재무적 협력을 넘어 다양한 전략적 시너지 효과를 창출할 수 있다는 공감대를 이루며 전격적으로 투자 계약을 체결했다.

양사의 투자 협의가 시작된 계기는 팀 황 피스컬노트 창업자 겸 CEO(최고경영자)가 2016년 4월 머니투데이의 글로벌 콘퍼런스인 키플랫폼(K.E.Y. PLATFORM)에 기조연설자로 참여하면서다. 강윤모 전 피스컬노트 한국지사장(현 모모프로젝트 대표)은 "키플랫폼에 참석한 황 CEO를 만난 홍선근 머니투데이 회장이 직접 투자 의사를 타진했다"며 "홍 회장은 머니투데이가 그동안 자본시장의 투명성 제고를 위해 노력했는데 언론사로서 한국의 법률과 정책, 나아가 정치 분야의 투명성 제고를 위해서도 사명감이 생겨 이 분야 혁신적 스타트업인 피스컬노트에 투자하고 싶다고 말했다"고 당시 상황을 회고했다.

강 전 지사장은 "머니투데이의 미국 스타트업 투자에 대한 관점도 정확했지만 무엇보다 전략적 투자자로서의 남다른 사명감에 황 CEO가 깊은 감명을 받았다"며 "당시 시리즈 C 투자까지 막 끝낸 상태라 추가 투자에 대한 니즈가 없었지만 예정하지 않았던 C-1 투자 기회를 서둘러 만들었다"고 말했다.

머니투데이는 당시 중국계와 일본계 자본마저 피스컬노트에 투자했으나 정작 한국 투자업계는 투자 단계 투자 단계 외면하고 있는 현실에 보다 적극적으로 투자에 나섰다. 황 CEO의 창업 도전기는 국내에서도 알려져 있었고, 머니투데이 역시 그의 기업가정신을 높이 평가하며 콘퍼런스에 K-유니콘 양성 주제의 기조연설자로 초청했다. 한국의 언론사도 그의 도전에 동행한다는 것을 실천적으로 보여줘 글로벌 스타트업계·투자업계에서 한국의 자존심을 지키고 좋은 사례를 만들고자 한 것이 투자 취지였다.

머니투데이 투자 스타트업, 美증시 상장…

머니투데이는 투자를 넘어 피스컬노트의 혁신적인 아이디어와 서비스를 한국에서도 적용, 확대할 수 있는 방안을 모색했다. 화해·조정·해법의 미디어로서 '정책이 중심이 되는 정치'를 지향한 더300(the300)을 2014년 출범해 정치권과 언론계에서 새로운 바람을 일으켰던 머니투데이는 피스컬노트와 한국에서 더욱 진화한 법률·정책 플랫폼을 개발하기 위한 노력도 기울였다.

머니투데이의 피스컬노트 투자는 미국 현지에서도 호평을 받고 있다. 에드윈 퓰너 헤리티지재단 설립자는 "머니투데이 스스로 한국에서 선도적이고 혁신적인 미디어 스타트업"이라며 "특히 창업자의 '항상 젊은'(ever green) 기업가정신이 피스컬노트에 담대하게 투자할 수 있었던 바탕"이라고 평가했다.

기업가정신을 지향하고 청년 창업에 주목해 온 머니투데이는 앞으로도 스타트업에 투자와 성장 지원을 적극 지속할 계획이다. 머니투데이는 한국기업가정신재단과 함께 민간 최대 규모의 창업 경진 대회인 청년기업가대회를 10년 이상 지속해 왔으며 출자 벤처캐피탈(VC)인 패스파인더에이치(pathfinderH)를 통해 새로운 길을 개척하는 스타트업들에 투자 중이다. 지난해부터는 편집국 내부에도 스타트업 전담 조직인 유니콘팩토리를 신설해 스타트업들을 밀착 지원하고 있다.

투자 단계

올해 하노버메세에서 가장 주목받은 화두 중의 하나가 인공지능(AI)이었다. 인공지능은 제조업에서 여전히 투자 단계로 보이지만 다양한 영역에서 기반 기술로 사용되고 있다. 또한, 사용하기 쉬운 인공지능이 올해 중요한 화두가 되면서 인공지능의 운영과 관리(MLOps)가 중요해지고 있다. 2022 독일 하노버메세 Insght Wrap-up 세미나에서 MakinaRocks 윤성호 대표가 ‘하노버메세에서 본 인공지능’을 주제로 발표한 내용을 정리했다.

많은 기업들은 4차 산업혁명 시대 핵심 가치로 지능화에 주목한다. 실제로 하노버메서 2022에서 가장 뜨거운 주제가 인공지능(AI)이었다. 머신러닝을 사용하면 많은 양의 데이터를 기반으로 예측을 수행할 수 있다. 인공지능의 이 분야는 패턴 인식을 기반으로 하며 경험에서 지식을 독립적으로 끌어낼 수 있는 능력을 가지고 있다. 이러한 이유로 이 기술은 산업 공정에서 중요한 키워드로 자리를 잡았다.

인공지능 5가지 트렌드

하노버메세를 통해 본 비즈니스 관점에서의 인공지능 트렌드를 정리하면 크게 5가지로 요약해볼 수 있다.

첫째, 파트너십이다. 하노버메세 2022에서 눈에 뛴 점은 어떤 특정 영역에서 기업 간 경쟁하는 양상을 보이는 듯하지만 흥미롭게도 부스 내에서는 파트너들 간에 협업 사례를 소개하며 합종연횡이 이루어지고 있었다. 실제로 아마존 부스에는 40% 이상이 아마존과 파트너십을 맺고 있는 회사들이 다양한 인공지능 기술을 선보이고 있었다.

둘째, 인공지능은 제조업에서 여전히 투자 단계이다. 기업은 인공지능이 장비의 고장을 예측하거나 생산성을 최적화하는 등 미래 제조업에서 중요한 역할을 할 거라고 믿는다. 하지만 인공지능의 도입을 살펴보면 여전히 상황이 녹록치 않다. 전시회 기간 열린 컨퍼런스에서도 이러한 점을 관심 있게 다루었다. 특히 눈에 띄는 건 600개 이상의 기업을 대상으로 설문조사한 내용을 발표했는데, 인공지능을 도입하기에는 많은 부분에서 개선이 필요하다는 점과 현장에는 아직도 OT와 IT 영역의 융합이 큰 과제라고 얘기한다. 그럼에도 불구하고 기업들은 인공지능 도입을 시도한다. 인공지능을 도입한 기업이 그렇지 않은 기업보다 기업 효율성 측면에서 더 높은 성과를 거두고 있기 때문이다.

셋째는 거의 모든 영역에서 인공지능 기반 기술이 사용되고 투자 단계 있다. 대표적인 인공지능 사례를 보면, 먼저 마이크로소프트는 인력 혁신, 애자일 팩토리, 서플라이 체인, 커스터마이제이션, 이노베이션 등 모든 요소요소에 인공지능 기술을 사용하고 있다. 지멘스 또한 인공지능을 도입해서 장비의 유지관리를 선제적으로 하고 있으며, 예측적으로 대응해서 예기치 못한 장비의 가동 중단을 줄이겠다고 얘기한다. 공장자동화 솔루션 기업으로 잘 알려진 훼스토는 이번 하노버메세에서 생체공학 로봇 기술을 뽐냈는데, 이 로봇에는 인공지능이 적용되었다. 훼스토는 2018년 소프트웨어 회사 리졸토(Resolto)를 인수하면서 인공지능 소프트웨어 역량을 키워오고 있다.

넷째는 사용자를 고려한 쉬운 인공지능이 만들어지고 있다. 인공지능이 하는 일이 광범위해지다 보니 제조업에서 인공지능은 어떤 사람들이 사용하게 되고 어떤 형태의 인공지능이 중요할 것인가가 큰 화두가 되고 있다. 그 와중에 ‘No code/Low code’가 이번 하노버메세에서 중요한 키워드로 주목을 받았다. 예를 들어, 인공지능 기술 관련 지멘스는 오토메이션 엔지니어나 데이터 사이언티스트들이 ‘사용하기 쉬운’(easy-to-use) 툴을 강조하고 나섰다.

다섯째는 인공지능 운영/관리(MLOps)가 중요해지고 있다. MLOps(Machine Learning Operation)는 올해 처음 등장한 키워드이다. 이해를 돕기 위해 MLOps가 어떤 것인지 간략하게 살펴보겠다.

MLOps가 주목받는 이유

지난 3~4년간 다양한 프로젝트를 통해서 운영되고 있는 인공지능 모델은 약 1,000개가 넘고, 현재 이 시간에도 현장에 적용되어 특정 테스크를 수행하고 있다. 그런데 인공지능의 연구자인 스탠퍼드대학교 앤드류 응 교수는 제조업에서 인공지능 도입이 왜 어려운가를 얘기했다. 그는 소비자 소프트웨어 인터넷에서는 소수의 머신러닝 모델을 훈련하여 10억 명의 사용자에게 서비스를 제공할 수 있지만, 제조 분야에서는 각각 제조사들의 특정 문제를 풀기 위한 특화된 인공지능 모델이 요구된다고 했다. 즉, 10,000개의 제조업체엔 10,000개의 맞춤형 인공지능 모델이 필요하다는 것이다. 예를 들어, 장비 불량을 산출하는 인공지능의 경우 자동차의 부품이냐, 스마트폰의 화면이냐에 따라서 사용하는 데이터와 인공지능 모델이 다를 수 있다. 때문에 하나의 인공지능 모델로 두 가지 문제를 해결하기 어렵다.

그러면 소비자 인공지능(Consumer AI)과 산업 인공지능(Industrial AI)은 어떤 점이 다른가. 소비자 인공지능은 다양한 소비자 활동에서 나온 데이터들을 활용하기 때문에 기계학습을 할 수 있는 데이터들이 많이 존재하지만, 산업 인공지능은 산업별 특화되어 기계학습을 위한 데이터가 부족한 경우가 일반적이다. 또한, 소비자 인공지능은 전담 AI팀이 존재하지만, 제조업 같은 산업 인공지능은 AI 투자 단계 전문 인력을 확보하는 것이 어렵다.

이런 문제를 어떻게 하면 극복할 수 있을까. 먼저, 인공지능 도입이 되는 과정을 살펴볼 필요가 있다. 머신러닝 라이프사이클을 보면 인공지능이 어떻게 특정 문제를 투자 단계 정의하고 활용되는지 전체 과정을 알 수 있다. 우선, 문제를 정의하고 데이터 수집 및 분석한 다음에 머신러닝 모델링을 한다. 마지막으로 인공지능을 실제 시스템에 탑재하게 되는데, 이러한 과정이 순차적으로 진행된다.

그런데 실제 인공지능이 개발되는 모습을 보면, 데이터를 분석하다가 문제 정의를 다시 하기도 하고, 모델링 중 데이터가 부족해서 다시 데이터를 수집하기도 한다. 또 모델을 배포했는데 다시 모델링을 한다거나 전체 과정이 피드백을 바탕으로 비선형적으로 이루어지게 된다. 이러한 비선형 프로세스상에서 인공지능 개발의 가장 어려움 중의 하나가 바로 인공지능 운영 환경과 개발 환경이다.

우리가 생각하는 인공지능 시스템은 ML 코드와 ML 모델이 있으면 잘 돌아갈 거라 기대하지만, 인공지능을 배포하고 운영하고 동작시키기 위해서는 인공지능 코딩 이외에도 다양한 소프트웨어 기술이 필요하다. 그래서 인공지능을 도입하고 운영하기 위해서는 시스템이 기본적으로 복잡해질 수밖에 없다. 이러한 복잡함 때문에 인공지능을 잘 개발했더라도 인공지능 운영 시스템까지 탑재하는 데는 많은 시간이 걸린다. 따라서 인공지능을 실험하고 개발하고 운영하는 전 과정을 체계화하는 MLOps(Machine Learning Operations)이 각광을 받고 있다.

기업 사례

Team MakinaRocks는 지난 4년간 100여 개 이상의 제조 회사를 만나 30여 개 이상의 프로젝트를 진행하면서 머신러닝 개발과 운영 전 과정을 체계화했다. 또한, MLOps 소프트웨어를 개발하여 인공지능을 도입하려는 회사들이 효율적으로 개발할 수 있도록 돕고 있다.

실제로, 링크(Link) 경우는 데이터 사이언티스트들이 많이 활용하는 노트북 위에 익스턴트 형태로 개발됐고, 커뮤니티 버전으로 공개해서 모델 개발 주기 전반에 걸쳐 보다 원활한 흐름과 더 나은 경험 제공하고 있다. 그리고 인공지능을 운영하고 유지보수 하기 위해서는 복잡한 프로세스 기능이 필요한데, 런웨이(Runway)는 그런 프로세스를 단순화했으며, 모델 배포나 모니터링 및 재교육 과정도 간단해졌다.

현재 이 제품은 로봇팔 이상 감지, 멀티 로봇 작업 및 모션 플래닝, RL 기반 EMS 제어, 태양광 발전 예측, 반도체 장비 고장 시간, 폴리머 반응기 정지 분석, 리튬 이온 배터리 잔여 수명 예측 등 다양한 영역에서 적용되고 있으며, 실제로 인공지능을 도입하고 운영하기 위한 실험에 6개월 걸리던 시간을 4주로 단축할 수 있었으며, 모델을 배포하고 운영하는 데는 10개월을 8주로, 개선 사이클은 수개월에서 몇 분으로 크게 줄였다. 따라서 앞으로는 MLOps 관련 기술들이 인공지능에 있어서 필수적으로 적용될 것이다.


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