제가 올해 59 세 입니다 ... 저도 30 여년전 대학원 전자공학과도 졸업도 했고, 24 년전 IMF 때 구조조정됬던 대기업 연구소 7 년 재직 경험도 있읍니다 ... 오늘 하고픈 이야기는 기술지향적인 스타트업의 기술적 능력 및 사업적 능력은 과연 어떤 기준으로 평가해야 하는가를 이야기해 보고자 합니다 ... 요즘 스타트업의 능력 평가의 지표는 관련 석박사 내지 대기업 경력자들로 구성된 젊은 인력으로 구성된 팀이 일순위 인것 같읍니다 ... 젊은 인력으로 구성된 팀이 능력이 있다고 해도 저같이 60 이 코 앞인 시니어들도 능력이 되는 사람도 꽤 있거든요 ... 젊은 사람들은 순발력도 있고 머리도 빠릿빠릿 하게 돈다는것 저도 인정 합니다 ... 하지만 시니어는 젊은 사람들은 부족한 경륜 이라는것이 있거든요 ... 10 년전과 지금의 IT 업계의 상황은 많이 변했읍니다 ... 한 10 년전쯤부터 대기업에서 서류검토시 본인의 장점(강점/기술력)을 블로그 사이트에 구직자가 공개한것을 본격적으로 검토하기 시작했던것 같읍니다 ... 투자사에서 스타트업을 심사할때에도 가장 기본으로 검토하는게 결과물 낸것이 있는가 혹은 논문 실적이 있는가 인것 같읍니다 ... 이렇게 실적을 검토하는 투자사에게도 약점이 있읍니다 ... 요즘엔 한국어 기술 블로그 글과 해외 사이트 기술 블로그 글이 셀수없이 너무 많습니다 ... 국내외 논문들도 인터넷상에 공개된것도 상당히 많구요 ... 투자사 관계자분들은 그러시더군요 ... 당신이 딥러닝 특정분야로 결과물 낸적이 없는데 그 분야 결과물을 내기 위해 어떤 시행착오를 겪어서 어떤 방법으로 그 시행착오를 해결했는지 당신은 알수가 없다 라고 이야기하시는 분들이 많습니다 ... 제가 예를들어 설명을 드리면 구글 트랜스포머 모델로 특정분야 딥러닝 모델을 구현시 어떤 문제가 발생되는지를 파악하지 못할것으로 이야기를 하십니다 ... 제가 딥러닝 논문 내지 기술 블로그를 한 2 년 빡시게 시행착오를 수백 수천번 거치면서 파악에 성공한것은 항상 딥러닝 결과물구현도 예를들자면 트랜스포머 모델의 뿌리가 되는 근본 알고리즘 구성들 하나하나를 다 심층적으로 왜 이렇게 설계됬고 이런 트랜스포머 모델의 설계 안은 어떤식으로 개선이 가능할까를 수백번 시행착오를 거치면서 분석을 해서 그 근본 알고리즘의 설계 원리를 파악하게 되면 해당분야 결과물을 낸적이 없어도 이 결과물을 낼때 겪게되는 시행착오가 뭔지 또 어떻게 해결하는지를 파악할수 있다는것 입니다 ... 구글링으로 한 2 년 시행착오를 수백 수천번 하면 근본 알고리즘의 설계 원리 즉 딥러닝의 근본 뿌리 개념들의 파악이 된다는것을 제가 체득했읍니다 ... 아마도 10 년전이면 제가 이렇게 파악하는것이 불가능했을겁니다 ... 투자사분들도 젊은분들이 많고 해당분야를 시간을 투자해서 구글링을 2 년 해본 경험이 있는 분은 거의 없기에 경영학과 경제학과 출신들이 많아서 저의 이런 경험을 잘 이해하지 못하시는것 같읍니다 ... 제 이 글은 대기업 관계자분들이나 투자사 관계자분들이 많이 보셨으면 합니다 ... 항상 정답은 한가지가 아니라는것 말씀드리고 싶었읍니다 ... 이 일은 반드시 이런식으로 해야되 하는 고정관념을 깨지 못하시는 분들이 많은것 같아서 이글도 쓰게 됬읍니다 ...