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POKAS-ON Interview: 제홍모 CTO & 윤정배 팀장

2020.06.22

 

 

● 어떤 일을 하고 계신지 대학원생들에게 소개해주신다면?

 

저는 스트라드비젼에서 CTO(최고기술책임자)로써 핵심기술의 개발뿐만 아니라 이를 상용제품화로 실현하고 그 과정에 필요한 개발 프로세스 전반에 관여하고 있습니다. 지금은 회사가 커져서 제가 직접 프로그래밍 하고 개발하는 일들은 많이 줄고 관리자 역할을 많이 하고 있습니다만, 창업초창기에는 저도 꽤 많은 시간을 직접 SW를 설계하고 코어모듈들을 개발하는 업무를 담당 했었습니다. 엔지니어들이설계한 아키텍쳐들을 직접 검토하기도 하고 기술적 난제가있을 경우에는 단기간에 집중적으로 문제해결 하기 위한Task Force팀을 직접 이끌기도 합니다. 우리회사가 SW를파는 회사이긴 하지만, 대상 고객이 자동차 회사이다 보니,자동차산업 전반에 대한 이해와 다양한 센서들과 주행기술조합으로 자율주행을 실현하기 위해 SW개발회사들에게 요구되어 지는 바를 제대로 파악하기 위해서는, 관련 기술 동향 등을 빠르게 조사하고 분석하는 일도 저의 책임이며 업무 활동에 포함되어 있습니다.

 

● 사내 스터디 모임 등 지속적 연구동향을 파악하기 위한 활동을 할 수 있는지?

 

우리가 개발하는 SW가 최첨단의 AI 관련된 기술이다 보니,엔지니어들이 평소에 논문이나 관련자료들을 스스로 학습을 많이 해야 합니다. 특별히 스터디를 위한 사내 모임을 운영하고 있지는 않으나, 주간미팅이나 사내 정기 세미나 혹은 간단한 티타임에 관련 논문의 아이디어를 소개하고 어떻게 우리 기술에 적용할 지 논의하는 기회들이 많이 있습니다. R&D 팀 소속의 개발자들의 평소 업무가 대학원 실험실에서의 일과와 같이 개별적으로 연구하는 활동이 포함되어있다고 볼 수 있습니다. 회사와 학교가 다른 점이 있다면, 학술적 가치와는 무관하게 실용적으로 구현할 수 있는 것들을더 빠르게 찾아야 한다는 점이 있겠습니다.

 

● 현재 근무하시는 회사를 최종 선택하게 되신 동기는?

 

창업자가 실험실 동문이면서 이전 직장(외국계 대기업) 동료였습니다. 다니던 회사도 충분히 좋은 회사이긴 했지만,그대로 은퇴까지 특별한 도전 없이 무난하게 회사 생활만하다가는 조직의 부속품으로 전락하는 것이 아닌가 하는 고민을 많이 하고 있었습니다. 단순히 돈을 좀 더 벌어 보자는생각이었다면 자영업이나 뭔가 돈의 흐름이 분명한 업종으로 창업을 선택했겠지만, 기술만으로 세계적으로 이름을 떨칠 수 있는 회사를 만들어 보고 싶다는 열망이 있어서 스트라드 비젼을 선택하게 되었습니다. 그 후 한 번도 우리회사의 미래에 대해서 의심해 본적 없고 다시 과거로 돌아가도이 선택을 할 것 같습니다 (물론, 시련과 난관으로 힘들었던적도 있었기에, 다시 선택의 기회가 온다고 했을 때 선택이바뀌지는 않겠지만, 어려움에 임하는 마음자세와 지금 나에게 주어진 업무를 대하는 태도는 좀 달라지지 않았을까 생각해 봅니다).​

 

● 회사에서 근무하시면서 가장 좋았던 점은 무엇인가요?

 

두가지를 들고 싶은데요, 첫번째는 지극히 개인적인 이유입니다. 고등학교, 대학교, 대학원때 계속 기숙사 생활을 해서통학에 대한 스트레스가 없다가 서울에서 사회 생활하면서긴 통근시간 때문에 많이 힘들었습니다. 제가 주로 출근하는 포항사무실은 집에서 가까워서 출퇴근에 관한한 전혀 스트레스를 받지 않고 있습니다. 거기에다 우리 회사는 출근시간이 특별히 정해져 있지 않은 유연근무제를 채택하고 있어서 오전 아무 때 출근/8시간만 근무 후 퇴근할 수 있어서,그야말로 학창시절 머리속으로만 상상했던 꿈의 직장에 다니고 있어서 좋은 것 같습니다. 두 번째는 함께 일하는 동료들에 관한 부분입니다. 업무경력이나 사회생활로는 제가선배이긴 하지만 각자 맡은 일들에 대한 전문적인 능력과성공에 대한 열정에 있어서는 진심으로 존경하고 있고, 이들로 인해 계속 도전의식을 가지게 되는 것 같습니다. 그래서 적어도 이들의 발목은 잡지 않고 기술적 토론은 할 수 있을 수준이 되게 계속 공부를 해야 되는데, 이 또한 다른 관점에서의 즐거움인 것 같습니다.​

 

● 대학원때 연구주제와 현재 회사에서 하는 주제와의 연관이있는지?​​

 

네 그렇습니다. 기계학습을 활용하여 컴퓨터비전의 물체검출 문제와 이동형 로봇의 자기위치 및 환경 인식하는 문제를 다루었는데요, 지금 회사에서 주로 하는 일과 완벽하게일치한다고 볼 수 있습니다.​

 

● 업무분야가 사회에 끼치는 영향과 그로 인하여 가장 보람을느끼셨을 때는?

 

테슬라에서 시판했던 차량이나, 우버의 공유차량에서 자율주행모드 중 발생한 인명사고로 인해서, 일반소비자들의가장 큰 염려는 ‘최신기술이 안전을 얼마나 보장할 수 있느냐?’ 인 것 같습니다. 하지만 아직도 대부분의 차량 관련 인명사고는 운전자의 운전 미숙 혹은 주의 산만으로 인해 위험상황을 제때에 인식하지 못함으로 인해서 발생한다고 볼수 있기 때문에, 우리 회사가 제공하는 인식기술은 다가오는 미래의 자동차 뿐 만 아니라 각종 탈것을 활용하는 이동기술에 영향을 끼치게 될 것이라고 전망하고 있습니다. 아직은 ‘스트라드비젼 기술 때문에 사고가 방지되었다’ 그런사례는 없긴 하지만, 실제로 그런 사례가 생기고 관련 기사가 나오면 정말 행복할 것 같습니다.​

 

● 하루 일과를 간단히 요약하자면?

 

COVID-19는 특수상황이어서 그 이전의 일과를 기준으로설명 드리자면, 오전 8시 30~9시사이에 보통 하루 업무를시작합니다. 그 전날 온 메일 체크하고 긴급한 메일 위주로빠르게 회신을 합니다.

CTO라는 직책상 회의가 많은 편인데 오전 시간대엔 북미쪽 고객 혹은 미국사무실 근무 엔지니어와 회의가 있습니다. 오후 시간대에 주로 팀미팅/프로젝트 진행관련 내부 미팅들이 있습니다. 오후 4시 이후엔 독일쪽 고객 미팅들이 잡힙니다.

회의가 없는 날의 경우 오전 시간대엔 주로 제가 직접 주도하는 신기술 개발프로젝트 관련 업무를 진행합니다. 오후시간대엔 엔지니어들이 작성한 기술 보고나 이슈 리포트 등을 검토합니다. 개발 조직이 커지게 되면서 중간 관리자들이 다 잘 해주시고 있으시지만, 직접 관여해야 될 일이 있는지를 확인하게 됩니다.

대부분의 자투리 시간엔 회사 경영진들과 사업 방향성을 맞추기 위해 전사적 기술개발 로드맵을 체크하고 최신 기술동향 파악하기 위해 학술논문이나 기술보고서를 공부합니다. 최근에는 직접 개발을 하고 있는 게 있어서 간단한 실험들을 많이 하고 있는데, 퇴근할 무렵에 코딩을 좀 더 하거나이전에 수행했던 실험 결과 분석만 하고 퇴근하고 나면 실제로 일은 컴퓨터가 다 합니다^^.​

 

● 10년 후의 모습은 어떨 것이라고 생각하시는 지요?

 

저는 개인적으로 70세까진 현업에 있을 계획을 가지고 있기 때문에 10년후에도 엔지니어로 남아 있지 않을까요? 스트라드비젼은 10년뒤라면 아마도 세계적인 회사가 될 것이고, 외부 사람들이 저보다 우리회사 기술에 대해서 더 많이 알고 활발한 토론을 하는 일이 생겼으면 좋을 것 같습니다. 이전 직장이 CPU를 만드는 반도체 회사였는데, 나름 회사 내에서 다양한 제품군의 기술과 관계되는 역할이었었지만, 용산에서 컴퓨터 부품판매 하시는 분들이 핵심기술코드명과 제품 사양에 대해서 저보다 훨씬 더 잘 알고 계시더라고요, 스트라드비젼이 그런 회사가 될 수 있을 것이라고 확신하고있고, 10년후에는 CTO 위치가 아니더라도 엔지니어의 한사람으로써 회사에서 추구하는 더 나은 기술개발에 기여하고 있고 있을 것 같습니다.​

 

● 대학원에 재학중인 과학기술계 후배들에게 꼭 하고 싶으신이야기가 있으시다면?

 

대학원 재학중엔 지금 현재 유행하고 있는 기술들을 조급한마음에 무작정 따라 한다거나 지금 혹시 본인이 너무 뒤쳐지지 않나 하는 지나친 조바심은 가지지 마시길 바랍니다.

물론 좋은 학술지에 논문 내고 조금이라도 빨리 졸업하려면당대에 유행하는 키워드가 포함된 토픽을 학생 본인이 아니더라도 지도교수님께서 많은 관심을 가지고 계실 순 있습니다만, 대학원 공부의 최종 목표를 졸업하고 학위 받는 것에두지 않고 한 사람의 엔지니어 혹은 과학자로의 역량을 갖추는 것을 목표로 한다고 전제한다면 100년 전에도 기초였고 100년 후에도 기초가 될 만한 핵심적인 교과목들에 대해서는 확실하게 실력을 쌓아 두시라고 말씀드리고 싶습니다(기계학습/인공지능의 예를 들자면 선형대수, 확률통계,수치적최적화 가 될 것 같습니다). 무협영화 같은 거 보면 재야에 숨어 있는 은둔고수가 나타나 “내공이 깊어야 연공이자유롭다” 이런 대사를 의미심장하게 날리곤 합니다. 기본교과목들을 어느 정도로 잘해야 되냐 하면 적어도 각 단원연습문제들의 80%는 혼자 힘으로 풀 수 있고 (100% 다풀 수 있으면 좋겠지만, 어떤 교재들의 경우 저자인 천재교수가 학생들이 얼마나 부족한지 깨달아 라는 의미로 교재내의 범위내에서는 풀 수 없거나 자기를 능가하는 천재학생이출현하기를 바라는 의도로 어려운 문제를 출제하기도 함)그 중 몇 문제는 교재에 나온 방법 말고 자기만의 독특한 방법으로 풀 거나 다른 관점으로 해석할 수 있으면 좋을 것 같습니다.

예를 들면 인공지능을 대표하는 기술로 알려져 있는 딥러닝혹은 심층신경망 기술도 그 이론적 바탕은 오래전부터 정립되어 있었지만 이를 실현하기 위해서는 벡터, 행렬, 텐서를 잘 다루고, 통계적으로 유의미한 결과를 내는 방향으로발전해 왔고, 가까운 미래에 이를 능가하는 다른 종류의 알고리즘이 나온다 할 지라도 기본 교과목에서 다루는 문제들의 조합으로 어떻게 최적의 결과를 얻어야 하는 지에 대한관점에서 구현 될 것이기 때문에 그 중요성을 거듭 강조하고 싶습니다.

 

● 현재 근무하시는 회사에 대하여 간단히 소개해주신다면?

 

안녕하세요, 윤정배입니다. 저는 스트라드비젼이라는 소프트웨어 스타트업기업에서 근무하고 있습니다. 스트라드비젼은 딥러닝 알고리즘을 기반으로, 자동차에 들어가는 카메라로 차 외부의 객체(다른차들, 보행자등)이나 도로와 도로위의 신호등, 각종 교통 표지판등을 인식하는소프트웨어를 개발하는 회사입니다.

 

● 어떤 일을 하고 계신지 대학원생들에게 소개해주신다면?

 

저는 현재 전사적으로 사용 가능한 소프트웨어 개발 프로세스를 정립하는 일을 하고 있습니다. 보통 IT 쪽에서는 소프트웨어 개발 프로세스 하면 떠오르는게 Scrum과 같은 애자일 개발론일텐데요, 자동차 분야에서는 Au-tomotive SPICE 와 기 능 안 전 (Functional Safety, ISO26262)과 같은 다소 생소한 표준들이 있습니다. 문제는 이러한 표준들을 만족하면서 개발을 하려면 각 개발단계별로 검증과정과 굉장히 많은 문서 작업이 필요한데요, 많은 추가적인 시간과 리소스를 투입해야 합니다.과거 자동차의 개발 주기는 36개월-48개월로 매우 길었고, 이 과정에서 차에 들어가는 소프트웨어의 매인 릴리즈는 3번정도 밖에 없었습니다. 마이너 릴리즈까지 합쳐도 릴리즈 과정은 3-6개월정도로 표준 프로세스를 만족하기 위한 많은 검증과 문서작업이 시간적으로 가능했습니다. 하지만 점점 차에서 소프트웨어 비중이 높아지고,애자일 개발론이 확산되면서 소프트웨어 릴리즈 주기는짧아져 현재는 1달에 한 번 정도 (2주에 한번하는 부품회사들도 있음)까지 왔고 더이상 시간적 여유가 없어졌죠. 따라서 현재 제 목표는 이러한 표준들을 만족하면서,유연성과 효율성을 유지할 수 있는 프로세스를 정립하는것입니다.

한가지 더하자면, 딥러닝 (머신러닝) 소프트웨어 개발이기존 자동차에 들어가는 임베디드 소프트웨어와 꽤나 다른 특성을 가지고 있는데, 바로 데이터를 기반으로 하는 “학습” 과 이 학습을 위한 데이터를 준비하는 프로세스입니다. 불행히도 기준의 프로세스 표준들은 이러한 딥러닝의 특성을 고려하지 않고 디자인되어서 기능안전 표준을적용하는데 있어 어려움이 있습니다. 이 부분을 기능안전측면에서 해석해 프로세스에 녹여내는 것이 현재 저의 과제 입니다.​

 

● 사내 스터디 모임 등 지속적 연구동향을 파악하기 위한활동을 할 수 있는지?

 

업계 동향 파악을 위해 주로 관련 컨퍼런스 발표 자료들에서 새로운 키워드가 뭔지 보고, 관련 paper 들을 찾아봅니다. 또한 다른 기업들은 어떻게 대응하는지 웹서치로 찾아보고, 개인적 친분이 있는 다른 기업에 다니시는분들께 물어보기도 합니다.​

 

● 현재 근무하시는 회사를 최종 선택하게 되신 동기는?

 

스트라드비젼이 보유하고 있는 기술과 제품의 장래성에끌렸습니다. 일단 ADAS/자율주행 분야는 미래 자동차시장이 축소예측되는 가운데서도 성장가능성이 있는 분야입니다. 또한 스트라드비젼의 딥러닝 알고리즘을 af-fordable한 Automotive SoC 에 돌아갈 수 있게, 적은 하드웨어 리소스로 돌아간다는 굉장한 장점이 있습니다.

또한, 면접에서 만난 스트라드비젼 사람들, 미래 직장동료들 때문이기도 했습니다. 모든 분들이 수평적이고, 실용적인 마인드를 가지고 계셨으며, 같이 일했을 때 재미있고, ‘사내 정치질’ 안하고 일할 수 있겠다는 느낌이 왔었습니다.​

 

● 회사에서 근무하시면서 가장 좋았던 점은 무엇인가요?

 

저는 독일에서 석사를 마치고 13년간 해외에서만 근무하며 비교적 여러 자동차 부품 회사들에서 근무한 경험이있습니다. 근무했던 회사들은 보쉬나 덴소처럼 규모가 매우 큰 회사들이었습니다. 큰 회사를 다니며 가장 싫었던점은 모든 의사결정에 가장 중요한 요소 중 하나가 “일에 도움이 되는가” 가 아닌, “부서 이득” 혹은 “윗사람 이득”이 되는가를 따져보는건데요, 스트라드비젼 사람들한텐이러한 것들이 느껴지지 않아서 너무 좋았습니다.

이러한 느낌은 현재까지 일하면서 더욱 더 좋다고 느껴지는 부분입니다. 모두 다 함께 같은 목표를 향해 달려간다는 느낌은 사실 이전 회사에선 없었던 신선한 느낌입니다. 저희는 직위에 상관없이 모든 직원이 회사에 이득이된다고 생각되는 아이디어가 있으면 거리낌없이 제안서를 낼 수 있습니다. 또한 다른 사람의 제안을 질투하지 않고 같이 만들어 나가는 매우 생산적인 문화입니다.​

 

● 대학원때 연구주제와 현재회사에서 하는 주제와의 연관이 있는지?

 

자동차 공학이라는 좀 넓음 범위에서는 연관성은 있습니다만, 제 전공이 딥러닝/ADAS 분야도 소프트웨어와도 직접적인 연관은 없습니다. 사실 대학교 다닐땐 제가 소프트웨어 엔지니어로서 살아갈거라곤 생각 못했습니다. 기계공학 전공이었는데, 자동차 엔진제어 쪽에 관심이 생겨서 첫 직장으로 자동차 부품회사에서 근무를 시작한 것이 계기가 되었습니다. 하지만 대학교때 교수님한테배운건 사실 책보고 알아서 공부하는 법 배운게 전부(?)라서 혼자 새로운 것을 공부하는걸 좋아합니다. 현재 새로운 분야를 공부하고 있어서 매우 재밌습니다.​

 

● 업무분야가 사회에 끼치는 영향과 그로 인하여 가장 보람을 느끼셨을 때는?

 

그렇게까지 깊게 제 일에 대해 생각해 보진 않았지만, 돌아다니는 차들을 볼 때 제가 개발한 부품이 들어가 있다고 생각하면 뿌듯합니다. 동시에 리콜되지 않고 잘 돌아가야 할텐데 하는 불안감도 있죠…​

 

● 일과를 간단히 요약하자면?

 

아침에 일어나면 샤워를 좀 오래 합니다, 한 20-30분정도, 이런저런 그날 할 일들 생각하면서. 그리고 코로나 셧다운 전까지는 초등학생 딸아이를 학교에 데려다 주고 버스로 8-9시 사이에 출근하죠. 보통 저녁6-7시까지 근무를 하는데, 동료들과 논의를 많이 하고, 혼자 생각하고,회사에서 받은 패드로 생각을 정리합니다. 그리고 그걸베이스로 또 동료들과 논의하고. 코로나 사태로 인해 따딸과 함께 집에서 지낸 지 7주가 됐습니다. 딸은 온라인수업, 저는 재택근무.​

 

● 10년 후의 모습은 어떨 것이라고 생각하시는 지요?

 

10년 후면 50대 초반의 나이인데, 아직도 활동적으로 많은 일을 하고 있으면 좋겠고, 스트라드비젼이 세계적인회사가 되서 여기서 은퇴할 수 있으면 좋겠다고 생각합니다. 50대에도 여전히 많은 것을 배우면서, 회사에 꼭 필요한 사람으로 살고 싶네요. 제일 싫은 건 “잉여인간” 되는 겁니다.​

 

● 대학원에 재학중인 과학기술계 후배들에게 꼭 하고 싶으신 이야기가 있으시다면?

 

엔지니어로 살려면 평생 공부할 마음의 준비, 지적 호기심을 준비하셔야 합니다. 점점 새로운 기술이 나오는 주기는 짧아지기 때문에 항상 새로운 기술을 배울 열린 마음가짐이 중요합니다.

어떤 직업을 가지고 싶으신지 고민을 많이 해보고, 많이찾아보세요, 해외도 포함해서. 해외에 더 많은 기회와 재미있는 일거리들이 있을지도 모르니까요. 외국어도 열심히 공부하세요. 엔지니어로서 영어를 잘하고, 그 외 다른언어까지 하실 수 있으시다면 직장을 못 찾을 일을 없으실 거라 생각됩니다.

 

출처: http://pokas.gsalab.co.kr/webzine/79186