루닛의 독보적 기술과 그 가능성

 이번에 새롭게 투자가 이루어진 루닛은 머신러닝 기반 영상의료진단솔루션을 개발 하는 회사이다. 해외의 딥 러닝/ 머신 러닝 분야는 수백억 단위의 투자와 수천억 단위의 인수가 빈번하게 이루어지고 있어 한국 벤처 기업이 승부하기 쉽지 않은 것이 사실이다. 그럼에도 불구하고 이번에 루닛에 용감하게(!) 투자가 집행 된 이유는 루닛이 가지는 독보적인 기술력과 한국 시장의 특성이 결합되어 세계 시장에서 충분히 경쟁할 수 있는 기술력을 확보할 수 있을 것이라는 믿음이 있었기 때문이다.  

 

루닛의 기술적 성과

 

 루닛은 투자 이전 부터 다양한 머신 러닝 데이터셋 및 컴피티션에서 두각을 나타내었는데, 특히 일부 데이터셋 에서는 State-of-the-art 수준의 결과물을 만들어냈다. 또한, 영상 인식 분야에서 가장 권위있는 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) 2014에서는 이제 막 시작한 회사임에도 불구하고 구글 등 유수의 대기업들과 근소한 격차로 7위에 올라 기술력을 검증 받았다. 

 

 

 이러한 결과물들은 루닛이 법인 설립 된지 1년도 안된 스타트업이라는 것을 고려하면 놀라운 성과인데, 이는 루닛 팀이 개발해 낸 알고리즘의 우수성을 보여주는 것이며, 향후 대량의 데이터 학습이 뒷받침 될 시 더욱 우수한 결과를 나타낼 것이라는 뜻이기도 하다. 

 

루닛의 핵심 기술

 

 기계가 사진에서 자전거가 어디에 있는지를 인식하게 하려면 어떻게 해야 할까? 기존 머신 러닝 알고리즘을 이용한 학습 과정은 아래와 같다.

 

 

 위와 같은 과정에서는 기계 학습을 위해 사람이 몇 만 장의 사진에 일일이 마킹을 하여 기계를 학습시켜야 하는데 보통 시간이 들어가는 일이 아니다. 하물며, 의료 데이터와 같이 접근 자체가 어렵고 마킹에 많은 시간과 노력이 들어가는 분야의 경우 의료용으로 사용할 수준의 정교한 기계 학습은 사실상 불가능해진다. 

 

 루닛은 Weakly Supervised Learning 이라는 테크놀러지로 기존 머신러닝 회사들과 차별화되는데, 이를 간단히 설명 해 보면 아래와 같다. 

 

 

 위에 서술하였듯, 루닛의 Weakly Supervised Learning 알고리즘은 사진에 인식 대상이 있는지 없는지만 알려주면 된다. 이로 인해 사진의 전처리 과정을 최소화 함으로서, 학습에 소요되는 시간과 노력을 비약적으로 줄여주어 기계에 훨씬 더 많은 데이터를 빠르게 학습시킬 수 있게 해준다. 

 

한국 벤처가 기술로 경쟁할 수 있는 최적의 시장

 

 루닛은 Weakly supervised learning기술을 바탕으로 의료 영상 시장에 집중하고 있다. 보다 제너럴한 머신 러닝 분야는 구글, 페이스북 등 유수의 대기업들이 어마어마한 투자와 인수를 진행하는 분야이다. 솔직히 말해 자본의 규모와 인력의 수준을 고려 시 변방의 벤처 기업이 이들과 대등하게 경쟁하기는 쉽지 않은 것이 사실이다. 

 

 하지만, 의료 영상 시장 만큼은 한국 벤처 기업이  오히려 유리할 수 있는데, 그 이유는 한국은 보편화된 의료 보험 제도로 인해 의료 영상 촬영이 훨씬 빈번하고, 이로 인해 의료 영상이 북미 대비 더욱 다양한 용도로 사용될 수 있어 머신러닝의 핵심이 되는 데이터의 수량 및 이에 대한 접근성이 높기 때문이다. 이에 더하여, 루닛의 Weakly Supervised Learning 알고리즘은 영상에 어떠한 전처리도 필요 없이 사진 별 질병 유무만을 입력하면 되기 때문에, 데이터 접근이 타국 대비 용이하다는 장점과 결합되어 경쟁사들에 비해 빠르게 고도화된 인식을 가능할 수 있도록 해 준다. 

 

 이미 회사는 각종 의료 진단 관련 데이터셋 에서 State-of-the-art 수준의 기술을 보여주고 있으며, 눈으로 보기에도 놀라운 수준의 정확도를 선보이기 시작하고 있다. 이러한 루닛의 기술력은 국내 다양한 의료 기관들과의 적극적인 협력을 통해 더욱 고도화 될 것이다. 

 

 

 

 

 이 모든것의 근간에는 좋은 팀이 있다. 백승욱 대표, 이정인 CTO, 김효은, 황상흠 Senior Researcher 모두 오랜 친구이자 KAIST PH.D로서 Image recognition과 Machine learning에 대해 오랜 기간 연구 해 왔으며 이에 더해 세계적인 딥러닝 전문가인 조경현 박사가 Advisor로 참여하여 회사의 기술적 깊이를 더해주고 있다. 여기에, 국내 굴지의 헬스케어 제품 기업인 인바디에서 다양한 역할을 해온 장민홍 이사, Advisor 로서 회사를 물심 양면으로 도와주고 계신 정지훈 박사님 덕분에 의료계를 대상으로 한 사업 개발도 무리없이 진행되고 있다.

 

 한국 벤처 환경에서 기술 기업은 드물다. 특히, 소프트웨어 기술 기업은 더욱 그렇다. 루닛이 진정한 기술 기업으로서 전 세계 의료 진단 시장을 재패하기를 기원 해 본다. 

Jason Hyunjong Wi

Principal at Softbank Ventures