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비용, 기술, 보안까지…완전 무인 점포 만드는 파인더스AI

오프라인 리테일을 바꾸겠다며 2018년 미국에 등장한 아마존의 완전 무인 매장 아마존 고(Amazon Go). 수년 내 몇천개 매장을 내겠다고 했지만, 현재 아마존은 20개의 매장을 운영 중이다.

한때 장밋빛 미래처럼 보였던 아마존고는 왜 실패했을까. 따지고 보면 걸림돌이 한두 개가 아니다.

다수 외신은 10억원에 달하는 무인 매장 솔루션 도입 비용을 실패 이유 중 하나로 봤다. 라이다 등 하드웨어 등에 대한 비용 부담이 크다. 촬영 시 개인정보 처리 문제도 있다. 최근 나온 키오스크 기반 무인 점포는 상대적으로 저렴하지만, 소비자가 일일이 바코드를 찍어야 하는 불편함이 있다. 도난, 화재 등 돌발 상황에 바로 대처하기도 어렵다.

파인더스AI(이하 파인더스에이아이)는 기술력을 바탕으로 비용, 소비자의 편의, 보안을 모두 고려해 완전 무인 점포 솔루션 상용화를 이뤘다고 말한다. 올해 PoC(Proof of Concept) 매장을 더하기 시작해 2025년부터는 본격적으로 매장 확대에 나설 계획이다. 최근 서울 강남에 위치한 파인더스에이아이 본사에서 함명원 대표를 만나 파인더스에이아이의 기술과 앞으로의 계획에 대해 이야기를 들어봤다.

파인더스에이아이는 어떤 회사인가요? 또 대표님에 대한 소개 부탁드립니다.

함명원 대표: 저희는 컴퓨터 비전 기반 완전 무인 매장 솔루션을 만드는 회사입니다. 기존에 나와있는 무인 매장은 소비자가 직접 본인이 사는 물건 바코드를 인식해 구매하는 방식입니다. 완전 무인 매장은 아마존 고로 많이 알려졌는데요. 매장에 소비자가 들어가서 물건을 집고 나가면 자동으로 결제되는 방식입니다. 

기술로는 컴퓨터 비전이 많이 쓰입니다. AI(인공지능)의 한 분야인데요. 이미지나 영상에서 나온 정보를 파악해 인사이트를 얻는 기술이라고 볼 수 있습니다.

사실 딥러닝의 발전은 컴퓨터 비전의 발전과 거의 동일하게 이뤄져왔습니다. 챗GPT에 사용하는 자연어 처리와 관련한 기술인 MLP(다층 퍼셉트론)의 발전은 최근 이야기고 원래 컴퓨터 비전에서 가장 많은 혁신이 이뤄졌습니다.

저희는 컴퓨터 비전 기술을 이용해 매장에서 소비자가 어떻게 행동하는지를 파악하는 솔루션을 만들고 있습니다. 크게는 소비자가 매장에서 어떤 동선으로 다니면서 어떤 손으로 무슨 물건을 집는지를 보는 기술과 집은 물건이 어떤 종류의 물건인지를 파악하는 기술 두 가지가 있습니다. 이와 같은 컴퓨터 비전 기술로 아마존고와 같은 솔루션을 만들어가고 있습니다.

더해 제 소개를 하자면 저는 컴퓨터 공학과에서 학사, 석사를 했고 대기업과 연구소에서 일했습니다. 이전에서도 창업을 한 번 했고요. 이번에는 AI 관련 사업을 해보자고 해서 홍석범 CTO와 둘이서 회사를 시작했고 지금 사업 아이템까지 오는 데에는 반년 넘게 고심했습니다. 이번이 세번째 아이템이고 시장성과 여러 측면에서는 저희가 가장 최적이라고 판단해 지금까지 계속하고 이 아이템에 대해서는 의심을 해본 적이 없습니다.

왜 완전 무인 매장 솔루션이 최적의 아이템이라고 생각했나요?

함명원 대표: 코로나 이전부터 인건비가 빠르게 증가하고 있는 동시에 우리나라 인구 구조가 갈수록 얇아지고 있습니다. 편의점 하나만 기준으로 생각해보면 갈수록 점주의 수익률이 낮아지고 있고 2026년에 이르면 아르바이트생을 24시간 고용한 점주 경우, 수익률을 0%를 찍습니다. 대부분 편의점 수익구조는 밤에 아르바이트생 대신 점주 본인이 일을 해서 알바비를 가져가는 수준이고요. 그렇다면 편의점 업계 자체의 존속이 불확실할 정도의 상황입니다.

두번째로는 우리나라보다 미국과 일본에서 먼저 벌어지고 있는 현상인데요, 일할 사람을 찾기가 어렵습니다. 편의점 아르바이트가 커리어에 도움이 되지 않으니 후순위의 일로 여겨지기도 하고요. 전반적으로 일할 사람이 적어지다보니 편의점 아르바이트까지 사람이 남지를 않습니다.

그렇기 때문에 앞으로는 일할 사람을 찾는 게 큰 일이 될 겁니다. 특히 한국은 인구 그래프가 날카로울 정도로 줄어들고 있어서 앞으로 5년, 10년 뒤가 되면 아르바이트생을 구하기가 어려울 겁니다.

이런 상황에서 무인화의 흐름은 당연하다고 생각합니다. 이 흐름을 기정 사실화라고 봤을 때, 이제 어떻게 될 것인지에 대해 여러 가지 방법이 있을 겁니다.

우선 매장이 다 사라질 수도 있습니다. 또 키오스크 기반 무인화도 가능할 겁니다. 저희가 하고 있는 컴퓨터 비전 기반 무인화가 될 수도 있고요.

그런데 키오스크 기반 무인 점포는 크게 두 가지 문제가 있습니다. 첫 번째 문제는 계산원이 해야 하는 일을 소비자에게 전가해 고객 경험 측면에서 계속 문제가 될 수 있습니다. 최근 미국 로드아일랜드 주에서는 새로운 법안이 발의가 됐는데요, 키오스크 기반 계산대를 놓으려면 사람이 계산하는 계산대를 의무 설치해야 한다는 내용입니다. 여러 맥락이 있지만 이와 같은 흐름은 사람들이 키오스크 기반 무인 점포의 한계점을 알아간다고 볼 수 있습니다. 또 키오스크 기반 점포가 확대된다면 노인 등 다양한 계층이 사용하기 어렵습니다.

두 번째는 오프라인에서 정보가 아예 없습니다. 많은 유통사들이 몇 년 전부터 온오프라인을 연결하는 옴니채널 전략을 해보려고 합니다. 온라인에서는 고객 행태, 패턴을 다 알 수 있어 잘됩니다. 다만 오프라인에서 모을 수 있는 데이터는 고객이 최종적으로 결제한 데이터밖에 없습니다. 온라인처럼 데이터를 모을 수 있어야 비즈니스 전략을 수정하고, 리테일 산업을 발전할 수 있는데 오프라인에서는 정보가 모이질 않는게 현 상황입니다.

무인 결제를 위해 설치된 저희 매장 안에는 카메라라든가, 컴퓨팅 리소스가 많이 있습니다. 이를 통해 매장 안에서 소비자들이 어떤 행동을 했는지 다 알 수 있습니다. 소비자들이 어떤 물건 앞에서 얼마나 고민했는지, 어떤 물건을 잡았다가 다시 놨는지를 다 알 수 있죠. 온라인에서 했던 일을 오프라인에서도 가능하게 한 겁니다.

컴퓨터 비전 AI가 자동화 매장 기술의 핵심이라고 했습니다. 비전 AI 기술의 핵심은 무엇이고, 차별적인 기술력 확보를 위해서는 어떤게 필요한가요?

함명원 대표: 저희가 집중한 기술은 포즈 에스티메이션(Pose Estimation)입니다. 영상 내에서 사람의 주요 뼈에 있는 20개 포인트의 정확한 위치를 추정해 어떤 자세를 잡고 있는지 보는 기술인데요. 저희는 매장 안에 있는 모든 사람의 포즈 에스티메이션을 땁니다.

포즈 에스티메이션 기술은 기본적으로 2D로 합니다. 특정 카메라로 봤을 때 윤곽을 2D로 파악하는데, 저희는 3D 데이터가 필요합니다. 왜냐하면 매장 안에서 어떤 물건에 관심을 있는지 알려면 사람의 손목이 물건이 놓인 선반과 얼마나 가까웠는지를 봐야 하기 때문에 3D 위치를 파악해야 합니다.

그렇기 때문에 저희 핵심 기술은 2D 포즈 에스티메이션에서 3D를 만들어내는 기술입니다. 아마존도 내부에서 3D 포즈 에스티메이션 연구를 하고, 저희 경쟁기업이라고 할 수 있는 아이파이(AIFI)도 이와 같은 방식으로 3D를 만듭니다. 저희는 여러 대의 카메라로 한 사람을 찍었을 때 2D를 합쳐 3D를 만듭니다. 저희가 독자적으로 만든 핵심 기술이고요.

가장 중요한 건 정확도, 그리고 속도입니다. 최근 저희가 정확도를 측정했을 때 아마존과 에이파이가 내세운 성능과 비슷하고요. 속도는 2~3배 정도 빠릅니다. 얼마만큼의 컴퓨터가 필요하느냐를 속도로 보는데요. 동일한 컴퓨팅 성능에 있어 더욱 빠르게 돌릴 수 있다는 건, 그만큼 적은 컴퓨터가 필요하다는 이야기입니다. 들어가는 컴퓨터가 적기 때문에 저희는 똑같은 매장을 만들어도 더 적은 비용으로 만들 수 있습니다.

또 다른 핵심 기술은 어떤 물건인지 파악하는 객체 검출입니다. 기술 자체는 많이 알려졌는데요. 얼마나 정확하고 빠르게 돌리느냐, 를 개선해가고 있습니다.

오픈소스로 알려진 것과 비교해보면, 저희는 포즈 에스티메이션과 객체 검출 이 두 가지를 다 연산하는 데 10배 이상 속도가 빠릅니다. 속도 개선이 상용화를 위해서는 가장 중요하기 때문에 해당 기술로 연구개발을 많이 진행했습니다.

앞서 말한 두 개 기업 외 국내에서도 포즈 에스티메이션이나 객체 검출과 같은 방식으로 무인 점포 솔루션 개발에 접근하나요? 

함명원 대표: 한두 개 정도 있다고 알고 있습니다.

저희의 장점 중 하나는 매장에 큰 돈을 들이지 않아도 된다는 겁니다. 저희가 포즈 에스티메이션과 객체 검 출 두 기술을 적용하는 데 사용하는 카메라는 일반 카메라입니다. 5~10만원 정도 드는 적당한 가격의 카메라인데요. 전 세계적으로 많은 기업들은 라이다나 뎁스 카메라와 같이 최소 50만~100만원 이상된 제품을 씁니다. 그렇다보니 비용적으로 큰 부담이고요.그런데 라이다를 사용하면 성능이 더 나쁩니다.

왜일까요? 자율주행에서는 라이다를 많이 사용하지 않나요?

함명원 대표: 자율주행에서는 라이다가 필요한 부분이 있습니다. 차가 촬영하는 데이터는 고정된 공간이 아니라 3D를 얻기 어렵거든요. 다만 저희는 고정된 위치에서 하다보니 사방에 카메라가 있고 그 카메라들이 각각 뷰를 가지고 3D를 만들어 정확한 3D를 만들 수 있어 자율주행과는 차이가 있습니다. 그렇기 때문에 저희는 라이다는 필요 없는 기술이라고 보고 있고요. 저희만 그렇게 보는 게 아닌게 가장 최근에 나온 아마존고 매장을 보면 라이다를 안 씁니다.

저희는 아마존 고가 2017년에 3년 간 2천개 매장을 낸다고 하고 못한 가장 큰 이유 중 하나가 비용이라고 생각하고 있습니다. 아마존고가 최근 매장 하나에 10억 가까운 돈이 든다고 파악하고 있고요. 그래서 저희는 초반부터 어떻게 비용을 떨어뜨릴 수 있을지 주목해 같이 진행하고 있습니다.

평당 카메라 수는 어느 정도인가요? 

함명원 대표: 1개에서 2개 정도라고 생각하는데, 매장 밀집도에 따라 다릅니다. 편의점 경우에는 2개라고 봅니다. 넓은 편집샵은 평당 1개 정도고요. 매대가 얼마나 빡빡하냐에 따라 다릅니다. 저희가 카메라 배치는 아직 전문가가 찍어서 배치하는 데요. 이 또한 지속될 수 없다고 봐서 프로세스를 개선했습니다. 3D 지도를 입력하면 컴퓨터에서 저희 나름의 공식으로 최적의 카메라 배치를 땁니다. 카메라 하나를 대체할 때마다 2만번씩 찍어보고 이 중 베스트 카메라를 찍는 방식으로 전체 카메라 배치를 짭니다. 사람 손을 최소로 하면서, 새로운 매장이 1년에 100개, 200개 생길 때 어떻게 대응할지 지금도 계속 고민하고 있습니다.

그렇다면 다른 업체들의 방식과 비교했을 때, 이들에게 카메라 말고 또 다른 단점이 있을까요?

함명원 대표: 라이다나 뎁스 카메라를 쓰면 하나 하나 비용이 비싸기 때문에 카메라를 아껴서 설치하게 됩니다. 그런데 저희는 일반 카메라를 쓰기 때문에 다양한 사양의 카메라를 선택할 수 있습니다. 시야각이 180도인 카메라를 쓸 수 있어 카메라 하나가 커버 가능한 범위도 넓고요. 라이다만 대체하면 그렇게 다양한 물건을 쓰기 어렵습니다. 시야가 좁으면 카메라를 같은 수 설치해도 일반 카메라와 비교해서 커버하는 영역이 더 적다고 봐야 하고요. 같은 곳을 여러 카메라로 볼 수 있어야지 커버리지가 높아지는데, 이 정확도가 떨어지는 거죠. 사람이 여럿 있을 때 카메라가 좀 더 많으면 잘 추론할 가능성이 높은데 라이다나 뎁스 카메라 방식은 옆에 사람이 있으면 손목을 잃어버린다던지 이런 케이스가 여럿 생깁니다.

또 천장 높이에 따라 제약이 생깁니다. 라이다를 달 때 굉장히 높은 곳에 다는데, 일반적인 건물 1층에서는 크기, 면적 등 한계가 여럿 있습니다.

현재 유인 매장을 운영하고 있습니다. 왜인가요? 

함명원 대표: 저희는 섀도 매장이라고 부르는데요. 유인이지만 실제로 무인 매장과 똑같은 고객 경험을 가지고 있습니다. 섀도 매장에서 저희는 매장 내 소비자를 계속해 추론합니다. 소비자가 새우깡 하나를 잡았다고 판단하고 실제 결제가 똑같이 되는지를 확인하죠. 저희 알고리즘을 평가하는 매장이라고 보면 좋을 것 같습니다. 문제가 발생하면 계속해 개선하고자 합니다.

완전 무인 자동화 매장이라고 하면, 소비자의 상품 구매 여정에서 입장할 때부터 나갈 때까지 여정을 기술로 설명해줄 수 있나요?

함명원 대표: 전 세계적으로 봤을 때 두 가지 방식이 있습니다. 우선 신용카드나 핸드폰 등으로 본인 인증과 결제 수단 인증을 한 뒤 들어가는 선결제 방식이 90%입니다. 물건을 집고 바로 나가면 입장 시 인증한 결제 수단으로 결제가 됩니다.

두 번째는 후결제로 일본에 많이 만들어진 매장입니다. 들어갈 때에는 제약이 없고 나갈 때 디스플레이에서 구매 내역을 확인 후 카드로 결제합니다.

이렇게 두 가지로 나눠지는 이유로는 일단 일본의 도난률이 높지 않습니다. 또 일본은 아직도 현금 결제가 많아서 키오스크와 같이 생긴 디스플레이로 현금을 넣는 기계가 항상 들어갑니다.

그래서 저희는 국내에서 후결제가 대세가 될지, 선결제가 대세가 될지 확신하지 못한 상황입니다. 그래서 초반에는 매장 여러 개에 두 가지 방식을 모두 사용해볼 예정입니다. 자체 배장은 후결제로 해볼 예정이고, 예정된 편의점 매장에서는 선결제로 진행할 계획입니다.

매장 내에서 비전 AI를 활용합니다. 다른 무인 점포에서는 선반 센서 등을 도입했다고 알고 있는데 파인더스에이아이의 매장에서는 이같은 기술은 없나요? 

함명원 대표: 저희도 들어갑니다. 2017년 아마존이 첫 매장을 열었을 때부터 시작됐는데 그 당시에는 다양한 센서를 썼습니다. 압력 센서, IR 센서, 무게 센서도 썼고요. 지금 나오는 매장에서 남은 건 무게 센서입니다.

이유가 뭘까요

함명원 대표: 이유에 대해 저희도 고민을 해봤는데요.

일단 가성비가 안 나오고 그만한 효과가 없습니다. 센서가 너무 비싸다거나, 센서는 싸지만 무게 센서로 바로 얻을 수 있는 데이터를 굳이 이 센서를 쓸 필요가 없다던지 여러 이유가 많아서 무게 센서 외 다른 센서들은 모두 배제가 되는 상황입니다.

무게 센서를 뺄 수는 없는 걸까요? 

함명원 대표: 뺄 수 있는 여지는 있지만 저희는 급하게 빼려 하지는 않습니다. 기술 부족은 아니고요. 미국, 유럽 등 다양한 매장을 방문하고 최종적으로 얻은 결론은 다음과 같습니다.

지금 무게 센서를 뺀 곳이 크게 두 곳이 있는데요. 두 곳 모두 카메라 뒤에서 사람들이 매장을 보고 있습니다. 내부 정보고, 게시판에만 있는 글이라 얼마나 신뢰할 수 있을지는 모르겠지만 중국, 인도, 북유럽 이런 곳에서는 사람을 써서 카메라로 사람을 본다고 알려져 있습니다.

그렇다보니 저희는 무게 센서를 완전히 배제하기보다는 센서의 역할을 축소하고 있습니다. 일반적으로는 무게 센서를 많이 이용하는데, 저희는 선반당 1개만 사용하고 있습니다. 센서 수를 계속 줄여서 비용을 낮추는 방식으로 활용하고 있습니다.

파인더스에이아이는 비용을 계속 낮출 수 있다고 말하는데, 기존 매장과 비교했을 때 같은 넓이라고 하면 비용이 얼마나 절감될 수 있을까요?

함명원 대표: 보통 비용이라고 하면 기존 매장에 들어가는 비용 외 추가적으로 얼마가 더 들어가느냐를 봅니다. 국내외 유통사들이 해외 솔루션 업체가 제공하는 비용과 비교했을 때, 저희가 지금 제공할 수 있는 비용은 그 비용 3분의 1입니다.

요즘 편의점에서 신제품이 많이 나오는데, 그 학습 비용은 어떤가요? 

함명원 대표: 그 부분에서도 비용 절감을 어떻게 할지 고민을 많이 했습니다. 최근에는 신제품 학습 비용을 많이 줄였는데요. 보통 매장에서 신제품을 두고 구매 액션을 비슷하게 하면서 데이터를 모은다던가, 어떤 판에 물건을 두고 여러 각도를 찍는 방식으로 데이터를 입력합니다.

저희는 자체 제작한 학습기가 있어 이 위에 올려두고 1분도 채 안 돼 필요한 데이터를 다 모을 수 있습니다. 그리고 그 합성한 데이터를 통해 학습했을 때, 실제 사람들이 구매하는 액션을 했을 때의 모 데이터와 성능이 거의 똑같다는 걸 확인했습니다. 예를 들어 기존 상품 하나 당 1시간씩 들어간 학습시간을 1분 이하로 맞췄습니다.

냉동고에 있는 아이스크림같은 건 인식이 쉬운가요?

함명원 대표: 아이스크림은 지금과 똑같은 형태로 만듭니다. 해외에서는 구역을 구분하는 방식으로 봅니다. 구획까지 안되면 아이스크림같은 건 탐지하기가 어렵거든요.

저희가 무게 센서 없이 힘들다고 한 이유 중에서는 작은 물건들이 있습니다. 얇고 작은 물건 2, 3개를 동시에 집으면 카메라로 볼 수 없습니다. 카메라로 할 수 있다고 하면 거짓말입니다. 아예 방법이 없기 때문에 사실 저희는 먼 훗날 최종 단계에서 무게 센서가 없어지지 않을 수도 있다고 보고 있습니다.

결국 사람이 못하는 건 카메라도 못하는 군요. 그렇다면 규격화되지 않은 신선식품, 회같은 상품에 대해서는 문제가 없나요? 

함명원 대표: 학습 데이터 개선은 그런 물건 때문에 활용합니다. 지금같은 경우에서는 1분으로 개선했는데, 더욱 개선이 필요할 겁니다.

예를 들어 저희가 어떤 상품을 구매했는지 파악하는 방법에는 여러 가지 방법을 동시에 사용합니다. 물건이 있을 때와 이걸 꺼냈을 때 카메라가 보는 물건이 뭔지를 판단하는 방법, 어떤 무게 셀이 변했는지를 가지고 판단하는 방법, 그리고 소비자가 선반에 접근하기 전에 사진을 찍고 가져간 뒤에 사진을 한 번 더 찍어서 차이를 보는 방법, 총 3가지를 다 활용해 검증합니다. 그렇기 때문에 첫 번째 방법에서 어떤 이미지인지 모르더라도 꽤 높은 성공률로 추론할 수 있습니다. 그러면 그 때 이 데이터를 또 학습에 추가해 성능이 또 좋아지죠. 융통성 있게 활용을 한다면 새로운 물건에 대해 커버력도 높아질 거고요.

무인 매장은 인원에서도 한계가 있다고 들었습니다. 이 부분에서도 해결이 됐나요?

함명원 대표: 저희도 이 부분에 대해 확인을 못하고 있다가 최근 확인을 했습니다. 저희 다섯 번째 실험 공간에서 실험 당일에 내부에 8명 이상 들어오지 않게 해달라고 요청을 했는데, 그 이상이 들어왔습니다. 두 배 가까이 들어왔는데 평소보다 조금 놓치는 프레임이 생겼지만 구매를 추론하는데 문제가 생길 정도는 아니었습니다. 평당 2명, 그보다 많이 왔을 때에도 문제가 없었습니다.

무인화 매장도 그렇고, 자율 주행도 그렇고 카메라 비전 AI에서는 개인정보 침해 문제가 가장 많이 나옵니다. 이전 사업에서 얼굴 비식별화 시스템을 개발했다고 알고 있는데요. 여전히 활용하고 있나요? 

함명원 대표: 네, 활용합니다. 이 시스템을 활용했을 때 장점은 저희가 데이터를 남기는 하드 드라이브에서는 개인을 식별할 수 있는 정보가 남지 습니다. 또 기본 추론 과정 자체가 메모리에서만 데이터를 활용하고 바로 삭제돼 어떤 영상 데이터도 저장하지 않습니다.

완전 무인 매장이라고 하지만 재고를 채운다던가, 도난 등 돌발 상황에서는 여전히 인력이 필요할 수 있다고 보는데, 이에 대해서는 어떻게 대처하고 있나요? 

함명원 대표: 이 정도 비용으로 매장을 꾸릴 수 있다고 이야기를 할 때, 평소 일하는 사람의 인건비를 기본 24시간으로 잡는다면 저희는 3시간 정도로 잡습니다. 재고 확인이나 물건을 놓고 폐기할 때에는 무조건 필요하고요. 청소를 한다던지에 필요하기도 하고요. 이런 영역의 자동화는 로보틱스가 더 발전해야 한다고 봅니다.

또 저희가 매장 안에서 벌어지는 많은 일을 비전 시스템을 통해 파악합니다 예를 들어 실시간으로 빈 재고를 알람으로 알려주고요. 야간에 도난이라던가 노숙자들이 와서 잠을 자는 일이 벌어질 경우 저희는 포즈 에스티메이션을 통해 모든 사람들의 동작을 파악해 매장 내 사람이 쓰러졌다던가 잔다던가, 모여서 비슷한 공간에서 계속 뭔가를 하는 게 파악이 가능하고 실시간 적발이 가능합니다. 그래서 이와 같은 이상 현상을 점주에게 바로 알림을 줄 수 있습니다. 키오스크 방식과 대비해 안에서 벌어지는 일을 실시간으로 계속 트래킹할 수 있고 알림을 줄 수 있습니다.

여전히 무인 매장은 주류, 담배 등 취급 품목에 한계가 있습니다. 이에 대해서는 어떻게 보고 있나요? 

함명원 대표: 아직 법적으로는 해결이 안된 상황입니다. 주류는 규제 샌드박스를 통해 몇몇 기업에게 기회를 주고 있고요. 저희에게도 이 문제가 앞으로 어떻게 될지 모른다는 점이 큰 리스크이기는 합니다. 주류, 담배가 무인으로 판매가 돼야 무인 점포가 활성화될 것이라는 사실은 모두가 상상할 수 있는 부분이니까요. 저희도 그 시점이 생각보다 늦어질 수 있다는 점은 감안하고 있습니다. 그래서 편의점 외 다른 분야로도 계속 도전하려고 하고 있습니다.

인구 노령화 등 여러 사회 현상이 있습니다. 무인 자동화 매장은 연령대가 높은 소비자에게 있어 접근성이 떨어진다는 평가를 받기도 하는데요. 이 문제에 대해서 고려하는 부분이 있을까요?

함명원 대표: 네, 맞습니다. 큰 흐름으로 봤을 때, 노령층이 어려운 키오스크와 대비했을 때 훨씬 편하게 쓸 수 있습니다. 예를 들어 선결제 방식이라고 하면 보통 해외에서는 핸드폰으로 매장에 입장합니다.

신용카드를 쓰면 훨씬 쉽게 들어갈 수 있습니다. 신용카드를 한 번 인식기에 꼽고 들어가 물건만 잡고 나갈 수 있죠. 이게 제일 간단한 방법인지라 저희는 어떻게든 이 방식으로 만들어가려고 노력하고 있습니다만, 중간에 여러 가지 제도적 제한이 있습니다.

어떤 제도적 제한이 있나요? 

함명원 대표: 한국에서는 선결제 방식이 제도적 제약이 좀 있다고 알고 있습니다. 해외에서는 바에 가서 신용카드로 한 번 탭한 다음에 술 몇 잔 마시고 가면 이후 신용카드에서 자동으로 결제가 됩니다. 한국에서는 이와 같이 판매하지 않습니다.

법으로 안된다는 건 아니지만, 만약 다른 문제가 생겼을 때 까다로운 점들이 있다보니 밴사들이 이 같은 방식을 꺼려하지는 않습니다. 문화적인 요소도 있다고 봅니다. 그래서 한국 이용자들에 대한 고민을 해보다가 후결제를 해보기로 한 게, 한국 이용자들이 선결제에 대해 민감하게 반응할 수 있다는 반응이 많이 있었습니다.

그렇다면 지금 파인더스에이아이의 솔루션을 도입하려는 고객이나 검토 중인 고객사는 어딘가요?

함명원 대표: 편의점 회사와도 이야기를 하고 있습니다. 또 기업 내에 들어가는 매점, 골프장에 있는 그늘집 등을 취급하는 회사와도 이야기를 하고 있고요. 공장에서 부품을 관리하는 영역에 대해서도 이야기를 하고 있습니다.

생각보다 들어갈 수 있는 곳이 다양하군요.

함명원 대표: 사실 물건을 적재하고 그 물건을 누군가 가져가는 구조라면 거의 다 적용될 수 있습니다. 그래서 아마존 고도 여러 실험을 하고 있어서 그 실험을 주목하고 있습니다. 저희도 여러 실험을 하면서 사업성이 얼마나 있는지를 확인하게 되는 거고요.

올해 계획은 테스트 겸 매장을 계속해 마련한다고 들리는데요, 그 외에도 구체적인 계획이 있나요? 

함명원 대표: 올해에는 자체 매장을 포함해 5개 매장을 마련할 계획입니다.

글로벌에 대한 계획은 없나요? 

함명원 대표: 일본 진출을 고려하고 있습니다. 지리적으로 멀지 않다는 점이 저희에게는 중요합니다. 인터넷, 앱, 플랫폼 기업은 지리적 제약이 덜한데 저희는 실제로 가서 공간에 카메라, 컴퓨터 설치가 필요해서 지리적인 영향이 큽니다. 또 일본은 편의점 시장이 가장 큰 나라입니다. 주류랑 담배가 막혀 있다고 할지라도 별 문제가 없을 정도로 점포 평균 매츨이 높습니다. 우리나라 대비 4배 이상 나온다고 알고 있습니다.

그렇다보니 무인화에 대한 니즈도 우리보다 더 높아 (무인 점포 사업에 대한 도입이) 열려 있는 편입니다. 일본에서 비슷한 비즈니스를 꾸려가는 팀들이 탐색을 하고 있는 상황으로 알고 있는데요. 아이파이, 스탠다드 등도 일본에 조금씩 발을 들이고 있습니다. 저희도 마찬가지로 일본에서 사업을 제패하면 확실히 글로벌로 갈 수 있는 기술일 것이라는 확신을 가지고 있습니다.

파인더스에이아이가 개발자도 많고, 그 수준도 높다고 들었는데요. 조직에 대한 강점이 있나요?

함명원 대표: 포즈 에스티메이션 성능과 정확도도 높여야 하고, 새로운 물건이 들어왔을 때 학습을 얼마나 더 쉽게 해야 할지, 카메라가 여러 개 있기 때문에 카메라 각각의 좌표기를 통일해야 하는 카메라 캘리브레이션 프로세스를 개선해 몇 분 안에 매장을 캘리시킬 수 있을지 등 다양한 연구들을 많은 사람들이 각자 담당하고 있습니다. 또 이렇게 매장이라는 프로토 하나를 가지고 원 팀으로 움직이는 조직은 많지 않을 겁니다. 대기업에서 이런 일을 한다고 할지라도 인력 규모와 퀄리티를 가지기 힘들 겁니다.

비용을 얼마나 더 떨어뜨릴 수 있다고 보시나요?

함명원 대표: 저희는 이제 갈 수 있는 방향은 많이 왔다고 생각하고 비용적으로 더 떨어질 수 있는 건 크지 않습니다. 지금에서 20~30% 더 떨어질 수 있을 텐데, 이 부분은 저희가 규모의 경제를 만들어가면서 비용이 떨어지는 게 클 거라고 봅니다.

궁극적으로는 편의점 매장을 하나 할 때 5천만원 수준으로 새로운 장비를 싹 갖춰서 들어갈 수 있는 수준까지 보고 있습니다. 그 정도만 되면 키오스크 매장보다는 조금 돈은 더 들지만 얻을 수 있는 장점을 고려하면 충분히 퍼질 수 있다고 보고 있습니다.

파인더스에이아이가 가진 목표는 어떤 걸까요?

함명원 대표: 저희는 오프라인 리테일 자체에 혁신을 원하는 것 같습니다. 크게 보면 오프라인 리테일이 많은 위기를 겪고 있는데, 오프라인 리테일이 다시 활성화될 수 있도록 도움을 주겠다는 겁니다.

저희 회사 비전은 다시 고객의 발걸음을 오프라인으로 하고, 오프라인 혁신을 통해 오프라인 리테일의 가치를 개선하겠다, 입니다. 저희는 아마존이 온라인에서 했던 걸 오프라인에서 하고 싶은 거죠.

아마존이 온라인 리테일을 1990년대 말부터 시작해 끌어올렸는데, 저희는 몇십년 동안 정체된 오프라인 리테일을 혁신하겠다는 비전을 가지고 있습니다.

 글. 바이라인네트워크
<성아인 기자> aing8@byline.network 

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