CREAI+IT

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연세대학교 교내 Gen AI 창업 동아리 CREAI+IT입니다.

공개 38 멤버

가이드라인

["연세대학교 인공지능 창업 동아리 CREAI+IT의 클럽입니다.","동아리 소속원, 비소속원 모두 가입 가능합니다."]

손유빈

손유빈

우리 지금 만나 당장 만나!

전국 대학생 대상 소모임 주관 플랫폼

Ideation 과정:

완전히 새로운 아이템을 선정하는 것보다 기존 아이템들의 아이디어를 적절하게 융합하는 것이 좀 더 빠르게 시장에 접근하는 방법이라고 생각했다.

그래서 원래 있는 것들을 벤치마킹 하되, 이들과의 차별점을 명확하게 하는 전략을 수립했고, 팀원 모두가 '공감'할 수 있는 아이템을 선정하기 위한 과정을 거쳤다.

팀원 전원이 대학생이었고, 우리는 모두 '에브리타임' 어플을 사용하고 있었다.

그리고 에브리타임에 심심치 않게 '같이 밥 먹을 사람?', '모여서 술 마실 사람?' 등의 글이 올라온다는 것을 알 수 있었다.

이를 통해, '만남'에 대한 수요를 확인하였고, 모임과 만남을 주관하는 서비스들을 조사하였다.

Idea 발전 과정:
'만남'에 대한 수요 확인은 한 상태였지만, 1 대 1 매칭과 2인 초과의 그룹 매칭 중 어떤 것을 주기능으로 할 지에 대해서 고민했다.
1대 1 매칭은 소개팅의 성격을 띄게 된다는 점을 인지하였고, 소개팅 어플 시장은 이미 과포화 상태였기에 이들과 확실한 차별점을 가지기 어렵다고 판단하여 2인 초과의 그룹 매칭을 주기능으로 정하였다.
그래서 대학생 커뮤니티가 존재하는 서비스들과, 2인 초과의 그룹 매칭, 즉 '모임'을 주관하는 서비스들을 조사하였다.

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조사한 바에 따르면 유사한 서비스들은 위와 같은 특징들을 가진다는 사실과 1회성 소셜링 기능에 대한 수요를 확인하였다.

그래서 우리의 서비스가 기존의 서비스들에 비해 가질 수 있는 차별점은,

  1. 전국의 대학생을 타겟

  2. '모임'을 주관하는 기능을 가짐

  3. 1회성으로 참여 가능한 소셜링 기능

이 세 특징을 모두 가지는 것이다.

그래서 우리는 대학생 대상을 대상으로, 특정한 커뮤니티에 소속 되어 있어야 하는 부담을 줄이면서

타 대학 학생들과의 모임을 가능하게 하는 플랫폼을 제안한다.

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김호수

김호수

스타트업 문제 정의의 시작은 '유저 인터뷰'다

얼마 전 EO의 김중철 PO님의 세미나를 듣고 유저 인터뷰의 중요성에 대해서 알게 됐다. 우리 팀이 만들어진지 고작 하루가 지난 시점이었다. 그리고 팀빌딩으로부터 5일이 지난 저번 주 금요일, 첫 유저 인터뷰가 진행됐다. 몰아치듯이 진행되어 셋 다 정신이 없었지만 굉장히 뜻깊은 시간이었다. (나는 벌써 4일째 밤을 새고 있다...)

오늘 쓸 메이커로그에는 그 이야기를 담아볼까 한다.

우선 우리의 아이템은 공문서 보조 작성 AI이다. 수많은 아이템이 있지만 이를 선정하게 된 건, 우리 셋의 공통된 비전은 '실질적으로 사회에 기여하고 싶다' 였기 때문이다. 공무원 분들이 가장 시간을 많이 쏟고 어려움을 겪는 분야인 '공문서'를 좀 더 쉽게 쓰고 퇴고할 수 있게 도와드리는 점이 해당 비전과 일치한다고 느꼈다.

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일단 아이템이 정해지고 난 뒤, 이 아이템이 실질적으로 공무원 분들에게 도움이 될지 유저 인터뷰를 진행하기로 했다. 우리가 처음에 생각했던 이 서비스의 핵심 유저는 교육청에 근무하고 계시는 공무원 분들이었다.

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마침 팀원 중 실제 친분 있는 공무원 및 교원 분들이 있어 그 분들께 1차적으로 연락을 돌렸다. 이후 친분 있는 공무원 분들까지 총 3분 유저 인터뷰를 진행하게 됐다. 선뜻 인터뷰에 응해주셔서, 정말 감사했다.

질문지도 열심히 작성해서 갔다. 예상 질문, 서비스를 기획 및 개발하며 궁금할 점들을 최대한 자세하게 정리해서 갔다. 우리는 이 질문들에 공무원 분들이 성실히 답변해주시리라 기대하며 인터뷰를 진행했다.

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그러나 인터뷰는 예상과 달랐다! 이 지점에서 유저 인터뷰의 중요성을 절실히 깨달았다.

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우선 공무원 분들의 AI 활용가능성에 대한 인지도가 매우 낮았다. 그러다보니 도입의 필요성도 딱히 느끼고 계시지 못했다. 그 간극을 메우려다보니 구구절절 설명하는 시간이 매우 길어졌는데, 이 시간이 다소 불필요하게 느껴졌다. 다음 유저 인터뷰부터는 구체적인 프로토타입을 제시해서, 시각적으로 직관적이게 이해할 수 있게끔 도와야겠다는 생각을 했다.

다음으로 우리가 유저 타겟팅 자체에서 오류를 냈다는 것을 깨달았다. 오히려 학교 일선에서는 보고서가 딱히 쓰이지 않았다. 그러다보니 인터뷰 과정 중 보고서 관련 질문을 할 때마다 인터뷰이가 당혹스러워 하는 모습을 발견할 수밖에 없었다. 그 분들은 도무지 AI가 왜 필요한지 모르겠다며 갸우뚱 거리는 모습을 보였다.

마지막으로 인터뷰이 성향마다 인터뷰지 형식을 다르게 가져가야겠다는 생각을 했다. 우리가 세 분밖에 진행하지 않았음에도, 성향에 따라 인터뷰 양상이 확연하게 달랐다. 물꼬를 조금만 터줘도 본인의 커리어 여정을 비롯해 보고서 작성 프로세스를 상세하게 구술해주시는 분이 있는 반면, 아무리 구체적으로 꼬리 질문을 해도 질문에 걸맞는 답을 명쾌하게 하지 않는 분이 계셨다. 각 유형에 따른 유연한 대처가 필요하다고 느끼는 지점이었다.

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그렇다고 유저 인터뷰를 통해 우리 아이템이 별로 매력적이지 않다고 확인사살당한 것만은 아니었다. 오히려 그 분들의 구체적인 커리어 여정과 공무원 사회 자체에 대한 인사이트를 통해 여러가지 BM을 발견했다. 유저 인터뷰를 통해 찾아낸 아이템은 우리가 처음에 생각해낸 AI서비스보다 훨씬 매력적이고, 직관적이고, 타겟팅이 명확했다. 이번주는 이 아이템을 좀 더 구체화하고 기획 및 개발 계획을 세우는 데 집중할 예정이다.

앞으로도 유저 인터뷰를 지속적으로 하며 '장기간 꾸준히 지속적으로 고객을 만나는', EO 김중철 PO님이 말씀하셨던 D유형을 지향해야겠다.

비로소 이제 몸으로, 피부로 알겠다.

스타트업 문제 정의의 시작은, '유저 인터뷰'다.

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손유빈

손유빈

20억에 매각된 ‘신사임당’ 채널, 싼 건가 비싼 건가?

2022년 1월, 182만명의 구독자를 보유한 재테크 유튜브 채널 ‘신사임당’이 20억원에 매각되었다.

2021년 11월에 진용진의 유튜브 채널이 5억원에 매각된 전례가 있었기 때문에, 이 가격이 비싸다고 생각했다.

내가 이를 비싸다고 느낀 이유는 다음과 같다.

  1. 매각 당시 진용진 채널이 신사임당 채널보다 약 37만 명 더 많은 구독자를 더 보유하고 있었다.

  2. 진용진이 아닌 고용된 배우가 출연하는 드라마나 인플루언서들이 출연하는 서바이벌 예능 컨텐츠를 주로 제작하는 진용진 채널과 달리, 신사임당은 채널 주인인 주언규 PD가 직접 출연하는 컨텐츠가 주이다. 즉, 신사임당 채널은 주언규 PD의 ‘맨파워’가 더 크게 작용하는 채널이다. 이는 채널주가 변경될 시에, 구독자 및 조회수 감소로 이어질 수 있는 잠재적 리스크이다.

하지만 채널을 인수한 투자자 ‘디피’는 신사임당 채널을 저렴하다고 평가했다.

밝힌 것과 같이 월 평균 순이익은 1.3억이고, 단순 계산만해도 15개월 만에 투자 원금을 회수할 수 있고, 매출이 1/3로 감소해도 4년 후에 원금 회수가 가능하다고 판단했기 때문이다.

이 사실과 더불어 투자자 디피또한 재테크와 관련한 양질의 컨텐츠를 생산해내는 능력이 뛰어나다기 때문에 잠재 채널 성장 가능성을 고려하면 20억에 채널을 구매한 것은 합리적이라고 생각될 수 있다.

그럼에도 내가 신사임당 채널 매각 금액이 비싸다고 생각한 이유는 결국 ‘시세’라고 생각되는 가격과 매각 금액이 동떨어져 있다고 생각했기 때문이다. 진용진이 5억에 채널을 매각한 사실이 선행 정보로 존재했고, 이것이 비슷한 규모의 유튜브 매각 금액 ’시세‘로 내 무의식에 작용한 것이다.

그러나 진용진이 자신의 채널을 5억에 매각한 ’하나의 사례는 일반적으로 비슷한 재화의 가격대인 ‘시세‘라고 규정되기에는 어려울 수 있다.

그렇다면 유튜브 채널의 시세는 누가, 어떻게 결정할 수 있을까?

(주)소셜러스

여기 그 어려운 것을 해내는 스타트업이 있다..!

소셜러스는 2022년 11월 14일 설립된 유튜브 채널거래소 및 소셜 IP 투자 플랫폼으로, 2023년 9월 1일 한국기업가재단으로부터 시드 투자를 유치하였다.

소셜러스는 2017년부터 현재까지 매일 100만 개 이상의 유튜브 채널에 대한 1억 개 이상의 영상 데이터를 수집해오고 있으며, 이는 아시아 최대 규모의 빅데이터이다. 유튜브 빅데이터를 수집을 통해 채널 밸류, 퍼포먼스를 분석하고 AI 기반의 채널 가치 평가 및 거래소를 운영하여 매각을 희망하는 채널을 발굴한다. 각 채널에 딱 맞는 최적의 가격을 제안하여 채널 거래와 투자 과정에서 투명성을 크게 향상시키는 것을 목표로 한다.

소셜러스의 주요한 사업 분야는 다음과 같다.

  1. 빅데이터 기반 채널 가치 평가

현재 유튜브 채널 거래는 주로 개인 간의 직접 거래를 통해 이루어지거나, 중고나라, 번개장터 등 온라인 중고 마켓 플랫폼에서 진행되는 경향이 있다. 이러한 방식은 채널 가치에 대한 명확한 평가 기준이 없기 때문에, 구매자가 판매자의 가격 책정을 신뢰하기 어려운 문제가 있다. 소셜러스는 이러한 시장의 비효율성을 해결하기 위해 유튜브에 최적화된 빅데이터 기반의 채널 가치 평가를 통해 각 채널의 적정 가치를 책정하고 거래의 장을 개설한다.

  1. 금융사 및 개인과 유튜브 채널 소유권 지분 투자

또한, 소셜러스는 전 세계 최초로 유튜브 채널의 소유권을 조각 투자 상품으로 반들어 주식처럼 거래할 수 있는 ‘소셜거래소’ 서비스를 시작했다.

이는 기존에 없던 혁신적인 비즈니스 모델로, 디지털 자산인 유튜브 채널의 소유권을 조각으로 쪼개어 판매하고 투자자들이 채널의 성장에 따라 수익을 배분받을 수 있도록 하는 시스템이다. 이를 통해, 채널 소유자에게는 채널 운영 자금을 제공하고, 투자자에게는 매매 수익 및 채널 팬덤 활동의 기회를 제공한다.

  1. 인플루언서 매칭 서비스

현재 시장에도 다양한 인플루언서 매칭 서비스와 검색 플랫폼이 존재하지만, 소셜러스는 이러한 경쟁 서비스들에 비해 몇 가지 중요한 강점을 보유하고 있다. 특히, 소셜러스의 가장 큰 경쟁력은 방대한 빅데이터의 규모이다. 소셜러스는 2017년 7월, 국내뿐만 아니라 아시아 최초로 유튜브 빅데이터 분석 서비스를 시작했으며, 7년 이상 축적된 국내 최대의 유튜브 빅데이터를 보유하고 있다. 이 데이터는 단순히 양적인 측면에서만 큰 것이 아니라, 시간에 따른 축적된 데이터의 질적 우위도 갖추고 있어, 이를 바탕으로 한 분석과 서비스 제공에서 타 플랫폼과의 차별화가 이루어지고 있다. 더 나아가 소셜러스는 2023년, 일본의 유튜브 채널 47.5만 개와 1.2억 개 동영상을 매일 분석하는 일본 최대의 데이터베이스 플랫폼인 TUBERS를 보유한 '크리에이터 닌자'를 인수하였다. 이를 통해 일본의 유튜버 인플루언서 데이터도 확보하게 되었으며, 이는 소셜러스가 국내뿐만 아니라 일본 시장에서도 강력한 경쟁 우위를 확보하게 된 중요한 계기가 되었다. 이와 같은 방대한 데이터의 축적은 소셜러스의 유튜브 최적화 알고리즘과 결합되어, 타 플랫폼과 비교할 때 인플루언서 매칭 서비스에서 명확한 우위를 제공할 수 있다. 대부분의 경쟁 플랫폼이 단기적인 데이터 분석에 의존하거나, 비교적 제한된 데이터셋을 활용하는 것과 달리, 소셜러스는 다년간 축적된 데이터를 기반으로 보다 정교하고 신뢰성 높은 매칭 서비스를 제공할 수 있다.

우려되는 점?

방대한 유튜브 빅데이터를 바탕으로 전례 없는 사업 모델을 구축했다는 점은 소셜러스를 주목받을 만하게 하지만, 우려되는 부분이 없는 것은 아니다.

소셜러스가 유튜브 플랫폼에 크게 의존하는 기업인 만큼 유튜브 채널 관련 정책 변경과 알고리즘 변화에 타격을 입을 수 있는 포지션에 놓여있다는 한계점이 존재하기 때문이다. 유튜브 정책 변화는 소셜러스의 주요 사업에 직접적인 영향을 미칠 수 있으며, 이는 잠재적인 리스크로 작용할 수 있다.

또, 채널 가치 평가와 관련해서, 일명 ‘대기업 유튜브 채널’에 대한 저평가가 일어날 수 있고 이에 따라 ‘대기업 유튜버’들이 선뜻 소셜러스를 거래 플랫폼으로 이용하려하지 않을 가능성이 있다.

이는 다수의 구독자를 보유한 대형 유튜브 채널을 기업의 주식에 비유하여 설명할 수 있다. 주식의 가격에는 해당 주의 테마에 관련한 호재의 사실 여부보다, 이에 따른 투자자의 ’기대감‘이 더 큰 영향을 미친다.

하지만, 소셜러스 운영 특성상 유튜브 채널의 데이터와 퍼포먼스 기반 AI 분석으로 채널의 정확한 가치를 산출하기 때문에 구매자가 평가하는 채널의 잠재 성장 가능성에 따른 기대감을 반영하지 못할 수 있다는 약점이 있다. 그래서 소셜러스가 산출하여 평가한 채널의 가치보다 더 높은 가격에 개인간 혹은 법인 간 거래를 통해 채널의 매각할 수 있다고 믿는 ’대기업 유튜브 채널’의 유입이 어려울 수 있다.

고가로 책정될 만한 유튜브 채널의 유입이 있어야 더 큰 수수료를 얻어낼 수 있는 소셜러스의 입장에서 이는 불리하게 작용될 수 있는 부분이다.

따라서, 나는 소셜러스에 대기업 채널에 대한 ‘경매’를 활성화시킬 것을 제안한다.

구독자 수와 월평균 수입을 기준으로 대기업 채널을 분류하고, 이를 경매할 수 있는 장을 활성화시키면, 구매자들의 가격 경쟁을 통해 채널의 잠재 성장 가치에 대한 기대감을 반영할 수 있을 것이다.

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최민기

최민기

4년 전부터 엔비디아와 협력했다는 국내 생성형 AI 스타트업

작년 3월 개최된, 엔비디아의 글로벌 개발자 컨퍼런스 GTC 2023에선 생성형 AI를 활용한 스타트업을 공개가 진행되었습니다. 그 중, 국내에서 컨퍼런스에 참여한 AI 스타트업 중 하나인 클레온(KIIEON)을 소개하고자 합니다.

클레온은 작년 3월 GTC 참석 후, 시리즈A 투자에 성공한 기업으로, 삼성, 조선일보, 엔비디아, AWS 등 국내외 저명한 대기업들과 제휴가 활발할 정도로, 향후 성장이 기대되는 기업입니다. 그렇다면 어떠한 AI 서비스를 제공하는지 알아보겠습니다.

KLLEON에서 제공하는 서비스 - CHAT. AVATOR

클레온에서 제공하는 서비스는 인공지능 디지털 휴먼 서비스입니다. 1) 아래와 같이 개인의 모션을 촬영한 영상이나 이미지를, 사용자가 원하는 얼굴로 변경한 후, 2)영상이나 이미지에 삽입하고자 하는 보이스를 삽입하면, 3) 영상 속 변환한 얼굴이 본인이 원하는 목소리를 내도록, 음성에 맞춰 입술 모양을 변환해 줍니다. 추가로, 인공지능 보이스 프로그램으로 보이스 생성을 자동화하고, 프로그램에 제공할 스크립트까지 GPT를 활용해 자동 제작함으로써 불필요한 노동을 줄일 수 있겠습니다.

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"클레온의 주력 솔루션인 챗아바타(Chat-Avatar)는 사진 1장과 목소리 30초로 디지털 휴먼 영상 제작 서비스로, 특정 인물의 아바타 제작, 기업의 사내 교육 자료 개발 등 다방면에 활용되고 있다."
출처 : 인공지능신문(https://www.aitimes.kr)

주된 고객군

1) 대면 영상을 촬영하기에 시간이 부족하거나, 얼굴을 공개하지 않기를 원하는 크리에이터들

2) 숏폼 미디어에서 앵커나 아나운서를 대체하고자 하는 언론사

3) 온라인 공고를 촬영해야 하지만 얼굴을 공개가 불필요한 교육 현장


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임채윤

텍스트를 들려주는 세상, Speechify의 가능성

현대인들의 정보 소비 방식이 날이 갈수록 다양해지면서 텍스트 음성 변환(TTS) 기술이 떠오르고 있다(사실 아직 TTS라고 하면 쇼츠에서 등장하는 화난 여자의 목소리가 먼저 떠오르기는 한다). 그중에서도 Speechify는 텍스트를 음성으로 변환하여 사람들의 읽기 경험을 혁신하려는 서비스로 주목받고 있다. ADHD, 난독증, 일반적인 읽기 문제를 가진 사람들뿐만 아니라 바쁜 일상 속에서 텍스트를 들음으로써 시간을 효율적으로 활용하려는 다양한 사용자에게도 유용한 도구가 되고 있다. 과연 Speechify는 어떤 방식으로 이 문제를 해결하고 있을까? 그리고 그 안에는 어떤 가능성과 한계가 숨어 있을까?

문제에 대한 혁신적인 접근

Speechify의 창업자 클리프 와이츠먼은 난독증을 앓고 있었던 본인의 경험에서 이 아이디어를 얻었다. 그는 읽기 속도를 높이고자 하는 자신의 필요성을 해결하기 위해 이 앱을 개발했다. 이처럼 개인적인 문제에서 출발한 아이디어는 종종 더 큰 공감대를 형성한다. Speechify는 난독증과 ADHD를 가진 사람들을 비롯해 읽기 문제를 겪는 다양한 사용자들을 돕는 것을 목표로 텍스트 음성 변환을 통해 새로운 방식으로 정보를 소비할 수 있도록 했다.

Speechify의 강력한 기능

사실 이미 tts 분야에는 다양한 기업들이 있지만 Speechify가 돋보이는 점은 서비스의 기능과 확장성이다. 텍스트를 100개 이상의 언어로 변환할 수 있으며, 50개 이상의 자연스러운 AI 음성 중에서 선택할 수 있다. 이 기능을 통해 사용자는 텍스트를 소리내어 들으면서 그 내용에 더 쉽게 접근할 수 있다. 특히 말하기 속도, 음성, 억양까지 사용자의 선호에 맞게 조정할 수 있다는 점이 이 서비스의 큰 장점이다.

이러한 기능은 읽기 능력이 제한된 사람들에게만 국한되지 않는다. 작가와 편집자에게는 글을 들으면서 오타나 문법 실수를 찾을 수 있는 보조 도구로 활용될 수 있으며, 학생들에게는 학습 자료를 오디오로 전환하여 정보를 더 효율적으로 흡수하는 데 도움이 된다. 기업에서도 작성된 문서와 이메일을 자연스러운 음성 해설로 변환하여 생산성을 높이는 데 활용할 수 있다. 또 최근 영상 편집 기능이 추가되어 영상을 편집하면서 동시에 자막, 해설 등을 tts로 변환하여 삽입할 수 있게 되었다. 최근 창업에 대해 이런저런 생각을 해보면서 우리 팀의 아이디어를 어디까지, 어느 감도로 확장할 수 있나에 대해 고민을 하게 되었는데, 확실히 서비스를 이용할 사용자들의 특성을 분석하고 그들이 필요로 하는 것이 무엇인가를 고민하는 것이 가장 자연스러운 것 같다.

Speechify의 서비스 전략과 가치 창출

Speechify는 사용자들이 기존의 텍스트 읽기 방식보다 최대 9배 빠르게 정보를 습득할 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다. 이것은 단순히 텍스트를 음성으로 변환하는 것 이상의 가치 창출이다. 사용자는 더 효율적으로 정보를 습득하고, 특히 난독증이나 ADHD를 가진 사용자들은 그동안 읽기에 어려움을 겪었던 텍스트를 더 쉽게 이해할 수 있게 된다.

AI를 활용한 음성 변환의 장점과 한계

이 서비스의 가장 큰 장점은 (그나마 제일)자연스러운 음성을 생성할 수 있다는 것이다. Speechify는 200개 이상의 AI 음성 해설 생성기를 통해 광고, 비디오, 팟캐스트, 오디오북 등에 대한 자연스러운 음성 해설을 제공한다. 다양한 언어와 억양을 지원하여 사용자들이 원하는 스타일로 음성 콘텐츠를 만들 수 있다. 이러한 다양성은 다양한 문화와 언어권의 사용자에게 친숙하게 다가갈 수 있게 해준다.

그러나 AI 음성 변환의 고질적인 한계인 아무리 자연스러운 AI 음성이라 해도 인간의 목소리와 완전히 동일한 수준에 도달하기는 어렵다는 점은 아직 해결하지 못했다. 사실 Speechify의 문제라기보다는 tts라는 분야 자체의 한계점이기는 하다. 감정 표현이나 맥락에 따른 억양 조절에서는 여전히 인간 내레이션이 우월한 경우가 많다. 특히 오디오북이나 팟캐스트 등 감정 전달이 중요한 콘텐츠에서는 AI 음성의 한계가 더욱 두드러진다. Speechify가 이 부분을 어떻게 개선해 나갈지, 또는 이를 보완하는 다른 전략을 제시할지에 대한 관심이 필요하다.

Speechify의 잠재력과 개선 방향

Speechify는 텍스트 음성 변환 기술을 통해 정보 접근성을 높이고, 다양한 사용자가 자신의 속도와 스타일에 맞게 정보를 소비할 수 있도록 돕는 데 초점을 맞추고 있다. 그러나 이 과정에서 몇 가지 개선이 필요할 수 있다. 예를 들어, 더 많은 사용자에게 어필하려면 AI 음성의 감정 표현을 더욱 풍부하게 하고, 문맥에 맞는 억양 조절 기능을 강화하는 것이 중요하다.

또한, 사용자의 피드백을 적극적으로 반영하여 서비스의 품질을 지속적으로 개선해 나가야 한다. 실제 사용자들이 다양한 상황에서 Speechify를 어떻게 활용하고 있는지에 대한 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 개인화된 음성 변환 기능을 추가한다면 더욱 강력한 도구로 발전할 수 있을 것이다.

마치며: 새로운 정보 소비의 시대

Speechify는 정보 소비 방식에 혁신을 가져온 대표적인 사례로 볼 수 있다. 텍스트 음성 변환 기술을 통해 읽기에 어려움을 겪는 사람들부터 바쁜 일상에서 시간을 절약하려는 사람들까지 다양한 사용자에게 가치를 제공하고 있다. 물론 아직은 개선해야 할 부분이 있지만 이 서비스를 통해 정보를 들음으로써 얻는 경험은 우리의 삶에 새로운 가능성을 제시한다.

향후 Speechify가 더욱 발전하여 AI 기술을 통해 사용자들에게 보다 자연스러운 음성 경험을 제공하고, 텍스트와 음성의 경계를 허무는 혁신적인 서비스를 만들어 나가길 기대해 본다.

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김형조

김형조

내가 원하는 인터뷰 영상을 클릭 한 번에?

HeyGen은 단, 몇 분만에 내가 원하는 인터뷰, 광고 영상을 만들 수 있는 툴입니다.

광고나 릴스 소개 영상들에서 비슷한 영상을 많이 접해볼 수 있는데요.

실제로, 4개월전 리드 호프만의 영상에서는 다른 서비스이기는 하지만 놀라울 정도로

진짜 같은 AI 영상에서 그 완성도를 확인해볼 수 있습니다.

image.png

출처: 유튜브 링크

이렇게 만든 AI 영상을 HeyGen은 회사 홍보영상으로 사용합니다.

Create, Translate, and Personalize Videos in Minutes

캐치프레이즈에 맞게 B2B SaaS 형태로 기업들의 홍보영상을 만들고

월 $24부터 $120 등 옵션별 정기 구독 모델 형태로 제공합니다.

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출처: HeyGen

HeyGen의 독특한 점은 바로 서비스 초기부터 성장할 때까지의 방식이라고 생각합니다.

비전을 실현하는 것도 좋지만 당장의 수익도 중요했기에

빠르게 매출을 만들어 내야했습니다.

그래서 마켓플레이스를 활용해 AI가 만들었지만 프리랜서나 개인사업자가

만든 것처럼 서비스를 만들어 올렸고 실제로 주문이 들어오면 AI가 만든것이라

밝히지 않고 싼 가격에 빨리 영상을 제작하였죠. 마치 에어비앤비와 드롭박스가

초기 수요를 검증한 것처럼 소비자의 실제 수요부터 파악하였습니다.

돈을 내는 것을 확인한 이후, 창업자들은 개발을 시작해 제품을 출시했습니다.

그리고는 2년만에 연매출 270억에 도달하였죠.

HeyGen은 텍스트 음성 변환, 100개 이상의 맞춤형 아바타와 의상등을 제공합니다.

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출처: HeyGen 리뷰

그래서 장점을 모아보면 자연스러움과 커스텀에 경쟁력이 있습니다.

보통 어색한 영상을 보면 소리와 영상의 싱크가 맞지 않는 경우가 많은데요

HeyGen에서는 소리에 맞게 입을 움직이게해 자연스러움을 극대화 했습니다.

다양한 언어를 구사할 뿐더러 상황에 맞게 아바타를 커스텀할 수도 있죠.

이렇게 빠르게 AI 인터뷰 영상을 만들 수 있는 날들이 와버린 순간에

우리는 어떻게 이 기술을 활용할 수 있을까요?

만들어진 AI 영상들을 보면서 느낀 점은 아직 완벽하게 자연스럽지는 않더라도

빠르고 편리하게 영상이라는 매체를 다국어로 활용할 수 있다는 점이

가장 큰 장점으로 느껴졌습니다. 이전 같았으면 몇백, 몇천만원이 넘는 돈을 주고

많은 시간을 들여 일일이 영상을 촬영해야 했기 때문이죠.

좋은 콘텐츠와 자산이 있다면 내 강의, 서비스 소개, 유튜브 영상을

빠르게 다른 나라 언어로 만들어보고 시장의 수요를 검증해 볼 수 있겠다는 생각이 들었습니다.

언어의 한계를 넘어 내가 만든 콘텐츠의 수요를 확인해볼 수만 있다면

그때는 제대로 글로벌 진출에도 도전해볼 수 있지 않을까요?

참고: 파운더스토리

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박규연(사회과학대학 언론홍보영상학)

박규연(사회과학대학 언론홍보영상학)

Whisper Mate

선정 AI Startup : Whisper Mate

기업 소개 - Whisper AI 와 같은 오픈소스 모델을 사용한 대본, 번역 기능을 유저 친화 UI, UX을 구축하여 제공하는 서비스를 판매하는 기업, 이외에 Quick AI+, Vision AI+ 등 같은 수익 모델을 가진 다른 서비스도 운영중.

수익 전략 - 오픈 소스 모델 중 일부(Small, Medium 모델)를 무료로 제공하고, 더 고도화된 모델(Large모델) 을 사용하려면 비용을 지불해야하는 구조.

적용할만한 인사이트 - 대부분의 AI서비스가 서비스 자체에 대한 흥미가 부족한 상태에서 겉으로만 매력적이고 실질적으로 큰 도움을 주지 못하는 서비스들임. 이에 반해 Whisper Mate는 굉장히 단순한 모델이지만 실질적으로 도움을 주는 서비스임, 이러한 특징으로 인해 많은 고객층들을 확보하고 실질적인 수익 전략을 추구함.

이에 "AI"에 꽂히기 보다는 나의 생각을 AI를 통해 어떻게 "효과적으로 구현"할지에 포커스를 맞춰야겠다는 생각을 하게 되었다.

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하재현

하재현

Make UX painless-QuillBot 첫 사용기

QuillBot은 "make writing painless"를 비전으로하는 ai 글쓰기 어시스턴트 스타트업이다. 핵심 기능은 paraphrasing, grammar checking 등인데 직접 이용해보니 UI 가 무지무지 간편해서 왜 그런지 정리해봤다.

  1. 브라우저 적응성

    QuillBot은 웹으로도 서비스를 제공하지만, chrome extension, mac os, microsoft word등으로도 사용 가능하다. Chrome extension을 이용하면 아무 웹사이트에서 사용 가능해서 당장 disquiet 에서도 사용 가능하다. 사용 방법도 아주 간단하다.

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오른쪽에 있는 빨간 원 클릭하면 틀린 문법을 싹 고쳐주고, 깃펜 아이콘 누르면 문장단위로 paraphrasing 해준다. 문법을 다 고치면 작은 네모로 최소화 되면서 눈에 거슬리지도 않는다.

글 쓸 때 맥북 멀티윈도우로 왔다갔다하면서 cmd c cmd v 하던 입장에서 세상 편할 수가 없다.

  1. 물 흐르는 듯한 서비스 플로우

Qullbot의 글쓰기 융합 서비스인 quillbot flow를(word 퀼봇 버전이라고 생각하면 된다) 켜보면 아래 화면이 나온다.

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first draft를 눌러서 프롬프트 한 줄을 입력하면 ai가 드래프트를 대충 써놓는다.

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화면 하단의 원이 초록색에서 빨간색으로 변하면서 눈이 글로 간다. 본능적으로 빨간 버튼을 눌러보면, 틀린 문법을 다 고쳐진다는걸 알 수 있다. 글을 쓰다보면 옆에 번개같이 생긴게 자꾸 위아래로 움직인다. 이걸 눌러보면

예시 생성, 반례 생성 등 뭘 쓸지 도와주는 기능들이 바로 나온다.

이런식으로 QuillBot의 수많은 기능들이 산발적으로 우다다 쏟아나오는게 아니라, 유저가 사용하는 과정에서 자연스럽게 소화할만큼만 조금씩 던져준다. 그래서 그런지 사용하면서 새로운 기능을 배우는데 피로감이 훨씬 적게 느껴진다.

  1. 치밀하게 조절한 정보량

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위 이미지를 보면 상단, 하단, 우측으로 화면이 구분되어 있는데 각각의 섹션마다 4~5개의 기능들만 보인다. 또한 각각의 기능마다 직관적으로 이해 가능하게 아이콘이 하나씩 배치되어있다. 이중 아무거나 눌러보면 선택가능한 옵션들이 4~5개 나온다. 예시로 paraphrase를 누르면 academic, simple, short 등 어떤 문체로 paraphrase 할건지 선택지가 5개 남짓 나온다. 이런식으로 유저가 감당 가능한 양의 정보만을 조금씩 제공해서 처음 퀼봇을 사용함에도 피로감이 아주 적었다.

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고정훈

고정훈

'Notion과 경쟁할 것인가, 공존할 것인가?' - 기록 앱을 기획할 때 주의할 한 가지!

안녕하세요! 제가 속한 팀 ‘Echo’ 는 사람들이 기록을 할 때 겪는 어려움 을 해소할 수 있는 생성형 AI 기반 기록 앱을 기획하고 있습니다. 저희는 기록을 할 때 구체적으로 어떤 문제가 있는 지 뾰족하게 정의하는 과정 중에 있는데요. 여러분은 기록을 남기는 과정에서 어떤 불편함을 느끼시나요?

혹시 기록이 잘 정리되고 분류되지 않아서 막상 써먹으려고 찾을 때 고생하신 분 계실까요?

이번 글은 저희의 도메인인 'AI 기반 기록 앱 시장'에서 위와 같은 문제를 가진 사람들을 위한 서비스를 하나 소개하면서 관련 인사이트를 공유해볼까 합니다. 바로 'Mem'이라는 서비스입니다.


Mem : 애쓰지 않아도 알아서 잘 정리되고 분류되는 AI 노트

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Mem은 랜딩 페이지 첫머리에서 'Stay organized without trying'를 핵심 가치로 내세우고 있습니다. 사용자가 Mem에서 노트를 작성하면, 사용자가 애쓰지 않아도 자동으로 정리해서 나중에 써먹을 때 쉽게 찾을 수 있도록 해주겠다는 것입니다.

그를 위해 Mem은 다음과 같은 주요 기능들을 제공하고 있습니다.

  • Mem Chat : 내 노트 내용을 기반으로 소통하고 질문에 답변하는 챗봇

  • Related Notes : 현재 작업 중인 노트와 관련 있는 과거 노트를 찾아 옆에 보여주는 기능

  • Collections : 노트 내용을 인식하여 자동으로 주제를 태깅하고 관리하는 기능

  • Smart Search : 키워드나 필터 등을 활용하여 노트를 검색하는 기능

이 중 Mem Chat, Related Notes, Smart Search 등의 기능은 Notion과 같은 다른 AI 기반 노트 앱도 제공하고 있는 기술이라 Collections의 주요 기능에 대해서 조금 더 자세히 설명해드릴게요.

image.png새 노트를 작성하면, 위 그림처럼 노트 상단에 Mem이 추천하는 자동 태그 ( Suggested by Mem ) 가 순식간에 생성됩니다. 이 태그가 마음에 들어 + 버튼을 누르면, Collections(폴더 목록)에 해당 태그 이름으로 Collection(폴더)이 생성됩니다. 만약 마음에 들지 않으면 이름을 Edit하여 생성할 수 있고, 그냥 기존에 있는 Collection에 직접 지정하여 분류할 수도 있습니다.

image.png

제가 직접 사용해보았는데요. 새로운 노트가 추가될 때 이미 기존 Collections에 존재하는 주제의 내용이 라면 해당 Collection으로 자동 태그하는 것을 확인할 수 있었습니다.


타겟 유저? 비전?

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Mem은 기업가, 콘텐츠 크리에이터, 임원, 매니저, 리서처, 컨설턴트와 같이 기록을 잘 분류해서 활용해야 하는 직군의 사람들을 주요 타겟으로 보고 있었습니다. 특히 Mem Teams 기능을 통해 프로젝트 수행 시 협업을 도모하고 일종의 '공유된 뇌 ( Shared Brain )'을 만들 수 있도록 돕고 있음을 확인할 수 있었는데요.

저는 이러한 유저 타겟팅은 적절하다고 생각하는데, 그 이유는 '자료를 제때 제때 분류하지 않아 해당 자료가 필요할 때 어려움을 겪는 문제' 는 프로젝트나 리서치 업무와 같이 방대한 양의 자료 조사를 수행하는 사람들에게 가장 시급한 문제라고 느껴질 것이기 때문입니다.

반면 저는 Mem의 블로그에는 이들의 비전은 그보다 더 큰 문제를 해결하는 것에 있었음을 확인할 수 있었는데요.

Mem is a product that goes to you, it is a companion.

It is J.A.R.V.I.S. from Iron Man.

Mem은 단순한 제품이 아닌, 사용자의 동반자 역할을 하는 것을 목표로 합니다.

Mem은 아이언맨에서 '자비스'입니다.

( Why We Started Mem, Apr 6, 2021 )

이들이 Mem을 창업했을 때의 궁극적인 목적은 정말 아이언맨의 자비스와 같이 나를 너무나도 잘 아는 Universal Assistant를 만드는 것이었겠지만, 그로부터 3년이 지난 지금은 그보다는 당장의 사용자들이 가진 좁은 문제를 해결하는 데에 초점을 두고 있는 것으로 보입니다.


Notion과 경쟁하는 구도로 갈 것인가, 아니면 병행해서 사용하는 구도로 갈 것인가

현재 기록 앱 기획 과정에서 시장 포지셔닝을 할 때 가장 심도 있게 고려해야 할 질문입니다. Mem에서 제공하는 수많은 기능들 - Mem Chat, Related Notes, Smart Search 등 - 은 이미 선두 주자인 Notion에서도 제공하고 있는 기능입니다. 장기적으로 Notion과 기능 경쟁을 해서 승산이 있기란 어렵습니다.

그렇다면 Notion과 구분되는 Mem의 자동 태깅 및 자동 구조화 기능이, Notion과 병행해서 사용할만한 유의미한 Wow Experience 를 제공해야 하는데 과연 그러한가에 대해서는 의문이 듭니다. 지금으로서는 'Notion 사용자가 가지는 불편함 1'을 반쯤 해결한 프로덕트로 느껴집니다. Notion의 내용을 자동화 툴인 Zapier를 통해 Mem으로 연동할 수 있지만 굳이 그래야 할 이유가 있을까요?

저희 팀 Echo가 LLM 기반 기록 앱을 기획하는 과정에서도 끊임없이 되뇌어야 하는 질문인 것 같습니다. 저희가 기획하는 앱이 기존 서비스 대비 어떤 가치를 창출하는가, 그것이 장기적으로 Notion과 병행해서 사용할 수 있을 정도로 독창성과 경쟁력이 있는가에 더욱 집중해야겠죠.

다시 한번..!

저희는 기록을 할 때 구체적으로 어떤 문제가 있는 지 뾰족하게 정의하는 과정 중에 있습니다.

여러분은 무엇을 어떻게 기록을 남기고 기록을 사용하는 과정에서 어떤 불편함을 느끼시나요?

ㅎㅎ 편하게 피드백과 답글 남겨주시면 감사하겠습니다!

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박근립

박근립

AI 연구 개발을 위한 플랫폼이 필요해...?!

AI 및 머신러닝 모델 개발 및 배포를 위한 플랫폼을 제공하는 스타트업, VESSL에 대해 소개해보고자 한다.


Vessl의 지향점


Vessl은 기존 AI 및 머신러닝 모델 개발의 복잡성과 모델 배포 과정에서의 비효율성을 타개하려고 출시된 서비스이다. 이를 통해 중소기업부터 대기업까지 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 지원하고자 하며, 현대자동차의 자율주행 기술 개발부서, Cognex 등의 기업들이 Vessl을 이용하고 있다.

AI 연구 개발 과정에서 편리성을 도모하기 위해 Vessl은 자동화된 MLOps, 저렴하고 다양한 클라우팅 환경, 강력한 배포와 협업 기능 등을 제공하고 있다. 이 과정에서 Vessl은 구독 요금제와 클라우팅 자원 사용료, 기업 대상 솔루션 제공을 통해 수익을 창출하고 있다.

그래서 타 컴퓨팅 서비스들과 차별점이...?

몇 개월 전 이미지 분류 모델 학습을 위해 Vessl을 사용해본 경험이 있다. 처음에는 단지 클라우팅 자원이 필요하여 Vessl을 처음 사용하기 시작했지만, 과정이 점차 진행되며 Vessl만의 장점을 활용하려 해보았다. Vessl에서 내세우는 특장점으로는 자동화된 MLOps와 저렴하고 다양한 클라우팅 환경 제공을 통해 머신러닝 모델 개발 과정에서의 불편함을 줄이고 편의성을 도모, 빠른 배포를 통해 배포 과정에서 낭비되는 시간을 줄이도록 돕고, 온프로미스 환경도 지원한다는 것이었지만 몇몇 장점은 잘 느껴지지 않았다.

특히, MLOps 중 클라우드 리소스 관리와 CI/CD 파이프라인을 자동화하여 편리성을 도모하고, 저렴한 클라우팅 환경을 제공한다고 하였지만 이 기능은 타 유사 서비스에서도 기본적으로 제공해주는 기능이며, 가격 또한 다른 서비스의 몇몇 리소스가 더 저렴한 경우도 있었기 때문이다. 또한 기업 대상 솔루션 제공 또한 수익을 창출해주기 때문인지, 서비스 타겟이 기업 대상이기 때문인지 모르겠지만 전문적이지 않은 사용자에게 큰 진입장벽이 존재한다는 것 또한 단점이라고 느껴졌다.

어쩌면 후자로 인해 Vessl의 모든 기능을 잘 이용해보지 못한 것이 전자의 원인일 수도 있다. 하지만 요즘 여러 기업들이 대학생에게 자사 서비스를 무료로 제공함으로써 대학생을 잠재적 고객으로 만들어 향후 수익을 기대하는 것처럼 첫 사용자에게도 친절한 환경, 차별화되는 환경을 제공함으로써 잠재적 고객으로 만드는 것 또한 아주 중요하다는 생각이 든다.

너희도 AI를 접목해 보는 것은 어때?!

요즘 GPT-4, o1, Claude-3.5와 같은 생성형 인공지능이 각광 받고 있다. 이러한 대화형 인공지능을 학습에 이용하는 사례도 많은 만큼 기존 Vessl document를 기반으로 대화형 인공지능을 접목하여 입문 장벽을 낮추면 좋을 것 같다. 또한 인공지능 개발에 있어서 모델 학습 못지 않게 오래 걸리는 과정이 데이터 전처리 과정이다. 이 과정에서 생성형 인공지능을 활용하여 데이터 전처리 과정에서 유의미한 생산성 향상을 도울 수 있다면 Vessl만의 장점이 더욱 빛날 것이라 생각한다.

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김호수

김호수

가능성이 무궁무진한 교육 도메인 ⌨🖋 엘리스에 대해 알아보자

엘리스 - 올인원 디지털 교육 플랫폼

2021년에 코딩을 배우고 싶어서 국비지원 강의를 신청했던 기억이 있다. 아주 옛날인데다가 중간에 그만둬서(...) 잘 기억은 안 나지만 그때 UI/UX가 굉장히 깔끔한 플랫폼에서 온라인으로 코딩 수업을 들었다. 과제도 온라인으로 이루어졌는데, 자동채점을 당시에 처음 접하고 '요새 교육 플랫폼 참 똑똑하네?' 라고 생각했던 기억이 있다.

수년이 지난 지금, 나는 아직도 코딩을 제대로 못하지만.. ㅋㅋㅋ 당시에 내가 사용했던 플랫폼인 '엘리스'는 그 사이 코딩 교육 시장 급속도로 성장하며 함께 우뚝 성장했다. 2024년 1월 기준 글로벌 투자사 버텍스(Vertex)로부터 200억원의 투자를 유치했다. 교육에 인공지능(AI) 기술을 적용한 국내 최초 교육 실습 플랫폼 '엘리스LXP'로 교육용 가상화 실습 환경을 구현하고, 맞춤형 교육 솔루션을 제공하고자 하기 때문이다.

엘리스의 목표와 비전, 수익모델

현재까지 누적된 교육 데이터와 AI 기술력을 발판 삼아 AI 솔루션 기업으로 도약하는 것이 목표라고 한다. 특히 버텍스로부터 투자받은 투자금을 바탕으로 AI 교육·연구 분야의 안정적인 인프라를 구축하겠다고 밝혔다. 구체적으로 엘리스그룹은 다수의 콘텐츠 기업이 학습 콘텐츠를 등록할 수 있는 라이브러리를 신설해 다양한 콘텐츠를 한 곳에서 볼 수 있는 종합 교육 플랫폼을 구축한다.

이런 식으로 제휴를 맺어 사업을 확장해나가는 모습이 인상깊었다. 그런 측면에서 교육 도메인은 가능성이 참 무궁무진하구나라는 생각을 하게 되었다. 특히 엘리스그룹은 내년부터 공교육에 AI가 본격 도입됨에 따라 기존 코딩 교육 기반의 정보 교과 외에도 영어, 수학까지 학습이 가능한 종합적인 공교육 플랫폼을 구축한다고 한다. 엘리스그룹은 이를 위해 현재 약 6만3천 개의 라이브러리 자료를 등록했으며 교육 특화 소형언어모델(sLM) 자체 개발에도 성공했다.

엘리스는 AI서비스가 교육 도메인에서 어떤 식으로 성장해야할지 교과서적으로 훌륭한 모습을 보여주고 있는 것 같다.

서비스 플로우

내가 현재 엘리스의 교육 컨텐츠를 수강 중이지 않기 때문에, 오래 전 수강했던 코딩 자동채점의 기억을 되살려 서비스 단계를 쪼개서 도식화해보았다.

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이 과정에서 내가 훗날 교육 AI 서비스를 기획하게 된다면 구체적으로 어떤 컨텐츠가 필요할지 고민해볼 수 있었다.

아쉬운 점

앞서 말했듯, 내가 현재 엘리스에서 제공 중인 교육 컨텐츠를 수강하고 있지 않기 때문에 아쉬운 점에 대해 찾아보기 위해 실 사용자들의 후기를 찾아보았다. 그랬더니 3가지 정도로 한계점을 정리할 수 있었다.

  1. 학습 난이도와 속도

    일부 사용자들은 과정의 난이도가 높고 진도가 빠르다고 느꼈다. 특히 코딩을 처음 접하는 초보자들에게는 과정을 따라가기 어렵다고 한다.

  2. 자기주도 학습 필요성

    결국 엘리스의 강의만으로는 충분하지 않으며, 개인의 추가적인 학습이 따로 더 필요하다고 한다. 그래서 엘리스의 교육 컨텐츠는(코딩 트랙 기준) 기초가 있고 스스로 공부하는 데 익숙한 사람들에게 추천한다고 한다.

  3. 심화 학습의 한계

    중급~중상급 수준에 도달하면 실력 향상이 잘 체감되지 않는다고 한다. 복잡하고 긴 문장을 다루기 어려워 고급 수준의 학습에는 한계가 명확히 존재한다는 평이 있다.

결국 이 3가지 문제를 모두 관통하는 것은 "콘텐츠"의 질이었다. 교육 도메인에서는 모든 문제가 콘텐츠로 귀결되지 않나?라는 생각이 들었다. 그러나 AI의 가능성이 무궁무진한만큼, 이는 시간이 충분히 해결해줄 수 있는 문제로 보인다.

참고한 기사

https://zdnet.co.kr/view/?no=20220914150712

https://www.yna.co.kr/view/AKR20240117089200017

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천예진

천예진

📅 캘박은 이제 나 말고 컴퓨터가 대신....?

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하고 싶은 것도 많고, 대학에서는 새로운 사람들을 많이 만나고 싶다는 다짐을 한 지 16일째. 나는 생각보다 바쁜 사람이다. 이번 달 캘린더만 봐도 벌써 숨이 턱 막힐 정도 (추석 일정 다녀온 당일 이사 가볍게 하고 아침에 중요한 과사 회의에 연구실 과제 적당히 끝내고 타동아리 정모 갔다가 또 다른 동아리 엠티 발표 준비 마무리하고, 학생회 회의에 합응에서 밤새 일하고 다음날 열심히 준비한 발표를 동아리 엠티에서 발표하고….)

이렇게 열심히 사는 (사실 노는) 나에게 제일 중요한 건 캘린더를 잘 간수하는 일이다. 내가 좋다고 시작한 일에 다른 사람에게 피해가 가지 않도록 최대한 노력하는 편인데, 시간은 한정적이기 때문에 일정이 꼬이면 제일 머리가 복잡한 사람은 나 자신이기 때문이다. 그리고 벌써 9월에 일정이 거하게 꼬여서 100% 맞는 말로 팩폭을 당한 전적이 있어서….

이런 내가 AI 스타트업을 간단하게 읊다가 일정 관리/달력/캘린더 관련 인공지능 스타트업을 보게 되었고 개인적으로 사용할 수 있을지 궁금해서 간단히 분석을 하기로 했다. 많은 스타트업 중에 분석해 볼 기업은 팀으로 사용하는 것 보다 타겟이 개인에 적용된 Agenda Hero이다.


what.

Agenda Hero의 메인 목표는 개인의 일정을 관리할 수 있는 AI 일정 관리 도구로 자리 잡는 거다. 생각보다 단순한 functionality를 가지고 있는데, 사진, PDF, 메일 등 다양한 형식의 파일을 첨부하면 그 파일에 있는 여러 가지 일정들을 정리해서 클릭 한 번으로 Google Calendar, Microsoft Outlook과 같은 기존에 사용하는 캘린더에 추가해 줄 수 있는 툴이다.

또한 추가로 몇 가지의 추가 기능들이 있는데:

  1. schedule: 단순히 말해 스케쥴표를 따로 지정해 주는 기능이다. 여러 가지 일정들을 엮어서 하나의 스케줄을 만드는 기능이다.

  2. message: 텍스트 메시지를 지정된 시간을 보낼 수 있다. 홍보가 된 이유는 "중요한 일정들은 하루 전날 메시지로도 받아보세요~"에서 비롯된 것 같다.

how.

사실 "The Top 100 Gen AI Consumer Apps"에서 생성형 앱들만 모아둔 리스트라고 (정확하겐 여기!) 생각한곳에서 Agenda Hero를 처음으로 봤는데, Agenda Hero는 내가 개인적으로 사용해 봐도 생성형 관련한 앱이 따로 아닌 것 같다는 생각이 들었다. 생각보다 기믹은 단순하고 개인의 캘린더를 더 효율적으로 "캘박"할 수 있는 툴이 전부 (사진을 읽고 사진에 있는 텍스트를 이해하는 부분은 인공지능이라고 생각할 순…. 있을 수도). 하지만 앱 설명에서는 인공지능을 사용한다고 되어있으니 그럴러니 한다.

그리고 수익모델 관련해서는…. 사실 잘 모르겠다, 40분가량 가지고 놀아봤지만, 따로 페이월 (paywall) 뒤에 있는 기능을 찾아볼 순 없었다…. 그렇다고 광고도 찾아볼 수 없는 부분이라…. 진짜 "how"가 맞긴 한 것 같다. 이런 플랫폼을 만든 이유가 돈 아니라면…. 뭐지? 그렇다고 계속 사용 가능하게 끔 할려면 돈이 따로 들어갈텐데...

workflow를 간단하게 생각을 해보자면, 이럴 것 같다. 간단하게라도 소개한다…. 깊숙이 쓸려면 몇 시간 더 공부해야 할 듯.

  1. input을 읽는다 (주어진 text를 사용하든 사진에서 받아오든 pdf에서 읽어오든)

    1. 이때, 정보를 잘 정리하고 필요한 정보만 keyword으로 빼어서 사용한다 (예시. 시각, 일정 이름, 날짜, 등등)

  2. 주어진 input으로 캘랜더로 연결한다 (찾아보니 google calendar같은 경우 그냥 간단하게 calendar link으로만으로도 가능하다).

pros and cons.

이러한 서비스를 개인적으로 사용해 보고 싶다고 생각하고 Agenda Hero라는 스타트업을 바라봤기 때문에 부족한 부분들이 눈에 많이 들어오는 것 같다. 조금 살펴보자.

  1. 간단한 기믹은 단점이 되지 않지만, 간단한 UI는 단점이 될 수 있다. 웹상에서는 깔끔하게 잘 돌아가지만, 앱을 사용하게 된다면 Agenda Hero는 주된 업무인 "일정 정리 및 쉽게 저장"하는 functionality를 웹상에서 해결한다. 굳이 앱을 만들었는데 그렇게까지, 해야 할까?

  2. 간단한 기믹은 단점이 되지 않지만, 조금 더 다채로운 기능들이 있으면 좋을 것 같다. 타겟을 조금 더 구체적으로 잡으면 어떨까? 바로 "한국" "대학생"이라는 키워드 두 개만 추가해 봐도 강의 시간표/과제 일정 자동 연동, 주기적으로 타는 대중교통 시간 연동 등 간단하게 아이디어가 생각나는 것 같다. (사실 인공지능을 이용한 업무용 일정 관리 프로그램은 많이 존재하지만, 업무랑 상관없는 개인 생활을 주요 타깃으로 잡은 스타트업들은 많이 존재하지 않아서 조금 더 아쉬운 것 같다. 돈이 안돼서 그런가….)


사실 지금 보면 내가 필요한 걸 주저리주저리 써놓은 것 같긴하다…. 그리고 생각보다 너무 단순했던 agenda hero 녀속 하지만 이렇게 간단하게라도 분석하면서 가장 크게 느낀 건, 이러한 스타트업의 개수가 매우 많고, 이 중에서 살아남으려면…. 좋은 아이디어가 필요한 건 필수적인 것 같다.

아 아이디어를 알아챌 수 있는 사람은 언제 될수 있을까...? ㅎㅎㅎ 이 부분은 아직도 노력중인것 같다.

이상으로 이 글을 마무리한다.

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한예지

한예지

사람을 위한 AI, 뉴로젠이 만드는 치매 예방의 미래

뉴로젠(Neurozen): AI로 뇌를 읽는 혁신

뉴로젠은 AI를 통해 치매를 조기에 예측하는 헬스케어 스타트업으로, 삶과 직결된 문제를 해결하고자 하는 목표를 갖고 있습니다. 치매는 발병 후 치료가 거의 불가능한 질환이기 때문에, 뉴로젠의 기술은 이를 사전에 탐지하고 예방하는 데 중점을 두고 있습니다. 특히 Neuro I와 NeuroAI는 MRI 영상 기반으로 뇌의 미세한 변화를 감지하고, 치매를 예측하는 독보적인 솔루션을 제공합니다.

  • Neuro I: 뉴로젠의 핵심 제품으로, 3D MRI 분석을 통해 뇌의 미세한 변화를 정밀하게 감지합니다. 뇌 위축이나 대뇌피질 두께를 측정하여, 치매의 조기 발병 가능성을 예측합니다. 이 시스템은 딥러닝을 기반으로 뇌의 구조적 변화를 자동으로 분석하며, 객관적이고 정량화된 보고서를 생성하여 의료진이 빠르고 신뢰할 수 있는 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

  • NeuroAI: 알츠하이머 치매를 조기에 예측하는 AI 시스템으로, MRI 영상만으로 치매의 주요 원인 중 하나인 베타 아밀로이드 축적을 예측할 수 있습니다. 이 기술은 기존 고비용의 PET 검사를 대체할 수 있는 저비용 솔루션을 제공하며, 광범위한 치매 고위험군을 조기에 선별하여 예방적 치료를 가능하게 합니다 .

"뇌의 미세한 변화까지 잡아내다"

뉴로젠의 기술은 특히 3D MRI 분석으로, 뇌의 위축도와 대뇌피질 두께 변화를 감지하여 치매 발병 가능성을 미리 예측합니다. 또한 베타 아밀로이드 축적을 MRI로 예측하는 기술도 개발 중으로, 이를 통해 고비용의 PET 검사 대신 저비용으로 치매 진단을 가능하게 합니다. 뉴로젠은 AI 기술을 통해 사회적 비용 절감과 동시에 삶의 질 향상을 목표로 하고 있습니다.

현실적 문제 해결을 위한 노력

뉴로젠이 제공하는 솔루션은 단순히 미래 기술을 연구하는 데 그치지 않습니다. 실제로 그들은 광주치매코호트연구단의 7500명 이상의 방대한 데이터로 AI 모델을 학습시키고 있으며, 전남대병원과의 협업을 통해 임상시험까지 진행 중입니다. Neuro I는 이미 한국의 식약처 승인을 받았고, 이를 통해 더 많은 병원 및 검진센터에서 조기 치매 진단에 쓰일 가능성이 큽니다.

AI의 한계를 넘어서다

치매 예방을 목표로 하는 뉴로젠의 강력한 점은 데이터 중심의 AI 기술에 있습니다. 3D CNN 기반의 뇌 분석 기술은 높은 정확도를 자랑하며, 치매 발병 위험을 수치화하여 의료진이 보다 신뢰할 수 있는 데이터를 제공합니다. 더 나아가 뉴로젠은 치매 고위험군을 미리 찾아내어 삶의 질을 크게 향상시킬 수 있는 도구로 자리매김하려 합니다.

기업의 미래 방향: 더 정교하고 광범위한 진단 도구 개발

앞으로 뉴로젠은 현재의 기술적 성과를 바탕으로, 더 정밀한 진단 도구와 더 광범위한 AI 기반 솔루션을 개발하는 데 집중할 것입니다. NeuroAI는 단순히 진단에 그치지 않고, 뇌 영상 데이터를 통해 알츠하이머병과 같은 신경 퇴행성 질환의 진행 속도 예측 및 개인 맞춤형 치료법 제안까지도 목표로 하고 있습니다. 특히 한국 성인을 포함한 방대한 데이터베이스와 다양한 국가의 환자 데이터를 활용한 글로벌 진단 기준을 확립하여, 국제적으로 확장 가능한 플랫폼으로 발전할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

또한, 뉴로젠은 향후 AI 기반 예후 예측 기술을 더 발전시켜, 단순히 치매의 조기 진단뿐만 아니라, 치매 진행 과정과 치료 반응성까지 분석할 수 있는 포괄적인 뇌 건강 관리 시스템을 개발할 계획입니다. 이로써 개인 맞춤형 예측 및 예방 치료의 가능성을 확대하고, 다양한 신경계 질환의 조기 예방에 기여할 것입니다.

내 생각: 삶을 위한 혁신, 치매 예방의 현실적 접근

뉴로젠의 기술을 분석하며 느낀 점은 명확했습니다. 이 회사는 단순히 편리함이나 즐거움을 제공하는 기술이 아니라, 사람의 목숨과 삶에 직접적인 영향을 미치는 문제를 해결하려 한다는 점에서 특별합니다. 치매는 그 누구에게도 쉽게 닥칠 수 있는 심각한 문제로, 한 사람의 삶을 송두리째 바꿔놓을 수 있는 질환입니다. 그렇기 때문에 치매 예방 기술은 개인적인 선택이나 편리함을 넘어서, 삶의 질을 유지하고 나아가 사람들의 생명을 구하는 데 중요한 역할을 합니다.

뉴로젠의 기술이 가진 강점 중 하나는 정밀한 데이터 기반 접근입니다. 치매와 관련된 방대한 데이터를 AI로 분석하고, 고위험군을 사전에 선별함으로써 치매의 진행을 늦출 수 있는 가능성을 제공합니다. 특히 MRI 영상 분석으로 기존의 고비용 검사 방식을 대체할 수 있다는 점은 실용적입니다. 이는 많은 사람들이 치매 검사를 쉽게 받을 수 있게 해주며, 치료 시점을 앞당길 수 있는 큰 잠재력을 갖고 있습니다. 더 나아가, 유전체 분석을 통해 치매 위험군을 선별하는 방식도 매우 체계적이고 미래 지향적입니다.

그러나 몇 가지 단점도 생각해볼 필요가 있습니다. 뉴로젠의 기술이 의료 전문가에게 의존하고 있다는 점에서, 이 기술을 일반 소비자들에게 쉽게 제공할 수 있도록 사용자 친화적 인터페이스가 강화되어야 합니다. 병원과 검진센터에만 한정된다는 점 역시 다소 아쉬운데, 이를 좀 더 광범위하게 보급하는 방법을 모색할 필요가 있습니다. 또한, 데이터 기반의 AI 기술이 발전하려면 더 많은 임상 데이터와 글로벌 협력이 필요할 것입니다.

뉴로젠의 미래 방향은 단순한 치매 진단을 넘어, 뇌 건강 관리 전반을 다루는 포괄적인 플랫폼으로 발전할 가능성이 큽니다. 사회적 비용 절감과 동시에 삶의 질을 높이는 데 기여하는 이러한 기술은 의료계뿐만 아니라 우리 사회 전반에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.

결국, 뉴로젠이 추구하는 방향은 삶을 지키는 기술로, 단순한 편리함을 넘어서 사람들의 생명을 구하고 삶의 질을 높이는 데 기여하는 기술입니다. 이러한 사회적 가치를 추구하는 스타트업이기 때문에, 뉴로젠은 그 자체로 큰 의의를 가진다고 할 수 있습니다.

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고영권

고영권

인간+AI=창의력?

이제는 많은 사람들이 글을 쓸 때에도 생성형 AI를 사용하고는 한다. AI는 실제로 글쓰기를 시작할 때의 막막함을 없애는 것에도 도움을 줄 수 있고, 글을 쓰다가 막히는 부분에 대해 해결책을 제시해줄 수도 있다. 이러한 AI의 기능들을 사용하는 기업들을 알아보던 중 올인원 AI 플랫폼인 '뤼튼'에 이와 관련된 기능들이 있다는 것을 발견하게 되었고, 이를 대상으로 조사를 시작했다.

뤼튼: 사람과 AI를 잇는 창구

뤼튼테크놀로지스의 비전은 사람들이 창의성을 발휘하는 데 집중할 수 있게 도움으로써 생산성을 높이는 것이다. 이를 위해 뤼튼은 Chat-GPT4, Claude, 하이퍼클로바 등 수많은 LLM을 가지고 자동으로 상황에 따른 최적의 AI모델을 선택하고 이를 이용하여 텍스트, 이미지 등을 생성해낸다. 심지어 이러한 기술들을 기반으로 한 여러 서비스를 사용자들에게 무료로 제공하는데, 즉, 뤼튼 대표가 말한 것처럼 AI와 사람들을 연결해주는 창구로써 역할을 하고 있는 것이다.

뤼튼의 많은 기능 중에서도 '자동완성' 기능은 주목할 만하다. 사용자가 주제와 대략적인 목차, 초안을 입력하면 입력된 내용을 바탕으로 블로그, 레포트, 자기소개서, 심지어는 PPT 초안도 완성해낸다. 이는 사용자에게 글쓰기의 과정에서 오는 부담 중 많은 부분을 덜어준다.

하지만 수익은 어떻게..?

뤼튼이 전면 무료화를 선언한 이후 LLM의 연동 비용을 어떻게 감당할지, 그리고 그 비용 이상으로 수익을 내서 비즈니스 모델을 유지할 수 있을지에 대한 의문이 제기되었다. 이에 대해 뤼튼은 우선 이용자를 모으고, 카카오톡이나 포털 사이트들과 같이 네트워크 효과를 이용하여 광고나 수수료 등을 붙이는 수익 모델을 구상하고 있다고 답했다. 실제로 뤼튼의 잠재력에 주목한 투자사들로부터 프리 시리즈 B를 통해 250억의 투자금을 유치하는 것에 성공하면서 뤼튼의 수익 모델이 신빙성이 있다는 것 또한 증명되었다.

그래서 더할 나위 없이 완벽한가?

뤼튼이 제공하는 서비스는 분명히 많은 사람에게 큰 도움을 주고 있고, 분명히 사람들의 창의력을 발휘할 수 있게 돕고 있다. 하지만 그럼에도 불구하고 내가 뤼튼을 사용하면서 아쉬움이 없지는 않았다. 내가 느낀 뤼튼의 단점을 정리해보면 텍스트 생성 과정에서 여전히 Hallucination 현상이 존재하는 것, 사용자가 글을 쓸 수 있게 돕는다기보다 대신 써주는 것에 가깝다는 것 정도가 있다.

Hallucination 현상은 AI가 생성한 문장에서 사실과는 다르거나 날조된 정보가 포함되어 있는 것을 말한다. 뤼튼의 자동 완성 기능은 한번에 많은 양의 텍스트를 생성하기 때문에 상황에 따라 우리가 채팅 기능을 이용할 때보다 Hallucination 빈도가 높은 경우가 있었고, 또 문맥 속에 교묘하게 숨어 있어서 주의를 기울이지 않으면 찾아내기 힘든 경우도 많았다.

뤼튼은 텍스트 생성을 위해 AI에게 정보를 제공하는 탭이 직관적이고, AI가 사용자의 글쓰기를 보조하는 것이 아닌 입력된 정보를 바탕으로 글을 만들어주는 것에 가깝다. 그리고 이러한 특징 때문에 생기는 문제들도 있다.

이러한 문제들중 하나로는 사용자가 원했던 주제에서 벗어나거나, 원하는 플로우로 글이 전개되지 않을 가능성이 있다. 뤼튼이 사용하는 방식은 사용자가 입력한 글의 초안을 보고 글을 교정하거나, 내용을 추천하는 방식보다 제공되는 정보가 적을 수밖에 없고, 사용자가 미처 빼놓고 제공하지 못한 정보가 있을 수도 있기 때문이다.

그래서 결론은?

뤼튼의 사업 모델이 지금처럼 계속 안정적으로 유지되고, 성장한다면 이 사업 모델은 가장 사용자 친화적인 모델로써 배울 만 하다고 생각한다. 실제로도 뤼튼은 많은 사람에게 ChatGPT4를 무료로 보급한 것과 같은 효과를 가져왔고, 이 상황에서 투자사들이 본 잠재적 가치처럼 계속 기업이 성장하면 기업과 사용자간의 win-win관계를 만든 긍정적인 사례로 남을 것이다.

또한, 뤼튼의 자동 완성 서비스가 사람들에게 글을 쓰는 것에 대한 진입 장벽을 낮췄고, 이를 이용하여 많은 사람들이 많은 결과물들을 만든 것에도 이견의 여지가 없다. 다만, 사람들이 글쓰기 과정에서 얼마만큼 AI에게 개입할지 결정할 수 있게 하거나, 글쓰기 초안을 보여주는 것과는 다른 방식으로라도 글쓰기 과정에 참여할 수 있게 했다면 좀 더 사용자가 창의력을 마음껏 발휘할 수 있었지 않았을까?

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Sarang Choi

Sarang Choi

Notion 해부학 🧫

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어느 센가부터 삶의 일부분이 된 노션. 오늘은 이 노션을 한 번 간단하게 분석해 보겠다. 우선 노션은 "All-in-one workspace"를 목표로 하는 앱이다. 작업 리스트, 프로젝트 로드맵, 노트 등등 모두 한 공간에서 해결할 수 있도록 돕고, 다른 사람들이 제작한 탬플릿 또한 사용할 수 있어 본인의 입맛에 맞게 나만의 워크스페이스를 꾸밀 수 있다. 특히나 생산성, 그리고 협업을 많이 필요로 하는 분야에서 가치를 제공하는 것을 목표로 한다. 처음 노션을 써보면 노트테이킹 앱이랑 대체 뭐가 다른가 싶은데, 쓰다 보면 정말 유용한 기능이 많다는 점을 깨닫는다 ❗️

🤑 노션이 돈 버는 방법

노션의 수익 모델은 freemium SaaS를 기반으로 한다. 특히 "Land and expand"라는 전략을 사용하는데, 우선 기본적인 기능 정도는 제공해 주는 무료 요금제로 폭넓은 유저층을 확보한 이후 유료 요금제를 구독하면 게스트 한도 증가 및 고급 보안 옵션과 같은 기능을 추가로 이용할 수 있게 된다.

노션의 주요 수익원은 이러한 유료 구독제를 이용하는 유저들, 특히 중소기업 및 기업 고객이다. 또한 노션을 사용하다 보면 탬플릿을 사용할 때가 많은데, 이러한 커뮤니티 주도의 성장은 새로운 탬플릿을 제작하고 공유하는 활발한 유저 생태계를 빌드해 줌으로써 새로운 유저를 유치한다.

🤔 노션은 GenAI를 어떻게 활용할까?

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노션은 꽤나 최근에 NotionAI를 소개했다. NotionAI는 사용자 지시에 따라 블로그 게시물 개요, 이메일, 그리고 회의 안건과 같은 문서를 생성해 주어 초안을 작성하는 과정을 단순화해 주고, 긴 문서를 압축하는 요약 기능을 제공하여 시간을 절약하게 해 준다. 또한 유저의 작업 공간 내에서 관련된 정보를 가져오는 Q&A 기능을 제공함으로써 지속적인 플랫폼 간에 전환을 줄여준다.

💁‍♀️ 한 줄 요약을 하자면: 내 노션을 완벽하게 알고 있는 챗지피티 같다고 할 수 있겠다.

🙌 How do I feel about Notion?

(1) 진입장벽이 높다 😬

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노션의 엄청나게 많은 기능은 궁극적으로 유익하지만, 이에 익숙하지 않은 초기 유저에게는 이 많은 기능들이 부담스럽게 다가올 수 있다. "모든 것이 조작 가능하다"라는 독특한 프레임워크와 노션에서 쓰이는 기능들을 위한 노션만의 용어를 이해하는 데에는 상당한 노력과 시간이 필요할 것이다.

(2) NotionAI를 잘 활용하게 되지 않는다 ❌

사실notionai의존재를까먹기도...한..ㄷ ..

적어두고 까먹었던 메모들을 찾아보거나 특정한 내용을 탐색하는 기능 이외에는 NotionAI를 활용하지 않는다. 정말 큰 이유 중 하나는 타 생성형AI 플랫폼과 딱히 다르다고 느끼지 않았고, 이미 챗지피티 같은 플랫폼을 이용하는 데에 익숙해졌기 때문에 딱히 NotionAI로 옮겨야 할 필요성을 보지 못했다. 또한 NotionAI를 어떻게 활용해야 될지 감이 오지 않을 때가 많다.

(3) UI는.. 인정한다.. 👍

노션은 "All-in-one workspace"을 구축하기 위해 굉장히 많은 기능과 탬플릿을 구축하고 있다. 사실 이렇게 되면 아주 조잡한 UI가 만들어질 수도 있는데, 노션의 UI는 꽤나 직관적이다. 깔끔하고 미니멀한 디자인을 사용하여 시각적 혼란을 줄이고 쉬운 조작 및 재배치가 가능한 모듈식 컨텐츠 단위인 "블럭"을 기반으로 하여 UI의 유연성을 제공한다.

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한진규

한진규

AI 투어, 쉬울 것 같으면서도 제대로 접근해야 할 영역

여행이랑 AI... 뻔하지 않나?

우리 팀이 현재 구현하려고 노력하고 있는 서비스도 (매우) 넓게 보면 '여행'이라는 카테고리 안에 떨어지기에, 생성형 AI를 활용해 여행산업에 변화를 불러일으키는 스타트업 회사를 찾아봤다.

근데... 마땅히 없다...!😳

아직 생성형 AI가 신흥기술이라 그런가...라고 생각하던 중, 내가 '여행'이라는 카테고리를 제대로 분류하지 않았다는 느낌이 들었다.

그래서 열심히 찾아보며, 지금의 기업들이 '여행'을 어떻게 break down하는지 고민했다. 그래서 도출한 결론은, 지금의 여행시장은 크게 두 가지의 분파로 나뉘고 있다는 것!

  1. Planning✒️

  2. Travel Guide📢

크게 보면 이렇게 두 영역이다! 그래서 각각의 영역에서 눈에 띄었던 스타트업 1개씩을 골랐다. 그런데, 미리 말하지만 아직 마땅히 눈에 보이는 성과가 없고, 태동 단계에 있는 것 같다..!

Planning✒️ : Data-Driven Challenge for Travel, NUUA

누아(NUUA)는 이전부터 인공지능 개발 및 연구에 힘썼던 기업인데, 요즘은 특히 항공 솔루션에 집중하고 있다. NDC, GDS, LCC를 통합한 항공 솔루션을 제공하여 비즈니스 경쟁력을 갖춘다는 것.

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위 그림에도 나와 있듯이, 다양한 항공사의 비행편을 확인하는 것부터, 환불처리, 좌석 선택, 가격 비교 등등을 모두 한 곳에서 해결할 수 있다.

하지만 이걸 개인 단위로 판매하는 것이 아닌, B2B 서비스에 집중하고 있는 듯 하다. 그러니까 Statistics & Reports 도 제공하면서, 가격 및 서비스 경쟁력을 확보할 수 있게 해주는 것이 핵심 가치라고 할 수 있겠다.

특히, IATA (국제항공운송협회)에서 발급하는 코드가 없어도 서비스를 이용할 수 있고, 고객사들은 고객들에게 항공편을 예약할 수 있도록 돕는 것이 또 다른 메리트라고 할 수 있겠다.

현재 비즈니스 모델은 '월간 구독제'로 운영된다. Initial Installation Fee를 없애고, 월간 이용료를 부과하는 형식이다. 또한, 지금은 항공편에 집중하고 있지만 추후 호텔, 렌터카, 투어 상품, 액티비티 관리 등까지 그 영역을 확장할 것이라고 홈페이지에 기입되어 있다. 그리고 이러한 서비스들은 추가 비용 없이 제공될 예정이다.

Travel Guide📢: Discover Stories of Your Surroundings, DocentPro

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이 서비스는 우리가 1학기에 하려고 했던 '한입행' 서비스랑 정말정말정말 비슷하다. 도슨트프로는 관광 명소에 관련된 다양한 이야기들을 오디오 형태로 관광객들에게 전달하는 서비스다. '도슨트'라는 이름에서 알 수 있듯이, 어떠한 장소에 대한 숨겨진 이야기들을 발굴하고 흥미롭게 전달하는 것에 집중하고 있다.

하지만 아직 초기 고객이 충분히 모이지 않은 스타트업 서비스다. 플레이스토어와 애플스토어의 리뷰 개수가 합쳐도 50개 정도로, 아~직은 초기 서비스라고 볼 수 있겠다.

그래서 아직 홈페이지나 기사 등에 BM 등에 대해서 자세히 명시하지 않고 있다. (하지만 리뷰를 보면 이용자들이 별도로 금액을 지불하지 않고도 사용할 수 있는 듯 하다) 그래서 제대로 된 기업 분석 등을 진행하기 위해서는 조금의 시간이 더 필요할 것 같다.

보면 알겠지만.. 두 서비스가 아주 다르다

우선은 대상 고객도 굉장히 다르고 (B2B vs. B2C), 제공하는 서비스의 종류도 다르다. 또한, 필요한 정보도 매우 다르다. 실제로 NUUA는 '모델'의 힘을 많이 강조하고 있다. 일례로 AI 대회에서의 수상 기록과 AI 모델을 전이학습을 이용해 발전시킨 이야기를 시중에 공개하고 있다. 그에 비해 도슨트프로는 '컨텐츠'에 집중하고 있다. AI를 이용해 스토리를 생성해내고, 그것에 변주를 줘 고객들이 지루하지 않도록 한다는 것을 회사의 강점으로 삼고 있다.

이처럼 동일한 '여행'이라는 카테고리 내에서도 아이템 접근 방식과 세부 타겟 고객, 그리고 BM까지 상이함을 확인했다. 현재 대형 여행사들에서 AI를 도입해 새로운 가치를 창출하겠다고 선언하고 있지만, 실제로 앞으로의 여행 시장에 AI가 어떤 방향으로 사용될지, 고객들이 어떤 포인트에서 차별화된 가치를 느낄지는 조금 더 두고봐야 할 일이다!

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강동훈

강동훈

아니 내가 상상한 걸 현실에서 그대로 만들어 준다고???

시작하기 앞서 이 영상 한 번 봐주시겠어요?

노래 홍보를 하는 건 아닙니다...믿어주세요

요즘 AI가 영상도 만들어준다는 것은 다양한 매체에서 많이 접하셨을 겁니다.

유튜브 등의 플랫폼에서 그 결과물을 실제로 보기도 하셨을 것 같아요.

그런데 대체로 흐름이 매우 부자연스럽거나, 특유의 끊기는 느낌이 심해서 아직 실제 작품에 적용하기에는 어려워 보였을 거에요.

하지만 오늘 분석할 Pika Labs라는 스타트업은 타사와 전혀 다른 방식으로 훨씬 개선된 영상 생성을 도와줍니다!

위 영상이 전부 '저'와 'AI'가 만든 클립이라는 게 믿겨지시나요? 물론 노래는 제가 만든 겁니다

전부 Pika의 도움을 제대로 받았기 때문에 가능한 일이었어요 (진심으로 이거 없었으면 어떻게 비주얼라이징을 했을까요?)

저는 기본적으로 그림을 잘 그리지 않습니다. 상상은 하는데, 수전증도 조금 있고 손이 잘 따라주질 않아요...ㅠㅠ

그럼에도 불구하고, 저에게는 꼭 표현하고 싶은 세상과 프롬프팅 능력이 있었고 덕분에 수 백만원 ~ 수 천만원 수준의 비용을 단 10만원으로 절감할 수 있었습니다.

동영상 생성 AI '새 강자' 피카 랩, 첫 제품 정식 출시 < 산업일반 < 산업 < 기사본문 - AI타임스

Pika Labs는 어떤 스타트업?

이들의 궁극적인 목표는 간단합니다. 바로 누구나 자신의 이야기의 감독이 될 수 있게 하는 것입니다. 수많은 예술 분야 중에서도 특히 영상 제작 분야는 제작에 가장 많은 비용을 투자해야 하는데요. 이 업계에 종사하지 않는 사람이 접근하려 하면 터무니없이 큰 자본이 들어가기 때문에, 상상하는 멋진 아이디어가 있어도 작품으로 만들어낼 수 없는 사람들이 많았을 것입니다. 저같은 N들에게는 비극적인 소식이 아닐 수 없었습니다. 이런 상황 속에서 이 문제를 해결하기 위해 등장한 Pika가 타겟으로 삼는 고객은 영상을 만들고 싶은 사람이라면 누구나입니다.

더 유명한 서비스들 놔두고 굳이 Pika를 소개하는 이유(차별점)?

사실 AI 영상 생성 업계에서는 Runway, Stability AI 등과 같은 서비스가 훨씬 알려져 있습니다. 저도 다 사용해봤는데요. 사실은 현실 세계 같은 영상을 만들고 싶거나, 3D 모델링이 움직이는 어떤 영상을 만들고 싶다면 Pika가 완벽한 선택지는 아닐 것 같습니다. 우선 모든 영상의 길이가 한 클립당 3초씩이며, 최대 15초까지 연장할 수는 있지만 그러면 영상이 괴랄해질 때가 있더라고요.. 이건 타 서비스에 비해 명확하게 두드러지는 단점입니다.

그러나 2D 애니메이션 풍의 영상에 한해서는 Pika를 따라올 수 있는 서비스가 현재로서는 없습니다. 사용자가 의도한 카메라 무빙, 캐릭터의 움직임, 배경, 사물 등 모든 요소를 완벽하게 고려하면서 진짜 애니메이션 영상 수준의 퀄리티를 뽑아낼 수 있는 건 Pika가 유일합니다. 일반적으로 AI가 만든 영상이 아직 완벽하지 않다고 하지만, Pika의 2D 애니메이션은 실제 스튜디오에서 제작한 것과 크게 다르지 않은 수준인 것이죠.

진짜 홍보 아니에요

보시면 결함을 찾기 정말 힘드실 거에요. 물론 저는 제작자의 입장이라 언제 어떤 anomaly가 존재하는지 다 알고 있긴 합니다...ㅋㅋㅋ 하지만 '이거 인공지능이 그린 거니까 틀린 거 찾아야지'라는 생각을 접어두고 보신다면 정말 좋은 작품으로 보이실 거라고 믿습니다!

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또한 위 사진처럼 깔끔하게 정리해놓은 UI는 사용자의 접근성을 대폭 높여줍니다. 타 서비스는 한 화면에 이렇게 정리해놓은 화면이 없어 불편했던 경험이 있습니다. 간편하게 영상 요소를 수정하며 작업할 수 있다는 건 큰 장점입니다.

그리고 프롬프팅을 잘 모르는 사람도 작업에 쉽게 적응할 수 있도록, 위와 같은 UI 뿐만 아니라 영상의 스타일을 선택하는 별도의 UI를 마련하는 등 노력을 기울인 모습이 보입니다.

Pika의 수익 모델은?

이들은 Free, Standard, Unlimited, Pro 총 4가지의 결제 플랜을 제공하고 있습니다. 매월 or 매년 구독 형태로 수금을 하고 있는 것입니다. 매월 결제 시 각각 무료, 10달러, 35달러, 70달러이며 연 단위로 결제하면 총 금액에서 20% 할인을 적용해주고 있어요.

더 좋은 플랜을 선택할수록 생성할 수 있는 영상의 개수가 늘어납니다. 하지만 Pro 플랜을 선택하면 영상을 무제한으로 만들 수 있게 해주고, 다른 플랜들보다 빠른 속도로 결과물을 볼 수 있게 됩니다. 그래서 저는 매달 70달러를 기꺼이 지불하며 여러 영상 작업을 함께하고 있습니다. 저 같은 사람들이 꾸준히 돈을 내고 있겠죠? Pika Labs에서 쓰는 전자레인지 하나 정도는 내 지분이다

Pika 서비스 플로우

서비스 자체가 복잡한 과정을 거치는 구조는 아니므로 간략하게 소개하겠습니다.

일단 로그인하고 나면 영상을 만들 수 있는 크레딧이 소량 주어집니다. 바로 보이는 프롬프트에 사용자가 영상에 대한 구체적인 키워드를 입력하면, 크레딧을 소모하여 영상을 만들어주는 구조입니다. 폴더를 만들어서 원하는 영상끼리 묶을 수도 있고, 즐겨찾기를 해놓을 수도 있습니다. 이미 만든 영상을 수정하거나 해상도를 바꾸는 작업 또한 가능하며 마음에 드는 영상은 고화질로 Upscale하여 다운로드 받고 사용하면 됩니다.

단점?

  1. 가끔씩 내 프롬프트와도 관계가 전혀 없는 이상한 영상이 나옵니다.

  2. 웹 페이지에서 영상 정리하는 게 매우 힘듭니다(여러 영상을 동시에 삭제하는 게 안 됩니다)

  3. 개, 고양이같은 동물들은 아직 학습이 덜 되어 움직임이 괴랄합니다.

  4. 2D 애니메이션만 괜찮고 나머지는 다른 영상 제작 서비스가 훨씬 낫습니다.

  5. 기본적으로 영상 길이가 3초씩이기 때문에 원테이크로 긴 호흡의 영상을 만드는 것은 불가능합니다.

  6. 가끔씩.. 수상할 정도로 특정 영화 캐릭터와 닮은 인물이 등장합니다. 특히 너의 이름은

이 서비스로부터 배울 점은?

사실 제가 지금 Pika Labs 수준의 영상 제작 서비스를 만들어내는 건 현실적으로 불가능합니다. 다만, 아까 Pika의 차별점에서 말씀드렸듯이 프롬프팅을 잘 모르는 사람도 쉽게 적응할 수 있게 만들었다는 점은 배울만 하다고 생각합니다. 또 타 서비스처럼 더럽고 복잡한 UI보다는 전체적으로 간단하고 핵심적인 UI를 내세운다는 점도 인상 깊습니다. 사용자 친화적이고, 누가 이 서비스를 이용하게 될지 정확하게 알고 있는 듯한 디자인은 AI의 기능을 떠나서 매우 좋았습니다.

저의 아이디어 자체와는 꽤나 거리가 있는 스타트업입니다. 그러나 제가 너무 잘 알고 많이 사용해보았기 때문에 이 스타트업을 소개하게 되었습니다. 이들의 기술 자체보다는, 이 기술이 타겟층에게 어떻게 다가가는지에 집중해서 분석하고 적용해볼 예정입니다.

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주동성

주동성

그린랩스 회복 여정, How about "Agri-tech to AIgri-tech"

지속가능한 방법으로 인류의 먹는 것을 혁신합니다.

재작년의 그린랩스는 에그 태크(agri-tech) 분야에서 스마트팜을 주요 사업모델로 급성장하는 스타트업이었다. 당시 "아만다-아무나 만나지 않는다" 운영사 넥스트매치를 엑싯한 검증된 대표와 시리즈C에서 1700억의 투자유치가 증명하는 성장성을 보며 "여기서 일한다면 스타트업 전반에 대한 이해와 농업 분야에 대한 전문성을 기를 수 있겠구나!"하는 확신이 들었다. 그렇게 인턴을 지원하게 됐고, 신사업 중 하나인 탄소배출권 사업 모델을 개발하는 카본데이터랩 리서치 인턴으로 6개월간 근무했다.

취업 시즌쯤 유니콘 기업이 되겠지?

하지만 최근 기사는 당시 나의 기대와는 상반된다. 정부의 스마트팜 지원금 대폭 삭감되며 농민들의 자금 부담이 생겼고 자연스레 스마트팜 수요는 줄었다. 그린랩스에게는 자구책이 필요했고 이를 농산물 유통에서 찾는다. 농민 소셜 플랫폼 앱 "팜모닝"을 활용해 농산물 유통단계를 줄여 이윤을 남기는 수익 모델을 개발했다.

스마트팜의 대가일지라도 농산물 유통은 처음인 그린랩스는 기존 도매법인을 이길 강력한 차별점이 필요했다. 나는 여기서 "데이터로 최적화된 농업"이라는 강점을 바탕으로 세상에 없던 무언가를 선보였어야 한다고 생각한다. 하지만 그린랩스는 그저 "강력한 프로모션"을 제안하며 외형 성장에 집중했다. 약 5만 명 정도 되는 바이어 시장에서 3.5만명을 모은 사실만 보면 뉴비 주제에 엄청난 성과로 보일 수 있으나 프로모션 내용을 보면 생각이 달라진다.

그린랩스는 플랫폼을 키우기 위해 "농산물 대금 유연성"을 프로모션으로 제공했다. 즉, 농민에게 농산물을 살 때는 대금을 빠르게 정산해 주고, 바이저에게 팔 때는 대금결제를 늦춰주는 식으로 영업했다. 통상 5~10일 정도인 외상 기한을 30~60일로 약 6배나 늦춰졌다고 한다. 여기서 생기는 현금흐름 문제는 팩토링(매출채권 할인)을 통해 맞춰나갔다.

그러던 중 covid-19로 시중에 풀린 돈을 회수하기 위해 금리 인상이 시작됐다. 대금이 연체되는 바이저가 우후죽순 늘어갔다. 팩토링으로 돌려막기에도 너무 높아진 가격과 레고랜드 사태까지 겹치며 금융권에서 팩토링을 줄이기 시작했다. 그 결과 2022년도에 미수금 99%를 대손처리하며 무려 1186억의 순유출을 기록하게 된다. 지속적인 투자 유치를 위한 무리한 외형 성장이 불러온 비극이었다.

How about "Agri-tech to AIgri-tech"

Gen AI를 활용해 농민을 락인(lock-in)시키며 플랫폼을 성장시켰다면 어땠을까? 팜모닝은 당근마켓과 같이 사용자가 농사를 짓는 지역을 입력하여 지역 기반 커뮤니티 기능을 제공한다. 이를 통해 어떤 지역에서 어떤 작물을 유독 어떻게 재배해야 생산성과 품질을 높일 수 있는지에 대한 데이터를 수집할 수 있다. 이런 지역 기반 데이터뿐만 아니라, 스마트팜의 다양한 센서 데이터를 활용해 각 작물의 최적 재배 환경을 분석할 수 있다. 이러한 데이터들을 가공하여 지식 컨텐츠 저장소에 저장하고, 농민들이 자신의 상황에 맞게 질문을 하고 맞춤 답변을 받을 수 있는 RAG모델을 개발했다면 좋았을 것 같다는 생각이 들었다.

이는 농민이 자발적으로 플랫폼에 머무르고 활용한 가능성을 높일 뿐 아니라 "지속가능한 방법으로 인류의 먹는 것을 혁신합니다."라는 그들의 미션 달성에 한 걸음 가까워지는 전략이 아니었을까?

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신지민

신지민

석탄, 전기, AI, 그 다음은?

Horowitz의 포트폴리오를 통해 바라본 AI의 정확성 문제

명실상부 누구도 부정할 수 없는 대 AI의 시대가 도래했다. '쓸 만한 AI', CahtGPT가 등장한지 불과 2년이 지난 지금, 생성형 AI 관련 시장 규모는 50조원에 달할 것으로 추산되고, AI로 시야를 넓히면 300조원에 가까운 시장이 형성되어 있다.

현재 AI는 완벽하진 않은 수준의 Precision과 Accuracy를 보여주고 있는데, 이를 감수할 만큼 압도적인 효율성과 편의성으로 전세계인을 설득하고 있다...고 생각했는데 조금 더 살펴보니 그게 아닐 수도 있다는 생각이 들었다.

최근 Adreessen Horowitz에서 AI 관련 포트폴리오를 확인해봤는데, 바이오/헬스케어 분야의 기업이 40개가 넘었다.(엑싯한 기업 포함) 현재 투자 중인 AI 기업의 개수가 100개를 조금 넘는다는 점을 고려했을 때, 꽤 높은 비중을 차지하고 있는 것이다.

그리고 바이오/헬스케어 분야에서는 정확성이 굉장히 중요하다. AI를 통한 질병 유무 분석, 헬스케어 기기 착용자의 생체지표 판독 등에 어떠한 종류의 오류가 발생하든 사용자에게 엄청난 금전적/비금전적 손실이 발생하기 때문이다.

이러한 관점에서 Horowitz의 포트폴리오에서 바이오/헬스케어 관련 기업의 비중이 높다는 것은 이들이 가진/가지게 될 기술의 정확성을 어느정도 신뢰한다는 것으로 판단할 수 있고, 이에 이제 AI가 하는 일에 의심조차 품지 않을 날이 얼마 남지 않았다고 느껴졌다.

이는 곧 AI가 Risky하지 않은, 대부분의 기업과 소비자들이 부담 없이 받아들일 수 있는 보편적인 기술이 됨을 의미한다. 마치 비행기, 자동차, 전기 등 Risky 했던 기술이 점차 발전하며 일상생활에 녹아든 것과 같은 이치다.

AI는 공정한가

그럼 그 다음은 뭘까? 여기서, 잠깐 매혹적인 '기술력'에서 잠깐 눈을 떼고 다른 곳을 바라볼 필요가 있다. 일반적으로 새로운 기술이 소개되었을 때, 사람들의 의심은 기술 자체(안정성, 정확성)를 향하거나 그 기술의 도덕성을 향한다. 이 때, 기술의 급격히 성장하고 받아들여지는 단계에서는 전자에 더 집중하는 경향을 보인다. (ex. 석탄/석유 등 화석연료로 인한 환경오염, 인터넷 기술의 익명성과 거짓정보 문제 등)

AI는 너무나도 빨리 우리 삶에 녹아들었으며, 이에 도덕성에 대한 논의가 충분히 진행되지 않았다. ChatGPT가 등장했던 초기, ChatGPT가 내뱉는 공격적인 답변이나 누군가의 개인정보가 문제된 바 있으나, 이러한 답변을 제시하지 않도록 하면서 논란이 일단락된 바 있다.

그런데 진정 문제를 제기해야하는 부분은 데이터를 처리하고 '뱉어내는 과정'이 아니라 '학습하는 과정'에 있다. AI가 만들어내는 가치는 어디에 기반하는가? 나는 모델 반, 데이터가 반이라고 생각한다.

그런 만큼 생성형 AI가 창출하는 가치가 오롯이 기업에게 돌아가는 것이 도덕적인지 다시 생각해볼 필요가 있다. 데이터는 누가 제공하는가? 의식하든 의식하지 못하든, 결국은 사용자들이었고, 사용자들이다.

그럼 그들에게 가치가 제공되고 있는가? 꼭 금전적이진 않더라도 그 AI를 사용함으로써 얻는 편리함이라는 가치를 제공받고 있으나, 이것으로 충분하지 않다고 생각하는 이들도 많을 것이다.

공정한 분배를 위한 인프라, 블록체인

이러한 문제에 집중하는 기술이 바로 블록체인이다. 내가 생각하는 블록체인은 (남들과 다른 생각일 수 있지만) '인터넷을 뛰어넘는 대단한 기술!'이 아니라, 인터넷 상의 여러 문제점을 해결할 수 있는 수단/도구이다.

어떤 나라인지는 기억나지 않지만, 최근 국가가 국민의 출금을 제한하는 등, 중앙화된 금융 시스템의 문제점이 드러난 적이 있다. 블록체인은 누군가에 의해 소유되지 않은 금융 시스템을 구축함으로써 이러한 기본권 제한이 불가능하도록 할 수 있으며, 이외에도 금융 거래에 있어 완전한 익명성을 추구할 수도 있다.

서론이 정말정말 길었는데, AI의 공정성과 관련해서도 블록체인은 이와 같은 역할을 수행할 수 있으며 이하 소개할 기업 Ringfence와 같은 프로토콜이 공정한 AI를 위해 노력하고 있다.

Ringfence

Ringfence는 데이터의 소유권을 명확하게 해주는 데이터 형식 표준을 개발하는 기업이다. 간단하게, '데이터'라는 엔티티를 블록체인 네트워크 상의 토큰화 시킴으로써 데이터의 근원과 주인이 누구인지 누구나 알 수 있도록 하는 것이다.

유저는 Ringfence를 설치하고 Ringfence를 통해 기존 사용하던 SNS 등을 사용하게 되며, 이 때 유저의 행동 데이터는 Ringfence를 통해 logbook 형태로 토큰화 되어 기기에 저장된다. 즉, 유저의 데이터를 유저가 소유하게 된다.
한 가지 한계점은 SNS가 유저의 데이터를 수집하는 것을 막을 수는 없다는 것이다. 이를 해결하는 유일한 방법은 정보를 수집하는 SNS를 사용하지 않는 것이며, 데이터의 이동을 투명하게 확인할 수 있는 블록체인 네트워크 상의 SNS가 대성하는 것인데, 이는 아직까지는 요원하기 때문에 어쩔 수 없는 한계로 보인다.

이상적인 이야기겠지만 Ringfence를 통해 유저의 데이터가 토큰화 되어 이를 AI 모델 개발 업체에게 판매할 수 있는 표준이 보편화되면 AI가 창출하는 가치가 AI를 학습시키는 데 활용된 데이터의 제공자에게 공정하게 분배될 수 있을 것이며, 더 나아가서는 AI가 내놓는 답변에 더 기여한 데이터 제공자에게 더 큰 보상을 제공하는 모습도 상상해볼 수 있다.

Ringfence는 아직 정식버전이 출시되지 않아 명확한 수익구조가 확인되지는 않는다. 다만, 데이터를 토큰화 시켜 유저가 가지게 하고, 이를 거래할 수 있는 기능을 제공하기 때문에 토큰을 거래할 때 발생하는 수수료를 주요 수익원으로 사용할 것으로 예상된다.

마무리하며

앞서 말한 바와 같이 블록체인은 느리고, 비싸고, 어려워 기존 기술을 대체하는 하나의 '네트워크 표준'으로 자리잡기는 어려울 것이다. 다만, 이제는 전통적이라 부를 수 있는 IT 기술이 가진 도덕적, 나아가 정치적 문제점을 해결할 수 있는 보완재로 작용할 수 있을 것이며, 특히 금융 주권과 데이터 주권에 있어 유의미한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다. 그리고 이를 위한 초석이 데이터의 소유권을 명확하게 할 수 있는, (소유권이 정의되어야 이를 소유할 수 있고, 데이터 주권을 얻을 수 있을 것임) 오늘 소개한 Ringfence와 같은 프로토콜일 것이다.

이번 글에서는 데이터 주권에 관한 얘기를 했는데, 금융 주권에 대해서도 하고싶은 얘기가 많다. 사실 금융 주권, 그러니까 DeFi에 관한 시리즈 아티클을 BAY(연세대학교 블록체인 학회) 미디엄을 통해 연재할 계획에 있으니 관심있으면 확인해보셔도 좋을 것 같다.

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강지수

강지수

진정한 '2번째 뇌🧠'가 되기 위해 Obsidian이 생각해볼 점

Obsidian은 지식 관리 도구 시장에서 빠르게 주목받고 있는 스타트업입니다. "Your Second Brain"이라는 야심 찬 비전을 내세우며, 단순한 노트 앱을 넘어 사용자의 지적 능력을 증강시키고자 합니다. 하지만 과연 이 비전은 현실에서 얼마나 잘 구현되고 있을까요? 🤔

Obsidian의 신박한 기능으로는 노트 간 연결성을 시각화하는 그래프 뷰가 있습니다. 마크다운 기반으로 작성된 노트들의 관계를 자동으로 파악해 지식 네트워크를 형성한다는 점에서 혁신적이죠. 그러나 이 기능이 모든 사용자에게 유용할까요?

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위 이미지는 실제 Obsidian 사용자의 그래프 뷰입니다. 얼핏 보기에도 복잡하고 난해해 보이지 않나요? 한 사용자는 "나는 시각적인 인간이 아니라 텍스트와 숫자를 통해서만 연관성을 이해하고 싶다고 느끼는 분에게 옵시디언(Obsidian) 그래프 분석(Graph Analysis) 플러그인이 제격입니다."라고 말하기도 했습니다.

이는 Obsidian의 핵심 기능이 모든 사용자에게 반드시 도움이 되는 것은 아닐 수 있다는 점을 시사합니다. "내 지식을 정리하는 게 왜 이렇게 힘들지?" 라는 생각이 들게 하는 부분이 바로 여기에 있습니다.

더불어 Obsidian은 접근성 측면에서 일부 제한이 있습니다. 데스크톱과 모바일 앱을 통해 접근할 수 있지만, 웹 브라우저를 통한 직접 접근은 불가능합니다. 이는 로컬 파일 기반으로 작동하여 데이터 보안성을 높이는 장점이 있지만, 웹 브라우저만으로 어디서나 즉시 노트에 접근하고자 하는 사용자들에게는 불편할 수 있습니다. 특히 다양한 기기에서 웹 브라우저로 작업하는 것을 선호하는 오늘날의 사용자 트렌드를 고려할 때, 이는 Obsidian의 한계점으로 작용할 수 있습니다.

또한 공유와 협업 기능이 제한적이라는 점도 현대 지식 작업 환경에서는 큰 단점으로 작용할 수 있습니다. Obsidian은 주로 개인 사용자들에게 맞춰진 서비스로, 팀 간 실시간 협업이나 노트 공유 기능이 부족합니다.

이런 측면에서 볼 때, 현재 널리 사용되는 Notion과 같은 도구들이 가진 장점이 더욱 부각됩니다. Notion은 직관적인 인터페이스와 강력한 협업 기능, 그리고 웹 기반의 높은 접근성을 제공하고 있어 많은 사용자들에게 매력적으로 다가가고 있죠. 실제로 개인용 메모는 Obsidian에, 공유를 위해 둘을 연동한 후 협업은 Notion을 이용한다는 사용자도 적지 않았습니다.

그렇다면 Obsidian이 진정한 '두 번째 뇌'로 거듭나기 위해선 어떤 개선이 필요할까요?

  1. 웹 기반 서비스 개발:
    웹 기반 서비스의 부재는 현대 사용자들의 니즈를 충족시키지 못하는 큰 걸림돌입니다. 언제 어디서나 자유롭게 자신의 지식에 접근할 수 있는 환경이 필요한 시대에, Obsidian이 웹 버전을 제공한다면 그 활용도는 크게 높아질 것입니다.
    물론 이 과정에서 로컬 저장 방식이 제공하는 보안성을 잃지 않는 것이 중요합니다. 클라우드의 접근성과 로컬 저장의 보안성을 동시에 제공할 수 있다면, Obsidian은 그만큼 강력한 도구가 될 수 있을 것입니다.

  2. 사용자 친화적 인터페이스:
    Obsidian의 상징이자 핵심 기능인 그래프 뷰에 대한 개선이 필요합니다. 현재의 그래프 뷰는 복잡성으로 인해 많은 사용자들에게 어려움을 주고 있습니다.
    이를 개선하기 위해, 동적 포커스 기능을 도입하는 것은 하나의 방법이 될 수 있습니다. 사용자가 특정 노트나 주제에 집중할 때, 관련된 노드들이 자연스럽게 강조되고 나머지는 흐려지는 방식으로 시각화한다면, 복잡한 지식 구조 속에서도 필요한 정보를 쉽게 찾을 수 있을 것입니다.
    또한, 그래프에 시간 개념을 도입하여 지식의 발전 과정을 시각적으로 추적할 수 있게 한다면, 사용자들은 자신의 학습과 사고의 진화를 한눈에 볼 수 있을 것입니다.
    더 나아가 현재 유사도 검색과 마찬가지로 AI 기술을 활용하여 사용자의 지식 구조에서 패턴을 발견하고 새로운 연결을 제안하는 기능을 추가한다면, Obsidian은 단순한 도구를 넘어 진정한 지적 파트너로 거듭날 수 있을 것입니다.

  3. 협업 기능 강화:
    마지막으로, 현대의 지식 작업이 점점 더 협업 중심으로 변화하고 있다는 점을 고려할 때, Obsidian의 협업 기능 강화는 필수적입니다. 실시간 공동 편집이나 노트 공유 기능을 통해 개인의 지식이 팀의 지식으로, 나아가 조직의 지식으로 확장될 수 있는 환경을 만들어야 합니다.
    이는 Obsidian을 개인 사용자를 넘어 팀과 조직 단위에서도 강력한 도구로 만들어, Notion과 같은 경쟁 서비스들과 더욱 효과적으로 경쟁할 수 있게 할 것입니다.

이 과정에서 Obsidian만의 독특한 철학과 강점을 잃지 않으면서도, 현대 사용자들의 다양한 요구를 충족시키는 균형 잡힌 발전을 이뤄낼 수 있을 것이라 기대할 수 있습니다.

Obsidian은 분명 혁신적인 아이디어와 강력한 기능을 가진 도구입니다. 유사도 기반 메모 검색 기능은 사용자가 명시적으로 연결하지 않은 정보 사이의 관계를 발견하는 데 큰 도움을 줍니다. 또한, 강력한 플러그인 시스템을 통해 사용자들은 자신의 필요에 맞게 도구를 확장하고 커스터마이즈할 수 있습니다. 이러한 특징들은 Obsidian이 '두 번째 뇌'라는 비전에 한 걸음 더 가까이 다가가게 합니다.

그럼에도 불구하고, 웹 기반 접근성 개선과 협업 기능 강화 등 해결해야 할 과제들이 여전히 남아있습니다. Obsidian이 이러한 과제들을 어떻게 해결해 나가면서 동시에 자신만의 강점을 더욱 발전시켜 나갈지 지켜보는 것은 매우 흥미로울 것 같습니다.

개인화된 지식 관리와 협업의 균형, 보안과 접근성의 조화를 어떻게 이뤄낼지, Obsidian의 진화 과정은 개인 지식 관리 도구의 미래를 보여주는 중요한 지표가 될 것입니다. 우리의 '두 번째 뇌'가 어떤 모습으로 완성될지, 그리고 그 과정에서 Obsidian이 어떤 역할을 할지 함께 기대해 봐야겠네요!

(사실 '생성형 ai' 스타트업이라는 점을 까먹고 제가 관심있는 메모 앱인 Obsidian에 대해 분석하게 되었습니다. Obsidian은 현재 앱 내에서 제공하는 생성형 ai 기술은 없는 것 같고, 커뮤니티에서 정식으로 채택되어 앱 내에서 설치 가능한 gpt 기반 copilot 기능 정도가 있는 것 같습니다..)

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