“언어 구애 받지 않는 로그분석 시스템에도 몰두”
온라인 쇼핑 좀 해봤다면 다이퀘스트 제품을 이미 써봤을 가능성이 높다. 다이퀘스트는 국내 유수 쇼핑몰 대다수가 선택해 사용하고 있는 자연어처리 검색솔루션(solution) 전문업체다. 2000년 설립된 업력 17년의 알짜배기 기업이다. 새로운 변화를 앞두고 강락근 다이퀘스트 대표를 만나 자연어처리 전반에 대해 물었다.
자연어처리를 쉽게 설명해 달라.
사용하는 언어를 이해하고 그 이해를 바탕으로 데이터를 가공해서 이해한 것에 대한 근사치 답을 제공해주는 일련의 과정이다. 쉽게 설명하기가 어렵다.
다이퀘스트, 업계에서 어떤 존재감인가.
자연어처리 업계에서 2위정도 하고 있다. 2000년 쯤 자연어처리를 활용한 검색엔진 솔루션 업체가 60~70군데였지만, 이제는 대부분 메이저 플레이어만 남았다. 4개사 정도가 메이저다. 그 가운데 다이퀘스트는 창립 초기부터 자연어처리를 제품화하고 출시했다. 초급부터 고급 영역까지 모두 패키지로 완성도 높게 제공하는 곳은 여기밖에 없다. 솔루션 이용자는 서비스 운영부터 관리까지 모두 할 수 있다. 현재 종합쇼핑몰 80~90%는 우리 제품을 사용하고 있다.
일반 포털엔진과 어떻게 다른가.
업주들이 직접 설정할 수 있는 기능이 있다. 업체마다 정확도, 인기도, 가격, 판매순위 등 원하는 설정값이 다르다. 어떤 걸 먼저 내세우느냐에 따라 업체 수익이 달라진다. 이들은 입맛대로 검색 설정을 만지고 싶어 한다. 그런 기능들을 다이퀘스트는 제공하고 있다.
지난해 수익이 궁금하다.
지난해 매출액 99억원을 기록했다. 영업이익은 10억원정도. 최근 상승세를 타고 있다. 아쉽게도 1억원이 모자라서 100억원을 달성하지는 못했지만 올해는 매출액이 100억원이 넘을 것으로 예상하고 있다.
고비는 없었나.
회사가 기로에 섰을 때가 있었다. 2000~2003년에 기업 90% 이상이 외산 엔진을 사용했다. 특히 공공기업 같은 경우 검증되지 않은 솔루션을 안 쓰려고 했다. 부단히 노력해야 했다. 전자정부 쪽에 검색엔진을 납품하면서 살길이 생겼다.
4차혁명에서 자연어처리가 미칠 영향에 대해 알려 달라.
자연어처리가 안 쓰일 곳이 한 군데도 없다. 기업 간 거래와 기업과 소비자 간 거래의 벽이 허물어 질 것이다. 이에 따라 자연어처리가 모든 영역에 융합 형태의 사업 모델을 만들어낼 것이다.
챗봇(chatter robot) 사업을 언제부터 시작했나.
피처폰 시절 언젠간 모바일 시대가 올거라고 생각했다. 그 당시 PDA(personal digital assistants)가 있었는데 이것이 모바일 쪽으로 올 거라고 예상했다. 이런 모바일에서 대화형 인터페이스가 주를 이룰 것이라고 생각해 채팅로봇을 만들었다. SK텔레콤과 협업해서 1mm라는 챗봇을 만들어서 30만명의 가입자를 유치했다. 하지만 피처폰 특성상 사용이 힘들고 시기가 너무 일렀던 탓에 사장되고 말았다. 1mm 사업 이전에도 인스턴트 메신저에서 대화하면서 물건을 찾고 결제하고 배송정보와 적립금을 확인하는 챗봇도 만들었지만 계약이 이뤄지지 못했다.
비서 시장에도 관심이 있었나.
실제로 예전에 우리 회사는 아바타포털을 꿈꿨다. 개인 비서들에게는 관심 있는 부분이 정해져있다. 포털은 너무 광범위하다. 내 비서가 광범위한 데이터까지 알 필요는 없다. 나한테 맞는 것만 있으면 되지 않겠나 하는 생각에 출발했다. 그래서 내 아바타를 만들어놓고 내가 관심 있는 것만 학습시켜서 비서에서 물었을 때 바로 정보를 받을 수 있는 형태의 포털을 만들고 싶었다. 하지만 당시 회사가 시작 단계여서 검색 시장에 집중하느라 만들 여력이 없었다. 앞으로 챗봇은 이런 형태로 넘어갈 거다. 챗봇은 기술 문제보다는 콘텐츠의 문제다.
어려움은 없나.
데이터를 구하는 것이 쉽지 않다. 인공지능 관련 모든 분야는 데이터가 필수다. 데이터가 모자라면 학습시킬 수도 없고 좋은 결과물을 얻기도 쉽지 않다. 결국은 많은 데이터를 갖고 있는 구글이나 네이버에 기댈 수밖에 없다. 특히 이 분야는 단기적인 성과보다는 10~20년씩 내다보면서 투자해야 한다. 돈도 필요하지만 시간도 필요한 측면이 있는데 정부에서도 그런 부분은 생각을 안하는 경우가 많다. 투입되는 인력도 중요하다.
정부가 지원해줘야 하는 부분이 있다면.
우리나라엔 규제가 너무 많다. 규제가 풀려야 데이터를 확보할 수 있다. 지원금도 턱없이 부족하다. 재작년에 국내에서 자연어처리 박사는 겨우 1명 나왔다. 이런 인력이 투입되기 위해서 4~6년간의 경험이 필요하다. 기존 인력은 대기업에서 빼내가는 상황이다. 또 국내에는 인수‧합병 시장 거의 없어서 그저 선진국을 따라가는 형식이다. 안타까울 때가 많다.
서강대, 포항공대 자연어처리 학내 연구소에서 출발했다. 독특한 사내문화가 있다면.
기업문화가 다르다. 일단 수평적인 수조다. 누구든지 계급에 상관없이 회의할 때 자유롭게 의견을 개진할 수 있다. 교내 벤처로 시작했기 때문에 가능한 일이다. 또 학교와 협력이 잘 돼 지금도 같이 연구‧개발 하고 있고, 학교에서 최신 패러다임이 나오면 상용화에 대한 검토를 같이 할 수 있어 좋다. 인력부분에 있어서도 아무래도 선배들이 와 있으니까 후배들도 자연스레 유입되고 있다.
고민이 있다면.
새로운 정부가 들어서면서 관련 정책이 어떻게 바뀔지 아무도 모른다. 챗봇 서비스는 계속하긴 하겠지만 최소한의 연구·개발만 할지 제대로 투자해 볼지 고민 중이다.
해외 시장 진출은 어떻게 됐나.
중국, 동남아 등 시도를 많이 했는데 잘 되지 않았다. 국내에서 소프트웨어를 해외로 가져가기가 쉽지 않은 여건이다. 현지에서 좋은 파트너를 만나야하는데 쉽지 않다. 다국적 기업이나 대기업들이 도와주면 좋을 텐데…. 자사의 경우 국내에서 다른 솔루션을 막을 수 있는 장점이 있는 반면 그것이 해외에선 오히려 장애물이 된다. 언어적인 문제도 있고. 다국적 기업이 우리 제품을 써주는 것만으로도 큰 힘이 되는데 대부분 국산 엔진을 쓰지 않고 있다.
새롭게 주력하는 분야가 있다면.
언어에 구애를 받지 않는 로그(log)분석 시스템에 새롭게 집중하려고 한다. 코스닥 상장 회사와 같이 해외 판매를 하고 있다. 언어와 상관은 없지만 중심기술로 할 수 있기 때문에 두드려보는 중이다. 기존에 하고 있는 VOC(고객의 소리·Voice Of Customer) 분석, 챗봇도 앞으로 계속 강화해 나갈 예정이다.
앞으로 어떤 변화가 오려나.
새로운 4차혁명에 가속화가 붙는 건 확실하다. 하드웨어 속도도 십 수배나 빨라졌다. 우리가 막연히 생각하는 것보다는 빨리 올 것이다. 뉴스에서 보도되는 것처럼 하루아침에 완성되는 것은 아니더라도. 하지만 과연 우리가 변화할 준비가 되었느냐에 대해서는 의문이다.