시드 투자금으로 50억 확보한 AI 의료 스타트업 [긱스 플러스]

의료 AI 기업, 50억원 시드 투자 유치
수전해 기술 스타트업도 투자금 확보

이번 주에는 다양한 스타트업이 잇따라 시드 투자금 유치에 성공했다. 의료 인공지능 기업 숨빗AI가 시드 투자를 유치했다. 수전해 기술 전문 기업 라이트브릿지은 15억원을 투자받았다. 주류 스마트 오더 스타트업 키햐가 15억 규모 시리즈A 투자를 유치했다.

DALL·E

의료 인공지능 기업 숨빗AI, 50억 규모 시드 투자 유치
의료 인공지능 기업 숨빗AI가 알토스벤처스로부터 시드 투자를 유치했다. 이번 투자 규모는 약 50억원(360만달러)이다. 알토스벤처스가 단독으로 참여했다. 숨빗AI는 카카오브레인에서 흉부 엑스레이 판독 보조 AI 사업을 개발한 팀이 설립한 회사다. 공동 창업자는 카카오브레인 최고 헬스케어 책임자(CHO)였던 배웅 대표와 이미지 생성 연구 총괄을 맡았던 김세훈 최고기술책임자(CTO)이며, 카카오브레인 헬스케어사업실의 인력들로 구성돼 있다. 숨빗AI는 영상의학과 의사를 위한 AI 기반 초안 판독문 생성 솔루션 'AIRead-CXR'을 개발하고 있다. 숨빗AI의 배웅 대표는 “한국뿐 아니라 전 세계적으로 영상 판독 서비스에 대한 수요가 영상의학과 전문의 공급을 초과하여 빠르게 증가하고 있는 만큼 인재 확보와 서비스 제공 영역 확장을 통해 의료진과 환자 모두에게 필수불가결한 의료 AI 서비스로 자리 잡을 수 있도록 최선을 다할 것”이라고 밝혔다.

수전해 기술 전문 기업 라이트브릿지, 15억원 투자 유치
수전해 기술 전문 기업 라이트브릿지가 안다아시아벤처스로부터 15억원을 투자받았다. 2012년 설립된 라이트브릿지는 수전해 스택, 시스템 제조업체 기업이다. 수전해란 재생에너지를 통해 생산된 전기로 물을 분해해 그린수소를 생산하는 기술을 뜻한다. 전해질의 종류에 따라 AEL(알칼라인 수전해), PEM(양이온 교환막 수전해), AEM(음이온 교환막 수전해), SOEC(고체산화물 수전해)로 구분된다. 라이트브릿지는 기존 수전해 방식의 한계로 꼽히는 고비용 저효율을 개선하는데 초점을 맞춰 왔고, 스택 표준화 기술로 비용을 낮추는 데 성공했다.

술 쇼핑앱 키햐, 15억원 규모 시리즈A 투자 유치
주류 스마트 오더 스타트업 키햐가 15억 규모 시리즈A 투자를 유치했다. 이번 투자는 스트롱벤처스가 주도했다. 서울대기술지주, 인포뱅크 등이 참여했다. 키햐는 ‘가장 편리한 술 쇼핑 앱’을 목표로 동명의 앱서비스를 개발한다. 와인, 위스키 등 수입 주류는 스마트 오더를 통해 제공한다. 구매자가 앱에서 제품을 결제하고 원하는 픽업 매장에서 수령하는 방식으로 거래가 이루어진다. 전통주, 해외직구품, 무알코올 음료는 일반 통신 판매와 같이 택배 거래가 가능하다.

MZ 패션 아울렛 플랫폼 ‘드립’, 시드브릿지 투자 유치
MZ 패션 아울렛 플랫폼 ‘드립(drrip)’ 정식 출시를 준비하고 있는 와이콤마가 DSC인베스트먼트 자회사 슈미트로부터 시드브릿지 투자를 유치했다. 이번 투자는 지난 8월 본엔젤스벤처파트너스 시드투자 이후 3개월 만에 이루어졌다. 와이콤마는 이번 투자 유치를 끝으로 시드라운드를 마무리했다. 와이콤마는 브랜디의 사내 신사업이었던 남성 패션 플랫폼 하이버를 탄생시키고 성장시킨 주역인 선종석 대표, 김현중 대표, 김민근 이사가 올해 1월 공동으로 창업한 스타트업이다. 와이콤마가 정식 출시 준비하고 있는 ‘드립’은 MZ 세대에 특화된 패션 브랜드의 이월·재고 상품을 모은 아울렛 플랫폼이다. 큐레이션을 통해 감도있는 패션 브랜드를 입점시키고, 유저 스타일 콘텐츠를 통해 재고상품의 재발견을 창출한다.

부동산 관련 세금 솔루션 기업 뉴아이, 시드 투자 추가 유치
부동산 관련 세금 솔루션을 제공하는 뉴아이가 한국투자액셀러레이터로부터 시드 투자를 추가로 유치했다. 투자금은 비공개다. 뉴아이는 지난 7월 팁스(TIPS, 민간투자주도형 기술창업지원) 운영사로부터 시드투자를 유치하고 국토교통부 부동산서비스 창업경진대회 대상을 차지했다. 사용자가 조회하고 즉시 양도소득세의 환급예상액을 확인할 수 있는 ‘택스아이’는 뉴아이가 자체 개발한 TAX AI 서비스를 기반으로 개발했다. 930만 가지 이상의 사용자 케이스를 구분하고 각각의 세법 특례와 매칭한 알고리즘을 이용한다. 사용자의 과거 양도 시점에 따라 달라지는 과세 유형의 판단 방법 및 산출규정을 적용했다. 이를 통해 사용자의 최적 세액을 파악하여 과거 신고결과와 비교한 뒤 환급예상액 확인을 제공한다.


김주완 기자 kjwan@hankyung.com