현실 세계의 데이터를 확보하기 위한 노력들(2)
애드테크, 웹을 넘어 디지털 사이니지로. 노크의 클라우드 캐스트
광고(廣告)의 시대는 가고 협고(狹告)의 시대가 온다
이미 온라인에서는 실시간으로 보일 광고가 결정되는 RTB(Real-time Bidding) 플랫폼이 보편화되어가고 있다. RTB는 말 그대로 실시간 경매 방식을 말한다. 가장 비싼 값을 부른 광고주가 광고 지면을 차지하게 되는 것인데, 이 같은 경매가 실시간, 정확히는 0.1초 이내에 이루어지는 방식이다.
RTB를 가능하게 하는 핵심 축에도 데이터가 존재하고 있다. 광고주가 효율이 높다고 판단하거나 자신에게 맞는 타깃 고객이 접속했는지를 확인할 수 있어야 이러한 거래가 성립될 수 있기 때문이다. 때문에 데이터 분석에 기반해 목표 고객의 특성을 이해하도록 돕는 데이터 관리 플랫폼(Data Management Platform)이 RTB의 가장 기저에 깔려 있다. 글로벌 시장에서 트레이드 데스크(The TradeDesk), 작시스(XAXIS), 한국기업으로는 크로스 타깃(CrossTarget), 와이더플래닛(Wider Planet)과 같은 회사들이 RTB를 위한 데이터 관리 플랫폼 비즈니스를 전개하고 있다. 이들은 사용자 행태 및 기호 빅데이터를 분석해 타깃 마케팅을 돕는 회사들이다.
이로 인해 각 개인이 보게 되는 웹페이지 또는 모바일 서비스에 게재되는 광고는 각각 다르다. 어떤 광고를 보게 될지는 각 개인의 데이터와 데이터 분석을 통해 확인된 관심사에 따라 달라지게 된다. 널리 알린다는 뜻의 광고는 이제 더 이상 의미 그대로의 광고가 아니게 되었다. 좁게 알린다는 뜻의 협고(狹告)가 온라인 상에서는 더욱 어울리는 말이 되었다. 정확한 타깃 고객을 대상으로 광고를 보여준다는 점은 기업에게 효과적이다. 각 개인의 입장에서도 내가 필요로 하던 관심사 기반의 광고가 보인다는 점에서 무분별하게 광고를 받아들여야 했던 과거보다 긍정적인 측면이 있다. 물론 자신의 일상이 낱낱이 파헤쳐진 불쾌한 감정을 느끼는 경우가 적지 않다는 점은 향후 극복해야 할 과제이기도 하다.
애드테크, 웹을 넘어 디지털 사이니지로. 노크 '클라우드 캐스트'
최근에 이러한 RTB 방식은 온라인 광고에 국한되지 않고 디지털 사이니지(DigitalSignage)로 확대되고 있다. 디지털 사이니지는 다소 낯설게 느껴지는 분야일 수도 있지만, 실제로는 우리 일상 곳곳에서 쉽게 찾아볼 수 있다. 프랜차이즈 카페의 디지털 메뉴판, 지하철 곳곳에 보이는 디지털 옥외 광고판, 건물 옥상에 있는 전광판 등이 모두 디지털 사이니지이다. 포스터나 간판 같은 아날로그 옥외 매체가 최근 빠른 속도로 디지털화되면서 디지털 사이니지는 TV, PC, Mobile에 이은 제4의 미디어로 주목받고 있다. 아직까지는 주로 정보와 광고를 제공하는 용도로 활용되고 있지만, 점차 양방향 커뮤니케이션 기술이 접목되어 가고 있는 상황이다. 특히 하드웨어와 소프트웨어, 각종 콘텐츠와 네트워크 연결 등 다양한 ICT 기술이 융합되어 있기 때문에 산업 전반에 걸쳐 파급력이 큰 분야이다.
광고매체로서의 영역으로 국한한다면 이미 디지털 사이니지는 광고 네트워크 및 RTB시스템이 도입되어 운영 고도화가 진행 중이다. 중간 단계로 NFC와 QR코드 등을 통한 양방향 커뮤니케이션이 가능해졌고, 스크린 터치, 제스처 등을 반영한 인터렉션 콘텐츠가 강화되어 가고 있다.
이미 테스코(TESCO)에서는 얼굴인식 시스템을 적용하고 센서를 통해 소비자의 성별, 나이를 분류하여 맞춤형 광고 문구가 나타나는 디지털 사이니지를 적용, 테스트하기도 했다. 미국의 옥외광고사 아웃프런트 미디어(OUTFRONT Media)와 클리어 채널(CLEAR CHANNEL)등은 자사 매체에 국한되기는 하지만 애드 네트워크와 RTB시스템을 통해 고객 맞춤형 콘텐츠를 송출하는 플랫폼을 구축하고 있다. 온라인 광고가 변했던 것처럼 앞으로 오프라인의 디지털 사이니지에서도 디스플레이를 바라보는 고객의 데이터를 활용한 맞춤형 광고나 맞춤형 콘텐츠를 쉽게 접할 수 있을 것이다.
노크(Knowck)는 2011년부터 디지털 사이니지 플랫폼 '클라우드 캐스트'를 개발하고 발전시켜 가고 있다. 2015년부터 본격적으로 디스플레이 제어를 위한 셋탑박스와 서비스를 통합한 클라우드 캐스트를 글로벌로 론칭하였으며, 빠른 속도로 운영되고 있는 공간을 늘려가고 있다. 평창 휘닉스파크 리조트와 동대문 DDP에 서비스를 제공하고 있으며, 최근 대우건설 서초 푸르지오 서밋에 장착된 스마트 아파트 미디어 시스템도 클라우드 캐스트로 구축되었다. 국내뿐만 아니라 북미, 동남아 시장을 중심으로 현재 1,500여 개의 공간에서 운영되고 있다.
클라우드 캐스트는 기본적으로 디스플레이를 원격으로 통합 제어할 수 있는 운영시스템이다. 기존 디지털 사이니지 시장의 90% 이상을 점유하고 있던 윈도 기반 제품의 대안으로 안드로이드와 클라우드를 기반으로 제품을 개발하였고, 이를 통해 시스템 구축 및 추가 개발, 운영 관리 비용을 절감시켰다.
특히 애플리케이션을 활용하는 시스템(Application Management System)을 구축하고 있다는 점이 큰 차별점이다. 일반적인 동영상, 이미지 노출 등이 주를 이루던 기존의 디지털 사이니지의 한계를 탈피하여 다양한 사용 공간과 용도에 맞게 디스플레이 활용을 가능하게 해 준다. 기존에 만들어진 안드로이드 앱을 디지털 사이니지에서 사용할 수 있도록 브리지 역할을 하는 것인데, 쉽게 설명하면 페이스북, 인스타그램, 유튜브 등의 스마트폰용 앱을 디지털 사이니지에서 사용할 수 있으며, 자체 개발해서 활용하던 모바일 용 앱을 오프라인 공간에서도 사용할 수 있다는 것이다.
다른 한 가지 차별점은 이름에서 드러나듯 클라우드 서버를 이용한다는 점이다. 이를 통해 디스플레이 제어와 콘텐츠 관리 측면에서 글로벌 서비스, 모바일 서비스, 실시간 서비스를 가능하게 하였다. 예를 들면 한 프랜차이즈 카페에서 메뉴를 변경할 때 기존에는 각 매장에서 USB를 통해 일일이 새로운 메뉴 이미지나 동영상을 화면에 나타나도록 적용했어야 했다면, 클라우드 캐스트를 활용하면 중앙 본부에서 일괄적으로 전 세계 어느 매장이라도 실시간 변경을 할 수 있다. 뿐만 아니라 실시간 프로모션, 이벤트, 홍보 등도 가능하다.
클라우드 캐스트 소개 영상
이승철 콘서트 인스타그램 활용 이벤트
클라우드 캐스트를 디지털 사이니지 플랫폼으로 명명하는 이유는 이러한 운영시스템 이면에 쌓여가고 있는 데이터가 있기 때문이다. 활용 장소의 특성, 사용 앱과 콘텐츠 등의 기본 데이터뿐만 아니라 각종 센서와의 조합을 통한 오프라인 데이터의 수집이 가능하다. 노크는 텍사스 A&M 대학의 강민곤 교수와 함께 딥러닝을 통한 인터렉티브 한 지능형 디지털 사이니지 플랫폼 개발을 준비하고 있다. 이를 통해 기존의 일방향 소통을 벗어나 다양한 방식의 쌍방향 커뮤니케이션을 지원하는 차세대 디지털 사이니지를 기획하고 있다. 디지털 사이니지를 보는 사람들의 정보를 수집하고 나이와 성별을 분류하며 이들의 행동방식 등을 예측하고 그에 맞게 자동적으로 디스플레이가 적합한 커뮤니케이션을 스스로 할 수 있는 방식의 미래를 그려가고 있다. 자율주행 자동차가 발전해가는 모습과 흡사하다는 것을 알 수 있다. 앞으로 더 많은 사이트에 클라우드 캐스트가 설치되고 데이터가 쌓여가면 다양한 비즈니스 기회를 확보할 수 있을 것으로 판단된다.
노크(Knowck) 김정호 대표 인터뷰
유비쿼터스라는 큰 미래의 모습 속에서 비즈니스 기회를 찾았죠.
새로운 비즈니스와 제품 또는 서비스를 기획하기 위한 접근 방식은 여러 가지이다. 일반적이고 전통적인 방식은 삶 속에서의 문제와 불편함, 어려움 등을 발견하고 그 문제를 해결하고자 접근하는 방식이다. 하지만 노크의 경우에는 아이폰처럼 일반 고객들이 아직 인지하지 못하는 니즈를 끌어내는 방식, 즉 한 사람의 인사이트나 노하우를 바탕으로 한 아이디어를 주도적으로 끌고 나가는 기획 하에서 만들어진 프로젝트이다. 앞으로 시대가 어떻게 바뀌어 갈 것이고, 이런 것들이 필요할 것이다 라는 인사이트로부터 출발했던 프로젝트인 셈이다.
“2000년도에 뭔가를 해보자 하고 모였던 팀이 있었어요. 지금은 각자의 길을 가고 있지만 당시 그 팀에서 설계했던 7가지 플랜이 있었어요. 시작은 로드(Road)라는 웹 브라우저였어요. 당시 모든 데이터는 브라우저를 통할 것이다 라는 생각을 가지고 그 게이트웨이인 브라우저 시장을 공략해보려고 했었죠. 로드(Road)라는 이름도 모든 인터넷 정보가 액세스 하는 길이다라는 의미에서 지어졌어요. 클라우드 개념을 도입해 스토리지도 만들고 자기 일정도 넣고 자기 정보도 올려놓을 수 있고, SNS와 같은 기능도 브라우저 안에 다 넣은 거예요. 브라우저 안에서 다 할 수 있도록. 그런데 브라우저 비즈니스는 스타트업 이감당하기에는 경쟁이나 규모가 버거웠어요.
그 뒤에 다음 사업을 하기 위한 준비를 하다가 본의 아니게 국내 통신사들의 클라우드 시스템을 구축하는 사업을 했었죠. 그 이후에 노크라는 비즈니스를 시작하게 되었는데 앞서 말씀드린 7가지 단계의 프로젝트 중 4번째 프로젝트예요. 그때 시작을 디지털 사이니지라는 개념으로 시작했던 건 아니었어요. 당시 유비쿼터스라는 큰 미래에 대한 모습 속에서 공간에서의 상황 인지(Context awareness)라는 개념이 있었고, 상황 인지하에서 뭔가 서비스에 접속할 수 있는 액세스 포인트가 필요하다고 생각했는데, 그것이 무엇일까 고민하며 그 게이트를 잡자는 것이 4번째 프로젝트였죠. 그리고 그 이름이 노크였어요. 그래서 그 프로젝트를 수행하기 위해 이 사업을 시작했고, 끄집어내서 현실에 적용시켜 보니까 디지털 사이니지라는 모습으로 포지셔닝이 된 것이죠.”
아직 본격적으로 데이터를 활용하고 있는 단계는 아니지만,
디지털 사이니지에서 수집, 활용 가능한 데이터를 정교화하고 패턴화 하는 과정을 함께 수행하고 있어요.
노크의 시작은 오프라인 데이터에 기반한 광고 플랫폼 서비스였다. 강남역 일대 100여 개 매장에 광고 플랫폼 개념의 디지털 사이니지를 설치했다가 실패를 맛보았다. 업종변경이 잦고 사업자가 자주 바뀌는 상황을 정확히 파악하지 못했던 것이 실패의 원인이었다. 앞쪽에서는 설치가 되면서 확장되고 있는데 뒤쪽에서는 기존에 설치를 했던 업장이 망하거나 업주가 바뀌면서 주목할 만한 성과를 내지 못했다. 이후 김정호 대표는 정석으로 가자는 생각에서 먼저 디지털 사이니지 서비스의 확대를 우선 진행하고, 다음으로 콘텐츠의 유통, 마지막으로 광고 플랫폼화 하는 것으로 순서를 바꾸어 사업을 진행하고 있다.
“궁극적으로 공간 안에서 각종 서비스에 액세스 하는 포인트로서의 인터페이스를 지향하고 있기 때문에 그 안에서 얻을 수 있는 데이터들은 상당히 많아요. 센서들이나 기기들이 발달할수록 더 많은 데이터를 수집할 수 있겠죠. 공간 안에서 현재 상황을 인지하는 거죠.
예를 들면 술집 안에서 몇 세의 어떤 남자가 누구와 함께, 어떤 음식을 먹고 있고, 분위기는 어떻고, 이런 것까지 감지하는 거죠. 그렇게 상황에 대한 데이터를 수집하고 나면 이런 상황, 이런 심리 하에서는 해외여행, 예컨대 하와이 여행을 광고하는 것이 효과적이겠다 라는 분석을 하고 광고를 한다 이런 시나리오를 그릴 수 있겠죠.
지금은 그걸 좀 더 현실적으로 접근을 하고 있는 단계예요. 현실적으로 진짜 수집할 수 있는 데이터가 뭐냐 어떻게 수집해서, 어떻게 가공해서, 어떻게 분석해서 어떻게 쓸 거냐 그런 걸 염두 해 두고 접근을 하고 있어요. 사실 아직까지 노크는 본격적으로 데이터를 활용하고 있는 단계는 아니에요. 앞서 말한 것처럼 서비스의 확대에 우선 집중하고 있어요. 요즘 나오는 스타트업들이나 기업들은 데이터의 중요성을 알기 때문에 대부분 데이터를 수집하고 있을 거예요. 노크 입장에서도 디지털 사이니지에서 수집할 수 있는 데이터를 꾸준히 쌓아가고 있고 그걸 정교화하고 패턴화하고 알고리즘화 하고 있는 과정을 겪고 있는 단계라고 말할 수 있어요. 정확성을 높이기 위한 적용센서들의 구성을 조금씩 늘려가고 있고요. 알고리즘 측면에서는 프로그래매틱(Programmatic)이라고 미국, 일본 등에서 새롭게 대두되고 있는 방법론 쪽을 따라가고 있는 입장이에요.”
디지털 사이니지 광고는 온라인 광고의 모습을 따라가게 될 거예요.
그 선두의 위치에 노크가 있을 겁니다.
지금까지의 디지털 사이니지 광고 방식은 단순히 15초 기준으로 한 달 동안 하루 백 번 이상 노출을 보장하는 것을 한 계좌로 선정하고 한 스폿에서 20계좌 정도를 만들어 로테이션시키는 형태였다. 하지만 온라인에서의 광고주의 경험은 앞으로 디지털 사이니지 광고도 온라인을 따라가야 하는 상황으로 변화시키고 있다.
디지털 사이니지는 홈 미디어를 제외한 공공 디스플레이와 커머셜 디스플레이를 모두 포함한다. 옥외에서는 건물 전광판이나 거리의 빌보드가 되고 실내로 들어가면 매장, 쇼핑몰, 공항 등에 설치되어 있는 인포메이션 디스플레이가 된다. 때문에 적게는 몇십 명, 몇 백 명에서 많게는 몇 천명이 모여 있는 곳을 감안하면 군중에 대한 데이터 획득과 분석이 중요할 수밖에 없다. 노크는 군중 분석과 머신러닝을 디지털 사이니지에 적용하는 R&D를 지속적으로 수행해 오고 있다. 2013년 레드헤링 글로벌 100대 기업에 선정되었던 선도적인 기술력을 인정받았었는데, 안주하지 않고 지속적으로 미래를 위한 핵심기술을 내재해 가고 있는 모습이 주목할 만하다.
“디지털 사이니지가 온라인을 따라가야 하는 상황이에요. 그런데 그걸 따라갈 수 있는 기술적 받침은 안되어 있는 상태고요. 그걸 따라가기 위해서는 필요한 가장 필요한 것이 데이터라고 생각해요. 상황 인지 및 환경 데이터에 근거해서 이 공간에 광고를 하는 것이 얼마나 효과가 있다고 명확한 결과를 줄 수 있게 해주는 것, 이게 일단 1단계인 것 같아요.
그리고 2단계로 상황정보를 가지고 개인화된 형태의 서비스, 광고를 해주는 것이고요. 화면의 크기, 밝기, 사용자와의 거리, 화면을 가리고 있는 장애물, 사용자들의 이동패턴, 속도 등을 종합적으로 계산해서 수치를 뽑고 해당 장소의 사이니지에 대한 평가 점수를 내서, 여기는 어느 정도의 광고 효과가 있다는 것을 뽑아내는 게 한 부분이고요. 더 나아가 설치 위치와 설치장소의 특이성 (무슨 공간인지 쇼핑몰인지, 콘퍼런스 공간인지, 카페인지 등) 그리고, 그 장소에 사람들이 얼마나 많은지, 시간대에 따른 사람 수의 차이, 또 어떤 사람들이 이곳에 있는지(학생인지, 회사원인지 주부인지) 등 이런 데이터들을 종합적으로 판단하는 거죠. 이 종합적 판단에 따라 해당 위치의 이 시간대에는 어떤 정보와 광고를 보여주는 것이 좋고, 어느 정도의 홍보효과가 있다는 것을 알고리즘이 알아서 판단해 주는 것이 가능해요.”
“일단 1단계 광고를 하기 위한 정확도와 광고 효과성 입증, 적시 적소에 제 때 광고를 노출하는 것은 지금도 이미 가능한 상태 에요. 2015년에 Kobaco에서 스마트 광고 분야 우수상을 수상하기도 했고요. 실제 구체적 적용을 위한 검토가 진행되고 있어요. 다만 현실적으로 광고주 이슈가 있기는 해요. 그리고 법률적 이슈가 있는 개인정보가 포함된 개인화라고 표현될 수 있는 2단계는 시간이 좀 걸릴 것 같아요. 제 판단으로는 앞으로 5년 이상 걸릴 것 같아요. 아직 기술적 완성도도 미흡하고 제도적 뒷받침이 되어 있지 않아요. 하지만 분명한 것은 기술적 선도 기업으로서 그 가장 앞에 노크가 있을 거라는 겁니다”
“초기 멤버 중에 한 명이 미국에서 텍사스 A&M 대학 교수로 있는데, 머신러닝을 전공하고 있고 몇 년 전부터 같이 디지털 사이니지에 적용하는 부분을 함께 준비하고 있어요. 얼굴인식, 남녀노소 구분, 기쁜지 슬픈지 감정분석뿐만 아니라 군중을 파악하는 것을 연구하고 있어요. 한 사람 두 사람 파악하는 게 아니라 군중을 파악해서 총 몇 명이 화면을 보고 있고, 집중도 있게 보고 있는 사람이 몇 명인지 이런 것들을 분석하는 것인데, 컴퓨터 비전과 머신러닝을 합쳐서 R&D 과제로 수행하고 있어요. 그런 상황인지 데이터 정보를 가지고 결국 광고라는 형태로 커머셜 하게 풀릴 수밖에 없겠죠.”
Q. 현재 디지털 사이니지 딥러닝 연구의 진행도는 어떠한가요?
“지금 외국 사람 기준으로는 잘 되는데, 동양 사람들에 대한 데이터들은 아직 많이 필요해요. 미국에 있는 데이터에 기초해 알고리즘화 된 R&D 결과물이기 때문에 아직 한국이나 동양 사람들을 대상으로 했을 때는 매칭률이 낮은 부분이 문제죠. 그런 부분들에 대한 보완 작업이 현재 진행 중에 있는 상황이에요. 또 그 전에는 몇 명 안 되는 사람들을 분석하는 거였다면 현재는 군중들을 인식할 수 있는 작업을 진행하고 있는 중이에요.”
Q. 구글이 공개한 API와 달리 별도로 알고리즘을 구축해 나가려는 이유는 무엇인가요?
“구글 API와 달리 별도로 구축하려고 해요. 일단 구글이 언제 망할지 모르고(웃음), 구글 정책을 보면 마음에 안 들면 언제든 제재할 수 있다고 되어 있어요.
일단 벤처기업이라는 것은 큰 꿈을 가지고 시장을 개척하는 입장이기도 하고, 구글애들이 봤을 때 자기 사업에 문제가 된다고 판단이 되면 언제든지 못쓰게 막아버릴 수 있는 위험요소도 있고요. 구글에서는 아마 미국 사람들 기준으로 먼저 알고리즘이 나올 것이고 동양 쪽에 적용하려다 보면 그런 부분이 미흡할 수도 있어요.
또 우리가 필요한 부분을 구체적으로 적용하려고 하면 부족한 부분이 있을 수밖에 없기 때문에 우리에게 특화된 것을 개발해 나가려고 해요. 결국 우리 같은 기업의 경쟁력은 기술적인 측면에서는 알고리즘이라고 생각해요. 그렇게 중요한 알고리즘을 구글에 의존한다는 것은 기업의 핵심 기술을 구글 걸 쓰는 건데 그렇게 하고 싶지 않았어요. 핵심 기술은 스스로 연구하고 노하우를 익혀 내재하는 것이 맞다고 판단을 한 것이지요.
