서울공대 웹진

Q1. ㈜에너자이를 경영하는 대표님의 간단한 자기 소개를 부탁드립니다.

안녕하세요. ㈜에너자이 왕신조 이사입니다. 서울대학교 12학번으로 에너지자원공학과/전기정보공학부를 복수전공하고 졸업 후 대학원에서 1학기 정도 있다가 ㈜에너자이를 공동 창업하게 되었고요, ㈜에너자이에서는 CSO 직책을 맡으면서 전략기획과 개발 쪽을 담당하고 있습니다. 저는 ㈜에너자이를 대표를 맡고 있는 장한힘이라고 합니다. 고려대학교 신문방송학과를 나왔고, 원래 처음에는 SK텔레콤에서 근무하다가 어쩌다보니 직전에는 서울대 공대 창업팀인 수아랩이라는 곳에서 사업개발로 일을 하다가 수아랩의 초기 투자자인 회사에서 저희에게 초기 투자를 하기로 결정해주셔서 창업한 것이 ㈜에너자이입니다. 총 네 명의 공동창업자가 있고, 저를 제외한 나머지 세 명이 전부 서울대학교 전기정보공학부(공대)를 전공하였습니다. 현재는 총 10명의 멤버로 늘어났고, 대부분의 구성원이 서울대 공대 출신의 엔지니어입니다.

Q2. ㈜에너자이는 어떤 산업 분야에서 어떠한 일을 하는 회사인가요?

에너지 자원 분야에서 AI솔루션을 만드는 회사입니다. 에너지 그리고 광물 자원 분야라는 굉장히 큰 산업 분야에서 발생하고 있는 다양한 비효율적인 문제들을 AI기술로 해결해보자는 취지로 창업을 하게 되었습니다. 작년 2월에 창업을 했는데 지난 1년 동안은 타겟 도메인을 석유산업으로 정해서 연구를 진행했어요. 작년에는 연구적으로 좋은 성과를 냈고, 조금 더 구체적으로 말하자면 석유산업에서 제일 메이저한 기술 컨퍼런스인 Offshore Technology Conference(OTC) 와 ADIPEC에 저희 연구 논문이 4편이 채택이 되었거든요. 이게 의미가 있는게 저희를 제외하고 해당 학회에 논문이 채택되어 기술 발표에 초청된 업체들이 사우디 아람코(Saudi Aramco) 그리고 슐룸베르거(Schlumberger)라는, 업계에서 몇 십 조짜리 대형 회사들이어서 그 사이에서 스타트업으로서 기술발표를 진행한다는 점이 좀 의미가 있는 것 같아요. 그런식으로 작년에는 저희 연구역량을 홍보하고 공개한 뒤에 현재는 사업화에 집중하고 있고 저희가 에너지 자원 분야의 회사이다 보니 리튬, 금, 철, 구리 등의 AI인공지능 기술을 이용해서 좀 더 탐사 성공률을 높이고 궁극적으로 탐사 비용을 절감해줄 수 있는 솔루션을 개발하고 있습니다.

Q3. 기존 자원 탐사랑 AI를 적용한 자원 탐사의 차이는? 달라지는 점은?

광물의 경우에는 탐사 성공률을 약 1%로 보는데 저희는 탐사를 진행할 때, 유망 후보지를, 즉 탐사 SEARCH SPACE를 10%로 줄여줄 수 있다고 고객한테 제안을 드리고 있습니다. 예를 들어 항공탐사 데이터 등 탐사 데이터로 머신러닝 모델을 학습시킨 뒤, 광물이 존재한다고 판정이 난 곳들을 학습에서 제외시킨 다음에, 타겟 지역을 저희 머신러닝으로 예측했을 때 이미 알려진 주요 광산들이 저희 모델이 예측한 상위 10% 유망 지역 안에 모두 들어옵니다. 즉, 상위 10% 유망 지역에서 이미 광물이 존재한다고 알려진 지역 외의 모든 지역이 저희 머신러닝 모델이 제안하는 우선 탐사 지역인거죠. 기존의 방법론으로는 100개를 다 돌아보다가 하나의 광산을 찾는다면 우리는 확률이 높은 지역을 우선적으로 탐사하게 함으로써 극단적으로 말하자면 10%로 탐사비용을 줄일 수 있을 것 같습니다.

Q4. 보유하고 있는 기술이나 핵심적인 기술, 특허에 대한 설명을 부탁드립니다.

특허로는, 석유 및 가스 탐사 과정에서 발생하는 결측 문제를 해결하는 인공지능 기술 관련 특허 두 건이 출원 중에 있습니다. 처음 탐사를 시작할 때 프로스펙티비티 맵(Prospectivity Map)이라는 것을 그리는데 어디가 광물이 존재할만한 유망 지역인지에 대한 지질도를 여러 가지 탐사 자료들을 기반으로 지질학자들과 물리탐사 전문가 분들이 프로스펙티비티 맵(Prospectivity Map)을 그립니다. 저희는 인공지능으로 더 정확하게, 그 범위를 좁혀주는 AI기반의 프로스펙티비티 맵(Prospectivity Map)을 만드는 것이 핵심 기술이라 볼 수 있겠습니다.

Q5. 현재 업계의 현황과 전망에 대한 견해를 부탁드립니다.

AI기반 광물 탐사분야만 보면 반도체, 2차전지 등에 광물이 많이 사용되면서 광물에 대한 니즈가 높아지고 있습니다. 신재생에너지가 붐이라서 전망이 안 좋은 것 아니냐고 생각하실 수 있지만 풍력에너지 같은 경우에도 희토류 같은 광물 자원 없이는 돌아가지 않습니다. 그래서 수요는 굉장히 높아지는데 광물 탐사와 개발은 찾기 쉽고 개발하기 쉬운 곳부터 개발되었다보니 탐사와 개발 난이도가 높은 곳만 남은 것이 현실입니다. 수요는 늘어나지만 공급은 줄어드는 상황이라 수급 차이를 AI기술로 해결하고자 하는 니즈가 커질 것이라 전망하여서 연구 개발을 진행 중에 있습니다. 호주에서 마케팅을 시작한지 3주 조금 넘었는데 5~6개의 업체와 논의 중입니다. 에너지 자원 산업에서 매우 중요한 문제를 풀기 위해 좋은 기술이 필요하다는 것은 확실하다는 점을 말씀드리고 싶습니다.

Q6. 이러한 상황 속에서 에너자이의 향후 사업화 계획은 어떻게 되시나요?

일단은 AI기반 광물 탐사 분야는 컨설팅 프로젝트로 사업화를 시작하게 될 것 같습니다. Public Database 또는, 고객사가 보유하고 있는 내부 탐사 데이터 및 광물 탐사 데이터에 대해서 AI를 적용해보고 싶어서 ㈜에너자이를 찾아오면 저희가 그 데이터를 검토하고, 3~4주 간의 머신러닝 모델링 작업을 거쳐서 인공지능 기반의 프로스펙티비티 맵(Prospectivity Map)을 결과물로 돌려주는 형태의 프로젝트를 현재 논의하고 있습니다.
일단은 이러한 프로젝트들로 레퍼런스를 확보한 뒤, 이 과정에서 발생하는 여러 가지 확장성의 기회들을 포착하여 소프트웨어 판매 등의 방향으로 사업을 확장하는 것을 목표로 하고 있습니다. 지금은 프로젝트 베이스로 건 바이 건으로 집중하고 있지만 향후에는 소프트웨어화라던지 아니면 로얄티 비즈니스라던지 확장성 있는 비즈니스 모델을 찾는 것이 목표라고 보시면 될 것 같습니다.

Q7. 아무래도 분석이다 보니 에너자이의 인공지능 모델의 분석 속도는 어떨까요?

저희가 제공하는 분석 결과는 속도가 중요하기보다는 유망 탐사 지역을 정확히 찾는게 중요하다보니까, 프로젝트 수행에 몇 주가 걸리더라도, 전체 광산 개발 기간에 비해서는 작은 부분을 차지합니다. 공장에서 불량을 검출하는 AI솔루션이라면 컨베이어 벨트가 엄청나게 광속으로 움직이니까 인퍼런스 속도, 인공지능 모델의 예측하는 속도가 굉장히 중요한데, 저희가 집중하고 있는 면은 속도보다는 예측 정확도입니다. 광산 개발이라는 것 자체가 굉장히 호흡이 길기 때문에 1~2초를 줄이는 싸움이 아니라 몇 달이 걸리더라도 정말 유효한 지역을 제안해주는 것이 더 중요한 싸움이라 보시면 될 것 같습니다.

Q8. ㈜에너자이를 창업하게 된 계기는 무엇인가요?

다들 창업에 대한 비전이 있었고, 일단 제가 창업 전 AI회사를 다니면서 AI기술이 시장을 혁신할 수 있다는 강한 자신감을 얻었고, 제가 엔지니어가 아니다보니 제 주변 AI엔지니어 중에 잘하는 친구들이랑 평소 교류를 많이 했어요. 저는 AI솔루션을 만들어 팔아본 사람이고 아카데믹하게 연구만하는 분들은 이게 어떻게 팔리는지에 대한 호기심도 굉장히 많았거든요. 저희 공동창업자 중에 홍용준 이사라고 CTO를 맡고 있는 친구가 있는데 그 친구는 서울대 전기정보공학부 출신이어서 석사 마치고 네이버 AI에서 연구원으로 재직하고 있을 때 저는 사업 개발에 대해 설명하고 (그 친구는) AI 연구 분야에 대해 설명하는 스터디를 진행하며 교류하다가 스터디만 하는 것이 아니라 스타트업을 해봐도 괜찮겠다라는 생각이 들어서 새 엔지니어들이 합류하게 되었어요.

저희도 처음에는 다 직장이 있고 연구실에 있고 하니까 주말에 시간을 내서 1박 2일로 숙박하면서 스터디도 해보고 타겟 도메인을 정하는 것부터 시작을 했어요. 이 분야에서 왜 창업을 했는가 라고 하면은 여러 이야기가 나올 수 있지만 AI가 산업에 큰 임팩트를 줄 수 있는 것은 분명하고 그럼 어떤 산업에 적용해야 하냐 고민했을 때 1번이 그거였어요. 산업이 규모가 커야 된다. 이유가 여러 가지가 있는데 AI로 해결하고자 하는게 기존 방법론보다 60~70%를 개선해줘야 하는 문제라면 이미 그 방법론 자체가 잘못된 것이라 생각을 해요. 그건 기존의 방법론을 개선하는 문제지 AI가 개선할 수 있는 문제가 아니라고 생각해요. 그런데 80~90%의 성능을 내고 있는 분야에서 이걸 5~10% 개선하는 것은 기존 방법론으로 했을 때 아무리해도 안되는걸 AI가 보완해주는 보완재적인 성격이 강하다라는 것이 저희가 스터디하면서 어느 정도 공감했던 부분이었거든요. 그렇다면, 그런 문제라면, 결국엔 다 그런 문제로 간다면 이 10~15%의 성능 개선한다는 것 자체도 엄청 어려운 문제인데 이왕 우리가 그런 어려운 문제를 해결한다고 하면 결국에는 그 5~10%의 규모가 큰 산업을 건드리자라는 것이 있었죠. 두 번째는 보완재적인 것에 기꺼이 돈을 지불하려면 기술투자가 굉장히 활발한 산업이어야 한다는 생각을 했어요. 같은 제품을 팔았을 때 기술 투자가 많은 회사들은 호기심에 의해서라도 사보는데 기술 투자가 적은 곳은 기존 성능보다 30~40% 개선되는 제품을 가져가도 쉽게 적용하지 못하더라구요. 그래서 기술 투자가 굉장히 활발한 산업을 하자는 생각이 있었어요.

Q9. 회사를 창업하고 경영하면서 가장 어려움을 겪었던 순간은 언제였나요?

자금적인 부분은 저희가 어려운 것은 크게 없었어요. 사실 처음에 투자를 너무 좋은 분들에게 잘 받았고, 스프링캠프라고 네이버 계열의 벤처기업인데 서울대 창업 팀들에게 적극적으로 투자하는 곳이라고 보시면 될 것 같아요. 그리고 이후에는 저희가 올해 4월에 팁스(TIPS)에 선정돼서 자금적으로 어려운 부분은 없었던 것 같아요. 다만, 에너지 자원 분야가 굉장히 커서 AI를 적용하자고 했고, 그 비전은 여전히 유효한데 한국은 석유도 안 나는 나라라고 흔히들 알고 계시잖아요. 광물도 마찬가지이고. 자원개발이 굉장히 경직된 상황이고 그런 부분들이 가장 어려웠던 것 같아요. 제조업이나 제약에 저희가 AI를 도입했다고 하면, 다수의 국내 업체를 대상으로 기술 제안 및 영업, 사업개발을 하고 했을 텐데 국내에는 주요 석유사가 해봐야 5개 뿐이에요. 국내의 자원 업계의 현황이 좋지 않다는 점이 큰 어려움을 겪는 부분이었던 것 같아요. 하지만 반대로 생각해보면 그만큼 국내 회사들이 적기 때문에 저희 같은 플레이어들을 되게 좋게 봐주세요. 산업 전체에서. 예를 들어 요청을 드리면 좋은 피드백을 많이 주시는 편인 것 같아요. 저희는 수는 적어도 스킨십을 넓혀가면서 진행할 수 있다는 장점도 있었어요.

Q10. ㈜에너자이를 경영 하면서 가장 보람된 순간은 언제인가요?

아직 저에겐 더 큰 보람들이 남아있다고 생각하지만, 개인적으로는 정말 우수한 인재가 합류하게 되었을 때가 가장 큰 보람이라고 생각합니다. 전에 있는 스타트업도 굉장히 잘 되었는데 그것도 우수한 역량의 인재들이 모여서 그렇게 되었다고 생각해요. 한 명씩 합류할 때마다 저희의 비전에 공감해주고 인생을 걸고 참여한 멤버들이 너무 감사합니다.
그리고 메이저한 곳들 사이에서 저희의 연구역량이 입증되었을 때 인 것 같습니다. 앞서 말씀드린 ADIPEC이라는 기술 컨퍼런스의 데이터 사이언스 분과에서는 기술 세션이 8개인데 그 중에 저희가 두 개를 발표하거든요.

그런데 저희 말고 두 세션은 세계 10위의 석유공사인 아부다비 석유 공사가 진행하고 나머지 발표도 핼리버튼(Halliburton), 베이커 휴즈(Baker Hughes) 등 산업의 대형 업체들인데, 그 사이에 스타트업으로는 유일하게 저희가 들어가 있으니까 세션 계획표만 봐도 굉장히 뿌듯하죠. 석유 산업 쪽에 시총 약 40조짜리 기술회사가 있는데 그쪽에 데이터사이언스 팀이랑 저희랑 1:1 머신러닝 블라인드 테스트를 한 적이 있어요. 같은 데이터셋으로 같은 문제를 예측하는. 한 달 동안 연구를 같이하고 같은 날 영상회의를 해서 예측정확도를 측정하는 것이 있었는데 저희가 그때 최대 27%, 평균적으로 10% 더 성능이 좋았거든요. 대형회사의 데이터 사이언스 팀보다 저희가 잘한다는 것을 증명할 수 있어서 그때도 굉장히 보람되었던 것 같아요.

Q11. 최근 공대의 스타트업 창업이 많은데, 스타트업을 시작하는 공대 후배들에게 해주고 싶은 조언은?

옛날에는 ‘개천에서 용난다’ 는 말처럼 열심히 일하면 그만큼 성공할 가능성이 있었는데, 점점 열심히 일하더라도 큰 성공을 거두기 어려워지는 것 같아요. 하지만 스타트업은 내가 열심히 일하고 시간을 투자한 만큼 성공할 가능성이 커지기 때문에 얼마 남지 않은 개천에서 용이 나는 방법의 하나라고 생각합니다. 그리고 서울대학교 공대 후배들 모두 머리도 좋고 그만큼 노력도 많이 하는데 막상 회사에 갔을 때 그만큼의 보상을 받지 못하는 경우가 많거든요. 하지만 스타트업은 자기가 일하고 노력한 만큼 보상을 받을 수 있는 곳이라고 생각해요. 안정적인 길도 좋지만, 자신의 꿈을 스타트업을 통해 펼쳐보면 좋겠다고 생각합니다.

Q12. ㈜에너자이의 앞으로의 계획과 비전은 무엇일까요?

저희 비전은 글로벌 No.1 AI컴퍼니 in 미네랄 & 에너지 리소시스 섹터거든요(Global No.1 AI Company in Energy and Mineral Resources Sector). 일단 에너지 자원 분야에서 최고의 인공지능 회사가 되는 것이 궁극적인 비전이고 나머지는 그에 따라오는 것이라 생각합니다. 계획은 실제로 집중하고 있는 것은 사업화입니다. 고객들한테 아까 말씀드린 프로젝트를 딜리버리하고 그런 프로젝트 사례들을 많이 만들면 결국엔 더 많은 고객들이 올 것이라 생각하거든요. 그런식으로 사업을 진행하면서 아까 말씀드린 확장성을 찾아가는 것이고 결국에는 프로젝트 기반의 사업화 레퍼런스를 확보하는 것에 집중하고 싶고 그 안에서 확장성 있는 비즈니스 모델을 찾고 싶다는 것이 저희의 계획입니다.

Q13. 서울공대지 독자(동문)들에게 전하고 싶은 말씀은?

우리 회사의 경우 스타트업이 가지는 장점을 많이 갖고 있어요. 수평적인 문화이고, 같이 일하는 동료들이 서울대학교, 카이스트, 포항공대처럼 뛰어난 인재들이 많아서 자신을 발전시키기에 최적의 장소입니다. 저 역시 ㈜에너자이에서 1년 반 동안 일하면서 생각지도 못한 일들을 동료들과 다 같이 헤쳐 나가면서 크게 성장했다고 생각합니다. 서울대 동문 중에 꽤 많은 수의 동문이 공무원이나 의치대, 대기업과 같이 안정적인 직장과 길을 나아가려고 하는 느낌을 받았어요. 스타트업은 언제 망할지 모르기에 불안하다고 하지만, 다들 똑똑한 머리와 좋은 능력이 있으니 자신을 믿고 계속 노력해나간다면 미래에는 크게 성장한 자신과 그에 따른 큰 보상을 받을 수 있으리라 생각합니다. ㈜에너자이는 인공지능 기술로 대한민국을 자원 강대국으로 만들 강한 비전과 자신감이 있는 팀이니까 선후배 동문분들께서 리크루팅이든 저희에게 관심이 있으시면 언제든지 연락주시면 감사하겠습니다.

㈜에너자이 인터뷰