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[AI로 가는 길, 데이터댐의 명암⑤] 김정하 한국액셀러레이터협회 부회장 "AI 스타트업 생태계 구축해야"

데이터댐·바우처제도, 스타트업에게 필수요소
"신뢰받고 공정한 심사 통해 AI 활용 기회줘야"

  • 기사입력 : 2021년05월06일 16:42
  • 최종수정 : 2021년07월07일 17:59
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[세종=뉴스핌] 이경태 기자 = "인공지능(AI) 시장에 능동적으로 대응할 수 있는 곳이야 말로 스타트업이죠. 다만, 생태계가 구축돼야 산업이 커질 수 있어요."

김정하 한국액셀러레이터협회 부회장이 대한민국 데이터·AI 산업 활성화 방향에 대해 꺼내놓은 생각이다. 투자자이면서도 스타트업 '보다' 대표인 김 부회장은 AI 시대를 맞이하면서 정부 정책 속의 사각지대가 많다는 데 공감했다. 김정하 부회장은 지난 4일 <뉴스핌>과의 인터뷰에서 정부의 데이터댐 정책에 대해 '운용의 묘'를 잘 살려야 한다고 조언했다.

김정하 보다 대표(한국액셀러레이터협회 부회장) [사진=보다] 2021.05.06 biggerthanseoul@newspim.com

김정하 부회장은 "정부의 데이터댐과 다양한 빅데이터를 활용할 수 있도록 하는 바우처 제도는 기초데이터를 원하는 스타트업에게는 필수적"이라며 "정부의 데이터 바우처 사업을 받게 되면, 6개월에서 1년에 이르는 데이터 수집 및 가공 기간을 최소화할 수 있을 뿐더러 비즈니스 실현을 통한 시장 진출이 더 빨라지기 때문"이라고 강조했다.

그러나 현재 정부가 추진중인 데이터댐 사업에 무조건 좋은 점수를 줄 수 없다는 게 김 부회장의 지적이다. 

그는 "업계에서는 실제 사용돼야 할 실증 데이터가 너무 부족하다거나 가공데이터가 업체와 맞지 않다는 불만이 나온다"며 "아직은 전문화 인증이 된 판매기업과 가공 기업들을 찾기가 어렵다는 생각이 드는 이유"라고 말했다.

데이터 바우처 사업의 한계도 지적했다. 김 부회장은 "해마다 바뀌는 기준에 맞추기 위해서는 스타트업들은 상당한 어려움을 겪게 된다"며 "너무 전문화된 사업계획서를 요구하는 측면이 있다"고 전했다. 그는 "이렇게 하다보니, 실제 비즈니스 모델 보다는 화려한 서류를 대행업체에 맡겨 심사를 통과하는 경우가 비일비재하다"며 "심사위원 저마다 주관적인 기준이 결과에 영향을 주다보니 규모가 작은 스타트업으로서는 여러 모로 사업에 참여하는 게 쉽지 않은 실정"이라고 말했다.

또 정부 주도로 추진되는 데이터댐이나 인공지능 사업이 초기 데이터 구축에는 필요한 반면, 시장을 키우고 활성화하는 데는 민간 주도의 시스템 구축에는 뒤처질 수 밖에 없다는 게 그의 평가다. 

그는 "규제 역시 인공지능 시대를 가로막는 걸림돌이 될 수 있다"며 "개인 정보 등 민감한 데이터를 살려야 하지만, 기술보다 한참 늦을 수 밖에 없는 제도를 입법기관이 너무 늦지 않게 살펴주길 바란다"고 말했다.

김 부회장은 데이터와 인공지능 시대를 맞아 스타트업에 대한 조언도 빠트리지 않았다. 그는 "데이터플랫폼 기술력을 키우는 것도 좋지만, 기반이 되는 데이터를 만들어야 할 소재와 방법부터 생각하는 게 중요하다"며 "어떤 방법을 통해 데이터를 수집하고 어떤 형태로 가공해 어떤 학습을 기반으로 할 것인지에 대한 구체적인 기획안을 만들어서 사업을 끌고 나가야 할 것"이라고 당부했다.

다음은 김정하 한국액셀러레이터협회 부회장과의 인터뷰 일문일답.

-데이터 시대를 맞이하며 스타트업으로서 어떤 준비 또는 대응을 하고 있나.

▲스타트업을 운영하면서 데이터시장은 기회라는 생각을 하게 된다. 디지털 환경은 우리 삶의 상당 부분을 0과 1로 표현하도록 만들었다. 데이터의 폭발적인 성장을 가져왔기 때문에 이제까지 사람들이 눈으로만 봐 왔던 광경이 각종 기기를 통해 데이터로 변환이 된다. 이렇게 축적된 데이터는 사람을 예시로 했을때 무엇을 좋아하고, 무엇에 관심을 갖고 있는 지 알려주는 로우 데이터(Raw-data)가 된다. 현재 제가 운영하고 있는 스타트업인 '보다'도 초경 집단의 데이터를 활용해 심신 데이터를 활용한 비즈니스 모델 확장을 추구하고 있다. 겉으로 보기에는 IT 기술이 들어가지 않는 듯한 사업안이라도 이제는 데이터 관점에서 보면, 상관 관계가 다 있다고 본다. 그렇게 급속하게 변화하고 있는 데이터 및 인공지능 시대라는 파도를 타고 함께 새로운 시장으로 항해하는 기분이다. 

-데이터를 생산할 수 있는 스타트업으로서 정부의 데이터 바우처 사업의 필요성에 한 말씀 한다면.

▲저희를 포함한 인공지능 플랫폼을 목표하는 스타트업들은 기반이 되는 기초데이터가 필수적이다. 그러한 데이터를 수집하고 가공하기 위해서는 최소 6개월에서 1년 이상 시간이 소요된다. 정부의 데이터 바우처 사업을 받게 되면 그 기간을 더 최소화시킬 수 있다는 점에서 장점이 있다. 비즈니스를 실현시켜 시장 진출을 더 빨리 할 수 있기 때문이다. 하지만, 기존에 지원을 받는 업체들의 이야기를 들어보면, 실제 사용돼야 할 실증 데이터가 너무 부족하다거나 가공데이터가 업체와는 맞지 않다는 불만을 알 수 있다. 아직까지 전문화 인증이 된 판매기업과 가공 기업들을 찾기가 어렵다는 생각이 드는 이유다.

-데이터 바우처 사업에서 공급과 수요가 상호 미스매칭되면 쓸모가 없을 것 같다. 현 제도에서의 문제점이나 한계를 말한다면.

▲사업공고 시점에서 접수 시점까지 기간이 너무 짧다는 생각이 든다. 올해 진행되는 사안을 기준으로 보면, 해마다 바뀌는 사업계획서 사항과 기간, 비용에 비해 너무 전문화된 사업계획서를 요구하는 듯 하다. 바우처 사업에 집중돼야 할 난이도가 높아졌다고 생각된다. 또 판매기업과 수요기업의 인증 또한 전문화된 카테고리가 나뉘어야 하지 않을까 생각을 하게 된다. 각자 양질의 데이터를 공급할 수 있고 효율성 높은 비즈니스 모델을 접목해 사업을 확대하고 투자를 받아야 하는데, 이 부분에서 여전히 데이터댐의 목표치 대비 미흡한 부분이 있어보인다. 

-현재 추진되는 데이터댐 바우처 제도에서 개선돼야 할 부분은 무엇인가.

▲정부가 상당히 공을 들여 추진하고 있다는 것은 알고 있다. 다만, 앞서 언급한 내용에 덧붙인다면, 바우처 제도를 이용하기 위해 신청하는 데이터 공급기업이나 수요기업에 대한 보다 공정한 평가나 심사가 필요하다는 생각이 든다. 사실 심사위원들이라고 해서 완벽하다고 볼 수는 없다. 저 역시 창업 시장에서 투자를 하고 심사를 하는 역할도 함께 한다. 제가 심사할 때 기준은 어느 정도의 자금을 투자하면 곧바로 서비스가 되고 수익화가 가능한 사업에 높은 점수를 준다. 그러나 어떤 때는 제가 높게 평가한 기업이 선정되지 않는 경우도 있다. 그래서 느끼는 것은 심사위원에 따라 자신의 개인적인 경험 등에 비춰 주관적인 평가를 할 수 밖에 없다. 더구나 경쟁자가 몰리다보면, 서류 심사부터가 상당한 수준으로 높아지는 경우도 있다. 바우처 역시 마찬가지다. 사업에 선정되기 위해 기획 대행업체에 서류를 맡기는 상황이 된다. 초기 서류 준비에 투자를 하기 버거운 스타트업으로서는 서류 심사조차 넘어서질 못한다. 오히려 면접 평가 때에는 대표가 직접 나서서 발표를 하기 때문에 서류만 화려한 업체는 탈락하게 된다. 다만, 서류 심사부터 성공할 싹이 보이는 스타트업이 걸러진다는 점은 정부가 다시 한번 고민을 해봐야 한다고 생각한다. 

-인공지능 비즈니스 모델을 꾸려갈 때 정부 주도의 데이터 서비스에 생길 수 있는 맹점은 무엇이라고 보는가.

▲데이터 축적은 말처럼 그렇게 쉬운 작업은 아니다. 그렇다보니 각 기관별 형식이 다른 데이터를 하나의 그릇(플랫폼)에 담기 위한 표준화 작업을 거쳐야 한다. 또 표준화 작업을 거치는 과정에서 우리에게 의미있는 데이터만을 선별하는 과정 역시 필요하다. 이러한 작업을 할 수 있는 IT 개발자, 데이터를 분석할 수 있는 연구자 등의 인력 양성이 수요에 맞게 지원돼야 한다고 본다. 현재에도 관련 정책 프로젝트가 진행중인 것으로 알고 있지만, 여전히 시장에서 요구하는 인재를 쏟아내기에는 역부족인 면이 있다. 시장도 여전히 활성화되지 않은 측면이 있다. 전체 인공지능 시장에 비해 데이터댐은 부분이라고 볼 수도 있으나, 정부가 데이터댐 구축 초기부터 큰 그림을 그려서 판단한다면 첫 수혜자는 스타트업이나 기업이 될 것이고, 다음으로는 일자리를 얻을 수 있는 교육받은 인재가 혜택을 얻을 것이라고 본다. 그 사이에 숫자만을 따지는 일자리나 데이터 산업 현장에서의 불편함을 보완하지 않는다면, 산업 초기부터 사각지대가 넓어질 것이다. 그래서 정책이 마련된 이후 초기 사업 추진 시기가 중요할 수 밖에 없다.

-데이터 시장이 확장될 때 규제가 멈춰 있으면 시장은 커지지 않을 것이다. 어떤 부분이 향후 시장 활성화에 걸림돌이 될 것으로 보나.

▲빅데이터가 시장경제의 '보이지 않는 손'인 가격을 대체하게 됐다는 기술 혁명 시대의 메시지를 우리 모두 받고 있다. 이런 상황에서 여러 가지 문제 중 향후 제일 큰 규제는 보안과 관리로 귀결될 것이다. 보이지 않는 영역일수록 문제가 될 수 있다고 생각된다. 동시에 키관리, 암호화 등 이슈를 대체할 수 있는 기술도 함께 개발은 될 것이다. 그렇더라도 규제보다는 기술이 더 빠르게 변화하다보니, 규제가 산업 발전의 발목을 잡을 수도 있다. 다만, 규제는 이용자인 사람을 위한 것이기 때문에 규제와 산업 간 관계는 떼어낼 수 없는 것이긴 하다. 정부보다도 입법기관인 국회가 관련 산업 규제 등 제도를 보다 전향적으로 살펴보고 개선해줘야 그나마 불씨가 살아난 인공지능 산업이 유지될 수 있을 것이라고 본다.

-데이터 산업도 정부 주도보다는 민간 주도로 추진돼야 한다는 말을 듣는다. 동의한다면, 민간이 주도할 때 어떤 장점이 있다고 보는가.

▲비즈니스 형태의 데이터 산업이 결성되면 각 분야 최고 수준의 데이터 기업들과 함께 '데이터 얼라이언스'결성이 가능해진다. 업무협약 체결과 개방, 협력 등을 통해 파트너를 지속적으로 확대할 수가 있다. 여러 산업 분야의 빅데이터와 인공지능 연구 및 지원에도 다양하게 기여할 것으로 생각한다. 더 나아가 정보보안이 중요한 데이터에는 가명 정보화를 통해 비식별 결합할 경우 원하는 분야에서 이전에 비해 훨씬 안전하고 고도화된 데이터 상품을 만들 수 있을 것으로 기대된다. 그 부분이 민간이 주도해야하는 이유라고 본다. 다만, 정부가 주도하는 측면은 마중물 역할이라고 본다. 정부는 현재 마중물 역할을 넘어서면 안될 것으로 생각한다.

-현재 운영하고 있는 '보다' 사업에서 데이터와 인공지능을 어떤 식으로 비즈니스에 접목할 계획인지 설명해달라.

▲데이터를 수집하고 가공하여 초경 집단의 데이터를 통한 시장 창출을 목표를 두고 있다. 우선, 초경 집단 맞춤 데이터를 활용한 헬스케어 산업을 육성하려는 방향을 잡은 상황이다. 육체적으로는 성장발달, 정신적으로 심리 요인이 해당한다. 초경 집단 맞춤 데이터를 활용한 사회적 접근법을 활용하고자 한다. 예를 들어 학습이나 소비형태, 놀이 문화 등을 말할 수 있다. 여기에 성장기 데이터를 활용한 식음료 문화도 선도하고자 한다. 초경집단의 실제 건강점검 데이터로 활용이 가능하다. 성장기 데이터를 활용해 관련 산업과의 연계도 가능하다. 학교, 학원 등 교육기관과의 협업이 가능해진다는 얘기다. 엔터테인먼트 분야도 추진할 수 있다. 놀이문화, 스트레스 해소 등으로 구체화할 수 있기 때문이다. 산부인과, 한의원, 치과, 정신과 등 의료기관은 물론, 급식업체나 건간관리업체 등 식음료업체와도 일을 함께 할 수 있다. 리서치 센터나 온라인 교육으로도 활용할 수 있다. 현재 5000명 정도의 데이터를 보유했지만, 조만간 공개되는 애플리케이션 서비스를 통해 엄마와 초경을 하는 자녀의 일대기 생활 데이터가 지속적으로 들어올 수 있어 기대가 크다. 초경 생리대 제품 등 IT 기반이 아닌 사업에서 출발했으나, 다양한 고객 데이터로 활용도가 커지고 스타트업의 비즈니스 모델 확대도 가능하다는 점에서 다른 창업 아이템 역시 데이터 산업과의 결합은 필수라고 생각한다.

-데이터, 인공지능을 접목하려고 하는 스타트업에 해줄 수 있는 조언이 있다면.

▲인공지능으로 개발하려는 플랫폼 서비스를 기술로 풀어내는 것도 중요하지만 기반이 되는 데이터를 만들어야 할 소재와 방법을 먼저 생각하는 게 중요하다고 본다. 외부 개발 업체를 만나 상담을 했을 때 개발할 서비스는 기술적인 문제가 없지만 어떠한 데이터를 수집하고 만들어서 어떻게 학습을 시켜야 하는지가 먼저 기반이 돼야 올바른 서비스로 갈 수 있다는 조언을 들었다. 그렇기 때문에 사업화를 진행하려는 시스템을 기획할 때는 기반이 될 수 있는 목표 데이터 모델로 함께 구상돼야 한다. 어떤 방법을 통해 데이터를 수집하고 어떤 형태로 가공해 어떤 학습을 기반으로 할 것인지에 대한 구체적인 기획안을 만들어야 할 것이다.

김정하 한국액셀러레이터협회 부회장 프로필

- 보다 대표
- 한국액셀러레이터 협회 부회장
- 시니어벤처협회 감사
- 오픈엔젤스 이사
- 전 퍼스널쉐어링 대표
- 전 셀핀닷컴 대표

biggerthanseoul@newspim.com

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