김성은 메디센싱 대표

-대표 아이템은 단순한 소리 분류 기술이 아니라, 소리를 듣고 그 의미와 상황을 이해하는 청각 인텔리전스(Auditory Intelligence)

-적은 연산 자원으로도 안정적으로 동작하는 경량 모델을 설계한 것도 메디센싱의 특징

메디센싱은 ‘의료(Medical)’와 ‘감지(Sensing)’를 결합한 이름처럼 사람의 몸과 일상에서 발생하는 소리를 감지하고 그 의미를 이해하는 기술을 개발하는 딥테크 스타트업이다. 서울과학기술대학교 인공지능응용학과 김성은 교수가 연구를 논문에만 머물지 않고, 사회 문제 해결로 연결하기 위해 2024년 6월에 설립했다.

“꾸준히 생체신호와 뇌파, 소리 신호를 이해하는 인공지능 기술을 연구해 왔습니다. 최근 5년간 상위 10% 이내의 저명 국제 학술지에 12편 이상의 논문을 게재했으며, 관련 분야의 주요 국제 학회에서도 지속적으로 연구 성과를 발표해 왔습니다. 이러한 연구 성과는 단순한 이론적 접근이 아니라, 실제 환경에서 작동이 가능한 알고리즘과 경량 모델 설계에 초점을 맞춘 결과입니다. 오랜 기간 축적된 연구 역량과 기술 검증 경험이 메디센싱의 핵심 기술 기반이 되고 있습니다.”

메디센싱의 대표 아이템은 단순한 소리 분류 기술이 아니라, 소리를 듣고 그 의미와 상황을 이해하는 청각 인텔리전스(Auditory Intelligence)다.

“현재 인공지능 기술은 말을 텍스트로 변환하는 음성 인식에는 매우 뛰어나지만, 비언어적 소리인 울음소리, 비명, 도움 요청, 이상 호흡음과 같은 상황적 의미를 이해하는 데에는 아직 한계가 있습니다. 메디센싱은 이를 극복하는 기술을 개발하였습니다.”

메디센싱은 처음부터 모든 소리를 포괄적으로 이해하려 하기보다, 사회적 활용 가치가 높고 의미가 명확한 핵심 개별 소리를 다양하게 선정해 각각을 독립된 의미 단위로 정의하고 학습했다. 현재 아이 울음소리, 비명, 도움 요청 소리 등을 중심으로 기술을 고도화하고 있다.

또한 소음 환경에 강건한 설계를 적용했다. “대부분의 소리에는 TV 소리, 대화 소리, 생활 소음 등이 섞여 있습니다. 이런 이유로 연구실 환경에서 잘 작동하는 모델도 실제 환경에서는 성능이 급격히 떨어지는 경우가 많습니다. 이를 해결하기 위해 가정, 골목길, 실내 공공 공간 등 실제 사용 환경을 가정한 시나리오를 반영한 소음 조건을 설계하고, 생성 인공지능을 활용해 다양한 소음 환경을 재현하여 학습에 반영했습니다.”

대규모 서버 자원을 필요로 하는 모델이 아니라, 적은 연산 자원으로도 안정적으로 동작하는 경량 모델을 설계한 것도 메디센싱의 특징이다. 김 대표는 “Edge SDK 형태로 제공해, 마이크가 연결된 기기라면 어디든 설치해 사용할 수 있도록 하고 있다”고 강조했다.

“초기 출발은 의료 소리, 특히 호흡음 기반 이상 판별 기술이었지만, 현재는 스마트홈, 공공 안전, 돌봄, 산업 설비 모니터링 등 소리 기반 상황 인지가 필요한 다양한 산업 영역으로 확장할 수 있는 플랫폼을 구축하고 있습니다. 메디센싱이 지향하는 것은 단순히 소리를 인식하는 AI가 아니라, 사람이 직접 듣고 판단해야 했던 순간을 기술로 보조하는 청각 인텔리전스 플랫폼입니다.”

메디센싱의 가장 큰 경쟁력은 오랜 기간 축적된 연구 기반 기술력이다. 김 대표는 “메디센싱 기술은 생체신호와 소리 신호 이해 분야에서 지속적으로 검증된 연구 성과와 특허를 기반으로 하고 있다”며 “국제 저명 학술지 게재 성과는 기술의 이론적 타당성과 신뢰성을 보여주는 근거라고 할 수 있다”고 말했다.

“실제 환경 중심의 설계 철학도 우리의 경쟁력입니다. 메디센싱은 항상 ‘이 기술이 실제 환경에서도 제대로 작동하는가’라는 질문을 기준으로 개발해 왔습니다. 소음 환경 강건성을 처음부터 고려했다는 점이 차별점입니다. 또한 Cloud API와 Edge SDK를 동시에 제공할 수 있는 구조로 데이터 보안과 지연 시간, 설치 환경 제약 등 현장의 요구에 맞춰 유연하게 대응할 수 있도록 설계했습니다. 이는 다양한 산업 파트너와의 협업 가능성을 넓혀 주는 요소입니다.”

메디센싱은 현재 대규모 광고보다는 시장 검증 중심의 마케팅 전략을 취하고 있다. 기술이 가능하다는 것과 시장이 실제로 필요로 한다는 것은 다르기 때문에, 다양한 산업 관계자 인터뷰와 PoC를 통해 실제 니즈를 확인하고 있다. 김 대표는 “어떤 소리 인식 기능이 현장에서 ‘필요한 기능’이 되는지를 검증하는 것이 가장 중요한 단계라고 생각한다”며 “VC 밋업, IR 발표, TIPS 운영사 미팅 등을 통해 전략적 투자자 및 파트너를 확보하기 위한 활동을 병행하고 있다”고 말했다.

김 대표는 어떻게 창업하게 됐을까. “창업은 연구가 부족해서가 아니라 오히려 연구자로서 충분한 성취를 경험한 이후에 선택한 확장이었습니다. 전자 청진기 기반 호흡음 인공지능 프로젝트를 수행하면서, 이 기술이 단순한 연구 성과를 넘어 실제 의료 접근성을 높이는 데 기여할 수 있겠다는 확신이 들었습니다. 그때부터 ‘기술을 논문에만 남길 것인가, 아니면 사회 속에서 실제로 작동하게 만들 것인가’에 대한 고민이 시작되었습니다. 그 고민의 연장선에서 메디센싱을 설립하게 되었습니다. 자금 마련은 단계적으로 이뤄졌습니다. 초기에는 서울과학기술대학교 창업지원단의 예비창업패키지 사업을 통해 사업화 자금을 확보했고, 이후 초기창업패키지 딥테크 사업에 선정되면서 추가적인 기술 개발 자금을 지원받을 수 있었습니다. 이를 통해 약 5개월 이상 안정적으로 인건비를 확보하며 핵심 기술 고도화에 집중할 수 있는 기반을 마련했습니다. 최근에는 서울과학기술대학교 기술지주회사와 초기 투자 계약을 체결하였습니다. 이는 단순한 자금 확보를 넘어, 대학이 보유한 기술 역량과 기업의 사업화를 연결하는 공식적인 출발점이라는 점에서 의미가 큽니다. 현재는 이 초기 투자를 기반으로 SEED 및 TIPS 연계 투자 유치를 준비하고 있으며, 핵심 기술 인력 확충과 제품화 고도화를 추진할 계획입니다.”

창업 후 김 대표는 “가장 큰 보람은 기술이 실제 문제 해결 맥락 안에서 논의되기 시작했다는 점”이라며 “연구실에서는 모델의 정확도를 1~2% 올리는 것이 중요한 목표였다면, 창업 이후에는 ‘이 기술이 실제 현장에서 어떤 의미를 가지는가’라는 질문이 중심이 되었다. 기술이 단순한 성능 지표를 넘어, 누군가의 안전이나 돌봄과 연결되는 순간 책임의 무게도 함께 느끼게 된다”고 말했다.

“또 하나의 보람은 연구 인력과 학생들이 기술을 제품과 서비스의 관점에서 바라보기 시작했다는 점입니다. 알고리즘을 설계하는 것에서 나아가, 실제 사용자 환경과 제약 조건을 고려하며 문제를 정의하는 경험은 교육적으로도 매우 의미가 있다고 생각합니다. 그리고 개인적으로는, 대학에서 축적된 기술이 산업 구조 안으로 실제로 편입되는 과정을 직접 만들어가고 있다는 점이 큰 보람입니다. 연구와 현실 사이의 간극을 줄여가는 과정 자체가 메디센싱이 존재하는 이유라고 생각합니다. 아직은 초기 단계이지만, 기술이 사회적 가치와 연결되는 구조를 하나씩 만들어가고 있다는 점에서 깊은 의미를 느끼고 있습니다.”

현재 메디센싱은 총 4명의 핵심 멤버로 구성되어 있다. 대표이사를 중심으로 기술이사(CTO), 기술팀장, PM(Product Manager)이 함께 팀을 이루고 있다.

“기술이사는 서울과학기술대학교 인공지능학과 박사과정으로, 딥러닝 기반 모델 설계 및 최적화 경험이 풍부합니다. 생체신호 및 음향 데이터 기반 모델 개발을 지속적으로 수행해 왔으며, 경량화 모델 설계와 실제 환경 적용 경험을 갖추고 있습니다. 메디센싱의 핵심 알고리즘 고도화와 모델 구조 설계를 총괄하고 있습니다. 기술팀장은 풀스택 개발자로, AI 모델을 실제 제품 환경에 안정적으로 통합하는 역할을 담당하고 있습니다. 단순히 모델을 개발하는 수준이 아니라, SDK 구조 설계, 서버-엣지 연동, 시스템 아키텍처 설계까지 담당하며 기술을 실제 서비스로 구현하는 역할을 맡고 있습니다. PM은 디자인 전공자로, 상품 기획과 사용자 경험(UX) 설계를 담당하고 있습니다. 기술 중심 딥테크 기업이 자칫 놓치기 쉬운 사용자 관점과 제품 완성도를 보완하며, 기술이 실제 시장에서 이해되고 활용될 수 있도록 기획을 총괄하고 있습니다. 현재 팀은 연구 기반 알고리즘 설계, 소프트웨어 구현, 제품 기획이 균형을 이루는 구조로 구성되어 있습니다. 초기 단계 스타트업이지만, 기술 개발과 제품화 관점을 동시에 고려할 수 있는 팀 구조를 갖추고 있다는 점이 특징입니다.”

앞으로의 계획에 대해 김 대표는 “중장기적으로는 다양한 소리 데이터베이스를 구축하고, 여러 소리를 동시에 이해하며 상황까지 인지할 수 있는 청각 인텔리전스 기술을 확보하는 것이 목표”라며 “청각 인텔리전스의 표준을 정의한다는 것은 어떤 소리를 어떤 맥락에서 어떤 의미로 해석해야 하는지에 대한 기준과 구조를 만드는 것이다. 의료에서 출발했지만, 향후 스마트홈, 공공 안전, 돌봄, 산업 설비 모니터링 등 다양한 산업에서 활용이 가능한 핵심 인프라 기술로 성장시키고자 한다. 단기적 확장보다는 기술과 시장 검증을 병행하며 단계적으로 성장하는 것이 목표”라고 말했다.

설립일 : 2024년 6월
주요사업 : 소리
성과 : 예비창업패키지 선정, 초기창업패키지 선정, 서울과학기술대학교 기술지주 투자

이진호 기자 jinho2323@hankyung.com

원문링크 https://magazine.hankyung.com/job-joy/article/202604011651d