아고라

스타트업이 바꾸는 세상

임정욱 스타트업얼라이언스 센터장

스타트업이란 무엇인가?

- 하키스틱 성장(J curve)를 추구

- 아이디어, 기술, 창업한지 얼마 안됨, 대규모 자본 없음 (과거명 : 벤처기업)

Steve Blank의 정의

"스타트업은 반복적이며 확장가능한 Business Model이다!"

반복적이고 확장가능한 것이란 무엇인가?

98년에 설립된 구글!

1. "반복"적인 검색을 통한 keyword 광고

2. 다른 언어로 "확장"

스타트업의 추가적인 부분 : 자고 있을 때도 돈을 번다! => Software Platform!

구글의 시장가치는 700조원 (삼성의 2배... ㄷㄷㄷ..)

2000년의 닷 컴 버블 이후 스타트업의 위상 내려감

시대가 지나자 다음과 같은 특성 부각

1. 창업비용 하락

2. 비싼 장비 필요 없음 -> Cloud 서비스, 아마존 AWS 등

3. SW 유통 비용(CD, DVD) 하락 -> App Store 등

4. SNS 시대

Platum의 박성원 대표는 혼자 개발해서 2~3억명이 다운받는 어플 만듬. 70억 투자 유치도 함.

5. Crowd Funding -> KickStarter, 인디고고 등.

적은 비용으로 아이디어 테스트 가능!!!

"모두가 슈퍼컴퓨터(스마트폰)을 갖고 있는 세계"

스타트업의 신호탄은 2007년 발표된 iPhone!

Marc Andreessen "Why Software is Eating the World?". 2011 글을 보자.

Data가 쌓인다!!!!!

RidiBooks나 NetFlix등의 회사는 실시간 데이터를 적극적으로 활용함!

소프트웨어는 하드웨어도 집어삼킨다!! 테슬라 X 또한 결국은 굴러다니는 iPhone에 불과!

UBER 차를 단 한 대도 소유하지 않은 세계 최대 택시 회사.

airbnb 건물을 한 개도 소유하지 않은 세계 최고의 숙박 업체.

공통점 : Platform 구축. 스타트업.

StartUp은 문제해결에서 출발한다. 인내력을 가지는 가설을 증명할 시간 또한 필요하다. (적자의 시간이 길다는 의미)

<The Upstarts>, Brad Stone 저 책을 읽어보자.

Bill Gates "Information on your fingertips." from <The Road Ahead>

위의 문장이 96년에 출판된 빌 게이츠의 자서전에 나온 문장이다.

Uber의 경우 -> "Transportation on your fingertips" 이다.

Garrett Camp는 본인의 회사를 이베이에 800억에 매각한 부자(당시 27세)임. 부자로 San Francisco에 살면서 비싼 차도 샀으나, 안전 문제, 운전의 어려움, 주차의 어려움 등의 이유로 거의 안탐. 거의 택시만 탐. 근데 택시 시스템도 매우 이상해. 그래서 택시 대신 블랙타운카 + iPhone + Google Map을 합친 Uberlab을 구상함. 그러다가 2008년에 iPhone App이라는 개념이 등장하자 실행에 옮김.  친구인 트레비스(얘도 가렛과 비슷한 유형으로 부자임)와 함께 프랑스 파리의 르웹 컨퍼런스에 참가해서 식사 자리에서 테이블에 아이디어를 써가면서 격론. 택시 타면서도 격론함. (프랑스 기사가 시끄럽다고 쫓아냄) 동창생 멕시코인에게 코딩 부탁함. 회사는 이베이에 팔았던 그 회사 다시 헐값에 삼.(망해서 이베이가 다시 매각함...) 멕시코 친구 미국 영주권 없어서 현금 말고 주식으로 보답함. (지금 가치는 1천억) 그러고 나서 트위터에 CEO 찾는다고 공고함. 시카고의 27세 Ryan Graves 지원해서 고용함...

현재 전국 500여개 도시에서 서비스 중. 현대 자동차의 두 배의 가치.

Uber 회사는 그렇다면 무슨 회사이느냐?

빅 데이터 회사이다!!

이제는 UberEats로 음식 배달에 버스와 지하철을 대체하려는 수준. 미국의 지방 도시들은 버스 노선 없애고 Uber과 Lyft로 대체 중.

다른 무인자동차 서비스들도 있었으나 다 망하고 Uber와 Lyft만 살아남음.

airbnb 또한 단 한 명의 공대생과 두 명의 디자이너들이 만든 기업. SW 관련 인간 한 명도 없음. 이 세 명이 같이 사는데 렌트비 낼 돈이 없어서 근처 컨퍼런스에 오는 사람들에게 음식, 숙박, wifi 등 제공한다고 광고함. 3일만에 WordPress로 airbedandbreakfast.com이라는 사이트를 만들어서 인터넷에 도배함. 이렇게 돈 벌다가 시리얼 브랜드를 제작함. 그런 뒤 Y Combination아라는 스타트업 액셀러레이터 기업에 가서 투자 부탁했더니 airbnb 사업은 미쳤냐고 거절했으나 시리얼을 본 다음에 "바퀴벌레같은 놈들. 아이디어는 미쳤지만 망할 것 같진 않다"며 투자함...

Greg McAdoo가 그래서 58만 달러 투자했는데 지금은 5조원 수준....

airbnb의 아이디어인 숙박의 보안 문제를 해결한 것은 SNS

숙박하는 사람과 숙박을 제공하는 사람 서로에게 review를 작성. Facebook이든 twitter든 등등.

현재는 30조 가치의 회사. 그 어떤 Hotel Chain보다 큰 규모.

"TransferWise"의 경우 국제 송금의 수수료 문제 해결. 한 달에 1조원을 처리한다.

한국의 경우 Toss. 한달에 5천억원 처리.

"DollarShaveClub"

"Casper"

등의 스타트업들...

심지어 영국 어린 애가 차에 딱지 붙은거 항의서한 보내게 만들어주는 로봇변호사 만듦..

50억원 가량의 벌금을 취소시킴

성공한 스타트업의 공통점

1. 사물을 보는 남다른 문제 인식

2. 많은 경우 본인이 느낀 불편함에서 출발

3. 창업자의 치밀한 열정, 분석력, 실행력

4. 바퀴벌레같은 생존력

5. 규제의 틀. Box 속에 갇히지 않는 상상력

6. 담대한 아이디어를 믿고 투자할 초기 투자자의 존재

딥러닝으로 질병을 진단할 수 있을까?

민현석 딥바이오 연구원

인공지능의 발전

Artificial Intelligence -> Machine Learning -> Deep Learning

현재 AI의 수준이 그렇게 매우 좋은 수준이 아니다.

논문 중에 비둘기에게 암 세포와 암에 걸리지 않은 세포를 판별하게 했더니 의사보다 더 잘 맞추는 것을 발견했다. 즉, AI도 비둘기 두뇌 수준만 되도 충분히 좋은 AI라는 것.

그렇다면 기존 방식과 Deep Learning의 차이점은 Knowledge based approach와 좋고 많은 Data를 통한 Data driven approach이다.

개와 고양이를 판별하는 AI에 낙타사진을 넣어도 개 혹은 고양이라는 답이 나온다. 그렇다면 모른다는 판단은? "자신없는 데이터"란? Uncertainty란?

AI는 완벽하지 않다!

1. R & D의 시대에서 이제는 C & D (Connect & Development)로 가야한다.

돈으로 혁신을 살 수 없다.

다른 기업 기술 만들려고 돈/인력/시간 낭비하지 말고, 적은 투자에 많은 사람 쓸 수 있는 효율적인 제품을 만들어라. 구글에 있는 양질의 데이터 갖다 써라!

2. Become an expert on the problem, not an AI expert!

구글 클라우드 플랫폼 맘껏 써라! 백업해두고!

AI를 논하는 것은 어떤 문제에 대하여 인공지능을 쓸 것인가 말 것인가에 대해 논의할 때 처음으로 등장해야 한다. 즉, AI를 논하기 전에 먼저 본인의 Domain의 전문가가 되어라!

3. 알파고가 되기 위해선 알바고!!

즉. DATA를 쌓아라!

4. AI is not omniscient

현재 AI는 인식의 단계이다. 다음 단계는 이해의 단계이다.

공부법

arxiv-sanity.com

reddit.com/r/MachineLearning

최신 논문을 찾아라!

김성욱 교수님 (hunkim.github.io/ml/)

TensorFlow

최상준 강사 (github.cin/sjchoi)

Stanford 강의들 (YouTube)

Coursera

Oxford 강의들

Namju Kim (github.com/buriburisuri)

Slideshare

Taehoon Kim (github.com/carpedm)

Andrej(karpathy)

terryum

페이스북 그룹

AI Korea (Deep Learning)

컴퓨터비젼(영상인식), 패턴인식, ...

DeepLearning Korea

TensorFlow KR

새로운 경험을 꿈꾸다 : 가상현실 (VR)

장혁 폴라리언트 대표

VR의 상용화는 요소 기술의 성숙과 시장으로의 가능성을 통해 알 수 있다.

Super High Resolution Display (800dpi -> 1200dpi, 60~100FPS -> 120FPS)

Precise Sensor Tech(twisting motion tracking -> work-alone motion tracking)

Wide Bandwidth Network(Partly Wireless->Fully Wireless)

-> 각 분야별로 4배는 더 발전해야 더 자연스러운 VR 환경이 될 것.

Desktop

Oculus(Facebook)

HTC Vive

Sony PSVR

Mobile

SAMSUNG Gear VR

Google Daydream

아마 일단 Mobile에서 대중화되지 않을까...

VR 분야 또한 스타크래프트, 카톡, 인스타그램과 같이 "Killer Contents"가 있어야 한다.

현재 킬러 콘텐츠는 ROBO Recall 과 SuperHOT VR 등이 있다.

현재 SteamVR의 시장 규모는 약 1천억원 정도다. 1년도 안 된 시장인데도.

기술을 선두하는 것은 기업이다. SW와 함께 성장하자. 많은 이들의 도전과 성장의 라인에 서있자!

생활 속 데이터 이야기

김규호 50대 메이커, 서강대학교 교수

slideshare.net/KyuhoKim

코딩. 소프트웨어 누구나 다 한다

라즈베리파이. 아두이노. 센서들 다 값 싸다

중요한 것은 Data이다.

구글 라인 차트로 그래프를 만들고 하는 것이다.

그러나 이러한 데이터 수집을 단순 if then 구조로 프로그래밍하는데에는 한계가 있다. 이것을 해결하는 것이 바로 AI.

Data Science는 Intuition이다.