오늘은 공간정보 산업에 대한 제 견해를 적어보겠습니다. 공간정보 산업은 측량업을 중심으로 발전되어 있으며, 국내의 공간정보 스타트업들은 거의 모두 적자를 면치 못하고 있습니다.
한국에서 업력이 오래된 공간정보 기업들 대부분의 기업 가치는 5000억 ~ 100억 원 사이입니다. 이 기업들은 대부분은 고전적인 측량 업체이며, 이 기업들도 AI에 관심이 많지만
많은 업체들이 기술 개발에서 성과를 내지 못하고 있습니다.
이는 공간정보 산업 분야에 종사하는 분들이 대부분 AI나 소프트웨어 분야가 아닌 다른 분야를 전공하신 분들이라. 기술 개발에 어려움을 겪고 있기 때문입니다. 머신러닝은 컴퓨터과학 전공자들도 어려워하는 분야입니다.
모든 컴퓨터과학 전공자들이 머신러닝 엔지니어가 되는 것도 아니며, 머신러닝 관련 논문을 읽고 이해할 수 있는 사람들은 대부분 대기업 연구조직에서 스카우트해갑니다.
게다가, 컴퓨터과학 전공자들은 유행에 민감합니다.
10년 전만 해도, 머신러닝 관련 전공을 택하는 대학원생은 적었으며, 인공신경망 이론이 다시 각광을 받기 전까지 AI 분야는 인기가 없었습니다.
만약 현재의 트렌드가 다시 바뀐다면, 아마 어린 학부 졸업예정자들은 새로운 트렌드에서 인기가 많은 분야를 택할 것입니다.
이 이야기는 대학원을 졸업하거나 대학을 졸업한 엔지니어들에게도 똑같이 적용됩니다.
최근 소프트웨어 엔지니어들에게 인기가 있는 직장은 대기업, 돈을 많이 주는 회사, 자율 주행, E-Commerce 같은 분야이며, 공간정보 산업 같은 분야는 젊은 엔지니어들이 관심을 갖는 분야가 아닙니다.
따라서, 공간정보 산업의 소프트웨어 기술 혁신은 매우 더디게 이루어지고 있습니다.
게다가, 공간정보 영상 데이터의 경우는 그 용량과 해상도가 매우 큽니다.
이는 데이터 처리의 어려움을 야기하며, 큰 사이즈의 파일과 데이터를 처리하는 것은 또다른 전문성을 요구합니다.
따라서, 공간정보 영상 분석 AI 기술은 AI와 고용량 파일 처리라는 두 가지의 기술을 모두 필요로 한다고 볼 수 있습니다.
그런데, 두 가지의 기술을 한꺼번에 다루는 것은 컴퓨터를 전공한 엔지니어들에게도 어려운 일입니다.
이런 점 때문에, 국내에서는 괄목할만한 기술적 성과가 나오지 못하고 있습니다.
저희는 이런 점 때문에, 자신 있게 계속 이 시장에서 버텨내 가고 있으며, 많은 공간정보 산업 종사자들이 감추고 있는 시장의 문제점과 기술 역량의 한계를 파악하고 있습니다.
가끔 VC나 다른 분들이 저희의 기술적 강점이 무엇인지 물어보는 경우가 있습니다.
저는 단순히 오픈소스를 복사해서 모델을 만든다고 끝나는 문제가 아니며, 하나의 소프트웨어를 만드는 것은 남들이 만든 AI 모델을 복사해서 돌리는 데서 끝나지 않는다고 말합니다.
이런 문제는 한국에서만 겪는 문제가 아니며, 전 세계적으로 공간정보 분야의 소프트웨어 기술 발전 속도는 매우 더딘 편입니다.
그나마 무서운 기술력을 자랑하는 국가는 중국이며, 유럽의 경우도 이런 기술에 대한 관심이 한국보다 많은 편입니다.
제가 생각하는 저희 회사의 강점은 엔지니어링과 소프트웨어 개발 역량이며, 간결함을 추구하는 제 철학은 분명 최종 사용자들의 사용 편의성에 도움을 줄 수 있을 것이라 생각하고 있습니다.
소프트웨어 산업에 종사하지 않은 분들은 하나의 소프트웨어 개발을 가볍게 생각하는 경우가 많습니다.
하나의 소프트웨어를 개발하는 데에는 무조건 많은 시간과 비용이 들어가며, 대부분의 소프트웨어는 짧은 시간에 개발되지 않습니다.
저희는 공간정보 기업들과의 협업을 기대하고 있으며, 앞으로도 더 나은 소프트웨어의 개발을 위해 최선을 다할 것입니다.
도전하는 분들에게 희망과 행복이 함께하길 바랍니다.
