‘구름 위에서 미래를 읽다’ 기술 기업이 세상과 소통하는 법 – 에스아이에이

학생들은 에스아이에이 사례를 통해 기술 기반 스타트업이 기후테크 시장에 진입하는 과정과 성공적인 발판을 마련해 나가는 과정을 간접 경험할 수 있다. 교수자는 마케팅 전략, 가격 전략, 기업가정신 등 교과에서 이 사례를 활용할 수 있으며, 학생들이 직접 시장침투전략과 가격 전략을 설계하고 결과를 도출할 수 있도록 지도할 수 있다.

인공지능 기술의 진보는 검색, 광고 등 기반의 플랫폼 비즈니스, 온라인 커머스 등 다양한 산업에 적용되고 활용되어 왔으며, 범용기술로 자리 잡고 있다. 지구에 다양한 방법으로 접근하고 가치를 만들어내는 기업을 모토로 한 에스아이에이는 전태균 대표가 2018년 7월 세계 최고의 인공지능 기반 위성영상 분석기업을 목표로 창업한 회사이다. 딥러닝 기반 위성영상 분석시장의 비교적 초기 진입자로서 향상된 기술력에 기반하여 각종 국제대회에서 수상하였고, 국방 안보 영역의 다양한 프로젝트를 수행하며 성장해왔다. 에스아이에이는 테크 기반의 비즈니스 플랫폼으로서 지구관측 데이터를 공급하고, 해당 데이터로부터 추출할 수 있는 인사이트를 제공함으로써 수익 모델 구축을 꾀하고 있다. 

그리고 에스아이에이는 기존 주력 분야에서 확장하여 기후변화 대응 시장에 주목하며 ‘Earth Intelligence 사업부’를 신설하여 다각화를 시도한다. 기후테크 분야 중 특히 우주, 기상 정보 등에 인공지능 기술을 접목하여 기후변화를 모니터링하고 재난재해 예방을 목표로 하는 지오테크 분야에 에스아이에이가 위치해 있다. 이들은 기상, 기후, 재난, 환경 등 지구가 당면한 문제 해결을 위한 솔루션 개발에 주력하며 국내뿐만 아니라 저소득, 지리적 위치 등으로 인해 큰 피해를 겪고 있는 국가들에 도움이 되는 정보를 제공할 수 있다. 

에스아이에이가 기후테크에 관심을 갖고 도전한 배경은 무엇이고, 우수한 기술력을 바탕으로 향후 지오테크 분야에서의 성공을 위해 주력해야 할 타깃 시장과 시장 진출 전략은 무엇일까? 에스아이에이의 비즈니스 모델과 수익 모델을 분리하면 지구관측 데이터 제공은 비즈니스 모델, 수익 모델은 이를 인공지능 기술로 분석한 예측과 솔루션이다. 대량의 지구관측 데이터를 모아 정부기관과 기업에 정보를 제공해 사용자를 확보하고, 이를 바탕으로 예측 및 솔루션을 제공해 수익을 올리는 방식이다. 그동안 기술력을 갖춘 인력에 기반하여 딥러닝을 활용한 예측과 솔루션 성능의 우수성을 추진해왔지만, 안정적인 수익을 창출할 수 있는 고객층 발굴과 수익화 전략은 현재 진행 중이다.

에스아이에이는 빠르게 발전하는 기술 환경과 치열한 시장 내 경쟁에서 살아남기 위해 어떠한 시장 침투 전략과 가격 전략을 수립해야 하는지 중요한 순간을 마주하고 있다. 어느 분야보다도 전문지식과 기술에 의존해야 하는 사업환경에서 안정적인 수익원 확보와 매출 확대 전략을 고민해야 하는 시점이다.


Q1. 에스아이에이는 보유 기술에 기반해 선택 가능한 다양한 산업군 중 기후테크 시장에 진출했다. 해당 시장에서 갖고 있었던 어떠한 문제점과 한계에 주목했는지 기존 시장의 통점(pain points)과 사업기회를 연계하여 설명해 보시오. 에스아이에이는 어떠한 강점을 갖고 있었고, 이 강점에 기반한 기대효과는 무엇인가?

Q2. 에스아이에이는 기후테크 시장의 공략에 있어 B2G와 B2B 시장 공략을 우선하고 있다. 에스아이에이가 B2G와 B2B 시장을 공략한 이유를 생각해보고 효과적인 마켓 침투 전략이 무엇인지에 대해서 논하시오. 그리고, 어떠한 목표고객(who)에게 무슨 상품과 서비스(what)를 어떻게(how) 판매할 것인가를 제시하시오.

Q3. 학습자가 에스아이에이의 가격전략 수립 담당자라고 가정하고 SaaS 기반 서비스 업체들의 일반적인 가격 책정 전략을 참고하여, Q2에서 도출한 목표고객과 상품/서비스에 기반해 합리적이고 수용 가능한 가격 책정 방안을 구상하고 평가해 보시오.

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누구도, 감히 손대지 않는 ‘모비딕’의 발견 

“도로시는 마을에 토네이도가 몰아치는 걸 미리 알았다면 집을 지킬 수 있었을까?”

에스아이에이의 전태균 대표는 오랜만에 만난 친구와 식사를 하던 중 무심한 표정으로 입을 열었다. 조용히 밥만 먹던 그의 질문이 엉뚱하다는 듯 친구는 살짝 웃으며 답했다.

“음… 지키진 못하더라도 집 기둥뿌리를 조금 더 튼튼하게 보강한다든가, 귀중품을 땅속에 묻어둔다든가 노력과 대비는 할 수 있었겠지.”

“토네이도가 온다는 걸 어떻게 미리 알 수 있을까?”

“자연현상을 어찌 예측하겠어. 캔자스는 원래 토네이도가 자주 일어난다고. 아, 대마법사 오즈에게 물어보면 되지 않을까?”

농담처럼 받아친 친구의 말에 그는 사뭇 진지하게 답했다.

“토네이도가 자주 오니 예측하고 대비해야 피해를 줄이지. 도로시가 굳이 여행을 떠날 필요는 없었잖아.”

“이봐, 친구. 오즈의 마법사는 단지 판타지 소설에 불과하다고. 뭘 그리 진지하게 고민해.”

친구는 선문답 같은 대화가 피로했는지 화제를 돌리려 했다. 그러나 전 대표는 아랑곳하지 않고 주문을 외듯 말을 이어갔다. 

“주변 기온이나 기압의 변화와 속도를 측정하면 됐을 텐데…. 캔자스의 기상 데이터를 확인하면 경향성이 보였겠지. 지표면과 구름 데이터를 종합적으로 살펴보면 정확히 예측할 수 있을 거야.”

원인과 결과. 폭우가 내리면 강물은 불고, 날이 건조하면 산불이 난다. 원인 없는 결과는 없다. 전 대표는 기상 현상 역시 복합 원인을 분석하고 데이터의 동세를 파악한다면 예측이 가능하다고 생각했다. 친구는 포기했다는 듯 웃으며 말했다.

“도로시는 오즈의 세계로 여행은 다 갔네. 겁쟁이 사자랑 허수아비, 양철 나무꾼 친구도 만날 수 없을 거고. 태균이 덕에 집을 잃지 않을 테니 말이야.”

“여행을 안 가야 행복한 거 아닌가?”

두 사람의 대화는 평행선을 그릴 만했다. 전 대표는 기상예측이 사업적 가치는 물론 큰 사회적 임팩트를 만들 수 있을 거라는 확신이 있었고, 친구는 이를 몰랐으니 말이다. 

전태균 대표는 위성영상 관련 소프트웨어 기술을 개발하는 에스아이에이(SIA)의 창업자다. 광주과학기술원(GIST)에서 정보통신공학 박사를 취득하고, 위성영상 정보 고도화 및 분석 전문가로 활동했다. 국내 인공위성 기업 쎄트렉아이의 연구원으로 활동하다, 2018년 쎄트렉아이의 자회사로 에스아이에이를 창업했다. 에스아이에이는 위성영상을 인공지능(이하 AI)으로 분석해 유의미한 정보와 인사이트를 추출하는 비즈니스를 펼치고 있다(Appendix). 그가 창업의 길을 선택한 이유는 인공위성을 비롯한 우주 영역 사업은 고도의 기술력을 필요로 하는 데 비해 군사 등 일부 특수 분야를 제외하곤 아직 시장이 형성되지 않아서다. 시장이 무르익지 않아 수익 창출에는 어려움이 있었지만, 거꾸로 시장을 선점한다면 많은 기회를 접할 수 있다고 생각했다. 이에 군사·농업·토지분석·토지구분 등 다양한 영역으로 사업 기회를 살펴봤고, 운 좋게 사업 초기부터 국방 관련 프로젝트를 따내 군사 정보 모니터링 비즈니스를 수행하게 됐다.

그렇게 국방 분야 사업을 안정화하는 데 성공했으나, 다른 분야로의 확대는 여의치 않았다. 기업이든 개인이든 위성영상을 사업화할 수 있는 인식이 부족했기 때문이다. 전 대표는 위성영상의 사업적 가치를 연구하던 중 자신이 비즈니스 모델로 생각한 금융·보험·농업 등 분야 정보가 모두 지구 환경 데이터라는 점을 새삼 깨달았다. 구름의 양과 흐름, 위치, 지표면 온도, 하천의 수위와 같이 위성영상을 통해 확보할 수 있는 데이터를 플랫폼 삼아 기상예측을 한다면 여러 산업의 통점(pain point) 해결 솔루션을 제공할 수 있으리라 생각했다. 나아가 풍부한 데이터를 바탕으로 아큐웨더와 같은 해외 경쟁사조차 고객으로 확보할 수 있으리란 기대도 생겼다. 그는 시장의 수요를 확인하기 위해 적극적으로 대외 활동에 나서기 시작했다.

기후 변화로 기상 이변이 날로 심해진다는 건 누구나 다 아는 사실이죠. 예측이 가능하다면 분명히 돈이 될 것이고, 이미 세계적으로 많은 스타트업들이 도전하고 있어요. 그런데 기상은 시시각각 변하고 이에 영향을 주는 변수가 수없이 많기 때문에 위성영상을 통해 기상을 예측하기란 여간 어려운 일이 아니에요.

– 전태균 에스아이에이 대표

전태균 대표는 2019년 가을에 열린 녹색기후기금(Green Climate Fund, GCF)의 GCF 글로벌 프로그래밍 콘퍼런스(GPC)에 참석해 한 국제기구 관계자로부터 기상예측은 사업적 가치가 높지만, 기술적 허들이 높다는 평가를 접했다. 이에 앞서 여러 전문가에게서도 같은 이야기를 들었다. 이들의 의견은 공통됐다. 인간의 경제·산업 활동이 활발할수록 이산화탄소(CO2)와 메탄가스(CH4), 질소산화물(NOx) 등 온실가스가 늘어나고, 폭우·가뭄·혹한·혹서는 더욱 빈번하게 발생할 것이란 이야기다. 2021년 발간된 기후변화에 관한 정부간협의체(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC) 제6차 평가보고서는 2030년 지구 온도가 1.5도 상승할 것으로 예상했으며, 인위적 노력이 없다면 앞으로 상황은 더욱 악화될 것이라고 경고했다. 

이는 대부분 비즈니스의 큰 위험요인이다. 기후의 폭력적 변화는 아직 적응력을 갖추지 못한 농업·어업·건설·항공·수송·관광·보험 등 산업생태계를 교란할 것이다. 예기치 못한 폭우로 물류망이 마비된다든가, 폭염으로 화재가 빈번하게 발생할 수 있다. 농작물 피해나 수송편 운항에 어려움이 생길 것은 물론, 보험상품의 손해율도 커질 수 있다. 거꾸로 수력·풍력·조력 같은 발전 산업은 잦은 비바람과 파도로 기회를 엿볼 수 있다. 문제는 이 변화를 정확히 예측할 기술이나 솔루션이 아직 존재하지 않는다는 것이었다. 위성영상은 현재까지는 기상 변화의 결과를 보여줄 뿐, 이를 실시간 내지는 준실시간으로 탐색해 기상 변화를 예측, 상용화하는 단계까지는 접어들지 못했다(Exhibit 1). 시장은 분명히 존재하지만 기술은 부재했다. 전태균 대표의 염두에는 새로운 고객이나 시장을 발굴하기보다 시장을 자극할 수 있는 기술을 확보하는 게 먼저란 생각이 자리 잡았다.

초기에는 기술력을 높이기 위해 노력했고, 여러 경진대회에도 출전했지만 기술력이 향상되는 것과 고객을 확보하는 것은 다른 차원의 문제란 걸 깨달았죠. 기후테크 분야는 에스아이에이가 차별화할 수 있다고 생각했어요. 사업 초기 기술 개발에 속도를 낸 이유는 아직 시장에 막강한 제품이 없었기 때문이에요. 이전까지 위성영상과 AI 기반 생성 데이터를 쓰는 제품이 없었기 때문에 속도가 중요했죠. 빨리 제품부터 만들자고 생각했습니다.

– 전태균 에스아이에이 대표

 

‘대어’ 사냥, 작살이냐 그물이냐 

위성영상과 AI를 접목한 기상예측은 시도해 볼 만하지만, 실제 이를 비즈니스 모델로 도입한 회사는 세계적으로도 많지 않았다. 교통이나 도시개발, 지진, 태풍 등 특정 분야에 특화된 기업은 있었지만, 기상예측 전반을 목표로 삼은 곳은 세르베르트, 원컨선 등 두세 곳이 전부였다. 그도 그럴 것이 위성영상은 가시광선 파장 영역뿐만 아니라 적외선, 마이크로파 등 여러 영역의 영상을 수집하며, 각 파장별 영상이 제공하는 정보가 달라 이를 종합적으로 분석하기 까다롭기 때문이다(Exhibit 2). 또 위성영상은 지표에서 반사된 태양에너지가 위성의 관측 센서로 들어오면, 센서 내부에서 감지된 빛의 밝기가 하나의 픽셀로 저장된다. 각각의 독립적인 밝기 값을 가진 픽셀들이 조합돼 연속적인 명암을 가진 하나의 영상으로 구성된다. 이렇게 획득된 자료는 일반 사진과 달리 별도의 전처리 과정을 거쳐야 사용할 수 있다. 전처리 과정에서 보정 오차가 있으면 분석에 오류가 발생한다. 

또 위성영상 데이터는 무료인 데다 양도 풍부했지만, 지형지물을 상세히 식별할 수 있는 초고해상도 영상은 확보하기 어려웠다. 에스아이에이 등 위성영상 기업은 한국항공우주가 제공하는 공공 데이터를 FTP (File Transfer Protocol) 방식으로 무료로 제공받고 있다. 국내 인공위성이 1년간 촬영하는 위성영상은 약 7만 장(2021년 기준, 한국항공우주연구원)이며, 여태껏 촬영한 위성영상은 약 764만 장(2022년 9월 기준)에 달할 정도로 양은 풍족하다. 그러나 사람이나 AI가 사물을 뚜렷이 인식할 만한 수준의 해상도가 아니기 때문에 기상예측에 오류를 초래할 수 있었다. 이런 위성영상을 기존 방식대로 사람이 직접 분석하면 많은 인력과 시간이 필요하며 인적오류(human error)의 발생 가능성도 있었다. 기상 분석 및 예측은 위성영상 처리 기술을 가진 에스아이에이와 궁합이 잘 맞는 비즈니스였지만, 기상예측에 활용할 수 있는 수준의 데이터와 예측력을 확보할 기술을 먼저 개발해야 했다. 

전 대표가 야심 차게 계획을 실행에 옮기던 중 예상치 못한 암초를 만났다. 적지 않은 임직원들이 반대하고 나선 것이다. 반대하는 임직원들은 회사 자원의 대부분을 국방 관련 프로젝트에 집중하고 있는 데다, 기상예측은 국방과는 다른 위성영상을 사용해야 해 분석이 어려울 것이란 주장을 펼쳤다. 그간 국방 프로젝트를 통해 표적을 찾거나 도시 등 주요 시설의 징후를 파악하던 연구원들이 새로운 위성영상에서 수많은 객체의 변화를 바탕으로 기상예측 인사이트를 추출하기는 불가능하다는 것이다. 데이터 핸들링이 쉽지 않고, 기상청과 차별화하기 어렵다는 의견도 나왔다. 

이들은 기상예측을 하더라도 농업·도시개발 등 특정 분야를 대상으로 한 비즈니스 모델부터 수립하자고 강조했다. 전 대표는 과거 기상청 관계자들로부터도 “기상청 예보관들은 위성영상에 기반을 둔 AI 기상예측 모델보다는 기존 수리 모델을 바탕으로 사람이 분석해 예보하는 게 정확하다고 생각할 것”이란 의견을 들은 바 있다. 기상청 관계자들은 물론 회사 임직원들이 반대 주장을 펼치자 전 대표도 심적으로 동요했다. 그러나 이미 마음속 깊이 내린 결론을 번복할 수는 없었다. 이에 끈질긴 설득과 논의 과정을 거쳐 2020년 위성영상 데이터를 고도화하기 위한 조직을 새로 꾸리고 역량을 집중하기 시작했다. 지구시스템 전문가인 최예지 박사를 부문장으로 영입하고 해당 사업의 전권을 부여했다. 이렇게 기상예측 사업 개발을 위해 연구자와 개발자가 공존하는 다소 어색한 조직이 탄생하게 됐다. 

사업 방향을 두고 처음에는 기상예측과 금융을 저울질했어요. 새로운 일과 시장성을 고민한 형국인데, 결국 비전이 있는 일을 선택하기로 했습니다. 국내에서 기상 변화는 사업적으로 기상청이나 국립기상과학원 등이 국소적으로 시스템을 개발한 것이 전부입니다. 저는 기상기후 분야가 연구개발을 넘어 언젠가 반드시 비즈니스가 될 거라 생각해 기존 기상 관련 연구팀 분들을 영입해 새 사업부문을 신설했죠. 연구가 아닌, 제품개발 중심 조직으로요.

– 전태균 에스아이에이 대표

 

에스아이에이는 위성영상 처리 기술 확보에 박차를 가했다. 위성이 지구 궤도를 돌며 촬영하는 영상은 수억 픽셀에 달하는 광범위한 영역을 촬영하기 때문에, 작은 모니터 화면에서 육안으로 객체의 정체를 밝히거나 변화를 측정하기는 불가능하다. 이 때문에 위성영상의 객체 정보를 이전보다 구체화시키고, AI 기술을 활용해 광범위한 지역 내 원하는 객체의 정보를 정의하는 한편, 유동성을 측정해 인사이트를 추출할 수 있다(Exhibit 3). 경쟁사들은 위성영상 분석과 인사이트 추출에 주력한 데 비해 에스아이에이는 독자적으로 위성영상 처리 기술을 개발했다. 항공에서 촬영한 영상을 처리·탐지·분석하는 기술을 개발해 공급하는 에스아이에이의 태생적 정체성을 잃지 않고 데이터 클렌징 도구를 손에 넣은 셈이다. 

이어 이렇게 개선된 위성영상에서 객체를 데이터화하는 작업을 진행했다. 객체를 데이터화하려면 대상을 유형화해 그래픽 형태로 추출하는 한편, 이를 다시 지도에 맵핑하는 작업을 수행해야 했다. 예컨대 위성영상 내 구름··바다·교각·항만·바다 등 기상예측에 필요한 분석 단위를 데이터로 정의하고, 이를 위성영상에서 별도 추출(검출), 분석해야 한다. 이후 각 객체들의 크기와 개수를 계산할 수 있도록 학습 결과를 폴리곤으로 표현해 지도에 맵핑하는 과정을 거쳤다(Exhibit 4). 이런 디지털 막노동 작업을 마친 뒤 데이터 튜닝과 객체 분포의 시각화, 패턴 파악, 인사이트 도출 순으로 후작업을 벌이는 프로세스를 구축했다. 위성영상에 나타난 마이크로파나 적외선 영상의 정보를 강수량, 온도 등 해석 가능한 정보로 변환해 건물 피해 정도와 면적을 판단할 수 있다. 항구에 정박한 선박이나, 공항에서 이륙 대기 중인 항공기 수, 동선을 확인해 물류 현황을 파악할 수 있고 홍수 전후의 교량 침수 여부를 파악해 안전한 도로망 설치에 기여할 수도 있게 됐다. 사람이 갈 수 없는 지역의 자연재해 피해를 측정하는 것은 물론 산불 피해 면적 산정 등 폭넓은 분야에 활용할 수 있다.

최초 위성영상 속 사물과 변화를 정의하는 것은 사람의 몫이었지만, 데이터가 쌓이고 용도에 맞는 알고리즘이 체계화하면 자동화된 정보 추출이 가능하다는 것이 전태균 대표와 최예지 부문장의 판단이었다. 환경 분야에서는 구름 등 대기 중 여러 물질의 움직임과 분포를 추적하거나, 해양 온도나 해면 고도를 측정해 해양-대기 간 상호 작용을 파악할 수 있다. 수치 모델을 활용하면 대규모 기상 패턴을 예측하거나 머신러닝을 통해 복잡한 기상 패턴과 트렌드를 탐지, 예측도 가능하다. 고해상도 위성영상을 사용하면 특정 지역의 특정 시간대 데이터를 확보해 국지적 기상 현상을 예측하는 데 활용할 수도 있다. 이뿐만 아니라 대기와 해양의 온도, 습도, 강수량, 얼음 면적 등을 관측할 수 있으며, 장기간 측정할수록 예측력이 오르고 복잡한 기후 시스템을 이해하는 데 유용하기 때문에 발전 가능성도 크다고 생각했다. 

위성영상은 프로젝트에 따라 합리적인 답변을, 허황된 답변을 내놓을 수도 있고, 파장에 따라 보이는 값도 다릅니다. 공공데이터로는 초고해상도 위성영상이나 데일리(일간) 데이터도 확보할 수 없습니다. 다만 AI 모델링을 활용하면 위험도 예측이 가능합니다. 예컨대 화재가 발생할 만한 상황인지는 토양의 수분을 측정해 불에 탈 수 있는 물질이 수분을 얼마만큼 머금고 있는지, 불과 바람이 몰아칠 때 얼마만큼 견딜 수 있을지, 관측 지역이 건조한지 아닌지, 화전민이 있는지, 식생이 활성화돼 있는지 등의 리스크를 통계적으로 추산합니다. 착화는 아무도 모르지만요. 여기에 기상자료를 엮어서 현재의 화재 위험도는 충분히 추산할 수 있습니다.

– 김형준 KAIST 문술미래전략대학원 교수(건설 및 환경공학과 겸임)

 

그물코가 넓으면 고기잡이는 실패한다

기상예측을 위한 제품의 윤곽이 잡히면서 전태균 대표는 본격적으로 시장 접근 전략을 세워야 했다. 국내외에서 열린 위성영상 및 AI 관련 경연대회에 다수 참여해 우수한 성적을 올리며 제품 경쟁력을 확인했고 회사의 명성을 쌓기 시작했다. 다양한 위성영상에서 신뢰도 높은 구조화 정보를 추출함으로써 위성영상을 통한 기상예측이 충분히 가능하다는 점을 입증했다. 그는 제품의 선 개발, 후 시장공략 전략을 선택했기 때문에 뛰어난 제품 성능을 바탕으로 시장을 폭넓게 선택할 수 있었다.

그러나 생각이 너무 깊었던 탓일까? 시장 접근 과정에서 난관에 부딪혔다. 고성능에 범용성 있는 제품은 역설적으로 타깃한 시장이 없다는 뜻이기도 했다. 그의 고민은 원점으로 돌아왔다. ‘어느 시장에 접근할 것인가.’ 선택의 폭이 넓지만, 회사의 리소스는 제한적이며, 수익을 창출할 수 있는 창구가 여전히 불투명했다. 제품에 부합하는 시장을 찾을 것인가, 시장의 가치에 제품을 맞출 것인가 다시 생각에 잠겼다. 기상예측 모델이 제공하는 고객 가치를 규정하고 이 가치에 부합하는 시장 수요가 있는지, 비용 지불 의사가 있는지, 고객의 내부 의사 결정 과정은 무엇인지 등을 고려하기 시작했다. 기상예측을 통해 경제적 이익을 얻는 분야를 파악해, 에스아이에이가 그에 해당하는 가치를 제공할 수 있는지, 나아가 그에 적절한 가격 수준이 얼마인지를 파악해야 했다(Exhibit 5).

전 대표는 일반 사용자가 필요로 하는 기상예측 정보는 기온이나 강우 여부 등 단순하고 비슷한 데 비해 기업 고객은 각자 영역의 차별화된 정보를 원할 것이라고 생각했다. 일반 사용자는 솔루션 제공은 쉬워도 차별화가 안 돼 수익화가 어려운 데 비해 기업 고객은 데이터와 인사이트의 수준 자체가 높아도 이에 걸맞은 정보를 제공할 경우 수익을 올릴 수 있을 것으로 보였다. 이에 산업별로 필요한 기상예측 정보와 이를 통해 얻을 수 있는 비즈니스 가치를 발굴했고, 경쟁사 존재 여부 등 시장 진입의 가능성을 타진했다. 에스아이에이가 기본적으로 제안할 수 있는 기상예측 정보인 기온이나 강수량 예측치나 자연재해 가능성 등을 기준으로 산업별 가치를 정렬했다(Exhibit 6). 여러 산업군에서 기상예측이 필요할 것으로 보였으나, 큰 시장 가치를 가진 분야는 많지 않았다. 농업의 경우 한국은 기업형 농업 회사가 적어 타깃 시장으로 삼기 어려웠다. 보험업 역시 화재보험 등 특정 상품을 제외하곤 기상예측 정보의 필요성이 크지 않고, 보험료율 책정 등에 기상예측 정보를 활용하는 데 허들이 높아 적절한 시장이라 보기 어려웠다. 기상예측 정보를 위험관리 및 비용 절감에 직관적으로 활용할 수 있는 군사 분야나 프로젝트 지역 서칭, 공사 일정 관리 목적으로 활용할 수 있는 건설 업종의 가능성이 상대적으로 높아 보였다. 그러나 뾰족한 가능성이 읽히진 않았다. 직접 부딪혀보는 수밖에 없었다. 

기후·기상예측은 공공서비스란 인식이 있고, 수십~수백 년의 장기예측을 제공했기 때문에 상품 가치가 높지 않았습니다. 그러나 딥러닝 기술이 부상하면서 이를 접목한 다양한 시도가 기상예측 시장을 형성하기 시작했고, 이를 바탕으로 한 수익 창출 고민도 여러 분야에서 진행되고 있습니다. 세계적으로 기후변화 관련 탄소 저감 기술의 일환으로, 고해상도 위성영상을 활용한 데이터 확보가 거론되고 있으니까요. 현재 상황에서 기상예측 기업으로서 가장 큰 허들과 과제는 수익을 확보할 수 있는 시장을 발굴하는 것이겠죠.

– 최예지 에스아이에이 부문장

전 대표가 B2B 시장을 염두에 둔 것과는 달리 해외 주요 위성영상 기반 기상예측 기업들은 대체로 B2C로 접근했다. 해외 경쟁사들의 경우 기상예측의 유용함을 적극 홍보하는 한편, 기후변화 위험성을 알리는 마케팅 활동을 통해 시장을 형성했다. 일종의 B2B2C1) 전략으로, 이를 통해 대규모 투자를 유치하고 매출을 견인해줄 기업 고객을 확보하기 시작했다. 그러나 에스아이에이처럼 규모가 작은 기술 기반 기업은 이런 홍보마케팅 전략을 실행하기에 자원이 부족하며, 기후예측의 비즈니스 가치에 대한 기업고객의 인식(awareness)이 부족하기 때문에 B2C 활동을 통한 고객 발굴이 불투명했다. 이에 기업고객을 직접 겨냥한 지상전 같은 면대면 영업전략을 세우게 됐다. 기상예측이 수익성에 직접적 영향을 미치고, 기상청이 제공하는 일기예보보다 더욱 협소한 지역의 상세 정보가 필요한 산업부터 접근하기 시작했다. 보험을 중심으로 한 금융업과 이상기후에 심대한 타격을 입을 수 있는 농업 분야가 기상예측 모델을 적극적으로 수용해 주리라 판단했다.

그는 주변 사람들의 도움으로 여러 대기업 관계자들을 만나 기상예측 모델의 필요성을 설명했다. 기업고객의 비즈니스 전략과 서비스 운영에 기후예측 정보를 활용하면 최종 소비자의 사용성을 개선하고, 재무적 손실을 감축할 수 있다. 맞춤형 솔루션이나 기업 컨설팅, 기상예측 데이터 분석과 시각화 도구를 제공하는 것도 충분히 매력적이라는 의견과 함께 에스아이에이 제품을 구매하는 담당자의 성과 평가에 도움이 될 수 있다는 점도 직간접적으로 알렸다. 그러나 시장의 관심은 냉랭했다. 대기업들은 섣불리 움직이지 않았고, 후속 미팅도 성사되지 않았다. 신규 서비스나 새로운 기술의 도입은 기업 입장에서 큰 리스크이기 때문에 의사결정권자가 의지를 갖지 않는 이상 계약 체결은 어려웠다. 일부 대기업 관계자들은 기상예측의 비전과 가능성을 알고 있음에도 기술력을 확신하지 못했다. 많은 기업들이 “아직 시장이 성숙하지 않았다”며 정중히 거절 의사를 밝혔다. 레퍼런스로 활용할 수 있는 전례의 부재는 실사용 데이터와 사용자 경험을 쌓아야 하는 에스아이에이로선 괴로운 일이었다. 제품 성능 및 기술 가치에 대한 불신은 넘기 힘든 거대한 벽이었다. 쉽지 않으리라 생각은 했지만 생각보다 더 차가운 시장의 반응에 전태균 대표의 마음도 가라앉았다. 기업들을 움직일 수단과 방법, 그리고 새로운 시장 접근 전략이 필요했다(Exhibit 7).

B2B 영업이 난항에 빠지자 전 대표는 회사의 서비스 가치를 다시 점검하기 시작했다. 그간 회사의 역량을 쏟아부어 경쟁력 있는 기상예측 솔루션의 초기 버전을 만들었다. 제품 가치의 근간인 위성영상 데이터를 바탕에 둔 AI 기술 개발에 천착한 나머지 회사의 본류를 망각한 게 아닌가 돌아봤다. 우주·AI·환경·군사·영상 등 여러 키워드를 펼쳐두고 회사의 가치와 철학, 비전이 무엇인지 고민했다. 단지 돈이 되는 방향으로 달리기보다는 뿌리를 굳게 심어야 고객을 제대로 규정할 수 있다는 창업 초기 결심을 되새겼다. 그의 고민은 위성영상을 포함한 ‘우주’라는 키워드와 이를 해석하는 도구로서의 ‘AI’라는 두 갈림길까지 거슬러 올라갔다. 만약 둘 중 하나를 버려야 한다면…. 

에스아이에이는 우주 관점에서 바라본 지구의 문제점을 해결하겠다는 목표로 설립된 회사다. 회사의 정체성과 철학을 되짚어봤을 때 어떤 일이 있어도 이 가치는 버릴 수는 없었다. AI 역시 훌륭한 비전이지만, 이는 문제 해결을 위한 도구로서 받아들여야 한다고 생각했다. 우주와 지구의 가치는 항상성이 있다. 그러나 도구인 AI는 언젠가 트렌드가 바뀔 수 있으며, 이 변화에 적응하려 애쓰면 자칫 사업의 본질적 가치를 해칠 수 있다는 생각도 들었다. 위성영상은 결국 에스아이에이의 핵심 자산이 되는 데이터이며, 이를 바탕으로 할 수 있는 일을 우선 찾아봐야 했다. 이에 회사의 포지션으로서 우주를 더욱 명확히 하고 새로 영업전략을 세우기 시작했다. 위성영상은 어째서 무료일까. 정부 등 공공 부문이 해결하기 어려운 문제를 기업이 해결해달라는 시그널이리라. 그의 시선은 자연스레 기업보다는 정부 등 공공 부문으로 옮겨갔다. 

사업을 하면서 위성과 AI 기술이 급변하고 있다는 점이 가장 힘듭니다. 위성 기술은 민간 주도로 변곡점이 찍혔고, AI는 세계적으로 기술이 너무 빨리 변해 자체적 기술 개발에 상당한 부담감을 느낍니다. 이 점에서 인재채용에도 어려움이 있고요. 그럼에도 어느 방향을 선택할 것이냐고 물으면 ‘우주’라고 생각합니다. 새로 인력을 뽑을 때도 우리는 우주 기업이라고 강조하고요. 결국 이 도메인에서 벗어나 생각할 수는 없을 것 같습니다. 사업적으로도 그래요. 거대 AI 중 언어 모델은 수백 개로 파편화돼 있지만, 지구를 본다는 것 자체는 전 세계인이 한 시선으로 볼 수밖에 없어요. 그걸 풀었을 때 자연스럽게 독점적 비즈니스가 성사되겠죠. 저희는 시장 초기 참여자라 시장에서 우월적 입지나 지위를 가져갈 수 있을 겁니다.

– 전태균 에스아이에이 대표

 

물을 마실 땐 그 근원을 생각해야 한다(飮水思源, 음수사원)

전 대표는 정부 사업 수주로 목표를 변경했다. 국방과 벤처 분야를 담당하는 정부 유관기관을 바탕으로 네트워크를 넓히며 위성영상을 활용한 기상예측 기술의 필요성과 이해도를 높이는 한편, 에스아이에이의 기술력과 정확도를 알리는 데 주력했다. 정부는 이윤 창출이 목표인 민간기업과 달리 국민 안전과 같은 공공서비스 품질 향상과 정책 과제 해결을 최우선 가치로 두기 때문에 성과에 가까이 다가설 수 있는 솔루션을 제공한다면 고객으로 만들 수 있을 것으로 보였다. 

그는 정부 유관기관 관계자들과 만나 재난관리 대응 서비스나 국가 안보 측면의 기여, 정부의 기후 정책 수립을 지원할 수 있으며, 꾸준한 데이터 수집과 관리가 가능하다고 강조했다. 정부의 기후 관련 요구 사항을 이해하고 이를 충족, 협력하겠다는 메시지를 전달했다. 정부 관계자들은 사용자의 니즈에 따라 데이터를 추출하고 변용할 수 있으며, 특정 지역의 기상예측이 가능하다는 점에 흥미를 보였다. 기상청은 대규모 수리 모델로 기상을 예측하기 때문에 고객 맞춤 서비스가 어려운 데 비해 에스아이에이는 가능했다. 특히 기상청의 보완재로서 역할을 할 수 있다는 점에서 기상청, 국립기상과학원 같은 연구 조직과의 네트워킹도 강화할 수 있었다. 기존 연구기관의 기상 분석 노하우를 접목함으로써 제품을 고도화하고 국가사업 확보의 발판을 마련할 수 있었다.

그가 발로 뛴 결과가 성과로 나오기 시작했다. 군사 정보 모니터링 업무를 수행하며 맺어진 인연으로 공군기상단에서 먼저 연락이 온 것이다. 공군기상단은 육··공군을 통틀어 유일한 국방기상정보 제공 조직으로 군 작전을 직·간접적으로 지원하고 있다. 당시 공군기상단은 월 1회 실시하던 장기 예보를 월 3회로 늘리는 방안을 추진했다. 기후 변화로 과거 대비 기상이변이 많아졌기 때문이다. 그간 기상청으로부터 수리기반 예측 모델을 통한 기상예측 정보를 받았는데, 이를 보완할 필요가 생겨 결국 에스아이에이에게 손을 내민 것이다. 또 중장기적 능력 강화를 위해 ‘우주기상 예·경보체계’의 도입 계획도 세우고 있었기 때문에 위성영상 분석 기업과의 협업이 필요했다. 에스아이에이의 첫 고객은 의외로 가까운 곳에 있었던 것이다. 기상예측의 토대가 되는 데이터를 공급하는 한편 이를 바탕으로 예측과 솔루션을 제공하는 비즈니스 모델이 첫 시험대에 올랐다. 이 사업은 정부 공공입찰로 진행됐기에 에스아이에이는 제품의 형태와 가격정책을 공군기상단의 니즈에 충실히 맞춰 진행했다. 당장의 수익 창출보다는 정부 사업을 따냄으로써 발생하는 무형의 가치가 더욱 크다고 판단한 것이다. 

위성영상 데이터 관련 플랫폼을 개발해서 플랫폼 안에 서비스를 올리는 것과 위성의 해상도를 높이는 서비스를 진행하고 있습니다. 과거 기후기상의 단기 예측은 물리 모델을, 장기 예측은 통계를 바탕으로 했는데, 최근에는 모델링을 활용하고 있습니다. 요즘에는 비구름이 많이 발달해 예측에 어려움이 있습니다. 모델 해상도도 문제가 될 수 있는데, 딥러닝 기술을 통해서 극복할 수 있습니다. 기상 변화 예측 AI 기술의 API (Application Programming Interface)를 제공함으로써 필요한 전략을 제시하는 방향으로 접근하고 있습니다.

– 최예지 에스아이에이 부문장

공군기상단과의 협업은 에스아이에이의 레퍼런스가 돼 다른 정부부처와의 협력 관계 구축에 큰 도움이 됐다. 자연스럽게 중소벤처기업부와도 과제를 공동으로 추진하게 됐으며, 나아가 국제기구와도 인연이 닿았다. 특히 국제기구와의 관계 형성은 외국 정부와의 사업 체결로 이어질 수 있어 사업 확장을 기대하게 됐다. 실제 국제기구를 중심으로 기후변화 대응을 위한 대규모 펀딩이 벌어지고 있었다. 기후 변화는 민간 기업보다는 정부, 정부보다는 서구 선진국 중심의 국제기구가 더 큰 관심을 가졌다. 범지구적 문제 해결을 고민하는 국제기구로선 국경이 없는 이슈인 기후 변화는 우선 해결 과제였다. 또 국제기구를 주축으로 모이는 기후변화 대응 자금 중 상당 규모는 개발도상국을 지원하는 데 쓰였다. 에스아이에이로선 아직 높은 수준의 기상예측 기술을 확보하지 못한 개발도상국과는 협력할 수 있는 가능성이 커 보였다. 특히 기상예측의 가장 가시적인 효과를 제공할 수 있는 ‘조기경보’(early warning) 서비스는 국내외적으로 수요와 기대감이 컸다. 이런 에스아이에이의 글로벌 활동은 국내에서의 명성을 높이고 기술리더십을 인정받는 데에도 유리하게 작용해 국내 관료 집단과 우호적 관계를 형성하고 빠른 의사결정을 끌어내는 데 일조했다.

처음에 공군기상단이 관심을 갖기 시작하더군요. 훈련 일정 등 기상 상황을 수시로 확인하고, 예상해야 하니까요. 구매 연계 업무를 시작으로 일을 진행해 1년간 기술 검증 뒤 제품을 구매했습니다. 현재는 중소벤처기업부 관련 일도 착수했고요. 해외에서는 아직 기상예측 기술이 발달하지 않은 피지 같은 태평양 도서 국가를 대상으로 서비스를 전개하려고 합니다. 이 지역 국가들의 레이더 데이터가 좋아 잘 진행되고 있습니다. 해외 활동을 해보면 국제기구나 글로벌 컨소시엄에서 환경과 관련해 새롭게 등장하는 어젠다가 많습니다. 과거에는 위험하다든가 노력해야 한다는 메시지 전달에 그쳤다면, 이제는 다들 돈을 대고 데이터를 측정하기 시작했습니다. 기업으로서는 새로운 시장이 창출된다는 뜻이죠.

– 전태균 에스아이에이 대표

전태균 대표의 국제기구를 겨냥한 활동 및 성과는 레퍼런스로 작용해 B2B 영업을 이전보다 매끄럽게 했다. 정부 사업은 제품의 정확도와 신뢰성을 입증하는 사례가 됐고, 기상예측 솔루션의 외연 확장을 기대하게 했다. 기상예측을 위한 위성영상은 비구름·교각 등 수많은 정보를 담은 일종의 데이터 플랫폼이기 때문에 분석 노하우와 경험을 쌓으면 경쟁우위를 점할 수 있을 것으로 기대됐다. 이로써 정부의 기후 변화 정책에 대응하거나 정책 입안에 참여하는 기업, 정부 사업을 수행하는 기업 등을 중심으로 서비스 판매 확대 가능성이 생기기 시작했다. B2G 영역은 고객의 허들(hurdle)을 낮춰 공공 가치에 기여하는 한편 대중 인식을 향상시키고, 이를 지렛대 삼아 B2B 영역에서 유관 산업을 집중 공략하는 방식의 시장 접근 방식으로 전략을 체계화했다(Exhibit 8)

다만 그에게 또 다른 고민이 생겼다. 시장의 수요와 기업의 의지를 확인했지만 수요자들의 니즈는 다양하고 관찰하고자 하는 지역 역시 세계 각지로 뿔뿔이 흩어져 있었기 때문이다. 이에 일일이 대응한 서비스를 제공하기 어려웠고, 회사의 자원도 부족했다. 모든 소원을 들어주는 도깨비 방망이를 개발했지만, 모두의 소원을 들어줄 수는 없다. 에스아이에이의 제품 솔루션은 기성복이 될 것이냐, 맞춤정장이 될 것이냐, 제품의 가치 정의와 가격 정책을 두고 또다시 골몰하기 시작했다. 

비디오 프레임 예측 정보를 통해 자연재해, 태풍 등과 관련한 미래 영상을 예측할 수 있고 구름 이동을 통해 태양광 발전을 활용할 수 있는 등 공공 영역에서 실효성 있는 서비스를 제공하고 있습니다. 자연재해가 많은 개발도상국의 수요가 많고요. 기상청보다도 신뢰도 높은 데이터이기 때문에 정부 수요가 발생합니다. 이런 노하우를 바탕으로 항공사에 기상 정보를 2~3시간까지는 상당히 정확히 전달할 수 있습니다. 앞으로는 자연재해 예측까지 제공하려고요. 이런 게 저희 어필 포인트죠. 글로벌 IT 플랫폼 기업들이 기후 정보를 공공서비스로 제공하는 경우가 많은데, 저희처럼 AI를 이용한 세부 정보를 제공하는 회사는 많지 않습니다. 기업 고객들은 의미 있는 데이터가 정말 많다는 것을 잘 모르고 있어요. 차별화된 데이터가 있다면 승부를 볼 수 있다고 생각했어요. 정부가 이 데이터에 대한 니즈가 있다는 점도 확인했고요.

– 최예지 에스아이에이 부문장

 

‘고래’ 사냥, 고기를 팔 것이냐 정보를 팔 것이냐 

전태균 대표는 정부 사업을 중심으로 한 기업고객을 폭넓게 만나기 시작하며 가격 정책을 고민해야 했다. 에스아이에이의 고객군은 B2G를 기반으로 확보된 소수의 기업 고객으로 명확했다. 다만 기상예측 서비스는 아직 널리 쓰이지 않을 뿐만 아니라, B2B의 경우 건별 계약으로 비용 정보가 외부로 노출되는 경우가 적어 가격을 책정하기 어려웠다. 특히 원가 기반으로 접근하려고 해도, 위성영상 분석과 예측에 드는 비용 등 원가 산정도 까다로웠다. 그로서도 기업이 에스아이에이를 통해 얼마만큼의 돈을 벌고 비용을 아끼는지 정보가 불투명하기 때문에 가격의 역제안도 고민했다. 고객이 납득할 만한 합리적 가격을 제안하기 위한 근거가 부족하고 시장가격이 존재하지 않았기 때문에 원점에서 가격을 고민해야 했다. 그러기 위해서는 먼저 제품부터 재정의해야 했다. 

에스아이에이가 고객사에 제공할 수 있는 정보는 크게 위성영상에서 추출한 데이터와 시계열 자료, 분석 자료, 예측정보 등으로 나눌 수 있다. 고객사가 금융·보험 회사라면 분석 정보를, 농업·어업은 중기 예측 정보를, 스포츠·유통 기업은 단기 예측 정보의 가치를 높게 평가할 것이다. 각 산업의 특성에 따라 필요한 정보가 다르고, 또 각 정보에 따라 관측해야 하는 범위와 데이터 사용량, 분석 난이도는 천차만별이다. 상황이 이렇다 보니 어떤 기업은 실시간 데이터보다는 모델링 팩 형태의 기후정보만을 받길 원했고, 어떤 기업은 지속적인 데이터 공급 및 사후 관리를 요구했다.

에스아이에이는 대중 고객이 아닌 정부기관, 기업 등 소수 고객을 상대로 맞춤형 기상예측 서비스를 제공한다는 것이 강점이다. 또 기술 기반 기업이라 기술 정보와 알고리즘에 대한 보안이 필요하다. 이 때문에 소프트웨어 형태의 모델링 패키지를 제작해 판매하는 것은 타당하지 않았다. 엑셀이나 포토샵 같은 형태로 제공할 경우 기상예측의 실시간성을 반영하기 어렵고, 소프트웨어의 복제를 차단하는 데 한계가 있었다. 또 기업 고객에서 기상예측 정보 사이트에 접속해 정보를 얻을 사람도 소수이기 때문에 대량 판매는 불가능해 보였다.

그는 고객사에 정보 및 솔루션을 지속적으로 제공함으로써 회사의 지속적이고 안정된 매출 기반이 형성되길 희망했다. 지속적인 고객사 관리를 통해 기술과 분석의 노하우를 쌓고 AI 알고리즘을 고도화할 수 있어서다. 이 과정이 곧 매출로 이어져 현금흐름이 창출되는 구조가 에스아이에이로서는 가장 이상적이라고 볼 수 있다. 이에 단순히 데이터만을 파는 회사가 아닌 지속적인 기상 솔루션과 예측 컨설팅을 제공하는 구조의 가격 정책을 세우게 됐다. 에스아이에이는 ‘서비스형 소프트웨어’(Software as a Service, 이하 SaaS) 기반 구독 모델을 도입하기로 한 것이다. SaaS란 소프트웨어의 여러 기능 중 사용자가 필요한 서비스만 제공하는 온라인 기반 소프트웨어로, 제작사가 하나의 플랫폼에서 다수 고객에게 소프트웨어 서비스를 제공하는 방식이다. 

SaaS는 이미 클라우드 서비스가 보편화된 뒤로 폭넓게 사용되는 제품 방식으로 개발사 입장에서는 제공하는 서비스의 폭과 깊이에 따라 탄력적으로 비용을 결정할 수 있다는 장점이 있다. 특히 고객사 서버에 API 형태로 제공되기 때문에 단지 제품 판매가 아닌, 일종의 파트너십 형태로 관계가 깊어지기 때문에 개발사로선 락인(lock-in)2)이 용이하다. 전 대표로서도 소프트웨어 패키지의 정찰제 시대가 종말을 맞고 있는 상황에서 SaaS를 선택하지 않을 이유는 없었다. 고객사로서도 별도 관리 비용이 들지 않고, 안정된 서비스를 누릴 수 있기 때문이다.

문제는 가격 수준의 결정이었다. 고객사의 비용 산정을 이용 시간으로 잡을지, 사용한 양으로 잡을지 결정하기 어려웠다. 아직 서비스 시작 단계이기 때문에 고객사 역시 하루에 열 번 사용할지, 한 달에 한 번 사용할지 알지 못했다. 더구나 각 기업의 요구에 맞는 위상영상 처리와 데이터 분석, 예측모델 구현 등의 작업에 대한 비용도 별도로 산정할 필요가 있었다. 이에 전 대표는 SaaS와 유사한 형태의 가격 구조를 가진 클라우드 서비스들의 비용 정책을 참고하기 시작했다. AWS나 Azure, GCP와 같은 클라우드 서비스들은 시간당 데이터의 양을 기반으로 비용을 결정하는데, 사용자가 증가해 데이터 왕래가 많을 때는 타임차지를 붙이고, 사용량이 감소하는 새벽 시간대에는 가격을 낮게 책정한다. 시간대별로 동일한 속도의 서비스를 누리려면 비싼 비용을 치러야 하는 등 ‘서비스수준계약’(Service Level Agreement, 이하 SLA)을 맺고 있었다. 

전 대표도 이와 마찬가지로 위성영상 분석의 기본적인 데이터가 되는 요소를 위성영상을 결정해 해당 요소의 양과 분석량에 따른 가격정책을 만들었다. 위성영상은 시각 자료라는 측면에서 ‘면적’을 기본 단위로 결정했다. 분석, 예측하려는 면적이 넓어지면 더 많은 비용을 내야 하는 구조다. 에스아이에이로선 넓은 면적을 모델링한 뒤 이를 쪼개서 판매하는 형식이기 때문에 효율적이다. 또 분석 지역의 위성영상 해상도나 예측모델 정확도, 고객 니즈에 부합하는 별도 서비스 등을 추가함으로써 매출을 늘릴 수 있다. 더불어 고객사에 제공하는 정보를 고객이 원하는 대로 커스터마이징할지, 여러 옵션을 두고 선택하게 할지, 데모버전과 풀버전 중 선택하게 할지 등 공급자 우위의 가격 설정이 가능했다(Exhibit 9)

이는 B2C 서비스의 가격 책정과는 차이가 있다. B2C 기업인 아큐웨더의 경우 일간, 시간 예측과 더불어 위험 상황 발생 시 경고, 이미지화 등 개인에 안전을 목적으로 한 서비스 수준에 비례해 가격을 매긴다. 해외의 비주얼크로싱 API (Visual Crossing API)나 웨더비트의 경우는 B2B까지 염두에 두고 기상 정보 API를 제공하는데, 대개는 무료로 API를 제공하고 API 콜 수와 사용 용량이 일정 수준을 초과하면 ID별로 월 300~500달러 수준의 과금을 매기고 있다. 개방형 플랫폼을 만들어 사용자들이 커스터마이징할 수 있는 환경을 조성해 고객을 유인하는 방식이다. 이에 비해 에스아이에이는 기상예측을 희망하는 타깃 지역을 상세히, 혹은 넓게 관측함으로써 기업 고객에게 사업 기회 창출이나 비용 절감 등 적극적인 대응 전략 수립을 지원한다. 아직은 국내 시장이 작고 기업 고객 수가 많지 않아 소수 고객을 타깃한 가격 정책으로 볼 수 있다.

옷을 만들어 파는 것과 비슷합니다. 얼마나 좋은 원단을 얼마만큼 많이 사용하느냐에 따라 가격이 달라지겠죠. 마찬가지로 얼마만큼 넓은 공간을 얼마나 긴 시간 동안 어느 정도의 해상도로 관찰하고 분석했느냐가 가격에 반영됩니다. 저희는 앞으로 업그레이드 컨설팅까지 해 나갈 수 있으리라 생각합니다. 물론 고객사의 니즈에 따라 결정해야죠.

– 전태균 에스아이에이 대표

다만 글로벌 사업을 염두에 두고 있는 상황에서 국가마다 면적이 다르고, 관찰하는 지역의 객체 수나 환경 특성이 다른데 면적을 기준으로 가격을 책정하는 것이 정답인가에 대한 고민은 과제로 남겨 놨다. 에스아이에이가 확고한 기술적 우위를 점할 경우 초고해상도 위성영상의 분석 가격의 프리미엄을 얼마만큼 더 높일 수 있을지도 아직 해결하지 못한 숙제다. 위성영상의 해상도를 20배 높인 기술을 개발했다고 해서 비용을 20배 올려 받을 수는 없기 때문에 개발 비용이 한계선을 넘어가지 않는 어느 선에서 기술적 타협을 볼 것인가에 대한 선택이다. 전태균 대표가 비용 정책을 마련하며 창업자이자 엔지니어로서 안게 된 고민이다.  

에스아이에이는 현재 금융시장에서 거대한 상품으로 부상하고 있는 탄소배출과 관련한 모니터링과 알람을 비즈니스 비전으로 잡고 있다. 또 B2B, B2G 시장에 그치지 않고 B2C 시장 진출도 계획 중이다. 전 대표가 당장 B2C에 진출하지 않은 것은 강력한 UX, UI로 무장한 아큐웨더, 윈디 애플리케이션 기반 글로벌 기업이 아성처럼 버티고 있어서다. 이들과 직접적 경쟁을 피하고 차별적 기술력과 데이터를 되레 경쟁사들에 파는 것이 효과적인 전략이라고 보고 있다. 데이터가 하나둘 쌓이는 과정에서 에스아이에이의 경쟁력은 향상될 것이니, 유명세보다는 기술력, 투자보다는 데이터파이프라인을 믿자는 게 전 대표의 원칙이다. 이 원칙 덕에 위성영상 처리에 기반을 둔 기술제품화 전략이 가능했다. 

시장성과 수익성을 확보하는 일은 항상 고민입니다. 시장 전체로 본다면 환경의 복합적 현상을 분석해서 명확한 전망을 내놓는 제품에 대한 수요는 개인보다는 글로벌 전체를 다루는 기업이나 기관에 있을 것입니다. 그들이 즉각적으로 반응할 솔루션을 찾고 있고, 어떻게 구체적으로 와 닿게 만들 것인가 항상 고민합니다. 이런 고민이 메탄과 온실가스를 월 단위로 모니터링해서 알리는 시스템 개발까지 오게 됐습니다. 실제 어떤 분들에게 자료가 핵심적으로 쓰일까 찾고 있는 중입니다. 아직은 느리지만, 천천히 우리 가치를 지키며 가고 있습니다.

– 전태균 에스아이에이 대표


[Appendix]


[주석]

1. B2B2C는 기업 간 전자상거래(B2B)와 기업 대 소비자 전자상거래(B2C)를 결합시킨 형태의 전자상거래를 지칭한다. 오늘날에는 의미가 확장되어 기업간 거래와 기업대 소비자간 거래의 결합 형태를 통칭한다. (네이버 지식 백과 사전 인용 및 각색)

2. 락인 효과(lock-in effect)란 특정 재화 혹은 서비스를 한 번 이용하면 다른 재화 혹은 서비스를 소비하기 어려워져 기존의 것을 계속 이용하는 효과를 의미한다. (네이버 지식 백과 사전)

 

[참고 문헌]

소풍벤처스(2023). 월간 클라이밋|기후적응기술, 데이터로 기후재난을 예측하는 스타트업. 

한기주(2007). “기후변화가 산업부문에 미치는 경제적 영향.” 산업연구원.

IPCC(2023). AR6 Synthesis Report: Climate Change 2023. 

SIA 블로그 https://blog.si-analytics.ai/

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집필진

조대곤

조대곤

조대곤은 KAIST 경영대학 교수로, 디지털 미디어/콘텐츠, 비즈니스 애널리틱스, 인공지능/머신러닝의 경영에의 활용을 연구하고 강의하고 있다. 이전에는 SK텔레콤 경영전략실에서 일했고, 포항공과대학교 산업경영공학과 교수를 역임했다. KAIST에서 정보미디어경영전문대학원 원장을 역임하고, 2017년부터 밝은인터넷연구센터 센터장을 맡고 있으며 2024년 KAIST 지정 석좌교수로 임명되었다. 연세대학교 경영학/경제학 학사, 컬럼비아 대학교 산업공학 석사, 카네기멜론대학교 정보시스템경영 박사 학위를 받았으며, 2022년 한국경영학회 신진연구자상을 수상하였다. MIS Quarterly, Information Systems Research, Marketing Science, Harvard Business Review 등에 논문을 출판하였고 이 외에 SSCI급 저널에 30여편의 논문을 게재하며 활발한 연구활동을 이어가고 있다.

김유경

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김유경은 우아한형제들의 홍보기획팀장으로 대외 메시지 수립과 리스크 관리, 홍보전략, 산업 생태계 분석, 미디어 전략 수립 업무를 맡고 있다. 이전에는 중앙일보와 이코노미스트에서 IT∙스타트업∙자본시장∙금융∙거시경제 분야 기자로 일했고, 공인회계사회∙폴인 필진으로도 활동했다. 포브스아시아의 30under30 한국 선발 위원을 역임했고, 네이버 포스트 ‘콜럼버스’s startup nation’을 운영하고 있다. KAIST 문술미래전략대학원 석사(MS)를 마치고 고려대에서 과학관리학 박사 과정을 밟고 있다. 기술과 비즈니스가 미래를 앞당긴다는 믿음으로 AI 등 새로운 기술과 비즈니스 모델, 사업전략 수립과 조직관리, 투자 관련 공부를 하고 있다. 대학생 시절 e커머스와 외식 스타트업을 창업한 바 있다.
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