네이버 D2SF가 신규 투자한 스타트업 리뷰

네이버의 엑셀러레이터 D2SF(D2 Startup Factory)는 ‘기술’ 투자를 차별점으로 내세운다. 업체가 가지고 있는 ‘기술’만으로 시장에 존재하는 문제를 해결할 수 있느냐가 D2SF가 투자를 결정하는 중요한 기준이 된다. 이 외에도 네이버나 라인이 보유하고 있는 기술로 스타트업과 동반성장할 수 있는지도 함께 살펴본다.

D2SF는 2015년 출범 이후 4년 동안 약 35개 스타트업 팀에 투자했다. 분야로는 인공지능(40%), 헬스케어(21%), 모빌리티(12%) 순의 비중이다. D2SF가 투자한 기업들은 평균 17개월 이후 후속 투자를 유치했다.

D2SF가 18일 미디어 라운드테이블을 열고 스타트업 3곳의 신규 투자를 발표했다. 이번에 신규 투자 대상이 된 스타트업은 ‘에스프레소미디어’, ‘사운더블헬스’, ‘에바’다. 업체들은 각각 인공지능, 디지털헬스, 모빌리티 영역을 개선하는 기술을 보유하고 있다.

D2SF가 새롭게 투자한 업체들이 어떤 제품으로, 어떤 기술로, 어떤 시장의 문제점을 개선하고자 창업을 했는지, 그리고 앞으로 어떻게 먹고 살려 하는지 각 스타트업 대표들의 이야기를 들어봤다. 아래 리뷰는 각 스타트업 대표(이기수 에스프레소미디어 대표, 송지영 사운더블헬스 대표, 이훈 에바 대표)들의 발표를 기반으로 정리됐다.

에스프레소미디어

제품 : 초해상도(SR, Super Resolution) 솔루션

저화질 이미지나 영상의 해상도를 높여주는 솔루션. 예컨대 HD로 제작된 미디어 영상의 화질을 FHD(Full HD), UHD(Ultra HD)로 전환해줌. 방송 미디어, CCTV, 의료영상, 항공 및 위성 영상 등에서 응용 가능.

라운드테이블 행사 현장에 설치된 4k UHD TV로 솔루션 구동 비교영상을 상영했다. 왼쪽이 솔루션이 적용되지 않은 원본 영상, 오른쪽이 솔루션이 적용된 영상이다. 비교해보자.

시장 문제점 : 하드웨어 해상도 지원을 못 따라가는 콘텐츠

4k UHD, 8k UHD를 지원하는 디스플레이가 보편화됐지만, 정작 콘텐츠는 그것을 따라가지 못하고 있음. 다큐멘터리 제작이나 스포츠 영상 중개는 UHD로 만들어지는 경우도 있지만, 영화나 드라마는 대부분 FHD(빔프로젝터가 FHD 정도의 화질) 정도로 제작되는 것이 일반적. 그 이유는 제작 환경과 비용 문제가 존재하기 때문.

한편, 제도적으로는 방송사업자의 UHD채널 의무편성 비중이 높아지고 있음. 이에 따라 기존 제작 환경 하에서 UHD 콘텐츠를 제작하는 방법을 고민하는 방송사가 늘어나고 있음.

핵심기술 : 딥러닝

우선 수많은 저해상도 영상 샘플과 고해상도 대응 영상 샘플을 학습시킴. 저해상도 영상이 입력값으로 들어갔을 때 고해상도 대응 영상에 가깝게 아웃풋을 출력하는 방식임. 에스프레소미디어의 기술은 국제컴퓨터비전학회에서 글로벌 1, 2위를 동시수상 함.

수익모델 : 솔루션 판매

UHD급의 영상제작을 원하지만, 제작 환경 및 비용 제약이 있는 방송 및 미디어사업자 대상의 솔루션 판매. 현재 에스프레소미디어는 네이버, 카카오, 곰TV 등의 미디어 콘텐츠 회사와 협업을 하고 있거나 논의하고 있음. 향후 글로벌 장비 제조사와 협력해 영상 기기에서 실시간으로 영상복원 기술을 구현할 계획.

사운더블헬스

제품 : 비뇨기 건강관리 앱 프리비(PRIVY)

스마트폰으로 소변 소리를 분석해 앱 사용자의 비뇨기 건강 관리를 돕는 어플리케이션. 사용법은 화장실 좌변기 근처에 스마트폰을 놓고 앱에서 ‘녹음 시작’ 버튼을 누르고 소변을 보면 됨. 이후 ‘종료’ 버튼을 누르면 소리 정보를 분석한 결과치인 배뇨건강 상태를 시각화된 그래프로 사용자에게 제시함.

프리비 앱으로 분석한 결과치. 현재 프리비는 삼성전자 갤럭시S6 이후 모델에서만 구동 가능하다.

시장 문제점 : 비뇨기 질병 유무를 쉽게 확인하기 어려움

성인 다섯 명 중 한 명이 배뇨의 어려움을 호소하고 있다고 함. 소변이 잘 안 나오는 증상이 동반되는 ‘전립선 비대증’, 방광이 너무 작고 예민해져서 한 시간에 2~3번 이상씩 화장실에 방문하는 ‘과민성 방광염’이 대표적인 비뇨기 관련 질병.

하지만 배뇨 장애가 있더라도 그것이 질병인지도 모르는 사람들이 많음. 치료가 필요한 환자의 15~25% 정도만 제때 병원에 방문하는 것으로 알려짐.

사운더블헬스는 프리비를 통해 앱 사용자가 제때 비뇨기 관련 치료를 받을 수 있도록 간편한 모니터링 방법을 제시함. 마치 고혈압을 사전 측정하는 혈압계나, 당뇨를 사전 측정하는 혈당계와 같은 역할을 프리비가 하게 되는 것.

핵심기술 : 인공지능 음향 분석

자체 개발한 인공지능 음향 분석 기술이 핵심. 소변이 물에 닿을 때 나는 소리의 변화를 기반 데이터로 소변의 속도와 양, 간격 등을 분석함. 사운더블헬스가 보유한 음향 분석 기술은 2017년, 2018년 분당서울대병원과 임상시험을 마침.

수익 모델 : 데이터 기반 의료지원, 라이선스 사업

병원 및 의료기기 회사의 비뇨기 질병 진단 및 치료와 임상시험 과정을 소비자 데이터를 기반으로 지원. 제약사와 병원이 사용하는 의약품과 수술기기에 라이선스를 붙이는 사업 논의중. 향후 기침소리, 폐음 등 다른 소리와 질병 영역으로 서비스를 확장할 계획.

에바(EVAR)

제품 : 이동식 전기차 충전기

근력증강 수동형과 자율주행 이동식 전기차 충전기 하드웨어. 수동형의 경우 주차 공간 인근에 별도 충전소를 설치하고 이동식 충전기 비치. 사용자는 일반 차량을 주차하는 공간에 전기차를 주차하고, 충전소에서 이동식 전기차 충전기를 끌고 와서 주차장소에서 전기차 충전 가능.

자율주행형 충전기는 전기차에 별도의 커넥터와 충전케이블을 연결하고, 충전기를 호출하면 전기차 충전기가 알아서 전기차가 주차된 곳까지 이동해서 도킹을 하고 충전을 시작하는 방식. 쉽게 아래 에바 자율주행형 충전기 구동영상 한 편을 참고하면 편함.

https://www.youtube.com/watch?v=UlnSXwYX3I8

시장 문제점 : 전기차 충전 시설 미비

전기차 이용자의 숫자는 그렇게 많지 않지만, 전기차 시장의 성장 속도는 굉장히 가파름. 하지만 현재 전기차 이용자들은 ‘충전 인프라 부족’ 문제를 공통적으로 호소하고 있음.

그렇다고 기존 내연기관 자동차의 주차공간을 고정형 전기차 충전소로 전환시키기에는 어려움이 존재. 주차공간이 부족한 상황에서, 전기차를 대상으로만 주차 공간 혜택을 주는 것에 대한 내연기관 자동차 사용자의 반발이 존재하기 때문.

더군다나 공간마다 정해진 전력 허용량(수전용량)이 있는데, 전기차가 충전에 사용하는 전기 소비량이 꽤 큰 상황. 그렇기에 전기차 숫자가 늘어나면 자연히 수전용량 한계에 따른 인프라 증설이 필요.

에바의 이동형 전기차 충전기는 인구밀도가 높고 공동주차장이 많은 환경에서 최소한의 설치 공간으로 다수의 전기차 충전 가능. 동시에 수전용량과 상관없이 인프라를 증설하는 데 유리하다는 특성이 있음.

핵심기술 : 실내 자율주행

실내 주차장에는 GPS가 제대로 동작하지 않음. 이 말인즉, 자율주행으로 특정 위치를 이동하는 과정이 매우 어려움. 그렇다고 GPS와 같은 시스템을 실내 주차장에 별도 구축하기에는 인프라 비용이 높아지는 단점이 있음.

에바는 주차장 기둥에 태그를 설치하고 해당 태그를 기반으로 주변 환경과 실제 차량 위치를 인식하고 자율주행으로 이동할 수 있는 기술의 조합을 특허로 보유. 충전기에는 근접센서가 장착돼 갑자기 등장하는 장애물을 자동으로 감지하여 제동하는 기능 내장. 자율주행 도킹 및 차량 파손을 방지하는 기술 노하우 보유.

아울러, 수동형 전기차 충전기의 경우 500~600kg의 무게를 사람이 끌고 가게 하기 위해서 네이버랩스의 ‘에어카트 오픈키트’를 응용한 기술 적용.

수익모델 : 하드웨어 및 서비스 판매, 솔루션 판매로 확장

기본적으로 B2B(주차장, 물류터미널 등 전기차가 몰리는 공간 사업자 대상 하드웨어 판매)와 B2C(전기차 사용자에게 충전 이용요금 부가)를 동시에 고려중.

향후 전기차가 늘어나게 되면 에바는 두 가지 데이터를 얻을 수 있음. 하나는 충전과 관련된 ‘사용자’ 데이터, 두 번째는 실내주차장의 ‘지도’ 데이터임. 이 데이터들을 활용한 추가적인 비즈니스 모델 구상중.

사용자 데이터를 활용해서는 출장세차와 차량 정비와 관련된 업체를 연결해주는 플랫폼으로 확장 계획 중. 지도 데이터와 관련해서는 자율주행 시대가 도래했을 때 니즈가 있는 업체에 관련 기술과 솔루션을 제시하는 것이 가능하다고 보고 있음. 주차장에서 사람이 주차하는 형태가 아닌, 주차장 안에서까지 완전 자율주행을 만들기 위해서는 주차장 내부 지도 데이터와 응용 능력이 필요하기 때문.

글. 바이라인네트워크

<엄지용 기자> drake@byline.network