[인터뷰/누비랩 김대훈 대표] AI 푸드스캐너로 음식 데이터화…음식물 쓰레기 최소화

홍세기 기자 / 2020-10-23 09:43:51
2018년 환경창업대전에서 대상 차지…기술력·사업성 인정 받아
음식물 쓰레기를 1초의 스캔…여러 음식을 동시에 데이터화 가능
▲누비랩의 누비 스캐너 활용도 
[하비엔=홍세기 기자] 인공지능 푸드스캐너로 개인 맞춤형 헬스케어와 친환경 주방 솔루션을 제공하는 누비랩은 언제 어디서 무엇을 먹든 데이터화 시켜 급식소뿐만 아니라 식당과 집에서 먹는 모든 것을 데이터화 해 영유아부터 노년까지 인생의 맞춤형 솔루션을 제공하고 버려지는 음식물을 최소화 시키자 하는 큰 목표를 가지고 있다. 


누비랩은 (주)코맥스벤처러스(변우석 대표)가 정보통신기술(ICT) 분야 스타트업의 해외 진출과 투자를 지원하는 프로그램인 'K-글로벌 액셀러레이터 육성사업'(프로그램명: 벤처러스 클래스 2020)의 선정된 기업이다.

현재 시범사업으로 군부대와 공기관에 솔루션을 제공하고 있으며 큰 호평을 받으며 성장에 박차를 가하고 있다.

김대훈 대표를 ‘하비엔’이 만나 누비랩의 현재와 미래에 대해 들어봤다.

▲누비랩 김대훈 대표
Q. 먼저 회사 누비랩에 대한 간단하게 소개한다면?
A. 인공지능 푸드스캐너를 통해서 개인 맞춤형 헬스케어 솔루션과 데이터 기반 친환경 주방을 제공하는 솔루션을 개발하고 있다. 현재 누비 스캐너는 군부대, 관공서, 학교, 정부 위주로 시범사업이 진행 중이며 내년부터 비투비(BtoB)로 사업을 추진 중에 있다.

Q. 누비랩를 창업하게 된 계기는 무엇인가?
A. 현대자동차 선행기술 개발팀에 있었다. 그로 인해 여러 선행기술을 개발하고 이를 통한 신비지니스 창출 업무를 맡아왔다. 해외 출장을 다니면서 세상이 너무 빠르게 변하는 것을 느꼈고 대기업의 특성상 빠른 의사결정이 힘든 환경속에서 항상 세상의 변화와 혁신을 주도하고 싶은 많은 갈증이 있었다.

급식소에서 음식물쓰레기가 과하게 발생하는 것에 대해 항상 의문을 가지고 있었고 우리나라, 전세계에서 발생하는 음식물 쓰레기양이 엄청나다는 것을 확인한 후 막연하게 이 문제를 무조건 해결해야겠다고 다짐했던 것 같다.

또 푸드산업에 인공지능과 빅데이터가 활용된 사례가 적고 경험기반으로 의사결정을 하거나 선호도를 분석하는 것을 보고 기술과 데이터를 통해 합리적 의사결정을 할 수 있는 제품을 만든다면 환경도 살리고 고객 업무효율도 향상될 것이라고 생각했다.

이 아이디어로 2018년 11월 환경창업대전에서 대상을 차지하면서 기술력과 사업성을 인정받으면서 창업을 결심하게 됐다.

Q. 누비랩와 기존 업체 간 가장 큰 차이점은 무엇인가?
A. 해외에 우리와 비슷한 서비스를 제공한 업체가 2곳이 있다. 하지만 이들 업체는 음식물 쓰레기통의 무게를 측정하는 시스템이다. 인공지능을 사용하지 않고. 무게를 측정해 직접 클릭하면서 한번 버릴 때 마다 선택을 해줘야 한다. 이러한 불편한 기술임에도 2600여군데 이상 도입이 되어 있다는 사실이 우리가 해외진출함에 있어 매우 고무적이다.

누비랩의 스캔 기술은 음식물 쓰레기를 1초의 스캔으로 빠르고 편리하게 여러 음식을 동시에 데이터화시킬 수 있고 경쟁사보다 저렴한 가격으로 동일 서비스 제공이 가능하다.

Q. 창업 이후 가장 힘들었던 점은 무엇인가? 이를 해결하기 위해 어떤 일을 했는가?
A.음식물 쓰레기를 지속적으로 줄이기 위해서는 운영자분들이 데이터를 활용하는 법을 아셔야 하고 사용자들의 행동을 변화시키기 위한 서비스를 만들어야 한다. 세상에 없던 서비스를 만들다보니 여러 가지 힘든점이 많지만 고객과 끊임없이 소통하며 서비스 품질을 향상시키고 있다.

Q. 마지막으로 당부하고 싶은 말이 있다면?
A. 일단 저희는 언제 어디서 무엇을 먹든 데이터화 시킬 계획이다. 급식소 뿐만 아니라 식당과 집에서 먹는 모든 것을 데이터화 시켜서 영유아부터 노년까지 생애 전주기 식습관을 분석할 계획이다.

이를 통해 건강관리, 다이어트, 당뇨관리 등에 필요한 맞춤형 솔루션을 제공하고 더 나아가 빅데이터를 기반으로 연구되지 않았던 음식과 건강간의 상관도 분석과 예방의학에도 도움이 되는 유의미한 데이터를 만들어내고 싶다.

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