엣지크로스는 기존 기계를 빠르게 스마트머신으로 바꾸기 위해 기계 데이터 수집과 저장, 기계 원격 제어부터 관리 지능화에 이르까지 전 과정을 제품화해 제공하고 있는데요. 엣지크로스의 기업 문화를 전해드리기 위해 마련한 Edge 있는 인터뷰의 첫 번째 주인공으로, 이 모든 과정에 걸쳐 기술 관련 커뮤니케이션을 담당하는 R&D 운영기획실과, AI 기반 스마트머신 솔루션의 연구개발을 맡고 있는 AI팀을 만나보았습니다.
이 두 팀은 어떤 분야에 집중하면서, 어떤 모습으로 일하고 있을까요? 또 어떤 시각에서 스마트머신 시장을 개척해 나가고 있을까요?
우선, 팀 소개부터 부탁드려요. 두 팀은 각각 어떤 일을 하시나요?
AI팀 수범(팀장)🦭: 저희 팀은 회사에서 회사 R&D 센터 내에서 AI와 관련된 일을 하는 팀이에요. 문제를 정의하고, 모델링을 하고, 이걸 서비스에 반영까지 하는 전체적인 과정을 모두 진행하고 있죠. 엣지크로스의 제품에 적용되는 AI 모델을 개발하고, 이 모델이 잘 동작할 수 있는 MLOps 시스템도 만들고 있어요.
특히 엣지크로스가 하는 일은 기존의 기계를 스마트머신으로 전환하는 일이잖아요. 저희 솔루션은 기계에 직접 디바이스가 붙어서 데이터를 수집한다는 점, 그리고 이렇게 수집된 데이터를 분석하고 서비스를 만들 때 클라우드를 활용한다는 두 가지 특징이 있는데요. 그러다보니 저희는 만들어진 AI 모델을 클라우드에서 실행할 수 있도록 API 형태로 개발하고, 이걸 엣지컴퓨팅에서 실행할 수 있도록 경량화하는 동시에 디바이스의 펌웨어에도 통합하는 작업들까지 모두 진행하고 있어요.
R&D운영기획실 태희(실장)🍕 : 저희는 저희가 만든 제품이 시장에서 잘 판매되고, 또 팔린 제품이 잘 운영될 수 있도록 연구개발의 관점에서 R&D 센터(연구소) 전체의 방향성을 논의하고 있어요. 한 마디로 '일이 좀 더 잘 되게 할 수 있도록' 연구소와 타 부서 간의 중간 다리 역할을 하고 있다고 할 수 있겠네요. 저희 회사에서 만든 AI 기술과 솔루션이 실제로 시장에 어떻게 진입해야 효과적일지, 어떻게 사업화가 가능할지 고민하고 또 실행하는 일에 집중하고 있어요.
저희 회사가 고객사도 다양하고, 새로운 기능을 접목하는 정부과제와 같은 협업 프로젝트까지 하는 일이 정말 다양해요. 그 과정에서 연구소에서 지금 어떤 일이 진행되고 있는지 파악하고, 또 외부에서는 어떤 의견을 가지고 있는지도 고려하면서 조율하는 역할을 주로 담당하고 있는 팀입니다. CEO이자 CTO이신 대표님의 방향성을 R&D 관점에서 다시 구체적인 업무로 수립하는 역할도 하고 있어요.
엣지크로스에서 AI 기반 스마트머신 솔루션을 만드는 일은, 기존에 경험하신 업무와 어떤 점이 다르던가요?
AI팀 수범🦭 : 엣지 컴퓨팅 관점에서 AI 모델을 실행해야 하다보니 기존에 제가 경험한 AI 업무와는 확실히 다른 점이 있어요. 엣지크로스에 합류하기 전에 저는 SK하이닉스에서 공정 과정에서 수집된 데이터를 클러스터링하고, AI 모델을 실증할 수 있는 시스템을 개발하는 일을 했었거든요. 의료 AI 회사에 다닐 땐 MRI 같은 의료 영상에서 암을 찾는 알고리즘을 개발하기도 했고요. 그런데 엣지크로스에서는 이전에 하던 일처럼 데이터를 기반으로 AI 모델을 만들고 적용하는 데에 그치는 것이 아니라, 각 기계와 연동된 저희 엣지크로스의 디바이스 MODLINK의 펌웨어를 고려해야해요. 그렇기 때문에 AI 모델 경량화가 무엇보다 중요하다는 점이 가장 큰 차이점이라고 할 수 있겠네요.
AI팀 용석🐣: 저는 엣지크로스에서 센서 데이터로 기계의 이상이 발생하는 것을 미리 파악하는 AI 모델링을 맡고 있어요. 전 이전에 비전 AI를 통해 자동차의 외관 손상을 파악하는 솔루션을 만들었는데요. 비전 AI 분야에서는 실제로 그 이미지 데이터를 직접 보면서, 어떤 특징을 AI가 중요하게 생각했는지 육안으로 직접 파악할 수 있어요. 그런데 엣지크로스에서는 실제 기계에서 수집된 센서 데이터, 즉 시계열 형태의 데이터로 이상 예측 솔루션을 만들고 있거든요. 인사이트를 얻을 때 통계 모델을 중요해지다보니, 저 역시 그러한 방향으로 사고를 전환하는 과정을 겪으면서 새로운 시야를 가졌다고 해야할까요? 새로운 '생각하는 방법'을 알게 됐죠.
AI팀 태인😶🌫️: 저희 제품이 연동된 기계에서 올라오는 실제 데이터를 토대로 이상탐지와 예측에 초점을 맞춘 제품을 개발한다는 점 자체가 차별점이기도 해요. 기계에서 나오는 다양한 센서 데이터는 사실 일반적으로 접하기 어려운데, 저희는 이 데이터를 직접 다루면서 구체적인 AI 모델을 만들어 볼 수 있거든요.
R&D운영기획실 지현🍏: 컨셉을 짜는 과정에서부터 발상의 전환이 필요해요. 아무래도 '제조업'이라고 하면 대형 제조업 중심으로, 또 오토메이션(자동화)이나 로보틱스 중심으로만 생각하기 쉬운데요. 실제로 우리나라 산업 현장의 대다수가 중소형 제조현장이 굉장히 많아요. 그러다보니 굳이 필요 없는 전력 에너지를 낭비하지 않고, 센서로 수집한 데이터를 즉각 소형화해서 가장 효율적인 방법으로 현장에 적용될 수 있는 방법을 찾는 것이 중요하죠. 여전히 어려운 부분이지만, 저희가 더 잘 해야 하는 부분이겠죠?
R&D운영기획실 태희🍕: 제가 농담 반 진담 반으로 슬랙에 있는 제 프로필을 적을 때, 제 업무로 '연구소 이모저모고모'라고 적었거든요. 이렇게 적은 이유는 연구소와 사업부, 연구소 내 다른 팀끼리 등 사내 커뮤니케이션을 할 때도 지현님이 말씀하신 부분에 초점을 두면서, 생각보다 더 다양한 지점을 살펴야하기 때문이에요. 저희 제품이 V-Ola와 같이 일반 대중분들이 쓰시는 제품도 있고, 정말 가지각색의 컨디션을 가진 공장 환경에서 쓰이기도 하거든요. 이런 다양한 환경을 고려해야 한다는 점이 엣지크로스에서만 경험할 수 있는 일인 것 같아요.
이야기를 듣다보니 엣지크로스의 솔루션은 기획 단계에서부터 이전과는 다른 접근이 필요할 것 같단 생각이 들어요. 실제로 업무하실 때 어떤 내용을 가장 많이 참고하시나요?
AI팀 수범🦭 : 최신 논문이나 특허를 살펴보는 건 기본이고요. 고객들을 통해 도메인에 대한 이해를 높이기도 해요. 실제로 각 기계종류마다 이 기계를 사용하는 분들이나 도메인 전문가분들을 인터뷰해서, 현장에서 중요하게 보는 것들이 무엇인지, 어떤 방식으로 기계를 다루는지 실질적인 모습들을 파악하는 거죠. 이렇게 얻은 지식을 저희 서비스에 녹이는 작업이 굉장히 중요해요.
R&D운영기획실 지현🍏: 저는 주로 증권사 리포트나 글로벌 빅 플레이어들이 지향하고자 하는 것과, 이들처럼 메인플레이어가 아닌 사람들이 하고 싶어하는 그 '간극'을 위주로 레퍼런스를 찾는 편이에요. 메인플레이어가 하는 일은 당연히 자본이 뒷받침되니까 하는 것이겠지만, 저희는 사람들이 이게 좋은 걸 알면서도 안하는 건지, 아니면 굳이 그 정도의 비용과 노력을 소모하지 않아도 되는 상황인지 파악해야 하거든요. 이 간극을 어떻게 좁혀나갈지 구체화하는 게 저희 일이라고 할 수 있으니까요.
저는 이걸 볼 수 있는 대표적인 시장이 미국과 호주라고 보고 있어요. 이 두 곳은 기존의 시스템에 안주하려는 곳과 급진적으로 발전하려는 시도가 공존하고 있어요. 한번에 어떤 완벽한 솔루션을 도입하는 것이 아니라, 차츰차츰 하나씩 도입하면서 조금씩 나아지는 것을 보고 있는 시장이기도 하고요. 그런 간극을 채워나가는 실제 해외 사례를 보다보면, 그걸 결국 완성한 모델이 저희 엣지크로스의 모델과 유사하다는 걸 발견하기도 해요.
AI팀 태인😶🌫️: 사실 저희가 집중하는 분야는 실제로 참고할 자료가 많이 없는 분야거든요. 그러다보니 저희가 최근 집중하고 있는 Self.AI 솔루션 같은 경우에는, 문제를 어떻게 정의하면 좋을지 우리끼리 감으로 찍어보기도 해요. (AI팀 수범🦭 : 우리 너무 전문성 없어 보이는 거 아냐?!) 실제로 이렇게 직관적으로 '찍은' 것들을 진행해보면서, 각 모델들이 서로 연관성이 강한지 혹은 독립적인지 이전 결과와 비교하는 끝없는 시도를 해가는거죠. 저희가 저희 스스로의 레퍼런스를 만들어 가는 과정이기도 해요.
그럼, 요즘 가장 집중하고 있는 일은 무엇인가요? 최근엔 어떤 점에 초점을 맞추고 계신지 궁금해요.
AI팀 용석🐣: 최근에는 Self.AI 솔루션의 데이터 스트리밍 부분에 포커스를 맞추고 있어요. 저희 고객들은 실시간으로 이상 상황을 바로바로 파악하고 알려지길 원하시거든요. 그래서 실시간으로 데이터 스트리밍이 되는 파이프라인을 구축하고 이걸 유지했을 때 발생하는 문제가 무엇일지, 또 문제가 발생하면 어떻게 대응할 수 있는지를 집중적으로 들여다보고 있어요.
AI팀 태인😶🌫️: Self.AI에서 개발한 걸 실제 클라우드에서 어떻게 보여줄지 굉장히 고민이 많아요. 또 전시회에서 활용하는 저희 시연 장비를 업그레이드하는 일도 하고 있어요. 저희 솔루션의 전체 과정이 시연용 기기장비에서도 똑같이 재현되어야 하거든요.
AI팀 수범🦭 : 고객이 서비스를 이용할 땐 모델이 알아서 학습되어서 돌아가야 하다보니, 여러가지 모델을 저희가 미리 준비해두어야 해요. 이 프로세스를 Auto ML이라고 하는데 여기에 들어갈 모델이 어떤게 있을지, 또 무엇을 추가할 수 있을지에 포커스를 맞추고 있어요. 또 방금 시연기기 이야기가 나왔는데요. 실제로 저희 서비스는 하드웨어부터 시작해서 클라우드와 AI 모델까지 전 구간을 다 개발해야 하다보니 어느 한 구간이라도 문제가 생기면 동작이 안되거든요. 이렇게 각 요소를 챙기면서도 전체 프로세스를 어떻게 더 잘 관리할 수 있을지 고민이 많아요.
R&D운영기획실 태희🍕: 저랑 지현님은 실제 현장에서 AI 솔루션 사례를 만드는 것에 집중하고 있죠. 그러면서도 어떤 방식으로 접근해야 저희 기술의 강점이 가장 부각이 될지, 또 유의미한 피드백을 얻을 수 있을지 살펴봐야 하고요. 다양한 일이 동시에 벌어지고 있다보니 사업부와 다른 부서 간 내부 소통 채널의 역할을 담당하고 있는 팀으로서 저희때문에 바틀넥이 걸리지 않도록 이 부분에도 신경을 많이 쓰고 있어요.
하드웨어부터 솔루션까지 전 구간을 다루는 엣지크로스 솔루션의 특성상, 다른 팀과 어떻게 코웍하느냐에 따라 결과물에도 큰 차이가 있을 것 같아요. 협업 과정에서 특히 신경을 쓰는 부분은 어떤 것일까요?
R&D운영기획실 태희🍕: 서로 가지고 있는 리소스가 다르다보니, 이걸 가장 효율적으로 써야 최적의 결과가 나올 거라고 생각하는데요. 그러다보니 가장 먼저 목적을 분명히 하고, 무엇 때문에 이런 업무가 필요한지 커뮤니케이션하려는 편이에요. 얘기를 하다보면, 가끔 목적을 다시 바로잡을 때도 있어요. 얘기를 듣다 보니 '아, 진짜로 우리가 필요한 건 이거구나' 하면서 서로 목적을 맞춰가는 거죠.
AI팀 용석🐣: 실제로 실장님께 이야기를 들으면, 이 사람의 의도라고 해야할까요? 궁극적으로 원했던 것이 무엇인지 항상 파악할 수 있도록 이야기해주세요. 그러면 저희도 기획 단계에서 어떤 토픽이 있는지 이해하게 되고, 이걸 해결하기 위해 우리가 어떤 포인트를 도와드릴 수 있는지 조금 더 명확하게 논의할 수 있게 돼요. 실제로 저도 슬랙에 업무 히스토리를 남기면, 어떤 맥락이 있는지 이해할 수 있도록 전체적인 배경을 같이 남기려고 노력해요. 나중에 시간이 좀 지나고 나서도 이해가 되기 쉽도록요.
AI팀 수범🦭 : 저희 팀은 클라우드팀과도, 펌웨어팀, 하드웨어팀 다 같이 일하거든요. 그래서 제가 미리 개발을 해본다거나 좀 더 찾아보면서 데이터는 이렇게 수집될 수 있도록 만들어달라던가, 하드웨어는 이런 방식으로 개발하면 어떨지 여쭤본다던가 하는 식으로 업무 요청을 구체적으로 드릴 수 있도록 노력하고 있어요. 이렇게 저희가 다른 팀의 배경지식에 대해 더 공부해 갈수록, 다른 팀에서도 저희가 요청하는 걸 맞춰갈 수 있는 효과적인 방법을 좀 더 생각해주실 여지가 생기기도 하고요. 서로 다른 팀들이 동시에 작업을 해야 하다보니, 각자 이해의 수준을 맞춰가는 게 중요하다고 생각해요.
이렇게 수많은 고민이 담겨서 만들어진 엣지크로스의 솔루션, 강점을 하나만 꼽는다면 무엇일까요?
R&D운영기획실 지현🍏: 우리의 AI 모델이 굉장히 가볍다는 걸 이야기하고 싶어요. 앞서 이야기한 것처럼 저는 자본을 갖춘 빅플레이어와 그렇지 못한 기업 그 중간에 있는 간극을 좁히는 걸 중요하게 보거든요. 그러다보니 저희 제품처럼 그 간극을 채우는 데 적합한 제품이 있을까 라는 생각을 항상 하고 있어요. 중소 규모의 플레이어들은 우리가 제공하는 것들이 반드시 필요하겠다는 자신감이 있기도 하고요.
AI팀 수범🦭 : 저희는 실제로 개발이든, 운영이든 비용을 최소화하는 것이 목적이거든요. AI 서비스를 사용하려면 고객 입장에서도 서비스를 도입하는 데 드는 비용보다, 서비스를 사용하면서 얻는 이익이 커야하잖아요. 그래야 중소 규모의 제조현장에서도 쉽게 도입할 수 있고, 그 효용을 같이 누릴 수 있게 되는거죠. 이런 걸 고민하는 솔루션은 아마 저희가 유일하지 않을까 싶어요.
엣지크로스에서 일하면서, 가장 뿌듯했던 순간이나 작지만 확실한 성취의 순간 중 기억나는 일이 있으실까요?
AI팀 태인😶🌫️: 아까 제가 감으로 찍어보는 경우도 있다고 했는데, 그 감이 잘 맞으면 기분이 좋아요. 저는 일이 정말 재미있어서 하는 케이스거든요. 내가 일을 좀 더 재밌게 하고, 쉽게 하기 위해서 처음부터 내가 원하는 동작이 잘 돌아가도록 만들어 놓으려고 하는데요. 이런 과정을 통해서 제가 다양한 시도를 편하게 해보거나, 실제로 그 결과를 만족할만한 수준으로 얻을 때 뿌듯해요. 이런 다양한 시도를 할 수 있는 업무 환경이니까 가능한 점 같네요.
R&D운영기획실 태희🍕: 작년에 중요한 과제를 수주했는데, 그때 정말 기분이 좋았어요. 그때 연구소뿐만 아니라 대표님, 다른 팀 분들까지 정말 고생이 많았거든요. 그렇게 준비한 내용이 검토하고 또 평가하시는 분들이 보실 때에도 '정말 필요한 일'이라고 인정을 받은 셈이니 앞으로 나아갈 방향성에 대해 힘을 받았어요.
또 최근에 AW2024나 SIMTOS2024와 같은 대형 전시회에 나가서 직접 고객들에게 이야기를 들었던 것도 기억나요. 계속 안에서 일하다보면 우리가 지금 나아가는 방향이 실제 타깃 고객들의 시점에서 어떻게 보일지 놓칠 수 있는데, 전시회에서 다양한 고객들을 만나면서 우리가 하는 일이 틀리진 않았구나 싶었죠. 마음 속에 있던 약간의 불안감이 해소가 되는 대신, 또 동시에 이게 실제로 고객들의 각 현장에서 잘 동작해야할텐데 하는 새로운 긴장도 생겼구요.
AI팀 수범🦭 : 모든 AI 개발자가 그렇듯, 저희 역시 저희가 원하는 대로 데이터가 잘 동작하는 모델이 나와줬을 때 가장 좋죠. 최근 작업 중에 온도와 습도를 측정할 때 너무 고온이거나 다습한 환경에서는 데이터가 왜곡되는 경우가 있었는데요. 이걸 바로 잡기 위한 작업을 하고, 또 그 모델을 펌웨어에 넣으면서 문제가 잘 해결되었을 때 굉장히 기분이 좋았어요. 간단하다고 볼 수도 있겠지만, 사실 이런 원천 데이터를 잘 얻는 게 무엇보다 중요하거든요.
AI팀 용석🐣: 저도 비슷해요. 저 같은 경우엔 기존엔 해보지 못했던 데이터 스트리밍을 다루고 있거든요. 그렇게 만든 데이터 스트림 파이프라인을 통해 데이터가 잘 들어오고, 또 의도된대로 잘 가공이 되어서 DB에 축적되고, 결과적으로 이걸 가지고 팀원들이 모델을 만드시는 걸 보면서 보람이 있었어요.
R&D운영기획실 지현🍏: 저는 이전에 직접 스타트업을 심사하고 평가하는 일을 했다보니, 오히려 반대로 지금은 저희가 좋은 평가를 받기 위해 어떤 노력이 필요한지를 직접 경험하고 있어서 굉장히 재미있어요. 저희가 하는 일은 아까 많은 분들이 이야기하셨지만, 비슷한 사례나 레퍼런스를 찾기 어려운 일이에요. 하지만 동시에 국내의 산업 현장을 고려했을 때 누군가 앞서 나간다면 분명히 이전과는 다른 결과가 나올 분야이기도 하고요. 이런 관점에서 저희가 가지고 있는 밸류를 어떻게 전달할 수 있을지 계속 고민하고 있어요.
마지막으로, 우리 회사 자랑을 하나씩 해주신다면?
AI팀 수범🦭 : 사실 AI를 하는 사람들의 목표는 자신이 개발한 AI가 사용자의 일상을 좀 더 편하게 바꾸거나, 원래 하던 일을 좀 더 쉽게 할 수 있도록 하는 것이거든요. 그런 점에서, 엣지크로스가 개발하고 있는 AI 기반 스마트머신 솔루션은 국내에 있는 많은 제조현장의 경험을 바꾸고 있거든요. 우리가 하는 일이 실제로 많은 제조 현장의 일상을 바꿀 수 있다는 점에서 정말 의미 있는 일을 한다는 이야기를 하고 싶어요.
AI팀 태인😶🌫️: AI를 다루는 사람이라면 앞에서부터 뒷단까지 거쳐오는 단계를 잘 이해할수록 마지막 분석, 추론까지 잘 이어진다고 생각하는데요. 그런 점에서 우리 회사는 디바이스부터 펌웨어까지 탄탄한 업력이 있다는 게 일반적인 다른 AI 회사와는 큰 차별점인 것 같아요. 어떤 기능이 실제로 어떻게 적용되어야 할지를 기존의 사업 경험을 가진 분들과 논의하다보면, 조금 더 구체적인 AI 솔루션을 만들 수 있게 되거든요.
AI팀 용석🐣: 맞아요. 그리고 그 과정에서 누구나 부담 없이 해주신다고 해야할까요? 모두가 적극적으로 문제를 해결하려는 분위기가 있고, 저도 그런 분위기 속에서 경험과 배움의 폭이 넓어지고 있어요. 우리 팀에서만 생각한 것이 정답이 아니라, 다른 파트와 논의하면서 시너지를 얻으면 새로운 아이디어가 떠오르거든요. 그렇게 다양한 면에서 배울 수 있다는 게 큰 장점이에요.
R&D운영기획실 태희🍕: 사실 저희 회사는 다 같이 문제를 해결하고, 이야기하는 분위기가 좋은 편이라고 생각해요. 실제로 저도 사업부에 종종 찾아가서 궁금한 것들을 직접 확인하기도 하고, 반대로 사업부 분들이 연구소로 오셔서 새로운 내용을 얻어가시면서 사업에 활용하시기도 해요. 회사가 규모가 커질수록 자기 업무에만 메달리다보면 사실 결정권자는 무슨 생각을 하고 있는지, 우리 고객들이 실제로 지금 당장 니즈가 있는 건 무엇인지 파악하기 어려울 수 있거든요. 그런데 저희는 그 과정에서 서로 잘 논의하는 분위기가 잡혀있어요. 그러다보니 본인의 퍼포먼스를 어필하기에도 좋은 환경인 것 같구요.
R&D운영기획실 지현🍏: 저희 회사는 서로 존중하고, 또 존중받는 분위기가 있어요. 사실 요즘엔 '가족같은 회사'는 다들 싫어하시잖아요. 그렇다고 같이 일하는데 사이가 너무 먼 것도 안 좋구요. 저희는 딱 그 중간에 있다고 해야할까요, 동료들과의 관계와 분위기를 가장 자랑하고 싶어요. 또 다른 걸 이야기하자면, 저희가 주목하는 시장 자체에요. 검증되지 않은, 막연한 시장에 뛰어드는 게 아니라 저희가 주목하는 시장은 정말 예전부터 전통이 있었고, 그렇지만 아직 해결되지 않은 무언가가 남아있는 간극이 있는 시장이거든요. 아직 누군가 쓸어가지 못한 이삭을 담을 수 있는 회사라는 점을 크게 이야기하고 싶어요.
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