[전화성의 어드벤처] 패턴 인식 기술로 쇠고기 원산지 판별

멘토링 통해 ‘한우 시장’에 포커스… 정육점 광고로 월 2억 매출 예상

첫 번째 액셀러레이팅 사례로 소개할 팀은 이재현 대표의 ‘화수분’이다. 이 팀이 처음에 가지고 있었던 사업 계획은 ‘상품 정보를 판별하는 모바일 애플리케이션’이었다. 간략하게 설명하면 스마트폰 카메라로 사진을 찍어 상품의 정보를 이미지 프로세싱(image processing)을 통해 판별하는 애플리케이션(앱)을 기반으로 하는 사업 모델이다. 하지만 학내 벤처가 진행하기에는 너무 광범위한 모델이었기 때문에 시장에 대한 선택과 집중이 필요했다.

막연한 ‘상품 정보 판별’은 실패 가능성 커
첫 번째 단계로 사업 모델 현실화를 위해 화수분 팀의 핵심 역량을 분석하고 경쟁력 있는 시장을 선택하는 작업이 시작됐다. 타깃의 재설정 작업은 팀의 기술 핵심 역량을 반영해 광범위한 상품 정보 판별 시장에서 육류 판별 시장으로 한정했다. 이미지 인식 기술의 특성과 한계 때문에 선택한 시장이기도 했지만 한우와 수입육을 선택할 때 도움을 줄 수 있는 기술이 정보기술(IT)과 식품 간의 새로운 융합 시장을 만들어 낼 수 있다는 직관 때문이기도 했다. 쇠고기 판별 시장에 대한 수익 모델 연구가 멘토와 최고경영자(CEO) 간의 긴 회의를 통해 진행됐다. 그렇게 만들어진 수익 모델은 이미지 인식 기술에 기반한 쇠고기 원산지 판별 앱을 활용한 모델이다. 이미지 인식 기술을 활용해 앱에 입력된 사진을 분석해 쇠고기 원산지 유추 및 등급 판별이 어느 정도 가능하다. 이 기술은 확률 모델을 기반으로 한 패턴 인식 기술이다. 일반적으로 패턴 인식 기술은 인식 정확도가 90%를 넘기가 힘들지만 문자인식·음성인식 등은 이미 실생활에 적용된 것이 많다. 이미지 인식 기술 또한 패턴 인식 기술의 한 종류로, 쇠고기 이미지 인식을 위해 다양한 한우와 수입육에 대한 학습이 필요하다. 이 앱의 수익 모델은 정육점들을 대상으로 지역 기반(LSM) 월정액 광고를 유치하는 것이다. 멘토링 전의 수익 모델의 방향은 일반적인 앱 광고 모델이었지만 이를 지역별 광고 모델로 변경했기 때문에 예상 매출 규모는 훨씬 커졌다.

두 번째 단계인 시장조사 멘토링에서는 정육점 시장 규모를 파악하고 월정액 수수료를 청구할 대상 정육점 수를 파악하는 데 집중했다. 멘티의 시장조사 결과는 다음과 같다. 2012년 기준으로 한우·육우의 한국 시장 규모는 약 9조 원이며 약 48%의 유통이 지역 기반의 정육점을 통해 이뤄지고 있다. 지역별 정육점 수는 5만3153 점포로, LSM 기반 앱 광고 유치 대상 정육점 수는 1만 개 이상으로 조사됐다. 실제 대면 조사를 통해 시장 진입이 가능한 월 정액제 앱 광고 금액은 2만 원대로 조사됐고 시장에서 선도적 지위를 차지한다면 월 2억 원 정도의 고정 매출이 발생할 가능성이 있는 시장으로 분석됐다.

마지막 멘토링 단계인 사업 계획 단계에서는 3년 일정을 기준으로 총 3단계의 구체적인 계획을 수립했는데 앱 출시를 위한 마무리 개발을 향후 6개월로 잡았다. 6개월간 집중 개발해야 할 부분은 이미지 인식 기술의 상용화를 위한 임계치를 정하는 것이다. 6개월 후 앱이 출시되면 1차적으로 10만 유저 확보를 위한 앱 마케팅 및 1000개의 정육점 고객 확보를 위한 영업을 동시에 진행하게 된다. 3단계는 50만 유저, 5000여 개의 정육점 확보를 위한 파트너 네트워크를 구축해 전국 단위 마케팅 및 영업을 진행해 나간다.

화수분은 3단계 멘토링 방식의 액셀러레이팅을 통해 비즈니스 모델을 경쟁력 있게 만들었고 진입 시장을 현실화했으며 구체적인 계획을 수립하게 됐다.


전화성 씨엔티테크 대표