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에이스프로젝트 삼시세끼 지원

삼시세끼는 '아침/점심/간식'을 뜻한답니다 :)에이스프로젝트에서는 직원들의 “행복한 삼시세끼”를 책임집니다!어떻게 책임지는지, 한번같이 확인해볼까요?1분 1초가 바쁜 출근시간. 매번 아침밥을 챙겨 먹는 게 너무 힘든 분들을 위해여러 종류의 김밥, 컵라면, 컵스프, 시리얼까지!에이스인들이 취향에 맞게 아침을 골라 먹을 수 있도록 아침을 준비해둔답니다!아침을 먹고 오전 업무를 열심히 하다 보면, 어느새 점심시간이네요.여기서 에이스프로젝트만의 독특한 점심 문화를 알려드릴게요!사내 메신저에 #z_lunch_delivery / #z_lunch_outsider / #z_salad 채널이 있어요.점심을 좀 더 다양하게 먹고 싶은 사람들의 니즈가 반영된 문화죠.날씨가 너무 더워서 나가서 먹기 싫은 사람들을 위한 딜리버리 채널, 밖에 나가서 산책도 하고 맛있는 메뉴도 도전해보고 싶은 사람들을 위한 아웃사이더 채널,다이어트나 운동을 위해 샐러드를 먹는 사람들을 위한 샐러드 채널까지!활발하고 자유로운 사내 메신저 채널!무조건 점심은 팀끼리 먹어야 한다든지상사의 눈치를 봐야 한다든지 하는 문화가 아닌,직원 모두가 자신이 원하는 곳에서 원하는 방식으로 식사시간을 즐기는 에이스프로젝트!업무를 열심히 하다 보면 어김없이 출출해지는 오후.당 떨어지는 에이스인들을 위해,카페테리아에는 간식이 잔뜩 있어요!회의를 많이 해서 목이 아픈 구성원에게는 목캔디를,단 것을 좋아하는 구성원에게는 초콜릿을!구운 계란에서부터 각종 과자와 핫도그, 더운 여름을 시원하게 보낼 수 있는 아이스티부터 건강차, 커피까지!골라 먹는 재미가 있다! 베ㅅ… 아니 에이스프로젝트!열심히 일하다 허기지면, 핫도그와 라면을 먹어도 된답니다!저녁 식대도 물론 제공되지만, 에이스프로젝트는 야근을 지양합니다!회사에 남아 저녁을 먹는 것보다, 가족과 친구를 만나 행복한 시간을 보내는 게 더 좋겠죠?사람은 밥심으로 사는 거죠. 밥심으로 든든하고 즐겁게 일하는 에이스인! (전 이만 간식 먹으러 총총)
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스타트업 연말 고민 - 버틸까, 바꿀까, 포기할까.

블로그에 글을 안 올린 지 6개월이 지났다. 쓰고 싶은 글은 많은데 막상 몇 달 쉬니까 무슨 이야기를 쓰면 좋을까 고민도 많았다. 곰곰이 생각해보면 2017년이 끝나가는 지금, 스타트업의 대표, 구성원들 모두 고민이 많은 시기일 것 같다.나 또한 매년 끝날 때마다 힘들고 지치고 그랬으니 이런 부분에 대해 다루는 글을 써볼까 한다. 쓰다 보니까 갑자기 생각이 드는데, 매년 법인 회계 결산할 때마다 기장료 단 돈 50만 원도 없었던 것 같다. 다들 먹고살기 힘든 시기인 것 같다.지금 이 순간에도, 많은 사람들이 자신의 기업과 서비스를 위해 헌신하고 고민하고 있다. 왜? 이기기 위해서. 그런데, 이기려면 어떻게 해야 되고 무엇이 우리에게 영향을 미칠까?제품, 서비스를 떠나 조금 더 넓은 시각에서 우리에게 영향을 미치는 것들에는 무엇이 있을까? 내 과거를 돌이켜보면, 창업 초기 1-2년 때는 이런 고민을 안 했다. 하루 종일 기획하고 마케팅하고 비캔버스만 바라보고 있었다.나뿐만 아니라, 대부분 초기 스타트업의 경우 제품과 서비스 자체에 지나치게 탐닉하는 경향이 있다. 곰곰이 생각해보면 그냥 그렇게 해야 된다고 배워서 그렇게 했던 것 같다. 제품에만, 본질에만 집중하면 답이 나온다고 책이나 강의에서 말하니까 그냥 그렇게 했다.나는 어렸을 때부터 남들이 시키는 대로 하기 싫어서 학원도 안 다니고, 대학교 때도 나름 마이웨이로 살다가 그만뒀다. 그런데 정작 창업을 하고 나서는 뭔가 전문가들이 이야기하는 대로 그대로 하려고 했던 것 같다.모범생처럼, 전문가분들 비위도 좀 맞추고. 그냥 또 다른 학원을 다니는 느낌? 창업자들도 모두 앵무새처럼 교과서적인 내용을 읊고 쏟아지는 스타트업 글도 다 비슷비슷하고, 유명하다고 하면 떠받들고..  지금은 좀 이런 것에 흥미를 못 느낀다. 이게 맞고 아니고를 떠나서 나랑 안 맞는 것 같다. 별로 재미가 없다.지금은 깨끗하게 머리를 백지처럼 비우고 갓난 아기의 마음으로 다시 나만의 철학을 구축하고 있다. 그리고,내 개인적인 생각으로는 전체적인 전략적 그림을 그리지 않고 미국식으로 제품과 서비스로만 대박 나보려고 하는 것은 우리나라에선 매우 힘든 일일 것 같다. 제품 잘 만들고 집중 잘 하면 좋지만, 그것만으로는 부족한 것 같다. 그냥 제품 잘 만드는 프로젝트팀 같은 느낌이랄까?좀 더 원론적으로 고민해보자. 무엇이 우리 사업에 영향을 미칠까?나는 모든 스타트업에게 공통적으로 적용되는 3가지 요소들이 있다고 생각하는데, 누구나 예측할 수 있겠지만 돈, 사람, 시장이다. 어떻게 보면 우리가 만드는 제품이나 서비스는 이 3가지 요소들이 복잡하게 얽혀서 나온 결과물에 불과하며, 그것 또한 절대적이지 않고 가변적이다.그렇다면 돈, 사람, 시장이 우리가 승리할지 패배할지를 결정하는 중요한 요인이라면, 이 3가지 요인에 영향을 미치는 조금 더 디테일한 변인은 뭘까?돈 - 투자, 번아웃사람 - 입사, 퇴사시장 - 시간, 피봇팅나는 이렇게 분석해보고 싶다. 돈, 사람, 시장 모두 존재하지 않는 개인은 창업하여 승리하기 매우 어렵다고 본다. 최소한 사람이라도 있어야 삼국지의 유비처럼 관우, 장비와 함께 군웅할거라도 할 수 있다고 보는데, 예비창업가 모임 이런데 가보면, 사람들이 맨날 나에게 '개발자는 어떻게 뽑았냐'라고 물어본다.처음 창업하는 사람들 중, 특히 나처럼 20대 초반에 시작하는 사람들은 ‘돈, 사람, 시장’ 아무것도 없는데 사람을 모으기 쉽지 않은 게 당연하다. 그러면 그냥 개발을 자기가 하면 된다. 나도 내가 했다. 조금 느리게 돌아가더라도 아무것도 안 하고 개발자 타령하는 것보다는 아직 어린 나이니까 그게 더 빠르다고 생각한다.반면, 성공적인 연쇄 창업자들은 대부분 창업 아이템으로 시장이 확실하고 조금 뻔한 것을 선택한다. 그리고 그들은 보란 듯이 이긴다. 이들은 성공적인 EXIT 커리어와 인맥을 바탕으로 순식간에 투자금을 끌어모으고 인재들을 끌어 모은다. 그들은 '시장'만 갖춰지면 이길 확률이 대폭 높아지는 것이다. 이 때문에 연쇄 창업자들이 성공할 확률이 높은 것 같다. 창업도 어떻게 보면 승자독식 구조인 것이고 어쩔 수 없는 것이다.반대로 말하면 돈과 사람이 없는 사람들은 뻔한 것 하면 망할 확률이 높다. 어차피 실패할 가능성이 크기 때문에, 혁신적이고 재미나면서도 이상한 것을 시도해 보는 게 승률을 더 높이는 방향이라고 믿는다. 의외로 돈 가진 사람들이 이상한 시도를 잘 안한다. 강자들이 비어있는 청정지대인 것이다.패스트트랙 아시아 같은 컴퍼니빌더들도 비슷한 맥락으로 사업을 전개하는 것 같다. 이들이 투자한 회사들을 보면 시장이 해외에서 이미 검증됐거나, 시기적으로 시장의 성장가능성이 있는 사업들이 많은데, 나는 이것이 매우 최적화된 전략이라고 생각한다. 지주회사가 투자금을 끌어모아 자금을 지속적으로 수혈해주고, 투자사의 지위와 인맥을 활용해 적합한 사람들을 배치해주는 것이 가능하기 때문이다.  돈과 사람이 있으니 시장만 잘 맞추면 이론적으로 승률이 아주 높은 비즈니스 전략이라고 생각한다. (하지만 이 경우, 창업자의 비전이나 스토리를 진실성 있게 녹여서 호감도를 높이는 것이 매우 어려운 작업이 될 것 같다)이런 맥락에서, 나는 재작년에 유행했던 O2O 서비스들이 각개전투하는 것이 아니라, 하나의 승자 또는 자본을 가진 사람이 이 줄기를 모두 장악하는 구조가 되는게 맞다고 글을 쓴 적도 있다. 그리고 그게 플랫폼 형태의 카카오이길 바랬다.우리나라에서 O2O 비즈니스는 규모의 경제를 갖추기 쉽지 않기 때문에 완전히 시장을 독식한 거대 자본을 가진 기업이 컨트롤타워가 되거나, 아니면 완전히 타깃 고객군을 하이엔드로 잡아서 매출 중심으로 가야 한다고 지금도 생각한다.그런데, 왜 2년 전 O2O 서비스들은 편리한데 가격까지 쌌을까? 나는 이게  완전한 고객 중심, 제품 중심의 풍토에서 빚어진 실수라고 본다.많은 서비스들이 이윤을 최소화하고, 규모를 늘리는데 너무 많은 집중을 했다. 나야 싸서 좋았긴 했지만, 결론적으로 지금 없어진 게 많으니 아쉬울 뿐이다. 차라리 지금도 존재한다면 프리미엄 가격 조금 더 줄 수 있었다. 배달의 민족 같이 시장규모 자체가 한국에서 비정상적으로 발달한 형태의 시장이 아닌 이상 버티컬 한 O2O 서비스들은 규모를 만들어내기 쉽지 않다고 본다.2년 전 지금보다 훨씬 많은 O2O 서비스들이 있었는데 정말 많이 없어졌다. 돈, 사람, 시장이라는 3가지 요소에서 특별하게 파격적으로 영향을 줄 만한 이벤트가 없었기 때문이라고 본다.O2O 에 대한 내 생각은 몇 년 전부터 너무 강했고, 이와 관련된 글도 많이 써왔다. 개인적인 생각이니 그냥 참고만 하면 좋을 것 같다.이제, 사례들에 대한 이야기는 접어두고, 앞서 언급한 3가지 요인이 왜 우리를 자연스럽게 대부분 망하게 만드는지에 대해 분석해봐야 할 것 같다.돈 - 투자, 번아웃 (처음엔 투자를 받았지만, 갈수록 돈이 떨어진다)사람 - 입사,  퇴사 (이것은 모든 스타트업들이 그러하듯, 대부분의 사람들은 1-2년을 기점으로 떠난다)이것은 불변의 진리다. 돈은 받으면 쓰게 돼있고, 사람은 들어오면 나가게 돼있다. 다 덧없는 것이다. 기대도 실망도 하지 말자. 그저 흰머리만 늘어날 뿐이다. 그냥 내버려두면 자연스럽게 망하는 게 자연스러운 메커니즘이다. 수년간 이런 고민을 하며 매우 괴로운 시간을 보냈다. 도저히 이길 수 있는 전략이 안 떠올랐다.근데, 여기서 빠진 개념이 있었는데, 바로 '시장'이다. 나는 투자자가 아니기 때문에 구체적으로 어떤 산업이 뜰지, 어느 정도 가치인지 그런 건 잘 모르지만, 이것이 우리의 성공과 실패에 어떻게 영향을 미치는지 정도는 알고 있다.시장 - 시간, 피봇팅앞서 말했듯, 돈도, 사람도 시간이 지나면서 성장이 없으면 계속 악화된다. 그런데, 이 시장이라는 것은 우리가 아무리 성장을 안 해도 크게 영향을 받지 않는다. 이것에서 나는 무언가 힌트를 얻었다. 돈과 사람은 '나'와 '성장'을 중심으로 매우 역동적으로 흘러가는 변인이지만, 시장은 '나' 또는 '성장'한테 별로 관심도 없다. 거대한 게 냉정하기까지 하다. 시장은 지 혼자 역동적이지, 나랑은 관련이 없는 것이었다!이 때문에, 나는 스타트업이 할 수 있는 다양한 시도 중에 가장 효과적이고 성공적일 수 있는 전략이 '버티는 것'이라고 본다.어떤 시장도 완벽하게 추정 될 수 없고, 시장이 세분화 되는 것을 누구도 완벽하게 예측 할 수 없다. 크고 작은 다양한 사건들과 소문들이 섞여 예측하지 못한 트렌드로 얽힌 ‘xxx시장’이 끊임없이 만들어지고 사라진다. 이런 시장의 이기적이고 냉정한 역동성은 우리가 '얻어걸릴 수 있는 가능성'을 만들어준다.근데, 나도 마찬가지였지만 대부분 스타트업들이 회사가 좀 어려워지면 피봇팅 하려고 한다. 경우에 따라 다르겠지만, 나는 이게 좋지 않은 선택 중 하나라고 본다. 피봇팅이라는 것은 앞서 언급한 3가지 요인을 모두 흔들어서 원점으로 돌려내는 것이다.돈도 다른 관점을 어필하여 다시 끌어모아야 하고, 사람들도 피봇팅 한 서비스나 제품에 최적화된 사람들로 다시 영입해야 한다. 그리고 시장도 다시 지켜봐야 하기에 시간이 미친 듯이 들어간다.만약에, 시장이 죽어도 성장을 안하는데, 돈과 사람이 풍부하게 남아 있으면 피봇팅은 좋은 전략일 수도 있다. 근데 보통 이런 경우 피봇팅은 잘 안한다.그런데 대부분 스타트업들은 돈이 떨어지고 사람들이 다 떠나면 피봇팅을 생각한다. 나는 이게 좋지 않은 생각이라고 본다. 나 또한 피봇팅을 생각했던 사람이었다. 진지하게 다 버리고 새로 시작하고 싶었다. 완전히 프레쉬하게!그래서 결국 회사 이름을 바꿨다. 딱 그 정도 소심한 메아리 정도면 창업자의 욕구불만 정도는 해결된다.결론적으로, 돈이 다 떨어지고 사람이 다 떠났다면, 망하던지 버티던지 선택하는 게 전략적으로 봤을 때는 가장 최적이다. 피봇팅 말이 쉽지, 피봇팅을 부드럽게 했다는 것은 그 회사의 서비스나 제품의 브랜딩이 형편없었다는 증거다.예를 들면 굽네치킨이 굽네 짜장으로 업종을 변경했으면 굽네 짜장은 사람들의 인식에서 이미 굉장히 어색하고 이상하게 포지셔닝된다. 굽네치킨이라는 브랜딩이 그만큼 잘 되어 있기 때문이다.창업 아이템이 가능성이 없으니, 가능성이 큰 방향으로 사업을 전환하는 것은 뭐랄까.. 나도 이러한 유혹에 빠진 적이 있는데 이런 생각이 들었다."나 왜 창업했지?"곰곰이 생각해보니까, 피봇팅 해서 시장 그럴듯한 아이템 해보려고 창업했던 게 아니었다. 처음에 창업했던 의지와 목표는 잊고 그저 안 망하려고 발버둥 치는 꼴 같이 느껴졌다. 이건 아닌 것 같았다. 굳이 창업이라는 울타리 안에서 좁게 생각하려 하지 말자. 좁은 울타리에서 생각하다 보면 배가 산으로 간다.그리고, 중요한 것은 지금 새벽 다섯 시인데 나는 졸고 있다. 정말 죄송하다.졸면서 글을 쓰는 것은 이 장문을 혹시라도 읽고 있는 사람들에게 예의가 아닌 것 같다.내 글이 산으로 가고 있다. 오늘은 그만 써야겠다. 좀 더 경건한 마음으로 다음에 2탄을..
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수학질문, 사진 올리면 3초만에 '자동답변'

제가 몸담고 있는 에듀테크 기업 바풀이 운영 중인 소셜러닝 애플리케이션 바로풀기에서 2016년 9월 6일 저녁 자동답변 기술이 탑재된 바로풀기를 버전 업데이트했습니다.‘자동답변’ 기술은 바풀 김영재 CTO를 포함한 3인 프로젝트 팀의 쾌거였는데요. 인프라와 한글엔진, 이미지처리엔진 개발은 김영재 CTO가, 바풀에 완전히 합류하기 전부터 자동답변 팀의 일원이 되어 수식엔진과 딥러닝 개발은 오형석 개발자가, 제대로 인식돼야 할 문제들을 선별하고 인식 결과를 평가하는 등 데이터품질검증은 바로풀기 수학 참고서를 직접 집필하기도 한 박태균 연구원이 맡아서 진행했습니다. 2년이라는 길다면 길고 짧다면 짧은 시간 끝에 바로풀기 자동답변 ver.1을 서비스에 배포하고 시연 영상을 바로풀기 페이스북에서 처음 공개했을 때 반응은 실로 뜨거웠습니다. (아직도 뜨겁습니다. 하하)바풀 페이스북 https://www.facebook.com/bapulmath/videos/1288610331158212/특히 관련 업계 종사자들의 뜨거운 관심과 과분한 찬사를 받았는데요. 도대체 자동답변이 뭔데? 질문 올리면 인공지능이 대답해줘? 아니면 사람을 수백 명쯤 고용해서 막 다 풀어줘? 궁금해하시는 분들을 위해, 아니 사실은 곁에서 인고의 시간을 지켜봤지만 사실 그들이 2년 동안 대체 뭘 한 건지 궁금했던 저(바풀 PR 담당잡니다) 자신의 궁금증 또한 해소하기 위해 김영재 CTO와 간단한 인터뷰를 진행했습니다. (스압 주의)Q. 우리가 개발 초기부터 ‘자동답변’이라고 불러왔지만, 실제로는 학생들이 찍어 올린 문제를 풀어서 자동으로 답변을 구해주는 기술은 아니다. ‘자동답변’을 한 마디로는 어떻게 정리해볼 수 있을까.기술적인 답을 원하느냐, 이해하기 쉽게 포장하기를 원하느냐.쉽게 말하자면, 딱 찍고 딱 올리면 (답이) 딱 나오는 거다. 기술적으로 최대한 간단하게 풀어보면, ‘학생이 질문 사진을 찍어 올리면 20여 단계를 거쳐서 사진 속 수식, 글자, 이미지를 인식하고 그 결과를 즉시 기존 바로풀기 답변이 있는 100만 개의 기존 DB에서 똑같은 질문을 찾아서 보여주는 기술’이다. 답변이 이미 달려 있으니까 똑같은 문제를 찾았다면 ‘자동답변’이 되는 거고, 똑같은 문제가 우리 DB에 아직 없거나 인식의 문제로 찾지 못했다면 유사한 문제를 찾아서 보여준다. 유사한 문제이므로 풀이를 보고 질문한 문제의 답을 구하는 데 힌트를 얻을 수 있을 것이다.Q. 듣기로는 이미지를 인식한 결괏값을 기존 DB와 비교해서 같은 걸 찾는 2~3단계 정도의 기술 같은데 20여 단계를 거친다니, 그중에 가장 중요한 과정이 뭔가.가장 핵심은 ‘수식과 평문’ 두 개를 온전히 인식하는 것이다. 예를 들어 방정식 문제에서 x라는 이미지가 인식됐다면 이건 수식일 수도 있지만 평문일 수도 있다. 이걸 수식으로 보고 결과를 찾을지, 평문으로 보고 결과를 찾을지를 결정하는 과정에서 검색 결과의 정확도가 좌우될 수 있기 때문이다. 지금까지 등장한 기술은 수식만 인식하거나, 평문만 인식하거나 둘 중 한 가지만 가능했지만 바로풀기 자동답변은 이 두 가지를 동시에 인식하여 구분해낼 수 있고 현재 이 기술을 갖고 있는 건 국내에서 바풀이 유일하다. 아마 전 세계적으로도 거의 없는 것으로 알고 있다. 전 세계적으로 드문 이유는 수식이 아닌 수학 문제를 인식하는 것이 공학자들이 해결해야 할 문제의 우선순위에서 높지 않았기 때문이기도 하다. 하지만 우리에게는 최우선이었다.Q. 수식과 평문을 구분해내는 게 그렇게 어려운 일인가.인식할 텍스트의 베이스라인(기준선) 때문이다. 평문 안에 수식이 들어가는 순간 기준선이 달라지는데 우리 팀은 처음부터 달라지는 상황을 가정하고 수식엔진을 설계했기 때문에 기존의 접근방식보다는 훨씬 더 수학 문제 인식에 최적화된 방식이었다고 본다.자동답변 과정Q. 자동답변 기능이 실 서비스에 적용된 지 2주 정도 됐다. 지금까지의 반응은?아직은 100% 똑같은 문제를 찾아내고 있지는 않다.(6:4 정도로 6개가 똑같은 질문, 4개가 유사한 질문) 2년 간의 노력이 드디어 공개된다고 생각하니 긴장이 되기도 했고 인식 품질과 속도에 대해서는 지금도 계속해서 개선 작업을 하고 있기 때문에 별다른 공지 없이 자동답변 기능을 앱에 추가했다.그런데도 2주 만에 2,800명의 이용자들이 7,000회 정도 자동답변 기능을 이용했고, 완전히 다른 문제인지(1점), 힌트가 되는 문제인지(2점), 완전히 같은 문제인지(3점)를 체크하도록 했더니 평점 평균이 2.41점 정도로 예상보다 높게 나왔다. 다만 개발 과정에서 충분히 많은 문제들을 실험해봤다고 생각했는데, 실제로는 훨씬 더 다양한 질문이 들어오고 있는 상황이다. 물론 질문 수준을 예측하지 못한 건 아니지만, 품질은 예상하지 못했기 때문에 인식할 수 있는 품질 수준을 더 올려야겠다는 생각이 들었다.Q. 품질 수준을 올리겠다는 얘기가 나온 김에, 그렇다면 지금 자동답변 팀이 머릿속에 그리고 있는 ‘자동답변’의 완성형은 어떤 모습인가?최종적인 그림은 물론 문제를 찍으면 완전히 똑같은 문제가 최우선으로 나오는 것이다. 그래서 지금 하고 있는 작업은 인식 결과가 빠르고 정확하게 나오도록 하는 것인데, 지금 처리 시간이 최저 사양 기준 4초 정도로, 앞으로 2초대로 줄이려고 한다.역시 OCR 기술을 이용하고 있는 바로단어장의 경우는 처리 속도가 1초 정도였는데, 영문보다는 수식이 들어간 이미지 인식이 더 오래 걸릴 수밖에 없지만 2.5초 정도를 목표로 하고 있다.Q. 빠르고 정확하게.. 원래 정확하게 하려면 오래 걸리고 빨리 하려면 정확도가 떨어질 수밖에 없는 것 아닌가.그래서 어렵다. 지금은 엔진이 수식엔진, 평문엔진, 이를 합치고 관장하는 통합엔진 등 3가지로 나눠져 있는데, 셋 사이의 통신도 느리고, 각각이 하는 일도 복잡하다. 노하우가 좀 더 쌓이고 패턴을 알아내면 각각의 시간도 줄어들고, 때로는 두 개의 엔진을 하나로 합치는 것도 가능해질 수 있다고 본다.앞으로도 질문과 답변은 끊임없이 쌓일 거고 우리 팀의 노하우 또한 축적될 테니 이걸 통해서 정확도를 높이면서도 속도는 줄여나가는 것이 목표다.Q. 바로풀기 페이스북을 비롯해 CEO, CTO의 페이스북에 자동답변 영상 론칭에 대한 소식이 올라갔을 때 대부분은 응원과 격려를 보냈지만, 일부에서는 학생들이 숙제 해결에 악용하는 게 아니냐는 우려의 목소리도 있었다. 자동답변을 만든 진짜 이유가 뭔가. 자동답변 기능이 완성되면 이제 바로풀기는 ‘특정 학생이 모르는 게 뭔지’를 알 수 있게 된다. Knowledge Tracing이 가능해지는 것이다. 모르는 문제를 계속 찍어 올리기만 해도 Knowledge Tracing이 가능하다.교육적 관점에서는, 이 기술만이 현재 우리나라 수학교육의 문제를 해결하는 첫 단추라고 생각한다. 현행 수학 교육은 한 학기에 1천 문제 넘는 유사문제 반복 풀이로 패턴 학습을 강요한다. 반복 풀이에 대한 관성과 노동집약적인 숙제 만으로 시간을 보내도록 하는 교육 문제를 해결하고 싶다.Q. Knowledge Tracing이라면 이미 다른 곳에서도 많이 구현해낸 기술이 아닌가.그게, 차이가 있다. 기존의 Knowledge Tracing은 제공하는 곳에서 설계한 방식대로 그들이 만든 문제를 풀어야만 파악이 가능했는데, 우리는 말 그대로 ‘노매드’다. ‘학습자가 모르는 문제’만 찍어 올리면, 많이 찍어 올릴수록, 우리는 자동으로 Knowledge Tracing이 가능하다.이렇게 해서 어떤 사람이 뭘 모르는지를 알게 되면 이를 활용하는 서비스를 만드는 파트너사에 제공할 수도 있고 우리가 직접 학습 곡선이나 학습 이력을 케어하고, 개별 맞춤 강의나 지도를 제공할 수도 있다.한 사람이 우리 서비스에 ‘모르는 문제’ 데이터를 많이 쌓을수록 학습자 본인보다 우리가 더 학습자의 수준을 잘 파악해 핀포인트 러닝을 제공해줄 수 있게 된다. “넌 인수분해를 해야 해.” -> “넌 이 사람이랑 공부해야 해.”를 통해 1:1 맞춤지도를 제공하는 바풀공부방으로 연계해줄 수 있다.바풀공부방은 처음부터 이런 생각에서 출발했다.첫 번째는, 바로풀기에서 서로 친해진 사람끼리 1:1로 수업할 수 있게 해주자.두 번째는, 바로풀기에서 가공된 데이터와 지식을 활용해 공부방에서 활용하게 해주자.Q. 서비스 출시 후 다양한 업계로부터 다양한 반응이 있었다. 기억에 남는 것들을 정리해본다면?자동답변이 ‘어떤 어떤 기술’로 구현된 것일 거라고 넘겨짚는 부분들이 있는데 그건 실제의 30% 정도도 되지 않는다. 글자 인식과 딥러닝을 썼을 거라고 많이들 추측하는데 틀린 것은 아니지만 그건 현재 우리 기술에서 없어도 될 만큼 중요하지 않은 요소다.또 ‘손으로 쓴 것도 인식해서 똑같은 문제를 찾아주냐?’고 많이들 묻는데 안 된다. 앞으로도 할 생각이 없다. 우리는 계산기를 만드는 것이 아니고 우리의 철학과도 맞지 않다.우리 기술의 핵심은 ‘문제에서 데이터를 뽑아내고(엔지니어링/인식), 그 문제를 이용하는 유저들로부터 지식 추적을 한다(지식 구축)’는 것이기 때문이다.Q. 앞에서도 잠깐 언급했지만 자동답변 기술이 완성되면 숙제 해결 도구로 전락해 오히려 학생들이 수학 공부를 제대로 하지 않을 것이라는 지적이 있었다.할 수 있는 지적이라고 본다. 자동답변이 되면 문제를 깊게 고민하고 풀지 않고 검색해서 답만 찾으려 할지도 모른다는 우려를 할 수 있다. 하지만 우리가 자동답변 기술을 개발하면서 고민하는 지점, 던지는 지점도 결국은 같은 것이다. 우리가 그리는 그림은 단순히 정답만 빠르게 주는 게 아니다. 우리는 오히려 이 기술을 통해 ‘선생님들의 역할’에 대해 질문을 던지고 요구를 하게 될 것이라고 생각한다. 특히 기존 학원들은 잘 팔리는 문제집을 교재로 선택해 숙제 많이 내주고 무조건 문제를 많이 풀게 하는 방식으로 지도해온 게 사실이다. 그간에는 숙제가 정말 도움되는 학습방법이라고 생각해서 숙제를 많이 내줬다기보다는, 한 선생님이 관리할 수 있는 학생수를 항상 넘겨왔기 때문에, 다수 학생을 관리하기 용이한 방식으로서 숙제를 택해왔다고 본다. 따라서 이런 것들을 자동답변이 대체해버린다면 학원에서는 더 이상 이런 방식의 수업을 할 수 없을 것이다.앞으로는 선생님들도 수학을 어떻게 가르쳐야 할지 고민하게 되고 역할까지 바꾸게 되지 않을까. 아이들이 특정한 문제에 대해 좀 더 깊이 고민하고 생각하면서 풀 수 있도록 지도하게 될 거라고 기대한다.Q. 처음부터 ‘자동답변’을 목적으로 연구와 개발이 시작됐기 때문에 ‘자동답변’이라고 부르고 있기는 하지만 2주 정도 테스트 기간을 거쳐보니, 검색 결과를 얻은 유저 중 82%가 답을 받았고 이중 완전히 같은 문제와 답을 결과로 받은 사람은 10명 중 6명. 아직 4명은 유사 문제를 통해 힌트만 얻어가고 있는 상황인데, 기대하는 수준의 ‘자동답변’은 언제쯤 가능할 것으로 보나.1년 내로 가능할 것으로 본다. 우리는 이에 관해서는 국내 최고의 팀임을 자부한다. 어차피 이 문제를 해결해야 한다고 생각하는 곳이 우리 외에는 거의 없기도 하다.Q. 현재는 수학만 가능하다. 다른 과목에도 적용할 계획이 있나.물론이다. 다른 과목에도 적용한다면 다음은 영어, 한국사 순이 될 것 같다. 영어의 경우 이미 ‘바로단어장’으로 검증과 준비가 돼 있고 영어가 인식이 더 쉽기도 하다. 다음으로 한국사를 생각하는 이유는, 한국사 학습자들의 욕구가 유사문제를 반복해서 풀어야 할 필요가 많기 때문이다. 공부 방식 자체가 많은 문제를 풀고, 단 한 문제의 결과에 따라서 당락이 오락가락하기 때문에 검정시험이나 공무원을 준비하는 수험생에게 우리가 실질적인 도움을 줄 수 있을 것 같다.Q. 마지막으로 하고 싶은 말이 있다면예전에 구글이 도서관 정보를 모두 DB화 했을 때도 논란은 있었지만 결과적으로는 모든 사람이 양질의 정보에 쉽게 접근할 수 있도록 한 것이었고 그 기술 자체가 잘못된 건 아니라는 데 어느 정도 합의를 이루었다고 본다. 파장을 일으킨 건 기술 그 자체이고 그걸 앞으로 어떻게 활용할지 기술 등장 이후의 흐름을 어떻게 만들어 가느냐가 우리의 몫이다.바풀이 하려는 게 ‘유저’에겐 Knowledge Tracing을 돕는 것이고, ‘찍어 올린 문제들’에게는 메타 콘셉트 데이터를 구축하는 것이다. 메타 콘셉트 데이터를 구축하면, 문제 하나가 갖고 있는 여러 가지 개념들을 묶어주고 분류할 수 있게 되는데, 특히 유저가 직접 참여해서 만드는 참여형 메타 콘셉트로는 새로운 콘텐츠를 기획하는 데 무척 유용하다.앞으로도 우리는 이런 식으로 교육 방식이나 철학에 대해 끊임없이 질문하고 변화시키고 또 변화된 교육 방식에 우리의 기술과 노하우를 전달하려고 한다.사실 현재로서 제일 뿌듯한 것은, 그 밑에 깔린 기술이 얼마나 복잡한 것이든 관계없이 유저들이 보는 화면에는 귀여운 부엉이가 뛰어놀고 있다는 것이다(문제 검색에 걸리는 3초 정도의 시간 동안 바로풀기의 캐릭터인 부엉이 ’바로'가 날갯짓을 하는 애니메이션이 나온다) 설득력 있고 친절한 기술, 하나의 인격체 같은 기술을 만들겠다는 것이 가장 중요하게 생각했던 부분이고 그래서 이렇게 부엉이를 매개로 유저와 만난다는 것이 솔직히 가장 기분 좋다. 구글에서는 비둘기가 검색 결과를 찾아준다면 우리는 부엉이가 풀이와 답변을 다 찾아준다.이용자들끼리 ‘와 신기하다. 이거 어떻게 하는 거야?’ ‘부엉이가 해준대.’라고 대화하는 장면을 상상하면 흐뭇하다.그렇습니다. 정말 부엉이가 찾아주는 거예요. #둠칫두둠칫바로가 수학문제 풀이와 답을 바로 찾아드립니다#바풀 #솔루션 #바로 #에듀테크 #인사이트 #기획 #인사이트 #서비스소개 #서비스

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