유니유니 한수연 대표
유니유니 한수연 대표

“화장실 관련 사업 아이템을 구상하던 중 불법 촬영 기사를 여럿 접했어요. 심각성을 느끼고 ‘불법 촬영 범죄를 막는 프로그램을 개발해야겠다’고 맘먹게 됐죠.”

공중 화장실 내 카메라 설치 행위를 감지하는 ‘쌔비(Savvy)’를 개발해 화제가 된 이화인이 있다. 본교 컴퓨터공학과 재학생이자 ㈜유니유니의 대표 한수연씨다. 본지는 쌔비의 개발 과정과 ㈜유니유니 창업 전반에 대한 이야기를 들어보고자 8월22일 화상회의 프로그램 줌(ZOOM)을 통해 한씨를 만났다.

쌔비는 불법 촬영을 시도하는 행동을 자동 감지하고 경고 및 신고가 이뤄질 수 있도록 하는 단말기다. 쌔비의 정식 제품명은 ‘safe savvy’로 안전을 뜻하는 ‘safe’와 상식을 뜻하는 ‘savvy’가 결합돼 만들어졌다. 한씨는 “안전이 상식이 되게 하겠다는 의미를 담았다”고 덧붙였다.

누군가 카메라를 설치하려고 시도하면 쌔비는 행동의 ◆비식별 데이터를 서버로 전송한다. 전송된 데이터는 판별 후 카메라를 설치하는 행동이라고 판단되면 경보를 울리고 자동으로 신고 접수로 이어진다. 행동의 판별 과정은 딥러닝을 기반으로 행동 패턴을 분석하는 기술을 통해 이뤄진다.

한씨는 불법 촬영 관련 기사들을 접한 후 해결법을 모색했다. 관련 논문들을 찾아보고 논문 내 모델들을 직접 구현해보며 시행착오를 거쳤다. 불법 촬영 범죄자들이 운영하는 온라인 카페에 가입해 촬영에 대한 정보를 얻기도 했다. 그는 “호랑이 굴에 들어가는 느낌으로 직접 온라인 카페와 오프라인 판매처를 방문해 조사를 했다”며 “몰래 촬영하는 노하우를 공유하고 있는 실상에 충격을 느꼈다”고 말했다.

“불법 촬영 범죄의 근본적인 해결을 위해서는 촬영 가능성을 차단해야 한다고 판단했어요. 이것이 비식별 데이터 활용이라는 쌔비 아이템의 근간이 됐습니다.”

사업 아이템을 구상한 한씨는 다양한 경로로 함께할 팀원들을 구했다. 교내 개발 프로젝트 동아리에서 활동했고, 서울대 주관 창업캠프, 한국여성과학기술인 지원센터 딥러닝 전문가 양성 과정 강의 등 다양한 프로그램에 참여했다. 예비창업 패키지에 선정된 후, 2020년 8월14일 ㈜유니유니를 설립했다.

현재 ㈜유니유니는 대표 한씨를 비롯해 다양한 스펙과 경력을 가진 7명의 직원으로 구성됐다. 아직 규모가 작은 신생 기업이지만, 영향력은 무시할 수 없다. 2020공학페스티벌한국 여성벤처협회장상, 2020 제 7회 대한민국창의 발명대전 금상 등 다수의 상을 수상했고, 서울시 성동구청 등에 시범운영을 진행 중이다.

한씨는 개발 과정에서 아이템 개발을 위해 직접 시장조사를 하며 불법 촬영 범죄의 심각성을 다시금 실감할 수 있었다고 말했다. 그는 “불법 카메라 판매상을 만나보니 시중에 다양한 종류의 불법 촬영용 카메라가 판매되고 있음을 알 수 있었다”며 “불법 촬영 범죄 특성상 한 건의 범죄가 수백, 수천명의 피해자를 만들 수 있어 모두 더욱 경각심을 느껴야 한다”고 말했다.

청년 창업가로서 길을 개척하는 과정에서 한씨는 본교에서의 경험이 큰 도움이 됐다고 전했다. 소프트웨어 수업과 해커톤 수업을 수강하고, 교내 창업경진대회에 출전하며 한씨는 사업의 꿈을 확고히 굳힐 수 있었다. 컴퓨터공학과 동기들과 함께 창립한 창업 동아리 유니스(UNIS)를 통해서는 사무 공간과 재료비를 지원받을 수 있었다.

현재 한씨는 서비스 개발의 완성도를 높이는 데 주력하고 있다. 그는 “비식별 데이터를 많이 확보할수록 서비스의 정확도를 높일 수 있다”며 “현재 학습된 데이터에 한해 좋은 결과값이 나왔지만, 새로운 환경에서도 정확한 결과를 낼 수 있도록 개발에 집중하고 있다”고 말했다.

한씨의 목표는 ㈜유니유니의 서비스 제공 범위를 전국의 공공 화장실로 확장하는 것이다. 한씨는 “㈜유니유니만의 딥러닝 기반 기술을 통해 다양한 서비스를 제공하고 싶다”는 의지를 밝혔다. 개인적인 목표로는 2031년 12월31일까지 1004억 원을 기부하고 싶다는 당찬 포부를 내비치기도 했다.

“편리한 삶, 행복한 삶을 영위하는 데 필요한 것들을 제공해주는 ㈜유니유니가 되고 싶어요. 모든 사람이 좋아하는 서비스를 제공하고 싶습니다.”

 

◆비식별 데이터: 개인에 대한 식별성이 없는 데이터

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