[테크월드뉴스=김경한 기자] 코난테크놀로지는 디지털 콘텐츠의 의미와 가치를 발견해 시대를 선도하는 비즈니스 통찰력을 얻을 수 있게 돕는 서치 및 분석 전문 기업이다. 1999년 설립 이래, 한글 형태소 분석 기반 자연어 처리(NLP) 기술을 근간으로 오롯이 한 우물만 판 코난테크놀로지는 챗봇을 비롯해, 자막 인식, 비정형 데이터 분석 등 다양한 고객 맞춤형 솔루션을 제공하고 있다. 이는 AI 및 빅데이터 응용 개발에 최적화된 자체 개발 프로그래밍 언어인 ‘K 언어’의 효율성 덕분이기도 하다. 양승현 CTO를 만나 코난테크놀로지의 개발사와 주요 제품군에 대해 들어봤다.
△양승현 코난테크놀로지 CTO
Q. 1999년 설립 당시에는 자연어 및 빅데이터 분석에 대한 개념은 대중들에겐 잘 알려지지 않았을 것 같다. 그럼에도 그 당시 회사를 설립한 배경은 무엇인가?코난테크놀로지는 한국전자통신연구원(ETRI)에서 자연어처리를 전공한 교수 및 연구원들이 “자연어 분석을 통해 전문 검색(Full Text Search)을 제대로 해보자”는 꿈을 안고 출발한 기술 중심의 회사다. 당시에는 국제구제금융(IMF) 이후 정부에서 IT 분야에 드라이브를 걸었고, IT 붐에 힘입어 ETRI 내에서도 창업이 열기를 띠던 시기였다. 그 해에만 5~6개 팀이 창업에 뛰어들었다. 다른 팀들은 ‘자연어 처리’라는 생소한 기술의 사업성에 대해 의문을 품으며 우리 팀을 많이 걱정했다.하지만 우리는 “고객이 자기 주머니에서 돈으로 살 수 있을 만한 가치를 제공하면 된다”는 된다는 일념으로 개발에 정진했다. 자연어 처리는 결국 기술 완성도에서 성패가 좌우된다는 확신 때문이었다. 이 시기 전후로 ‘다음’, ‘네이버’, ‘네이트’ 등의 포털 사이트가 개설된 영향도 컸다. 포털들의 검색은 단순히 키워드 위주로만 이뤄졌는데, 웹 서비스들이 활성화되면서 검색 수만 수천만 건이 넘어가면서 검색 품질에 문제들이 생겼다.창업 첫 해에는 기술력을 인정받아 형태소 분석에 대한 라이선스료를 받았고, 그 다음 해부터 검색 엔진 자체를 개발해 포털 사이트 ‘엠파스’에 공급하면서 사업의 기틀을 다질 수 있었다. 이후 SK커뮤니케이션즈의 ‘네이트’에도 공급할 수 있었다.
△양승현 CTO는 “고객이 필요로 하는 가치를 제공함으로써 창업 초기의 어려움을 극복할 수 있었다”고 밝혔다
Q. 코난테크놀로지가 최근 인공지능 기술 기반 챗봇인 ‘코낫봇 3(Konan Bot 3)’를 출시하는 등 이 분야의 기술 개발에 힘을 쏟는 것으로 알고 있다. 요즘 들어 챗봇 시스템이 많이 등장하고 있는데, 이들 제품과 차별화되는 코낫봇만의 기술 강점은?챗봇은 최근 인공지능(AI) 기업에겐 레드오션처럼 인식되고 있다. 하지만 이는 현상만 본 것이고 실제로는 계속해서 성장하는 시장이다. 현재 대부분의 챗봇 서비스는 FAQ(단골 문답) 위주로, 문서(도큐먼트)를 넣으면 바로 도큐먼트 구조를 인식해서 문답을 생성해주는 형태다. 이 때 사람의 손으로 일일이 메타 데이터(의미를 대표하는 데이터)에 태그를 달아줘야 한다.반면 코난봇은 이런 단계들을 도큐먼트 AI로 전부 자동화해 사용성이나 생산성 면에서 기존 챗봇과는 차별점이 크다. 이는 코난봇에 벡터 검색 엔진이 장착돼 있기 때문이다. 기존의 검색 엔진은 단어 순으로 1번부터 끝번까지 나열했을 때 유사성과 상관없이 순번으로 정보를 찾아준다. 코난봇은 이와 달리 단어를 다차원 공간에 매핑함으로써 해당 단어에 대한 특성을 무한대에 가깝게 설정할 수 있다. 예를 들어, 호랑이, 의자, 사자, 탁자 순으로 단어가 배열됐다고 가정해 보자. 기존 챗봇은 호랑이와 의자, 사자와 탁자가 가까운 위치에 있으므로 이를 유사단어로 찾아주지만, 코난봇은 순번 이외의 다차원 매핑을 통해 호랑이와 사자, 의자와 탁자가 각각 유사한 단어라는 걸 찾아서 고객에게 알려준다.특히 코난봇 3는 고품질의 대화 서비스를 제공해 비즈니스를 업그레이드하는 AI 강화형 대화 에이전트다. 자연어 이해, 텍스트 마이닝, 머신러닝, 딥러닝 기술을 기반으로 고품질의 대화 서비스를 제공한다. ▲단순 FAQ 처리뿐만 아니라 개인화된 답변 문의나 보안이 필요한 질문에 대한 답변을 하는 ‘인사 문의’ ▲업무 관련 문의뿐만 아니라 통근 버스 안내, 주변 식당 안내 등을 제공하는 ‘생활 정보’ ▲외주 업체 직원들의 문의 사항을 일차 응대하는 ‘외주 지원’ ▲단일 대화 인터페이스를 통해 상담에 필요한 정보를 열람할 수 있게 하는 ‘고객 상담’ ▲상담 중 필요한 규정이나 서식을 검색하고 다운로드받을 수 있는 ‘학사 문의’ 등을 수행할 수 있다.
△인공지능 에이전트 ‘코난봇’ 개념도
Q. 코난테크놀로지는 지난 6월 말, 교육부로부터 ‘AI 기반 원격화상 수업 실시간 자막지원 서비스’의 수행기업으로 선정됐다. 코난테크놀로지의 자막 생성 솔루션 디리스너(D:Listener)의 대표적인 특장점을 소개해 달라.디리스너는 현재 한국방송통신대학교에서 영상 내 음성을 인식해 텍스트로 변환해 자막으로 자동 생성하는 AI 기반 시스템으로 활용되고 있다. 높은 음성인식 성능을 보장하는 기술인 화자적응 엔드투엔드(End-to-End) 음성인식 엔진을 활용한다. 그 외에도 영상 처리, 자연어 처리 등 최신 에듀테크를 접목해 대학, 공공교육 분야 다양한 기술과 서비스를 제공하고 있다. 자동 생성된 자막의 후보정 작업을 위해 사용자 친화적인 UI/UX로 설계된 자막 편집기를 제공하며, 모든 기능에 단축키를 제공함으로써 속기사 수준으로 빠르게 수정할 수 있는 점이 특징이다. 후보정된 자막은 다시 인식엔진의 학습데이터로 활용해 인식률을 지속적으로 개선할 수 있도록 설계됐다.디리스너는 ▲AI 음성인식 기술을 적용한 교육 분야 맞춤형 서비스 경험 측면 ▲영상 고속 변환 및 전송 등 영상 및 음성 처리 기술력 측면 ▲타임코드 기반의 자막편집 및 관리, 학습 평가 도구 제공 등 편의성 측면 ▲영상 및 음성 내 정보를 활용한 서비스 확장성 측면에서 시장 내 경쟁우위를 갖추고 있다.
△인공지능 에이전트 ‘코난봇’ 핵심기능
Q. 방대한 양의 비정형 데이터를 정형화하고 의미 있는 정보를 추출하고 시각화하는 비즈니스인텔리전스 분석툴 ‘코난 BI’의 강점은 무엇인가?쇼핑몰을 예로 들면, 하루에도 수만 건의 상품평이 올라오는데, 그것에 사람이 하나하나 댓글을 달 수는 없는 노릇이다. 또한, 자동차 제조사 같은 경우는 부품만 2만 개가 넘기 때문에 부품 하나마다 매뉴얼을 들여다보고 작업할 수 없다. 책 한 권이 약 250KB(1KB=1024B) 정도 되는데, 이 회사의 매뉴얼만 수십 TB(1TB≒10억KB)가 넘는다.데이터 분석은 크게 분석 준비 작업을 하는 ‘전처리’ 과정과 본격적인 분석 작업을 하는 ‘처리’ 과정으로 나뉜다. 전처리 과정은 전체 공정의 80%를 차지하는 매우 중요한 작업이다. 코난 애널리틱스는 쇼핑몰이나 자동차 제조사와 같은 곳에서 쏟아지는 비정형 데이터를 (마치 엑셀처럼) 정형화해서 사용자가 활용하기 편리하게 만들어 주는 전처리 작업을 쉽게 진행할 수 있다.더불어 AI 솔루션 접근성을 높이는 ‘셀프서비스’ 제품이라는 점이 차별화되는 강점이라고 할 수 있다. SI(정보시스템 통합) 기반의 기존 B2B 제품의 한계를 극복해 온라인 디플로이(Deploy) 및 셀프서비스 운영이 가능한 제품으로 고도화하는 것을 일컫는다. 코난테크놀로지는 온프레미스 구축형 솔루션의 사업 한계를 극복하기 위해 셀프서비스 제품을 출시했다. Konan BI가 그것이다. 비기술직군도 설치부터 운용까지 가능한 제품이며, 일반 사용자들도 쉽게 쓸 수 있는 증강분석기술을 탑재했다. 통상 몇 달 걸리던 설치가 온라인으로 즉시 가능해져 설치가 용이하고, 분석 결과 또한 즉시 확인할 수 있어 급변하는 빅데이터 환경에 적합하다.
△지능형 텍스트 애널리틱스 엔진 ‘코난 애널리틱스’ 개념도
Q. 검색 엔진 출시의 밑바탕이 된 K-language(K 언어)를 개발한 계기는 무엇인가?코난테크놀로지의 검색 엔진은 출시한 지 22년이 넘게 팔리고 있는 스테디셀러다. 이로 인한 조금 당황스럽지만 보람찼던 경험도 있다. 최근 CS 사업부장이 “한 고객사가 17년 만에 전화를 걸어 이번에 서버를 옮겨야 해서 어쩔 수 없이 연락했다며 유지보수를 부탁했다”는 소식을 전한 것이다. 일반적으로 세월이 흐르면 하드웨어적으로나 소프트웨어적으로 운영 환경이 상이해져서 작동하기가 힘든 법이다. 그럼에도 그 고객사는 17년 동안 버그도 없이 잘 사용해 왔다는 얘긴데, 그만큼 견고한 설계 완성도가 증명된 게 아닌가 싶다.이는 자체 개발 프로그래밍 언어인 K 언어가 큰 역할을 했다고 판단한다. 코난테크놀로지는 창업초기부터 검색 엔진에 SQL(데이터베이스를 구축하고 활용하기 위해 사용하는 언어)을 탑재해 제공해 왔다. 고객 운영자든 사용자든 데이터베이스 개념을 배운 사람이라면 누구라도 쉽게 사용할 수 있게 편의성을 제공하는 차원이었다.처음 이를 만든 동기는 본인이 2000년도에 디버깅 작업을 하기 위해 데이터 조회를 하는데 갑갑하다는 생각이 들었고, 이를 해결하기 위해 이 언어를 만들었다. 이것을 고객도 사용하면 좋겠다고 생각해 잘 다듬어서 제공했는데 반응이 좋아 이 후로도 계속 공급하고 있다. 이후 이름을 K 언어라고 바꿨다. K 언어 덕분에 R&D 과정에서 변경이 필요할 때 어느 기업보다 빠르게 업그레이드할 수 있게 됐다. 지금까지 쌓인 수정이력만 22년간 10만 건, 즉 연간 5천 건이 된다. 이는 1년을 업무일수 250일로 가정했을 때 하루에 20번 정도 수정했다는 계산이 나온다.K 언어는 우리가 개발 업무를 수행할 때도 효과를 발휘한다. 코난테크놀로지는 오픈소스는 가급적 지양하고 자체 개발하는 편이다. 자체 개발 비중이 높은 만큼 생산성 높은 개발 도구를 제공함으로써 개개인이 가진 역량을 극대화하는 방법에 주안점을 두고 있다. 즉, K 언어를 보급하는 방법으로 개발자들의 개발 역량과 생산성을 크게 끌어 올렸다. 그 결과 기존 C++, 자바 라이브러리로 개발할 때보다 기반 기술 재사용성이 월등하게 높아졌다. 다년간 축적된 요소 기술들을 컴포넌트별로 계층화한 기술 스택이 주어지자 개발자들의 역량은 수직 상승했다. K 언어의 간결한 문법 덕분에 제품 라인 수가 1/30로 짧아지고 수직 상승한 재사용성 덕분에 2년 걸리던 신입 개발자의 훈련 기간이 2개월로 짧아지는 등 생산성 효과를 거두기도 했다. 현재는 코난 서치, 코난 애널리틱스, 코난 BI 등 대부분의 주력 제품들의 소스코드가 K 언어로 쓰이고 있다. 뿐만 아니라 품질 관리, 매뉴얼 출판, 웹서비스, 프로젝트 등 제품 관련 프로세스 전반에 걸쳐 K 언어를 적용해 높은 생산성 혁신을 이뤄냈다.Q. ‘사람인’에 따르면, 기업 355개사를 대상으로 한 신입사원의 평균 근속연수는 평균 2.8년으로 집계됐다. 그에 비해 코난테크놀로지의 평균 근속연수가 상당히 높은 것으로 알고 있는데, 그 비법은 무엇인가?우리도 인력 얘기를 하면 어려운 점이 많다. 평생 직장 개념이 없어진 지 오래이다 보니 인력난에 허덕인다. 그리고 무엇보다도 AI 분야에서 일하다 보면 사람이 참 귀하게 여겨진다. 아무리 인공지능이 뛰어나다 하더라도 사람처럼 지성적이고 가치가 높은 존재는 없는 것 같다.코난테크놀로지는 창립할 당시부터 ‘사람과 기술이 어울려 가치 있는 IT 세상을 만드는 기업’이라는 모토 아래에 국내 최고의 자연어 처리 및 미디어 자산관리 분야의 전문가들과 함께 꿈을 실현해 가고 있다. 아웃소싱이나 오픈소스에 의지하지 않기 때문에 고급 인력은 더욱더 귀하게 생각된다. 2개 연구소를 조직해 2개의 주요 기술(Human Language Understanding, Video Understanding) 연구에 집중하고 있다. 주요 기술 인력의 87%가 컴퓨터 소프트웨어 관련 학과 석사 이상 학위 소지자들이고, 평균 근속기간 11년으로 해당분야에서 다년간 경험과 지식을 쌓아온 전문가들이다. 한편 매년 매출액 대비 25% 이상을 R&D에 투자하고 있다.
Q. 코난테크놀로지는 자연어처리 및 빅데이터 분석과 더불어 이제는 인공지능 기술에까지 영역을 확대하고 있다. 향후 코난테크놀로지의 사업 방향은 무엇인가?20여 년 동안 ‘비정형 빅데이터 분석’ 원천기술을 쌓고 확장해 오고 있으며 현재 ‘사람처럼 보고, 듣고, 말하는 AI’를 실현하기 위한 기술 상용화에 집중하고 있다. AI 강화 형태로 기업 역량을 집중할 예정이다. 앞으로는 벡터 검색이 되느냐 안 되느냐로, 이전 검색과 이후 검색으로 나뉠 것으로 전망된다.향후 점차 인공지능 모델 구독 서비스를 활성화할 계획도 갖고 있다. 기존 별도 학습 또는 패키지에 의해 배포되던 인공지능 모델을 온라인으로 구독할 수 있는 서비스를 제공해 고객 현장의 문제 풀이에 즉시 적용할 수 있도록 구상 중이다.인공지능 챗봇의 대중화도 계획하고 있다. 최근 급부상한 메타버스 내 NPC(게임 내에서 플레이어가 직접 조정할 수 없는 캐릭터)를 대화 가능한 존재로 만들거나, 버추얼 휴먼을 감정 표현이 가능한 목소리를 내는 존재로 만들 수도 있을 거라 생각한다.마지막으로 지금까지 집중해 온 조직 내부지식, 소셜미디어, 조직 내 이미지 및 비디오를 다루던 기술을 확장해, 유튜브·원격 강의·화상회의 영상 등의 사용자가 생산하는 디지털 콘텐츠를 SaaS(Software as a Service)로 지원할 예정이다. 이를 기술의 품질 향상을 위한 기초 지식으로 활용하면, SaaS로 학습된 시각·음성·언어 메타데이터 분석 기술이 딥러닝 프레임워크 기술과 결합돼 경량화된 엣지(Edge) AI 기술로 발전시킬 수 있을 것으로 기대된다. 이는 다양한 하드웨어 생산 기업들과의 제휴를 통해 스마트 팩토리를 위한 AI 기술로까지 확장될 수 있을 것이다.김경한 기자 khkim@techworld.co.kr / 기사 원문보기"
