[바스리] 로봇계의 팹리스 되겠다, 텔레리안

바이라인네트워크에서 스타트업을 리뷰합니다. 줄여서 ‘바스리’. 투자시장이 얼어붙어도 뛰어난 기술력과 반짝이는 아이디어, 새로운 비즈니스 모델을 가진 스타트업은 계속해 탄생하고 있습니다. 세상을 깜짝 놀라게 하겠다고 출사표를 던진 이들을 바이라인의 기자들이 만나봤습니다.

생성형 인공지능(AI)이 뜨면서 가장 큰 돈을 벌고 있는 곳은 어딜까요? 하나 둘. 네, 엔비디아입니다. 대답을 생각하는데 3초도 걸리지 않을 겁니다. 엔비디아는 지금 세상을 좌지우지 하는 반도체 칩을 설계하지만, 직접 만들어내진 않고 대신 위탁 생산을 맡깁니다. 이런 방식을 ‘팹리스’라고 부르는데요, 엔비디아 뿐만 아니라 애플과 퀄컴, AMD와 같은 잘 나가는 반도체 회사들이 이런 선택을 합니다. 공장을 안 세워도 되니까 시설이나 인프라 투자에 큰 돈을 쓸 필요 없이, 자신들이 잘 하는 연구 개발과 설계에만 힘쓸 수 있죠.

오늘 소개할 텔레리안이라는 회사는 장차 ‘로봇계의 팹리스’가 되려는 곳입니다. 로봇 회사들이 원하는 형태로 로봇 플랫폼을 설계해 공급하는데요. 양산은 직접 하지 않고 협력업체에 맡깁니다. 아직 작은 회사라 앞서 언급한 반도체 팹리스들과 비교하긴 어렵지만, 그래도 이 회사가 하려는 주장은 귀기울여 들을 법 한데요. 왜냐면, 앞으로 ‘로봇’이라는 것이 일상 곳곳에 파고드는 미래가 온다고 가정할 때, 반도체의 팹리스와 같은 방식은 로봇 회사들이 좀 더 수월하게 제품을 만들게 해줄 수 있기 때문이죠.

텔레리안은 지난 2018년 2월 창업한 지능형 서비스 로봇 개발 플랫폼 회사입니다. 원래는 방송국 중계차를 대체해 현장 영상 데이터를 실시간 송출할 수 있도록 하는 장비를 만들었는데요, 카메라로 받아들인 시각 데이터를 처리할 수 있는 기술이 자율주행이나 로봇 등과 같이 더 넓은 영역에서 쓰일 수 있다는 알고 피보팅을 했습니다.

이 회사의 강점은 하드웨어에 제조에 능숙하다는 것과, 카메라로 받아들인 시각 데이터를 클라우드에 집합시켰다가 송출하는 소프트웨어 기술 개발에도 경험이 많다는 것이죠. 그래서 로봇 회사들이 맨땅에 헤딩하기 식으로 처음부터 로봇을 만들지 않아도 되도록, 절반 정도 완성된 반조리 형태의 로봇 플랫폼을 공급하겠단 계획을 세웠습니다. 그렇게 되면 각 로봇 회사들은 로봇의 원형을 만들 때 들어갈 에너지를 자기들이 주력하고 싶어하는 서비스 개발에 쏟을 수 있게 되겠죠. 덧붙여, 회사를 만든 김석규 대표는 장비 회사의 중국 주재원 출신이라 현지의 네트워크를 활용해 로봇 하드웨어에 쓰일 센서와 부품 공급선도 확보하고 있다고 합니다.

김석규 텔레리안 대표를 최근 서울 강남의 한 카페에서 만났습니다. “언젠가 올 로봇이 보편화되는 시점에 각 로봇 회사들이 필요로 하는 로봇 플랫폼을 제공할 수 있는 경쟁력을 갖추겠다”는 김 대표와의 인터뷰를 아래 소개합니다.

로봇 관련 사업을 하는 회사들이 많다. ‘텔레리안’이라는 회사는 그중에서 어떤 일을 하는 회사인지, ‘뾰족하게’ 설명이 가능한가?

로봇 개발과 상업화에 필요한 요소를 100이라고 본다면, 우리는 그 중 50~60%까지의 로봇에 필요한 공통 부분을 플랫폼 형태로 잘 만들려고 한다. 이렇게 하면, 나머지 50%~40%는 각 시장에 맞게 로봇 업체가 더 잘, 더 빨리 채울 수 있을 거다. 즉, 로봇 업체가 혼자서는 잘 못하는 영역이 있는데, 그 중에서도 하드웨어를 설계할 때 우리가 기여할 수 있는 부분이 많을 거라고 봤다.

로봇업체들이 혼자 잘 하지 못하는 영역은 무얼 말하나?

다양한 로봇 관련 업체와 협업을 진행하면서, 로봇 개발 과정에서 공통적으로 나타나는 문제점들을 발견했다. 이들은 로봇을 통한 고객 서비스 개발과 이를 가능케 하는 인공지능 모델의 개발에 집중하고 싶어 한다. 그런데 이런 목표를 달성하려면 로봇 메카닉이나 센서, 제어장치, 로봇 원격 운영 서비스, 클라우드 애플리케이션 등 다양한 분야의 기술적 지식이 필요하다.

그런데 생각해보면, 하나의 전공을 가진 사람이 이 모든 걸 다 잘할 순 없다. 통상은 로봇 제어나 관련 AI 모델을 잘 아는 분들이 로봇 회사들에 많은데, 로봇이 잘 돌아가게끔 하는 하드웨어나 미들웨어 시스템을 위해서는 또 다른 영역의 엔지니어들이 필요하다. 물론, 여러 노력 끝에 로봇 회사에서 홀로 시중에 있는 개발 도구를 사서 센서를 조합해 로봇을 만들 순 있다. 그렇지만 그게 베스트 시스템은 아니다.

예를 들어서, 시중에 있는 된장찌개 재료를 사다 유튜브 레시피대로 끓인다고 해도 그게 꼭 최적의 맛을 내는 건 아닐 수 있다?

그렇다. 예를 들어 로봇을 만들 때 제어장치나 콘트롤러도 서너 개씩 쓰는 경우들이 있는데 그걸 하나로 통합해 최적의 상태로 우리가 만들어주겠단 이야기다. 제어장치가 여럿으로 분리되어 있으면 유지보수도 힘들다.

이런 일을 하는 엔지니어는 그럼 어떤 역량이 있는 이들인가?

하드웨어 장비를 제어하고 소프트웨어로 장비를 최적화할 수 있는 역량과 경험을 가진 이들이다. 텔레리안 구성원들은 반도체와 산업용 제조 자동화 장비를 제작해 봤다거나 영상미디어 관련 클라우드 서비스를 개발해 본 경험이 있는 이들이다. 이런 경험이 쌓이면 로봇 시스템에 대한 깊은 이해가 생긴다. 로봇 시스템을 자체적으로 개발하거나 개선할 수 있는 능력, 그 시스템 위에 효율적 소프트웨어를 구축할 수 있는 능력이 있다.

로봇 서비스에 최적화한 하드웨어 설계를 해준다는 건가?

설계는 물론이고, 센서를 통해 받아들인 데이터가 하나의 하드웨어에 다 연결되게끔, 인터페이스와 시스템 소프트웨어를 맞춰주는 일도 같이 한다.

회사의 핵심 역량을 조금 더 설명한다면?

예를 들어서, 창업 초기부터 엔비디아 플랫폼과 영상 데이터를 사용해왔다. 엔비디아 플랫폼의 특징이나 카메라 센서 데이터 처리, 미디어 데이터 클라우드 연동에 대한 이해가 깊다고 자부한다. 텔레리안의 플랫폼은 엔비디아 ‘딥스트림(DeepStream)’을 활용해 로봇의 AI 성능을 강화하는데 최소한의 리소스로 최적의 결과를 도출할 수 있다.

카메라 기반의 BEV(Bird Eye View) 트랜스포머 모델과 ROS(Robot Operating Systme)의 운동학(Kinematics)을 통합해 로봇의 위치 인식, 경로 탐색, 행동 계획 등에 대한 최적의 솔루션을 제공하기 위해 노력 중이다. 또, 라이브 스트리밍 사업을 통해 확보한 영상데이터 처리의 전문성과 클라우드 연동 경험을 바탕으로 로봇의 원격 제어와 실시간 모니터링 서비스를 제공 가능하다.

창업 초기에는 지금과는 좀 다른 모습 아니었나. 원래는 뭐하던 분들인가?

TV 프로그램을 보면 현장에 중계차가 나가지 않나. 우리 제품을 사용하면 중계차가 필요없이 현장 카메라의 데이터를 받아 클라우드에 올리고, 이를 무리 없이 실시간 송출 할 수 있도록 하는 LTE 기방 방송 장치를 창업 초기에 만들었다. 여러 LTE 모뎀을 한 장비에 설치하고, 이들 모뎀의 대역폭을 합쳐서 고화질로 실시간 방송을 할 수 있게 하는 것인데, 생각보다 시장이 작았다.

그러다 자율주행 솔루션 기업 스트라드비젼과 협업할 기회가 생겼다. 우리가 가진 기본적인 능력이 시각 데이터를 다루는 것이다 보니, 카메라를 눈으로 쓰는 여러 기술 회사들에서 컨설팅할 기회가 생기더라. 자율주행은 물론이고, 온디바이스AI를 만들거나 로봇을 하는 회사들에 “이런 상황에서는 이런 카메라가 좋다”고 가이드 할 일들이 생겼다. 여러 회사에서 공통된 질문이 들어오는 걸 보면서 이걸 상품화할 방안을 찾게 됐다. 우리 구성원들도 이전보다 조금 더 ‘야망’ 있고 ‘재미’있는 걸 하고 싶어하는 분위기도 있었고(웃음).

그 중에서도 로봇 플랫폼을 고른 이유는?

스타트업이 자율주행에 도전하기에는 부담스러운 측면이 있는데, 로봇은 그보다는 조금 더 시장도 빨리 보편화될 것 같고, 우리가 가진 기술로 협업할 수 있는 시장도 많아 보였다. 로봇을 만드는 회사들이 필요로 하는 솔루션을 우리가 어느 정도 만들어주고 나머지는 각 회사에서 채울 수 있게끔 하면 보편적으로 사업화할 수 있지 않을까 판단했다. 아까 된장찌개 이야기가 나와서 말인데, 반조리 상태의 음식과 같다(웃음).

밀키트다(웃음). 밀키트는 편리하지만 결과물이 같다. 그래서 이런 우려도 든다. 반조리 형태로 로봇 플랫폼을 제공받는 회사들 입장에선 “내가 경쟁사와 같은 플랫폼을 제공 받는 것”에 대한 거부감은 없나?

이렇게 생각해보면 답이 될 거 같다. 우리와 협력하는 회사들이 같은 배송 로봇을 만든다고 하더라도, 각각의 로봇이 움직이는 환경은 모두 다르다. 강남역에서 서비스하는 것과, 학교나 공원에서 서비스 하는 것은 운영 경험이 전혀 다르다. 강남에서는 도로에서 길을 건너거나 혹은 목표지점까지 가려면 어떤 길을 지나야 하는지 어떤 행동을 해야 하는지에 대한 AI 학습과 제어가 필요하다. 학교나 공원도 마찬가지로 개별 장소에 맞춤한 형태로 로봇을 최적화해야 한다. 즉, 반조리 상태로 로봇이 공급된다고 하더라도 결과적으로 각 로봇회사에서 만들어지는 최종 결과물은 모두 다르다.

그런데 양산형, 또는 보급형 로봇 시장은 중국산이 이미 많지 않나. 가격 경쟁력이 되겠나?

창업전에 장비 제조회사에 다니면서 중국 주재원으로 일했다. 현지 네트워크가 있어서, 우리가 설계한 로봇 플랫폼에 적합한 센서나 부품을 가격 경쟁력 있게 공급해올 수 있다. 게다가, 우리는 여러 회사에 공급할 플랫폼을 만들기 때문에 한꺼번에 많은 물량을 주문할 수 있지 않겠나. 나중에는 바잉 파워가 중국회사들보다도 더 세질 수 있다.

우리는 단순히 센서와 제어장치, 로봇 메카닉을 조합하여 하드웨어만을 제공하는 것이 아니다. 필요에 따라 센서 제조사와 협력해 더 좋은 센서를 공동 개발하거나, 최신 기술이 포함된 로봇 제어장치를 직접 개발하고 설계한다. 예를 들어서 중국에서 값싼 로봇 완제품을 하나 사온다고 하더라고, 각 회사에서는 이런 완제품에 아쉬운 점이 있을 수밖에 없다. 우리는 고객사가 요청하는 대로 로봇의 센서를 바꾸거나 갯수를 추가하고, 인터페이스를 고치는 등의 커스터마이징이 가능하다.

양산도 하나?

그렇진 않다. 우리는 로봇 회사로부터 플랫폼 공급을 요청 받으면, 그 요구에 최적화한 하드웨어와 소프트웨어를 만든다. 50~60% 정도 완성된 로봇 플랫폼을 만든 후, 외부와 협력해서 이 로봇을 위탁 생산해 최종적으로 납품한다. 반도체와 비교한다면, 일종의 팹리스와 같다.

직접 양산은 생각하고 있지 않은데, 부품의 구매와 제조는 외부 업체와 협력한다. 그렇지 않을 경우 재고의 위험도 있을 뿐더러 확장성에도 문제가 생길 수 있다. 우리가 택한 방식은 제조의 위험도 줄이고, 소량 다품종 제품에 대응하는 데도 유리하다. 이렇게 만들어진 하드웨어 시스템에 우리만의 센서 데이터 처리 방법, 로봇을 위한 미들웨어, 인공지능 모델 및 클라우드 서비스를 구축하고 있다.

다 좋은데, 텔레리안 혼자 잘 한다고 해서 성장할 순 없는 모델 같다. 텔레리안이 성공하려면 로봇 자체가 보편화할 만큼 시장이 커져야 할텐데. 그때까지 버틸 수 있는 체력이 있나?

빨리 오느냐 늦게 오느냐의 차이일 뿐이지, 로봇이 보편화되는 때는 온다. 게다가 올해보다는 내년이, 내년보단 내후년이 더 시장상황이 나아질 거라고 본다. 이런 솔루션을 필요로 하는 곳이 국내에서만 한정된 것이 아니기 때문에, 글로벌을 생각하면 파이도 더 커질 것이다. 보편화가 되기 이전에도 로봇 연구를 하는 곳에서는 우리와 같은 형태로 로봇 플랫폼을 제공하는 곳을 찾을 것이다. 점점 더 많은 곳에서 로봇을 연구하거나 만들 아이디어와 계획을 내놓을 텐데 그때 맞춰서 플랫폼을 공급할 수 있도록 올해와 내년에 준비를 잘 해놓을 생각이다.

시장 경쟁 상황은 어떤가?

대부분의 제품은 교육용이나 연구용, 또는 완성된 로봇을 판매하는 곳들이다. 해외에서는 최근 세그웨어 로보틱스라는 업체가 엔비디아와 함께 로봇 개발 플랫폼을 협력해 판매하고 있는데, 이게 우리랑 가장 유사한 모델이다. 그러나 이 회사가 만드는 ‘노바 카터(Nova Carter)’라는 플랫폼은 가격이 2만4000달러로, 우리나라 돈으로는 거의 3000만원에 육박한다. 개발 키트 자체의 가격도 5000달러 이상으로 예상된다. 또, 이 플랫폼에 사용된 카메라 센서는 주로 개발용으로 쓰이는 것이라 양산용으로는 적합치 않다.

이에 비해, 텔레리안은 개발 키트의 가격을 3000달러 이하로, 로봇 플랫폼의 가격은 5000달러(약 685만원) 정도로 계획하고 있다. 모두 바로 양산에 적용 가능한 부품으로 구성하는 것은 물론이다.

수익모델은 어떻게 되나

세 가지 주요 수익원을 예상하고 있다. 첫째, 로봇 개발 키트, 레퍼런스 로봇 및 로봇 커스터마이징을 통한 로봇 개발 단계에서의 매출이 있을 수 있다. 기본적인 수익원으로, 로봇 개발에 필요한 기본 요소를 제공해 수익을 낼 수 있다.

둘째, 우리가 가진 소프트웨어 프레임워크와 로봇을 위한 인공지능 모델, 그리고 클라우드 서비스를 통한 구독 매출을 고려 중이다. 일반적으로 식당에서 음식 배달 로봇은 약 2000만~3000만원 정도고, 구독형으로는 3년 약정으로 50만~60만원 정도로 알려져 있다. 이런 구독형 수익의 일부를 로봇 업체와 공유할 수 있을 것으로 보고 있다.

셋째, 로봇 양산화 단계에서 우리가 추천한 센서나 공동 개발한 로봇 제어장치, 로봇을 위한 주요 부품 등에서 매출이 발생할 수 있다. 로봇 제조 과정에서 필요한 핵심 부품을 공급해 추가적인 수익을 창출하는 방법이다.

투자 유치도 준비 중인데. 투자를 받으면 어디에 돈을 쓸 생각인가?

엔지니어를 추가 채용하려고 한다. 회사가 매출을 이미 내고 있으므로 생존이 어려운 것은 아니다. 다만 투자를 통해서 우리가 하려는 일을 좀 더 고도화할 수 있는 환경을 갖추고 안정적 런웨이를 가져가려고 한다.

기술적으로 더 도전해볼 영역이 있나

그렇다. 지금 우리 플랫폼에 하나 더 얹으려고 준비하는 것이 있는데, 내부적으로 프로토타입을 만들고 있다. 하나의 자율주행차나 로봇에는 여러대의 카메라가 탑재된다. 그런데 이 카메라가 촬영한 결과물(데이터) 사이 관계를 파악하는 일은 어려운 과제다.

1번에서 2번, 2번에서 다시 3번 카메라 등으로 데이터가 들어올 때 각 정보들 간에 오차나 끊임이 없도록 시차 등을 계산하는 걸 말하나?

그게 어렵다. 예를 들어서, 자동차 운전 게임을 할 때 보통은 ‘버드 아이즈 뷰(새처럼 높은 곳에서 전체를 조망)’를 택하지 않나. 그렇지 않고 전면, 후면, 측면을 별도로 운전하게 되면 상황을 종합적으로 판단하기 어렵다. 그 동시다발로 받아들여야 하는 정보를 하나의 지오메트리로 합쳐서 전달하는 판을 만들려고 한다.

자율주행차 업계에서는이 판을 통해 주변의 자동차가 어떻게 지나가는지 나와 상대의 속도가 어떠한지 등을 종합적으로 판단하고, 내가 어떻게 움직일 건지 계획하게 하는 추세가 있다. 우리 역시 이 기술을 만들어서 로봇 회사들이 인도나 공원, 도로에서 주행을 할 때 어떤 데이터로 학습해야 맞는지를 고를 수 있도록 AI 모델을 짜려 한다.

앞으로의 계획은?

단기적으로는 올해까지 로봇 개발 플랫폼과 클라우드 서비스를 1차 베타 서비스로 론칭하는 것을 계획하고 있다. 내년에는 레퍼런스 로봇 플랫폼과 클라우드 서비스를 정식으로 선보일 예정이다.

장기적으로는, 누구든지 로봇 개발을 하려고 할 때 우리 회사를 떠올리고, 찾아올 수 있도록 하는 것이다. 자동차 플랫폼을 제공하는 현대 모비스처럼, 로봇에 필요한 베이스 플랫폼을 하드웨어, 소프트웨어, 클라우드의 조합 형태로 제공하려 한다. 다만, 하드웨어를 직접 제조하는 것은 계획하고 있지 않다.

업데이트
앞으로 텔레리안과 관련해 새로 나오는 뉴스나 관련 기사는 하단에 계속해 업데이트 할 예정입니다. 새로 궁금한 소식이 있다면 계속해 찾아주세요!

글. 바이라인네트워크
<남혜현 기자> smilla@byline.network