11월 9일 서강대학교 창업학회 연합 아이디어톤을 다녀왔다. 랜덤 팀 구성 블랙박스 소속 경제학과 24학번 학우분과, 인액터스 소속 중문과 21학번 학우분과 팀이 되었다. 소소한 스몰톡을 나누고, 여유롭게 아이디에이션을 했다. 결정권자 없는 아이디에이션 아쉬운 부분은 팀장을 정하지 않았다. 특히 3명 모두 처음 만난 사이이기에 아이디어에 대한 비판적인 의견교환이나 확정적 결정이 어려웠다. 그래도 폭 넓은 주제, 특히나 나와 다른 방향으로 세상을 바라보는 사람들과 아이디어를 나누는 건 좋았던 것 같다. AI가 인간을 교육해 결국 기각된 아이디어이지만 아직 내 마음에 와 닿는 캐치프레이즈가 있는데 여기에라도 적어두고 싶다. AI가 잘하더라도 인간에게 필수적인 역량들을 갖추고 있어야한다. 예를 들어 컴퓨터가 수학연산을 아무리 잘하더라도, 지성인은 덧셈 , 뺄셈을 할 수 있어야한다. 그렇다면 AI가 잘하는 분야 중에 오히려 인간이 부족한 역량을 찾아서 역으로 학습시켜보자. ( 이전에는 인간이 하나하나 라벨링해주며 supervised learning으로 가르쳤던 모델이 이제는 인간을 가르친다는게 묘한 이질감을 느끼게 하고 재미를 준다. 모델은 발전만 하지만, 인간은 새로운 생명이 태어나면 다시 이전 세대의 지식을 전달해야한라는 기본적인 개념도 다시 깨닫는다. ) 그 중에서 타깃 했던 건 우리가 포커싱해본건 디지털 리터러시. 60대 이상의 가짜뉴스를 구별하는 판단력, 스팸 및 스미싱 문자를 의심할 수 있는 비판적 시선을 가지지 못 했지 급하게 선회 우리의 유저는 60대지만, 구매는 2-30대가 부모님, 조부모님을 위해 해 주리라 (순진하게도) 가정했다.

대회를 시작하며 11월 1일 Hack@thon 에 다녀왔다. AI@Sogang 학회와 SW중심대학사업단이 주최하고, 서강대학교 IT 관련 학회 및 학생회에서 주관하고, lovable과 과학기술정보통신부,IITP가 후원한 대회이다. 팀원 섭외 나는 이 대회에 나가보고 싶었고, 개발해보고 싶은게 있었기에 주변에 같이 나갈 사람들을 찾았다. 고등학교 후배이자 엄랭 개발자이신 박정한님과, 같이 CES를 다녀왔던 아텍 선배이자 멋사 CEOS 카카오뱅크 인턴까지 하신 정인영님을 팀원으로 섭외했다. 사실 같이 하고 싶던 두 명이 더 있었지만, 시간이 짧고 너무 모르는 사람 5명이 모이면 오히려 호흡 맞추기가 어려울 것 같아 3명으로 팀을 확정지었다. 브레인스토밍 사실 하고싶었던 기획이 있었던 거 치고 꽤나 오래동안 브레인스토밍 했는데, 아이디어들이 다 신박하고 재밌어서 해커톤 한 5번 더 나가도 괜찮을 거 같았다. 기획 프로덕트명 프로덕트 명은 Gandalf 이다. 사람과 사람을 연결해주는 추상적인 상징체 또는 등장인물을 이름으로 하고 싶었다. GPT가 추천해준 여러 이름 중에 피터틸 패밀리에 들어가기 위해서 ‘여러 종족을 이어주는 반지의제왕의 간달프’를 골랐다. 처음에는 너무 이상했는데, 영어로 적어두고 계속보다 보니 익숙해졌다.

머릿말 군 생활 중 창업의 일부 과정을 경험할 수 있는 좋은 기회를 가졌다. 25년 4월부터 12월까지, 공군창업경진대회부터, 국방부 창업경진대회, 도전 K-Startup챌린지 왕중왕전을 거치며 비즈니스의 형태와 기술을 구체화시켰다. 그 과정에서 배운 점도 많았고, 아쉬웠던 부분도 많았기에 기억이 휘발되기 전에 기록한다. 팀원이 모으기까지 고등학교 선배이자 대학교 과 선배가 될 예정이었던, 반재윤 선배에게 연락이 왔다. 함께 창업경진대회를 나가보자는 제안이었다. 이미 진주에서 2명의 팀원을 더 구했다. 카이스트 전자과를 다니던 준호형과, 숭실대 컴공에서 개발 경험이 많던 재상이 형. 나는 제품개발 겸 PM으로 참여했다. 사실 4명이 팀이기에 모두가 제너럴리스트가 될 수 밖에 없었다. 그중에서도 나는 비즈니스 모델 개발,IR Deck 작성 및 발표, 프로토 제작에 힘을 실었다. 당시에는 AI 분야에 지식이 많이 없어 논문을 겨우 이해하는 수준에 그쳐서이기도 했다. 유용한 기술 & 가치있는 모델 유용한 기술을 찾는다 대회 출품을 위해 아이디어를 브레인스토밍하다가, 과거 AI로 음성 변조 앱서비스를 만들어본 경험이 있는 팀원이 있었다. 당시에는 분간이 쉬웠고, 누구나 사용하는 기술이 아니었다. 하지만 현재의 AI의 발전속도는 금세 사람들이 분간하지 못하는 컨텐츠를 저렴하게 누구나 생성할 수 있을 것이라고 확신했다. 음성 스푸핑 탐지는 꽤나 오래된 분야다. 관련한 기술들은 이미 많은 논문들이 있었고, 음성 스푸핑 영역과 관련한 탐지 솔루션을 다루는 AsvSpoof라는 챌린지도 존재한다. 완전히 새로운 딥보이스 판별 방법론을 개발하는 것은 목표가 아니었다. 기존에 발표된 기술을 발전시켜서, 이 판별 기술이 필요한 도메인에 적절한 비즈니스를 만드는 것을 목표로 했다. 기술 자체는 복잡하지 않다. 지도학습 또는 GAN으로 딥보이스로 학습된 음성의 멜스펙트로그램과 일반 음성의 차이를 학습시킨다는 것. 초기 3트랙 비즈니스 Pure Stream : 미디어 플랫폼 검증 빌트인 API 또는 확장프로그램 미디어 플랫폼에 쉽게 통합할 수 있는 API로, 콘텐츠의 순도와 신뢰성을 검증하여 진정성 있는 스트리밍을 보장합니다. 크롬 확장프로그램으로 미디어플랫폼에서 조회하고 있는 영상이나 음성이 AI에 의해 생성되었을 가능성을 사용자에게 직관적으로 알려줍니다. 더 직접적으로 플랫폼 자체에도 저희 서비스를 제공할 수 있습니다. 자사의 기술은 API로 제공되어 플랫폼 제공자는 민감한 주제나 태그에 AI에 의해 생성되음을 표기하여 공인 사칭이나 범죄 악용 등의 사회적 혼란을 막을 수 있습니다. Artist Anchor : 아티스트 목소리 저작권 보호 통합 솔루션

기업매칭 지원서에 작성했던 분야와 잘 맞는 AI 기반 실내 측위 솔루션을 개발하는 기업인 Ipin Labs에 매칭이 되었다. 기업 해외 마케팅 담당자분과 명함을 교환하고 다음달 중으로 회사에서 직접 뵙기로 했다. 사전교육 이후 기간 동안 군생활을 마무리하고, 4일 체험판 해외영업 직무 인턴이 되기 위해 준비했다. 개인적으로 약점이었던 영어 문제를 해결하기 위해 제품을 세일즈하는 해외 유튜브 영상(작년 CES 부스 투어하며 QnA하는 영상, SharkTank, 스타트업 피칭 영상)을 지속적으로 시청하고 따라하며 자주 쓰이는 표현이나 용어에 익숙해졌다. 제이넷컴 측에서 준비해준 사전교육은 크게 세가지였다. 발대식 당일 연사로 오신 기업 & 서포터즈 대상 CES, 그리고 전시에서 성공적으로 바이어를 만나기 위한 방법에 관한 건, 그리고 기업에 대한 조사 레포트 작성, 콜드메일 작성. 첫번째 발표를 들었을 때는 전시에 가서 목표로 하는 바, 그리고 그 목표를 달성할 수 있는 방법, 분위기에 대해 감을 잡을 수 있어서 필기도 많이하고 도움이 많이 되었다. 두번째 기업 조사 과제는 즐거운 마음으로 꽤나 깊게 조사했던 것 같다. 나는 기업들이 어떤 가치관을 가지고 어떤 문제를 어떤 솔루션으로 풀어서 어떻게 돈을 버는지 듣는걸 좋아한다. 나와 매칭된 Ipin Labs는 실내에서 위치를 측정하는 기술을 연구하던 교수님이 이 기술을 보편화고자하는 비젼을 가지고 시작했다. 하지만 B2C 대상으로는 전용 앱을 설치하도록 유도하거나 수익화를 하기 어렵다고 판단하여, 이 기술이 진짜로 필요한 산업,제조, 건설현장에서 해당 기술로 pain point들을 해결하는 쪽으로 피벗했다. 추가적인 장비의 설치로 인한 비용, 시간, 리소스를 들이지 않고도 기존 인프라를 활용하여 작업자나 자산의 위치를 파악하지 못해 발생하는 다운타임을 실내측위기술로 해결한다. 이 기술 자체에 대해서도 특허나 논문을 보며 공부를 하게 되었고, IR 자료를 보며 활용 사례들을 분류하고 기술의 엣지 포인트들을 정리했다. 공개된 자료들로 부족했던 부분들(가격정책, 더 깊은 기술적 질문, 수치적인 spec, 거절당한 poc, 회사 히스토리)을 기업 담당자 분께 직접 들으며 빈틈들을 매꿀 수 있었다. 사실 이렇게까지 기업의 정보를 깊게 확인하는게 쉽지 않은데 사심을 채운 면도 없지 않아 있다. 현지활동 IPIN LABS 는 타겟으로 하는 고객층이 명확했다. 제조업, 건설업, 광산업 등의 산업현장에서 매니저로 있는 사람들. 그렇기에 지나가는 일반인들을 붙잡고 설명을 하지 않았다. 복잡해보이는 팜플렛과 산업현장과 설계도면이 보이는 동영상을 보고도 10초 이상 관심을 가지는 사람들을 대상으로 설명하고, 해당 방문객의 산업군에 맞는 유즈케이스를 소개해줬다. 처음에는 방문객에게 관심을 가지지 않고 내가 준비했던 정보들만 쏟아냈었는데, 해당 방문객이 왜 이 기술에 관심이 있는지, 어디까지 아는지, 어디에 쓰고 싶은지를 물어보면 더 생산적이 대화가 가능하다는 것을 중간에 알았다. 4일간 신세계, 인천공항, 현대모비스, 삼성 웰스토리, wistron, softbank, toyota, Rakuten 등의 대기업들, 그리고 체코, 멕시코, 텍사스 등의 개인 사업자들과 명함을 교환하고, 일부는 PoC 약속을 잡았다. 전시참관 기업 측의 배려로 오며가며 유레카관을 구경할 시간이 있었다. 부스들을 둘러보며 느낀 점은 생각보다 엔비디아 딱지 붙은 기업들이 많았다. 차량용 비서 솔루션이나 상하수도 관 추적 시스템 등 AI 를 활용하는 기업들이 실제로 그래픽카드를 쓰는 유스케이스들을 볼 수 있었다. AI 아닌 것 중에 재밌던 아이템은 알코올 스프레이 머신인데, 동력을 알코올을 화학적으로 분해해서 얻는 그런 손소독 기계였다. LVCC에서는 Main 홀과 West 관을 들르게 되었다. 가장 오랜 시간을 보냈던건, SK관이었다. skt 사내 신사업 팀에서 너무 재미있어보이는 프로젝트들이 많았고(특히 기지국 위치정보를 활용한 마케팅 사업화), 안티 피싱 기술이 작년에 내가 진행하던 창업 프로젝트와 주제가 겹쳐 많은 이야기를 나눴다. 해당 기술을 만들고 있는 엔지니어들이 소개를 해주기에 더 많은 것들을 물어볼 수 있었고, 커리어 상담도 받을 수 있었다. 모빌리티관에서는 라이다 기술이 정말 채일정도로 많았고, AI를 사용한 자율주행, 차량 비서, 등의 소프트웨어를 볼수 있었다. 그렇게 비워진 운전자의 자리는 다양한 컨텐츠와 기존과는 다른 방식의 UX로 채워졌다. 소감 전에는 어차피 인터넷 세상, 전시회 같은거 기사나 유튜브로 보면 되는거 아닌가 라는 생각이었다. 이번 CES 전시를 보며 전시회의 의의를 다시 깨닫게 되었다. 첫번째로는 내가 평소에 관심 없었을 기업이나 분야도 알게 될 수 있었다. 같이 다니던 제조업 기업에서 해외영업 인턴을 하는 형 덕분에 세계적으로 유명한 제조 기업들도 몇 알게 되고, 파나소닉이나 소니, 삼성, LG 등의 전통적 대기업들은 신사업으로 어떤걸 하고 있나도 볼 수 있었다. 인터넷은 목적을 가지고 검색을 해야하지만, 오프라인은 의도가 없어도 두발로 우연히도 접근 가능하다는 점이 달랐다. 두번째로는 사람을 만날 수 있다는 것이었다. 프로덕트에 대한 자세한 설명을 들을 수 있었고, 내가 가진 생각을 자유롭게 이야기하며 피드백을 받을 수도 있었다. 또한, 지금 나와 대화하는 사람이 누구인지, 어떤 배경을 가지고 있는지에 따라 새로운 시각을 얻을 수도 있었다. 이런 직접적인 소통은 단순히 인터넷을 통해 정보를 얻는 것과는 다른 깊이 있는 경험을 제공했다. 특히나 이번엔 전시의 소비자로써 참가했다기보다 생산자로 참가했기에 더 의미가 깊었던 것 같다. 프로덕트에 대해 깊게 이해하는 것도 중요하고, 방문객과 편안히 대화를 나누며 라포를 형성해 더 많은 기회를 잡는 것이 필요하다는걸 배웠다. 너무 아쉬웠던 건 영어가 편하지 않았기에 말을 걸거나 물어보는 것 하나하나를 코스트가 드는 행위로 느꼈다는 점이다. 이 코스트를 0에 가깝게 만들어 정말 언어 때문에 기회를 놓치거나 손해보고 싶지 않다. 앞으로 내 커리어를 어떻게 잡을지는 좀더 고민해봐야 할 것 같다. 확실한건 AI는 계속해서 기존의 소프트웨어 부터 모든 것들을 바꿀 것이고, 기회는 계속 생겨날 거다. 그 기회들 중에서 내가 가장 잘 할 수 있는걸 찾아야한다. 지금까지는 소프트웨어 개발만을 잘하는 사람이 목표였다면, 이젠 후보에 넣을 수 있는 범위가 넓어졌다.

회고 내 첫 인턴 생활이 6개월이 지난 현재 시점에서 내가 배운 것, 내가 기여한 것, 느낀 것들을 정리해보고자 한다. 왜 하게 되었나 군대 생활관에 누워있던 병장은 당시 스타트업과 급변하는 AI 기술에 관심이 많았다. K-Startup 왕중왕전까지 진출하여 PM 겸 엔지니어로 세상에 나만의 가치를 만들어 나간다는 것의 가치와 즐거움을 느끼고 있었다. 발표를 준비하면서는 EO채널, Bizcafe 같은 채널들을 즐겨보며 구루들의 생각과 사고 방식, 설득력있는 대화를 배웠다. 고등학교 단톡방에 재우가 채용공고를 올렸다. 사실 플러터는 다뤄본 적도 없었다. 군대에 있다보니 돈을 받고, 가치를 창출하는 일을 하고 싶어졌다. (군대는 가만히만 있어도 돈을 주는 대표적인 조직이다.) 그리고 사실 검증의 목적도 있었다. '아니 몇개월동안 걸리는 앱개발을 어떻게 3일만에 만들어주겠다는거지? 사기아니야?' 라는 생각과, '되니까 하는거겠지? 설마 재우가 사기꾼이겠어' 라는 생각이 공존하며 내가 들어가서 일해보며 그들이 일하는 방식과 어떻게 할 수 있었는지를 파헤쳐보고 싶었다. 첫날 커피챗을 하면서 나는 회사의 히스토리와, 현재의 시스템이 어떻게 돌아가고 있는지 들었다. 연이은 질문은 회사의 보안 정책에 아슬아슬하게 걸쳐있었다. 그날 이야기 해보며 나는 아래와 같은 이유로 일해보고 싶었다. 1 AI 로 고객에게 (꽤나 큰) 가치를 창출해주는 스타트업에서 일해보고 싶다. 2 개선할 여지가 보이는 포인트들이 많았고, 내가 기여할 수 있는 부분이 보인다. 3 사실 플러터를 배워서 만들어 보고 싶은 개인적인 프로젝트도 있다. 4 스타트업이 일하는걸 내부에서 보고 싶다. 당시 상황 회사는 대표님, AI팀 2명, 제품팀 3명, 미국팀 2명, 군인(재우) 1명으로 이루어져 있었다. 주에 1개 정도의 신규 고객 앱 제작 요청이 들어오고 있었고, 내부 생산성 향상을 위한 인터널 툴 개발도 이루어지고 있었다. 처음에는 신기했다. 월 40만원 가까운 돈을 지불하며 사람들은 자신의 앱을 만들고자 하는구나. 특히 인스타그램 인플루언서 마케팅이 알고리즘에 오른 날은 앱이 5개씩 쏟아져 오고 하루에 수백명씩 가입하기도 했다. 그때의 프로세스는 다음과 같았다. 1 고객이 채팅으로 만들고 싶은 앱을 작성한다 2 기획 담당 AI가 대화를 통해 기획을 구체화하고, PRD를 작성한다. 3 (AI 팀 직원이) 구글드라이브에 쌓인 기획서를 플러터 전문 모델에 input으로 넣고 3시간동안 기다린다. 4 각 페이지별로 통합된 플러터 코드가 작성된다. 5 (AI 팀 직원이) 파이어베이스 연결, SSO 로그인, 애플/안드로이드 메타 정보 등록, 특수 기능에 대한 API 및 Key 연결을 한다. 6 (AI 팀 직원이) 고객이 요구한 기능들이 동작하는지 확인한다. 구현되지 않았거나 오류가 발생하는 경우 수정한다. 7 (제품팀 직원이) 앱의 컬러시스템과 컴포넌트 작업을 아주 일부 진행한다. UI를 매끄럽게 바꾸기 위해 cursor와 함께 무한 바이브 코딩을 진행한다. 8 고객에게 앱을 전달한다. 피드백을 받고 수정한다. 갈등 입사 첫 주에는 사내 백오피스 툴로 디자이너를 위한 컬러팔레트를 만드는 프로젝트를 진행했다. 목표는 '한 theme의 color 간의 관계성을 수식화하여 일관된 톤을 가지게 만들고, 컬러 세트의 생성을 편리하게 하자' 였다. 하지만 모호하고 정립되지 않은 기획에 대해 구체화하는 협업과정에서 어려움을 겪었다. 처음에는 기획 구체화 요청을 업무시간이 아닌 사석에서 구두로 전달 했었다. 이 과정에서 상호 소통간의 정보의 유실이 생기고, 이 유실은 책임 소재가 불분명하게 되었고 갈등으로 이어졌다. 이 날 배운 건 협업과정에서 소프트한 쿠션 언어를 사용하고, 업무요청은 분명하게 요청사항과 기한을 명시하여 문서로 남겼고, 필요한 데이터들을 정확하게 요구하는 방향을 협업을 진행하게 되었다. 물론 터놓고 편안한 분위기도 중요하지만, 특히 서로의 언어가 다를 때는 원하는 방향이 뭔지 정확하게 명시하는게 중요하다는 것을 배웠다. 반복되는 앱 작업 입사 전부터 플러터 공부를 해서, 2~3개의 고객 앱을 처리하다보니 워크플로우와 개발에 익숙해졌다. 대체로 고객의 요청 앱들은 유사한 카테고리 안에 있었고 예측 가능했다. 나는 제품 팀에서 cursor 와 함께 어플리케이션의 UX 개선, 일관성 있는 UI 만들기, 깔끔한 디자인으로 수정을 메인 업무로 했었는데, 이 과정이 거의 모든 페이지에 유사한 워크플로우로 구성되었다. 1 일단 오류가 안날때까지 수정한다 2 애뮬레이터를 열어 유저플로우를 따라가며 테스트한다. 3 디자인이 마음에 들지 않으면 레퍼런스와 디자인 용어로 바이브코딩한다. 4 페이지간 디자인 일관성을 맞춘다. 이 과정이 페이지별로 진행되고, 반복되기에 이걸 페이지마다 AI에게 요청하는 디자인 봇을 만들어 시도했다. 프롬프트 엔지니어링과 dart language 자체의 오류 디버깅 기능, claude API를 사용하여 4일동안 최대한 완성도를 높여봤다. 결과물은 생각보다는 아쉬웠다. 먼저 AI는 실시간으로 개발되는 화면을 볼 수 없었고(당시 MCP는 공개되지 않았었고 애뮬레이터나 실행중인 앱의 UI를 LLM이 조회하기는 어려웠다.), 코드로만 디자인을 판단했다. 두번째로는 동일한 레퍼런스와 프롬프트를 넣어도 페이지간 일관성을 유지하기는 어려웠기 때문이다. 이대로는 안된다.