Q. 간단하게 자기소개 부탁드립니다.
안녕하세요, 저는 코클 리서치 팀에서 리서치 엔지니어를 맡은 이상민입니다. 학부 때는 컴퓨터 공학을 전공했고, 소리와 음악에 관심이 많아 석사는 음악 오디오 연구실로 진학했습니다. 이후 LG전자에서 여러 조직에서 6년간 다양한 경험을 쌓다가, 제가 좋아하는 일을 더 깊이 있게 하고 싶어 코클로 이직하게 되었습니다.
Q. 최근에는 어떤 업무를 하고 계세요?
리서치 엔지니어로서 질풍노도의 시기를 겪고 있다고 표현하는 게 적절할 것 같네요. 현재는 이것저것 개발해본 경험이 있기에 리서치 팀 내에서 내부적으로 필요한 툴이나 애플리케이션을 개발하는 데 많은 노력을 기울이고 있습니다. 가령 정수 님께서 만드셨던 샘플 페이지의 업데이트 (https://sample.cochl.ai/)라던가 인터넷에 올라와 있는 영상에서 음원을 수집할 수 있는 페이지를 만들어 데이터 라벨러분들이 더욱 편하게 작업하실 수 있도록 돕고 있습니다.
아무래도 리서치팀의 인원이 아직은 많지 않다 보니 여러 문제를 조금 더 효율적으로 처리할 방법을 제가 찾아 나서고 있습니다. 특히나 개발에 대한 부담을 가지고 있어 리서치와 개발 사이에서 발생하는 병목을 제거하는 데 많은 공을 들이고 있습니다. 부가적으로는 코클 전체 서비스 업데이트가 21년 4Q에 이뤄지고 있는데, 코클랩스 홈페이지를 개편하면서 해당 페이지에 탑재될 샘플 부분 업데이트를 또한 담당하고 있습니다.
Q. 코클을 선택하게 된 결정적인 이유는 어떤 것일까요?
저는 스스로 동기 부여가 잘 때 굉장히 효율적으로 일할 수 있는 편이에요. LG전자에서 짧다면 짧은 6년 동안 여러 업무를 경험해 본 게 지금의 저를 완성해주었지만 제게 선택권이 없던 적이 많았기에 점점 더 모티베이션이 떨어져 갔어요.
그러던 와중 LG에서 로봇 관련 조직에 있었을 때 코클과 일해 볼 기회가 생겼습니다. 로봇이 음악을 듣고 인터랙션 할 수 있게끔 만드는 프로젝트로 실제로 같이 일을 해보니 과정이 너무 재미있었습니다. 특히나 자신이 좋아하는 일을 하는 코클 사람들의 모습을 보면서 너무 부러웠어요.
저 또한 원래 소리나 음악에 대해 관심이 많았고, 이와 관련된 연구를 계속하고 싶다는 생각을 해왔기 때문에 망설임 없이 더 늦기 전에 코클에 조인해야겠다고 결정을 내렸습니다. 제가 아는 저는 좋아하는 걸 할 때 가장 잘 해낼 수 있는 사람이거든요.
많은 분이 대기업에서 스타트업으로 가는 게 큰 도전이라고 말씀해주셨지만 제게는 그렇게 느껴지진 않았습니다. 오히려 여러 경험을 쌓아왔던 나머지 하나의 분야에 대한 전문 지식이 부족한 게 아닐까 하고 걱정되었죠. 다만 이런 부분을 코클에서 긍정적으로 봐주셔서 지금 이렇게 열심히 일할 수 있게 되었던 것 같습니다.
Q. 이번 하반기 코클에서는 어떤 것들을 해보고 싶으세요?
음 아직은 고민하는 부분이긴 해요. 아무래도 코클이 Sound AI 분야에서 선발주자로써 리딩을 하고 있어 계속해서 생겨나는 후발주자와 어떤 부분에서 격차를 만들어 낼 수 있을지를 리서치 부분에서 생각해보고 있습니다. 기존 기능의 고도화는 물론이고 지금은 정해진 클래스에 포함된 소리만 인식하고 있지만, teachable machine의 아이디어를 도입해보는 건 가능할지 고려 중입니다. 정성, 정량적으로 더 뛰어난 모델을 만드는 게 큰 목표라고 말씀드릴 수 있습니다.
Q. 온보딩 후 업무를 진행하는 데 혹시 어려움은 없었나요?
사실 제가 낯을 가리는 성격이고, 어떤 상황을 인지할 때 굉장히 많은 요소를 관찰하면서 행동하는 경우가 많아요. 그러다 보니 처음 새로운 상황에 놓여지는 걸 어려워하는 편이에요. 다만 코클 팀원들과는 기존에 함께 프로젝트를 진행했던 경험이 있어 나름 익숙한 사람들이라고 느껴져서 그것만으로도 많은 도움이 되었습니다.
특히나 코클은 어떤 업무를 특정 타임라인까지 끝내기를 탑다운으로 말하기 보다는 원하는 주제를 먼저 발의하고, 협의한 후 진행하는 방식으로 업무가 진행되고 있어요. 그렇다 보니 그런 과정에 익숙해질 수 있도록 같은 리서치 팀 팀원 분들이 옆에서 적절한 가이드와 피드백을 제공해주셨습니다. 신규 입사자의 경우 본인의 의견을 내는게 어색할 수 있고 괜히 주저하게 되는데 이에 대해서 팀원들이 잘 이해해주고 제가 하는 이야기를 경청해주니 점점 더 내가 이 조직에 일부가 되었구나 라는 생각이 들었습니다. 또 앞으로 해나가야 할 일이 많기에 업무적인 부분이 숙지가 되니 어색함을 느낄새도 없이 적응하게 되더라구요. 많은 걱정을 한 게 무색할만큼 빠르게 적응하고 있습니다.
Q. 상민 님은 일할 때 어떤 타입이신가요?
앞서 이야기 했던 것처럼 저는 동기부여가 중요한 타입이에요. 목적지향적으로 일하는 사람이기 때문에 제가 해야 하는 일에 대한 이유가 명확하고 이를 잘 수행할 수 있는 환경이 뒷받쳐준다면 힘든 것도 잘 느끼지 못하고 의욕 가득한 채로 즐겁게 달려나가는 편입니다.
다만 이렇게 달리다보면 가끔 막히는 부분이 찾아오기도 합니다. 하나에 대해서 혼자 오랜 시간 고민하게 되면 가끔 막연한 불안감이 찾아올 때가 있어요. 이럴 때 저를 안심시켜 주는 건 첫 번째로 팀원들, 두 번째로는 피드백 입니다. 팀원들과 함께 제가 막히는 부분에 대해서 이야기를 나누다보면 보지 못했던 부분을 보게 되고, 문제 해결의 실마리를 잡게 되어요. 리서치 팀은 일주일에 1번 미팅을 진행하는 데 이 때 서로의 한 주 동안의 업무를 공유하면서 피드백을 주고 받습니다.
팀원들과의 피드백을 통해 동기부여가 되고, 공동의 목표를 이뤄나가는 과정을 선호하는 걸 보니 타고난 팀플레이어가 아닐까 조심스레 말씀드려봅니다.
Q. Cochl에서 가장 기억에 남는 순간은 언제인가요?
인천에 제가 자주 사용하는 연습실이 있습니다. 아무래도 밴드 연습실이다보니 방음이 잘 되어 있어 거기선 어떤 소란을 피워도 외부에 잘 들리지 않아 온갖 소리에 대한 실험을 진행해볼 수 있어요. Cochl.Sense에 들어가는 모델과 저희의 경쟁사에 탑재된 모델의 성능 평가 실험을 혼자 진행해본 적이 있습니다. 실시간 인식의 정확도를 파악하기 위해 영상을 남기면서 총소리를 비롯한 여러 소리를 틀어가며 정성 평가를 진행했는데 뭔가 혼자 그렇게 실험해본 경험이 기억에 남네요. 소리를 다루는 회사다 보니 이런 실험을 해볼 수 있는 것 자체가 재미있었고 직접 소리를 내고, 듣고, 어떻게 인식이 되고 있는지, 잘 되고 있는지 등을 피부로 느끼는 과정을 잊지 못할 것 같습니다.
Q. 최근 Cochl에서 가장 뿌듯했던/아쉬웠던 순간이 있을까요?
모든 모델에 대한 검증은 정성적인 측면과 정량적인 측면 모두를 고려해야 합니다. 경쟁사의 모델과 정량평가를 해봤을 때 엄격하게 1대 1 비교를 하는 건 어려웠지만, 정량 평가 내용에 대한 리포트를 만들었을 때 반응이 좋았습니다. 처음엔 비교 분석할 수 있는 표와 숫자들을 늘어놓고 이걸 어떻게 마무리 해야 할지 갈피를 못잡고 있었는데, 이런 방식으로 시각화 해보면 좋지 않을까요? 등의 피드백을 팀으로부터 받아가며 프로젝트를 마무리 할 수 있었습니다. 직접 실험 결과를 내고 공유를 해보며, 그 반응 또한 긍정적일 때 오는 뿌듯함은 짜릿하잖아요?
아쉬웠던 건 회사 내부에서 좀 더 적극적이고 액티브한 실험을 하기 위한 환경이 아직 100% 구축되어 있지 않다보니 실험 변수에 대한 컨트롤이 항상 고민 중 하나라는 점입니다. 매번 달라지는 환경은 어떻게 보면 다양한 환경에서의 실험이라고 말할 수 있지만요. 괜찮다면 남는 회의실 하나를 실험실로 만들 수 있다면 엄청난 퍼포먼스를 보여드릴 수 있을 것 같습니다.
Q. 어떤 분들이 Cochl에 함께 하시면 좋을까요?
저처럼 소리나 음악에 관심있는 사람이면 더 재미있게 일할 수 있을 것 같습니다. 특이한 도메인이다보니 관심 영역이라면 새로운 창의적인 아이디어도 많이 나와 함께 했을 때 시너지가 날 수 있으리라 기대합니다.
Q. 마지막으로 이 글을 읽고 계신 분들에게 한 말씀 하신다면?
이 글을 여기까지 읽어 보신 건 회사와 회사 팀원들에 궁금증이 있으시다는 의미가 아닐까요? 재미있게 읽어주셨다면 편하게 연락주시고, 재미있는 일을 같이 해볼 수 있으면 좋겠습니다~
상민님에게 궁금하신 부분이나 이 글과 관련해서 궁금하신 점이 있다면 careers@cochl.ai 로 편하게 연락 부탁 드립니다