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BLT칼럼명문대 합격 비결? 인공지능 선생님 덕분이죠!

2021-11-24
조회수 235



에듀테크가 가져오는 변화가 놀랍다. 코로나로 인해 촉발된 반강제적인 비대면 교육은 에듀테크의 발전을 가속화시키고 교육 패러다임의 대전환을 촉발시키고 있다.


대표적인 에듀테크 기업으로는 단연 ‘뤼이드’를 꼽을 수 있다. 기술이라고는 설자리가 없었던 교육 시장에 인공지능 기술을 들고 뛰어들어, 현재는 비전 펀드로부터 2000억 원의 투자를 이끌어내며 유니콘이 되어가고 있다. 뤼이드가 성인 영어 교육 시장을 타겟으로 한 전략은 적중했다. 1970년대부터 시행된 토익 시험이라고 하는 방대한 빅데이터가 이미 존재했고, 취업과 승진을 위해서라면 지갑을 쉽게 열 수 있는 대학생과 직장인들이 있었다. 필요한 건 오로지 학습 효율은 높이고 시간은 줄여줄 수 있는 인공지능 기술이었고, 뤼이드는 그 같은 기술로 토익 공부용 유료 App이라는 가설을 검증해냈다.



(뤼이드의 캐치프레이즈, 출처: 뤼이드)



뤼이드의 성공 스토리와 뜨거운 시장의 반응을 확인한 수많은 후발 기업들이 에듀테크에 뛰어들고 있다. 토익보다 더 무서운 내신과 수능이라는 대한민국 사교육의 끝판왕을 정조준하고 있는 기업들이 있다. 불과 며칠 전에 대학수학능력 시험이 치러졌다. 명문대를 목표로 하여 쏟은 10여년을 평가받는 자리다. 예전에는 명문대를 보내려면 대치동, 중계동, 평촌, 분당과 같은 소위 ‘학군지’로 이사를 가야 했다. 고사성어로 학습된 ‘맹모삼천지교’의 자세를 받들어, 족집게 과외와 학원가가 즐비한 곳으로 가야만 명문대 입학률이 올라가는 줄 알았다. 그러나, 시대는 변하고 있다. 많은 에듀테크 기업들이 교육의 불평등과 양극화를 해결하기 위해서 다양한 시도를 하고 있다.




50+ 국가의 3,900만 학생이 선택한 인공지능 수학 선생님 ‘콴다(QANDA)’


수학 공부의 바이블이라고 하면 ‘수학의 정석’만 떠올리는 기성세대들에게 요즘 학생들이 App으로 수학 공부를 한다고 하면 쉽게 믿지 못할 것이다.


과거에는 수학 문제집을 풀다가 모르는 문제를 마주하면 답안지를 찾아야 했다. 답안지를 통해서만 해답과 문제 풀이를 확인할 수 있었다. 답안지가 붙어있지 않은 문제집, 교사용 또는 연구용이라는 이름이 붙은 문제집이 별도로 있는 등의 경우에는 답안지를 구하기가 어려웠다. 문제 풀이 과정이 지나치게 생략되어 있는 불친절한 답안지의 경우에는 답안지를 읽어보는 것만으로는 부족했다. 이럴 때는 학교에서 공부 좀 한다는 친구나 학원 수학 선생님에게 부탁하는 방법밖에 없었다.



(콴다의 문제 풀이 검색 기능, 출처: 콴다)



콴다의 핵심 기능은 문제 풀이 검색 기능이다.


모르는 문제의 사진을 찍어 업로드하면 문제 풀이를 5초 만에 검색해서 보여준다. 대학생이나 학원 선생님들이 미리 문제를 풀어서 해답과 문제 풀이를 업로드해둔 것이다. 학생은 선생님들의 여러 문제 풀이들 중에서 원하는 것을 선택해서 확인해 볼 수 있다. 최근에는 선생님의 문제 풀이 과정을 동영상으로까지 제공해 주고 있다.


단순히 문제 풀이만 검색해 주고 끝나는 것이 아니다. 콴다의 문제 풀이 과정은 질문→ 이해→ 학습 → 완성의 단계로 진행된다.


문제 풀이를 봐도 잘 이해되지 않는다면 등록된 선생님에게 질문할 수 있다. 질문을 적고 스스로 해본 문제 풀이 사진을 찍어서 업로드할 수 있다. 질문을 올리면 매칭된 선생님으로부터 답변을 받을 수 있는데, 멤버십 상품을 이용하면 일반 매칭보다 빠른 매칭 또는 직접 선생님을 Pick하는 기능이 가능해진다. 콴다의 프리미엄 방식의 수익 모델에 해당하는 부분이다. 


추가적으로 비슷한 유형의 유사 문제도 제공한다. 추가적인 학습 기회를 제공하여 완전한 개념 이해를 추구하는 것이다. “문제가 문제되지 않을 때까지”라는 캐치프레이즈에 절로 고개가 끄덕여진다. 콴다의 이 같은 철학은 구글로부터 전략적 투자를 유치하는 데에도 긍정적으로 작용하였을 것이다.


유사 문제를 못 풀겠다면 아직 개념이 부족하다고 볼 수 있다. 이런 학생들을 위해서 콴다는 개념 강의와 개념서를 제공한다. 개념 강의와 개념서는 제휴 또는 크롤링으로 수집한 웹 페이지를 제공하는 것으로 보인다. 콘텐츠의 품질을 고려한다면, 파트너십의 역할이 중요해 보인다.



(콴다의 문제 풀이 과정, 출처: 콴다)



콴다는 수식 계산기 기능도 제공한다. 문제 풀이 검색 기능과 마찬가지로 수식 사진을 찍어 올리면 수식이 텍스트로 변환 처리된다. 수식계산기는 입력된 수식의 단계별 풀이 방법을 제시해 준다. 이차방정식 같은 문제의 경우 해를 구하기 위한 그래프도 그려준다. 온라인 수식 계산기는 울프럼 알파(Wolfram Alpha), 타이거 알지브라(Tiger Algebra) 등에서 이미 제공되고 있는 서비스이다. 이들 서비스 대비 콴다의 차이점은 수식을 입력할 필요 없이 사진 찍기만 하면 된다는 것이다.


여기까지 보면, 수학 교육에 특화된 지식인 서비스 같다. 사실 콴다의 강점은 인공지능 기술이 적용된 문제 이미지 검색 기능에 있다. 수십억 개의 문제와 그보다 더 많은 해답과 풀이 과정이 날로 쌓이다 보니, 그 늪에서 정확한 문제 풀이를 찾아내는 일이 중요하게 되었다. 


학생들이 문제 이미지를 업로드하면, 정밀한 광학 문자 인식(OCR) 처리를 통해서 이미지 데이터를 문자 데이터로 변환한다. OCR 기술에는 합성곱 신경망(CNN) 모델을 이용한다. 필터를 이용하여 문제 이미지의 피처(feature)를 추출하고, 특정 픽셀이 각각의 문자, 숫자, 수학 기호, 공백 등에 해당할 확률을 추론하여 분류해낸다. 문자 인식 오차를 줄이기 위해서, 특정 문자로 인식되어 클러스터링된 픽셀들의 중심 위치와 각 픽셀 간 거리를 계산해 내서 재확인한다. 필자가 구글에서 ‘수학 문제’로 검색한 이미지를 무작위로 올려보았는데, 모두 인식이 잘 되었다. 


이렇게 인식된 문자는 자연어 처리(NLP)를 위해 몇몇 단위로 분리되고, 수식으로부터는 키워드가 추출된다. 콴다는 문자와 키워드 이 두 가지의 피처(feature)를 가지고 DB에 등록된 문제들의 필터링과 유사도 판단 등을 거쳐서 가장 유사한 문제를 찾아낸다.


학생들이 물어본 문제와 유사한 문제를 제공하기 위해서는 문제마다 메타 데이터를 생성하여 활용한다. 메타 데이터로 사용되는 속성(property)은 단원, 난이도, 풀이 방법 등에 관한 것이라서 고도화가 필요해 보인다. 속성이 늘다 보면 자연스레 사용자 또는 아이템 기반의 협업필터링과 같은 정밀한 추천 기술이 적용될 수도 있을 것이다.




5초 만에 영어 문제를 만들어서 뽑아주는 ATM, 인공지능 영어 선생님 ‘렉스퍼(LXPER)’


영어 시험을 잘 보기 위한 현실적인 방법은 결국 다양한 영어 문제를 풀어보는 것이다. 자신이 취약한 문제 유형이 있다면, 해당 유형의 문제를 계속해서 풀어보는 것이 성적을 올리기 위한 기본적인 접근이다.


유니콘이 되어가고 있는 뤼이드의 접근도 그랬다. 뤼이드의 전략을 하나의 단어로 요약하면 ‘초개인화’이다. 뤼이드는 사용자의 영어 실력을 분석하여 취약점을 진단하고, 불필요한 문제는 빼고 점수 상승에 꼭 필요한 맞춤형 학습을 진행한다. 뤼이드의 맞춤형 학습 전략은 통했고, 많은 사람들이 뤼이드 덕분에 단기간에 토익 점수를 상승시킬 수 있었다. 


맞춤형 학습이 처방이라면, 처방에 사용될 약이 필요하다. 렉스퍼의 영어 문제 자동 생성 서비스 ATM(AI Test Maker)은 이러한 약을 생산해 준다. 이론상으로 렉스퍼가 제공할 수 있는 영어 문제 콘텐츠의 수에는 제한이 없다. 제한된 문제 은행 풀(pool)로 인해서 적당히 적합한 맞춤형 문제를 추출하여 제공하는 것이 아니라. 학생이 특정 지문 유형에 취약하다거나, 특정 문제 유형에 취약하다면, 그에 맞는 개인형 문제를 즉시 생산해서 제공하는 것이 가능하다.


렉스퍼의 ATM은 현재 베타테스트를 진행 중이기 때문에 필자가 직접 사용하여 체험해 보았다.


ATM을 사용하기 위해서는 먼저 영어 지문을 입력해 주어야 한다. ATM이 제공하는 수능시험 기출문제 또는 모의고사나 제휴된 문제집의 지문을 사용할 수도 있다. 지문을 입력하는 과정에서 예를 들어 본인이 광고, 이메일, 포스터 등과 같은 실용 지문에 취약하다면, 그 같은 지문을 입력하여  개인화를 시작할 수 있다.



(문제 유형 선택, 출처: 렉스퍼 ATM)



렉스퍼에서 현재 제공하는 문제 유형은 빈칸추론, 밑줄어휘, 제목추론, 주제추론, 요지추론, 필자주장, 문장삭제, 문장삽입, 문장배열의 9개 유형이다. 향후 수능이나 내신 시험에 사용되는 대부분의 유형에 대해서 문제 생성이 가능한 엔진을 개발해 나갈 것으로 보인다.


대표적인 빈칸추론 문제(예: 다음 빈칸에 들어갈 단어로 가장 적절한 것을 고르시오)의 경우 빈칸으로 사용할 단어/구/절을 선택할 수 있는데, 이때 ATM이 빈칸으로 적절한 영역을 추천해 준다. 물론, 사용자가 임의의 위치를 빈칸 영역으로 선택할 수 있으나, ATM은 자연어 처리(NLP) 기술을 이용하여 문제 출제에 적합한(?) 빈칸 영역을 추천해 주는 것으로 보인다. 렉스퍼의 AI 문제 생성 엔진은 그간 10만 쌍 이상의 영어 문제를 학습하였다고 한다. 그 같은 학습의 결과로 빈칸 영역에 대한 최적의 위치가 함께 추론되었을 것으로 생각된다.


ATM이 지문을 입력한지 5초 만에 만들어 준 빈칸추론 문제는 다음과 같다. 본래 문제는 “다음 글의 목적으로 가장 적절한 것을 고르시오”와 같은 주제추론의 유형이었다. 주제추론 유형의 지문을 활용하여 빈칸추론 유형의 문제를 만들어낸 것이다. ATM은 학생에게 적합한 난이도에 따라 오답 선택지를 자동으로 완성한다.



(빈칸추론 유형 문제 제작 결과, 출처: 렉스퍼 ATM)



여러 개의 문제가 만들어지면, 하나로 묶어서 시험지를 만들 수도 있다. 학원 일선에서 학생들을 가르치는 선생님들을 위한 서비스로 보인다. ATM을 활용하면 학생마다 개인화된 맞춤형 시험지를 제작하여 제공해 줄 수 있다. ATM은 지문 확보, 문제 유형 선정, 오답 선택지 작성. 문제 퀄리티 체크 등 영어 문제를 만들기 위한 제반 시간을 획기적으로 줄여준다.


렉스퍼의 강점은 영어에 특화된 자연어 처리 기술이다. 렉스퍼의 초기 특허를 엿보면, 빈칸추론 문제는 구글이 개발한 BERT에 그 기반을 두고 있다. BERT는 양 방향 모델로 문장의 앞뒤 문맥을 모두 고려하여 자연어 처리에 있어 높은 정확도를 보이는 모델이다. 렉스퍼는 주어진 문장에서 마스킹된 원래 단어를 주변 단어를 통해서 예측해 내는 BERT의 기능을 응용하여 오답 선택지를 만들어낸다. BERT가 정답을 맞히는 모델이라면, 렉스퍼의 모델은 정답을 토대로 (문제를 위해) 매력적인 오답을 만들어내기 때문에, 더 높은 기술력이 요구된다. 렉스퍼는 독자적인 AI 문제 생성 엔진을 개발 중에 있는데, 관련 논문이 NLP 분야 최고 학회인 EMNLP에 의해 채택되어 올해 메인 컨퍼런스에서 발표되기도 했다.


렉스퍼의 또 다른 강점은 영어 교육 관련 대량의 데이터이다. 렉스퍼는 영어 문제 지문에 등장하는 단어들의 각 학년 과정별 출현 빈도를 분석해 내고 이를 통해서 지문의 난이도를 평가한다. 예를 들어, ‘probably’, ‘worry’, ‘allow’와 같은 단어의 비중이 높은 지문이라면 중학교 2~3학년 과정에 해당하는 지문으로 평가하는 것이다. 여기에는 20여 년간 영어 강사로 근무하며 단어별 빈도를 데이터화해 온 대표의 경험과 경력이 기여한 바도 컸다.



(어휘 난이도 분석 서비스, 출처: 렉스퍼)




거부할 수 없는 흐름, AI, 로봇, VR·AR·MR 등과 발 빠르게 융합하고 있는 교육 시장


웅진, 교원, 대교, 비상, 천재 등 기존 국내 대표 교육 업체들도 모두 AI 기술을 접목한 교육 서비스의 도입과 확장에 사활을 걸고 있다. 웅진은 미국 실리콘밸리 에듀테크 기업인 ‘키드앱티브’에 500만 달러를 투자했다. 키드앱티브는 스탠포드 대학 등이 투자한 글로벌 에듀테크 기업으로 빅데이터, 머신러닝 등에 특화된 기술을 보유하고 있는 것으로 알려져 있다. 교원 그룹은 국내 최대 규모의 에듀테크 전문 법인 ‘교원에듀’를 출범시켰다. 교원 그룹은 산재된 교육 데이터와 학습 경험을 하나의 법인으로 집중시켜 에듀테크 비즈니스 포트폴리오를 강화할 것이라고 밝혔다. 교원 그룹은 인공지능 서비스와 빅데이터 분석 환경의 구축과 디지털 신기술 역량 강화를 목적으로 그룹 내부에 AI 혁신 센터를 설립하기도 했다.


대교의 ‘써밋 수학’은 글로벌 AI 수학교육 플랫폼 회사인 ‘노리’와 협력하여 개발한 것이다. 써밋 수학은 AI 알고리즘을 이용하여 학생이 문제를 풀 때마다 취약한 부분을 실시간 분석해 준다. 대교는 써밋 수학을 기반으로 수리 연산 영역에 특화된 ‘써밋 스피드 수학’과 내신 교과 중심의 ‘써밋 스코어 수학’도 이어서 출시했다. 현재 대교의 써밋 제품군은 써밋 어휘력, 써밋 스텝 국어, 써밋 스텝 영어, 써밋 스토어 국어, 써밋 스피킹 등 국어, 영어, 수학 외 전 과목을 대상으로 하고 있다.


에듀테크는 이제 거부할 수 없는 흐름이 되었다. 미래의 교육은 우리가 경험했던 그것과는 완전히 다르게, 그리고 우리가 상상하지 못했던 새로운 방향으로 진화할 것이다.


어쩌면, 가까운 미래에 “라떼는 말이야. 학원 다니고 문제집 풀고 그랬어”라며 과거를 회상하는 날이 올지도 모른다.






필자소개

김성현 파트너 변리사는 한양대 정보통신학부와 고려대 기술경영전문대학원을 졸업했습니다. 기술가치평가사, 기술거래사 및 VC전문인력 자격을 함께 보유하고 있으며, 기술사업화, 투자 및 IPO에 관심이 많습니다. ICT 전공을 기반으로 인공지능, IoT, 클라우드 컴퓨팅, 블록체인 등과 지능형 반도체, 체외진단기기와 같은 융복합 기술을 주로 담당하고 있습니다.



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