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<인터뷰 원문>

 

진행 : 디일렉 한주엽 대표

출연 : ㈜솔 이종묵 대표

 

대표님 솔은 언제 설립했습니까?

“2013년도 7월에 설립을 했습니다.”

-10년 됐네요.

“10년 됐습니다.”

솔을 창업하시기 전에는 뭐 하셨어요?

“저는 카이스트 전기 및 전자공학부에 반도체공학프로그램(KEPSI)이라고 있거든요. 그게 석·박사 반도체 설계 인력을 양성을 해서 SK하이닉스에 보내는 그런 프로그램이에요. 거기서 연구원 생활을 한 10년 정도 하다가 카메라 센서를 설계하는 팹리스 업체에서 신사업, 특히 바이오에 관련된 분야를 프로젝트를 하다가 SK하이닉스에서 인수를 하는 바람에 저는 나와서 창업을 하게 됐습니다.”

지금 솔은 뭐를 주력으로 하는 회사죠?

“뭐를 주력으로 하고 있냐면 렌즈프리(lens-free) 칩인데요. 렌즈프리 칩 위에서 마이크로 월드를 탐험하는 일을 하고 있습니다. 마이크로 월드는 마이크로미터(μm) 사이즈를 갖는 대상물은 다 포함되거든요.”

마이크로미터(μm)라고 하면 어느 정도가 마이크로미터(μm)?

“우리가 미터(m)에서 밀리미터(mm), 마이크로미터(μm), 나노미터(nm) 사이즈. 이렇게 점점 작아지는데요. 1마이크로미터(μm)라고 하면 10의 마이너스 6승에 해당되는 굉장히 우리 머리카락보다 작은 사이즈들이죠.”

머리카락의 두께보다도 작은 사이즈.

“그런 사이즈들입니다.”

-1마이크로미터(μm) 사이즈는 눈으로 보면 보입니까?

“1마이크로미터(μm)는 눈으로는 안 보입니다. 눈으로 안 보이고, 그러니까 우리가 카메라에서 줌을 최대한 당기고 매크로(macro)까지 해도 안 보이는 사이즈들이 있는데요. 마이크로 사이즈는. 그럴 때 보통 현미경에서 이 밑에 대물렌즈라고 하는 렌즈를 통해서 봐야 되는 거죠.”

렌즈로 광학적으로 확대해서 봐야 된다.

“확대해서 봐야 되는 그 정도의 사이즈가 마이크로미터(μm) 사이즈들입니다.”

그래서 솔은 거기서 뭘 하십니까?

“저희가 하는 일은 기존에 이렇게 광학 현미경을 통해서 볼 수 있었던 사이즈를 이렇게 생긴 반도체 칩에서 렌즈 없이 여기다가 물체를 올려놓으면 이미지를 보거나 어떤 바이오 물질을 탐지하거나 이런 센서와 패키지 시스템들을 만들고 있습니다.”

-USB 메모리처럼 생겼어요.

“그렇습니다. 저희가 인터페이스를 USB-C 타입으로 만들어 봤어요. 그래서 어떤 단말이든 다 붙여서 볼 수 있게 했습니다.”

한 번만 볼 수 있습니까? 이 밑에 조그마한 다이가 이미지센서입니까?

“맞습니다.”

일반 이미지센서하고 똑같은 거예요?

“베이스는 같지만, 통상적으로 현재까지 나와 있는 이미지센서는 앞에 렌즈가 있는 형태를 가정해서 최적화를 했기 때문에.”

앞에 렌즈라는 건 어떤 렌즈를 얘기하시는 건가요?

“디지털 카메라도 앞에 큰 렌즈가 있고요. 스마트폰 안에도 보면 렌즈가 여러 개의 렌즈가 있잖아요.”

-5~6개가 있죠.

“그렇죠. 그런 렌즈가 있는 걸 기반으로 해서 설계를 하는 거랑 ‘우리는 렌즈를 하나도 안 쓸 거야.’, ‘센서 위에서 바로 뭔가를 볼 거야.’ 할 때는 달라져야 되겠죠.”

설계가 달라진다.

“설계가 달라져야 됩니다.”

어떻게 달라집니까?

“일단은 어떤 빛의 경로가 달라지기 때문에 경로를 렌즈가 없는 거에 최적화된 구조가 있어야 되고요. 그다음에 렌즈가 없기 때문에 최대한 포커싱 면이 센서 표면에 있거든요. 그래서 거기에 가장 거리를 낮게 만드는 그런 패키징 기술. 또, 그런 패키지를 염두에 둔 센서의 설계 이런 부분들이 있어야 됩니다.”

렌즈가 없어야지만 이렇게 만들 수 있는 거죠?

“그렇죠.”

그렇기 때문에 렌즈프리로 설계를 했다. 우리가 일반적인 이미지센서의 구조를 보면 인터넷에 많이 돌아다니는데. , 다이오드 위에 또 RGB 해서 막 구획 나눠놓고 이렇게 되지 않습니까? 그 구조가 다르다라는 얘기입니까?

“그렇습니다.”

만들기가 어렵습니까? 그 설계가 어렵습니까?

“설계 자체가 현재 버전에서는 어렵지 않은데, 과연 그렇게 특화해서 만들만큼 시장에 수요가 있냐. 일단은 반도체라고 하는 생태계가 물량이 꽤 되어야만 생산 캐파를 고려해서 나오는 거니까요. 그거에 대한 비전을 보느냐 안 보느냐. 그런 차이가 있을 것 같습니다. 첫 번째 단계에서는 그렇게 말씀드릴 수 있고요. 저희가 두 번째 단계로 조금 더 SK하이닉스와 전용 센서를 개발하려고 하는 건 두 번째 단계는 훨씬 더 여러 특성들이 고려된, 그다음에 설계를 같이 공동 연구를 하고 있습니다.”

이게 원래 이미지센서를 옆에 잘라서 이렇게 보면 실리콘 기판이 있고, 트랜지스터 있고 그 위에 메탈 인터커넥트 올라가고 픽셀 만들고 그 위에 컬러 필터도 올리고 마이크로 렌즈도 올라가고 약간 그런 구조로 돼 있는데. 이건 다른 구조입니까?

“거기에서 특정 부분은 빼기도 하고요. 때로는 어떤 거를 다른 종류의 필터로 대체하기도 하고. 그러니까 일반적인 카메라에서 사용하는 센서보다는 조금 다른 특성들을 넣거나 빼거나 또는 혼합시키거나 이런 과정들이 있습니다.”

그럼 이걸로 뭘 할 수 있습니까?

“마이크로 월드를 첫 번째는 세포 종류라고 하는 것들이 보통 마이크로미터(μm) 사이즈들이거든요. 그러니까 예를 들면 적혈구, 백혈구, 암세포, 줄기세포, 면역세포. 이런 종류들을 분석하거나 이미징을 보고 분석할 수 있는 영역들이 있을 거고, 그다음에 마이크로미터(μm) 사이즈에 해당되는 미세 플라스틱 같은 것들 탐지를 할 수도 있고. 이게 형태를 보는 것의 응용이라고 한다면 또 다른 파트는 이미지센서가 결국 빛의 양을 측정하는 센서잖아요. 그렇기 때문에 우리가 바이오에서 얘기하는 예를 들면 질병 관련 바이오마커(biomarker)들. 우리 코로나 검사에 비교를 하면 보통 두 가지 방법으로 검사를 하는데. 하나는 이렇게 떨어뜨리면 두 줄 띠에 찐한지 안 찐한지를 보고.”

코를 막 찌르고 그랬잖아요.

“그랬죠. 그런 판정을 하는데. 면역 진단을 하거나 보통 샘플 보내서 PCR 검사한다고 하잖아요.”

증폭해서.

“그래서 DNA나 RNA에 관련된 양을 측정하는 이렇게 단백질이나 이런 DNA 마커를 이용해서. 이건 그 안에 양이 얼마큼 있는지를 보는 목적이거든요. 그래서 결국은 그 양이라는 게 빛의 양이 얼마큼 센서에 오는지 그 양을 측정해서 판정을 해주는 거거든요. 그래서 그런 분야가 있을 수 있고요. 또 하나는 가스 센서처럼 산업용도 쓸 수 있습니다. 원리는 같아요. 결국은 표면에다가 바이오 마커를 코팅해서 결합이 오면 그 양을 측정하듯이 가스 센서도 가스에 반응하는 그런 화학물질들을 표면에 코팅을 해놓으면 가스가 들어오면 반응을 하는 거죠. 그러면 그 반응된 정도에 따라서 투과도가 달라지는 그렇게 의해서 가스를 측정하기도 합니다. 다시 정리를 하면 세포처럼 이렇게 이미지를 보고 분석하는 분야. 그다음에 바이오 마커처럼 질병 진단할 때 또는 이런 가스 종류들을 탐지 할 때 빛의 양이 얼만큼 차이가 나는지 이렇게 분석하는 방법 크게 두 가지로 나눌 수 있을 것 같아요.”

이걸로 그 두 가지 다 할 수 있다라는 얘기입니까?

“그렇습니다.”

이건 시제품인 거죠? 시제품은 어디서 만들었습니까?

“일단 SK하이닉스에서 저희가 센서를 공급받고 있고요. 패키지 공정은 몇 군데 국내 대기업에서 같이 하고 있습니다.”

패키지라는 게 이 패키지 얘기하는 거예요?

“그렇죠.”

이거 몇 나노로 만드셨나요?

“여기서 보통 이미지센서는 픽셀 사이즈를 가지고 얘기를 하니까요. 지금 만들어놓은 건 1.12마이크로(μm) 픽셀 사이즈로. 그다음에 아직 저희가 시장에 오픈하지 않았지만 이미 개발이 어느 정도 된 건 0.56마이크로(μm). 560nm 픽셀 사이즈를 갖는 것도 하고 있습니다.”

거리가 엄청 짧네요. 피치가 그렇다는 거죠?

“그럴수록 현미경으로 비유하면 그만큼 배율이 올라가는 거고요. 그렇습니다.”

이걸로 그러면 타깃하는 시장은 아까 그 두 가지를 다 보고 계신 거예요?

“다 보고 있습니다. 저희가 생태계라고 하는, 특정 제품에 집중하기보다는 생태계를 구축하고 싶은 게 더 하고 싶은 일인데요. 저희가 기존에 이런 아날로그 현미경을 반도체 센서로 대체할 수 있다라고 저희가 가설을 세우고 진행을 해본 거거든요. 그중에 하나 셀 카운터라고 하는 자동 셀 카운터라는 걸 만들어서 실제 소비자들이 돈을 지불하고 구매해서 사용할 만큼 이게 되나라고 하는 거를 해봤거든요. 그래서 반응도 좋고 괜찮습니다. 충분히 할 수 있겠다.”

셀 카운터가 어떨 때 사용하는 건가요?

“셀 카운터는 암세포 실험을 할 때 예를 들면 실험하기 전에 한 100만 마리가 살아있는지 죽어있는지, 아니면 50만 마리밖에 없는지. 그래서 어떤 조건을 같이 하려면 항상 실험하기 전에 세포 개수가 몇 개인지 측정을 하고. 또 만약에 어떤 실험 조건이 바뀌면 세포 양을 달리해가지고 또 봐야 될 수도 있고. 그래서 세포를 연구를 하는 사람들은 항상 무슨 실험하기 전에 살아있는 세포가 몇 개인지 죽은 세포가 몇 개인지를 먼저 카운팅을 하고 실험을 시작을 하거든요.”

그럼 실험 끝난 다음에 몇 마리나 죽었는지 본다라는 얘기인가요?

“그런 것들을 판단하는 데 기본적으로 사용하는 프로세스입니다.”

그럼 그건 기존에는 어떻게 했습니까?

“기존에는 어떻게 하고 있었냐면, 아직도 세포를 연구하는 사람들이 저희가 알기로는 한 70% 정도는 여전히 현미경을 보면서 세포를 보고 일일이 매뉴얼 카운팅을 하고 있고요.”

그건 광학식이에요?

“이건 광학식이죠.”

그냥 확대만 시켜서 보는 겁니까?

“그렇죠. 확대를 해서 눈으로 보면서 손으로 카운팅을 하고 있죠.”

그게 됩니까? 마이크로미터(μm) 사이즈를 손으로 이렇게 해서 몇 개인지, 50개인지, 100개인지 셀 수가 있어요?

“바이오 하시는 분들은 잘 세더라고요. 아무래도 저는 해보면 이게 굉장히 이렇게 줄 맞춰서 있는 게 아니잖아요. 막 이렇게 세다가 헷갈리면 여기 또 ‘셌던가? 안 셌던가?’ 하기도 하고.”

정확하게 세기 힘들 것 같다는 생각도 드는데요.

“그래서 휴먼에러가 좀 있습니다.”

휴먼에러가 아주 심할 것 같은데요. 잘 세는 사람이 있고 못 세는 사람도 있고. 근데 그거를 이걸로 대체할 수 있습니까?

“대체해서 이미 판매가 되고 있으니까요. 이 중간에 보통 현미경을 보면 중요한 게 대물 렌즈가 있고요. 눈으로 보는 접안렌즈가 있고. 그래서 접안렌즈로 볼 때는 눈으로 보면서 사람이 카운팅한다고 그랬잖아요. 또 하나 방법은 여기에 카메라를 달아서 대물렌즈에서 오는 거를 접안렌즈 대신 카메라로 찍은 다음에 그럼 이미지가 있으면 이미지 분석을 해서 카운팅하는 게 오토 셀 카운터(Automated Cell Counter)라고 해서 장비들이 많이 나와 있어요. 그래서 보통 외곽 케이스만 있을 뿐이지 안에 구조물은 대물렌즈하고 카메라가 항상 기본 부품으로 들어가 있는 거죠.”

그런 거 살려면 가격은 얼마나 해요?

“보통 350만원에서 400만원대 그 이상 합니다.”

이거는요?

“그걸 이용해서 만든 건 저희가 지금.”

이것도 뭔가 장치가 있죠?

“그렇죠. 디스플레이까지 다 포함된거죠.”

그럼 이 위에다가 세포 딱 올려놓고 어디 끼워놓고 자기가 자동으로 카운팅하게 만든다는 거죠?

“그렇죠.”

그건 좀 더 저렴합니까?

“그래서 저희가 권장 소비자가는 한 250만원 이내로 권장해서 팔도록 최종 딜러들한테 얘기를 하고 있습니다.”

그렇게 판매를 하고 있어요? 몇 대나 팔았습니까?

“아직은 초기이긴 하지만 저희가 현재까지 한 300~400대 사이 되는 것 같습니다.”

많이 파셨네요. 누가 사갑니까?

“말씀드린 대로 세포를 연구하는 곳에서는 대부분 다 사용을 하고 있는데. 우리나라 같은 경우에는 질병관리청, 서울아산병원, 연대세브란스병원, 학교 쪽은 카이스트, GIST(광주과학기술원), DGIST(대구경북과학기술원) 이런 데서부터 세포를 연구하는 기업들. 이런 데서 주로 사용을 하고 있습니다.”

그럼 기존 대비해서 정확합니까?

“정확하죠. 확실히 휴먼에러가 있는 매뉴얼 카운팅보다는 정확하고요. 타사 장비들, 오토 셀 카운터하고 비교를 했을 때도, 저희가 세포의 종류가 굉장히 많은데요. 모든 종류를 다 해보지는 않았지만 15개 정도 했을 때 한 60~70%는 저희가 나은 것도 있고요. 어떤 건 글로벌 회사가 조금 더 나은 것도 있고. 세포 종류에 따라서 조금 최적화된 부분이 소프트웨어 알고리즘에서 얼마큼 이렇게 유동성 있게 하느냐에 따라서 조금 차이가 있는 것 같습니다.”

이런 정도 면적에 세포 떨어뜨리면 보통 몇 개 정도 돼요? 크기에 따라 다르긴 하겠지만.

“그렇죠. 보통 희석하는 레인지가 있거든요. 보통 10의 4승~10의 7승 정도까지 그 정도 범위를 디텍트를 합니다.”

그런 거를 잘 하는 글로벌 기업은 어디예요?

“셀 카운터는 써모피셔가 있고요. 국내 상장사 중에는 나노엔텍, 얼라인드제네틱스(구 로고스바이오시스템스) 이 회사가 셀 카운터를 하고 있어요.”

오토 셀 카운터들.

“이미징 방식의 오토 셀 카운터.”

그게 한 350만원에서 500만원 정도 합니까?

“그 이상입니다.”

그럼 솔에서 만드는 이미지센서 기반의 오토 셀 카운터는 250만원 정도 안 넘게 하려고 하신다고 했는데. 아까 얘기한 대로 정확도 면에서 한 60% 나은 것도 있고 경쟁사가 나은 것도 있다라고 했는데. 그 나은 점과 안 나은 점 차이는 어디서 갈리는 거예요?

“어디서 차이가 나냐면요. 이게 보통 타 경쟁사도 마찬가지로 어려워하는 부분이 세포들이 이렇게 각각 떨어져 있을 때는 잘 구분을 하는 것 같아요. 근데 뭉쳐 있거나.”

위아래로 뭉쳐 있거나 이러면.

“2~3개가 이렇게 겹쳐 있거나 이럴 때 알고리즘에 따라서 어떤 경우에는 잘 디텍트 하는 경우도 있고 놓치는 경우도 있더라고요.”

그럼 예를 들어서 이거 50개로 세어야 되는데 저기서 했더니 40개고, 여기서 50개 나오고 또 다른 데서 보니까 45개가 나오면 그냥 대충 해서 한 40개에서 50개 이 정도로 해서 연구 진행하는 경우도 있나요?

“보통 그 정도의 오차 레인지는 많이들 그냥 인정하고 쓰는 것 같아요. “이 정도는 상관없다.” 근데 저희가 앞으로 하려고 하는 방향하고도 관련이 있는데요. 기존에 예를 들어서 보통 경쟁사들도 브로셔를 보면 15~20개 정도 셀들을 테스트 해서 성적표를 브로셔에 싣기도 하거든요. 근데 세포 종류는 굉장히 많습니다. 몇천 개 되니까요. 그걸 다 할 수는 없고. 근데 보통의 기존의 시스템들은 이런 시스템 베이스이다 보니까 굉장히 많은 종류의 셀들을 하는 데 부담이 있었어요. 장비 가격도 그렇고 스페이스도 그렇고. 저희는 그런 거에 대한 부담은 거의 없습니다. 필요하면 10개 20개 100개도 할 수 있으니까요.”

그 세트 하나의 크기가 그냥 컵라면 크기 정도 됩니까?

“그렇죠.”

그 정도 됩니까? 이거 갈아끼우면서 이렇게 하면 되는 거예요?

“그렇죠. 그래서 저희가 내년도에는 저희 방향을 국내에 이런 세포를 키워서 분양해서 하고 있는 데가 있거든요. 거기서 한 500개 정도 세포를 키워서 보통 분양을 하거든요.”

무슨 세포인데 분양을 합니까?

“세포 종류는 되게 많습니다. 암세포만 해도 여러 종류의 세포가 있고.”

그걸 또 키워서 연구용으로 분양해 주나 보죠?

“네.”

그렇군요.

“그런 세포들을 다 저희가 AI를 이용해서 딥러닝 통해서 각각을 분석할 수 있는 것들을 지금 하고 있거든요. 아마 사피온하고 저희가 공동 연구를 진행을 하려고 하고 있는데. 국내에서 구할 수 있는 세포 종류별로 다 트레이닝 시켜서 최적화를 한 다음에 배포를 하려고 해요. 그러면 다른 데보다는 그런 거 하는데 굉장히 부담이 없이 유리하기 때문에. 저희는 내년에는 적어도 셀 카운팅 분야에서는 국내에 있는 건 다 준비를 하려고 하고 있거든요. 그러면 아마 글로벌로 봐도 저희가 셀 카운터 분야에서는 시장을 상당 부분 가져올 수 있지 않을까 그렇게 생각을 하고 있습니다.”

이게 렌즈가 없이 설계된 이미지센서라고 굉장히 회사에서는 강력하게 홍보를 하시는 것 같은데. 이 정도 크기면 그 정도 크기의 차이면 렌즈 달면 더 정확해지는 거 아닙니까?

“그렇지 않습니다.”

그렇지 않습니까?

“왜냐하면 렌즈가 있음으로 해서 여러 가지 장단점이 있는데요. 첫 번째는 렌즈를 쓰면 왜곡이 생기기 시작을 해요.”

가장자리 이런 쪽이요?

“맞습니다. 수차라고 하는 전문용어가 있는데. 우리 카메라 찍을 때 센터에 초점을 맞추면 가쪽으로 갈수록 흐려지잖아요. 일부러 아웃포커싱 이렇게 해서 하기도 하는데.”

일부러 인물 사진을 찍을 때 그렇죠.

“인물 사진 찍을 땐 그러잖아요. 근데 렌즈는 기본적으로 그런 특성이 있습니다. 그걸 없앨수록 렌즈 가격이 굉장히 뛰기 시작을 하죠. 심지어는 100만원 넘는 것들도 막 생기기 시작하니까. 그거 말고도 왜곡을 유발하는 여러 종류의 수차들이 있어요. 첫 번째는 렌즈가 있음으로 생기는 현상이 렌즈를 빼면 없어진다. 또 하나는 면적이에요. 얘가 볼 수 있는 면적은 렌즈를 낄수록 좁은 면적을 보게 돼 있어요. 렌즈를 빼면 더 넓은 면적을 보거든요. 저희가 비교를 하면 현미경에서 대물렌즈 4배율 짜리가 보이는 면적보다 렌즈를 빼고 하면 6배 정도 더 넓은 면적을 한 번에 볼 수 있습니다. 예를 들어 대물렌즈를 10배율에서 50배율 이렇게 올라갈수록 점점 보이는 면적은 좁아들겠죠. 그런 또 단점들이 있어요.”

그러면 렌즈를 아예 다 안 쓰면 되는데 굳이 쓰는 이유는 뭡니까?

“그러면 이런 질문하고 똑같은 거죠. 우리가 필름 카메라를 쓰다가 디지털 카메라가 나왔어요. “왜 필름 카메라를 쓰고 있나요?” 이렇게 질문하는 거하고 같거든요. 지금은 당연히 렌즈가 있는 거를 우리가 써왔어요. 익숙해져 있어요. 근데 이렇게 렌즈를 빼고 하는 방식은 그동안에 없었거든요.”

예를 들어서 핸드폰 카메라에도 렌즈가 다 있는데. 대표님 말씀대로라면 렌즈 빼면 훨씬 더 좋다는 거 아닙니까?

“맞아요.”

그럼 뭐가 어려운 거예요? 그러면 이 센서 설계하는 게 어려워서 이걸 못하고 있다라는 얘기인 거예요?

“이건 처음에 말씀드렸는데. 누구나 할 수 있어요. 여기서 ‘누구나’라고 하는 건 이미지센서를 양산하고 있는 데는 다 할 수 있죠. 삼성이나 소니. 이런 데는 다 할 수 있잖아요.”

-SK하이닉스까지.

“대신에 시장이 먼저 그렇게 할 만큼 있느냐가 첫 번째는 관심사겠죠. 두 번째는 반도체 이미지센서를 하는 업체 외에 패키지 산업군이 같이 참여를 하느냐. 이 부분이 그다음에 달려 있고요. 이제 세 번째 스텝은 바이오를 다루는 경우에는 바이오를 다루는 카트리지들 있잖아요. 거기에다 샘플도 집어넣을 거고 바이오 반응도 일으키려면 그 일회용 카트리지나 센서 표면에 표면 처리를 어떻게 할 것인지 유체의 흐름을 고르게 잘할 것인지 이런 바이오에 관련된 노하우가 들어간 카트리지들, 이런 것들이 같이 접목이 되어야 이게 완성이 되는 산업군이거든요. 그러니까 그렇게 단계적으로 다 된다고 하면 다 할 수 있습니다. 근데 아직은 하는 데가 없으니까 저희가 선도적으로 생태계를 만들어가고 있는 거죠.”

그러면 지금 렌즈리스(lensless) 이미지센서. 렌즈 없이도 쓸 수 있는 이미지센서는 다 만들 수 있다는 얘기예요?

“우선은요.”

그럼 솔의 경쟁력은 뭡니까?

“아까 말씀드린 대로, 첫 번째는 안의 구조를 뭐를 바꿔야 되는지를 알려면 이 특성을 알아야 되잖아요. 그다음에 거기에다가 패키지를 어떻게 해야 더 좋은 이미지가 나오는지. 거기에는 거기에 또 어떤 니즈가 있을 거잖아요. 그걸 알아야 그거에 맞게 또 설계를 할 거잖아요. 거기에 또 바이오에 관련된 걸 하려면 바이오의 어떤 특성을 어떤 측면에서 볼 건지를 알아야 그거에 맞게 또 최적화가 들어갈 거잖아요. 그러니까 저희는 그걸 먼저 진행을 하고 있는 거죠.”

그러면 지금 대표님 말씀대로라면 나중에 카메라나 이런 데도 렌즈 없이도 다 나올 수 있는 세상이 될 수도 있는 거군요.

“그렇게 될 거라고 저는 확신하고 있습니다.”

그러면 지금 솔이 먼저 와서 바이오나 혹은 비바이오. 아까 가스 누출이라든지 이런 거 말씀하셨는데. 그쪽 말고도 일반 컨슈머라든지 이런 쪽으로도 자동차 카메라 이런 쪽으로도 다 갈 수 있다?

“그렇죠. 마이크로 월드는 다 보거나 뭔가를 탐지하거나 할 수 있습니다.”

그러면 지금 렌즈 없이 뭔가 쓸 수 있는 이미지센서 구조에 대해서는 정확하게 말씀을 안 해 주셨는데. 어차피 들어도 제가 잘 모를 것 같으니까. IP라든지 이런 것도 많이 해놓으셨습니까?

“현재 할 수 있는 한 최대한 했고요. 이제부터 본격적으로 시작입니다. IP 문제는 등록된 것도 있지만, 최근에 특허 전문가분들이 별도로 모여서 굉장히 촘촘한 특허 로드맵을 만들려고 진행을 하고 있는 중이에요.”

그럼 솔의 사업 모델은 지금 이거 만들어갖고 직접 엔드 제품까지 다 만들어서 최종 고객이 일반 소비자는 아닐 테고. 아까 연구소라든지 그런 바이오 기업들이 될 텐데. 그런 데 파는 것까지 일괄적으로 다 하겠다라는 얘기입니까?

“아니요. 그렇게 안 하려고 생각을 하고 있어요. 생태계를 구축하는 데 집중을 하는 게 좋겠다라고 저는 생각을 하고 있습니다. 그러니까 기존에 렌즈가 있는 시스템들이 대부분의 제품들이거든요. 그래서 글로벌 메이저 기업들한테 저희가”

납품하는?

“네. 그래서 같이 하는 모델을 생각을 하고 있는 거예요.”

써모피셔 이런 쪽에 예를 들어서 공급.

“써모피셔(Thermo fisher), 로슈(Roche), 애보트(Abbott), 지멘스(Siemens). 이런 데가 저희 고객이 될 수도 있을 것 같습니다. 이미 많은 부분 얘기들이 진행이 되고 있는 부분도 있고요.”

그러면 솔에서는 설계하고 이런 솔루션에 대해서 제공하고 생산은 SK하이닉스 같은 데서 하고. 나머지 패키지도 하고 공급하면 판매나 전체적인 이런 것들은 그런 플레이어들이 할 수 있는 그림을 그리고 있다라는 얘기군요. 지금 아까 누적으로 한 300개 정도 팔았다고 하셨는데 그건 레퍼런스 차원에서 그냥 만들어 보신 겁니까?

“레퍼런스 차원에서 한 거고요. 아까 말씀드린 셀 카운터에 한 제품에 집중을 하다 보면 그 제품의 판매에서 A/S까지 고려를 하면 그거 하나만 해도 조직이 굉장히 커져야 되겠더라고요.”

쉽지 않죠. 세일즈 조직이랑 A/S 조직 다 해야 되니까.

“맞습니다. 그래서 아까 말씀드린 대로 현재 상태의 센서 수준이라고 한다면 아까 이미지센서를 양산하고 있는 기업은 마음만 먹으면 들어올 수 있는데. 저희가 계속해서 한 발이라도, 반 발이라도 계속 앞서가려면 그 센서들이 어떻게 만들어져야 되는지. 패키징은 또 어떻게 돼야 되는지. 뒷단에 바이오에 관련된 부분은 일회용 카트리지 이런 것들은 어떻게 구성해야 되는지 다 기술과 노하우가 필요한 부분이거든요. 그래서 그거를 계속해서 앞서 나가는 게 결국은 그게 삼성이 됐든 소니가 됐든, 언제든지 따라오면 우리가 계속해서 더 좋은 성능을 낼 수 있는 그게 조금 더 나은 길이라고 생각이 들어가지고요. 이제 그렇게 하려고 하고. 그다음에 이 반도체 쪽은 굉장히 수량이 많이 형성이 되어야 이 생태계가 살 수 있는 구조라서.”

그렇죠. 이거 한 번 쓰고 버려야 사실은 돈이 된다라는 얘기인 거죠.

“그래서 저희가 저거를 일회용으로 생각을 하고 있는 거고요. 이미 일회용으로 쓸 수 있는 정도의 스펙과 가격을 맞출 수 있는 구조. 이런 것들에 대해서 많은 부분 얘기가 되어 있고 그것도 준비가 돼 가고 있습니다.”

그건 연구 쪽에서보다는 일반 병원이나 이런 쪽에서 쓸 수 있나요?

“병원뿐만 아니라 개인이 집에서도 쓸 수 있는 용도까지도 생각을 하고 있어요.”

여기에 침을 뱉어갖고 이렇게 볼 수도 있고. 그런 것도 고려를 하고 계시는 거군요.

“그래서 궁극적으로는 저희가 이런 걸 어디에 쓸 수 있다. 몇 가지의 사례나 이건 저희가 계속 공개를 하려고 하거든요.”

케이스 스터디를 만들어서 이렇게.

“그래서 디바이스하고 기본적인 소프트웨어를 공급을 하고요. 거기에 우리가 앱을 이용해서 개발자들이 원하는 사람들은 자기의 애플리케이션에 맞도록 이렇게 하듯이 기존의 메이저 기업들. 아까 말씀하신 써모피셔(Thermo fisher)나 로슈(Roche), 애보트(Abbott) 뿐만 아니라 굉장히 전 세계 스타트업이나 이런 거를 이용해서 바이오를 하고 싶어 하는 사람들도 있을 거고. “나는 가스 센서를 하고 싶다” 아니면 “미세 플라스틱을 하고 싶다” 이거 외에도 제가 상상하지 못하는 여러 아이디어들이 많이 있을 거거든요.”

그림을 엄청 크게 그리고 계시군요.

“그런 부분들이 이 생태계에 들어와서 같이 할 수 있도록 그렇게 하려고 합니다.”

지금 특허 등록이 20개가 되었고, 심사 중인 게 14개인 것 같고. 표준을 IC에서 5건을 제정했다라는 게 이게 뭐예요? 무슨 표준을 어떻게 했습니까?

“우리나라에는 표준을 제정하는 거에 많이 관심을 안 갖고 있는데요. 삼성이나 LG, SK하이닉스 이렇게 대기업 일부만 참여를 하고 있고, 근데 제가 표준을 제안한 건 뭐냐면 지금 기존에 했던 방식. 우리가 카메라에는 보통 렌즈하고 센서가 같이 있는데. 이거를 우리가 예를 들면 삼성이나 애플에 납품하려고 하면 얘도 무슨 방법에 의해서 평가를 하고 시험 인증을 받아야 되잖아요. 근데 그런 평가 방법들이 딱 셋업이 되어 있어요. 우리가 사진을 찍을 때 1m 앞에 있는 차트를 찍어서 왜곡을 펴고 이런 과정도 있는데, 렌즈를 딱 빼버리니까 그 차트가 볼 수가 없는 거예요. 그러면 이거를 측정할 수 있는 방법이 새로운 방법이 필요하잖아요.”

렌즈 없이.

“그렇죠. 렌즈 없는 상태의 센서를 어떻게 평가를 할 것인가. 그거에 관련된 표준을 만든 거고요.”

그건 회사에서 주도로 하신 겁니까?

“저희가 제안했고 특허로도 등록이 되어 있고. 표준으로도 제정이 되어 있습니다. 그러면 앞으로 어떤 일들이 적용이 될 거냐면요. 저희가 수억 개를 전 세계에 아까 말씀드린 대로 뿌렸어요. 그럼 거기서 각자 바이오마커들 가지고 제품들 만들고 했을 때 예를 들면 동일한 거면 같은 센서에서 나온 건 이 값을 신뢰할 수 있다. 병원에서 ‘신뢰할 수 있다.’ 이렇게 하려면 특정 기준에 의해서 평가된 평가 지표에 의해서 동일하다는 걸 증명을 해야 되는데. 그럴 때 사용하는 게 표준이거든요. 그래서 앞으로의 굉장히 많은 센서가 보급됐을 때 통일된 어떤 기준과 평가 방법에 의해서 데이터를 신뢰하자 그런 역할을 아마 표준이 할 거라고 생각을 하고 있습니다.”

상당히 그림을 크게 그리시고 계셔서 해야 될 일도 되게 많은 것 같고, 지금 모듈도 3종 개발하시고, 마지막 거 하나는 아까 0.56마이크로미터(µm) 픽셀 피치 갖고 있는 거랑 1.0마이크로미터(µm), 1.1마이크로미터(µm). 3개 개발했거나 하고 있는 것.

“그건 이미 완료가 됐고요. 그다음 프로젝트는 더 바이오 렌즈프리(lens-free)에 특화된 그다음 센서는 또 준비를 하고 있습니다.”

그리고 아까 얘기한 셀 데이터베이스 500종 갖고 와서 AI 쪽을 더 잘.

“또 하나 하려는 건 이게 진단 쪽에 응용이 될 수 있는데. 암 마커 하나, 바이러스 마커 하나, 심혈관 질환 하나. 이 세 개는 저희가 디지털 면역분석(Digital ELISA)라고 하는 플랫폼에다가 해서 연구 임상까지 진행을 하려고 합니다. 그러면 연구 임상 데이터를 가지고 아까 말씀드린 애보트(Abbott)나 로슈(Roche)나 지멘스(Siemens)의 기존의 장비 대비 동등 이상의 성능이 나온다는 거를 저희가 보여주면 그다음에 채택해서 테스트해보고 이렇게 하는 거로 얘기가 진행이 돼서 준비를 하고 있는 중입니다.”

올해 매출은 어느 정도 하십니까?

“올해는 아직은 제품이 많이 팔린 단계는 아니기 때문에 올해는 한 3억4000만원 정도 하게 될 것 같습니다.”

마지막 라운드 투자는 언제 받으셨죠?

“마지막 라운드, VC 투자는 저희가 2020년도에 20억원 정도를 받았는데요. 중간에 조금씩 조금씩 5억원 이런 정도의 엔젤 성격의 투자를 받았어요. 저희는 굉장히 특이한 케이스인데. VC 투자 들어오기 전에 저희랑 같이 멘토 역할을 하면서 할 만한 분들, 예를 들면 바이오 유통사 중에 상장 기업이라든지 아니면 국내 카카오 관련 계열의 부사장님이라든지. 또 FDA 의료기기 국장하신 분들 이런 분들이 엔젤 투자처럼 해서 그런 분들이 중간에 들어와 있고 그런 상황입니다.”

지난 10년간 자금 조달은 누적으로 얼마나 하신 겁니까?

“저희는 그렇게 많이 받지는 않았는데, 한 45억원 정도 될 것 같습니다.”

마지막 투자 라운드 때 밸류는 어느 정도였어요?

“마지막 밸류는 한 237억원 정도 되는 것 같습니다.”

추가 자금 조달 계획은 있으십니까?

“내년(2024년) 초에 상반기 중으로 한 50억원 정도 규모를 생각을 하고 있구요.”

-50억원 규모의 자금 조달. 그걸로 뭐 하시려고 하십니까?

“그거 가지고 아까 말씀드린 대로 셀에 관련된 국내에 있는 건 다 데이터베이스하고 딥러닝 해서 정확도를 모든 셀에 대해서 올려놓는 거 하나, 그다음에 디지털 면역분석(Digital ELISA) 관련해서 암 바이오 마커 하나, ‘사스 코브2’, 그다음에 바이러스 종류 하나, 심혈관 질환 하나, 연구 임상 칩에서 일어나는 연구 임상 데이터 뽑는 것까지 기본적으로 하려고 하고 있고요. 그다음에 셀 카운터는 저희가 시장의 VOC를 듣기 위해서 출시를 했는데. 이게 일부 보완하고 싶은 점도 있고, 소비자들이 원하는 측면도 있고 해서 이건 하나 제품은 출시를 계속해서 해야 될 것 같고요. 그래서 그거에 들어가는 출시 비용 정도 생각을 하고 있습니다.”

셀 카운터 신제품, 조금 개선이 된 신제품 출시도 하고 있다. 재료비 구조로 보면 기존에 그런 기계와 솔에서 만든 이거의 재료비 차이 많이 나죠?

“많이 나죠.”

몇 배 정도 차이 납니까? 왜냐하면 제가 써모피셔(Thermo fisher)나 로슈(Roche)나 이런 데서 봤을 때 그래? 우리가 이렇게 마진을 더 남길 수 있단 말이야?” 이런 베네핏이 있어야 전격적으로 도입하지 않을까라는 생각이 들어서요.

“기본적으로 케이스나 이런 거 다 빼고요. 가장 중요한 게 대물렌즈거든요. 이 대물렌즈가 저희가 인터넷을 찾아보면 중국산 저렴한 거 한 5만원서부터 시작해서 하나에 100만원 넘는 것도 있거든요. 렌즈만. 그다음 들어가는 게 카메라에 관련된 부분인데. 카메라도 몇 화소냐에 따라서 저렴한 5만원짜리에서부터 카메라로 따지면 몇십만원 하는 것들도 많이 있고요. 그다음에는 보통 초점을 맞추기 위해서 모터가 들어갑니다. 렌즈가 있으면 초점을 맞춰야 되니까. 모터도 보통 5만원 이상 가거든요. 그것만 해도 기본 구성품이 한 15만원 되는데 그런 거 다 필요 없이 이 센서만 있으면 되니까요. 그건 뭐 2~3불만 있어도 되기 때문에. 원가적인 측면에서는 굉장히 차이가 나죠.”

내년 상반기에 투자받으실 때는 우리가 어느 정도 시간이 흘렀을 때 아까 얘기한 써모피셔라든지 이런 회사에 이런 걸 라이선스를 준다든지 해서 말하자면 의미 있게 큰 규모로 매출이 날 수 있는 시점이라든지 방법, 이런 거에 대해서 아마 설명을 하셔야 될 것 같은데. 어떻습니까? 가볍게 설명해 주실 수 있을까요?

“저희가 1분기에 투자받는 거 가지고는 대량으로 이 생태계를 만들 수 있는 기반이 되는 모델들까지만 생각을 하고 있어요. 그래서 아까 딥러닝하는 과정, 그다음에 디지털 면역분석(Digital ELISA)에 관련된 부분. 그다음에 저희가 이 광학 모듈 센서하고 광원이 필요한 모듈하고 기본적인 이 AP 모듈에서 우리 안드로이드 폰 얘기하면 안드로이드 기본 모델에다가 앱을 사용자들이 할 수 있는 그런 플랫폼을 하나 만들고 싶거든요. 내년도에는 아마 그거 하는 데 거의 다 시간을 보낼 것 같고요. 이제 그걸 이용해서 많이 오픈을 해놓으려고 합니다. 그러면 의료 쪽은 인허가 때문에 시간이 걸리겠지만, 의료기가 아닌 부분. 예를 들면 셀 카운터도 의료기는 아니거든요. 산업용으로 생각하는 분야도 의료기가 아니기 때문에. 일반 전자제품 인증을 받을 수 있는 코어에 관련된 부분은 저희가 어느 정도 다 인증받은 거 위주로 이렇게 배포를 하려고 해요. 그러면 그거를 2025~20026년도에 많이 사용하게끔 하는 그런 전략으로 갈 거고요. 아마 본격적으로 매출이 굉장히 크게 일어나는 건 2027년도 정도로 생각을 하고 있어요. 저희가 S그룹하고 매출 프로젝션을 서로 논의를 할 때 2027년도에 센서 1억개를 판매하는 걸 목표로 해서 시장을 창출해보자라고 나름대로 목표를 정했거든요.”

-1억개면 매출은 어느 정도나 됩니까?

“1만원씩만 잡아도 1조원이 되거든요. 그러면 그 안에 정말 1억개를 어디 어디서 팔 거냐. 저희가 예를 들면 진단 쪽 바이오 쪽만 보더라도 국내에서 1년 동안에 면역 진단으로 받는 건수가 1억 건 정도 되더라고요. 우리나라가. 그다음에 글로벌 모 기업의 아시아에서만 한 회사에서 아시아에서 검사하는 건수만 50억 건 정도가 돼요. 그래서 아까 저희가 내년도에 연구 임상을 통해서 기존 회사의 제품보다 동등 이상의 성능 데이터가 확보가 되면 그쪽에서 본격적인 테스트를 진행을 해서 제품을 교체해 나가는 형식으로 생각을 하고 있거든요. 그럼 이건 저희가 이미 예기되고 있는 시장인 거고. 나머지 아까 미세 플라스틱이라든지 그다음에 셀 쪽도 굉장히 오픈해놓고 저희가 하려고 하거든요. 근데 세포 카운팅 쪽은 셀 연구하는 데는 거의 다 기본적으로 사용하는 거라서 기존에 현미경 보는 유저들은 가능하면 다 저희가 할 수 있도록 가격 구조도 아까 말씀드린 것보다는 훨씬 더 파격적인 금액으로 아마 저희가 풀려고 생각을 하고 있고요. 그래서 어떤 매출 구조가 제품의 단가를 높여가지고 뭔가를 이렇게 하는 것보다는 이 핵심 모듈을 공급해서 1억 개 이상 수요를 창출시키는 그 생태계를 어떻게 만들 건가 여기에 집중을 하려고 하고 있고, 충분히 2027년도에 가능할 거라고 생각을 하고 있습니다.”

대표님 오늘 나와서 말씀해 주셔서 고맙습니다. 나중에 새로운 뉴스 있으면 한 번 더 나와주시기 바랍니다. 고맙습니다.

“고맙습니다.”

정리_송윤섭 PD songyunseob@thelec.kr

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