“우리의 궁극적인 목표는 인간보다 똑똑한 TT3 기술을 만들어 3D 제작의 미래를 이끄는 겁니다. 3D 작업 비용을 오로지 창작에만 쏟아부을 수 있는 세상을 만들겠습니다.”
한국딥러닝(KDL)에는 약 6년 전 창업 때부터 DEEP OCR 프로덕트를 대표 Katie와 함께 만들고, 3년 전부터는 TT3 프로덕트를 만들기 위해 헌신해 온 크루가 있습니다. 3D Generative AI로 가는 여정 중 하나인 아시아 최대 3D 에셋 마켓플레이스 POLYGROUND를 기획, 론칭해 운영해 온 팀장 Dave입니다.
세계 최고 글로벌 발명 어워드, 에디슨 어워드 금상 수상 (예시자료)
2024년 4월에는 Dave를 중심으로 한 TF팀이 에디슨어워드 1등 골드메달을 거머쥐는 쾌거도 이뤄냈는데요. 권위 있는 에디슨 어워드 수상이 어떤 과정을 통해 얻어진 결과인지 궁금해하지 않을 수 없습니다. 함께 출품 작업을 진행한 Loren, Zizi도 함께 이야기를 나눴습니다.
Victoria
한국딥러닝이 에디슨어워드 금상 1등이라니 너무 기쁘셨을 것 같아요. 그런데 아직은 국내에서는 CES가 워낙 유명해서 에디슨어워드가 대체 뭐지 하는 반응도 제법 있었을 것 같고요.
기사 본문 발췌
에디슨 어워드는 발명가 에디슨의 업적을 기리기 위해 1987년부터 시작되어 매년 미국 플로리다에서 개최되는 시상식으로, ‘혁신의 오스카상’으로 불릴 정도로 최고의 권위를 자랑하는 상이다.
명성에 걸맞게 매년 굴지의 글로벌 기업들이 에디슨 어워드 수상에 도전해오고 있는데 올해는 어도비, 듀폰, 레노버 등 글로벌 기업들이 출품하여 수상하였다.
국내에서도 LG이노텍과 SK온 등 대기업과 창업·벤처기업 13개사, 총 15개 기업이 세계 무대에서 어깨를 나란히 했다. 특히 경기·서울 창조경제혁신센터를 통해 육성된 스타트업 10개사가 금 2, 은 3, 동 5개의 영예를 거뒀다.
2024 에디슨어워드에 선정된 기업은 다음과 같다. 한국딥러닝(금상/대표 김지현)...
Dave
음… 당시 에디슨어워드에 출품하게 회사 상황을 먼저 설명해야 할 것 같네요. 작년 여름은 3D 에셋 마켓 플레이스 POLYGROUND 론칭 후 해외에 저희 플랫폼을 더 알리는 활동을 다양한 방식으로 한참 시도하던 때였어요.
저희 팀은 당시 플랫폼 론칭 후에 연결되는 여러 업무가 많아 꼭 수상 받으려는 목표나 욕심을 내긴 여력이 부족했고요. 물론 할 수 있는 최선을 다했지만, 업무 최우선 순위를 두고 출품작 준비를 진행하진 않았어요. 그래서인지 데드라인에 맞춰 출품만 해둔 채 까맣게 잊고 있었습니다. 그러다 나중에서야 주변 지인들을 통해 저희 한국딥러닝이 금상을 수상했다는 것을 전해 들었어요. 수상자가 가장 늦게 소식을 접한 거죠. 뒤늦게 알게 됐지만 그 소식을 Katie가 슬랙 메시지로 전 크루에게 공유하자 모두 박수를 치며 기뻐했어요. 예상치 못한 결과라서 더 기분이 좋았던 것 같아요.
TF에 참여한 동료 크루들의 역할도 너무 소중하고 기여한 바가 커요. Kai와 Loren은 기술적 구현과 동작에 대한 영어 설명서를 함께 써주고, 사용자가 어떻게 서비스 이용할지의 관점으로 편집도 해주었어요. 영상 디자이너 Zizi는 기술 파이프라인과 핵심내용을 시각적 기술자료 및 영상으로 제작해 주었어요. 경영관리팀 Kevin 은 출품에 필요한 제반사항을 체크하고 진행해 주었고요. 다들 여러 업무로 바쁜 와중에 그 순간 최선을 다해주었다고 생각해서 무척 감사해하고 있습니다.
Zizi
저는 에디슨 어워드에 출품된 저희의 아이디어를 구현 가능하고, 프로덕트에 반영될 기능들이 직관적으로 보일 수 있도록 영상으로 제작하는 역할을 맡았습니다.
개인적인 생각으로는 이번 수상은 한국딥러닝이 스타트업이어서 받을 수 있었다고 생각합니다. 저희처럼 작은 규모의 스타트업이 갖는 이점은 ‘극도의 협업’, ‘긴밀한 소통’, ‘빠른 의사결정’이라고 보거든요. 그중 ‘극도의 협업’이 이번 에디슨 어워드 금상을 얻어낸 거죠. 하나의 프로덕트를 만들어내기 위해서는 회사 내 각 직군의 오너십을 필요로 하는데, KDL은 크루 각자가 오너쉽을 지닌 채 애정을 가지고 협업에 임한다고 생각합니다. 이런 과정을 통해 완성형이 되어가는 프로젝트를 경험할 때면 뿌듯함을 느낍니다.
Victoria
전 세계 빅테크 글로벌 기업과 국내 대기업 등에서는 1등이 아닌데도 엄청난 쾌거라며 홍보기사가 쏟아지고 현장에 가서 트로피를 수상하는 사진도 많이 보이던데, 우리 KDL팀 반응은 꽤 차분하고 소탈하네요. 저는 인사담당자로서 그 소식을 듣고 한국딥러닝이 어떤 기술로 상을 받은 건지 무척 궁금했어요. TT3가 어떤 프로덕트인지 왜 에디슨어워드에서 금상을 주었다고 생각하는지 알려주시면 좋겠어요.
Dave
한국딥러닝 OCR 기술은 국내의 기업과 정부기관에서 큰 성과를 내는 분야라서 해외 사업은 아닌 상태죠. TT3에 대해 아주 간단히 말하면 TT3는 전 세계 3D산업 역사상 혁신적으로 작업시간과 인건비 비용을 줄여주는 기술이라고 말할 수 있어요.
3D 디자인은 게임, 엔터, VFX, 커머스, 건축, 버츄얼 프로덕션 등 우리들의 일상에 아주 깊이 침투해 있는데요. 이 3D 디자인에 들어가는 요소 하나하나는 사람이 수작업으로 만들어 온 결과물이에요.
많은 분들이 재밌게 본 영화 아바타를 떠올려보시면 아실 수 있을 텐데요. 영화 한 편이 나올 때마다 몇 년간 몇 명이 얼마나 큰 자본을 투입해 만든 영화가 완성된 것인지는 너무 유명하죠. 그만큼 3D 디자인이 필요한 스케일이 클수록 개수가 많을수록 사람이 직접 구현해야 하는 3D 요소 즉, 에셋은 엄청난 인력과 시간과 자본을 필요로 하기에 3D 산업 경영진 누구나 그 비용을 줄이는 세상이 오기를 바라고 있어요. 바로 이 지점에서 저희 한국딥러닝은 우리가 해결해야 할 문제를 인식했죠.
결론적으로 말하면 한국딥러닝이 제공하는 3d generative ai는 지금껏 7일 정도 소요되던 전체 작업시간을 1~2시간 내로 단축시켜 줍니다. 엄청나죠? 하지만 이때, 그 단축시켜 준 만큼 그 결과가 7일 치 작업량에서 보이던 결과만큼 구현되느냐가 가장 큰 문제일 텐데요. 저희 한국딥러닝은 그걸 가능하게 만들었습니다. 결국 이 기술력에 대한 설명이 에디슨 어워드에 제출된 것이고 심사위워단이 그게 인상 깊어서 우리를 높이 평가했다고 판단했어요.
Victoria
와 그렇다면 말 그대로 엄청난 혁신이네요. 이번 기회에 전 세계적으로 한국딥러닝의 기술력이 알려진 계기가 된 것 같아 새삼 기분 좋아지네요. 그런데 대외비가 있을 것 같긴 한데…
구체적으로 어떤 기술이 다른 전 세계 경쟁자들과 다른지 설명해 주실 수 있나요?
Dave
우선 현재 빅테크 기업들도 3D 생성 기술을 가지고 있어요. 문제는 사용자 입장에서 사용하기 난해하고 비용이 너무 많이 든다는 것이죠. 심지어 결과물도 퀄리티가 좋지 않은데 수정도 사실상 불가능한 결과물이라서 현장에서는 아직 사용하기에 계륵과 같은 기술인 상황입니다.
이제부터 저희 한국딥러닝이 만들어낸 기술을 간략히 설명드릴게요. 아래 이미지를 보시면 됩니다.
한국딥러닝(KDL)의 기술 프리뷰
우리는 세계 유일의 AI학습에 최적화된 3D 데이터셋 설계로 이뤄지는 기술적 차별성이 존재합니다. 핵심은 데이터이기에 앞으로 누구도 따라올 수 없는 초거대 셋 구축을 목표로 하고 있어요.
이 데이터셋을 통해, 실제 현장에서 사용을 가능케 하기 위한 퀄리티와 메쉬 최적화, UV 맵 문제 등을 해결하는 중에 있습니다. 궁극적으로는 인공지능은 사람처럼 글도 써주고, 그림도 그려주게 될텐데, 우리는 그것을 리얼한 3D 콘텐츠 생성 AI로서 시장에서 혁신이 되는 기술을 보여주게 될 것입니다.
Loren
제가 에디슨 어워드 출품작 기준으로 부연 설명을 드릴게요.
AI 개발팀의 유일한 여성 크루인 로렌은 미국에서 학창시절을 보내 영어에 매우 능숙하다.
에디슨 어워드에 출품했던 TI-VIEW 기술은 누구나 텍스트나 이미지를 입력하면 전문가 수준의 3D 모델을 만들어주는 프로덕트예요. 3D 시장은 아직 진입장벽이 높은데, 저희 프로덕트는 전문성 없이도 3D가 필요한 분야라면 누구나 쉽게 3D 모델링을 할 수 있도록 도와줍니다.
TI-VIEW는 현실감 넘치는 3D 모델을 만들기 위해 2D 이미지 생성 모델과 리컨스트럭션 모델을 결합했어요. 기존의 3D 생성 모델들과 비교해 리컨스트럭션 시간을 90% 줄였고, 포토그래메트리와 딥러닝 기술을 활용해 3D 폴리곤과 PBR 텍스쳐를 만들어내는데, 이는 시장에서 비교할 수 없는 현실감을 제공합니다. 또한, 저희 한국딥러닝(KDL)은 사용자 친화적인 UI와 개인화된 스타일 추천으로 사용자 접근성과 편의성을 크게 향상했습니다. 이러한 기술적 전문성과 사용자 중심 디자인이 결합되어 TI-VIEW는 경쟁 프로덕트와 차별화된 효과적인 3D 모델링 솔루션이 구현되어 있어요.
TI-VIEW는 POLYGROUND라는 3D 에셋 거래 플랫폼을 선제적으로 론칭하여 TT3 학습 데이터 마련의 기반도 닦았습니다. POLYGROUND에는 자체 생산한 5,000개 이상의 고품질 3D 에셋이 올라와 있어요. 이를 통해 국내외 투자자들의 주목을 받고 3D 에셋 생성 및 거래 시장에서 선도적인 위치를 확보하게 되었습니다.
제 생각에는 이러한 프로덕트의 특장점을 에디슨 어워드 출품 가이드라인에 맞춰 잘 설명한 것이 수상하는 데 큰 도움이 된 것 같아요. 특히 기술적인 부분을 간단명료하게 기술하고, 사용자 친화성과 실제 상용 가능성을 수치를 통해 보여준 점이 좋은 결과로 이어진 것 같습니다.
Victoria
우와 그런 게 가능하다니 신기하기도 하고 빨리 그날이 오면 좋겠다는 생각이 강하게 드네요. 이야기를 듣다 보니 초기 창업 멤버이기도 한 Dave는 어떤 경로로 TT3 비즈니스를 떠올리게 된 것인지, 어떤 비즈니스적 히스토리가 있었는지 알고 싶어져요.
Dave
한국딥러닝이 2019년 5월 설립하면서 약 3년 간은 DEEP OCR 프로덕트들이 주력 비즈니스 모델이었어요. 주로 고객사는 B2G와 B2B였습니다. 다년간 주력 프로덕트에 힘 쏟다 보니, AI기업 중 하나인 저희 입장에서는 앞으로 어떤 새로운 기술이 시장에 혁신을 일으킬 수 있을까 고민했습니다.
DEEP OCR 프로덕트가 있는 상황에서 회사가 성장함에 있어서 한계가 있지 않을까 그리고 더 장기적인 미래 먹거리를 준비해야 하지 않을까 하는 불안감이 점차 강하게 다가왔던 거죠. 그래서 기존 사내 리서치를 통해 견문을 쌓아왔던 경험들로, 전 세계 AI 기술과 회사들의 기술 트렌드를 읽으려 노력했습니다. 또한 단순 트렌드가 아닌 우리가 한국딥러닝이 가장 잘할 수 있는 분야를 노리고 싶었기 때문에 정말 많이 탐색하고 공부했던 시간들이었다고 생각합니다.
그렇게 약 3년 전 3D generative AI 분야에 발을 들이기로 결심했습니다. 이후 3D generative AI를 제대로 만들기 위해서는 3D 콘텐츠를 제대로 이해하는 전문가가 함께 일해야 제대로 된 기술을 구현하고 서비스화 할 수 있다는 생각이 들었습니다. 그래서 관련한 전문가를 CEO Katie와 함께 찾아 나섰고, 우연한 계기로 교보문고에 딱 한 권 있던 책 ‘포토스캔’ 관련 책을 Katie가 읽고 저자인 Luke를 모셔왔죠.
Luke는 당시 이직한 지 몇 개월 안된 상황이라 회사를 옮길 생각이 없었지만, 저희가 하고 싶은 비즈니스를 이야기하자 빠른 시일 내 설득이 되어서 저희 한국딥러닝에서 함께 일할 수 있게 되었어요. 이후에는 POLYGROUND 플랫폼인 3D 에셋 마켓플레이스를 기획해 새로 영입한 뛰어난 개발자 Jack 포함 플랫폼개발팀 분들과 함께 웹 사이트를 구현하게 되었습니다. 포토스캔 책 저자이자 타회사에 이직한 지 얼마 되지 않았던 Luke는 이제 팀원을 8명을 둔 팀장님이랍니다.
Victoria
정말 남몰래 노력한 대단한 노력과 멋진 크루를 모집하기까지 힘겨운 여정이 있었네요.
한국딥러닝 TT3는 현재 어느 정도 스테이지까지 와있나요? 현재 현황과 앞으로의 과제 등이 궁금해요. 그리고 미래 AI개발팀에서 채용 중인 TT3개발자, 3D 딥러닝 엔지니어는 어떤 역할을 해주실 분을 찾는 자리인지 알고 싶어요. 저 같은 문외한이 들어도 그 개발자분은 TT3 기술의 완벽성을 위해 엄청 중요한 역할을 해주겠구나 하는 짐작이 들거든요.
Dave
현재 3D 딥러닝 엔지니어를 채용 중이에요. 이 포지션은 최소 석사+5년 경력이거나 박사 출신분만을 영입하는 것인 데다 국내에는 아주 소수의 대학원에서만 저희가 찾는 3D에셋에 대한 연구를 하고 있기 때문에 인재풀이 엄청나게 좁은 상황입니다.
그래서 쉽지가 않습니다. 게다가 졸업하는 동시에 미국 빅테크 기업으로 합류하시거나 국내 빅테크 기업으로 합류하시니 저희 같은 AI 스타트업은 채용이 참 쉽지 않습니다. 솔직히 무척 어렵습니다. 이 자리를 빌려 우리가 찾는 후보자분들에게 말씀드리고 싶은 게 있습니다.
한국딥러닝만큼 여러분들의 밸류를 인정하고 비즈니스 파트너로서 단/장기적으로 함께 하길 바라는 회사는 없다고 자부합니다. 저희는 기술조직, 인프라 자원, 일하는 문화 모든 것을 갖추기 위해 부단히 노력해 왔고, 부족한 점을 어떻게든 채워내 전 세계에 큰 입지를 남기려는 집요한 욕심이 있습니다.
결국 우리는 나스닥 상장까지 갈 것이고, 우리 한국딥러닝(KDL) 팀과 함께 하신다면 인생의 큰 업적을 주도적으로 남기실 수 있을 겁니다. 물론 입사 시 처우는 절대로 걱정하지 않으셔도 됩니다. 아래 채용공고 보시고 커피챗처럼 가볍게 만나도 좋으니 Victoria를 통해 꼭 연락해 주시면 좋겠어요.
[한국딥러닝 인재영입] 미래AI개발팀_3D 딥러닝 엔지니어 5y+
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주요업무
•
딥러닝 기반 3D Reconstruction, Generation 분야 리서치
•
Mesh Optimization(DMTet, FlexiCubes 등) 기술 분야 리서치
•
3D-Text Multimodal 분야 응용 및 리서치
•
3D Gen AI 개발을 위하여 협업을 통한 대규모 데이터셋 구축
자격요건
•
학력 : 석사 이상
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딥러닝, 머신러닝에 대한 깊은 이해를 기반으로 한 3D AI 솔루션 개발 경험자
•
3D 데이터셋 분석 및 처리 역량 보유 (Open3d 등)
•
PBR 등 컴퓨터 그래픽스 기본 지식 및 코딩 역량 보유
•
Pytorch 기반 해당 분야 딥러닝 논문 기술에 대한 (ex. Latent Diffusion, NeRF, Instant-NGP, Gaussian Splatting, Zero-1-to-3 등) 구현 및 응용 역량 보유
우대사항
•
3D Generation, 3D Reconstruction 방법론에 대한 새로운 아이디어가 있으신 분
•
Git-flow 및 프로젝트 관리 툴을 통한 플랜 설정 및 협업 능력을 보유하신 분
•
Docker, Kubernetes를 통한 학습, 추론 서버 구축 및 관리 역량을 보유하신 분
•
협업 및 리딩 능력