기술로 더 많은 문제를 해결하고

더 많은 분들께 도움을 드리고 싶어요.

AI엔지니어 | 이승용님

Q.
안녕하세요, ‘QNX’ 인터뷰에 흔쾌히 참여해주셔서 감사합니다.

먼저, 해시태그로 승용님 간단소개 부탁드려봐도 될까요? 

#새로운기술 #AI #CVPR #긍정적 

#즐겁게일 #잘즐기다가자 #탁구

01. 기술로 문제를 해결하며 더 좋은 가치를 만들어내고 싶어요.    

Q. 
자기소개 해시태그로 #즐겁게일 이라고 말씀주셨는데, 

현재 하고 싶은 일을 하며 즐겁게 일하고 계신 중이신지 궁금합니다.  

쉽게 풀리지 않은 분야, 최고의 기술에 도전한다는 것


'#즐겁게일'이라는 해시태그처럼 엔엑스엔랩스에서 즐겁게 일하고 중입니다! 현재 NXN은 VTO(Virtual Try-on)이라는 분야에서 기술 측면에서 선두에 
자리잡고 있는데요. 시장에서 아직 완벽하게 풀리지 않은 분야에서 저희만의 기술로 이렇게 도전을 하고 있다는 사실 자체가 굉장히 재밌고 뿌듯해요.

Q. 
승용님은 AI Engineer답게 기술에 관심이 많으신 것 같은데요.

최근에 관심을 갖게 된 기술이 있으신가요? 


기술로 문제를 해결하며 더 좋은 가치를 만들어내고싶어요.


아무래도 VTO 기술을 연구하고 있기 때문에 가장 관심을 가지고 있는 분야는 이미지 생성(Image Generation) 분야예요. Image editing, video generation, multi-modal large model 등 향후 VTO 모델의 확장을 위한 분야에도 관심이 많습니다.


그와 동시에 개인적으로는 vision understanding을 기반으로 한 로보틱스(robotics)쪽에도 요즘 관심이 생기고 있는데요! 로봇 관련 기술은 이제 단순히 학계에서만 연구되는 게 아니라, 산업 현장과 고객에게 직접 가치(Value)를 주는 단계로 넘어가는 초기 단계로 보이고, 앞으로 10년은 로봇이 AI와 결합하면서 폭발적으로 성장할 시기라고 생각해서 관심이 많이 갑니다.


제가 NXN에서 VTO(Virtual Try-On) 분야에 빠져든 것도 비슷한 맥락인데, 학술적인 연구에서 멈추는 게 아니라, 실제 서비스로 구현되어 고객에게 실질적가치를 줄 수 있다는 점이 매력적으로 다가왔습니다. 으로도 저는 기술과 고객의 삶이 맞닿는 지점을 계속 파고들면서 실제 가치를 만들어내고 싶어요.

02. 승용님과 NXN Labs

Q. 
NXN Labs 이전에는 어떤 경험을 주로 하셨나요?


수학 및 전기전자공학을 전공하면서 프로그래밍을 배우긴 했지만, 저는 사실 프로그래밍을 엄청 싫어했어요. 개인적으로 외우는 것을 힘들어 했는데, 
프로그래밍도 ‘언어’다보니 정해진 규칙이나 문법이 있었고, 초기에 이것에 익숙해지는 것이 힘들어서 ‘아, 나는 컴퓨터와 맞지 않는 사람이구나’라고 
생각했었습니다. 


하지만, 실제로 프로그래밍을 통해 무언가를 하나둘씩 만들어가다보니 생각이 180도 바뀌었습니다. 내가 머릿속에서 생각하는 것을 빠르게 구현하고 직접 
결과를 확인할 수 있는 과정이 매우 흥미로웠습니다.


NXN Labs 이전에는 두 가지 회사를 거쳤는데, 첫 번째 회사는 반도체 이물 검사를 정밀하게 할 수 있도록 AI 기술을 개발하고 활용하는 ‘고영테크놀러지
라는 회사였어요. 이 때, Computer Vision 및 AI를 처음으로 접하게 되었는데, 직접 프로덕트를 만들고 제가 만든 것들이 가치(Value)를 가진다고 생각하니 어렵고 답을 찾느라 헤매면서도 그 과정이 재밌더라고요.


그 이후에는 암 진단 관련 기술을 개발하고 다루는 ‘루닛’을 다녔는데, 최근에 나온 기술을 의료 도메인에서 평가하고 접목하는 업무를 했습니다. 급변하는 AI 기술 속에서 가장 앞단의 기술들을 적용해서 어떻게 문제를 해결할 수 있을까를 고민했어요. 이 때, 좋은 Supervisor 분을 만나 점차 실력이 성장하기도 
하고, 답을 찾아내기도 하면서 일 자체에 대한 즐거움을 느꼈습니다.


단순 공부가 아니라 기술을 활용해서 실제로 가치를 만들어가는 과정이 재밌고 즐겁고, 이러한 부분이 지금도 제가 AI Engineer로서 업무하고 있는 이유가 아닐까 싶어요.

Q. 
NXN Labs에 합류한 계기는 무엇인가요? 


KAIST에서 함께 했던 동료들이 재미 있는 문제를 풀고 있고, AI Engineer를 찾고 있다고 해서 합류하게 되었어요. 사실 당시에는 어떤 문제를 어떻게 풀지 구체화된 시기가 아니었기 때문에 같이 일할 사람들을 보고 합류했던 것 같아요.


합류한 후에는 Gen AI 관련해서 어떤 문제를 풀지를 함께 고민했습니다. Vision 쪽에 다들 관심이 있었고, Image Generation baseline 모델의 성능이 
빠르게 향상되고 있었기 때문에, 마켓 사이즈 및 기술적 혜자를 고려하여 VTO(Virtual Try-On)으로 방향을 정하게 되었습니다. 이미지 생성으로 비교적 
빠르게 가치를 만들 수 있는 것이 VTO라고 생각했어요. 

그 때로부터 어느새 2년이 지났고 지금은 기술도 많이 고도화되고, 많은 고객도 생겨나고 있어 굉장히 뿌듯함을 많이 느끼고 있습니다.

03. Eng팀이 일하는 방법 

Q. 

VTO(Virtual Try-On)이 어떤 문제를 풀고 있는지 잘 모르는 분들도 굉장히 많을 것 같아요. 

해당 부분에 대해 구체적으로 설명해주실 수 있나요? 


패션 시장에서 혁신을 만들면서 생산자와 소비자 모두에게 가치를 만들어가고 있는 기술


의류 생산자/판매자와 고객 모두에게 가치를 창출해나가고 있습니다.

먼저, 의류 판매자들의 입장에서 말씀드려보자면, 판매자 분들은 시장의 크기나 임팩트를 알아보는 과정에서, 의류와 모델 촬영부터 모델과 사진작가 구인까지 시간과 돈을 굉장히 많이 쓰고 있습니다. 작은 브랜드나 소상공인 분들은 이런 부분에 많은 투자를 하기가 굉장히 어렵고, 대기업 입장에서는 다루는 브랜드나 옷이 많아 모든 촬영을 진행하는 것이 굉장히 리소스가 많이 들거나 비효율적이기도 하죠. 때문에 VTO 기술을 활용하면 갖고 있는 옷이나 브랜드를 AI 모델에 시착해서 간편하게 페이지를 만들어나갈 수 있고, 이는 큰 가치를 줄 수 있는 기술이자 서비스라고 생각합니다.

그리고 구매자들에게도 큰 가치를 창출할 수 있는데요. 보통 옷을 구매할 때, 온라인에서 구매하고 생각했던 것과 달라 반품하거나 해당 옷을 안 입게 된 경험이 한 번씩은 있을 것이라 생각합니다. 때문에 나에게 사이즈가 잘 맞을지, 잘 어울릴지를 고민하다가 오프라인에서 직접 입어보곤 하는데요. VTO 기술을 
고도화해서 실제 본인의 체형과 이미지를 반영한 AI 모델에 해당 옷을 시착용해보고, 최대한 현실과 가깝게 착용한 모습을 시각적으로 보여준다면, 본인에게 맞는 옷을 더 잘 구매할 수 있게 될거라 생각합니다. 맞지 않아 버리거나 반품하는 일도 줄어 무의미한 소비를 줄여줄 수 있을 것이고요.


VTO 기술은 이렇게 패션 시장에서 다양한 혁신을 만들면서 생산자와 소비자 모두에게 가치를 만들어가고 있는 기술이라고 말씀드릴 수 있을 것 같습니다!


👉 Voost: Virtual Try-On/Off  체험해보기

Q. 
지금 맡고 계신 주요 업무는 어떤 일인가요?


VTO라는 큰 틀안에서 End to End로 모든 문제를 다 함께 풀어나가고 있습니다.  


특정 구도의 사진은 생성 일관성이 떨어지고, 특정 패턴의 옷은 생성 품질이 떨어지는 등 다양한 문제들을 발견하면 배경이나 원인부터 그 문제를 구체적으로 정의하고, 해결하려면 어떻게 해야 할지 Research 단계부터 팀원들과 Discussion을 하며 다양하게 접근해보고 있습니다. 데이터를 다시 정제하고, 학습을 진행시켜서 정의한 문제가 잘 풀리는 지 검증도 진행하고, 활용이 잘 될 수 있도록 Serving하는 작업까지 End-to-End 모두 진행하고 있어요. 이 과정 속에서 정의한 문제가 잘 해결되었는지까지 확인하고 있습니다.


이 업무들을 정리하자면, 세 가지 정도로 말씀드려볼수도 있겠네요.

  • 패션 및 이커머스 도메인에 특화된 image generation, composition 및 editing 모델을 개발하고 이를 서비스에 적용합니다.
  • 문제 정의부터 모델 설계, 데이터 수집 및 학습, 서빙까지 전 과정을 주도적으로 수행하며, 실제 사용자 가치를 만드는 데 집중합니다.
  • 데이터 파이프라인과 실험 환경을 직접 구축하고, 최신 기술과 연구를 바탕으로 제품에 반영할 수 있는 방향을 제안하고 실현합니다.

Q. 

문제 정의부터 해결까지 End-to-End로 업무를 진행한다고 말씀주셨는데요. 

이런 일하는 방식의 장/단점은 무엇일까요? 


율과 책임이라고 생각합니다.


이전에 비교적 큰 기업에서 일하면서 아쉬웠던 점은 모든 것을 다 알 수가 없다보니 내가 어떤 문제를 풀고 있는지, 어떻게 기여하는지 알기가 어렵다는 점이었어요. 반면에 End-to-end로 업무하게 된다면 제가 문제 정의부터 해결까지 진행하다보니 어떤 문제를 풀고 있고, 어떤 가치를 만들어내는 지를 알 수 있게 되고 성취감도 더 잘 느낄 수 있는 것 같습니다. 직접 리딩할 수도 있고 자율적으로 업무할 수도 있고요.


하지만 그만큼 큰 책임이 저에게 있기도하죠. 자율적으로 일할 수 있는데 책임이 없다는 것은 말이 안 되기 때문에, 자율적으로 그리고 주도적으로 일하되 
그 책임까지 함께 즐기면 된다고 생각해요.

Q. 

 NXN Labs에서 만든 인상 깊은 성과나 결과가 있으실까요? 


최근 많은 관심을 갖고 있는 VTO 분야에서 학술적인 수준을 넘어 실질적으로 통하는 모델을 만들고, 유료 고객사까지 만들어내고 있다는 것이 가장 큰 성과가 아닌가 싶어요. 이름을 들으면 다 알 글로벌 럭셔리 브랜드부터 크림이나 신세계등의 국내 고객들도 있고 파이프라인에 점점 더 많은 고객사 분들이 
생겨나고 있기도 하고요.


뒷단에서 인프라도 만들고, 데이터도 모으고 다양한 노력을 했는데, 이런 것들이 잘 쌓여서 좋은 연구와 실험을 할 수 있었고 또 이런 실험들이 서비스에 잘 
녹여져 좋은 성과를 냈다고생각합니다. 작년에 비해 많이 발전된 기술력을 바탕으로 2025 CVPRW에 paper를 publish 하기도 했습니다.


👉 CVPRW Paper 보러 가기

Q. 

NXN Labs에서 업무를 하며 가장 기억에 남는 에피소드가 있을지도 궁금해요!

25년도 1월 VTO 모델을 만들고 있을때였는데, 당시 12시가 넘은 새벽까지 팀원 분들과 실험을 진행하고 있었어요. 실험을 돌리며 중간마다 validation output을 확인하는데, 그날 그 결과물이 너무 잘 나왔었습니다!


몇달간 데이터, 모델 설계, 학습 등 모든 측면에서 시행착오가 정말 많았었는데, 드디어 좋은 결과물이 나온 것을 보자마자 Eng팀 전원이 함께 강강수월래를 하며 빙글빙글 돌고 자축했었습니다. 새벽까지 실험하며 눈도 침침하고 피곤했는데도 좋은 결과물이 나온 것을 보니 도파민도 뿜뿜하고, 정말 너무 행복해서 팀원들끼리 행복해했었는데 이 때가 가장 기억에 남는 것 같아요.


시행착오 끝에 문제를 해결했을 때의 기쁨. Researcher나 Engineer는 확실히 이런 순간들이 가장 기억에 남고, 행복한 것 같습니다.

04. NXN Labs에 잘 맞는 동료상

Q. 

NXN Labs에 잘 맞는 사람은 사람은 어떤 사람이라고 생각하시나요? 


본인의 일에 진심인 사람이 잘 맞는다고 생각합니다. 


인터뷰를 볼 때에도 본인의 일을 사랑하고 주도적으로 업무했던 분들이 주시는 답의 깊이가 다르시더라고요. NXN Labs는 아직 초기 스타트업이기 때문에 스스로 문제를 정의하며 주도적으로 업무를 해야 하는데요. 본인의 업무를 사랑하는 분들이라면 이 때 누구보다 열정적으로 문제를 잘 파고들고, 또 해결해
나가실 수 있을 것이라 생각해요.


Eng팀의 입장에서 말씀드려보자면 끈기가 있는 분이면 더 좋을 것 같습니다. AI 연구하는 과정은 끈기가 필요한 것 같아요. 특히 명확하게 풀리지 않는 문제를 풀어가는 과정에서, AI Model이 하루 이틀만에 바로 나오는 것이 아니기 때문에 끈기를 갖고 문제를 해결해야 한다고 생각해서 말씀드려보게 되었습니다.


역량 측면에서라면 Computer Vision이나 AI, Generative AI나 Multimodality 관련 경험과 배경을 갖고 있는 AI Researcher를 찾고 있습니다. 
혹은 대규모 데이터를 다뤄보셨거나 scalable&stable 한 AI 모델 Serving을 해보신 Engineer 분들이 잘 맞을 것 같습니다.

Q. 

NXN Labs에 오면 OO가 있다.

NXN Labs에만 있는 특별한 것이 있다면 말씀주실 수 있을까요? 


NXN Labs에 오면 ‘좋은 동료가 있다’


사실 NXN Labs의 채용 프로세스는 꽤나 까다로운데요. 좋은 분들을 모시는 것에 정말 진심인 곳입니다. 
하지만 덕분에 NXN Labs에는 좋은 동료 분들이 잘 모이고 있고, 높은 인재 밀도 속에서 재밌게 일을 하며 함께 성장해나갈 수 있습니다.

Q. 

마지막으로 승용님의 꿈을 한 번 여쭤봐도 될까요?  


주변 분들에게 지식을 나눠주며, 다른 분들이 잘 성장할 수 있게 돕는 사람이 되고 싶습니다.


고등학교 때까지만 해도 선생님이 되는 것이 꿈이었는데요. 지식을 나눠주거나 다른 사람들의 성장을 돕다보면 저 스스로도 많이 성장한다고 느끼게 되는 것 같아요. 그리고 이 과정이 굉장히 즐겁기도 하고요. 때문에 많은 경험을 쌓고 성장한 후에 다른 분들에게 제가 배운 경험들이나 지식들을 나눠드리고 싶고, 
이런 사람이 되는 것이 저의 꿈입니다.

 Interviewee : AI Engineer 이승용, Interviewer : People&Ops 민문홍,  Photo : Designer 지현지