알파고와 이세돌 9단의 대국 이후로 ‘기계학습(머신러닝)’이란 용어는 많은 사람에게 익숙해졌다. 정작 그게 무엇을 뜻하는지, 어떻게 쓰이는지는 몰라도 말이다. 그런데 잘 모르는 사람도 기계학습을 활용할 수 있게 도와주는 소프트웨어를 개발하고 있는 스타트업이 있다. ‘엑스브레인’이다. 놀라운 건 엑스브레인을 이끌고 있는 이들이 대부분 졸업을 앞둔 대학생이라는 점이다. 열정과 패기로 똘똘 뭉친 다섯 청년의 이야기를 들으러 가보자.
33℃ 안팎의 폭염이 이어지던 무더운 여름날, 기자는 땀을 뻘뻘 흘리며 서울 망원동을 찾았다. 엑스브레인 최진영 대표가 기자를 안내한 곳은 일반 주택이었다. 안으로 들어서도 일반 가정집과 다를 게 없었다. 다만 거실에 책상과 의자, 컴퓨터 등이 놓여 있다는 점이 다를 뿐. 이 집에서 다섯 명이 숙식을 함께 하며 기계학습 소프트웨어 ‘앨리스’(프로젝트명) 개발에 매진 중이다.
기계학습은 사람이 보고 듣고 느낀 ‘경험’을 바탕으로 ‘학습’하듯이, 기계에 ‘데이터’라는 경험을 제공하고 이를 ‘학습’해 문제를 해결하게 하는 기술이다. 기계학습을 올바르게 적용하기 위해서는 많은 시간과 노력이 필요하다. 기계학습을 제대로 다룰 줄 아는 전문가가 적은 우리나라에서 기계학습이라는 유용한 도구를 현장에 바로 적용하기가 쉽지 않다는 얘기다. 최 대표는 “앨리스는 전문적인 지식과 경험이 부족해도 누구나 쉽게 기계학습을 활용할 수 있도록 도와주는 소프트웨어”라고 설명했다.
떡잎부터 남다른 스타트업
엑스브레인은 지난 6월 24일 미국 뉴욕에서 열린 머신러닝 국제 콘퍼런스 (ICML)의 ‘오토메이티드 머신러닝 챌린지’에 포항공대 기계학습 연구실과 함께 참가해 3위에 올랐다. 오토메이티드 머신러닝 챌린지는 사람의 개입 없이 자동화된 기계학습 모형화 기법을 이용해 최적의 모형을 찾는 대회다.
엑스브레인은 기계학습 분야에서 유명한 인텔, 프라이부르크대 등의 팀과 함께 수상했고, 스타트업으로는 유일한 수상팀이었다. 엑스브레인의 가능성을 인정받은 것이다. 이 대회에서 개발한 모형은 앨리스에도 반영이 돼 큰 역할을 하고 있다.
앨리스는 엑스브레인의 한 명 한 명이 제 역할을 해야 만들어질 수 있다. KAIST 수리과학과를 졸업할 예정인 정종헌 씨는 앨리스의 알고리즘 개발을 담당하고 있다. 데이터의 통계적 특성을 파악해 이를 분석할 수 있는 최적의 알고리즘을 만드는 역할이다.
이 알고리즘을 실제로 활용할 수 있도록 돕는 소프트웨어를 개발하는 건 포항공대 컴퓨터공학과를 졸업할 예정인 김종민 씨와 김대현 씨다. 미국 브라운대 컴퓨터과학과 차규원 씨는 시장 상황에 따라 앨리스의 개발 방향을 정하고 사내 의사소통을 주관한다. 이 모두를 총괄하고 이끌어가는 건 최진영 대표다. 한 명 한 명이 맡은 바 역할을 제대로 해주지 않으면 엑스브레인은 없다.
회사 동료지만 친구같이 웃고 떠드는 모습이 인상적이었던 엑스브레인. 그들이 일하는 모습을 보면 아직 대학생이라고는 믿겨지지 않을 만큼의 전문성이 돋보인다. 그리고 열정은 그 누구보다 뜨거웠다. 그들이 앞으로 만들어갈 엑스브레인의 이야기가 기대된다.
