<자막원문>
인터뷰 진행: 디일렉 한주엽 대표
출연: 프로닉스 김기수 대표
-프로닉스라는 회사는 언제 설립됐습니까?
“프로닉스가 2016년에 카이스트 신소재공학과의 이건재 교수님이 교원 창업을 한 회사입니다. 그거를 저희가 2019년 11월에 인수한 거고요. 그렇게 해서 인큐베이션을 한 거죠. 이제 3년 6개월 정도 됐네요.”
-그러면 대표님 개인이 인수하신 거에요?
“그건 아니고 저희가 KNTB라고 Korea New Technology Bank라는 홀딩컴퍼니인데 이 회사가 우리나라 early stage에 있는 기술 기업을 인수해서 인큐베이션하는 회사입니다.”
-말하자면 조금 다르긴 하지만, 액셀러레이터?
“그렇다고 보시면 되죠. 맞습니다.”
-액설러레이터는 투자를 하는데 여기는 주로 인수하시는 겁니까?
“그러니까 저희는 일정 부분만 투자하는 일은 아예 안 합니다. 저희는 완벽하게 지분을 가져와서 저희가 아예 경영하는 업체만 대상으로 하는 거죠.”
-그렇게 인수하신 회사가 몇 개나 됩니까?
“이번에 첫 번째 한 회사가 프로닉스고요. 두 번째 회사를 현재 작업 중에 있습니다.”
-대표님은 그러면 그 회사에서도 대표님?
“그렇죠. 거기의 대표는 아니고 그 모회사를 세 명이 동업해서 만든 회사입니다.”
-독특한 구조인 거 같은데요?
“네. 아마 우리나라에서는 거의 찾아보기 힘든 구조일 겁니다.”
-프로닉스라는 회사에 대해서 두 가지 정도 사업이 크게 있는 거 같더라고요. 하나는 소리를 잘 듣게 해주는 솔루션, 또 하나는 마이크로 LED 관련된 것인데 그 두 가지 사업을 다 갖고 있었던 겁니까?
“그렇죠. 이게 하나는 음성인식 센서고, 또 하나는 마이크로 LED 기술인데 얼핏 보면 무슨 관계가 있지? 왜 이렇게 애매한 거 두 가지를 하지? 이럴 수 있는데 이건재 교수님의 기술이 뭐냐면 이분이 카이스트 신소재공학과 교수신데 박막 소재를 만드는 분이에요. 그러니까 사물을 얇은 막으로 뜯어내서 소재로 사용하는 거죠. 그래서 프로닉스의 이름 자체가 Flexible electronics를 합친 말이에요. 그니까 유연한 전자소자 이런 정도의 뜻이 되겠죠. 박막으로 뜯어내니까 당연히 유연해지겠죠. 그래서 그 유연한 형태의 전자소자를 만드는 기술을 가진 건데 음성인식 센서 부분이 쉽게 얘기하면 공진하는 박막을 만든 거고요. 음성에. 그다음에 저희가 웨이퍼에서 보통 박막 부위를 뜯어내는 건데 웨이퍼 전체가 다 발광 부위가 아니고 특정 막이 발광하는 층이거든요. 그 층만 뜯어내는 거죠. 그니까 둘 다 박막을 기준으로 한다는 측면에서 박막을 적용할 수 있는 것 중에 가장 시의적절한 기술 두 가지를 다 담은 회사다. 이렇게 보시면 됩니다.”
-제가 회사 소개 자료를 좀 봤는데 AI 우리가 차에서도 요즘에 안녕, 현대차. 이런 인식하고 시리야. 이렇게 얘기하고 하는데 그런 데 쓰는 마이크 같은 경우는 예전에는 저희가 이런 마이크 쓰는 걸 썼을 텐데 요즘은 MEMS 마이크라고 해서 MEMS를 많이 쓰던데 그거랑 좀 다른 솔루션인 겁니까?
“그게 마이크를 설명해드리면 그냥 마이크로폰이잖아요? 이전에는 이 마이크로폰을 어떻게 만들었냐면 코일형이라고 해서 구리 선을 칭칭 감아서 썼습니다. 잘 아시겠지만, 감전당하고 그랬죠. 옛날에는 마이크를 그렇게 썼죠. 근데 이게 너무 위험하고, 무겁고, 비 올 때 아주 위험하고, 야외에서 아예 쓸 수도 없고 이러다 보니까 콘덴서형 마이크로폰이라는 게 개발됩니다. 그 원리를 잠깐 설명해드리면 이렇게 양쪽에 전기가 걸려있거든요. 이 사이에 얇은 막이 있습니다. 저희가 말을 하면 공기 떨림이 이 막을 움직이는 거에요. 여기 전기를 걸어놨기 때문에 이 공간에는 전기장이 형성돼 있거든요. 근데 여기서 막의 움직임이 생기면 변이가 생기고, 그 변이에 따라서 전압이 잡히고, 전류가 흐르는 원리에요. 아주 심플합니다. 그래서 그런 콘덴서형 마이크로폰이라는 게 나오면서 저희가 안전하게 가볍게 쓸 수 있는 전자형 마이크로폰이 나오기 시작한 건데 MEMS는 그 작동 메커니즘이 다른 건 아니고요. 그것도 역시 그대로 이런 콘덴서형 마이크로폰인데 그거를 소형화한 것. 쉽게 얘기해서 반도체 공정을 활용해서 아주 작게 만들어낸 게 MEMS 마이크로폰이라는 거고, 음성을 전기적 신호로 바꿔야 AI가 됐건 누가 됐건 알아들을 거잖아요. 근데 기존에 나와 있는 저희 음성을 전기적 신호로 바꿔줄 수 있는 애들은 마이크로폰밖에 없기 때문에 그래서 다 MEMS를 쓰는 거죠.”
-프로닉스의 기술은 뭐가 다릅니까?
“매우 다르죠. 이게 무슨 소리냐면 기존에 저희가 마이크로폰, 마이크라는 거잖아요. 말 그대로. 마이크는 제가 아까 말씀드린 것처럼 아주 옛날부터 쓰기 시작한 거죠. 근데 이 마이크를 만든 목적이 AI랑 커뮤니케이션하려고 만든 건가요?”
-아니죠.
“얘는 그냥 소리를 잡아서 플레이 백 하거나 아니면 스피커로 보내서 확대해서 내보내려고 만든 거지 AI랑 커뮤니케이션하려고 만든 애가 아니죠. 그러면 지금까지 사람 말을 제일 잘 알아듣는 건 사람 귀잖아요. 그럼 사람 귀가 음을 어떻게 듣는지를 보면 MEMS 마이크로폰이 작동하는 기저와는 완전히 다르거든요. 그리고 저희 음성인식 센서는 사람이 듣는 방식을 그대로 묘사한 방식입니다.”
-구체적으로 어떤 방식입니까?
“설명을 두 가지 정도로 드릴 수 있는데 우선 첫 번째는 저희 귀는 헤어셀이라는 게 있는데 공진을 합니다. Resonating 한다고 하는데 이게 어떤 거냐면 혹시 이런 거 보셨던 적 있을 거에요. 바람이 막 부는데 바람의 frequency(진동수)랑 다리 고유의 frequency가 맞아떨어져서 다리가 막 출렁이는 장면이라든지 아니면 기타 줄을 맞출 때 아랫줄과 윗줄의 음이 딱 맞으면 윗줄만 딱 건드려도 밑에 줄 손도 안 대도 크게 같이 울리잖아요. 그게 뭐냐면 음의 frequency가 물체가 가진 고유 주파수와 맞아떨어지면 같이 떨리는 거거든요. 그걸 공진 현상이라고 합니다. 저희 귀는 공진해요. 만일 저희 귀가 공진을 안 했으면 아마 저랑 대표님이랑 이 정도 앉아서 대화하는 것도 상당히 어려웠을 가능성이 높아요. 그게 무슨 소리냐면 MEMS 마이크로폰이 초기에 나왔을 때 저희가 셀룰러 폰을 초기에 들고 다닐 때 018, 016 이런 것들도 막 있을 때 그때 아마 선전할 때 우리 집 이런 거 했던 거 기억나실 거에요. 학교, 우리 집 이런 거 했잖아요.”
-걸리버 이런.
“그때 어떻게 하셨어요? 보통 이렇게 하잖아요. ‘우리 집’ 이렇게 했잖아요. 그러면 얘가 잘 알아들어요. 근데 이렇게만 놓고 ‘우리 집’ 해도 그때 못 알아들었던 거 기억나시죠?”
-거의 그때 광고는 엄청나게 했는데.
“그니까 이렇게 돼야 해요. 이유가 뭐냐면 이 발화 지점. 즉 말하는 데서 가까이 대면 손으로도 느껴져요. 공기 떨림이. 그렇죠? 그 정도로 공기 떨림이 강합니다. 근데 얘가 조금 멀리 가면 얘가 사방으로 퍼지잖아요. 그래서 거리가 조금 멀어질수록 현격히 압력이 떨어지기 시작하거든요. 근데 제가 아까 MEMS 마이크로폰은 이렇게 돼 있다고 했잖아요. 얘의 공기 압력이 얘를 움직여줘야. 충분히 움직여져야 충분히 변이가 나오고 충분하게 전압이 걸리고 충분한 전류가 흐르는 거에요. 떨어지면 안 흐르는 거죠. 그래서 그 당시만 해도 MEMS 마이크로폰의 성능이 나빴기 때문에 이렇게나 해야 들었고, 요즘은 사전 증폭, high SNR MEMS microphone이라고 해서 이거를 높이려고, 사전 증폭 기능 같은 걸 아주. 기술의 집약체 같은 MEMS 마이크로폰이 나와서 그나마 2, 3m 정도로 듣는 거에요.”
-여러 개 달잖아요?
“네. 근데 여러 개 다는 건 방향성을 잡으려는 거고요. 여러 군데에서 오는 방향성, 그다음에 노이즈 캔슬링 이런 걸 하기 위해서 여러 개를 쓰는 건데 그렇다고 하더라도 그런 거리적인 핸디캡이 확실하게 있습니다. MEMS 마이크로폰이. 근데 예를 들면 집에서 voice control(음성 제어)을 하신단 말이죠. 예를 들면 TV를 켜거나 끄거나 아니면 향후에 사실 이게 범용화되면 거의 모든 가전제품에 다 들어갈 거에요. 세탁기, 냉장고 아마 안 들어가는 데가 없을 텐데 근데 그거를 2, 3m 앞쪽으로만 근접해서 명령해야 한다. 그럼 가서 누르죠.”
-말로 시키기 위해서 말을 한다는 느낌도 살짝 저는 최근에 받았거든요.
“그니까 그런 핸디캡이 있고요. 첫 번째, 거리 이슈, 거꾸로 얘기하면 민감도입니다. 근데 저희 음성인식 센서는 공진하기 때문에 그 공기 떨림이 강력하진 않더라도 주파수가 와서 닿기만 하면 그 막이 능동적으로 움직이거든요. 그러니까 민감도가 아주 높은 거죠. 보통 저희가 주파수대에 별로 민감도가 다르긴 한데 맥시멈 22배 정도 높아요.”
-그러니까 목소리를 잘 잡아낼 수 있다는 거군요.
“잘 잡아내고, 그다음에 소음이 섞여 있을 때도 목소리를 잘 구별할 수 있겠죠.”
-관련해서 보니까 사물인터넷용 초저전력 유연 압전 음성인식 센서라고 특허를 내놓은 것도 있는데 이 특허 안에?
“그렇죠. 아까 말씀드린 것처럼 사람들이 다 고민해서 생각했죠. 이렇게 공진하는 걸 만들면 민감도가 좋아지겠다. 다 고민했어요. 엄청난 시도가 있었습니다. 다 실패했습니다. 왜냐면 공진하면 전기 신호가 되게 뾰족하게 나오는데 그러면 음성 센서를 쓸 수가 없어요. 그니까 공진하되 얘가 부드럽게 나오게 만들어야 하는데 그게 어려운 겁니다. 그 특허를 저희가 미국과 한국에 가지고 있는 거죠.”
-저희도 반도체나 이런 거 하다 보면 핸드폰 신제품 나오면 다 뜯어서 뭐 들어갔는지 보면 MEMS 마이크로폰 스마트폰에 많이 들어가지 않습니까? 다 뜯어보면 잘하는 회사들이 많이 넣어놓고 하는데 그런 거랑 비교했을 때 대표님이 프로닉스에서 만든 솔루션하고 비교했을 때 테스트 측정 이런 거 해본 적 있습니까?
“있죠. 당연히 해놓은 것들이 있고, 저희는 이렇게 보시면 돼요. 기존에 마이크를 쓰던 모든 영역에 저희가 들어가겠다는 건 아닙니다. 기존에 마이크로폰이 훌륭하고, 그거 그대로 쓰시면 돼요. 다만 저희가 들어가고자 하는 부분은 어디냐면 기계와 정확하게 마치 사람과 대화하듯이 커뮤니케이션하는 용도로 쓰는 MEMS 마이크로폰이 부적합하다는 거에요. 그래서 저희 센서를 저희가 뭐라고 부르냐면 machine ear라고 부르는 겁니다. 그니까 기계의 귀를 만들어주는 센서를 만드는 곳이지 기존의 MEMS 마이크로폰이 하는 모든 시장에 들어가겠다는 건 아니에요.”
-그럼 스마트폰, 자동차, 가전에도 일부, 그리고 스마트 스피커라든지.
“다 대상일 수 있는데 이 정도겠죠. 예를 들면 TV 같은 대상하고 사실 저희가 얼마나 깊이 있는 AI 대화를 하겠어요. 보통 저희가 음성인식을 할 때 쉽게 얘기해서 키워드를 인지하기 위한 음성인식과 사실은 저희가 AI와 사람과 대화하듯이 하는 음성인식 알고리즘 방식이 좀 다릅니다. 예를 들면 꺼, 켜, 내지는 채널 이렇게 특정한 단어만 알아들어도 충분히 되는 경우는 보통 키워드 인식이라고 해서 심플하고 단순한 알고리즘이 필요하고요. 마치 저희가 AI를 정교하게 사용할 때는 예를 들면 우리가 뭘 물어본다든지 사람과 대화하듯이 찾게 시킨다든지 뭐를 고민하게 만든다든지 하면 굉장히 정말 사람과 대화하는 정도의 수준으로 가야 하는데 그런 때의 MEMS 마이크로폰이 예를 들면 아까 거리나 아니면 알아듣는 내용이나 특히 사람을 구별하는 능력. 그러니까 음성인식은 화자 식별하고 분리하려고 해도 할 수가 없거든요. 예를 들면 차량을 내가 음성인식으로 움직이는데 다른 사람 말에 움직이면 어떻게 되겠어요. 큰일 나는 거죠. 그래서 그게 예를 들면 ‘내 이메일을 하나 읽어줘.’ 그러는데 아무나 얘기해도 내 이메일을 읽어주고 그러면 안 되잖아요. 그러니까 화자 식별과 음성인식은 떼려고 해도 뗄 수가 없어요. 저도 대화할 때 누구랑 대화하는지를 인식하고 대화하잖아요. 그러니까 그런 형태로 가는. 그다음에 예를 들면 소음이 많은 곳. 이런 데서는 MEMS 마이크로폰 정확도가 거의 50% 아래위로 왔다 갔다 해요. 그러니까 거의 동전 던지기와 마찬가지 정도의 수준이거든요. 절대 못 씁니다. 예를 들면 컨벤션 센터 같은 데서 로봇이 돌아다니는데 걔랑 커뮤니케이션해야 한다. 못 써요. MEMS 마이크로폰은. 그니까 저희는 그런 데는 저희가 유일한 대안이라고 보는 거죠.”
-그럼 고객군으로 스마트 가전, 디바이스, 차 여러 가지가 될 수도 있겠네요?
“AI가 들어가는 곳은. 사람과 voice command(음성 명령)라고 하거든요. 말로서 명령해야 하는 데는 다 저희 타겟 시장인데 기존의 MEMS 정도 수준으로 써도 문제없는 데는 그냥 그대로 써도 되고, 이거보다 좀 더 높은 확률과 높은 방식으로 필요하다 그러면 사실 상용화까지 앞서 있는 공진형 음성인식 센서는 저희 거가 거의 유일하기 때문에.”
-소개 자료에 보면 화자 인식률이 기존 핸드폰에 주로 사용된 MEMS 마이크로폰하고 비교했을 때 그게 90%라면 대표님 회사는 97.5% 굉장히 높은.
“근데 그것도 조용한 환경에서 그런 거고요. 시끄러운 환경으로 가면.”
-저쪽은 확 낮아집니까?
“네. 거기는 거의 예를 들면 아주 노이즈가 심한 환경으로 가면 MEMS는 거의 51%~52% 수준. 저희는 그래도 80%가 유지됩니다.”
-MEMS 마이크로폰하고 비교했을 때 제품의 생산 단가나 생산에 대해서 어려움이라든지 이런 것들은 어떻습니까?
“생산 단가는 당연히 저희가 비싸죠. 왜냐면 저희는 채널도 7개인데다가 그다음에 저희는 아까 피에조 일렉트릭(Piezoelectric) 하다고 하는데 압전 물질을 쓰거든요. 그게 왜 그러냐면 음성인식 센서가 구성이 센서부가 있고, 처리부가 있는데 처리부는 우리나 MEMS나 다 전기가 없으면 처리할 수 없죠. 근데 센서부는 저희는 사실 전기를 걸어놓을 필요가 없어요. 왜냐면 떨리는 막에 저희가 압전 물질을 발라놨거든요. 그래서 얘가 떨리면 전기를 생산합니다. 왜냐면 생각해보세요. 만일 제가 TV랑 하루에 대화를 얼마나 할까요? 제가 TV를 5시간 본다고 해도 대화하는 시간은 아마 2, 3분, 5분도 안 될 거에요. 왜냐면 TV 켜, 꺼, 내지는 몇 번 틀어, 아니면 뭐 찾아봐. 이런 순간을 합한 시간을 다 해봐야 사실은 그렇게 길지 않거든요. 근데 전기는 항상 걸려있어야 해요. 센서부에. 아까 제가 센서부에 전기 걸려있어야 한다고 말씀드렸잖아요.”
-그러면 기존 거는 전기도 계속 구동해야 하고, 채널도 하나밖에 없고, 원거리에서는 잘 안 되는데 프로닉스 솔루션은 채널이 7개, 채널이 많다는 거는?
“입체적 정보를 준다는 거죠.”
-그래서 원거리 감지도 좀.
“원거리 감지는 예민하기 때문에 원거리 감지가 잘 되는 것이고, 7개의 정보를 준다는 건 정확도를 높일 수 있죠.”
-그러고 전기를 계속 걸어놓을 필요 없이.
“그 세 가지가 장점이에요.”
-자가 구동이 된다는 게 장점이다. 얼마나 비쌉니까?
“지금 저희가 아직 대량 생산의 원가 계산까지는 못 가서. 근데 저희가 대량 생산 기준으로 보면 판가 기준으로 보면 기존의 MEMS 마이크로폰이 1,000원, 2,000원 하거든요. 더 싼 것도 있어요.”
-가격이 많이 떨어졌다고 들은 거 같은데.
“그 정도 하거든요. 근데 저희는 판가 기준으로는 사실 지금 저희 판단으로는 7,000원~8,000원, 10,000원 정도는 받아야 해요. 그니까 아까 말씀드린 것처럼 아주 첨예하게 그 원가를 따지는 부분에선 굉장히 비싸게 느껴지는데 이번에 저희가 보청기 보조 장치를 하나 만들고 있는데 재벌 회장님을 위해서. 그게 어떤 거냐면 보청기 쓰시는 분들 있잖아요. 이분들이 긴 테이블의 저 끝에 앉아있잖아요. 안 들려요. 왜냐면 MEMS가 아까 제가 그렇다고 말씀드렸잖아요. 그니까 뭐라고 하는지 안 들리시는 거죠. 시끄러운 데 가면 더 이상 말할 것도 없고, 그래서 보통 요즘 어떻게 하냐면 볼펜 같은 걸 여기다가 꼽아요. 여기서 말하면 MEMS니까 가까우니까 잘 들어갈 거잖아요. 여기서 블루투스로 쏘는 거죠. 그래서 블루투스로 잡아서 거기서 여기 보청기로 보내는 거에요. 그래서 6개 정도 꼽는 그런 보청기가 나오는데요. 블루투스 기능이 있고. 그 보청기가 얼마 정도 할 거 같으세요?”
-꽤 비싸니까 물어보시는 거겠죠? 근데 약간의 딜레이도 있을 거란 생각이 들어요.
“근데 아주 정보량이 엄청 많지 않으면 그렇게 큰 딜레이는 없어요. 거의 실시간이라고 보셔도 과언이 아닌데 1,500만 원 정도 합니다. 깜짝 놀라셨죠. 일반 보청기가 귀에 쏙 들어가는 거 양쪽 하시면 아마 300만 원~350만 원 정도 돼요. 근데 블루투스 기능을 갖추게 되면 그게 700만 원~800만 원으로 올라갑니다. 근데 아까 그렇게 말씀드린 것처럼 이렇게 볼펜 꼽고 이렇게 가면 1,500만 원 되거든요. 값이 400~500만 원 확 올라가죠. 저희가 뭘 만들고 있냐면 저희 거로 그냥 핸드폰만 한 거로 딱 올려놓으시면 돼요. 테이블 같은 데다가. 그러면 어디서 이 얘기를 해도 얘가 잡아서 블루투스로 쏩니다.”
-근데 아까 제가 말씀드린 특허가 제일 중요한 특허인 거 같은데 그거 말고도 특허가 굉장히 많이 나와 있더라고요.
“많이 나와 있죠. 그게 왜 그러냐면 특허가 보통 그런 걸 patent family 또는 patent group이라고 얘기하는데요. 핵심 특허가 있으면 그 핵심 특허를 보호하기 위한 제조 공정부터 시작해서 이런 것들을 감싸놔야 해요. 그래서 저희는 아까 공진하면서 음성인식 센서로서 충분한 신호를 만드는 그 기술에 관한 특허도 있지만, 그것을 만드는 과정 속에서의 모든 과정에 관한 걸 특허로 다 잡아놓는 거에요. 그래야 보호가 됩니다. 특허 하나가 중요한 특허가 있다고 걔만 하나 딱 놓게 되면 사실 포인트를 공격하면서 들어올 수 있는 것들이 많기 때문에 이것을 만들 수 있는 진입로를 사전에 판단해서 그 특허를 잡아내야 합니다.”
-2019년도에 인수했다고 하셨는데 지금 2022년이니까 로드맵이 어떻게 됩니까?
“지금 2022년이니까 3년 정도 됐고, 지금 저희가 7월 정도에 제가 말씀드린 것들의 프로토타입들이 다 나오기 시작해요. 그러니까 양산 직전 단계가 된 거죠. 그래서 이 프로토타입이 나오면 제가 정확하게 회사 이름은 밝힐 수 없고 그냥 미국의 가장 큰 Top 4의 IT 기업이라고 말씀드릴게요. 그 기업들하고 저희가 접촉이 있어요. 계속 접촉이 있고. 왜냐면 그 IT 기업들 입장에서는 AI가 차세대 먹거리라고 다 생각하고 있는 거고, 어마어마한 돈을 쏟아붓고 있는데 사실 음성인식 부분에 있어서는 발전 속도가 되게 느리거든요. 근데 아까 제가 말씀드린 음성인식이 AI와 제대로 커뮤니케이션하기 위해서는 세 가지가 필요한데 저희 말을 전기적 신호로 바꿔주는 음성인식 센서, 그다음에 그 전기적 신호를 가지고 저희 뇌처럼 학습하는 알고리즘, 그다음에 알고리즘 하기 위한 어마어마한 보이스 데이터가 있어야 하죠. 그래서 사실은 세계적인 기업들이 전 세계 콜센터를 사들이는 이유가 콜센터가 필요해서가 아니라 어마어마한 녹음 고객들의 보이스 데이터가 있기 때문이에요. 그래서 그 말도 안 되는 돈을 주고 콜센터를 사들이는 거거든요. 이 세 가지가 필요한데 알고리즘과 보이스 데이터는 거대한 IT 기업들이 본인들이 하는 거에요. 근데 음성인식 센서는 아까 말씀하신 놀즈 같은 애들이 만들어놓은 거 시장에서 사서 갖다 쓰는 거거든요. 저희는 여기에 보틀넥이 있다고 보는 거죠. 왜냐면 아무리 알고리즘이 좋아도 잘 아시잖아요. Garbage in, garbage out이거든요. 쓰레기가 들어오면 결과는 쓰레기일 수밖에 없어요.”
-회사에 인수하셔서 회사를 하고 계신데 투자 조달은?
“저희는 사실 투자 갖고 고민하진 않았어요. 왜냐면 워낙 저희가 하고 있는 기술이 의미가 있고, 또 제가 이런 식의 투자나 이런 거를 해본 경험이 많기 때문에 초기에 저희는 기관들과는 얘기 안 했고요. 그냥 능력 있는 엔젤들한테 초기 자금을 조달했고요. 이제는 저희가 본격적으로 제대로 기관들과 얘기해서 조달하려고 하고 있고.”
-어느 정도나 조달하실 생각이십니까?
“지금 기존에 저희가 조달했던 금액이 100억 원 조금 안 되는 거 같은데 앞으로 조달하려고 하는 금액이 300억 원 정도 됩니다.”
-300억 원 갖고 있으면 양산 시설을 꾸미는데.
“아무 문제 없이 할 수 있죠.”
-실제 매출은 언제 정도에 나올 것으로 보십니까?
“오늘은 저희가 음성인식 센서에 대해서 얘기하니까 음성인식 센서는 매출보다는 현실적으로는 제가 아까 말씀드린 기업 중 어느 한 곳과 할 가능성이 높아요. 이게 무슨 소리냐면 저희는 하드웨어 업체지 소프트웨어 업체는 아니거든요. 근데 저희가 MEMS랑 비교하기 위해서 저희가 돈을 다 들여서 알고리즘도 개발하고 그래서 MEMS랑 비교도 하고 이런 걸 한 거에요. 예를 들면 화자 식별, 음성인식 알고리즘도 저희가 개발하고. 근데 저희가 알고리즘 개발 능력이 얼마나 되겠습니까? 저희가 거기다 돈을 천문학적으로 쏟아부을 수도 없고. 근데 우리가 해본 결과 이런 정도 수준이 있다는 거를 보여줄 수밖에 없기 때문에 저희가 한 건데 이게 받아들여진다고 하면 저희 7채널을 활용한 알고리즘에 관한 새로운 개발이 필요할 가능성이 높아요. 우리는 그들이 필요로 하는 영역의 것을 맞춰줘야 할 가능성이 높고요. 그래서 아마 음성인식 센서 같은 경우는 그 중 어느 한 회사와. 분명히 어느 한 회사와 얘기가 되면 분명히 배타적인 걸 요구할 가능성이 높아요.”
-우리한테만 달라.
“네. 어디가 됐건. 그럼 그쪽과 공동 연구하면서 아마 그쪽 용 제품을 양산해낼 가능성이 제가 볼 때 높고요. 그다음에 다른 쪽은 저희가 오늘은 얘기 안 하지만 그쪽 매출은 제가 보기엔 올해 안에부터 나오기 시작하지 않을까.”
-마이크로 LED 말씀하시는 거죠? 다음에 얘기 한번 해주시죠. 마이크로 LED는 사실 마이크로 한 것들을 기판 위에 올리는 것들이 굉장히 보틀넥으로.
“그게 핵심이죠.”
-그 핵심 기술 갖고 있으니까 다음번에 얘기하는 걸로 하고요. 좋은 성과 있으시길 바랍니다. 대표님 오늘 고맙습니다.
“감사합니다.”
정리_박혜진PD kmsphj@thelec.kr